2019第45卷第6期
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一、引 言
随着经济全球化的发展和我国企业竞争力的不断增强，越来越多的企业走出国门，通过海外并购的方式实现企业快速成长。根据《2016年度中国对外直接投资公报》的数据，2012年之后中国企业的海外并购走上了快车道，海外并购的年度金额均保持在400亿美元以上，2016年中国企业实施完成并购项目765起，涉及74个国家（地区），实际交易总额1 353.3亿美元，海外并购项目涉及制造业、软件与信息技术、交通运输等18个行业大类。在中国企业海外并购规模不断扩大的背景下，中国企业海外并购的经济效应成为各方日益关注的问题。
在此背景下，本文拟考察海外并购对中国企业投资效率的影响。关于这个问题，国外学者已经就发达国家的并购事件展开了研究，发现并购提升了企业的投资效率（Li，2013）。相比之下，在理论和实务上，国内的相关研究还处于起步阶段。中国企业在海外并购的过程中，需要不断获取外部资源的支持来推进并购过程。然而，中国企业海外并购起步较晚，在处理文化差异、制度差异和地理距离等因素所导致的业务和组织冲突时，缺乏足够的经验（程聪等，2017），进而引发海外并购后的业务和组织架构动荡，这样就给中国企业海外并购后的业务整合和组织重构带来较大的不确定性（Bertrand和Zitouna，2008）。而海外并购给中国企业带来的这种不确定性，可能会扭曲企业并购后的投资决策，降低中国企业的投资效率。由此，本文试图回答一个问题，即海外并购是否降低了中国企业的投资效率，以期从公司投资效率视角来分析中国企业海外并购的经济效应。
鉴于此，本文采用2012—2016年实施了海外并购的上市公司数据，结合倾向得分匹配法和双重差分法，检验了海外并购对企业投资效率的影响。研究发现：（1）海外并购对中国企业的投资效率产生了负向影响，且主要体现在加剧了企业的过度投资上；（2）从所有制来看，国有企业和非国有企业的投资效率在短期内都受到了负面影响，长期内国有企业仍然受到了海外并购的负面影响，而非国有企业的投资效率却受到了海外并购的正面影响；（3）从东道国来看，目标方在发达国家（地区）的海外并购降低了中国企业的投资效率，而目标方在非发达国家（地区）的海外并购对企业的投资效率没有产生影响。
总体来说，本文的贡献体现在三个方面：一是站在海外并购不确定性的角度上，提出了海外并购影响投资效率的分析框架，丰富了中国企业海外并购的经济效应研究。二是匹配了Zephyr全球并购数据库与CSMAR数据库，运用倾向得分匹配法和双重差分法，不仅检验了海外并购对投资效率的负向效应，还探讨了这一效应在不同所有制企业间和不同并购东道国间的差异。三是在结论上，尽管海外并购对投资效率整体上呈现出负向影响，但是对国有企业的影响程度显著地强于非国有企业，这对高质量发展战略和现行海外并购政策的调整，具有明显的政策启示意义。当前，部分企业的确存在以海外并购为包装来开展无效率投资的现象，这迫切需要我们加以综合分析和判断，制定切实可行的措施，识别并区别对待企业的海外并购行为，在控制总体风险的条件下，鼓励企业进行合理的对外投资，支持能促进国内产业结构升级和技术进步的海外并购。
二、研究假说
海外并购是中国企业通过获取资源、市场和战略资产来最终实现快速成长的重要手段（刘青等，2017），牵涉到资源要素的跨国重新配置和企业边界的跨国重新划定（王艳和李善民，2017）。相比于国内并购，并购双方之间存在文化差异、制度差异和地理距离，中国企业的海外并购面临着更大的不确定性，这种不确定性体现为海外并购后业务整合和组织重构的双重不确定性。下面我们就从双重不确定性入手，具体分析海外并购对中国企业投资效率的影响。
（一）业务整合
海外并购带来了业务整合的不确定性，这类不确定性主要从业务目标达成和经营业务开展两个方面导致中国企业投资效率下降，加剧企业的过度投资。
业务目标达成的不确定性导致管理层的投资决策客观上容易产生偏差，产生盲目乐观的投资倾向，从而降低投资效率。由于中外双方在文化理念和管理模式上存在显著差异，因此外方会对资源要素的跨国流动产生质疑，降低彼此的信任度，甚至可能在业务运营上实施软抵抗。文化融合的困难，使得外方的行为偏离中方期望的业务目标，甚至可能出现双方业务目标的冲突，抑制并购的协同效应（Datt和Puia，1995），呈现出较国内并购更不确定的业务整合过程。业务目标达成的不确定性导致企业管理层对于海外并购后投资项目未来前景的判断容易产生偏差，甚至可能出现失误，低估实现业务目标的风险，产生盲目乐观的投资倾向，进而降低企业投资效率，加剧企业的过度投资。
经营业务开展的不确定性给管理层主观上进行非效率投资行为提供了机会，进而降低企业的投资效率。中方企业希望有效整合外方的存量资源，使双方在资源、品牌和市场等方面产生业务协同效应，但外方的存量资源往往嵌在本地的业务关系网络中，具有较强的本地惯性，并受制于本地正式和非正式制度的制约，使得这些业务的开展表现得更复杂。外方的存量资源直接表现为海外子公司的顾客和供应商等外部合作伙伴，面对外来的中国企业，中外双方的制度差异导致外方的顾客和供应商可能会认为并购重组会给公司业务带来不确定的影响，进而失去合作信心，甚至可能中止未来合作关系；而供应流的中断和客户损失可能是难以扭转的，这无疑会加大海外并购后经营业务开展的不确定性。海外并购后业务开展的不确定性，增加了股东对管理层行为预测和监督的难度，掩盖了管理层投资失败时所需要承担的责任。一旦未来整合失利，管理层很容易将原因推脱给海外子公司或者东道国客观环境，从而给管理层通过进行无效率投资给自己谋求私利创造了外部条件，引发企业管理层的非效率投资行为，由此降低中国企业的投资效率。
（二）组织重构
海外并购导致中国企业产生组织重构的不确定性，这类不确定性会加剧企业内部治理问题和信息不对称程度，进而降低中国企业的投资效率，加剧企业的过度投资。
中方企业对海外的被并购方开展组织重构的方式有两种：等级制和契约制（洪联英等，2015）。等级制会加剧企业内部治理问题，而契约制会加剧信息不对称程度，进而降低中国企业的投资效率。在等级制度控制方式下，中方企业在海外并购后会采用控股或参股方式，由母公司通过企业内部等级制科层权威来有效控制企业体系运行。在这种方式下，并购后企业的内部科层等级增加，具体表现为纵向科层等级延长。由于中外双方之间存在较远的地理距离，降低了双方沟通的频率和效率（贾镜渝等，2015），因此公司管理层难以掌握企业运营的真实情况，从而导致境外子公司更有可能出现内部人控制倾向，加剧了内部科层治理问题。当海外子公司拥有较多的闲置资金或现金流量较多时，海外子公司的管理层就有动机运用各种借口去游说母公司投资净现值不为正的投资项目，进而降低企业的整体投资效率，加剧了企业的过度投资。
在契约制度控制方式下，企业采用非股权控制，通过合同或者契约方式对外方企业进行组织协调或控制，中外双方之间的战略同盟或外包合作是其契约控制的主要表现形式。在这种方式下，并购后公司集团内部会涌现出更多的法人主体，集团边界出现横向扩张，加大了阶段性财务和非财务信息在企业内部传递的难度。由于中外双方之间存在文化差异，这一方面导致双方容易产生文化冲突，另一方面导致双方在沟通过程中非常容易产生歧义和误解，从而降低公司内部信息传递的准确性。因此，海外并购后公司内部管理协调和信息交流的不确定性增加（朱治理等，2016），加大了国内公司与海外公司的信息不对称程度，容易扭曲国内公司的投资决策，引发企业进行盲目投资，从而降低中国企业的投资效率。
综上所述，我们提出以下两个研究假说：
假说1：海外并购降低了中国企业的投资效率。
假说2：海外并购对投资效率的负面影响主要体现为加剧了企业的过度投资。
上述分析说明海外并购降低了中国企业的投资效率，而这种负面影响会因所有制、东道国的经济发展水平而存在差异。从所有制上看，相对于非国有企业，国有企业的投资效率受到海外并购的负面影响程度更大。一方面，国有企业的身份特征更容易受到外方企业以及利益相关者的抵制，这就给国有企业海外并购后的生产经营和组织重构带来更大的不确定性，从而对国有企业投资效率产生更大的负面影响；另一方面，国有企业的海外并购除了追求利润最大化的经济动机之外，而且还需要承担助推行业的产业升级等“政策性任务”（钟宁桦等，2019）。也就是说，国有企业管理层难以完全根据自身实际需求做出最适当的投资决策，面对海外并购后生产经营和组织重构的不确定性，其投资决策更容易产生偏差，从而对国有企业的投资效率进一步产生负面影响。
此外，从东道国的经济发展水平看，目标方在发达国家（地区）的海外并购会对企业投资效率产生更大的负面影响。中国企业“出海”并购发达国家（地区）的企业，其主要动机在于获取技术和战略性资产，而并购非发达国家（地区）企业的主要动机往往是获取自然资源（吴先明和张雨，2019）。不同于发达国家（地区）企业的渐进性国际化，新兴市场企业往往倾向于迅速国际化，而这种类型的国际化可能会引起发达国家（地区）东道主的强烈反应（Luo和Tung，2007）。就中国企业海外并购的情形而言，当东道国为发达国家（地区）时，我国企业的海外并购更加侧重外方企业在技术和创新方面的最新成果，表现出强烈的技术获取和战略性资产寻求动机。而这却极易引发外方企业和东道国政府的担忧，从而加剧中国企业海外并购后生产经营和组织重构的不确定性，进一步降低中国企业的投资效率。综上所述，本文再提出两个研究假说：
假说3：就所有制而言，海外并购对国有企业投资效率的负面影响程度相对更大。
假说4：就东道国而言，目标方在发达国家（地区）的海外并购对企业投资效率的负面影响程度相对更大。
三、研究设计
（一）数据来源及处理
本文的样本数据主要有两个来源：海外并购数据来自Zephyr全球并购数据库，上市公司数据来自CSMAR数据库。Zephyr数据库收录了全球各行业100多万笔并购记录，每一笔海外并购记录都包含了并购企业以及目标企业名称、所属国家、并购时间、交易金额等详细信息，本文选取了2012—2016年并购方为中国境内企业的海外并购记录，并将两大数据库根据企业名录进行匹配，从而能够得到包含企业海外并购信息的我国上市企业数据。下面详细介绍本文对这两大数据库的筛选和合并步骤。
第一步，对Zephyr并购数据库进行筛选和处理。首先，按照并购状态（deal status），仅保留了样本中交易状态为“completed（已完成）”的记录；然后，参照杨德彬（2016）的研究，对于有多次并购记录的企业，只保留企业最初进行海外并购活动的记录。其原因如下：一是有利于更加清晰地考察海外并购企业和非海外并购企业的决策差异对企业投资效率的影响；二是能够剔除上次海外并购经历对下次海外并购活动的影响。
本文选取的企业并购记录时间段为2012—2016年。经过整理和筛选后发现，该时间段内有过海外并购记录的企业有3 472家；进一步与CSMAR数据库进行匹配后发现，对于一个具有多次并购的企业，只保留其最初进行海外并购活动的记录，最终获得129家有海外并购行为的上市公司企业名录，由此得到的129家企业即是本文的实验组。企业第一次并购之前界定为并购前，第一次并购之后界定为并购后。
第二步，本文选取沪深两市2012—2016年所有A股上市公司为初始样本，并通过以下标准来对初始样本进行筛选：（1）首先剔除金融、保险类上市公司；（2）剔除相关数据信息不完整的上市公司；（3）剔除ST和*ST类的上市公司，因为这些公司连年亏损，且ST和*ST类公司的财务数据相对异常；（4）为消除异常值的影响，对本文所使用到的主要变量均在1%和99%分位数上进行Winsorize处理。经过以上程序的筛选和处理，然后根据倾向得分匹配法选取控制组，最终获得256家企业作为对照组。
（二）变量定义
1．投资效率。目前，测算投资效率主要有“投资—投资机会”敏感性和投资残差两种计量方式（饶品贵等，2017）。由于投资残差具有直接度量企业投资效率的优势，因此本文采用投资残差计量投资效率。具体参考Richardson（2006）和金宇超等（2016）的研究，我们估算了公司正常的资本投资水平，然后将模型的残差绝对值作为投资效率的代理变量。
| $\begin{aligned} In{v_{i,t}} = & {\beta _0} + {\beta _1}T\!obi{n_{i,t - 1}} + {\beta _2}Siz{e_{i,t - 1}} + {\beta _3}Cas{h_{i,t - 1}} + {\beta _4}Le{v_{i,t - 1}} + {\beta _5}Ag{e_{i,t - 1}} \\ &+ {\beta _6}Ro{a_{i,t - 1}} + {\beta _7}In{v_{i,t - 1}} + \sum {Indusry + \sum {Year} } + \varepsilon \end{aligned} $ | (1) |
其中，因变量Inv（投资规模），以现金流量表中购买固定资产、无形资产和其他长期资产的现金支出减去出售资产的现金收入计算，并除以当年年初的总资产进行标准化。自变量中，Tobin（Tobin’Q）代表企业的成长机会，以股票市值和负债的总和除以总资产表示；Size（企业规模），以总资产取对数计算；Lev（企业负债率），以负债除以总资产计算；Cash（现金持有量），以年末货币资金除以总资产计算；Age（上市年龄），以当年上市年份差值取对数计算；Roa（资产收益率），以当年净利润除以总资产计算。模型（1）中所有的解释变量都滞后一期。同时，我们在模型中引入年度和行业虚拟变量，以控制时间和行业效应。
我们把模型（1）的残差绝对值作为衡量企业投资效率的代理变量（Ainvst），同时将残差大于0的部分设定为过度投资变量（Overinv），将残差小于0的部分绝对值化后设定为投资不足变量（Underinv）。具体的变量定义如表1所示。
| 变量名称 | 变量符号 | 变量说明 | |
| 因变量 | 投资效率 | Ainvst | Richardson（2006）模型的回归残差，取其绝对值 |
| 过度投资 | Overinv | Richardson（2006）模型的回归残差大于0时，取其绝对值 | |
| 投资不足 | Underinv | Richardson（2006）模型的回归残差小于0时，取其绝对值 | |
| 自变量 | 海外并购 | Ma | 虚拟变量，企业是海外并购企业取值为1，否则为0 |
| 控制变量 | 公司规模 | Size | 总资产的自然对数值 |
| 资产负债率 | Lev | 公司期末负债与总资产的比值 | |
| 现金持有量 | Cash | 现金加上短期投资或交易性金融资产再除以总资产 | |
| 资产收益率 | Roa | 净利润除以总资产 | |
| 账面市值比 | Bm | 总资产除以市值 | |
| 独立董事比 | Out | 独立董事人数与董事会总人数的比值 | |
| 管理层持股比例 | ManageOwn | 管理层持股数除以公司总股数 | |
| 董事会规模 | Board | 公司董事会总人数加1的自然对数 | |
| 成长机会 | Growth | 营业收入年增长率 | |
| 上市年龄 | Age | 当期与上市年份差值的自然对数 | |
| 行业虚拟变量 | IndDummy | 构建12个虚拟变量分别代表各个行业 | |
| 年份虚拟变量 | YearDummy | 构建6个年份虚拟变量 | |
| 注：限于篇幅，本文没有报告主要变量的描述性统计；如有需要，可向作者索取。 | |||
2. 控制变量。参考现有文献（代昀昊和孔东民，2017），本文的控制变量涉及财务因素、公司治理因素和成长机会等方面的相关变量（定义见表1）。其中，与财务相关的变量包括公司总资产（Size）、资产负债率（Lev）和现金持有量（Cash）；公司治理因素包括董事会规模（Board）、独立董事比（Out）和管理层持股比例（ManageOwn）；成长机会方面，我们控制了账面市值比（Bm）和资产收益率（Roa）。
（三）模型设定
本文结合倾向得分匹配法和双重差分法来估计中国企业海外并购后的投资效率变化。
第一步，本文首先将样本分为两组：一组是实施海外并购的企业（处理组），另一组是从未实施海外并购的企业（初步控制组）。然后，利用倾向得分匹配方法从初步控制组中筛选出实验控制组。本文按照海外并购前一期的企业特征变量进行匹配，企业特征变量主要是影响企业海外并购决策的变量。根据Nocke和Yeaple（2007）的研究，倾向得分匹配的协变量包括：全要素生产率（tfp），通过估计柯布-道格拉斯生产函数计算得到；企业规模（Size），用企业营业收入取对数来表示；资本密度（klratio），用固定资产与从业人员的比值取对数来表示；企业所属行业虚拟变量（Industry），用两位数标准行业分类来表示；国有企业虚拟变量（Soe）。同时，考虑到影响投资效率的重要因素，参考相关研究（张会丽和陆正飞，2012），本文还加入了自由现金流（Cash），用现金加上短期投资或交易性金融资产再除以总资产来表示；为了防止出现投资效率的系统性差异，本文还加入了上一期的投资效率。具体的匹配过程如下所述，采用logit回归估计以下模型：
| $log it(M{a_{it}} = 1) = \phi (tf{p_{i,t - 1}},S\!iz{e_{i,t - 1}},klrati{o_{i,t - 1}},Cas{h_{i,t - 1}},Ainvs{t_{i,t - 1}},Industry,S\!oe)$ | (2) |
对式（2）进行估计后就可以得到各样本的倾向得分。令
第二步，根据海外并购的年份将样本期划分为两段，构建二值变量
| $\delta = E\left( {{\delta _i}\left| {M{a_i} = 1} \right.} \right) = E\left( {\Delta Ainvst_i^1\left| {M{a_i} = 1} \right.} \right) - E\left( {\Delta Ainvst_i^0\left| {M{a_i} = 1} \right.} \right)$ | (3) |
其中，
| $\delta = E\left( {{\delta _i}\left| {M{a_i} = 1} \right.} \right) = E\left( {\Delta Ainvst_i^1\left| {M{a_i} = 1} \right.} \right) - E\left( {\Delta Ainvst_i^0\left| {M{a_i} = 0} \right.} \right)$ | (4) |
根据双重差分法的基本假定，可以得出如下计量模型：
| $Ainvs{t_{ijt}} = {a_0} + {a_1}M{a_i} + {a_2}Afte{r_t} + \delta M{a_i} \times Afte{r_t} + \sum {{\theta _n}} \times {\rm X}_{ijt}^n + {\gamma _t} + {\xi _i} + {\varepsilon _{ijt}}$ | (5) |
其中，
四、估计结果与分析
（一）匹配控制组及匹配结果
表2表明，经过匹配之后，处理组和控制组中投资效率的标准偏差的绝对值均小于10；从均值T检验的相伴概率可知，匹配后处理组和控制组的投资效率不存在显著的差异。
| 年份 | 处理 | 均值 | 标准偏差（%） | 标准偏差减少幅度（%） | t检验 | ||
| 处理组 | 控制组 | t统计量 | p>0 | ||||
| 2012 | 匹配前 | 0.03322 | 0.04299 | −24.3 | 85.6% | −0.55 | 0.583 |
| 匹配后 | 0.03322 | 0.03463 | −3.5 | −0.07 | 0.942 | ||
| 2013 | 匹配前 | 0.04176 | 0.03890 | 6.4 | 85.4% | 0.32 | 0.750 |
| 匹配后 | 0.04176 | 0.04220 | −0.9 | −0.03 | 0.974 | ||
| 2014 | 匹配前 | 0.02417 | 0.03443 | −33.5 | 93.2% | −1.18 | 0.238 |
| 匹配后 | 0.02417 | 0.02348 | 2.3 | −0.10 | 0.919 | ||
| 2015 | 匹配前 | 0.02311 | 0.03088 | −26.7 | 73.8% | −1.27 | 0.205 |
| 匹配后 | 0.02311 | 0.02108 | 7.0 | 0.38 | 0.708 | ||
| 2016 | 匹配前 | 0.02321 | 0.02955 | −19.4 | 71.2% | −1.10 | 0.273 |
| 匹配后 | 0.02321 | 0.02139 | 5.6 | −0.36 | 0.718 | ||
（二）基准检验
为了检验本文的假说1，基于匹配得出的样本数据，本文对基准计量模型（式（5））进行了检验。如表3所示，列（1）是没有加上其他固定效应的基准检验，核心交乘项的系数为0.0103，并且在1%的水平上显著。由于文中衡量投资效率的代理变量数值越大，则意味着企业的投资效率越低，因此系数为正也就意味着海外并购降低了中国企业的投资效率。同时，考虑到不可观测的遗漏变量问题，如时间和行业的不同也会对投资效率产生影响，我们需要考虑时间和行业固定效应问题，因此列（2）加入了时间固定效应，其中交乘项的系数出现微弱的下降，但仍在5%的水平上显著。列（3）在列（2）的基础上还加入了行业固定效应，结果显示交乘项的系数与前两列接近，并且仍然在5%的水平上显著。因此，上述实证结果验证了假说1。
| 变量 | （1） | （2） | （3） |
| Ma×After | 0.0103***（3.36） | 0.0091**（2.53） | 0.0087**（2.10） |
| Ma | −0.0077** （−2.29） | −0.0068* （−1.82） | −0.0067*（−1.78） |
| After | −0.0072*（−1.83） | −0.0026（−0.83） | −0.0037（−1.19） |
| Size | −0.0009（−0.76） | −0.0000（−0.01） | 0.0014（0.94） |
| Lev | 0.0041（0.63） | 0.0041（0.14） | 0.0063（0.85） |
| Cash | −0.0073（−0.76） | −0.0057（−0.78） | −0.0073（−1.03） |
| Roa | 0.0327**（2.49） | 0.0215（1.01） | 0.0172（0.77） |
| Bm | 0.0023***（8.58） | 0.0023***（5.92） | 0.0023***（7.49） |
| Out | −0.0229（−1.47） | −0.0251（−1.56） | −0.0208（−1.47） |
| Manageown | 0.0063（1.15） | 0.0087（1.64） | 0.0096*（1.94） |
| Board | −0.0011*（−1.83） | −0.0013**（−2.14） | −0.0015**（−2.40） |
| Growth | 0.0001***（32.81） | 0.0001***（71.22） | 0.0001***（30.69） |
| Age | −0.0054***（−2.79） | −0.0058***（−2.85） | −0.0059***（−3.12） |
| constant | 0.0825***（3.57） | 0.0749***（2.78） | 0.0518*（1.89） |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 | |
| 行业固定效应 | 控制 | ||
| N | 2 118 | 2 118 | 2 118 |
| R2 | 0.0758 | 0.0824 | 0.1099 |
| 注：*** 、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为t值。下同。 | |||
（三）动态效应检验
基准回归的检验结果表明，海外并购确实降低了企业的投资效率。为了进一步检验海外并购对企业投资效率的负面作用是否具有持续性，本文参照毛其淋和许家云（2016）的做法，将基准计量模型（式（5））拓展为动态效应检验模型：
| $Ainvs{t_{ijt}} = {a_0} + {a_1}M{a_i} + {a_2}Afte{r_t} + \sum\limits_{\tau = 0}^3 {{\lambda _\tau }M{a_i} \times Afte{r_t}} \times D\_\tau year + \sum {{\theta _n}} \times {\rm X}_{ijt}^n + {\gamma _t} + {\xi _i} + {\varepsilon _{ijt}}$ | (6) |
其中，
| 变量 | （1） | （2） | （3） |
| Ma | −0.0079**（−2.53） | −0.0072**（−2.13） | −0.0075**（−2.05） |
| After | −0.0075*（−1.95） | −0.0030（−0.59） | −0.0044（−1.54） |
| Ma×After×D_0year | 0.0122**（2.00） | 0.0105*（1.74） | 0.0113*（1.75） |
| Ma×After×D_1year | 0.0139***（4.48） | 0.0133***（3.63） | 0.0134***（4.00） |
| Ma×After×D_2year | 0.0086（1.52） | 0.0082（1.42） | 0.0079（1.19） |
| Ma×After×D_3year | 0.0031（0.73） | 0.0015（0.32） | 0.0004（0.09） |
| 企业特征变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 | |
| 行业固定效应 | 控制 | ||
| N | 2 118 | 2 118 | 2 118 |
| R2 | 0.0780 | 0.0852 | 0.1134 |
列（1）加入了企业层面的控制变量，但未控制其他固定效应，列（2）和列（3）依次加入了时间和行业固定效应。在列（3）中，Ma×After×D_0year和Ma×After×D_1year的系数分别为0.0122和0.0139，且分别在10%和1%的水平上显著，后者的回归系数大于前者；Ma×After×D_2year和Ma×After×D_3year的系数分别为0.0086和0.0031，但不显著，且后者的系数小于前者。这表明海外并购在当期就降低了企业投资效率，而企业完成并购后1年，海外并购对企业投资效率具有更为显著的抑制作用，并且影响程度具有递增趋势。但从长期来看，滞后2年和滞后3年的检验结果都不显著，这说明海外并购对企业的投资效率没有产生长期影响。
（四）过度投资和投资不足
在前文中，我们发现海外并购降低了企业的投资效率，而过度投资与投资不足都是对资本有效配置的偏离（金宇超等，2016）。接下来，为了检验假说2，与相关文献类似（陈运森和谢德仁，2011；代昀昊和孔东民，2017），我们进一步把企业的投资效率划分为过度投资和投资不足两组分别进行检验。检验结果如表5所示。
| 变量 | （1）过度投资 | （2）投资不足 |
| Ma | 0.0105*（1.75） | −0.0008（−0.28） |
| 企业特征变量 | 控制 | 控制 |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 |
| N | 468 | 888 |
| R2 | 0.2287 | 0.1175 |
表5中的列（1）报告的是过度投资组的回归结果，Ma的系数为0.0105，且在10%的水平上显著，表明海外并购加剧了企业的过度投资。列（2）报告的是投资不足组的回归结果，Ma的系数很小，且不显著，说明海外并购对投资不足没有显著影响。因此，假说2得到了验证，即海外并购对企业投资效率的负面影响主要体现为加剧了企业的过度投资。
（五）不同所有制企业的进一步研究
为了验证假说3，本文对国有企业和非国有企业分组进行检验，结果如表6所示。
| （1）国有 | （2）非国有 | |
| Ma×After | 0.0140**（2.02） | 0.0052（1.43） |
| Ma | −0.0122（−1.62） | −0.0046（−1.61） |
| After | −0.0117（−1.50） | −0.0001（−0.04） |
| 企业特征变量 | 控制 | 控制 |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 |
| N | 609 | 1 509 |
| R2 | 0.2431 | 0.0933 |
表6中的列（1）是国有企业的检验结果，其中的核心检验变量的系数为0.0140，并且在5%的水平上显著，说明海外并购显著地降低了国有企业的投资效率；而列（2）为非国有企业的检验结果，其中的核心检验变量的系数为正，但不显著，说明海外并购并没有降低非国有企业的投资效率。因此，检验结果支持了假说3，即海外并购对国有企业投资效率的负面影响更大。
为了进一步检验海外并购对国有企业和非国有企业投资效率的长期影响，我们还进行了动态效应检验。如表7所示，列（1）是对国有企业投资效率动态效应的检验结果，动态效应检验变量Ma×After×D_1year、Ma×After×D_2year和Ma×After×D_3year的系数都为正，且都在10%的水平上显著，这表明海外并购后1年到3年都降低了国有企业的投资效率。列（2）是海外并购对非国有企业投资效率的动态效应检验结果，动态效应检验系数从并购当期到并购后1年出现了增加，并且显著水平也增加了；同时，Ma×After×D_2year的系数变小了，而Ma×After×D_3year的系数却变成了负值，且在5%的水平上显著，这说明从长期来看，海外并购提高了非国有企业的投资效率。我们认为可能的解释是，非国有企业的海外并购产生了“拔靴效应”（赵海龙等，2016），海外目标公司所在国家的投资者保护程度高于国内，导致大股东侵害中小股东的成本增加，从而限制其各种利益侵占行为。非国有企业股东或者管理层会自愿绑定更为严苛的公司治理规范，进而主动提升自己的治理水平，而治理水平的提高降低了股东和管理层之间的代理冲突，从而提升了非国有企业的投资效率（Jensen和Meckling，1976；陆正飞和韩非池，2013）。此外，在全样本的检验中，我们发现海外并购对企业的投资效率没有产生长期影响；但分组检验却表明，海外并购对国有企业和非国有企业的投资效率长期内产生了相反的影响，从而导致全样本检验中的上述结果。
| （1）国有 | （2）非国有 | |
| Ma | −0.0119*（−1.68） | −0.0054**（−2.05） |
| After | −0.0118（−1.52） | −0.0012（−0.41） |
| Ma×After×D_0year | 0.0128（1.48） | 0.0096（1.48） |
| Ma×After×D_1year | 0.0156*（1.77） | 0.0109***（4.80） |
| Ma×After×D_2year | 0.0145**（1.99） | 0.0032（0.38） |
| Ma×After×D_3year | 0.0148*（1.87） | −0.0084**（−2.54） |
| 企业特征变量 | 控制 | 控制 |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 |
| N | 609 | 1 509 |
| R2 | 0.2445 | 0.0967 |
（六）不同类型东道国的进一步研究
为了验证假说4，本文按照世界银行的划分标准对样本进行了分组，并分别进行了检验。①检验结果如表8所示。
| 变量 | （1）发达国家（地区） | （2）非发达国家（地区） |
| Ma×After | 0.0104***（2.63） | −0.0034（−0.40） |
| Ma | −0.0089**（−2.34） | 0.0022（0.17） |
| After | −0.0061**（−2.29） | 0.0108（1.16） |
| 企业特征变量 | 控制 | 控制 |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 |
| N | 1 852 | 266 |
| R2 | 0.1207 | 0.1729 |
表8中的列（1）是对发达国家（地区）的检验，其中核心检验变量的系数为0.0104，并且在1%的水平上显著，说明当东道国为发达国家（地区）的时候，海外并购显著地降低了投资效率。列（2）是对非发达国家（地区）的检验，核心检验变量的系数不显著，说明东道国为非发达国家（地区）的海外并购并没有影响投资效率。这较好地印证了假说4，即目标方在发达国家（地区）的海外并购对企业投资效率的负面影响更大。
接下来，本文针对不同东道国进行动态效应的检验。在表9的列（1）中，Ma×After×D_0year和Ma×After×D_1year系数分别为0.0126和0.0163，且分别在10%和1%的水平上显著，这说明东道国为发达国家（地区）的海外并购降低了企业的投资效率，且这种抑制作用在1年后更加显著。在（2）列中，虚拟变量的系数为负但不显著，这表明东道国为非发达国家（地区）的海外并购对企业投资效率没有产生影响。但需要注意的是，由于东道国为非发达国家（地区）的样本观测值比较少，此部分所得出的结论应审慎看待。Zephyr数据库显示，在中国企业海外并购记录中，对发达国家（地区）企业的并购数量占到2/3以上。在本文所考察的129家海外并购样本中，东道国为发达国家（地区）的样本有114家，而东道国为非发达国家（地区）的样本仅有15家。②
| 变量 | （1）发达国家（地区） | （2）非发达国家（地区） |
| Ma | −0.0095***（−2.74） | 0.0030（0.24） |
| After | −0.0069***（−2.64） | 0.0112（1.22） |
| Ma×After×D_0year | 0.0126*（1.76） | −0.0014（−0.13） |
| Ma×After×D_1year | 0.0163***（4.35） | −0.0101（−1.04） |
| Ma×After×D_2year | 0.0114（1.31） | −0.0120（−1.46） |
| Ma×After×D_3year | −0.0017（−0.46） | 0.0146（1.31） |
| 企业特征变量 | 控制 | 控制 |
| 年份固定效应 | 控制 | 控制 |
| 行业固定效应 | 控制 | 控制 |
| N | 1 852 | 266 |
| R2 | 0.1241 | 0.183 |
（七）稳健性检验③
1. 采用核匹配方法重新匹配选择控制组。本文的基准检验采用最近邻匹配方法完成数据匹配来选择控制组，而稳健性检验则采用核匹配方法来寻找海外并购的“反事实”，并且重新进行检验。结果显示，利用核匹配方法重新匹配后的检验结果与基本检验结果保持一致，即海外并购确实降低了中国企业的投资效率。
2. 采用企业投资—投资机会的敏感度重新衡量投资效率。借鉴喻坤等（2014）的做法，采用企业投资对投资机会的敏感度衡量投资效率，其控制变量包括资产负债率、销售规模、上市年龄、标准化的经营性现金流净额等，检验结果表明海外并购降低了企业投资对投资机会的敏感度，即降低了企业的投资效率。
五、结论及政策建议
本文选取2012—2016年沪深A股上市公司为研究样本，检验海外并购对中国企业投资效率的影响。研究发现：第一，从整体上看，海外并购降低了中国企业的投资效率，并且这种负面影响体现为加剧了企业的过度投资。第二，从所有制上看，国有企业的投资效率短期和长期都受到了海外并购的负面影响；而非国有企业海外并购后1年的投资效率虽然出现了显著下降，但之后的投资效率反而出现显著上升。第三，从东道国来看，目标方在发达国家（地区）的海外并购降低了中国企业的投资效率，而目标方在非发达国家（地区）的海外并购对中国企业投资效率的影响不显著。
本文研究发现，海外并购整体上降低了中国企业的投资效率，并且这种影响因所有制和东道国的不同而具有异质性。上述结论具有明确的政策含义：一是应该继续鼓励企业开展海外并购。当前，海外并购仍然是提升企业技术能力和促进产业转型升级的重要手段，但是需要提醒企业做好海外并购公司的内部管理调整的预案，尽可能减轻海外并购给公司运营和管理带来的冲击，降低海外并购对企业投资效率的负面影响。二是鉴于企业的所有制性质和东道国发展水平都会对企业的海外并购产生影响，因此在政策实施过程中不能搞“一刀切”的方式，而应该根据海外并购的具体情况采取差异化的政策。三是关于民营企业和国有企业的针对性措施。在政策上应该鼓励民营企业走出国门，并购与业务相关的企业，推动民营企业的品牌高端化和国际化；对于国有企业，应该深化体制改革，提升国有企业的治理水平，从而提高国有企业的投资效率。
① 根据世界银行2008年的收入分组标准，划分如下：人均国民总收入低于975美元为低收入国家，在976和11 905美元之间为中等收入国家，高于11 906美元为高收入国家。
② 感谢审稿人的宝贵建议。
③ 受篇幅限制，文中未报告稳健性结果；如有需要，可向作者索取。
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