一、引 言
改革开放以来,中国秉承“引进来”的对外开放战略,大力吸引和利用外资,外资引进工作取得了丰硕的成果。《中国对外直接投资统计公报》显示,2019年外资来华并购金额达350亿美元,中国成为世界第二大外资接收国;2020年我国跃居成为全球最大的外资流入国,并在2021年上半年继续高水平吸引国外投资。外资并购不仅能引进先进的技术和组织管理(蒋殿春和谢红军,2018),还能提升落后产能企业的产能利用率(毛其淋和王澍,2022)。国家“十四五”规划纲要也强调:加快推进制度型开放,进一步缩减外资准入负面清单,落实准入后国民待遇,促进内外资企业公平竞争。2020年前5个月,外资在华并购金额达90亿美元,10年来首次超过同期中国企业海外并购金额,
跨国并购行为与被并购企业绩效之间的关系仍然是一个具有争议的问题。
鉴于以上分析,本文沿着外资并购行为对被并购企业绩效影响的思路,引出以下研究问题:在中国,外资子公司的优异表现是否源自跨国母公司对它的“价值创造”呢?既有研究认为外资并购前存在“价值俘获”行为,
本文研究贡献如下:首先,针对中国企业开展研究,并采用税收数据,创新性地应用CEM和IPW消除外资并购与企业绩效的自选择偏误(Self-selection bias),为两者的研究提供可靠的微观经验证据;其次,厘清外资来华并购对企业价值创造的具体机制,为更好地发挥跨国公司的技术外溢效应提供政策参考;最后,基于发展中国家的视角进行研究,并考虑到要素禀赋和“污染天堂假说”问题,本文无论是在估计基础变量生产率时,还是在主回归模型中,均控制了企业要素投入和环境相关变量,进一步降低了外资并购行为的内生性问题。
文章后续安排如下:第二部分回顾国内外研究并购与企业绩效之间关系的相关文献,并提出本文的研究假说;第三部分介绍本文的研究设计,包括计量模型、重要变量的估计和定义;第四部分介绍外资并购与企业绩效之间因果关系的计量结果;第五部分进行稳健性检验、异质性分析,并进一步分析并购影响企业效率的具体机制;最后是结论与启示。
二、文献综述与理论假说
跨国并购作为经济全球化的主要推动力之一,在刺激生产、提高就业等方面有着举足轻重的地位。在有关跨国公司的研究中,存在一个突出的事实,即跨国子公司与内资企业之间存在巨大而持久的差异,它们通过雇佣高技能工人、提供工人培训以及使用较为尖端的技术,显著提高跨国收购公司内部生产率(Koch和Smolka,2019),这类差异还源自跨国公司对专利、新技术和成熟的品牌商誉这类无形资产的“偏好”(Arnold和Javorcik,2009)。跨国公司还倾向于大量参与国际贸易分工,建立跨越多个国家甚至大洲的生产和分销网络,在东道国形成较强的垂直溢出效应,如Bajgar和Javorcik(2020)针对罗马尼亚当地公司进行研究,结果发现其出口产品质量与上游(投入供应)行业的跨国公司产品质量之间存在正向关系。与之相似的是,在土耳其也发现了这一现象,即外国直接投资可以成为国内趋同的力量,规模较小、技术较不成熟的公司似乎从外国投资者带来的知识中获益更多(Javorcik等,2018)。
除了影响当地内资企业(非子公司)以外,跨国公司还通过并购对目标企业形成较强的正向影响。在英国制造业中,被外资收购公司的劳动生产率提高了13%,其员工工资水平比内资企业高出3.4%(Conyon等,2002)。针对日本棉纺业的研究还发现,跨国公司通过向当地子公司传输卓越的管理经验,实现了更高的产能利用率和更低的库存(Braguinsky等,2015)。Arnold和Javorcik(2009)分别研究了外资并购和外资私有化两种所有权模式,发现外资并购行为在并购当期及后一期对目标企业的生产率有着显著的提升效应。具体而言,伴随投资支出、就业、固定资产投资和工资的增加,尤其是机器方面的投入增加,被并购企业的生产率有着显著提升。然而,并购后价值实现还受制于所有权、来源国等因素。例如,Wang和Wang(2015)认为无论是外资并购,还是内资并购,都在目标企业内实现了“价值创造”。但是,Fons-Rosen等(2021)发现只有当外国人获得公司控制权并影响生产决策时,外资并购的生产率效应才能实现。与此同时,跨国企业来源国的异质性也会影响并购的生产率效应,与内资并购相比,并购主体来自发展中国家时,企业在被并购后四年的劳动生产率收益更低(Chen,2011)。类似地,有关并购前后员工工资差异的研究结果还表明,并购后工资效应的异质性取决于外国并购方的国籍、企业所处的行业和工人的技能(Girma和Görg,2007)。世界各地的国家都致力于吸引外资,外资并购绝不是一种随机行为,而是一种价值发现的市场行为。已有文献证明并购行为存在较强的自选择效应(Salis,2008;Blonigen等,2014),虽然不同行业存在异质性,但外资并购方仍然倚重生产率较高的企业(Harris和Robinson,2002)。因为企业的初始特征在很大程度上决定了创新成本,高生产率的企业创新成本更为低廉(蒋殿春和谢红军,2018)。企业通过跨国并购获取创新资源,进而获得协同创新效应(万筱雯和杨波,2023)。另外,Criscuolo和Martin(2009)观察到美国跨国并购所带来的生产率优势主要是由“正向选择”所驱动的。
外国所有权似乎还通过增加出口和进口加强工厂与全球经济的结合,实现国外市场获取效应(Arnold和Javorcik,2009),其中规模较小、技术较不成熟的公司从外国投资者带来的知识溢出中获益更多(Javorcik等,2018)。Zaclicever和Pellandra(2018)研究了乌拉圭1999—2008年间制造企业的进口引起的生产力影响,结果表明外国投入对企业生产率有积极影响。类似地,Pane和Patunru(2023)利用企业层面的数据与2008—2012年印度尼西亚海关数据相匹配,发现进口投入与生产率提高和出口增长之间存在因果关系。与进口量的增加相比,获得更多投入品种对出口的影响更大,这意味着进口的主要好处可能来自获得更广泛的投入替代品。此外,一项国内创新指数的总体效应研究发现,拥有前沿技术的跨国公司更有可能关闭被收购子公司的研发活动;当研发活动被保留时,它们会扩增高技能研发人员,并转移研发知识,而非前沿跨国公司在研发方面的变动较小(García-Vega等,2019)。当外资撤离后,任何与外国子公司相关的外部效应都可能消失(Javorcik等,2018)。然而,Stiebale和Reize(2011)利用德国企业创新特征调查数据和资产负债表数据库中的所有权信息相结合的独特数据集,分析外资并购对目标企业创新投入和产出的影响后,所得结果却与传统观点相悖,即外资收购似乎对目标企业的研发倾向有显著的负向影响。基于以上讨论,本文提出以下假说:
假说1:外资并购过程中存在“价值俘获”效应,剔除该效应后外资并购仍然可能为被并购企业带来“价值创造”效应,提升其生产率和规模,并且“价值创造”效应存在一定的滞后性。
假说2:外资并购可能带来显著的“国外市场获取效应”和“技术进口效应”,从而通过扩大国外市场和技术升级,提升企业绩效。
跨国公司为东道国子公司带来显著的生产率增长效应的同时,还改善了子公司的财务状况(Wang和Wang,2015)。外资子公司可以通过母公司更好地直接进入资本市场来改善融资,也可以通过跨部门重新分配资本的可能性来改善融资,因为它们可以从母公司获得额外资金(Manova等,2015)。与国内公司相比,外资子公司可以进入国际金融市场并获得母公司的信贷,它们在财务上受到的限制较少,这在新兴国家更甚(Song等,2011)。不仅如此,外国收购者还能缓解在金融不发达国家的子公司的信贷约束(Alquist等,2019)。如遇货币危机,在新兴市场的美国跨国子公司在财务上受到的约束要小于当地公司(Desai等,2008)。Erel等(2015)对欧洲国家子公司披露数据的研究发现,目标公司在被收购之前存在财务上的限制,目标公司被收购后的投资行为对现金流的敏感性下降,因此融资约束得到缓解,同时足够的资金支持使得企业有更大的概率从事研发活动(孙晓华和王昀,2014)。然而在国内的研究中,外资并购是否缓解目标企业的融资约束在很大程度上被忽视了。本文试图填补这方面文献的缺憾,提出以下假说:
假说3:外资并购可能缓解被并购企业的“融资约束”困境,显著地提升其研发概率,进而提升绩效。
三、研究设计
(一)“价值俘获”的自选择效应、匹配方法及模型构建
本文的研究主题是外资跨国并购对中国被并购企业的绩效所产生的影响。为识别两者的因果关系,本文将外资并购视为一次自然实验,并采用双重差分法(DID)进行检验。如果企业被并购,则归为处理组,用
被并购企业未被并购时生产率的表现,即其反事实表示为
本文采用粗化精确匹配(CEM)来构造处理组与控制组。
$ {Y_{it}} = \alpha + \beta F{A_{it}} + \gamma {X_{it}} + {\lambda _i} + {\lambda _t} + {\varepsilon _{it}} $ | (1) |
其中,
(二)估计全要素生产率
生产率是企业并购价值创造效应的重要绩效变量之一,本文采用产业组织理论中主流的企业生产函数估计方法−ACF“两阶段法”(Ackerberg等,2015)估计全要素生产率。首先将资本、劳动力、中间投入和二氧化碳排放量纳入柯布-道格拉斯生产函数,再取自然对数:
$ {Y_{it}} = K_{it}^{{\beta _k}}L_{it}^{{\beta _l}}M_{it}^{{\beta _m}}CO_{it}^{{\beta _{co}}}{e^{{\omega _{it}}}}{e^{{\varepsilon _{it}}}} $ | (2) |
$ {y_{it}} = {\beta _k}{k_{it}} + {\beta _l}{l_{it}} + {\beta _m}{m_{it}} + {\beta _{co}}c{o_{it}} + {\omega _{it}} + {\varepsilon _{it}} $ | (3) |
其中,式(3)是式(2)两边取对数所得。下标
$ {\omega _{it}} = E[{\omega _{it}}|{I_{it - 1}}] + {\xi _{it}} = E[{\omega _{it}}|{\omega _{it - 1}}] + {\xi _{it}} = g({\omega _{it - 1}}) + {\xi _{it}} $ | (4) |
ACF法利用中间投入量作为全要素生产率的代理变量以克服内生性问题,与LP法的不同之处在于,ACF法认为劳动投入量为状态变量,依赖于其他自由变量(资本和中间投入),从而导致劳动投入系数无法直接估计,因此在中间投入函数中引入劳动投入变量。本文再参照Richter和Schiersch(2017)的做法,将二氧化碳排放量视为非动态变量并引入,则中间投入函数为:
$ {y_{it}} = {\Phi _t}({k_{it}},{l_{it}},{m_{it}},c{o_{it}}) + {\varepsilon _{it}} $ | (5) |
其中,
$ \begin{gathered} {\Phi _t}( \cdot ) = {\beta _k}{k_{it}} + {\beta _l}{l_{it}} + {\beta _m}{m_{it}} + {\beta _{co}}c{o_{it}} + {\gamma _0} + {\gamma _1}[{\Phi _{t - 1}}( \cdot ) - ({\beta _k}{k_{it - 1}} + {\beta _l}{l_{it - 1}} + \\ {\beta _m}{m_{it - 1}} + {\beta _{co}}c{o_{it - 1}})] + {\gamma _2}{[{\Phi _{t - 1}}( \cdot ) - ({\beta _k}{k_{it - 1}} + {\beta _l}{l_{it - 1}} + {\beta _m}{m_{it - 1}} + {\beta _{co}}c{o_{it - 1}})]^2} + {\xi _{it}} \\ \end{gathered} $ | (6) |
当投入要素向量与
(三)数据与变量定义
本文利用2008—2011年税收调查数据中的详细企业财务和研发信息,该数据由财政部和国家税务总局负责采集,包含制造业、服务业等19个国民经济大类行业。其特色是报告了企业层面较为齐全的增加值和能源消耗变量,从而可以较好地核算企业层面的中间投入和环境指标,控制外资并购中“污染天堂效应”等因素的影响。根据本文研究主题,按照以下步骤进行数据筛选:对自2008年就已属于外资的企业进行剔除;根据国民经济行业类别代码,将原始样本中除制造业以外的行业剔除,最终样本囊括农副食品加工业、纺织业、家具制造业、医药制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业等31类制造业,包含558 596家企业。
本文重点讨论并购与企业的绩效改善问题,因此以企业是否被并购(FA)作为核心解释变量。当企业登记注册类型发生由内资到外资的转变时,此时FA取值为1;否则取值为0。本文的被解释变量为企业的生产率或规模,所以选取以下变量加以衡量:①全要素生产率(tfp),采用ACF法估计;②总产出(Y),以企业当年生产总值取对数得出;③人均产出(Y_L),用总产出与企业全年平均职工人数之比取对数得出。为比较并购前后企业的国外市场获取效应,本文定义出口密度指标(exp_den),以企业当年的出口货物销售额与企业生产总值之比表示。本文还定义了虚拟变量来衡量企业技术进口效应和研发效应:①进口资本品虚拟变量(imp_dummy_cap),按照全国税收调查数据库中企业名称匹配海关进出口数据库,根据进口产品HS代码的BEC分类判定是否为资本品。若进口资本品金额大于0,则imp_dummy_cap为1;否则为0。②进口中间品虚拟变量(imp_dummy_int)。类似地,按照全国税收调查数据库中企业名称匹配海关进出口数据库进行判断。③研发虚拟变量(RD)。当研发费用大于0时,RD取值为1;否则为0。此外,根据研究需要,本文还定义了融资约束(fin_con),即企业年末负债数与年初资产数之比,用以衡量企业的融资约束缓解效应。
最后,根据计量模型定义以下控制变量:①资本投入(K),即企业年初资产数的对数;②劳动力投入(L),采用年初职工人数取对数得到;③中间投入(M),采用全国税收调查数据库中“企业总产值”减去“企业增加值”再加上“当年应纳增值税总额”得出;④碳排放量(CO),由于二氧化碳排放量无法被直接观测,因此本文利用企业各种能源的消耗量换算得到企业的二氧化碳排放量对数(刘啟仁和陈恬,2020)。各变量计算方法及含义见表1。
变量 | 计算方法 |
Y | 总产出对数=ln(本年企业生产总值) |
Y_L | 人均产出对数=ln(本年企业生产总值/全年平均职工人数) |
tfp_cd | 全要素生产率对数,以柯布-道格拉斯生产函数采用ACF法估计得到 |
tfp_tl | 全要素生产率对数,以超对数生产函数采用ACF法估计得到 |
exp_den | 出口密度=本年出口货物销售额/本年企业生产总值 |
fin_con | 融资约束=年末负债数/年初资产数 |
RD | 研发费用为正=1,否则为0 |
imp_dummy_cap | 是否进口资本品,根据进口产品HS代码的BEC分类判定 |
imp_dummy_int | 是否进口中间品,根据进口产品HS代码的BEC分类判定 |
K | 资本投入对数=ln(企业资产年初数) |
L | 劳动投入对数=ln(年初职工人数) |
M | 中间投入对数=ln(本年企业生产总值–本年企业增加值+本年应纳税额) |
CO | 二氧化碳排放量对数,参考刘啟仁和陈恬(2020)的方法,根据企业能源消耗量换算得到 |
四、计量结果及讨论
(一)基准回归结果
本文首先对原始样本中被并购企业与本土企业的前期绩效进行分组描述性统计。直观来看,无论是在被并购前一期(t−1),还是在被并购前两期(t−2),被并购企业均值与本土企业均值之间都存在较大的差异。以总产出对数(Y)为例,并购前一期本土企业的产出对数均值为7.77,而被并购企业为8.63,P值为0,显著拒绝两者均值相等的原假设,说明在并购的前一期,被并购企业产出均值比本土企业产出均值高出约11%;类似地,虽然在并购前一期两类企业的全要素生产率均值差距不显著,但是并购的前两期同样呈现出显著的差异。该结果初步说明并购前企业间存在显著的生产率差异。
为了得到外资并购对企业绩效影响的基准结果,本文首先采用原始样本对式(1)进行OLS估计,以企业是否被并购FA作为核心解释变量,所得到的基准计量结果见表2。列(1)和列(2)以总产出对数Y为被解释变量,列(3)和列(4)以人均产出对数Y_L为被解释变量。考虑不同生产函数形式的稳健性,本文使用柯布—道格拉斯形式(Eliason等,2020)和超对数生产函数形式(Translog)估计全要素生产率对数(tfp_cd和tfp_tl)并将其作为被解释变量,计量结果为表2 后四列。总体来看,与预期相同,计量结果较为显著;考虑到生产投入要素差异所带来的趋势影响,控制生产投入要素变量后(企业碳排放是由能源消耗换算得到,实质上也可视为一类投入要素),虽然绩效提高效应有所下降,但其系数仍显著。以总产出为例,列(1)表明并购促使目标企业的总产出相对未被并购的企业提高了136.2%,然而这种产出增长有可能来源于要素驱动,列(2)引入要素投入变量后,目标企业总产出提高了14.6%,这反映出外资并购一定程度上具有内涵型规模增长的作用。除了规模增长以外,被并购企业的人均产出也显著更高了;而且,被并购企业的全要素生产率也有了显著提升,被并购企业的全要素生产率相对增长了12%—21%。鉴于以上分析,总样本回归结果说明并购企业与本土企业之间存在巨大的绩效差异,然而这种差异不只是并购后的“价值创造”所带来的结果,不能直接说明并购对企业绩效产生了何种因果效应。
Y | Y_L | tfp_cd | tfp_tl | |||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |
FA | 1.362*** | 0.146*** | 0.393*** | 0.136*** | 0.211*** | 0.146*** | 0.200*** | 0.121*** |
(0.048) | (0.020) | (0.042) | (0.020) | (0.022) | (0.020) | (0.024) | (0.021) | |
K | −0.115*** | −0.119*** | −0.202*** | −0.252*** | ||||
(0.002) | (0.002) | (0.002) | (0.002) | |||||
L | −0.104*** | −1.068*** | −0.165*** | −0.227*** | ||||
(0.002) | (0.002) | (0.002) | (0.003) | |||||
M | 1.198*** | 1.198*** | 0.579*** | 0.679*** | ||||
(0.002) | (0.002) | (0.002) | (0.002) | |||||
CO | 0.039*** | 0.038*** | −0.118*** | −0.082*** | ||||
(0.001) | (0.001) | (0.001) | (0.001) | |||||
Constant | 7.676*** | 5.568*** | 3.795*** | 5.433*** | 4.546*** | 5.568*** | 6.958*** | 8.079*** |
(0.005) | (0.011) | (0.004) | (0.011) | (0.002) | (0.011) | (0.002) | (0.012) | |
Year FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Ind2−year FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 1 010 105 | 694 252 | 1 009 151 | 694 252 | 694 252 | 694 252 | 694 252 | 694 252 |
R−squared | 0.079 | 0.772 | 0.077 | 0.718 | 0.422 | 0.605 | 0.205 | 0.514 |
N_clust | 472 982 | 365 785 | 472 148 | 365 785 | 365 785 | 365 785 | 365 785 | 365 785 |
注:*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著水平,括号内为企业层面的聚类标准误;K、L、M和CO为控制变量,Year FE为年份固定效应,Ind2−year FE为行业−年份固定效应,Observations为样本量,N_clust聚类到企业层面,代表企业数量,计量结果均根据式(1)控制了企业和年份固定效应。回归中加入了K、L、M和CO作为控制变量,限于篇幅,后面各表未展示控制变量的回归结果。下同。 |
(二)“价值创造”效应的识别
表2中如此显著的绩效提升效果可能混杂了其他因素,那么在识别外资并购对企业绩效的影响时,应确保并购之前企业的生产率或规模变化趋势保持一致,这样才能将并购行为视为一项随机的干预试验,进而识别出其因果效应。为了识别外资并购的“价值创造”效应,本文选取并购前一期和前两期的总产出和全要素生产率作为CEM的协变量,匹配后获得一对一的处理组与控制组,并对选定的协变量进行平衡性检验,从而确保匹配后的样本符合“事前共同趋势”。对CEM匹配前后的样本进行比较可知,并购前一期被并购的1 495个企业中的1 142家成功地找到了相应的对照组,总体来看结果变量(outcome)的事前均值差异不再具有显著的统计学差异,P值均较大,不能拒绝两者均值相等的原假设。以并购前一期的产出对数Y为例,匹配后被并购企业和本土企业的均值均分别为8.7,P值接近为1。此时,样本的事前自选择效应已被“剔除”,匹配后样本不存在事前的“价值俘获效应”,说明采取的匹配方法较为合理。从事前变化趋势(即Δ结果变量)来看,两类企业的产出和全要素生产率事前均值均有所下降,但两者的变化趋势差异并不显著。以ΔY为例,并购前的产出变化趋势差异并不大,P值为0.98。这反映出“事前共同趋势”条件满足,可以采用CEM成功匹配的样本进行倍差法估计,从而识别出外资并购的“价值创造效应”。
在采用粗化精确匹配剔除样本的自选择效应(价值俘获行为)后,再对式(1)进行OLS估计,用以检验外资并购行为与企业绩效之间的因果关系(价值创造效应),结果见表3。在奇数列只控制企业和年份固定效应,而在偶数列控制了相关的投入要素变量,其原因在于以下两方面:一方面,奇数列中外资并购的绩效提升效应有可能是要素驱动带来的。考虑到中国经济长期主要靠要素驱动的现实,我们将要素投入控制后,如果仍然得到显著的FA系数,就说明外资并购可以带来内涵式经济增长效应,这正是“价值创造效应”的具体反映。另一方面,跨国公司之所以选择并购中国企业,也有劳动力等生产要素价格低廉以及转移能耗或碳排放的考虑(参考“污染天堂假说”相关观点),因此,企业要素投入(包含排放量)就可能与并购行为(FA)存在相关性,不控制企业排放量有可能导致FA估计参数的偏误。
Y | Y_L | tfp_cd | tfp_tl | |||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |
FA | 0.795*** | 0.188** | 0.804*** | 0.189** | 0.198** | 0.188** | 0.208** | 0.191** |
(0.133) | (0.089) | (0.132) | (0.089) | (0.097) | (0.089) | (0.087) | (0.086) | |
Year FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Firm FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 8 579 | 6 276 | 8 642 | 6 243 | 6 276 | 6 276 | 6 276 | 6 276 |
R−squared | 0.512 | 0.698 | 0.935 | 0.946 | 0.418 | 0.540 | 0.399 | 0.419 |
N_clust | 2 315 | 2 056 | 2 337 | 2 052 | 2 056 | 2 056 | 2 056 | 2 056 |
总体结果与Brucal等(2019)相似,FA的系数显著为正,表明外资并购促使被并购企业的总产出和生产率提高,具有“价值创造效应”。以奇数列为例,控制年份固定效应、行业固定效应后,目标企业的产出和生产率均有着较高的增长幅度;而在偶数列控制企业要素投入后,产出和生产率的增长幅度略有降低,但是仍然显著为正。这充分说明外资来华并购行为促进了企业内涵式增长,实现了中国被并购企业的“价值创造”效应,假说1得到验证。
五、进一步讨论
(一)考虑不同匹配方法的稳健性
为了避免由于样本减少带来的偏误,本文还考虑不同的匹配方法以验证结论的稳健性——使用逆概率加权法(IPW)进行匹配回归。具体而言,考虑到跨国公司往往倾向于并购规模更大且生产率更高的潜在对象,本文采用并购前一期和前两期总产出和全要素生产率变量作为协变量,估计出企业被并购的概率Pr,对被并购企业的权重赋值为1/Pr,而未被并购的企业权重赋值为1/(1
本文采用“平衡性检验法”来检验两者并购前的差异性,即采用事前变量对是否被并购进行加权回归,得到是否被并购的系数,再进行该系数为0的原假设检验。逆概率加权(IPW)匹配后,无论是并购前一期或前两期,还是事前的变化趋势,是否被并购组之间的平均差异均不显著,满足“事前共同趋势”。采用IPW方法后,对式(1)进行加权OLS估计。从结果来看,采用IPW方法进行匹配后,FA的系数均较为显著,无论是否控制投入要素变量,主要被解释变量的增幅都十分接近;仍然发现外资并购显著有利于提升企业的规模和生产率,本文假说1结论较为稳健。
此外,本文还采用LP法(Levinsohn和Petrin,2003)估计全要素生产率,对式(1)进行OLS回归,回归结果表明无论是使用ACF法还是LP法估计全要素生产率,本文的结果总是稳健的。
(二)异质性分析
本文进一步探讨了并购对企业规模、企业技术和企业所在地位置的异质性影响。首先,目标企业的规模大小是外资并购前需要考虑的标准之一。理论上,并购方更偏向于并购资产规模更大的企业,大公司比小公司能更有效地利用内部治理机制,然而近期数据表明小型企业逐渐成为外资并购青睐的目标(陈爱贞和张鹏飞,2023)。本文根据国家统计局关于印发《统计上大中小微型企业划分办法(2017)》,根据样本中企业全年平均职工人数,将企业划分为大型企业、中型企业和小型企业,识别企业规模异质性对外资并购的反应。其次,本文根据2010年《中国高技术统计年鉴》识别高技术行业与非高技术行业,通过行业代码将企业划分为高技术企业和非高技术企业,技术水平体现了企业生产绩效,以此反映被并购企业的技术实力。再次,本文依据《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》,通过4位行业码将企业划分战略性新兴企业和非战略性新兴企业,战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础,对国家的发展有着举足轻重的作用,我们以此展现外资并购是否存在两面性。最后,企业所在地位置的差异性也会产生不同的企业绩效,就我国东部、中部和西部而言,中部和西部的先进技术与资源配置效率都远落后于东部地区,东部地区经济发达,技术先进(沈小波等,2021),能更好地利用外资。本文借鉴沈小波等(2021)的做法,将企业所在省级地区分为东部地区、中部地区和西部地区,考察地理位置的异质性对并购的反应。
异质性回归结果表明,并购对小型企业的产出有显著的促进作用,而对大型企业和中型企业没有正向的促进作用,该异质性结果与Offenberg(2009)的研究类似:大公司拥有更多的独立董事,重大公司能更有效地利用内部治理机制,大公司的首席执行官在一系列糟糕的收购后被取代的可能性要大得多;最大的公司是最差的投标人,最有可能受到“惩戒性收购(Disciplinary-Takeover)”。
(三)“价值创造效应”的滞后性
上述分析已证实并购对企业产出规模和生产率存在显著的促进作用,那么这种促进作用是否在并购当期就立竿见影呢?下文进一步分析并购后企业价值创造效应的滞后性。我们首先构建分期双重差分模型如下:
$ {y_{it}} = \alpha + \beta F{A_i} \times Pos{t_t} + \delta Pos{t_t} + {\lambda _t} + {\varepsilon _{it}} $ | (7) |
其中,
本文把总产出对数(Y)、人均产出对数(Y_L)和全要素生产率对数(tfp_cd和tfp_tl)作为被解释变量,并控制生产要素投入的异质性。在CEM匹配的基础上进行估计,结果见表4。列(1)、列(3)、列(5)和列(7)为并购当期的回归结果,可见当期FA的系数均不显著,这说明并购当期并没有带来显著的绩效提升效应。而在并购后一期,企业生产率效应提升较为显著。Arnold和Javorcik(2009)在对印度尼西亚的研究中也得到相同结果,这表明并购的“价值创造效应”存在滞后性。具体而言,在控制企业相关投入变量后,并购后一期相对并购前一期的总产出和人均产出均提升32%,无论CD函数形式还是Translog函数形式估计的全要素生产率,从计量结果来看并购所带来生产率提升均是显著的,这也充分说明假说1的结论较为稳健。
Y | Y_L | tfp_cd | tfp_tl | |||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | |
t | t+1 | t | t+1 | t | t+1 | t | t+1 | |
FA | 0.183 | 0.320*** | 0.182 | 0.320*** | 0.183 | 0.320*** | 0.194 | 0.258** |
(0.170) | (0.122) | (0.170) | (0.122) | (0.170) | (0.122) | (0.165) | (0.115) | |
Year FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Firm FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 2 106 | 2 764 | 2 106 | 2 764 | 2 106 | 2 764 | 2 106 | 2 764 |
R−squared | 0.767 | 0.779 | 0.771 | 0.699 | 0.544 | 0.706 | 0.550 | 0.554 |
N_clust | 1 053 | 1 382 | 1 053 | 1 382 | 1 053 | 1 382 | 1 053 | 1 382 |
(四)机制分析
1.国外市场获取和技术进口升级机制。理论上,子公司可以借助跨国母公司强大的全球分销网络获取更大的国际市场,并从母公司获取更为尖端的技术,从而促使规模和生产率的提升(Yasar和Morrison Paul,2007)。本文首先采用企业出口密度(exp_den)检验国外市场获取机制;其次,考虑到被并购企业可能从母公司本身或国外供应商进口资本品(如机器设备等)进行技术升级(Bustos,2011),从而也可能提升生产率,因此本文采用企业是否进口资本品(imp_dummy_cap) 来检验技术进口升级机制;最后,由于国外进口的中间品往往具有更高的质量,在被外资并购后,被并购企业也可能通过母公司网络寻找高质量的国外中间品,以达到生产率提升的目的(Halpern等,2015),因此本文采用是否进口中间品(imp_dummy_int)来进一步检验假说2。
如表5列(1)—列(6)所示,与现有研究不同的是,无论是并购当期,还是并购后一期,国外市场获取效应均不显著,这可能与跨国公司并购中国企业的目的有关系,中国国内市场体量较大,跨国公司通过并购中国企业可能仍然主要是为了拓展中国国内市场,国外市场获取机制并不显著;与此同时,列(3)和列(4)反映出外资并购也没有显著地促进企业通过进口资本品进行技术进口升级;最后,列(5)和列(6)考察了外资并购对中国被并购企业的进口中间品行为的影响,结果发现,虽然并购当期没有体现出显著的中间品进口效应,但并购后一期FA的系数在10%水平上显著,进口概率增幅为2.8%。总之,本文未发现并购促使中国子公司成功获取了国外市场。在进口技术升级方面,外资并购并没有提升进口资本品的概率,而只促进了国外中间品的进口。其原因可能在于,跨国公司在中国布局的还主要是提供国外原材料的价值链低端组装环节,而通过先进机器设备直接技术外溢的渠道仍然不畅通。假说2仅部分成立。
exp_den | imp_dummy_cap | imp_dummy_int | fin_con | RD | ||||||
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) | (8) | (9) | (10) | |
t | t+1 | t | t+1 | t | t+1 | t | t+1 | t | t+1 | |
FA | 0.003 | 0.005 | −0.020 | 0.007 | 0.007 | 0.028* | −0.411* | −0.269 | −0.009 | 0.036* |
(0.009) | (0.008) | (0.018) | (0.018) | (0.015) | (0.017) | (0.247) | (0.218) | (0.022) | (0.020) | |
Year FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Firm FE | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 2 072 | 2 736 | 2 106 | 2 764 | 2 106 | 2 764 | 2 088 | 2 746 | 2 106 | 2 764 |
R-squared | 0.962 | 0.958 | 0.855 | 0.829 | 0.933 | 0.900 | 0.634 | 0.579 | 0.789 | 0.780 |
N_clust | 1036 | 1368 | 1053 | 1382 | 1053 | 1382 | 1044 | 1373 | 1053 | 1382 |
2.融资约束缓解与研发投资机制。企业规模的扩张或生产率的提升在一定程度上依赖于研发投资的多少,然而,企业的研发投资活动往往受到流动资金不足的限制,而以往研究发现跨国子公司可通过从母公司获得额外资金,或进入外国资本市场,以改善财务状况。因此,本文进一步将企业的融资约束(fin_con)和研发投资(RD)作为被解释变量,对式(7)进行估计,以验证企业被并购后其“融资约束”是否得到缓解,以及被并购后企业研发活动是否活跃。从表5列(7)— 列(10)的计量结果可见,在并购当期FA的系数即显著为负,后一期融资约束也有所下降,但并不显著,这说明跨国母公司在并购当年为子公司提供了资金支持,从而在短期内缓解了“融资约束”困境;而研发效应的显著性在被并购后一期显现,此时企业具备充足的流动资金,相应地其研发活动也更为活跃。假说3的结论得到验证。
总之,机制检验发现,外资并购之所以能带来“价值创造”效应,是因为并购有助于缓解被并购企业的融资约束,从而提升其自主研发的概率;另外,它还通过进口更高质量的国外中间品,达到被并购企业的绩效提升效应。同时发现,传统的国外市场获取机制以及进口资本品机制并不成立,这反映出并购带来的价值创造仍然存在可以改进的空间。
六、结论与政策启示
跨国并购是国际经济活动中的常见现象,被并购企业的优异绩效表现既可能来源于事前的“价值俘获”行为,又可能来源于“价值创造”效应。然而,无论是东道国企业还是政府,均希望通过外资进入带来技术外溢等价值创造效应。因此,评估外资跨国并购与企业绩效的因果效应以及“价值创造”效应的获得渠道显得尤其重要。为此,本文利用2008—2011年全国税收调查数据库,控制了跨国公司转移能耗等影响,利用粗化精确匹配(CEM)方法,在确保“事前共同趋势”成立条件下,将外资跨国并购视为一次自然实验,并使用双重差分法有效地识别了外资并购与企业绩效之间的因果效应。结果表明,并购前被并购企业的规模和生产率均较高;然而,采用CEM和IPW方法剔除样本自选择效应后,外资并购仍然显著地提高了被并购企业的规模和生产率,带来了“价值创造效应”。考察其滞后性后发现,在并购当期企业规模和生产率没有显著的变化,绩效提升现象发生在并购的后一期,具有一定的滞后性。进一步研究“价值创造效应”的具体机制发现:首先,并购有助于企业利用国外母公司的财务资源,在并购当期,企业的融资约束即得到有效缓解,这一定程度上支撑了研发投资,从而在并购后一期显著地提升了其自主研发的概率;其次,被并购企业还通过进口更高质量的国外中间品,以达到其绩效提升效应,而传统的国外市场获取机制以及进口资本品机制并不成立;最后,我们通过企业异质性检验发现,并购能够带来价值创造的同时也可能带来一定的反噬作用,这反映出并购带来的价值创造仍然存在可以改进的空间。
基于上述结论,本文得出以下政策启示:首先,虽然当前“逆全球化”的趋势在所难免,但是,外资来华并购仍然是中国经济发展的引擎之一。而且,从发达国家的发展经验来看,新发展格局下中国经济必定还是要积极参与外循环,通过提高国际竞争力来实现高质量发展。因此,对于外资来华并购的动机,中国也应该有所防范,引导外资并购更大地发挥其在我国的价值创造效应,而规避其对我国产业体系安全方面的不良影响。其次,以往研究表明,并购行为本身具有“价值俘获”的特征,因此,在评估外资的积极影响时要特别甄别。本文剔除样本自选择效应后发现,外资并购仍然有利于促进目标企业的产出规模和生产率,带来一定的价值创造效应。因此,在新发展格局之下,我国亟须进一步完善引进外资的相关制度和法律,加快推进制度型开放,进一步缩减外资准入负面清单,落实准入后国民待遇,促进内外资企业公平竞争,为内外资企业创造公平竞争环境,进一步提升高质量的开放水平。再次,我国经济已经开始逐步进入高质量发展阶段,我们期望外资并购扮演的角色是高效地利用各类生产要素,使之发挥最大的效用,并从正向推动内资企业实现新的价值。然而,通过本文的分析,发现传统的国外市场获取机制并不成立,这说明跨国公司可能更看重我国国内的大市场,这一方面说明以市场吸引国外投资仍然是我国长期招商引资的重要战略之一,另一方面也说明外资并购可能会加剧国内市场的竞争,因而应该及时提供内外资公平竞争的制度保障,既要避免形成过度垄断局面,又要促进公平竞争。最后,还要注意的问题是,直接通过国外资本进口的渠道并不畅通,这一方面可能说明即使国内企业被并购,跨国公司仍然可能有意识地限制直接的技术转移,导致被并购企业仍然难以直接通过进口先进设备来进行技术学习,直接的技术外溢渠道并不畅通;另一方面也可能反映出外资并购主要在我国布局加工环节,直接技术外溢水平非常有限,这也恰恰说明我国推动自主创新的道路仍然任重道远。
[1] | 陈爱贞, 张鹏飞. 并购、资源重组与目标企业增长[J]. 世界经济, 2023(4): 220–248. |
[2] | 刘建丽. 新中国利用外资70年: 历程、效应与主要经验[J]. 管理世界, 2019(11): 19–37. DOI:10.3969/j.issn.1002-5502.2019.11.003 |
[3] | 刘啟仁, 陈恬. 出口行为如何影响企业环境绩效[J]. 中国工业经济, 2020(1): 99–117. |
[4] | 张鹏飞, 陈凤兰. 外资并购促进了目标企业创新吗[J]. 国际贸易问题, 2021(11): 140–156. |
[5] | Ackerberg D A, Caves K, Frazer G. Identification properties of recent production function estimators[J]. Econometrica, 2015, 83(6): 2411–2451. DOI:10.3982/ECTA13408 |
[6] | Alquist R, Berman N, Mukherjee R, et al. Financial constraints, institutions, and foreign ownership[J]. Journal of International Economics, 2019, 118: 63–83. DOI:10.1016/j.jinteco.2019.01.008 |
[7] | Bajgar M, Javorcik B. Climbing the rungs of the quality ladder: FDI and domestic exporters in romania[J]. The Economic Journal, 2020, 130(628): 937–955. DOI:10.1093/ej/ueaa003 |
[8] | Brucal A, Javorcik B, Love I. Good for the environment, good for business: Foreign acquisitions and energy intensity[J]. Journal of International Economics, 2019, 121: 103247. DOI:10.1016/j.jinteco.2019.07.002 |
[9] | Bustos P. Trade liberalization, exports, and technology upgrading: Evidence on the impact of MERCOSUR on Argentinian Firms[J]. American Economic Review, 2011, 101(1): 304–340. DOI:10.1257/aer.101.1.304 |
[10] | Cunningham C, Ederer F, Ma S. Killer acquisitions[J]. Journal of Political Economy, 2021, 129(3): 649–702. DOI:10.1086/712506 |
[11] | Desai M A, Foley C F, Forbes K J. Financial constraints and growth: Multinational and local firm responses to currency depreciations[J]. The Review of Financial Studies, 2008, 21(6): 2857–2888. DOI:10.1093/rfs/hhm017 |
[12] | García-Vega M, Hofmann P, Kneller R. Multinationals and the globalization of R&D[J]. International Journal of Industrial Organization, 2019, 63: 583–614. DOI:10.1016/j.ijindorg.2019.01.001 |
[13] | Guadalupe M, Kuzmina O, Thomas C. Innovation and foreign ownership[J]. American Economic Review, 2012, 102(7): 3594–3627. DOI:10.1257/aer.102.7.3594 |
[14] | Halpern L, Koren M, Szeidl A. Imported inputs and productivity[J]. American Economic Review, 2015, 105(12): 3660–3703. DOI:10.1257/aer.20150443 |
[15] | Iacus S M, King G, Porro G. Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding[J]. Journal of the American Statistical Association, 2011, 106(493): 345–361. DOI:10.1198/jasa.2011.tm09599 |
[16] | Javorcik B S, Lo Turco A, Maggioni D. New and improved: Does FDI boost production complexity in host countries?[J]. The Economic Journal, 2018, 128(614): 2507–2537. DOI:10.1111/ecoj.12530 |
[17] | Koch M, Smolka M. Foreign ownership and skill-biased technological change[J]. Journal of International Economics, 2019, 118: 84–104. DOI:10.1016/j.jinteco.2019.01.017 |
[18] | Levinsohn J, Petrin A. Estimating production functions Using inputs to control for unobservables[J]. The Review of Economic Studies, 2003, 70(2): 317–341. DOI:10.1111/1467-937X.00246 |
[19] | Motta M, Peitz M. Big tech mergers[J]. Information Economics and Policy, 2021, 54: 100868. DOI:10.1016/j.infoecopol.2020.100868 |
[20] | Offenberg D. Firm size and the effectiveness of the market for corporate control[J]. Journal of Corporate Finance, 2009, 15(1): 66–79. DOI:10.1016/j.jcorpfin.2008.09.006 |
[21] | Olley G S, Pakes A. The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry[J]. Econometrica, 1996, 64(6): 1263–1297. DOI:10.2307/2171831 |
[22] | Pane D D, Patunru A A. The role of imported inputs in firms’ productivity and exports: Evidence from Indonesia[J]. Review of World Economics, 2023, 159(3): 629–672. DOI:10.1007/s10290-022-00476-z |
[23] | Petrin A, Poi B P, Levinsohn J. Production function estimation in stata using inputs to control for unobservables[J]. The Stata Journal: Promoting Communications on Statistics and Stata, 2004, 4(2): 113–123. DOI:10.1177/1536867X0400400202 |