Page 176 - 《中山大学学报（社会科学版）》2022年第5期

环境规制、融资环境与企业技术并购

市公司在并购公告中明确说明以技术获取为并购目的；（2）上市公司属于高新技术企业（依照政府出台
的《高技术产业（制造业）分类（2017）》《高技术产业（服务业）分类（2017）》进行判断）；（3）目标公司在并
购公告日前五年内拥有专利技术。最后，我们剔除收购股权比例低于 10% 的并购事件，以保证并购事
件对目标公司具有重要影响。本文使用的财务数据来源于CSMAR数据库，技术并购的相关数据则来自
于手工收集整理。最终，我们获得12792个企业—年份观察值，共计4726次的技术并购事件。
（二）模型设定和变量定义
为检验新标准实施对重污染企业技术并购决策的影响，本文构建了如下双重差分模型：
Probit( TA Dummy) = α 0 + α 1 Treatment × Post + α 2 Treatment + α 3 Post
（1）
+a i ′Control + ε
Tobit(TA Ratio) = β 0 + β 1 Treatment × Post + β 2 Treatment + β 3 Post
+β i ′Control + μ （2）
其中，被解释变量分别是上市公司当年是否发起技术并购以及技术并购的规模；解释变量为企业是否属
于重污染企业，当年是否属于政策实施以及前两者的交互项；控制变量反映了公司的基本特征。各变量
的具体定义如下：
1. 技术并购决策
本文从两方面考察上市公司的技术并购决策：（1）若上市公司当年发起技术并购，则对虚拟变量
TA Dummy赋值为 1，否则为 0；（2）上市公司当年的技术并购规模，即上市公司当年技术并购交易总金额

与公司总资产占比，以 TA Ratio表示。根据被解释变量的数字特征，本文分别使用 Probit和 Tobit回归模
型设定。
2. 重污染企业和政策实施时间
本文对重污染企业的确定参考生态环境部 2008 年印发的《上市公司环保核查行业分类管理名录》
的规定。若上市公司属于管理名录，被归类为受到政策冲击的重污染企业，虚拟变量 Treatment 赋值为
1，否则为 0。其次，根据新标准分阶段实施的特点，本文根据上市公司注册所在地是否位于第 1阶段、第
2 阶段和第 3 阶段试点城市来判断政策实施时间 。若上市公司注册所在地位于第 1 阶段，则政策实施
①
时间为 2013 年；若是位于第 2 阶段，则政策实施时间为 2014 年；若是位于第 3 阶段，则政策实施时间为
2015 年。当观察值在政策实施及以后年份时，则虚拟变量 Post赋值为 1，否则为 0。本文关注的核心解
释变量Treatment × Post则为前两者的交互项。
3. 调节变量
本文分别从产权属性、融资约束和股票流动性三个方面检验融资摩擦对新标准实施效果的调节作
用。其中，产权属性的分组变量为 SOE。若上市公司的实际控制人为国有背景，虚拟变量 SOE 赋值为
1，否则为0。
融资约束的判断指标则借鉴 Hadlock & Pierce（2010）提出的 SA 指数。相比较其他计算融资约束的
指数而言， SA 指数仅使用企业规模和年龄两个随时间变化较小且外生性很强的变量进行构建（鞠晓生
等，2013），因此在横截面回归上能够降低内生性问题的困扰。SA指数的具体计算公式如式（3）所示：
SA = 0.043 × Size - 0.737 × Size - 0.04 × Age （3）
2
其中， Size为企业账面价值的自然对数， Age为企业自上市起的年龄。若上市公司的 SA指数高于当年所
有企业的中位数，我们定义其为融资约束高的企业，否则为融资约束低的企业。
股票流动性的判断指标则根据 Amihud（2002）提出的股票非流动性比率作为反向代理指标。具体

① 第 1阶段实施范围为京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市；第 2阶段实施范围为国家环保
重点城市、模范城市；第3阶段实施范围为除第1、2阶段已实施城市以外的所有地级及以上城市。
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