作者简介

巫岑，暨南大学管理学院讲师，研究方向为会计信息与资本市场，成果发表于《会计研究》《金融研究》、The British Accounting Review等期刊。主持国家自然科学基金青年项目、博后特别资助项目、博后面上项目（一等）。

饶品贵，暨南大学管理学院教授、博士生导师，广东省珠江学者特聘教授，中国总会计师协会财务管理专业委员会委员，广州市注册会计师协会专业及人才委员会委员。主要研究领域包括宏观经济政策与微观企业行为的互动关系、会计信息与资本市场等。主持3项国家自然科学基金面上项目，在《管理世界》《经济研究》、Review of Accounting Studies、Journal of Corporate Finance、Journal of Banking and Finance等国内外重要学术刊物发表论文三十余篇，获得多项省部级科研和教学奖励。

引用本文请复制此条目：巫岑，饶品贵.并购能化解企业的产能过剩吗？[J].财务研究，2022,（3）：19-34.

并购能化解企业的产能过剩吗？

巫 岑  饶品贵

摘要：本文研究并购是否有助于化解企业的产能过剩，并讨论其背后的作用机制及其对供给侧结构性改革的政策意义。以2004~2018年作为并购发起方的A股制造业上市公司为样本，并对比并购前上市公司的产能过剩程度和并购后双方公司整体的产能过剩程度，本文发现并购能够降低企业的产能过剩程度，该作用主要表现在质量较高并购、规模较大并购、纵向并购之中，面临更高去产能压力的公司发起的并购之中，以及市场化水平更高的并购之中。中介效应检验发现，并购主要通过提高生产效率、增强产品市场势力两条路径化解企业的产能过剩。本文最后发现，通过化解产能过剩，并购有助于提高企业价值。本文提供了并购化解产能过剩的理论证据，也验证了市场机制去产能的重要性。

关键词：并购；产能过剩；生产效率；产品市场势力

推进供给侧结构性改革是适应和引领经济发展新常态的重大创新，是适应国际金融危机后综合国力竞争新形势的主动选择。党的十九届五中全会提出，“十四五”时期我们仍要以深化供给侧结构性改革作为经济社会发展的主线。去产能作为其中的重要任务，要实现改善供求关系、优化产能空间配置和重点行业生产力布局的目标，从而提高企业可持续发展能力，缓解和消除经济运行中的风险隐患。

产能过剩的成因非常复杂，直接原因可能是产业结构调整、投资过度、技术进步、供需关系变化等，但其根本原因主要是我国持续多年的粗放式经济增长方式和地方政府官员以GDP为核心的晋升激励（干春晖等，2015；马红旗等，2018）。当然，产能过剩不仅发生在我国，也普遍存在于其他国家甚至发达经济体之中，周期性的经济危机就是其外生表现。但近年来，我国出现了较为严重的产能过剩问题，主要集中在钢铁、水泥等传统制造业。产能过剩已经成为制约中国经济转型的一大顽疾，可能引发一系列的负面经济后果，宏观层面包括贸易摩擦、拖累经济增长，微观层面包括企业利润下滑、员工失业、银行不良贷款、生态环境恶化等（林毅夫等，2010；杨振兵，2016）。

如何化解产能过剩？由谁来主导？这些是去产能过程中首先要回答的问题。政府在去产能过程中应当发挥积极的作用，去产能也已成为各级政府的工作重点，但是，政府主导下的去产能并不具有明显优势。行政手段去产能会改变市场的激励约束机制，也可能导致行业产能过剩周期性地出现（徐忠，2017）。更为重要的是，我国地方官员之前的晋升激励机制以GDP为核心，政府的干预本身就可能是导致产能过剩的直接因素（干春晖等，2015；包群等，2017）。而无形的市场之手能够发挥资源配置的基础性作用，在经济运行过程中可以自发汇总、传递信息、对经济活动做出系统性修正，因此能够更好地发挥作用，以自发淘汰低效率企业的方式来解决问题（徐忠，2017）。

具体到市场化去产能的途径，并购无疑是一种重要的手段。对此，政策层面已经形成基本的共识，比如2015年中央经济工作会议以“多兼并重组，少破产清算”作为去产能的主要思路，并提出“资本市场要配合企业兼并重组”。尽管政策上强调并购在化解产能过剩中的作用，但现有文献尚未很好地回答并购与产能过剩之间的理论关系，也未提供实证方面的研究证据。参考Aretz和Pope（2018）的思路，产能过剩本质上是一个微观问题，是指安装产能与理论产能之间的差异，其中理论产能是指在不考虑产能安装成本的前提下，给定需求、生产和市场参数后使得企业价值最大化的产能。企业的生产效率低，则为了生产出给定数量的产品以满足订单需求，企业需要安装更多的产能；企业的产品市场势力弱，则市场需求小，满足订单所需的产能比较少，使得企业产能的利用不足。上述两种情况都会扩大安装产能与理论产能之间的差异，导致较高的产能过剩程度。因此，一切有助于改善企业效率、提高企业市场地位的微观机制，比如并购，在理论上都应该具有化解产能过剩的作用。

直观上，被并购公司的控制权被转移之后，并购公司的合并报表中将会披露并购公司和被并购公司整体的产能情况，因此会呈现出比并购之前更高的产能规模。然而，并购的内涵在于，被并购公司成为了并购公司的子公司，并购公司因此构建了一个新的企业集团。为了探究并购对企业产能过剩的影响，应当比较并购之前并购公司的产能过剩情况，和并购之后新的企业集团整体的产能过剩情况，而不是比较总产能规模①。

根据Aretz和Pope（2018）计算产能过剩的思路，在新的企业集团之中，虽然安装产能的规模有所提高，但由于新企业集团的生产效率和产品市场也发生了改变，由此计算出的理论产能也不同于并购前并购公司的理论产能。考虑到并购可能发挥的积极作用，我们认为，并购后企业集团的产能过剩很可能低于并购前并购公司的产能过剩。

具体而言，一方面，在企业生产的角度，给定销量，生产效率较低的企业需要更多的产能，导致扩张产能的需求增加，扩大了安装产能和理论产能的差距。并购，尤其是能够产生经营协同效应的并购，可以优化生产过程的资源配置，提升生产效率，从而抑制企业扩张产能的需求、化解产能过剩。另一方面，在企业销售的角度，给定安装产能，相比产品市场强势的企业，产品市场弱势的企业有更多的产能没有创造利润，也就意味着这些企业的理论产能较低，同样扩大了安装产能和理论产能的差距。并购则有助于企业强化销售布局、提升规模经济、优化销售过程的资源配置、增强产品市场势力，从而提高理论产能、化解产能过剩。因此，本文认为并购可以在生产与销售两端发挥作用，化解企业的产能过剩。现实中，尤其在供给侧结构性改革实施之后，很多并购的发起正是出于去产能的目的，比如宝钢吸收合并武钢是通过降低同行竞争而化解过剩产能，ST济柴购入中石油旗下金融资产则属于以过剩产能替换优质资产。

但是，上述分析的前提在于并购有助于资源之间的互补与匹配、产生了规模经济与范围经济等效应，现实中的诸多因素可能导致并购无法产生预期效果，并购后公司价值不升反降的例子并不少。本文认为，并购对化解产能过剩的作用取决于并购整体的质量，包括并购动机、对并购流程的运作、并购后整合的效果等方面，只有高质量的并购才能有效化解产能过剩。首先，如果并购的动机偏离了获得协同效应、提升公司价值的初衷，此类并购对化解产能过剩很可能意义不大。有一系列文献讨论了并购受到管理层自利动机、大股东掏空动机驱使的可能性（Shi等，2017；叶陈刚等，2018；蒋朏等，2020）。国内也有丰富的文献讨论了政府干预对并购绩效的不利影响（姚益龙等，2014），政府干预下的并购可能不是以提升公司效率作为目标，与市场化去产能相比不具优势，因此无法提升产能利用效率。其次，现有文献认为并购后的整合过程非常重要，对标的整合越成功，实现协同效应的概率越高，也就越可能有效发挥并购化解产能过剩的作用（Bauer和Matzler，2014；王艳和阚铄，2014；Graebner等，2017）。

也正因为上述原因，如果很多并购的发起受到代理问题或者政府干预等因素的影响，或者未能有效地在业务、管理、文化等各个维度整合标的，并购很难实现“1+1>2”的协同效应，也就很难发挥提高生产效率、增强产品市场势力的作用。因此，并购对于化解企业产能过剩的作用有待实证研究。

为此，本文参考Aretz和Pope（2018）计算企业层面的产能过剩指标，以2004~2018年我国A股制造业上市公司为样本，实证检验了并购与产能过剩之间的关系。具体地，我们对比了并购前上市公司的产能过剩水平与并购后上市公司与被并购公司整体的产能过剩水平，结果显示，并购之后上市公司整体的产能过剩水平显著下降。分组检验的结果显示，并购化解产能过剩的作用主要表现在市场反应为正的并购之中，支持了并购质量决定并购效果的观点；规模较大并购、纵向并购化解产能过剩的效果更强；主并方面临的去产能压力越大，行业的竞争程度越高，则并购的作用越强；市场化程度较高的异地并购和非国企发起的并购更有可能化解产能过剩，这与市场资源配置功能能够有效去产能的观点相一致。中介效应检验显示，并购同时通过提高生产效率和增强产品市场势力化解产能过剩，这为并购化解产能过剩的机制提供了直接的证据。最后，本文发现并购对产能过剩的化解有助于提升企业会计业绩和长期价值。

本文的研究贡献在于：首先，尽管政策上提倡以兼并重组的方式解决我国的产能过剩问题，但实证上尚没有研究提供这方面的直接证据。目前文献主要讨论了对外投资、外资自由化、环境规制等对化解产能过剩的作用（李雪松等，2017），而本文进行了多角度的检验和一系列稳健性检验，发现并购有助于化解企业层面的产能过剩，且并购的质量越高、市场化程度越高，化解产能过剩的作用越强，因此本文首次提供了并购化解产能过剩的直接研究证据，是对产能方面文献的有力补充。

其次，与以往产能过剩文献（林毅夫等，2010；徐朝阳和周念利，2015）主要在行业层面展开分析不同，本文试图在微观视角将产能过剩的形成分解到企业的生产和销售两个层面，进而提出提高生产效率、增强产品市场势力两条路径，以解释并购对化解产能过剩的作用机制。通过中介效应检验，本文也提供了支持这两条路径的直接证据。由此，本文提供了并购化解产能过剩的作用路径推导与检验，这也为将来从其他方面推进去产能提供了参考依据。

再次，以往文献多从管理层代理问题、大股东掏空等角度探讨并购的负面效应（Shi等，2017），而本文发现并购有助于化解现实中的产能过剩问题，进一步还发现这种化解产能过剩的效应有利于提高企业的会计业绩与市场价值。因此，本文提供了并购提高企业价值的一个新路径：并购降低的产能过剩水平越多，则会计业绩和企业价值提高的程度越高。本文由此提供了并购正面效应的证据，也补充了并购与企业价值的相关研究。

最后，本文的研究结论具有丰富的政策含义。通过分析产能过剩的微观形成机制与并购作用路径，本文为“多兼并重组，少破产清算”的去产能政策指引提供了必要的理论基础与经验证据。本文的研究结论也验证了市场机制去产能的重要性，与“十四五”规划和2035年远景目标纲要中指出的健全市场化法治化化解过剩产能长效机制的思路一致。

余文的结构安排如下：第二部分进行文献综述并提出本文的研究假设，第三部分是研究设计，第四部分进行实证结果的分析，第五部分是研究结论。

（一）概念界定

在研究并购与产能过剩关系之前，我们需要先厘清与产能相关的几个概念：产能利用率（Capacity Utilization）、超额产能（Excess Capacity或者Surplus Capacity）、产能过剩（Capacity Overhang）。

首先是产能利用率，即产能被使用的比率，常常被作为产能过剩的反向替代指标。但实际中企业利用产能的情况是无法通过大样本获得的，只能通过实地调查获取，因此已有文献一般将产能与产出相对应，以实际产出除以潜在产出来计算产能利用率（马红旗等，2018），其中，潜在产出可以由数据包络法或生产函数法估计得到。但需要注意的是，产出与产能显然不同，从产能到产出是有一个过程的，因此这种计量存在一定程度的潜在误差。

其次是超额产能，衡量的是产能未被使用的比率，存在着超额产能比率与产能利用率之和等于1的关系。超额产能与产能利用率本质上是一回事。

最后是本文采用的产能过剩概念。超额产能、产能利用率讨论的是生产过程中“实际”使用了多少产能或者多少产能被市场消化的问题，而Aretz和Pope（2018）提出的理论产能与安装产能的差异是一个更为基础的概念。其中，理论产能指的是在不考虑产能安装成本等前提下，给定需求、生产和市场参数后使得企业价值最大化的产能，即理论上“应当”有多少产能；安装产能指的是企业实际上拥有的产能总规模，以固定资产原值衡量。Aretz和Pope（2018）提出，以理论产能与安装产能的差异来定义产能过剩更为合适，因为在现实中，考虑到市场需求的波动，企业需要维持部分冗余产能以降低缺货成本，因此存在一定程度的超额产能并不背离企业价值最大化的目标，这样也就无法定义出一个最优的或者最合理的超额产能水平或者产能利用率水平。以Dixit和Pindyck（1994）的真实期权模型为理论基础，Aretz和Pope（2018）采用随机前沿模型估计理论产能，进而估算出了企业层面的产能过剩指标。参考Aretz和Pope（2018）的估计方法，本文得以回归产能过剩问题的本源，考察并购能否降低企业安装产能与理论产能的差距。

（二）文献综述

1.产能过剩相关文献

以往经济学文献主要从企业应对市场因素变化的角度剖析企业保留超额产能的原因，比如Chaturvedi和Martınez-de-Albéniz（2016）讨论了在面临供需不确定时，企业在持有存货和维持超额产能之间的权衡。也有文献考虑到了资产的专用性以及投资的不可逆性，这导致企业在面临市场需求下降时不得不维持超额产能。在真实期权模型的框架下，Aretz和Pope（2018）推导出产能过剩与股票收益之间存在负相关的关系，且产能过剩能够在一定程度上解释股市异象。

在这些文献的研究框架下，市场波动以及企业的应对是导致超额产能形成的主要原因，然而这无法解释为何我国钢铁、造船等行业内出现了跨越经济周期的、持续而严重的产能过剩，因此，考虑到我国的经济发展阶段和制度背景，在认可存在市场因素的前提下，国内文献也从非市场因素中寻找产能过剩的成因（马红旗等，2018）。

国内文献主要认为企业过度投资以至于产出无法被市场消化是导致行业层面产能过剩的直接原因（李雪松等，2017）。但投资过度只是造成产能过剩的表面原因，“潮涌现象”和行政干预（贾润崧和胡秋阳，2016；马红旗等，2018）是更为深层次的原因。林毅夫等（2010）讨论了企业的“潮涌现象”，认为这一现象由大量企业对行业前景形成共识、企业之间的跟随模仿等原因导致，进而引发了产能过剩。一系列研究认为地方政府及官员行为对产能过剩会产生重要影响，比如政府干预（包群等，2017）、地方政府间竞争（干春晖等，2015）等等。其原因在于，一方面，企业有迎合政府需求、与政府维持良好关系的动机，另一方面，政府也会对下辖企业给予显性和隐性支持，进一步刺激了企业的过度投资，最终导致严重的产能过剩。

我国过去若干年粗放式经济增长模式也是造成产能过剩的重要原因之一，在这一经济增长模式下，企业更注重规模的扩张而忽视效率的提高、更注重生产要素的投入而忽视产能的有效利用。利用生产函数以及工业销售产值和工业总产值的比值，杨振兵（2016）测算了一个同时考虑生产侧和消费侧的产能利用率指数，并提出导致产能过剩的原因之一在于生产过程中的效率损失所引起的实际产出偏离潜在产出。徐朝阳和周念利（2015）也认为，除了企业无法准确预测市场需求之外，在生产过程中，某些不可控因素可能导致企业不能完全控制产量，市场需求和生产两方面的因素均会导致产能过剩。但是，杨振兵（2016）、徐朝阳和周念利（2015）是在产能利用率的概念框架下进行理论推导，因此，回答的仍然是“实际”使用了多少产能的问题，而且由于缺乏生产量的指标，杨振兵（2016）的方法很难应用于微观数据。

总结而言，现有文献的研究视角集中在宏观或者行业层面，从微观层面讨论产能过剩的研究相对较少，而且主要讨论的是“实际”使用了多少产能的问题，并未涉及对“理论上”应当使用多少产能的讨论。本文借鉴Aretz和Pope（2018）的方法计量企业层面理论产能和安装产能的差异，以此定义产能过剩，这是对现有文献的重要补充。另外，目前仅有少数几篇文献讨论了去产能的机制，包括对外投资、外资自由化和环境规制等（李雪松等，2017），通过在微观视角分析产能过剩的形成过程以及并购对化解产能过剩的作用，本文也是对去产能相关文献的重要补充。

2.并购相关文献

并购具有改善企业资源配置效率的作用。现有文献主要以协同效应来解释并购的价值创造。如果并购双方在经营、管理和财务等各个维度产生协同效应，则并购能够创造更高的价值（King等，2008）。如果并购双方业务具有一定的相关性或互补性，则并购后能够产生规模经济或范围经济（Bauer和Matzler，2014），实现效率增强、成本降低的效应。

上述协同效应的实现受到并购特征的影响，比如双方的行业相关性、行业周期、地理位置、信息传递、支付方式等等（Weston，2004；潘红波等，2008），也有一些文献重点研究了整合过程对实现并购协同效应的作用，比如王艳和阚铄（2014）研究了并购双方的文化匹配度，Bauer和Matzler（2014）、Graebner等（2017）提出对标的整合的效果是决定并购绩效的关键因素之一。作为一项战略投资行为，并购同时作用于企业的生产、经营和治理结构等各个维度，从而可能会同时对产能过剩的生产侧与销售侧形成过程产生影响。本文将首先提出一个在微观层面上解释企业产能过剩形成过程的框架，以此为基础分析并购对产能过剩可能的化解作用。

（三）研究假设

按照Aretz和Pope（2018）的观点，产能过剩衡量的是安装产能（企业实际上拥有的产能总体规模）超过使得企业价值最大化的理论产能（给定需求、生产和市场参数后使得企业价值最大化的产能规模）的部分。参考徐朝阳和周念利（2015）、杨振兵（2016）关于生产不确定性和需求不确定性导致产能过剩的分析，本文将产能过剩的形成分解成产能到产成品（生产）、产成品到商品（销售）两个过程，如图1所示。

具体而言，在生产过程中，如果资源之间的匹配度较差，比如缺乏足够的资金、劳动力，或者管理、技术水平较低，则企业需要使用更多的产能才能维持一定的产出。因此，假定企业的产品市场势力一致，也就是假定产能的闲置状况（安装产能大于实际使用产能的部分）一致，生产效率较低的企业需要维持产能更高的使用水平，也就需要安装更多的产能。即，假定产品市场势力一致，生产效率较低的企业需要更多的产能，安装产能增加，则会扩大安装产能和理论产能的差距②。

在销售过程中，市场需求越低，就越可能出现库存积压或者设备开工率较低的现象。市场需求的不足，可能由行业层面投资过度、同质产品超额供给引发，也可能因为特定企业的产品质量不高、销售渠道不畅而导致。因此，假定企业的生产效率一致，也就是假定产能的使用状况（实际使用产能大于理论产能的部分）一致，产品市场势力较弱的企业有更多的设备被闲置，或者即使设备完全开工，也有更多的存货无法售出。即，假定生产效率一致，产品市场势力较弱的企业销量较差，理论产能降低，同样会扩大安装产能和理论产能的差距。

上述机制能够较好地解释文献中提出的几大产能过剩形成原因，比如，潮涌现象和政府补贴、产业政策刺激等都会导致企业投资过度、设备的开工率下降，符合上述销售侧产能过剩形成过程的逻辑；在市场需求不确定时，高效率企业的投资更加谨慎，给低效率企业留下空间，结果是低效率企业扩张得更加厉害（徐朝阳和周念利，2015），而这部分企业需要使用更多的产能才能维持一定的产出，因此一旦市场需求下降，也会产生更加严重的产能过剩，符合上述生产侧产能过剩形成过程的逻辑；GDP锦标赛、官员晋升动机等因素使得一些地方政府更重视企业规模的扩张而非效率的提升，导致当地企业特别是受到政府干预较高的地方国有企业，产能高而效率低，会同时在生产侧和销售侧引发产能过剩。

提高企业价值是并购的主要动机之一，在此动机的驱使之下，并购可以同时通过提高企业生产效率和增强产品市场势力来化解产能过剩，如图2所示。

首先，在生产的角度，并购通过经营、管理和财务等方面的协同效应来提高生产过程中资源之间的匹配度，从而有效地提高生产效率和产能的利用效率。具体而言，并购可以帮助企业取得先进的生产技术、管理经验、经营网络、专业人才等各类资源，有利于弥补现有资源短缺情况，多方面的资源能够形成互补或协同效应，从而优化设备、人力、资金等各个方面的资源配置，提高资源的利用效率。Shahrur（2005）就发现下游公司在并购后实现效率提升，从而使得上游公司也能够从更加稳定的销售渠道和持续增长的销售收入中获益。资源配置效率的提高能够提升企业使用产能的效率，从而能够通过减少安装产能和处置闲置产能等途径来化解产能过剩。

其次，从销售的角度，并购产生协同效应和规模经济，可以通过增强企业影响力、提高产品质量来增强产品市场势力，从而缓解产能闲置或者库存积压的问题。具体而言，并购之后双方生产线、员工、分销渠道等资源的协同共享产生规模经济，可以帮助企业有效地降低成本（Megginson等，2004）。同时，并购的对象可能来自上下游企业，并购这类标的可以节约交易成本、抵抗行业风险（Weston，2004），产生范围经济。竞争者的减少、市场知名度的提高也有助于企业进一步巩固市场地位。另外，并购也有助于创新协同（张学勇等，2017）。并购双方可以共享研发资源、分散研发风险，从而降低研发成本、提高研发效率，改善产品质量，促进新产品的不断开发（Bena和Li，2014），以提高产品质量的方式增强产品市场势力。通过产品市场势力的提高，企业现有产能能够创造更高的价值，以增加理论产能的方式化解产能过剩。

上述分析的前提在于资源互补、规模经济等并购协同效应的实现，虽然国内文献大多发现上市公司的并购总体上提高了公司价值（王艳和阚铄，2014），但是并购能否产生规模效应、扩大市场势力，又能否提升创新能力、改善产品质量，取决于并购整体的质量，包括并购动机、对并购流程的运作、并购后整合效果等方面的因素。如果并购偏离了企业价值最大化的目标，则协同效应难以实现，去产能也难以实现。具体而言，首先，代理问题是导致并购不能实现协同效应的重要原因，比如管理层自利动机导致的并购价值损毁（Shi等，2017）、大股东掏空动机导致的并购失败（叶陈刚等，2018）。其次，政府干预也是影响并购效果的重要因素，比如姚益龙等（2014）讨论了政治寻租成本对并购绩效的不利影响。最后，并购过程中的整合也是重要的影响因素，已有文献认为整合越成功，则并购实现协同效应的概率越高。Bauer和Matzler（2014）讨论了战略和文化匹配度对整合速度和程度的影响，Graebner等（2017）对并购整合相关的文献做了综述，并呼吁研究者应当继续关注这一影响并购效果的重要因素，王艳和阚铄（2014）分析了文化融合对并购绩效的影响。

综合以上分析，我们认为并购能够化解企业的产能过剩，但其效果取决于并购的整体质量，如果并购的发起受到代理问题或者政府干预等因素的影响，或者未能有效地在业务、管理、文化等各个维度整合标的，并购很难实现“1+1>2”的协同效应，也就很难发挥提高生产效率、增强产品市场势力的作用。我们认为，随着我国发展阶段和发展方式的转变、政府官员考核体系的优化（不单纯地以地区生产总值及增长率论英雄）、市场化并购意识和经验的提高，并购会更多地起到化解过剩产能而不是增加过剩产能的作用。由此，提出如下假说：

H1：并购有助于化解企业的产能过剩。

（一）样本和数据选取

本文以2004~2018年我国A股制造业上市公司为样本。由于主要因变量为并购前后1年产能过剩的差值，因此实际使用的产能过剩指标截止到2019年。从2004年开始，是因为产能过剩估计模型中的指标涉及12个月以前的营业收入，而我国上市公司从2002年1季度开始披露季报，因此最早可以估计2003年的产能过剩指标。

本文剔除资不抵债和主要变量缺失的样本，最终得到14 825个观测值。如无特别说明，本文的数据均来自于CSMAR数据库。为避免异常值的影响，对除股票回报之外的所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。

（二）变量定义

1.产能过剩

本文参考Aretz和Pope（2018）的思路，基于季度数据和递归窗口③，采用随机前沿模型估计理论产能，以固定资产原值衡量安装产能，然后以“（安装产能－理论产能）/理论产能”来衡量产能过剩，并取年末值作为当年值，再计算前后两年的差值ΔCO作为因变量。关于模型的具体介绍，请参见Aretz和Pope（2018）。

2.并购

本文设置并购的虚拟变量MA，对于在当年（首次宣告日所在的年度）发生并购的样本，MA取值为1，否则取0，其中，并购指资产收购、资产置换或者吸收合并（要约收购也应当包括在并购中，但经过后续筛选后，并购样本中不存在要约收购的情况），且满足上市公司为买方、交易成功、交易规模大于100万元人民币、标的控制权转移（只涉及标的为股份的情况，如果标的为资产，则控制权必然转移）这几项标准。本文把同一宣告日下的并购事件合并，且仅保留当年交易规模最大的一起并购事件。

本文主要变量的定义见表1。

（三）模型设计

本文建立如下模型检验假设1。

ΔCO_i,t=β₀+β₁MA_i,t+X_i,t-1+δ_t+γ_i +ξ_i,t  （1）

其中，因变量是ΔCO，以并购前后1期的CO（产能过剩指标）的变化值衡量，MA为自变量，控制变量X包括一系列公司特征。模型（1）控制年度与公司固定效应。本文的主要研究假设认为并购能化解企业的产能过剩问题，因此我们预期β₁显著为负。

（一）描述性统计

我们对涉及到的主要变量进行描述性统计，结果如表2所示。ΔCO的均值大于0，说明产能过剩在制造业企业之中呈现增加的趋势。CO_t-1的均值为0.295，说明平均安装产能超过理论产能约29.5%，意味着我国制造业上市公司普遍存在一定程度的产能过剩问题，最大值大于1，说明存在安装产能是理论产能两倍有余的情况。MA_t的均值为0.213，说明有约21.3%的样本发生了并购。

（二）主要回归结果

1.并购与产能过剩

表3汇报了本文的基础回归结果。列（1）以并购前后一年产能过剩的差值（ΔCO）为因变量，结果显示，MA_t的系数为–0.019，在1%水平上显著为负，证实了并购能够降低企业的产能过剩程度。由于是线性模型，系数0.019的经济含义即为其他因素不变，并购能使得企业的产能过剩水平平均多下降0.019个单位，考虑到这与产能过剩变动均值的量级相当（表2显示ΔCO的均值为0.012），并购的作用在经济上也是显著的。

控制变量方面，公司规模（Size）、盈利能力（ROA）和成长性（Growth）的系数显著为正，表明规模较大、绩效和成长性较好的企业才有足够的动机与能力扩张产能，与王克敏等（2017）中企业盈利能力与投资水平正相关的结果基本一致。资产负债率（Lev）的系数显著为正，表明财务风险较高的企业有更强的去产能动机。

为了更清晰地显示并购作用的时间轴，且排除并购以外因素的影响，本文检验了并购前一年（MA_t-1）、后一年（MA_t+1）对ΔCO的影响。MA_t+1为代表并购后一年的指标，如果t期发生了并购，则t+1期对应的MA_t+1等于1，否则为0，类似地，MA_t-1为代表并购前一年的指标。为了避免各年并购的叠加影响，选择t-1期至t+1期内至多实施一次并购的公司为样本。表3列（2）的结果显示，MA_t+1的系数显著为负，但是绝对值和t值小于MA_t的系数，且控制了MA_t-1和MA_t+1之后MA_t的系数依然显著为负，说明并购化解产能过剩的作用是有时效性的，t+1期的影响弱于t期。而MA_t-1的系数不显著，说明的确是并购当期及以后才对产能过剩产生影响。

2.并购特征的影响

本文进一步检验了不同特征的并购是否会对产能过剩产生差异性的影响，表4列示了相关结果。

首先，前文提出，并购质量越高，则化解过剩产能的作用越强。首次宣告日市场反应常被用于衡量并购的整体效率，从而被广泛地用于衡量并购绩效。市场反应越好，则市场越认可并购，认为并购为上市公司创造价值的可能性越高，因此本文预计短窗口反应显著为正的并购更具有去产能的作用。参考陈仕华等（2015），本文以市场模型法计算宣告日市场反应，两个参数的估计窗口为[-180，-60]，事件窗口为[-1，1]。列（1）的结果显示，CAR_{_positive}（并购宣告日为正取1，否则为0）的系数显著为负，而CAR_{_negative}（并购宣告日为负取1，否则为0）的系数虽然也显著为负，但绝对值较小，两个系数的F值在5%水平上显著，意味着只有高质量的并购才有助于化解产能过剩，该结果增强了本文结论的可靠性④。

第二，相比一般的并购，重大资产重组会对上市公司的运营、业务等基本面产生更显著的影响，因此对化解产能过剩也应当有更强的作用。因此，本文对并购规模与去产能之间的关系进行了研究。如果并购属于重大资产重组，则变量Major取1，否则为0，如果并购属于非重大资产重组，则变量NonMajor取1，否则为0。列（2）的结果显示，Major系数的绝对值较大，且显著性也较高，两个系数的F值在1%水平上显著，说明相比一般并购，重大资产重组对化解产能过剩的作用更强。

第三，标的与上市公司的行业相关性也会影响并购化解产能过剩的效果。已有文献发现并购双方之间的相关性越高，则并购对创造规模效应以及削减冗余资源的作用越强，也越有可能产生协同效应（Meyer和Altenborg，2008）。也有学者认为资源之间的互补性才是产生协同效应的关键（King等，2004），有助于迅速、深入地整合标的（Bauer和Matzler，2014）。但如果并购双方的行业不相关，则并购的目标可能在于拓展业务、分散风险等，对现有产能过剩的化解作用可能有限。

因此，本文对并购相关性与去产能之间的关系进行研究。标的所在行业的数据取自Wind数据库。Wind数据库仅按照Wind行业分类标准披露标的行业，本文手工整理了并购双方的行业相关性。如果双方属于同一制造业下细分行业，则属于横向并购（Horizontal=1），如果双方属于价值链上下游关系，比如上市公司属于医药制造业，标的属于药品零售，则属于纵向并购（Vertical=1），除了上述情况以外的并购属于非相关多元化并购（Unrelate=1）。列（3）显示，三类并购均有助于化解产能过剩，但纵向并购的系数绝对值最大，F检验结果也说明了这一点。这可能因为，纵向并购可以帮助企业拓展产品销路，有助于缓解库存积压的情况，虽然横向并购与非相关多元化并购也可能实现并购协同效应，但对于去产能的作用较弱。

第四，相比本地并购，异地并购表现出更高的市场化特征，因此理论上对化解产能过剩也应当有更强的作用。一般认为，地方政府有动机和能力干预当地企业，特别是规模、绩效突出的上市公司，但如果并购异地标的，则获得的政府支持较少，被要求履行政治目标的概率也较低（潘红波和余明桂，2011），因此异地并购更有可能是由市场化因素驱动的。按照标的所在地与上市公司所在地是否属于同一省份区分，列（4）的结果显示，本地并购（Local）和异地并购（Nonlocal）均能够显著缓解产能过剩，但后者系数的绝对值更大，两个系数的F值在5%水平上显著，说明市场化水平越高，并购越能起到去产能的作用。

3.公司与行业特征的影响

在得到关于并购特征的结果之后，本文进一步考察了上市公司特征和行业特征是否会影响并购化解产能过剩的作用。

第一，产能过剩越严重，则上市公司去产能的压力也越大。表5列（1）和列（2）是按照并购前一年产能过剩的年度—行业中位数分组的检验结果。虽然在列（1）和列（2）中MA的系数均显著为负，但是列（2）中系数的绝对值更大，且组间系数检验显著（Permutation检验的p值为0.01），说明上市公司面临的产能过剩压力越严重，则并购对化解产能过剩的作用越强，本文认为这是因为此时上市公司很可能正是出于化解产能过剩的动机而发起并购。

第二，产能过剩会严重削弱公司的盈利能力（杨振兵，2016），因此，在绩效压力较大的情况下，上市公司出于化解产能过剩的原因而发起并购的动机越强。按照并购前一年ROA是否大于零分组，列（3）和列（4）的结果显示，在盈利能力较低（ROA≤0）组，系数的绝对值更大，且组间系数检验显著（Permutation检验的p值为0.03）。

表5列（1）至列（4）的结果表明，去产能压力越大，则并购缓解产能过剩效果越好。

第三，已有文献发现国内上市公司的并购在很大程度上受到政府干预的影响（潘红波等，2008；王砚羽等，2014），如果并购是企业政策性负担的体现，则对于化解产能过剩的作用可能是有限的。一般认为国有企业因为政策性任务而发起并购的可能性更高（王砚羽等，2014），本文分别检验了在国企和非国企之中并购对化解产能过剩的影响。表5列（5）（6）的结果显示，在国企和非国企之中，并购均显著化解了企业的产能过剩，但后者系数的绝对值更大，组间系数检验在1%水平上显著。此结果与表4中异地并购、本地并购的结果都说明市场化水平越高，则并购越能够起到去产能的作用。

此外，行业的竞争程度越高，意味着行业内产品的同质化竞争可能更加严重，因此，对于该行业的任一家公司而言，都越难具有产品优势，并购增强企业影响力以扩大产品销量、通过创新协同提高产品质量的作用应当更强。我们将t-1期的行业赫芬达尔指数（HHI）按照年度中位数进行分组，表5列（7）（8）的结果显示，在竞争强度较高的行业中，并购去产能的作用较强，且组间系数检验在10%水平上显著。

（三）机制检验

上文证实了并购能够化解企业产能过剩，在此基础上我们进一步通过中介效应直接检验并购是否通过提高企业的生产效率和增强产品市场势力来降低企业的产能过剩程度。

对中介效应的检验分三步：第一步，检验并购对产能过剩的总效应，见前文中的模型（1）；第二步，分别检验并购对生产效率和产品市场势力变动的影响，见模型（2）；第三步，检验控制了生产效率和产品市场势力变动后，并购对产能过剩的影响，见模型（3）。检验中介效应最核心的一步是对β₁×γ₂=0进行检验，Sobel检验是比较常用的方法，如果z值显著，则拒绝原假设，说明存在中介效应。但近年来这种方法的检验效力受到了质疑。温忠麟和叶宝娟（2014）建议用Bootstrap法替代Sobel法进行检验。Bootstrap检验判断的标准是：如果置信区间不包含0，则拒绝原假设，存在中介效应。为使结果更有说服力，本文同时汇报了Sobel法和Bootstrap法的检验结果。

ΔM_i,t=β₀+β₁MA_i,t+X_i,t-1+δ_t+μ_j+θ_p+ξ_i,t  （2）

ΔCO_i,t=γ₀+γ₁MA_i,t+γ₂ΔM_i,t+X_i,t-1+δ_t+μ_j+θ_p+ξ_i,t （3）

其中，M指企业的生产效率和产品市场势力，Δ指并购前后一年的差值⑤。

本文以企业技术效率衡量生产效率，并分别采用时变形式的超越对数生产函数（王志平，2010）和非时变形式的超越对数生产函数（姚伟峰等，2009）计算技术效率（以营业利润衡量产出，员工人数衡量劳动力投入，固定资产净值衡量资本投入），得到相对生产前沿的技术效率指标TE和TE1。技术效率反映一个企业在特定技术和要素投入规模下实际产出与最大可能产出间的差距，通过提升技术效率，企业可以在要素投入比例减少的情况下维持原有的产出不变，因此是能够综合反映企业生产效率的可靠指标（赵世勇和陈其广，2007）。

本文分别以营业收入的行业占比（Sales_ratio）和毛利率（PM）衡量企业应对市场需求变动、扩大销量的能力。营业收入的行业占比和毛利率在一定程度上是产品市场势力的表征，是公司定价能力和市场竞争力的重要影响因素，反映了企业是否有较强的能力应对消费者需求的变化（周夏飞和周强龙，2014），以及企业持续扩大销量的潜能。

表6列示了对生产效率中介效应的检验效果，列（1）（2）和列（3）（4）分别对应以TE和TE1作为中介变量的检验结果。列（1）显示，并购提高了企业的技术效率，列（2）显示，在控制了并购之后，企业技术效率的变动与产能过剩的变动负相关，说明并购通过提高企业技术效率来降低产能过剩。Sobel检验的z值显著，Bootstrap检验（重复1 000次抽样）的置信区间不包含0，均支持了中介效应的存在。列（3）和列（4）也得到了类似的结果。

表7列示了对产品市场势力中介效应的检验效果，列（1）（2）和列（3）（4）分别对应营业收入行业占比和毛利率的结果。列（1）显示，并购提高了企业的营业收入行业占比，列（2）显示，在控制了并购之后，营业收入行业占比的变动与产能过剩的变动负相关，说明并购通过提高企业营业收入行业占比来降低产能过剩。Sobel检验的z值显著，Bootstrap检验（重复1 000次抽样）的置信区间不包含0，均支持了中介效应的存在。类似地，列（3）和列（4）也验证了并购通过提高毛利率而降低产能过剩的机制。

（四）进一步研究：并购化解产能过剩的价值效应

如果并购有效化解了上市公司的产能过剩，那么最终应当有助于企业价值的提升。本文采用如下两种方式检验价值效应：一是通过中介效应验证并购通过降低产能过剩提高企业绩效（并购前后一期ROA的变动和前后两期ROA的变动）；二是针对并购样本检验产能过剩变动程度与并购后12个月和24个月BHAR（购买并持有超额收益）的相关性。BHAR的计算参考陈仕华等（2015）。

表8的列（1）至列（4）显示，并购化解的产能过剩与企业绩效的提高正相关，即，通过并购降低的产能过剩越多，对企业价值的提升作用越强。Sobel检验和Bootstrap检验均支持了中介效应的存在。列（5）（6）显示，并购后企业产能过剩降低的越多，股价长期表现也越好。并购化解产能过剩的价值效应得到了验证。

（五）稳健性检验

首先，本文尝试以PSM方法来缓解内生性问题。如果具有某些特质的上市公司更可能实施并购，且这些特质也同时影响产能过剩的变动，则上文中的估计结果可能是有偏的。本文以PSM方法来排除这种可能性。在未发生并购的样本中，以上一期的产能过剩水平、资产规模、资产负债率、盈利能力、现金流量和公司年龄为标准1:1匹配发生了并购的样本，并限制匹配样本为同行业或者同年度⑥，以匹配后的样本重新检验主要结果。

第二，考虑到经济周期变化可能同时引发企业的并购潮和市场需求的变动，导致本文的结果可能只是机械的相关性，我们还在主要模型中分别控制了全国GDP增长率和所在省份GDP的增长率；考虑到政府干预可能同时影响地区企业的产能过剩水平和并购行为，我们也在主要模型中控制了“政府与市场的关系”指数（王小鲁等，2017）。

第三，用以固定资产/总资产为标准补充缺失的第1、3季度固定资产原值。A股上市公司各个季度的季报均披露了总资产，但仅有半年报和年报披露了固定资产原值。因此，本文先以前一年度的年报和本年度半年报披露的固定资产/总资产的均值作为本年度第1季度固定资产/总资产的值，再乘以第一季度总资产的数值，即得到第1季度固定资产原值的估计值。通过类似的方法可以得到第3季度固定资产原值的估计值。然后，再用随机前沿模型计算产能过剩指标。

第四，上文采用每一年年末值来衡量当年的产能过剩，此处改为同年度各个季度产能过剩的均值。

第五，前文采用固定资产原值来衡量安装产能，此处分别采用固定资产原值和无形资产原值之和以及总资产衡量的安装产能，并参考Aretz和Pope（2018）的做法重新计算产能过剩指标，再检验并购化解产能过剩的作用。

第六，改变并购样本的定义，要求并购的交易规模大于等于一千万元。

第七，改变主要模型的研究设计。前文以产能过剩的变动（ΔCO）作为因变量，此处改为以t+1期产能过剩值（CO_t+1）为因变量，并在模型中控制t-1期的产能过剩值（CO_t-1）。

未列示的回归结果显示，上述处理不改变本文的主要结果，说明本文的结果是稳健的。

本文实证检验了上市公司的并购与企业层面产能过剩之间的关系，结果表明：第一，发生并购的企业产能过剩下降的程度显著高于未发生并购的企业。第二，并购化解产能过剩的作用主要表现在市场反应为正的并购之中，说明并购的质量越高则并购的作用越强；在规模较大并购和纵向并购中，并购的作用更强；公司面临的去产能压力越大，并购的作用越强；异地并购和非国企发起的并购有更强的去产能作用，支持了并购市场化水平越高则并购效果越强的观点；行业竞争程度越高，并购去产能的作用越强。第三，中介效应检验显示，并购同时通过提高生产效率和增强产品市场势力两条路径降低产能过剩。最后，本文发现并购能够通过化解产能过剩提高企业价值。

本文的结论具有如下几点政策涵义。第一，印证了《国务院关于加快推进产能过剩行业结构调整的通知》等政策文件中对并购去产能作用的表述，为落实“推进企业兼并重组，整合压缩过剩产能”等要求提供了实证方面的证据。第二，市场化并购能够更有效地发挥化解产能过剩的作用，因此应当减少企业的政策性负担，让市场机制发挥资源配置的决定性作用。第三，本文的路径检验显示，去产能的根本还是在于提升企业效率与市场需求，因此，应当建立健全相关机制，让市场压力去促使企业寻求效率的改善和产品市场势力的提升，这是通过市场化手段化解企业产能过剩的本质，也是市场化手段去产能有助于产业转型升级的根本原因。

①理论上，对比并购前后的上市公司+标的公司产能过剩情况，能够更为准确地展示并购的影响，但由于绝大多数标的是非上市公司，缺少计算产能过剩指标的必要数据，因此，我们对比并购后企业集团和并购前上市公司的产能过剩情况。参考Aretz 和Pope（2018），产能过剩指标衡量的是过剩产能所占比例，因此并购前后的产能过剩具有可比性。以往文献在计算并购对企业绩效的影响时，也采用了类似的思路，对比并购后企业集团和并购前上市公司的ROA、ROE情况（王砚羽等，2014；陈仕华等，2015）。

②需要说明的是，生产效率影响产能过剩，但并不影响理论产能。参考Aretz 和Pope（2018）的做法，我们以市场需求、生产成本、需求波动性、系统风险、无风险利率等因素估计企业的理论产能，其中并不包括企业的生产效率。事实上，由于理论产能是一个估计出的前沿面，是使得企业价值最大化的最优产能，因此对于不同的企业而言，只要所在的产品与生产要素市场相同， 理论产能应当是一样的。

③对于t年q季度的样本，采用时间截止于t年q季度的所有观测值来估计模型。这样做的好处是估计出的产能过剩指标不会反映未来的信息。

④将变量CAR_positive和CAR_negative放入同一个模型，前者（后者）的系数体现了相比没有发生并购的情况，即并购宣告日市场反应为正（负）的并购对产能过剩的影响，对两个系数进行F检验，结果体现了正、负市场反应的并购对产能过剩的影响差异。表4其余列的回归模型均采用类似的研究设计。

⑤需要说明的是，由于中介效应模型的限制，模型（1）至（3）改为控制年度、行业和省份固定效应。如果仍控制年度和公司固定效应，虽然无法进行Sobel法和Bootstrap法的检验，但回归结果的显著性类似。

⑥如果同时要求同行业及同年度，则样本量太少。

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▷来源：《财务研究》2022年第3期

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