A Study on the Peer Effect of Serial M&A of High-tech Listed Companies:the Moderating Effect of R&D

Zhang Xiaoxu1,Yao Haixin1, Du Xinyu1,2, Wang Xuanqiao1

(1.College of Business, Liaoning University, Shenyang 110036,China;2.College of Administration, Liaoning University of Technology, Jinzhou 120001,China)

Abstract：Based on the data of Chinese high-tech companies listed on A-share market in Shanghai and Shenzhen from 2010 to 2019, this paper empirically tests whether serial M&A of high-tech companies are affected by the industry peer effect and geographic peer effect, and explore the mechanism of R&D in the peer effect of serial M&A. The results show that the serial M&A behavior of high-tech listed companies is significantly positively affected by the industry peer effect and the geographic peer effect. Corporate R&D has a moderating effect on the peer effect of serial M&A. The specific manifestation is that R&D investment has a positive effect on the peer effect of serial M&A and R&D output has a negative effect on the peer effect of serial M&A. Further research finds that there are differences in the performance intensity of industry peer effect and geographic peer effect under different economic policy uncertainty environments. In addition, for high-tech companies with different times of serial M&A,the regulation of R&D investment and R&D output is asymmetric.

Key Words:Serial M&A; Peer Effect; R&D Investment; R&D Output;High-tech Listed Companis

收稿日期：2020-11-06

修回日期：2020-12-18

基金项目：辽宁省社会科学规划基金项目(L17BGL006)；辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(WQN201708); 辽宁省社会科学规划基金青年项目(L18CJY011)

作者简介：张晓旭 (1987—) ，女，辽宁鞍山人，辽宁大学商学院博士研究生，研究方向为公司财务、并购重组；姚海鑫(1962—) ，男，辽宁锦州人，博士，辽宁大学商学院教授、博士生导师，研究方向为公司财务、公司治理、博弈分析、并购重组等；杜心宇(1989—)，女，辽宁锦州人，辽宁大学商学院博士研究生，辽宁工业大学管理学院讲师，研究方向为公司财务、并购重组;王选乔(1996—)，男，辽宁沈阳人，辽宁大学商学院博士研究生，研究方向为公司财务、并购重组。

DOI：10.6049/kjjbydc.2020110186

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F271.4

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2021)06-0065-10

0 引言

尽管并购实践中发生了大量连续并购事件，但大多数并购研究都将每次发生的并购交易视为独立事件考察，而忽视了连续并购研究。对于连续并购的界定，目前尚未形成统一标准，通常将样本期间内发生2次及以上的并购称为连续并购，但样本时间长短设定存在差异，如Billett等(2008)、吴超鹏等(2008)、Rovit & Lemire(2003)、Ismail(2008)、李捷瑜和徐艺洁(2017)、Ahern(2008)、Zhu(2011)分别将样本时间设定为5、9、15、20、23、25、30年。鉴于此，本文将连续并购界定为10年内完成2次及以上并购的交易事件。根据国泰安数据库统计，2010—2019年间完成2次及以上并购交易的中国上市公司有1 583家，其中863家属于高新技术公司，占连续并购公司总数的比例达54.52%。目前，中国高新技术公司连续并购已经成为一种比较普遍的现象，如万方发展、TCL科技、电讯盈科等都进行了频繁的连续并购。关于连续并购动因的探索，学者主要基于公司内部特征视角加以研究，如组织学习、管理者过度自信、高管薪酬等，但大多忽视了连续并购也可能受到同类公司连续并购行为影响。

近年来，同伴公司之间的互动性与同步性现象逐渐进入学者视线，具体表现为公司行为的同伴效应。根据Manski[1]、Leary&Roberts[2]的定义，当焦点公司与其它地位平等的同类公司交往互动时，如果焦点公司的行为表现或结果与同类公司存在相似之处，则可认为存在同伴效应。Leary & Roberts[2]认为，存在同伴效应的解释有两种：一是同伴公司面临着相似的制度环境或具有相似的公司特征，如生产技术、投资机会；二是公司决策行为至少部分由同伴公司的反应所驱动。目前，学者们从不同角度对公司行为中的同伴效应现象进行研究，如股票市场活动(Hong等，2004；Ivkovic&Weisbenner，2007；Brown等,2008；Foucault&Fresard,2014)、退休计划(Duflo & Saez，2002)、高管薪酬(Shue，2013；Albuquecrque等，2013；Michael & Yang，2013；赵颖，2016)、投资决策(Bursztyn等，2014;Dougal等,2015; Chen & Ma,2017)、企业家精神(Lerner & Malmendier,2013)等。却鲜有文献考察连续并购的同伴效应，尤其未关注到中国高新技术上市公司连续并购的同伴效应问题。此外，高新技术公司作为研发创新主体，其连续并购行为离不开技术创新资源整合。虽然学者围绕并购与企业研发之间的关系开展了丰富的探讨，但关于企业研发对并购的间接影响研究较少。因此，本文从高新技术公司连续并购出发，认为同伴效应直接影响高新技术公司的连续并购行为，研发投入与产出间接影响同伴效应与高新技术公司连续并购之间的关系。

本文创新和贡献在于：首先，不同于以往大多数文献将公司并购视为独立事件，本文实证探究高新技术公司之间存在的连续并购同伴效应现象，深化了高新技术公司连续并购动因的研究，丰富了连续并购研究文献。其次，以往并购效率的影响因素研究主要从并购参与者特征和并购交易特征进行讨论，前者如公司规模、杠杆、资产报酬率、自由现金流等，后者如支付方式、交易规模、并购是否为敌意并购、并购是否为投标报价等，较少考虑同伴效应对并购交易的影响。本文以行业和地域作为同伴信息聚集与传达的重要路径，将连续并购的同伴效应分为行业同伴效应和地域同伴效应，更加全面地识别和考察同伴效应对高新技术公司连续并购的影响。再次，现有文献主要围绕并购是否促进企业研发展开研究，本文研究发现企业研发间接影响企业并购。在企业研发度量方法方面，不同于以往文献仅采用研发投入或产出的单一衡量指标，本文综合采用研发投入和产出两个衡量指标。检验结果表明，企业研发投入在其中发挥积极正向调节作用，研发产出则起负向调节作用。本文结论有助于高新技术公司优化并购决策，增强市场竞争优势，对促进高新技术公司资源整合、创新水平提升具有重要意义。

1 文献综述与研究假设

1.1 连续并购的行业同伴效应

目前，学者们对公司并购的同伴效应已进行一定程度探讨。如万良勇等[3]研究公司并购决策中的行业同伴效应及其形成机制发现，上市公司并购决策存在显著行业同伴效应，公司在作出并购决策时会受到同行业内同伴公司并购决策的显著影响，同伴公司的并购绩效和相同产权性质有助于提升并购决策的行业同伴效应；傅超等[4]发现，行业同伴效应是影响创业板企业并购商誉的重要因素，在不同外部环境影响下，并购商誉同伴效应的表现强度存在差异，同伴效应的主要模仿对象是行业领先者；Xu等[5]研究发现，商誉在最初确认时会产生同伴效应，模仿同伴公司商誉分配比例的趋势越强，商誉被高估的可能性就越大。尽管学者们在并购行业同伴效应方面取得了进展，但关于连续并购的同伴效应研究相对欠缺。

在并购过程中，企业投入大量并购交易资源，但大量国内外文献表明，并购公司在并购交易中获得的正收益很少，甚至获得零收益、负收益。鉴于此，管理者通常会努力捕捉和分析相关信息，以作出最优的连续并购决策。然而，面对信息不确定性，高新技术上市公司并购决策失败风险仍然很大。因此，模仿同伴公司决策可能会是一个更好的选择[6]。Lieberman & Asaba[7]将公司模仿行为的动机分为两类，即基于信息的模仿和基于竞争的模仿。根据信息模仿理论，公司会跟随被认为拥有卓越信息的其它公司。同行业内已经取得成功的其它公司，可能拥有更多资源，从而可以获取优质信息，并拥有评估、吸收和整合信息的能力。焦点公司与同伴公司之间的差异，会引起焦点公司决策者的从众或追赶行为。同时，为了“搭便车”或维护个人声誉，并购公司的决策者可能会故意模仿其它行业同伴者的行为决策，从而与同伴公司的连续并购行为趋同[8-9]。焦点公司通过参考、学习同伴公司的连续并购决策获取经验性信息，从而有助于降低连续并购的时间、成本和风险，最终实现提高连续并购效率的目的。根据竞争模仿理论，公司会模仿其它同伴，以维持竞争现状或限制竞争。公司之间的资源禀赋越相似，彼此在市场上的竞争就越激烈[10]。对于同行业公司而言，连续并购行为会增强并购公司的市场势力，而削弱同伴竞争者的市场势力，此时模仿同伴竞争者的并购行为决策是缓解竞争的理性手段。尽管采取差异化策略更为有效，但实施差异化策略风险高、阻碍大。因此，当同行业内其它高新技术公司实施连续并购时，为减少竞争、降低风险，焦点公司会模仿同伴竞争者的连续并购行为。综上，行业同伴效应可能影响高新技术公司的连续并购行为。基于此，本文提出如下假设：

H1:给定其它条件，高新技术上市公司的连续并购行为存在行业同伴效应。

1.2 连续并购的地域同伴效应

除行业因素外，地域因素也会影响同伴公司的行为决策。在公司行为的行业同伴效应逐渐受到关注的同时，关于地域同伴效应的研究也正在兴起。Jaffe等[11]最早发现地域位置对知识溢出的影响，并通过比较专利引用地域位置与被引用专利地域位置发现，对美国专利的引用更有可能来自美国，而且更有可能来自与被引用专利相同的州和城市，地域知识溢出对专利的影响在早期引用中尤其显著；Gao等[12]研究地域位置对企业资本结构决策的影响发现，企业地理区位能够解释不同地域企业资本结构差异，由于相同地域文化环境以及企业高管之间的社会互动等因素，同地域企业表现出相似的财务决策；Dougal等[13]、石桂峰[14]检验公司投资的地域同伴效应发现，公司投资对同一地域内其它公司投资非常敏感，即使不同行业公司也是如此。尽管国内外学者在地域同伴效应对企业行为影响的研究方面取得进展，但高新技术公司连续并购与地域同伴效应的理论解释仍然有限。

事实上，上市公司的连续并购行为在很大程度上受地域同伴效应影响。首先，地域性知识溢出是一种积极外部性，其特征是由于公司之间的邻近导致彼此间知识转移(Audretsch&Feldman，1996)。相同地域公司之间的知识溢出对于公司而言是无价的，因为该溢出可帮助管理者几乎零成本接触到新的知识、信息和想法[15]，从而促使公司管理者有动机对地域同伴公司的连续并购行为进行模仿。其次，Lawson&Lorenz[16]强调，同一地域公司之间具备共同语言、相同语境解释以及共享知识基础，使得信息在同一地域得到传播和吸收，尤其是具有传递粘性、非清晰性和隐蔽性的信息，也能在相同地域内的公司之间充分沟通。再次，同伴公司之间的地域学习与模仿存在限制性，如果地域距离变得太大或认知系统不同，企业可能会停止学习或模仿。因此，为了避免认知和位置差异对信息共享的影响，本文以中国内地31个省(市、自治区)为同伴地域划分依据，作为衡量地域同伴公司的标准。综上，同伴效应对连续并购的影响渠道还存在地域同伴效应。基于此，提出如下研究假设：

H2:给定其它条件，高新技术上市公司的连续并购行为存在地域同伴效应。

1.3 企业研发的调节效应

随着资本市场的发展，技术创新成为中国并购研究的热点话题[17]，学者围绕并购与企业研发展开了丰富的探讨。部分学者认为并购会促进企业研发，如Bertrand[18]发现，并购后目标公司的研发不仅获得内部资源支持，而且获得并购方在研发资金上的支持；D'Hinloopen[19]认为，并购可减少竞争对手，有助于企业集中精力投入到研发中；任曙明等[20]认为，并购能帮助企业获取资金、人力、设备等外部资源，并购交易越活跃，越有利于企业获取研发所需资产，从而提高研发意愿和研发水平；王新红和张转军[21]认为，横向并购通过实现知识互补整合，提高上市公司研发投入。也有部分学者认为并购会抑制企业研发，如Hitt等[22]发现，在支付大量并购交易金后，企业会相应降低内部研发资金投入，从而对企业研发产生负向影响。

本文认为，高新技术公司的连续并购直接受同伴效应影响，在经历拷贝、模仿、跟随和领先的过程中[23]，研发能力提升使高新技术公司逐渐减少对外部信息的依赖,从而影响同伴效应与焦点公司连续并购之间的关系。高新技术公司的发展需要大量研发资金、技术和人才等，连续并购能帮助企业从外部获取更完整的技术、信息和资源。由于研发投入转为研发成果的周期较长、风险较大，因而随着研发投入增加，高新技术公司的连续并购行为受同伴公司的影响更强烈。随着研发产出不断增多，高新技术公司学习、吸收和整合能力不断提升，促使其对外部信息和资源的获取意愿更具自主性，而单一的模仿可能会引起多余投资。因此，高新技术公司研发产出提高，会降低其对同伴公司连续并购的模仿倾向。也就是说，企业研发对高新技术公司连续并购的同伴效应具有双向调节作用，具体表现为研发投入的正向调节作用和研发产出的负向调节作用。基于此，提出如下研究假设：

H3a:给定其它条件，研发投入会增强高新技术公司连续并购的行业同伴效应；

H3b:给定其它条件，研发投入会增强高新技术公司连续并购的地域同伴效应；

H3c:给定其它条件，研发产出会削弱高新技术公司连续并购的行业同伴效应；

H3d:给定其它条件，研发产出会削弱高新技术公司连续并购的地域同伴效应。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文选取2010—2019年中国A股高新技术行业上市公司连续并购交易事件作为初始样本。参考杨青和周绍妮[24]、洪祥骏和高雨辰[25]的研究，高新技术行业认定依据包括《战略性新兴产业分类(2018)》规定的9大领域、《高技术产业(制造业)分类(2017)》规定的6大类制造业行业、《高技术产业(服务业)分类(2018)》规定的9大类高技术服务业。连续并购的筛选标准如下：剔除关联并购、ST公司、并购交易金额小于100万元的样本，剔除同一家上市公司首次并购公告日相同的多次并购交易，剔除样本期间仅发生一次并购交易的样本，剔除样本数据残缺值。最终获得2010—2019年863家高新技术上市公司的5 268个连续并购样本，详见表1。

本文数据来源于国泰安(CSMAR)数据库中并购重组、上市公司研发创新和治理结构数据库。采用中国证监会上市公司行业分类标准(2012)中的三级行业分类标准，作为划分行业同伴公司的依据，采用上市公司注册所在的中国内地31个省(自治区、直辖市)，作为划分地域同伴公司的依据。为克服极值影响，对所有连续变量在1%水平上进行缩尾处理。本文数据处理和统计分析主要采用Stata14.0、Excel2016完成。

2.2 变量选取与度量

(1)被解释变量。焦点公司连续并购(SFi,t)采用高新技术上市公司连续并购次数衡量，定义为焦点公司i在t年成功完成的并购次数,其取值范围为0，1，2，3……。

(2)解释变量。行业同伴公司连续并购采用同行业内高新技术上市公司平均连续并购次数，定义为焦点公司i所属三级分类行业内，除自身外的所有公司在t年连续并购次数平均值；地域同伴公司连续并购采用同一地域内高新技术上市公司平均连续并购次数，定义为焦点公司i所属地域内，除自身外的所有公司在t年连续并购次数平均值。具体计算方式参考万良勇等[3]、曾江洪等[26]等的做法，以同一行业/地域除焦点公司i外的其它公司在t年完成的连续并购次数总数，除以同一行业/地域内不含焦点公司i的连续并购公司数量衡量。

(3)调节变量。企业研发参考余明桂等[27]的研究，包括研发投入(RDi,t)和研发产出(Patenti,t)两个方面，研发投入以研发支出占主营业务收入比重衡量，研发产出以研发专利申请数量衡量。为消除量纲影响，将专利申请数量除以100。

(4)控制变量。为排除其它财务变量和公司治理变量对焦点公司连续并购的影响，本文引入公司规模、现金回收率、资产负债率、管理层持股、董事会规模等作为控制变量。具体变量说明如表2所示。

2.3 模型构建

(1)检验H1高新技术上市公司连续并购是否受行业同伴效应影响。如果模型(1)中行业同伴公司连续并购的系数α1显著，说明连续并购存在行业同伴效应。

(1)

(2)检验H2高新技术上市公司连续并购是否受地域同伴效应影响。如果模型(2)中地域同伴公司连续并购的系数β1显著，说明连续并购存在地域同伴效应。

(2)

(3)检验H3高新技术上市公司研发对连续并购行业/地域同伴效应的调节作用。如果模型(3)、(4)中和的系数γ3显著，说明RDi,t分别在与SFi,t的关系之间起调节作用。若模型(3)、(4)中γ2不显著，则RDi,t为纯调节变量；若γ2显著，说明RDi,t同时也是解释变量，则RDi,t为半调节变量。同理，如果模型(5)、(6)中和的系数φ3显著，说明Patenti,t分别在与SFi,t的关系之间起调节作用。

(3)

(4)

(5)

(6)

3 实证分析及结果

3.1 描述性统计与相关性分析

主要变量的样本描述性统计和相关系数分析如表3所示。结果显示，与SFi,t的相关系数均为正且在1%水平上显著，一定程度验证了H1、H2。RDi,t、Patenti,t与SFi,t的相关系数均为正且在1%水平上显著，说明公司研发投入强度、研发产出与连续并购次数正相关，但其调节作用机制有待进一步检验。

3.2 连续并购的行业同伴效应与地域同伴效应检验

表4列示了高新技术上市公司连续并购行业同伴效应和地域同伴效应的回归结果。其中，列(1)检验控制变量对连续并购的影响，结果显示，公司规模、资产负债率和管理层持股的影响显著为正，现金回收率的影响显著为负。列(2)在模型(1)基础上引入解释变量估计系数为0.336，在1%水平上显著，即同一行业其它高新技术上市公司平均连续并购次数每增加1个百分点，焦点公司连续并购次数将增加0.336个百分点。说明同行业其它公司连续并购次数越多，焦点公司连续并购次数也越多，即高新技术上市公司连续并购存在显著行业同伴效应，H1得以证实。列(3)在模型(2)基础上引入解释变量估计系数为0.353，在1%水平上显著，即同一地域其它高新技术上市公司平均连续并购次数每增加1个百分点，焦点公司连续并购次数将增加0.353个百分点。说明同地域其它公司连续并购次数越多，焦点公司连续并购次数也越多，即高新技术上市公司连续并购存在显著地域同伴效应，H2得以证实。列(4)同时引入解释变量和估计系数分别为0.332和0.348，且在1%水平上显著，说明焦点公司的连续并购同时受到连续并购行业同伴效应和地域同伴效应的显著正向影响。列(5)～(7)为滞后一期的回归结果，和的估计系数仍然为正，且在1%水平上显著。可见，无论是当期还是滞后一期，高新技术公司连续并购的行业同伴效应和地域同伴效应都存在，H1、H2再次被验证。连续并购同伴效应的实证结果表明，同伴关系能够提升信息交流频率和信息传播速度，有利于降低信息不确定程度和信息搜寻成本，同伴公司之间的信息互动，促使高新技术公司之间连续并购行为趋同，形成连续并购的行业同伴效应和地域同伴效应。

3.3 连续并购同伴效应与企业研发的调节作用检验

表5列示了高新技术上市公司连续并购的行业/地域同伴效应与企业研发的回归结果。列(1)、(2)检验研发投入对连续并购行业同伴效应的调节作用。其中，列(1)是解释变量调节变量RDi,t以及二者交乘项的OLS回归，的估计系数为2.074，在5%水平上显著。列(2)在列(1)基础上引入控制变量，的估计系数为2.063，在5%水平上显著，表明研发投入正向调节高新技术公司连续并购的行业同伴效应。随着研发投入增加，高新技术上市公司连续并购受行业同伴效应的影响增强，研发投入强化了高新技术上市公司连续并购的行业同伴效应，H3a得以证实。列(3)、(4)检验研发投入对连续并购地域同伴效应的调节作用。其中，列(3)是解释变量调节变量RDi,t以及二者交乘项的OLS回归，的估计系数为3.965，在1%水平上显著。列(4)在列(3)的基础上引入控制变量，的估计系数为4.253，在1%水平上显著，说明调节作用有效。随着研发投入增加，高新技术上市公司连续并购受地域同伴效应的影响增强，研发投入扩大了高新技术上市公司连续并购的地域同伴效应，H3b得到验证。

列(5)、(6)检验研发产出对连续并购行业同伴效应的调节作用。其中，列(5)是解释变量调节变量Patenti,t以及二者交乘项的OLS回归， 的估计系数为-0.070，在10%水平上显著。列(6)在列(5)基础上引入控制变量，的估计系数为-0.069，在10%水平上显著。表明研发产出负向调节高新技术公司连续并购的行业同伴效应，即随着研发成果数量增加，高新技术上市公司的连续并购受行业同伴效应影响减弱，H3c得以证实。列(7)、(8)检验研发产出对连续并购地域同伴效应的调节作用。其中，列(7)是解释变量调节变量Patenti,t以及二者交乘项的OLS回归，的估计系数为-0.079，在5%水平上显著。列(4)在列(3)基础上引入控制变量，的估计系数为-0.074，在10%水平上显著，说明调节作用有效。研发产出负向调节连续并购的地域同伴效应，即随着研发产出增加，高新技术上市公司的连续并购受地域同伴效应影响减弱，H3d得到验证。企业研发水平提升依赖于内部研发投入强度提升和外部知识、技术等资源获取，借鉴同伴公司的连续并购行为是高新技术公司快速获取外部资源的战略方式。研发产出增加会增强企业并购自主性，促使其对外部信息的依赖及对同伴公司行为的模仿意愿降低。因此，研发投入在高新技术公司连续并购行为与行业/地域同伴效应的关系之间发挥正向调节作用，而研发产出则发挥负向调节作用。

4 进一步分析

4.1 同伴效应的进一步分析

表6为经济政策不确定性的分组检验结果。根据斯坦福大学和芝加哥大学联合发布的中国经济政策不确定性指数月度报告，按照2010─2019年期间年内月度报告指数平均值，整理为年度经济政策不确定性指数。将经济政策不确定性指数大于总样本平均值划分为经济政策较不确定组，其它划分为经济政策较稳定组。根据列(1)、(4)的检验结果，经济政策较不确定时，的估计系数为0.352，且在1%水平上显著；经济政策较稳定时，的估计系数为0.320，在1%水平上显著。可见，无论经济政策环境是否稳定，对SFi,t都存在显著正向影响，但在列(1)的估计系数大于列(4)，说明经济政策不确定性会增强行业同伴效应对高新技术公司连续并购的正向影响。同理，列(2)、(5)检验经济政策不确定性影响下连续并购的地域同伴效应差异。结果显示，在列(2)的估计系数(0.345)小于列(5)(0.357)，二者均在1%水平上显著，说明高新技术上市公司连续并购的地域同伴效应，在经济政策较稳定的环境中效果更好。列(3)、(6)检验经济政策不确定影响下的行业同伴效应和地域同伴效应差异。列(3)结果显示，的估计系数(0.346)大于表明经济政策较不确定时，行业同伴效应大于地域同伴效应；列(6)结果显示，的估计系数(0.318)小于表明经济政策较稳定时，行业同伴效应小于地域同伴效应。

综上，无论经济政策不确定性程度如何，行业同伴效应和地域同伴效应都对高新技术公司的连续并购存在显著正向影响。在经济政策不确定性影响下，高新技术公司连续并购的行业同伴效应和地域同伴效应表现出非对称性。具体表现为，经济政策较不确定时，行业同伴效应对高新技术公司连续并购的影响大于地域同伴效应；经济政策较稳定时，地域同伴效应对高新技术公司连续并购的影响大于行业同伴效应。原因可能是，在经济政策不确定时，高新技术公司更可能基于信息模仿或竞争模仿，保持与行业同伴公司的连续并购行为趋同，从而实现减轻竞争压力、降低风险和信息不对称程度的目的；当经济政策相对稳定时，在信息获取成本和地理知识溢出效应影响下，地理位置邻近的同伴公司对高新技术公司连续并购的影响占据优势。

4.2 调节作用的进一步分析

表7为连续并购的分组检验结果。按照焦点公司每年连续并购次数对被解释变量进行分组，每年并购次数小于等于2的焦点公司划分为连续并购次数较低(低频)组，每年并购次数大于等于3的划分为连续并购次数较高(高频)组。列(1)检验研发投入对行业同伴效应的调节效应，结果显示，的估计系数为0.006，在10%水平上显著；列(2)检验研发投入对地域同伴效应的调节效应，结果显示，的估计系数为0.018，在1%水平上显著。表明低频并购公司的研发投入对连续并购的行业同伴效应和地域同伴效应具有正向调节作用。列(3)、(4)分别检验研发产出对连续并购行业同伴效应和地域同伴效应的调节效应，结果显示，和的估计系数均不显著。可见，对于低频并购的高新技术公司，其研发产出的调节作用无效。列(5)、(6)分别检验研发投入对连续并购行业同伴效应和地域同伴效应的调节效应，结果显示，和的估计系数均不显著。可见，对于高频并购的高新技术公司，其研发投入的调节作用无效。列(7)检验研发产出对连续并购行业同伴效应的调节作用，结果显示，的估计系数为-0.116，在1%水平上显著；列(8)检验研发产出对连续并购地域同伴效应的调节作用，结果显示，的估计系数为-0.133，在1%水平上显著。表明高频并购高新技术公司的研发产出对连续并购的行业同伴效应和地域同伴效应具有负向调节效应。

综上，对于连续并购次数不同的高新技术公司，其研发投入和研发产出对连续并购同伴效应的调节作用具有非对称性。对于低频并购的高新技术公司，其研发投入的正向调节作用显著，而研发产出的负向调节作用不显著；对于高频并购的高新技术公司，其研发产出的负向调节作用显著，而研发投入的正向调节作用不显著。原因可能在于，并购交易活动较少的高新技术公司获取外源信息和资源的能力较弱，需要根据同伴公司行为判断并购风险和机遇，从而提高决策效率；并购交易活跃的高新技术公司自主获取信息和资源的能力较强，如果盲目模仿同伴公司的并购行为，可能会造成同质性资源增加。

5 稳健性检验

为了保证前文结论的稳健性和可靠性，本文进一步作以下检验：

(1)实证模型检验。为了验证模型(1)、(2)是否存在遗漏变量影响结果的稳健性，分别在模型(1)～(4)基础上加入同伴公司的控制变量同伴公司规模、同伴公司现金回收率、同伴公司资产负债率、同伴公司管理层持股和同伴公司董事会规模，回归结果依然显著，H1、H2、H3a、H3b、H3c、H3d均被验证。同时，为了检验焦点公司与同伴公司连续并购行为是否存在非线性关系，分别在模型(1)、(2)中加入行业同伴公司连续并购、地域同伴公司连续并购的平方项，结果不显著，说明非线性关系不存在。

(2)改变被解释变量。前文被解释变量连续并购的衡量标准为公司i在t年完成的连续并购数量，现将其变更为2010—2019年间公司i在10年内完成的连续并购总数，回归结果与前文保持一致，说明结论是稳健的。

(3)工具变量检验。参考De Giorgi等[28]、Rose[29]构建同伴效应工具变量的逻辑框架，以“同伴的同伴”作为工具变量。具体方法为：对于焦点连续并购公司i，从其行业/地域同伴公司中随机抽取任一连续并购公司k，再从连续并购公司k的行业/地域同伴公司中随机抽取一家公司m，则公司m的同伴公司平均连续并购次数就可以作为焦点连续并购公司i同伴公司连续并购的工具变量。结果显示，第1阶段工具变量系数均在1%水平上显著，说明工具变量与高度相关。Shea Partial R2和Wald Chi2的结果表明，工具变量不是弱工具变量。的估计系数均在1%水平上显著，H1、H2被验证。受篇幅限制，稳健性检验结果备索。

6 结论与启示

本文以2010-2019年我国A股高新技术上市公司完成的5 268起连续并购事件为样本，检验连续并购公司是否存在行业同伴效应和地域同伴效应，以及企业研发的调节作用。研究表明，行业/地域同伴效应对高新技术上市公司的连续并购行为具有显著正向影响；企业研发具有双向调节作用，其中研发投入发挥正向调节作用，增强行业/地域同伴效应对高新技术公司连续并购的正向影响，研发产出发挥负向调节作用，削弱行业/地域同伴效应对高新技术公司连续并购的正向影响。进一步研究发现，经济政策不确定性越大，行业同伴效应的效果越显著，且影响效果优于地域同伴效应；经济政策较稳定时，连续并购的地域同伴效应优于行业同伴效应。企业研发的双向调节作用具有非对称性，对于低频并购的高新技术公司，其研发投入的正向调节作用显著，而研发产出的负向调节作用不显著；对于高频并购的高新技术公司，其研发投入的正向调节作用不显著，而研发产出的负向调节作用显著。

本文启示与意义在于：首先，已有并购研究主要将公司的每次并购视为独立考察对象，较少关注公司尤其是高新技术公司的连续并购行为。本文研究表明，高新技术公司连续并购存在同伴效应，这为解释高新技术公司的连续并购行为提供了新视角。其次，为了降低信息不确定性和信息搜索成本，高新技术公司模仿或学习同伴公司的连续并购决策，促使公司之间的连续并购行为趋同，产生同伴效应。然而，这种同伴效应的产生既可能是抵御外部不确定性和缓解竞争压力的手段，也可能是管理者为避免错误决策的“搭便车”行为。因此，如何正确合理利用同伴效应，需要企业、投资者和政策制定者积极引导。最后，以往关于企业并购与研发的相关文献，主要关注并购对目标公司研发能力的影响，却忽视了企业研发对并购公司的间接影响。大多数文献采用单一变量度量企业研发，本文采用研发投入和研发产出综合衡量企业研发的调节作用。本文研究表明，研发投入增加会强化焦点公司对同伴公司连续并购行为的学习与模仿，对连续并购的行业/地域同伴效应具有显著积极调节作用；研发产出增加会降低焦点公司对同伴公司连续并购的模仿意愿，从而削弱同伴效应对高新技术公司连续并购的正向影响。

对于未来研究：首先，连续并购是一个复杂过程，其特征包含连续并购次数、连续并购次序、连续并购间隔和连续并购强度等，本文仅就连续并购次数对高新技术公司的连续并购行业同伴效应和地域同伴效应进行检验，未来可对连续并购的其它特征作进一步观察。其次，除同行业和同地域外，同伴效应的识别渠道还广泛存在于社会网络中，如连锁董事关系网络、分析师关系网络、审计师关系网络等，未来可就社会网络同伴效应对连续并购的影响加以拓展。再次，本文仅验证了高新技术公司连续并购的同伴效应现象，未来还需要对连续并购同伴效应产生的机制和经济后果作进一步深入分析。此外，连续并购的同伴效应还可能受到某一时期某些政策的影响，未来研究还需要加以考虑。

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(责任编辑：陈 井)