0 引 言

长期以来，公司收购被视为一种有效的治理机制.公司控制权市场的存在使得不良管理者面临着持续性的外部威胁，有助于降低企业代理成本[1,2]，提高管理者生产效率[3].随着股权分置改革的完成，我国迈入了股权全流通时代，公司控制权市场进入了高速发展阶段，公司控制权之争事件也频繁发生.2015年12月，宝能和万科演绎了一场收购与反收购的精彩博弈，如何抵御“门口的野蛮人”这个经典的问题再次回到公众的视野中.万科的前车之鉴使得我国上市公司纷纷在公司章程中增加反收购条款，试图阻挡“野蛮人”入侵.反收购条款(Anti-takeover Provisions)兴起于美国第三次并购浪潮，是目前上市公司抵御敌意收购的主要手段.相对于其他反收购措施而言，反收购条款具有设定灵活性、修订便捷性、抵御收购风险前瞻性、低成本性等优势，便于企业在面对控制权市场变化时做出反应.2005年修订的《公司法》和2006年修订的《上市公司章程指引》鼓励上市公司根据自身情况设置公司章程条款，这为上市公司设置反收购条款提供了更大的自主空间.研究梳理了2003年—2019年我国上市公司设置反收购条款的概况，从图1中可以发现在2005年和2006年之后我国设置反收购条款的上市公司数量呈现出一个逐年增加的趋势(1)，截至2019年底共有1 548家上市公司设置了反收购条款.

在理论研究中，反收购条款既可能被用来强化管理防御，又可能被用来创造企业价值[4]，这是一个具有争议的话题.“管理防御”文献认为，反收购条款以牺牲股东利益为代价来保护管理层，会加剧管理层与股东之间的代理冲突，导致管理层逃避责任、享受超额薪酬和安逸生活、不愿意承担风险等不尽责行为的发生[5-7]，最终造成企业业绩和价值的下滑[8-13]；“价值创造”文献则认为，反收购条款可以减少管理层短视行为[14]，提升公司业绩和价值[15-17].反收购条款在公司治理实践中的普遍性与理论研究中的分歧形成了鲜明的对比，这使得研究企业反收购条款的经济后果成为了一个亟待探讨的重要课题.

投资是企业一项重要的财务活动，高效率的投资有利于促进企业健康发展和提升经济增长质量[18]，但是很多时候投资活动也成为了管理层谋求私利的主要手段.此时，从投资视角出发考察反收购条款可能存在的价值创造效应和私利攫取效应显得尤为重要，令人可惜的是相关文献凤毛麟角.少数文献发现美国反收购立法会导致企业管理层缩减新工厂投资[6]和增加多元化收购[19]，但是这些投资决策是否具有效率仍不得而知.也有文献发现交错董事会条款可以提升企业投资效率[20]，然而仅由一种反收购条款得出的结论是否可靠仍有待商榷.由于反收购条款数据的识别和收集较为困难[21]，国内学者大多仅考察一种或者少数几种反收购条款的作用[12,20,22]，这就导致研究结论的普适性受到质疑.

从理论上看，反收购条款对企业投资的影响可能存在两种截然相反的论断：一方面，反收购条款影响企业投资可能存在价值创造效应.反收购条款可以缓解公司控制权市场带来的业绩压力和职位威胁，管理层会将资源配置到有利于公司价值增长的效率投资中.除此之外，反收购条款可以确保管理团队的稳定性，这为管理层获取效率投资的收益提供有效保障；另一方面，反收购条款影响企业投资可能存在私利攫取效应.反收购条款会削弱公司控制权市场的治理作用，增强了管理层的“帝国建造(empire building)”动机.即管理层通过投资净现值小于零的项目来谋求私利，造成企业出现过度投资的现象.同时，反收购条款也可能会诱使管理层享受“安逸生活(quiet life)”，导致管理层不愿意承担项目投资的风险，进而造成企业出现投资不足的现象.那么，管理层利用反收购条款究竟是从事价值创造活动，还是从事私利攫取活动呢？不同的治理环境因素会导致反收购条款的价值创造效应和私利攫取效应均有可能存在.我国的外部治理环境薄弱，企业面临着严重的双重委托代理问题.在这样的制度背景下，反收购条款可能更多地扮演私利攫取角色.然而现有理论文献并未给出明确的回复，这为本研究提供了一个难得的研究契机.

研究利用文本分析技术收集了2003年—2019年我国上市公司设置反收购条款的数据，实证检验了反收购条款影响企业投资可能存在的价值创造假说和私利攫取假说.研究结果表明：反收购条款具有私利攫取效应，即上市公司设置反收购条款会损害企业投资效率.具体表现为，设置反收购条款的企业倾向于谋求“帝国建造”的过度投资，而非享受“安逸生活”的投资不足.该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立.作用机制分析的结果表明，反收购条款通过加剧企业内部人控制来诱发企业的非效率投资.异质性分析结果显示，当企业设置反收购效应较强条款、事前防御条款和巩固管理层职位条款时，反收购条款的私利攫取效应更为显著.在家族企业中设置反收购条款存在价值创造效应，而在其他民营企业、股权分散企业或无实际控制人企业中设置反收购条款则发挥着私利攫取效应.

研究可能的贡献归纳如下：第一，从企业投资视角考察了反收购条款可能存在的价值创造假说和私利攫取假说，证实在中国资本市场中反收购条款存在私利攫取效应，为Bebchuk和Cohen[9]、Brusa等[23]、Frattaroli[13]所支持的“管理防御”观点提供了来自新兴市场国家的证据.同时，研究结论表明反收购条款会加剧管理层的私利行为，这对于全面认清反收购条款在中国资本市场治理实践中的作用有着积极的意义.第二，已经有少数文献关注反收购立法对企业开设新工厂和多元化收购等投资活动的影响[6,19]，然而反收购条款究竟是提升企业投资效率还是降低企业投资效率，现有文献并未能给出明确的解答.研究重点考察了反收购条款对企业投资效率的影响，有益地补充了Bertrand和Mullainathan[6]、Gormley 和Matsa[19]的理论文献，揭示了资本市场压力传导到实体经济投资决策的内在机理.此外，研究在一定程度上还回答了陈玉罡和石芳[12]关于反收购条款影响企业价值实现路径的疑问，对于全面认清反收购条款对公司价值的影响有着积极意义.

图1 我国上市公司反收购条款设置情况
Fig.1 The setting of anti-takeover provisions for listed companies in 

1 制度背景、理论分析与研究假设

1.1 制度背景

作为公司章程的重要内容，反收购条款通过增加收购成本和难度来预防或阻碍敌意收购.20世纪60年代美国敌意收购逐渐兴起，“门口的野蛮人”伺机对股权分散且内部管理不善、价值被低估的上市公司发起收购攻势.1968年美国《威廉姆斯法案》的实施正式拉开了反收购的序幕，随即美国各州也掀起了反收购立法的热潮，大量上市公司在公司章程中增设反收购条款.与美国较为系统的反收购立法不同的是，我国没有专门的法律法规对企业反收购行为进行规范.早在2002年颁布的《上市公司收购管理办法》并不允许被收购上市公司采取反收购措施，该办法第33条第2款明确列举了被收购企业董事会面临敌意收购时不得提议的事项，其中就包括发行股票、发行可转换公司债券、回购上市公司股份、修改公司章程等反收购措施.直到2006年修订的《上市公司收购管理办法》才不再禁止被收购公司董事会采用反收购措施.由此可见，我国的监管立场是“保护被收购公司及其股东合法权益”，支持企业在公司章程中设置反收购条款.

在中国，反收购条款在公司章程中的广泛应用与公司控制权市场的发展有着密切联系.在2005年股权分置改革之前，我国股票市场呈现出流通股和非流通股并存的股权分置状态.非流通股的存在给收购方通过股票市场获取公司控制权带来了极大的困难，阻碍了公司控制权市场作用的发挥.直到2005年4月《上市公司股权分置改革管理办法》的颁布和实施才逐渐消除了非流通股和流通股转让制度差异，为进一步激活公司控制权市场奠定了基础.为了适应公司控制权市场面临的新环境，2006年7月证监会颁布的《上市公司收购管理办法》给予上市公司收购活动众多政策支持(2)，极大地推动了我国公司控制权市场的发展.同时，2005年修订的《公司法》和2006年修订的《上市公司章程指引》也鼓励上市公司章程自治，为上市公司设置反收购条款提供了制度支持.

随着我国公司控制权市场的发展，资本市场中上演了一幕幕收购与反收购博弈的好戏.曾经名噪一时的“万宝之争”最终以宝能出局而黯然落幕，但是“野蛮人”的资本围猎却还在资本市场中继续.万科的前车之鉴使得上市公司纷纷在公司章程中修改、增加反收购条款，试图阻挡“野蛮人”入侵.然而，由于我国目前尚未有关于反收购条款合法性的法律法规，部分上市公司设置的反收购条款存在损害股东合法权益的嫌疑，这引起了监管部门的高度重视.早在2016年上海证券交易所就强调“将加大对公司章程增设反收购条款的监管力度”，随后中国证监会也表示“上市公司不得通过反收购协议限制股东合法权利”.中证中小投资者服务中心指出“公司自治不应违反法律”，并总结出了六类不当反收购条款：提高持股比例或设置持股期限限制股东权利；增设股东的披露义务；增加公司收购特别决议、设置绝对多数条款；限制董事结构调整；赋予大股东特别权利；设置金色降落伞计划.例如，雅化集团(股票代码002497)在2016年7月修订的公司章程中规定：在公司被恶意收购的情况下董监高于任期未届满而被终止或解除职务的，公司应按该人员在任职年限内税前薪酬总额的10倍给付一次性赔偿金.深圳证券交易所就该反收购条款是否涉嫌利益输送、过度维护现任管理层等问题发出监管问询函，最终雅化集团在公司章程中删除了该条款.在公司控制权市场日益发达的今天，反收购条款已经被广泛地应用到上市公司章程中.在这样的制度背景下，反收购条款是价值创造的保护伞还是私利攫取的工具，对于这个问题的探讨具有重要的现实价值.

1.2 理论分析与研究假设

反收购条款是公司控制权市场自然发展的产物，随着市场中收购事件的不断增多，上市公司会通过在公司章程中增加反收购条款来防御敌意收购.已有文献证实，反收购条款可以有效地发挥抵御敌意收购的作用，例如Giroud和Mueller[24]、陈玉罡和石芳[12]、许金花等[25]、Frattaroli[13]均发现反收购条款可以显著降低企业被收购的概率.即便是在遭遇敌意收购时，设置反收购条款企业被成功收购的可能性也更低[26,27].基于反收购条款的前期研究积累，本研究认为反收购条款对企业投资的影响存在价值创造假说和私利攫取假说两种可能，提出如下竞争性假说.

1.2.1 价值创造假说

由于信息不对称的存在，外部投资者无法精准估算长期投资项目的价值.管理层进行长期投资可能会导致公司价值被低估，进而使得公司沦为收购方围猎的对象.此时，控制权市场会给管理层带来职业威胁，因为在公司被收购之后表现不佳的管理者往往会失去现有的职位[28].因此，出于对自身职业生涯的担忧，管理层会更加关注公司短期收益[29]，有时甚至会通过盈余管理来实现预期收益[30].反收购条款可以增加外部投资者敌意收购的成本，缓解管理层来自于控制权市场的压力和威胁，引导管理层减少短视行为[14]，为价值投资活动营造一个宽松的环境[31,32].设置反收购条款的企业可以远离控制权市场压力，此时管理层会削减低效率的投资，转而将资源更多地配置到有利于公司价值增长的效率投资中，例如创新投资[32,33]、客户和供应商的专属投资[34]等.另外，外部投资者的收购压力会增加管理层的职业危机感，不利于公司管理层团队的稳定，进而减弱管理层进行价值投资的动力[35].这是因为价值投资往往需要较长的时间才能获得收益，而敌意收购会导致管理层无法享受价值投资所带来的收益.此时，反收购条款可以确保公司管理团队的稳定性[4,17]，为管理层获取效率投资的长期收益提供保障，有效地提高了管理层进行效率投资的动力.整体而言，反收购条款可以减轻管理层的职业威胁，提升管理层进行价值投资的动力.因此，提出如下研究假说：

假说1(价值创造假说) 反收购条款具有价值创造效应，即反收购条款会提高企业投资效率.

1.2.2 私利攫取假说

根据委托代理理论，经营权和所有权的分离导致管理层会选择最大化自身利益而非股东利益的投资项目，造成企业投资效率下降[36].一方面，管理层具有“帝国建造(empire building)”的倾向[36]，通过投资净现值小于零的项目来控制更多的资源和获取更大的收益[37].另一方面，当私人成本高于私人收益的时候，管理层则会放弃净现值大于零的投资项目，造成企业投资不足.道德风险理论认为管理层是自利的[38]，公司控制权市场在一定程度上可以对管理层私利行为产生有效监督[1,2].然而，反收购条款的设置却会削弱公司控制权市场的治理作用，进一步加剧管理层的私利行为[6,9,39-41]，导致企业投资效率下降.设置反收购条款企业受到来自于公司控制权市场的威胁较小，内部人控制问题会较为严重.此时，管理层会偏好于进行次优投资决策或损毁价值的并购活动[20]，通过“帝国建造”来谋求个人私利.另外，反收购条款可能会为管理层享受“安逸生活(quiet life)”提供庇护[13].此时，考虑到已经享有的“安逸生活”，管理层不愿意承担投资项目的风险[39]，进而导致公司放弃净现值大于零的投资项目.综合而言，反收购条款会加剧内部人控制，进而导致企业投资效率下降.因此，提出如下研究假说：

假说2(私利攫取假说) 反收购条款具有私利攫取效应，即反收购条款会降低企业投资效率.

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

以2003年—2019年中国沪深A股上市公司为研究对象，在删除ST和*ST公司、金融类公司和数据无法获得的公司之后，最终获得3 496家上市公司34 366个年度观测样本.企业特征和公司治理数据来自于CSMAR数据库，反收购条款数据来自于研究构建的中国上市公司反收购条款数据库，具体构建思路和步骤请见变量定义相关内容.同时，为了排除极端值的影响，对所有连续型变量进行了1%和99%的Winsorize处理.

2.2 模型设定与变量定义

为了考察反收购条款可能存在的价值创造假说和私利攫取假说，设置模型如下

IEit=α0+α1ATPit+α2Sizeit+α3Growthit+

α4Levit+α5ROAit+α6CFit+α7Ageit+

α8Top1it+α9IDit+α10SOEit+

∑Industry+∑Year+ε

(1)

其中IE为企业非效率投资，参考Biddle等[42]和王克敏等[43]的模型，采用分年度分行业回归获得的残差项绝对值来衡量投资效率，IE值越大代表企业投资效率越低；ATP为公司章程中设置反收购条款的数量.参考陈克兢等[40]的做法，整理出我国上市公司章程中所包含的14种反收购条款(3)，具体有：限制董事提名权(DNTS)、错列董事会(SB)、董事资格审查(BQE)、限制董事任职资格(DNQL)、限制股东提案权(GMP)、信息披露(DR)、绝对多数条款(AM)、限制股东召集和主持股东大会(RCSM)、降落伞(GP)、明确反收购(CAT)、法律诉讼(LP)、股权结构调整(ESA)、白衣骑士(WK)和帕克曼式防御(PD).反收购条款的判断标准和案例见表1.

表1 反收购条款的判断标准
Tabel 1 Judgment criteria of anti-takeover provisions

正如郑志刚等[21]所言，公司章程条款的变量选择和数据收集是一个难题，这也导致我国反收购条款现阶段的研究成果较少.研究通过系统性的文献总结和制度梳理，提炼出中国上市公司章程中存在的反收购条款类型，采用文本分析技术获取了2003年—2019年所有上市公司设置反收购条款的数据，构建了中国上市公司反收购条款数据库.需要说明的是，文本分析结果的准确性高度依赖于文本信息自身的规范性和结构性[44,45]，公司章程中的文本恰好符合上述的前提要求.证监会颁布的《上市公司章程指引》为公司章程的制订提供了范本，上市公司按照《上市公司章程指引》中列示的十二章内容来设计公司章程(4).由此制订出的公司章程具有较强的规范性和结构性，这为文本分析奠定了良好的前提.例如，错列董事会、限制董事任职资格等条款只会在公司章程第五章“董事会”第一节“董事”中出现.研究对反收购条款的关键词条和在公司章程中的具体位置进行了整理，在此基础上，Python可以精准地寻找到对应的内容进行文本分析，进而获取反收购条款的详细信息.

反收购条款数据库具体的构建过程如下：第一步，初步确认反收购条款种类和判别标准.通过文献梳理总结出理论上可能存在的反收购条款以及界定方式，然后删除其中不符合我国《公司法》、《证券法》、《上市公司章程指引》等法律法规要求的条款(5).第二步，人工读取2019年所有上市公司章程，检验每一种反收购条款是否真实存在于中国上市公司章程中，对各种条款在公司章程中出现的具体章节以及相关的表述进行记录.同时，检查是否有遗漏的条款.第三步，采用文本分析技术对2003年—2019年所有上市公司章程进行解读，获取公司—年度—反收购条款层面上的数据(6).第四步，校验文本分析获取反收购条款数据的准确性.对比2019年度文本分析和人工读取的反收购条款数据，对于不一致的数据采用人工判别的方法来定夺.分年度在2003年—2018年设置反收购条款样本中随机抽取20%的样本，人工读取后与文本分析的结果进行对比.在未设置反收购条款的样本中随机抽取20%的样本，人工检验是否存在遗漏反收购条款的情况.校验结果显示，文本分析的准确度高达93%，同时并未发现有遗漏反收购条款的情况.第五步，根据第四步发现的问题，改进代码后重新进行文本分析，获取上市公司反收购条款数据.

表2列示了反收购条款的分布特征.从表中可知，在2003年—2019年期间我国设置反收购条款的上市公司在逐年增加，而上市公司数量随着反收购条款数量的增加而逐渐减少.其中，设置4条及以内反收购条款的年度观察样本为11 302个，而设置4条以上反收购条款的样本仅为115个，占设置反收购条款样本总数的1%.

表2 反收购条款的分布特征
Table 2 Distribution characteristics of anti-takeover provisions

续表2
Table 2 Continues

同时，为了控制其他变量对企业投资的影响，参考王克敏等[43]、李延喜等[46]的研究设置了如下控制变量：企业规模(Size)、上市年龄(Age)、成长能力(Growth)、偿债能力(Lev)、盈利能力(ROA)、现金流量(CF)、股权集中度(Top1)、独立董事比例(ID)、产权性质(SOE)、行业(Industry)和年度(Year).具体的变量定义如表3所示.

表3 变量定义
Table 3 Variable definition

3 实证结果与分析

3.1 描述性分析

从表4中描述性统计结果可知，企业非效率投资IE均值为0.066.表明样本企业实际投资效率与期望投资效率平均的差异是6.6%.反收购条款ATP的均值为0.498，这说明研究样本平均设置了0.498个反收购条款，大部分上市公司并未设置反收购条款.其他变量的描述性特征限于篇幅不再赘述.

3.2 相关性检验

表5统计了主要变量之间的Pearson和Spearman相关系数.由表中结果可知，主要变量之间的相关系数均远小于0.6，方差膨胀因子均远小于10.由此可知，主要研究变量之间不存在多重共线性问题.同时，反收购条款ATP与企业非效率投资IE的相关系数均显著为正，这初步证实了研究的私利攫取假说.

表4 描述性统计结果
Tabel 4 Results of descriptive statistics

表5 相关性检验结果
Tabel 5 Results of correlation test

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.对角线右上方为Pearson相关系数，左下方为Spearman相关系数.

3.3 主检验分析

研究探讨了反收购条款对企业投资的影响，回归结果如表6所示.由列(1)结果可知，反收购条款ATP的回归系数为0.005，在1%的水平上显著.这表明，反收购条款会降低企业的投资效率，即反收购条款会沦为管理层谋求私利的保护伞，验证了研究的私利攫取假说.证实反收购条款会对企业投资效率产生损害，支持管理防御假说的论断[8,10,13]，在一定程度上也回答了陈玉罡和石芳[12]关于反收购条款损害公司价值路径的疑问.另外，为了揭示反收购条款损害企业投资效率的具体形式，还检验了反收购条款对企业过度投资和投资不足的影响.由列(2)和列(3)的结果可知，在投资不足样本组中反收购条款ATP的回归系数并不显著，而在过度投资样本组中却显著为正.这表明反收购条款会加剧企业的过度投资而非投资不足，反收购条款可以为管理层通过“帝国建造”谋求个人私利的行为提供庇护，但是并不会诱使管理层享受“安逸生活”.同时，还设置了过度投资的哑变量Dummy，当企业过度投资时Dummy赋值为1，而当企业投资不足时Dummy赋值为0.列(4)为Logit模型的回归结果，反收购条款ATP的回归系数在5%的水平上显著为正，进一步证实了前文的论断.

表6 反收购条款与企业投资的回归结果
Table 6 Regression results of anti-takeover provisions and corporate investment

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.括号内为t值；标准误差经过了公司层面的Cluster处理.

3.4 稳健性测试

3.4.1 内生性测试

本研究中可能存在一定的内生性问题，设置反收购条款企业自身的治理水平较低，可能存在样本选择偏差问题.为了解决这种潜在的内生性问题，进行了如下测试：

第一，PSM+DID.采用倾向得分匹配法PSM为首次设置反收购条款的样本寻找特征相似的控制组，在此基础上采用双重差分模型来检验研究假设.具体而言，以首次设置反收购条款上市公司为实验组，以从未设置反收购条款的上市公司为控制组，以主检验模型的控制变量为协变量，采用无放回一对一最近邻匹配为实验组在同年度寻找特征相似的控制组，在此基础上构建双重差分模型，具体如下

IE=β0+β1Treat+β2Treat×Post+

β3Post+Controls+ε

(2)

其中Treat为设置反收购条款的哑变量，当企业设置过反收购条款时Treat为1，否则为0；Post为首次设置反收购条款的时间哑变量，当企业当年处于反收购条款设置的当年及以后年度时Post为1，否则为0.

表7中PSM+DID的回归结果显示，Treat×Post与企业投资效率IE的回归系数显著为正，这表明在设置反收购条款之后企业投资效率有显著的下降，进一步证实了反收购条款具有私利攫取效应，与前文的结论完全一致.

表7 PSM+DID的回归结果
Table 7 Regression results of PSM+DID

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.括号内为t值；标准误差经过了公司层面的Cluster处理.

“平行趋势假设”是采用双重差分模型的重要前提，即实验组和控制组样本在设置反收购条款之前具有相同的趋势特征[47].采用动态回归模型检验反收购条款设置对企业投资效率的影响，验证“平行趋势假设”是否成立.具体回归模型如下

IEit=β0+β1Treat×Yeart-4+β2Treat×Yeart-3+

β3Treat×Yeart-2+β4Treat×Yeart-1+

β5Treat×Yeart+β6Treat×Yeart+1+

β7Treat×Yeart+2+β8Treat×Yeart+3+

β9Treat×Yeart+4+β10Treat+

β11Post+Controls+ε

(3)

其中Yeart-4至Yeart-1分别为企业首次设置反收购条款的前4年至前1年的虚拟变量.Yeart为企业首次设置反收购条款当年的虚拟变量.Yeart+1至Yeart+4为企业首次设置反收购条款的后1年至后4年的虚拟变量.其他变量与模型(1)完全一致.从表6平行趋势检验结果可知，Treat×Yeart-4至Treat×Yeart-1的回归系数并不显著.Treat×Yeart至Treat×Yeart+4的回归系数分别在1%和5%的水平上显著为正.这说明，对于首次设置反收购条款的企业而言，企业投资效率在设置反收购条款之后有着显著的下降.上述结论表明，采用双重差分模型满足“平行趋势假设”，这进一步证实了研究结论的可靠性.

为了更为直观地观测实验组和控制组投资效率的变化趋势，研究还绘制了平行趋势图.从图2中看出，Treat×Yeart-4至Treat×Yeart-1的回归系数并不显著异于0，这表明在设置反收购条款前实验组和控制组投资效率的变化趋势没有显著差异；而Treat×Yeart至Treat×Yeart+4的回归系数则显著异于0，这表明在设置反收购条款之后企业投资效率显著降低.

图2 平行趋势图
Fig.2 Parallel trend chart

同时，为了检验PSM匹配的效果，绘制了匹配前后的密度函数图，具体请见图3.从图中可知，在采用PSM匹配之前实验组和控制组之间的密度函数存在较大的差异，此时直接采用双重差分模型获得的结论可能有偏.在采用PSM匹配之后，实验组和控制组的密度函数极为相似，这表明PSM可以获得与设置反收购条款企业特征类似的控制组，为后续采用双重差分模型提供了前提基础.

图3 倾向性得分的匹配效果
Fig.3 The matching effect of PSM

第二，基于监管趋严的外生冲击.前文采用的PSM+DID方法只能控制可观测因素带来的样本选择性偏差问题，研究还尝试借助外生冲击来控制不可观测因素对论文结论的影响.由于我国缺乏针对反收购条款的合法性规范，导致部分上市公司设置的反收购条款不当地维护了公司管理层的利益，因此证监会、上交所、深交所加强了对上市公司反收购条款的监管.在2016年8月26日的新闻发布会中，证监会表示已经关注到相关问题，“交易所发出监管问询，相关证监局约谈公司有关人员，要求公司通过信息披露，充分、有针对性地解释相关条款设置的合法性、正当性和必要性”；上交所和深交所也重点关注了“公司章程增设反收购条款”相关内容，明确指出“加大对公司章程增设反收购条款的监管问询力度”.迫于监管压力，众多上市公司在被交易所监管问询和证监会约谈后删除了公司章程中不合理的反收购条款.由此可见，2016年8月份强化企业反收购条款监管事件是一个难得的外生冲击.

借助反收购条款监管趋严的外生冲击，以2016年之前设置反收购条款数量较多的上市公司样本为实验组，构建双重差分模型来检验外生冲击对企业投资效率的影响.具体检验模型如下

IE=ξ0+ξ1Shock+ξ2Shock×Post_S+

ξ3Post_S+Controls+ε

(4)

其中Shock为受到监管趋严外生冲击的实验组.为企业i在外生冲击之前n年中设置反收购条款数量平均值，当企业i的大于所有企业平均值时Shock赋值为1，否则赋值为0.Post_S是外生冲击的时间虚拟变量，由于外生冲击发生在2016年8月，因此2017年及以后年度Post_S取值为1，否则取值为0.需要交代的是，为了更好的识别出外生冲击的影响，此处回归样本均为设置过反收购条款的企业.

从表8中列(1)的结果可知，Shock×Post_S的回归系数在1%的水平上显著为负，这表明监管趋严的外生冲击削弱了反收购条款对企业投资效率的负面影响，这从反面证明了研究的私利攫取假设.

表8 其他内生性测试的回归结果
Table 8 Regression results of other endogeneity tests

续表8
Table 8 Continues

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.括号内为t值；标准误差经过了公司层面的Cluster处理.

第三，工具变量法.为了进一步克服研究中可能存在的内生性问题，研究以同行业其他公司设置反收购条款数量的平均值Industry_ATP作为工具变量.在同一个行业内公司受到控制权市场压力较为相似，因此同行业其他公司设置反收购条款数量的平均值Industry_ATP与公司反收购条款数量ATP有着密切的联系，符合工具变量的相关性要求.同时，同行业其他公司设置反收购条款数量的平均值Industry_ATP很难能影响到该公司的投资效率，符合工具变量的排他性要求.因此，在研究背景下，同行业其他公司设置反收购条款数量的平均值Industry_ATP是一个较为合适的工具变量.表8列(2)列示了工具变量法的回归结果，反收购条款ATP的回归系数依然显著为正，这表明在控制内生性问题后反收购条款依然会降低企业的投资效率.为了确保工具变量的有效性，还进行了如下检验：Cragg-Donald Wald F统计量为6 361.29，拒绝了存在弱工具变量的原假设；Kleibergen-Paap rk Wald F值为144.11，在1%的水平上拒绝了工具变量识别不足的原假设.由此可知，采用工具变量法之后研究假设依然成立，进一步证实了结论较为可靠.

第四，熵平衡法.近年来，Hainmueller[48]提出的熵平衡法(Entropy Balancing)在财务金融领域逐渐兴起，越来越多的实证研究采用该方法来辅助因果推断.与倾向得分匹配法通过计算倾向得分来寻找控制组的思路不同，熵平衡匹配是以约束条件下的最优化解为思路，为每一个控制组观察样本赋予一个连续性权重，从而实现实验组和控制组在协变量分布矩(Distribution Moments)的相似(7).借鉴陈克兢等[40]、Madsen和Mcmullin[49]、杨国超和芮萌[50]类似研究，采用熵平衡法来解决样本选择性偏差问题.从熵平衡法的匹配效果来看，在未匹配之前不同样本组之间的公司特征在一阶矩条件(均值)、二阶矩条件(方差)、三阶矩条件(偏度)均存在差异，而在采用熵平衡法之后样本组之间特征基本一致.具体匹配效果的数据分析，限于篇幅未在此详细汇报.从表8列(3)的回归结果可知，反收购条款ATP的回归系数在1%的水平上为正，这表明在采用熵平衡法之后研究结论依然可靠.

3.4.2 其他稳健性测试

第一，排除以残差作为因变量可能导致的估计偏差问题.在财务金融领域中，众多文献以一阶段回归方程的残差来衡量二阶段回归方程的因变量，例如投资效率、盈余管理、超额收益等.但是，这种通过两阶段回归法来检验投资效率、盈余管理、超额收益的影响因素可能会存在估计偏差[51].针对这个问题，主要有如下两个解决方案：1)借鉴Chen等[51]和Ni[52]的思路，在主检验模型中加入第一阶段模型所有的控制变量.采用Biddle等[42]模型来衡量企业投资效率，该模型的控制变量为营业收入增长率.研究已经在主检验模型中对营业收入增长率予以控制，由此可以说明研究结论较为可靠.2)借鉴Chen等[51]的方法，根据FWL定理分两步进行估计.第一步，分别估计第一阶段因变量INV、第二阶段自变量ATP和控制变量Controls关于第一阶段自变量Growth的残差项εINV、εATP和εControls.第二步，对εINV同时关于εATP和εControls进行回归.从表8中列(1)回归结果可知，εATP的回归系数在1%水平上显著为正.这表明，在排除由于投资效率计量导致的估计偏差问题之后，研究结论依然成立.

第二，反收购条款识别效果的验证测试.研究已经采用了人工随机抽样校对的方式来检验反收购条款识别效果，识别的准确度高达93%.为了进一步确保研究结论的可靠性，研究还从反收购效果的角度反向验证反收购条款识别的效果.按照现有文献的观点，反收购条款可以降低企业被收购或成功收购的概率[24,53].此时，如果文本分析的效果较好，那么反收购条款应该与企业被收购或成功收购的概率呈显著负相关关系.基于此，研究设计如下检验模型

Takeover_Dummyit/Takeover_Successit

=γ0+γ1ATPit+Controlsit+ε

(5)

其中Takeover_Dummy为公司是否被收购，当公司当年遭遇收购时为1，否则为0；Takeover_Success为公司是否被成功收购，当公司被成功收购时为1，否则为0.从表9列(2)和列(3)的结果可知，反收购条款ATP的回归系数均在1%的水平上显著为负，这从侧面证实了研究识别的反收购条款精准度较高.同时，研究还统计了是否设置反收购条款样本组被收购和被成功收购的组间差异.结果发现，设置反收购条款企业被收购的可能性显著低于未设置反收购条款企业.更为重要的是，设置反收购条款企业被成功收购的概率仅为未设置反收购条款企业的一半.整体而言，上述发现从侧面也证实了采用文本分析识别出的反收购条款具有较高的有效性.

第三，更换因变量的计量方式.以Richardson[54]模型残差绝对值作为企业投资效率的衡量指标，重新回归研究的模型(1).从表9列(4)结果可知，在采用新的投资效率衡量指标之后ATP的回归系数在1%的水平上显著为正，与前文一致.

第四，更换检验模型.参考Chen等[55]、Mclean等[56]、张训常等(2021)[57]的做法，采用投资—投资机会敏感性来度量企业投资效率，构建如下的检验模型

Invit=η0+η1ATPi,t-1+η2ATPi,t-1×TobinQi,t-1+

η3TobinQi,t-1+Controlsi,t-1+ε

(6)

Invit=γ0+γ1ATPi,t-1+γ2ATPi,t-1×Growthi,t-1+

γ3Growthi,t-1+Controlsi,t-1+ε

(7)

其中Inv为资本支出/年初总资产，具体为公司购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金除以初期总资产.TobinQ为托宾Q值，Growth为企业营业收入增长率，这两个变量反映企业的投资机会.

从表9中列(5)和列(6)的回归结果可知，反收购条款与投资机会交乘项ATP×TobinQ和ATP×Growth的回归系数分别在5%和1%的水平上显著为负.这表明，反收购条款降低了企业资本投资支出与投资机会的敏感性.即反收购条款降低了企业的投资效率，验证了前文的研究结论.

第五，更换自变量的计量方式.研究设置了反收购条款的哑变量ATP_Dummy，当企业设置反收购条款时ATP_Dummy赋值为1，否则赋值为0.表9列(7)的结果表明，ATP_Dummy的回归系数显著为正，支持研究的私利攫取假说.

第六，控制遗漏变量的影响.分别采用一阶差分法和固定效应模型来排除遗漏变量问题对论文结论造成的干扰.从表9中列(8)的结果可知，反收购条款的变动值△ATP的回归系数显著为正；列(9)的结果显示，在控制公司固定效应之后反收购条款ATP的回归系数依然显著为正.整体而言，在排除遗漏变量的影响之后，研究结论依然成立.

表9 稳健性检验的回归结果
Table 9 Regression results of robustness tests

注：1.* p<0.1，** p<0.05，*** p<0.01；括号内为t值；2.标准误差经过了公司层面的Cluster处理；3.列(1)中控制变量分别为每一个控制变量与Biddle等[42]模型自变量回归的残差；4.列(2)的被解释变量为企业是否被收购Takeover_Dummy；5.列(3)的被解释变量为企业是否被成功收购Takeover_Success；6.列(5)和列(6)中的解释变量和控制变量为t-1期；7.列(8)回归结果中的控制变量均为变动值.

4 进一步分析

4.1 作用机制分析

私利攫取假说认为，反收购条款会巩固管理层的职位，加剧内部人控制问题，进而使得管理层可以利用非效率投资来谋求私利.为了验证上述理论逻辑，借鉴Bhattacharya等[58]的做法，采用结构方程模型来检验反收购条款影响企业投资效率的作用机制(8).中介变量为内部人控制(Insider Control)，具体包括如下两个变量：第一类代理成本AC，具体参考Ang等[59]和陈克兢[60]的做法，采用(管理费用+销售费用)/主营业务收入来计量；管理层超额薪酬EC，具体参考Core等[61]、王克敏等[62]的研究采用管理层薪酬减去应得薪酬来衡量(9).表10列示了结构方程模型的检验结果，r[ATP,IE]为反收购条款与企业投资效率的总相关系数，p[ATP,IE]为直接路径系数，p[ATP,Insider Control]为反收购条款和内部人控制之间的路径系数，p[Insider Control,IE]为内部人控制与企业投资效率之间的路径系数.从表10结果中可知，直接路径和中介路径的作用都非常重要，所有路径的影响均显著.其中，中介路径在总影响中占7.629%，其余92.308%的影响均由反收购条款直接产生，这表明直接路径比中介路径的作用更为重要.整体而言，反收购条款可以直接或者间接通过内部人控制等两个路径来影响企业投资效率，该结论对于学术界和实务界全面认清反收购条款影响实体经济的传导路径有着重要的启示.

表10 作用机制检验结果
Table 10 Results of mechanism analysis

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.括号内为t值.

4.2 异质性分析

4.2.1 条款特征

公司章程中反收购条款的种类繁多，不同类型反收购条款发挥的效应存在着较大的差异.基于此，研究主要从反收购强度、反收购环节和反收购直接受益主体等三个角度出发，考察了不同类型反收购条款对企业投资影响的差异.从表11中的描述性统计结果可知，不同条款特征情况下企业的投资效率呈现较大的差异，这为后续的实证分析提供了初步证据.

表11 基于条款特征差异的描述性统计结果(IE)
Table 11 Results of descriptive statistics based on differences in terms characteristics(IE)

注：

第一，反收购强度.相对于反收购效应较弱的条款而言，反收购效应较强的条款对管理层的保护作用更大.外部投资者必须要通过操控董事会来控制公司，但是如果被收购企业的公司章程中设置了董事选举程序、投票方式等反收购条款，这将极大地提高外部投资者控制公司的难度[12].研究按照反收购效应不同分别设置了反收购效应强条款SATP和反收购效应弱条款WATP等变量，其中SATP为企业设置绝对多数条款、错列董事会、限制董事任职资格、限制董事提名权、董事资格审查等条款的数量，WATP为企业设置其他类型反收购条款的数量.表12中列(1)的结果可知，SATP的回归系数在5%的水平上显著为正，而WATP的回归系数则不显著.由此说明，相对于反收购效应薄弱的条款而言，反收购效应较强条款的私利攫取效应更加显著.

第二，反收购环节.反收购条款按照所属的防御环节不同可以分为事前防御条款和事中控制条款[63].事前防御条款可以有效地阻止收购者对公司的控制，这会增加成功收购的难度和成本，在事前降低公司被敌意收购发生的概率.然而，事中控制条款更多的是在公司已经遭遇敌意收购时所采取的一些对抗措施，所发挥的作用相对而言较弱.参考Ryngaer和Scholten[63]的分类方法，按照反收购环节不同分别设置了事前防御条款BATP和事中控制条款LATP等变量，其中BATP为企业设置限制董事提名权、错列董事会、董事资格审查、限制董事任职资格、限制股东提案权、信息披露、绝对多数条款、限制股东召集和主持股东大会等条款的数量，LATP为企业设置其他类型反收购条款的数量.表12中列(2)结果显示，BATP的回归系数在1%的水平上显著为正，而LATP的回归系数不显著.这说明，相对于事中控制条款而言，事前防御条款带来的管理层私利攫取效应更为严重.

第三，反收购直接受益主体.众多上市公司设置了与管理层任免相关的反收购条款，例如限制董事提名权、错列董事会、董事资格审查、限制董事任职资格、降落伞等条款.这些条款会增加“野蛮人”更换管理层的难度和成本，巩固管理层在企业中的职位，进而会加剧内部人控制.在这种情况下，管理层的管理防御行为更为突出，即管理层会通过非效率投资来谋求私利[64].研究按照受益主体不同分别设置了巩固管理层职位条款MATP和其他条款NMATP等变量，其中MATP为企业设置限制董事提名权、错列董事会、董事资格审查、限制董事任职资格、降落伞等条款的数量，NMATP为企业设置其他类型反收购条款的数量.从表12中列(3)的结果可知，MATP的回归系数在1%的水平上显著为正，而NMATP的回归系数却并不显著.这表明，当企业设置越多巩固管理层职位的反收购条款时，企业的非效率投资问题更为严重.

表12 基于反收购条款特征的异质性分析结果
Table 12 Results of heterogeneity analysis based on characteristics of anti-takeover provisions

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.括号内为t值；3.标准误差经过了公司层面的Cluster处理.

4.2.2 公司特征

在不同公司特征情境下，反收购条款发挥的作用可能存在一定的差异.研究主要从产权性质、股权结构和实际控制人等三个角度出发，考察了不同类型反收购条款对企业投资影响的差异.表13中的描述性统计结果显示，不同产权性质、股权结构和实际控制人情况下企业投资效率确实存在显著的差异.

表13 基于公司特征差异的描述性统计结果(IE)
Table 13 Results of descriptive statistics based on differences in firm characteristics(IE)

注：* p<0.1，** p<0.05，*** p<0.01.

第一，产权性质.为了细化反收购条款对不同产权性质企业的影响差异，研究将企业分为了国有企业、家族企业和其他民营企业.首先，考虑到国有企业的特殊地位和性质，监管部门对于国有企业控制权转移有着较为严格的规定和限制(10)，在这情况下国有企业被敌意收购的可能性较低.因此，国有企业设置反收购条款无法加剧内部人控制，此时反收购条款的私利攫取效应也较弱.其次，家族企业的管理层大部分为公司的股东或者股东的亲属，管理层与公司的利益保持高度一致.设置反收购条款可以确保家族企业控制权的稳定，进而有助于管理层利用自身的专用性人力资本来从事长期价值创造的投资活动[65].因此，反收购条款在家族企业中更多发挥的是价值创造效应.最后，其他民营企业为民营企业中剔除家族企业之后的私企和外企，这些企业的内部人控制较为严重[66].此时，反收购条款更容易成为管理层谋求私利的工具，反收购条款的私利攫取效应更为突出.表14中前三列的结果显示，反收购条款ATP的回归系数在国有企业中并不显著，在家族企业中显著为负，而在其他民营企业中却显著为正.卡方检验的结果表示，不同产权性质样本组之间反收购条款的回归系数存在显著的差异，p值均远小于0.01.由此可知，反收购条款在家族企业中可以发挥价值创造效应，而在其他民营企业中却发挥着私利攫取效应.

第二，股权结构.在不同股权结构的企业中，反收购条款对内部人控制的作用也不一样.在股权分散的企业中，管理层与股东之间的代理冲突更加严重，掌握私有信息的管理层有很强的动机最大化自身利益[64].此时，反收购条款会为管理层的私利行为提供庇护，进而导致企业进行有利于管理层私利的非效率投资.按照第一大股东持股比例的年度中位数将样本分为股权集中和股权分散两个样本组.从表14中列(4)和列(5)的结果可知，反收购条款ATP的回归系数仅在股权结构分散的样本中显著，卡方检验显示回归系数的组间差异在1%的水平上显著.整体而言，相对于股权集中企业而言，反收购条款对股权分散企业的私利攫取效应更加显著.

第三，实际控制人.虽然我国企业的股权较为集中，但是依然存在着部分上市公司无实际控制人.CSMAR数据库的资料显示，截至2020年底我国有237家上市公司无实际控制人.已经有文献证实，实际控制人可以有效地约束管理层的私利行为[67,68].在无实际控制人企业中，管理层从事机会主义活动的成本和风险均较低，进而导致管理层更可能利用反收购条款来进行私利攫取.表14中列(6)和列(7)的结果显示，反收购条款ATP的回归系数仅在无实际控制人样本中显著，两组回归系数的差异在1%水平上显著.这表明，相对于拥有实际控制人的企业而言，反收购条款更容易沦为无实际控制人企业管理层谋求私利的保护伞，此时反收购条款的私利攫取效应也更加显著.

表14 基于公司特征的异质性分析结果
Table 14 Results of heterogeneity analysis based on firm characteristics

注：1.* p <0.1，** p <0.05，*** p <0.01；2.括号内为t值；3.标准误差经过了公司层面的Cluster处理.

5 结束语

随着我国资本市场的发展，公司控制权争夺事件屡见不鲜，上市公司纷纷在公司章程中设置反收购条款来抵御“门口的野蛮人”.然而学术界关于反收购条款对企业价值的影响却一直存在分歧，在这样的背景下探讨反收购条款对实体经济投资活动的影响具有重要意义.研究以沪深两市A股上市公司为研究对象，利用文本分析技术构建了中国上市公司反收购条款数据库，实证检验反收购条款对企业投资的影响机理.主要研究结论如下：第一，反收购条款会降低企业投资效率，这种作用更多地表现为加剧企业过度投资而非投资不足.经过一系列稳健性检验后该结论依然成立.第二，作用机制分析结果表明，反收购条款会加剧内部人控制进而导致企业的非效率投资行为.第三，反收购条款异质性分析结果表明，当企业设置反收购效应较强条款、事前防御条款和巩固管理层职位条款时，反收购条款的私利攫取效应更为显著.第四，公司特质异质性分析结果显示，在家族企业中设置反收购条款存在价值创造效应，而在其他民营企业、股权分散企业或无实际控制人企业中设置反收购条款却存在私利攫取效应.

在中国控制权市场纷争频发的现实背景下，本研究从企业投资的视角揭示了反收购条款存在的私利攫取效应，具有如下的政策意义：一方面，监管部门应加强对上市公司反收购条款的审查，对上市公司的反收购行为进行有序、规范的引导，坚持“宽严并济”的监管理念.《上市公司章程指引》和《上市公司收购管理办法》应列出明确清晰、操作性较强及合法性确定的示范性清单，为上市公司设置合法合规的反收购条款提供参考依据.另一方面，上市公司要结合自身的股权结构和公司治理情境设置反收购条款，切实保护投资者的合法权益，不应让反收购条款沦为庇护特定人群利益的工具.