連鎖股東對企業并購發生率的影響研究

摘要：文章旨在分析連鎖股東對企業并購發生率的影響。文章得出如下基本結論：通過股東連接建立的企業網絡，對企業并購發生率有顯著的正向影響。進一步分析通過股東連接建立的關系強弱，發現關系程度越強，對并購發生率的邊際影響越大，即強式連鎖關系、半強式連鎖關系以及弱式連鎖關系對企業并購發生率的影響是由大到小。文章將企業并購的研究視角從單一的企業層面研究拓展到了企業間關系層面，這對于明確企業并購的影響因素具有重要的理論意義，對于我國現階段企業合并、產業整合具有十分重要的現實意義。

關鍵詞：連鎖股東；企業網絡；企業并購

一、 引言

我國經濟面臨經濟結構轉型、尋找新的經濟增長點的挑戰，企業并購作為調整經濟結構、提高經濟效率的重要手段，具有十分重要的研究價值。傳統企業可以通過并購交易實現產業整合，解決產能過剩問題；新興產業可以通過并購整合產業鏈、促進產業結構升級，而資本市場也可以通過助力企業并購促進實體經濟發展。美國20世紀的五次并購浪潮重塑美國經濟結構。2006年以來，我國也初現兩次企業并購浪潮。2014年5月9日國務院發布的《關于進一步促進資本市場健康發展的若干意見》中，明確提出鼓勵市場化并購重組。目前我國正處于產業結構調整、提高經濟發展質量的關鍵期，企業并購作為產業整合、提升經濟效率的重要手段有十分重要的研究價值。

本文將著重分析通過股東連接建立的企業網絡對企業并購的影響。現有文獻中，當討論企業并購時，視角多是局限于單個企業層面，關注從企業內部可得的信息，即把研究范圍局限于并購雙方企業本身，包括并購企業雙方的資本結構及盈利能力等財務指標、公司估值以及管理層等因素，研究企業層面的因素對企業并購的發生概率。較少有文獻關注企業外部的影響因素，即從企業間網絡層面分析企業網絡對企業并購的影響。本文研究旨在分析通過連鎖股東建立的企業網絡關系如何影響企業并購發生率，以及不同的關系程度對企業并購發生率的影響的大小是否有顯著差異。

二、 文獻綜述

關于企業并購的研究，現有文獻大多是從企業層面的信息分析企業并購的影響因素，主要包括尋求協同效應、應對企業組織間資源的互相依賴、代理人為了追求權力與薪酬以及管理者過度自信。近年來，學者開始關注到企業間網絡，發現企業間網絡會對企業并購決策階段產生重要影響。李善民等（2015）基于社會網絡的視角，分析了企業網絡位置對企業并購的影響。文中指出，企業的網絡位置與企業可獲得的信息資源密切相關，并使用由創業板上市公司股東交叉網絡關系度量的企業網絡關系數據，實證分析網絡位置對企業并購的影響。實證結果表明，企業網絡對企業并購的發生率及并購后的企業績效都有顯著的正向影響。

魏樂等（2013）選用連鎖董事網絡度量企業網絡，研究發現處于企業網絡中心位置的企業，發生并購的可能性更高、但是并購績效卻較差。作者認為這有兩種可能性解釋：（1）董事改善企業績效的意愿不足，即存在公司治理失靈、管理層的代理問題；（2）這也可能是由于董事對企業并購決策的影響力有限。這兩種可能性導致由連鎖董事度量的企業網絡對企業并購績效的影響不顯著。劉冰（2015）指出，用所有權網絡關系度量企業網絡是一種較為客觀可行的方法，相較于用連鎖董事、或調查問卷主觀打分的小范圍研究而言，有著較為明顯的優勢。董必榮（2012）的文章提出，股東及債權人通過向公司投資、從公司獲取收益而建立起來的穩固聯系構成了企業網絡中微觀層面的網絡關系。而微觀個人的網絡關系可以通過信息傳遞、信息甄別轉化為企業間的網絡關系。股東及債權人掌握的資源會為企業提供無形的支持。由此可見，企業網絡中體現的無形資源優勢即是企業的一種社會資本。而企業并購作為企業外延式發展戰略中的重要決策，直接決定企業未來的發展方向及企業長期為股東創造價值的能力。并且企業并購涉及業務及財務多種影響因素，并購中的過程較復雜、并購后的不確定性較大，因此信息獲取渠道、信息的可靠性就成為了企業決策時的有力支撐。

企業網絡則可以提供這種無形資源，通過股東微觀個體建立起來的企業網絡關系，可以達到信息傳遞、信息甄別的作用，也是企業的無形優勢。股東作為企業的內部資源，連鎖股東起到溝通企業內外部資源的作用，連鎖股東成為了企業網絡位置優勢的來源，微觀股東個人的社會資本就轉化為企業的社會資本，為企業的發展提供潛在支持。在企業網絡中處于中心位置的企業，越容易獲取信息、發現并購機會、降低信息搜尋成本，且信息的可靠性較高、降低信息不對稱程度、降低信息識別成本，有利于降低不確定性、做出企業的并購決策。因此，本文提出如下假設：

假設1：具有股東連鎖關系對于企業并購發生率有正向影響；

假設2：建立的股東連鎖關系越多、對企業并購發生率的影響程度越大。

三、 企業并購的影響因素分析

本文將關于連鎖股東關系對企業并購影響的研究樣本選定為證監會行業分類標準的信息傳輸、軟件和信息技術服務業的245家上市公司，樣本期間選定為為2012年～2016年。由于其中部分上市公司并非在2012年就已經上市，而是在其后上市，導致其上市前的信息披露不完全，因此篩選數據完備的951個樣本作為實證研究的基礎，數據均來源于Wind、國泰安CSMAR數據庫。

1. 企業并購發生率。本文旨在分析連鎖股東關系對并購發生率的影響。并購交易指標的統計中，綜合Wind中國并購庫、CSMAR兼并收購事件表以及上市公司公告，僅統計涉及公司發展戰略或業務變更的并購事件（單純的公司股東之間的股權交易不計數，如大股東增持、減持）。原則上統計的股權交易比例在20%以上，但是由于公司處于會計處理等考慮可能將交易比例設定為19.9%，或者雖然交易比例為15%但是確實影響公司業務布局的，也統計在并購交易指標中。如果樣本企業當年的并購交易次數大于等于1，則被解釋變量M&A;取值為1；如果樣本企業當年沒有發生并購交易，則被解釋變量M&A;取值0。

2. 連鎖股東關系。通過連鎖股東度量的企業網絡位置是本文的解釋變量。在分析企業并購發生率時，本文主要關注連鎖股東網絡通過信息傳遞對企業并購產生影響的方向和影響程度的大小。

如何度量單個企業在企業網絡中所處的網絡位置？根據文獻綜述部分對企業網絡的討論，本文從微觀角度度量企業網絡位置，即用企業內部利益相關者的網絡關系代表企業網絡位置，也是微觀視角的企業社會資本的可靠度量指標。基于數據的可獲得性，現有文獻普遍選用連鎖股東或連鎖董事度量企業網絡關系。但是董事網絡關聯較股東網絡關聯在普遍性和決策影響程度上都要弱很多，因此，選擇連鎖股東度量企業網絡位置既能保證數據真實可得，又能保證數據之間的相關關系反映出的經濟學含義更具可信性。因此，本文選用連鎖股東度量單個企業在企業網絡中所處的位置。通過股東關聯度計算企業的網絡位置，得到網絡中心度數據。同時，考慮到終極股東控制權問題（高闖，2008），在計算企業網絡位置時考慮公司前五大股東和公司實際控制人的情況。

在以社會為中心的網絡中，中心度是節點在網絡中重要性程度的量化指標。

程度中心度（Degree Centrality，DC）是指節點i與其他節點直接建立的連接的數量，可以反映直接的信息傳遞。

DC（pi）=■a（pi，pk）

本文選用每家樣本上市公司前五大股東及其實際控制人在所有A股上市公司前五大股東及其實際控制人中通過股東連鎖關系與其他上市公司建立連接的數量，作為樣本上市公司的網絡中心度。值得注意的是，在兩家公司有連鎖股東關系時，不再區分建立這一連鎖關系來源于多少個連鎖股東，而是在這一行向量中只要有元素為1，即認為這兩家上市公司有連鎖股東關系、該樣本公司的連鎖股東關系就增加1。

3. 其他影響因素。通過連鎖股東建立的企業網絡關系可以傳遞并購信息、促進企業并購，然而，這可能是由于遺漏了其他同時對企業間網絡關系和企業并購決策有重要影響的變量，包括企業規模、企業年齡、財務狀況以及企業性質。因此，在分析企業間網絡位置對企業并購行為的凈影響時，需要排除經濟狀況、資源依賴以及企業狀況對企業并購行為可能產生的影響。根據已有的研究文獻，將其他影響并購發生率的變量作為控制變量加入回歸模型中。包括：

（1）企業規模。Haunschild（1993）研究發現網絡中心度與企業規模有正相關關系，但當同時考慮企業規模、企業網絡位置中心度對企業并購的影響時，兩者都是顯著的。Haunschild（1998）在進一步研究各種不同信息來源的影響程度時指出，企業規模越大、企業能夠獲得的信息越多，細分到并購環境分析的員工數量越多，獲取的并購相關信息也就更全面，且實證研究表明企業規模與并購數量正相關。因此，分析企業并購發生率時，需要考慮企業規模的影響。

本文選用兩種指標度量企業規模：①員工總數：由于人力資本在信息技術行業中占據重要地位，對技術創新及企業發展都起到至關重要的作用，因此首選員工總數作為信息技術行業公司企業規模的度量指標。②資產總額：度量企業規模最常用的指標就是資產規模，因此本文也同時使用年末資產總額指標度量企業規模，但是在之后的實證分析部分為了避免多重共線性，將擇一代表企業規模指標納入回歸分析。

（2）企業年齡。本文選用兩種指標度量企業年齡：①按照成立日期計算的企業年齡，定義為樣本年度減掉成立年度，以控制企業成立時間長短對企業并購決策的影響。②按照上市日期計算的企業年齡，定義為樣本年度減掉首次公開發行并上市年度，以控制企業上市時間長短對企業并購決策的影響。同樣地，由于兩指標同時加入計量回歸模型會導致多重共線性問題，因此實證分析中通過分別將兩個指標加入回歸模型，實現在研究企業網絡位置對企業并購交易數量影響時控制企業年齡對并購決策影響的目的。

（3）資產負債率。資產負債率既是反映企業財務狀況最重要的指標、也是反映影響企業并購決策的資本結構的重要指標。Jensen（1987）研究指出，低負債率促使企業投資擴張、企業并購活躍，負債率與企業并購負相關。為了控制企業財務指標對企業并購決策的影響，將資產負債率作為影響企業并購的財務狀況指標加入模型中。

（4）企業性質。為了區分不同企業性質對并購交易數量的影響，以CSMAR將企業劃分國企、民營、外資以及其他的數據為依據，本文將樣本公司劃分為國有企業與非國有企業（包括民營、外資以及其他），將國有企業取值為1、非國有企業取值為0。

如果在加入了所有的控制變量之后，企業網絡中心度變量對企業并購的系數仍然是顯著的，則可以說明企業網絡位置對企業并購確實存在影響。

四、 實證分析結果

1. 描述性統計。本文的主要變量包括：公司并購交易數量、企業規模（分別用員工總數和資產總額兩個指標度量）、企業年齡（分別用成立日期和上市日期兩個指標度量）、企業財務指標（資產負債率）以及企業性質（是否為國有企業，國有企業取值為1）。

2. 連鎖股東關系與企業并購發生率。連鎖股東關系是否影響企業并購發生率？為了回答這一問題，首先進行固定效應面板模型回歸。而關于面板數據回歸，需要先進行豪斯曼檢驗。選擇Sigmamore統一使用隨機效應估計量方差選項。檢驗結果p值為0.000 0，拒絕原假設，因此將采用固定效應模型進行后續分析。

首先研究是否具有企業網絡對是否進行企業并購的影響。因此，將解釋變量程度中心度（Centrality）劃分為具有企業網絡（程度中心度大于等于1）、不具有企業網絡（程度中心度等于0），將被解釋變量并購交易次數（ma）劃分為發生并購（取值為1）和沒有發生并購（取值為0）。固定效應模型的回歸結果見下表。

直接對是否具有連鎖股東對是否進行并購的回歸，再依次控制企業規模與企業年齡兩個變量不同度量指標的回歸結果，再增加資產負債率控制變量、企業性質控制變量。

實證結果均表明具有連鎖股東關系對進行并購有正向影響，且均在1%的水平下顯著，從而支持了假設1。其中，直接對是否具有連鎖股東對是否進行并購的回歸的程度中心度指標對企業并購的影響最高（β=0.762，p<0.01）。加入企業規模與企業年齡控制變量后，模型的解釋力度顯著提高（R2從0.417提高到了0.504和0.505），同時解釋變量對是夠進行企業并購的影響下降到β=0.636，但仍然是顯著的；并且用員工總數度量的企業規模是不顯著的，用資產總額度量的企業規模僅在0.1的顯著性水平上顯著；而企業成立年齡與企業上市年齡兩個企業年齡指標均在0.01的顯著性水平上顯著為正，表明企業年齡對企業并購決策有顯著的正向影響。進一步增加控制變量資產負債率與企業性質，程度中心度指標對企業并購的影響稍有提高（β=0.64，p<0.01），模型解釋力度也小幅度提高（R2=0.507）。

3. 不同強度股東連鎖關系的影響力度差異。本文選擇并購活躍且發展迅速的信息技術行業作為實證分析樣本，分析企業并購次數的關鍵解釋變量為連鎖股東關系，即程度中心度指標。前文在分析企業網絡位置時，或是將樣本企業的網絡位置劃分為有連鎖股東關系（取值1）、沒有連鎖股東關系（取值0）。

但是，當企業具有連鎖股東關系（連鎖股東數量大于等于1）時，不同程度的關系強度是否都對企業并購有顯著影響、其影響大小是否有差異呢？為了回答這一問題，本文將連鎖股東關系劃分為三種：強式連鎖關系、半強式連鎖關系以及弱式連鎖關系，來分析三種程度的股東連鎖關系對企業并購的影響是否有差異。

統計樣本連鎖股東指標的分布情況，75分位數樣本的連鎖股東數為276，40分位數樣本的連鎖股東數為30，以75分位數和40分位數為臨界點，將連鎖股東強度劃分為強式、半強式及弱式連鎖關系：連鎖股東數大于等于276的為強式連鎖關系；連鎖股東數大于等于30、小于276的為半強式連鎖關系；連鎖股東數大于等于1、小于30的為弱式連鎖關系。采用固定效應面板模型分析不同強度的股東連鎖關系對企業是否進行并購的影響，回歸結果如下：

模型的實證結果表明，不同強度的股東連鎖關系對企業并購發生率的影響均是顯著的。同時，在每個模型中，股東連鎖關系越強、其對并購發生率的邊際影響也大，即強式連鎖關系、半強式連鎖關系以及弱式連鎖關系對企業并購發生率的邊際影響是由大到小的。這表明連鎖股東關系對企業并購具有穩健影響，并購連鎖股東強度也具有十分重要的作用。

五、 結論

本文將企業并購的研究視角從企業層面拓展到了企業間關系層面，研究發現企業間的連鎖股東關系有助于企業之間信息傳遞、資源共享，對于企業并購發生率有顯著的正向影響。將股東連鎖關系劃分為不同強度，發現各種強度的連鎖股東關系對于企業并購的影響均是顯著的，并且隨著連鎖股東強度增大、連鎖股東對企業并購的邊際影響也逐漸增大。這使我們關注到企業間網絡關系的重要作用，豐富了企業并購的研究視角，在后續研究中可以進一步研究企業間網絡關系對企業并購績效的影響。

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作者簡介：閆旭（1991-），女，漢族，吉林省吉林市人，中國人民大學經濟學院博士生，研究方向為企業網絡與企業并購。

收稿日期：2018-01-17。