基于“關系型”社會情境的董事網絡對并購績效影響研究

江 濤， 陳富永， 湯思禹

(1.西南財經大學 會計學院,四川 成都 611130；2.西南財經大學 金融學院，四川 成都 611130)

一、引言

并購是企業從內向外實現資本擴張的重要戰略手段，對企業提高核心競爭力具有重要作用。21世紀第四次技術革命的到來，使得世界范圍內的第五次并購浪潮如火如荼的開展。相關數據顯示，我國并購市場在2017年再創新高，交易數量同比上升19%，達11,409宗；交易金額同比上升9%，達到 7,600億美元(1)來自于2017年普華永道公布的數據。。董事作為現代公司管理的重要職能設置，對企業重大事項的決策起到關鍵作用，而因為各種社會關系形成的復雜董事網絡關系廣泛存在，對董事發揮公司管理職能有著深刻的影響。

目前，關于運用社會網絡分析法對并購績效的研究多針對在企業的外部董事即獨立董事。在現有的絕大部分研究中都將董事網絡限定為“至少在同一個董事會任職而建立的直接和間接的關系”，而忽略了因兼職而形成的董事與董事之間、董事與監事之間、董事與高級管理層之間、高級管理層之間的綜合聯結關系。這種聯結關系同樣形成了一張巨大的董事關系網絡，這種擴大化的董事網絡雖然關聯強度相對較弱，但范圍卻更廣，它是否也會對企業的并購行為有效性產生影響呢？

本文根據社會關系理論分析董事網絡對并購績效帶來的積極影響。基于社會關系理論中的嵌入理論和社會資源理論的分析表明，董事網絡通過發揮其信息優勢，能夠在一定程度上降低信息不對稱對并購績效產生的損害。而后基于替代效應的視角，闡述論證了董事網絡影響并購績效的方式，即通過先驗信息和信息交流機制，能夠減少并購過程中的信息不對稱，從而提高企業并購績效。最后，通過建立簡單的數理模型對這一基本觀點進行了初步驗證。

二、文獻綜述

國內外對并購績效研究主要存在三個研究角度：一是收購方公司特征，二是交易特征，三是并購后的資源整合。在關于董事網絡相關的研究中，現有文獻大體從董事網絡對個人的影響和對公司的影響兩方面進行了研究，而關于信息不對稱理論與并購績效研究則相對較少。

(一)董事網絡和網絡中心度

關于董事網絡研究情況，從已有董事網絡的情況來看：主要包含兩個方面，一是外部的關系網絡，例如連鎖董事、獨立董事；二是公司內部的關系網絡，例如董事與其他管理人員(高管、CEO)之間的關系網絡,如校友關系、老鄉關系、親戚關系、戰友關系或者其他的社交關系等(例如俱樂部、協會、商會等)。本文定義了董事通過在董事會同時任職和其他協會、部門任職建立的直接和間接關系(董事關系或者政治關聯)；以及董事間的校友關系，而形成的董事網絡。相比于以往本文擴大了與以往不同的“董事—董事”型董事網絡，將董事網絡定義在因為董事兼職現象形成的董事與董事之間、董事與監事之間以及董事與高級管理層之間的關系或者其他各種社會關系的綜合聯結關系構成的“擴大型的董事網絡”。

有研究發現由于董事網絡能夠給董事提供較多的有用資源[1]，因此會促進公司收益的提升，從而為自身創造更大的價值。現有研究認為通過董事聯結構成的董事網絡能夠幫助董事更好地完成其職能，從而提高公司的業績，也研究發現董事的社會聯結關系有助于提高公司未來的業績[2]。另有研究認為，如果存在著比較多且復雜的董事社會網絡，則很可能導致公司并購的失敗[3]。

(二)企業并購績效影響因素研究

并購績效受到很多因素的影響，其中收購方中存在著幾個關鍵性的影響因素，包括負債水平、管理層激勵、自由現金流量、公司規模以及管理能力等，這些都極大地影響著并購績效。學者研究發現管理層的股權收益會受并購績效的影響[4]。如果并購前管理層能獲得更多的股權，則管理層就會為了提升并購后自身的利益，從而使得并購更加的高效。不過有學者在相同的研究中指出，并購給管理層帶來的收益增長，主要是受到管理層決策影響力大小的影響，而不是并購績效所帶來的結果[5]。國內相關的研究，也存在著支持和不支持兩方面的觀點。現有研究表明，并購績效同時也會受到并購時所選擇的融資和支付方式的影響。通過現金支付來實現并購，能夠在很長一段時間內，使得并購公司達到比較高的績效水平，從而提升公司的整體回報率[6]。而相比之下，股票支付則一般不會對并購績效產生促進作用，相反，在某些情況下，其會損害公司的價值[7-9]。在這類研究中，發現現金支付能夠對并購績效產生較大的促進效果，而股票并購的效果則比較低。另外，融資方式也會影響并購績效的變化[10-11]，股票融資會給市場投資者一種股價高估的信息反饋，導致并購績效的下降，而負債融資則能夠給投資者一種股價比較穩定的信息反饋[12-13]。也有研究表明：并購績效的高低，關鍵的影響因素就是資源整合程度。資源整合程度的高低對并購績效的影響較大，而且兩者呈現出明顯的正相關性[14-16]。

(三)信息不對稱與企業并購研究

信息不對稱的情況在現實中廣泛存在，對市場經濟活動、社會經濟秩序、企業經營管理方向等等都會產生巨大的影響。首先，企業的并購活動會受到時間、人力以及物力等諸多方面的影響，從而難以對所有目標方的資質有一個完全的信息調查。受其他外力與不完全信息的影響，并購方會因為錯誤決策給自己日后發展帶來隱患[17]。其次，信息不對稱會影響并購價格。并購方對目標方的信息不完全了解，會高估目標方的價值，這樣會使交易價格與目標方的真實價值有所偏離[18]。而且當并購行為發生時，常常有現金支付與股票支付兩種方式，當并購方選擇現金支付時，由于目標方有信息優勢，只有在自己價值低于并購方所提供價值時才會出售，這樣又會帶來逆向選擇的問題[19]。當以股票支付時，目標方為了降低逆向選擇的影響，會盡可能低估并購方所持股票的價值，從而可能造成并購方放棄并購行為[20-21]。最后，信息不對稱會影響并購后的績效。由于信息不對稱幾乎存在于并購的每個過程，這必會影響到并購發生后企業的發展前景以及預計效益[22-24]。

三、理論基礎和研究假設

在社會網絡理論的框架下，并購活動包括三個重要方面：信息優勢、信息資源、并購決策。首先根據“嵌入性”理論，董事在進行相關判斷時，董事網絡之中存在的聯結關系會對其產生影響。董事可以依靠董事網絡來不斷獲取、交換外界信息，進而依靠這些信息進行判斷[25]。由于私人信息和專業判斷在公司治理和企業投資中存在顯著的溢價效應[26]，使得董事能夠不斷調整自身判斷和決策，做出更合理的并購決策，有效地控制并購進程，以提高并購的績效。

H1:董事網絡的信息優勢對并購績效具有積極影響。

根據信息的特征和信息產生的主體，有學者提出可以降低并購中的信息不對稱的三種機制——獲取先驗信息、獲取專業信息、信息交流[27]。一方面，并購企業可以通過深嵌于董事網絡中的潛在信息及其傳遞渠道，獲取目標企業的先驗信息，做出合理的風險預判，達到降低并購風險的目的。本文認為，可以將并購雙方的地理關系作為并購事件中體現先驗信息情況的指示變量，以便考察董事網絡在信息不對稱環境下是否能夠通過獲取先驗信息降低信息不對稱對并購績效的消極影響，起到提高并購績效的目的。據此，本文提出假設：

H2a:董事網絡能夠通過提供先驗信息，降低并購過程中的信息不對稱以提高并購績效——董事網絡對異地并購的績效提升效果較本地并購更明顯。

并購活動是雙方甚至多方參與的經濟活動，具有信息優勢的一方能夠主動進行信息的交流，配合信息弱勢方的并購行動，無異于幫助企業從根本上消除信息不對稱對并購績效造成的負面影響，產生提高并購績效的積極效果[28]。董事網絡能夠幫助并購雙方進行良好的信息互換，達到信息交流的目的，正好可以減少信息優勢方刻意隱瞞信息、拒絕信息交流情況的發生，從而降低由信息不對稱對并購績效造成的消極影響。據此，本文提出假設：

H2b:董事網絡能夠通過信息交流機制，降低并購過程中的信息不對稱以提高并購績效——董事網絡對非股份支付并購的績效提升效果更明顯。

最后，出于研究的嚴謹性，本文同時選取了并購雙方的關聯關系作為信息環境的指示變量，以便綜合驗證董事網絡獲取先驗信息和信息交流兩種機制。大量研究表明，關聯并購(2)本文對關聯并購的認定采用以下方式：當并購參與方存下列三種關系中的一種時，則認定該并購事件為關聯并購：(1)相互間直接或間接持有其中一方的股份總和達到25%或以上的；(2)直接或間接同為第三者擁有或控制股份達到25%或以上的；(3)企業與另一企業之間借貸資金占企業自有資金50%或以上或企業借貸資金總額的10%或以上是由另一企業擔保的；(4)企業的董事或經理等高級管理人員一半以上或有一名常務董事是由另一企業所委派的。對并購績效會產生正面效應。有學者利用DEA-SFA 二次相對效益模型研究發現，關聯并購對企業績效的提升作用具有長期性[29]；也有人認為關聯方之間協同節約的交易成本是關聯并購提高企業經營業績的原因之一[30]。與公允并購相比，董事網絡在關聯并購中發揮的信息橋梁作用被削弱，從而降低對并購績效的提升作用。據此，本文提出假設：

H2c:董事網絡通過提供先驗信息和信息交流，降低并購過程中的信息不對稱以提高并購績效——董事網絡對非關聯并購的績效提升效果更明顯。

四、研究設計

(一)樣本和數據來源

本文選取2007—2017年間CSMAR數據庫記錄的A 股上市公司發生的并購交易的作為研究樣本。參考以往文獻，本文按下列標準對樣本進行篩選： (1)選擇主并方為上市公司的樣本；(2)因行業特殊性和監管差異性，剔除金融類公司以及 ST 等具有特殊性的公司；(3)剔除房地產公司購買土地的樣本；(4)剔除債務重組、資產剝離、股份回購以及難以區分交易地位的資產置換的樣本；(5)剔除交易總額不超過100 萬元的樣本；(6)剔除并購交易失敗的樣本；(7)如果在一年的時間里企業發生多次并購交易，則取其中規模最大的一次作為研究樣本；(8)剔除其他數據不完整的樣本。經篩選，最終得到 1163個上市公司在2007—2017年間發生的1932個有效并購樣本。本文的并購交易、公司治理和財務指標數據來自國泰安數據庫以及互聯網數據。本文采用 Stata12和Python2.7軟件對數據進行處理，為了消除極端值的影響，對本文所有的連續型變量進行上下1%的縮尾處理。

(二)研究變量

1.被解釋變量

(1)長期并購績效表現的窗口期選擇

并購活動本身具有的長期性特征，整個并購進程包括選擇并購目標—進行并購決策—采取并購行動—完成并購，平均并購周期在6個月左右。同時，并購完成后，企業還需對并購資源進行整合，并購雙方存在著較為廣泛的摩擦，經過雙方磨合期后，才能較為準確地識別并購帶來的績效。因此，本文選擇并購完成當年作為事件發生的基準年份，選取基準年份前兩年、后兩年作為研究長期并購績效的窗口期，這也是現有研究長期并購績效的常用窗口期。從而，長期并購績效應該表現為基準年份前后企業績效表現的差異，記為Δperformance。

Δperformance=∑

(1)

(2)衡量長期并購績效的指標

營業收入、營業利潤是衡量公司業績最直觀的財務指標，為了避免通貨膨脹的影響，本文選取經過CPI調整后的營業收入和營業利潤的增量來衡量并購績效，記為ΔOperatingRevenue和ΔOperatingProfit，按照常規做法，本文采用并購前后兩年營業收入和營業利潤均值的變化，來具體衡量并購的績效。

2.主要解釋變量

目前實證研究中廣泛采用的中心度指標是程度中心度、中介中心度和接近中心度，此三個指標都包含了董事在網絡中的信息差異。從這兩方面出發，本文采用簡單加和和層次分析法來構建和計算樣本事件的董事網絡中心度(Net)，以某一年的網絡中心度計算為例如下：

第二步，以公司為單位，分別計算每個企業所有董事的程度中心度、中介中心度和接近中心度的和(4)之所以采用和而不是均值、中位數、總數等其他統計特征的原因在于，本文認為董事會在進行決策時，參考了所有董事成員的信息，董事個人網絡形成的信息優勢應該表現為董事會決策時，應該是所有董事信息資源的集合，因此在計算企業的董事網絡中心度是，采用了將各個董事網絡中心度簡單加和的方式。，作為該公司各個中心度指標：

(2)

(3)

(4)

第四步，按照并購事件發生年份(并購事件首次宣告日所在年份)，匹配每一并購事件中按上述方法計算得到的中心度指標，即為該企業在該并購樣本中的董事網絡中心度。

3.控制變量

本文設置三個分組變量，用于研究董事網絡發揮信息優勢的兩種機制：獲取先驗信息與信息交流。

(1)異地并購(Distance)，用并購雙方所在地是否跨省來衡量(跨省Distance=1，記為H組；不跨省Distance=0，記為L組)。研究認為較近的距離有助于降低并購過程中的信息搜集成本，所以本地并購的績效比異地并購的績效好，這說明并購方和目標公司之間地理位置越遠，信息不對稱存在就更加嚴重[32]。

(2)股份支付(Pay)。設定采用股份支付方式進行交易的并購Pay=1，記為L組；反之Pay=0，記為H組。根據并購根據風險共擔效應，采用股份支付方式進行交易的并購，信息不對稱度較低(Bruslerie H DL，2012)。

(3)關聯并購(Relevance)，如若并購為關聯并購，Relevance=1，記為L組；反之Relevance=0，記為H組。顯然，在非關聯并購即公允并購中，信息不對稱情況更加明顯。

此外，本文還選擇股權集中度、管理層持股比例、托賓Q、公司規模、財務杠桿，經營性現金流流量比作為控制變量。

(三)模型構建

表1 變量說明表

① 需要說明的是，描述公司特征使用的數據，均采用并購首次宣告日所在年份的數據。

ΔPerformance=β0+β1Net+β2ControlVariables+ε

(5)

其中，ΔPerformance是并購績效的指示變量，為并購前后營業收入和營業利潤的變化；ControlVariables是控制變量；Net董事網絡的網絡中心度綜合指標。

五、實證結果分析

(一)描述統計

表2描述了2007—2017年期間1932個完成的并購交易的抽樣樣本的首次公告日所在年份的主要企業信息和并購事件基本情況，panelA和panelB分別從收購方的企業特征和并購事件的特征對這些信息進行了匯報。表的第一列首先匯報了完整樣本的并購樣本的信息，然后列示了基于董事網絡中心度(Net)強弱程度分類得到的三個子樣本的變量主要信息。與此同時，本文對NetH組與NetL組之間變量的差異進行了Wilcoxon Z-檢驗，表的最后一列匯報了Wilcoxon Z-test的結果(5)Wilcoxon Z-test是常用的非參數檢驗方法，用于檢驗兩組非正態樣本之間的中位數是否存在顯著差異，借以驗證分組變量對樣本的影響，就本文而言，Wilcoxon Z-test用以檢驗不同董事網絡優勢組間之間的并購績效差異。。由于篇幅的限制，這里只匯報了這些變量的均值。

表2 抽樣樣本主要信息的描述性統計(6)表2變量說明：公司規模=ln(公司總資產)；財務杠桿=資產負債率；股權支付率=以股權支付的交易對價/總交易對價；并購支付對價=ln(實際支付的對價價值)；是否存為關聯并購是虛擬變量，關聯并購=1，公允并購=0；是否存在反收購是虛擬變量，存在=1，不存在=0。

注：***，**，*，分別代表1%、5%和10%的統計顯著性

就主并購方的企業特征而言，Z-檢驗的結果表明，與董事網絡中心度較低的實驗組相比，在董事網絡中心度較高的實驗組中的主并購方資產規模顯著較大。這說明，企業規模越大，其在董事網絡中所處網絡位置就越好，那么其享有的并購優勢就越明顯。因此，后文分析將控制企業的規模效應，以便準確分析董事網絡優勢對并購績效產生的影響。除此以外，企業其他方面的特征與網絡中心度的分布并無太大關聯。

就交易特征而言，與董事網絡中心度較低的實驗組相比，在董事網絡中心度較高的實驗組中的主并購方進行關聯并購的概率顯著較大。這說明，關聯并購在一定程度上體現并購事件的信息不對稱情況。因此，可以將關聯并購作為并購事件描述信息不對稱的指示變量，這為本文后續驗證假設2提供了良好的支撐。

(二)初步檢驗

本文根據解釋變量董事網絡中心度(Net)的大小，從高到低將抽樣樣本分為了三組，分別記為(NetH，NetM，NetL)。其分組依據是Net值的三分位點(33%，67%)。表4匯報了并購前后兩年主并購經營績效的變化，列示的是各個指標的中位數變化情況。表中第2-3列匯報了總樣本的Wilcoxon signed-rank檢驗的結果，第2列匯報了并購前后各個指標上升或者下降概率是否顯著的結果；表3的2列匯報了NetH，NetM，NetL各組樣本的Wilcoxon signed-rank檢驗的結果；表的最后一列列示了NetH，NetL兩組樣本之間各個指標的差異情況，以及各組之間Wilcoxon Z-檢驗結果。

就并購前后經營績效的變化來看，panelA部分的Wilcoxon signed-rank檢驗結果顯示，無論是總樣本還是子樣本，并購后企業的經營績效都得到提升，總樣本并購完成的營業收入、營業利潤的中位數較并購發生前分別提高了103%、62%，并購事件在一定程度上提高了企業的經營能力。同時，NetH組營業收入、營業利潤中位數的提升程度較NetL組要大，這說明董事網絡中心度的變大，對于并購前后經營績效的改善具有明顯的促進作用，支持了假設1。

就并購前后企業生產能力的變化來看，通過panelB部分匯報的結果得出的結論進一步支持了panelA檢驗證據的有效性。結果顯示，無論是總樣本還是子樣本，并購后企業的生產能力都得到提升，總樣本并購發生后的人均營業收入、人均營業利潤的中位數較并購發生前分別提高了45%、95%，這一變化在1%水平下是顯著的。該結果說明，并購事件提高了企業的生產能力。而NetH組人均營業收入、人均營業利潤中位數的提升程度較NetL組要大，這一差異在1%的水平上是顯著的，這說明企業較高的董事網絡中心度，對于企業并購前后生產能力的提升具有明顯的積極效應，該結果進一步支持了假設1的說法。但就ROA和ROE的表現而言，并購前后并未有明顯改變，因此本文也并未選取ROA和ROE作為企業績效表現的指示變量。

表3 并購前后主并購企業經營績效的變化

注：(1)***，**，*，分別代表1%、5%和10%的統計顯著性；(2)為方便理解和列示，標有#符號的變量，列示的是中位數同比百分比。

就并購前后經營績效的變化來看，panel C部分檢驗結果顯示，總體上，并購后企業的經營效率有所降低，總樣本的應收賬款周轉率和資產周轉率的中位數分別下降了1.3、0.07，這一變化在1%水平下是顯著的。這一結果一定程度上說明了，并購事件并未提高企業的治理效率，反而對其造成了一定程度的損害。但同時NetH組并購完成后資產周轉率和應收賬款周轉率的中位數下降的程度較NetL組下降的要少，這一差異在1%的水平上是顯著的，這說明企業較高的董事網絡中心度，對于并購績效具有明顯的改善作用，這一結果支持了假設1的說法。

(三)回歸結果分析與模型檢驗

本文首先使用實證模型(4-5)驗證假設1。在進行實證分析時，本文運用異方差穩健標準誤下的OLS模型進行回歸，以降低模型中的異方差。與此同時，采用DWH檢驗和計算方差膨脹因子，分別從內生性、多從共線性這兩方面檢驗了模型的有效性。

回歸結果如表4所示，董事網絡中心度(Net)對營業收入和營業利潤變動值的回歸系數分別為0.183和0.033，在 1%的水平上顯著。這一結果表明，董事所處網絡位置的中心度越高，企業并購績效越好，證明里董事網絡的信息優勢對企業并購績效產生的積極影響。同時DWH檢驗結果和方差膨脹因子均值表明，回歸模型不存在內生性和多重共線性問題，回歸結果真實有效，支持了假設1。

表4 董事網絡的信息優勢對并購績效的回歸結果(H1a)(7)回歸中采用了穩健性的標準差，對異方差進行了修正；***，**，*，分別代表1%、5%和10%的統計顯著性；DWH檢驗—F值一欄匯報的是DWH檢驗的F值；VIF均值一欄匯報的是回歸模型中各個變量VIF膨脹因子的均值。

為驗證假設H2a、H2b和H2c，本文繼續使用實證模型(4-5)，通過OLS回歸并基于似無相關模型的SUR-檢驗，驗證假設H2a、H2b、H2c。表4匯報了各個模型的回歸結果，為更好地解釋說明回歸結果，表5對其進行了小結。

根據表5匯總結果可知，在H組樣本中，董事網絡中心度的OLS回歸系數顯著為正，這說明董事網絡具有的信息優勢有助于消除異地并購中信息不對稱對并購績效造成的消極影響，該結果也進一步支持了假設H1。但在L組樣本中，董事網絡中心度的OLS回歸系數卻顯著為負，這說明在信息環境較好的情況下在信息環境更好的并購事件中，董事網絡并未對并購績效產生積極影響，反而損害了并購績效。該結果說明，一旦信息環境得到改善，信息優勢對并購績效的影響就會大打折扣，這一結果在一定程度上與拓展的理論模型分析保持一致。

表5 假設H2a、H2b、H2c回歸結果小結

(五)穩健性檢驗

為進一步驗證上述實證結果的有效性，消除內生性和自選擇造成的偏誤，本文分別按照企業規模和企業賬面市值比，對企業的并購績效進行標準化，然后重復模型檢驗。結果在對并購績效進行規模和賬面市值比的調整后，董事網絡中心度的回歸系數均在1%的水平下顯著為正，說明董事網絡對并購績效能夠產生積極的影響，這支持了本文提出了假設1；同時，SUR檢驗結果表明，在信息環境不同的情況下，董事網絡中心度的回歸系數具有顯著差異，說明通過董事網絡提供的先驗信息和信息交流機制，能夠有效地改善信息不對稱對并購績效造成的損害，從而提高并購活動的效率，提高并購績效，穩健性檢驗結果支持本文假設2a、假設2b和假設2c。

六、結論、政策與建議

根據前文理論與實證分析，本文得出如下結論：

首先，董事網絡可以為董事進行并購決策提供有價值的信息，董事網絡中心度與并購績效正相關；其次，董事網絡對并購績效的作用具有邊際遞減的特征，即信息環境越差，董事網絡越發揮的作用越大；最后，董事網絡通過提供先驗信息和信息交流，消除并購中由于信息不對稱所帶來的風險，從而提高并購績效。

根據研究結果提出如下建議：

第一，重視董事網絡信息共享功能。董事網絡中心度的提升在一定程度上能夠對企業并購績效產生促進作用，董事通過董事網絡可以快速實現市場信息的共享，并獲取大量的相關知識，在進行并購決策的過程中，還可以通過董事網絡信息優勢對并購對象進行全面系統的資質審查與分析。最大程度上降低由于信息不對稱所引發的經濟與責任風險，盡可能提升并購績效。

第二，充分發揮董事網絡解決信息不對稱的功能和作用。如果并購雙方分別處于不同的地理區域，董事網絡通過獲取先驗信息這一機制，能夠對并購績效產生更加積極的影響。相比較于同省并購來說，處于不同省份的企業發生并購活動時，信息不對稱的情況將變得更加的嚴重，而董事網絡則獲取先驗新的機制能夠很好地彌補這一缺陷，有效地利用信息資源，最大程度上降低先驗信息獲取的難度與成本，提高并購績效，應充分利用各種董事網絡，例如校友、政治關聯及連鎖董事網絡等各個途徑，減少信息不對稱帶來的壓力，充分整合資源，提高并購效率和質量。

第三，在以非股份支付進行交易的并購事件中，應重視董事網絡信息交流功能，從而能夠對并購績效產生更加積極的影響。因為并購雙方之間存在信息溝通問題，這使得并購方在支付時產生較高的溢價，并購績效降低的情況就會難以避免，這對雙方的企業價值都會產生較為嚴重的侵害。董事網絡的存在使得信息傳遞效率得到大幅提升，實現了并購風險的有效降低，提高了并購績效。

第四，在非關聯并購中，董事網絡通過獲取先驗信息和信息交流機制，能夠對并購績效產生更加積極的影響。在非關聯并購中，并購雙方的信息交流不像關聯并購那樣直接有效，很難全面地獲取對方企業治理情況和發展趨勢等先驗信息，而董事網絡的信息優勢很好地彌補了這一缺陷，使得并購雙方的信息交流渠道變得更加通暢和有效，因此，董事網絡的作用在非關聯并購中發揮得更出色。