同行業企業并購決策的同伴效應及內在機制

狄振鵬，潘 敏，李世美

（1.廣西財經學院 管理科學與工程學院，南寧 530003；2.紹興文理學院 元培學院，浙江 紹興 312000）

企業并購是企業為獲取外部競爭優勢、擴大規模、降低生產成本，通過公司合并、資產收購、股權收購等形式對目標企業進行整合與控制的一種逐利行為，是提升企業競爭力、增加經濟效益的重要手段，也是當前國內外企業常用的發展戰略之一。據不完全統計，2018 年我國A 股上市公司有140 家企業提出重大資產重組，其中通過審核123 項，交易總額達到5149.68 億元，較2017 年交易總額3502.4 億元提高了32%。

影響企業并購決策的因素很多，如公司經營及能力、融資約束和支付方式等［1-2］。這些因素多是基于理性視角，而除了理性因素，并購決策的也會受到諸如跟風、羊群效應等非理性因素的驅使，因而本研究的重點在于同伴效應。“同伴效應”最早在教育學領域提出，主要用于研究單個學生成績與同伴成績之間的關系，后來延伸到社會領域，研究參照組對位于其中個體的行為、態度和信念產生的重大影響［3］。

本研究從非理性行為視角出發，采集2010—2018 年間A 股市場中重大資產并購重組數據作為研究樣本，分析近年來我國企業出現并購浪潮其背后可能存在的盲目跟風等非理性動因，并通過對不同行業、不同權屬性質、不同決策層等分樣本進行異質性分析，試圖挖掘我國上市公司大規模并購行為的群體性特征內在的形成機制，在理論上為揭示資本市場并購熱潮提供新的視角，在實踐上為監管機構加強對上市公司重大資產重組事項的審核和監管提供理論依據。

一、文獻與假設

(一)企業并購決策存在同伴效應

傅超等［4］通過對創業板非同一控制下企業合并交易行為進行研究發現，創業板存在高溢價并購現象，這種高溢價產生的巨額商譽反映出并購交易中存在著非理性因素，而“同伴效應”則是影響創業板企業并購商譽非理性因素中最重要的一項。“同伴效應”體現了個體行為受到群體中績效好、效率及地位高的其他個體行為影響的現象，其根源是在市場存在信息不對稱的情況下，個體需要通過對同伴行為的觀察來推測和提取信息，也視為“搭便車”。同伴效應在企業管理、財務決策、金融等領域皆有應用。閔劍和葉貝［5］通過調查發現多數CFO 認為其他同伴公司的財務決策會對其本身的財務決策產生重要影響。Parsons 等［6］的研究也證實了這一點，他們研究發現，一家公司從事財務不當行為的趨勢會隨著鄰近公司不當行為發生率的增加而增加，這似乎是由同伴效應所引起，而不是由外來沖擊（如執法中的地區差異）引起的。此外，規模可比的公司以及年齡相仿的首席執行官之間的影響會更大。而同伴效應在金融領域的應用稱為“羊群行為”。王典和薛宏剛等［7］運用行為金融理論和內幕交易理論解釋了金融交易中的羊群行為，認為當存在頻繁的政策干預和嚴重的信息不對稱時，股市更容易發生羊群行為，且在中國資本市場上，機構投資者比個人投資者更容易發生羊群行為。而根據組織間模仿理論及學習行為理論，企業資本結構決策中也存在明顯的同伴效應。張天宇和鐘田麗［3］的研究表明，中國上市企業資本結構決策顯著地受到同一行業內其他同伴企業資本結構決策影響，存在正向同伴效應。并且當分企業經理人能力較弱、外部環境不確定性較強時這種同伴效應更強。根據前人的研究結果，我們發現企業并購行為存在著同伴效應發生的前提條件，即由于市場信息不對稱造成的并購績效的不確定性，而為了化解這種不確定，決策者往往會選擇模仿市場上優秀的“前輩”，這樣行業其他企業的并購行為就會對本企業的決策產生影響，從而形成了同伴效應。基于此，提出本文基本研究假設：

上市企業的并購行為會受到同行業其他企業（同伴）并購行為的影響，即并購決策存在明顯的正向同伴效應（H1）。

(二)企業并購決策同伴效應在行業間存在異質性

組織間模仿是一種常見的行為方式，不管是引入新產品、新技術、新的管理模式，還是新市場的進人、投資或企業并購，都存在模仿現象，即同伴效應［8］。同伴效應需具備三個條件：模仿的動機、模仿的渠道、模仿的行為。企業并購的模仿動機即解決并購中存在的對并購績效的不確定性，而模仿的信息渠道是決定組織間模仿行為成功與否的關鍵因素，其因不同行業而有所區別。根據模仿先內后外定律，同屬于一個行業內的企業面臨的文化、消費群體、制度環境、產業政策等可能具有極強的相似性，因而企業模仿行為針對這類對象的模仿程度較強［9］。相關實踐證據也支持創新、矩陣制組織架構等都傾向于被相同特征的組織所模仿。安玉琢和惠一菲［10］研究發現企業環境信息披露存在同形性和模仿行為，但該模仿行為為模仿其他企業平均水平的頻率模仿，而不是模仿領先者。Leary 和Roberts［11］的研究也證實了同行業公司之間融資決策存在同伴效應現象，即企業融資決策除了需要考慮公司文化、發展目標、企業實力等客觀因素外，還會考慮同行業是否有類似行為。不同行業的企業在組織模仿中，無論是模仿渠道還是模仿行為都存在差異。對于制造業企業來說，獲取信息的渠道相對容易，且企業同質性的可能性較大，所以預測該類企業并購的同伴效應會更加明顯。而相對的，對于信息傳輸、軟件和信息技術服務業等新興行業，披露的信息較少且各企業之間技術壁壘所造成的異質性較大，模仿的可能性較小，所以預計同伴效應較小。基于此，提出本文第二個研究假設：

上市企業并購行為的同伴效應受行業影響而不同，即不同行業間企業并購的同伴效應存在異質性，傳統行業的并購同伴效應強于新興產業（H2）。

(三)企業并購決策同伴效應在產權性質間存在異質性

目前我國上市企業按照企業產權性質大致可分為國有企業和民營企業。而國有企業產權歸屬全體人民，經營決策受國資委約束，所以靈活性及自主性較民營企業都較小。上文提到組織模仿，企業并購的同伴效應除了需要有模仿動機、模仿渠道外，還要有模仿行為，而不同權屬企業的模仿動機和模仿行為也存在差異。首先并購的動因不同，民營企業出于效益最大化原則，并購的動因幾乎均是為了提高企業績效，而國有企業并購動因很多，比如改制與投資類型的并購可能是為了提高績效，而行政主導的并購通常不以績效的改善為主要目標［12］。從并購行動來看，民營企業在經營決策上更加靈活，受到的限制小，其在并購決策中發生同伴效應的可能性較大，而國有企業受行政限制等發生并購同伴效應的可能性較小。因此，做出本文第三個假設：

上市企業并購行為的同伴效應受權屬性質影響而不同，即不同權屬間企業并購的同伴效應存在異質性，民營企業的并購同伴效應強于國有企業（H3）。

(四)企業并購決策同伴效應在不同高管聯結程度間存在異質性

高管作為企業決策層，是決定并購行為的權力核心。高階理論的研究表明高管的特征包括如教育背景、職業路徑、高管聯結等都會影響包括企業并購行為在內的諸多企業行為。企業間高管聯結在我國非常普遍，是指由于高管同時兼任兩家或多家企業而在這些企業之間形成的聯結關系。據統計，我國當前上市公司中擁有高管聯結的企業數約占全體上市公司總數的50%。韓潔等［13］的研究表明連鎖公司的社會責任報告披露行為存在組織間模仿行為，連鎖董事對于企業社會責任報告的自愿披露決策有重要影響，即當連鎖董事在目標公司任職執行董事時同伴效應的正向影響更為顯著。在企業并購行為方面，企業間高管聯結一方面可以通過聯結的高管從成功并購的企業獲得直接的經驗和示例；另一方面高管的聯結便于一種觀點或者經營理念在聯結企業之間傳播，使企業間行為更容易被感染和同化。高管聯結不僅會影響公司高管的并購決策，還會導致聯結企業并購溢價與目標企業并購溢價之間形成正相關關系［14］。為此，提出以下假設：

上市企業并購行為的同伴效應受企業間高管聯結程度影響而有不同，即不同聯結程度企業并購的同伴效應存在異質性，高管聯結程度越高的企業并購同伴效應越強（H4）。

二、研究設計

(一)樣本與數據

本文采用我國A 股上市公司2010—2018 年數據作為研究樣本，企業數據來自wind 數據庫。根據以往文獻的經驗，我們對樣本原始數據進行如下處理：剔除金融類、ST 和PT 類上市公司樣本；剔除重組類型為資產剝離、債務重組、資產置換、股份回購以及關聯方之間并購的樣本；剔除并購金額過小（交易額1000 萬元以下）的樣本。經過處理之后，得到8132 個觀測值，為了避免極端數據對研究結果的干擾，對主要數據進行1%的縮尾處理。

(二)變量建立與定義

變量構建主要分成三個方面，一是企業發生并購的概率的被解釋變量；二是同行業發生并購的頻率變量；三是主要控制變量。

對于第一個方面的被解釋變量，我們選取企業是否發生并購這個虛擬變量來代表并購概率，如果企業在一段時間內發生并購，則賦值為1，未發生并購則賦值為0。對于第二方面解釋變量，我們以行業內企業并購頻率來表示，指除了被觀察企業外行業內其他企業在一定時期內發生并購的平均次數。而對于本文的主要控制變量，用凈資產收益率和企業規模來控制企業的實力，用托賓Q來控制企業并購的動機。企業所處行業為虛擬變量，當企業為傳統產業賦值為1，為新興產業則為0。企業產權性質也為虛擬變量，國有企業賦值為1，民營企業賦值為0。高管聯結程度同樣為虛擬變量，當企業高管在同行業兩家及以上企業任職，則認為高管聯結程度高，賦值為1，否則為0。

(三)模型與方法

根據前文變量的建立情況，選取二元Logistic 回歸模型，構建的基礎模型如下：

其中：MAx,i,t代表被解釋變量，反映企業并購的概率；PEERx,i,t-1為主要解釋變量，反映行業內企業并購頻率；Xx,i,t-1為一組控制變量；εi,t為誤差項；α0、α1、λk分別為變量系數。運用SPSS16.0 軟件對搜集的各變量數據進行統計分析，變量的最大值、最小值、均值、標準差的統計性描述及相關行分別見表1 和表2。

為了解各變量之間的相關情況，表2 報告了主要變量的Pearson 相關性統計結果。從相關性結果來看，所有變量都與企業并購相率相關，表明所選變量有一定合理性，同時各控制變量間雖然也存在相關性，但相關系數較小，多重共線性并不嚴重。主要解釋變量同行并購頻率對被解釋變量并購概率的相關系數為0.217，且在5%水平上顯著，初步證明了同行效應存在于企業并購行為當中。

表1 模型中各變量定義及統計性描述

表2 Pearson 相關性檢驗

三、實證分析

(一)上市公司并購決策存在同伴效應的研究分析

基于第二節構建的多元線性回歸模型和筆者采集到的數據，借助SPSS16.0 軟件對前文作出的4 個假設進行回歸估計，H1 的回歸結果見表3。

表3 報告了上市公司并購決策的同伴效應情況，包括一個基礎模型和三個擴展模型。其中，模型1 是不含控制變量的回歸結果，模型2 是在模型1 基礎上加入控制變量，模型3 和模型4 是逐步去除模型2 中不顯著的變量后的回歸結果。4 個模型都通過了Hosmer/Lemeshow 檢驗，模型結果可靠。從模型1 的結果可知，在不加入控制變量的情況下，同行并購頻率單獨對企業并購概率產生顯著正向影響，存在同伴效應。在模型2 中加入控制變量后，主要解釋變量的正向效應依然存在，除了托賓Q和公司規模兩個控制變量不顯著外，其余控制變量均在5%水平以上顯著，其中股權性質的作用為負。在模型3 和模型4 中逐步將不顯著的托賓Q和公司規模去掉，發現模型中其余各變量均顯著，且回歸系數和作用方向均未發生實質性改變，因此模型的穩健性良好。通過基礎檢驗，我們可以得出結論：H1 上市企業的并購行為會受到同行業其他企業（同伴）并購行為的影響，即并購決策存在明顯的正向同伴效應成立。

(二)不同行業企業并購決策同伴效應異質性分析

表4 顯示了以制造業為代表的傳統行業中企業并購決策的同伴效應。模型1 是不含控制變量的回歸結果，模型2 是在模型1 基礎上加入控制變量，模型3 和模型4 是逐步去除模型2 中不顯著的變量后的回歸結果。4 個模型都通過了Hosmer/Lemeshow 檢驗，模型結果可靠。從模型1 的結果可知，在不加入控制變量的情況下，制造業同行并購頻率對企業并購概率產生顯著正向影響，影響系數為0.705，存在同伴效應。在模型2 中加入控制變量后，收益率作用效果不顯著，托賓Q在10%水平顯著，其余變量穩健性較好。在模型3中去掉不顯著的收益率，模型4 中去掉收益率和托賓Q，回歸結果顯示制造業企業并購決策中存在同伴效應，且這種效應是穩健的。

表5 顯示了以信息傳輸、軟件和信息技術服務業為代表的新興行業企業并購同伴效應情況。模型1 是不含控制變量的回歸結果，模型2 是在模型1 基礎上加入控制變量，模型3 和模型4 是逐步去除模型2 中不顯著的變量后的回歸結果。4 個模型都通過了Hosmer/Lemeshow 檢驗，模型結果可靠。從模型1 的結果可知，在不加入控制變量的情況下，信息傳輸、軟件和信息技術服務企業同行并購頻率對企業并購概率產生顯著正向影響，影響系數為0.312，存在同伴效應，但影響小于制造業，說明在新興行業中也存在企業并購的同行效應，只是效應較小。在模型2 中加入控制變量后，收益率和股權性質不顯著，其余變量穩健性較好。在模型3中去掉不顯著的收益率，模型4 中同時去掉收益率和股權性質，回歸結果顯示信息傳輸、軟件和信息技術服務企業并購決策中存在同伴效應，且這種效應是穩健的。因此，H2 上市企業并購行為的同伴效應受行業影響而不同，即不同行業間企業并購的同伴效應存在異質性，傳統行業的并購同伴效應強于新興產業成立。

表3 基礎模型回歸結果

表4 分行業回歸結果（傳統行業）

表5 分行業回歸結果（新興行業）

(三)不同權屬性質企業并購決策同伴效應異質性分析

表6 為國有企業并購的同伴效應情況。模型1 是不含控制變量的回歸結果，模型2 是在模型1 基礎上加入控制變量，模型3 和模型4 是逐步去除模型2 中不顯著的變量后的回歸結果。四個模型都通過了Hosmer/Lemeshow 檢驗，模型結果可靠。從模型1 的結果可知，在不加入控制變量的情況下，國有企業同行并購頻率對企業并購概率產生顯著正向影響，影響系數為0.913，但同行業內的民營企業并購并不會對國有企業產生同伴效應，即同伴效應在不同權屬企業之間不具有傳遞性。在模型2 中加入控制變量后，主要解釋變量參數及符號均為發生顯著變化，而控制變量中的收益率和所處行業不顯著，其余變量穩健性較好。在模型3 中去掉不顯著的收益率，模型4 中同時去掉收益率和所處行業，回歸結果顯示同伴效應穩健。

表7 為民營企業并購的同伴效應情況。模型1 是不含控制變量的回歸結果，模型2 是在模型1 基礎上加入控制變量，模型3 和模型4 是逐步去除模型2 中不顯著的變量后的回歸結果。4 個模型都通過了Hosmer/Lemeshow 檢驗，模型結果可靠。從模型1 的結果可知，在不加入控制變量的情況下，民營企業同行并購頻率對企業并購概率產生顯著正向影響，影響系數為1.013，但同行業內的國有企業并購并不會對國有企業產生同伴效應，且民營企業之間的并購同伴效應要強于國有企業，說明民營企業的并購決策更容易受到同伴影響。即H3上市企業并購行為的同伴效應受權屬性質影響而不同，即不同權屬間企業并購的同伴效應存在異質性，民營企業的并購同伴效應強于國有企業成立。同樣，在模型2中加入控制變量后，主要解釋變量參數及符號均未發生顯著變化，而控制變量中的收益率和托賓Q不顯著，其余變量穩健性較好。在模型3 中去掉不顯著的收益率，模型4 中同時去掉收益率和托賓Q，回歸結果顯示同伴效應穩健。

表6 分權屬性質回歸結果（國有企業）

(四)不同高管聯結程度企業并購決策同伴效應異質性分析

由于高管對公司并購決策的重大影響，為了分析高管之間聯結程度對企業并購同伴效應的不同作用，本文根據高管聯結程度按高管是否在兩家及兩家以上同行企業擔任決策人員，將樣本分為高聯結程度組和低聯結程度組分別進行回歸分析。結果見表8 和表9。

表8 顯示了高管聯結程度高的情形下企業并購的同伴效應，表9 顯示了高管聯結程度低的情形下企業并購的同伴效應。模型1 是不含控制變量的回歸結果，模型2是在模型1 基礎上加入控制變量，模型3 和模型4 是逐步去除模型2 中不顯著的變量后的回歸結果。四個模型都通過了Hosmer/Lemeshow 檢驗，模型結果可靠。從模型1的結果可知，在不加入控制變量的情況下，高聯結程度企業的同行并購頻率對企業并購概率產生顯著正向影響，影響系數為0.714，同伴效應顯著。低聯結程度企業的同行并購頻率對企業并購概率也會產生顯著正向影響，但影響系數明顯低于高聯結程度。同樣，在模型2中加入控制變量后，主要解釋變量參數及符號均未發生顯著變化，而控制變量中的收益率和托賓Q不顯著，其余變量穩健性較好。在模型3 中去掉不顯著的收益率，模型4 中同時去掉收益率和托賓Q，回歸結果顯示同伴效應穩健。

表7 分權屬性質回歸結果（民營企業）

通過比較兩組實證分析的結果可以得出，H4 上市企業并購行為的同伴效應受企業間高管聯結程度影響而不同，即不同聯結程度企業并購的同伴效應存在異質性，高管聯結程度越高的企業并購同伴效應越強成立。

四、結論及啟示

本文從非理性行為視角出發，采集2010—2018 年間A 股市場中重大資產并購重組數據作為研究樣本，分析同行并購決策中存在的同伴效應，并通過對不同行業、不同權屬性質、不同決策層等分樣本進行異質性分析來深入挖掘形成同伴效應的內在機制。通過實證分析，得出以下結論。

（1）上市企業的并購行為會受到同行業其他企業（同伴）并購行為的影響，即并購決策存在明顯的正向同伴效應。

（2）就不同行業而言，信息傳輸、軟件和信息技術服務等新興行業的企業同行并購頻率對企業并購概率產生的影響小于制造業等傳統行業，上市企業并購行為的同伴效應受行業影響而不同。

（3）就企業權屬而言，民營企業之間的并購同伴效應要強于國有企業，說明民營企業的并購決策更容易受到同伴影響，但同伴效應在不同權屬企業之間不具有傳遞性。

（4）高管之間聯結程度也對企業并購同伴效應產生影響，高聯結程度企業的同行并購頻率對企業并購概率產生的影響大于低聯結程度企業。根據以上研究結論，建議加強對民營企業、傳統行業、高管高聯結企業并購非理性行為的監管，以盡可能避免由于企業盲目跟風所帶來企業績效受損的情況發生。

表8 分聯結程度回歸結果（聯結程度高）

表9 分聯結程度回歸結果（聯結程度低）