東道國國家風險、股權選擇與互聯網企業跨國并購區位熱度

■/ 江乾坤 陳鉅翰 潘詩雯

一、國家風險及跨國并購股權選擇

（一）國家風險的內涵及衡量

國家風險是指企業在國際經濟交往過程中，東道國政治、經濟、文化、社會等環境發生變化或國際間政局波動從而給投資者造成經濟損失的不確定性（胡杰武和韓麗，2017）。它既包括東道國經濟水平、政治穩定性、營商環境等絕對條件，也包括國際政局環境、雙邊關系、經濟政治文化等制度差異。自1960年以來，學者們基本認同國家風險是政治、經濟、社會因素的產物，但對如何衡量國家風險未達成一致意見。

（二）跨國并購股權選擇及影響因素

跨國并購股權選擇是指主并企業收購東道國目標企業的股權比例（趙毅和喬朋華，2018），探討的是“買多少”的問題（張明等，2019）。多重理論解釋框架提出了企業跨國并購股權選擇的六個重要因素：評估成本和逆向選擇風險、整合文化遙遠國家目標企業中的管理者、拆分意向資產和非意向資產、實物期權和外生不確定性下的承諾成本、東道國的規章限制和企業特定的隱性資產（Chari and Chang，2009）。

二、研究假設

（一）國家風險與互聯網企業跨國并購區位熱度

隨著“數字絲綢之路”、世界互聯網大會等利好的推動，“一帶一路”沿線國家成為中國互聯網企業跨國并購的新熱點區域。然而，東道國國家風險具有全局性和特殊性，它不僅對互聯網企業跨國并購的區位選擇具有決定作用，而且影響并購估值、股權選擇與后續運營績效，屬于影響我國互聯網企業跨國并購的首要因素。首先，互聯網企業是數字經濟的代表，其規模效應更多體現在“品種”而非傳統行業的“數量”，故先進技術成為互聯網企業發展的關鍵性資源，美國、韓國等互聯網技術發達國家的國家風險較低且擁有較多專業人才，適合中國互聯網企業進行跨國并購。其次，國際生產折衷理論認為，區位優勢是企業實施跨國并購的充分條件（Dunning，1977）。國家風險低的東道國科技水平較高，與互聯網企業的高科技需求相迎合；國家風險低的東道國法律規章制度較健全、社會環境和諧，有利于創造良好的營商環境，為主并企業的后續經營提供保障；國家風險低的東道國經營效率高，主并企業可以更好地進行并購整合，故國家風險低的東道國對中國互聯網企業跨國并購吸引力更強。最后，根據理性選擇理論和交易成本理論，國家風險等不確定性因素蘊含合約風險，直接影響交易成本的大小。理性選擇理論認為，理性人偏好風險規避，偏好以低交易成本方式并購，而東道國國家風險的高低直接影響交易成本的大小，理性人會選擇東道國國家風險小的目標企業進行并購，以獲得更多并購收益。綜上，本文提出如下假設：

假設1：國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度負相關。

（二）國家風險異質性與互聯網企業跨國并購區位熱度

國家風險內涵豐富，東道國不同類型的國家風險可能導致并購活動結果迥異，尤其文化類國家風險是企業跨國并購過程中最重要的風險（杜曉君和劉赫，2012）。可見，國家風險的異質性會對跨國并購區位選擇產生影響。近年來多起跨國并購因東道國各種因素遭遇失敗，故在推進“一帶一路”倡議中，跨國并購的區位選擇不能只關注東道國經濟發展水平，更要將目光集中于國家風險等因素帶來的關鍵信息（謝孟軍，2015）。IIS發布的《中國海外投資國家風險評級》把國家風險細分為五個維度：經濟基礎、政治風險、償債能力、社會彈性和對華關系。

由此本文提出以下假設：

假設2a：經濟基礎類國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度呈正向關系。

假設2b：政治風險類國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度呈反向關系。

假設2c：社會彈性類國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度呈正向關系。

假設2d：償債能力類國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度呈正向關系。

假設2e：對華關系類國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度呈正向關系。

（三）國家風險、股權并購比例和互聯網企業并購區位熱度

外部環境不確定性會影響股權并購比例進而影響對外投資。國家風險作為跨國并購中東道國環境不確定性的重要組成部分，其與股權并購比例之間的關系值得單獨研究（Chari and Chang，2009）。通常，新興經濟體企業與東道國目標企業文化、制度等因素差異較大，不確定性較高，一次性并購整合程度有限，大多依然保留目標企業原有資源和管理模式，很難持續獲得預期并購收益（Peng，2012），故許多公司轉而選擇連續并購的方式進行并購活動。量變引起質變，連續并購使得并購活動中的股權并購比例處于動態變化之中，股權并購比例成為連接國家風險和并購區位熱度之間的有效橋梁。其次，股權比例不僅決定了主并企業在目標企業中股東會表決權的大小、董事會的席位數量、對經營管理決策的參與程度，而且影響主并企業承擔風險的大小以及并購所獲收益的多少。對互聯網企業而言，互聯網產品迭代速度快、不確定性高，全部股權收購風險巨大，且中國互聯網企業往往以獲取優質技術、產品和服務為目的向發達國家目標企業進行并購，但發達國家目標企業一般不愿意放棄控制權，雙方股權博弈成為焦點。股權選擇作為中國互聯網企業跨國并購風險控制的重要手段，引發股權并購比例在國家風險與互聯網企業并購區位熱度之間呈現動態變化之勢。綜上，國家風險影響并購股權比例選擇，而并購股權比例選擇又影響并購區位選擇。因此，本文提出假設：

假設3a：國家風險與中國互聯網企業跨國并購股權比例呈負相關。

假設3b：股權選擇在國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位熱度之間具有中介效應。

三、研究設計

（一）樣本的選取與數據來源

本文的研究案例主要源于清科研究中心、Zephyr 全球并購交易分析庫、同花順iFind 等數據平臺并對如下樣本進行了剔除：未對外公告的并購事件；ST 類公司；目標公司所在地為港澳臺地區；數據缺失的樣本。最終得到144 個中國互聯網企業跨國并購樣本；控制變量的國家宏觀數據主要來自世界銀行，企業微觀數據主要來自同花順數據中心。以上數據均為手工收集，實證研究軟件為STATA14.0及EXCEL。

（二）主要變量的選取與度量

1.被解釋變量及其度量。并購區位熱度為本文的被解釋變量，可衡量跨國并購區位選擇結果。并購區位熱度是指目標企業所在國家或地區發生的被并購次數，次數越多表明該東道國并購區位熱度越高。由于各企業風險承受能力不同，本文從宏觀和微觀兩個角度定義并購區位熱度，即某一中國互聯網企業在某一東道國一年內進行并購的次數。

2.解釋變量及其度量。東道國國家風險為本文的解釋變量。目前學術界對國家風險的度量標準尚未達成一致。IIS 發布的《中國海外投資國家風險評級》在一定程度上彌補了國家風險傳統評級方法的不足，它包括經濟基礎、政治風險、償債能力、社會彈性、對華關系5 個維度，總計41 個子指標，采取定性和定量相結合的評級方法，各子指標經標準化后，以20%的比重加權平均，最終形成國家風險評級。具體評級及計量的方法見表1。

3.中介變量的選取與度量。股權選擇是中介變量。本文通過將并購股權比例劃分為若干區間而對跨國并購股權選擇進行刻畫，實施連續并購則選取最新的累計股權比例。本文以0、20%、33%、50%、67%、100%為界限，將股權并購比例作為虛擬變量，股權并購比例為20%以下的并購案例賦值為1；20%—33%區間賦值為2；33%—50%區間賦值為3；50%—67%區間賦值為4；67%-100%區間賦值為5。

4.控制變量的選取與度量。本文將東道國宏觀環境與企業微觀要素相結合，從互聯網行業發展環境出發，綜合考慮多種因素，力求全面刻畫國家風險對中國互聯網企業跨國并購區位選擇的影響。

（1）東道國宏觀環境。對互聯網企業而言，東道國的區位優勢不僅體現在經濟、社會等方面，而且體現在互聯網科技發展水平上。一個國家人均互聯網服務器數量、上網人數占總人口比例反映了該國網絡基礎設施的建設情況以及該國互聯網市場的未來潛力。當前許多互聯網企業主攻手機APP產品和服務，手機應用已成為互聯網企業競爭的主戰場，東道國手機通訊的發展情況很可能成為中國互聯網企業跨國并購的動力或阻力，東道國國家移動蜂窩網絡普及率應當在中國互聯網企業跨國并購時予以考慮。因此，本文將移動蜂窩網絡訂閱數作為控制變量引入模型。

互聯網企業的規模效應源于其產品和服務的品種，同時為維護和升級現有產品和服務，它們也有動力將相關產品和服務輸出國境以實現商業價值最大化。不過，中國互聯網企業現階段仍存在許多技術或業務短板，它們跨國并購的主要目的是為獲取新技術或新業務，故東道國高科技出口意愿是中國互聯網企業跨國并購區位選擇時考慮的重要因素，其度量指標為東道國高科技出口數量。

（2）企業微觀要素。本文選取主并企業總資產、主并企業凈資產度量主并企業規模；資產負債率來度量主并企業舉債能力；每股收益度量主并企業盈利能力。

變量定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型構建

本文實證研究主要分兩部分：一是研究東道國國家風險及其異質性對中國互聯網企業跨國并購區位選擇的影響程度；二是研究東道國國家風險對中國互聯網企業跨國并購區位選擇的影響機制，即通過檢驗股權并購比例在東道國國家風險與中國互聯網企業跨國并購區位選擇之間的中介效應，以探索二者的影響機制。

首先，根據假設1、假設2a-2e，構建模型1—6，并予以驗證：

模型2-6 中Xn的n 取值為1、2、3、4、5，其中X1為經濟基礎（E_Risk），X2為政治風險（P_Risk），X3為社會彈性（S_Risk），X4為償債能力（D_Risk），X5為對華關系（Relationship）。每個解釋變量對應一個模型，分別對應模型2-6。

其次，根據假設3a 和假設3b，構建模型7 和模型8，并予以驗證。

四、實證分析

（一）描述性統計

1.中國互聯網企業跨國并購區位選擇概況。由圖1可知，在2013-2017年間，中國互聯網企業跨國并購案例數整體呈上升趨勢，但在2018 年開始回落，符合我國互聯網行業跨國并購的現實情況。

圖1 并購樣本年度分布

表2 列示了本文研究樣本海外并購案例區位選擇的分布情況，首先，美國以48.92%的絕對比例成為中國互聯網企業跨國并購區位熱度最高的國家；韓國和印度以7.64%并列第二，其中，韓國因其發達的游戲產業而引發騰訊、盛大游戲、第九城市等中國互聯網游戲公司頻繁進行并購，而印度作為當今世界上發展速度最快的國家之一，互聯網市場潛力巨大，從而成為近年來中國互聯網企業搶占新市場的熱點國家。自2013年“一帶一路”倡議提出以來，中國互聯網企業的出海之路在歐亞區域呈明顯增長態勢，中國互聯網企業對以色列、英國、德國等國跨國并購的高速增長也是該效應的反映。其次，并購區位熱度最高的前十名以發達國家為主，但也不乏印度、巴西等新興市場國家，而排名靠后的以發展中國家為主，北美洲和歐洲合計占總樣本量的64%。不過，由于政策推動、領先優勢等因素影響，中國互聯網企業已開始向新興市場國家開疆拓土，亞洲區域跨國并購次數已達33%。

表2 并購樣本區位分布情況 單位：個，%

2.主要變量的描述性統計。由表3 可知，并購區位熱度（M&A）的平均值為1.47、中位數1.00，較為接近，而標準差1.21 較小，表明各東道國的并購區位熱度相差不大，但最大最小值差距較大，說明盡管總體波動不大，但并購區位熱度最高與最低的東道國之間仍有較大距離。國家風險（Risk）的均值和中位數均較低，說明中國互聯網企業偏好國家風險低的東道國進行跨國并購，與假設1 一致，東道國不同類型的國家風險也多處于較低水平。值得注意的是，每百萬人互聯網服務器數量（Inter?net）最小值為7.8，最大值為84008.79，標準差19957.07，表明各國互聯網發展水平差距較大，也顯示各國互聯網行業正處于高速發展之中。上網人數占總人口數（Internet_individual）的中位數與平均值均為0.76，但最大值為0.95，說明大部分東道國的上網人數占總人口數比例較高，但最大最小值之間差距較大，說明國別之間的差距較大。移動端網絡訂閱數（Cellular_network）數據顯示，大部分國家移動端上網數量較多，但國別之間的差距較大。高科技出口比例（Technology_export）的中位數0.46 與均值0.50 差距不大，且均值達到了0.50，說明中國互聯網企業跨國并購區位選擇偏向高科技出口比例較大的國家。

表3 變量的描述性統計

在企業特質方面，從總資產（Asset）、凈資產（Equity）的標準差、最小最大值可知，中國互聯網企業的規模差異較大，類似阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭與其他中小型互聯網企業不可同日而語；從資產負債率（Debt）可知，中國互聯網企業整體負債比例較高，個別企業甚至高達281%；從每股收益（EPS）可知，中國互聯網企業盈利能力普遍較強，具有較強的并購實力。

（二）回歸分析

由于被解釋變量并購區位熱度M&A是非負整數且為離散變量，對該類計數型數據，普通的多元線性回歸無法做出準確估計，一般使用“泊松回歸”（Poisson regression）進行檢驗。使用泊松回歸的限制性條件是被解釋變量的均值和方差相等或差別不大，若被解釋變量的方差明顯大于均值，即存在“過度分散”（overdispersion）問題，應適用“負二項回歸”。根據陳強（2016），即使數據中存在過度分散，“泊松回歸+穩健標準誤”依然可以對參數及標準誤進行估計。本研究中并購區位熱度的均值為1.47，方差為1.46，盡管二者不完全相等，但差別不大，出于謹慎性考慮，本文選擇穩健的固定面板泊松回歸，以期得到更有效率的估計。對于模型7，由于股權并購比例Proportion 是有序變量，本文選擇Ologit回歸作為模型7的回歸方法。

1.國家風險及其異質性與并購區位熱度。表4是模型1-6 運用穩健的面板泊松回歸的固定效應回歸結果。在模型1中，國家風險與并購區位熱度呈負相關，且在5%的水平上顯著，表明中國互聯網企業更愿意向國家風險低的東道國進行并購，假設1成立。高科技出口量與并購區位熱度在5%的水平上顯著正相關，且系數為12.76，表明東道國對高科技的出口意愿直接影響了中國互聯網企業跨國并購區位選擇，也驗證了中國互聯網企業跨國并購的動機主要是獲取新技術、新產品；全國網絡服務器數量與并購區位熱度之間顯著為負，說明網絡基礎設施越好的國家，雖然其互聯網市場廣大，但其互聯網企業的技術與產品可能不強，故中國互聯網企業對其進行的跨國并購較少；上網人數占總人口數的比例與并購區位熱度的系數為正但不顯著，說明中國互聯網企業跨國并購的動因之一是開拓新市場，但目前這一效應還不明顯；移動蜂窩網絡訂閱數與并購區位熱度之間系數為負但相關性不顯著，說明在互聯網企業競爭焦點從PC端轉向移動端的全球趨勢下，中國互聯網企業跨國并購的動機更多是獲取新技術、新產品而非開拓新市場，但隨著中國互聯網企業的國際競爭優勢的快速提升，開拓新市場將可能成為新的并購動因；企業資產與企業負債對跨國并購區位選擇之間顯著為正，說明企業規模對互聯網企業跨國并購區位選擇具有積極影響。

表4 國家風險及其異質性與并購區位熱度的回歸結果

由表4中模型2-6的國家風險異質性回歸結果可知，經濟基礎越高的國家，并購區位熱度越高，驗證了假設2a；政治風險在1%的水平上顯著負相關，表明政治風險在國家風險中具有重要作用，政治風險越高的東道國，中國互聯網企業跨國并購區位熱度越小，驗證了假設2b；對社會彈性而言，中國互聯網企業在社會彈性越高的東道國的并購區位熱度越高，且在5%的水平上顯著，驗證了假設2c；償債能力對并購區位熱度系數不顯著，與假設2d相悖，可能的原因是：較其他形式的對外直接投資而言，跨國并購的后果需主并企業自我消化與承擔，故東道國及私人部門的償債能力不對跨國并購產生影響；在對華關系上，與中國關系越好的東道國，越能得到中國互聯網企業區位選擇的青睞（不包括2018年中美貿易戰之后的中美關系），這與假設2e一致。

進一步，我們檢驗了國家風險異質性對中國互聯網企業跨國并購區位選擇的貢獻程度。由于面板泊松回歸的固定效應模型估計適用于準最大似然估計，而STATA14.0 僅匯報準似然對數值（Log pseudo likelihood），未提供整體模型擬合優度指標R2，為得出國家風險異質性對中國互聯網企業并購區位熱度的貢獻程度，本文手工計算在面板數據下泊松回歸的R2（見表5），其中，ΔR2為模型2-6相對于模型1的變化情況。

由表5可知，經濟基礎是影響中國互聯網企業跨國并購區位選擇的最關鍵要素；盡管償債能力能較大程度解釋并購區位熱度，但由于表4中系數不顯著且排除了多重共線性的影響，因此它的貢獻程度并不大；對華關系對并購區位熱度的解釋力高于國家風險對貢獻程度的解釋力，因此它的貢獻程度較高；政治風險對并購區位熱度的影響程度較國家風險對并購區位熱度的影響程度降低了4.21%，社會基礎則降低了4.5%，因此政治風險的貢獻值要高于社會風險的貢獻值。

表5 各模型R2及其變化程度

2.國家風險、股權并購比例與并購區位熱度。由于股權并購比例（Proportion）是有序間斷變量，本文選擇以Ologit 回歸對模型7 進行檢驗。由表4可知，模型7 中國家風險（Risk）與Proportion 在5%的顯著性水平上呈負相關關系，驗證了假設3a，符合理論預期。另外，EPS對股權并購比例的影響較顯著，說明中國互聯網企業的盈利能力對其跨國并購股權并購比例決策具有較大影響；在模型8 中，國家風險系數較模型1明顯上升，系數絕對值也大幅提升，股權并購比例與并購區位熱度呈正相關，說明中國互聯網企業跨國并購的股權并購比例決策偏向高股權比例。

根據中介效應檢驗的依次檢驗法（表4），在模型1 中，國家風險與并購區位熱度的系數在5%的水平上顯著；繼續對模型7 檢驗，國家風險對股權并購比例的影響在5%的水平上顯著，且符合理論預期；再繼續對模型8 進行檢驗，考察股權并購比例與并購區位熱度相關性是否顯著，發現二者關系在1%的水平上顯著，說明股權并購比例在國家風險與并購區位熱度的關系中具有中介效應，驗證了假設3a；進一步，在模型8中，國家風險與并購區位熱度的關系同樣具有顯著性，說明股權并購比例在國家風險與并購區位熱度的關系中屬于不完全的中介效應，符合理論預期，假設3b得到驗證。

（三）穩健性檢驗

由于本文從宏觀東道國環境和微觀企業要素兩個維度建立研究模型，且Asset、Equity 等控制變量均以滯后項作為衡量指標，能有效減輕模型內生性的影響，并對模型多重共線性進行了有效檢驗，同時對年度變量進行了嚴格控制，因此回歸結果較為可靠。為進一步提高模型的解釋力，我們進行了如下穩健性檢驗：

1.更換回歸方法，以負二項回歸對模型1 進行檢驗。由于M&A 為離散的非負整數，本文以負二項回歸對模型1重新進行檢驗，以期得到更有效率的估計，結果見表6，國家風險與并購區位熱度間的關系顯著為負。

表6 國家風險與并購區位熱度的回歸結果

2.更換國家風險替代變量。本文采用政治風險服務集團（PRS 集團）發布國際國家風險指南（ICRG）的國家風險指標作為國家風險的替代變量，回歸結果如表7。可以看到，在模型1中以ICRG為衡量指標的國家風險與并購區位熱度負相關，在模型7 中股權并購比例與國家風險負相關，模型8中并購區位熱度與國家風險和股權并購比例相關性顯著，符合假設3b，股權并購比例在國家風險和并購區位熱度間具有中介效應。

表7 收購股權比例的中介效應檢驗

3.更換M&A的替代變量。考慮到被解釋變量M&A為并購次數，本文對M&A變更計量方式，以并購金額作為并購區位熱度的替代變量，運用穩健面板回歸的固定效應對模型2-6進行了檢驗。從表8的回歸結果可知，國家風險、經濟基礎、政治風險、社會風險、償債能力與并購區位熱度的關系與表4一致，僅對華關系結果不一致，可以認為回歸結果較可靠。

表8 國家風險異質性與并購區位熱度的回歸結果

五、結論

1.東道國國家風險總體上顯著影響中國互聯網企業跨國并購的區位選擇決策。東道國國家風險越高，并購區位熱度越低，即中國互聯網企業的跨國并購偏向國家風險低的東道國。

2.不同類型的國家風險對中國互聯網行業跨國并購區位選擇的影響程度不同。經濟基礎越好的東道國，越可能受到中國互聯網企業的青睞；東道國政治風險越高，并購的不確定性越高，中國互聯網企業對該東道國的跨國并購越少；社會彈性越高的東道國營商環境更加優越，社會彈性與中國互聯網企業跨國并購區位熱度呈正相關；償債能力與中國互聯網企業跨國并購的區位選擇決策相關性不顯著；對華關系是中國互聯網企業跨國并購區位決策過程中的重要考慮因素；相對而言，經濟基礎類的國家風險對中國互聯網企業跨國并購區位選擇影響最大，其次是對華關系，再次是政治風險和社會風險。

3.股權選擇在國家風險與并購區位熱度之間具有不完全中介效應。股權并購比例與國家風險之間存在顯著的相關性；國家風險和股權并購比例對并購區位熱度的影響均顯著。因此，股權選擇在國家風險與并購區位熱度之間具有中介效應，且為不完全的中介效應。

4.中國互聯網企業的跨國并購主要集中于歐美等發達國家，尤其是美國（不包括中美貿易戰爆發之后的時間），這反映中國互聯網企業跨國并購的主要動機是獲取新技術與新產品，但隨著“數字絲綢之路”的推進和中國互聯網企業拓展新市場的需求，印度、巴西等新興市場正逐漸成為中國互聯網企業跨國并購的目標地區。

5.在國家宏觀環境因素中，東道國高科技出口量是影響中國互聯網企業跨國并購區位選擇的重要因素，這從實務角度證實了中國互聯網企業跨國并購內在推力是科技需求；在企業微觀要素方面，企業規模和盈利能力為中國互聯網企業跨國并購區位選擇提供了有力支撐。