连锁股东对企业并购发生率的影响研究

摘要：文章旨在分析连锁股东对企业并购发生率的影响。文章得出如下基本结论：通过股东连接建立的企业网络，对企业并购发生率有显著的正向影响。进一步分析通过股东连接建立的关系强弱，发现关系程度越强，对并购发生率的边际影响越大，即强式连锁关系、半强式连锁关系以及弱式连锁关系对企业并购发生率的影响是由大到小。文章将企业并购的研究视角从单一的企业层面研究拓展到了企业间关系层面，这对于明确企业并购的影响因素具有重要的理论意义，对于我国现阶段企业合并、产业整合具有十分重要的现实意义。

关键词：连锁股东；企业网络；企业并购

一、 引言

我国经济面临经济结构转型、寻找新的经济增长点的挑战，企业并购作为调整经济结构、提高经济效率的重要手段，具有十分重要的研究价值。传统企业可以通过并购交易实现产业整合，解决产能过剩问题；新兴产业可以通过并购整合产业链、促进产业结构升级，而资本市场也可以通过助力企业并购促进实体经济发展。美国20世纪的五次并购浪潮重塑美国经济结构。2006年以来，我国也初现两次企业并购浪潮。2014年5月9日国务院发布的《关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》中，明确提出鼓励市场化并购重组。目前我国正处于产业结构调整、提高经济发展质量的关键期，企业并购作为产业整合、提升经济效率的重要手段有十分重要的研究价值。

本文将着重分析通过股东连接建立的企业网络对企业并购的影响。现有文献中，当讨论企业并购时，视角多是局限于单个企业层面，关注从企业内部可得的信息，即把研究范围局限于并购双方企业本身，包括并购企业双方的资本结构及盈利能力等财务指标、公司估值以及管理层等因素，研究企业层面的因素对企业并购的发生概率。较少有文献关注企业外部的影响因素，即从企业间网络层面分析企业网络对企业并购的影响。本文研究旨在分析通过连锁股东建立的企业网络关系如何影响企业并购发生率，以及不同的关系程度对企业并购发生率的影响的大小是否有显著差异。

二、 文献综述

关于企业并购的研究，现有文献大多是从企业层面的信息分析企业并购的影响因素，主要包括寻求协同效应、应对企业组织间资源的互相依赖、代理人为了追求权力与薪酬以及管理者过度自信。近年来，学者开始关注到企业间网络，发现企业间网络会对企业并购决策阶段产生重要影响。李善民等（2015）基于社会网络的视角，分析了企业网络位置对企业并购的影响。文中指出，企业的网络位置与企业可获得的信息资源密切相关，并使用由创业板上市公司股东交叉网络关系度量的企业网络关系数据，实证分析網络位置对企业并购的影响。实证结果表明，企业网络对企业并购的发生率及并购后的企业绩效都有显著的正向影响。

魏乐等（2013）选用连锁董事网络度量企业网络，研究发现处于企业网络中心位置的企业，发生并购的可能性更高、但是并购绩效却较差。作者认为这有两种可能性解释：（1）董事改善企业绩效的意愿不足，即存在公司治理失灵、管理层的代理问题；（2）这也可能是由于董事对企业并购决策的影响力有限。这两种可能性导致由连锁董事度量的企业网络对企业并购绩效的影响不显著。刘冰（2015）指出，用所有权网络关系度量企业网络是一种较为客观可行的方法，相较于用连锁董事、或调查问卷主观打分的小范围研究而言，有着较为明显的优势。董必荣（2012）的文章提出，股东及债权人通过向公司投资、从公司获取收益而建立起来的稳固联系构成了企业网络中微观层面的网络关系。而微观个人的网络关系可以通过信息传递、信息甄别转化为企业间的网络关系。股东及债权人掌握的资源会为企业提供无形的支持。由此可见，企业网络中体现的无形资源优势即是企业的一种社会资本。而企业并购作为企业外延式发展战略中的重要决策，直接决定企业未来的发展方向及企业长期为股东创造价值的能力。并且企业并购涉及业务及财务多种影响因素，并购中的过程较复杂、并购后的不确定性较大，因此信息获取渠道、信息的可靠性就成为了企业决策时的有力支撑。

企业网络则可以提供这种无形资源，通过股东微观个体建立起来的企业网络关系，可以达到信息传递、信息甄别的作用，也是企业的无形优势。股东作为企业的内部资源，连锁股东起到沟通企业内外部资源的作用，连锁股东成为了企业网络位置优势的来源，微观股东个人的社会资本就转化为企业的社会资本，为企业的发展提供潜在支持。在企业网络中处于中心位置的企业，越容易获取信息、发现并购机会、降低信息搜寻成本，且信息的可靠性较高、降低信息不对称程度、降低信息识别成本，有利于降低不确定性、做出企业的并购决策。因此，本文提出如下假设：

假设1：具有股东连锁关系对于企业并购发生率有正向影响；

假设2：建立的股东连锁关系越多、对企业并购发生率的影响程度越大。

三、 企业并购的影响因素分析

本文将关于连锁股东关系对企业并购影响的研究样本选定为证监会行业分类标准的信息传输、软件和信息技术服务业的245家上市公司，样本期间选定为为2012年～2016年。由于其中部分上市公司并非在2012年就已经上市，而是在其后上市，导致其上市前的信息披露不完全，因此筛选数据完备的951个样本作为实证研究的基础，数据均来源于Wind、国泰安CSMAR数据库。

1. 企业并购发生率。本文旨在分析连锁股东关系对并购发生率的影响。并购交易指标的统计中，综合Wind中国并购库、CSMAR兼并收购事件表以及上市公司公告，仅统计涉及公司发展战略或业务变更的并购事件（单纯的公司股东之间的股权交易不计数，如大股东增持、减持）。原则上统计的股权交易比例在20%以上，但是由于公司处于会计处理等考虑可能将交易比例设定为19.9%，或者虽然交易比例为15%但是确实影响公司业务布局的，也统计在并购交易指标中。如果样本企业当年的并购交易次数大于等于1，则被解释变量M&A;取值为1；如果样本企业当年没有发生并购交易，则被解释变量M&A;取值0。

2. 连锁股东关系。通过连锁股东度量的企业网络位置是本文的解释变量。在分析企业并购发生率时，本文主要关注连锁股东网络通过信息传递对企业并购产生影响的方向和影响程度的大小。

如何度量单个企业在企业网络中所处的网络位置？根据文献综述部分对企业网络的讨论，本文从微观角度度量企业网络位置，即用企业内部利益相关者的网络关系代表企业网络位置，也是微观视角的企业社会资本的可靠度量指标。基于数据的可获得性，现有文献普遍选用连锁股东或连锁董事度量企业网络关系。但是董事网络关联较股东网络关联在普遍性和决策影响程度上都要弱很多，因此，选择连锁股东度量企业网络位置既能保证数据真实可得，又能保证数据之间的相关关系反映出的经济学含义更具可信性。因此，本文选用连锁股东度量单个企业在企业网络中所处的位置。通过股东关联度计算企业的网络位置，得到网络中心度数据。同时，考虑到终极股东控制权问题（高闯，2008），在计算企业网络位置时考虑公司前五大股东和公司实际控制人的情况。

在以社会为中心的网络中，中心度是节点在网络中重要性程度的量化指标。

程度中心度（Degree Centrality，DC）是指节点i与其他节点直接建立的连接的数量，可以反映直接的信息传递。

DC（pi）=■a（pi，pk）

本文选用每家样本上市公司前五大股东及其实际控制人在所有A股上市公司前五大股东及其实际控制人中通过股东连锁关系与其他上市公司建立连接的数量，作为样本上市公司的网络中心度。值得注意的是，在两家公司有连锁股东关系时，不再區分建立这一连锁关系来源于多少个连锁股东，而是在这一行向量中只要有元素为1，即认为这两家上市公司有连锁股东关系、该样本公司的连锁股东关系就增加1。

3. 其他影响因素。通过连锁股东建立的企业网络关系可以传递并购信息、促进企业并购，然而，这可能是由于遗漏了其他同时对企业间网络关系和企业并购决策有重要影响的变量，包括企业规模、企业年龄、财务状况以及企业性质。因此，在分析企业间网络位置对企业并购行为的净影响时，需要排除经济状况、资源依赖以及企业状况对企业并购行为可能产生的影响。根据已有的研究文献，将其他影响并购发生率的变量作为控制变量加入回归模型中。包括：

（1）企业规模。Haunschild（1993）研究发现网络中心度与企业规模有正相关关系，但当同时考虑企业规模、企业网络位置中心度对企业并购的影响时，两者都是显著的。Haunschild（1998）在进一步研究各种不同信息来源的影响程度时指出，企业规模越大、企业能够获得的信息越多，细分到并购环境分析的员工数量越多，获取的并购相关信息也就更全面，且实证研究表明企业规模与并购数量正相关。因此，分析企业并购发生率时，需要考虑企业规模的影响。

本文选用两种指标度量企业规模：①员工总数：由于人力资本在信息技术行业中占据重要地位，对技术创新及企业发展都起到至关重要的作用，因此首选员工总数作为信息技术行业公司企业规模的度量指标。②资产总额：度量企业规模最常用的指标就是资产规模，因此本文也同时使用年末资产总额指标度量企业规模，但是在之后的实证分析部分为了避免多重共线性，将择一代表企业规模指标纳入回归分析。

（2）企业年龄。本文选用两种指标度量企业年龄：①按照成立日期计算的企业年龄，定义为样本年度减掉成立年度，以控制企业成立时间长短对企业并购决策的影响。②按照上市日期计算的企业年龄，定义为样本年度减掉首次公开发行并上市年度，以控制企业上市时间长短对企业并购决策的影响。同样地，由于两指标同时加入计量回归模型会导致多重共线性问题，因此实证分析中通过分别将两个指标加入回归模型，实现在研究企业网络位置对企业并购交易数量影响时控制企业年龄对并购决策影响的目的。

（3）资产负债率。资产负债率既是反映企业财务状况最重要的指标、也是反映影响企业并购决策的资本结构的重要指标。Jensen（1987）研究指出，低负债率促使企业投资扩张、企业并购活跃，负债率与企业并购负相关。为了控制企业财务指标对企业并购决策的影响，将资产负债率作为影响企业并购的财务状况指标加入模型中。

（4）企业性质。为了区分不同企业性质对并购交易数量的影响，以CSMAR将企业划分国企、民营、外资以及其他的数据为依据，本文将样本公司划分为国有企业与非国有企业（包括民营、外资以及其他），将国有企业取值为1、非国有企业取值为0。

如果在加入了所有的控制变量之后，企业网络中心度变量对企业并购的系数仍然是显著的，则可以说明企业网络位置对企业并购确实存在影响。

四、 实证分析结果

1. 描述性统计。本文的主要变量包括：公司并购交易数量、企业规模（分别用员工总数和资产总额两个指标度量）、企业年龄（分别用成立日期和上市日期两个指标度量）、企业财务指标（资产负债率）以及企业性质（是否为国有企业，国有企业取值为1）。

2. 连锁股东关系与企业并购发生率。连锁股东关系是否影响企业并购发生率？为了回答这一问题，首先进行固定效应面板模型回归。而关于面板数据回归，需要先进行豪斯曼检验。选择Sigmamore统一使用随机效应估计量方差选项。检验结果p值为0.000 0，拒绝原假设，因此将采用固定效应模型进行后续分析。

首先研究是否具有企业网络对是否进行企业并购的影响。因此，将解释变量程度中心度（Centrality）划分为具有企业网络（程度中心度大于等于1）、不具有企业网络（程度中心度等于0），将被解释变量并购交易次数（ma）划分为发生并购（取值为1）和没有发生并购（取值为0）。固定效应模型的回归结果见下表。

直接对是否具有连锁股东对是否进行并购的回归，再依次控制企业规模与企业年龄两个变量不同度量指标的回归结果，再增加资产负债率控制变量、企业性质控制变量。

实证结果均表明具有连锁股东关系对进行并购有正向影响，且均在1%的水平下显著，从而支持了假设1。其中，直接对是否具有连锁股东对是否进行并购的回归的程度中心度指标对企业并购的影响最高（β=0.762，p<0.01）。加入企业规模与企业年龄控制变量后，模型的解释力度显著提高（R2从0.417提高到了0.504和0.505），同时解释变量对是够进行企业并购的影响下降到β=0.636，但仍然是显著的；并且用员工总数度量的企业规模是不显著的，用资产总额度量的企业规模仅在0.1的显著性水平上显著；而企业成立年龄与企业上市年龄两个企业年龄指标均在0.01的显著性水平上显著为正，表明企业年龄对企业并购决策有显著的正向影响。进一步增加控制变量资产负债率与企业性质，程度中心度指标对企业并购的影响稍有提高（β=0.64，p<0.01），模型解释力度也小幅度提高（R2=0.507）。

3. 不同强度股东连锁关系的影响力度差异。本文选择并购活跃且发展迅速的信息技术行业作为实证分析样本，分析企业并购次数的關键解释变量为连锁股东关系，即程度中心度指标。前文在分析企业网络位置时，或是将样本企业的网络位置划分为有连锁股东关系（取值1）、没有连锁股东关系（取值0）。

但是，当企业具有连锁股东关系（连锁股东数量大于等于1）时，不同程度的关系强度是否都对企业并购有显著影响、其影响大小是否有差异呢？为了回答这一问题，本文将连锁股东关系划分为三种：强式连锁关系、半强式连锁关系以及弱式连锁关系，来分析三种程度的股东连锁关系对企业并购的影响是否有差异。

统计样本连锁股东指标的分布情况，75分位数样本的连锁股东数为276，40分位数样本的连锁股东数为30，以75分位数和40分位数为临界点，将连锁股东强度划分为强式、半强式及弱式连锁关系：连锁股东数大于等于276的为强式连锁关系；连锁股东数大于等于30、小于276的为半强式连锁关系；连锁股东数大于等于1、小于30的为弱式连锁关系。采用固定效应面板模型分析不同强度的股东连锁关系对企业是否进行并购的影响，回归结果如下：

模型的实证结果表明，不同强度的股东连锁关系对企业并购发生率的影响均是显著的。同时，在每个模型中，股东连锁关系越强、其对并购发生率的边际影响也大，即强式连锁关系、半强式连锁关系以及弱式连锁关系对企业并购发生率的边际影响是由大到小的。这表明连锁股东关系对企业并购具有稳健影响，并购连锁股东强度也具有十分重要的作用。

五、 结论

本文将企业并购的研究视角从企业层面拓展到了企业间关系层面，研究发现企业间的连锁股东关系有助于企业之间信息传递、资源共享，对于企业并购发生率有显著的正向影响。将股东连锁关系划分为不同强度，发现各种强度的连锁股东关系对于企业并购的影响均是显著的，并且随着连锁股东强度增大、连锁股东对企业并购的边际影响也逐渐增大。这使我们关注到企业间网络关系的重要作用，丰富了企业并购的研究视角，在后续研究中可以进一步研究企业间网络关系对企业并购绩效的影响。

参考文献：

[1] 李善民，黄灿，史欣向.信息优势对企业并购的影响——基于社会网络的视角[J].中国工业经济，2015，（11）.

[2] 刘春，李善民，孙亮.独立董事具有咨询功能吗？——异地独董在异地并购中功能的经验研究[J].管理世界，2015，（3）.

[3] 李善民，朱滔.多元化并购能给股东创造价值吗？——兼论影响多元化并购长期绩效的因素[J].管理世界，2006，（3）.

[4] 刘冰.社会网络视角下中国企业网络研究[M].中山大学出版社，2015.

作者简介：闫旭（1991-），女，汉族，吉林省吉林市人，中国人民大学经济学院博士生，研究方向为企业网络与企业并购。

收稿日期：2018-01-17。