东道国国家风险、股权选择与互联网企业跨国并购区位热度

■/ 江乾坤 陈钜翰 潘诗雯

一、国家风险及跨国并购股权选择

（一）国家风险的内涵及衡量

国家风险是指企业在国际经济交往过程中，东道国政治、经济、文化、社会等环境发生变化或国际间政局波动从而给投资者造成经济损失的不确定性（胡杰武和韩丽，2017）。它既包括东道国经济水平、政治稳定性、营商环境等绝对条件，也包括国际政局环境、双边关系、经济政治文化等制度差异。自1960年以来，学者们基本认同国家风险是政治、经济、社会因素的产物，但对如何衡量国家风险未达成一致意见。

（二）跨国并购股权选择及影响因素

跨国并购股权选择是指主并企业收购东道国目标企业的股权比例（赵毅和乔朋华，2018），探讨的是“买多少”的问题（张明等，2019）。多重理论解释框架提出了企业跨国并购股权选择的六个重要因素：评估成本和逆向选择风险、整合文化遥远国家目标企业中的管理者、拆分意向资产和非意向资产、实物期权和外生不确定性下的承诺成本、东道国的规章限制和企业特定的隐性资产（Chari and Chang，2009）。

二、研究假设

（一）国家风险与互联网企业跨国并购区位热度

随着“数字丝绸之路”、世界互联网大会等利好的推动，“一带一路”沿线国家成为中国互联网企业跨国并购的新热点区域。然而，东道国国家风险具有全局性和特殊性，它不仅对互联网企业跨国并购的区位选择具有决定作用，而且影响并购估值、股权选择与后续运营绩效，属于影响我国互联网企业跨国并购的首要因素。首先，互联网企业是数字经济的代表，其规模效应更多体现在“品种”而非传统行业的“数量”，故先进技术成为互联网企业发展的关键性资源，美国、韩国等互联网技术发达国家的国家风险较低且拥有较多专业人才，适合中国互联网企业进行跨国并购。其次，国际生产折衷理论认为，区位优势是企业实施跨国并购的充分条件（Dunning，1977）。国家风险低的东道国科技水平较高，与互联网企业的高科技需求相迎合；国家风险低的东道国法律规章制度较健全、社会环境和谐，有利于创造良好的营商环境，为主并企业的后续经营提供保障；国家风险低的东道国经营效率高，主并企业可以更好地进行并购整合，故国家风险低的东道国对中国互联网企业跨国并购吸引力更强。最后，根据理性选择理论和交易成本理论，国家风险等不确定性因素蕴含合约风险，直接影响交易成本的大小。理性选择理论认为，理性人偏好风险规避，偏好以低交易成本方式并购，而东道国国家风险的高低直接影响交易成本的大小，理性人会选择东道国国家风险小的目标企业进行并购，以获得更多并购收益。综上，本文提出如下假设：

假设1：国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度负相关。

（二）国家风险异质性与互联网企业跨国并购区位热度

国家风险内涵丰富，东道国不同类型的国家风险可能导致并购活动结果迥异，尤其文化类国家风险是企业跨国并购过程中最重要的风险（杜晓君和刘赫，2012）。可见，国家风险的异质性会对跨国并购区位选择产生影响。近年来多起跨国并购因东道国各种因素遭遇失败，故在推进“一带一路”倡议中，跨国并购的区位选择不能只关注东道国经济发展水平，更要将目光集中于国家风险等因素带来的关键信息（谢孟军，2015）。IIS发布的《中国海外投资国家风险评级》把国家风险细分为五个维度：经济基础、政治风险、偿债能力、社会弹性和对华关系。

由此本文提出以下假设：

假设2a：经济基础类国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度呈正向关系。

假设2b：政治风险类国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度呈反向关系。

假设2c：社会弹性类国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度呈正向关系。

假设2d：偿债能力类国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度呈正向关系。

假设2e：对华关系类国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度呈正向关系。

（三）国家风险、股权并购比例和互联网企业并购区位热度

外部环境不确定性会影响股权并购比例进而影响对外投资。国家风险作为跨国并购中东道国环境不确定性的重要组成部分，其与股权并购比例之间的关系值得单独研究（Chari and Chang，2009）。通常，新兴经济体企业与东道国目标企业文化、制度等因素差异较大，不确定性较高，一次性并购整合程度有限，大多依然保留目标企业原有资源和管理模式，很难持续获得预期并购收益（Peng，2012），故许多公司转而选择连续并购的方式进行并购活动。量变引起质变，连续并购使得并购活动中的股权并购比例处于动态变化之中，股权并购比例成为连接国家风险和并购区位热度之间的有效桥梁。其次，股权比例不仅决定了主并企业在目标企业中股东会表决权的大小、董事会的席位数量、对经营管理决策的参与程度，而且影响主并企业承担风险的大小以及并购所获收益的多少。对互联网企业而言，互联网产品迭代速度快、不确定性高，全部股权收购风险巨大，且中国互联网企业往往以获取优质技术、产品和服务为目的向发达国家目标企业进行并购，但发达国家目标企业一般不愿意放弃控制权，双方股权博弈成为焦点。股权选择作为中国互联网企业跨国并购风险控制的重要手段，引发股权并购比例在国家风险与互联网企业并购区位热度之间呈现动态变化之势。综上，国家风险影响并购股权比例选择，而并购股权比例选择又影响并购区位选择。因此，本文提出假设：

假设3a：国家风险与中国互联网企业跨国并购股权比例呈负相关。

假设3b：股权选择在国家风险与中国互联网企业跨国并购区位热度之间具有中介效应。

三、研究设计

（一）样本的选取与数据来源

本文的研究案例主要源于清科研究中心、Zephyr 全球并购交易分析库、同花顺iFind 等数据平台并对如下样本进行了剔除：未对外公告的并购事件；ST 类公司；目标公司所在地为港澳台地区；数据缺失的样本。最终得到144 个中国互联网企业跨国并购样本；控制变量的国家宏观数据主要来自世界银行，企业微观数据主要来自同花顺数据中心。以上数据均为手工收集，实证研究软件为STATA14.0及EXCEL。

（二）主要变量的选取与度量

1.被解释变量及其度量。并购区位热度为本文的被解释变量，可衡量跨国并购区位选择结果。并购区位热度是指目标企业所在国家或地区发生的被并购次数，次数越多表明该东道国并购区位热度越高。由于各企业风险承受能力不同，本文从宏观和微观两个角度定义并购区位热度，即某一中国互联网企业在某一东道国一年内进行并购的次数。

2.解释变量及其度量。东道国国家风险为本文的解释变量。目前学术界对国家风险的度量标准尚未达成一致。IIS 发布的《中国海外投资国家风险评级》在一定程度上弥补了国家风险传统评级方法的不足，它包括经济基础、政治风险、偿债能力、社会弹性、对华关系5 个维度，总计41 个子指标，采取定性和定量相结合的评级方法，各子指标经标准化后，以20%的比重加权平均，最终形成国家风险评级。具体评级及计量的方法见表1。

3.中介变量的选取与度量。股权选择是中介变量。本文通过将并购股权比例划分为若干区间而对跨国并购股权选择进行刻画，实施连续并购则选取最新的累计股权比例。本文以0、20%、33%、50%、67%、100%为界限，将股权并购比例作为虚拟变量，股权并购比例为20%以下的并购案例赋值为1；20%—33%区间赋值为2；33%—50%区间赋值为3；50%—67%区间赋值为4；67%-100%区间赋值为5。

4.控制变量的选取与度量。本文将东道国宏观环境与企业微观要素相结合，从互联网行业发展环境出发，综合考虑多种因素，力求全面刻画国家风险对中国互联网企业跨国并购区位选择的影响。

（1）东道国宏观环境。对互联网企业而言，东道国的区位优势不仅体现在经济、社会等方面，而且体现在互联网科技发展水平上。一个国家人均互联网服务器数量、上网人数占总人口比例反映了该国网络基础设施的建设情况以及该国互联网市场的未来潜力。当前许多互联网企业主攻手机APP产品和服务，手机应用已成为互联网企业竞争的主战场，东道国手机通讯的发展情况很可能成为中国互联网企业跨国并购的动力或阻力，东道国国家移动蜂窝网络普及率应当在中国互联网企业跨国并购时予以考虑。因此，本文将移动蜂窝网络订阅数作为控制变量引入模型。

互联网企业的规模效应源于其产品和服务的品种，同时为维护和升级现有产品和服务，它们也有动力将相关产品和服务输出国境以实现商业价值最大化。不过，中国互联网企业现阶段仍存在许多技术或业务短板，它们跨国并购的主要目的是为获取新技术或新业务，故东道国高科技出口意愿是中国互联网企业跨国并购区位选择时考虑的重要因素，其度量指标为东道国高科技出口数量。

（2）企业微观要素。本文选取主并企业总资产、主并企业净资产度量主并企业规模；资产负债率来度量主并企业举债能力；每股收益度量主并企业盈利能力。

变量定义见表1。

表1 变量定义表

（三）模型构建

本文实证研究主要分两部分：一是研究东道国国家风险及其异质性对中国互联网企业跨国并购区位选择的影响程度；二是研究东道国国家风险对中国互联网企业跨国并购区位选择的影响机制，即通过检验股权并购比例在东道国国家风险与中国互联网企业跨国并购区位选择之间的中介效应，以探索二者的影响机制。

首先，根据假设1、假设2a-2e，构建模型1—6，并予以验证：

模型2-6 中Xn的n 取值为1、2、3、4、5，其中X1为经济基础（E_Risk），X2为政治风险（P_Risk），X3为社会弹性（S_Risk），X4为偿债能力（D_Risk），X5为对华关系（Relationship）。每个解释变量对应一个模型，分别对应模型2-6。

其次，根据假设3a 和假设3b，构建模型7 和模型8，并予以验证。

四、实证分析

（一）描述性统计

1.中国互联网企业跨国并购区位选择概况。由图1可知，在2013-2017年间，中国互联网企业跨国并购案例数整体呈上升趋势，但在2018 年开始回落，符合我国互联网行业跨国并购的现实情况。

图1 并购样本年度分布

表2 列示了本文研究样本海外并购案例区位选择的分布情况，首先，美国以48.92%的绝对比例成为中国互联网企业跨国并购区位热度最高的国家；韩国和印度以7.64%并列第二，其中，韩国因其发达的游戏产业而引发腾讯、盛大游戏、第九城市等中国互联网游戏公司频繁进行并购，而印度作为当今世界上发展速度最快的国家之一，互联网市场潜力巨大，从而成为近年来中国互联网企业抢占新市场的热点国家。自2013年“一带一路”倡议提出以来，中国互联网企业的出海之路在欧亚区域呈明显增长态势，中国互联网企业对以色列、英国、德国等国跨国并购的高速增长也是该效应的反映。其次，并购区位热度最高的前十名以发达国家为主，但也不乏印度、巴西等新兴市场国家，而排名靠后的以发展中国家为主，北美洲和欧洲合计占总样本量的64%。不过，由于政策推动、领先优势等因素影响，中国互联网企业已开始向新兴市场国家开疆拓土，亚洲区域跨国并购次数已达33%。

表2 并购样本区位分布情况 单位：个，%

2.主要变量的描述性统计。由表3 可知，并购区位热度（M&A）的平均值为1.47、中位数1.00，较为接近，而标准差1.21 较小，表明各东道国的并购区位热度相差不大，但最大最小值差距较大，说明尽管总体波动不大，但并购区位热度最高与最低的东道国之间仍有较大距离。国家风险（Risk）的均值和中位数均较低，说明中国互联网企业偏好国家风险低的东道国进行跨国并购，与假设1 一致，东道国不同类型的国家风险也多处于较低水平。值得注意的是，每百万人互联网服务器数量（Inter⁃net）最小值为7.8，最大值为84008.79，标准差19957.07，表明各国互联网发展水平差距较大，也显示各国互联网行业正处于高速发展之中。上网人数占总人口数（Internet_individual）的中位数与平均值均为0.76，但最大值为0.95，说明大部分东道国的上网人数占总人口数比例较高，但最大最小值之间差距较大，说明国别之间的差距较大。移动端网络订阅数（Cellular_network）数据显示，大部分国家移动端上网数量较多，但国别之间的差距较大。高科技出口比例（Technology_export）的中位数0.46 与均值0.50 差距不大，且均值达到了0.50，说明中国互联网企业跨国并购区位选择偏向高科技出口比例较大的国家。

表3 变量的描述性统计

在企业特质方面，从总资产（Asset）、净资产（Equity）的标准差、最小最大值可知，中国互联网企业的规模差异较大，类似阿里巴巴、腾讯等互联网巨头与其他中小型互联网企业不可同日而语；从资产负债率（Debt）可知，中国互联网企业整体负债比例较高，个别企业甚至高达281%；从每股收益（EPS）可知，中国互联网企业盈利能力普遍较强，具有较强的并购实力。

（二）回归分析

由于被解释变量并购区位热度M&A是非负整数且为离散变量，对该类计数型数据，普通的多元线性回归无法做出准确估计，一般使用“泊松回归”（Poisson regression）进行检验。使用泊松回归的限制性条件是被解释变量的均值和方差相等或差别不大，若被解释变量的方差明显大于均值，即存在“过度分散”（overdispersion）问题，应适用“负二项回归”。根据陈强（2016），即使数据中存在过度分散，“泊松回归+稳健标准误”依然可以对参数及标准误进行估计。本研究中并购区位热度的均值为1.47，方差为1.46，尽管二者不完全相等，但差别不大，出于谨慎性考虑，本文选择稳健的固定面板泊松回归，以期得到更有效率的估计。对于模型7，由于股权并购比例Proportion 是有序变量，本文选择Ologit回归作为模型7的回归方法。

1.国家风险及其异质性与并购区位热度。表4是模型1-6 运用稳健的面板泊松回归的固定效应回归结果。在模型1中，国家风险与并购区位热度呈负相关，且在5%的水平上显著，表明中国互联网企业更愿意向国家风险低的东道国进行并购，假设1成立。高科技出口量与并购区位热度在5%的水平上显著正相关，且系数为12.76，表明东道国对高科技的出口意愿直接影响了中国互联网企业跨国并购区位选择，也验证了中国互联网企业跨国并购的动机主要是获取新技术、新产品；全国网络服务器数量与并购区位热度之间显著为负，说明网络基础设施越好的国家，虽然其互联网市场广大，但其互联网企业的技术与产品可能不强，故中国互联网企业对其进行的跨国并购较少；上网人数占总人口数的比例与并购区位热度的系数为正但不显著，说明中国互联网企业跨国并购的动因之一是开拓新市场，但目前这一效应还不明显；移动蜂窝网络订阅数与并购区位热度之间系数为负但相关性不显著，说明在互联网企业竞争焦点从PC端转向移动端的全球趋势下，中国互联网企业跨国并购的动机更多是获取新技术、新产品而非开拓新市场，但随着中国互联网企业的国际竞争优势的快速提升，开拓新市场将可能成为新的并购动因；企业资产与企业负债对跨国并购区位选择之间显著为正，说明企业规模对互联网企业跨国并购区位选择具有积极影响。

表4 国家风险及其异质性与并购区位热度的回归结果

由表4中模型2-6的国家风险异质性回归结果可知，经济基础越高的国家，并购区位热度越高，验证了假设2a；政治风险在1%的水平上显著负相关，表明政治风险在国家风险中具有重要作用，政治风险越高的东道国，中国互联网企业跨国并购区位热度越小，验证了假设2b；对社会弹性而言，中国互联网企业在社会弹性越高的东道国的并购区位热度越高，且在5%的水平上显著，验证了假设2c；偿债能力对并购区位热度系数不显著，与假设2d相悖，可能的原因是：较其他形式的对外直接投资而言，跨国并购的后果需主并企业自我消化与承担，故东道国及私人部门的偿债能力不对跨国并购产生影响；在对华关系上，与中国关系越好的东道国，越能得到中国互联网企业区位选择的青睐（不包括2018年中美贸易战之后的中美关系），这与假设2e一致。

进一步，我们检验了国家风险异质性对中国互联网企业跨国并购区位选择的贡献程度。由于面板泊松回归的固定效应模型估计适用于准最大似然估计，而STATA14.0 仅汇报准似然对数值（Log pseudo likelihood），未提供整体模型拟合优度指标R2，为得出国家风险异质性对中国互联网企业并购区位热度的贡献程度，本文手工计算在面板数据下泊松回归的R2（见表5），其中，ΔR2为模型2-6相对于模型1的变化情况。

由表5可知，经济基础是影响中国互联网企业跨国并购区位选择的最关键要素；尽管偿债能力能较大程度解释并购区位热度，但由于表4中系数不显著且排除了多重共线性的影响，因此它的贡献程度并不大；对华关系对并购区位热度的解释力高于国家风险对贡献程度的解释力，因此它的贡献程度较高；政治风险对并购区位热度的影响程度较国家风险对并购区位热度的影响程度降低了4.21%，社会基础则降低了4.5%，因此政治风险的贡献值要高于社会风险的贡献值。

表5 各模型R2及其变化程度

2.国家风险、股权并购比例与并购区位热度。由于股权并购比例（Proportion）是有序间断变量，本文选择以Ologit 回归对模型7 进行检验。由表4可知，模型7 中国家风险（Risk）与Proportion 在5%的显著性水平上呈负相关关系，验证了假设3a，符合理论预期。另外，EPS对股权并购比例的影响较显著，说明中国互联网企业的盈利能力对其跨国并购股权并购比例决策具有较大影响；在模型8 中，国家风险系数较模型1明显上升，系数绝对值也大幅提升，股权并购比例与并购区位热度呈正相关，说明中国互联网企业跨国并购的股权并购比例决策偏向高股权比例。

根据中介效应检验的依次检验法（表4），在模型1 中，国家风险与并购区位热度的系数在5%的水平上显著；继续对模型7 检验，国家风险对股权并购比例的影响在5%的水平上显著，且符合理论预期；再继续对模型8 进行检验，考察股权并购比例与并购区位热度相关性是否显著，发现二者关系在1%的水平上显著，说明股权并购比例在国家风险与并购区位热度的关系中具有中介效应，验证了假设3a；进一步，在模型8中，国家风险与并购区位热度的关系同样具有显著性，说明股权并购比例在国家风险与并购区位热度的关系中属于不完全的中介效应，符合理论预期，假设3b得到验证。

（三）稳健性检验

由于本文从宏观东道国环境和微观企业要素两个维度建立研究模型，且Asset、Equity 等控制变量均以滞后项作为衡量指标，能有效减轻模型内生性的影响，并对模型多重共线性进行了有效检验，同时对年度变量进行了严格控制，因此回归结果较为可靠。为进一步提高模型的解释力，我们进行了如下稳健性检验：

1.更换回归方法，以负二项回归对模型1 进行检验。由于M&A 为离散的非负整数，本文以负二项回归对模型1重新进行检验，以期得到更有效率的估计，结果见表6，国家风险与并购区位热度间的关系显著为负。

表6 国家风险与并购区位热度的回归结果

2.更换国家风险替代变量。本文采用政治风险服务集团（PRS 集团）发布国际国家风险指南（ICRG）的国家风险指标作为国家风险的替代变量，回归结果如表7。可以看到，在模型1中以ICRG为衡量指标的国家风险与并购区位热度负相关，在模型7 中股权并购比例与国家风险负相关，模型8中并购区位热度与国家风险和股权并购比例相关性显著，符合假设3b，股权并购比例在国家风险和并购区位热度间具有中介效应。

表7 收购股权比例的中介效应检验

3.更换M&A的替代变量。考虑到被解释变量M&A为并购次数，本文对M&A变更计量方式，以并购金额作为并购区位热度的替代变量，运用稳健面板回归的固定效应对模型2-6进行了检验。从表8的回归结果可知，国家风险、经济基础、政治风险、社会风险、偿债能力与并购区位热度的关系与表4一致，仅对华关系结果不一致，可以认为回归结果较可靠。

表8 国家风险异质性与并购区位热度的回归结果

五、结论

1.东道国国家风险总体上显著影响中国互联网企业跨国并购的区位选择决策。东道国国家风险越高，并购区位热度越低，即中国互联网企业的跨国并购偏向国家风险低的东道国。

2.不同类型的国家风险对中国互联网行业跨国并购区位选择的影响程度不同。经济基础越好的东道国，越可能受到中国互联网企业的青睐；东道国政治风险越高，并购的不确定性越高，中国互联网企业对该东道国的跨国并购越少；社会弹性越高的东道国营商环境更加优越，社会弹性与中国互联网企业跨国并购区位热度呈正相关；偿债能力与中国互联网企业跨国并购的区位选择决策相关性不显著；对华关系是中国互联网企业跨国并购区位决策过程中的重要考虑因素；相对而言，经济基础类的国家风险对中国互联网企业跨国并购区位选择影响最大，其次是对华关系，再次是政治风险和社会风险。

3.股权选择在国家风险与并购区位热度之间具有不完全中介效应。股权并购比例与国家风险之间存在显著的相关性；国家风险和股权并购比例对并购区位热度的影响均显著。因此，股权选择在国家风险与并购区位热度之间具有中介效应，且为不完全的中介效应。

4.中国互联网企业的跨国并购主要集中于欧美等发达国家，尤其是美国（不包括中美贸易战爆发之后的时间），这反映中国互联网企业跨国并购的主要动机是获取新技术与新产品，但随着“数字丝绸之路”的推进和中国互联网企业拓展新市场的需求，印度、巴西等新兴市场正逐渐成为中国互联网企业跨国并购的目标地区。

5.在国家宏观环境因素中，东道国高科技出口量是影响中国互联网企业跨国并购区位选择的重要因素，这从实务角度证实了中国互联网企业跨国并购内在推力是科技需求；在企业微观要素方面，企业规模和盈利能力为中国互联网企业跨国并购区位选择提供了有力支撑。