并购是关系企业生存发展的重要战略决策(Haleblian等,2009),获得了学界的广泛关注。以往文献主要从并购协同效应(Andrade等, 2001)、代理成本理论(Jensen 和Ruback,1983)、管理者过度自信(李善民和陈文婷,2010)等角度研究影响企业并购的关键因素,忽略了企业内部所处文化环境可能带来的影响。文化作为早期萌发的社会制度,具有很强的稳定性,会对社会运行、组织决策及个人行为产生重要影响。从文化的视角考察中国企业发展是近年来兴起的热门研究方向(Zingales,2015)。已有文献表明,以文化为代表的非正式制度会对企业经济行为产生重要影响(程博等,2020;叶彦,2018)。
宗族文化是中国传统文化的重要一环(Greif 和 Tabellini,2010)。相比于影响广泛的儒家文化,宗族文化具有鲜明的地域特色。在“家国同构”的传统社会背景下,以血缘关系为纽带形成的宗族群体不断壮大,深刻参与到社会、政治和经济等方面,并逐渐形成了同一宗族内成员个体共同遵循的一整套价值观体系,最终发展成为绵延数千年、影响深远的宗族文化。基于对宗族“本家”思想的认同感,具有血缘关系甚至是同一姓氏的个体自发地聚集起来形成一个庞大的关系网络(Du,2019)。归属于同一宗族的个体之间会形成一种情感偏爱(陈斌开和陈思宇,2016),在经济活动中彼此更愿意共享信息,提供金融服务等资源支持(潘越等,2019)。
信息不对称是制约中国企业进行并购的重要因素。当前我国正式制度发展并不完善,专业的咨询机构发展仍处于起步阶段。资本市场信息不对称问题较为严重,使得资源未能持续形成有效配置。然而,作为一种非正式制度,宗族文化所强调族内成员互利互惠、信息共享的特点恰好能够为企业获取更多并购信息提供新的路径。宗族文化形成的宗族网络为宗族内部成员提供了信息沟通、资源共享的交互平台,帮助企业实现对市场上潜在并购项目的有效甄别,利于最终并购交易的完成(巫岑和唐清泉,2016)。因此,本文认为在以关系型社会为主的中国情境下,宗族文化通过形成关系网络,能够缓解当前正式制度的不足,帮助解决并购可能遇到的信息和资金等难题,最终提高家族企业并购决策的积极性。
鉴于此,本文探索宗族文化对企业并购决策的影响,以2007—2019年中国沪深主板家族企业上市公司为样本,使用企业注册所在地区内族谱密度来衡量宗族文化水平(潘越等,2019;Greif 和 Tabellini,2017)。研究发现:地区宗族文化越浓厚,企业越愿意进行并购决策,反映为企业的并购概率更大,并购频率更高;并且是通过形成宗族关系网络这一传导路径实现的。地区信任水平在宗族文化与并购决策的关系中发挥正向调节作用,即地区信任水平越高,宗族文化越能促进企业并购决策。对于距离北上广深城市更远的企业,其面临的信息不对称问题更为严重,此时宗族文化能够弥补正式制度的不足,为企业开辟新的信息渠道,因而对并购决策影响更为显著。当企业家为“本地人”时,可以最大化宗族文化的社会网络效用,为企业的并购决策提供更多帮助。本文结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。
与既往研究相比,本文的研究贡献是:第一,从宗族文化视角丰富了企业并购决策的相关研究。现有文献多从高管特征、公司治理、外部制度环境等方面研究其对并购决策的影响(李善民和陈文婷, 2010;陈胜蓝和马慧,2017;逯东等,2019),本文用真实可靠的族谱数据证实了宗族文化能够显著影响家族企业并购决策,为文化与企业并购领域的跨学科研究提供了新的证据。第二,拓展了关系网络的研究框架。以往文献多从政治关联(潘红波和余明桂,2011)、董事联结(万良勇和郑小玲,2014)、校友关系(彭聪等,2020)等角度研究企业并购。本文验证了宗族文化能够通过有效构建关系网络,最终促进企业的并购决策。第三,本文在王陈豪等(2020)研究的基础上进一步确认了社会信任在宗族文化与并购决策中发挥的重要调节作用,丰富了社会信任的相关研究。
本研究也具有一定的实践意义。首先,宗族文化作为一种非正式制度,蕴含着丰富的精神内涵,能够在一定程度上弥补正式制度的不足,本文的研究结论为政府机构引导宗族文化健康发展,鼓励宗族文化与市场经济进行更深层次的融合提供了实证依据。其次,本文发现社会信任能够进一步发挥宗族文化的积极作用,因此政府可以采取措施提高地区信任水平,引导宗族关系网络的健康发展,发挥宗族文化的资源配置效用,从而缓解并购活动中的信息不对称等问题,以期提高家族企业的战略竞争力。
二、理论构建与假设提出(一)宗族与宗族文化
宗族是在宗法制度的规范下依靠父系血缘关系而联结的社会组织。在传统中国社会,以血缘关系为纽带的宗族组织是社会交往的主要平台之一(Greif 和 Tabellini,2010)。个体总是在一定的社会组织中进行农业生产,开展贸易往来等社会性活动(马新,2015)。宗族以祭祀先人的宗祠和记录家族世系繁衍的族谱作为其传承文化的物质载体,以约束、教化族人的族规、族约为精神契约,将宗族文化不断传承,绵延发展。从发展历史来看,宗族最早起源于殷商时期,于宋朝最终形成聚落而居的宗族文化,逐渐发展一直到了明清时期达到了顶峰(吴祖鲲和王慧姝,2014)。尽管在晚清后期受到外来文化的冲击逐渐衰败,一直到新中国成立后被大肆破坏,但是宗族文化凭借几千年以来在国人心中根植的深刻家族观念,始终彰显着顽强的生命力,并且在近些年来开始重新绽放了活力(陈永平和李委莎,1991;Peng,2004)。
现有研究已经开始关注到宗族文化这一非正式制度在现代经济社会中产生的影响。例如,宗族文化能够建立内部信任优势,对农村公共用品供给,农户的金融机构信用评级以及民间借贷防范违约风险等具有显著的积极影响(Xu 和 Yao,2015;周群力和丁骋骋,2013;胡金焱和张强,2017)。另一方面,宗族文化通过形成关系网络,以社会资本的形式在促进农村劳动力外出就业,降低小微金融机构借贷风险以及鼓励农民自主创业等方面起到重要的作用(陈斌开和陈思宇,2018;张龙耀等,2013;郭云南等,2013)。潘越等(2019)则首次把宗族文化扩展到微观企业领域,研究认为宗族文化是家族企业治理的文化根基,并进一步发现宗族文化可以通过增进信任,促进信息交流以及道德规范这三条路径显著缓解民营企业的融资约束问题。王陈豪等(2020)首次从宗族文化的视角入手,以姓氏集中度代理宗族文化,从地域宗族文化差异的角度出发,研究发现宗族文化差异度能够显著提升并购收益,但并未涉及对并购决策即并购概率和并购频率的影响研究。而本文研究的侧重点则在于探索宗族文化是否以及通过何种渠道来影响企业并购决策。
(二)宗族文化与家族企业并购决策
并购是企业获取市场份额、实现产业升级的主要途径之一。已有文献多从协同效应、管理层过度自信以及代理问题等角度研究影响企业并购决策的因素(Andrade等,2001;Jensen 和Ruback,1983;李善民和陈文婷,2010)。这些研究大多是从并购动机的角度去分析企业并购,并未深入探讨企业所处的文化环境的影响。事实上,文化潜移默化地渗透到企业经营管理的方方面面,是影响高管进行经济决策的重要因素之一(Russell,2006)。已有研究发现,文化会影响并购类型的选择和并购绩效(王艳和阚铄,2014;蔡宁,2019;李善民等,2019)。而且,文化也可能影响企业的并购意愿。基于如下考量,本文将考察宗族文化对企业并购决策的影响。
宗族文化促进信息共享,帮助主并企业获取更多并购项目信息。信息不对称理论认为不对等的信息分布会产生大量的交易成本,是影响企业完成并购交易的重要因素(Bottazzi 等,2016)。在并购时,主并企业需要对目标企业进行详全的信息搜集。信息的匮乏可能会让主并企业对目标企业的投资价值造成误判,导致原本具有并购价值的项目最终流产。对于宗族文化而言,基于血缘和姓氏的认同,宗族始终强调对亲情关系的维系与发展,在团结凝聚、互助互惠的宗族观念的影响下,族内成员更加愿意分享个体在市场活动中获取的各种信息,增进了彼此之间信息交互(Heberer,2005)。在并购活动中,处于宗族文化更浓厚地区的主并企业拥有更广泛的信息外部获取渠道,能够快速地甄别市场中具有投资价值的标的物资产,更多地掌握目标公司的资产状况,业务发展等具体信息。因此,宗族文化能够缓解并购中的信息不对称问题,使得企业更好地识别并购项目价值(Faccio 和 Masulis,2005),进行科学的并购决策,由此带来交易成本的下降,最终会促使并购双方高效完成并购交易。
因此,处于宗族文化更浓厚地区的企业能够便利地获取丰富的并购信息,缓解并购过程中的信息不对称问题,企业在掌握信息优势后,实施并购的信心得到大幅提升,因此会更加愿意开展并购活动。据此,本文提出以下假设:
H1:地区宗族文化越浓厚,企业越愿意进行并购决策。
(三)宗族文化、关系网络与家族企业并购决策
宗族文化有利于主并企业获取更多并购信息,归根结底在于宗族文化会形成具有凝聚力的宗族关系网络。社会网络理论认为基于社会关系形成的群体,内部成员往往具有高度的认同感,这种认同感促使内部成员彼此进行大量的信息和资源的交换(Reagans 和 Zuckerman,2001)。在相对缺乏专业中介机构的转型经济体中,市场主体较难公平有效地获取可靠的信息资源,因此不得不转为通过寻求建立各种关系网络来拓宽信息获取渠道,实现资源的互换(Peng 和 Luo,2000)。已有文献识别了基于校友关系、董事网络以及政治关联形成的关系网络对于并购的影响(潘红波和余明桂,2011;万良勇,2014;彭聪等,2020)。宗族文化同样会激起个体的社会认同感,使得个体出于特定的目的聚集在一起形成宗族关系网络。本文认为由此产生的关系网络很可能是形成宗族文化对并购决策影响的作用机制。具体表现在:
庞大的宗族网络是提供宗族内部成员信息沟通、资源共享的社交平台。基于血缘的认同,宗族成员通过修缮宗祠祖堂、以老乡会、宗亲团拜会等形式聚集在一起形成宗族网络(马光荣和杨恩艳,2011;潘越等,2019)。当前社会上广泛存在的“某氏宗祠”“某氏商帮”“某氏宗亲”便是很好的印证。在此关系网络中,讲究宗族整体利益的宗族成员互帮互助,彼此分享市场中的大量信息。由于关系网络中的个体来源于各行各业,跨越了各个社会阶层,因此实现了信息在不同层次的流动,拓宽了企业获取信息的渠道,便利了企业获取亟待并购项目的信息。同时,宗族还强调道德规范,使得宗族成员不会随意分享可靠性弱的信息,因此基于宗族关系网络所传递的信息,其质量和准确性更高,能够减少并购交易中的逆向选择风险。除了信息资源以外,成员之间还乐于分享诸多资源优势,如提供更加便利的金融支持等。在获知族内成员企业拥有一个亟待并购的优质项目时,出于互相帮扶的宗族文化影响,族内成员往往会愿意“出一份自己的力”来支持家族企业开展并购,提供资金、人力等资源支持(Sirmon 和 Hitt,2003),这有利于解决企业并购中可能遇到的融资约束等问题。因此,强调互利互惠、相互扶持的宗族文化无形中编织了一张庞大的关系网络,为企业寻觅投资机会、完成并购行为带来了鲜明的资源优势,最终实现了宗族文化对企业并购意愿的提升效果。据此,本文提出以下假设:
H2:宗族文化有利于形成宗族关系网络,促使企业更愿意进行并购决策。
(四)社会信任、宗族文化与家族企业并购决策
社会信任有利于企业进行更多的投资活动(Bottazzi等,2016),在外部正式制度效率较低的情况下,社会成员之间的信任关系是交易进行与维持的最主要因素之一(Heinemann 和 Tanz,2008)。本文认为社会信任会进一步调节宗族文化对家族企业并购决策的影响。人类社会中存在信任边界,处于边界以内的人更容易得到信任(Fukuyama,1995)。在我国差序格局的人际关系网络下,亲情处于人际关系圈中最为核心的位置(费孝通,1998)。出于对血缘和姓氏的认同感,同宗族成员之间形成了一种天然的信任。但是,宗族是建立在血缘和地缘关系上的一种社会组织(何东霞等,2014),由宗族文化产生的信任具有“短半径”的特征,是对亲朋好友、老乡等的“有限信任”。同时,宗族文化强调族群的共同利益,很可能会挤出对陌生人的“一般信任”(Alesina 和 Giuliano,2011;陈斌开和陈思宇,2018)。在不同的地区社会信任水平下,宗族文化形成的“有限信任”与 “一般信任”的距离可能发生着微妙的变化。由此,宗族文化在地区社会信任水平不同的情况下可能具有差异性影响。具体表现在:
当地区整体社会信任水平较低时,“有限信任”挤出“一般信任”的程度进一步加深。相比于陌生人,个体更愿意相信与自己有情感联系的“内部人”(陈斌开和陈思宇,2018)。因此宗族文化形成的有限信任占据了主导地位。宗族成员对非同族成员缺乏普遍信任,更愿意与同族成员一起开展经济活动,获取共同利益。因此,在低信任环境中,宗族文化的影响是相对有限的。
而当地区整体社会信任水平较高时,人与人之间的信任距离不断缩短,合作倾向得到提高(张敦力和李四海,2012)。同一宗族内部的信任在与其他不同宗族之间的长期互动中逐渐延伸,形成不同宗族之间的信任( Glaeser 等,2000)。信任半径的扩大使得宗族个体开始愿意与非同族成员开展更为广泛的经济活动。信息不对称一直是困扰并购双方的难题(Faccio 和 Masulis,2005)。并购双方存在着固有的信任差距,阻碍了信息的传递与互动。宗族成员与非宗族成员所形成的社会信任能够迅速拉近双方的信任距离,在对目标企业进行调研时会更愿意相信对方所提供的信息,避免交易谈判中可能存在的摩擦,更好地识别并购项目的价值和风险,帮助企业做出科学合理的并购决策(王艳和李善民,2017)。由此,地区社会信任水平实际上不断影响着“一般信任”与宗族文化“有限信任”的距离。当社会信任水平较高时,宗族文化的“有限信任”得到延伸,信任距离变短,宗族成员开始愿意与非宗族成员合作。因而宗族文化此时能够为企业并购更好地带来资源优势,作用更加明显。而当社会信任较低时,宗族文化的“有限信任”占据了主导,信任距离的扩大使得宗族个体不愿意同非宗族个体开展经济业务合作,因而削弱了宗族文化对并购决策的影响。据此,本文提出以下假设:
H3:地区社会信任水平越高,宗族文化越能促进企业进行并购决策。
三、研究设计(一)样本数据与数据来源
考虑到宗族文化是影响家族企业治理模式的重要因素之一(潘越等,2019),与王陈豪等(2020)的样本设计不同,本文选取2007—2019年沪深两市 A 股家族企业作为样本,研究视角更为聚焦。本文参考有关文献(许年行等,2019;Burkart等,2003),对家族企业的定义如下:(1)实际控制人为单个自然人或以血缘、姻缘为联结的家族;(2)该自然人或家族直接或间接是上市公司第一大股东;(3)至少两个家族成员在该上市公司或者关联公司持股或任职。在此基础上,进一步剔除(1)银行,保险等金融类上市公司;(2)ST和ST*企业;(3)样本缺失和异常数据的企业。最终获得了5832个家族企业年度观测值。
本文参考已有文献(李善民等,2019;陈仕华等,2015;刘白璐和吕长江,2018,万良勇等,2016),按照以下标准筛选并购事件:(1)并购事件类型选择为要约收购、协议收购和二级市场收购;(2)剔除收购方为非上市公司,保留上市公司为收购方的并购事件;(3)删除关联并购事件;(4)保留国内并购样本;(5)删除并购交易金额不足100万元的样本。最终获得了769个并购事件。本文所使用的家族企业数据来自CNRDS数据库,财务类及公司治理类数据来自CSMAR数据库和Wind金融数据库,并购事件数据来自Wind 中国企业并购库数据库。为避免极端值对结论的影响,本文还对所有连续变量在1%和99%水平上进行Winsorize处理。
(二)变量设计
1.因变量
本文从并购概率(P1)和并购频率(P2)两个角度分别刻画企业的并购决策(万良勇和胡璟, 2014)。其中,并购概率(P1)是一个虚拟变量,若某家企业在本年度发起并购,则取值为1,若未发生则为0。并购频率(P2)表示某家企业在本年度发起并购的次数。
2.自变量
族谱是记录家族世系繁衍和重要发展历程的物质遗产。与王陈豪等(2020)使用姓氏占比的方法不同,为更加精确衡量宗族文化,本文参考潘越等(2019),使用经过对数化处理后的地区内每百万人所拥有的族谱数(Lnclan)来衡量企业注册所在地的宗族文化。具体地,本文通过上海图书馆开发的中国家谱知识服务平台,手工查询并整理各县级市族谱数据,进行加总处理,最终获得全国366个地级市(自治州)清朝至1990年的族谱数据,并将其与1990年全国各城市人口总数相匹配,最终得到经对数化处理的每百万人所拥有的族谱数作为企业注册所在地宗族文化的衡量指标。
3.中介变量
本文选取了春节期间亲戚朋友拜访数量和礼金往来支出作为宗族关系网络的衡量指标(周广肃等,2015;陈钊等,2009)。具体地,本文通过搜集整理CFPS(2010)中国家庭追踪调查中“春节期间亲戚朋友拜访数量”和“家庭一年内礼金支出”的数据,并对其进行对数化处理,分别设置变量“亲戚朋友拜访数量的对数”(Lgfriends)和“礼金支出对数”(Lggiftexpense)作为中介变量,进行中介效应检验。
4.调节变量
本文选取CGSS(2013)中关于社会信任的问题“您同不同意在这个社会上,绝大多数人都是可以信任的?”在调查数据中,被调查者根据不同信任程度对其进行1—5分的赋值,分数越高则代表更加愿意信任他人。本文对该数据在省级层面进行了加总及平均值处理,以平均社会信任程度(Trust)作为该地区社会信任水平的衡量。
5.控制变量
参考已有文献(周绍妮等,2017;万良勇等,2016;潘红波和余明桂,2014;陈仕华等,2015),本文控制了可能影响并购决策的相关变量,包括:①从公司治理结构角度控制了两职合一(Dual)、独立董事比例(Ind)、股权集中度(Share10)、董事会规模(Board)、高管持股(Excratio)。②从财务状况角度控制了杠杆比率(Debt)、现金流量(Ocf)。③从企业成长性角度控制了企业规模(Lnasset)、收入增长率(Growth)、上市年龄(Age)、盈利能力(Roa)。④其他控制变量如管理者过度自信(Overconf)、机构投资者持股比例(Institution)、同群效应(Peer)。⑤为了减弱各地区发展水平差异性影响(逯东等,2019),还控制了企业注册所在地区的人均GDP(Lngdp)以及市场化水平(Market)。本文还控制了行业(Industry)和年度(Year)固定效应。
为了尽可能缓解模型中的内生性问题,进一步对高管持股(Excratio)、股权集中度(Share10)、企业规模(Lnasset)、杠杆比率(Debt)、现金流量(Ocf)、收入增长率(Growth)、盈利能力(Roa)、同群效应(Peer)采取滞后一期处理(傅颀等,2014)。具体变量描述如表1所示。
变量类型 | 变量符号 | 变量名称 | 变量说明 |
因变量 | P1 | 并购概率 | 年度内发生并购则为1,否则为0 |
P2 | 并购频率 | 年度内发生并购次数,未发生则为0 | |
自变量 | Lnclan | 宗族文化 | 每百万人拥有族谱数的对数 |
中介变量 | Lgfriends | 关系网络 | 春节期间亲戚朋友拜访数量的对数 |
Lggiftexpense | 春节期间礼金支出对数 | ||
调节变量 | Trust | 社会信任 | 中国综合社会调查(CGSS 2013)各省份的平均社会信任程度 |
控制变量
|
Dual | 两职合一 | 董事长与总经理是否兼任,若是则取1,否则为0 |
Ind | 独立董事比例 | 当年独立董事人数占董事会人数比例 | |
Share10 | 股权集中度 | 前一年前十大股东持股比例 | |
Excratio | 高管持股 | 前一年公司管理层持股数量占总股本比例 | |
Overconf | 管理者过度自信 | 第一大高管薪酬占比 | |
Board | 董事会规模 | 当年董事会人数 | |
Lnasset | 企业规模 | 前一年总资产自然对数 | |
Debt | 杠杆比率 | 前一年资产负债率 | |
Ocf | 现金流量
|
前一年经营性现金流量与总资产的比例 | |
Growth | 收入增长率 | 前一年营业总收入增长率 | |
Age | 上市年限 | 研究前一年度减上市年度所得的值 | |
Roa | 盈利能力 | 前一年总资产报酬率ROA | |
Institution | 机构投资者持股比例 | 并购首次公告日前最近年度的机构投资者持股比例 | |
Peer | 同群效应 | 同一行业内所有上市企业(去除企业自身)在前一年发生并购次数的平均值 | |
Lngdp | 地区经济水平 | 企业注册地的人均 GDP | |
Market | 市场化水平 | 樊纲王小鲁《中国分省份市场化指数报告》 | |
Industry | 行业 | 参考2012年证监会行业代码分类,其中制造业按二级代码分类 | |
Year | 年度 | 年度哑变量 |
(三)模型设计
为了验证H1,研究宗族文化对企业并购决策的影响,本文设计了模型(1)、(2):
$ \mathrm{ln}\left(\frac{p1}{1-p1}\right)={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}Controls+Industry+Year+\varepsilon $ | (1) |
$ \mathrm{ln}\left(\frac{p2}{1-p2}\right)={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}Controls+Industry+Year+\varepsilon $ | (2) |
其中,模型(1)为二元Logistic模型,用于检验宗族文化(Lnclan)对企业并购概率(P1)的影响。模型(2)为有序多分类Logistic模型,用于检验宗族文化(Lnclan)对企业并购频率(P2)的影响。根据H1,本文预期宗族文化(Lnclan)前系数β1显著为正。
为了验证假设H2,研究关系网络的中介作用,本文在模型(1)、(2)的基础上,参考温忠麟等(2004)的中介效应检验思路,分别选取亲戚朋友拜访数量的对数(Lgfriends)和礼金支出对数(Lggiftexpense)衡量宗族关系网络,加入如下回归模型中检验。预期模型(3)中宗族文化(Lnclan)前系数β1显著为正,同时模型(4)、(5)中宗族文化(Lnclan)前系数β1显著为正,亲戚朋友拜访数量的对数(Lgfriends)和礼金支出对数(Lggiftexpense)前系数β2显著为正。
$ {Lgfriends}_{t}/{Lggiftexpense}_{t}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}Controls+Industry+Year+\varepsilon $ | (3) |
$ \begin{aligned} \mathrm{ln}\left(\frac{p1}{1-p1}\right)=&{\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}{Lgfriends}_{t}/{Lggiftexpense}_{t}+{\beta }_{3}Controls\\ &+Industry+Year+\varepsilon \end{aligned} $ | (4) |
$ \begin{aligned} \mathrm{ln}\left(\frac{p2}{1-p2}\right)=&{\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}{Lgfriends}_{t}/{Lggiftexpense}_{t}+{\beta }_{3}Controls\\ &+Industry+Year+\varepsilon \end{aligned} $ | (5) |
为验证H3,研究社会信任在宗族文化与企业并购决策中的调节作用,本文引入宗族文化与社会信任的交乘项(Lnclan×Trust)构建了模型(6)、(7)。根据H3,预期宗族文化与社会信任的交乘项(Lnclan×Trust)前系数β2显著为正。
$ \mathrm{ln}\left(\frac{p1}{1-p1}\right)={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}{lnclan}_{t}*{Trust}_{t}+{\beta }_{3}Controls+Industry+Year+\varepsilon $ | (6) |
$ \mathrm{ln}\left(\frac{p2}{1-p2}\right)={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Lnclan}_{t}+{\beta }_{2}{lnclan}_{t}*{Trust}_{t}+{\beta }_{3}Controls+Industry+Year+\varepsilon $ | (7) |
(一)描述性统计
表2汇报了本文主要变量的描述性统计。根据表2显示,因变量中并购概率(P1)的均值为0.0789,这说明在一年内,平均有7.89%的样本企业开展了并购活动。并购频率(P2)的均值为0.132,表明在一年内,每一百家企业平均共发生了13.2次并购。并购概率(P1)和并购频率(
变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
P1 | 5 832 | 0.0789 | 0.270 | 0 | 0 | 1 |
P2 | 5 832 | 0.132 | 0.648 | 0 | 0 | 26 |
Lnclan | 5 832 | 3.589 | 1.621 | 0 | 3.650 | 6.798 |
Lgfriends | 5714 | 1.544 | 0.271 | 0.96 | 1.496 | 2.198 |
Lggiftexpense | 5714 | 7.795 | 0.393 | 6.88 | 8.01 | 8.540 |
Trust | 5714 | 2.949 | 0.095 | 2.606 | 2.959 | 3.206 |
Dual | 5 832 | 0.339 | 0.473 | 0 | 0 | 1 |
Ind | 5 832 | 0.376 | 0.0532 | 0 | 0.357 | 0.750 |
Share10 | 5 832 | 0.610 | 0.137 | 0.251 | 0.629 | 0.873 |
Excratio | 5 832 | 0.113 | 0.168 | 0 | 0.0201 | 0.638 |
Board | 5 832 | 8.219 | 1.471 | 3 | 9 | 17 |
Lnasset | 5 832 | 21.76 | 1.032 | 19.83 | 21.63 | 24.98 |
Debt | 5 832 | 0.379 | 0.192 | 0.0479 | 0.371 | 0.824 |
Ocf | 5 832 | 0.0463 | 0.0703 | −0.157 | 0.0452 | 0.246 |
Growth | 5 832 | 0.243 | 0.447 | −0.495 | 0.160 | 2.886 |
Age | 5 832 | 7.514 | 5.352 | 2 | 6 | 27 |
Roa | 5 832 | 0.0556 | 0.0499 | −0.0927 | 0.0500 | 0.225 |
Institution | 5 832 | 0.337 | 0.237 | 0.00108 | 0.317 | 0.843 |
Overconf | 5 832 | 0.183 | 0.0688 | 0.0803 | 0.168 | 0.437 |
Peer | 5 832 | 0.120 | 0.159 | 0 | 0.0699 | 1 |
Lngdp | 5 832 | 11.34 | 0.525 | 9.902 | 11.42 | 12.15 |
Market | 5 832 | 8.562 | 1.668 | 3.630 | 9.080 | 10.84 |
(二)主回归结果
为检验本文的研究假设,对模型(1)和模型(2)分别进行了二元Logistic和有序多分类Logistic回归。回归结果如表3所示。其中,表3的第(1)列展示的是宗族文化对企业并购概率的回归结果。可以看到,宗族文化(Lnclan)的系数为0.13,且在1%水平上显著,表明宗族文化能够显著提高企业的并购概率。第(2)列展示的是宗族文化对企业并购频率的回归结果。结果显示,宗族文化(Lnclan)的系数为0.147,在1%水平上显著,宗族文化可以显著提高企业的并购频率。表3第(1)(2)列结果共同验证了本文提出的假设,即地区宗族文化越浓厚,企业越愿意进行并购决策,反映为企业的并购概率更高,并购频率也更高。该结论从并购决策的视角丰富了王陈豪等(2020)研究,揭示了宗族文化是影响企业并购决策的重要因素。
(1)并购概率 | (2)并购频率 | |
P1 | P2 | |
Lnclan | 0.13*** | 0.147*** |
(2.92) | (3.31) | |
Dual | 0.106 | 0.112 |
(0.78) | (0.82) | |
Ind | −0.906 | −1.334 |
(−0.74) | (−1.13) | |
Share10 | 0.024 | 0.123 |
(0.06) | (0.28) | |
Excratio | −1.537** | −1.55** |
(−2.40) | (−2.38) | |
Board | −0.063 | −0.07* |
(−1.46) | (−1.74) | |
Lnasset | 0.599*** | 0.616*** |
(8.71) | (8.90) | |
Debt | 0.623 | 0.66 |
(1.51) | (1.64) | |
Ocf | 0.206 | −0.229 |
(0.27) | (−0.30) | |
Growth | 0.021 | −0.031 |
(0.20) | (−0.34) | |
Age | 0.119*** | 0.119*** |
(9.72) | (9.86) | |
Roa | 3.02** | 3.311*** |
(2.43) | (2.71) | |
Institution | −0.548* | −0.527* |
(−1.89) | (−1.79) | |
Overconf | −1.418* | −1.58** |
(−1.84) | (−1.97) | |
Peer | −0.351 | −0.524 |
(−0.91) | (−1.35) | |
Lngdp | −0.424*** | −0.466*** |
(−3.06) | (−3.42) | |
Market | −0.054 | −0.064 |
(−1.18) | (−1.39) | |
_cons | −9.448*** | |
(−5.03) | ||
Industry | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes |
Observations | 5743 | 5832 |
Pseudo R2 | 0.225 | 0.181 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著,括号内的Z 值已经过异方差稳健修正。 |
(三)工具变量检验
为缓解回归模型中可能存在的内生性问题,本文参考潘越等(2019),王陈豪等(2020),使用地形坡度(Podu)作为宗族文化(Lnclan)的外生工具变量。传统小农社会中,以地形为代表的地理环境特征是村落布局的重要影响因素之一。地形相对平坦的地区如平原地区的人口流动相对频繁,而山区和丘陵等地区由于地形复杂,人口迁徙较为困难,更容易导致族群聚居,形成“一姓数村、团装聚居”的现象。因此,地形坡度较高的地区可能人口聚居的现象较为突出,更有利于宗族文化的繁衍、沉淀与发展。此外,地形坡度作为一种自然环境类的外生变量,本身并不会影响企业的并购决策。因此,本文认为选择地形坡度(Podu)作为宗族文化(Lnclan)的工具变量是合适的。
具体地,本文首先通过中国科学院资源环境科学数据中心获取全国各地区海拔高度(DEM)空间分布数据。其次,借助AcrGIS软件处理计算,按照地形坡度的五级分类原则,计算获得我国城市级别所辖范围内的坡度分级数据,最终以该城市的平均坡度分级作为该城市的地形起伏(Podu)的估计值。
表4的第(1)列展示了第一阶段的回归结果。结果显示,地形坡度(Podu)对宗族文化的形成有显著正向作用,同时弱工具变量检验的Cragg-Donald Wald F值为600.812,拒绝了存在弱工具变量的假设。表4的第(2)列、第(3)列的第二阶段回归结果显示,宗族文化(Lnclan)仍然能够显著提高企业的并购概率(P1)和并购频率(P2)。因此,本文在使用工具变量解决可能存在的内生性问题后,宗族文化对企业决策的影响依旧是稳健的。
(1)宗族文化 | (2)并购概率 | (3)并购频率 | |
Lnclan | P1 | P2 | |
Lnclan | 0.029*** | 0.089*** | |
(3.07) | (3.02) | ||
Podu | 0.661*** | ||
(24.51) | |||
Dual | −0.117*** | 0.006 | 0.048* |
(−2.88) | (0.82) | (1.69) | |
Ind | 0.432 | −0.039 | −0.144 |
(1.09) | (−0.50) | (−0.96) | |
Share10 | 0.081 | 0.081** | 0.271*** |
(0.55) | (2.35) | (2.69) | |
Excratio | −0.36*** | −0.008 | −0.014 |
(−2.84) | (−0.39) | (−0.37) | |
Board | 0.029** | −0.006* | −0.012* |
(1.97) | (−1.78) | (−1.81) | |
Lnasset | −0.07*** | 0.046*** | 0.096*** |
(−3.32) | (8.44) | (6.61) | |
Debt | 0.319*** | 0.001 | 0.001 |
(2.62) | (0.00) | (0.03) | |
Ocf | 0.45* | −0.043 | −0.385*** |
(1.73) | (−0.76) | (−2.45) | |
Growth | −0.105*** | 0.004 | −0.017 |
(−2.68) | (0.36) | (−1.02) | |
Age | −0.011*** | 0.011*** | 0.021*** |
(−2.65) | (9.46) | (7.65) | |
Roa | 0.288 | 0.134 | 0.302* |
(0.67) | (1.61) | (1.91) | |
Institution | −0.047 | −0.038** | −0.052 |
(−0.53) | (−2.33) | (−1.64) | |
Overconf | 0.998*** | −0.16*** | −0.448** |
(3.94) | (−3.00) | (−2.36) | |
Peer
|
0.342** | −0.031 | −0.038 |
(2.33) | (−0.53) | (−0.24) | |
Lngdp | 0.844*** | −0.037*** | −0.082*** |
(17.65) | (−3.57) | (−3.50) | |
Market | 0.488*** | −0.015** | −0.053*** |
(33.49) | (−2.55) | (−2.76) | |
_cons | −11.133*** | −0.445** | −0.85** |
(−15.31) | (−2.40) | (−2.31) | |
Industry | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes |
Observations | 5823 | 5823 | 5823 |
R2/ Pseudo R2 | 0.3870 | 0.131 | 0.093 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著。模型(1)的括号内的值为t值,模型(2)、(3)括号内的值为Z 值。t值和Z值均经过异方差稳健修正。 |
(四)宗族文化、关系网络和企业并购决策
从上文的回归结果分析来看,宗族文化促进企业进行并购决策的结论是稳健的。本文进一步探索宗族文化影响企业并购决策的内在机制。根据本文的理论分析,宗族文化形成的关系网络很可能是帮助企业缓解并购过程中信息不对称,促进企业进行并购决策的重要因素之一。本文选取了春节期间亲戚朋友拜访数量(Lgfriends)和礼金往来支出(Lggiftexpense)作为关系网络的衡量指标(周广肃等,2015;陈钊等,2009),进行中介效应检验。
表5的第(1)列和第(4)列结果显示,宗族文化(Lnclan)对亲朋好友拜访(Lgfriends)和礼金往来(Lggiftexpense)有显著正向影响。这说明,宗族文化浓厚的地区更有利于宗族关系网络的联结,促进社会资本的累积。表5的第(2)、(3)、(5)和(6)列,同时加入宗族文化(Lnclan)和亲朋好友拜访(Lgfriends)/礼金往来(Lggiftexpense)对企业并购决策进行回归。结果显示,亲朋好友拜访(Lgfriends)和礼金往来(Lggiftexpense)前系数均显著为正,说明宗族关系网络的形成有利于企业进行更多的并购决策。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
Lgfriends | P1并购概率 | P2并购频率 | Lggiftexpense | P1并购概率 | P2并购频率 | |
Lnclan
|
0.054*** | 0.119** | 0.127*** | 0.044*** | 0.116** | 0.133*** |
(23.94) | (2.54) | (2.71) | (11.38) | (2.54) | (2.90) | |
Lgfriends
|
0.417* | 0.574** | ||||
(1.86) | (2.47) | |||||
Lggiftexpense
|
0.451*** | 0.407** | ||||
(2.77) | (2.50) | |||||
Dual
|
0.035*** | 0.091 | 0.088 | −0.018 | 0.119 | 0.12 |
(4.67) | (0.65) | (0.63) | (−1.48) | (0.85) | (0.86) | |
Ind
|
0.252*** | −0.714 | −1.233 | −0.387*** | −0.414 | −0.9 |
(3.24) | (−0.56) | (−1.01) | (−3.09) | (−0.33) | (−0.75) | |
Share10
|
−0.056* | −0.087 | 0.017 | 0.02 | −0.073 | 0.014 |
(−1.86) | (−0.20) | (0.04) | (0.43) | (−0.17) | (0.03) | |
Excratio
|
−0.023 | −1.333** | −1.315** | 0.015 | −1.439** | −1.453** |
(−0.91) | (−2.07) | (−2.01) | (0.35) | (−2.24) | (−2.22) | |
Board
|
−0.01*** | −0.044 | −0.05 | 0.002 | −0.051 | −0.059 |
(−3.28) | (−0.99) | (−1.21) | (0.45) | (−1.14) | (−1.44) | |
Lnasset
|
0.003 | 0.588*** | 0.609*** | 0.014** | 0.567*** | 0.582*** |
(0.68) | (8.18) | (8.37) | (2.07) | (7.82) | (8.01) | |
Debt
|
0.112*** | 0.492 | 0.497 | −0.166*** | 0.667 | 0.694* |
(4.76) | (1.15) | (1.19) | (−4.50) | (1.56) | (1.67) | |
Ocf | 0.04 | 0.151 | −0.321 | −0.157* | 0.241 | −0.216 |
(0.70) | (0.20) | (−0.42) | (−1.88) | (0.31) | (−0.28) | |
Growth
|
0.006 | 0.015 | −0.039 | −0.013 | 0.014 | −0.037 |
(0.70) | (0.886) | (−0.41) | (−1.01) | (0.13) | (−0.39) | |
Age
|
−0.007*** | 0.122*** | 0.124*** | 0.006*** | 0.118*** | 0.118*** |
(−8.45) | (9.54) | (9.74) | (4.34) | (9.31) | (9.43) | |
Roa
|
−0.064 | 2.696** | 3.015** | 0.24* | 2.598** | 2.885** |
(−0.79) | (2.13) | (2.41) | (1.83) | (2.04) | (2.29) | |
Institution
|
0.056*** | −0.452 | −0.44 | 0.014 | −0.467 | −0.437 |
(3.35) | (−1.53) | (−1.47) | (0.53) | (−1.56) | (−1.44) | |
Overconf
|
−0.348*** | −1.357* | −1.441* | 0.165** | −1.814** | −1.996** |
(−7.09) | (−1.69) | (−1.71) | (2.22) | (−2.28) | (−2.41) | |
Peer | −0.051 | −0.377 | −0.546 | 0.009 | −0.384 | −0.552 |
(−1.21) | (−0.96) | (−1.39) | (0.15) | (−0.98) | (−1.40) | |
Lngdp
|
−0.028*** | −0.448*** | −0.476*** | −0.084*** | −0.475*** | −0.519*** |
(−3.30) | (−3.13) | (−3.39) | (−5.41) | (−3.18) | (−3.54) | |
Market
|
−0.09*** | −0.008 | −0.007 | 0.047*** | −0.05 | −0.056 |
(−29.59) | (−0.16) | (−0.13) | (9.14) | (−1.01) | (−1.15) | |
_cons
|
2.543*** | −10.158*** | 7.836*** | −11.886*** | ||
(20.72) | (−5.0) | (36.77) | (−4.94) | |||
Industry | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
Observations | 5714 | 5625 | 5714 | 5714 | 5625 | 5714 |
R2/Pseudo R2 | 0.2280 | 0.227 | 0.184 | 0.1049 | 0.229 | 0.184 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著。模型(1)、(4)的括号内的值为t值,模型(2)、(3)、(5)、(6)括号内的值为Z值。t值和Z值已经过异方差稳健修正。 |
综上,中介检验结果表明,宗族关系网络的形成是宗族文化影响企业并购决策的内在作用机制,验证了假设H2。
(五)社会信任、宗族文化与企业并购决策
根据本文的理论分析,宗族文化在社会信任水平不同的地区具有差异性影响。地区信任水平在宗族文化与企业并购决策的关系可能发挥了正向调节的作用,即地区信任水平越高,宗族文化越能提高企业并购决策的积极性。
本文以平均社会信任程度(Trust)作为该地区社会信任水平的衡量,进一步构建了宗族文化(Lnclan)与社会信任水平(Trust)的交乘项,进行了调节效应检验。
回归结果如表6所示,可以看到宗族文化与社会信任的交乘项(Lnclan×Trust)的系数分别在1%和5%显著性水平下为正,同时宗族文化(Lnclan)的系数依旧显著为正,这表明社会信任水平(Trust)确实在宗族文化与企业并购决策的关系中发挥了显著正向调节的作用,即地区社会信任水平越高,宗族文化越能促使企业进行更多的并购决策。宗族文化与社会信任实际上构成了互补的关系,本文进一步拓展了王陈豪等(2020)的研究内涵,肯定了社会信任的价值。
(1)
P1并购概率 |
(2)
P2并购频率 |
|
Lnclan | 0.116** | 0.141*** |
(2.38) | (2.91) | |
Trust | −0.07 | −0.194 |
(−0.14) | (−0.41) | |
Lnclan×Trust | 0.745*** | 0.605** |
(2.65) | (2.22) | |
Dual | 0.113 | 0.116 |
(0.81) | (0.84) | |
Ind | −0.88 | −1.372 |
(−0.70) | (−1.15) | |
Share10 | 0.026 | 0.133 |
(0.06) | (0.30) | |
Excratio | −1.507** | −1.516** |
(−2.36) | (−2.33) | |
Board | −0.068 | −0.076* |
(−1.52) | (−1.82) | |
Lnasset | 0.595*** | 0.61*** |
(8.39) | (8.58) | |
Debt | 0.587 | 0.638 |
(1.40) | (1.56) | |
Ocf | 0.385 | −0.059 |
(0.50) | (−0.08) | |
Growth | 0.019 | −0.034 |
(0.18) | (−0.36) | |
Age | 0.119*** | 0.119*** |
(9.49) | (9.64) | |
Roa | 2.82** | 3.113** |
(2.24) | (2.52) | |
Institution | −0.519* | −0.502* |
(−1.77) | (−1.70) | |
Overconf | −1.568** | −1.719** |
(−2.01) | (−2.11) | |
Peer | −0.345 | −0.526 |
(−0.97) | (−1.33) | |
Lngdp | −0.426*** | −0.49*** |
(−2.78) | (−3.24) | |
Market | −0.07 | −0.076 |
(−1.46) | (−1.59) | |
_cons | −8.617*** | |
(−4.14) | ||
Industry | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes |
Observations | 5685 | 5774 |
Pseudo R2 | 0.228 | 0.183 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著,括号内的Z值已经过异方差稳健修正。 |
(一)宗族文化、地理距离与企业并购决策
并购活动考验着交易双方对于信息数量和质量的掌握。拥有更多信息渠道的企业容易获取并购项目信息,以便高效开展并购活动。然而,企业获取经济信息还会受到与发达城市地理距离的影响。资本市场往往位于一个国家最为发达的城市区域。发达城市拥有着丰富的资本市场资源和突出的市场运行效率,信息的传递比之非发达地区更加频繁。谁离发达城市越近,谁就掌握了更多的“信息优势”(Coval 和 Moskowitz,2001)。与发达城市地理距离的远近深刻影响着市场上经济主体获取信息的效率,进而影响到交易活动中存在的信息不对称问题。现有文献已经关注到地理距离与企业并购倾向的作用关系(Kang 和 Kim,2008)。具体到宗族文化与企业并购的研究之中,本文认为:当企业远离北上广深发达地区时,天然的地理距离会导致其与潜在目标企业的信息沟通效率较差,难以获得第一手信息,造成巨大的信息鸿沟。此时,为了降低由于信息不对称带来的交易费用,提高交易效率,企业可能会转向寻求宗族关系网络的帮助,利用关系网络为企业自身开辟一条全新的信息渠道,借此开展对于目标企业的信息搜集工作。因而,本文预期在信息不对称程度更大的地区,即距离北上广深更远的地区,宗族文化对企业并购的影响更加显著。
本文参考黄张凯等(2016)使用距离北上广深四个发达城市的地理距离来代理地区的信息不对称衡量指标。首先本文通过Google地图、百度地图等地理信息系统(GIS)获得企业注册所在地以及北京,上海,广州和深圳的经纬度数据,其次计算了企业注册所在地距离四座城市的最小球面距离,最终以100千米为基准(Uysal等,2008),设置距离北上广深四大城市距离变量(highdistancesida),若距离大于100km,则变量(highdistancesida)为1,否则为0,将距离北上广深四大城市的远近划分为两组进行分样本检验。
回归结果如表7所示。在距离北上广深更远的子样本中,宗族文化(Lnclan)对并购概率(P1)和并购频率(P2)存在显著正向作用,而在距离北上广深更近的子样本中,宗族文化对企业并购的作用并不显著。这说明,当地区信息不对称程度较高,即距离北上广深更远时,宗族文化对企业并购决策的影响更加显著。这一结果也从侧面进一步证实了宗族文化能够缓解企业信息不对称的内在机理。
|
(1)P1并购概率 | (2)P2并购频率 | ||
距离北上广深更远 | 距离北上广深更近 | 距离北上广深更远 | 距离北上广深更近 | |
Lnclan
|
0.16*** | −0.066 | 0.178*** | −0.011 |
(3.15) | (−0.47) | (3.52) | (−0.08) | |
Controls
|
Yes | Yes | Yes | Yes |
Industry | Yes | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes | Yes |
Observations | 3 831 | 1 882 | 3 888 | 1 944 |
Pseudo R2 | 0.218 | 0.304 | 0.175 | 0.255 |
注:***表示在 1%的水平上显著,括号内的Z值已经过异方差稳健修正。 |
(二)企业家是否是 “本地人”的差异性影响
宗族文化是建立在血缘和地缘关系上的一种文化现象。相比来自外地的同姓个体,出生地在当地的个体对于宗族的归属感和认同感会相对更加强烈,因此在利用当地宗族网络资源时,相对具有“本地人身份优势”。具体到家族企业经营层面,当家族企业实际控制人籍贯与企业注册所在地一致,即企业家是本地人时,可能会最大化程度利用好当地的宗族关系网络,获取更多有价值的市场资源。鉴于此,本文手工查询家族企业实际控制人的籍贯信息,并与企业注册所在地信息相比较,并设置变量(Local)。若企业实际控制人籍贯与企业注册所在地一致,则表明企业家是本地人经营,即变量(Local)等于1,否则为0。为检验企业家是否是 “本地人”的差异性影响,按照变量(Local)划分为企业家是本地人、外地人两个子样本进行分组回归。
回归结果如表8所示,当企业家是“本地人”时,宗族文化(Lnclan)前系数显著为正,而当企业家是“外地人”时,宗族文化对企业并购的影响并不显著。这说明当企业家为“本地人”时,更能够发挥好宗族文化的关系网络效用,为企业的并购决策提供更多帮助。
(三)经济后果检验
本文最后还探索了宗族文化对企业并购长期绩效的影响。本文首先对并购样本进行了再次筛选。筛选过程如下,第一,剔除并购进度为进行中和失败的并购事件,仅保留并购完成的并购事件。第二,仅保留公司在当年所完成的第一起并购事件,最终获得了308个完成并购的事件样本。其次,本文使用企业并购首次公告日前后一年的经行业调整后的ROA/ROE/Tobin Q 变化量作为衡量企业完成并购绩效的指标(逯东等,2019;陈胜蓝和马慧,2017)。最后,本文进一步控制企业并购规模(Masize)以及支付方式(Payment)的因素影响。
|
(1)P1并购概率 | (2)P2并购频率 | ||
本地人 | 外地人 | 本地人 | 外地人 | |
Lnclan
|
0.219*** | 0.184 | 0.237*** | 0.174 |
(2.67) | (1.36) | (2.88) | (1.32) | |
Controls | Yes | Yes | Yes | Yes |
Industry | Yes | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes | Yes |
Observations | 1 985 | 892 | 2 036 | 949 |
Pseudo R2 | 0.262 | 0.302 | 0.211 | 0.239 |
注:***表示在 1%的水平上显著,括号内的Z值已经过异方差稳健修正。 |
回归结果如表9所示。第(1)、(2)和(3)是宗族文化对并购首次公告日前后一年经行业调整后的ROA/ROE/Tobin Q的回归结果。结果显示,宗族文化对并购绩效的影响始终不显著,这可能是宗族文化的排外性增加了并购后的整合难度,提高了总体并购成本,最终使得宗族文化所带来的并购绩效的影响并不明显。研究结论为更深入理解宗族文化对企业并购整体活动的影响提供了新的思路。
(1)ROA | (2)ROE | (3)Tobin Q | |
Lnclan | 0.002 | 0.007 | 0.082 |
(0.51) | (1.05) | (1.46) | |
Dual | −0.013 | 0.031 | −0.385** |
(−1.07) | (1.41) | (−2.38) | |
Ind | 0.015 | 0.11 | −3.176 |
(0.13) | (0.66) | (−1.29) | |
Share10 | 0.089* | −0.067 | 1.007 |
(1.83) | (−0.84) | (1.45) | |
Excratio | −0.264 | 0.047 | 1.327 |
(−1.56) | (0.32) | (0.63) | |
Board | 0.00 | −0.009 | −0.061 |
(0.02) | (−0.91) | (−0.72) | |
Lnasset | −0.01 | 0.01 | −0.095 |
(−1.64) | (0.97) | (−0.85) | |
Debt | −0.008 | −0.26** | 1.375* |
(−0.21) | (−2.26) | (1.67) | |
Ocf | −0.025 | 0.045 | −2.259** |
(−0.36) | (0.33) | (−2.31) | |
Growth | −0.001** | −0.001 | −0.005 |
(−2.12) | (−0.45) | (−0.37) | |
Age | 0.00 | 0.003 | −0.005 |
(−0.27) | (1.23) | (−0.23) | |
Roa | −0.398** | −1.211*** | 1.008 |
(−2.50) | (−6.06) | (0.27) | |
Institution | −0.053 | 0.093* | −0.556 |
(−1.57) | (1.80) | (−1.01) | |
Overconf | −0.013 | 0.095 | −0.434 |
(−0.15) | (0.82) | (−0.52) | |
Peer | 0.037 | −0.027 | 0.184 |
(1.55) | (−0.47) | (0.40) | |
Lngdp | −0.007 | 0.026 | −0.146 |
(−0.53) | (1.11) | (−0.66) | |
Market | −0.004 | −0.007 | −0.044 |
(−0.96) | (−0.89) | (−0.71) | |
Masize | 0.002 | −0.176 | 0.146 |
(0.02) | (−1.26) | (0.11) | |
Payment | −0.053 | 0.003 | 0.498 |
(−0.74) | (0.10) | (0.71) | |
_cons | 0.317* | −0.817 | 3.453 |
(1.73) | (−1.63) | (1.08) | |
Industry | Yes | Yes | Yes |
Year | Yes | Yes | Yes |
Observations | 308 | 308 | 286 |
R2 | 0.213 | 0.26 | 0.298 |
注:***、**、*分别表示在 1%、5%和 10%的水平上显著,括号内的t值已经过异方差稳健修正。 |
(四)稳健性检验
本文主要从以下两个方面对上文提出的三个假设进行了稳健性检验。
1.改变自变量宗族文化的衡量方式
本文参考已有文献(潘越等,2019),通过删除企业注册所在地宗族文化(Lnclan)为0的样本、使用地区每百万人口拥有族谱数(不取对数的形式)、使用明朝至1990年族谱数据这三个方面重新计算了宗族文化(Lnclan)。
2.删除房地产行业企业的样本
为避免房地产企业购买土地、地产等活动对本文结论可能造成的影响(万良勇等,2016),本文进一步删除了房地产行业企业,重新进行检验。
在经过一系列稳健性检验后,结果显示本文所得结论是可靠的。限于篇幅,结果并未汇报,留存备索。
六、结论与讨论(一)研究结论
宗族文化是中华文明的重要组成部分,基于血缘关系所形成的宗族网络与当今社会主义市场经济不断交融发展,已经成为一股不可忽略的重要力量。本文以2007—2019年沪深两市 A 股家族企业作为实证样本,使用经过对数化处理后的地区内每百万人所拥有的族谱数来衡量企业注册所在地的宗族文化,考察宗族文化对家族企业并购决策的影响。研究发现:(1)地区宗族文化越浓厚,企业越愿意进行并购决策。(2)由宗族文化产生的宗族关系网络为企业寻觅投资机会、完成并购行为带来了鲜明的资源优势,极大提升了企业进行并购的意愿,即宗族关系网络是形成上述影响的重要作用机制。(3)不同地区的社会信任水平影响着宗族文化的“有限信任”与“一般信任”的距离,当地区整体社会信任水平较高时,“有限信任”与“一般信任”的距离不断缩短,宗族成员更加愿意与非宗族成员合作,因而此时宗族文化的作用更为明显,即地区信任水平越高,宗族文化越能提高企业并购决策的积极性。基于宗族文化能够降低并购活动中的信息不对称问题,本文进一步研究发现:(1)对于距离“北上广深”城市更远的企业,即不具有资本市场“信息优势”时,宗族文化能够弥补其信息劣势,缓解正式制度的不足,为企业并购决策提供新的信息渠道。(2)当企业家是“本地人”时,家族企业能够最大化利用宗族网络的优势,为企业并购决策提供更多的帮助。
(二)研究启示
本文相应地提出以下启示。首先,上述研究结论有助于学术界重新审视宗族文化的社会功能,以往研究更多关注宗族文化对农村社会治理的影响(周群力和丁骋骋,2013;郭云南等,2013)。本文将宗族文化与微观企业的并购决策联系在一起,研究发现宗族文化作为一种非正式制度,对于微观企业充分获取市场并购信息,提高并购意愿等方面扮演了重要的角色,弥补了正式制度的不足,从文化层面为影响企业并购决策的研究提供了新的分析视角。其次,本文拓展了社会网络的研究框架,研究发现宗族文化是通过形成关系网络对企业并购决策产生影响,宗族关系网络为企业获取资源提供了新渠道。最后,本文发现社会信任并不会直接影响企业并购,而是确认了社会信任发挥的调节作用,进一步丰富了社会信任的相关研究。由此,政府应意识到宗族群体已经深刻参与到社会、政治、经济的方方面面,需积极引导宗族文化健康发展,鼓励宗族文化与市场经济深度融合与发展,通过完善企业并购等领域法律法规,在规范专业中介机构发展,保障企业信息披露质量,提高地区信任水平等方面补齐正式制度的短板,以期最终实现家族企业长效健康发展。
(三)研究展望
本文具体研究了宗族文化对家族企业并购决策的影响及其作用机理,关注点更多地聚焦于家族企业的并购概率和并购频率的层面。事实上,并购是一个较为复杂的研究问题,未来可以从并购类型选择、并购支付溢价以及并购完成效率等角度继续开展深入研究。其次,本文并没有区分家族企业的异质性,未来从家族企业的治理模式和所处的企业不同生命周期等角度开展异质性检验研究,可以更深入地理解宗族文化影响家族企业并购的思想内涵。最后,本文发现宗族文化对企业并购绩效的提升作用并不显著,未来可以做更深入的探讨。
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