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高管校友圈降低了市场分割程度吗?
来源:一起赢论文网     日期:2020-08-24     浏览数:93     【 字体:

 摘要:本文从高管校友圈这一社会资本入手,研究上市公司发起并完成的并购交易。研究发现,高管校友圈显著降低了市场分割对资源流动的阻碍作用,校友关系网络越强的企业,参与跨省、跨市并购的概率越高,并且这种效应在市场分割程度严重的地区更为明显。研究表明校友圈存在“信息机制”和“润滑剂机制”,即校友圈能够降低市场分割对信息传递和资源整合的阻碍作用,校友圈这一非正式制度具有影响市场分割这一正式制度运行的能力。本文的研究从侧面反映了我国省际间存在较为严重的市场分割现象,需要加速推进市场化机制建设,促进省际间跨区域的资源配置效率。关键词:市场分割 资源整合校友圈子异地并购一、引言中国各地区之间严重的市场分割现象一直以来都是学术界研究的热门话题(Poncet 2003;郑毓盛、李崇高,2003)。 在“GDP 锦标赛”和“税收竞争”的双重压力下(周黎安,2004),地方政府官员通过一系列行政管制手段,限制资源跨区域自由流动的行为是造成市场分割的重要原因。从理论上分析,资源流动的行政管制在竞争博弈中是一种占优策略,短期内有助于“促增长,助升迁”;但从长期来看,却降低了全国市场的资源配置效率,不利于规模经济、市场竞争机制的运作,严重损害了市场经济基础(银温泉、才婉茹,2001;陆铭、陈钊,2009)。 然而,大量市场分割领域的文献集中讨论了市场分割的成因及其经济后果,却忽视了对市场分割破解方法的研究,仅有少数文章从改变官员激励结构(周黎安,2004;皮建才,2008)、增加基础设施建设(范欣等,2017)、加强司法独立(陈刚、李树,2013)、加速所有制结构转变(刘瑞明,2012)等视角,提出了打破市场分割的解决办法。然而,这些破解之道或多或少都要求重塑中国的法制法规、经济形态,改革阻力较大、耗时较长,可谓是“牵一发而动全身”,且未必能够很好地达到目的。本文通过研究高管校友圈子对企业异地并购行为的影响,发现高管圈子这一社会资本能够为降低市场分割程度、促进资源跨区域流动提供一个新的路径。事实上,由于地区市场分割的影响,异地并购比本地并购的监管更严,搜寻成本和交易成本更高。因此,企业家有动机利用社会资本打破贸易壁垒,完成异地资源整合,其中一个重要的资本就是政治关系。尽管潘红波等(2008)、王砚羽等(2014)、蔡庆丰等(2017)发现政治关系有助于企业资源的跨区域流动,但依靠政治关系消除市场分割的方法具有明显的局限性。第一,并非所有的企业都具有政治关系,过度强调政治关系对资* 本项研究得到国家杰出青年基金(70525005)、国家自然科学基金(7187215071303054)、教育部人文社科基金(18YJC 790133)的资助。张宗益为本文通讯作者。高管校友圈降低了市场分割程度吗?*——基于异地并购的视角□彭 聪 申 宇 张宗益高管校友圈降低了市场分割程度吗?工商管理- -134DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2020.0074《管理世界》(月刊)2020年第5 期源配置的影响,会进一步加剧企业间的不平等,恶化政企关系,甚至诱发寻租与腐败。第二,作为一种“强制性”手段,政治关系虽然有助于资源的跨区域流动,但其对资源配置效率的影响如何,却尚未得到一致结论(潘红波等,2008;曹春方等,2015)。 然而,相较于政治关系网络而言,校友关系网络在经济中更加普遍,相同的价值取向和社会认同感将校友联系在一起,情感的沟通显著降低了交易成本。此外,校友关系之间更具有信任感,校友与校友之间更容易合作、形成利益相同的圈子,进而提高资源整合效率。因此,本文试图研究高管校友圈子网络对企业异地并购的影响,并回答校友圈子是否有助于缓解市场分割对资源跨区域流动的阻碍作用。本文根据复杂网络技术的中心度理论,从中国沪深股市上市公司高管的简历中,手工整理校友关系信息,构建代表校友关系网络强弱的指标。研究发现,校友关系网络有助于降低市场分割程度,促进资源的跨区域流动。具体而言,校友关系网络越强的企业,跨省、跨市的异地并购概率越高,当校友关系网络强度从第25百分位上升至第75百分位后,跨省并购的概率从42. 79% 上升至61. 61% ,跨市并购的概率从59. 10% 上升至72. 74% 。通过区分不同省份的市场分割程度后,我们发现,市场分割越严重的地区,校友关系网络降低市场分割程度、促进异地并购的作用越明显。本文还从“信息机制”、“ 润滑剂机制”两个维度对校友关系网络降低市场分割程度、促进异地并购的影响途径进行了分析。首先,市场分割抑制了信息的传播,但校友关系网络能有效消除这一负面影响。同时,市场分割增加了异地并购资源整合的难度,但校友关系网络能起到“润滑剂”的作用,有效加速并购进程,提升资源整合效率。校友关系网络这一非正式制度具有影响市场分割这一正式制度运行的能力。总体来看,本文的主要贡献在于:首先,目前国内外研究市场分割的文献,多从市场分割的成因和经济后果入手(周黎安,2004;陆铭、陈钊,2009;郑毓盛、李崇高,2003;曹春方等,2015),对如何消除市场分割及其对经济负面影响的研究较少(皮建才,2008;范欣等,2017;陈刚、李树,2013;刘瑞明,2012),且所提出的办法均要求重塑中国的法制法规、经济形态,改革阻力较大、成本较高、收效较慢。本文从校友关系网络入手,通过理论与实证相结合的方式,证实了校友关系网络降低市场分割程度、促进资源跨区域流动的作用,以及校友关系网络这一非正式制度对市场分割这一正式制度的影响和替代能力,丰富了市场分割领域的研究。其次,目前国内外的文献多从企业特征(Uysal2011Almeida et al. 2011Savor and Lu 2009)、高管特征(Yim 2013Harford and Schonlau2013Haleblian et al.2009)等简单关联角度研究企业并购,绝大多数文献并未区分并购的地域特征。然而,转型中的中国经济,资源、信息流动并不充分,并购中地方保护主义色彩较浓,市场化机制的影响有限,跨地域并购的研究较少。本文选取异地并购这一独特事件,从关系网络对信息、资源、制度的影响入手,系统研究了高管校友关系网络对企业异地并购活动的影响,具有一定的原创性。研究表明,高管校友关系网络这类社会资本显著提高了企业异地并购的概率,研究结果丰富了并购领域的文献,为中国企业并购的研究提供了新的思路。再次,中国是一个人情社会,历来讲究圈子文化,大多数文献从政治关系视角研究企业并购(潘红波、余明桂,2011;王砚羽等,2014;蔡庆丰等,2017)。 本文从校友关系视角,研究不同企业之间的高管校友圈子对异地并购的影响,从微观层面实证研究了校友文化对企业的影响,丰富了关系网络的研究框架,为后续社会资本的研究提供了新的研究路径。本文的研究也具有一定的政策启示。我们发现,即便存在严重的市场分割现象,异地并购在中国依然普遍存在,企业之所以选择进行异地并购,表明企业认为跨区域的资源整合有助于提高资源利用效率、提升企业价值。因此,政府有必要出台相应的政策,消除市场分割,促进资源的跨区域流动。本文余下的部分安排如下:第二部分是文献回顾与研究假设;第三部分是数据说明与研究设计;第四部分是实证结果与分析;第五部分是进一步的研究,关于影响机制的分析;第六部分是稳健性检验;第七部分是结论与启示。- -135二、文献回顾与研究假设(一)市场分割的成因、经济后果及应对办法政府官员通过制定一系列管制手段,限制了资源的跨区域流动,形成了区域间市场分割的格局。政府官员之所以这样做,其根本在于对升迁的渴望。经济建设一直被视为政府官员最为重要的职能之一(Qian and Weingast1997Qian and Roland1998),地区经济增长状况也被认为是官员升迁的重要考核指标。通过制定管制手段,将资源牢牢掌控在本地企业手中,在短期内有助于当地经济的增长,而高速的经济增长有助于政府官员赢得“晋升锦标赛”,并获得升迁(周黎安,2004;陆铭、陈钊,2009)。然而,以市场分割的方式获得短期内地方经济快速增长的代价,则是长期内资源的无效配置和效率的损失(郑毓盛、李崇高,2003)。 陆铭、陈钊(2009)发现,市场分割有助于企业利用来自于国际贸易的规模经济效应,却有损于国内市场的规模经济效应。曹春方等(2015)的研究表明,市场分割导致地方国企相比民企有更少的异地子公司分布,且市场分割扮演了政府的“掠夺之手”。 吕越等(2018)的研究指出,市场分割显著降低了企业出口的国内附加值率。宋渊洋、黄礼伟(2014)发现,证券企业的分布情况同样受市场分割的影响,市场分割限制了证券企业的跨区域经营。已有文献虽然对市场分割的成因和经济后果进行了广泛、深入的探究,但就如何消除市场分割、促进资源跨区域流动这一问题进行的研究比较有限。部分学者基于市场分割的成因指出,改变官员激励是打破市场分割的有效途径(周黎安,2004;皮建才,2008)。 范欣等(2017)基于新经济地理学理论指出,基础设施建设有助于打破国内的市场分割现象。陈刚、李树(2013)研究了法官异地交流事件后指出,提升地方司法独立性有助于打破由地方政府主导的市场分割现象。刘瑞明(2012)的研究指出,市场分割扮演了对国有企业进行隐性补贴的角色,加速所有制结构的转变,有助于削弱市场分割。然而,正如前文中提及的一样,这些解决办法均要求在一定程度上重塑中国的法制法规、经济形态,在执行过程中阻力较大、成本较高、收效较慢。除此之外,以上解决办法会对中国经济、政治造成巨大的影响,而不仅仅是停留在市场分割层面,可谓是“牵一发而动全身”。 所幸的是,现实社会中存在的非正式制度,在一定程度上可以缓解市场分割的负面作用,而社会资本就是其中的一个重要机制。国内部分学者已经从政治关系的视角入手,研究了政治关系网络、市场分割以及资源跨区域流动三者之间的关系。然而正如前文中提到的那样,政治关系网络仅存在于部分企业之中,且政治关系网络这种偏“强制性”的非正式制度对资源配置效率的影响仍不明确,而校友关系网络则不存在上述两方面缺点。除此之外,校友关系网络与政治关系网络在构建与作用方式等方面,均有着显著的差异。在接下来的部分,我们将简单回顾有关关系网络、市场分割和异地并购的文献,深入探讨政治关系网络、校友关系网络之间的区别,并最终引出我们的研究假设。(二)关系网络与异地并购基于中国市场分割的现状,国内学者发现,跨区域的资源流动在很大程度上受到了限制,而政治关系网络作为一种重要的社会资本,对异地并购这种跨区域的资源流动有着重要的影响。潘红波、余明桂(2011)的研究指出,地方国企异地并购的概率显著低于民企,且政府的“支持之手”会进一步阻碍民营企业的资源获取。蔡庆丰等(2017)的研究指出,企业家的政治关联层级越高,企业越容易进行跨市并购,但跨省的并购却有所减少,即政治关系网络有助于缓解城市之间的市场分割,对省份之间的市场分割却无能为力。潘红波等(2008)以2001~ 2005年间发生的地方国有上市公司收购非上市公司的事件作为样本,研究发现地方政府干预对盈利样本公司的绩效有负面影响,而对亏损样本公司的绩效有正面影响。王砚羽等(2014)同样研究了政治关联层级对企业并购的影响,并且发现企业政治基因越强,并购过程中的控制倾向越强,而这种非理性的控制倾向会对企业产生消极的影响。政治关系网络与校友关系网络均是社会资本的重要组成部分,但二者在构建方式与作用机制等方面均存在显著的差异。第一,校友关系网络更易于构建。政府官员往往有着自己的利益考虑,不同的利益目标使得高管校友圈降低了市场分割程度吗?工商管理- -136《管理世界》(月刊)2020年第5 期政府官员难以敞开心扉,形成可靠的关系网络;而校友之间的利益冲突相对较少,基于母校、校园生活的情结,更容易将校友紧密地联系在一起。第二,校友关系网络的结构更为庞大。政治关系网络的构建,往往要求一定时间的共同工作经历;而对于校友关系网络而言,只需要一次联谊、一次聚会,就可能将素未谋面的校友联系在一起。第三,校友关系网络更容易维系。用“人在人情在”这句话来描述政治关系网络再合适不过,政府官员在位时,政治资源紧紧围绕在其周围,一旦离开领导岗位,原有的政治资源就自发地向新的政治核心聚集;而校友关系网络则截然不同,不论校友是身居要职还是默默无闻,你都会愿意和他坐下来喝口茶、聊聊天,一起回味曾经的校园生活。第四,校友关系网络的覆盖面更广、覆盖方式更加直接。政治关系网络虽然可以以政府为中心,辐射到社会中的各行各业,但终究不是直接的连接方式;而对校友关系网络而言,身处各行各业的校友,能够直接搭建起通往政界、商界、学界的桥梁。校友关系网络和政治关系网络存在着本质上的区别,在面临市场分割、有异地并购需求的时候,二者所发挥的作用也可能存在显著的差异。本文以异地并购为切入点,研究在面临市场分割时,校友关系网络是否能够降低市场分割程度,促进企业异地并购和资源的跨区域流动,以期丰富市场分割、校友关系网络和异地并购领域的文献。(三)研究假设事实上,并购是企业的一项重要决策,交易规模大、决策周期长、信息不对称程度高,加之我国市场分割现象严重,涉及跨区域资源整合的异地并购,在很大程度上会受到地方政府有形和无形的干预。丰富的校友关系网络有助于企业解决制度、资源、信息等因素所带来的并购难题。首先,并购面临极其严重的信息不对称问题,准确掌握标的公司的真实信息、标的项目的投资风险是一次成功的并购所必需的条件。地区间的市场分割,会严重影响信息传播的速度、广度以及真实性。中国社会的关系网络错综复杂,校友资源广泛存在于政府部门、监管机构和并购企业中,校友关系网络能够有效缓解市场分割对信息流动的负面作用,充分发挥信息分享机制,降低信息搜寻成本(Cohen et al.2008;申宇等,2016)。其次,跨区域的异地并购能否顺利完成,不仅仅取决于交易双方,还取决于地方政府的态度。渴望把资源掌握在自己手中的地方政府,给交易设置了各种各样的障碍,阻碍了交易的进程。校友关系网络能够形成与政府、监管机构交流、对话的平台,减少政府对资源流动的限制。因此我们提出假设1 和假设2 。假设1 :校友关系网络有助于降低市场分割程度,促进资源的跨区域流动。具体而言,校友关系网络越强,企业异地并购的概率越高。假设2 :在市场分割严重的地区,校友关系网络的作用更为明显。三、数据说明与研究设计(一)数据说明本文从清科数据库(PEdata )获取了2008~ 2013年间中国上市公司发起并完成的并购样本,为了保证数据质量,本文从Wind数据库中提取相同年份的样本进行增补。上市公司各年度财务数据来自于国泰安数据库(CSMAR)。 除此之外,根据已有文献的做法(潘红波等,2008;王砚羽等,2014;蔡庆丰等,2017),本文按照以下要求进行数据整理:(1)剔除了并购方为金融、保险业的并购样本;(2)剔除了买方在样本期间被STST* PT处理的样本;(3)剔除了数据库信息明显错误和缺失的样本。最终本文得到2008~ 2013年间794 家上市公司发起并完成的1957条有效并购样本。(二)变量说明本文研究上市公司高管校友关系网络和企业异地并购的关系,参考Freeman1978)的中心度理论,同时借鉴Hochberg 等(2007)、陈运森和谢德仁(20112012)、申宇等(2016)的研究方法,根据高管个人简历数据,选取高管作为网络节点,以他们的教育背景为基础,用度量校友关系网络“深度”的指标Close刻画校友关系网络强弱。本文定义的高管包括:董事长、副董事长、总经理、副总经理、财务总监、董事会秘书、独立董事和监事会主- -137席,高管信息来自于锐思数据库(RESSET)和国泰安数据库(CSMAR)。本文构建高管的亲疏中心度(Close)①指标,亲疏中心度衡量的是某高管与关系网络中其他高管的距离。其中,di j)为高管i 到高管j 的距离(即两个结点之间的捷径的长度),指标等于高管与其他所有高管之间的距离之和的倒数。其表达式为:(1)(三)实证模型及控制变量根据蔡庆丰等(2017)和潘红波、余明桂(2011)的研究,在研究企业校友关系网络对企业异地并购的影响时,本文设定跨区域并购为0 - 1 虚拟变量,跨区域并购取1 ,非跨区域并购取0 ,并运用非线性概率Probit 模型进行回归。具体方程为:(2)其中,被解释变量Cro_Reg 分别为代表上市公司跨省并购的变量Cro_Prov ,或者跨市并购的变量Cro_City。解释变量Close为上市公司高管的校友关系网络。在控制变量方面,我们一共加入了5 类控制变量:(1)刻画公司治理结构的指标:Independent 为并购前一年末,公司的独立董事人数,用于刻画公司董事会的独立程度;Institution为并购前一年末,机构投资者持股比例,用于刻画资本市场对于公司的监督程度;Top10为并购前一年末,公司前十大股东持股比例,用于刻画公司的股权集中程度;Duality 为董事长总经理兼任情况。(2)刻画公司财务状况的指标:Size 为并购前一年末,公司资产的自然对数,用于刻画公司规模;Leverage 为并购前一年末,公司的资产负债率,用于刻画公司的杠杆结构;Cash 为并购前一年末,公司的现金持有比例,用于刻画公司的财务宽松程度。(3)刻画公司成长性的指标:Growth 为并购前一年末,公司的营业总收入增长率,用于刻画公司的经营状况;Tobin_Q 为并购前一年末,公司的Q值,用于刻画公司的发展潜力;Age 为并购前一年末,公司的上市年限,用于刻画公司的成长阶段。(4)企业性质:SOE ,国企取1 ,民企取0 。(5)买方所在省份的人均收入Ave_GDP 和市场化程度指数Environment。除此之外,所有回归均控制了年度固定效应以及行业固定效应。具体见表1 。(四)样本分布表2 报告了并购样本企业的地理分布情况。文章所研究的1957个并购样本企业,分别来自于我国21个省、4 个自治区,以及4 个直辖市。通过观察并C l o s e = (j = 1kd(i , j ))- 1P r o b i t(C r o _ R e g)i , t= α + β1C l o s ei , t - 1+ β2C o nt r o l si , t - 1+ β3I nd + β4Y e ar + εi , t1 主要变量的定义和计算方法表2 并购地区分布统计变量类型因变量实验变量控制变量变量名称Cro_ProvCro_CityCloseClose_HighIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDPDualityEnvironmentIndYear变量定义虚拟变量,并购是否跨省,如果是则取1 ,否则取0虚拟变量,并购是否跨市,如果是则取1 ,否则取0校友关系网络,高管联系的紧密程度虚拟变量,校友关系网络高于中位数取1 ,否则取0并购前一年末,公司独立董事人数并购前一年末,机构投资者持股比例并购前一年末,公司前十大股东持股比例并购前一年末,公司总资产的自然对数并购前一年末,公司的资产负债率并购前一年末,公司的现金持有比例并购前一年末,营业总收入增长率并购前一年末,公司的Q 值并购前一年末,公司上市年限是否为国有企业,是则取1 ,否则取0并购前一年末,买方公司所在省份的人均GDP(万元)并购前一年末,董事长与总经理是否为同一个人,是则取1 ,否则取0并购前一年末,买方公司所在省份的市场化指数企业所属行业年份合计样本数跨省样本跨省占比跨市样本跨市占比合计样本数跨省样本跨省占比跨市样本跨市占比合计样本数跨省样本跨省占比跨市样本跨市占比安徽462554.35%3371.74%湖北552341.81%3461.81%山西15426.67%960.00%北京32420563.23%20563.27%湖南593254.24%4169.49%陕西16531.23%637.50%福建614065.57%4472.13%吉林181477.78%1794.44%上海1195949.58%5949.58%甘肃281553.57%2278.57%江苏1767039.77%11464.77%四川663959.09%4872.73%广东37721557.03%27773.47%江西511937.25%3772.55%天津231147.82%1147.82%广西16531.25%956.25%辽宁201260.00%1575.00%西藏100贵州301240.00%1550%内蒙古10220.00%440.00%云南361438.89%2672.22%海南121191.67%1191.67%宁夏3133.33%133.33%浙江20610550.97%13766.50%河北321546.87%1959.38%青海4250%375%重庆422047.62%2047.62%黑龙江262180.77%2180.77%山东854047.06%6880%高管校友圈降低了市场分割程度吗?工商管理- -138《管理世界》(月刊)2020年第5 期购样本的地理分布情况可以发现,并购在经济发达地区发生的次数更多,并购数量排名前5 的地区分别为广东、北京、浙江、江苏、上海。除此之外,仅有9 个地区发生的并购事件低于20起。通过对并购多于20起的地区进行分析,本文发现各个地区企业参与的并购交易中,为跨省并购的概率较为均匀的分布在40%~80% 之间,为跨市并购的概率较为均匀的分布在 50%~80% 之间,这表明即便中国存在严重的市场分割现象,跨区域的资源整合依然普遍存在。除此之外,企业之所以选择进行跨省、跨市的异地并购,表明企业认为跨区域的资源整合有利于提高资源利用效率、提升企业价值。因此,有必要进一步消除市场分割、促进全国范围内的资源整合。(五)主要变量描述性统计表3 报告了主要变量的描述性统计结果,可以发现,约有52. 94% 的并购为跨省并购,66. 73% 的并购为跨市并购,说明中国企业间的异地并购比较普遍,资源流动正在加快,这也为本文的研究提供了机会。观察表3 不难发现,度量校友关系网络强度的变量Close的均值为0 . 3908,中位数为0 . 4239,标准差为0 . 0749,最大值与最小值分别为0 . 52900 . 2627,这说明样本公司校友关系网络的分布比较均匀。观察公司治理结构,可以发现,约有29. 91% 的并购样本所对应的买方上市公司总经理与董事长为同一个人,可见董事长兼任总经理的现象在中国十分普遍,独立董事的人数约为3 人,机构投资者平均持有6 . 96% 的股份,其中持股比例最高的达52. 29% 。除此之外,中国上市公司的股权集中度较高,前十大股东持股比例的平均值为59. 02% 。在企业财务数据中,营业收入增长率约为26. 27% ,公司平均上市年限约为7 . 87年,公司规模对数约为21. 82,公司的杠杆率约为38. 27% 。值得注意的是,公司现金持有比例的平均值为20. 64% ,这表明中国上市企业的现金持有水平普遍处于偏高的水平,与杨兴全等(2016)的结果相差无几。四、实证结果与分析(一)基础回归结果分析为了探究校友关系网络是否有助于降低市场分割程度,促进异地并购这种跨区域的资源整合行为,本文用代表并购是否为异地并购的虚拟变量 Cro_Prov Cro_City,对度量校友关系网络强弱的变量Close进行回归。除此之外,从稳健性角度出发,我们还将度量企业高管校友关系网络强弱的指标Close,按照从高到低的方式进行排序,将排序位于前50% 的企业定义为具有较强校友关系网络的企业,并定义虚拟变量Close_High ,即当企业高管所具有的校友关系网络强度大于全样本中位数时,Close_High 1 ,否则取0 。回归控制了公司治理特征、财务特征、成长性、市场环境和行业、年度固定效应,回归结果报告在表4 中。其中,列(1~3)的解释变量为连续变量Close,列(4~6)的解释变量为虚拟变量Close_High 。观察表4 中的列(1~3)可以发现,列(1)中Close的系数显著为正,即企业高管的校友关系网络越强,企业跨省并购的概率越高,校友关系网络有助于降低不同省份间的市场分割程度,促进不同省份间的资源整合。具体而言,当Close位于第25百分位时,企业进行跨省并购的概率为42. 79% ,而当Close上升至第75百分位后,企业进行跨省并购的概率上升至 61. 61% 。列(2)中Close的系数同样显著为正,说明企业的校友关系网络越强,企业进行跨市并购的概率越高,校友关系网络有助于降低不同城市间的市场分割程度,促进不同城市间的资源整合。具体而言,当Close位于第25百分位时,企业进行跨市并购的概率为59. 10% ,而当Close上升至第75百分位后,企业进行跨市并购的概率上升至72. 74% 。列(1)、列(2)的结果表明,校友关系网络有助于降低市场分割程度,促进资源的跨区域整合。观察列(3)我们发现,Close的系数为正,但并不显著,这表明对于在省内进行并购的企业而言,校友关系网络的影表3 主要变量描述性统计变量名Cro_ProvCro_CityCloseIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDPDualityEnvironment平均值0.52940.66730.39083.27340.069659.016421.81670.38270.20640.26272.01977.87480.32815.66100.29917.6357中位数10.423930.050261.1721.70170.37040.16330.17081.5245605.688508.0597标准差0.49930.47130.07490.63820.075015.55651.07790.21420.15970.50021.72126.05810.47072.19900.45791.5310最小值00.262710.001322.9919.67770.01280.0021- 0.49300.192301.444802.9784最大值10.529060.522991.1325.42700.88520.76213.34809.254123110.010519.9508- -139响并不明显。列(4~6)中,我们将Close_High 作为主要的解释变量。其中,列(4)中Close_High 的系数在5 % 的水平下显著,这表明具有较强校友关系网络的企业,参与跨省并购的概率更高,校友关系网络有助于降低不同省份间的市场分割,促进不同省份间的资源整合。具体而言,当校友关系网络强度低于中位数的时候,45. 97% 的并购是跨省并购,而当校友关系网络强度高于中位数的时候,59. 57% 的并购是跨省并购。相较于列(2),列(5)中Close_High 的系数虽然为正,但并不显著。通过探究校友关系网络对企业异地并购的影响,我们发现校友关系网络具有降低市场分割程度、促进企业异地并购的作用,证实假设1 是成立的。控制变量中,营业总收入增长率显著增加了企业异地并购的概率,表明发展良好的企业,更倾向于通过异地并购,扩展企业经营范围与经营规模(曹春方等,2015)。 企业规模显著增加了企业异地并购的概率,规模越大的企业,跨地区经营的可能性越高,越可能参与异地并购(潘红波、余明桂,2011;曹春方等,2015;肖土盛等,2018)。 上市时间越长的公司,进行异地并购的概率越低,已有研究表明,企业的大规模并购活动往往发生在上市初期(Celikyurt et al.2010),刚刚上市的企业会运用上市募集的资金,根据企业的规划与布局,通过并购迅速进行规模、业务的扩张,待一定时间之后,并购所能带来的增长机会几乎耗尽,企业的扩张阶段也基本上完成,这时候,企业通过大量异地并购进行扩张的动机有所降低,企业也更可能围绕自身的核心竞争力、核心区域展开经营。其余控制变量对异地并购的影响与文献几乎一致。(二)区分市场分割程度我们根据已有文献的做法,构建市场分割指数(Parsley and Wei 2001;曹春方等,2015;陆铭、陈钊,2009),并分别对市场分割程度较高的省份和市场分割程度较低的省份进行分样本回归,结果报告在表5 中。其中,列(1~4)是市场分割程度较高省份的企业样本,列(5~8)是市场分割程度较低省份的企业样本。表4 校友关系网络与异地并购 表5 区分市场分割程度CloseClose_HighIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDP常数项Industry/YearNpseudo R-sqCro_Prov全样本( 1)3.456**[ 2.22]- 0.058[- 1.17]- 0.064[- 0.16]0.003[ 1.42]0.110***[ 2.74]- 0.258[- 1.30]0.056[ 0.24]0.164***[ 2.77]0.011[ 0.50]- 0.003[- 0.43]- 0.189**[- 2.37]0.031**[ 2.07]- 3.262***[- 2.93]Yes19570.037Cro_City全样本( 2)2.684*[ 1.66]- 0.078[- 1.51]- 0.237[- 0.58]0.001[ 0.52]0.109***[ 2.65]- 0.216[- 1.06]- 0.115[- 0.47]0.253***[ 3.95]- 0.012[- 0.51]- 0.017**[- 2.05]- 0.097[- 1.17]- 0.037**[- 2.42]- 2.028*[- 1.76]Yes19570.037Cro_City省内样本( 3)0.622[ 0.25]- 0.078[- 1.01]- 0.177[- 0.28]- 0.003[- 0.72]0.065[ 1.00]0.051[ 0.15]- 0.236[- 0.62]0.287***[ 2.68]- 0.036[- 0.86]- 0.038***[- 3.05]0.016[ 0.13]- 0.151***[- 6.45]- 1.002[- 0.55]Yes9170.125Cro_Crov全样本( 4)0.361**[ 2.40]- 0.061[- 1.23]- 0.063[- 0.16]0.004[ 1.51]0.113***[ 2.82]- 0.266[- 1.34]0.045[ 0.19]0.172***[ 2.92]0.009[ 0.40]- 0.004[- 0.50]- 0.185**[- 2.33]0.034**[ 2.31]- 2.099**[- 2.36]Yes19570.037Cro_City全样本( 5)0.212[ 1.37]- 0.080[- 1.54]- 0.225[- 0.55]0.001[ 0.59]0.111***[ 2.70]- 0.219[- 1.07]- 0.125[- 0.52]0.255***[ 4.00]- 0.013[- 0.55]- 0.017**[- 2.10]- 0.097[- 1.17]- 0.034**[- 2.24]- 1.061[- 1.16]Yes19570.037Cro_City省内样本( 6)0.030[ 0.15]- 0.079[- 1.02]- 0.169[- 0.27]- 0.003[- 0.71]0.065[ 1.00]0.052[ 0.16]- 0.236[- 0.62]0.287***[ 2.65]- 0.036[- 0.87]- 0.038***[- 3.06]0.016[ 0.13]- 0.150***[- 6.45]- 0.752[- 0.51]Yes9170.125注:* ***** 分别表示在10% 5 % 1 % 水平上统计显著,括号内的数字为wald 检验值。CloseClose_HighIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDP常数项Industry/YearNpseudo R-sq市场分割程度高Cro_Prov( 1)4.280*[ 1.84]0.011[ 0.14]0.712[ 1.06]0.003[ 0.73]0.178**[ 2.51]- 0.455[- 1.20]0.089[ 0.21]0.233**[ 2.40]- 0.012[- 0.35]0.009[ 0.63]- 0.405***[- 2.97]0.059**[ 2.27]- 5.417***[- 2.83]Yes7150.079Cro_City( 2)4.846**[ 2.00]- 0.011[- 0.13]0.341[ 0.49]0.005[ 1.21]0.203***[ 2.74]- 0.765**[- 1.96]- 0.755*[- 1.75]0.250**[ 2.30]- 0.007[- 0.19]0.000[ 0.02]- 0.301**[- 2.10]- 0.042[- 1.56]- 5.322***[- 2.72]Yes7150.085Cro_Prov( 3)0.686***[ 3.18]0.000[ 0.01]0.760[ 1.14]0.004[ 0.88]0.184***[ 2.58]- 0.469[- 1.23]0.113[ 0.27]0.269***[ 2.81]- 0.018[- 0.51]0.009[ 0.62]- 0.359***[- 2.60]0.059**[ 2.26]- 4.268***[- 2.64]Yes7150.086Cro_City( 4)0.340[ 1.63]- 0.010[- 0.12]0.445[ 0.64]0.006[ 1.33]0.206***[ 2.79]- 0.784**[- 2.02]- 0.795*[- 1.88]0.252**[ 2.35]- 0.011[- 0.31]- 0.001[- 0.05]- 0.292**[- 2.02]- 0.037[- 1.42]- 3.565**[- 2.15]Yes7150.083市场分割程度低Cro_Prov( 5)2.820[ 1.28]- 0.113[- 1.63]- 0.444[- 0.84]0.004[ 1.26]0.066[ 1.28]- 0.058[- 0.23]0.038[ 0.13]0.077[ 0.90]0.048[ 1.47]- 0.010[- 1.02]- 0.087[- 0.84]0.020[ 0.93]- 2.034[- 1.33]Yes12380.038Cro_City( 6)0.284[ 0.12]- 0.101[- 1.43]- 0.487[- 0.93]- 0.001[- 0.46]0.068[ 1.30]- 0.003[- 0.01]0.098[ 0.32]0.263***[ 3.07]0.003[ 0.10]- 0.029***[- 2.88]- 0.004[- 0.03]- 0.038*[- 1.77]- 0.227[- 0.15]Yes12380.045Cro_Prov( 7)- 0.060[- 0.25]- 0.115*[- 1.65]- 0.440[- 0.83]0.004[ 1.33]0.065[ 1.25]- 0.042[- 0.17]0.026[ 0.09]0.082[ 0.96]0.050[ 1.53]- 0.010[- 0.99]- 0.091[- 0.88]0.021[ 0.97]- 0.680[- 0.58]Yes12380.037Cro_City( 8)- 0.037[- 0.15]- 0.101[- 1.43]- 0.484[- 0.92]- 0.001[- 0.46]0.068[ 1.29]0.000[ 0.00]0.097[ 0.32]0.264***[ 3.08]0.004[ 0.11]- 0.029***[- 2.87]- 0.004[- 0.04]- 0.039*[- 1.78]- 0.060[- 0.05]Yes12380.045注:* ***** 分别表示在10% 5 % 1 % 水平上统计显著,括号内的数字为wald检验值。高管校友圈降低了市场分割程度吗?工商管理- -140《管理世界》(月刊)2020年第5 期我们发现,列(1~4)中CloseClose_High 的系数均显著为正,这表明校友关系网络降低市场分割程度的作用,在市场分割程度高的地区十分显著。具体而言,当企业校友关系指标位于第25百分位时,跨省并购的概率约为39. 87% ,跨市并购的概率约为51. 37% ;当企业的校友关系指标上升至第75百分位后,跨省并购的概率上升至61. 95% ,跨市并购的概率上升至74. 29% 。列(5~8)中CloseClose_High 的系数均不显著,这表明在市场分割程度较低的地区,地区间的贸易壁垒较弱,校友关系网络对资源流动的促进效果并不明显,验证假设2 是成立的②。五、进一步的研究:影响机制分析(一)信息机制信息的传递与获取,在很大程度上影响了经济体的运行。对于并购而言,信息同样扮演着极为重要的角色,有着丰富信息来源的公司,才可能降低搜寻成本,提高并购效率。然而,市场分割严重破坏了信息传播机制,极度损害了信息传播的广度、深度和真实性。而校友关系网络的“信息机制”,能够有效降低市场分割程度,为企业提供更多的信息来源,促成企业的异地并购行为(Cai and Sevilir2012Ishii and Xuan2014)。本文借鉴Bereskin 等(2018)的研究成果,以连续并购作为研究对象。我们认为,企业只有在拥有大量信息的情况下,才可能在较短的时间内进行多项并购;相反,如果企业的信息来源不够广泛,并购活动也会相应减少,且各个并购事件之间,也更可能存在较长的时间跨度,不容易出现连续并购的情况。我们将30天以内发生的两起并购事件定义为连续并购(为了确保研究结论的稳健性,我们也使用50天、100 天的时间跨度来定义连续并购,得到的结果基本一致),并考察关系网络是否会为企业带来更多信息,增加连续并购发生的概率。回归结果报告在表6 中。列(1)显示,在全样本回归中,Close显著增加了企业连续并购的概率。具体而言,当Close位于第25百分位时,企业连续并购的概率为19. 77% ,当Close上升至第75百分位后,企业连续并购的概率上升至42. 67% 。全样本中,共有24. 18% 的样本为连续并购,可见校友关系网络在统计意义与经济意义上,均显著增加了企业连续并购的概率。随后,我们进行了分样本回归,将样本分为跨省并购样本、同省跨市并购样本,以及同市并购样本。结果显示,Close在跨省并购中,显著增加了连续并购的概率,而在同省跨市并购与同市并购中,效果均不显著。具体而言,在跨省并购中,当Close位于第25百分位时,企业连续并购的概率为15. 87% ,当Close上升至第75百分位后,企业连续并购的概率上升至47. 05% 。表6 的回归结果表明,在面临市场分割的时候,校友关系网络的“信息机制”显著地存在,丰富的校友关系网络能够降低市场分割程度,充分分享不同省份间的信息,并促进跨区域的资源整合。(二)润滑剂机制并购的整合速度与效率是决定并购结果的关键,重新配置双方的人力、物力、财力需要消耗较长的时间。市场分割为双方的资源整合增加了各种各样的障碍,而校友关系网络的“润滑剂机制”能够搭建起通往政府、监管部门的桥梁,减少市场分割给跨区域整合带来的阻力。参考Feldman Spratt1999)、Bereskin等(2018)的做法,本文采用并购交易所花费的时间来度量并购效率,并定义变量Month_Used ,该变量等于并购公告日到并购整表6 信息机制CloseIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashTobin_QAgeSOEAve_GDPDualityEnvironment常数项Industry/YearNpseudo R-sqSerial全样本( 1)5.013***[ 3.12]- 0.097*[- 1.82]- 0.444[- 1.07]- 0.006**[- 2.36]0.075*[ 1.83]- 0.458**[- 2.18]0.071[ 0.30]- 0.020[- 0.80]0.010[ 1.24]- 0.105[- 1.24]0.109***[ 4.44]0.046[ 0.63]- 0.142***[- 4.00]- 2.394**[- 2.13]Yes19130.064跨省样本( 2)8.163***[ 3.42]- 0.160**[- 2.05]- 0.426[- 0.70]- 0.008**[- 2.27]0.174***[ 2.93]- 0.862***[- 2.80]- 0.226[- 0.67]0.004[ 0.10]0.000[ 0.03]- 0.221*[- 1.70]0.179***[ 5.28]0.157[ 1.55]- 0.216***[- 4.23]- 3.883**[- 2.28]Yes10140.106同省跨市样本( 3)- 0.035[- 0.01]0.306*[ 1.67]1.392[ 0.87]- 0.010[- 1.41]- 0.213[- 1.59]0.852[ 1.26]2.307**[ 2.35]- 0.069[- 0.82]- 0.010[- 0.35]0.294[ 1.20]0.362**[ 2.01]- 0.059[- 0.25]- 0.468***[- 2.71]4.452[ 1.10]Yes2310.161同市样本( 4)2.263[ 0.78]- 0.136[- 1.50]- 1.102*[- 1.66]- 0.005[- 1.02]0.121[ 1.55]- 0.878**[- 2.36]0.033[ 0.08]- 0.057[- 1.29]0.018[ 1.31]- 0.274*[- 1.92]- 0.001[- 0.03]- 0.259*[- 1.86]0.015[ 0.24]- 3.536*[- 1.73]Yes6340.108注:* ***** 分别表示在10% 5 % 1 % 水平上统计显著,括号内的数字为wald 检验值。- -141合结束所经历的月份数。回归结果报告在表7 中。我们发现,在全样本的回归方程中,Close显著为负,这表明校友关系网络越高的公司,并购所花费的时间越短。具体而言,当Close位于第25百分位时,并购整合花费的时间约为260 天,而当Close上升至第75百分位后,并购整合花费的时间下降到约 95天。而将样本分为跨省并购样本、同省跨市并购样本和同市并购样本后,我们发现,只有在跨省并购样本的回归中,Close显著为负。具体而言,在跨省并购样本中,当Close位于第25百分位时,企业并购整合所花费的时间约为290 天,而当Close上升至第75百分位后,企业并购整合所花费的时间下降到约90天,相较于全样本得到的估计结果,跨省样本中变量Close的经济意义更加显著。表7 的回归结果表明,当企业面临市场分割、跨省的资源整合存在更大障碍的情况下,校友关系网络的“润滑剂机制”显著地存在,校友关系网络能够有效地降低市场分割程度,提高省际间资源整合的速度与效率。六、稳健性检验(一)企业固定效应为了研究校友关系网络是否有助于降低市场分割程度、促进企业异地并购,我们控制了一系列企业层面的特征,如企业的公司治理结构、企业的财务状况,并且得出了校友关系网络有助于降低市场分割程度、促进企业异地并购的结论。即便如此,仍然有可能存在一些尚未控制的企业特征,并造成遗漏变量的问题。为了进一步缓解遗漏变量所带来的问题,我们只保留进行过多次并购的企业样本,并在回归中加入企业固定效应、控制不随时间变化的企业特征,以期缓解遗漏变量对回归结果的影响,我们将结果报告在表8 中。在列(1~3)中,我们保留参与了两次及以上并购的企业样本,列(4~6)中,我们保留参与了4 次及以上并购的企业表7 润滑剂机制表8 企业固定效应CloseIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDPDualityEnvironment常数项Industry/YearNadj. R-sqMonth_Used全样本( 1)- 39.247***[- 3.93]0.566[ 1.64]- 0.426[- 0.11]- 0.011[- 0.86]- 0.680***[- 3.16]2.146**[ 2.14]- 0.681[- 0.61]0.691[ 1.39]- 0.208[- 1.62]- 0.045[- 1.00]1.451***[ 3.09]- 0.013[- 0.10]- 0.564*[- 1.75]- 0.273[- 1.40]41.602***[ 5.93]Yes8320.144跨省样本( 2)- 47.582***[- 3.26]0.630[ 1.55]- 7.669**[- 2.37]- 0.022[- 1.19]- 0.374[- 1.25]2.130*[ 1.78]- 1.424[- 1.02]0.444[ 1.01]- 0.104[- 0.69]- 0.068[- 1.11]0.717[ 1.02]0.130[ 0.72]- 0.388[- 0.84]- 0.356[- 1.51]39.026***[ 2.82]Yes4480.085同省跨市样本( 3)7.711[ 0.21]1.421[ 1.02]- 2.692[- 0.29]0.034[ 0.70]0.083[ 0.12]1.636[ 0.31]6.881[ 1.26]0.972[ 0.68]- 0.341[- 1.00]0.190[ 1.15]3.455***[ 2.84]1.742[ 1.45]- 0.709[- 0.56]- 1.165[- 0.93]- 10.431[- 0.34]Yes1240.198同市样本( 4)- 21.668[- 1.13]0.062[ 0.11]6.458[ 0.86]0.009[ 0.34]- 1.385***[- 2.77]3.145[ 1.52]- 1.892[- 0.95]2.059[ 1.16]- 0.252[- 0.73]- 0.012[- 0.16]1.786**[ 2.25]- 0.336[- 1.51]- 1.166**[- 2.10]- 0.107[- 0.26]52.368***[ 4.73]Yes2600.221注:* ***** 分别表示在10% 5 % 1 % 水平上统计显著,括号内的数字为t 值。CloseIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDP常数项FirmYearNpseudo R-sqCro_Prov全样本( 1)4.352**[ 2.45]- 0.046[- 0.84]0.151[ 0.33]0.002[ 0.60]0.126***[ 2.71]- 0.368[- 1.60]- 0.047[- 0.18]0.175***[ 2.66]0.010[ 0.38]- 0.012[- 1.34]- 0.078[- 0.86]0.040**[ 2.40]- 3.946***[- 3.09]Yes16060.040Cro_City全样本( 2)3.017[ 1.60]- 0.074[- 1.27]0.094[ 0.20]- 0.000[- 0.10]0.108**[ 2.26]- 0.259[- 1.08]- 0.147[- 0.52]0.272***[ 3.71]- 0.010[- 0.40]- 0.026***[- 2.79]0.072[ 0.74]- 0.038**[- 2.20]- 2.338*[- 1.74]Yes16060.046Cro_City省内样本( 3)- 0.397[- 0.14]- 0.076[- 0.88]0.146[ 0.19]- 0.003[- 0.65]0.013[ 0.16]0.354[ 0.88]0.121[ 0.27]0.294**[ 2.44]- 0.022[- 0.49]- 0.044***[- 2.95]0.196[ 1.42]- 0.162***[- 6.10]0.069[ 0.03]Yes7270.155Cro_Prov全样本(45.288**[ 2.07]- 0.016[- 0.20]0.191[ 0.31]- 0.001[- 0.19]0.236***[ 3.44]- 0.884***[- 2.67]- 0.773**[- 2.12]0.034[ 0.36]0.012[ 0.33]- 0.035***[- 2.59]0.053[ 0.39]0.027[ 1.15]- 4.776***[- 2.68]Yes9100.068Cro_City全样本( 5)3.386[ 1.22]- 0.068[- 0.82]0.134[ 0.20]- 0.002[- 0.45]0.245***[ 3.20]- 0.782**[- 2.24]- 0.853**[- 2.21]0.135[ 1.36]- 0.022[- 0.59]- 0.071***[- 4.63]0.463***[ 3.12]- 0.064**[- 2.57]- 3.940**[- 2.04]Yes9100.081Cro_City省内样本( 6)- 0.942[- 0.22]- 0.143[- 0.84]0.292[ 0.25]0.000[ 0.03]0.224*[ 1.84]0.971[ 1.33]0.402[ 0.60]0.286[ 1.54]0.013[ 0.17]- 0.122***[- 4.90]0.932***[ 3.50]- 0.220***[- 5.08]- 2.850[- 0.96]Yes3410.270注:* ***** 分别表示在10% 5 % 1 % 水平上统计显著,括号内的数字为wald 检验值。高管校友圈降低了市场分割程度吗?工商管理- -142《管理世界》(月刊)2020年第5 期样本。回归结果表示,在控制了企业固定效应以后,校友关系网络依然显著地促进了企业跨省并购,可见校友关系网络有助于降低市场分割程度,促进资源在省际间的流动。(二)政治关系网络此前,无论是国内学者还是国外学者,都对政治关系网络进行了大量的研究(Faccio 2006;蔡庆丰等,2017;潘红波、余明桂,2011),研究表明,政治关系网络对于企业以及企业的并购行为有着巨大的影响,且不同政治层级的影响方式有着显著的差异。政治关系网络是社会资本的一个部分,一个企业具有的关系网络越强,往往意味着企业同时具有较强的政治关系网络和校友关系网络,校友关系网络与政治关系网络通常有着正相关关系。那么,我们回归得到的校友关系网络对异地并购的影响,是否仅仅是政治关系网络对异地并购的影响?在稳健性分析中,我们将企业高管所具备的最高行政级别加入回归方程中,分别为国家级(Guojiaji)、省部级(Shengbuji )、司厅局级(Tingjuji)、县处级(Xianchuji ),并将结果报告在表9 中。回归结果显示,回归中加入的政治层级指标均不显著,这表明政治关系网络并不会影响企业的异地并购决策。除此之外,在控制了企业所具备的政治关系网络之后,企业高管所具备的校友关系网络依旧显著影响着企业的异地并购行为,校友关系网络降低市场分割的作用依然显著存在。七、结论与启示中国正处于经济转型的重要时期,加速资源流动、提升资源整合效率是助力中国经济增长与转型的必要条件。然而,中国各地区间市场分割的格局,严重影响到了资源在全国范围内的整合速度与效率,消除市场分割、加强全国范围内的资源整合,是助力长期经济增长的必经之路。本文从关系网络这一非正式制度入手,研究校友关系网络与企业异地并购间的关系,发现校友关系网络有助于降低市场分割程度,促进资源的跨区域流动。此外,本文还发现校友关系网络的影响在市场分割程度较高的地区中更为明显,在市场分割程度较高的地区,企业更需要依靠校友关系网络来降低市场分割程度。本文的研究证实校友关系网络能够降低市场分割所形成的区域壁垒,促进信息的流动、加速资源整合速度、提升资源整合效率。基于本文的研究结论,我们提出以下几点建议:第一,政府需尽快着力消除市场分割,充分发挥市场机制,促进资源在全国范围内的整合,提升经济增长活力。第二,校友关系网络作为一种非正式制度,有助于降低市场分割程度,促进资源的跨区域流动,同时从侧面反映出了我国市场化机制薄弱的事实,企业无法通过市场化的机制完成资源的配置,不得已转而寻求社会资本和非正式制度的帮助。同时,校友关系网络能够降低市场分割程度本身,也会带来新的经济社会不公平现象,即校友关系这一社会资本也可能形成小圈子,资源可以在圈内充分流动,却无表9 政治关系网络CloseClose_HighIndependentInstitutionTop10SizeLeverageCashGrowthTobin_QAgeSOEAve_GDPGuojiajiShengbujiTingjujiXianchuji常数项Industry/YearNpseudo R-sqCro_Prov全样本( 1)3.564**[ 2.29]- 0.061[- 1.21]- 0.087[- 0.22]0.003[ 1.37]0.110***[ 2.71]- 0.269[- 1.35]0.023[ 0.10]0.166***[ 2.77]0.010[ 0.43]- 0.004[- 0.56]- 0.189**[- 2.37]0.029*[ 1.91]- 0.023[- 0.19]0.119[ 1.31]0.092[ 1.16]- 0.077[- 0.80]- 3.273***[- 2.90]Yes19570.039Cro_City全样本( 2)2.724*[ 1.68]- 0.079[- 1.50]- 0.239[- 0.58]0.001[ 0.53]0.110***[ 2.65]- 0.206[- 1.00]- 0.131[- 0.54]0.255***[ 3.94]- 0.014[- 0.62]- 0.017**[- 2.15]- 0.103[- 1.23]- 0.038**[- 2.47]- 0.028[- 0.22]0.048[ 0.52]0.118[ 1.43]- 0.027[- 0.28]- 2.056*[- 1.77]Yes19570.039Cro_City省内样本( 3)0.681[ 0.27]- 0.074[- 0.95]- 0.166[- 0.26]- 0.002[- 0.64]0.069[ 1.03]0.066[ 0.20]- 0.222[- 0.59]0.285***[ 2.66]- 0.037[- 0.88]- 0.038***[- 3.04]0.012[ 0.10]- 0.150***[- 6.40]- 0.055[- 0.29]- 0.180[- 1.18]- 0.021[- 0.16]- 0.018[- 0.12]- 1.145[- 0.61]Yes9170.127Cro_Prov全样本( 4)0.358**[ 2.37]- 0.064[- 1.26]- 0.081[- 0.20]0.003[ 1.47]0.114***[ 2.78]- 0.274[- 1.38]0.013[ 0.05]0.173***[ 2.92]0.007[ 0.32]- 0.005[- 0.64]- 0.186**[- 2.33]0.032**[ 2.17]- 0.019[- 0.15]0.115[ 1.27]0.096[ 1.21]- 0.068[- 0.71]- 2.056**[- 2.26]Yes19570.039Cro_City全样本( 5)0.212[ 1.37]- 0.080[- 1.53]- 0.224[- 0.55]0.001[ 0.60]0.112***[ 2.69]- 0.208[- 1.01]- 0.141[- 0.58]0.258***[ 3.99]- 0.015[- 0.66]- 0.018**[- 2.20]- 0.104[- 1.24]- 0.035**[- 2.29]- 0.022[- 0.18]0.046[ 0.50]0.122[ 1.47]- 0.020[- 0.20]- 1.065[- 1.14]Yes19570.038Cro_City省内样本( 6)0.038[ 0.18]- 0.075[- 0.96]- 0.157[- 0.25]- 0.002[- 0.63]0.069[ 1.03]0.066[ 0.20]- 0.222[- 0.59]0.286***[ 2.64]- 0.037[- 0.89]- 0.038***[- 3.06]0.012[ 0.10]- 0.150***[- 6.41]- 0.053[- 0.28]- 0.179[- 1.18]- 0.020[- 0.15]- 0.015[- 0.10]- 0.876[- 0.58]Yes9170.127注:* ***** 分别表示在10% 5 % 1 % 水平上统计显著,括号内的数字为wald 检验值。- -143法越过圈子,在圈内外进行流动。因此,在充分发挥校友关系积极效应的同时,监管部门也需要防范这类社会资本画地为牢的小圈子负面效应。第三,市场化改革的最终目标不应是充分发挥校友关系网络这类社会资本的非正式制度的资源配置作用,而是彻底消除此类非正式制度对资源配置等正式制度的影响和替代。各级政府部门应该积极响应党中央的号召,加速推进市场化机制建设,以市场化、法制化的资源配置方式,助力中国经济增长。(作者单位:彭聪、申宇,西南财经大学金融学院;张宗益,重庆大学经济与工商管理学院。责任编辑:尚增健)注释①亲疏中心度(Close)的计算方法,可以参见Hochberg 等(2007)、陈运森和谢德仁(20112012)的论文。②在本文的研究中,我们共有1957个样本,而在根据市场分割程度进行分样本回归的时候,却分别只有715 个、1238个样本,分样本回归的样本数加总后得到的样本总数,低于全样本回归的样本总数。其原因在于,为了确保研究结论的稳健性,我们在回归中均加入了大量年度、行业虚拟变量,在分样本回归的时候,当某个虚拟变量为1 ,且被解释变量全部同时为0 或全部同时为1 时,这些观测样本会被自动删除,这就导致了分样本回归的样本总数少于全样本回归的样本总数。后文同理。参考文献(1)蔡庆丰、田霖、郭俊峰:《民营企业家的影响力与企业的异地并购——基于中小板企业实际控制人政治关联层级的实证发现》,《中国工业经济》,2017年第3 期。(2)曹春方、周大伟、吴澄澄、张婷婷:《市场分割与异地子公司分布》,《 管理世界》,2015年第9 期。(3)陈刚、李树:《司法独立与市场分割——以法官异地交流为实验的研究》,《 经济研究》,2013年第9 期。(4)陈运森、谢德仁:《董事网络、独立董事治理与高管激励》,《 金融研究》,2012年第2 期。(5)陈运森、谢德仁:《网络位置、独立董事治理与投资效率》,《 管理世界》,2011年第7 期。(6)范欣、宋冬林、赵新宇:《基础设施建设打破了国内市场分割吗?》,《 经济研究》,2017年第2 期。(7)刘瑞明:《国有企业、隐性补贴与市场分割: 理论与经验证据》,《 管理世界》,2012年第4 期。(8)陆铭、陈钊:《分割市场的经济增长——为什么经济开放可能加剧地方保护?》,《 经济研究》,2009年第3 期。(9)吕越、盛斌、吕云龙:《中国的市场分割会导致企业出口国内附加值率下降吗》,《 中国工业经济》,2018年第5 期。(10)潘红波、夏新平、余明桂:《政府干预、政治关联与地方国有企业并购》,《 经济研究》,2008年第4 期。(11)潘红波、余明桂:《支持之手、掠夺之手与异地并购》,《 经济研究》,2011年第9 期。(12)皮建才:《中国地方政府间竞争下的区域市场整合》,《 经济研究》,2008年第3 期。(13)申宇、赵静梅、何欣:《校友关系网络、基金投资业绩与“小圈子”效应》,《 经济学(季刊)》,2016年第1 期。(14)宋渊洋、黄礼伟:《为什么中国企业难以国内跨地区经营?》,《 管理世界》,2014年第12期。(15)王砚羽、谢伟、乔元波、李习保:《隐形的手: 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In theshort term, fulfilling GDP and tax revenue growth targets may be in theory an important criterion of promotion for localgovernment officials. In the long term, however, such administrative control measures may lead to market segmentationand inefficiency of resource allocation. The current policy on reducing market segmentation has mainly focused on lawsand regulations to reform the existing economic systems. However, it may take a long time for the reform to have a realeffect as it often encounters with strong resistance from the local governments. It may also lead to other unforeseenconsequences once the reform policies are implemented. This paper identifiesa new and alternative way to reduce marketsegmentation. The so-called alumni network, which is an informal form of social capital and economic system, is foundto be an effective instrument in promoting interregional capital flows, and reducing market segmentation regarding interregional mergers and acquisitions (M&A) in China.Based on the centrality theory of the complicated network technology, this paper manually collects the alumni datafor the senior managers of the listed Chinese companies in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges from 2008 to 2013 .It is found that the alumni network is helpful in reducing interregional market segmentation and promoting cross-regionresource movements. More specifically, firms with a stronger alumni network are more likely to succeed in M&A acrossdifferent provinces or cities. If the strength of the alumni network rises from the first quartile to the third quartile position,the success rate of inter-provincial M&A will increase from 43 % to 62 %, and that of inter-city M&A from 59 % to 73 %.The robustness test results also suggest that the alumni network effect on interregional M&A activities is significantlystronger in areas where market segmentation is more serious than others.This paper also studies how alumni network may reduce market segmentation and facilitate interregional M&A throughboth the information and lubrication mechanisms. Firstly, market segmentation may suppress information flow betweenregions, but the alumni network is able to remove the barriers of information exchanges. Secondly, market segmentationmakes it difficult to conduct M&A and improve resource allocation efficiency, but the alumni network may play a lubricationrole in reducing the difficulty of M&A activities, and hence improving resource allocation efficiency. As an informal socialsystem, the alumni network is able to influence the formal system that affects market segmentation.Two important conclusions are drawn from this paper. First, alumni network is found to have reduced market segmentation in the sample firms listed. This in a sense reflects the seriousness of market segmentation and the weaknessof the market system in China across different regions. In the current market system, it is difficult for firms to maximizeresource allocation efficiency through interregional M&A. As a result, senior managers have touse their alumni networkto remove the constraints on interregional M&A activities created by the formal market system. Second, although alumninetwork helps to reduce market segmentation, it may at the same time lead to social injustices and moral hazards. Thisis because senior managers who have a better alumni network may be able to take advantage of those who do not. Thefairest and most efficient way to reduce market segmentation and increase resource allocation efficiency is to remove theprevailing administrate control measures that deter free competition among the Chinese regions.Key Words market segmentation; resource allocation efficiency; alumni network; interregional M&A, ChinaJEL Classification: F 15, G 34, R 58- - IX

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