1、1政治关联、企业并购特征与并购绩效摘要：本文以我国上市公司为研究样本，研究了政治关联对企业并购行为的影响。研究结果表明，中国上市公司的政治关联显著影响了它们的并购行为。政治关联企业实施了更多的并购，并购规模也更大。政治关联对并购的这种影响主要是通过政府对国有企业施加影响实现的。我们同时考察了政治关联对并购绩效的影响， 发现无论是以会计业绩还是市场业绩作为衡量指标，政治关联对并购绩效都有着显著的负面影响，其并购绩效显著低于其他公司；并购了国有控股企业的政治关联企业因为并购而遭受的损失最大。上述结果说明，中国上市公司的政治关联在一定程度上导致了资源的错误配置，使得有限的资源浪费在低效甚至是无效的并
2、购行为上。从更深层次的意义上来说，本文的结论为非市场机制的危害性提供了证据。关键词：政治关联；企业并购；并购特征；经济后果2一、引言企业的政治关联问题是近年来逐渐兴起的一个重要的研究主题。这一研究主题之所以引起了越来越多的学者的关注，其主要原因可能在于政治关联在全球范围内普遍存在，而且它会显著影响企业的行为及经济后果。例如，在 Faccio（2006） 1考察的 47 个国家的企业中，有 35 个国家的企业具有她所定义的政治关联，但这些政治关联主要还是集中在那些腐败较严重、对外国投资限制较严的国家的企业中，而这些国家主要是新兴市场国家，对于新兴市场国家而言，它们的企业的政治关联程度更深，对企业
3、的影响更大。目前学术界在政治关联方面已经取得了丰硕的成果，现有文献主要形成了如下两方面的研究结论：（1）政治关联能为企业带来诸多好处，例如更多的贷款、更优惠的税率、更高的市场占有率等（Faccio， 2006） 1；在面临困境时，政治关联企业更容易获得政府的帮助（Faccio et al.，2006；潘越等，2009) 2、3 ；能获得更多及更长期的银行贷款（Fan et al.， 2006；余明桂和潘红波，2008；罗党论和甑丽明，2008；宁宇新和柯大钢，2009；薛玉莲，2008） ， 4-8更容易进入管制行业、更容易进行多元化更容易进入金融等管制性行业进行经营（胡旭阳，2006；罗党论
4、和唐清泉，2009；张敏和黄继承，2009）等 9-11。 （2）政治关联会显著影响企业的经济后果，但这种影响是多方面的。在企业的管理者建立政治联系后，企业价值显著上升（Faccio, 2006；罗党论和黄琼宇，2008；雷光勇、李书锋和王秀娟，2009；杜兴强和周泽将，2009） 1、12-14 ；提高企业的投资效率（陈运森和朱松，2009） 15。而更多的文献则发现政治关联的经济后果是负面的。例如，张敏等（2010） 16发现政治关联会降低信贷资源配置效率；梁莱歆和冯延超（2010） 17发现政治关联会增加企业的雇员成本；Chaney et al.(2007)18发现，政治关联企业的会计信
5、息质量显著低于非政治关联企业；Chen et al.（2007 ） 19发现，对政治关联企业而言，分析师的预测误差显著大于非政治关联企业；Faccio et al.（2006） 2发现，虽然政治关联企业在陷入困境后更容易获得政府的支持，但获得支持后的业绩显著下降，并显著差于非政治关联企业。Fan et al.（ 2007） 20考察了中国上市公司的政治关联对 IPO 前后的业绩变化的影响，发现政治关联企业在 IPO 后，业绩下降幅度比非政治关联企业多了 37%。涂国前和刘峰（2010） 21发现有政治关联的民营控股股东更可能掏空上市公司。部分文献也研究了政治关联与企业并购之间的关系问题。李善民
6、等（2009） 22发现政治关联企业更容易通过多元化并购进入与主业无关的、高利润的行业。吴周利等（2011）23发现，政治关联有助于并购企业的股东获得超额收益，这一效应在多元化并购和跨区域并购中越明显。吴超鹏等（2012） 24发现，即使实施的并购绩效很差，政治关联 CEO 也不易变更。潘红波等（2008） 25发现，政治关联有助于提高企业的并购绩效。本文在现有文献的基础上，进一步研究了如下两个问题：首先，现有文献普遍研究政治关联对并购绩效的影响问题，而本文研究了政治关联对企业实施并购的概率和频率，以及被并购企业的3产权性质的影响；其次，现有文献普遍从市场业绩角度研究政治关联对并购绩效的影响，
7、而本文同时从市场业绩和会计业绩角度进行了研究。因此，本文的研究对政治关联与企业并购之间关系方面的文献进行了一定的拓展。本文的研究结果表明，中国上市公司的政治关联显著地影响了企业的并购行为，政治关联企业实施了更多的并购、并购金额也更大。同时我们发现，和非政治关联企业相比，政治关联企业并购了更多的国有控股企业,说明政治关联企业主要是通过政府部门的影响来达到并购的目的。我们随后考察了政治关联对并购业绩的影响，发现无论是以会计业绩还是市场业绩作为衡量指标，政治关联对并购绩效都有显著的负面影响，政治关联企业的并购绩效都显著低于其他公司。同时我们还发现，并购了国有控股企业的政治关联企业因为并购而遭受的损失
8、最大。上述结果说明，中国上市公司的政治关联在一定程度上导致了资源的错误配置，使得有限的资源浪费在低效甚至是无效的并购行为上。本文后面的内容安排如下：第二部分是理论分析与研究假设；第三部分是研究设计，涉及本文的数据与变量；第四部分是实证研究结果；最后是本文的研究结论部分。二、研究假设扩张是企业发展壮大的源泉，对于我国这样的新兴市场国家中的企业来说，要想在日益激烈的市场竞争中生存和发展，保持合理的扩张是必要的。企业可选择的扩张方式很多，而并购可能是企业最偏爱的扩张方式之一，其主要原因在于并购具有可以消灭竞争对手、扩张速度快、可以迅速获取对手的资源等诸多方面的优势。目前，并购已经成为我国企业进行扩张
9、的最主要方式之一（姜付秀等，2008） 26。据统计，2011 年我国企业并购市场的交易金额已经达到 1568.5 亿美元。 1因此，能否通过并购方式发展壮大对企业来说至关重要。但是，我国的并购市场在一定程度上是受到管制的，企业之间的并购并非是完全市场化的行为，地方政府在并购市场中起着举足轻重的作用。出于对税收、就业、官员晋升等方面的考量，地方政府会对本地区企业间的并购行为施加控制（潘红波和余明桂，2011）27。这种控制可能体现在如下两个方面：首先，是对并购资源的控制。在我国，企业在实施并购前，必须要获得地方政府的批准，政府可能会因为并购不符合相关的产业政策（包括地方政府的产业集群、产业优化
10、等政策）而对并购申请进行否决。其次，是对并购后相关配套资源的控制。即使企业获准实施并购，但如果没有政府在资金、优惠政策等方面的支持，就会间接地增加企业的并购整合成本，可能导致最后并购失败（张敏和黄继承，2009） 11。从现有文献来看，已经有大量的证据表明政府对企业的并购特征和并购绩效具有决定性的影响。例如，潘红波和余明桂（2011） 27发现，由于相对于本地并购而言，国有企业在实施异地并购时政府的支持减少，导致企业并购后税负和银行贷款成本增加。潘红波等1 http:/ 25发现，政府干预会对国有企业的并购绩效产生显著的负面影响。张雯等（2012） 28发现，由于政府的干预，相对于民营企业来说
11、，国有企业的并购目标更多的是国有企业。在上述制度背景下，有并购需求的企业必然会向政府“寻租”获得政府的支持。通过建立政治关联、与当地政府保持良好关系的企业将会获得更多、更好的并购机会，并购后也更容易获得政府的支持（潘红波等，2008） 25。罗党论和唐清泉 (2009)10研究发现有政治关联的民营企业更容易进入管制行业（例如：公用事业，城市建设，社会服务和金融服务等行业）和高回报行业（例如：煤炭和房地产等行业） ；同时，有政治关联的民营企业能够获得更多的补贴。当地政府可能会通过降低行业门槛，提供资金和土地资源，降低税率或提供优惠政策来帮助有政治关联的企业达到多样化经营的目的。夏立军等（2011
12、） 29发现，有政治关联的企业更容易跨省经营。张敏和黄继承（2009） 11、Li et al. (2011) 30也发现政治关联企业更容易实施多元化。据此，我们可以推测，相对于非政治关联企业来说，政治关联企业更容易获得更多的并购资源。同时，政治关联企业也更有动机实施并购。首先，现实中的企业普遍都有强烈的扩张动机（Jensen,1986 ） 31，当政治关联企业更容易通过政府获得扩张所需要的资金以及并购资源时，它们显然有强烈的动机利用这种非政治关联企业所不具有的优势实施大规模的并购，借此来扩大自身规模。其次，当企业通过聘请现任或前任政府官员来建立政治关联时，这些有政治背景的高管有强烈的动机利用
13、自身的政治资源帮助企业通过并购扩大企业规模，从而构筑职位“壕沟” ，巩固其职位和地位（游家兴等，2010） 32。因此，无论是从企业层面来看，还是从管理者层面来看，它们都有强烈的动机通过并购扩大企业规模，从而往往导致过度投资，损害企业价值（Jensen,1986） 31。而我国企业往往只注重把企业“做大” ，却不注重“做强” （姜付秀等，2008） 26，这导致即便并购绩效不好，企业也倾向于进行大量的并购。综合来看，我们认为，相对于非政治关联企业来说，政治关联企业更有动机实施更多的并购。基于上述分析，我们提出如下假设：假设 1：政治关联企业更易实施并购，其并购频率和程度也更大。如果上述假设成立
14、，我们可以进一步推测政治关联企业会并购更多的国有企业。理由如下：首先，如果政治关联企业通过“寻租”获得政府的支持来实施并购，那么在并购目标的选择上就会打上政府的“烙印” ，受到政府的影响。例如，现有文献发现，当政府参与国有企业的并购决策时，这些企业会并购更多的国有企业（张雯等，2012） 28、实施更多的本地并购（方军雄，2008） 33。地方政府拥有国有企业的控制权和高管任命权，这使得它们对国有企业有着直接的影响力和控制力；而对民营企业来说，地方政府的影响力则相对较弱。因此，地方政府手中所掌握的并购资源主要是国有企业。这样，政治关联企业通过“寻租”从政府手中获得的并购资源也更多的是国有企业。
15、其次，从政治关联企业角度5来说，从政府手中获得国有企业的并购权，可以获得诸多好处。例如，在收购价格方面，并购国有企业比民营企业更具有谈判和“寻租”空间。在并购国有企业后，更容易获得政府在贷款、税收等方面的后续支持（潘红波和余明桂，2011） 27。所以，政治关联企业会更倾向于从政府手中获得更多的国有企业的并购权。据此，我们可以推测，与非政治关联企业相比，政治关联企业会并购更多的国有企业。基于上述分析，我们提出如下假设：假设 2：和非政治关联企业相比，政治关联企业会并购更多的国有企业。既然政治关联能够影响企业的并购特征，也必然会影响并购绩效。正如 Rajan and Zingales（1998）
16、 34所指出的，关系交易存在一个明显的缺陷，那就是它忽略了价格机制的资源配置作用，由此可能造成资源的错误配置，从而导致高额的成本。Jackson（1999）35也认为，关系交易会造成资本流入投机性和没有竞争力的部门和企业。现有的实证文献为上述理论提供了经验证据。Fan et al.（2007） 20发现具有政治关联的国有企业在 IPO 后，业绩下降幅度比非政治关联企业高 37%。Faccio et al.（2006） 2以 35 个国家的企业为研究样本，考察了政治关联与政府对企业的支持之间的关系，发现虽然政治关联企业在陷入困境后更容易获得政府的支持，但获得支持后它们的业绩显著下降，并显著差于非
17、政治关联企业。从并购角度来看，政治关联也会对并购绩效产生负面影响。首先，企业能够借助于政治关联从政府手中获得更多的并购资源，表明在并购资源的配置方面，市场的力量可能并非主要力量，而是靠政府这支“有形之手”在发挥作用，这可能会导致资源的错误配置，使得并购资源无法得到合理的配置和利用，从而降低并购效率（潘红波等，2008） 25；其次，从政治关联企业角度来说，由于能够从政府手中获得更多的资源，这可能使它们有良好的预期，即能够不断地从政府手中获得资源。因此，相对于非政治关联企业来说，它们面临的外部压力相对较弱，这可能会影响它们的经营效率，包括对于并购资源的利用整合效率，这也可能导致它们的并购效率要低
18、于非政治关联企业。进一步地，政治关联企业会并购更多的国有企业，这是企业通过政治关联“寻租”政府的重要表征。政治关联企业并购的国有企业的比例越高，越说明政治关联在其中发挥着作用，政治关联对并购绩效的负面影响更明显。因此，我们可以进一步推测，当政治关联企业并购的是国有企业时，相对于非政治关联企业来说并购绩效会更差。基于上述分析，我们提出如下假设：假设 3：相对于非政治关联企业来说，政治关联企业的并购绩效较差；如果政治关联企业并购的是国有企业，政治关联对并购绩效的负面影响更大。三、研究设计（一）研究样本本文的样本包括深、沪两市 1998-2006 年的 A 股上市公司，截止到 2006 年底，共有上
19、市公司 1433 家，共 10651 个观测值，在此基础上按如下标准进行了剔除：（1）考虑到6金融类公司的特殊性，我们将其剔除，共 47 个观测值；（2）因为本文要用到上年度的数据，所以也剔除了当年上市的公司，共 1233 个观测值；（3）剔除缺失值 1588 个观值。经过上述剔除，最后得到 7783 个观测值，共涉及 1365 家公司。本文的并购样本如表 1 所示，该样本具有如下特征：（1）所有并购事件均是以样本公司作为并购方，而不包括其作为并购目标的事件；（2）所有并购事件均为非关联并购，因为关联并购可能带有强烈的盈余管理动机。由表 1 可知，1998-2006 年间的并购事件共有1339
20、 起，包括 1033 个公司-年，有些公司在样本期间内实施了多起并购。本文的数据来自CCER 和 CSMAR 数据库。插入表 1（二）模型与变量为了验证本文的假设，我们建立了如下的回归模型：并购变量= 0+ 1Political+ 2Outdir+ 3Listage+ 4Ownership+ 5 Growth+ 6 Cash+ 7Lev+ 8Size+ i + j + (1)9INDi70Yearj并购目标特征变量= 0+ 1Political+ 2Outdir+ 3Listage+ 4Ownership+ 5Growth+ 6Cash+ 7Lev+ 8Size+ i + j + （2）9IN
21、Di70Yearj绩效变量= 0+ 1Political（Ps，Pns）+ 2Outdir+ 3Ownership+ 4Mb+ 5Growth+ 6Lev+ 7Size+ i + 18INDi(3)模型中涉及的变量说明如下：1.政治关联（Political）从现有文献来看，界定企业是否具有政治关联的方式有如下几种：其一，如果企业至少有一个大股东或高管（CEO、董事长、副董事长、董事会秘书）有政治关联，则将该企业界定为有政治关联；其二，如果企业的 CEO 有政治关联，则将该企业界定为有政治关联。考虑到对中国企业来说，总经理或董事长往往对企业有着举足轻重的影响，因此，如果企业的总经理或董事长有政治
22、关联，则将该企业界定为有政治关联。我们借鉴 Fan et al.（ 2007） 20的做法，将政治关联变量定义为：如果企业的董事长或总经理是指现任或前任的政府官员、人大代表或政协委员，则认为企业有政治关联，否则无政治关联。这些数据根据上市公司披露的总经理和董事长的背景资料判断整理。表 2 报告了本文的政治关联样本情况。从表中可以看出，在所有的 1365 家公司中，有政治关联的公司比例达到 20%，占相当大的比例，说明政治关联在中国上市公司中是普遍存在的 2。7插入表 22.并购目标特征根据假设 2，政治关联的作用机理在于借助政府部门对并购目标施加影响，从而完成并购，而政府部门对国有控股企业有更
23、强的影响力，因此，如果相对于非政治关联企业来说，政治关联企业并购了更多的国有控股企业，则能够验证政治关联的上述作用机理。因此，我们设置了“是否国有控股企业（Stateown） ”哑变量，如果并购目标是国有控股企业则取 1，否则取 0。3.并购为了比较全面地反映企业并购的频率和程度，我们借鉴姜付秀等（2008，2009） 26、37的做法，设置了如下三个变量：第一个是“是否并购（Madum） ”哑变量，如果研究年度样本公司实施了并购则取 1，否则取 0；第二个是“并购次数（Matimes） ”，从并购样本来看，有的公司一年内实施了多次并购，我们将这些公司每年的并购次数进行了汇总，并购次数越多，说
24、明企业并购频率越大。因此，这个变量对“是否并购”哑变量进行了细化，不仅能够区分是否实施了并购，而且能够区分并购频率的大小；第三个是“并购金额（Ma） ”，用每家公司在研究年度内并购的总金额与总资产的比值表示，同样，该变量不仅能够区分是否实施了并购，而且能够区分并购程度的大小，值越大，程度越大。这三个并购变量从不同角度刻画了并购的频率、并购规模等特征。4.并购绩效为了更全面地反映政治关联对企业并购绩效的影响，我们同时采用会计业绩和市场业绩两类指标来衡量企业并购绩效。会计业绩指标采用行业调整后的 ROE（净利润）的变化值，我们分别用并购后第 1 年和第 2 年的 ROE 与并购前一年的 ROE 之
25、差分别表示并购完成 1、2 年后的业绩变化，该值为正，说明并购对业绩有正向影响，反之则有负向影响。市场业绩指标采用市场调整法计算的累计超额收益（CAR）表示，为了确保结论的稳健性，我们分别计算了（-10 ，10）和（-1 ，2）两个时间窗内的 CAR，同样，该值为正，说明并购对业绩有正向影响，反之则有负向影响。5.按政治关联和并购目标特征的组合进行分组通过比较政治关联企业和非政治关联企业的并购绩效，我们可以发现二者的差异，但无法提供更详细的信息。例如，根据假设 2，政治关联企业主要通过政府部门的影响成功完成并购，这会导致它们会比非政治关联企业并购更多的国有控股企业，因此，如果政治关联企业并购的
26、是国有控股企业，根据假设 3，其并购绩效会更差。为了能够反映这一信2 这一比例和相关研究比较接近。例如，Fan et al.(2007)采用的是中国国有企业样本，他们的政治关联比例为 26.71%，如果考虑非国有因素，可能和我们的比例差不多；潘越等（2009）采用的是所有企业的样本，他们的政治关联比例在高社会资本和低社会资本样本中分别为 20.47%和 21.99%，和我们的比例几乎一致。感谢审稿专家的宝贵建议。8息，我们按政治关联和并购目标特征的组合进行了分组，相应地设置了两个哑变量。第一个哑变量是“政治关联企业的并购目标是否为国有控股企业（Ps） ”，是则取 1，否则取 0；第二个哑变量是
27、“政治关联企业的并购目标是否为非国有控股企业（Pns） ”，是则取 1，否则取 0。它们的基准变量是非政治关联企业。这样，通过考察上述两个变量与并购绩效的回归结果，将能够为我们提供更详细的信息，从而为验证假设 3 提供条件。6. 控制变量为了控制其他一些影响因素，我们设置了如下一些控制变量：Outdir 是公司治理变量，用独立董事的比例衡量。作为一种制衡机制，独立董事的存在会影响企业的并购行为及其经济后果，但不同的研究发现其影响是不同的。例如，Malmendler and Tate（2003） 38发现这一变量与并购变量显著正相关，而 Brown and Sarma（ 2006） 39却发现它
28、们之间是显著的负相关关系。关于独立董事对企业业绩的影响，不同的研究也得到了不同的结论。有研究发现二者之间存在显著的正相关关系（Brickley,1994） 40，也有研究未能发现二者之间存在显著关系（ Bhagat and Black,2000）41。Listage 是上市年限变量，用研究年度减上市年度所得的值表示。企业步入正轨后，其业务会逐渐成熟，扩张冲动也会更强烈，因此，上市年限长的企业应该会实施更多的并购。例如，Hussinger （2005） 42以德国企业为研究对象发现，企业年龄越大，越易实施并购。Ownership 是实际控制人类别变量，如果样本公司是国有控股取 0，否则取 1。在
29、中国，大多数上市公司都是国有控股企业，这是中国的一大特色，在此情况下，作为企业代理股东的政府部门会对企业的并购行为进行干预。因此，具有不同性质的控股股东的上市公司的并购行为可能是不同的。同时，是否是国有控股可能会影响企业的业绩。但从目前的研究来看，关于中国上市公司国有股权与业绩之间的关系尚未形成一致的结论。有研究发现二者之间是显著的正相关关系（Sun et al.,2002） 43；也有研究发现二者之间是显著的负相关关系（Xu and Wang,1999） 44；还有研究发现二者之间是非线性关系（Tian,2001） 45。Mb 是市值账面比变量，用股票市价与总资产账面价值之比表示。众多研究表
30、明，该指标对企业业绩有重要影响。例如，Fama and French（1995 ） 46发现，账面市值比（BM）与企业的会计收益和股票收益显著负相关，也即市值越高的公司其业绩也越好。Fan et al.（ 2007） 20发现， Mb 与上市公司 IPO 前后的业绩变化显著正相关。Growth 是企业成长性变量，用主营业务收入的变化率表示。成长越快的企业，其并购需求也越大，进而会影响并购业绩。在西方的研究中，一般用 TobinQ 衡量企业成长性，但中国股市的不完备性导致这一指标难以很好地衡量企业的成长性，因此我们选择用企业主营业务收入的变化率表示。Cash 是现金变量，用货币资金与短期投资之和
31、的自然对数表示。根据 Jensen（1986）31的自由现金流理论，内部资源越充足的企业，其实施并购的条件越充分，从而并购也越9多。Lev 是负债比例变量，用总负债与总资产的比值表示。同样根据 Jensen（1986） 31的自由现金流理论，负债的存在能够抑制企业的并购行为。同时，因为利息具有抵税的作用，从而负债比例的高低将企业的业绩产生影响。此外，本文还控制了企业规模、行业和年度等影响因素。其中企业规模（Size）用总资产的自然对数表示；行业（IND i）：根据中国证监会 2001 年颁布的中国上市公司行业指引，将样本公司分为 12 个行业（剔除金融行业），以农业为基准，共设置 11 个哑变
32、量；年度（Year j）哑变量，以 1998 年为基准，共设置 8 个哑变量。上述控制变量都选用期初的数据。四、实证结果（一）描述性统计表 3 报告了本文变量的描述统计。为了便于比较，我们分成三个样本进行统计，分别是全样本、政治关联组和非政治关联组。相应地，表 3 共分为四个部分，AC 部分分别是对全样本、政治关联组和非政治关联组的变量的有关统计值的描述，D 部分对政治关联组和非政治关联组的上述变量之差分别进行了均值检验和中位数检验。从 A 部分来看，并购次数的最大值为 7，最小值为 0；并购金额的最大值为 0.867，最小值为 0，表明样本公司并购频率和程度的差距较大。独立董事比例的最大值为
33、 0.75，最小值为 0.1，表明样本公司独立董事比例的差距也较大，其均值和中位数分别为 0.231 和0.333，处于一个比较合理的水平。上市年限的最大值为 16，最小值为 1，差距也较大，这种差距可能会影响企业的并购行为，因此我们在回归模型中控制了该变量。实际控制人类别变量的均值为 0.239，说明国有控股的企业所占比例达到了 76.1%，占绝大多数，符合中国的实际情况。从现金变量、负债比例变量和企业规模变量来看，样本公司间的差距也较大。对于 B-D 部分，从 Matimes、Madum 及 Ma 等三个并购变量来看，政治关联组的均值都大于非政治关联组，而且对 Matimes 和 Ma 的
34、 t 检验及对 Madum 的卡方检验都显著，中位数检验也显著，表明政治关联组实施了更大频率和程度的并购。此外，从独立董事比例、上市年限来看，政治关联组的均值和中位数都显著小于非政治关联组。从实际控制人类别来看，政治关联组的国有控股比例显著大于非政治关联组，表明政治关联组的政治关联有很大部分是来源于其所有权性质。从企业规模来看，政治关联组要显著大于非政治关联组。而从成长性、现金及负债比例等几个变量来看，政治关联组和非政治关联组没有显著差异。插入表 310（二）政治关联与企业并购的频率和程度表 4 报告了政治关联与企业并购的回归结果。在前文的模型（1）中，我们分别用Madum、Matimes 和
35、 Ma 等三个变量作为因变量进行了回归，从而形成三个模型，其中第一个模型采用 Logit 回归模型，后两个采用 OLS 回归模型。从回归结果来看，三个模型中的政治关联变量的回归系数均为正，而且都显著，其中模型 1 和 3 在 5%水平显著，模型2 在 1%水平显著，说明在其他因素保持不变的情况下，政治关联企业并购更频繁，并购金额更大，从而验证了假设 1，表明在中国特殊的制度背景下，政治关联对企业的并购行为确实能产生显著的影响。从作为控制变量的实际控制人类别变量（Ownership）来看，它在三个模型中的回归系数均为正，而且都在 1%水平显著，说明非国有控股的企业并购更频繁，其原因可能在于中国的
36、民营资本具有更强烈的扩张冲动。负债比例的回归系数显著为负，说明负债的存在能够抑制企业的并购行为，和 Jensen（1986）的自由现金流理论一致 31。插入表 5（三）政治关联的作用机理上述结论虽然验证了政治关联企业实施了更多的并购，但并没有揭示出政治关联在其中是如何发挥作用的，也即政治关联是通过怎样的机理使得企业实施了更多并购，而这可能是我们更感兴趣的问题。根据假设 2，和非政治关联企业相比，政治关联企业会并购更多的国有控股企业，因此，我们设置了并购目标是否是国有控股企业（Stateown）变量。表 5 报告了该变量在政治关联组和非政治关联组的分布情况。从表中可以看出，对政治关联组而言，并购
37、目标是国有控股企业的比例达到 41.9%，高于非政治关联组的 33.29%，而且卡方检验在 5%水平显著，初步说明政治关联企业比非政治关联企业并购了更多的国有控股企业。表 6 报告了前文的模型（2）的回归结果。在该模型中，我们以 Stateown 作为被解释变量，以 Political 作为解释变量进行了 Logit 回归。结果显示，模型中 Political 的回归系数为正，且在 1%水平显著，说明相对于非政治关联企业来说，政治关联企业并购了更多的国有控股企业，从而支持了假设 2。此外，实际控制人类别变量（Ownership）的回归系数显著为负，表明国有控股企业比民营控股企业并购了更多的国有企业，这一结论也符合本文的逻辑，因为根据本文前面的描述性统计，很多政治关联企业都是国有控股企业，所以会并购更多的国有企业。插入表 5、表 6（四）政治关联与并购绩效上述实证结果揭示了政治关联通过一定的作用机理使得企业实施了更多的并购，本部
