社会信任是否影响上市公司并购重组交易的达成
——一个初步的实证研究

庞锐辉 朱国泓

(上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海 200030)

1 社会信任的作用机制与研究假设

信任一直以来都是社会学家、人类学家、心理学家和经济学家感兴趣的研究领域。郑也夫(2001)认为信任是主体对其他人的一种态度和判定，即相信某人的行为或周围的秩序符合自己的愿望。人类学家(Dore，1987)把信任看作一种历史遗产，来源于长期的文化积淀。心理学家(多伊奇，1958)认为一个人对某件事情的发生具有信任是指他期待这件事的出现，并且相应地采取一种行为，这种行为的结果与他的预期相反时带来的负面心理影响，小于与预期相符时所带来的正面心理影响。Coleman(1988)则提出，信任是致力于在风险中追求最大化功利的有目的的行为。

社会(普遍)信任则是相对于特定(小圈子)信任而言，是信任大概念下的一个重要分支。Banfield(1958)最早对上述两种信任做了区分，认为前者存在于面对面的互动之中，而后者是针对陌生人的一种信任，社会信任是特定信任扩展到那些信任方没有任何指向信息的人群的一种表现形式。Stolle等(2002)也对此作了探讨：社会信任是一种与他人合作的潜在状态，它超越了面对面的界限，使未曾谋面的双方/多方得以合作起来，因此，社会信任超越了熟人关系，是对特定信任的一种替代。

社会信任的功能在于，一个群体在信息并非特别充分的前提下，事先选择相信一个具备高社会信任度的另一个群体，而非在尽可能充分的信息搜索和可信度评估后，或者说确切了解的基础上，再与后者交往、合作和达成交易行为。因此，社会信任的核心功能主要体现在不同社会信任水平下的筛选功能：对于高社会信任度的群体，特定群体会放宽其与该群体的交往、合作与交易的条件，而对于低社会信任度的群体，特定群体则可能会压缩其与该群体的交往、合作与交易的条件。

本文认为，社会信任的筛选功能对并购重组交易双方互相选择和谈判的过程有着重要影响：对于高社会信任度地区的目标方，收购方会乐于与其交往、合作；对于低信任度地区的企业，往往不会被潜在的交易对手所选择。不同的社会信任水平上，交易发生的概率和深度会有比较显著的差异。基于此，我们提出本文的研究假设：

“社会信任程度越高，双方交易达成的概率越大，高水平的社会信任可以推动上市公司并购重组交易的达成。”

2 核心变量的度量与样本选取

2.1 社会信任程度的度量

对于社会信任程度的度量，国内主流的研究均引用了张维迎等(2002)的研究成果。其委托“中国企业家调查系统” 对全国进行问卷调查，样本涉及全国31个省、自治区和直辖市的企业管理者。调查中的受访者会被问及“根据您的经验，您认为哪五个地区的企业比较守信用(按顺序排列)”，后根据回答结果，分别计算一个地区被认为最守信用以及依次排位的次数及其占所有回答者的比例。信任度的测度根据总样本中有多少比例的人认为该地区最值得信任，即第一信任度，该指标就成为了社会信任的代理变量。

此后国内的一系列经验研究均在沿用此数据的基础上，通过灵活的变通和多层次的视角，从不同的维度验证了社会信任与企业微观行为之间的逻辑关联，但仍有一些缺陷和不足：(1)数据的时效性。张维迎(2002)开创的社会信任度量指标距离现在已经多年，且该数据为截面数据，无法反映社会信任在跨时间范围内的有机变动；(2)替代变量的合理性。部分学者利用反映社会公德心的无偿献血率和非政府组织影响的百万人非政府组织数目作为社会信任的替代指标(潘越等，2009；雷光勇等，2014)欠缺合理性；(3)社会信任度量的单边/多边性。国内文献只研究了各省市守信用情况(被信任者的守信程度)对企业微观行为及其经济后果的影响，使得省际信任这种双边信任缺乏应有的关注。

本文试图通过补充并新建部分社会信任度量指标，从更多的角度丰富社会信任值的使用空间：(1)本文自建一个新度量指标GT1，以各省市地区各年的人均社会捐赠款金额(通过人均居民可支配收入调整)作为度量该地区的社会信任程度的替代指标。该指标具备两个优点，一是捐款来源为非民政类社会组织收到的现金捐款，相比各地区总体的献血率和社会组织数，更不易受政策噪音的影响，更体现“自愿”的特征，与信任直接关联，二是该指标为以年份为单位的时间序列，更好地弥补了张维迎(2002)指标在时效性和跨时期变动性上面的不足。考虑到各地区社会组织接收的捐款主要来源于本省市地区居民的捐赠，本文将该指标定义为主动信任值，即收购方所在地居民信任陌生人(标的方)的程度。(2)沿用张维迎(2002)表1的第一列和最后一列，构建了GT2_A和GT2_B两个指标，分别代表标的方所在地区被认为最为守信的比例(第一信任度)和总体上被认为值得信任的比例(综合信任度)，作为被动信任值将被使用于后文的实证检验部分；(3)张维迎(2002)的信任调查结果同时构建了交叉数据，即某个具体的省市地区对另一个具体省市地区的信任情况。本文利用该交叉数据的乘积度量收购方与标的方互相信任的程度，即双边信任值GT3。对上述三个指标的概括见表1。

表1 社会信任指标的来源、测度与类别

2.2 样本选取与数据来源

2.2.1样本选取

本文的研究样本为2008—2014年A股市场所有发布重大资产重组停牌公告并披露了交易对手的上市公司，初始样本561家。我们剔除了部分标的资产位于国外或港澳台地区的样本5家，剔除了并购重组交易由于非信任因素导致失败的样本29家，剔除了部分控制变量数据缺失的样本2家之后，得到有效样本数量525家。其中，交易达成的样本数量为460家，交易未达成的数量为65家。

2.2.2数据来源

本文的数据来源如下：(1)社会信任数据部分来源于张维迎(2002)的信任调查结果，自建信任值来源于各年国家统计年鉴；(2)交易相关数据如是否交易达成、是否关联交易、是否同产业并购、标的公司资产规模、净利润水平等，来源于对各上市公司《重大资产重组交易报告书》内数据的手工搜集；(3)地理距离数据来源于谷歌地图；(4)方言数据来源于中国社会科学院发布的《中国汉语方言分布图》；(5)其他公开数据来源于Wind数据库和中国统计年鉴。

3 实证检验与结果分析

3.1 回归模型与变量定义

本文研究假设是社会信任越高，双方交易达成的概率越大，高水平社会信任可以推动上市公司并购重组交易的达成。由于上市公司并购重组交易是一个考察、谈判与博弈的过程，对交易最终达成的约束因素很多，通过对Ahern(2015)和Bottazzi(2016)两篇文章的借鉴，本文拟从宏观经济因素(人均GDP、市场化水平)、交易属性(关联交易、并购特征)、社会与文化因素(地理距离与方言)、标的公司特征等维度对交易达成的因素进行控制，然后观察社会信任在其中的影响机制。本文拟构建如下模型来检验社会信任与并购重组交易达成之间的关系：

Deal=α+β1GT+β2PCdiff+β3FMIdiff+

β4RelatedIndustry+β5RelatedTransaction+

β6Dialect+β7Distance+β8ROAdiff+

β9SIZEdiff+β10Industry+β11Year+ε

回归模型中各变量的详细定义及测度方法见表2。

表2 对非信任因素导致交易失败的样本的说明

表3 回归模型中各变量的具体定义与测度

3.2 主要变量描述性统计分析

表3显示，在525个样本中，GT1的最大值为56.709，最小值为0.395，平均值为13.137，标准差为11.741，可以看出不同地区居民主动信任陌生人的水平差异很大。GT2_A变量的平均值为7.628，最高值为22.7，最低值为0.1；GT2_B变量的平均值为91.335，最高值为218.9，最低值为2.7。无论是第一信任度还是总体信任度，甚至是交叉信任度，上海市均处于排名的第一位，可以看出某些经济发达的地区受到外省人的普遍信任。样本内ROAdiff变量的平均值为1.2，最大值为439.663，标准差为19.337；SIZEdiff变量的平均值为0.133，最大值为1.35，最小值接近0。这说明样本公司中无论是收购方还是标的方，业绩表现和资产规模都具有明显的差异性，与A股市场中数量繁多的并购重组交易行为相吻合——很多上市公司希望通过并购优质标的实现业绩的突破和规模的扩张。主要变量的描述性统计结果见表4。模型回归结果见表5。

表4 主要变量的描述性统计结果

表5 模型回归结果

3.3 回归结果及分析

利用logit回归，我们从多个维度控制了影响上市公司并购重组交易达成的重要因素，包括宏观经济因素、交易属性、社会与文化因素、公司特征因素等。在此情形下，仍能发现社会信任在交易达成决策中扮演重要角色：(1)模型1中GT1自变量与Deal因变量呈正相关关系，相关系数在10%的水平上显著，意味着收购方的主动社会信任可以提高并购交易达成的概率；(2)模型2、3中GT2_A和GT2_B均与Deal正相关，并且系数都在10%的水平上显著，说明在标的方被信任的情况下，更有利于交易的达成；(3)模型4中GT3与Deal正相关，此时相关系数最大且显著性水平为四个模型中最高(5%)，说明交易双方彼此互相信任，在交易过程中扮演非常重要的角色，对交易的达成有明显推动作用。