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北京工商大学学报( 社会科学版 )摇 摇 摇 摇 2015 年摇 第 5 期
(Malmendier & Tate,2008) [5] 。 因此,预期这两个
财务指标与公司并购活动的发生正相关。
高管特征指标包括性别( GEN)、 年龄( AGE )、
学历( EDU)。 心理学和行为学认为, 男性一定程
度上会高估自身的管理能力,可能导致低效并购
的发生,高管决策行为会受年龄大小的影响 (Tay鄄
lor & Brown,1988) [12] ,年长的高管相对来说做决
策更加理性。 高管学历越高,其过度自信程度越
高( 方文俊 ,2007) [17] 。
由于本研究包括 2009—2011 年三年样本,属
于独立混合横截面数据, 具有跨时期的特征, 因
此,为了避免该特征对实证结果的干扰 ,本文考虑
了时间差异对并购可能产生的影响。 时间差异用
年度虚拟变量(YEAR) 来表示, 样本为 3 个年度,
故年度虚拟变量为 2 个。 全部变量含义及计算方
法如表 1 所示:
表 1摇 变量一览表
变量性质 变量名 变量描述
被解释变量 M& A 上市公司并购是否发生 ,在样本区间内发生并购取值为 1 , 否则为 0
解释变量 OC 高管持股数增加 ,表示高管存在过度自信, 取值为 1, 否则为 0
控制变量 SIZE 公司规模 ,并购年度期初资产总额的自然对数
GOV 独立董事人数与董事会总人数之比 ,以此衡量公司治理结构
DIAL 上市公司董事长与总经理为同一人取值为 1, 否则为 0
ALR 负债总额与资产总额之比
ROE 净利润与净资产之比
GEN 男性取值为 1 , 女性取值为 2
AGE 30 岁以下取值为 1 ,30 ~ 50 岁为 2 ,50 岁以上为 3
EDU 中专及以下为 1 , 大专为 2 , 本科为 3, 硕士为 4 ,博士为 5
YEAR 年度控制虚拟变量
摇 摇 ( 三) 回归模型的构建
由于因变量 M& A 的取值只有 0 或者 1, 为两
分类因变量,因此本文采用 Logistic 回归模型来实
证分析高管过度自信 ( OC ) 与公司并购决策
( M& A) 的关系。
模型一:
M& A = 琢0 + 琢1 OC + 琢2 YEAR + 着
模型二:
M&A = 琢0 + 琢1 OC + 琢2 SIZE + 琢3 GOV +
琢4 DIAL + 琢 5 ALR + 琢6 ROE + a7 GEN + a 8 AGE +
a9 EDU + 琢10 YEAR + 着
其中,琢i 为回归参数 ,着 为随机误差项。
模型一表示高管过度自信因素与并购决策的
关系。 其中过度自信 OC 为自变量, 并购实施与
否 M& A 为因变量。 模型反映的是过度自信对并
购决策所产生的影响。 由于高管过度自信并不是
影响并购决策的唯一因素,因此引入一些可能对
并购决策产生影响的控制变量构成模型二。 模型
二在模型一的基础上加入了 8 个控制变量,使实
证结果更加真实。
五、实证分析
( 一) 样本数据的描述性统计
本文使用 SPSS19郾 0 统计软件进行分析。 在
进行回归分析前,对 2009—2011 年国有及民营上
市公司样本数据中的各个变量进行描述性统计
( 由于篇幅所限, 此处未披露两类公司三年各变
量的具体统计表)。 对样本国有和民营上市公司
的单变量进行三年均值比较, 结果见表 2。
从均值比较结果看, 国有上市公司与民营上
市公司实施并购行为的三年均值差别不大,分别
是 0郾 310 和 0郾 320, 国有上市公司略低于民营上
市公司。 根据整理出的各年数据发现, 国有上市
公司每年发生并购的次数相对稳定,并且 2009 年
和 2010 年并购次数显著高于民营上市公司, 说明
长期以来国有上市公司并购占据我国并购市场
的主导地位,因为国有上市公司相对于民营上市
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