基于股东联结网络视角的制造业上市企业并购绩效研究

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1、分类号：Ｆ２７５单位代码：１０６３６密级：公开学号：２０１５１４０１０１４硕士学位论文中文论文题目：基于股东联结网络视角的制造业上市企业并购绩效研究英文论文题目：ｉｅｓＢａｋｎｏｉｓｔｅｄＣｏｍｐａｎｓｅｄｏｔｈｅＳｈａｒｅ２ＥＳＳｈｏｌｄｅｒｓＮｅｔｗｒ论文作者：指导教师：林敏专业名称：企业管理研究方向：资本运营与财务管理所在学院：经济与管理学院论文提交日期：２０１８年３月３１日论文答辩日期：２０１８年５月２９日四川师范大学学位论文独创性声明本人声明：所呈交学位论文《基于股

2、东联结网络视角的制造业上市企业并购缋效研究》，是本人在导师林敏指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果９对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。一本人承诺：己提交的学位论文电子版与论文纸本的内容致。如因不符而引起的学术声誉上的损失由本人自负。学位论文作者：签字日期：２０１８年６月ｎ日学位论文出版授权书本人完全同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》“”（

3、以下简称章程愿意将本人的硕士学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社在《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表。《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》可以以电子、网络及其他数字媒体形式公开出版，并同意编入ＣＮＫＩ《中国知识资源总库》，在《中国博硕士学位论文评价数据库》中使用和在互联网“”上传播，同意按章程规定享受相关权益。作者签名：ｈ，年卬月２斗ｑ论文题目：：四川师范大学毕业年份２０１８年７毕业院校：月所在学院：钱兮搜今張所学专业：仨嫂说明：本授权书由中国学术期刊（光盘版

4、）电子杂志社保存＜＝－－联系电话：０１０６２７９１９５１６２７９３１７６６２７９０６９３传真０１０６２７９１８１４：－心４１０００８４通信地址：北京清华大学邮局８４８信箱采编中邮编：摘要基于股东联结网络视角的制造业上市企业并购绩效研究企业管理专业研究生赵月指导教师林敏摘要随着西方国家先后发起的五次并购浪潮，并购已经成为快速实现资源整合、多元化经营的重要手段。从1984年我国企业首次并购至今，我国企业并购已发展到第三阶段，并于2015年达到高发时期。目前，研究并购绩效的方法有很多，主要是对上市企业并购前后财务指标进行量

5、化分析，例如事件研究法、会计研究法。近年来部分学者纷纷将研究的视角推向了社会网络，开始将社会网络理论作为并购绩效的影响因素进行研究，认为上市企业在社会关系网络中的网络位置与其并购绩效有着重要关系。社会网络理论认为，社会网络结构是由无数个人或者组织的经济活动构成的，因此，任何一项交易都会受到网络中各种因素的影响。现有文献对社会网络与并购绩效关系的研究主要集中在地域网络、董事网络、高管与政治网络、CEO和董事成员网络等对并购绩效的影响，却鲜有文献从股东联结网络视角进行相关研究。上市企业的经营管理决策通过股东大会表决裁定，股东作为重要利益相

6、关者，对并购的决策和绩效都有重要影响，因此，研究股东关系联结网络对企业并购绩效影响具有重要意义。同时，纵观我国现有研究制造业并购绩效的文献，主要从静态视角分析了并购前后的财务指标，但缺乏从社会网络视角进行探索。结合我国制造业企业股东联结现状显著的特点，本文将从股东联结网络视角探索制造业企业网络中心度对并购绩效的影响。本文选取的研究样本为2010~2016年间发生并购交易的主并方为制造业企业的沪深A股上市公司，在进行严格地筛选之后，共获得79个有效样本。并结合了我国制造业上市企业的并购特点，把股东联结网络对并购绩效的影响作为研究中心，加

7、入产权性质、是否关联交易、行业相关性三个因素，分别分析国有企业与非国有企业、关联交易与非关联交易、行业内并购与跨行业并购三种不同因素下企业在股东联结网络中的网络中心度与并购绩效的关系。采用理论分析与实证分I四川师范大学硕士学位论文析相结合的方法，利用统计学软件SPSS19.0，分别对样本数据进行了描述性统计分析与多元回归分析。本文通过实证研究分析发现：（1）在股东联结网络中企业的网络中心度越高，所能获取的镶嵌于网络位置中有效信息越多，企业并购绩效越好。（2）在非国有企业并购交易中，政府对企业并购活动干预相对较少，企业可以自由地选择并购

8、对象，并依据市场价格合理估计并购对价，因此，企业在股东联结网络中的网络位置优势更容易发挥，也即企业网络中心度越高其并购绩效越好。（3）相比于关联交易，非关联交易并购中，其交易价格是由市场经济决定，人为干预的因素相对减少，