葉 會（副教授），冉向波

一、引言

業(yè)績承諾作為一種估值調(diào)整工具，能夠緩解并購交易中的信息不對稱和降低對標的公司估值不合理的風險。證監(jiān)會在2008年5月實施的《上市公司重大資產(chǎn)重組管理辦法》（簡稱《重組辦法》）中首次引入業(yè)績承諾，此后，業(yè)績承諾在我國并購實踐中日益盛行，成為我國上市公司并購重組的基本特征。業(yè)績承諾是否實現(xiàn)了其理論預(yù)期功能，現(xiàn)有文獻提供了豐富的證據(jù)。有研究表明，業(yè)績承諾對標的公司起到正向激勵作用，促進并購協(xié)同效應(yīng)的發(fā)揮[1]。但是也有研究發(fā)現(xiàn)，業(yè)績承諾并沒有提高并購的財務(wù)協(xié)同效應(yīng)，反而加劇了公司股價暴跌風險[2]，導(dǎo)致財富在大小投資者之間轉(zhuǎn)移以及公司投資行為“脫實向虛”等[3]。遺憾的是，鮮有文獻對并購業(yè)績承諾盛行的現(xiàn)象及其形成機制予以揭示。

公司的運行總是嵌入在具體的社會環(huán)境之中的，因此在實踐中，公司會非常關(guān)注同群公司的行為并受其影響。文獻表明，資本結(jié)構(gòu)、股票分割、并購、股利支付等公司決策均存在同群效應(yīng)[4-6]，但是，尚未有文獻從同群效應(yīng)視角對業(yè)績承諾的形成機制進行揭示。

本文基于社會學習理論，以2010～2020年上市公司發(fā)生的并購事件為樣本，對業(yè)績承諾的形成機制及同群效應(yīng)的經(jīng)濟后果進行研究。研究發(fā)現(xiàn)，業(yè)績承諾存在顯著的同群效應(yīng)，且同群效應(yīng)主要源于觀察式社會學習，當同群公司業(yè)績承諾產(chǎn)生的市場績效和并購溢價越高時，并購中進行業(yè)績承諾的概率越高。研究還表明，業(yè)績承諾決策中的學習和模仿是一種理性行為，當社會學習環(huán)境越好、并購不確定性程度和行業(yè)競爭程度越高、管理者過度自信程度越低時，業(yè)績承諾的同群效應(yīng)越大，這種同群效應(yīng)最終提升了并購績效，降低了股價崩盤風險。

本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下三個方面：（1）關(guān)于公司行為同群效應(yīng)，現(xiàn)有文獻表明，并購、資本結(jié)構(gòu)、股票分割、股利政策等公司決策存在同群效應(yīng)，但是尚未有文獻關(guān)注并購業(yè)績承諾是否存在同群效應(yīng)，本文證實了業(yè)績承諾決策存在同群效應(yīng)，豐富了對公司行為同群效應(yīng)的研究。（2）關(guān)于并購業(yè)績承諾，現(xiàn)有文獻主要聚焦于業(yè)績承諾是否保護了投資者利益以及業(yè)績承諾產(chǎn)生的經(jīng)濟后果，鮮有文獻對業(yè)績承諾的成因進行揭示，本文從同群效應(yīng)視角揭示了業(yè)績承諾的形成機制，為理解并購業(yè)績承諾盛行現(xiàn)象提供了一種新的視角。（3）社會學習可以分為對行為本身的學習和對行為結(jié)果的學習，對公司行為同群效應(yīng)的研究甚少區(qū)分這一學習差異，本文發(fā)現(xiàn)，業(yè)績承諾中的社會學習是基于對同群公司業(yè)績承諾行為結(jié)果的學習，是一種理性行為，因此，本文為基于行為結(jié)果的社會學習提供了新的證據(jù)。

二、文獻回顧、理論分析和研究假設(shè)

（一）文獻回顧

1.并購業(yè)績承諾研究。我國并購交易中的業(yè)績承諾與國外并購中的或有支付條款（earnout）較為接近。國外文獻主要從兩個理論視角解釋或有支付條款的使用動機：信息不對稱理論和融資約束理論?；蛴兄Ц稐l款通過將收購方的部分并購支付價款與標的公司未來業(yè)績相聯(lián)系，能夠彌補雙方對標的公司未來業(yè)績預(yù)期和估值的差距，促成并購交易和緩解信息不對稱造成的事前逆向選擇問題，進而提升并購效率[7]。由于部分支付價格取決于標的公司未來業(yè)績，因此或有支付條款對標的公司起到正向激勵作用，減少并購后的道德風險問題。Bates等[8]從融資約束理論出發(fā)，認為或有支付條款是并購方面臨融資約束時對外部融資來源的一種替代。

我國的并購業(yè)績承諾是上市公司事先支付并購總價格，由賣方基于標的公司未來業(yè)績水平對收購方進行的一種或有補償，因此，融資約束理論顯然不適合我國的業(yè)績承諾。國內(nèi)文獻主要是在信息不對稱理論視角下對業(yè)績承諾的經(jīng)濟后果展開研究[1，2，3，9]，但是，鮮有文獻揭示業(yè)績承諾的形成機制并對我國并購業(yè)績承諾盛行的現(xiàn)象予以解釋。

2.公司行為同群效應(yīng)研究。對同群效應(yīng)的早期研究主要集中于社會學領(lǐng)域，在實踐中，公司會密切關(guān)注同群公司的行為，因此近年來，公司金融領(lǐng)域開始引入同群效應(yīng)來解釋公司決策間的互動性。例如，Kaustia等[4]發(fā)現(xiàn)，公司股票分拆行為顯著受到同群公司的影響，當同群公司股票分拆產(chǎn)生的公告收益越高時，公司股票被分拆的概率越大。Bird等[10]發(fā)現(xiàn)，公司稅收決策存在同群效應(yīng)，管理者的稅收規(guī)避行為會顯著地影響同群公司的稅率變化。Grennan[6]發(fā)現(xiàn)，公司股利政策，尤其是股利增加的同群效應(yīng)很明顯，同群公司股利增加會導(dǎo)致公司股利政策調(diào)整時間加速1.5個季度、股利支付增加16%。國內(nèi)研究也發(fā)現(xiàn)，公司并購[5]和公司違規(guī)[11]等都存在同群效應(yīng)。但是，尚未有文獻從同群效應(yīng)視角對業(yè)績承諾的成因展開研究。

（二）理論分析和假設(shè)提出

1.并購業(yè)績承諾決策同群效應(yīng)的存在性。社會學習理論認為，個體在決策時會學習和模仿其他參照主體的行為并采取與其一致的決策，進而形成同群效應(yīng)[12]。由于個體是有限理性的，當決策面臨的信息不對稱和不確定性程度較高時，個體進行理性決策時需要充分的信息并進行復(fù)雜的計算，而這通常不太現(xiàn)實，因此，個體學習其他參照主體的行為不僅能夠降低決策所面臨的不確定性，還能夠增強決策行動的合法性。當決策面臨的不確定程度越高時，個體決策與其他參照主體決策之間的相關(guān)程度也越高[12]。

證監(jiān)會在2008年5月實施的《重組辦法》中首次正式引入業(yè)績承諾，規(guī)定滿足一定條件的重大并購重組需簽訂明確可行的業(yè)績承諾；在2014年4月重新修訂的《重組辦法》中放松了對業(yè)績承諾的強制性要求，允許非關(guān)聯(lián)重大并購重組等市場化并購環(huán)境下，交易雙方自愿選擇是否進行業(yè)績承諾。盡管如此，業(yè)績承諾在我國上市公司并購中的運用卻越來越普遍。理論上，業(yè)績承諾能夠緩解并購雙方對標的公司估值產(chǎn)生的分歧，降低并購風險，但是業(yè)績承諾也導(dǎo)致上市公司為并購支付過高的并購溢價[9]，高并購溢價以及由此形成的高商譽又會對公司未來股價崩盤風險產(chǎn)生顯著影響[13]。因此，對上市公司來說，在并購中是否進行業(yè)績承諾以及業(yè)績承諾會產(chǎn)生怎樣的后果都存在很大的不確定性，公司很難在事前具備充分的信息對業(yè)績承諾帶來的收益和成本進行理性分析和計算。在不確定性環(huán)境下，公司會學習和模仿同群公司的業(yè)績承諾行為并采取與其一致的決策。基于上述分析，本文提出假設(shè)：

假設(shè)1：業(yè)績承諾存在同群效應(yīng)，即同群公司業(yè)績承諾會提升公司并購中進行業(yè)績承諾的概率。

2.業(yè)績承諾同群效應(yīng)的形成機制。觀察式學習是社會學習的重要途徑，只要行為主體面臨的決策相同，觀察式學習就會發(fā)生。觀察式學習產(chǎn)生的一個重要前提條件是個體能夠觀察到其他參照主體的選擇以及該選擇帶來的報酬，然后決策時會參考參照主體行為結(jié)果的信息。Ellison等[12]從理論上證明了面臨兩種不同的技術(shù)時，個體會選擇在上一期有更高報酬的技術(shù)；Kaustia等[14]發(fā)現(xiàn)，地理上鄰近的投資者在股市上的投資回報率顯著促進了新投資者進入股市的決策。因此，在觀察式學習中，其他參照主體行為產(chǎn)生的結(jié)果（報酬）是個體決策時的重要參考信息。

本文認為，觀察式學習是業(yè)績承諾同群效應(yīng)形成的重要機制。首先，并購中是否進行業(yè)績承諾以及業(yè)績承諾的具體條款會在并購公告中進行披露，屬于公開信息，很容易被其他公司獲得。其次，我國股票市場長期受到IPO管制，以及資本市場成熟的機構(gòu)投資者較少、不成熟的小投資者占比較高，在這些特殊的背景下，并購本身就成為市場炒作的熱點，業(yè)績承諾能夠為公司并購帶來更大的價值想象空間，更是容易成為市場關(guān)注的焦點。業(yè)績承諾會影響并購價值在交易雙方之間的重新分配，因此，業(yè)績承諾的達成需要雙方的利益都得到滿足。一方面，業(yè)績承諾能夠提升并購估值和并購溢價[9]，這滿足了賣方的利益訴求，因此，并購溢價成為賣方關(guān)注的結(jié)果；另一方面，業(yè)績承諾作為增信機制能夠向市場傳遞更積極的信息，提升并購公告的市場反應(yīng)，這能夠滿足買方的利益訴求，因此，并購公告的市場反應(yīng)成為買方關(guān)注的結(jié)果?；谏鲜龇治觯疚恼J為同群公司業(yè)績承諾產(chǎn)生的市場反應(yīng)和并購溢價是業(yè)績承諾決策中交易雙方參考的重要信息，并提出假設(shè)：

假設(shè)2a：同群公司業(yè)績承諾產(chǎn)生的市場反應(yīng)越大，公司在并購中進行業(yè)績承諾的概率越大。

假設(shè)2b：同群公司業(yè)績承諾產(chǎn)生的并購溢價越高，公司在并購中進行業(yè)績承諾的概率越大。

三、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定和變量定義

1.業(yè)績承諾同群效應(yīng)的存在性檢驗。本文參考Leary等[15]的做法，建立模型（1）來識別業(yè)績承諾的同群效應(yīng)。

模型（1）中，下標i、j、t分別表示公司、行業(yè)和年度。被解釋變量Commiti，j，t為行業(yè)j中的公司i在t年的并購中是否進行業(yè)績承諾的虛擬變量，當并購中簽訂業(yè)績承諾協(xié)議并且有明確的承諾利潤數(shù)額時，Commiti，j，t取值為1，否則為0。解釋變量Peer-Commit-i，j，t-1度量業(yè)績承諾的同群影響，借鑒現(xiàn)有研究[6，15]，本文根據(jù)證監(jiān)會行業(yè)劃分標準構(gòu)建同群公司①，是因為行業(yè)分類標準能夠捕獲公司在產(chǎn)品市場上的業(yè)務(wù)性質(zhì)和公司之間重要的經(jīng)濟關(guān)聯(lián)，也更有利于體現(xiàn)觀察式學習效應(yīng)。將樣本i的同群公司界定為與i屬于同一行業(yè)但是不包括樣本i的其他發(fā)生并購的公司，然后計算樣本i的同群公司在t-1年的業(yè)績承諾比例（PeerCommit-i，j，t-1），即同群公司的業(yè)績承諾次數(shù)除以并購次數(shù)。計算同群影響時使用上一年度同群公司業(yè)績承諾比例，以去除同期共同沖擊的影響。PeerCommit-i，j，t-1是本文關(guān)注的核心變量，根據(jù)假設(shè)1，預(yù)期系數(shù)β顯著為正。

借鑒現(xiàn)有研究，模型中包含了如下控制變量（Xi，j，t-1）：公司財務(wù)特征如公司規(guī)模（lnasset）、財務(wù)杠桿（lever）、經(jīng)營業(yè)績（ROA）和托賓Q（tobinq）；公司治理特征如董事會規(guī)模（board）、董事長和總經(jīng)理兼任（dual）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、管理層持股比例（mang_share）和第一大股東持股比例（share1）；并購交易特征如并購支付方式（cash_pay）、并購相對規(guī)模（merge_size）和是否關(guān)聯(lián)交易（gljy）?？刂谱兞康木唧w定義如表1所示。所有的回歸均控制了行業(yè)虛擬變量（industry）和年度虛擬變量（year）。

表1 控制變量定義

2.并購業(yè)績承諾同群效應(yīng)的形成機制檢驗。本文構(gòu)建模型（2）和模型（3）對假設(shè)2a和假設(shè)2b進行檢驗。模型（2）中，PeerCAR_H-i，j，t-1和PeerCAR_L-i，j，t-1是反映同群公司在上一年度業(yè)績承諾市場反應(yīng)大小的虛擬變量，計算方法如下：第一步，利用市場模型計算并購首次公告日前后的累計超額收益率CAR，其中，CAR=∑［Ri，t-（αi+βi×Rm，t）］，Ri，t和Rm，t分別為股票i和市場m在t日考慮現(xiàn)金紅利再投資的日回報率，模型中參數(shù)的估計期為首次公告日前（-180，-30）的150個交易日（估計期不足90個交易日的樣本予以剔除），本文分別計算了［-3，3］、［-5，5］兩個窗口期的CAR。第二步，參照Kaustia等[4]的做法，設(shè)置兩組虛擬變量PeerCAR_H-i，j，t-1和PeerCAR_L-i，j，t-1：當樣本i的同群公司在t-1年進行業(yè)績承諾并且CAR的均值大于0時，PeerCAR_H-i，j，t-1取值為1，否則為0；當樣本i的同群公司在t-1年進行業(yè)績承諾并且CAR的均值小于0時，PeerCAR_L-i，j，t-1取值為1，否則為0；樣本i的同群公司在t-1年沒有進行業(yè)績承諾時上述兩個變量取值都為0，作為基準組。系數(shù)β1和β2反映了同群公司業(yè)績承諾市場反應(yīng)對業(yè)績承諾決策的影響，根據(jù)假設(shè)2a的分析，系數(shù)β1應(yīng)比β2更大更顯著。

模型（3）中，PeerPremium-i，j，t-1是上一年度有業(yè)績承諾的同群公司并購溢價的均值②。根據(jù)假設(shè)2b的分析，預(yù)計系數(shù)β3顯著為正。模型（2）、模型（3）中其他變量的定義均與模型（1）相同。

（二）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

因為分析同群效應(yīng)需要樣本滯后一期的業(yè)績承諾信息，同群公司較為完整的業(yè)績承諾信息最早可以追溯至2009年，因此，本文以CSMAR數(shù)據(jù)庫提供的2010～2020年發(fā)生的并購事件為初始樣本，然后進行如下篩選：（1）保留上市公司為買方且交易成功的境內(nèi)并購事件；（2）剔除并購類型為資產(chǎn)剝離、資產(chǎn)置換、債務(wù)重組和股份回購的樣本；（3）剔除并購方為金融行業(yè)的樣本；（4）剔除關(guān)鍵變量缺失的樣本；（5）將上市公司同一交易日從不同賣方手中收購?fù)粯说墓径喙P股權(quán)的事件予以合并，視為一次并購事件；（6）刪除交易金額不足100萬元的樣本。

經(jīng)過上述整理最終得到3274個并購樣本，根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫中唯一的并購事件編碼以及并購交易買方、賣方、標的公司名字等關(guān)鍵信息，將并購事件與業(yè)績承諾信息進行匹配，整理得到1633個并購樣本進行了業(yè)績承諾，業(yè)績承諾比例接近50%。圖1呈現(xiàn)了樣本的年度分布，可以看到，在樣本期內(nèi)，年度并購數(shù)量不斷增加，2015年并購數(shù)量為654起，在樣本期內(nèi)達到最高，此后趨于下降。從業(yè)績承諾比例來看，2010年后并購中進行業(yè)績承諾的比例急劇提高且在2014年達到最高，業(yè)績承諾比例為67%；平均來看，業(yè)績承諾主要發(fā)生于2013～2018年，業(yè)績承諾比例一直在47%以上。

本文使用的所有數(shù)據(jù)均來自CSMAR。為了剔除極端值的影響，在回歸時對所有的連續(xù)指標在1%和99%的分位數(shù)上進行縮尾處理，公司層面的控制變量均使用滯后一期的數(shù)據(jù)。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可以看出，Commit的均值為0.499，表明樣本中有49.9%的公司在并購中進行了業(yè)績承諾。其他控制變量的統(tǒng)計結(jié)果顯示，樣本公司管理層持股比例（mang_share）平均為9%左右，董事會規(guī)模（board）平均為9人，第一大股東持股比例（share1）的平均值為34%左右，公司財務(wù)杠桿（lever）平均為38.7%。gljy均值為0.415，說明并購樣本中有41.5%屬于關(guān)聯(lián)交易；merge_size的均值為0.402，表明并購交易金額占并購公司總資產(chǎn)比的平均值為40%。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）并購業(yè)績承諾同群效應(yīng)的基準回歸結(jié)果

表3是對模型（1）進行回歸的結(jié)果。其中，第（1）、（2）列是使用white穩(wěn)健標準誤回歸的結(jié)果?？紤]到同一行業(yè)的公司很容易受到行業(yè)不可觀測的共同因素的影響，從而導(dǎo)致誤差項在行業(yè)內(nèi)部截面相關(guān)，因此，本文還使用了行業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標準誤進行回歸，結(jié)果如第（3）、（4）列所示。可以看到，在表3所有的回歸結(jié)果中，PeerCommit的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。PeerCommit系數(shù)的經(jīng)濟意義也非常明顯，以第（2）列的結(jié)果為例，系數(shù)為1.069，說明在給定其他變量的情況下，當同群公司業(yè)績承諾比例提高10%時，公司并購中進行業(yè)績承諾可能性是不進行業(yè)績承諾可能性的1.1（e0.1069）倍。由此，假設(shè)1得到驗證，即上市公司并購業(yè)績承諾存在顯著的同群效應(yīng)。

表3 并購業(yè)績承諾同群效應(yīng)存在性檢驗

（三）穩(wěn)健性檢驗

研究同群效應(yīng)最大的困難在于識別問題，但是業(yè)績承諾為研究同群效應(yīng)提供了一個較為干凈的環(huán)境，這是因為業(yè)績承諾本質(zhì)上是一種估值調(diào)整機制，主要影響并購收益在相關(guān)利益主體之間的重新分配，受其他共同因素影響的可能性較小。關(guān)鍵解釋變量和控制變量均采用滯后一期的數(shù)據(jù)，這在一定程度上可以消除同期不可觀測共同因素和反向因果關(guān)系的影響。此外，本文從以下幾個方面進行穩(wěn)健性檢驗。

1.更換同群影響度量指標。本文采用虛擬變量Peer_dummy重新度量業(yè)績承諾的同群影響。Peer_dummy的定義如下：分年度計算全部樣本的業(yè)績承諾比例，當同群公司業(yè)績承諾比例高于該年度樣本總體業(yè)績承諾比例時Peer_dummy取值為1，反之為0。表4第（1）列是更換同群影響度量指標后的回歸結(jié)果，Peer_dummy的系數(shù)依然顯著為正。

2.剔除同群公司數(shù)量較少的樣本。當同群公司數(shù)量越少，同群中出現(xiàn)業(yè)績承諾的可能性就越小。因此，本文刪除同群公司數(shù)量不足5家的樣本以剔除同群公司數(shù)量較少樣本的影響，表4第（2）列是剔除樣本后的回歸結(jié)果，PeerCommit的系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正。

3.排除并購監(jiān)管政策共同沖擊的影響?！吨亟M辦法》規(guī)定，滿足一定條件的重大并購重組需要簽訂業(yè)績承諾，因此，部分重大并購重組業(yè)績承諾可能是為了迎合證監(jiān)會的監(jiān)管要求。根據(jù)2008年實施的《重組辦法》以及2014年修訂的《重組辦法》，本文將2014年11月23日之前發(fā)生的重大并購重組且資產(chǎn)評估方法為收益現(xiàn)值、假設(shè)開發(fā)法，以及2014年11月23日之后發(fā)生的屬于關(guān)聯(lián)交易且資產(chǎn)評估方法為收益現(xiàn)值、假設(shè)開發(fā)法的重大并購重組界定為受監(jiān)管政策影響的樣本，將其剔除以剝離監(jiān)管政策共同沖擊的影響。表4第（3）列報告了剔除樣本后的回歸結(jié)果，PeerCommit的回歸系數(shù)依然在1%的水平上顯著為正，因此，業(yè)績承諾同群效應(yīng)并非源于監(jiān)管政策共同沖擊造成的影響。

表4 穩(wěn)健性檢驗

4.排除控股股東股權(quán)質(zhì)押的潛在影響。楊松令等[16]發(fā)現(xiàn)，控股股東股權(quán)質(zhì)押存在顯著的同群效應(yīng)，而控股股東股權(quán)質(zhì)押又導(dǎo)致公司并購中有強烈的動機利用業(yè)績承諾進行市值管理，因此，本文觀察到的同群效應(yīng)也可能是控股股東股權(quán)質(zhì)押同群效應(yīng)間接導(dǎo)致的結(jié)果。本文剔除并購前一年存在控股股東股權(quán)質(zhì)押的樣本，表4第（4）列報告了剔除樣本后的回歸結(jié)果，PeerCommit的系數(shù)依然高度顯著，因此也排除了控股股東股權(quán)質(zhì)押同群效應(yīng)的潛在影響。

5.控制同群公司平均特征。本文進一步加入同群公司控制變量的行業(yè)平均值（X_mean）以控制情景效應(yīng)的影響，結(jié)果如表4第（5）列所示，Peer-Commit的系數(shù)仍然顯著，表明在控制了情景效應(yīng)后業(yè)績承諾的同群效應(yīng)依然存在。

6.安慰劑檢驗。本文進行安慰劑檢驗，即檢驗同群公司由隨機挑選的公司構(gòu)成時是否仍然存在同群效應(yīng)以進一步排除共同因素的影響。對每一個樣本，隨機挑選前一年并購總樣本數(shù)量十分之一的公司（該樣本公司除外）構(gòu)成偽同群公司并計算業(yè)績承諾比例peer_pseudo再對模型（1）進行回歸。將上述隨機模擬過程重復(fù)1000次，得到模擬回歸系數(shù)的均值為-0.046，t值為-0.075，圖2繪制了模擬系數(shù)及t值的分布。可以看到，模擬系數(shù)及t值以0為中心呈正態(tài)分布，同群效應(yīng)并不顯著。由此，安慰劑檢驗不僅排除了不可觀測的共同因素的影響，也表明根據(jù)行業(yè)界定同群公司的做法是合適的。

五、進一步檢驗：業(yè)績承諾同群效應(yīng)的形成機制和異質(zhì)性分析

（一）業(yè)績承諾同群效應(yīng)的形成機制

如假設(shè)2分析，在觀察式學習中，同群公司業(yè)績承諾的市場反應(yīng)和并購溢價是公司并購業(yè)績承諾決策中參考的關(guān)鍵信息。接下來，本文對這一形成機制進行檢驗。

1.觀察式學習機制。表5第（1）、（2）列是對模型（2）進行回歸的結(jié)果?？梢钥吹?，不管是基于窗口期［-3，3］還是［-5，5］，PeerCAR_H的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，而PeerCAR_L的系數(shù)小很多并且都不顯著。這意味著：當同群公司業(yè)績承諾的市場反應(yīng)為正時，并購中進行業(yè)績承諾的概率也會更高；而當同群公司業(yè)績承諾的市場反應(yīng)為負時，并購業(yè)績承諾的概率并不受同群公司的影響。這表明，同群公司業(yè)績承諾的正向市場反應(yīng)越大，公司并購中進行業(yè)績承諾的概率越大，結(jié)果支持了假設(shè)2a的分析。

表5 業(yè)績承諾同群效應(yīng)的形成機制

表5第（3）列是對模型（3）進行回歸的結(jié)果，PeerPremium在5%的水平上與業(yè)績承諾顯著正相關(guān)。這意味著，同群公司業(yè)績承諾產(chǎn)生的并購溢價越高，并購中進行業(yè)績承諾的概率越大，假設(shè)2b也得到驗證。表5的結(jié)果表明，觀察式學習是并購業(yè)績承諾決策同群效應(yīng)的形成機制，同群公司業(yè)績承諾的市場反應(yīng)和并購溢價是公司并購業(yè)績承諾決策的關(guān)鍵參考信息。

2.排除交流式學習機制。依據(jù)社會學習理論，社會學習的途徑包括觀察式學習和交流式學習。交流式學習是指個體在決策時通過同群之間的社會網(wǎng)絡(luò)獲取與決策相關(guān)的信息和經(jīng)驗，進而學習和模仿參照主體的行為。那么，業(yè)績承諾同群效應(yīng)是否也源于交流式學習？本文通過模型（4）來檢驗業(yè)績承諾同群效應(yīng)是否源于交流式學習。

模型中，解釋變量peer_communication反映同群公司間社會交流的影響。依據(jù)現(xiàn)有文獻，高管通過校友關(guān)系、老鄉(xiāng)關(guān)系構(gòu)建的社會網(wǎng)絡(luò)以及公司地理鄰近是交流式學習產(chǎn)生的重要來源[11]，因此，本文從高管間的老鄉(xiāng)關(guān)系、校友關(guān)系和公司地理鄰近三個方面反映交流式學習。首先，參照陸蓉和常維[11]的做法，將高管界定為董事長、總經(jīng)理和財務(wù)總監(jiān)，將公司高管信息與并購前一年同群公司的高管信息進行匹配，若兩家公司中的三大高管之一具有相同的籍貫（教育背景），定義為公司與其同群公司存在老鄉(xiāng)關(guān)系（校友關(guān)系）；將公司注冊地與同群公司注冊地進行匹配，若屬于同一省份（直轄市）定義為公司與同群公司屬于地理鄰近。其次，分別依據(jù)是否存在老鄉(xiāng)關(guān)系（校友關(guān)系、地理鄰近）將同群公司分成兩組：與本公司存在老鄉(xiāng)關(guān)系（校友關(guān)系、地理鄰近）的同群公司組和與本公司不存在老鄉(xiāng)關(guān)系（校友關(guān)系、地理鄰近）的同群公司組，分別計算各組的業(yè)績承諾比例peer_communication。

表6報告了對交流式學習機制的檢驗結(jié)果。第（1）、（2）列是根據(jù)與同群公司是否存在校友關(guān)系分組檢驗的結(jié)果，peer_communication的系數(shù)在有校友關(guān)系的樣本組中為0.273并且不顯著，而在沒有校友關(guān)系的樣本組中為1.089，系數(shù)更大并且在1%的水平上高度顯著，這表明，業(yè)績承諾同群效應(yīng)并非源于高管間通過校友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進行交流學習。第（3）～（6）列分別是依據(jù)與同群公司是否存在老鄉(xiāng)關(guān)系（是否地理鄰近）進行分組回歸的結(jié)果，與第（1）、（2）列的結(jié)果類似，peer_communication的系數(shù)在有老鄉(xiāng)關(guān)系（地理鄰近）的樣本組中不顯著，而在沒有老鄉(xiāng)關(guān)系（地理不鄰近）的樣本中系數(shù)更大、更顯著，結(jié)果也排除了業(yè)績承諾同群效應(yīng)是源于高管間通過老鄉(xiāng)關(guān)系或由于公司地理鄰近而形成的交流式學習?？傊?的結(jié)果與交流式學習機制相矛盾，因此排除了交流式學習機制。

表6 交流式學習機制檢驗

（二）業(yè)績承諾同群效應(yīng)的異質(zhì)性

社會學習效應(yīng)具有異質(zhì)性，本文從社會學習環(huán)境、并購不確定性、行業(yè)競爭程度和管理者過度自信四個方面對業(yè)績承諾同群效應(yīng)的異質(zhì)性進行檢驗。

1.社會學習環(huán)境的影響。依據(jù)社會學習理論，當個體所處的社會學習環(huán)境越好時，其行為受到同群影響的概率越大[14]。本文選擇行業(yè)內(nèi)并購業(yè)績承諾比例作為社會學習環(huán)境的代理變量，其定義如下：當公司所處行業(yè)上一年度的并購業(yè)績承諾比例高于當年全部樣本業(yè)績承諾比例時定義為社會學習環(huán)境好，否則為社會學習環(huán)境差③。表7第（1）、（2）列是根據(jù)社會學習環(huán)境對模型（1）分組回歸的結(jié)果，PeerCommit的系數(shù)在社會學習環(huán)境較差的組中不顯著，在社會學習環(huán)境較好的組中系數(shù)值更大且更顯著。這表明，社會學習環(huán)境越好，業(yè)績承諾的同群效應(yīng)越大。

2.并購不確定性的影響。公司既可以通過理性計算，也可以通過學習和模仿其他公司行為進行決策，當不確定性程度越高時，公司越傾向于通過學習和模仿以降低不確定性的影響[12]。由此推斷，當并購面臨的不確定性程度越高時，業(yè)績承諾的同群效應(yīng)越大。本文通過跨地區(qū)并購來刻畫并購面臨的不確定性程度，當收購公司和標的公司不在同一地區(qū)管轄范圍時，并購面臨的不確定性程度更高。表7第（3）、（4）列報告了根據(jù)不確定性程度分組回歸的結(jié)果，PeerCommit的系數(shù)在跨地區(qū)并購中顯著為正，而在同地區(qū)并購中不顯著。這表明，并購面臨的不確定性程度越高，業(yè)績承諾同群效應(yīng)越大。

表7 異質(zhì)性分析：學習環(huán)境和不確定性的影響

3.行業(yè)競爭程度的影響。行業(yè)市場結(jié)構(gòu)不同時，公司對競爭對手的關(guān)注度也不同。在競爭較為激烈的行業(yè)中，公司會更積極地關(guān)注競爭對手的并購決策及后果，社會學習效應(yīng)更大；當行業(yè)競爭程度較低時，公司面臨的競爭壓力較小，對競爭對手的關(guān)注度及學習動機較弱，社會學習效應(yīng)更小。本文采用赫芬達爾指數(shù)來度量行業(yè)競爭程度，當行業(yè)赫芬達爾指數(shù)低于同年度所有行業(yè)赫芬達爾指數(shù)的均值時，該行業(yè)定義為競爭程度高組，否則為競爭程度低組。表8第（1）、（2）列報告了按行業(yè)競爭程度分組回歸的結(jié)果，PeerCommit的系數(shù)在競爭程度較高的組中顯著為正，而在競爭程度較低的組中不顯著。這表明，當行業(yè)競爭程度越高時，業(yè)績承諾同群效應(yīng)越大。

表8 異質(zhì)性分析：行業(yè)競爭程度和管理者過度自信的影響

4.管理者過度自信的影響。管理者過度自信的個人特質(zhì)在公司財務(wù)決策中起到重要作用。過度自信會導(dǎo)致管理者在并購過程中高估收益、低估風險且相信自身的專業(yè)判斷，并購中不會利用股東社會網(wǎng)絡(luò)帶來的信息優(yōu)勢[17]。因此，當管理者過度自信程度越高時，其在并購中觀察和學習的意愿越低，業(yè)績承諾的同群效應(yīng)就越小。借鑒現(xiàn)有研究[17]，本文采用CEO相對薪酬作為管理者過度自信的代理變量，若公司CEO相對薪酬高于該行業(yè)同年度該指標的均值時定義為管理者過度自信程度較高，反之為過度自信程度較低。表8第（3）、（4）列是按過度自信程度分組回歸的結(jié)果，PeerCommit的系數(shù)在過度自信程度高組不顯著，而在過度自信程度低組顯著且系數(shù)較大。這表明，管理者過度自信的個人特質(zhì)會影響并購業(yè)績承諾的同群效應(yīng)。

六、并購業(yè)績承諾同群效應(yīng)的經(jīng)濟后果

異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，當社會學習環(huán)境越好、并購不確定性程度越高和管理者過度自信程度越低時，業(yè)績承諾的同群效應(yīng)越大，這在一定程度上說明了業(yè)績承諾中的學習是一種理性行為。接下來，本文從并購績效和股價崩盤風險兩個角度，通過模型（5）檢驗業(yè)績承諾同群效應(yīng)的經(jīng)濟后果，進一步考察業(yè)績承諾中的社會學習是否是一種理性行為。

其中：dROAi，j，t是并購績效，用并購后1年（2年）與并購前1年（2年）總資產(chǎn)收益率的差額dROA1i，j，t（dROA2i，j，t）測量。采用負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWi，j，t）和收益上下波動率（DUVOLi，j，t）來度量公司股價崩盤風險。bj，t是分行業(yè)和年度對模型（1）回歸獲得的同群影響的估計值。表9是業(yè)績承諾同群效應(yīng)經(jīng)濟后果的回歸結(jié)果，其中，第（1）～（4）列是公司層面檢驗結(jié)果，第（5）～（8）列是行業(yè)層面檢驗結(jié)果（除同群效應(yīng)bj，t外，股價崩盤風險等其他變量均采用行業(yè)平均水平）?？梢钥吹?，對dROA進行回歸時，無論公司層面還是行業(yè)層面，同群效應(yīng)估計系數(shù)均顯著為正；對NSCKEW（DUVOL）進行回歸時，同群效應(yīng)的影響在行業(yè)層面顯著為負。這意味著業(yè)績承諾同群效應(yīng)促進了實體業(yè)績的提升，同時也減少了行業(yè)層面的風險積聚，這進一步說明，業(yè)績承諾中的社會學習是一種理性行為。

表9 并購業(yè)績承諾同群效應(yīng)的經(jīng)濟后果

七、結(jié)論與啟示

本文基于社會學習理論，從同群效應(yīng)視角對并購業(yè)績承諾的形成機制進行研究，結(jié)果表明，并購業(yè)績承諾存在顯著的同群效應(yīng)，并且這種同群效應(yīng)主要源于觀察式社會學習。研究還發(fā)現(xiàn)，業(yè)績承諾中的社會學習是一種理性行為，當社會學習環(huán)境越好、并購不確定性程度越高、市場競爭程度越高、管理者過度自信程度越低時，業(yè)績承諾的同群效應(yīng)越大。同群效應(yīng)促進并購績效的提升，降低了系統(tǒng)性風險的發(fā)生概率。

本文啟示如下：第一，業(yè)績承諾存在行業(yè)同群效應(yīng)，監(jiān)管層在制定監(jiān)管政策時需考慮業(yè)績承諾的示范效應(yīng)，從制度上進行規(guī)范和引導(dǎo)，促進業(yè)績承諾更好地實現(xiàn)其理論預(yù)期功能；第二，業(yè)績承諾是緩解并購信息不對稱的重要手段，公司并購時需結(jié)合自身情況，合理學習和參考同行業(yè)公司業(yè)績承諾決策的結(jié)果，進而制定公司自身的業(yè)績承諾決策。

【注 釋】

①根據(jù)證監(jiān)會對上市公司的行業(yè)分類指引，將制造業(yè)細分到二級大類，其他行業(yè)以一級門類劃分。

②并購溢價的計算如下：并購溢價=（并購價格-所購買股權(quán)部分的賬面價值）/所購買股權(quán)部分的賬面價值。為了剔除極端值影響，回歸時對并購溢價進行1%和99%分位上的縮尾處理。

③在計算社會學習環(huán)境變量時剔除了上一年度行業(yè)并購次數(shù)小于5次的樣本以剔除變量定義引起的極端值的影響。例如，行業(yè)內(nèi)只有一次并購并且同時進行了業(yè)績承諾，那么業(yè)績承諾比例為100%，但是這并不代表著社會學習環(huán)境很好。