The Impact of Financial Regulatory Information Sharing on Corporate Mergers and Acquisitions: Empirical Evidence from Joint Credit System
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摘要: 全面加强金融监管是落实金融服务实体经济高质量发展的重大举措，推动金融监管信息共享对提升金融监管效能具有重要意义。基于2018年原中国银行保险监督管理委员会实施的联合授信试点改革这一准自然实验，检验金融监管信息共享对企业并购的影响。研究发现，联合授信显著提高了被纳入试点名单企业的并购概率和频率；机制检验表明，联合授信主要通过抑制企业金融化和强化债权人治理两条路径促进企业并购决策；异质性分析表明，当试点企业投资机会越多、属于高新技术企业、内部资本市场活跃度越高以及由非“四大”会计师事务所审计时，联合授信对企业并购决策的促进作用更为显著；经济后果检验发现，联合授信的实施显著提高了企业并购的绩效，表明联合授信引起的实体经济效应实现了资源优化配置。本研究不仅为完善现代金融监管体系提供了经验参考，还为充分发挥强大的金融监管效能、促进实体经济高质量发展提供了重要政策启示。Abstract: Comprehensively strengthening financial regulation is a crucial measure for implementing high-quality development of the financial sector in serving the real economy. Promoting the sharing of financial regulatory information is of great significance for enhancing the effectiveness of financial supervision. Based on the joint credit pilot policy implemented in 2018 by the former China Banking and Insurance Regulatory Commission as a quasi-natural experiment, this study examines the impact of financial regulatory information sharing on corporate mergers and acquisitions (M&A). The findings show that joint credit significantly increases the probability and frequency of M&A for firms included in the pilot program. Mechanism tests indicate that joint credit promotes corporate M&A decisions primarily through two channels: curbing corporate financialization and strengthening creditor governance. Heterogeneity analysis reveals that the promoting effect of joint credit on corporate M&A decisions is more pronounced when pilot firms have more investment opportunities, belong to high-tech industries, have highly active internal capital markets, or are audited by non-Big Four accounting firms. Tests on economic consequences demonstrate that the implementation of joint credit significantly improves the performance of corporate M&A, indicating that the real economic effects induced by joint credit contribute to resource allocation optimization. This study not only provides empirical evidence for improving the modern financial regulatory system but also offers important policy implications for fully leveraging the power of robust financial regulation to promote high-quality development of the real economy.
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表 1 主要变量定义和衡量方法
变量 变量定义 衡量方法 MA Decision 并购决策 发起并购的哑变量，成功发起并购取1，否则为0 上市公司发生并购事件的数量 Treat 个体虚拟变量 实验组的企业取1，对照组的企业取0 Post 时间虚拟变量 样本观测期在2018年前取0，在2018年及之后取1 Size 规模 期末总资产的自然对数 Growth 成长性 公司本期营业收入较上期营业收入的增长率 Sh1 第一大股东持股 企业第一大股东持股数量与总股数之比 Inshare 机构投资者持股 机构投资者持股数量与总股数量之比 Leverage 负债率 总负债与总资产之比 CFO 现金流量 经营活动的现金净流量与期末总资产之比 Board 董事会规模 董事会成员数量的自然对数 Indep 独立董事比例 独立董事占董事会成员总数的比例 Dual 两职合一 董事长与总经理由同一人担任则为1，否则为0 Soe 产权性质 当公司为国有产权时取1，否则取0 
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表 2 变量描述性统计
变量类型 变量 样本量 均值 标准差 最小值 最大值 核心变量 MA Dummy 13 241 0.309 0.462 0 1 MA Count 13 241 0.378 0.627 0 4 Treat 13 241 0.050 0.218 0 1 Post 13 241 0.543 0.498 0 1 控制变量 Growth 13 241 0.169 0.422 -0.646 2.809 Sh1 13 241 0.314 0.143 0.082 0.738 Inshare 13 241 0.391 0.237 0.004 0.929 Size 13 241 22.209 1.154 19.035 27.139 Leverage 13 241 0.437 0.197 0.053 0.959 CFO 13 241 0.043 0.066 -0.184 0.255 Board 13 241 2.105 0.195 1.609 2.708 Indep 13 241 0.378 0.055 0.167 0.571 Dual 13 241 0.296 0.457 0 1 Soe 13 241 0.293 0.455 0 1
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表 3 联合授信与企业并购决策
变量 (1) (2) MA Dummy MA Count Treat×Post 0.101*** 0.125** (2.846) (2.430) Growth 0.081*** 0.109*** (7.579) (7.294) Sh1 0.416*** 0.563*** (4.902) (5.120) Inshare 0.082 0.130* (1.545) (1.761) Size 0.006 0.015 (0.505) (0.938) Leverage -0.015 0.034 (-0.346) (0.579) CFO 0.076 0.074 (1.059) (0.756) Dual 0.017 0.021 (1.217) (1.045) Board 0.068 0.063 (1.315) (0.929) Indep 0.114 0.178 (0.791) (0.912) Soe -0.067** -0.120*** (-2.344) (-2.832) 常数 -0.166 -0.403 (-0.610) (-1.050) 企业固定效应 已控制 已控制 年份固定效应 已控制 已控制 观察值 13 241 13 241 Adj. R2 0.232 0.243 注：括号内是经公司层面聚类调整的t值；***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。下表同。
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表 4 稳健性检验
变量 (1) (2) (3) (4) 平行趋势检验 实验组的安慰剂检验 MA Dummy MA Count MA Dummy MA Count Treat×Shock≦t-3 0.004 0.039 (0.057) (0.450) Treat×Shockt-2 -0.053 -0.024 (-0.690) (-0.240) Treat×Shockt -0.006 0.023 (-0.075) (0.242) Treat×Shockt+1 0.118* 0.184** (1.714) (2.108) Treat×Shock≥t+2 0.117* 0.169** (1.945) (2.348) Placebo Treat×Post -0.000 0.005 (-0.000) (0.089) 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 观察值 13 241 13 241 13 241 13 241 Adj. R2 0.233 0.243 0.059 0.065
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表 5 其他稳健性检验
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) MA Dummy MA Count MA Dummy MA Count MA Dummy MA Count Treat×Post 0.103*** 0.127** 0.568*** 0.338** 0.095* 0.148** (2.867) (2.441) (3.152) (2.423) (1.682) (2.165) 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 观察值 13 210 13 210 8 037 8 037 8 571 8 571 Adj. R2 0.233 0.243 0.328 0.332 0.271 0.291
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表 6 作用机制检验
变量 (1) (2) (3) Fin Occupation Disclosure Treat×Post -0.023*** -0.008** 0.124* (-5.704) (-2.374) (1.710) 控制变量 已控制 已控制 已控制 固定效应 已控制 已控制 已控制 观察值 13 241 12 859 11 443 Adj. R2 0.146 0.1168 0.514
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表 7 基于企业并购动因的异质性检验
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) MA Dummy MA Count MA Dummy MA Count 投资
机会多投资
机会少投资
机会多投资
机会少高新
技术企业非高新
技术企业高新
技术企业非高新
技术企业Treat×Post 0.123*** -0.084 0.147** -0.040 0.166*** 0.048 0.193*** 0.055 (3.173) (-0.834) (2.525) (-0.425) (2.819) (0.985) (2.625) (0.671) 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 观察值 6 682 5 696 6 682 5 696 8 093 4 999 8 093 4 999 Adj. R2 0.240 0.234 0.249 0.240 0.257 0.236 0.265 0.250 注: 组间系数差异性检验参考了Cleary使用的Permutaion Test[38]，P值含义为解释变量系数之差不等于0的概率，通过自体抽样(bootstrap)1 000次得到。下表同。
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表 8 基于银行业治理水平的异质性检验
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) MA Dummy MA Count MA Dummy MA Count 活跃度高 活跃度低 活跃度高 活跃度低 “四大”审计 非“四大”审计 “四大”审计 非“四大”审计 Treat×Post 0.139** 0.025 0.191*** -0.042 -0.095 0.127*** -0.165 0.157*** (2.527) (0.549) (2.693) (-0.548) (-0.875) (3.272) (-1.131) (2.759) 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 已控制 观察值 4 924 4 753 4 924 4 753 487 12 734 487 12 734 Adj. R2 0.214 0.251 0.226 0.267 0.327 0.233 0.387 0.243
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表 9 联合授信与企业并购绩效
变量 (1) (2) (3) (4) CAR(-3, 3) CAR(-5, 5) ΔROAt-2, t+2 ΔROAt-3, t+3 Treat×Post 0.037* 0.046* 0.317** 0.250** (1.790) (1.961) (2.492) (2.303) 控制变量 已控制 已控制 已控制 已控制 固定效应 已控制 已控制 已控制 已控制 观察值 1 161 1 161 1 280 1 012 Adj. R2 0.192 0.195 0.161 0.232
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