一、引　言

企业并购是企业实现做强做大和优化资源配置效率战略目标的重要手段。长期以来，并购受到我国资本市场投资者的重点关注，上市公司的资产注入、整体上市、借壳上市、国企改革、混合所有制改革等重大事项都是我国资本市场的热点话题（曾敏，2022）。在我国，由于政府处于经济资源分配的主体地位，其经常会通过产业政策的推行对稀缺资源产生重要的支配作用（王克敏等，2017）。自20世纪70年代末以来，产业政策已经成为我国政府优化产业结构、推进产业转型升级的重要手段，在落实国家战略、引导资源和要素流向与再配置等方面发挥着不可替代的重要作用。由于企业并购受产业政策支持的项目通常使得主并企业获得较低成本的融资、更多的政府补助，导致企业的与产业政策关联的并购业务迅速增加（蔡庆丰和田霖，2019）。

然而，大量研究发现企业并购会带来高管的帝国建造和大股东掏空行为（Jensen和Meckling，1976），更多的并购行为往往与高管的薪酬、奖金、权力和社会声望等有密切关联（Ozkan，2012；Shi等，2017），这导致并购失败的比率至少为40%。在我国的并购实践中，高管为追求政治晋升而发起的“规模导向型”并购（陈仕华等，2015）、政府干预下的“拉郎配”并购（徐业坤等，2017）以及公司为推高股价而进行的“市值管理”等“并购乱象”较为普遍，其直接后果是导致企业并购后价值毁损（Bae等，2002）。毋庸置疑，如果企业高管和大股东主导的并购交易失败，无论是机构投资者、大股东还是企业高管，当交易出现“异动”迹象或交易存在潜在风险时，他们可能会提前“撤离”而规避风险（Hirschman，1971），结果使得大量中小股东成为并购失败的“接盘侠”。此时，中小股东只能选择积极主动地“发声”以维护自己的合法权益。然而，在传统的公司治理制度框架下，中小股东“发声”的机会和空间非常有限。

在传统媒体主导资本市场的时代，大部分中小投资者很少有机会参与企业并购决策，我国的深圳和上海两个股票交易所分别自2010年与2013年开始上线“互动易（e互动）”投资互动平台，由于该类网络平台具有较大的便利性，中小股东通过网络平台互动参与公司决策问询的积极性也大大提高，而根据问询结果作出投资决策则直接影响被关注公司的股价、交易量等的市场表现（高敬忠和杨朝，2021），带来了中小股东与公司高管及监管机构的信息互动方式的重大变革，为中小股东主动参与并购的决策和维权提供了重要契机。一方面，由于中小股东通过社交媒体讨论可以显著提高公司自愿披露业绩下滑的概率（王丹等，2020）以及公司业绩薪酬的敏感性（窦超和罗劲博，2020），从而为中小股东借助社交媒体来降低企业并购的代理成本创造了条件。相对于财务分析师、投资银行等中介机构所掌握的信息，中小投资者在社交媒体的发帖和讨论是“群体智慧”的加总和聚合，更是千千万万的中小投资者所构建的社会网络背后不同渠道信息的集成（Ang等，2021），其有助于降低中小股东在企业并购中的信息劣势。另一方面，由于产业政策支持项目能引导多方资本进行更多的合作，提高了企业并购基金设立的成功率（逯东和宋昕倍，2022），而且受产业政策支持的上市公司的并购重组事项更可能通过并购重组委员会的行政审核（袁业虎和汤晟，2021）。在此背景下，占我国A股市场投资主体95%的中小股东是否关注到企业并购中的产业政策信息的巨大潜在优势？由于中小股东直接与上市公司“面对面”，有助于表达其对投资决策的信息诉求，能更加及时、便利地提出自己在信息获取与使用中的疑问，这使得信息供给方尤其是上市公司应更多地考虑信息需求方的诉求（高敬忠和杨朝，2021）。由此而延伸的问题是，中小股东通过互动易（e互动）等社交媒体平台表达观点和进行群体的分享与互动，是否影响企业高管在并购决策中对产业政策支持项目的偏好？基于此，本文利用2010—2020年我国沪深交易所互动易（e互动）平台上的中小股东关于产业政策支持行业信息的发帖和讨论数据进行实证研究，证实了中小股东社交媒体“发声”会影响企业并购的决策偏好。

本文可能的创新与贡献为：第一，企业并购决策通常被公司的高管和大股东所把持，大量中小投资者是否能参与企业并购决策，现有文献尚未发现相关证据。本文基于互动易（e互动）情境，从中小股东主动维护自身权益的视角，拓展和丰富了企业并购决策影响因素的相关文献，获得了中小股东社交媒体“发声”影响企业并购决策偏好的经验证据。第二，现有文献发现，宏观产业政策会影响微观企业的决策行为，但是并未仔细区分对企业特定治理主体的具体影响，本文揭示了产业政策会对中小股东决策行为产生显著影响，丰富了中小股东对产业政策效果反馈方面的文献。第三，本文的政策和实践意义也十分明显，本研究表明，为了提升对并购重组业务合规性的监管效率，监管机构应高度重视中小股东在社交媒体中对企业并购的“发声”，有效抑制各类并购乱象，从而为监管机构的监管方式市场化转型提供了借鉴和指南。

二、理论基础与假设提出 (一) 理论基础

1. 中小股东社交媒体发声。随着社交媒体等信息技术的发展，中小股东能以更为便捷的方式获取足够的信息，显著改善了中小股东在公司治理中的信息劣势和投票权的局限性。互联网社交媒体的应用有助于减小经济政策不确定性的负面影响，提高股价信息含量，从而提高资本市场定价效率（王建新和丁亚楠，2022）。胡茜茜等（2018）发现互联网降低了中小股东获取和使用信息的成本，使其能够更便利地借助网络进行投票表决，进而显著降低了高管的代理成本。Ang等（2021）利用东方财富股吧的发帖数据，发现中小投资者在股吧中对公司并购决策的批评和负面讨论，使得公司最终放弃并购项目；同样利用股吧数据，孙鲲鹏等（2020）的研究表明，当2013年国家出台“转发500条可判刑”规定后，公司的股吧信息交流越活跃，企业的正向盈余管理程度会越低；王丹等（2020）发现中小股东在“股吧”里“用嘴投票”，可以显著提高管理层对盈余预测进行自愿披露的概率；进一步，利用互动易（e互动）平台的发帖数据，窦超和罗劲博（2020）的研究表明，中小股东的信息反馈可显著增强高管的业绩薪酬的敏感性，提高企业会计稳健性（罗劲博和熊艳，2021），并且公司与投资者之间的高质量互动能显著降低股价同步性和崩盘风险，提升股票市场定价效率（卞世博等，2022）。

2．企业并购与公司治理。并购是公司获取竞争优势、实现市场扩张的重要途径，但并购失败的比率大多在40%–60%之间，而且70%–90%的并购不但不能给公司创造价值，反而会降低并购后的公司价值（唐兵等，2012）。原因在于：一方面，Jensen和Meckling（1976）的研究表明，价值毁损的并购源于股东与管理者之间自由现金流的代理成本，导致管理者存在营造企业帝国的动机。毛雅娟和李善民（2021）发现我国公司的并购行为是管理者与股东代理冲突的表现，如管理者通常会出于职位保护的动机投资一些与自身技能“完美匹配”的项目，这使得在并购中会支付过高的溢价，导致公司股东价值毁损。在并购造成股东财富损失的同时，Ozkan（2012）的研究表明，高管更关注并购活动所带来的更多的薪酬、奖金、权力以及社会声望等个人收益，因此上市公司并购已经成为高管谋取私有收益的手段，比如高管获得了更高的薪酬和在职务消费。另一方面，并购造成的价值毁损也与企业的利益相关者在并购重组中的内幕交易有关，这阻碍了并购重组的优化资源功能的发挥（王艳和李善民，2017）。潘红波等（2019）的研究发现，公司内部人为了实现套利目的，会利用其信息优势进行操纵而在并购商誉减值之前卖出股票，导致股票市场公平交易原则被破坏。

实际上，在中国上市公司所有权高度集中的情况下，中小股东的利益保护无法有效落实，这与并购中大股东通过关联交易侵占上市公司利益密切相关（李增泉等，2005）。例如，大股东有较强的动机利用关联性的重大资产收购方式来掠夺公司财富，同时也侵占了更多的中小投资者利益（李姝等，2009）。在此情形下，当组织业绩恶化时，不同于机构投资者，中小股东要选择主动“发声”进而维护自身权益，就不能被动地寄希望于上市公司在治理结构上的“自然”改善，以及控股股东在攫取私有收益行为上的主动克制与收敛（郑秀田和许永斌，2013）。在传统媒体主导资本市场信息流动的时代，受制于很少的投票权和参与机会，中小股东无法通过“发声”来有效维护自己的权益；而社交媒体的快速发展，使得中小股东能够通过“互动易（e互动）”平台对企业并购事项进行讨论，其中不但包括批评意见，而且也有良好的建议和理性的交流，由此借助社交媒体的治理作用来解决企业并购中的中小股东利益受损问题。

(二) 假设提出

1. 中小股东的社交媒体“发声”与企业并购决策。2010年深圳股票交易所和2013年上海股票交易所开通的“互动易”与“e互动”平台为众多中小股东“发声”提供了契机，极大地降低中小股东和公司之间的信息不对称。相较于其他普通的网络平台，互动易（e互动）由于是交易所设立的专门服务于我国资本市场的网络平台，该平台的信息受到交易所监督，因而更能保证信息的真实性，能够更好地发挥治理作用（高敬忠和杨朝，2021），进而优化资本市场的资源配置效率。并购是企业实现做强做大和实现跨越式发展目标的重要手段，然而，更多的企业并购表现为管理者出于过度自信或个人私利而进行的高溢价并购，如公司为更多地获得财政补贴而进行的跨界并购（蔡庆丰和田霖，2019），高管为追求政治晋升而发起“规模导向型”并购（陈仕华等，2015），政府干预下的“拉郎配”并购（徐业坤等，2017），以及公司为推高股价而进行“市值管理”并购等。由于并购活动存在着多重动机（Nguyen等, 2012），使其偏离了价值协同效应，并购重组的整体绩效不佳，导致无法参与并购决策的中小股东的利益严重受损。

由于产业政策扶持的产业通常都具有一定的成长性，其在国民经济增长中占据重要地位，而且产业支持政策会向外界传递出积极的产业信息和信号，企业并购产业政策支持的项目有助于主并企业获得较低成本的融资、更多的政府补助（王克敏等，2017）、税费减免和土地划拨等政府支持，以及帮助企业建立或强化政治关联（蔡庆丰和田霖，2019），进而在更大规模上分摊固定成本，获得规模经济效益，实现生产协同，提升整合后企业的生产效率和资本回报率（曾敏，2022）。不难理解，在社交媒体开始深入影响投资者信息获取与使用的背景下，产业支持政策对企业的巨大“利好”信息必然会被熟悉基层社会的“中小股东”所知晓。社交媒体通过在不同投资者之间建立联系，使原本分割的投资者私有信息逐渐公开化，并被更大范围的投资者所获取（王建新和丁亚楠，2022）。由于社交媒体会使观点相近的圈子中信息共享更加及时，使得其“回声室”效应更显著(王雅楠，2018) ，这种圈层效应更进一步加速了信息传播效果。因此，中小股东借助社交媒体对高管并购决策权和偏好产生影响成为可能，Ang等（2021）发现了中小股东在“股吧”中对于并购项目的批评会显著增加计划并购项目被放弃的概率。因而，中小股东在社交媒体上对产业政策支持信息的反馈，不但能遏制和纠正企业的并购乱象，而且有助于引导企业在并购决策时更加重视产业政策支持项目。

由于产业政策支持项目的并购通常会导致股票市场的投资者调整其对行业的判断和预期，这使得公司高管也可能会利用公司资源配置行为迎合投资者情绪（肖虹和曲晓辉，2012）。相反，如果高管在选择并购项目时，“漠视”中小股东在社交媒体上的诉求，这将显著提高中小股东在社交媒体上批评和负面评价的概率，若企业拒绝并购中小股东“追捧”的产业政策支持项目，将产生严重的负面效应。首先，公司并购决策中未选择产业政策支持项目，可能会使中小股东抛售所持的企业股票，引起股票价格下降，导致管理层所持股份的价值缩水，而且当中小股东在股市中遭受巨大损失时，为了宣泄损失带来的压力与渴望盈利的欲望，会选择在社交媒体上释放其不满情绪，这将进一步加剧并购未选择产业政策支持项目的负面效应。其次，面对该问题，部分社交媒体用户为了增加其粉丝和点赞数量，有较大动机发布或转发具有博取“眼球效应”的观点，进而可能产生一定程度的网络舆情，导致监管机构对事件的“格外关注”，无形中增加了企业并购的政府监管风险。最后，互动易（e互动）平台使得中小股东直接与上市公司管理层面对面，表达对投资决策中的信息诉求，更加及时、便利地提出自己在信息获取与使用中的疑问，促使信息的供给方尤其是上市公司更多地考虑信息需求方即投资者对信息的需求（高敬忠和杨朝，2021）。此时，在投资者和监管机构的关注下，理性的公司高管会迎合投资者情绪，将资金投向产业政策支持和股票市场青睐的热点行业（花贵如等，2021），进而在进行并购决策时重点考虑产业政策支持的项目，更好地回应中小股东在社交媒体上的“发声”和强烈诉求。综上，提出如下假设：

H1：其他条件不变，中小股东的产业政策信息反馈与企业并购产业政策支持的目标公司数量（比重）正相关。

中小股东社交媒体的产业政策信息互动对企业并购产业政策支持项目影响的实际效果与企业的投资者保护水平有密切关系。企业所在区域的市场化程度越高，并购企业的制度规则意识则越强，这使得并购中的投资者受保护程度也越大（王艳和李善民，2017）。由于在投资者保护程度高的制度环境中，信息的流动性和透明度较高，相关的制度设计也较为完善，此时，中小股东在社交媒体“发声”的概率和频率也会较低，换言之，企业并购决策受社交媒体反馈的影响也会较弱。而在投资者保护程度低的地区，首先，受利益关联影响，地方政府部门与当地企业通常存在庇护关系（盛智明和周仁磊，2021），导致中小股东的权益保护难以落实。中小股东通过社交媒体的产业政策支持信息的讨论会激发更多中小股东的参与和互动，彰显社交媒体的“群体智慧”的“集聚效应”，从而对高管的并购决策行为产生无形的压力。而且社交媒体的“集聚效应”更容易使投资者保护程度低的地区的中小股东形成“一呼百应”的态势，有利于中小股东之间对产业政策支持项目形成一致认同，而一致的观点更容易被放大和扩散，有助于吸引更多相同意见的人参与传播，形成螺旋式上升的信息环境（Noelle，1974），这“迫使”企业把产业政策支持项目作为并购的优先选择对象。其次，如果高管依然坚持自己的并购决策的“惯性思维”而导致中小股东严重不满，此时中小股东就可能“用脚投票”来增加对高管的威慑，这将会对股价下跌带来直接影响。进一步，众多中小股东在社交媒体进行的吐槽、批评和负面讨论，可能会引发严重的社交媒体的舆情事件，导致监管机构的调查和介入（罗劲博和熊艳，2021）。基于上述分析，提出如下假设：

H2a：其他条件不变，相对于高投资者保护水平的地区，中小股东的产业政策信息反馈与企业并购产业政策支持的目标公司数量（比重）的正相关性在低投资者保护水平的地区更显著。

当前，企业的信息传播模式由传统的单向互动变为新媒体的海量互动，这对企业高管的媒体素养提出较高的要求。具体而言，媒体素养高的高管在认知方面具有专心致志的能力；在信念方面具有知晓如何尊重媒介信息的能力；在反思方面具有区分自身情感和理性反应的能力；在知识方面具有了解媒介的内在语法以及不同体裁规约的能力（李战子，2021）。较好的媒体素养能使高管在企业管理工作中整合分析有价值的信息，积极促使政策议程向媒体议程、公众议程转化，通过提高政策议程设置能力（吴映强和李本乾，2018），主动引导投资者和资本市场的舆论。根据上海和深圳两个交易所对互动易（e互动）平台的管理规定，对于中小股东的互动易（e互动）平台的反馈信息，上市公司的董秘应在两天之内予以及时反馈。不难理解，该规定可能对媒体素养高的公司影响较小，而对于低媒体素养的公司及高管可能影响较大，甚至容易引发局部的“舆情”效应，导致中小股东“用脚投票”，进一步引起公司股价的下跌（罗劲博和熊艳，2021），增加公司的供应商、客户、员工等利益相关者的“质疑”和忧虑，进一步对公司的经营和声誉带来负面冲击，引起监管机构的关注，引发对低媒体素养公司的问询监管（陈运森等，2018）。因而，为避免这一系列的危害和不利后果，低媒体素养公司会高度重视中小股东在社交媒体上对产业政策信息的互动意见，进而强化企业将产业政策支持项目作为并购对象的决心。综上，提出如下假设：

H2b：其他条件不变，相对于高媒体素养的公司，中小股东的产业政策信息反馈与企业并购产业政策支持的目标公司数量（比重）的正相关性在低媒体素养公司中更显著。

企业并购往往是基于高管的帝国建造、大股东的掏空动机以及高管的过度自信而发起的，导致企业并购后出现价值毁损（Jensen和Meckling，1976；Bae等，2002；Malmendier和Tate，2008）。换言之，企业并购的结果不是减少而是加重了公司代理问题。一方面，与高公司治理水平企业相比，当公司治理水平越低时，企业并购项目的选择程序和控制机制可能不健全，一般不太会听取中小股东的意见，此时，中小股东在社交媒体平台上的信息反馈和互动很难受到公司的高度重视与充分考虑。另一方面，较低的公司治理水平可能无法有效抑制并购中高管自利和大股东掏空行为。此外，公司治理水平较低的企业，其高管基于帝国建造目的的并购决策面临较小的监督成本和风险（Jensen和Meckling，1976），而中小股东在社交媒体的“发声”会有效弥补低公司治理质量企业的“短板”。窦超和罗劲博（2020）、王丹等（2020）的研究均表明，中小股东在社交媒体的讨论有效地提升了公司的治理质量，其不但会提高公司薪酬契约的有效性，而且还会提高公司及时披露业绩下滑消息的概率。如果企业并购决策中未重视产业政策支持项目，必然会引起中小股东社交媒体的批评、吐槽甚至负面的舆论，这不但会影响公司股票的市场稳定性，而且对管理层的市场形象和声誉产生负面冲击，严重削弱公司的融资能力，导致资本市场的监管机制发挥作用，甚至危及高管职位生涯的稳定性（李学峰，2003）。基于此，提出如下假设：

H2c：其他条件不变，相对于高公司治理水平的企业，中小股东的产业政策信息反馈与企业并购产业政策支持的目标公司数量（比重）的正相关性在低公司治理水平的企业中更显著。

2. 中小股东的社交媒体 “发声”影响企业并购决策的作用路径。投资信息决定了投资者的信念，投资者会基于这些信念进行交易，而交易又会影响价格，股价的波动归根到底取决于信息的波动（韩燕等，2020）。一方面，产业政策作为官方的认证和肯定，传递出企业经营环境与投资价值的积极信号，能有效降低外部投资者的逆向选择风险与道德风险，有助于增加企业投资额度（逯东和宋昕倍，2022）。而社交媒体的信息互动模式增强了中小股东高涨的盈余乐观情绪，使得更多的中小股东对并购产业政策支持项目存在较大的“乐观预期”。另一方面，企业高管在并购决策中通常存在较大的自利动机（Shi等，2017），导致中小股东利益保护面临挑战。如果企业并购中未选择产业政策支持项目，必然引起中小股东的“不满”，可能会通过社交媒体进行信息传递和信息互动，放大中小股东盈余悲观等负面情绪，进而可能导致中小股东投资策略不断调整，带来股价的较大波动。进一步，中小股东的从盈余乐观情绪到盈余悲观情绪的巨大变化落差，导致其“用脚投票”（Bushee等，2010），对高管自身财富产生不利影响。此时，为了减少股价波动性，理性的高管大概率会选择产业政策支持项目。综上分析，提出如下假设：

H3a：其他条件不变，中小股东的产业政策支持信息反馈会增加企业的股票波动性，进而对公司并购产业政策支持的目标公司数量（比重）产生显著的提升效应。

传统媒体与新兴媒体不是取代关系，而是“迭代关系”；不是谁主谁次，而是此长彼长；不是谁强谁弱，而是优势互补与互惠关系（刘梅和唐春淋，2022）。一方面，社交媒体具有资本市场 “信息中介”的功能，部分中小股东借助社交媒体对企业并购产业政策支持信息的高热度发帖和互动，很容易吸引更多的其他投资者、市场监管机构等的注意力。另一方面，基于议程设置理论，社交媒体平台的迅速发展极大地提高了受众对新闻事件的辨识能力。受众打破传统议程设置理论中所定义的被动角色，以及对事件进行主动挖掘从而引发的社会热议，很容易引起传统媒体的跟进调查与传播（彭步云，2019）。我们认为，当公司的并购未选择产业政策支持项目时，可能会导致中小股东在社交媒体的吐槽和负面评价，由于传统媒体对社交媒体发言潜在关注的可能性较高，那些媒体关注度较高的明星公司，通常更可能在意中小投资者的利益保护情况，以避免潜在的传统媒体的负面报道（王丹等，2020）。随着传统媒体对此类信息的报道力度的增大，这不但对企业和高管自身的声誉产生负面影响，而且也容易对股价的下跌产生助推作用（Fang和Peress，2009），这些影响将显著增大企业并购决策时未选择产业政策支持项目的成本和风险。综合以上分析，提出如下假设：

H3b：其他条件不变，中小股东的产业政策信息反馈会增加企业的传统媒体报道，进而对公司并购产业政策支持的目标公司数量（比重）产生显著的提升效应。

三、研究设计 (一) 数据来源与样本选择

本文的数据来自上交所与深交所官方设立的互动易与e互动平台，分别涵盖了二者自创立（e互动为2013年，互动易为2010年）至2020年末投资者与企业在平台“问答板块”上的互动交流信息。本文的产业政策支持数据是基于许巍和陈冬华（2016）、蔡庆丰（2019）的做法，若国家五年规划纲要中明确提及支持某一行业的发展，则该行业取值为 1，未受到产业政策支持的行业取值为 0。企业并购数据源于WIND数据库中披露的“并购事件”数据，并以并购公告首次披露日作为事件发生日，本文的研究以年为样本频率，上市公司的公司治理数据、财务数据、企业特征数据以及分析师跟踪数据均由CSMAR数据库获得，媒体报道数据则来源于CNRDS数据库，并对所有连续型变量都进行了上下1%的winsorize缩尾处理，以消除极端值的影响。

为了确保数据的完整性与可靠性，作如下处理：（1）考虑到企业各年度财务数据的完整性，剔除数据缺失、数据异常的样本；（2）剔除ST，*ST上市公司样本；（3）剔除金融、房地产行业企业样本；（4）剔除e互动与互动易平台数据不足一年的样本。最后获得1 016家上市公司、共8 351个公司—年度观测值。

(二) 模型设计

为了检验假设1，借鉴蔡庆丰和田霖（2019）的研究，本文构建了模型（1）：

$ \begin{aligned} DIn{v_{i,t + 1}}(In{v_{i,t + 1}}) =& {\alpha _0} + {\alpha _1}S{M_{i,t}} + {\alpha _2}Siz{e_{i,t}} + {\alpha _3}Le{v_{i,t}} + {\alpha _4}Growt{h_{i,t}} + {\alpha _5}CF{O_{i,t}} \\ & + {\alpha _6}TOP{1_{i,t}} + {\alpha _7}T{Q_{i,t}} + {\alpha _8}RO{E_{i,t}} + {\alpha _9}RT{R_{i,t}} + {\alpha _{10}}SO{E_{i,t}} \\ & + {\alpha _{11}}IndGROWT{H_{i,t}} + {\alpha _{12}}IndT{Q_{i,t}} + {\alpha _{13}}HH{I_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $

(1)

为了检验假设2的子假设，构建了模型（2）：

$ \begin{aligned} DIn{v_{i,t + 1}}(In{v_{i,t + 1}}) =& {\beta _0} + {\beta _1}S{M_{i,t}} + {\beta _2}S{M_{i,t}} \times {X_{i,t}} + {\beta _3}{X_{i,t}} + {\beta _4}Siz{e_{i,t}}+ {\beta _5}Le{v_{i,t}} + {\beta _6}Growt{h_{i,t}} \\ & + {\beta _7}CF{O_{i,t}} + {\beta _8}TOP{1_{i,t}} + {\beta _9}T{Q_{i,t}} +{\beta _{10}}RO{E_{i,t}} + {\beta _{11}}RT{R_{i,t}} + {\beta _{12}}SO{E_{i,t}}\\ & + {\beta _{13}}IndGROWT{H_{i,t}} + {\beta _{14}}IndT{Q_{i,t}} + {\beta _{15}}HH{I_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $

(2)

其中，模型（1）和模型（2）中，被解释变量DInv为企业是否并购受国家产业政策支持的目标公司；Inv代表公司i第t期并购受产业政策支持的目标企业的比重；SM代表互动易与e互动平台上中小股东就产业政策类问题与上市公司信息反馈状况，X代表了投资者保护程度（Invp）、企业媒体素养（Reply）以及公司治理水平（Gov）等作用机制变量。控制变量包括企业的主营业务收入增长率（GROWTH）、净资产收益率（ROE）、应收账款周转率（RTR）、经营净现金流量（CFO）、托宾Q值（TQ）、资产负债率（LEV）、企业规模（SIZE）等变量；同时包含企业所有权性质（SOE）与第一大股东持股比例（Top1）等有关公司属性与公司治理的变量；本文还加入了赫芬达尔—赫希曼指数（HHI）以反映行业竞争水平，并加入主并企业所在行业平均水平的净资产收益率（IndROE）、主营收入增长率（IndGROWTH）与托宾Q值（IndTQ），以更加全面地控制行业层面的信息；本文也控制了年度和行业等固定效应。变量定义见表1。

为了检验假设3的股价波动作用路径，本文借鉴了Baron和Kenny（1986）的方法，构建了如下模型（3）和模型（4），同时与模型（1）组成股价波动的路径检验模型。

$ \begin{aligned} StkVo{l_{i,t + 1}} =& {\chi _0} + {\chi _1}S{M_{i,t}} + {\chi _2}Siz{e_{i,t}} + {\chi _3}Le{v_{i,t}} + {\chi _4}Growt{h_{i,t}} + {\chi _5}CF{O_{i,t}} + {\chi _6}TOP{1_{i,t}} \\ & + {\chi _7}T{Q_{i,t}} + {\chi _8}RO{E_{i,t}} + {\chi _9}RT{R_{i,t}} + {\chi _{10}}SO{E_{i,t}} + {\chi _{11}}IndGROWT{H_{i,t}} \\ &+ {\chi _{12}}IndT{Q_{i,t}} + {\chi _{13}}HH{I_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $

(3)

$ \begin{aligned} DIn{v_{i,t + 1}}(In{v_{i,t + 1}}) =& {\gamma _0} + {\gamma _1}S{M_{i,t}} + {\gamma _2}StkVo{l_{i,t}}{\text{ + }}{\gamma _3}Siz{e_{i,t}} + {\gamma _4}Le{v_{i,t}} + {\gamma _5}Growt{h_{i,t}} + {\gamma _6}CF{O_{i,t}} \\ &+ {\gamma _7}TOP{1_{i,t}} + {\gamma _8}T{Q_{i,t}} + {\gamma _9}RO{E_{i,t}} + {\gamma _{10}}RT{R_{i,t}} + {\gamma _{11}}SO{E_{i,t}} \\ &+ {\gamma _{12}}IndGROWT{H_{i,t}} + {\gamma _{13}}IndT{Q_{i,t}} + {\gamma _{14}}HH{I_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $

(4)

其中，模型（3）的被解释变量是股价波动性，我们采用了样本年度内的每日股票回报率的标准差度量，其余变量的定义和模型（1）相同，该路径检验的思路和方法如下：第一步，检验模型（1）的回归系数 ${\alpha _1}$ 是否显著为正；第二步，检验模型（3）的回归系数 ${\chi _1}$ 是否显著正；第三步，检验模型（4）的回归系数 ${\gamma _1}$ 和 ${\gamma _2}$ 都显著，同时模型（4）的回归系数 ${\gamma _1}$ 显著小于模型（1）的 ${\alpha _1}$ ；第四步，观察Sobel Z的系数是否通过显著性水平测试，如果 ${\gamma _1}$ 显著，但 ${\gamma _2}$ 不显著，且通过了Sobel Z通过了显著性水平测试，则股价波动性为完全中介，如果 ${\gamma _1}$ 和 ${\gamma _2}$ 都显著，同时 ${\alpha _1}$ 大于 ${\gamma _1}$ ，并且通过了Sobel Z的中介检验的显著性水平，则称股价波动性变量为部分中介。

为了检验假设3的媒体报道的作用路径，同样借鉴了Baron和Kenny（1986）的方法，构建了如下模型（5）和模型（6），同时与模型（1）组成股价波动的路径检验模型。

$ \begin{aligned} Medi{a_{i,t + 1}} =&{\chi _0} + {\chi _1}S{M_{i,t}} + {\chi _2}Siz{e_{i,t}} + {\chi _3}Le{v_{i,t}} + {\chi _4}Growt{h_{i,t}} + {\chi _5}CF{O_{i,t}} + {\chi _6}TOP{1_{i,t}} \\ & + {\chi _7}T{Q_{i,t}} + {\chi _8}RO{E_{i,t}} + {\chi _9}RT{R_{i,t}} + {\chi _{10}}SO{E_{i,t}} + {\chi _{11}}IndGROWT{H_{i,t}} \\ &+ {\chi _{12}}IndT{Q_{i,t}} + {\chi _{13}}HH{I_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $

(5)

$ \begin{aligned} DIn{v_{i,t + 1}}(In{v_{i,t + 1}}) =& {\gamma _0} + {\gamma _1}S{M_{i,t}} + {\gamma _2}Medi{a_{i,t}}{\text{ + }}{\gamma _3}Siz{e_{i,t}} + {\gamma _4}Le{v_{i,t}} + {\gamma _5}Growt{h_{i,t}} + {\gamma _6}CF{O_{i,t}} \\ &+ {\gamma _7}TOP{1_{i,t}} + {\gamma _8}T{Q_{i,t}} + {\gamma _9}RO{E_{i,t}} + {\gamma _{10}}RT{R_{i,t}} + {\gamma _{11}}SO{E_{i,t}} \\ &+ {\gamma _{12}}IndGROWT{H_{i,t}} + {\gamma _{13}}IndT{Q_{i,t}} + {\gamma _{14}}HH{I_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{aligned} $

(6)

其中，模型（5）的被解释变量是媒体报道，采用年内所有媒体对企业新闻报道数量的对数值来表示，其余变量的定义与模型（1）相同，路径检验方法和思路与股价波动性完全相同。

四、实证结果分析 (一) 描述性统计

本文的描述性统计结果显示出以互动易（e互动）为代表的社交媒体就产业政策类信息交流（SM1）的均值为5.231，说明社交媒体中产业政策类的数量平均达到5个，中位数是4.006，最小值是0，最大值是8.926，意味着样本的分布差异很大，而产业政策类信息交流的比重（SM2）均值为0.207，中位数为0.194，意味着一半以上的企业中，社交媒体的产业政策信息交流比重近20%，表明中小投资者对产业政策问题的关注度很高。并购企业中受到产业政策支持（DInv）的企业数量百分比均值为53.1%，表明产业政策关联的并购受到各类投资者关注的比例都较高。企业并购中受产业政策扶持企业的规模（Inv）的均值为4.26，中位数为3.28，最小值为0，最大值为936.725，说明此类企业的规模差异很大。企业对社交媒体中的每个产业政策问题回复字数（Reply）的均值为3.504，标准差为1.935，中位数为3.256，最小值为0，最大值为8.946，说明企业对投资者反馈问题回复的异质性明显。^①

(二) 多元回归分析

1. 中小股东的社交媒体中的产业支持政策反馈与企业并购。表2为模型（1）的多元回归分析结果。其中，第（1）、（3）列考察了中小股东对产业政策类信息反馈强度对企业并购产业政策支持行业概率的影响，而第（2）、（4）列则反映产业政策信息交流比重的影响，可以发现，产业政策类信息反馈强度（SM1）的系数为0.359和0.467且在1%统计水平上显著，表明中小股东的产业政策信息反馈强度越大，企业越有可能并购产业政策支持企业，意味着社交媒体平台可以帮助中小股东对产业政策等重大问题发表自己的真实观点，从而影响企业的并购决策效果。表2的第（2）、（4）列的（SM2）的回归系数分别为0.108、0.164且在5%统计水平上显著，假设1得到支持。本文所有回归模型的方差膨胀因子（VIF）系数的最大值为6.89，远小于临界值10，表明多重共线性问题得到有效控制。

表3进一步检验投资者保护水平在中小股东社交媒体产业政策信息反馈与并购决策之间的作用。表3的第（1）、（2）列与第（3）、（4）列的交互项系数表明，社交媒体的产业政策信息反馈（SM1/SM2）无论采用哪个度量指标以及因变量（DInv/Inv）使用何种度量指标，表3的这几列交互项的回归系数都显著为负，说明在投资者利益受保护程度较低的环境中，中小股东使用社交媒体进行产业政策信息反馈的强度越大，企业并购则越倾向于产业政策支持企业，也意味着产业政策并购项目的落实需要考虑所在地的制度环境质量因素，假设2a得到支持。

表4则从企业的媒体素养角度入手，分析其对中小股东社交媒体产业政策信息反馈与并购决策之间的关系是否有影响。表4的第（1）、（2）列与第（3）、（4）列的交互项回归系数均显著为负，说明企业及其高管的媒体素养对二者有影响，即在企业媒体素养较低的企业，中小股东对产业政策的信息反馈力度越大，企业越倾向于并购产业政策支持的企业，假设2b得到支持。这说明社交媒体在产业政策的落地中可以对公司高管发挥着一定的教育和引导作用。

表5检验了公司治理水平在二者关系中的影响，该表的第（1）、（2）列与第（3）、（4）列的交互项系数都显著为负，表明在公司治理水平越低的企业中，社交媒体上中小股东的产业政策信息反馈对企业并购产业政策支持项目的影响越明显。这意味着在低公司治理水平的企业中，中小股东通过互动易（e互动）等社交媒体平台“发声”，能够发挥社交媒体的信息传递作用，扭转和改善部分管理层对产业政策并购的误解和滥用，由此督促和引导中小股东对并购产业政策支持项目决策的积极参与，假设2c得到支持。

2. 中小股东的社交媒体中的产业支持政策反馈影响企业并购偏好的机制检验。表6的Panel a的第（1）、（2）列显示，社交媒体产业政策信息反馈的回归系数为0.215、0.607，且在10%和1%的水平上显著，说明中小股东在网络社交平台上对产业政策信息反馈越多，企业当年的股票价格波动往往越大。表6Panel a的第（3）、（4）列则检验了社交媒体的产业政策信息反馈对媒体报道的影响，解释变量（SM1、SM2）的回归系数为0.194、0.428且都在5%的统计水平上显著，表明社交媒体的产业政策信息反馈的频率和深度越大，越容易增加传统媒体对企业并购的关注度，导致企业面对舆论的威慑压力越大。表6Panel b做了完整的中介效应检验，将股票波动率和媒体报道作为中介变量代入主回归，可以看出，StkVol(Media)的系数均显著为正，同时Sobel Z的统计检验都显著，说明股票波动率和媒体报道在企业并购的行业选择中均扮演了中介变量[第(3)−(8)列为部分中介效应]，意味着股价波动和媒体报道是社交媒体的信息反馈影响企业并购产业政策扶持行业的重要渠道，同时中小股东的社交媒体“发声”能够对微观市场的股价和传统媒体产生积极作用，从而使宏观背景下产业政策的作用在企业并购业务中得到充分体现，假设3得到支持。

(三) 稳健性检验^②

1. 替换关键变量 。首先，使用替代变量法，以上市公司各年度符合产业政策的并购标的市值的自然对数作为因变量；然后，以投资者产业政策类问题信息交流字数的对数值来衡量其对并购战略的关注程度。本文的研究结论依然稳健。

2. 内生性问题检验。首先，使用两阶段工具变量法，具体借鉴了孙鲲鹏等（2020）设计工具变量的思路，使用公司所在省份当年的互联网宽带接入用户数作为工具变量，其理由是当地的网民越多，针对该省份上市公司的讨论越多；并且由于当地的宽带接入用户数量主要依赖于该省份的网络设施建设，其并不会影响微观企业的并购决策行为，结果显示结论稳健。然后，基于一般的计量经济学常识，将模型（1）的因变量与自变量的位置互调，控制变量保持不变进行回归，“新的自变量”的回归系数不显著，排除了反向因果关系。此外，使用倾向得分匹配法（PSM）检验，主要假设再次得到支持。

3. 考虑固定效应后的回归。为了进一步强化研究结论的稳健性，同时控制行业、省份和年度以及企业个体的固定效应后进行回归，核心假设依然保持稳健。

4. Heckman检验。考虑到大量的中小股东在社交媒体上的产业政策信息反馈可能受到企业并购产业政策支持项目的影响，回归结果显示，在控制样本自选择问题后，中小股东的社交媒体的产业政策互动“发声”与公司并购产业政策支持企业的数量（比重）的正相关性依然不变。

(四) 经济后果分析

为了检验公司并购后的财务协同效应，分别采用并购宣告日的[1,1]、[-5,5]两个不同窗口期，并计算了相应的CAR值，发现中小股东的社交媒体发声与企业并购产业政策支持公司的交互项的回归系数都显著为正，从侧面说明中小股东的社交媒体的产业政策反馈信息具有显著的投资者财富增加效应。

五、结论及启示

本文利用我国沪深交易所2010—2020年的互动易（e互动）平台的发帖和交流数据，研究了社交媒体上中小股东的产业政策信息的交流对企业并购时选择产业政策支持项目的影响。研究发现，中小股东在社交媒体上的产业政策信息反馈会显著增加企业并购产业政策支持项目的比重（数量），并且该影响在投资者保护水平低、媒体素养低以及公司治理水平低的企业中更加显著。中小股东在社交媒体平台的产业政策信息反馈不仅影响企业的股票价格波动，而且对企业的传统媒体报道产生影响，进而增强企业在并购时选择产业政策支持项目的偏好。

本研究具有以下启示：首先，在我国经济进入高质量发展阶段，各级政府要继续积极运用产业政策工具来引导社会资源流向，鼓励企业通过兼并重组转换运营理念和方式，重新整合企业资源，发挥并购的协同效应、治理效应（邱金龙等，2020）。其次，尽管在政府“看得见的手”和市场“看不见的手”的双重机制下，国家产业政策的施行仍然可以引导市场主体在战略产业上的资本集聚，调整产业结构，进而实现优化产业布局的战略目标。值得注意的是，在并购业务市场化的背景下，公司高管团队作为并购能否进行的核心决策者，宏观层面的资源配置优化与高管自身财富最大化的目标并非完全一致，在提高公司治理质量的同时，需要监管机构继续坚持实质性审核的工作要点，把准审核尺度，将跟风式、炒作式、盲目跨界类等非理性并购重组活动“拒之门外”，提高企业并购的质量（袁业虎和汤晟，2021）。此外，对于企业并购中损害中小股东权益的事件，中小股东应主动地走上公司治理的前台，通过发表自己的观点，借助社交媒体的讨论，进而形成“草根的群体智慧”，从而对违规违法的企业并购决策“说不”，发挥社交媒体在公司并购中的治理和监督作用。当然我们不能忽视社交媒体也存在一定的“噪音”，这就需要我们在理性对待中小股东的社交媒体“发声”的同时，建议上海和深圳两个股票交易所制定更为精细化的“互动易（e互动）”平台管理细则，为资本市场内涵建设和公司高质量发展更好地发挥积极作用。

① 受版面所限，描述性统计表格未整体列入，感兴趣者可函索。

② 篇幅所限，稳健性检验结果未列示，留存备索。