中国上市公司总部迁移与企业成长：区位选择与优势获取机理

第五章　迁移企业目标区位选择与迁入地优势获取机理：以中国上市公司总部迁移为例

目标区位选择是企业迁移的关键决策，决定了企业未来的成长区位。第四章企业迁移意愿形成研究主要是从本地推力和阻力的角度来探讨企业迁移，本章和下一章主要从目标区位拉力的角度来剖析迁移企业的目标区位选择机理，并探讨了迁移企业在迁入地的优势获取机理。本章主要以上市公司总部迁移为对象进行理论和实证研究，并选择相关企业进行案例研究。首先，提出企业迁移目标区位选择与迁入地优势获取机理的概念模型；其次，以中国上市公司为对象进行实证分析，探索中国上市公司总部迁移的目标区位选择的内在机理；最后，以所搜集的总部迁移样本，实证分析中国上市公司总部迁移绩效及其影响因素。

第一节　总部迁移的目标区位选择与迁入地优势获取机理

2000年以来，伴随着经济全球化深入以及中国城市空间发展的不平衡，国内企业集团掀起了总部迁移的浪潮，公司总部携带其核心研发部门、营销部门进行跨区域迁移，以实现企业再次成长。为积极响应这一浪潮，区域政府也在积极谋求总部经济以留住本地企业总部吸引外来企业总部加入，甚至出现一些政府间无序竞争。上市公司，作为国内规模较大、带动较强的企业群体，其总部迁移必然通过带动示范效应对区域经济产生乘数效应，因而受到区域政府和学术界广泛关注。本研究以中国上市公司为样本，对上市公司总部迁移行为进行系统考察，以了解中国上市公司总部迁移的动向，并从区域层面、网络层面与企业层面揭示上市公司总部迁移目标区位选择以及迁入地优势获取机理，从而为上市公司总部的成功迁移提供决策借鉴，为区域政府，特别是中心城市，引导上市公司总部迁移、发展总部经济提供政策参考。^[1]

一、文献回顾

总部迁移是企业迁移的一种具体形式，企业迁移的深入研究为总部迁移研究奠定了坚实基础，但是针对总部迁移的研究还相对较少。与企业迁移研究相比，总部迁移尽管意义重大，并且受到越来越多的关注，但是总部迁移研究依然处于相对边缘的地位（Tonts和Taylor，2010）。企业总部是沟通总部与内部分支机构以及与其他外部组织的管理中心，是企业的知识中心、业务连接中心和辐射带动中心，总部迁移必然会对企业整体以及迁入和迁出区域产生重要影响。已有研究从全球和国家范围，基于区域和企业层面，重点关注了总部迁移的去向、动因以及迁移绩效等三个方面问题。

（一）总部分立与集聚

总部的核心职能是管理。在20世纪初，随着企业规模的提升以及内部管理职能的崛起，多区位企业已经成为美国企业的重要组成部分（Kim，1999），专门的企业总部在企业内外部管理活动的核心位置和枢纽作用日益强化。随着交通和信息技术的发展，总部与分支机构的沟通成本下降，独立性的企业总部成为企业运营的核心，开始与生产部门分立（Duranton和Puga，2001），并集聚于大城市（Chandler，1977；Bosman和de Smidt，1993），也导致城市分工从原来的基于产业的分工体系转变为基于职能的分工体系，具体如图5－1所示。

对于总部区位选择的研究开始于20世纪60年代，大量有关企业总部集聚的研究开始出现，包括来自美国（Semple，1973；Borchert，1978；Wheeler，1988）、欧洲（Goddard和Smith，1978；Locksley和Ward，1979）、新西兰（Le Heron，1977）以及澳大利亚（Taylor and Thrift，1980）等研究。^[2]在80年代，随着企业总部日益复杂以及全球化力量的增强，学术界开始关注跨国公司总部的集聚问题（Fridmann，1986）。在90年代，随着新经济地理学派的崛起，学术界开始重新产生对总部集聚与迁移的兴趣，探讨了总部迁移的目标区位选择以及迁移绩效问题（Duranton和Puga，2001；Lovely等，2005；Klier，2006；Davis和Henderson，2008；Henderson和Ono；2008；Strauss－Kahn和Vives，2009）。

图5－1　总部分立与城市分工

注：资料来自Duranton和Puga（2001）

总部区位选择研究表明总部存在高度集聚性。这种集聚性一方面意味着多数的企业总部会集中于少数的中心城市。例如，Shilton和Stanley（1999）发现40%的样本企业的总部集中于20个美国州；Horst和Koropeckyi（2000）以及Holloway和Wheeler（1991）基于财富500强的面板数据进行了实证研究，其中前者采用1975—1999年（每隔5年）的数据，后者采用1980s历年数据，二者均发现总部集聚于少数大型都市区；Strauss－Kahn和Vives（2009）利用美国1996—2001年美国2．5万个总部样本以及其中1500个迁移样本的实证研究表明，20个顶级城市集聚了75%的美国总部，并且迁移率达到5%。另一方面，集聚性也意味着总部不会绝对集聚；在集聚过程中，部分中型城市会崛起，形成利基型总部集聚中心城市。Ross（1987）认为在稳步的总部集聚过程中，获益最多的不是那些最大的中心城市，而是其他一些较大的中心城市，其总部增长更为显著。例如，在1955年，财富500强榜单刚推出之时，纽约大都市区就占据了31%的大企业总部，其中28%位于纽约。尽管大都市区在20世纪70年代之前依然保持稳定，但是纽约在60年代中期，总部开始迁往周边城市。在过去的30年，位于纽约大都市区的总部的比率在稳步下降。到1999年，这一比例开始下降到17%（Horst和Koropeckyi，2000）。Klier （2006）以1990s美国大型公众公司总部区位选择数据为对象，发现总部依然被大都市区所吸引，但是在这些大都市区之中，总部持续分散到中型的中心城市，而不是一味地集聚于最大的中心城市。Tonts和Taylor （2010）对澳大利亚总部集聚的研究发现，悉尼和墨尔本是企业总部集聚的两大全国中心，而Adelaide、Brisbane以及Perth在集聚的过程中，逐步成为重要的利基型总部集聚中心。

（二）总部迁移与目标区位选择

在发现总部集聚趋势的同时，学术界也在积极探讨何种因素驱动了总部的集聚。概而言之，已有研究主要从中心城市的拉力探讨了总部迁移与集聚的驱动力，特别是基于新经济地理学派的集聚范式探讨了以总部集聚优势获取为目的的总部迁移目标区位选择机理。

根据新经济地理学派的集聚模型，在特定区位中的总部数量越多，为总部服务的生产服务业越发达，为高端人才服务的生活服务业越便利，对企业总部的吸引力也就越大，从而引导总部迁移（Klier，2006；Tonts和Taylor，2010）。具体而言，与其他总部集聚可以获得知识溢出优势；进入生产服务发达的区位可以实现有效的服务外包，例如法律、会计核算、广告等业务的外包，提高总部运营效率；进入生活服务业更大的区位，可以有效利用群聚于此的高端人力资本，满足总部运营的人力需求。一系列的实证研究也进一步证实了这一点。利用微观企业信息，Davis和Henderson（2003）发现企业总部更倾向于集聚，即迁往服务投入更加多元化以及总部更加集中的城市。Lovely、Rosenthal和Sharma（2005）发现出口企业总部倾向于集聚，以获取总部集聚所带来的知识溢出效应，即获取在其他区位难以获得的隐性的国外市场信息。Klier（2006）探讨了美国大型公众公司在20世纪90年代的总部区位选择问题，基于Binmoial Probality模型发现大区层面的宜人性（amenities）影响了总部的区位选择。在这里所谓的宜人性是指区位所具有的更高的全球化程度、更高比例的受过教育的员工、基于航空业的更高水平的全球可达性。利用美国Census Bureau的微观调查数据，Aarland等（2007）发现，当企业的生产部门主要位于一个小城市时，企业总部往往会迁移到大都市区，以获取迁入地的商业服务能力。Davis和Henderson（2008）以1977—1997年美国微观数据，探讨了总部集聚的驱动力量。实证研究表明，区位服务能力的多元化以及其他总部行为的规模影响了总部迁移的区位选择：当地服务能力的多元化允许总部可以更好地依托专业化的服务提供商满足其个性化的需求；同时总部也可以从其他总部邻居中获益，尽管这种边际收益会随着数量的增加而递减。

除了总部集聚优势的吸引力之外，企业总部在区位选择方面还必须考虑与各个分支机构的沟通问题。总部不仅要保证内部专业化职能的运作，同时还需要把总部决策有效传达到各个分支机构，还要有效监管分支机构的有效运转。虽然从整体发展趋势而言，交通与信息技术的发展有效降低了总部与分支机构的沟通成本（Duranton和Puga，2001），但是这种成本依然存在并影响了总部的区位选择，使得企业必须权衡不同区位的集聚优势以及由此而带来的与分支机构分立所带来的沟通成本（Aarland等，2007；Henderson和Ono，2008）。利用1992—1997年间制造企业第一次建立分立总部的数据，Henderson和Ono（2008）发现在选择总部区位时，企业不仅仅考虑到潜在目标区位的服务多元化以及总部行为的规模，同时还考虑到潜在目标区位与自身生产工厂之间的临近性。实证研究表明，总部迁离生产工厂所带来的成本是巨大的，其成本主要来自沟通和协调成本。因此，除非潜在目标区位具有显著的集聚优势，或者企业规模足够大，否则一旦企业总部选择分立和迁移，尽管较短的距离将会降低沟通和协调成本，企业会更倾向于选择集聚优势显著的潜在目标区位，以提高总部运营效率。其可能原因在于航空业与通信技术的飞跃式发展使得物理距离对总部迁移决策的影响大大降低。因此，航空业和通信技术的发展水平决定了特定区位的吸引力。

综合已有研究，Strauss Kahn和Vives（2009）根据新经济地理模型系统梳理了总部区位选择的决定因素，具体涉及以下变量。集聚变量：其他总部；投入成本变量：商业服务、公司税；拥挤成本：高工资；传递总部服务的成本：交通便捷性；企业专有特征：并购、规模、总部年龄。利用美国1996—2001年美国2．5万个总部样本以及其中1500个迁移样本，Strauss－Kahn和Vives（2009）的实证研究得到以下两个方面研究结论。一是总部会选择迁往拥有良好空运设施的大都市、较低公司税、较低平均工资、较高商业服务、相同产业专业化以及相同部门的总部集聚。总之，集聚变量重要并且影响显著；人力资本水平（以拥有学士学位的劳动力比例进行指代）与商务服务水平相关，但是对总部区位选择的影响不显著；宜人性的指标，例如娱乐服务对总部区位选择影响显著；拥有大型空港枢纽对企业总部区位选择影响显著。二是更大（以销售额计）、更年轻的总部更倾向迁移，更大（以拥有总部数量计）、国外的、发生过并购的总部更倾向于迁移。

（三）总部迁移绩效及其影响因素

总部迁移绩效研究包含两个层面的问题：一是总部迁移绩效，即迁移所带来的企业绩效变动；二是总部迁移绩效的影响因素及其作用机理。对于前者，已有研究主要从纵向对比和横向比较来研究，即总部迁移之后与之前企业绩效的对比或者迁移与不迁移企业绩效的差异。对于后者，则主要关注总部迁移绩效的影响因素，即总部迁移企业在迁入地的资源获取及其对企业绩效变动的影响机理。

对于第一层面的总部迁移绩效问题，受制于研究数据的可得性，已有研究主要采用公开数据进行实证分析，具体包括以下两种形式。一是采用事件分析法，通过分析上市公司发布迁移公告前后股票市场价格的波动来表征总部迁移绩效，其潜在假设是股票市场能够对该事件进行合理的估价。但是，由于总部迁移作为一种战略决策和执行行为，在迁移公告日之前已经会有信息放出，导致总部迁移绩效提前呈现在股价变动之中，同时也可能会滞后较长时间，而不可能仅仅反映在公告日前后较短时间内的股价波动。因此，这一方法虽然数据的可得性相对较高，但是测量效度却难以有效保证。二是通过比较总部迁移前后的企业各个年度财务绩效指标的差异来表征总部迁移绩效。例如资本收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）等财务指标。这种表征方法的好处在于可以以长期绩效变动，例如前后5年财务绩效变动，来反应总部迁移绩效，体现了总部迁移的长期战略效应；但是这种长期绩效变动的影响因素众多，大量的宏观、中观以及微观因素对此产生的影响难以有效控制，这也会影响到测量效度。

采用事件分析法，Ghosh等（1995）以1966—1992年间160个迁移宣告样本，探讨了迁移宣告的股票市场价格反应。研究表明，总部迁移宣告同时存在正向和负向的反应，具体取决于迁移动因：当总部迁移动因为成本降低导向时，其股票价格反应是正向的；而当总部迁移动因是管理层自利导向以及获得奢华办公场所时，其股票价格反应则是负向的。在这里，成本降低导向是指企业总部通过迁往边缘区位以降低成本的情形。Chan等（1995）、Manning等（1999）也得到了类似的结论。

采用运营绩效对比法，学者探讨了迁移企业与非迁移企业之间的绩效差异。Alli等（1991）在控制产业影响的基础上，分析了迁移前后一年的绩效差异，具体采用三种利润指标，分别是净利润边际、运营利润边际以及ROE。研究发现，迁移企业在当年净利润和运营利润显著低于同行企业绩效，在迁移后一年净利润边际显著低于同行企业。Chan等（1995）则采用5年的财务数据进行实证分析，研究发现在产业调整后的ROE和现金流资产比（CF／A）两个指标上，迁移企业和非迁移企业（以产业中位数来表征）之间并不存在显著差异。Gregory、Lombard和Seifert（2005）以167家总部迁移宣告企业为样本，采取总收益率、资产收益率、净资产收益率、有效利税率（effective total tax rate）以及销售与管理费用等5个财务指标的7年数据，分析了总部迁移上市公司与配对非迁移企业的绩效对比，结果表明总部迁移企业在迁移前后7年的绩效与对照企业之间并不存在显著差异。进一步以迁移动机和距离为分类变量的对比研究表明，除了削减产能动机之外的其他类型的总部迁移企业与配对非迁移企业之间没有表现出显著的绩效差异；除了中等距离的总部迁移之外，其他类型总部迁移也并没有表现出与非迁移企业之间的绩效差异。

在国内，学术界对企业总部的研究着眼于“总部经济”（赵弘，2004；魏后凯和白玫，2009），对总部迁移的理论和实证研究还相对较少，特别是针对中国上市公司总部迁移的实证分析还不多，除了魏后凯和白玫（2008）和杨菊萍（2010）。魏后凯和白玫（2008）对中国上市公司总部迁移现状与特征进行了实证分析，但是所采用数据是2007年9月之前的86家总部迁移，而本研究则收集了2011年6月之前146家上市公司的183次总部迁移案例，并以此剖析总部迁移的区域分布，包括迁移活跃区域、迁入区域、迁出区域的分布情况，并初步揭示上市公司总部迁移的基本动因，从而推动中国上市公司总部迁移研究的深入。杨菊萍（2010）探讨了上市公司的迁移行为与绩效，以我国A股市场上的163家上市集群企业为对象进行了分析，研究表明我国上市公司迁移之后的资产收益率和净资产收益率与行业平均水平无显著差异，资产总额增长率先是显著高于行业平均水平而后显著低于行业平均水平，销售收入增长率则先低于行业平均水平但不显著，而后显著高于行业平均水平。这一研究对上市公司迁移进行了深入剖析，但是研究样本不仅包括总部迁移，还包括其他部门以及整体迁移，因此并没有就总部迁移的行为与绩效进行深入研究。

总之，已有研究重点关注了总部迁移的动因、目标区位选择以及迁移绩效，其研究结论可以归纳为以下四个重要方面。一是企业总部表现出典型的集聚倾向，通常集聚在有限几个中心城市（Shilton和Stanley，1999；Klier，2006；Tonts和Taylor，2010）。二是在目标区位选择方面，特定区位的总部集聚经济形成总部迁移引力（Davis和Henderson，2003；Klier，2006；Aarland等，2007；Davis和Henderson，2008）。所带来的知识溢出优势和商务服务优势形成特定区位的总部迁移引力。前者主要来自大量总部在特定区位的集聚，从中总部可以获得各种类型的知识溢出优势，特别是有关研发、营销、管理方面的知识；后者体现为面向总部的商务服务的品质和成本，虽然信息技术的发展以及外包的盛行，使得区域商务服务优势的吸引力在下降，但依然不可忽略。三是在目标区位选择方面，与分支机构的沟通成本成为影响总部迁移的阻力（Aarland等，2007；Henderson和Ono，2008）。企业总部的区位选择必须考虑与分支机构的信息沟通效率，因而，企业总部的区位选择依赖于总部集聚优势和信息沟通优势的权衡。四是在迁移绩效方面，总部迁移绩效存在复杂表现，既存在迁移绩效测量方法的差异，也存在研究结果的不一致性（Alli等，1991；Ghosh等，1995；Chan等，1995；Manning等，1999；Gregory、Lombard和Seifert，2005）。

已有研究在以下三个方面还有待进一步研究。第一，基于网络层面和企业层面要素的总部迁移目标区位选择机理研究。已有研究主要探讨了总部集聚优势和信息沟通优势对企业总部迁移目标区位选择的影响，但是还较少关注网络层面要素和企业层面要素对于区位选择的影响。在网络层面，可以进一步探讨企业大股东网络、企业业务网络（的区位特征）对总部迁移目标区位选择的影响；在企业层面，可以进一步探讨企业分支机构（的区位特征）对总部迁移目标区位选择的影响。基于网络层面和企业层面要素的理论和实证研究，将会推进总部迁移区位选择机理研究的深入。第二，总部迁移绩效及其影响因素研究。虽然已有研究表明总部迁移绩效虽然在短期存在显著影响（Ghosh等，1995），在长期则影响不显著（Gregory、Lombard和Seifert，2005）；但是这并不能否认总部迁移对企业成长的重大战略价值，特别是随着新经济地理学派对总部迁移研究的深入。因此，对总部迁移绩效及其影响因素的研究，特别是后者，将会指出总部迁移绩效不高的来源，从而为总部迁移提供更有效的对策建议。第三，中国上市公司总部迁移的研究还处于起步阶段，相关研究还仅仅关注于总部迁移的区位分布，还未能深入探究总部迁移区位选择机理以及总部迁移绩效及其影响因素。针对中国上市公司总部迁移的目标区位选择以及迁移绩效的研究将会为我国上市公司总部迁移提供决策借鉴。

二、概念模型

（一）总部迁移的目标区位选择

作为企业内部的核心部门，总部担负着重要的行政管理职能，具有战略、财务、法律、人力资源等方面的具体职责；还需要对其上的公司治理机构负责（包括董事会、监事会等治理机构），与其下的各个分支机构进行有效沟通，确保总部行政管理职能的有效履行。因此，总部迁移在区位选择方面将会主要考虑两个维度的问题，分别是总部自身职能的有效运作以及总部与内部其他机构的有效协同，具体逻辑见图5－2。总部自身职能的有效运作依赖于潜在目标区位的商务服务能力以及企业在该区位的资源获取能力，已有研究重点考察了潜在目标区位的商务能力（Davis和Henderson，2003；Klier，2006；Aarland等，2007；Davis和Henderson，2008），但是却相对忽略企业在该区位的资源获取能力，而这正是应对“外来者劣势”的关键。因为迁入地资源并非只有“在那里（be there）”就能够自动获取的，而是存在着各种隔离机制，例如网络隔离、文化隔离、知识隔离等，因此在目标区位的资源获取能力就成为总部区位选择的关键要素。总部与内部其他机构的有效协同则取决于潜在目标区位的对外信息沟通能力以及潜在目标区位与内部其他机构的距离。已有研究重点考虑了潜在目标区位的信息沟通能力（Aarland等，2007；Henderson和Ono，2008），而较少关注企业其他机构的区位分布所带来的总部沟通问题。在这里，其他机构指上层的治理机构以及下层的分支机构。Henderson和Ono （2008）关注了下层分支机构的区位分布对总部迁移目标区位选择的影响，而忽略了与上层治理机构的有效协同问题，而这对于上市公司而言具有更为重要的意义。

图5－2　企业总部迁移目标区位选择的核心逻辑

针对以上两个维度，本书进一步识别了总部目标区位选择的三个层面的影响因素，分别是区域层面、网络层面以及企业层面要素。

区域层面要素主要考虑区域层面的资源供给能力，包括总部集聚因素、信息沟通因素以及与大股东、分支机构的距离等三个关键维度。首先，总部集聚因素，是新经济地理学派强调的关键因素，认为总部数量的集聚将会为个体总部提供多种集聚优势，并且由于循环累积效应而导致对其他区位的企业总部产生更大的引力。总部集聚因素又可具体分为知识溢出要素和商务服务能力要素。前者主要以目标区位的各类总部的数量来测度。总部数量的递增将会带来知识溢出优势，特别是有关总部决策的各类战略性与专业性的信息；同时与其他总部的临近将有利于促进彼此的“接触中学习”，从而提升总部运营效率（Klier，2006）。这种接触性学习依赖于多种形式的网络，例如董事网络、总部员工流动所形成的社会性网络（Tons和Taylor，2010）。商务服务能力要素涵盖为总部提供各类服务的生产服务业以及由此引致的生活服务业的相关要素。生产服务企业的集中将会为企业总部提供广泛的专业化知识以及各种定制化的方案以满足总部决策者所面临的非标准化问题。商务服务企业的集中也带来了对各类生活服务业的引致需求。这是由于各类高层次人才更倾向于在具有更多生活服务设施的都市生活（Florda，2005）。其次，信息沟通要素关注了企业总部与分支机构信息沟通的便利性，有效的信息沟通有利于总部与分支机构的信息交流，有利于总部的战略决策能够在分支机构中有效执行，并实现对分支机构的有效、及时监管。信息沟通要素包括一般信息沟通渠道，例如火车客运能力、汽车客运能力等，也包括更加快捷的信息沟通渠道，例如航空运输、电话、网络等。最后是区域与企业大股东、分支机构的距离。距离越小，企业总部与大股东、分支机构的沟通和协作越容易，因而该区域越容易成为迁移的目标区位。总之，上市公司总部迁移的目标区位更倾向于选择具有更加明显总部集聚优势、信息沟通优势以及与大股东、分支机构距离较小的区位以获取总部集聚优势，并实现与分支机构的有效沟通，实现内部整合。

企业层面要素主要考虑企业总部发展所需资源的具体差异，具体包括企业个体特征以及企业组织特征。前者主要考虑的是个体差异所带来的资源需求的差异，这将影响企业对各个区位的评价；后者主要考虑的是企业内部整合对目标区位选择的影响。企业个体差异包括企业规模、企业资源丰裕度、企业战略等。例如企业规模，对于不同规模企业而言，总部对区位的资源需求会有差异，从而影响目标区位选择：更大规模的企业，对区位集聚优势的要求相对较低，而对信息沟通优势要求更高。企业组织特征将会通过影响企业内部整合来影响目标区位选择，主要体现为接近控股大股东和核心分支机构等两个方面。接近大股东，可以提高企业内部治理效率；接近分支机构可以提高总部对分支机构的管控，提高企业内部运营效率。之所以要接近，是因为总部与大股东和分支机构之间不仅存在显性知识沟通，还需要进行隐性知识沟通，这就依赖于面对面的交流。为此，太远的距离不仅会提高日常沟通成本，也会降低沟通效率，特别是隐性知识沟通效率，从而不利于总部与大股东以及各个分支机构的协同。因此，企业总部迁移必须考虑大股东与各个分支机构的区位特征：降低与大股东的距离，可以降低企业内部的治理成本；降低与分支机构的距离，可以提高企业的内部运营效率。

网络层面要素主要考虑到“企业—区位”的关系性匹配，包括大股东网络与序贯迁移网络等两类关键网络。大股东作为企业重要的利益相关者，不仅要关注内部治理问题，还要关注成长战略。大股东网络可以为企业接近大股东所在地资源提供便利，为企业在大股东所在地获取合法性提供便利，从而影响到总部迁移的目标区位选择。而序贯迁移网络则强调的是，企业总部会序贯迁入到网络伙伴的迁入地，从而表现为群体迁移的现象。在这里，由于上市公司数据的可得性，本书重点关注大股东网络对于实现“企业—区位”关系性匹配的影响，而在第六章通过案例研究重点探讨序贯进入逻辑下的企业迁移目标区位选择。

图5－3　企业总部迁移目标区位选择的三层面影响因素概念模型

这三个层面的要素对于“企业—区位”匹配的影响可以概括为以下两个方面。第一，企业层面的资源需求与区域层面的资源供给之间的结构性匹配，是总部迁移目标区位选择的基础。只有当区域的资源供给能够满足企业总部发展的资源需求时，该区位才可能成为总部迁移潜在的目标区位。例如，对于知识密集型企业而言，企业总部的发展高度依赖于总部集聚优势；同时某一区域能够提供显著的总部集聚优势，那么该区位成为迁移目标区位的概率越大。例如，对于发展重大并购与业务重组的企业而言，接近大股东与分支机构获取各类隐性知识、实现内部有效整合成为关键需求，那么与企业大股东、分支机构接近的区域成为迁移目标区位的概率将越大。第二，网络层面要素决定了“企业—区位”的关系性匹配，进而影响了总部迁移目标区位选择。迁移企业不能搜索所有区位，企业网络在很大程度上限定了潜在目标区位的范围；迁移企业也不能仅仅关注各个潜在目标区位的资源供给，还需要考虑各个潜在目标区位区域资源的可得性。因此，作为制度学派和行为学派所关注的网络层面要素就成为潜在目标区位选择的重要标准。对于上市公司而言，大股东网络就成为决定目标区位选择的重要标准。一方面，大股东网络在很大程度上限定了潜在目标区位选择的潜在选项；另一方面，大股东网络也会提高企业在各个潜在目标区位资源可得性的概率，特别是会提升在大股东所在地的资源的可得性。

（二）总部迁移绩效的影响因素

选定目标区位并执行迁移之后，迁移企业的核心问题就是有效获得迁入地优势以实现企业绩效的改善，即企业成长。总部迁移绩效的测度问题具体见下面的实证设计，在此重点探讨总部迁移绩效的影响因素及其影响机理。总部迁移绩效影响因素梳理的核心逻辑是“总部—区位”的再匹配，其中总部集聚优势获取与信息沟通优势获取作为结构性匹配因素影响了总部迁移绩效，而企业总部在迁入地的网络嵌入与组织学习则作为关系性匹配因素影响了总部迁移绩效，具体关系如下。首先，相对迁出地，迁入地所具有的更高水平的总部集聚优势会对总部迁移绩效存在正的影响。迁入地更高的总部集聚优势使得企业总部提高运营效率，从而有利于总部迁移绩效的提高，即总部集聚优势变动与总部迁移绩效正相关。其次，相对迁出地，迁入地所具有的更高水平的信息沟通优势对总部迁移绩效存在正的影响，即信息沟通优势变动与总部迁移绩效正相关。信息沟通优势获得决定了企业总部能否更好地与各个分支机构进行有效沟通，决定了总部能否有效贯彻其战略决策，并实现对分支机构的有效监管，因而迁入地更高水平的信息沟通优势对总部迁移绩效存在正的影响。最后，企业总部在迁入地网络嵌入与组织学习决定了企业总部能否有效获取迁入地优势，进而影响了总部迁移绩效，即在迁入地的网络嵌入与组织学习作为调节变量影响了总部集聚优势变动和信息沟通优势变动与总部迁移绩效的关系。区域层面的总部集聚优势变动与信息沟通优势变动作为结构性匹配因素决定了总部潜在可以获取的区位优势，但是这种优势是否能够获得则取决于关系性匹配要素，即迁移总部在迁入地的网络嵌入与组织学习，因此迁移总部在迁入地的网络嵌入与组织学习（关系性匹配）与总部集聚优势变动与信息沟通优势变动（结构性匹配）的交互项将会对总部迁移绩效产生正向影响。总部迁移绩效的影响因素及其影响机理具体见图5－4。

图5－4　总部迁移绩效的影响因素及其影响机理概念模型

第二节　中国上市公司总部迁移目标区位选择^[3]

本研究所采用的数据主要来源于网易财经^[4]、东方财富网^[5]等相关个股简介，各上市公司披露信息，各证交所统计年鉴、统计月报等资料及相关网站以及《中国城市统计年鉴》。借鉴魏后凯和白玫（2007）的研究，把上市公司总部迁移界定为跨市迁移，不计市内总部迁移；根据上市公司披露的公司变更信息，对比其总部办公地址的变更情况获得公司总部迁移样本。^[6]截至2011年6月，全国共有2229家上市公司，其中上海证券交易所917家，深圳证券交易所1312家。根据2229家上市公司公布信息，可识别出146家总部跨省、市迁移企业有效样本（总部迁移率为6．55%），共183条案例（存在一家公司多次迁移情况）。其中，跨省迁移共100家企业（占68．5%），120条案例（占65．6%）；省内跨市迁移的共54家企业（占37%），63条案例（占34．4%）；同时包含跨省迁移及省内跨市迁移的企业共计8家（5．5%）。发生回迁的企业14家，跨省回迁8家，省内跨市回迁6家，其中东莞市方达再生资源产业股份有限公司分别于2009年和2010年发生两次回迁。

一、中国上市公司总部迁移的样本描述

第一，中国上市公司总部迁移的时间分布。从时间来看，中国上市公司总部迁移均发生在2000年之后。2001年中国加入WTO以后，迁移案例开始大幅提升，2003年迁移总量达到了18例；之后在2008年，受全球金融危机影响，总部迁移量减少，形成一个拐点，2009年开始迁移量继续激增，达到29例，且这一时期的迁移更多的是跨省迁移。尽管中间有一些起伏，但是总体呈现出递增的趋势，特别是以三年为间隔的数据更是清晰体现出递增趋势。

第二，中国上市公司总部迁移的产业分布。根据证监会2001年颁布的《上市公司行业分类指引》，上市公司分为13大类，分别是：A．农、林、牧、渔业，B．采掘业，C．制造业，D．电力、煤气及水的生产和供应业，E．建筑业，F．交通运输、仓储业，G．信息技术业，H．批发和零售贸易，I．金融、保险业，J．房地产业，K．社会服务业，L．传播与文化产业，M．综合类。其中，A类产业属第一产业，B、C、D、E、F、G六类属第二产业，H、I、J、K、L五类属第三产业，M类单独列为其他。据此分类可以中国上市公司总部迁移的行业分布，具体见表5－1。可以看出，第二产业迁移比重最大，约为51．37%，第三产业迁移比重约为45．90%。从子行业来看，最活跃的三个产业分别是，房地产业，石油、化学、塑胶、塑料业以及机械、设备、仪表业。

表5－1　中国上市公司总部迁移行业分布

续　表

第三，中国上市公司总部迁移的频次分布。在实施总部迁移的上市公司中，一次迁移占到绝大多数，为121家，占总数比重的82．88%；二次以及以上总部迁移的上市公司为25家，占总数比重的17．12%，表明总部多次迁移已经成为上市公司总部迁移的重要现象。

二、中国上市公司总部迁移的区域分布

（一）中国上市公司总部迁移的区际分布

对于企业迁移的跨区域分布，以往研究中采用“十一五”规划提出的四大区域划分法，对东部区域的归类过于笼统，不利于分析东部环渤海、长三角、珠三角等沿海各个地区的具体迁移情况。因此本研究采用2005年国务院发展研究中心在《地区协调发展的战略和政策》报告中对内地区域划分提出的设想，即把内地划分为八大综合经济区^[7]，包括香港地区^[8]在内共九大区域。对九大区域而言，上市公司总部迁移可以分为跨区迁移和区内迁移，后者又可以分为区内跨省迁移和省内跨市迁移。其中，上市公司总部区际迁移分布具体见图5－5。

图5－5　中国上市公司总部迁移区际分布

第一，区内迁移量。省内跨市迁移频率最高的三个区域分别是，南部沿海地区（16例）、长江中游地区（15例）以及大西南地区（11例）。区内跨省迁移只有四组，依次为东部沿海地区（9例）、北部沿海地区（8例）、大西南地区（3例）和南部沿海地区（1例），其他区域不存在区内跨省案例。区内跨省迁移和省内跨市迁移加总，得到区内迁移活跃量。区内迁移最活跃的三大区域分别是，南部沿海地区（17例）、东部沿海地区（16例）以及长江中游地区（15例）。

第二，区际迁移量。在区际迁移中，跨区迁出频率最高的三个区域是，南部沿海地区（18例）、北部沿海地区（17例）以及东北地区（15例）。跨区迁入频率最高的三个区域是，北部沿海地区（31例）、东部沿海地区（26例）以及南部沿海地区（11例）。根据加总后的区际活跃量，区际迁移最活跃的三大区域是北部沿海地区（48例）、东部沿海地区（38例）以及南部沿海地区（29例）。跨区迁入减去跨区迁出可得本区净迁入量，净迁入量最大的三大区域是北部沿海地区（14例）、东部沿海地区（14例）以及香港（6例）；净迁出量最大的三大区域是东北地区（14例）、大西南地区（8例）以及南部沿海地区（7例）。

第三，大区总迁移量。加总区内活跃量与区际活跃量，可得大区总迁移活跃量。区域迁移最活跃的三大区域是，北部沿海地区（61例）、东部沿海地区（54例）以及南部沿海地区（46例），即环渤海、长三角、珠三角三大区域。值得关注的是，只有南部沿海地区是净迁出地。为进一步了解各个区域总部迁移的分布结构，进一步制定了区域迁移矩阵，如表5－2所示。

表5－2　中国上市公司总部区际迁移矩阵

第四，大区迁移结构。沿海三大区域总迁移量（包括迁入和迁出）为134例，占73．22%，已经成为中国上市公司总部迁移的核心区域。其中，北部沿海和东部沿海同时是迁入和迁出的最大区域，也是最大的净迁入区域，表明这两大区域已经成为中国上市公司总部最具吸引力的区域。与之相比，作为净迁出区域，南部沿海地区跨区迁出的主要方向是北部沿海和东部沿海两大区域，计14例，占跨区迁出的77．78%。大西南地区和长江中游区域，虽然均为净迁出区域，但是区际迁移和区内迁移均较为活跃，表明这两大区域正在通过迁移形成上市公司总部积聚的次中心／利基中心。东北地区是最大的迁出区域，迁入地集中在沿海三大区域，计13例，占跨区迁出的86．67%，表明东北地区在中国上市公司总部建设的方面存在障碍。总之，北部沿海和东部沿海地区有望成为中国上市公司总部积聚中心，而南部沿海地区、大西南地区以及长江中游区域有望成为中国上市公司积聚的次中心或者利基中心。

（二）中国上市公司总部迁移的省际分布

在大区层面分析的基础上，本研究进一步分析了省级层面上市公司总部迁移情况，省级分布包括省内跨市迁移和跨省迁移^[9]，具体情况见表5－3。

第一，省内迁移量。由表5－3第3列数据，省内跨市迁移最多的五个省份是，广东省（12例）、浙江省（6例）、湖南省（6例）、湖北省（5例）、四川省（5例）。

第二，省际迁移量。由表5－3第4列数据，跨省迁出最多的五个省份是，北京市（15例）、上海（10例）、四川（10例）、福建省（8例）、湖北省（7例）、黑龙江省（7例）。由表5－3第5列数据，跨省迁入最多的五个省份是，北京市（31例）、上海市（22例）、广东省（11例）、浙江省（10例）、香港（8例）。由表5－3第6列，本省净迁入量最多的五个省份是北京市（16例）、上海（12例）、浙江省（6例）、香港（6例）、广东省（5例）；本省净迁出量最多的六个省份是福建省（7例）、黑龙江省（6例）、辽宁省（5例）、海南省（5例）、湖北省（5例）、四川省（5例）。

第三，省级区域总迁移量。由表5－3最后一列，省级区域迁移最活跃的五个省份是，北京市（46例）、上海市（32例）、广东省（29例）、浙江省（20例）、四川省（20例）。其中，前四者为净迁入省份，而四川省为净迁出省份。

第四，省级区域迁移结构。北京市和上海市是中国上市公司总部迁移最活跃的两大区域，计78例，占42．86%，二者不仅是各自所在大区迁移的中心，也是全国上市公司迁移的中心。除北京、上海，南部沿海的广东省、东部沿海的浙江省、大西南地区的川渝（四川加重庆）是上市公司总部迁移最为活跃的三大区域，有望成为上市公司总部积聚的次中心。广东省、浙江省作为净迁入省份，对上市公司总部的吸引力较为明显；而川、渝作为净迁出区域，对上市公司总部的吸引力还相对不足，还需要准确定位以确保成为总部积聚次中心。

表5－3　中国上市公司总部迁移的省际分布

续　表

注：本省净迁入数＝跨省迁入－跨省迁出；活跃迁移量＝省内跨市迁移＋跨省迁出＋跨省迁入。

（三）中国上市公司总部迁移的市际分布

在以上分析的基础上，进一步分析了中国上市公司总部迁移的市际分布。上市公司总部迁移涉及城市102个，本研究重点关注迁移较为活跃的16个城市，涉及总部迁移共154例，占84．62%，具体情况见表5－4。

表5－4　中国上市公司总部迁移的市际分布

由表5－4第4列数据，中国上市公司总部外迁最多的五大城市是北京市（15例）、上海市（10例）、成都市（8例）、深圳市（8例）、海口市（5例）。由表5－4第7列数据，中国上市公司总部迁入最多的五大城市为北京市（31例）、上海市（22例）、杭州市（11例）、成都市（10例）、香港（8例）。由表5－4第8列数据，中国上市公司总部净迁入量最大的五个城市为北京市（16例）、上海市（12例）、杭州市（9例）、香港（6例）、长沙（5例）。

总之，利用2011年6月之前的中国上市公司183个跨市总部迁移样本，通过分析其迁移区域分布，我们可以得到以下结论。

第一，中国上市公司总部迁移活跃区域表现出集中性。本研究实证研究表明，在区际层面，北部沿海、东部沿海和南部沿海三大沿海区域涉及上市公司总部迁移^[10]133例，占总迁移案例的73．08%；在省际层面，上市公司总部迁移涉及31个省、自治区、直辖市，其中北京、上海、广东、浙江、四川涉及100例，占54．95%；在市际层面，上市公司总部迁移涉及102个城市，其中16个主要城市涉及154例，占84．62%。总之，以上三个层面，特别是市际层面的数据表明中国上市公司总部迁移活跃区域表现出明显的集中性。

第二，中国上市公司总部迁入区域表现出集聚性。已有理论研究表明，总部集聚优势是吸引外部总部迁入的关键动因。本研究实证研究显示，在区际层面，北部沿海、东部沿海和南部沿海三大沿海区域涉及上市公司总部迁入113例，占总迁移案例的62．09%；在省际层面，北京、上海、广东、浙江、四川五省市涉及上市公司总部迁入101例，占总迁移案例的55．49%；在市际层面，迁入最多的16个城市涉及总部迁入137例^[11]，占总迁移案例的75．27%。总之，以上三个层面，特别是在市际层面的数据表明中国上市公司总部迁入表现出明显的集聚性。

第三，中国上市公司总部迁出区域表现出分异性。主要包括两类：一是高迁出、低迁入区域，表明该区域在留住本地上市公司总部存在障碍。例如区际层面，最高的东北地区，跨区净迁出14例；省际层面最高的福建省、黑龙江省，跨省净迁出分别为7例和6例；在市际层面，最多的海南省海口市、黑龙江省哈尔滨市、吉林省沈阳市跨市净迁出分别为5例、3例和3例。二是，高迁出同时伴随高迁入，表明该区域可能是总部集聚中心或者次中心。典型如北京和上海市，总部迁出最多，同时迁入也最多，也是迁移最活跃的两大区域，成为中国上市公司总部集聚中心。广东、浙江、香港、四川、重庆等地涉及上市公司迁出和迁入案例均较多，可能成为中国上市公司总部集聚的次中心或者利基中心，但还需要做好培育工作。

第四，与第三点结论紧密相关，在省际层面，中国上市公司总部迁出量与迁入量紧密相关，高迁入伴随高迁出。以省为研究对象，省内迁入量和迁出量数据高度正相关，相关系数为0．7（p＜0．0001）。例如，北京、上海已经成为中国总部经济集聚中心，总部集聚优势明显，吸引了越来越多的总部迁入，但同时两地也是总部外迁最多的区域。在总部集聚中心，总部外迁的原因有多种，例如迁出地总部经济的可接近性、企业战略重大调整（并购或被并购）、潜在迁入地总部经济集聚优势（例如香港、各个利基中心）等等，但是具体动因还有待进一步理论和实证研究。

第三节　中国上市公司总部迁移目标区位选择机理

一、区域层面因素

（一）总部集聚优势变动

已有研究表明，获取总部集聚优势是驱动企业总部迁移的重要因素。总部集聚优势包括知识溢出优势和商务服务优势。前者以当地总部数量来测度，后者以服务总部的商务配套相关的指标来测度。根据已有研究，同时考虑到测度指标的可获取性与相对完整性，本研究选择如表5－5和表5－6所示的城市层面的25个指标来测度两类总部集聚优势。通过历年《中国城市统计年鉴》以及上市公司历年总部所在地数据，可以获得迁入地与迁出地在以上指标的具体取值，并进一步计算两地在以上两大类指标上的差值，从而得出中国上市公司总部迁移可得的总部集聚优势，即总部集聚优势变动。

表5－5　总部迁移与知识溢出优势变动

注：因子分析的KMO值为0．907，方差解释量85．911%。＊＊代表0．01的显著性水平上不等于0，＊代表0．05的显著性水平上不等于0。数据缺失的主要原因有二：一

是涉及香港的样本（10个），由于香港与内地城市之间的统计指标存在较大差异，且无法获取；二是涉及2011年迁移的样本（14个）。下同，不再赘述。

表5－6　总部迁移与生产、生活服务优势变动

注：因子分析的KMO值为0．888，方差解释量81．518%。＊＊代表0．01的显著性水平上不等于0，＊代表0．05的显著性水平上不等于0。

对以上指标在迁入地与迁出地的差值通过因子分析确定总部集聚优势获取的内在结构。从表5－5来看，知识溢出优势变动的6个指标可以归结为1个变量；这6个指标的均值均显著大于0，表明中国上市公司通过总部迁移可以获得显著更高的知识溢出优势。从表5－6来看，商务服务优势变动的19个指标可以归结为2个变量，具体命名为生产服务优势变动和生活服务优势变动，具体结果见表5－6。在这里，生产服务优势是刻度总部服务便利性的各类指标；生活服务优势则是刻度生活便利性的各类指标，如基础教育、医疗条件等指标。可以看出，生产服务优势获取的14个指标中，除了职工平均工资差距显著小于0之外，其他均显著大于0，表明中国上市公司通过总部迁移可以获得显著更高的生产服务优势；生活服务优势获取的5个指标中，除了小学学校数差距与0无显著差异之外，其他均显著大于0，表明中国上市公司通过总部迁移可以获得显著更高的生活服务优势。

（二）信息沟通优势变动

除了集聚优势变动，总部与分部之间的信息沟通效率同样也影响了总部迁移的区位选择。同时考虑指标数据的可得性与完整性，本研究选择如表5－7所示的城市层面的9个指标来测度信息沟通优势变动。通过历年《中国城市统计年鉴》数据，可以得到迁出地与迁入地在以上指标的具体取值，并计算迁入地和迁出地在以上指标上的差值，从而得出中国上市公司总部迁移带来的信息沟通优势变动。进一步对以上指标在迁入地与迁出地的差值通过因子分析确定总部集聚优势变动的内在结构。从表5－7结果可以看出，9个指标可以归结为两类，命名为一般信息沟通优势变动和快速信息沟通优势变动。前者以客运为主，后者以航空运输以及移动互联沟通手段为主。均值分析表明，一般信息沟通优势变动的两个指标与0无显著差异，即迁入地和迁出地在这两个指标上无显著差异；快速信息沟通优势变动的7个指标均值均显著大于0，表明中国上市公司通过总部迁移可以获得显著的快速信息沟通优势。

总之，中国上市公司总部迁移会进入具有更高的知识溢出优势、商务服务优势以及快速信息沟通优势的区位。

表5－7　总部迁移与信息沟通优势变动

注：因子分析的KMO值为0．781，方差解释量84．442%。＊＊代表0．01的显著性水平上不等于0，＊代表0．05的显著性水平上不等于0。

【案例5－1：东风汽车的总部迁移】

东风汽车公司总部迁移：从十堰到湖北武汉

进入新世纪后，中国本土企业的迁移浪潮袭来，大型国有企业的迁都案例也不在少数。蜗居秦巴山区30多年的东风汽车公司总部，在地方政府和内部职工双重压力下，于2003年9月终于将其总部从十堰迁往湖北省会城市武汉。事实上，在东风汽车总部迁移之前，东风的三大合资公司均把其总部都放在武汉，即与日产、PSA、本田合资的东风日产、神龙以及东风本田。后来，在2007年8月，总投资76亿元的东风自主乘用车事业部也落户武汉。至此，武汉成为东风汽车自主品牌和合资品牌的集聚地，实现了东风汽车在武汉的高端布局，东风与武汉的协同发展进入良性轨道。

东风汽车最初选址在十堰有其历史原因。1966年5月，国家建委在北京召开内地厂址平衡会议，确定二汽厂址选在鄂西北十堰一带，所选地区长85公里、宽30公里，海拔100米左右，厂房拟分别建在该地区40多条高差在150米左右的山沟里，其目的是响应当时中央“靠山、分散、隐蔽，一切立足于战争早打、大打”的布局原则。^[12]随着市场经济的发展以及企业之间竞争的加剧，十堰的局限性也日益凸显。虽然十堰城市也在快速发展，城市建设、交通、航空等基础设施均有较大改善，方便了东风汽车与外部市场和各种商务服务组织的沟通与交流，但是十堰作为一个中小城市，地处交通不便、信息闭塞的山区，在吸引大量高端人才，支撑东风汽车高端知识获取方面的局限性日益放大。例如，位于十堰的东风集团的开发研究机构，东风汽车研究院，虽然已经成立，但是形同虚设，高精尖设备无人使用，许多研发项目也由于人才的缺乏而难以有效开展。因而迁往高端人力资源更加密集、城市基础设施更为完备的武汉就成为东风汽车实现新发展的重要选择。

具体而言，2003年东风汽车总部选择武汉的原因有三。一是，相对十堰，武汉具有更为显著的总部集聚优势与信息沟通优势。武汉是湖北省省会，全省政治、经济、文化中心。2010年3月国务院批复武汉城市总体规划方案，将武汉定位为“国家历史文化名城，我国中部地区的中心城市，全国重要的工业基地、科教基地和综合交通枢纽”^[13]。武汉整体经济在湖北省处于一支独秀的状态，2009年，第二产业的国民生产总值占据全省的35%；第三产业的国民生产总值占据全省的45%。其他一系列的总部集聚指标和信息沟通指标的对比，充分表明了武汉所具有的总部集聚优势和信息沟通优势（见表5－8）。二是，东风汽车在武汉已有产业布局。前文指出，东风的三大合资子公司，神龙、东风日产以及东风本田均位于武汉。东风汽车把总部从十堰迁往武汉，可以有效实现对三个子公司的沟通与监管，进一步实现内部资源的有效整合。三是，东风企业在武汉、在汽车产业的未来布局。前文指出，2007年，东风自主乘用车事业部也落户武汉，其目的不仅仅是为了获得武汉的区位优势，同时也为了实现与东风总部的临近、与东风其他合资公司的临近，从而可以依托“东风系”的内部关系网络实现知识共享，从而推进自主乘用车事业部的发展，真正实现我国汽车产业引进外资背后的“市场换技术”这一战略目的。其中，东风汽车总部是连接“东风系”内部关系网络的核心，东风汽车总部迁往三大合资子公司集聚的武汉，可以有效接近来自日产、PSA、本田的高端知识；进一步把自主乘用车事业部迁往武汉，则可以实现以东风汽车总部为网络中心的知识共享与组织学习，推动自主乘用车事业部的发展。

表5－8　武汉与十堰2009年各项统计指标的对比

注：资料来自《湖北统计年鉴》（2010）。(www.chuimin.cn)

东风雪铁龙商务总部迁移：从湖北武汉到上海

神龙汽车有限公司是东风汽车与法国雪铁龙公司于1992年成立的合资公司，也是中国的第一批的三大汽车合资公司，总部位于湖北武汉。2002年10月，随着东风公司与PSA标致雪铁龙公司提升合作层次，东风标致品牌正式导入神龙公司，与已有的东风雪铁龙品牌一起，在神龙公司形成了“一个公司、两个品牌”的运营模式。^[14]东风雪铁龙作为神龙汽车长期运营的一个品牌，由于长期经营经济车型而品牌吸引力不高，尽管在2006年开始推出中高端车型，但效果并不理想。2008年7月，东风雪铁龙将其商务总部，包括公司销售部、市场部以及其他商务职能部门都迁到上海，旨在吸纳上海专有的人才、资本、信息等创新要素，整合优化东风雪铁龙营销网络，加速提升东风雪铁龙品牌形象。

无疑，上海的总部集聚优势是吸引东风雪铁龙商务总部的主要原因。一方面，上海作为中国大陆的经济中心，大量的跨国企业和国内知名企业的总部聚集于此，是中国总部集聚优势最为明显的两大城市之一。另一方面，上海也是中国汽车产业的重要基地，早期上海通用和上海大众的发展，为上海营造了良好的产业基础；之后一些跨国汽车企业以及国内知名汽车品牌的入驻进一步提升了产业氛围。因而，上海不仅仅成为中国汽车产业的制造基地，构建了较为完整的汽车组装与配套体系；同时也积累了大量的高端人才，成为中国汽车产业的研发、营销、金融中心。与之相比，武汉虽然也具有良好的汽车产业发展基础，但是还主要侧重于制造环节，而在研发和营销环节的人才储备和积淀相对不足。因此，上海的总部集聚优势，特别是汽车产业总部集聚优势驱动了东风雪铁龙从武汉迁往上海。

东风雪铁龙商务总部迁往上海为企业带来了巨大的变化。《第一财经日报》记者对东风雪铁龙副总经理的采访说明了商务总部迁移上海所带来的切实变化。^[15]

“公司180多个员工，其中70多人是从武汉总部迁移过来的，其他员工都是本地招聘。”“更重要的是，来到上海之后，区位经济优势产生的吸引力马上突显。”如今，许多来自上海通用、上海大众的人才已经加盟东风雪铁龙，“这对于此前蜗居在武汉的东风雪铁龙来说，很难有这样的吸引力”。同时，“包括决策机制和思考问题的方式，都和在武汉有着不小的区别。上海的快节奏和高效率，已经在公司内部形成习惯”。这种改变和冲击不仅只是对员工，来到中国18年的雪铁龙品牌，产品、销售渠道以及思维模式，正在发生全面变革。

二、网络和企业层面因素

对于网络和企业层面要素，由于资料搜集的难度较大，本研究主要采用多案例研究方法进行实证分析。所选用案例为总部从北京和上海外迁往大陆其他城市的上市公司案例，不包括两大城市之间的迁移（从北京迁往上海的案例5家，从上海迁往北京的1家），也不包括迁往香港的案例（3家），共计15次迁移，基本信息见表5－9。选择这一样本原因在于上海和北京是中国总部集聚优势最为明显的两大城市，也是信息沟通优势最为明显的两大城市，选择从两地迁出的案例，基本可以说明一般意义上的区域层面的总部集聚优势和信息沟通优势获取并非总部迁移的主要动因。同时，表5－9后4列数据也可以进一步说明这一特点，迁出地上市公司总部数量明显大于迁入地，迁出地同行业上市公司总部数量也明显大于迁入地的情况。因此，根据表5－9所示的15家上市公司总部迁移案例，本研究重点探讨上市公司总部迁移目标区位选择的网络与企业层面影响因素。后文案例所涉及材料主要来自上市公司年报，将不再一一注明。

表5－9　由上海和北京总部迁出的15个总部迁移案例基本信息

（一）接近控股股东所在地

根据前文所述，企业控股股东所在区位会影响总部迁移目标区位选择，使得总部更倾向于接近控股股东所在地。因为控股股东在其所在地具有较大优势，不仅可以为企业直接提供各种运营资源，同时还可以依赖自身在当地的网络与声誉提升迁入总部在当地的合法性，有利于企业总部获取当地的商务服务。因此，对于上市公司而言，当企业控股股东发生变更时，并且公司总部所在地与新的控股股东所在地不同时，将会驱动总部迁往大股东所在地，以实现利用大股东在其所在地的资源和合法性以实现企业成长。

从表5－10可以看出，从上海和北京迁出的15家上市公司总部迁移案例中，3家上市公司的控股股东未发生变更，12家上市公司的控股股东发生变更。3家控股股东未发生变更的案例中，案例10国恒铁路的名义控股股东虽没有变更，但是实际股东权利发生变更，即剩余控制权和剩余索取权均发生变更，因此本研究把此案例视为控股股东发生变更的情况。对于控股股东发生变更的13家上市公司，变更后的控股股东所在地与上市公司总部所在地不同，为此驱动该上市公司实施总部迁移。为此，可以认为总部迁往控股股东所在地可以实现控股股东对公司的有效治理，并有效利用控股股东的资源优势，推进企业的资产重组。

两家控股股东未发生变更的案例均是由于在北京、上海发展新业务不力而回迁的案例。具体来说，天津松江总部从上海迁往福州，实际控股股东并未发生变更，具体总部迁移原因是由于2001年该公司为了发展生物医药产业而迁往上海，但是该产业在上海的发展并不理想，为此2006年回迁至福州一方面是由于大股东所在地是福州，接近大股东以利用大股东资源实现新的扩张；另一方面，也是由于在上海难以实现发展的背景之下，回迁福州也是为了降低商务成本。对于案例9，金谷源总部从北京前往邯郸，迁移背景是在2002年7月，该公司总部办公地址从邯郸迁往北京以谋求发展，但是发展情况不理想，2004—2005年出现亏损，为此2006年2月总部回迁邯郸以整合公司已有资源实现发展。由于控股股东所在地不是邯郸，因此，回迁邯郸的目的更多的是接近集中于邯郸的分支机构，推进内部资源整合。总之，15个上市公司总部迁移案例中，14家公司总部迁移的目的是为了接近控股股东，实现控股股东对公司的有效治理，实现资源整合与发展。

（二）接近分支机构所在地

分支机构是企业总部连接市场和运营资源的中介，接近分支机构也潜在的包含了接近运营资源和目标市场，实现企业内部的有效管控。总部与分支机构的临近可以降低沟通成本，提高沟通效率，确保分支机构有效获取运营资源和目标市场。因此，从接近分支机构、实现内部有效管控的角度，企业总部的最优区位应当选择与分支机构更近的区位，即选择分支机构的中心位置，具体可以采用基于营业收入的重心法来确定。所以，分支机构的区位分布就决定了企业总部迁移的目标区位选择。

本研究主要从主营业务变更和营业收入变更两个方面来考察企业分支机构分布。从静态角度看，企业分支机构的中心位置可以采用基于营业收入的重心法来确定，进而决定企业总部迁移的区位选择；从动态发展的角度来看，企业分支机构的中心位置并不仅仅取决于现有营业收入的分布，还取决于未来营业收入的分布，特别是当企业进行资产重组、进入新产业时，当时的营业收入并不能完全体现出来，这就需要关注企业的主营业务变更情况。本研究同时关注主营业务变更和营业收入收入分布的变更情况，以此来更清晰地把握分支机构中心位置。从以上两个指标可以发现，从北京和上海迁出的15家总部迁移的上市公司全部体现了明显的接近分支机构，实现有效管控的目标区位选择标准。从主营业务变更的角度，除了案例10之外，14家总部迁移企业均发生明显的主营业务变更。从营业收入分布变更的角度，存在两类企业：一是新主营业务成功开展，同时营业收入分布也做出相应变动的情况，如总部从上海迁往济南的中润投资、总部从上海迁往成都的四川圣达，总部从上海迁往嘉兴的新湖中宝等等；二是新主营业务由于发展不利，而不得不回归原有主营业务以谋求发展的案例，例如总部从上海迁往西安的宏盛科技，总部从北京迁往邯郸的金谷源等等。

同时结合控股股东变更、主营业务变更、营业收入分布变更的情况，可以发现表5－10所示的15个案例的共同点在于，在资产重组与重大战略调整之下，控股股东变更导致控股股东所在地与原有总部所在地不一致；同时控股股东的变更也带来了主营业务的变更以及营业收入分布的变更，导致分支机构中心位置与原有区位不一致，进而使得总部迁移到控股股东所在地使分支机构中心位置以有效利用控股股东资源、确保有效治理和有效管控。当然，这种资产重组不仅存在成功的资产重组与有效的总部迁移，即通过主动的总部迁移实现总部位置与控股股东位置以及分支机构中心位置动态匹配；同时也存在不成功的资产重组与差强人意的总部迁移，即总部被动追随不成功的控股股东和分支机构，因而总部迁移效果差强人意。总之，根据以上15个从北京和上海总部迁出的案例分析，可以认为在网络和企业层面，接近控股股东所在地、接近分支机构所在地是总部迁移目标区位选择的两大关键因素。

第四节　中国上市公司总部迁移绩效及其影响因素研究

在以上研究的基础上，这一部分将实证分析中国上市公司总部迁移绩效及其影响因素。

一、中国上市公司总部迁移绩效

企业迁移绩效是指迁移对企业绩效所带来的影响，即迁移所带来的绩效变动。已有研究主要采取两种方式来测量迁移绩效。一是，利用股市对迁移事件宣告所带的股价变动来测量迁移绩效，即事件研究法（Ghosh等，1995；Chan等，1995；Manning等，1999）。这一方法的潜在假设是股市是有效的，股东能够有效预测可能带来的结果，并以股价变动来显示。二是，利用企业绩效的长期变动来测量总部迁移所带来的影响（Alli等，1991；Chan等，1995；Gregory、Lombard和Seifert，2005）。这一方法的潜在假设是从企业总部迁移到迁入地优势获取是一个较为长期的过程，随着迁入地优势获取，企业绩效也将会随之提升，因而可以采用迁移前后企业绩效的差值来反应迁移绩效。结合中国股市现状，本研究采用第二种迁移绩效的测度方法。其原因在于中国股市处于成长阶段，股市投资者还不够成熟，因而股价传递的信息会存在较大的系统偏差。在选择具体测量方法时，与已有大部分研究类似，本研究选择两个指标来测量企业绩效，分别是资产收益率（后文简称ROA）和净资产收益率（后文简称ROE）。至于“长期”的长度，已有研究有使用前后1年、跨度3年的数据，也有采用跨度5年、7年的情况，结合中国企业发展实践，本研究以迁移后一年与迁移前一年的绩效差异来测度总部迁移绩效，并分别命名为资产收益率变动（后文简称VROA＝ROAafter1year－ROAbefore1year）和净资产收益率变动（后文简称VROE＝ROEafter1year－ROEbefore1year）。原因在于，中国上市公司所面临的来自国内外的竞争较为剧烈，企业运营节奏更快，前后1年的数据可以充分反映迁移之后的迁入地优势获取所带来的绩效改进效应；更长的时间则会冲淡迁移的绩效改进效应。

表5－11　上市公司总部迁移绩效

注：VROA＝ROAafter 1year－ROAbefore 1year；VROE＝ROEafter 1year－ROEbefore 1year；a表示均值与0无显著差异。

利用上市公司总部迁移数据，本研究首先分析了总部迁移绩效。具体结果见表5－11。可以看出VROA和VROE从绝对值上来看，均大于0，但是统计检验结果显示，二者与0并无显著差异。因此单独从这两个指标来看，上市公司总部迁移所带来的绩效提升效应并不显著。这一结果从一个侧面也表明总部迁移是一个复杂的过程，如果不能有效规避迁移风险的话（即外来者劣势、知识基础相对薄弱），迁移则难以有效推进绩效的提升。这也要求学术界深入探讨迁移绩效的影响因素及其具体影响机理。

二、中国上市公司总部迁移绩效的影响因素

（一）研究假设

根据本章第二节“二、概念模型”所提出的总部迁移绩效的影响因素及其影响机理概念模型，在这里进一步提出可供实证检验的研究假设。在区域层面主要关注总部集聚优势变动与信息沟通优势变动对迁移绩效的影响，在企业层面主要关注企业规模变量，考虑企业规模与区域层面变量对迁移绩效的交互影响。

第一，迁移所带来的总部集聚优势提升将会提高总部运营效率，从而提升迁移绩效。获取总部集聚优势是总部迁移的重要动因，通过迁入更具总部集聚优势的区位，企业总部可以利用迁入地更强的知识溢出效应，更强的生产服务和生活服务优势，来改进自身总部的运营效率，从而有效提升企业绩效，即表现为更高的迁移绩效。据此提出研究假设1以及相应的假设1a、假设1b和假设1c：

假设1：迁移所带来的总部集聚优势变动与迁移绩效正相关。

假设1a：迁移所带来的知识溢出优势变动与迁移绩效正相关。

假设1b：迁移所带来的生产服务优势变动与迁移绩效正相关。

假设1c：迁移所带来的生活服务优势变动与迁移绩效正相关。

第二，迁移所带来的信息沟通优势提升将会提高总部与分支机构的沟通效率，实现企业内部有效整合，从而提升迁移绩效。有效沟通各个分支机构，实现内部资源的整合是总部的关键职能。因而迁往信息沟通优势更显著的区位，企业总部可以提高总部与各个分支机构的沟通效率，可以实现有效地知识传递，促进内部资源更有效地整合，从而提升迁移绩效。据此提出研究假设2以及相应的假设2a和假设2b：

假设2：迁移所带来的信息沟通优势变动与迁移绩效正相关。

假设2a：迁移所带来的快速信息沟通优势变动与迁移绩效正相关。

假设2b：迁移所带来的一般信息沟通优势变动与迁移绩效正相关。

第三，迁移企业规模与总部集聚优势变动对迁移绩效存在复杂的交互效应。一方面，总部迁移企业的规模越大，企业在迁入地的资源承诺也就越高，更有利于企业总部在迁入地的网络嵌入和组织学习，确保了迁入地总部集聚优势的可得性，进而有利于迁移绩效的提升。迁入地总部集聚优势决定了总部迁移企业可获得的潜在优势，这种潜在优势能够转变为切实的企业优势，还依赖于迁移企业在迁入地的关系性匹配过程。总部迁移企业在迁入地的资源承诺，即企业在迁入地所投入的资源，影响了迁移总部在迁入地的网络嵌入和组织学习投入，进而影响了迁入地总部集聚优势的可得性。因此，迁移企业在迁入地的资源承诺越大，迁入地总部集聚优势的可得性就越高，迁移绩效也就越高。也就是说，总部迁移企业在迁入地的资源承诺与迁入地总部集聚优势将对总部迁移绩效存在正的交互效应。据此提出研究假设3，以及相应的假设3a、假设3b和假设3c：

假设3：企业规模与总部集聚优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

假设3a：企业规模与知识溢出优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

假设3b：企业规模与生产服务优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

假设3c：企业规模与生活服务优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

另一方面，企业规模越大，总部集聚优势提升对企业的价值相对越小；而规模越小的总部迁移企业，总部集聚优势变动对企业的价值相对更大，即企业规模与总部集聚优势变动对迁移绩效存在显著负的交互效应。这里主要考虑了总部集聚优势变动的相对价值，或者说把总部集聚优势视为内生变量，即Shaver和Flyer（2000）所提到的异质性视角下的集聚优势的非对称分布：高品质企业对集聚优势贡献良多而收益较少，而低品质企业对集聚优势贡献较少而收益良多。规模较大的迁移企业在迁入地的资源承诺较多，对总部集聚优势的形成具有更大的贡献，但是所获得的收益较少；而与之相比，规模较小的迁移企业在迁入地的资源承诺较少，对总部集聚优势形成的贡献也较少，但是却可以从其他企业所营造的总部集聚优势之中获得更大的收益。据此提出研究假设4，以及相应的假设4a、假设4b和假设4c：

假设4：企业规模与总部集聚优势变动对迁移绩效有负的交互效应。

假设4a：企业规模与知识溢出优势变动对迁移绩效有负的交互效应。

假设4b：企业规模与生产服务优势变动对迁移绩效有负的交互效应。

假设4c：企业规模与生活服务优势变动对迁移绩效有负的交互效应。

第四，迁移企业规模与信息沟通优势变动对迁移绩效具有显著正的交互效应。一般而言，企业规模越大，企业的分支机构分布越广，对迁入地信息沟通优势的要求就越高；而当迁入地具有更高信息沟通优势的区位时，企业总部与各个分支机构的沟通效率也就越高，迁移绩效也就越高，表现为企业规模与信息沟通优势获取的交互项对迁移绩效具有显著的正影响。据此提出研究假设5以及相应的假设5a和假设5b：

假设5：企业规模与信息沟通优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

假设5a：企业规模与快速信息沟通优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

假设5b：企业规模与一般信息沟通优势变动对迁移绩效有正的交互效应。

（二）变量定义

为对以上研究假设进行统计分析，本研究进行了如下所示的变量定义。

因变量：迁移绩效。以资产收益率变动（VROA）和净资产收益率变动（VROE）来测度。

自变量：知识溢出优势变动（简称为V知识溢出优势）、生产服务优势变动（简称为V生产服务优势）、生活服务优势变动（简称为V生活服务优势）、快速信息沟通优势变动（简称为V快速信息沟通优势）、一般信息沟通优势变动（简称为V一般信息沟通优势）、企业规模。前五个自变量均采用迁入地与迁出地之间的差值来测量，并通过因子分析生成均值为0、方差为1的标准化数据，具体因子分析结果见三章第三节“一、区域层面因素”。企业规模采用迁移后一年的总资产的自然对数来测量。

控制变量：产业变量、企业规模。产业变量采用两个亚变量测量，分别是第二产业、第三产业。第二产业的赋值方法为，迁移后为第二产业，则为1，不是则为0；第三产业采用相同的方法赋值。企业规模采用迁移后一年的总资产的自然对数来测量。

（三）统计分析

对研究变量进行了相关分析，所得结果如表5－12所示。

表5－12　相关分析

利用分层进入方法，分批进入各类变量；同时采用逐步回归方法，以控制多重共线性。分别以VROA和VROE为因变量进行回归分析，所得回归分析结果具体见表5－13、表5－14、表5－15、表5－16。

表5－13表明，有7个变量逐步进入以VROA为因变量的回归模型；各个模型的F检验均通过，同时R2 Change均显著。表5－14表明，企业规模在模型1．1至模型1．5中均对VROA存在显著负的影响，这表明企业规模越大，迁移绩效越差；但在模型1．6和模型1．7中，随着其他变量的进入，企业规模对VROA的影响变得不显著。总部集聚优势变动相关的V知识溢出优势、V生产服务优势、V生活服务优势对VROA的直接影响不显著，表明总部优势并不能直接作用于迁移绩效。V快速沟通优势在模型1．2中对VROA具有显著负的影响，表明进入更具快速沟通优势的区位对迁移企业不仅没有积极作用，反而具有消极作用；但在之后的模型中，随着交互项变量的进入，V快速沟通优势对VROA的影响不再显著。V一般沟通优势在所有模型中对VROA的影响均不显著，表明进入更具一般沟通优势的区位并不能影响其迁移绩效。值得关注的是，四个交互项对VROA均具有显著的影响，信息沟通优势获取与企业规模的

续　表

注：相关系数为皮尔逊相关系数，采取双尾检验，有效样本数量为141。＊＊表示p＜0．01，＊表示p＜0．05，＃表示p＜0．1。

交互项对VROA具有显著正的影响，而总部集聚优势获取与企业规模的交互项对VROA具有显著负的影响。

表5－13　以VROA为因变量的回归分析参数（1）

注：因变量为VROA。采用逐步回归方法。模型1．1进入变量“企业规模”，模型1．2再进入变量“V快速沟通优势”，模型1．3再进入变量“V快速沟通优势＊企业规模”，模型1．4再进入变量“V生活服务优势＊企业规模”，模型1．5再进入变量“V生产服务优势＊企业规模”，模型1．6再进入变量“V一般沟通优势＊企业规模”，模型1．7再进入变量“V知识溢出优势＊企业规模”。

表5－14　以VROA为因变量的回归分析参数（2）

续　表

注：因变量为VROA。采用逐步回归方法。

表5－15表明，有3个变量逐步进入以VROE为因变量的回归模型；各个模型的F检验均通过，同时R2 Change均显著。企业规模对VROE的影响不显著。V知识溢出优势在模型2．2和模型2．3中对VROE具有显著正的影响，表明迁往更多总部数量的区位可以提升总部迁移绩效；而V生产服务优势和V生活服务优势对VROE均不产生显著影响。V一般沟通优势对VROE具有显著负的影响，表明迁往一般信息沟通优势更为便利的区位对总部迁移绩效具有消极影响；V快速信息沟通优势则对VROE的影响不显著。5个交互项中，只有V一般沟通优势和企业规模的交互项对VROE具有显著正的影响。

表5－15　以VROE为因变量的回归分析参数（1）

注：因变量为VROA。采用逐步回归方法。模型2．1进入变量“V一般沟通优势”，模型2．2再进入变量“V知识溢出优势”，模型2．3再进入变量“V一般沟通优势＊企业规模”。

表5－16　以VROE为因变量的回归分析参数（2）

（四）结果与讨论

实证研究结果可以归纳为以下几点结论。第一，知识溢出优势变动对迁移绩效具有直接的显著正的影响，但是生产、生活服务优势变动对迁移绩效并不存在直接的显著影响。这意味着迁移是一个长期的过程，目标区位所具有的更为显著的知识溢出优势一般能够带来迁移绩效的提升，但是迁入地所具有的更为显著的生产与生活服务优势并不能自然地转化企业优势，因而也难以提升迁移绩效。第二，与本研究的研究假设不同，一般信息沟通优势变动对迁移绩效具有显著负的作用，而快速信息沟通优势变动对迁移绩效影响不显著。本文认为这与信息沟通优势同时而来的更高的信息沟通成本有关。迁入更具信息沟通优势的区位虽然获得了信息沟通的便利，但是由于难以消化随之而来的更高的信息沟通成本，从而导致信息沟通优势变动对总部迁移绩效的影响不显著，甚至是负向显著影响。第三，企业规模与总部集聚优势变动对迁移绩效的交互影响不显著。这表明企业规模与总部集聚优势变动对总部迁移绩效同时具有正向与负向的交互作用，这也意味着Shaver和Flyer（2000）所提出的异质性视角下集聚优势非对称分布的核心逻辑与基于组织承诺的迁入地总部集聚优势获取的核心逻辑同时发挥作用，即更大规模的企业虽然会凭借其更大的组织承诺更有效地获取迁入地总部集聚优势，但是同时也会由于总部集聚优势的非对称分布而使得可获得迁入地总部集聚优势大打折扣。第四，企业规模与一般信息获取优势变动对迁移绩效具有显著正的交互影响，但是与快速信息沟通优势变动对迁移绩效的交互影响不显著。这表明，企业规模越大，一般信息获取优势变动越大，迁移绩效越大；但是由于更大的快速信息沟通优势所带来的更高的信息沟通成本，即使较大规模企业依然难以有效消化这种成本提升，因而与企业规模与快速信息沟通优势变动对总部迁移绩效的交互效应不显著。

部分研究假设之所以未得到实证支持，除了上文的解释之外，本书认为还与所选研究样本以及所选总部迁移绩效指标有关。本研究所选择研究样本是2000—2011年之间的总部迁移上市公司，这一阶段我国总部经济还处于培育阶段，企业的总部迁移与总部运营经验还相对缺乏，这就使得迁入地成本得以凸显，弱化了生产服务优势变动、生活服务优势变动以及信息沟通优势变动所带来的迁移绩效提升效果。同时，本研究以VROE为总部迁移绩效刻度指标，而ROE指标会受到财务杠杆的影响，这也会在一定程度上影响实证分析结果。

（五）研究不足与展望

本研究也存在不足，主要包括以下三个方面。一是迁移绩效的测度问题。受制于中国股票市场不成熟的影响，本研究主要采用迁移前后1年的企业业绩（主要包括ROA和ROE）差异来测量迁移绩效。前后1年是否能够完全最大限度地反映迁移绩效、以ROA和ROE能否有效测度企业绩效，都还是有待进一步考察的问题。未来可以进一步考虑更大的时间跨度，可以考虑其他的企业绩效指标（例如托宾Q），可以采用绩效变动的相对值来测量迁移绩效。二是控制变量的选择问题。本研究仅仅控制了企业规模和产业特征两大类通常的控制变量。未来可以进一步考虑其他控制变量，例如企业各类财务指标、企业重组等。三是企业层面变量的考虑。例如企业控股股东所在地与迁入地的一致性，这一指标将会影响到迁移企业的总部治理，从而会影响到迁移绩效。

第五节　本章小结

本章主要以中国深圳证券交易所和上海证券交易所的上市公司为样本，实证分析了总部迁移企业的目标区位选择，以及迁入地优势的获取机理。根据中国上市公司总部迁移的183条样本，本章系统分析了总部迁移的目标区位选择，结果表明总部迁移企业表现出明显的集中性、集聚性以及分异性。进一步的目标区位选择机理研究表明区域层面的总部集聚优势变动和信息沟通优势变动、企业网络和企业内部层面的接近控股股东所在地和接近分支机构所在地成为影响目标区位选择的关键要素。最后的总部迁移绩效研究表明，区域层面的总部集聚优势变动、信息沟通优势变动与企业层面的企业规模对迁移绩效既存在直接影响也存在复杂的交互影响。

【注释】

[1]吴波、郝云宏、魏立春：《中国上市公司总部迁移的动向与动因研究》，《经济地理》2012年第12期。

[2]转引自Tonts和Taylor（2010）。

[3]吴波、郝云宏、魏立春：《中国上市公司总部迁移的动向与动因研究》，《经济地理》2012年第12期。

[4]http://quotes．money．163．com／。

[5]http://data．eastmoney．com／bbsj201012／fsrq．html。

[6]行情软件以及公司披露的信息里并没有明确显示符合条件的变更情况的，如宁波杉杉集团1999年因战略调整将总部迁入上海，但其公示办公地址仍在宁波，故此类情况不进入研究样本。另外，由于各地行政区划变动导致部分企业办公地址发生变更，如2003年顺德市并入佛山市，成为佛山市的一个区，2005年广东科达机电股份有限公司将其办公地址由原来的广东省顺德市变更为广东省佛山市顺德区，这类情况也予以排除。

[7]东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江三省；北部沿海地区包括北京、天津、河北、山东二市两省；东部沿海地区包括上海、江苏、浙江一市两省；南部沿海地区包括福建、广东、海南三省；黄河中游地区包括陕西、山西、河南、内蒙古三省一区；长江中游地区包括湖北、湖南、江西、安徽四省；大西北地区包括甘肃、青海、宁夏、西藏、新疆两省三区；大西南地区包括云南、贵州、四川、重庆、广西三省一市一区。

[8]除内地之外的区域为港澳台地区，但由于所取得样本中并不存在澳门和台湾地区的情况，所以就直接显示为香港地区。

[9]由于中国上市公司总部省际迁移矩阵较大，没有在本书中展示。

[10]包括迁入和迁出案例，以下相同。

[11]该16城市与表5－4的16个城市并非完全相同，略有差异。

[12]资料来自新浪汽车频道：http://auto．sina．com．cn／news／2007－12－28／1648338061．shtml。

[13]资料来自武汉市统计信息网：http://www．whtj．gov．cn／Article／ShowArticle．aspx？id＝5485。

[14]资料来自神龙汽车有限公司网站：http://www．dpca．com．cn／。

[15]下面一段资料来自一财网：http://www．yicai．com／news／2010／06／365700．html。