國內(nèi)并購績效研究綜述

宋璞御

[摘 要] 選取在研究方法、研究結(jié)論等方面最具代表性的文獻(xiàn)進(jìn)行分析總結(jié)，較為全面系統(tǒng)地闡述了并購績效的評價指標(biāo)、影響因素以及研究方法，并簡要地展示了學(xué)者們在該領(lǐng)域的研究結(jié)論，具有一定的指引作用。

[關(guān)鍵詞] 并購績效；評價指標(biāo)；研究方法

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 07. 023

[中圖分類號] F275 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2018）07- 0055- 04

1 引 言

國內(nèi)對于企業(yè)并購這一主題的研究已經(jīng)相當(dāng)廣泛并在這一主題下衍生出了并購動因、跨國并購、并購績效等分支。雖然學(xué)者們關(guān)于并購績效的研究已經(jīng)十分豐富，但往往僅在論文中使用某一種研究方法，而對于并購績效的研究綜述還比較匱乏，因此有必要對并購績效的研究方法進(jìn)行全面系統(tǒng)地分類、分析、總結(jié)，并簡要概括匯總學(xué)者們的研究結(jié)論。

2 研究方法

2.1 并購績效的衡量指標(biāo)

衡量短期績效（事件研究法）的指標(biāo)通常采用CAR（中文翻譯為“累計超額收益率”或“累計異常收益率”），CAR是根據(jù)市場模型計算的，計算方法如下：

市場模型為Rit=αi+βiRmt+εit

Rit是股票i在t時期的實(shí)際收益率；Rmt是市場在t時期的收益率，t為并購首次公告日前的一段時間（清潔期），εit為隨機(jī)擾動項。在確定了t和Rmt之后，就可以通過最小二乘回歸計算出αi和βi，然后就可以算出股票i在事件期（不是清潔期）中某一日的AR（超額收益率），

ARit=Rit-αi-βiRmt

將事件期的AR累加，就得到CAR，假設(shè)事件期為[t1，t2]，則，

CARi（t1，t2）=■ARit

如果CAR（根據(jù)樣本進(jìn)行平均）為正，則說明對于所選的樣本，并購后績效的到了提升；如果為負(fù)，則說明并購后績效反而變差了[1]。

而研究長期績效（會計研究法）時，最常用到的指標(biāo)是ROA（中文翻譯為“資產(chǎn)報酬率”或“資產(chǎn)收益率”），計算方法為[2]：

ROA=利潤額/資產(chǎn)平均總額×100%

在實(shí)際使用時，有的學(xué)者使用了“資產(chǎn)利潤率”，即

資產(chǎn)利潤率=利潤總額/資產(chǎn)平均總額×100%

而有的學(xué)者則使用“資產(chǎn)凈利率”，即

資產(chǎn)凈利率=凈利潤/資產(chǎn)平均總額×100%

以上兩個指標(biāo)只是在計算時略有不同，但都屬于ROA的范疇。

除了使用ROA衡量長期績效外，也有學(xué)者[3]使用ROE（“股東權(quán)益報酬率”或“凈資產(chǎn)收益率”或“所有者權(quán)益報酬率”），計算方法為：

ROE=凈利潤/股東權(quán)益平均總額×100%

除了ROA和ROE，筆者注意到還有學(xué)者使用BHAR（中文翻譯為“長期持有超長收益”）來衡量長期績效，BHAR測量的是購買公司股票并一直持有到考察期結(jié)束，公司股票收益率超過市場組合或?qū)?yīng)組合收益率的多少，公司i被并購后[0，T]月的BHAR的計算方法為：

BHARt，t=■（1+Ri，t）-■（1+Rp，t）

其中，Ri，t代表公司i在t月的股票收益率，Rp，t表示對應(yīng)組合的月收益率，T=0～24，t=0表示并購當(dāng)月，t=1表示并購后一個月，以此類推。

除了用單個指標(biāo)衡量衡量長期績效，有的學(xué)者會用主成分分析的方法把多個財務(wù)指標(biāo)綜合起來，用“合成指標(biāo)”衡量長期績效，以葛結(jié)根的做法為例，各變量定義可參考原文[4]，其過程為：

首先，對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除由于量綱的不同而可能帶來的影響；其次，對經(jīng)處理后的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行檢驗，以確認(rèn)是否適合作因子分析。再次，根據(jù)因子的方差貢獻(xiàn)率提取公共因子，并計算出公共因子在各樣本上的得分。因子得分函數(shù)為：

Zij=αj1ROAi+αj2ROEi+αj3PORGi+αj4ALRi+αj2ROEi+αj5FRi+αj6TATRi+αj7NCFi+αj8TAGRi

其中，Zij表示第j個公共因子在第i個樣本公司的得分，αj表示第j個公共因子在相應(yīng)指標(biāo)變量上的得分系數(shù)。

最后，根據(jù)公共因子得分和該因子的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)造綜合評價函數(shù)：

Fi=βi1Zi1+βi2Zi2+βi3Zi3+βi4Zi4+βi5Zi5+βi6Zi6+βi7Zi7+βi8Zi8

其中， Fi表示第i個樣本公司并購績效的綜合得分，βij表示第i個樣本公司第j個公共因子的方差貢獻(xiàn)率。

2.2 影響并購績效的因素

在影響并購績效的因素（自變量、控制變量）方面，學(xué)者的研究涉及以下幾個方面：

（1）支付方式對并購績效的影響

這里所說的“支付方式”指的是收購公司在收購目標(biāo)公司時采用“現(xiàn)金支付”的方式還是“資產(chǎn)支付”或者是“股份支付”抑或是“承擔(dān)債務(wù)”方式；還有可能是以上幾種支付方式的組合，比如“現(xiàn)金與承擔(dān)債務(wù)支付組合”、“現(xiàn)金與資產(chǎn)支付組合”。

（2）董事聯(lián)結(jié)（連鎖董事）

“董事聯(lián)結(jié)”或者“連鎖董事”說的是有沒有人在收購公司和目標(biāo)公司同時擔(dān)任董事，或者雖然收購公司和目標(biāo)公司沒有共同的董事，但是雙方卻有董事同時在第三方公司擔(dān)任董事[5]。

（3）產(chǎn)業(yè)周期（生命周期）

產(chǎn)業(yè)周期（生命周期）的分類標(biāo)準(zhǔn)為：開發(fā)期、成長期、成熟期、衰退期，根據(jù)產(chǎn)業(yè)周期理論（ILC）進(jìn)行劃分。

（4）高管因素

主要分為“高管持股比例”和“高管權(quán)力”連個角度。

（5）內(nèi)部控制、會計信息質(zhì)量

（6）企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)

考察國有企業(yè)與非國有企業(yè)的并購績效。

（7）企業(yè)文化

收購企業(yè)的“企業(yè)文化強(qiáng)度”對并購績效的影響[6]。

（8）其他

上述7項，學(xué)者把這些因素作為自變量進(jìn)行研究，除了這些因素以外，還有許多因素被作為控制變量進(jìn)行研究，出現(xiàn)頻率較高的有：并購規(guī)模（Size）、關(guān)聯(lián)交易（Reltra）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、托賓Q值（Tobin Q），等等。還有一些控制變量被不同的學(xué)者使用，但并不具有共性，在此不一一列舉。需要注意的是，某一位學(xué)者研究的自變量在另一位學(xué)者那里可能就成了控制變量，比如支付方式（PayM）、并購類型（Type）、股東持股比例（Share），等等。

2.3 模型構(gòu)建方法

2.3.1 多元回歸

在以上文獻(xiàn)中，被使用最多的方法就是多元回歸方法。在使用多元回歸方法時，最簡單的模型構(gòu)建方法即為多元線性回歸，例如：

Yt=αt+PayMβ1，t+Culβ2，t+Indusβ3，t+Govβ4，t+LNAβ5，t+FHβ6，t+ξt

以上多元線性回歸模型在《國內(nèi)上市公司跨國并購績效影響因素的實(shí)證研究》這篇論文中被使用。

在對于自變量的處理方面，交互項與虛擬變量也被大量使用，例如：

MAPERi=β1+β2Methodi+β3Sizei+β4Reltrai+β5Methodi·Reltrai+β6Typei+β7Mgti+φi

在這個多元回歸模型中，Reltuai為虛擬變量，當(dāng)并購雙方為關(guān)聯(lián)方時，Reltuai=1，否則Reltuai=0；Methodi·Reltuai為交互項，此模型被用于《并購支付方式與并購績效的實(shí)證研究——以滬深上市公司為收購目標(biāo)的經(jīng)驗證據(jù)》這篇論文中，而文中的分析結(jié)果也證實(shí)交易方式（Methodi）對于并購績效的影響依賴于關(guān)聯(lián)交易（Reltuai）。

此外，非線性回歸也被使用，但使用者較少，例如：

Y=α+b1CEO+b2CEO2+b3Control+ε

此模型被用于《高管持股、會計穩(wěn)健性與并購績效》這篇論文中。

以上三種形式幾乎囊括了對于多元回歸模型的使用方法，在多元回歸這個大的框架下，對于變量的處理、分析則能體現(xiàn)出研究方法的先進(jìn)性，代表性的方法有：主成分分析、因子分析、Logistic回歸。

主成分分析與因子分析關(guān)系十分密切，這兩種方法共同的作用就是化簡變量，起到“降維”的作用（理論上說，原來有幾個變量，就能提取出幾個主成分，但是根據(jù)“累計方差貢獻(xiàn)率”，往往可以只用某幾個主成分來代替原來的變量，從而起到“降維”的作用）。經(jīng)過主成分分析提取出的新變量有可能與之前的每一個變量都高度相關(guān)，那么這樣的新變量的“解釋能力”就比較差，這時就需要通過“旋轉(zhuǎn)”來繼續(xù)處理新變量，使新變量只與某幾個原來的變量高度相關(guān)而與其他的原來的變量“關(guān)系不大”，從而找到原來變量間潛在的相關(guān)性與共同因素，有利于理清“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”。直觀來看，主成分分析與因子分析最明顯的區(qū)別就是是否“旋轉(zhuǎn)”。

Logistic回歸則是一種當(dāng)因變量為分類變量時所采用的一種回歸方法，其實(shí)質(zhì)是求因變量出現(xiàn)不同情況的概率；而方程中的自變量則比較自由，可以使連續(xù)變量，也可以是分類變量。

以上所述方法的原理需要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)才能理解，但在實(shí)際應(yīng)用方面，許多統(tǒng)計軟件都可以很方便地實(shí)現(xiàn)（SPSS、Stata等）。學(xué)者往往會在論文中綜合應(yīng)用以上幾種方法，如王宏利先運(yùn)用了因子分析的方法化簡了變量，又利用了Logistic回歸的方法，將“目標(biāo)公司價值上升設(shè)為1”、“目標(biāo)公司價值下降設(shè)為0”，對目標(biāo)公司的價值變化進(jìn)行了預(yù)測。

2.3.2 結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）

在筆者參考的文獻(xiàn)中，只有一篇論文采用了結(jié)構(gòu)方程模型的方法[7]，但在美國，已經(jīng)有相當(dāng)數(shù)量的學(xué)者使用結(jié)構(gòu)方程模型，這是因為它有著傳統(tǒng)的回歸分析方法所不具備的優(yōu)勢。

第一，結(jié)構(gòu)方程模型可以處理潛變量，而多元回歸無法處理潛變量。所謂“潛變量”是指不能直接測量的變量，以《內(nèi)部控制、高管權(quán)力與并購績效——來自中國證券市場的經(jīng)驗證據(jù)》為例，變量定義和結(jié)構(gòu)方程模型可參考原文，內(nèi)部控制（ICE）、高管權(quán)力（MP）、并購績效（Perf）都是無法直接觀測度量的變量，因此是潛變量。按照多元回歸的方法，只能用某個指標(biāo)來“代表”潛變量，比如用來“代表”Perf。但是，并不能說就是Perf，因此這只是一種“無奈之舉”；而使用結(jié)構(gòu)方程模型則不存在這個問題，因為潛變量是通過顯變量來度量而并非“代表”，在原理上更加合理。

第二，結(jié)構(gòu)方程模型可以同時處理多個內(nèi)生變量。結(jié)構(gòu)方程模型中所說的“內(nèi)生變量”大體上可以等同于多元回歸方程中的“因變量”。在多元回歸方程中，無論方程多么精妙，等號的左邊只能有一個“y”，如果要處理多個因變量，就得有多個回歸方程。而結(jié)構(gòu)方程模型則不存在這個問題，例如在本文中同時處理了ICE、MP與Perf之間的關(guān)系以及ICE和MP之間的關(guān)系。

第三，擬合優(yōu)度更高。多元回歸允許自變量存在測量誤差，而默認(rèn)因變量沒有測量誤差；結(jié)構(gòu)方程模型則允許內(nèi)生變量也存在測量誤差，如Perf對應(yīng)的e9就是Perf對應(yīng)的測量誤差。而允許因變量存在測量誤差則可以使得擬合優(yōu)度提高，換言之，多元回歸方程往往會低估了方程的擬合優(yōu)度。

就目前的情況來看，在財會領(lǐng)域使用結(jié)構(gòu)方程模型作為研究方法的學(xué)者似乎還不是很多，但根據(jù)美國的趨勢，在未來幾年很可能會有大量的學(xué)者使用此方法。目前，市面上能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)方程模型的軟件主要有AMOS、LISREL、Mplus、EQS等，其中使用AMOS非常簡便，在收集完原始數(shù)據(jù)后，幾乎可以用“畫圖”的方式完成研究工作，因此在“易用性”上，結(jié)構(gòu)方程模型似乎也有一定的優(yōu)勢。綜上所述，結(jié)構(gòu)方程模型是一種十分值得注意和學(xué)習(xí)研究的方法。

3 研究結(jié)論

3.1 支付方式

不同學(xué)者的研究結(jié)論并不相同。葛結(jié)根認(rèn)為，在有償并購的前提下，如果采用單一支付方式，“資產(chǎn)支付”的平均績效要高于“現(xiàn)金支付”；如果采用混合支付方式，“現(xiàn)金與承擔(dān)債務(wù)支付組合”的平均績效高于“現(xiàn)金與資產(chǎn)支付組合”。郭曉順認(rèn)為，在不對企業(yè)的生命周期進(jìn)行區(qū)分的情況下，“股票支付”的績效正增幅比“現(xiàn)金支付”更大，在考慮企業(yè)的生命周期時，對于成長期收購企業(yè)，“現(xiàn)金支付”下的并購績效高于“股票支付”；當(dāng)企業(yè)處于成熟期或衰退期時，“股票支付”的并購績效則高于“現(xiàn)金支付”。劉笑萍將支付方式作為控制變量進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)“純現(xiàn)金支付”優(yōu)于“非純現(xiàn)金支付”。余鵬翼在研究國內(nèi)上市公司進(jìn)行跨國并購時，“現(xiàn)金支付”對收購公司的并購績效有顯著的正向影響。

3.2 政治因素對并購績效的影響

在政治因素對于并購績效的影響上，學(xué)者們的研究結(jié)論幾乎是一致的，即政治因素不利于企業(yè)取得高的并購績效。葛結(jié)根發(fā)現(xiàn)，由政府主導(dǎo)的無償并購績效顯著低于由市場主導(dǎo)的有償并購績效。余鵬翼發(fā)現(xiàn)，收購公司在進(jìn)行跨國并購時，其國有股比例與其長期并購績效顯著負(fù)相關(guān)。潘紅波發(fā)現(xiàn)，當(dāng)收購公司為國有時，目標(biāo)公司的會計信息質(zhì)量對其短期績效和長期績效的影響均不顯著。張雯發(fā)現(xiàn)，政治關(guān)聯(lián)（收購公司的董事長或總經(jīng)理是現(xiàn)任或前任政府官員、人大代表或政協(xié)委員）對并購績效有顯著的負(fù)向影響[8]。

3.3 董事聯(lián)結(jié)

不同學(xué)者對于董事聯(lián)結(jié)對并購績效影響的研究結(jié)論并不一致。陳仕華研究發(fā)現(xiàn)，董事聯(lián)結(jié)對短期并購績效沒有影響，對長期并購績效有顯著的正向影響，直接董事聯(lián)結(jié)對長期績效有顯著正向影響。而田高良則發(fā)現(xiàn)，連鎖董事會減損并購績效。

3.4 高管因素

不同學(xué)者對高管對并購績效的影響研究結(jié)論并不一致。余鵬翼發(fā)現(xiàn)，第一大股東持股比例與跨國并購績效顯著正相關(guān)。李維安則發(fā)現(xiàn)高管持股比例與短期并購績效沒有顯著關(guān)系，與長期并購績效存在非線性關(guān)系。趙息則發(fā)現(xiàn)高管權(quán)力與并購績效顯著負(fù)相關(guān)。

3.5 會計信息質(zhì)量與內(nèi)部控制

在此方面學(xué)者們的研究結(jié)論比較一致，即會計信息質(zhì)量高、內(nèi)部控制好對并購績效有正向影響。潘紅波發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)公司會計信息質(zhì)量與民營收購公司的短期、長期并購績效都顯著正相關(guān)。田高良發(fā)現(xiàn)，公司治理質(zhì)量高時，可以減弱連鎖董事對并購績效的減損作用。趙息發(fā)現(xiàn)，高管權(quán)力與并購績效顯著負(fù)相關(guān)，而內(nèi)部控制與高管權(quán)力存在反向相互作用關(guān)系。

4 總結(jié)與展望

通過對現(xiàn)階段具有代表性的文獻(xiàn)的研讀，筆者總結(jié)并分析了在研究并購績效時常用的評價指標(biāo)、影響因素和實(shí)證研究方法，并對學(xué)者們的研究結(jié)論進(jìn)行了簡要的匯總整理，以期本文能對之后在該領(lǐng)域的研究起到一定的指引作用。

主要參考文獻(xiàn)

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