華統(tǒng)股份連續(xù)并購績效評(píng)價(jià)研究

張德超

（青海大學(xué)，青海 西寧 810000）

我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提升了人民的生活水平，很大程度上改變了人們的消費(fèi)觀念，伴隨著人口的不斷增長以及監(jiān)管的進(jìn)一步增強(qiáng)，農(nóng)副食品加工行業(yè)迎來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。華統(tǒng)股份是浙江華統(tǒng)肉制品股份有限公司的簡稱，公司位于浙江義烏，于2017年1月上市，經(jīng)營范圍包括飼料加工、畜禽養(yǎng)殖、畜禽屠宰加工、肉制品深加工等。本文主要通過實(shí)證分析來評(píng)價(jià)其連續(xù)并購的績效。

一、基于事件研究法的短期績效評(píng)價(jià)

1.樣本選取

績效評(píng)價(jià)中選取華統(tǒng)股份在2017年～2020年期間的并購事件作為樣本事件。以深交所發(fā)布的關(guān)于公司并購信息的首次公告作為事件研究的事件發(fā)生日，同一公告日公布的多起并購事件視為同一事件。并按照以下條件進(jìn)行篩選：（1）剔除交易金額小于1000萬的樣本；（2）剔除關(guān)聯(lián)交易樣本；（3）剔除交易失敗的樣本；（4）剔除事件發(fā)生日前后交易數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終獲得12起樣本事件，如表1所示。

表1 樣本事件匯總表

2.事件窗口期與清潔期選擇

事件窗口期一般以事件日為中心，事件日前后N天為窗口期，考慮到研究對(duì)象是華統(tǒng)股份的連續(xù)并購，為了減少前后兩次并購時(shí)間較近對(duì)計(jì)算的影響，選取窗口期為[-4，4]，即事件發(fā)生日前面4天。為了計(jì)算正常收益率，還需要確定清潔期，一般需要1個(gè)月以上的交易時(shí)間作為清潔期，考慮到華統(tǒng)股份在上市之后一直進(jìn)行著頻繁的并購，清潔期太長會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，但清潔期太短又容易導(dǎo)致誤差增加。綜合衡量之下選擇事件發(fā)生日前60天作為清潔期。

3.計(jì)算平均超額收益率（AAR）與累計(jì)平均超額收益率（CAAR）

首先需要計(jì)算單個(gè)并購事件的超額收益率（AR）與累計(jì)超額收益率（CAR）。AR的計(jì)算采用市場(chǎng)模型，因?yàn)槭袌?chǎng)模型明確考慮到了與市場(chǎng)相聯(lián)系的風(fēng)險(xiǎn)因素和平均收益。計(jì)算公式如下：

其中ARi,t為第i起并購事件在第t日的超額收益率。Ri,t為第i起并購事件在第t日的日收益率，R?i,t是通過市場(chǎng)模型估計(jì)出來的正常收益率。CAR是AR的逐日加總，即每起并購事件在[-4，4]的事件窗口內(nèi)每天的超額收益率的加總，公式如下：

對(duì)12起并購事件的AR與CAR分別取均值可計(jì)算出AAR與CAAR。

4.結(jié)果分析

根據(jù)表2與圖1可知，12起并購事件的AAR在公告日前呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢(shì)，公告日后呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，公告日時(shí)其AAR約為1.54%，且9個(gè)交易日中有6個(gè)交易日的AAR大于0，可見公司發(fā)布并購信息時(shí)，為股價(jià)帶來了積極的影響，提升了股東財(cái)富水平。CAAR在窗口期內(nèi)呈持續(xù)上升趨勢(shì)，第9天時(shí)CAAR約5.25%，t檢驗(yàn)P值為0.0192，說明在5%的顯著性水平下顯著。

表2 華統(tǒng)股份有效并購事件AAR與CAAR計(jì)算結(jié)果

圖1 華統(tǒng)股份有效并購事件的AAR與CAAR

5.小結(jié)

運(yùn)用事件研究法對(duì)華統(tǒng)股份連續(xù)并購的短期績效評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)，窗口期9個(gè)交易日中AAR大于0的有6天，只有公告日前2天、公告日后1天和公告日后3天的AAR小于0。并購事件發(fā)生日前后4天的累計(jì)平均超額收益率呈上升趨勢(shì)，至最后一天其CAAR達(dá)5.25%，并且在5%的水平下顯著，說明華統(tǒng)股份連續(xù)并購活動(dòng)在短期上帶來了較好的市場(chǎng)績效。

二、基于因子分析法的長期績效評(píng)價(jià)

1.樣本選取與數(shù)據(jù)來源

基于并購信息與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的可得性和準(zhǔn)確性，長期績效評(píng)價(jià)根據(jù)華統(tǒng)股份2017年～2020年所公布的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)來進(jìn)行因子分析，并采用行業(yè)內(nèi)其他上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來進(jìn)行對(duì)比分析，以求了解華統(tǒng)股份在并購前后的排名變化，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，篩選條件如下：（1）剔除在2017年～2020年間退市的上市公司；（2）剔除在2017年～2020年財(cái)務(wù)狀況異常的上市公司；（3）剔除上市時(shí)間遲于華統(tǒng)股份的公司。按照以上篩選，共獲得36家上市公司作為因子分析法的研究樣本。

由于需要分別計(jì)算各年份的因子得分，分析操作具有重復(fù)性，因此本文以2017年的數(shù)據(jù)為例，其余年份的計(jì)算同理。

2.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

本文在借鑒其他學(xué)者的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，結(jié)合華統(tǒng)股份連續(xù)并購的特點(diǎn)，從華統(tǒng)股份的盈利能力、營運(yùn)能力、償債能力、發(fā)展能力4個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系，具體如表3所示。

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.KMO和巴特利特球形度檢驗(yàn)

利用SPSS軟件，對(duì)已經(jīng)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，得到結(jié)果如表4所示。其中，KMO取樣適切性量數(shù)為0.587，大于0.5，巴特利特檢驗(yàn)顯著性也明顯小于1%，故認(rèn)為樣本可以適用因子分析法。

4.提取公因子

根據(jù)表4，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維分析后，發(fā)現(xiàn)存在4個(gè)成分的初始特征值大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.642%，大于70%，因此可以提取出4個(gè)因子。

表4 總方差解釋

5.建立因子載荷矩陣

通過旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣可以發(fā)現(xiàn)，存貨周轉(zhuǎn)率X4、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X5、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X6在公因子F1上有較大載荷，這些指標(biāo)反映的是公司的營運(yùn)能力，故將公因子F1命名為營運(yùn)因子；凈資產(chǎn)收益率X1、營業(yè)利潤率X2、資產(chǎn)報(bào)酬率X3在公因子F2上有較大載荷，這些指標(biāo)反映的是公司的盈利能力，故將公因子F2命名為盈利因子；總資產(chǎn)增長率X9、營業(yè)收入增長率X10在公因子F3上有較大載荷，這些指標(biāo)反映的是公司的發(fā)展能力，故將公因子F3命名為發(fā)展因子；流動(dòng)比率X7和資產(chǎn)負(fù)債率X8在公因子F4上有較大載荷，故將公因子F4命名為償債因子。

表5 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

6.因子得分與綜合得分

利用SPSS進(jìn)行回歸分析可以得到4個(gè)因子的得分系數(shù)矩陣并計(jì)算出因子得分函數(shù)。

F1=0.033X1-0.247X2+0.030X3+0.0385X4+0.0389X5+0.265X6+0.037X7-0.074X8+0.032X9+0.020X10

F2=0.402X1+0.414X2+0.399X3-0.130X4-0.096X5+0.019X6-0.158X7-0.001X8+0.017X9+0.018X10

F3=0.029X1+0.013X2+0.008X3+0.003X4+0.046X5+0.010X6+0.133X7+0.045X8+0.527X9+0.544X10

F4=-0.125X1+0.053X2-0.097X3+0.104X4+0.065X5-0.043X6+0.671X7-0.502X8+0.037X9+0.110X10

根據(jù)4個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率可以得到綜合評(píng)價(jià)公式：

F2017=25.975%×F1+22.503%×F2+17.886%×F3+15.279%×F4

同理可以計(jì)算出2018-2020年的上市公司綜合評(píng)價(jià)公式：

F2018=29.086%×F1+23.884%×F2+17.648×F3+12.040%×F4

F2019=27.673%×F1+22.898%×F2+21.497%×F3+14.439%×F4

F2020=27.383%×F1+23.728%×F2+17.861%×F3+11.558×F4

對(duì)計(jì)算出來的各企業(yè)各年的排名進(jìn)行整理，提取出綜合得分排名中的行業(yè)中值和華統(tǒng)股份得分進(jìn)行比較研究，進(jìn)而對(duì)華統(tǒng)股份連續(xù)并購案件進(jìn)行綜合績效評(píng)價(jià)。如表6所示。

表6 各因子得分及綜合得分

根據(jù)表6所示，從營運(yùn)因子F1來看，華統(tǒng)股份的營運(yùn)能力排名在2017年處于行業(yè)第一，但在2018年～2020年處于行業(yè)底部，可見連續(xù)的并購行為雖然增加了公司的資產(chǎn)，但是缺導(dǎo)致公司整體營運(yùn)能力下降；從盈利因子F2來看，華統(tǒng)股份在開展并購活動(dòng)的首年的盈利能力居于行業(yè)底部，隨后在2018年～2020年其盈利能力一直位居行業(yè)第一，可見連續(xù)并購行為給華統(tǒng)股份帶來了優(yōu)異的盈利能力；從發(fā)展因子F3來看，華統(tǒng)股份處于行業(yè)中部，在4年的發(fā)展中有略微的上升，其中在2019年達(dá)到峰值，位居行業(yè)第8名；從償債因子F4來看，華統(tǒng)股份的償債能力經(jīng)歷了先下降后上升再下降的趨勢(shì)，可見連續(xù)并購行為增加了華統(tǒng)股份償債的不確定性，增加了風(fēng)險(xiǎn)。從綜合得分來看，華統(tǒng)股份一直處于行業(yè)前三，2020年則達(dá)到了行業(yè)第一，可見連續(xù)并購行為給華統(tǒng)股份帶了較好的長期績效以及發(fā)展上的綜合優(yōu)勢(shì)，提升了華統(tǒng)股份的競(jìng)爭(zhēng)能力以及行業(yè)地位。

7.小結(jié)

運(yùn)用因子分析法對(duì)華統(tǒng)股份連續(xù)并購的長期績效發(fā)現(xiàn)，華統(tǒng)股份與篩選出來的其余35家同行業(yè)上市公司相比，在2017年～2020年的財(cái)務(wù)指標(biāo)表現(xiàn)上占據(jù)上游，處于行業(yè)前三。說明了連續(xù)并購行為為華統(tǒng)股份帶來了較好的長期績效，有利于維護(hù)其在行業(yè)中的領(lǐng)先地位。

三、研究結(jié)論

通過事件研究法，從單個(gè)并購事件的角度結(jié)合并購事件的累計(jì)超額收益率來評(píng)價(jià)，收購浙江省東陽康優(yōu)食品有限公司以及收購邵陽市華統(tǒng)食品有限公司獲得了正向收益。從整體的角度來評(píng)價(jià)，12件并購事件在窗口期內(nèi)的累計(jì)平均超額收益達(dá)5.25%，可見華統(tǒng)股份的連續(xù)并購活動(dòng)在短期上獲得了正的效益。

利用因子分析法對(duì)華統(tǒng)股份以及所處行業(yè)其他上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)研究發(fā)現(xiàn)，連續(xù)并購活動(dòng)使得華統(tǒng)股份的營運(yùn)能力有了一定程度的下降，盈利能力有了較大幅度的提升，對(duì)發(fā)展能力的影響較小，對(duì)償債能力的影響較大。從綜合角度來看，連續(xù)并購行為給華統(tǒng)股份帶來了較好的長期績效，有利于維持華統(tǒng)股份在食品加工行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。