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国内并购绩效研究综述

范文

宋璞御

[摘要] 选取在研究方法、研究结论等方面最具代表性的文献进行分析总结，较为全面系统地阐述了并购绩效的评价指标、影响因素以及研究方法，并简要地展示了学者们在该领域的研究结论，具有一定的指引作用。

[关键词] 并购绩效；评价指标；研究方法

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

[中图分类号] F275 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2018）07- 0055- 04

1 引言

国内对于企業并购这一主题的研究已经相当广泛并在这一主题下衍生出了并购动因、跨国并购、并购绩效等分支。虽然学者们关于并购绩效的研究已经十分丰富，但往往仅在论文中使用某一种研究方法，而对于并购绩效的研究综述还比较匮乏，因此有必要对并购绩效的研究方法进行全面系统地分类、分析、总结，并简要概括汇总学者们的研究结论。

2 研究方法

2.1 并购绩效的衡量指标

衡量短期绩效（事件研究法）的指标通常采用CAR（中文翻译为“累计超额收益率”或“累计异常收益率”），CAR是根据市场模型计算的，计算方法如下：

市场模型为Rit=αi+βiRmt+εit

Rit是股票i在t时期的实际收益率；Rmt是市场在t时期的收益率，t为并购首次公告日前的一段时间（清洁期），εit为随机扰动项。在确定了t和Rmt之后，就可以通过最小二乘回归计算出αi和βi，然后就可以算出股票i在事件期（不是清洁期）中某一日的AR（超额收益率），

ARit=Rit-αi-βiRmt

将事件期的AR累加，就得到CAR，假设事件期为[t1，t2]，则，

CARi（t1，t2）=■ARit

如果CAR（根据样本进行平均）为正，则说明对于所选的样本，并购后绩效的到了提升；如果为负，则说明并购后绩效反而变差了[1]。

而研究长期绩效（会计研究法）时，最常用到的指标是ROA（中文翻译为“资产报酬率”或“资产收益率”），计算方法为[2]：

ROA=利润额/资产平均总额×100%

在实际使用时，有的学者使用了“资产利润率”，即

资产利润率=利润总额/资产平均总额×100%

而有的学者则使用“资产净利率”，即

资产净利率=净利润/资产平均总额×100%

以上两个指标只是在计算时略有不同，但都属于ROA的范畴。

除了使用ROA衡量长期绩效外，也有学者[3]使用ROE（“股东权益报酬率”或“净资产收益率”或“所有者权益报酬率”），计算方法为：

ROE=净利润/股东权益平均总额×100%

除了ROA和ROE，笔者注意到还有学者使用BHAR（中文翻译为“长期持有超长收益”）来衡量长期绩效，BHAR测量的是购买公司股票并一直持有到考察期结束，公司股票收益率超过市场组合或对应组合收益率的多少，公司i被并购后[0，T]月的BHAR的计算方法为：

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表示对应组合的月收益率，T=0～24，t=0表示并购当月，t=1表示并购后一个月，以此类推。

除了用单个指标衡量衡量长期绩效，有的学者会用主成分分析的方法把多个财务指标综合起来，用“合成指标”衡量长期绩效，以葛结根的做法为例，各变量定义可参考原文[4]，其过程为：

首先，对财务指标进行标准化处理，以消除由于量纲的不同而可能带来的影响；其次，对经处理后的财务指标进行检验，以确认是否适合作因子分析。再次，根据因子的方差贡献率提取公共因子，并计算出公共因子在各样本上的得分。因子得分函数为：

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

其中，Zij表示第j个公共因子在第i个样本公司的得分，αj表示第j个公共因子在相应指标变量上的得分系数。

最后，根据公共因子得分和该因子的方差贡献率构造综合评价函数：

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

其中， Fi表示第i个样本公司并购绩效的综合得分，βij表示第i个样本公司第j个公共因子的方差贡献率。

2.2 影响并购绩效的因素

在影响并购绩效的因素（自变量、控制变量）方面，学者的研究涉及以下几个方面：

（1）支付方式对并购绩效的影响

这里所说的“支付方式”指的是收购公司在收购目标公司时采用“现金支付”的方式还是“资产支付”或者是“股份支付”抑或是“承担债务”方式；还有可能是以上几种支付方式的组合，比如“现金与承担债务支付组合”、“现金与资产支付组合”。

（2）董事联结（连锁董事）

“董事联结”或者“连锁董事”说的是有没有人在收购公司和目标公司同时担任董事，或者虽然收购公司和目标公司没有共同的董事，但是双方却有董事同时在第三方公司担任董事[5]。

（3）产业周期（生命周期）

产业周期（生命周期）的分类标准为：开发期、成长期、成熟期、衰退期，根据产业周期理论（ILC）进行划分。

（4）高管因素

主要分为“高管持股比例”和“高管权力”连个角度。

（5）内部控制、会计信息质量

（6）企业所有权性质

考察国有企业与非国有企业的并购绩效。

（7）企业文化

收购企业的“企业文化强度”对并购绩效的影响[6]。

（8）其他

上述7项，学者把这些因素作为自变量进行研究，除了这些因素以外，还有许多因素被作为控制变量进行研究，出现频率较高的有：并购规模（Size）、关联交易（Reltra）、资产负债率（Lev）、托宾Q值（Tobin Q），等等。还有一些控制变量被不同的学者使用，但并不具有共性，在此不一一列举。需要注意的是，某一位学者研究的自变量在另一位学者那里可能就成了控制变量，比如支付方式（PayM）、并購类型（Type）、股东持股比例（Share），等等。

2.3 模型构建方法

2.3.1 多元回归

在以上文献中，被使用最多的方法就是多元回归方法。在使用多元回归方法时，最简单的模型构建方法即为多元线性回归，例如：

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

以上多元线性回归模型在《国内上市公司跨国并购绩效影响因素的实证研究》这篇论文中被使用。

在对于自变量的处理方面，交互项与虚拟变量也被大量使用，例如：

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

在这个多元回归模型中，Reltuai为虚拟变量，当并购双方为关联方时，Reltuai=1，否则Reltuai=0；Methodi·Reltuai为交互项，此模型被用于《并购支付方式与并购绩效的实证研究——以沪深上市公司为收购目标的经验证据》这篇论文中，而文中的分析结果也证实交易方式（Methodi）对于并购绩效的影响依赖于关联交易（Reltuai）。

此外，非线性回归也被使用，但使用者较少，例如：

Y=α+b1CEO+b2CEO2+b3Control+ε

此模型被用于《高管持股、会计稳健性与并购绩效》这篇论文中。

以上三种形式几乎囊括了对于多元回归模型的使用方法，在多元回归这个大的框架下，对于变量的处理、分析则能体现出研究方法的先进性，代表性的方法有：主成分分析、因子分析、Logistic回归。

主成分分析与因子分析关系十分密切，这两种方法共同的作用就是化简变量，起到“降维”的作用（理论上说，原来有几个变量，就能提取出几个主成分，但是根据“累计方差贡献率”，往往可以只用某几个主成分来代替原来的变量，从而起到“降维”的作用）。经过主成分分析提取出的新变量有可能与之前的每一个变量都高度相关，那么这样的新变量的“解释能力”就比较差，这时就需要通过“旋转”来继续处理新变量，使新变量只与某几个原来的变量高度相关而与其他的原来的变量“关系不大”，从而找到原来变量间潜在的相关性与共同因素，有利于理清“数据结构”。直观来看，主成分分析与因子分析最明显的区别就是是否“旋转”。

Logistic回归则是一种当因变量为分类变量时所采用的一种回归方法，其实质是求因变量出现不同情况的概率；而方程中的自变量则比较自由，可以使连续变量，也可以是分类变量。

以上所述方法的原理需要一定的数学基础才能理解，但在实际应用方面，许多统计软件都可以很方便地实现（SPSS、Stata等）。学者往往会在论文中综合应用以上几种方法，如王宏利先运用了因子分析的方法化简了变量，又利用了Logistic回归的方法，将“目标公司价值上升设为1”、“目标公司价值下降设为0”，对目标公司的价值变化进行了预测。

2.3.2 结构方程模型（SEM）

在笔者参考的文献中，只有一篇论文采用了结构方程模型的方法[7]，但在美国，已经有相当数量的学者使用结构方程模型，这是因为它有着传统的回归分析方法所不具备的优势。

第一，结构方程模型可以处理潜变量，而多元回归无法处理潜变量。所谓“潜变量”是指不能直接测量的变量，以《内部控制、高管权力与并购绩效——来自中国证券市场的经验证据》为例，变量定义和结构方程模型可参考原文，内部控制（ICE）、高管权力（MP）、并购绩效（Perf）都是无法直接观测度量的变量，因此是潜变量。按照多元回归的方法，只能用某个指标来“代表”潜变量，比如用来“代表”Perf。但是，并不能说就是Perf，因此这只是一种“无奈之举”；而使用结构方程模型则不存在这个问题，因为潜变量是通过显变量来度量而并非“代表”，在原理上更加合理。

第二，结构方程模型可以同时处理多个内生变量。结构方程模型中所说的“内生变量”大体上可以等同于多元回归方程中的“因变量”。在多元回归方程中，无论方程多么精妙，等号的左边只能有一个“y”，如果要处理多个因变量，就得有多个回归方程。而结构方程模型则不存在这个问题，例如在本文中同时处理了ICE、MP与Perf之间的关系以及ICE和MP之间的关系。

第三，拟合优度更高。多元回归允许自变量存在测量误差，而默认因变量没有测量误差；结构方程模型则允许内生变量也存在测量误差，如Perf对应的e9就是Perf对应的测量误差。而允许因变量存在测量误差则可以使得拟合优度提高，换言之，多元回归方程往往会低估了方程的拟合优度。

就目前的情况来看，在财会领域使用结构方程模型作为研究方法的学者似乎还不是很多，但根据美国的趋势，在未来几年很可能会有大量的学者使用此方法。目前，市面上能够实现结构方程模型的软件主要有AMOS、LISREL、Mplus、EQS等，其中使用AMOS非常简便，在收集完原始数据后，几乎可以用“画图”的方式完成研究工作，因此在“易用性”上，结构方程模型似乎也有一定的优势。综上所述，结构方程模型是一种十分值得注意和学习研究的方法。

3 研究结论

3.1 支付方式

不同学者的研究结论并不相同。葛结根认为，在有偿并购的前提下，如果采用单一支付方式，“资产支付”的平均绩效要高于“现金支付”；如果采用混合支付方式，“现金与承担债务支付组合”的平均绩效高于“现金与资产支付组合”。郭晓顺认为，在不对企业的生命周期进行区分的情况下，“股票支付”的绩效正增幅比“现金支付”更大，在考虑企业的生命周期时，对于成长期收购企业，“现金支付”下的并购绩效高于“股票支付”；当企业处于成熟期或衰退期时，“股票支付”的并购绩效则高于“现金支付”。刘笑萍将支付方式作为控制变量进行研究，发现“纯现金支付”优于“非纯现金支付”。余鹏翼在研究国内上市公司进行跨国并购时，“现金支付”对收购公司的并购绩效有显著的正向影响。

3.2 政治因素对并购绩效的影响

在政治因素对于并购绩效的影响上，学者们的研究结论几乎是一致的，即政治因素不利于企业取得高的并购绩效。葛结根发现，由政府主导的无偿并购绩效显著低于由市场主导的有偿并购绩效。余鹏翼发现，收购公司在进行跨国并购时，其国有股比例与其长期并购绩效显著负相关。潘红波发现，当收购公司为国有时，目标公司的会计信息质量对其短期绩效和长期绩效的影响均不显著。张雯发现，政治关联（收购公司的董事长或总经理是现任或前任政府官员、人大代表或政协委员）对并购绩效有显著的负向影响[8]。

3.3 董事联结

不同学者对于董事联结对并购绩效影响的研究结论并不一致。陈仕华研究发现，董事联结对短期并购绩效没有影响，对长期并购绩效有显著的正向影响，直接董事联结对长期绩效有显著正向影响。而田高良则发现，连锁董事会减损并购绩效。

3.4 高管因素

不同学者对高管对并购绩效的影响研究结论并不一致。余鹏翼发现，第一大股东持股比例与跨国并购绩效显著正相关。李维安则发现高管持股比例与短期并购绩效没有显著关系，与长期并购绩效存在非线性关系。赵息则发现高管权力与并购绩效显著负相关。

3.5 会计信息质量与内部控制

在此方面学者们的研究结论比较一致，即会计信息质量高、内部控制好对并购绩效有正向影响。潘红波发现，目标公司会计信息质量与民营收购公司的短期、长期并购绩效都显著正相关。田高良发现，公司治理质量高时，可以减弱连锁董事对并购绩效的减损作用。赵息发现，高管权力与并购绩效显著负相关，而内部控制与高管权力存在反向相互作用关系。

4 总结与展望

通过对现阶段具有代表性的文献的研读，笔者总结并分析了在研究并购绩效时常用的评价指标、影响因素和实证研究方法，并对学者们的研究结论进行了简要的汇总整理，以期本文能对之后在该领域的研究起到一定的指引作用。

主要参考文献

[1]刘笑萍，黄晓薇，郭红玉. 产业周期、并购类型与并购绩效的实证研究[J]. 金融研究，2009（3）：135-153.

[2]陈仕华，姜广省，卢昌崇. 董事联结、目标公司选择与并购绩效——基于并购双方之间信息不对称的研究视角[J]. 管理世界， 2013（12）：117-132.

[3]潘紅波，余明桂. 目标公司会计信息质量、产权性质与并购绩效[J]. 金融研究，2014（7）：140-153.

[4]葛结根. 并购支付方式与并购绩效的实证研究——以沪深上市公司为收购目标的经验证据[J]. 会计研究， 2015（9）：74-80.

[5]田高良，韩洁，李留闯. 连锁董事与并购绩效——来自中国A股上市公司的经验证据[J]. 南开管理评论， 2013，16（6）：112-122.

[6]王艳，阚铄. 企业文化与并购绩效[J]. 管理世界， 2014（11）：146-157.

[7]赵息，张西栓. 内部控制、高管权力与并购绩效——来自中国证券市场的经验证据[J]. 南开管理评论， 2013，16（2）：75-81.

[8]张雯，张胜，李百兴. 政治关联、企业并购特征与并购绩效[J]. 南开管理评论，2013，16（2）：64-74.

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