并购时长影响并购绩效的实证研究

摘 要：并购事件是一个持续的过程，本文引入“并购时长”概念，将并购交易看作一个时间段，以我国上市公司于2012年12月31日前顺利完成的139例并购事件为样本，研究并购时长对并购绩效的影响。

关键词：并购时长；并购绩效；实证研究

并购交易从出现以来，不仅在实务中被企业大量应用，在学术界也是备受学者关注的热点。与依赖企业自身积累相比，并购可以更快的推动企业规模的扩张（Weston， Chung & Hoag，1998）。企业并购出现在19世纪末20世纪初，经历了五次并购浪潮。21世纪以来，企业并购活动的不断增加，表明世界的企业并购活动已经成为相对较为活跃的行为。并购事件的持续时间有长短分别，其对并购绩效的影响有待探究。在实务中，一项并购事件的完整流程至少包括战略准备、方案设计、谈判签约、并购接管、并购后整合及并购后评价等六个阶段，因此每一起并购事件的持续时间有长短之分。短则几天几个月，长则持续数年。而在以往的研究中，学者们都将并购事件作为一个时间点进行考虑，没有体现并购事件的持续性。从并购战略的准备到最终的工商变更，持续时间的长短各有利弊。较长的时间有利于并购双方进行深入了解、充分谈判、高效整合，但同时也将消耗较高的交易成本，消磨双方成功合作的信心；而较短的时间虽然能够较低交易成本，维护信任，但也可能造成考虑不充分、后期整合矛盾多等不良后果。因此，时间的长短对并购绩效是正面的影响还是负面的影响非常值得探究。本文将并购事件作为一个时间段，定义“并购时长”这一新的概念，深入探究并购时长对并购绩效的影响。

一、并购绩效的度量、数据来源与处理

1.样本数据来源与处理

本文实证研究的对象为：我国上市公司于2012年12月31日前顺利完成的139例并购交易，交易的目标公司为上市公司或者非上市公司。样本选取过程中，首先参照清科集团开发的《私募通数据》，以该数据库中收录并购交易事件为基础，获取并购开始日、并购完成日、交易金额等信息。再结合由SCMAR国泰安数据服务中心提供的中国股票市场交易数据库，根据并购事件的唯一事件ID获取上市公司交易支付方式、公司规模、个股收益率及市场收益率等数据。以1997年12月22日到2014年7月3日期间顺利完成的7166个并购事件为样本，并按顺序进行以下的剔除程序：

剔除主并方不是上市公司；

剔除主并方上市时间先于并购开始日；

剔除交易币种非人民币；

剔除并购交易金额缺失；

剔除并购时长小于或等于零；

剔除并购结束日晚于2012年12月31日；

由于在运用市场模型时，其参数估计期为并购交易的前29个交易日和之后的29个交易日。因此，根据学者的研究及模型的需要的，要剔除并购日前的29个交易日和之后的29个交易日样本。

剔除并购交易前一年主并方未公布资产负债表。

这样得到的最终样本139个，样本的相关统计情况如表1。

注：1.CAR即个股累计超额收益。2.并购时长即并购事件开始公告日与并购完成公告日的时间间隔。3.相对交易规模即交易金额与主并公司规模比率的百分比。4.市场价值即并购前一年年末主并方的股权市场价值。5.资产负债率即并购前一年主并方的年末资产负债率。6.支付方式：非现金支付为0，现金支付为1。7.第一大股东绝对控股：第一大股东持股比例超过50%为1，否则为0

2.本文的研究方法及并购绩效的计量

本文采用累计超额收益（Cumulative Abnormal Return， CAR）来计算并购公司的并购情况。该方法的核心思想是：以并购企业的公布时间的前后时间作为事件期，企业并购绩效则表示为在该事件期的前后两个事件期内的超额收益变化情况。

事件研究法计算超额收益主要有三种：均值调整法、市场模型法及市场调整法。其中，市场调整法首先假定个股在事件期内的非超额收益率为市场指数收益率，用个股的实际收益率减去正常收益率（即市场指数的收益率）即可得到个股当日的超额收益率。由于市场调整法在具体计算中较为简便，本文使用此法调整的研究结果。

本文市场调整法下CAR的计算步骤如下：

（1）在CSMAR数据库中，通过证券代码和并购开始日、并购结束日检索主并方事件期及[-29，0s]及[0E，+29]①的日个股回报率Rit②和相对应的综合日市场回报率Rmt③。

（2）计算第i股第t天的超额收益率ARit=Rit-Rmt

（3）计算第i股在事件期内的累计超额收益率CARi=AR

需要说明的是，根据我国《上市公司重大资产重组管理办法》第四章第四十条，“上市公司的股东、实际控制人以及参与重大资产重组筹划、论证、决策等环节的其他相关机构和人员，应当及时、准确地向上市公司通报有关信息，并配合上市公司及时、准确、完整地进行披露。上市公司获悉股价敏感信息的，应当及时向证券交易所申请停牌并披露。”考虑到并购开始日至完成日期间，上市公司股票可能出现停牌现象，无个股收益率记录，因而在计算个股累计超额收益率时，事件期分为两部分--并购开始日前29个交易日至开始日及并购完成日至完成日后29个交易日，开始日至完成日期间不计入事件期。样本CAR与TIME散点图分布图略。

二、其他影响企业并购绩效的因素分析

1.企业并购的交易支付方式

并购交易的支付方式大致分为现金支付和非现金支付，其中非现金支付包括资产支付、股票支付、债券支付、混合支付等除纯现金支付的多种支付方式。影响企业并购绩效的因素可以包括三个方面：

（1）税收因素。Eckbo（1983）提出纳税协同效应，他认为并购交易有助于利用避税手段。当股东用股付支付时，可以用股票来代替现金支付从面是可以延迟纳税，达到替代税种从而利于股东财务周转和收益。现金支付则需要股东马上支付资本收益税，从而减少股东的税后收益，而并购公司的折旧避税额将提高，因此可以提高并购公司的收益。

（2）信号传递因素。Rau and Vermaelen （1998）指出，现金支付和股票支付的不同的可以为市场提供不同的信号，同时，这种支付方式的不同也是外部力量对并购公司监督和确证效应的反映。Bharadwa and Shivdasani（2003）通过对公司股东现金支付给和股票支付不同的研究指出，如果企业并购采取现金支付的方式，并且用于企业并购的大部分资金都来自于银行的贷款，则可以得到较高的公告效应，即可以通过银行向外界传递出银行及监督机构对并购公司的认可、监督及确认，从而可以稳定并购公司的股价。

2.相对交易规模

Eckbo等（1990）指出，并购公司可以获得的超额收益主要来自于两个方面，即由于协同效应所带来的公司股票重新估价影响以及所带来的信息方面的影响，而并购公司的并购规模是影响这种协同效应的关键。公司在并购交易成功后，并购公司的两方即主并方和目标方由于其资金、资源和能力的整合，将为并购公司带来协同效应。同时，在公司并购的过程中，除了要整合资金、资源和能力外，还需要调整并购后公司的相关制度、新公司的运作方式及相关的公司文化等。这些整合将使主并方产生较大的成本，同时还存在相应的风险。一般而言，并购公司的整合成本与并购规模呈正比，即并购的交易规模越大，并购后的整合难度就越大，并购公司的整合成本就越大。

3.第一大股东绝对控股

第一大股东持股将产生激励与防御两种相反的效果。其中，激励效应是指因第一大股东持有大量的股权，从而这个股东可以具有一定的监督和控制公司的效应，即激励效应。Grossman（1980）研究发现，相对一个有多个股东的股份制公司来说，第一大投东可以从监督并购公司的并购行为带来更多的收益，从而可以为第一大股东产生更大的激励效应。因而从这个方面来讲，第一大股东绝对控股对并购绩效将有正面影响。防御效应是指第一大股东因为持有相当一部分公司股份从而达到并购公司的控制时，有可能产生损害其他股东的利益来增加自己利益的动力。从而，第一大股东也可能对并购绩效将有负面影响。王鲁璐（2010）研究表明，并购公司的并购绩效将与第一大投东的持股比例呈现出一个例U型的曲线型关系，其中曲线的最低点位于持股比例的42.5%-47.1%之间，所以第一大股东绝对控股（持股比例超过50%）对并购绩效有负面影响。

4.其他因素

根据以前文献（Officer等，2009；陈涛等，2011）的变量选取，主并公司的市场价值、资产负债率等因素也将对并购公司的绩效产生相应的影响。

三、并购时长对并购绩效的多元回归分析

1.变量选择与多元回归模型的设定

（1）变量选择

以并购绩效（CAR）为模型的被解释变量，并购时长（TIME）为模型的解释变量，同时，以支付方式（PAYDUM）、交易相对规模（REL SIZE）、第一大股东绝对控股（FST50）、市场价值（MARV）、资产负债率（LEVEL）等变量为多元回归模型的控制变量，用来表明当其他因素不变时，解释变量对被解释变量产生的影响。

各变量的定义如表2所示。

（2）多元回归模型的设定

为研究反映并购时长对并购绩效的影响，论文建立的多元回归分析模型如公式所示。

CAR=α+β1TIME+β2LEVEL+β3FST50+β4MARV+β5RELSIZE+β6PAYDUM

其中，α、β1、β2...β6分别为回归模型的系数。

2.多元回归模型的估计与结果分析

本文采用Stata12.0软件对模型进行估计。在模型的估计过程中，我们采用“从一般到简单”的方法对变量进行筛选，模型的估计结果如表3所示。表中模型1为全变量回归分析结果；模型2为剔除模型1中最不显著的变量（RELSIZE，PAYDUM）后，剩余变量的回归分析结果；模型3为剔除模型2中最不显著的变量（MARV）后，剩余变量的回归分析结果……，采用“从一般到简单”法得到最终回归分析结果，即模型5。

在模型5中，仅有并购时长（TIME）一个解释变量，其系数为0.00018，t统计量为2.37，p值为1.9%，在5%的显著水平下显著。模型1估计的F统计量的p值为7.22%，表明模型具有较好的整体显著性。此模型下并购时长（TIME）的系数为0.00018，t统计量为1.81，p值为7.3%，在10%的显著水平下显著。此结果与假设1不同，实证得出并购时长越长，并购绩效越好。说明在不区分行业属性的前提下，控制并购交易中的支付方式、交易相对规模、主并公司第一大股东绝对控股、主并公司市场价值及资产负债率保持不变，较长的并购时长有助于带来较高的并购绩效。其原因分析如下：虽然较长的并购时长会带来更大的成本消耗，但一项成功的并购交易必须做好充足的准备和细致的工作。前期需要根据公司自身的情况制定出明确的战略计划，随后是细致的行业分析和尽职调查以识别和筛选目标公司，再对并购对象进行深入的了解和评价后，进入充分的谈判协商环节，最后将冲突矛盾一一解决后成交、变更、公告。这样完整充分的并购工作是后期高效整合、优化资产、提高业绩的保证。因而即使前期付出了较高的成本，投资者也会对公司未来的盈利能力有较高预期，并购绩效也有较好的表现。

四、结论及建议

本文站在主并方的立场上，以我国上市公司于2012年12月31日前顺利完成的139例并购事件为样本，主并方是上市公司，目标方可以是上市公司也可以是非上市公司，研究了在其他影响并购绩效的关键因素不变的条件下，并购时长对并购绩效的影响问题。本文认为并购时长对并购绩效有影响，且为正面影响。即在其他因素影响不变的条件下，较长的并购时长有助于带来较高的并购绩效。

结合前述的理论基础和我国的现实情况，上市公司筹划并购交易不应操之过急，需要做好充足的前期准备。由于并购协议达成后，双方资源的整合程度将严重影响上市公司的并购绩效，因而为迅速完美的整合所做的准备工作应受到重视。在并购流程中，上市公司需加强对目标公司的了解与分析，妥善解决双方的利益冲突和各项矛盾。可适当延长并购时间以确保主并方和目标公司更高效的融合，但也需要尽量控制调查和谈判中的人力、物力成本。

注释：

①0s即并购开始日，0E即并购结束日。

②日个股回报率有两种计算方法：一种为考虑现金红利再投资的日个股回报率，另一种为不考虑现金红利的日个股回报率。本文采用不考虑现金红利再投资的日个股收益率。

③市场回报率指的是整个市场所有股票的加权平均回报率，其权重的计算方法有：等权平均法、流通市值加权平均法和总市值加权平均法。本文采用流通市值加权平均法。

参考文献：

[1]Weston， J. Fred， Chung Kwang S. & Hoag Susan E. （1998）. Mergers， Restructuring and Corporate Control. New Delhi： Prentice-hall of India， pp. 85.

[2]Eekbo B. E.， Horizontal Mergers， Collusion， Stock Holder Wealth， Journal of Financial Economics， 1983， （11）： 241-273.

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作者简介：韦茜（1982- ），女，广西河池人，博士研究生，广西外国语学院讲师，研究方向：公司治理、世界经济研究等