基于dea的我国钢铁上市公司并购绩效研究

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1、基于DEA的我国钢铁上市公司并购绩效研究  摘要:我国钢铁上市公司并购绩效是钢铁行业兼并重组切实关心的问题。文章使用数据包络分析DEA的二阶段改进模型,选取2008、2009两年在沪深两市发生的钢铁上市公司并购实践为原始样本,对10家上市公司并购前后的经营绩效进行了对比研究。研究发现:收购企业的总体绩效在并购当年就开始下降直到t+3年才恢复上升,这说明并购在总体上是失败的。同时我们对样本绩效均值进行了配对T检验,检验结果显示并购后的绩效相对于并购前明显下降。  关键词:数据包络分析(DEA);并购绩效;钢铁上市公司  一、引言  从20世纪90年代末开始,我国的钢铁行业经历

2、了兼并收购的探索期、缓慢推行期和加速推行期三个阶段,完成了由起初的政府行政主导到现今政府引导、市场结合,国企民企共同参与并购的转变。钢铁企业上市公司的并购绩效情况反映的是我国钢铁产业并购重组的好坏,关系到我国钢铁产业是否可以持续健康发展。同时,对我国钢铁上市公司并购重组绩效进行综合评价,也有利于我们认识到并购中存在的问题,提高并购的绩效。  本文将采用数据包络分析(DataEnvelop-mentAnal-ysis,DEA)中的C2R模型以及任民、王烈(2003)所提出的DEA的二阶段法,首先运用Deap2.1求出不同年份的并购绩效指标,通过对绩效指标的变化进行对比研究,评

3、价并购重组是否带来钢铁上市公司管理绩效的改善。  二、文献综述  陈旭等(2008)在其研究中对我国并购绩效衡量的四种评价方法进行了总结和评述,其中国内外研究者对并购绩效的研究一般采用的是基于股价变化的事件研究法和基于财务数据的会计研究法两种方法。事件研究法的基础假设是市场有效性,适用于发达的资本市场,而会计研究法适用于资本市场不发达的国家。  事件研究法主要检验的是并购前后股东财富的变化,对股东财富的计量一般采用反常收益法。所谓反常收益指的是在并购事件发生前后的某段时间里,并购双方股东的实际收益率R与假定没有发生并购的该段时间里的正常收益E(R)的差值。如果这个差值为正,

4、则说明并购给股东带来了正的收益,也就是并购绩效为正。Jensen和Ruback(1983)在总结了13篇关于并购绩效文献的研究成果后得出结论,成功的兼并活动会给目标公司带来约20%的反常收益,而成功的收购给目标公司带来的收益约为30%。陈信元、张田余(1999)采用1997年沪深两市所有的并购重组事件作为研究样本,同时采用方差检验和非正常报酬率检验对并购重组的效率进行检验,研究结果指出不同类型的重组的市场反应是不一致的,其中兼并收购并没有带来非正常的收益。李善民、陈玉罡(2002)以1999年~2000年沪深两市349起并购事件作为实证研究样本,运用事件研究法进行研究,他们

5、发现并购活动使得公司的累计反常收益在公告后30天几乎都为正,但是不显著。事件研究法的基础条件是市场有效性,但是中国的证券市场属于一个弱势有效的市场,所以事件研究法并不能全面的准确的衡量企业并购的绩效问题。  相比于事件研究法,会计研究法则使用并购前后几年的财务数据,对企业的盈利能力、偿债能力、资产管理能力、发展能力和现金流量水平等业务指标进行比较,以此来确定并购绩效的变化。冯根福、吴林江(2001)运用会计研究法,使用1994年~1998年我国上市公司的并购样本对并购绩效进行研究,研究结果表明上市公司的并购绩效存在着一个先升后降的过程。李心丹、朱洪亮等(2003)选取沪深两

6、市发生并购的103家上市公司为样本,首次利用DEA的方法对并购绩效进行研究,他们的研究结果证实并购活动总体上是提高了上市公司的经营管理效率,同时并购后的几年内继续保持着稳步提高的趋势。  针对我国证券市场的弱势有效性,不宜采取事件研究法对并购绩效进行研究;同时基于财务数据的会计研究法只考虑了企业经营管理结果的指标,而无法考虑企业经营投入的问题,我们在本研究中讲使用DEA的研究方法,DEA的研究方法不仅可以同时考虑到不同企业可控的输入和输出指标,并且DEA方法能够保证我们观测的年份足够长,准确的度量并购前后公司的效率问题。  三、实证数据与方法  1.样本来源。按照国泰安数据

7、库(CSMAR)的划分,广义的并购包括资产收购、股权转让、吸收合并、资产剥离、资产置换等一系列重组行为,而狭义的并购仅仅是指资产收购和吸收合并这两类。本文研究的对象为广义的并购。  在本文的研究中,我们将使用2008年、2009年发生在沪深两市的并购原始案例为样本,之所以选择2008、2009两年一是因为这两年的并购数量相对较多,能够给我们提供更多的信息;再则是因为我们需要观察的是样本经营绩效的变化,而经营业绩的变化是需要一定的时间才能反应出来的,所以我们需要更长时间的窗口期,与此同时DEA的方法也需要更长的年份跨

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