互联网公司并购对自身绩效影响的实证分析

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1、互联网公司并购对自身绩效影响的实证分析　　　　摘要：近年来，互联网行业掀起了一股并购狂潮。本文采用财务指标法、改进的critic赋权法以及虚拟变量的多元线性回归模型对7家互联网公司的并购绩效进行实证分析，研究发现其中5家互联网公司的并购对绩效产生一定的负面影响，仅有两家互联网公司的并购对绩效有显著的正面影响。在这样的情况下，文章为互联网企业提供了量化并购对绩效影响的方法，帮助互联网企业制定科学合理的决策。下载论文网/3/　　关键词：互联网公司；并购；公司成长；实证分析　　中图分类号：F257文献标识码：A文章编号：1006-8937（2016）20-0040-031互联网公司并购介绍　

2、　互联网公司并购情况，见表1。　　2互联网公司整体绩效的评价　　衡量互联网上市公司整体绩效的方法　　在研究过程中，如何衡量公司的整体绩效是一个关键问题，它直接影响到对并购行为评价与判断的准确性。　　现今学术界主要有两种相关的研究方法：　　第一种方法是分析具体的事件对公司股价的影响；　　第二种方法是研究并购对公司的经营业绩的影响，即财务指标法。　　对于成熟的资本市场，上市公司的整体绩效通常采用股票价格来衡量。然而我国的资本市场尚未达到弱有效的程度，因此采用事件研究法分析我国上市公司的并购效率并不合适[1]。　　综上所述，本文采用财务指标法来衡量互联网上市公司的整体绩效。　　指标体系的建立

3、　　可以发现，我国学者大都采用财务指标来分析公司绩效，但在指标体系的构成及权重的分配上存在着很大的不同。科学的评价指标体系应该同时具备全面性和代表性的特点，如何科学地选取指标，构建指标体系，是上市公司绩效综合评价中首要解决的问题[2]。　　通过查阅大量相关文献，根据客观、系统、科学、可比、可操作性的原则，本文从盈利能力、偿债能力、营运能力以及成长能力四个方面选取构成互联网公司整体绩效评价体系的财务指标，　　指标权重的确定　　指标权重的确定方法可分为主观赋权法和客观赋权法。客观赋权法相对于主观赋权法具有较好的规范性，其中CRITIC赋权法同时考虑了指标变异性和指标间冲突性两个重要因素。　

4、　基于几种赋权方法的优缺点，本文选取CRITIC赋权法进行指标赋权更为合理。但是赋权法也存在一定的不足，即指标变异性是使用标准差来度量的，这使得计算结果往往会受到量纲的影响，所以，本文采用改进的CRITIC赋权法，即用变异系数替换标准差，来度量指标变异性，有效地消除量纲的影响，使得评价结果更为可靠。　　以下为改进的CRITIC赋权法：　　假设指标体系包含m个指标，n个被评价年度：T1，T2，???Tn；Pj表示第j个指标所包含的信息量，而指标变异性用变异系数Vj来体现，第j个指标与其他指标之间的冲突性用指标来量化，其中r表示第j个指标和第i个指标之间的相关系数，则Pj可表示为：　　因此

5、，Pj越大表示第j个指标所包含的信息量越大，即该指标的相对重要性越大，所赋权重也应越大，所以第j个指标的客观权重wj应为：　　由此可得到各互联网公司各指标的权重，见表3。　　其中A1代表百度，A2代表乐视，A3代表奇虎360，A4代表掌趣科技，A5代表第一视频，A6代表facebook，A7代表微软。　　整体绩效评价　　由绩效指标体系及其权重可通过简单加权法得到各个公司各年份的综合绩效，　　3实证分析及结果解释　　模型解释　　引入虚拟变量的目的是为了将例如并购事件、性别、战争等定性变量包括在多元线性回归模型中，并将其量化为0、1等具体数值。当一个定性变量含有m个类别时，应向模型引入m-

6、1个虚拟变量[3]。取值方式如下：　　D=1（发生了并购事件）0（未发生并购事件）　　将定性变量量化之后可将其当成一个新的自变量加入到多元回归线性模型中，通过对OLS模型的诊断及检验测定变量的回归系数及其统计量，从而得到定性变量对因变量是否存在影响、影响方向（正面或负面）以及影响程度的大小。模型如下：　　其中Xji为Xji控制变量，目的是排除“并购”以外的其他因素对公司绩效的影响。　　可以证明：　　k为解释变量的个数。　　于是在H0成立的条件下，　　对于给定的显著性水平α，可从t分布表中查出相应地自由度：　　α水平的双侧分位数t（f）。将样本观测值和估计值带入（3）式中，如果计算出的结

7、果有：　　则否定原假设H0：θ=0，接受H1：θ≠0，即认为在显著性水平α下，解释变量D对被解释变量Y存在显著的影响；　　否则，不否定原假设H0：θ=0，即认为解释变量D对被解释变量Y不存在显著的影响。　　模型结果　　将选取的7家互联网公司的综合绩效作为被解释变量，“并购”作为虚拟变量D，其公司期末总资产（亿元）作为控制变量Xji，回归结果如下：　　结果分析　　由多元线性回归模型的结果可得：　　因此在5%的显著性水平下，并购对公司A1的整体绩效