装备制造业上市公司并购绩效研究

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1、装备制造业上市公司并购绩效研究摘要:并购是公司进行资本运营的重要手段。本文根据产业组织理论S-C-P分析框架,以装备制造业2007年发生横向并购行为的上市公司为研究样本,利用改进的DEA模型度量公司并购的中长期价值效应,研究我国装备制造业的行业集中度对企业并购绩效的影响。结果表明:并购事件对装备制造业的DEA绩效值产生了显著的效果,灰色关联度分析与单因素方差分析表明企业并购绩效的DEA值与行业集中度之间存在显著的关联度,行业集中度与并购绩效的DEA值存在顺序关系。关键词:装备制造业市场集中度DEA分析

2、并购绩效一、引言并购是公司战略的重要组成部分,是公司进行资本运营的重要手段。产业组织理论认为:企业所属行业的市场结构(Structure)决定企业在市场中的行为(conduct),进而决定市场运行的绩效(Performance),即经典的S—C—P分析框架。就行业环境而言,企业所属的行业或将要进入的行业是对企业直接影响最大的外部因素之一。由于行业发展存在差异,各行业的投资回报率也不相同,所以行业不同,企业的并购绩效也不同。在市场经济中,社会资源总是处于优化配置的过程中,由投资回报率低的行业流向投资回报

3、率高的行业,就目前我国行业并购发展现状而言,我国企业的并购行为并没有呈现出明显的产业倾向,大部分是横向并购,以加强行业集中度和市场份额为目标。由此的现象是:越是细分的行业,并购活动越频繁。其实,企业并购作为一个过程,应遵循先行业后企业,先自身定位后有的放矢搜寻目标的规律(高静美,2009)o一般而言,行业集中度是决定市场结构的基本因素,集中度高的行业往往会存在拥有强垄断势力企业,这种垄断势力可以帮助企业获取超额垄断利润,从而使企业获得垄断收益;然而,过高的行业集中度又会导致企业缺乏创新的动力,最终影响

4、到并购企业的发展前景。那么,横向并购这一会对行业集中度产生影响的企业行为最终会对企业自身的并购绩效产生如何的影响呢?正是存在着以上的疑问,本文选择我国装备制造业上市公司对这一问题进行研究。装备制造业是我国的战略行业,为各行业提供生产必需的技术装备和重要零部件,在技术层面上决定了众多产业的竞争力和发展水平,是我国整个工业的基础与核心。我国正处于加快基础设施建设以及产业转型升级的关键时期,对装备制造业的市场需求巨大,然而,我国的装备制造业却存在着行业低水平重复建设和产能过剩的问题。近年来,我国装备制造行业

5、骨干企业被国外公司并购的案例屡屡发生,这一方面推动着我国装备制造业的变革.另一方面也导致国有企业失去部分主导权,自主研发和自主技术创新面临巨大压力。在此背景下,我国本土装备制造业迫切需要企业通过兼并重组来促进产业结构的优化升级,发展一批具有工程总承包、系统集成和融资能力的大型企业集团,以提高国际竞争力。因此,在当前经济形势下,从市场集中度视角研究我国装备制造业的并购绩效,对于我国装备制造产业政策的制定以及骨干企业的联合重组都有重要的参考价值。本文基于我国装备制造业上市公司财务数据,首先运用数据包络分析

6、法(DEA)中的C2R的DMU排序改变模型,度量公司并购的中长期价值效应;然后采用灰色关联度分析法论证企业的并购绩效与其所处产业的市场集中度之间存在联系;最后采用独立样本T检验法分析他们之间存在怎样的联系。通过本文研究,以期为装备企业实施并购策略,政府建立装备制造业扶持体系,提升我国装备制造业企业整体竞争力提高参考。二、研究设计(一)研究方法国内外在对公司并购绩效的研究主要有两种方法:一种方法是计算并购前后股价变化的非正常收益,称为事件研究法;另一种是运用并购前后财务指标的变化来评价并购绩效的方法,称

7、为财务指标法。事件研究方法有相对成熟的数理基础,己经成为国外研究并购绩效的主流方法。但由于事件研究法所依赖的市场模型是以股价的波动来衡量企业财富的变化的,而国内许多学者认为中国目前的证券市场属于弱式有效阶段(张兵和李晓明,2003),资本市场的有效性存在争议(骆柞炎,2003),同时还存在大量的非流通股等问题,所以国内学者多采用会计法对并购绩效进行验证。然而,运用财务指标法分析并购绩效也存在如下弊端:单指标的会计研究法只能从某一局限的方面来衡量企业的并购绩效,可能存在误导(李广子和刘力,2009);采

8、用综合财务指标系统的会计研究法可能存在信息的重叠,同时在运用因子分析法等进行数据处理时需要一系列的参数估计,带有一定的主观色彩(廖运凤,2010)o此外,Andrade和Stafford(1999)曾指出,在20世纪90年代掀起的以巩固产业发展为主导的新一轮并购浪潮中,产业冲击或并购产业集中现象突出了会计研究法在绩效基准选择方面存在的问题,这些问题还会伴随时滞影响而进一步扩大研究误差。鉴于事件研究法与财务指标法存在的种种弊端,本文运用数据包络分析法(Da

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