并购动机与中国企业的并购绩效基于DEA和TSFA的研究

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1、剐继㈣：矧嘲嬲鞭碰矧镑舞聪糟挎瓣鲻鳓强鳓％磅弛孵翱辫磁戮蹦瀚嘲缮凇鹈鼬瓣臻嬲嬲掰删臻黝豫嗍矧黝缈㈦孵雕矧DOI：10．39690．issn．1003-1154．2015．02．030并购动机与中国企业的并购绩效基于DEA和TSFA的研究口张学伟(常熟理工学院经济与管理学院，江苏常熟215500)【摘要]在数据包络分析模型(DEA)和双边随机边界模型(-ISFA)的基础上，分析了不同并购动机下的并购绩效。结果表明，不同动机下的长期因素(多元化相关度DR)和短期因素(Tobin’sQ)对并购绩效有着不同的影响，各动机下平均并购绩效有

2、显著差别。从所有权角度看，国有企业的并购绩效显著高于民营企业的并购绩效。最后从政策层面给出了对策，包括改善不公平的金融环境、重振低迷的资本市场、加强公司治理和监管。【关键词】并购；DEA；TSFA；并购绩效[中图分类号]F271．4[文献标识码】A[文章编号】11103-1154(201S)02-110117—03从2005匀z至今，并购已经成为中国企业的普遍投资行为，同时，并购的成功比例一直在低位徘徊(成功比例在30％左右)，并购绩效是理论界和实务界的争论焦点⋯。已有实证检验多采用事件研究法或者财务指标法，普遍认为并购导致收购

3、企业短期绩效下降，长期绩效趋于上升汜】。近来，该领域的实证检验设计得更加微观和具体，在数理方法上也不断改进，在实证检验方法上，越来越多使用随机边界分析法(SFA)和数据包络分析法(DEA)b】。本文在前期文献的基础上，改进了两个方面的实证研究：(1)根据并购动机将并购事件分类，分析并购动机对并购绩效的影响程度，更进一步，分析并购动机影响并购绩效的媒介变量；(2)在实证方法上做了改进，将数据包络分析(DEA)与双边随机边界分析(TSFA)相结合，使彳导实证检验结果更为有效可信。一、数据与模型(一)基于DEA的并购绩效测算本文采用D

4、EA方法来测量收购企业并购前后的经营效率(后文用两者衡量并购绩效)。假设有n家企业，各企业都面临着m种的投入要素向量互=(z盯，％，⋯戈阿)7>o，和s种产出的产出向量一=()，盯，)，≈，⋯％)7，其啊=1，2，⋯n。根据DEA中的CCR模型，测定收购企业经营效率如下：minO^卫州．艺Ajy≥YI?2，1一乞k≤懿^lftA；≥0j=l，2⋯k-1，k+l，⋯，n上式中X，，y，，口分别表示投入向量，产出向量和运营效率。根据已有文献，本文中输入指标包括主营业务成本及税金、各项费用和总资产，输出指标包括主营业务收入和净利润。由

5、DEA模型，计算收购企业并购前后经营效率0，分别记为并购前效率Q叫和并购后效率Q。。(二)基于TSFA的并购绩效分析在TSFA模型中，以并购前绩效Q。作为投入变量，并购后绩效仉作为产出变量。双边随机前沿模型(TSFA)认为并购绩效可正可负值，在实证检验中更为合理，本文中TSFA模型具体表达式如下：Qn=0cD+dJQd一，+占l，占i刮i--U。+埘‘其中割i为通常意义上的随机干扰项，故假定其服从正态分布，Hi和埘。均为非负的随机干扰项，都服从[基金项目]国家社会科学基金项目(11BGL022)；江苏省高校哲学社会科学研究基金项

6、目(2014SJB572)．2015年第2期囫指数分布，分别代表并购带来负绩效和正绩效，三个干扰项具体分布如下：2vi-N(O，仃。)，H。-exp(tr。)，∞i-exp(tr。)本文对or。和盯，进行异质性设定，即盯。和盯矿并不是一个固定常数，而是由收购企业现在和将来的盈利能力决定的。短期内并购绩效主要受被收购企业投资机会影响，Tobin’sQ越高，目标企业的价值越容易被高估，进而损害收购企业的价值；长期的并购绩效主要受收购企业与被收购企业之间的资源相关度(有形资源和无形资源)，由此具体设定如下(变量定义见表1)：吒=70+

7、+7，Tobin’sQ。o渖邦lDRl(三)数据选取与描述本文采用概念化的方法对每个并购样本进行归纳总结。参照WIND数据库的并购分类，收购方并购动机具体内容，分为12大类。在此基础上，本文整理分为资源基础观、产业组织理论、行业冲击理论、交易成本理论、内部资本市场五类。考虑到2005年之前样本变量值缺失严重，本文选取了2005至2012年所有A股上市公司为样本，所有原始数据均来自WIND和CSMAR数据库。按照以下原则进行了手工数据选取和剔除：(1)剔除所有交易标的不明或缺失的样本；(2)考虑到金融类公司的特殊性．剔除并购中收购

8、方金融类公司的样本；(3)剔除并购失败的样本；(4)剔除关联方并购。最后共有样本1905个，相关变量统计描述和说明见表l。表1变量基本统计量和说明变量均值标准差最小值最大值说明主营业务收人Yl373222】772lO．33183681DEA模型中的产出变量一利润