周雪 馬夢璇 唐旭
摘 要:近年來,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)掀起了一股并購狂潮。本文采用財(cái)務(wù)指標(biāo)法、改進(jìn)的critic賦權(quán)法以及虛擬變量的多元線性回歸模型對7 家互聯(lián)網(wǎng)公司的并購績效進(jìn)行實(shí)證分析,研究發(fā)現(xiàn)其中5家互聯(lián)網(wǎng)公司的并購對績效產(chǎn)生一定的負(fù)面影響,僅有兩家互聯(lián)網(wǎng)公司的并購對績效有顯著的正面影響。在這樣的情況下,文章為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供了量化并購對績效影響的方法,幫助互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)制定科學(xué)合理的決策。
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)公司;并購;公司成長;實(shí)證分析
中圖分類號:F257 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1006-8937(2016)20-0040-031 互聯(lián)網(wǎng)公司并購介紹
互聯(lián)網(wǎng)公司并購情況,見表1。
2 互聯(lián)網(wǎng)公司整體績效的評價(jià)
2.1 衡量互聯(lián)網(wǎng)上市公司整體績效的方法
在研究過程中,如何衡量公司的整體績效是一個關(guān)鍵問題,它直接影響到對并購行為評價(jià)與判斷的準(zhǔn)確性。
現(xiàn)今學(xué)術(shù)界主要有兩種相關(guān)的研究方法:
第一種方法是分析具體的事件對公司股價(jià)的影響;
第二種方法是研究并購對公司的經(jīng)營業(yè)績的影響,即財(cái)務(wù)指標(biāo)法。
對于成熟的資本市場,上市公司的整體績效通常采用股票價(jià)格來衡量。然而我國的資本市場尚未達(dá)到弱有效的程度,因此采用事件研究法分析我國上市公司的并購效率并不合適[1]。
綜上所述,本文采用財(cái)務(wù)指標(biāo)法來衡量互聯(lián)網(wǎng)上市公司的整體績效。
2.2 指標(biāo)體系的建立
可以發(fā)現(xiàn),我國學(xué)者大都采用財(cái)務(wù)指標(biāo)來分析公司績效,但在指標(biāo)體系的構(gòu)成及權(quán)重的分配上存在著很大的不同。科學(xué)的評價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)該同時具備全面性和代表性的特點(diǎn),如何科學(xué)地選取指標(biāo),構(gòu)建指標(biāo)體系,是上市公司績效綜合評價(jià)中首要解決的問題[2]。
通過查閱大量相關(guān)文獻(xiàn),根據(jù)客觀、系統(tǒng)、科學(xué)、可比、可操作性的原則,本文從盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力以及成長能力四個方面選取構(gòu)成互聯(lián)網(wǎng)公司整體績效評價(jià)體系的財(cái)務(wù)指標(biāo),
2.3 指標(biāo)權(quán)重的確定
指標(biāo)權(quán)重的確定方法可分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。客觀賦權(quán)法相對于主觀賦權(quán)法具有較好的規(guī)范性,其中CRITIC賦權(quán)法同時考慮了指標(biāo)變異性和指標(biāo)間沖突性兩個重要因素。
基于幾種賦權(quán)方法的優(yōu)缺點(diǎn),本文選取CRITIC賦權(quán)法進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)更為合理。但是賦權(quán)法也存在一定的不足,即指標(biāo)變異性是使用標(biāo)準(zhǔn)差來度量的,這使得計(jì)算結(jié)果往往會受到量綱的影響,所以,本文采用改進(jìn)的CRITIC賦權(quán)法,即用變異系數(shù)替換標(biāo)準(zhǔn)差,來度量指標(biāo)變異性,有效地消除量綱的影響,使得評價(jià)結(jié)果更為可靠。
以下為改進(jìn)的CRITIC賦權(quán)法:
假設(shè)指標(biāo)體系包含m個指標(biāo),n個被評價(jià)年度:T1,T2,···Tn;Pj表示第j個指標(biāo)所包含的信息量,而指標(biāo)變異性用變異系數(shù)Vj來體現(xiàn),第j個指標(biāo)與其他指標(biāo)之間的沖突性用指標(biāo)來量化,其中r表示第j個指標(biāo)和第i個指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù),則Pj可表示為:
因此,Pj越大表示第j個指標(biāo)所包含的信息量越大,即該指標(biāo)的相對重要性越大,所賦權(quán)重也應(yīng)越大,所以第j個指標(biāo)的客觀權(quán)重wj應(yīng)為:
由此可得到各互聯(lián)網(wǎng)公司各指標(biāo)的權(quán)重,見表3。
其中A1代表百度,A2代表樂視,A3代表奇虎360,A4代表掌趣科技,A5代表第一視頻,A6代表face book,A7代表微軟。
2.3 整體績效評價(jià)
由績效指標(biāo)體系及其權(quán)重可通過簡單加權(quán)法得到各個公司各年份的綜合績效,
3 實(shí)證分析及結(jié)果解釋
3.1 模型解釋
引入虛擬變量的目的是為了將例如并購事件、性別、戰(zhàn)爭等定性變量包括在多元線性回歸模型中,并將其量化為0、1等具體數(shù)值。當(dāng)一個定性變量含有m個類別時,應(yīng)向模型引入m-1個虛擬變量[3]。取值方式如下:
D=1 (發(fā)生了并購事件)0 (未發(fā)生并購事件)
將定性變量量化之后可將其當(dāng)成一個新的自變量加入到多元回歸線性模型中,通過對OLS模型的診斷及檢驗(yàn)測定變量的回歸系數(shù)及其統(tǒng)計(jì)量,從而得到定性變量對因變量是否存在影響、影響方向(正面或負(fù)面)以及影響程度的大小。模型如下:
其中Xji為Xji控制變量,目的是排除“并購”以外的其他因素對公司績效的影響。
可以證明:
k為解釋變量的個數(shù)。
于是在H0成立的條件下,
對于給定的顯著性水平α,可從t分布表中查出相應(yīng)地自由度:
α水平的雙側(cè)分位數(shù)t(f)。將樣本觀測值和估計(jì)值帶入(3)式中,如果計(jì)算出的結(jié)果有:
則否定原假設(shè)H0:θ=0,接受H1:θ≠0,即認(rèn)為在顯著性水平α下,解釋變量D對被解釋變量Y存在顯著的影響;
否則,不否定原假設(shè)H0:θ=0,即認(rèn)為解釋變量D對被解釋變量Y不存在顯著的影響。
3.2 模型結(jié)果
將選取的7家互聯(lián)網(wǎng)公司的綜合績效作為被解釋變量,“并購”作為虛擬變量D,其公司期末總資產(chǎn)(億元)作為控制變量Xji,回歸結(jié)果如下:
3.3 結(jié)果分析
由多元線性回歸模型的結(jié)果可得:
因此在5%的顯著性水平下,并購對公司A1的整體績效存在顯著的正影響;
因此即使在50%的顯著性水平下,也無法拒絕H0,即認(rèn)為并購對公司A2的整體績效的負(fù)效應(yīng)不顯著;
在10%的顯著性水平上幾乎顯著。
可以發(fā)現(xiàn),7家互聯(lián)網(wǎng)公司中只有兩家公司并購對公司績效有著顯著的積極影響,其中A1公司的并購使其整體績效提升了約67%。
值得一提的是,幾乎所有的模型在加入并購這一虛擬變量后擬合優(yōu)度有了明顯的提高,因此互聯(lián)網(wǎng)公司的并購對其整體績效有一定的影響。
4 結(jié) 語
綜上所述,并非所有的并購對互聯(lián)網(wǎng)公司的整體績效都會產(chǎn)生正面的影響。事實(shí)上,從上述分析可以發(fā)現(xiàn),2010年以來的大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司的并購對績效產(chǎn)生了負(fù)面效應(yīng),僅有少部分實(shí)力雄厚的大公司例如百度、微軟等互聯(lián)網(wǎng)巨頭,抓住并購的機(jī)會,大大提高了公司的績效。
企業(yè)并購?fù)际菫榱藢で髷U(kuò)張以達(dá)到規(guī)模經(jīng)濟(jì),降低成本,提高效益,但通過本文的實(shí)證分析我們可以發(fā)現(xiàn),在并購的決策上企業(yè)應(yīng)當(dāng)正確認(rèn)識市場環(huán)境,結(jié)合自身的發(fā)展情況,切勿急功近利、盲目并購,否則很可能產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是我國21世紀(jì)以來發(fā)展最迅速的新興行業(yè),尚處于成長階段,仍存在著許多的可能性。并購對于這個階段的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說,既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn),互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)應(yīng)當(dāng)在長期戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上,根據(jù)實(shí)際情況建立起自身的績效評價(jià)體系,從而量化并購帶來的優(yōu)勢劣勢,幫助領(lǐng)導(dǎo)者制定科學(xué)合理的決策。
參考文獻(xiàn):
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