互联网行业上市公司并购绩效分析 上市公司绩效考核

互联网行业上市公司并购绩效分析

作为现代化的产物，互联网这个新兴产业的发展时刻影响着人们的生 活，互联网经济对资本市场结构的改革也形成了重大影响。2013年，中国的并购 市场无论在金额还是数量上，均创新高，据清科研究中心统计的数据显示，中国 互联网上市公司共进行317起并购交易，同比增加100.6%;其中278起涉及的交易 金额达143.49亿美元，同比增加164.5%。随着互联网行业的竞争越发激烈，并购 似乎已经成为扩大企业规模，互补竞争优势的唯一途径。美国著名经济学家、诺 贝尔经济学奖获得者George·J·Stigler的文章提到：“可以说，在美国，几乎全部大 规模企业都是依靠兼并、收购这样的方式发展壮大的。”然而，并购行为能否达 到真正改善企业状况，提升长期绩效呢 本文将围绕这一问题进行研究。

一、文献综述 一般来说，并购绩效分析主要选取两种方法。其一，事件研究法，通 过观测股票的价格波动来研究并购行为带来股东价值的变动，是研究并购短期绩 效变化的常用方法。其二，会计研究法，通过对比财务指标及其组合，对绩效的 进行中长期观测，分析上市公司并购绩效。国内大批学者对此展开过研究，得出 的结论不尽相同。冯根福、吴林江(2001)[1]采用因子分析法，分析了1994 -1998 年间上市公司的并购绩效，结果表明：整体来看，并购绩效是明显波动的，仅在 并购第一年有上升，之后的几年均呈现下降的趋势;陆桂贤(2012)[2]运用事件研究 法，将沪深上市公司2005 年发生的37 起并购案例进行研究，发现大部分公司在 并购后两年内绩效没有改善，并购三年后少数公司的绩效才有所提升。张翼、何 小锋(2015)[3]等用因子分析法对2003—2008 年沪深股上市公司的并购事件为研 究样本进行分析， 对比并购前三年与并购后五年的绩效表现，得出结论：长期 来看，我国上市公司并购行为是无效率的，未能达到资源融合与价值提升的效果。

二、研究方法的选择 为客观地对互联网行业的长期并购绩效做出评价，本文选取会计研究法，即因子分析法，对2013年互联网行业内的并购事件进行筛选、实证分析。因 子分析法(Factor Analysis)是用少数因子表示多个指标之间的联系，将密切相关的 财务指标分为一类，形成公因子，以少数公因子反映出原始数据的信息。作者使 用SPSS23软件对2013年发生互联网行业并购行为的公司进行因子分析，以收购 方为分析对象。本文综合了海内外上市的互联网公司，以完成日期确定时间，若 在本年度同一样本发生两起及以上的并购事件，以交易金额最大的一次为基准。

在选取数据时，要求目标公司在并购当年至少上市两年，在剔除具有不完整财务 数据的样本后，选取了20家规模较大的互联网行业公司进行分析。需注明的是， 随着互联网行业内外部的加速融合，如今的互联网行业已远不止广义的移动互联 网，例如，百度、谷歌等，更多传统企业都在向互联网行业靠拢，实现产业融合， 创造了一个行业细分越发模糊的新型互联网行业。作者对于目标公司的选取，充 分考虑到了这一群体。

本文的研究数据是通过国泰安CSMAR数据库、清科创业投资研究中 心、网易财经、新浪财经四个途径获取。运用因子分析法，根据各指标对总体的 贡献程度，构造出新的因子，得出综合得分函数。通过比较样本在不同年间的综 合得分，反映互联网行业并购绩效的变动情况。考虑到该行业的特点，本文将从 盈利能力、偿债能力、成长能力、管理能力四方面对数据展开研究，选取十个财 务指标，包括：速动比率、流动比率、净资产收益率、投资回报收益率、营业收 入增长率、总资产增长率、净利润增长率、每股收益增长率、流动资产周转率、 总资产周转率。

三、实证分析过程 (一)标准化数据的适用性检验 根据2012-2015年的财务指标数据建立相关矩阵R， 依次使用和KMO 检验与巴特利特球体检验。从下表发现，KMO值均大于0.5，这说明相关矩阵均 通过检验，适合作因子分析。(见表1) (二)公因子数量的确定及命名 一般认为，旋转后因子载荷的绝对值越大，其解释变量时越重要，本 文将变量总值的方差百分比大于 0.7 的公因子判定为有效。从表2看出，2012年， 第一公因子对投资回报收益率、净资产收益率贡献度最高，因此命名为盈利能力 因子;第二公因子对营业收入增长率、总收入增长率、净利润增长率、每股收益增长率贡献度最高，命名为成长能力因子;同理，第三公因子命名为资产管理能 力因子。第四公因子命名为偿债能力因子，分别对其他年度的公因子进行命名。

(见表2) (三)计算因子得分，构建综合得分函数 利用软件，对原始财务数据进行因子分析，选择回归法估算出因子得 分系数矩阵，将因子得分带入财务指标数据，计算综合得分。方差贡献率是衡量 公共因子重要性的指标，它的值越大说明公共因子对总绩效的影响越大。根据总 方差解释图 (受篇幅限制，该数据图表与各因子得分表略)，得出2012-2015年的 综合绩效得分函数。其中，Ft-1是指并购前一年，以此类推。将不同年间的综合 的分数对比，得表3：
Ft-1 =(23.618×F1 +23.397×F2 +21.446×F3 +20.602×F4)÷89.062 Ft =(30.404×F1 +21.749×F2 +20.173×F3 +15.645×F4)÷87.970 Ft+1 =(22.119×F1 +21.409×F2 +21.188×F3 +20.915×F4)÷85.632 Ft+2 =(25.247×F1 +25.140×F2 +24.249×F3 +12.320×F4)÷86.956 (四)结果分析 由上表可看出，70%的样本公司并购当年的绩效较上一年明显下降， 而大部分公司在并购后第一年、第二年比并购当年绩效有回升，其中第一年的绩 效优于第二年。将所有公司的总得分求均值，发现并购后第一年的绩效弥补了上 一年的损失，有了显著改善。(见图1) 四、结论与建议 并购，是有效扩大企业规模的方式，但不是唯一方式。纵观我国短暂 的并购历史，可以看出国内大多企业，仍处于并购的摸索阶段，规模效应并不明 显，尤其是规模小的企业，其并购绩效仍要经受市场和时间的进一步检验。同时， 企业间的不兼容现象也很大程度上阻碍了企业的增值过程。所以，在作出并购决 策前，应做好可行性分析，充分考虑到行业环境的变化和并购带来的高风险。

五、研究的局限性 本文选取最新发布的数据，对国内互联网行业的并购绩效展开分析。在参考现有研究成果的基础上，对我国上市公司，尤其指互联网行业，提出了建 议。然而，本文的局限性在于分析并购的时间间隔较短，无法对并购后三到五年 长期的绩效变动进行考察，说服力稍有欠缺。另外，尽管研究所用的财务指标数 据是经过多家机构选取的，由于上市公司披露的财务数据的隐蔽性，无法反映出 企业全部信息，因此数据会对研究结论产生一定影响。

作者：邓浅予 来源：财会学习 2016年10期