第五章 國、民營企業併購績效實證分析
第一節 研究設計
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第五章 國、民營企業併購績效實證分析
本文前面幾章已經對企業併購相關的理論、動因、績效計算方式等議題進行 了相應的分析和總結，並提出了併購績效的計算方式選擇，本章就本文實證的整 體部分，不論是研究設計、實證分析還是結果分析等都會呈現出詳細的流程，主 要考量國營企業和民營企業在併購前後績效的短、中、長期好壞。
第一節 研究設計
第一項 研究方法
前一章確定了本文所使用的績效研究方法，即財務分析法，並且使用主成份 分析法進行財務數據的分析。本項會先解釋主成份分析法的作用和方法，並解釋 相關參數的含義和標準。之前有提到，由於中國證券市場的有效性並不像外國市 場那樣反映及時且真實，市場機制仍需要得到提高，部分監管存在漏洞，因此股 票的價值變動不會放入本章的分析之中。
結合實際情況，本文使用的財務分析法，主要通過主成份分析法和非參數檢 驗的 Wilcoxon 符號秩檢驗進行研究。在獲取主成份的因數分析的同時，會直接 進行非參數檢驗（基於 SPSS22.0 降維因數分析功能）。
因數分析是一種降維的方式，被認為是主成份分析法的主要計算方式。將多 個變量進行一定的分析和降維，通過對不同變量的成份分析後，選取少數幾個綜 合的變量使之成為代替原有多個變量的主成份。提取出來的因數彼此不相關，但 能儘量的反映出原有多個變量的數據資訊，因此在財務分析法中經常被使用到。
在進行因數分析之前，需要先判定樣本是否適合因數分析，本文使用 KMO 與 Bartlett 球形檢驗進行判斷。KMO 越大，越接近 1，則表示變量內的公共因數
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越多，越適合做因數分析，若小於 0.5，則認為不適合。
判定之後，本文根據提取的主成份公共因數，確定公共因數的原則由循環平 方和載入變異量和累加百分比確定，統計值大於 1 得於保留，同時循環平方和載 入的累計率超過 70%即可保留提取公共因數。
提取公共因數後採用旋轉元件矩陣，獲得各自變量的在不同公共因數中的比 量，（從前百大公司的主成份分析中套用到發生併購的目標企業上），使用公共因 數在循環平方和載入的權重，計算每個前百大公司，以及樣本公司的綜合得分。
第二項 財務指標選擇
前幾章一直提到本文實證所使用到的十個財務指標，這裡將對所選擇的十個 財務指標做描述，指标计算方式请看附錄 3。
分類 中文名稱 英文名稱 簡記
盈利 能力
每股收益(元/股) Basic Earnings Per Share T1 淨資產收益率(平均)(%) ROE Average T2 資產報酬率(%) ROA EBIT T3
資產淨利率(%) ROA T4
銷售淨利率(%) Net Profit Ratio T5
成長 能力
營業收入增長率(%) Operating Income Grow Rate T6 營業利潤增長率(%) Operating Profit Grow Rate T7 淨利潤增長率(%) Net Profit Grow Rate T8 營運
能力
股東權益周轉率(次) Equity Rate T9 總資產周轉率(次) Total Asset Rate T10
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表 5.1：本文所選用之十項財務指標信息
第三項 研究樣本選擇與計算流程
在樣本選擇中，本文主要考慮三個因素，首先，實證需要獲得發起併購公司 在併購完成的前兩年以及後五年的財務數據（加上併購當年一共 8 年）；另外，
為了考慮環境變化給公司績效帶來的影響，本文分別提取了併購完成在
2008-2012 年，每一年的發生的併購案例，從而確定公司樣本量。最後，為了設 定統一計算標準，還得獲得從 2006-2016 年每年在滬、深兩市 A 股上市前百大公 司的財務數據，以便得到套用到樣本公司的因數成份比量。
之前有提到，本文的數據來源於兩個，第一個是使用國泰安數據庫（上市公 司併購重組數據），主要獲得併購案例和涉及的企業、標的和性質等等。第二個 是使用銳思數據庫（上市公司各項財務數據），獲得實證所需公司的每年財務數 據指標。
由於實證有兩類樣本需要獲取，因此以下分別做獲取的方式（包括解釋數據 樣本流失情形）：
1. 大環境樣本
提出大環境的樣本使用，是為了得到統一的績效計算標準而所需要優先用到 的數據，獲取思路與使用方式如下：
a. 從銳思數據庫中獲得 2006-2016 年（共 11 年）的樣本數據，篩選出每年 在滬、深兩市 A 股上市公司，且主營業務收入排名前一百大的企業。
b. 從銳思數據庫中獲得每年排名前百大企業的十項財務數據——將有財務 數據缺失的企業整個剔除，保留有完整財務數據的企業（企業資訊如附錄 2）。
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c. 使用 SPSS22.0 降維獲取各自變量的旋轉元件矩陣中的比量。
d. 利用 SPSS22.0 降維後提取出的公共因數進行循環平方和載入的計算，獲 得對應每年內、每一家企業當年的財務績效。
e. 將每年獲得的前百大企業財務績效中，截取值區間在（-500,500）之間，
其餘剔除。
最終所使用的每年前百大企業樣本數量
2006 年 2007 年 2008 年 2009 年 2010 年 2011 年
85 85 88 87 91 89
2012 年 2013 年 2014 年 2015 年 2016 年
90 92 89 83 90
表 5.2：前百大企業樣本數量情況表
2. 併購企業樣本
a. 從國泰安數據庫中獲得併購完成宣佈日在 2008-2012 年一共 5 年的併購交 易基本資訊。
b. 只提取涉及滬、深兩市 A 股上市公司並且作為買方的併購案交易資訊。
c. 記錄所有併購交易基本資訊的事件 ID（唯一值）。
d. 篩選：①只選取交易成功的併購案例②剔除缺失「重大資產重組標識」的 併購交易③剔除缺失「關聯交易標識」的併購交易④買方支出價格設定篩 選到 1,000,000 人民幣以上的交易（此步驟會減少公司樣本量）。
e. 篩選出每年發生併購交易的企業（剔除重複值）。
f. 從銳思數據庫中獲取這些企業所在完成併購年份的前兩年和後五年的十 項財務指標的數據（比如獲取 2010 年完成併購的企業 A，就獲取企業 A
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從 2008-2015 年一共 8 年的財務數據）。值得注意的是，2012 年的企業只 有 7 年的財務數據（到 2010-2016 年），但不影響整體分析。
g. 從 f 中獲得的財務數據進行剔除缺失值，保留完整十項財務指標的樣本企 業（此步驟也減少企業樣本量，另外值得注意的是，因為 2016 年的財務 報表截至做本文的時候企業的數據更新並不完全，因此 2011 年和 2012 年 的樣本數據會比實際要少一些，因為 2016 年數據不全的關係，剔除了還 沒更新 2016 年財務數據的企業）。
h. 將獲取到後的 5 年的發起併購的樣本企業的財務數據，按照從最早 2006-2016 年涉及到的併購企業財務數據的值，放入（1）中的步驟 c、d 執行後所獲得的旋轉元件矩陣內的比量以及循環平方和載入的累計數據，
進行同等計算，從而獲得 2008-2012 年完成併購的上市公司，在完成併購 前兩年和後五年每一年的績效指標。（此步驟即和其他文獻中不同之處，
本文不對樣本企業直接做主成份分析法提取因數，而是用大環境的變量比 值套用到樣本企業的數據中獲得對應的因數，從而計算績效。簡單說就是 用大企業的共同績效標準，來計算發生併購的企業的績效走勢）。
i. 從 h 中，截取範圍在（-500，500）的績效數據（除去異常值），剔除一個
（可能是 2010 年 B 企業 8 年的績效中，第二年數據大於界定值，因此 B 企業 2008-2015 年的數據將全部剔除）即剔除所在年份企業的全部績效數 據（此步驟剔除的企業樣本量大概站總體的 10%-20%），不具過度，同時 保證實證過程的嚴謹。
j. 最後在利用 i 剩下來的樣本企業，去步驟 d 中再次篩選出有 i 企業發生併 購的併購案例，其餘剔除。
k. 最後在 j 的所獲得的企業樣本基礎上，在從銳思數據庫中找到對應年份的 企業所對應的國有股股份占比（本文區分國營企業和民營企業的方式就是
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是否有國有股參與）進行分類成兩類（實證對象企業資訊請參考附錄 1），
之後展開實證。
年份 2008 2009 2010 2011 2012 總計 民營企業 15 24 17 41 106 203 國營企業 18 20 16 18 19 91
總計 33 44 33 59 125 294 表 5.3：本實證篩選後樣本企業數目表
由本小節可知，鑒於國泰安數據庫和銳思數據庫自身獲取數據的優缺點，以 最優的方式完成樣本篩選和大環境樣本的篩選需要做較多的處理，以確保本實證 的謹慎性和公正性。不難發現，即使是大型的數據庫企業，對上市公司的部分財 務資訊或者是併購資訊掌握並不完全，可見中國經濟市場的透明度和資訊的傳遞 速度仍然需要改善和提高。