李 敏

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 數(shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院/經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析與預(yù)測研究中心,遼寧 大連 116025)

地域相近性對大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓公告效應(yīng)研究

李 敏

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 數(shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院/經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析與預(yù)測研究中心,遼寧 大連 116025)

本文從企業(yè)并購的信息角度入手,采用事件研究方法,考察了我國大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓過程中,相關(guān)公司的地理位置相近性對大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓公告效應(yīng)的影響。論證了大宗股權(quán)收購的收購方對于同城的目標(biāo)公司有強(qiáng)烈的偏好;同城收購的目標(biāo)公司相對于異城收購的目標(biāo)公司,可以在首次公告日的事件窗內(nèi)取得統(tǒng)計(jì)上顯著更高的異常收益;并且當(dāng)目標(biāo)公司規(guī)模小、風(fēng)險(xiǎn)大、高管持股比例高、收購方在收購后成為第一大股東、財(cái)務(wù)杠桿高等情況出現(xiàn)時,異常收益會更加顯著。

大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓;地域相近性;同城;異城

企業(yè)并購是加快企業(yè)資源整合和戰(zhàn)略布局的有效途徑,是通過規(guī)模效應(yīng)提升自身競爭實(shí)力的重要手段,在并購過程中,信息更是關(guān)系其成敗的關(guān)鍵因素之一。我國的并購活動開始的較晚,直到上世紀(jì) 80年代初,才日漸在企業(yè)資本擴(kuò)張的過程中扮演著越來越重要的角色。而國內(nèi)學(xué)術(shù)界對于并購活動的研究,自原紅旗和吳星宇[1]的文章才逐漸出現(xiàn)。

目前,我國的證券市場已基本通過了弱式有效檢驗(yàn)[2],趙宇龍用股價反應(yīng)驗(yàn)證了會計(jì)盈利的信息含量,所以用股價檢驗(yàn)重組公告的信息含量有一定的理論基礎(chǔ)[3]。之后,國內(nèi)眾多學(xué)者對公司并購重組公告進(jìn)行了多角度的實(shí)證研究。與本文相關(guān)的比較有代表性的研究,如王志誠和張翼[4],發(fā)現(xiàn)在中國大宗非流通股權(quán)轉(zhuǎn)讓的市場反應(yīng)為正,股票價格在轉(zhuǎn)讓公告前 75個交易日開始上漲直至公告日,平均累積超額收益大約為 7.9%;此后大致保持水平。研究結(jié)果表明了大宗股權(quán)購買者在公司監(jiān)督和管理中所扮演的積極角色。國外有研究結(jié)果顯示,French和 Poterba[5],Kang和 Stultz[6]認(rèn)為,投資者在進(jìn)行全球資產(chǎn)配置時,對本國的股票都表現(xiàn)出一種強(qiáng)烈的偏好。最近的研究表明,這種在全球資產(chǎn)配置中表現(xiàn)出的“本土偏好”現(xiàn)象,即使在本國范圍內(nèi)的資產(chǎn)選擇中也同樣存在,而且選擇本地股票所得收益比選擇非本地股票所得收益要高。Coval和Moskowitz[7]研究證明,對于那些規(guī)模越小,杠桿越高的公司,所存在的“本土偏好”現(xiàn)象越明顯。Malloy[8]在利用更大范圍的樣本進(jìn)行研究后,發(fā)現(xiàn)分析地理位置的相近性比進(jìn)行其他分析更能準(zhǔn)確地預(yù)測收益,尤其在當(dāng)目標(biāo)公司坐落于小城市或者偏遠(yuǎn)地區(qū)時,這種準(zhǔn)確性更加顯著①Loughran和 Schultz(2005)檢驗(yàn)了公司的地理位置對股票流動性的影響,得出結(jié)論,坐落于鄉(xiāng)村的公司的股票被分析師關(guān)注的少一些,并且交易也沒有坐落于城市的公司的股票活躍。這些結(jié)果表明地理位置也會影響股票的流動性。。

鑒于前述研究結(jié)果,筆者可以進(jìn)而推測,一方面,投資者在地理位置上距離目標(biāo)公司相對越近,就會比地理位置相對較遠(yuǎn)的其他投資者具有一種地理區(qū)位上的信息優(yōu)勢,這可能由于他有相對順暢的渠道,可以便捷的獲得與公司相關(guān)的有價值信息,而這種信息優(yōu)勢往往能轉(zhuǎn)化為超額收益。之前學(xué)者的研究結(jié)果也在一定程度上支持了這種猜測,研究表明,與目標(biāo)公司地理位置相近的收購者比遙遠(yuǎn)的收購者更容易獲得更高的公告效應(yīng),更進(jìn)一步的是,目標(biāo)公司的信息不對稱程度越高,地理位置相近性的好處就越明顯。另一方面,對于收購后目標(biāo)公司的監(jiān)管成本,也會隨著收購?fù)顿Y方和目標(biāo)公司之間距離的增加而增加,距離目標(biāo)公司較近的投資方,可以獲得監(jiān)管成本上的優(yōu)勢。Lerner[9]的發(fā)現(xiàn)也證明了這點(diǎn),風(fēng)投公司在目標(biāo)公司中的董事會席位有一部分取決于收購方與目標(biāo)公司之間的距離,他指出,要經(jīng)常拜訪目標(biāo)公司的高額的監(jiān)管成本使得遠(yuǎn)方的收購者沒有很大的動力去參與目標(biāo)公司日后的監(jiān)管。

因此,本文將“本土偏好”引入大宗股權(quán)收購的研究,采用事件研究方法,從企業(yè)并購的信息角度入手,考察了我國大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓過程中,相關(guān)公司的地理位置相近性對大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓公告效應(yīng)的影響。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步引入了地理位置變量作為一個分組因素,重點(diǎn)在于比較同城收購和異城收購在交易及財(cái)務(wù)特征中是否存在顯著差異,并進(jìn)而探索引發(fā)這些差異的具體因素。

一、數(shù)據(jù)來源、樣本選擇及研究方法

1.變量定義

大宗股權(quán)收購,指收購方最初持有目標(biāo)公司的股份比例不超過已發(fā)行股本的 5%,在股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓中收購的股份比例不低于 5%但又不高于 50%的收購行為。

事件日,指大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓的首次公告日。

同城收購 (異城收購),是指收購方與目標(biāo)方處于同一個 (不同的)省 (自治區(qū)或直轄市)。

“省”際變量,即收購方和目標(biāo)公司是否處于同一個省 (直轄市或自治區(qū))以及他們之間的直線距離,是作為測量目標(biāo)公司與收購方地理位置相近性①收購方的總部所在地與目標(biāo)公司注冊地相比較。的最優(yōu)代理變量②因?yàn)槭?(自治區(qū)或直轄市)的地理區(qū)位及行政區(qū)劃可以作為對于信息流動的主要限制。與目標(biāo)公司處于同城的收購者要比座落于其他城市的收購者更容易實(shí)現(xiàn)信息優(yōu)勢,因?yàn)榍罢吣軌蛲ㄟ^多種渠道取得關(guān)于目標(biāo)公司的各種信息,更進(jìn)一步說,同城的收購者更容易熟悉或掌握省內(nèi)的一些政策、法規(guī),這些都能夠影響目標(biāo)公司的公司制度、經(jīng)營表現(xiàn)以及治理結(jié)構(gòu)等一系列特征。另外,同城的收購者可以利用自己的資源優(yōu)勢,與當(dāng)?shù)氐恼块T、監(jiān)管部門進(jìn)行有效的溝通,以確保收購過程的順利進(jìn)行。以上這些論據(jù)表明,在省一級的政府和法規(guī)政策系統(tǒng),包括省級法院,都會對收購方在收購后對目標(biāo)公司的監(jiān)督管理以及運(yùn)營干預(yù)產(chǎn)生很大的影響。因此,選擇“省”際變量,既能捕捉到同城收購者的信息優(yōu)勢,又不至于因劃分太細(xì)微而失去信息優(yōu)勢,是對于信息傳輸距離的最優(yōu)代理變量。。

di,j,收購方與被收購方的直線距離,作為地理位置相近性的另一個變量。根據(jù)公司所在地理位置的經(jīng)緯度,利用以下標(biāo)準(zhǔn)公式來計(jì)算收購方和被收購方之間的直線距離。

di,j=arccos{cos(lati)cos(loni)cos(latj)cos(lonj)+cos(lati)sin(loni)cos(latj)sin(lonj)+sin(lati) sin(layj)}2πr/360,其中,lat和 lon分別代表緯度和經(jīng)度,i,j分別代表收購方和被收購方,r代表地球半徑 (約為 6 378千米)。

2.數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

本文的數(shù)據(jù)樣本取自 1999年 1月到 2006年 2月期間中國股票市場上發(fā)生的大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓事件。最初的樣本事件來自于北京大學(xué) CCER色諾芬數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)中所涉及到的目標(biāo)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自W ind資訊金融終端;公司治理結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)來自國泰君安研究中心數(shù)據(jù)庫;全國各省市法人單位及產(chǎn)業(yè)活動單位數(shù)目來自《中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局第二次全國基本單位普查公報(bào)》;同時,由于本文所研究樣本的目標(biāo)公司是上市公司,收購方有可能是非上市公司,而未上市的收購方數(shù)據(jù)相對較難獲得,因此,本文中涉及到的收購方的地理位置、所屬行業(yè)、收購方與目標(biāo)公司所處的經(jīng)緯度等資料均來自于互聯(lián)網(wǎng)權(quán)威網(wǎng)站。

筆者對原始獲得的事件樣本進(jìn)行了如下的整理:①剔除交易尚未完成或已終止的樣本;②剔除交易完成后收購方持有目標(biāo)公司股份比例超過 50%的樣本;③剔除買方在該筆交易前即為目標(biāo)公司控股股東的樣本;④由于收購方常常很難從單獨(dú)一個賣家獲得數(shù)量上的滿足,可能會同時與幾個賣家簽訂協(xié)議。因此,筆者把三年之內(nèi)同一個收購方,對同一個目標(biāo)公司的所有交易合并為一個事件樣本得出三年內(nèi)收購方的最終持股比例;⑤對于在同一天內(nèi),不只一個收購者對同一個目標(biāo)公司進(jìn)行收購的事件進(jìn)行剔除,因?yàn)檫@種樣本在后續(xù)的研究中難以確定買方的性質(zhì)以及交易的性質(zhì),更難確定對目標(biāo)公司造成的影響是由誰主導(dǎo)的;⑥剔除收購方為非境內(nèi)企業(yè)或個人的樣本;⑦剔除沒有標(biāo)明目標(biāo)公司 GICS(全球行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn))的樣本;⑧剔除收購方名稱明顯錯誤或者在互聯(lián)網(wǎng)上無法查詢其信息的樣本;⑨剔除首次公告日前后停牌時間過長的樣本;⑩剔除目標(biāo)公司股價的歷史交易數(shù)據(jù)缺失的樣本。這樣,筆者將樣本數(shù)量從最初的 2 407個縮減到規(guī)范的 995個。

3.樣本描述統(tǒng)計(jì)

表1①鑒于版面限制,本文中除表 3、5其余均在附錄中展示,有需要的讀者可以與作者取得聯(lián)系。描述了本文中 995個大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓樣本按照年份、行業(yè)以及是否處于同一個省際 (包括自治區(qū)或直轄市)等特征。可以看出,許多目標(biāo)公司處于消費(fèi)者相機(jī)選購品行業(yè) (21.71%)②GICS(全球行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn))。,大宗股權(quán)交易最活躍的一年發(fā)生在 2002年,共有 188個樣本 (18.89%),其余四年的分布比較均勻。匯總統(tǒng)計(jì),收購方和目標(biāo)公司處于同一個省 (自治區(qū)或直轄市)的樣本共 544個 (54.67%),處于不同的省 (自治區(qū)或直轄市)的樣本共 451個 (45.33%)。同時應(yīng)注意到,在 995個樣本中,共涉及到 544個目標(biāo)公司,也就是說,有許多公司在不同的時期被不同的收購方收購過;這也從另一個側(cè)面說明,在我國所有上市的A股公司中,從 1999年 1月到 2006年 2月間,只有這 554個上市公司在大宗協(xié)議收購方面比較活躍,其余的大多數(shù)公司幾乎都沒有發(fā)生過大宗協(xié)議轉(zhuǎn)讓。

為了更好地量化收購者“本地偏好”的程度,需要對每一個城市中任何一家公司被同城收購的概率期望進(jìn)行估計(jì)。類似 Kedia,Panchapagesan和 Uysal[10]的研究方法,筆者假設(shè),全國所有的法人單位和產(chǎn)業(yè)活動單位都可以成為潛在的收購者,用處于同一個省際的法人單位和產(chǎn)業(yè)活動單位的數(shù)量除以全國所有的法人單位和產(chǎn)業(yè)活動單位的數(shù)量,就得到某個省際范圍內(nèi)的企業(yè)被同城收購的概率期望③這些數(shù)據(jù)中沒包括作為潛在收購者的個人投資者,所以我們這種方法可能會存在一定的測量誤差。。

從表 2可以清楚地看到,平均意義上,大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓中收購方與被收購方的直線距離為621.536千米,距離的中位數(shù)為 124.248千米。同城收購的樣本中,距離均值為 64.446千米,中位數(shù)為 0④由于許多樣本的收購雙方處于同一個地級市或者縣級市內(nèi),這樣的樣本直線距離記為 0。。異城收購的樣本中,距離均值為 1 293.50千米,中位數(shù)為 1 200.33千米。筆者利用這些單位的總部所在地作為位置的確定?？梢园l(fā)現(xiàn),這些被同城收購的概率期望的均值為 3.226%,中位數(shù)為2.952%。在本文的 995個樣本中,實(shí)際被同城收購的比例為 54.673%,這個數(shù)字要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于被同城收購的概率期望。這基本印證了西方已有的研究結(jié)論,無論是機(jī)構(gòu)投資者,還是個人投資者,都存在一種“本地偏好”。但中國實(shí)際被同城收購的比例要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于西方市場的比例,這可能由于我國的市場還不是一個完全自由的市場,政府在市場中的地位不容忽視,在大宗股權(quán)收購的過程中,地方政府常常扮演了極其重要的角色,它們往往提供包括資金支援、資產(chǎn) (土地等)低價注入在內(nèi)的支持,通過重組本地有實(shí)力的上市公司,確保本地區(qū)上市公司的數(shù)量、質(zhì)量及再融資資格,進(jìn)而增加本地就業(yè)和維護(hù)地方穩(wěn)定,保證稅收來源,增加地方財(cái)政收入。

表3中展示了 995個樣本目標(biāo)公司情況的描述統(tǒng)計(jì),目的是從信息不對稱程度、公司過往經(jīng)營業(yè)績、過去的波動性與風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)施收購的難易程度等四方面來考察樣本總體、同城收購、異城收購這三組的異同。

(1)信息不對稱程度

能夠描述信息不對稱程度的變量為:a.目標(biāo)公司的資產(chǎn)規(guī)模。公司的規(guī)模越小,市場影響力就越小,它的同業(yè)競爭對手、上下游企業(yè)、政府以及證券分析師對其關(guān)注程度就越小,信息傳輸速度越慢,信息不對稱程度越大;b.高管持股比例,也即內(nèi)部控制人持股比例,這個比例越高,信息不對稱程度越大。

從表 3中可以看出,同城收購中,收購方偏好于資產(chǎn)規(guī)模較大的公司,相對而言,異城收購的收購方偏好資產(chǎn)規(guī)模較小的公司,檢驗(yàn)結(jié)果在 10%的顯著性水平上通過了雙樣本均值 T檢驗(yàn),也就是說,同城收購的目標(biāo)公司規(guī)模要大于異城收購的目標(biāo)公司規(guī)模,結(jié)論與西方已有的研究結(jié)果有較大差別。筆者認(rèn)為,這可能是由我國政府在大宗股權(quán)收購過程中所扮演的特殊角色所導(dǎo)致的,正如前文所述,規(guī)模越大的公司,政府主導(dǎo)其兼并收購或資產(chǎn)重組的可能性就越大,政府干預(yù)收購進(jìn)程的動機(jī)就越強(qiáng),政府往往會出面選擇同城的收購者收購這類較大規(guī)模的公司,以便在收購?fù)瓿芍蟾子诠芾?并且不會對地方稅收收入造成影響,也同時保護(hù)當(dāng)?shù)氐纳鲜泄緮?shù)目。

(2)目標(biāo)公司的過往經(jīng)營業(yè)績

主營業(yè)務(wù)收入與總資產(chǎn)的比值,可以作為衡量目標(biāo)公司過去經(jīng)營業(yè)績的指標(biāo)。而對目標(biāo)公司過往經(jīng)營業(yè)績的關(guān)注程度,也在一定程度上反映了所處不同地理位置的并購?fù)顿Y方,在信息不對稱程度上的差異。因?yàn)橥鞘召徴咴趯δ繕?biāo)企業(yè)進(jìn)行信息收集、對并購后企業(yè)的經(jīng)營進(jìn)行監(jiān)督管理、甚至是向目標(biāo)企業(yè)派駐管理層等方面都比異城并購者具有優(yōu)勢。也就是說,同城收購者更容易參與目標(biāo)公司日后的經(jīng)營管理,更容易通過自身的能力來提升目標(biāo)公司的盈利能力。因而,同城收購者對于目標(biāo)公司的過往業(yè)績相對并不十分看重;相反,異城收購者往往會因?yàn)椴皇煜つ繕?biāo)公司所處省份的政策法規(guī)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、自然人文環(huán)境等諸多因素,很難在收購?fù)瓿珊蟀凑兆约旱囊鈭D去管理目標(biāo)公司,所以,他們會傾向于去選擇那些擁有良好過往業(yè)績的公司。

從表 3中可看出,同城收購主營業(yè)務(wù)與總資產(chǎn)的比例的均值為 58.05%,中位數(shù)為 44.76%;而異城收購的均值為49.13%,中位數(shù)為37.71%,均在1%的顯著性水平上通過 T檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果與理論分析一致,即異城收購者比同城收購者更看重目標(biāo)公司的過往經(jīng)營業(yè)績。

表3 目標(biāo)公司的描述統(tǒng)計(jì)

(3)目標(biāo)公司過去波動性與風(fēng)險(xiǎn)

①目標(biāo)公司股價過去 100周的年化波動率。從資本市場的角度,用目標(biāo)公司過去兩年的股價波動率來刻畫其風(fēng)險(xiǎn),波動率越大,未來的不確定性越大,對未來股價預(yù)測的可信度就越低,風(fēng)險(xiǎn)也就相應(yīng)越大;②運(yùn)營杠桿。其計(jì)算公式為:杠桿 =負(fù)債/(負(fù)債 +股票市值),相當(dāng)于財(cái)務(wù)杠桿,刻畫了公司舉債經(jīng)營的程度,一個公司的財(cái)務(wù)杠桿越大,其債務(wù)負(fù)擔(dān)就越重,發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越大,經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)也就越大。

從理論上而言,在同城收購中,出資方與目標(biāo)公司很可能存在某種關(guān)聯(lián),出現(xiàn)問題或者糾紛后,解決起來可能比異城收購要容易許多,因而,同城收購者在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)方面應(yīng)該沒有異城收購者那么認(rèn)真。但實(shí)證檢驗(yàn)中卻沒有得到特別顯著的結(jié)果,同城和異城收購者在風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避方面并沒有表現(xiàn)出顯著的差異。

(4)收購難易程度

本文選取了 5個衡量實(shí)施收購難易程度的指標(biāo)為:①前 10大股東的持股比例之和。目標(biāo)公司高管持股比例;②前 10大股東持股比例之平方和。目標(biāo)公司的10指數(shù)①前 10大股東的持股比例之和。;③目標(biāo)公司的10指數(shù)②;④目標(biāo)公司的托賓 Q,Tobin-q= (股票市值 +債務(wù))/資產(chǎn)賬面值;⑤收購方在三年內(nèi)最終持有目標(biāo)公司的股份比例。

一般而言,擁有絕對控股股東的公司,成為收購兼并目標(biāo)公司的可能性往往較小,而且在收購該類公司成功的情況下,收購者往往需要支付較大的額外金額,這表明了控股股東對收購兼并的抵制心態(tài)。Shleifer和 Vishny[11]甚至認(rèn)為,取得大股東地位是收購方收購成功的必要條件,因此,目標(biāo)公司高管持股比例在一定程度上反映了實(shí)施收購的難易程度。托賓Q,表示了公司的市場價值與賬面價值之比,比值越大,表明公司的市場溢價越高,今后的成長性越好;比值越低,表明公司的市場價值越接近于賬面價值,作為目標(biāo)公司被收購時,其價格就相對越低。以上 5個指標(biāo)能從不同角度體現(xiàn)出目標(biāo)公司抵御程度以及收購的難易程度,統(tǒng)計(jì)結(jié)果在表 3中得到,在兩樣本均值 T檢驗(yàn)中,高管持股比例在 10%的水平上顯著,托賓Q和收購方三年內(nèi)最終持股比例在 5%的水平上顯著。進(jìn)而可以認(rèn)為,同城收購的目標(biāo)公司的高管持股比例要高于異城收購的目標(biāo)公司;同城收購的目標(biāo)公司的市場溢價要低于異城收購;同城收購的收購方三年內(nèi)最終持有的目標(biāo)公司的股份比例要大于異城收購?？梢?同城收購的出資方所選擇的目標(biāo)公司一般比異城收購所選擇的難度要大。正如上所述,同城收購的出資方在信息資源、政府資源以及各種渠道上較異城收購者都有十分明顯的優(yōu)勢,所以,在其他方面資質(zhì)相似的情況下,同城收購者可以接受難度相對更大的收購目標(biāo)。

在表 4中,筆者比較了同城收購與異城收購的一些重要交易特征。Kang和 Ki m (2008)的研究發(fā)現(xiàn),同城收購者往往具有一個較長的持有期,并且會積極參與目標(biāo)公司的日常管理;而異城收購者更像是一個被動投資者,持有期相對較短。但本文使用收購方在三年內(nèi)是否增持被收購方股份作為變量來進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)同城收購與異城收購在這個指標(biāo)上差異不顯著。同城收購和異城收購在并購動機(jī)角度也表現(xiàn)出一定的差別。鑒于目前我國在公開市場數(shù)據(jù)方面的限制,筆者采用買方在該筆交易完成后是否成為目標(biāo)公司的第一大股東,協(xié)議轉(zhuǎn)讓后一年內(nèi)目標(biāo)公司的行業(yè)是否發(fā)生變更這兩個指標(biāo)來間接刻畫買方的交易目的。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,同城收購中平均有 30.147%的收購方成為了目標(biāo)公司的第一大股東;而異城收購中,平均只有 24.834%的收購方成為了目標(biāo)公司的第一大股東;兩樣本均值 T檢驗(yàn)的結(jié)果在 10%的水平上顯著。結(jié)果表明,在同城收購中的收購方具有更強(qiáng)的控股動機(jī),這也從側(cè)面證明了同城收購者更像是有意愿與企業(yè)共同成長的長期投資者。但協(xié)議轉(zhuǎn)讓后一年內(nèi)目標(biāo)公司行業(yè)是否發(fā)生變更,這個指標(biāo)沒有通過兩樣本均值 T檢驗(yàn)。

在比較同城收購與異城收購的出資方與目標(biāo)方是否處于同一行業(yè)時,我們發(fā)現(xiàn),在同城收購的協(xié)議中,平均有 52.390%的協(xié)議雙方處于同一行業(yè),在異城收購的協(xié)議中,43.459%的協(xié)議雙方處于同一行業(yè),雙樣本均值 t檢驗(yàn)均在 1%的水平下顯著。可見,同城收購協(xié)議雙方處于同一行業(yè)的比例顯著比異城收購雙方的比例大。

檢驗(yàn)同城與異城收購中,收購方的類型是否有顯著差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn),同城收購中買方為金融機(jī)構(gòu)的比例要顯著小于異城收購中買方為金融機(jī)構(gòu)的比例,且同城收購中買方為一般法人的比例要大于異城收購中買方為一般法人的比例。出現(xiàn)這種結(jié)論的原因可能在于,金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行股權(quán)收購時是基于目標(biāo)公司的基本面情況,從金融投資、資產(chǎn)增值的角度考慮,并且在收購后也很少會參與目標(biāo)公司的運(yùn)營管理,所以,他們不是特別看重目標(biāo)公司的地理位置。而一般企業(yè)法人在進(jìn)行收購時,更多的不是基于市場化運(yùn)作,可能會受到較多政策法規(guī)方面的限制,甚至?xí)霈F(xiàn)政府強(qiáng)制進(jìn)行收購的情況,所以他們會更傾向收購本地的企業(yè)。

從協(xié)議轉(zhuǎn)讓前的股份性質(zhì)來看,同城收購中進(jìn)行國家股轉(zhuǎn)讓的比例要顯著大于異城收購的比例。鑒于我國已有的眾多研究結(jié)果表明,國有股在公司總股本中所占的比例越大,公司的內(nèi)部人控制就越強(qiáng),相應(yīng)的經(jīng)營效率就越低。由于在收購國家股時涉及到的政策限制較多,同時在提倡國有企業(yè)改革、加強(qiáng)企業(yè)運(yùn)營效率的大背景下,政府更有意愿選同城收購方進(jìn)行收購,統(tǒng)計(jì)結(jié)果中也證實(shí)了這一點(diǎn)。

二、實(shí)證研究結(jié)果

1.事件窗內(nèi)的累積異常收益①根據(jù)《上市公司收購管理辦法 (2006年)》第十四條規(guī)定:通過協(xié)議轉(zhuǎn)讓方式,投資者及其一致行動人在一個上市公司中擁有權(quán)益的股份擬達(dá)到或者超過一個上市公司已發(fā)行股份的5%時,應(yīng)當(dāng)在該事實(shí)發(fā)生之日起 3日內(nèi)編制權(quán)益變動報(bào)告書,向中國證監(jiān)會、證券交易所提交書面報(bào)告,抄報(bào)派出機(jī)構(gòu),通知該上市公司,并予公告。又由于一些樣本上市時間的限制,本文最長的事件窗為(-20,20),沒有討論更長的事件窗。

本文采用事件研究法來計(jì)算事件窗內(nèi)的累積異常收益:利用市場模型作為計(jì)算正常收益的模型;估計(jì)窗為首次公告日前 150天到前 21天;利用上證A股指數(shù)作為市場指數(shù);將首次公告日前 t1到公告日后 t2天內(nèi)目標(biāo)公司每天的異常收益加總得到大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓公告效應(yīng)的累計(jì)異常收益(CAR)。

(1)樣本總體的累積異常收益②在我國現(xiàn)有的關(guān)于企業(yè)兼并收購的事件研究中,目標(biāo)公司的收益率都有經(jīng)濟(jì)上非常顯著的結(jié)果,但本文的 CAR普遍較小。原因是本文的樣本選取與以往不同:樣本時間段為 1999年 1月到 2006年 2月;事件為大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓;本文的目標(biāo)公司包含一大部分 ST股票,每日漲跌幅限制只為 5%。所以,本文事件窗內(nèi)的累積異常收益在經(jīng)濟(jì)上不夠顯著。并且本文的樣本中包含了一部分上市不久的公司,與其他研究中的成熟公司相比會,結(jié)果會有所不同。

表5中分樣本總體、同城收購和異城收購三組列出了目標(biāo)公司在不同事件窗內(nèi)的累積異常收益。平均而言,目標(biāo)公司在首次公告日前后兩天可以取得統(tǒng)計(jì)上顯著為正的累積異常收益,且在首次公告日前更長一段時間也能夠取得顯著為正的累積異常收益,但在首次公告日后的一段時間,累積異常收益卻是顯著為負(fù)的,與現(xiàn)有的研究結(jié)論相符。

表5 首次公告日前后樣本總體的累積異常收益 (CAR)

在比較同城收購和異城收購樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果時發(fā)現(xiàn),在至少 10%的顯著性水平上,兩組樣本在CAR(-10,10),CAR(2,10),CAR(-20,20),CAR (-20,10)這四個事件窗內(nèi)存在顯著差異,同城收購的目標(biāo)公司的累積異常收益大于異城收購的目標(biāo)公司的累積異常收益,說明資本市場上對于同城收購的反應(yīng)要顯著好于對異城收購的反應(yīng)。

(2)按照 ROE分組的累積異常收益

由于在進(jìn)行股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓之前,目標(biāo)公司的盈利能力各有不同,所以我們用目標(biāo)公司在收購前一年度末的加權(quán) ROE(凈資產(chǎn)收益率)來對樣本進(jìn)行分組。

①按照目標(biāo)公司前一年度末的 ROE的中位數(shù)將樣本分為兩組,大于中位數(shù)的樣本被列為“好”組,小于中位數(shù)的樣本被列為“壞”組。在對 “好”組和“壞”組的累積異常收益的比較中發(fā)現(xiàn),同城收購和異城收購的累積異常收益并沒表現(xiàn)出顯著的差異①按目標(biāo)公司前一年度末的 ROE的依次將樣本等分為 5組,其中 ROE最大的那組為 “好”組,ROE最小的那組為“壞”組,“好”“壞”兩組依舊得到與等分兩組相似的結(jié)論,即同城收購與異城收購的累計(jì)異常收益沒有顯著差異。。

②更進(jìn)一步,按照目標(biāo)公司前一年度末的 ROE將樣本排序②剔除現(xiàn)在已經(jīng)退市的樣本共 107個。,ROE最高的前 100個樣本作為“好”組,ROE最低的最后 100個樣本作為 “壞”組。對于 “壞”組而言,結(jié)果參見表 6,CAR (-10,-2),CAR (-20,-2),的累積異常收益都顯著大于 0。對于 “好”組,各個事件窗中的累積異常收益都不顯著異于 0。這也印證了已有的研究結(jié)論,收購兼并的目標(biāo)公司往往是績效較差的公司,因?yàn)檫@樣的公司只剩下了 “殼”資源,所以當(dāng)有人出資收購時,市場反應(yīng)要好于績效好的公司。

比較兩組中同城收購與異城收購的累積異常收益時發(fā)現(xiàn),“好”組中,結(jié)果參見表 7,在大多事件窗的研究結(jié)果中,同城與異城樣本結(jié)果存在顯著差異。也就是說,對于收購前盈利能力相對較好的公司,同城收購與異城收購的累積異常收益有顯著差異。但在“壞”組中,同城收購與異城收購的累積異常收益卻沒有表現(xiàn)出顯著差異。可以解釋為,當(dāng)目標(biāo)公司具有較強(qiáng)的盈利能力時,同城收購?fù)犬惓鞘召徃墚a(chǎn)生協(xié)同效應(yīng),投資者會認(rèn)為,同城收購后目標(biāo)公司可以更多地分享收購方各方面的資源,從而并購活動會更多的得到資本市場的認(rèn)可③為避免每年不同的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢對企業(yè)盈利能力的影響,本文進(jìn)而采取,首先計(jì)算出全部A股上市公司從 1998年到 2005年的ROE的上四分位數(shù)和下四分位數(shù),并以此再進(jìn)行分類檢驗(yàn),結(jié)果與 (2)中分組結(jié)果相同,“好”樣本中,同城收購與異城收購的累積異常收益差異顯著,“壞”樣本中,并沒有體現(xiàn)出顯著差異。。

2.目標(biāo)公司累積異常收益的橫截面回歸

表8顯示了采用乘法 (OLS)計(jì)算的回歸結(jié)果。鑒于收購的消息很可能存在泄露,為防止低估大宗股權(quán)協(xié)議轉(zhuǎn)讓的公告效應(yīng),參考已有的關(guān)于公告效應(yīng)的研究,本文重點(diǎn)關(guān)注 CAR (-10,10)這個事件窗。

(1)在第一個回歸中,將 CAR(-10,10)作為因變量,用是否為同城收購的啞變量、目標(biāo)公司的財(cái)務(wù)特征以及交易特征作為因變量,進(jìn)行橫截面回歸。是否同城的啞變量系數(shù)的估計(jì)值為1.170,T值為 1.693,表明在其他因素都保持不變時,同城收購將比非同城收購多取得 1.17%的異常收益。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,地理上的相近性在目標(biāo)公司累積異常收益是具有統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)意義上的顯著性;托賓Q的系數(shù)顯著為負(fù),一家企業(yè)的托賓 Q越大,說明市場溢價越大,股價的上升空間也就會相應(yīng)越小,所以托賓Q高的企業(yè)的累積異常收益要小;主營業(yè)務(wù)利潤率的系數(shù)顯著為負(fù),表明投資者對收購方的管理改善有向好預(yù)期,認(rèn)為之前表現(xiàn)較差的公司的經(jīng)營狀況將會得到大幅改善,因此公司股價還有上升空間,能夠得到更大的累積異常收益。

(2)在第二個回歸中引入了一個代表信息不對稱的啞變量 b:如果目標(biāo)公司規(guī)模小于樣本總體的下四分位數(shù),則取 1,反之則取 0;同時引入了是否同城與 b的交叉項(xiàng)。結(jié)果顯示,交叉項(xiàng)的系數(shù)為正,并在 10%的顯著性水平通過檢驗(yàn)。可見,同城目標(biāo)能夠比異城目標(biāo)取得更大的異常收益,尤其是當(dāng)目標(biāo)公司規(guī)模較小時,表明同城收購中目標(biāo)公司的信息不對稱程度越大,所取得的異常收益越高。另外可以注意到,財(cái)務(wù)杠桿和有形資產(chǎn)比的系數(shù)均顯著為負(fù),說明此兩個比值越高,所取得的異常收益就越低,亦因此可以作為信息不對稱的代理變量。

(3)目標(biāo)公司的高管持股比例同樣可以作為信息不對稱的代理變量。現(xiàn)有的比較有代表性的Stulz[12]的研究顯示,高官持股比例越集中,就越難被外部所影響,公司高管會傾向追求個人利益最大化,因而他們往往會有選擇性的將信息提供給幾個特定投資者。筆者在第三個回歸中引入一個虛擬變量,目標(biāo)公司內(nèi)部控制人比例 (如果高管持股比例大于樣本總體的中位數(shù),則取 1;否則,取 0);同時也引入了一個內(nèi)部控制人比例與同城變量的交叉項(xiàng)。由回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),交叉項(xiàng)的系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著大于 0,結(jié)果證明,當(dāng)同城收購者相對于異城收購者更具有信息優(yōu)勢時,目標(biāo)公司可以取得更高的異常收益。

(4)另外一個可以作為信息不對稱的代理變量的是目標(biāo)公司過去股價的波動率。股票過去的波動率越大,它未來的不確定性也越大,它的信息不對稱程度也就相對越大。在第四個回歸中,筆者將從首次公告日前一年度末開始,倒推 100周的目標(biāo)公司股價年化波動率作為自變量,并加入這個變量與同城變量的交叉項(xiàng)。回歸結(jié)果顯示,交叉項(xiàng)的系數(shù)在 5%的水平上顯著大于 0,即對于目標(biāo)公司的收益而言,與地理相近性相關(guān)的信息不對稱程度是一個很重要的解釋變量。

(5)如前文所述,對于目標(biāo)過去收益的關(guān)注程度也在一定程度上反應(yīng)了信息不對稱的差異。因此在第五個回歸中,筆者引入主營業(yè)務(wù)利潤率變量和該變量與同城變量的交叉項(xiàng)。但交叉項(xiàng)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不顯著,進(jìn)而可以理解為,同城收購較異城收購多取得的異常收益并不來自于此。

(6)Ellison和 Glaeser[13]發(fā)現(xiàn),各行業(yè)都在一定程度上呈區(qū)域性集中,因?yàn)檫@樣會具有成本以及行業(yè)信息優(yōu)勢,從某種程度上來講,同行業(yè)之間的收購會取得更多的區(qū)域協(xié)同效應(yīng)。已有的研究也證明了,收購方同城、同行業(yè)的目標(biāo)公司比其他類型的目標(biāo)公司可以獲得更高的公告效應(yīng)。因此本文在第六個回歸中引入行業(yè)虛擬變量,如果收購方與目標(biāo)方處于同一行業(yè)①如果雙方在 GICS中的行業(yè)代碼前兩位相同,則認(rèn)為是同一行業(yè)。,則取 1,反之則取 0;并引入該個變量與同城變量的交叉項(xiàng)。但統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,交叉項(xiàng)的系數(shù)并不顯著,從這個意義而言,同城收購的累積異常收益不太可能是由此協(xié)同效應(yīng)產(chǎn)生的。

(7)本文在第七和第八個回歸中,分別加入收購?fù)瓿珊笫欠癯蔀槟繕?biāo)公司第一大股東的啞變量、此變量與同城變量的交叉項(xiàng)和財(cái)務(wù)杠桿與同城變量的交叉項(xiàng)?；貧w結(jié)果表明,交叉項(xiàng)的系數(shù)均在10%的水平上顯著為正,表明同城收購后作為公司的第一大股東,資本市場的反應(yīng)要好于異城收購;目標(biāo)公司在具有相同杠桿情況下,同城收購比非同城收購能夠取得更大的公告效應(yīng)。另外,本文也考慮了其他一些指標(biāo)與同城變量的交叉項(xiàng)對目標(biāo)公司累積異常收益的影響,但這些變量的交叉項(xiàng)在統(tǒng)計(jì)上均不顯著,結(jié)果在此不一一贅述。

五、結(jié) 論

1.財(cái)務(wù)特征以及交易特征

本文論證了大宗股權(quán)收購的收購方對于同城目標(biāo)有強(qiáng)烈的偏好。在對同城及異城收購的目標(biāo)公司選擇中,本文發(fā)現(xiàn)同城的目標(biāo)公司顯著比異城的目標(biāo)公司具有:規(guī)模更大、高管持股比例更高、主營業(yè)務(wù)收入占總資產(chǎn)的比例更高、過去一年的股票收益更差、托賓 Q更小、董事監(jiān)事及高管人員平均年齡更小、收購方三年內(nèi)最終持股比例更大、固定資產(chǎn)比例更小等財(cái)務(wù)指標(biāo)特征。同時,同城收購還顯著呈現(xiàn)出比異城收購在如下交易特征中:買方在該筆交易完成后成為第一大股東的比例更大、收購方與目標(biāo)公司處于同一行業(yè)的比例更大、買方是否為金融機(jī)構(gòu)的比例更小、轉(zhuǎn)讓前是國家股的比例更大等差異。

2.事件研究及橫截面回歸

同城收購的目標(biāo)公司相對于異城收購的目標(biāo)公司,在首次公告日的事件窗內(nèi)可以取得統(tǒng)計(jì)上顯著更大的異常收益,尤其當(dāng)下列情況出現(xiàn)時,異常收益會更加顯著:目標(biāo)公司規(guī)模小、風(fēng)險(xiǎn)大、高管持股比例高、收購方在收購后成為第一大股東、財(cái)務(wù)杠桿高。該研究結(jié)果表明,在解釋地理相近性在大宗股權(quán)收購這種信息敏感型投資活動中的作用時,信息不對稱充當(dāng)了相當(dāng)重要的角色。此外,筆者還發(fā)現(xiàn),同城收購者可以比其他類型的收購者取得更高的累積異常收益,尤其當(dāng)目標(biāo)公司規(guī)模較小時,這種差異會表現(xiàn)的更為顯著,這也將在一定程度上引導(dǎo)收購方對于目標(biāo)公司的選擇。

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Announcement Effect of Geographical Neighborhood on Large Equity Transfer Agreement

L IMin
(College ofMathematics and Quantitative Economics/Center for Econometric Analysis and Forecasting,DongbeiUniversity of Finance and Economy,Dalian Liaoning 116025,China)

Beginningwith the infor mation of enterprise mergers and acquisitions and using the method of event study,we examine the announcement effect that geographical proxi mity in correlative companies have on partial block acquisitions.We prove that block acquirers have a strong preference for target companies in-province.The target companies in-province which are acquired have more significant abnormal returns in statistics in the eventwindow on the first announcement day than those out of -province.Moreover,the abnor mal returns will be more significant when targets are small,when targets are risky,when the executives have higher proportion of equity shares,when the acquirers become the largest shareholder after acquisition and when targets have higher financial leverage.

partial block acquisitions.;geographical proxi mity;in-province;out of-province.

book=70,ebook=138

F830.91

:A

:1008-4096(2010)06-0070-09

(責(zé)任編輯:楊全山)

2010-08-21

遼寧省教育廳高等學(xué)?？蒲许?xiàng)目 (2009S034);遼寧省教育廳創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目 (2008T054)

李 敏 (1958-),女,吉林長春人,教授,主要從事經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析等方面的研究。E-mail:min-lee78@163.com