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      風(fēng)險承擔(dān)視角下業(yè)績補償承諾的企業(yè)價值創(chuàng)造效應(yīng)機制研究

      2022-07-01 10:55:14王文華丁佳琰
      關(guān)鍵詞:業(yè)績柔性補償

      王文華,丁佳琰

      在“十四五”時期深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策背景下,并購成為企業(yè)改善資源配置、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、提升可持續(xù)發(fā)展能力的重要抓手。作為并購重組的“標(biāo)配”,業(yè)績補償承諾這一并購交易定價調(diào)整機制旨在防控交易風(fēng)險,但近年來因業(yè)績補償承諾產(chǎn)生的企業(yè)業(yè)績“變臉”、“商譽爆雷”和股價暴跌等問題將其實施效果推上了爭議的高峰[1-6]。那么,在中國資本市場情境下,業(yè)績補償承諾究竟會對并購企業(yè)價值創(chuàng)造產(chǎn)生何種影響,是促進(jìn)還是抑制?其又是通過何種機制產(chǎn)生作用的?

      目前,學(xué)術(shù)界對于業(yè)績補償承諾的價值創(chuàng)造效應(yīng)研究尚未形成統(tǒng)一結(jié)論,且缺乏對業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值二者關(guān)系內(nèi)在作用機制的深入探究,這就為本文進(jìn)一步檢驗業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值的影響機制提供了研究空間。高收益的風(fēng)險投資也許會成為企業(yè)緩解業(yè)績補償承諾壓力、實現(xiàn)企業(yè)價值最大化的有效途徑,而管理層是否會進(jìn)行風(fēng)險決策行為則取決于其自身的風(fēng)險偏好以及對投資活動中不確定性的接受程度。風(fēng)險承擔(dān)能力越強的管理者,越偏好風(fēng)險大、收益高的投資項目,以最大限度地提升企業(yè)價值[7]。那么,業(yè)績補償承諾是否會增強管理層承擔(dān)不確定性風(fēng)險的意愿,進(jìn)而影響企業(yè)的風(fēng)險資產(chǎn)配置方式,最終影響并購業(yè)績呢?這成為一個亟待解決的現(xiàn)實問題。

      鑒于此,基于風(fēng)險承擔(dān)的中介視角探索業(yè)績補償承諾的簽訂對并購企業(yè)價值創(chuàng)造的影響機制。實證檢驗發(fā)現(xiàn):業(yè)績補償承諾主要通過有效降低管理層的風(fēng)險規(guī)避傾向,推動企業(yè)整體價值提升;企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值之間起部分中介作用。調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果顯示,環(huán)境不確定性、財務(wù)柔性對業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值間的正向關(guān)系具有強化效應(yīng)。

      本文研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:首先,研究結(jié)論回應(yīng)了學(xué)者對業(yè)績補償承諾有效性的爭議。其次,從風(fēng)險承擔(dān)視角對并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾影響企業(yè)價值的路徑進(jìn)行理論分析和數(shù)據(jù)驗證,彌補了現(xiàn)有文獻(xiàn)從管理層風(fēng)險偏好角度研究業(yè)績補償承諾經(jīng)濟(jì)后果的空白,豐富了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)領(lǐng)域的研究成果。最后,通過考察環(huán)境不確定性和財務(wù)柔性的調(diào)節(jié)作用,拓寬了業(yè)績補償承諾價值創(chuàng)造效應(yīng)的研究邊界。研究結(jié)論為通過簽訂業(yè)績補償承諾促進(jìn)并購企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展和資本市場穩(wěn)定有序發(fā)展提供了更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕?jīng)驗證據(jù),同時對供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下有效發(fā)揮并購的資源配置作用具有一定啟示意義。

      一、理論分析與研究假設(shè)

      (一)業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值的影響

      并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾可能有益于企業(yè)價值的提升?;谛盘杺鬟f理論,業(yè)績補償承諾協(xié)議的簽訂傳遞出標(biāo)的方預(yù)計企業(yè)未來發(fā)展良好的信號。就并購方而言,該信號可顯著弱化并購交易雙方之間的信息不對稱,減少并購交易成本和代理成本,提升整合階段資源配置效率,有利于優(yōu)化并購環(huán)境[3]。就外部投資主體而言,企業(yè)發(fā)展前景良好可能意味著投資者將獲得高額投資回報。因此,在更為充分地了解信息的基礎(chǔ)上,市場投資者傾向于投資簽訂業(yè)績補償承諾的企業(yè),以達(dá)到為企業(yè)價值增值創(chuàng)造條件的目的[8]。

      但業(yè)績補償承諾的簽訂也可能不利于企業(yè)價值創(chuàng)造。根據(jù)不完備契約理論,現(xiàn)實中的契約并不能明確締約方的責(zé)任歸屬并強制其執(zhí)行[9-10]。業(yè)績補償承諾協(xié)議便屬于不完備并購契約,只是對何種條件下觸發(fā)補償條款及具體補償方式給予明確規(guī)定,但仍無法對并購整合復(fù)雜過程中的每一個環(huán)節(jié)均作出約束[11]。因此,業(yè)績補償承諾并購契約的不完備性,給企業(yè)管理層提供了以犧牲企業(yè)長期價值為代價提高短期利潤的可能性。正如Cadman等[12]研究發(fā)現(xiàn),業(yè)績補償承諾協(xié)議標(biāo)的方管理層僅以業(yè)績補償承諾目標(biāo)為經(jīng)營導(dǎo)向,形成“短視主義”。Cai等[13]、Martin等[14]的實證結(jié)果表明,簽訂業(yè)績補償承諾企業(yè)的管理層會通過減少高風(fēng)險創(chuàng)新投入等損害企業(yè)長期利益的方式來達(dá)成短期業(yè)績目標(biāo),從而對企業(yè)價值創(chuàng)造產(chǎn)生負(fù)面影響?;诖?,提出以下假設(shè):

      H1a:業(yè)績補償承諾會提高企業(yè)價值。

      H1b:業(yè)績補償承諾會降低企業(yè)價值。

      (二)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的中介效應(yīng)

      業(yè)績補償承諾的簽訂可能提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。一方面,業(yè)績補償承諾帶來的正面的市場反應(yīng)增加了企業(yè)的信用等級,可在一定程度上提高企業(yè)債務(wù)融資能力[15];另一方面,業(yè)績補償承諾協(xié)議所傳遞的積極信號使業(yè)績補償承諾協(xié)議為企業(yè)盈利能力和發(fā)展?jié)摿Α氨硶?,致使企業(yè)股權(quán)價值被推高[3]。根據(jù)資源依賴?yán)碚?,風(fēng)險承擔(dān)具有很強的資源依賴性[16]。債務(wù)和股權(quán)融資能力的提升可為企業(yè)投資高風(fēng)險項目提供充裕資金,故而強化了企業(yè)的風(fēng)險偏好。

      業(yè)績補償承諾的簽訂也可能抑制企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平?;谖写砝碚?,李晶晶等[5]認(rèn)為,業(yè)績補償承諾將并購重組中的第二類代理問題變異為并購交易雙方與上市公司中小股東的利益沖突。部分劣質(zhì)資產(chǎn)出讓方有動機和能力故意隱瞞真實財務(wù)狀況,以虛高業(yè)績補償承諾換取高并購溢價,并購方出于提升股價和利益輸送等目的也欣然接受此協(xié)議[5]。標(biāo)的方與上市公司大股東合謀短期套利,以犧牲中小股東利益為代價放棄不確定性大、復(fù)雜性高但富有長期價值的風(fēng)險投資項目,轉(zhuǎn)而選擇對自身最有利的風(fēng)險承擔(dān)水平。

      企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平會正向提高企業(yè)價值。John等[17]研究發(fā)現(xiàn),被市場視為積極舉動的風(fēng)險承擔(dān)行為是提高企業(yè)績效和促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動力源泉。Fracassi[18]認(rèn)為,高風(fēng)險承擔(dān)中蘊含的風(fēng)險溢價可為企業(yè)帶來更豐厚的投資回報,提升企業(yè)未來財務(wù)績效,增強企業(yè)核心競爭力。余明桂等[19]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平對企業(yè)價值的提升具有正向作用。一方面,風(fēng)險承擔(dān)水平高的企業(yè)熱衷于投資凈現(xiàn)值為正但風(fēng)險相對較高的項目,而高風(fēng)險投資項目往往能為企業(yè)帶來高額回報,促進(jìn)企業(yè)價值的提升;另一方面,風(fēng)險承擔(dān)水平高也意味著企業(yè)具有強勁的創(chuàng)新動力,更愿意將資本合理配置到創(chuàng)新型項目等專業(yè)化投資領(lǐng)域,推動企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步,提升企業(yè)自身的核心競爭力,最終增加企業(yè)整體價值。因此,企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平越高,高風(fēng)險、高收益項目占總投資的比重越大,對企業(yè)價值創(chuàng)造越有利。

      綜上,企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)在業(yè)績補償承諾轉(zhuǎn)化為企業(yè)價值過程中發(fā)揮了關(guān)鍵的傳遞作用。企業(yè)的價值創(chuàng)造一部分由風(fēng)險投資收益轉(zhuǎn)化而來,而風(fēng)險投資收益高低與企業(yè)決策中管理層的風(fēng)險偏好程度息息相關(guān)。換言之,業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值的影響要通過管理層在風(fēng)險決策時對待風(fēng)險的態(tài)度或行為來實現(xiàn),而風(fēng)險承擔(dān)體現(xiàn)了管理層承擔(dān)風(fēng)險的態(tài)度或行為[7]。因此,風(fēng)險承擔(dān)在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值之間發(fā)揮了中介作用,企業(yè)并購重組時簽訂業(yè)績補償承諾會影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,風(fēng)險承擔(dān)水平的差異會導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險資產(chǎn)配置方向與結(jié)構(gòu)的不同,并最終體現(xiàn)在企業(yè)價值上?;诖?,提出以下假設(shè):

      H2:風(fēng)險承擔(dān)在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值的關(guān)系中起中介作用。

      二、研究設(shè)計

      (一)模型設(shè)定與變量定義

      為檢驗H1a和H1b,即檢驗業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值的影響,構(gòu)建以下模型:

      TobinQ=β0+β1PCC+β2SIZE+β3LEV+β4INDEPEN+β5HOLD+β6CBD+β7SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (1)

      為檢驗H2,即檢驗風(fēng)險承擔(dān)是否為業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值影響的中介變量,構(gòu)建以下模型:

      RISK=β0+β1PCC+β2SIZE+β3LEV+β4INDEPEN+β5HOLD+β6CBD+β7SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (2)

      TobinQ=β0+β1RISK+β2SIZE+β3LEV+β4INDEPEN+β5HOLD+β6CBD+β7SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (3)

      TobinQ=β0+β1PCC+β2RISK+β3SIZE+β4LEV+β5INDEPEN+β6HOLD+β7CBD+β8SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (4)

      式中:TobinQ為企業(yè)價值,參考邵帥等[20]、趙忠濤等[21]的研究,采用企業(yè)的市場價值與總資產(chǎn)的比值來衡量。PCC為業(yè)績補償承諾,借鑒湯新華等[22]、徐莉萍等[23]的做法,采用啞變量和連續(xù)變量兩種不同形式度量業(yè)績補償承諾。其中,PCC1為啞變量,若并購交易雙方簽訂了業(yè)績補償承諾協(xié)議,則取值1,否則取值0;PCC2為連續(xù)變量,用上市公司當(dāng)年簽訂的業(yè)績補償承諾總額除以企業(yè)總資產(chǎn)來衡量。RISK為企業(yè)風(fēng)險,采用兩種方法度量。其中,RISK1參考何瑛等[24]的處理方式,選擇觀測時段內(nèi)的Roa波動程度來度量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平;RISK2參照劉志遠(yuǎn)等[25]的計算方法,采用經(jīng)年度行業(yè)調(diào)整后的Adj_Roa的三期滾動極差來度量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平。SIZE、LEV、INDEPEN、HOLD、CBD、SGR、IND、YEAR為控制變量,分別代表企業(yè)規(guī)模、財務(wù)杠桿、獨立董事比例、管理層持股比例、董事長與CEO是否兩職合一、可持續(xù)增長率、行業(yè)和年份。

      (二)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

      選擇2011—2018年我國A股上市公司并購數(shù)據(jù)作為初始樣本,共獲得1995個包含業(yè)績補償承諾的并購重組交易樣本,數(shù)據(jù)來源于Wind和CSMAR數(shù)據(jù)庫。由于企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)變量的衡量需要前后3年數(shù)據(jù),而目前可獲取的數(shù)據(jù)為2011—2020年,故將觀測年份定為2011—2018年。同時,為消除極端值的影響,對存在異常值的連續(xù)變量在1%和99%水平上進(jìn)行Winsorize處理。

      三、實證結(jié)果分析

      (一)描述性統(tǒng)計

      表1報告了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。觀測樣本中,上市公司的企業(yè)價值存在較大差距,并購重組中運用業(yè)績補償承諾協(xié)議的上市公司達(dá)到了30%,業(yè)績補償承諾占總資產(chǎn)比值差距較大,企業(yè)整體風(fēng)險承擔(dān)處于較低水平且不同企業(yè)之間差異較大。

      表1 描述性統(tǒng)計

      (二)基本回歸結(jié)果分析

      1.業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值的影響

      表2中模型(1)和模型(2)報告了業(yè)績補償承諾對上市公司企業(yè)價值影響的回歸結(jié)果。業(yè)績補償承諾連續(xù)變量PCC2的估計系數(shù)為4.9269,啞變量PCC1的估計系數(shù)為8.0884,且二者均在1%水平上顯著,表明業(yè)績補償承諾的簽訂會對企業(yè)價值產(chǎn)生正向影響,這說明大部分企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾協(xié)議的最終目的還是提升公司價值,并非短期套利。通過簽訂業(yè)績補償承諾協(xié)議產(chǎn)生激勵效應(yīng),降低并購雙方信息不對稱程度,傳遞企業(yè)經(jīng)營良好的信號,使得市場的正向反應(yīng)更為強烈,從而支持了H1a。

      2.企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值關(guān)系中的中介作用

      表2中模型(3)和模型(4)報告了業(yè)績補償承諾與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的回歸結(jié)果。PCC2的估計系數(shù)為12.3335,在5%的水平上顯著為正,PCC1的估計系數(shù)為2.4542,在1%水平上顯著為正,說明簽訂業(yè)績補償承諾可以顯著提升企業(yè)管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平,使管理層在企業(yè)后續(xù)經(jīng)營決策中更偏好高風(fēng)險的投資項目。表2中模型(5)和模型(6)報告了風(fēng)險承擔(dān)對企業(yè)價值的影響。風(fēng)險承擔(dān)RISK1與企業(yè)價值TobinQ在1%水平顯著正相關(guān),表明風(fēng)險承擔(dān)水平越高的企業(yè)在投資決策中越傾向于高風(fēng)險高收益項目,越有利于實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。表2中模型(7)和模型(8)報告了業(yè)績補償承諾、風(fēng)險承擔(dān)與企業(yè)價值的回歸結(jié)果。風(fēng)險承擔(dān)RISK1的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正,PCC1和PCC2的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為正,但與模型(1)和模型(2)系數(shù)相比均出現(xiàn)了不同程度的下降,說明業(yè)績補償承諾的簽訂能夠通過提升并購重組企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平來增加企業(yè)價值。

      Sobel檢驗結(jié)果表明,因變量PCC1和PCC2的SobelZ值分別為1.9440和2.0700,在10%和5%水平顯著為正,表明企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值關(guān)系中存在正向中介作用。出于穩(wěn)健性考慮,還運用Bootstrap方法對樣本進(jìn)行1000次重復(fù)取樣,結(jié)果顯示,誤差修正的95%的置信區(qū)間不包含0,中介效應(yīng)得以驗證,實證結(jié)果支持H2。

      表2 業(yè)績補償承諾、風(fēng)險承擔(dān)與企業(yè)價值

      (三)穩(wěn)健性檢驗

      1.替換風(fēng)險承擔(dān)變量的度量方式

      采用RISK2作為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)替代變量,表3中模型(1)、模型(2)、模型(3)的回歸結(jié)果均與表2一致。進(jìn)一步進(jìn)行Sobel檢驗,SobelZ值為1.83,表明中介效應(yīng)成立,因此,采用三期滾動極差作為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的替代變量不改變本文結(jié)論,本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

      2.替換企業(yè)價值變量的度量方式

      參考王竹泉等[26]對企業(yè)價值的衡量方法,選用總資產(chǎn)回報率(ROA)作為度量企業(yè)價值的替代指標(biāo),采用固定效應(yīng)回歸方法以避免可能存在不隨時間變化因素的遺漏問題。表3中模型(3)至模型(8)的穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果表明,企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)RISK1和RISK2在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值關(guān)系中起正向傳導(dǎo)作用,檢驗結(jié)果與前文一致。

      表3 風(fēng)險承擔(dān)和企業(yè)價值替代變量回歸結(jié)果

      3.工具變量法

      選擇同年份公司所處行業(yè)內(nèi)其他上市公司并購重組時簽訂業(yè)績補償承諾的比例(VAM)作為工具變量,采用兩階段最小二乘估計法(2SLS)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。表4中模型(1)、模型(2)報告了2SLS的估計結(jié)果。模型(1)中工具變量VAM的估計系數(shù)為0.1637,在5%的水平上顯著為正,表明同年份公司所處行業(yè)內(nèi)其他上市公司并購重組時簽訂業(yè)績補償承諾的比例對本公司簽訂業(yè)績補償承諾具有顯著的正向影響。模型(2)中第二階段以TobinQ為被解釋變量,PCC1的估計系數(shù)為130.3624,在10%的水平上顯著。因此,考慮內(nèi)生性問題后,并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾仍然能夠顯著提升企業(yè)價值,支持本文的研究結(jié)論。

      4.傾向得分匹配 - 雙重差分法(PSM-DID)

      參照楊志強等[27]的方法,采用雙重差分法檢驗業(yè)績補償承諾的簽訂對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)和企業(yè)價值的影響以及企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的中介效應(yīng)。將需要研究的樣本分為兩組:處理組是并購中簽訂業(yè)績補償承諾協(xié)議的企業(yè),Treated取值1;控制組為并購中沒有簽訂業(yè)績補償承諾協(xié)議的企業(yè),Treated取值0。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行時間差分,簽訂業(yè)績補償承諾前的樣本Time取值0,簽訂業(yè)績補償承諾后的樣本Time取值1,建立如下模型:

      TobinQ=β0+β1DID+β2Treated+β3Time+β4SIZE+β5LEV+β6INDEPEN+β7HOLD+β8CBD+β9SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (5)

      RISK=β0+β1DID+β2Treated+β3Time+β4SIZE+β5LEV+β6INDEPEN+β7HOLD+β8CBD+β9SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (6)

      TobinQ=β0+β1DID+β2Treated+β3Time+β4RISK+β5SIZE+β6LEV+β7INDEPEN+β8HOLD+β9CBD+β10SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (7)

      式中:DID是雙重差分變量,DID=Treated·Time。本部分采用傾向得分匹配法對樣本進(jìn)行匹配篩選,以Treated為被解釋變量,采取卡尺最近鄰匹配方法,在兩組之間進(jìn)行1∶1有放回匹配。

      表4報告了傾向得分匹配 - 雙重差分法的回歸結(jié)果。其中,模型(3)檢驗了業(yè)績補償承諾的簽訂對企業(yè)價值的影響,雙重差分項DID的估計系數(shù)為0.7010,在1%水平上顯著為正,表明并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾可以顯著增加企業(yè)價值。模型(4)和模型(5)表明了業(yè)績補償承諾與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)在10%水平顯著正相關(guān)。模型(6)和模型(7)中雙重差分項DID的回歸系數(shù)分別為0.6745和0.6624,風(fēng)險承擔(dān)RISK1和RISK2的回歸系數(shù)分別為0.0173和0.0090,均在1%水平上顯著為正,結(jié)論與前文一致。因此,傾向得分匹配 - 雙重差分模型的回歸結(jié)果仍然支持并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾可提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平,進(jìn)而有利于企業(yè)價值創(chuàng)造這一假設(shè)。

      表4 工具變量法和傾向得分匹配 - 雙重差分法回歸結(jié)果

      5.Heckman兩階段模型

      采用Heckman兩階段法對樣本進(jìn)行檢驗。借鑒張國珍等[28]的做法,在Heckman第一階段構(gòu)建的Probit回歸模型中,以業(yè)績補償承諾簽訂與否(PCC1)作為被解釋變量,將可能影響此事項的變量作為解釋變量,同時在第一階段模型中加入滯后一期PCC1作為外生工具變量(IV)。表5中模型(1)報告了第一階段的回歸結(jié)果,工具變量IV與PCC1在1%水平上顯著正相關(guān)。計算逆米爾斯比率(IMR),并將計算得到的逆米爾斯比率(IMR)作為控制變量加入第二階段模型進(jìn)行回歸。模型(2)和模型(3)檢驗業(yè)績補償承諾對風(fēng)險承擔(dān)的影響,模型(4)檢驗業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值的影響,模型(5)檢驗業(yè)績補償承諾和企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平同時對企業(yè)價值的作用。模型(2)中IMR回歸系數(shù)在10%水平上顯著為正,但控制了IMR之后,PCC1的回歸系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正。模型(3)、模型(4)、模型(5)中IMR的系數(shù)不顯著,且業(yè)績補償承諾PCC1和企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)RISK1的回歸系數(shù)依舊在1%的水平上顯著為正,說明本文所得出的結(jié)論基本穩(wěn)健。

      表5 Heckman兩階段回歸結(jié)果

      (四)進(jìn)一步研究

      1.環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用檢驗

      并購重組企業(yè)一旦做出業(yè)績補償承諾即負(fù)有達(dá)到承諾業(yè)績水平的責(zé)任,但制度變革、客戶更替、偏好更新、技術(shù)轉(zhuǎn)型等外部環(huán)境變化會對企業(yè)日常經(jīng)營活動造成沖擊,市場競爭由此加劇,企業(yè)面臨市場份額驟減的風(fēng)險,無法完成承諾業(yè)績目標(biāo)的可能性也隨之增加。前景理論認(rèn)為,損失前景下的企業(yè)具有更強的風(fēng)險偏好[29]。因此,身處逆境的危機感會倒逼管理層主觀能動地承擔(dān)風(fēng)險,調(diào)整企業(yè)風(fēng)險資產(chǎn)配置,同時優(yōu)化或改變經(jīng)營戰(zhàn)略和發(fā)展路徑,最終有效增強企業(yè)的行業(yè)競爭優(yōu)勢,對企業(yè)價值產(chǎn)生積極影響。本部分使用環(huán)境不確定性BQD作為調(diào)節(jié)變量,建立模型(8)進(jìn)行檢驗。

      TobinQ=β0+β1PCC2+β2BQD+β3PCC2×BQD+β4SIZE+β5LEV+β6INDEPEN+β7HOLD+β8CBD+β9SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (8)

      借鑒申慧慧等[30]的做法,用模型(9)的殘差估計每個企業(yè)過去5年的非正常銷售收入。

      Sale=β0+β1YEAR+ε

      (9)

      式中,Sale表示企業(yè)銷售收入。用企業(yè)過去5年非正常銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差除以過去5年銷售收入的平均值得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性,再用該數(shù)據(jù)除以同年度同行業(yè)所有企業(yè)未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù),所得結(jié)果為環(huán)境不確定性(BQD)?;貧w結(jié)果見表6。模型(1)環(huán)境不確定性的估計系數(shù)為0.2434,在1%水平上顯著為正,說明環(huán)境不確定性正向影響企業(yè)價值。模型(2)在模型(1)的基礎(chǔ)上增加了業(yè)績補償承諾與環(huán)境不確定性的交乘項PCC2·BQD,PCC2·BQD的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正,說明環(huán)境不確定性對業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值之間的關(guān)系產(chǎn)生正向的調(diào)節(jié)作用,即環(huán)境不確定性促使并購重組企業(yè)管理層勇于承擔(dān)風(fēng)險,提升了企業(yè)價值,與預(yù)期一致。

      2.財務(wù)柔性的調(diào)節(jié)作用檢驗

      一方面,財務(wù)柔性儲備提高了企業(yè)的風(fēng)險投資能力[31];另一方面,財務(wù)柔性降低了企業(yè)在風(fēng)險投資過程中的交易協(xié)調(diào)成本,很大程度上提升了資金結(jié)構(gòu)的調(diào)整效率,可見財務(wù)柔性能夠在并購企業(yè)投資過程中發(fā)揮巨大效能,對企業(yè)價值起到強有力的推動作用[32]。選用財務(wù)柔性FF作為調(diào)節(jié)變量,建立模型(10)進(jìn)行檢驗。財務(wù)柔性=現(xiàn)金柔性+負(fù)債融資柔性,其中現(xiàn)金柔性=企業(yè)現(xiàn)金比率-行業(yè)現(xiàn)金比率,負(fù)債融資柔性=Max(0,行業(yè)平均負(fù)債比率-企業(yè)負(fù)債比率)。

      TobinQ=β0+β1PCC2+β2FF+β3PCC2×FF+β4SIZE+β5LEV+β6INDEPEN+β7HOLD+β8CBD+β9SGR+βλ∑IND+βγ∑YEAR+ε

      (10)

      表6中模型(3)財務(wù)柔性的估計系數(shù)為1.0374,說明財務(wù)柔性正向影響企業(yè)價值;模型(4)在模型(3)的基礎(chǔ)上增加了業(yè)績補償承諾與財務(wù)柔性的交乘項PCC2·FF,PCC2·FF的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正,表明財務(wù)柔性正向調(diào)節(jié)了業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值之間的關(guān)系。

      表6 環(huán)境不確定性和財務(wù)柔性調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果

      四、結(jié)論與啟示

      以2011—2018年我國上市公司的并購樣本作為研究對象,考察了業(yè)績補償承諾的企業(yè)價值創(chuàng)造效應(yīng)機制。實證結(jié)果表明:第一,并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾對企業(yè)價值具有顯著正向影響。第二,機制檢驗結(jié)果表明,風(fēng)險承擔(dān)是業(yè)績補償承諾正向影響企業(yè)價值的中介機制之一,即并購重組企業(yè)簽訂業(yè)績補償承諾通過提高管理層的風(fēng)險承擔(dān)水平進(jìn)而對企業(yè)價值產(chǎn)生積極影響。第三,環(huán)境不確定性和財務(wù)柔性在業(yè)績補償承諾與企業(yè)價值二者關(guān)系中均起到了正向調(diào)節(jié)的作用。經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后,結(jié)論依然成立。

      研究結(jié)論提供了如下參考建議:第一,收購方企業(yè)應(yīng)基于長期導(dǎo)向,在并購中積極引入業(yè)績補償承諾協(xié)議這一契約工具向外界傳遞積極信息,以達(dá)到改變企業(yè)風(fēng)險偏好和風(fēng)險資產(chǎn)配置,使管理層在投資決策中傾向高風(fēng)險高收益項目,最大化提升企業(yè)價值的目的,但同時要理性看待業(yè)績補償承諾,重視對承諾業(yè)績目標(biāo)合理性的事前監(jiān)督把控。第二,簽訂業(yè)績補償承諾的并購企業(yè)要時刻關(guān)注外部環(huán)境不確定性帶來的技術(shù)轉(zhuǎn)型沖擊和市場需求改變,及時培育技術(shù)優(yōu)勢,采取富有競爭性的策略;同時要維持穩(wěn)定的財務(wù)柔性水平,保持動蕩環(huán)境下的高效投資,刺激企業(yè)創(chuàng)造更多價值。第三,標(biāo)的方應(yīng)審慎選擇并購交易方,并盡可能采用更富有彈性的承諾協(xié)議條款以降低自身風(fēng)險。第四,中小股東應(yīng)根據(jù)并購交易雙方簽訂的業(yè)績補償承諾協(xié)議,對標(biāo)的資產(chǎn)估值和質(zhì)量予以足夠關(guān)注和科學(xué)判斷,認(rèn)清交易實質(zhì)后理性投資。第五,監(jiān)管部門一方面要完善標(biāo)的資產(chǎn)事前信息披露的相關(guān)規(guī)章制度來更好保護(hù)上市公司中小投資者利益;另一方面要加強對并購交易雙方業(yè)績補償承諾協(xié)議簽訂履行情況的監(jiān)督審核。對于控股股東或終極控制人注入劣質(zhì)資產(chǎn)炒作業(yè)績補償承諾概念以抬高上市公司股價套利的情況,應(yīng)加大處罰力度。

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