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互联网并购现状(互联网企业并购绩效分析)

2022-11-13  本文已影响 337人 
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  针对2013年有并购行为的互联网行业公司,本文运用因子分析法,对并购前一年、当年、及并购后两年内的绩效进行实证分析。得出结论:计算机网络互联网行业公司绩效经历了一个起伏的阶段,并购当年业绩出现大幅下降的现象,并购后第一年绩效迅速增长,并购后第二年较并购当年绩效有改善,较上一年绩效呈下降趋势。


  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

  本文运用因子分析法对20家互联网行业上市公司的并购绩效差量进行实证分析,结果表明,并购企业经历了一个起伏的阶段,并购当年绩效较上一年明显下降,并购后第一年绩效得以提升,下一年的绩效又呈下降趋势。短期来看,并购方业绩得到了改善,但这种改善是否长期有效,还需要通过未来的财务数据进一步分析。因此,公司并购行为往往需要收购方与被收购方长时间进行融合。尤其是在互联网这样一个高速发展的行业内,业务的相关性与互补性都深刻影响着并购双方的绩效。 例如,百度与91无线存在着很强的业务互补性。通过收购91,百度巩固并加强了其移动互联网入口商家的重要地位, 建立了移动互联网搜索和应用商店两大强势入口,满足了用户在搜索和软件下载方面的需求。

  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

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