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澳博注册网站平台基于 DEA 的我国钢铁上市公司并购绩效研究摘要: 我国钢铁上市公司并购绩效是钢铁行业兼并重组切实关心的问题。 文章使用数据包络分析 DEA 的二阶段改进模型, 选取 2008、 2009两年在沪深两市发生的钢铁上市公司并购实践为原始样本, 对 10 家上市公司并购前后的经营绩效进行了对比研究。 研究发现: 收购企业的总体绩效在并购当年就开始下降直到 t+3 年才恢复上升, 这说明并购在总体上是失败的。 同时我们对样本绩效均值进行了 配对 T 检验, 检验结果显示并购后的绩效相对于并购前明显下降。关键词: 数据包络分析(DEA); 并购绩效; 钢铁上市公司 一、 引言 从 20 世纪 90 年代末开始, 我国的钢铁行业经历了兼并收购的探索期、缓慢推行期和加速推行期三个阶段, 完成了由起初的政府行政主导到现今政府引导、 市场结合, 国企民企共同参与并购的转变。 钢铁企业上市公司的并购绩效情况反映的是我国钢铁产业并购重组的好坏, 关系到我国钢铁产业是否可以持续健康发展。 同时, 对我国钢铁上市公司并购重组绩效进行综合评价, 也有利于我们认识到并购中存在的问题, 提高并购的绩效。

本文将采用数据包络分析(Data Envelop-ment Anal-ysis, DEA) 中的 C2R 模型以及任民、 王烈(2003) 所提出的 DEA 的二阶段法, 首先运用Deap2. 1 求出不同年份的并购绩效指标, 通过对绩效指标的变化进行对比研究, 评价并购重组是否带来钢铁上市公司管理绩效的改善。二、 文献综述 陈旭等(2008) 在其研究中对我国并购绩效衡量的四种评价方法进行了总结和评述, 其中国内外研究者对并购绩效的研究一般采用的是基于股价变化的事件研究法和基于财务数据的会计研究法两种方法。 事件研究法的基础假设是市场有效性, 适用于发达的资本市场, 而会计研究法适用于资本市场不发达的国家。事件研究法主要检验的是并购前后股东财富的变化, 对股东财富的计量一般采用反常收益法。 所谓反常收益指的是在并购事件发生前后的某段时间里, 并购双方股东的实际收益率 R 与假定没有发生并购的该段时间里的正常收益 E(R) 的差值。 如果这个差值为正, 则说明并购给股东带来了正的收益, 也就是并购绩效为正。 Jensen 和 Ruback(1983) 在总结了 13篇关于并购绩效文献的研究成果后得出结论, 成功的兼并活动会给目标公司带来约 20%的反常收益, 而成功的收购给目标公司带来的收益约为 30%。

陈信元、 张田余(1999) 采用 1997 年沪深两市所有的并购重组事件作为研究样本, 同时采用方差检验和非正常报酬率检验对并购重组的效率进行检验, 研究结果指出不同类型的重组的市场反应是不一致的, 其中兼并收购并没有带来非正常的收益。 李善民、 陈玉罡(2002) 以 1999 年~2000年沪深两市 349 起并购事件作为实证研究样本, 运用事件研究法进行研究,他们发现并购活动使得公司的累计反常收益在公告后 30 天几乎都为正,但是不显著。 事件研究法的基础条件是市场有效性, 但是中国的证券市场属于一个弱势有效的市场, 所以事件研究法并不能全面的准确的衡量企业并购的绩效问题。相比于事件研究法, 会计研究法则使用并购前后几年的财务数据, 对企业的盈利能力、 偿债能力、 资产管理能力、 发展能力和现金流量水平等业务指标进行比较, 以此来确定并购绩效的变化。 冯根福、 吴林江(2001)运用会计研究法, 使用 1994 年~1998 年我国上市公司的并购样本对并购绩效进行研究, 研究结果表明上市公司的并购绩效存在着一个先升后降的过程。 李心丹、 朱洪亮等(2003) 选取沪深两市发生并购的 103 家上市公司为样本, 首次利用 DEA 的方法对并购绩效进行研究, 他们的研究结果证实并购活动总体上是提高了上市公司的经营管理效率, 同时并购后的几年内继续保持着稳步提高的趋势。

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针对我国证券市场的弱势有效性, 不宜采取事件研究法对并购绩效进行研究; 同时基于财务数据的会计研究法只考虑了 企业经营管理结果的指标, 而无法考虑企业经营投入的问题, 我们在本研究中讲使用 DEA 的研究方法, DEA 的研究方法不仅可以同时考虑到不同企业可控的输入和输出指标, 并且 DEA 方法能够保证我们观测的年份足够长, 准确的度量并购前后公司的效率问题。三、 实证数据与方法 1. 样本来源。 按照国泰安数据库(CSMAR) 的划分, 广义的并购包括资产收购、 股权转让、 吸收合并、 资产剥离、 资产置换等一系列重组行为,而狭义的并购仅仅是指资产收购和吸收合并这两类。 本文研究的对象为广义的并购。在本文的研究中, 我们将使用 2008 年、 2009 年发生在沪深两市的并购原始案例为样本, 之所以选择 2008、 2009 两年一是因为这两年的并购数量相对较多, 能够给我们提供更多的信息; 再则是因为我们需要观察的是样本经营绩效的变化, 而经营业绩的变化是需要一定的时间才能反应出来的, 所以我们需要更长时间的窗口期, 与此同时 DEA 的方法也需要更长的年份跨度, 所以本研究选择 2008 年、 2009 年的数据是为了 保证能够有效获取并购后三年的数据。

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澳博注册网站平台在采取到原始并购样本之后, 我们还需要对原始样本进行剔除的工作, 剔除的条件是: (1) 剔除掉被 ST 的公司以及新设合并的样本; (2)剔除数据缺失、 异常的并购样本; (3) 对于多次并购的处理: 同一年发生的并购以并购金额最大的一次计入; 如果并购在 2008 年~2009 年间均有发生, 以最后一次并购计入。 本研究所有的样本信息及后续研究所需要的财务数据信息均来自国泰安数据库(CSMAR)。 经过我们的整理工作, 我们一共选取了八一钢铁等 10 个并购样本。2. 指标选取。 DEA 方法最大的优越性就在于它是针对多输入多输出的综合评价,有效的避免了只使用经营结果作为评价依据的缺憾。 我们在选择指标的时候注意了 以下三点: 第一我国钢铁行业上市公司并购绩效案例分析, 数据指标是对评价对象管理效率的客观反应; 第二, 避免输入、 输出数据之间存在较强的线性相关关系; 最后要考虑数据的易得性。 综合参考这三点要求, 我们选取了下面所述的五个指标:输出指标: y1——主营业务收入; y2——利润总额。输入指标: x1——主营业务成本+主营业务税金及其附加; x2——三项费用(管理费用+销售费用+财务费用); x3——总资产。

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我们选取主营业务收入和利润总额作为输出指标是因为主营业务收入往往体现了公司的战略安排, 而利润总额代表的是公司是否运用好了 所有的资源来达到最佳的产出, 实现最优的资源配置。同时选取主营业务成本+主营业务税金及其附加体现的是企业在运营的过程当中对成本性资源的投入, 而三项费用代表的则是公司内部管理水平的高低, 意味着不同的经营效率,最后选取公司的总资产不仅可以检验公司的资产是否得以良好的运用我国钢铁行业上市公司并购绩效案例分析, 更可以避免因为不同公司在不同时期内因股本和资本结构的不同而导致的指标间的差异问题。3. DEA 模型简介。 数据包络分析(DEA) 是一种对多产出、 多投入的多个决策单元(Decision Making Unit, DMU) 的效率评估方法, 它是由美国运筹学家 Charnes、 Cooper 以及 Rhodes 教授在 1978 年提出来的。 数据包络分析,其模型简称 C2R 模型我国钢铁行业上市公司并购绩效案例分析, 它是使用数学规划模型为决策单元之间的相对效率评估提供一个可行的方法和有效的工具。 根据对各 DMU 数据的观察以判断是否为 DEA 有效, 其本质是判断 DMU 是否位于可能集的“生产前沿面” 上。 位于“生产前沿面” 上的 DMU 则表现为 DEA 有效。

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对于 C2R模型及其对偶规划模型在本研究中就不详细给出, 但是我们应该明白, C2R给我们提供的是一种方法去判定 DMU 是有效还是无效的。 但是我们在采用这种方法进行有效性分析的时候会发现大量的、 甚至是全部决策单元均为有效的情形, 也即是说 C2R 模型无法解决 DMU 的排序问题。 针对这一问题,本研究将采用任民、 王烈(2003) 提出的评价决策单元 DEA 有效的两阶段法进行本文的研究工作。假设有 N 个决策单元, 每个决策单元有 M 种类型的投入, 同时还具有S 种类型的产出。 投入和产出分别用向量 Xj=(x1j, x2j, …, xmj) T,Yj=(y1j, y2j, …, ysj) T 表示, 其中 xij 表示第 j 个决策单元对第 i种资源的消耗量(投入量), yrj 表示第 j 个决策单元对第 r 种类型产出的输出总量。 在这 n 个 DMU 中引入第 n+1 个 DMU, 并且使得第 n+1 个 DMU 的特性是投入最小, 产出最大, 那么必然的这个决策单元的效率值必定是 1,也是最有效的。 引入第 n+1 个 DMU 之后, 我们需要求解下面的数学规划模型:min[? 兹-? 着(eTS-+eTS+) ]s. t. ■Xij? 姿 j+xin+1? 姿 n+1+si-=? 兹 x0, i=1, 2, …, m ■Yij? 姿 j+yin+1? 姿 n+1-sk+=y0, k=1, 2, …, s ? 姿 j? 叟 0, j=1, …, n, n+1 S-? 叟 0, S+? 叟 0 其中 eT=(1, 1, …, 1) ∈EM, ε 是非阿基米德无穷小量。

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第二阶段, 利用上述数学规划模型求解, 然后将第 n+1 个理想决策的单元去掉, 剩下其它 n 个决策单元的评价指数分别为θ 1, θ 2, …, θ m,并且令θ i=max(θ 1,θ 2我国钢铁行业上市公司并购绩效案例分析, …, θ m), 接着以θ i 进行标准化处理, 即θ1=■。 标准化处理之后, 我们便可知道第 i 个评价指数为 1, 其它评价指数都小于 1。 由于我们的输出变量(利润总额) 中有负数存在, 我们需要将输出、 输入指标都进行无量纲化的处理, 然后运用 Deap2. 1 分别算出 10个样本在观察期(t-3, t+3) 七个年度里的相对绩效指标, 如表 1 所示。四、 实证分析 得到相对绩效指标之后, 我们需要做两个比较: 第一个是针对样本总体在并购前后的绩效对比分析, 第二个便是对并购前后样本公司绩效均值指标进行配对 T 检验以验证钢铁上市公司并购是否带来了 绩效水平的提高。 配对样本 T 检验我们使用 SPSS16. 0 进行统计分析。1. 所有样本总体并购绩效分析。 要对样本总体并购绩效进行分析,首先我们要计算出在观察期(t-3, t+3) 内每年总体样本的总体绩效均值(其中 n 表示公司数, j 表示年份), 然后我们可以得到如下的总体并购绩效分析图, 如图 1。

从图中我们可以看到,从并购发生的当年开始我国钢铁行业上市公司并购绩效案例分析, 样本公司的总体绩效水平是下降的, 直到 t+3 年并购的绩效水平才开始上升到并购前 t-3 年时候的水平。 这从整体上告诉我们钢铁公司并购之后并没有带来管理效率上的提升。 虽然规模扩大了, 但是随之而来的管理上的问题将规模经济以及协同效应的优势抵消了。2. 并购前后绩效指标均值比较。 要对并购前后的绩效指标均值进行配对 T 检验, 我们首先需要计算出每个样本在并购之前和并购之后的绩效均值: ? 兹 i, ave, b=■, ? 兹 i, ave, a=■(i 表示公司, j 表示年份)。根据我们的计算分析, 我们发现有 4 家公司(八一钢铁、 凌钢股份、 首钢股份和西宁特钢) 在并购之后的绩效是比并购之前要好的, 占总样本的40%, 一定程度上达到了并购的战略目标。 我们进行配对 T 检验的结果如表 2 所示。配对 T 检验给出我们 P 值为 0. 097, 这说明在 10%的水平上结果是显著的, 从统计意义上表明钢铁行业的并购没有带来效率的提升。五、 结论与政策建议 1. 研究结论。 我们通过对 2008、 2009 两年的上市钢铁公司并购样本进行实证研究发现, 关联并购交易在样本总体中占据了很大的比重, 有 8家企业并购属于关联交易。

同时实证结果表明, 上市钢铁公司在并购之后绩效水平不升反降, 传统意义上的规模经济和协同效应并没有在我国上市钢铁行业的并购中显现出来。究其原因, 本研究认为有以下两点导致了钢铁上市公司并购绩效的不理想: 第一是并购虽然扩大了 规模, 但是在管理能力上还很缺乏, 无法很好的对并购后的资源进行整合, 这导致了 并购之后企业无法提高绩效水平, 同时这也是大部分并购没能发挥并购协同效应的原因; 第二是大多的并购还是关联性的, 只是资源在集团公司下面的划转, 并没有打破行业的结构, 提高行业集中度, 行业当中的企业数量还是很多, 竞争程度激烈。2. 政策建议。 针对我国钢铁行业集中度低、 技术落后等特征, 政府已经在《关于加快推进重点行业企业兼并重组的指导意见》 等官方文件中表明了政府对钢铁行业并购重组的支持和鼓励, 但是要想提高钢铁行业的国际竞争力, 政府和企业还需要做到:(1) 对政府而言, 应该进一步的放开对钢铁行业并购的干预甚至直接参与, 让市场来做出并购决策, 同时应该积极的进行并购引导。 虽然政府可以动用各种资源让一个企业短暂的变得更大更好, 但这只是一种短时的救急行为, 这种行为没有办法培养出企业自身的竞争能力。

澳博注册网站平台 政府应该让市场去判断哪些企业是值得进行收购的, 充分相信市场的选择, 而政府自身需要做好的只是提供一个良好的监管环境和最佳的引导政策。(2) 对企业而言, 并购的完成可能会在政策支持的情况下变得容易,但是企业更加要注重并购之后的整合工作。 所以企业应该着手建立自己的并购团队和并购知识管理队伍, 在并购实践当中不断学习和积累, 让并购发展为企业的一种独特的竞争能力。 只有提高了并购的各方面能力, 企业才不至于只“买进” 而不懂得“消化”, 这样方能提高并购绩效。(3) 整体而言, 增强跨区域跨国的并购重组。 由于跨区域的并购重组涉及到地方政府的税收等利益问题, 所以一直以来跨区域并购并不是很受支持。 但随着外资不断在国内攻城略地, 如果国内企业不展开跨区域重组构建强大的钢铁巨型企业, 总...