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2、54 行业并购指数的绩效解释194.1 行业并购绩效的模型构造194.2 样本与指标的选取204.3 并购指数与并购绩效分析214.4 结论245 结论和建议256附录：28参考文献43行业并购指数设计中文摘要行业并购指数是衡量不同行业间某一时点的并购市场的活跃程度的实用化指标。本文通过对调整后的并购次数和并购累计金额的对称变动率进行加权平均，设计出一个能够反映特定行业并购活动发生活跃度的定量指标。行业并购指数同时能够反映不同行业的并购市场中并购交易意愿的大小以及并购方对于并购绩效的预期的大小。本文站在行业的层面，对我国20012009年中的36个季度的并购次数和并购金额累计进行了数据处理，计
3、算出房地产业、电子行业、采掘业、建筑业、农林牧渔业、造纸印刷业和交通运输行业七个行业的36个季度的并购指数，反映出了我国2001年至2009年9年间的并购活动规模的波动情况以及并购周期的大小。本文不仅提出了行业并购指数的计算模型，更在并购绩效方面对于并购指数做出了解释。将并购指数与四个月和七个月的短期累计超常收益率进行相关性分析，得到了行业并购市场越繁荣，相应时间点的并购绩效越低的结论。根据经典理论，进行了相关的解释：1.并购市场的活跃带来了股票价值的高估，而理性投资者抛售股票，造成累计超额收益的降低；2.并购市场上，管理人的自大从众的非理性心理带来的错误决策。这种决策并不能给企业创造满意的价
4、值；3由于外界因素的影响，资源进行了大规模的并购整合，而新资源需要时间进行有效运作，才能带来更多的超长收益。关键词：行业并购指数 并购绩效 并购市场 活跃度ABSTRACT： Index is a measure of industry mergers and acquisitions among different sectors of the market at some point in the acquisition of practical indicators of the level of activity. And this paper seeks for a model to
5、 create a index to indicate the boom of M&A markets by using the fluctuation ratio of M&A time and deals. Industry Mergers and Acquisitions Index is based on the fluctuation ration of M&A times and deals and amplitude of the cumulative amount of weights of the weighted composite average, indicating
6、the willingness to pursue mergers and acquisitions and the expected return in future, and can be use to both inform the boom M&A market and supply useful information to help making decision. This paper uses 36 quarters statistics in 2001-2009 to calculate 7 industry M&A indexes; these are real estat
7、e, electronics industry, architecture industry, extractive industry, paper printing industry, transportation industry and agriculture industry. And this paper also compares the index with M&A performance, explaining the conclusion that when the markets are boom, however, the performance is bad. Base
8、 on those classic theories, my explanation is that: 1.The stock is higher recognized in boom markets than its real value, at that time rational investor will sell these, leading to the decline of the price. 2. Managers in M&A market are lack of reason to make the decision. And with the wrong work, t
9、he mergers cant bring about satisfied profit. 3. When the resource needs to be replace, they also need time to pursue a better operation and make more profit.Key word: industry M&A index M&A performance M&A market booming development 1 导论1.1 研究背景和意义企业并购过程，是一部分利益主体通过出让其所拥有的对企业的控制权而获得相应的收益，而另一部分利益主体则通
10、过付出一定的代价获得这部分控制权。作为企业扩大经营的一种重要方式和市场资源有效配置的方式，并购的活跃程度同时也反映了投资者对于并购活动创造价值大小的期望。并购重组作为资源配置的重要环节，一直是证券市场上的热点。在美国资本市场，已经经历了五次并购浪潮，其中历史上最大的并购浪潮也是在前不久刚刚结束。我国并购市场，从“宝延事件”起，并购重组也经历了萌芽、数量型发展和趋向理性发展的三个阶段。而且目前阶段，我国资本市场上上市公司的并购重组活动方兴未艾，并有逐渐大规模发展的趋势。 为了衡量并购市场的活跃程度，以及反映过去的并购活跃周期，国内外学者都在研究如何运用准确的变量，设计出反映资本市场并购活动活跃程
11、度的定量指数。并购指数除了能反映过去并购活跃周期和波动的转折点外，还能在某种意义上表现出并购活跃周期波动的振幅。在过去的研究中，大部分文献都定位于并购次数和并购累计金额的简单的加权。并购次数代表了资本市场上一定时间段内并购活动发生的频繁程度以及倾向收购并实施收购的公司的数量。并购累计金额是指一定时间内并购活动所有累计交易金额的总和，代表了资本市场上整合的资源的总量。并购次数和并购交易金额是最直观最有效的反映并购活动的定量指标，但是由于没有很好的理论基础，国内外学者都在探讨如何建立一个有效模型，能够将并购次数和并购规模结合起来，得到一个直观的数值，反映并购的活跃程度。本文在总结国外进行并购指数研
12、究的基础上，结合我国资本市场的特点，站在行业的层面，设计出了一个依靠并购次数和交易金额的对称变动率来反映并购市场的活跃程度的指数。1.2 研究思路与论文框架 本文通过对2001-2009年我国上海、深圳两个证券市场七个行业房地产业、建筑业、采掘业、电子业、农林牧渔业、交通运输仓储业和造纸印刷业发生的股权并购事件为样本，采用实证研究的方法，以并购次数和并购累计金额的对称波动效率，设计出行业并购指数模型。并根据模型，对我国上市公司的七个行业并购样本进行了统计和分析，计算出了七个行业2001-2009年间36个季度的行业并购指数。并且采用行业累计超常收益作为衡量并购业绩的指标，将并购指数与累计超额收
13、益进行了分析处理，得到并购市场的繁荣同时伴随并购绩效的降低的结论。根据经典理论，进行并购指数的分析，以期为上市公司并购活动与提高并购绩效做出做深层次的剖析，并对处于不同并购时机进行并购的企业提出一些建议。 本文主要内容及观点如下： 第一部分，引言部分。对本文的研究背景进行了阐述，说明了本文的研究意义，明确研究内容，并对研究过程做了框架式的梳理。 第二部分，文献综述。对并购指数国内和国外的文献做了全面的回顾与梳理。在对文献进行梳理后，发现有关于并购指数的文献并不多。大部分文献基本上只对并购市场的并购次数和并购累计交易金额进行简单加权，构造较为简单的并购指数。国内对于行业并购指数的研究还停留在反映
14、并购活动的简单的统计指标上，并没有能够设计出一个全面反映并购活跃程度的指标。 第三部分，行业并购指数的设计和计算。通过构造行业并购指数模型来衡量并购市场的活跃程度，同步反映并购市场景气程度的并购指数。本文通过借鉴欧洲ZEW并购指数先进的计算方法，利用一段时间内并购次数与并购累计金额的变化幅度，设计出我国行业指数设计体系。并且对我国2001-2009年深圳、上海两个证券市场发生的股权收购事件作为研究对象，用并购次数与并购规模分别计算出了7个证券次门类行业的2001-2009年36个季度的行业并购指数。 第四部分，行业并购指数的绩效解释。并购预期目标能否得以实现，关键在于并购的实际结果如何，并购绩
15、效就是对并购形成的实际经济效果的反映。本文根据前人研究的方法，利用累计超常收益率（CAR），分别对造纸印刷行业、电子行业、农林牧渔业进行了超常收益率的计算。并将累计超常收益与并购指数进行统计分析，发现并购指数与并购业绩呈现显著负相关。也就是并购市场的繁荣，伴随着并购绩效的低迷。并根据相关经典理论，给出了三个方面的相应解释。第五部分，结论和建议。根据实证的结果得到了并购指数模型和其并购绩效的解释。根据研究结果对收购方公司提出建议，以期提高并购活动的效率，为公司创造更多的价值1.3 本文的创新与不足 本文创新性地站在行业的层面研究并购指数这一个概念，抛弃了国内对于并购次数和累计交易金额的简单加权的
16、方法，借鉴国外并购指标，运用并购次数和并购交易额的对称变动率设计出了衡量并购活跃程度的指数能够定量和同步反映出并购市场的走势。并且创新性地将并购指数和并购绩效进行同步分析，得到了并购活动的活跃，同时伴随并购绩效下降的结论。2 文献综述行业并购指数（industry mergers & acquisitions index, Industry M&A Index）是衡量不同行业间某一时点的并购市场的活跃程度的实用化指标。该指标的经济含义是说明我国并购市场上并购方进行交易的意愿大小和对于并购创造价值大小的期望，同时能够衡量并购市场的景气程度和为投资者提供有效投资时机的实用指数。行业并购指数是一定时
17、间内的并购次数和并购累计金额以各自的变化幅度为权数的加权综合平均数。行业并购指数越高，代表并购活动越频繁，企业进行并购的意愿越大，对于并购活动创造价值的期望越大。也同时反映这一时点的并购需求比较高，并购价格相应会随之升高。反之，则反映并购市场冷淡，投资者进行并购意愿不强烈，也代表这一时点的并购需求比较低。站在行业的层面研究行业并购指数的学者和文献都比较少，但是关于并购指数（M&A Index）， 国内外学者分别根据不同的用途设计出了不同体系的并购市场指数。结合不同的文献，对于并购指数的研究，我对国内和国外的文献做出如下的回顾：一、国外文献综述欧洲经济研究中心（ZEW）和BvD电子商业信息出版公
18、司（BvDEP）从2000年开始合作推出ZEW-ZEPHYR并购指数。该指数根据美国商务部会议委员会公布的美国领先指标（US Leading indicator），将经济数据汇总在一个不同的索引中，设计出了ZEW-M&A Index。该指数根据交易数量和交易价格，以每月的数据为基础，以完成了并购协议的事件为研究对象，考虑到通货膨胀带来的交易价格的上涨，设计了对称变动指标（Symmetrische prozentuale nderung）。为了避免对称百分比的偏离极端现象，加入了波动调整变动率（Volatilittsbereinigte prozentuale nderung）。对每个月并购次数
19、和累计并购金额的对称变动率进行计算，并且用包含标准差的波动调整率调整对称变动率。通过对调整后的并购次数和并购累计金额的对称变动率进行加权，得到了最终的能够反映并购活动发展趋势的ZEW-M&A index。作者在文章中对美国、欧洲和亚洲市场的并购情况，运用ZEW-M&A index进行了检验，发现比普通的单纯以并购次数与规模的简单加权的曲线变得柔和，同时更能够反映出每年的并购特点。Structured Solutions 公司根据交易总规模（Number of Shares Index Component）和交易价格（Price of Index Component）的相关加权，设计出一个并购技
20、术指标（US Technology M&A Index）。对于并购以后收购方占被收购方的股权比例（Number of Shares of the Index Component on Trading Day）和并购金额（Price of Index Component on Trading Day）相乘，再通过每个月指数的相加得到每年并购活动的指数。同时考虑到不同的支付方式对并购市场带来的影响，对先前的并购活动指数进行了调整。为了得到更准确的指标，站在企业的层面考虑到资本扩张与收缩的并购结果，分别进行了资本扩张和资本收缩两种情况下的讨论。最后将调整后的变量再进行加权平均，就得到了美国并购技术指
21、标。安永会计师事务所（ERNST&YOUNG）开发了澳大利亚资源业并购指数。该资源业并购指数是衡量澳大利亚证交所前160家资源类上市公司交易活动的复合指数。其编制主要基于并购交易的总次数和总金额，也考虑并购支付的价格与账面价值的比值（PAR）的平均值。该并购指数仅包括指数样本公司作为收购方情况下的收购。国外ALLEN&OVERY律师事务所，根据每一季度全球并购事件。总结出每一个经济区最大的5件并购事件。用最大的5件并购事件作为该地区的并购活跃程度的代表，对最大的5件并购事件的并购累计金额和并购次数相加，并且做出图标表示并购指数的增长或者降低，出具并购指数。二、国内文献综述 国内的学者卢中原、胡
22、鞍钢（1993）选择了投资化市场指数、价格市场化指数，生产市场化指数和商业市场化指数四个单项指数，然后加权算出一个综合市场化指数，来度量经济运行机制的市场化程度。崔永梅（2010）总结国内外对于并购市场指数的论述，提出来简易的单一指数，快速衡量和比较公司控制权市场发展的市场化程度。她认为并购市场评价可以从以下两个方面入手：市场环境发展状态和是市场利用程度。进一步推算出并购环境指数与并购运用指标的关系，得到最终的简化指数：IMA=并购交易金额/GDP全国工商联并购公会( Chian Mergers & Acquisitions Assoiation)所属的全球并购研究中心(Global M&A
23、Research Centre)从2002年1月推出“中国并购指数”。总结出五件最大的并购事件，并购总结出一个月并购的次数和总交易额。该指数选取上市公司并购交易规模指标和活跃程度指标，统计整理一定时期内的信息数据，经过技术处理后，计算综合指数。以月为单位制作发布，反映上市公司并购交易的趋势概况。上海联合产权交易所2009年12月18日正式发布其编制的“中国产权市场并购系列指数”，以此反映全国产权市场的并购动态。在中国产权市场并购系列指数这个系统中，目前分出“分产业并购指数”“分区域并购指数”和“分标的性质并购指数”三大系列。在每一大类里面，又根据获得数据信息的时间特征，分别分为日指数、周指数和
24、月指数。在指数编制中，主要选取了5项指标，即挂牌的宗数、挂牌金额、参与竞价过程的投资人数量及成交户数、成交价格、成交宗数。在分析区域并购情况时，还考虑了区域内的资金流入流出情况。国外和国内文献分别根据不同的用途，设计出了不同的反映并购市场景气指数。但是国外研究仍然缺少对于并购市场活跃程度的直观的表达。而国内的研究通常主观性比较强，缺少对于通货膨胀这些原因的剔除，噪音比较大。因此本文需要从并购次数和并购规模入手，构建合理的反映。本文主要参考欧洲经济研究中心（ZEW）设计ZEW-ZEPHYR并购指数体系、运用到国内2001-2009年房地产行业、建筑业、采掘业、电子行业、交通运输仓储业、农林牧渔业
25、和造纸印刷行业，用调整后的并购规模与并购次数的对称变化率，以每个季度为单位，计算出了七个行业的并购指数。并且对于电子、农林牧渔和造纸印刷业，以公告日为第0天，用-30,90 和-30,180的窗口期计算了行业平均超额累计收益（CAR）。用行业平均CAR对行业并购指数进行了并购业绩方面的解释。3 行业并购指数模型的设计3.1 指数模型设计原理本文需要构造一个指数，能够涵盖较多的信息，主要考虑以下几个基本方面：1并购市场提供的是历史数据，一般只包含并购次数和累计交易量。这个两个变量可能会相互影响，并购次数可能对并购累计交易额产生影响，并购金额的大小也会影响发生并购次数的多少。但是，本文认为，并购次
26、数和并购累计金额是两个独立变量。并购次数不能影响并购累计金额，并购金额也不能影响并购活动的发生。2累计交易金额虽然是历史数据，但是不考虑通胀等原因，不同时间的累计金额仍然具有可比性。因为不同时期的累计金额具有可比性，才可以进行该指数的设计模型，并且进行分析。3对称变动率可以有效得衡量两个相邻变量的变化幅度。本文采用的对称变动率为Xt =200* ( Xt- Xt-1 )/( Xt+Xt-1)比起传统的Xt=100*( Xt- Xt-1 )/( Xt+Xt-1)方法有更大的放大作用，考虑到国内并购次数和并购金额相对较少，更大的放大效果能够有效评估并购活动的趋势。4. 通常对称变化率会因为有变化较
27、大的相邻季度而产生极值。为了调整极值的现象，引入用平均差a和b构建的波动调整率，可以避免产生极值的趋势。3.2 指数模型的建立本文的模型主要参考欧洲经济研究中心（ZEW）和BVD电子商业信息出版公司从2000年开始合作推出的ZEW-ZEPHYR并购指数。该指数的计算主要是基于美国商务部会议委员会公布的“美国领先指数”：将不同的经济数据汇总在一个索引中。该指数是根据每个季度交易金额（Xa,t）和交易次数（Xv,t）构建的。为了衡量并购活动的趋势，计算对称变动率：Xa,t =200* ( Xa,t- Xa,t-1 )/( Xa,t+Xa,t-1)Xv,t =200* ( Xv,t- Xv,t-1
28、)/( Xv,t+Xv,t-1)Xa,t为第t季度累计交易金额 ；Xa,t 为第t季度累计交易金额的对称变动率；Xv,t为第t季度交易次数；Xa,t 为第t季度交易次数的对称变动率。该数据对称变动率的波动未经调整，对称变动率会以指数为基础增加这种波动，使其有偏向极端的趋势。为了避免对称变动率偏向极端，使用一个标准化的调整因素：Ra= ( 1/ a) * 1/(1 / a+1 / v )Rv=(1 / v) * 1/(1 /a+1 /v )a为第t季度累计交易金额的对称变动率（Xa,t ）的（t=136）的平均差；v为第t季度累计交易金额的对称变动率（Xv,t ）的（t=136）的平均差；Ra为
29、规避极值的累计金额波动调整率；Rv为规避极值的并购次数波动调整率；对称变动率成倍增加，而波动性调整可以避免趋向极端：Ma,t =Ra * Xa,tMv,t =Rv * Xv,tMa,t为调整后的累计金额对称变化率；Mv,t为调整后的并购次数的对称变化率。将调整以后的变动率加权在一起：It = 0.5 *（Ma,t +Mv,t）It为调整后加权后的对称变化率最终计算指数为：It = It-1 * ( 200+It)/ (200-It)It 为最终计算出的行业并购指数。3.3 样本的选取本文数据取自深圳国泰安信息技术有限公司联合开发的CSMAR数据库中的收购兼并子数据库中2001-2009年上海、
30、深圳两个证券市场的上市公司发生的股权收购事件。根据定义，股权收购是指直接或间接购买目标公司部分或全部的股权，使目标公司成为收购者的转投资事业。收购者需承受目标公司一切的权利与义务、资产与负债的收购行为；而资产收购则是指收购者只依其需要来购买目标公司部分或全部的资产，属于一般资产的买卖行为，不需承受目标公司的负债的收购行为。可以看出，股权收购是传统意义上的收购，资产收购则可以视为一般的资产买卖行为。为此，本文以股权收购为研究对象，并且将并购事件按照收购方所属行业进行行业分类。根据数据库提供的数据，2001-2009年十年间，上海、深圳两个证券市场的上市公司共发生34055起股权收购事例。本文按照
31、如下原则对这34055起事例进行进一步的筛选：（1）收购方是上市公司；（2）能够获得完整的公告信息；（3）交易成功；（4）剔除关联交易；（5）选择了7个证监会行业分类中次类行业的2001-2009年所有并购事件。根据以上原则，最终确定的样本为3604个。考虑到不同行业的发展程度以及并购样本的大小问题，选择了以下七个不同行业进行了并购指数的计算：表3-1 七个行业并购次数和并购累计金额年份房地产业建筑业采掘业次数总额次数总额次数总额200110110866.302013780.0020025795620.0055261.46327138.96200343415491.09313600.00714
32、0517.50200464322756.93656158.961242007.002005315239.06936067.782246796.7020067411639.2318107493.50262478023.0020074618923.3112101575.9012260034.1020083779499.336235453.90171412441.002009391698.527117.19162768329.00电子业交通运输业农林牧渔业造纸印刷业次数总额次数总额次数总额次数总额1031290.51 1235000972960.631427896.82 825948.0400910
33、5809.616468579.20 717028.82320977.79620563.871442477.54 875646.4252225.891016321.6331825348.00 1584954.25276534464838.8281212139.00 15113404.78108943.513129877.9263079921.00 960195.35999604.391290387.82155067572.00 64212.81075684.69665809.38152290082.00 4116258.12159003.4 计算结果 从计算结果能够看出来，比起传统的简单的进行并
34、购累计金额和并购次数的统计，并购指数更加柔和，并且拥有正负方向，对并购趋势的表示也更加清晰明了。下图分别为电子行业和造纸印刷行业的并购次数和并购累计金额分别和并购指数的关系：一、电子行业并购指数与并购金额和并购次数的关系图3-1 电子行业并购指数与并购累计金额图3-2 电子行业并购指数与并购次数二、造纸印刷业并购指数与并购金额和并购次数的关系图3-3 造纸印刷行业并购指数与并购累计金额图3-4 造纸印刷行业并购指数与并购次数三、农林牧渔业并购指数与并购金额和并购次数的关系图3-5 农林牧渔业并购指数与并购金额图3-6 农林牧渔业并购指数与并购次数行业并购指数不仅显示各个时并购活动指标的波动状态
35、，而且将它们的波动程度加以综合。它除了能反映并购市场经济波动的转折点外，还能在某种意义上反映并购活跃周期循环变动的强弱。 4 行业并购指数的绩效解释绩效衡量，是运用数理统计和运筹学的原理，采用特定的指标体系，对照统一的标准，按照一定的程序，通过定量定性对比分析，对企业并购前后一定经营期间的经营效益做出客观、公正和准确的度量。其目的是研究并购活动是否给上市公司带来了更大的盈利、是否改善了公司的财务业绩、是否给公司股东带来了超额的投资收益。目前国内外对上市公司并购绩效的衡量方法主要有基于上市公司财务报表的财务指标分析法和基于资本市场股票价格变化的累计平均超额收益率分析法、平均股价法和案例分析法。本
36、文采用了累计平均超额收益率分析法来衡量并购绩效的方法。4.1 行业并购绩效的模型构造国内对于并购绩效的研究已经很丰富，为了能够对每个季度的并购指数趋势做出并购绩效方面的解释，计算2001-2009年36个季度每个季度发生并购的累计超额收益率。以并购公告日为第0天，分别计算两个窗口期-1,3 和-1,6个月的累计超额收益。按照并购首次公告日算入不同的季度，行业累计超额收益是这个行业在一个季度里所有进行并购活动主并企业的累计超额收益的平均值。为了简化的检验绩效问题，将进行并购每只股票和上证指数用每月收益率进行计算。由于本文主要检验行业并购指数的问题，将视角放在行业上。所以，运用简化的累计超常收益率
37、的方法进行计算，一个季度内该行业所有进行并购活动的上市公司的累计超常CAR加权平均得到行业平均CAR或者一个季度内该行业所有进行并购活动的上市公司的累计超额CAR进行中位数的计算，得到行业CAR中位数。有如下公式：ARt=Ri,t-Rm,t (t=-1，26)CAR1,n=-1 3ARtCAR2,n=-16ARt其中：Ri,t为距离公告日第t个月的并购企业i的收益率；Rm,t为距离公告日第t个月的该行业在第t个季度的累计收益率；ARt为第t个月的超额收益；CAR1,n为发生在第n个季度的收购4个月的累计超额收益；CAR2,n为发生在第n个季度的收购7个月的累计超额收益。算出发生并购个股的4个月
38、的累计收益和7个月的累计收益，将该行业每个季度发生并购企业的CAR1,n和CAR2,n分别求平均数和中指。得到了每个季度的该行业4个月的CAR均值（CAR1AVERAGE）、4个月CAR中位数（CAR1MEAN） 和行业7个月的CAR均值（CAR2AVERAGE）和行业7个月的CAR中位数（CAR2MEAN）。4.2 样本与指标的选取全部股价数据来自于RESSET金融研究数据库（RESSET/DB）。RESSET/DB有多位国内外著名高校和研究机构专家全称参与，充分参照了国际著名数据库CRSP，Compustat等的设计标准，又考虑了中国金融市场实际情况，以实证研究为导向进行整体设计。4.3
39、并购指数与并购绩效分析选取了三个行业，将该行业的2001-2009年的并购指数分别与4个月行业CAR均值（CAR1AVERAGE）、4个月的行业CAR中位数（CAR1MEAN）以及7个月的行业CAR均值（CAR2AVERAGE）、7个月的行业CAR中位数（CAR2MEAN）进行了参数检验和非参数检验，结果如下：电子行业造纸印刷业农林牧渔业4个月的CAR均值（CAR1AVERAGE）-.180-.467-.0834个月的CAR中位数（CAR1MEAN）-.129-.476*-.0857个月的CAR均值（CAR2AVERAGE）-.311-.064-.0677个月的CAR中位数（CAR2MEAN）
40、-.353*-.088-.006表4-1 行业并购指数与行业CAR的相关系数（Pearson 相关性）由上图可以明显看出，行业并购指数与并购行业累计收益率呈显著负相关。说明当并购市场越活跃，并购绩效越差，为并购企业创造的价值越少。根据显著性的效果，行业并购指数分别和超长累计进行图表分析。如下图所示：一、电子行业图4-1电子行业并购指数与并购绩效的关系二、造纸印刷行业图4-2 造纸印刷行业并购指数与并购绩效关系三、农林牧渔业图4-3 农林牧业并购指数与并购绩效的关系4.4 结论企业进行并购活动的目的就是获得价值的增加，追求利益的更大化。根据协同效应理论，控制权的转移能够替代原来低效率的管理层，引
41、入先进的经营思想、经营方式，增强公司的管理和控制职能，降低交易费用和代理成本。公司内部结构的变化，即控制权的重新配置，也会改善公司的内部机制，最终体现为公司市场价值的提高。所以基于以上理论基础，我们可以假设在发生控制权转移的上市公司并购活动中，并购绩效改善显著。但是从上图可以明显看出，并购市场繁荣时，更多的企业选择进行并购活动的时候，却不能创造出相应的价值。从上图的三个行业可以看出，特别是2007年左右，整个中国证券市场处于被严重高估的状态，此时的也并购活动极为活跃，但是并购绩效却降为很低。可见，并购市场的繁荣伴随着并购绩效的低迷。本文试图探究并购业绩与市场繁荣程度呈现反比的原因过程中，做出如
42、下分析：一、并购市场的繁荣造成股价被高估，理性投资者抛售股票，股价下跌，超额累计收益降低。繁荣的市场导致很多投标者股价高估，进而通过股票来收购被低估的目标公司。市场中存在大量错误估计的并购协同，同时意味着存在高估(低估)的目标公司。在并购市场繁荣时，短时的目标公司管理层愿意接受投标者临时高估的股票。在有大量的价值高估或其他特定的行业里将会产生浪潮式的集聚并购现象，并购指数会达到波峰的状态。价值错误估计缘由的不确定性也会导致市场表现和并购活跃程度之间存在相关性。二、管理者的自大从众心理，往往是出于错误的并购动机，造成了决策的失败。对于目标公司管理层接受高估的股票原因，是由于信息不对称所引起对协同
43、效应的错误估计，也可能是基于管理层短视。大多数没有带来价值创造的兼并重组活动都是经理人自以为正确但事实上是错误的决定。在一个有效的市场中，股价已充分展示了公司的内在价值，而许多经理人往往认为自己能够挖掘出被市场低估的公司。管理层的自大心理和行为都会导致决策失误，并购绩效不能实现预期期望。价值错误估计缘由的不确定性也会导致市场表现和并购活跃程度之间存在相关性。理性的目标公司由于信息不对称导致对股票市场繁荣时的协同效应高估，而愿意接受投标者的股份支付，大量的交易产生并购市场的繁荣。同样，经理人会因为并购市场的繁荣，因为从众心理选择并购行为，做出错误决策。相反，当并购市场冷淡时，企业进行并购活动时会
44、变得谨慎，所以并购绩效要明显高于并购市场繁荣时期。三、价值转移与再分配在某一行业中，一旦出现技术变革、管制放松或经济冲击，行业内外的公司将会通过并购手段重新配置该行业资产。大量公司管理层的集中行动导致并购活动集聚式发生。行业冲击将会产生并购市场的繁荣。而并购带来的重新整合，需要时间来进行新的企业运作，达到更高的并购绩效。总之，就是外部环境的冲击，使得资源重新整合，形成新的体系，新的体系不能在整合阶段就带来高额的收益，从而超额累计收益降低。5 结论和建议本文以我国2001-2009年七个行业的并购事件为基础，根据每个季度的并购次数和并购累计金额，通过对称变动率的计算和波动调整，得到了反映并购市场
45、活跃程度的行业并购指数。为了反映并购市场的繁荣是否与并购绩效的有一定的相关性，是否能为并购企业选择合适的投资机会提供有效信息。本文用并购的短期超额累计收益与衡量并购市场活跃程度的并购指数进行分析，发现并购市场的繁荣却伴随着并购绩效的下降。从而得出在并购市场活跃度较高的时候，会造成股价的虚高和一定程度上的决策错误以及新资源的重组。当并购市场活跃度较低的时候，并购行为变得谨慎和冷静，并购行为更多的考虑了协同效应等并购动机，而不是简单的自大从众理论和大股东的只追求自己利益增长的动机，并购行为变得更加的健康和有助于企业发展。从本研究并购指数的实证分析我们得到以下结论：1. 通过构造行业并购指数模型，根
46、据并购次数和并购累计交易金额的对称变动率计算出来的并购指数能够反映并购市场的活跃程度与趋势。行业并购指数曲线既综合了并购次数和并购累计金额两个变量，又能够更加清晰地反映并购活跃周期的波动情况。是衡量我国不同行业并购市场景气程度，为投资者提供有效信息的实用指标2. 通过对我国2001年至2009年造纸印刷、农林牧渔业和电子业的并购4个月和7个月的CAR中位数与平均值和代表并购市场活跃程度的并购指数进行比较分析，发现一个特定行业并购指数与并购绩效呈现显著负相关，即并购市场繁荣时，伴随着并购绩效的降低，而并购市场表现冷淡时，并购绩效会相应上升。3. 并购行业的繁荣和并购绩效的低迷，解释其原因，本文认为有三：分别是并购市场繁荣，股价被高估，理性投资者抛售造成了股价降低，从而收益率下降；其二是管理者的自大和从众心理和行为，做出了错误决策，使得并购不能够创造出相应的价值；其三为资源通过并购整合成新资源，企业需要时间进行有效运作，从而创造出更好的收益。随着我国资本市场的快速发展，特别是股权分置改革开始以来，我国上市公司的并购环境发生了相当大的变化。在近几年, 以产业资源整合为核心, 以提高市场综合竞争力为主要特征的战略性并购正在成为并购交易市场上的新主流。但尽管如此，取得成功的战略性并购的案例并不多见。 根据复杂性科学理论, 企业是
