協(xié)議收購中的控制權轉移效應實證研究

1、協(xié)議收購中的控制權轉移效應實證研究郝項超 程斌宏* 郝項超，男，1979，南開大學經濟學院金融系博士，研究方向：金融學。 程斌宏，男，1974，南開大學國際商學院企業(yè)管理系博士，研究方向：公司理財。摘要：本文專門針對協(xié)議收購樣本，對中國上市公司并購效應及影響因素進行了實證分析。實證發(fā)現，協(xié)議收購初次公告之前存在超額收益，但是沒有要約收購顯著；控制權轉移時間與協(xié)議收購超額收益的關系是U型的，控制權轉移時間越長，收購股東的財富損失越多，這是本文實證的最新發(fā)現；協(xié)議收購中異常收益與目標公司的資產波動率正相關，與利息支出占比、資產規(guī)模負相關；市賬比MTB并不是協(xié)議收購的一個重要影響因素。關鍵詞：協(xié)議收

2、購 控制權轉移 資產波動率一、文獻回顧目前關于并購的實證研究主要集中在兩個問題上。第一個問題是并購效應是否存在。早在1977年Jensen和Ruback就對此進行了詳細的研究，之后從1977年到1983年年他們連續(xù)發(fā)表了13篇有關的研究。他們指出成功的合并可以給目標公司的股東帶來20的異常收益，而成功的收購給目標公司的股東帶來異常收益為30。Jarrell和Poulsen（1989）、Schwert（2000）、Bruner（2002）等研究證實了短期內并購中目標公司可以獲得明顯的異常收益，但是收購公司卻不一定。Loughran和Vijh（1997）、Agrawal和Jaffe（2000）則發(fā)

3、現長期看來并購可能會導致財富損失或者較差的業(yè)績。Moeller（2003，2004）的研究揭示了并購雙方規(guī)模的比較可能會導致收益分配的差異。第二個問題是并購效應的影響因素有哪些。這些研究包括并購的時機和異常收益分配。研究主要集中在靜態(tài)（Shleifer、Vishny，2003）和動態(tài)（Moran、Betton，2004；Morellec、Zhdanov，2005）模型的構建上，但是有關的實證卻非常有限。Moran和Betton（2004）認為由于實物期權模型的變量通常無法觀測到、不確定性與顯示不符以及缺乏足夠的經濟事件是當前研究有限的原因。雖然存在很大的難度，但是Korkeamaki和Moor

4、e（2004）采用719家目標公司在19801996年間的可轉換債券發(fā)行支出作為替代變量進行了研究，結果發(fā)現那些具有高波動率、增長前景以及低資本成本的公司往往會延遲投資的事件。Moran和Betton（2004）對精選的228家美國目標公司樣本進行了研究，結果發(fā)現基于兩階段Stackelberg完備信息博弈動態(tài)模型推出的三個結論中的兩個得到了很好的驗證，即目標公司的波動率和市賬比是決定收購期權溢價的重要決定因素。目前國內有關的實證研究主要集中在第一個問題（洪錫熙和沈藝峰，2001；舒強興和郭海芳，2003；陳收、羅永恒和舒彤，2004；潘瑾和陳宏民，2005；唐建新和賀虹，2005；朱滔，20

5、06；雷輝與陳收，2006）。洪錫熙和沈藝峰（2001）認為在當時的市場條件下，二級市場的要約收購并不能給目標公司帶來收益，市場對初次并購公告的反應是消極的。舒強興和郭海芳（2003）采用EVA作為評價的標準，發(fā)現60.53%的收購公司的收益為負。陳收、羅永恒和舒彤（2004）發(fā)現從長期的角度，三年事件窗口的買入并持有收益（BHAR）是顯著的，而并購隨后的兩年內并沒有異常收益。唐建新和賀虹（2005）則認為短期內有積極的并購效應，而長期則是消極的；控制權的轉移對協(xié)同效應的影響是負面的。朱滔（2006）也發(fā)現并購在短期內給收購公司帶來顯著的異常收益，但是長期看收購公司的財富發(fā)生了顯著的損失。另外

6、僅有很少的研究涉及了并購效應影響因素的影響，這可能與我國資本市場發(fā)展較短，并購雙方的歷史數據少而且難以獲得有關。朱滔（2006）在其研究中還探討了并購期間影響目標公司股價的多個因素，他發(fā)現無論長期還是短期，市場都認可小規(guī)模和低財務杠桿的并購，即規(guī)模小的并購異常收益更顯著?；仡櫽嘘P的文獻，我們發(fā)現對于并購效應第二種類型問題的實證研究在國內非常有限。因此對這方面問題進行深入的研究是非常必要的。本文嘗試在對并購異常收益的基礎上，對影響異常收益的因素進行研究。我們還要注意到，即使已經存在很多關于并購異常收益的實證研究，但是這些研究都是關于要約收購的。而在中國發(fā)生的并購協(xié)議收購的比重和影響非常重要。但是

7、國內的實證研究并沒有對二者進行區(qū)別，這是目前研究存在的一個明顯的問題。因此，本文選擇了從1996年到2005年發(fā)生協(xié)議收購事件作為樣本，第一次專門對協(xié)議收購異常收益進行了研究。另外我們還注意到了控制權轉移時間對并購效應的影響。一般來說從并購初次公告到最終完成收購的期間差異很大，也就是說控制權的真實轉移可能會在初次并購公告很久以后（甚至三年以上）才完成。控制權轉移時間的長短差異如此巨大往往會造成市場信念的變化，因此其并購收益也會隨之受到影響。這一點是之前的很多相關研究沒有考慮到的（朱琪等，2004；趙昌文等，2004）。二、變量選擇（一）異常收益目前關于并購效應的研究中對異常收益的計算主要三種方

8、法：均值調整收益法（Mean Adjusted Return Method）、市場調整收益法（Market Adjusted Return Method）和市場模型法（Market Method）。雖然市場模型被很多研究采用，但是我們仍然不能武斷的說哪種方法是最好的。從不同的角度上看，三種方法各有優(yōu)勢，因此，本文沒有象之前的研究那樣，采用一種方法計算異常收益并進行回歸分析，本文分別計算了三種異常收益。 均值調整模型： （1）市場調整模型： （2）市場模型： （3）其中，是第i只股票第j周的周收益率，是第i只股票事件期間的平均周收益率，是對應事件期間第j周的周市場收益。根據上面的三個公式，我們可

9、以得到關于累積異常收益的計算： 均值調整模型： （4）市場調整模型： （5）市場模型： （6）本文在對并購后累積異常收益的計算時，沒有沿襲傳統(tǒng)的分析模式考察并購并持有的異常收益（BHAR）（Loughran和Vijh，1997），而是重點考察了從初次并購公告到控制權完全轉移期間的累積異常收益。這是一個很有趣的問題，但是目前還沒有研究來探討這個問題。對于并購前，本文采用的是從初次并購公告周之前第48周到公告之后1周的累積異常收益，對于并購后的異常收益，本文采用的是整個控制權轉移期間發(fā)生的累積異常收益。（二）資產的波動率Morellec和Zhdanov、Moran和Betton的動態(tài)模型理論都指出

10、并購期權溢價與資產的波動率存在正相關的關系。但是如何更好的度量資產的波動率卻是一個非常困難的事情。本文根據期權定價理論給出了度量的方法。假定目標企業(yè)的資產市場價值V服從帶漂移項和擴散項的幾何布朗運動。我們知道目標企業(yè)股票（S）是以資產市場價值為標的衍生證券，根據Ito定理，我們將股票價格表示為如下過程：dS=從這個過程中可以很清楚地看到資產和股票的波動率遵循如下的關系： （7）在式（7）中，即使我們根據目標企業(yè)的財務結構來估計出比值V/S，我們還需要估計出dS/dV。估計dS/dV非常困難，但是考慮到在不考慮其他因素的情況下，企業(yè)價值可以分為負債和權益價值兩部分，因此存在下面的等式： （8）從

11、這個等式中我們可以看出，如果債務價值不發(fā)生變化，那么企業(yè)價值與權益價值的變化是一致的。這樣，假定債務價值一定的條件下，等式（7）中右邊的交叉效應就等于1，那么顯然，我們就可以用股票的波動率來替代度量資產的波動率。從短期的角度講，企業(yè)的債務是相對比較穩(wěn)定的，因此上述是合理的。但是我們并不否認這樣的處理有一定的問題，但是在沒有更好的度量方法出現之前，這種方法可以作為新的嘗試和探索。因此我們采用了目標公司股票周收益率的標準差作為其波動率，估計的期間是初次并購公告當周之前的100周。（三）增長預期預期增長率高的目標公司會提高可以接受的收購價格，那么這必然增加收購公司的收購成本，因而其異常收益必然會下降

12、；而預期增長率低的目標公司可以接受較低的收購價格，收購公司可以以此為借口進一步壓低出價，那么這必然會導致收購公司的異常收益提高。1支出占比與預期增長Moran和Betton（2004）采用目標公司的總支出占比來反向度量預期增長，但是發(fā)現效果并不好。事實上這個指標包含了兩個完全相反的信息?，F在支付更多現金的公司可能是那些預期增長較低的公司。而對于那些成長型的公司而言，高負債能夠支持其在短期內快速擴張發(fā)展的資金需求，其利息支出占比可能會較高。因此，我們將總支出占比分解成兩個部分，即利息支出占比和紅利支出占比，如果用I表示目標公司利息支出，DIV表示普通股與優(yōu)先股現金紅利支出，BVA表示目標公司總資

13、產賬面價值，那么利息支出占比IA和紅利支出占比DA的計算公式如下： （9） （10）2市賬比MTB與預期增長本文還采用了市賬比MTB作為度量預期增長的一個替代變量。MTB是指每股市場權益的市場價格即股票價格與每股賬面價值的比。通常市賬比高的企業(yè)意味著其市場估值可能較高，因此其未來的增長潛力就比較小。所有我們預期市賬比與超額收益是負相關的。本文考慮了并購前一年、并購當年、并購后一年的市賬比情況，并對并購前一年的市賬比進行了回歸分析。（四）目標公司規(guī)模BVA并購研究認為目標公司的規(guī)模通常要小一些，也就是說并購實際上是一個“大吃小”的游戲。從理論上講，目標公司的規(guī)模越小意味著增長的機會和速度會較大。

14、但是實證的結果表明，并購效應與目標公司的規(guī)模是正相關的。這就與現實的很多情況相矛盾。那么一個潛在的解釋是可能并購存在一定的門檻效應，即目標公司與收購公司的規(guī)模適當的情況下，并購協(xié)同效應會增加。但是我們不能肯定這個解釋是否有效。因此本文采用了目標公司的總資產賬面價值作為公司規(guī)模的替代變量。（五）財務杠桿LEV朱滔（2006）在其研究中將長期財務杠桿作為目標公司股價變化的一個解釋變量，并且發(fā)現二者是負相關的。本文將財務杠桿作為超額收益的一個解釋變量，但是考慮的原因卻是不一樣的。由于本文研究的是協(xié)議收購，收購價格通常是以目標公司的凈資產為基礎的。因此目標公司的負債情況可能會對最終的收購價格產生重要的

15、影響。本文采用資產負債比作為財務杠桿的替代變量。資產負債比高的目標公司，其資產權益比就比較低，那么單位凈資產價格就會比較的，因此其最終的收購價格就會受到負面的影響。相反如果資產負債比低的目標公司，其債務負擔很輕，單位凈資產相對就比較高，收購的價格也因此會較高一些。因此我們預期二者存在負相關關系。表1 被解釋變量與解釋變量描述變量名稱含義AR異常收益CAR累積異常收益SIGMA資產波動率，初次并購公告前100周的周收益標準差IA利息支出占比，財務費用與總資產賬面價值的比DA紅利支出占比，普通股和優(yōu)先股現金紅利支出合計與總資產賬面價值的比MTB市賬比，每股普通股權益市場價格與其每股賬面價格比BVA

16、目標公司總資產賬面價值LEV財務杠桿，是目標公司并購前一年資產負債比三、數據來源與樣本選擇（一）數據來源本文的并購數據來自中國經濟研究中心CCER上市公司資產交易數據庫，樣本總體包括了兩市從1996年到2005年的2530個資產交易活動。其他數據來自CCER上市公司一般財務數據庫。（二）樣本選擇本文研究的對象是協(xié)議收購事件，我們沒有發(fā)現之前關于中國并購的研究明確的提出這個問題，而國外的研究都是關于要約收購的。因此以協(xié)議收購對研究對象是一個非常新穎的研究。由于我國資本市場的發(fā)展事件有限，因此很多數據都無法得到，比如我們只能得到上市的目標公司的有關特征數據，而無法獲得非上市的收購公司的特征數據，這

17、在一定程度上增加了研究的難度，但是我們還是可以從目標公司的角度來分析并購的效應。本文篩選了以部分資產交易活動作為研究對象，原因是關于資產交易以及交易雙方的資料不全或者無法獲得。在篩選樣本的過程中，我們主要考慮以下多個因素：1協(xié)議收購與要約收購要約收購是惡意收購，因此收購的成本可能會較高。而協(xié)議收購是善意收購，收購雙方本著友好協(xié)商的態(tài)度進行商談，通常收購成本要低于要約收購。協(xié)議收購是場外交易，市場上反應的信息要遠少于要約收購，因此協(xié)議收購很可能存在內部交易和價格操縱，這可能導致本研究的結論與之前的研究出現較大的差異。2控制權是否發(fā)生轉移與交易是否成功控制權的轉移是一個收購完成的主要標志，因此那些

18、沒有發(fā)生控制權實質轉移的資產交易活動并沒有作為本文研究的對象。控制權轉移的標志是收購公司在收購前不是目標公司的股東或者第一個大股東，而收購后成為目標公司的第一大股東。3目標公司的狀態(tài)以及收購方式本文研究考察的是目標公司正常經營條件下的資產交易，因此，那些在交易時已經被證券交易所特別處理的目標公司被排除在樣本之外。另外，政府無償劃撥、抵債等非市場行為的資產交易也沒有作為本文研究考察的對象。另外沒有交易價格、無法獲得交易價格和并購交易周之前兩年數據的交易被排除在外。對于樣本期間內涉及多次資產交易的單個樣本，如果兩次交易發(fā)生的間隔少于5年，本文將排除這些交易。從上面可以看出，本文研究對于樣本的選擇有

19、著非常嚴格的要求。因此我們不得不舍棄很多資產交易活動。這樣本文從最初的2530個資產交易活動中篩選出了127個作為本文研究的最終樣本。（三）樣本描述 表2和表3是樣本交易價值以及交易完成后第一大股東持股比例的統(tǒng)計結果?？梢钥闯鰳颖局匈Y產交易價值大小的差異很的，最小的交易僅為344萬元，而最大的一筆交易高達105665萬元。縱觀各年的交易價值，我們發(fā)現交易價值呈現上升的趨勢，這個趨勢在圖1中也很明顯。另外，從交易完成后第一大股東的持股比例看，需要30左右的持股比例才能獲得控制權。不過獲得控制權的持股比例差異也比較大，最低需要5.95，最高68.25%。表2 樣本交易價值統(tǒng)計 單位：萬元年度樣本數

20、樣本均值樣本中值樣本最小值樣本最大值1997114395.3214395.3214395.3214395.321999810420.8410824.634518.3118631.9620001314048.39100451314.34367678.9320011211073.999973.0841184.3731788.7120022421225.4815735.58344123437.420033420514.6414900.282985.604105665.320042623985.3517896.073007.35105638.42005916391.628176.36424007837

21、8.87合計12718829.3913128.19123437.432344圖1：樣本資產交易價值歷年情況表3 交易完成后第一大股東持股比例 單位：年度樣本數樣本均值樣本中值樣本最小值樣本最大值1997159.559.559.559.51999829.1112529.2825.533520001327.5292326.4319.1837.9420011227.9416725.23513.4255.4820022428.3579228.98517.1253.220033432.5767628.471168.2520042629.473129.212.7265.812005930.7588927.

22、395.9559.63合計12730.0543428.585.9568.25從表4中我們可以看到，解釋變量中只有BVA的中值與均值相差很大。而觀察其最大值高達12000000萬元。這個最大值是兩市發(fā)生資產交易活動的唯一上市金融公司深發(fā)展銀行的資產賬面價值，由于其賬面價值遠遠大于其他樣本解釋變量的價值，因此在后面的多元回歸分析中，我們將充分考慮該溢出值對估計結果的影響。表4 估計模型中被解釋變量和解釋變量的統(tǒng)計結果變量名稱觀測值均值中值標準差最小最大CAR1127-0.11 -0.14 0.45 -1.04 1.57 CAR21270.07 0.01 0.35 -0.76 1.49 CAR312

23、70.05 0.02 0.35 -0.78 1.69 SIGMA10937.15 34.98 9.42 18.48 63.48 MTB1275.74 4.64 3.89 0.65 21.87 IA1270.01 0.01 0.01 0.00 0.05 DA1270.01 0.00 0.01 0.00 0.06 BVA127209145 76398 1065635 17874 12000000 LEV12744.65 46.19 18.39 7.01 96.98 四、實證結果（一）并購異常收益表5給出了累積異常收益CAR的t統(tǒng)計檢驗結果。累積異常收益CAR1、CAR2和 CAR3分別是用均值調整

24、收益法、市場調整收益法和市場模型發(fā)估計的結果。本文采用的是周期間收益。需要注意的是，由于很多涉及并購的股票會有停盤處理的情況，這就造成時間的不連續(xù)，我們考慮的是正常交易的各周。t檢驗結果顯示CAR1在并購周前的（-30，-15）明顯的不同，但是卻是負的累積異常收益，這是一個奇怪的結果，這證實了我們的擔心，即均值調整方法的估計結構可能與實際相差較大，可能影響累積異常收益的結論。但是CAR2和CAR3都表明并購周前的（-15，-5）存在明顯的正的異常收益。這與按照日收益計算得到的結果基本是一致的（Moran和Betton，2004）。不過，我們注意到CAR1、CAR2和 CAR3在并購周的前后并沒

25、有出現累積異常收益。這是很有趣的發(fā)現。如果說要約收購可能導致市場出現強烈的需求而導致并購日前后目標公司的股價大幅上升，那么協(xié)議收購似乎對市場的反應并不明顯。但是Moran和Betton的研究卻發(fā)現，并購前后的（-5，5）日內，目標公司存在非常明顯的異常收益。那么這種情況，一個可能的解釋就是，協(xié)議收購中收購公司為了降低收購的成本可能會操縱股票價格，從而導致并購周前后收益沒有較大的變化。同時這可能意味著并購的公告也可能是一個超短時間的波動，而這種波動并不會影響目標公司的長期價值趨勢。Schleifer和Vishny（2003）也曾經指出，從長期的角度看，并購只對短期內的收益分配有影響，而不會改變目

26、標公司長期價值。這也是一個很有意思的推斷，可以作為以后實證的一個研究對象。表5 累積異常收益CAR 的t統(tǒng)計檢驗結果窗口（周）CAR1CAR2CAR3(-48,-40)-1.100.480.32(-40,-30)-1.28-0.19-0.23(-30,-15)-2.71*1.77*1.01(-15,-5)-1.222.00*2.02*(-1,1)-0.86-0.150.05（二）控制權轉移與平均異常收益表6是控制權轉移時間與平均異常收益之間關系的描述。事件窗口表示控制權的轉移在該期間內完成。平均異常收益使用市場模型法估計的。當我們把控制權轉移時間與平均異常收益聯系起來時，我們發(fā)現平均異常收益隨

27、時間呈現導U行的變化。我們在之前的研究中還沒有這樣的發(fā)現。進一步觀察，我們發(fā)現并購初次公告后的四周內平均異常收益為負的，而（5，12）以及（13，24）兩個連續(xù)的事件窗口內，平均異常收益為正的，并隨時間呈上升趨勢，而當時間轉移的時間繼續(xù)增加，平均異常收益開始重新轉為負值。這個變化說明，由于協(xié)議收購的信息不象要約收購那么公開透明，因此，市場對初次并購公告的反應可能會出現延遲。當初次公告出來之后，由于市場獲得的信息量不足，因此市場需要時間來進一步確認并購事件，所以初次公告后的一段時間并沒有出現異常收益。而隨著市場對并購事件的確認，對股票需求的增加導致該股票的收益提高，因此出現了正的異常收益。但是在

28、等待了一段時間以后，市場會發(fā)現更多的信息，由于控制權遲遲沒有轉移，那么就會導致市場對并購的信心發(fā)生動搖，所以市場開始賣出股票，股票價格下跌，從而導致收益的下降。表6是控制權轉移時間與平均異常收益之間關系的描述事件窗口均值中值標準差最小最大觀測值(0,4)-0.84 -0.18 2.64 -7.41 3.05 14(5,12)0.19 0.09 1.40 -2.35 3.38 28(13,24)0.27 0.11 1.28 -1.24 4.60 24(25,48)-0.39 -0.40 0.49 -1.96 0.57 33(49,96)-0.23 -0.33 0.48 -0.80 1.34 21

29、(96,186)0.03 -0.02 0.25 -0.23 0.46 5（三）異常收益與多元影響因子分析表7給出了根據三種方法估計的累積異常收益與多個解釋變量的回歸結果。截面估計采用的是廣義最小二乘法（GLS），除去資產波動率SIGMA為108個觀測值外，其余變量的觀測值均為126個。這與我們最初確定的樣本相差一個，因為我們在回歸分析時，考慮了深發(fā)展（000001）資產規(guī)模過大的影響。我們首先對包含深發(fā)展的127個樣本進行了估計，然后用排除深發(fā)展的127個樣本進行了估計，比較兩次估計的結果，我們發(fā)現深發(fā)展巨型資產的確對模型有非常大的影響。因此我們將其作為溢出值，排除在回歸估計的樣本之外。我們分

30、別用三種方法計算出的累積異常收益作為被解釋變量進行了回歸。在前面累積異常收益的t檢驗結果中，我們發(fā)現CAR1的結果與另外兩種存在較大差異，我們預期這個結果會影響最終的回歸結果。另外，我們還對總支出占比EA分解成兩個部分IA和DA，分別表示利息支出占比和紅利支出占比。接下來的表7中分別給出了三個回歸的參數估計結果、統(tǒng)計量以及P-value，其中*、*、*分別表示10%、5%、1%的水平。同時我們還給出了估計模型的F統(tǒng)計量、R2、調整R2。表7 累積異常收益與多個解釋變量的回歸結果解釋變量CAR1CAR2CAR3參數t統(tǒng)計量P-value參數t統(tǒng)計量P-value參數t統(tǒng)計量P-valueSIGM

31、A(+)0.01 1.15 0.25 0.01 2.59* 0.01 0.01 2.63* 0.01 MTB()-0.004 -0.33 0.74 0.01 0.68 0.50 0.01 0.53 0.60 IA(-)-9.96 -2.18* 0.03 -4.66 -1.32 0.19 -6.12 -1.75* 0.08 DA(-)0.81 0.22 0.83 2.03 0.70 0.48 2.67 0.94 0.35 LnBVA(-)-0.04 -1.87* 0.07 -0.04 -2.32* 0.02 -0.05 -2.63* 0.01 LEV(-)0.00 1.23 0.22 0.002

32、 0.71 0.48 0.003 1.16 0.25 R20.13040.14430.1459調整R20.07920.0940.0957F統(tǒng)計量2.552.872.9P-value0.02430.0130.012樣本容量126126126三個模型回歸的結果基本一致，只有CAR1回歸中SIGMA沒有通過檢驗。這說明我們之前的擔心可能是多余的。但是我們仍然不排除存在其他解釋原因。因為一般來說，前面兩種的異常收益估計會存在較大的偏差，而市場模型法的估計結果會相對好些。從回歸結果的F統(tǒng)計量以及R2、調整R2值上看，采用市場模型法CAR3的回歸效果要比前面兩種好些。CAR2和CAR3的回歸結果顯示資產波

33、動率替代變量SIGMA都通過了檢驗，估計參數均為正值。這說明累積異常收益與資產的波動率之間的確存在正的相關相關，即目標公司資產的波動率越大，其股票價格在并購期間的波動幅度就越大，收購公司就可能獲得更高的收益；而目標公司資產的波動率越小，則意味著其股票價格波動的幅度較小，那么收購公司可能無法獲得異常收益。這為我們觀察到的實際情況提供了一個相當合理的解釋。不過波動率的參數僅為0.01，這意味著資產的波動對于累積異常收益的影響并不是很明顯。不過要注意到，我們研究的是協(xié)議收購，而之前很多研究對象是要約收購。而協(xié)議收購與要約收購的明顯差異可能導致兩種收購在市場上出現不同的情況。為了進一步確定兩者之間的區(qū)

34、別，我們進一步考察了協(xié)議收購超額收益的核密度估計圖，見圖2。我們發(fā)現三種累積異常收益的在0值左右的分布幾乎是對稱的，這與Moran他們發(fā)現的累積異常收益明顯左偏的結果不一樣。考慮到兩個研究采用的樣本及市場不同，我們認為，資本市場的效率以及協(xié)議收購的信息不公開，可能導致信息無效，或者存在操縱股價賤賣國有股資產，從而導致目標公司的股票不象要約收購中的波動很大。 圖2：協(xié)議收購超額收益的核密度估計圖CAR3回歸結果表明利息支出占比與異常收益存在明顯的負相關。這是一個很重要的發(fā)現。本文將支出占比分解成利息支出與紅利支出占比兩個指標，因為兩者反應了不同的信息。回歸的結果顯示利息支出與異常收益存在明顯的負

35、相關，而紅利支出并沒有通過檢驗。這說明利息支出是預期增長一個相當有效的替代變量。利息支出占比較大，意味著未來的債務負擔重，會對公司的經營造成不利的影響，因此市場的預期就會比較低，從而收購公司在并購期間的累積異常收益就會不明顯。另外，雖然紅利支出模型沒有通過檢驗，其原因可能是缺乏足夠的觀測數據。樣本中很多公司很少或者幾乎不發(fā)放紅利，這樣就使得回歸的效力下降。對于紅利支出占比與異常收益之間的關系還有待進一步的研究。目標公司的資產規(guī)模與累積異常收益負相關，這是我們的另外一個重要發(fā)現。回歸的結果驗證了本文的預測，即規(guī)模小的目標公司，增長的潛力越大。而且這個發(fā)現與實際也是相符的。在中國證券市場上，上市的

36、中小型公司通常是那些成長性好的公司。而大公司通常是成長穩(wěn)定的公司。顯然，成長性公司的股價波動要更大些，那么其可能的異常收益就會高些。但是，MTB并沒有通過最終的檢驗。但是我們并沒有對這個結果失望。這說明在弱式有效的中國資本市場，MTB并不是增長預期的一個良好替代變量。我們也發(fā)現之前的研究是針對要約收購的結論，而我們研究的對象是協(xié)議收購。協(xié)議收購的特殊性可能暗示了MTB并不是他們進行收購談判的重要考慮因素。因為協(xié)議收購的雙方需要長時間的溝通和談判，雙方是友好的，因此在這種談判條件下，收購公司可以從更多的途徑來了解目標公司的發(fā)展情況。這一點與要約收購是不同的。由于要約收購是敵意收購，因此目標公司可

37、能會拒絕提供或者提供虛假的信息，因此要約收購公司只好將MTB作為決策的重要因素。五、結論與之前的實證研究相比，本文有很多創(chuàng)新之處。首先本文不是以要約收購事件（敵意收購）為研究對象，而是明確的選擇了協(xié)議收購（善意收購）為研究對象。根據我們查到的文獻還沒有發(fā)現類似的研究，我們的研究可能是第一篇專門針對協(xié)議收購效應的實證研究。其次，雖然很多研究都在關注控制權對并購的影響，但是還沒有研究關注控制權轉移時間的長短對收購異常收益的影響，我們的研究提供了一些新的發(fā)現。最后，本文的研究在討論異常收益的基礎上，繼續(xù)對影響異常收益的因素進行了深入的研究，并得到很多新的證據。本文的研究結果主要有以下幾個方面：（1）

38、協(xié)議收購初次公告之前存在超額收益，但是沒有要約收購顯著；（2）控制權轉移時間與協(xié)議收購超額收益的關系是U型的，即初次公告后增加，到（13，24）周內超額收益最為明顯，然后逐漸下降；（3）控制權轉移時間越長，收購股東的財富損失越多；（4）協(xié)議收購中目標公司的資產波動率與異常收益正相關，但是影響并不顯著；（5）利息支出占比與異常收益負相關；（6）目標公司的資產規(guī)模與異常收益負相關，規(guī)模越大異常收益越小，反之亦然；（7）MTB并不是協(xié)議收購的一個重要影響因素。參考文獻1 陳收，羅永恒和舒彤. 企業(yè)收購兼并的長期超額收益與實證研究J. 數量經濟技術經濟研究，2004，(1)，110-115.2 洪錫熙

39、，沈藝峰. 公司收購與目標公司股東收益的實證分析J. 金融研究，2001,No.3，26-33. 3 雷輝，陳收，基于長期超額收益率的不同資產重組方式績效實證研究J.財經理論與實踐，2006,Vol.27,No.143，45-49.4 潘瑾，陳宏民.我國上市公司并購效應評價及實證分析J.財經理論與實踐，2005，Vol. 26,No.134，69-73.5 舒強興，郭海芳.中國上市公司并購價值創(chuàng)造的實證研究J.財經理論與實踐，2003，Vol.24,No.125，61-64.6 唐建新，賀虹.中國上市公司并購協(xié)同效應的實證分析J.經濟評論，2005，(5)，93-100.7 朱滔.上市公司并購

40、的短期和長期股價表現J.當代經濟科學.2006，(3)，31-39.8 朱琪，黃祖輝.我國上市公司并購中控制權變更市場效應的實證研究J.中國管理科學，2004,(10),28-32.9 趙昌文，蒲自立，楊安華.中國上市公司控制權私有收益的度量及影響因素J.中國工業(yè)經濟，2004,(6),100-106。10 Berkovitch, Elazar; M. P. Narayanan, Motives for Takeovers: An Empirical Investigation, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol.

41、28, No. 3., 1993, pp. 347-362.11 Kaplan, S. and M. Weisbach, The Success of Acquisitions: Evidence from Divestitures, The Journal of Finance, Vol. 47, 1992, pp. 107-138, 12 Moran, Pablo, Sandra Betton, Option Premium of Acquisitions, Working Paper Available In SSRN, 2004.13 Morellec, Erwan, Alexei Z

42、hdanov, The dynamics of mergers and acquisitions, Journal of Financial Economics ,Vol. 77, 2005,pp. 64967.14 Shleifer, A., Vishny, R., Stock market driven acquisitions, Journal of Financial Economics, Vol. 70, 2003, pp. 295311.15 Jarrell, Gregg A. ; Annette B. Poulsen, The Returns to Acquiring Firms in Tender Offers: Evidence from Three Decades, Financial Management, Vol. 18, No. 3 (Autumn, 1989), pp. 12-19.16 Loughran,