我国上市公司并购融资及其绩效研究

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1、江西财经大学博士学位论文我国上市公司并购融资及其绩效研究姓名:漆旭申请学位级别:博士专业:产业经济学指导教师:卢福财20080501这为大规模的企业并购铺平了道路。但过去的实践表明,由于我国《公司法》、《证券法》对上市公司增发新股做了严格的规定,只有少数的企业并购使用了股票支付方式,许多公司没有条件通过换股、定向增发新股等手段进行并购。《上市公司收购管理办法》只是对换股并购这种支付方式给予了法律上的确定和支持,有关具体操作细则还不够规范和明确。除此之外,我国上市公司并购融资还存在融资渠道不通畅,融资工具品种相对单一等

2、问题。由于我国《商业银行法》规定“信贷资金不得用于股权性投资",实际上禁止了企业通过银行融资进行收购,而企业之间的资金拆借渠道也不顺畅,加上我国企业信誉体系不健全,使公司并购的债务性融资手段难以发挥作用。这样,企业收购就几乎全部依靠自有资金。虽然我国已有数起管理层收购的案例发生,但真正的杠杆收购在我国现有的金融体系下还无法实行。仅从我国历年企业债券的发行情况来看,企业债券的发行主体都是一些关系到国计民生的国有大型企业,所募集的资金主要用于能源、交通、通信、重要原材料等国民经济急需发展的瓶颈产业或支柱产业,因此,国内目

3、前上市公司并购交易中还没有采用发行企业债券形式融资的先例。然而,就目前发行企业债券的政策环境来说,上市公司利用发行企业债券融资并购还面临着诸如发债额度限制、债券利率、资金投向等多种约束,而且审批程序复杂,审批周期长,即使可以利用发行债券融资,收购方也无法控制最佳的收购时机。其实,真正深层的障碍是《证券法》、《公司法》以及《股票发行与交易管理暂行条例》在财务指标和时间间隔等方面的规定。因此,我国的并购市场的规范化还任重而道远。目前,国内学者对并购的研究主要集中于研究并购前后公司业绩的变化,而没有给出是什么因素影响并购绩

4、效,所以也就无法给监管层和公司管理者提供更有实际意义的政策和操作建议。因此,面对进一步研究和评价我国资本市场并购绩效的重要现实,本文通过研究并购绩效与融资方式关系,选择上市公司作为研究对象,试图基于融资方式理论,通过现实的经验数据对理论分析加以验证,并对实际的并购效应进行客观评价和揭示,从而对我国上市公司的并购行为是否为其带来了价值创造,以及导致并购绩效差异的深层制度原因,做出一种基于新的理论假说下的系统回答。本文按照严格的并购定义选取了2003年—2004年共两年间的257个上市公司的并购事件,在考察其从1999年

5、到2007年共8年财务数据的基础上,利用因子分析法和虚拟变量回归模型分别对并购绩效、并购融资及其支付方式对并购绩效的作用进行了实证研究。研究过程包括两部分:第一部分,选取了21个财务指标作为研究起点,这21个财务指标包含了经营性比率指标(5个)、偿债能力比率指标(4个)、盈利能力比率指标(7个)以及成本类指标(5个)。由于财务指标大多存在多重共线性等问题,因此将这21个财务指标都作为财务研究模型的实测指标可能是不合适的。因此,通过Spearman等级相关系数检验法对这21个原始财务指标进行检验,最终保留了存货周转率、

6、应收账款周转率、流动资产周转率、固定资产周转率、总资产周转率、速动比率、资产负债率、债务总额/EBITDA、每股收益(EPS)(全面摊薄)、每股净资产(BPS)(调整后)、净资产收益率(ROE)(全面摊薄)、每股经营性现金流量、主营业务利润率、营业费用率、财务费用率共15个指标。在指标及样本确定的情况下,利用因子分析法对并购绩效进行研究,采用多个指标对并购样本进行了评价。第二部分,由于现有研究融资方式与并购绩效的关系的文献较少,国外研究也仅限于CAR的研究,考虑到我国股市效率并未达到发达国家股市的效率,倘若对我国企业

7、也采用同样基于CAR的实证研究则不能得到科学的结论。因此,在利用因子分析法得到的并购绩效基础上引入虚拟变量的回归模型进行分析。虚拟变量模型在计量经济学中应当算不上是个复杂模型,但它却可以说明很多定量分析本身所不能解决的问题。将定性变量定量化并引入到模型中进行回归分析,这有助于本文对并购绩效和融资方式关系的研究。现有文献大都将不同种类融资方式或支付方式的并购进行分析研究,之后进行简单的统计分析。而本文将不同支付方式的并购进行综合分析。这将充分利用变量本身的信息,对自变量与因变量的关系进行具体的分析。本文由四大部分内容构

8、成,第一部分是导论,即第l章,主要介绍本论文的研究背景、现实意义、选题依据、研究思路、研究方法、主要结论以及论文的创新与不足等内容。第二部分是研究的理论分析和现实依据,包括第2章、第3章、第4章和第5章,通过对研究文献的回顾与梳理,旨在说明企业并购融资的复杂性和多变性,探讨了资本市场对并购活动的相应作用,并以古典企业融资结构理论和现代企业融资结

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