网络产业短期并购绩效的实证研究

——以信息技术业上市公司为例

摘要：网络产业逐渐成为关系国民经济发展的重要支柱，关于其并购绩效的研究成为亟待解决的课题。以信息技术业上市公司为例，用事件研究法对2001-2007年发生并购的样本短期绩效进行实证研究发现：从对全部并购事件看，该产业并购的市场反应积极，能带来正收益，但反应滞后；市场对该产业并购事件中涉及关联交易的反应冷漠；发生并购的行业所提供产品无形性程度高低与市场对其并购事件的反应强弱成反比。最后，针对结论和实际情况给出意见和建议。

关键词：网络产业；并购绩效；事件研究法 中图分类号：F062.5 文献标识码：A

一、引言

随着科学技术的发展，网络产业越来越多地渗透到人们日常生活和社会经济发展中。奥兹.谢伊从网络产业所提供的产品有别于其他产业产品的角度对网络产业进行了定义，他认为该产业所提供的产品满足以下特点：(1)互补性、兼容性和标准；(2)存在消费外部性；(3)存在转换的成本；且(4)生产存在显著的规模经济性（奥兹.谢伊，2001）[1]。按奥兹.谢伊的定义，提供通信、互联网、计算机硬件和软件以及银行服务等产品的行业都属于网络产业。由此可见，网络产业能否得到良好发展是直接关系着国民经济增长和发展值得研究的问题。网络产业的发展瓶颈逐步表现为网络产业产品供给与社会日益增长的需要之间的矛盾，而这一矛盾主要由该产业中各生产经营企业的规模引起。因此，对网络产业并购绩效研究的应用价值及意义便得以体现。同时，在中国知网（CNKI）上以“网络产业”为关键词进行搜索发现，主要的研究成果都集中在2005年前（见表1），并且这些研究主要集中在对网络产业的竞争与规制角度（约瑟夫.斯蒂格利茨，1999[2]；；网陈代云，2000[3]；刘戒骄，2001[4]；唐晓华和唐要家，2002[5]；刘戒骄和杨晓龙，2004[6]等）络产业产品接入定价及价格规制的角度（王燕，2004a[7]，2004b[8]；柳学信，2004[9]；于立和姜春海，2007[10]等）以及网络产业市场微观结构的角度（杜传忠，2003[11]；杜传忠，2006[12]）等方面。而在研究成果中，对网络产业并购有所涉及仅有张斌（2004）[13]，王俊豪（2006）[14]和刘毅等（2007）[15]，其中仅刘毅的研究涉及从短期的角度。因此，开展网络产业短期并购绩效的研究是适应经济发展的需要，同时也是丰富国内外相关领域理论研究的必需。

表1 网络产业研究成果一览

数据库

中国学术期刊网数据库 中国博士论文数据库 中国优秀硕士论文数据库

研究成果总数 2005年至今

438 82 1 0 16 6

注：数据由作者整理收集自中国知网，更新时间2008.7.20。

二、文献综述

（一）国内外文献回顾

国外学者对短期并购绩效的研究主要是基于效率市场理论假设，通过分析并购事件前后股价的变化而作出评价。综观国外研究成果，发现学者们得到的关于发生并购的目标公司在并购过程

中有正的回报（Franks & Broyles,1977[16];Firth,1980[17];Jensen & Ruback,1988[18]）这一观点比较一致。如Franks & Broyles通过对英国一个产业并购中的获利进行研究发现，目标公司股东在并购过程中享有正的收益。而Firth也以英国并购的例子，得出目标公司股东有正回报，Jensen & Ruback的研究则认为这个正的溢价规模达到并超过30%。但是，国外学者对并购公司的收益则存在着争议。有的学者认为并购公司回报为负（Langetieg,1978[19]; Asquith,1983[20]; Limmack，，也有学者认为并购方既无收益也无损失（Frank等,1991[23]；Draper & 1991[21]; Gregory,1997[22];）。 Krishna,1999[24]）

国内学者在国外研究成果的基础上对短期并购绩效的研究也做出了众多成果，但也存在着广泛的争议。首先是对目标公司短期并购绩效的研究（洪锡熙和沈艺峰，2001[25]；雷星晖和张淇，2002[26]），其中洪和沈的研究认为二级市场的收购并不能给目标公司带来收益，而雷和张的研究则认为并购事件的公布能提高目标公司的绩效。其次是对并购公司短期并购绩效的研究，有学者认为能在短期内提高其绩效（雷星晖和张淇，2002；），也有学者从并购类型和并购时间的角，还有度进行分组分析得出市场对并购事件做出了积极反映的结论（张文璋和顾慧慧，2002[27]）。学者认为采用不同融资方式的上市公司发生并购后绩效的改善情况又有不同（雷辉等，2008[28]），尤其值得注意的是以具有明显网此外有研究表明并购公告效应并不明显（赖步连等，2006[29]）

络产业特征的信息产业为例研究短期并购绩效的还有上文提到的刘毅等（2007），其研究表明在并购公告日存在显著的累积超常收益率。 （二）文献评述

综上发现，国内外学者对短期并购绩效的研究并未得到一致的结论：国外研究倾向于认为并购事件的发生会给目标公司带来正的收益，而国内有研究却表明并非如此（洪锡熙和沈艺峰，2001）；国内外研究对于并购方短期绩效结论存在的争议更大；国内外对于网络产业短期并购绩效方面的研究很少，国内仅有一例（刘毅等，2007）。鉴于此，本研究在已有成果基础上，以网络产业中具有典型代表意义的信息技术业上市公司为例对其并购的短期绩效进行实证研究。

三、研究设计

（一）研究假设

1.非半强式有效市场假设

有效市场假说（efficient market hypothesis，EMH）认为，股票价格已经完全反映了所有相关信息，人们无法通过某种既定分析模型或操作始终如一地获取利润。市场有效按股价信息集大小可分为：弱式有效、半强式有效和强式有效。其中半强式有效信息集既包含了股票历史交易记录，又包括了其他公开信息，如鼓励分配，公司盈亏以及本研究中的并购等信息，且这些与公司前景有关的公开信息已经在股价中得到反映。从已有研究看，中国股票市场并未达到半强式有效，结合目前中国股市实际情况，研究假设：中国股市非半（赵宇龙，1998[30]；陈晓等，1998[31]）

强式有效，亦即在并购公告日前市场就过度反应或并购事件发生后市场存在滞后反应，买入股票能获取异常收益。

2.规模经济假设

网络产业产品有一个显著特点，生产第一单位产品需要巨大沉没成本，而随产量增加，边际成本迅速减小。因为诸如以通信、互联网、计算机硬件和软件等为代表的网络产业中的行业，在生产经营初期都需要为基础设施付诸巨大成本。而网络产业内企业之间发生并购，可以扩大企业

规模，降低单位产品成本，实现规模经济。因此，研究假设，网络产业并购具备规模经济。 （二）实证方法

本研究采用事件研究法对以信息技术业为代表的网络产业短期并购绩效进行实证研究，该方法也是短期并购绩效领域研究中常用的研究方法（洪锡熙和沈艺峰，2001；雷星晖和张淇，2002；张文璋和顾慧慧，2002；雷辉等，2008）。研究中通过将选取样本上市公司的实际收益率与预期收益率求差额得到超常收益率（Abnormal Return，AR），然后再分析并购事件平均超常收益（Average AR，AAR）与累积平均超常收益（Cumulative AR，CAR）评价并购事件影响，亦即并购的短期绩效。

1.估计窗和事件窗

估计窗用于衡量事件未发生时的正常收益，事件窗的超常收益用于衡量因事件发生对股价的影响。本研究中将并购公告日确定为第0日，即T0，若样本个股在并购公告日当天停牌或者是假日，则选取该公告日之后的第一个交易日作为T0，事件期为−T1至T2日。本研究分别选取

T1=T2=10,15,20,25,30,35,40进行计算，根据并购事件公布对市场的影响确定合适的事件窗。

2.预期收益率与超常收益率

本研究采用市场模型法计算各抽取的样本公司i（i=1,2,3,L,N）在其事件期内第t天

ˆ）（t=−T1,−T1+1,L,T2）的预期收益率（R计算时选取−(120+T1)日至−(T1+1)日作为估计窗。it，市场模型理论认为市场中任何证券的收益与市场投资组合的收益存在相关性，即

ˆR,ˆi+β Rit=αimt

t∈[−T1,T2] (1)

其中，Rmt为市场投资组合m的收益率，研究中选取用等权平均法计算的考虑现金再投资的综合日市场回报率表示。研究中选取Rit为个股实际收益率，研究中采用考虑现金红利再投资的

ˆ分别为市场模型的参数，由估计窗内的数据按市场模型加以估计，即： ˆi,β日个股回报率。αi

Rit=αi+βiRmt+εit,

t∈[−120,−T1+1] (2)

ˆ。用各样本公司在事件期内的实际收益率减去预期收益率得到超常收益率，即ARit=Rit−Rit

超常收益率是由于并购事件所引起的当日上市公司股票价值变动的估计值。

3.平均超常收益率及累积超常收益率

整个样本中所有N种股票在t时刻的平均超常收益率为：

1N

AARt=∑ARit (3)

Ni=1在事件窗内，在时间段t（t∈[−T1,T2]），对于第t日，其累积超常收益率为：

CAR−40=AAR−40,4.显著性检验

CARt=CARt−1+AARt−1 (4)

本研究采用t统计量进行显著性检验，检验ARt和CARt的值与0是否存在显著性差异，用单样本T检验实现。为此，假设各样本相互独立且服从正态分布，其中，零假设为

H0:ARt=0,CARt=0;备择假设ARt≠0,CARt≠0。在进行检验时，比较所得t值与在相应的显著性水平下t值的大小，选择接受或拒绝原假设，并判断ARt和CARt的统计显著性。 （三）数据来源与样本选择

本研究数据来源于深圳国泰安研究服务中心（CSMAR）提供的中国股票市场交易数据库，选取样本中国上市公司并购重组数据库，选取信息技术业2001年到2007年发生并购公司样本，及数据原则如下：

（1）发生并购的时间为2001-2007，且非ST的A股上市公司。

（2）同一公司如果前一年发生并购且后一年也发生并购的，剔除后一年的样本。 （3）若同一年发生多起并购事件则以选取并购总价最大的一次；若该公司未公布则选取交易规模最大的一次；若二者均未公布则选取第一次，且存在部分样本交易总价（交易规模）未公布与部分公布的情况下，优先选取公布的样本。

（4）如果样本估计窗和事件窗不足的，予以剔除。

（5）如果并购交易发生当天未开盘或者停止交易，则以下一个交易日为T0。

按以上标准共获得样本157个，筛选后的样本数据基本处理及图表绘制由EXCEL完成，其中利用市场模型进行回归估计部分由EViews5.1完成，在回归过程中对结果不理想的，采用加权最小二乘法进行修正，显著性检验由SPSS15.0完成。

四、实证分析

（一）样本描述

本研究主要从并购事件是否属于关联交易，并购业务类型及信息技术业下各个证监会划分的： 行业这三个角度进行分组分析。经整理得到样本情况如下（见表2）

表2 分组分析样本情况

非关联交易

关联交易与否

关联交易 未披露

通信及相关设备制造业

证监会划分信息技术业下的分支行

业

计算机及相关设备制造业 通信服务业 计算机应用服务业

注：表中数据由作者整理各分组样本而来。

47 70 40 53 22 14 68

从表2中可看出，所选取样本中，采用关联交易进行并购的几乎占了所选样本的1/2，比重较大；从并购业务类型上看，信息技术服务业并购中以协议转让股权最多，其次是协议转让资产，债务重组和混合并购很少；从证监会对信息技术业的划分看，通信及相关设备制造业和计算机应用服务业占的比重较大。

（二）事件窗的确定及全部事件分析

为避免事件窗选取的主观性，研究划定了一个事件窗选择区间[-40，40]，在此基础上观察并购事件公布所产生的影响具体集中在哪一个区域，即，选取T1=T2=10,15,20,25,30,35,40进行多次计算，最后确定一个合适的事件窗。

0.060000.050000.040000.030000.020000.010000.00000-0.01000-40-35-30-25-20-15-10-50510152025303540平均超常收益率累计超常收益率图1 全部并购事件在[-40，40]日内的AAR和CAR

从图1可看出，并购事件公告日前较长时间内，AAR已显著大于零，并购公告对股价的影而第-40至第-11日和第11至第40之间AAR基本处于上下波响集中体现在第-10日到第10日。

，在0的上下方随机游走，即在单样本检验中与0动阶段，没有明显偏离0轴的趋势（见表3）

无差异。从CAR变化看看，在第-10日的0.173%逐步上升至第十日的3.774%左右，之后在4%左右波动。因此，在后文的研究中，作者选取[-10,10]作为并购绩效研究的事件窗。

表 3 全部并购事件平均超常收益率显著性检验

第-40至第-11 第-10至第10 第11至第40

均值 0.0000468 0.0014339 0.0003098

T统计量 0.148 2.317 0.838

自由度 29 20 29

双尾检验显著性水

平 0.883 0.031 0.409

注：表中数据由作者整理全部并购事件单样本T检验的结果而来。

通过以上分析说明，以信息技术业为代表的网络产业上市公司有关并购的消息被提前释放出来，市场反应过度，出现了明显的正收益，即AAR在第-10日的0.033%一度攀升到第-4日的

0.472%再到并购公告当天的0.625%。这与张文璋等（2002）的研究结论相同，认为我国证券市场上存在着严重的内幕交易行为，特别是主力操纵行为。同时注意到在并购后第2日到第7日，超常收益率有一个大的回落，在第6日至谷底为0.361%，可见人们对于该类并购事件存在着短期的套利行为，从短线操作中获取资本利得。这符合中国资本市场的非半强式有效假设，存在市场滞后反应。从CAR变动趋势看，市场对于此类并购事件的发生持积极态度，能够带来约4%收益。

（三）关联交易与否分组分析

从并购事件是否属于关联交易的角度的平均超常收益率和累积超常收益率（如图2和图3）可看出，市场对是否属于关联交易的并购事件有不同反应。从图2可看出，市场对非关联交易并

0.015000.010000.005000.00000-0.00500-0.01000非关联交易AAR关联交易AAR未披露AAR-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910图2 关联交易与否分组样本在[-10，10]内的AAR

购事件反应积极，AAR从第-10日开始有波动的上升直到并购公告当日达到0.747%，之后开始调整至第3天达到最低，即-0.508%，继而AAR开始上升并恢复至平衡波动位置；市场对关联交易的并购事件反应较非关联交易不积极，虽然在第-4日和第1日有正的AAR，但都较小；市场对未披露的并购事件反应较关联交易明显，虽然波动幅度较非关联交易大（第-4日和第0日均，但敏感程度不如非关联交易并购事件。从显著性检验看，非关联交易与未披露分组大于1%）

样本分别以0.002和0.092的显著性水平拒绝零假设，即认为存在显著正收益，且以非关联交易。从三类分组CAR可看出，非关联交易和未披并购事件最大，其次是未披露并购事件（见表4）

露并购样本的CAR明显大于关联交易并购事件样本，且非关联交易并购样本最终大于未披露并

购样本（见图3）。从图3中还可以看出，非关联交易并购事件样本在第10日时的CAR大于所有样本的CAR，达到5.627%。

表 4 关联交易与否分组样本AAR显著性检验

关联交易与否 非关联交易 关联交易 未披露

均值 0.00267960 0.00022294 0.00181781

T统计量 3.532 0.289 1.768

自由度 20 20 20

双尾检验显著性水

平 0.002 0.776 0.092

注：表中数据由作者整理并购交易与否分组样本单样本T检验的结果而来。

以上分析可看出，市场对于信息技术业并购事件是否为关联交易的反应是比较理性的，对于非关联交易及未披露的样本明显积极敏感于关联交易。中国上市公司多属于分块上市，依托于集团母公司，且多为国有企业改制而成（陈晓等，2005）[32]。这样，关联并购并不能带来新的管理和生产技术，且存在母公司与上市子公司之间的“隧道效应”造成投资产出的低效率（李艳荣，

2007）[33]。因此市场对信息技术也并购事件的反应也是对中国股票市场的共性反应。

0.060000.050000.040000.030000.020000.010000.00000-0.01000-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910非关联交易CAR关联交易CAR未披露CAR图3 关联交易与否分组样本在[-10，10]内的CAR

（四）各行业分组分析

从并购事件样本所属各行业角度的平均超常收益率和累积超常收益率（如图4和图5）可看出，市场对各行业所提供的产品（包括服务）的无形性程度不同的行业反应不同。从图4可看出，市场对通信及相关设备制造业及计算机及相关设备制造业的AAR存在着过度反应，在第-6日至第2日存在着正收益，最好分别达到0.713%和1.494%；而通信服务业和计算机应用服务业的

AAR虽然在并购公告日之前市场表现出了反应，但是这种收益为正的趋势不显著，尤其是通信。前两个制造行业产品无形性较弱，服务业。这在分组显著性检验中得到了很好的说明（见表5）

0.020000.015000.010000.005000.00000-0.00500-0.01000通信及相关设备制造业AAR通信服务业AAR计算机及相关设备制造业AAR计算机应用服务业AAR-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910图 4 各行业分组样本在[-10，10]内的AAR

分别以0.093和0.087的显著性水平拒绝零假设，而后两个服务行业则接受了AAR无差异于零

的假设。从四个行业CAR看，通信及相关设备制造业CAR达到全部并购事件的4%的水平；计算机及相关设备制造业则最终达到5%的水平，并在第2日达到5.635%；而反观通信及计算机应用服务业，在并购事件公布的前后约3天的时间里的CAR较高，但均低于3%。

表 5 各行业分组样本AAR显著性检验

行业

通信及相关设备制造业 计算机及相关设备制造业

通信服务业 计算机应用服务业

均值 0.0018026 0.0022543 0.0004962 0.0009930

T统计量 1.762 1.799 0.383 1.103

自由度 20 20 20 20

双尾检验显著性水平

0.093 0.087 0.706 0.283

注：表中数据由作者整理并购交易与否分组样本单样本T检验的结果而来。

以上分析可知，行业所提供产品无形性程度高低与市场对其并购事件的反应强弱成反比。提供服务产品的行业由于其基础设施的投入比较大，多在前期投入，在进一步提供服务的过程中其边际成本递减。但在中国特殊的经济环境中，这样的行业多半具有国有的背景，且规模巨大，如。而中国股票市场存在着广泛的“小公司效应”（张关心，2005）抽取样本中的中国联通（600050）

[34]

，大的规模影响着市场的反应，从而制约着收益的大小。从中国联通的AAR和CAR来看，

在并购事件第-3日和第1日存在正的收益，在1.5%左右，其余时候CAR明显为负，而AAR则呈随机波动。

0.060000.050000.040000.030000.020000.010000.00000-0.01000-10-9-8-7-6-5-4-3-2-1012345678910通信及相关设备制造业CAR通信服务业CAR计算机及相关设备制造业CAR计算机应用服务业CAR图 5 各行业分组样本在[-10，10]内的CAR

五、结论与启示

（一）研究结论

以上对以信息技术业为代表的网络产业短期并购绩效的分析可认为，市场对该产业并购反应积极，并购事件的发生将带来约4%收益，市场对并购所带来的规模经济是比较肯定的。但从对全部并购事件的分析来看，市场对该产业的并购存在滞后反应，即在并购事件公告日之后，CAR仍在继续上升，仍可买入股票继续获利。其二，市场对于该产业关联交易并购事件的反应冷漠主要由于该产业中多数企业的国有背景及关联交易的“隧道效应”造成。最后，从各行业分组分析的角度看，市场对于提供产品无形性程度不同的行业反应不同，而这一差异主要由产品无形性强弱导致公司规模不同而引起。 （二）研究启示

从研究结论出发，结合中国证券市场与我国网络产业发展的实际情况，本文认为有以下建议

和意见可借鉴：首先，建立健全中国证券市场，完善上市公司披露制度和体系，保证投资者利益，为包括网络产业在内的各产业发展创造一个良好投融资环境。其次，注意到在信息技术业并购中可能由于市场不成熟的短期套利行为导致的AAR在并购公告日后短期内的剧烈波动，引导投资者建立起对网络产业正确的投资理念成为必须，也是网络产业发展和国民经济发展的需要。再次，继续深化国有企业产权改革，提高网络产业类公司的经营效率，将该产业中国有母公司对上市子公司的影响减到最低。最后，政府有关部门出台相应的产业发展政策，对该产业内公司规模进行适当控制，既要鼓励小企业的发展壮大，又要对过大企业进行适当限制，避免由于“小公司效应”为网络产业上市公司融资带来不便。

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