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壳公司的财务特征及其被并购的可预测性分析 [复制链接]

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只看楼主倒序阅读使用道具 0楼发表于: 2009-01-15

一、引言
　　资本市场为上市公司提供的巨大的融资以及资产并购重组等方面的操作便利，使我国众多的企业渴望通过上市敲开资本市场的大门。在上市额度这种稀有资源只能满足少数企业的条件下，许多企业把目光直接投向了资本市场中已经运作的上市公司，“买壳上市”成为进入资本市场的另一条有效途径。这就不难理解自1997年以来我国股票市场上以买壳为目的的购并行为为何异常活跃。随着我国资本市场的不断完善以及与国际资本市场的进一步接轨，我们有理由相信，无论是进入中国的国际企业还是我国的本地企业对“壳资源”的争夺将会更加激烈。为此，我们认为，更进一步地探讨“壳资源”的财务特征以及可预测性显然是企业倍加关注的现实问题。

　　针对我国企业目前的实际情况，买壳上市既可以拓宽融资渠道，舒缓制约企业发展的资金瓶颈、加快国有企业建立现代企业制度的进程，又可以通过上市树立企业形象；特别是在我国现阶段股票市场波动性较大的情况下，不少企业除了买壳上市的战略性动机以外，还有追求买壳过程中的短期投机收益，即通过二级市场炒作来降低收购成本、弥补收购时及收购后的资金短缺的财务动机。因此，买一个好壳上市也是一种更高层次的资本运作，它摆脱了单纯以生存为目的的壳资源转换，最大限度地发挥了壳资源的效能。

　　但是，由于受到市场条件、信息披露程度等多方面原因的限制，在此之前对于我国证券市场上的收购事件，尤其是与“壳资源”相关的收购事件的研究，大部分还仅限于基础数据的统计研究，即对于已发生事件的基本数据的统计和归纳，其分析也多属于定性分析。虽然这种基本面数据的分析对于了解我国证券市场的微观结构具有非常重要的意义，但是如果需要对于将来事件进行预测，仅仅靠这样的分析还是远远不够的。

　　从预测的角度来看，早期的根据公开信息进行预测未来发生并购的模型有很多，而且大多都宣称具有很强的预测能力。如Simkowitz和Monroe的多元离散模型，Jensen和Ruback、Palepu也分别在1983年和1986年提出了更为严谨的预测模型。但是当这些模型应用于最近几年的数据时，预测的结果不是特别理想。例如，《经济研究》2000年第4期曾经刊登的清华大学经济管理学院的赵勇和朱武祥老师写作的文章《上市公司兼并收购可预测性》。该篇文章采用了贝叶斯方法来对模型的参数进行估计，但是由于参照样本选择的非随机性影响了估计参数的条件概率，成为了该模型的一大缺陷，并导致概率阈值失真。因此在进行预测检验的时候，得到的预测结果并不是非常令人满意。

　　针对这一研究方法上的不足，本文从被购并的壳公司的财务特征的角度出发，脱离定性分析的模式，应用计量经济学模型，尽可能采用比较新的数据，同时在模型的估计方法上加以改进，从模型需求上来减少对样本随机性的要求，以期识别哪些财务特征会最终促使购并的发生，并且把这种关系数量化，更好地体现模型的预测功能。

　　二、概念的界定

　　1、收购与买壳上市

　　并购是兼并和收购的统称。

　　兼并通常是指一家企业以现金、证券或其他形式购买取得其他企业的产权，使其他企业丧失法人资格或改变法人实体，并取得对这些企业决策控制权的经济行为。从这个意义上讲，兼并等同于我国《公司法》中的吸收合并，一个公司吸收其他公司且存续，被吸收的公司解散，丧失法人资格。

　　收购是指企业用现金、债券或股票购买另一家企业的部分或全部资产或股权，以获取该企业的控制权。收购在法律意义上是指购买被收购企业的股权和资产，其经济意义是指原来企业的经营控制权易手。因此，收购的实质是取得控制权。

　　买壳上市是并购的一种特殊形式。目前，我国对买壳上市尚无一致的定义。比较流行的定义是，买壳上市是指非上市公司通过收购某一家上市公司的控股权，然后再由被收购的上市公司收购非上市的控股公司的有关业务和资产，从而实现非上市的控股公司间接上市的目的。

　　一般而言，相对于其他并购方式，买壳上市具有两个特点：一是购并公司为非上市公司，被购并公司为上市公司；二是“反向收购”，被收购的上市公司法律主体并不消失（名字可以更改），而收购公司往往通过资产注入、资产置换等方式将自己的资产和业务并入上市壳公司，就形成了上市公司对其控股股东的反向收购。

　　因此，一个典型的买壳上市一般由两个交易组成：一是买壳交易，非上市公司通过协议转让或二级市场收购取得上市公司的控股权；二是资产转让交易，即非上市公司将自己有发展潜力或有很强获利能力的资产和业务注入“壳”中。

　　买壳上市的行为是本文研究的重点。为了方便数据的统计，本文将研究的买壳上市界定为非上市公司收购某一家上市公司控股权的行为。

　　2、壳公司

　　按国际惯例，壳公司一般指在国际证券市场上拥有和保持上市资格，但相对而言，业务规模小或停业，业绩一般或无业绩，总股本与可流通股规模小或停牌终止交易，股价低或股价趋于零的上市公司。

　　在我国，国内经济学专家对壳公司也有许多种定义。广义上，壳公司泛指已经取得并继续拥有上市资格的股份公司，其价值主要体现在上市公司具有从证券市场进一步融资的权利。国内狭义的定义和国际上的定义差别不是太大。

　　在本文中所指的壳公司，如无特别说明，专指被非上市公司已经收购或有明显收购表示的上市公司（以公告签定股权转让协议为准），即成为非上市公司买壳收购目标的上市公司。虽然这样的界定方法缩小了壳公司的选择范围，会造成数据缺损，但是在后文的分析中可以看到，采用这样的方法来对壳公司进行界定，可以更加清楚的展现这样的公司所共有的特征，这样的明确性对于定量分析来说也是至关重要的。

　　3、我国买壳上市的特点

　　在我国，壳公司和买壳市场的形成有独特的体制原因。在证券市场的根本大法——《证券法》于1998年底正式出台前，我国的证券市场直接脱胎于计划经济向市场经济过渡的初级阶段，是经济体制改革的试点产物，在确定上市企业的政策上比较谨慎，上市的大多为对国民经济影响不大的企业如商业企业、热点地区的房地产企业，或者一些规模及对当地经济影响都较小的企业。这些造成了当时的上市公司质量不高，发行规模小，抗风险能力差，经营机制不规范，容易受到市场经济的冲击，为“壳”资源的成长提供了肥沃的土壤。

　　近年来，人们日益认识到上市公司相对于非上市公司具有一些优势，主要体现在三个方面：一是具有配股资格的上市公司可以从资本市场上以较低的成本融资；二是上市公司可以获得一些政策上的优惠。这样，就使得我国的买壳上市市场变的越来越活跃。

　　从交易的方式上来说，我国的买壳上市一般都属于善意收购，协议转让和无偿划拨是主要的交易方式。这主要是由于我国上市公司的股权结构复杂且不规范，非流通股占有相当大的比例，使得一般市场要约收购非常困难。而且仅就一项收购而言，要约收购的成本也会比协议转让的成本高很多。

　　另外，从转让定价的机制来看，我国的买壳上市也有自己的特点。由于财政部规定国有股权转让价格不得低于每股净资产，因此净资产成为上市公司转让定价的普遍标尺。1996年以前，是有钱也买不到上市公司的年代，1997年随着资产重组的崛起，部分上市公司进入股权转让市场，但壳公司仍很稀缺，转让价格相对于每股净资产的平均溢价率为38.3%.到1998年，可供转让的壳资源进一步增多，买壳市场由卖方市场向买方市场倾斜，平均溢价率下降到17.6%.

　　4、对壳公司的基本财务特征的分析

　　由于非上市公司买壳上市的行为有其自身的战略或经营目的，并且为了取得买壳上市操作的成功，非上市公司对上市公司的特点是有多方面的考虑的。我们认为，非上市公司对壳公司的期望主要体现为以下几个方面：

　　（1）关于收购的目标。在一般的兼并收购行为当中，收购方往往是以寻求整合效应为主要目标的。为了实现这一基本目标，收购方所寻求的收购对象常常是一个具有优良资产的企业，特别是具有主营业务突出并且具有良好收益的企业。非上市公司对壳公司的收购，也不排除通过并购壳公司以追求整合效应，因此，我们这里把追求整合效应也作为非上市公司对壳公司的一种期望值。在本次检验中，我们把壳公司中主营业务利润占总利润的比例以及壳公司的净资产的收益率作为非上市收购公司对壳公司进行考察的一种指标。

　　（2）关于收购价值的考虑。当一家上市公司因为某种原因其市场价值低于其经济价值的时候，就非常容易被作为财务性收购的对象。托宾Q就常常被作为考量上市公司价值是否被低估的指标。托宾Q小于1的上市企业对于在寻求壳公司的非上市公司而言，必然具有更大的吸引力。

　　（3）关于购买壳公司的成本考虑。壳公司的收购成本，与前述的壳公司价值有直接的关系；如果壳公司是一个仍然具有持续经营能力并且盈利的企业，托宾Q小于1就意味着购买成本会比较低。除了公司的收益水平之外，影响收购成本的重要指标还有壳公司的每股净资产水平。特别是，当壳公司自身的收益能力受到质疑的时候，或者已经处于亏损状态时，壳公司的每股净资产对收购成本的影响就会更大。一般而言，在较低的每股净资产水平下，卖方讨价还价的能力就要弱的多，从而使得收购的成本不至过高。

　　（4）关于取得壳公司控制权的难易程度。影响非上市公司买壳操作成功的关键因素，除了对壳公司自身质量、市场价值等方面的考虑以外，取得控制权的难易程度也是需要慎重考察的。在这方面，我们认为以下一些特点是试图购买壳公司的非上市公司主要考虑的。首先，是壳公司的规模。如果壳公司的规模很大，并且总股本数很多，对非上市公司的购买行为而言就会相对不易控制；其次，是股本结构。一般而言，如果第一大股东的持股比例较高，第一大股东的控制力就相对较高。因此这种状况下如果第一大股东对买壳行为是持抵触态度的，那么购买行为就难于实现。与此同时，壳公司流通股的比例是另一项重要要素。当流通股比例较高时，收购行为的成功率就可能相对较高。原因在于欲购买壳公司的非上市公司可以通过市场操作来收购流通股；而对于非流通股，非上市公司则只能通过谈判来商议购买问题。这一过程往往会更加艰辛和复杂，从而增加购买的难度。因此，对于流通股较多的上市公司，很可能不需要进行与非流通股持有者的谈判就可以获得足够的股份从而实现壳公司的收购。

　　（5）关于对壳公司“包袱”的考虑。上市公司有两类常见的包袱，一是债务，二是重大的法律诉讼。为了保证买壳的质量，避免在买壳后使自己陷入财务方面的困境或卷入不必要的法律纠纷，负债少、无法律诉讼的上市公司是非上市公司较为理想的壳公司的选择。

　　（6）关于对壳公司进一步融资的能力的考虑。非上市公司进行买壳操作的一个重要目的，就是获得上市公司在资本市场上再融资的能力。因此，有配股资格的壳公司会被认为是比较理想的收购对象。

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三、研究方法及样本选择　　1、变量的选择
　　根据上文的分析，我们选择以下变量来解释上市公司的壳资源特征是否明显。
　　X1：主营业务利润占利润总额的比重。此变量所考虑的主要是被并购公司是进行多元化经营还是专业化经营。一般来说，如果是专业化经营的公司，将更加符合收购公司追求整合效应的经营目标，因此，这个值越高，越容易成为被收购的对象。
　　X2：净资产收益率。此指标也在一定程度上能够反映壳公司的资产质量。因此，该指标越高，被作为壳资源的可能性越大。
　　X3：价值低估程度，采用托宾Q值（非流通股的价值定为A股股价的1/3）或Q1=股东权益市值/股东权益帐面价值或Q2=股价/每股净资产。如果Q的值比较大，说明公司价值被高估，将会增加收购方的成本，所以较低的Q值应该是壳公司的一个特征。
　　X4：每股净资产。采用每股净资产在一定程度上可以反映收购成本的高低。一般每股净资产越高，收购的成本也会相应的提高。
　　X5：企业的规模指数，采用公司的总股本数。壳公司的规模越大，收购成功的难度也越大，因此预计检验结果的符号是负的。
　　X6：反映公司的股权结构的指标，采用的是壳公司第一大股东持股的比例/流通股所占的比例。如前所述，这个比例越大，收购越难以完成，因此期望检验结果的符号为负。
　　X7：资产负债率，采用这一指标在一定程度上反映壳公司的可能的“包袱”。因此，如果公司的负债率比较高，会给收购方带来更多的负担，这样的公司不会被选择作为收购目标。
　　X8：配股资格，这是一个0-1变量，用来衡量被收购公司是否会给收购方带来更多的融资渠道。有配股资格的公司为1，无配股资格的公司为0，经努力可在2000年恢复配股资格的个股的值定为0.5.
　　2、模型的建立
　　本文选择采用Probit二元离散选择模型，模型具有以下基本形式：
　　y=f（X）
　　其中，为0-1变量，用于描述某个公司在选定的样本期间内是否属于本文所界定的壳公司范围，即如果该公司在样本期间内成为非上市公司买壳收购目标，则y取值为1，否则为0.X是描述公司主要财务特征的多元向量，包括上文分析的X1-X8总共8个变量。
　　3、样本选择
　　将1999年以前于沪深两市上市的公司（A股）分为两类：
　　（1）壳公司——有偿收购的目标公司
　　1999年被非上市公司以有偿方式（现金及实物资产、股权、债务）取得该上市公司控股权（成为第一大股东）的上市公司为样本，共57家，其中深市29家，沪市28家（除去1999年上市的“锦州港”）。
　　（2）非壳公司
　　在被有偿收购的壳公司以外，样本中还去掉了以下两类公司：
　　一是1999年以其他方式控制权发生了变化的公司。包括被上市公司收购、股权无偿划转等的上市公司。原因在于，我们上述所呈述的壳公司的特征在一些被上市公司收购的或者股权无偿划转的上市公司当中也会有一定的体现，但是他们又不属于我们所界定的非上市公司对上市公司的壳资源收购的概念，为了避免由此带来的干扰，故而考虑去除该部分样本。
　　二是在以前年份控股权发生过变化的公司。由于我们的目的是要找出壳公司的财务特征，由于一些壳公司在被收购后仍处于调整时期，可能还具有相应的财务特征，但实际上短期内被再次收购的可能性很低（如我国《证券法》规定，收购人对所持有的被收购的上市公司的股票，在收购行为完成后的六个月内不得转让），为去除它们对模型的干扰，将之排除在外。
　　这样剩下586家非壳公司，其中深市264家，沪市586家。
　　从非壳公司中随机抽取深市41家、沪市42家与壳公司组成样本，样本容量为140家。
　　四、模型的估计和检验
　　1、模型的参数估计
　　对于上述二元离散选择模型的参数估计，在大多数的统计分析软件包里都有直接的估计方法。在这里采用TSP软件的Probit估计方法，经过多次回归和检验之后，得到的参数估计结果见下表。模型的最大似然函数LnL=71.474615，因此在1%的水平下模型是显著的。
　　┌──┬──────────────┬──────┬──────┬──────┐
　　│变量│　　　　　　含义　　　　　　│　　　系数　│　　标准差　│　　T检验值 │
　　├──┼──────────────┼──────┼──────┼──────┤
　　│C　 │常数项　　　　　　　　　　　│ 1.9022784　│ 0.4527375　│　 4.2017250│
　　├──┼──────────────┼──────┼──────┼──────┤
　　│X4　│总股本　　　　　　　　　　　│-2.702E-05　│ 1.432E-05　│　-1.8866108│
　　├──┼──────────────┼──────┼──────┼──────┤
　　│　　│第一大股东持股比例/流通股所 │　　　　　　│　　　　　　│　　　　　　│
　　│X5　│　　　　　　　　　　　　　　│-0.1816903　│ 0.1092470　│　-1.6631145│
　　│　　│占的比例　　　　　　　　　　│　　　　　　│　　　　　　│　　　　　　│
　　├──┼──────────────┼──────┼──────┼──────┤
　　│X6　│每股净资产　　　　　　　　　│-O.6146230　│ 0.1484640　│　-4.1398800│
　　├──┼──────────────┼──────┼──────┼──────┤
　　│X8　│配股资格　　　　　　　　　　│ O.6085789　│ 0.2647904　│　 2.2983418│
　　└──┴──────────────┴──────┴──────┴──────┘
　　从检验结果来看，显著的变量包括反映公司规模的公司总股本变量X4、反映股权结构的第一大股东持股比例与流通股的比例的变量X5、反映收购成本的变量每股净资产X6以及反映公司未来进一步融资能力的变量配股资格X8，而且他们的符号也与前文所做分析的期望保持一致。也就是说，总股本越小、第一大股东持股比例越小或流通股在股权结构中所占比例越高、每股净资产越小同时具有配股资格的公司最容易成为被收购的壳公司的目标。另外，正的常数项说明不论是何种类型的企业，都有很大的可能成为被收购的对象，这也是和我国市场上目前壳资源稀缺这一客观情况相一致的。
　　其余的变量经检验之后，都不显著，故舍去。从模型的分析结果来看，不显著的解释变量包括主营业务利润占利润总额的比重（X1）、净资产收益率（X2）、价值低估程度（托宾Q的值）（X3）和资产负债率（X7）。相对于显著的变量而言，我们发现，所有显著的变量都是试图买壳的非上市公司考虑最多的、最直接的因素；而不显著的四项解释变量，则都是在解释一般的企业兼并收购时所用到的。由此看来，在我国发生的、以取得融资能力为主要目标的壳资源收购的交易中，这些因素并不是必需的壳公司的特征。比如，追求并购的整合效应和追求资产升值的财务效应在买壳行为中都是不重要的，并且，即使壳公司负债累累，相对于获得壳资源这一目的而言，急于取得壳资源的非上市公司也是在很大程度上是可以包容的。由此，我们不难看出，我国目前资本市场上的收购行为还是以收购壳资源为主要目标的相对单一和目标明确的行为。
　　2、模型的预测能力检验
　　根据模型估计得到的参数，我们随机从沪深两市抽取了150家公司（包括20家被买壳的上市公司）计算其y值，进行模型检验。有12家公司的y值大于0，模型判断为壳公司（发生收购），实际上其中有7家发生了收购。另外138家的y值小于0，模型判断不发生收购，实际上有13家发生了收购。因此，模型犯第一类错误（弃真）的概率为65%，犯第二类错误（取伪）的概率为3.84%.
　　同以前类似的研究相比较，本模型的预测能力显然有较大的提高。由于模型的取伪概率较小，因此具有一定的实用价值；但是，由于模型的弃真率仍然较大，说明单纯依靠公开的财务信息，还不能完全解释买壳上市行为的发生。因此，模型的运用还存在着一定的局限性，有待进一步的研究与改进。相信随着市场经济的发展和市场结构的进一步完善，这些问题会得到更好的解释。
　　参考文献
　　1、赵勇，朱武祥：《上市公司兼并收购的可预测性》，《经济研究》，2000年第4期。
　　2、张红军：“中国上市公司股权结构与公司绩效的理论及实证分析》，《经济科学》，2000年第4期。
　　3、邵建云：《上市公司资产重组实务》，北京：中国发展出版社，2000年。
　　4、中国诚信证券评估有限公司：《1999中国上市公司基本分析》，中国科学技术出版社。
　　5、胡继之、王文立：“上市公司并购行为研究”，《证券时报》，1997年12月15、17日。
　　6、Jensen， M.J.and R.S.Ruback，“The Market for Corporate Control： The Scientific Evidence”，Journal of Financial Economics 11， 1983.
　　7、Simkowitz， M. and R.J.Monroe，“A Discriminant Analysis Function for Conglomerate Targets”，Southen Journalof business 12， 1971.

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