Page 84 - 《北京工商大学学报（社会科学版）》2020年第1期
P. 84

北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2020 年摇 第 1 期

   A    < 0),则以 I = 1(I 表示实际业绩低于其历                 负债率越高,企业高管进行无效率投资的可能性
    i,t - 1       1     1
   史期望业绩的企业)与(P               - A   )相乘;而若         越小,即企业的并购溢价水平越低。 (3) 自由现
                          i,t - 1  i,t - 1
   企业 i 在 t - 1 期的实际业绩不低于其历史期望业                    金流(Cash)。 陈仕华、卢昌崇           [1]  的研究同样指
   绩(即 P      - A   逸0),则以 I = 0 与(P         -     出,当企业现金流充裕时,代理问题的存在会使企
          i,t - 1  i,t - 1      1         i,t - 1
   A   )相乘。 为了更直观地反映历史业绩期望差距                       业高管倾向于在并购交易中支付更高的溢价。
    i,t -1
   的调节作用,本文将企业历史期望差距取绝对值。                          (4)实际控制人性质( State)。 相比于非国有企
       二是行业业绩期望差距(Industrial_Gap),即                业,国有企业的代理成本会导致企业高管支付相
   企业实际业绩与行业期望业绩的差距,本文以企                           对更高的并购溢价。 (5)高管过度自信(Hubris)。
   业当年实际业绩低于行业期望业绩时二者之间的                           现有研究表明,如果企业高管过度自信程度越高,
   差距值来进行度量。 参照现有研究               [25 - 27]  ,本文采  那么企业在并购过程中所支付的并购溢价也越
   用如下公式计算行业期望业绩:                                  高  [23]  。 (6)支付方式(Method)。 现有研究指出,
            IE i,t  = (1 - 棕)IP  i,t - 1  + 棕IE i,t - 1  (4)  采用现金支付方式的并购交易溢价水平会比较
       其中,IP      为企业 i 所在行业中所有企业                  低  [23]  。 (7)财务顾问(Consultant)。 Kim et al.  [16]
               i,t - 1
   t - 1 期以总资产收益率进行度量的实际业绩量                        指出,如果企业在并购交易中聘请了并购顾问,那
   的中位数,IE 和 IE      i,t - 1 分别为企业 i 在 t 期和 t -    么企业支付的并购溢价水平则较低。 此外,本文
              i,t
                       盂            [26] 等学者的      还对行业和年份固定效应进行了控制。 各个变量
   1 期所在行业期望业绩 。 参照 Chen
   做法,本文选择 棕 = 0郾 4 来计算企业所在行业期                     的具体度量方法如表 1 所示。
   望业绩。 然后,计算企业 i 在 t - 1 期的实际业绩                       四、实证结果分析
   与行业期望业绩的差值(即 P                - IE   ),并进           (一)描述性统计和相关性检验
                              i,t - 1  i,t - 1
   行截尾处理      [25] :若企业 i 在 t - 1 期的实际业绩小              表 2 为本文主要变量的描述性统计结果。 可
   于行业期望业绩(即 P           - IE   <0),则以 I = 1       以看出,本文样本中企业并购溢价的平均值为
                      i,t -1  i,t -1       2
   (I 表示实际业绩低于行业期望业绩的企业) 与                         0郾 432,标准差为 2郾 160,这表明不同企业为并购
     2
   (P    - IE   )相乘;而若企业 i 在 t - 1 期的实             标的所支付的并购溢价水平存在较大的差异。 企
      i,t - 1  i,t - 1
   际业绩不低于行业期望业绩(即 P                   - IE   逸     业声誉(Reputation) 的平均值为 0郾 089,标准差为
                                  i,t - 1  i,t - 1
   0),则以 I = 0 与(P       - IE    ) 相乘。 为了更         0郾 612,最小值为 0,最大值为 10,这表明不同企业
            2         i,t - 1  i,t - 1
   直观地反映行业业绩期望差距的调节作用,本文                           间的声誉水平同样存在较大差别。
   同样将行业期望差距取绝对值。                                      表 3 为本文主要变量的 Pearson 相关性检验
       三是资本市场业绩期望差距(Market_Gap),                   结果。 从结果中可以看出,企业并购溢价(Premi鄄
   即企业实际业绩与分析师预期业绩的差距,本文                           um) 与 企 业 声 誉 ( Reputation ) 相 关 性 系 数 为
   以企业当年实际业绩低于分析师预期业绩时二者                           0郾 114,且在 1% 的水平上显著,这与本文 H1 的预
   之间的差距值来进行度量。 其中,关于分析师预                          期相一致。 此外,本文还检验了各变量之间的方
   期业绩,参照现有研究文献             [28]  ,本文以证券公司         差膨胀因子(VIF)。 结果发现,各变量之间的 VIF
   分析师所发布的预测指标文件中总资产收益率预                           均远小于 10,这表明本文涉及的变量不存在多重
   测数据的平均值来进行测量。 为了更直观地反映                          共线性的问题。
   历史业绩期望差距的调节作用,本文将企业资本                           摇 摇 (二)均值差异检验

   市场业绩期望差距取绝对值。                                       进一步按企业声誉(Reputation)进行分组,以
       4郾 控制变量(Control)                            考察本文主要变量在高声誉组(Reputation > 0)和
       根据现有研究,本文控制了如下变量:(1)并                       低声誉组(Reputation = 0) 是否存在显著差别,结
   购交易规模(Dealsize)。 参照陈仕华、卢昌崇              [1]  的  果如表 4 所示。 可以看出,企业并购溢价(Premi鄄
   研究,企业并购交易规模越大,企业过度支付的可                          um)在高声誉组的平均值为 3郾 102,在低声誉组的
   能性越小,即企业的并购溢价水平越低。 (2) 资                        平均值为 0郾 338,差异值为 2郾 764,T 值为 11郾 326
                             [16] 指出,企业的资产         (在 1% 的水平上显著)。 这表明,企业并购溢价
   产负债率(Debt)。 Kim et al.
    · 8 0 ·
   79   80   81   82   83   84   85   86   87   88   89