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当代金融家|寻找公司并购博弈控制权溢价的最优解
发布时间:2021-11-25        浏览次数:        

  并购是企业重要的资源配置手段,可以发挥战略协同效应,获取规模效益、管理效率及新的发展机会等。本文从实证角度对2016~2020年国内上市公司的并购控制权溢价水平及其影响因素进行研究,并分为上市公司收购资产和上市公司借壳重组两种情况进行分析。

  并购中控制权溢价是指收购方为取得目标公司的控股股权而向其股东支付的高于市场价格部分的价值,可视为控股股权和普通股权的价值差异,是控制权受让方为取得控制权所支付的代价。少数股权买方的目的是获取未来现金流,并不会改变企业现有的经营管理及战略决策,而控股权买方不仅可以改变企业生产和管理模式,还可以对企业进行战略重整,实现其战略目标,带来超额收益,因此,控制权便具有了经济价值。

  衡量控制权溢价的关键是找到合适的基准价格,通过比较控制权交易价格与少数股权交易价格的差额来计算控制权溢价。本文的实证研究将使用控制权溢价市盈率法来计算和研究A股上市公司控制权溢价水平及其影响因素,并分为上市公司收购资产和将上市公司作为收购标的(借壳重组)两种情况分别分析。

  控制权溢价市盈率法是以受让方少数股权交易和控制权交易的市盈率均值为计算基准来度量控制权溢价的方法,具体公式为:

  控制权溢价率=(控制权交易市盈率均值-少数股权交易市盈率均值)/少数股权交易市盈率均值

  控制权交易市盈率均值表示为并购后受让方取得控制权的所有并购案例市盈率平均值;少数股权交易市盈率均值表示为受让方未取得控制权的所有并购案例市盈率平均值。以市盈率法计算控制权溢价率考虑到少数股权交易和控制权交易的差异性更直接、便于理解、贴近实际。

  本文从实证角度对2016〜2020年国内上市公司的并购控制权溢价水平及其影响因素进行研究,并分为上市公司收购资产和上市公司借壳重组两种情况进行分析。样本选取方面,本文选取Wind并购数据库中事件首次公告日在2016〜2020年发生的A股并购重组案件为初始样本,在此基础上,经过如下筛选:(1)2016年1月1日至2020年12月31日间已经完成的并购交易;(2)收购方或受让方为上市公司(分两种情况);(3)收购方为上市公司的情况,剔除ST公司;(4)由于本文以少数股权交易和控制权交易的市盈率均值为基准计算控制权溢价率,为了保证市盈率的有效性,故剔除了市盈率为负值或未披露交易价格数据的情况。同时,为避免因每股收益极低造成市盈率畸高的干扰,最终选择了市盈率介于0和500之间的公司。

  经以上处理,共得到4028个数据样本(后文统称“大样本”),统计为2016〜2020年国内上市公司并购控制权溢价情况。

  整体来看,A股上市公司收购资产案例数量自2016年来呈逐年下降趋势,2016〜2020年,控制权溢价率仅在2017年和2018年为正值,其余均为负值,即控制权交易较少数股权交易存在一定的折价,一方面与金融(在大样本数据统计中,所有案例均使用市盈率计算溢价,金融行业溢价为-16.56%)、房地产以及一些传统行业控制权折价较多有关;另一方面也可能与近年来证监会及交易所对上市公司收购资产的估值合理性审查趋严有一定关系(见表1)。

  上市公司借壳重组实质上是对较为稀缺的控制权资源进行重新配置的过程。控制方获取控制权并不是为了在现有基础上对受控企业整合资源加强管理, 而是更为关注受控企业的上市资格。通过拥有的控制权, 控制方可以将自身的业务内容注入受控企业之中, 改变受控企业的主营业务方向,并以受控企业为窗口打开通往资本市场的融资渠道。为了达到上述目的,控制方会付出高于一般控制权交易的超额溢价。

  如表2所示,A股上市公司借壳重组类交易存在较明显的控制权溢价率,2016〜2020年控制权溢价率均值为29.31%(需要指出的是,上市公司借壳重组案例,即标的为上市公司,有较多ST的上市公司标的,存在PE值为负的情形,而本文度量控制权溢价率的方法选取PE在0〜500的案例,因此,这种情况下计算得出的控制权溢价率可能存在一定偏差),但是溢价率自2018年呈明显下降趋势,主要原因是2019年后A股注册制推行落地,科创板和创业板注册制逐步开展,提供了更多可选择的上市通道,更多企业寻求自主上市的资本化运作路径,导致A股上市平台壳资源价值逐渐下降。同时,部分原本把被上市公司收购作为资本化路径的企业,现在也可选择自主上市,这也是上市公司收购资产案例数量下降的原因之一(见图1)。

  研究表明,影响并购中控制权溢价的因素较多,本文主要从行业特征、产权性质、盈利能力、成长性、交易规模及评估基准日宏观经济与股市整体发展情况等方面,分析其对控制权溢价的影响。

  各行业的外部竞争环境、要素集约度和其自身内部的资本结构、管理环境等方面的差异,是导致不同行业控制权溢价程度不同的主要因素。鉴于A股上市公司借壳重组案例的行业异质性与收购的交易价格关联度不高,在此只讨论上市公司收购资产的控制权溢价情况。在大样本数据基础上,选取金融、医疗保健、信息技术、房地产、运输和能源六大行业进行分析(见表3) 。

  从表3可以看出,医疗保健业、运输业的控制权溢价均值较高,而房地产等传统行业控制权溢价较低,甚至出现折价的情况。

  由于金融行业内公司的资产负债表较其他行业更能反映经营情况,在衡量其权益价值时,使用净资产为基准的市净率估值法较为准确。2016〜2020年,以市净率均值计算出的金融业控股权溢价率为30.78%,溢价率较高。2016〜2020年,金融行业并购案例数量出现了显著下降,控制权溢价率波动较大,2018年控制权交易的溢价率最低,近两年呈上涨趋势。

  在金融业中,我们对有代表性的银行业和保险业两个细分行业的控制权溢价情况进行了数据分析(见表4) 。

  由于银行业周期性较为明显、资产风险性高、较其他行业受到的监管更为严格、要求核心资本充足率高,使用市净率计算控股权溢价率更为合理。如表4所示,银行业和保险业控股权溢价率分别为82.84%和12.84%,以上行业控制权溢价与金融牌照的稀缺程度、二级市场获得重要股东身份的难度等都有重大关系。

  2016〜2020年,A股上市公司收购信息技术行业资产的控股权溢价率为15.79%(见表5) 。

  2016〜2020年,信息技术业交易数量呈缓慢回落态势,控制权溢价率呈先下降后快速回升的趋势,与该行业的景气度预期存在较大关系。但2021年上半年,信息技术业并购控制权溢价率跌至-52.48%,高控制权溢价或不可持续。

  医疗保健行业的控股权溢价率均值为50.28%,溢价率较高,年度间存在较大波动。2019〜2020年,医疗保健业并购案例数量和控制权溢价率明显下降。2019年3月国家有关部委出台相关政策,打击医疗乱象专项整治行动,间接导致行业并购事件减少(见表6) 。

  在大样本基础上,按收购方的产权性质分国有企业和非国有企业进行筛选,有产权性质信息的项目数量少于大样本的案例数量。

  数据筛选共得到1904个案例,如表7所示,国有企业和非国有企业的收购方控制权溢价率均为负,其中,国有上市公司收购资产的控股股权溢价率为-14.18%,即存在折价情况,与大样本情况基本一致,非国有企业的控制权折价率小幅高于国有企业的控制权折价率。

  数据筛选共得出357个案例,如表8所示,国有企业和非国有企业在上市公司借壳重组类型的控制权交易中均存在溢价情况,国有企业的控股股权溢价率为3.87%,大幅低于非国有企业11.50%的溢价率。

  盈利能力和成长性经常被作为判断公司价值考量因素,本文用交易前一年净资产收益率和收入增长率来反映盈利能力和成长性。

  通过建立多元线性回归模型来研究盈利能力和成长性对控制权溢价水平的影响:PBC=α+β1X1+β2X2+β3X3+ε中,www.345725.com。X1为标的公司交易前一年的净资产收益率(ROE),X2为标的公司前一年的收入增长率,X3为时间控制变量,ε为随机误差项。

  鉴于研究目的和实际操作情况,在大样本基础上,进行以下处理:(1)随机抽取5%的案例进行分析;(2)剔除转让股份小于1%的样本。对数据进行筛选抽样后,最终得到样本数120个,涉及标的为上市公司(借壳重组)的样本35个,收购方为上市公司样本85个,以下将对两部分数据样本分别采用普通最小二乘法(OLS)进行回归分析,结果见9表。

  从模型总体看,在买方为上市公司的案例中,变量对控制权溢价的解释度R为0.5,具有一定的拟合优度,F检验统计量的观测值为3.548,对应的显著性概率P值为0.025,回归模型有统计意义。而在标的公司为上市公司的借壳案例模型中,R值较低,相关解释变量与控制权溢价相关性并不显著。

  如表10所示,标的公司收入增长率对控制权溢价存在正面影响,但净资产收益率与控制权溢价在0.05的水平上负相关,这说明在上市公司并购时,盈利指标ROE并不是买方对于企业价值正向考量的因素。

  受限于样本数量以及抽样的随机偶然误差,相关统计指标根据统计结果可能在拟合优度和显著性方面较弱。但在对相关文献研究后,发现文献数据统计的结论与我们的统计结果相匹配,相关结论如下:一是盈利能力和成长性与上市公司收购资产的控制权溢价存在一定相关关系,但对于借壳重组案例的控制权溢价并不存在显著的相关关系。二是在上市公司收购资产的案例中,净资产收益率与控制权溢价成负相关关系,可能是由于交易案例中存在部分关联交易并购,而关联方交易对价的公允性存在一定的解释空间。三是成长性对控制权溢价存在正向影响,主要是在收购过程中买方对于成长性较高的公司愿意承担更多的溢价。

  本文使用交易后受让方持股比例表示交易规模,股权占上市公司总股本的比例越高,则受让方对公司决策的投票权或控制权就越多。

  鉴于研究目的和实际操作情况,在本文的大样本中,随机抽样出75个案例作为样本进行相关性分析。样本案例中,控制权交易的交易后受让方持股比例分布在50%100%居多,只有5个案例低于50%。

  如图2所示,在上市公司收购资产的情形,控制权溢价与交易规模呈现不明显的负相关性(为了更直观地展示企业控制权溢价率与交易后持股比例的关系,这里对交易后持股比例取自然对数,并运用均值和标准差进行中心化处理),这可能与持股比例超过50%后的控股股东获取私人利益难度有关。

  为避免极端案例情况影响分析,在大样本的基础上,对数据进一步处理:(1)剔除控制权溢价率不超过300%;(2)去中心化持股比例不超过1.5。最终筛选出192个案例,其中,交易后受让方持股比例分布区间为1.29%100%,大部分案例处于1.29%40%,只有4个案例超过50%。如图3所示,控制权溢价率与交易规模呈现不显著的正相关关系(对数据同样进行了取自然对数并做中心化处理)。

  本文用全国GDP增长率来表征宏观经济,用分年度的上证指数增长率表征股市整体发展情况,用大样本上市收购资产案例的控制权溢价率分年度的平均值表征上市公司控制权溢价率水平。如图4所示,上市公司收购资产的控制权溢价率水平较低,甚至有些年份出现溢价率为负(折价)的情况,但与宏观经济和股市整体发展趋势大致相同。其中,控制权溢价率变化趋势2020年和GDP增长变化不同,可能与新冠疫情拖累GDP增长存在一定关系。2019年上证指数增长较多,而控制权溢价率出现大幅下降,可能与2019年后监管对收并购案的估值合理性审核趋严存在一定关系。总体来看,上市公司收购资产的控制权溢价率水平与宏观经济和股市整体发展情况也存在一定相关性。

  同样地,用大样本上市公司借壳重组案例的控制权溢价率分年度的平均值表征上市公司控制权溢价率水平。如图5所示,上市公司借壳重组的控制权溢价率与宏观经济的变动趋势一致,与股市整体发展趋势基本一致。可见,当宏观经济形势转好,相应的控制权溢价水平也会升高,反之降低;二级市场估值增长越快,则相应的控制权溢价水平也会升高,反之降低。

  从影响控制权溢价的主要因素方面,可以看出不同因素对控制权溢价的影响及其相关性也是不同的,具体而言,一是行业异质性明显影响控制权溢价,相较传统行业,新兴行业的控制权溢价率普遍较高;二是产权性质方面,对控制权溢价率的影响不明显;三是标的公司盈利能力与上市公司收购资产的控制权溢价存在一定相关关系,净资产收益率与控制权溢价呈负相关关系;四是标的公司成长性对上市公司收购资产的控制权溢价存在正向影响;五是宏观经济情况和股市整体发展情况与控制权溢价率存在一定关系。

  上市公司借壳重组案例的控制权溢价显著存在,也是符合市场经济规律的现象,但实证分析发现此类交易的控制权溢价与前述的影响因素的关联度并不高,溢价主要来源于标的的壳资源价值,以及控制方对受控标的的炒作收益, 而不是来源于受控标的的价值增长。

  作者单位均为中国国新基金管理有限公司。本文仅代表作者个人学术观点,不代表所任职机构意见

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