高價值的殼　低價值的重組

周春生　廖　理　張　寧

對于殼資源的價值以及上市公司重組的效率，我們通過事件分析方法進行了研究分析。

我們研究的前提是認定中國市場是有效率的市場，因此，公司任何信息對其短期和長期的影響都會反映在股價上，所以，研究股價的變化就可以判斷這一事項對公司未來的實際影響。這樣，對于殼資源的市場價值，可通過公司的股票價格表現(xiàn)出來，也可通過企業(yè)購并、重組時的交易價格表現(xiàn)出來。事件分析法用以衡量某一經(jīng)濟事件對經(jīng)濟變量的影響，其核心是如何度量異常收益率，即事件發(fā)生期內(nèi)的真實收益減去該期間內(nèi)預(yù)期的正常收益。

“ST事件”分析以及實證檢驗

關(guān)于事件期的選取，我們選取為一年半，而不是像傳統(tǒng)事件分析那樣選擇為一個月左右。因為我們認為短期內(nèi)的股價變動帕況無法真實地反映出一個公司的殼價值，其中必然包含很多炒作的因素在其中，而且姨于中國的股票市場來講，由于還很不規(guī)范，而且所含的泡沫較高，股價的波動往往很大，所以，在利用事件分析方法分析公司殼價值時，如果僅用一兩個月的日數(shù)據(jù)恐怕估計出來的公司殼價值就會有較大的偏差，所以，我們認為應(yīng)該將窗口期延長。但是我們同時應(yīng)該注意到，如果時間選取過長，比如超過兩年，那將會降低事件對公司的影響，或者說無法很好地反映出事件的影響程度。

我們選用的樣本為2001年之前的ST公司，利用上海萬遞網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的WISE信息系統(tǒng)以及其他網(wǎng)上資源搜索，找到了66家ST公司，但是由于3家ST公司缺乏相關(guān)的數(shù)據(jù)，所以將其掃》除。采用正常收益模型中估計的參數(shù)，對超常收益進行計算。對于“ST事件”，我們計算的22個月內(nèi)的累計平均超常收益為36．69％，這說明，我國殼資源的價值還是很高的。當然，其中可能會存在一些市場投機行為。

重組事件分析以及實證檢驗

在中國證券市場上，“資產(chǎn)重組”主要是指有關(guān)兼并、收購、資產(chǎn)置換等一系列涉及公司重大非經(jīng)營性或非正常性變化的總稱。真正能夠帶來資源配置效率提高的行為稱為有效的公司重組。

一般來說，根據(jù)資產(chǎn)置換或合并的處理方法不同，可以將上市公司資產(chǎn)重組區(qū)分為實質(zhì)性重組和報表性重組兩種類型。在我國上市公司資產(chǎn)重組中，實質(zhì)性資產(chǎn)重組的公司為數(shù)較少，資產(chǎn)重組中的水分較大，“含金量”不高。據(jù)統(tǒng)計，在1999年進行資產(chǎn)重組的192家公司中，有92家公司收購資產(chǎn)，75家公司出售資產(chǎn)，這兩者相加占到了重組公司總數(shù)的86．98％，而進行資產(chǎn)置換的只有25家公司，僅占重組公司總數(shù)的13．02％?？梢姡捎脠蟊硇灾亟M的公司占了絕大多數(shù)比例，而采用實質(zhì)性重組的公司所占比例則明顯偏低。

注意到，由于這些重組的經(jīng)營運作上未必存在問題，從所有者的角度來看，很可能不會愿意出售，因此，這些重組的公司未必會成為“殼”標的；另外，這些公司沒有受到ST制度的制約，在兩年內(nèi)未必會努力提高自身的經(jīng)營業(yè)績，沒有面對壓力。因此，即使將這些公司算作殼標的，他們的股價可能也會無法體現(xiàn)出殼資源的價值。

對于重組的公司，由于我所選取的樣本為兩年內(nèi)只發(fā)生一次重組事件的公司，而且一般來說重組事件對于一個公司的影響時期較長，因此，要想完全反映重組事件對公司的全面影響，也應(yīng)該相應(yīng)地延長期限，我們認為一年半應(yīng)該能夠較好地反映重組事件對公司的影響。

我們選用的樣本為1999年1月至2000年6月的曾經(jīng)宣布資產(chǎn)重組公告的股票。重組的類型主要包括：股權(quán)轉(zhuǎn)讓、收購兼并、資產(chǎn)置換、資產(chǎn)剝離等。其中我們選擇的樣本公司有178家。另外，我們選取的公司都是兩年內(nèi)只進行過一次重組的，因為發(fā)生多次重組的公司重組事件不是惟一的，利用事件分析方法進行處理將會比較繁瑣并且不夠精確，所以，進行多次重組的公司我們沒有將它們選人樣本(其中ST公司被排除，因為我們已經(jīng)進行了對盯公司單獨的事件分析)。

采用正常收益模型中估計的參數(shù)，對超常收益進行計算。我們計算的22個月內(nèi)的累計平均超常收益為－11．76％，這說明殼資源價值在公司重組中沒有得到體現(xiàn)，且重組效果欠佳，我國重組公司基本不具備殼價值。