劉建勇 仇思慧
【摘要】業(yè)績承諾制度在保障上市公司收益的同時, 也成為利益輸送、內(nèi)幕交易、盈余管理等問題滋生的溫床, 業(yè)績承諾是降低還是加劇了收購方風(fēng)險? 基于這一研究視角, 以2009 ~ 2017年實施并購并簽訂業(yè)績承諾協(xié)議的上市公司為研究對象, 考察業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。 研究發(fā)現(xiàn): 業(yè)績承諾越高, 股價崩盤風(fēng)險越大; 在目標(biāo)公司采用非純股權(quán)補償方式、交易規(guī)模更大以及制度環(huán)境更差的地區(qū), 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險之間關(guān)系更為顯著。 進一步研究發(fā)現(xiàn): 高溢價所蘊含的預(yù)期業(yè)績并未整體實現(xiàn)導(dǎo)致股價存在高估, 這是業(yè)績承諾加劇股價崩盤風(fēng)險的傳導(dǎo)機制; 并購后業(yè)績下滑可視為股價高估的信號, 此時業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系更顯著。
【關(guān)鍵詞】業(yè)績承諾;股價崩盤風(fēng)險;并購溢價;信號傳遞
【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994(2021)02-0042-9
一、引言
隨著資本市場的快速發(fā)展, 并購作為優(yōu)化存量資源配置、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、實現(xiàn)多元化經(jīng)營、快速構(gòu)建商業(yè)帝國的一種資源整合方式, 逐漸成為企業(yè)實現(xiàn)外延式增長的重要途徑。 但是由于標(biāo)的企業(yè)大部分屬于非上市公司或處于初創(chuàng)階段, 與收購方之間的信息不對稱問題較為嚴(yán)重, 收購方無法對標(biāo)的企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)狀和未來發(fā)展前景作出準(zhǔn)確的判斷, 估值扭曲導(dǎo)致資產(chǎn)定價風(fēng)險居高不下。 為提高并購效率, 降低并購風(fēng)險, 業(yè)績承諾制度被引入, 同時, 一系列管理辦法相繼出臺, 業(yè)績承諾制度趨于完善。 在此背景下, 業(yè)績承諾制度為市場接受并逐漸成為市場慣性, 使用率從2011年的不到1%上升到2015年的40%, 業(yè)績承諾逐漸成為推動并購重組的重要制度保障。
作為一種估值調(diào)整機制, 業(yè)績承諾可以修正交易價格, 降低資產(chǎn)定價風(fēng)險; 作為一種激勵工具, 業(yè)績承諾可以激發(fā)標(biāo)的公司潛能, 發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。 然而, 這只是業(yè)績承諾經(jīng)濟后果的一個方面, 近些年伴隨著日益頻繁的并購重組交易, 業(yè)績承諾違約現(xiàn)象出現(xiàn)頻率變高, 業(yè)績承諾引發(fā)的風(fēng)險日益成為人們關(guān)注的焦點。 現(xiàn)有的關(guān)于業(yè)績承諾風(fēng)險的研究聚焦于以下三個方面:①業(yè)績承諾主要條款的風(fēng)險分析, 如管理層過度自信設(shè)置過高業(yè)績承諾[1] 、高激勵政策下片面追求短期利益[2] 、補償方式引發(fā)的風(fēng)險[3] 。 ②業(yè)績承諾期內(nèi)以及承諾期滿的潛在風(fēng)險, 主要體現(xiàn)在盈余管理虛增利潤[4] 、修改業(yè)績條件變相達標(biāo)[5] 、大股東通過利益輸送侵占小股東利益[6] 、高額商譽減值導(dǎo)致業(yè)績下滑[7] 。 ③業(yè)績承諾風(fēng)險的應(yīng)對, 主要從業(yè)績承諾條款設(shè)置、監(jiān)管力度以及風(fēng)險披露的角度提出防范風(fēng)險的應(yīng)對措施。 通過對現(xiàn)有文獻的梳理, 可以發(fā)現(xiàn)業(yè)績承諾與收購方風(fēng)險這一重要關(guān)系尚未得到較為深刻的揭示, 過高的業(yè)績承諾對收購方股價崩盤風(fēng)險的影響是一個值得關(guān)注的問題, 因為股價崩盤風(fēng)險不僅會使得中小投資者財富縮水甚至血本無歸, 打擊投資者參與市場的信心, 弱化資本市場信息反饋機制, 而且會擾亂股市良性發(fā)展, 阻礙金融市場正常運轉(zhuǎn), 削弱資本市場服務(wù)實體經(jīng)濟的功能。 因此, 厘清業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系對防控金融風(fēng)險、維護資本市場安全穩(wěn)定至關(guān)重要。
本文以2009 ~ 2017年簽訂業(yè)績承諾協(xié)議的上市公司并購事件為樣本, 深入剖析業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系, 著重探究其影響因素和作用機制。 相較于之前的研究, 本文的貢獻在于:①以往關(guān)于業(yè)績承諾經(jīng)濟后果的研究鮮少關(guān)注業(yè)績承諾履行情況, 本文從業(yè)績承諾的實現(xiàn)情況探究業(yè)績承諾誘發(fā)股價崩盤風(fēng)險的作用機制, 有助于投資者深刻理解業(yè)績承諾制度的實質(zhì)。 ②最近一次并購浪潮發(fā)生在2014 ~ 2016年, 大量業(yè)績承諾到期鎖定在2017 ~ 2020年, 若在此期間業(yè)績承諾大面積爽約, 將給金融市場帶來巨大動蕩, 而理論界針對業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的研究尚在初期, 對二者關(guān)系的影響因素、作用原理等尚未得到全面闡述, 本文從風(fēng)險管理的視角展開進一步研究, 對現(xiàn)有理論進行有益補充, 有助于幫助投資者進一步認(rèn)識業(yè)績承諾制度的整體潛在風(fēng)險, 有助于指導(dǎo)實踐中的并購重組活動。 ③目前, 大多數(shù)業(yè)績承諾相關(guān)研究采用的都是案例分析方法, 實證研究較為匱乏, 本文從實證層面利用大樣本數(shù)據(jù)驗證業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系, 更具科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性, 豐富了業(yè)績承諾經(jīng)濟后果的研究內(nèi)容, 具有一定的理論意義。
二、理論分析與研究假設(shè)
(一)業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險
從公司層面來看, 股價崩盤風(fēng)險源于管理層對負面消息的“捂盤”[8] 。 代理理論和信息不對稱理論是解釋崩盤成因的兩大理論基礎(chǔ)。 并購交易的參與者對交易細節(jié)、交易風(fēng)險相關(guān)信息獲取更多, 外部投資者常常難以對并購后的業(yè)務(wù)整合、協(xié)同效應(yīng)作出準(zhǔn)確判斷, 此時業(yè)績承諾協(xié)議的強制性利潤目標(biāo)為未來業(yè)績改善提供了保障, 降低了經(jīng)營風(fēng)險。 然而, 由于信息不對稱的存在, 信息劣勢地位的上市公司無法獲得標(biāo)的公司手中掌握的信息, 標(biāo)的公司出于自利動機可能會扭曲并購價格, 使價格偏離其真實盈利水平, 且偏離程度越大, 業(yè)績未完成的可能性越高; 并且隨著時間的推移, 收購方掌握的信息越來越多, 標(biāo)的公司“捂盤”負面消息的難度越來越大, 當(dāng)負面消息積累至一定的閾值, 管理者很難再隱瞞下去, 只能被迫向市場公開, 從而導(dǎo)致股價崩盤。 學(xué)者實證發(fā)現(xiàn), 通過增強會計穩(wěn)健性[9] 、提高財務(wù)報告透明度[10] 等一系列提高信息質(zhì)量的做法, 可以緩解股價崩盤風(fēng)險, 這在一定程度上說明交易雙方的信息不對稱是股價崩盤風(fēng)險形成的重要因素。
適當(dāng)?shù)臉I(yè)績承諾目標(biāo)將發(fā)揮激勵效應(yīng), 促使標(biāo)的公司與收購方目標(biāo)趨于一致, 努力提升并購后的業(yè)績, 實現(xiàn)協(xié)同效應(yīng), 然而, 過高的業(yè)績承諾會放大激勵效應(yīng), 并使協(xié)同效應(yīng)大打折扣。 標(biāo)的公司原股東會權(quán)衡努力工作達成業(yè)績目標(biāo)成本與違約補償成本的高低, 過高業(yè)績承諾下, 標(biāo)的公司股東即使“跳起來”也“摘不到桃”, 從而喪失努力工作提高業(yè)績的動力, 此時風(fēng)險不降反升。 潘愛玲等[3] 發(fā)現(xiàn), 隨著承諾業(yè)績增長率的提高, 激勵效應(yīng)呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢。 此外, 高業(yè)績承諾很可能淪為大股東與標(biāo)的公司合謀套取資金的工具。 標(biāo)的公司原股東故意設(shè)置一個遙不可及的目標(biāo), 期滿采用盈余操縱、財務(wù)造假等非正常手段或突襲收購等非理性擴張方式, 拼湊業(yè)績避免賠償, 即使東窗事發(fā), 標(biāo)的公司原股東已從高溢價出售標(biāo)的資產(chǎn)中賺得盆滿缽滿, 前期獲得的收益可能足以彌補后期的違約成本。 同時, 收購方股東利用并購利好消息的散布刺激二級市場股價上漲, 高位減持套取資金或是利用內(nèi)幕交易轉(zhuǎn)移財富, 攫取利潤, 榨干公司價值, 在這一過程中, 中小投資者成為受害者, 并購前期高價購入的股票, 業(yè)績承諾不能兌現(xiàn)時, 他們成為風(fēng)險的最終承擔(dān)者。 因而, 適度的業(yè)績承諾目標(biāo)激勵效果較好, 大股東代理問題得到有效緩解, 上市公司的股價崩盤風(fēng)險得以降低; 過高的業(yè)績承諾則會導(dǎo)致激勵效果較差, 且很可能淪為利益輸送的工具使大股東代理問題更加尖銳, 上市公司的股價崩盤風(fēng)險劇增。
從市場層面來看, 股價崩盤風(fēng)險源于市場機制不完善和投資者異質(zhì)性。 散戶為主的市場結(jié)構(gòu)使得股票市場充斥著濃郁的“投機”氛圍, 作為優(yōu)化資源配置、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、實現(xiàn)多元化經(jīng)營的手段, 并購這一突發(fā)利好事件不僅會吸引投資者更多的關(guān)注, 而且附有高業(yè)績承諾的并購更會傳遞出公司未來發(fā)展向好的信號, 進而推高股價。 投資者在非理性情緒影響下, 容易高估企業(yè)并購后的資源整合能力, 低估并購后的磨合成本, 而業(yè)績承諾越高, 越容易給收購方帶來其盈利能力超群的錯覺, 撿漏心理作祟產(chǎn)生過度投資問題。 隨著時間的推移, 一方面, 標(biāo)的公司深知股價上漲源于并購利好預(yù)期而非企業(yè)實際盈利能力提高, 急于拋售股票, 回籠資金。 另一方面, 投資者過度樂觀的情緒趨于理性, 開始客觀審視投資決策, 并購后公司基本面是否改善成為判斷決策正確與否的關(guān)鍵, 若預(yù)期的正向影響并未產(chǎn)生, 原已積累至無以復(fù)加地步的股價泡沫極易受極端事件沖擊而突然破裂, 導(dǎo)致股價閃崩。 據(jù)此, 提出假設(shè):
H1:業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險存在正相關(guān)關(guān)系。
(二)支付方式的調(diào)節(jié)效應(yīng)
原則上, 現(xiàn)金支付和股份支付, 標(biāo)的公司付出的成本是一樣的, 但是采用股份支付方式, 并購?fù)瓿珊螅?標(biāo)的公司原股東會持有上市公司部分股權(quán), 實際上股份支付包含兩部分, 即現(xiàn)實支付金額與未來從上市公司獲得的收益。 現(xiàn)金支付方式下, 收購?fù)瓿珊髽?biāo)的公司和上市公司“形同陌路”, 標(biāo)的公司不會持有上市公司股份, 其未來業(yè)績與收購方經(jīng)營收益無關(guān)。 從激勵理論的角度來看, 股票支付會對標(biāo)的公司完成并購時的業(yè)績承諾水平形成正向激勵[11] 。 在股份支付方式下, 上市公司與標(biāo)的公司是風(fēng)險共擔(dān)、利益共享的關(guān)系, 發(fā)揮了激勵效應(yīng), 有利于雙贏。 此外, 股份鎖定期結(jié)束后, 標(biāo)的公司原股東變現(xiàn)收益與上市公司盈利能力休戚相關(guān), 標(biāo)的公司原股東想要獲得超額收益, 必須和上市公司齊心協(xié)力提振財務(wù)業(yè)績和提升股價水平, 股票支付方式下的激勵效應(yīng)是現(xiàn)金支付所不具備的。 竇煒、方俊[12] 發(fā)現(xiàn)采用股票支付方式的并購標(biāo)的績效更好, 業(yè)績承諾也更可靠。 從信息傳遞的角度來看, 當(dāng)并購雙方約定股份支付方式時, 標(biāo)的公司更有意愿向上市公司傳遞其真實盈利能力的信息, 與資產(chǎn)評估機構(gòu)合謀推高溢價的動機有所下降, 信息傳遞的質(zhì)量更高。 從代理理論的角度來看, 現(xiàn)金持有超額的公司可能存在更嚴(yán)重的代理問題[13] , 在充足現(xiàn)金流下, 管理層出于自利動機, 如擴大自身權(quán)力、構(gòu)建企業(yè)帝國、獲得超額獎勵等, 更可能將現(xiàn)金用于非盈利項目, 導(dǎo)致低效率或無效率投資, 并購就是重要的實現(xiàn)方式。 故在現(xiàn)金支付方式下, 代理問題更加嚴(yán)重, 過度投資導(dǎo)致并購整合失敗的風(fēng)險更高。 據(jù)此, 提出假設(shè):
H2:相比股份方式, 現(xiàn)金支付并購方式下業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系更顯著。
(三)交易規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)
并購整合是并購成敗的關(guān)鍵影響因素, 決定了企業(yè)面臨的風(fēng)險水平。 高質(zhì)量的整合會產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng); 低質(zhì)量的整合會使收購方雪上加霜, 風(fēng)險集聚。 并購規(guī)模越大, 人員調(diào)動、業(yè)務(wù)整合就越困難, 特別是諸如人力資源、專利技術(shù)等無形資源整合難度較大, 失敗風(fēng)險較高。 大規(guī)模并購中如何降低整合所帶來的內(nèi)耗、沖突、損失, 縮短整合過渡期, 防范競爭者乘虛而入, 是擺在收購方面前的難題。 除此之外, 并購是企業(yè)實現(xiàn)外延式增長的重要途徑, 特別是出于壟斷目的的并購將更具“眼球效應(yīng)”, 吸引更多的關(guān)注。 于成永等[14] 認(rèn)為并購規(guī)模會促進行業(yè)壟斷的形成, 更大的監(jiān)管考驗使監(jiān)管風(fēng)險陡增。 從業(yè)績承諾條款的執(zhí)行效率來看, 由于實力懸殊, 規(guī)模較小的標(biāo)的公司在并購后話語權(quán)較弱, 在經(jīng)營方向、人事安排等方面不得不聽從主并方要求, 超強的控制力為監(jiān)督約束標(biāo)的公司管理者完成業(yè)績承諾條款提供了便利, 標(biāo)的公司遵守協(xié)議約束的自覺性更高, 業(yè)績承諾的激勵效果更明顯。 相反, 上市公司對規(guī)模較大公司掌控力不足, 難以對其經(jīng)營管理的各個方面施加影響, 業(yè)績承諾協(xié)議流于形式。 主并方的并購績效隨規(guī)模的增加而下降[14] , 主并方規(guī)模小的公司比大公司能得到更高的超額收益[15] , 因此, 規(guī)模不同的公司激勵效應(yīng)有所差異, 經(jīng)營業(yè)績和面臨的風(fēng)險也不同。 據(jù)此, 提出假設(shè):
H3:注入資產(chǎn)規(guī)模越大, 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系越顯著。
(四)制度環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)
制度環(huán)境影響管理者行為, 在制度環(huán)境較差的地區(qū), 由于監(jiān)管缺位和低廉的違規(guī)成本, 大股東利益輸送損害中小股東利益的行為更加明顯。 根據(jù)證監(jiān)會規(guī)定, 若企業(yè)年度利潤低于預(yù)測利潤10% ~ 20%, 公司和評估機構(gòu)應(yīng)在股東大會及指定報刊上作出解釋和道歉; 利潤低于20%的, 證監(jiān)會將視情況實行事后審查。 顯然, 即使承諾期滿業(yè)績未達成, “聲譽式”的懲罰與盆滿缽滿的利益相比顯得并沒有那么嚴(yán)重, 因為標(biāo)的資產(chǎn)售價甚至可能完全彌補成本, 低廉的違規(guī)代價無法對標(biāo)的公司形成約束, 對市場其他參與者也缺乏震懾力。 在這種制度環(huán)境下, 高業(yè)績承諾違約大面積出現(xiàn), 業(yè)績承諾成為盈余管理、商譽減值等問題滋生的溫床, 加劇了股價崩盤風(fēng)險。 同時, 糟糕的制度環(huán)境對資產(chǎn)評估機構(gòu)的獨立性會產(chǎn)生消極影響。 一方面, 標(biāo)的公司的尋租行為更嚴(yán)重, 可能以利益輸送或解除合作等手段誘惑資產(chǎn)評估機構(gòu), 使其作出不符合標(biāo)的資產(chǎn)實際情況的估值, 增厚了賣方收益也增加了業(yè)績不達標(biāo)的風(fēng)險。 另一方面, 糟糕的制度環(huán)境使得資產(chǎn)評估機構(gòu)的聲譽機制和懲罰機制失效, 資產(chǎn)評估機構(gòu)更可能選擇迎合客戶需求。 此外, 較差的制度環(huán)境助長了惡意承諾, 隨意承諾和信息不透明使得上市公司與標(biāo)的公司合謀輸送利益的行為被發(fā)現(xiàn)的可能性降低, 糟糕的制度環(huán)境成為雙方合謀的溫床。 相反, 制度環(huán)境好的地區(qū), 高聲譽資產(chǎn)評估機構(gòu)的評估值更被作為定價依據(jù)[16] , 在一定程度上說明改善制度環(huán)境可以提高資產(chǎn)評估機構(gòu)獨立性。 好的制度環(huán)境能提高會計信息質(zhì)量和公司透明度, 減少股價崩盤風(fēng)險[17] 。 據(jù)此, 提出假設(shè):
H4:制度環(huán)境越差的地區(qū), 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系越顯著。
三、研究設(shè)計
(一)樣本選取
本文以2009 ~ 2017年簽訂業(yè)績承諾協(xié)議的上市公司并購事件為樣本, 數(shù)據(jù)取自CSMAR數(shù)據(jù)庫的并購重組子庫。 對初始數(shù)據(jù)進行如下處理:剔除金融類上市公司; 剔除并購交易未完成、中止或失敗的樣本; 剔除借殼上市、資產(chǎn)置換、吸收合并等復(fù)雜交易目的樣本; 剔除首次披露日為ST、?ST的公司樣本; 剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本; 同一公司同時發(fā)生多起并購事件的, 以共同作出業(yè)績承諾的子樣本作為一次并購事件。 由于被并購方均為非上市公司, 其承諾業(yè)績的目標(biāo)值、實現(xiàn)值、歷史業(yè)績等數(shù)據(jù)從上市公司交易公告中手工收集得到。 經(jīng)過上述篩選, 共得到806個股價崩盤觀測值, 為避免極端值的影響, 對連續(xù)變量進行了上下1%的縮尾處理。
(二)變量設(shè)計
1. 被解釋變量。 被解釋變量為股價崩盤風(fēng)險, 本文使用Ncskew(負收益偏態(tài)系數(shù))和Duvol(股票收益率上下波動比率)度量股價崩盤風(fēng)險[8,18,19] 。
兩個變量使用如下模型構(gòu)建得到:
首先對股票周收益率數(shù)據(jù)進行如下回歸:
Ri,t=αi+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+
β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi,t (1)
其中:Ri,t表示股票i在第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率; Rm,t表示第t周經(jīng)流通市值加權(quán)平均的市場收益率; 采用市場收益率的領(lǐng)先項Rm,t+1、Rm,t+2和滯后項Rm,t-2、Rm,t-1來緩解交易非同步性帶來的偏差, 得到回歸殘差εi,t。
接著構(gòu)建周持有收益率:
Wi,t=ln(1+εi,t)? ? ? (2)
在此基礎(chǔ)上, 構(gòu)建Ncskew和Duvol:
Ncskewi,t=-[n(n-1)3/2W3i,t]/[(n-1)(n-2)(W2i,t)3/2]? ? (3)
Duvoli,t=log{[(nu-1)downW2i,t]/[(nd-1)upW2i,t])? ?(4)
其中, nu和nd分別代表股票i周持有收益率Wi,t大于和小于其年平均收益率的周數(shù)。
2. 解釋變量。 業(yè)績承諾(commit):參考翟進步等[20] 的研究, 本文采用承諾業(yè)績均值與標(biāo)的資產(chǎn)前三年歷史業(yè)績均值之比度量。 支付方式(pay):交易對價以股份支付時, 取值為1; 現(xiàn)金或混合支付方式時, 取值為0。 交易規(guī)模(tsize):本文使用交易對價的自然對數(shù)與并購當(dāng)年收購方總資產(chǎn)的自然對數(shù)之比度量交易規(guī)模, 該值高于中位數(shù)視為交易規(guī)模較大, 取值為1; 反之視為交易規(guī)模較小, 取值0。 制度環(huán)境(envir):本文使用市場化程度指數(shù)度量制度環(huán)境, 市場化程度高于均值視為所在地區(qū)制度環(huán)境較好, 取值為1; 反之視為制度環(huán)境較差, 取值為0。
3. 控制變量。 參考王化成等[21] 和許年行等[19] 的研究, 本文選取了股票周持有收益率標(biāo)準(zhǔn)差(sigw)、股票周持有收益率均值(ret)、超額換手率(turnover)、凈利潤增速(czx)、公司規(guī)模(size)、總資產(chǎn)收益率(roa)以及行業(yè)(year)和年度(ind)虛擬變量。
(三)研究模型
CrashRiski,t+1=β0+β1commiti,t+γControlsi,t+year+ind+εi,t? (5)
本文采用模型(5)檢驗假設(shè)1, 對假設(shè)2 ~ 4, 依次按照支付方式、交易規(guī)模、制度環(huán)境進行分組并使用模型(5)檢驗。 以上變量的具體定義如表1所示。
四、實證結(jié)果與分析
(一)描述性統(tǒng)計
上市公司并購后第一年負收益偏態(tài)系數(shù)(f_ncskew)和收益率上下波動比率(f_duvol)的均值分別為-0.197和-0.137, 標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.730和0.497, 說明不同公司間股價崩盤風(fēng)險有較大差異。 業(yè)績承諾(commit)的最大值為8.328, 最小值為-2.149, 均值為2.373, 說明業(yè)績承諾許諾實現(xiàn)的業(yè)績平均為并購前歷史業(yè)績的二到三倍, 業(yè)績承諾較為激進。 最高偏離并購前盈利水平的八倍多, 部分企業(yè)出現(xiàn)并購前虧損, 而業(yè)績承諾水平為正且較高的現(xiàn)象。 支付方式均值為0.344, 說明大多數(shù)企業(yè)并沒有選擇純股份支付方式; 凈利潤增速和總資產(chǎn)凈利率均值和中位數(shù)均為正數(shù), 說明多數(shù)收購方并購前盈利能力良好。
(二)回歸結(jié)果及分析
1. 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險。 回歸結(jié)果見表3第2 ~ 5列, 僅控制行業(yè)和年度虛擬變量時, 業(yè)績承諾兩變量的系數(shù)分別為0.036和0.025, 均在5%水平上顯著, 說明業(yè)績承諾對股價崩盤風(fēng)險的影響顯著為正。 加入其他控制變量后, 業(yè)績承諾的系數(shù)分別為0.033和0.022, 分別在5%和10%水平上顯著, 說明業(yè)績承諾越高, 股價崩盤風(fēng)險越高, 驗證了假設(shè)1。
2. 支付方式的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 回歸結(jié)果見表3第6 ~ 9列:在現(xiàn)金支付方式下, 業(yè)績承諾的系數(shù)分別為0.051和0.033, 分別在1%和5%水平上顯著; 在股份支付方式下, 業(yè)績承諾系數(shù)分別為-0.003和0.008, 并不顯著, 說明股份支付方式下交易雙方風(fēng)險共擔(dān)、利益共享的關(guān)系, 產(chǎn)生了激勵效應(yīng), 緩解了委托代理問題, 傳遞出標(biāo)的方更真實的盈利信息, 極大地降低了股價崩盤風(fēng)險, 驗證了假設(shè)2。
3. 交易規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 回歸結(jié)果見表4第2 ~ 5列, 在注入資產(chǎn)規(guī)模高于中位數(shù)組中, 業(yè)績承諾兩變量的系數(shù)為0.051和0.033, 分別在5%和10%水平上顯著; 在資產(chǎn)規(guī)模低于中位數(shù)組中, 業(yè)績承諾兩變量的系數(shù)為0.023和0.016, 并不顯著。 由此可知, 并購規(guī)模越大, 整合難度和監(jiān)管風(fēng)險越高, 業(yè)績承諾條款執(zhí)行效率越低, 股價崩盤風(fēng)險越高, 驗證了假設(shè)3。
4. 制度環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 回歸結(jié)果見表4第6 ~ 9列, 在制度環(huán)境較差組中, 業(yè)績承諾兩變量的系數(shù)為0.057和0.052, 分別在5%和1%的水平上顯著; 在制度環(huán)境較好組中, 業(yè)績承諾兩變量的系數(shù)為0.016和0.008, 并不顯著。 由此推知, 制度環(huán)境較差的地區(qū), 低廉的違規(guī)成本和資產(chǎn)評估機構(gòu)較差的獨立性導(dǎo)致業(yè)績承諾更加隨意, 信息透明度更低, 企業(yè)面臨的風(fēng)險更高, 驗證了假設(shè)4。
五、影響機制分析
股價崩盤風(fēng)險的根源在于股價高估, 業(yè)績承諾加劇股價崩盤風(fēng)險存在截然相反的兩種作用機制。 其一, 業(yè)績承諾提供了未來盈利的保障, 因業(yè)績承諾違約補償機制的存在, 低盈利公司不敢輕易釋放高業(yè)績承諾, 業(yè)績承諾為收購方業(yè)績改善注入強心劑, 削弱了股價崩盤風(fēng)險。 其二, 標(biāo)的公司股東為將標(biāo)的公司賣個好價錢, 將劣質(zhì)資產(chǎn)通過高業(yè)績承諾包裝成優(yōu)質(zhì)資產(chǎn), 業(yè)績承諾期滿爽約時, 通過變更承諾條款、延長補償期限等形式逃避補償, 即現(xiàn)實中“事前隨意業(yè)績承諾, 事后逃避責(zé)任”的情況, 業(yè)績承諾未達標(biāo)的負面消息傳導(dǎo)至上市公司, 加劇股價崩盤風(fēng)險。 這兩種機制孰強孰弱, 取決于并購后的股價上漲是否源于高質(zhì)量資產(chǎn)對盈利能力的改善。 本文嘗試從高溢價所蘊含的高業(yè)績承諾履約角度探究業(yè)績承諾加劇股價崩盤風(fēng)險的成因。 因為已有研究證明業(yè)績承諾推高了并購溢價[22] , 高溢價造成了上市公司股價的攀升, 業(yè)績承諾能否順利完成是判斷并購屬于高溢價還是高質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)。 并購重組的高溢價, 可能源于業(yè)績承諾提高了并購資產(chǎn)的質(zhì)量, 溢價是標(biāo)的資產(chǎn)未來盈利能力和公司價值的貼現(xiàn), 高溢價源于標(biāo)的資產(chǎn)的高潛力, 股價上漲源于優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)經(jīng)營改善的預(yù)期; 亦有可能, 高業(yè)績承諾源于利益輸送和惡意承諾的動機, 標(biāo)的公司的股東設(shè)定了遠超企業(yè)真實盈利水平的目標(biāo), 推高并購溢價, 增厚賣方收益, 同時, 上市公司借助并購事件推高二級市場股價, 增進公司全體股東的利益, 使得業(yè)績承諾淪為上市公司和標(biāo)的公司合謀推高溢價的工具。 為了驗證以上邏輯, 本文對業(yè)績完成率和并購溢價的關(guān)系進行了相關(guān)性分析, 并且利用如下模型進行回歸分析, 探究高溢價蘊含的高業(yè)績承諾實現(xiàn)情況, 驗證高溢價還是高質(zhì)量。
Comp=β0+β1Prem+γControls+year+
ind+ε? ?(6)
其中:被解釋變量是業(yè)績承諾完成程度comp, 采用承諾年度每年業(yè)績承諾完成率的平均值度量; 解釋變量是并購溢價prem, 采用交易價格與賬面價值之比減1度量; 控制變量有轉(zhuǎn)讓股比ratio、并購交易規(guī)模tsize、標(biāo)的資產(chǎn)負債率blev、評估方法avm、收購方總資產(chǎn)凈利率roa、行業(yè)ind和年度year。
回歸分析結(jié)果如表5所示, 僅控制行業(yè)和年度虛擬變量時, 業(yè)績承諾完成程度與并購溢價的系數(shù)為-0.342, 在5%水平上顯著。 加入其他控制變量后, 該系數(shù)為-0.281, 在10%水平上顯著, 表明標(biāo)的資產(chǎn)并購溢價越高, 業(yè)績承諾實現(xiàn)程度越低, 即高溢價不代表高質(zhì)量。 雖然并購這一突發(fā)利好消息導(dǎo)致二級市場股價上漲, 高溢價對股價上漲起到了推波助瀾的作用, 但高溢價標(biāo)的資產(chǎn)對應(yīng)的未來凈利潤業(yè)績承諾并未整體實現(xiàn), 股價的漲幅缺乏業(yè)績支撐, 從而使得股價積累了泡沫, 進一步加劇稍后的股價崩盤風(fēng)險, 即存在“高溢價—股價攀升—業(yè)績承諾爽約—股價高估—負面消息積累至閾值—股價崩盤”的影響路徑。 為進一步驗證該影響路徑, 本文按照并購后第一年與并購當(dāng)年公司總資產(chǎn)凈利率(roa)和凈資產(chǎn)收益率(roe)是否下滑分組, 分組回歸結(jié)果如表6所示。
由表6可知, 業(yè)績承諾的系數(shù)在總資產(chǎn)凈利率和凈資產(chǎn)收益率下降時為正, 均在5%水平上顯著, 上升時該系數(shù)為正, 但不顯著, 說明業(yè)績上升會緩解業(yè)績承諾與股價崩盤的正相關(guān)關(guān)系, 而并購后業(yè)績下滑可視為股價高估的信號, 加強二者的正相關(guān)關(guān)系。 并購導(dǎo)致股價上漲后, 投資者會基于并購后公司業(yè)績的變化判斷股價是否存在高估, 只有當(dāng)公司業(yè)績無法維持時, 投資者才會產(chǎn)生股價被高估的心理預(yù)期, 大量拋售股票導(dǎo)致股價崩盤。
六、穩(wěn)健性檢驗
(一)更換主要變量的衡量方法
1. 更換股價崩盤風(fēng)險度量指標(biāo)。 股價崩盤風(fēng)險的兩大計量指標(biāo)——負收益偏態(tài)系數(shù)和收益率上下波動比率, 其計量方法有很多, 除了綜合市場流通市值平均法, 還有綜合市場等權(quán)平均法、綜合市場總市值平均法、分市場流通市值平均法、分市場等權(quán)平均法、分市場總市值平均法。 本文使用綜合市場總市值平均法重新計量股價崩盤風(fēng)險, 對模型(5)重新回歸, 回歸結(jié)果見表7, 假設(shè)1至4依然成立, 驗證了本文結(jié)果的穩(wěn)健性。
2. 更換業(yè)績承諾的度量指標(biāo)。 做高業(yè)績承諾的另一種方式是提高業(yè)績承諾增幅, 降低業(yè)績承諾起點值配合高增幅同樣可以獲得高溢價。 參考潘愛玲等[3] 的研究方法, 本文采用業(yè)績承諾協(xié)議中各年承諾凈利潤的同比增長率的平均值(commit2)重新衡量業(yè)績承諾。 剔除極端值, 并進行1%水平縮尾后得到793個觀察值, 回歸結(jié)果見表8, 假設(shè)1至4依然成立。
(二)內(nèi)生性問題
1. 遺漏變量問題:安慰劑測試。 將業(yè)績承諾在研究樣本中隨機分配, 隨機排列后的業(yè)績承諾不能衡量業(yè)績承諾激進程度, 若業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險正相關(guān)關(guān)系依舊顯著, 說明本文得出的二者顯著相關(guān)的結(jié)論很大程度是因為遺漏變量引起的, 結(jié)果不具有穩(wěn)健性。 本文將重新排列后的業(yè)績承諾代入模型(1), 回歸結(jié)果見表9, 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的系數(shù)變得不顯著, 說明遺漏變量問題并不會對本文基礎(chǔ)結(jié)論產(chǎn)生影響。
2. 樣本選擇偏誤:傾向得分匹配(PSM)。 首先按照業(yè)績承諾的高低分為兩組, 即高業(yè)績承諾組和低業(yè)績承諾組; 其次計算每個樣本控制變量的參考值, 選取配對方法, 將高業(yè)績承諾組(實驗組)與低業(yè)績承諾組(對照組)按照該參考值匹配, 產(chǎn)生新的樣本。 這樣處理后的樣本可以單一檢驗業(yè)績承諾對股價崩盤風(fēng)險的影響, 避免其他特征變量的干擾。 在匹配前, 本文進行了平衡假設(shè)檢驗, 結(jié)果顯示, 變量在實驗組和對照組之間的差異在很大程度上得到消除, 通過了平衡假設(shè)檢驗。 本文以PSM匹配后的樣本重新檢驗業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系, 結(jié)果見表10, 最近鄰匹配、半徑匹配和核匹配, ATT均顯著為正, 即業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險存在正相關(guān)關(guān)系, PSM檢驗結(jié)果進一步驗證了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性。
七、研究結(jié)論與啟示
并購重組是企業(yè)實現(xiàn)快速成長的重要方式, 業(yè)績承諾這一契約工具在并購重組中扮演著重要的角色, 降低了資產(chǎn)定價風(fēng)險, 也對收購方業(yè)績起到了一定的保障作用, 然而, 如果標(biāo)的公司原股東設(shè)置嚴(yán)重偏離其實際盈利能力的業(yè)績承諾推高并購溢價或與上市公司合謀套取資金, 那么過高的業(yè)績承諾則會加劇收購方風(fēng)險。 本文以2009~2017年簽訂業(yè)績承諾協(xié)議的上市公司為樣本, 探究業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。 研究發(fā)現(xiàn), 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險存在正相關(guān)關(guān)系。 在目標(biāo)公司采用非純股權(quán)補償方式、交易規(guī)模更大以及制度環(huán)境更差的地區(qū), 業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系更為顯著。 進一步研究發(fā)現(xiàn), 高溢價所蘊含的預(yù)期業(yè)績未能整體實現(xiàn)會導(dǎo)致股價高估, 這是業(yè)績承諾加劇崩盤風(fēng)險的傳導(dǎo)機制, 并購后業(yè)績“變臉”可視為股價被高估的信號, 此時業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的正相關(guān)關(guān)系更顯著。
上述研究結(jié)果的啟示在于:第一, 建立健全業(yè)績承諾信息披露制度。 負面消息“捂盤”是業(yè)績承諾加劇股價崩盤風(fēng)險的誘因之一。 一方面, 公司應(yīng)提高信息披露的透明度, 結(jié)合企業(yè)業(yè)績承諾條款的設(shè)置、交易特征以及所處制度環(huán)境進行綜合考慮, 對可能影響業(yè)績承諾履約情況的因素和風(fēng)險及時公示, 負面消息及時釋放, 避免風(fēng)險積累至無以復(fù)加地步導(dǎo)致股價崩盤; 另一方面, 相關(guān)部門應(yīng)完善業(yè)績承諾相關(guān)制度安排, 事前對明顯不合理的高業(yè)績承諾加大監(jiān)管力度, 防止惡意承諾、隨意承諾, 事后對違約企業(yè)加大懲戒力度, 防范隨意變更補償方案、逃避懲罰的現(xiàn)象。 第二, 提高市場理性和資產(chǎn)定價效率。 投資者異質(zhì)性和市場機制不完善是業(yè)績承諾加劇股價崩盤風(fēng)險的另一大誘因。 一方面, 投資者應(yīng)該認(rèn)識到并購利好消息引起的股價上漲若無公司實際盈利能力提升的支撐, 股票終將回歸實際價值, 因此, 投資者要保持理性, 警惕風(fēng)險, 關(guān)注公司基本面, 不要過度依賴業(yè)績承諾, 避免盲目相信高業(yè)績承諾而過度投資; 另一方面, 相關(guān)部門應(yīng)關(guān)注資產(chǎn)評估機構(gòu)的獨立性問題, 對資產(chǎn)評估機構(gòu)結(jié)黨營私行為加大處罰力度, 創(chuàng)造良好的制度環(huán)境, 依靠資產(chǎn)評估機構(gòu)的聲譽機制和懲罰機制降低風(fēng)險, 提高資產(chǎn)定價效率。 第三, 加強業(yè)績承諾履約管理。 并購后業(yè)績承諾能否完成、能否維持會較大地影響業(yè)績承諾與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系, 因此, 加強對業(yè)績承諾的履約管理至關(guān)重要。 一方面, 要設(shè)置合理的業(yè)績承諾目標(biāo), 避免過高業(yè)績承諾違約導(dǎo)致風(fēng)險集聚; 另一方面, 并購前要進行“盡職調(diào)查”, 做到知己知彼, 降低并購失敗的概率。
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