李 勇 侯芳芳
(東華大學旭日工商管理學院,上海 200051)
兼并收購是資本市場上永恒的主題,借殼上市作為其中一種重要的手段,實質上是對上市公司的兼并收購,具有上市成本低、審核時間短等優勢,近年來,已經成為了我國資本市場的熱點之一。
廣義的借殼上市是指一家非上市公司通過收購上市的殼公司獲得其控股權,然后以控股股東的身份重組殼公司,剝離殼公司劣質資產,將自身的優質資產和業務注入殼公司,從而實現間接上市的目的[1]。
殼公司是指一些由于治理結構不合理、產業調整不當、管理不完善、效益低下、盈利低等原因而失去配股資格,本質上已經處于“隱性死亡”狀態的上市公司。
借殼方式是指取得殼公司的控制權的方式,根據其不同可以將借殼上市劃分為兩大類,即資產性的借殼上市方式和股權性的借殼上市方式。資產性的借殼方式是指通過得到殼公司的資產進而得到殼公司的控制權的借殼方式,資產性的借殼方式側重于資產重組;股權性的借殼上市方式是指通過從殼公司的股東手中得到殼公司的股票進而得到殼公司的控制權的借殼方式,股權性的借殼方式下借殼方存在一定的負債風險。
本文中所有的數據來自于深圳國泰安信息技術有限公司的CSMAR數據庫以及同花順證券交易軟件,個別錯漏之處通過上市公司的年報以補充糾正。本文中借殼上市的成敗以上海證券交易所(h ttp://ww w.sse.com.cn)和深圳證券交易所(h ttp://w ww.szse.cn)的官方網站公布為準,從2007年至2012年我國滬深兩市A股市場上借殼上市成功的樣本共41個,11家借殼上市失敗的公司作為對比樣本。
表1是設計的Logistic回歸模型中的變量:

表1 Logistic回歸模型變量設計
Logistic模型可以預測在不同的自變量下發生某種情況的概率有多大,該模型對于樣本分布的要求比較少,所以在實踐中被廣泛應用。Logistic模型可以寫作:

其中,prob(event)代表研究事件發生的概率,prob(noevent)代表研究事件不會發生的概率,Logistic模型的系數可以理解為一個單位自變量的變化所引起的幾率對數的改變值。在運行Logistic模型的過程中,本文采用向后剔除法。
本文運用SPSS軟件得出以下數據結果:

表2 模型的擬合優度檢驗

表3 模型中變量的統計量
從表2中可以看出,模型的對數似然值是28.938,這個值比較小,說明模型對于數據的擬合程度比較理想。模型的Cox&Snell R2和Nagelkerke R2統計量的值分別是0.457和0.783,值比較大,說明方程的擬合程度比較好。
表3是根據向后剔除法經過了9次回歸逐一剔除不顯著的變量得出的最終模型中變量的選取結果。從該表中可以看出,最終的模型保留了三個變量指標,分別是總資產收益率、凈資產收益率和借殼上市方式虛擬變量。總資產收益率在0.05的顯著性水平下通過了顯著性檢驗,而凈資產收益率和借殼上市方式虛擬變量也在0.1的顯著性水平下通過了顯著性檢驗。從回歸系數的符號來看,三個變量的系數都是負值,所以回歸方程可以寫為:
回歸結果表明:代表企業盈利能力的總資產收益率和凈資產收益率的回歸系數明顯為負值,說明公司的盈利能力越差則被借殼上市成功的可能性就越大,與我們的預測是一致的;代表借殼上市方式的BLM虛擬變量的系數是負值,說明了當虛擬變量值為0時的資產性的借殼上市方式更容易使得借殼上市成功,這與我們的預測是一致的,也是與現實情況中大部分的借殼上市都采用資產性的借殼上市一致。
通過都被借殼方的特征和借殼方式對于借殼成敗的影響的Logistic模型的回歸分析可以得出:最終模型中保留了三個變量,代表盈利能力的凈資產收益率和總資產收益率的回歸系數顯著為負,說明盈利能力越差的上市公司越容易借殼上市成功,這一點符合“無效率管理者理論”;借殼上市方式虛擬變量的系數為負值,說明虛擬變量值為0的資產性的借殼上市方式更容易借殼上市成功,這一點與實際中借殼方更青睞資產性的借殼上市方式相符。
由于純粹的績效操控行為并不能使得企業的績效真正的提高,因此借殼雙方應該根據法律法規和自律性來規范在借殼上市活動中各自的行為,應該通過實質性的資產重組活動來提高企業管理水平來提高企業的績效,而不應為了短暫的利益而對績效進行人為操控。借殼方應當重視借殼上市后的整合工作,有效整合雙方資源,發揮并購的協同效應。
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