金融行業并購中資產評估偏差率的影響因素研究

陳漢明（通訊作者）陳婷婷

（首都經濟貿易大學，北京 100070）

一、引言

我國的資產評估行業起源于保障國有資產產權轉讓，減少國有資產流失，1993 年，我國成立了專業的資產評估協會，并制定了相應的資產評估準則與規范。資產評估協會的成立標志著我國的資產評估由政府主管轉向行業自律管理，我國資產評估行業進入初始階段。2014 年，證監會修訂了《上市公司重大資產重組管理辦法》和《上市公司收購管理辦法》，放松了并購重組事前及事中煩瑣的程序限制。在2015 年，證監會持續推進并購重組市場化改革，尤其是擴大配套募集資金比例一舉，針對并購方收購資金不足的桎梏，極大地釋放了市場上并購重組的活力，金融行業并購也涌起浪潮。金融行業并購有利于金融企業快速擴大經營規模，有效整合資源，促進資源的優化配置，提高企業的綜合競爭力。但是金融企業具有自身的特性，其中資金密集、高負債率和高風險的特點對并購活動具有一定的影響，很有可能導致交易定價的不合理。資產評估主體秉持獨立性的原則，勤勉盡責地對涉及金融企業的并購活動開展工作，有利于促進并購活動的公正合理。因此，研究金融行業并購中資產評估偏差率及其影響因素具有重要的理論意義和實踐意義。本文將以金融行業的并購活動為研究范圍，圍繞資產評估偏差率這一關鍵變量，構建各影響因素的實證模型，進一步研究影響因素的相關性和顯著性。

二、金融行業并購中資產評估偏差率影響因素的理論分析

根據資產評估準則注冊資產評估師執行資產評估業務，應當對評估結論的合理性承擔責任。但是，對于資產評估結果的合理性衡量并沒有確定的標準。根據國內外學者的研究成果可以發現，資產評估結果的合理性屬于資產評估準確性的范疇，主要有側重于結果導向的準確性研究和側重于過程分析的準確性研究。

論文中側重于結果導向的資產評估結果合理性研究是基于上述資產評估偏差概念的第二種觀點，即交易價格與資產評估價格之間的差額。早在20 世紀八九十年代國外學者通過交易樣本得出交易價格和評估值之間具有很高的估價準確性。然而，經過數十年的發展，國內研究表明兩者之間的評估差異率有所增大，這與國內資產評估不僅僅服務于國有資產產權轉讓，更多地轉向非國有企業的并購交易活動具有密切聯系，但是從整體上看，評估差異率總體在20%以內。

論文中基于評估過程合理視角的評估結果合理性研究則是以評估價格和經審計后的賬面價值之間的差額作為代表性指標，重視評估活動過程中評估目的、價值類型、評估方法、評估人員等因素對評估結果的影響，過程合理才能使結果合理。

本文對于資產評估結果的影響因素的探究主要從評估過程的合理性出發，通過對資產評估偏差率的影響因素的研究闡述評估過程中的各部分對于資產評估值的影響。從評估過程的合理性這方面來看，資產評估偏差率所根據的重要參數是經審計后的賬面價值，而經審計后的賬面價值更多的還是依據企業入賬的歷史成本來確定，幾乎忽略了企業資產的未來收益能力，并不能準確地反映出企業的整體價值，資產評估則是以基準日為時點，根據評估目的、價值類型、評估方法等選擇合適的評估思路對企業資產進行估值，在這個過程中會更多地考慮企業資產未來的盈利能力，因此，兩者之間有所差異是毋庸置疑的，以此確定的資產評估偏差率過大并不能代表資產評估結果是不合理的。此外，根據對資產評估偏差率的影響因素研究，可以反推出在評估過程中評估人員所考慮的各種因素以及交易本身所涉及的各類因素，由此體現出評估過程的合理性。

三、基于過程合理視角的實證分析

本文以證監會發布的《2021 第三季度行業分類》為金融行業劃分依據，選取了2017 年至2021 年我國上市金融企業的并購交易案例作為樣本數據，主要通過國泰安數據庫搜集整理金融行業的并購重組事件，并根據巨潮資訊網、上海證券交易所等網站進行該事件具體的資產評估報告和審計報告的資料收集。在收集樣本的過程主要針對的是并購交易成功的案例，并剔除了數據不完整或相關評估、審計報告無法取得的并購交易案例，最后總共獲得了91 條樣本數據。

1.研究設計

（1）被解釋變量。本文研究是根據證監會發布的行業分類標準確定研究對象，主要為金融行業的125 家上市公司，并以具體公司于國泰安數據庫中的并購重組數據庫進行篩選，確定被解釋變量為2017 年至2021 年上市金融企業并購重組中的資產評估偏差率。

（2）解釋變量。根據上述分析和假設，本文主要選取了11個解釋變量，具體闡述如下。①并購目的。并購方在進行并購交易時是以特定的目的為前提的，并購目的可以在一定程度上體現出企業的發展戰略以及是否愿意在此次交易中增加成本促成交易的傾向。本文的并購目的類型主要分為橫向并購、縱向并購、混合并購、資產調整以及其他。此類定性變量不適用于以虛擬變量區分，所以在本文的研究中通過非參數檢驗的方式來進行處理。②凈資產收益率。凈資產收益率通常用來代表企業的盈利水平，具體通過企業的凈利潤與凈資產之比作為該解釋變量。③資產負債率。資產負債率通常可以反映出標的企業的資產結構，以及衡量財務風險的存在。具體也是通過審計報告進行數據的計算，即負債總額與資產總額之比。④固定資產占比。本文根據上市金融公司公布的與交易事項相關的審計報告中的財務數據，進行企業固定資產數值與總資產數值之比的處理，得出固定資產占比。⑤無形資產占比。同樣，根據相關審計報告公布的標的企業的審計報告中的相關財務數據，得出企業無形資產數值與總資產數值之比，即無形資產占比。⑥貨幣資金占比。金融公司作為與貨幣聯系頗為緊密的市場主體，所持有的貨幣資金體量較其他行業更大，在進行資產收購時具有更為雄厚的資金支持，因此采用貨幣資金與總資產之比作為貨幣資金占比，研究其與被解釋變量的相關性。⑦評估機構。資產評估機構作為專業的金融中介機構，在業內的排名、規模等方面差異較大，且容易受到委托方的某些意愿傾向。排名較高、規模較大的評估機構更可能會注重維護機構聲譽，謹慎執業；排名較低、規模較小的評估機構則更可能會以職業謀利益，造成評估結果失實。對于該變量采用虛擬變量的方法進行處理，即評估機構屬于前十大則取值為1，不屬于前十大取值為0。⑧評估方法。對于評估結果主要采用哪種評估方法主要是通過國泰安數據庫中的有關數據以及手動補充確定，同樣還是采取非參數檢驗的方式進行其與被解釋變量相關性的驗證。⑨支付方式。在本文中支付方式主要包括現金支付、股權支付以及混合支付這三種支付方式，不同的支付方式對于資產評估偏差率的影響也以非參數檢驗的方式進行探究。⑩是否為關聯交易。對于此類變量采取虛擬變量的方法進行處理，即交易屬于關聯交易則取值為1，不屬于關聯交易取值為0。是否為重大資產重組。同樣，交易屬于重大資產重組則取值為1，不屬于重大資產重組取值為0，對該解釋變量采用虛擬變量方式處理。

（3）控制變量。在本文研究中，選擇被評估企業的資產總額作為控制變量，資產總額主要是用以衡量企業的規模大小，其既能夠體現企業的經營能力也能夠顯示其承擔的風險，較為全面地展現了企業各方面的能力和水平，因而選取審計報告中的資產總額作為衡量企業規模的指標。

2.多元回歸模型設計

根據本文的研究目的以及參數變量的選取，構建了以評估偏差率為被解釋變量，并購目的、凈資產收益率、資產負債率、固定資產占比、無形資產占比、貨幣資金占比、評估機構、評估方法、支付方式、是否構成關聯交易以及是否構成重大資產重組這11 個能夠量化處理的指標為被解釋變量，企業資產總額為控制變量構建相多元線性回歸模型。其中由于企業資產總額的絕對數值較大，而其他解釋變量多為比例數據，為了避免其對回歸結果產生影響，在具體進行計算的過程中采用對數化處理。由此構建模型如下：

公式中，β1～β11表示常數項，代表解釋變量的回歸系數；β12是控制變量的回歸系數；ε 表示隨機干擾項。

綜上，各個變量的定義以及對被解釋變量的相關關系見表1。

表1 模型變量及其定義

3.實證結果分析

（1）非參數檢驗。對于并購目的和評估方法是否對評估偏差率的高低產生影響的實證研究主要采用多獨立樣本的非參數檢驗—Kruskal-Wallis 秩和檢驗，具體結果如表1 和表2 所示。

表1 并購目的的Kruskal-Wallis秩和檢驗

表2 評估方法的Kruskal-Wallis秩和檢驗

表3 多元線性回歸結果

chi2(2)=7.629

Prob=0.0220

chi2(2)with ties=7.629

Prob=0.0220

chi2(2)=9.789

Prob=0.0075

chi2(2)with ties=9.789

Prob=0.0075

從非參數檢驗的兩個變量來看，并購目的和評估方法通過K-W 檢驗得出的結果的p 值都小于1%的顯著性水平，說明并購目的和評估方法與資產評估偏差率的大小具有明顯的相關性。在并購目的中，將其根據行業內外分為了三類。行業內并購包括橫向并購和縱向并購，即在金融行業內發生的資產流轉，在這種情形下雙方對于交易方以及標的資產的狀況比較清晰，并且很可能具有關聯關系，評估偏差率更可能會小一些；行業外并購一方面是非金融行業的公司收購金融資產從而蓄力進入新的行業，尋找新的資產增長點，另一方面是金融公司看好其他行業或公司從而進行資產收購，在實際的交易中，前者發生的頻率更高，由于收購方對于標的資產的價值認知不夠準確，并且具有支付一定溢價的意愿，相應的資產評估偏差率更可能會大一些；至于其他則是少數公司處置部分房產或者土地使用權的收購事件，相關探究意義不大。在評估方法中，資產基礎法從再取得資產的角度反映資產價值。其前提條件是：第一，被評估資產處于繼續使用狀態或被假定處于繼續使用狀態；第二，應當具備可利用的歷史資料。收益法是從資產的預期獲利能力的角度評價資產，能完整體現企業的整體價值。由于企業具有獨立的獲利能力，根據企業提供的資料、歷史經營數據、發展研報、預算報告以及結合對管理層訪談記錄能夠合理預計企業未來的盈利水平，并且未來收益的風險可以合理量化，因此使用收益法更可能會使資產評估偏差率變大。

（2）多元回歸分析。根據上述設定的模型以及取得相關參數，利用Stada 進行多元線性回歸，具體結果如下表 ：

從多元線性回歸的結果看，模型的p 值小于1%的顯著性水平，說明模型在整體上是顯著的。

變量ROE 的系數為正，說明凈資產收益率與資產評估偏差率之間存在正相關的關系，并且p 值表示影響是顯著的。其系數說明凈資產收益率每變化1 個單位會使評估偏差率變化3.368個單位，凈資產收益率對于資產評估偏差率的變化具有較重要的影響。凈資產收益率的高低代表著公司的盈利能力水平，標的公司的凈資產收益率越高，在一定程度上意味著其未來的收益能力越好，評估人員在進行資產評估時也會考慮到這種情況，給出較凈資產價值更高的取值，因此評估偏差率也會越大。變量DT 的系數為正，代表資產負債率與評估偏差率之間呈正相關關系，且P值顯示該影響并不顯著。變量FA 的系數為負，說明固定資產占比與評估偏差率之間呈負相關關系，但其P值顯示該影響不顯著。出現這種結果的主要原因可能是固定資產在金融企業中的主要構成是電腦等辦公設備，整體上會存在一定的貶值，但是部分公司的固定資產也會包括房屋建筑物等具有收益的資產，這有可能影響了評估偏差率。變量IA 的系數為正，代表無形資產占比與評估偏差率之間呈正相關關系，但是P值顯示該影響不顯著。造成這一結果的原因可能是無形資產的種類眾多，金融企業的無形資產大多是所購買的辦公軟件等，并不具有高額的升值價值或者潛在收益，從而不能顯著影響資產評估偏差。變量MC 的系數為正，說明貨幣資金占比和評估偏差率之間呈正相關關系，且p 值顯示該影響是顯著的。貨幣資金對于企業來說是運轉必需，貨幣資金量較多體現出企業的資金狀況良好，財務風險較低，公司具有較強的盈利能力等，評估人員在估值時更傾向于樂觀，因此評估偏差率會受到該比值的顯著影響。變量TP 的系數為正，說明上市公司交易地位和評估偏差率之間呈正相關關系，但是P值顯示該影響不顯著。變量EI 的系數為負，說明評估機構是否為前十大和評估偏差率之間呈負相關關系，但是P值顯示該影響不顯著。導致這一結果的主要原因可能有資產評估項目的時間一般不長，少則一兩周就要求出報告，這就給評估人員工作的時間較少，而資產評估的程序還比較多，過程煩瑣，導致評估人員在估值中難免會出些差錯，并且資產評估的估值結果受到評估人員的主觀影響較大，這些現象在大型評估機構和中小評估機構均是存在的，因此機構的區別對于資產評估偏差率的影響是有限的。變量RT 的系數為負，說明是否為關聯交易和評估偏差率之間呈負相關關系，但是P 值顯示該影響不顯著。造成這一結果的原因主要有為當并購重組為關聯交易的性質時，監管機構對于該事件的監管會更嚴格，因此促進關聯交 易逐漸向規范化方向發展，使得其對于評估產生的影響逐漸減弱。變量MAR 的系數為負，說明是否為重大資產重組和評估偏差率之間呈負相關關系，且P 值顯示該影響不顯著。當資產收購構成重大資產重組時，并購交易會受到更多程序的制約以及監管機構的督察，但是一方面由于在樣本數據中構成重大資產重組的數據較少，得出的結果不夠準確，另一方面重大資產重組的整體資產價值龐大，標的公司較為優質，所以該影響并不顯著。

四、結論與啟示

本文選取2017—2021 年我國金融上市公司并購事件為研究樣本，主要探究了并購目的、凈資產收益率、資產負債率、固定資產占比、無形資產占比、貨幣資金占比、評估機構、評估方法、支付方式、是否構成關聯交易和是否構成重大資產重組等變量對于資產評估偏差率的影響。實證研究發現：并購目的和評估方法顯著影響了資產評估偏差，凈資產收益率、貨幣資金占比與資產評估偏差率之間則存在顯著正相關的關系。目前我國金融行業的并購浪潮方興未艾，并購交易數量眾多，本文以過程合理的視角出發，實證研究了各影響因素對資產評估偏差率的影響，對今后金融行業并購交易評估具有一定的借鑒意義。根據上述結論，本文提出以下建議。（1）提高對交易標的的認知程度。并購方應對收購目標具有合理清楚的了解，尤其是行業外并購，在確定收購策略之前應全面考慮并購后雙方的協同效應，以此促進并購活動向效益最大化轉化。對于盈利能力較強和資金實力較好的交易標的，并購方也應綜合考慮其資產負債率等財務指標，以確定交易定價物超所值。（2）選擇合理的評估方法。三大評估方法的評估思路各不相同，對于評估結果的影響具有明顯的差異化，尤其是收益法。評估人員在選取評估方法時應根據具體情況選擇合理的評估方法，并且在確定使用收益法后，對于其關鍵參數的確定也應審慎選擇。