孙烨 魏佰洋

摘 要：本文以2009—2018中国A股上市公司并购事件为研究对象，采用市账比分解修正模型计算公司层面错误定价和行业层面错误定价，并运用Logit模型研究公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价的影响。研究结果表明：公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价均有正向影响，但行业层面错误定价对股票支付对价的影响

要弱于公司层面错误定价对股票支付对价的影响，这验证了市账比分解修正模型在中国控制权市场的有效性;虽然控制权市场整体符合市场择时理论，但这主要适用于没有发生行业并购浪潮时，当发生行业并购浪潮时，由于并购公司决策者非理性地迎合市场，导致市场择时理论失效。

关键词：错误定价;股票支付对价;市场择时理论;市账比分解修正模型

中图分类号：F830.593;F830.91  文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2021）03-0068-07

一、引 言

党的十九大报告指出，中国经济已经由高速增长阶段向高质量发展阶段过渡，推动经济发展的质量变革、效率变革等是转变过程中的重要目标。为了优化资源配置，中国公司在并购活动中应合理慎重地选择股票支付对价。股票支付对价的选择关乎到并购双方的利益，是实现交易活动最重要的一环，决定着并购活动的成败、资源的优化和并购后的经济效益。目前中国控制权市场最基本的支付对价有现金支付对价、股票支付对价及现金与股票的混合支付对价，其中选择现金支付对价的并购活动最多，剩余并购大部分选择股票支付对价，选择现金和股票混合支付对价的并购最少，但近几年选择股票支付对价的并购逐渐增多，股票支付对价在并购中所起的作用逐渐增强。

自从Shleifer和Vishny[1]证明并购公司资本市场错误定价程度越高，决策者越倾向于迎合市场、利用高估的股票作为支付对价后，市场择时理论便逐渐形成，公司层面错误定价对股票支付对价的影响也一直是研究热点。在非有效市场中，受投资者对公司投资特殊项目、开发新技术和支付股利等预期心理情绪的干扰，股票市场价格与股票真实价值产生偏离，产生错误定价。早期错误定价的衡量指标有股价波动、托宾Q和市账比等，由于其自身的缺陷，使得研究结果存在局限性，直到 Rhodes-Kropf等[2]提出市账比分解模型，错误定价的衡量指标才得以优化，使得关于错误定价对支付对价影响的研究更为合理。随着该模型的普遍应用，部分学者发现该模型依然存在部分缺陷。该模型估算长期基础价值v（θit;j）时假设长期基础价值是不变的，并且覆盖整个期间，不论期间有多长，即Rhodes-Kropf等[2]计算基础价值时使用的是简单的时间序列平均值。Coakley等[3]认为，上述模型有三个缺陷：首先，在整个样本期间，前半部分并购的基础价值主要是前瞻性和未知信息，而后半部分并购的基础价值主要依赖于大量落后的信息。其次，随着样本周期T的变化，j将随意变化，使得模型不稳定。最后，使用平均加权的j没有给予并购集中年份足够的权重，同样没有给予并购分散年份相对较轻的权重。于是Coakley等[3]对市账比分解模型进行了修正，将计算行业j的长期会计乘数的公式修改为j=∑Wt-k×jt-k，其中，Wt-k是使用年平均并购价值（总并购价值除以年度并购总数）构建的权重，t是并购公告的年份，k是商业周期。该移动平均方法是对市账比分解模型的修正，使该模型拆解出的公司层面错误定价、行业层面错误定价和成长机会更为准确，而目前在国内相关研究中，使用市账比分解修正模型进行研究的文献较少。

Macias等[4]研究表明，在并购活动中支付对价的选择主要由并购公司特征驱动，如错误定价、成长机会、融资约束、总资产收益率、公司性质和公司规模等。但除了上述微观特征外，符蕾和夏奕奕[5]发现，行业层面错误定价同样会影响并购决策，即并购公司的支付对价同时受到微观的公司特征和中观的行业特征双重影响，但两种特征作用方向是否相同，哪种特征作用力更强，目前学术界仍然没有形成定论。

基于此，本文以2009—2018中國A股上市公司并购事件为研究对象，采用市账比分解修正模型测算公司层面错误定价和行业层面错误定价，并运用Logit模型研究公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价的影响。本文的贡献主要体现在：首先，验证市账比分解修正模型在中国控制权市场的有效性。其次，不仅考虑公司自身的微观特征，同时加入行业特征的考量，丰富了行业层面错误定价对股票支付对价影响方面的相关研究。最后，发现前人研究所得关于股票支付对价符合市场择时理论的结论仅发生在没有发生行业并购浪潮时，当发生行业并购浪潮时，并购公司决策者非理性地投入到行业并购浪潮之中，股票支付对价选择不再符合市场择时理论。

二、理论分析与研究假设

市场择时理论认为，公司层面错误定价会影响并购活动，并购公司在选择支付对价时会利用该错误定价。当并购公司股票价格被市场高估或相比于目标公司的价格被市场高估时，并购公司决策者会利用错误定价迎合市场，选择股票支付对价进行并购;而当并购公司股票价格被市场低估时，则会选择现金支付对价进行并购。20世纪80年代市场非有效性理论出现，指出市场中存在信息不对称，投资者难以获取关于上市公司的完全信息，加之投资者非理性情绪的干扰，最终将无法正确评估公司的股票价值，导致公司股票价格偏离其真实价值。Shleifer和Vishny[1]在行为金融理论框架下得出股票价格高估能够驱动并购活动的结论。Ang和Cheng[6]与 Dong等[7]也认为，当并购公司股票价格被市场高估时，并购公司会迎合市场从而选择股票支付，市场择时理论便逐渐形成。刘淑莲等[8]发现，公司层面错误定价与股票支付对价存在一定的关系，证明了择时理论适用于中国控制权市场。

西方学者早期研究公司层面错误定价时选择的衡量指标包括股价波动、托宾Q和市账比等这些衡量公司特征的指标，它们既被用在新古典主义并购理论中，也被行为理论错误定价模型提出来，即上述指标不具有统计独立性。基于此，Rhodes-Kropf等[2]为厘清公司层面错误定价和成长机会对并购活动的影响，将市账比分解成公司层面错误定价、行业层面错误定价和成长机会，得到了并购公司层面错误定价程度高于目标公司的统计事实，也发现了并购公司层面错误定价与选择股票支付对价的正相关关系。至此，国外学者开始根据Rhodes-Kropf等[2]的市账比分解模型对股票支付对价进行更深入的研究。Pinkowitz等[9]发现，即使是现金流充足的公司也会在并购时选择股票支付对价，并进一步根据市账比分解模型得出公司层面错误定价依然是影响支付对价的重要因素的结论。Di[10]通过市账比分解模型发现，并购公司主导支付对价的选择，以利用其短期市场错误定价，并且拥有较好投资机会的并购公司更倾向于使用股票进行支付。Macias等[11]与Macias等[4]根据市账比分解模型计算公司层面错误定价，研究发现股票价格被高估的公司在并购时会根据自身会计特征选择不同的支付对价，并且在完成并购后进行下一次并购的时间更短。根据上述分析，笔者提出如下假设：

H1：公司层面错误定价对股票支付对价具有正向影响。

国内方面在研究错误定价对支付对价的影响时，开始考虑行业特征在上述关系中起到的作用。刘淑莲等[8]利用股票价格水平哑变量检验股票价格被高估对股票支付对价的影响，发现股票支付对价选择与股票价格被高估与否并无显著关系。但李井林等[12]以公司并购前一年股票价格年度涨幅作为衡量指标，发现市场择时动机的存在，即市场错误定价程度越高，越倾向于选择股票支付对价。随着市账比分解模型的应用，国内学者也开始应用该模型计算获得公司层面错误定价和行业层面错误定价的衡量指标。王璐清等[13]使用市账比分解模型研究了股票价格被高估对并购的驱动作用。林煜恩等[14]应用市账比分解模型深入分析了市账比异象。游家兴和吴静[15]应用市账比分解模型得出樂观的媒体情绪更容易推动股票价格向上偏离基本价值，导致错误定价产生的结论。陆蓉等[16]利用市账比分解模型拆解出的公司层面错误定价和行业层面错误定价进行分析，发现公司层面错误定价并非总是不利的，有效利用资本市场的错误定价，使生产效率高的新兴产业股票价格被高估有利于产业结构升级。符蕾和夏奕奕[5]指出，行业特征对并购决策有影响。当行业内大多数公司股票价格都被高估时，会导致该行业整体价值被高估，那么行业层面错误定价对支付对价的影响应与公司层面错误定价相同。虽然同样对股票支付对价存在正向影响，但理性的并购公司决策者在选择支付对价时一定是结合公司自身实际情况进行抉择，所以相较于行业层面错误定价，公司层面错误定价可能对支付对价的影响更显著。根据上述分析，笔者提出如下假设：

H2：行业层面错误定价对股票支付对价具有正向影响，但弱于公司层面错误定价对股票支付对价的影响。

不论是股票错误定价假说影响并购强度，股票价格急剧偏离其内在价值会触发并购浪潮[1-2]，还是根据新古典理论，并购活动由协同效应和效率因素驱动，且并购浪潮由经济和监管冲击引起，并购浪潮都是影响并购活动的外部客观因素之一。并购公司决策者理性地评估公司股票价格高估与否，从而迎合市场进行支付对价的选择。而当发生行业并购浪潮时，并购公司决策者理性分析、区分公司层面错误定价和行业层面错误定价却变得很困难，容易冲动地进入市场参与行业并购活动，从而忽略自身股票价格是否真正被高估。因此，并购公司所在行业如果发生行业并购浪潮，可能导致非理性的并购公司决策者错误地迎合市场，不能合理地选择适合公司自身的支付对价。根据上述分析，笔者提出如下假设：

H3：是否发生行业并购浪潮会影响公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价的作用，当发生行业并购浪潮时，公司错误定价对股票支付对价失去作用。

三、研究设计

（一）数据来源与处理

本文所用数据均来自国泰安（CSMAR）数据库。由于2008年出台了《上市公司重大资产重组管理办法》，为了排除其对股票支付对价的影响，并且依据Harford[17]采用资本市场十年期间作为计算并购浪潮的周期，本文选取发生并购交易的样本区间为2009—2018年。并购公司所选择的股票支付对价通过整理国泰安数据库中并购重组支付情况数据库内相关资料得到，为了防止前视偏误的发生，除股票支付对价外，其他变量都采取并购事件前一年的数据。样本筛选步骤如下：（1）剔除并购公司不是中国A股上市公司的样本;（2）剔除并购交易未成功的样本;（3）剔除并购公司不是买方的样本;（4）剔除属于资产剥离、资产置换、债务重组和股份回购的重组样本;（5）剔除并购公司是金融行业的样本;（6）剔除数据缺失的样本。经过上述筛选得到样本数3 065个。为消除异常值的影响，本文采用Winsorize方法对连续变量按年份进行上下1%的缩尾处理。

（二）变量定义

1.被解释变量：股票支付对价（Stock）

股票支付对价是指并购公司为获得目标公司控制权而支付股权，本文根据Macias等[4]，当并购公司采用股票支付对价时取值为1，采用现金支付对价或混合支付对价时取值为0。

2.解释变量：公司层面错误定价（Fse）和行业层面错误定价（Tsse）

根据Coakley等[3]的市账比分解修正模型，分别选取以下三种模型进行计算：用包含账面价值自然对数的模型计算得到的公司层面错误定价和行业层面错误定价为Fse1和Tsse1;用包含账面价值自然对数和收益净额自然对数的模型计算得到的公司层面错误定价和行业层面错误定价为Fse2和Tsse2;用包含账面价值自然对数、收益净额自然对数和资产负债率的模型计算得到的公司层面错误定价和行业层面错误定价为Fse3和Tsse3。

3.控制变量

本文选取以下控制变量：成长机会（Lrvtb），与公司层面错误定价和行业层面错误定价的计算方式一样，采用市账比分解修正模型计算得到Lrvtb1、Lrvtb2和Lrvtb3;公司规模（Size），用并购总资产的自然对数衡量;股权性质（Owp），当并购公司为国有企业时取值为1，否则取值为0;股权集中度（Owc），用第一大股东持股比例衡量;资本结构（Cs），用公司总资产与总负债之比衡量;盈利能力（Roa），用净利润与总资产之比衡量。

（三）模型设定

本文采用Logit模型检验公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价的影响，基本计量模型设定如下：

Stockit=β0+β1Fsei，t-1+β2Tssei，t-1+β3Lrvtbi，t-1+β4Sizei，t-1+β5Owpi，t-1+β6Owci，t-1+β7Csi，t-1+β8Roai，t-1+εit

其中，i和t分别表示公司和年份;ε表示随机扰动项。

四、实证结果分析

（一）描述性统计分析

2009—2018年中国A股上市公司的并购数量整体呈递增趋势，从2013年开始快速增长，到2015年达到巅峰，之后三年无论并购总数还是现金支付占比和股票支付占比都基本保持不变。2009—2018年大部分并购依然选择现金支付对价，但选择股票支付对价的并购逐渐增多，且增长速度快于并购数量整体的增长，尤其2014年和2015年选择股票支付对价的并购活动占并购总数的比重已经达到30%，2016—2018年该比重也维持在20%，可见股票支付对价已经越来越受到决策者的青睐。

本文变量的描述性统计如表1所示。

从表1可以看出，在3 065笔并购中，有20%的并购公司选择股票支付对价;公司层面错误定价和行业层面错误定价均值为正，即样本中大部分并购公司股票价格及所在行业股票价格都被高估;通过三个模型计算得到的公司层面错误定价、行业层面错误定价和成长机会均值都较为接近;四分位数都比较分散，证明没有明显的样本偏误。

（二）回归分析

本文运用Logit模型研究公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价的影响，结果如表2所示。

从表2可以看出，模型（1）—模型（3）中公司层面错误定价都显著为正，表明公司层面错误定价越高，并购公司越倾向于选择股票支付对价，这与前人研究结论一致， H1得到验证。而行业层面错误定价只在模型（2）中表现出对股票支付对价的显著正向影响，其他两个模型虽然回归系数为正，但不显著。因此，从回归分析来看，行业层面错误定价对股票支付对价的影响弱于公司层面错误定价对股票支付对价的影响， H2得到验证。

加入行业并购浪潮因素，分析公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票对价支付的影响，结果如表3所示。

需要说明的是，本文采用Harford[17] 的方法衡量是否发生行业并购浪潮，通过比较十年间每个行业连续24个月的并购活动数量，随机将每笔并购分配到十年中的任一月份，生成模拟分布，每个月具有相同的分配概率（1/120），计算保留最高的24个月并购集中度并重复1 000次，从而产生每个行业十年间最高的24个月并购集中度的分布，最后将每个行业每月实际并购数超过最高集中度的95%视为发生行业并购浪潮，且后3年视为行业并购浪潮后期。

从表3可以看出，当没有发生行业并购浪潮时，回归结果与表2相同，符合市场择时理论。由于各行业发生并购浪潮的时间不同，同一时期当某一行业发生并购浪潮时，另一行业可能没有发生并购浪潮，所以各行业并购活动交织在一起依然能观察到股票支付对价的选择符合市场择时理论，但当把发生行业并购浪潮的并购活动剥离出来时便可发现，发生行业并购浪潮时，决策者选择股票支付对价便不再依据市场择时理论，公司错误定价对股票支付对价失去作用，行业并购浪潮中股票支付对价的选择主要依据行业层面错误定价，H3得到验证。由于行业并购浪潮通常伴随行业股票定价高估，所以此时并购公司决策者可能不再理性分析公司股票价格是否被高估，冲动地投入到行业并购浪潮之中，致使市场择时理论在发生行业并购浪潮时失效。

（三）内生性分析与稳健性检验

在内生性方面，虽然并购发生会作为利好信号导致公司层面错误定价和行业层面错误定价的产生，但决策者选择股票支付对价的行为不会对并购前一年的市账比产生影响，所以本文采用滞后一期的解释变量和控制变量解决变量之间的内生性问题，以减弱公司层面错误定价、行业层面错误定价与股票支付对价之间互为因果的关系。在稳健性方面，首先，应用市账比分解修正模型下的三種模型进行稳健性检验。其次，用市账比分解原模型进行回归，所得回归结果与市账比分解修正模型一致，但其解释能力弱于市账比分解修正模型。最后，截取不同时间段子样本进行稳健性检验，所得回归结果与上述基准回归结果基本一致。

限于篇幅，后两种稳健性检验结果未在正文列出，留存备索。

五、研究结论与政策建议

本文以2009—2018中国A股上市公司并购事件为研究对象，采用市账比分解修正模型计算公司层面错误定价和行业层面错误定价，并运用Logit模型研究公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价的影响。研究结果显示：公司层面错误定价和行业层面错误定价对股票支付对价均有正向影响，但行业层面错误定价对股票支付对价的影响要弱于公司层面错误定价对股票支付对价的影响，这验证了市账比分解修正模型在中国控制权市场的有效性;虽然控制权市场整体符合市场择时理论，但这主要适用于没有发生行业并购浪潮时，当发生行业并购浪潮时，并购公司决策者非理性地迎合市场，最终会导致市场择时理论失效。

针对上述研究结论，笔者提出以下政策建议：首先，并购公司决策者在选择支付对价时应充分考虑公司特征和行业特征，理性分析公司股票价格是否被高估，公司所在行业股票价格是否被高估以及所在行业是否发生行业并购浪潮，从而选择合适的时机和支付对价方式进行并购活动，为公司争取最大利益。其次，对于目标公司决策者而言，同样应掌握公司特征和行业特征，尤其注意并购公司所在行业股票价格被低估时，往往其自身股票价格被严重高估才会进行并购交易，此时选择股票支付对价完成并购便要与并购公司股东共担风险，而选择现金支付对价完成并购便不必再承担风险，可根据自身话语权在并购谈判中争取最佳的支付对价方式。再次，投资者应该区分并购公司选择股票支付对价进行并购的动机或背景，决策者是由于自身股票价格被高估从而迎合市场进行套现，还是由于存在行业并购浪潮所导致并购活动的发生，以便投资者能作出更合理的投资决策。最后，政府应加强监督公司信息披露，打击虚假交易和内幕交易，为投资者提供可靠的信息和健康的市场环境，防止公司决策者为了套现而散播虚假信息、恶意制造股票价格高估的情况。同时更好地发挥政府作用，当市场出现泡沫或过热情况时，政府应为公司活动提供稳定的经济环境，防止公司决策者冲动进行并购活动，降低资源配置效率和减少价值减损，推动经济持续健康发展。

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（责任编辑：孙 艳）