楊玉坤

(廈門大學(xué) 財務(wù)管理與會計研究院，福建 廈門 361005)

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公司并購與全要素生產(chǎn)率變化研究

楊玉坤

(廈門大學(xué) 財務(wù)管理與會計研究院，福建 廈門 361005)

對并購績效的研究表明并購?fù)ǔ２荒軇?chuàng)造股東超額收益，但從并購前后企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化來看，大部分企業(yè)的產(chǎn)出效率得到了顯著提升。本文通過對我國上市公司2002—2014年并購案例的研究發(fā)現(xiàn)，并購重組能夠提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長是通過技術(shù)效率、生產(chǎn)效率和配置效率三個方面實現(xiàn)，而規(guī)模效率對企業(yè)產(chǎn)出效率增長的貢獻(xiàn)不明顯。

公司并購；超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)；全要素生產(chǎn)率

一、引 言

目前對并購績效的研究多關(guān)注于并購能否創(chuàng)造股東超額收益或者財務(wù)指標(biāo)是否有明顯的改善?，F(xiàn)有的研究表明，上市公司并購活動通常不能獲得協(xié)同效應(yīng)，收購企業(yè)股東不能獲得超額收益，反而在一定程度上損害了企業(yè)價值[1]。對于這一現(xiàn)象，學(xué)者們提出了并購非效率動因理論，主要包括管理主義、管理者自負(fù)假說和市場擇時假說。不否認(rèn)并購活動中非效率動因的存在，不少學(xué)者還使用不同的并購評價標(biāo)準(zhǔn)和評價方法來研究并購成功與否，其中一個重要的分支就是比較并購前后企業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化。

Lichtenberg和Siegel[2]最早研究了企業(yè)并購對全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)公司所有權(quán)變更可能導(dǎo)致企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。之后許多學(xué)者開始從企業(yè)全要素生產(chǎn)率的角度研究并購效率。Gort和Nakil[3]研究了1997—1998年間美國兩個當(dāng)?shù)仉娪嵐静①弻ιa(chǎn)率和營運成本的影響，結(jié)果表明全要素生產(chǎn)率在并購前后并沒有系統(tǒng)的差別，但運營成本卻增加了。Amess[4]用1986—1997年間英國發(fā)生管理層收購(MBO) 公司為樣本，應(yīng)用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)研究這些公司的生產(chǎn)率效應(yīng)，實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，那些采用MBO 治理結(jié)構(gòu)企業(yè)的希克斯中性(全要素生產(chǎn)率) 平均提高了16.13%，同時，勞動的邊際價值也增加了，但資本的邊際價值卻減少了。Malgorzata[5]使用DEA方法研究了1997—2001年波蘭的銀行并購前后要素生產(chǎn)率的變化，發(fā)現(xiàn)在研究期間銀行的產(chǎn)出水平、技術(shù)效率、規(guī)模效率和產(chǎn)出效率都有明顯的提升。Surajit和Ankit[6]研究了2000—2010年印度銀行業(yè)改革期間商業(yè)銀行并購效率，他們使用DEA方法分別計算了總體的和各個銀行的前沿生產(chǎn)函數(shù)以及固定和可變規(guī)模報酬假設(shè)下的全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)了并購是有效率的證據(jù)，同時有些銀行并購后平均效率水平是下降的。

李心丹等[7]用滬深兩市發(fā)生并購的103 家上市公司為樣本，利用DEA方法計算出公司并購前后的績效穩(wěn)定性指標(biāo)，分析了并購活動的績效。袁宏泉和陳建梁[8]以1999—2003 年間滬深兩市發(fā)生的699 起股權(quán)轉(zhuǎn)讓超過5% 的并購事件為有效樣本，利用生產(chǎn)函數(shù)計算出公司并購前后的全要素生產(chǎn)率，并分析了不同并購活動對產(chǎn)出效率的影響。實證研究表明，整體上看，公司股權(quán)轉(zhuǎn)讓后產(chǎn)出效率得到提高，但對長期產(chǎn)出效率改善缺乏持續(xù)性；混合并購使股權(quán)轉(zhuǎn)讓公司的效率提高，而橫向和縱向并購卻降低了目標(biāo)公司的效率。另外，研究還表明，在不同的所有權(quán)結(jié)構(gòu)下，公司的產(chǎn)出效率并不存在顯著性的差異。尹豪[9]使用DEA方法研究了我國1999—2004年750個并購事件樣本，發(fā)現(xiàn)并購交易對企業(yè)效率改善是有積極作用的，并且從改善程度來看，對技術(shù)效率的作用要大于對規(guī)模效率的作用，而且這種改善作用具有持續(xù)性和一定的穩(wěn)定性。李雙杰和尹遜雅[10]通過DEA分析法，以主營業(yè)務(wù)收入為產(chǎn)出指標(biāo)，主營業(yè)務(wù)成本、期間費用和固定資產(chǎn)為投入指標(biāo)，計算投入導(dǎo)向條件下2003—2009 年我國鋼鐵業(yè)上市公司Malmquist 生產(chǎn)力指數(shù)，并以2006 年和2007 年發(fā)生并購的鋼鐵業(yè)上市公司為研究對象，對其并購前后兩年的效率進(jìn)行實證研究，結(jié)果表明，鋼鐵行業(yè)并購前后的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出V型變化趨勢，且在并購后第二年就出現(xiàn)效率滑坡。

從以上研究可以看出，并購能夠提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，但這種效率改善是否具有持續(xù)性則有分歧。同時，基于要素生產(chǎn)率的分解，可以讓我們看清并購效率的具體來源——究竟是技術(shù)效率的提高，還是規(guī)模效率的提高，或者源于生產(chǎn)效率的提高。但以上研究還存在以下不足：首先，用非參數(shù)方法計算全要素生產(chǎn)率的研究比較多，這是因為非參數(shù)方法不需要對函數(shù)形式做出假設(shè)，計算也相對簡單。但非參數(shù)方法要求數(shù)據(jù)的測量絕對準(zhǔn)確，因此，無法避免由于運氣或其他測量問題帶來的隨機誤差以及問題數(shù)據(jù)對結(jié)果的影響。如果隨機誤差存在，勢必造成所得效率值與真實值的偏差。其次，出于簡化的考慮，對所有行業(yè)都使用同一生產(chǎn)函數(shù)。除了Surajit和Ankit[6]對每個銀行都單獨估計生產(chǎn)函數(shù)、測定全要素生產(chǎn)率外，其余研究都假定所有企業(yè)符合同一個生產(chǎn)函數(shù)。這一點可能是學(xué)者們?yōu)榱诉_(dá)到生產(chǎn)率研究中對數(shù)據(jù)量的要求，使用非參數(shù)方法計算生產(chǎn)率時通常要求有至少連續(xù)7年的觀測數(shù)據(jù)。最后，較少有對全要素生產(chǎn)率的增長進(jìn)行分解的研究，有限的幾篇沒有計算配置效率。一方面，是因為使用估計方法造成的；另一方面，也可能是因為配置效率的分解需要用到資本成本，而資本成本的計算比較復(fù)雜。因此，針對以上研究的不足，本文將使用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型來測算并購前后企業(yè)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)的變化，并通過對全要素生產(chǎn)率增長的分解來挖掘效率變化的深層來源。

二、模型介紹、樣本選擇與變量定義

1.模型介紹

本文使用參數(shù)方法[11]來估計生產(chǎn)函數(shù)，生產(chǎn)函數(shù)有線性、對數(shù)線性和超越對數(shù)等不同的形式。筆者借鑒Battese和Coelli[12]的模型：

Yit=xitβ+(Vit-Uit)

(1)

依Battese和Cora[13]對復(fù)合殘差項推導(dǎo)：

(2)

γ反映了生產(chǎn)無效率在復(fù)合殘差項中的比重，如果γ趨近于0，就表明無效率項引起的偏離前沿產(chǎn)出較少，甚至可以忽略不計，這時可以用OLS方法估計生產(chǎn)函數(shù)；反之，如果γ越趨近于1，則表明實際產(chǎn)出的偏離更多來源于技術(shù)非效率，采用隨機前沿模型估計就更合適。

為了實現(xiàn)對全要素生產(chǎn)率增長率的分解，本文還使用了模型(3)：

lnYit=β0+β1lnKit+β2lnLit+β3t+β4(lnKit)t+β5(lnLit)t+β6lnKitlnLit+β7(lnKit)2+β8(lnLit)2+Vit-Uit

(3)

這里的生產(chǎn)函數(shù)形式為超越對數(shù)模型，周曉艷和韓朝華[11]認(rèn)為超越對數(shù)模型包容性強，易于估計。

基于全要素生產(chǎn)率的研究多集中在對宏觀經(jīng)濟體的考察上，由于要素價格信息的可得性不夠，資本成本難以計算，因此，盡管Kumbhakar等[14]的分解包含了配置效率，但學(xué)者們在測算中大都忽略了對配置效率的計算[11-15-16]，如周曉艷和韓朝華[11]在對我國各地區(qū)間的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解時就只考察了技術(shù)效率、生產(chǎn)效率和規(guī)模效率三種。本文利用上市公司的報表數(shù)據(jù)，搜集了企業(yè)會計報表中的職工薪酬數(shù)據(jù)，從而計算出了勞動的平均成本(PL)。對于資本成本(PK)的衡量，王寧[17]認(rèn)為不能孤立地以每一種資本的成本來看待企業(yè)資本成本問題，企業(yè)的資本成本應(yīng)當(dāng)是權(quán)益資本成本與負(fù)債資本成本的加權(quán)平均值，因此，本文借鑒王寧[17]的做法，計算了我國上市公司的綜合資本成本作為企業(yè)的資本成本，發(fā)現(xiàn)我國上市公司平均資本成本為9.69%。因此，本文使用企業(yè)微觀層面的數(shù)據(jù)計算出企業(yè)的資本成本，并在模型(3)的基礎(chǔ)上加入時間解釋變量以及有關(guān)解釋變量的交乘項，即可實現(xiàn)對配置效率的測算，全要素生產(chǎn)率的變化最終分解為四個部分：技術(shù)效率、生產(chǎn)效率、規(guī)模效率和配置效率。

技術(shù)效率(TP)分解為：

(4)

技術(shù)進(jìn)步一部分為所有個體共同擁有的技術(shù)進(jìn)步率，另一部分為非中性技術(shù)進(jìn)步，也就是不同個體隨時間而變化的技術(shù)效率，反映了個體在學(xué)習(xí)能力方面的差異。

一個公司的管理水平就反映到技術(shù)效率中，管理水平較高的公司通過接管目標(biāo)企業(yè)，提升原來企業(yè)的管理水平。也可以把管理能力看做一種資源，合并后，管理能力在新的企業(yè)中得到合理利用，從而提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，只不過管理能力是無形資本，不像勞動力、資本、土地和設(shè)備等生產(chǎn)資料，因此，管理協(xié)同效應(yīng)應(yīng)該反映在技術(shù)效率之中。

生產(chǎn)效率(TE)定義為：

(5)

規(guī)模效率(SE)是指在保持其他生產(chǎn)條件不變情況下，要素投入增長一倍時產(chǎn)出增長的倍數(shù)，表示為：

(6)

配置效率(AE)反映了要素投入結(jié)構(gòu)變化對全要素生產(chǎn)率增長率的貢獻(xiàn)，它是研究在產(chǎn)出給定時要素投入成本最小化問題，在實際中生產(chǎn)要素的投入比例經(jīng)常會偏離利潤最大化條件下的投入比例，因此，配置效率較高就說明要素配比合理。

(7)

2.樣本選擇與變量定義

本文的樣本數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫，樣本事件為2002—2014年滬深主板A股上市公司發(fā)生的并購重組事件(上市公司可作為收購公司或者目標(biāo)公司)，并按以下標(biāo)準(zhǔn)篩選樣本：(1)選取該公司在2002—2014年間并購交易中披露了并購金額且金額最大的案例作為一個樣本事件。之所以選取這樣的案例，是因為上市公司通常在一年之內(nèi)或者連續(xù)不連續(xù)的幾年之內(nèi)有多起并購活動，并購決策是一個公司所能做出的最重要的投資決策，而金額最大的并購案例對于公司經(jīng)營的影響是顯著的，企業(yè)生產(chǎn)要素的重組能夠產(chǎn)生明顯的效果。(2)公司基本數(shù)據(jù)完整。本文考察了發(fā)生并購重組企業(yè)并購前后3年包括并購當(dāng)年共7年全要素生產(chǎn)率變化情況，同時保留了數(shù)據(jù)不滿足7年要求的公司，最終形成了一個非平衡的面板數(shù)據(jù)樣本。該數(shù)據(jù)以1 848家企業(yè)歷史上發(fā)生金額最大的并購為樣本事件，跨度了[-3，3]共7年的企業(yè)數(shù)據(jù)，包括9 801條觀測值。

企業(yè)的產(chǎn)出Yit用主營業(yè)務(wù)收入的對數(shù)來衡量，用年末的固定資產(chǎn)凈額對數(shù)來測度資本Kit，用年末的員工總?cè)藬?shù)對數(shù)來表示勞動投入Lit。主營業(yè)務(wù)收入、固定資產(chǎn)凈額和員工總?cè)藬?shù)數(shù)據(jù)均來自于CSMAR中上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)庫。對于生產(chǎn)無效率殘差Uit的外生影響因素zit為時間，而對于時間的衡量采用并購前第3年為基準(zhǔn)年1，之后年份分別為2、3、…，并購當(dāng)年為4。

三、經(jīng)驗分析

1.樣本描述性統(tǒng)計

表1描述了并購事件的業(yè)務(wù)類型及年度分布情況。從業(yè)務(wù)類型上看，發(fā)生次數(shù)最多的并購事件為協(xié)議轉(zhuǎn)讓(股權(quán))，有1 129例；協(xié)議轉(zhuǎn)讓(資產(chǎn))類居于其次，有745例，其次為債務(wù)重組和要約收購類型的并購重組，分別為30例和26例。因此，總體看來，協(xié)議收購的事件有1 874例，而要約收購僅為26例，與西方資本市場以要約收購為主體的收購模式相比還存在較大差距，而要約收購?fù)ǔ１徽J(rèn)為是市場化程度較高的并購模式。

表1 并購樣本企業(yè)業(yè)務(wù)類型與年度分布表

年 度協(xié)議轉(zhuǎn)讓(資產(chǎn))協(xié)議轉(zhuǎn)讓(股權(quán))要約收購債務(wù)重組總 計2002213600572003183202522004283403652005185041732006324015782007565716120200878101211782009801161119820109312332221201110317942288201213528065426201338422082201445392288總 計745112926301926

注：樣本為2002—2012年間1 848家上市公司交易金額最大的并購重組事件。并購重組事件的業(yè)務(wù)類型按照CSMAR數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)表示。

2.生產(chǎn)函數(shù)回歸估計結(jié)果

這里給出對全樣本模型(1)的估計結(jié)果。*本文還分行業(yè)對模型(2)進(jìn)行了估計，但由于篇幅限制，這里不再一一匯報。使用Front41估計隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)(命令省略)，得到1 926家企業(yè)10 058個全要素生產(chǎn)率值，結(jié)果如表2所示。

表2 對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型估計

變 量對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)估計變 量生產(chǎn)無效率方程估計cons10.2848(80.8912)delta0-9.2269(-7.1796)lncap0.3894(46.2995)t-1.6216(-14.0673)lnlab0.4397(44.6892)Log-Likelihood-14044.7170σ27.1254(10.9458)LR281.7031γ0.8806(70.4345)

從表2可知，我國上市公司并購年度資本的平均產(chǎn)出彈性為0.3894，勞動的平均產(chǎn)出彈性為0.4397，要素投入的產(chǎn)出份額小于1，這說明我國上市公司開始擺脫依靠要素投入的粗放增長模式，逐漸走上依靠技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)企業(yè)效益增長的道路；對資本的依賴程度有所降低，對勞動投入的依賴增強，這也反映了隨著人民生活水平不斷提高以及我國資本市場的不斷發(fā)展，資金的稀缺性相對降低，而勞動力成本不斷提高的現(xiàn)實。γ值為0.8806，且其t值大于0.0100的顯著性水平上的臨界值，說明γ顯著不為0。γ值比較接近1，說明這里采用隨機前沿模型估計是合適的。生產(chǎn)函數(shù)系數(shù)的t值都比較大，說明估計都在0.0100的水平上顯著。生產(chǎn)無效率項方程mit=zitδ中，解釋變量zit為常數(shù)項delta0和時間t組成的向量元素，δ為相應(yīng)的系數(shù)，由表2可知，各系數(shù)也是顯著的。似然函數(shù)值以及LR單側(cè)似然比檢驗說明模型擬合結(jié)果良好。

3.企業(yè)全要素生產(chǎn)率變化的并購效應(yīng)分析

并購企業(yè)歷年平均產(chǎn)出效率有明顯的隨時間上升的趨勢。因此，雖然表2說明了并購后企業(yè)全要素生產(chǎn)率得到提升，但還不能證明是由于并購重組起的作用，還要剔除時間效應(yīng)。

為了證明全要素生產(chǎn)率的提高不僅僅是由于存在時間趨勢，并購重組確實提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，我們將全要素生產(chǎn)率對時間變量以及企業(yè)并購年度變量進(jìn)行回歸，在控制了時間因素的同時，考察并購各年度企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的變動情況。為了進(jìn)一步說明并購重組的作用，我們引入一個虛擬變量Dum替代企業(yè)并購年度變量，對于企業(yè)并購當(dāng)年前的年份，Dum=0，對于企業(yè)并購當(dāng)年以及并購后的年份，Dum=1 。

回歸結(jié)果如表3所示。

表3 全要素生產(chǎn)率變化的時間趨勢與并購效應(yīng)檢驗

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；—表示該變量不包括在模型中；括號內(nèi)數(shù)字為回歸系數(shù)的t值；在對超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型(2)的估計結(jié)果進(jìn)行分析時，也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)論，這里不再匯報。

另外，本文還嘗試使用營業(yè)收入作為企業(yè)的產(chǎn)出去計算全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)與主營業(yè)務(wù)收入的計算結(jié)果基本一致。本文也嘗試了其他企業(yè)基本層面的控制變量，發(fā)現(xiàn)結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。因此，可以得出如下結(jié)論：

我國企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長存在明顯的隨時間遞增的趨勢，而且并購后企業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長明顯，說明并購重組能夠提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，也就是說并購是有效率的。

四、并購企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率分解分析

1.分行業(yè)并購企業(yè)全要素生產(chǎn)率分析

為了反映不同行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的差異，本文采用Stata11.0的分行業(yè)估計模型對模型(2)進(jìn)行擬合。由于行業(yè)較多，這里就不詳細(xì)匯報各行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示，大部分行業(yè)的回歸模型γ值都在0.7800以上，說明采用隨機前沿方程估計模型是合適的。

根據(jù)極大似然估計結(jié)果可知，我國上市公司平均資本產(chǎn)出彈性為0.4162，勞動的平均產(chǎn)出彈性為0.3727。而周曉艷和韓朝華[11]利用分省份的宏觀數(shù)據(jù)測算結(jié)果分別為0.1891和0.7372，反映出我國經(jīng)濟增長較多地依賴于勞動要素的投入增長，屬于比較粗放的增長模式。而本文對上市公司的估算結(jié)果反映出我國上市公司的產(chǎn)出增長對資本投入的依賴程度稍高，上市公司與我國整體經(jīng)濟依賴勞動要素投入增長的模式有著本質(zhì)的區(qū)別，體現(xiàn)了上市公司是我國企業(yè)中的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，結(jié)果如表4所示。

表4 主要行業(yè)平均勞動和資本產(chǎn)出彈性

行 業(yè)勞動產(chǎn)出彈性資本產(chǎn)出彈性采礦業(yè)0.31230.4847電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.32160.5742房地產(chǎn)業(yè)0.60190.0891服務(wù)業(yè)0.12930.4287建筑業(yè)0.42590.0710交通運輸、倉儲業(yè)和郵政業(yè)0.44800.3889金融業(yè)0.74130.3773農(nóng)、林、牧、漁業(yè)0.25350.2841批發(fā)和零售業(yè)0.37400.2244水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)0.21100.5586文化、體育和娛樂0.28150.6646信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)0.57790.2667制造業(yè)0.33330.4866住宿和餐飲業(yè)0.30040.3370綜合0.42260.4393租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)0.63240.2073總體0.37270.4162

注：CSMAR中的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)總共有18類，這里由于居民服務(wù)、修理及其他服務(wù)業(yè)以及科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)較少，在擬合時過少的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型不收斂，因此，將這兩個行業(yè)的數(shù)據(jù)合并為一類，行業(yè)名稱為“服務(wù)業(yè)”；部分行業(yè)分類缺失的企業(yè)歸類為綜合。

從表4可知，不同行業(yè)的資本和勞動產(chǎn)出彈性差異較大，說明分行業(yè)的估計是合適的。另外，資本和勞動的產(chǎn)出彈性之和為規(guī)模報酬率，表4結(jié)果表明大部分行業(yè)的規(guī)模報酬率都小于1。這說明我國上市公司規(guī)模效應(yīng)并不明顯，靠簡單的規(guī)模擴張來實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)出增長的情況是比較少的，上市公司依賴于更深層次的增長因素。

由并購前后3年上市公司生產(chǎn)效率的變化情況可以看出，并購前3年上市公司的平均生產(chǎn)效率是不斷下降的。而在并購后，生產(chǎn)效率開始出現(xiàn)了明顯的上升趨勢，并且在并購后的第一年生產(chǎn)效率就得到了改善。同時，并購后第一年生產(chǎn)效率的增長速度比較快，而在第二年和第三年生產(chǎn)效率的增長趨于緩和。

2.并購企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率分解結(jié)果

從圖1可見，全要素生產(chǎn)率增長主要來自于技術(shù)效率，其次是生產(chǎn)效率的變化，這兩者對全要素生產(chǎn)率的增長一直是顯著的正貢獻(xiàn)。配置效率對全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)較小，但大多為正，規(guī)模效率為負(fù)，這表明上市公司的產(chǎn)出增長主要來自于生產(chǎn)效率的提高和技術(shù)進(jìn)步的作用，規(guī)模經(jīng)濟或范圍經(jīng)濟的作用較小。顏鵬飛和王兵[18]的研究也表明從20世紀(jì)90年代以來我國的規(guī)模經(jīng)濟不斷下降。規(guī)模經(jīng)濟的不顯著表明我國上市公司的全要素生產(chǎn)率的增長不再是原始的依靠擴大企業(yè)規(guī)模實現(xiàn)，而是依賴于結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)升級實現(xiàn)，技術(shù)效率和生產(chǎn)效率一直顯著為正就說明了這一點。從變化趨勢上看，技術(shù)效率和規(guī)模效率一直保持在比較穩(wěn)定的水平上。生產(chǎn)效率與配置效率大部分時間都存在互補的關(guān)系，并購當(dāng)年，在配置效率對全要素生產(chǎn)率增長貢獻(xiàn)比較小的情況下，生產(chǎn)效率不斷提高，而在生產(chǎn)效率下降的情況下，配置效率緩解了這一趨勢，從而使全要素生產(chǎn)率增長率水平在并購后維持在0以上。

圖1 并購企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長率分解曲線

五、研究結(jié)論和政策建議

首先，企業(yè)全要素生產(chǎn)率有明顯的隨時間遞增的趨勢。本文通過回歸分析控制了全要素生產(chǎn)率增長的時間趨勢后，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率增長的并購效應(yīng)依然明顯，說明并購重組能夠提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，也就是說并購是有效率的。

其次，對全要素生產(chǎn)率的分解研究顯示，全要素生產(chǎn)率的增長主要來自于技術(shù)進(jìn)步率，其次是生產(chǎn)效率的變化，這兩者對全要素生產(chǎn)率的增長一直是顯著的正貢獻(xiàn)。配置效率對全要素生產(chǎn)率的增長的貢獻(xiàn)較小，規(guī)模效率貢獻(xiàn)為負(fù)。

隨著上市公司并購模式的不斷成熟，以及并購法律法規(guī)的不斷完善，以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)整合、轉(zhuǎn)移和升級為目的的并購活動不斷增加，尤其在全球金融危機后全球并購市場低迷的情況下，我國企業(yè)的并購活動如火如荼。盡管總體來看，我國上市公司的并購活動顯著提升了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平，但在并購市場中仍存在不少問題：(1)我國上市公司的市場化程度仍比較低，要約收購的案例非常少，大部分為協(xié)議收購。(2)并購支付方式單一，大部分為現(xiàn)金支付。(3)內(nèi)幕交易和暗箱操作的現(xiàn)象仍然存在，中小投資者的利益得不到有效的保護(hù)。有鑒于此，筆者建議：一方面，政府部門應(yīng)積極進(jìn)行法律和政策方面的完善，創(chuàng)造自由、高效、公開、公平的市場環(huán)境；另一方面，政府部門要減少采取行政手段對并購活動的干預(yù)，使市場規(guī)律能夠充分地發(fā)揮作用，提升并購活動的市場化程度，提高資源配置效率。另外，還要進(jìn)一步促進(jìn)多樣化金融工具的發(fā)展，積極探索非現(xiàn)金的支付方式。

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(責(zé)任編輯：劉 艷)

2016-09-19

國家社會科學(xué)基金青年項目“我國國有上市公司政治控制成本研究”(71302072)

楊玉坤(1986-)，男，河南虞城人，博士研究生，主要從事公司治理和公司并購研究。E-mail：millet@126.com

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1000-176X(2016)11-0023-07