并购：效率评价外文翻译资料

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并购：效率评价

Paulo Rotela Junior, Edson de Oliveira Pamplona, Aneirson Francisco da Silva. Mergers and Acquisitions: An Efficiency Evaluation[J]. Applied Mathematics,2013,04(11).

翻译：陈雨 20141386012 南京信息工程大学商学院财务管理专业

1.介绍

以企业竞争优势不断增强为例，并购重新界定了企业的管理环境。

并购背后的理论支持了这样一个观点：合并后公司的价值可能会上升。这一观点很大程度上与所谓的协同效应导致的收益有关。

在Kumar和Bansal看来，评价并购交易事项对于经济方面的研究者来说一直是最难的任务之一。鉴于不同学者采取不同的方法来判断并购带来的影响，因而，他们的结果也往往是不同的。

通过对文献进行综述发现，大量有关并购的研究主要集中在像美国、加拿大、英国这样的国家，而对于巴西在这方面的研究比较少。因此，本文主要以巴西为研究对象来解决其在这方面研究的缺失。

另外，运筹学（OR）中，特别是目标程序设计（GP）与数据包络分析（DEA）这两种方法可能对于评估这方面的结果有所帮助。本文研究的动机主要是基于目前有关研究这方面并购协同效应的文献理论有所缺失。

因此，本文的目的是利用GP和DEA模型（GPDEA）来评估巴西上市公司之间的并购交易事项的效率。

具体目标：

将GBDEA模型与由银行家等人提出的经典DEA- BCC和CCR模型进行比较。

本文依据他们获得的效率水平来对企业并购进行分析与分类。刚开始做这项调查时，就预料到了并购交易事项会有利弊两面。本文又预料会出现与Bal和Silva等人研究结论一样的结果，即他们声明GPDEA是当决策单元的数量不等于投入产出变量个数总和的三倍时，被用来评估效率问题的一个模型。

2.并购

Kummer和Steger指出并购的动机主要是寻求发展。当企业内部自身的发展有时会比较缓慢时，并购就将成为达到企业所期望的增长率的一种最快的形式。

企业通过并购能够获取知识、技术，并且并购能够促进企业的可持续发展，降低企业所承担的风险，从而使企业达到规模经济和范围经济并提高其创新能力

Kumar认为，尤其是对于新兴国家来说，并购已经成为了产业整合的主要手段

并购普遍是按照周期性模式发生，在这段交替出现越明显的时期内，多次伴随着对经济技术体制改革的需求。

在巴西，正如图1所示，对于并购的评估是与全球利率保持同步的，并且图1表示的是并购事件发生的总数，而这是按照并购年进行分类的。在1994-2011年共发生了7391件并购事项，其中有3376件并购事项是只涉及巴西公司的（占45.67%），而4015件并购事项是涉及跨境交易的（占54.33%）。

Phelan、Cigola和Modesti通过实证研究表明一家合并后公司的价值几乎总是不等于合并前几家公司的价值之和，并且这种并购前几家公司的价值之和与并购后形成的一家公司的价值之间的差异又称为协同效应，且这种协同效应又有积极与消极之分。

评估协同效应的方法有很多种。其中，最常见的方法是采用Healy、Linn和Switzer，Heron和Lie、Gugler、Pamplona and Rotela Junior and Wang and Xie等人提出的对已宣布交易的股票发行后的异常报酬进行分析；另一种方法是采用Lau、Kumar and Bansal等人提出的会计指标法来进行分析；最终，作者采用Kadapakkam等人提出的对并购前后涉及的公司状况进行评估来进行分析。

虽然，Kadapakkam等人对采用已宣布交易的股票发行后的异常报酬进行分析的方法有所质疑，但鉴于异常报酬这一方法没有把协同效应分解成不同的类型，作者认为此方法能简要的对产生的效应进行衡量。并且评价公司需要大量的数据，而这使得会计指标成为很好的选择。

3.目标规划和数据包络分析

通过设定变量及已有的理论公式进行分析，从而为下面的建模奠定基础。

4.问题描述与建模

鉴于模型描述了可能存在于现实中的因果关系，Bertrand和Fransoo 认为，这项研究可以被归类为具有以可描述、可实证检验为目标的应用型研究，且该研究能够更深入地理解其真实的研究过程。接下来的问题是通过建模来做定量处理。

为了能够通过运用GPDEA- BCC和GPDEA-CCR这两个模型来评估并购的效率，在这里，本文运用Silva提出的步骤。

步骤（a）-确定问题-问题是对于2000-2007年有关巴西上市公司之间发生的29次并购事项采用会计指标法来评估其效率。

步骤（b）-收集数据---主要包括11个会计指标，并将其分成4个因素：

（1）流动性：一般流动性（GL）和流动性（CL）；

（2）债务：债务概况（DP）、财务负债水平(LFD)、第三方资本（TPC）的参与；

（3）盈利能力：资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和每股收益（EPS）；

（4）协同效应：总利润（GM），净利润（NM）和与收入有关的一般及行政费用（GAR）。

历史数据通过数据库软件Economaacute;tica 获得。

对于并购过程产生的效率进行分析需要通过三组数据：其中两组是相对于并购公告之前的几年公司独立运营来说的，另一组是相对于企业合并后的合并公司来说的，这里主要考虑被调查公司交易公告宣布前三年和后三年的相关数据的均值。

考虑到交易带来的影响使得宣布当年很难与其他年进行比较，公告宣布的那一年就被忽视了。因此，本文旨在通过认为它们对所涉及的公司的影响是积极的还是消极的来分析并购过程的效率，其中输入（I）是具有最小化目标的所有指标，输出（O）是具有最大化目标的所有指标。通过对这些数据进行计算来衡量并购前后企业绩效的变化，如表1所示。

因此，由于使用到的输入数据（I）与指标DP，LFD，TPC和GAR有关，所以每一个最佳设想都要最小化的，相反，对于输出数据（O）来说，用到的数据与GL，CL，ROA，ROE，GM，NM和EPS有关，每一个最佳设想都要最大化的。

步骤（C）-建模---使用的是版本是23.6.5的软件模块通用代数建模以及版本为12.2.1的求解器。

步骤（D）-模型求解---主要是基于经典DEA模型（BCC和CCR）以及多目标DEA方法（GPDEA BCC和GPDEA CCR）的所有变量来进行分析。结果如下表2所示。

在呈现经典模型的超效率的同时也介绍了DEA（BCC和CCR）模型推算1的价值的效率值，因此在这里能够将他们按效率评价进行分类。

在表2中可以看出使用BCC方法来识别12个有效的决策单元，这代表了大约41%的样本。并且可以断言BCC模型不能很好地在决策单元间进行区分。关于超效率，可以看出是决策单元16的效率最高，其次是决策单元 19。

在分析用CCR模型得到的模型时，10个决策单元被认为是有效的，且这大约占了样本的有34%。由于公司会利用不同类型的技术在不同的经济领域进行经营，（因此描述了可变规模收益率的方案），并从经典CCR模型中选取结果。类似于BCC模型，the S. Ef.认为决策单元16的效率最高，其次是决策单元 19。

表2还包含了对多目标DEA，GPDEA模型所做的分析。在用GPDEA-BCC和GPDEA-CR获得的结果中，可以看出只有四个并购事项被认为是有效地决策单元，这大约相当于总估计的14%，并用决策单元 16、 19、 2和20来表示。

通过这项研究，Cooper等人断言，当不满足决策单元的数量是上述变量个数总和的三倍时，GPDEA的应用就是一个可行的解决方案，它不会使得最后的分析变得很复杂。

可以看出，决策单元16首先被归类为经典的DEA模型和BCC、CCR模型，然而，当考虑决策单元11时，它在经典模型中的超效率中排名第三位，并且在GPDEA模型中被认为效率低。

步骤（e）-验证--本研究获得的信息在区域专家的帮助下进行了验证，它在考虑巴西的经济情况下，通过比较用不同方法对同一样本的结果进行分析，结果表明，GPDEA更适合于处理经典DEA- BCC和CCR模型。

5、结论

正如所证明的那样，很少有文章研究巴西并购事项的效率，甚至更少有文献会使用DEA和GPDEA模型来做到这一点。

证据表明，在使用传统方法时，一些已经分析的并购事项被误认为是有效的。然而，当采用GPDEA模型时，只有其中的四个被认为是有效的。

由于公司使用不同类型的技术并归属于不同的领域，且这些领域描述了可变规模收益率，GPDEA BCC模型是最适合做分析的模型。

通过对结果的分析，可以断言有关2000到2007年间的巴西并购交易事项中涉及的上市公司是很少有效率的，并且他们的协同效应而也是非常小的。

就未来的研究机会而言，本文建议应将GPDEA模型与随机模型结合起来来评估不确定性。

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