协议收购中的控制权转移效应实证研究

1、协议收购中的控制权转移效应实证研究郝项超 程斌宏* 郝项超，男，1979，南开大学经济学院金融系博士，研究方向：金融学。 程斌宏，男，1974，南开大学国际商学院企业管理系博士，研究方向：公司理财。摘要：本文专门针对协议收购样本，对中国上市公司并购效应及影响因素进行了实证分析。实证发现，协议收购初次公告之前存在超额收益，但是没有要约收购显著；控制权转移时间与协议收购超额收益的关系是U型的，控制权转移时间越长，收购股东的财富损失越多，这是本文实证的最新发现；协议收购中异常收益与目标公司的资产波动率正相关，与利息支出占比、资产规模负相关；市账比MTB并不是协议收购的一个重要影响因素。关键词：协议收

2、购 控制权转移 资产波动率一、文献回顾目前关于并购的实证研究主要集中在两个问题上。第一个问题是并购效应是否存在。早在1977年Jensen和Ruback就对此进行了详细的研究，之后从1977年到1983年年他们连续发表了13篇有关的研究。他们指出成功的合并可以给目标公司的股东带来20的异常收益，而成功的收购给目标公司的股东带来异常收益为30。Jarrell和Poulsen（1989）、Schwert（2000）、Bruner（2002）等研究证实了短期内并购中目标公司可以获得明显的异常收益，但是收购公司却不一定。Loughran和Vijh（1997）、Agrawal和Jaffe（2000）则发

3、现长期看来并购可能会导致财富损失或者较差的业绩。Moeller（2003，2004）的研究揭示了并购双方规模的比较可能会导致收益分配的差异。第二个问题是并购效应的影响因素有哪些。这些研究包括并购的时机和异常收益分配。研究主要集中在静态（Shleifer、Vishny，2003）和动态（Moran、Betton，2004；Morellec、Zhdanov，2005）模型的构建上，但是有关的实证却非常有限。Moran和Betton（2004）认为由于实物期权模型的变量通常无法观测到、不确定性与显示不符以及缺乏足够的经济事件是当前研究有限的原因。虽然存在很大的难度，但是Korkeamaki和Moor

4、e（2004）采用719家目标公司在19801996年间的可转换债券发行支出作为替代变量进行了研究，结果发现那些具有高波动率、增长前景以及低资本成本的公司往往会延迟投资的事件。Moran和Betton（2004）对精选的228家美国目标公司样本进行了研究，结果发现基于两阶段Stackelberg完备信息博弈动态模型推出的三个结论中的两个得到了很好的验证，即目标公司的波动率和市账比是决定收购期权溢价的重要决定因素。目前国内有关的实证研究主要集中在第一个问题（洪锡熙和沈艺峰，2001；舒强兴和郭海芳，2003；陈收、罗永恒和舒彤，2004；潘瑾和陈宏民，2005；唐建新和贺虹，2005；朱滔，20

5、06；雷辉与陈收，2006）。洪锡熙和沈艺峰（2001）认为在当时的市场条件下，二级市场的要约收购并不能给目标公司带来收益，市场对初次并购公告的反应是消极的。舒强兴和郭海芳（2003）采用EVA作为评价的标准，发现60.53%的收购公司的收益为负。陈收、罗永恒和舒彤（2004）发现从长期的角度，三年事件窗口的买入并持有收益（BHAR）是显著的，而并购随后的两年内并没有异常收益。唐建新和贺虹（2005）则认为短期内有积极的并购效应，而长期则是消极的；控制权的转移对协同效应的影响是负面的。朱滔（2006）也发现并购在短期内给收购公司带来显著的异常收益，但是长期看收购公司的财富发生了显著的损失。另外

6、仅有很少的研究涉及了并购效应影响因素的影响，这可能与我国资本市场发展较短，并购双方的历史数据少而且难以获得有关。朱滔（2006）在其研究中还探讨了并购期间影响目标公司股价的多个因素，他发现无论长期还是短期，市场都认可小规模和低财务杠杆的并购，即规模小的并购异常收益更显著。回顾有关的文献，我们发现对于并购效应第二种类型问题的实证研究在国内非常有限。因此对这方面问题进行深入的研究是非常必要的。本文尝试在对并购异常收益的基础上，对影响异常收益的因素进行研究。我们还要注意到，即使已经存在很多关于并购异常收益的实证研究，但是这些研究都是关于要约收购的。而在中国发生的并购协议收购的比重和影响非常重要。但是

7、国内的实证研究并没有对二者进行区别，这是目前研究存在的一个明显的问题。因此，本文选择了从1996年到2005年发生协议收购事件作为样本，第一次专门对协议收购异常收益进行了研究。另外我们还注意到了控制权转移时间对并购效应的影响。一般来说从并购初次公告到最终完成收购的期间差异很大，也就是说控制权的真实转移可能会在初次并购公告很久以后（甚至三年以上）才完成。控制权转移时间的长短差异如此巨大往往会造成市场信念的变化，因此其并购收益也会随之受到影响。这一点是之前的很多相关研究没有考虑到的（朱琪等，2004；赵昌文等，2004）。二、变量选择（一）异常收益目前关于并购效应的研究中对异常收益的计算主要三种方

8、法：均值调整收益法（Mean Adjusted Return Method）、市场调整收益法（Market Adjusted Return Method）和市场模型法（Market Method）。虽然市场模型被很多研究采用，但是我们仍然不能武断的说哪种方法是最好的。从不同的角度上看，三种方法各有优势，因此，本文没有象之前的研究那样，采用一种方法计算异常收益并进行回归分析，本文分别计算了三种异常收益。 均值调整模型： （1）市场调整模型： （2）市场模型： （3）其中，是第i只股票第j周的周收益率，是第i只股票事件期间的平均周收益率，是对应事件期间第j周的周市场收益。根据上面的三个公式，我们可

9、以得到关于累积异常收益的计算： 均值调整模型： （4）市场调整模型： （5）市场模型： （6）本文在对并购后累积异常收益的计算时，没有沿袭传统的分析模式考察并购并持有的异常收益（BHAR）（Loughran和Vijh，1997），而是重点考察了从初次并购公告到控制权完全转移期间的累积异常收益。这是一个很有趣的问题，但是目前还没有研究来探讨这个问题。对于并购前，本文采用的是从初次并购公告周之前第48周到公告之后1周的累积异常收益，对于并购后的异常收益，本文采用的是整个控制权转移期间发生的累积异常收益。（二）资产的波动率Morellec和Zhdanov、Moran和Betton的动态模型理论都指出

10、并购期权溢价与资产的波动率存在正相关的关系。但是如何更好的度量资产的波动率却是一个非常困难的事情。本文根据期权定价理论给出了度量的方法。假定目标企业的资产市场价值V服从带漂移项和扩散项的几何布朗运动。我们知道目标企业股票（S）是以资产市场价值为标的衍生证券，根据Ito定理，我们将股票价格表示为如下过程：dS=从这个过程中可以很清楚地看到资产和股票的波动率遵循如下的关系： （7）在式（7）中，即使我们根据目标企业的财务结构来估计出比值V/S，我们还需要估计出dS/dV。估计dS/dV非常困难，但是考虑到在不考虑其他因素的情况下，企业价值可以分为负债和权益价值两部分，因此存在下面的等式： （8）从

11、这个等式中我们可以看出，如果债务价值不发生变化，那么企业价值与权益价值的变化是一致的。这样，假定债务价值一定的条件下，等式（7）中右边的交叉效应就等于1，那么显然，我们就可以用股票的波动率来替代度量资产的波动率。从短期的角度讲，企业的债务是相对比较稳定的，因此上述是合理的。但是我们并不否认这样的处理有一定的问题，但是在没有更好的度量方法出现之前，这种方法可以作为新的尝试和探索。因此我们采用了目标公司股票周收益率的标准差作为其波动率，估计的期间是初次并购公告当周之前的100周。（三）增长预期预期增长率高的目标公司会提高可以接受的收购价格，那么这必然增加收购公司的收购成本，因而其异常收益必然会下降

12、；而预期增长率低的目标公司可以接受较低的收购价格，收购公司可以以此为借口进一步压低出价，那么这必然会导致收购公司的异常收益提高。1支出占比与预期增长Moran和Betton（2004）采用目标公司的总支出占比来反向度量预期增长，但是发现效果并不好。事实上这个指标包含了两个完全相反的信息。现在支付更多现金的公司可能是那些预期增长较低的公司。而对于那些成长型的公司而言，高负债能够支持其在短期内快速扩张发展的资金需求，其利息支出占比可能会较高。因此，我们将总支出占比分解成两个部分，即利息支出占比和红利支出占比，如果用I表示目标公司利息支出，DIV表示普通股与优先股现金红利支出，BVA表示目标公司总资

13、产账面价值，那么利息支出占比IA和红利支出占比DA的计算公式如下： （9） （10）2市账比MTB与预期增长本文还采用了市账比MTB作为度量预期增长的一个替代变量。MTB是指每股市场权益的市场价格即股票价格与每股账面价值的比。通常市账比高的企业意味着其市场估值可能较高，因此其未来的增长潜力就比较小。所有我们预期市账比与超额收益是负相关的。本文考虑了并购前一年、并购当年、并购后一年的市账比情况，并对并购前一年的市账比进行了回归分析。（四）目标公司规模BVA并购研究认为目标公司的规模通常要小一些，也就是说并购实际上是一个“大吃小”的游戏。从理论上讲，目标公司的规模越小意味着增长的机会和速度会较大。

14、但是实证的结果表明，并购效应与目标公司的规模是正相关的。这就与现实的很多情况相矛盾。那么一个潜在的解释是可能并购存在一定的门槛效应，即目标公司与收购公司的规模适当的情况下，并购协同效应会增加。但是我们不能肯定这个解释是否有效。因此本文采用了目标公司的总资产账面价值作为公司规模的替代变量。（五）财务杠杆LEV朱滔（2006）在其研究中将长期财务杠杆作为目标公司股价变化的一个解释变量，并且发现二者是负相关的。本文将财务杠杆作为超额收益的一个解释变量，但是考虑的原因却是不一样的。由于本文研究的是协议收购，收购价格通常是以目标公司的净资产为基础的。因此目标公司的负债情况可能会对最终的收购价格产生重要的

15、影响。本文采用资产负债比作为财务杠杆的替代变量。资产负债比高的目标公司，其资产权益比就比较低，那么单位净资产价格就会比较的，因此其最终的收购价格就会受到负面的影响。相反如果资产负债比低的目标公司，其债务负担很轻，单位净资产相对就比较高，收购的价格也因此会较高一些。因此我们预期二者存在负相关关系。表1 被解释变量与解释变量描述变量名称含义AR异常收益CAR累积异常收益SIGMA资产波动率，初次并购公告前100周的周收益标准差IA利息支出占比，财务费用与总资产账面价值的比DA红利支出占比，普通股和优先股现金红利支出合计与总资产账面价值的比MTB市账比，每股普通股权益市场价格与其每股账面价格比BVA

16、目标公司总资产账面价值LEV财务杠杆，是目标公司并购前一年资产负债比三、数据来源与样本选择（一）数据来源本文的并购数据来自中国经济研究中心CCER上市公司资产交易数据库，样本总体包括了两市从1996年到2005年的2530个资产交易活动。其他数据来自CCER上市公司一般财务数据库。（二）样本选择本文研究的对象是协议收购事件，我们没有发现之前关于中国并购的研究明确的提出这个问题，而国外的研究都是关于要约收购的。因此以协议收购对研究对象是一个非常新颖的研究。由于我国资本市场的发展事件有限，因此很多数据都无法得到，比如我们只能得到上市的目标公司的有关特征数据，而无法获得非上市的收购公司的特征数据，这

17、在一定程度上增加了研究的难度，但是我们还是可以从目标公司的角度来分析并购的效应。本文筛选了以部分资产交易活动作为研究对象，原因是关于资产交易以及交易双方的资料不全或者无法获得。在筛选样本的过程中，我们主要考虑以下多个因素：1协议收购与要约收购要约收购是恶意收购，因此收购的成本可能会较高。而协议收购是善意收购，收购双方本着友好协商的态度进行商谈，通常收购成本要低于要约收购。协议收购是场外交易，市场上反应的信息要远少于要约收购，因此协议收购很可能存在内部交易和价格操纵，这可能导致本研究的结论与之前的研究出现较大的差异。2控制权是否发生转移与交易是否成功控制权的转移是一个收购完成的主要标志，因此那些

18、没有发生控制权实质转移的资产交易活动并没有作为本文研究的对象。控制权转移的标志是收购公司在收购前不是目标公司的股东或者第一个大股东，而收购后成为目标公司的第一大股东。3目标公司的状态以及收购方式本文研究考察的是目标公司正常经营条件下的资产交易，因此，那些在交易时已经被证券交易所特别处理的目标公司被排除在样本之外。另外，政府无偿划拨、抵债等非市场行为的资产交易也没有作为本文研究考察的对象。另外没有交易价格、无法获得交易价格和并购交易周之前两年数据的交易被排除在外。对于样本期间内涉及多次资产交易的单个样本，如果两次交易发生的间隔少于5年，本文将排除这些交易。从上面可以看出，本文研究对于样本的选择有

19、着非常严格的要求。因此我们不得不舍弃很多资产交易活动。这样本文从最初的2530个资产交易活动中筛选出了127个作为本文研究的最终样本。（三）样本描述 表2和表3是样本交易价值以及交易完成后第一大股东持股比例的统计结果。可以看出样本中资产交易价值大小的差异很的，最小的交易仅为344万元，而最大的一笔交易高达105665万元。纵观各年的交易价值，我们发现交易价值呈现上升的趋势，这个趋势在图1中也很明显。另外，从交易完成后第一大股东的持股比例看，需要30左右的持股比例才能获得控制权。不过获得控制权的持股比例差异也比较大，最低需要5.95，最高68.25%。表2 样本交易价值统计 单位：万元年度样本数

20、样本均值样本中值样本最小值样本最大值1997114395.3214395.3214395.3214395.321999810420.8410824.634518.3118631.9620001314048.39100451314.34367678.9320011211073.999973.0841184.3731788.7120022421225.4815735.58344123437.420033420514.6414900.282985.604105665.320042623985.3517896.073007.35105638.42005916391.628176.36424007837

21、8.87合计12718829.3913128.19123437.432344图1：样本资产交易价值历年情况表3 交易完成后第一大股东持股比例 单位：年度样本数样本均值样本中值样本最小值样本最大值1997159.559.559.559.51999829.1112529.2825.533520001327.5292326.4319.1837.9420011227.9416725.23513.4255.4820022428.3579228.98517.1253.220033432.5767628.471168.2520042629.473129.212.7265.812005930.7588927.

22、395.9559.63合计12730.0543428.585.9568.25从表4中我们可以看到，解释变量中只有BVA的中值与均值相差很大。而观察其最大值高达12000000万元。这个最大值是两市发生资产交易活动的唯一上市金融公司深发展银行的资产账面价值，由于其账面价值远远大于其他样本解释变量的价值，因此在后面的多元回归分析中，我们将充分考虑该溢出值对估计结果的影响。表4 估计模型中被解释变量和解释变量的统计结果变量名称观测值均值中值标准差最小最大CAR1127-0.11 -0.14 0.45 -1.04 1.57 CAR21270.07 0.01 0.35 -0.76 1.49 CAR312

23、70.05 0.02 0.35 -0.78 1.69 SIGMA10937.15 34.98 9.42 18.48 63.48 MTB1275.74 4.64 3.89 0.65 21.87 IA1270.01 0.01 0.01 0.00 0.05 DA1270.01 0.00 0.01 0.00 0.06 BVA127209145 76398 1065635 17874 12000000 LEV12744.65 46.19 18.39 7.01 96.98 四、实证结果（一）并购异常收益表5给出了累积异常收益CAR的t统计检验结果。累积异常收益CAR1、CAR2和 CAR3分别是用均值调整

24、收益法、市场调整收益法和市场模型发估计的结果。本文采用的是周期间收益。需要注意的是，由于很多涉及并购的股票会有停盘处理的情况，这就造成时间的不连续，我们考虑的是正常交易的各周。t检验结果显示CAR1在并购周前的（-30，-15）明显的不同，但是却是负的累积异常收益，这是一个奇怪的结果，这证实了我们的担心，即均值调整方法的估计结构可能与实际相差较大，可能影响累积异常收益的结论。但是CAR2和CAR3都表明并购周前的（-15，-5）存在明显的正的异常收益。这与按照日收益计算得到的结果基本是一致的（Moran和Betton，2004）。不过，我们注意到CAR1、CAR2和 CAR3在并购周的前后并没

25、有出现累积异常收益。这是很有趣的发现。如果说要约收购可能导致市场出现强烈的需求而导致并购日前后目标公司的股价大幅上升，那么协议收购似乎对市场的反应并不明显。但是Moran和Betton的研究却发现，并购前后的（-5，5）日内，目标公司存在非常明显的异常收益。那么这种情况，一个可能的解释就是，协议收购中收购公司为了降低收购的成本可能会操纵股票价格，从而导致并购周前后收益没有较大的变化。同时这可能意味着并购的公告也可能是一个超短时间的波动，而这种波动并不会影响目标公司的长期价值趋势。Schleifer和Vishny（2003）也曾经指出，从长期的角度看，并购只对短期内的收益分配有影响，而不会改变目

26、标公司长期价值。这也是一个很有意思的推断，可以作为以后实证的一个研究对象。表5 累积异常收益CAR 的t统计检验结果窗口（周）CAR1CAR2CAR3(-48,-40)-1.100.480.32(-40,-30)-1.28-0.19-0.23(-30,-15)-2.71*1.77*1.01(-15,-5)-1.222.00*2.02*(-1,1)-0.86-0.150.05（二）控制权转移与平均异常收益表6是控制权转移时间与平均异常收益之间关系的描述。事件窗口表示控制权的转移在该期间内完成。平均异常收益使用市场模型法估计的。当我们把控制权转移时间与平均异常收益联系起来时，我们发现平均异常收益随

27、时间呈现导U行的变化。我们在之前的研究中还没有这样的发现。进一步观察，我们发现并购初次公告后的四周内平均异常收益为负的，而（5，12）以及（13，24）两个连续的事件窗口内，平均异常收益为正的，并随时间呈上升趋势，而当时间转移的时间继续增加，平均异常收益开始重新转为负值。这个变化说明，由于协议收购的信息不象要约收购那么公开透明，因此，市场对初次并购公告的反应可能会出现延迟。当初次公告出来之后，由于市场获得的信息量不足，因此市场需要时间来进一步确认并购事件，所以初次公告后的一段时间并没有出现异常收益。而随着市场对并购事件的确认，对股票需求的增加导致该股票的收益提高，因此出现了正的异常收益。但是在

28、等待了一段时间以后，市场会发现更多的信息，由于控制权迟迟没有转移，那么就会导致市场对并购的信心发生动摇，所以市场开始卖出股票，股票价格下跌，从而导致收益的下降。表6是控制权转移时间与平均异常收益之间关系的描述事件窗口均值中值标准差最小最大观测值(0,4)-0.84 -0.18 2.64 -7.41 3.05 14(5,12)0.19 0.09 1.40 -2.35 3.38 28(13,24)0.27 0.11 1.28 -1.24 4.60 24(25,48)-0.39 -0.40 0.49 -1.96 0.57 33(49,96)-0.23 -0.33 0.48 -0.80 1.34 21

29、(96,186)0.03 -0.02 0.25 -0.23 0.46 5（三）异常收益与多元影响因子分析表7给出了根据三种方法估计的累积异常收益与多个解释变量的回归结果。截面估计采用的是广义最小二乘法（GLS），除去资产波动率SIGMA为108个观测值外，其余变量的观测值均为126个。这与我们最初确定的样本相差一个，因为我们在回归分析时，考虑了深发展（000001）资产规模过大的影响。我们首先对包含深发展的127个样本进行了估计，然后用排除深发展的127个样本进行了估计，比较两次估计的结果，我们发现深发展巨型资产的确对模型有非常大的影响。因此我们将其作为溢出值，排除在回归估计的样本之外。我们分

30、别用三种方法计算出的累积异常收益作为被解释变量进行了回归。在前面累积异常收益的t检验结果中，我们发现CAR1的结果与另外两种存在较大差异，我们预期这个结果会影响最终的回归结果。另外，我们还对总支出占比EA分解成两个部分IA和DA，分别表示利息支出占比和红利支出占比。接下来的表7中分别给出了三个回归的参数估计结果、统计量以及P-value，其中*、*、*分别表示10%、5%、1%的水平。同时我们还给出了估计模型的F统计量、R2、调整R2。表7 累积异常收益与多个解释变量的回归结果解释变量CAR1CAR2CAR3参数t统计量P-value参数t统计量P-value参数t统计量P-valueSIGM

31、A(+)0.01 1.15 0.25 0.01 2.59* 0.01 0.01 2.63* 0.01 MTB()-0.004 -0.33 0.74 0.01 0.68 0.50 0.01 0.53 0.60 IA(-)-9.96 -2.18* 0.03 -4.66 -1.32 0.19 -6.12 -1.75* 0.08 DA(-)0.81 0.22 0.83 2.03 0.70 0.48 2.67 0.94 0.35 LnBVA(-)-0.04 -1.87* 0.07 -0.04 -2.32* 0.02 -0.05 -2.63* 0.01 LEV(-)0.00 1.23 0.22 0.002

32、 0.71 0.48 0.003 1.16 0.25 R20.13040.14430.1459调整R20.07920.0940.0957F统计量2.552.872.9P-value0.02430.0130.012样本容量126126126三个模型回归的结果基本一致，只有CAR1回归中SIGMA没有通过检验。这说明我们之前的担心可能是多余的。但是我们仍然不排除存在其他解释原因。因为一般来说，前面两种的异常收益估计会存在较大的偏差，而市场模型法的估计结果会相对好些。从回归结果的F统计量以及R2、调整R2值上看，采用市场模型法CAR3的回归效果要比前面两种好些。CAR2和CAR3的回归结果显示资产波

33、动率替代变量SIGMA都通过了检验，估计参数均为正值。这说明累积异常收益与资产的波动率之间的确存在正的相关相关，即目标公司资产的波动率越大，其股票价格在并购期间的波动幅度就越大，收购公司就可能获得更高的收益；而目标公司资产的波动率越小，则意味着其股票价格波动的幅度较小，那么收购公司可能无法获得异常收益。这为我们观察到的实际情况提供了一个相当合理的解释。不过波动率的参数仅为0.01，这意味着资产的波动对于累积异常收益的影响并不是很明显。不过要注意到，我们研究的是协议收购，而之前很多研究对象是要约收购。而协议收购与要约收购的明显差异可能导致两种收购在市场上出现不同的情况。为了进一步确定两者之间的区

34、别，我们进一步考察了协议收购超额收益的核密度估计图，见图2。我们发现三种累积异常收益的在0值左右的分布几乎是对称的，这与Moran他们发现的累积异常收益明显左偏的结果不一样。考虑到两个研究采用的样本及市场不同，我们认为，资本市场的效率以及协议收购的信息不公开，可能导致信息无效，或者存在操纵股价贱卖国有股资产，从而导致目标公司的股票不象要约收购中的波动很大。 图2：协议收购超额收益的核密度估计图CAR3回归结果表明利息支出占比与异常收益存在明显的负相关。这是一个很重要的发现。本文将支出占比分解成利息支出与红利支出占比两个指标，因为两者反应了不同的信息。回归的结果显示利息支出与异常收益存在明显的负

35、相关，而红利支出并没有通过检验。这说明利息支出是预期增长一个相当有效的替代变量。利息支出占比较大，意味着未来的债务负担重，会对公司的经营造成不利的影响，因此市场的预期就会比较低，从而收购公司在并购期间的累积异常收益就会不明显。另外，虽然红利支出模型没有通过检验，其原因可能是缺乏足够的观测数据。样本中很多公司很少或者几乎不发放红利，这样就使得回归的效力下降。对于红利支出占比与异常收益之间的关系还有待进一步的研究。目标公司的资产规模与累积异常收益负相关，这是我们的另外一个重要发现。回归的结果验证了本文的预测，即规模小的目标公司，增长的潜力越大。而且这个发现与实际也是相符的。在中国证券市场上，上市的

36、中小型公司通常是那些成长性好的公司。而大公司通常是成长稳定的公司。显然，成长性公司的股价波动要更大些，那么其可能的异常收益就会高些。但是，MTB并没有通过最终的检验。但是我们并没有对这个结果失望。这说明在弱式有效的中国资本市场，MTB并不是增长预期的一个良好替代变量。我们也发现之前的研究是针对要约收购的结论，而我们研究的对象是协议收购。协议收购的特殊性可能暗示了MTB并不是他们进行收购谈判的重要考虑因素。因为协议收购的双方需要长时间的沟通和谈判，双方是友好的，因此在这种谈判条件下，收购公司可以从更多的途径来了解目标公司的发展情况。这一点与要约收购是不同的。由于要约收购是敌意收购，因此目标公司可

37、能会拒绝提供或者提供虚假的信息，因此要约收购公司只好将MTB作为决策的重要因素。五、结论与之前的实证研究相比，本文有很多创新之处。首先本文不是以要约收购事件（敌意收购）为研究对象，而是明确的选择了协议收购（善意收购）为研究对象。根据我们查到的文献还没有发现类似的研究，我们的研究可能是第一篇专门针对协议收购效应的实证研究。其次，虽然很多研究都在关注控制权对并购的影响，但是还没有研究关注控制权转移时间的长短对收购异常收益的影响，我们的研究提供了一些新的发现。最后，本文的研究在讨论异常收益的基础上，继续对影响异常收益的因素进行了深入的研究，并得到很多新的证据。本文的研究结果主要有以下几个方面：（1）

38、协议收购初次公告之前存在超额收益，但是没有要约收购显著；（2）控制权转移时间与协议收购超额收益的关系是U型的，即初次公告后增加，到（13，24）周内超额收益最为明显，然后逐渐下降；（3）控制权转移时间越长，收购股东的财富损失越多；（4）协议收购中目标公司的资产波动率与异常收益正相关，但是影响并不显著；（5）利息支出占比与异常收益负相关；（6）目标公司的资产规模与异常收益负相关，规模越大异常收益越小，反之亦然；（7）MTB并不是协议收购的一个重要影响因素。参考文献1 陈收，罗永恒和舒彤. 企业收购兼并的长期超额收益与实证研究J. 数量经济技术经济研究，2004，(1)，110-115.2 洪锡熙

39、，沈艺峰. 公司收购与目标公司股东收益的实证分析J. 金融研究，2001,No.3，26-33. 3 雷辉，陈收，基于长期超额收益率的不同资产重组方式绩效实证研究J.财经理论与实践，2006,Vol.27,No.143，45-49.4 潘瑾，陈宏民.我国上市公司并购效应评价及实证分析J.财经理论与实践，2005，Vol. 26,No.134，69-73.5 舒强兴，郭海芳.中国上市公司并购价值创造的实证研究J.财经理论与实践，2003，Vol.24,No.125，61-64.6 唐建新，贺虹.中国上市公司并购协同效应的实证分析J.经济评论，2005，(5)，93-100.7 朱滔.上市公司并购

40、的短期和长期股价表现J.当代经济科学.2006，(3)，31-39.8 朱琪，黄祖辉.我国上市公司并购中控制权变更市场效应的实证研究J.中国管理科学，2004,(10),28-32.9 赵昌文，蒲自立，杨安华.中国上市公司控制权私有收益的度量及影响因素J.中国工业经济，2004,(6),100-106。10 Berkovitch, Elazar; M. P. Narayanan, Motives for Takeovers: An Empirical Investigation, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol.

41、28, No. 3., 1993, pp. 347-362.11 Kaplan, S. and M. Weisbach, The Success of Acquisitions: Evidence from Divestitures, The Journal of Finance, Vol. 47, 1992, pp. 107-138, 12 Moran, Pablo, Sandra Betton, Option Premium of Acquisitions, Working Paper Available In SSRN, 2004.13 Morellec, Erwan, Alexei Z

42、hdanov, The dynamics of mergers and acquisitions, Journal of Financial Economics ,Vol. 77, 2005,pp. 64967.14 Shleifer, A., Vishny, R., Stock market driven acquisitions, Journal of Financial Economics, Vol. 70, 2003, pp. 295311.15 Jarrell, Gregg A. ; Annette B. Poulsen, The Returns to Acquiring Firms in Tender Offers: Evidence from Three Decades, Financial Management, Vol. 18, No. 3 (Autumn, 1989), pp. 12-19.16 Loughran,