【中国环保行业上市公司并购绩效分析8800字】

中国环保行业上市公司并购绩效分析摘要改革开放以来，中国保持长期的高速经济发展，但却是以破坏生态环境为代价的。资源消耗，水土流失，大气污染等环境问题已经成为中国未来发展必须要面对和解决的。继“十三五”之后的“十四五”计划也强调了要推动绿色发展，坚持绿水青山就是金山银山理念，深入实施可持续发展战略。持续改善环境质量，全面提高资源利用效率。随着生态环境治理的问题受到重视，国家开始大力支持环保产业的发展，并出台多重利好政策。受国家政策影响，环保行业从迫于政府命令而被动发展的阶段进入快速发展的阶段。环保市场规模迅速扩大，产业领域不断拓展，产业结构不断调整优化并逐步完善，形成综合性行业。在行业发展的过程中，并购重组成为环保企业进行产业整合、实现区域扩张以及拓展产业链的主要方式。在此背景下，研究环保行业的并购绩效问题不仅能够为环保企业的并购决策提供一定的参考价值，而且对与环保行业并购相关的监管部门具有重要的意义。本文先概述了环保行业的发展现状及基本特征，根据环保行业并购事件数量及交易金额分析我国环保上市公司的并购现状，并从整体上分析环保行业的并购特点。其次，本文选取中国A股市场上115家环保行业上市公司从2015年至2019年的224个并购活动作为研究对象，运用因子分析法对其并购绩效进行实证分析。分析结果表明：相较于并购前一年，由于时间问题企业内部资源没有完全整合且政府监管力度较大等原因，并购当年企业绩效只是稍有上升；通过一年时间的进行资源整合后会产生明显的协同效应，并购后第一年的企业绩效具有明显的上升趋势，远远超过并购前的企业绩效。关键词：环保上市公司；并购；并购绩效；因子分析目录一、导论 —一、导论1.研究背景并购是企业寻求扩张与发展最迅速的一种方式。企业通过跨界并购进行战略转型，通过同业并购进行行业内部资源整合实现区域化扩张，通过“大吃小”实现迅速扩张占据市场份额，或进行技术并购为未来市场提前布局。19世纪末期环保行业仅处于初步发展阶段，整个行业处于自发、无序状态，产业市场狭小、技术落后，迫于政府命令而被动地发展。随着中国经济的飞速发展，环保产业逐渐完善并不断调整优化。由于环保行业比较依赖政策，2014年伊始，政府相继出台多个环保政策，并且发布了一系列的“十三五”子行业环保规划。政府的相关政策支持使得环保企业并购活动越加频繁，并购规模越来越大，逐渐成为环保企业扩张发展的主流方式。近年来，环保行业并购势头依然强劲，2020年节能环保产业交易事件达371起，交易金额达2645.64亿元，同比增长87.42%数据来源：CVS数据来源：CVS投中数据终端2.研究目的及意义近年来，受国家政策支持环保行业高速发展，作为极具发展前景的战略性新兴产业，学术上对环保行业的研究也越来越多。但国内学者的研究方向主要在于海外并购或对某一并购案例进行详细分析，而对于环保行业整体的研究相对来说还是较为匮乏的。本文分析行业的发展状况，研究环保行业上市公司的并购绩效，目的在于了解环保行业的整体情况，为其发展战略及政策制定提供依据。随着市场规模的扩大，并购成为环保企业丰富产业结构、布局新的细分领域，寻求业务转型，实现区域扩张、拓展产业链的主要方式。在此情况下，研究环保行业的并购绩效问题不仅对环保企业是否要通过并购重组突破瓶颈，扩大规模具有指导意义，而且能够为与环保行业并购相关的监管部门提供一定的参考价值。3.文献综述（1）国外文献综述国外对于企业并购绩效的研究主要通过事件研究法以及财务指标分析法来确定并购对企业绩效的影响。GaryWhalen（1997）利用事件研究方法，对39家合并公司样本的股票收益进行分析，结果表明子公司合并会导致显著的、正的、异常的股票收益；Langetieg（1978)和Franks(1991)运用事件研究法研究了不同时期不同规模的并购活动，得出被并购企业股东的收益获得了显著增长的结论；PinkyMall和KapilGupta研究2008年至2015年发生的428起并购事件。结果表明，并购交易在事件发生前和事件发生后没有带来任何异常的股票收益变化。ChristinaDargenidou、AlanGregory以及ShanHua.（2016）通过会计指标分析表明收购过程会产生协同效应；AlamAnsari,M和Mustafa（2018）研究表明并购后企业绩效没有明显变化；T.Sathishkumar,P和N.AssaiTamby（2018）研究发现并购对企业绩效有显著的正向影响；HenryAgyei-Boapeah（2019）以1988-2014年间1443家英国公司的9419起收购事件为样本研究海外收购对企业绩效的影响，结果表明：外资并购对企业绩效具有负向影响；MeherPramod和Mantravadi（2020）的研究表明横向并购的收益表现的显著下降，而纵向并购和综合企业并购的影响一直是中性的。（2）国内文献综述国内对于环保行业并购的分析主要在并购存在的风险及问题和并购绩效两方面。在并购风险及存在的问题两方面，国内学者主要通过分析问题提出建议。江铭（2011）从政策、运营管理、财务、融资、文化融合等方面分析环保并购存在的风险并提出相应的建议。李永坤和朱晋（2017）根据环保产业并购特点及现状分析环保行业并购的问题，并提出加强监管及提升运营管理能力等建议。在环保行业并购绩效方面，国内学者主要进行案例分析。胡亚玲（2019）运用财务指标分析法分析盈峰环境并购中联环境的并购绩效，结果表明：并购对盈峰环境具有正面影响，虽然偿债能力下降，但盈利、营运及发展能力增强。刘凯（2019）以中国天楹并购Urbaser为例，从协同效应的角度对其并购绩效进行实证分析，结果表明：并购后中国天楹的运营能力和盈利显著提升，经过资源整合后产生协同效应，财务绩效提升。韩静雨（2020）运用因子分析法分析中原环保的并购绩效，得出并购使技术和资源整合，提升了中原环保的竞争力的结论。（3）文献评述本文在梳理国内外研究企业并购绩效的文献后发现，国外学者主要运用事件研究法以及财务指标分析法来研究并购绩效。但研究结论却有很大不同，国外学者运用事件研究法研究结论多为企业并购行为会带来正面影响，而运用指标分析法的分析结果却多为企业并购前后绩效没有产生太大差异或并购活动产生了负面影响；国内学者主要通过案例分析研究环保行业的并购绩效问题，且研究的结果多为并购活动对企业绩效产生积极影响。4.研究内容与方法（1）研究内容本文共分为五个部分：第一部分简要阐述了研究背景和意义，对国内外研究现状进行论述，确定研究内容与研究方法。第二部分概述了环保行业的发展现状及基本特征，并根据环保行业并购事件数量及交易金额分析中国环保上市公司的并购现状，最后从整体上分析环保行业的并购特点。第三部分对中国环保上市公司并购绩效进行实证分析。将中国A股证券市场上2015~2019年的环保上市公司的并购事件作为样本，选择能够反应环保行业并购绩效的财务指标作为变量，运用因子分析法建立综合得分模型。根据模型计算出并购前一年、并购当年和并购后第一年的综合绩效得分，以平均得分作为并购绩效，分析比较各年并购绩效的变化情况。第四部分：得出研究结论，明确研究不足并进行研究展望。本文研究框架如下图所示：导论导论研究背景目的及意义文献综述内容与方法行业现状及特征并购情况并购特点中国环保行业上市公司并购现状中国环保行业上市公司并购绩效指标评价体系构建结论与展望图1.1本文研究框架（2）研究方法本文采用了文献研究法以及定性分析与定量分析相结合的方法。第一部分通过搜集与环保行业并购及并购绩效相关的文献，对文献进行分类并分析目前的研究状况。本文的第二、三部分通过搜集大量数据，运用定量分析法分析环保行业发展现状以及环保上市公司并购情况，运用因子分析法分析中国环保上市公司的并购绩效并基于实证分析结果得出结论。二、中国环保行业上市公司并购情况1.中国环保行业发展现状与基本特征（1）发展现状环境保护是“十三五”时期国家建设发展的重点关注领域，发展资源节约循环利用技术以及生态治理修复技术，加快节能环保产业发展是国家政策之一。近年来，国家经济发展进入了新常态，但在经济发展的过程中自然环境遭到了很大程度上的破坏。为此，国家根据环保行业细分领域陆续推出相关政策来推动环保事业的发展。环保产业受国家政策导向驱动，行业规模一直处于增长趋势。数据来源：CVS投中数据终端，前瞻产业研究院图3.1中国环保行业营业总产值环保产业目前主要集中于7个细分领域，其中环境服务和环境监测占比最大，分别为50%和19.1%。数据来源：中国环保产业分析报告（2020）图3.22020年环保行业细分领域企业数量占比随着信息技术的发展，大数据时代的到来，智慧环保是未来环保产业发展的趋势。例如，2020年的石家庄的智慧环保项目，其目的在于扩展整合生态环境监测网络，构建覆盖全面、高效协同、闭环管理的指挥调度系统，加强对数据资源的统计分析和大数据分析应用，建立统一的大生态环境数据资源管理平台和生态环境数据库，实现生态环境的综合管控。同年11月，盈峰环境旗下子公司签署了《顺德区厨余垃圾收运体系特许经营项目特许经营合同》，顺应5G、AI技术迅猛发展的契机，打造智能装备、智慧服务和智云平台三位一体服务。（2）基本特征2014年，PPP模式开始规范化，并逐渐在环保领域推进，不断催生产业资本与金融资本的逐步融合PPP（Public-PrivatePartnership），PPP模式，是在公共基础设施领域政府和社会资本合作的一种项目运作模式。。在PPP的大潮下，衍生出一种新的投资模式，即“PPP+PE”模式PPP（Public-PrivatePartnership），PPP模式，是在公共基础设施领域政府和社会资本合作的一种项目运作模式。PE（PrivateEquity），简称PE。国内通常把PE翻译成狭义的股权投资，即“私募股权投资”，是指投资于非上市股权，或者上市公司非公开交易股权的一种投资方式。同年，在国家“一带一路”战略的推动下，由于沿线国家环境污染严重，环境治理的需求也在增加，使我国环保企业能够走向国际化，提升环保行业的整体水平，缩短我国环保产业与国际先进水平的差距。近年来，我国环境污染多样化、污染范围扩大，环保企业对于环境治理逐渐变得精细化，从而产生很多新的市场，如环卫一体化土壤修复、VOC治理等。随着环保行业内部变革不断深化，新格局的构建，环保产业转型升级速度加快。并购在资源及产业整合中发挥巨大的作用，整个行业通过并购重组进行整合从而提高效益。2.环保行业并购基本情况由图3.3可以看到环保行业在2015年有多达109起并购事件，但大多是小型并购，交易金额仅有436亿元。到2018年，环保行业仅有87起并购事件但交易金额却达到了565亿元。虽然并购事件减少了，但是交易金额却有明显的增长，在一定程度上说明环保行业发展状况良好。数据来源：Wind数据库、CVS投中数据终端图3.32014-2018年环保行业并购情况3.环保行业上市公司并购的特点环保行业上市公司并购主要有三个特点：（1）并购类型多样化环保行业并购类型包括横行并购、纵向并购以及混合并购。横向并购是环保行业上市公司在其细分领域里进行同类型业务异地并购，实现区域覆盖从而加快公司成长，形成区域性、流域性、全国性的环境集团。纵向并购可以帮助环保企业通过产业链上下游并购提升综合服务能力，混合并购结合了前两种并购的优势，有助于环保企业多元化发展，形成平台化的综合性环保服务企业。（2）跨行业并购十八大以来，不少央企开始进军环保产业，并成为环保行业的主力军。目前已有41家央企涉足生态环境领域，有38家已经设立从事生态环境业务的子公司，进一步强化其在环保行业的专业能力数据来源：中国固废网,。这些企业主要分为四类：建筑工程类、机械制造类、工业类和金融类。数据来源：中国固废网,（3）海外并购海外并购主要为技术并购。由于国外的环保技术相对成熟，国内规模较大的环保公司通过国际并购引进国外更为先进的环保技术，同时也拓宽了国际市场。2015~2017年环保行业共发生47起海外并购案例，其中最大的一桩收购案就是中国天楹以88.82亿元收购西班牙最大的环保公司Urbaser，完成产业链布局数据来源：搜狐财经，/a/210536765_653138数据来源：搜狐财经，/a/210536765_653138三、环保行业上市公司并购绩效分析1.样本选择及数据来源本文选取了A股市场上2015~2019年进行并购活动的环保上市公司作为样本进行实证检验。通过对比环保上市公司在并购前一年、并购当年以及并购后一年的财务绩效来评价环保上市公司的并购绩效。上市公司的信息披露更加全面，且具有更高的真实性及可信性，能够在一定程度上反应出环保上市公司的真实并购情况。本文根据以下六个条件对样本数据进行筛选：（1）并购方为环保上市公司，（2）并购公告完整且已经完成并购（3）具有完整的财务信息及数据（4）剔除存在关联交易的样本（4）剔除在研究时间范围内已退市的企业样本（5）仅保留A股上市公司的样本数据（6）若同一公司在同一年度发生多次并购，选取标的价值最大的作为样本根据以上条件，筛选后保留了224个样本。本文的数据来源于国泰安数据库、Wind数据库，部分数据运用EXCEL手工整理。2.并购绩效因子分析过程因为不同年份的数据分析步骤完全一致以及篇幅的限制，本文主要对并购当年的数据进行详细的分析。（1）财务指标的选取本文结合环保行业的并购方式及运营模式，从偿债能力、营运能力、盈利能力以及发展能力四个方面选取能够反映中国环保上市公司并购重组的意义和价值的财务指标，最终选择以下12个指标作为并购绩效的综合评价指标，如表4.1所示。表4.1中国环保上市公司并购绩效评价指标体系指标类型指标名称变量公式偿债能力流动比率X1流动资产/流动负债资产负债率X2负债合计/资产总计产权比率X3负债合计/所有者权益合计营运能力总资产周转率X4营业收入/平均资产总额，平均资产总额=（资产合计期末余额+资产合计期初余额）/2固定资产周转率X5营业收入／固定资产平均净额，固定资产平均净额=（固定资产期末余额+固定资产期初余额）/2股东权益周转率X6营业收入／固定资产平均净额，固定资产平均净额=（固定资产期末余额+固定资产期初余额）/2盈利能力资产报酬率X7（利润总额＋财务费用）／平均资产总额，平均资产总额=（资产合计期末余额+资产合计期初余额）/2净资产收益率X8净利润／股东权益平均余额，股东权益平均余额=（股东权益期末余额+股东权益期初余额）/2投入资本回报率X9（净利润+财务费用）／（资产总计-流动负债+应付票据+短期借款+一年内到期的非流动负债）发展能力资本保值增值率X10（所有者权益合计）本期期末值/（所有者权益合计）上年同期期末值总资产增长率X11（资产总计本期期末值—资产总计上年同期期末值）/（资产总计上年同期期末值）营业总收入增长率X12（营业总收入本年本期金额—营业总收入上年同期金额）/（营业总收入上年同期金额）（2）描述性统计分析因为选取的指标取值范围差异较大，所以需要将数据标准化，运用SPSS22.0软件中的描述性统计分析，对原始数据进行标准化处理，结果如表4.2所示。表4.2描述性统计分析结果总数最小值最大值平均值标准偏差流动比率（X1）2240.3626.8461.5460.928资产负债率（X2）2240.0880.8650.5010.168产权比率（X3）22417.4012.2981.076总资产周转率（X4）2240.0583.1550.4300.283固定资产周转率（X5）2240.23752.8456.4108.468股东权益周转率（X6）2240.1307.5140.9840.941资产报酬率（X7）224-0.3810.3430.0560.057净资产收益率（X8）224-1.2300.8830.0720.137投入资本回报率（X9）224-0.5450.3390.0530.068资本保值增值率（X10）2240.2378.2711.3080.760总资产增长率（X11）224-0.3843.0100.3120.402营业总收入增长率（X12）224-0.9073.5410.3070.474有效N（成列）224（3）可行性分析由于要判断所选指标是否适合用因子分析法，因此要对选取的12个财务指标进行Spearman相关性检验、KMO检验和Bartlett球形检验。运用SPSS22.0软件得出Spearman相关性检验结果如下表4.3所示，可以看出各财务指标具有一定的相关性。表4.3财务指标相关系数矩阵相关系数流动比率资产负债率产权比率总资产周转率固定资产周转率股东权益周转率资产报酬率净资产收益率投入资本回报率资本保值增值率总资产增长率营业总收入增长率流动比率1资产负债率-0.6391产权比率-0.6320.9891总资产周转率0.201-0.079-0.0821固定资产周转率0.2460.1470.1430.4481续表4.3股东权益周转率-0.1570.4520.4590.7920.4681资产报酬率0.055-0.184-0.1660.2980.1750.1551净资产收益率-0.030.0280.0430.3570.2990.3330.9151投入资本回报率0.038-0.136-0.1180.3320.1910.2210.9680.9141资本保值增值率0.0870.0290.0120.0570.1650.0990.3480.3990.2911总资产增长率-0.0150.1720.156-0.0310.1830.0480.2550.2930.1770.7711营业总收入增长率0.0870.0390.0330.1120.2760.1130.280.3320.2220.4430.5651KMO检验统计量是一个相对指标，代表着各个变量之间的偏相关性，其取值在0和1之间。KMO值越接近于1，表明变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；如果KMO值越接近于0，说明变量间的相关性越弱，原有变量越不适合做因子分析。Bartlett球形检验用于检验各个变量是否各自独立。如果其检验结果显著为0，则为拒绝原假设，认为原始变量适合做因子分析；若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做因子分析。表4.4KMO与Bartlett检验结果年份并购前一年并购当年并购后第一年Kaiser-Meyer-Olkin测量取样适当性0.5990.5720.566Bartlett球形检测上次读取的卡方3207.0762766.8062627.047自由度666666显著性0.0000.0000.000上表4.4是对原始变量数据进行的KMO及Bartlett球形检验结果。并购前一年、并购当年和并购后第一年的Bartlett检验的概率值均为0，表明原始变量通过了显著性检验，具有较强相关性。同时原始变量的KMO值均大于0.5，因此选取的财务指标之间存在较强的相关性，比较适合做因子分析。（4）提取公因子通过SPSS22.0软件中主成分分析法对样本数据进行分析，通常认为特征值大于1且累计方差贡献率超过80%的因子可以解释原有数据的绝大部分信息，并选取其作为公因子。图4.1显示，大于特征值1的公因子有4个。图4.1因子分析碎石图表4.5总方差解释初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和组件总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%13.60430.03330.0333.60430.03330.0333.02625.21625.21622.89924.16154.1952.89924.16154.1952.35519.62744.84231.8815.66769.8621.8815.66769.8622.29419.11763.95941.41911.82181.6831.41911.82181.6832.12717.72481.68350.8226.85288.53560.5984.97993.51470.322.6796.18480.2522.10198.28590.0950.78899.073100.070.58399.656110.0220.18199.837120.020.163100提取方法：主成份分析从上表4.5中可以看到，前四个公因子的累计方差贡献率为81.683%。并购前一年和并购后一年的累计方差贡献率分别为81.866%、80.719%，均超过了80%，达到了因子分析法的标准。（5）因子旋转由于原始因子解释具有主观性，可以通过对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转来表达公因子对各变量的解释，得到结果如表4.6所示：表4.6旋转后因子载荷矩阵成份1234投入资本回报率（X9）0.976-0.0980.0810.074资产报酬率（X7）0.964-0.1260.0880.107净资产收益率（X8）0.956-0.040.130.146资产负债率（X2）-0.1430.920.2490.001流动比率（X1）-0.047-0.8580.1350.138产权比率（X3）-0.3170.7540.41-0.023股东权益周转率（X6）0.0830.2220.928-0.044总资产周转率（X4）0.197-0.1520.854-0.069固定资产周转率（X5）0.0310.2250.6430.205总资产增长率（X11）0.0870.046-0.0490.904资本保值增值率（X10）-0.02-0.2270.040.803营业总收入增长率（X12）0.2290.0150.0820.746提取方法：主成份分析旋转方法：Kaiser标准化最大方差法a．旋转在5次迭代后已收敛由上表可得，公因子F1主要由投入资本回报率、资产报酬率、净资产收益率决定，主要反映环保上市公司的盈利能力，可称为盈利能力因子。公因子F2受资产负债率、流动比率和产权比率影响，反映的是环保上市公司的偿债能力，因此可被命名为偿债能力因子。公因子F3主要由股东权益周转率、总资产周转率以及固定资产周转率决定，其主要解释了环保上市公司的营运能力，故称为营运能力因子。公因子F4主要由总资产增长率、资本保值增值率以及营业总收入增长率决定，因此可被称为发展能力因子。3.并购绩效评价表4.7成分得分系数矩阵成份1234流动比率（X1）-0.133-0.4440.1980.036资产负债率（X2）0.0230.401-0.0040.041产权比率（X3）-0.0730.2760.1160.033总资产周转率（X4）-0.013-0.1860.428-0.076固定资产周转率（X5）-0.0370.0250.2750.093股东权益周转率（X6）-0.024-0.0240.417-0.042资产报酬率（X7）0.3330.032-0.026-0.029净资产收益率（X8）0.3330.069-0.019-0.006投入资本回报率（X9）0.3440.047-0.034-0.045资本保值增值率（X10）-0.098-0.0890.0370.39营业总收入增长率（X11）-0.0280.074-0.060.444提取方法：主成份分析旋转方法：Kaiser标准化最大方差法成份评分上表4.7为并购当年的成分得分系数矩阵，可以根据其计算出各因子的得分。F1=-0.133X1+0.023X2-0.073X3-0.013X4-0.037X5-0.024X6+0.333X7+0.333X8+0.344X9-0.098X10-0.028X11+0.022X12F2=-0.444X1+0.401X2+0.276X3-0.186X4+0.025X5-0.024X6+0.032X7+0.069X8+0.047X9-0.089X10+0.074X11+0.048X12F3=0.198X1-0.004X2+0.116X3+0.428X4+0.275X5+0.417X6-0.026X7-0.019X8-0.034X9+0.037X10-0.06X11F4=0.036X1+0.041X2+0.033X3-0.076X4+0.093X5-0.042X6-0.029X7-0.006X8-0.045X9+0.39X10+0.444X11+0.351X12