中国并购行为差异性及影响因素研究—基于空间函数型数据分析
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摘 要
公司并购行为是资本市场的热门话题，并购是当代企业急剧膨胀和整合的最
重要手段，是资本市场资源配置和优化的主要方式，也是促进资本市场成长的坚
实力量。学术界对此也进行了大量的理论和实证研究，大部分的研究将并购数据
当成时间序列或截面数据，关注宏微观因素对并购双方企业绩效的影响。忽略了
并购数据的特殊性，缺乏对中国各个地区和行业并购行为差异性、动态演变路径
及其影响因素的研究。
并购行为差异性及其影响因素的分析面临着巨大的挑战，因为并购数据有如
下特点：（1）它是时间序列数据和截面数据的综合体，也就是所谓的面板数据；（2）
并购事件和影响并购行为因素指标分布不均匀，即数据不等时间间隔；（3）并购
影响因素指标数据的搜集时间间隔不等，并存在某些时间点数据的缺失现象；（4）
此外搜集到的并购行为是发生在一定 GPS 信息的中国地理空间上的，具有空间特
征。这些特征导致传统的时间序列分析方法和计量经济模型不能适用于并购数据，
函数型数据分析方法将搜集到的样本数据先转化为时间 t的函数 f(t)，再分析其蕴
藏的大量信息。这为以后这种不连续、不等间隔样本数据研究提供了很大方便，
形成本文在方法论上的创新意义。
本文基于 1998-2012 年的并购数据，用函数型数据分析方法将搜集到的原始数
据函数化处理，再利用惩罚函数法对研究对象函数进行修匀，以得到的修匀函数
为研究对象，进行下文的实证分析：
首先，采用函数型描述统计、主成分及方差分析等手段，对全国各个地区公
司并购重组的差异性进行了研究。结果表明：随着时间的推移和地区经济的发展，
整个并购重组呈现上升趋势，全中国各个地区并购差异性逐渐增大；股权分置改
革和金融危机对全国各个地区公司的并购重组有较大影响，但是对不同地区的影
响具有很大差别，并且金融危机对全国各个地区公司的并购重组速度的影响持续
时间比较长；近期地理和经济比较占优势的沿海地区的并购行为相对活跃。
然后，使用函数性数据分析方法中相平面图技术，考察中国三大行业及其子
行业并购重组动态路径演变，同时探索国家行业政策和经济金融环境的变化在并
购动态演变中的影响。发现随着时间的推移和产业经济规模的发展，整个并购重
组频次呈现上升趋势；第一产业的动态演变路径呈现出低-高-低的“收缩螺旋”特
征，二、三产业的发展呈现出低-高-低-高的“扩张螺旋”动态演变路径；就三产
中金融业和现代服务业，股权分置改革、金融危机、行业政策的出台等事件严重
影响相关产业的并购重组动态演变路径。
最后，将函数型数据分析向空间上扩展，提出带有空间权重的计量经济模型。
在定性分析的基础上，选取本文认为比较重要的经济发展水平（gdp）、居民消费
水平（con）、科技创新能力（edu）、市场化程度（ins）和政府职能（gov）五个影
响因素，在不同区域内建立空间计量经济模型，发现各个行政区域内并购行为存
在空间相关性，同一影响因素对不同区域的并购行为影响显著性也有差异性。
关键字：并购行为 函数型数据分析 空间计量经济模型 差异性
ABSTRACT
Mergers and Acquisitions (M&A) is a hot topic in the capital market. It is the most
important mean of rapid expansion and integration for an enterprise. It is the main way
to configure and optimize resources in the capital market, it is also the solid strength to
promote the growth of the capital market. Academics had also done a lot of theoretical
and empirical research on M&A. Most of the research used the simple time-series data
or section data to attent how did macro and micro factors affect the enterprises’
performance. While ignoring the special nature of the data, there was no research on
differences in M&A and its dynamic evolution path and it’s factors.
It’s an enormous challenge to analyze differences in M&A, because the data has
the following characteristics (1) It is an complexy time-series data and cross-section
data, which we now call it panel data; (2) M&A data and the index data of factors is
uneven. (3) The interval of collecting the index data is unequal. Some data is missing at
some point; (4) M&A happened on the geospatial, which contained GPS information, so
they have spatial characteristics. We can’t analysis the data accurately using the
traditional time series analysis and econometric models. Using the method of Functional
Data Analysis (FDA), we converted the data to a function of the time. Then we analyzed
much information, which hided in the data. It provided a great convenience to study the
discontinuity and uneven data in the future. It is an innovation of this paper.
Based on the data from 1998 to 2012, using the method of FDA, we converted the
raw data into a function. Then we smoothed the functions using the penalty function.
We began our empirical analysis using the smoothing functions:
Firstly, we studied the differences on all regions in China by using functional
descriptive statistics and principal analysis and variance analysis methods. The results
show that with the passage of time and the development of regional economy, the whole
trend of M&A and reorganization is rising; The differences of M&A and
reorganization was gradually increasing from region to region in China. Equity division
reform and financial crisis had a great influence on M&A and reorganization, but the
influence was very different in different regions; Financial crisis had a long time
influence on velocity of M&A and reorganization.The M&A and reorganization
activities were more active than others in these coastal regions who had the advantage
of geography and economy.
Then we studied dynamic path evolution of M&A of three major industries and its
subsectors in China, using the phase plot of the functional data analysis technique. We
explored how did industry policies and economic and financial Environment impact the
dynamic evolution of M&A. We found that the frequency of M&A is increasing with
time moving and the development of the scale in industrial economies The dynamic
evolution path in the first industry presented "shrinking spiral" of low - high - low, but
showed the "expanding spiral" low - high - low - high in the second and the third
industry. In the financial industry and modern service industry, the equity division
reform, the financial crisis, the industry policy and the unexpected events will seriously
affect the dynamic evolution of M&A.
Finally, we expanded the analysis of FDA to spatial method and put forward
econometric model with weights. On the basis of the qualitative analysis, we selected
the level of economic development (gdp), the level of consumption (con), Innovation
capacity (edu), the degree of market (ins) and government functions (gov) to establish
the spatial econometrics model. We found M&A had space-dependent phenomenon or
spatial diffusion (spillover) effects between areas. The same factors had different
significant influences on different areas.
Keywords: Mergers and Acquisitions, Functional Data Analysis,
Spatial Econometric Model, Difference
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ......................................................... 1
1.1 选题的背景和意义 ............................................. 1
1.2 研究内容和方法 ............................................... 3
1.2.1 研究内容 .................................................. 3
1.2.2 研究方法 .................................................. 4
1.3 本文创新点 ................................................... 5
第二章 国内外文献综述 ................................................ 6
2.1 并购驱动因素 ................................................. 6
2.1.1 并购与经济增长 ............................................ 6
2.1.2 并购区位选择 .............................................. 6
2.1.3 并购浪潮的驱动因素 ........................................ 7
2.2 函数型数据分析方法 ........................................... 8
2.3 小结 ......................................................... 9
第三章 并购浪潮及其驱动因素概述 ..................................... 10
3.1 企业并购概念 ................................................ 10
3.2 西方企业五次并购浪潮 ........................................ 10
3.3 中国企业三次并购浪潮 ........................................ 12
3.4 小结 ........................................................ 14
第四章 函数型数据分析概述及其空间上扩展 ............................. 15
4.1 函数型数据的预处理 .......................................... 16
4.1.1 基函数平滑法 ............................................. 16
4.1.2 函数曲线优化拟合的实现 ................................... 18
4.2 函数型数据的描述性统计量 .................................... 18
4.3 函数型数据主成分和方差分析 .................................. 19
4.3.1 函数型数据主成分分析 ..................................... 19
4.3.2 函数型数据方差分析 ....................................... 20
4.4 相平面法 .................................................... 21
4.5 函数型数据回归分析 .......................................... 21
4.6 函数型数据分析方法向空间分析方法的扩展 ...................... 22
4.7 小结 ........................................................ 24
第五章 空间计量经济学研究方法 ....................................... 25
5.1 空间权重矩阵的构建 .......................................... 25
5.1.1 邻近矩阵 ................................................. 26
5.1.2 K 值邻近空间矩阵 .......................................... 26
5.1.3 基于距离的空间权重矩阵 ................................... 27
5.2 空间计量模型 ................................................ 27
5.2.1 空间滞后模型 ............................................. 27
5.2.2 面板数据上空间滞后模型 ................................... 28
5.2.3 空间误差模型 ............................................. 28
5.2.4 面板数据上空间误差模型 ................................... 29
5.3 空间相关显著性检验和 SLM、SEM 模型的选择 ..................... 29
5.4 小结 ........................................................ 30
第六章 并购行为差异性及其动态演变路径实证分析 ....................... 31
6.1 并购行为样本数据说明及预处理 ................................ 31
6.1.1 样本数据选取及其函数性特征 ............................... 31
6.1.2 样本数据的预处理 ......................................... 31
6.2 中国企业并购行为区域差异性分析 .............................. 33
6.2.1 中国各个地区并购行为差异性的描述性统计分析 ............... 33
6.2.2 中国各个地区并购行为的函数性主成分分析 ................... 34
6.2.3 中国各个地区并购行为的函数性方差分析 ..................... 36
6.2.4 中国企业并购行为地区差异性分析结果 ....................... 36
6.3 各行业并购行为动态演变路径及其影响因素分析 .................. 37
6.3.1 中国三大行业并购行为速度、加速度分析 ..................... 37
6.3.2 中国行业并购行为动态演变路径分析 ......................... 38
6.3.3 中国企业各个行业并购行为动态演变路径分析结果 ............. 44
6.4 小结 ........................................................ 45
第七章 空间权重上并购行为影响因素模型实证分析 ....................... 47
7.1 并购影响因素及定量指标确定 .................................. 47
7.1.1 并购影响因素及定量指标选择 ............................... 47
7.1.2 并购影响因素检验 ......................................... 48
7.2 指标数据的预处理和空间权重矩阵的建立 ........................ 49
7.2.1 指标数据的预处理 ......................................... 49
7.2.2 空间权重矩阵的建立 ....................................... 49
7.3 空间相关性分析 .............................................. 50
7.4 中国并购行为空间计量模型的选择 .............................. 51
7.5 并购行为空间计量经济模型 ML 估计结果分析 ..................... 53
7.6 小结 ........................................................ 54
第八章 结论及展望 ................................................... 55
8.1 主要研究结论 ................................................ 55
8.2 研究不足及展望 .............................................. 56
参考文献 ............................................................ 57
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ...................... 60
致 谢 ............................................................... 61
附 录 ............................................................... 62
附录一 本文中的 MATLAB 代码 ....................................... 62
附录二 文中原始数据 .............................................. 76
第一章 绪 论
1
第一章 绪 论
近几年来西方国家已经掀起了五次并购浪潮，我国并购起步相对比较晚，但
也经历了三次并购浪潮。最近并购已成为国内外学者着重关注的热点。本文试图
根据并购数据的特殊性，利用函数型数据分析方法分析中国并购行为在区域和行
业上的差异性以及并购行为动态演变路径。然后引入空间域的概念，从空间角度
分析不同区域并购行为影响因素。
本章的基本安排如下：第一节主要介绍论文选题的背景和意义；第二节介绍
本文研究内容和方法；第三节对本文创新之处进行陈述。
1.1 选题的背景和意义
近十几年间，企业的并购的数量和规模不管在发达国家还是在发展中国家，
都经历了突飞猛进的变化。不仅在数量和规模上有所增加，并购业务的性质也发
生了巨大变化。近几年，并购者不断开拓新兴市场，并购已经超出美国及欧洲大
陆等以往并购的主要区域，全球化特征越来越明显。亚洲和拉丁美洲等市场上的
并购行为数量的增加，主要归功于当地经济增长和监管的放松。可以说，并购区
域范围正在迅速扩大，规模也在急速增大，并购案遍布全球。
西方国家并购起步相对较早，早在 100 多年前，美国就出现了公司并购案例。
在广阔的历史长河中，公司并购呈现出一定的周期性，每隔一段时间就会出现一
次大规模的并购高峰。回顾历史上美国出现的五次并购浪潮，范围愈发扩大，规
模愈发庞大。经济增长促进并购的活跃进行，同时企业并购行为本身也对西方国
家的经济发展起到了重大的推动作用。
我国真正意义上企业并购的兴起是在改革开放之后，才经历了大约十几年的
路程。近年来，紧随我国迅速加速的市场化步伐及不断完善的企业制度，作为成
熟的市场竞争方式之一的并购活动也活跃起来，中国企业已经逐步登上并购的世
界舞台。仅 2012 年，在全球经济形势依旧严峻和我国宏观调控相对紧缩的环境下，
我国就发生并购行为 3812 宗，披露的交易规模达 3077.9 亿美元，达近 6年最高值。
2012 年，制造业、能源及矿业和金融业并购交易不管在规模上还是数量上均占据
了行业前三的位置。
特别地，当前经济增长乏力，后劲不足，目前政府的重要经济任务之一是引
导市场经济由粗放型向节约型经济转变，实现经济发展的可持续性。实现这一目
标成为当前经济工作和改革开放中心任务，而企业并购重组是增强企业国际竞争
上海理工大学硕士论文
2
力，整合企业现有管理、财务以及科技资源，实现资源的效率和节约化的重要手
段。
并购实际上是公司之间资源的重新组合的过程，以一定的成本来整合被并购
企业的资源。并购是提升公司的竞争优势，摆脱公司破产险境，保持公司价值持
续增长，提高公司的核心竞争力的最常用手段。企业的并购一直是学者们研究和
讨论的热点，然而并购行为的发生会对目标企业所在地的经济产生影响，当地经
济反过来也会影响并购行为的发生。中国各个地区经济发展的不平衡，以及各地
风俗文化、制度政策的差异也会造成并购空域的差异性。中国各个地区并购在空
域上有什么样的差异性，以及什么因素导致了这样的差异性，这些问题的研究都
将会是有意义的，而且会对并购行为产生一定程度的指导和借鉴作用。
因为并购数据有如下特点：
（1）它是时间序列数据和截面数据的综合体，也就是所谓的面板数据；
（2）并购事件和影响并购行为因素指标分布不均匀，即数据不等时间间隔；
（3）并购影响因素指标数据的搜集时间间隔不等，并存在某些时间点数据的
缺失现象；
（4）此外搜集到的并购行为是发生在一定 GPS 信息的中国地理空间上的，具
有空间特征。
这些特征导致传统的时间序列分析方法和计量经济模型不能适用于并购数据，
这给研究者们研究并购行为特点提出了很大的难题，函数型数据分析方法能够很
好地解决这个问题。将搜集到的样本数据先转化为时间 t的函数 f(t)，再分析函数
数据整体蕴藏的大量信息，这为以后这种不连续，不等间隔样本数据研究提供了
很大方便，这形成本文在方法论上的创新意义。
已有文献大多是深入到并购企业内部，从微观层面研究并购行为发生后给并
购企业或标的企业带来的绩效和价值。也有从宏观层面，考虑标的企业所在地的
经济发展状况、制度、文化、地理等因素建立一般的计量经济学模型，研究这些
宏观因素对并购行为发生与否的影响。但是从空间角度研究区域间并购行为的空
间依赖性和差异性这块领域仍是尚待研究的空白领域。本文根据样本数据的空间
性特征，建立带有空间权重的计量经济学模型，研究各个地区影响因素的空间特
征，填补了这一领域的空白，为以后学术研究提供一定的指导性建议。论文建立
的带有空间权重的函数型回归模型，以及得出的结论可以为以后并购行为及其影
响因素关系的研究提供新的方法，也为解决其他经济类问题提供新思路。
摘要：
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摘要公司并购行为是资本市场的热门话题，并购是当代企业急剧膨胀和整合的最重要手段，是资本市场资源配置和优化的主要方式，也是促进资本市场成长的坚实力量。学术界对此也进行了大量的理论和实证研究，大部分的研究将并购数据当成时间序列或截面数据，关注宏微观因素对并购双方企业绩效的影响。忽略了并购数据的特殊性，缺乏对中国各个地区和行业并购行为差异性、动态演变路径及其影响因素的研究。并购行为差异性及其影响因素的分析面临着巨大的挑战，因为并购数据有如下特点：（1）它是时间序列数据和截面数据的综合体，也就是所谓的面板数据；（2）并购事件和影响并购行为因素指标分布不均匀，即数据不等时间间隔；（3）并购影响因素指标数...
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2025-01-09 21
作者：侯斌
分类：高等教育资料
价格：15积分
属性：83 页
大小：2.07MB
格式：PDF
时间：2024-11-19
