基于sem的上市房企并购绩效研究

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1、基于SEM的上市房企并购绩效研究李因果李婷婷江苏师范大学商学院木文在并购绩效评价指标体系的基础上,构建结构方程模型考核上市房企的并购缋效。结果显示:主营业务利润率、浄资产收益率是影响并购方获利水平的主要指标;职工薪酬、商誉是提高公司核心竞争力的主要因素,但无形资产对其核心竞争力存在负向效应;并购前、后企业绩效呈现“N”形变化趋势。据此,并购带来的规模扩张并不是提质增效的关键,耍提高公司并购绩效,必须重视无形资产创新。关键词:房地产;结构方程模型;并购绩效;提质增效;无形资产;基金:国家社科基金项FI“而板数据主成分分析统计模型扩展及

2、其应用研宂”(项目编号:15BTJ033)一、引言2014年,在新常态背景下,房地产市场进入增质降挡、减速运营的新阶段,开始由卖方市场转向买方市场。2016年,在推进“供给侧改革”背景下,房地产业作为我国库存过高、产能过剩的重灾区,必将掀起新一轮的并购热潮。从上述宏观经济变化状况来看,以并购的方式来调整房地产业结构是大势所趋,尤其是在推进“供给侧改革”背景下,未来整个房地产业需要通过并购去库存,实现资源的有效配置。但并购完成后,房企并购方的并购缋效如何变化?从长期来看,并购行为是否对并购方有利?有待进一步研宄。二、文献综述(一)国外

3、研宄国外并购活动出现较早,许多学者对其进行了广泛、深入的研宂,但由于研宂对象、时间以及范围等方面的差异,研究结果尚未统一。KruseTA(2007)以69家制造业为研宄对象,结果显示:并购行为能够有效改善并购方的经营绩效。但是,SharmaDS&Ho(2002)J通过比较样木公同并购前后5年主要财务指标的变化发现,其并购绩效呈现不同程度的下滑。除了这两种研究结果外,大部分学者认为,并购完成后,并购方的并购绩效的变化状况是不确定的。BaranD(2015)以欧盟新成员国企业为研究对象,研究结果显示:并购前后,并购方的并购绩效未出现明显

4、变化。Rao-NicholsonRctal.(2016)认为并购绩效的变化取决于并购的发生时间(危机前、危机后),危机发生时企业的并购行为更有利可阁。CarapaJM(2006)、LebedevSetal.(2015)认为:并购绩效在短期内有所提高,但在长期内却呈现不同程度的下滑。从国外研究现状可以看出,国外学者更关注上市公司整体的并购绩效,但缺少对房地产行业的专门研宄。(二)国内研究国内房地产市场的并购活动出现较晚,且由于该市场并购样本较少、国家对其不断调控以及数据难以获取等问题,W内学者对其研宄较少。在房地产并购理论研宄方面,各

5、个学者分别从并购方式、风险以及效果等方面展幵。徐召红等(2016)认为当前我国房地产业“大而散”,缺少主动型企业,可以通过横向并购来促进资源互补,提高该行业的整体素质。尹钧惠等(2014)认为,企业并购成功的关键取决于并购方在并购过程中能否有效防范各种风险的发生,尤其是融资、支付等财务风险。张芳芳(2014)认为,房地产并购活动可以优化并购主体的资产结构,推动企业主体业务的发展。在房地产并购实证分析方面,可根据研究方法的差异将其分为两类,一是通过构建财务指标体系,采用因子分析法从财务方面评估样本的并购缋效;二是通过建立多元线性回归方

6、程,研宂商誉、政府干预程度以及内部人员控制程度等非财务因素对企业并购绩效的影响。从上述文献看,当前学术界的研宄仍存在以下不足:(1)学者多关注整体上市公司的并购绩效,对房地产上市公司并购绩效的研宄较少;(2)已有实证研宄未能综合考虑财务和非财务因素对并购绩效的影响;(3)就存在高阶因子以及多个隐变量的模型而言,因子分析法和多元回归模型等计量方法难以解决。结构方程模型是在理论假设上建立的,既能清晰的表示各个变量间的相互关系,也能有效处理含有多个潜变量的复杂模型,可代替因子分析等方法。基于此,本文以2013年房地产行业出现的10起上市房

7、企的并购案例为样木,从财务水平(获利水平、偿债能力、盈利潜力)和非财务水平(核心竞争力)两个层面构造并购缋效评估体系,建立结构方程模型,根据2012~2015年的样本数据计算并购缋效得分,分析其变化情况,并据此给出对策建议。三、理论分析与研宄假设并购绩效是指并购方完成并购后,能否通过并购实现经营目标、加快企业发展进程、实现资源的冇效配置以及提高企业核心竞争力等。上市房企并购的主要动因是寻找新的利润增长点,获取资本、土地等资源,以及增强企业竞争力。棊于以上考虑,本文从我国房地产上市公司的财务(获利水平、盈利潜力、偿债能力)以及非财务(

8、核心竞争力)两大层面建立并购绩效指标评价体系。(一)偿债能力为了保证日常经营活动的顺利进行,上市房企必须具有较高的偿债能力。对于并购方而言,不同的并购方式对其偿债能力的影响不同。现金式并购不会稀释原有股本,但会导致现金大量流出,一旦企

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