【作 者】
张本照（教授），盛倩文
【作者单位】
合肥工业大学经济学院工业信息与经济研究中心，合肥230601
【摘 要】
摘要】本文以2010 ~ 2016年3月期间发生的互联网金融企业并购事件为研究对象，分析了互联网金融领域内企业的并购动因，同时采用事件研究法对样本企业的短期并购绩效进行实证研究，包括样本整体的绩效和不同类型并购的绩效。研究结果显示，短期内互联网金融领域的并购行为给资本市场带来了显著的正向影响，增加了企业市场价值，并且混合并购绩效要优于横向并购和纵向并购绩效。
【关键词】互联网金融；并购动因；并购绩效；事件研究法
【中图分类号】F832.5 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2016）29-0046-6一、引言
近年来，互联网金融作为新兴事物一直是研究热点，理论界对于互联网金融的准确定义和特征还在不断探索中，但是这并不影响我国互联网金融模式的创新与发展，互联网金融产业链也初具形态。虽然互联网金融企业不断进行产品创新，该行业内还是不可避免地出现了产品同质化问题，企业开始选择并购重组的战略布局，期望可以扩大市场份额，提高效率，在产业链中发现新的成长机会。与此同时，“互联网+”经济泡沫引发的负面影响也暴露出来，如众筹融资运作机制不规范、P2P平台频现跑路现象、第三方支付冲击传统金融行业。互联网金融作为一个新事物，行业淘汰率高，国家也缺乏对于这一新经济模式的监管经验，对于互联网金融行业内的乱象，国家鼓励企业通过并购行为降低行业风险、稳定市场秩序，以达到规范新经济模式的目的。于是，在互联网金融企业谋求更大利益和长远发展、国家规范互联网金融发展模式的双重动力下，互联网金融领域掀起了企业并购浪潮。
本文通过对2010 ~ 2016年3月期间发生在互联网金融领域内的企业并购事件进行整理，根据行业相关度将并购事件分类为横向并购、纵向并购和混合并购，结合互联网金融理论和企业并购理论，从宏观和微观两个角度分析互联网金融领域内企业的并购动因。同时，本文将采用事件研究法对企业的并购绩效进行实证分析，通过衡量样本企业的异常收益率AR和累计异常收益率CAR，判断并购发生后的短期绩效，并比较不同类型并购的绩效表现。希望通过研究互联网金融企业并购绩效，可以为企业并购决策提供一定的参考意见，同时丰富和完善互联网金融和企业并购重组的相关研究。
二、理论综述
我国互联网金融的起步要晚于国外发达国家，行业在实践中快速发展，相关理论也在逐步完善。不能将互联网金融单纯地理解为“互联网+金融”，除了原先的互联网产业和金融产业进行了产业融合与升级，还有其他新型金融模式涌现。谢平（2012）首次定义了我国互联网金融模式，提出互联网金融主体具有支付功能、信息处理功能、资源配置功能，移动支付、第三方支付、P2P网络借贷、众筹、大数据金融等均属于互联网金融的范畴。芮晓武（2014）将互联网金融划分为两大模式：一个是互联网融资模式，通过互联网小贷、P2P网贷等多渠道进行融资；另一个是传统金融网络化模式，通过提供手机支付、第三方支付、移动金融应用等网络金融服务，传统银行、证券、保险业务升级为网络金融业务。基于国内外学者的研究成果，目前理论界基本认同互联网金融可以划分为众筹、P2P网络借贷、第三方支付、大数据金融、信息化金融机构、金融门户、虚拟货币等七大模式，并且互联网金融的定义和运作机制将随着实践的发展不断更新与完善。对应于互联网金融的广泛运作模式，互联网金融企业也多种多样，无论是传统金融机构进行网络金融服务创新，还是非金融机构运用互联网技术开展金融活动，凡是提供互联网金融相关业务和服务的企业都属于互联网金融企业。
并购通常是指兼并和收购，并购绩效是指企业并购行为的效率，反映并购行为的成败、并购目标的实现程度、资源配置的成效等。企业并购重组绩效问题在国内外一直是研究热点和难点。Healy 、Palepu 和Ruback（1992）提出行业交叉水平与并购绩效呈正相关关系。Ghosh（2001）认为行业集中度与企业并购发生后的长期经营绩效不存在正相关关系。Louis（2002）研究发现，企业进行并购时的不同支付方式对并购绩效具有不同影响，现金支付带来的长期超额收益要高于股票支付。我国的并购市场起步较晚，早期研究主要集中在上市公司整体的并购绩效，以及垄断行业、传统行业领域内企业的并购绩效，近年来我国学者对新兴行业的并购行为也开始投入更多关注。姜硕、魏亮（2007）研究了我国互联网上市公司的并购行为，认为这类企业的并购绩效与国际并购经验基本吻合，即并购行为给并购方企业带来了价值。阮飞等（2011）研究了我国互联网企业并购行为的动因，提出在网络经济与传统经济进行整合的背景下，抢占互联网市场份额、追求规模报酬递增是并购行为的主要动因。杨慧（2011）对我国信息技术业上市公司的并购绩效进行了研究，发现并购行为给收购公司带来了显著的、正的短期超额绩效。阮飞、李明（2011）分析了互联网企业并购方式与并购绩效的关系，对于成长型企业而言横向并购最优，纵向并购其次，混合并购最劣。王贤杰（2014）进一步研究发现，海外上市的互联网企业进行横向并购的并购绩效呈V型趋势变化，纵向并购呈倒V型趋势变化，混合并购绩效则逐渐提高。
事实上，关于互联网金融企业并购绩效的直接研究较少。虽然世界经历过六次并购浪潮，学术界也已经形成了一套相对成熟的并购理论，但是互联网金融行业具有其独特的行业特点和政策背景，原有的并购理论未必适用于它，应该依据其实际的并购绩效得出新的并购理论。
三、并购基本情况
（一）并购现状
根据清科私募通、wind数据库、东方财富choice并购事件数据库披露的信息，依据数据库行业分类指标并结合主观判断，整理出2010年1月1日 ~ 2016年3月31日期间所发生的142起互联网金融行业的并购事件，并购方涉及109个上市公司。对并购事件的分类统计情况见表1 ~ 表3。
从每年发生的并购事件来看，自2013年起并购事件频繁发生，每年并购事件发生次数加速递增，2015年发生了72起并购事件，达到峰值，这也对应了2013年互联网金融热潮兴起、2015年互联网金融行业开始整合的行业背景，依据趋势可以判断2016年以后将会出现更多的互联网金融企业并购事件。统计的并购事件中，交易标的多为P2P企业股权，其次是金融门户、大数据金融和第三方支付企业股权，而涉及信息化金融机构、众筹和虚拟货币的并购交易不是很多。并购方企业所处行业多种多样，互联网金融行业之外的企业占比较多，根据行业相关度划分并购类型，统计出横向并购事件39起、纵向并购事件47起、混合并购事件56起。
总体来看，互联网金融领域内小企业较多，这类企业成立时间短，经营规模较小，信息不公开，一般是被并购的一方，也有大型互联网金融企业作为并购方，但是存在并购重组活动信息不公开、数据不完整的情况，因此在实证分析部分符合研究条件的并购事件仅有55个。
（二）并购模式与并购动因
并购动因可以从微观和宏观两个角度进行分析。
1. 微观视角。
第一，横向并购类型下并购方企业和被并购方企业都属于互联网金融行业，如深圳一卡易科技并购恒宝股份、好贷网并购合力贷、支付宝并购安卡支付。互联网金融企业承担了较大风险，比如P2P网贷服务的借款对象一般都是没能达到银行信用等级的个人和中小企业，有些平台为了吸引更多客户，会选择垫付模式，在未收到借款方还款时将借款利息返还到投资人账户里，致使小型的P2P公司根本没有能力独立负担起如此大的借款风险和资金流转压力，甚至有客户在不同P2P平台上进行重复借贷。因此，P2P的横向并购可以有效提升网贷企业整体实力，凝聚资金，共享客户源，取消垫付模式，避免恶性竞争，合理规避风险，提高风险控制能力。另外根据效率理论，横向并购后企业可以实现规模经济与范围经济收益，在生产、经营和管理上降低平均生产成本，提高整体经济收益，重新配置资源，实现协同收益。同时，网络技术的普及化带动互联网金融的兴起，但是互联网金融企业的技术创新遇到瓶颈时，会无可避免地遇到产品同质化的竞争压力，P2P网贷平台的理财产品大同小异，第三方支付的支付方式相类似，市场势力理论认为并购竞争对手可以直接降低行业内部竞争压力，增加并购方企业产品的市场份额以获得并购收益。
第二，纵向并购类型下并购方企业处于互联网金融产业链上的不同环节，比如达华智能并购卡友、诺普信并购农发贷、民生银行并购陆金所等。从互联网金融产业链角度来看，第三方支付并购信息技术产业以研发新的支付技术，P2P网贷平台并购大数据金融以获取更全面的客户信息、丰富信用评级系统，商业银行并购互联网金融企业为其提供资金支持的同时也扩展了自身业务。互联网金融产品的不同生产阶段需要不同功能的企业参与，并购后形成一体化服务可以有效成本，产业链上不同环节的企业并购后实现了产业融合与升级，能在新的生产环节发现机会，创造新的经济效益。从技术角度来看，第三方支付和大数据都是互联网金融行业的核心技术，例如第三方支付企业、大数据金融企业都可以解决P2P网贷平台、电子商务平台的电子支付问题与信息服务问题。Xuesong Jiang、Yuanqing Mao （2011）认为，传统财务管理已经不能满足互联网时代电子商务的需求，在企业财务管理中需要重点提高网络功能的效率，大数据和第三方支付可以有效提高企业运营和管理效率，因此掌握网络核心技术的企业成为互联网金融并购交易的首选标的。
第三，混合并购类型的并购方企业和交易标的企业所属行业几乎不相关，参与互联网金融并购的企业有游戏公司、房地产开发商、能源开发企业等，例如昆仑万维并购趣分期、盛达矿业并购和信金融等。从互联网金融服务对象来看，个人、中小型企业是主要的客户群体，互联网金融解决了很多中小企业融资难的问题，而并购互联网金融行业内的企业为中小型企业提供了一个产融结合的新渠道。万亿、甘维、古晓慧（2008）提出，产业投入产出过程与金融业融通资金过程的结合就是产融结合。那么企业通过并购互联网金融资本营运平台，可以在虚拟经济中实现资本增值。当然，混合并购中也有发展较为成熟的大型企业参与。李玉兰、王振山（2006）认为，对于一些进入发展成熟阶段的企业而言，为了产业转型而选择产融结合是一种战略融合，目前互联网金融行业准入门槛还不是很高，大企业通过并购互联网金融企业以达到进军互联网金融的目的，其并购决策是为了企业的多元化发展。另外，互联网金融业务不仅可以弥补企业原有业务的不足之处，还可以获取其他投融资收益，正如孙晋、王薇丹（2005）的研究所述，企业将产业资本注入金融行业，其金融业务既可以为企业产业经营服务，又可以扩展市场和业务空间，创造新价值，增加新的利润来源。
2. 宏观视角。
第一，2015年国务院宣布除了对“借壳上市”继续严格审核，上市公司其他并购重组均取消行政审核，推行并购重组市场化改革，为企业并购重组开放更加灵活的支付和定价手段，增强了资本流动性。Andrade（2001）研究发现，技术创新或解除规制是驱动并购浪潮形成的主要因素。Harford（2005）研究发现，资产流动性是驱动并购热潮形成的另一个外生因素，在充分的资产流动性和技术创新的共同作用下形成了产业并购热潮。因此，互联网金融行业在网络技术创新普及化、国家推行并购重组市场化的双重冲击下，具备了引发行业内并购重组浪潮的条件。
第二，2013年国家对互联网金融的态度是“鼓励”，而该行业淘汰率高，缺乏有效管制，在蓬勃发展的同时也乱象丛生，因此2015年起国家对互联网金融的态度转为“规范”，企业并购重组是一种约束导向下的应对行为。
综合而言，企业借势国家并购重组市场化改革解决融资难题、扩大发展，也通过并购重组行为进行了行业调整，有利于互联网金融行业的长期稳定发展。
四、实证分析
（一）研究设计
本文采用事件研究法作为研究方法。事件研究法通常研究某一个特定事件对公司市场价值的影响，反映为事件发生前后期间内股票价格和收益率的变化，研究事件一般为披露信息、政策事件等。该方法已经被广泛运用于企业并购绩效的研究，其使用前提为满足有效市场假说和排除研究期间其他影响因素。根据纪华东（2011）对我国资本市场有效性的研究综述，可知我国资本市场已然达到弱式有效并且接近半强式有效，因此我国证券市场满足市场有效假说，排除影响因素问题在筛选样本时可以解决。
1. 事件和事件窗口定义。互联网金融企业的并购事件是引发样本企业股票价格和收益率变动的特定事件，并购事件前后的股票收益率变化反映并购行为带来的短期影响。定义企业并购事件的首次公告日为事件日，即0天，表示为t0=0。如果遇到公告日当天停盘的情况，公告日之后第一个交易日记为t0。公告日前第30个交易日记为t1=-30，公告日后第30个交易日记为t2=30，定义［-30，30］这段期间为事件窗口，并购事件发生时和并购发生前后的这61个交易日的股票收益率变动是考察短期绩效的主要依据。公告日前第180个交易日记为t3=-180，定义［-180，-31］这段期间为估计窗口，估计期用来估计企业股票的期望收益率。事件窗口情形见图1。
2. 选择样本。根据清科私募通、wind数据库、东方财富choice数据库披露的并购事件，统计出2010年1月1日 ~ 2016年3月31日期间发生的142个互联网金融企业并购事件。为了满足事件研究法的使用前提，需要对并购事件进行筛选，选取样本时需遵循以下标准：①并购方企业股票为中国境内上市的A股；②并购事件的交易数据公开且交易金额大于1000万元；③并购事件发生时企业无其他重大事件发生；④同一并购方企业的不同并购事件需要相隔半年以上时间；⑤样本估计窗口和事件窗口的交易数据充足。经过删选保留了55个有效的并购事件，涉及并购方企业共51个，样本股票包含25只沪深主板股票、16只中小板股票和10只创业板股票，所有并购事件的事件窗口加估计窗口的股票收益率、交易日对应的不同市场指数收益率共23210个样本，样本股票数据来源于国泰安CSMAR数据库。
3. 建立市场模型。事件研究法的期望收益率计算主要有均值调整法、市场调整法和市场模型法，其中，市场模型法被国内外学者广泛使用，理论方法也比较成熟。本文选择了市场模型法，市场投资组合收益率采用的是每只股票对应的市场大盘指数收益率，即上证综合指数收益率、深成指数收益率、中小板块指数收益率和创业板指数收益率。
个股每日实际收益率与市场投资组合收益率的关系可以表示为：
Ri，t=αi+βiRm，t+εi，t （1）
其中，Ri，t、Rm，t分别表示个股i和市场投资组m在t时期的实际收益率；εi，t是误差干扰项，其均值为0，方差为 ；αi、βi分别为i股票收益率关系式的截距和斜率。那么套用公式（1）可以计算出每只股票在估计窗口［-180，-31］的实际收益率与市场收益率的关系。接着，用最小二乘法计算出市场模型的参数 ，就可得到个股i在t时期的正常收益率
，正常收益率是指在没有并购事件的情况下股票应有的期望收益率。 相关关系式如下：
通过公式（3）便可计算出所有样本股票每日的正常收益率。
4. 计算异常收益率。一个并购事件的发生会导致股票价格和收益率的变动，即带来异常收益率，亦叫超额收益率，异常收益率是实际收益率与正常收益率的差值。利用估计窗口［-180，-31］得到的公式（3）便可计算出事件窗口［-30，30］个股每日的正常收益率，再用个股的实际收益率减去正常收益率即可得到并购发生后的超额收益率。结合公式（1）和公式（3），得到的异常收益率表达式为：
公式（4）中，ARi，t表示个股i在t时期的异常收益率，此时t处于事件窗口［-30，30］内。得到个股每日的异常收益率之后，计算所有样本股票每日的平均异常收益率，记为AARt，则：
[AARt=t=-30TARi,tN] （5）
公式（5）中，N表示并购事件的个数。接着，继续计算样本股票每日的累计异常收益率，记为CARt，则：
[CARt=t=-30TAARt] （6）
得到所有股票的每日累计异常收益率后，便可以看出并购事件对所有企业股票的平均影响。
5. 统计检验。为了验证样本股票的异常收益率确实是由样本企业的并购活动带来的影响，需要对累计异常收益率CARt做显著性检验，检验过程如下：H0：CARt=0，原假设累计异常收益率只是随机波动的结果，而非企业的并购事件带来收益率的变化，即并购事件对股票收益率没有显著影响。H1：CARt≠0，假设累计异常收益率确实是由企业并购事件带来的股票收益率变化，并购事件具有显著影响。本文选择T检验，数学表达式如下：
[T=CARtS(CARt)/n]
[S(CARt)=t=-30T(CARi,t-CARt)2n-1]
其中，时期t在事件窗口［-30，30］内，统计量T服从自由度为n-1的T分布。
（二）实证结果及分析
1. 整体并购绩效。使用Eviews软件对平均异常收益率AAR和累计异常收益率CAR及其T值进行统计检验，检验的统计结果见表4和图2。
结合图2来看，在事件窗口［-30，30］内，平均异常收益率AAR一直在上下波动，收益率水平维持在-1.1% ~ 2.43%之间。由图2可知，在并购消息公告日前一个交易日，平均异常收益率还只有0.19%，而在公告日当天，即第0日，平均异常收益率突然达到事件窗口内的最大值2.43%，这说明公告日当天的股票市场对并购消息反应强烈，股票收益率明显提高。此外，累计异常收益率CAR在事件窗口［-30，-1］期间波动不是很大，不过一直保持在2%左右的收益率水平，说明并购消息可能被提前泄露出去，导致公司股价在资本市场上提前做出反应。而在并购消息公告日当天，累计异常收益率CAR突然迅速上升，对比公告日前一个交易日的1.85%收益率，第0日的累计异常收益率直接升至4.28%，且在窗口［0，30］期间内企业的累计异常收益率维持在4.28% ~ 7.52%之，第6日累计异常收益率达到最大值7.52% ，之后收益率缓慢下降，并购事件带来的资本市场短期绩效逐渐减弱，但依然没有低于4%的收益率。并且根据表5，［0，30］的每日T值几乎都是显著的，拒绝原假设H0：CARt=0，即累计异常收益率并非随机波动的结果，并购事件对企业的资本市场产生了显著影响。因此，以上结果说明互联网金融企业的并购事件整体上显著影响了企业股票价格和收益率，在这61个交易日里并购活动带来了正向的短期绩效。
2. 不同并购类型的并购绩效。进行实证研究的这55个并购事件中，有8个横向并购事件、20个纵向并购事件、27个混合并购事件。由图3可知，首先，横向并购的累计异常收益率CAR在事件窗口［-25，-20］达到峰值，在［-20，10］窗口内短暂波动，保持在-0.05% ~ 0.02%的水平，而在［5，30］窗口内迅速下降，并购之后企业累计异常收益率反而降低为负值，一路走低至-0.15%。结合T统计量来看，T值也不够显著，说明横向并购中累计异常收益率可能是随机游走的结果，无法判断并购事件是否对企业价值产生影响。其次，纵向并购的累计异常收益率CAR在［-30，30］窗口基本是一个波动幅度不大的曲线，［30，0］窗口内收益率在0% ~ 0.05%之间上下浮动，于［0，30］窗口内收益率为正且缓慢上升，维持在0.05%左右的水平后略有下降趋势。且T统计量通过检验，说明累计异常收益率不是随机游走的结果，纵向并购事件对企业价值产生了影响。最后，混合并购的累计异常收益率CAR走势和样本整体CAR走势相似，［-30，0］窗口内收益率在0% ~ 0.05%的区间内波动，事件日当天起收益率猛然上升至0.09%后，于［0，30］窗口内一直稳定在0.09%与峰值0.11%之间，总体来看事件日后收益率呈现平稳上升趋势。并且T统计量显著，说明混合并购事件给企业的股票收益率带来了显著的正向影响。因此可以发现，互联网金融企业并购事件按行业相关度分类后，资本市场上横向并购效果不显著，纵向并购和混合并购对企业价值产生了显著的正向影响，尤其是混合并购和样本整体并购的短期绩效走势非常相似，这表示在互联网金融领域内的企业并购事件中，混合并购的短期绩效是最为显著的。
之所以横向并购绩效不显著、纵向并购次之、混合并购最优，可能的原因首先是目前互联网金融还处于初步发展阶段，中小型企业较多，行业集中度还不够高，行业内小企业间的横向并购带来的短期绩效远不如大型企业跨行业并购互联网金融小企业带来的短期绩效。根据于兆吉、郭亚军（2003）基于博弈论分析横向并购企业生产成本的研究，可知企业并购后生产成本在降到一定程度时才会带来并购收益。而互联网金融企业作为新生事物，运作模式和技术都较新，生产成本处在相对较高的阶段，因此企业在做出横向并购决策时生产成本不会降低到带来收益的程度，短期并购绩效可能为负或者无法体现。其次，对于纵向并购行为，并购后的企业构成一个内部交易的组织，内部交易成本替代了更高的外部市场交易费用，整体上降低了企业经营活动的交易成本，因此互联网金融产业链内上下游企业并购实现了内部组织管理，通过降低成本实现了正向的并购绩效。此外，互联网金融领域内的混合并购事件，多为市场扩展型和产品扩展型的混合并购，并购目标与公司原有产业存在市场关联和技术关联，并购方企业具备进军互联网金融行业的资质，和纯粹的混合并购相比具备增加企业收益的可能性。另外，互联网金融作为新事物，是一个需求高速增长的产业，并购企业将资源分配于交易标的企业所在的需求高速增长的产业，抓住了投资机会，通过并购行为实现了财务协同效应和产业效应，其投资回报迅速体现在了并购绩效上。最后，本文实证部分为对短期并购绩效的研究，通常衡量企业的并购绩效可以从短期绩效和长期绩效两个方面入手，但是限于互联网金融企业并购事件发生时间集中在近两年，因此没有研究互联网金融企业并购的长期绩效。未来拥有足够的数据后可以进一步研究企业并购的长期绩效，使并购绩效的实证分析更加完善。
综上所述，互联网金融领域内的整体并购绩效是显著的，并购给企业带来了4.28% ~ 7.52%的累计异常收益率，而横向并购没有给企业市场价值带来显著影响，纵向并购和混合并购带来正向收益，互联网金融企业并购中混合并购的短期并购绩效最为显著。
五、结论
本文通过实证研究得出以下结论：第一，将收集整理的142起互联网金融企业并购事件按行业相关度分为横向并购、纵向并购、混合并购，结合企业并购理论阐述了宏观和微观层面的并购动因，认为微观上互联网金融领域内企业并购不仅获得了规模经济与范围经济收益，还为企业提供了产融结合的新渠道，宏观上国家并购重组市场化改革增强了资本流动性，驱动了互联网金融并购浪潮。第二，对筛选出的55个并购事件选用事件研究法进行实证分析，分别从整体和不同并购类型两个角度衡量了样本企业的平均异常收益率AAR和累计异常收益率CAR，发现样本企业整体的短期并购绩效为正且显著，不同类型并购带来的短期绩效不同，互联网金融领域内混合并购对企业价值的影响最显著。
本文的研究结论意味着互联网金融企业短期并购绩效符合一般的企业并购理论，其并购行为整体上在资本市场上是有显著反应的，短期内会给企业带来正向的收益，对互联网金融行业而言有利于开展良性竞争、稳定市场秩序，并且符合国家规范新经济模式的政策导向。此外，对于互联网金融行业而言，企业在选择并购重组策略时，纵向并购短期内可能会比横向并购带来更好的并购绩效。另外，对于想要进军互联网金融行业的企业而言，跨行业混合并购预计能带来短期的正向绩效，至于并购后的长期绩效则有待于进一步研究。
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