第 33卷第 7期
2016年 7月
统计研究
Statistical Research
Vo1．33．No．7
Ju1．2016
企业并购重组中的泡沫经济
李腊生 陈志芳 康 洁
内容提要 ：本 文以我国“双轮驱动 ”战略为研究背景 ，在对 上市公司并购重组价值进行 回顾 与梳理 的基础上 ，从
理论上探讨 了上市公司并购重组泡沫及其上市公司并购重组集中度与泡沫经济的关系，并用实证分析的方法给出
了相应的经验证据。分析结果表明：上市公司并购重组事件不仅会引发并购重组公司的股价泡沫 ，而且对证券市
场综合指数也存在相应的直接效应和间接效应 ，当证券市场上市公司并购重组集中度达到一定程度后，改革牛市
将会演化成整体的泡沫经济。本文最后给出了相应的对策建议。
关键词：并购重组事件；改革牛市；并购重组集中度；泡沫经济
DOI：10．19343／j．cnki．1 1—1302／e．2016．07．004
中图分类号 ：C8l2 文献标 识码 ：A 文章 编号 ：l002—4565(2016)07—0028—10
Bubble Economy in M ergers& Acquisitions of Com panies
Li Lasheng Chen Zhifang Kang Jie
Abstract：Taking China S“tWO wheel drive” strategy as research background，it reviews and combs the Mergers ＆
Acquisitions value of listed companies． then theoretically discusses the relationship between Mergers ＆ Acquisitions
Bubbles along with the concentration level on Mergers & Acquisitions of listed companies and Bubble Economy．and
empirically gives the corresponding evidence．The analysis results show that Merger& Acquisition of listed companies not
only lead to the stock price bubble，but also has the direct and indirect effects on Stock market composite index．W hen the
concentration level on Mergers& Acquisitions of listed corporation on the stock market to achieve a certain leve1．the reform
bull market will evolution into the overall bubble economy． To this end，it gives the corresponding countermeasures and
suggestions．
Key words：Mergers＆ Acquisitions；Reform bull Market；concentration level on Mergers& Acquisitions；bubble economy
一
、引言
并购重组不仅是上市公司通常采用 的，用于资
源配置优化 、提高市场 占有率 ，实现规模效应 、协 同
效应和产品市场扩 张的经济手段 ，而且也是企业实
现产品升级换代 ，提升市场竞争力的有效途径 ，一些
企业通过并 购重组 甚至能彻底改 变现有 的财 务 困
境 ，实现企业经营 的顺利转型 ，即俗称的“乌鸡变凤
凰”。从这个意义上说，并购重组是有其内在经济
价值的。正是因为此，才使得上市公司并购重组能
成为股票市场炒作的永恒主题，投资者不遗余力地
去挖掘那些具有并购重组可能的上市公 司，一旦某
家上市企业有了并购重组的市 场预期 ，其股 票就会
受到众多投资者的追捧 ，致使其股价不断攀升，
当股价攀升显著偏离其基本面时，就会形成股价泡
沫 。事实上，有关上市企业并购泡沫 的问题早 已
被经济学家注意到 ，如 Geoffrey Meeks (1977)通过
研究 1964—1971年英国 233个并购交易的收益 ，结
果发现交易后收购公 司的总资产收益率 (ROA)呈
现 递 减 趋 势 ，以 此 来 证 实 并 购 泡 沫 的 存 在。
Schwert (1996)通 过研 究 1975一l991年 间 1814
起并购事件后得 出，事件窗 内目标公 司股东 的累积
平均非正常收益为 35％，而并购公 司的反常收益率
与 0没有显著差异。我 国学者李 向阳 (1999)探
讨了美国企业并购与泡沫经济的关系。私募基金经
本文获 国家社会科学基金项 目“基于我国居民家庭 资产 选择
偏好的资产价格体系及其统计监测研究”(15BTJ002)、国家统计局
一 般项目“我国证券市场并购重组指数的编制与股价泡沫统计监
测”(2015LY049)资助 。
第33卷第7期 李腊生等：企业并购重组中的泡沫经济 ·29·
理宋晓明 (2014)针对我 国经济 中的并 购行为与
股票市场运行状况 ，更是直接提 出了“应 警惕上市
公 司并购重组泡沫”的问题。如果说 ，正常情况下 ，
上市公 司并购重组仅是上市企业 的个体行为 ，即便
存在并购重组泡沫 ，这种泡沫也只具有非系统性风
险的特征。然而 ，当并购重组演变成一种集体性行
为时，非系统性风险便会演化为系统性风险，由此应
引起我们 的高度关注 。
随着我国经济转型战略的实施与推进 ，我国经
济发展模式正经历由“人 口红利”向“改革红利”的
转变 ，为 了实现这种转变 ，一个 以扶植新兴产业 、强
化新技术对传统产业改造 和促 进资源重 新整合 的
“双轮驱动”格局初见端倪。在这个过程中，无论是
新技术对传统产业改造，还是资源重新整合，都涉及
企业间的并购重组 ，由此可以肯定的是 ，我 国企业间
的并购重组必将迎来 了一个史无前例的高潮。据清
科集 团旗下私募通数据统计 ，2014年 中国并购市场
共完 成 交 易 1929起 ，较 2013年 的 1232起 增 长
56．6％，涉及交易金额共 1184．90亿美元，平均并购
金额达到 6528．35万美元 ，同比翻番。进入 2015年
后 ，这种势头不仅得到延续 ，而且似乎有超越 2014
年的态势。反应在证券市场中，上市企业并 购重组
如火如荼 ，仅 2014上半年 ，就有约 165家公 司发 布
并购重组公告 ，尤其是 2014年 10月 24日中国南车
(601766)与中国北车 (601299)合并消息的公 告 ，极
大激发 了投资者对其他上市公司并购重组 的预期 ，
人们现在似乎很难找到完全不存在并购重组预期的
上市公司。正是投资者并购重组预期 的不断强化与
拓展 ，才结束 了我国股票市场长达 7年多的熊市 ，从
而开启了“改革牛市”。然而值得注意的是，股票市
场有其 自身的运行规律，投资者对并购重组预期的
不断强化与市场从众行为必将使股价严重偏离它的
价值 ，从 而产生泡沫，根本无法想象中国南车与中国
北车的合并会产生其 自身 6～7倍的并购价值 ，而当
并购重组预期被泛化时 ，股票市场 的集聚效应极有
可能使“改革牛市 ”演化成一种严重 的系统性并 购
重组泡沫 ，而当并购重组泡沫 由个体泡沫转变成严
重的泡沫经济时，这不仅是我国股民的灾难 ，更是我
国经济的灾难。
本文试图在对上市公司并购重组泡沫产生机理
及其0n,0度进行探讨 的基础上，依据随机过程 相关理
论来构建个体泡沫与系统性风 险的理论模型 ，然后
通过对并购重组事件集 中性程度与系统性风险相互
关系的分析来论证证券市场整体泡沫，最后结合我
国证券市场相关实 际数据来进行实证分析 ，并依据
实证分析的结论提 出预防泡沫经济产生及其维护证
券市场慢牛走势的相关对策建议 。其创新之处在于
结合我国经济改革政策易促发集体性事件的特点，
从个体事件对证券 市场价格 的影响人手 ，通过对并
购重组事件直接效应 与协 同效应 的探讨 ，并依据指
数构成理论和相关 的行为金融学理论 ，构建了基于
并购重组事件分布特征 的证券市场定价模 型，揭示
了政策驱动的并购重组事件集中爆发可能对我 国证
券市场运行 的伤害以及对整个宏观 经济运行 的危
害 ，为预防政策实施过程中可能遭致 的系统性风险
提供 了具体的化解措施 。
二、并购重组泡沫机理及测度
自1895年美国发生 了第一起公司并 购案及随
之而来的第一次并购重组浪潮的 出现 ，公司并购重
组(M&A)的理论研究开始逐渐进入经济学家和管
理学家的视野 ，虽然早期绝大多数学者 都持有 “并
购重组创造价值 ”的观点 ，但对这一观点 给予理论
上的系统解释却是 20世纪 80年代的事情 。并购创
造价值理论的形成源 于 Jensen和 Ruback (1983)
的开创性工作 ，他们运用事件分析法对 13起并购重
组案进行 了经验性总结 ，认为 目标公 司的股东能从
并购重组事 件中获得 20％ ～30％ 的收益 ，对 此 ，经
济学家和管理学家从协同效应和代理理论两方面对
并购重组的价值创造给出了理论解释，从协同效应
理论看 ，并购的协 同效应 将使 目标公 司在管理 、经
营、财务等方面的效率得以提升，从而创造价值 ；
而从代理理论看来 ，并购重组是改善公 司治理 的一
种手段 ，不仅可以更有效地监督代理人 ，提升 目标公
司的运行效率，而且还潜在地存在对代理人替换的
威胁使其降低讨价还价的能力来降低代理成本，从
而达到价值创造的目的 。另一方面，大量的实证
结果表明，并购重组在为 目标公 司股东带来正收益
的同时，却并没能给并购公司股东带来好处，甚至其
影响还是负面的 ¨，如我 国学者张新¨¨ (2003)采
用事件研究法和会计研究法，对 1993--2002年我 国
上市公 司的 1216个并购重组事件是否创造价值进
行了研究 ，结果表明并购重组 的确为 目标公司股东
创造了价值，目标公司股票溢价达到 29．05％，而对
· 30 · 统计研究 2016年 7月
收购公司股东就产生了负面影响 ，收购公司股票溢
价为 一16．76％ 。当并购公司股东获得负的资本收
益时，意味着并购重组行为导致了 目标公司股价被
高估 ，或者说并购重组催生 了股价泡沫。
对并购重组泡沫产生的机理，我们可以借鉴价
值转移理论和超调理论 ，并结合行为金融学 的相关
思想 ，从两方面给予解释。
在持价值转移说 观点的学者看来 ，由于收购
公司的管理层因为野心、自大或过分骄傲而在评估
并购时会犯过度乐观 的错误 ，对 目标公 司的竞价过
高使收购公司陷入了“胜者的诅咒”，从而导致并购
使得价值从收购公司转移到了目标公司。价值转移
说解释了收购公 司在并购过程 中的错误定价 ，事实
上 ，收购公司管理层对 目标公司 的错误定价并不是
目标公司股价泡沫 的全部 ，它只是催生该公 司股价
泡沫的诱因 ¨。当我们将价值转移说所诱发的市
场预期结合起来分析时，就能发现并购泡沫是怎么
产生的 ¨。众所周知，在证券市场并购行为 中，目
标公司与收购公司之间存在着信息不对称性，就像
“二手车”市场一样 ，信 息不对称 可能引致 逆 向选
择 ，外加收购公司管理层 的野心 、自大或过分骄傲
等，逆向选择便从或然性进入必然性，结果致使收购
公司对 目标公 司价值 出现高估 。由于证券 市场
还存在收购公司与普通投资者的信息非对称性，收
购公 司对 目标公司价值的高估通过公开信息传递给
市场，普通投资者将因接受新息而调整预期 ，并且普
通投资者也深知收购公司有信息优势 ，当普通投资
者以风险厌恶的经济学假设看待具有内部信息的收
购公司的行为时，他们往往会产生 比收购公司更为
乐观的预期，由此致使处于信息劣势地位的普通投
资者将目标公司股权的预期价值至少调整到收购公
司的定价加时间成本之上，若再考虑到普通投资者
从众行为等因素，其结果必将在短期内进一步刺激
目标公司股价的上涨，从而引发 目标公司股价泡沫 ，
这里我们不妨将其简称为并购泡沫。
另一对并购泡沫给予系统解释的理论可以借助
于著名的超 调理论。麻省 理工学 院教授 多恩布什
(Dornbusch)于 1976年提出了超调理论 ，并在该 理
论下构建了他 的超调模 型 (overshooting mode1)，多
恩布什 的超调模 型是 一个 汇率模 型 ，它是 作 为对
“货币模型”和固定价格的“M—F模型”的扩展和修
改 以及融合 ，在他看来 ，当一个开放 的经济体受到外
部冲击时 ，产品市场与货币市场都会做 出相应 的反
应 ，但产 品市场价格与货币市场价格 的调整速度却
存在显著差异 ，“菜单成本 ”等因素决定了产 品市场
价格调整较为缓慢 ，即产品价格存在粘性 ，相 比较而
言，货币市场价格的调整却非常迅速，甚至可以及时
完成 ，即货币市场的弹性价格 ，两个市场价格变动属
性的不一致无法在短期内使 BP线调整到总体一般
均衡状态 ，由利率平价理论决定的汇率 因此变得与
产品市场不匹配 ，从而出现了汇率超调现象。当我
们将多恩布什汇率超调模型移植到一个封闭的证券
市场时，并购重组事件显然可以视为一种外部冲击，
虽说证券市场价格调整并没有粘性 与弹性之分 ，二
级市场价格变动均是有弹性的，但证券市场投资者
却可被分为理性投资者与噪声交易者 ，理性投资者
遵循套利交易模式 ，噪声交易者则遵循投机交 易模
式 ，当某一上市公司受到并购重组事件的外 部冲击
时 ，理性的套利交易者利用套利交易迅速将 股价调
整到与 目标公司内在价值相一致的水平 ，而噪声交
易者则会受并购重组信息 的驱动 ，致使其至少在短
期内的错误交易 (高于内在价值 的交易 )迅速 向同
一 方 向集 中，结果噪声交易者对股价 的形成有了系
统性 的影响 ，股价偏离它的内在价值 ，从而引发噪声
交易模型 ¨(DSSW，1990a)所揭示 的市场状况 ，当
噪声交易者为其创造了 自身 的生存空间或环境 时，
股价便会 系统性地偏离它的内在价值 ，股价超调现
象出现。当股价超调 超过正常统计 意义上 的误 差
时，股价泡沫就因此产生了。
从上面的论述可知 ，无论从价值转移还是从超
调理论的角度分析 ，并购重组均会诱发股价泡沫 ，依
泡沫的定义，即股价泡沫是指源于理性预期下 的股
票价格脱离了其基本价值，其超越了基本价值虚高
的部分 。如果 用 P 表 示股票价 格， 表示 内在价
值，则股价泡沫 日 就可表示为：
B =P 一 (1)
由式(1)可 以看 出，由于 P 是股票的当前市场
价格 ，它为已知量 ，意味着对股票价格泡沫的测度实
质上转化为对股票 内在价值的度量 ，只要我们 能准
确度量股票内在价值 ，便可以对股价泡沫进行测度 。
目前 ，度量股票 内在价值 比较流行的方法主要
有 ：市盈率模型 、股利贴现模型 、自由现金流模型和
剩余收益模 型。除此 以外，Ohlson⋯ 、Felthama和
Ohlson_l。 (1995)提 出一种基 于账面价值和未来收
第 33卷第 7期 李腊 生等 ：企业并购重组中的泡沫经 济 ·31·
益的内在价值评价模型，即 F—O模型。在 Ohlson、
Felthama和 Ohlson看来 ，一个企业 的价值应该 由当
期净资产 BV 与以后各期剩余收益的贴现之和两部
分组成 ，即：
= B +壹
i= 1
×曰 +
一 。 (2)
其 中， 表示公司第 t期的内在价值 ，BV 表示
第 t期 的净资产账面价值 ，ROE 表示第 t+i期净资
产收益率 ，R 表示第 t+i期 资金成本率 。
作为一种简化 ，常常可将 ROE 和 尺 设为常
数 ，记为 ROE和 R。这样式(2)就变为 ：
= 曰 砉 (3)
为了克服式 (3)在实 际操作 中的相关缺 陷，我
国学者冯玲 19](2008)指出，由于企业都有具体的利
润分配政策 ，不会按照 ROE—R的速率增长 ，因此 ，
可以考虑引入公司的派息率 k，将式(3)中的ROE—
R修正为 ROE(1一k)一R的速率增长 ，由此式(3)就
变形为 ：
} (4)
将式 (4)代入式 (1)后可得 ：
B
Bt=Pt— 面 (5)
式(5)是对股价泡 沫的一种绝对量度量 ，绝对
量度量的最大不足就是无法正确反映股价偏离其内
在价值的程度。为此，我们这里将其转化成相对量，
并定义 b 为股价泡沫度 ，则有 ：
。％=( 一，) 0％ ㈩
三、上市公司个体泡沫的市场效应
设市场中共有 Ⅳ支股票 ，第 i支股票资本 占市
场总资本的比例为W ，即市场的资本结构为 W (i=
1，2，3，⋯，Ⅳ)，其收益率记为r ，风险用标准差度量 ，
记为 =√var(r )。如果市场收益率记为r 、风险
记为 的话 ，那么 ：
rM = ∑W 。Ti (7)
： √var(∑ 一 ) (8)
由式(8)可得 ：
= ∑∑W 。W 。cov(ri，0)=∑∑W ·W
· (9)
其 中 =COV(r ，r，)，即为 r 和 r，的协方差。
并购重组会产生股价泡沫 ，假设第 i支股票 因
并购重组而引发 b (b 为泡沫程度)的泡沫 ，则它的
收益率将由 r 变为 r ，风险由 变为 Or ，因此有 ：
r = r +b
～
=or +var(b )+2coy(r ，b )
则第 i支股票存在泡沫 b 下的市场效应为：
+2w COV(rM，b ) (11)
其 中，r 为第 i支股票存在并购重组泡沫下的
市场收益率 ， 为相应的市场风险， 为泡沫 b 的
方差。
式 (10)和式 (11)表明 ，第 i支股票并购重组泡
沫的出现将对整个市场的运行造成一定 的影响 ，其
影响程度主要取决 于三个方 面，一是第 i支股票并
购重组泡沫的程度 ，二是证券市场资本结构 ，三是第
i支股票与市场的相互关系。为 了更充分反映第 i支
股票并购重组的市场效应 ，接下来假设在第 i支股
票与市场 的相互关系确定 的情 况下 ，分别 考察第 i
支股票泡沫程度对市场收益率与风险的影响，对此
求第 i支股票泡沫程度 b 对市场收益率 r 和方差
的导数 。
= + W i =
， 轰+Wi c 面+ ， + 【l
攀 ：草 -4．- 4．-2 一 ：=一 ～ ／～ a6 a6 a6 — a6
‘ Wk ‘ ‘ + 2 一 。
0coy(rM，b )
a6
．
显然 ，当 ≠ ， ≠ 时 Orik与 6 无关 ，故 ：
0。又因为 r 与 b 是 r 的一个分离 ，即便 =i或 k=
， ，也 与 6 没 有 关 系，故 ：0，由此 可 知 ，
j
∑
= l k
∑
= l
， 。 ‘ =0，代人上式可得 ：
等 ·等+z． N · ，
0
6
+
M 2 r
『I
0 2 M
∑ l+=
』 、，
+
+
r +
虬
+
0
』 a 札 V
∑ =
=
r
· 32 · 统计研究 2016年 7月
式 (12)和式 (13)表明，第 i支股票并购重组泡
沫对证券市场的影响包括两个方面 ：一是直接影响，
另一则是间接影响。间接影响的程度取关 于市场 中
其他上市公司股票与第 i支并购重组股票的联动关
系 ，当第 i支并购重组股票与其他上市公司股票收
益率不存在联动关系时 ，第 i支股票并 购重组事件
对市场影响的间接 效应 为 0。而所有 的直接效应均
与第 i支并购重组股票 在市场中的资本结 构有关 ，
第 i支并购重组股票所 占市场资本结构越 大，它对
市场收益率和方差 的影响就越大 ，反之就越小 。尤
其是当我们考察成份指数时，式(12)和式(13)说明
非成份指数标公司的并购重组泡沫对市场收益率不
存在直接效应 ，也不会对市场风险产生影响 ，但对市
场收益率的间接效应 却可能存在。相比成份指
cl0
数，式(12)和式(13)表明，任何一家上市公司的并
购重组 ，都会对综合指数 的运行产生程度不 同的影
响，其影响程度一是取决于并购重组公 司资本总量
的市场地位 W ，二是取决于市场中其他非并购重组
公 司与并购重组公司的相互关系 ，这种相互关系主
要体现在同一大股东 、行业 、地域等方面。当证券市
场规模达到一定程度后 ，每个 W 的值往往会变得较
小 ，这就意味着第 i支并购重组股票 即使产生较严
重的并购重组泡沫 ，对整个股票市场运行 的影响力
也会较小 ，即使是与并 购重组公司关系密切 的其他
上市公 司的股价向同一方向变动，由于股 价的这种
变动存在依相互 关系弱 化 的不 断递减 ，所 以 ，
| ≠ i
对综合指数也只可能有较小的影响。更何况，在
d0
与并购重组公司关 系密切的其他上市公 司中，还存
在股价运行 与并购重组公 司相反 的情况 。这就是
说 ，在一个具有一定规模 的证券市场 中，任何单一上
市公司并 购重组 泡沫都不会促发股票 市场整体泡
沫。也就是说 ，在一个具有一定规模的证券市场中，
单一上市公司并购重组泡沫不会演化为泡沫经济。
四、并购重组集中度与市场泡沫
虽然单一上市公司并购重组泡沫不会演化为泡
沫经济 ，但当并购重组事件在同一时期多发或集 中
爆发时情况又如何呢?
仍假设证券市场共有 Ⅳ支股票 ，考虑在同一期
市场有 n(n≥2)个上市公 司进行并购重组 ，N—n
个公司在这一期不进行并购重组 ，且不进行并购重
组公司的预期 收益率不变 ，n个并购重组公司的资
本市场份额为 肛。为 了分析方便 ，不妨假设 n个并购
重组公司位于市场前n个序号， 为第i个公司的总
市值，K 为市场总市值， 为 n个并购重组公司的
总市值 ，r 为并购重组公 司平均收益率，r口为非并购
重组公司平均收益率 ，则有 ：
= ∑W ， =∑K
i= l i= l
= ∑W -r +∑W 一
i= 1 i： n+l
= 砉 Ki一 塞。 Ki一
= 耋 Ki K-r N 去
=
KM耋i= Ki一 +(1一 K) 囊． 一
= r +(1一 )r (14)
其中 =惫。
由于 为并购重组公司平均收益率 ，将并购重
组公司收益的风险记为 ，那么有：
= 耋 Ki r
⋯ r{毫
与前述分析一样 ，设第 i(i=1，2，3，⋯ ，n)家并
购重组公 司存在泡沫 b ，则第 i家并购重组公司股票
收益率记为 r ，且 r =r +b 。则有 ：
= 塞
i=1
Ki
～ = 主
i=l
K z
‘ + = 毫
一 +塞
2
= var{ K z一 +主
i= 1
Ki
·6 )
= var{毫 Ki )+var{毫 Ki·6。)
一
一一
∑ ∑～
I1 =
p
p
r
口
第33卷第7期 李腊生等：企业并购重组中的泡沫经济 ·33·
+2c。v(耋 Ki一 ，毫 Ki～ )
= 塞骞 。 ‘ +主i=I砉 乏‘c。v c b~,bj
+ 2砉骞 · ·c。v(Fi~bj
： 窆 ⋯v(6 2⋯(rI }
同样 ，r。为非并购重组公司平均收益率，并购
重组公司收益的风险记为 盯。，而 由于未并购重组公
司预期收益率不变，依然为 r 。则有：
、
N K
。
rM
『 -- --L 1 ‘
。 ‘
i=1
K
刍 吖·
N
， K
刍 】
+(1一 )r
r +
i=1
"bi)州 N
r 套 N。去r
K
+
i：Ⅱ+1 M
O"M vat{ rp + 1一 )rq f
= ·var(r )+(1一 ) ·var(r )+2 (1一
(Fp*~Fq ·
i= 1高 ov(
2⋯ (rj ⋯ N
。
N
· 砉，塞
+eOV(b ，0))
因为 = Ki
， 带人上式 ，得到：
=
N
一 +耋 = +毫 Ki K,~
+ 耋 Ki．6l )
其中，i=耋 ·6 为平均并购重组泡沫。
= ∑∑ ’ ，。or + (1一 )
= 1 J I
n Ⅳ
。 ∑∑加 ‘ 。eov(b ，rj) (16)
式 (15)与式(16)表明 ，即使是在非并购重组公
司预期不变的情况下 ，只要同一时期并购重组公司
集中度 达到一定的水平 ，整个市场的收益率 r 将
会系统性地显著偏离其价值 r ，从而引发泡沫经
济。这就是说，当同一时期并购重组公司集中度 达
到一定水平后 ，上市公司并购重组泡沫将演化为证
券市场泡沫。而当我们再将市场整体变动对个股的
影响因素考虑进来时，情况更是如此 。因为 ，随着市
场收益率 r 被并购重组类上市公司不断增大的泡
沫所推高 ，非并购重组类上市公 司所要求的风险补
偿水平将相应增 大，由此也决定 了非并购重组类 上
市公司的预期收益率得 以提升 ，由资本资产定价模
型(CAPM)可知 ，非并购重组类上市公 司的预期 收
益率 0将由0=r，+ ( 一0)(其中，r，为无风险利
率，卢 为风险补偿系数)变为：
=r／+ (r 一r，)= + (r + 。b—r，)
=r，+卢，。 ·b (17)
由此可得 ：
n
r ：∑ 。r +∑ ·r；
n N
： ∑W 。(Fi+b )+∑ ’(r。+／~i／xb)
n
一
Ⅳ
一
Ⅳ
= ∑ ‘Fi+ 6+∑ Fi+肛6(1+∑ 卢 )
一
N
=r + 6(1+∑ 。卢 ) (18)
式(18)即为上市公 司并购重组具有 一定集 中
度情形的市场泡沫模型，该模型揭示 出：当上市公司
并购重组总资本 占市场 总资本之 比，或并购重组集
中度 达到一定的水平时，证券市场将被诱发 6(1
N
一
+∑ 卢 )的泡沫经济，其中，Ixb为并购重组类上
市公司直接推动的市场泡沫，称其为直接效应，
一
N
6∑ 卢 为直接效应诱发的市场效应所引致的市
场泡沫，是一种间接结果 ，故称 为间接效应。由于
一
N
≥o，所以Ixb∑叫 ≥0，也就是说，并购重组的总
6 6
一 ～
∑ ∑㈧
· 34 · 统计研究 2016年 7月
效应 大 于直 接效应 。
如果所有的非并购重组类上市公 司具有一致的
风险补偿 ，即 =卢 =卢，则上式就可简化为 ：
r =r +／xb(1+／3 yJ )：r + 6(1+ 一 )
(19)
那么 ，上市公 司并购重组具有一定集中度情形
的市场泡沫模型的风险可表示为 ：
var(r )=var(， )+ (1+yJ 卢 )2VS,r(6)
+ (1+∑ cov(r ，6)
由于var c i)=var(耋 Ki· )=窆i=1砉
—
Ki ~
广 ·c。V(6 ，6，)，r = r +(1一 )r ，带入上
式 ，得到：
var(r ) = M2 +
⋯ ， +
。 [耋 Ki ⋯(rp,~bi)
(t+
。
)
圭 )
+熹 Ki．(1 ⋯v(r )】=
+(1+∑甜 c。v(6 ，6 )
+2Ix(1+∑ 卢 ) 【∑ 。c。v(r ，6 )+∑W
( 1—1)⋯v(r )]
由 的经济含义可知 ， 只与市场整体收益率
有关 ，而与并购重组类 泡沫无关 ，因此有 eOV( ，
b )=0(i=1，2，3，⋯，n)。又因为 r (i=1，2，3，⋯，
n)与 6 是 r 的一个分离 ，b 由于示范效应 ，它只与
6
，( =1，2，3，⋯，n)有关 ，而与 r，(J=1，2，3，⋯，n)
没有关系 ，这就决定 了 6 与 r 无关 ，所 以有 cov(r ，
6 )：0(i：1，2，3，⋯，n)，代入上式可得 ：
var(r )= 2 +(1+∑ 。 ) ∑ 一 ‘
eOV(6 ，b．) (20)
由于 eOV(b ，6 )≥ 0(i，J= 1，2，3，⋯ ，n)，式
(20)意味着 ，集中并购重组所 引发的市场泡沫将迅
速增大市场风险，对此必须引起高度关注。
五、股票市场泡沫的实证分析
为 了证实前述理论分析结论 ，以下以上海证券
交易市场 2014年 1月 1日至 2015年 8月 31日的
相关实际数据为样本来进行实证分析。样本期间，
上海证券交易所所有上市公司共发布并购重组消息
的有 53家企业 ，发布并购重组消息 65次 ，按月统
计，这 65次并购重组消息在时间轴上的分布状况如
图 1所示 。所有数据来源于上海万得信息技术有限
公司的“Wind数据库”。
^
／＼
／
／ ＼A
一 ⋯ ⋯
＼ ／＼ ／＼
一
⋯ ⋯ ． ． ll— ／l一
曼蔓兰 蔓兰兰 曼兰兰兰兰兰 兰兰
u ． u ． u l u I u' u - u I u ．
一 l u u． ∞ _- 一 一 ut ∞
0 ～
图 1 2014年 1月 1日至 2015年 9月 8日发布并
购重组消息的企业数分布 图
从样本分布来看 ，在这 20个月 中，明显 出现一
个并购重组公告发布的高峰期 ，即 2014年 3月至 6
月，其中4月份并购重组公告次数最多，达到 11起。
如果剔除 4、5、6月 ，则不难看 出上海证券市场并购
重组公告所涉企业数的分布还是较平稳的 ，并购重
组事件不会对市场价格造成明显的冲击 。
由于我 国证券市场交易实行涨跌停板制度 ，这
就决定 了上市公司并购重组的价格效应不可能在一
个交易 日完成 ，同时考虑到我 国证券市场信息披露
所存在的不规范行为以及内幕交易等现实 ，因此 ，上
市公司并购重组的价格效应有可能在信息公告前就
开始有所反映。基于 以上两点 ，我们首先要解决 的
就是上市公司并购重组价格效应的窗 口期 问题 ，对
此利用事件分析法来确定窗 口期 。
以上市公 司正式公告 并购重组消息为时 间窗
口，剔除同一家上市公司样本期 内的重复和多宗并
购重组公告 ，只保留首次并购重组公告 ，并将非公开
发行 A股的事件也视为并购重组公告做相 同方式
处理 ，最终得到样本期 内共有 61次并购重组事件 ，
第33卷第 7期 李腊生等 ：企业并购重组中的泡沫经济 ·35·
相关数据为 Et收益率数据 。考虑到现行消息披露承
诺 3个月的制度安排，这里将事件窗 口期选定为
(一26，39)交 易 日，并计算样本期 内样本公 司在 事
件窗 口期 的 超 额 收益 率 SR 和 累 计 超 额 收 益率
CSR，以此度量并购重组事件给上市公司带来的价
格效应 ，计算结果如表 1所示 。为 了检验计算结果
是否为股价的随机波动引起的 ，本文采用市场模型，
假设并购事件对股价没有影响 ，则 CSR会服从均值
为 0的正态分布 。对这一假定进行 t检验 ，所得 检
验结果见表 1。
仔细观察表 1对上市公司并购重组事件公告前
后共 65个交易 日的股价变动状况 的各种结果不难
发现 ，并购重组公 司在 (一8，39)这 47个交 易 日内
获得了显著为正 的累计超额收益率 ，这不仅说 明并
购重组事件能为二级市场投资者带来投资价 值，而
且也证实在我国证券市场中的确存在信息披露的不
规范 ，在并购重组事件公告前 的 8个交易 日，就有人
实施内幕交易 。表 1同时显示 ，在并购重组事件发
生后的前 5个交易 日内，正向的 t检验结果不仅都
显著，而且前 4个交易 日的显著性程度很高，从第 6
个交易日开始直至第 30个交易日，均不能通过显著
性检验 ，直到第 31个交易 Et，负向的 t检验结果又
变得显著 ，这种状况表 明，并购重组事件 的确对股价
有短期的正向驱动作用 ，导致股价的超调 ，超调特征
将维持到第 31个交易 日。
一 旦确定 了事件窗 口期 ，接下来我们就 能分析
并购重组事件集中度对证券市场价格 的影响。依上
述分析知，并购重组事件公告前 8个交 易 日股价就
开始有反应 ，且整个事件总的正向作用将持续 到并
购重组事件公告后 的第 39个交易 日，因此 ，并购重
组集中度 可选择窗 口期 (一8，0)的累计值 ，即在
(一8，0)内上海证券市场所有公告并购重组企业 的
总股本与市场总股本的比例，市场收益率对应选择
上证综合指数收益率 。
虽然并购重组事件可能会影响股价 ，但它终究
不是股价决定 的基础性 因素 。一种普遍 的观点认
为，我国股票市场具有 明显 的政策市或资金市的特
征，或者说，我们的证券市场是一个资金推动型市
场。依据这一结论，在如下的实证模型分析中，我们
引入货币供给增长率这一解释变量，货币供应量选
择 。，货币供给增长率(M，的增长率)用 m 表示。
因为 ．或 m。只有月度数据 ，而 和 r 均为 日数
据，为了保持分析数据的一致性，这 里选择使用
Eviews中提供的二次函数的均值与月度数据相等 的
表 1 样本公 司在窗 口期 (一26。39)内的 SR和 CSR (％ )
窗口期 SR CSR 窗口期 SR CSR 窗口期 SR CSR
一 26 6．44E一5(0．0061) 1．055E—O6 —4 —4．1E一05(一0．0039、 0．0035 l9 一0．0053(一O．5039) O．1736
— 25 0．0023(0．2156) 0．0023 —3 0．0021f0．1985) 0．0058 20 一0．0028(一0．2598) 0．1709
— 24 0．0051(0．4821) 0．0074 —2 0．0071(0．6689) 0．Ol27 21 0．0027(0．2560) 0．1736
— 23 0．O017f0．16l0) 0．0091 一l 0．0056(0．5278) 0．Ol82 22 0．0036(0．3362) O．177l
— 22 一0．0048(一0．4504) 0．0043 1 0．0514(4．8605)⋯ 0．0696 23 一0．0014(一0．1281) O．1758
— 21 一0．0054f一0．5069) —0．0010 2 0．0432(4．0812) 0．1128 24 一0．0056(一0．5296) O．1702
— 2O 0．0026(0．2435) 0．OOl5 3 0．0373 r2．90581” 0．1435 25 一0．0055(一0．5149) O．1647
一 19 一O．0026(一O．2438 一O．001O 4 O．0241(2．2756、⋯⋯ O．1676 26 O．13136g(O．63913、 O．11l5
— 18 一0．0006f一0．0601) 一0．O0l7 5 0．O196f1．8563) 0．1872 27 一0．O015(一0．1398) O．1700
— 17 0．0028f0．2662) O．001l 6 0．0061(0．5775) 0．1926 28 0．0033(0．3084) O．1733
— 16 一0．0022(一0．2094) —O．O011 7 一0．0021(0．1912) —0．1983 29 0．0025(0．2312) O．1757
— 15 0．O014(0．1307) 0．0003 8 0．O014(0．1313) 0．19l2 3O 一0．0016(一0．153) O．1741
一 l4 0．0017(0．1609) 0．0020 9 一0．0052(一0．4871) 0．1875 31 一0．0187(一1．7666 0．1554
— 13 0．O019(0．1821) 0．0039 l0 0．0047(0．4435) O．1954 32 0．0066(0．6287) 0．162l
— 12 0．0047(0．4422) 0．0086 l1 0．0032(0．3059) O．1954 33 0．0013(0．1244) O．1634
一 ll 一0．0030(一0．2874) 0．0057 12 0．0031(0．3020) 0．1986 34 0．0033(0．3086) O．1667
一 10 一0．0063f一0．5978) —0．0008 l3 一0．0104(一0．9822) 0．1882 35 0．0007(0．0708) 0．1674
— 9 0．0007(0．0678) —3．56E一05 14 一0．0053(0．1830) 0．1830 36 0．0016(0．1524) 0．1690
— 8 0．O0l0f0．0988) O．OOlO l5 一0．0031(一0．4964) O．1830 37 0．0037(0．1734) O．1727
— 7 0．0058(0．5444) 0．0068 16 一0．0018(一0．1689) 0．1780 38 0．0008(0．0714) 0．1734
— 6 一0．0006f一0．0576) 0．0062 17 0．O010(0．0919) O．1790 39 一0．0022(一0．2041) 0．1713
— 5 一0．0026(一0．2493) 0．0035 l8 一5．8E 一05(一0．0055、 0．1790 ——
注：括号()中的数值代表 t统计量，符号 和”分别表示 10％和5％的显著性水平。
· 36 - 统计研究 2016年 7月
Quadratic．match average函数将 m．进行转换 ，并将转
换后的 日数据作为 m。的样本数据 。样本期间为2014
年 1月 2日到 2015年 8月 31日，样本量共计为 408
个交易 日。又 因为 是 由(一8，0)中所有并购重组
企业总股本与市场总股本的 比例累计得到 ，在计算
时会损失掉 8个样本 ，因此最终 的分析样本容量为
400个。
将上证综合指数收益率 r 作为被解释变量，累
计(一8，0)所有并购重组企业总股本与市场总股本
的比例 和货币供应量增长率m。作为解释变量，建
立回归方程，为了消除自相关，实证模型中引入 的
滞后变量 。模型的估计 以及参数检验情况显示 ，变
量 、 ．卜，和
．
一 的估计参数在 5％ 的显著性水平
下均能通过检验 ，变量 ／7／, 的估计参数在 10％ 的显
著性水平下也能通过检验。这就是说 ，在 10％的显
著性水平下 ，实证方程有效 ，它可简单 的表示成：
d． = 0．0633／1． 一 0．0462ml
，
+ 0．1801 d
．
一 1 —
0．1469r
一 2 (21)
其中 rd
，
、rd． 为上证综合指数收益率 r 滞
后一期和两期的值。
式(21)的回归结果表 明，我 国股票市场 的运行
有其 自身的规律性，上证综合指数 收益率 的决定
主要取决于其 当日前两 目的运行状况 ，从当 日算起 ，
倒数第一 日为同向驱动，倒数第二 日则为反向驱动，
但综合作用的结果是存在同向驱动 ，即，当前两 日上
证综合指数均上涨时 ，除非涨幅出现极其 明显 的递
减 ，否则就有正向推动的力量存在 ；当前两 日均下跌
时 ，除非跌幅出现极其明显的递减 ，否则就有负向推
动的力量存在；只有倒数第一 日上涨 ，倒数第二 日下
跌时 ，正向推动力最强 ；反之，只有倒数第一 日下跌 ，
且倒数第二 日上涨时 ，负向推动力最强。上市公司
并购重组集中度肛和货币供应量增长率 也是影
响上证综合指数收益率的重要因素，上市公司并购
重组集中度有正向的驱动，即当 提高1％ 时，将会
引起上证综合指数收益率上升 0．0633％ ，货 币供应
量增长率则显示为负向驱动因子，即当 m．上升 l％
时，将会引起上证综合指数收益率下降 0．0462％。
m 与 之间的关 系明显与政策市的观点不一致 ，如
何解释这种现象呢，本文认为，我国货币政策的选择
主要是依据实体经济状况决定，相机抉择的政策选
择意味着 ，在实体经济表现出明显 的衰退特征时 ，实
施扩张的货币政策，此时m，≥0，其与实体经济是一
反向关系，虽说我 国股市的决定与上市公司的业绩
无关，但股票市场对各类经济信号的反应还是较为
敏感的，此间若偏利空的宏观经济公共信息偏多，会
导致投资者悲观性预期 ，即便是资金成本越来越低 ，
悲观性预期的结果不仅不会出现股票市场的资金净
流人，相 反还会不 断引起净流 出，从而导致 股价与
m 呈反向变动 。同理 ，在实体经济表现出明显的过
热特征时，实施紧缩的货币政策，此时 m，≤0，其与
实体经济呈反向变动关系，此时，若偏利好的宏观经
济公共信息偏多，会导致投资者乐观性预期，即便是
资金成本越来越高 ，乐观性预期的结果不仅不会 出
现股票市场的资金净流出，相反还会不断引起净流
入，从而使股价与m．也呈反向变动关系。此外，随着
我国投资市场多元化格局 的形成 ，货币流 向也呈现
多元化 ，这就意味着，即使央行实施宽松 的货币政
策，新增货币余额也未必流向股票市场，尤其在房地
产市场具有较高投资回报的前提下，加上股票市场
扩容等因素等，均有可能导致股价与m 的反向变动
关系出现。总之 ，货币资金在股市的流动状况并不是
取决于货币政策 ，而是取决于证券市场是否存在赚
钱效应 ，这一点从 回归模 型变量
．
、
．
的估计
参数特征可以看得很清楚，当股票市场无赚钱效应
时，股价与 m，是呈反 向变动关系的。
六 、结论 与建议
本文结合当前我国经济结构转型以及新一轮经
济改革浪潮来袭 的现实背景，从理论 与实证两方面
对上市企业并购重组 的价格 和市场效应进 行 了探
讨，分析结果表明：①上市公司并购重组事件存在正
的股价效应，尤其在并购重组事件公告后的5个交
易 日内表现得极为显著 ，这种正 向效应平均持续 47
个交易 日(一8，39)，投资者能从 上市公司并 购重组
事件中获得超额收益；②上市公司并购重组不仅存
在直接效应 ，同时也存在间接效应 ，它对证券市场价
格的影响状况取决于上市公司并购重组集中度，当
上市公司并购重组集中度较低时，证券市场价格仅
主要表现为个股价格泡沫 ，当上市公司并购 重组集
中度达到一定程度后 ，证券市场个股价格泡沫将会
演化成整体泡沫，即引发为泡沫经济；③上市公司并
购重组集 中度 与证券 市场价格存在正 向的变动关
系 ，上海证券交易所上市公司并 购重组集 中度每提
高 1％，将引发上证综合指数上升 0．0633％ ；④我 国
第33卷第7期 李腊生等：企业并购重组中的泡沫经济 ·37 ·
证券市场价格的决定主要取决于市场是否存在赚钱
效应 ，它与货币扩张之间实质上是一种反 向变动关
系，在市场不存在赚钱效应，且其他条件不变的情况
下，货币供给量增长率每上升 1个百分点，将会引起
上证综合指数降低 0．0462％，这种反向变动关系一
方面说 明我国证券市场对资金的吸引并不具有 “天
然性”，另一方 面也说 明其存在货 币政策 的 自动稳
定器；⑤我国证券市场的确存在较为严重的内幕交
易，上市公司并购重组事件公告前的 8个交易 日，就
有信息知情者实施系统性交易。
依据本文的研究结论，同时结合我国经济运行
下行压力较大以及依靠创新与改革实现战略性突围
的发展思路，可以预计，在现行的经济管理体制下，
企业并购重组必将集 中爆发 ，对此本文建议 ：
对中央企业 的并 购重组在 时间上做 出均衡性
安排 ，避免证 券市 场并 购重组 事件 在某 一时 点过
度集中(央企上市公司在指数构成 中一般都 占有
较大权重 )，同时也保持证券市场并购重 组集 中度
的平稳性 ，为改革 慢牛行 情 营造一 个 良好 的外部
环境 ；
加强上市公司信息披露工作的监管与规范，严
厉打击证券市场内幕交易；
加强证券市场交易监测与舆情 引导 ，防止投资
者操纵股价或联合操纵股价 ，保证并购重组泡沫能
维持在一个相对合理的水平 。
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社会科 学版)，2008(5)：27—32
作者简介
李腊生，男，经济学博士，现任天津财经大学中国经济统
计研究 中心副主任 、教授 、博 士生导 师。研 究方 向为统 计预
测与决策 、金 融风险分析技术 。
陈志芳 ，女 ，2003年 毕业 于河北 工业 大 学，获理 学硕 士
学位。现为 内蒙古财 经大学统 计与数学学院副教授 ，天津财
经大学2014级统计学在读博士。研究方向为金融风险分析
技术。
康洁，女，天津财经大学2014级统计学硕士研究生。研
究方 向为金 融风 险管理。
(责任编辑 ：方 原)
