想卖的不是它，能卖的才是它——资产的「流动性」如何决定一家公司拆掉哪块业务

[2002 JFE] Divestitures and the Liquidity of the Market for Corporate Assets
Frederik P. Schlingemann, René M. Stulz, Ralph A. Walkling
Jun He June 02, 2026
公司金融 资产剥离 流动性 内部资本市场
Note

本文读的是 Schlingemann, Stulz & Walkling (2002, Journal of Financial Economics)：一家想「瘦身」的公司，到底会不会真的卖掉一块业务、又会卖掉哪一块，关键并不只看哪块业务该卖，而看哪块业务卖得掉。资产所在行业的「市场流动性」越高，这块业务越容易被剥离——以至于出现一个反直觉的结论：流动性最差的那块业务，被卖掉的概率反而低于公司里表现最好的那块。

1 引言：一半的「瘦身」公司，其实什么都没卖

公司金融里有一个被讲了无数遍的故事：一家多元化的公司，业务铺得太开、内部资本市场配错了钱、被市场打上了「多元化折价（diversification discount）」的标签，于是它要「聚焦（focusing）」——砍掉边角业务，回到自己最擅长的主业。文献给这种聚焦行为找了三条经典动机：把资产交给最会经营它的人（效率解释）、通过降低多元化程度让公司更高效（聚焦解释）、以及卖资产来缓解融资约束（融资解释）。

故事到这里都很顺。可作者在数据里发现了一个别扭的事实：在所有「减少了报告业务分部数量」的公司里，大约有一半根本没有卖掉任何一块业务。它们停止单独披露某个分部，却只是在内部把它合并、重组掉了，并没有真正把资产卖给外人。

这就奇怪了。如果一家公司有充分的基本面理由去聚焦——它是个糟糕的多元化者、又缺钱——那它为什么不干脆把那块业务卖了，既能改善业绩又能筹到现金？为什么有的公司说卖就卖，而另一些「条件几乎一模一样」的公司，却只能在自家屋里搬搬家具？

作者给出的答案，简单到几乎被整个文献忽略了：因为不是所有想卖的资产都卖得掉。

2 一个被遗忘的变量：资产也有「流动性」

我们太习惯于在金融市场里谈流动性了——买卖价差、市场深度、成交量。可微观结构那一整套工具，到了「公司资产」这个市场上全都失灵了。这里没有做市商替你囤着一堆「业务分部」等着撮合，你既报不出 bid–ask spread，也量不出 market depth。

但市场的本质没变：要成交，就得有买家和卖家。

公司资产没有一个集中交易的场所。一家想卖掉某块业务的公司，必须自己去找买家。如果这块资产所在的市场是活跃的、流动的，买家俯拾皆是，公司就能按接近其现金流现值的价格把它卖出去；可如果这个市场不流动，卖方就得给出一个「流动性折扣（liquidity discount）」去引诱买家入场——而一旦这个折扣压得太低，跌破了卖方的保留价格，这笔买卖干脆就不会发生。这正是 Shleifer 和 Vishny (1992) 那篇经典论文的核心机制：资产的清算价值，取决于此刻有没有「手头宽裕、又懂行」的潜在买家。

于是作者提出了两个层层递进的假设。

首先，从单块资产的角度看——既然公司聚焦是为了改善业绩和筹钱，而「卖任何一块与主业无关的资产」都能达到这个目的，那么当公司可以挑着卖时，它会优先卖掉相对更流动的那块。作者称之为资产流动性假设（asset liquidity hypothesis）。

接着，一个自然的问题是：不是所有想卖的公司都能如愿成交。于是从整个公司的角度看——在「确实需要剥离」这个前提下，手里握着更流动资产的公司，更有可能真的卖成。作者称之为公司流动性假设（firm liquidity hypothesis）。

这两个假设，恰好对上了引言里那个别扭的事实：真正区分「卖成了的公司」和「只能内部重组的公司」的，也许根本不是它们的财务基本面，而是它们手里那堆资产到底好不好脱手。

3 识别策略：怎么给「公司资产」称一称流动性

要检验这两个假设，作者需要四样东西：一组聚焦公司、一组对照公司、关于「卖掉了什么、留下了什么」的分部数据，以及——最棘手的——一把能量出资产流动性的尺子。

怎么量流动性？ 既然 bid–ask spread 用不了，作者沿用 Shleifer–Vishny 的思路：一个行业里成交量越大，说明这个行业的资产越容易脱手，卖方需要付出的折扣越小。于是他们用行业层面的并购成交量来代理资产流动性。具体地，某个行业（按两位数 SIC 码划分）的流动性指数，是这个行业里公司资产的成交总值，除以该行业的总资产：

$$ L_{j} \;=\; \frac{V_{j}}{A_{j}} $$

这里 \(V_{j}\) 是行业 \(j\) 中公司资产交易的总价值（剔除掉本研究分析的那些被剥离的分部，避免循环），\(A_{j}\) 是该行业的总资产。一个分部的流动性，就用它所在行业的 \(L_j\) 来近似；而一家公司的流动性指数，则是它各个分部流动性指数的资产加权平均：

$$ L_{i} \;=\; \sum_{k} w_{ik}\, L_{j(k)} $$

其中 \(w_{ik}\) 是分部 \(k\) 在公司 \(i\) 总资产中的权重。这样，作者就能把一家公司看成「一篮子分部」，并衡量这一篮子里每块资产所在市场的冷热。

怎么构造样本与对照？ 作者从 1979–1994 年间首次减少报告分部数量的公司出发。按 SFAS No. 14，占合并销售额 10% 以上的分部必须单独披露，这些信息来自 Compustat 的全覆盖行业分部库（CISF）。剔除金融业（SIC 6000–6999）、受管制行业（4900–4999）、ADR 以及资产低于 1 亿美元的公司后，剩下 325 家公司。

关键的一步在于把这 325 家公司一分为二。作者用 LEXIS-NEXIS 一家一家地去核：如果某家公司「分部减少」的同时，财经媒体上确实报道了一笔对应的剥离交易，它就被归为剥离公司（divesting firm），共 168 家；如果查不到任何对应交易，它就被归为中止披露公司（discontinuing firm），共 157 家。为防止「其实悄悄卖了、只是我们没查到」，作者还去 SDC 并购库里复核了中止披露公司，没有发现遗漏的交易。

这套「剥离 vs. 中止披露」的切分，正是本文识别的精妙所在：这两类公司有着同样的聚焦冲动，区别只在于——一类卖成了，一类没卖成。

至于非聚焦对照公司：对每一个样本公司减少分部的年份 \(t\)，作者从 Compustat 里挑出在 \(t-1\) 年处于同一销售额十分位、拥有同样分部数量、但在 \(t\) 年没有减少分部的公司，取它们的均值作为基准（要求至少 5 家可比公司）。这样就尽量剥离掉了「规模 + 多元化程度」的干扰。

4 数据

样本是 1979–1994 年间首次减少报告分部数的 325 家公司（168 家剥离、157 家中止披露），观测单位是公司—年。由于只取「首次」减少，样本量随年份递减，1981 年最多，有 38 例。从「卖了几块」来看，剥离公司里 142 家只卖了一块分部、22 家卖了两块、4 家卖了三块。一个有意思的对照是：中止披露公司平均停止报告 2.43 个分部，而剥离公司只停止报告 1.23 个——后者的动作要「外科手术」得多。从行业看，绝大多数样本集中在制造业（两位数 SIC 20–39），325 家里有 265 家（81.7%）落在这个区间。

5 主要结果：基本面分不开它们，流动性能

5.1 剥离公司确实有「该卖」的理由

先看剥离公司和对照公司的差异（这一比较回答的是「为什么有些多元化公司去聚焦、有些不去」）。结果两条经典解释都成立：

唯一的反直觉点是：剥离公司的负债／资产（0.540）反而低于对照公司（0.611，差 -0.080，p = 0.001）——明明看起来缺钱，杠杆却更低。作者的解读是，这恰恰说明它们是受信用约束的公司：不是不想借，是借不动。综合起来，剥离公司是一群「多元化没做好、又被信贷掐着脖子」的公司。到这里，效率／聚焦／融资三套解释配合得天衣无缝。

（关于「多元化折价是不是真由资产配错引起」这条平行的争论，可参见《拆开，是为了把「不一样」分开——多元化折价里那笔被分拆验证的账》。）

5.2 反转：基本面分不开「卖成的」和「没卖成的」

但真正关键的一步，是把剥离公司拿去和中止披露公司比——这两类公司都想聚焦，区别只在卖没卖成。

于是反转出现了：在几乎所有传统会计指标上，它们都没有显著差异。 增长率、投资、超额价值、q、杠杆、现金、盈利能力、股利……一个个比过去，剥离公司与中止披露公司统计上无从分辨（唯一勉强显著的是剥离公司的股权市值略大，差 0.528，p = 0.070）。中止披露公司同样投资得很少、资本开支增长得很慢——它们看起来和剥离公司一样「该卖」，可它们就是没卖。

作者进一步上了 logit 回归来确认（Table 3）。把剥离公司对照普通多元化公司时，现金流／销售额等变量显著为负、模型能区分两者；可一旦把剥离公司对照中止披露公司（Table 3 Panel B），所有系数都不显著，伪 \(R^2\) 低到 0.12%–0.63%。换句话说，聚焦解释和融资解释，根本无法回答「为什么有的聚焦公司卖成了、有的没卖成」这个问题。

这正是全文的张力所在：基本面解释在「该不该聚焦」这一层很有用，到了「能不能卖成」这一层却彻底失语。那么，是什么填上了这个缺口？

5.3 流动性，正好填上了这个缺口

答案就是流动性。作者发现：卖成了的聚焦公司，其流动性指数显著高于没卖成的聚焦公司。 同样想瘦身，手里资产更好脱手的那批人，更有可能真的把资产卖出去——这正是公司流动性假设的直接证据。基本面把它们划成了「同类」，而流动性把它们的命运分了开。

接着，在「确实卖了」的前提下，作者再问：卖的是哪一块？ 结果是：在控制了分部业绩和其他分部特征之后，流动性指数更高的分部，被剥离的概率更高——这是资产流动性假设的证据。公司不是挑「最该卖的」那块卖，而是挑「最卖得掉的」那块卖。

5.4 那个最扎眼的结论

把这两件事推到极致，就得到了摘要里那句最反直觉的话。作者做了一场「赛马」：让流动性和业绩这两个决定「卖哪块」的因素直接对撞，结果是——

流动性最差的那块业务，被剥离的概率，低于公司里表现最好的那块；而表现最差的那块业务，被剥离的概率，又低于市场流动性最高的那块。

读两遍你才能咂摸出它的分量：哪怕一块业务表现糟糕、最「该」被卖掉，只要它所在的市场太冷清、卖不出价，它就被留下了；反过来，哪怕一块业务表现不错，只要它好脱手，它也可能先被卖掉。「能卖」压过了「该卖」。 资产的流动性，不只是交易的背景条件，它本身就是塑造重组结果的一只手。

（同一只手在别处也现过身：当一家缺钱的公司发现核心资产卖不动时，它会怎样靠变卖更易脱手的家底来续命，见《现金只有 330 万，却烧了六年：一家「明星公司」是怎样靠『卖家底』续命的》。）

6 文献脉络

这条研究的起点，是把「公司资产」当成一个真实的市场来看。最早的实证奠基来自 Hite、Owers 和 Rogers (1987) 对企业间资产买卖与整体清算的研究——原来分部、工厂、子公司，是可以像商品一样被交易的。但真正把「流动性」这个词钉进这个市场的，是 Shleifer 和 Vishny (1992)：当资产的天然买家自己也陷入困境时，资产只能贱卖给外行，于是清算价值内生地随行业景气而起落——「火线甩卖（fire sale）」由此有了均衡含义。Pulvino (1998) 用商业飞机的二手交易，给这套理论提供了最干净的微观证据。

文献脉络时间线
文献脉络时间线（按发表年份排布；红色为本文）

与此并行的，是「公司为什么要聚焦」这条线：Comment 和 Jarrell (1995)、John 和 Ofek (1995) 记录了聚焦与价值的关系，Berger 和 Ofek (1995) 给出了被引用无数次的「多元化折价」度量，Berger 和 Ofek (1999) 又系统刻画了再聚焦项目的成因与后果；而 Lang、Poulsen 和 Stulz (1994) 则把卖资产与「管理层自利、靠出售筹钱」联系起来。再往后，Rajan、Servaes 和 Zingales (2000) 和 Scharfstein、Stein (2000) 把矛头转向内部资本市场的低效配置，Maksimovic 和 Phillips (2001) 则直接研究「谁在这个公司资产市场里买卖、收益从何而来」。

本文 (2002) 站在这两条线的交汇处：它不否认聚焦与融资的动机（那是「该不该卖」），但它指出，这些动机解释不了「能不能卖成、卖了哪一块」，而填补这个缺口的，正是 Shleifer–Vishny 那条被冷落已久的流动性渠道。它把宏观的「资产市场流动性」第一次具体地落到了单个公司、单块分部的重组决策上。

（关于「拆公司」这件事的另一面——分拆如何改变内部投资与激励，可参见《拆开来看，钱才流到对的地方——用「分拆」给内部资本市场做一次活体解剖》与《拆掉一家公司，是为了让老板「坐不住」》。）

7 评论与延伸（Q&A + 研究方向）

(a) 几个可能的疑问

Q：用「行业并购成交量／行业总资产」来代理资产流动性，会不会本身就内生于景气？

这是最该担心的一点。行业成交活跃，可能同时反映了流动性高和该行业正处于景气／重组潮，而景气又会独立地影响公司卖不卖。作者剔除了被研究分部本身的交易以避免最直接的循环，并在回归里控制了分部业绩；但「行业冲击同时驱动流动性与剥离决策」这条通道，仍难完全排除——这也是后来 Mitchell–Mulherin、Maksimovic–Phillips 一脉强调「行业冲击」的原因。

Q：剥离公司杠杆反而更低，这不是和「缺钱」矛盾吗？

表面矛盾，实则一致。作者的解读是：剥离公司不是「主动加杠杆」的公司，而是想借却借不到的受信用约束公司——低负债、低现金、低股利、低投资放在一起，画的是一张「信贷被掐住」的脸，而不是「财务保守」的脸。

Q：会不会是中止披露公司其实卖了、只是没被新闻抓到，从而污染了对照组？

作者查了 SDC 并购库和 93 家公司的年报来堵这个漏洞，没发现对应的分部剥离交易；并明确说明，即便把少数报告了资产出售的公司重新归类，结论也不变。这是本文识别上做得比较扎实的地方。

Q：「卖更流动的、留更不流动的」会不会只是因为流动的资产恰好也是更差的资产？

正因如此，作者才在分部层面同时放进业绩和流动性做「赛马」。结论恰恰是两者各自独立起作用，甚至流动性强到能压过业绩——流动性最差但表现最好的分部反而被留下。这说明结果不是「流动 = 该卖」的同义反复。

Q：这和「火线甩卖」是一回事吗？

机制同源（都来自 Shleifer–Vishny 的买方稀缺），但落点不同。火线甩卖讲的是困境卖方被迫低价成交；本文讲的是流动性反过来决定了交易发不发生、以及发生在哪块资产上。它把「价格折扣」翻译成了「成交概率」和「资产选择」。

Q：样本停在 1994 年、且集中在制造业，外推性如何？

这是诚实要打的折扣。81.7% 的样本在制造业，结论对服务业、轻资产行业未必成立；分部披露口径（SFAS 14 的 10% 阈值）也带来测量噪声。把它当作「制造业重组」的证据更稳妥。

(b) 几个可能的研究问题与提案

1. 把「资产流动性」搬到公司债与信用市场。 【经济故事】本文的逻辑——「能不能卖成，取决于此刻有没有买家」——几乎可以一字不改地搬到债券二级市场：一只债券能不能被基金在压力时点出清、以多大折扣出清，取决于此刻交易商和对手盘的接盘能力。Schlingemann 等人量的是「公司资产市场」的流动性，而 TRACE 时代我们能直接量「公司债市场」的流动性。 【可行性】高。用 TRACE 成交数据构造行业／评级层面的流动性指数，配合基金持仓，检验「基金在危机中先卖掉更流动的债、留下更不流动的债」是否成立——数据和识别都成熟。

2. 危机时点的「资产剥离 vs. 内部重组」分流。 【经济故事】本文用一个长样本横截面识别流动性的作用；但流动性最戏剧性的变化发生在危机里。2008、2020 这样的流动性骤降，应当把更多「想卖却卖不成」的公司推回「内部重组」。 【可行性】中。可用危机作为流动性外生收紧的冲击，做剥离概率对行业流动性敏感度的 DiD；难点在于危机同时改变了卖的意愿，需要把意愿冲击与能力冲击分开。

3. 外资买家与公司资产市场的流动性。 【经济故事】公司资产市场的「买家库」并不封闭——跨境并购意味着外资 PE 和战略买家会加厚某些行业的买方深度。当一个行业向外资开放，本地公司剥离资产的成交概率是否上升、流动性折扣是否收窄？ 【可行性】中。利用各国对外资并购管制的放松事件做准自然实验，把 Schlingemann 的流动性指数按「是否含外资买家」拆开；数据可得，识别取决于政策时点的外生性。

4. 用机器可读的交易数据重估那场「赛马」。 【经济故事】原文受限于 1994 年前的样本与分部披露噪声。今天可以用更细的资产层面交易记录（厂房、子公司、业务线）重做「业绩 vs. 流动性」的赛马，看那个反直觉的排序是否在更干净的数据里依然成立。 【可行性】高。SDC／私有交易数据库 + 现代分部数据足以支撑，主要工作量在资产匹配。

8 我的判断

这篇论文的贡献，在于它把一个几乎人人都默认、却几乎没人正式检验的常识——「想卖不等于卖得掉」——变成了一个可识别、可量化的实证命题，并且找到了一个极其干净的切口：让「卖成的聚焦公司」和「没卖成的聚焦公司」对峙，于是基本面解释的边界一下子暴露了出来，流动性这只手才显形。那个「流动性最差的业务比表现最好的业务更不容易被卖掉」的结论，是少有的、既反直觉又站得住的实证发现。

要打的折扣有两处。其一是流动性度量的内生性：行业成交量同时承载着「流动性」和「行业景气／重组潮」两重信息，本文虽做了剔除与控制，但没有一个真正外生的流动性冲击来钉死因果——这道坎要靠后来的危机自然实验或政策实验去补。其二是外推性：样本停在 1994 年、八成在制造业、且依赖 SFAS 14 的分部披露口径，结论更适合读作「制造业重组」的证据。

我接下来最想看到的，是把这套「成交概率取决于买方深度」的逻辑搬到今天有高频成交数据的市场去重做——尤其是公司债二级市场。Schlingemann 等人在 2002 年只能用粗糙的行业成交量近似流动性；而在 TRACE 之后，我们终于有机会把「能不能卖成、以多大折扣卖成」一笔一笔地看清楚。流动性从来不是交易的背景，它就是结果本身——这篇二十多年前的论文，把这句话第一次讲到了单块资产的层面。

参考文献