权力天平倒过来那一年:股东话语权如何反手抬高了并购溢价

[2005 JFE] Let's Make a Deal! How Shareholder Control Impacts Merger Payoffs
Note

本文读的是 Moeller (2005, Journal of Financial Economics):在 1990 年代「友好并购」盛行的环境里,目标公司股东话语权越强(CEO 持股越低、内部董事比例越低、外部大股东在场),收购溢价反而越高——这恰恰和 1980 年代「敌意并购」研究得出的结论符号相反。把各种「股东弱势」的代理变量加总起来,溢价会被压低 5 到 16 个百分点

1 一个被反转的常识

先问一个看上去答案显而易见的问题:一家公司的股东说话越算数,股东自己拿到的钱,是更多还是更少?

直觉会毫不犹豫地告诉你:当然是更多。股东是剩余索取权人,谁掌握了控制权,谁就能把蛋糕往自己这边切。所以股东话语权越强,公司价值越高、被收购时溢价越大——这几乎是公司治理 (corporate governance) 文献的默认底色。

可偏偏,并购市场曾经给出过一个相反的答案。

回到 1980 年代。那是「门口的野蛮人」横行的年代,敌意收购 (hostile takeover) 是主旋律,收购方常常绕过管理层,直接向股东出价抢股。在那样的世界里,研究者们(Shleifer and Vishny, 1986;Stulz, 1988;以及 Song and Walkling, 1993 的实证)发现了一件反直觉的事:目标公司 CEO 越强势、股东越弱势,收购溢价反而越高。

为什么?因为在没有有效收购防御的环境下,哪怕 CEO 极力反对,只要收购方肯出足够高的价钱,股东就会「倒戈」把交易投过去。CEO 越强、越难被股东推翻,收购方就必须把价码抬得越高,才能买动股东去对抗自己的 CEO。换句话说,高溢价是用来收买股东、突破 CEO 防线的「弹药」。于是出现了那个奇怪的负相关:股东控制力 ↑ → 溢价 ↓。

这就是本文要颠覆的起点。Moeller 的核心主张只有一句话:到了 1990 年代,这条关系的符号翻了过来。

2 为什么符号会翻过来:本文的核心机制

要理解这场反转,关键在于 1980 到 1990 年代之间,并购市场本身发生了一次彻底的换血。

Tip

本文虽然是一篇实证论文(没有正式的理论模型),但它的全部张力都压在【一个机制】上。读懂这个机制,整篇文章就读懂了——我们慢慢把它讲透。

首先,是收购防御的普及。进入 1990 年代,毒丸 (poison pill)、分级董事会 (staggered board) 等防御工具广泛可用,敌意收购的成功率变得极低。Moeller 的样本里,敌意交易只占 3.6%,超过 92.7% 的交易被明确标注为「友好」(clearly friendly)。权力的天平,整体性地从股东倒向了目标公司 CEO。

接着,一个自然的问题是:收购方该怎么做这笔买卖?

在 1980 年代,收购方的对手是股东——你要做的是用高价把股东争取过来。但在 1990 年代,真正的守门人变成了 CEO:敌意出价几乎不可能成功,你必须先说服 CEO 点头同意。

然后,真正关键的一步在于:怎么说服 CEO 用「更低」的价格答应交易?

答案是——给 CEO 私人好处 (private benefits)。合并后新公司里的职位、加厚的退休方案、加码的金色降落伞……收购方不再通过抬高溢价去间接补偿(那等于把钱发给所有股东),而是直接把好处塞给 CEO 一个人。论文说得很直白:

与其谈判出尽可能高的收购溢价,目标 CEO 转而和收购方讨价还价的,是他自己的私人好处。

于是反转出现了。 股东当然可以站出来拦住这种「贱卖公司换私利」的交易,但干预 (intervention) 是有成本的,而这个成本恰恰由 CEO 与股东之间的力量对比决定:

这就是 1990 年代那条正相关的来源,也正是 1980 年代那条负相关的镜像。同一套「权力对比」的逻辑,在两种并购环境下给出了符号相反的预测。本文的主假设 (Section 2),就是要在 1990 年代的数据里把这条正相关钉死。

3 识别策略:把「看不见的控制力」拆成可观测的代理变量

问题来了:「股东控制力」本身看不见摸不着,怎么进回归?

Moeller 的办法是用一组目标公司治理结构的代理变量 (proxies),从三个维度刻画「CEO 有多强 / 股东有多弱」。所有治理变量都从 SEC 文件(委托书 proxy statement 与 10-K)里手工收集——这是本文最扎实的地方。

最后,作者把几个维度拼成一个「高股东控制」指示变量 (high shareholder control indicator):当公司同时满足「董事长或总裁与 CEO 分设、CEO 不是大股东、董事会以外部人为主、CEO 任期短」时取 1。这相当于专门挑出「股东几乎不可能容忍 CEO 贱卖公司」的极端情形,用来做最干净的对比。

被解释变量是收购溢价 (takeover premium)。为了剔除「交易成不成」的概率干扰,作者不直接用公告期收益,而是用收购方实际报出的每股价格相对目标公司事前股价的涨幅:

$$\text{Takeover premium} = \frac{P^{\text{offer}}}{P^{\text{target}}_{-6}} - 1$$

其中分子是收购方报出的每股收购价(换股交易里用公告日收盘价折算),分母是公告前第六个交易日的目标股价。回归用 OLS,控制变量里包括敌意虚拟变量、要约收购虚拟变量、目标/收购方相对规模、现金支付比例、行业与年度固定效应,以及一个很关键的控制——公告窗口前 200 个交易日的超额收益 (excess return 200 days prior),用来吸收「市场提前预期了收购」「目标公司近期表现差」等与治理无关的因素。

Warning

这套设计的软肋,作者自己也清楚:治理变量是横截面相关而非外生的。CEO 持股、董事会构成都是公司多年内生演化的结果,可能同时和某些「定价但未观测」的公司特征相关。本文没有 DiD、没有 IV、没有 RDD——它本质上是一组带丰富控制的横截面相关性。读它的结论时,「相关」二字要时刻记在心里。

4 数据

几个值得记住的描述性事实(Table 1):目标公告收益平均 21.3%,收购溢价平均 30.8%收购方公告收益平均 −2.9%,买卖双方合计市值平均增加约 1.7%。目标 CEO 平均持有公司 6.8% 的股权(中位数仅 2%),内部董事平均占 31.1%,外部大股东持股平均 24.4%。敌意交易里的目标,溢价比友好交易里高出约 10 个百分点——这本身就和「敌意环境下高溢价」的旧逻辑一致,但它在 1990 年代已是极少数。

5 主要结果:符号,真的翻过来了

核心结论可以浓缩成一句:所有指向「股东弱势 / CEO 强势」的代理变量,都对应着更低的收购溢价。

把这些拼起来,本文完成了它最想做的事:在一个干净的、以友好交易为主的 1990 年代样本里,证明了股东控制与收购溢价的正相关,并以此回敬 1980 年代文献里的负相关。它顺带还削掉了一个常被援引的「高管权力论」论据——如果给 CEO 更大的自由裁量权真的对股东有利,我们不该看到「股东管得越松、溢价越低」。

6 文献脉络

把这条线索捋直,故事其实很完整。

最早的地基是 Grossman and Hart (1980) 关于搭便车问题的洞见:分散的小股东谁也不愿意承担监督成本,于是大股东(blockholder)的存在才让「干预」变得可行——这给本文的「外部大股东」代理变量提供了理论根。

第一波高潮在 1980 年代的敌意并购研究:Shleifer and Vishny (1986) 与 Stulz (1988) 从理论上论证了「强势管理层抬高了攻破防线所需的溢价」,Song and Walkling (1993) 给出了实证。这一波得出的,是负相关

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)

转折发生在并购环境本身的换血之后。Gompers, Ishii and Metrick (2003) 的治理指数 (G-index) 把「公司治理与公司价值」的关系推到了文献中央;而在并购这个具体战场上,与本文最近的两篇是 Hartzell, Ofek and Yermack (2004) 与 Wulf (2004)。前者细致刻画了目标 CEO 在「财务收益 vs. 合并后职位」之间的权衡,发现 CEO 拿到职位时财务收益被压低、且这类交易里溢价更小;后者在 40 桩「对等合并」(mergers of equals) 里发现目标管理层受到优待、收购方收益更高而目标收益更低。

本文站在的位置很清楚:它不像 Hartzell 等人那样只盯着 CEO 拿到了什么,而是把目标股东的控制力买卖双方的公告收益直接挂钩;它的代理变量覆盖面比 Hartzell 等人更广,样本(388 桩)也比 Wulf 的 40 桩更大、更不依赖于「谁是收购方谁是目标」这种在对等合并里极难判定的分类。一句话:它把 1980 年代那条被反转的关系,在 1990 年代重新量了一遍,并给出了机制。(关于目标 CEO 在谈判桌下「自己给自己发好处」这条暗线,可参见《最后一分钟的两百万股期权》;关于「股东说了算时债主是否遭殃」的治理符号问题,可参见《股东说了算,债主就要遭殃吗?》;关于卖方为何「故意偏心」地设计收购竞价,可参见《卖公司这件事》。)

7 评论与延伸(Q&A + 研究方向)

(a) 几个可能的疑问

Q:这篇文章和 1980 年代的研究到底矛盾不矛盾?

不矛盾,反而是互补的。两者共用同一套「股东 vs. CEO 权力对比」的逻辑,只是并购环境换了:1980 年代是敌意环境,高溢价是「收买股东倒戈」的弹药,所以 CEO 越强溢价越高;1990 年代是友好环境,CEO 是守门人,强势 CEO 会用「压低溢价」换私利,所以 CEO 越强溢价越低。符号翻转的根源不是结论打架,而是制度背景变了。

Q:CEO 持股低就等于股东控制强吗?持股不也可能让 CEO 和股东利益对齐?

这正是本文最微妙的地方。作者承认存在「利益对齐」这一相反解释,但他押注「控制」效应占主导,理由是:直接给 CEO 私人好处永远比抬高溢价(钱要分给所有股东)更高效,所以 CEO 持股带来的「掌控董事会、抬高干预成本」这一面会盖过对齐效应。数据上溢价确实随 CEO 持股下降——支持「控制」解释,但这终究是个识别上的取舍,而非铁证。

Q:这是因果,还是相关?

老实说,是相关。治理结构是内生的、横截面的,没有外生冲击或工具变量。作者用了行业/年度固定效应和事前 200 日超额收益等控制来缓解遗漏变量,但「某个未观测的公司特征同时决定了治理结构和溢价」这种担忧无法被完全排除。把它当作「在精心控制下的稳健相关性」来读最稳妥。

Q:为什么用收购方实际报价、而不是公告期股价收益来算溢价?

因为公告收益是「价格 × 成交概率」的混合体,会被「交易能否完成、会不会有竞争者」污染。用 报价 / 事前股价 − 1 可以把成交概率剥掉。而且本文样本绝大多数是最终都完成了的友好交易,这个问题本来就小。

Q:期权激励为什么没用?

这是个反直觉但重要的发现。理论上期权能替代直接控制,可数据里几乎看不到期权持仓影响溢价。一个解读是:在并购这种「一锤子买卖」里,期权多半在交易完成时立即归属变现,CEO 反而更有动机去换取确定的私人好处,而不是为全体股东争取最大溢价;career-concern 类的隐性激励(Gibbons and Murphy, 1992)也对临近退休的 CEO 失效。

Q:5 到 16 个百分点的经济意义有多大?

很大。按平均目标市值约 $1.2 billion 算,十几个百分点的溢价差是数以亿计的财富转移。它意味着「股东控制松弛」并非账面上的治理瑕疵,而是真金白银地从普通股东口袋里流向了 CEO 等其他相关方。

(b) 几个可能的研究问题与提案

1. 把这条关系搬进公司债 / 信用市场。

【经济故事】股东话语权强会抬高股权溢价,但对债权人未必是好事——更强的股东可能在并购中追求更激进、更高杠杆的交易,损害债权人。本文只看了股权两边的收益,债的那一边是空白。 【可行性】中。可用 TRACE 的目标公司债券价格 + 本文式的治理代理变量,看「高股东控制」交易里目标债券的 CDS 利差 / 债券公告收益如何变化。难点在于并购目标里有公开债券的子样本偏小,且需处理债券流动性。

2. 用一次外生的治理冲击,把「相关」升级成「因果」。

【经济故事】本文最大的软肋是内生性。如果能找到一个不影响并购定价、却外生地改变股东控制力的冲击,就能干净地识别这条机制。 【可行性】中。候选是各州反收购法的交错出台、或指数纳入带来的被动持股(外部 blockholding)外生变动,做一个 DiD / IV。挑战在于这些冲击同时影响交易发生概率(选择效应),需要同时建模「是否被并购」与「溢价多少」。

3. 外资大股东 vs. 本土大股东:谁更能管住 CEO?

【经济故事】外部大股东能压低股东干预成本,但不同类型的大股东监督能力天差地别。外资机构投资者往往被视为更主动的治理者,但也可能信息劣势、鞭长莫及。 【可行性】中。用 13F + FactSet 区分大股东的国籍 / 类型,在并购样本里交互「外资 blockholding × 收购溢价」。需要小心外资持股本身的选择性(外资偏好治理已经较好的公司)。

4. 私人好处的「价目表」:CEO 究竟用多少溢价换了多少职位与退休包?

【经济故事】本文论证了「CEO 用压低溢价换私利」的机制,但没有把私利量化到「一个百分点的溢价折让 ≈ 多少美元的私人好处」。把交换比率估出来,机制就从定性变定量。 【可行性】中偏低。需要手工从委托书里收集合并后职位、退休方案、加码降落伞的现金价值(沿 Hartzell et al., 2004 的路子),与溢价折让做匹配。数据收集成本高,但 doable。

5. 进入 2010s-2020s:维权基金 (activist) 时代,这条关系还成立吗?

【经济故事】1990 年代后,股东维权 (shareholder activism) 兴起,外部大股东的「干预成本」可能被系统性地拉低。如果机制对,那么维权基金在场时,股东控制对溢价的正向作用应当被放大。 【可行性】高。维权事件数据(如 13D 申报、FactSet SharkWatch)成熟,可在并购样本里检验「目标有维权股东 × 治理代理变量」的交互效应,是本文一个自然且现成的现代延伸。

参考文献