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益佰溢價并購百祥驅(qū)動因素與績效研究

發(fā)布時間:2020-07-08 01:09
【摘要】:在新醫(yī)改和國家系列產(chǎn)業(yè)政策的雙重作用下,各種行業(yè)規(guī)范的提出與更新對藥企的經(jīng)營提出了更為嚴(yán)格的要求,很多藥企的發(fā)展因此陷入瓶頸;诖朔N現(xiàn)狀,2009新醫(yī)改以來,許多藥企紛紛開始實行并購重組,以期整合優(yōu)質(zhì)資源,實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng),提升企業(yè)的競爭力。在醫(yī)藥行業(yè)并購規(guī)模不斷增長的同時,不可忽視的是醫(yī)藥行業(yè)中出現(xiàn)的溢價現(xiàn)象。隨著我國并購浪潮的興起,許多上市公司過于追求擴大企業(yè)規(guī)模,并購中存在一定的盲目性。隨著溢價現(xiàn)象在醫(yī)藥企業(yè)并購交易中的頻繁發(fā)生,并購溢價與企業(yè)績效這一命題引起了學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注,但對于兩者關(guān)系至今尚無統(tǒng)一定論。本文依據(jù)現(xiàn)有的并購理論,對我國醫(yī)藥行業(yè)普遍存在的溢價并購的現(xiàn)象展開深入研究,采用案例分析法,考慮到時間維度和案例典型性,本文選取了2013年醫(yī)藥行業(yè)中并購溢價最高的益佰制藥55倍溢價收購百祥制藥的案例進行具體研究,分析其溢價水平,觀察研究此次并購溢價驅(qū)動因素,以及評價此次并購績效,判斷此次溢價并購是否帶來了正向績效,進而通過此次案例分析對溢價并購行為得出合理結(jié)論與提出合理性建議,對豐富溢價并購理論,完善醫(yī)藥行業(yè)的并購研究具有重要意義。本文主體部分即為益佰溢價并購百祥的驅(qū)動因素分析及并購績效評價部分。溢價驅(qū)動因素分析從三方面入手,分別從醫(yī)藥行業(yè)自身輕資產(chǎn)運營特征,并購標(biāo)的價值評估以及益佰自身戰(zhàn)略并購動因進行具體闡述。針對此次溢價并購的績效評價方面,考慮到時間維度,分別從短期和長期分別進行了評價。短期評價選用了基于股價波動的事件研究法,長期采用基于因子分析法的財務(wù)綜合模型評價法,此外還引入戰(zhàn)略視角的協(xié)同效應(yīng)績效評價,更加全面的揭示此次溢價并購驅(qū)動因素和并購績效之間的關(guān)系,豐富此次并購績效評價,使得文章整體結(jié)構(gòu)更加緊密。戰(zhàn)略動因的協(xié)同效應(yīng)評價上,分別從經(jīng)營、管理、財務(wù)協(xié)同三個維度提取相應(yīng)指標(biāo)進行量化評價,增強評價的可操作性?冃гu價結(jié)果發(fā)現(xiàn),益佰此次并購未達預(yù)期。基于投資者信心,短期市場績效為正,長期財務(wù)績效表現(xiàn)未達預(yù)期,劣于并購前;诓①彂(zhàn)略動因的協(xié)同效應(yīng)表現(xiàn)上,經(jīng)營、管理、財務(wù)上的整合并不理想,協(xié)同效應(yīng)未達預(yù)期;诖舜尾①忛L期表現(xiàn)未達預(yù)期,筆者從中吸取并購估值不合理以及并購整合方面的經(jīng)驗教訓(xùn),提出了合理性建議,以期完善醫(yī)藥行業(yè)溢價并購的研究。
【學(xué)位授予單位】:上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:F426.72;F271
【圖文】:

模型圖,平衡記分卡,模型,平衡計分卡


第 2 章 文獻綜述與相關(guān)理論 上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文4. 平衡計分卡法平衡計分卡以財務(wù)報表或財務(wù)指標(biāo)為基礎(chǔ),但又超越了財務(wù)報表或財務(wù)指標(biāo)。其強調(diào)傳統(tǒng)的財務(wù)會計模式只能衡量過去發(fā)生的事項(落后的結(jié)果因素),但無法評估企業(yè)前瞻性的投資(領(lǐng)先的驅(qū)動因素)。因此,必須改用一個將組織的遠(yuǎn)景轉(zhuǎn)變?yōu)橐唤M由四項觀點組成的績效指標(biāo)架構(gòu)來評價組織的績效。此四項指標(biāo)分別是財務(wù)、顧客、企業(yè)內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)與成長。它是一種體現(xiàn)戰(zhàn)略導(dǎo)向和企業(yè)價值創(chuàng)造動因的財務(wù)報表分析思維。平衡計分卡具體分析框架如下圖 2.1 所示:

碎石,變量


初始值 提取凈資產(chǎn)收益率X1 1.000 .934總資產(chǎn)報酬率X2 1.000 .961流動比率X3 1.000 .856資產(chǎn)負(fù)債率X4 1.000 .941總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X5 1.000 .729存貨周轉(zhuǎn)率X6 1.000 .308凈資產(chǎn)增長率X7 1.000 .587上表是因子分析的初始解,顯示了所以變量的共同度數(shù)據(jù)。其中第三列是按照指定條件提取特征值時的變量共同度?梢钥闯,變量X1-X4的變量共同度都幾乎達到了90%以上,即絕大部分信息可以被因子解釋;但變量X5-X7的信息丟失較多,達到30%-70%,信息丟失嚴(yán)重?梢钥闯龃舜尾捎弥鞒煞址ㄌ崛∫蜃硬⑻崛√卣髦荡笥1的特征根的效果不理想,需要采用另外的方法提取因子。B. 依據(jù)碎石圖提取因子利用 SPSS 畫出 7 個變量碎石圖,圖形如下:

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