Общая эффективность интернациональных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования

Начиная с 90-х годов прошлого века, на протяжении почти 30 лет наблюдался значительный рост активности деятельности компаний в области сделок слияний и поглощений [42]. Отрасли высоких технологий также стремительно развивались в данный период времени. Хотя большинство авторов исследований доказывают разрушительное действие сделок M&A (Mergers and Acquisitions – здесь и далее), общего вывода о прибыльности сделок слияний и поглощений, которые являются стратегическим методом получения технологий и знаний, на данный момент не существует.

Анализ международных сделок в исследованиях производится с позиции детерминации макроэкономических факторов, влияющих на успех сделки. В то же время, прибыльность сделок M&A в высокотехнологичных отраслях зачастую подвержена воздействию факторов, присущих лишь данной отрасли (например, интенсивности патентной деятельности компании). Тем не менее, в понятие успеха сделки исследователи редко вкладывают показатель рыночной капитализации и ее динамики за рассматриваемый период, делая акцент лишь на бухгалтерских показателях деятельности компании.

Таким образом, в области исследования международных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичной отрасли недостаточно работ, описывающих причинно-следственные связи между рыночной стоимостью компании и факторов, ее определяющих.

Более того, работы, посвященные анализу эффективности международных сделок M&A в наукоемких отраслях, редко используют для объяснения прибыльности данных транзакций спецификацию как самой отрасли, так и особенности международных сделок слияний и поглощений.
В условиях существования описанных недостатков данная работа призвана объяснить, чем вызвано изменение стоимости компании с позиции особенностей отрасли и макросреды.

Существующий научный вклад в проблематику

Тема эффективности сделок слияний и поглощений становится все более популярна как в российском, так и зарубежном научном сообществе. В направлении исследования эффективности сделок M&A выполнены работы таких авторов, как Григорьева и Черкасова (2015), Абузов и Григорьева (2015). В них авторы, используя различные методы оценки эффективности, выводят детерминанты успеха сделки, такие как способ платежа и иные финансовые показатели инициатора сделки.

В зарубежной литературе существует множество способов оценки эффективности сделок M&A и подходов к анализу факторов, влияющих на нее. Так, Aybar and Ficici (2009) используют событийный метод анализа кумулятивных избыточных доходностей акций компании-покупателя. В то же время, Zhu et al. (2015) пытаются определить специфические для высокотехнологичной отрасли детерминанты, влияющие на показатель q-Тобина инициатора сделки.

Уже на данном этапе очевиден факт множества подходов для анализа проблематики оценки эффективности сделок слияний и поглощений, что далее будет показано в рамках детального обзора существующей литературы. Тем не менее, неоднозначность результатов в них дает возможность развитию данной работы.

Цель исследования

Целью данного исследования является изучение общей эффективности интернациональных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях, а также выявление факторов ее определяющих. В соответствии с этой целью можно выделить следующие задачи:

1. Осуществить детальный обзор литературы, посвященной оценке эффективности в данной отрасли и/или на международной арене;
2. На основе изученной литературы выдвинуть гипотезы о эффективности сделок M&A, основанные на спецификации отрасли и макросреды;
3. С помощью предоставленных моделей оценки эффективности провести тестирование гипотез;
4. Выделить ключевые детерминанты эффективности, а также сделать вывод о наличии положительного или отрицательного влияния международных сделок слияний и поглощений на стоимость компании в рамках выбранной отрасли

Объект исследования

Объектом исследования являются 283 международные сделки M&A в высокотехнологичных отраслях развитых рынков капитала. Для классификации рынков капитала использовался подход европейского бюро статистики Eurostat, ссылающаяся на методику OECD.

Предмет исследования

Предметом исследования являются, во-первых, детерминанты эффективности сделок и, во-вторых, факт прибыльности или убыточности сделок в условиях выбранных отраслей и конъюнктуры рынка.

Информационная база

В данной работе используется база данных компании Thompson Reuters. С помощью нее были получены значения котировок акций, финансовых показателей агентов сделки, а также особенностей и показателей самой сделки M&A. Для получения информации относительно отдельных признаков эффективности также использовались базы данных «Проекта Коррелятов Войны» (Correlates of War project) и данные Фрейзерского института всемирного экономического развития.

Теоретическая и методологическая база

Для проведения исследования использовалась теоретическая база и методология, представленные в авторитетных работах зарубежных авторов.

Научная новизна

Научная новизна данной работы состоит в ориентировании на специфику отрасли и международной экономической конъюнктуры в условиях анализа эффективности сделок M&A. Также в качестве новизны можно отметить использование показателя избыточной доходности акций как способа оценки упомянутой эффективности.

Теоретическая и практическая значимости

Теоретическая значимость данного исследования состоит в том, что оно позволит определить специфические для отрасли и глобальной макросреды факторы, которые влияют на стоимость компании, вступившей в сделку слияния и поглощения. Практической значимостью, как следствие, является возможность использования полученных результатов менеджментом компании, собирающейся вступить в сделки M&A, для стратегических целей ее развития.

Структура работы

В первой главе будет проведен обзор литературы, посвященной анализу международных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях экономики, а также описанию выдвинутых гипотез. Вторая глава нацелена на определение критериев отбора используемых данных и методологии, которая будет использоваться для проверки гипотез. В третьей главе осуществляется анализ особенностей выборки и тестирование гипотез на основе описанных моделей. Заключение является обобщением полученных в третьей главе результатов, а также содержит перспективы развития исследований, касающихся поднятых в данной работе вопросов.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СЛИЯНИЯ И КОМПАНИЙ

1.1 Мотивы международных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях развитых рынков капитала

Для анализируемых в данной работе высокотехнологичных отраслей привлекательность сделок слияний и поглощений для компаний обусловлена особенностями данных отраслей: быстрый рост по отношению к другим отраслям экономики и перспективы будущего развития ввиду наличия постоянных вопросов, неисследованных областей, а также перманентного технологического прогресса, о чем говорит в своей работе исследователь Kohers (Kohers and Kohers, 2000, p. 40).

Хотя литература, посвященная исследованию особенностей сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях, затрагивает совершенно разные аспекты данных транзакций, существуют работы, обобщающие выдвинутые разными авторами идеи и результаты. Так в недавней работе Rossi et al. (2013), авторы обозначили мотивы сделок слияний и поглощений на основе специфических особенностей высокотехнологичной отрасли: (1) приобретение технологических ресурсов, (2) приобретение человеческого капитала, (3) синергетические эффекты и (4) повышение эффективности деятельности.

В стратегическом принятии решения главную роль играет то, чего хочет достичь компания и каких целей придерживается ее менеджмент. В наукоемких отраслях для поддержания прибыльности деятельности и конкурентоспособности компании необходимо идти в ногу с инновациями и технологиями. Поэтому, в качестве одного из основных и важных мотивов сделок слияний и поглощений зачастую выступает приобретение новых технологий и возможностей другой компании. Это было показано в работах известных для данной области исследователей – Ranft and Lord (2002). С помощью множественного анализа 7 крупных слияний в период с 1999 по 2002 года, осуществленных на территории США, авторы доказали положительное влияние объема приобретенных технологий на финансовые показатели фирмы.

Стоит отметить, что зачастую покупка технологических ресурсов нацелена не на приобретение конкретной технологии, а на общую диверсификацию бизнеса компаний, обладающих малой базой данных ресурсов. Как показано в работе Miller (2004), компании с плохими финансовыми показателями и низким уровнем технологической базы использовали сделки M&A для пополнения объема собственных технологий, что в конечном итоге не только повысило эффективность работы их отдела НИОКР, но и привело к увеличению прибыли. Автор использовал выборку из 227 компаний, стремящихся к диверсификации через сделки слияний и поглощений, в период с 1980 по 1992 года.

В условиях преследования цели увеличения интенсивности инноваций компании прибегают к сделкам слияний и поглощений. Увеличение технологической и инновационной эффективности, выраженной, в частности, в количестве зарегистрированных патентов, достигается только при малом (менее 50%) и полном (100%) приобретении компании-цели. К таким выводам в своей работе пришел автор Grimpe (2007). Модель, объясняющая данную зависимость была сформирована на основе анализа 35 сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях.

Зачастую успех сделок слияний и поглощений в большой степени зависит от оптимального приобретения интеллектуальной базы другой фирмы. Birkinshaw et al. (2000), изучая процесс интеграции приобретенной компании, выяснили на основе анализа множества статей, что инициатор может обеспечить рост собственной рыночной стоимости только в условиях медленного приспособления работников компании-цели. Объяснить это можно тем, что менеджмент компании, состоящий из интеллектуальных работников (например, ученые или инженеры), требует доверия и времени со стороны компании-покупателя для достижения успеха в поставленных задачах уже консолидированной фирмы. Тем не менее, могут быть случаи, когда факт приобретения иной компании с целью получения новых знаний в безусловной форме приводит к краху сделки M&A. Данную идею доказали в своей работе Paruchuri et al. (2006). На базе исследования 4 тысяч сделок по приобретению фармацевтических компаний было выведено, что после поглощения общая производительность работников компании-цели падает, что приводит к снижению показателей эффективности деятельности консолидированной компании. Причиной может являться то, что в процессе интеграции данные работники теряют прежний высокий социальный статус и вынуждены подчиняться новому централизованному руководству.

Приобретение человеческого капитала чаще всего нацелено не на фактическую покупку новых ресурсов, а на будущую отдачу от данного капитала. В нынешних реалиях высокотехнологичные компании, стремящиеся вести активную патентную деятельность, все чаще опережают своих конкурентов по многим показателям. Исследователи Kapoor and Li (2007), анализируя 54 сделки слияний и поглощений в период с 1991 по 1998 года на территории США, доказали, что спустя определенное время после совершения сделки производительность изобретателей, выражавшаяся в количестве зарегистрированных патентов, купленной компании значительно выше, чем у конкурентов в отрасли, не вовлеченных в сделки M&A.

Большую роль в успешности сделки играет менеджмент обоих агентов данной транзакции. С этой позиции человеческий капитал и, соответственно, значение менеджмента изучали исследователи Graebner et al. (2009). С помощью точечного анализа восьми M&A сделок (мультикейс анализ), авторы доказали значимость менеджмента с позиции их персональных качеств. Умение строить рациональные ожидания, а также стратегически верное управление ресурсами компании с точки зрения авторов в большой степени определяли успех от слияния двух компаний.

Качество и характеристики приобретаемых знаний с позиции здравого смысла должны являться движущей силой компаний, преследующих цель пополнения собственных капитальных средств, для внешнего роста через сделки M&A. Данную идею поддержали и доказали в контексте детерминации необходимых для успеха M&A характеристик покупаемых знаний авторы Cummings and Teng (2003). На основе анализа интернациональных M&A сделок из 15 отраслей, в которых инициатором выступала американская компания, исследователи определили факторы успеха слияния и поглощения в контексте приобретаемых знаний у компании-цели. Таким образом, успех зависел от а) степени объясняемой способности (степень сложности объяснения какой-либо идеи их обладателями), б) включенности (необходимости быть вовлеченными в процесс интеграции иных агентов для получения определенных знаний) и в) культурной новизны знаний.

Успех сделок слияний и поглощений, как указывалось выше, подвержены влиянию особенностей макросреды, в которой они протекают. В том числе, оптимальный способ интеграции человеческого капитала в большой мере зависит от отрасли, в которой функционируют агенты сделки. Анализируя этот вопрос, Schweizer (2005) с помощью мультикейс анализа 5 крупных сделок в фармацевтической отрасли заключил, что для успеха сделок слияний и поглощений необходимо поддержание автономности самой компании-цели и ее интеллектуальной базы. Более того, автор показал, что таким образом обеспечивается интенсивность работы НИОКР уже консолидированной компании.

Стремясь к внешнему росту, компании часто прибегают к сделкам M&A. Однако, отдача от них не всегда оправдывает ожидания инвесторов. Одна из первых работ в области анализа синергетических эффектов как детерминантов успеха сделок M&A была написана Gerpott (1995). Автор исследовал факт вмешательства и сотрудничества менеджмента обеих компаний и выделил его значимость в терминах влияния на успех интеграции и, как следствие, стоимости инициатора сделки. Причинами данной зависимости были названы три факта: (1) взаимное обучение персонала двух фирм, (2) взаимное использование скрытой информации менеджментом компаний и (3) децентрализация власти и взаимное принятие стратегических решений.

Необходимо отметить, что процесс интеграции в процессе слияния важен с точки зрения возможных синергетических эффектов между агентами сделки, а также с позиции его влияния на общий дальнейший успех сделки. Работы, такие как Almor et al. (2009), Ellis et al. (2009), были нацелены на доказательство положительного влияния совместной деятельности компаний, а также на определение этих возможных положительных эффектов. Тем не менее, потеря автономности, которая в большинстве случаев достигается в процессе поглощения, является разрушающим фактором для эффективности деятельности приобретенной компании и, как следствие, для консолидированной фирмы (Chatterjee et al.,1992; Weber et al., 2012). Таким образом, компании стоят перед выбором между степенью интеграции (автономность или полная интеграция) и возможных синергетических эффектов, причем выбор оптимальной стратегии очевидным образом должен влиять на их рыночную стоимость. Данная дилемма в особенности присуща высокотехнологичным отраслям, поскольку движущей силой здесь зачастую является стремление к получению сложных и труднодоступных знаний от интеграции компании (Ranft and Lord, 2002). Следовательно, для передачи особых знаний и достижения положительных эффектов от синергии может понадобиться большая степень интеграции (Puranam et al., 2006). Тем не менее, данная высокая степени интеграции может привести к полной потере и уничтожению интеллектуально-научной базе ввиду возможного ухода ключевых работников и дискомфорта оставшихся (Puranam et al., 2006).

Степень интеграции, таким образом, может в значительной мере определять успех деятельности компании-покупателя от сделки. В своей работе Haspeslagh and Jemison (1991) показали, какой уровень интеграции необходим для компании, обладающей определенным набором характеристик (от левериджа до размера компании), чтобы достичь максимальной эффективности от сделки M&A. В продолжение данного исследования Tarba (2009) изучал принцип соответствия эффективной интеграции, т.е. то, насколько компания близко к оптимальному уровню осуществила интеграцию приобретенной компании. На основе большой выборки сделок слияний и поглощений в высокотехнологичной отрасли в Израиле в период с 1990 по 2006 года было выявлено, что только 42% сделок таким образом соответствовали оптимальному уровню. Далее авторы Gomes et al. (2011) показали, что достижение оптимального уровня интеграции возможно для любой компании и неуспех от сделки может быть объяснен только плохой работой ее менеджмента.

Основным мотивом для компании всегда является повышение эффективности какой-либо ее деятельности: от частной инвестиционной до общей операционной. Достижение этой эффективности, как следствие, может осуществляться многими способами. Большое значение в изучении данного показателя имеют работы Hitt et al. (1996, 1997). В первой работе авторы, исследуя инновационную эффективность, заключили, что сделки M&A имели чрезмерно негативный эффект на патентной интенсивности, что в конечном итоге сказывалось на рыночной стоимости компании-покупателя. Вторая работа ученых была направлена на анализ интернациональных сделок M&A и позволила сделать следующие выводы. Во-первых, интернациональная диверсификация (диверсификация за счет прихода на географически отличный от текущего рынок) отрицательно влияет на эффективность сделки в случае покупки абсолютно недиверсифицированной компанией; положительно влияет на фирмы, имеющие значительную продуктовую диверсификацию; имеет нелинейную зависимость с эффективностью сделок фирм, имеющих умеренную диверсификацию своей продукции. Во-вторых, интернациональная диверсификация положительно влияет на интенсивность НИОКР (в терминах количества выпущенных инноваций), но отрицательно коррелирует с диверсификацией продукции компании. Обобщая идеи обеих работ, стоит сказать, что интернациональная диверсификация важна для общей эффективности деятельности фирмы, но при этом сложно осуществима.

Общая эффективность деятельности

Продолжая предыдущие исследования, Porrini (2004) исследовал высокотехнологичные отрасли и факторы, определяющие рыночную стоимость инициатора сделки M&A. Автор показал, что на кумулятивные избыточные доходности акций компании влияют: объем приобретенных технологий и опыт предыдущих сделок слияний и поглощений. В то же время Bannert and Tschirky (2004) изучали эффективность сделок слияний и поглощений с позиции как инициатора сделки, так и компании-цели. Основываясь на анализе восьми сделок M&A в высокотехнологичных отраслях, где агентами транзакции выступали исключительно международные компании, авторы вывели основные причины неудач в процессе осуществления сделки. Данными причинами являются недостаток стратегического регулирования интеграционного процесса, системных процессов, а также целостного взаимодействия между агентами сделки. Решая данные проблемы, авторы предложили принципы интеграционного планирования, которые учитывали особенности высокотехнологичных отраслей.

В этом же направлении Laamanen and Keil (2008) оценивали эффективность M&A сделок среди наиболее активных инициаторов подобных транзакций в 1990-х годах в семи индустриях США: фармацевтика и биотехнологии, компьютеры и офисное оборудование, программное обеспечение, коммуникационное оборудование, медицинское оборудование, телекоммуникации и медицинские услуги. Авторы отметили, что M&A сделки в целом негативно влияют на стоимость компании-инициатора. Тем не менее, такие факторы, как размер компании, цель слияния и поглощения, а также предыдущий опыт подобных сделок ослабляют их отрицательное влияние.

Следующий автор анализировал эффективность сделок с позиции продавца сделки, то есть приобретаемой компании. Dalziel (2008) использовал опросы, а также различные интервью, связанные со степенью возможного успеха продавца от сделки M&A, для 33 успешных сделок слияний и поглощений в телекоммуникационной отрасли. Таким образом, исследователь вывел, что в случае использования социальных и стратегических способов увеличения успеха от сделки в конечном итоге она воспринимается общественностью и обоими агентами, как партнерство, и ожидается при этом большой рост стоимости компании-цели ввиду возможных выгодных взаимодействий между компаниями.

Эффективность технологической и инновационной деятельности

Для объяснения (не)успеха сделки приходится прибегать особенностям взаимодействия между агентами сделки. King et al. (2008) исследовали эффективность сделок в контексте взаимодействия ресурсов агентов сделки. Помимо основного вывода об общей неэффективности сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях были получены иные важные результаты. Во-первых, если происходит слияние рыночных ресурсов компании-инициатора и технологических ресурсов компании-цели, то это ведет к избыточным доходностям на протяжении нескольких периодов анализа ввиду комплементарности (дополняющей способности) данных активов. Во-вторых, если же обе компании стремятся к слиянию технологических ресурсов, это ведет к полной неэффективности ввиду их субститутных качеств (конкурирующие способности).

Что касается инновационной и технологической эффективностей, здесь также успех сделки определяют специфики отрасли. Влияние M&A сделок на эффективность инновационной деятельности компании изучили Ahuja and Katila (2001). В анализе сделок в химической индустрии США авторы разработали модель, учитывавшую различные характеристики инициатора сделки, а также их непосредственное влияние на ее стоимость. Также авторы предложили способы измерения объема технологий, который обретает компания через сделки слияний и поглощений. Hagedoorn and Duysters (2002) в свою очередь анализировали влияние M&A сделок на технологическую эффективность компании. Она, как утверждали авторы, имеет место только в условиях долгосрочного влияния на упомянутую эффективность. В данной работе исследовались только компании компьютерной индустрии в США.

Базируясь на вышеупомянутой работе, Cloodt et al. (2006) анализировали инновационную эффективность инициатора сделки. В качестве данных авторы использовали сделки слияний и поглощений в четырех высокотехнологичных секторах экономики США: космическое кораблестроение и оборона, компьютеры и офисное оборудование, фармацевтика и электроника и телекоммуникации. На основании идей, выдвинутых в статье Ahuja and Katila (2001), авторы исследователи заключили, что отношение интеллектуальной базы инициатора к базе компании-цели положительно воздействует на инновационную эффективность покупателя. Это означает, что успех от сделки обеспечивается за счет того, что знания компании-цели отличны и малы по отношению к знаниям инициатора. Изучали влияние M&A сделок на процессы развития НИОКР и технологическую эффективность в целом также авторы Cassiman et al. (2005). На основе анализа 31 отдельной транзакции исследователи показали, что технологическое взаимодействие агентов сделки в виде дополняющей или заменяющей способности их интеллектуальных баз воздействует на издержки, выпуск продукции, эффективность НИОКР и, как следствие, на финансовый успех компании-покупателя.

Эффективность международной деятельности

Условия успеха сделки и ее эффективности также подвержены влиянию специфики международных транзакций. Одними из первых авторов, исследовавших влияние специфических для международных сделок факторов эффективности, были Deepak and Puia (1995). В своей работе они рассматривали воздействие культурного соответствия (то, насколько культуры стран агентов способны взаимодействовать) на успех предстоящей сделки. Авторы отобрали 112 международных M&A сделок без принадлежности каждого из агентов к какой-то определенной стране. Авторы, изучая влияние связанности бизнеса (насколько близка деятельность компаний) агентов сделки, а также культурной дистанции (различных факторов, определяющих разницу между культурами компаний), вывели следующие зависимости. Во-первых, для любого уровня данных двух факторов эффективность от сделки отрицательна для инициатора, причем для любого временного окна. Во-вторых, в случае несвязанности бизнеса эффективность значительно ниже, чем в случае близости их деятельности. В-третьих, рассматривая отдельное влияние фактора культурной дистанции, можно сказать, что в целом тем выше эффективность, чем ниже культурные различия между странами. Наконец, для средних временных окон: (-10, +10) и (-15, +15) дней в случае малой культурной дистанции эффективность оказалось выше, чем при любых других условиях. Таким образом, можно сделать вывод, что в международных сделках большую роль в успехе международной сделки M&A играют культурные соответствия стран, к которым принадлежат компании.

Продолжая исследования международных сделок M&A и их специфики, Ernst and Vitt (2000) описали факторы, влияющие на результаты данных сделок. В качестве выборки выступили 43 интернациональные сделки слияний и поглощений в период с 1980 по 1989 года. Основным выводом авторов, как следует из цели их работы, являлись следующие признаки: размер компании, культурные различия между агентами сделки, а также дополняющая способность технологий инициатора и цели сделки. Таким образом, авторы дополнили модель предыдущих исследователей, определив значимость размера и способа взаимодействия ресурсов компаний.

Позже еще более углубленное изучение области международных сделок M&A предоставили авторы Aybar and Ficici (2009), сфокусировав внимание на развитых рынках капитала. С помощью 58 сделок международных слияний и поглощений на развитых рынках они получили следующие результаты. Из множества признаков, которые исследователи выбрали как объясняющие для целевой переменной эффективности (выражается в кумулятивных избыточных доходностях), значимыми оказались статус публичности компании-цели (для любых временных окон) и степень ее институциональной развитости (для больших окон в плюс-минус десять дней). Стоит отметить, что значимы всего два факторов, тогда как изначально в модели их было 12, однако они не специфицированы для используемой выборки. Также важным выводом в данной работе является факт отрицательной эффективности от сделки для любого региона, к которому принадлежит покупатель, а также для любого выбранного временного окна.

С позиции иного углубления в международные сделки M&A была написана статья авторами Weber et al. (2012), которые сконцентрировали внимание на высокотехнологичную отрасль. Анализ значимых для успеха сделки факторов осуществлялся на основе детального и подробного изучения сделки между израильской компанией LANNET (цель) и британским Madge (инициатор). Обе компании являлись наиболее перспективными в области обеспечения эффективности интернет соединений и интернета в целом. Исследователи заключили, что культурные различия между Израилем и Британией в большой мере определили оптимальны способ интеграции в период пост-слияния.

В последней работе анализ проводится также в условиях принадлежности компаний к высокотехнологичным отраслям. Авторы Zhu et al. (2015) исследовали 847 международных сделок M&A с 414 участвующими компаниями в период с 1995 по 2004 года. Значимыми факторами в моделях данных авторов являются: тип платежа сделки (наличные или привлеченные формы капитала), наличие множества иных аналогичных сделок спустя 3 года после даты анонсирования, год, степени интеграции, институциональная дистанция, дипломатические отношения между странами и языковые отличия. Стоит отметить, что в данной работе авторы определили множество признаков, объясняющих эффективность интернациональных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичной отрасли, что говорит о значимости данного исследования для дальнейшего изучения анализируемой области.

1.2 Методы оценки эффективности сделок слияний и поглощений

Необходимо выделить основные способы оценки эффективности для того, чтобы выбрать наиболее подходящий относительно существующей специфики исследуемых сделок. В направлении классификации способов оценки была написана работа Andrade et al. (2002). В ней автор выделил три метода оценки. Стоит отметить, что на основе анализа более современных статей, которые в том числе представлены выше в разделе обзора литературы, можно сделать вывод о неизменности классификации, поскольку каждую из работ можно отнести к одному или нескольким методам оценки, представленным ниже:

1) Анализ финансовых показателей (accounting study). Последний по частоте появления в литературе (Zhu et al.,2015), поскольку используется в большинстве случаев лишь для доказательства робастности результатов последующих двух методов оценки.

2) Анализ отдельных сделок, а также опросы менеджеров (case study). Второй по частоте появления в литературе метод, который в рамках проанализированных статей (Ranft and Lord, 2002; Graebner et al., 2009; Schweizer, 2005) является довольно распространенным в отношении анализа крупных сделок.

3) Событийный анализ (event-study). Наиболее распространенный метод оценки эффективности сделок. В большинстве современных статей, посвященных анализу поставленных вопросов данной работы в качестве методологии, предлагается данный способ, но с различными усовершенствованиями.

Для выбора наиболее релевантного для данной работы метода оценки необходимо также выделить их основные аспекты, а также обозначить преимущества и недостатки.

Метод оценки строится на изучении и дальнейшем сравнении бухгалтерской отчетности и финансовых показателей компании до и после M&A сделки. Таким образом, анализ может быть проведен как в отношении публичных, так и частных компаний, что говорит об обобщающей способности данного подхода.

Основным преимуществом данного метода оценки является, как уже было сказано, возможность исследования и включения в выборку компаний, не торгующихся на какой-либо фондовой бирже публично.

Недостатки данного метода завязаны на особенностях предоставления финансовой отчетности как таковой. Во-первых, существует проблема искажения финансовых показателей компании, что делается с целью завышения ее успеха деятельности. Во-вторых, проблема сопоставимости отчетностей по разным методикам. Так, для страны может иметь место особый метод предоставления отчетности (например, РСБУ), но его сопоставление с МСФО не всегда дает адекватные результаты.

1.2.2 Анализ отдельных сделок (case study)

Данный метод, как следует из названия, направлен на углубленный и детальный анализ конкретных сделок слияний и поглощений. Осуществляется посредством изучения результатов опроса менеджмента компании, а также посредством исследования социального влияния данной сделки с помощью анализа СМИ.

Говоря о преимуществах данного метода, стоить отметить, что он позволяет анализировать влияние внутренней корпоративной информации (инсайдерской) на успех сделки, что невозможно при остальных двух методах. Тем не менее, в условиях работы и получения информации непосредственно от менеджмента, имеет место субъективизм в ее оглашении. Говоря иначе, предоставленная информация может являться недостоверной, поскольку предполагается работа менеджмента на благо компании.

Наиболее распространенный метод оценки эффективности сделки M&A, базирующийся на анализе доходностей акций компании до и после объявления о сделке слияний и поглощений. В результате сравнения фактической доходности акций с их нормальной доходностью появляется понятие кумулятивной избыточной доходности, являющейся их разницей. Нормальная доходность высчитывается, как правило, на основе анализа основного индекса фондовой биржи страны, на которой торгуются акции инициатора сделки.

Преимуществом данного метода является оценка влияния сделки на непосредственно стоимость компании и будущие денежные потоки, что является релевантной и необходимой информацией для держателей акций.

Основным недостатком можно выделить невозможность оценки доходностей акций непубличных компаний, ввиду того, что они не торгуются публично.

1.3 Гипотезы

H1.1 Принадлежность компании-цели к высокотехнологичным отраслям положительно влияет на эффективность сделки M&A.

H1.2 Принадлежность компании-цели к развитым рынкам капитала положительно влияет на эффективность сделки M&A.

H1.3 Принадлежность компании-цели к высокотехнологичным отраслям развитых рынков капитала положительно влияет на сделки M&A, но в иных случаях зависимость отрицательная.

H2. Размер компании и эффективность сделки слияния и поглощения имеют квадратичную зависимость.

H3. Количество ушедших работников компании-цели после объявления о сделке отрицательно влияет на ее эффективность.

H4. Качество дипломатических отношений между странами, к которым принадлежат агенты сделки, положительно влияет на эффективность сделки.

H5. Экономическая дистанция между странами, к которым принадлежат агенты сделки, негативно влияет на эффективность сделки.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ СЛИЯНИЯ КОМПАНИЙ

2.1 Данные и формирование выборки

В данной работе анализируется 283 сделки слияний и поглощений. Данные транзакции в период с 1990 по 2017 года были получены из базы данных Thompson Reuters. Период был выбран в соответствии с упомянутым бурным ростом сделок слияний и поглощений для данного хронологического отрезка [42]. Большинство из признаков сделок, в том числе: объем сделки (в долл. США), принадлежность компании-цели к развивающемуся рынку капитала, принадлежность компании-цели к высокотехнологичной отрасли, тип платежа в сделке (наличные или привлеченные формы капитала), размер компании-покупателя (в млн. долл. США), ROA компании-покупателя и q-Тобина инициатора были получены также из базы данных Thompson Reuters, так же, как и необходимые для анализа котировки акций компаний. Признак, описывающий дипломатические отношения между странами, к которым принадлежат компании, был получен из базы данных «Программы Коррелятов Войны» (Correlates of War project)[44]. Последний признак – экономическая дистанция между странами – является результатом подсчета индекса, представленного Фрейзерским Институтом.

Для получения 283 сделок из базы Thompson Reuters были использованы следующие фильтры:

• Даты объявления о сделке: 01.01.1990 – 31.12.2017
• Тип сделок: слияния и поглощения
• Статус завершенности: завершенные сделки
• Принадлежность к международным сделкам: только международные сделки
• Публичность компании-цели: публичные и частные компании
• Страны компании-покупателя: страны с развитыми рынками капитала (в соответствии с классификацией Мирового Валютного Фонда и ООН)
• Страны компании-цели: страны с развитыми и развивающимися рынками капитала
• Индустрия компании-покупателя: только высокотехнологичные отрасли (в соответствии с классификацией статистического агентства Eurostat [45], базирующегося на кластеризации OECD)
• Индустрия компании-цели: все отрасли экономики
• Тип платежа в сделке: только наличные или только иные формы капитала

Наибольшие доли в выборке – 20% и 17% - составили сделки, в которых инициаторы принадлежали США и Великобритании, соответственно. Примечательно также, что более 64% сделок составили транзакции, где компания-цель работала в высокотехнологичных отраслях, что говорит о спецификации сделок, которые преследуют компании инициаторы. Для полноты предъявленной информации стоит обратиться к дескриптивной статистике получившейся выборки.

Таблица 1. Объем сделок и их средняя стоимость по выбранным критериям. (Источник: расчеты автора)
	Количество сделок	Доля в общем кол-ве сделок	Средняя стоимость сделки
Сделки по приобретению компании из высокотехнологичной отрасли	180	64%	853 млн. $
Сделки по приобретению компаний, принадлежащим развитому рынку капитала	191	67%	877 млн. $
Сделки по приобретению компаний, принадлежащим Американскому континенту	163	58%	1278 млн. $
Сделки по приобретению компаний, принадлежащим Европейским странам	90	32%	134 млн. $
Сделки по приобретению компаний, принадлежащим Азиатскому континенту	30	10%	191 млн. $

2.2 Методология

В финансовой литературе событийный анализ (event study) на протяжении многих лет остается наиболее релевантным и актуальным способом оценки каких-либо показателей до и после непосредственного появления какого-либо события. В том числе, как было описано ранее, он наиболее распространен в условиях анализа эффективности сделок слияний и поглощений. Данный подход дает основательные результаты по отношению к успеху сделок M&A: имеют ли данные сделки позитивный эффект на показатели деятельности компании или нет.

Для подсчета нормальных доходностей акции компании принято использовать рыночную модель, которая предполагает наличие линейной зависимости между доходностью акции и рыночным индексом страны. Уравнение выглядит следующим образом:

(1)

где это доходность акции в момент времени , – доходность рыночного индекса в момент времени . В качестве рыночных индексов использовались наиболее основательные и актуальные (по версии базы данных Thompson Reuters) индексы фондовых бирж стран, на территории которых торгуется акция компании. Параметры модели необходимы к оценке, а являются остатками регрессии. Рыночная модель, представленная в формуле (1), используется для подсчета ожидаемых доходностей акций в условиях отсутствия анонса события. В данной работе для оценки параметров в формуле (1) будет использован период с по , где – дата анонса. Выбранный временной промежуток аналогичен тем, что используют авторы статей (Aybar and Ficici, 2009; Zhu et al., 2015; Datta and Puia. 1995), представленных в обзоре литературы.

Таким образом, можно заключить, что избыточная доходность (AR – abnormal return) в любой момент времени является разницей между фактической и предсказанной доходностью:

(2)

После подсчета дневных избыточных доходностей для каждой компании в каждый период времени для анализа общих результатов необходимо посчитать среднюю для N сделок избыточную доходность для дня :

(3)

Ввиду того, что влияние события на эффективность сделки может длиться дольше одного дня, необходимо ввести понятие окна событий. Например, анализируя избыточные доходности для уравнения (1) за 30 дней до события и 30 дней после события, мы получим окно (-30, +30). То есть после оценки параметров делаются предсказания доходностей для всех дней, включенных в данное окно, после чего они сравниваются с фактическими значениями для этих же дней. Сумма избыточных доходностей для окна (T_1, T₂) событий представляет собой кумулятивную избыточную доходность и может быть записана по следующей формуле:

(4)

В случае, если данный показатель отличен от нуля, необходимо проверять его статистическую значимость. Существует гипотеза об отсутствии влияния на котировки акций, предложенная в работе исследователей Coutts et al. (1995). В данной работе автор предлагает в первую очередь стандартизировать кумулятивную избыточную доходность:

(5a)

причем имеет следующий вид:

(5б)

где S_i – стандартная ошибка в уравнении (1), – количество дней в окне событий, – количество дней в оценке параметров уравнения (1), – рыночная доходность на момент времени , – средняя рыночная доходность. Для конечной проверки нулевой гипотезы высчитывается Z-статистика:

(6)

В описанных условиях данная статистика имеет нормальное распределение. В данной работе используется именно эта статистика, поскольку она учитывает возможную корреляцию между значениями AR для одного окна событий.

В качестве окон будут выбраны следующие промежутки: SCAR(-20, +20), SCAR(-5, +5), SCAR(-2, +1), SCAR(-1, +1). Выбор окон объясняется необходимостью анализа как моментальных эффектов, так и более долгосрочных.

2.2.2 Моделирование

Для оценки влияния принадлежности компании-цели к высокотехнологичной отрасли, а также к развивающемуся или развитому рынку будет использована регрессионная модель. В качестве целевой переменной будет использован показатель эффективности для выбранного окна событий SCAR(T₁, T₂). Итак, модель выглядит следующим образом:

(7)

Объясняющие переменные

HIGH – бинарная переменная, обозначающая принадлежность приобретаемой компании к высокотехнологичной отрасли: 0 – не принадлежит, 1 - принадлежит

DEV – бинарная переменная, обозначающая принадлежность приобретаемой компании к развитому рынку капитала: 0 – не принадлежит, 1 - принадлежит

SIZE – размер компании-покупателя, представленный в виде общего количества ее активов на дату анонсирования сделки. Переменная выбрана на основе анализа работы Aybar and Ficici (2009), где размер компании также выражался через активы компании.

EGON – количество уволившихся работников компании-цели. Представляет собой разницу между количеством работников на момент объявления о сделке и спустя 3 месяца. Идея заключается в том, что решившие уйти после объявления работники не могут зачастую себе позволить сделать это сразу ввиду отсутствия иного рабочего места. Таким образом, требуется время для того, чтобы покинуть свою позицию в данной компании. Опыт показывает, что в среднем для этого достаточно нескольких месяцев.

DIPL – уровень дипломатических отношений между странами, к которым принадлежат агенты сделки. В зависимости от дипломатического представительства со стороны государства компании-покупателя в государстве компании-цели принимает следующие значения: 1 – какое-либо сотрудничество, не характеризующееся наличием представительства в странах, а также слабым экономическим сотрудничеством; 2 – предполагает наличие экономического сотрудничества, в том числе сниженные таможенные пошлины; 3 – полное экономическое и дипломатическое сотрудничество. Данные были получены из базы «Проекта Коррелятов войны» (Correlates of War project).

EDIS – экономическая дистанция между странами, к которым принадлежат агенты сделки. С помощью базы данных Фрейзерского Института о свободе торговли в странах [43] (Fraser Institute’s World Economic Freedom) каждой стране были присвоены значения от 1 (нерыночная экономика) до 10 (абсолютно рыночная экономика). Затем была посчитана разница между данными значениями, что в конечном итоге дало показатель институциональной дистанции.

Контрольные переменные

DVAL – стоимость сделки. Переменная, необходимая для анализа влияния затраченных средств на сделку M&A на успех сделки. Используется в описанной выше статье автора Zhu et al. (2015).

CASH – структура оплаты сделки. Бинарная переменная, принимающая значений 1, если оплата была произведена только наличными и 0 в ином случае.

ROA (Return on Assets) – доходность активов. Финансовый показатель, который в общем случае показывает эффективность всей деятельности компании.

PUB – публичность компании. Бинарная переменная, отвечающая за факт публичности (1) или приватности (0) компании.

QTOB – q-Тобина. Финансовый показатель, отражающий отношение рыночной стоимости компании к ее бухгалтерской стоимости. Учитывая тот факт, что компании в высокотехнологичной отрасли имеют большой потенциал развития, можно сделать вывод, что рынок должен оценивать стоимость данных компаний выше их фактической бухгалтерской стоимости. Таким образом, для данной работы ожидаются относительно высокие значения данного показателя, а также значимость его влияния.

Для проверки робастности результатов регрессии (7) будет использована бинарная логистическая регрессия, в которой новая целевая переменная BSCAR(T₁,T₂) принимает значение 1, если она положительна, и 0 в ином случае. Все регрессоры при этом остаются прежними:

(8)

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ И РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1 Дескриптивная статистика и общие выводы

Для тестирования модели и непосредственного анализа необходимо в соответствии с приведенной методологией определить значимость целевой переменной SCAR для всех событийных окон. Для этого использовалась определенная ранее Z-статистика. Проанализируем Таблицу 2, описывающую средние значения для SCAR, а также Z-статистику.

Таблица 2. Средние значения для SCAR и Z-статистика для разных событийных окон (Источник: расчеты автора)
Интервал	Среднее для SCAR	Z-статистика
(-20, +20)	-0,05	-1,01182
(-5, +5)	-0,057	-1,28913
(-2, +1)	-0,0656*	-1,10332
(-1, +1)	-0,114**	-1,92
* - наблюдаемая значимость на 5%-ом уровне ** - наблюдаемая значимость на 10%-ом уровне

Первый вывод, который можно сделать, исходя из представленной таблицы, - значимость стандартизированных избыточных доходностей для всех окон событий ввиду значений Z-статистики. Также можно сказать, что для любого выбранного окна событий средняя стандартизированная избыточная доходность отрицательна и убывает по мере уменьшения периода окна событий. Таким образом, можно заключить, что в среднем сделки слияний и поглощений отрицательно влияют на эффективность сделки M&A. Для более тщательного анализа следует обратиться к значениям стандартизированных избыточных доходностей для разных подвыборок, отобранных по определенным признакам модели. Это позволит уточнить и детализировать предыдущие выводы.

Таблица 3. Значения SCAR для разных подвыборок и событийных окон. (Источник: расчеты автора)
		SCAR
Критерий отбора	Размер выборки	(-20, +20)	(-5, +5)	(-2, +1)	(-1, +1)
Высокотехнологичные компании-цели	180	-1.078*	-1,42*	0.678**	0.329*
Компании-цели с развитых рынков	191	-1.52**	-7.66	0.45*	2.57
Высок-ые компании-цели с развитых рынков капитала	165	-1.74**	-2.66	2.1*	2.23
Невысок-ые компании-цели с развивающихся рынков капитала	72	1.23**	3.11	-2.98	-4.05
* - значимость на 1%-ом уровне ** - значимость на 5%-ом уровне *** - значимость на 10%-ом уровне

На основе наблюдений из Таблицы 3 можно вывести следующие факты. Во-первых, сделки M&A в высокотехнологичных отраслях и на развитых рынках капитала имеют положительное моментальное влияние на эффективность, но при анализе больших временных окон влияние становится отрицательным. При этом сделки, совершаемые в условиях соответствия двум критериям одновременно, также следуют данной закономерности. Во-вторых, в сделках, совершаемых в невысокотехнологичных отраслях развивающихся рынков наблюдается противоположное предыдущему влияние на эффективность: положительное для больших временных окон и отрицательное для малых. Таким образом, можно заключить, что в рамках исследования долгосрочного влияния сделки на избыточные доходности, оно оказывается положительным только для компаний, не принадлежащих ни высокотехнологичным отраслям, ни развитым рынкам капитала.

3.2 Проверка наличия эконометрических проблем модели

Перед интерпретацией результатов необходимо убедиться в качестве тестируемых моделей, проанализировав их на наличие эконометрических проблем.

В первую очередь стоит отметить значения коэффициента детерминации R²: для основной линейной регрессии он составил 0.35, 0.31, 0.28 и 0.22 для каждого из событийных окон; для логит-модели данный показатель составил, соответственно, 0.27, 0.3, 0.21 и 0.2. Данные факты говорят об относительно неплохой объясняющей способности переменных модели.

Далее был проведен RESET-тест Рамсея. Для первых трех основных моделей нулевая гипотеза о верной спецификации модели не отвергается на любом допустимом уровне значимости, тогда как последняя – на 5%-ом. Для логит-моделей нулевая гипотеза не отвергается на 5%-ом уровне значимости для первых двух окон и на 10%-ом уровне значимости для последних двух. Это говорит о том, что представленная модель с большой долей вероятности учитывает все основные объясняющие факторы.

Для проверки наличия мультиколлинеарности был найден показатель . Минимальное значение данного коэффициента – 1.05 – соответствует переменной EDIS, тогда как максимальное – 2.1 – переменной SIZE как для основной, так и для логит-моделей. Соответственно, ввиду небольших значений VIF можно сделать вывод об отсутствии в модели проблемы мультиколлинеарности.

Что касается проблемы гетероскедастичности, имеются следующие результаты: для всех событийных окон основной модели p-Value больше любого приемлемого уровня значимости, что характерно и для первых трех событийных окон логит-модели. Для последнего окна логит модели наблюдается значимость на 10%-ом уровне. Данные выводы дают право говорить о постоянной величине дисперсии в выборке.

3.3 Тестирование модели и гипотез

Перед анализом результатов тестирования необходимо выделить взаимосвязь между переменными модели, обозначив их попарные корреляции. Таблица 4 таким образом дает дескриптивную статистику всех переменных модели, а также их корреляционную матрицу.

Таблица 4. Дескриптивная статистика переменных модели и их корреляционная матрица. (Источник: расчеты автора)
Пер-ая	Ср. знач.	Стд.откл.	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
DSIZE	838.2	2857.58	1
DEV	.9399	.2380387	0.05	1
HIGH	.6360	.481989	0.13	-0.13	1
CASH	.8374	.3696029	0.01	-0.03	-0.03	1
SIZE	10221	19949.65	0.36*	0.05	0.18*	0.21	1
ROA	563.6	2169.72	0.26	0.02	0.09	0.11	0.65**	1
PUB	.4911	.5008076	0.26	0.13	0.3	0.09**	0.28	0.11	1
QTOB	-11.20	263.3691	0.02	-0.01	-0.04	0.13	0.03	0.02	0.06	1
EGON	-291.5	1674.808	-0.03	0.02*	-0.08	-0.05	-0.06	-0.12	-0.07*	-0.01	1
EDIS	.3093	.3527122	0.02*	-0.03	-0.05	-0.10	0.01	0.05	-0.04	0.05	0.12	1
DIPL	2.76	.7358247	-0.01	0.04	0.04**	-0.03	0.06	0.02*	0.02	-0.01	0.03	0.15
* - коэффициент корреляции значим для 5%-го уровня значимости ** - коэффициент корреляции значим для 10%-го уровня значимости

Как видно, модель показала незначительные зависимости между переменными регрессии, что с большой долей вероятности говорит об отсутствии мультиколлинеарности. Тем не менее, для строгого доказательства отсутствия данной проблемы далее будет посчитан показатель VIF. Анализ корреляционной матрицы позволяет перейти к непосредственному тестированию модели.

Объясняющие переменные и гипотезы

В первую очередь необходимо описать результаты тестирования гипотез. Гипотеза (1.1) отвергается для первых двух событийных окон (см. Табл. 5). Данный факт говорит о том, что для средних и больших событийных окон имеет место отрицательное влияние на эффективность сделки. Тем не менее, в рамках оценки малых событийных окон результаты говорят о положительном влиянии на избыточную доходность акций. Объяснить данные результаты можно следующим образом. Во-первых, возможна утечка информации за пару дней до анонса сделки, что влечет за собой рост стоимости акций компании. Во-вторых, моментальный рост акций является временным явлением и в долгосрочной перспективе существует проблема отрицательной доходности акций, объясняемая сложностью интеграции приобретенных ресурсов компании.

Аналогичная зависимость наблюдается для переменной принадлежности к высокотехнологичной отрасли (DEV), что позволяет также отвергнуть Гипотезу (1.2). Значимое отрицательное влияние при средних и больших событийных окнах может объясняться тем, что в условиях средне- и долгосрочного анализа приобретение компании с развитого рынка капитала не дает преимуществ роста ввиду устоявшейся экономической конъюнктуры. Незначимые положительные коэффициенты для малых событийных окон можно интерпретировать как ожидание перспективного слияния со стороны инвесторов.

Третья из основных гипотез (1.3) не принимается на 5%-ом уровне значимости. Ввиду того, что первые две подгипотезы были отвергнуты, можно говорить о том, что переменная (HIGH*DEV), отвечающая за принадлежность компании-цели высокотехнологичной отрасли развитых рынков капитала, должна и фактически имеет также отрицательное влияние на эффективность сделки по совокупности причин, описанных ранее. Тем не менее, незначимый положительный коэффициент для событийного окна (-2, +1) и отрицательный для (-1, +1) позволяет сказать об отсутствии определенного воздействия на показатель SCAR в рамках анализа краткосрочных эффектов.

Как видно из Таблицы 5, незначимые коэффициенты при переменной размера компании-покупателя не дают однозначного ответа о векторе воздействия на целевую переменную. Данный вывод соотносится с результатами тестирования модели в работе Aybar and Ficici (2009), где авторы также выявили незначимость данной связи. Тем не менее, квадрат размера компании для среднего и малого событийных окон значим и имеет положительную зависимость с эффективностью сделки. Объяснить это можно тем, что существует оптимальный размер компании, обеспечивающий максимальное положительное влияние на ее стоимость в условиях сделок M&A. При этом отклонение в сторону еще большего размера или в сторону меньшего размера компании влечет за собой отрицательное воздействие на доходность ее акций. Таким образом, последняя Гипотеза (2) не отвергается.

Как указывалось в обзоре литературы, сделки слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях зачастую нацелены на приобретение человеческого капитала компании-цели. Однако в условиях ухода работников компании-цели со своей позиции теряется ценность самой сделки. Отрицательное влияние переменной EGONE для всех событийных окон означает, что после непосредственного ухода (или желаемого ухода) работников из компании-цели, доходность ее акций компании-покупателя однозначно уменьшается. В данных обстоятельствах Гипотеза (3) не отвергается ввиду значимости коэффициента для наибольшего событийного окна в модели.

Переменная качества дипломатических отношений между странами для всех анализируемых событийных окон положительно влияет на эффективность сделки. Это говорит о том, что с ростом качества данных отношений растет и легкость реализации международной сделки M&A, в том числе сниженные налоги, упрощенное правовое оформление сделки и, например, высокая степень защиты прав собственностей обоих агентов. Данный результат соответствует полученным в ходе исследования выводам авторами Zhu et al. (2015), где имело место значимое положительное влияние качества дипломатических отношений на эффективность сделки. Все это дает право не отвергать Гипотезу (4).

Хотя переменная экономической дистанции не оказалась значима ни для одного событийного окна, четко видна закономерность ее отрицательного влияния на кумулятивные избыточные доходности акций компании-покупателя. Таким образом, чем дальше друг от друга экономические системы стран, тем более убыточной окажется сделка слияния и поглощения. Развивая данную идею, можно сказать, что в условиях разной экономической конъюнктуры, народы этих стран зачастую значительно отличаются и культурой, и менталитетом, что в конечном итоге также усложняет протекание сделки и снижает доходность акций компании-покупателя. Похожие выводы были получены авторами Aybar and Ficici (2009): институциональная дистанция, включающая в себя географическую, правовую, экономическую и другие дистанции, отрицательно влияет на эффективность сделки M&A. Гипотеза (5), как следствие, отвергается для уровней значимости.

Контрольные переменные

Незначимое положительное влияние стоимости сделки на ее эффективность большого и среднего событийных окон объяснить можно тем, что в средне- и долгосрочной перспективе инвесторы и общественность ожидают существенной отдачи от вложенных в сделку средств. В то же время, незначимое отрицательное влияние стоимости сделки для моментального и малого событийных окон может означать, что в краткосрочном анализе с ростом инвестиций в сделку, растут и возможные потери, что отрицательно сказывается на стоимости компании. Данные выводы частично соответствуют результатам анализа в работе исследователей Cloodt et al. (2006), где они доказали значимое положительное влияние стоимости сделки на больших событийных окнах (-50, +50).

Переменная CASH положительно влияет на избыточную доходность для всех событийных окон (значимость при этом наблюдалась только для больших и моментальных). Данный факт можно интерпретировать следующим образом: уверенность компании в успехе сделки позволяет ей использовать в качестве платежного средства только наличные. В свою очередь общественность и инвесторы, анализируя способ платежа, также делают вывод о вероятном будущем успехе сделки, что в конечном итоге сказывается на доходности акций компании-покупателя.

Как показывает Таблица 5, показатель ROA неоднозначно влияет на эффективность сделки M&A. Ввиду того, что результаты тестирования разнятся как для однородных событийных окон ([-2, +1], [-1, +1]), так и для средне- долгосрочных, можно сделать вывод, что специфика рынка и отрасли компаний, принадлежащих выборке, вероятно, не предполагает наличие влияния доходностей активов на эффективность сделок слияний и поглощений. Действительно, для высокотехнологичных отраслей характерны малые объемы активов при относительно больших рыночных капитализациях. Таким образом, анализ доходности активов не является релевантным и необходимым в рамках представленной выборки.

За несколько дней до и спустя несколько дней после даты анонса сделки ее эффективность подвержена незначимому влиянию переменной PUB, обозначающую принадлежность компании-цели к публичным фирмам. Трактовать это можно следующим образом: на ранних этапах сделки компания-покупатель теряет часть своей стоимости ввиду возможного ожидания со стороны общественности ущемлений и негативного воздействия на биржевую деятельность компании-цели со стороны инициатора. Для долгосрочного анализа, напротив, наблюдается положительный эффект со стороны оцениваемой переменной. Здесь происходит процесс интеграции, и заинтересованные инвесторы делают вывод о том, что предыдущие ожидания не оправдались и теперь рассматривается возможный успех в сделке M&A.

Переменная QTOB положительно сказывается на эффективности сделки M&A для большого и малого событийных окон. Причина, возможно, заключается в том, что рост рыночной стоимости компании по отношению к ее бухгалтерской дает власть, а также доступ к особым ресурсам, в том числе информационным, которые способны обеспечить адекватный анализ выгодных для компании транзакций. Данная зависимость также просматривается в результатах тестирования модели в работе Ahuja and Katila (2001), в которой авторы показали значимость положительного влияния q-Тобина на стоимость компании. Что касается средних и малых событийных окон, определенной зависимости не наблюдается ввиду чередования знаков как в основной модели, так и при проверке на робастность. Таким образом, говорить о причинно-следственных связах для данных анализируемых периодов не представляется релевантным.

Хотя робастность результатов наблюдается не во всех случаях значимости коэффициентов регрессии, можно говорить об общей информативности полученных выводов, а также их состоятельности ввиду соответствия экономической логике.

Таблица 5. Результаты тестирования модели для разных событийных окон. (Источник: расчеты автора)
Переменные	SCAR(-20, +20)		SCAR(-5, +5)		SCAR(-2, +1)		SCAR(-1, +1)
	линейная	логит	линейная	логит	линейная	логит	линейная	логит
Объясняющие переменные
HIGH (H1.1)	-0.89 (0.054)**	-14.65 (0.067)***	-1.88 (0.04)**	-14.65 (0.103)***	0.89 (0.29)	0.021 (0.69)	0.94 (0.34)	-0.25 (0.57)
DEV (H1.2)	-1.22 (0.09)***	-14.3 (0.041)**	-2.02 (0.02)**	-14.3 (0.15)	0.6 (0.44)	0.05 (0.97)	0.54 (0.57)	0.22 (0.88)
SIZE	-0.0066 (0.44)	-0.0054 (0.12)***	-0.0022 (0.84)	0.0065 (0.71)	-0.0028 (0.76)	0.002 (0.19)	-0.0094 (0.06)**	0.003 (0.1)
EGON (H3)	-0.075 (0.023)**	0.002 (0.74)	-0.001 (0.72)	-0.005 (0.4)	-0.015 (0.69)	0.008 (0.27)	-0.0014 (0.76)	0.0007 (0.34)
DIPL (H4)	0.32 (0.03)**	-0.018 (0.76)	0.53 (0.003)*	0.19 (0.54)	0.18 (0.28)	-0.18 (0.55)	0.25 (0.2)	-0.038 (0.9)
EDIS (H5)	-0.05 (0.77)	-0.23 (0.51)	-0.07 (0.71)	0.57 (0.19)	-0.09 (0.6)	-0.06 (0.86)	-0.009 (0.97)	0.096 (0.79)

Таблица 5. (Продолжение)
HIGH*DEV (H1.3)	-0.94 (0.043)**	14.23 (0.56)		-2.02 (0.03)**		15.2 (0.67)		-0.67 (0.095)***			0.45 (0.77)		-0.77 (0.45)		0.48 (0.76)
SIZE2 (H2)	0.0001 (0.42)	0.0002 (0.36)		0.00003 (0.05)**		-0.00021 (0.3)		0.00001 (0.078)***			-0.0003 (0.17)		0.00089 (0.59)		-0.0004 (0.09)
Контрольные переменные
DVAL	7.02e-6 (0.76)		-0.001 (0.77)		4.4e-6 (0.87)		0.004 (0.37)		-3.7e-6 (0.89)	-0.005 (0.32)		-5.7e-6 (0.85)		-0.003 (0.44)
CASH	0.26 (0.1)***		0.087 (0.051)**		0.12 (0.27)		0.58 (0.1)*		0.27 (0.041)**	0.18 (0.6)		0.34 (0.13)		0.34 (0.33)
ROA	-0.001 (0.78)		-0.004 (0.63)		0.002 (0.65)		0.001 (0.09)***		-0.0082 (0.99)	-0.001 (0.24)		0.0015 (0.78)		0.009 (0.3)
PUB	0.05 (0.72)		0.13 (0.64)		-0.001 (0.99)		-0.1 (0.7)		-0.028 (0.85)	-0.37 (0.1)***		-0.09 (0.61)		-0.43 (0.12)
QTOB	0.005 (0.08)***		0.01 (0.27)		-0.001 (0.41)		-0.01 (0.44)		0.006 (0.35)	-0.013 (0.33)		0.0045 (0.054)**		0.007 (0.09)***
Константа	0.29 (0.7)		14.57 (0.99)		0.74 (0.07)***		13.08 (0.98)		-0.86 (0.3)	0.43 (0.77)		-0.92 (0.35)		0.2 (0.9)
В скобках указаны значения P > |t| * - значимость на 1%-ом уровне ** - значимость на 5%-ом уровне *** - значимость на 10%-ом уровне

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования были получены результаты, позволяющие ответить на вопросы об общей эффективности международных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях развитых рынков капитала, а также о факторах, определяющих данную эффективность.

В качестве основного результата можно выделить значимое отрицательное влияние на успех сделки принадлежности компании-цели к высокотехнологичной отрасли и/или развитому рынку капитала. Также в качестве дополнительных выводов относительно международных сделок слияний и поглощений в высокотехнологичных отраслях можно выделить следующие результаты:

• Эффективность сделки и размер компании, выраженный в объеме ее активов, имеют квадратичную зависимость
• Дипломатические отношения между странами, которым принадлежат агенты сделки, положительно влияют на успех сделки M&A
• Количество ушедших работников компании-цели непосредственно после анонса сделки имеют отрицательную зависимость с эффективностью сделки
• Отношение рыночной стоимости компании к ее бухгалтерской положительно сказывается на успехе сделки
• Способ платежа, в частности совершение сделки с помощью наличных средств, обеспечивает поддержание уверенности инвесторов в сделке и, как следствие, вызывает рост стоимости компании-покупателя

В направлении данной работы также возможно исследование влияния подобных сделок не только на эффективность инициатора сделки, но и для компании-цели. Как указывалось в обзоре литературы, зачастую результаты разнятся для агентов сделки, что является хорошей идейной базой для развития предоставленного в данной работе модели.

Также, как показали результаты анализа, большое значение в исследовании имеет длина выбранных событийных окон. Существует вероятность, что в контексте анализа достаточно больших окон, таких как (-50, +50) и шире, результаты для них будут отличны от полученных в данной работе. Причиной может являться то, что для успешной интеграции и получения выгод от синергии требуется достаточно много времени и ресурсов. Таким образом, это также может стать вектором развития модели в дальнейшем.

Наконец, стоит сказать, что на выводы данной работы также может повлиять изменение выбранного показателя эффективности сделки слияний и поглощений. Так, использование, например, ROA или q-Тобина вместо кумулятивных избыточных доходностей способно привести совершенно к иным детерминантам эффективности и, соответственно, иным выводам.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1) Абузов Р.М., Григорьева С.А. Оценка эффективности сделок слияний и поглощений на развитых рынках капитала Западной Европы // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2015. Т. 19. № 2. С. 199-217

2) Григорьева С.А., Черкасова В.А. Сделки слияний и поглощений и стоимость финансовых компаний на развитых европейских рынках капитала. Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2015. № 35 (269). С. 36-49

3) Ahuja, G. and Katila, R. (2001), “Technological acquisitions and the innovation performance of acquiring firms: a longitudinal study”, Strategic Management Journal, Vol. 22, pp. 197-220.

4) Almor, T., Tarba, S.Y. and Benjamini, H. (2009), “Unmasking integration challenges: the case of Biogal’s acquisition by Teva Pharmaceutical Industries”, International Studies of Management and Organization, Vol. 39 No. 3, pp. 33-53.

5) Andrade, E. M. Mitchell. and E. Stafford. “New Evidence and Perspectives on Mergers” The Journal of Economic Perspectives, Vol. 15, No. 2. (2002)

6) Aybar, B., & Ficici, A. (2009). «Cross-Border Acquisitions and Firm Value: An Analysis of Emerging-Market Multinationals». Journal of International Business Studies, 40(8), 1317-1338.

7) Bannert, V. and Tschirky, H. (2004), “Integration planning for technology-intensive acquisition”, R&D Management, Vol. 34 No. 5, pp. 481-494.

8) Birkinshaw, J., Bresman, H. and Hakanson, L. (2000), “Managing the post-acquisition integration process: how the human integration and task integration processes interact to foster value creation”, Journal of Management Studies, Vol. 37 No. 3, pp. 395-425.

9) Bower, J.L. (2001), “Not all M&As are alike – and that matters”, Harvard Business Review, March, pp. 93-101.

10) Cassiman, B., Colombo, M.G., Garrone, P. and Veuglers, R. (2005), “The impact of mergers and acquisitions on the R&D process: an empirical analysis of the role of technological- and market-relatedness”, Research Policy, Vol. 34 No. 2, pp. 195-220.

11) Chan, C., Isobe, T., & Makino, S. (2008). «Which country matters? Institutional development and foreign affiliate performance». Strategic Management Journal, 29(11): 1179–1205.

12) Chatterjee, S., Lubatkin, M., Schweiger, D.M. and Weber, Y. (1992), “Cultural differences and shareholder value in related mergers: linking equity and human capital”, Strategic Management Journal, Vol. 13, pp. 319-344.

13) Cloodt, M., Hagedoorn, J. and Van Kranenburg, H. (2006), “Mergers and acquisitions: their effect on the innovative performance of companies in high-tech industries”, Research Policy, Vol. 35, pp. 642-654.

14) Coutts, J. A., Mills, T. C, & Roberts, J. 1995. Testing cumulative prediction errors in event study methodology. Journal of Forecasting, 14(2): 107-115.

15) Cummings, J.L. and Teng, B.S. (2003), “Transferring R&D knowledge: the key factors affecting knowledge transfer success”, Journal of Engineering & Technology Management, Vol. 20 No. 1, pp. 39-68.

16) Dalziel, M. (2008), “The seller’s perspective on acquisition success: empirical evidence from the communications equipment industry”, Journal of Engineering & Technology Management, Vol. 25, pp. 168-183.

17) Datta, D., & Puia, G. (1995). «Cross-Border Acquisitions: An Examination of the Influence of Relatedness and Cultural Fit on Shareholder Value Creation in U.S». Acquiring Firms. MIR: Management International Review, 35(4), 337-359.

18) Ellis, K.M., Reus, T.H. and Lamont, B.T. (2009), “The effects of procedural and informational justice in the integration of related acquisitions”, Strategic Management Journal, Vol. 30, pp. 137-161.

19) Ernst, H. and Vitt, J. (2000), “The influence of corporate acquisitions on the behaviour of key inventors”, R&D Management, Vol. 30 No. 2, pp. 105-118.

20) Gerpott, T. (1995), “Successful integration of R&D functions after acquisitions: an exploratory empirical study”, R&D Management, Vol. 25 No. 2, pp. 161-178.

21) Gomes, E., Weber, Y., Brown, C. and Tarba, S.Y. (2011), Mergers, Acquisitions and Strategic Alliances: Understanding the Process, Palgrave Macmillan, New York, NY.

22) Graebner, M.E., Eisenhardt, K.M. and Roundy, P.T. (2009), “Success and failure in technology acquisitions: lessons for buyers and sellers”, Academy of Management Perspectives, Vol. 24 No. 3, pp. 72-91.

23) Grimpe, C. (2007), “Successful product innovation after firm acquisitions: the role of research and development”, Journal of Product Innovation Management, Vol. 24 No. 6, pp. 614-628.

24) Hagedoorn, J. and Duysters, G. (2002), “The effects of mergers and acquisitions on thetechnological performance of companies in a high tech environment”, Technology Analysis& Strategic Management, Vol. 14 No. 1, pp. 67-85.

25) Haspeslagh, P.C. and Jemison, D.B. (1991), Managing Acquisitions, The Free Press, New York, NY.

26) Hitt, M.A., Hoskisson, R.E., Johnson, R.A. and Moesel, D.D. (1996), “The market for corporate control and firm innovation”, Academy of Management Journal, Vol. 39 No. 5, pp. 1084-1119.

27) Kapoor, R. and Li, K. (2007), “The impact of acquisitions on the productivity of inventors at semiconductor firms: a synthesis of knowledge-based and incentive-based perspectives”, Academy of Management Journal, Vol. 50 No. 5, pp. 1133-1155.

28) King, D.R., Slotegraaf, R. and Kesner, I. (2008), “Performance implications of firm resource interactions in the acquisition of R&D-intensive firms”, Organization Science, Vol. 19 No. 2, pp. 327-340.

29) Kohers, N. and Kohers, T. (2000), “The value creation potential of high-tech mergers”, Financial Analysts Journal, May-June, pp. 40-50.

30) Laamanen, T. and Keil, T. (2008), “Performance of serial acquirers: toward an acquisition program perspective”, Strategic Management Journal, Vol. 29 No. 6, pp. 663-672.

31) Matteo Rossi, Shlomo Yedidia Tarba, Amos Raviv, (2013) "Mergers and acquisitions in the high-tech industry: a literature review", International Journal of Organizational Analysis, Vol. 21 Issue: 1, pp.66-82

32) Miller, D.J. (2004), “Firms’ technological resources and the performance effects of diversification: a longitudinal study”, Strategic Management Journal, Vol. 25, pp. 1097-1119.

33) Paruchuri, S., Nerkar, A. and Hambrick, D.C. (2006), “Acquisition integration and productivity losses in the technical core: disruption of inventors in acquired companies”, Organization Science, Vol. 17 No. 5, pp. 545-562.

34) Porrini, P. (2004), “Alliance experience and value creation in high-tech and low-tech acquisitions”, Journal of High Technology Management Research, Vol. 15, pp. 267-292.

35) Puranam, P., Singh, H. and Zollo, M. (2006), “Organizing for innovation: managing the coordination autonomy dilemma in technology acquisitions”, Academy of Management Journal, Vol. 49 No. 2, pp. 263-280.

36) Ranft, A., & Lord, M. (2002). Acquiring New Technologies and Capabilities: A Grounded Model of Acquisition Implementation. Organization Science, 13(4), 420-441.

37) Schweizer, L. (2005), “Organizational integration of acquired biotechnology companies into pharmaceutical companies: the need for a hybrid approach”, Academy of Management Journal, Vol. 48 No. 6, pp. 1051-1074.

38) Tarba, S.Y. (2009), The Effect of National and Corporate Culture Differences and of Synergy Potential on the Choice and Implementation of a Post-acquisition Integration Approach, and on Its Effectiveness, unpublished PhD thesis, Ben-Gurion University, Beer-Sheva.

39) Weber, Y., Tarba, S.Y. and Rozen-Bachar, Z. (2012), “The effects of culture clash on international mergers in the high-tech industry”, World Review of Entrepreneurship, Management and Sustainable Development, Vol. 8 No. 1, pp. 103-118.

40) Zhu, H., Xia, J., & Makino, S. (2015). «How do high-technology firms create value in international M&A? Integration, autonomy and cross-border contingencies». Journal of World Business, 50(4), 718-728.

41) Zollo, M. and Meier, D. (2008), “What is M&A performance?”, Academy of Management Perspectives, Vol. 22 No. 3, pp. 55-77.

42) Статистическое бюро сделок слияний и поглощений. URL: https://imaa-institute.org/mergers-and-acquisitions-statistics/

43) Фрейзерский институт всемирного экономического развития. URL: https://www.fraserinstitute.org/economic-freedom/map?geozone=world&page=map&year=2015

44) Проект Коррелятов Войны (War Correlates Project) URL: http://www.correlatesofwar.org/

45) Европейское статистическое бюро «Eurostat». URL: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Glossary:High-tech_classification_of_manufacturing_industries