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附录A 译文

竞争政策与企业收购的盈利能力

5.实验结果

5.1.单变量分析

如表2中的面板A所示，整个样本的11天收购方平均CAR率为1.29％，与1％水平上的0显著不同。结果表明，欧洲平均收购对收购方的股东有利该公司与先前的研究一致，例如Martynova和Renneboog（2011a）（0.79％）和Drobetz和Momtaz（2019）（1.23％）。受控并购交易创造的价值微不足道（0.39％），而非受控交易产生的收购收益则高达2.18％。这表明合并控制对收购方收益具有不利影响。此外，收购方收益水平从改革前的2.06％下降到改革后的0.96％（均处于1％的重要水平）。该下降可能归因于事件发生后一段时间内发生的全球金融危机。我们的差异比较框架说明了这种潜在的混杂水平效应。

通过观察治疗组和对照组之间改革前后的比较，可以清楚地看出所观察到的任何变化是否归因于改革。在此分析中，我们通过连接DG COMP（受控或非受控交易）和公告日期（改革前或改革后）来分解样本。结果在表2的B栏中。

对于治疗（对照组）组，改革前收购方的回报率微不足道，为0.01％（3.73％的显着性），而在改革后增加（降低）至0.55％（1.47％）。 改革前后的变化对治疗组略有正向（0.54％），而对对照组则为负（-2.26％）。比较这些差异表明，改革创造的价值约为2.80％（显着性水平为1％）。改革前/改革后差异的这一显着正变化主要是由于对照组的减少所致，这表明改革带来的好处弥补了收购方收益的总体下降。通常不需要关注此功能，因为在下面的“差异比较”框架中，该变量完全由处理变量和后处理指标来体现。

5.2.合并控制，改革和收购方收益

迄今为止的单变量结果表明，尽管改革可能减轻了这种影响，但合并控制降低了受控制交易的投资效率。为了证实这些主张，我们使用了差异比较法，其中估算器（DDEECMR）定义为面对合并控制（d（merger control））的交易指标与改革后的并购交易（d（post-post-改革））。这两个二进制变量控制着治疗组和对照组之间的时不变差异以及趋势。DDEECMR显着为正将支持我们的假设，即在改革过程中监管确定性的提高导致收购方收益的增加。

表3给出了我们的基线回归结果。因变量是交易公告前后经过11天的市场调整后的资本充足率。所有解释性变量已在先前的并购文献中得到广泛应用（Masulis等，2007； Harford等，2012），并在附录中的表A1中进行了定义。

在模型1中，我们仅对构建DDEECMR和行业年度固定效应所必需的变量进行CAR回归。22我们这样做是为了确保并购控制与收购方收益之间的任何已确定效应均不受我们的控制权的驱动变量。在模型2中，我们承认某些自变量可能是内生确定的，例如Tobin的Q，杠杆，交叉上市，友好接管，付款方式和目标类型（Masulis等，2007； Wang和Xie， 2009）。因此，为确保我们的DDEECMR不受这些控制的偏见，我们将Tobin的q和杠杆率用其行业中位数代替。其他控件被省略，因为我们找不到合适的替代品。模型3包含所有控制变量。

在所有规格中，d（合并控制）的估计系数显着为负，而DDEECMR为显着为正。DDEECMR的范围为3.07％至3.24％。跨越不同的小范围模型令人放心，因为如果治疗确实是外源性的，那么包括其他协变量对治疗效果的影响就可以忽略不计（Roberts and Whited，2013）。

在模型3中，合并控制虚拟对象的估计值为-0.0347，而DDEECMR的估计值为0.0307，两者均在1％的水平上显着。考虑到整个样本的平均CAR为1.29％，这是不小的数字。这些估算值达243亿美元，这表明改革带来的并购控制质量提高导致了收购公司股东的每笔交易收益增加了8.35亿美元。因此，改革对收购方具有重大的经济意义。

总体而言，到目前为止，我们的结果证实了假设1和2。首先，我们发现合并控制使受控交易的投资效率降低了-3.47％。其次，改革改善了这种影响，购并相关投资效率提高了3.07％，证明了这一点。从原则上讲，这些发现与我们的假设相符，即关于合并控制的法律和商业不确定性会阻止并购活动并减少收购威胁，从而反过来扩大管理人员的根深蒂固，并使相对动机于机构的投资成为可能。但是，这种影响也可能是由某些合并提案获得批准的可能性增加所驱动的。23例如，Duso等人。（2007年）表明，所有竞争性交易中有五分之一获得了错误的批准。如果改革后大量批准的条件批准概率增加了，那么我们的因变量（CARs）也应增加。为确保已确定的效果至少部分由降低的代理成本所驱动，我们提供了更多直接的证据。在下一节中，我们将探讨受控交易中价值破坏的根源，并表明这种估值效应的确是由减少管理人员纠缠造成的。

在控制变量中，我们发现所有模型规格的估计值都一致。我们注意到大多数结果与最近的工作是一致的，例如Dissanaike等。（2017），Harford等。（2012），Humphery-Jenner（2012），Martynova和Renneboog（2011a），以及Masulis等。(2007).特别是：1）Tobin的q不重要，2）公司规模明显为负，3）收购方收益之间的关系欧洲的杠杆作用为负，这与美国的证据形成了鲜明的对比； 4）相对交易规模与收购方收益成正相关； 5）跨境收购在欧洲创造的价值要比在国内创造更多。我们还按照付款方式（全现金或股票形式）和目标类型（公开或私有）分解样本。由于其余的估计值都带有负号，因此省略的基组（全现金公共目标）与最高的资本充足率相关联（尽管大多数没有显着差异）。

5.3.价值破坏的根源

接下来，我们研究拟议的固定效应，并探讨受控交易中价值破坏的根源。这种影响表明，合并控制可以减少收购的威胁，进而可以实现相对更多的机构动机的收购。我们测试了两种经济渠道，以减少与合并控制相关的收购威胁。首先，我们预计改革后收购方收益的增加归因于跨境并购活动的增加。早期的研究表明，欧洲的合并控制对外国收购者具有贸易保护主义立场（Aktas等，2007； Dinc和Erel，2013）。此外，大量的轶事证据表明欧洲实行了贸易保护主义政策。但是，贸易保护主义似乎最近才消失了（Aktas等，2012）。

其次，我们预计，在改革之后，通过收购方与目标方的总销售额衡量的超大型交易的可能性将会增加。我们将重点放在联合销售上，因为联合销售通常被反托拉斯执法人员用作初步阈值评估。改革后，每笔交易的合并销售水平的提高将支持我们的推测，即合并控制决策的可预测性的提高使得以前并不太可能实现一定规模的并购交易。

我们在表4的A和B面板中显示两个通道的测试结果。面板A中的因变量是一个二元变量，根据该模型，DDEECMR指出，改革后跨境交易的可能性增加了6.92％至11.68％。B组将收购方和目标方的总销售额（百万美元）作为因变量。DDEECMR的范围在51.77亿美元至52.51亿美元之间，这表明受控交易领域的收购威胁有所增加，因为受控交易的交易规模显着增加。25鉴于面板A和B中的差异比较估计都是重要的是，这表明改革之后，跨境和大型交易的接管威胁增加了。

接下来，我们测试增加的收购威胁是否确实导致了代理商激励和增值交易的减少。而郎等。（1991）为并购交易中Jensen（1986）的自由现金流假设提供了经验支持，Wurgler（2000）表明，治理不善的公司通过对低增长行业进行大量投资而浪费了金钱。特别是，Wurgler（2000）提供的证据表明，强大的少数股东权利与更好的资本分配有关，这更多是由于减少了对衰落行业的过度投资，而不是针对增长中的行业的资本增加。26他进一步证明了价值增加的增长与托宾的q正相关，并且对于投资者和管理者来说，这是区分好投资和坏投资的宝贵工具。

基于这些先前的发现，我们测试了改革对高自由现金流量公司获得低增长目标的可能性的影响。因变量是一个二元变量，如果收购方的自由现金流量高于样本算术平均值，并且获取Q比率低于样本算术平均值的目标，则等于1，否则为0。表4的C部分显示了结果。不出所料，我们发现DDEECMR系数显着为负，范围在-13.77％至-15.74％之间，这表明在改革之后，代理机构促成的交易的可能性大大降低。

总而言之，以上分析提供了证据表明，由于改革，收购的威胁增加了，代理交易导致的交易减少了。这一结果为我们的总体假设提供了支持，即与合并控制相关的不确定性和成本往往会阻止并购活动，减少并购威胁，并使根深蒂固的管理人员能够进行破坏价值的收购。

5.4.对代理商成本的长期影响

我们根深蒂固的解释的另一个含义是，从长期来看，面向代理的交易的减少应反映在代理成本的降低上。文献中经常对长期代理成本进行三种检验。首先，经常使用Tobin的q，因为它反映了市场对公司整体价值的长期期望（Erickson和Whited，2000年）。因此，如果改革后的交易改善了我们受控样本公司的治理结构，从而降低了管理人员的纠缠程度并提高了公司绩效，我们预计托宾的q将因改革而增加（Bebchuk等，2009）。

其次，我们直接检验自由现金流（FCF）假设。根据詹森（Jensen，1986，第323页），“ [三]现金流量是现金流量，超过以相关资本成本折现后为所有具有正净现值的项目提供资金所需的现金流量。”FCF级别较高的问题在于，它们可能导致经理使公司的规模超过最佳规模。因此，面向代理的经理保持较高的FCF水平。因此，如果改革限制了以代理机构为导向的决策，我们希望在改革后能够降低其自由现金流水平。

第三，我们研究改革对资产利用率的影响。这是股权代理成本的直接衡量标准，通常在所有者管理的公司中较高，而这些公司较少受委托代理冲突的影响（Ang等，2000； Singh和Davidson，2003）。部分是由于过度的机构激励支出，当机构冲突严重时，资产利用率就会降低。因此，如果从长远来看可以减少代理成本，我们期望改革对资产利用率产生积极影响。

表5给出了我们的三个差异比较回归结果。表格说明提供了本节中介绍的所有变量的定义。我们计算因变量的变化，在此我们将收购年之前的两年与收购后的两年进行比较。总体而言，改革的长期影响降低了这三个方面的代理成本。具体来说，在我们的受控交易样本中，我们记录了改革开放后Tobin的q增加，自由现金流减少以及资产利用率增加。我们的结果对于将事件窗口扩展到（-5年， 5年）是可靠的。我们得出结论，合并控制对公司绩效有重大的实际影响。

5.5.执法质量

接下来，我们研究执法质量如何缓和合并控制对收购方收益的影响。先前的研究强调了公共执法的重要性（Jackson和Roe，2009），并显示金融市场效率随着执法机构的实力和严格的法律制裁而提高（Dubois等，2014）。在合并控制的背景下，我们预计，执法机构薄弱的司法管辖区将从改革中受益最少，这有两个原因。首先，由于欧盟缺乏行政权力，国家行政部门强制执行救济和罚款。如果国家行政部门相对薄弱，则改革带来的变化将在较小程度上影响该辖区的市场。其次，与我们的政府主张相一致，潜在的赔偿要求和类似事项（例如，股东起诉（根深蒂固的）经理试图进行明显的反竞争性合并，从而对公司造成声誉和财务损失）将受到民事诉讼。民法指控由国家法院处理，因此要服从国家法律。

为了检验与执法质量有关的假设，我们运行了一个三重差异模型，其中引入了另一个变量d（弱执行），该变量与所有其他差异比较变量。最重要的是，三重差异估算器DDDEEnforcement定义为DDEECMR * d（弱实施）。它衡量了执法质量中位数以下国家/地区对改革对投资效率的积极边际效应的边际效应。我们从执法质量的两个方面来实施d（弱执法）。首先，监督特征衡量了执法者对政府的依赖程度。第二，刑事制裁衡量了金融市场中不当行为受到惩处的程度。两种措施均来自La Porta等人。(2006).对于La Porta等人（2006）指数中位数低于中值的司法管辖区，虚拟变量d（执行力弱）等于1，否则为0。

我们的三重差异模型的结果在表6中。小组A根据监督特征使用d（弱执行）变量，而小组B中的d（弱执行）变量基于刑事制裁指数。DDDEEnforcement的估计值在两个面板中均显着为负，在面板A中为-2.27％至-3.39％，在面板B中为-1.79％至2.92％。控制变量被抑制了，因为它们与那些非常相似。在表4的双差异模型中报告。

总体而言，这些结果证实了我们的假设，即在执法力度较弱的国家中，改革对兼并控制与收购方收益之间的关系产生的积极影响较小。这一发现强调了强有力的执法机构在支持金融市场有效运作中的作用。

5.6.行业集中度

在本节中，我们将使用异质处理效应框架来检验在集中化行业和碎片化行业中观察到的估值效果是否不同。先前的工作表明，与合并控制相关的不确定性的影响在集中的行业中更强，因为更高的可能性。因此，在集中的行业中，应该更加明显地体现出兼并控制对收购方收益的负面影响，正如我们根深蒂固的解释所建议的那样，而改革对这种关系的边际影响更为明显。

为了测试异构处理的效果，我们将样本分为两类：一组涉及集中行业的并购交易，另一组涉及分散行业的交易。我们根据收购方的行业确定这些组。为了进行分类，我们使用赫芬达尔－赫希曼指数（HHI），该指数是根据i公司在行业j中t年的销售额计算的市场份额si，t，j的平方和。高于平均水平的HHI行业的收购被分配给集中的行业组。然后，我们分别重复两组的差异比较分析。

在表7中，我们逐步说明了“差异化”的过程。经济学原理是针对集中和分散的行业分别得出兼并控制对收购方收益的不利影响和改革对这种关系的边际影响的估计，这些边际影响不因收购方收益的时变决定因素而产生偏差。表7的左列显示了集中行业的分析；右侧

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