本文是一篇项目管理论文，本文选取了2018年我国制造业上市公司发生的285宗企业并购项目作为研究对象，运用因子分析方法，建立了一套全面的企业并购绩效评估体系，并运用XGBoost算法对企业并购绩效的影响因素进行实证检验。
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
在过去十年中，企业受益于低运营成本、宽松的监管制度、较低的税收水平和贷款利率，促使其盈利增长，推动了股市不断创出历史新高，并且促进了并购项目的活跃。近年来，受新冠疫情及国内外经济大环境的影响，这些资本市场的利好条件已经转变为企业所面临的压力，如利率增加、通货膨胀、税收增长以及政府强监管都可能会对未来的并购项目带来结构或资金方面的障碍。虽然市场环境的不确定性和动荡使得并购市场趋缓，但也孕育了估值下降所带来的机遇，面对诸多挑战，企业的决策者们需要通过并购来重塑业务、促进盈利增长并实现可持续发展。因此，并购项目将成为企业经营决策者们价值创造战略的关键措施。
从全球并购市场来看，2022年不确定的市场环境使全球并购市场趋于放缓，交易量和交易额与并购交易量和交易额创历史新高的2021年相比，分别下降了17%和37%，但仍高于疫情前水平。回看2021年，全球并购项目创下新高，大大打破了之前的记录，2021年全球公开的交易数量超过62,000宗，比2020年大幅增长24%[1]。并购项目的增长由多个因素驱动。首先，随着COVID-19的控制，全球经济正在逐渐复苏，投资者对未来充满信心，因此对于并购项目更加积极；其次，由于COVID-19对于全球经济造成的影响，许多公司需要寻求投资资金以抵御经济不确定性带来的压力；再次，随着利率的不断下降，投资者正在寻求新的投资机会，以实现长期资产增长，并购项目则是投资者实现长期增长的一种有效途径；最后，技术领域一直是并购热点，为了对标竞争对手和快速变化的市场重新找准定位，企业需要通过并购项目来补足短板，适应新市场，全方位进行自我更新。
1.2 研究内容及方法
1.2.1 研究内容
随着我国企业并购项目越来越活跃，如何确保这些并购项目的良性开展，避免不必要的损失，已经成为企业和政府共同关注的重要问题。本研究关注企业如何可靠地测算并购绩效并厘清其影响因素，本文将运用因子分析法，建立一个综合的企业绩效评估指标，并以此为依据计算综合的并购绩效，随后运用XGBoost算法分析对综合并购绩效产生重要影响的因素，最终就企业如何合理进行并购项目决策提出相应建议。
1.2.2 研究方法
本文的研究目的是测算我国制造业上市公司的并购绩效，并厘清其并购绩效的主要影响因素。为达到这一目的，本文采用以下研究方法：
（1）文献研究法：对国内外有关并购项目业绩的相关文献进行整理、归纳和总结，从而确定本文的研究思路和方法。
（2）财务指标研究法：在测算并购绩效时，以财务指标为主要依据。目前测算并购绩效主要方法包括：财务指标法、市场份额评估、股价评估、Tobin’s Q等，其中财务指标法虽存在不足之处，但仍是最成熟且最常使用的研究方法。
（3）因子分析法：在构建综合评价指标时，本文采用因子分析法。通过对原始指标进行因子分析，计算出各年度相关企业绩效的综合得分。因子分析法用于变量筛选和特征提取，从而可以用更少的变量来描述数据的特征，解释变量之间的相互关系、简化数据，提高数据分析的效率。
2 文献综述
2.1 关于并购动因的文献综述
并购项目都是公司内外环境共同作用的产物。尽管管理层称并购系公司改善业绩的手段，但实际上大多数并购项目都是对外部环境变化的回应。
2.1.1 外部因素
（1）并购浪潮
企业间的并购呈现出与资本市场同向变动的趋势。早在上个世纪中期，西方学者便提出并购活动不仅仅是经济繁荣的标志，还与资本市场的状态密切相关，在资本市场景气时期，企业间的并购项目增加；而在资本市场低迷时期减少，形成了一种被称为“并购浪潮”的现象。Garfinkel和Hankins（2011）发现，随着现金流量的不确定性增多，多数公司将会选择纵向收购以对抗风险，从而引发了一波并购浪潮[3]。Haleblian et al.（2012）发现，先驱者比跟随者的业绩要好，因为在之后的交易中，资产的交易成本更高，因此风险也更大 [4]。但Goranova et al.（2017）发现，虽然跟随者的并购绩效差，但并购项目更容易达成。这是因为，后期并购行为是企业高管对先行者获利产生的艳羡心理所推动，先行者通过实施并购获得了较高的报酬[5]。
故此，因经济活动具备一定的周期性波动，市场不确定性的增加会推动管理者通过并购进而对冲风险，导致并购项目在数量和资金规模上也具有周期性，出现所谓的并购浪潮。
2.2 关于并购绩效的文献综述
2.2.1 短期绩效与长期绩效角度
夏扬、沈豪（2018）通过收集并购前后的市场数据，比较实际观测值与预期值之间的差异，从而量化并购对市场的影响程度。在并购项目中，短期并购绩效体现在并购项目公告后短时间内股价的表现，长期绩效体现在并购后两到三年企业财务指标的变化，包括企业的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力等[22]。李明娟、于卓群（2018）认为长期并购绩效与企业转型密切相关。企业在进行并购时，往往会因为市场竞争、产品创新等原因进行战略调整，这种战略调整可能会引起企业的转型。如果企业能够在并购后有效地转型，实现资源的优化配置和业务模式的升级，那么长期来看，这些并购对企业的绩效是有积极影响的。但如果企业未能有效地进行转型，那么这些并购往往会成为企业的负担，对企业绩效产生负面影响[23]。
根据各学者的观点，并购绩效可分为短期绩效和长期绩效。短期绩效多数运用事件研究法通过股票市场对并购项目的反映进行分析，长期绩效多数运用财务指标法通过企业并购行为发生后两至三年的营运能力、盈利能力等指标变化进行分析，本文所研究的系并购项目的长期绩效。
3 相关理论分析 ............................ 17
3.1 并购理论 .............................. 17
3.1.1 并购概念界定 .......................... 17
3.1.2 并购类型 ........................... 17
4 并购绩效测算 ........................... 27
4.1 模型设定 .................................... 27
4.2 样本选取与处理 ............................. 28
4.3 财务指标选取 .............................. 28
5 并购绩效影响因素实证分析 ............................. 38
5.1 相关模型算法介绍 ........................ 38
5.1.1 模型算法的选择 ...................... 38
5.1.2 XGBoost 算法原理简介......................... 40
5 并购绩效影响因素实证分析
5.1 相关模型算法介绍
5.1.1 模型算法的选择
并购绩效影响因素评估模型是一种通过数学模型和算法，对影响并购绩效的因素进行评估和预测的方法。该模型可以利用历史数据和相关指标，对未来的并购绩效进行预测和分析。通过对并购绩效影响因素的评估，可以帮助企业发现潜在的风险和机会，为决策者提供科学依据和决策建议。现代数据科学技术的快速发展，使得构建并购绩效影响因素评估模型成为可能，其中基于机器学习算法的评估模型可以有效地处理和分析大量数据，发现数据中的规律和趋势，并对未来的绩效进行预测。
在评估并购绩效影响因素时，过往研究常使用线性回归模型进行分析，线性回归模型是一种常用的统计学方法，用于分析一个因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。它可用于探索和预测不同因素和并购绩效之间的关系，识别影响绩效的因素。此外，随机森林算法也被用于并购绩效分析，它是由多个决策树组成的集成学习模型，通过随机抽取特征和样本建立多个决策树，通过集成多个决策树来提高模型的准确率和泛化能力。随机森林可用于识别关键因素和预测不同因素组合对绩效的影响。在现实应用中，XGboost算法也已被广泛应用于各个领域，包括金融风控、搜索排序、广告推荐等。近年来，越来越多的研究学者开始尝试在并购绩效分析方面使用XGboost算法，以挖掘出更多影响并购绩效的因素，提高分析结果的准确性和有效性。表5-1对不同模型算法的性能进行了比较。
6 结论及展望
6.1 研究结论
本文选取了2018年我国制造业上市公司发生的285宗企业并购项目作为研究对象，运用因子分析方法，建立了一套全面的企业并购绩效评估体系，并运用XGBoost算法对企业并购绩效的影响因素进行实证检验。最后总结如下：
（1）在本文所构建的综合测算并购绩效体系中，实证研究表明资产收益率、销售利润率、权益净利率、总资产周转率和流动比例是五个最具代表性的因素。在评估企业并购项目的整体绩效时，本文构建了多维度的并购绩效评价体系。从企业成长能力、盈利能力、营运能力、偿债能力和市价比例五个角度的14个财务指标中，运用因子分析法选取出资产收益率、销售利润率、权益净利率、总资产周转率和流动比例五个最具代表性的因素，并按相应的权重进行计算，得出综合绩效得分。据此从多个方面评估并购项目对企业绩效的影响，更加客观地的对并购项目的影响进行全面的评估。避免单项指标带来的测量偏差，提高评价结果的准确性和可信度，减少因管理层操纵财务数据而带来的不利影响。
（2）本研究表明在并购项目方案制定时，应当重点考虑交易金额、相对规模、产业相关性、并购经验、资产规模五大要素。这些因素系并购项目能否成功的关键因素，其中交易金额、相对规模和资产规模是从并购方企业的角度出发，着重考虑自身的实力和能力，交易金额决定了并购项目是否存在溢价，而高溢价率可能会影响企业未来几年的盈利能力和营运能力；产业相关性和并购经验有利于增强并购双方之间相互认同，缓解信息不对称问题，减轻并购对组织认同的威胁，同时还能够发挥行业专业性和技术专业性知识的作用，从而避免多元化给组织带来的知识压力。因此，考虑这些因素对于企业成功实施并购项目和实现预期效果至关重要。
参考文献（略）