Детерминанты эффективности сделок слияний и поглощений высокотехнологичных компаний на развитых рынках капитала

3.1 Описание выборки

В финальную выборку включены европейские страны, вошедшие в топ-25 рейтинга Global Innovation Index (2016): Великобритания, Франция, Ирландия, Германия, Норвегия, Швейцария, Финляндия, Люксембург, Бельгия, Дания, Швеция и Нидерланды. Данный рейтинг составляется на основе таких показателей как инновационная эффективность (отдача) экономики, качество институциональной и политической среды, бизнес-среда, человеческий капитал, качество образования, интенсивность исследований и другие, таким образом, рейтинг позволяет сравнить инновационные возможности и результаты стран.

Для получения всей информации, необходимой для проверки тестируемых гипотез, использовалась база данных Capital IQ. Финальная выборка была сформирована по следующим критериям:

· Дата объявления о сделке - 2010-2016 гг.;

· Тип сделки: сделка слияния/ поглощения;

· Статус сделки: закрытая сделка;

· Компания-покупатель: публичная компания сектора здравоохранения, информационных технологий или телекоммуникаций (секторы были выбраны на основе предыдущих исследований как высокотехнологичные отрасли экономики исходя из классификации Capital IQ);

· Страны компании-покупателя: страны Европы, входящие в топ-25 стран рейтинга Global Innovation Index;

· Компания-цель: публичная компания;

· Изменение корпоративного контроля: в результате сделки компания-поглотитель приобретает контрольный пакет акций;

· Наличие данных о ежедневных ценах закрытия компании-покупателя.

Окончательная выборка составила 110 сделок слияний и поглощений, из которых около половины - трансграничные (48.2%), остальные - национальные (51,8%). Среди трансграничных сделок в большинстве случаев (60%) целью была компания из Соединенных Штатов, в остальных целью становились компании из других европейских стран (34%) и компании из Канады и Израиля (6%).

Компании сектора IT являлись покупателями в 58% сделок выборки, также большую долю составляют сделки, покупателями в которых были компании сектора здравоохранения (36%), покупателями из сектора телекоммуникаций были только 5% компаний выборки. Около половины сделок в выборке были сделками фокусирования - когда компания-покупатель и компания-цель из одной отрасли (45.5%), сделками связанной диверсификации были около трети сделок (30%), остальные - сделки несвязанной диверсификации, в которых целью является компания из другого сектора экономики (24,5%).

3.2 Эмпирический анализ эффективности сделок слияний и поглощений высокотехнологичных компаний на развитых рынках капитала

Первым шагом проверки детерминант на мультиколлинеарность был расчет парной корреляции. Анализ не выявил сильной корреляции факторов (см. Приложение 1).

Тестирование на мультиколлинеарность проводилось путем анализа с использованием коэффициента инфляции дисперсии VIF (variance inflation factors). Данный тест показал отсутствие мультиколлинеарности в проверяемой модели (см. Приложение 2). Это означает, что между переменными, выбранными в качестве детерминант эффективности сделок, отсутствует линейная зависимость.

Для тестирования модели на гетероскедастичностиь были проведены тест Бройша - Пагана и тест Уайта. По результатам тестов можно сделать вывод о том, что гипотеза о гомоскедастичности не отвергается (p-value > 0.1) для всех регрессий (см. Приложение 3). Таким образом, в тестируемой модели наблюдается постоянство дисперсии случайных ошибок, а значит, наблюдения являются однородными.

Проведенные тесты свидетельствуют о том, что модель, описанная в данном исследовании позволяет проанализировать влияние детерминант на эффективность сделок слияний и поглощений, так как переменные модели не коррелированы меду собой и наблюдения характеризуются однородностью, выражающейся в постоянстве дисперсий случайных ошибок модели.

Заключение

Проведенное исследование детерминант эффективности сделок слияний и поглощений высокотехнологичных компаний в странах Европы позволяет сделать ряд выводов относительно общей эффективности сделок M&A для высокотехнологичных компаний, а также относительно влияния определенных факторов на накопленную избыточную доходность компании-покупателя.

Проведенный а ходе данного исследования анализ академической литературы позволяет показал, что в настоящее время существует многообразие гипотез и выводов в отношении факторов, определяющих эффективность сделок слияний и поглощений высокотехнологичных компаний. По результатам данной части анализа были выявлены ключевые детерминанты эффективности M&A для высокотехнологичных компаний на уровне компании-цели, компании-покупателя и макросреды. Основной теорией эффективности M&A высокотехнологичных компаний, в рамках которой были сформулированы гипотезы данного исследования, является теория «инновационного пробела», суть которой заключается в том, что наиболее эффективными являются сделки M&A, в которых большая высокотехнологичная компания приобретает сравнительно маленькую компанию с большим инновационным потенциалом с целью восполнения нехватки инновационных ресурсов компании-покупателя.

Результаты эмпирического анализа с применением метода событий свидетельствуют о том, что сделки слияний и поглощений способны создавать стоимость для высокотехнологичных компаний-покупателей на развитых рынках капитала. Данный вывод означает, что рынок в среднем положительно реагирует на объявление об M&A, когда покупателем выступает высокотехнологичная компания.

В отношении детерминант эффективности сделок M&A высокотехнологичных компаний было выявлено, что:

· Размер накопленной базы знаний компании-цели, свидетельствующий о ее инновационном потенциале, оказывает отрицательное влияние на накопленную избыточную доходность компании-покупателя. Данный факт согласуется с выводами исследователей, анализировавших влияние размера базы знаний компании-цели на инновационную эффективность сделок слияний и поглощений, измеряемую количеством созданных после M&A инноваций (Cloodt et al, 2006).

· В отношении макродетерминант выводы данной работы согласуются с академической литературой (Baesu et al., 2015). Результаты эмпирического анализа сделок M&A высокотехнологичных компаний в странах Европы показали отрицательную взаимосвязь между расходами на R&D в стране компании-покупателя и эффективностью M&A высокотехнологичных компаний.

· Анализ детерминант эффективности M&A высокотехнологичных компаний также показал, что доходность компании-покупателя положительно зависит от числа исследователей, занятых в исследованиях и разработках в стране компании-покупателя. Данный вывод также согласуется с исследованиями детерминант эффективности сделок слияний и поглощений (Baesu et al., 2015).

· По результатам анализа также была выявлена отрицательная зависимость между эффективностью M&A высокотехнологичных компаний и уровнем инновационного развития страны компании-цели. Этот вывод соотносится с теорией о том, что эффективность M&A высокотехнологичных компаний ниже, если целью является компания с большой накопленной базой знаний.

Дальнейшим направлением исследования влияния микро- и макрофакторов на эффективность сделок слияний и поглощений высокотехнологичных компаний может стать анализ детерминант на уровне отрасли, так как представленная в данной работе модель объясняет лишь часть дисперсии оценки. Также возможно изучение влияния инновационного потенциала на создание стоимости для компании-покупателя путем моделирования базы знаний характерными для отрасли показателями, например, количеством патентов, полученных технологичными компаниями. Другим направлением исследования может стать проведение анализа влияния инновационного потенциала в сделках слияний и поглощений на развивающихся рынках капитала с последующим сравнением результатов.

Список 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. Григорьева С.А., Гринченко А.Ю. Влияние сделок слияний и поглощений в финансовом секторе на стоимость компаний-покупателей на развивающихся рынках капитала // Корпоративные финансы. 2013. № 4(28). С. 63-81

4. Партин И.М. Зависимость оценки стоимости компании в сделке M&A от типа компании-покупателя. Корпоративные финансы. 2012. № 2(22). С. 24-33

5. Черкасова В.А. Детерминанты эффективности сделок по слияниям и поглощениям с частными и публичными компаниями. Управление корпоративными финансами. 2011. № 3. С. 184-194

6. Baesu V., Albulescu T., Farkas Z.-B., Dragzici A. (2015) Determinants of high-tech sector innovation performance in the European Union: a review. Procedia Technology 19 (2015) 371-378

7. Bauer, F., and K. Matzler (2014) Antecedents of M&A Success: The Role of Strategic Complementarity, Cultural Fit, and Degree and Speed of Integration. Strategic Management Journal 35: 269-291

8. Benou G., Madura J. (2005) High-tech acquisitions, firm specific characteristics and the role of investment bank advisors. Journal of High Technology Management Research 16 (2005) 101-120

9. Black, E., Doukas, A., Guo, J., Xing, X. F. (2015) Gains to Chinese bidder Firms: Domestic vs. foreign acquisitions. European Financial Management 21(5), 1-31

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

11. Bruner RF (2004) Where M&A pays and where it strays: a survey of the research. Journal of Applied Corporate Finance 16(4): 63-77

12. Cartwright, S. and Schoenberg, R. (2006) Thirty years of mergers and acquisitions research: recent advances and future opportunities. British Management Journal, Vol. 17, pp. S1-S5

13. Chen, L., Officer, M. S., Shen, B. B. (2014) Currency appreciation shocks and shareholder wealth creation in cross-border mergers and acquisitions. University of Hong Kong, Loyola Marymount University, Chinese University of Hong Kong Working Paper

14. Coase R. (1937) The nature of the firm, Economica 4, Nov., 386-405

15. Colombo, M. G., and L. Rabbiosi (2014) Technological Similarity, Post-acquisition R&D Reorganization, and Innovation Performance in Horizontal Acquisitions. Research Policy 43: 1039-1054

16. Cuervo-Cazurra, A. (2008). The multinationalization of developing country MNEs: the case of multinationals. Journal of International Management, 13(3), 258-277

17. Danzon, P., Epstein, A. and Nicholson, S. (2004) Mergers and Acquisitions in the Pharmaceutical and Biotech Industries. The Wharton School University of Pennsylvania Working Paper

18. Deeds D L and Hill C W L (1996), Strategic Alliances and the Rate of New Product Development: An Empirical Study of Entrepreneurial Biotechnology Firms. Journal of Business Venturing, Vol. 11, No. 1, pp. 41-55

19. Delios, A., & Henisz, W. J. (2003) Political hazards and the sequence of entry by Japanese firms. Journal of International Business Studies, 34(3), 227-241

20. Duflos G., Pfister E. (2008) Searching for Innovations? The Technological Determinants of Acquisitions in the Pharmaceutical Industry. Documents de travail du Centre d'Economie de la Sorbonne 2008.57 - ISSN : 1955-611X. 2008

21. Emiel F. M. Wubben, Maarten Batterink & Onno Omta (2016) Getting post-M&A integration mechanisms tuned in to technological relatedness and innovation synergy realisation, Technology Analysis & Strategic Management, 28:8, 992-1007, DOI: 10.1080/09537325.2016.1181738

22. Erel, I., Liao, R. C., Weisbach, M. S. (2012) Determinants of cross-border mergers and acquisitions. Journal of Finance 67(3), 1045-1082

23. Gao L, Iyer B (2006) Analyzing complementarities using software stacks for software industry acquisitions. Journal of Management Information Systems 23(2):119-147

24. Global Innovation Index (2016) Published by Cornell University, INSEAD and WIPO

25. Grigorieva S. A., Petrunina T. (2015) The performance of mergers and acquisitions in emerging capital markets: new angle // Journal of Management Control. 2015. Vol. 26. No. 4. P. 377-403

26. Haleblian et al., (2009) Taking Stock of What We Know About Mergers and Acquisitions: A Review and Research Agenda. Journal of Management 35(3): 469-502

27. Higgins M J and Rodriguez D (2006) The Outsourcing of R&D Through Acquisitions in the Pharmaceutical Industry, Journal of Financial Economics, Vol. 80, No. 2, pp. 351-383

28. Hu N., Zhang Y., Tan S. (2016) Determinants of Chinese Cross-Border M&As. ANNALS OF ECONOMICS AND FINANCE 17-1, 209-233

29. Hutzschenreuter, T., I. Kleindienst, and M. Schmitt (2012) Path-related Empirical Research on M&A-Outcome: Review and Research Agenda. Review of Managerial Science 6: 375-405

30. James A D (2002) The Strategic Management of Mergers and Acquisitions in the Pharmaceutical Industry: Developing a Resource Based Perspective. Technology Analysis & Strategic Management, Vol. 14, No. 3, pp. 299-313

31. Jochem T., Hummel Nima Amiryany (2015) Determinants of Acquisition Performance: A Multi-Industry Analysis. Advances in Mergers and Acquisitions. Published online: 14 Jul 2015; 143-169

32. Kohers N., Kohers T. (2000) The value creation potential of high-tech mergers. Financial Analysts Journal vol. 56 No. 3

33. Kothari S.P., Warner J.B. (2007) Econometrics of Event Studies. Handbook of Corporate Finance, Volume 1

34. Laamanen T, Brauer M, Junna O (2013) Performance of acquirers of divested assets: evidence from the US software industry. Strategic Management Journal:1-22

35. MacKinley A. C. (1997) Event studies in Economics and Finance. Journal of Economic Literature, Vol. 35, No. 1 (Mar., 1997), pp. 13-39

36. Ornaghi, C. (2005) "Mergers and Innovation: the Case of the Pharmaceutical Industry" Mimeo, University of Southampton

37. Rossi M., Tarba S. Y., Raviv A. (2013) International Journal of Organizational Analysis Vol. 21 No. 1, 2013 pp. 66-82

38. Schief M., Buxmann P., Schiereck, D. (2015) Mergers and Acquisitions in the Software Industry - Research Results in the Area of Success Determinants, Business & Information Systems Engineering, 6 pp. 421-431

39. Sears, J., & Hoetker, G. (2014). Technological overlap, technological capabilities, and resource recombination in technological acquisitions. Strategic Management Journal, 35(1), 48-67

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

Приложение

Тестируемая модель:

,

1. Корреляционная матрица (источник: расчеты автора)

2. Описание переменных (источник: расчеты автора)

Коэффициента инфляции дисперсии (VIF) независимых переменных модели (источник: расчеты автора)

1. Тест Уайта на гетероскедастичность (H0: homoskedacity) (источник: расчеты автора)

2. Тест Бройша - Пагана на гетероскедастичность (H0: constant variance) (источник: расчеты автора)

Размещено на Allbest.ru