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【摘要】企业通过资产剥离调整公司战略，改善资产质量，提高核心竞争力，影响上市公司绩效。本文筛选出47家在2009年进行资产剥离的样本和47家总资产及主营业务相似的公司，应用事件研究和因子分析的方法分组研究资产剥离对经营绩效是否有显著提升的作用。
【关键词】资产剥离 公司绩效 事件分析法 因子分析
一、引言
上市公司通过资产重组来优化企业资源配置，资产剥离作为其中重要的一部分，将无效、低效或者已经达到预定目标的资产和非经营性闲置的资产进行分离，通过这种方式提高企业绩效。
本文从公司绩效角度对资产剥离进行研究，通过短期的股价变动和长期的财务状况的变化研究企业发生资产剥离后是否会对企业的在不同时期的绩效产生影响。通过事件法研究资产剥离对公司短期绩效的影响。长期绩效通过财务数据的因子分析的实证研究来分析资产剥离和公司长期绩效的关系。
二、资产剥离和公司绩效的理论假设
（一）资产剥离的含义
所谓资产剥离是指在企业为了适应经营环境变化，从而调整经营战略，提高管理效率，谋求管理激励，提高资源利益效率或者是弥补并购决策失误。通过将企业拥有的资产、产品线、经营部门、子公司出售给第三方，以获得现金或者股票形式回报的一种商业行为。除了资产出售，广义的资产剥离还包括企业分立和股权切离等形式。通过资产剥离，企业可以将资源集中于重点经营的产业，使得自身更具有竞争力，与此同时资产剥离还可以使企业优化资产配置、提高资产质量和资本的市场价值。
（二）本文的理论假设
从以上的研究中可以得到四种假设：资产剥离对公司短期和短期绩效都产生正向影响；资产剥离对公司短期和长期绩效都不产生影响；资产剥离对公司的短期绩效能够产生正向的影响，但对长期绩效并没有影响；资产剥离对公司的短期绩效部产生影响，但是能产生正向的长期绩效的影响。
本文通过事件研究法和对财务数据进行因子分析，来检验资产剥离对我国上市制造业公司的绩效影响。
三、实证研究
（一）资产剥离对上市制造业公司绩效影响的研究设计
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件分析法模型。事件研究法是指测量某个事件在一个时间点对某种金融资产价格产生影响的一系列方法的统称。主要用来研究市场上在某个特定的事件发生后，股价是否会产生波动，以及是否会产生“超额收益率”，由此来了解股价的波动与该事件是否相关。
本文研究资产剥离对短期绩效的影响，因而把公司首次公告资产剥离作为窗口事件，将事件发生点定义为时刻t。将事件窗口即事件考察期确定为[T-15，T+15]，为事件发生的前15个交易日到后15个交易日共31天。与此同时，将估计窗口定为[T-45，T-16]，将企业在这段事件内的收益率与市场收益率做回归，用于估算在事件窗口中的正常收益率。本文选取在上证指数和深证成指作为市场收益率的计算基础。
2.资产剥离对公司长期绩效影响的因子分析模型。在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量，收集大量的信息进行汇总和整理进而找到规律。但是太多的变量，不仅提高了数据采集和计量工作的负责性，也不利于理性的分析和解释。虽然每个变量都代表了一定的信息，但变量间还可能存在相关性，使其代表的信息出现重叠，得出错误的决定。然而变量太少又会造成信息不足也会给分析问题带来不利。因此，在减少变量的同时尽可能地降低信息损失，即选择合理的数量的变量是非常关键的。因子分析将相关性较高的指标或因素归为一组，每一组变量用一个因子描述，用较少的因子来描述大部分数据。因子分析旨在寻找潜在的起支配作用的因子模型，能够有效地降低变量维数、简化数据。其基本思想是根据变量间的相关性高低将变量进行分组，相关性高的变量分为一组。用一组变量来表示一个基本结构，称这个基本结构为公因子。具体模型如下：
设有总共有n个样本，每个样本里面有p个变量。将样本数据进行标准化处理，来消除观测量纲和数量级的差异对后续的数据处理造成的影响，方便对比不同样本间的变量，使分析更加准确。通过标准化，使得样本中的变量均值为0，方差为1。用x表示标准化之后的新变量，来区分原始的观测变量。假设原来的公共因子变量是y1，y2，……ym，记经过标准化后的公共因子的变量为F1，F2，……Fm（m 称为因子模型。
模型当中的F1，F2，……Fm变量是相互独立的公共因子（也称主因子），它们会作为不可观测的理论变量会出现在每个原观测变量的表达式中。在不同的情况下公共因子具有不同的含义，其定义要结合具体问题。ε1，ε2，……εp被是向量x的分量xi（i=1，2，…，n）所特有的因子，被称为特殊因子，特殊因子与所有公共因子以及各特殊因子之间都是相互独立的。
在模型当中，矩阵A=（aij），如果xi与Fi的相关性越大或者说公共因子Fi对于xi的载荷量越大，aij的绝对值就会越大，故aij称为公因子载荷量，简称因子载荷。矩阵A称为因子载荷矩阵。
本文选取了上市制造业公司在2009年进行资产剥离和未进行资产剥离的公司各47个作为研究样本，选取了13个财务指标，所有的原始数据都来源同花顺数据库。
在分析的过程总，使用SPSS17.0进行数据处理和因子分析，先将变量进行标准化处理，然后对这些变量进行因子分析，并采用方差最大法进行因子旋转，得出旋转因子载荷矩阵表，因子负载的绝对值越大，表明对所代表的指标变量的解释性越好，最后得到因子得分，通过比较2007年到2012年财务状况，用于分析资产剥离公司的长期绩效变化。
3.数据来源。本文公司样本来自的978家是在沪深两市交易的制造业公司。遵循下述原则对上市公司进行筛选。
（1）我国上市公司中比较特殊的公司，如*ST、ST和PT类的公司予以剔除；（2）在2007年到2012年所需财务数据不全，则不作为样本；（3）未完成改股的公司予以剔除；（4）资产剥离金额在1000万以下的公司予以剔除；（5）如果一家公司在2009年发生2起或2起以上的资产剥离事件，予以剔除。 将筛选出的样本，根据主要经营行业和总资产与在2007年到2012年都未进行资产剥离的上市制造业公司进行匹配。分组进行短期和长期的绩效研究。最终选取资产剥离和未剥离的公司各47家。
其中所需的数据选取自国泰安数据库CSMAR和同花顺数据库，并通过excel和spss17.0来进行统计分析。
在公司删选阶段，数据主要来自国泰安上市公司并购重组研究数据库。
在公司绩效实证部分，在短期的事件法的研究中在资产剥离发生前后股价变动的数据和长期分析中2007年到2009年的财务数据主要来自同花顺数据库。
（二）研究结果的分析
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件法分析。收益率检验：通过excel和spss17.0对样本进行分析，两组数据94个样本在资产剥离公告的前后以及各段事件内的累积超额收益率、平均超额收益率和t检验的结果如下表所示，样本在事件窗口[-15，+15]内的累计平均超额收益为为负。
显著性分析：如下表所示，对AR和CAR做T检验，在资产剥离的公司的检验中，AR在资产剥离后的第4天，第8天和第11天显著，CAR在[0，+1]显著。而未进行资产剥离的公司在T检验中，AR在资产剥离前5天和剥离后第12天显著。说明资产剥离对股价在短期内有一定影响，并且可能存在滞后，但是效果并不明显，且无法持续。
从折线图的分析可以看出资产剥离在事件发生当日确实使得股价上升，但是影响微弱，且无法持续，说明资产剥离对股价的影响并不显著，市场反应小。
可能由于我国的资本市场发展时间较短，在很多方面不完善，影响股价的因素很多，股价和公司业绩往往脱轨，股价很大程度上并没有反映上市公司的基本面状况。事件法比较适用于发展完善、有效的资本市场。
2.资产剥离对公司长期绩效的因子分析的实证过程和分析。上市公司资产剥离的绩效可以从盈利、偿债、运营、成长和现金流量等状况来反应。所以本文从盈利，偿债，运营，成长和现金流量等五个方面选取了13个财务数据作为衡量标准，详见下表：
本文要对两组数据进行2007年到2012年总共六年的因子分析过程，以在2007年进行资产剥离的公司为例子，讲述因子分析过程。
在对指标数据进行标准化处理消除量纲之后，本文根据相关性统计结果来提取指标结构的因子，并按样本协差阵的特征根大于1的原则提取出了5个公共因子。同时，为了进一步确认选用的因子个数并分析各个因子对原始变量的反映程度，本文利用主成分分析法对因子进行解释。
通过KMO检验和Barlett球形检验的数据来分析所选取的财务数据是否能用因子分析法进行分析。KMO检验是通过对简单相关系数和偏相关系统的相对大小来判断是否能用因子分析的方法，KMO取值范围为0～1，越趋于1，数据越应该用因子分析的方法进行分析。根据Kaiser（1940）的观点，如果KMO小于0.5，数值不适合用因子分析的方法进行研究。Bartle球形检验也可以用于检验数据是否适合因子分析，当P小于0.05时，数据可以用因子分析的方法。表中给出了本文选取的资产剥离的上市制造业公司在2007年财务指标的KMO和Barlett球形检验的结果，可以从表中看出，本研究的KMO是0.582，P值等于0，说明样本数据可以进行因子分析。
Z（2007）=（25.793*F1+16.334*F2+14.476*F3+13.681*F4+11.732 *F5）/82.017
上表的第一部分初始特征值显示的是因子初始解的情况，用来确定应该提取的因子，其中第一列是各因子相对应的特征跟，从表中可知有5个因子对应的特征跟大于1，因此，本文就确定了这5个公共因子，第二列是各因子的方差贡献率，第三列是个因子的累积方差贡献率。表的第二部分是因子解的情况，从表中可看出前5个因子包含的信息占了所有指标的82.017%，因子分析结果较理想。表的第三部分是因子解经过旋转后的情况，旋转后累积方差贡献率并未改变，只是重新分配了各个因子的方差贡献率，使因子更易于解释。综上可知，本文选取的5个公共因子能较好反映进行资产剥离的上市制造业公司在2007年的财务状况。
由于5个公共因子旋转前在不同的原始变量上的载荷区别并不明显，为了使因子含义更加明确和更具解释性，我们利用正交旋转法对因子载荷阵进行旋转，得出结果如下：
从表中可以看出，经过旋转后各因子的载荷系数出现了分化。公共因子F1在总资产净利率、净资产收益率、每股收益、总资产增长率和营业收入增长率等指标上有较大的载荷，称F1为盈利能力因子，公共因子F2在净利润增长率、营业利润增长率有较大载荷，称F2为成长能力因子，公共因子F3在资产负债率和流动比率有较大载荷，称F3为偿债能力因子，公共因子F4在应收账款周转率和每股经营活动产生的现金流量净额有较大的载荷，称F4为现金流量因子，公共因子F5存货周转率、总资产增长率等指标上有较大载荷，称F5为营运能力因子。
最后根据各因子的方差贡献率为权重求得2007年到2012年资产剥离和未剥离两组公司综合得分，分析其财务状况。以旋转后的各因子方差贡献率作为各因子对绩效的影响权重，构造样本公司资产剥离发生当年绩效综合得分函数。
发生资产剥离的公司的2007到2012年的绩效综合得分函数如下：
由上表的检验结果可以看出，在显著性检验上两组数据都不显著，说明资产剥离对上市制造业公司在经营业绩上并没有显著的影响。
四、结论与建议
本文通过规范的实证研究，来研究我国资产剥离的对上市制造业企业的绩效影响。选取2009年进行资产剥离的公司以及总资产和主营业务相匹配的未进行资产剥离公司作为实证对象，采用事件研究分析资产剥离的短期效益，即通过分析“事件窗”的累计超额收益（CAR）并且通过T检验来判断资产剥离对企业股价的影响，进而判断短期绩效。对长期绩效的判断是通过对财务数据进行因子分析，对得到的得分进行xilcoxon检验，从而判断资产剥离对企业长期绩效的影响。通过广泛收集股票价格和财务数据，运用excel和spss17.0对数据进行分析得出以下两点结论： 第一，资产剥离对上市制造业企业带来的短期效益具有滞后性，且影响不显著。
第二，资产剥离不能为企业带来持续的长期效益，只能使得在资产剥离后的个别年份财务状况得到改善，但是效果不显著。
造成以上结果，除了我国的资本市场并不完善，股票价格和公司经营脱轨之外。可能是由于资产剥离的方式在我国的上市公司中的运用中还不成熟。并且在资产剥离中的关联交易现象严重。
为了改善这一现状，本文从政策、市场和企业提出了几点建议。
第一，进一步健全与完善相关法律、法规和财务会计制度。我国现有的法律法规在对上市公司的资产剥离方面的规定尚不完善，政府对上市公司的监管作用发挥不够，导致资产剥离实施混乱。我国应该更加完善在股份回购、分拆上市、分离和资产剥离的法律法规，并且我国在这些方面的财务会计制度的极其匮乏，对这方面的问题要进行进一步的探讨和补充。与此同时，要进一步补充和细化法律法规在税收安排、债务处理和资产处理等细节问题。
第二，积极培育与完善资本市场。资产剥离的进行依赖于完善的资本市场，然而中国资本市场发展不完善，因而在一定程度上阻止了国内资产剥离的进一步发展，因此积极培育与完善资本市场对资产剥离的进一步发展来说及其重要。可以具体地从以下两个方面来发展和完善，对资本市场进一步地规范：一是通过对证券市场规模的扩大，运作效率的提高，能够有力地保障资产剥离的实施。二是对企业产权交易市场进一步规范和开放，对资产交易过程中的信息公开度进行提高，提高信息的对称性。
第三，企业应不断调整上市公司收缩性资本运营的思路，加强理论学习和在实务中的运用。在我国，无论是上市公司还是非上市公司都希望能够扩大公司规模，公司在不同的产业进行投资，很多企业进行多元化和混业经营的模式，但是这种方式并没有使得投资风险降低，反而使得投资太过分散，盲目夸张，无法保持公司在产业中的竞争力，削弱了公司的盈利能力。企业应在发展战略的指导下进行资产剥离，通过收缩企业边界、强化核心竞争力、降低内部交易成本，给企业带来更大的前进动力和明确的发展方向。
参考文献
[1]严复梅.吴晓静.上市公司资产剥离短期价值效应实证研究[J].财会通讯.2010.（9）.69-71.
[2]金桩.我国上市公司资产剥离类重组绩效的综合财务分析[J].内蒙古财经学院学报.2005.（1）.49-53.
[3]陶毅.杳秀芳.陈二梅.资产战略性剥离上市公司长期业绩实证分析[J].商业时代.2007.（36）.75-76.
[4]朱胜.吴秋瑾.我国上市公司资产剥离绩效评价[J].市场周刊.2011.（8）.76-78.
作者简介：张玲玲（1988-），女，汉族，江苏扬州人，浙江财经大学，研究方向：金融学。一、引言
上市公司通过资产重组来优化企业资源配置，资产剥离作为其中重要的一部分，将无效、低效或者已经达到预定目标的资产和非经营性闲置的资产进行分离，通过这种方式提高企业绩效。
本文从公司绩效角度对资产剥离进行研究，通过短期的股价变动和长期的财务状况的变化研究企业发生资产剥离后是否会对企业的在不同时期的绩效产生影响。通过事件法研究资产剥离对公司短期绩效的影响。长期绩效通过财务数据的因子分析的实证研究来分析资产剥离和公司长期绩效的关系。
二、资产剥离和公司绩效的理论假设
（一）资产剥离的含义
所谓资产剥离是指在企业为了适应经营环境变化，从而调整经营战略，提高管理效率，谋求管理激励，提高资源利益效率或者是弥补并购决策失误。通过将企业拥有的资产、产品线、经营部门、子公司出售给第三方，以获得现金或者股票形式回报的一种商业行为。除了资产出售，广义的资产剥离还包括企业分立和股权切离等形式。通过资产剥离，企业可以将资源集中于重点经营的产业，使得自身更具有竞争力，与此同时资产剥离还可以使企业优化资产配置、提高资产质量和资本的市场价值。
（二）本文的理论假设
从以上的研究中可以得到四种假设：资产剥离对公司短期和短期绩效都产生正向影响；资产剥离对公司短期和长期绩效都不产生影响；资产剥离对公司的短期绩效能够产生正向的影响，但对长期绩效并没有影响；资产剥离对公司的短期绩效部产生影响，但是能产生正向的长期绩效的影响。
本文通过事件研究法和对财务数据进行因子分析，来检验资产剥离对我国上市制造业公司的绩效影响。
三、实证研究
（一）资产剥离对上市制造业公司绩效影响的研究设计
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件分析法模型。事件研究法是指测量某个事件在一个时间点对某种金融资产价格产生影响的一系列方法的统称。主要用来研究市场上在某个特定的事件发生后，股价是否会产生波动，以及是否会产生“超额收益率”，由此来了解股价的波动与该事件是否相关。
本文研究资产剥离对短期绩效的影响，因而把公司首次公告资产剥离作为窗口事件，将事件发生点定义为时刻t。将事件窗口即事件考察期确定为[T-15，T+15]，为事件发生的前15个交易日到后15个交易日共31天。与此同时，将估计窗口定为[T-45，T-16]，将企业在这段事件内的收益率与市场收益率做回归，用于估算在事件窗口中的正常收益率。本文选取在上证指数和深证成指作为市场收益率的计算基础。
（1）实际股价收益
rit=pit，pi，t/pi，t-1-1 （3.1）
公式（3.1）中，pit表示股票i在t期的收盘价，pi，t-1表示股票i在t-1期的收盘价，rit代表股票i在t期的实际股票收益。
（2）异常收益
Rit=rit-E（rit） （3.2） 公式（3.2）中Rit代表异常收益，E（rit）代表正常收益率。
（3）所以样本公司在t期的平均异常收益率：
AR■=■ （3.3）
（4）在事件窗口[T-15， T+15]累积平均异常收益：
CAR（t1，t2）=■ARi （3.4）
2.资产剥离对公司长期绩效影响的因子分析模型。在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量，收集大量的信息进行汇总和整理进而找到规律。但是太多的变量，不仅提高了数据采集和计量工作的负责性，也不利于理性的分析和解释。虽然每个变量都代表了一定的信息，但变量间还可能存在相关性，使其代表的信息出现重叠，得出错误的决定。然而变量太少又会造成信息不足也会给分析问题带来不利。因此，在减少变量的同时尽可能地降低信息损失，即选择合理的数量的变量是非常关键的。因子分析将相关性较高的指标或因素归为一组，每一组变量用一个因子描述，用较少的因子来描述大部分数据。因子分析旨在寻找潜在的起支配作用的因子模型，能够有效地降低变量维数、简化数据。其基本思想是根据变量间的相关性高低将变量进行分组，相关性高的变量分为一组。用一组变量来表示一个基本结构，称这个基本结构为公因子。具体模型如下：
设有总共有n个样本，每个样本里面有p个变量。将样本数据进行标准化处理，来消除观测量纲和数量级的差异对后续的数据处理造成的影响，方便对比不同样本间的变量，使分析更加准确。通过标准化，使得样本中的变量均值为0，方差为1。用x表示标准化之后的新变量，来区分原始的观测变量。假设原来的公共因子变量是y1，y2，……ym，记经过标准化后的公共因子的变量为F1，F2，……Fm（m （1）x=（x1，x2，…xp）T，是能够观测的随机向量，并且均值向量为E（x）=0，协方差阵Cov（x）=Σ，并且协方差阵Σ与相关矩阵R相等；
（2）F=（F1，F2，…Fm）T，m （3）ε=（ε1，ε2，…εp）T与F相互独立，且E（ε）=0，ε协方差Σε是对角阵，即
■（3.5）
说明ε各分量之间也是相互独立的，则模型
■ （3.6）
称为因子模型。
模型当中的F1，F2，……Fm变量是相互独立的公共因子（也称主因子），它们会作为不可观测的理论变量会出现在每个原观测变量的表达式中。在不同的情况下公共因子具有不同的含义，其定义要结合具体问题。ε1，ε2，……εp被是向量x的分量xi（i=1，2，…，n）所特有的因子，被称为特殊因子，特殊因子与所有公共因子以及各特殊因子之间都是相互独立的。
在模型当中，矩阵A=（aij），如果xi与Fi的相关性越大或者说公共因子Fi对于xi的载荷量越大，aij的绝对值就会越大，故aij称为公因子载荷量，简称因子载荷。矩阵A称为因子载荷矩阵。
本文选取了上市制造业公司在2009年进行资产剥离和未进行资产剥离的公司各47个作为研究样本，选取了13个财务指标，所有的原始数据都来源同花顺数据库。
在分析的过程总，使用SPSS17.0进行数据处理和因子分析，先将变量进行标准化处理，然后对这些变量进行因子分析，并采用方差最大法进行因子旋转，得出旋转因子载荷矩阵表，因子负载的绝对值越大，表明对所代表的指标变量的解释性越好，最后得到因子得分，通过比较2007年到2012年财务状况，用于分析资产剥离公司的长期绩效变化。
3.数据来源。本文公司样本来自的978家是在沪深两市交易的制造业公司。遵循下述原则对上市公司进行筛选。
（1）我国上市公司中比较特殊的公司，如*ST、ST和PT类的公司予以剔除；（2）在2007年到2012年所需财务数据不全，则不作为样本；（3）未完成改股的公司予以剔除；（4）资产剥离金额在1000万以下的公司予以剔除；（5）如果一家公司在2009年发生2起或2起以上的资产剥离事件，予以剔除。
将筛选出的样本，根据主要经营行业和总资产与在2007年到2012年都未进行资产剥离的上市制造业公司进行匹配。分组进行短期和长期的绩效研究。最终选取资产剥离和未剥离的公司各47家。
其中所需的数据选取自国泰安数据库CSMAR和同花顺数据库，并通过excel和spss17.0来进行统计分析。
在公司删选阶段，数据主要来自国泰安上市公司并购重组研究数据库。
在公司绩效实证部分，在短期的事件法的研究中在资产剥离发生前后股价变动的数据和长期分析中2007年到2009年的财务数据主要来自同花顺数据库。
（二）研究结果的分析
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件法分析。收益率检验：通过excel和spss17.0对样本进行分析，两组数据94个样本在资产剥离公告的前后以及各段事件内的累积超额收益率、平均超额收益率和t检验的结果如下表所示，样本在事件窗口[-15，+15]内的累计平均超额收益为为负。
显著性分析：如下表所示，对AR和CAR做T检验，在资产剥离的公司的检验中，AR在资产剥离后的第4天，第8天和第11天显著，CAR在[0，+1]显著。而未进行资产剥离的公司在T检验中，AR在资产剥离前5天和剥离后第12天显著。说明资产剥离对股价在短期内有一定影响，并且可能存在滞后，但是效果并不明显，且无法持续。
表3.1 资产剥离公告前后15天累计超额收益率和平均超额收益率
表3.2 非资产剥离公告前后15天累计超额收益率和平均超额收益率
表3.3 剥离后各区间累计超额收益率及显著性水平 表3.4 非资产剥离各区间累计超额收益率及显著性水平
图3.1 资产剥离AR和CAR
图3.2 非资产剥离AR和CAR
从折线图的分析可以看出资产剥离在事件发生当日确实使得股价上升，但是影响微弱，且无法持续，说明资产剥离对股价的影响并不显著，市场反应小。
可能由于我国的资本市场发展时间较短，在很多方面不完善，影响股价的因素很多，股价和公司业绩往往脱轨，股价很大程度上并没有反映上市公司的基本面状况。事件法比较适用于发展完善、有效的资本市场。
2.资产剥离对公司长期绩效的因子分析的实证过程和分析。上市公司资产剥离的绩效可以从盈利、偿债、运营、成长和现金流量等状况来反应。所以本文从盈利，偿债，运营，成长和现金流量等五个方面选取了13个财务数据作为衡量标准，详见下表：
表3.5 财务指标
本文要对两组数据进行2007年到2012年总共六年的因子分析过程，以在2007年进行资产剥离的公司为例子，讲述因子分析过程。
在对指标数据进行标准化处理消除量纲之后，本文根据相关性统计结果来提取指标结构的因子，并按样本协差阵的特征根大于1的原则提取出了5个公共因子。同时，为了进一步确认选用的因子个数并分析各个因子对原始变量的反映程度，本文利用主成分分析法对因子进行解释。
表3.6 KMO和Bartlett的检验
通过KMO检验和Barlett球形检验的数据来分析所选取的财务数据是否能用因子分析法进行分析。KMO检验是通过对简单相关系数和偏相关系统的相对大小来判断是否能用因子分析的方法，KMO取值范围为0～1，越趋于1，数据越应该用因子分析的方法进行分析。根据Kaiser（1940）的观点，如果KMO小于0.5，数值不适合用因子分析的方法进行研究。Bartle球形检验也可以用于检验数据是否适合因子分析，当P小于0.05时，数据可以用因子分析的方法。表中给出了本文选取的资产剥离的上市制造业公司在2007年财务指标的KMO和Barlett球形检验的结果，可以从表中看出，本研究的KMO是0.582，P值等于0，说明样本数据可以进行因子分析。
表3.7 解释的总方差
Z（2007）=（25.793*F1+16.334*F2+14.476*F3+13.681*F4+11.732 *F5）/82.017
上表的第一部分初始特征值显示的是因子初始解的情况，用来确定应该提取的因子，其中第一列是各因子相对应的特征跟，从表中可知有5个因子对应的特征跟大于1，因此，本文就确定了这5个公共因子，第二列是各因子的方差贡献率，第三列是个因子的累积方差贡献率。表的第二部分是因子解的情况，从表中可看出前5个因子包含的信息占了所有指标的82.017%，因子分析结果较理想。表的第三部分是因子解经过旋转后的情况，旋转后累积方差贡献率并未改变，只是重新分配了各个因子的方差贡献率，使因子更易于解释。综上可知，本文选取的5个公共因子能较好反映进行资产剥离的上市制造业公司在2007年的财务状况。
由于5个公共因子旋转前在不同的原始变量上的载荷区别并不明显，为了使因子含义更加明确和更具解释性，我们利用正交旋转法对因子载荷阵进行旋转，得出结果如下：
表3.8 旋转成分矩阵
F1=0.765*Y1+0.768*Y2+0.76*Y3+0.825*Y9+0.778*Y12
F2=0.921*Y10+0.957*Y11
F3=0.928*Y4-0.901*Y5
F4=0.772*Y6+0.755*Y13
F5=0.795*Y7+0.799*Y8
从表中可以看出，经过旋转后各因子的载荷系数出现了分化。公共因子F1在总资产净利率、净资产收益率、每股收益、总资产增长率和营业收入增长率等指标上有较大的载荷，称F1为盈利能力因子，公共因子F2在净利润增长率、营业利润增长率有较大载荷，称F2为成长能力因子，公共因子F3在资产负债率和流动比率有较大载荷，称F3为偿债能力因子，公共因子F4在应收账款周转率和每股经营活动产生的现金流量净额有较大的载荷，称F4为现金流量因子，公共因子F5存货周转率、总资产增长率等指标上有较大载荷，称F5为营运能力因子。
最后根据各因子的方差贡献率为权重求得2007年到2012年资产剥离和未剥离两组公司综合得分，分析其财务状况。以旋转后的各因子方差贡献率作为各因子对绩效的影响权重，构造样本公司资产剥离发生当年绩效综合得分函数。
发生资产剥离的公司的2007到2012年的绩效综合得分函数如下：
T（-2）=（25.793*F1+16.334*F2+14.476*F3+13.681*F4+11.732 *F5）/82.017
T（-1）=（25.293*F1+16.843*F2+16.637*F3+14.220*F4）/72.993
T（0）=（29.740*F1+16.529*F2+16.424*F3+9.714*F4）/72.407
T（1）=（23.338*F1+16.285*F2+15.097*F3+12.625*F4+9.744* F5）/77.088
T（2）=（35.946*F1+15.691*F2+11.801*F3+9.194*F4）/72.632
T（3）=（24.112*F1+20.696*F2+16.315*F3+12.417*F4）/73.541
未发生资产剥离的公司2007到2012年的绩效综合得分函数：
T（-2*）=（27.453*F1+16.658*F2+15.376*F3+13.070*F4+10.469 *F5）/83.025 T（-1*）=（23.912*F1+19.025*F2+15.991*F3+12.028*F4+10.908 *F5）/81.864
T（0*）=（24.911*F1+17.728*F2+14.524*F3+13.854*F4+10.663 *F5）/81.679
T（1*）=（20.119*F1+17.194*F2+14.735*F3+14.347*F4+13.865 *F5）/80.260
T（2*）=（24.727*F1+18.181*F2+15.526*F3+13.579*F4+9.938 *F5）/81.952
T（3*）=（23.873*F1+18.219*F2+17.980*F3+15.215*F4）/75.286
图3.3 资产剥离T值走势图
3.资产剥离对公司长期绩效的因子分析综合得分的wilcoxon检验。
表3.9 资产剥离秩
表3.10 非资产剥离秩
表3.11 资产剥离检验统计量
表3.12 非资产剥离检验统计量
由上表的检验结果可以看出，在显著性检验上两组数据都不显著，说明资产剥离对上市制造业公司在经营业绩上并没有显著的影响。
四、结论与建议
本文通过规范的实证研究，来研究我国资产剥离的对上市制造业企业的绩效影响。选取2009年进行资产剥离的公司以及总资产和主营业务相匹配的未进行资产剥离公司作为实证对象，采用事件研究分析资产剥离的短期效益，即通过分析“事件窗”的累计超额收益（CAR）并且通过T检验来判断资产剥离对企业股价的影响，进而判断短期绩效。对长期绩效的判断是通过对财务数据进行因子分析，对得到的得分进行xilcoxon检验，从而判断资产剥离对企业长期绩效的影响。通过广泛收集股票价格和财务数据，运用excel和spss17.0对数据进行分析得出以下两点结论：
第一，资产剥离对上市制造业企业带来的短期效益具有滞后性，且影响不显著。
第二，资产剥离不能为企业带来持续的长期效益，只能使得在资产剥离后的个别年份财务状况得到改善，但是效果不显著。
造成以上结果，除了我国的资本市场并不完善，股票价格和公司经营脱轨之外。可能是由于资产剥离的方式在我国的上市公司中的运用中还不成熟。并且在资产剥离中的关联交易现象严重。
为了改善这一现状，本文从政策、市场和企业提出了几点建议。
第一，进一步健全与完善相关法律、法规和财务会计制度。我国现有的法律法规在对上市公司的资产剥离方面的规定尚不完善，政府对上市公司的监管作用发挥不够，导致资产剥离实施混乱。我国应该更加完善在股份回购、分拆上市、分离和资产剥离的法律法规，并且我国在这些方面的财务会计制度的极其匮乏，对这方面的问题要进行进一步的探讨和补充。与此同时，要进一步补充和细化法律法规在税收安排、债务处理和资产处理等细节问题。
第二，积极培育与完善资本市场。资产剥离的进行依赖于完善的资本市场，然而中国资本市场发展不完善，因而在一定程度上阻止了国内资产剥离的进一步发展，因此积极培育与完善资本市场对资产剥离的进一步发展来说及其重要。可以具体地从以下两个方面来发展和完善，对资本市场进一步地规范：一是通过对证券市场规模的扩大，运作效率的提高，能够有力地保障资产剥离的实施。二是对企业产权交易市场进一步规范和开放，对资产交易过程中的信息公开度进行提高，提高信息的对称性。
第三，企业应不断调整上市公司收缩性资本运营的思路，加强理论学习和在实务中的运用。在我国，无论是上市公司还是非上市公司都希望能够扩大公司规模，公司在不同的产业进行投资，很多企业进行多元化和混业经营的模式，但是这种方式并没有使得投资风险降低，反而使得投资太过分散，盲目夸张，无法保持公司在产业中的竞争力，削弱了公司的盈利能力。企业应在发展战略的指导下进行资产剥离，通过收缩企业边界、强化核心竞争力、降低内部交易成本，给企业带来更大的前进动力和明确的发展方向。
参考文献
[1]严复梅.吴晓静.上市公司资产剥离短期价值效应实证研究[J].财会通讯.2010.（9）.69-71.
[2]金桩.我国上市公司资产剥离类重组绩效的综合财务分析[J].内蒙古财经学院学报.2005.（1）.49-53.
[3]陶毅.杳秀芳.陈二梅.资产战略性剥离上市公司长期业绩实证分析[J].商业时代.2007.（36）.75-76.
[4]朱胜.吴秋瑾.我国上市公司资产剥离绩效评价[J].市场周刊.2011.（8）.76-78.
作者简介：张玲玲（1988-），女，汉族，江苏扬州人，浙江财经大学，研究方向：金融学。
【关键词】资产剥离 公司绩效 事件分析法 因子分析
一、引言
上市公司通过资产重组来优化企业资源配置，资产剥离作为其中重要的一部分，将无效、低效或者已经达到预定目标的资产和非经营性闲置的资产进行分离，通过这种方式提高企业绩效。
本文从公司绩效角度对资产剥离进行研究，通过短期的股价变动和长期的财务状况的变化研究企业发生资产剥离后是否会对企业的在不同时期的绩效产生影响。通过事件法研究资产剥离对公司短期绩效的影响。长期绩效通过财务数据的因子分析的实证研究来分析资产剥离和公司长期绩效的关系。
二、资产剥离和公司绩效的理论假设
（一）资产剥离的含义
所谓资产剥离是指在企业为了适应经营环境变化，从而调整经营战略，提高管理效率，谋求管理激励，提高资源利益效率或者是弥补并购决策失误。通过将企业拥有的资产、产品线、经营部门、子公司出售给第三方，以获得现金或者股票形式回报的一种商业行为。除了资产出售，广义的资产剥离还包括企业分立和股权切离等形式。通过资产剥离，企业可以将资源集中于重点经营的产业，使得自身更具有竞争力，与此同时资产剥离还可以使企业优化资产配置、提高资产质量和资本的市场价值。
（二）本文的理论假设
从以上的研究中可以得到四种假设：资产剥离对公司短期和短期绩效都产生正向影响；资产剥离对公司短期和长期绩效都不产生影响；资产剥离对公司的短期绩效能够产生正向的影响，但对长期绩效并没有影响；资产剥离对公司的短期绩效部产生影响，但是能产生正向的长期绩效的影响。
本文通过事件研究法和对财务数据进行因子分析，来检验资产剥离对我国上市制造业公司的绩效影响。
三、实证研究
（一）资产剥离对上市制造业公司绩效影响的研究设计
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件分析法模型。事件研究法是指测量某个事件在一个时间点对某种金融资产价格产生影响的一系列方法的统称。主要用来研究市场上在某个特定的事件发生后，股价是否会产生波动，以及是否会产生“超额收益率”，由此来了解股价的波动与该事件是否相关。
本文研究资产剥离对短期绩效的影响，因而把公司首次公告资产剥离作为窗口事件，将事件发生点定义为时刻t。将事件窗口即事件考察期确定为[T-15，T+15]，为事件发生的前15个交易日到后15个交易日共31天。与此同时，将估计窗口定为[T-45，T-16]，将企业在这段事件内的收益率与市场收益率做回归，用于估算在事件窗口中的正常收益率。本文选取在上证指数和深证成指作为市场收益率的计算基础。
2.资产剥离对公司长期绩效影响的因子分析模型。在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量，收集大量的信息进行汇总和整理进而找到规律。但是太多的变量，不仅提高了数据采集和计量工作的负责性，也不利于理性的分析和解释。虽然每个变量都代表了一定的信息，但变量间还可能存在相关性，使其代表的信息出现重叠，得出错误的决定。然而变量太少又会造成信息不足也会给分析问题带来不利。因此，在减少变量的同时尽可能地降低信息损失，即选择合理的数量的变量是非常关键的。因子分析将相关性较高的指标或因素归为一组，每一组变量用一个因子描述，用较少的因子来描述大部分数据。因子分析旨在寻找潜在的起支配作用的因子模型，能够有效地降低变量维数、简化数据。其基本思想是根据变量间的相关性高低将变量进行分组，相关性高的变量分为一组。用一组变量来表示一个基本结构，称这个基本结构为公因子。具体模型如下：
设有总共有n个样本，每个样本里面有p个变量。将样本数据进行标准化处理，来消除观测量纲和数量级的差异对后续的数据处理造成的影响，方便对比不同样本间的变量，使分析更加准确。通过标准化，使得样本中的变量均值为0，方差为1。用x表示标准化之后的新变量，来区分原始的观测变量。假设原来的公共因子变量是y1，y2，……ym，记经过标准化后的公共因子的变量为F1，F2，……Fm（m
模型当中的F1，F2，……Fm变量是相互独立的公共因子（也称主因子），它们会作为不可观测的理论变量会出现在每个原观测变量的表达式中。在不同的情况下公共因子具有不同的含义，其定义要结合具体问题。ε1，ε2，……εp被是向量x的分量xi（i=1，2，…，n）所特有的因子，被称为特殊因子，特殊因子与所有公共因子以及各特殊因子之间都是相互独立的。
在模型当中，矩阵A=（aij），如果xi与Fi的相关性越大或者说公共因子Fi对于xi的载荷量越大，aij的绝对值就会越大，故aij称为公因子载荷量，简称因子载荷。矩阵A称为因子载荷矩阵。
本文选取了上市制造业公司在2009年进行资产剥离和未进行资产剥离的公司各47个作为研究样本，选取了13个财务指标，所有的原始数据都来源同花顺数据库。
在分析的过程总，使用SPSS17.0进行数据处理和因子分析，先将变量进行标准化处理，然后对这些变量进行因子分析，并采用方差最大法进行因子旋转，得出旋转因子载荷矩阵表，因子负载的绝对值越大，表明对所代表的指标变量的解释性越好，最后得到因子得分，通过比较2007年到2012年财务状况，用于分析资产剥离公司的长期绩效变化。
3.数据来源。本文公司样本来自的978家是在沪深两市交易的制造业公司。遵循下述原则对上市公司进行筛选。
（1）我国上市公司中比较特殊的公司，如*ST、ST和PT类的公司予以剔除；（2）在2007年到2012年所需财务数据不全，则不作为样本；（3）未完成改股的公司予以剔除；（4）资产剥离金额在1000万以下的公司予以剔除；（5）如果一家公司在2009年发生2起或2起以上的资产剥离事件，予以剔除。 将筛选出的样本，根据主要经营行业和总资产与在2007年到2012年都未进行资产剥离的上市制造业公司进行匹配。分组进行短期和长期的绩效研究。最终选取资产剥离和未剥离的公司各47家。
其中所需的数据选取自国泰安数据库CSMAR和同花顺数据库，并通过excel和spss17.0来进行统计分析。
在公司删选阶段，数据主要来自国泰安上市公司并购重组研究数据库。
在公司绩效实证部分，在短期的事件法的研究中在资产剥离发生前后股价变动的数据和长期分析中2007年到2009年的财务数据主要来自同花顺数据库。
（二）研究结果的分析
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件法分析。收益率检验：通过excel和spss17.0对样本进行分析，两组数据94个样本在资产剥离公告的前后以及各段事件内的累积超额收益率、平均超额收益率和t检验的结果如下表所示，样本在事件窗口[-15，+15]内的累计平均超额收益为为负。
显著性分析：如下表所示，对AR和CAR做T检验，在资产剥离的公司的检验中，AR在资产剥离后的第4天，第8天和第11天显著，CAR在[0，+1]显著。而未进行资产剥离的公司在T检验中，AR在资产剥离前5天和剥离后第12天显著。说明资产剥离对股价在短期内有一定影响，并且可能存在滞后，但是效果并不明显，且无法持续。
从折线图的分析可以看出资产剥离在事件发生当日确实使得股价上升，但是影响微弱，且无法持续，说明资产剥离对股价的影响并不显著，市场反应小。
可能由于我国的资本市场发展时间较短，在很多方面不完善，影响股价的因素很多，股价和公司业绩往往脱轨，股价很大程度上并没有反映上市公司的基本面状况。事件法比较适用于发展完善、有效的资本市场。
2.资产剥离对公司长期绩效的因子分析的实证过程和分析。上市公司资产剥离的绩效可以从盈利、偿债、运营、成长和现金流量等状况来反应。所以本文从盈利，偿债，运营，成长和现金流量等五个方面选取了13个财务数据作为衡量标准，详见下表：
本文要对两组数据进行2007年到2012年总共六年的因子分析过程，以在2007年进行资产剥离的公司为例子，讲述因子分析过程。
在对指标数据进行标准化处理消除量纲之后，本文根据相关性统计结果来提取指标结构的因子，并按样本协差阵的特征根大于1的原则提取出了5个公共因子。同时，为了进一步确认选用的因子个数并分析各个因子对原始变量的反映程度，本文利用主成分分析法对因子进行解释。
通过KMO检验和Barlett球形检验的数据来分析所选取的财务数据是否能用因子分析法进行分析。KMO检验是通过对简单相关系数和偏相关系统的相对大小来判断是否能用因子分析的方法，KMO取值范围为0～1，越趋于1，数据越应该用因子分析的方法进行分析。根据Kaiser（1940）的观点，如果KMO小于0.5，数值不适合用因子分析的方法进行研究。Bartle球形检验也可以用于检验数据是否适合因子分析，当P小于0.05时，数据可以用因子分析的方法。表中给出了本文选取的资产剥离的上市制造业公司在2007年财务指标的KMO和Barlett球形检验的结果，可以从表中看出，本研究的KMO是0.582，P值等于0，说明样本数据可以进行因子分析。
Z（2007）=（25.793*F1+16.334*F2+14.476*F3+13.681*F4+11.732 *F5）/82.017
上表的第一部分初始特征值显示的是因子初始解的情况，用来确定应该提取的因子，其中第一列是各因子相对应的特征跟，从表中可知有5个因子对应的特征跟大于1，因此，本文就确定了这5个公共因子，第二列是各因子的方差贡献率，第三列是个因子的累积方差贡献率。表的第二部分是因子解的情况，从表中可看出前5个因子包含的信息占了所有指标的82.017%，因子分析结果较理想。表的第三部分是因子解经过旋转后的情况，旋转后累积方差贡献率并未改变，只是重新分配了各个因子的方差贡献率，使因子更易于解释。综上可知，本文选取的5个公共因子能较好反映进行资产剥离的上市制造业公司在2007年的财务状况。
由于5个公共因子旋转前在不同的原始变量上的载荷区别并不明显，为了使因子含义更加明确和更具解释性，我们利用正交旋转法对因子载荷阵进行旋转，得出结果如下：
从表中可以看出，经过旋转后各因子的载荷系数出现了分化。公共因子F1在总资产净利率、净资产收益率、每股收益、总资产增长率和营业收入增长率等指标上有较大的载荷，称F1为盈利能力因子，公共因子F2在净利润增长率、营业利润增长率有较大载荷，称F2为成长能力因子，公共因子F3在资产负债率和流动比率有较大载荷，称F3为偿债能力因子，公共因子F4在应收账款周转率和每股经营活动产生的现金流量净额有较大的载荷，称F4为现金流量因子，公共因子F5存货周转率、总资产增长率等指标上有较大载荷，称F5为营运能力因子。
最后根据各因子的方差贡献率为权重求得2007年到2012年资产剥离和未剥离两组公司综合得分，分析其财务状况。以旋转后的各因子方差贡献率作为各因子对绩效的影响权重，构造样本公司资产剥离发生当年绩效综合得分函数。
发生资产剥离的公司的2007到2012年的绩效综合得分函数如下：
由上表的检验结果可以看出，在显著性检验上两组数据都不显著，说明资产剥离对上市制造业公司在经营业绩上并没有显著的影响。
四、结论与建议
本文通过规范的实证研究，来研究我国资产剥离的对上市制造业企业的绩效影响。选取2009年进行资产剥离的公司以及总资产和主营业务相匹配的未进行资产剥离公司作为实证对象，采用事件研究分析资产剥离的短期效益，即通过分析“事件窗”的累计超额收益（CAR）并且通过T检验来判断资产剥离对企业股价的影响，进而判断短期绩效。对长期绩效的判断是通过对财务数据进行因子分析，对得到的得分进行xilcoxon检验，从而判断资产剥离对企业长期绩效的影响。通过广泛收集股票价格和财务数据，运用excel和spss17.0对数据进行分析得出以下两点结论： 第一，资产剥离对上市制造业企业带来的短期效益具有滞后性，且影响不显著。
第二，资产剥离不能为企业带来持续的长期效益，只能使得在资产剥离后的个别年份财务状况得到改善，但是效果不显著。
造成以上结果，除了我国的资本市场并不完善，股票价格和公司经营脱轨之外。可能是由于资产剥离的方式在我国的上市公司中的运用中还不成熟。并且在资产剥离中的关联交易现象严重。
为了改善这一现状，本文从政策、市场和企业提出了几点建议。
第一，进一步健全与完善相关法律、法规和财务会计制度。我国现有的法律法规在对上市公司的资产剥离方面的规定尚不完善，政府对上市公司的监管作用发挥不够，导致资产剥离实施混乱。我国应该更加完善在股份回购、分拆上市、分离和资产剥离的法律法规，并且我国在这些方面的财务会计制度的极其匮乏，对这方面的问题要进行进一步的探讨和补充。与此同时，要进一步补充和细化法律法规在税收安排、债务处理和资产处理等细节问题。
第二，积极培育与完善资本市场。资产剥离的进行依赖于完善的资本市场，然而中国资本市场发展不完善，因而在一定程度上阻止了国内资产剥离的进一步发展，因此积极培育与完善资本市场对资产剥离的进一步发展来说及其重要。可以具体地从以下两个方面来发展和完善，对资本市场进一步地规范：一是通过对证券市场规模的扩大，运作效率的提高，能够有力地保障资产剥离的实施。二是对企业产权交易市场进一步规范和开放，对资产交易过程中的信息公开度进行提高，提高信息的对称性。
第三，企业应不断调整上市公司收缩性资本运营的思路，加强理论学习和在实务中的运用。在我国，无论是上市公司还是非上市公司都希望能够扩大公司规模，公司在不同的产业进行投资，很多企业进行多元化和混业经营的模式，但是这种方式并没有使得投资风险降低，反而使得投资太过分散，盲目夸张，无法保持公司在产业中的竞争力，削弱了公司的盈利能力。企业应在发展战略的指导下进行资产剥离，通过收缩企业边界、强化核心竞争力、降低内部交易成本，给企业带来更大的前进动力和明确的发展方向。
参考文献
[1]严复梅.吴晓静.上市公司资产剥离短期价值效应实证研究[J].财会通讯.2010.（9）.69-71.
[2]金桩.我国上市公司资产剥离类重组绩效的综合财务分析[J].内蒙古财经学院学报.2005.（1）.49-53.
[3]陶毅.杳秀芳.陈二梅.资产战略性剥离上市公司长期业绩实证分析[J].商业时代.2007.（36）.75-76.
[4]朱胜.吴秋瑾.我国上市公司资产剥离绩效评价[J].市场周刊.2011.（8）.76-78.
作者简介：张玲玲（1988-），女，汉族，江苏扬州人，浙江财经大学，研究方向：金融学。一、引言
上市公司通过资产重组来优化企业资源配置，资产剥离作为其中重要的一部分，将无效、低效或者已经达到预定目标的资产和非经营性闲置的资产进行分离，通过这种方式提高企业绩效。
本文从公司绩效角度对资产剥离进行研究，通过短期的股价变动和长期的财务状况的变化研究企业发生资产剥离后是否会对企业的在不同时期的绩效产生影响。通过事件法研究资产剥离对公司短期绩效的影响。长期绩效通过财务数据的因子分析的实证研究来分析资产剥离和公司长期绩效的关系。
二、资产剥离和公司绩效的理论假设
（一）资产剥离的含义
所谓资产剥离是指在企业为了适应经营环境变化，从而调整经营战略，提高管理效率，谋求管理激励，提高资源利益效率或者是弥补并购决策失误。通过将企业拥有的资产、产品线、经营部门、子公司出售给第三方，以获得现金或者股票形式回报的一种商业行为。除了资产出售，广义的资产剥离还包括企业分立和股权切离等形式。通过资产剥离，企业可以将资源集中于重点经营的产业，使得自身更具有竞争力，与此同时资产剥离还可以使企业优化资产配置、提高资产质量和资本的市场价值。
（二）本文的理论假设
从以上的研究中可以得到四种假设：资产剥离对公司短期和短期绩效都产生正向影响；资产剥离对公司短期和长期绩效都不产生影响；资产剥离对公司的短期绩效能够产生正向的影响，但对长期绩效并没有影响；资产剥离对公司的短期绩效部产生影响，但是能产生正向的长期绩效的影响。
本文通过事件研究法和对财务数据进行因子分析，来检验资产剥离对我国上市制造业公司的绩效影响。
三、实证研究
（一）资产剥离对上市制造业公司绩效影响的研究设计
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件分析法模型。事件研究法是指测量某个事件在一个时间点对某种金融资产价格产生影响的一系列方法的统称。主要用来研究市场上在某个特定的事件发生后，股价是否会产生波动，以及是否会产生“超额收益率”，由此来了解股价的波动与该事件是否相关。
本文研究资产剥离对短期绩效的影响，因而把公司首次公告资产剥离作为窗口事件，将事件发生点定义为时刻t。将事件窗口即事件考察期确定为[T-15，T+15]，为事件发生的前15个交易日到后15个交易日共31天。与此同时，将估计窗口定为[T-45，T-16]，将企业在这段事件内的收益率与市场收益率做回归，用于估算在事件窗口中的正常收益率。本文选取在上证指数和深证成指作为市场收益率的计算基础。
（1）实际股价收益
rit=pit，pi，t/pi，t-1-1 （3.1）
公式（3.1）中，pit表示股票i在t期的收盘价，pi，t-1表示股票i在t-1期的收盘价，rit代表股票i在t期的实际股票收益。
（2）异常收益
Rit=rit-E（rit） （3.2） 公式（3.2）中Rit代表异常收益，E（rit）代表正常收益率。
（3）所以样本公司在t期的平均异常收益率：
AR■=■ （3.3）
（4）在事件窗口[T-15， T+15]累积平均异常收益：
CAR（t1，t2）=■ARi （3.4）
2.资产剥离对公司长期绩效影响的因子分析模型。在实际问题的研究中，往往会涉及众多有关的变量，收集大量的信息进行汇总和整理进而找到规律。但是太多的变量，不仅提高了数据采集和计量工作的负责性，也不利于理性的分析和解释。虽然每个变量都代表了一定的信息，但变量间还可能存在相关性，使其代表的信息出现重叠，得出错误的决定。然而变量太少又会造成信息不足也会给分析问题带来不利。因此，在减少变量的同时尽可能地降低信息损失，即选择合理的数量的变量是非常关键的。因子分析将相关性较高的指标或因素归为一组，每一组变量用一个因子描述，用较少的因子来描述大部分数据。因子分析旨在寻找潜在的起支配作用的因子模型，能够有效地降低变量维数、简化数据。其基本思想是根据变量间的相关性高低将变量进行分组，相关性高的变量分为一组。用一组变量来表示一个基本结构，称这个基本结构为公因子。具体模型如下：
设有总共有n个样本，每个样本里面有p个变量。将样本数据进行标准化处理，来消除观测量纲和数量级的差异对后续的数据处理造成的影响，方便对比不同样本间的变量，使分析更加准确。通过标准化，使得样本中的变量均值为0，方差为1。用x表示标准化之后的新变量，来区分原始的观测变量。假设原来的公共因子变量是y1，y2，……ym，记经过标准化后的公共因子的变量为F1，F2，……Fm（m
（2）F=（F1，F2，…Fm）T，m
■（3.5）
说明ε各分量之间也是相互独立的，则模型
■ （3.6）
称为因子模型。
模型当中的F1，F2，……Fm变量是相互独立的公共因子（也称主因子），它们会作为不可观测的理论变量会出现在每个原观测变量的表达式中。在不同的情况下公共因子具有不同的含义，其定义要结合具体问题。ε1，ε2，……εp被是向量x的分量xi（i=1，2，…，n）所特有的因子，被称为特殊因子，特殊因子与所有公共因子以及各特殊因子之间都是相互独立的。
在模型当中，矩阵A=（aij），如果xi与Fi的相关性越大或者说公共因子Fi对于xi的载荷量越大，aij的绝对值就会越大，故aij称为公因子载荷量，简称因子载荷。矩阵A称为因子载荷矩阵。
本文选取了上市制造业公司在2009年进行资产剥离和未进行资产剥离的公司各47个作为研究样本，选取了13个财务指标，所有的原始数据都来源同花顺数据库。
在分析的过程总，使用SPSS17.0进行数据处理和因子分析，先将变量进行标准化处理，然后对这些变量进行因子分析，并采用方差最大法进行因子旋转，得出旋转因子载荷矩阵表，因子负载的绝对值越大，表明对所代表的指标变量的解释性越好，最后得到因子得分，通过比较2007年到2012年财务状况，用于分析资产剥离公司的长期绩效变化。
3.数据来源。本文公司样本来自的978家是在沪深两市交易的制造业公司。遵循下述原则对上市公司进行筛选。
（1）我国上市公司中比较特殊的公司，如*ST、ST和PT类的公司予以剔除；（2）在2007年到2012年所需财务数据不全，则不作为样本；（3）未完成改股的公司予以剔除；（4）资产剥离金额在1000万以下的公司予以剔除；（5）如果一家公司在2009年发生2起或2起以上的资产剥离事件，予以剔除。
将筛选出的样本，根据主要经营行业和总资产与在2007年到2012年都未进行资产剥离的上市制造业公司进行匹配。分组进行短期和长期的绩效研究。最终选取资产剥离和未剥离的公司各47家。
其中所需的数据选取自国泰安数据库CSMAR和同花顺数据库，并通过excel和spss17.0来进行统计分析。
在公司删选阶段，数据主要来自国泰安上市公司并购重组研究数据库。
在公司绩效实证部分，在短期的事件法的研究中在资产剥离发生前后股价变动的数据和长期分析中2007年到2009年的财务数据主要来自同花顺数据库。
（二）研究结果的分析
1.资产剥离对公司短期绩效影响的事件法分析。收益率检验：通过excel和spss17.0对样本进行分析，两组数据94个样本在资产剥离公告的前后以及各段事件内的累积超额收益率、平均超额收益率和t检验的结果如下表所示，样本在事件窗口[-15，+15]内的累计平均超额收益为为负。
显著性分析：如下表所示，对AR和CAR做T检验，在资产剥离的公司的检验中，AR在资产剥离后的第4天，第8天和第11天显著，CAR在[0，+1]显著。而未进行资产剥离的公司在T检验中，AR在资产剥离前5天和剥离后第12天显著。说明资产剥离对股价在短期内有一定影响，并且可能存在滞后，但是效果并不明显，且无法持续。
表3.1 资产剥离公告前后15天累计超额收益率和平均超额收益率
表3.2 非资产剥离公告前后15天累计超额收益率和平均超额收益率
表3.3 剥离后各区间累计超额收益率及显著性水平 表3.4 非资产剥离各区间累计超额收益率及显著性水平
图3.1 资产剥离AR和CAR
图3.2 非资产剥离AR和CAR
从折线图的分析可以看出资产剥离在事件发生当日确实使得股价上升，但是影响微弱，且无法持续，说明资产剥离对股价的影响并不显著，市场反应小。
可能由于我国的资本市场发展时间较短，在很多方面不完善，影响股价的因素很多，股价和公司业绩往往脱轨，股价很大程度上并没有反映上市公司的基本面状况。事件法比较适用于发展完善、有效的资本市场。
2.资产剥离对公司长期绩效的因子分析的实证过程和分析。上市公司资产剥离的绩效可以从盈利、偿债、运营、成长和现金流量等状况来反应。所以本文从盈利，偿债，运营，成长和现金流量等五个方面选取了13个财务数据作为衡量标准，详见下表：
表3.5 财务指标
本文要对两组数据进行2007年到2012年总共六年的因子分析过程，以在2007年进行资产剥离的公司为例子，讲述因子分析过程。
在对指标数据进行标准化处理消除量纲之后，本文根据相关性统计结果来提取指标结构的因子，并按样本协差阵的特征根大于1的原则提取出了5个公共因子。同时，为了进一步确认选用的因子个数并分析各个因子对原始变量的反映程度，本文利用主成分分析法对因子进行解释。
表3.6 KMO和Bartlett的检验
通过KMO检验和Barlett球形检验的数据来分析所选取的财务数据是否能用因子分析法进行分析。KMO检验是通过对简单相关系数和偏相关系统的相对大小来判断是否能用因子分析的方法，KMO取值范围为0～1，越趋于1，数据越应该用因子分析的方法进行分析。根据Kaiser（1940）的观点，如果KMO小于0.5，数值不适合用因子分析的方法进行研究。Bartle球形检验也可以用于检验数据是否适合因子分析，当P小于0.05时，数据可以用因子分析的方法。表中给出了本文选取的资产剥离的上市制造业公司在2007年财务指标的KMO和Barlett球形检验的结果，可以从表中看出，本研究的KMO是0.582，P值等于0，说明样本数据可以进行因子分析。
表3.7 解释的总方差
Z（2007）=（25.793*F1+16.334*F2+14.476*F3+13.681*F4+11.732 *F5）/82.017
上表的第一部分初始特征值显示的是因子初始解的情况，用来确定应该提取的因子，其中第一列是各因子相对应的特征跟，从表中可知有5个因子对应的特征跟大于1，因此，本文就确定了这5个公共因子，第二列是各因子的方差贡献率，第三列是个因子的累积方差贡献率。表的第二部分是因子解的情况，从表中可看出前5个因子包含的信息占了所有指标的82.017%，因子分析结果较理想。表的第三部分是因子解经过旋转后的情况，旋转后累积方差贡献率并未改变，只是重新分配了各个因子的方差贡献率，使因子更易于解释。综上可知，本文选取的5个公共因子能较好反映进行资产剥离的上市制造业公司在2007年的财务状况。
由于5个公共因子旋转前在不同的原始变量上的载荷区别并不明显，为了使因子含义更加明确和更具解释性，我们利用正交旋转法对因子载荷阵进行旋转，得出结果如下：
表3.8 旋转成分矩阵
F1=0.765*Y1+0.768*Y2+0.76*Y3+0.825*Y9+0.778*Y12
F2=0.921*Y10+0.957*Y11
F3=0.928*Y4-0.901*Y5
F4=0.772*Y6+0.755*Y13
F5=0.795*Y7+0.799*Y8
从表中可以看出，经过旋转后各因子的载荷系数出现了分化。公共因子F1在总资产净利率、净资产收益率、每股收益、总资产增长率和营业收入增长率等指标上有较大的载荷，称F1为盈利能力因子，公共因子F2在净利润增长率、营业利润增长率有较大载荷，称F2为成长能力因子，公共因子F3在资产负债率和流动比率有较大载荷，称F3为偿债能力因子，公共因子F4在应收账款周转率和每股经营活动产生的现金流量净额有较大的载荷，称F4为现金流量因子，公共因子F5存货周转率、总资产增长率等指标上有较大载荷，称F5为营运能力因子。
最后根据各因子的方差贡献率为权重求得2007年到2012年资产剥离和未剥离两组公司综合得分，分析其财务状况。以旋转后的各因子方差贡献率作为各因子对绩效的影响权重，构造样本公司资产剥离发生当年绩效综合得分函数。
发生资产剥离的公司的2007到2012年的绩效综合得分函数如下：
T（-2）=（25.793*F1+16.334*F2+14.476*F3+13.681*F4+11.732 *F5）/82.017
T（-1）=（25.293*F1+16.843*F2+16.637*F3+14.220*F4）/72.993
T（0）=（29.740*F1+16.529*F2+16.424*F3+9.714*F4）/72.407
T（1）=（23.338*F1+16.285*F2+15.097*F3+12.625*F4+9.744* F5）/77.088
T（2）=（35.946*F1+15.691*F2+11.801*F3+9.194*F4）/72.632
T（3）=（24.112*F1+20.696*F2+16.315*F3+12.417*F4）/73.541
未发生资产剥离的公司2007到2012年的绩效综合得分函数：
T（-2*）=（27.453*F1+16.658*F2+15.376*F3+13.070*F4+10.469 *F5）/83.025 T（-1*）=（23.912*F1+19.025*F2+15.991*F3+12.028*F4+10.908 *F5）/81.864
T（0*）=（24.911*F1+17.728*F2+14.524*F3+13.854*F4+10.663 *F5）/81.679
T（1*）=（20.119*F1+17.194*F2+14.735*F3+14.347*F4+13.865 *F5）/80.260
T（2*）=（24.727*F1+18.181*F2+15.526*F3+13.579*F4+9.938 *F5）/81.952
T（3*）=（23.873*F1+18.219*F2+17.980*F3+15.215*F4）/75.286
图3.3 资产剥离T值走势图
3.资产剥离对公司长期绩效的因子分析综合得分的wilcoxon检验。
表3.9 资产剥离秩
表3.10 非资产剥离秩
表3.11 资产剥离检验统计量
表3.12 非资产剥离检验统计量
由上表的检验结果可以看出，在显著性检验上两组数据都不显著，说明资产剥离对上市制造业公司在经营业绩上并没有显著的影响。
四、结论与建议
本文通过规范的实证研究，来研究我国资产剥离的对上市制造业企业的绩效影响。选取2009年进行资产剥离的公司以及总资产和主营业务相匹配的未进行资产剥离公司作为实证对象，采用事件研究分析资产剥离的短期效益，即通过分析“事件窗”的累计超额收益（CAR）并且通过T检验来判断资产剥离对企业股价的影响，进而判断短期绩效。对长期绩效的判断是通过对财务数据进行因子分析，对得到的得分进行xilcoxon检验，从而判断资产剥离对企业长期绩效的影响。通过广泛收集股票价格和财务数据，运用excel和spss17.0对数据进行分析得出以下两点结论：
第一，资产剥离对上市制造业企业带来的短期效益具有滞后性，且影响不显著。
第二，资产剥离不能为企业带来持续的长期效益，只能使得在资产剥离后的个别年份财务状况得到改善，但是效果不显著。
造成以上结果，除了我国的资本市场并不完善，股票价格和公司经营脱轨之外。可能是由于资产剥离的方式在我国的上市公司中的运用中还不成熟。并且在资产剥离中的关联交易现象严重。
为了改善这一现状，本文从政策、市场和企业提出了几点建议。
第一，进一步健全与完善相关法律、法规和财务会计制度。我国现有的法律法规在对上市公司的资产剥离方面的规定尚不完善，政府对上市公司的监管作用发挥不够，导致资产剥离实施混乱。我国应该更加完善在股份回购、分拆上市、分离和资产剥离的法律法规，并且我国在这些方面的财务会计制度的极其匮乏，对这方面的问题要进行进一步的探讨和补充。与此同时，要进一步补充和细化法律法规在税收安排、债务处理和资产处理等细节问题。
第二，积极培育与完善资本市场。资产剥离的进行依赖于完善的资本市场，然而中国资本市场发展不完善，因而在一定程度上阻止了国内资产剥离的进一步发展，因此积极培育与完善资本市场对资产剥离的进一步发展来说及其重要。可以具体地从以下两个方面来发展和完善，对资本市场进一步地规范：一是通过对证券市场规模的扩大，运作效率的提高，能够有力地保障资产剥离的实施。二是对企业产权交易市场进一步规范和开放，对资产交易过程中的信息公开度进行提高，提高信息的对称性。
第三，企业应不断调整上市公司收缩性资本运营的思路，加强理论学习和在实务中的运用。在我国，无论是上市公司还是非上市公司都希望能够扩大公司规模，公司在不同的产业进行投资，很多企业进行多元化和混业经营的模式，但是这种方式并没有使得投资风险降低，反而使得投资太过分散，盲目夸张，无法保持公司在产业中的竞争力，削弱了公司的盈利能力。企业应在发展战略的指导下进行资产剥离，通过收缩企业边界、强化核心竞争力、降低内部交易成本，给企业带来更大的前进动力和明确的发展方向。
参考文献
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作者简介：张玲玲（1988-），女，汉族，江苏扬州人，浙江财经大学，研究方向：金融学。