零售商股权融资“对赌协议”的运营模型分析

2020-04-01 01:28辉,邓
中国管理科学 2020年2期
关键词:对赌协议投融资零售商

于 辉,邓 杰

(重庆大学经济与工商管理学院,重庆 400030)

1 引言

2017年8月,一部《战狼II》引爆了全国人民的爱国热情,其票房也一路高歌猛进,截止9月1号,已超55亿人民币,当初与之签订对赌协议的北京文化赚的盆满钵盈[1]。对赌协议又称“估值调整机制(valuation adjustment mechanism,VAM)”,是投融资双方在达成协议时,对于未来不确定情况的一种附加约定,使得投融资双方可以根据企业的实际绩效调整原来的投融资条件。对赌协议常用于规制投融资双方的关系,化解投资估值不一致所产生的矛盾,促进投融资双方更好地战略合作、实现双赢。自2003年首次出现在我国融资案例之后,已经被越来越多的企业用作一种解决未来经营绩效不确定性、促成投融资双方达成一致协议的重要手段[2]。在国内影视界,对赌协议以“保底发行”的名义正成为业内的一种主要的交易模式;而在国内的股权投资项目中,更是被大量使用。36氪数据显示,我国有23%的VC/PE投资项目使用了对赌[3];据东财Choice的数据,截止2017年8月10日,新三板市场上共有446份尚在实施中的对赌协议,涉及150多家企业,相比去年同期249份以及去年全年的290份处于实施中的对赌协议,对赌协议的数量呈爆发式增长[4]。然而在我国众多的对赌的案例中,有不少企业在股权融资后(特别是签定对赌协议之后)并没有实现运营激励和双赢的局面,而是造成了运营困局、投融资双方冲突加剧甚至企业易主等现象:在“海富投资案”中,投融资双方因为对赌协议的履约问题多次对簿公堂,陈晓与摩根士丹利对赌输掉永乐电器,李途纯对赌英联、摩根士丹利、高盛等金融机构输掉太子奶,蔡达标引入中山连动和今日资本后身陷囹圄,张兰与鼎辉对赌输掉了俏江南,而今年7月万达甩卖632亿元资产的背后更是有着对赌协议的影子。本文关注企业在股权融资后出现运营矛盾冲突和绩效下滑的“对赌困局”的根本原因,探求企业规避“对赌困局”的投融资双方的合作本质。对此,本文将从企业运营的角度深入分析投融资双方的对赌问题,探讨对赌对参与者利益、行为等方面的具体影响。

对赌协议最早出现在国外企业并购的案例之中,又被称为“earnouts”[5]、“contingent contract”[6]。其实质是并购中的一种两阶段支付结构,投标人在第一阶段先向目标公司的股东支付一部分资金,然后根据目标公司是否实现约定的绩效目标来决定第二阶段中的支付条件[7]。Kohers和Ang[8]认为这种支付结构可以规避估值差距带来的风险,在锁定管理层的同时可以对其进行激励,以实现约定的业绩目标。Craig和Simith[9]也认为通过适当的条款设计,可以有效解决并购中的信息不对称和管理层变动等问题。此外,对赌协议还可以有效减少企业并购中的逆向选择[8]和道德风险[10]。

由于我国市场环境和法制环境与国外不同,国内关于对赌协议的研究也有别于国外学者。目前国内关于对赌协议的研究主要从法律层面和企业层面两个角度展开。在法律层面上,学者主要关注对赌协议的合同属性以及法律效力问题。目前关于对赌协议的合同属性存在“射幸合同”[11-12]和“附条件合同”[13]两种主流说法,观点并不统一。但是对赌协议的法律效力得到了学者的普遍认可,认为将对赌协议作为一种合法的契约将对我国的资本实践产生积极的作用[14]。在企业层面上,学者主要关注对赌协议在企业中的运行机制和管理激励功能[15]。在运行机制方面,肖菁[16]通过案例分析的方式指出在制定对赌协议时应重视正确评价企业已实现的财务业绩,合理预测未来业绩。林畅杰[17]基于可持续增长模型探究了签订对赌协议可能引发的财务效应,发现对赌容易诱发企业的短期化行为,削弱企业的长期竞争力。对此,刘峰涛等[18]以博弈论作为研究方法,发现采用重复对赌协议机制可以有效克服短期利益的束缚和信息风险,避免由于一次性签约业绩目标过高所采取的冒险行为。在管理激励方面,已有大量学者从公司治理的角度进行了深入探讨[19-20],在此基础上,米咏梅[21]认为在企业内部激励机制缺失的情况下,通过对赌协议可以使企业处于一种高度压力状态,激发企业的凝聚力。张波等[22]以理论模型证明了对赌协议是一种能够有效保护投资者收益和激励管理层的最优制度安排。正如刘银国等[23]关于业绩条件与股权激励有效性的研究中所发现的“过高或过低的业绩条件都难以实现股权激励的预期效果”,在对赌协议的使用中同样存在这样的问题,项海容等[24]利用契约理论也论证了对赌协议对企业家存在激励效应,但不同难度的对赌目标对企业家的激励效应是不同的。

总体而言,随着对赌协议在我国资本实践中的应用越来越广泛,学术界关于企业对赌问题的研究不再仅仅局限于法律层面的探讨,越来越多的学者开始以理论、实证模型对企业的对赌协议的运行机制和管理激励功能进行了研究。在此基础上,本文基于企业运营视角对常见于我国股权投融资案例中的对赌问题进行了研究,属于在新的研究视角下对对赌协议的运行机制和管理激励功能相结合的研究拓展。我们之所以选择从企业运营视角考察对赌问题,原因如下:其一,对赌产生的根源是市场需求信息的不确定以及一定程度上的信息不对称,这导致投融资双方对于企业价值认知的不一致,于是期望通过观察到未来企业的绩效状况后对之前的投融资条件进行调整。正如Koller等[25]所言,一家企业为其股东创造价值的能力与价值创造的多少是评估其价值的关键要素。而企业运营正是价值创造的根源,基于运营视角分析企业对赌问题具有很强的现实意义。其二,对赌协议常以净利润、销售额、净利润增长率、销售额增长率等财务业绩为标的,即对赌业绩目标。而财务业绩的实现离不开企业运营的支持,在进行业绩目标的设定时,也必须充分考虑企业的实际运营状况,否则,一旦设置不切实际的对赌业绩目标,容易引起投融资双方不必要的争执。

本文基于企业运营视角研究了零售商与投资机构之间的对赌问题,构建了无对赌和有对赌两种情况下的零售企业运营模型,通过运营指标的对比,揭示了造成企业“对赌困局”的根本原因,并给出了消除或减轻“对赌困局”的有效途径,为股权融资下的合作共赢提供了协同运作要点。

2 问题描述与基准模型

2.1 问题描述与基本假设

如图1所示,考虑如下情况的零售商:零售商以批发价w向供应商采购数量为q的商品,并以单价p向市场销售。市场需求ξ为随机变量,其均值为μ,标准差为σ,但是分布函数F未知。处于成长期的零售商面临较好的市场机遇,可以通过付出努力来开拓市场,额外增加市场需求,但是由于自身资金瓶颈无力担负市场开拓的高额成本,故在销售季节开始之前,零售商引入私募股权投资机构(PE)以增资扩股的方式进行股权投资,投资额为B。为了保障投资方的利益,同时起到激励融资方的作用,零售商与PE在达成一致协议时额外签订了以销售额为对赌标的、以现金为补偿方式的对赌协议,协议具体内

图1 股权融资及供应链运作流程图

容可表示如下:

在约定期间内(此处简化约定时间为单个销售周期),若企业的销售额低于M,则零售商向PE支付现金:(1-pmin{q,ξ+βe}/M)B,其中pmin{q,ξ+βe}为零售企业的实际销售额;若销售额高于M,则PE应向零售商支付现金:(pmin{q,ξ+βe}/M-1)B。

本文不考虑股权融资成本以及税收,另外,我们假定PE采用市净率法对零售企业进行估值。事实上,作为常见的估值方法,市净率法具有净资产账面价值数据容易获取且稳定,不易被人操纵等有点而被广泛使用。假设扩展市场后产品的销售价格不变,且企业的运营决策仍然由零售商制定,以自身资产最大化为目标。本文其它假设如下:

(1)期末未销售的产品残值为0,且不考虑缺货惩罚。

(2)零售商的自有资金足以保证订货所需,但不用于市场开拓。

(3)融资资金充足,即融资额足够零售商进行市场开拓,多余资金计入企业资本公积。尽管很多时候投资者的投资金额并不是由融资方决定的,但是若单个投资者所投资金不足以使企业进行充分的市场扩张,零售商可以继续增资扩股,直到资金充足。此处我们假定零售商从单个投资者获取足够多的资金对模型不会有本质的影响。

本文其它参数设定如下表:

表1 参数说明表

2.2 基准模型

本节考虑零售商在不进行市场开拓正常经营时订货策略的制定。在市场需求信息严重缺失的情况下,一种经典的决策方式是Scarf[27]提出的极大极小准则,该准则可以很好的克服信息缺失所带来的决策困难,已被广泛应用于库存和供应链管理、排队论、投资组合等领域,又称为鲁棒优化方法。考虑如下系统:

图2 基准模型流程图

零售商只掌握了市场需求ξ的均值μ和标准差σ,其单位商品的批发价和销售价格分别为w,p。零售商以一种保守和审慎的决策方式来制定订货量,最大化最差分布下的期望资产。即考虑以下优化问题:

其中,Γ表示所有满足均值为μ,标准差为σ的非负需求分布的集合,本文假定Γ为凸集。根据Scarf[27],零售商的最优订货量可由以下引理给出。

引理1(Scarf[27]):如果零售商销售产品的价格为p,成本为w,那么最大化所有均值为μ,标准差为σ的需求分布中的最差期望利润的订货量为:

在Scarf的极大极小准则中,当市场需求风险较高时,零售商的订货量为0,只有在低需求风险的情况下零售商才会订货。

3 零售商股权融资下的供应链决策

TAR

PE的总资产为:

TAPE

为便于深入分析对赌给零售商带来的影响,我们将在无对赌协议和有对赌协议两种情况下讨论并对比零售商的运营决策。

3.1 无对赌协议下的运营决策

假设PE未与零售商签订对赌协议,此时,采用极大极小准则的零售商其决策目标为:

(1)

问题(1)是一个典型的鲁棒优化问题,可分两步对该问题进行求解。第一步,解内层极小化问题,也即在所有均值为μ,标准差为σ的分布中找一个使零售商期望资产最小的分布,这样的分布被称为“最差分布(worst-case distribution)”(Scarf[27]),对应的期望资产则称为“最差期望资产”。第二步,求解最优订货量和最优努力水平,使零售商的最差期望资产达到最大。对此,我们先考虑内层极小化问题的如下等价形式:

(2)

问题(2)的求解过程实际上是寻找一个分布,使得零售商的期望销售额在所有均值为μ,标准差为σ的分布中最小,此时对应的期望销售额被称为“最差期望销售额”。显然,问题(2)的最差分布就是问题(1)的最差分布,由下述命题所示。

命题1:对于无对赌协议下的鲁棒优化问题(1),最差分布为:

证明:见附录1。

根据命题1,我们马上可以得到问题(1)的内层极小化函数值,如下所示。

引理2:无对赌协议下零售商在最差分布下的期望资产为:

该期望资产函数连续可微。

证明:见附录2。

通过前面的准备,我们可以给出问题(1)的最优解。

定理1无对赌协议时,零售商鲁棒行为下的最优决策为:

证明:见附录3。

相较于基准模型,零售商由于在股权融资之后额外付出了努力,在增加市场需求的同时其订货量也得以提升,再也不会出现完全不订货的情况。新的订货量除了受产品价格以及市场需求的影响,还受到零售企业成长性的影响。企业成长性越高,零售商的努力水平以及订货量越高。当然,在零售商签订了对赌协议的情况下,其努力水平和订货量可能又会有不同的变化,接下来我们将对其进行讨论。

3.2 对赌协议下的运营决策

高度不确定的外部市场环境导致零售企业未来的经营状况也具有很大的不确定性,即便零售企业具有良好的成长性,股权投资者仍会承受巨大的风险。因此,PE往往要求与零售商签订对赌协议,一方面可以给PE的投资资金提供一道安全锁,另一方面又可以激励零售商付出足够的努力扩张市场,促进企业快速成长,为双方带来高额回报。

现假设PE与零售商签订了以销售额为业绩目标、以现金为补偿形式的对赌协议,那么零售商在销售期末的总资产变为:

TAR_VAM=

PE的总资产为:

在极大极小准则下,零售商的决策目标为:

类似于零售商在无对赌协议下的决策问题(1),问题(3)内层关于分布函数极小化的过程与问题(2)具有相同的最差分布,如命题1所示。因此,我们可以得到问题(3)在最差分布下的期望资产函数。

引理3:在签订对赌协议下零售商的最差期望资产为:

该期望资产函数连续可微。

证明:同引理2。

根据引理3,我们可以得出零售商在对赌时的最优订货以及努力决策。

定理2当零售商股权融资且与PE对赌时,鲁棒行为下的最优决策为

证明:见附录4。

对比定理1,我们马上可以发现对赌对零售商的努力水平和订货决策的影响。

推论1:对赌协议的签订会提升零售商的努力水平和订货量。

证明:见附录5。

推论2:零售商的持股比例、对赌业绩目标越低,对赌协议越能激励零售商付出更多努力;而企业成长性、融资额、零售价格越低,则激励效果越差。

证明:见附录6。

通过前面的分析,我们发现对赌协议确实能激励零售商更加努力地开拓市场,增加市场需求,以提高订货量和经营业绩,从而避免因零售商努力不足导致经营业绩不足时可能遭受的经济损失。但是这种激励是否对企业有利、是否可以保证企业更好地运营则还需进一步分析。

4 数值仿真

前文以理论研究的形式分别给出并对比了零售商在对赌和不对赌两种情况下的运营决策,发现了对赌在零售商运营过程中的激励作用。本章将通过数值仿真进一步考察:(1)对赌对投融资双方资产的影响,(2)对赌对零售企业的影响,以便分析对赌更深层次的管理意义。不失一般性,本文采用Andersson等[28]的方法来生成随机市场需求的均值与方差,具体步骤如下:

1)在区间[0,1000]中随机生成20个从小到大排列的整数点d1,d2,…,d20;

为便于比较,我们假设有两个情况完全相同的零售商与PE,不参与对赌协议的零售商与PE其代号为“1”,参与对赌的零售商与PE代号为“2”。仿真所有数据单位统一取“1”,其它仿真参数设置见下表:

表2 仿真基本参数表

作为对赌协议中的核心指标,对赌业绩目标的高低历来都是投融资双方争议的话题。因此我们首先考察对赌业绩目标对零售商、PE净资产的影响(图3上)以及零售企业资产、销售额、净利润(图3下)的影响,如下图所示:

图3 不同对赌业绩目标下各主体资产的对比

从图3我们可以发现,参与对赌的零售商其资产随着对赌业绩目标的增加而降低,当业绩目标过高时可能低于未参与对赌的零售商的资产。PE的资产则有着完全相反的变化趋势。值得注意的是,对赌情况下零售企业的销售额始终高于没有对赌的零售企业销售额,而其总资产和净利润则始终低于没有对赌的零售企业总资产以及净利润。这表明对赌协议可以激励零售商努力实现甚至超越对赌约定的财务指标,但同时也扭曲了零售商的运营行为,降低了企业总资产、净利润。特别是在业绩目标较低时,激励作用更凸出,而扭曲现象也更加明显,对赌协议是一把双刃剑。

企业成长性的高低决定了企业的发展速度,是股权融资问题的核心。下面我们将考察对赌与不对赌时不同的成长性对投融资双方的影响。其中,上图为成长性对零售商和PE净资产的影响,下图为成长性对零售企业资产、销售额和净利润的影响。

图4 零售企业不同成长性下各主体资产的对比

此外,对零售企业的估值倍数作为对赌协议产生的根源,更直接决定了投融资双方的持股比例,也是需要重点考察的对象。上图表示估值倍数对零售商、PE净资产的影响,下图表示估值倍数对零售企业资产、销售额和净利润的影响。

图5 不同估值倍数下各主体资产的对比

观察图5不难发现,无论是否对赌,零售商的资产都会随着估值倍数的增加而增加,PE的资产则随之降低。这是因为估值倍数增加之后,零售商的持股比例提高而PE的持股比例降低。与前面类似,由于对赌协议对零售商的激励作用,参与对赌的零售商资产总是高于未参与对赌的零售商的资产,而PE的资产则较低。对零售企业而言,估值倍数的增加会提升企业的总资产和净利润,由于估值提升之后零售商的持股比例增加,对赌对其激励作用下降,因此对赌时零售企业的销售额有所降低,但始终高于不对赌时的企业销售额。

从上面的仿真可以发现,对赌协议可以激励零售商付出更多地努力去实现对赌约定的财务指标,但同时也扭曲了零售商的运营行为,降低了企业总资产和净利润。对PE而言,对赌并不能直接增加其资产,除了在对赌业绩目标非常高的时候,PE的资产总是低于未对赌时的资产。因此,对赌对PE最大的作用就是能极大地提升对赌标的财务业绩的增长,而这种增长必定能极大地提升企业的外部估值,使得企业在下轮融资或者上市之后价值增加,此时PE才会获取高额的投资回报。所以对赌协议对PE而言更是一种实现战略目标的手段,而非当前资本增值的手段。

5 结语

本文基于运营视角研究了对赌对企业发展以及股权投融资双方行为的影响,通过有无对赌协议两种情况下零售商的运营决策以及投融资双方的资产、利润和对赌标的等运营指标的对比,揭示了众多企业在股权融资后出现运营矛盾冲突和绩效下滑的“对赌困局”的原因,并为避免或减轻“对赌困局”、实现投融资双方的合作共赢提供了协同运作要点,主要研究结论有:

(1)对赌协议的签订会对零售商的运营行为产生“扭曲激励”作用。一方面,与已有学术研究成果类似,本文研究发现对赌协议的存在可以激励零售商付出更多地努力去拓展市场、增加需求以及订货量,使得零售商自身资产高于无对赌协议的零售商的资产,并在零售商最大化自身资产的过程中实现了对赌标的财务指标——销售额的增长。另一方面,对赌协议的这种激励作用也扭曲了零售商的运营行为,与无对赌协议下的企业相比,对赌降低了零售企业的总资产和净利润,不利于企业的长期发展,并且激励作用越强,扭曲现象就越明显。另外,PE的净资产和对赌财务指标——销售额之间也不具有同向增长的可能。

(2)对赌协议的“扭曲激励”作用是导致“对赌困局”的根本原因。我们发现,当零售商过度关注对赌业绩目标的实现而盲目扩张市场时,会降低企业的总资产、净利润等财务指标,严重甚至会导致企业资金链断裂;而当零售商过度注重企业整体资产和净利润的增加时,则无法实现对赌业绩目标,并且零售商还会遭受巨额的现金损失。我们认为,正是由于对赌协议的这种“扭曲激励”作用,增加了企业的运营难度,当管理者无法在这两者之间做出合理的平衡时,企业出现运营困局在所难免,投融资双方甚至可能因利益述求不一致而产生矛盾冲突。因此,对赌协议的“扭曲激励”效果是导致众多企业在签订对赌协议之后出现运营矛盾冲突和绩效下滑的“对赌困局”的罪魁祸首。

(3)选择恰当的对赌标的、设置合理的业绩目标是解决“对赌困局”的关键途径。若零售商有选择对赌标的的权力,则可以根据企业当前的运营战略选择与之相匹配的对赌标的,从根本上消除对赌协议的扭曲作用。若对赌标的的设置完全由投资方确定且与企业当前运营战略不一致,那么零售商则应该保证对赌业绩目标不会过高和过低。从前面的模型和仿真结果可以看出,业绩目标过低,容易使零售商只看重短期利益,加重其运营策略的扭曲程度,不利于企业的发展;若业绩目标过高,则零售商容易因无法完成对赌业绩目标而付出巨额赔偿。若能设置合理的对赌业绩目标,则可以令零售商在完成对赌业绩目标的同时保证企业的资产、净利润等不会出现严重下滑的情况。

尽管本文以企业运营视角探讨了以销售额为标的、以现金为补偿方式的双向对赌协议对股权投融资双方的影响,发现了对赌协议的扭曲激励现象,为“对赌困局”的解答提供了运营基础,为股权融资下的合作共赢提供了协同运作要点,拓展了对赌协议理论研究的范畴。但是本文的研究只给出了一些启发式的性质,并没有给出对赌中一些具体问题的定量化解决方案,比如更有效的对赌机制设计、合理的对赌业绩目标的选择、考虑PE退出时投融资双方在企业运营中的博弈等问题。本文的研究工作只是对赌问题中很小的一个组成部分,要真正厘清对赌在股权投融资以及企业成长中的作用,给出更多地关于对赌问题的管理启示,需要大量的调研、案例分析以及后续研究工作的进一步开展。

附录:

(1)命题1的证明

问题(2)的求解需要用到对偶过程,首先给出其对偶问题:

s.t.y0+y1x+y2x2≤pmin{q,x+βe}, ∀x≥0

(2)

记g(x):=y0+y1x+y2x2,SV(x):=pmin{q,x+βe},则SV(x)可表示为如下形式:

(3)

因此,当且仅当g(x)=SV(x)时原问题有非零分布。于是我们可以分以下两种情况进行讨论:

由图6可以看出,满足均值为μ,方差为σ2的最差分布是两点分布,记为(x1,Pr1),(x2,Pr2)。下面我们分别计算两种情形下各自的最差分布。

图6 函数g(x)与SV(x)的两种可能的关系

情形1:两个切点

根据此时g(x)与SV(x)在这两个切点处的函数值与一阶导数值相等,我们得到下列方程组:

解这个方程组,我们得到:x1+x2=2(q-βe)。根据原问题(2)的约束条件,我们可以将两点分布表示为以下单参数形式:

将x1+x2=2(q-βe)代入(6)式,即可求出情形1的最差分布:

(5)

情形2:一个交点、一个切点

由于交点的横坐标为x=0,可以直接得到此时(7)式所示的两点分布:

(6)

(2)引理2的证明

因此问题(1)的目标函数值,也即最差分布下的期望资产为:

(3)定理1的证明

二阶偏导为:

定理得证。

(4) 定理2的证明

定理得证。

(5)推论1的证明

(7)

对此,我们需要考察:

(10)

故(10)式大于0,这意味着(9)式成立。

故(10)式小于0,考虑到(9)式两边分数都小于0,这同样意味着(9)式成立。

(6)推论2的证明

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