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    機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研抑制了公司商譽(yù)泡沫嗎?
    ——基于內(nèi)部控制質(zhì)量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

    2022-09-19 14:40:34張全青
    商學(xué)研究 2022年3期
    關(guān)鍵詞:商譽(yù)泡沫投資者

    鄧 英,張全青

    (長沙理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖南 長沙 410076)

    一、引言

    近年來,越來越多的上市公司進(jìn)行高溢價(jià)并購加速對外擴(kuò)張,大量的溢價(jià)并購迅速積累了巨額商譽(yù)泡沫(杜興強(qiáng)等,2011)[1]。國泰安數(shù)據(jù)顯示,深交所全部A股上市公司的商譽(yù)規(guī)模相比較2010年的不足200億元,截至2020年底已高達(dá)6800億元,隨著巨額商譽(yù)的增加,近年來眾多上市公司的商譽(yù)泡沫頻頻破裂。商譽(yù)泡沫一旦破裂,不僅對公司的凈利潤有重大影響,還會(huì)擾亂資本市場正常秩序,引發(fā)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(陳漢文等,2018)[2]?;诖耍芯可套u(yù)泡沫的治理對策,對整個(gè)理論界和實(shí)務(wù)界而言都具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。以往文獻(xiàn)大都是從公司內(nèi)部治理機(jī)制角度探索抑制商譽(yù)泡沫的方法,如內(nèi)部控制、企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行、實(shí)際控制人所有權(quán)等可以抑制商譽(yù)泡沫(張新民等,2018;許罡,2020;宋佳寧和高闖,2021)[3-5],但內(nèi)部控制人極易為了各己私利與管理層勾結(jié),使內(nèi)部治理機(jī)制失效。鮮有文獻(xiàn)從外部治理角度探討抑制商譽(yù)泡沫的方法。

    我國機(jī)構(gòu)投資者成長迅速,已發(fā)展成為市場經(jīng)濟(jì)中舉足輕重的力量,被視為公司最重要的外部治理機(jī)制之一。機(jī)構(gòu)投資者在調(diào)研過程中憑借著規(guī)?;?、專業(yè)化的特性對企業(yè)信息進(jìn)行搜集和解讀,能在一定程度上提高公司信息透明度,緩解代理沖突,監(jiān)督公司規(guī)范其經(jīng)營行為,對企業(yè)發(fā)展具有重要作用(李維安和李濱,2008)[6]。那么,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研是否能夠抑制企業(yè)商譽(yù)泡沫呢?其作用渠道又如何?

    本文選取2013—2020年中國深交所所有A股上市公司作為樣本,研究機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對商譽(yù)泡沫的抑制效用及內(nèi)部控制質(zhì)量發(fā)揮的中介效應(yīng),考慮到非國有企業(yè)相比國有企業(yè)委托代理問題更為嚴(yán)重(張桂玲等,2020)[7],進(jìn)一步觀察這種效應(yīng)是否在不同的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下存在差異。本文貢獻(xiàn)在于:第一,從機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研角度出發(fā)探討這一外部治理機(jī)制對公司商譽(yù)泡沫水平的抑制作用,在一定程度上補(bǔ)充了現(xiàn)有關(guān)于商譽(yù)泡沫影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)。第二,研究機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研抑制商譽(yù)泡沫的作用路徑和作用機(jī)制,豐富了關(guān)于商譽(yù)泡沫治理理論的研究。第三,為機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研影響商譽(yù)泡沫的經(jīng)濟(jì)后果提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),為證監(jiān)會(huì)加強(qiáng)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研治理效應(yīng)的發(fā)揮提供政策制定的決策依據(jù)。

    二、理論分析和研究假設(shè)

    商譽(yù)作為企業(yè)一項(xiàng)重要的資產(chǎn),具有不確定性和不可辨認(rèn)性,2006年新企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定商譽(yù)應(yīng)該等于“購買日購買方的合并成本與合并中取得的被購買方可辨認(rèn)凈資產(chǎn)公允價(jià)值份額的差額”。由于現(xiàn)代公司兩權(quán)分離,高管與公司的利益不盡一致,商譽(yù)常常淪為高管追求個(gè)人利益最大化的工具,管理層可能出于權(quán)力、薪酬等私利,利用信息不對稱,影響對商譽(yù)公允價(jià)值的估計(jì)(Paugam等,2015)[8]。通過在并購過程中高估商譽(yù)資產(chǎn),短期內(nèi)可以增加收益和股票價(jià)值,商譽(yù)常常也被管理層利用成為公司盈余管理的有效手段(Li和Sloan,2017)[9]。此外,近年來,經(jīng)濟(jì)的繁榮和一系列政策支持激發(fā)了管理層的樂觀與自信,大量盲目跟從和熱炒形式的并購事件在資本市場層出不窮,一定程度上也促進(jìn)了商譽(yù)泡沫的形成(李丹蒙等,2018)[10]。最初的研究大多認(rèn)為商譽(yù)能夠顯著增強(qiáng)公司的盈利能力,提高市場價(jià)值(Godfrey和Koh,2001)[11],但是,隨著上市公司確認(rèn)的商譽(yù)巨額增加,現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),較高的商譽(yù)會(huì)給企業(yè)帶來一系列負(fù)面的影響,如降低公司未來業(yè)績(鄭海英等,2014)[12]、影響企業(yè)價(jià)值(張新民和祝繼高,2019)[13]。

    Cheng等(2019)[14]指出機(jī)構(gòu)投資者通過調(diào)研可以將公司的基本信息傳遞到資本市場,改善信息傳播方式與傳播速度,降低外部利益相關(guān)者與公司之間的信息不對稱水平。同時(shí)資本市場對機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研反應(yīng)強(qiáng)烈,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研相關(guān)信息公開發(fā)布后,使企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表更加透明,從而會(huì)提高股價(jià)信息含量和改善資本市場信息環(huán)境(黎文靖和潘大巍,2018)[15]。機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研能夠發(fā)揮監(jiān)督治理作用,控制公司盈余管理行為(Healy和Palepu,2001)[16]。鐘芳(2020)[17]也研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研行為對企業(yè)形成長期的監(jiān)督,具有一定的威懾作用,抑制了管理者“暗箱操作”的動(dòng)機(jī)和能力,進(jìn)而改善公司的非效率投資。

    由于委托代理問題和信息不對稱所引發(fā)的非理性并購行為是商譽(yù)泡沫增大的主要因素(陳耿和嚴(yán)彩紅,2020)[18],而機(jī)構(gòu)投資者具有專業(yè)優(yōu)勢并主要以大規(guī)模資金投資來獲得投資收益,為避免利益威脅,機(jī)構(gòu)投資者常常有動(dòng)機(jī)和能力對上市公司信息進(jìn)行搜集和解析(Shleifer和Vishny,1986)[19]。因此,本文認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研可以通過直接對管理者進(jìn)行詢問和交流,了解企業(yè)并購的相關(guān)信息和公司的真實(shí)情況,對管理者的不合理或過度自信的陳述提出合理的質(zhì)疑,使管理層進(jìn)行機(jī)會(huì)主義行為暴露的可能性加大。面對面接觸還使機(jī)構(gòu)投資者能對管理者回答問題時(shí)的動(dòng)作神態(tài)進(jìn)行評估,對管理者形成一種外部壓力,從而能有效抑制管理者的機(jī)會(huì)主義動(dòng)機(jī),迫使管理層修正企業(yè)的并購決策。機(jī)構(gòu)投資者在調(diào)研之后可能持續(xù)關(guān)注被調(diào)研的上市公司財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營狀況等,必要時(shí)還會(huì)定期走訪被調(diào)研過的公司,增加了管理層操縱的難度。此外,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研信息的發(fā)布,向資本市場傳遞信息,信息透明度的提高使企業(yè)成為社會(huì)公眾的重點(diǎn)關(guān)注對象,接受更廣泛的關(guān)注與監(jiān)督(李昊洋等,2018)[20],增加了管理層憑借私有信息確認(rèn)高額商譽(yù)獲利的成本和風(fēng)險(xiǎn),理論上將影響商譽(yù)估值行為?;谏鲜龇治?,推測機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研影響被關(guān)注公司的并購策略,能抑制由委托代理問題、信息不對稱等引起的企業(yè)商譽(yù)泡沫問題。本文提出以下研究假設(shè)。

    H1:機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對企業(yè)商譽(yù)泡沫具有抑制作用。

    H2:機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)越多,企業(yè)商譽(yù)泡沫越低。

    由于委托代理問題的存在,管理層常常避開內(nèi)部控制的監(jiān)管,利用盈余管理、并購套利等手段進(jìn)行私利行為。楊俠和馬忠(2020)[21]發(fā)現(xiàn),機(jī)構(gòu)投資者通過調(diào)研能夠充分利用自身的信息搜集和分析處理能力,從公司多個(gè)角度對公司內(nèi)部控制質(zhì)量進(jìn)行評估判斷,當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者認(rèn)為公司可能存在內(nèi)部控制問題,考慮到公司內(nèi)部控制問題可能帶來的一系列經(jīng)濟(jì)后果,機(jī)構(gòu)投資者會(huì)出于避免利益威脅的目的而對上市公司實(shí)施監(jiān)督和治理行動(dòng),要求管理層強(qiáng)化內(nèi)部控制建設(shè),從而提升內(nèi)部控制質(zhì)量。因此,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對于企業(yè)的內(nèi)部控制起到一定程度的促進(jìn)作用。而高質(zhì)量的內(nèi)部控制可以有效抑制公司的并購商譽(yù)泡沫水平(張新民等,2018)[3],并購發(fā)生時(shí),良好的內(nèi)部控制通過對企業(yè)活動(dòng)的嚴(yán)格監(jiān)督與控制,實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的相互制衡,對可能存在的管理層機(jī)會(huì)主義動(dòng)機(jī)進(jìn)行抑制,也進(jìn)一步減少企業(yè)決策過程面臨的風(fēng)險(xiǎn),使企業(yè)能夠更好地選擇并購目標(biāo),支付合理的并購對價(jià),進(jìn)而減少商譽(yù)泡沫的產(chǎn)生。因此,本文認(rèn)為,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研提升了公司內(nèi)部控制質(zhì)量,而內(nèi)部控制質(zhì)量的提高有助于有效管理風(fēng)險(xiǎn),導(dǎo)致較少的機(jī)會(huì)主義行為,緩解管理者在并購過程中基于私利高估商譽(yù)的機(jī)會(huì)主義動(dòng)機(jī),即內(nèi)部控制質(zhì)量為機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對公司并購商譽(yù)泡沫的抑制提供了中間媒介。由此,本文提出如下假設(shè)。

    H3:機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研通過提高內(nèi)部控制質(zhì)量抑制企業(yè)商譽(yù)泡沫。

    企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同,其行為存在顯著差異,國有企業(yè)的重大決策活動(dòng)實(shí)際上由中央和地方各級國資委或政府部門掌控。并購是企業(yè)最為重要的資源配置戰(zhàn)略,國有企業(yè)有著更為嚴(yán)格的決策與監(jiān)管程序(方軍雄;2008)[22];此外,國有企業(yè)由于受到政府部門的嚴(yán)格約束,管理層在日常經(jīng)營中更加遵守法律法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的規(guī)定,公司的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性更高(朱松和夏冬林,2009)[23],其支付對價(jià)相對較少。另一方面,國有上市公司在獲取相關(guān)資源方面更多依賴于政府,在面對市場壓力時(shí)并不會(huì)受到很大的影響,對市場變化的反應(yīng)也并不敏感,因此機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研這種非行政性的監(jiān)管對國有上市公司作用可能十分有限。與國有企業(yè)相比,非國有企業(yè)受到來自政府的扶持和監(jiān)管均較弱,管理層的個(gè)人特征和過度自信對并購溢價(jià)的影響可能要強(qiáng)于國有企業(yè),加上非國有企業(yè)中小股東參與公司治理的意愿和能力不足,為管理層的私利行為提供了條件。非國有企業(yè)相對來說也更加依靠市場,對市場上投資者的反應(yīng)更加敏感,當(dāng)面對更多的機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研時(shí),更有可能降低不合理的商譽(yù)泡沫。因此,本文提出以下研究假設(shè):

    H4:相較于國有企業(yè),非國有企業(yè)中機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對商譽(yù)泡沫的負(fù)向影響更顯著。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    考慮到目前只有深圳交易所從2013年起強(qiáng)制要求上市公司及時(shí)披露機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研相關(guān)信息,而上海交易所僅采用自愿性披露規(guī)定,本研究僅選取2013—2020年深圳交易所所有A股上市公司作為樣本進(jìn)行研究。在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對樣本進(jìn)行了如下的處理:(1)剔除了金融行業(yè)的公司;(2)剔除了ST與*ST的公司;(3)剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本公司。經(jīng)過以上處理后共得到8306個(gè)年度樣本觀測值。本文涉及變量數(shù)據(jù)的主要來源為國泰安(CSMAR),機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研數(shù)據(jù)來自東方財(cái)富網(wǎng)旗下的Choice數(shù)據(jù)庫。為避免極端值的影響,本文對所用數(shù)據(jù)中所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

    (二)變量定義

    1.被解釋變量(GW_excess)

    本文參考魏志華和朱彩云(2019)[24]的研究,采用模型預(yù)測的方法,即以商譽(yù)期望模型的回歸殘差來刻畫企業(yè)商譽(yù)泡沫(GW_excess)。

    2.解釋變量(VisitVars)

    參考涂建明和曹雅琪(2021)[25]的研究,本文主要從兩個(gè)維度來衡量機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研。第一,企業(yè)是否被機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研(Invest0),即企業(yè)在一個(gè)會(huì)計(jì)年度內(nèi)是否接待了機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研活動(dòng)的啞變量,有機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研賦值為1,否則,賦值為0。第二,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的次數(shù)(Invest1),即企業(yè)在一個(gè)會(huì)計(jì)年度內(nèi)被機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的總次數(shù)加1取自然對數(shù)。

    3.中介變量(IC)

    參考楊俠和馬忠(2020)[21]的方法,若公司存在以下任一情況,則表明公司當(dāng)年的內(nèi)部控制質(zhì)量較差,IC取值為0:(1)內(nèi)部控制自我評價(jià)報(bào)告中披露企業(yè)存在內(nèi)部控制缺陷;(2)年度內(nèi)部控制審計(jì)報(bào)告被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見;(3)年度財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)報(bào)告被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見;(4)上市公司發(fā)生違規(guī)行為;(5)企業(yè)當(dāng)年發(fā)生虧損。反之,如果上市公司當(dāng)年不存在以上任一情況,則表明公司的內(nèi)部控制有效,IC取值為1。

    4.控制變量(Controls)

    考慮到影響商譽(yù)的因素較多,本文參考張新民等(2018)[3]、高敬忠和楊朝(2021)[26]的研究并結(jié)合本文的研究要點(diǎn)選取控制變量如下:公司規(guī)模(Size)、公司盈利能力(ROA)、公司成長能力(Growth)、公司償債能力(Lev)、股權(quán)集中度(Top1)、兩職合一(Dual)、管理層是否持股(MAHO)、公司上市年限(Age)、審計(jì)質(zhì)量(Big4)、公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State),同時(shí)控制了行業(yè)和年度的影響。

    (三)模型設(shè)計(jì)

    為了檢驗(yàn)假設(shè) H1、H2、H3,本文參照溫忠麟等(2004)[27]檢驗(yàn)中介效應(yīng)的方法,構(gòu)建以下回歸模型逐步檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研是否抑制了公司的商譽(yù)泡沫以及公司內(nèi)部控制質(zhì)量在其中所發(fā)揮的中介效應(yīng)。

    GW_excessi,t=α0+α1VisitVarsi,t+αi,tControli,t+∑Industry+∑Year+εi,t

    (1)

    ICi,t=β0+β1Investi,t+βi,tControli,t+∑Industry+∑Year+φi,t

    (2)

    GW_excessi,t=λ0+λ1Investi,t+λ2ICi,t+λi,tControli,t+∑Industry+∑Year+μi,t

    (3)

    模型(1)用于檢驗(yàn)H1、H2,考察機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研行為是否對公司商譽(yù)泡沫具有負(fù)向的影響,若系數(shù)α1顯著為負(fù),則表明機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研能夠抑制商譽(yù)泡沫。接著同時(shí)聯(lián)立模型(1)至模型(3)對假設(shè)H3進(jìn)行檢驗(yàn),具體按以下三個(gè)步驟進(jìn)行。首先,用模型(1)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研是否能夠抑制企業(yè)商譽(yù)泡沫;若α1顯著,則用模型(2)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對內(nèi)部控制質(zhì)量(ICi,t)的影響;若β1顯著,則對模型(3)進(jìn)行檢驗(yàn),同時(shí)納入機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研變量與內(nèi)部控制質(zhì)量(ICi,t)進(jìn)行回歸;若系數(shù)λ2顯著且λ1不顯著,則為完全中介效應(yīng),若系數(shù)λ2和λ1均顯著,則為部分中介效應(yīng)。

    最后在模型(1)、模型(2)、模型(3)的基礎(chǔ)上,對樣本公司按照是否為國企進(jìn)行分組以驗(yàn)證假設(shè)H4。

    四、實(shí)證結(jié)果及分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    1.全樣本描述性統(tǒng)計(jì)

    表1列示的是本文關(guān)鍵變量以及控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)。企業(yè)并購商譽(yù)泡沫的均值為0.0236,最大值可以達(dá)到0.3705,這說明存在部分公司確認(rèn)了數(shù)額巨大的商譽(yù)泡沫。Invest0的均值為0.7302,表示有73.02%的樣本公司接受了機(jī)構(gòu)投資者的調(diào)研。Invest1采用未取對數(shù)之前的數(shù)據(jù),便于觀察企業(yè)接受機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù),最小值為0,最大值為36,平均值為4.8778,表明了機(jī)構(gòu)調(diào)研呈現(xiàn)出少部分公司被調(diào)研的次數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他上市公司。

    表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

    2.按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組描述性統(tǒng)計(jì)

    將樣本按照是否為國有企業(yè)分組,并以此進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。如表2所示,非國有企業(yè)的商譽(yù)泡沫、內(nèi)部控制質(zhì)量以及機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)都與國有企業(yè)樣本存在顯著差異。因此可以考慮不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對商譽(yù)泡沫的影響差異。

    表2 按產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組描述性統(tǒng)計(jì)

    (二)多元回歸分析結(jié)果

    1.主效應(yīng)回歸分析

    表3列示了機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研如何影響公司商譽(yù)泡沫的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。模型(1)報(bào)告了機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對企業(yè)商譽(yù)泡沫總效應(yīng)的回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)Invest0的系數(shù)為-0.0057,并且至少在5%水平上顯著,這表明,接受機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的公司比未接受調(diào)研的公司商譽(yù)泡沫水平更低,這支持H1的預(yù)期。Invest1的系數(shù)為-0.0055,在1%的水平上顯著,這表明機(jī)構(gòu)投資調(diào)研次數(shù)越多,被調(diào)研公司的商譽(yù)泡沫水平越低,這支持H2的研究預(yù)期。第(3)列,第(4)列為模型(2)的回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研與否(Invest0)和機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)(Invest1)與公司內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)的系數(shù)分別為0.0539、0.0299,并且都在1%水平上顯著為正,表明機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研能夠明顯改善公司的內(nèi)部控制質(zhì)量。第(5)、第(6)列為模型(3)的回歸結(jié)果,當(dāng)公司內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)加入模型(1)后,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研與否(Invest0)對并購商譽(yù)泡沫的影響的系數(shù)由-0.0057變?yōu)?0.0053,-0.0053為機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研與否抑制并購商譽(yù)泡沫的直接效應(yīng),0.0539與-0.0072的乘積為間接效應(yīng),而公司內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)的系數(shù)至少在1%水平上顯著為負(fù),Sobel檢驗(yàn)P值小于0.05,這表明內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)顯著地存在部分中介效應(yīng)。機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)(Invest1)的系數(shù)為-0.0053,在1%水平上顯著,代表了機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)抑制企業(yè)并購商譽(yù)泡沫的直接效應(yīng),0.0299與-0.0068的乘積為通過中介變量(IC)的間接效應(yīng),Sobel檢驗(yàn)P值小于0.05,內(nèi)部控制質(zhì)量的中介效應(yīng)依然成立。以上回歸結(jié)果表明,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研通過改善內(nèi)部控制質(zhì)量抑制了并購商譽(yù)泡沫,H3得到了驗(yàn)證。

    表3 主效應(yīng)回歸結(jié)果

    2.按是否為國有企業(yè)分組回歸分析

    區(qū)分國有、非國有上市公司樣本的回歸結(jié)果如表4所示??梢园l(fā)現(xiàn),在非國有企業(yè)樣本中,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)與商譽(yù)泡沫的總效應(yīng)為-0.0054,直接效應(yīng)為-0.0052,均至少在1%水平上顯著,基于內(nèi)部控制質(zhì)量的中介負(fù)效應(yīng)也顯著,Sobel 檢驗(yàn)P值小于0.05。而以上影響在國有企業(yè)中并不存在,說明機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對公司商譽(yù)泡沫的抑制作用及內(nèi)部控制質(zhì)量在機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研與公司商譽(yù)泡沫的中介效應(yīng)主要存在于非國有企業(yè)中,H4得到了驗(yàn)證。

    表4 不同企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下分組回歸結(jié)果

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1.替換變量

    (1)商譽(yù)泡沫的替代變量

    為增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性,本文參照魏志華和朱彩云(2019)[24]的研究,采用了另外一種方法重新度量商譽(yù)泡沫,首先將企業(yè)賬面商譽(yù)凈額除以企業(yè)期末總資產(chǎn)得到標(biāo)準(zhǔn)化商譽(yù),然后用企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化商譽(yù)減去當(dāng)年所在行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化商譽(yù)的中位數(shù),得到經(jīng)行業(yè)中位數(shù)調(diào)整的商譽(yù)用來測度商譽(yù)泡沫(GW_excess1)。結(jié)果如表5所示,可以發(fā)現(xiàn),與前文得出的結(jié)論一致,說明論文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

    表5 替換商譽(yù)泡沫穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (2)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的替代變量

    機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對公司的監(jiān)督治理作用不僅體現(xiàn)在當(dāng)年該公司是否被機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研及被機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的次數(shù),在某一時(shí)期參與調(diào)研的機(jī)構(gòu)投資者家數(shù)也能體現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理的過程。因此本文采用當(dāng)期調(diào)研該公司的機(jī)構(gòu)投資者家數(shù)的自然對數(shù)作為自變量(Invest2)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),表6的結(jié)果顯示新的機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研度量方式與之前的檢驗(yàn)并不存在本質(zhì)性變化,再次說明論文的研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

    表6 替換機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    2.內(nèi)生性問題

    上文研究表明,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研能夠顯著抑制上市公司商譽(yù)泡沫,但是機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研和公司商譽(yù)泡沫間可能存在遺漏變量以及反向因果等內(nèi)生性問題,例如機(jī)構(gòu)投資者在進(jìn)行調(diào)研時(shí)可能會(huì)考慮企業(yè)的盈利能力、公司所處的行業(yè)、公司位置是否靠近經(jīng)濟(jì)中心等眾多因素,存在一些因素既會(huì)對機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研產(chǎn)生影響又和公司商譽(yù)泡沫相關(guān)。為了控制內(nèi)生性問題,本文選取以下工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn):(1)上市公司所在地是否位于二線及以上城市(李昊洋等,2018)[20],考慮到便利性,機(jī)構(gòu)投資者可能對位于二線及以上城市的上市公司進(jìn)行調(diào)研,但是是否位于二線及以上城市對企業(yè)商譽(yù)泡沫并不會(huì)產(chǎn)生直接影響;(2)公司所在行業(yè)接受機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的平均次數(shù)(李昊洋等,2018)[20],如果機(jī)構(gòu)投資者多次調(diào)研上市公司所在的行業(yè)的其他公司,那么該公司也越可能被機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研,但是公司所在行業(yè)接受機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的平均次數(shù)與某個(gè)公司的商譽(yù)泡沫并不直接相關(guān)。在過度識(shí)別檢驗(yàn)時(shí),P值為0.9657,認(rèn)為City與Average外生,與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。從第一階段回歸結(jié)果可以看出工具變量對內(nèi)生解釋變量具有較好的解釋力,City和Average與Invest0在1%水平上顯著正相關(guān),City和Average與Invest1也在1%水平上顯著正相關(guān)。檢驗(yàn)第一階段回歸的兩個(gè)工具變量系數(shù)聯(lián)合顯著性的F統(tǒng)計(jì)量超過10,故認(rèn)為不存在弱工具變量。Wu-Hausman F 檢驗(yàn)的P值均小于0.05,表明Invest0、Invest1為內(nèi)生解釋變量。第二階段檢驗(yàn)回歸結(jié)果顯示,在考慮內(nèi)生性問題后,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研依然能夠有效抑制商譽(yù)泡沫。

    表7 內(nèi)生性檢驗(yàn):工具變量法

    五、研究結(jié)論

    本文以2013—2020年我國深圳交易所上市公司為樣本,利用東方財(cái)富網(wǎng)下Choice數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)的機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研數(shù)據(jù),研究了機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對上市公司商譽(yù)泡沫的抑制作用。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):與沒有機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的上市公司相比,有機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研的上市公司商譽(yù)泡沫更低,且機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)越多,上市公司確認(rèn)的商譽(yù)泡沫越低,即機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研有利于抑制上市公司的商譽(yù)泡沫,且這一結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。進(jìn)一步,本文通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明了機(jī)構(gòu)投資者抑制商譽(yù)泡沫的作用機(jī)制:機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研通過提高公司內(nèi)部控制質(zhì)量作用于公司商譽(yù)泡沫,即內(nèi)部控制質(zhì)量在機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研與公司商譽(yù)泡沫水平間發(fā)揮了部分中介作用。此外,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對商譽(yù)泡沫的抑制作用在非國有上市公司的樣本組中更顯著。

    本文的研究意義在于:第一,過去國內(nèi)外學(xué)者對機(jī)構(gòu)投資者的治理效應(yīng)的研究大都集中于其持股特征,且尚未得出一致的結(jié)論,本文研究了機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研這一動(dòng)態(tài)行為對企業(yè)商譽(yù)泡沫的影響,豐富了關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研功能的研究,該結(jié)論表明機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研作為一種外部治理機(jī)制,能夠發(fā)揮積極的治理作用,為引入這一制度提供了決策依據(jù)。第二,通過研究商譽(yù)泡沫的外部治理機(jī)制,豐富了關(guān)于商譽(yù)泡沫治理路徑的研究,為證監(jiān)會(huì)進(jìn)一步完善商譽(yù)泡沫的治理提供參考價(jià)值。由于在非國有企業(yè)中,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研對并購商譽(yù)泡沫上的抑制作用更加明顯,這一結(jié)論也為監(jiān)管部門及機(jī)構(gòu)投資者在實(shí)務(wù)中有重點(diǎn)地發(fā)揮調(diào)研對商譽(yù)泡沫的治理效用提供參考。

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