商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響
——基于我國(guó)A 股上市公司的實(shí)證研究

劉 莉，黃淵琳

（湖南工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 株洲 412007）

0 引言

黨的十九大后，國(guó)家推進(jìn)供給側(cè)改革政策，目的是使企業(yè)經(jīng)濟(jì)要素實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置，提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。企業(yè)并購(gòu)重組活動(dòng)是提升企業(yè)要素配置質(zhì)量的重要途徑之一。2015 年，我國(guó)企業(yè)并購(gòu)重組活動(dòng)達(dá)到高峰，大量業(yè)績(jī)承諾于2019 年到期，許多并購(gòu)公司因被并購(gòu)方未達(dá)業(yè)績(jī)承諾，計(jì)提大規(guī)模商譽(yù)減值，對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)斐刹豢杀苊獾膿p失。截至2020 年12 月31 日，A 股上市公司共計(jì)形成了12 826 億元的商譽(yù)和1 692 億元的商譽(yù)減值。相較于2014 年的商譽(yù)減值金額35.3 億元，增加了1 656.7 億元。據(jù)報(bào)道，華聞傳媒花巨資同時(shí)并購(gòu)精視文化、澄懷科技和掌視億通3 家公司，最后由于并購(gòu)公司未達(dá)到業(yè)績(jī)要求而導(dǎo)致華聞傳媒計(jì)提19.53 億元的商譽(yù)減值，企業(yè)凈利潤(rùn)縮水240%，造成股價(jià)多次跌停。多數(shù)并購(gòu)重組公司的利潤(rùn)都在計(jì)提商譽(yù)減值準(zhǔn)備后大幅下滑，甚至由盈轉(zhuǎn)虧，對(duì)公司業(yè)績(jī)以及股價(jià)造成巨大損失，由此可見(jiàn)，商譽(yù)減值可能會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生較大影響。

上述現(xiàn)象使大量學(xué)者開(kāi)始研究商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的影響。但是由于研究視角和樣本選取的差異，商譽(yù)減值對(duì)于企業(yè)價(jià)值的影響結(jié)論并不統(tǒng)一，目前主要存在以下兩方面結(jié)論：第一，商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生正面影響，商譽(yù)減值可以在一定程度上降低企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)程度[1]，增加企業(yè)會(huì)計(jì)信息的可信賴(lài)程度，增加投資者信心，從而對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生正面影響[2]；第二，商譽(yù)減值會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生負(fù)面影響，商譽(yù)減值反映了資產(chǎn)不良運(yùn)營(yíng)情況，意味著并購(gòu)重組時(shí)的資產(chǎn)已無(wú)法對(duì)企業(yè)帶來(lái)價(jià)值收益[3]，引發(fā)投資者對(duì)于企業(yè)未來(lái)盈利能力的消極態(tài)度，從而導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值下降[4]。

綜上所述，學(xué)者們對(duì)于商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系探討并不統(tǒng)一，而且對(duì)調(diào)節(jié)二者之間關(guān)系的內(nèi)部和外部因素的研究還不充分。近幾年證監(jiān)會(huì)提出大力發(fā)展機(jī)構(gòu)持股，機(jī)構(gòu)持股屬于獨(dú)立于企業(yè)的外部第三方，且具規(guī)模和信息優(yōu)勢(shì)，能對(duì)企業(yè)發(fā)揮外部治理效應(yīng)和外部監(jiān)督作用，但目前存在機(jī)構(gòu)持股與被投資企業(yè)利益相關(guān)現(xiàn)象[5]，機(jī)構(gòu)持股是否會(huì)基于自身短期利益而與管理層合謀來(lái)?yè)p害企業(yè)利益？機(jī)構(gòu)持股又會(huì)對(duì)商譽(yù)減值風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生什么作用？而內(nèi)部控制質(zhì)量通常發(fā)揮內(nèi)部監(jiān)督作用，保證會(huì)計(jì)信息準(zhǔn)確性和完整性，在企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范方面也發(fā)揮重大作用，可幫助企業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)管控成本，促進(jìn)企業(yè)的有效經(jīng)營(yíng)[6]。因此，有必要對(duì)機(jī)構(gòu)持股和內(nèi)部控制質(zhì)量對(duì)商譽(yù)減值風(fēng)險(xiǎn)的效應(yīng)進(jìn)行探討。2015—2020 年是企業(yè)并購(gòu)高潮年份，所以，本文選擇2015—2020 年A 股上市公司作為研究樣本，考察商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，并進(jìn)一步探討機(jī)構(gòu)持股和內(nèi)部控制質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用。

本文貢獻(xiàn)在于：第一，從商譽(yù)減值角度研究了其與企業(yè)價(jià)值間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)商譽(yù)減值會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)顯著負(fù)面影響，豐富現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)后果研究；第二，引入機(jī)構(gòu)持股這一外部治理要素，將機(jī)構(gòu)持股與商譽(yù)減值和企業(yè)價(jià)值納入一個(gè)框架，驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)持股對(duì)商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生作用；第三，引入內(nèi)部控制質(zhì)量這一內(nèi)部治理制度，將內(nèi)部控制質(zhì)量與商譽(yù)減值和企業(yè)價(jià)值納入一個(gè)整體，探討并證實(shí)了內(nèi)部控制質(zhì)量在商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值間的調(diào)節(jié)效果。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系

商譽(yù)減值是指企業(yè)在對(duì)商譽(yù)進(jìn)行減值測(cè)試后確認(rèn)的相關(guān)損失，企業(yè)價(jià)值指企業(yè)全部資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值。如前所述，商譽(yù)減值可能對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)正面或負(fù)面影響，但本文所選樣本為A 股上市公司，所以認(rèn)為商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值將帶來(lái)負(fù)面影響，原因如下：首先，在商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)正面影響的文獻(xiàn)當(dāng)中，所選樣本為創(chuàng)業(yè)板上市公司，其并購(gòu)案件較少，商譽(yù)減值金額普遍偏低。而本文所選樣本為A股上市公司，并購(gòu)案件較多，并購(gòu)商譽(yù)金額大，計(jì)提商譽(yù)減值金額普遍較高[7]。其次，創(chuàng)業(yè)板上市公司主要以信息、生物和新材料技術(shù)為代表的高新技術(shù)企業(yè)，其并購(gòu)過(guò)程中形成的商譽(yù)信息不對(duì)稱(chēng)程度較高，在計(jì)提商譽(yù)減值的過(guò)程中大大減弱了信息不對(duì)稱(chēng)程度，增加了高新技術(shù)企業(yè)會(huì)計(jì)信息可靠性，增加了投資者信心[8]。而A 股上市公司在并購(gòu)過(guò)程中形成的商譽(yù)信息不對(duì)稱(chēng)程度較低，在計(jì)提商譽(yù)減值過(guò)程中向投資者釋放的負(fù)面信息更多。最后，在以A 股上市公司為樣本的相關(guān)文獻(xiàn)中，張新民[9]、陳陽(yáng)[10]等多數(shù)學(xué)者認(rèn)為商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響為負(fù)面影響，因此，課題組認(rèn)為商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值將帶來(lái)負(fù)面影響。

通過(guò)進(jìn)一步分析，本文認(rèn)為所選樣本商譽(yù)減值將從以下3 個(gè)方面對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)負(fù)面影響。首先，商譽(yù)減值會(huì)降低資產(chǎn)超額盈利能力。當(dāng)企業(yè)計(jì)提商譽(yù)減值后，公司總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率會(huì)大幅下滑，引起并購(gòu)資產(chǎn)超額盈利能力下降[11]，并導(dǎo)致公司當(dāng)年凈利潤(rùn)下降，向外界傳遞企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流減少的信息，降低企業(yè)價(jià)值[12]。其次，商譽(yù)減值會(huì)引起投資者消極態(tài)度。企業(yè)在計(jì)提商譽(yù)減值后，市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)明顯的負(fù)面反應(yīng)。即使商譽(yù)減值是在財(cái)務(wù)報(bào)表的非經(jīng)常性損益上列報(bào)，但是它會(huì)向投資者傳遞企業(yè)溢價(jià)并購(gòu)資產(chǎn)協(xié)同能力的下降，導(dǎo)致股價(jià)下跌，降低企業(yè)價(jià)值[13]。最后，商譽(yù)減值會(huì)降低股票流動(dòng)性。商譽(yù)減值引起市場(chǎng)投資者的負(fù)面態(tài)度，降低股票流動(dòng)性，進(jìn)一步導(dǎo)致市場(chǎng)做市商的數(shù)量降低，企業(yè)價(jià)值會(huì)隨之降低[14]。綜上，本文認(rèn)為，商譽(yù)減值會(huì)降低資產(chǎn)超額盈利能力，向投資者傳遞負(fù)面信息，降低企業(yè)股票的流動(dòng)性，對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)負(fù)面影響?；诖?，本文提出假設(shè)1。

H1商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生顯著負(fù)面效應(yīng)。

2.2 機(jī)構(gòu)持股的調(diào)節(jié)作用

機(jī)構(gòu)持股是指在金融市場(chǎng)上從事證券的法人機(jī)構(gòu)買(mǎi)入股票并持有。目前，我國(guó)引入機(jī)構(gòu)持股時(shí)間較短，相關(guān)法制并不完善，我國(guó)資本市場(chǎng)上的機(jī)構(gòu)持股交易普遍短、頻、快，機(jī)構(gòu)持股沒(méi)有真正發(fā)揮外部治理效應(yīng)[15]。其對(duì)于商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值之間的調(diào)節(jié)作用可能體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：首先，基于機(jī)構(gòu)持股利益短視化行為，機(jī)構(gòu)持股都更傾向于企業(yè)投資短期內(nèi)能快速回本項(xiàng)目[16]。機(jī)構(gòu)持股比例越高，企業(yè)創(chuàng)新投入越低，企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力會(huì)隨著創(chuàng)新能力下降而降低，影響企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)業(yè)績(jī)和價(jià)值[17]。商譽(yù)減值降低投資者信心，機(jī)構(gòu)持股產(chǎn)生羊群效應(yīng)，加大股票崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，降低企業(yè)價(jià)值[18]。其次，基于機(jī)構(gòu)持股利益沖突理論，機(jī)構(gòu)持股與被投資企業(yè)存在財(cái)務(wù)顧問(wèn)或者股票承銷(xiāo)等商業(yè)關(guān)系，機(jī)構(gòu)持股自身利益和企業(yè)業(yè)績(jī)聯(lián)系緊密，機(jī)構(gòu)持股會(huì)基于自身利益而與管理層合謀進(jìn)行盈余管理，損害企業(yè)價(jià)值[19]。商譽(yù)減值計(jì)提主觀性大，管理層利用商譽(yù)減值進(jìn)行盈余管理的可操縱性強(qiáng)。因此，本文認(rèn)為商譽(yù)減值會(huì)通過(guò)一系列傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)不利影響，而機(jī)構(gòu)持股將在一定程度上加大這種不利影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)2。

H2機(jī)構(gòu)持股會(huì)加強(qiáng)商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。

2.3 內(nèi)部控制質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用

內(nèi)部控制質(zhì)量是指企業(yè)建立的使各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)相互制約的制度。目前，我國(guó)審計(jì)制度愈發(fā)完善，企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量逐年提升[20]，其對(duì)于商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用可能體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：首先，基于內(nèi)部監(jiān)督作用，內(nèi)部控制質(zhì)量通過(guò)一系列內(nèi)部制度來(lái)對(duì)企業(yè)各方面活動(dòng)進(jìn)行制約，提高公司資產(chǎn)維護(hù)效率和企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，從而提升企業(yè)價(jià)值[21]。內(nèi)部控制質(zhì)量越高的企業(yè)，企業(yè)在進(jìn)行溢價(jià)并購(gòu)時(shí)會(huì)從多方面謹(jǐn)慎地考量標(biāo)的公司，由此產(chǎn)生的商譽(yù)將會(huì)更低，而后期計(jì)提商譽(yù)減值帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)就越低[22]。其次，基于風(fēng)險(xiǎn)防范作用，內(nèi)部控制質(zhì)量可以快速識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，提升管理層的風(fēng)險(xiǎn)敏銳度，激勵(lì)管理層制定合理的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，有效加大企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承受能力，降低風(fēng)險(xiǎn)管控成本，提升企業(yè)價(jià)值[23]。當(dāng)商譽(yù)計(jì)提減值時(shí)，內(nèi)部控制質(zhì)量可以倒逼管理層提前制定風(fēng)險(xiǎn)管控策略，在一定程度上減少商譽(yù)減值潛在不利影響。由此，本文認(rèn)為商譽(yù)減值將會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)負(fù)面影響，而內(nèi)部控制會(huì)在一定程度上減輕這種不利影響。據(jù)此，本文提出假設(shè)3。

H3內(nèi)部控制質(zhì)量會(huì)削弱商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本選擇

我國(guó)于2007 年對(duì)商譽(yù)采用減值測(cè)試法進(jìn)行后續(xù)計(jì)量。由于2015 年是并購(gòu)重組活動(dòng)高峰年，且并購(gòu)業(yè)績(jī)承諾大多于2019 年或2020 年到期。因此，本文以2015—2020 年滬深A(yù) 股上市企業(yè)為研究樣本，并對(duì)樣本做如下處理：1）因金融保險(xiǎn)行業(yè)的商業(yè)模式以及財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)的特殊性，本文剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)樣本；2）剔除“ST”“*ST”樣本；3）剔除商譽(yù)減值樣本缺失數(shù)據(jù)。最終本文得到有效樣本2 977 個(gè)，并根據(jù)有效樣本進(jìn)行回歸，使用stata15.0 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

3.2 變量定義

3.2.1 被解釋變量

企業(yè)價(jià)值指企業(yè)全部資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值?，F(xiàn)有文獻(xiàn)衡量并購(gòu)創(chuàng)造的企業(yè)價(jià)值主要包括股價(jià)、超額收益率、資產(chǎn)收益率、托賓Q值等指標(biāo)?？傎Y產(chǎn)收益率可衡量企業(yè)收益能力，本文參考曲曉輝等[24]的研究，采用總資產(chǎn)收益率（Vroa）來(lái)衡量公司價(jià)值。托賓Q值反映企業(yè)的股票市場(chǎng)價(jià)值和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力，本文借鑒林愛(ài)梅等[25]的研究方法，將托賓Q值作為衡量企業(yè)價(jià)值的替代變量。

3.2.2 解釋變量

商譽(yù)減值是指企業(yè)在對(duì)商譽(yù)進(jìn)行價(jià)值測(cè)試后確認(rèn)的相關(guān)損失。本文參考林子昂[26]、胡凡[27]等的研究，將當(dāng)期商譽(yù)減值除以資產(chǎn)總額作為解釋變量。

3.2.3 調(diào)節(jié)變量

機(jī)構(gòu)持股是指在金融市場(chǎng)上從事證券的法人機(jī)構(gòu)買(mǎi)入公司股票并持有。本文參考楊旭東[28]的研究，將機(jī)構(gòu)投資者持股除以企業(yè)總股本來(lái)衡量機(jī)構(gòu)持股（Vins）指標(biāo)。內(nèi)部控制質(zhì)量是指企業(yè)單位內(nèi)部建立的使各項(xiàng)程序運(yùn)行有效的制度。內(nèi)部控制質(zhì)量本文參考張新民等[29]的研究，以迪博內(nèi)控指數(shù)除以100 來(lái)衡量企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量（Vic）。

3.2.4 控制變量

目前，影響公司價(jià)值的因素很多，本文選擇以下5 個(gè)變量為控制變量：公司規(guī)模（Vsize），為企業(yè)的總資產(chǎn)大??；資產(chǎn)負(fù)債率（Vlev），為企業(yè)的負(fù)債總額除以資產(chǎn)總額的百分比，用來(lái)衡量企業(yè)舉債能力的指標(biāo)；企業(yè)成長(zhǎng)性（Vgrowth），為用來(lái)衡量企業(yè)附加值不斷增加的一種發(fā)展能力指標(biāo)；高管薪酬（Vwage），為指給企業(yè)的管理層發(fā)放的薪酬；有形資產(chǎn)比例（Vtang）為有實(shí)物形態(tài)的資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例，用來(lái)衡量企業(yè)償債能力的指標(biāo)。具體變量定義及衡量方法見(jiàn)表1。

表1 主要變量定義表Table 1 Main variable definition table

3.3 模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證以上3 個(gè)研究假設(shè)，本文構(gòu)建模型（1）來(lái)檢驗(yàn)商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)企業(yè)價(jià)值（Vroa）的影響，在模型（1）中，如果β1顯著為正，則表明商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值有顯著正面效應(yīng)，如果β1顯著為負(fù)，則表明商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值有顯著負(fù)面影響。本文構(gòu)建模型（2）和模型（3）來(lái)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)持股（Vins）和內(nèi)部控制質(zhì)量（Vic）的調(diào)節(jié)作用。

式（1）～（3）中：i為各公司；t為各年份；Vroa為企業(yè)價(jià)值；Vgwimp為商譽(yù)減值；Vcontrol為各控制變量；α0為常數(shù)項(xiàng)；α1為核心解釋變量系數(shù)；α2為控制變量系數(shù)；β0為常數(shù)項(xiàng)；β1為核心解釋變量系數(shù)；β2為調(diào)節(jié)變量系數(shù)；β3為解釋變量和調(diào)節(jié)變量交乘項(xiàng)系數(shù)；β4為控制變量系數(shù)；θ0為常數(shù)項(xiàng)；θ1為核心解釋變量系數(shù)；θ2為調(diào)節(jié)變量系數(shù)；θ3為解釋變量和調(diào)節(jié)變量交乘項(xiàng)系數(shù)；θ4為控制變量系數(shù)；μi為不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)；σt為不隨個(gè)體變化的時(shí)間效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4 實(shí)證分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

為驗(yàn)證本文研究假設(shè)，對(duì)各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，如表2 所示。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive statistics of main variables

企業(yè)價(jià)值（Vroa）為被解釋變量，標(biāo)準(zhǔn)差為0.123，最小值為-1.254，最大值為0.456，說(shuō)明樣本公司企業(yè)價(jià)值相差較大。解釋變量商譽(yù)減值（Vgwimp）的均值為0.043，上市公司中商譽(yù)減值（Vgwimp）平均占公司資產(chǎn)總額的4.3%，這一數(shù)據(jù)說(shuō)明企業(yè)并購(gòu)產(chǎn)生的商譽(yù)減值在市場(chǎng)中并不少見(jiàn)，最小值為0 表明存在沒(méi)有計(jì)提商譽(yù)減值的公司。控制變量中，企業(yè)規(guī)模（Vsize）均值為22.790，略大于最小值18.276，說(shuō)明選樣企業(yè)之間規(guī)模差異較??；資產(chǎn)負(fù)債率（Vlev）的最小值與最大值之間相差1.199，均值為0.480，表明各企業(yè)負(fù)債水平及風(fēng)險(xiǎn)程度差異較大；企業(yè)成長(zhǎng)性（Vgrowth）均值為0.155，標(biāo)準(zhǔn)差為1.862，標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于均值，數(shù)據(jù)離散程度較高，說(shuō)明各樣本公司發(fā)展速度差異較大。高管薪酬（Vwage）的均值為14.853，標(biāo)準(zhǔn)差為0.700，表明樣本企業(yè)間的高管薪酬較為平均，差異不大。有形資產(chǎn)比率（Vtang）均值為0.315，標(biāo)準(zhǔn)差為0.160，最小值為0.012，最大值為0.813，表明各企業(yè)間的存貨和固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例差距較大，償債能力差異較大。

4.2 相關(guān)性分析

為衡量各變量間相關(guān)程度進(jìn)行相關(guān)性分析，其結(jié)果如表3 所示，解釋變量商譽(yù)減值（Vgwimp）與企業(yè)價(jià)值（Vroa）的相關(guān)系數(shù)為-0.624，在1%的水平上顯著，這初步驗(yàn)證了商譽(yù)減值（Vgwimp）的增加會(huì)導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值（Vroa）的下降?？刂谱兞恐?，企業(yè)規(guī)模（Vsize）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Vgrowth）、高管薪酬（Vwage）和有形資產(chǎn)比率（Vtang）與企業(yè)價(jià)值（Vroa）的相關(guān)系數(shù)均在1%的水平上顯著正相關(guān)，表明這些控制變量的增加在一定程度上可以增加企業(yè)的價(jià)值；資產(chǎn)負(fù)債率（Vlev）與企業(yè)價(jià)值的相關(guān)系數(shù)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。各變量之間的相關(guān)系數(shù)均顯著，表明各變量之間存在較強(qiáng)相關(guān)性，具有分析價(jià)值。為防止各變量之間存在多重共線(xiàn)性，本文對(duì)各變量方差膨脹系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，各VIF（variance inflation factor）值均小于10，表明解釋變量之間不存在多重共線(xiàn)性。

表3 相關(guān)性分析Table 3 Correlation analysis

4.3 回歸分析

4.3.1 主變量回歸分析

為驗(yàn)證本文研究假設(shè)1，對(duì)主變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4 所示。

表4 主變量回歸結(jié)果Table 4 Regression results of principal variables

如表4 第1 列所示，在不加入控制變量的情況下商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)企業(yè)價(jià)值（Vroa）的回歸系數(shù)為-0.726 4，且在1%水平上顯著。表4 第2 列中，加入控制變量且控制時(shí)間效應(yīng)，主變量商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)企業(yè)價(jià)值（Vroa）的回歸系數(shù)為-0.702 0，且在1%水平上顯著；商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)控制變量的效應(yīng)均在1%的水平上顯著。在表4 的第3 列中，加入控制變量并且控制了個(gè)體效應(yīng)后，商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)企業(yè)價(jià)值（Vroa）的回歸系數(shù)為-0.564 2，且在1%水平上顯著，商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)控制變量的影響均在1%水平上顯著。在表4 第4 列中，在同時(shí)控制時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體效應(yīng)之后，商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)企業(yè)價(jià)值（Vroa）的回歸系數(shù)為-0.600 1，且在1%水平上顯著。綜上所述，在表4 的4 個(gè)回歸結(jié)果中，商譽(yù)減值（Vgwimp）與企業(yè)價(jià)值（Vroa）都在1%的水平上呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。具體來(lái)看，商譽(yù)減值會(huì)降低資產(chǎn)的超額盈利能力，引起企業(yè)凈利潤(rùn)下降，并向投資者傳遞企業(yè)并購(gòu)協(xié)同效應(yīng)的下降以及企業(yè)未來(lái)發(fā)展能力下降等負(fù)面信息，引起投資者的消極態(tài)度，降低企業(yè)股票的流動(dòng)性，從而降低企業(yè)價(jià)值。據(jù)此，本文分析結(jié)果支持假設(shè)H1，商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生顯著負(fù)面效應(yīng)。

4.3.2 調(diào)節(jié)變量回歸分析

為驗(yàn)證本文研究假設(shè)2，即機(jī)構(gòu)持股的調(diào)節(jié)作用，本文對(duì)機(jī)構(gòu)持股與商譽(yù)減值的交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果如表5 第1 列所示，機(jī)構(gòu)持股與商譽(yù)減值交乘項(xiàng)（Vins*Vgwimp）回歸系數(shù)為-0.028 5，且在1%的水平上顯著，表明機(jī)構(gòu)持股會(huì)增強(qiáng)商譽(yù)減值對(duì)于企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。具體來(lái)看，雖然機(jī)構(gòu)持股在國(guó)外發(fā)揮“積極外部治理效應(yīng)”，但由于機(jī)構(gòu)持股引入國(guó)內(nèi)時(shí)間不長(zhǎng)，體制不夠完善，所以機(jī)構(gòu)持股會(huì)為了自身短期利益，與管理層合謀進(jìn)行盈余管理、降低企業(yè)創(chuàng)新投入、發(fā)揮羊群效應(yīng)加速股票崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，從而加劇企業(yè)商譽(yù)減值風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)價(jià)值下降。據(jù)此，分析結(jié)果驗(yàn)證了研究假設(shè)H2，機(jī)構(gòu)持股比例會(huì)強(qiáng)化商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。

表5 調(diào)節(jié)變量回歸結(jié)果Table 5 Regression results of moderating variables

為驗(yàn)證假設(shè)3，對(duì)內(nèi)部控制質(zhì)量與商譽(yù)減值的交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果如表5 第2 列所示，內(nèi)部控制質(zhì)量與商譽(yù)減值交乘項(xiàng)（Vgwimp*Vic）的回歸系數(shù)為0.073 0，在1%的水平上顯著，表明內(nèi)部控制質(zhì)量（Vic）削弱了商譽(yù)減值對(duì)于企業(yè)價(jià)值（Vroa）帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。具體來(lái)說(shuō)，內(nèi)部控制質(zhì)量可以發(fā)揮制約作用，企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量具有明確合理的分工制度和嚴(yán)格的審批制度，可有效制約管理層盈余管理行為，提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率和企業(yè)盈利能力。其次，內(nèi)部控制質(zhì)量基于風(fēng)險(xiǎn)管控制度，在并購(gòu)時(shí)對(duì)標(biāo)的公司的考量更嚴(yán)格謹(jǐn)慎，產(chǎn)生的商譽(yù)和后期計(jì)提商譽(yù)減值帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)更低，可有效降低風(fēng)險(xiǎn)管控成本，提升企業(yè)價(jià)值。據(jù)此，本文分析結(jié)果支持假設(shè)H3，即內(nèi)部控制質(zhì)量會(huì)削弱商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證結(jié)論可靠，從以下3 方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先，對(duì)于內(nèi)生性問(wèn)題，商譽(yù)減值可能與企業(yè)價(jià)值存在雙向影響關(guān)系，借鑒田新民等[30]的研究選擇同行業(yè)內(nèi)商譽(yù)減值的均值（Viv）作為商譽(yù)減值的工具變量，運(yùn)用工具變量法進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表6所示。

在第1 列中，商譽(yù)減值工具變量（Viv）的回歸系數(shù)為0.020 6，在1%的水平下顯著，說(shuō)明工具變量與商譽(yù)減值顯著相關(guān)。在第（2）列中，主變量商譽(yù)減值（Vgwimp）對(duì)企業(yè)價(jià)值（Vroa）的回歸系數(shù)為-0.329 3，且在1%水平上顯著，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，說(shuō)明原結(jié)論穩(wěn)健性較好。

其次，企業(yè)價(jià)值存在多種衡量標(biāo)準(zhǔn)，本文采用托賓Q值替換被解釋變量重新對(duì)其進(jìn)行回歸，該指標(biāo)數(shù)值若小于0，則表明回歸結(jié)果穩(wěn)定。替換被解釋變量的回歸結(jié)果見(jiàn)表7 的回歸（1），商譽(yù)減值（Vgwimp）的系數(shù)為-0.981 0，且在1%的水平上顯著，系數(shù)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相近且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明在替換被解釋變量之后，商譽(yù)減值依舊對(duì)企業(yè)價(jià)值呈顯著的負(fù)向關(guān)系，回歸結(jié)果通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表7 替換被解釋變量回歸結(jié)果Table 7 Regression results of substituted explained variables

最后，調(diào)節(jié)變量機(jī)構(gòu)持股通常分為主動(dòng)型持股和被動(dòng)型持股，為了檢驗(yàn)持股類(lèi)型的不同是否會(huì)影響本文結(jié)論，本文參考D. M. Tran 等[31]的研究，將原樣本剔除了以被動(dòng)性交易為主的機(jī)構(gòu)持股，以原模型再次進(jìn)行回歸，結(jié)論如表8 所示。

表8 改變樣本及替換調(diào)節(jié)變量回歸結(jié)果Table 8 Regression results of changed samples and replaced adjusting variables

如表8 第1 列所示，調(diào)節(jié)變量（Vins*Vgwimp）的系數(shù)為-0.033 9，且在1%的水平上顯著，系數(shù)與前面調(diào)節(jié)變量回歸結(jié)果相近且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明在剔除被動(dòng)性交易為主的機(jī)構(gòu)持股之后，回歸結(jié)果通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為保證內(nèi)部控制質(zhì)量結(jié)果穩(wěn)健，本文使用內(nèi)部控制質(zhì)量重大缺陷（DEF）替換原變量進(jìn)行再次回歸。該變量為虛擬變量，當(dāng)上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量不存在缺陷時(shí)，賦值為1，否則為0。由于替換變量可觀測(cè)數(shù)據(jù)多，所以樣本容量較原回歸變多。結(jié)果如表8 第2 列所示，調(diào)節(jié)變量（Vgwimp*Vic）的回歸系數(shù)為0.102，且在1%的水平下顯著，系數(shù)與前面的調(diào)節(jié)變量回歸結(jié)果相近且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明內(nèi)部控制質(zhì)量會(huì)削弱商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)，回歸結(jié)果通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

5 研究結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

我國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則于2007 年規(guī)定商譽(yù)的后續(xù)計(jì)量方法為每年年末進(jìn)行減值測(cè)試，而減值測(cè)試通常存在較強(qiáng)主觀判斷，給管理層盈余操縱提供了機(jī)會(huì)。本文首先探討了商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，其次從機(jī)構(gòu)持股和企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量角度，研究其是否會(huì)對(duì)商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值關(guān)系產(chǎn)生影響。課題組通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

1）商譽(yù)減值會(huì)給企業(yè)價(jià)值帶來(lái)負(fù)面效應(yīng)。通過(guò)本文回歸結(jié)果可得，商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值存在顯著負(fù)向影響。我國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定，商譽(yù)一旦計(jì)提減值未來(lái)任何情況不得轉(zhuǎn)回，這表示溢價(jià)并購(gòu)時(shí)的資產(chǎn)已無(wú)法對(duì)企業(yè)帶來(lái)超額收益，這會(huì)讓投資者對(duì)該企業(yè)未來(lái)整體發(fā)展能力產(chǎn)生消極態(tài)度，引起企業(yè)價(jià)值下降。

2）機(jī)構(gòu)持股會(huì)增強(qiáng)商譽(yù)減值對(duì)于企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。通過(guò)本文進(jìn)一步分析，本文支持利益沖突假說(shuō)，即機(jī)構(gòu)持股可能存在短視行為，基于自身短期利益與管理層合謀，加大股市崩盤(pán)危機(jī)，加劇商譽(yù)減值風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而損害公司利益。

3）企業(yè)的內(nèi)部控制質(zhì)量治理作用會(huì)削弱商譽(yù)減值對(duì)于企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。內(nèi)部控制質(zhì)量一方面可以提高企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)行效率與企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量；另一方面內(nèi)部控制質(zhì)量可以在一定程度上抑制外部不可控因素的沖擊，降低部分風(fēng)險(xiǎn)，從而抑制商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面影響。

5.2 研究建議

基于上述結(jié)論，本文提出以下建議。

首先，商譽(yù)減值給企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。如何減少這種負(fù)面效應(yīng)，政府和企業(yè)都需要采取一定的措施。從政府的角度來(lái)說(shuō)，政府可以制定相關(guān)政策引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行理性并購(gòu)，并重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)是否存在盈余管理，加強(qiáng)對(duì)商譽(yù)減值合規(guī)性的披露；從企業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，管理者應(yīng)保持謹(jǐn)小慎微的并購(gòu)態(tài)度，在了解并購(gòu)方案涉及的所有細(xì)節(jié)后，考量標(biāo)的公司創(chuàng)造的價(jià)值是否與其溢價(jià)相匹配，從源頭上縮小公司并購(gòu)時(shí)產(chǎn)生的商譽(yù)，進(jìn)行真正的價(jià)值并購(gòu)。

其次，本文的實(shí)證結(jié)果支持機(jī)構(gòu)投資者會(huì)強(qiáng)化商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)。因此，在監(jiān)管者層面，監(jiān)管者需加強(qiáng)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的教育和引導(dǎo)，避免因機(jī)構(gòu)投資者短視或投機(jī)行為引起市場(chǎng)波動(dòng)破壞其穩(wěn)定性，應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)機(jī)構(gòu)投資者發(fā)揮“積極”外部治理作用。在上市公司層面，上市公司應(yīng)該避免盲目定向增發(fā)股票，應(yīng)根據(jù)企業(yè)實(shí)際發(fā)展情況進(jìn)行融資，積極引入戰(zhàn)略性投資，這樣才有利于引導(dǎo)機(jī)構(gòu)投資者發(fā)揮“正面”外部治理效應(yīng)。

最后，本文的實(shí)證結(jié)果認(rèn)為，內(nèi)部控制質(zhì)量可以降低商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的負(fù)面效應(yīng)。因此，企業(yè)應(yīng)該強(qiáng)化內(nèi)部控制質(zhì)量控制，應(yīng)更加重視內(nèi)部控制質(zhì)量指標(biāo)的構(gòu)建，加大內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)建設(shè)，防范管理層利用優(yōu)勢(shì)進(jìn)行信息管理，從根本上杜絕盈余管理的可能性。外、內(nèi)部雙向共同治理，可以使商譽(yù)減值信息能夠真正體現(xiàn)在企業(yè)價(jià)值中，減少對(duì)股東等利益相關(guān)者的侵害。

綜上所述，本文運(yùn)用2015—2020 年A 股上市公司的數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，并驗(yàn)證了機(jī)構(gòu)持股和企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的調(diào)節(jié)效應(yīng)。但是本文還存在局限，后續(xù)研究可以在以下方面進(jìn)行拓展：第一，本研究的是商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，而企業(yè)價(jià)值包括內(nèi)在價(jià)值（例如經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流）與市場(chǎng)價(jià)值兩方面，本文研究涉及內(nèi)容存在局限，未來(lái)還可以更全面地考慮企業(yè)價(jià)值的衡量。第二，本文對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者持股和內(nèi)部控制質(zhì)量只做了調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)，商譽(yù)減值與企業(yè)價(jià)值之間是否還存在中介效應(yīng)？這是未來(lái)需要進(jìn)一步探討的問(wèn)題。第三，本文選擇A股上市公司為樣本，未來(lái)研究還可以擴(kuò)大樣本范圍，以更全面、深入地分析商譽(yù)減值對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生的效應(yīng)是否存在差異。