超额商誉、研发投入与企业创新绩效

任仕强，李本光

（1.贵州大学 管理学院，贵州 贵阳 550025；2.贵州大学 经济学院，贵州 贵阳 550025）

一、引言

上市公司掀起并购浪潮始于2012 年，共有1 018家公司参与并购重组活动，商誉总值1 670 亿元。到2017 年并购活动达到巅峰，共1 949 家公司参与并购活动，商誉总额超过1.3 万亿元（董竹和张欣，2021）[1]。虽然，企业参与并购重组活动有助于整合资源优势、发挥并购协同效应、增强企业竞争力，但并购的对象不符合企业未来成长以及过高估值并购公司的价值会造成超额商誉（张新民等，2018）[2]。而过高的商誉也意味着购买方的高预期和高风险，过高估值标的公司的价值可能会削弱企业核心竞争力而成为企业的经营负担，具体表现为超额商誉挤占了公司的稀缺资源（魏志华和朱彩云，2019）[3]。因此，合理的并购行为应着眼于加强产业整合和提升企业生产能力。但由于上市公司并购原因扑朔迷离，存在着部分并购活动属于管理层非理性行为。如果，企业的并购目的不在于追求并购协同效应，而是出于管理层私利行为，那么过高的并购商誉将会增加企业的经营风险和挤占公司的稀缺资源，削弱企业未来可持续盈利的创新能力。

企业创新活动是保持产品市场竞争优势以及未来可持续盈利的重要动力，也是促进经济高质量发展的重要引擎。然而，创新活动具有回报周期长、高投入、高难度、高风险、信息不对称等特点，导致企业的研发活动相比其他投资活动更容易受到融资约束（张旋等，2017）[4]。那么高溢价并购商誉是如何影响企业创新绩效？为此，本文通过理论分析并实证检验高溢价并购对企业当期和未来一期创新绩效的作用机制。

二、文献回顾和研究假设

（一）超额商誉与企业创新绩效

现有超额商誉的文献主要集中在三个方面：一是财务审计方面的研究，超额商誉提高了审计收费（赵彦锋，2021）[5]、高审计质量能抑制企业的超额商誉（郭照蕊和黄俊，2020）[6]、超额商誉加剧了企业的商誉减值程度（张萍和周昕雨，2020）[7]；二是企业绩效方面的研究，超额商誉影响了企业未来三年的经营绩效（魏志华和朱彩云，2019）[3]、超额商誉持续影响并购后两年的并购绩效（张腊凤和张蓉，2021）[8]；三是创新方面的研究，超额商誉抑制了企业创新，内部控制缓解了两者之间的关系（王蓉，2020）[9]。超额商誉对企业创新效率有显著的负面的影响，其作用机制为债务融资成本的上升和分析师乐观偏差程度导致的（董竹和张欣，2021）[1]。企业的并购动机在于通过整合双方资源结构以提升综合实力，合理的并购商誉可以通过协同效应为企业带来超额盈利，而过高的商誉则会成为企业经营的负担（魏志华和朱彩云，2019）[3]。企业过高的商誉是如何影响企业创新绩效呢？

企业的研发属于高风险、高投入、高不确定性的探索活动，因此，企业的研发创新相较于其他投资活动更容易受到企业可用资金的限制。董竹和张欣（2021）[1]研究发现，当企业内部可用资金有限时，外部筹资是企业研发资金的重要来源。并购过程中产生的过高商誉并未给企业带来超额盈利能力和并购协同效应，却向外界传递了企业不当并购行为的消极信号。投资者会将企业的超额商誉视为管理者的私利行为而非未来经济利益流入和可持续的履约能力（李健等，2021）[10]。高溢价并购背后是为了签订高业绩承诺还是通过未来的商誉减值扭曲经营利润，投资者并不能准确评估超额商誉的收益与风险。因此，投资者在进行投资决策活动时，会提高资金使用成本或放弃投资，以规避超额商誉带来的风险，导致企业的融资成本上升。另外，企业并购重组多以现金方式支付（葛结根，2015）[11]，过高的商誉耗费了企业内部现金流，降低了企业的偿债能力，银行等机构将会收紧信贷供给，加剧了企业融资约束，从而影响企业的创新活动。魏志华和朱彩云（2019）[3]研究发现，企业发生并购后，并购商誉会影响企业未来三年的经营绩效。本文考虑到创新产出具有滞后性，故考虑企业当期和未来一期的创新绩效。因此，基于上述分析，本文提出假设1：

H1：在其他条件相同的情况下，超额商誉负向影响企业当期和未来一期的创新绩效。

（二）超额商誉与研发投入强度

企业并购过程中产生的超额商誉是由于标的资产公允价值被高估以及并购方高估双方资源整合的协同效应。从资源挤占效应视角看，过高的并购溢价不仅没能提升企业核心能力，反而侵占公司资源以及增加并购整合成本，这无疑减少了企业的可用资金。企业将过多的资源用于并购协同效应上，导致可用于产品生产、研发创新、固定资产投资、设备更新升级等活动的资金减少了（魏志华和朱彩云，2019）[3]。朱郭一鸣等（2021）[12]研究发现，过高的并购商誉降低了企业资产周转率，表明超额商誉占用了上市公司的内部资金，加剧了公司融资约束。沈栋昌和谢会丽（2017）[13]研究发现，融资约束降低了企业研发活动的积极性，削弱了研发投入强度。因此，超额商誉挤占了原本用于企业研发活动的资源，负向影响企业研发投入强度。基于上述分析，本文提出假设2：

H2：在其他条件相同的情况下，超额商誉与企业研发投入强度呈负相关。

（三）研发投入强度在超额商誉与企业创新绩效之间存在中介效应

企业研发投入目的在于获得发明专利、新产品、新技术等能为企业未来带来经济利益流入的创新活动。现有研究表明，企业的研发活动提高了创新绩效。如林筠和张瑶（2017）[14]通过2011—2015 年创业板面板数据研究发现，科研经费和人员的投入促进了企业的创新产出。曾德明等（2015）[15]选取汽车产业为样本实证检验了企业研发活动促进了创新效率。结合上文分析的假设1 和假设2，本文认为超额商誉对企业创新的影响路径：超额商誉—占用创新资源（资源挤占机制）—降低企业创新绩效。因此，超额商誉对企业创新绩效的影响可能是通过研发投入强度这条路径进行传导。基于上述分析，本文提出假设3：

H3：在其他条件相同的情况下，研发投入强度在超额商誉与企业创新绩效发挥着中介作用。

三、研究设计

（一）样本选择和数据来源

从2007 年执行新《企业会计准则》，要求上市公司报告并购商誉信息；现有专利数据库已更新至2017 年。故而，选取2007—2017 年上市公司为研究样本（来源：CSMAR 和WIND）。根据本文研究脉络，对研究样本做了如下筛选：（1）剔除金融、保险类企业；（2）剔除样本中缺失的数据；（3）剔除上市公司被ST、PT 和退市的样本；（4）采用Winsorize 对连续变量进行首尾1%的异常值处理。经数据筛选处理后，共收集6 481 个公司年度面板数据。

（二）定义变量

1.被解释变量。本文的企业创新绩效（Innovation）参考李东红等（2020）[16]、黄远浙等（2021）[17]的做法，以企业获得的授权专利总数和申请的专利总数衡量创新绩效。

2.解释变量。超额商誉的衡量方式参考魏志华和朱彩云（2019）[3]的做法，以实际商誉与期望商誉的差额衡量超额商誉。回归模型中的变量如表1 所示，计算方式如下：

表1 超额商誉计算变量定义

3.中介变量。参考刘鑫和薛有志（2015）[18]的研究，选取企业研发投入强度作为资源挤占效应的代理变量，研发投入强度（Rda）：研发投入在总资产中的占比进行度量。

4.控制变量。控制变量的选取参考朱郭一鸣等（2021）[12]、董竹和张欣（2021）[1]的做法，控制变量选取如表2 所示。

（三）模型构建

为了研究企业过高的商誉与企业创新绩效之间的关系，本文参考董竹和张欣（2021）[1]的做法，采用控制行业和时间的多元回归模型。构建回归方程如模型（1）、模型（2）、模型（3）所示。

其中，j=0/1，因变量为企业创新绩效（Innovation）和研发投入强度（Rda）；自变量GW_ex为过高的商誉即超额商誉；Controls代表本文选取的九个控制变量，ε为随机扰动项。模型（1）～模型（3）为参考温忠麟和叶宝娟（2014）[19]的中介效应逐步检验法构造，分别检验假设1～ 假设3。如果，回归模型（1）的系数β1显著为负，即可验证超额商誉对企业当期和未来一期的创新绩效有显著的负面影响。因此，假设1 得到实证支持。如果模型（2）中的GW_ex的回归系数Γ1显著为负，表明企业过高的商誉削弱了企业的研发投入强度，即假设2 通过了实证检验。如果模型（3）中的回归系数λ2大于零，则λ2×Γ1系数乘积为负，表明企业过高的商誉通过削弱企业的研发投入强度而降低企业创新绩效，即假设3 通过了中介效应检验。

四、实证分析

（一）描述性统计

由表3 可知，创新绩效1（Innovation1）平均值：3.007，标准差：1.286。创新绩效2（Innovation2）平均值：3.336，标准差：1.317，表明不同企业之间创新绩效差异比较大。超额商誉（GW_ex）均值为-0.000，标准差0.076，这与学者董竹和张欣（2021）[1]的超额商誉均值：-0.000 4，标准差：0.056，大致相近。其余变量与以往研究相近，限于篇幅，不再赘述。

表3 描述性统计分析

（二）相关性分析

根据表4 Pearson 相关系数矩阵可知，无论是以商誉期望回归模型计算的超额商誉还是经过行业均值调整计算得出的超额商誉与企业创新绩效均呈负相关的关系，这与本文提出的研究假设1 吻合。超额商誉与企业研发投入强度呈负相关，且在1%水平上显著，与本文假设2 吻合。由于此结论是尚未考虑其他因素而得出的，具体两者之间的关系有待进一步实证检验。其中未报告部分，独立董事比例（Independ）与董事会规模（Board）之间的相关系数大于0.5，但模型通过多重共线性检验，所有变量方差膨胀因子（VIF）均小于2，最大值为1.63，故排除多重共线性问题。限于篇幅，此部分未作报告。

表4 主要变量相关性分析

（三）回归分析

1.超额商誉与企业创新绩效的回归结果

表5 列示了过高的商誉与企业创新绩效的多元回归结果。其中，第（1）列和第（3）列汇报了仅使用超额商誉（GW_ex）和行业年度虚拟变量对当期和未来一期企业创新绩效（Innovation1 和Innovation2）的实证结果。第（2）列和第（4）列汇报了控制盈利能力（Roa）、固定资产水平（Ppe）等九个变量的回归结果。由表5 可知，超额商誉（GW_ex）的回归系数均小于零，且均在1%水平上显著，表明企业过高的商誉对企业当期和未来的创新绩效均有负向影响。由此验证本文的假设1，即超额商誉与企业当期和未来一期的创新绩效呈负相关关系。

表5 假设一回归结果

2.超额商誉与研发投入强度的回归结果

由表6 第（1）和（3）列汇报了超额商誉与研发投入强度的回归结果。其中，因变量为当期（Rda）和未来一期研发投入（Rdat+1）。超额商誉（GW_ex）对当期和未来一期的研发投入强度回归系数分别为-0.023、-0.013，均在1%水平上显著为负，表明超额商誉（GW_ex）显著降低了企业当期和未来一期的研发投入强度。因此，本文提出的研究假设2 通过了实证检验。

表6 研发投入强度的中介效应

3.研发投入强度的中介效应

表6 为中介检验结果。其中，第（2）列和第（4）列为当期和未来一期的研发投入强度（Rda、Rdat+1）的回归系数分别为15.952、13.504，均在1%水平上显著为正，研发投入强度显著提升了企业创新绩效。而由第（1）列和第（3）列的回归结果可知，过高的商誉与研发投入强度之间的关系在1%水平上显著为负，表明超额商誉显著削弱了研发投入强度。因此，综合第（1）列～（4）列的回归结果可知，中介效应λ2×Γ1显著为负，研发投入强度在超额商誉与企业创新发挥着部分中介作用。因此，本文的假设3 得到支持。

五、稳健性检验

（一）替换被解释变量和解释变量

表7 为替换变量回归结果，被解释变量的替换参考黄远浙等（2021）[17]的做法，以企业申请专利总数衡量企业创新绩效（Innovation2）。解释变量的替换参考魏志华和朱彩云（2019）[3]的做法，将并购商誉净额标准化后与行业均值之差衡量超额商誉。替换被解释变量和解释变量的回归结果分别是表7第（1）列、（2）列和（3）列、（4）两列，结果显示超额商誉对当期和未来一期的创新绩效均在1%的显著水平上呈负相关关系。表明替换变量后结论依旧成立，在一定程度上验证了结论的稳定性。

表7 稳健性检验

（二）中介效应的Bootstrap 检验

表8 为中介效应的Bootstrap 检验。由表8 的中介检验结果显示，企业过高的商誉通过研发投入强度对企业当期和未来一期创新绩效的间接中介效应分别为-0.548 5、-0.327 7，均在1%的水平上显著为负，置信区间分别为[-0.656 3，-0.440 8]、[-0.447 8，-0.207 6]。由此可知，在95%的置信区间都不包括零。因此，通过Bootstrap 中介效应检验得出的结论与本文研究假设3 一致，即研发投入强度在超额商誉与企业创新绩效发挥着中介作用。

表8 中介效应的Bootstrap 检验

六、结论与建议

本文共收集6 481 个上市公司年度非平衡面板数据，实证检验超额商誉对创新绩效的影响机制。研究发现，超额商誉对企业当期和未来一期的创新绩效有显著的负面影响。进一步研究影响机制分析发现，研发投入强度（资源挤占效应）在超额商誉与企业创新绩效之间存在部分中介效应。

基于本文的研究结果，提出三点建议。（1）对于投资者，应当谨慎评估上市公司并购行为，深入了解超额商誉对企业经营活动的影响，理性做出投资决策；（2）对于上市公司，选择纵向、横向和多元混合并购应当根据企业经营现状以及未来战略规划，合理估值标的资产价值以及并购产生的协同效应。否则，过高的商誉将会占用公司的稀缺资源，加剧企业研发活动面临的融资约束，削弱企业的研发投入强度，最终影响企业的创新绩效和经营业绩；（3）对于监管机构，完善企业并购重组市场制度和法律法规，制定严格的并购信息披露制度以保护相关者的利益，从源头治理企业过高的商誉。