超额商誉对企业创新的影响研究

2022-02-14 02:11
南开管理评论 2022年5期
关键词:回归系数商誉变量

○ 张 欣 董 竹

引言

近年来,我国A股市场并购交易额不断增加,其中产生的商誉也随之积累。通过理性的并购交易,企业不仅能够在管理、营销、运营和财务等领域获得协同效应,还可以削弱产业竞争,增强产品的市场力量,从而获得垄断利润。来源于其中的合理商誉同样能够在未来为企业带来收益,从而改善现金流稳定性、降低破产概率。然而,随着并购的井喷式增长,积累的商誉规模也急剧扩大。根据CSMAR数据库,拥有商誉的上市公司从2007年的477家上升到2017年的1967家,拥有商誉的上市公司商誉净额与净资产比率的均值也从2007年的2.11%攀升到2017年的15.72%。并且,2007年底,只有4家上市公司的净商誉占其净资产的50%以上;截至2017年底,已有122家上市公司达到这一比例,且最高值达到233%。以上数据显示,不仅拥有商誉的上市公司数量在增加,单就每家公司而言,商誉的规模也在增加。巨额商誉和随后的减值风险不仅未能带来预期中的并购协同效应,反而会威胁企业的经营发展。

已有研究表明,一方面,商誉实质上是一种无法核实的公允价值估计,这种自由裁量权可能会被管理层机会主义地利用,增加企业信息不对称的程度,管理层通过延迟(或加速)商誉减值,或通过“管理”商誉减值的金额来隐藏或操纵坏消息,进而加大企业的股价泡沫和崩盘风险;另一方面,未来商誉减值的频率和幅度随着超额商誉的增加而增加,商誉减值意味着销售规模减小或运营成本上升,是未来盈利能力下降的一个主要指标,也表明未能实现先前收购的预期收益,导致未来营业利润的下降,成为企业经营的负担。目前,研究并购商誉的经济后果是理论界和实务界重点关注和探讨的问题之一。

科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑,有助于带动新技术新产业新模式快速发展。我国经济结构优化升级正进入关键阶段,在推动经济发展质量变革和动力变革、建设现代化经济体系的要求下,大力提高科技创新能力,加快推进创新驱动发展战略,充分发挥创新第一动力的拉动作用,是加快建设创新型国家的基本要求。而企业作为技术创新的主体,其创新水平是决定国家创新能力的核心要素。如何增强企业自主创新能力,是近年来企业行为研究领域的热点话题。已有研究发现,制度保护等社会层面因素、管理层激励等企业层面因素以及心理特征等管理者个人层面因素都会对企业创新产生影响。[1-3]现有文献在研究超额商誉对企业经营的影响时,研究范围局限在总资产报酬率或托宾Q值等较为传统的业绩衡量指标上,企业创新作为经营投资的一项重要决策,如何受超额商誉的影响,本文将对这一问题进行探究。

本文的可能贡献包括:第一,从商誉过剩的角度,实证检验了商誉不合理因素的存在,拓展了对商誉经济后果的研究。现有关于商誉对微观企业行为影响的研究,主要发现并购商誉能够提高股价崩盘风险、风险承担水平和融资约束、降低未来经营业绩等。[4-8]本文发现,超额商誉对企业的创新产出和创新效率产生显著的负向影响,丰富了并购商誉经济后果的相关研究文献。第二,扩展了企业创新影响因素的研究视角,探讨企业创新行为的影响因素是近年来国内外学者关注的热点。已有文献从社会层面、市场结构、公司特征和公司治理等角度研究了对企业创新的影响,[9-12]本文关注并购带来的超额商誉,是对企业创新影响因素文献的有益补充。第三,深入分析了超额商誉影响企业创新的作用路径以及相关的治理对策,本文从债务融资成本和分析师乐观偏差的视角切入,对超额商誉影响企业创新的具体作用机理进行了深入探究。同时,从内外部治理机制、会计稳健性和信息披露质量的角度,检验了其对超额商誉与企业创新之间关系的影响;并从所有权性质、行业属性、产品市场竞争程度和所在地制度环境等方面进行了异质性分析。

一、理论分析与假设提出

1.超额商誉与企业创新

协同效应使两家企业在合并时能够增加其合并价值,这通常被称为追求并购活动的动机。Rhodes-Kropf等将资产互补性作为并购模型的动机,发现把资产放在同一个屋檐下,协同效应能够得以发挥。[13]Betton等提供了证据,证明收购方和被收购方的累计平均异常股票回报率通常为正值。[14]Healy等及Andrade等研究发现,与同行业其他企业相比,合并企业在合并交易后的经营业绩有所改善。[15,16]为了确定这些合并收益的来源,Fee等、Bhattacharyya等研究了对客户和供应商的回报,并得出通过购买力的增加和规模经济效应,合并企业推动了价值创造。[17,18]在资本市场不完全有效的情况下,占领市场的公司有能力利用自己的资源优势,尤其是并购后形成的市场垄断优势,实现超额利润。此外,并购也有助于降低不同产业链或同一产业链不同生产阶段企业之间的交易成本,这种协同效应可以通过适度合理的并购商誉体现出来。并购商誉并不是具有价值的有形资产,也不能用来清偿债务,但它是衡量未来净现金流入的重要指标,商誉可以与其他资产相结合,间接为企业的未来净现金流量做出贡献。根据超额利润现值的观点,商誉实质上是未来超额利润的折现现值,可以看作是收购方相信被收购方有能力超过目前盈利能力而支付的溢价。一般来说,商誉值越高,超额利润价值就越高。

在实际并购活动中,估值过高的收购方倾向于为收购目标支付过高的价格,这种高溢价表明商誉可能含有不合理的成分,即超额商誉。产生超额商誉的原因一方面在于,商誉的确认和计量中包含着一些不确定因素。商誉的本质反映了协同价值和超额经济效益,但在按照会计准则确认和计量商誉时,并不直接估计被购买方的协同价值和超额利润现值。《企业会计准则第20号——企业合并》规定:“购买方的合并成本与被购买方可辨认净资产公允价值之间的差额,确认为商誉。”在实际操作中,被购买方可辨认净资产的公允价值能够被操作,因此对被购买方可辨认净资产公允价值的计量自然有很大的操纵空间。另一方面,近年来出现了大量的多元化并购,尤其是不相关的多元化并购,对新兴产业的不熟悉和投资的分散大大降低了协同价值。由于估值错误、代理问题、管理层过度自信等问题的存在,导致容易产生溢价商誉。与适度合理的商誉不同,超额商誉是企业生产经营的负担。已有研究表明,超额商誉会产生负的合并协同效应,产生超额商誉的并购在并购后企业的经营业绩显著下降,[8]股价泡沫也会随之增加,引发股价崩盘风险。[5]具体到创新行为上,一方面,魏志华等认为,高溢价并购带来的超额商誉浪费了原本用于运营、广告和创新的资金,不利于企业的长期发展;[8]另一方面,超额商誉可以用来预测随后的商誉减值,企业的超额商誉越大,后续发生商誉减值的概率越高,减值的规模也就越大,而商誉减值可以用来度量财务报告中管理层的自由裁量权,[19]由于构成商誉的大多数要素都具有高度的不确定性和主观性,这种主观性使商誉的处理很容易受到资产负债表和利润表的操纵,管理层可以通过延迟(或加速)商誉减值,或“管理”商誉减值的金额来机会主义地使用自由裁量权,[20-22]代理理论认为这种自由裁量权会引发管理层的短视行为,从而抑制企业创新。此外,由于销售规模减小或运营成本上升导致的减值损失是未来盈利能力下降的重要度量指标,这种负面消息会提高债权人要求的风险补偿,进而导致债务融资成本上升,而债务资金是企业创新投资的一种重要融资方式,融资约束的存在同样不利于企业创新。基于以上分析,本文提出研究假设:

H1:超额商誉对企业创新具有显著的负向影响,超额商誉越高,企业的创新产出越少、创新效率越低

2.债务融资成本的中介作用

并购商誉对企业的债务融资成本具有显著的正向影响,主要归因于其中的溢价商誉。[7,23]由于商誉不存在可观察的市场价格,单位商誉的现存价值为单位总公允价值与其非商誉净资产公允价值之间的差额。在企业中,某些净资产(如现金、存货、应收款项等)的公允价值比其他净资产(如专用厂房和设备等企业特定资产)的公允价值更容易核实。而商誉是企业的一种不可核实净资产,不可核实净资产的比例越大,估计商誉净现值的灵活性就越大,赋予管理层的自由裁量权也就相对越大。这种自由裁量权可能会被管理层机会主义地利用,从而增加代理冲突,如管理者可能为了谋求私利而牺牲股东利益,这就会增加企业的信息不对称程度。Filip等[21]调查采用SFAS 142的美国公司是否使用实际活动来改善当前现金流,以使公司的审计师和其他监管者相信商誉减值是不必要的。研究结果表明,与对照组相比,被认定为避免必要商誉减值的公司将其现金流向上管理,而且用于实现现金流操纵的实际管理活动对未来业绩不利。[21]此外,由于近年来我国资本市场中商誉规模急剧增加,巨额商誉隐藏着较大的减值风险,外部投资者和监管机构纷纷开始担忧溢价商誉对企业经营的不利影响,原因在于溢价商誉来源于收购时的股价高估,这种超额支付一方面可能是由于并购中的代理冲突造成的,如管理者为保持稳固地位或降低与其管理人力资本相关的风险,追求不相关的多元化;[24,25]另一方面也可能是管理者误估目标价值或高估自己的管理能力。[26]因此,超额商誉的形成和后续管理层的盈余管理行为以及减值风险均降低了商誉的信息质量,导致企业的债务融资成本上升。

创新项目的资金来源主要有两个:外部资金来源包括银行贷款或其他债务合同,而内部资金来源主要是留存利润或(新)股本。与其他类型的投资相比,创新投资的特点是参与方之间的信息高度不对称。创新项目的复杂性和特殊性使外界难以判断其潜在价值。此外,由于竞争原因,企业可能不愿意向潜在投资者透露项目的细节。[27,28]因此,根据Akerlof的定义,贷款人或投资者会对其要求的回报率进行“溢价”,就会增加创新投资项目的融资成本。[29]此外,企业管理层和外部人员(如投资者或贷款人)之间的道德风险问题,以及管理层和所有者之间的信息不对称可能会影响融资条件,从而影响创新项目的投资。[30]除了信息不对称之外,创新所创造资产的无形属性通常会使此类项目的外部筹资成本高于其他类型的投资,很大一部分创新投资,特别是研发投资,会出现沉没成本,银行等债务持有人更愿意将实物资产和可重新配置的资产作为其贷款的担保,因为它们可以在项目失败或破产时进行清算。在创新融资过程中,企业会首先使用内部资金为创新项目融资,然而内部资金是有限的。因此,企业创新融资的约束程度取决于企业在不完善资本市场条件下筹集外部资金的能力,即债务融资成本会显著地影响企业创新。综合以上分析,本文提出研究假设:

H2:债务融资成本是超额商誉和企业创新之间的中介变量,即超额商誉会通过提高债务融资成本进而对企业创新产生不利影响

3.分析师乐观偏差的中介作用

分析师在确定公司内在价值的过程中使用了各种各样的信息源,其中财务报告是最重要的信息来源,[31]但非会计信息对分析师也很重要。[32]除了公司特定信息外,分析师在提供股票推荐时还考虑了市场情况,[33]并且重视强调宏观经济信息、行业状况和公司在市场中的地位。[31,34]然而,分析师在评估时并不总是公正的,如果他们的雇主或投资银行,与相关公司有业务联系,如组织公开发行股票等可能会影响分析师的估计,[35]分析师为取悦管理层可能会给出有偏见的估计和股票建议。[36]部分研究表明,分析师通常会不合理地推断最近的股票价格和收益信息,具体地说,分析师在短期内观察到异常的收益和价格表现,并将错误地预测这些趋势将继续下去。具体到本文的研究内容来看,首先,企业并购时产生的商誉对短期业绩具有显著的正向提升作用,[37]会误导分析师对未来收益的判断;其次,在我国资本市场上,分析师对存在并购行为的企业通常持有乐观倾向;[38]最后,分析师对负面信息反应不足和正面信息反应过度的行为倾向以及因利益关联导致的偏袒预测,也会使分析师对产生超额商誉的并购企业发布更为乐观的盈利预测。[39]本文综合以上分析认为,企业并购产生的超额商誉越高,分析师的乐观倾向就越大。

分析师的工作内容主要是通过跟踪对企业目前的经营情况进行评估,并预测未来的业绩表现。如果分析师能够准确地将企业研发项目的信息和价值传递给外部投资者,从而缓解企业创新过程中的信息不对称和融资约束问题,有助于提升企业增加创新投资的意愿和能力。但分析师对企业创新并非只有正面作用,由于他们的工作内容主要是为投资者提供企业短期的业绩预测和投资评级,因此当预期企业近期收益会下降时,分析师会向下修正盈利预测并给出“卖出”的投资建议,投资者将“用脚投票”带来股价下跌,从而给管理者的声誉、财富和职业发展等带来不利影响,[40]这就与企业创新活动的重要激励手段——失败容忍度相矛盾。[41]Graham等通过对美国401名CFO调查发现,大多数CFO都愿意牺牲长期价值来实现预期的短期收益目标,研发投入作为一种风险高和回报慢的投资,极有可能被管理者优先考虑削减。[42]He等的研究结果支持了业绩压力假说,分析师对管理者实现短期目标施加过大压力,从而阻碍了企业对长期创新项目的投资。[43]已有研究表明,在现实中,分析师的预测行为普遍存在乐观性偏差,[44]分析师乐观偏差在降低信息解读机制效用的同时也会增强业绩压力机制的效用,对企业创新产生负向影响。[45]从信息解读机制来看,乐观偏差会降低分析师作为信息中介缓解信息不对称的作用,降低股票市场定价和信息传递的效率。[46]分析师的盈余预测乐观偏差与信息解读机制的作用之间具有显著的负相关关系。从业绩压力机制来看,管理者通常都会遵从过分激进的分析师盈利预测,并接受外部预期为实现目标。[47]同时,在目前的资本市场中,信息传递和资源配置的效率较低,投资者获取企业信息的渠道较少,个人和机构投资者都高度依赖于分析师的价值分析报告。因此分析师盈余预测的乐观偏差越大,业绩压力机制的作用就越大。整体上来看,分析师乐观偏差对企业创新实际上具有抑制效应。基于以上分析,本文提出研究假设:

H3:分析师乐观偏差是超额商誉和企业创新之间的中介变量,即超额商誉会通过提高分析师乐观偏差的程度进而对企业创新产生不利影响

二、研究设计

1.样本选择与数据来源

本文选取2009-2017年沪深两市的A股上市公司为样本,市场化指数数据来源于王小鲁等研究,[48]其余数据均来自CSMAR数据库和WIND数据库。根据研究需要对样本进行了如下筛选:剔除样本期间ST类、PT类和退市的样本;剔除金融行业的样本;剔除主要研究变量或控制变量数据缺失的样本。为了避免极端值的影响,对所有的连续变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理。经过上述处理,本文获得了19432个公司—年度非平衡面板有效数据。行业划分使用证监会2012行业分类标准,除制造业使用二级分类标准外,其他行业均使用大类划分。

2.变量的定义与计量

(1)被解释变量

本文从创新产出和创新效率两个维度来度量企业的创新绩效。首先,与已有研究一致,[49]选择发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种专利的总申请量和总授权量来衡量企业的创新产出。其次,参考李韵等的研究,采用专利总申请量与研发投入自然对数的比值衡量企业的创新效率。[50]

(2)解释变量

参考魏志华等的研究,[8]采用商誉期望模型的回归残差来衡量企业的超额商誉,模型如下:

模型(1)中,被解释变量为经总资产标准化后的实际商誉,解释变量分别为并购是否现金支付、买方支出价值、同行业同年度其他公司商誉的均值、企业规模、盈利能力、成长性、管理层持股比例、是否两职合一以及年度虚拟变量与行业虚拟变量,通过回归得到的残差即为实际商誉与期望商誉之间差额,将此差额作为超额商誉的度量变量。

(3)控制变量

选取企业规模(Size)、企业年龄(Age)、总资产收益率(ROA)、营业收入增长率(Growth)、资产负债率(Lev)、固定资产占比(Fixed)、是否两职合一(Dual)、第一大股东持股比例(First)、高管持股比例(Mhold)、所有权性质(Soe)、董事会规模(Board)和独立董事比例(Ind)作为模型的控制变量,并加入年度虚拟变量(Year)和行业虚拟变量(Industry)控制年度和行业的固定效应。具体变量定义和度量方法如表1所示。

表1 变量定义及度量

3.模型构建

为检验超额商誉对企业创新绩效的影响,本文构建如下实证计量模型:

魏志华等认为,[8]并购发生后形成的商誉会一直存在于企业的资产负债表上,如果商誉不减值就会一直对企业的经营决策产生影响。另外,考虑到企业从创新投资到获得创新产出和创新效率存在时间上的滞后,本文分别考察了超额商誉对企业当年以及未来1-2年创新产出、创新效率的影响,也就是j=0,1,2。Patent_Ai,t+j、Patent_Gi,t+j和 Peffii,t+j分别为公司i第t、t+1年和 t+2年的专利申请量、专利授权量和创新效率,GW_excessi,t为公司i第t年的超额商誉,Controli,t为控制变量,Year和Industry分别表示年份固定效应和行业固定效应,α0为常数项,α1用来度量超额商誉对企业创新的影响,γ为各个控制变量的系数,εi,t为随机误差项。

三、实证结果与分析

1.主要变量描述性统计

表2报告了相关研究变量的描述性统计结果。其中,Panel A列示了样本期间A股市场并购活动和商誉数据的统计结果。统计结果显示,2009-2017年A股市场存在并购行为的公司总数从718家上升到1949家,并购活动从2261次上涨到7681次,产生的商誉总额从848亿元增长到13500亿元。整体来看,A股市场并购重组活动呈现出明显的增长趋势,并且活跃的并购行为已经累积了巨额的商誉资产。

表2 相关变量的描述性统计

Panel B报告了本文主要研究变量的描述性统计结果。由Panel B可知,在所有的样本公司中,总专利申请量(Patent_A)的均值为43.957,中位数为10,最大值和最小值分别为824和0,标准差为112.391;总专利授权量(Patent_G)的均值为31.924,中位数为7,最大值和最小值分别为604和0,标准差为82.336;创新效率(Peffi)的均值为2.154,中位数为0.467,最大值和最小值分别为46.325和0,标准差为5.277,以上结果说明不同企业的创新产出和创新效率水平存在较大差异。超额商誉(GW_excess)均值为-0.0004,中位数为-0.007,最大值和最小值分别为0.287和-0.107,表明超额商誉的分布具有不平衡性,部分企业存在较高的超额商誉。控制变量和其他研究变量的表现与以往的研究结果大致相同,不再赘述。

Panel C比较了有无并购活动的企业中,超额商誉、创新产出和创新效率的单变量检验结果。Panel C显示,相较于不存在并购活动的企业,存在并购活动的企业中,超额商誉的均值更大,但中位数更小。此外,有并购行为企业的创新产出和创新效率显著高于不存在并购行为的企业,可能是由于存在并购活动的企业规模更大、盈利能力更强,其创新能力也就更高。而超额商誉会对企业创新产生何种影响,需要进一步检验。

2.超额商誉与企业创新的回归结果

表3列示了超额商誉对企业创新影响的回归结果。列(1)中,被解释变量为企业当期的创新产出时,GW_excess的回归系数为-73.1356,在1%的水平下显著。第(2)-(3)列中,被解释变量为企业未来一期和未来两期的创新产出时,GW_excess的回归系数分别为-61.2728和-62.1600,且仍在1%的水平下显著。列(4)中,被解释变量为企业当期的创新效率时,显示GW_excess的回归系数为-3.0343,在1%的水平下显著。列(5)-(6)中,被解释变量为企业未来一期和未来两期的创新效率时,GW_excess的回归系数分别为-2.4289和-2.2906,分别在1%和5%的水平下显著。从以上回归结果来看,尽管相较于当期,未来一期和未来两期回归系数的绝对值稍有下降,但超额商誉对企业创新绩效的负向影响在当期以及未来一到二期均显著存在。以上结果表明,超额商誉的存在抑制了企业的创新产出和创新效率,二者之间呈现出显著的负相关关系,研究假设H1得证。

表3 超额商誉对企业创新产出、创新效率影响的回归结果

3.稳健性检验

(1)变量替换

超额商誉方面,借鉴魏志华等的研究,[8]采用分别经行业中位数和行业均值调整的超额商誉进行稳健性检验,分别将标准化后的超额商誉减去同年度同行业内标准化商誉的中位数或均值得到经行业中位数调整的超额商誉(GW_excess1)和行业均值调整的超额商誉(GW_excess2)。估计结果显示,超额商誉的回归系数均显著为负。企业创新方面,采用发明专利申请数(Patent_inv)作为企业创新产出的稳健性度量指标,此外,利用研发投入与总资产之比刻画创新投入(RD)。回归结果表明,无论使用哪种变量度量企业创新产出,超额商誉均对其具有显著的负向影响,超额商誉对企业当期和未来一期创新投入的回归系数显著为负,但对未来两期创新投入的回归系数不再显著。相较于创新产出,超额商誉对创新投入负向影响的持续时间较短,与已有研究的逻辑一致。以上结果表明,更换变量后的估计结果仍然支持本文的研究结论(具体结果略去备索)。

(2)更换模型

为控制随个体改变的因素产生的影响,选择固定效应回归模型重新检验,检验结果表明GW_excess的回归系数均显著为负,与本文的研究结论一致(具体结果略去备索)。

(3)剔除创新产出和创新效率为0的样本

样本企业中存在部分创新产出和创新效率为0的样本,为了避免等于0的样本对回归结果造成的偏差,本文分别将创新产出和创新效率为0的样本剔除,重新使用模型(2)进行回归,剔除0样本后,超额商誉的回归系数仍在1%的水平下显著为负,本文的研究结论未改变(具体结果略去备索)。

(4)内生性处理

① 工具变量

本文选择同年度内其他上市公司超额商誉的均值作为工具变量,并采用两阶段最小二乘估计法(2SLS)进行稳健性检验。近年来,并购商誉呈现出显著的增长趋势,某个上市公司的并购商誉会受到同年份内其他公司商誉的影响,但同年份其他公司的商誉很难对本公司的创新表现产生影响。回归结果显示,无论第二阶段的被解释变量为当期或者未来一期与未来二期的创新绩效,工具变量Mean_GW的估计系数都在1%的水平下显著。检验工具变量识别不足的Anderson LM检验均显著拒绝原假设,说明工具变量不存在识别不足的问题,弱工具变量检验Cragg-Donald Wald的 F统计量也大于Stock-Yogo弱工具变量检验的临界值,表明工具变量不存在弱识别问题。第二阶段GW_excess的估计系数均显著为负。因此,考虑内生性问题后,超额商誉仍然对企业创新有显著的负向影响,支持本文的研究结论(具体结果略去备索)。

② 倾向得分匹配法

为进一步控制内生性问题的影响,本文采用倾向得分匹配法进行稳健性检验。首先,以超额商誉是否为正构建虚拟变量作为被解释变量,选择分析师关注度(Analyst)、是否为四大审计师事务所(Audit)、管理费用率(Mcost)、企业规模(Size)、总资产收益率(ROA)、营业收入增长率(Growth)、资产负债率(Lev)、固定资产占比(Fixed)、是否两职合一(Dual)、第一大股东持股比例(First)、高管持股比例(Mhold)、所有权性质(Soe)和董事会规模(Board)作为匹配协变量,通过Logit回归计算出倾向匹配得分,采用最近邻原则对标的企业进行匹配,卡尺范围为0.001。利用匹配后的样本进行检验表明,GW_excess的回归系数均显著为负,倾向得分匹配法的估计结果进一步支持了本文的研究结论(具体结果略去备索)。

四、进一步研究

1.作用机制检验

(1)超额商誉、债务融资成本与企业创新

参考魏志华等的研究,[8]采用利息支出、手续费支出、其他财务费用的总和与总负债之比来度量企业的债务融资成本(Incost),将Incost作为中介变量,参考温忠麟等的研究,[51]构建中介效应模型来检验此作用路径。

回归结果列示于表4中,前文已经验证了超额商誉显著降低了企业的创新产出和创新效率,表4的列(1)中,GW_excess的回归系数为0.0408,且在1%的水平下显著,表明超额商誉显著提高了企业的债务融资成本。同时纳入中介变量(Incost)和解释变量(GW_excess)后,列(2)-(4)中,GW_excess对Patent_A的回归系数均在1%的水平下显著为负,Incost对Patent_A的回归系数在t期和t+1期均在1%的水平下显著为负,在t+2期在10%的水平下显著为负;列(5)-(7)中,GW_excess对Peffi的回归系数分别在1%、1%和5%的水平下显著为负,Incost对Peffi的回归系数在t期和t+1期分别在1%和10%的水平下显著为负,在t+2期虽为负但不显著,意味着超额商誉和债务融资成本均对企业的创新绩效具有显著的负向影响,并且Incost回归系数的绝对值逐渐减小,显著性同时降低,表明债务融资成本对企业创新产出和创新效率的负向影响随着时间推移逐渐减弱。以上结果说明,债务融资成本在超额商誉影响企业创新的过程中起到部分中介作用,即超额商誉通过提高企业的债务融资成本进而抑制了企业创新,研究假设H2得证。

表4 超额商誉、债务融资成本与企业创新

(2)超额商誉、分析师乐观偏差与企业创新

将分析师乐观偏差(Optimism)作为中介变量,与以往研究一致,将分析师j在t年对公司i的乐观偏差定义为:

其中,Fi,j,t为分析师j在t年对公司i每股盈余的预测值,Ei,t为公司i在t年真实的每股盈余,Pi为公司i在分析师发布盈利预测前一个交易日股票的收盘价格,对t年跟踪公司i的所有分析师的乐观偏差Optimismi,j,t取平均值,得到公司层面的分析师乐观偏差Optimismi,t。同样使用中介效应模型进行检验,检验结果见表5。

表5的列(1)中,GW_excess的回归系数为0.0039,且在1%的水平下显著,表明超额商誉显著提高了分析师的乐观偏差。同时纳入中介变量(Optimism)和解释变量(GW_excess)后,列(2)-(4)中,GW_excess对Patent_A的回归系数均在1%的水平下显著为负,Optimism对Patent_A的回归系数在t期、t+1期和t+2期分别在10%、5%和1%的水平下显著为负;列(5)-(7)中,GW_excess对Peffi的回归系数分别在1%、1%和5%的水平下显著为负,Optimism对Peffi的回归系数在t期、t+1期和t+2期分别在10%、1%和1%的水平下显著为负,表明超额商誉和分析师乐观偏差同样均对企业的创新绩效具有显著的负向影响,同时Optimism回归系数的绝对值逐渐增大,显著性逐渐提高,说明分析师乐观偏差对企业创新的负向影响随着时间推移有加剧的趋势。以上结果表明,分析师乐观偏差在超额商誉影响企业创新的过程中同样起到部分中介作用,即超额商誉通过提高跟踪企业分析师的乐观倾向进而抑制了企业创新,研究假设H3得证。

表5 超额商誉、分析师乐观偏差与企业创新

2.内外部公司治理机制的影响

从并购动机的代理理论来看,管理者可能会通过追求不相关的多元化并购来获取个人利益,如在职消费和晋升机会,这种以保持稳固地位或降低与其人力资本相关的风险的并购会损害股东利益,[24,25]此外,过度自信的管理者可能会高估被收购企业的价值或自身的管理能力。[26]Berkovitch等的研究支持了并购动机中代理冲突和傲慢假设的证据,会导致收购方在收购时为目标公司支付了过高的价格,形成超额商誉。[52]魏志华等研究发现,企业内外部的公司治理机制能够有效缓解超额商誉的负向影响。[8]有鉴于此,本文将检验内外部治理机制是否能够影响超额商誉对企业创新的抑制效应。

将高管持股比例(Mhold)与超额商誉(GW_excess)交乘,在基准模型中加入GW_excess×Mhold交乘项后进行回归,如果GW_excess×Mhold显著为正,则表明高管持股能够缓解超额商誉对企业创新绩效的负向影响。回归结果显示,GW_excess×Mhold对Patent_A和Peffi的回归系数在t期、t+1期和t+2期均不显著,意味着高管持股并不能缓解超额商誉对企业创新的负面影响(具体结果略去备索)。

借鉴何瑛等的研究,[53]从以下三个方面衡量外部治理水平:(1)独立机构投资者持股比例(Indinstitute) 。与已有研究一致,将证券投资基金、社保基金和QFII三者的持股比例视为独立机构投资者持股比例,将独立机构投资者持股比例转换为虚拟变量,如Indinstitute高于年度、行业中位数,取值为1,否则取0。(2)分析师关注度(Analyst) 。分析师凭借其专业的信息收集和处理能力对企业内部的运营状况和发展潜力进行分析,并将其传递给股东和外部潜在的投资者,有助于降低信息不对称程度,缓解代理冲突。同样将高于年度、行业中位数的样本Analyst取值为1,否则取0。(3)审计机构类型(Big4) 。四大会计师事务所凭借其权威和规范的审计流程,能够起到公司治理的效用,是一种有效的外部监督机制。当企业的审计机构为四大会计师事务所时,Big4取值为1,否则为0。将上述三个虚拟变量进行加和得到外部治理水平的综合性指标(Exgov) 。将超额商誉(GW_excess)与外部治理水平(Exgov)交乘,在基准模型中加入Exgov和GW_excess×Exgov两个变量后进行回归,如果GW_excess×Exgov显著为正,则意味着外部治理水平的提高能够抑制超额商誉对企业创新的负向影响。回归结果显示,GW_excess×Exgov对Patent_A和Peffi的回归系数均显著为负,表明外部治理机制不但没有缓解超额商誉对企业创新的负面影响,反而加剧了这种抑制效应(具体结果略去备索)。

3.会计稳健性的影响

会计稳健性是指会计人员(管理层)在将好消息确认为收益时比将坏消息确认为损失时倾向于要求更高程度的核实。稳健会计政策的不对称核实要求抵消了管理人员隐藏坏消息披露和加速好消息确认的倾向,可以在一定程度上提高会计信息的治理效应。会计稳健性越高,公司特定的坏消息被隐藏和累积的可能性就越低,在这种情况下,隐含在商誉资产中不稳健的会计信息会越少。另外,管理者通常会策略性地隐瞒或推迟坏消息的披露,加快好消息的发布。这种行为源于各种管理激励,如基于收益或股权的薪酬合同、职业和声誉顾虑以及企业帝国的建设。会计稳健性作为一种有效的公司治理机制,能够限制管理层夸大收益和资产净值的能力,从而抑制管理层的机会主义行为。综上,在会计稳健性越高的企业中,商誉的会计信息质量越高,管理层谋求私利的动机也会被削弱。[9]因此本文预计,会计稳健性的提高能够缓解超额商誉对企业创新的负向影响。

本文采用最常用的Basu模型以及Khan等在 Basu模型基础上改进的C_SCORE模型,计算出会计稳健性指标C_Score。[54]回归结果见表6,结果表明,GW_excess×C_Score对Patent_A和Peffi的回归系数在t期、t+1期和t+2期均在1%的水平显著为正,意味着会计稳健性越高,超额商誉对创新的负向影响越小,会计稳健性能够缓解超额商誉抑制企业创新的效应。

表6 超额商誉、会计稳健性与企业创新

4.信息披露质量的影响

市场信息质量同样也能显著影响企业的信息不对称程度。交易量是衡量企业价值的一个有效的信息来源,Kim等[55]检验了信息披露质量、回报率和交易量之间的关系,将一家公司承诺及时披露业绩的政策决定建模为“披露”,研究表明,当一家公司的信息披露越多时,投资者对交易信息量的依赖性越低,对信息披露的依赖性越强,信息披露的增加意味着交易员更少地依赖于交易量。[55]当企业提高信息披露水平时,公司管理层与其股东之间或公司股票买卖双方之间出现信息不对称的可能性就会减小,投资者承担的信息风险也会减小,进而有助于降低公司的外部融资成本。此外,披露水平高的公司更有可能吸引投资者,原因在于投资者相信股票交易以更“公平”的价格进行,从而能够增加股票的流动性,流动性的提高有助于企业创新。因此,本文检验市场信息质量的提高是否同样有助于缓解超额商誉对企业创新的负向影响。

借鉴Kim等的研究,[55]本文采用KV指数来度量企业的市场信息披露质量。回归结果见表7,GW_excess×KV对Patent_A和Peffi的回归系数在t期在10%的水平下显著为负,在t+1期和t+2期均不显著,表明市场信息披露质量也能够缓解超额商誉对企业创新的负面影响,但由于市场信息变化较快,这种调节作用仅在短期内有效。

表7 超额商誉、信息披露质量与企业创新

5.异质性分析

(1)所有权性质

基于所有权性质分组的检验结果见表8和表9。结果表明,在国有企业中,超额商誉对企业创新产出和创新效率的回归系数均不显著;在非国有企业中,超额商誉对创新产出的回归系数在t期、t+1期和t+2期分别在1%、1%和10%的水平下显著为负,对创新效率的回归系数在t期和t+1期分别在1%和5%的水平下显著为负,在t+2期虽为负但不显著。总体来看,超额商誉对企业创新的负向影响主要存在于非国有企业中。考虑到产权的特殊性,预算软约束的存在使国有企业容易获得政府和国有银行的援助,因此面临的融资约束较小,其创新行为对超额商誉的敏感程度也就小于非国有企业。

表8 超额商誉与企业创新产出:基于所有权性质分组

表9 超额商誉与企业创新效率:基于所有权性质分组

(2)行业属性

依据国家统计局发布的《高技术产业(制造业)分类》,将样本企业分为高科技企业和一般企业两组,基于行业属性分组的检验结果见表10和表11。结果表明,超额商誉对企业创新产出和创新效率的回归系数在高科技企业中均显著为负,在一般企业的t期、t+1期显著为负,在t+2期虽为负但不再显著。并且,从回归结果来看,一般企业回归系数的绝对值小于高科技企业,随着时间推移其显著性水平也逐渐下降,在t+2期已经不再显著。以上研究结果表明,相较于一般企业,超额商誉对企业创新的负向影响在高科技企业中更明显。技术创新是高科技企业的核心竞争力,因此相较于一般企业,高科技企业的创新行为更容易受到超额商誉的影响。

表10 超额商誉与企业创新产出:基于行业属性分组

表11 超额商誉与企业创新效率:基于行业属性分组

(3)产品市场竞争

赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)越大,市场集中度越高,产品市场竞争越弱。勒纳指数越大,垄断势力越强,市场竞争越弱。根据当年企业所在行业的HHI和勒纳指数是否超过全样本的中位数,将样本企业划分为产品市场竞争较弱组和产品市场竞争较强组,基于产品市场竞争分组的检验结果报告于表12-15中。估计结果显示,在t期、t+1期和t+2期,超额商誉对创新产出和创新效率的影响在产品市场竞争较强的企业中均显著为负,而在产品市场竞争较弱的企业中,仅在t期显著为负,在t+1期和t+2期均不显著。以上结果表明,超额商誉对企业创新的负向影响在产品市场竞争较强的企业中更显著。企业创新需要大量的人力、物力和资金的投入,在产品市场竞争较强的企业中,企业面临着短期内获得大量营业收入和营业利润的压力,以应对激烈的市场竞争,因此当并购产生超额商誉时,后续的商誉减值会耗用企业的大量资源,相较于处于市场竞争较弱的环境中的企业,处于较强市场竞争环境中的企业的创新意愿和能力会大幅减弱。

表12 超额商誉与企业创新产出:基于HHI分组

表13 超额商誉与企业创新效率:基于HHI分组

表14 超额商誉与企业创新产出:基于勒纳指数分组

表15 超额商誉与企业创新效率:基于勒纳指数分组

(4)制度环境

根据王小鲁等的研究报告,[48]以市场化指数作为制度环境的代理指标,由于该指数仅更新到2016年,本文根据历年市场化指数的平均增长幅度推算出2017年的数值。根据企业所在地当年市场化指数是否超过全国中位值水平,将样本企业划分为制度环境较好组和制度环境较差组,基于制度环境分组的检验结果见表16和表17。结果表明,在t期、t+1期和t+2期,超额商誉对企业创新的影响在制度环境较好的企业中均显著为负,而在制度环境较差的企业中,这种负向影响仅在t期显著,说明在制度环境较好的企业中,超额商誉对企业创新的影响更明显。市场化程度高的地区,资本市场更有效、信息的传递效率也就更高,因此当并购产生超额商誉时,对企业创新的负向影响会更大。

表16 超额商誉与企业创新产出:基于制度环境分组

表17 超额商誉与企业创新效率:基于制度环境分组

五、研究结论与启示

探讨并购商誉的经济后果是近年来资本市场领域国内外学者关注的热点。本文基于高于适度商誉水平的超额商誉,根据2009-2017年A股非金融类上市公司的数据,实证检验了超额商誉与企业创新的关系。研究发现,并购产生的超额商誉越高,企业的创新产出越少、创新效率越低。在进行多种稳健性检验和内生性分析后,研究结论仍然成立。作用机制分析表明,超额商誉主要通过提高债务融资成本和跟踪企业分析师乐观偏差的程度进而影响了企业创新,本文在此基础上进一步检验了相关治理对策对超额商誉与企业创新之间关系的影响。结果表明,内外部治理机制并不能调节超额商誉对企业创新的负向影响,而会计信息质量和市场信息质量的提高则能够显著缓解超额商誉对企业创新的抑制效应。异质性分析表明,在非国有企业、高科技企业、产品市场竞争较强以及制度环境较好的企业中,超额商誉对创新产出和创新效率的负向作用更加明显。

基于本文的研究结论,提出以下政策建议。对监管部门而言,基于公允价值规则计量形成的商誉和基于一定“稳健性”估计的商誉减值并没有客观的会计事实依据,这就导致商誉的确认和减值成为一种无法核实的估计。如何让商誉的“黑匣子”透明化,是目前会计准则制定和监管机构亟待解决的重要问题。近年来,并购形成的巨额商誉以及后续的减值风险对资本市场、上市公司和投资者造成的负向影响已不能忽视。监管机构在制定商誉的计量和确认规则时,要做到在适当谨慎的原则下保证反映事实和公允评价,同时合理限制管理层的自由裁量权,切忌并购商誉和商誉减值成为管理层参与企业会计管理的工具。对上市公司而言,应合理评估并购带来的协同效应,避免追求不相关的多元化并购。如果预期中的协同效应未能实现,超额商誉会耗费企业用于生产经营的各项资源。本文的研究结果表明,并购形成的超额商誉通过提高债务融资成本和分析师乐观偏差的程度对企业创新产生了显著的负向影响。因此,企业应在并购前合理评估两家公司的优势,以实现规模经济和提高公司绩效为前提进行决策,制约管理层为分散风险或追求财富和职业发展等自身利益为目的的并购行为。对投资者而言,要合理评估资本市场中的并购事件,避免盲目跟从。近年来,并购政策的不断推出丰富了企业实施并购行为的融资和支付方式,导致并购交易急剧扩张,形成的商誉规模也不断扩大,为投资者辨认并购的合理性带来了新的挑战。在此现状下,投资者应保持理性,发挥作为资产市场参与者的话语权,投资于合理的并购事件,抑制有损企业价值的并购行为。

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