超額商譽對企業創新的影響研究

○ 張 欣 董 竹

引言

近年來，我國A股市場并購交易額不斷增加，其中產生的商譽也隨之積累。通過理性的并購交易，企業不僅能夠在管理、營銷、運營和財務等領域獲得協同效應，還可以削弱產業競爭，增強產品的市場力量，從而獲得壟斷利潤。來源于其中的合理商譽同樣能夠在未來為企業帶來收益，從而改善現金流穩定性、降低破產概率。然而，隨著并購的井噴式增長，積累的商譽規模也急劇擴大。根據CSMAR數據庫，擁有商譽的上市公司從2007年的477家上升到2017年的1967家，擁有商譽的上市公司商譽凈額與凈資產比率的均值也從2007年的2.11%攀升到2017年的15.72%。并且，2007年底，只有4家上市公司的凈商譽占其凈資產的50%以上；截至2017年底，已有122家上市公司達到這一比例，且最高值達到233%。以上數據顯示，不僅擁有商譽的上市公司數量在增加，單就每家公司而言，商譽的規模也在增加。巨額商譽和隨后的減值風險不僅未能帶來預期中的并購協同效應，反而會威脅企業的經營發展。

已有研究表明，一方面，商譽實質上是一種無法核實的公允價值估計，這種自由裁量權可能會被管理層機會主義地利用，增加企業信息不對稱的程度，管理層通過延遲（或加速）商譽減值，或通過“管理”商譽減值的金額來隱藏或操縱壞消息，進而加大企業的股價泡沫和崩盤風險；另一方面，未來商譽減值的頻率和幅度隨著超額商譽的增加而增加，商譽減值意味著銷售規模減小或運營成本上升，是未來盈利能力下降的一個主要指標，也表明未能實現先前收購的預期收益，導致未來營業利潤的下降，成為企業經營的負擔。目前，研究并購商譽的經濟后果是理論界和實務界重點關注和探討的問題之一。

科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，有助于帶動新技術新產業新模式快速發展。我國經濟結構優化升級正進入關鍵階段，在推動經濟發展質量變革和動力變革、建設現代化經濟體系的要求下，大力提高科技創新能力，加快推進創新驅動發展戰略，充分發揮創新第一動力的拉動作用，是加快建設創新型國家的基本要求。而企業作為技術創新的主體，其創新水平是決定國家創新能力的核心要素。如何增強企業自主創新能力，是近年來企業行為研究領域的熱點話題。已有研究發現，制度保護等社會層面因素、管理層激勵等企業層面因素以及心理特征等管理者個人層面因素都會對企業創新產生影響。[1-3]現有文獻在研究超額商譽對企業經營的影響時，研究范圍局限在總資產報酬率或托賓Q值等較為傳統的業績衡量指標上，企業創新作為經營投資的一項重要決策，如何受超額商譽的影響，本文將對這一問題進行探究。

本文的可能貢獻包括：第一，從商譽過剩的角度，實證檢驗了商譽不合理因素的存在，拓展了對商譽經濟后果的研究?，F有關于商譽對微觀企業行為影響的研究，主要發現并購商譽能夠提高股價崩盤風險、風險承擔水平和融資約束、降低未來經營業績等。[4-8]本文發現，超額商譽對企業的創新產出和創新效率產生顯著的負向影響，豐富了并購商譽經濟后果的相關研究文獻。第二，擴展了企業創新影響因素的研究視角，探討企業創新行為的影響因素是近年來國內外學者關注的熱點。已有文獻從社會層面、市場結構、公司特征和公司治理等角度研究了對企業創新的影響，[9-12]本文關注并購帶來的超額商譽，是對企業創新影響因素文獻的有益補充。第三，深入分析了超額商譽影響企業創新的作用路徑以及相關的治理對策，本文從債務融資成本和分析師樂觀偏差的視角切入，對超額商譽影響企業創新的具體作用機理進行了深入探究。同時，從內外部治理機制、會計穩健性和信息披露質量的角度，檢驗了其對超額商譽與企業創新之間關系的影響；并從所有權性質、行業屬性、產品市場競爭程度和所在地制度環境等方面進行了異質性分析。

一、理論分析與假設提出

1.超額商譽與企業創新

協同效應使兩家企業在合并時能夠增加其合并價值，這通常被稱為追求并購活動的動機。Rhodes-Kropf等將資產互補性作為并購模型的動機，發現把資產放在同一個屋檐下，協同效應能夠得以發揮。[13]Betton等提供了證據，證明收購方和被收購方的累計平均異常股票回報率通常為正值。[14]Healy等及Andrade等研究發現，與同行業其他企業相比，合并企業在合并交易后的經營業績有所改善。[15,16]為了確定這些合并收益的來源，Fee等、Bhattacharyya等研究了對客戶和供應商的回報，并得出通過購買力的增加和規模經濟效應，合并企業推動了價值創造。[17,18]在資本市場不完全有效的情況下，占領市場的公司有能力利用自己的資源優勢，尤其是并購后形成的市場壟斷優勢，實現超額利潤。此外，并購也有助于降低不同產業鏈或同一產業鏈不同生產階段企業之間的交易成本，這種協同效應可以通過適度合理的并購商譽體現出來。并購商譽并不是具有價值的有形資產，也不能用來清償債務，但它是衡量未來凈現金流入的重要指標，商譽可以與其他資產相結合，間接為企業的未來凈現金流量做出貢獻。根據超額利潤現值的觀點，商譽實質上是未來超額利潤的折現現值，可以看作是收購方相信被收購方有能力超過目前盈利能力而支付的溢價。一般來說，商譽值越高，超額利潤價值就越高。

在實際并購活動中，估值過高的收購方傾向于為收購目標支付過高的價格，這種高溢價表明商譽可能含有不合理的成分，即超額商譽。產生超額商譽的原因一方面在于，商譽的確認和計量中包含著一些不確定因素。商譽的本質反映了協同價值和超額經濟效益，但在按照會計準則確認和計量商譽時，并不直接估計被購買方的協同價值和超額利潤現值?！镀髽I會計準則第20號——企業合并》規定：“購買方的合并成本與被購買方可辨認凈資產公允價值之間的差額，確認為商譽?！痹趯嶋H操作中，被購買方可辨認凈資產的公允價值能夠被操作，因此對被購買方可辨認凈資產公允價值的計量自然有很大的操縱空間。另一方面，近年來出現了大量的多元化并購，尤其是不相關的多元化并購，對新興產業的不熟悉和投資的分散大大降低了協同價值。由于估值錯誤、代理問題、管理層過度自信等問題的存在，導致容易產生溢價商譽。與適度合理的商譽不同，超額商譽是企業生產經營的負擔。已有研究表明，超額商譽會產生負的合并協同效應，產生超額商譽的并購在并購后企業的經營業績顯著下降，[8]股價泡沫也會隨之增加，引發股價崩盤風險。[5]具體到創新行為上，一方面，魏志華等認為，高溢價并購帶來的超額商譽浪費了原本用于運營、廣告和創新的資金，不利于企業的長期發展；[8]另一方面，超額商譽可以用來預測隨后的商譽減值，企業的超額商譽越大，后續發生商譽減值的概率越高，減值的規模也就越大，而商譽減值可以用來度量財務報告中管理層的自由裁量權，[19]由于構成商譽的大多數要素都具有高度的不確定性和主觀性，這種主觀性使商譽的處理很容易受到資產負債表和利潤表的操縱，管理層可以通過延遲（或加速）商譽減值，或“管理”商譽減值的金額來機會主義地使用自由裁量權，[20-22]代理理論認為這種自由裁量權會引發管理層的短視行為，從而抑制企業創新。此外，由于銷售規模減小或運營成本上升導致的減值損失是未來盈利能力下降的重要度量指標，這種負面消息會提高債權人要求的風險補償，進而導致債務融資成本上升，而債務資金是企業創新投資的一種重要融資方式，融資約束的存在同樣不利于企業創新?；谝陨戏治?，本文提出研究假設：

H1：超額商譽對企業創新具有顯著的負向影響，超額商譽越高，企業的創新產出越少、創新效率越低

2.債務融資成本的中介作用

并購商譽對企業的債務融資成本具有顯著的正向影響，主要歸因于其中的溢價商譽。[7,23]由于商譽不存在可觀察的市場價格，單位商譽的現存價值為單位總公允價值與其非商譽凈資產公允價值之間的差額。在企業中，某些凈資產（如現金、存貨、應收款項等）的公允價值比其他凈資產（如專用廠房和設備等企業特定資產）的公允價值更容易核實。而商譽是企業的一種不可核實凈資產，不可核實凈資產的比例越大，估計商譽凈現值的靈活性就越大，賦予管理層的自由裁量權也就相對越大。這種自由裁量權可能會被管理層機會主義地利用，從而增加代理沖突，如管理者可能為了謀求私利而犧牲股東利益，這就會增加企業的信息不對稱程度。Filip等[21]調查采用SFAS 142的美國公司是否使用實際活動來改善當前現金流，以使公司的審計師和其他監管者相信商譽減值是不必要的。研究結果表明，與對照組相比，被認定為避免必要商譽減值的公司將其現金流向上管理，而且用于實現現金流操縱的實際管理活動對未來業績不利。[21]此外，由于近年來我國資本市場中商譽規模急劇增加，巨額商譽隱藏著較大的減值風險，外部投資者和監管機構紛紛開始擔憂溢價商譽對企業經營的不利影響，原因在于溢價商譽來源于收購時的股價高估，這種超額支付一方面可能是由于并購中的代理沖突造成的，如管理者為保持穩固地位或降低與其管理人力資本相關的風險，追求不相關的多元化；[24,25]另一方面也可能是管理者誤估目標價值或高估自己的管理能力。[26]因此，超額商譽的形成和后續管理層的盈余管理行為以及減值風險均降低了商譽的信息質量，導致企業的債務融資成本上升。

創新項目的資金來源主要有兩個：外部資金來源包括銀行貸款或其他債務合同，而內部資金來源主要是留存利潤或（新）股本。與其他類型的投資相比，創新投資的特點是參與方之間的信息高度不對稱。創新項目的復雜性和特殊性使外界難以判斷其潛在價值。此外，由于競爭原因，企業可能不愿意向潛在投資者透露項目的細節。[27,28]因此，根據Akerlof的定義，貸款人或投資者會對其要求的回報率進行“溢價”，就會增加創新投資項目的融資成本。[29]此外，企業管理層和外部人員（如投資者或貸款人）之間的道德風險問題，以及管理層和所有者之間的信息不對稱可能會影響融資條件，從而影響創新項目的投資。[30]除了信息不對稱之外，創新所創造資產的無形屬性通常會使此類項目的外部籌資成本高于其他類型的投資，很大一部分創新投資，特別是研發投資，會出現沉沒成本，銀行等債務持有人更愿意將實物資產和可重新配置的資產作為其貸款的擔保，因為它們可以在項目失敗或破產時進行清算。在創新融資過程中，企業會首先使用內部資金為創新項目融資，然而內部資金是有限的。因此，企業創新融資的約束程度取決于企業在不完善資本市場條件下籌集外部資金的能力，即債務融資成本會顯著地影響企業創新。綜合以上分析，本文提出研究假設：

H2：債務融資成本是超額商譽和企業創新之間的中介變量，即超額商譽會通過提高債務融資成本進而對企業創新產生不利影響

3.分析師樂觀偏差的中介作用

分析師在確定公司內在價值的過程中使用了各種各樣的信息源，其中財務報告是最重要的信息來源，[31]但非會計信息對分析師也很重要。[32]除了公司特定信息外，分析師在提供股票推薦時還考慮了市場情況，[33]并且重視強調宏觀經濟信息、行業狀況和公司在市場中的地位。[31,34]然而，分析師在評估時并不總是公正的，如果他們的雇主或投資銀行，與相關公司有業務聯系，如組織公開發行股票等可能會影響分析師的估計，[35]分析師為取悅管理層可能會給出有偏見的估計和股票建議。[36]部分研究表明，分析師通常會不合理地推斷最近的股票價格和收益信息，具體地說，分析師在短期內觀察到異常的收益和價格表現，并將錯誤地預測這些趨勢將繼續下去。具體到本文的研究內容來看，首先，企業并購時產生的商譽對短期業績具有顯著的正向提升作用，[37]會誤導分析師對未來收益的判斷；其次，在我國資本市場上，分析師對存在并購行為的企業通常持有樂觀傾向；[38]最后，分析師對負面信息反應不足和正面信息反應過度的行為傾向以及因利益關聯導致的偏袒預測，也會使分析師對產生超額商譽的并購企業發布更為樂觀的盈利預測。[39]本文綜合以上分析認為，企業并購產生的超額商譽越高，分析師的樂觀傾向就越大。

分析師的工作內容主要是通過跟蹤對企業目前的經營情況進行評估，并預測未來的業績表現。如果分析師能夠準確地將企業研發項目的信息和價值傳遞給外部投資者，從而緩解企業創新過程中的信息不對稱和融資約束問題，有助于提升企業增加創新投資的意愿和能力。但分析師對企業創新并非只有正面作用，由于他們的工作內容主要是為投資者提供企業短期的業績預測和投資評級，因此當預期企業近期收益會下降時，分析師會向下修正盈利預測并給出“賣出”的投資建議，投資者將“用腳投票”帶來股價下跌，從而給管理者的聲譽、財富和職業發展等帶來不利影響，[40]這就與企業創新活動的重要激勵手段——失敗容忍度相矛盾。[41]Graham等通過對美國401名CFO調查發現，大多數CFO都愿意犧牲長期價值來實現預期的短期收益目標，研發投入作為一種風險高和回報慢的投資，極有可能被管理者優先考慮削減。[42]He等的研究結果支持了業績壓力假說，分析師對管理者實現短期目標施加過大壓力，從而阻礙了企業對長期創新項目的投資。[43]已有研究表明，在現實中，分析師的預測行為普遍存在樂觀性偏差，[44]分析師樂觀偏差在降低信息解讀機制效用的同時也會增強業績壓力機制的效用，對企業創新產生負向影響。[45]從信息解讀機制來看，樂觀偏差會降低分析師作為信息中介緩解信息不對稱的作用，降低股票市場定價和信息傳遞的效率。[46]分析師的盈余預測樂觀偏差與信息解讀機制的作用之間具有顯著的負相關關系。從業績壓力機制來看，管理者通常都會遵從過分激進的分析師盈利預測，并接受外部預期為實現目標。[47]同時，在目前的資本市場中，信息傳遞和資源配置的效率較低，投資者獲取企業信息的渠道較少，個人和機構投資者都高度依賴于分析師的價值分析報告。因此分析師盈余預測的樂觀偏差越大，業績壓力機制的作用就越大。整體上來看，分析師樂觀偏差對企業創新實際上具有抑制效應?；谝陨戏治?，本文提出研究假設：

H3：分析師樂觀偏差是超額商譽和企業創新之間的中介變量，即超額商譽會通過提高分析師樂觀偏差的程度進而對企業創新產生不利影響

二、研究設計

1.樣本選擇與數據來源

本文選取2009-2017年滬深兩市的A股上市公司為樣本，市場化指數數據來源于王小魯等研究，[48]其余數據均來自CSMAR數據庫和WIND數據庫。根據研究需要對樣本進行了如下篩選：剔除樣本期間ST類、PT類和退市的樣本；剔除金融行業的樣本；剔除主要研究變量或控制變量數據缺失的樣本。為了避免極端值的影響，對所有的連續變量進行了1%和99%分位數的縮尾處理。經過上述處理，本文獲得了19432個公司—年度非平衡面板有效數據。行業劃分使用證監會2012行業分類標準，除制造業使用二級分類標準外，其他行業均使用大類劃分。

2.變量的定義與計量

（1）被解釋變量

本文從創新產出和創新效率兩個維度來度量企業的創新績效。首先，與已有研究一致，[49]選擇發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種專利的總申請量和總授權量來衡量企業的創新產出。其次，參考李韻等的研究，采用專利總申請量與研發投入自然對數的比值衡量企業的創新效率。[50]

（2）解釋變量

參考魏志華等的研究，[8]采用商譽期望模型的回歸殘差來衡量企業的超額商譽，模型如下：

模型（1）中，被解釋變量為經總資產標準化后的實際商譽，解釋變量分別為并購是否現金支付、買方支出價值、同行業同年度其他公司商譽的均值、企業規模、盈利能力、成長性、管理層持股比例、是否兩職合一以及年度虛擬變量與行業虛擬變量，通過回歸得到的殘差即為實際商譽與期望商譽之間差額，將此差額作為超額商譽的度量變量。

（3）控制變量

選取企業規模（Size）、企業年齡（Age）、總資產收益率（ROA）、營業收入增長率（Growth）、資產負債率（Lev）、固定資產占比（Fixed）、是否兩職合一（Dual）、第一大股東持股比例（First）、高管持股比例（Mhold）、所有權性質（Soe）、董事會規模（Board）和獨立董事比例（Ind）作為模型的控制變量，并加入年度虛擬變量（Year）和行業虛擬變量（Industry）控制年度和行業的固定效應。具體變量定義和度量方法如表1所示。

表1 變量定義及度量

3.模型構建

為檢驗超額商譽對企業創新績效的影響，本文構建如下實證計量模型：

魏志華等認為，[8]并購發生后形成的商譽會一直存在于企業的資產負債表上，如果商譽不減值就會一直對企業的經營決策產生影響。另外，考慮到企業從創新投資到獲得創新產出和創新效率存在時間上的滯后，本文分別考察了超額商譽對企業當年以及未來1-2年創新產出、創新效率的影響，也就是j=0,1,2。Patent_Ai,t+j、Patent_Gi,t+j和 Peffii,t+j分別為公司i第t、t+1年和 t+2年的專利申請量、專利授權量和創新效率，GW_excessi,t為公司i第t年的超額商譽，Controli,t為控制變量，Year和Industry分別表示年份固定效應和行業固定效應，α0為常數項，α1用來度量超額商譽對企業創新的影響，γ為各個控制變量的系數，εi,t為隨機誤差項。

三、實證結果與分析

1.主要變量描述性統計

表2報告了相關研究變量的描述性統計結果。其中，Panel A列示了樣本期間A股市場并購活動和商譽數據的統計結果。統計結果顯示，2009-2017年A股市場存在并購行為的公司總數從718家上升到1949家，并購活動從2261次上漲到7681次，產生的商譽總額從848億元增長到13500億元。整體來看，A股市場并購重組活動呈現出明顯的增長趨勢，并且活躍的并購行為已經累積了巨額的商譽資產。

表2 相關變量的描述性統計

Panel B報告了本文主要研究變量的描述性統計結果。由Panel B可知，在所有的樣本公司中，總專利申請量（Patent_A）的均值為43.957，中位數為10，最大值和最小值分別為824和0，標準差為112.391；總專利授權量（Patent_G）的均值為31.924，中位數為7，最大值和最小值分別為604和0，標準差為82.336；創新效率（Peffi）的均值為2.154，中位數為0.467，最大值和最小值分別為46.325和0，標準差為5.277，以上結果說明不同企業的創新產出和創新效率水平存在較大差異。超額商譽（GW_excess）均值為-0.0004，中位數為-0.007，最大值和最小值分別為0.287和-0.107，表明超額商譽的分布具有不平衡性，部分企業存在較高的超額商譽?？刂谱兞亢推渌芯孔兞康谋憩F與以往的研究結果大致相同，不再贅述。

Panel C比較了有無并購活動的企業中，超額商譽、創新產出和創新效率的單變量檢驗結果。Panel C顯示，相較于不存在并購活動的企業，存在并購活動的企業中，超額商譽的均值更大，但中位數更小。此外，有并購行為企業的創新產出和創新效率顯著高于不存在并購行為的企業，可能是由于存在并購活動的企業規模更大、盈利能力更強，其創新能力也就更高。而超額商譽會對企業創新產生何種影響，需要進一步檢驗。

2.超額商譽與企業創新的回歸結果

表3列示了超額商譽對企業創新影響的回歸結果。列（1）中，被解釋變量為企業當期的創新產出時，GW_excess的回歸系數為-73.1356，在1%的水平下顯著。第（2）-（3）列中，被解釋變量為企業未來一期和未來兩期的創新產出時，GW_excess的回歸系數分別為-61.2728和-62.1600，且仍在1%的水平下顯著。列（4）中，被解釋變量為企業當期的創新效率時，顯示GW_excess的回歸系數為-3.0343，在1%的水平下顯著。列（5）-（6）中，被解釋變量為企業未來一期和未來兩期的創新效率時，GW_excess的回歸系數分別為-2.4289和-2.2906，分別在1%和5%的水平下顯著。從以上回歸結果來看，盡管相較于當期，未來一期和未來兩期回歸系數的絕對值稍有下降，但超額商譽對企業創新績效的負向影響在當期以及未來一到二期均顯著存在。以上結果表明，超額商譽的存在抑制了企業的創新產出和創新效率，二者之間呈現出顯著的負相關關系，研究假設H1得證。

表3 超額商譽對企業創新產出、創新效率影響的回歸結果

3.穩健性檢驗

（1）變量替換

超額商譽方面，借鑒魏志華等的研究，[8]采用分別經行業中位數和行業均值調整的超額商譽進行穩健性檢驗，分別將標準化后的超額商譽減去同年度同行業內標準化商譽的中位數或均值得到經行業中位數調整的超額商譽（GW_excess1）和行業均值調整的超額商譽（GW_excess2）。估計結果顯示，超額商譽的回歸系數均顯著為負。企業創新方面，采用發明專利申請數（Patent_inv）作為企業創新產出的穩健性度量指標，此外，利用研發投入與總資產之比刻畫創新投入（RD）?；貧w結果表明，無論使用哪種變量度量企業創新產出，超額商譽均對其具有顯著的負向影響，超額商譽對企業當期和未來一期創新投入的回歸系數顯著為負，但對未來兩期創新投入的回歸系數不再顯著。相較于創新產出，超額商譽對創新投入負向影響的持續時間較短，與已有研究的邏輯一致。以上結果表明，更換變量后的估計結果仍然支持本文的研究結論（具體結果略去備索）。

（2）更換模型

為控制隨個體改變的因素產生的影響，選擇固定效應回歸模型重新檢驗，檢驗結果表明GW_excess的回歸系數均顯著為負，與本文的研究結論一致（具體結果略去備索）。

（3）剔除創新產出和創新效率為0的樣本

樣本企業中存在部分創新產出和創新效率為0的樣本，為了避免等于0的樣本對回歸結果造成的偏差，本文分別將創新產出和創新效率為0的樣本剔除，重新使用模型（2）進行回歸，剔除0樣本后，超額商譽的回歸系數仍在1%的水平下顯著為負，本文的研究結論未改變（具體結果略去備索）。

（4）內生性處理

① 工具變量

本文選擇同年度內其他上市公司超額商譽的均值作為工具變量，并采用兩階段最小二乘估計法（2SLS）進行穩健性檢驗。近年來，并購商譽呈現出顯著的增長趨勢，某個上市公司的并購商譽會受到同年份內其他公司商譽的影響，但同年份其他公司的商譽很難對本公司的創新表現產生影響?；貧w結果顯示，無論第二階段的被解釋變量為當期或者未來一期與未來二期的創新績效，工具變量Mean_GW的估計系數都在1%的水平下顯著。檢驗工具變量識別不足的Anderson LM檢驗均顯著拒絕原假設，說明工具變量不存在識別不足的問題，弱工具變量檢驗Cragg-Donald Wald的 F統計量也大于Stock-Yogo弱工具變量檢驗的臨界值，表明工具變量不存在弱識別問題。第二階段GW_excess的估計系數均顯著為負。因此，考慮內生性問題后，超額商譽仍然對企業創新有顯著的負向影響，支持本文的研究結論（具體結果略去備索）。

② 傾向得分匹配法

為進一步控制內生性問題的影響，本文采用傾向得分匹配法進行穩健性檢驗。首先，以超額商譽是否為正構建虛擬變量作為被解釋變量，選擇分析師關注度（Analyst）、是否為四大審計師事務所（Audit）、管理費用率（Mcost）、企業規模（Size）、總資產收益率（ROA）、營業收入增長率（Growth）、資產負債率（Lev）、固定資產占比（Fixed）、是否兩職合一（Dual）、第一大股東持股比例（First）、高管持股比例（Mhold）、所有權性質（Soe）和董事會規模（Board）作為匹配協變量，通過Logit回歸計算出傾向匹配得分，采用最近鄰原則對標的企業進行匹配，卡尺范圍為0.001。利用匹配后的樣本進行檢驗表明，GW_excess的回歸系數均顯著為負，傾向得分匹配法的估計結果進一步支持了本文的研究結論（具體結果略去備索）。

四、進一步研究

1.作用機制檢驗

（1）超額商譽、債務融資成本與企業創新

參考魏志華等的研究，[8]采用利息支出、手續費支出、其他財務費用的總和與總負債之比來度量企業的債務融資成本（Incost），將Incost作為中介變量，參考溫忠麟等的研究，[51]構建中介效應模型來檢驗此作用路徑。

回歸結果列示于表4中，前文已經驗證了超額商譽顯著降低了企業的創新產出和創新效率，表4的列（1）中，GW_excess的回歸系數為0.0408，且在1%的水平下顯著，表明超額商譽顯著提高了企業的債務融資成本。同時納入中介變量（Incost）和解釋變量（GW_excess）后，列（2）-（4）中，GW_excess對Patent_A的回歸系數均在1%的水平下顯著為負，Incost對Patent_A的回歸系數在t期和t+1期均在1%的水平下顯著為負，在t+2期在10%的水平下顯著為負；列（5）-（7）中，GW_excess對Peffi的回歸系數分別在1%、1%和5%的水平下顯著為負，Incost對Peffi的回歸系數在t期和t+1期分別在1%和10%的水平下顯著為負，在t+2期雖為負但不顯著，意味著超額商譽和債務融資成本均對企業的創新績效具有顯著的負向影響，并且Incost回歸系數的絕對值逐漸減小，顯著性同時降低，表明債務融資成本對企業創新產出和創新效率的負向影響隨著時間推移逐漸減弱。以上結果說明，債務融資成本在超額商譽影響企業創新的過程中起到部分中介作用，即超額商譽通過提高企業的債務融資成本進而抑制了企業創新，研究假設H2得證。

表4 超額商譽、債務融資成本與企業創新

（2）超額商譽、分析師樂觀偏差與企業創新

將分析師樂觀偏差（Optimism）作為中介變量，與以往研究一致，將分析師j在t年對公司i的樂觀偏差定義為：

其中，Fi,j,t為分析師j在t年對公司i每股盈余的預測值，Ei,t為公司i在t年真實的每股盈余，Pi為公司i在分析師發布盈利預測前一個交易日股票的收盤價格，對t年跟蹤公司i的所有分析師的樂觀偏差Optimismi,j,t取平均值，得到公司層面的分析師樂觀偏差Optimismi,t。同樣使用中介效應模型進行檢驗，檢驗結果見表5。

表5的列（1）中，GW_excess的回歸系數為0.0039，且在1%的水平下顯著，表明超額商譽顯著提高了分析師的樂觀偏差。同時納入中介變量（Optimism）和解釋變量（GW_excess）后，列（2）-（4）中，GW_excess對Patent_A的回歸系數均在1%的水平下顯著為負，Optimism對Patent_A的回歸系數在t期、t+1期和t+2期分別在10%、5%和1%的水平下顯著為負；列（5）-（7）中，GW_excess對Peffi的回歸系數分別在1%、1%和5%的水平下顯著為負，Optimism對Peffi的回歸系數在t期、t+1期和t+2期分別在10%、1%和1%的水平下顯著為負，表明超額商譽和分析師樂觀偏差同樣均對企業的創新績效具有顯著的負向影響，同時Optimism回歸系數的絕對值逐漸增大，顯著性逐漸提高，說明分析師樂觀偏差對企業創新的負向影響隨著時間推移有加劇的趨勢。以上結果表明，分析師樂觀偏差在超額商譽影響企業創新的過程中同樣起到部分中介作用，即超額商譽通過提高跟蹤企業分析師的樂觀傾向進而抑制了企業創新，研究假設H3得證。

表5 超額商譽、分析師樂觀偏差與企業創新

2.內外部公司治理機制的影響

從并購動機的代理理論來看，管理者可能會通過追求不相關的多元化并購來獲取個人利益，如在職消費和晉升機會，這種以保持穩固地位或降低與其人力資本相關的風險的并購會損害股東利益，[24,25]此外，過度自信的管理者可能會高估被收購企業的價值或自身的管理能力。[26]Berkovitch等的研究支持了并購動機中代理沖突和傲慢假設的證據，會導致收購方在收購時為目標公司支付了過高的價格，形成超額商譽。[52]魏志華等研究發現，企業內外部的公司治理機制能夠有效緩解超額商譽的負向影響。[8]有鑒于此，本文將檢驗內外部治理機制是否能夠影響超額商譽對企業創新的抑制效應。

將高管持股比例（Mhold）與超額商譽（GW_excess）交乘，在基準模型中加入GW_excess×Mhold交乘項后進行回歸，如果GW_excess×Mhold顯著為正，則表明高管持股能夠緩解超額商譽對企業創新績效的負向影響?；貧w結果顯示，GW_excess×Mhold對Patent_A和Peffi的回歸系數在t期、t+1期和t+2期均不顯著，意味著高管持股并不能緩解超額商譽對企業創新的負面影響（具體結果略去備索）。

借鑒何瑛等的研究，[53]從以下三個方面衡量外部治理水平：（1）獨立機構投資者持股比例（Indinstitute） 。與已有研究一致，將證券投資基金、社?；鸷蚎FII三者的持股比例視為獨立機構投資者持股比例，將獨立機構投資者持股比例轉換為虛擬變量，如Indinstitute高于年度、行業中位數，取值為1，否則取0。（2）分析師關注度（Analyst） 。分析師憑借其專業的信息收集和處理能力對企業內部的運營狀況和發展潛力進行分析，并將其傳遞給股東和外部潛在的投資者，有助于降低信息不對稱程度，緩解代理沖突。同樣將高于年度、行業中位數的樣本Analyst取值為1，否則取0。（3）審計機構類型（Big4） 。四大會計師事務所憑借其權威和規范的審計流程，能夠起到公司治理的效用，是一種有效的外部監督機制。當企業的審計機構為四大會計師事務所時，Big4取值為1，否則為0。將上述三個虛擬變量進行加和得到外部治理水平的綜合性指標（Exgov） 。將超額商譽（GW_excess）與外部治理水平（Exgov）交乘，在基準模型中加入Exgov和GW_excess×Exgov兩個變量后進行回歸，如果GW_excess×Exgov顯著為正，則意味著外部治理水平的提高能夠抑制超額商譽對企業創新的負向影響?；貧w結果顯示，GW_excess×Exgov對Patent_A和Peffi的回歸系數均顯著為負，表明外部治理機制不但沒有緩解超額商譽對企業創新的負面影響，反而加劇了這種抑制效應（具體結果略去備索）。

3.會計穩健性的影響

會計穩健性是指會計人員（管理層）在將好消息確認為收益時比將壞消息確認為損失時傾向于要求更高程度的核實。穩健會計政策的不對稱核實要求抵消了管理人員隱藏壞消息披露和加速好消息確認的傾向，可以在一定程度上提高會計信息的治理效應。會計穩健性越高，公司特定的壞消息被隱藏和累積的可能性就越低，在這種情況下，隱含在商譽資產中不穩健的會計信息會越少。另外，管理者通常會策略性地隱瞞或推遲壞消息的披露，加快好消息的發布。這種行為源于各種管理激勵，如基于收益或股權的薪酬合同、職業和聲譽顧慮以及企業帝國的建設。會計穩健性作為一種有效的公司治理機制，能夠限制管理層夸大收益和資產凈值的能力，從而抑制管理層的機會主義行為。綜上，在會計穩健性越高的企業中，商譽的會計信息質量越高，管理層謀求私利的動機也會被削弱。[9]因此本文預計，會計穩健性的提高能夠緩解超額商譽對企業創新的負向影響。

本文采用最常用的Basu模型以及Khan等在 Basu模型基礎上改進的C_SCORE模型，計算出會計穩健性指標C_Score。[54]回歸結果見表6，結果表明，GW_excess×C_Score對Patent_A和Peffi的回歸系數在t期、t+1期和t+2期均在1%的水平顯著為正，意味著會計穩健性越高，超額商譽對創新的負向影響越小，會計穩健性能夠緩解超額商譽抑制企業創新的效應。

表6 超額商譽、會計穩健性與企業創新

4.信息披露質量的影響

市場信息質量同樣也能顯著影響企業的信息不對稱程度。交易量是衡量企業價值的一個有效的信息來源，Kim等[55]檢驗了信息披露質量、回報率和交易量之間的關系，將一家公司承諾及時披露業績的政策決定建模為“披露”，研究表明，當一家公司的信息披露越多時，投資者對交易信息量的依賴性越低，對信息披露的依賴性越強，信息披露的增加意味著交易員更少地依賴于交易量。[55]當企業提高信息披露水平時，公司管理層與其股東之間或公司股票買賣雙方之間出現信息不對稱的可能性就會減小，投資者承擔的信息風險也會減小，進而有助于降低公司的外部融資成本。此外，披露水平高的公司更有可能吸引投資者，原因在于投資者相信股票交易以更“公平”的價格進行，從而能夠增加股票的流動性，流動性的提高有助于企業創新。因此，本文檢驗市場信息質量的提高是否同樣有助于緩解超額商譽對企業創新的負向影響。

借鑒Kim等的研究，[55]本文采用KV指數來度量企業的市場信息披露質量?；貧w結果見表7，GW_excess×KV對Patent_A和Peffi的回歸系數在t期在10%的水平下顯著為負，在t+1期和t+2期均不顯著，表明市場信息披露質量也能夠緩解超額商譽對企業創新的負面影響，但由于市場信息變化較快，這種調節作用僅在短期內有效。

表7 超額商譽、信息披露質量與企業創新

5.異質性分析

（1）所有權性質

基于所有權性質分組的檢驗結果見表8和表9。結果表明，在國有企業中，超額商譽對企業創新產出和創新效率的回歸系數均不顯著；在非國有企業中，超額商譽對創新產出的回歸系數在t期、t+1期和t+2期分別在1%、1%和10%的水平下顯著為負，對創新效率的回歸系數在t期和t+1期分別在1%和5%的水平下顯著為負，在t+2期雖為負但不顯著?？傮w來看，超額商譽對企業創新的負向影響主要存在于非國有企業中?？紤]到產權的特殊性，預算軟約束的存在使國有企業容易獲得政府和國有銀行的援助，因此面臨的融資約束較小，其創新行為對超額商譽的敏感程度也就小于非國有企業。

表8 超額商譽與企業創新產出：基于所有權性質分組

表9 超額商譽與企業創新效率：基于所有權性質分組

（2）行業屬性

依據國家統計局發布的《高技術產業（制造業）分類》，將樣本企業分為高科技企業和一般企業兩組，基于行業屬性分組的檢驗結果見表10和表11。結果表明，超額商譽對企業創新產出和創新效率的回歸系數在高科技企業中均顯著為負，在一般企業的t期、t+1期顯著為負，在t+2期雖為負但不再顯著。并且，從回歸結果來看，一般企業回歸系數的絕對值小于高科技企業，隨著時間推移其顯著性水平也逐漸下降，在t+2期已經不再顯著。以上研究結果表明，相較于一般企業，超額商譽對企業創新的負向影響在高科技企業中更明顯。技術創新是高科技企業的核心競爭力，因此相較于一般企業，高科技企業的創新行為更容易受到超額商譽的影響。

表10 超額商譽與企業創新產出：基于行業屬性分組

表11 超額商譽與企業創新效率：基于行業屬性分組

（3）產品市場競爭

赫芬達爾—赫希曼指數(HHI)越大，市場集中度越高，產品市場競爭越弱。勒納指數越大，壟斷勢力越強，市場競爭越弱。根據當年企業所在行業的HHI和勒納指數是否超過全樣本的中位數，將樣本企業劃分為產品市場競爭較弱組和產品市場競爭較強組，基于產品市場競爭分組的檢驗結果報告于表12-15中。估計結果顯示，在t期、t+1期和t+2期，超額商譽對創新產出和創新效率的影響在產品市場競爭較強的企業中均顯著為負，而在產品市場競爭較弱的企業中，僅在t期顯著為負，在t+1期和t+2期均不顯著。以上結果表明，超額商譽對企業創新的負向影響在產品市場競爭較強的企業中更顯著。企業創新需要大量的人力、物力和資金的投入，在產品市場競爭較強的企業中，企業面臨著短期內獲得大量營業收入和營業利潤的壓力，以應對激烈的市場競爭，因此當并購產生超額商譽時，后續的商譽減值會耗用企業的大量資源，相較于處于市場競爭較弱的環境中的企業，處于較強市場競爭環境中的企業的創新意愿和能力會大幅減弱。

表12 超額商譽與企業創新產出：基于HHI分組

表13 超額商譽與企業創新效率：基于HHI分組

表14 超額商譽與企業創新產出：基于勒納指數分組

表15 超額商譽與企業創新效率：基于勒納指數分組

（4）制度環境

根據王小魯等的研究報告，[48]以市場化指數作為制度環境的代理指標，由于該指數僅更新到2016年，本文根據歷年市場化指數的平均增長幅度推算出2017年的數值。根據企業所在地當年市場化指數是否超過全國中位值水平，將樣本企業劃分為制度環境較好組和制度環境較差組，基于制度環境分組的檢驗結果見表16和表17。結果表明，在t期、t+1期和t+2期，超額商譽對企業創新的影響在制度環境較好的企業中均顯著為負，而在制度環境較差的企業中，這種負向影響僅在t期顯著，說明在制度環境較好的企業中，超額商譽對企業創新的影響更明顯。市場化程度高的地區，資本市場更有效、信息的傳遞效率也就更高，因此當并購產生超額商譽時，對企業創新的負向影響會更大。

表16 超額商譽與企業創新產出：基于制度環境分組

表17 超額商譽與企業創新效率：基于制度環境分組

五、研究結論與啟示

探討并購商譽的經濟后果是近年來資本市場領域國內外學者關注的熱點。本文基于高于適度商譽水平的超額商譽，根據2009-2017年A股非金融類上市公司的數據，實證檢驗了超額商譽與企業創新的關系。研究發現，并購產生的超額商譽越高，企業的創新產出越少、創新效率越低。在進行多種穩健性檢驗和內生性分析后，研究結論仍然成立。作用機制分析表明，超額商譽主要通過提高債務融資成本和跟蹤企業分析師樂觀偏差的程度進而影響了企業創新，本文在此基礎上進一步檢驗了相關治理對策對超額商譽與企業創新之間關系的影響。結果表明，內外部治理機制并不能調節超額商譽對企業創新的負向影響，而會計信息質量和市場信息質量的提高則能夠顯著緩解超額商譽對企業創新的抑制效應。異質性分析表明，在非國有企業、高科技企業、產品市場競爭較強以及制度環境較好的企業中，超額商譽對創新產出和創新效率的負向作用更加明顯。

基于本文的研究結論，提出以下政策建議。對監管部門而言，基于公允價值規則計量形成的商譽和基于一定“穩健性”估計的商譽減值并沒有客觀的會計事實依據，這就導致商譽的確認和減值成為一種無法核實的估計。如何讓商譽的“黑匣子”透明化，是目前會計準則制定和監管機構亟待解決的重要問題。近年來，并購形成的巨額商譽以及后續的減值風險對資本市場、上市公司和投資者造成的負向影響已不能忽視。監管機構在制定商譽的計量和確認規則時，要做到在適當謹慎的原則下保證反映事實和公允評價，同時合理限制管理層的自由裁量權，切忌并購商譽和商譽減值成為管理層參與企業會計管理的工具。對上市公司而言，應合理評估并購帶來的協同效應，避免追求不相關的多元化并購。如果預期中的協同效應未能實現，超額商譽會耗費企業用于生產經營的各項資源。本文的研究結果表明，并購形成的超額商譽通過提高債務融資成本和分析師樂觀偏差的程度對企業創新產生了顯著的負向影響。因此，企業應在并購前合理評估兩家公司的優勢，以實現規模經濟和提高公司績效為前提進行決策，制約管理層為分散風險或追求財富和職業發展等自身利益為目的的并購行為。對投資者而言，要合理評估資本市場中的并購事件，避免盲目跟從。近年來，并購政策的不斷推出豐富了企業實施并購行為的融資和支付方式，導致并購交易急劇擴張，形成的商譽規模也不斷擴大，為投資者辨認并購的合理性帶來了新的挑戰。在此現狀下，投資者應保持理性，發揮作為資產市場參與者的話語權，投資于合理的并購事件，抑制有損企業價值的并購行為。