朱平芳，廖 輝

一、引 言

金融風(fēng)險是經(jīng)濟發(fā)展中的重大風(fēng)險(林濱 等，2018；程建華 等，2021)。習(xí)近平總書記強調(diào)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展要特別注意防范化解金融風(fēng)險。2013年以來，中國企業(yè)的并購事件頻發(fā)，僅2015年至2018年，并購案例超過3.5萬例(張嘉航，2020)，其中2018年披露的并購案例將近5000例，累積交易額達5768億美元。并購一方面有益于企業(yè)整合產(chǎn)業(yè)鏈，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)，提高市場地位；另一方面通過整合閑置或低效的資源，有效利用產(chǎn)能，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。但是，由于各種原因，并購常常出現(xiàn)數(shù)目巨大的溢價，支付并購溢價會帶來高額商譽(杜興強 等，2011)，這使得并購蘊藏著難以估計的金融市場風(fēng)險。因此，研究企業(yè)并購商譽對金融市場風(fēng)險的影響，探索風(fēng)險防控的可行路徑是非常必要的。

并購帶來的市場風(fēng)險主要來源于高額商譽中的泡沫。并購商譽會導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)和營收華而不實，給公司長期發(fā)展帶來挑戰(zhàn)。并購商譽對企業(yè)發(fā)展的影響呈倒U形，即短期內(nèi)促進企業(yè)業(yè)績提升，但長期是企業(yè)發(fā)展的桎梏(馮科 等，2018)。從長期來看，并購商譽減值風(fēng)險會提高，從而損害公司股東的利益(巴曙松 等，2019)。當(dāng)企業(yè)業(yè)績不達預(yù)期時，商譽減值極有可能引發(fā)股價崩盤，二級資本市場充斥著投資者的恐慌情緒，最終導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

值得注意的是，中國資本市場上的投資機構(gòu)規(guī)模不大，具有短期獲利主義傾向，在公司財務(wù)透明度不能保證的情況下，并購帶來的高額商譽中隱藏的股價泡沫是難以控制的(Ho，1996)。其中，自由現(xiàn)金流越高的公司越有并購的傾向。管理層為了獲取更大的個人收益，很有可能不顧公司利益將現(xiàn)金流用于并購，因投資者過分關(guān)注企業(yè)現(xiàn)金流和并購商譽，會進一步助推股價崩盤的風(fēng)險。因此，合理的現(xiàn)金流規(guī)模能起到防控金融風(fēng)險的作用。

信息不對稱產(chǎn)生上市公司管理者與投資者的委托代理問題(段華友 等，2015)，將增加股價估值泡沫(Takahashi，2010)。商譽確認(rèn)本身帶有一定的盈余管理動機，上市公司管理者有通過商譽盈余管理而操縱股價的動機，企業(yè)信息披露質(zhì)量大幅下降，最終轉(zhuǎn)化為股價崩盤的風(fēng)險(林鐘高 等，2019)。管理者可能隱藏并購商譽中高融資成本和高負(fù)債率等負(fù)面信息，當(dāng)業(yè)績無法兌現(xiàn)時，負(fù)面信息集中釋放，股價隨之崩盤。當(dāng)交易型投資者占據(jù)金融市場的主流時，巨大的市場波動將引發(fā)股價崩盤(Callen et al，2013)，提升金融市場信息透明度能抑制股價崩盤的風(fēng)險(Hong et al，2003)。因此，有必要考慮公司治理結(jié)構(gòu)在商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險防控中的作用。

本文基于A股上市公司2007—2017年的數(shù)據(jù)，對并購商譽、公司治理和股價崩盤風(fēng)險進行實證分析，主要回答以下幾個問題：(1)商譽規(guī)模對股價崩盤可能性有怎樣的作用，在國資企業(yè)和非國資企業(yè)中是否有差異；(2)公司治理在緩解商譽影響股價崩盤風(fēng)險中起到何種作用；(3)在上述兩個問題的基礎(chǔ)上探索國資企業(yè)和非國資企業(yè)有效防控商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險的策略。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)商譽增加股價崩盤的風(fēng)險

企業(yè)并購中往往伴隨著商譽溢價估值，這將導(dǎo)致其與內(nèi)在價值背離，從而加大商譽資產(chǎn)減值風(fēng)險。若企業(yè)無法兌現(xiàn)并購時的業(yè)績承諾，商譽會發(fā)生實質(zhì)性減值，市場出現(xiàn)負(fù)面信息，最終引發(fā)股價下跌甚至崩盤。雖然企業(yè)計提商譽減值損失不會對當(dāng)期現(xiàn)金流產(chǎn)生直接影響，但會沖擊資產(chǎn)負(fù)債表中的各項資產(chǎn)，并進一步?jīng)_擊企業(yè)當(dāng)期利潤。若減值損失超出企業(yè)短期盈利能力，當(dāng)期利潤出現(xiàn)虧損，財報中的業(yè)績直接在股價上體現(xiàn)，導(dǎo)致公司股票被恐慌性拋售，股價暴跌。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：商譽及商譽減值損失的增加會擴大股價崩盤的可能性。

國資企業(yè)一方面要追求利潤和發(fā)展，另一方面也承擔(dān)著調(diào)節(jié)國民經(jīng)濟的社會責(zé)任。因此政府無形中為國資企業(yè)在市場活動中提供信譽背書。蔣薇等(2019)認(rèn)為國資企業(yè)往往會有更多的并購行為。與非國資企業(yè)相比，國資企業(yè)在風(fēng)險防控上更為嚴(yán)格，一是其日常經(jīng)營活動要受到各級政府以及地方國資委的監(jiān)督和審計，二是管理層的提拔并非簡單地進行業(yè)績考核，這使得其在做決策時更為審慎。另外，即便國資企業(yè)在并購中發(fā)生商譽減值，通過政府托底也能彌補。因此，本文提出以下假設(shè)：

H1b：相較于非國資企業(yè)，國資企業(yè)在風(fēng)險防控上更為嚴(yán)格，因此商譽增加造成股價崩盤的可能性更小。

(二)公司治理對商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險防控的作用

在公司利潤增速放緩或宏觀經(jīng)濟出現(xiàn)下行時，公司經(jīng)營中的各種風(fēng)險就會展露，包括高負(fù)債經(jīng)營的違約風(fēng)險和利息成本，這時企業(yè)是否有足夠經(jīng)營性現(xiàn)金流來覆蓋風(fēng)險敞口是其能否經(jīng)營下去的關(guān)鍵。然而，過多的投資性現(xiàn)金流給予管理層更大的權(quán)利，容易引發(fā)委托代理問題，管理層可能為了自身利益盲目擴張投資，其中不乏高溢價且效率低下的項目，這不僅造成企業(yè)資源的浪費，而且高額的商譽溢價給公司股價留下潛在的崩盤風(fēng)險(Harford，1999)。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2a：不同類型的現(xiàn)金流及其與商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)對股價崩盤風(fēng)險防控的作用不一致。

由于會計準(zhǔn)則中的商譽確認(rèn)規(guī)則和會計報表中的欄目設(shè)定規(guī)則，公司管理層有極大便利來操縱商譽科目。王文姣等(2017)指出商譽確認(rèn)中的盈余管理動機導(dǎo)致企業(yè)信息披露失真，隱含股價崩盤風(fēng)險。馮科等(2018)用管理費用率衡量委托代理問題，發(fā)現(xiàn)只有委托代理問題不嚴(yán)重、信息披露真實時，商譽才能促進企業(yè)業(yè)績，緩解股價崩盤風(fēng)險。許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)，市場和公司層面的透明度是減少股價崩盤風(fēng)險的關(guān)鍵，如大股東的存在(王化成 等，2015)、公開獨立的審計(江軒宇，2015)和完整的信息披露機制等可以有效監(jiān)督管理層，減少委托代理問題，抑制股價崩盤風(fēng)險(江軒宇 等，2015)等。此外，國資企業(yè)和非國資企業(yè)的社會責(zé)任、審查監(jiān)督體系和激勵約束機制等不完全一樣，其面對的委托代理問題存在差異，各種治理結(jié)構(gòu)對國資企業(yè)和非國資企業(yè)商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險的作用可能不一樣。因此，本文提出以下假設(shè)：

H2b：完善的公司治理結(jié)構(gòu)不僅會直接降低股價崩盤風(fēng)險，還會緩解商譽影響股價崩盤風(fēng)險的正向影響，不同治理結(jié)構(gòu)在國資和非國資企業(yè)防控商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險中的作用不一樣。

(三)商譽對股價崩盤風(fēng)險的U形作用

商譽積累在當(dāng)期會提升企業(yè)業(yè)績，但是會對下一期及之后兩期的業(yè)績造成負(fù)面沖擊(鄭海英 等，2014)。商譽積累能夠改善公司基本面，但超過某一閾值后，二級市場的過度反應(yīng)會起到主導(dǎo)作用，造成股價泡沫進一步增加股價的崩盤風(fēng)險(楊威 等，2018)。Jennings等(2001)基于美國上市公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)商譽可以顯著促進公司股價提升。當(dāng)商譽規(guī)模處于低位時，商譽的提升能在一定程度上助力公司業(yè)績，甚至促進股市表現(xiàn)，降低股價崩盤風(fēng)險；但是當(dāng)商譽規(guī)模超過某個閾值后，商譽對企業(yè)股價波動可能會起反作用。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H3：適度規(guī)模的商譽可以緩解股價崩盤風(fēng)險，但巨額商譽反而顯著增加股價崩盤的可能性。

三、研究設(shè)計

(一)樣本來源

本文采用2007—2017年A股上市公司數(shù)據(jù)(1)考慮到2018年中國A股市場的特殊情況和外部中美貿(mào)易摩擦的沖擊以及數(shù)據(jù)缺失問題，本文數(shù)據(jù)截止到2017年。，來自萬德、同花順、國泰安、東方財富及上市公司公告。剔除金融業(yè)和當(dāng)年ST和*ST的樣本，刪除較多數(shù)據(jù)缺失的樣本并進行0.5%的雙邊縮尾處理，最終得到2505家樣本企業(yè)17825個觀測值。

(二)變量說明

1.被解釋變量：股價崩盤風(fēng)險系數(shù)

使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益率上下波動率度量股價崩盤風(fēng)險系數(shù)(Kim et al，2014)。參照Dimson的理論，以及Hutton等(2009)、許年行等(2012)、葉康濤等(2015)的方式進行式(1)和式(2)處理，根據(jù)股票i每年的數(shù)據(jù)構(gòu)建t年第j周的周特質(zhì)收益率。

ri,j=βi+β1rm,j-2+β2rm,j-1+β3rm,j+β4rm,j+1+β5rm,j+2+ui,j

(1)

(2)

式(1)中ri,j為股票i第j周考慮現(xiàn)金紅利的再投資收益率；rm,j為股票i所在滬深市場第j周的加權(quán)平均周收益率；殘差ui,j表示不能被市場解釋的股價波動；將ui,j進行式(2)變化得到的Ui,j即為t年第j周的周特質(zhì)收益率。使用式(3)和式(4)分別構(gòu)建負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益率上下波動率(DUVOL)。

(3)

(4)

其中，n為股票i在t年的交易周數(shù)，nu和nd分別表示一年中i股票的周回報率高于和低于當(dāng)年周平均回報率的周數(shù)，down和up分別表示股票i在t年中周回報率低于和高于該年周平均回報率。NCSKEW和DUVOL越大，發(fā)生股價崩盤的可能性越大。

2.核心解釋變量：商譽和商譽減值損失

以商譽和商譽減值損失作為核心解釋變量進行分析。商譽為商譽凈值除以公司年末總資產(chǎn)得到的變量，其中商譽凈值=商譽原值-商譽減值準(zhǔn)備；商譽減值損失為商譽減值準(zhǔn)備除以公司年末總資產(chǎn)得到的變量。

3.控制變量

由前文可知，公司的委托代理問題(張新民 等，2018)、現(xiàn)金流等都會影響股價崩盤風(fēng)險，在控制公司基本經(jīng)營情況和性質(zhì)之外也需加入這些控制變量。同時考慮現(xiàn)金流和治理結(jié)構(gòu)的作用，在基準(zhǔn)回歸之外進一步分析三類現(xiàn)金流和各種公司治理結(jié)構(gòu)在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。主要變量定義見表1。

(三)研究模型

參考Kim等(2014)以及王文姣等(2017)的方式，建立模型(5)來分析商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響。其中Collapse為股價崩盤風(fēng)險，使用NCSKEW或DUVOL進行度量，X為核心解釋變量GW或GWL，Control為控制變量，控制行業(yè)Ind和年份Year固定效應(yīng)?？紤]到X和Collapse可能存在同期內(nèi)生性，設(shè)定X為當(dāng)期(t)變量，Collapse為下一期(t+1)變量；現(xiàn)金流的影響往往是即期的，設(shè)定現(xiàn)金流變量與Collapse同期(t+1)。此外，使用該模型分別對國資企業(yè)和非國資企業(yè)樣本進行分析，同時分析非線性影響。

(5)

若β1顯著為正則說明商譽或者商譽減值損失規(guī)模增加會顯著提升股價崩盤的可能性，為負(fù)則相反，若不顯著則可能無作用。

為了分析公司治理的調(diào)節(jié)效應(yīng)，在模型(5)中加入商譽與公司治理(包括現(xiàn)金流和治理結(jié)構(gòu))的交叉項Xit×Zit來識別其與商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)對股價崩盤可能性的影響，模型(6)中的變量Z為三類現(xiàn)金流變量或四個代表治理結(jié)構(gòu)的委托代理變量之一。

(6)

若β2顯著為負(fù)則說明公司治理會緩解商譽對股價崩盤風(fēng)險的正向作用，為正則放大這種作用，若不顯著則說明不影響商譽與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系。若β3顯著為負(fù)則說明有效的公司治理可以緩解股價崩盤風(fēng)險，為正則相反，若不顯著則可能無作用。

四、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計與差異性檢驗

1.描述性統(tǒng)計

由表2可知，2007—2017年11年間，越來越多上市公司存在并購商譽且計提商譽減值損失。截至2017年有商譽的企業(yè)占比達52.00%，計提商譽減值損失的企業(yè)占比達13.20%，可見并購中存在的高估值和高杠桿情況與日俱增。

表2 商譽及商譽減值損失樣本占比

從表3可知，NCSKEW和DUVOL的均值分別為-0.236和-0.214，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.892和0.670，這與楊威等(2018)的結(jié)論相似，一定程度上證明了用這兩個變量衡量股價崩盤風(fēng)險系數(shù)的可靠性，且個股之間的股價崩盤風(fēng)險差異較大。GW均值為0.013，標(biāo)準(zhǔn)差為0.040；GWL均值為0.000177，標(biāo)準(zhǔn)差為0.000966，這說明商譽減值準(zhǔn)備相較于總資產(chǎn)規(guī)模較小。istown均值為0.511，說明有51.1%的樣本企業(yè)為國資背景。此外，進行樣本分布分析表明NCSKEW和DUVOL存在左偏情況，GW存在右偏情況。

表3 描述性統(tǒng)計

2.差異性檢驗

從表4可知，10015個無商譽樣本的NCSKEW和DUVOL均值分別為-0.259和-0.230，中位數(shù)分別為-0.268和-0.227，而有商譽的7810家樣本企業(yè)對應(yīng)的均值為-0.207和-0.192，對應(yīng)的中位數(shù)為-0.228和-0.193，從這兩個變量的均值和中位數(shù)來看，在不考慮其他變量影響的情況下，有商譽的企業(yè)股價崩盤風(fēng)險高于無商譽的企業(yè)(均值高0.042和0.038，中位數(shù)高0.040和0.034)。差異性檢驗的結(jié)果表明兩者之間的差異在1%的水平上顯著，這在一定程度上說明商譽和股價崩盤風(fēng)險有某種正相關(guān)關(guān)系。此外，商譽的差異性檢驗也表明其他控制變量在兩組樣本之間也存在明顯差異。以商譽減值損失劃分樣本進行差異性檢驗也表明商譽減值損失會顯著提高股價崩盤風(fēng)險。

表4 商譽差異性檢驗

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

1.企業(yè)并購商譽影響股價崩盤風(fēng)險的實證結(jié)果

由表5可知，(t+1)期股價崩盤風(fēng)險顯著地被當(dāng)期商譽影響，隨著商譽資產(chǎn)的增加，商譽減值風(fēng)險上升，一旦業(yè)績不達預(yù)期，則面臨著股價崩盤，這驗證了假設(shè)H1a。此外，四個回歸都表明同期現(xiàn)金流增加會顯著降低同期股價崩盤風(fēng)險，同期現(xiàn)金流波動率增大使得NCSKEW顯著變大，對DUVOL有正向且不顯著的影響。說明現(xiàn)金流可以緩解商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響，但是現(xiàn)金流的劇烈波動可能擴大股價崩盤風(fēng)險，至于具體是哪類現(xiàn)金流的作用，將在后文進行分析。

表5 商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響

治理結(jié)構(gòu)對股價崩盤風(fēng)險的直接影響可從四個委托代理變量的回歸結(jié)果得到。hhi和wage增加可以顯著抑制股價崩盤風(fēng)險，由于大股東的監(jiān)督可以緩解信息不對稱問題，高管薪酬越高，其為了私利進行并購的激勵越低且轉(zhuǎn)換工作的機會成本越高，因此并購選擇會更加謹(jǐn)慎。audit和indr與股價崩盤風(fēng)險負(fù)相關(guān)但不顯著，說明獨董等外部監(jiān)督對信息披露有一定作用但不明顯，可以緩解股價崩盤風(fēng)險，這驗證了假設(shè)H2b的部分內(nèi)容。公司治理是怎樣對商譽影響股價崩盤風(fēng)險起作用，完善公司治理具體如何起到風(fēng)險防控的作用，將在后文分析。

2.商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響在國資和非國資企業(yè)中的表現(xiàn)

對于非國資企業(yè)，商譽資產(chǎn)規(guī)模增加會顯著擴大股價崩盤風(fēng)險；對于國資企業(yè)，商譽資產(chǎn)的增加對股價崩盤風(fēng)險的提升作用并不明顯。對商譽減值損失回歸的結(jié)果表明國資企業(yè)和非國資企業(yè)的商譽減值損失增加，股價崩盤風(fēng)險均會顯著擴大。在實際中，相較于非國資企業(yè)，國資企業(yè)在風(fēng)險防控和審計監(jiān)督上會更加嚴(yán)格，即使有商譽估值過高的情況，其資產(chǎn)泡沫也不會膨脹過大，因此商譽增加不會提升國資企業(yè)股價崩盤風(fēng)險；一旦計提商譽減值損失，無論是國資企業(yè)還是非國資企業(yè)都會面臨巨大的股價崩盤風(fēng)險。此外，表6也表明非國資企業(yè)商譽增加會更容易擴大股價崩盤風(fēng)險，這驗證了假設(shè)H1b。

表6 國資與非國資企業(yè)商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響

(三)公司治理對商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險防控的作用

1.現(xiàn)金流對商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險防控的作用：基于現(xiàn)金流對商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)

由前文可知，現(xiàn)金流可以緩解商譽對股價崩盤風(fēng)險的提升，同時也說明現(xiàn)金流波動增加會加大股價崩盤風(fēng)險，那么具體是哪類現(xiàn)金流對商譽提升股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響？使用模型(6)分別從ocf、icf和fcf的角度分析現(xiàn)金流及其與商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)對股價崩盤風(fēng)險的影響，結(jié)果見表7。

列(1)和列(4)為經(jīng)營性現(xiàn)金流的實證結(jié)果，ocf和GW×ocf的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明經(jīng)營性現(xiàn)金流與股價崩盤風(fēng)險呈現(xiàn)此消彼長的關(guān)系，經(jīng)營性現(xiàn)金流緩解了商譽對股價崩盤風(fēng)險的提升。企業(yè)在擴張過程中，如果有充足的現(xiàn)金流，即使商譽溢價過高、業(yè)績不及預(yù)期，仍能依靠自身現(xiàn)金流正常經(jīng)營，反之則可能出現(xiàn)“暴雷”導(dǎo)致股價崩盤。列(2)和列(5)為投資性現(xiàn)金流的實證結(jié)果，icf回歸系數(shù)為負(fù)且不明顯，但GW×icf的回歸系數(shù)是顯著正向，說明投資性現(xiàn)金流會放大商譽對股價崩盤風(fēng)險的提升。在企業(yè)擴張過程中，由于委托代理問題，管理者擁有充足的投資性現(xiàn)金流，可能為了自身業(yè)績和利益，進行大量的無效并購擴張，會進一步擴大商譽高估中的股價崩盤風(fēng)險。列(3)和列(6)為融資性現(xiàn)金流的實證結(jié)果，fcf和GW×fcf的回歸系數(shù)均為負(fù)向且不顯著，這說明融資性現(xiàn)金流緩解股價崩盤風(fēng)險的作用并不明顯。本文也使用商譽減值損失作為核心解釋變量進行相應(yīng)分析，結(jié)果與表7相近。以上分析驗證了假設(shè)H2a。

表7 不同類型的現(xiàn)金流對商譽影響股價崩盤風(fēng)險的調(diào)節(jié)效應(yīng)

國資企業(yè)商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響更小，這是否為公司治理的調(diào)節(jié)效應(yīng)差異所致？從表8可知，無論是國資企業(yè)還是非國資企業(yè)，ocf不僅能直接抑制股價崩盤風(fēng)險，而且可以緩解商譽對股價崩盤風(fēng)險的正向作用。icf對國資企業(yè)和非國資企業(yè)的影響是存在差異的，對國資企業(yè)直接影響是抑制、調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著的正向影響；對非國資企業(yè)直接影響是不顯著的促進、調(diào)節(jié)效應(yīng)是顯著放大商譽對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。這是由于國資企業(yè)的審批監(jiān)督更加嚴(yán)格，管理層為了私利進行并購的可能性更小。fcf對于國資企業(yè)的直接影響和調(diào)節(jié)效應(yīng)為正向不顯著，對非國資企業(yè)為負(fù)向，且直接效應(yīng)顯著。這是由于融資性現(xiàn)金流對于非國資企業(yè)來說是稀缺資源，如果有充足的融資來源，則可以幫助其渡過難關(guān)，彌補風(fēng)險敞口，因此體現(xiàn)為非國資企業(yè)融資性現(xiàn)金流增加會抑制股價崩盤風(fēng)險，且可能緩解商譽對股價崩盤風(fēng)險的提升。以上分析驗證了假設(shè)H2a。

表8 國資與非國資企業(yè)現(xiàn)金流對商譽影響股價崩盤風(fēng)險的調(diào)節(jié)效應(yīng)

2.治理結(jié)構(gòu)對商譽資產(chǎn)金融風(fēng)險防控的作用：基于治理結(jié)構(gòu)對商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)

四種治理結(jié)構(gòu)及其與商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)對股價崩盤風(fēng)險的影響為負(fù)，hhi和wage的直接影響顯著為負(fù)，indr和hhi的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著為負(fù)。進一步說明完善、有效的公司治理結(jié)構(gòu)可以促進信息公開透明，減少管理層為了私利進行無效并購的情況，降低商譽泡沫，進而緩解商譽對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。其中，董事會的有效監(jiān)督對于緩解商譽引發(fā)股價崩盤風(fēng)險最有效，可以起到風(fēng)險防控的作用。這驗證了假設(shè)H2b。

表9 四種治理結(jié)構(gòu)對商譽影響股價崩盤風(fēng)險的調(diào)節(jié)效應(yīng)

進一步探究四種治理結(jié)構(gòu)對非國資和國資企業(yè)調(diào)節(jié)效應(yīng)的差異，得到國資和非國資企業(yè)風(fēng)險防控的相關(guān)啟示，結(jié)果見表10。四種治理結(jié)構(gòu)及其與商譽的調(diào)節(jié)效應(yīng)對股價崩盤風(fēng)險的影響皆為負(fù)，但是直接效應(yīng)僅有hhi對國資和非國資企業(yè)都顯著，wage對非國資企業(yè)顯著；調(diào)節(jié)效應(yīng)僅有國資企業(yè)的獨董比例和股權(quán)集中度顯著，非國資企業(yè)并不顯著。這說明有效的治理結(jié)果可以緩解商譽泡沫中蘊含的股價崩盤風(fēng)險，國資企業(yè)由于受到上級部門的嚴(yán)格監(jiān)管，獨董和董事會的監(jiān)督最為有效；對于非國資企業(yè)來說，管理層的薪酬激勵可以有效緩解股價崩盤風(fēng)險。這驗證了假設(shè)H2b。

表10 國資與非國資企業(yè)治理結(jié)構(gòu)對商譽影響股價崩盤風(fēng)險的調(diào)節(jié)效應(yīng)

(四)適度商譽規(guī)模可以起到風(fēng)險防控的作用：商譽對股價崩盤風(fēng)險的非線性影響

考慮到商譽分布有偏的特點，均值回歸并不能揭示商譽與股價崩盤風(fēng)險的全部關(guān)系。將有商譽的樣本按照商譽從小到大排列，對每20%分位點的樣本分別設(shè)置虛擬變量Q1至Q5，使用GW與5個虛擬變量的交叉項代替原有商譽變量，對有商譽的樣本進行回歸分析。從表11可知，無論是否控制委托代理變量和其他變量，商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響隨著分位點從小到大遞增。商譽處于40%分位點以下時，商譽增加對股價崩盤風(fēng)險是負(fù)向不顯著的影響，說明當(dāng)商譽占總資產(chǎn)比重小于0.28%(40%分位點對應(yīng)商譽)時，適度規(guī)模的商譽在某種程度上可以緩解股價崩盤風(fēng)險，適當(dāng)增加商譽可以擴大公司業(yè)績，有利于股市表現(xiàn)。商譽處于40%～80%分位點之間時，商譽增加對股價崩盤風(fēng)險有正向不顯著的影響，即當(dāng)商譽資產(chǎn)占總資產(chǎn)比介于0.28%至3.66%(80%分位點對應(yīng)商譽)時，商譽增加會逐漸放大股價崩盤風(fēng)險。當(dāng)商譽占總資產(chǎn)的比重大于3.66%(80%分位點以上)時，過高商譽估值背后暗藏過多資產(chǎn)泡沫，其中的股價崩盤風(fēng)險敞口值得投資者和監(jiān)管部門重視。

表11 商譽與股價崩盤風(fēng)險的非線性關(guān)系

商譽以U形特征作用于股價崩盤風(fēng)險，適度規(guī)模的商譽可以緩解風(fēng)險，不同行業(yè)的閾值各不相同，這驗證了假設(shè)H3。表12計算了不同行業(yè)商譽緩解和放大股價崩盤風(fēng)險的閾值。房地產(chǎn)業(yè)向來有高負(fù)債、擴張快的特點，一旦業(yè)務(wù)開展不利，房地產(chǎn)企業(yè)可能就面臨無法繼續(xù)經(jīng)營的狀況，高估值商譽和高房價背后暗藏巨大資產(chǎn)泡沫，該行業(yè)商譽放大(0.55%)和緩解(0.26%)股價崩盤風(fēng)險的閾值都很小，因此要格外重視房地產(chǎn)企業(yè)并購商譽后面的風(fēng)險防控。信息技術(shù)行業(yè)無論是商譽緩解(1.32%)還是顯著提升(17.23%)股價崩盤風(fēng)險的閾值都是最高的，由于信息技術(shù)行業(yè)是以高技術(shù)為支撐，代表的是未來的發(fā)展前景，適當(dāng)?shù)纳套u規(guī)模提升反而能緩解其股價崩盤風(fēng)險，促進其業(yè)績和股市表現(xiàn)，只有當(dāng)商譽占比高于17.23%時，商譽資產(chǎn)泡沫才會顯著放大股價崩盤風(fēng)險。由于工業(yè)信息化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及醫(yī)療保健行業(yè)的技術(shù)壟斷，這兩個行業(yè)的并購也對應(yīng)著較高的估值，雖然商譽緩解股價崩盤風(fēng)險的閾值不高(分別為0.14%和0.71%)，但商譽擴大股價崩盤風(fēng)險的閾值較高(分別為6.55%和7.53%)。消費品和原材料行業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè)，一旦漲價就容易從上游開始引起通貨膨脹，說明此類行業(yè)提升股價崩盤風(fēng)險的閾值(分別為3.94%和2.05%)都較低。

表12 不同行業(yè)商譽對股價崩盤影響的閾值

(五)穩(wěn)健性檢驗

為了克服內(nèi)生性的影響，以保證研究結(jié)果的可信性，使用當(dāng)年同行業(yè)其他企業(yè)的商譽平均值EGW作為工具變量(IV)，通過2SLS來估計模型。行業(yè)整體的商譽會影響企業(yè)的商譽水平(王化成 等，2015)，因此工具變量是相關(guān)的，2SLS回歸中的IV F-stat統(tǒng)計量的值也表明工具變量是有效的，其他企業(yè)的商譽指標(biāo)與企業(yè)自身的股價崩盤風(fēng)險因子之間的關(guān)聯(lián)性較弱，這至少滿足弱外生性的要求，說明了工具變量的合理性。從表13可知，Durbin pval值拒絕原假設(shè)，說明存在一定內(nèi)生性，此外2SLS估計量與基準(zhǔn)回歸估計量之間的Hausman檢驗也拒絕了原假設(shè)。一階段回歸結(jié)果顯著正向說明了工具變量的相關(guān)性，二階段回歸結(jié)果均是顯著正向說明商譽增加會顯著擴大股價崩盤的可能性，這說明了前文研究的可信性。由于有超過一半的企業(yè)沒有商譽，它們會拉低商譽對股價崩盤風(fēng)險影響的均值，因此基準(zhǔn)回歸的結(jié)果小于2SLS估計的結(jié)果。

表13 2SLS回歸結(jié)果

借鑒Hutton等(2009)的做法，使用式(7)重新構(gòu)建股價崩盤虛擬變量Collapse(取1為一年內(nèi)崩盤)進行穩(wěn)健性分析，σi,t表示該公司年平均收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，Ui,j見式(3)的定義。使用Logit模型對該變量進行回歸的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致，這也驗證了本文結(jié)論的可信性。

(7)

五、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文基于我國A股上市公司2007—2017年的數(shù)據(jù)分析商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響及在國資企業(yè)和非國資企業(yè)的差異化影響，探究公司治理能力在商譽資產(chǎn)風(fēng)險防控中的作用，并進一步分析商譽的非線性影響，得出以下主要結(jié)論：

第一，商譽增加會擴大股價崩盤風(fēng)險，相較于國資企業(yè)，這一特點對于非國資企業(yè)更明顯。第二，充足的現(xiàn)金流對股價崩盤風(fēng)險具有緩解作用，經(jīng)營性現(xiàn)金流和融資性現(xiàn)金流可以覆蓋風(fēng)險敞口，而投資性現(xiàn)金流可能放大商譽對股價崩盤風(fēng)險的正向影響，投資性現(xiàn)金流對于國資企業(yè)和非國資企業(yè)的影響不一樣。第三，完善的公司治理結(jié)構(gòu)可以有效緩解股價崩盤風(fēng)險，董事會的有效監(jiān)督對國資企業(yè)最為有效，非國資企業(yè)對管理層進行薪酬激勵是最有效的手段。第四，商譽對股價崩盤風(fēng)險的影響呈現(xiàn)明顯的U形特征，適度商譽資產(chǎn)規(guī)模可以緩解股價崩盤風(fēng)險，不同行業(yè)緩解和提升的兩個閾值各不相同。

(二)政策建議

由于我國資本市場目前發(fā)展還不成熟，市場中的機構(gòu)投資者普遍規(guī)模小且以短期投機套利為主，其對上市公司的監(jiān)督無從說起。上市公司信息公開機制也不完善，其巨額商譽估值背后往往是大量的資產(chǎn)泡沫，股價虛高隱含“暴雷”風(fēng)險。因此結(jié)合本文的研究提出如下建議：第一，監(jiān)管機構(gòu)要完善市場規(guī)則和信息披露機制，尤其是加強對傳統(tǒng)行業(yè)(如房地產(chǎn)業(yè))巨額并購商譽背后的風(fēng)險防控；投資者要提高自身專業(yè)技能，注重長期投資，主動積極地監(jiān)督上市公司。第二，企業(yè)自身要加強信息披露，理性并購，保證經(jīng)營性現(xiàn)金流，完善公司治理結(jié)構(gòu)，防止委托代理中無效并購帶來的風(fēng)險和資源浪費，積極發(fā)揮公司治理在金融風(fēng)險防控中的作用。第三，國資企業(yè)應(yīng)考慮引入積極靈活的績效考核制度，非國資企業(yè)則要加強董事會的監(jiān)督作用，進一步完善公司治理結(jié)構(gòu)，使得公司信息披露更加公開透明，防范商譽資產(chǎn)泡沫中的金融風(fēng)險。

致謝：感謝畢馬威華振會計師事務(wù)所張嘉航，上海社會科學(xué)院西方經(jīng)濟學(xué)博士研究生馮樹輝、謝駿鳴在論文完善中的貢獻，特別感謝匿名審稿人的寶貴意見。