并购商誉对企业市场价值的影响
——基于A股上市公司的经验证据

0 引言

企业价值是指在企业内部拥有或控制的各项资源，在当前以及未来所体现出来的经济以及社会等各个方面的实力的综合[1]。企业价值可以被指标在一定程度上衡量。如在财务层面进行衡量，通常以资产负债表所体现出来的账面价值作为基础来计量。在超额收益观下，并购商誉是企业能力的表现方式之一，其不但能获得预期高额收益，还能增加企业价值，在有效市场假说下，当资本市场有效时，企业市值能够充分地反映所有可以获取信息的变化，从而进一步反应企业价值[2]。

1 研究假设与研究设计

1.1 研究假设

H1：并购商誉对于企业的市场价值在长期呈现正相关。

H2：并购商誉对企业市场价值的促进作用存在滞后效应。

H3：并购商誉与企业市场价值间呈现“U型”关系。

1.2 研究模型

借鉴冯科、杨威[3]的研究模型，本文以市场业绩作为被解释变量。市场业绩由托宾Q（c）值（TobinQc）和企业价值倍数（EV/EBITDA）来代表企业的市场业绩。借鉴雷云虹[4]，本文采用标准化处理的商誉（经总资产调整后的商誉）作为解释变量。借鉴了张新民、祝继高等[5]的方法，在回归模型中控制了企业规模（Size）、最近一年主营收入增长率（GROWTH）、董事长和总经理是否二职合一（same）、第一大股东股权持股比例（Shrcr1）、第二三大股东持股比例（Shrcr2）、资产负债率（LEV）和行业（IND），同时本文还在模型中控制了个体固定效应（code）和年份固定效应（YEAR）。

本文采用如下回归模型来研究标准化后的商誉对企业市场价值的影响：

1.3 样本选择

本文以2011-2021年的沪A、深A以及创业板的部分上市企业为研究对象，涵盖2488家上市公司。本文采用的样本来自均CSMAR数据库。本文使用了Excel2019软件对原始短面板数据进行初步处理，然后使用STATAMP-16软件对短面板数据进行了检验、回归等一系列处理。

参考前人研究，对原始短面板数据进行以下处理[6]：①按照老行业分类（6类）的分类方式，剔除金融行业上市企业样本；②为控制离群值的影响，对模型部分变量在1%和99%的水平上进行了缩尾处理（winsoriztion）；③剔除ST、*ST和科创板样本。

由于稳健标准差可以用以修正样本的组别间的异方差性，聚类标准误可以允许样本内部存在自相关性，因此对模型回归均进行了公司维度的聚类处理（CLUSTER）。表1为主要变量定义及说明。

表1 主要变量定义及说明

2 实证分析与结果

2.1 描述性统计

表2是本文相关变量的描述性统计。对于被解释变量，企业价值倍数（EV/EBITDA）的均值为30.96，标准差为35.61；企业市场价值（TobinQc）的均值为2.592，标准差为1.863。根据最大最小值，得出被解释变量分布呈左偏性。对于解释变量，标准化商誉（GW）的均值和标准差分别为0.0232和0.0629，表明商誉分布有偏性。企业规模（Size）均值和均方差分别为22.02和1.366。表明企业规模分布的右偏性。

表2 描述性统计

2.2 相关性分析

本文变量的相关系数表（pearson）表明，注：标准化商誉（GW）与托宾Q（TobinQc）的相关系数为0.037，在1%的水平上显著；标准化商誉（GW）与企业价值倍数（EV/EBITDA）正相关，支持了本文的假设3。

变量相关系数表（peason）还发现：①企业规模（Size）和企业主营收入增长率（GROWTH）与标准化商誉（GW）显著正相关，经总资产调整后的商誉更高。②资产负债率（LEV）与标准化商誉（GW）、托宾Q（TobinQc）和企业价值倍数（EV/EBITDA）呈显著负相关，说明资产负债率越低，并购时产生的商誉越多，其企业的市场价值也越大。

2.3 Hausman检验

如表3所示，本文对回归数据进行Hausman test。P值=0，则应使用固定效应模型来对变量进行回归。但是，考虑到一般的Hausman检验在组间异方差性和组内自相关情况下失效风险问题，对异方差，序列相关进行检验，以说明是否需要利用其它方法进行判断。因此对回归模型进行了基于过度识别的Modified wald test和Wooldridge test，进一步判断模型的选择。

表3 Hausman检验

2.4 商誉对企业市场价值的回归

Hausman检验得出结论为固定效应回归模型回归更优，且存在异方差和自相关[7]。因此，为解决一阶自相关和异方差性，本文在所有回归中采用公司层面聚类稳健标准误（CLUSTER）注的双向固定效应模型对参数进行估计。

表4是标准化商誉对市场业绩影响的回归结果。其中，回归结果的（1）-（3）为以当期托宾Q值（TobinQc）作为被解释变量对模型进行估计。模型（1）为单变量回归，标准化商誉的回归系数为-2.893，在1%的统计性水平上显著。模型（2）为进一步加入标准化商誉的二次项（GW2），回归结果显示一次项系数和二次项系数分别为-5.963和10.595，均在1%的统计水平上显著。模型（3）进一步加入其他控制变量，其中标准化商誉一次项系数为0.190，均不显著。回归结果的（4）-（6）是以托宾Q值的一期滞后量作为被解释变量。模型（4）以标准化商誉作为解释变量，标准化商誉的回归系数为0.227，并不显著。模型（5）加入二次项后，标准化商誉一次项系数和二次项系数分别为-3.653和13.268。模型（6）中标准化商誉一次项系数为2.196，前者不显著，后者在1%的水平上显著。相关控制变量对市场价值的影响以结果（6）为例，规模较大，且负债率较高的企业，其市场价值相对较低；董事长和经理人两职合一的企业，其市场价值较高；而成长性越高，股权越集中的企业，其市场价值相对较高。

表4 双向固定效应回归

3 研究结论与建议

3.1 研究结论

3.1.1 并购商誉对于企业的市场价值在长期呈现正相关

企业并购行为发生，一般情况下伴随着并购商誉的产生，并购企业认为被并购企业拥有并未在报表中列示的异质资源，如：市场份额，客户资源，核心技术等，这些资源预期能够为企业带来持续的经济利益流入。以此来证明假设1：并购商誉对企业市场价值存在长期促进作用[8]。

3.1.2 并购商誉对企业市场价值的促进作用存在滞后效应

企业并购对于企业价值的提升作用并没有被抵消，由于企业并购而带来的商誉主要体现在市场份额、品牌、影响力以及客户价值，其转化为企业自身价值且在市场中体现出来的周期较长，因此以当年市场价值作为其被解释变量时，商誉对于企业价值并没有显著的提升作用[9]，而是在随后几年中，企业价值提升，投资者对其估值也提高，商誉带来的优势逐步表现在企业市场价值中。以此来证明假设2：并购商誉对企业市场价值的促进作用存在滞后效应。

3.1.3 并购商誉与企业市场价值间呈现的“U型”关系

企业并购活动产生的并购商誉金额对于企业市场价值来说先是负相关关系，当在并购商誉金额大到某一阈值时，企业并购产生的协同效应更容易被体现在市场价值中，从而使企业的并购商誉和市场价值呈现“U”型特征[10]。以此来证明假设3：并购商誉对企业市场价值呈现“U”型关系。

3.2 相关建议

3.2.1 对于市场监管部门

在后续对并购商誉进行减值时，由于并购商誉的可操纵性，存在管理层的盈余管理，高商誉企业通过计提大量的商誉减值，进行“业绩大洗澡”，为以后年度进行业绩增长作铺垫。这种盈余管理使得当年业绩暴雷，使投资者受到极大的损失[11]。

3.2.2 对于上市公司

在结论“并购商誉和企业市场价值呈现倒‘U’型”下，为了保证企业并购的有效性，上市公司不能只着眼于当下而进行一些无意义的并购，而是应当综合考量，评估被并购企业会给其带来何种超额利益，而不是仅仅作为管理层在资本市场嗜血的工具。同时，企业对并购商誉的后续处理不规范等，表现在对减值的随意性以及目的性，更在一定程度上冲击企业业绩。