韓宏穩(wěn) 唐清泉,2 黎文飛

(1.中山大學(xué)管理學(xué)院，廣東 廣州 510275；2.中山大學(xué)現(xiàn)代會計與財務(wù)研究中心，廣東 廣州 510275；3.廣州大學(xué)經(jīng)濟與統(tǒng)計學(xué)院，廣東 廣州 510006)

引言

黨的十九大報告中明確指出，我國社會主要矛盾轉(zhuǎn)變成人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展間的矛盾，這要求加速推進供給側(cè)改革，實現(xiàn)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，緩減供給兩端不匹配的矛盾。并購重組作為結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的重要途徑，被越來越多的企業(yè)所采用。近年來，我國資本市場上并購活動持續(xù)升溫，無論交易數(shù)量還是規(guī)模均呈現(xiàn)出增長趨勢(Tang and Han, 2018)[24]。如火如荼的并購浪潮背后，我國許多企業(yè)產(chǎn)生大量的商譽資產(chǎn)，后續(xù)商譽減值的潛在風(fēng)險不容小視(高榴，袁詩淼，2017)[27]。

據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，我國A股上市公司年報中披露商譽減值的數(shù)量由2007年的81家增加到2016年的690家，規(guī)模由2007年的14.87億元增加到2016年的367.67億元。那么，我國上市公司披露的商譽減值信息是否具有價值相關(guān)性？據(jù)報道，勤上股份(002638)2016年8月斥資20億元收購虧損的廣州龍文教育，以期實現(xiàn)雙主業(yè)布局，然而年末標(biāo)的資產(chǎn)未實現(xiàn)預(yù)期業(yè)績，計提商譽減值4.2億元，直接造成公司業(yè)績由盈轉(zhuǎn)虧，股價出現(xiàn)連續(xù)多次跌停。1據(jù)此，本文試圖基于股價崩盤風(fēng)險視角，探討并購商譽減值的經(jīng)濟后果。

公司股價崩盤風(fēng)險是指公司股票價格發(fā)生急劇下跌的概率(Jin and Myers, 2006)[11]?，F(xiàn)有文獻主要基于會計信息質(zhì)量視角和委托代理問題視角，闡釋管理層為何能，以及為何會進行信息管理，進而揭示公司股價崩盤的成因(Jin and Myers, 2006; Hutton et al., 2009;Kothari et al., 2009; Kim et al., 2011a, b; Kim et al.,2016a, b)[11] [10] [17] [14] [13] [12] [15]。這些研究的隱性假設(shè)是，公司的信息管理會致使負(fù)面信息在公司內(nèi)部累積，當(dāng)難以繼續(xù)隱瞞時，集中釋放到市場，會造成公司股價跳躍式下跌。由此可見，公司股價崩盤風(fēng)險與公司流入到股票市場的負(fù)面消息直接相關(guān)。然而，目前較少有研究直接探討公司會在何種場景下進行信息管理，以及隱藏的負(fù)面消息會在何時以何種形式釋放到股票市場，引發(fā)公司股價崩盤風(fēng)險。

本文聚焦企業(yè)并購場景，探討并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險的影響作用。并購商譽減值意味著，被并購企業(yè)資源加入到并購公司未實現(xiàn)預(yù)期收益的增值(張婷，余玉苗，2008)[37]。市場投資者將商譽資產(chǎn)減值視為公司負(fù)面消息，解讀為公司未來盈利能力下降，繼而做出賣出公司股票的投資決策(Li et al., 2011)[20]。若公司商譽減值規(guī)模越大，市場投資者對公司前景預(yù)期越低迷，越容易釀造股價下跌的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致公司股價崩盤風(fēng)險的提升。追溯到并購交易時，公司內(nèi)部人傾向于隱藏公司負(fù)面消息，積極披露并購利好信息(Ge et al., 2011;唐清泉，韓宏穩(wěn)，2018)[8][29]，這些負(fù)面消息會隨商譽減值規(guī)模而不同程度釋放到市場(Gu and Lev, 2011; Li et al., 2011)[9][20]，進而影響公司股價崩盤風(fēng)險。由此可推測，商譽減值規(guī)模越大，公司股價崩盤風(fēng)險越高。

當(dāng)公司內(nèi)部外部信息不對稱程度高時，外部市場投資者難以提前預(yù)判公司商譽資產(chǎn)是否會減值以及可能的減值規(guī)模，這會加大他們得知到公司商譽減值后的消極反應(yīng)(Bens et al., 2011; Schatt et al., 2016)[3][23]，因而在此情境下，并購商譽減值與公司股價崩盤風(fēng)險間作用關(guān)系可能會被強化。追溯到并購交易時，若并購方公司信息不對稱水平較高，企業(yè)內(nèi)部人進行并購信息非對稱披露的空間更大，這越可能會助推公司并購年度股價泡沫，加劇并購后商譽減值引發(fā)的公司股價崩盤風(fēng)險。據(jù)此，本文預(yù)期，相比信息不對稱低的公司，信息不對稱高的公司進行并購商譽減值，公司股價崩盤風(fēng)險更高。

本文選用我國2008～2016年A股市場非金融上市公司作為研究樣本，實證分析并購商譽減值這一會計信息能否對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響作用。研究結(jié)果得出，并購商譽減值顯著正向影響公司股價崩盤風(fēng)險，兩者間作用關(guān)系主要存在于內(nèi)外部信息不對稱程度較高的公司；進一步研究發(fā)現(xiàn)，商譽信息中商譽增加并不顯著提升公司股價崩盤風(fēng)險，只有商譽減值對股價崩盤風(fēng)險具有顯著的正向影響，且這種影響作用在公司并購年度股價泡沫較高的情境下更加顯著。

本文可能存在的研究貢獻在于：第一，已有基于會計視角的股價崩盤風(fēng)險研究，主要集中于會計信息透明度(Jin et al, 2006; Hutton et al., 2009)[11][10]和會計信息可比性(Kim et al., 2016a)[12]等會計信息質(zhì)量，而鮮見關(guān)注某個特定會計信息對股價崩盤風(fēng)險的影響。本文探索商譽減值這一具體的會計信息能否對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響，研究得出并購商譽減值顯著正向影響公司股價崩盤風(fēng)險。本文研究得出的結(jié)論有助于豐富股價崩盤風(fēng)險研究領(lǐng)域的理論成果。第二，以往文獻對商譽減值產(chǎn)生的經(jīng)濟后果關(guān)注不足，尤其是針對我國上市公司并購商譽減值經(jīng)濟后果的研究更少(葉建芳等，2016)[35]。目前，我國相關(guān)文獻著眼于實證分析商譽減值對公司債務(wù)成本(徐經(jīng)長等，2017)[33]和審計收費(葉建芳等，2016)[35]的影響。不同于已有的這些文獻，本文考察了并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險的影響，同時區(qū)別于近期關(guān)于并購商譽與股價崩盤風(fēng)險的研究(楊威等，2018；王文姣等，2017)[34][31]，進一步分析了商譽增加與股價崩盤風(fēng)險間關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)商譽信息中只有商譽減值能顯著影響股價崩盤風(fēng)險，該結(jié)論有助于完善商譽減值經(jīng)濟后果的研究成果，為商譽會計信息價值相關(guān)性提供經(jīng)驗證據(jù)。第三，我國資本市場上公司股價崩盤風(fēng)險相對較高。本文探討了我國上市公司并購商譽減值對股價崩盤風(fēng)險的影響，以及進一步基于公司信息不對稱和并購年度股價泡沫程度兩個視角考察了兩者間關(guān)系的邊界條件，研究得出的結(jié)論對防范和化解我國金融風(fēng)險，促進國家金融的穩(wěn)定與發(fā)展提供有益的現(xiàn)實啟示。

文獻回顧與研究假設(shè)

一、并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險

圍繞公司股價崩盤風(fēng)險的形成機制，基于代理視角的研究文獻認(rèn)為，公司內(nèi)部人基于薪資報酬(LaFond and Watts, 2008)[18]、職業(yè)發(fā)展和聲譽(Kim et al., 2016b)[15]、避稅(Kim et al., 2011a)[14]、政治因素(Piotroski et al.,2015)[22]、期權(quán)價值(Kim et al., 2011b)[13]、構(gòu)建商業(yè)帝國(Bleck and Liu, 2007; 江軒宇和許年行，2015)[4][28]等多重因素考慮，傾向于及時披露好消息，隱藏或推遲披露壞消息，這種非對稱的信息披露會致使公司負(fù)面信息累積，當(dāng)這些負(fù)面消息難以繼續(xù)隱藏時，會集中涌入到股票市場，導(dǎo)致公司股價急劇下跌。

基于這些研究成果不難發(fā)現(xiàn)，公司負(fù)面信息釋放是形成公司股價崩盤風(fēng)險的直接原因，究其根源可能在于企業(yè)內(nèi)部人的信息管理。據(jù)此，本文聚焦并購場景中，探討并購商譽減值是否會對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響作用。

商譽資產(chǎn)是企業(yè)并購活動中產(chǎn)生的，包括被并購企業(yè)未入賬資源，以及并購方企業(yè)和被并購方企業(yè)雙方資源的協(xié)同價值(杜興強等，2011)[26]。并購?fù)瓿珊?，?dāng)初預(yù)期被并購企業(yè)資源加入到并購企業(yè)的增值收益未實現(xiàn)，并購公司需要對商譽資產(chǎn)進行減值處理(張婷，余玉苗，2008)[37]。已有研究表明，商譽減值不僅直接影響公司當(dāng)期的費用和業(yè)績，還會增加公司未來盈利能力的不確定性(Li et al., 2011)[20]，減少公司未來的現(xiàn)金流量(Bostwick et al., 2016)[5]，引起市場投資者對公司前景預(yù)期的消極反應(yīng)(Knauer and W?hrmann, 2016)[16]。因而，公司商譽資產(chǎn)減值會被市場投資者視為所投資公司的一種壞消息。據(jù)此本文認(rèn)為，當(dāng)公司披露的商譽減值規(guī)模越大時，投資者對公司未來預(yù)期越低迷，越容易擴散消極投資情緒，造成股價下跌連鎖效應(yīng)，公司股價崩盤風(fēng)險越高。

本文進一步追溯到并購交易當(dāng)時，探討公司內(nèi)部人是否會進行信息管理，及時披露并購利好消息，隱藏公司壞消息，這些負(fù)面消息是否會隨并購后商譽減值規(guī)模而不同程度流入到股票市場，影響公司股價崩盤風(fēng)險。首先，公司管理層有動機在其有限任期內(nèi)實施并購交易。究其原因在于，管理層薪酬與公司規(guī)模顯著正相關(guān)(Nowotny et al., 2002)[21]。并購作為公司規(guī)?？焖僭鲩L中一種便捷途徑，可為管理層重新擬訂薪酬契約提供較好的契機，加上任期的有限，管理層有動機開展并購活動。已有研究指出，管理層在有限任期內(nèi)，為獲取更多私利，完全可能接受高溢價和低回報的并購項目(Bargeron et al., 2008; Cheng et al., 2009)[1][6]。

其次，公司內(nèi)部人并購交易時會進行信息管理。為促成并購活動的順利過會和實施，管理層會利用并購信息優(yōu)勢對并購項目包裝，選擇性披露并購信息(唐清泉，韓宏穩(wěn)，2018)[29]，如積極披露并購中好消息(如被并購企業(yè)未入賬資源價值、協(xié)同效應(yīng)和市場勢力等)，隱瞞或推遲披露壞消息(如標(biāo)的資產(chǎn)估價和并購溢價合理性、并購項目盈利能力可實現(xiàn)程度以及后期整合難度等)。Bleck and Liu(2007)[4]和江軒宇等(2015)[28]的研究表明，公司管理層有過度投資的動機，但為保證投資項目的順利實施，管理層會隱藏投資項目中壞消息，但隨項目虧損不斷擴大，終究會被市場發(fā)現(xiàn)，進而引起股價大跌。此外，Ge等(2011)[8]指出，收購公司為拉升公司股價和降低收購成本，會在并購?fù)瓿汕半[藏公司負(fù)面消息。

最后，公司隱瞞的負(fù)面消息會隨商譽減值流入市場，引起公司股價波動。Li et al.(2011)[20]的研究發(fā)現(xiàn)，并購溢價與商譽減值間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，即并購時并購溢價水平越高，并購后商譽減值規(guī)模越大。Gu and Lev(2011)[9]指出，公司股價被高估會促使管理層進行更多的并購行為以及支付更多的溢價，導(dǎo)致并購后商譽減值規(guī)模越大。換而言之，企業(yè)并購交易中這些被隱瞞或刻意忽視的高溢價、高估值等一系列負(fù)面消息可能會集中體現(xiàn)于并購后的商譽減值，隨商譽減值規(guī)模而不同程度釋放到股票市場。

因此，本文認(rèn)為公司內(nèi)部人并購時進行的信息管理，一方面會使得并購潛在利好消息盡快流入市場，引發(fā)投資者的樂觀預(yù)期，造成公司股價被高估；另方面會致使負(fù)面消息囤積在公司內(nèi)部，造成股價下跌風(fēng)險積聚(Kothari et al., 2009; Ge and Lennox, 2011)[7][8]，這些負(fù)面消息會隨事后的商譽減值釋放到市場。商譽減值規(guī)模越大，并購時負(fù)面消息涌現(xiàn)到股票市場的規(guī)模越大，公司的股價崩盤風(fēng)險越高。

綜合以上的理論分析，提出以下研究假設(shè)：

H1：并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險具有顯著的正向影響，即減值規(guī)模越大，公司股價崩盤風(fēng)險越高。

二、并購商譽減值、信息不對稱與股價崩盤風(fēng)險

結(jié)合前文的分析可知，無論基于并購年度還是并購?fù)瓿珊蟮臅r點來看，并購商譽減值都可能會對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生正向影響。那么，當(dāng)并購公司的內(nèi)外部信息不對稱程度較低時，商譽資產(chǎn)減值與股價崩盤風(fēng)險間正向作用關(guān)系是否會被弱化？

基于并購?fù)瓿珊笊套u減值時點來分析，當(dāng)公司的信息不對稱程度較高時，外部市場投資者難以提前預(yù)判公司是否會發(fā)生商譽資產(chǎn)減值以及發(fā)生減值的規(guī)模(Schatt et al., 2016)[23]。一旦公司商譽資產(chǎn)發(fā)生減值，會對市場投資者產(chǎn)生沖擊影響，減值規(guī)模越高，沖擊影響越強(Bens et al., 2011)[3]。相反，當(dāng)公司內(nèi)部外不對稱水平較低時，市場投資者會對公司商譽減值的規(guī)模，形成較為準(zhǔn)確的預(yù)期，這益于化減公司商譽減值后的市場消極情緒和股價崩盤風(fēng)險。因此，本文預(yù)期并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險間作用關(guān)系在公司信息不對稱較高的情境下會更為明顯。

以往研究文獻指出，當(dāng)公司內(nèi)外部信息對稱程度較高時，公司管理層越可能隱藏公司負(fù)面消息，外部市場投資者無法掌握公司真實的運營狀況，造成外部市場投資者對公司股票價格高估，導(dǎo)致股價存在泡沫。一旦公司難以繼續(xù)隱瞞負(fù)面消息，被外部投資者知曉公司真實運營情況，泡沫破滅，股價便會出現(xiàn)斷崖式下跌(Jin and Myers, 2006; Kothari et al., 2009; Kim et al., 2016 a, b)[11] [17] [12] [15]。據(jù)此本文認(rèn)為，并購交易年度公司信息不對稱較高時，企業(yè)內(nèi)部人更有空間利用內(nèi)部信息優(yōu)勢進行信息管理，及時披露并購中利好的消息，隱瞞或忽略披露不利于并購開展的壞消息，這會助推公司股價高估泡沫，增強隨并購后商譽減值流入市場負(fù)面消息的規(guī)模，提升公司股價崩盤風(fēng)險。相反，當(dāng)并購公司內(nèi)外部信息不對稱水平較低時，公司內(nèi)部人隱匿壞消息尋租行為的空間越小，公司并購?fù)瓿珊笊套u減值引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險相應(yīng)也越低。

綜合分析，本文認(rèn)為，當(dāng)并購公司的信息不對稱程度較低，并購交易時企業(yè)內(nèi)部人隱藏并購項目中壞消息的動機和空間被壓縮，同時并購?fù)瓿珊螅獠渴袌鐾顿Y者能夠較為準(zhǔn)確和合理地對公司商譽減值預(yù)估，雙重作用下并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險的影響作用會被緩減。據(jù)此，提出以下研究假設(shè)：

H2：相比信息不對稱低的公司，并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險間作用關(guān)系在信息不對稱高的公司更為明顯。

研究設(shè)計

一、樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2008～2016年我國A股上市公司為初始研究樣本。2借鑒以往相關(guān)研究慣例(王化成等，2015；Filip et al., 2015; Kim et al., 2016a, b)[30][7][12][15]，依據(jù)如下原則進行數(shù)據(jù)篩選：(1)剔除金融保險行業(yè)的上市公司，這類公司的會計核算體系、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與其他行業(yè)公司具有明顯差異，致使不具有可比性，故因此刪除金融保險行業(yè)上市公司的研究樣本；(2)剔除公司年度周收益率低于30個觀測值的研究樣本，以確保股價崩盤風(fēng)險測量指標(biāo)計算的可靠性；(3)剔除行業(yè)年度內(nèi)低于10個觀測值的研究樣本，以保證公司信息不對稱測量指標(biāo)計算的可靠性；3(4)剔除有關(guān)實證變量觀測值數(shù)據(jù)缺失及異常的研究樣本。為消除極端值可能對數(shù)據(jù)結(jié)果造成的不利影響，本文對股價崩盤風(fēng)險等連續(xù)型變量上下1個百分位數(shù)值進行Winsorize處理。本文的研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

二、變量定義與衡量

1.股價崩盤風(fēng)險

股價崩盤風(fēng)險CRASHRK：參照已有的研究文獻(江軒宇，許年行，2015；王化成等，2015；Kim et al.,2016a，b)[28] [30] [12] [15]，我們選用以下方法來度量公司層面的股價崩盤風(fēng)險。

首先，利用每家公司每年內(nèi)的周股票收益率數(shù)據(jù)，按照下列公式(1)進行回歸，以剔除市場對個股收益率的影響。

其中，Ri,t為i公司股票第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，Rm,t為第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的市場平均收益率。上述回歸模型中，加入市場收益率前后兩期項，是了為調(diào)整股票市場非同步性交易的影響。殘差項ξi,t表示的是個股收益率中不能被市場收益率所解釋的部分。我們利用該殘差項來衡量公司的周特有收益率Wi,t，Wi,t=ln(1+ξi,t)。

其次，基于計算得出的公司股票周特有收益率Wi,t，構(gòu)造如下指標(biāo)來度量公司股價崩盤風(fēng)險。

(1)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW

使用以下公式(2)，計算出負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW。其中，n為t年i公司股票的交易周數(shù)。NCSKEW數(shù)值越大，表示公司股票特有收益率偏態(tài)系數(shù)負(fù)的程度越高，股價崩盤風(fēng)險則越高。

(2)收益率上下波動的比率DUVOL

使用以下公式(3)，計算出公司特有收益率上下波動的比率DUVOL，其中，nd(nu)為公司年度內(nèi)股票周特有收益率低于(高于)周特有收益率均值的周數(shù)。DUVOL越大，公司股價崩盤風(fēng)險越高。

2.商譽減值

商譽減值GWIMP：本文依據(jù)財務(wù)報表附注中商譽信息進行整理，得到公司年度商譽減值金額。參照已有研究文獻(Beatty and Weber, 2006; Li et al., 2011; Li and Sloan, 2017)[2] [20] [19]，為消除量綱的影響，我們將整理到的并購商譽減值金額用上期期末總資產(chǎn)賬面價值進行調(diào)整處理。為確保商譽減值能夠?qū)ζ髽I(yè)產(chǎn)生一定的影響，我們對商譽減值下百分一位數(shù)值進行斷尾處理。

3.信息不對稱

信息不對稱ABSDA：參照Hutton等(2009)[10]和曹豐等(2015)[25]的做法，公司操縱性應(yīng)計絕對值越大，公司信息透明度越低，內(nèi)外部信息不對稱程度越高，本文采用累積操縱應(yīng)計來衡量公司信息不對稱。具體而言，采用分年度和行業(yè)的瓊斯模型(見公式(4))，來測算可操縱應(yīng)計(回歸模型得出殘差項的絕對值)。通過該模型回歸，分別得出公司商譽減值當(dāng)年和前兩年的操縱應(yīng)計，將這三年操縱應(yīng)計加總項作為單個公司年度內(nèi)信息不對稱ABSDA的測度指標(biāo)。該指標(biāo)ABSDADA值越大，說明公司內(nèi)部信息不對稱程度越高。

其中，TAi,t代表的是i公司第t年的期末總應(yīng)計盈余，等于當(dāng)年期末經(jīng)營利潤減去經(jīng)營活動產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流，Ai,t-1代表的是i公司第t-1年的期末總資產(chǎn)，ΔREVi,t代表的是i公司第t年和t-1年期末銷售收入的變化金額，PPEi,t代表的是i公司第t年期末固定資產(chǎn)，ξi,t為殘差項。

4.其它變量的衡量

參照過去的研究文獻(王化成等，2015；Kim et al.,2016a, b)[30][12][15]，本文選取企業(yè)規(guī)模(SIZE)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、經(jīng)營業(yè)績(ROA)、股票回報率(RET)、股票回報率波動(SIGMA)、超額換手率(DTURN)、市賬比(M/B)、本期的股票負(fù)收益偏度系數(shù)(NCSKEW)、股票收益率上下波動比例(DUVOL)、會計穩(wěn)健性4(CSCORE)變量來控制公司基本面特征對股票崩盤風(fēng)險的影響。此外，本文還控制了行業(yè)(INDUSTRY)和年度(YEAR)效應(yīng)可能的影響，具體變量定義見表1。

表1 變量定義與說明

三、模型設(shè)定

為檢驗假設(shè)H1，本文借鑒Kim等(2016a,b)[12][15]的研究思路，構(gòu)建了以下模型，以此來分析并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險的影響，具體見式子(5)：

其中，被解釋變量為公司股價崩盤風(fēng)險CRASHRISKi,t+1(采用NCSKEW和DUVOL指標(biāo)來衡量，穩(wěn)健性檢驗部分采用CRASH指標(biāo)來衡量)，解釋變量為商譽減值規(guī)避GWIMPi,t，CONTROLi,t為相應(yīng)的控制變量，α0為常數(shù)項，α1為估計系數(shù)，α′2為控制變量估計系數(shù)，ζi,t為回歸殘差項。若研究假設(shè)H1成立，那么估計系數(shù)α1應(yīng)顯著為正。

為檢驗假設(shè)H2，參照葉康濤等(2015)[36]的研究思路，本文依據(jù)信息不對稱ABSDA指標(biāo)中位數(shù)，將全樣本分成高信息不對稱和低信息不對稱兩組，分別在兩組中對上述模型(5)進行回歸，比較上述回歸系數(shù)的顯著性，以判斷不同信息不對稱環(huán)境下并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險間作用關(guān)系。

表2 描述性分析結(jié)果

表3 Pearson相關(guān)分析結(jié)果

實證結(jié)果與分析

一、描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2陳列出本文主要研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2中結(jié)果可看出，股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEWt+1和DUVOLt+1的均值分別為-0.286和-0.200，中位數(shù)分別為-0.245和-0.176，這兩個指標(biāo)值總體上比王化成等(2015)[30]研究大樣本中的該值略高，這可能與本文樣本選擇全部為有商譽減值上市公司以及樣本量較小有關(guān)。NCSKEWt+1和DUVOLt+1的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.675和0.480，這表明研究樣本中股價崩盤風(fēng)險值分布波動性較大，這可能與公司并購商譽減值規(guī)模有關(guān)。經(jīng)總資產(chǎn)賬面價值調(diào)整后的并購商譽減值指標(biāo)GWIMPt的均值為0.007，該比值雖較小，但實際上商譽減值金額較大。GWIMPt的標(biāo)準(zhǔn)差為0.025，與其均值的比值較大，說明數(shù)據(jù)離散程度較高，由極值也可反應(yīng)出來。其它變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果與以往的研究文獻較為一致(王化成等，2015；Kim et al., 2016b)[30][15]。

二、相關(guān)分析結(jié)果

表3列式了主要研究變量間的Pearson相關(guān)分析結(jié)果。由表中結(jié)果可知，NCSKEWt+1和DUVOLt+1間相關(guān)系數(shù)為0.885，顯著性水平為1%，這說明股價崩盤風(fēng)險兩個測度指標(biāo)具有較高的一致性。并購商譽減值GWIMPt與股價崩盤風(fēng)險兩者指標(biāo)(NCSKEWt+1和DUVOLt+1)間相關(guān)系數(shù)DUVOLt+1的相關(guān)系數(shù)分別為0.079和0.077，均在5%水平下顯著。這表明，并購商譽減值與公司股價崩盤風(fēng)險間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，初步驗證了研究假設(shè)H1。但這忽視了其他因素對公司股價崩盤風(fēng)險的影響作用，因此假設(shè)H1尚需要進行更為嚴(yán)格的回歸分析檢驗。余者可以此類推。此外，由表3中結(jié)果可得出，上文模型設(shè)定中主變量兩兩間相關(guān)系數(shù)小于0.5，說明回歸模型中變量間多重共線性問題較弱。

表4 研究假設(shè)H1的檢驗結(jié)果

三、回歸分析結(jié)果與假設(shè)檢驗

1.研究假設(shè)H1檢驗結(jié)果

為檢驗H1研究假設(shè)，通過對上文設(shè)定的并購商譽減值與公司股價崩盤風(fēng)險模型(5)進行多元回歸分析，表4列示了該模型的OLS回歸分析結(jié)果。表4中，第1列和2列的被解釋變量是NCSKEWt+1，第3列和4列的被解釋變量是DUVOLt+1，第1和3列僅控制了解釋變量GWIMPt、年度和行業(yè)固定效應(yīng)，第2和4列分別是在第1和3列基礎(chǔ)上加入影響公司股價崩盤風(fēng)險的控制變量。

由第1和3列回歸結(jié)果可得出，并購商譽價值規(guī)模(GWIMPt)的參數(shù)估計值分別為1.777和1.241，且在1%水平上顯著。這些結(jié)果說明，單控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)后，并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險有顯著的正向影響。由第2和4列回歸結(jié)果可看出，并購商譽價值規(guī)模(GWIMPt)的參數(shù)估計值分別為1.404和0.998，且在1%水平上顯著。由此可見，控制了一系列影響股價崩盤風(fēng)險的因素(如企業(yè)規(guī)模SIZEt、資產(chǎn)負(fù)債率LEVt、市賬比MBt、經(jīng)營業(yè)績ROAt、股票年度內(nèi)平均回報率RETt、股票回報率波動SIGMAt、超額換手率DTURNt以及當(dāng)期的股價崩盤風(fēng)險NCSKEWt、DUVOLt)，以及年度和行業(yè)固定效應(yīng)后，并購商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險仍然具有顯著的正向影響，即并購商譽減值規(guī)模越大，公司未來股價崩盤風(fēng)險越高，前文假設(shè)H1得到驗證。

2.研究假說H2檢驗

為檢驗H2研究假設(shè)，本文采取分組回歸方法，在高和低信息不對稱兩組中，對并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險模型進行多元回歸分析。表5列示了研究假設(shè)H2檢驗的OLS回歸分析結(jié)果。表5中，第1列和2列的被解釋變量是NCSKEWt+1，第3列和4列的被解釋變量是DUVOLt+1，第1列和3列報告的是高公司信息不對稱組多元回歸結(jié)果，第2列和4列報告的是低公司信息不對稱組下的多元回歸結(jié)果。

表6 進一步研究的實證檢驗結(jié)果

由表5中第1和2列的結(jié)果可知，在公司信息不對稱程度較高組中，并購商譽價值規(guī)模(GWIMPt)的參數(shù)估計值為1.467，且在1%水平上顯著；在公司信息不對稱程度較低組中，并購商譽價值規(guī)模(GWIMPt)的參數(shù)估計值為2.456，但不顯著。由第3和4列的結(jié)果可得出，在公司信息不對稱程度較高組中，并購商譽價值規(guī)模(GWIMPt)的參數(shù)估計值為1.015，且在5%水平上顯著；在公司信息不對稱程度較低組中，并購商譽價值規(guī)模(GWIMPt)的參數(shù)估計值為2.281，但不顯著。這些回歸結(jié)果說明，并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險正向關(guān)系在公司信息不對稱程度較高組中更為顯著，即前文假設(shè)H2得到驗證。

四、進一步研究與穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

現(xiàn)已有研究發(fā)現(xiàn)，并購商譽與公司股價崩盤風(fēng)險間具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系(王文姣等，2017；楊威等，2018)[31][34]。區(qū)別于這些研究，本文將并購商譽信息分為商譽增加和商譽減值，進一步探討并購商譽增加是否會影響公司股價崩盤風(fēng)險，實證分析結(jié)果如表6所示。由該表中第(1)和(2)列結(jié)果顯示，商譽增加(GWADDt)對公司未來的股價崩盤風(fēng)險并無顯著的影響作用。這表明，并購商譽信息中，只有商譽減值才會引起公司股價崩盤風(fēng)險的增加，進一步佐證了本文的主要研究結(jié)論。

表7 重新測度商譽減值的敏感性測試結(jié)果

Ge et al.(2011)[8]指出，收購方公司在股票對價的并購中，為降低收購成本會進行信息管理，隱藏公司壞消息，拉升公司股價。楊威等(2018)[34]認(rèn)為，由于并購交易完成期跨度較長，并購利好信息的反復(fù)持續(xù)發(fā)酵容易推高股價，同時收購方公司多采用增發(fā)方式進行并購融資，由于增發(fā)的鎖定期較長，可避免短期內(nèi)大量新增股票拋售造成股價下跌的壓力。唐清泉等(2018)[29]認(rèn)為，公司管理層為并購項目順利完成提高自身的私利，會配合收購方公司大股東，利用內(nèi)部信息優(yōu)勢進行并購消息管理。這些因素會助推并購時收購公司的股價，致使股價存在泡沫。據(jù)此，本文認(rèn)為公司并購年度股價高估泡沫會隨并購后商譽減值而破滅，加劇公司股價崩盤風(fēng)險。楊威等(2018)[34]的研究得出，公司商譽規(guī)模越大，并購年度股價泡沫越嚴(yán)重，本文借鑒該做法，選用公司商譽規(guī)模衡量并購年度股價泡沫程度，探討不同股價泡沫組下商譽減值對股價崩盤風(fēng)險的影響。由表6中(3)-(6)列回歸結(jié)果可得出，在股價泡沫高的組中，商譽減值對股價崩盤風(fēng)險具有顯著的正向影響，而在股價泡沫低組則沒有影響。這表明公司并購年度股價泡沫越高，商譽減值越能引發(fā)股價崩盤風(fēng)險，因而并購年度股價高估是商譽減值影響公司股價崩盤風(fēng)險的重要作用機制。

表8 運用修正的瓊斯模型和與業(yè)績匹配的瓊斯模型重新測度信息不對稱的敏感性測試結(jié)果

為證實研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文做了以下敏感性測試檢驗：其一，借鑒王文姣等(2017)[31]的做法，本文選用經(jīng)營業(yè)收入調(diào)整后的商譽減值指標(biāo)來重新測度設(shè)定模型中的解釋變量，敏感性測試結(jié)果如表7所示。由表7中結(jié)果可看出，本文的研究結(jié)論沒有發(fā)生改變。

表9 運用審計師質(zhì)量重新測度信息不對稱的敏感性測試結(jié)果

其二，選用修正的瓊斯模型和與績效匹配的修正瓊斯模型分別對信息不對稱指標(biāo)重新度量5，對研究結(jié)論進行穩(wěn)健性檢驗，檢驗結(jié)果見表8所示。同時有研究指出，經(jīng)過大所審計的公司信息質(zhì)量越高，公司內(nèi)外部信息不對稱越低(吳育輝等，2017)[32]。為此，本文選用審計師質(zhì)量來重新衡量公司信息不對稱，連續(xù)三年經(jīng)大所(四大或六大)審計的公司信息不對稱低，否則公司信息不對稱高，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表9所示。由表8和9中結(jié)果可得，相比低信息不對稱的公司，并購商譽減值與股價崩盤風(fēng)險在高信息不對稱的公司中更為明顯，佐證本文得出的結(jié)論較為穩(wěn)健。

其三，為得到更加穩(wěn)健的研究結(jié)論，本文借鑒王化成等(2015)[30]的做法，采用聚類方法對標(biāo)準(zhǔn)誤進行調(diào)整，調(diào)整后的檢驗結(jié)果見表10所示。表10中回歸結(jié)果顯示，前文得出的研究仍被支持。

表10 標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整后的敏感性測試結(jié)果

此外，本文為確保商譽減值能對企業(yè)產(chǎn)生一定的影響，選取商譽減值規(guī)模(GWIMPt)大于0.001和0.01以及商譽減值金額大于500萬等樣本來做穩(wěn)健性檢驗。同時，為排除遺漏變量對本文研究結(jié)論產(chǎn)生影響，本文增加董事會結(jié)構(gòu)(董事會規(guī)模BOARD、獨立董事比例INDEPBR)和股權(quán)結(jié)構(gòu)特征(大股東持股比例TOP1、兩職合一DUAL)等遺漏變量做穩(wěn)健性檢驗。這一系列敏感性測試結(jié)果見表11所示，由表中回歸結(jié)果可知，本文的研究結(jié)論并未發(fā)生實質(zhì)性改變。

研究結(jié)論與啟示

我國資本市場經(jīng)過多輪并購浪潮后，上市公司并購商譽規(guī)?？焖僭鲩L，后續(xù)減值潛在風(fēng)險不容小覷。本文聚焦我國并購情景，探討商譽減值對公司股價崩盤風(fēng)險的影響作用，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，并購商譽減值顯著正向影響公司股價崩盤風(fēng)險，而商譽增加對股價崩盤風(fēng)險并無顯著影響，這表明新會計準(zhǔn)則下，我國上市公司披露的商譽信息中減值信息具有價值相關(guān)性。本文進一步研究發(fā)現(xiàn)，公司內(nèi)外部信息不對稱程度越高和并購年度股價泡沫越大時，商譽減值與股價崩盤風(fēng)險的影響更加顯著，這表明信息不對稱和股價泡沫是商譽資產(chǎn)減值對公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響的重要邊界條件。

表11 樣本調(diào)整以及增加遺漏變量的敏感性測試結(jié)果

本文研究結(jié)論的現(xiàn)實啟示在于：第一，監(jiān)管者應(yīng)該積極引導(dǎo)企業(yè)進行理性并購，做到真正價值創(chuàng)造的并購，從源頭上遏制公司并購后商譽減值的規(guī)模，化減公司股價崩盤風(fēng)險。第二，公司內(nèi)外部信息不對稱和并購股價高估泡沫會加劇商譽減值引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險，為緩減商譽減值引起的股價崩盤風(fēng)險，一方面監(jiān)管者需要強化上市公司并購重組信息披露，防范公司內(nèi)部人利用信息優(yōu)勢進行信息管理，導(dǎo)致股價高估泡沫，同時引導(dǎo)投資者理性對待并購利好信息，避免跟風(fēng)炒作，引發(fā)股價巨大波動；另一方面降低公司內(nèi)外部信息不對稱，提高資產(chǎn)市場定價效率，可通過提升上市公司會計信息質(zhì)量，增強信息決策的有用性，也可完善分析師和審計師等第三方市場，強化其獨立性，積極發(fā)揮信息治理功能，約束企業(yè)內(nèi)部人利用信息管理的尋租行為。

注釋