1. 引言

随着国家经济飞速发展，企业紧跟经济发展的步伐，在企业成长的过程中通过不断并购其他企业从而扩大自己的体量，并购过程中的溢价会带来大量商誉，据Wind数据库统计显示，截至2018年末我国A股全部上市公司商誉占合计市值2.30%，在过去的2016，2017，2018三年时间里我国A股上市公司计提商誉减值实际发生额分别为114.19亿、364.86亿、1658.6亿呈现出逐年上涨的趋势。

基于近年来的并购市场规模发展迅猛以及上市公司屡屡出现因并购标的公司业绩承诺不达标计提商誉减值产生商誉“爆雷”事件，本文将建立计量模型研究溢价并购后商誉减值风险对上市公司股价影响，有助于上市公司以及投资者理性看待并购事件并适当规避风险，为监管机构对商誉的后续处理提供借鉴意义。

2. 文献综述

针对溢价并购这一问题，近年来不少学者对其进行了深入的研究，分析了溢价并购产生的原因，以及溢价并购带来的风险后患，从而反思现有监管政策如何改进才能更好的稳定金融市场以及并购后更好的对公司产生经济协同效应。关于近年来高溢价产生原因，根据黄美亮研究结果表明预期协同效应的高估，控制权市场竞争激烈等原因使得近年来并购溢价越来越高 [1]。关于溢价并购带来的商誉虚增的原因陈麾认为部分上市公司巨额商誉主要来源于被购方被收购价格不合理以及很难采用公允价值法去精确对被购企业进行估值，还用一方面来源于以往案例显示部分高管主导的溢价并购存在利益输送，导致被购方价格虚增，带来了大量的商誉 [2]。在会计处理问题上，郭猛认为在被购方为非上市企业时公允价值难以获取，从而采用股权自由现金流模型，公司自由现金流模型等存在大量假设，因此人为可操控性高，而在后续的商誉计量使用的商誉减值测试方法中，是否减值，减值规模、时间等都存在较大的可操作空间，因此上市公司可能以商誉作为操控利润的手段，增加公司潜在风险 [3]。

在溢价并购中对上市公司股价波动的传导机制方面，首先根据刘喜和、王结远的实证研究表明高溢价并购并没有显著带了上市公司并购后的经济协同效应，也就是说高溢价并购并没有实质上带来高效的公司管理及财务效应 [4]。其次关静怡、刘娥平的研究认为在以往的并购案例中并购溢价往往伴随业绩承诺增长率从而使得被购方有了高溢价，高溢价同时伴随商誉价值虚增，当公司承诺业绩不达标时就会计提大量的商誉减值，对公司经营业绩产生莫大影响 [5]。进而从刘超、徐丹丹的研究发现当溢价并购伴随的商誉虚增再到计提商誉减值一整个过程接下来就会传导到股票市场，因业绩不达标计提商誉减值使得市场投资者对公司股票失去投资信心，从而引起股价异常波动 [6]。据傅超研究指出当前我国A股市场上市公司存在着利用并购题材操纵股票价格并从中获取暴利的问题，独立财团顾问以及交易中介机构对估值刻意高估并隐瞒，提高了股价泡沫破裂以及股价崩盘风险 [7]。因此高商誉和面临计提商誉减值均可能通过基本面信息影响投资者的决策引发股票价格异常波动，基于此本文后续将采用计量模型验证溢价并购后商誉增大对上市公司股价波动的影响。

3. 理论与研究方法

3.1. 概念定义说明

本文定义的商誉指的是在现有制度下，由并购溢价产生的商誉，商誉通常是指企业在同等条件下，预期的获利能力超过可辨认资产正常获利能力的资本化价值，同时并购形成的商誉在业绩承诺期满后可能会由于业绩不达标而计提商誉减值损失。

本文定义的并购溢价是指由于竞买方对预期协同效应的高估，夺实际控制权以及基于高阶理论高管作出的高度个性化决定等原因，案例中竞买方支付价格超过标的公司账面价值，超过部分在财务上认定为溢价，在财务处理上将超过标的公司账面价值部分扣除交易产生的各项费用后认定为商誉。

本文定义的商誉“爆雷”是指由于上市公司并购当期设定的未来经营预测数据无法实现时，或是被收购公司经营环境与收购时发生了巨大未遇见的变化，导致经营业绩大幅度下滑，就会出现计提商誉减值，计提商誉减值损失引发二级市场投资者恐慌，在短期内造成股价异常波动。

本文所定义的崩盘风险是指学术界常用于衡量未来崩盘风险的两个指标，负收益偏态系数(NCSKEW)以及收益率上下波动率(DUVOL)的数值大小，学术界通常认为这两个指标数值越大，崩盘风险越大。

3.2. 溢价并购后商誉减值风险对股价影响传导机制理论分析

3.2.1. 现有制度下商誉资产的来源及处理

现阶段GAAP、IFRS、和我国会计准则均只认可外购产生的商誉，企业无法自创商誉。在2006年的企业会计准则修改后根据我国《企业会计准则第20号——企业合作》规定在非同一实际控制下的企业合并中，合并竞买方支付的对价高出标的公司可辨认净资产公允价值部分应在并购后确认为商誉。证监会发布的《会计监管风险提示第8号——商誉减值》明确表示收购合并所形成的商誉，必须每年进行减值测试，不得以并购方业绩承诺期间为由，不进行测试。一旦商誉计提减值，是不能转回的，等同于直接亏损，将直接影响上市公司年度业绩。

3.2.2. 经由投资者情绪的短期外部传导分析

根据委托代理理论，即公司的经营权属于公司的高管公司的所有权属于投资者。由于公司的高管与投资者的目标函数不一致或存在信息不对称，散户投资者无法充分掌握公司高管经营能力以及公司的真实价值，面对此类信息容易出现盲目跟风的情况，从而抬高了股票价格，形成股价泡沫，泡沫一旦破裂将引起股价崩盘。

3.2.3. 经由公司商誉的内部长期传导分析

1) 大额商誉面临计提减值风险影响业绩

巨额的商誉往往是溢价并购的产物，并包含着高估值，高业绩承诺 [8]。然而溢价并购并不往往带来经济上的协同效应，巨额商誉进而导致了大量的商誉减值。而且，在并购完成后如果出卖方无法兑现业绩承诺，高额的商誉往往存在着计提商誉减值的风险，使得股票价格产生下行压力，市场上投资者下调对该公司的预期盈利能力预期收益等，进一步加剧了股票价格异常波动风险 [9]。

2) 商誉增大公司经营压力影响股价

一方面由于溢价并购往往伴随着公司现有负债比率的上升，营业现金流减少，因此财务压力会增大，同时附带业绩承诺的并购事件到期后，出卖方无法达到先前的业绩承诺会使得部分投资分析机构调低预期利润，造成投资者恐慌大量抛售该公司股票引起股价异常波动，进而经由股价把公司的基本面反映出来。另一方面，市场上的投资者在长期恢复理性后会更多的关注公司的基本面数据，当投资者发现溢价并购没有对公司生产经营项目产生经济协同效应时，反而会因标的公司业绩不达预期造成经营压力提升，公司经营风险变大，同时溢价部分产生的大量商誉无法给公司带来实际盈利对中长期业绩也无法产生正面影响 [10]。投资者也会选择抛售该公司股票，造成股价持续下跌。

3) 商誉减值主观性强，容易导致计提滞后

根据《会计监管风险提示第8号——商誉减值》中相关规定表明要进行商誉减值测试，就要首先确定相关资产或相关资产组合的可回收金额，但目前国内大部分公司都没有基于自由现金流模型对相关资产进行估值，这样的大背景下可回收金额的确定充满了主观性。再者，对于确认协同效应对公司影响大小，目前也没有准确的方法。公司高管往往出于对自身利益考量，在并购后出现经营问题时往往倾向于隐瞒负面消息 [11]。当隐瞒的负面信息累计到达一定程度后一并爆发，二级市场投资者情绪受到极大影响，公司股价因此产生剧烈波动，使得公司股价崩盘。

4) 投资者面临商誉减值主观误判

在面对大额商誉减值导致的净利润下降时，投资者误认为公司盈利能力大幅下降，恐慌抛售股票，但计提商誉减值只是会计处理的一种方式，并不是实际现金流的减少，公司的财务状况只是在财务报表上的恶化，公司的实际经营能力早已在并购发生后逐步展现在公司的基本面中。投资者的过度反应还会引起羊群效应，进一步加剧股价下跌。

3.3. 研究假设

基于上述传导路径分析，溢价并购带来的商誉增大在多个方面都存在着影响股价的可能，因此本文提出如下假设：

H₁：拥有商誉资产加大上市公司股价崩盘风险。

H₂：标准化商誉占比与上市公司股价崩盘风险呈正相关。

H₃：计提商誉减值事件增大上市公司股价崩盘风险。

3.4. 实证分析方法

本文通过定量分析建立计量经济模型方法对本文假设一拥有商誉资产是否加大上市公司股价崩盘风险进行检验，同时对假设二标准化商誉比率与股票价格崩盘风险是否存在正相关关系进行检验，并进一步利用计量模型验证假设三发生商誉减值减值事件是否加大股票价格崩盘风险。除被解释变量及解释变量外，本文从公司各层面加入控制变量建立以下模型：

$Cras{h}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Explanation{s}_{i,t}+{\beta }_{2}Control{s}_{i,t}+{\alpha }_{ind}+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

$Cras{h}_{i,t}$ 为股价崩盘风险衡量指标由 $NCSKE{W}_{i.t}$ 以及 $DUVO{L}_{i.t}$ 衡量，这两个指标均为数值越大股价崩盘风险越大， $Explanation{s}_{i,t}$ 为方程解释变量主要包括商誉资产虚拟变量 $GW{T}_{i.t}$ 、标准化商誉比率 $ADJG{W}_{i.t}$ 、商誉减值虚拟变量 $GWL{T}_{i.t}$ 三个指标，根据模型设定含义 $Explanation{s}_{i.t}$ 的回归系数 为正数即表明对股票价格崩盘风险有显著正向影响， $Control{s}_{i.t}$ 为模型从公司股东层面、公司财务层面、公司二级市场技术层面加入的控制变量分别为日均换手率、资产负债率、周持有收益率标准差、平均周持有收益率、扣非净资产收益率、营收同比增长率、机构持股比例、总资产， ${\alpha }_{ind}$ 为行业控制变量。

4. 数据与实证分析

4.1. 数据选取及变量设定

本文选取2018年沪深A股全部上市公司共计3796家，本文使用的财务数据以及股票价格信息均来源于Wind数据库及国泰安数据库。为保证模型结果可靠性，本文对存在缺失值的数据进行剔除处理。

1) 对股价影响变量构建

本文参考王文姣等学者在这方面的研究，选用负收益偏态系数(NCSKEW)以及收益率上下波动率(DUVOL)衡量公司对公司股票价格波动的影响 [12]。负收益偏态系数是当年该公司经市场调整后股票周收益率分布偏态系数，市场调整方法如下式2和式3，负收益偏态系数越大说明该样本在当年周特有收益率分布偏态系数负的程度越严重，即出现负极端值的概率越大，学界通常认为负收益偏态系数大的股票有着高的崩盘可能。

$R_{i,t}=\alpha +{\beta }_1{R}_{m,t-2}+{\beta }_2{R}_{m,t-1}+{\beta }_1{R}_{m,t-2}+{\beta }_1{R}_{m,t+1}+{\beta }_1{R}_{m,t+2}+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

$R_{i,t}$ 为样本 在当年第t周的收益率， $R_{m,t}$ 为市场在第t周的收益率，以及加入市场滞后两期与超前两期市场收益，回归得到样本i在当年第t周不能被市场解释的部分收益 ${\epsilon }_{i,t}$。

$w_{i,t}=\ln \left(1+{\epsilon }_{i,t}\right)$ (3)

$w_{i,t}$ 为样本i在当年第t周的经市场调整后的股票周收益率，即样本i的周特有收益率， ${\epsilon }_{i,t}$ 为式2回归方程所得的残差。

$NCSKE{W}_i=-\frac{n{\left(n-1\right)}^{\frac{3}{2}}{{\displaystyle \sum }}^{\text{}}{w}_{i,t}{}^3}{\left(n-2\right)\left(n-1\right){{\displaystyle \sum }}^{\text{}}{w}_{i,t}{}^{\frac{3}{2}}}$ (4)

其中 $w_{i,t}$ 为第i个样本在第t周的市场调整股票周收益率，本文 $w_{i,t}$ 来源国泰安数据库综合市场总市值平均法周特有收益率，n为样本i在当年的交易周数。

收益率上下波动率(DUVOL)是根据样本周特有收益率当年平均值把其分成上下两组，即周特有收益率高于均值组和低于均值组并求这两组的样本的波动率之比，按照式5模型计算出结果。根据许年行和于上尧等人的研究，在理想状态下，股票周特有收益率处于上升以及下跌阶段的概率是相等的，上升幅度以及下跌幅度也是相等的 [13]。只有当公司受负面信息影响时上升幅度以及下跌幅度才会出现不等，并且下跌幅度大于上升幅度。学界通常认为DUVOL数值越大股票崩盘可能性越大 [14]。

$DUVO{L}_i=\log \frac{\left(n_u-1\right){{\displaystyle \sum }}_d{w}_{i,t}{}^2}{\left(n_d-1\right){{\displaystyle \sum }}_u{w}_{i,t}{}^2}$ (5)

其中 $n_u$ 为合计高于周特质收益率均值周数， $n_d$ 为合计低于周特质收益率均值周数， ${\sigma }_d$ 为第i个样本在第t周的周特质收益率。

2) 商誉变量

经过前文数据处理后本文选取2018年沪深A股全部上市公司共计3400家，对截止2018年年报数据没有商誉资产的公司其商誉虚拟变量(GWT)赋值为0，对拥有商誉资产的公司其商誉虚拟变量(GWT)赋值为1，以此用来研究假设一。同时选取当年拥有商誉资产的上市公司1906家，为了使得数据具有可比性，本文对拥有商誉资产的公司的商誉资产进行标准化，即标准化商誉(ADJGW)为商誉资产占总资产比例，并以此研究假设二标准化商誉占比是否与股价崩盘风险存在正相关。对于研究假设三计提商誉减值风险加大股价崩盘风险，本文对2018年全年曾经发生计提商誉减值事件的公司其商誉减值虚拟变量(GWLT)赋值为1，没有发生商誉减值的公司其商誉减值虚拟变量(GWLT)赋值为0。

3) 控制变量

本文参考过往相关研究，并综合考虑各层面可能对公司股价造成影响的因素，对本文的计量模型加入控制变量。分别从公司股东层面、公司财务层面、公司二级市场技术层面分别加入控制变量尽量消除内生性，各主要变量以及控制变量见表1。

4.2. 实证分析

4.2.1. 描述性统计分析

由表2描述性统计分析表可以得出负收益偏态系数和收益上下波动率均值分别为−0.143和−0.102，符合以往相关研究相结果，两指标的标准差分别为0.829和0.530表明NCSKEW指标相差程度大于DUVOL指标。GWT均值为0.573说明年沪深A股所有上市公司中拥有商誉资产的公司占半数以上。标准化商誉占比指标ADJGW均值为0.062即在拥有商誉的上市公司中，商誉平均占总资产6.2%，由此可见商誉已经成为公司资产中的一个重要部分。GWLT均值为0.248，说明当年沪深A股所有上市公司中有24.8%的公司在当年计提过商誉减值。

4.2.2. 计量模型结果分析

本文利用Eviews10.0进行回归分析，并对所有回归方程均进行了white检验，对存在异方差的回归(2)、(6)采用异方差稳健标准误法进行回归消除异方差，确保了回归结果可靠性。并且在各方程回归后计算其VIF值，结果均小于10即不存在严重多重共线性，因本文使用横截面数据可认为发生自相关可能性极小。由计量模型结果表3可知，回归结果(1)、(2)是验证假设一上市公司是否拥有商誉资产对股价的影响，解释变量是否拥有商誉资产虚拟变量(GWT)在两个回归方程中回归系数均为正数，即拥有商誉使得股价崩盘风险衡量指标数值越大，且在5%显著性水平上显著，说明拥有商誉资产公司股价崩盘风险显著大于无商誉资产公司。回归结果(3)、(4)验证本文假设二即上市公司标准化商誉占比是否与当年股价崩盘风险由显著正相关，解释变量标准化商誉(ADJGW)在两个回归方程中回归系数均为正数，即标准化商誉越大股价崩盘风险衡量指标数值越大，且在10%显著性水平上显著，说明标准化商誉占比与股价崩盘风险呈正相关关系。回归结果(5)、(6)验证本文假设三即上市公司当年是否发生商誉减值对股价崩盘风险的影响，解释变量商誉减值虚拟变量(GWLT)的回归系数均为正数，说明发生过商誉减值事件使得股价崩盘风险衡量指标数值越大，且在1%水平上显著，说明当年发生过商誉减值事件公司的股价崩盘风险显著大于不发生商誉减值事件公司。针对稳健性检验问题，本文选取的变量为负收益偏态系数以及收益率上下波动率，两指标均为衡量股价崩盘风险的指标，两指标得出的回归结果由上表得知大致上相同，所以可以近似看作是本文采用了替换被解释变量的稳健性检验，检验结果证明本文结果具有稳健性。

5. 结论与建议

5.1. 投资者方面：理性面对并购公告警惕高商誉

本文通过利用2018年沪深A股全部上市公司实证分析证明溢价并购带来的商誉增大显著增大上市公司股价崩盘风险，且崩盘风险与标准化商誉占比呈正相关关系，发生商誉减值事件进一步加大拥有商誉资产公司的股价崩盘风险。基于同国际各大股票交易市场比较，我国股票交易市场具有投资者中散户投资者占比高、换手率高、投机性交易占比高等特性，我国A股市场的投机氛围容易使得投资者具有“眼球效应”。所以投资者应当在面对公司发布的并购公告时应该更关注于标的公司本身给公司带来的效益，避免盲目追随热点形成股价泡沫，同时在投资过程中警惕拥有高商誉并且伴随高业绩承诺的公司，因为一旦业绩承诺无法达成需计提商誉减值时将对公司当年业绩造成极大负面影响，从而影响公司基本面对致使公司股价崩盘风险变大，同时也要理性面对计提商誉减值事件避免“羊群效应”。

5.2. 公司方面：理性并购，及时进行商誉减值测试

近年来掀起的并购潮导致控制权市场竞争异常激烈，控制权市场竞争激烈进一步加剧了并购溢价，高溢价不仅对公司财务方面造成影响，同时带来的商誉使得市场积聚大量风险，危害到正常的生产经营活动。高业绩承诺下高溢价带来的高商誉在面临业绩及承诺不达标时，一旦计提商誉减值就会显著加大公司股价崩盘风险，所以上市公司高管应理性并购，及时公布进行商誉减值测试，避免一次计提大量商誉减值对公司股价造成大幅影响。

5.3. 监管部门：加强对高溢价并购监管力度

监管部门在面对高溢价并购公告时应及时对并购交易双方发送问询函，并建立严格的事后追责制度，比如并购后商誉占净资产比例高于50%的公司管理层五年内不得减持等。我国《企业会计准则第8号——资产减值》规定每年年终企业应该按照资产组或资产组组合对商誉进行减值测试，但具体的减值操作步骤并没有明确的说明，从而导致部分公司没有及时计提商誉减值，或者计提额度非真实值等，业绩承诺期满一次性计提大额商誉减值极大打击投资者信心，破坏市场稳定。因此相关监管部门应该加强制度建设，严格进行监管维护投资者利益确保市场稳定有序。

参考文献