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    并購(gòu)商譽(yù)會(huì)影響企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)嗎?

    2021-11-21 12:53:51劉嫦李瑾趙夢(mèng)
    金融發(fā)展研究 2021年10期
    關(guān)鍵詞:投資者情緒信息不對(duì)稱(chēng)

    劉嫦 李瑾 趙夢(mèng)

    摘? ?要:本文利用2007—2018年我國(guó)A股非金融上市公司數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)了并購(gòu)商譽(yù)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響。檢驗(yàn)結(jié)果表明,并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)顯著正相關(guān),相比并購(gòu)商譽(yù)中的合理商譽(yù)部分,超額商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)正相關(guān)關(guān)系更為顯著;進(jìn)一步分析顯示,后期商譽(yù)減值會(huì)以加劇股價(jià)低估的形式推動(dòng)資產(chǎn)誤定價(jià);機(jī)制檢驗(yàn)表明,信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒是并購(gòu)商譽(yù)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的中介機(jī)制;調(diào)節(jié)效應(yīng)表明,并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)正相關(guān)關(guān)系在非“四大”、分析師關(guān)注低和機(jī)構(gòu)投資者持股比例低的分組中更加顯著,進(jìn)而論證了外部審計(jì)、分析師關(guān)注和機(jī)構(gòu)投資者持股具有積極的治理效應(yīng)。本文在豐富并購(gòu)商譽(yù)相關(guān)研究的同時(shí),也對(duì)降低資產(chǎn)誤定價(jià)進(jìn)而提高資本市場(chǎng)資源配置效率具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    關(guān)鍵詞:并購(gòu)商譽(yù);資產(chǎn)誤定價(jià);信息不對(duì)稱(chēng);投資者情緒

    中圖分類(lèi)號(hào):F830? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 文章編號(hào):1674-2265(2021)10-0003-11

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2021.10.001

    一、引言

    2008年金融海嘯席卷全球,各大資本市場(chǎng)受到重創(chuàng),資本市場(chǎng)上股票價(jià)格偏離公司內(nèi)在價(jià)值即資產(chǎn)誤定價(jià)問(wèn)題日益嚴(yán)重。作為新興加轉(zhuǎn)軌資本市場(chǎng),我國(guó)上市公司資產(chǎn)誤定價(jià)問(wèn)題更加突出,并已經(jīng)嚴(yán)重影響到資本市場(chǎng)資源配置的有效性,甚至可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。2020年全國(guó)兩會(huì)期間,穩(wěn)金融政策如期落地,中央定調(diào)要在保證金融運(yùn)行總體平穩(wěn)的基礎(chǔ)上,做到“重大金融風(fēng)險(xiǎn)有效防控”。作為金融風(fēng)險(xiǎn)重要誘因的資產(chǎn)誤定價(jià)問(wèn)題,就自然成為我國(guó)學(xué)者研究的重要話題。

    目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要從外部投資者特征層面的投資者情緒、異質(zhì)信念與投資者關(guān)注(Barberis等,1998;陸靜和周媛,2015;權(quán)小鋒和吳世農(nóng),2012;周亮,2021)[1-4],公司外部治理層面的審計(jì)師行業(yè)專(zhuān)長(zhǎng)、分析師評(píng)級(jí)、機(jī)構(gòu)持股與媒體情緒(游家興和吳靜,2012;王生年等,2018;朱艷艷和聶曉,2017;李倩等,2018)[5-8],資本市場(chǎng)制度層面的賣(mài)空限制和融資融券(Berkman等,2009;李科等,2014)[9,10]以及公司內(nèi)部層面的信息披露質(zhì)量、代理沖突、管理層討論與分析語(yǔ)調(diào)、現(xiàn)金分紅與研發(fā)支出資本化行為(徐壽福和徐龍炳,2015;徐壽福等,2016;王生年和王松鶴,2018;高雅和劉嫦,2020)[11-14]等方面對(duì)影響企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的因素進(jìn)行了卓有成效的研究。但在當(dāng)前鮮有文獻(xiàn)關(guān)注企業(yè)高溢價(jià)并購(gòu)背景下,并購(gòu)商譽(yù)是否以及如何影響企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià),并購(gòu)商譽(yù)中的合理商譽(yù)和超額商譽(yù)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響有何不同。

    作為企業(yè)擴(kuò)大經(jīng)營(yíng)規(guī)模、提高盈利水平的重要手段,我國(guó)資本市場(chǎng)上企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)持續(xù)火熱,其交易數(shù)量和交易規(guī)模均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。較之西方發(fā)達(dá)國(guó)家而言,我國(guó)企業(yè)并購(gòu)中出現(xiàn)大量高溢價(jià)并購(gòu)行為,大量商譽(yù)資產(chǎn)隨之產(chǎn)生。截至2018年年末,我國(guó)A股市場(chǎng)商譽(yù)凈值總額已達(dá)1.3萬(wàn)億元,較2013年的0.2萬(wàn)億元增加6倍之多,較2007年0.04萬(wàn)億元增加32倍(傅超等,2016)[15],并購(gòu)商譽(yù)成為資本市場(chǎng)關(guān)注的焦點(diǎn)。從商譽(yù)定義來(lái)看,商譽(yù)是能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)超額利潤(rùn)的資產(chǎn),但是商譽(yù)的不可辨認(rèn)特征使其初始確認(rèn)及后續(xù)計(jì)量具有高度主觀性和不確定性,商譽(yù)高估的現(xiàn)象層出不窮,其股價(jià)可能包含較多的泡沫成分(楊威等,2018)[16],偏離企業(yè)的真實(shí)價(jià)值,也為后期的商譽(yù)巨額減值埋下風(fēng)險(xiǎn)。這一點(diǎn)從我國(guó) A 股上市公司近年來(lái)頻發(fā)的商譽(yù)巨額減值、接連“爆雷”現(xiàn)象得到一定程度的印證。

    本文在已有研究基礎(chǔ)上,探討并購(gòu)商譽(yù)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響。本文可能的貢獻(xiàn)在于:第一,本文從信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒角度考察了并購(gòu)商譽(yù)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響及作用機(jī)理,并細(xì)分了合理商譽(yù)與超額商譽(yù)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的不同影響,豐富并購(gòu)商譽(yù)經(jīng)濟(jì)后果研究的同時(shí),也拓展了資產(chǎn)誤定價(jià)影響因素的研究;第二,本文進(jìn)一步考察了商譽(yù)減值對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響,將并購(gòu)商譽(yù)與后期減值對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)影響的不同形式加以比較,有利于更為全面地探討商譽(yù)這一特殊資產(chǎn)在前后期不同階段對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)產(chǎn)生的影響;第三,外部審計(jì)、分析師關(guān)注和機(jī)構(gòu)投資者持股的調(diào)節(jié)效應(yīng)表明,三者在緩解商譽(yù)所加劇的資產(chǎn)誤定價(jià)方面是有效的,具有信息優(yōu)化和外部治理功能,這為相關(guān)部門(mén)完善商譽(yù)的確認(rèn)、計(jì)量規(guī)范,監(jiān)督治理管理層機(jī)會(huì)主義行為以及合理引導(dǎo)投資者行為提供了一定借鑒; 第四,資產(chǎn)誤定價(jià)作為我國(guó)資本市場(chǎng)上的一個(gè)突出問(wèn)題,通過(guò)研究其和并購(gòu)商譽(yù)的關(guān)系,對(duì)于防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)資本市場(chǎng)的平穩(wěn)健康運(yùn)行具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    (一)并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)

    根據(jù)信息不對(duì)稱(chēng)理論,企業(yè)管理者作為公司基本面信息的生產(chǎn)者,與不直接參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的外部投資者相比,具有與生俱來(lái)的信息優(yōu)勢(shì),兩者間存在信息不對(duì)稱(chēng)。一方面,從并購(gòu)商譽(yù)自身特點(diǎn)來(lái)說(shuō),其金額由并購(gòu)雙方共同確認(rèn),不同于內(nèi)生式增長(zhǎng)(研發(fā)、固定資產(chǎn)投資等)擁有具體公開(kāi)的信息披露,其中隱藏的并購(gòu)信息(交易價(jià)格、評(píng)估價(jià)值、可辨認(rèn)凈資產(chǎn)公允價(jià)值的確認(rèn))的披露并不充分透明(王文姣等,2017)[17],具有較強(qiáng)的主觀性和較低的透明度;加之我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展不完善,散戶投資者眾多,信息獲取、知識(shí)解讀能力弱,盲目跟風(fēng)、羊群效應(yīng)頗多的現(xiàn)狀也意味著同直接參與企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、具備一定信息和知識(shí)基礎(chǔ)的內(nèi)部人相比,外部投資者往往處于信息劣勢(shì)地位,二者存在很大程度上的信息不對(duì)稱(chēng)。處于信息劣勢(shì)地位的投資者難以甄別并購(gòu)方企業(yè)商譽(yù)的真實(shí)情況,導(dǎo)致其不能準(zhǔn)確判斷股票未來(lái)收益,進(jìn)而使得股票價(jià)格偏離其基礎(chǔ)價(jià)值。另一方面,并購(gòu)商譽(yù)形成于企業(yè)并購(gòu)過(guò)程中,而管理層作為企業(yè)并購(gòu)行為的決策主體,在很大程度上決定并購(gòu)活動(dòng)的發(fā)起、并購(gòu)溢價(jià)的支付以及并購(gòu)過(guò)程中的信息披露。這意味著具有信息優(yōu)勢(shì)的管理者同時(shí)掌握著披露內(nèi)容和披露時(shí)機(jī)的主動(dòng)權(quán),可以有選擇性地進(jìn)行披露,甚至可能利用和投資者間客觀存在的信息不對(duì)稱(chēng)進(jìn)行商譽(yù)的虛假披露,在主觀上進(jìn)一步加劇與投資者間的信息不對(duì)稱(chēng),影響外部投資者對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展的預(yù)期,進(jìn)而干擾其對(duì)股價(jià)的判斷,并導(dǎo)致股票被市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)。

    行為金融理論認(rèn)為,資本市場(chǎng)投資者并非完全理性的,尤其對(duì)于我國(guó)新興加轉(zhuǎn)軌資本市場(chǎng)來(lái)說(shuō),投資者非理性現(xiàn)象更為普遍。作為投資者非理性的代表性指標(biāo),投資者情緒反映市場(chǎng)參與者對(duì)股票持有的樂(lè)觀或悲觀態(tài)度(Brown和Cliff,2004)[18],嚴(yán)重影響其對(duì)股票的正確估值,對(duì)投資者行為決策具有重要影響(Barberis等,1998)[1]。陸靜和周媛(2015)[2]基于我國(guó)A股和H股交叉上市股票的研究表明,投資者情緒對(duì)同期A股市場(chǎng)和H股市場(chǎng)都有顯著影響;受投資者情緒的影響,股價(jià)會(huì)暫時(shí)偏離內(nèi)在價(jià)值。投資者情緒越樂(lè)觀,股價(jià)正向偏離企業(yè)內(nèi)在價(jià)值即被高估的可能性越大(周俊杰和徐丹妮,2015;張靜等,2018)[19,20]。并購(gòu)商譽(yù)的形成表明收購(gòu)方對(duì)被收購(gòu)標(biāo)的未來(lái)帶來(lái)的超額收益以及合并后產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)有很好的預(yù)期,是關(guān)于公司的積極消息(徐經(jīng)長(zhǎng)等,2017)[21]。有關(guān)正商譽(yù)的信息披露也會(huì)促使投資者預(yù)期企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的增加,將資金投入目標(biāo)企業(yè),推動(dòng)個(gè)股股票交易價(jià)格上升(田麗麗,2018)[22]。當(dāng)企業(yè)確認(rèn)大額商譽(yù)時(shí),外部投資者會(huì)產(chǎn)生企業(yè)未來(lái)盈利能力增強(qiáng)的預(yù)期,甚至?xí)纬稍谫Y本市場(chǎng)上的過(guò)度反應(yīng)(楊威等,2018)[16] 。由此可見(jiàn),一方面,基于并購(gòu)商譽(yù)的特殊性質(zhì),其形成作為一種利好消息勢(shì)必會(huì)引起資本市場(chǎng)投資者的重視,尤其是巨額商譽(yù)的形成向外界投資者傳達(dá)了內(nèi)部人對(duì)于企業(yè)未來(lái)發(fā)展的良好預(yù)期與堅(jiān)定信心,引起投資者對(duì)于企業(yè)發(fā)展的樂(lè)觀態(tài)度,滋生投資者樂(lè)觀情緒,甚至引起投資者情緒的高漲。而投資者情緒高漲意味著短時(shí)期內(nèi)股票的大量買(mǎi)入,進(jìn)而推高企業(yè)股價(jià),偏離企業(yè)的真實(shí)價(jià)值,導(dǎo)致資產(chǎn)誤定價(jià)的產(chǎn)生。另一方面,基于并購(gòu)商譽(yù)的另一特殊性質(zhì),即其形成由并購(gòu)雙方共同確認(rèn),非公開(kāi)市場(chǎng)定價(jià),具有較強(qiáng)的主觀性和不透明性,意味著并購(gòu)商譽(yù)的大小以及其能為企業(yè)吸引投資者的多少在很大程度上由公司內(nèi)部人把握。如Gu和Lev(2011)[23]所證實(shí),并購(gòu)決策者出于對(duì)自身利益的追求,在商譽(yù)信息披露中的誤導(dǎo)或者隱瞞影響了會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量,將加大公司股價(jià)中的噪聲。同時(shí)不排除企業(yè)內(nèi)部人為追求個(gè)人私利,在向外界披露并購(gòu)商譽(yù)相關(guān)信息時(shí),故意強(qiáng)調(diào)利好消息,對(duì)于并購(gòu)商譽(yù)形成的合理性及未來(lái)可能帶來(lái)的減值風(fēng)險(xiǎn)輕描淡寫(xiě)或避而不談。當(dāng)并購(gòu)商譽(yù)被內(nèi)部人故意用以迎合投資者樂(lè)觀預(yù)期,吸引投資者買(mǎi)入股票時(shí),其作為一種利好消息引發(fā)投資者情緒高漲的效果可能更為明顯,并最終在投資者非理性判斷下導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的產(chǎn)生。基于以上分析,提出本文的假設(shè)1:

    H1:并購(gòu)商譽(yù)與企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)正相關(guān)。

    (二) 超額商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)

    并購(gòu)商譽(yù)的確認(rèn)并非都是合理的,杜興強(qiáng)等(2011)[24]認(rèn)為,商譽(yù)可分解為合理部分和高估部分,合理部分是目標(biāo)企業(yè)自身創(chuàng)造的商譽(yù),但高溢價(jià)支付出現(xiàn)的高估部分并不能為公司帶來(lái)相應(yīng)的利益,反而會(huì)損害企業(yè)的價(jià)值。張萍和周昕雨(2020)[25]將商譽(yù)分為真實(shí)商譽(yù)和超額商譽(yù),真實(shí)商譽(yù)是對(duì)企業(yè)標(biāo)的資產(chǎn)持續(xù)獲取超額利潤(rùn)能力的準(zhǔn)確反映,而超額商譽(yù)產(chǎn)生于不合理的高并購(gòu)溢價(jià),是管理層脫離并購(gòu)本質(zhì)和理性決策形成的一種非正常商譽(yù)(傅超等,2015)[26],不具有商譽(yù)超額盈利能力的本質(zhì),對(duì)企業(yè)并購(gòu)績(jī)效具有負(fù)向影響(張臘鳳和張蓉,2021)[27],是企業(yè)商譽(yù)減值計(jì)提的根本原因(張萍和周昕雨,2020)[25]。魏志華和朱彩云(2019)[28]也認(rèn)為,適度的商譽(yù)能夠給企業(yè)帶來(lái)預(yù)期收益,但高估了并購(gòu)協(xié)同效應(yīng)的超額商譽(yù)則可能成為企業(yè)未來(lái)經(jīng)營(yíng)的負(fù)擔(dān),給公司未來(lái)經(jīng)營(yíng)埋下巨大隱患,不但會(huì)浪費(fèi)企業(yè)有限資源,拉低企業(yè)盈利能力,而且會(huì)給企業(yè)帶來(lái)較嚴(yán)重的融資困境(王蓉,2020)[29]。然而,國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)較少將超額(高估)商譽(yù)從并購(gòu)商譽(yù)中分離出來(lái)探討,都把并購(gòu)商譽(yù)作為一個(gè)整體加以研究(張臘鳳和張蓉,2021;魏志華和朱彩云,2019)[27,28]。而實(shí)際上,相比并購(gòu)商譽(yù)中的合理商譽(yù)部分,一方面,并購(gòu)商譽(yù)中超額商譽(yù)的形成透明度更低,更可能是由于并購(gòu)雙方為了私利合謀故意虛增,或者管理層過(guò)度自信、非理性估值等原因所致。其所反映的信息含量更少,甚至更多的是對(duì)投資者判斷產(chǎn)生干擾或誤導(dǎo)的虛假信息,使得處于信息劣勢(shì)的投資者更加難以判斷企業(yè)未來(lái)發(fā)展?fàn)顩r。另一方面,根據(jù)前文可知,超額商譽(yù)同樣會(huì)作為利好消息引發(fā)投資者樂(lè)觀情緒,且相比合理商譽(yù),超額商譽(yù)的形成更易在短時(shí)間內(nèi)導(dǎo)致企業(yè)并購(gòu)商譽(yù)向巨額商譽(yù)的轉(zhuǎn)變,產(chǎn)生商譽(yù)泡沫,對(duì)投資者情緒的影響更為強(qiáng)烈,會(huì)在更大程度上引起投資者情緒的高漲,產(chǎn)生資產(chǎn)誤定價(jià)?;谝陨戏治?,提出本文的假設(shè)2:

    H2:相比合理商譽(yù),并購(gòu)商譽(yù)中的超額商譽(yù)部分對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響更顯著。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本篩選與數(shù)據(jù)來(lái)源

    鑒于我國(guó)在2007年開(kāi)始實(shí)施新企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則,對(duì)企業(yè)商譽(yù)進(jìn)行初始確認(rèn)和后續(xù)計(jì)量,本文選取2007—2018年我國(guó)全部A股上市公司為初始研究樣本,然后進(jìn)行如下數(shù)據(jù)篩選和處理:(1)按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012年發(fā)布的上市公司行業(yè)分類(lèi),剔除金融行業(yè)公司;(2)剔除ST、PT公司;(3)剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司。

    為消除極端值對(duì)研究結(jié)果的影響,對(duì)文中連續(xù)變量進(jìn)行上下1% 縮尾處理,最終共獲得存在并購(gòu)商譽(yù)及商譽(yù)減值的公司年度樣本7689個(gè)。本文的商譽(yù)減值數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù),其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

    (二)變量定義及其衡量

    1. 被解釋變量:資產(chǎn)誤定價(jià)(Deviation)。本文基于剩余收益模型來(lái)測(cè)度資產(chǎn)誤定價(jià)。先估算公司內(nèi)在價(jià)值[V],借鑒 Frankel和Lee(1998)[30]做法,假設(shè)未來(lái)第三年的盈余能夠持續(xù),將剩余收益預(yù)測(cè)模型改寫(xiě)為模型(1):

    [Vt=bt+f(1)t-r×bt(1+r)+f(2)t-r×b(1)t(1+r)2+f(3)t-r×b(2)t(1+r)2×r]

    (1)

    其中,[Vt]為每股內(nèi)在價(jià)值,[bt]為每股權(quán)益賬面價(jià)值,[r]為資本成本,[f(?)t]是分析師預(yù)測(cè)的公司未來(lái)盈余。由于分析師盈余預(yù)測(cè)偏向樂(lè)觀,且我國(guó)股票市場(chǎng)分析師數(shù)量不多,分析師也偏好大公司和經(jīng)營(yíng)狀況優(yōu)良的公司(岳衡和林小馳,2008)[31],故本文借鑒饒品貴和岳衡(2012)[32]的方法,將分析師盈余預(yù)測(cè)替換為基于公司基本面信息估計(jì)的盈余預(yù)測(cè)。具體的預(yù)測(cè)模型為:

    [Earningsi,t+r=β0+β1Asseti,t+β2Dividendi,t+β3DDi,t+β4Earningi,t+β5NegEi,t+β6Accruali,t+εi,t+r] (2)

    其中,[Earningsi,t+r]是[i]公司未來(lái)一至三年的每股盈余預(yù)測(cè)值,用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)除以總股本獲得;[Asseti,t]為每股總資產(chǎn);[Dividendi,t]為每股股利;[DDi,t]為啞變量,發(fā)放股利取1,否則取0;[NegEi,t]為啞變量,虧損取1,否則取0;[Accruali,t]表示每股應(yīng)計(jì)項(xiàng)目,用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)減去當(dāng)年經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~獲得。

    本文采用式(2)估計(jì)獲得的系數(shù)預(yù)測(cè)公司未來(lái)一至三年的每股盈余,并將其代入式(1)中估計(jì)公司的內(nèi)在價(jià)值。在利用(1)式進(jìn)行公司內(nèi)在價(jià)值估計(jì)時(shí),我們還對(duì)公司未來(lái)兩期的每股權(quán)益價(jià)值進(jìn)行了預(yù)測(cè),采用的公式分別為:

    [b(1)t=bt+Earningst+1-Dpst+1];

    [b(2)t=b(1)t+Earningst+2-Dpst+2]

    式中Dps為每股現(xiàn)金股利。

    將計(jì)算出的公司內(nèi)在價(jià)值V與公司次年4月末股票收盤(pán)價(jià)P相比得到V/P,借鑒徐壽福和徐龍炳(2015)[11]的做法,構(gòu)建變量資產(chǎn)誤定價(jià)(Deviation) = |1-V/P |,度量市場(chǎng)價(jià)格對(duì)內(nèi)在價(jià)值的絕對(duì)偏離程度。

    2. 解釋變量:并購(gòu)商譽(yù)。借鑒楊威等(2018)[16]做法,本文采用經(jīng)總資產(chǎn)調(diào)整后的商譽(yù)值來(lái)衡量并購(gòu)商譽(yù)(SY)。

    3. 其他控制變量。參考游家興和吳靜(2012)[5]、楊威等(2018)[16]等的研究成果,本文選取公司規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、盈利能力(Roa)、成長(zhǎng)性(Growth)、第一大股東持股比例(First)、上市公司上市年限(Age)、董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兩職合一(Dual)以及信息透明度(Absacc)作為控制變量,并在此基礎(chǔ)上控制了行業(yè)和年度。具體變量定義如表1所示。

    (三)模型設(shè)計(jì)

    為研究假設(shè)1中并購(gòu)商譽(yù)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響,本文在參考楊威等(2018)[16]研究的基礎(chǔ)上,建立了模型(3):

    [Deviationi,t=α0+α1SYi,t+α2Controlsi,t+Industry+Year+ε] (3)

    為研究假設(shè)2中超額商譽(yù)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響,本文在模型3基礎(chǔ)上,建立了模型(4):

    [Deviationi,t=α0+α1GW_exi,t+α2Controlsi,t+Industry+Year+ε] (4)

    四、實(shí)證分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    表2列示了本文相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。若資本市場(chǎng)有效,公司股價(jià)應(yīng)準(zhǔn)確及時(shí)反映上市公司的內(nèi)在價(jià)值。然而,表2結(jié)果顯示,被解釋變量資產(chǎn)誤定價(jià)均值為0.603,最大值為2.810,說(shuō)明在我國(guó)資本市場(chǎng)上普遍存在股價(jià)偏離其內(nèi)在價(jià)值的現(xiàn)象。解釋變量并購(gòu)商譽(yù)的最大值為0.366,最小值為0,均值為0.020,表明觀測(cè)樣本上市公司并購(gòu)商譽(yù)規(guī)模存在較大差異。

    (二)相關(guān)性分析

    表3呈現(xiàn)的是模型主要變量的相關(guān)系數(shù)分析。從偏相關(guān)系數(shù)表中可見(jiàn),主變量?jī)蓛砷g的相關(guān)系數(shù)均低于0.6,這表明本文模型設(shè)計(jì)中不存在明顯多重共線問(wèn)題;各變量方差膨脹因子檢驗(yàn)(VIF)的結(jié)果均小于3,說(shuō)明模型變量的多重共線問(wèn)題較弱。解釋變量并購(gòu)商譽(yù)和被解釋變量資產(chǎn)誤定價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)至少在0.05的水平上顯著為正,初步驗(yàn)證了本文假設(shè)1。

    (三)回歸結(jié)果分析

    表4列(1)顯示并購(gòu)商譽(yù)與企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)在1%水平上顯著正相關(guān),說(shuō)明企業(yè)并購(gòu)商譽(yù)規(guī)模越大,發(fā)生資產(chǎn)誤定價(jià)的可能性越高,即并購(gòu)商譽(yù)能夠顯著加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià),與假設(shè)1預(yù)期相符。列(2)、列(3)顯示,股價(jià)高估組并購(gòu)商譽(yù)和資產(chǎn)誤定價(jià)顯著正相關(guān),而股價(jià)低估組二者之間并沒(méi)有顯著關(guān)系,一方面,可能由于我國(guó)股價(jià)被低估樣本較少導(dǎo)致結(jié)果有所偏差,另一方面,也說(shuō)明了并購(gòu)商譽(yù)所加劇的資產(chǎn)誤定價(jià)主要以股價(jià)高估的形式表現(xiàn),與假設(shè)1并購(gòu)商譽(yù)主要通過(guò)加劇投資者情緒高漲進(jìn)而加劇資產(chǎn)誤定價(jià)的理論推演一致。

    列(4)至列(6)顯示,在細(xì)分并購(gòu)商譽(yù)中的超額商譽(yù)和合理商譽(yù)后,超額商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)在1%水平上顯著正相關(guān),且顯著加劇了股價(jià)高估;合理商譽(yù)和資產(chǎn)誤定價(jià)則不存在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性,與本文假設(shè)2預(yù)期相符。說(shuō)明相比并購(gòu)商譽(yù)中的合理商譽(yù)部分,由高并購(gòu)溢價(jià)產(chǎn)生的超額商譽(yù)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的正向影響更為顯著。且通過(guò)對(duì)比超額商譽(yù)與合理商譽(yù)的觀測(cè)值可發(fā)現(xiàn),超額商譽(yù)的觀測(cè)值僅有2939個(gè),明顯低于合理商譽(yù)觀測(cè)值(4750個(gè)),說(shuō)明我國(guó)A股市場(chǎng)上由高溢價(jià)并購(gòu)形成的超額商譽(yù)現(xiàn)象并不普遍,但其造成的危害卻是巨大的,是并購(gòu)商譽(yù)加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的主要原因之一。

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1. 內(nèi)生性檢驗(yàn)。(1)工具變量法??紤]到并購(gòu)商譽(yù)可能與資產(chǎn)誤定價(jià)存在雙向因果關(guān)系,即資產(chǎn)誤定價(jià)程度較高的企業(yè)受信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒的影響更為嚴(yán)重,導(dǎo)致管理層調(diào)整并購(gòu)商譽(yù),從而使估計(jì)結(jié)果有偏。因此,本文采用兩階段最小二乘法(2SLS)重新進(jìn)行回歸估計(jì)。參考傅超等(2015)[26]、楊威等(2018)[16]的研究,本文選取商譽(yù)年度—行業(yè)均值(IND_SY)作為工具變量,從工具變量的相關(guān)性和外生性兩個(gè)條件來(lái)看:同行業(yè)其他企業(yè)的商譽(yù)與該企業(yè)商譽(yù)相關(guān),且沒(méi)有文獻(xiàn)表明同行業(yè)的商譽(yù)影響該企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià),即符合外生性原則。相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示:Shea's partial R-squared為0.3471,最小特征值統(tǒng)計(jì)量①為227.771,遠(yuǎn)高于臨界值10,即拒絕了存在弱工具變量的原假設(shè)。第一階段回歸結(jié)果顯示,商譽(yù)與同行業(yè)其他公司的商譽(yù)均值之間的正向關(guān)系十分顯著(1%水平),從統(tǒng)計(jì)意義上說(shuō)明這是一個(gè)比較理想的工具變量。第二階段回歸結(jié)果顯示,在控制內(nèi)生性問(wèn)題后,并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)仍在1%的水平上顯著,說(shuō)明結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。(2)反向因果識(shí)別。為進(jìn)一步排除反向因果內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論的干擾,本文借鑒熊凌云等(2020)[33]、李春濤等(2018)[34]研究,將資產(chǎn)誤定價(jià)[Deviationi,t]作為解釋變量,[SYi,t+1]、[SYi,t+2]作為被解釋變量,檢驗(yàn)企業(yè)當(dāng)期的資產(chǎn)誤定價(jià)是否會(huì)影響未來(lái)一期和兩期的并購(gòu)商譽(yù),如果并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)存在反向因果關(guān)系,則[Deviationi,t]的系數(shù)應(yīng)顯著為正。檢驗(yàn)結(jié)果如表6列(1)和列(2)所示,資產(chǎn)誤定價(jià)系數(shù)均不顯著,說(shuō)明資產(chǎn)誤定價(jià)沒(méi)有顯著影響企業(yè)未來(lái)的并購(gòu)商譽(yù)。(3)PSM傾向得分匹配。為緩解高并購(gòu)商譽(yù)公司和低并購(gòu)商譽(yù)公司之間的特征差異對(duì)研究結(jié)論的干擾,本文采用PSM傾向得分匹配方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)并購(gòu)商譽(yù)中位數(shù)將全樣本分為并購(gòu)商譽(yù)較高組和并購(gòu)商譽(yù)較低組,并分別確定為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組,基于Growth、Lev、Size、Roa、First、Age、Dual和Absacc,用PSM最鄰近匹配法進(jìn)行1∶1有放回匹配。PSM的平衡性檢驗(yàn)結(jié)果顯示,匹配后相關(guān)控制變量單個(gè)偏差未超過(guò)5%,總偏差未超過(guò)10%,說(shuō)明匹配效果較好。對(duì)匹配后樣本重新回歸發(fā)現(xiàn)并購(gòu)商譽(yù)的系數(shù)仍顯著為正(見(jiàn)表6),驗(yàn)證了本文研究結(jié)論依舊穩(wěn)健。

    2. 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn):(1)聚類(lèi)穩(wěn)健。為得到更加穩(wěn)健的研究結(jié)論,本文借鑒王化成等(2015)[35]的做法,采用聚類(lèi)方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整后的檢驗(yàn)結(jié)果如表7列(1)所示依舊穩(wěn)健。(2)替換變量。為了進(jìn)一步確保研究結(jié)論的可靠性,我們采取替換解釋變量的衡量方法來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。原解釋變量并購(gòu)商譽(yù)采用經(jīng)營(yíng)業(yè)收入標(biāo)準(zhǔn)化處理后的商譽(yù)GW_sale表示(王文姣等,2017)[17]?;貧w結(jié)果如表7列(2)所示,基于新衡量方式的并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)顯著正相關(guān),說(shuō)明本文結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。(3)Tobit模型??紤]到被解釋變量資產(chǎn)誤定價(jià)是取完絕對(duì)值之后的結(jié)果,即被解釋變量大于0,屬于斷尾回歸,本文參考高雅和劉嫦(2020)[14]的做法,采用Tobit模型對(duì)模型(3)重新回歸?;貧w結(jié)果列示在表7的第(3)列,從中可知,并購(gòu)商譽(yù)(SY)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健。

    五、進(jìn)一步分析

    (一)中介機(jī)制檢驗(yàn)

    由前文理論分析可知,并購(gòu)商譽(yù)主要通過(guò)信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒影響資產(chǎn)誤定價(jià),為進(jìn)一步證實(shí)信息不對(duì)稱(chēng)與投資者情緒的中介效應(yīng),本文參考溫忠麟等(2004)[36]的中介效應(yīng)模型,設(shè)計(jì)了模型(5)和(6)加以驗(yàn)證。

    [MADACCR(Turnover)i,t=α0+α1SYi,t+α2∑Controlsi,t+∑Industry+∑Year+ε] (5)

    [Deviationi,t=α0+α1SYi,t+α2MADACCR(Turnover)i,t+α3Controlsi,t+∑Industry+∑Year+ε]

    (6)

    本文借鑒Hong等(2006)[37]、陳鵬程和周孝華(2016)[38]的研究,采用換手率(Turnover)衡量投資者情緒。借鑒Hutton等(2008)[39]的研究,采用修正Jones模型殘差的絕對(duì)值(MADACCR)衡量企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)程度,該指標(biāo)越大,信息不對(duì)稱(chēng)程度越高。

    機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示,列(1)顯示,并購(gòu)商譽(yù)與信息不對(duì)稱(chēng)的系數(shù)為0.0197,但并不顯著。列(2)在并購(gòu)商譽(yù)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的模型中加入信息不對(duì)稱(chēng)后,并購(gòu)商譽(yù)系數(shù)與信息不對(duì)稱(chēng)系數(shù)均在1%水平上顯著為正。因此,根據(jù)溫忠麟等(2004)[36]中介檢驗(yàn)三步法的要求,當(dāng)模型(5)中系數(shù)[α1]和模型(6)中系數(shù)[α2]二者至少一個(gè)不顯著時(shí),需進(jìn)行sobel檢驗(yàn)。本文sobel檢驗(yàn)的Z值為2.138,P值為0.033,表明信息不對(duì)稱(chēng)能夠發(fā)揮中介效應(yīng)。列(3)顯示,并購(gòu)商譽(yù)與投資者情緒的系數(shù)為0.18,但并不顯著。列(4)在并購(gòu)商譽(yù)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的模型中加入投資者情緒(Turnover)后,并購(gòu)商譽(yù)系數(shù)與投資者情緒系數(shù)均顯著為正。sobel檢驗(yàn)的Z值為2.165,P值為0.030,表明投資者情緒能夠發(fā)揮中介效應(yīng)。

    (二)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

    1.基于并購(gòu)后商譽(yù)減值的進(jìn)一步檢驗(yàn)。由前文分析可知,并購(gòu)商譽(yù)越多,企業(yè)資產(chǎn)被高估即發(fā)生資產(chǎn)誤定價(jià)的可能性越大。事實(shí)上,企業(yè)確認(rèn)的并購(gòu)商譽(yù)越多,后期發(fā)生商譽(yù)減值的風(fēng)險(xiǎn)也越大。企業(yè)并購(gòu)交易中被隱瞞或刻意忽視的高溢價(jià)、高估值等一系列消息會(huì)集中體現(xiàn)于并購(gòu)后的商譽(yù)減值,并不同程度釋放到股票市場(chǎng)(韓宏穩(wěn)等,2019)[40]。商譽(yù)減值的計(jì)提通常意味著并購(gòu)商譽(yù)預(yù)期給企業(yè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)利益比原來(lái)入賬時(shí)預(yù)計(jì)要低,會(huì)增加企業(yè)未來(lái)盈利能力的不確定性(Li等,2011)[41],減少企業(yè)未來(lái)現(xiàn)金流量,并引起市場(chǎng)投資者對(duì)公司前景預(yù)期的消極反應(yīng)(Knauer 等,2015)[42]。市場(chǎng)投資者將商譽(yù)資產(chǎn)減值視為公司負(fù)面消息,解讀為公司未來(lái)盈利能力下降,繼而做出賣(mài)出公司股票的投資決策(Li等,2011)[41]。不難猜測(cè),相比并購(gòu)商譽(yù)確認(rèn)時(shí)作為利好消息所帶來(lái)的投資者樂(lè)觀情緒,作為利空消息的商譽(yù)減值尤其是巨額減值可能引發(fā)非理性投資者的悲觀情緒,導(dǎo)致投資者對(duì)企業(yè)未來(lái)發(fā)展前景喪失信心,并在短時(shí)期內(nèi)大量拋售企業(yè)股票,導(dǎo)致企業(yè)股價(jià)急劇下跌,向下偏離于企業(yè)內(nèi)在價(jià)值,加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)。

    為檢驗(yàn)商譽(yù)減值對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響,本文在參考Weber和Beatty(2006)[43]、韓宏穩(wěn)等(2019)[40]研究的基礎(chǔ)上,采用經(jīng)上期期末總資產(chǎn)賬面價(jià)值調(diào)整過(guò)的商譽(yù)減值金額(GWIMP)衡量商譽(yù)減值。結(jié)果如表9所示,列(1)顯示,商譽(yù)減值和資產(chǎn)誤定價(jià)正相關(guān),在區(qū)分了股價(jià)高估和股價(jià)低估后發(fā)現(xiàn),在股價(jià)低估組中,商譽(yù)減值與資產(chǎn)誤定價(jià)在5%水平上顯著正相關(guān),而股價(jià)高估組中并不顯著,說(shuō)明后期商譽(yù)減值同樣會(huì)加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià),只是不同于并購(gòu)商譽(yù)所加劇的股價(jià)高估,商譽(yù)減值則會(huì)加劇股價(jià)低估。

    2.外部審計(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)。作為資本市場(chǎng)的一項(xiàng)重要制度安排,外部獨(dú)立審計(jì)對(duì)投資者的作用不言而喻(Jensen和Meckling,1976)[44],在客觀公正甄別企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告真實(shí)性和準(zhǔn)確性等方面發(fā)揮著重要作用(Fan和Wong,2005)[45]。較高的外部審計(jì)質(zhì)量能夠有效緩解企業(yè)與投資者之間的“檸檬問(wèn)題”,降低投資者與企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)(高雅和劉嫦,2020)[14],抑制并購(gòu)中的虛高商譽(yù)及后續(xù)的巨額商譽(yù)減值風(fēng)險(xiǎn)(郭照蕊和黃俊,2020)[46]。不同會(huì)計(jì)師事務(wù)所的審計(jì)質(zhì)量存在較大差異,相比非“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所,“四大”的審計(jì)質(zhì)量更高(Becker等,1998)[47],在出具更為可靠審計(jì)報(bào)告、向外部投資者提供更有效信息、緩解信息不對(duì)稱(chēng)等方面發(fā)揮著更加重要的作用。出于對(duì)自身品牌和聲譽(yù)的維護(hù),高審計(jì)質(zhì)量會(huì)計(jì)師事務(wù)所抑制超額并購(gòu)商譽(yù)的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)(Lennox,1999)[48],有利于從源頭上抑制高溢價(jià)并購(gòu)所產(chǎn)生的不合理商譽(yù)及其對(duì)投資者樂(lè)觀情緒的誘導(dǎo),進(jìn)而起到降低企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的作用。

    為檢驗(yàn)外部審計(jì)對(duì)并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)的調(diào)節(jié)作用,本文采用上市公司所聘任的會(huì)計(jì)師事務(wù)所是否屬于國(guó)際“四大”來(lái)衡量審計(jì)質(zhì)量的高低。結(jié)果如表10列(1)和列(2)所示,當(dāng)企業(yè)所聘任的會(huì)計(jì)師事務(wù)所屬于國(guó)際“四大”時(shí),并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)的正向關(guān)系并不顯著,而在非“四大”組中,并購(gòu)商譽(yù)在1%的水平上顯著加劇了企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)。說(shuō)明當(dāng)外部審計(jì)質(zhì)量較高時(shí),投資者信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題得以緩解,能夠利用會(huì)計(jì)師事務(wù)所提供的有效信息對(duì)企業(yè)價(jià)值進(jìn)行更加準(zhǔn)確、理性的判斷,從而使并購(gòu)商譽(yù)并不能起到加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的作用。

    3.分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)。證券分析師是外部投資者與上市公司間信息傳遞的橋梁,是聯(lián)系二者的信息紐帶。憑借其專(zhuān)業(yè)能力,分析師能夠深入挖掘、解讀從上市公司獲取的信息,并將有用的投資信息傳遞給信息貧乏的投資者,從而緩解外部投資者和上市公司內(nèi)部人之間的信息不對(duì)稱(chēng)。作為理性投資者的代表,分析師的預(yù)測(cè)意見(jiàn)往往能夠成為資本市場(chǎng)重要的公共信息來(lái)源,尤其是當(dāng)上市公司進(jìn)行重大投資決策時(shí),分析師關(guān)注以及對(duì)盈余水平的預(yù)測(cè)可以幫助投資者提高對(duì)上市公司估值的準(zhǔn)確性(甘露潤(rùn)和張淑慧,2013)[49]。此外,分析師能夠抑制管理層盈余操縱、財(cái)務(wù)舞弊等行為(Lang等,1995)[50],是上市公司重要的外部治理機(jī)制(張宗新和周嘉嘉,2019)[51]。因此,本文預(yù)測(cè),分析師的信息紐帶和監(jiān)督治理作用能夠緩解由并購(gòu)商譽(yù)所加劇的信息不對(duì)稱(chēng),增強(qiáng)投資者對(duì)企業(yè)的了解,并合理引導(dǎo)投資者情緒的變化,降低由并購(gòu)商譽(yù)所引發(fā)的投資者情緒的高漲,緩解企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)。

    為檢驗(yàn)分析師關(guān)注對(duì)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)的調(diào)節(jié)作用,本文采用關(guān)注上市公司的分析師人數(shù)加1取對(duì)數(shù)(Coverage)來(lái)衡量分析師關(guān)注。結(jié)果如表10所示,第(3)列為分析師關(guān)注高的樣本組,并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)的關(guān)系并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果可能由于在分析師關(guān)注較高的分組中,信息不對(duì)稱(chēng)程度及投資者情緒高漲現(xiàn)象較輕,導(dǎo)致并購(gòu)商譽(yù)并不能起到加劇資產(chǎn)誤定價(jià)的作用。第(4)列為分析師關(guān)注低的樣本組,商譽(yù)在5%的水平上顯著為正,說(shuō)明在分析師關(guān)注較低即信息不對(duì)稱(chēng)較高、投資者情緒高漲較嚴(yán)重時(shí),投資者了解及判斷企業(yè)真實(shí)價(jià)值更為困難,從而顯著加劇了資產(chǎn)誤定價(jià)。

    4. 機(jī)構(gòu)投資者持股的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)。作為專(zhuān)業(yè)性的投資者,機(jī)構(gòu)投資者憑借其專(zhuān)業(yè)知識(shí)、投資經(jīng)驗(yàn)及信息資料等方面優(yōu)勢(shì),在資本市場(chǎng)中往往發(fā)揮著信息挖掘、信息分析等角色作用,能夠緩解投資者與公司間的信息不對(duì)稱(chēng),提升公司信息透明度。機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高,企業(yè)盈余信息真實(shí)性越強(qiáng),股票市場(chǎng)的定價(jià)效率和穩(wěn)定性越高(侯宇和葉冬艷,2008)[52]。此外,作為股權(quán)集中度較大且獨(dú)立的股東,機(jī)構(gòu)投資者有動(dòng)力也有能力積極監(jiān)督上市公司、發(fā)揮治理效應(yīng)(Shleifer和Vishny,1986)[53]。

    為檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)的調(diào)節(jié)作用,本文以機(jī)構(gòu)投資者持股比例中位數(shù)為基準(zhǔn)將樣本分為機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高組與機(jī)構(gòu)持股比例較低組。結(jié)果如表10所示,第(5)列為機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的樣本組,并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)之間的關(guān)系并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果可能由于在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的分組中,信息不對(duì)稱(chēng)程度及投資者情緒影響較弱,導(dǎo)致并購(gòu)商譽(yù)并不能起到加劇資產(chǎn)誤定價(jià)的作用。第(6)列為機(jī)構(gòu)投資者持股比例低的樣本組,商譽(yù)系數(shù)顯著為正,說(shuō)明在機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低即信息不對(duì)稱(chēng)較嚴(yán)重、投資者情緒影響較大時(shí),投資者難以對(duì)企業(yè)準(zhǔn)確估值,從而顯著加劇了資產(chǎn)誤定價(jià)。

    六、研究結(jié)論與啟示

    本文基于我國(guó)近年來(lái)持續(xù)火熱的溢價(jià)并購(gòu),聚焦并購(gòu)商譽(yù)這一資本市場(chǎng)熱點(diǎn),從信息不對(duì)稱(chēng)理論和行為金融理論出發(fā),探討并購(gòu)商譽(yù)對(duì)企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響。研究發(fā)現(xiàn),隨著并購(gòu)商譽(yù)的增多,企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)程度也在加深;相比并購(gòu)商譽(yù)中的合理商譽(yù)部分,超額商譽(yù)更易加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),后期商譽(yù)減值同樣會(huì)加劇企業(yè)資產(chǎn)誤定價(jià),只是不同于并購(gòu)商譽(yù)所引致的股價(jià)高估,商譽(yù)減值會(huì)導(dǎo)致企業(yè)股價(jià)的低估。機(jī)制檢驗(yàn)表明,信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒是并購(gòu)商譽(yù)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的中介機(jī)制;調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)表明,在非“四大”、分析師關(guān)注低和機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低的分組中,并購(gòu)商譽(yù)與資產(chǎn)誤定價(jià)的正相關(guān)關(guān)系均更為顯著,而在會(huì)計(jì)師事務(wù)所屬于國(guó)際“四大”,分析師關(guān)注高和機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高的分組中,二者正相關(guān)性受到削弱,進(jìn)而論證了外部審計(jì)、分析師關(guān)注和機(jī)構(gòu)投資者持股具有積極的治理效應(yīng)。

    本文可能的啟示在于:(1)并購(gòu)商譽(yù)的確認(rèn)、計(jì)量具有較強(qiáng)的主觀性和不可驗(yàn)證性,加劇企業(yè)和外部投資者信息不對(duì)稱(chēng)的同時(shí),也會(huì)引發(fā)非理性投資者情緒的變化,影響投資者對(duì)企業(yè)估值的準(zhǔn)確性。相關(guān)部門(mén)需加強(qiáng)對(duì)商譽(yù)估值的公允性、可靠性的持續(xù)評(píng)價(jià)和修正,為利益相關(guān)者提供更加準(zhǔn)確的決策依據(jù)。(2)外部審計(jì)、分析師和機(jī)構(gòu)投資者能夠有效緩解并購(gòu)商譽(yù)所加劇的資產(chǎn)誤定價(jià),監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)引導(dǎo),充分發(fā)揮三者的信息優(yōu)化功能,并扮演好企業(yè)的外部監(jiān)督、治理角色,以有效降低投資者和企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng),緩解投資者非理性,降低資產(chǎn)誤定價(jià)程度,進(jìn)而促進(jìn)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定健康發(fā)展。(3)在我國(guó)資本市場(chǎng)不完善不健全的現(xiàn)狀下,信息不對(duì)稱(chēng)及投資者非理性仍是導(dǎo)致資產(chǎn)誤定價(jià)的兩大主要因素,投資者需要不斷提高自身的信息獲取與分析能力,增強(qiáng)判斷和識(shí)別能力,合理調(diào)整自身情緒變化,結(jié)合企業(yè)情況理智判斷企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)及未來(lái)發(fā)展前景,分析投資可行性與成功率,進(jìn)行高效率的投資決策,以期分享更多的投資收益。

    注:

    ①回歸中并沒(méi)有使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,故而F統(tǒng)計(jì)量與最小特征值統(tǒng)計(jì)量相等。

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    Will M&A Goodwill Affect Corporate Asset Mispricing

    Liu Chang/Li Jin/Zhao Meng

    (School of Economics and Management,Shihezi University,Shihezi? ?832000,Xinjiang,China)

    Abstract:This paper empirically examines the impact of M&A goodwill on the mispricing of corporate assets by using data from 2007 to 2018 of China's A-share non-financial listed companies. The test results indicate that M&A goodwill is significantly and positively related to asset mispricing,and that excess goodwill is more significantly and positively related to asset mispricing than the reasonable goodwill component of M&A goodwill;Further analysis shows that late goodwill impairment drives asset mispricing in the form of increased share price undervaluation; mechanism tests suggest that information asymmetry and investor sentiment are mediating mechanisms by which M&A goodwill affects asset mispricing; the moderating effect shows that the positive correlation between M&A goodwill and asset mispricing is not The "Big Four",low analyst attention and low institutional investor shareholding ratio are more significant in the groupings,which further demonstrates that external audit,analyst attention and institutional investor shareholding have positive governance effects. While enriching the research on goodwill of mergers and acquisitions,this article also has certain theoretical and practical significance for reducing mispricing of corporate assets and thereby improving the efficiency of capital market resource allocation.

    Key Words:M&A goodwill,asset mispricing,information asymmetry,investor sentiment

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