杜春明

【摘要】以2007 ～ 2017年滬深兩市發(fā)行的公司債券為研究樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)我國上市公司的商譽(yù)減值與債券信用利差之間的關(guān)系。 研究發(fā)現(xiàn)， 商譽(yù)減值會增加債券的信用利差， 同時， 商譽(yù)減值對債券信用利差的影響在非國有企業(yè)中比在國有企業(yè)中更顯著， 這是因?yàn)榉菄衅髽I(yè)對會計(jì)信息的敏感性比國有企業(yè)更強(qiáng)。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 商譽(yù)減值通過加大發(fā)行者與投資者之間的信息不對稱程度來增加債券信用利差。 研究從具體會計(jì)信息視角豐富了債券信用利差的影響因素， 為有效識別公司債券定價機(jī)制提供了參考。

【關(guān)鍵詞】商譽(yù)減值;產(chǎn)權(quán)性質(zhì);信用利差;信息不對稱

【中圖分類號】F830.53? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2020）23-0065-8

一、引言

大力發(fā)展公司債券是當(dāng)前金融改革的熱點(diǎn)， 但債券發(fā)行方的違約風(fēng)險是影響債券市場健康發(fā)展的一個重要因素。 2007年， 我國企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則將商譽(yù)的處理從采用直線法攤銷變?yōu)橹辽僭诿磕昴甓冉K了進(jìn)行減值測試， 進(jìn)一步促進(jìn)了并購重組的持續(xù)升溫， 同時也帶來了商譽(yù)減值的不斷攀升。 商譽(yù)減值意味著所收購資產(chǎn)的盈利能力不及預(yù)期或者大幅下滑， 資產(chǎn)大幅貶值并很難再恢復(fù)至以前的盈利狀態(tài)。 一旦減少凈資產(chǎn)， 公司的資產(chǎn)負(fù)債率會上升， 意味著可能觸及有息負(fù)債的歸還條件， 對公司現(xiàn)金流帶來極大的影響， 從而導(dǎo)致債務(wù)的違約。 當(dāng)債權(quán)人捕捉到商譽(yù)減值所傳遞的負(fù)面信號時， 其可能會增加所要求的必要收益率以補(bǔ)償企業(yè)盈利下降所帶來的債務(wù)本息無法償付的風(fēng)險。

研究商譽(yù)減值和債券信用利差之間的關(guān)系， 有助于促進(jìn)管理層進(jìn)行理性并購， 保護(hù)債權(quán)人利益， 并推動債券市場的完善。 同時也豐富了債券信用利差影響因素的研究， 為有效識別公司債券定價機(jī)制提供了參考。

本研究關(guān)注商譽(yù)減值的原因如下：首先， 商譽(yù)是公司資產(chǎn)負(fù)債表的重要內(nèi)容， 我國商譽(yù)占凈資產(chǎn)的比例由2007年的2.16%上升到2018年的4.71%， 是一項(xiàng)重要的公司資產(chǎn)。 在評估公司未來現(xiàn)金流時， 商譽(yù)估值是一個關(guān)鍵的因素。 其次， 我國企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定每年年度終了企業(yè)應(yīng)進(jìn)行商譽(yù)減值測試， 商譽(yù)被視為公司價值下降的最敏感資產(chǎn)。 再次， 商譽(yù)減值反映出公司無法從先前收購中獲取預(yù)期的價值， 也是衡量未來財(cái)務(wù)風(fēng)險的主要指標(biāo)。 最后， 我國商譽(yù)減值的頻率急劇增加， 商譽(yù)減值已經(jīng)成為重要的經(jīng)濟(jì)事件。

大量研究表明， 會計(jì)信息能在一定程度上幫助投資者合理評估企業(yè)風(fēng)險。 當(dāng)標(biāo)的發(fā)債公司違約風(fēng)險增加時， 為了維護(hù)自身的投資權(quán)益， 債券投資者會要求更高的風(fēng)險溢價[1] 。 那么， 商譽(yù)減值是否會影響企業(yè)債券的信用利差？ 在我國特殊的制度背景下， 發(fā)債公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的差異是否會對債券信用利差產(chǎn)生影響？ 如果存在影響， 作用機(jī)理如何？ 這些問題都值得深入研究和探討。

為研究上述問題， 本文以2007 ～ 2017年滬深兩市發(fā)行的公司債券為研究樣本， 考察商譽(yù)減值對債券信用利差的影響機(jī)理以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用， 進(jìn)一步檢驗(yàn)商譽(yù)減值對債券信用利差的影響路徑。 研究發(fā)現(xiàn)：上市公司商譽(yù)減值與債券信用利差顯著正相關(guān); 相比國有企業(yè)， 非國有企業(yè)的商譽(yù)減值對債券信用利差的影響更明顯; 商譽(yù)減值通過加劇債券發(fā)行者與投資者之間的信息不對稱程度增加了債券的信用利差。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：第一， 國內(nèi)目前很少有文獻(xiàn)將商譽(yù)減值與債券信用利差聯(lián)系起來展開較為系統(tǒng)的實(shí)證研究， 本文在此領(lǐng)域做了有益的嘗試; 第二， 有助于從新的視角理解商譽(yù)減值信息的有用性， 為準(zhǔn)則制定者提供有益參考; 第三， 補(bǔ)充了Ramanna和Watts[2] 研究中關(guān)于管理者利用《美國財(cái)務(wù)會計(jì)準(zhǔn)則公告第142號——商譽(yù)和其他無形資產(chǎn)》（SFAS 142）授予的酌處權(quán)來操縱甚至延緩商譽(yù)減值的動機(jī)， 即商譽(yù)減值會導(dǎo)致股票價格下降和薪酬減少， 本文通過提供證據(jù)表明， 避免商譽(yù)減值導(dǎo)致債券信用利差加大是管理層操縱或延緩商譽(yù)減值損失的另一個動機(jī)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）商譽(yù)減值的經(jīng)濟(jì)后果

目前， 對于商譽(yù)減值的研究大多圍繞商譽(yù)減值信息的價值相關(guān)性展開。 商譽(yù)減值的計(jì)提會顯著影響公司的盈利能力， 但商譽(yù)減值對公司盈利的影響具有明顯的滯后性， 對當(dāng)期的影響較弱， 對以后年度盈余的影響十分顯著[3] 。 商譽(yù)減值公告后， 上市公司股價會下跌， 原因在于外部投資者把商譽(yù)減值信息作為負(fù)面信號， 會降低對上市公司市場價值的預(yù)期， 從而導(dǎo)致其股價下跌[4] 。 由于商譽(yù)減值的可驗(yàn)證性較低[2] ， 企業(yè)有較強(qiáng)的動機(jī)通過商譽(yù)減值項(xiàng)目操控盈余。 商譽(yù)減值成為上市公司調(diào)節(jié)業(yè)績的工具， 上市公司常常利用商譽(yù)減值進(jìn)行盈余平滑和“洗大澡”[5] ， 導(dǎo)致盈余質(zhì)量降低、會計(jì)信息失真。 較低的盈余質(zhì)量加大了企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱程度， 導(dǎo)致債務(wù)資本成本以及權(quán)益資本成本的增加。

（二）債券信用利差的影響因素

現(xiàn)已存在大量關(guān)于債券信用利差影響因素的研究文獻(xiàn)， 其中， 關(guān)于會計(jì)信息對債券信用利差的影響， 主要集中于討論公司盈利能力、信息不對稱和會計(jì)信息質(zhì)量等方面。

債券投資者通過評估發(fā)行者的盈利能力等財(cái)務(wù)狀況和信用水平對公司債券進(jìn)行定價。 發(fā)債主體的盈利能力是影響債務(wù)融資成本的重要因素， 并且與債券信用利差負(fù)相關(guān)[6] 。 然而在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中， 市場是不完善的， 信息不對稱現(xiàn)象在企業(yè)中普遍存在。 信息不對稱的存在， 使企業(yè)外部投資者無法得知企業(yè)究竟是否有能力到期償還本息， 因此， 信息不對稱必然導(dǎo)致企業(yè)債券信用風(fēng)險增大。 Yu[7] 通過研究發(fā)現(xiàn)， 財(cái)務(wù)透明度較高的公司具有較小的信用利差。 信息不對稱因素與債券信用利差顯著正相關(guān)， 投資者之間信息不對稱程度越高， 債券信用利差越大。 會計(jì)信息質(zhì)量會影響企業(yè)的融資成本。 高質(zhì)量的會計(jì)信息能夠降低信息不對稱程度， 有效保護(hù)投資者的利益， 從而降低融資成本[8] 。 朱松[9] 研究發(fā)現(xiàn)， 評級機(jī)構(gòu)給予會計(jì)信息質(zhì)量高的企業(yè)信用評級越高， 債券投資者對企業(yè)要求的投資回報越低， 即債券信用利差越小。 方紅星等[10] 認(rèn)為， 上市公司自愿披露正面內(nèi)部控制鑒證報告能夠向市場傳遞積極信號， 降低信息不對稱程度， 從而使公司債券獲得較小的信用利差。

綜上所述， 現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)商譽(yù)減值的計(jì)提意味著企業(yè)未來盈利不及預(yù)期， 并購的協(xié)同效應(yīng)難以實(shí)現(xiàn)， 基于盈余管理動機(jī)的商譽(yù)減值計(jì)提導(dǎo)致盈余質(zhì)量降低， 加劇了企業(yè)和債權(quán)人之間的信息不對稱。 另外， 現(xiàn)有研究表明盈利能力、信息不對稱和會計(jì)信息質(zhì)量會對債券信用利差產(chǎn)生影響， 卻忽視了影響上市公司盈利能力、信息不對稱和會計(jì)信息質(zhì)量的商譽(yù)減值信息對債券信用利差的影響。 因此， 本文研究商譽(yù)減值信息是否對債券信用利差產(chǎn)生影響并進(jìn)一步探究其作用機(jī)理。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）商譽(yù)減值與債券信用利差

我國企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定每年年度終了企業(yè)應(yīng)進(jìn)行商譽(yù)減值測試。 商譽(yù)的減值測試對債權(quán)人監(jiān)控資本配置決策起著至關(guān)重要的作用。 商譽(yù)源自企業(yè)過去的收購活動， 商譽(yù)減值反映出企業(yè)未能從過去的收購中獲取預(yù)期的價值， 意味著現(xiàn)時商譽(yù)預(yù)計(jì)給企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)利益比原來入賬時預(yù)計(jì)的要低， 市場對于商譽(yù)減值損失做出明顯的負(fù)向反應(yīng)。 當(dāng)債權(quán)人捕捉到商譽(yù)減值所傳遞的負(fù)面信號時， 他們可能會增加所要求的必要收益率以補(bǔ)償企業(yè)盈利下降帶來的債務(wù)本息無法償付的風(fēng)險。 已有研究還發(fā)現(xiàn)， 商譽(yù)減值會導(dǎo)致股票價格下降和薪酬減少， 管理者會利用SFAS 142授予的酌處權(quán)進(jìn)行盈余管理甚至延緩商譽(yù)減值。 商譽(yù)減值的不可核實(shí)性， 加大了企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱程度， 企業(yè)對商譽(yù)減值信息的操控會導(dǎo)致債權(quán)人提高債務(wù)報酬率。

綜合以上分析， 商譽(yù)減值是未來公司業(yè)績下滑的一個主要指標(biāo)， 當(dāng)商譽(yù)減值損失發(fā)生時， 信息使用者特別是信貸投資者， 自然會對公司未來業(yè)績產(chǎn)生擔(dān)憂， 尤其會對公司的現(xiàn)金支付能力產(chǎn)生懷疑。 這將影響公司未來的償債能力與違約可能性， 從而債權(quán)人要求更高的風(fēng)險補(bǔ)償率是一種自發(fā)的避險行為[2] 。 商譽(yù)減值的不可核實(shí)性及所傳遞的企業(yè)盈余管理信息， 加大了企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱程度， 債權(quán)人也會視其為負(fù)面消息， 從而要求企業(yè)支付更高的風(fēng)險收益以補(bǔ)償其面臨的風(fēng)險。 公司債券的定價最終通過投資者要求的信用利差予以體現(xiàn)。 公司債券的風(fēng)險越高， 投資者要求的信用利差越大。

由此， 本文提出以下研究假設(shè)：

H1：商譽(yù)減值與企業(yè)債券信用利差之間存在正相關(guān)關(guān)系。

（二）不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下商譽(yù)減值對債券信用利差的影響差異

考慮我國特殊的制度背景， 我國上市公司按實(shí)際控制人產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同可以分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩種類型。 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會通過直接和間接兩條路徑影響債券信用利差。 一方面， 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)直接影響債券信用利差。 由于國有企業(yè)普遍承擔(dān)著政府的社會職能， 政府成為公司債券的隱性擔(dān)保人， 國有企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)困境、破產(chǎn)風(fēng)險遠(yuǎn)低于非國有企業(yè)。 非國有企業(yè)缺乏政府的政策支持和隱性擔(dān)保， 融資成本相對較高[11] 。 因此， 國有上市公司發(fā)生債券到期違約的概率更低， 在債券定價上會被要求更低的風(fēng)險補(bǔ)償率， 其債券初始發(fā)行的信用利差也就越小。 另一方面， 政治關(guān)聯(lián)的存在使得信貸契約中國有企業(yè)的會計(jì)信息有用性要弱于非國有企業(yè)。 債權(quán)人因?yàn)檎畬衅髽I(yè)的擔(dān)保作用， 并沒有有效地利用會計(jì)信息對國有企業(yè)的借款進(jìn)行審查[12] 。 債權(quán)人對非國有企業(yè)的商譽(yù)減值信息更加敏感。 這就形成了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對公司債券信用利差的間接作用路徑。

由此， 本文提出以下研究假設(shè)：

H2：與國有企業(yè)相比， 非國有企業(yè)商譽(yù)減值對企業(yè)債券信用利差的影響更為顯著。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

在我國， 公司債券的發(fā)行定價過程更符合市場化要求。 基于此， 本文選取2007 ～ 2017年所有在滬深兩市發(fā)行的公司債券作為研究樣本， 并剔除金融類和ST類公司。 另外， 如果一家公司一年發(fā)行幾種債券， 則本文隨機(jī)選擇此公司發(fā)行的一種債券作為觀測值。 最終得到樣本963個。 債券發(fā)行數(shù)據(jù)和公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫。 另外， 為了減輕異常值的影響， 本文對所有連續(xù)變量在上下1%的水平上分年度進(jìn)行了Winsorize處理。 同時， 為控制可能的異方差、潛在的截面相關(guān)問題， 本文在所有回歸中對標(biāo)準(zhǔn)誤均進(jìn)行了公司維度的聚類（Cluster）處理。

（二）主要變量定義

1. 因變量：債券信用利差（CS）。 借鑒Zhang[13] 的債務(wù)融資成本計(jì)量方法， 采用債券發(fā)行利率減去同期銀行貸款利率度量債券信用利差（CS1）， 同時參照周宏等[14] 的研究， 采用債券的到期收益率與相同剩余期限國債無風(fēng)險收益率的差度量債券信用利差（CS2）。

2. 自變量：商譽(yù)減值（GWI）。 借鑒盧煜、曲曉輝[5] 的做法，用商譽(yù)減值損失金額除以期末總資產(chǎn)表示商譽(yù)減值（GWI_A）， 同時采用商譽(yù)減值損失的虛擬變量（GWI_D）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)， 即商譽(yù)在第t年是否發(fā)生減值， 若發(fā)生減值， 則取值為1， 否則為0。

3. 控制變量（Control）。 借鑒林晚發(fā)等[15] 的研究， 本文控制了債券發(fā)行規(guī)模（Amount）、債券期限（Maturity）、債券擔(dān)保（Guar）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險（Vc）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、流動資產(chǎn)比率（Curr）、每股盈利（Eps）、市賬比（MB）、企業(yè)性質(zhì)（Soe）、費(fèi)用比例（Sga）、是否由“四大”審計(jì)（Big4）、公司規(guī)模（Size）、凈現(xiàn)金流（CF）、行業(yè)（Ind）、年份（Year）等因素。 相關(guān)變量及定義見表1。

（三）模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)商譽(yù)減值對債券信用利差的影響， 借鑒林晚發(fā)等[15] 的研究方法， 同時為了減少反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題， 解釋變量和部分控制變量采用滯后一期的數(shù)據(jù)， 本文構(gòu)建如下OLS模型：

CSi，t=a0+a1GWIi，t-1+a2Amounti，t+

a3Maturityi，t+a4Guari，t+a5Roai，t-1+a6Vci，t-1+

a7Levi，t-1+a8Curri，t-1+a9Epsi，t-1+a10MBi，t-1+

a11Soei，t-1+a12Sgai，t-1+a13Big4i，t-1+a14Sizei，t-1+

a15CFi，t-1+Ind+Year+εi，t? ? ?（1）

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了主要研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 為了得出更為可靠的研究結(jié)論， 本文采用債券發(fā)行利率減去同期銀行貸款利率（CS1）和債券到期收益率減去相同剩余期限國債無風(fēng)險收益率（CS2）這兩種方法度量公司的債券信用利差。 CS1和CS2的均值分別為2.839和2.256， 中位數(shù)分別為 2.688和2.030， 這說明相對于同期銀行貸款利率和相同剩余期限國債無風(fēng)險收益率， 公司債券整體上存在一定的違約風(fēng)險， 從而體現(xiàn)出一定的風(fēng)險溢價。 商譽(yù)減值損失金額占期末總資產(chǎn)百分比（GWI_A）的平均值為 0.020， 發(fā)生商譽(yù)減值損失（GWI_D）的樣本占總樣本的 11.90%。 各控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果具體見表2。

（二）相關(guān)性分析

根據(jù)主要變量全樣本Pearson相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)， CS1與CS2的相關(guān)系數(shù)為0.958， 說明兩個債券信用利差的代理變量具有很高的一致性。 商譽(yù)減值（GWI_A）與債券信用利差CS1和CS2的相關(guān)系數(shù)分別為0.126和0.117， 且均在1% 的水平上顯著， 初步說明商譽(yù)減值越多， 公司債券信用利差越大， 這與H1一致。 各變量的相關(guān)系數(shù)整體上小于0.5， VIF最大值為3.37， 平均為1.68， 由于CS1和 CS2是分別作為因變量和中介變量放入模型中進(jìn)行回歸， 因此本文的模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。 上述單變量分析結(jié)果基本與理論預(yù)期相符， 但還需控制其他變量進(jìn)行多元回歸分析以獲得更為穩(wěn)健的研究結(jié)論。

（三）回歸結(jié)果分析

1. 商譽(yù)減值與債券信用利差。 運(yùn)用模型（1）對因變量CSt與自變量GWI_At-1的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。 表3中第（1）、（4）列報告了商譽(yù)減值對債券信用利差的影響。 結(jié)果顯示， 商譽(yù)減值變量GWI_At-1與債券信用利差變量CS1t和CS2t均在1%的水平上顯著正相關(guān)。 上述結(jié)果說明， 企業(yè)商譽(yù)減值損失越大， 債券信用利差越大， 結(jié)論支持了H1。 在控制變量方面， 債券發(fā)行規(guī)模、總資產(chǎn)收益率、流動資產(chǎn)比率、是否由“四大”審計(jì)、費(fèi)用比例、公司規(guī)模、企業(yè)性質(zhì)與債券信用利差顯著負(fù)相關(guān)， 債券期限、債券擔(dān)保、財(cái)務(wù)杠桿與債券信用利差顯著正相關(guān)， 控制變量的回歸結(jié)果與以往研究文獻(xiàn)基本一致。

2. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異的影響。 本文將樣本公司劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)進(jìn)行分組檢驗(yàn)， 結(jié)果如表3所示。 表3中第（2）、（3）列和第（5）、（6）列報告了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對商譽(yù)減值與債券信用利差關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。 結(jié)果顯示， 商譽(yù)減值變量GWI_At-1與債券信用利差變量CS1t和CS2t的相關(guān)系數(shù)在國有企業(yè)組都不顯著， 而在非國有企業(yè)組均在5%的水平上顯著為正， 說明國有產(chǎn)權(quán)對公司的隱性擔(dān)保作用削弱了商譽(yù)減值與公司債券信用利差的正相關(guān)關(guān)系。 但在缺乏政府隱性擔(dān)保的前提下， 商譽(yù)減值與債券信用利差的正相關(guān)關(guān)系顯著成立， 這也意味著非國有上市公司的債券投資者更加關(guān)注債券發(fā)行主體的商譽(yù)減值信息， 從而規(guī)避和降低了財(cái)務(wù)風(fēng)險給債券投資帶來的損失。

（四）進(jìn)一步分析

商譽(yù)減值存在盈余管理動機(jī)[5] ， 企業(yè)的盈余管理行為加劇了借貸雙方的信息不對稱[16] ， 借貸雙方的信息不對稱又可能導(dǎo)致更高的風(fēng)險繼而加大公司債券的信用利差。 因此可以得出推論： 商譽(yù)減值可以通過影響信息不對稱程度來影響公司債券的信用利差。

借鑒Pindado和Miguel[17] 的研究， 本文以發(fā)債企業(yè)無形資產(chǎn)占期末總資產(chǎn)的比重度量企業(yè)債券發(fā)行者與投資者之間的信息不對稱程度（Infoasym）， 無形資產(chǎn)占比越大， 信息不對稱程度越高。 借鑒溫忠麟等[18] 的研究， 構(gòu)建中介效應(yīng)檢驗(yàn)方程組如下：

Infoasymi，t=β0+β1GWIi，t-1+β2Control+εi，t

（2）

CSi，t=χ0+χ1GWIi，t-1+χ2Infoasymi，t-1+

χ3Control+εi，t? ?（3）

式（2）、（3）中， Control（控制變量）與式（1）中的控制變量相同。

本文采用依次檢驗(yàn)法來分析商譽(yù)減值是否通過信息不對稱程度的中介作用對債券信用利差產(chǎn)生間接影響。 表4列示了信息不對稱程度在商譽(yù)減值影響債券信用利差中的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。

首先， 由表3中第（1）列和第（4）列可知， GWI_At-1的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。 其次， 根據(jù)公式（2）對中介變量Infoasymt-1與自變量商譽(yù)減值GWI_At-1的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)， 結(jié)果列示于表4中第（3）列。 可以發(fā)現(xiàn)， GWI_At-1對中介變量Infoasymt-1的系數(shù)在5%的水平上顯著為正， 說明商譽(yù)減值加劇了發(fā)債公司與投資者之間的信息不對稱。 最后， 根據(jù)公式（3）對因變量CS1t、CS2t與自變量GWI_At-1和中介變量Infoasymt-1的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。 表4中第（1）、（2）列結(jié)果顯示， 無論是用CS1t還是CS2t來度量債券信用利差， 在加入中介變量Infoasymt-1后， GWI_At-1的系數(shù)仍顯著為正， Infoasymt-1的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正， 且GWI_At-1的系數(shù)和t值均小于表3第（1）列和第（4）列中GWI_At-1的系數(shù)和t值。 根據(jù)上述結(jié)果， 信息不對稱程度（Infoasym）在商譽(yù)減值對債券信用利差的影響中起到了部分中介作用。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 商譽(yù)減值度量方式的改變。 借鑒盧煜、曲曉輝[5] 的研究， 采用商譽(yù)減值損失的虛擬變量（GWI_Dt-1）度量商譽(yù)減值來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 依次對前文主要回歸分析進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)， 表5報告的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與前文研究結(jié)論保持一致。

2. 工具變量法。 鑒于商譽(yù)減值和債券信用利差之間的關(guān)系可能受到內(nèi)生性問題的干擾， 本文利用工具變量法進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。 參考傅超等[19] 的做法， 選取同年度同地區(qū) （Mean_GWI_Aprot-1）和同年度同行業(yè)（ Mean_GWI_Aindt-1）其他公司商譽(yù)減值的均值作為商譽(yù)減值的工具變量。 本文對模型（1）的內(nèi)生性問題和弱工具變量問題進(jìn)行檢驗(yàn)， F統(tǒng)計(jì)量為21.44（超過10）， 調(diào)整的偏 R2為0.11， 最小特征統(tǒng)計(jì)量為71.28， 高于15%的臨界值11.59， 表明弱工具變量問題并不存在; 對工具變量的過度識別問題進(jìn)行檢驗(yàn)， 以CS1t和CS2t作為因變量的工具變量過度識別問題檢驗(yàn)得到卡方值分別為0.27（p=0.60>0.10）和0.037（p=0.85>0.10）， 表明過度識別檢驗(yàn)的Sargan統(tǒng)計(jì)值不能拒絕“工具變量外生”的假設(shè)。 以上檢驗(yàn)結(jié)果說明， 本文選取的工具變量是合適的。

表6列示了兩階段回歸的結(jié)果， 從第（1）列第一階段的回歸結(jié)果可以看出， 同行業(yè)和同地區(qū)的其他公司商譽(yù)減值與樣本公司商譽(yù)減值在1%的水平上顯著正相關(guān)， 第（2）列第二階段的回歸結(jié)果顯示， 商譽(yù)減值GWI_At-1對債券信用利差CS1t和CS2t均在5%的水平上存在顯著正向影響。 因此， 內(nèi)生性問題沒有對主要研究結(jié)論產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響， 本文的實(shí)證結(jié)果保持高度穩(wěn)健。

3. 傾向得分匹配（PSM）分析。 為了控制商譽(yù)減值的樣本自選擇問題， 本文使用傾向得分匹配 （PSM）分析來解決樣本自選擇可能帶來的內(nèi)生性問題。 使用最近鄰匹配法， 為有商譽(yù)減值的企業(yè)一對四配對出無商譽(yù)減值的企業(yè)， 同時采用半徑匹配法和核匹配法為處理組企業(yè)進(jìn)行匹配。 本文以債券發(fā)行規(guī)模（Amount）、債券期限（Maturity）、債券擔(dān)保（Guar）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險（Vc）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、流動資產(chǎn)比率（Curr）、每股盈利（Eps）、市賬比（MB）、企業(yè)性質(zhì)（Soe）、費(fèi)用比例（Sga）、是否由“四大”審計(jì)（Big4）、公司規(guī)模（Size）、凈現(xiàn)金流（CF）、行業(yè)（Ind）及年份（Year）作為匹配變量。

商譽(yù)減值對債券信用利差影響的PSM處理效應(yīng)如表7所示， 匹配后的平均處理效應(yīng)顯著， 表明控制商譽(yù)減值樣本自選擇問題后， 商譽(yù)減值與上市公司債券信用利差仍存在顯著的正相關(guān)關(guān)系， 說明本文的主要研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4. Change模型分析。 本文考察的是商譽(yù)減值對公司債券信用利差的影響， 債券信用利差更多的是指債券信用利差的變化， 以前的研究基本上忽略了債券之前的信用利差， 這可能導(dǎo)致有偏差的結(jié)果。 為使文章結(jié)論更為穩(wěn)健， 采用公司債券信用利差的變化值△CS1和△CS2來衡量債券信用利差， 檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。 可以看出， 本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

5. 控制可能的遺漏變量。 已有研究表明， 利息保障倍數(shù)（Coverage）和兩權(quán)分離度（Right_sep）[20] 等因素也會影響公司債券信用利差。 本文在模型（1）中增加利息保障倍數(shù)（Coverage）和兩權(quán)分離度（Right_sep）兩個控制變量以避免遺漏變量造成的影響。 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果列示于表9。

表9的結(jié)果顯示， 在控制利息保障倍數(shù)（Coverage）和兩權(quán)分離度（Right_sep）的影響之后， 研究結(jié)論依然穩(wěn)健。

六、研究結(jié)論

本文以2007 ～ 2017年滬深兩市發(fā)行的公司債券為研究樣本， 考察了商譽(yù)減值與債券信用利差之間的關(guān)系。 研究發(fā)現(xiàn)：①上市公司商譽(yù)減值與債券信用利差之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系， 即商譽(yù)減值越多， 債券的信用利差越大。 ②商譽(yù)減值對債券信用利差的正向影響， 在民營企業(yè)中比在國有企業(yè)中更顯著。 ③商譽(yù)減值除直接影響債券信用利差外， 還會通過加劇公司信息不對稱來增加債券的信用利差。 本文的研究有助于理解我國商譽(yù)減值推升信用風(fēng)險的機(jī)理， 促進(jìn)上市公司關(guān)注商譽(yù)減值的風(fēng)險， 從而幫助企業(yè)控制債券信用利差， 降低債券融資成本。

基于本文的研究結(jié)論可以得到的理論啟示是：商譽(yù)減值被債權(quán)人視為負(fù)面信號， 債權(quán)人傾向于要求更高的風(fēng)險溢價補(bǔ)償。 債權(quán)人在進(jìn)行國有企業(yè)債券風(fēng)險補(bǔ)償決策時沒有有效地利用商譽(yù)減值信息， 在進(jìn)行非國有企業(yè)債券風(fēng)險補(bǔ)償決策時考慮了商譽(yù)的減值信息。

基于本文研究結(jié)論提出的政策建議是：商譽(yù)減值信息會影響利益相關(guān)者的決策行為， 上市公司要關(guān)注商譽(yù)減值信息給企業(yè)債券融資帶來的負(fù)面影響， 分析商譽(yù)減值的原因， 從源頭上做好管控。 債權(quán)人要關(guān)注企業(yè)商譽(yù)減值可能帶來的風(fēng)險。 由于商譽(yù)減值的可操縱性和不可核實(shí)性， 債權(quán)人要多關(guān)注有商譽(yù)企業(yè)是否利用并購進(jìn)行業(yè)績操控， 是否有商譽(yù)減值的跡象， 降低信息不對稱導(dǎo)致的代理成本的增加， 保證貸款本息的安全。

本文存在以下局限：第一， 限于研究主題， 本文沒有檢驗(yàn)商譽(yù)減值影響債券信用利差的其他路徑， 例如債券信用評級等。 第二， 本文沒有關(guān)注不同經(jīng)營資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的商譽(yù)減值對債券信用利差的影響。 這些均可以成為后續(xù)進(jìn)一步研究的主題。

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【基金項(xiàng)目】國家社會科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“雙重成本約束下企業(yè)集團(tuán)管理控制模式選擇機(jī)理及方法研究”（項(xiàng)目編號：

19AGL014）;國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“租值耗散視角下的集團(tuán)管理控制模式選擇研究”（項(xiàng)目編號：18BGL092）

【作者單位】1.淮陰師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 江蘇淮安 223300;2.東北財(cái)經(jīng)大學(xué)會計(jì)學(xué)院/中國內(nèi)部控制研究中心， 大連

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