■潛力 周夢霞

一、引言

近年來，對大額商譽進行減值的企業(yè)數(shù)量大幅增加，由2012年的104 家上升至2020年的738 家。2018年，A 股市場商譽減值規(guī)模為1616.17 億元，達到歷史峰值，共有889家企業(yè)對其商譽進行減值；超過400 家企業(yè)發(fā)布業(yè)績虧損公告，其中半數(shù)企業(yè)虧損是由于一次性計提大額商譽。在企業(yè)商譽減值規(guī)模日益擴大的背景下，研究上市企業(yè)商譽減值同伴效應及其影響因素，對于防范金融市場風險具有重要意義。

目前，國內(nèi)外學者對企業(yè)商譽減值動機的研究主要集中于經(jīng)濟因素[1]、管理因素[2]、CEO 個人屬性[3]、股價高估程度[4]等，而研究同伴企業(yè)商譽減值行為對企業(yè)商譽減值行為外生影響的文獻相對較少。Manski[5]最早觀察到企業(yè)行為會受到同伴企業(yè)行為的外生影響。Leary等[6]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)資本結構受到同伴企業(yè)資本結構的影響。近年來，諸多研究也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)違規(guī)[7]、高管減持[8]、高管薪酬[9]、并購[10]等方面均表現(xiàn)出明顯的同伴效應。

本文試圖從同伴效應視角解釋企業(yè)商譽大規(guī)模集中減值的現(xiàn)象，從理論和實證兩方面探討商譽減值行為的趨同性、企業(yè)內(nèi)外部治理能力以及環(huán)境不確定性對商譽減值同伴效應的影響。本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下方面：現(xiàn)有文獻對同伴效應影響因素的研究主要集中在外部環(huán)境、行業(yè)地位和高管能力等方面，少有文獻從公司內(nèi)外部治理視角研究公司治理能力對企業(yè)行為決策同伴效應的影響，本文對這方面研究作了補充。

二、理論分析與研究假設

（一）商譽減值同伴效應的存在性

許多文獻證實企業(yè)在決策制定和執(zhí)行過程中會學習同行業(yè)、同地區(qū)或其他關聯(lián)企業(yè)的行為，并將其稱為同伴效應（Peer Effect）。企業(yè)商譽減值行為除了受到自身情況影響外，還可能受到同伴企業(yè)商譽減值行為的外生影響。這可能是因為：第一，有礙于信息不對稱等客觀因素的存在，管理層對決策制定缺乏準確的判斷，因此會考慮同伴企業(yè)的行為選擇。第二，如果多個企業(yè)同時進行商譽減值，在一定程度上會分散投資者的注意力，降低商譽減值的負面影響。第三，行業(yè)內(nèi)相同主體間的頻繁社會互動和信息交流使得其行為表現(xiàn)出高度一致性，如易志高等[8]研究發(fā)現(xiàn)高管減持存在顯著的行業(yè)同伴效應。由此，本文提出如下假設：

假設1：企業(yè)商譽減值行為存在同伴效應。

（二）高管團隊內(nèi)部治理對商譽減值同伴效應的影響

如果非CEO 高管認為CEO 做出的決策損害了企業(yè)的集體利益，那么非CEO高管可以采取一些措施來阻止有損企業(yè)利益的行為，例如消極工作、拒絕提供相關信息或拒絕執(zhí)行決策等，非CEO 高管對CEO“自下而上”的監(jiān)督治理機制被稱為高管團隊內(nèi)部治理（Internal Governance）[11]。Landier 等[12]研究發(fā)現(xiàn)高管團隊內(nèi)部治理效應顯著提升了企業(yè)績效水平。Khanna等[13]研究發(fā)現(xiàn)高管團隊內(nèi)部治理水平越差，企業(yè)財務舞弊概率越大。因此，本文認為高管團隊內(nèi)部治理對企業(yè)管理層起到內(nèi)部監(jiān)督作用，高管團隊內(nèi)部治理效應越強的企業(yè)，越不會受到同伴企業(yè)商譽減值行為的外生影響。由此，本文提出如下假設：

假設2：高管團隊內(nèi)部治理會抑制商譽減值同伴效應的發(fā)生。

（三）分析師外部治理對商譽減值同伴效應的影響

根據(jù)分析師監(jiān)督假說，分析師作為資本市場的重要信息中介，往往具備一定專業(yè)知識和財務分析能力[14]，能夠對企業(yè)已披露信息和未披露信息進行全面解讀和深度挖掘[15]，具有外部治理作用[16]。分析師能夠識別并揭露企業(yè)盈余操縱行為[17]，使得管理層行為得到有效監(jiān)督。因此，本文認為分析師治理對企業(yè)管理層起到外部監(jiān)督作用，分析師外部治理越強的企業(yè)越不會受到同伴企業(yè)商譽減值行為的外生影響。由此，本文提出如下假設：

假設3：分析師關注會抑制商譽減值同伴效應的發(fā)生。

（四）環(huán)境不確定性變化對商譽減值同伴效應的影響

環(huán)境不確定性使得企業(yè)管理層無法獲得決策所需的全部信息，為了降低決策制定所產(chǎn)生的額外風險，管理層會主動獲取信息，比如通過模仿同伴企業(yè)的行為決策來獲取信息。Dimaggio 等[18]研究發(fā)現(xiàn)，在環(huán)境不確定的情況下，企業(yè)會更傾向于模仿同伴企業(yè)的行為決策，企業(yè)幸存概率會增加。Francis等[2]研究發(fā)現(xiàn)，外部環(huán)境的惡化會導致企業(yè)經(jīng)營業(yè)績和成長性變差，商譽減值發(fā)生的概率會增加。由此，本文提出如下假設：

假設4：環(huán)境不確定性會加劇商譽減值同伴效應的發(fā)生。

三、樣本與研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以2015—2019年A股上市企業(yè)為樣本，為了保證結果的穩(wěn)健性，剔除滿足以下條件的上市企業(yè)：（1）行業(yè)內(nèi)企業(yè)少于兩家；（2）ST、*ST 等公司；（3）相關財務指標數(shù)據(jù)缺失；（4）金融相關行業(yè)。為了避免極端值的影響，對所有相關變量在1%和99%水平上進行縮尾處理，最終得到1155家上市企業(yè)樣本，共5775個觀測值。所有數(shù)據(jù)均來源于萬德數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫。本文以證監(jiān)會2012年一級行業(yè)分類標準劃分行業(yè)，以省、直轄市和自治區(qū)為單位劃分地區(qū)。

（二）實證模型與主要變量說明

1.企業(yè)商譽減值同伴效應

為檢驗假設1，本文借鑒Leary等[6]的研究，構建模型（1）如下：

其中，i、j、t、r 分別代表第i 個行業(yè)、第j 個企業(yè)、第t 個年度和第r 個地區(qū)。被解釋變量GI 為企業(yè)商譽減值；解釋變量Pe_GI 為同伴企業(yè)商譽減值均值。Pe_GI具體計算方式如下：首先，選取與企業(yè)同一行業(yè)的所有同伴企業(yè)，但不包括企業(yè)本身。其次，剔除與企業(yè)處于相同地區(qū)的企業(yè)。最后，將剩余所有同伴企業(yè)商譽減值的算術平均值記為同伴企業(yè)商譽減值均值。以行業(yè)劃分同伴企業(yè)時剔除同地區(qū)的企業(yè)，排除了地區(qū)因素對回歸結果的影響，明確了同伴效應在行業(yè)中的影響范圍。X 為控制變量，參考陸蓉等[7]、易志高等[8]的研究，本文控制了公司規(guī)模（Size）、前十大股東流通股占比（Shareholder）、資產(chǎn)負債率（Lev）、總資產(chǎn)凈利潤率（Roa）、流動比率（Curratio）、管理層持股（Smshratio）和獨立董事占比（Idratio），同時控制了年份、行業(yè)和地區(qū)固定效應。

2.高管團隊內(nèi)部治理對企業(yè)商譽減值同伴效應的調(diào)節(jié)作用

為檢驗假設2，本文引入高管團隊內(nèi)部治理（IN‐TGOV）變量，構建模型（2）如下：

參考張博等[19]對高管團隊內(nèi)部治理（INTGOV）的衡量，分母是薪酬總額排名前四位的非CEO高管的人數(shù)，分子是薪酬總額排名前四位的非CEO高管在CEO 之前上任的人數(shù)。INTGOV 值越大，表明非CEO高管越獨立，高管團隊內(nèi)部治理效應越強①。

3.分析師外部治理對企業(yè)商譽減值同伴效應的影響

為檢驗假設3，使用當年關注該公司的分析師人數(shù)（團隊）之和加1取對數(shù)（Analyst1）、當年分析師對企業(yè)評級的平均值（Analyst2）、當年分析師目標價格的平均值（Analyst3）三個指標衡量分析師外部治理變量（Analyst）。每一年將同行業(yè)商譽減值總樣本按照分析師外部治理不同分為分析師外部治理好和分析師外部治理差子樣本。分類方法借鑒Leary等[6]、李志生等[20]的研究，將各行業(yè)企業(yè)當年關注該公司的分析師人數(shù)（團隊）之和加1取對數(shù)（Analyst1）、當年分析師對企業(yè)評級的平均值（Analyst2）、當年分析師目標價格的平均值（Analyst3）的前10%定義為分析師外部治理好的同伴企業(yè)（Pe_GIAnalystHigh），其余定義為分析師外部治理差的同伴企業(yè)（Pe_GIAnalystLow）。對分析師外部治理好和分析師外部治理差子樣本分別按式（3）進行回歸：

4.環(huán)境不確定性對商譽減值同伴效應的調(diào)節(jié)作用

為檢驗假設4，本文引入環(huán)境不確定性（EU）變量，構建模型（4）如下：

參考Ghosh 等[21]對環(huán)境不確定性（EU）的衡量，進行如下處理：首先，剔除過去5年銷售收入變化中穩(wěn)定成長部分，即利用各企業(yè)過去5年數(shù)據(jù)，通過模型Sales=λ0+λ1Year+ε，采用最小二乘法回歸，分別得到過去5年非正常銷售收入。其次，計算出企業(yè)過去5年非正常銷售收入的標準差，再除以過去5年銷售收入的平均值，得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性。同時，把同一年份同一行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù)定義為行業(yè)環(huán)境不確定性。最后，用各企業(yè)未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性除以行業(yè)環(huán)境不確定性得到企業(yè)經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的環(huán)境不確定性。

（三）工具變量

Adhikari 等[22]運用同伴企業(yè)股票特質收益率作為工具變量來解決同伴效應中的內(nèi)生性問題。股票特質收益率是股票收益率剔除市場風險和行業(yè)差異后的殘差部分，反映企業(yè)未來的盈利能力，與企業(yè)商譽減值不存在直接的因果關系。曲曉輝等[23]研究發(fā)現(xiàn)商譽減值與企業(yè)盈利能力負相關，所以同伴企業(yè)股票特質收益率與同伴企業(yè)商譽減值均值負相關。股票特質收益率的計算方式如下：

首先，在Fama等[24]的三因素模型基礎上加入行業(yè)因素：

其中，i、j、t 分別代表第i 個行業(yè)、第j 個企業(yè)和第t個月度。R是月股票收益率；MKT、HML、SMB分別是市場因子、賬面市值比因子和市值規(guī)模因子；是行業(yè)因子；是行業(yè)內(nèi)除i公司外的所有企業(yè)的平均收益率；RFt是t月的無風險利率。

其次，使用過去5年共60個月的數(shù)據(jù)對（6）式進行回歸，估計出各個β系數(shù)值。根據(jù)各個β系數(shù)值計算出月股票收益率的擬合值。

股票月特質收益率為：

最后，將股票月特質收益率簡單復合平均得到年特質收益率，將滯后一年的同伴企業(yè)平均特質收益率Peeryiret作為內(nèi)生解釋變量的工具變量。

（四）變量定義

本文變量定義與計算方式如表1所示。

表1 變量定義與計算方式

四、實證檢驗與結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

圖1 為企業(yè)商譽減值規(guī)模隨時間變動的趨勢圖。從圖中可知，商譽減值規(guī)模在2018年之前保持緩慢增長，并在2018年達到峰值，而在2018年之后有所下降。

圖1 商譽減值規(guī)模的時間變動趨勢

表2 是主要變量的描述性統(tǒng)計結果。統(tǒng)計顯示，同伴企業(yè)商譽減值發(fā)生率與企業(yè)總體商譽減值發(fā)生率保持相似的水平，符合企業(yè)商譽減值同伴效應的理論預期。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）商譽減值同伴效應的實證檢驗

表3 是基于模型（1）的回歸結果。實證結果顯示，無論是否加入控制變量，OLS 和2SLS 的解釋變量Pe_GI的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，并且兩階段回歸中工具變量的Cragg-Donald Wald F值均遠遠大于Stock-Yogo的弱工具變量在10%的臨界值16.38，說明工具變量至少在10%的誤差容忍水平上是有效的。這表明企業(yè)商譽減值行為存在明顯的同伴效應，假設1成立。

表3 商譽減值同伴效應的回歸結果

（三）高管團隊內(nèi)部治理對商譽減值同伴效應影響的實證檢驗

表4 是基于模型（2）的回歸結果。實證結果顯示，無論是否加入控制變量，OLS 和2SLS 的交乘項INTGOV×Pe_GI 的回歸系數(shù)都至少在5%的水平上顯著為負，解釋變量Pe_GI的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。這表明高管團隊內(nèi)部治理能力的提升會顯著削弱企業(yè)商譽減值同伴效應，假設2 得到證實。究其原因，高管團隊內(nèi)部治理水平越高，管理層越不容易受到同伴企業(yè)商譽減值行為的影響，當高管團隊內(nèi)部治理水平足夠高時，同伴企業(yè)商譽減值行為并不會讓企業(yè)管理層做出商譽減值的選擇。

表4 高管團隊內(nèi)部治理對企業(yè)商譽減值同伴效應影響的回歸結果

（四）分析師外部治理對商譽減值同伴效應影響的實證檢驗

表5 是基于模型（3）的回歸結果。實證結果顯示，分析師關注人數(shù)（團隊）少的分組、平均評級低的分組和平均目標價格低的分組的解釋變量Pe_GI的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，而其余分組的解釋變量Pe_GI的回歸系數(shù)均不顯著。這說明分析師外部治理度低的企業(yè)會受到商譽減值同伴效應的顯著影響，假設3得到證實。究其原因，分析師外部治理對企業(yè)管理層的決策行為起到外部監(jiān)督作用，即使同伴企業(yè)紛紛進行商譽減值，管理層還是謹慎作出商譽減值選擇。

表5 分析師外部治理對商譽減值同伴效應影響的回歸結果

（五）環(huán)境不確定性對商譽減值同伴效應的影響

表6 是基于模型（4）的回歸結果。實證結果顯示，無論是否加入控制變量，OLS 和2SLS 的交乘項EU×Pe_GI 的回歸系數(shù)至少在10%的水平上顯著為正，解釋變量Pe_GI的回歸系數(shù)至少在5%的水平上顯著為正。這說明環(huán)境不確定性正向影響企業(yè)商譽減值同伴效應，環(huán)境不確定性越大，企業(yè)管理者就越想通過提取商譽進行套現(xiàn)，從而商譽減值同伴效應越明顯。

表6 環(huán)境不確定性對商譽減值同伴效應影響的回歸結果

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）商譽減值規(guī)模變量的替換

用商譽減值虛擬變量（DumGI）替換商譽減值（GI）。如果企業(yè)進行商譽減值，記為1；否則，記為0。解釋變量AVEDumGI 為與企業(yè)處于同一行業(yè)但不同地區(qū)的所有企業(yè)（不包括企業(yè)本身）的商譽減值虛擬變量的均值，按照式（8）進行回歸。

實證結果如表7所示，即無論是否加入控制變量，解釋變量AVEDumGI 的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。這表明商譽減值確實存在同伴效應，本文的結論是穩(wěn)健的。

表7 商譽減值虛擬變量同伴效應的回歸結果

（二）排除行業(yè)劃分的影響

為了排除行業(yè)劃分對實證結果的影響，按照以下方法對行業(yè)重新劃分：證監(jiān)會2012年一級行業(yè)分類標準（制造業(yè)細分）以及證監(jiān)會2001年一級行業(yè)分類標準。實證結果如表8所示，重新劃分行業(yè)后的解釋變量Pe_GI 的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。這說明行業(yè)劃分對于商譽減值同伴效應的影響不大，證明本文的研究結論是穩(wěn)健的。

表8 重新劃分行業(yè)后的商譽減值同伴效應的回歸結果

（三）傾向得分匹配

為排除企業(yè)個體差異導致的商譽減值規(guī)模存在行業(yè)差異這一內(nèi)生性問題，本文參考李志生等[20]的研究，采用傾向得分匹配法（PSM），使用一對一有放回且允許并列匹配法，選取任一行業(yè)作為實驗組，其他行業(yè)的企業(yè)作為對照組，控制變量為滯后一階的企業(yè)規(guī)模、營業(yè)收入增長率、CEO 是否擔任董事會主席和是否由四大審計師事務所審計。在匹配時，用Logit 模型進行回歸，得到各個樣本的傾向得分，通過比較實驗組和對照組樣本發(fā)現(xiàn)商譽減值規(guī)模存在顯著差異，企業(yè)的特征變量不存在顯著差異。接著對樣本分別進行50次Bootstrap過程，計算匹配后本行業(yè)企業(yè)（實驗組）和非本行業(yè)企業(yè)（對照組）商譽減值規(guī)模的均值差距。表9 的實證結果顯示，部分行業(yè)的ATT 值顯著為負或者顯著為正，表明不同行業(yè)具有相同特征的企業(yè)之間商譽減值規(guī)模存在顯著差異。

表9 各行業(yè)企業(yè)商譽減值規(guī)模的平均處理效應：ATT檢驗結果

（四）高管團隊內(nèi)部治理變量的替換

我國《公司法》規(guī)定，董事會秘書由董事會提名和任命，而其他非CEO 高管是由CEO 提名、董事會任命，所以CEO可能無法直接影響董事會秘書的聘任。為了排除董事會秘書對實證結果的影響，本文將董事會秘書排除在非CEO 高管之外后重新構建了高管團隊內(nèi)部治理變量（INTGOVNON），按照式（2）進行回歸，結果如表10所示。實證發(fā)現(xiàn)，主要解釋變量的符號和顯著性基本保持一致，證明本文的研究結論是穩(wěn)健的。

表10 排除董秘的高管團隊內(nèi)部治理對企業(yè)商譽減值同伴效應影響的回歸結果

（五）分析師外部治理變量

為了檢驗分析師外部治理這一變量的穩(wěn)健性，本文將關注人數(shù)（團隊）（Analyst1）、平均評級（Ana‐lyst2）和平均目標價格（Analyst3）分別與同伴企業(yè)商譽減值均值Pe_GI 作交乘項。表11 的回歸結果顯示，交乘項Analyst×Pe_GI的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為負，解釋變量Pe_GI的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，證明本文的回歸結果是穩(wěn)健的。

表11 分析師外部治理變量穩(wěn)健性檢驗的回歸結果

六、進一步分析

教育背景異質性是指高管團隊成員在進入高管團隊之前受教育程度的差異，對其進行賦值：大專以下、大專、本科、碩士和博士分別賦值為1、2、3、4 和5。職能背景異質性是指高管團隊成員在進入高管團隊之前所承擔職能的差異，對其進行賦值：生產(chǎn)人員賦值為1；市場和銷售人員賦值為2；研發(fā)、技術和信息人員賦值為3；財務、證券和會計人員賦值為4；管理、法律和政府工作人員賦值為5。采用Her‐findal-Hirschman 系數(shù)，表示團隊中第i 類成員占團隊總人數(shù)的比例。H 值介于0~1之間，H值越大，高管團隊異質性程度越高。本文定義當年同行業(yè)的前10%為異質性大的高管團隊，當年同行業(yè)的后90%為異質性小的高管團隊。表12的回歸結果顯示，高管團隊教育背景和職能背景越相似，高管團隊內(nèi)部治理對商譽減值同伴效應的削弱作用越強。

表12 高管團隊內(nèi)部治理對企業(yè)商譽減值同伴效應影響的異質性回歸結果

七、結論與啟示

本文利用2015—2019年國內(nèi)A 股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，基于行業(yè)集聚視角，研究企業(yè)商譽減值同伴效應及其影響因素。實證結果表明：企業(yè)商譽減值存在明顯的同伴效應，內(nèi)外部治理會顯著削弱商譽減值同伴效應，而環(huán)境不確定性會加劇商譽減值同伴效應。進一步研究發(fā)現(xiàn)，高管團隊教育背景和職能背景差異越小，高管團隊內(nèi)部治理對商譽減值同伴效應的削弱作用越強。

本文的研究為企業(yè)商譽減值動機提供了新解釋，對同伴效應影響因素的研究提供了補充。本文研究的政策啟示在于：首先，商譽減值同伴效應的存在，說明商譽減值行為具有“傳染性”，監(jiān)管機構應考慮到這一點，以避免商譽減值集群式爆發(fā)，進而引起股市波動，在制度上對商譽減值行為加以引導和規(guī)范。其次，高管團隊內(nèi)部治理和分析師外部治理對商譽減值同伴效應有顯著削弱作用，企業(yè)可以通過加強內(nèi)外部協(xié)同治理，進一步提升企業(yè)的治理能力，從而防范商譽減值行為的“傳染性”。最后，環(huán)境不確定性加劇了企業(yè)的商譽減值同伴效應，應盡可能維持宏觀環(huán)境的相對穩(wěn)定。■

注釋

①高管團隊成員包括總經(jīng)理、總經(jīng)理助理、副總經(jīng)理、財務總監(jiān)、董事會秘書、高管其他等。因為同一個高管可能具有多個任期，為了更好地衡量高管團隊內(nèi)部治理變量，本文把高管最早的任期確定為其上任時間。