(东南大学经济管理学院 江苏 南京 210000)

一、引言

随着我国经济不断发展以及市场竞争的加剧，人们对商誉、创新技术研发产品投入为代表的无形资产给公司价值带来的回报重视性不断加强，我国上市公司在不同程度上均加大了对无形资产的投资水平和投资力度。商誉是无形资产的重要组成部分，对提升企业在行业内的核心竞争力具有重要影响，对上市企业市场价值更有着举足轻重的作用。因此研究商誉对企业市场价值的关系，对公司更好地利用商誉这项无形资产，提升企业的竞争力具有重大意义。

同时，伴随我国经济实力的增强、经济结构的不断调整，增长结构再从单一模式往多元化转变，因此，在这样的大环境下，公司兼并、重组活动不断增加，纵观国内外企业并购过程，商誉比重不断增加。对比2007年末和2016年三季度末，A股上市公司商誉总额分别为419.41亿元、9260.1亿元，10年增长了约21倍；从相对值来看，商誉占净资产的比例，从2007年的0.69%大幅提升至2016年三季度末的3.37%。因此，商誉问题更加受到学者和企业管理者的关注，基于商誉对权益价值的贡献研究商誉的影响因素，有利于提高公司股东的权益价值，增强企业的竞争能力。

二、文献综述

近年来，由于国内经济快速发展，频繁发生的企业并购活动使得合并商誉在上市公司披露的财务报表中越来越常见，由于我国企业并购数量和规模增长较快，带来的商誉资产也一同增长。并且在企业无形资产乃至总资产中所占的比例也越来越大，因此对商誉的相关问题引发了学术界的激烈讨论。关于商誉本质的探讨、商誉的确认与计量方面的问题以及商誉是否会对上市公司的股价产生影响等方面的讨论层出不穷，但在实证研究方面，尤其是商誉的价值相关性研究还有仍然存在不小的研究空间。

早在上世纪末，Chauvin、Hirschey(1994)[1]选取了非制造业企业为样本，对商誉与公司盈利能力以及市场价值之间的相关性进行了检验，研究发现商誉对于非制造业企业获利能力和市值都有积极影响，从而认为商誉与企业的市场价值具有相关关系，起到了积极的作用。Abody等学者(1999)[2]通过考察1986-1999年期间168家软件公司，发现计算机资本化的软件研发投入成本对于公司的股票回报率显著正相关。

国内学者陆正飞等(1998)[3]选择我国纺织行业上市公司的无形资产为样本，发现其与公司业绩呈现显著的正相关关系。薛云奎、王志台(2001)[4]选取了1995-1999年度在上海证券交易所上市的 A股公司的股票作为研究对象，以公司股票价值模型为基础检验了无形资产对企业经营利润的影响，认为无形资产会对上市公司股票价值产生显著影响。王化成，卢闯，李春玲等(2005)[5]也同样通过研究得出结论，认为作为无形资产的商誉对企业经营业绩有积极影响，和公司股价存在正相关关系。田昆儒和万翔(2008)[6]选取了我国运输仓储业和信息技术业上市公司为主要研究对象，结果表明技术含量越高的无形资产对企业价值的影响越大。陈立泰、林川(2009)[7]则对汽车行业展开研究，选取了2002-2007年间汽车行业的上市公司为研究对象，利用了面板数据模型检验了无形资产对其公司业绩的影响，实证结果同样表明：汽车行业上市公司无形资产对于企业的业绩表现具有正相关性。王超(2009)[8]以2002-2006年间的上市公司为研究对象，以商誉、无形资产净额为自变量，以股价、净资产收益率、净资产收益率的持续性、每股收益等作为因变量，分析研究了商誉与无形资产对于企业价值影响之间的差异，实证表明，商誉与代表公司价值的各个变量均存在显著的正相关性，且其结果在各个不同的行业之间差异不明显，因此对于各个行业具有普遍意义。

杜兴强(2010)[9]利用我国2007-2009A股上市公司的数据作为研究对象，实证检验了商誉与权益价值之间的相关性，结果表明权益价值与商誉显著正相关，且相对于固定资产、相对于除商誉和固定资产之外的其他资产，权益价值与商誉的相关性更强，也就是说商誉对企业价值的贡献更大。

在资本市场不完全有效的情况下，占据垄断地位的企业有能力利用其资源优势，特别是并购后形成的市场垄断优势实现超额盈利。因此，一部分企业愿意支付商誉成本，提升公司业绩。不同产业链或同一产业链不同生产阶段企业之间的交易费用的降低有效改善了并购后新企业的业绩。作为企业融资的重要方式，商誉成本也成为企业节约了未来融资和投资成本所支付的必要交易费用。

三、研究设计

(一)数据来源

为了保证研究的时效性，本文选择 2012-2017年 6年间沪、深两巿 A 股上市公司作为初选样本，并对数据按以下方式进行筛选：

(1)剔除合并资产负债表中商誉净额为零的上市公司；

(2)剔除金融保险类上市公司；

(3)剔除ST、*ST 上市公司；

(4)剔除变量数据缺失的上市公司。

最终，本文获得393个样本，本文数据主要来源于同花顺数据库以及上市公司公布的年度报表。拟使用eviews软件进行分析。

(二)模型选择

为了研究并购商誉对公司业绩的影响，本文建立了以下模型:

ROA=β0+β1GW+β2Leverage+β3Size+Ind+year+ε

(三)变量设计

1.被解释变量

一般来说,企业业绩的衡量的可以从盈利能力、营运能力以及偿债能力等方面入手，但一般都将盈利能力作为企业最重要的业绩衡量指标。并且阅读文献中作者发现，学术界对企业的业绩进行衡量时也多用盈利能力衡量指标，基于此，本文拟采用总资产收益率(ROA)，即净利润除以总资产作为被解释变量衡量公司业绩。

2.解释变量

本文在对商誉进行研究时为了考虑不同规模企业商誉的可比性，因此采用标准化商誉(GW)作为解释变量。根据我国新会计准则，并购商誉是用并购方投资成本超过取得被购买方可辨认净资产公允价值份额的部分来衡量的，它是作为一项资产在资产负债表上体现的，并在后期要进行减值测试。因此，学者们常用合并财务报表中披露的商誉作为初始数据，然后将其除以企业的总资产来进行标准化以用于后续的实证研究。

3.控制变量

本文在借鉴以往学者研究模型的基础上，在阅读过大量有关商誉价值相关性研究的基础上，拟将公司规模(Size)、资产负债率(Leverage)、行业虚拟变量(Ind)、年度虚拟变量(year)作为控制变量，以下将对各个控制变量作具体阐释。

公司规模(Size)，由于公司的资产规模在各个企业中相对于其他变量来说数值差别较大，直接采用其数值进行回归的结果可能会产生偏差，因此本文用公司期末资产总额的自然对数进行衡量。

资产负债率(Leverage)，用公司期末负债总额除期末资产总额。资产负债率是衡量公司财务结构的重要指标，反映了企业的财务风险及利用债务资金创造收益的能力，因此选取其作为控制变量。另外引入年度虚拟变量(year)和行业虚拟变量(Ind)以控制宏观经济环境，制度变迁等因素的影响。其中行业虚拟变量(Ind)是按照证监会行业划分的13个行业，经过前文数据剔除筛选过后，共有11个行业。

4.实证结果

(1)描述性统计

本文首先对对样本变量进行描述性统计分析，以分析数据的统计特征值。

表1 变量描述性统计

从结果中可以看出，被解释变量总资产报酬率的标准差为0.051，表明观测样本的总资产报酬率存在较小差异，同时可看出总资产报酬率R0A的平均值为0.066，说明发生并购行为并且产生商誉的企业总体盈利情况良好。标准化商誉的均值为0.0286，标准差为0.0603，反映出表明不同主并购公司之间商誉成本存在较大差异。资产负债率的均值为0.484，说明观测样本的平均负债水平较为合适。公司规模的平均值为22.896，标准差为1.508，最大值为28.508，最小值为19.496，表明样本选取的公司规模差异较大。

(2)回归分析

本文通过所建立的模型验证商誉对主企业财务业绩的作用，回归结果如表2所示。企业并购标准化商誉(GW)与企业总资产报酬率(ROA)的回归系数为0.08，并且在1%的水平上显著。这说明企业并购商誉对企业财务绩效产生了正向的影响，由此可见，上市公司在并购中所确认的商誉额越高，企业的业绩表现就越优秀。

表2 并购商誉对企业业绩影响的实证检验结果

注:***、**、* 分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

控制变量中，企业的资产负债率(Leverage)与总资产报酬率(ROA)负相关，且同样在1%的水平上显著。说明企业对外誕资过多,企业绩效会受到负面影响。因为企业负债越多，财务风险及财务成本就会提高，这将对企业的生产经营能力产生影响，从而不利于企业的财务表现。公司规模(Size)与总资产报酬率(R0A)呈现出相关关系，同样在1%的水平上显著，表明规模较大的公司在创造利润方面更加有优势。

(四)结论与展望

本文从选取2012-2017年间发生并购且产生并购商誉的A股非金融保险类上市企业作为研究对象，研究并购商誉与企业财务绩效的关系，得出了以下结论：

企业并购商誉与并购公司财务表现呈正相关关系。即并购企业的商誉成本较高，能够有效提升公司当期的财务业绩。这一点与其他研究文献的结论基本一致。

本文的研究是对国内研究无形资产特别是商誉对于企业价值相关研究的丰富，有助于企业重视无形资产在企业未来长期发展中的重要性，由于关于自创商誉和因并购协同效应产生的合创商誉的数据获取难度较大，因此本文只研究了外购商誉对公司业绩的影响，而没有研究企业自创商誉和合创商誉对公司业绩的影响。