并購商譽、公司治理與風險防控

朱平芳，廖 輝

一、引 言

金融風險是經濟發展中的重大風險(林濱 等，2018；程建華 等，2021)。習近平總書記強調經濟高質量發展要特別注意防范化解金融風險。2013年以來，中國企業的并購事件頻發，僅2015年至2018年，并購案例超過3.5萬例(張嘉航，2020)，其中2018年披露的并購案例將近5000例，累積交易額達5768億美元。并購一方面有益于企業整合產業鏈，發揮產業協同效應，提高市場地位；另一方面通過整合閑置或低效的資源，有效利用產能，優化產業結構。但是，由于各種原因，并購常常出現數目巨大的溢價，支付并購溢價會帶來高額商譽(杜興強 等，2011)，這使得并購蘊藏著難以估計的金融市場風險。因此，研究企業并購商譽對金融市場風險的影響，探索風險防控的可行路徑是非常必要的。

并購帶來的市場風險主要來源于高額商譽中的泡沫。并購商譽會導致企業資產和營收華而不實，給公司長期發展帶來挑戰。并購商譽對企業發展的影響呈倒U形，即短期內促進企業業績提升，但長期是企業發展的桎梏(馮科 等，2018)。從長期來看，并購商譽減值風險會提高，從而損害公司股東的利益(巴曙松 等，2019)。當企業業績不達預期時，商譽減值極有可能引發股價崩盤，二級資本市場充斥著投資者的恐慌情緒，最終導致系統性金融風險。

值得注意的是，中國資本市場上的投資機構規模不大，具有短期獲利主義傾向，在公司財務透明度不能保證的情況下，并購帶來的高額商譽中隱藏的股價泡沫是難以控制的(Ho，1996)。其中，自由現金流越高的公司越有并購的傾向。管理層為了獲取更大的個人收益，很有可能不顧公司利益將現金流用于并購，因投資者過分關注企業現金流和并購商譽，會進一步助推股價崩盤的風險。因此，合理的現金流規模能起到防控金融風險的作用。

信息不對稱產生上市公司管理者與投資者的委托代理問題(段華友 等，2015)，將增加股價估值泡沫(Takahashi，2010)。商譽確認本身帶有一定的盈余管理動機，上市公司管理者有通過商譽盈余管理而操縱股價的動機，企業信息披露質量大幅下降，最終轉化為股價崩盤的風險(林鐘高 等，2019)。管理者可能隱藏并購商譽中高融資成本和高負債率等負面信息，當業績無法兌現時，負面信息集中釋放，股價隨之崩盤。當交易型投資者占據金融市場的主流時，巨大的市場波動將引發股價崩盤(Callen et al，2013)，提升金融市場信息透明度能抑制股價崩盤的風險(Hong et al，2003)。因此，有必要考慮公司治理結構在商譽資產金融風險防控中的作用。

本文基于A股上市公司2007—2017年的數據，對并購商譽、公司治理和股價崩盤風險進行實證分析，主要回答以下幾個問題：(1)商譽規模對股價崩盤可能性有怎樣的作用，在國資企業和非國資企業中是否有差異；(2)公司治理在緩解商譽影響股價崩盤風險中起到何種作用；(3)在上述兩個問題的基礎上探索國資企業和非國資企業有效防控商譽資產金融風險的策略。

二、理論分析與研究假設

(一)商譽增加股價崩盤的風險

企業并購中往往伴隨著商譽溢價估值，這將導致其與內在價值背離，從而加大商譽資產減值風險。若企業無法兌現并購時的業績承諾，商譽會發生實質性減值，市場出現負面信息，最終引發股價下跌甚至崩盤。雖然企業計提商譽減值損失不會對當期現金流產生直接影響，但會沖擊資產負債表中的各項資產，并進一步沖擊企業當期利潤。若減值損失超出企業短期盈利能力，當期利潤出現虧損，財報中的業績直接在股價上體現，導致公司股票被恐慌性拋售，股價暴跌。因此，本文提出以下假設：

H1a：商譽及商譽減值損失的增加會擴大股價崩盤的可能性。

國資企業一方面要追求利潤和發展，另一方面也承擔著調節國民經濟的社會責任。因此政府無形中為國資企業在市場活動中提供信譽背書。蔣薇等(2019)認為國資企業往往會有更多的并購行為。與非國資企業相比，國資企業在風險防控上更為嚴格，一是其日常經營活動要受到各級政府以及地方國資委的監督和審計，二是管理層的提拔并非簡單地進行業績考核，這使得其在做決策時更為審慎。另外，即便國資企業在并購中發生商譽減值，通過政府托底也能彌補。因此，本文提出以下假設：

H1b：相較于非國資企業，國資企業在風險防控上更為嚴格，因此商譽增加造成股價崩盤的可能性更小。

(二)公司治理對商譽資產金融風險防控的作用

在公司利潤增速放緩或宏觀經濟出現下行時，公司經營中的各種風險就會展露，包括高負債經營的違約風險和利息成本，這時企業是否有足夠經營性現金流來覆蓋風險敞口是其能否經營下去的關鍵。然而，過多的投資性現金流給予管理層更大的權利，容易引發委托代理問題，管理層可能為了自身利益盲目擴張投資，其中不乏高溢價且效率低下的項目，這不僅造成企業資源的浪費，而且高額的商譽溢價給公司股價留下潛在的崩盤風險(Harford，1999)。因此，本文提出以下假設：

H2a：不同類型的現金流及其與商譽的調節效應對股價崩盤風險防控的作用不一致。

由于會計準則中的商譽確認規則和會計報表中的欄目設定規則，公司管理層有極大便利來操縱商譽科目。王文姣等(2017)指出商譽確認中的盈余管理動機導致企業信息披露失真，隱含股價崩盤風險。馮科等(2018)用管理費用率衡量委托代理問題，發現只有委托代理問題不嚴重、信息披露真實時，商譽才能促進企業業績，緩解股價崩盤風險。許多學者發現，市場和公司層面的透明度是減少股價崩盤風險的關鍵，如大股東的存在(王化成 等，2015)、公開獨立的審計(江軒宇，2015)和完整的信息披露機制等可以有效監督管理層，減少委托代理問題，抑制股價崩盤風險(江軒宇 等，2015)等。此外，國資企業和非國資企業的社會責任、審查監督體系和激勵約束機制等不完全一樣，其面對的委托代理問題存在差異，各種治理結構對國資企業和非國資企業商譽資產金融風險的作用可能不一樣。因此，本文提出以下假設：

H2b：完善的公司治理結構不僅會直接降低股價崩盤風險，還會緩解商譽影響股價崩盤風險的正向影響，不同治理結構在國資和非國資企業防控商譽資產金融風險中的作用不一樣。

(三)商譽對股價崩盤風險的U形作用

商譽積累在當期會提升企業業績，但是會對下一期及之后兩期的業績造成負面沖擊(鄭海英 等，2014)。商譽積累能夠改善公司基本面，但超過某一閾值后，二級市場的過度反應會起到主導作用，造成股價泡沫進一步增加股價的崩盤風險(楊威 等，2018)。Jennings等(2001)基于美國上市公司的數據，發現商譽可以顯著促進公司股價提升。當商譽規模處于低位時，商譽的提升能在一定程度上助力公司業績，甚至促進股市表現，降低股價崩盤風險；但是當商譽規模超過某個閾值后，商譽對企業股價波動可能會起反作用。基于此，本文提出以下假設：

H3：適度規模的商譽可以緩解股價崩盤風險，但巨額商譽反而顯著增加股價崩盤的可能性。

三、研究設計

(一)樣本來源

本文采用2007—2017年A股上市公司數據(1)考慮到2018年中國A股市場的特殊情況和外部中美貿易摩擦的沖擊以及數據缺失問題，本文數據截止到2017年。，來自萬德、同花順、國泰安、東方財富及上市公司公告。剔除金融業和當年ST和*ST的樣本，刪除較多數據缺失的樣本并進行0.5%的雙邊縮尾處理，最終得到2505家樣本企業17825個觀測值。

(二)變量說明

1.被解釋變量：股價崩盤風險系數

使用負收益偏態系數和收益率上下波動率度量股價崩盤風險系數(Kim et al，2014)。參照Dimson的理論，以及Hutton等(2009)、許年行等(2012)、葉康濤等(2015)的方式進行式(1)和式(2)處理，根據股票i每年的數據構建t年第j周的周特質收益率。

ri,j=βi+β1rm,j-2+β2rm,j-1+β3rm,j+β4rm,j+1+β5rm,j+2+ui,j

(1)

(2)

式(1)中ri,j為股票i第j周考慮現金紅利的再投資收益率；rm,j為股票i所在滬深市場第j周的加權平均周收益率；殘差ui,j表示不能被市場解釋的股價波動；將ui,j進行式(2)變化得到的Ui,j即為t年第j周的周特質收益率。使用式(3)和式(4)分別構建負收益偏態系數(NCSKEW)和收益率上下波動率(DUVOL)。

(3)

(4)

其中，n為股票i在t年的交易周數，nu和nd分別表示一年中i股票的周回報率高于和低于當年周平均回報率的周數，down和up分別表示股票i在t年中周回報率低于和高于該年周平均回報率。NCSKEW和DUVOL越大，發生股價崩盤的可能性越大。

2.核心解釋變量：商譽和商譽減值損失

以商譽和商譽減值損失作為核心解釋變量進行分析。商譽為商譽凈值除以公司年末總資產得到的變量，其中商譽凈值=商譽原值-商譽減值準備；商譽減值損失為商譽減值準備除以公司年末總資產得到的變量。

3.控制變量

由前文可知，公司的委托代理問題(張新民 等，2018)、現金流等都會影響股價崩盤風險，在控制公司基本經營情況和性質之外也需加入這些控制變量。同時考慮現金流和治理結構的作用，在基準回歸之外進一步分析三類現金流和各種公司治理結構在其中的調節效應。主要變量定義見表1。

(三)研究模型

參考Kim等(2014)以及王文姣等(2017)的方式，建立模型(5)來分析商譽對股價崩盤風險的影響。其中Collapse為股價崩盤風險，使用NCSKEW或DUVOL進行度量，X為核心解釋變量GW或GWL，Control為控制變量，控制行業Ind和年份Year固定效應。考慮到X和Collapse可能存在同期內生性，設定X為當期(t)變量，Collapse為下一期(t+1)變量；現金流的影響往往是即期的，設定現金流變量與Collapse同期(t+1)。此外，使用該模型分別對國資企業和非國資企業樣本進行分析，同時分析非線性影響。

(5)

若β1顯著為正則說明商譽或者商譽減值損失規模增加會顯著提升股價崩盤的可能性，為負則相反，若不顯著則可能無作用。

為了分析公司治理的調節效應，在模型(5)中加入商譽與公司治理(包括現金流和治理結構)的交叉項Xit×Zit來識別其與商譽的調節效應對股價崩盤可能性的影響，模型(6)中的變量Z為三類現金流變量或四個代表治理結構的委托代理變量之一。

(6)

若β2顯著為負則說明公司治理會緩解商譽對股價崩盤風險的正向作用，為正則放大這種作用，若不顯著則說明不影響商譽與股價崩盤風險的關系。若β3顯著為負則說明有效的公司治理可以緩解股價崩盤風險，為正則相反，若不顯著則可能無作用。

四、實證分析

(一)描述性統計與差異性檢驗

1.描述性統計

由表2可知，2007—2017年11年間，越來越多上市公司存在并購商譽且計提商譽減值損失。截至2017年有商譽的企業占比達52.00%，計提商譽減值損失的企業占比達13.20%，可見并購中存在的高估值和高杠桿情況與日俱增。

表2 商譽及商譽減值損失樣本占比

從表3可知，NCSKEW和DUVOL的均值分別為-0.236和-0.214，標準差分別為0.892和0.670，這與楊威等(2018)的結論相似，一定程度上證明了用這兩個變量衡量股價崩盤風險系數的可靠性，且個股之間的股價崩盤風險差異較大。GW均值為0.013，標準差為0.040；GWL均值為0.000177，標準差為0.000966，這說明商譽減值準備相較于總資產規模較小。istown均值為0.511，說明有51.1%的樣本企業為國資背景。此外，進行樣本分布分析表明NCSKEW和DUVOL存在左偏情況，GW存在右偏情況。

表3 描述性統計

2.差異性檢驗

從表4可知，10015個無商譽樣本的NCSKEW和DUVOL均值分別為-0.259和-0.230，中位數分別為-0.268和-0.227，而有商譽的7810家樣本企業對應的均值為-0.207和-0.192，對應的中位數為-0.228和-0.193，從這兩個變量的均值和中位數來看，在不考慮其他變量影響的情況下，有商譽的企業股價崩盤風險高于無商譽的企業(均值高0.042和0.038，中位數高0.040和0.034)。差異性檢驗的結果表明兩者之間的差異在1%的水平上顯著，這在一定程度上說明商譽和股價崩盤風險有某種正相關關系。此外，商譽的差異性檢驗也表明其他控制變量在兩組樣本之間也存在明顯差異。以商譽減值損失劃分樣本進行差異性檢驗也表明商譽減值損失會顯著提高股價崩盤風險。

表4 商譽差異性檢驗

(二)基準回歸結果

1.企業并購商譽影響股價崩盤風險的實證結果

由表5可知，(t+1)期股價崩盤風險顯著地被當期商譽影響，隨著商譽資產的增加，商譽減值風險上升，一旦業績不達預期，則面臨著股價崩盤，這驗證了假設H1a。此外，四個回歸都表明同期現金流增加會顯著降低同期股價崩盤風險，同期現金流波動率增大使得NCSKEW顯著變大，對DUVOL有正向且不顯著的影響。說明現金流可以緩解商譽對股價崩盤風險的影響，但是現金流的劇烈波動可能擴大股價崩盤風險，至于具體是哪類現金流的作用，將在后文進行分析。

表5 商譽對股價崩盤風險的影響

治理結構對股價崩盤風險的直接影響可從四個委托代理變量的回歸結果得到。hhi和wage增加可以顯著抑制股價崩盤風險，由于大股東的監督可以緩解信息不對稱問題，高管薪酬越高，其為了私利進行并購的激勵越低且轉換工作的機會成本越高，因此并購選擇會更加謹慎。audit和indr與股價崩盤風險負相關但不顯著，說明獨董等外部監督對信息披露有一定作用但不明顯，可以緩解股價崩盤風險，這驗證了假設H2b的部分內容。公司治理是怎樣對商譽影響股價崩盤風險起作用，完善公司治理具體如何起到風險防控的作用，將在后文分析。

2.商譽對股價崩盤風險的影響在國資和非國資企業中的表現

對于非國資企業，商譽資產規模增加會顯著擴大股價崩盤風險；對于國資企業，商譽資產的增加對股價崩盤風險的提升作用并不明顯。對商譽減值損失回歸的結果表明國資企業和非國資企業的商譽減值損失增加，股價崩盤風險均會顯著擴大。在實際中，相較于非國資企業，國資企業在風險防控和審計監督上會更加嚴格，即使有商譽估值過高的情況，其資產泡沫也不會膨脹過大，因此商譽增加不會提升國資企業股價崩盤風險；一旦計提商譽減值損失，無論是國資企業還是非國資企業都會面臨巨大的股價崩盤風險。此外，表6也表明非國資企業商譽增加會更容易擴大股價崩盤風險，這驗證了假設H1b。

表6 國資與非國資企業商譽對股價崩盤風險的影響

(三)公司治理對商譽資產金融風險防控的作用

1.現金流對商譽資產金融風險防控的作用：基于現金流對商譽的調節效應

由前文可知，現金流可以緩解商譽對股價崩盤風險的提升，同時也說明現金流波動增加會加大股價崩盤風險，那么具體是哪類現金流對商譽提升股價崩盤風險產生影響？使用模型(6)分別從ocf、icf和fcf的角度分析現金流及其與商譽的調節效應對股價崩盤風險的影響，結果見表7。

列(1)和列(4)為經營性現金流的實證結果，ocf和GW×ocf的回歸系數顯著為負，說明經營性現金流與股價崩盤風險呈現此消彼長的關系，經營性現金流緩解了商譽對股價崩盤風險的提升。企業在擴張過程中，如果有充足的現金流，即使商譽溢價過高、業績不及預期，仍能依靠自身現金流正常經營，反之則可能出現“暴雷”導致股價崩盤。列(2)和列(5)為投資性現金流的實證結果，icf回歸系數為負且不明顯，但GW×icf的回歸系數是顯著正向，說明投資性現金流會放大商譽對股價崩盤風險的提升。在企業擴張過程中，由于委托代理問題，管理者擁有充足的投資性現金流，可能為了自身業績和利益，進行大量的無效并購擴張，會進一步擴大商譽高估中的股價崩盤風險。列(3)和列(6)為融資性現金流的實證結果，fcf和GW×fcf的回歸系數均為負向且不顯著，這說明融資性現金流緩解股價崩盤風險的作用并不明顯。本文也使用商譽減值損失作為核心解釋變量進行相應分析，結果與表7相近。以上分析驗證了假設H2a。

表7 不同類型的現金流對商譽影響股價崩盤風險的調節效應

國資企業商譽對股價崩盤風險的影響更小，這是否為公司治理的調節效應差異所致？從表8可知，無論是國資企業還是非國資企業，ocf不僅能直接抑制股價崩盤風險，而且可以緩解商譽對股價崩盤風險的正向作用。icf對國資企業和非國資企業的影響是存在差異的，對國資企業直接影響是抑制、調節效應不顯著的正向影響；對非國資企業直接影響是不顯著的促進、調節效應是顯著放大商譽對股價崩盤風險的正向影響。這是由于國資企業的審批監督更加嚴格，管理層為了私利進行并購的可能性更小。fcf對于國資企業的直接影響和調節效應為正向不顯著，對非國資企業為負向，且直接效應顯著。這是由于融資性現金流對于非國資企業來說是稀缺資源，如果有充足的融資來源，則可以幫助其渡過難關，彌補風險敞口，因此體現為非國資企業融資性現金流增加會抑制股價崩盤風險，且可能緩解商譽對股價崩盤風險的提升。以上分析驗證了假設H2a。

表8 國資與非國資企業現金流對商譽影響股價崩盤風險的調節效應

2.治理結構對商譽資產金融風險防控的作用：基于治理結構對商譽的調節效應

四種治理結構及其與商譽的調節效應對股價崩盤風險的影響為負，hhi和wage的直接影響顯著為負，indr和hhi的調節效應顯著為負。進一步說明完善、有效的公司治理結構可以促進信息公開透明，減少管理層為了私利進行無效并購的情況，降低商譽泡沫，進而緩解商譽對股價崩盤風險的正向影響。其中，董事會的有效監督對于緩解商譽引發股價崩盤風險最有效，可以起到風險防控的作用。這驗證了假設H2b。

表9 四種治理結構對商譽影響股價崩盤風險的調節效應

進一步探究四種治理結構對非國資和國資企業調節效應的差異，得到國資和非國資企業風險防控的相關啟示，結果見表10。四種治理結構及其與商譽的調節效應對股價崩盤風險的影響皆為負，但是直接效應僅有hhi對國資和非國資企業都顯著，wage對非國資企業顯著；調節效應僅有國資企業的獨董比例和股權集中度顯著，非國資企業并不顯著。這說明有效的治理結果可以緩解商譽泡沫中蘊含的股價崩盤風險，國資企業由于受到上級部門的嚴格監管，獨董和董事會的監督最為有效；對于非國資企業來說，管理層的薪酬激勵可以有效緩解股價崩盤風險。這驗證了假設H2b。

表10 國資與非國資企業治理結構對商譽影響股價崩盤風險的調節效應

(四)適度商譽規模可以起到風險防控的作用：商譽對股價崩盤風險的非線性影響

考慮到商譽分布有偏的特點，均值回歸并不能揭示商譽與股價崩盤風險的全部關系。將有商譽的樣本按照商譽從小到大排列，對每20%分位點的樣本分別設置虛擬變量Q1至Q5，使用GW與5個虛擬變量的交叉項代替原有商譽變量，對有商譽的樣本進行回歸分析。從表11可知，無論是否控制委托代理變量和其他變量，商譽對股價崩盤風險的影響隨著分位點從小到大遞增。商譽處于40%分位點以下時，商譽增加對股價崩盤風險是負向不顯著的影響，說明當商譽占總資產比重小于0.28%(40%分位點對應商譽)時，適度規模的商譽在某種程度上可以緩解股價崩盤風險，適當增加商譽可以擴大公司業績，有利于股市表現。商譽處于40%～80%分位點之間時，商譽增加對股價崩盤風險有正向不顯著的影響，即當商譽資產占總資產比介于0.28%至3.66%(80%分位點對應商譽)時，商譽增加會逐漸放大股價崩盤風險。當商譽占總資產的比重大于3.66%(80%分位點以上)時，過高商譽估值背后暗藏過多資產泡沫，其中的股價崩盤風險敞口值得投資者和監管部門重視。

表11 商譽與股價崩盤風險的非線性關系

商譽以U形特征作用于股價崩盤風險，適度規模的商譽可以緩解風險，不同行業的閾值各不相同，這驗證了假設H3。表12計算了不同行業商譽緩解和放大股價崩盤風險的閾值。房地產業向來有高負債、擴張快的特點，一旦業務開展不利，房地產企業可能就面臨無法繼續經營的狀況，高估值商譽和高房價背后暗藏巨大資產泡沫，該行業商譽放大(0.55%)和緩解(0.26%)股價崩盤風險的閾值都很小，因此要格外重視房地產企業并購商譽后面的風險防控。信息技術行業無論是商譽緩解(1.32%)還是顯著提升(17.23%)股價崩盤風險的閾值都是最高的，由于信息技術行業是以高技術為支撐，代表的是未來的發展前景，適當的商譽規模提升反而能緩解其股價崩盤風險，促進其業績和股市表現，只有當商譽占比高于17.23%時，商譽資產泡沫才會顯著放大股價崩盤風險。由于工業信息化和數字化轉型以及醫療保健行業的技術壟斷，這兩個行業的并購也對應著較高的估值，雖然商譽緩解股價崩盤風險的閾值不高(分別為0.14%和0.71%)，但商譽擴大股價崩盤風險的閾值較高(分別為6.55%和7.53%)。消費品和原材料行業作為傳統行業，一旦漲價就容易從上游開始引起通貨膨脹，說明此類行業提升股價崩盤風險的閾值(分別為3.94%和2.05%)都較低。

表12 不同行業商譽對股價崩盤影響的閾值

(五)穩健性檢驗

為了克服內生性的影響，以保證研究結果的可信性，使用當年同行業其他企業的商譽平均值EGW作為工具變量(IV)，通過2SLS來估計模型。行業整體的商譽會影響企業的商譽水平(王化成 等，2015)，因此工具變量是相關的，2SLS回歸中的IV F-stat統計量的值也表明工具變量是有效的，其他企業的商譽指標與企業自身的股價崩盤風險因子之間的關聯性較弱，這至少滿足弱外生性的要求，說明了工具變量的合理性。從表13可知，Durbin pval值拒絕原假設，說明存在一定內生性，此外2SLS估計量與基準回歸估計量之間的Hausman檢驗也拒絕了原假設。一階段回歸結果顯著正向說明了工具變量的相關性，二階段回歸結果均是顯著正向說明商譽增加會顯著擴大股價崩盤的可能性，這說明了前文研究的可信性。由于有超過一半的企業沒有商譽，它們會拉低商譽對股價崩盤風險影響的均值，因此基準回歸的結果小于2SLS估計的結果。

表13 2SLS回歸結果

借鑒Hutton等(2009)的做法，使用式(7)重新構建股價崩盤虛擬變量Collapse(取1為一年內崩盤)進行穩健性分析，σi,t表示該公司年平均收益率的標準差，Ui,j見式(3)的定義。使用Logit模型對該變量進行回歸的結果與基準回歸的結果一致，這也驗證了本文結論的可信性。

(7)

五、結論與政策建議

(一)結論

本文基于我國A股上市公司2007—2017年的數據分析商譽對股價崩盤風險的影響及在國資企業和非國資企業的差異化影響，探究公司治理能力在商譽資產風險防控中的作用，并進一步分析商譽的非線性影響，得出以下主要結論：

第一，商譽增加會擴大股價崩盤風險，相較于國資企業，這一特點對于非國資企業更明顯。第二，充足的現金流對股價崩盤風險具有緩解作用，經營性現金流和融資性現金流可以覆蓋風險敞口，而投資性現金流可能放大商譽對股價崩盤風險的正向影響，投資性現金流對于國資企業和非國資企業的影響不一樣。第三，完善的公司治理結構可以有效緩解股價崩盤風險，董事會的有效監督對國資企業最為有效，非國資企業對管理層進行薪酬激勵是最有效的手段。第四，商譽對股價崩盤風險的影響呈現明顯的U形特征，適度商譽資產規模可以緩解股價崩盤風險，不同行業緩解和提升的兩個閾值各不相同。

(二)政策建議

由于我國資本市場目前發展還不成熟，市場中的機構投資者普遍規模小且以短期投機套利為主，其對上市公司的監督無從說起。上市公司信息公開機制也不完善，其巨額商譽估值背后往往是大量的資產泡沫，股價虛高隱含“暴雷”風險。因此結合本文的研究提出如下建議：第一，監管機構要完善市場規則和信息披露機制，尤其是加強對傳統行業(如房地產業)巨額并購商譽背后的風險防控；投資者要提高自身專業技能，注重長期投資，主動積極地監督上市公司。第二，企業自身要加強信息披露，理性并購，保證經營性現金流，完善公司治理結構，防止委托代理中無效并購帶來的風險和資源浪費，積極發揮公司治理在金融風險防控中的作用。第三，國資企業應考慮引入積極靈活的績效考核制度，非國資企業則要加強董事會的監督作用，進一步完善公司治理結構，使得公司信息披露更加公開透明，防范商譽資產泡沫中的金融風險。

致謝：感謝畢馬威華振會計師事務所張嘉航，上海社會科學院西方經濟學博士研究生馮樹輝、謝駿鳴在論文完善中的貢獻，特別感謝匿名審稿人的寶貴意見。