超額商譽抑制了我國企業資產流動性嗎?

摘" "要：本文利用2007—2022年A股上市公司樣本實證分析了超額商譽影響我國企業資產流動性的效應和機制。研究發現，超額商譽顯著抑制了我國企業資產流動性，且其抑制程度在非國有企業中更大。進一步分析表明，超額商譽通過提高企業融資約束影響其資產流動性，具體而言，超額商譽會使平均融資約束收緊0.059單位，帶來資產流動性下降0.0337單位，中介效應在總效應中占比為7.53%，而對于非國有企業，超額商譽通過融資約束帶來企業資產流動性下降0.0351單位，中介效應占比為18.27%，體現更強的抑制效果。通過替換關鍵變量的指標、尋找匹配樣本和中介效應Bootstrap檢驗等分析可知，超額商譽抑制我國企業資產流動性的效果是穩健的。本文豐富了現有超額商譽經濟后果的研究，有利于對企業并購重組作出合理評價，為企業流動性管理提供了有益參考。

關鍵詞：超額商譽;企業并購;資產流動性;融資約束;中介效應;流動性管理

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2024.11.002

中圖分類號：F272;F275" " " " "文獻標識碼：A" " "文章編號：1003-9031（2024）11-0017-15

一、引言及文獻綜述

2010年以來，我國企業并購開始經歷一波持續的熱潮。尤其是在2014年國務院印發《關于進一步促進資本市場健康發展的若干意見》和2015年證監會、財政部、國資委、銀監會等四部委聯合發布的《關于鼓勵上市公司兼并重組、現金分紅及回購股份的通知》等公告明確提出“要鼓勵市場化并購重組，促進上市公司并購融資渠道和并購支付方式更加多樣化”，這一系列利好政策刺激使企業并購重組形勢一片大好，就此沖上了發展的快車道。與此同時，上市公司的商譽資產也在大幅上漲。誠然，大規模的并購重組強化了我國企業在研發創新上的內生式增長，為資本市場注入了新鮮血液，但由于管理層過度自信（李丹蒙等，2018）、高管代理矛盾劇烈（陳耿和嚴彩紅，2020）以及高管在“同伴效應”下盲目模仿行業領先者等非理性因素的影響，往往導致企業的并購支付過高，使其商譽資產超過了源自理性并購行為的合理商譽，這時就會出現超額商譽現象（張新民等，2015）。超額商譽的存在，導致企業的并購重組發揮不了合理并購原本該有的協同效應，反而給企業帶來了沉重的經營負擔（魏志華和朱彩云，2019），既不利于企業的高質量發展，也對企業經營的持續穩定敲響了警鐘。在此背景下，深入探討企業超額商譽的不良經濟后果成為一個重要議題。

目前，學界已有大量文獻聚焦于超額商譽對微觀企業的經濟后果（Darrough et al.，2014;楊威等，2018;魏志華和朱彩云，2019;張欣和董竹，2022;嚴甜甜等，2022）。這些研究指出，商譽作為一種無法核實的公允價值估計，其自由裁量權容易被企業利用，在一定程度上增加企業的信息不對稱（Ramanna and Watts，2012;Li et al.，2017），在此情形下，企業能夠機會主義地通過并購的超額商譽提升業績，投資者對并購的過度反應積累了股價泡沫，并購后業績下滑傳遞的股價高估信號容易引發股票拋售和股價崩盤，從而危害資本市場的良性發展（楊威等，2018）;同時，由于超額商譽無法給企業帶來應有的并購協同效應，并且耗費企業稀缺的財務資源加劇了融資約束，不僅削弱了企業的產品市場競爭能力，對企業未來三年的業績都有顯著的抑制效應（魏志華和朱彩云，2019），還對企業創新產出、創新效率（張欣和董竹，2022）以及企業當年和未來兩年的社會責任履行（嚴甜甜等，2022）都具有顯著的負面作用。然而文獻雖多，卻鮮有文獻探討超額商譽對企業資產流動性管理的影響。作為企業持續經營的關鍵要素，流動性管理決定了企業能否在市場中安全經營，一旦陷入流動性抑制將有可能導致企業破產清算。因此，基于豐富翔實的分析手段探索超額商譽對企業流動性管理的影響有很強的現實必要性。

企業流動性管理是公司金融、財務管理等領域的研究熱點（任飛飛和張東超，2017;張冉冉，2022）。在完美的資本市場假設下，公司無須持有現金，可是，在非完美資本市場的現實經濟背景下，由于資本市場摩擦、公司治理結構性缺陷的存在，流動性管理便成為企業在實際經營中的一項重要財務決策，而對企業而言，如何改善流動性抑制，保持資產流動性毫無疑問是該項決策的中心問題。已有的一些研究認為，企業資產流動性受到其融資狀況的顯著影響（Huberman，1984;連玉君等，2010），因此，推進產權和金融發展制度的完善（Demirguc-Kunt and Maksimovic，1998）、積極擴大出口和并購行為（Minetti and Zhu，2011;楊晶晶等，2018）、加強政治關聯和改善銀企關系（胡旭陽，2006;于蔚等，2012）提升企業融資能力，從而改善企業的流動性抑制。以上研究都從企業外因探求緩和企業融資約束從而改善流動性的方案，缺乏文獻從內因中去探討企業流動性管理遇到的困境。本文基于企業自主選擇的并購重組行為，分析企業內生的超額商譽何以通過融資約束渠道影響了企業資產流動性，從而給企業帶來經營風險。

有鑒于此，本文采集了2007—2022年A股上市公司的數據樣本，對超額商譽影響企業資產流動性的因果效應以及融資約束傳導機制的有效性進行實證分析。具體而言，本文首先分析超額商譽對企業資產流動性是否存在抑制效應;其次，結合國有企業、非國有企業的子樣本探討超額商譽對企業資產流動性的抑制效應是否存在差異;再次，探討融資約束是否是超額商譽抑制企業資產流動性的傳導渠道;最后，進行了多種穩健性檢驗，以驗證實證結果的可靠性。本文豐富了現有超額商譽經濟后果的研究，同時擴展了企業資產流動性抑制成因的分析;通過歸納超額商譽影響資產流動性的抑制效應，有利于我們對企業并購重組的經濟后果作出評價，也為企業的流動性管理提供政策思路。

二、理論分析與研究假設

現有測度企業的超額商譽主要有以下三種方法：一是Ramanna（2008）用公司標準化商譽減去當年該公司所在行業內所有公司標準化商譽的中位數作為代理變量;二是傅超等（2015）則以并購特征中的支付方式（現金或股票）、是否相關并購、并購企業的規模、被并購企業的規模、是否要約收購、對管理層持股、股權激勵機制和高管是否有過度自信傾向等測算期望商譽規模，以實際商譽規模與期望商譽規模之差衡量超額商譽規模;三是張新民等（2018）是以每年公司賬面商譽減去當年該公司所在行業內所有公司商譽平均值除以總資產作為代理變量。無論超額商譽如何測算，其本質都是來源于企業在并購時對目標公司給予了過高的估值和溢價，占用了企業可支配于生產、經營以及研發活動的資金卻未必能轉化為預期的現金流入。魏志華和朱彩云（2019）認為，超額商譽是企業稀缺資源的浪費，企業擁有超額商譽意味著其用流動性較強的資金換取無法變現的虛增的賬面資產，因此容易導致企業資產流動性受到抑制。

那么，超額商譽又是如何導致企業的資產流動性受到抑制了呢？一方面，超額商譽會影響企業的融資約束。超額商譽形成的經營風險加大了銀行、企業之間的信息不對稱，使得銀行向企業發放貸款時將要求更多的抵押物或索要更高的外部融資溢價（Bernanke and Gertler，1989），甚至在極端的情況下還會拒絕向企業放貸。因此，即使超額商譽是無形資產，但不能作為貸款抵押品，反而過高的商譽資產還可能導致如銀行那樣的利益相關方對企業產生負面評價，從而減少企業在信貸市場上獲得金融資源，或被索要更高溢價而使得融資成本變大，因而加深企業面對的融資約束程度。另一方面，企業面臨的融資約束也會影響其資產流動性的管理。在現有文獻中，Huberman（1984）發現企業資產流動性與融資狀況高度相關，Almeida et al.（2011）則認為融資約束是導致企業資產流動性受限的最根本原因。更進一步，Hubbard（1998）發現由于資本市場存在摩擦，公司在實際經營過程中必須維持一定的最低資金規模，這部分資金作為“參與約束”或“流動性緩沖”不投入于生產經營投資活動中，從而抑制了企業的資產流動性。

因此，綜上可知，隨著超額商譽的經營風險使銀行對企業要求更高的融資條件，使得企業面對的融資成本加大，從而面對更加嚴重的融資約束問題，企業因外部融資約束加深而不得不在新增投資時轉向內部融資，擠占了公司原本用于其他長期資產項目的可支配現金流，從而使得公司資產流動性受到更多抑制。于是，超額商譽對資產流動性的抑制效應發揮的傳導路徑是：超額商譽→融資約束→資產流動性。據此，提出以下研究假設。

假設H1：當其他條件不變時，企業的超額商譽越高，平均而言使其資產流動性受到更大的抑制。

假設H2：當其他條件不變時，企業的超額商譽越高，導致企業面臨更嚴重的融資約束，從而抑制了其資產流動性。

針對不同的所有制企業，銀行的信貸支持力度有所差異。林毅夫和李志赟（2004）指出，由于國有企業承擔較大的政策負擔，所面臨的預算軟約束問題較非國有企業嚴重，因此，國有企業在獲得金融資源方面具有獨特的優勢，而非國有企業的投融資及經營行為基本按照市場原則，從而可知，當超額商譽的程度一樣時，非國有企業相比國有企業面臨更加嚴重的融資約束，從而對其資產流動性的抑制更加嚴重。在這個層面講，超額商譽通過融資約束對企業資產流動性的抑制效應是不一致的。據此，提出以下研究假設。

假設H3：當其他條件不變時，與國有企業相比，非國有企業的超額商譽通過融資約束渠道抑制其自身資產流動性的程度更為嚴重。

三、數據樣本與變量測算

（一）數據樣本

2007年“商譽”科目正式出現在我國企業財務報表中，因此本文選取2007—2022年中國A股上市企業財務報表信息以及治理結構信息作為初始樣本。本文數據以CCER和CSMAR數據庫為主，對于缺失的數據則通過Choice金融終端、巨潮資訊網手工翻閱上市企業年報搜集獲得。本文對原始數據的篩選標準如下：第一，由于金融業的財務管理制度和會計核算體系不同于傳統行業、我國的房地產行業與ST公司本身具有較大的特殊性，因此剔除金融業、房地產業和ST公司的樣本;第二，剔除行業只有三家以下公司的樣本;第三，刪除“商譽”項目統計缺失的上市公司樣本。最終，本文的樣本由450個上市公司組成，共計7200條公司—年度的觀測值。同時，為消除樣本中可能存在的異常值對估計的影響，我們對所有連續變量在1%水平上執行縮尾處理。

（二）變量測算

1.超額商譽

借鑒張新民等（2018）、魏志華和朱彩云（2019）的研究，本文以每年公司的標準化商譽，即商譽凈額/總資產，減去當年標準化商譽的行業平均值作為超額商譽（GW_en）的代理變量。

2.資產流動性

本文以現金持有量（cash）這一指標度量企業的資產流動性，借鑒已有文獻（連玉君和蘇治，2008;王彥超和王語嫣，2018），我們以（期末現金及現金等價物/總資產）測算企業的現金持有量。

3.融資約束

學界中很多文獻采用KZ指數（Lamont et al.，2001）、WW指數（White and Wu，2006）測算企業面臨的融資約束，但這些指數構建中包含了內生變量，使得模型估計難以避免內生性干擾。有鑒于此，本文借鑒Hadlock and Pierce（2010）構建的SA指數，并參考盧盛峰和陳思霞（2017）對該指數取絕對值的修正方式，定義上市公司融資約束指標為FC指數①：

FC=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age （1）

其中，變量Size代表企業規模，用總資產度量，Age代表企業年齡，用當年年份與成立年份的差進行度量。其他條件不變時，當指標FC的值越大，表示企業面臨的融資約束程度越大。

4.控制變量組

借鑒張啟望（2019），本文挑選可能影響企業現金持有量的各個特征變量，包括公司規模（size）、資產有形性（ppe）、經營現金流量凈額比重（cflow）、凈營運資本（nwc）、營運資本周轉率（turn）、資產負債率（lev）、營業收入同比增長率（grow）、成立年限（age）、股權制衡（CR5）、董事及高管年齡層（old）等進入控制變量組。以上各個主要變量的具體定義、衡量指標以及描述性統計見表1。

（三）有無超額商譽的企業財務指標的對比

在實證分析之前，本文首先按照有超額商譽、無超額商譽區分企業，對我國不同類型公司的固定資產比率、利潤率、總資產收益率、資本產出率、勞動生產率、融資約束以及資產負債率等指標的均值進行了比較，并給出均值差值及其異于零的顯著性檢驗，其結果可見表2。

由表2可知，有超額商譽的企業在固定資產比率、資本生產率、勞動生產率與資產負債率均顯著低于無超額商譽的企業，但在利潤率、總資產收益率和融資約束上則顯著高于無超額商譽的企業。因此，平均而言，相較于無超額商譽的企業，有超額商譽企業面臨的融資約束較為嚴重，較難獲得外部融資的信貸資源。

四、實證分析

（一）計量模型設定

為了反映資產流動性的動態特征，我們參考Ozkan and Ozkan（2004）和張啟望（2019）構建解釋現有持有量的動態面板數據模型。其步驟如下：

首先，構建企業現金持有量向目標現金持有規模的動態調整過程為：

cashi，t-cashi，t-1=λ（cash-cashi，t-1） （2）

其中，cashi，t和cashi，t-1分別表示企業相鄰兩個會計年度的的現金持有量，cash表示企業i年度t的目標現金持有規模;因此，（cash-cashi，t-1）表示企業i在第t個會計年度為達到目標現金持有規模所需的調整幅度，而λ表示調整系數，用以衡量企業現金持有量的調整速度，0≤λ≤1且。當λ越大，反映企業資產流動性的抑制程度越小，反之則抑制程度越大。

其次，構建模型測算企業目標現金持有規模：

其中，Controlj，i，t表示第j個控制變量，表示影響企業現金持有量的企業時變的特征變量，包括反映企業規模、資產結構、企業生命周期、企業的營運能力、成長能力以及治理結構等一系列指標。

再次，將模型（3）代入模型（2）中，得到檢驗企業資產流動性的模型：

其中，有β1=1-λ，δj=λαj，以及μi，t=λεi，t 。當β1越大時，意味著調整速度系數λ越小，則反映企業向其現金持有規模的調整速度越慢，這時對企業流動性帶來的抑制程度就越大。

最后，為了檢驗企業的超額商譽是否影響其資產流動性，我們將超額商譽變量納入模型（4）中，并進一步加入反映時間、行業、企業層面的固定效應以控制各類影響企業資產流動性的不可觀測因素，最終得到的動態面板數據模型為：

其中，被解釋變量cashi，t為企業的現金持有量;核心解釋變量GW_eni，t為企業的超額商譽;而?t是時間固定效應，ξI是行業固定效應，ψi是企業固定效應，Controlj，i，t是控制變量組，μi，t 是模型的隨機干擾項。

為了對比分析，本文對于上述待估的動態面板數據模型（5）采用固定效應回歸和系統GMM估計。參考Blundell and Bond（1998）的研究，對動態面板數據模型采用系統GMM估計是應對內生性問題的可行回歸方案。同時，為了避免可能出現的截面相關性對顯著性檢驗的影響，本文還利用企業層面的聚類標準誤對各個估計值進行了調整。

（二）基準回歸分析

基于全樣本數據的基準回歸結果如表3所示，前三列逐步控制了年份、行業、企業的固定效應，最后一列同時控制了年份、行業和企業的固定效應。列（1）和列（2）未控制企業固定效應，對超額商譽變量的估計系數分別為-0.125和-0.126。列（3）增加控制了企業固定效應，而列（4）采用系統GMM估計法可以較為有效地處理內生性問題，對列（3）是一種修正。在所有基準回歸結果中，超額商譽對企業現金持有量的影響均顯著為負，說明超額商譽越多將會導致企業現金持有量越小，意味著企業資產流動性越差，受抑制程度越大。從系統GMM估計的列（4）結果可知，當企業的標準化超額商譽每增加一單位，平均而言導致其現金持有量平均而言降低0.154單位，因而加劇了企業資產流動性的抑制程度。由于表3中Sargan檢驗的p值大于0.1，表明不拒絕系統GMM估計中工具變量聯合有效的原假設，因此對上述模型（5）作系統GMM估計不會產生過度識別問題，是合理有效的。

另外，對現金持有量滯后一階變量（Lcash）的系統GMM估計值為0.690，在顯著性水平為1%上顯著，這時意味著企業現金持有量向其目標現金持有規模調整的速度為0.310（1-0.690），每年僅有31%的現金持有量偏差被修正，體現了企業資產流動性調整速度較慢。因此，當企業超額商譽越多，資產流動性程度和調整速度都較低，超額商譽對我國企業的資產流動性有抑制作用。由此表明，研究假設H1得到了實證驗證。

由表3可知，企業控制變量的估計值符號和統計顯著性也與預期吻合。其中，企業經營活動產生的現金流是企業現金的重要來源之一，經營現金流量凈額比重（cflow）高表示流動性好，這時有更高的現金持有量，對資產流動性抑制小;而凈營運資本，又稱營業流動成本（nwc），反映企業需要投入的用于流轉的資金數額，其數值越大，企業持有現金量越小，企業流動性抑制越大;還可以看到，固定資產比率（ppe）越高企業資產流動越慢，對流動性抑制的程度也越大。

（三）異質性分析

在現實經濟背景下，金融資源在不同所有制企業間的配置存在扭曲（黃玖立和冼國明，2009）。對這個現象的一個解釋是不同所有制的企業面臨不同的預算軟約束，當國有企業陷入資金困境之時，政府和銀行會為其提供信貸和資金支持，保證其經營、投資等活動（蔣靈多等，2018）。因此，超額商譽對企業資產流動性的抑制效應在國有企業與非國有企業中也可能存在差異。

為了分析這種異質性，本文基于國有企業樣本、非國有企業樣本對計量模型（5）分別進行固定效應回歸和系統GMM回歸，其結果見表4，其中，列（1）與列（3）是固定效應回歸結果，列（2）與列（4）是系統GMM回歸結果。由表4可知，對超額商譽的估計系數仍然如全樣本的估計一樣顯著為負，但估計系數絕對值均大幅增加，而且非國有企業相對國有企業的提高幅度更大。而企業現金持有量滯后項（Lcash）的估計系數在子樣本中均顯著為正，且國有企業較非國有企業的估計系數更大。

我們以表4列（2）和列（4）的系統GMM估計結果闡述超額商譽在不同所有制企業中的異質性影響。當其他條件不變時，非國有企業的超額商譽提高一單位，平均而言其現金持有量降低0.264單位，現金持有量向目標持有規模調整的速度為0.645（即為1-0.355）;而國有企業的超額商譽同樣提高一單位時，其現金持有量平均而言降低0.146單位，其現金持有量向目標持有規模調整的速度為0.540（即為1-0.460）。因此，與國有企業相比，非國有企業超額商譽對企業資產流動性的抑制效應更強。由此驗證了研究假設H3。

（四）傳導機制分析

基準回歸部分已經闡釋了企業超額商譽給其現金持有量帶來負向影響，抑制了其資產流動性。其原因可能是：企業超額商譽帶來的經營風險使銀行對企業要求更高的融資條件，導致企業受到更加嚴重的融資約束，進而影響了企業的資產流動性。為了驗證這個傳導機制，本文進一步拓展溫忠麟和葉寶娟（2014）的研究，構建如下動態面板數據的中介效應框架：

其中，FC表示企業的融資約束程度，Vi，t和δi，t皆是隨機干擾項，其他變量的定義均如上述。從上述框架可以歸納中介效應：如果在模型（6）中企業超額商譽對其所面臨的融資約束有顯著的影響，在模型（7）下企業融資約束顯著影響其現金持有量，則存在中介效應，反之則沒有中介效應。當存在中介效應時，如果在模型（7）下企業超額商譽也顯著地影響其現金持有量，那么就屬于部分中介效應，否則是完全中介效應。

利用上述動態面板數據的中介框架對全樣本、非國有企業樣本和國有企業樣本進行了系統GMM估計，結果報告見表5。

由表5可知，對模型（6）的不同樣本的回歸揭示了企業超額商譽（GW_en）對其融資約束（FC）的不同影響，具體而言，在全樣本和非國有企業子樣本中，企業超額商譽（GW_en）對其融資約束的影響均在10%的顯著性水平下顯著為正，并且，非國有企業下的估計系數較全樣本更大，這個結果顯示，企業超額商譽的提高平均而言會顯著地加深其融資約束的嚴重程度，其中尤以非國有企業的加深程度更大。相比來說，在國有企業子樣本中，企業超額商譽對其融資約束程度雖有正面影響，卻在統計上不顯著，由此說明，針對國有企業而言，超額商譽的提高不會顯著影響其所面臨的融資約束狀況。這個實證結果與前面理論分析一致，即由于國有企業比非國有企業有一個更“軟”的預算約束，從而面對的信貸支持也就截然不同，當兩者的超額商譽都提高相同水平時，非國有企業的融資約束會顯著惡化，而國有企業則不會。

表5中對模型（7）的回歸驗證了“超額商譽→融資約束→流動性抑制”的中介作用路徑。在全樣本及非國有企業子樣本下，企業超額商譽（GW_en）、融資約束（FC）對其現金持有量的估計系數均在顯著性水平10%下顯著為負;在國有企業子樣本中，雖然企業超額商譽（GW_en）對其現金持有量的估計系數仍然顯著為負，但企業融資約束（FC）對其現金持有量的影響不顯著。由此表明，在不同樣本下企業超額商譽都有顯著的直接效應，其中，當其他條件不變時，企業超額商譽提高一單位，平均而言會導致其現金持有量降低0.414單位，而非國有企業現金持有量降低0.157單位，國有企業現金持有量降低0.232單位。

另外，在全樣本和非國有企業子樣本下，企業超額商譽都通過其融資約束發揮了部分中介效應，導致現金持有量出現顯著下降，表5的最后兩行匯報了中介效應結果：第一，平均而言，企業超額商譽提高一單位，導致融資約束收緊0.059單位，通過融資約束傳導機制帶來企業現金持有量下降0.0337單位（0.059×0.572），中介效應在總效應中占比為7.53%;第二，非國有企業的超額商譽通過融資約束的中介作用帶來企業持有量下降了0.0351單位（0.073×0.481），中介效應在總效應中占比為18.27%，約為全樣本下的2.43倍。相比而言，國有企業超額商譽對其資產流動性的影響沒有借由融資約束發揮中介作用。由此，我們驗證了研究假設H2。

五、穩健性檢驗

為了檢驗企業超額商譽對其資產流動性影響的穩健性，本文嘗試通過三種方法進行穩健性檢驗：一是替換被解釋變量和關鍵解釋變量的測算指標;二是通過傾向得分匹配法（PSM）尋找匹配樣本，處理樣本偏誤帶來的內生性問題;三是對融資約束的中介效應做Bootstrap檢驗。

（一）替換關鍵變量的測算指標

本文借鑒Ramanna（2008），以企業的標準化商譽作行業中心化調整，以此作為超額商譽替代變量RGW_en;還進一步借鑒連玉君等（2010），采用[（貨幣資金+短期投資）/總資產]來衡量現金持有量cashlyj，其中，短期投資也為一年內到期的投資項目。本文分別利用固定效應回歸和系統GMM回歸對兩組替換的指標模型進行分析，其結果見表6。

從表6可知，無論是固定效應回歸還是系統GMM回歸，替換超額商譽的度量指標后，企業超額商譽RGW_en對其現金持有量cash的影響均在顯著性水平10%上顯著為負;而在替換現金持有量的度量指標后，企業超額商譽GW_en對其現金持有量cashlyj的影響也在10%下顯著為負，對這兩個系統GMM回歸作Sargan檢驗，其p值都大于0.1，同樣顯示不拒絕系統GMM估計中工具變量聯合有效的原假設。以上實證結果與基準回歸結果保持一致，因此，企業超額商譽對其資產流動性有顯著的抑制作用是穩健的。

（二）傾向得分匹配法（PSM）

本文以有超額商譽的企業為實驗組，無超額商譽的企業為控制組，并在控制組中尋找有超額商譽企業的匹配樣本。借鑒傅超等（2015）和張新民等（2018）的研究，我們以1：1原則通過logit回歸匹配樣本，控制了可能影響企業產生超額商譽的各種協變量，主要包括：公司規模（size）、高管中持有公司股份的董事比例（BS）、營運資金比率（wcn）、董事長與總經理的兩職設置（dual）、公司前5大股東持股比例之和（CR5）等，還控制了年份和行業虛擬變量。完成匹配后，我們進行了平衡性檢驗，檢驗顯示，在匹配樣本中，相關控制變量的標準化偏差小于5%，t檢驗結果表明在10%的顯著性水平下，實驗組（有超額商譽企業）和控制組（無超額商譽企業）之間的主要特征變量無顯著性差異①。基于匹配樣本，本文重新對融資約束作為傳導機制的中介效應模型進行了系統GMM估計，結果見表7。

由表7可知，對于匹配樣本的全樣本、非國有企業的子樣本，回歸結果顯示，在中介框架的模型（6）下，企業超額商譽（GW_en）對其融資約束（FC）的影響顯著為正，而在模型（7）下融資約束（FC）對企業現金持有量（cash）的影響顯著為負;而對于國有企業的子樣本，在模型（6）—（7）的回歸中，無論是企業超額商譽對其融資約束，還是融資約束對其企業現金持有量的估計均在統計性不顯著。因此，全樣本和非國有企業子樣本中融資約束可以發揮部分中介效應，而國有企業由于預算軟約束的可能，超額商譽的提高不會通過融資約束中介作用影響其資產流動性，與上述傳導機制分析結果維持一致。也就是說，本文得到中介效應結論是穩健的。

（三）中介效應的Bootstrap檢驗

參考溫忠麟和葉寶娟（2014）、魏志華和朱彩云（2019）的研究，本文繼續對表5的全樣本、非國有企業子樣本下融資約束的中介效應進行Bootstrap檢驗，其結果見表8。

由表8可知，在不控制年份固定效應與行業固定效應、只控制年份固定效應以及同時控制年份固定效應和行業固定效應這三種情況下，Bootstrap檢驗結果顯示，非國有企業子樣本中的間接中介效應為-0.003，全樣本中的間接中介效應為-0.001，95%的置信區間內都不包含零值，從而表明企業超額商譽通過融資約束渠道對其現金持有量影響的間接效應都顯著為負，因此，本文支持融資約束的中介效應是穩健的。

六、結論與政策建議

（一）結論

本文以非物化的超額商譽作為研究對象，深入探討其抑制企業資產流動性的問題?；?007—2022年A股上市企業的數據樣本，實證分析了超額商譽影響資產流動性的因果效應和作用機理。主要結論有：第一，企業超額商譽對其資產流動性有顯著的抑制作用，即當其他條件不變時，增加超額商譽平均而言導致企業現金持有量降低，并且超額商譽對企業資產流動性的抑制效果在非國有企業中表現得更為強烈;第二，通過擴展的動態面板數據中介效應模型發現，企業超額商譽通過融資約束的傳導機制能夠影響其資產流動性，具體而言，企業超額商譽提高一單位，將導致融資約束收緊0.059單位，通過融資約束傳導機制帶來企業現金持有量下降0.0337單位，中介效應在總效應中占比為7.53%，而在非國有企業中，融資約束中介效應帶來企業現金持有量下降0.0351單位，在總效應中占比為18.27%;第三，通過替換被解釋變量和核心解釋變量指標、尋找匹配樣本和中介效應Bootstrap檢驗等穩健性分析發現，企業超額商譽對其資產流動性的抑制及其融資約束中介作用的實證結果均是穩健的。

（二）政策建議

第一，企業在面對并購重組機會時應謹慎應對，在其發揮有效協同效應與可能的商譽泡沫之間取得最佳平衡，使得企業在獲得快速發展的同時兼顧其資產流動性管理，避免流動性抑制帶來的經營問題。第二，資本市場投資人、債權人等企業利益相關方應理性評估上市企業等超額商譽。由于商譽相對于其他資產形式不太透明，給企業與利益相關方帶來信息不對稱的困境，因此識別巨量商譽是否超額及其潛在風險均存在困難，因此，利益相關方在向企業投融資時應著力于合理而綜合地評估企業的商譽質量和經營風險，使得良性發展的企業在流動性管理中避免不必要的融資約束，引導社會信貸資源實現優化配置。第三，超額商譽及其相應的經營風險給上市企業、各利益相關方帶來了諸多負面影響，監管部門應開啟商譽嚴監管時代。監管部門在制定商譽資產的計量、確認準則時，應在適當謹慎的前提下做到尊重事實和公允評價，同時合理抑制管理層的自由裁量權，避免商譽資產項目成為管理層參與會計操作的工具。

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