并購特質信息披露水平的信號效應研究

【摘 要】 并購重組報告書是投資者了解并購情況的重要途徑，但其信息價值尚未得到重視。以2008—2021年A股上市公司為研究樣本，采用命名實體識別方法，通過構建正則表達式和以大語言模型BERT為基礎的特質信息識別模型，測度了并購重組報告書的特質信息披露水平，探究了其信號效應。研究發現，特質信息披露水平可以作為未來并購績效和商譽減值風險的信號，特質信息披露水平越高，企業合并后的績效越好，商譽減值風險越低，且這種信號效應在宏觀經濟環境較差、受到外部監管和特質信息結構適中的樣本中更為顯著。機制分析表明，信號效應主要通過被投資者接收和解讀來發揮作用，且信號效應的存在以信息的可靠性為前提，并通過傳遞有關經營能力和治理能力的增量信息而形成。

【關鍵詞】 特質信息披露水平； 信號效應； 并購績效； 并購重組報告書； 大語言模型

【中圖分類號】 F272" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）11-0020-09

一、引言

隨著我國經濟步入高質量發展階段，在并購的市場化資源配置作用愈加重要的同時，并購重組的信息不對稱問題逐漸顯現。嚴重的信息不對稱不僅可能導致并購淪為交易主體不當套利的工具，而且抑制了資本市場的價值發現功能，致使投資者難以判斷企業的真實價值[ 1 ]。并購重組報告書（以下簡稱報告書）作為企業并購過程中最重要的強制性披露內容，具備較強的可靠性和相關性，其內容既涵蓋并購雙方，尤其是標的方的基本情況等歷史信息，又包含了大量關于企業發展前景和戰略規劃的未來信息，能夠有效緩解并購的信息不對稱問題。同時，報告書以文本信息為主，會計文本信息相較于傳統的財務指標擁有更加豐富的類型和信息含量，其信息價值體現在分析企業未來走勢、反映企業和管理層行為與特征等多個方面[ 2-3 ]。因此，報告書對投資者評估并購質量和做出投資決策具有重要價值。然而，目前有關會計文本信息的研究集中于年報、招股說明書和社會責任報告等關注度較高的文本信息，并通過測度信息披露水平、語調和可讀性等文本特征證明其信息價值[ 4-7 ]，卻鮮有研究關注并購重組報告書的文本信息。

此外，報告書的特質信息是與并購交易及并購各方緊密相關的具體信息，特質信息披露水平越高，意味著并購企業越積極主動地參與了并購的籌劃和實施，對合并后的經營整合更有把握。由于定量披露受到嚴格管控，非標準化的文本信息便成為掌握企業基本狀況和未來價值的重要信息來源，并由于這些文本信息對專業知識的要求更少且具有更高的傳遞效率，高質量公司很可能通過報告書的特質信息披露水平向投資者傳遞反映企業核心競爭力及對未來發展預期的信號。根據信號理論，信號的作用旨在揭示信號發送者的質量特征，以影響投資者的投資決策和投資行為。并購績效反映了并購方所表現出的整合效率，而商譽減值風險則是一種給企業經營整合帶來巨大不確定性的并購風險，兩者作為并購整合質量的重要體現，能夠有效印證報告書特質信息披露水平的信號效應是否存在。已有文獻主要從文本語調、自愿性信息披露以及社會責任和內部控制等價值信息披露視角，考察其對未來業績和創新能力等企業質量特征的信號效應[ 8-11 ]，少有文獻涉及特質信息披露所傳遞的信號，尤其是對并購績效和風險情況的信號效應。因此，有必要通過挖掘報告書的文本信息，探究其特質信息披露水平能否以及怎樣形成對并購績效和商譽減值風險的信號效應。

鑒于上述分析，本文采用一種命名實體識別方法，通過構建正則表達式和以大語言模型BERT為基礎的特質信息識別模型，測度并購重組報告書的特質信息披露水平，并考察其對并購績效和商譽減值風險的信號效應。相比于以往研究，本文的邊際貢獻在于：第一，豐富了信息披露信號效應的相關研究，拓展了信號理論在并購信息披露領域的應用范疇；第二，命名實體識別方法改進了已有方法在測度效率、可靠性和準確性上的不足，證明了以大語言模型為代表的深度學習技術在理解會計文本信息上的科學性和有效性；第三，拓展了會計文本分析的研究范疇，提升了報告書的可理解性和投資決策有用性。

二、理論分析與研究假設

根據信號理論，特質信息披露水平這一信號是否有效取決于信號的特征，包括信號接收者對信號的注意力、信號的可觀察性和發送信號的成本[ 12 ]。首先，并購重組報告書是投資者獲取并購相關信息的關鍵途徑，更容易引起投資者的關注；其次，特質信息是構成敘事的具體要素，投資者能夠直觀地通過報告書的詳細程度感知到特質信息披露水平的變化；最后，缺乏并購實踐的企業很難在面對內外部監督時以較低的成本偽造特質信息。因此，以特質信息披露水平作為質量信號可以形成有效的信號效應。

并購雙方的信息不對稱是阻礙并購交易，進而影響并購績效的重要因素[ 13 ]，而信息披露作為改善信息不對稱問題的重要手段，能夠對并購績效產生影響。首先，高水平的特質信息披露能夠向投資者等利益相關者傳遞信號，顯示出管理層對并購前景的樂觀預期，表明其有信心且有能力把控并購交易，實現并購的順利整合和協同效應，同時向市場傳遞利好信息并贏得投資者的信任，促進企業價值和并購績效的提高；其次，高水平的特質信息披露能夠促使企業行為的顯性化并改善信息環境，為各方利益相關者了解并購情況掃清信息障礙，有利于規避投資者等信息劣勢方的逆向選擇，降低公司價值被低估的風險，同時減少并購交易的摩擦，加速并購的實施進程，進而節約并購交易成本，提升并購績效；最后，高水平的特質信息披露有助于降低企業管理層與股東、投資者等信息劣勢方的信息不對稱程度，加強股東和投資者對管理者的內外部監督及約束，減少道德風險問題，避免管理層出于自利動機進行低質量并購，從而提升并購績效。基于此，本文提出以下假設：

H1：并購重組報告書的特質信息披露水平可以作為未來并購績效的信號，特質信息披露水平越高，企業合并后的績效越好。

商譽減值風險主要來源于企業經營能力的不足，而信息披露水平較高的企業通常具有更好的盈利能力和運營效率[ 14 ]。高質量的企業為了規避投資者的逆向選擇，并將自身的并購與低質量企業的并購區分開來，往往愿意通過披露更多的特質信息向投資者傳遞信號。這種高水平的特質信息披露一方面表明企業希望降低與投資者之間的信息不對稱，愿意將自身參與的并購相關活動顯性化，接受來自外界的監督；另一方面則體現了企業對未來實現并購整合和協同效應抱有樂觀預期，有信心且有能力通過自身的合理經營控制商譽減值風險的發生。而低質量的企業由于缺乏并購實踐且經營整合能力較差，既難以承受高水平的特質信息披露帶來的高昂成本，又不愿意讓投資者了解企業真實的運營狀況，往往選擇減少特質信息的披露，這樣的企業難以通過正常的經營整合實現協同效應，更容易發生商譽減值風險。基于此，本文提出以下假設：

H2：并購重組報告書的特質信息披露水平可以作為未來商譽減值風險的信號，特質信息披露水平越高，企業合并后的商譽減值風險越低。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2008—2021年完成并購且披露并購重組報告書的滬深A股上市公司為研究樣本，并按照以下標準進行了篩選：（1）將報告書與并購重組數據進行匹配，刪除無法產生商譽的樣本；（2）刪除一年內多次完成并購的公司；（3）刪除金融類公司；（4）刪除ST和*ST公司；（5）刪除主要變量缺失的樣本。最終獲得822個樣本。報告書下載自巨潮資訊網，并購重組數據與其他數據來自巨潮資訊網、Wind數據庫和CSMAR數據庫。為消除極端值的影響，本文對主要連續變量進行了上下1%的縮尾處理。

（二）變量定義

1.特質信息披露水平

內容分析法和詞典法是已有研究測度信息披露水平的主要方法。這兩種方法都需要研究者自行制定量化標準，因此存在以下三方面的缺陷：一是編碼和詞典構建過程具有較強的主觀性，指標和詞語的選取以及權重的確立都取決于研究者的個人判斷；二是兩者均涉及大量的先驗知識和人工成本；三是兩者都屬于定性分析方法，在分析時忽略了文本中的定量信息。基于此，本文采用一種命名實體識別方法，通過識別并購重組報告書的六類實體詞匯測度特質信息披露水平。相較于內容分析法和詞典法，本文的測度方法主要在以下三個方面進行了改進：一是所識別的實體詞匯客觀性較強且難以模仿，能夠真實反映并購信息披露水平；二是同時測度了定性和定量信息的披露水平；三是能夠實現精準高效的大數據量分析，且不依賴任何先驗知識，大大節約了人力成本，更易于推廣。

具體而言，特質信息包括人名、地名和公司名稱三類定性實體以及百分比數值、貨幣數值和日期三類定量實體。定量實體屬于結構化數據，規則性較強，直接采用正則表達式匹配這類簡單高效的方法就可以達到較好的識別效果，而定性實體不具有規律性，識別難度較大，因此本文基于大語言模型BERT、深度學習模型BiLSTM和機器學習模型CRF三類模型構建了特質信息識別模型NER-BERT-BiLSTM-CRF（簡稱NERBBC）。NERBBC模型融合了以上三類模型在語義表達、序列建模和標簽標注等方面的優勢，能夠精準高效地識別報告書的定性實體，其架構如圖1所示。

為了驗證NERBBC模型的有效性，本文還構建了三類基準模型，并采用精確率（precision）、召回率（recall）和F1分數（F1-Score）評估NERBBC模型及基準模型在測試集上的識別性能①，各模型的識別性能如圖2所示。

綜上，本文參考李四海和李震[ 15 ]的研究，按照以下流程構建特質信息披露水平衡量指標：首先，采用正則表達式和NERBBC模型分別識別報告書樣本中的定量和定性特質信息詞，并統計其總數；其次，采用中文分詞工具jieba統計樣本總詞數，并將識別出的特質信息詞加入自定義詞典，避免其被分詞程序分割；最后，根據特質信息詞數和樣本總詞數，構建特質信息披露水平指標Specificity。

Specificity=特質信息詞數/樣本總詞數 （1）

2.并購績效

本文參考王艷和李善民[ 16 ]的研究，采用合并后一年的ROE（經行業調整后的ROE，即剔除當年行業均值）與合并前一年的ROE之差表示并購完成后的業績變化（記為？駐ROE）。

3.商譽減值風險

商譽減值風險體現為商譽在會計上確認的減值與真實需要的減值不相符的程度，兩者的差額越大，企業未來的商譽減值風險越高。本文參照韓宏穩和楊世信[ 17 ]的研究，采取以下三個步驟計算商譽減值風險。

首先，計算商譽的經濟價值，并構建模型（2）：

其中，GW為企業商譽原值；？駐REV_adj和？駐PreROA_adj是公司財務指標，分別代表經調整后的營收增幅和經調整后的資產收益增幅；？駐RET_adj是市場指標，代表經調整后的股票收益率。

其次，由模型（2）的回歸結果得到各指標的估計參數？琢*0、？琢*1、？琢*2和？琢*3，并利用模型（3）計算企業年度商譽的經濟價值GW*。在此基礎上，利用模型（4）計算企業年度商譽的經濟減值數額GWIMP_eco。

最后，結合企業商譽的會計減值金額GWIMP_aco，利用模型（5）計算得到企業的商譽減值風險水平GWIMP_risk。

4.控制變量

控制變量的選取參考已有研究，具體定義如表1所示。

（三）模型構建

模型（6）和（7）的被解釋變量分別為并購績效？駐ROE和商譽減值風險GWIMP_risk，解釋變量均為特質信息披露水平Specificity，Controls為控制變量。同時，為了控制潛在的異方差和序列相關問題，本文在所有回歸中均對標準誤進行了公司層面的聚類處理。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表2為描述性統計結果。并購績效（？駐ROE）和商譽減值風險（GWIMP_risk）的標準差分別為0.124和0.055，表明上市公司的并購績效和商譽減值風險存在較大差異。特質信息披露水平（Specificity）的均值為9.8%，說明并購重組報告書特質信息的占比普遍較低，特質信息披露水平有待提高。其他變量的描述性統計結果與已有文獻相似，這里不再解釋。

（二）基準回歸分析

1.特質信息披露水平與并購績效

特質信息披露水平與并購績效的回歸結果如表3所示。列（1）和列（2）分別為未加入和加入控制變量，且控制年度和行業固定效應的回歸結果，特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）的回歸系數均顯著為正。該結果表明，特質信息披露水平越高，企業合并后的績效越好，H1得到驗證。

2.特質信息披露水平與商譽減值風險

特質信息披露水平與商譽減值風險的回歸結果如表3所示。列（3）和列（4）分別為未加入和加入控制變量，且控制年度和行業固定效應的回歸結果，特質信息披露水平（Specificity）與商譽減值風險（GWIMP_risk）的回歸系數均顯著為負。該結果表明，特質信息披露水平越高，企業合并后的商譽減值風險越低，H2得到驗證。

（三）穩健性檢驗

1.內生性問題

為了解決反向因果和遺漏變量導致的內生性問題，本文采用兩階段最小二乘法（2SLS）對模型（6）的回歸結果重新進行實證檢驗，并借鑒曾慶生等[ 18 ]的研究，選取同年度同行業其他公司報告書特質信息披露水平的均值（記為Avg_Specificity）作為工具變量，表4為加入工具變量的回歸結果。在第一階段回歸中，弱工具變量檢驗的F值為240.16，大于臨界值10；在第二階段回歸中，特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）在控制了內生性問題后依然顯著正相關，驗證了本文結論的穩健性。

2.替換變量的衡量方式

本文將并購績效指標替換為總資產收益率的變化值（？駐ROA），并借鑒Muslu等[ 19 ]的做法，采用以下三種衡量方式替換特質信息披露水平指標：首先，按照Specificity的百分位區間依次賦值1—100，得到經過離散化處理的變量Specificity_percent；其次，以文本總長度為分母，得到變量Specificity_long；最后，使用特質信息詞匯總數的自然對數，得到變量Specificity_ln。替換變量衡量方式后的回歸結果如表5列（1）至列（4）所示，回歸系數均顯著為正，表明主回歸結果具有較強的穩健性。

3.固定效應模型

為了控制公司層面可能存在的不可觀察因素對信號效應的干擾，本文采用公司層面固定效應模型對模型（6）進行再次回歸，結果如表5列（5）所示。特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）的回歸系數顯著為正，證明了本文結論的穩健性。

4.滯后期檢驗

企業合并后的績效變化可能會隨著經營整合的不斷推進而逐漸顯現，存在一定時滯。考慮到這種延遲效應對實證結果的影響，本文將被解釋變量滯后一期，即采用企業合并后第二年的績效對模型（6）進行回歸，回歸結果如表5列（6）所示。特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（L.？駐ROE）的回歸系數顯著為正，證明了本文結論的穩健性。

（四）異質性分析

1.宏觀經濟環境

企業的經營決策受到宏觀經濟環境變化的影響，牛市和熊市在一定程度上代表了宏觀經濟環境的變化。在熊市中，由于外部環境的不確定性較大，投資者會更加謹慎，對信息的需求也更為強烈。高質量企業為了表明自身的經營整合能力，提振投資者的信心，有更強的動機通過特質信息披露向外界傳遞信號。基于此，本文參考原紅旗等[ 20 ]的研究，根據過去一年上證指數漲幅是否大于20%將樣本劃分為牛市組和熊市組，并通過分組回歸考察宏觀經濟環境對信號效應的影響。表6列（1）和列（2）為分組回歸結果，顯示牛市組的特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）的回歸系數不顯著，熊市組的回歸系數則顯著為正，表明當企業所處的宏觀經濟環境較差時，特質信息披露水平對并購績效的信號效應更為顯著。

2.外部監管

自2015年起，證券交易所通過并購重組問詢函制度加大了監管力度。問詢函制度帶來的監管壓力能夠抑制管理層實施隱瞞信息、虛假披露等機會主義行為，使特質信息披露水平更真實地反映企業的經營狀況。基于此，本文根據是否受到問詢函制度的監管將樣本劃分為受監管組和未受監管組②，并通過分組回歸考察外部監管對信號效應的影響。表6列（3）和列（4）為分組回歸結果，顯示受監管組的特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）的回歸系數顯著為正，未受監管組的回歸系數不顯著，表明當企業受到外部監管時，特質信息披露水平對并購績效的信號效應更為顯著。

3.特質信息結構

定性特質信息是構成敘事的基本要素，定量特質信息則反映了并購實踐的結果或影響。當兩類信息的占比適當時，可以通過相互印證增強報告書的可靠性，表明企業確實積極參與了并購實踐，從而提升了信號的有效性。本文將定量與定性特質信息詞數占比的比值定義為特質信息結構，根據特質信息結構的0%～25%和75%～100%以及25%～75%分位數區間對樣本進行分組，并通過分組回歸考察特質信息結構對信號效應的影響，表6的列（5）和列（6）為分組回歸結果。0%～25%和75%～100%區間的特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）的回歸系數不顯著，25%～75%區間的回歸系數顯著為正，表明當定量與定性特質信息適當匹配時，特質信息披露水平對并購績效的信號效應更為顯著。

五、機制分析

（一）信號的有用性

企業傳遞的信號能否發揮作用，取決于利益相關者是否接收了這一信號[ 21 ]。為了厘清特質信息披露水平這一信號如何發揮作用，以證明信號效應的有效性，本文檢驗了特質信息披露水平與累計超額收益的關系，并采用事件研究法計算并購重組報告書發布日后［0，3］、［0，4］和［0，5］窗口期的股票累計超額收益（CAR），回歸結果如表7列（1）至列（3）所示。特質信息披露水平（Specificity）與三個窗口期內累計超額收益（CAR）的回歸系數均顯著為正，表明特質信息披露水平這一信號通過被投資者接收和解讀而發揮了作用，特質信息披露水平越高，市場反應越好。

（二）信號效應的存在前提

根據信號理論，信息的可靠性是信息披露能夠發揮信號傳遞作用的前提，如果企業試圖通過發布虛假的特質信息誤導投資者，就會導致特質信息披露水平信號效應的弱化。本文采用可操控性應計利潤衡量信息的可靠性，根據這一指標絕對值的年度均值將樣本劃分為高信息可靠性組和低信息可靠性組，并通過分組回歸考察信息的可靠性對信號效應的影響，分組回歸結果如表7列（4）和列（5）所示。高信息可靠性組的特質信息披露水平（Specificity）與并購績效（？駐ROE）的回歸系數顯著為正，低信息可靠性組的回歸系數不顯著，表明當信息的可靠性較高時，特質信息披露水平對并購績效的信號效應更為顯著。

（三）信號傳遞的增量信息

企業經營能力不足是導致并購績效低下和引發商譽減值風險的主要原因，而高水平的公司治理能夠監督和約束管理層的機會主義行為，防止非效率并購的發生[ 22 ]，從而有效提高并購后的績效，抑制商譽減值風險。因此，本文認為特質信息披露水平通過顯示企業真實的經營能力和治理能力，進而決定合并后的績效和商譽減值風險。本文采用營業收入的自然對數（Income）和資產周轉率（AT）衡量企業的經營能力，同時利用主成分分析法，通過提取兩職合一、機構投資者持股比例、第一大股東持股比例、獨立董事比例、董事會規模、高管薪酬和管理層持股比例7個變量的第一主成分衡量企業的治理能力（Governance），并檢驗了特質信息披露水平與經營能力、治理能力的關系，回歸結果如表7列（6）至列（8）所示。特質信息披露水平（Specificity）與營業收入（Income）、資產周轉率（AT）和治理能力（Governance）的回歸系數均顯著為正，表明特質信息披露水平這一信號傳遞了有關經營能力和治理能力的增量信息。

六、研究結論與建議

本文以2008—2021年滬深A股上市公司為研究樣本，并結合正則表達式和NERBBC模型測度了并購重組報告書的特質信息披露水平，探究了其對并購績效和商譽減值風險的信號效應。本文的研究結論如下：報告書的特質信息披露水平可以作為并購績效和商譽減值風險的信號，特質信息披露水平越高，企業合并后的績效越好，商譽減值風險越低，且這一信號效應在宏觀經濟環境較差、受到外部監管和特質信息結構適中的樣本中更為顯著。機制分析表明，特質信息披露水平這一信號通過被投資者接收和解讀而發揮作用，其信號效應以信息的可靠性為前提，并通過傳遞有關企業經營能力和治理能力的增量信息而形成。

基于上述結論，本文提出以下相關建議：

第一，監管機構可以將特質信息披露納入強制性披露，要求上市公司結合定量和定性特質信息陳述并購相關情況，并在日常監督中加強對特質信息披露質量的審查，以進一步規范上市公司的并購信息披露行為，減少投資者的信息搜集成本和信息風險。第二，上市公司應認識到特質信息在資本市場中的有效性，主動提高特質信息披露水平，保證披露的可靠性，并注重定量和定性特質信息的結合使用，幫助投資者了解企業真實的并購狀況，促進企業價值的提升。第三，投資者可以根據特質信息的多寡識別企業的經營和治理能力，并結合特質信息結構及當下的宏觀經濟環境與監管情況進一步判斷報告書的可靠性和信號的有效性，形成對并購績效和商譽減值風險的合理預期，從而提升自身的理性投資能力。

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