并购商誉对企业创新研发的研究_郭昊昉.pdf

2023年第4期经济纵横 引言从党的十八大中共中央国务院关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见提出实施创新驱动发展战略，到党的十九大报告中提出加快建设创新型国家，一系列战略部署无不证明创新对于国家发展有着举足轻重的作用。企业是创新的主体，2020年我国企业创新研发投入再创新高，达到2.4万亿元。现如今，在贸易摩擦逐渐演化为科技战后，以及关键核心技术为王的法则下，我国企业的创新已经牢牢与国家命运捆绑在了一起。然而，我国的企业创新面临着创新人才不足，核心技术受制，产业集中在价值链条的中下游，产品受到发达国家出口限制等问题，这些成为制约经济发展的“阿喀琉斯之踵”。2020年我国的商誉规模已达1.18万亿元，约为2012年的11倍。迅速扩大的商誉规模表明企业在资本市场上的并购行为趋于频繁，并开始对企业的发展、盈利以及创新产生影响。商誉被称为是企业的“达摩克利斯之剑”，商誉越高表明被并购方的潜在收益也就越大。然而，部分并购方高估自身经营能力、被并购企业价值、市场行情，盲目并购，则会引发商誉减值风险。如近期通过债务重组化解债务危机的房企华夏幸福，其2018年到2020年由于高负债的扩张模式遇上新冠疫情的影响和房地产政策的频繁调控，商誉持续发生过亿元的减值，其企业股价和企业创新投入均在短时间内严重下滑。由此可见，大幅商誉减值不仅影响企业经营业绩，甚至对企业创新产生不利影响。因而在新一轮科技革命的号角下，企业的并购行为能否通过扩大企业规模，整合企业可利用的资源，将其转化为创新动力，实现高质量发展的目标？此外，不同产权性质的企业在并购时也需要用差异化的理论解释。国有企业在国民经济中占主导地位，其并购行为更多的是出于产业升级与转型。非国有企业在国民经济的地位日益提高，其并购行为更多的是出于提升效率和增强竞争力。因此，企业在发生并购行为时，对创新研发投入的影响是否会因为企业的产权性质而发生改变？以上问题都值得深入探讨。一、文献综述（一）关于企业创新的研究国外关于企业创新的研究，从1912年创新理论的鼻祖Schumpeter在经济发展理论提出创新对经济的作用开始，Nelson和Winter（1982）、Hansen和Hill（1991）分别对创新系统、衡量和创新的作用作了进一步的分析，最近的有Caballero（2021）研究了创新对于疫情后企业复苏的影响。国内关于企业创新的研究主要集中在企业创新的影响因素和效应分析上，就产权保护（李平等，2007）、经营者持股（冯根福等，2008）、所得税（张兆国等，2019）、激励政策（陈强远等，2020）等角度分析对企业创新产生影响的因素，李真等（2020）以上市公司数据为样本，分析融资结构差异通过缓解融资约束对于企业创新的促进作用。（二）关于并购商誉的研究商誉一词最早出现在中世纪英格兰的法庭上，经过Leake（1914）等人的发展，逐步转向会计领域。国外关于商誉的研究较为领先，学者就商誉的本质（Hendriksen，1991）、成因（Berkovitchan和Narayanan，1993）、确 认（Godfrey和Koh，2001）、计量（Jensen和Ruback，1983）等作了分析，在此基础上Jennings和Thompson（2001）论证了商誉摊销前后对于股票价格的影响，Shahwan（2004）论证了商誉对于公司价值的并购商誉对企业创新研发的研究郭昊昉孙雨婷摘要：创新是引领经济发展的第一动力。近年来我国商誉规模不断扩大，选择A股非ST、非金融类上市企业在20162020年发生并购商誉的研究样本2491个，探究并购商誉对企业创新研发的关系和影响路径。研究结果表明：并购商誉对企业创新研发存在抑制作用；考虑产权性质差异后发现，相较于非国有企业，并购商誉对于国有企业的抑制作用更加显著。管理者过度自信造成的高额并购商誉通过增加企业融资约束抑制企业创新。由此，企业在并购决策中需要充分考虑并购行为带来的竞争效应，以确保企业的创新研发。关键词：并购商誉；创新研发；融资约束中图分类号：F275；F272.3文献标识码：A基金项目：江苏高校哲学社会科学研究一般项目“数字普惠金融缓解农村相对贫困的长效机制研究”，项目编号：2021SJA0359；2021年南京审计大学江苏省金融工程重点实验室招标课题“数字普惠金融减缓农村相对贫困研究”，项目编号：NSK2021-08。作者单位：南京审计大学5DOI:10.19885/ki.hbqy.2023.04.0042023年第4期正向关系。我国自2006年颁布企业会计准则明确商誉的确定以后，对于并购商誉的研究主要集中在并购商誉的理论和实证分析以及并购商誉的经济效应上。冯卫东和郑海英（2013）将并购商誉按时间段进行分解，从计量的角度讨论了并购的协同效应。李自连（2019）从蓝色光标并购案例的角度探究商誉减值的管理理论。除此以外，还有人从股票市场（郭雪萌等，2016）、市场价值（田丽丽，2018）、公司业绩（冯科等，2018）、社会责任（叶苗苗等，2020）等角度讨论并购商誉的经济效应。（三）关于并购商誉对企业创新的研究国外关于并购对创新的研究很丰富，Chesbrough（2003）认为技术并购是创新的重要形式。Hitt等（1991）认为技术并购稀释了管理者对于创新的注意力，抑制了企业创新。我国目前关于并购商誉对公司创新的研究集中在2020年以后，而且得出的结论各不相同。廖志高（2021）以上市公司数据为样本，从管理者信心和企业绩效角度出发，得出并购商誉对创新投入水平有负向影响。董竹（2021）认为超额商誉对创新效率有显著负向影响。相反，李健等（2021）以信号传递理论为出发点，通过风险中介变量得出并购商誉对家族企业创新有正向影响。杨丹（2021）认为并购商誉对于企业创新能力的影响呈倒U型关系。尽管目前很多学者已经探究了并购商誉产生的各类经济效应，但与并购商誉对企业创新研发的影响以及影响路径相关的实证类文章较少。本文在前人研究的基础之上，以融资约束作为中介变量，补充了并购商誉对企业创新的相关研究，为企业提升自主创新能力提供了经验和建议。二、理论分析与假说（一）并购商誉与企业创新研发对于企业在资本市场发生并购行为以后，是否能够抓住并购机遇，提高创新投入力度，从而为企业带来创新能力的提升，现有研究产生了两种不同效应的分歧。协同效应的代表者Sirower（2007）认为，根据并购价值公式，企业在并购以后通过资产资源整合会在财务、管理、经营方面产生“1+12”的协同效应，并购创造的价值可以增加企业的内部现金流，降低外部筹资费用，增强企业的创新研发。竞争效应的代表者Hitt等（1991）则认为，企业的并购成本会改变公司现金流从而挤压原本投入创新的费用，企业的并购行为也会改变公司的决策倾向，转移原本对创新研发的注意力。考虑到我国近年来商誉规模的迅速扩张伴随着商誉减值的大幅增加，企业为了避免商誉减值损失，粉饰经营业绩，进而对现金流进行操控，短视的公司决策抑制了企业的创新研发投入，对企业创新产生不利影响。并且，不同产权性质的企业由于在国民经济中承担的作用不同，在并购时也需要用差异化的理论解释。国有企业在国民经济中占主导地位，市场监管更为严格，其并购决策相较于非国有企业更加理性，并购带来的资源竞争较非国有企业小。由此提出假设H1。H1：并购商誉对并购企业的创新研发产生抑制作用，可能因企业产权性质不同而存在差异。（二）并购商誉、融资约束与企业创新投入在“大众创业，万众创新”的新时代，尽管国家通过相关金融财税政策为企业提供完善的创新环境，但根据传统的融资约束理论（Himmelberg，1994），融资约束依然是遏制企业获得创新研发资金的关键。Myers等（1984）认为，融资对企业的约束会随着信息不对称而加剧。然而，企业在资本市场发生并购行为以后，能否通过资源的整合，减少信息不对称为企业带来创新能力的提升，现有研究产生了理论分歧。信号管理理论的代表者Hirschey（1994）认为，企业可以通过并购行为向外界传递信号，减少信息闭塞带来的信息不对称，外界也可以凭借企业传递的信号对企业未来的收益进行判断。那么，企业的并购行为能够向投资者传递企业运营稳健、保持发展的信号，增强投资者的投资信心，减少企业的融资约束，促进企业的创新研发。相反，管理者过度自信理论的代表者Kahneman（1979）则认为，超额并购商誉来源于对未来市场过度自信的非合理支付溢价，后期可能面临商誉减值的问题，反而会增加企业的融资约束，抑制企业的创新研发。鉴于A股市场商誉减值的案例时有发生，并且商誉作为一项无形资产，其信息的披露透明度低且无法在企业面临债务危机时通过变现或抵押来改善企业的偿债能力。并购商誉隐含的信息不对称和未来偿债风险都可能加剧企业融资约束，抑制企业的创新。由此提出假设H2。H2：并购商誉通过增加企业的融资约束对创新研发产生抑制作用。三、实证分析（一）数据来源从2013年“并购市场元年”开始，商誉减值带来的经济后果便伴随着商誉规模与日俱增。20132015年商誉减值虽增长较快，但依然可控。但是在2016年以后A股市场商誉减值金额达到114.45亿元，并在此之后持续大增。因此，本 经济纵横62023年第4期变量类型变量名称变量衡量被解释变量 企业创新研发（INN）研发投入金额/期末总资产解释变量并购商誉（GW）（期末商誉净值-期初商誉净值）/期末总资产融资约束（FC）SA指数绝对值的对数控制变量企业规模（SIZE）期末总资产的对数资产负债率（LEV）负债/期末总资产第一大股东持股比例（FIRST）第一大股东持股数量/总股数总资产净利润率（ROA）净利润/期末总资产托宾Q（Q）企业市价/企业重置资本企业性质（XZ）国有企业=1，非国有企业=0年份（YEAR）虚拟变量文参考吕忠宏（2016）关于并购商誉的处理办法，在整理数研通数据库全部A股非ST、非金融类上市企业20162020年的财务数据的基础上，选择商誉期末值与期初值之差大于零样本为发生并购商誉的研究样本，避免了特异值对研究的影响。最终确定2491个样本，其中20162020年的样本数分别为726、577、444、384、360个。（二）变量选择1.被解释变量。根据统计局提出的衡量中国企业自主创新能力的指标，企业创新研发（INN）选择企业创新投入/期末总资产来衡量。2.解释变量。并购商誉（GW）选择以商誉净值期末增值除以当期资产总量衡量并购商誉。如果商誉净值期末增值大于0，表明企业在本年度完成了并购并确认了商誉。融资约束（FC）变量选择在Hadlock（2010）构建的融资约束指数（即SA指数）的基础上，参考卢盛峰和陈思霞（2017）的衡量方式，用SA指数绝对值的对数衡量企业创新受到的融资约束。由于SA指数在衡量企业的融资约束时仅适用企业规模和企业年龄，因此避免了内生性的干扰，更为精准。3.控制变量。考虑到公司特征、公司经营状况、公司价值对被解释变量可能产生的影响，本文参考李健（2021）的做法，选择企业规模、资产负债率、第一大股东持股比例、总资产净利润率、托宾Q、企业性质和年份作为控制变量。以上变量定义及说明见表1。表1变量定义（三）模型构建为验证假设H1，本文构建以下基准模型进行实证分析：INNt=0+b1GWt+2CONTROLt+（1）其中，INNt为被解释变量，表示企业创新研发；GWt为被解释变量，表示并购商誉；CONTROLt为控制变量，包含企业规模、资产负债率、第一大股东持股比例、总资产净利润率、托宾Q、企业性质和年份。为验证假设H2，即融资约束在并购商誉对企业创新的中介效应，本文进一步构建以下模型：GWt=0+3FCt+2CONTROLt+（2）INNt=0+4FCt+2CONTROLt+（3）其中，FCt为中介变量，表示融资约束，当3和4都显著时，则具有中介效应。（四）描述性分析从描述性分析的结果看，企业创新研发投入的平均值为0.0217，代表企业研发投入占期末总值之比的平均值。在引入国有企业和非国有企业的数据后，发现国有企