超额商誉对企业创新的影响研究

Research on the Influence of Excess Goodwill on Enterprise Innovation

摘要: 近年来，我国市场的并购活动愈加激烈，商誉规模也在不断扩大。溢价并购导致的超额商誉因此成为了热点话题。本文以2010~2022年上市公司作为研究样本，分析超额商誉对企业创新的影响及其中间机制。研究表明：超额商誉对企业创新有着显著的负向影响；融资约束和风险承担水平在超额商誉与企业创新中存在部分中介作用；激烈的市场竞争能缓解超额商誉对企业创新的负向作用。异质性分析发现，超额商誉抑制企业创新的作用，在非国有企业中更明显。研究结论不仅丰富了超额商誉经济后果的相关研究，也对上市公司、投资者及政府监管部门更好地认识企业并购活动商誉泡沫具有重要的实践启示。

Abstract: In recent years, merger and acquisition activities in China’s market have become more and more intense, and the scale of goodwill has also been expanding. Excess goodwill due to premium M&A has thus become a hot topic. This paper takes listed companies from 2010 to 2022 as a research sample to analyze the impact of excess goodwill on corporate innovation and its intermediate mechanism. The study shows that: excess goodwill has a significant negative impact on corporate innovation; financing constraints and risk-taking level play a partially mediating role in excess goodwill and corporate innovation; and intense market competition can alleviate the negative effect of excess goodwill on corporate innovation. Heterogeneity analysis finds that the role of excess goodwill in inhibiting corporate innovation is more pronounced in non-state-owned enterprises. The findings not only enrich the related research on the economic consequences of excess goodwill, but also provide important practical insights for listed companies, investors and government regulators to better understand the goodwill bubble in corporate M&A activities.

1. 引言

近年来，我国上市公司并购交易显著增加，商誉规模不断累积。截至2023年末，A股5361家上市公司中，2615家上市公司存在商誉，商誉合计高达约1.248万亿元。截至2024年一季度末A股商誉合计微增至1.255万亿元。其中商誉超过10亿元的上市公司达233家，商誉超过50亿元的上市公司达46家。这些数字显示了商誉在上市公司资产中的庞大规模。在并购重组活动中，企业可能因对被并购方的盈利能力、市场前景及协同效应的过高估计，而支付远高于标的合理价值的对价，从而形成超额商誉。适度合理的商誉可以反映对于并购后所预期的协同效应，而过高的商誉会导致超额商誉，会增加企业风险，也会对企业的长期发展产生负面影响。以往文献研究发现，超额商誉会增加企业的审计费用[1]，加剧非效率投资[2]，增加债务融资成本[3]，降低全要素生产率[4]等等。

同时在当前全球经济深度融合和快速变革的背景下，企业创新已成为推动经济增长和社会发展的关键力量。国家提出实施创新驱动发展战略，并把其作为国家的重要战略部署，旨在为企业创新提供政策支持，通过科技创新推动经济高质量发展。近几年来，我国创新投入不断增加，且高质量创新成果不断涌现。但是，相较于国外，我国在有些尖端领域的原始创新能力相对较弱，仍依赖进口。这种依赖不仅限制了我国在全球科技竞争中的主动权，也增加了产业链的风险。对于我国创新当前面临的“卡脖子”困境，很多企业期望通过并购获得协同效应，冲出困境，提升创新能力。其中并购企业的预期协同效应就是商誉，是产生于并购重组中的重要资产。因此，并购商誉与企业创新有着很紧密的关系。但现有文献较少关注超额商誉可能会对企业创新的影响，因此本文旨在探究超额商誉对企业创新的影响，以丰富超额商誉与企业创新的相关研究。

本文的贡献在于：(1) 研究超额商誉与企业创新之间的关系，有助于进一步理解超额商誉存在的不合理性，推动企业实施合理化并购，减少经营负担；(2) 引入风险承担这一中介变量，探究其在超额商誉与企业创新之间的中介作用，为超额商誉影响企业创新的路径研究提供检验；(3) 引入市场竞争程度这一调节变量，分析其产生的调节效应。

2. 理论分析与研究假设

2.1. 超额商誉与企业创新

超额商誉是企业在并购过程中，由于对未来协同效应的过度乐观预期，而支付的高于标的合理价值的对价部分。这种高估主要源于估值不确定性、管理层代理问题及管理层过度自信。超额商誉的出现会影响企业的创新活动。首先，超额商誉的形成往往伴随着巨额的并购支付，这些资金主要来源于企业自有资金和外部融资。如果并购活动不能带来预期的协同效应，大量资源被并购事项占用，导致企业可用于研发创新的资源减少[5]。同时，由于超额商誉的潜在风险，投资者可能对企业产生负面评价，进而引发融资约束。不合理的商誉确认会加剧信息不对称，降低会计信息披露质量。超额商誉的存在使得投资者难以准确判断企业的真实价值，对于不确定可能存在的高风险，投资者会选择提高企业的融资成本，从而使得企业的创新活动受到影响。后面商誉减值的发生会对上市公司的股价产生不利影响，促使企业在处理后续商誉减值问题时可能采取一系列机会主义行为[6]。这些行为包括但不限于，不计提、减少计提或推迟计提商誉减值，此举不仅进一步遮蔽了企业的真实经营状况，还减弱了外部投资者与债权人对企业信息的信赖度，降低了信息透明度，影响企业融资。使得企业难以获得足够的资金支持其创新活动。同时，超额商誉的存在否定了传统并购理论下的理性人假设。管理者的个体认知与心理偏差在并购过程中尤为明显，厌恶高损失的管理者在面临创新项目投资时，选择低风险、低收益的项目的可能性更大，以避免可能的损失，从而抑制了企业的创新。基于此，本文提出假设H1：

H1：超额商誉与企业创新呈负相关。

2.2. 融资约束的中介作用

超额商誉的确认存在很大的自由裁量空间，容易导致市场信息不对称。高溢价并购不仅消耗了原本稀缺且可用于关键投资的资源，还缩减了企业未来运营中可动用的资金池，进而降低了融资获取资源的回收效率。商誉减值信息的公布，对于市场投资者来说，商誉减值信息的公布意味着盈利能力下降或者管理者在进行盈余管理，是一种不良信号。所以，超额商誉由于其带来的信息不对称，会被利益相关者给予负面的评价，对于投资会要求得到更高的补偿，进而对企业融资环境构成压力。

同时，上市公司想要得到发展离不开融资。鉴于企业创新活动往往伴随着漫长的研发周期、高风险以及庞大的资金需求，单纯依赖内部融资显然力不从心。尽管国家财政支持力度不断增强，并出台了一系列政策优惠以促进创新，然而，外部融资渠道依然扮演着企业筹集创新资金不可或缺的关键角色。没有充足的资金支持，企业难以进行高风险、高投入的创新项目，从而导致研发能力的下降和创新活动的减少。融资约束限制了企业购买专利、引进新技术等方面的投入，使得企业难以获取创新所需的知识和技术资源，进而影响了其创新能力。所以企业面临的融资约束情况会影响企业创新。基于此，本文提出假设H2：

H2：融资约束在超额商誉对企业创新的影响中发挥部分中介作用，即超额商誉通过影响融资约束降低企业创新水平。

2.3. 风险承担的中介作用

并购的核心在于实现协同效应，实现资源的优化配置。面对超额商誉带来的高盈利预期压力，企业可能主动采取风险承担策略，以消化商誉估值泡沫并确保并购绩效[2]。这种积极的风险承担行为，有助于缓解并购过程中因商誉高估而产生的潜在压力。同时，超额商誉还反应出高管层激进扩张的战略取向、过度自信的心理状态及潜在的机会主义倾向。这种过度自信不仅反映在高管对投资项目未来现金流的乐观估计上，还体现在对潜在风险与损失的低估上。这会促使企业在运营中去选择高风险高收益的项目[7]，从而增强企业的风险承担水平。

企业的风险承担水平会影响企业创新。现有研究表明，随着企业风险承担水平的提升，管理者对创新过程中的风险与不确定性展现出更高的容忍度，对高风险创新项目的信心愈发坚定，从而在内部资源配置策略上倾向于加大对创新的投资力度[8]。然而，高风险承担水平亦伴随着高昂的资本需求和项目周期的延长，这种激进行为可能使企业暴露于更高的经营风险与不确定性之中[9]，触发投资者不满情绪，加剧融资约束，不利于获得企业创新的资源。此外，企业过高的风险承担水平，会促使管理层选择激进的投资策略，盲目扩张创新投资规模，却忽视了对创新项目过程的精细管理，这反而不利于创新质量的实质性提升[10]，创新质量没法得到保证。基于此，本文提出假设H3：

H3：风险承担水平在超额商誉对企业创新的影响中发挥部分中介作用，即超额商誉通过影响风险承担水平降低企业创新水平。

2.4. 市场竞争程度的调节作用

产品市场竞争能够产生一定治理效应。其的充分信息假说指出，在市场竞争越激励的环境下，行业内企业信息披露更为详尽，信息透明度显著提升，为信息使用者提供了可以比较的空间。超额商誉，作为并购活动中高溢价的产物，其背后可能隐藏着管理层过度自信、个人野心膨胀或薪酬驱动的动机。在这样一个信息高度透明的竞争环境中，投资者能够轻易地将本公司的经营绩效与行业内其他标杆企业进行对比，有效识别管理层是出于公心还是私利在运营公司。这种投资者的监督可以有效遏制了管理层的非效率行为，如盈余操纵和不作为，从而降低了代理成本。首先，这样可以从根源上减少并购企业盲目并购发生的概率，降低高溢价商誉发生的可能性。其次，在并购后的整合阶段，也发挥了强大的监督作用，督促管理层积极整合资源，实现最大化协同效应，优化资源配置，提升资源使用效率。这些举措共同促进了企业的创新。对于外部资金提供者，即潜在的投资者而言，高度透明的信息环境使他们能够更全面地评估投资项目的风险与回报，做出更为理性和客观的投资决策。这不仅缓解了因超额商誉可能引发的融资难题，还为企业创新活动的顺利开展提供了有力支持。基于此，本文提出假设H4：

H4：市场竞争程度在超额商誉对企业创新的影响中发挥调节作用，即市场竞争程度负向调节超额商誉对企业创新的关系。

3. 研究设计

3.1. 样本选取与数据来源

由于动荡的外部环境会对研究结果产生影响，因此本文选择金融危机发生后的时间作为研究时间起点。所以本文选取2010~2022年我国A股上市公司为研究样本。对数据进行以下处理：(1) 剔除ST、*ST、PT企业；(2) 剔除金融保险行业；(3) 剔除数据缺失的企业样本。对所有连续变量上下1%缩尾处理，以避免极端值对结果产生影响。处理后，最终得到21,980个有效观测值。其中专利数据来自CNRDS数据库，其他数据均来自CSMAR数据库。本文数据处理软件为Stata 17和Excel。

3.2. 变量定义

1. 被解释变量

企业创新(Patent)。本文选取总专利申请数 + 1取对数来作为企业创新的代理变量。没有选择研发投入作为企业创新的代理变量的原因在于研发投入作为企业自愿披露的数据，许多企业并没有披露，存在较多缺失值，而没有披露并不代表企业不存在创新。

2. 解释变量

超额商誉(GW_excess)。本文参考魏志华等的研究[11]，采用商誉期望模型的回归残差来衡量企业的超额商誉，模型如下：

$\begin{array}{c}{\text{GW}}_{i,t}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{Cash}}_{i,t}+{\alpha }_2{\text{Buyer}}_{i,t}+{\alpha }_3{\text{GW\_ind}}_{i,t}+{\alpha }_4{\text{Size}}_{i,t}+{\alpha }_5{\text{ROA}}_{i,t}\\ +{\alpha }_6{\text{Growth}}_{i,t}+{\alpha }_7{\text{Mhold}}_{i,t}+{\alpha }_8{\text{Dual}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}\end{array}$ (1)

通过回归(1)得到的残差，作为超额商誉的代理变量。

3. 中介变量

融资约束(SA)。本文用SA指数作为融资约束的代理变量。采用SA指数的绝对值进行衡量，SA指数绝对值越大，企业面临的融资约束越大。

风险承担水平(Risk)。本文借鉴余明桂等的研究方法[12]，用ROA波动程度对企业风险承担水平进行衡量，将每3年(t − 1~t + 1)作为一个观测时间段，盈余波动性越大代表企业风险承担水平越高。

4. 调节变量

市场竞争程度(HHI)。本文借鉴胡令等的研究[13]，用赫芬达尔指数作为市场竞争程度的代理变量。HHI指数越小，市场竞争程度越高。

5. 控制变量

借鉴相关研究，本文选择的控制变量见表1：

Table 1. Variable definition

表1. 变量定义

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	企业创新	Patent	Ln(专利申请数+1)
解释变量	超额商誉	GW_excess	商誉回归模型的期望残差
中介变量	融资约束	SA	SA指数的绝对值
	风险承担水平	Risk	每三年滚动计算经行业均值调整后Roa的标准差
调节变量	市场竞争程度	HHI	行业内各公司营业收入占行业总营业收入比重的平方和
控制变量	企业规模	Size	Ln(总资产)
	企业上市年龄	ListAge	Ln(当年年份 − 上市年份 + 1)
	总资产净利润率	Roa	净利润/期末总资产
	营业收入增长率	Growth	(当年营业收入 − 上年营业收入)/上年营业收入
	是否两职合一	Dual	若董事长和总经理两职合一，取值为1，否则为0
	资产负债率	Lev	期末总负债/期末总资产
	董事会规模	Board	Ln(董事会总人数)
	现金流比率	Cashflow	经营活动产生的现金流量净额/期末总资产
	第一大股东持股比	Top1	第一大股东持股数量/总股数
	是否四大	Big4	是否由四大审计，是取值为1，否则为0

3.3. 模型设计

为验证假设1，即超额商誉与企业创新之间的关系，建立以下回归方程：

${\text{Patent}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{GW\_excess}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{Control}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}$

为验证假设2、3，即企业融资约束和风险承担水平在超额商誉和企业创新之间的是否存在中介效应，本文借鉴温忠麟等[14]的研究，建立如下回归方程：

${\text{SA}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{GW\_excess}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{Control}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}$

${\text{Patent}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{GW\_excess}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{SA}}_{i,t}+{\beta }_3{\text{Control}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}$

${\text{Risk}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{GW\_excess}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{Control}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}$

${\text{Patent}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{GW\_excess}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{Risk}}_{i,t}+{\beta }_3{\text{Control}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}$

为验证假设4，即企业市场竞争程度在超额商誉和企业创新之间的调节效应，建立如下回归方程：

$\begin{array}{c}{\text{Patent}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{GW\_excess}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{HHI}}_{i,t}+{\beta }_3{\text{GW\_excess}}_{i,t}\ast {\text{HHI}}_{i,t}\\ +{\beta }_4{\text{Control}}_{i,t}+\sum \text{industry}+\sum \text{year}+{ϵ}_{i,t}\end{array}$

4. 实证结果及分析

4.1. 描述性统计

相关变量的描述性统计如表2所示。企业创新(Patent)的标准差为1.771，最大值为7.086，最小值为0。说明我国企业由于行业、规模、技术水平等因素的影响，企业之间的创新水平在一定程度上存在差距。超额商誉(GW_excess)的最大值为0.304，最小值为−0.068，说明我国不同企业的超额商誉存在较大差异，并且均值为0.012，说明超额商誉分布呈右偏状态，其中一些企业的超额商誉很高。出于追求大规模、高影响力，在市场进行并购活动，较多的溢价并购活动导致了部分公司存在较高的超额商誉。

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计

Variable	N	Mean	p50	SD	Min	Max
Patent	21,980	2.748	2.944	1.771	0	7.086
GW_excess	21,980	0.0120	−0.00600	0.0660	−0.0680	0.304
Size	21,980	22.35	22.14	1.283	20.12	26.40
ListAge	21,980	2.194	2.303	0.732	0.693	3.466
Roa	21,980	0.0430	0.0400	0.0560	−0.172	0.216
Growth	21,980	0.179	0.120	0.363	−0.490	2.100
Dual	21,980	0.271	0	0.444	0	1
Lev	21,980	0.431	0.427	0.198	0.0550	0.861
Board	21,980	2.134	2.197	0.196	1.609	2.708
Cashflow	21,980	0.0480	0.0460	0.0650	−0.138	0.234
Top1	21,980	0.334	0.311	0.147	0.0810	0.737
Big4	21,980	0.0620	0	0.242	0	1

4.2. 超额商誉与企业创新

表3对超额商誉与企业创新的影响进行回归检验。列(1)只加入了核心变量，控制了行业和年份，超额商誉与企业创新在1%的水平上显著为负。为了缓解遗漏变量的影响，本文在此基础上进一步控制了上文选取的几个控制变量，得到(2)列的回归结果。超额商誉与企业创新也在1%的水平上显著为负。无论加不加控制变量，超额商誉与企业创新均显著负相关，结果表明假设H1成立。

Table 3. Regression results on the impact of excess goodwill on corporate innovation

表3. 超额商誉对企业创新影响的回归结果

VARIABLES	(1) Patent	(2) Patent
GW_excess	−1.331^***	−0.478^***
	(−9.45)	(−3.50)
Size		0.579^***
		(53.39)
ListAge		−0.093^***
		(−6.33)
Roa		1.741^***
		(8.88)
Growth		−0.036
		(−1.31)
Dual		0.052^***
		(2.60)
Lev		−0.128^**
		(−2.09)
Board		0.055
		(1.13)
Cashflow		−0.379^**
		(−2.44)
Top1		−0.265^***
		(−4.04)
Big4		0.002
		(0.04)
Constant	0.782^***	−11.412^***
	(8.62)	(−50.16)
Observations	21,980	21,980
industry	YES	YES
year	YES	YES
R-squared	0.350	0.480
adj_r^2	0.349	0.478

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

4.3. 融资约束和风险承担的中介作用

表4对融资约束和风险承担的中介作用进行检验。第(2)列中，超额商誉与融资约束在1%水平上显著为正，代表超额商誉显著加剧了企业面临的融资约束。在第(3)列中，把融资约束加入主回归模型，融资约束与企业创新在1%水平上显著为负。表明企业面临的融资约束越严重，越不利于企业创新。即融资约束在超额商誉与企业创新中存在部分中介作用。结果表明假设H2成立。

在第(4)列中，超额商誉与风险承担水平在1%水平上显著为正，代表超额商誉显著促进企业风险承担。在第(5)列中，把风险承担水平加入主回归模型，风险承担水平与企业创新在在1%水平上显著为负。表明企业的风险承担水平越高，越不利于企业创新。即风险承担水平在超额商誉与企业创新中存在部分中介作用。结果表明假设H3成立。

Table 4. A test of the mediating effect of excess goodwill on corporate innovation

表4. 超额商誉对企业创新的中介作用检验

VARIABLES	(1) Patent	(2) SA	(3) Patent	(4) Risk	(5) Patent
GW_excess	−0.478^***	0.148^***	−0.428^***	0.089^***	−0.389^***
	(−3.50)	(7.16)	(−3.13)	(11.38)	(−2.84)
SA			−0.338^***
			(−7.58)
Risk					−1.000^***
					(−4.20)
Size	0.579^***	−0.062^***	0.558^***	−0.003^***	0.576^***
	(53.39)	(−33.46)	(50.18)	(−9.01)	(53.06)
ListAge	−0.093^***	0.166^***	−0.037^**	0.003^***	−0.090^***
	(−6.33)	(69.83)	(−2.28)	(6.10)	(−6.14)
Roa	1.741^***	0.349^***	1.859^***	−0.198^***	1.543^***
	(8.88)	(11.85)	(9.45)	(−16.67)	(7.67)
Growth	−0.036	−0.009^**	−0.039	0.001	−0.035
	(−1.31)	(−2.17)	(−1.42)	(1.14)	(−1.26)
Dual	0.052^***	−0.009^***	0.049^**	0.002^***	0.054^***
	(2.60)	(−2.98)	(2.44)	(3.05)	(2.70)
Lev	−0.128^**	0.109^***	−0.091	−0.005^**	−0.133^**
	(−2.09)	(11.84)	(−1.48)	(−2.03)	(−2.17)
Board	0.055	0.045^***	0.070	−0.007^***	0.048
	(1.13)	(6.18)	(1.44)	(−4.10)	(0.98)
Cashflow	−0.379^**	−0.041^*	−0.393^**	0.044^***	−0.335^**
	(−2.44)	(−1.81)	(−2.53)	(6.66)	(−2.15)
Top1	−0.265^***	−0.038^***	−0.278^***	−0.013^***	−0.278^***
	(−4.04)	(−3.74)	(−4.25)	(−7.45)	(−4.24)
Big4	0.002	−0.083^***	−0.026	0.000	0.002
	(0.04)	(−10.89)	(−0.58)	(0.16)	(0.04)
Constant	−11.412^***	4.483^***	−9.895^***	0.135^***	−11.276^***
	(−50.16)	(114.99)	(−33.14)	(17.44)	(−49.19)
Observations	21,980	21,980	21,980	21,980	21,980
industry	YES	YES	YES	YES	YES
year	YES	YES	YES	YES	YES
R-squared	0.480	0.422	0.481	0.167	0.480
adj_r^2	0.478	0.421	0.480	0.165	0.479

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

4.4. 市场竞争程度的调节作用

表5列示了市场竞争程度的调节作用结果。仅第(1)列中GW_excess*HHI系数为−2.962，在1%水平上显著为负，表明当企业面临的市场竞争越大，越能够缓解超额商誉与企业创新的负相关关系。表明产品市场竞争越激励，代表着信息透明度更高，可以缓解信息不对称，产生一种监督的效果，缓解企业因超额商誉而减少企业创新的行为。

Table 5. Results of the test of the moderating effect of the degree of market competition

表5. 市场竞争程度调节作用检验结果

VARIABLES	(1) Patent
GW_excess	−0.464^***
	(−3.43)
HHI	−0.462^***
	(−3.99)
GW1_excess*HHI	−2.962^***
	(−2.58)
Size	0.580^***
	(53.45)
ListAge	−0.093^***
	(−6.33)
Roa	1.733^***
	(8.85)
Growth	−0.038
	(−1.36)
Dual	0.051^**
	(2.56)
Lev	−0.119^*
	(−1.94)
Board	0.056
	(1.15)
Cashflow	−0.361^**
	(−2.32)
Top1	−0.257^***
	(−3.91)
Big4	0.005
	(0.11)
Constant	−11.375^***
	(−49.87)
Observations	21,980
industry	YES
year	YES
R-squared	0.480
adj_r^2	0.479

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

4.5. 稳健性检验

1. 替换核心变量

替换被解释变量。用专利授权数+1的自然对数(Patent_Award)替换原本被解释变量，进行回归检验，回归结果如表6列(1)超额商誉和用专利总授权数衡量的企业创新在1%水平上显著为负。

替换解释变量。借鉴魏志华等(2019)的研究方法[11]，利用经行业均值调整的超额商誉(GW1_excess)替换原本解释变量，再次进行回归检验，回归结果如表6列(2)两者在1%水平上显著为负，反映出基准回归模型所得结论的稳健性与可靠性。

2. 解释变量滞后

超额商誉的影响可能会延迟，因此本文选择将解释变量滞后一期处理，再次进行回归检验。回归结果如表6列(3)所示，两者在1%的水平上显著为负，再次证明了回归结果的稳健性。

Table 6. Robustness test

表6. 稳健性检验

VARIABLES	(1) Patent_Award	(2) Patent	(3) Patent
GW_excess	−0.422^***
	(−3.35)
GW1_excess		−0.360^***
		(−2.59)
L.GW_excess			−0.489^***
			(−3.28)
Size	0.540^***	0.580^***	0.594^***
	(52.34)	(53.41)	(48.85)
ListAge	−0.081^***	−0.093^***	−0.123^***
	(−5.84)	(−6.36)	(−6.59)
Roa	1.286^***	1.741^***	1.687^***
	(6.84)	(8.87)	(7.81)
Growth	−0.058^**	−0.036	−0.026
	(−2.32)	(−1.31)	(−0.81)
Dual	0.040^**	0.055^***	0.061^***
	(2.10)	(2.71)	(2.73)
Lev	−0.072	−0.121^**	−0.143^**
	(−1.23)	(−1.97)	(−2.04)
Board	0.034	0.056	0.067
	(0.73)	(1.15)	(1.23)
Cashflow	−0.235	−0.379^**	−0.573^***
	(−1.63)	(−2.43)	(−3.21)
Top1	−0.240^***	−0.261^***	−0.264^***
	(−3.87)	(−3.97)	(−3.60)
Big4	0.030	0.001	−0.010
	(0.70)	(0.02)	(−0.21)
Constant	−10.803^***	−11.424^***	−11.470^***
	(−50.36)	(−50.22)	(−45.11)
Observations	21,980	21,980	17,863
industry	YES	YES	YES
year	YES	YES	YES
R-squared	0.492	0.479	0.481
adj_r^2	0.491	0.478	0.480

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

5. 异质性检验：产权性质

产权性质的不同也会影响超额商誉对企业创新的作用效果。表7结果表明，在国有企业中，超额商誉对企业创新回归系数虽然为−0.013，但不显著。在非国有企业中，超额商誉对企业创新在1%的水平下显著为负。可以看出，超额商誉对企业创新的负向影响在国有企业中不明显。原因可能在于国有企业的政治属性，有国家托底，融资较为容易，超额商誉对企业创新的影响相对较小。而非国有企业则没有政府的“保护伞”，其创新活动更容易受到企业并购决策的影响。

6. 研究结论与启示

本文使用我国A股上市公司2010~2022年的数据，实证检验了超额商誉对企业创新的影响。研究结果表明：超额商誉与企业创新呈显著负相关，超额商誉的存在不利于企业进行创新；作用机制检验结果

Table 7. Heterogeneity test

表7. 异质性检验

VARIABLES	国有企业 Patent	非国有企业 Patent
GW_excess	−0.013	−0.515^***
	(−0.05)	(−3.30)
Size	0.566^***	0.579^***
	(34.26)	(38.80)
ListAge	−0.108^***	−0.119^***
	(−4.35)	(−5.99)
Roa	2.573^***	1.390^***
	(7.57)	(5.81)
Growth	0.063	−0.081^**
	(1.58)	(−2.26)
Dual	−0.133^***	0.128^***
	(−3.04)	(5.58)
Lev	−0.228^**	−0.034
	(−2.29)	(−0.42)
Board	0.052	−0.005
	(0.63)	(−0.07)
Cashflow	−1.390^***	0.285
	(−5.61)	(1.43)
Top1	−0.128	−0.503^***
	(−1.20)	(−5.94)
Big4	0.216^***	−0.275^***
	(3.69)	(−3.83)
Constant	−11.028^***	−11.319^***
	(−32.33)	(−35.22)
Observations	8361	13,619
industry	YES	YES
year	YES	YES
R-squared	0.560	0.423
adj_r^2	0.558	0.422

注：^***p < 0.01，^**p < 0.05，^*p < 0.1。

表明，超额商誉通过加剧融资约束、提高风险承担水平抑制企业创新；调节效应检验发现，市场竞争越激励越会缓解超额商誉对企业创新的负向作用。异质性检验发现，在非国有企业中，超额商誉对企业创新的抑制作用更显著。

基于此，本文提出以下建议。对于监管机构来说，由于商誉的确认和减值过程中的自由裁量权很大，应加大对并购交易的审查与监督力度，从根源上遏制企业随意确定高额商誉及大幅减值的行为，倡导并实施理性并购策略，旨在降低因超额商誉累积所引发的潜在风险，促进资本市场的健康稳定发展。对于并购企业来说，在要进行并购之前应该认真评估被并购企业的真实价值。要进行能够发生协同效应高质量并购重组，通过并购来获得真正的竞争优势。防止由于预期协同效应没有实现，超额商誉占用了企业创新的各种资源，阻碍企业创新。并购企业应当持续优化其治理结构，并强化内部控制体系，以此约束管理层的自由裁量权，进而提升会计信息的价值相关性，有效缓解因信息不对称所导致的融资约束问题，确保企业并购活动的顺利进行，提供满足企业创新的各种资源。并购企业还应树立全局观，防止激进的风险承担策略带来的经营风险，占用企业改善创新质量的资源的情况。应当科学分配有限资源，在确保创新质量的基础上，合理扩大创新投资的规模，确保资源的高效利用和创新的稳健推进，实现可持续发展。并购企业还需科学评估市场环境，不断提升创新能力。在评估企业市场环境时，要考虑超额商誉的效果偏差。当产品市场竞争较为激烈时，要利用企业创新，提高产品竞争力，保持竞争优势，创造更多的市场价值。对于投资者来说，在面对企业并购活动时，应秉持理性态度，深入剖析企业所披露的商誉相关信息，评估其对未来的创新能力与长期价值可能产生的影响，从而避免盲目跟风，制定出更为稳健、明智的投资决策。

基金项目

西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(2023SYJSCX28)。