【商譽減值與傳媒行業(yè)上市公司財務(wù)績效相關(guān)性實證探析11000字（論文）】

商譽減值與傳媒行業(yè)上市公司財務(wù)績效相關(guān)性實證分析目錄TOC\o"1-2"\h\u10874商譽減值與傳媒行業(yè)上市公司財務(wù)績效相關(guān)性實證分析 1865摘要 1127891緒論 2201131.1研究背景及意義 2171831.2國內(nèi)外研究綜述 2317451.3研究內(nèi)容及方法 3278192相關(guān)概念與理論基礎(chǔ) 5276312.1相關(guān)概念 5206832.2相關(guān)理論基礎(chǔ) 6140643研究設(shè)計 7205463.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 7172043.2變量選取 718163.3模型設(shè)計 963844商譽減值與傳媒行業(yè)上市公司財務(wù)績效相關(guān)性分析 10286194.1商譽減值與市場股價相關(guān)性分析 1059544.2商譽減值與企業(yè)業(yè)績相關(guān)性分析 13269335研究結(jié)論與建議 16299585.1研究結(jié)論 16318755.2對策建議 165489參考文獻 17摘要2014年《上市公司重大資產(chǎn)重組管理辦法》（修訂版）和《上市公司收購管理辦法》頒布，我國上市公司并購重組活動得到進一步推動，文化傳媒行業(yè)也掀起了并購熱潮。傳媒行業(yè)常通過“高估值+高業(yè)績承諾”的方式來獲取擴張資本，從而導(dǎo)致高溢價并購行為頻發(fā)，但這種行為背后埋藏著巨大的商譽減值風(fēng)險和隱患。論文在回顧國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上進行實證研究。從國內(nèi)外文獻可以看出，目前學(xué)者對財務(wù)績效的衡量方法主要有以下兩種：第一，市場收益指標(biāo)（如公司股價）；第二，會計指標(biāo)（如資產(chǎn)凈利率）?；诖?，論文以2015-2019年五年間十家中國A股市場傳媒行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為研究樣本，運用統(tǒng)計等相關(guān)知識，從市場收益指標(biāo)和會計指標(biāo)兩方面衡量企業(yè)財務(wù)績效并分別建立模型進行Pearson相關(guān)性分析和Pearson偏相關(guān)分析。實證結(jié)果表明：（1）商譽減值與市場股價顯著負相關(guān)；(2)商譽減值與資產(chǎn)凈利率顯著負相關(guān)。最后，論文分別從政府機構(gòu)、上市公司、投資者、監(jiān)管部門四個角度提出了相關(guān)建議。關(guān)鍵詞：商譽減值；財務(wù)績效；相關(guān)性1緒論1.1研究背景及意義2014年《上市公司重大資產(chǎn)重組管理辦法》（修訂版）和《上市公司收購管理辦法》頒布，我國上市公司并購重組活動得到進一步推動，文化傳媒行業(yè)也掀起了并購熱潮。傳媒行業(yè)常通過“高估值+高業(yè)績承諾”的方式獲取擴張資本，從而導(dǎo)致高溢價并購行為頻發(fā)。新會計準(zhǔn)則實施后，商譽后續(xù)計量采用減值測試的方法使得這些公司計提大量商譽減值準(zhǔn)備。高額商譽減值會對公司財務(wù)績效產(chǎn)生何種影響？這逐漸成為管理層和投資者關(guān)注的重點。2007年實施的會計準(zhǔn)則規(guī)定“將非同一控制企業(yè)合并中合并方合并成本大于被合并方可辨認凈資產(chǎn)公允價值份額的部分確認為商譽”，這意味著一旦企業(yè)發(fā)生了高溢價并購行為，財務(wù)報表里必然產(chǎn)生巨額商譽，從而加劇了巨額商譽減值現(xiàn)象的發(fā)生。巨額商譽減值不僅會造成企業(yè)利潤的急劇下降，還會對資本市場投資者帶來不容小覷的負面影響，因此，研究傳媒行業(yè)商譽減值與企業(yè)財務(wù)績效的相關(guān)性，有利于該行業(yè)的長期發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究綜述1.2.1國外研究綜述早在商譽減值的會計準(zhǔn)則出現(xiàn)之前，國外學(xué)者就針對商譽的攤銷展開研究。Ennings和Robinson（1996）研究得出商譽攤銷與股價呈現(xiàn)不顯著的負相關(guān)關(guān)系，建議每年年末對商譽價值重新進行評估。Jennings、Thompson（2001）發(fā)現(xiàn)企業(yè)盈利水平對股價的影響在商譽攤銷前后顯著不同，攤銷后的影響顯著大于攤銷前的影響，且商譽攤銷費用不影響企業(yè)的股價。在會計準(zhǔn)則提出商譽減值后，Hirschey、Richardson（2002）對比研究商譽攤銷和商譽減值的價值相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)商譽減值的價值相關(guān)性遠大于商譽攤銷。GuandLev(2008)認為商譽減值會不同程度地向市場傳達企業(yè)的負面信息，進而影響股票價格。PascaleLapointe-Antunes等（2009）從加拿大上市公司披露的商譽減值現(xiàn)象分析得出商譽減值與其股價呈負相關(guān)的結(jié)論，一旦計提商譽減值準(zhǔn)備，投資者對上市公司價值的預(yù)期會顯著降低，影響其股價表現(xiàn)。ZiningLi等（2011）進行了實證檢驗，分析得出上市公司盈利指標(biāo)在商譽減值信息披露后出現(xiàn)明顯下滑，投資者也降低了對企業(yè)未來盈利能力的預(yù)期。CheoL(2011)發(fā)現(xiàn)公司將來的現(xiàn)金流能夠通過商譽減值得到有效預(yù)測，且相對于商譽攤銷，商譽減值使會計信息質(zhì)量得到大幅提高。Hamberg,Beisland(2014)基于瑞典會計準(zhǔn)則研究商譽減值與攤銷，發(fā)現(xiàn)前者具有明顯的價值相關(guān)性，后者則不具有價值相關(guān)性。Tonny（2016）選取2005—2009年的288家上市公司進行回歸分析，認為企業(yè)的經(jīng)濟損失一定程度上可以反映為商譽減值損失。LiSun(2017)發(fā)現(xiàn)企業(yè)商譽減值損失與其債券信用評級之間呈負相關(guān)關(guān)系，商譽會影響企業(yè)信用從而影響企業(yè)財務(wù)績效。1.2.2國內(nèi)研究綜述2007年新會計準(zhǔn)則公布之后，商譽的后續(xù)計量由商譽攤銷改為計提商譽減值，國內(nèi)學(xué)者對于商譽減值與財務(wù)績效相關(guān)性的研究隨之豐富。周冬華、趙玉潔（2009）分析了商譽減值的價值相關(guān)性，認為新準(zhǔn)則在提高商譽減值信息的可靠性的前提下，并不會降低價值相關(guān)性。吳虹雁、劉強(2014)分別從及時性和相關(guān)性的層面對商譽減值的經(jīng)濟后果進行研究，得出結(jié)論：計提商譽減值對于公司內(nèi)部信息的披露更具激勵作用，可以在很大程度上改善信息不對稱的現(xiàn)象。王秀麗（2015）基于2007—2013年A股上市公司數(shù)據(jù)的實證研究發(fā)現(xiàn)，上市公司商譽減值不能反映公司真實價值的變化是受盈余管理動機的影響。張麗達等（2016）考慮到企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的差別，將A股上市公司分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)，發(fā)現(xiàn)后者商譽減值對財務(wù)業(yè)績的影響程度大于前者。曲曉輝、盧煜等(2017)針對商譽減值的價值相關(guān)性進行實證分析得出結(jié)論：公司所處行業(yè)會對商譽減值的價值相關(guān)性造成影響。虧損企業(yè)與盈利企業(yè)的價值相關(guān)性有明顯區(qū)別。韓宏穩(wěn)等（2019）基于我國A股2008—2016年的數(shù)據(jù)，研究并購商譽減值與公司股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者之間顯著正相關(guān)，且正相關(guān)關(guān)系在信息不對稱程度高的公司更明顯。王春麗等（2020）以2010-2018年我國A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本進行實證研究發(fā)現(xiàn)：商譽減值與公司短期績效顯著負相關(guān)，與公司長期績效顯著正相關(guān)，且公司內(nèi)部治理水平越差時，前述兩種相關(guān)關(guān)系更加明顯。1.2.3國內(nèi)外研究述評綜上所述，國外學(xué)者在商譽的規(guī)范性研究方面比較深入，主要研究內(nèi)容包含商譽減值和商譽攤銷的價值相關(guān)性問題，發(fā)現(xiàn)商譽減值比商譽攤銷更具合理性和實用性，并且商譽減值相比商譽攤銷，前者與企業(yè)價值之間的負相關(guān)關(guān)系更為顯著。國內(nèi)學(xué)者在國外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，普遍認可商譽減值作為商譽的后續(xù)計量方式，特別是在2007年我國新會計準(zhǔn)則出臺后，關(guān)于商譽減值與企業(yè)財務(wù)績效的研究逐漸豐富，但也是以規(guī)范研究為主，實證研究多為單一的相關(guān)模型的定量研究，還需要對商譽減值與財務(wù)績效相關(guān)性做定性研究。1.3研究內(nèi)容及方法1.3.1研究內(nèi)容隨著并購浪潮的興起，商譽的重要性不言而喻，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上論文提出關(guān)于商譽減值的選題。論文首先梳理了商譽減值的相關(guān)文獻，確定研究內(nèi)容及方法；繼而以2015-2019年五年間十家中國A股市場傳媒行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為研究樣本，運用統(tǒng)計等相關(guān)知識，從市場收益指標(biāo)和會計指標(biāo)兩方面衡量企業(yè)財務(wù)績效并分別建立模型進行實證研究，得出商譽減值與財務(wù)績效相關(guān)性的有關(guān)結(jié)論；最后根據(jù)結(jié)論，提出建議?？偟膩碚f，論文主要包括五部分內(nèi)容：第一部分：緒論。首先介紹了我國企業(yè)并購浪潮的興起與發(fā)展，在此背景下，商譽減值成為各方面關(guān)注的重點；然后梳理國內(nèi)外文獻形成研究綜述，并確定研究內(nèi)容、設(shè)計研究方法。第二部分：相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)。界定論文中提到的商譽、商譽減值以及財務(wù)績效的有關(guān)概念；在此基礎(chǔ)上將研究中采用的相關(guān)理論進行整理，為論文研究提供合理的理論基礎(chǔ)。第三部分：研究設(shè)計。首先，說明論文的樣本選擇范圍與時間區(qū)間、數(shù)據(jù)篩選的條件；其次，介紹選取的模型和提出的假設(shè)以及模型中用到的各種變量，包括被解釋變量、解釋變量、控制變量，并說明變量選擇的方式與原理。第四部分：商譽減值與傳媒行業(yè)上市公司財務(wù)績效相關(guān)性分析。首先，對模型中所用變量的數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析；其次，依據(jù)論文構(gòu)建的兩個實證模型，分別進行Pearson相關(guān)性分析、Pearson偏相關(guān)性分析；最后，整合相關(guān)性分析和偏相關(guān)性分析的結(jié)果，對結(jié)果產(chǎn)生的原因等做進一步分析。第五部分：研究結(jié)論與建議。首先，根據(jù)前文的實證檢驗結(jié)果，總結(jié)研究結(jié)論；繼而，分別從政府機構(gòu)、上市公司、投資者、監(jiān)管部門三個角度提出建議。1.3.2研究方法論文采用的研究方法主要有兩種：規(guī)范分析法、實證研究法，前者用于對商譽減值相關(guān)理論與文獻的研究，后者用于對所選樣本數(shù)據(jù)進行實證檢驗。（1）規(guī)范分析法首先，歸納梳理有關(guān)商譽減值與財務(wù)績效相關(guān)性的國內(nèi)外研究文獻。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計并明確論文對商譽減值與財務(wù)績效相關(guān)性分析的大致流程，繼而將研究分析所涉及的理論進行整理總結(jié)，為接下來研究假設(shè)的提出和相關(guān)性分析提供理論基礎(chǔ)。（2）實證研究法論文基于規(guī)范分析，借鑒已有的商譽減值研究方法和實證模型，進行實證分析。論文的研究對象為中國A股市場的十家傳媒行業(yè)上市公司，選擇2015-2019年五年間上市公司的商譽減值數(shù)據(jù)，進行Pearson相關(guān)性分析和Pearson偏相關(guān)性分析。

2相關(guān)概念與理論基礎(chǔ)2.1相關(guān)概念2.1.1商譽目前對于商譽概念的研究主要包括以下四種觀點：好感價值觀——在社會經(jīng)濟活動中，投資者等利益相關(guān)者會對企業(yè)有著各自的好感與偏好，這種好感與偏好產(chǎn)生了商譽；超額收益觀——企業(yè)取得超額收益的能力被稱為商譽；剩余價值觀——公司整體的真實價值與財務(wù)報表中各單項可辨認資產(chǎn)的真實價值之和之間的差額被稱為商譽；協(xié)同效應(yīng)觀——商譽是構(gòu)成會計系統(tǒng)的各個要素有機結(jié)合所形成的協(xié)同效應(yīng)。合并商譽的現(xiàn)行會計處理方法是基于剩余價值觀，我國新準(zhǔn)則對商譽的定義為：企業(yè)的合并成本大于被購買方各項可辨認凈資產(chǎn)公允價值份額的差額。2.1.2商譽的分類商譽按照形成來源可以分為外購商譽商譽和自創(chuàng)商譽。外購商譽來源于企業(yè)溢價并購；自創(chuàng)商譽是企業(yè)在日常生產(chǎn)經(jīng)營過程中形成的超額盈利能力，企業(yè)自身發(fā)展是自創(chuàng)商譽形成的基礎(chǔ)，離開了企業(yè)內(nèi)部和外部環(huán)境，企業(yè)的自創(chuàng)商譽也就難以存在。自創(chuàng)商譽因難以確定和計量，不體現(xiàn)在財報中。論文的研究圍繞外購商譽展開，其原因是自創(chuàng)商譽難以具體計量，數(shù)據(jù)無法獲得。2.1.3商譽減值通過商譽減值測試評估商譽所在的資產(chǎn)組或資產(chǎn)組組合未來現(xiàn)金流量現(xiàn)值，即資產(chǎn)組的使用價值。即使標(biāo)的企業(yè)是沒有出現(xiàn)減值跡象，企業(yè)都應(yīng)定期或及時進行商譽減值測試。同時，上市公司還應(yīng)當(dāng)在年報、半年報和季報中披露與商譽減值相關(guān)的關(guān)鍵信息，除了披露商譽減值的金額以外，還需要詳細披露商譽減值測試的過程和方法。2.1.4財務(wù)績效在商譽減值與企業(yè)財務(wù)績效相關(guān)性的研究中，企業(yè)財務(wù)績效的衡量指標(biāo)可以分為兩類：市場收益指標(biāo)和會計指標(biāo)，前者主要基于資本市場的交易數(shù)據(jù)，著重于對股東的回報；后者主要基于公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)，反映整個公司的經(jīng)營成果。（1）市場收益指標(biāo)：常用的反映市場收益的指標(biāo)是市場股價。在一個有效的市場上，如果企業(yè)商譽減值確實會對企業(yè)財務(wù)績效產(chǎn)生影響，那么當(dāng)與商譽減值有關(guān)的新信息傳遞到市場時，一個有效的市場應(yīng)立即作出反應(yīng)，股價迅速發(fā)生變動。但在實際生活中，股價對新信息的反映存在滯后性。（2）會計指標(biāo)：常用的會計指標(biāo)包括資產(chǎn)凈利率（ROA）、權(quán)益凈利率（ROE）等。與市場收益指標(biāo)相比，會計指標(biāo)考慮了整個公司的經(jīng)營業(yè)績，而不僅僅是站在股東的角度，但是會計指標(biāo)基于歷史數(shù)據(jù)，且受到管理者會計選擇行為的影響。2.2相關(guān)理論基礎(chǔ)2.2.1信息不對稱理論信息不對稱理論是指在資本市場中利益主體之間無法完全達到信息對等，不同環(huán)境下的利益主體對信息的了解程度存在明顯差異。由于信息本身具有價值，在信息不對稱的情形下，信息持有數(shù)量多的主體更容易從中獲取利益；反之，信息持有量少的一方投資存在更大風(fēng)險。在傳媒行業(yè)上市公司的并購活動中，信息不對稱現(xiàn)象表現(xiàn)更為明顯。首先，在并購方與被并購方進行價格談判時，并購方無法確保自身獲取的信息是客觀全面的，同時也無法確定被并購方的真實經(jīng)營狀態(tài)以及未來盈利能力，從而可能產(chǎn)生高溢價并購行為，最終導(dǎo)致企業(yè)面臨者計提巨額商譽減值的風(fēng)險；第二，企業(yè)內(nèi)部大股東與中小股東之間的信息不對稱容易侵害中小股東的利益。在企業(yè)內(nèi)部即將發(fā)生商譽減值時，由于大股東直接參與經(jīng)營管理，能夠更加全面了解企業(yè)的經(jīng)營狀況，因此容易在企業(yè)計提商譽減值前通過提早減持等手段降低自身利益損失，而中小投資者由于對企業(yè)內(nèi)部真實經(jīng)營狀況缺乏了解，會承擔(dān)更高的商譽減值風(fēng)險。2.2.2對賭協(xié)議企業(yè)之間并購行為發(fā)生時，被收購方一般需要對收購方做出業(yè)績承諾，即在承諾期內(nèi)公司未來業(yè)績將達到某一水平。為了保證這一承諾的可靠性，并購雙方需簽訂對賭協(xié)議，協(xié)議規(guī)定若被收購方在承諾期內(nèi)達到承諾業(yè)績，則可以行使事前規(guī)定的相關(guān)權(quán)力，若未達到承諾業(yè)績，則由收購方行使相關(guān)權(quán)利。簽訂對賭協(xié)議可以在一定程度上消除并購過程中因信息不對稱造成的損失，提升并購活動的公平性。對收購方而言，有了對賭協(xié)議的保證，即使并購后收益不如預(yù)期，可以通過行使權(quán)利挽回損失；站在被收購方角度，對賭協(xié)議可以起到自我約束的作用，督促被收購方做出更加合理的業(yè)績承諾，并在后期的經(jīng)營中更負責(zé)地管理企業(yè)。對賭協(xié)議也存在一些弊端。業(yè)績承諾本身就是一種預(yù)期，其準(zhǔn)確性受各種因素的影響，被收購方為了融資成功而盲目做出過高業(yè)績承諾的案例也不在少數(shù)。當(dāng)?shù)狡诔兄Z業(yè)績不達標(biāo)時，被收購方很可能會以股權(quán)為代價而失去對企業(yè)的控制，收購方雖然能得到一定補償，但要承擔(dān)商譽減值的后果。在對賭協(xié)議下過高的業(yè)績承諾會造成企業(yè)商譽被高估，由此帶來的商譽減值將會給企業(yè)帶來沉重打擊，結(jié)合企業(yè)對賭協(xié)議可以判斷公司商譽估值的合理性，也可以更深入的探究企業(yè)并購活動。

3研究設(shè)計3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源論文選擇2015至2019年十家傳媒行業(yè)非“ST”A股上市公司，從其年報中提取數(shù)據(jù)，按照以下要求篩選出符合要求的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析：（1）剔除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本。（2）剔除商譽賬面價值和商譽減值損失金額同時為零的樣本。數(shù)據(jù)來源于巨潮資訊網(wǎng)中所公布的公司年報，按上述要求對樣本數(shù)據(jù)進行篩選，最終獲得45個樣本，然后對整理后的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析。3.2變量選取3.2.1商譽減值與市場股價相關(guān)性研究的變量選?。?）被解釋變量股票收盤平均價格（PRICE）：按照我國證監(jiān)會的規(guī)定，每年4月30日之前，上市公司需進行財務(wù)報表披露工作，考慮到股價對財務(wù)報表信息反應(yīng)的滯后性，故選用的股票價格為次年4月30日與5月31日股票收盤價的平均值（如果4月30日或5月31日未開盤則選用最近的前一交易日的股價信息）。這樣得出的股價已經(jīng)能夠較為全面地反映公司財務(wù)報表信息。（2）解釋變量商譽減值率（GWIMP）商譽減值率=年末商譽減值準(zhǔn)備金額/年末合并資產(chǎn)負債表商譽原值，這是借鑒了HuailingXie（2020）學(xué)者的變量設(shè)計。用相對數(shù)設(shè)計變量排除了不同公司商譽規(guī)模不同的影響。(3)控制變量論文設(shè)置以下幾種變量，控制這些因素對被解釋變量和解釋變量的影響：=1\*GB3①資產(chǎn)負債率（Lev）資產(chǎn)負債率是評價公司長期償債能力的指標(biāo)，展示了公司的長期經(jīng)營水平。高財務(wù)杠桿下，投資者會重點關(guān)注公司的償債水平和盈利情況，這會刺激管理層進行盈余管理。債務(wù)合同也會約束商譽減值計提等相關(guān)準(zhǔn)則的實施?？梢娰Y產(chǎn)負債率會對解釋變量產(chǎn)生影響，應(yīng)作為控制變量。=2\*GB3②資產(chǎn)凈利率（ROA）資產(chǎn)凈利率是衡量企業(yè)盈利能力的重要指標(biāo)，高資產(chǎn)凈利率意味著企業(yè)綜合經(jīng)營管理水平較強，若財務(wù)報表使用者看好該指標(biāo)會增加持有公司股票進而使公司股價提高，故資產(chǎn)凈利率與股價存在一定正相關(guān)關(guān)系。=3\*GB3③公司規(guī)模（SIZE）公司規(guī)模這一數(shù)據(jù)由期末總資產(chǎn)取自然對數(shù)得到。商譽作為資產(chǎn)的一部分，在資產(chǎn)規(guī)模較大時，其數(shù)額也相對較大，進而商譽減值損失也較大，所以公司規(guī)?？梢酝ㄟ^影響商譽減值率影響股價，應(yīng)將其作為控制變量加入到模型中。=4\*GB3④營業(yè)收入增長率（Growth）財務(wù)報表使用者會重點關(guān)注公司經(jīng)營情況來做出決策，營業(yè)收入增長率是代表性指標(biāo)之一。高營業(yè)收入增長率使得投資者對企業(yè)發(fā)展前景看好，從而影響股價，故將這一指標(biāo)作為控制變量引入模型。=5\*GB3⑤每股凈資產(chǎn)（BVPS）這一指標(biāo)反映了股東財富情況，每股凈資產(chǎn)越高，股東財富越大，公司盈利能力與經(jīng)濟實力更強，從而使股價提高，故將其作為控制變量。各變量定義如表1所示：表1變量定義表Table1Variabledefinitiontable變量類型變量名稱變量符號變量定義被解釋變量股票收盤平均價格PRICEt+1年4月30日與5月30日股票收盤價的平均值解釋變量商譽減值率GWIMP年末商譽減值準(zhǔn)備金額/年末合并資產(chǎn)負債表商譽原值控制變量資產(chǎn)負債率Lev年末總負債/年末總資產(chǎn)資產(chǎn)凈利率ROA凈利潤/年末總資產(chǎn)公司規(guī)模SIZE年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)營業(yè)收入增長率Growth營業(yè)收入變動額/t-1年年初營業(yè)收入每股凈資產(chǎn)BVPS凈資產(chǎn)/總股本3.2.2商譽減值與企業(yè)業(yè)績相關(guān)性研究的變量選取為了研究我國傳媒行業(yè)上市公司并購商譽減值對于企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的影響，本文參考鄭海英等（2014）、張麗達（2016）和馮科（2018）等的研究，將資產(chǎn)凈利率（ROA）作為被解釋變量。用來衡量商譽減值的解釋變量仍為商譽減值率，同時刪除了營業(yè)收入增長率和每股凈資產(chǎn)兩個控制變量，加入一個新的控制變量第一大股東持股比例（BIG）。各變量定義如表2所示：表2變量定義表Table2Variabledefinitiontable變量類型變量名稱變量符號變量定義被解釋變量資產(chǎn)凈利率ROA凈利潤/年末總資產(chǎn)解釋變量商譽減值率GWIMP年末商譽減值準(zhǔn)備金額/年末合并資產(chǎn)負債表商譽原值控制變量資產(chǎn)負債率Lev年末總負債/年末總資產(chǎn)公司規(guī)模SIZE年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)第一大股東持股比例BIG公司第一大股東持股比例3.3模型設(shè)計3.3.1檢驗商譽減值與市場股價相關(guān)性的模型為了研究我國傳媒行業(yè)上市公司商譽減值與市場股價的相關(guān)性，論文參考HuailingXie（2020）等學(xué)者對模型的設(shè)計，構(gòu)造的模型為：模型（1）：PRICEi,t+1=α0+α1GWIMPi,t+α2Levi,t+α3ROAi,t+α4SIZEi,t+α5Growthi,t+α6BVPSi,t+εi,t商譽減值釋放出未來現(xiàn)金流量減少的信號，投資者會捕捉到這種信號并反映在自己的預(yù)期中，投資者因為商譽減值傳遞的消極信號而產(chǎn)生悲觀情緒，因此商譽減值與市場反映之間應(yīng)該是負相關(guān)的。故提出假設(shè)一：H1：商譽減值與市場股價之間具有相關(guān)性，且成負相關(guān)關(guān)系。為驗證假設(shè)H1，主要是看模型（1）中系數(shù)α1是否顯著為負。3.3.2檢驗商譽減值與企業(yè)業(yè)績相關(guān)性的模型參考鄭海英等（2014）、張麗達（2016）和馮科（2018）等研究建立了模型（2）：ROAi,t=α0+α1GWIMPi,t+α2Levi,t++α3SIZEi,t+α4BIGi,t+εi,t根據(jù)并購企業(yè)間對賭協(xié)議的理論基礎(chǔ)，被收購方在承諾期內(nèi)若達到承諾業(yè)績，則可以行使事前規(guī)定的相關(guān)權(quán)力，若未達到承諾業(yè)績，則由收購方行使相關(guān)權(quán)利，發(fā)生商譽減值則意味著被收購方的價值與未來業(yè)績被高估，會對企業(yè)經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生不利影響。故提出假設(shè)二：假設(shè)H2：商譽減值與企業(yè)業(yè)績之間具有相關(guān)性，且成負相關(guān)關(guān)系。為驗證假設(shè)H2，主要是看模型（2）中系數(shù)α1是否顯著為負。4商譽減值與傳媒行業(yè)上市公司財務(wù)績效相關(guān)性分析4.1商譽減值與市場股價相關(guān)性分析4.1.1描述性統(tǒng)計分析論文首先對股票收盤價均值、商譽減值率等數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，得到的分析結(jié)果如表3所示。表3變量描述性統(tǒng)計Table3Descriptivestatisticsofvariables個案數(shù)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差PRICE454.1523.1210.42444.84812GWIMP45010.36640.38717Lev450.060.940.2750.20459ROA45-1.020.13-0.00860.1972Size4521.4623.8122.54050.66365Growth45-1.311.480.09020.44812BVPS450.328.054.10511.9062根據(jù)上表所示信息可知：股票收盤價的最大值與最小值相差較大，且標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值較大，說明各公司股價差異與波動性較大，選取的傳媒行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)比較有代表性。4.1.2Pearson相關(guān)性分析在描述性統(tǒng)計的基礎(chǔ)上先對變量進行Pearson相關(guān)性分析以檢驗假設(shè)H1，各變量相關(guān)性分析的檢驗結(jié)果見表4。表4變量間相關(guān)性分析Table4CorrelationanalysisamongvariablesPRICEGWIMPLevROASIZEGrowthBVPSPRICE1GWIMP-0.338*1Lev-0.2270.316*1ROA0.405**-0.405**-0.1651SIZE-0.024-0.383**-0.0780.2751Growth0.441**-0.345*-0.2190.354*0.0901BVPS0.362*-0.624**-0.460**0.2720.553**0.2111*.在0.05級別（雙尾），相關(guān)性顯著。**.在0.01級別（雙尾），相關(guān)性顯著。從表4可以得出以下結(jié)論：（1）解釋變量與被解釋變量的相關(guān)關(guān)系：GWIMP（-0.338）與PRICE在置信概率為95%以上顯著負相關(guān)，從而接受假設(shè)H1，認為商譽減值與市場股價顯著負相關(guān)。（2）控制變量與被解釋變量的相關(guān)關(guān)系：ROA（0.405）與PRICE、Growth（0.441）與PRICE在置信概率為99%以上顯著正相關(guān)；BVPS（0.362）在置信概率為95%以上與PRICE顯著正相關(guān)；而Lev、SIZE與PRICE不顯著相關(guān)。4.1.3Pearson偏相關(guān)分析通過Pearson相關(guān)性分析，初步了解了各變量與被解釋變量PRICE的相關(guān)性。為了進一步研究在剔除其他影響因素下變量間的相關(guān)性，確定各變量對被解釋變量PRICE究竟是直接影響還是間接影響，分別將各變量與被解釋變量進行偏相關(guān)性分析，得到表5到表10。表5GWIMP與PRICE的偏相關(guān)性分析Table5PartialcorrelationanalysisbetweenGWIMPandPRICE控制變量PRICEGWIMPLev&ROA&SIZE&Growth&BVPSPRICE相關(guān)性1.0000.005顯著性（雙尾）00.978GWIMP相關(guān)性0.0051.000顯著性（雙尾）0.9780表6Lev與PRICE的偏相關(guān)性分析Table6PartialcorrelationanalysisbetweenLevandPRICE控制變量PRICELevROA&SIZE&Growth&BVPS&GWIMPPRICE相關(guān)性1.0000.075顯著性（雙尾）00.643Lev相關(guān)性0.0751.000顯著性（雙尾）0.6430表7ROA與PRICE的偏相關(guān)性分析Table7PartialcorrelationanalysisbetweenROAandPRICE控制變量PRICEROASIZE&Growth&BVPS&GWIMP&LevPRICE相關(guān)性1.0000.316顯著性（雙尾）00.047ROA相關(guān)性0.3161.000顯著性（雙尾）0.0470表8SIZE與PRICE的偏相關(guān)性分析Table8PartialcorrelationanalysisbetweenSIZEandPRICE控制變量PRICESIZEGrowth&BVPS&GWIMP&Lev&ROAPRICE相關(guān)性1.000-0.367顯著性（雙尾）00.120SIZE相關(guān)性-0.3671.000顯著性（雙尾）0.1200表9Growth與PRICE的偏相關(guān)性分析Table9PartialcorrelationanalysisbetweenGrowthandPRICE控制變量PRICEGrowthBVPS&GWIMP&Lev&ROA&SIZEPRICE相關(guān)性1.0000.321顯著性（雙尾）00.044Growth相關(guān)性0.3211.000顯著性（雙尾）0.0440表10BVPS與PRICE的偏相關(guān)性分析Table10PartialcorrelationanalysisbetweenBVPSandPRICE控制變量PRICEBVPSGWIMP&Lev&ROA&SIZE&GrowthPRICE相關(guān)性1.0000.360顯著性（雙尾）00.022BVPS相關(guān)性0.3601.000顯著性（雙尾）0.0220從表5到表10的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，在通過控制其他指標(biāo)的偏相關(guān)分析中，ROA（0.316）、Growth（0.321）、BVPS（0.360）分別與PRICE在大于95%的置信度下顯著相關(guān)，而GWIMP、Lev、SIZE均與PRICE不相關(guān)。結(jié)合相關(guān)性分析和偏相關(guān)性分析，匯總各變量與被解釋變量PRICE的相關(guān)性如表11。表11各變量與PRICE相關(guān)性分析結(jié)果匯總Table11ThecorrelationanalysisresultsofeachvariableandPriceGWIMPLevROASIZEGrowthBVPSPearson相關(guān)分析負相關(guān)（-0.338）不相關(guān)正相關(guān)（0.405）不相關(guān)正相關(guān)（0.441）正相關(guān)（0.362）Pearson偏相關(guān)分析不相關(guān)不相關(guān)正相關(guān)（0.316）不相關(guān)正相關(guān)（0.321）正相關(guān)（0.360）根據(jù)上表得出結(jié)論：（1）ROA、Growth、BVPS與PRICE直接正相關(guān)。（2）Lev、SIZE與PRICE無相關(guān)關(guān)系。（3）GWIMP與PRICE不是直接相關(guān)關(guān)系，GWIMP通過與其他指標(biāo)的相互影響而與PRICE存在間接的負相關(guān)關(guān)系。為進一步探究GWIMP與模型中哪個變量存在相關(guān)關(guān)系使得GWIMP間接影響PRICE，將GWIMP分別與ROA、Growth、BVPS進行偏相關(guān)性分析得到表12到14。表12GWIMP與ROA的偏相關(guān)性分析Table12PartialcorrelationanalysisbetweenGWIMPandROA控制變量GWIMPROAPRICE&Growth&BVPS&SIZE&LevGWIMP相關(guān)性1.000-0.228顯著性（雙尾）00.157ROA相關(guān)性-0.2281.000顯著性（雙尾）0.1570表13GWIMP與Growth的偏相關(guān)性分析Table13PartialcorrelationanalysisbetweenGWIMPandGrowth控制變量GWIMPGrowthPRICE&BVPS&Lev&ROA&SIZEGWIMP相關(guān)性1.000-0.190顯著性（雙尾）00.239Growth相關(guān)性-0.1901.000顯著性（雙尾）0.2390表14GWIMP與BVPS的偏相關(guān)性分析Table14PartialcorrelationanalysisbetweenGWIMPandBVPS控制變量GWIMPBVPSPRICE&Lev&ROA&SIZE&GrowthGWIMP相關(guān)性1.000-0.426顯著性（雙尾）00.006BVPS相關(guān)性-0.4261.000顯著性（雙尾）0.0060從表12到表14可以看出，GWIMP與ROA、Growth這兩個變量的相關(guān)性均不顯著，而GWIMP（-0.426）與BVPS在大于99%的可信度下顯著負相關(guān)，即GWIMP通過影響B(tài)VPS而間接影響PRICE。通過以上分析，各變量對PRICE的影響路徑如下圖1。圖1各變量對PRICE的影響路徑Fig.1TheinfluencepathofeachvariableonPRICE4.2商譽減值與企業(yè)業(yè)績相關(guān)性分析樣本的代表性已在4.1.1中驗證，故下面直接進行相關(guān)性分析。4.2.1Pearson相關(guān)性分析針對假設(shè)H2，有關(guān)變量相關(guān)性檢驗的結(jié)果見表15。表15變量間相關(guān)性分析Table15CorrelationanalysisamongvariablesROAGWIMPLevSIZEBIGROA1GWIMP-0.405**1Lev-0.1650.316*1SIZE0.275-0.383**-0.0781BIG0.370*-0.050-0.0270.2661**.在0.01級別（雙尾），相關(guān)性顯著。*.在0.05級別（雙尾），相關(guān)性顯著。根據(jù)表15得出以下結(jié)論：（1）解釋變量與被解釋變量的相關(guān)關(guān)系：GWIMP（-0.405）與ROA在置信度大于99%的水平下顯著負相關(guān)。說明在論文的樣本選取背景下，公司商譽減值與企業(yè)業(yè)績之間呈顯著負相關(guān)關(guān)系，從而驗證了假設(shè)H2；（2）控制變量與被解釋變量的相關(guān)關(guān)系：BIG（0.370）與ROA在置信水平大于95%下顯著正相關(guān)；Lev、SIZE與ROA不相關(guān)；4.2.2Pearson偏相關(guān)分析為進一步研究在剔除其他影響因素下變量間的相關(guān)性，找出各變量對ROA的影響路徑，分別將各變量與ROA進行偏相關(guān)性分析，得到表16到表19。表16GWIMP與ROA的偏相關(guān)性分析Table16PartialcorrelationanalysisbetweenGWIMPandROA控制變量ROAGWIMPLev&SIZE&BIGROA相關(guān)性1.000-0.350顯著性（雙尾）00.023GWIMP相關(guān)性-0.3501.000顯著性（雙尾）0.0230表17Lev與ROA的偏相關(guān)性分析Table17PartialcorrelationanalysisbetweenLevandROA控制變量ROALevSIZE&BIG&GWIMPROA相關(guān)性1.000-0.044顯著性（雙尾）00.783Lev相關(guān)性-0.0441.000顯著性（雙尾）0.7830表18SIZE與ROA的偏相關(guān)性分析Table18PartialcorrelationanalysisbetweenSIZEandROA控制變量ROASIZEBIG&GWIMP&LevROA相關(guān)性1.0000.046顯著性（雙尾）00.772SIZE相關(guān)性0.0461.000顯著性（雙尾）0.7720表19BIG與ROA的偏相關(guān)性分析Table19PartialcorrelationanalysisbetweenBIGandROA控制變量ROABIGGWIMP&Lev&SIZEROA相關(guān)性1.0000.362顯著性（雙尾）00.019BIG相關(guān)性0.3621.000顯著性（雙尾）0.0190從表16到表19的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，GWIMP（-0.350）與ROA顯著負相關(guān)；BIG（0.362）與ROA顯著正相關(guān)；而Lev、SIZE與ROA不相關(guān)。結(jié)合相關(guān)性分析和偏相關(guān)性分析，匯總各變量與被解釋變量ROA的相關(guān)性如表20。表20各變量與ROA相關(guān)性分析結(jié)果匯總Table20ThecorrelationanalysisresultsofeachvariableandROAGWIMPLevSIZEBIGPearson相關(guān)分析負相關(guān)（-0.405）不相關(guān)不相關(guān)正相關(guān)（0.370）Pearson偏相關(guān)分析負相關(guān)（-0.350）不相關(guān)不相關(guān)正相關(guān)（0.362）根據(jù)上表得出結(jié)論：（1）GWIMP與ROA直接負相關(guān)，BIG與ROA直接正相關(guān)。（2）Lev、SIZE與ROA既不直接相關(guān)也不間接相關(guān)。通過以上分析，各變量對ROA的影響路徑如圖2。圖2各變量對ROA的影響路徑Fig.2TheinfluencepathofeachvariableonROA5研究結(jié)論與建議5.1研究結(jié)論（1）傳媒行業(yè)上市公司商譽減值與市場股價顯著負相關(guān)。在用市場股價衡量企業(yè)財務(wù)績效的模型中，公司的商譽減值通過影響每股凈資產(chǎn)而對市場股價產(chǎn)生間接負向影響。（2）傳媒行業(yè)上市公司商譽減值與企業(yè)業(yè)績顯著負相關(guān)。在用資產(chǎn)凈利率衡量企業(yè)財務(wù)績效的模型中，公司的商譽減值對資產(chǎn)凈利率產(chǎn)生直接負向影響。5.2對策建議（1）政府機構(gòu)：相關(guān)的準(zhǔn)則制定部門要盡快對商譽的后續(xù)會計處理進行規(guī)范和完善；其次，對商譽的測試時點、測試流程等問題進行規(guī)范，約束管理層行為，提高商譽減值的信息質(zhì)量。（2）上市公司：首先，公司決策者要始終保持清醒的頭腦，并購決策實施之前，要對被并購企業(yè)進行全面考察，包括其經(jīng)營的業(yè)務(wù)、管理能力、產(chǎn)業(yè)鏈條、發(fā)展前景等；其次，可以考慮適當(dāng)延長業(yè)績承諾期，以達到持續(xù)經(jīng)營的目的。（2）投資者：投資者在解讀公司披露的商譽減值信息時，也要同時關(guān)注公司的財務(wù)狀況，重點參考每股凈資產(chǎn)這一指標(biāo)的變動趨勢。公司計提大量商譽減值但每股凈資產(chǎn)保持相對穩(wěn)定可能并不意味著公司價值的下降。（3）監(jiān)管部門：監(jiān)管部門要加強對商譽及商譽減值信息披露的監(jiān)督，要求公司重點說明商譽減值計提的原因、確定依據(jù)等信息；其次，監(jiān)管部門要加大對違規(guī)行為的懲戒力度，如暗箱操作、利益輸送等行為。參考文獻[1]BourneJH.Goodwill[J].TheAccountant,1888,9:604-606.[2]HendriksenES.Accountingtheory[M].McGraw-Hill/Irwin,1977.[3]LeakePD.Goodwill:ItsNatureandhowtoValueit.[J].TheAccountant,1914,(1):81-90.[4]ChambersRJ.Canning'sTheEconomicsofAccountancy-After50Years[J].AccountingReview,1979,54(4):764-775.[5]楊汝梅.無形資產(chǎn)論[M].北京:中國財政經(jīng)濟出版社,1993.[6]葛家澍.當(dāng)前財務(wù)會計的幾個問題——衍生金融工具、自創(chuàng)商譽和不確定性[J].會計研究,1996,(01):3-8.[7]董必榮.商譽本質(zhì)研究綜述[J].中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報,2018,(03):39-43+143.[8]杜興強,杜穎潔,周澤將.商譽內(nèi)涵及其確認問題探討[J].會計研究,2011,(01):11-16+95.[9]許金葉.商譽會計處理的理論問題研究[J].財會月刊,2020,(02):9-15.[10]MattiasHamberg,Leif-AtleBeisland.ChangesinthevaluerelevanceofgoodwillaccountingfollowingtheadoptionofIFRS3[J].JournalofInternationalAccounting,AuditingandTaxation,2014,23(2).[11]CheolLee.TheeffectofSFAS142ontheabilityofgoodwilltopredictfuturecashflows[J].JournalofAccountingandPublicPolicy,2010,30(3).[12]MarkHirschey,VernonJ.Richardson.Informationcontentofaccountinggoodwillnumbers[J].JournalofAccountingandPublicPolicy,2002,21(3).[13].GoodwillAmortizationandtheUsefulnessofEarnings[J].FinancialAnalystsJournal,2001,57(5).[14]RossJenn