商誉、信息不对称与企业避税

许静静 王宽亮

(华东师范大学经济与管理学部，上海 200333)

一、引言

受政策影响，2014年以来，我国并购重组事件呈爆发式增长，其中高估值、高业绩承诺的“双高”现象推动A股市场商誉总额一路攀升(高榴和袁诗淼，2017)[17]。根据国泰安数据的统计，我国A股市场的商誉总额在2016年首次突破万亿元大关，且在随后几年一直维持在1.3万亿元左右。巨额商誉意味着未来可能发生巨额减值而使企业面临风险，因此，商誉及其减值的经济后果引起了学者们的广泛关注(Bens et al.，2011；Li and Sloan，2017；杨威等，2018；张新民和祝继高，2019；孙瑞泽，2020)[2][7][26][29][23]。在此背景下，本文关注商誉及商誉减值对企业避税行为的影响。

企业避税被认为是一种税收筹划战略，它既包括税法基础下的合法抵扣，也包含基于机会主义动机的非法抵扣。避税虽然降低了企业现金流的支出，但却带来了国家和企业之间、股东与管理层之间的利益冲突(Crocker and Slemrod，2005)[5]，且对企业自身也存在诸多不利影响(汪猛和徐经长，2016；代彬等，2016)[24][14]。现有文献表明，监督缺失下的管理层自利行为(范子英和田彬彬，2013；陈骏和徐玉德，2015；代彬等，2016)[15][12][14]和信息不对称(蔡宏标和饶品贵，2015)[11]是促使企业避税的两大主要因素。而商誉在其产生及后续的会计处理中堆积了大量的信息不对称(傅超等，2015；谢纪刚和张秋生，2013)[16][25]，这种信息不对称加大了外部人识别企业非常规交易、对相关信息进行解读及监管的难度，从而为企业避税提供了机会及掩护，使得高商誉企业有着更高的避税程度；后续的计提商誉减值则是缓解了商誉中的信息不对称，对企业避税产生抑制作用。

本文的研究贡献主要有以下三个方面：(1)证明了商誉对避税产生影响的一个重要机制在于商誉数据中积累了大量信息不对称，这一结果为理解商誉负面经济后果及商誉治理提供了思路。超额商誉对企业及市场都有负面影响，在既有的达万亿元规模的A股企业商誉背景下，如何治理商誉是监管层所关注的。本文的结论表明，在现有准则背景下，应当加大对高商誉企业相关信息披露的要求，对商誉的产生及其后续处理的全过程信息披露加强监管，提高相关信息透明度，降低内外部的信息不对称。(2)与以往文献大多认为商誉减值是企业进行“洗大澡”等盈余管理行为的手段(Bens et al.，2011；Li and Sloan，2017)[2][7]不同，发现了商誉减值同时也可以缓解商誉所导致的信息不对称，帮助外界了解被并购标的产生超额经济利益能力的下滑及协同效应减弱的情况，从而有助于外界对企业进行恰当评估、降低商誉风险，体现了商誉减值的积极面，说明了促使企业适时减值的必要性及重要性。(3)以企业避税为切入点，为现行会计处理下的商誉所导致的负面经济后果提供了新证据，丰富了有关商誉的研究，同时也丰富了企业避税领域的研究。

二、文献回顾与假设提出

(一)文献回顾

在关于“商誉”的相关研究中，针对其经济后果的探讨相对较多，且大多数文献都指出高额商誉所带来的负面效应，如张新民和祝继高(2019)[29]、郑海英等(2014)[31]均发现，高额商誉将导致企业市场价值和长期业绩下降。周泽将等(2019)[32]研究发现，企业商誉增加了经营的不确定性，而这种不确定同样反映在市场表现上(杨威等，2018)[26]。郑春美和李晓(2018)[30]、叶建芳等(2016)[27]均发现拥有大额商誉的企业增加了审计的不确定性与审计风险，使得被审计单位需要承担更多的审计费用。在会计处理上，准则要求企业每年对商誉做减值测试，当有减值迹象时，应当对其进行及时减值。然而，企业计提商誉减值容易引发市场的向下反应(Bens et al.，2011)[2]，如韩宏稳等(2019)[18]发现商誉减值对股价崩盘风险具有显著正向影响。有研究认为，企业在商誉减值决策中拥有绝对的自由裁量权，导致商誉减值中存在较多盈余管理的因素，这些盈余管理动机主要来源于政治压力(Ramanna，2008)[9]和管理层机会主义(Ayres et al.，2019)[1]，表现为管理层为了达到“洗大澡”、收入平滑、避免损失报告等目的而择机进行减值(Choi and Nam，2020)[4]，因而导致对商誉减值的计提往往不及时(Li and Sloan，2017)[7]。针对高商誉及其减值带来的问题，有些学者从监管角度入手，提供了一些应对策略(任雅萍，2018；孙瑞泽，2020)[22][23]。

由现有文献可以看出，商誉对企业造成了很多负面影响，这主要是由于商誉在确认、计量及后续处理中所带来的信息不对称与管理者所拥有的自由裁量权。商誉中累积的信息不对称为避税提供了机会，从而使得商誉对企业避税行为产生影响。

(二)研究假设

企业拥有的巨额商誉与会计信息不对称密切相关(傅超等，2015；谢纪刚和张秋生，2013)[16][25]，这种信息不对称来自于商誉的产生以及后续处理的全过程。

首先，从商誉的产生看，企业在合并过程中产生的商誉是否真实地反映了应当支付的溢价，本身就存疑。一方面，合理的商誉包括被并购标的未来产生的超额经济利益，以及协同效应带来的价值。然而，商誉也可能包括过度支付部分，如管理层的过度自信(李丹蒙等，2018)[19]、自身利益等因素都会促使其支付过高的对价，这些因素与动机并不能完全体现在商誉的会计计量和报告中，导致外部人对于账面商誉的“信息含量”了解不足。另一方面，企业在商誉后续的减值决策上拥有较大自主裁量权，使得商誉数据及报表盈余数据失真，会计信息质量下降，外部人难以利用会计信息对企业进行恰当评估。郑春美和李晓(2018)[30]、叶建芳等(2016)[27]的研究都证明了企业拥有巨额商誉会增加会计信息不对称，而这种信息不对称刚好为企业避税行为提供了“掩护”(蔡宏标和饶品贵，2015)[11]，因为避税需要采取复杂且不透明的交易(叶康涛和刘行，2014)[28]，同时也需要不透明的信息来规避外界对企业业务的解读及税收部门的监管(Chen and Chu，2005)[3]。商誉导致的信息不对称又会影响企业避税行为。巨额商誉来源于高溢价并购，这些并购往往伴随着被并购企业的高业绩承诺。为了达到业绩承诺，被并购企业大多会进行一定程度的业绩操控以避免因未达业绩承诺而进行补偿。这就意味着高商誉企业的报表数据“水分”往往较大，会计信息质量较低，为企业设计复杂且不透明的交易来进行避税行为提供了动机与便利。

其次，从商誉的后续处理看，由于准则赋予了企业在商誉减值上的自由裁量权，企业在是否减值、减值金额上弹性较大，这导致盈余数据不够真实客观，企业的会计信息可比性较差，进而加大了外界识别公司非常规业务及对企业信息进行解读的难度，为其避税活动提供了掩护(李青原和王露萌，2019)[20]。因此，商誉在产生及后续处理全过程中累积的信息不对称，加大了外部人及监管方对企业业务的识别及判断难度，降低了避税成本，为企业实施避税行为提供了便利。综上所述，本文提出以下假设：

H1：商誉与企业避税程度正相关，即商誉金额越大，企业避税程度越高。

基于均值回归效应，超额回报能力、协同效应都不会一直持续下去，当被并购方产生经济利益的能力下滑，或者是协同效应减弱，并购企业都应该计提商誉减值。然而，作为商誉唯一的后续处理方式，“减值”决策的话语权被赋予了企业，这就导致了企业在减值决策上可能出现机会主义倾向。在这种情况下，就算被并购方产生经济利益的能力已经出现下滑迹象，或者是协同效应减弱甚至消失，只要并购方利用在减值决策上的话语权不计提减值，外部人就无从知晓这一事实。

这种信息不对称将随着企业计提商誉减值而得到缓解。如果企业计提了商誉减值，则相当于企业拿掉了“遮羞布”，主动把真相公布于众。虽然这其中也可能伴随企业“洗大澡”的机会主义行为，但可以肯定的是，外部人能够通过减值了解到商誉价值在发生毁损，并购标的产生超额回报的能力在下滑、协同效应在减弱，从而使得商誉数据上的“信息不对称”得以缓解，商誉数据更加真实客观。因此，本文认为商誉减值会缓解商誉中的“信息不对称”，从而使得企业避税行为失去了天然“避风港”而变得更加困难。基于此，本文提出以下假设：

H2：商誉减值与企业避税负相关，即计提商誉减值能够抑制企业避税。

三、研究设计

(一)模型与变量

参考Desai and Dharmapala(2006)[6]、蔡宏标和饶品贵(2015)[11]，本文用以下模型(1)进行多元回归检验：

1.被解释变量

模型(1)的被解释变量为企业的避税程度，参考Desai and Dharmapala(2006)[6]的方法，本文利用模型(2)构建指标DDBTD：

其中，BTD为会计-税收差异，其算法为利润总额与应纳税所得额之差除以期初总资产，应纳税所得额的计算方式为所得税费用与递延所得税费用之差与名义税率的比值。TACC为当年应计项目总额，等于净利润与经营活动产生的净现金流的差额与总资产的比值。模型(2)中的μi被认为是企业税负差异中不随时间变化的部分，具有固定特征，而εi,t则代表企业税负差异中变动差异部分，而DDBTD就是该两部分之和，代表会计-税收差异(BTD)中不能为应计项目所解释的两部分，即：

该变量数值越大，表示企业的避税程度越大。

2.解释变量

假设1的主解释变量为期末商誉(Goodwill)，计算方式为企业期末商誉净额与企业总资产的比值；假设2的主解释变量为商誉减值(GW_imp)，计算方式为当年计提的商誉减值与总资产的比值。

3.控制变量

参考陈作华和方红星(2018)[13]、范子英和田彬彬(2013)[15]、陈骏和徐玉德(2015)[12]、代彬等(2016)[14]，本文加入了企业基本面信息、治理结构、内外部监督环境等层面的控制变量，具体包括：企业规模(Size)、固定资产比重(Fix)、资产负债率(Lev)、总资产收益率(Roa)、企业成长能力(Grow)、无形资本密集度(Intan)、期间费用率(Sale)、当年是否亏损(Nol)、存货密集度(Inv)、高管性别(Tmtg)、高管年龄(Tmta)、股权集中度(First)、股权制衡度(Top2_10)、是否为国企(Soe)、是否经过由中注协排名的全国前十大会计师事务所审计(Big10)，以及年份(Year)和行业(Ind)虚拟变量。各变量的定义详见表1。

表1 变量定义

(二)样本数据

我国的并购热潮自2014年开始，因此，本文选取了2014―2019年我国A股上市公司样本进行检验。本文按照以下顺序对样本进行了筛选：(1)剔除金融和保险类上市公司；(2)剔除ST、ST*、PT的上市公司；(3)剔除资产负债率大于1的企业；(4)剔除了主要变量及控制变量缺失的样本。最终，得到满足商誉回归的有效样本量为8720，满足商誉减值回归的有效样本量为3147。具体的样本筛选过程见表2。数据来源于国泰安数据库(CSMAR)，为了减轻极端值的影响，本文在1%和99%分位进行缩尾处理。本文所使用的统计软件为STATA 15.0。

表2 样本选择过程

样本的描述性统计结果见表3。DDBTD的均值为-0.009，中位数为-0.003，这两个指标小于零，说明我国允许扣除的项目较小或收入的确认比较严格；Goodwill的均值为0.051，平均来看，企业商誉金额占资产总额约5%，但中位数为0.006，最大值为0.456，这表明均值受个别极端值影响较大；GW_imp的均值为0.012，中位数为0.000，这表明有超过半数企业在当年未计提商誉减值。控制变量方面，样本中非国有企业占据多数，大约有64%；大约58%的企业财务报表经过了国内前十大审计，在样本中占比相对较多。另外，公司第一大股东的平均持股比率达到约34%，显示了大股东的控制力与企业的股权集中度；在管理层特征方面，男性高管占总体的约82%，高管平均年龄在49岁左右，这些管理层个人特征均会对其做出的决策产生影响。

表3 变量描述性统计结果

四、实证结果与分析

(一)回归结果

表4列示了商誉对企业避税程度的影响结果，回归(1)控制了公司基本面信息，回归(2)加入了治理层面控制变量等。可以看到，在回归(2)中，Goodwill的系数为0.020，且在1%水平下显著，说明商誉金额越大，企业避税程度越高，支持了本文假设1，说明商誉数据中积累的信息不对称为企业避税创造了有利条件，使得高商誉企业表现出更高的避税程度。

表4 商誉对企业避税影响的回归结果

假设2的回归结果如表5所示，回归(1)加入了公司基本面控制变量，回归(2)继续加入公司治理等其余控制变量。可以看到，两个回归中商誉减值GW_imp的系数都显著为负，说明商誉减值金额越大，企业避税程度越低，这表明计提商誉减值能够抑制企业避税，支持了本文假设2。

表5 商誉减值对企业避税影响的回归结果

总的来说，表4、表5的回归结果支持了本文的假设，即商誉数据中积累了信息不对称，为避税提供了便利，而计提商誉减值则缓解了信息不对称，从而能够抑制企业避税行为。

(二)进一步检验

1.基于“信息不对称”的机制检验

在进一步检验中，本文首先利用机制检验，探究商誉是否通过增加企业信息不对称，为企业避税行为提供掩护；以及商誉减值是否通过缓解信息不对称，继而能够对企业避税产生抑制作用。参考Lu et al.(2010)[8]的研究思路，本文利用企业信息透明度(Opacity)衡量信息不对称，该指标是上交所和深交所根据信息披露质量和信息的获取和传播程度进行的评级。本文将评级为“A”的企业赋值为1，非“A”类企业为0。相对于其他衡量信息不对称的指标，该指标更为客观，更能规避企业内生选择因素对衡量指标的影响。表6中回归(1)(2)分别为假设1及假设2，检验商誉及商誉减值对避税的影响，回归(3)(4)分别利用Tobit回归检验了商誉及商誉减值对信息不对称程的影响，回归(5)考察信息不对称程度对避税的影响。结果显示，在回归(3)中，商誉(Goodwill)的系数显著为负，说明商誉加剧了信息不对称程度回归(4)中，商誉减值(GW_imp)的系数显著为正，表明企业计提商誉减值能够缓解信息不对称；回归(5)中，信息不对称(Opacity)的系数显著为负，说明信息不对称有利于企业避税，而高信息透明度的企业越不倾向于避税。以上结果表明，信息不对称是商誉与商誉减值对企业避税产生影响的重要机制，即高商誉中累积了信息不对称，为企业避税提供了掩护，而商誉减值能够降低信息不对称，从而抑制企业避税。总的来说，机制检验的结果从侧面支持了假设。

表6 信息不对称的机制检验

2.截面差异检验

上文检验结果证实，商誉对企业避税程度的影响主要是通过信息不对称这条路径。如果这一假设成立，应该观察到企业间信息不对称程度的差异将会影响商誉对企业避税程度的影响。因此，本文检验了信息不对称程度的差异在商誉对企业避税影响中所起的调节作用。具体来说，本文检验了企业信息透明度(Opacity)、外部监督造成的影响。其中，外部监督指标选取了企业的外审事务所是否属于中注协公布的前十大事务所审计(Big10)以及分析师出具的报告数量(Report)。获得上交所和深交所信息透明度A级评级的企业在信息披露中运作规范，披露质量较高，因而信息不对称程度较低；高质量的审计作为一种外部监督手段，能够提高会计信息质量，降低企业信息不对称程度；而分析师作为外部专业第三方，通过研究报告形式对企业进行监督，从而降低企业的信息不对称。基于上文的结果，预期在信息透明度A级评级企业、由国内十大审计企业、分析师发布报告多的企业中，商誉对避税的影响更弱。具体检验结果见表7的回归(1)至回归(6)。

表7 企业商誉对避税影响的分组检验

由表7的回归(1)(2)可以看到，在非A评级企业中，商誉对于企业避税程度呈显著正向影响，而在A级评级的企业中，商誉对避税没有显著影响，且两者系数差异在统计上显著，支持了预期。另外，回归(3)(4)列示了由非十大、十大所审计的企业中商誉对避税的影响结果，可以看到，在“非十大”审计组中，商誉对避税有着显著正向影响，而在“十大”审计组中，商誉对企业避税并没有显著影响，但两组回归中商誉系数之间的差异在统计上并不显著。回归(5)(6)是根据分析师出具研报数量的分组检验，结果显示，在出具研报数较多(高于中位数)与较少(低于中位数)的企业中，商誉对企业避税程度都呈现显著正向影响，但两组回归中商誉系数的差异在统计上也不显著。这些结果说明，诸如高质量审计、分析师跟踪这些外部监督机制并没有减轻商誉对企业避税的影响，这可能是因为商誉产生于复杂的企业合并之中，而避税操作又往往比较复杂兼隐蔽，外部监督虽然在一定程度上降低了信息不对称，但起到的作用有限。

此外，本文也检验了商誉对避税的影响在不同性质企业中的差别，即在国企、非国企中是否有差异。国有企业、非国有企业的避税动机及所受到的监管程度有较大差别，商誉对避税的影响也可能有所不同，表7的回归(7)(8)列示了相应结果。本文发现，在非国有企业中，商誉对避税有显著促进作用，但这种显著的促进作用并没有发生在国有企业中。产生以上结果的原因可能是，国有企业往往承担着政府的一些政治责任(Wei et al.，2005)[10]，有着更多的纳税义务，相比于非国有企业，其避税动机较低。

五、稳健性检验

(一)对内生性的控制

高商誉企业与低商誉企业可能本身就在公司层面特征上存在显著差异，从而导致本文的结果可能是因为这些固有差异而带来的。针对高、低商誉两组企业的控制变量的t检验结果(见表8)显示，两组企业在公司基本面、治理等指标上都存在显著差异。基于此，本文用PSM配对后的样本重新进行回归(具体来说，将控制变量作为配对变量，为高商誉组企业选择一个得分最近的低商誉组企业)，相应的检验结果见表9的回归(1)。另外，为了避免因遗漏那些不随时间变化的公司特质因素对结果的影响，本文采用了公司层面固定效应模型分别对假设1、2进行检验，相关结果见表9的回归(2)和回归(3)。可以看到，PSM配对检验结果与固定效应模型检验结果都与上文的主检验结果保持一致，说明结果并不是由于上述内生因素所导致的。

表8 控制变量均值检验

表9 PSM匹配后回归和固定效应模型回归检验

(二)替换变量及改变样本的回归

企业避税存在多种衡量指标，为保证结果的稳健性，本文采用会计-税收差异(BTD)进行回归，该指标数值越大，表示企业避税程度越高，相关结果见表10的回归(1)和回归(2)；在表10的回归(3)和回归(4)中，分别删除了商誉为零、商誉减值为零样本重新进行检验；在回归(5)中，改用“企业当年是否新增商誉(Gw_add)”替代假设1的主自变量Goodwill重新进行检验；在回归(6)中，改用“企业当年是否有计提商誉减值(GW_impd)”这一虚拟变量替代假设2的主自变量GW_imp重新进行检验。由表10可见，所有的检验结果都与上文的主检验结果保持一致，表明了本文相关检验结论的稳健性。

表10 替换变量及改变样本的回归结果

(三)控制“企业并购”的影响

商誉来源于企业溢价并购，因此商誉对企业避税的影响需要考虑并购本身对于避税可能造成的影响。基于此，本文加入变量“企业是否并购(Mer)”来控制企业并购行为对结果的影响，具体来说，若企业当年发生了并购，则Mer取1，否则为0。在表11的回归(1)中，把企业并购Mer作为遗漏变量加入主检验模型中，结果表明，在控制了并购之后，商誉对企业避税仍然有显著的正向影响；在回归(2)中，将企业并购Mer加入到商誉对企业信息不对称影响的检验模型中，结果和上文一致，商誉仍表现出对信息不对称的加剧；而在控制了商誉的情况下，并购行为本身没有对信息不对称产生显著影响。这一结果也从侧面反映出并非并购行为本身，而是高溢价并购所产生的商誉造成了信息不对称，使其为企业避税提供了便利，促进了企业避税行为。

表11 企业并购对于结果影响的检验

六、结论与建议

本文利用2014―2019年我国上市公司数据，实证研究了商誉及商誉减值对企业避税的影响。研究发现，商誉会显著提高企业避税程度，而商誉减值会抑制企业避税。产生该结果的原因主要是商誉的确认及后续会计处理中累积了大量的信息不对称，这种信息不对称为企业避税提供了机会与掩护，而计提商誉减值事实上则是缓解了其中的信息不对称，从而能够有效降低企业避税行为。本文还发现，商誉对企业避税的影响只在信息透明度比较差的企业中存在；而在国企中，商誉对其避税并没有显著影响，这可能是因为其特殊的纳税动机所致；此外，外部监督机制，如前十大事务所审计、分析师关注，都没能抑制商誉对避税的影响。

本文的研究发现对相关监管方具有一定参考价值：(1)对高商誉企业的信息披露加强监管。本文发现，正是由于商誉在确认及后续处理过程中积累的信息不对称为企业避税行为提供了机会与便利，才使得高商誉企业产生了较高程度的避税行为，这说明降低商誉数据中的信息不对称的重要性和在商誉形成及后续处理全过程中加强信息披露的必要性；该结果也提醒监管方对高商誉企业的纳税行为应当加以关注。(2)采取手段促使企业及时减值。商誉减值能够缓解商誉信息导致的信息不对称，提高会计信息质量，虽然减值常常被认为伴随着企业的“洗大澡”行为，但总的来说，减值能够缓解商誉带来的风险。因此，在当下由企业自主进行减值测试的准则背景下，审计及相关监管方应当采用更有效的手段督促企业及时减值，而不是“想减就减，不想减就不减”。 ■