11-PAGE商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險研究實證分析目錄TOC\o"1-3"\h\u3720商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險研究的文獻(xiàn)綜述 -1-258781.1引言 -2-266861.2理論分析與研究假設(shè) -4-26871.2.1商譽(yù)減值隱藏與股價崩盤風(fēng)險 -4-81921.2.2商譽(yù)減值隱藏、內(nèi)部控制與股價崩盤風(fēng)險 -7-113581.3研究設(shè)計 -8-70551.3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 -8-246531.3.2變量定義 -9-116621.3.3模型設(shè)定 -12-153721.4實證結(jié)果與分析 -12-50551.4.1描述性統(tǒng)計 -12-44301.4.2多元回歸分析 -13-82201.5進(jìn)一步檢驗 -16-237901.5.1截面差異檢驗 -16-111891.5.2內(nèi)部控制五大要素的作用 -22-114801.6穩(wěn)健性檢驗 -25-資本市場頻繁發(fā)生的商譽(yù)減值以及一次性大額減值是引起諸多上市公司股價暴跌的重要原因。為了探究商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系，本章基于商譽(yù)風(fēng)險后端的角度，探討商譽(yù)減值的隱藏是否會導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險以及如何有效緩解該風(fēng)險。商譽(yù)風(fēng)險在此階段表現(xiàn)為商譽(yù)減值的隱藏引起的股價崩盤風(fēng)險。本章的研究思路是：首先，實證檢驗商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)一步再檢驗高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠有效緩解隱藏商譽(yù)減值所引致的股價崩盤風(fēng)險。再進(jìn)一步的區(qū)分代理問題嚴(yán)重程度高、信息披露質(zhì)量較低以及投資者信心不足的上市公司，隱藏商譽(yù)減值所導(dǎo)致的股價崩盤風(fēng)險和內(nèi)部控制的緩解作用在是否存在差異；最后將內(nèi)部控制分解為的五大要素，分別檢驗內(nèi)部環(huán)境、控制活動、風(fēng)險評估、信息與溝通和內(nèi)部監(jiān)督對股價崩盤風(fēng)險的抑制作用。本章的研究旨在厘清了商譽(yù)減值隱藏引起股價崩盤風(fēng)險的內(nèi)在邏輯與機(jī)理，深刻認(rèn)識商譽(yù)減值行為、進(jìn)一步體現(xiàn)內(nèi)部控制在商譽(yù)風(fēng)險中的風(fēng)險管控作用。圖7-1內(nèi)部控制抑制商譽(yù)減值隱藏引起股價崩盤風(fēng)險的邏輯框架1.1引言近年來，外延式并購的增長給企業(yè)注入了成長的新動能，但并購中確認(rèn)的高額商譽(yù)以及后續(xù)的商譽(yù)減值卻為企業(yè)持續(xù)與穩(wěn)定的發(fā)展埋下隱患。據(jù)2019年披露的年報顯示，我國A股上市公司共有871家公司計提商譽(yù)減值，減值金額達(dá)1658.6億元之高，是A股歷史上商譽(yù)減值額最高的一年。隨之而來的，是商譽(yù)減值公司的股價大幅下跌。例如，奧瑞德在2019年的業(yè)績預(yù)告中披露商譽(yù)減值后利潤虧損17億，次日開盤股價面臨”一字”跌停；天神娛樂、森遠(yuǎn)股份與方正電機(jī)亦由于商譽(yù)減值披露后股價連續(xù)跌停相關(guān)數(shù)據(jù)來自于wind數(shù)據(jù)庫以及上市公司披露的年報。相關(guān)數(shù)據(jù)來自于wind數(shù)據(jù)庫以及上市公司披露的年報。股價崩盤是企業(yè)長期隱藏壞信息，并在某個時點(diǎn)因無法再繼續(xù)隱藏而集中釋放導(dǎo)致的結(jié)果（JinandMyers,2006；Huttonetal.,2009）。因此，探究商譽(yù)減值是否導(dǎo)致股價崩盤的關(guān)鍵在于：商譽(yù)減值行為背后是否存在隱藏負(fù)面消息的現(xiàn)象。在新商譽(yù)會計準(zhǔn)則的應(yīng)用中在國內(nèi)外現(xiàn)行商譽(yù)的會計準(zhǔn)則中，包括美國通用會計準(zhǔn)則SFAS在國內(nèi)外現(xiàn)行商譽(yù)的會計準(zhǔn)則中，包括美國通用會計準(zhǔn)則SFAS142，國際財務(wù)報告準(zhǔn)則IFRS3，以及《企業(yè)會計準(zhǔn)則第8號——資產(chǎn)減值》，均規(guī)定企業(yè)合并所形成的商譽(yù)，應(yīng)當(dāng)每年進(jìn)行減值測試。面對隱藏的商譽(yù)減值不斷累積，上市公司內(nèi)部是否存在一種機(jī)制能有效緩解商譽(yù)減值隱藏引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險呢？已有文獻(xiàn)證實，內(nèi)部控制作為企業(yè)內(nèi)部一套綜合的管理系統(tǒng)與工具，在約束內(nèi)部人行為（Chhaochhariaetal.,2007；Ashbaugh-Skaifeetal.,2013；Ayresetal.,2019）、改善公司治理（Ashbaugh-Skaifeetal.,2013；GaoandJia.,2016）、提高會計信息質(zhì)量（AltamuroandBeatty,2010；Gohetal.,2011）、增強(qiáng)信息透明度（Doyleetal.,2007；Ashbaugh-Skaifeetal.,2008；ArpingandSautner,2013）等方面均能發(fā)揮重要作用。有效的內(nèi)部控制是企業(yè)良好信息環(huán)境的重要保障，它不僅能夠提高財務(wù)報告信息生產(chǎn)質(zhì)量，并且抑制管理層隱藏信息的行為、加強(qiáng)公司與外部投資者的交流與溝通，從而降低信息不對稱程度，防止極端負(fù)面的事件發(fā)生，化解股價崩盤風(fēng)險（Chenetal.,2017；Kimetal.,2019）。因此，本研究預(yù)期高質(zhì)量的內(nèi)部控制可以有效緩解商譽(yù)減值隱藏引發(fā)的股價崩盤風(fēng)險?；诖?，本研究以2007-2016年非金融類A股上市公司為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)：商譽(yù)減值的隱藏加劇了股價崩盤風(fēng)險，而高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠有效緩解該種股價崩盤風(fēng)險。結(jié)合我國資本市場的特點(diǎn)，本研究分別從代理問題、信息披露質(zhì)量與投資者信心這三個維度進(jìn)行橫截面分析以探索隱藏減值引起崩盤以及內(nèi)部控制作用的內(nèi)在機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)：在代理問題嚴(yán)重程度高、信息披露質(zhì)量較低以及投資者信心不足的上市公司中，隱藏商譽(yù)減值所導(dǎo)致的股價崩盤風(fēng)險與內(nèi)部控制的抑制作用均更顯著；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制五大要素中的”內(nèi)部環(huán)境”、”控制活動”、”信息與溝通”與”內(nèi)部監(jiān)督”的抑制效應(yīng)更為明顯。在進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗后，本研究主檢驗結(jié)果依然成立。本研究的創(chuàng)新與貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)于以下三個方面：第一，本研究在厘清商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險的本源邏輯之基礎(chǔ)上，提供了商譽(yù)減值的隱藏加劇股價崩盤風(fēng)險的經(jīng)驗證據(jù)。已有研究主要從股價高估的視角探究商譽(yù)引起股價崩盤的內(nèi)在機(jī)理（王文姣等，2017；楊威等，2018），本研究則基于負(fù)面消息隱藏的視角（Huttonetal.,2006；Kimetal.,2011a,b），首次對商譽(yù)減值的隱藏行為進(jìn)行量化計算，并深入探討其導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險的內(nèi)在機(jī)理。商譽(yù)減值隱藏的提出與計量，增進(jìn)了對商譽(yù)減值內(nèi)涵的理解，有助于拓展商譽(yù)減值經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)的研究（RamannaandWatts,2007；RamannaandWatts,2012；Chengetal.,2018；張新民等，2018；張新民和祝繼高，2019）。第二，本研究以內(nèi)部控制為切入點(diǎn)，突出了內(nèi)部控制在緩解商譽(yù)減值負(fù)面后果中的作用和價值，深化與豐富了內(nèi)部控制經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)的研究（Doyleetal.,2007；Chenetal.,2017；葉康濤等，2015）。已有關(guān)于內(nèi)部控制提升企業(yè)會計信息質(zhì)量的文獻(xiàn)大多集中于探討內(nèi)部控制對于企業(yè)信息質(zhì)量整體層面的影響（Doyleetal.,2007；Ashbaugh-Skaifeetal.,2008；AltamuroandBeatty,2010）。本研究則聚焦于商譽(yù)減值這一具體的會計信息，從“底層設(shè)計”的角度，證實了高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠幫助企業(yè)緩解商譽(yù)減值的隱藏引致的股價崩盤風(fēng)險，并揭示了內(nèi)部控制抑制該種股價崩盤風(fēng)險的作用機(jī)制和渠道。第三，本研究也具有一定的現(xiàn)實意義。首先，對于上市公司而言，必須每年進(jìn)行嚴(yán)格的商譽(yù)減值測算并如實計提商譽(yù)減值，著力于提高商譽(yù)減值核算的真實性和準(zhǔn)確性，以及商譽(yù)減值相關(guān)信息披露的及時性；同時，進(jìn)一步加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部控制的建設(shè)，充分發(fā)揮內(nèi)部控制在增強(qiáng)企業(yè)信息透明度、提高投資者信心的效果；其次，對于政府與監(jiān)管部門而言，應(yīng)該對公司商譽(yù)減值的真實性和準(zhǔn)確性和誤差范圍提出具體要求，對有意隱瞞商譽(yù)減值并造成惡劣影響的公司嚴(yán)懲不貸。同時，加強(qiáng)公司商譽(yù)減值過程中的內(nèi)部控制監(jiān)管，強(qiáng)化內(nèi)部控制制度執(zhí)行的管理和監(jiān)督，防止商譽(yù)減值的隱藏對資本市場的健康發(fā)展產(chǎn)生長期危害。余文安排如下：第二部分是本研究的理論分析與研究假設(shè)；第三部分是本研究的研究設(shè)計，包括樣本選擇與數(shù)據(jù)來源、變量界定、模型構(gòu)建；第四部分是本研究的實證結(jié)果與分析；第五部分報告了進(jìn)一步分析與穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果；最后一部分是本研究的結(jié)論與啟示。1.2理論分析與研究假設(shè)1.2.1商譽(yù)減值隱藏與股價崩盤風(fēng)險2006年，我國出臺的《企業(yè)會計準(zhǔn)則第8號——資產(chǎn)減值》中規(guī)定，企業(yè)合并所形成商譽(yù)的后續(xù)計量由每年定額的攤銷改為基于公允價值計量的減值測試。準(zhǔn)則中規(guī)定資產(chǎn)須計提各項準(zhǔn)備是為了及時反映資產(chǎn)的價值，提高會計信息的質(zhì)量，并夯實利潤確認(rèn)的基礎(chǔ)（黃世忠，2002）。減值的測算流程包括了商譽(yù)減值相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、減值的測試與估算以及對測試結(jié)果進(jìn)行公開披露。由此，商譽(yù)減值是一種正常的會計行為，也是公司披露的一項關(guān)鍵的財務(wù)信息，更是投資者進(jìn)行投資決策的重要參考。然而，商譽(yù)會計準(zhǔn)則執(zhí)行的實務(wù)中，由于商譽(yù)減值流程的復(fù)雜性和靈活性，管理層實際披露的商譽(yù)減值與真實的商譽(yù)減值存在一定差距，導(dǎo)致并購后公司發(fā)生的業(yè)績虧損未能如實體現(xiàn)于商譽(yù)減值之中，進(jìn)而使負(fù)面消息無法及時釋放，引致了股價崩盤風(fēng)險。一方面，商譽(yù)減值過程的復(fù)雜性使管理層”無意”地隱藏了商譽(yù)減值。首先，商譽(yù)減值核算中涉及獲取各個相關(guān)子公司經(jīng)營狀況的數(shù)據(jù)，在此過程中需要企業(yè)自上而下，從內(nèi)到外地收集大量經(jīng)營方面的信息和參數(shù)，信息在層層傳遞的過程中容易發(fā)生扭曲和遺漏。如，測算合并整體未來盈利狀況時，需要采集相關(guān)子公司的一線業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，再將各個子公司一線數(shù)據(jù)向上級層層匯報和整合。每一次整合和計算的過程中都可能出現(xiàn)細(xì)微的遺漏和誤差，最后進(jìn)行合并整體商譽(yù)減值核算時已累積成較大差錯，從而導(dǎo)致商譽(yù)減值的核算結(jié)果偏小。其次，商譽(yù)減值測算中需要對各項指標(biāo)進(jìn)行復(fù)雜的計算，公司需要專業(yè)素質(zhì)過硬的技術(shù)員工，甚至需要聘用外部專家來幫助完成評估測算工作（Lewisetal.,2001）。具體地，在評估商譽(yù)減值相關(guān)資產(chǎn)組的可變現(xiàn)凈值時，需要對資產(chǎn)組的價值進(jìn)行審慎又細(xì)致的評估，這一般需要聘請專業(yè)的評估機(jī)構(gòu)，選擇科學(xué)有效的評估方法，再結(jié)合資產(chǎn)組的業(yè)務(wù)模式和歷史盈利情況進(jìn)行核算。而這些對于中小型上市公司而言，往往無法提供足夠的人力和財力資源支撐有關(guān)商譽(yù)減值的精確核算，由此商譽(yù)減值額的準(zhǔn)確度欠佳。最后，決定商譽(yù)減值涉及了對未來盈利能力的預(yù)測（Chengetal.,2018），如對各項產(chǎn)品未來的收入預(yù)測和現(xiàn)金流折現(xiàn)，對未來的估計本身具有較強(qiáng)的不確定性（RamannaandWatts，2012）。若公司在估計未來盈利能力時未能嚴(yán)格遵守謹(jǐn)慎原則，商譽(yù)減值則面臨較大低估風(fēng)險。另一方面，商譽(yù)減值過程的靈活性使管理層”有意”地隱藏商譽(yù)減值。管理者往往出于規(guī)避債務(wù)違約風(fēng)險、股價下跌風(fēng)險、公司退市風(fēng)險以及自身薪酬謀劃、任期和聲譽(yù)的考慮（RamannaandWatts,2008；王化成等，2015；許言等，2017；譚松濤等，2019），利用商譽(yù)減值繁瑣的流程設(shè)計、靈活的指標(biāo)測算，營造不透明的信息環(huán)境，隱藏本應(yīng)計提的商譽(yù)減值，以掩蓋公司業(yè)績不佳的事實（HolthausenandWatts,2001）。首先，商譽(yù)減值測試的復(fù)雜程序可能成為管理層混淆視聽的工具，管理者通過故意增大減值測算步驟的難度，混淆會計信息使用者的視線并伺機(jī)操縱商譽(yù)減值額。具體而言，商譽(yù)減值的測算需要首先將合并報表中考慮少數(shù)股東權(quán)益的總商譽(yù)分配至各個資產(chǎn)組，再根據(jù)資產(chǎn)組的可變現(xiàn)凈值與賬面價值的大小進(jìn)行比較，判斷商譽(yù)是否應(yīng)該減值以及減值計提的比例。資產(chǎn)組的確認(rèn)存在較大主觀性，尤其是對于經(jīng)營分部越多的公司，管理層選擇和分配資產(chǎn)組或資產(chǎn)組組合的隨意性越大，調(diào)節(jié)商譽(yù)減值額的空間越大（Laurionetal.,2014）。此外，商譽(yù)減值測試流程專業(yè)性較強(qiáng)，比如在分配各個子公司所占商譽(yù)比例時，利用部分商譽(yù)法與完全商譽(yù)法之間轉(zhuǎn)換的機(jī)會，使一般非專業(yè)的投資者很難讀懂商譽(yù)減值信息的來源與含義，無法對商譽(yù)減值的真實性進(jìn)行有效核驗。這些都給管理層提供了機(jī)會主義操縱的機(jī)會，管理層由此可以有意地漏計和少計商譽(yù)減值，以掩蓋并購后業(yè)績不佳甚至并購失敗的事實。其次，商譽(yù)減值額大部分指標(biāo)參數(shù)的計算是基于公允價值，給予了管理者較大的自由裁量空間（林勇峰等，2017）。具體表現(xiàn)于：管理層在估算每個資產(chǎn)組折現(xiàn)的未來現(xiàn)金流量，評估每個資產(chǎn)組的凈資產(chǎn)價值時，需要對未來期間凈現(xiàn)金流、增長率、折現(xiàn)率等各個指標(biāo)進(jìn)行估計，這些數(shù)字大部分都依賴于公司內(nèi)部的信息收集和管理者的主觀判斷，在判斷的過程中管理者則有故意隱藏虧損的空間。此外，會計準(zhǔn)則中亦沒有強(qiáng)制規(guī)定公司年末必須計提商譽(yù)減值，管理者往往選擇延期和擇機(jī)確認(rèn)商譽(yù)減值損失（Henningetal.,2004），從而達(dá)到隱藏壞消息的目的。上述管理層有意或者無意的操縱行為隱藏了本應(yīng)計提的商譽(yù)減值，從而公司的壞消息被暫時壓制（Kotharietal.,2009；孫淑偉等，2017）。這對于公司內(nèi)部而言，公司董事會或者更高層級的管理者無法對公司的運(yùn)營現(xiàn)狀作出正確判斷，從而及早采取糾正措施或及時清理不良項目，公司虧損的現(xiàn)狀則無法及時改善。對于外部投資者而言，投資者無法依據(jù)商譽(yù)減值及時修正投資決策，僅僅盲目地跟風(fēng)炒作并購主題，從而導(dǎo)致股價泡沫不斷推高（楊威等，2018）。因此，沒有利潤的項目長期拖累公司業(yè)績，隨著虧損的不斷累積，一旦其超過可容納上限將瞬間集中釋放到市場中，引發(fā)投資者集中大量拋售股票，從而導(dǎo)致股價崩盤（JinandMyers，2006；Huttonetal.,2009；Kotharietal.,2009；江軒宇與許年行，2015；蔣德權(quán)等，2018）。基于此，本研究提出假設(shè)1：假設(shè)1：在其他條件不變時，上市公司隱藏的商譽(yù)減值額與公司未來股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。1.2.2商譽(yù)減值隱藏、內(nèi)部控制與股價崩盤風(fēng)險根據(jù)前文分析，管理層”有意”或者”無意”的隱藏商譽(yù)減值，其背后根源在于公司內(nèi)部管理和控制的疏漏。若商譽(yù)減值的確成為了管理者機(jī)會主義隱藏負(fù)面信息的渠道，巨額減值一次性的計提則很有可能直接導(dǎo)致股價暴跌。而內(nèi)部控制作為公司內(nèi)部一套綜合的管理體系，旨在提高會計信息質(zhì)量、增強(qiáng)公司內(nèi)外信息透明度、改善公司治理機(jī)制與約束內(nèi)部人自利行為。它可以從以下兩個方面抑制公司”有意”或者”無意”隱藏商譽(yù)減值的行為而引起的股價崩盤風(fēng)險：首先，財務(wù)報告下的內(nèi)部控制能夠提高公司會計信息質(zhì)量，避免商譽(yù)減值的”無意”誤差。信息不透明環(huán)境是管理者實現(xiàn)信息操縱的重要途徑，公司財務(wù)報表信息透明度越低，股價崩盤風(fēng)險越高（JinandMyers,2006）。而內(nèi)部控制的主要功能之一是監(jiān)控財務(wù)報告信息生產(chǎn)過程，為公司財務(wù)信息生產(chǎn)系統(tǒng)提供重要保障（ArpingandSautner,2013）。已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制質(zhì)量高的企業(yè)具有較高的會計信息質(zhì)量（Doyleetal.,2007；張龍平等，2010；方紅星和金玉娜，2011）。在有效的內(nèi)部控制監(jiān)督機(jī)制下，企業(yè)建立起制度化的減值測試標(biāo)準(zhǔn)與流程，并督促商譽(yù)減值制度標(biāo)準(zhǔn)有效落實，保障公司減值信息的可靠性。財務(wù)報告的高效生產(chǎn)需要財務(wù)報告信息及相關(guān)信息在企業(yè)各個部門之間傳遞，高質(zhì)量的內(nèi)部控制能有效提高公司層面的信息傳遞效率，使公司內(nèi)部有暢通的自上而下的信息傳遞渠道，保障商譽(yù)減值相關(guān)各項財務(wù)數(shù)據(jù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)能夠及時、全面、可靠地被財務(wù)人員及管理層所獲取，從而提高商譽(yù)減值相關(guān)信息估算的準(zhǔn)確性，減少因數(shù)據(jù)偏誤而造成商譽(yù)減值信息失真，從而提高了管理層減值相關(guān)指標(biāo)預(yù)測的準(zhǔn)確性。高內(nèi)部控制質(zhì)量的企業(yè)擁有更加人力資源管理體系，能夠員工安排在其適合的崗位上，發(fā)揮其行業(yè)專長。因此，在商譽(yù)減值過程中，公司擁有更專業(yè)的員工各司其職，以及與更加恰當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào)與審閱機(jī)制使商譽(yù)減值能夠更加真實、公允地呈現(xiàn)在財務(wù)報表中。同時，高質(zhì)量內(nèi)部控制的公司也擁有暢通的與投資者交流渠道，通過頻繁的與投資者互動交流，使投資者掌握企業(yè)真實的情況。即使出現(xiàn)負(fù)面消息也不再隱藏于公司之內(nèi)，而是及時反映到股票價格中，從而提高股票市場的定價效率，崩盤風(fēng)險隨之降低（Kimetal.,2016）。其次，公司治理下的內(nèi)部控制有助于限制管理者自利行為的動機(jī)和能力，避免商譽(yù)減值的”有意”誤差。管理層利用商譽(yù)減值準(zhǔn)則中的自由裁量空間，脫離制度依據(jù)使得”自由裁量”變?yōu)椤比我獠昧俊保桉{于制度之上，使商譽(yù)減值成為上市公司操縱業(yè)績的工具（陳漢文等，2018；張新民等，2018）。首先，有效的內(nèi)部控制通過合理的薪酬機(jī)制設(shè)計、規(guī)范的職位晉升體系、良好的績效激勵制度和誠實守信的企業(yè)文化渲染，在公司內(nèi)部營造制度清明，信息透明的良好氛圍，使管理層在認(rèn)真履行職責(zé)、恪守職業(yè)道德的同時得到相應(yīng)的報酬和嘉獎，從而抑制管理者出于謀求高職位、高薪水或者延長任期等自利的動機(jī)操縱商譽(yù)減值。其次，高質(zhì)量的內(nèi)部控制使公司具有更加完善的治理結(jié)構(gòu)（謝志華，2007；周美華等，2016），更有效的權(quán)責(zé)制衡制度，更科學(xué)的決策制定步驟，能夠明確每一位高管的權(quán)利與責(zé)任，同時充分利用治理層監(jiān)督和制衡的功能，通過管理層之間權(quán)力的相互牽制，降低管理者以減值操縱盈余的能力。商譽(yù)減值在公司內(nèi)部核算過程中，每個具體項目由相關(guān)部門的管理者負(fù)責(zé)其數(shù)據(jù)的真實有效，通過層層簽字審批的制度將責(zé)任落實到人，以避免”內(nèi)部人”控制商譽(yù)減值決策的情況。最后，高質(zhì)量內(nèi)部控制的公司也擁有更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男畔⑴扼w系（李萬福等，2011），能督促公司即時披露并購流程、商譽(yù)的確認(rèn)以及商譽(yù)減值的測算依據(jù)等相關(guān)信息，使投資者能夠充分了解公司的商譽(yù)減值產(chǎn)生過程，相關(guān)經(jīng)營狀況和潛在風(fēng)險。因此，內(nèi)部控制作為一項有效的公司治理工具，能夠有效防止管理者有意操縱以及無意的會計信息失真導(dǎo)致的商譽(yù)減值誤差，隱藏公司不利的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果?；诖耍狙芯刻岢黾僭O(shè)2：假設(shè)2：在其他條件不變時，上市公司的內(nèi)部控制質(zhì)量越高，隱藏商譽(yù)減值導(dǎo)致的未來股價崩盤的風(fēng)險越低。1.3研究設(shè)計1.3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源本研究以滬深兩市非金融類A股上市公司2007-2016年度數(shù)據(jù)為樣本（股價崩盤數(shù)據(jù)需要t+1年）。商譽(yù)減值數(shù)據(jù)來源于手工整理的上市公司財務(wù)報表附注中的資產(chǎn)減值損失科目明細(xì)，其他并購特征、財務(wù)、股價等相關(guān)數(shù)據(jù)取自CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫。研究區(qū)間始于2007年，原因在于2007年開始施行新的會計準(zhǔn)則，商譽(yù)的后續(xù)計量由攤銷改為減值；同時，股價崩盤風(fēng)險指數(shù)需要用到延后一年的股票數(shù)據(jù)，樣本截止于2016年。與已有研究一致（Huttonetal.,2009；KimandZhang,2014；許年行等，2012），對樣本進(jìn)行如下處理：（1）剔除ST公司、金融保險類上市公司樣本；（2）剔除年個股交易周數(shù)不足30個的樣本；（3）剔除數(shù)據(jù)存在缺失的樣本。本研究最終得到16413個樣本觀測值。為剔除極端值影響，本研究對模型所有連續(xù)變量均進(jìn)行了首尾各1%的Winsorize處理。1.3.2變量定義1.股價崩盤風(fēng)險對于股價崩盤風(fēng)險的衡量，借鑒Chenetal.（2001）和Kimetal.（2011a,2011b）的方法，使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動率（DUVOL）兩個指標(biāo)作為本研究的被解釋變量。具體計算過程如下：首先，利用股票i的周收益數(shù)據(jù)，通過上市公司個股和市場的周收益率進(jìn)行回歸估計計算出年個股的周收益率ri,t。具體回歸方程如下：ri,t=αi+β1rm,t?2+β2rm,t?1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5其中，在方程（1）中，ri,t為股票i的在第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，rm,t為A股市場在第t周經(jīng)流通股市值加權(quán)后的平均收益率。回歸中加入市場收益的滯后項與超前項，用以調(diào)整股票中非同步性交易的干擾（Dimson,1979）。將方程殘差εi,t加1取自然對數(shù)，得到股票i在第t周的個股周特有收益率，Wi,t=ln（1+εi,t）。其次，基于Wi,t構(gòu)建如下兩個指標(biāo)度量公司股價崩盤風(fēng)險：（1）負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW），計算方法如下公式（2）：NCSKEWi,t=-[n（n-1）3/2∑Wi,t3]/[（n-1）（n-2）（∑Wi,t2其中，n為股票i在第t年中交易的周數(shù)。NCSKEW越大，說明公司股票收益率偏態(tài)系數(shù)負(fù)的程度越嚴(yán)重，股價崩盤風(fēng)險越大。（2）收益率上下波動比率（DUVOL），計算方法如下公式（3）：DUVOLi,t=log{[（nu-1）DownWi,t2]/[（nd-1）up其中，nu表示股票i周特有收益率高于當(dāng)年特有收益率均值的周數(shù)，nd表示股票i周特有收益率低于當(dāng)年特有收益率均值的周數(shù)。DUVOL反映了股票i收益率分布的左偏程度，其數(shù)值越大，左偏程度越嚴(yán)重，股價崩盤風(fēng)險越高。2.隱藏的商譽(yù)減值對于隱藏商譽(yù)減值額的計算，本研究參照Shumway（2001）和HaynandHughes（2006）的方法，構(gòu)建了一個參數(shù)估計模型，以模型中的殘差（εi,t），作為本研究的解釋變量。具體計算過程如下：首先，根據(jù)HaynandHughes（2006）與Benetal.（2011）的研究，商譽(yù)減值額的大小主要受到并購時并購溢價等并購相關(guān)特征以及并購后續(xù)公司財務(wù)業(yè)績表現(xiàn)的影響。因此，本研究的預(yù)測模型如下：PrG其中，在方程（1）中，等式左邊的PrGWlossi,t表示公司本期計提的商譽(yù)減值額，等式右邊的表示并購特征相關(guān)變量AcquisitionCharacteristici,t，以及財務(wù)業(yè)績相關(guān)變量PerformanceIndicatorsi,t。其次，基于上述模型，參照HaynandHughes（2006）的研究中選取能夠代表并購特征與財務(wù)業(yè)績相關(guān)的指標(biāo)，本研究進(jìn)一步構(gòu)建如下方程估計公司隱藏的商譽(yù)減值：PrGWloss其中，并購特征相關(guān)的變量有PREM、BID、GW%、STOCK、ANNRET、ACQN，與財務(wù)績效相關(guān)的變量有ROA、ΔROA、LOSS、ΔSALES、ΔCOMP。具體而言，PREM為并購溢價與平均市場價值之比；BID代表并購交易中是否存在多個競標(biāo)者；GW%為商譽(yù)占并購總成本比重；STOCK為并購交易中股份支付所占比例；ANNRET表示并購公告前后5日的超額股票回報；ACQN表示并購公告當(dāng)年公司發(fā)生的并購數(shù)量；ROA、ΔROA分別代表本期以及前后兩期總資產(chǎn)收益率的變化百分比；LOSS表示當(dāng)期是否發(fā)生虧損；ΔSALES表示當(dāng)期銷售收入的變化百分比；ΔCOMP表示公司所在行業(yè)的市場競爭環(huán)境的變化程度，以赫芬達(dá)爾指數(shù)予以計量。模型回歸分析后，收集其生成的殘差εi,t，并根據(jù)其符號正負(fù)進(jìn)行區(qū)分。當(dāng)εi,t>0時，表示公司本期多計提的商譽(yù)減值；當(dāng)εi,t<0時，則表示公司少記或者漏計的商譽(yù)減值。因此，數(shù)據(jù)處理時僅保留εi,t<0的情況，并令GWlossi,t=εi,t，代表公司的少記或者漏計的商譽(yù)減值，即隱藏的商譽(yù)減值。由于不同公司隱藏商譽(yù)減值規(guī)模因其并購特征及公司規(guī)模而存在差異，本研究參照（Lietal.,2011）的思路，采用期末權(quán)益市值對隱藏商譽(yù)減值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，能較好地規(guī)避規(guī)模等因素對實證結(jié)果的影響。3.內(nèi)部控制本研究所指的內(nèi)部控制是指能約束與規(guī)范包括治理層、管理者在內(nèi)的公司全體員工行為的相互牽制、相互制衡的一套規(guī)則與制度體系（COSO，2004）。Chenetal.（2017）構(gòu)建的“中國上市公司內(nèi)部控制指數(shù)該內(nèi)部控制指數(shù)以《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》及其配套指引為主要依據(jù)，并綜合考慮《上海證券交易所上市公司內(nèi)部控制制度指引》、《深圳證券交易所上市公司內(nèi)部控制指引》等國內(nèi)法律法規(guī)及相關(guān)文獻(xiàn)，同時借鑒國外已有內(nèi)部控制評價研究，確定了內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通和內(nèi)部監(jiān)督5個一級指標(biāo)，并進(jìn)一步細(xì)化為24個二級指標(biāo)、43個三級指標(biāo)和144個四級指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)主要通過手工收集公開資料獲得，包括定期公告和臨時公告以及公司相關(guān)制度等。再通過層次分析法以及變異系數(shù)法對指標(biāo)賦權(quán)，最終加權(quán)得到內(nèi)部控制指數(shù)。”是對公司內(nèi)部控制制度建立健全性與執(zhí)行有效性的綜合評價，因此十分適合用于衡量公司的內(nèi)部控制水平。同時，參照張會麗和吳有紅（2014）的研究，以總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)部控制質(zhì)量指數(shù)，作為本研究內(nèi)部控制的代理變量。該內(nèi)部控制指數(shù)以《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》及其配套指引為主要依據(jù)，并綜合考慮《上海證券交易所上市公司內(nèi)部控制制度指引》、《深圳證券交易所上市公司內(nèi)部控制指引》等國內(nèi)法律法規(guī)及相關(guān)文獻(xiàn)，同時借鑒國外已有內(nèi)部控制評價研究，確定了內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通和內(nèi)部監(jiān)督5個一級指標(biāo)，并進(jìn)一步細(xì)化為24個二級指標(biāo)、43個三級指標(biāo)和144個四級指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)主要通過手工收集公開資料獲得，包括定期公告和臨時公告以及公司相關(guān)制度等。再通過層次分析法以及變異系數(shù)法對指標(biāo)賦權(quán)，最終加權(quán)得到內(nèi)部控制指數(shù)。其余相關(guān)變量的定義見表7-1：表7-1變量定義表變量名稱變量符號變量定義股價崩盤NCSKEWi,t+1公司股票負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)，具體算法參見公式（2）DUVOLi,t+1公司股票收益率上下波動比率，具體算法參見公式（3）商譽(yù)減值GWloss公司期末流通市值標(biāo)準(zhǔn)化的隱藏商譽(yù)減值，具體算法見公式（4）和（5）內(nèi)部控制IC中國A股上市公司內(nèi)部控制指數(shù)（Chen等,2017）周負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEWi,t公司股票t年負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)周收益波動比DUVOLi,t公司股票t年收益率上下波動比率超額換手率Turnover公司本期股票月平均換手率減去上期股票月平均換手率收益波動Sigma公司股票周特有收益率的標(biāo)準(zhǔn)差平均周收益率Ret公司股票平均周特有收益率公司規(guī)模Size公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)資產(chǎn)負(fù)債率Lev公司的總負(fù)債除以總資產(chǎn)總資產(chǎn)收益率Roa公司的凈利潤除以總資產(chǎn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)Soe若公司為國有企業(yè)則為1，否則為0審計質(zhì)量Big4若公司由”國際四大會計師事務(wù)所”審計則為1，否則為0信息不對稱程度AbsACC公司可操控性應(yīng)計盈余的絕對值，由修正Jones模型計算（Dechowetal.,1995）1.3.3模型設(shè)定借鑒Huttonetal.（2009）、KimandZhang（2016）及許年行等（2012）研究，本研究構(gòu)建模型（6）檢驗商譽(yù)減值的披露是否加大股價崩盤風(fēng)險：Cras?_riski,t+1其中，Crash_riski,t+1分別由股票i第t+1年的NCSKEWi,t+1和DUVOLi,t+1來度量，GWlossi,t為參照Lietal.（2011）標(biāo)準(zhǔn)化后的商譽(yù)減值。此外，模型還參照已有文獻(xiàn)的做法（Xuetal.,2014；許年行等，2013；王化成等，2015），本研究在回歸中控制了月平均超額換手率Turnover、公司規(guī)模Size、公司年度周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差Sigma、股票年度平均周收益率Ret、負(fù)債率Lev、經(jīng)營業(yè)績Roa、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)Soe、審計質(zhì)量Big4和信息不對稱AbsACC，以及年份Year與行業(yè)Industry固定效應(yīng)。根據(jù)假設(shè)1，β1本研究進(jìn)一步在模型中加入內(nèi)部控制質(zhì)量指標(biāo)，與商譽(yù)減值進(jìn)行交乘，以檢驗不同的內(nèi)部控制質(zhì)量如何影響商譽(yù)減值與股價崩盤的關(guān)系，根據(jù)假設(shè)2，β2Cras?_riski,t+11.4實證結(jié)果與分析1.4.1描述性統(tǒng)計表7-2報告了模型中變量描述性統(tǒng)計的結(jié)果，樣本中的兩個股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEWi,t+1與DUVOLi,t+1、商譽(yù)減值額及其它相關(guān)變量的標(biāo)準(zhǔn)差與均值存在較大差異，樣本具有良好的區(qū)分度。其中，NCSKEWi,t+1與DUVOLi,t+1、的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.450與-0.278以及0.703與0.339，說明兩個指標(biāo)衡量的股價崩盤風(fēng)險在不同的樣本公司間存在較大的差異。隱藏商譽(yù)減值GWloss的最小值、最大值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為-21.30、0和0.613、，說明樣本離散程度較高。內(nèi)部控制質(zhì)量的平均值為0.021，標(biāo)準(zhǔn)差為0.093，表明樣本公司內(nèi)部控制質(zhì)量差異較為分明。總體而言與現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)基本一致，樣本處于合理的范圍（Xuetal.,2014；許年行等，2013；王化成等，2015）。表7-2主要變量描述性統(tǒng)計變量樣本數(shù)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值中位數(shù)最大值NCSKEWi,t+115898-0.4480.711-2.624-0.3981.451DUVOLi,t+115898-0.2770.341-1.108-0.2790.619GW1589825.22.8960.0000.000170.8IC158980.5430.4980.0001.0001.000NCSKEWi,t15898-0.4650.697-2.630-0.4071.375DUVOLi,t15898-0.2890.335-1.119-0.2890.584Turnover15898-0.0880.439-1.669-0.0440.931Sigma158980.0690.0260.0300.0630.158Ret158980.0050.012-0.0210.0030.040Size1589822.1201.26819.59021.9625.95BM158980.4190.2780.0440.3521.461Lev158980.4720.2020.0600.4770.887Roa158980.0370.052-0.1570.0330.193AbsACC158980.1540.2130.0010.0861.3011.4.2多元回歸分析1.隱藏的商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險表7-3報告了隱藏商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險的多元回歸結(jié)果。第（1）欄與第（2）欄是不加控制變量時，股價崩盤指數(shù)（NCSKEWi,t+1、DUVOLi,t+1）為被解釋變量的回歸結(jié)果；第（3）欄與第（4）欄是在控制了影響股價崩盤的相關(guān)因素后的回歸結(jié)果。根據(jù)回歸結(jié)果可知，在不加其他控制變量時，隱藏商譽(yù)減值（GWloss）的系數(shù)為顯著正；在加入了信息不對稱程度（AbsACC）等控制變量后，隱藏商譽(yù)減值（GWloss）的顯著水平有所上升（5%的水平顯著為正）。說明隱藏的商譽(yù)減值額每增加1%，所引起的股價崩盤風(fēng)險上升0.019%與0.010%。該結(jié)果表明，上市公司少計或者漏計商譽(yù)減值，使本應(yīng)反映在商譽(yù)減值之中的虧損被暫時隱藏，市場無法及時對負(fù)面消息作出反應(yīng)，從而加劇了未來股價崩盤的風(fēng)險。因此，檢驗結(jié)果驗證了本研究的假設(shè)1。在控制變量中，股票收益波動（Sigma）、股票收益率（Ret）、總資產(chǎn)收益率（Roa）與信息不對稱程度（AbsACC）與股價崩盤風(fēng)險呈顯著正相關(guān)關(guān)系。這表明信息不對稱程度越高，業(yè)績表現(xiàn)佳、股票收益率越高以及收益波動性越強(qiáng)的公司越容易發(fā)生股價崩盤。同時，本期的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWi,t）、收益波動比（DUVOLi,t）與股價崩盤風(fēng)險回歸系數(shù)顯著為正，與許年行等（2012）、劉春與孫亮（2015）、CallenandFang（2013）、CallenandFang（2015）、Kimetal.（2016）的研究一致，回歸的結(jié)果比較可靠。商譽(yù)減值的隱藏導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險的內(nèi)在作用機(jī)制是如何呢？結(jié)合我國資本市場的特點(diǎn)，本研究從代理問題、信息披露質(zhì)量以及投資者信心三個維度進(jìn)一步檢驗。表7-3商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險（1）（2）（3）（4）NCSKEWi,t+1DUVOLi,t+1NCSKEWi,t+1DUVOLi,t+1GWloss0.400*0.200*0.019**0.010**（1.69）（1.81）（2.20）（2.45）NCSKEWi,t0.074***（8.92）DUVOLi,t0.062***（1.53）Turnover-0.019-0.008（-1.19）（-1.01）Sigma2.262***0.612***（6.17）（3.43）Ret0.188**0.074*（2.32）（1.89）Size0.0030.001（0.42）（0.48）Lev0.0440.015（1.26）（0.91）Roa0.779***0.370***（6.21）（6.02）Soe-0.038***-0.020***（-3.16）（-3.34）Big40.0120.005（0.52）（0.46）Absacc0.036*0.012（1.73）（1.20）Constant-0.088**-0.121***-0.383***-0.211***（-1.98）（-5.44）（-2.69）（-3.05）Year&Ind控制控制控制控制Adj_R20.0480.0490.0520.051N16413164131641316413注：（1）括號內(nèi)為雙尾檢驗的T值；（2）對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司層面的Cluster處理；（3）***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平內(nèi)顯著。2.內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)作用表7-4報告了在內(nèi)部控制因素的影響下，商譽(yù)減值信息與股價崩盤風(fēng)險的回歸結(jié)果。當(dāng)未控制其他變量時，內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）與商譽(yù)減值（GWloss）的交乘項系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，系數(shù)分別為-0.510與-0.500；控制了其他變量后，顯著負(fù)相關(guān)的結(jié)果依然存在。這說明：高水平的內(nèi)部控制質(zhì)量的公司，隱藏商譽(yù)減值所導(dǎo)致的股價崩盤風(fēng)險有明顯的緩解。其原因在于：在高質(zhì)量的內(nèi)部控制企業(yè)中，有完善的管理者權(quán)利制衡機(jī)制，完備的風(fēng)險評估與風(fēng)險防御系統(tǒng)、流暢的信息溝通與信息披露渠道、有效的監(jiān)督管理體系，能夠避免商譽(yù)減值有意或無意的計提誤差。管理層在這種監(jiān)督機(jī)制下難以利用商譽(yù)減值作為隱藏壞消息的”蓄水池”，從而緩解由于商譽(yù)減值引起的股價崩盤風(fēng)險。這也證明了商譽(yù)減值的隱藏是由于公司背后內(nèi)部管控存在問題，而高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠提高公司治理水平并強(qiáng)化治理機(jī)制，從而緩解商譽(yù)減值隱藏帶來的股價崩盤風(fēng)險。因此，檢驗結(jié)果支持了假設(shè)2。內(nèi)部控制緩解作用具體的內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制又是如何呢？本研究亦以代理問題、信息披露質(zhì)量以及投資者信心三個維度檢驗內(nèi)部控制緩解作用的內(nèi)在機(jī)制。同時，參照楊道廣和陳漢文（2013）的做法，根據(jù)COSO的內(nèi)部控制框架，即內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通及內(nèi)部監(jiān)督五要素，分別檢驗五要素對隱藏商譽(yù)減值所導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險的抑制效應(yīng)。表7-4內(nèi)部控制的調(diào)節(jié)作用（1）（2）（3）（4）NCSKEWi,t+1DUVOLi,t+1NCSKEWi,t+1DUVOLi,t+1GWloss0.500***0.400***0.036***0.018***（5.57）（4.62）（2.80）（2.93）IC×GWloss-0.510***-0.500***-0.512**-0.233*（-3.50）（-2.96）（-2.21）（-1.93）IC0.0010.001-0.003-0.009（0.05）（0.15）（-0.13）（-0.57）NCSKEWi,t0.074***（8.90）DUVOLi,t0.062***（1.51）Turnover-0.019-0.008（-1.19）（-1.00）Sigma2.269***0.615***（6.19）（3.45）Ret0.187**0.074*（2.30）（1.87）Size0.0030.002（0.52）（0.54）Lev0.0460.016（1.33）（0.97）Roa0.781***0.371***（6.21）（6.01）Soe-0.039***-0.020***（-3.18）（-3.36）Big40.0110.004（0.45）（0.41）Absacc0.036*0.012（1.72）（1.20）Constant-0.090**-0.122***-0.399***-0.215***（-2.01）（-5.46）（-2.79）（-3.09）Year&Ind控制控制控制控制Adj_R20.0480.0490.0520.051N16413164131641316413注：（1）括號內(nèi)為雙尾檢驗的T值；（2）對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司層面的Cluster處理；（3）***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平內(nèi)顯著。1.5進(jìn)一步檢驗1.5.1截面差異檢驗1.隱藏商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險的截面差異檢驗表7-5中提供了隱藏商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險截面差異檢驗的結(jié)果，其中，PanelA是以NCSKEWi,t+1為被解釋變量，PanelB是以DUVOLi,t+1為被解釋變量。為了結(jié)合我國資本市場的特點(diǎn)檢驗商譽(yù)減值的隱藏引起股價崩盤風(fēng)險的內(nèi)在機(jī)制，本研究分別公司內(nèi)部的代理問題、信息透明度和公司外部的投資者信心三個維度進(jìn)行橫截面分析。其中，代理問題的嚴(yán)重程度代表了公司是否有隱藏商譽(yù)減值的機(jī)會，信息披露質(zhì)量代表了公司整體的信息披露水平，投資者信心代表了外部投資者對公司負(fù)面消息的反應(yīng)情緒。首先，上市公司發(fā)生股價崩盤的根源在于負(fù)面消息的集中釋放，因此公司內(nèi)部是否存在隱藏負(fù)面消息的機(jī)會是影響股價崩盤風(fēng)險的重要因素。內(nèi)部治理水平較高的公司，高管即使存在隱藏商譽(yù)減值的動機(jī)，卻由于權(quán)力制衡制度無法施展這項操縱行為。與之相反的是，在代理問題較為嚴(yán)重的上市公司中，管理層可以利用制度的漏洞以及商譽(yù)減值的自由裁量空間，少計或者漏計商譽(yù)減值，向股東掩蓋公司業(yè)績不佳的事實。因此，參照羅煒和朱春燕等（2010）的方法，本研究以上市公司的銷售增長率衡量代理問題的嚴(yán)重程度。表7-5的（1）—（2）呈現(xiàn)了以銷售增長率行業(yè)年度的平均水平為標(biāo)準(zhǔn)，將該上市公司劃分成代理問題嚴(yán)重程度高和代理問題嚴(yán)重程度低兩組的截面檢驗結(jié)果。結(jié)果可知，在代理問題嚴(yán)重程度較高的一組中，隱藏商譽(yù)減值（GWloss）的系數(shù)在分別在1%上顯著為正。研究結(jié)果說明，在代理問題嚴(yán)重程度高的上市公司中，隱藏商譽(yù)減值披露引起的股價崩盤風(fēng)險更為嚴(yán)重。該結(jié)果也再次說明了隱藏商譽(yù)減值引起股價崩盤風(fēng)險的重要原因在于公司內(nèi)部管理和控制的疏漏，管理層由此出現(xiàn)機(jī)會主義地操縱商譽(yù)減值的行為，導(dǎo)致負(fù)面消息未能正常披露，引起股價崩盤風(fēng)險。其次，商譽(yù)減值的披露作為公司信息披露的重要組成部分，其披露質(zhì)量也深刻受到公司整體信息披露水平的影響。因此，上市公司隱藏商譽(yù)減值引起股價崩盤的可能性與公司整體信息披露質(zhì)量息息相關(guān)。參照張宗新等（2007）以及陳漢文和楊道廣（2013）的研究，本研究采用深圳證券交易所對在其上市的公司的信息披露考核評級作為信息披露質(zhì)量的評價基準(zhǔn)深圳證券交易所從2002年開始根據(jù)上市公司每一年度每一次信息披露行為，從及時性、準(zhǔn)確性、完整性、合法性四方面對上市公司的信息披露工作進(jìn)行考核，其考核分為四個等級:優(yōu)秀、良好、及格和不及格。深圳證券交易所從2002年開始根據(jù)上市公司每一年度每一次信息披露行為，從及時性、準(zhǔn)確性、完整性、合法性四方面對上市公司的信息披露工作進(jìn)行考核，其考核分為四個等級:優(yōu)秀、良好、及格和不及格。最后，長期隱藏的商譽(yù)減值集中披露是否一定引發(fā)股價崩盤亦取決于投資者的反應(yīng)。區(qū)別于其他國家的資本市場，我國的股票市場以散戶為主，具有超高的換手率和投機(jī)性交易等特征（Panetal.,2015）。若公司信息不透明程度高，商譽(yù)減值無法得到真實有效的披露，投資者對該公司的投資信心相對較弱。當(dāng)長期隱藏的商譽(yù)減值披露突然于市場時，容易引起投資者恐慌行為，導(dǎo)致其大規(guī)模地拋售股票，從而發(fā)生股價崩盤。因此，本研究采用CSMAR中的投資者信心指數(shù)作為衡量投資者信心的標(biāo)準(zhǔn)，將指數(shù)高于行業(yè)平均水平的公司為投資者信心強(qiáng)的一組，反之為投資者信心弱的一組。由表7-5中（5）—（6）欄的結(jié)果可知，在投資者信心弱的上市公司中，隱藏商譽(yù)減值引起股價崩盤風(fēng)險分別在10%和5%的水平顯著。說明商譽(yù)減值的長期隱藏導(dǎo)致的公司信息不對稱，投資者由此對公司的信心不足。當(dāng)負(fù)面信息集中釋放時容易引發(fā)投資者的羊群效應(yīng)，加劇股價崩盤風(fēng)險。表7-5商譽(yù)減值與股價崩盤風(fēng)險的截面差異檢驗PanelA：被解釋變量為NCSKEWi,t+1變量名（1）代理問題程度高（2）代理問題程度低（3）信息披露質(zhì)量高（4）信息披露質(zhì)量低（5）投資者信心強(qiáng)（6）投資者信心弱GWloss0.048***-0.0010.0130.036*0.0270.017*（-3.77）（-0.12）（1.17）（1.81）（-1.20）（-1.86）NCSKEWi,t0.068***0.076***0.059***0.054***0.057***0.085***（-5.65）（-6.62）（4.40）（3.13）（-4.71）（-1.51）Turnover-0.038*0.003-0.026-0.031-0.066***0.002（-1.76）（-0.13）（-1.03）（-0.98）（-2.80）（-0.09）Sigma1.380***3.206***2.926***1.764**1.577***2.855***（-2.68）（-6.10）（5.00）（2.14）（-3.12）（-5.28）Ret0.197*0.196*0.318**0.0820.1630.212*（-1.76）（-1.65）（2.36）（0.48）（-1.46）（-1.81）Size0.017*-0.0110.020*0.019-0.0050.007（-1.90）（-1.22）（1.75）（1.29）（-0.53）（-0.80）Lev-0.0140.093**0.056-0.0480.111**0.005（-0.27）（-1.97）（0.98）（-0.59）（-2.22）（-0.10）Roa1.040***0.551***0.704***0.708***0.323*1.217***（-5.31）（-3.19）（3.45）（2.59）（-1.84）（-6.87）Soe-0.036**-0.039**-0.061***-0.005-0.025-0.048***（-2.11）（-2.21）（-2.84）（-0.19）（-1.39）（-2.88）Big4-0.0410.057*0.0550.0200.0120.01（1.22）（-1.80）（1.17）（0.42）（0.38）（0.32）Absacc0.0300.0460.0420.0450.079**0.003（-1.06）（-1.45）（1.30）（1.12）（-2.20）（-0.12）Constant-0.644***-0.162-0.882***-0.563*-0.206-0.937***（-3.13）（-0.81）（-3.29）（-1.70）（-1.07）（-4.44）Year&Ind控制控制控制控制控制控制Adj_R20.0560.0490.0420.0470.0360.067N829481046093357374718942PanelB：被解釋變量為DUVOLi,t變量名（1）代理問題程度高（2）代理問題程度低（3）信息披露質(zhì)量高（4）信息披露質(zhì)量低（5）投資者信心強(qiáng)（6）投資者信心弱GWloss0.023***0.0010.0070.018*0.0140.010**（-3.80）（-0.26）（1.35）（1.77）（-1.19）（-2.17）DUVOLi,t0.057***0.064***0.041***0.050***0.046***0.076***（-4.82）（-5.50）（3.05）（2.86）（-3.69）（-6.84）Turnover-0.0150.001-0.010-0.014-0.022*-0.002（-1.47）（-0.10）（-0.85）（-0.94）（-1.89）（-0.15）Sigma0.1811.079***0.835***0.4870.3850.767***（-0.72）（-4.25）（2.90）（1.23）（-1.53）（-3.00）Ret0.0770.080.129**0.0380.0690.079（-1.40）（-1.40）（1.97）（0.45）（-1.28）（-1.38）Size0.007*-0.0040.0090.0080.0010.000（-1.72）（-0.98）（1.62）（1.12）（-0.35）（-0.10）Lev-0.0060.0350.019-0.0200.0370.006（-0.26）（-1.55（0.70）（-0.51）（-1.50）（-0.28）Roa0.496***0.267***0.297***0.401***0.183**0.560***（-5.08（-3.17）（2.97）（2.85）（-2.03）（-6.65）Soe-0.018**-0.021**-0.031***-0.003-0.012-0.025***（-2.12）（-2.52）（-2.99）（-0.24）（-1.36）（-3.19）Big4-0.0120.020.0280.0120.0010.009（-0.77）（-1.26）（1.24）（0.49）（-0.07）（-0.57）Absacc0.0120.0140.0150.0000.041**-0.008（-0.83）（-0.94）（0.98）（0.02）（-2.34）（-0.64）Constant-0.309***-0.13-0.435***-0.281*-0.224**-0.401***（-3.10）（-1.32）（-3.32）（-1.73）（-2.31）（-4.03）Year&Ind控制控制控制控制控制控制Adj_R20.0560.0490.0430.0490.0360.067N829481046093357374718942注：（1）括號內(nèi)為雙尾檢驗的T值；（2）對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司層面的Cluster處理；（3）***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平內(nèi)顯著。2.內(nèi)部控制調(diào)節(jié)作用的截面差異檢驗在上文的分組基礎(chǔ)上，表7-6提供了內(nèi)部控制調(diào)節(jié)作用的截面差異檢驗結(jié)果。前文基于”代理問題嚴(yán)重—信息透明度低—投資者信心弱”的邏輯鏈，檢驗公司隱藏商譽(yù)減值引起股價崩盤風(fēng)險的機(jī)制。因此，本演技進(jìn)一步檢驗在此機(jī)制中內(nèi)部控制是如何發(fā)揮作用。由表7中（1）—（6）結(jié)果可知，在代理問題嚴(yán)重程度高、信息披露質(zhì)量較低以及投資者信心較弱的樣本組中，隱藏商譽(yù)減值與內(nèi)部控制交乘項（IC×GWloss）的系數(shù)分別在10%、5%與5%的水平上顯著。這說明了內(nèi)部控制能有效緩解隱藏商譽(yù)減值引起的股價崩盤風(fēng)險，在代理問題嚴(yán)重程度高、信息披露質(zhì)量較低以及投資者信心較弱的上市公司中更為顯著。具體而言：首先，內(nèi)部控制通過完善的制度體系、制衡高管的權(quán)力，提高公司治理水平，減少高管以隱藏商譽(yù)減值掩蓋虧損事實的機(jī)會。商譽(yù)減值因此能夠及時、有序地向市場披露，而不是累積到一定數(shù)額后突然地釋放于市場之中。其次，在外部制度對信息規(guī)范披露的約束力較差時，內(nèi)部控制作為公司內(nèi)部提升信息生產(chǎn)效率和效果的有利工具，能夠有效幫助信息披露水平較低的公司，提高商譽(yù)減值獲取、計算和披露過程的效率和效果，盡量避免商譽(yù)減值流程中有意或無意的誤差；最后，內(nèi)部控制幫助公司保持暢通的投資者互動渠道，在投資者心中建立良好的公司形象。即使披露商譽(yù)減值，投資者也不會完全喪失信心，而是相信公司具有改善當(dāng)前不利狀況的能力。由此，商譽(yù)減值引發(fā)中小投資者大面積拋售股票的可能性進(jìn)一步降低，從而緩解商譽(yù)減值的隱藏引起的股價崩盤風(fēng)險。表7-6內(nèi)部控制調(diào)節(jié)作用的截面差異檢驗PanelA：被解釋變量為NCSKEWi,t+1變量名（1）代理問題程度高（2）代理問題程度低（3）信息披露質(zhì)量高（4）信息披露質(zhì)量低（5）投資者信心強(qiáng)（6）投資者信心弱GWloss0.080***0.0040.066**0.043**0.063**0.042***(3.38)(0.24)(-2.13)(-2.11)(-2.13)(-2.98)IC×GWloss-1.335*-0.130-1.000-0.704**-0.845-0.503**(-1.77)(-0.57)(-1.19)(-2.02)(-1.42)(-2.04)IC0.024-0.061-0.633-0.0080.011-0.034(1.05)(-1.37)(-0.76)(-0.27)(-0.67)(-0.51)NCSKEWi,t-1.335*-0.130-1.000-0.704**-0.845-0.503**（-1.77）（-0.57）（-1.19）（-2.02）（-1.42）（-2.04）Turnover0.024-0.061-0.633-0.0080.011-0.034（1.05）（-1.37）（-0.76）（-0.27）（-0.67）（-0.51）Sigma0.068***0.076***0.052***0.055***0.031***0.066***（5.61）（6.65）（-2.95）（-4.14）（-2.72）（-6.01）Ret-0.037*0.003-0.032-0.026-0.100***-0.053***（-1.70）（0.14）（-1.01）（-1.05）（-4.84）（-2.74）Size1.383***3.207***1.740**2.979***-1.161***1.522***（2.70）（6.04）（-2.10）（-5.07）（-3.46）（-4.27）Lev0.195*0.1960.1040.313**0.1800.247**（1.74）（1.59）（-0.61（-2.32）（-1.59）（-2.10）Roa0.019**-0.0110.0080.023**-0.034***0.030***（2.02）（-1.27）（-0.44）（-1.97）（-4.20）（-3.50）Soe-0.0080.094*-0.0310.0630.224***-0.064（-0.16）（1.89）（-0.37）（-1.09）（-4.58）（-1.34）Big41.049***0.547***0.678**0.708***0.681***1.028***（5.21）（2.94）（-2.47）（-3.44）（-3.95）（-5.80）Absacc-0.036**-0.039**0.005-0.063***-0.004-0.071***（-2.02）（-2.22）（-0.20）（-2.89）（-0.23）（-4.26）Constant-0.0450.058*0.0330.0580.023-0.020（-1.22）（1.75）（-0.67）（-1.22）（-0.67）（-0.61）Year&Ind0.0290.0460.0390.0420.076**0.134***Adj_R2（1.04）（1.46）（-0.96）（-1.31）（-2.09）（-5.59）N-0.684***-0.142-0.367-1.000***0.353**-1.156***PanelB：被解釋變量為DUVOLi,t變量名（1）代理問題程度高（2）代理問題程度低（3）信息披露質(zhì)量高（4）信息披露質(zhì)量低（5）投資者信心強(qiáng)（6）投資者信心弱GWloss0.035***0.0050.031**0.020**0.029**0.022***(3.14)(0.56)(-2.08)(-2.05)(-2.04)(-3.27)IC×GWloss-0.499**-0.071-0.437-0.305*-0.296-0.235**(-2.04)(-0.59)(-0.99)(-1.66)(-1.09)(-2.09)IC0.008-0.044*-0.158-0.011-0.003-0.025(0.64)(-1.86)(-0.42)(-0.66)(-0.34)(-0.59)DUVOLi,t-0.499**-0.071-0.437-0.305*-0.296-0.235**（-2.04）（-0.59）（-0.99）（-1.66）（-1.09）（-2.09）Turnover0.008-0.044*-0.158-0.011-0.003-0.025（0.64）（-1.86）（-0.42）（-0.66）（-0.34）（-0.59）Sigma0.057***0.065***0.046**0.038***0.030**0.052***（4.69）（5.61）（-2.57）（-2.82）（-2.52）（-4.81）Ret-0.0150.000-0.015-0.011-0.048***-0.032***（-1.42）（0.04）（-0.97）（-0.88）（-4.67）（-3.56）Size0.1831.055***0.4520.865***-0.521***-0.022（0.73）（4.15）（-1.13）（-2.99）（-3.16）（-0.13）Lev0.0760.0800.0450.128*0.0730.097*（1.38）（1.35）（-0.54）（-1.95）（-1.33）（-1.67）Roa0.008*-0.0060.0050.010*-0.013***0.013***（1.78）（-1.43）（-0.61）（-1.80）（-3.27）（-3.18）Soe-0.0040.032-0.0130.0220.094***-0.032（-0.18）（1.37）（-0.33）（-0.80）（-3.90）（-1.42）Big40.499***0.268***0.388***0.300***0.387***0.454***（4.98）（3.03）（-2.74）（-2.96）（-4.37）（-5.37）Absacc-0.018**-0.023***0.001-0.032***0.002-0.038***（-2.04）（-2.75）（-0.08）（-3.07）（-0.21）（-4.79）Constant-0.0130.0170.0190.0290.009-0.008（-0.79）（1.08）（-0.78）（-1.26）（-0.58）（-0.53）Year&Ind0.0110.012-0.0040.0150.040**0.066***Adj_R2（0.81）（0.81）（-0.17）（-1.00）（-2.27）（-5.66）N-0.324***-0.082-0.241-0.497***0.016-0.515***注：（1）括號內(nèi)為雙尾檢驗的T值；（2）對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司層面的Cluster處理；（3）***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平內(nèi)顯著。1.5.2內(nèi)部控制五大要素的作用表7-7提供了內(nèi)部控制五要素的檢驗結(jié)果。依據(jù)COSO的概念框架，內(nèi)部控制由內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通及內(nèi)部監(jiān)督五要素構(gòu)成。其中內(nèi)部環(huán)境是整個企業(yè)內(nèi)部控制制度的”基調(diào)”和框架基礎(chǔ)，風(fēng)險評估是制定內(nèi)部控制目標(biāo)的先決條件，控制活動是內(nèi)部控制的核心制度，信息與溝通是保證信息有效傳遞的渠道，內(nèi)部監(jiān)督是貫穿于整個內(nèi)部控制活動始終的監(jiān)督過程。主檢驗的結(jié)果中，內(nèi)部控制整體能夠有效緩解隱藏商譽(yù)減值引起的股價崩盤風(fēng)險，但尚不清楚內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通及內(nèi)部監(jiān)督這五大要素在此過程中各自扮演了什么角色。由此，本研究進(jìn)一步檢驗內(nèi)部控制五要素分別在該過程中的作用。在表7-7的第（1）—（5）欄中分別報告了內(nèi)部環(huán)境、風(fēng)險評估、控制活動、信息與溝通及內(nèi)部監(jiān)督五要素的檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，在PanelA中，第（1）欄內(nèi)部環(huán)境、第（3）欄控制活動、第（4）欄信息與溝通和第（5）欄內(nèi)部監(jiān)督的系數(shù)在5%的水平顯著為負(fù)。在PanelB中，第（3）欄中控制活動、第（4）欄信息與溝通和第（5）欄內(nèi)部監(jiān)督系數(shù)在5%的水平顯著為正。這說明，內(nèi)部控制的五大要素中，良好的內(nèi)部環(huán)境，有效的控制活動，高效的信息與溝通水平和強(qiáng)大的內(nèi)部監(jiān)督體系對于緩解商譽(yù)減值的負(fù)面市場反應(yīng)有更為直接的影響。內(nèi)部控制的緩解作用主要體現(xiàn)于內(nèi)部環(huán)境、控制活動、信息與溝通及內(nèi)部監(jiān)督這幾項要素中的原因在于：首先，內(nèi)部環(huán)境是整個企業(yè)內(nèi)部控制制度運(yùn)行基礎(chǔ)，它在一定程度上決定了其它運(yùn)行要素的質(zhì)量。良好的內(nèi)部環(huán)境有利于營造公開透明的信息披露環(huán)境，商譽(yù)減值信息能夠更加順利地在公司內(nèi)部采集、核算以及對外披露。其次，控制活動在內(nèi)部控制中負(fù)責(zé)控制具體的內(nèi)部控制制度的設(shè)計和執(zhí)行情況，所以它是內(nèi)部控制的主干。有效的控制活動要求建立制度化的減值測算與標(biāo)準(zhǔn)化的披露流程，減少高管機(jī)會主義操縱商譽(yù)減值的可能性?？刂苹顒舆€通過不斷提升商譽(yù)減值信息生產(chǎn)流程的效率，減少了商譽(yù)減值信息生產(chǎn)過程中有意或無意的誤差，降低商譽(yù)減值少計或者漏計的風(fēng)險。再次，信息與溝通是貫穿上市公司信息生產(chǎn)過程始終的根本要素，暢通的信息與溝通渠道為商譽(yù)減值的核算提供可靠依據(jù)。對公司內(nèi)部，有效的信息溝通幫助企業(yè)打通母子公司之間和上下層級之間的信息傳遞渠道，便于相關(guān)人員獲得測算商譽(yù)減值的準(zhǔn)確信息，減少商譽(yù)減值的估計誤差；對公司外部，有效的信息溝通保障公司擁有完善的信息交流平臺和溝通渠道，投資者以及其他利益相關(guān)者由此獲取公司即時的戰(zhàn)略部署、重大決策以及相關(guān)財務(wù)信息，有利于增強(qiáng)投資者信心并建立公司與投資者之間較為穩(wěn)固的信任紐帶。最后，內(nèi)部監(jiān)督是保障于整個內(nèi)部控制制度有效執(zhí)行的要素。科學(xué)有效的內(nèi)部監(jiān)督能夠保障內(nèi)部環(huán)境、控制活動、信息與溝通這大要素功能的正常發(fā)揮，根據(jù)情況的反饋不斷調(diào)整內(nèi)部控制管理下商譽(yù)減值測試流程的執(zhí)行戰(zhàn)略，以降低隱藏商譽(yù)減值引發(fā)股價崩盤的可能性。表7-7區(qū)分內(nèi)部控制五要素的作用PanelA：被解釋變量為NCSKEWi,t+1內(nèi)部環(huán)境風(fēng)險評估控制活動信息溝通內(nèi)部監(jiān)督GWloss0.032***0.030**0.036***0.037***0.034***（2.63）（2.43）（2.85）（2.86）（2.71）IC×GWloss-5.292*-6.328-3.430**-3.932**-5.972**（-1.94）（-1.47）（-2.30）（-2.22）（-2.19）IC-0.5370.118-0.015-0.0110.078（-1.29）（0.18）（-0.13）（-0.06）（0.33）NCSKEWi,t0.074***0.074***0.074***0.074***0.074***（8.91）（8.92）（8.90）（8.90）（8.89）Turnover-0.019-0.019-0.019-0.019-0.019（-1.18）（-1.20）（-1.19）（-1.19）（-1.19）Sigma2.266***2.266***2.269***2.270***2.268***（6.18）（6.18）（6.19）（6.19）（6.18）Ret0.187**0.187**0.187**0.187**0.187**（2.30）（2.31）（2.31）（2.31）（2.31）Size0.0020.0030.0030.0030.003（0.39）（0.52）（0.53）（0.53）（0.55）Lev0.0450.0460.0460.0460.046（1.30）（1.31）（1.33）（1.33）（1.32）Roa0.777***0.782***0.781***0.782***0.782***（6.18）（6.22）（6.21）（6.22）（6.22）Soe-0.039***-0.038***-0.039***-0.039***-0.039***（-3.18）（-3.16）（-3.18）（-3.18）（-3.18）Big40.0110.0110.0100.0100.010（0.49）（0.47）（0.45）（0.45）（0.45）Absacc0.036*0.036*0.036*0.036*0.036*（1.73）（1.72）（1.72）（1.72）（1.73）Constant-0.380***-0.399***-0.400***-0.400***-0.403***（-2.65）（-2.78）（-2.80）（-2.80）（-2.82）Year&Ind控制控制控制控制控制Adj_R20.0520.0520.0520.0520.052N1641316413164131641316413PanelB：被解釋變量為DUVOLi,t+1內(nèi)部環(huán)境風(fēng)險評估控制活動信息溝通內(nèi)部監(jiān)督GWloss0.016***0.015**0.018***0.019***0.017***（2.72）（2.46）（3.03）（3.04）（2.86）IC×GWloss-2.295-2.432-1.634**-1.886**-2.644*（-1.60）（-1.19）（-2.06）（-2.01）（-1.93）IC-0.437**-0.034-0.042-0.055-0.025（-1.99）-2.432（-0.62）（-0.48）（-0.18）DUVOLi,t0.062***0.062***0.062***0.062***0.062***（1.52）（1.53）（1.51）（1.51）（1.50）Turnover-0.008-0.008-0.008-0.008-0.008（-1.00）（-1.02）（-1.00）（-1.00）（-1.00）Sigma0.613***0.614***0.615***0.616***0.615***（3.44）（3.44）（3.45）（3.45）（3.45）Ret0.074*0.074*0.074*0.074*0.074*（1.87）（1.88）（1.87）（1.87）（1.87）Size0.0010.0020.0020.0020.002（0.38）（0.53）（0.57）（0.56）（0.58）Lev0.0160.0160.0160.0160.016（0.94）（0.95）（0.97）（0.97）（0.96）Roa0.368***0.371***0.371***0.371***0.371***（5.97）（6.02）（6.01）（6.02）（6.02）Soe-0.020***-0.020***-0.020***-0.020***-0.020***（-3.36）（-3.34）（-3.36）（-3.36）（-3.36）Big40.0050.0050.0040.0040.004（0.45）（0.43）（0.40）（0.40）（0.40）Absacc0.0120.0120.0120.0120.012（1.20）（1.20）（1.20）（1.20）（1.20）Constant-0.203***-0.215***-0.217***-0.216***-0.218***（-2.92）（-3.07）（-3.12）（-3.11）（-3.13）Year&Ind控制控制控制控制控制Adj_R20.0510.0510.0510.0510.051N1641316413164131641316413注：（1）括號內(nèi)為雙尾檢驗的T值；（2）對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司層面的Cluster處理；（3）***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平內(nèi)顯著。1.6穩(wěn)健性檢驗本研究對文中的主要結(jié)果進(jìn)行一系列的穩(wěn)健性檢驗。包括：（1）其他計算方式替代股價崩盤風(fēng)險；（2）使用其它計量方式計算商譽(yù)減值；（3）使用其它計量方式計算內(nèi)部控制質(zhì)量。1.股價崩盤風(fēng)險的替代指標(biāo)借鑒Huttonetal.（2009）和Kimetal.（2011a,2011b）的研究，本研究采用計量標(biāo)準(zhǔn)更為嚴(yán)格的股價崩盤風(fēng)險啞變量（????????hi,tx）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，其采用公司股票回報下行的頻率減去股票上行的頻率來衡量股價崩盤風(fēng)險，股票的日回報率??i,t低于其年度日回報率??????????????（??i,t）3.09個標(biāo)準(zhǔn)差時，則表示公司股價在該周發(fā)生下行，反之則發(fā)生上行。當(dāng)股票i發(fā)生??i,t≤??????????????（??i,t）?3.09??時，認(rèn)為其存在