［摘要］數(shù)字化轉型對企業(yè)并購的流程和策略產生了深遠影響，但能否提升并購質量尚未可知。為此，以2008—2022年滬深A股上市公司為研究樣本，從并購商譽泡沫角度入手，分析數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響機理，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉型顯著促進了并購商譽泡沫，經過一系列穩(wěn)健性檢驗后結論依然成立。同時，作用機制檢驗結果表明，數(shù)字化轉型會誘發(fā)高管過度自信，驅動企業(yè)實施溢價并購和激進并購戰(zhàn)略，進而促進并購商譽泡沫。

進一步分析發(fā)現(xiàn)：在民營性質、處于成長期和經過低質量審計這三種情形下，數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的促進影響更為顯著；數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的推動效應在短期掩蓋了抑制效應。研究結論對推動企業(yè)“智改數(shù)轉”、完善數(shù)字經濟治理體系、促進資本市場健康發(fā)展具有重要啟示意義。

［關鍵詞］數(shù)字化轉型；商譽泡沫；過度自信；并購依賴；并購戰(zhàn)略；企業(yè)生命周期；公司治理

［中圖分類號］F270［文獻標志碼］A［文章編號］2096-3114（2024）06-0041-14

一、 引言

國務院工信部印發(fā)了《中小企業(yè)數(shù)字化轉型指南（2022）》，旨在科學部署與指引中小企業(yè)數(shù)字化轉型工作，以促進實體經濟高質量發(fā)展。國務院國資委在此之前也印發(fā)了《關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉型工作的通知》，指出要構建國有企業(yè)數(shù)字治理體系，推動面向數(shù)字化轉型的企業(yè)組織與管理變革。實際上，我國企業(yè)自2010年已進行數(shù)字化營銷，2015年后借助人工智能、物聯(lián)網和5G等新興數(shù)字技術實現(xiàn)了智能化運營與決策［1］。因此，數(shù)智技術的演進不僅重塑了企業(yè)內部運作機制，而且或多或少影響了戰(zhàn)略決策與變革。理論上講，開展數(shù)字化轉型的企業(yè)，其并購手段和戰(zhàn)略應當更加理性科學［1］，數(shù)字賦能管理所產生的提質增效作用應當放大并購重組的協(xié)同效應，減少并購決策質量缺陷。然而，自國有企業(yè)改革加速以來，市場并購活動與商譽規(guī)模呈現(xiàn)出顯著增長趨勢，甚至在《會計監(jiān)管風險提示第8號——商譽減值（2018）》規(guī)范了商譽資產減值測試之后，其減值規(guī)模同比增長了343.42%。這不禁引發(fā)社會公眾對企業(yè)數(shù)字化轉型的質疑：為什么企業(yè)不能充分應用數(shù)字技術有效提高并購重組質量，進而緩解并購商譽泡沫呢？事實上，受“缺方案、缺技術、缺數(shù)據、缺資金”等因素制約，以及同行業(yè)數(shù)字化進程加速的鞭策，數(shù)字化轉型的并購路徑依賴特征可能會推動商譽泡沫產生。

企業(yè)短期對創(chuàng)新技術的急切追求，使得并購成為數(shù)字化轉型的重要手段［2-3］。具體而言：一方面，數(shù)字化轉型能夠優(yōu)化并購投資決策和內部運營機制［1］，通過增強技術創(chuàng)新來促進企業(yè)價值增值［3］，進而提高并購協(xié)同效應并降低商譽減值風險；另一方面，企業(yè)在并購（尤其是數(shù)字并購）的催化作用下低成本高效率地實現(xiàn)數(shù)字化轉型［2］，避免了中小企業(yè)面臨的“智改數(shù)轉”痛點難點。因此，并購重組已然成為當代企業(yè)數(shù)字化轉型戰(zhàn)略的核心組成部分。然而，并購路徑依賴是否會達成預期合并效果尚未可知，且鮮有文獻直接闡釋數(shù)字化轉型影響并購重組效果的內在邏輯。現(xiàn)有研究主要集中于數(shù)字并購角度探討數(shù)字化轉型對企業(yè)高質量發(fā)展的影響，如全要素生產率［4］、技術創(chuàng)新［3］和市場競爭力［5］，缺乏對并購結果的分析。多數(shù)研究關注“增量”影響，例如數(shù)字化轉型能促進研發(fā)創(chuàng)新、增加企業(yè)價值和提高全要素生產率［4-5］，忽視了數(shù)字技術的“提質”作用［6］，即企業(yè)創(chuàng)收效果?，F(xiàn)有研究聚焦于靜態(tài)視角分析［3-5］，鮮有研究從企業(yè)生命周期等動態(tài)視角分析數(shù)字化轉型的階段性特征，且尚未見文獻從動態(tài)視角解釋數(shù)字化轉型對并購重組的影響。因此，研究數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響機制，不僅有利于明晰數(shù)字化轉型問題，促進企業(yè)高質高效科學轉型，還有利于監(jiān)管者與投資者深入理解其風險特征，審慎監(jiān)管與投資。

為探究數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫產生何種影響，本文使用網絡爬蟲技術Python和文本分析方法，構建上市公司數(shù)字化轉型指標，并選取2008—2022年中國滬深A股上市公司為研究樣本。相較于既有文獻，本文ccfffe0aae90003fcb92b79ecfd86f7b可能的主要貢獻如下：第一，從并購角度探討數(shù)字化轉型對企業(yè)發(fā)展的影響。以往研究多集中于運營管理［4］、技術創(chuàng)新［3］等領域，鮮有關注數(shù)字化轉型對并購路徑的依賴性。本文深入分析數(shù)字化轉型企業(yè)的發(fā)展特征，填補了前人研究的空白。第二，從商譽泡沫角度揭示了數(shù)字化轉型企業(yè)的發(fā)展特點。過往研究從全要素生產率等角度籠統(tǒng)反映企業(yè)發(fā)展情況［4］，顯示出數(shù)字化轉型的積極作用，但未能解釋其在特定情境下的消極影響。本文聚焦并購質量，探究數(shù)字化轉型在并購過程中的影響機理，為強化并購監(jiān)管提供了理論與事實依據。第三，從橫向和縱向維度分析數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的動態(tài)影響。

通過生命周期這一橫向維度，比較不同階段的數(shù)字化轉型企業(yè)并購特征，同時從縱向時間維度探討同一企業(yè)數(shù)字化轉型對并購活動的影響，以幫助企業(yè)制定更科學合理的并購戰(zhàn)略，并為政策制定者識別重要監(jiān)管領域提供支持。

二、 文獻綜述

數(shù)字化轉型給企業(yè)并購帶來的主要影響包括并購過程優(yōu)化、并購重組提效和并購戰(zhàn)略調整。首先，數(shù)字化轉型有助于緩解信息不對稱和融資約束。

通過大數(shù)據技術的數(shù)據標準化與結構化處理，并購目標市場價值更加清晰，加之人工智能能預判財務走勢，企業(yè)與市場之間的信息不對稱大大降低［7］。

數(shù)字技術嵌入公司治理，會提高內外部監(jiān)督的透明度，緩解股東與高管之間的信息不對稱，增強對管理層的并購行為監(jiān)督，降低代理成本［8］。此外，面向數(shù)字化轉型的企業(yè)往往能夠從政府和相關部門獲取更多資源和優(yōu)惠政策，數(shù)字產品創(chuàng)造的市場份額增益也提升了企業(yè)的現(xiàn)金流，數(shù)字技術助力拓寬融資渠道，加之數(shù)字投資熱推高企業(yè)股價，進而成功緩解融資約束并落實并購方案［9］。其次，數(shù)字化轉型能夠提高并購重組的協(xié)同效應。多數(shù)研究表明，數(shù)字化轉型最終能夠提升企業(yè)全要素生產率。通過增強技術創(chuàng)新、促進專業(yè)化分工、優(yōu)化人力資源配置以及推動產業(yè)融合，企業(yè)能夠有效降低運營成本，提高資產運營效率，從而在激烈的市場競爭中獲取優(yōu)勢［4-5］。再次，數(shù)字化轉型會深刻轉變企業(yè)并購戰(zhàn)略。數(shù)字化轉型因其巨大商業(yè)價值而受到企業(yè)追捧。數(shù)字并購成為傳統(tǒng)企業(yè)轉型的重要途徑，尤其在軟件和信息技術服務業(yè)中表現(xiàn)突出［2］。例如，聯(lián)合利華收購Dollar Shave Club快速建立數(shù)字營銷能力，清華控股收購Marvell Tech加強半導體行業(yè)布局，實現(xiàn)產業(yè)鏈閉合。企業(yè)通過收購網絡安全、人工智能、物聯(lián)網和云計算等前沿技術，迅速增強數(shù)字化能力，拓展市場并吸引用戶，吸納數(shù)字人才以彌補短缺，并有效管理知識產權［2］。因此，數(shù)字并購的“快速獲取”和“高效整合”特性，使企業(yè)更傾向于通過并購獲取數(shù)字能力，而非自建。然而，數(shù)字化轉型中的企業(yè)并購并非“風平浪靜”，實則為“暗礁險灘”。例如，數(shù)字化轉型與企業(yè)全要素生產率的非線性關系意味著過度推進可能導致與現(xiàn)有組織結構不匹配［5］。部分企業(yè)可能過分追求技術創(chuàng)新數(shù)量，忽視質量和實際效果［6］。此外，數(shù)字化轉型雖提升企業(yè)生產效率，卻可能加劇投融資期限錯配，增加企業(yè)經營和財務風險［10］。在新基建背景下，我國制造業(yè)在數(shù)智化改造中面臨新技術落地路徑不清和與發(fā)達國家技術差距等問題，限制了其高質量發(fā)展［2］。并購商譽泡沫的主要影響因素包括內部因素和企業(yè)戰(zhàn)略。首先，信息不對稱和管理層代理行為是關鍵內部因素。

信息不對稱會導致并購方在并購過程中錯誤估計目標企業(yè)價值，選擇不當或支付不合理價格［11-12］。它還會促使企業(yè)模仿行業(yè)領頭羊的行為和定價，采取市場跟隨者戰(zhàn)略，導致高溢價并購［12］。

高效的管理者通過精準估值和資源整合，降低商譽減值風險［13］。而過度自信的管理者則可能高估收益、低估風險，導致并購溢價增加并促成商譽膨脹［14］。另外，出于報酬、聲譽以及財務報告動機，追求個人利益的高管可能頻繁并購并支付高額溢價，惡意不計提、少計提或不及時計提商譽減值，進一步加劇商譽泡沫［15］。此外，公司控股股東或實際控制人也可能會惡意操縱公司并購，以實現(xiàn)個人的利益輸送。經驗表明，熱衷于高溢價并購的企業(yè)更容易發(fā)生大股東套利減持。然而，采取有效的激勵和治理機制，如落實績效考核和股權激勵［16］，強化內部控制［17］與外部審計監(jiān)督［18］，放松賣空管制以提高市場信息透明度和優(yōu)化公司內部治理［19］，均能夠緩解代理問題引起的并購商譽泡沫。其次，短期商譽減值操縱和高溢價并購擴張是導致并購商譽泡沫的戰(zhàn)略因素。因商譽在會計處理方面存在較大的自由裁量權和自由選擇空間，企業(yè)為避免商譽減值帶來的負面影響或出于盈余管理等其他目的，在短期內往往會避免確認商譽減值，而在長期會選擇合適的時機進行財務“大洗澡”，進而在較長期內形成商譽泡沫［18］。事實上，企業(yè)并購不僅是戰(zhàn)略決策問題，更是成長過程中的內生性決策［20］。受歷史經驗（或知識依賴）和成長壓力的雙重影響，企業(yè)會選擇并購戰(zhàn)略成長方式，其中知識依賴型并購通常導致較低的商譽泡沫，而成長壓力型并購則可能增加商譽泡沫［20］。資本市場對成長速度的重視，促使企業(yè)在社會和歷史比較中采取外延式并購擴張方式，甚至是高風險擴張策略，同時為應對行業(yè)競爭而實施差異化競爭戰(zhàn)略，進而支付更高的并購溢價［21］。

綜上所述，數(shù)字化轉型深刻改變了企業(yè)并購重組活動。盡管許多研究認為數(shù)字化轉型能優(yōu)化并購過程［7-8］、提高協(xié)同效應［4-5］并推動并購擴張［2］，但其常常忽視數(shù)字化轉型背后可能暗含的并購風險。例如，多數(shù)研究指出過度推進數(shù)字化可能導致組織結構和運營模式不適應、融資期限錯配［10］、數(shù)字技術難以高效應用和發(fā)展［2］等問題，卻未關注這些問題與并購轉型的關系?，F(xiàn)有研究表明，數(shù)字化轉型會影響公司治理和并購戰(zhàn)略［1］，但缺乏對其具體影響和內在邏輯的清晰說明。同時，現(xiàn)有研究探討了并購商譽泡沫可能的影響因素［13-15，20］，而關于數(shù)字經濟政策和技術發(fā)展背景下數(shù)字化轉型對并購效果的潛在影響卻鮮有討論。鑒于此，本文將從并購商譽泡沫的角度分析數(shù)字化轉型對并購的影響，以回答“數(shù)字化轉型是促進還是抑制企業(yè)并購商譽泡沫”之問。

三、 理論分析與研究假設

理論上，數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響既可能促進，也可能抑制。一方面，數(shù)字化轉型可能成為高管實現(xiàn)短期業(yè)績的重要工具，使其對并購協(xié)同效應過于樂觀，進而推動不符合企業(yè)利益的并購決策。此外，數(shù)字經濟政策的積極推行為財務危機企業(yè)提供了機會，這些企業(yè)通過高溢價并購尋求政策支持，從而延續(xù)生存。另一方面，數(shù)字化轉型可能抑制并購商譽泡沫。它通過提升公司治理透明度，優(yōu)化資源配置和投資決策，增強并購后協(xié)同效應。同時，透明的市場信息助力企業(yè)科學選擇并購目標與定價，從而降低高溢價風險。下文將從促進與抑制兩個角度探討數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的潛在影響。

（一） 數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的促進作用

從內部治理視角分析，數(shù)字化轉型導致高管過度自信和委托代理行為。

一方面，政策支持如推進產業(yè)數(shù)字化和加速數(shù)字創(chuàng)新的發(fā)展，可能使管理層對數(shù)字技術的前景產生過于樂觀的預期。這種樂觀源于多方面因素，包括政策的經濟扶持，使企業(yè)更易于獲得銀行等金融機構的信貸。在成長期企業(yè)中，政策利好能夠有效緩解融資約束，管理者因而往往低估并購重組的財務風險，導致投融資錯配。而在衰退期企業(yè)，管理者寄希望于數(shù)字化轉型以實現(xiàn)舊技術的升級，因而對并購產生過高期待。然而，數(shù)字化轉型并非總能實現(xiàn)預期目標，潛在風險如經營模式不匹配或技術應用不當可能導致并購商譽泡沫的產生。另一方面，數(shù)字化轉型所帶來的短期績效激勵高管采取不利于企業(yè)整體利益的并購策略。通過整合先進技術，企業(yè)提升了創(chuàng)新能力和產品競爭力，技術并購往往能迅速增加市場份額和利潤，進而提升高管績效。此外，數(shù)字化轉型還提升了投資者對企業(yè)市場價值的預期，推動股價上漲，進一步展示高管的企業(yè)治理能力［22］?？毓晒蓶|及其他利益相關者可能在看到數(shù)字化轉型帶來的并購績效后，放松對高管行為的監(jiān)督，忽視潛在的代理風險。同時，監(jiān)管機構也可能因短期績效而減弱對企業(yè)市場行為的監(jiān)管力度。在此背景下，高管可能借數(shù)字化轉型之名，頻繁開展并購，以掩蓋企業(yè)的經營問題，并以數(shù)字技術的高估值為由，虛增商譽資產，從而形成并購商譽泡沫。

從企業(yè)戰(zhàn)略視角分析，數(shù)字化轉型引發(fā)高溢價并購戰(zhàn)略和激進并購戰(zhàn)略。

一方面，數(shù)字化轉型已成為市場的焦點，投資者對數(shù)字技術和相關企業(yè)的價值預期顯著上升，這促使企業(yè)傾向于采取高溢價并購策略。隨著數(shù)字化轉型提升了企業(yè)的技術創(chuàng)新能力和產業(yè)價值增值能力，許多投資者更關注這些企業(yè)，加上媒體的宣傳和政策支持，數(shù)字化轉型企業(yè)的市場價值被推高，導致對具備數(shù)字技術企業(yè)的非理性估值?；谶@種預期，企業(yè)加速數(shù)字化轉型進程，頻繁收購具有數(shù)字技術的公司。然而，激烈的并購競爭進一步推高了數(shù)字技術的市場價值，使企業(yè)不得不支付更高的并購溢價，或因缺乏對數(shù)字技術真實價值的清晰認知而溢價收購，從而形成巨大的商譽泡沫。高市場預期和政策利好使得數(shù)字化轉型企業(yè)在資本市場上獲得更大的融資規(guī)模，充足的資金為并購提供了支持，競爭者的資金豐富也會被動抬高并購標的的價格。另一方面，開展數(shù)字化轉型的企業(yè)為了獲取市場競爭優(yōu)勢并突破生命周期瓶頸，傾向于采取激進的并購戰(zhàn)略。在全球經濟和產業(yè)結構發(fā)生深刻變革的背景下，數(shù)字化轉型已成為企業(yè)競爭的關鍵領域，高水平的數(shù)字化能力是實現(xiàn)企業(yè)高質量發(fā)展的重要因素。因此，企業(yè)管理者及控股股東積極制定并實施激進的并購戰(zhàn)略。處于成長期的企業(yè)為了把握數(shù)字時代的機遇，往往推進數(shù)字化轉型，以便在市場中獲取競爭優(yōu)勢并緩解融資約束。為降低數(shù)字化轉型的門檻，成長期企業(yè)可能過度依賴數(shù)字并購路徑，忽視并購重組風險。而處于衰退期的企業(yè)面臨市場份額下降和業(yè)務收縮，迫切希望尋找新的增長點以改善財務狀況［23］，從而在數(shù)字化轉型過程中采取冒險的并購策略。此外，由于市場信息的不對稱，當企業(yè)觀察到同行業(yè)企業(yè)的數(shù)字并購活動后，可能受到“同伴效應”的影響而跟風并購，盡管自身并不完全符合并購條件［14］。

綜上所述，數(shù)字化轉型可能引發(fā)高管的過度自信和代理行為，促使企業(yè)實施高溢價和激進的并購戰(zhàn)略，從而進一步推動并購商譽泡沫的形成。

因此本文提出如下假設：

H1a：在其他條件不變的前提下，企業(yè)數(shù)字化轉型促進了并購商譽泡沫。

（二） 數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的抑制作用

從內部治理視角分析，數(shù)字化轉型有助于緩解管理層的委托代理問題。一方面，數(shù)字化轉型提高了內部控制質量［24］，使組織結構更加網絡化和扁平化，增強了信息傳遞效率，促進了各部門之間的溝通與互動。數(shù)字技術的應用使企業(yè)能夠實時收集和分析海量數(shù)據，從而更準確地監(jiān)控運營情況，為股東提供更清晰化的分析報告，減少管理層在投資決策中的主觀判斷和操控空間。此外，智能化的控制活動和流程數(shù)字化能夠有效監(jiān)督管理層的行為，避免其進行不符合企業(yè)利益的并購。例如，區(qū)塊鏈技術的應用可以強化信息真實性，減少欺詐行為，智能合約可以實現(xiàn)自動化合約執(zhí)行與驗證，提高了交易的透明度和安全性。數(shù)字化轉型能夠強化內部監(jiān)督機制，實現(xiàn)業(yè)務流程實時跟蹤、全過程監(jiān)控，進而避免商譽資產科目被惡意操縱。另一方面，數(shù)字化轉型會引起審計師的特殊關注。數(shù)字化轉型程度高的企業(yè)，其內部控制體系更具有數(shù)字化特質。審計師需針對新風險和更加復雜的信息系統(tǒng)等審計對象，制定和實施區(qū)別于傳統(tǒng)企業(yè)的審計計劃和程序，如聘請IT專家等額外措施［25］。這些因素使得數(shù)字化轉型企業(yè)受到更多審計關注。同時，數(shù)字化轉型推動企業(yè)績效提升，激勵管理層通過改善業(yè)績獲取合理的薪酬，進而減少因追求控制權導致的私利行為和資源浪費，從而降低委托代理成本。

從企業(yè)戰(zhàn)略視角分析，數(shù)字化轉型能夠有效減少高溢價并購并提升并購的協(xié)同效應。一方面，數(shù)字化轉型提高了企業(yè)與市場之間的信息透明度，使并購評估更加準確，從而降低高溢價并購的風險。通過數(shù)字技術，企業(yè)能夠多維度分析目標企業(yè)的市場潛力、競爭環(huán)境、業(yè)務模式以及管理團隊等，結合非結構化數(shù)據（如社交媒體情感分析、客戶評論和市場新聞），形成全面的企業(yè)畫像［26］。這種系統(tǒng)性評估幫助企業(yè)更準確地預測被并購企業(yè)的未來表現(xiàn)，進而減少主觀判斷的偏差，避免支付過高的并購溢價。另一方面，數(shù)字化轉型通過提升運營效率、改善用戶體驗、增強競爭力和創(chuàng)新能力，強化了并購的協(xié)同效應。引入自動化工具和人工智能技術后，企業(yè)的日常運營流程得以簡化，生產效率提高，運營成本降低。同時，通過大數(shù)據分析，企業(yè)能夠實時獲取市場動態(tài)與客戶行為，做出更加精準和快速的決策，增強對市場變化的響應能力。此外，數(shù)字化轉型為企業(yè)提供了更多客戶互動渠道，提升了客戶參與度。企業(yè)在不斷引入新技術的過程中，不僅提升了產品和服務的競爭力，也實現(xiàn)了市場優(yōu)勢的差異化。最終，數(shù)字化技術的靈活應用（如云計算和電子商務平臺）促使企業(yè)調整組織結構，以適應新的業(yè)務需求，從而提高發(fā)展質量，發(fā)揮并購的協(xié)同效應。

綜上所述，數(shù)字化轉型可能有助于緩解管理層的委托代理問題，降低高溢價并購的發(fā)生，提升并購的協(xié)同效應，從而抑制并購商譽泡沫的形成。

因此本文提出如下假設：

H1b：在其他條件不變的前提下，企業(yè)數(shù)字化轉型抑制了并購商譽泡沫。

四、 研究設計

（一） 樣本選擇與數(shù)據來源

財政部于2007年對企業(yè)會計準則中有關商譽計量的內容實施了重要調整。因此，本文選取2008—2022年間我國A股上市公司數(shù)據作為研究樣本。所用企業(yè)財務數(shù)據主要來源于Wind、CSMAR數(shù)據庫以及上市公司年度報告。在數(shù)據處理過程中采取以下措施以確保研究的準確性和可靠性：剔除金融行業(yè)企業(yè)數(shù)據；樣本期內ST、*ST、PT類企業(yè)財務狀況異常，剔除當年觀測值；剔除樣本期間存在退市行為的企業(yè)；剔除缺失主要研究變量的樣本；為減少樣本中異常值的影響，對所有連續(xù)變量進行上下1%的Winsorize尾部處理。經過這些篩選和處理步驟，最終獲得了34035個公司-年度的觀測值。

（二） 變量定義

被解釋變量為并購商譽泡沫（GWE）。以往研究常通過新增商譽規(guī)模占總資產比例［15］、年度減值計提比例［17］和并購商譽泡沫［23］等指標來衡量并購重組效果。然而，新增商譽規(guī)模未必能準確反映并購質量，而是體現(xiàn)激進程度及潛在溢價。此外，年度減值計提比例可能因短期操控而無法真實反映商譽管理情況。相比之下，并購商譽泡沫能有效反映實際績效與預期效果之間的差異，適合評估并購重組效果。因此，本文借鑒魏志華等的做法［27］，選取超額商譽作為關鍵指標，通過構建商譽期望模型，利用回歸殘差衡量實際商譽與合理商譽之間的差異，將其定義為超額商譽。

核心解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉型（DT）。數(shù)字化轉型中，金融科技工具對并購商譽管理具有積極作用，如量化金融和智能金融合約可優(yōu)化并購方案，數(shù)字金融和供應鏈金融技術則可降低并購財務風險?；趨欠堑鹊臄?shù)字化轉型指標［22］和CSMAR數(shù)據庫的細分指標，本文進一步整合李逸飛等［28］和李春濤等［29］的金融科技關鍵詞，以強調數(shù)字技術在金融領域的應用。

本文從“ABCD+”底層技術及數(shù)字技術應用兩個層面設計指標體系，共整理出99個細分關鍵詞（表1）。利用Python網絡爬蟲技術，從巨潮資訊網獲取上市公司年報，對相關數(shù)字化轉型詞語進行詞頻統(tǒng)計，最終加1取對數(shù)，以構建基于年報文本分析法的企業(yè)數(shù)字化轉型指數(shù)［22］。

借鑒張新民等［17］和孫詩璐等［19］的研究，本文選取的控制變量包括企業(yè)規(guī)模（Size）、資產負債率（Lev）、總資產凈利潤率（ROA）、營業(yè)收入增長率（Growth）、現(xiàn)金流比率（Cashflow）、董事人數(shù)（Board）、獨立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）、管理層持股比例（Mshare）、審計意見（Opinion）、股權制衡度（Balance）、上市年限（ListAge）、是否虧損（Loss）、市凈率（PB）、托賓Q值（TobinQ）和赫芬達爾指數(shù)（HHI）。

（三） 模型構建

為研究企業(yè)數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫可能存在的影響，本文參考吳非等的研究［22］，設定如下行業(yè)-年份固定效應回歸模型：

GWEi，t=ρ0+ρ1 DTi，t+ρ2 Xi，t+Industry+Year+ε （1）

其中，i代表企業(yè)，t代表年份。GWEi，t是并購商譽泡沫的衡量指標，DTi，t表示數(shù)字化轉型程度，Xi，t為一系列控制變量。Industry為行業(yè)固定效應，Year為年份固定效應，ε為隨機誤差項。所有回歸均進行了公司年度雙維Cluster處理。

五、 實證檢驗

（一） 描述性統(tǒng)計

表2展示了并購商譽泡沫、數(shù)字化轉型等變量的描述性統(tǒng)計分析。數(shù)字化轉型（DT）的平均值為1.5697，最大值為5.4510，表明我國企業(yè)在數(shù)字化轉型實施方面存在廣度上與深度上的顯著差異，盡管大多數(shù)企業(yè)已開展數(shù)字化轉型相關措施。并購商譽泡沫（GWE）的平均值為-0.0010，反映出企業(yè)在研究期間對商譽的計量較為保守，或面臨商譽減值的壓力。

并購商譽泡沫（GWE）的最大值為0.2594，顯示部分企業(yè)的商譽顯著高于其內在價值，這可能反映了商譽評估中的樂觀偏差或并購后整合與價值實現(xiàn)未達預期的問題。因此，企業(yè)數(shù)字化轉型到底對并購商譽泡沫產生何種影響，這有待進一步的檢驗。

表3是基準回歸的結果。列（1）至列（4）依次為未控制變量、加入控制變量、年份固定效應和行業(yè)固定效應的結果。納入年份和行業(yè)固定效應后，數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫影響系數(shù)的顯著增加，反映了控制時間和行業(yè)特質后更精確的估計，凸顯了宏觀經濟波動及行業(yè)政策對并購活動的潛在影響。數(shù)字化轉型

（DT）

對并購商譽泡沫（GWE）的回歸系數(shù)為0.0047，且在1%的水平上顯著正相關。這說明數(shù)字化轉型會導致企業(yè)產生更大的商譽泡沫，對并購商譽管理的負面影響更嚴重。因此，本文的假設H1a成立。假設H1b不成立的原因可能在于：數(shù)字化轉型雖然能優(yōu)化投資決策與運營，提高并購決策質量，但其效果不足以彌補管理層代理行為和高溢價激進并購戰(zhàn)略帶來的負面影響。業(yè)績表現(xiàn)和市場占有需求是當下企業(yè)追求數(shù)字化轉型的主要目標，利用數(shù)字經濟政策和數(shù)字市場發(fā)展來尋求企業(yè)新發(fā)展是其主要路徑，進而在轉型擴張的道路中較少慎重考慮并購的實際后果。

（三） 內生性檢驗限于篇幅，內生性檢驗表格略，留存?zhèn)渌鳌?/p>

1. 考慮遺漏變量問題。為緩解并購過程中企業(yè)固有特征和區(qū)域特征，以及行業(yè)和區(qū)域隨時間可能出現(xiàn)的變化趨勢的影響，本文在回歸模型中引入企業(yè)層面和城市層面的固定效應，以及行業(yè)-年份和區(qū)域-年份的交互固定效應。為獲取更準確的標準誤并確保統(tǒng)計推斷的穩(wěn)健性，本文在企業(yè)-年份聚類標準誤的基礎上進一步納入城市層面的聚類標準誤，以反映由地理位置引起的潛在相關性。

結果顯示，在控制了多重可能的遺漏變量之后，回歸結果穩(wěn)健。

2. 傾向得分匹配法。數(shù)字化轉型企業(yè)通常具有特定的財務、管理和戰(zhàn)略特征，其轉型決策與內部因素密切相關，這些因素亦可能影響并購商譽泡沫。為減輕樣本選擇偏差，本文采用1∶2近鄰匹配的傾向得分匹配法，將樣本分為進行數(shù)字化轉型的企業(yè)（處理組，DT_dum=1）和未進行數(shù)字化轉型的企業(yè)（控制組，DT_dum=0）。在考慮樣本選擇偏誤后，回歸結果穩(wěn)健。

3. 工具變量法。為應對可能影響并購商譽泡沫的復雜因素及內生性偏誤，本文采用最小二乘工具變量法進行估計。本文借鑒Kusnadi等［30］和馬鵬飛等［31］的研究思路，采用行業(yè)內其他企業(yè)數(shù)字化轉型程度的平均水平（DT_ind）與區(qū)域企業(yè)數(shù)字化轉型程度的平均水平（DT_city）分別作為工具變量。結果顯示，DT_ind和DT_city的回歸系數(shù)分別在5%和1%的顯著性水平上為正，與基準回歸結果基本一致。上述工具變量顯著拒絕了工具變量識別不足和弱工具變量的原假設，說明選取的工具變量有效。因此，利用工具變量法控制潛在內生性問題后，回歸結果依舊穩(wěn)健。

4. 考慮反向因果問題。企業(yè)通常通過數(shù)字并購來推進數(shù)字化轉型［2-3，32］，可能伴隨商譽泡沫的形成，從而導致數(shù)字化轉型與并購商譽泡沫之間的因果關系模糊。為解決這一潛在的反向因果問題，本文在基準回歸模型中納入企業(yè)數(shù)字化轉型的滯后項。

其前提假設是，商譽泡沫在企業(yè)并購行為發(fā)生前不會影響數(shù)字化轉型程度。通過將被解釋變量前置一期，本文進一步消除了潛在的反向因果關系。在考慮反向因果問題后，研究結論仍然成立。

5. 系數(shù)GMM法。由于并購商譽泡沫的大小可能會受前期并購商譽泡沫的影響，本文參考賈盾和韓昊哲的研究［33］，采用系統(tǒng)廣義矩估計法對動態(tài)面板進行估計，基于殘差序列自相關檢驗結果，引入被解釋變量的滯后1期的GWEi，t-1和滯后2期的GWEi，t-2作為額外的控制變量。同時，本文對被解釋變量的滯后項使用一階滯后項作為GMM式工具變量，其他控制變量使用自身作為工具變量。該模型殘差一階自相關顯著且二階自相關不顯著，支持了ArellanoBond估計方法的適用性。同時，工具變量通過了Sargan檢驗和Hansen檢驗，表明不存在過度識別問題。在考慮被解釋變量的內生性后，結論依舊穩(wěn)健。

（四） 穩(wěn)健性檢驗限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗表格略，留存?zhèn)渌鳌?/p>

1. 替換被解釋

變量。為增強研究結論的可靠性，本文借鑒魏志華等的做法［27］，分別基于經行業(yè)中位數(shù)調整的商譽和行業(yè)均值調整的商譽重新度量并購商譽泡沫，并分別命名為變量GWE_mid和GWE_mean。替換被解釋變量后，研究結論依然成立。

2. 替換解釋變量。為排除關鍵詞的選擇問題，本文基于吳非等的數(shù)字化轉型指標（DCG）

［22］

重新進行回歸，發(fā)現(xiàn)DCG的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為正。此外，企業(yè)數(shù)字化轉型通常會伴隨著專利的出現(xiàn)，本文采用企業(yè)獲批的專利數(shù)量作為替代變量，用發(fā)明專利、實用新型和外觀設計專利的總授予量加上1的自然對數(shù)來衡量企業(yè)專利獲取情況。其中，這三種專利的權重按照3∶2∶1進行設置。結果顯示，企業(yè)專利變量（Patent）回歸系數(shù)在5%的顯著性水平上為正。替換解釋變量后，研究結論依舊成立。

3. 更改樣本時間區(qū)間和企業(yè)樣本選擇。為排除2008年和2010年國際金融危機的潛在干擾，

本文調整樣本區(qū)間，并選擇2013年至2022年和2016年至2022年兩個不同時間段進行分析。2013年后，我國開始執(zhí)行數(shù)字化轉型產業(yè)政策，2016年后技術與產品層面的深度融合為數(shù)據分析提供了良好的基礎。

此外，本文僅選取進行數(shù)字化轉型的企業(yè)作為樣本，以降低非數(shù)字化轉型企業(yè)對研究結論產生的影響。

4. 雙重差分模型回歸。為避免并購行為引起的商譽泡沫與數(shù)字化轉型之間的內生性問題，本文參考翟華云和李倩茹的研究［34］構建雙重差分模型，以驗證數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響。

樣本依據企業(yè)是否進行數(shù)字化轉型劃分為處理組和控制組（DT_dum）。我國從2012年年底提出數(shù)字技術的企業(yè)應用，考慮到政策時滯，本文以2013年構建虛擬政策變量（post2013）?；貧w結果表明，數(shù)字化轉型加速發(fā)展的后期，轉型程度越高的企業(yè)確實產生更多的并購商譽泡沫。模型通過了平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗，表明本文研究結論具有穩(wěn)健性。

六、 進一步分析

（一） 作用路徑分析

根據前文分析，并購商譽泡沫主要受高管行為等內部治理因素和并購策略等企業(yè)戰(zhàn)略因素的影響。因此，本文主要從高管心理、高管行為、激進并購和溢價并購角度探究數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫可能的影響渠道。本文采用增加中介變量單獨對被解釋變量回歸的四段式中介機制模型進行檢驗，并通過Sobel檢驗和Bootstrap檢驗對回歸結果做進一步判斷，以增強機制檢驗的完備性和可信度。由此，本文建立如下中介機制模型：

Mediationi，t=ρ0+ρ1DTi，t+ρ2Xi，t+Industry+Year+ε（2）

GWEi，t=ρ0+ρ1Mediationi，t+ρ2Xi，t+Industry+Year+ε（3）

GWEi，t=ρ0+ρ1Mediationi，t+ρ2DTi，t+ρ3Xi，t+Industry+Year+ε（4）

1. 高管過度自信的機制檢驗

前文理論分析表明，數(shù)字化轉型會使企業(yè)高管對數(shù)字技術產生過度自信，從而高估并購協(xié)同效應，低估財務風險與并購成本，產生并購商譽泡沫。

本文借鑒Ahmed和Duellman的研究［35］，統(tǒng)計總資產增長率與營業(yè)收入增長率的回歸殘差，將其與行業(yè)年度中位數(shù)比較，以判定高管是否表現(xiàn)出過度自信（CON）。

如果公司的回歸殘差高于行業(yè)中位數(shù)，則認為高管表現(xiàn)出過度自信，賦值為1，反之賦值為0。表4列（1）至列（3）展示了高管過度自信的作用機制檢驗結果。數(shù)字化轉型（DT）的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉型會強化高管在投資決策中的自信心，進而產生并購商譽泡沫。中介機制通過了Sobel檢驗和Bootstrap檢驗，說明了該機制存在的合理性。

2. 高管代理行為的機制檢驗

前文理論分析表明，數(shù)字化轉型能夠提升企業(yè)的經營效率并推高股價，促使高管在追求績效的壓力下積極并購，忽視潛在的并購風險，從而導致管理層代理沖突，進而推動并購商譽泡沫。借鑒陳耿和嚴彩紅的研究［15］，本文以管理費用率衡量代理成本，作為管理層代理沖突程度（Agency）的代理變量。表4列（4）至列（6）展示了管理層代理沖突的作用機制檢驗結果，數(shù)字化轉型（DT）對管理層代理沖突（Agency）的回歸系數(shù)為正但不顯著，可能是因為數(shù)字技術增強了企業(yè)內外部治理，降低了高管進行不合理并購的可能性。系數(shù)為正表明，盡管數(shù)字化轉型提升了公司治理水平，代理沖突問題仍然存在。該機制未能通過中介效應的“三步法”和“兩步法”檢驗，因此本文認為該中介效應不顯著。

3. 高溢價并購戰(zhàn)略的機制檢驗

前文理論分析表明，數(shù)字技術在媒體和政策支持下受到熱捧，加上行業(yè)競爭激烈及其價值不確定，企業(yè)在并購時愿意或被迫支付高額溢價，進而推動商譽泡沫。借鑒陳耿和嚴彩紅的研究［15］，本文將新增并購商譽與總資產的比例作為高溢價并購戰(zhàn)略（MP）的代理變量。理論上，并購溢價主要源于目標企業(yè)的市場價值變動，而非管理者的主觀判斷。本研究將目標企業(yè)的數(shù)字化轉型程度作為衡量標準，并采用不包含本企業(yè)的行業(yè)均值（DT_ind）來評估該程度，因數(shù)字并購通常發(fā)生在同行業(yè)內。表5列（7）至列（9）結果顯示，數(shù)字化轉型（DT）的系數(shù)在10%的顯著性水平上為正，表明其抬高了目標企業(yè)的市場預期和并購定價，導致過高的并購溢價，從而形成商譽泡沫。中介機制通過了Sobel和Bootstrap檢驗。

4. 激進并購戰(zhàn)略的機制檢驗

前文理論分析表明，數(shù)字化轉型是企業(yè)獲取市場競爭優(yōu)勢和突破生命周期瓶頸的有效手段，通過并購獲取創(chuàng)新技術和市場份額，實現(xiàn)數(shù)字技術的快速儲備與規(guī)模擴張。因此，數(shù)字化轉型可能促使企業(yè)采取激進的并購擴張戰(zhàn)略，從而形成并購商譽泡沫。為此，本文以企業(yè)年度并購事件數(shù)量的對數(shù)作為激進并購擴張戰(zhàn)略（ES）的代理變量。表5列（10）至列（12）展示了激進并購擴張戰(zhàn)略的作用機制檢驗結果。數(shù)字化轉型（DT）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明數(shù)字化轉型主要是通過大量的數(shù)字并購來實現(xiàn)，不同階段的企業(yè)出于發(fā)展與生存需要，對數(shù)字經濟浪潮和數(shù)字市場份額占有抱有更高的期望，從而對并購戰(zhàn)略持有激進態(tài)度，最后導致并購商譽泡沫。Sobel和Bootstrap檢驗結果進一步證明了該作用機制。

（二） 異質性分析

1. 股權性質的異質性影響

數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響可能因企業(yè)股權性質的不同而表現(xiàn)出顯著的異質性。國有企業(yè)通常受到更嚴格的內部控制要求，高管在強監(jiān)督體系下不易發(fā)生代理行為，且由于缺乏過高的業(yè)績壓力，經理人不易產生績效動機［18］。此外，國有企業(yè)因規(guī)模龐大、市場壟斷，不急于通過數(shù)字化轉型尋求市場份額，從而展現(xiàn)更為謹慎的并購戰(zhàn)略。它們能夠吸引高水平人才，因而對數(shù)字技術的價值評估更為準確，現(xiàn)行政策也要求其在科技革命中發(fā)揮引領作用，注重轉型的質量。相較之下，民營企業(yè)因資金匱乏和市場競爭壓力，急于通過數(shù)字化轉型提升市場價值和占有率，且希望通過數(shù)字技術的應用實現(xiàn)價值增益。面對經營績效壓力和股東對股價的期望，民營企業(yè)高管往往更傾向于推行數(shù)字化轉型，進而可能低估并購風險并高估協(xié)同收益。為檢驗這種影響差異，本文將樣本分為國有企業(yè)和民營企業(yè)兩組。表6列（1）和列（2）展示了股權性質的異質性分析結果。在國有企業(yè)樣本中，數(shù)字化轉型（DT）系數(shù)不顯著，而在民營企業(yè)樣本中，數(shù)字化轉型（DT）系數(shù)為0.0032，在1%顯著性水平上為正，表明數(shù)字化轉型對民營企業(yè)并購商譽泡沫的促進作用更為明顯。費舍爾組合檢驗結果進一步驗證了兩組樣本之間的顯著差異。

2. 生命周期的異質性影響

數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響可能因企業(yè)生命周期的不同而表現(xiàn)出顯著的異質性。處于不同階段的企業(yè)面臨特定的競爭壓力和財務狀況，從而并購重組戰(zhàn)略也有所差異［23］。成長期企業(yè)通常面臨融資約束和市場份額不足的問題。為了應對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)高管可能利用數(shù)字經濟政策獲取優(yōu)惠的稅收和信貸條件，同時利用數(shù)字技術價值難以確認的特性，抬高市場的非理性預期，推動股價上漲，從而傾向于采取激進的并購戰(zhàn)略。成長期企業(yè)多處于新興行業(yè)，更熱衷于數(shù)字技術的應用，通過技術并購迅速鞏固市場地位，但由于缺乏成熟的并購經驗和深入的市場調研，可能會高估并購帶來的協(xié)同效應。相比之下，成熟期企業(yè)已占據穩(wěn)定的市場地位，擁有成熟的管理團隊和豐富的運營經驗，因此在并購中更加注重市場分析和財務評估，通常不會盲目追求數(shù)字化轉型。衰退期企業(yè)則面臨市場份額下滑和業(yè)務收縮，管理者為避免公司倒閉和保護既得利益，可能迫切尋求通過數(shù)字化轉型獲取政策支持和新的增長點。然而，這種焦慮驅動下的轉型可能導致并購效果不佳。為檢驗影響差異，本文借鑒黃宏斌等的研究［23］，根據企業(yè)生命周期將樣本分為成長期、成熟期和衰退期企業(yè)三組。表6列（3）至列（5）展示了企業(yè)生命周期的異質性分析結果。結果顯示，成長期企業(yè)的數(shù)字化轉型（DT）系數(shù)在1%的水平上顯著為正，衰退期企業(yè)的數(shù)字化轉型（DT）系數(shù)在5%顯著性上顯著，而成熟期企業(yè)的數(shù)字化轉型（DT）系數(shù)則不顯著，表明數(shù)字化轉型對成長期和衰退期企業(yè)并購商譽泡沫的促進作用更明顯。

3. 審計質量的異質性影響

數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響可能因社會審計質量不同而產生異質性。數(shù)字化轉型程度高的企業(yè)會導致審計師的特殊關注。審計師會針對數(shù)字化轉型特質含量高的企業(yè)采取相應的特殊措施。例如，通過聘請IT專家等方式，審計師可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字治理中存在的內控風險，對數(shù)字技術價值有更加合理的評估［25］。復雜深入的審計程序將使得高管惡意操縱商譽資產的行為和控股股東的惡意并購更易被發(fā)現(xiàn)，進而抑制激進的高溢價并購戰(zhàn)略所帶來的財務風險。反之，若未增加審計投入，潛在并購風險則將難以識別，導致并購商譽泡沫增加。為檢驗影響差異，本文以Jones模型為基礎的可操控性應計利潤（取其絕對值）來衡量審計質量，并以同年度同行業(yè)中位數(shù)將樣本分為高質量和低質量審計兩組。表6列（6）至列（7）展示了審計質量的異質性分析檢驗結果。結果顯示，在高質量審計樣本中，數(shù)字化轉型（DT）系數(shù)不顯著，而在低質量審計樣本中，該系數(shù)為0.0039，在1%的水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉型對經低質量審計的企業(yè)并購商譽泡沫的促進作用更為明顯。費舍爾組合檢驗結果進一步支持兩組樣本存在顯著差異。

（三） 動態(tài)影響分析

根據前文分析，數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的正向影響可能受到負面因素的掩蓋，因而數(shù)字技術的積極作用在并購過程中是否得到充分發(fā)揮仍需深入探討。理論上，數(shù)字技術對并購重組的提質效果應當存在，但在短期可能被其他因素掩蓋。企業(yè)戰(zhàn)略通常具有長期性，借數(shù)字化轉型尋求新增長動力的戰(zhàn)略將在很長一段時間內進行適應性調整。因此，盡管數(shù)字化轉型改善了內部治理并提供科學戰(zhàn)略分析，但在發(fā)展需求驅動的并購戰(zhàn)略中，其短期效應可能不明顯。同時，數(shù)字化轉型雖然在預期中能夠提高協(xié)同效應，但該效應可能需要在技術產業(yè)深度融合、創(chuàng)新能力蓬勃發(fā)展之后凸顯，也可能受行業(yè)特質和壁壘差異的影響，進而難以在短期表現(xiàn)出來。此外，隨著數(shù)字技術的持續(xù)應用，企業(yè)與投資者對其實際價值的認知愈發(fā)清晰，投資者不再盲目追捧特定技術產業(yè)，企業(yè)也會根據實際情況調整并購戰(zhàn)略。因此，數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的影響可能表現(xiàn)出動態(tài)特征，即短期內產生較大的并購商譽泡沫，從而掩蓋其積極作用。為進一步驗證該推論，本文將構建分布滯后模型，探討數(shù)字化轉型在長短期上的不同表現(xiàn)。模型如下所示：

GWEi，t=ρ0+∑sj=0ρ1jLj.DTi，t+ρ2Xi，t+Firm+Year+ε（5）

其中，s表示最大滯后期。為捕捉企業(yè)固有特性并緩解其對研究結果的潛在影響，如企業(yè)管理質量、戰(zhàn)略選擇等內在因素可能隨時間累積影響數(shù)字化轉型過程和企業(yè)并購行為，本文在分布滯后模型中引入企業(yè)固定效應。表7的研究結果顯示，數(shù)字化轉型（DT）與并購商譽泡沫（GWE）之間在當期始終存在正向促進作用，這進一步支持了本文的主要結論。然而，隨著不同滯后期變量引入，當期促進作用不再顯著，且在多個滯后期中表現(xiàn)出顯著的抑制作用。通過觀察變量系數(shù)分布發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉型對并購的積極影響一般在2年后得以體現(xiàn)。此結果并未否定本文的主要結論，而是進一步豐富了對主結論的支撐，表明數(shù)字化轉型對企業(yè)并購商譽管理是一個多維度的動態(tài)影響過程，短期消極影響掩蓋了長期積極作用。

七、 結論性評述

數(shù)字化轉型已經成為當代企業(yè)戰(zhàn)略的核心，不僅重塑了企業(yè)內部運作機制，還深刻影響并購商譽評估與管理。為探究該影響，深刻把握其影響機理，本文從并購商譽泡沫角度入手，基于Python網絡爬蟲技術和文本分析方法構建了上市公司數(shù)字化轉型指標，并選取2008—2022年中國滬深A股上市公司為研究樣本。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)數(shù)字化轉型顯著促進了并購商譽泡沫。使用工具變量、系統(tǒng)GMM以及DID估計緩解內生性后，結果依然穩(wěn)健。機制分析表明，數(shù)字化轉型主要是通過高管過度自信、溢價并購和激進并購路徑推動并購商譽泡沫。在民營性質、處于成長期和經過高質量審計這三種情形下，數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫的促進影響更為顯著。數(shù)字化轉型對并購商譽泡沫具有動態(tài)影響，短期內擴大泡沫并掩蓋其積極作用。

基于上述結論，本文建議企業(yè)應強化內部治理結構，以確保管理層與股東之間的信息透明度，降低因個人利益驅動的決策風險。同時，企業(yè)在并購策略中需全面評估數(shù)字化轉型帶來的技術風險與市場非理性預期，避免對數(shù)據驅動模型的過度依賴。政府則應在制定政策時對企業(yè)并購活動實施適當監(jiān)管，特別是在商譽評估與管理方面，防止商譽泡沫過度膨脹的同時，政府應支持并促進數(shù)字技術的發(fā)展，確保企業(yè)充分理解和有效管理這些技術帶來的風險。此外，應通過加強信息披露要求，提高市場透明度，幫助投資者理性決策。投資者在評估企業(yè)時，應深入分析其數(shù)字化轉型策略對企業(yè)長期價值與財務穩(wěn)定性的影響，尤其關注管理層決策行為及自信水平對并購決策和戰(zhàn)略的影響。

參考文獻：

［1］陳德球，胡晴.數(shù)字經濟時代下的公司治理研究：范式創(chuàng)新與實踐前沿［J］.管理世界，2022（6）：213-240.

［2］唐浩丹，蔣殿春.數(shù)字并購與企業(yè)數(shù)字化轉型：內涵、事實與經驗［J］.經濟學家，2021（4）：22-29.

［3］周鵬，王卓，譚常春，等.數(shù)字技術創(chuàng)新的價值——基于并購視角和機器學習方法的分析［J］.中國工業(yè)經濟，2024（2）：137-154.

［4］趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉型如何影響企業(yè)全要素生產率［J］.財貿經濟，2021（7）：114-129.

［5］武常岐，張昆賢，周欣雨，等.數(shù)字化轉型、競爭戰(zhàn)略選擇與企業(yè)高質量發(fā)展——基于機器學習與文本分析的證據［J］.經濟管理，2022（4）：5-22.

［6］張國勝，杜鵬飛.數(shù)字化轉型對我國企業(yè)技術創(chuàng)新的影響：增量還是提質？［J］.經濟管理，2022（6）：82-96.

［7］Brynjolfsson E， McElheran K. The rapid adoption of datadriven decisionmaking［J］. American Economic Review， 2016（5）： 133-139.

［8］Goldfarb A， Tucker C. Digital economics［J］. Journal of Economic Literature， 2019（1）： 3-43.

［9］王守海，徐曉彤，劉燁煒.企業(yè)數(shù)字化轉型會降低債務違約風險嗎？［J］.證券市場導報，2022（4）：45-56.

［10］文雯，牛煜皓.數(shù)字化轉型會加劇企業(yè)投融資期限錯配嗎？［J］.中南財經政法大學學報，2023（5）：18-30.

［11］Palepu K G. Predicting takeover targets： A methodological and empirical analysis［J］. Journal of Accounting and Economics， 1986（1）： 3-35.

［12］傅超，楊曾，傅代國.“同伴效應”影響了企業(yè)的并購商譽嗎？——基于我國創(chuàng)業(yè)板高溢價并購的經驗證據［J］.中國軟科學，2015（11）：94-108.

［13］柳建華，徐婷婷，楊禎奕.管理層能力、長期激勵與商譽減值［J］.會計研究，2021（5）：41-54.

［14］李丹蒙，葉建芳，盧思綺，等.管理層過度自信、產權性質與并購商譽［J］.會計研究，2018（10）：50-57.

［15］陳耿，嚴彩紅.代理沖突、激勵約束機制與并購商譽［J］.審計與經濟研究，2020（2）：65-76.

［16］姜付秀，張敏，陸正飛，等.管理者過度自信、企業(yè)擴張與財務困境［J］.經濟研究，2009（1）：131-143.

［17］張新民，卿琛，楊道廣.內部控制與商譽泡沫的抑制——來自我國上市公司的經驗證據［J］.廈門大學學報（哲學社會科學版），2018（3）：55-65.

［18］李俊.國有企業(yè)商譽泡沫問題分析及對策建議［J］.審計研究，2023（5）：52-61.

［19］孫詩璐，張斐燕，鄭建明，等.放松賣空管制能夠抑制并購商譽泡沫嗎？［J］.金融研究，2021（11）：189-206.

［20］陳仕華，王雅茹.企業(yè)并購依賴的緣由和后果：基于知識基礎理論和成長壓力理論的研究［J］.管理世界，2022（5）：156-175.

［21］高翀，石昕.公司競爭戰(zhàn)略下的并購與業(yè)績承諾——基于文本分析的經驗證據［J］.經濟管理，2022（12）：83-102.

［22］吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經驗證據［J］.管理世界，2021（7）：130-144.

［23］黃宏斌，翟淑萍，陳靜楠.企業(yè)生命周期、融資方式與融資約束——基于投資者情緒調節(jié)效應的研究［J］.金融研究，2016（7）：96-112.

［24］張欽成，楊明增.企業(yè)數(shù)字化轉型與內部控制質量——基于“兩化融合”貫標試點的準自然實驗［J］.審計研究，2022（6）：117-128.

［25］張婷.審計師會對企業(yè)數(shù)字化轉型作出差異性應對嗎？——基于關鍵審計事項的證據［J］.南京審計大學學報，2024（5）：1-13.

［26］Balakrishnan K， Billings M B， Kelly B， et al. Shaping liquidity： On the causal effects of voluntary disclosure［J］. Journal of Finance， 2014（5）： 2237-2278.

［27］魏志華，朱彩云.超額商譽是否成為企業(yè)經營負擔——基于產品市場競爭能力視角的解釋［J］.中國工業(yè)經濟，2019（11）：174-192.

［28］李逸飛，李茂林，李靜.銀行金融科技、信貸配置與企業(yè)短債長用［J］.中國工業(yè)經濟，2022（10）：137-154.

［29］李春濤，閆續(xù)文，宋敏，等.金融科技與企業(yè)創(chuàng)新——新三板上市公司的證據［J］.中國工業(yè)經濟，2020（1）：81-98.

［30］Kusnadi Y， Yang Z， Zhou Y. Institutional development， state ownership， and corporate cash holdings： Evidence from China［J］. Journal of Business Research， 2015（2）： 351-359.

［31］馬鵬飛，魏志華.企業(yè)數(shù)字化轉型如何影響現(xiàn)金股利政策：“信息面”還是“資金面”［J］.南開管理評論，2024（3）：50-62.

［32］曾敏.中國上市公司并購重組的現(xiàn)狀、問題及前景［J］.數(shù)量經濟技術經濟研究，2022（5）：104-124.

［33］賈盾，韓昊哲.金融科技與商業(yè)銀行競爭性負債［J］.世界經濟，2023（2）：183-208.

［34］翟華云，李倩茹.企業(yè)數(shù)字化轉型提高了審計質量嗎？——基于多時點雙重差分模型的實證檢驗［J］.審計與經濟研究，2022（2）：69-80.

［35］Ahmed A S， Duellman S. Managerial overconfidence and accounting conservatism［J］. Journal of Accounting Research， 2013（1）： 1-30.

［責任編輯：高婷］

Corporate Digital Transformation and M&A Goodwill Bubbles

JIANG Shiyin， JIANG Zhiyuan， DING Xiao

（School of Finance， Nanjing Audit University， Nanjing 211815， China）

Abstract：

Digital transformation has a profound impact on the procedures and strategies of corporate mergers and acquisitions （M&A）， yet its potential to enhance M&A quality remains uncertain. To address this， this study utilizes a sample of listed companies on the Shanghai and Shenzhen stock exchanges from 2008 to 2022， examining the influence mechanism of digital transformation on M&A goodwill bubbles. The findings indicate that corporate digital transformation significantly fosters M&A goodwill bubbles， and this conclusion holds after a series of robustness tests. Furthermore， the examination of the underlying mechanisms reveals that digital transformation induces excessive confidence among executives， driving companies to pursue premium and aggressive M&A strategies， thereby promoting goodwill bubbles. Additional analysis shows that the impact of digital transformation on M&A goodwill bubbles is more pronounced in three specific contexts： private firms， companies in growth stages， and those subjected to lowquality audits. Moreover， the shortterm effects of digital transformation on goodwill bubbles obscure any potential suppressive effects. The conclusions provide significant insights for promoting corporate “intelligent transformation and digital upgrading，” enhancing governance decisionmaking in the digital economy era， and fostering healthy development within the capital market.

Key Words： digital transformation; goodwill bubble; excessive confidence; M&A dependency; M&A strategy; corporate life cycle; corporate governance