基于 EVA指标我国上市公司的并购绩效研究
许 静
摘 要：随着经济全球化，并购作为实现企业扩张和资本集中的快速有效形式，成为企业优化资源配置的首选，继而全球逐渐进入 了
“并购大时代”时期。因此有效并准确的分析和评价上市公司的并购绩效，不仅有助于是否进行并购的抉择，以及如何提高并购的成功率。
本文首先通过对EVA指标进行相关性分析和回归分析，检验基于 EVA指标衡量上市公 司并购绩效的有效性。并以2012年并购事件为样
本，运用经济增加值 (EVA)建立分析模型，对并购绩效进行实证研究，得出了研究结论，并提出了EVA运用中存在的几个问题。
关键词：并购；绩效；EVA指标
1．企业并购的概念
企业并购是兼并与收购的统称，是企业扩张与增长的一种方式，也
是通过内部或有机的资本投入实现增长的一种可供选择的方法。本文认
为，企业并购的内涵应该是：公司并购是指并购方通过取得转让方公司
的全部或部分股权的方式获得对转让方公司的经营支配权的一种投资行
为，包括取得全部股权或部分股权两种形式。取得全部股权的行为叫做
兼并 ，取得部分股权为收购。
2．公司并购绩效评价方法
2．1并购绩效评价方法
对于并购绩效的检验，一般主要涉及两种常用的方法，即长期绩效
研究法和事件研究法。长期绩效研究法也被称为会计研究法，该方法所
使用的财务指标主要有收入、利润 、每股收益 (EPS)、销售收益率 (
ROS)、资产收益率 (ROA)、净资产收益率 (ROE)等。总体上看，这
种方法的好处是财务数据容易取得，既便于计算 ，也易于理解，并且这
种方法考虑到并购的收益要 3到 5年后才能充分体现。然而事件研究法
通过考察某个事件在交易公告的窗口期所产生的超常收益来衡量该事件
的影响，并采用短期的累计超常收益来反映市场上投资者在并购事件发
生后对企业未来发展的预期。
2．2并购绩效评价方法的局限
首先，长期绩效研究法和事件研究法都是大样本的实证分析方法，
这种分析应用于并购研究时，在某些场合中难免存在一些不足。针对长
期绩效研究法，它反应的是企业历史发展状况，并没有把企业无形价值
以及风险计算在内，加之长期绩效研究多采用财务数据进行评价，而财
务报表又容易被人为操纵，因此缺乏真实性和可靠性。针对事件研究
法，它采用短期内股价的波动来分析企业的并购绩效，前提是股票市场
的健全性，但我国的特殊国情以及股票市场的发展不完全 ，股价的波动
并不能准确的衡量并购前后企业的绩效波动。
从上可看出，无论是长期绩效研究法和事件研究法，在实际中都存
在一定的缺陷，都不够科学准确。因此 ，本文试图采用的经济增加值
(Economic Value Added，简称 EVA)指标来衡量企业并购的绩效。
3．EVA的基本概念及有效性的实证分析
3．1 EVA基本概念
经济增加值 (Economic ValueAdded，以下简称 EVA)，是指从税后
净营运利润中扣除包括股权和债务的全部投入资本的机会成本后的所
得，其本质是经济利润，而不是传统的会计利润，公式为：
EVA=NOPAT—CAPI rAL×WACC
若 EVA为正，表明公司资产使用效率高，公司价值增加；若 EVA
为零，说明公司的盈利仅能满足债权人和投资者预期获得的最低报酬；
若 EVA小于零 ，即使会计报表上的净利润为正值，也表明公司的经营
状况并不理想，公司价值在减少，股东的财富受到侵害。
3．2相关性分析
考虑到刚上市的公司存在短视行为及各方面的不稳定性，本文选取
2012年沪深两市 A股上市公司，并且除中小、企业板以外的 72家上市
公司样本。同时有余金融行业的特殊性，剔除金融行业上市公司，共得
到样本数 58家。研究中使用的各项数据来源：EVA、MVA值是通过公
司年报计算得出，其余财务指标来自于 CSMAR数据库。
本文采用 EVA以及营业利润、基本每股收益和净资产收益率，这
三个传统绩效评价指标作为解释变量，利用 Eviews5．0计量软件就它
们与市场增加值 (MVA)进行相关分析和回归分析。采用 MVA即市场
增加值，就是市场价值与资本投入之间的差额，作为被解释变量。考虑
到各个公司的资本规模不同，采用相对量进行回归分析时，用每股市场
增加值 (MVAPS)作为控制，进而减小回归模型带来的异方差性。变
量描述详见表 3．1。
表 3．1 变量描述
变量类型 变量名称 标识 变量说明
被解释变量 市场增加值 MVA MVA=年末股价×年来流通股股数 一权箍账面价值
经济增加值 EVA EVA=NOPAT—CAPITAL×WACC
营业利润 SP 营业利=营业收入一营业成本 一税金及附加一三费
解释变量 一资产减值损失+公允价值变动收益 +投资收益
基本每股收益 =归属于普通股股东的 基本每股收益 EPS
当期净利润+当期发行在外普通股的加权平均数
净资产收益率 ROE 本文选用扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率
对变量进行相关系数显著性检验，结果见表 3．2和 3．3
表3．2 绝对变量的相关系数矩阵
MVA EVA SP
MVA 1．O00O 0．7822 O． 6928
EVA 0．7822 1，0000 0． 6629
SP 0．6928 0．6629 1 oo00
表3．3 相对变量的相关系数矩阵
MVAPS EVAPS EPS ROE
MVAPS 1．Ooo0 0． 5332 0．7025 0．2918
EVAPS 0． 5332 1． OOo0 0．4959 0．5403
EPS O．7O25 0．4959 1．OooO 0．6339
ROE 0．2918 0． 5403 0．6339 1．0o00
当样本数量为 58时。ot=5％时，相关系数为0．2816。而 MVA与
EVA、SP的相关系数都大于0．2816，这说明 MVA与 EVA、SP存在显
著的相关关系。而MVAPS与 EVAPS、EPS、ROE的相关系数都大于0．
2816，说明平均每股市场增加值与平均每股经济增加值、以及 EPS也存
在明显相关关系。解释变量 ROE在 “=1％下不显著，说明平均每股市
场增加值与 ROE不存在明显的相关关系。
3．2回归分析
3．2．1一元线性回归
本文采用的基本方法是进行计算增量信息量 ，即当新解释变量加入
原模型后，其解释能力增加的数值。它表示的是新加入的解释变量解释
了原变量没有解释的部分。从理论上分析，如果选取上述所有的解释变量进
行多元线性回归，很可能会出现多重共线性问题，因而本文对单个指标进行
计算。即在单个指标体系中加入 MVA，建立一元线性回归模型，再加入
EVA，进而比较加入 EVA前后的变化值。一元线性回归模型如下：
①MVA=6o+131 EVA+8
②MVA=6o+61}SP+8
~MVAPS=6o+61-e EPS+s
④MVAPS=6o+B1 ROE +8
根据上述模型，采用 Eviews5．0进行回归分析，结果如表3．4
表3．4 一元回归结果
被解释变量 解释变量 解释变量系数 R R t值 F值
MVA EVA l2．74 0．6l18 O．6062 10．503 ll0．308
MVA SP l1．19 0．4784 O．4726 8．039 64．625
MVAPs EPS 28．61 0．4936 0．4863 8．259 68．218
MVAPS ROE 51．21 0．0852 O．072l 2．553 6．515
据表 3．4可知，在 d=5％时 t检验达到显著水平，特别是对 EVA
的回归，t检验显著有效，这表明EVA与 MVA之间存在线l生相关。而各个
解释变量的系数均为正，这说明EVA、SP、EPS、ROE与市场价值均呈正相
关关系。同时，EVA与 MVA的相关系数为 Q72，EVA对 MVA的 为
作者简介：许静 (1989．6一)，女，汉族，河南新 乡人。硕士研究生，南京航空航天大学，企业管理。
Bu咖 sI．11．
0'703， 为0．686，说明EVA对 MVA的解释度约为70．6％ ，因此说明
基于EVA对上市公司绩效的评价具有有效性，可以作为绩效评价和投资分
析的指标，同时也说明我国资本市场的运作得到了有效地改善。同样在 sP、
EPS对 MVA作回归时，相关系数分别为72．3％和79．3％，说明目前我国
上市公司对于公司业绩考核仍然比较关注利润这个指标。
3．2．2二元线性回归
在上述一元回归模型基础上加入 EVA指标，建立新的二元线性回
归模型，并分析采用修正解释变量对 MVA的解释能力是否有一定的提
高。二元线性回归模型如下：
~MVA=pO+p1}EVA+p2 sP+￡
( MVAPS=t3o+B1 EVAPS+82 EPS+8
③MVAPS= O+ 1 EVAPS+p2$ROE+8
根据以上模型，对样本回归的结果如表3．5，修正影响后的结果如表3．6
表 3．5 二元 回归结果
被解释变量 解释变量 解释变量系数 R R t值 F值
EVA 9．38 0 6660 0．6563 6 198 68．791
MVA
SP 5． 02 3． 347
EVAPS 8．30 0．6158 0．5921 2．6o2 71．308
MVAPs
EPS 23． 66 6． 172
EVAPS 17．96 0．2843 0．2635 4 381 13．703
MVAPs R0
E O．93 2．044
表 3．6 加入EVA指标修正前后的影响
被解释变量 原解释变量 原模型R 新模型 △R
MVA SP 0．4826 0． 6460 O． 1634
MVAPS EPS O．4963 0．5521 0．0558
MVAPS ROE 0．021l 0．2635 O． 1224
从表3．6可以看出，EVA对于不同的传统绩效指标，有着截然不
同的增量信息。但加入 EVA变量后，都有所提高。其中 sP加入 EVA
后对 MVA的解释能力由48．26％增加到 64．60％，提高了16．34％；
EPS加入 EVAPS后对 MVAPS的解释能力由49．63％增加到55．21％，
提高了5．58％；ROE加人 EVAPS后对 MVAPS的解释能力由 2．11％
增加到26．35％，提高了12．24％ 。
从上可知，加入EVA指标后 ，各个解释变量对 MVA的解释能力有
所提高，这说明了 EVA对我国上市公司的绩效具有可行性，也具有测
量的改善。
4．我国上市公司并购绩效的实证分析
尽管并购成为企业实现资源配置、扩大市场份额的首选 ，但是实践
中并不是所有的并购都提高了企业的绩效，并购绩效与理论上存在了一
定的差距。因而本文对我国上市公司的并购事件进行实证分析，以探究
我国上市公司进行并购能否提高企业绩效。
4．1研究假设与方法
首先假设我国上市公司的并购提高了绩效。然后通过调整后的 EVA
评价法，比较研究并购样本公司在并购前后绩效。
4．2样本的选取
本研究数据来源于中国证券报、国泰安 (CSMAR)数据库。通过计算
58家样本公司在并购前一年，并购当年和并购后一年共三年的 EVA变化情
况，对发生并购的上市公司的绩效进行整体评价，结果如表4．1。
表 4．1 各年EVA数据汇总
l 2011年 l 2012年 2Ol3年
I EVA>0 31 I 37 40
EVA<0 27 I 21 18
在三年 174个 EVA值中，共有 66个 EVA指小于 0，占总样本的
37．93％，其中三年内 EVA值均为正的公司有 12家，占20．68％。这
说明目前公司决策时更多考虑的是会计利润，而公司的股东权益并没有
得到大幅度的增加。
为更加直观的比较分析，本文以并购当年为基准，用后一年的EVA
值减去前一年的EVA值，来比较EVA的变化值，结果见表4．2。
褒4．2 EVA数值环比
由上可以看出，并购当年 (2012)较并购前 (2011)有 27家样本
公司的 EVA值显著增加，其中有 10家上市公司的EVA值由负转正，这
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说明并购当年有一定数量的公司的绩效明显增加，并购后一年 (2013)
较并购当年 (2012)EVA值大于0的公司有 38个，增加了 11个 ，这说
明大部分企业的 EVA值得到改善，总占到总样本的65．51％。
针对样本公司的 EVA值进行均值分析，结果见表 4．4。
表4．4 58家上市公司三年的EVA均值变化
58家上市公司EVA均值变化 (单位：元)
年度 EVA均值 EVA均值变化量 EVA均值变动率
2011拄 一69895263 7
2012芷 一97562445． 6 —27667181． 9 —39．58％
20t3年 59344260．6 1569067o6．2 l60．83％
由图4．1、表 4．3和表4．4，可以得出，全样本公司 2011年、
2012年、2013年的 EVA平均值分别为 一69895263．7、一97562445．6
和59344260．6。其中并购当年 (2012)的EVA均值仍为负，较并购前
一 年 (2011年)下降了39．58％。并购后一年 (2013)的 EVA均值由负转
为正，比并购当年 (2012)有大幅度上升，升幅达到了160．83％，且大约
接近71％的上市公司的EVA值在2012年的基础上大幅度上升。
实证结果表明，并购会导致上市公司并购当年 EVA值下降，然而
并购后一年公司EVA开始改善并大幅上升。
5．结论
通过采用 EVA指标的评价方法，对我国上市公 司并购前后绩效的
变化进行实证分析，得出了以下结论：
结论一：并购当年，很多公司 EVA值及 REVA值与并购前相比呈
现下降趋势。这说明我国上市公司发生并购后可能需要一段时间对资
产、员工以及企业文化进行合理的调整、整合。
结论二：并购第二年，大多数公司 EVA值及 REVA值 由负变正，
开始大幅度的提升。这说明并购一定程度上提高了上市公司的经营绩
效。但是由于样本量只有 58个，所以得出的结果可能不具有普遍性，
只能作为参考。
尽管 EVA评价指标是相对比较科学的企业绩效评价方法，但相对
我国特殊国情而言，EVA的市场解释能力并不高，主要原因有，首先
EVA评价方法使用范围有限，例如金融机构、风险投资公司等机构无法
使用该方法。比如金融机构，因为制度规范性的要求较高，其资本金必
须保持在一个固定的水平上，若使用贷款总额作为资产总额，则必然到
导致结果的不准确性。而风险投资公司，本身风险较大，盈利能力的波
动也较大，EVA值不能准确地反映公司绩效。其次 EVA无法解释企业
内在的成长性。EVA所关注的是有形资资产，并且以现金流的形式，综
合风险和市场的预期，很大程度上忽略了无形资产、非财务因素在企业
价值创造中的巨大作用，这对企业价值的衡量不够全面。
因此未来的研究，一方面要扩大并购样本的数量，以增加可信度。
另一方面，要研究出适合我国企业的绩效衡量方法，更科学准确的分析
并购对我国企业经营绩效的影响。(作者单位：南京航空航天大学)
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