用什么解释公司价值 经济增加值还是会计指标 —上海股票市场的经验王喜刚丛海涛欧阳会南内容提要 本文以上海股票市场的 家上市公司 年数据为基拙,运用回归分析方法,检验、比较了经济增加值变量与会计盈利性指标在解释上市公司市场价值方面的信息有用性。结果表明,前者在总体上的解释力强于会计指标,中国股市投资者在很大程度 不自觉地运用了它所包含的财务思想 但会计指标仍然具有很高的信息价值,经济增加值不能完全替代会计指标关键词 经济增加值会计指标信息含量公司价值一、引言本 为资本收益率 为资本成本率 权益资本经济增加值 , 简称与债务资本的加权平均资本成本 为总资本 权益资本与负息债务之和。 , 是由美国思腾斯特 !管理咨询 公司在上世纪 年代推出的用干衡量企业价值创造能力从概念上来看, 是比会计利润更好的绩效评的指标。从 世纪 年代开始成为重要的研究热点,迄价指标。但从国外的实证方面来看,对于 与传统今为止, 在西方企业界和金融界都得到了不同程度利润指标孰优孰劣有着不同的结论。美国学者 的应用和验证。 ’ 的研究结果表明, 对公司市场价简单地说,经济增加值 就是一定时期的企值的解释力 远远大于 !对公司市场价业税后经营净利润 与投入资本的资金成本值的解释力 。 的实 的差额。与传统的会计利润指标不同,经济增加证研究表明, 对公司的市场增加值 具有显著的值不仅对债务资本计算成本,而且对权益资本也计算成影响。 汗 等人 对 家美国上市公本 机会成本。 因此,它实际上反映的是企业一定时司在 年一 年的数据进行分析,比较了、 剩期的经济利润。如果 的值为正,则表示公司获得的余收益、 盈余 〕、 经营现收益高于为获得此项收益而投入的资本成本,即公司为金流量 详 四种指标的价值相关性。股东创造了财富 相反,如果 的值为负,则表示公结果表明, 没有显示出比另外三种指标更具有价值司在毁灭股东的财富。相关性。 加 和 的实证 的基本计算式为 研究发现, 变量和股票收益间有很高的相关性,并 一 一 且高于会计变量与股票收益间的相关性。 · 式中, 为税后经营净利润 为资金成 对美国 年的电力行业上市公司的业绩评价一、 、一买’‘一
指标、 包括标准化的 标准化的净收益、净资产收综上所述,上市公司基本上都是运用各自不同的具益率、总资产收益率、每股收益、标准化的自由现金体标准和方法,进行 的计算和排名,结果自然也不流 与公司价值 标准化的 之间的关系进行了研尽相同 乔文未做排名,而是检验了公司价值与 的究,结果表明, 对公司价值的解释力最强。 盯 相关性。 本文运用与上述研究不同的方法 详见后 等人 对 与股票收益之间关系的实证文, 通过分析 变量与公司价值之间的关系、会计研究表明,在解释股票收益波动方面,与其他盈利指标盈利指标与公司价值之间的关系,具体讨论和比较它们相比, 可能是已有绩效指标中最糟糕的指标之一,对中国上市公司价值的解释能力。它只能解释股票收益波动的很小一部分。在中国,由于资本市场发展时间较短,实行 管二、样本、变 与研究方法理体系的企业也很少 ,与 相关的研究成果还不多。 样本选取与数据来源 年 月,大鹏证券推出了创值评估体系,发表了 在选取样本时我们遵循了这样几个原则 年底年上市公司创值率排名 强等系列文章。思腾斯特中国以前上市,即有 年、、 以上 数据公司在证券之星网站上先后公布了 年和 年中国的公司 全部发行 股的公司,因为发行 股或发行 股上市公司财富创造和毁灭排行榜。学者刘芍佳等于 又同时发行 股的公司与只发行 股的公司在确认收入和年在《财经研究》和《经济研究》上发表了类似的研究费用的会计政策上存在显著差异 全部为上海证券交易成果,公布了 年一 年每单位资本创值额前 名所上市的公司 能取得研究所需的所有变量数据 去掉股票,描述了中国上市企业创值的现状。乔华等于 不能反映公司真实价值的、 股票 剔除 !值年发表了《公司价值与经济附加值的相关性 中国上市大于 的公司,这样可以排除极端值的影响。按照此原公司的经验研究》 以下简称乔文。 则我们最终取得有效样本 个。表 研究变量及其定义变量 符号定义因变量公句价值每股经济增加值 !名经济增加值 ,急股本资本收益率 净利润 总资本资本成本率 权益资本和债务资本的加权平均资本成本资本收益率与资 丑八 〕 ! 月〔 一 本成本率的差额资本规模 入 总资本的自然对数解释变量 会计变量 每股收益 玲净利润 总股本净资产收益率 净利润 净资产总资产收益率 净利润 总资产资产规模总资产的自然对数 市场增加值 一 , 简称 是指公司市场价值 与投入总资本 的差额 一美国学者、 ’ 等在实证研究中都曾用它作为公司价值变量。与国内相反,就笔者所见到的国外关于 的实证 家大公司 数据库中提供的数据来进行研究。笔文章,没有一篇是作者自己通过搜集原始数据,一步一者认为,这样做有很多好处,一是可以避免重复劳动,步计算出 的各个元素,再计算出 的数值,进行节省学者们大量的时间精力,从而可以使研究不仅仅停自己的排名。国外学者都是运用思腾斯特公司出版的留在上市公司排名的层次上,能够向更深层次发展。二 只泌粼嫂羚共份一娜、·介李殡价铁纷旅
是可以使学者们的研究建立在相同数据的基础上,从而型只是一元回归,然后比较各个模型的调整RZ。此做法使研究结论更具有可比性。鉴于此,本文利用了思腾斯未考虑到、、MVA与ROEROAEPS等指标在数量级上的特中国公司在证券之星网站上公布的 相关数据。本巨大差异。本文的因变量为,MVAPC在MVA的基础上文所用会计数据来源于各上市公司年报。除以公司的总资本,剔除了公司规模的影响,经这样处 变量说明理后,因变量与各个解释变量在数量级上基本接近,使本研究中所使用的变量名称和定义如表。 为减少回归结果更具可靠性。本文对所运用的解释变量也进行短期波动性,我们在计算变量值时,对每个变量都取了3了相应的技术处理,如,EVAPS是在EVA的基础上除以年的平均值。总股本,不但降低了数量级,使其与其他变量数量级接.3研究方法近,而且成为与常用的会计指标EPS具有可比性的指标。在研究方法上,我们主要借鉴了Chen和D0dd另外,我们还将EVA的驱动元、、(ROCCOC、(1997)的做法,但在他们的回归模型基础上做了一些5PADRELNC)作为独立的影响变量,对它们与改进,其中主要的两点为:一是他们用的变量是股票收MVAPC的关系进行了研究。本文除了运用一元回归模益,而我们运用了公司价值。二是在解释变量中我们增型外,较多地运用了多元回归模型及逐步回归技术。加了公司规模变量。另外,在此项研究中,我们运用了(3)考察的范围不同。本文在更大的范围考察了SPSS统计软件。EVA变量的信息含量、会计变量的信息含量以及它们对从题目上看,本文与乔文有些相似,但实际上具体公司价值的共同影响。做法有很大不同。4()得出的结论不同。鉴于上述几点不同之处,(l)样本数据不同。本文运用了、、1992000210研究所得出的结论自然不同。三年的上海证券交易所上市的所有公司股票为样本,并对样本公司的选择设定了若干标准;乔文只随机抽取了三、结果与分析上海证券交易所.1999年70家上市公司为样本。1变量间的相关性(2)变量和模型不同。乔文的因变量为,MVA解为便于后文叙述方便,在此将各变量的相关性列出释变量为、、、、,EVANOPATROEROAEPS运用的模(见表。2)表2变量间相关系数MV人p7CE\人1推班)CCOCSPBEAI)川C」引感爪、EROA下N人MVA尸八l弓031031一..飞叫_0033O095151〕JtE入...D0326089409一_47O228l研C一._...0夕7O038002一00800028l.,....EJ〕302]9O408160907790119l8505一......团.4ROE030776076800310710020856106l.._...079708科O0970794一.0s083508731ml._..一005801980940025801400088l{}从中可以看出,ROC与5PREAD高度相关.,(r=o947)因此,本文只在二者中选出SPREAD作为飞丫丫一耀扒盲79
回归模型的解释变量,同时舍弃。ROC¹度,我们将MVAPC和各个解释变量分别进行一元回归2一元回归实证。模型如下:为了解各个解释变量对公司价值的影响方向和程MVApC一吕。+日,(解释变量)+e解释变量标准化回归系数{…t值P值F值招调整RZ预期符号皿了一二..A巧{0(XX〕.4034300920059千.6352(几....()C01以.2094003748350011}8_0.~SPI又E人.O032668880(料1乙_7抖.2010601供十一一I入C一.0叭..7一169880以}』.2885820耳.19041名}+F}不.Q2】,9刁.J790(劝,卫_O肠3O以.S00魂5+l爱可)l三(少.30门64】8。一(众)一.沪.3009]」-{一....036277580(叉.)〕.601801310129+入A一.一....0511118770(叉X)14]0650261C259表3给出了回归结果,从中可以看出:价值呈正相关关系,方向与预期相同。这与一般财务常(l)每股EVA(EVAPS)的大小与公司价值呈正识相符合,即企业盈利能力越强,企业价值越高。相关关系,方向与预期相同。说明企业财富创造能力越6()资产规模(LNA)大小与公司价值呈显著负强,企业价值越高。相关,方向与预期相同。这和资本规模(LNC)大小与2()资本成本(COC)大小与公司价值呈正相关,公司价值的关系原因基本相同。但解释力较低,方向与预期相反。部分原因在于,公司总的来说,公司规模变量LNC(LNA)对因变量的资本成本率与资本收益率之间存在着正相关的关系。MVAPC的解释力最强,其次是、,ROASPREAD而也就是说,更高的收益也来源于更高的波动性。例如,、、、ROEEVAPSEPSCOC对MVAPC的解释力都在10%高科技公司和产业具有相对更高的预期收益率。以下。EVAPS和ROE对MVAPC的解释力接近,但高于3()资本收益率与资本成本率的差额EPS。,(SPREAD)的大小与公司价值呈正相关,对公司价值3多元回归与逐步回归的解释力较强,方向与预期相同。这比较容易理解,公一元回归只是进行个别分析,而多元回归则是分析司一定数额的投入资本所产生的收益超过其资本占用成各解释变量对因变量整体性的影响程度,并可以通过逐本(使用成本)的数额越高,说明公司的资本利用效率步回归技术,确定具有代表性的重要影响因素及其对公越高,投资者对其估价越高。司价值的解释能力。4()资本规模(LNC)大小与公司价值呈显著负为考察EVA变量对公司价值的影响,会计变量对公相关,方向与预期相同。这是因为在资本市场,人们通司价值的影响,以及EVA变量和会计变量对公司价值的常认为小盘股的上涨空间比较大,普遍对小盘股抱有较共同影响,我们构造了三个多元回归模型。分述如下:高的价值预期。(l)多元回归模型l。为考察EVA变量对公司价值5()会计盈禾r】性指标、、EPSREOROA均与公司的影响,我们构造了如下模型:舟__________¹用RoC代替本文各回归模型中的、sP能AD经验证,CRO与sPREAD的作用基本相同。一、一粉一争粉-·燕举致80_
曦淤银滩辫麟羚羹举鲜群岁赞羹攀攀葬棘臻肇蒸鳞攀澎群娜l黝彝麟纂馨纂纂纂馨、MVApC=日。+IpEVApS+日ZSpREAD+口3COCSPREADCOC从总体上几乎完全包含了EVAPS的信息+日4LNC+e含量。回归结果如表4。。(2)多元回归模型2为考察会计变量对公司价值表4多元回归模型1结果的影响,我们构造了如下模型:MVApC一口。+日IEpS+日ZROE+日3ROA+p4LNA变量回归系数标准化回t值p值VIF值一归系数十e.回归结果如表6。(常数)22加..5197270(X幻F\JAI污一.一.一..09070803297110940897表6多元回归模型2结果甲1了E今...Dld28804585的.80众刃.7礴劝...变量回归系数标准化回t值p值V万值COC1554901印.38920(叉刃15]4一归系数1人C一.一...173506月礴一.191鳃0OJ)1014(常数.)20叫石..161290以刃.RZ=0556调整RZ..=0552下=一.244一Zp=0000El尧弓..032600刀。.322{一。.748目.725B了...)E269300380卯..303215437从F值和p值来看,回归方程高度显著。从调整RZ的_ROA]..5578031437230以刃.4957数值看,l一EVA变量总体上对公司价值的解释力较高,已一.一.一..LNA150558138170以刃,113829超过了万。0%说明EVA变量所传达的信息被资本市场高.Z=R0432调整RZ=.o426F=.7533op.=0000度认同,投资者可能在很大程度上不自觉地运用了EVA所包含的财务思想。从方差扩大因子VIF值来看¹,各变从F值和p值看,回归方程高度显著。从方差扩大因量间存在一定的多重共线性(从前面的相关系数表看子VIF值看,各会计变量间的多重共线性比EVA变量间到,EVAPS与SP,READ高度相关r一.0894因而造成的多重共线性稍有减弱;从调整RZ的数值看,会计变量EVAPS的回归系数出乎意料地成为负值,并且p值较总体上对公司价值的解释力低于EVA变量,但解释力也较高,超过了40。大。%)应当说明的是,多重共线性在此并无大碍,因为说明会计变量仍然是重要的企业价我们关注的不是单个变量的回归系数,而是这些变量对值衡量指标。公司价值总体上的解释力º。逐步回归的最后结果如表7所示。逐步回归的最后结果如表5所示。表7逐步回归的最后结果表5逐步回归的最后结果变量回归系数标准化回t值p值V丁值归系数变量回归系数标准化回t值p值VIF值...(常数)20617]67840(X幻归系数1入A一....15田一05铭一144100《X幻,l80(常数,)22卫笑.,l207110(XX)1七_...OA2043204121083301水叉.)1研08C一.一.17420创.7一_192830()1〕.1〕)5......RZ=0430调整RZ=o427F=.149873p=0000SPRI协D]]702037510920(X旧.1055...COC13412013840110口.))1061RZ=.0556调整RZ=.在逐0552下..=步回归的过程中,EPS和ROE被排除在回归方165582p=0000程之外,而方程整体的解释力也没有降低,说明、ROA在逐步回归的过程中,EVAPS被排除在回归方程EPS和ROE的信息含量有很大的重合性,而ROA的信息之外,回归方程的多重共线性被消除,而方程整体的解含量最大。对于、ROAEPS和ROE这三个变量,从前面释力并没有降低,说明EVA的三个驱动元、LNC的相关系数表也可以看出,ROA与MVAPC的相关性也一般来说,VI下¹º值大于!;当VIF值大于10时,即认为回归模型的自变量间存在严重的多重共线性。此项说明同样适用于本研究中的多元回归模型2和多元回归模型,3后面不再赞述。比荞羚乒3狱灿瞰眺饰,影琳丫·、溯能扒报潇、硬81
最大;在一元回归中,ROA对MVAPC的解释系数也最包含会计变量的回归模型2的解释力都要高。从回归模型局。3和回归模型2的比较来看,EVA变量提供了较大的增量(信息,此增量信息的有用性可以通过比较两个3)多元回归模型3。从前面的相关系数表可以看方程的解出EVA变量和会计变量的相关性。EVAPS与EPS高度相释系数RZ的大小进一步定量化。在解释公司价值的变动关.,;;r=0854ROA与ROC高度相关.,r=0844ROA与方面,EVA变量在会计指标的基础上提供了.131%的绝.SPREAD高度相关,。r=0794虽然这种相关性并不奇对增量贡献.(05。57一.0426)如果转换为相对数,则怪,但还是会使人产生这样的疑问,即:是不是会计指包含EVA变量的模型3比单纯会计模型2的解释力增加了.标已经包含了EVA变量所能传达的信息?为了回答这个308。%因此,我们认为,EVA绩效评估体系在传统会问题,考察EVA变量和会计变量对公司价值的共同影计指标的基础上具有重要的信息价值。响,我们构造了既包括EVA变量又包括会计变量的回归那么,人们自然想到问题的另一面:企业是否应放模型3:弃传统的会计指标,而单纯地采用EVA体系?从回归模MVApC=po+口IEVAPS+日ZSPREAD+口3COC型3和回归模型1的比较来看,会计变量提供了一定的增+p4LNC+口SEPS+口6ROE+日7ROA+e量信息,此增量信息的有用性可以通过比较两个方程的考虑到LNC与LNA的相关性非常高r,(二.0940)解释系数RZ的大小进一步定量化。在解释公司价值的变二者所包含的信息含量基本相同,同时,也为了避免回动方面,会计变量在EVA指标的基础上提供了.05%的绝归模型的自变量间产生严重的多重共线性,我们在模型对增量贡献.(0557一.。0552)如果转换为相对数,则中只保留了LNC作为公司规模变量¹。包含会计变量的模型3比单纯EVA模型l的解释力增加了回归结果如表。8.。45%从.RZ的增加数值对比(308%:.45%)来看,我表8多元回归模型3结果们的结果支持EVA变量比会计指标在解释公司价值方面变量回归系。标{{倒明t值更具有用性的论点。然而,我们的证据并没有表明EVA}}归杀奴.(常数能够完全替代会计指标。可以认为,尽管大量的会计信)21570192肠~O《X幻.EV人」石一.一08010二o…一。·698。.48591印息包含在EVA指标里面,会计指标仍然是有用的公司绩...1SP卜E气Dl]53303:o3584}一J.司效衡量指标。(:瓦...逐步回归的最后结果如表9所示。0135压C一.一.一..160630182270《97众.)1081表g逐步回归的最后结果E飞一.一.一...155001261519013062(只l妇爪...385501251(又.)201105550....(常数)2217620鼠O{姗091068028665261入C一.一....RZ=..0565调整兄2=o557F=了.5oo3p=000017340引4一.192360你刃1你刃....ROA59410120192200553492从F值和P值来看,回归方程高度显著。从回归结果SP』班..,.AI)8铭4027242730(X刀.3648看,变量间存在一定的多重共线性,导致了EVAPS和....COC100210]0326570印.8]358EPS的系数为负号,并有几个自变量的回归系数不显...RZ=0559调整RZ=.0555下=125951p=0000著。从回归方程的解释系数看,同时包含EVA变量和会从逐步回归得到的最优方程看,方程保留了公司规模变量、、计变量的回归模型3比只包含EVA变量的回归模型l和只LNC会计变量ROAVAE变量SPREAD和82¹_经验证,用LNA代替回归模型中的LNC得出的结果基本相同,而同时包含这两个变量的回归模型确实存在着严重的一-多重共线性。一一一~之一价-一一一_-一一一
,也说明了EVA变量和会计变量对公司价值都有重要影响。从回归系数来看,EVA变量对公司价值的影响稍大一些。影响最大的是公司规模变量,说明在解释公司价值方面,规模变量起着极为重要的作用。四、主要结论本文以上海股票市场的402家上市公司三年数据为基础,检验、比较了EVA与会计盈利性指标在解释公司价值方面的信j白、有用性。我们的研究结论对于欲实行EVA管理体系的公司以及资本市场的投资者都具有重要的参考价值。首先,我们的研究表明:EVA指标比会计指标在解释公司价值变动方面具有更高的解释力;但是,会计利润指标仍然具有很高的信息价值,EVA不能完全替代会计指标。对于企业来说,即使采取了EVA评价体系,也应该同时继续监测会计利润指标(每股收益、净资产收益率、总资产收益率等;)对于投资者来说,在用EVAl.,,ShmlnChen,aesoeonoeJmLDdd1997Emi评价上市公司价值的同时,也应重视利用传统利润指标auee:naxaVlAdddAEmPrenaonoaeortiilEmiifNwC一对企业进行评价。卯ratePezforlllaneeMeasu,reouaoanaJmlfM罗rialISOes,其次,尽管EVA变量总体上对公司价值的解释力超.,3318一333过50,%仍然有接近一半的公司价值变动不能由其解,5RRan,u:rnnaaj1999TgiCPaoeattillthAW释。我们的研究结果与过去其他学者的研究结果一致,..anx飞Rk9oifU5Utilities,ueesornPbtglUtilitiF{h珍,t财务会计(包括EVA)信息只能解释公司价值变动的一.,13736一46部分,有50%左右的公司价值变动源于非盈利信息。因FalzadFars工。,,,oeeeugJDlJ工laDegner,2000此,投资者在评价上市公司价值时,还要高度重视财务,,eonoeaueanEVoeusleaneermilAdddedSkRetTlFitmin信息以外的其他信息。,7115一.,,,a:aeuGHtmel]997DD拓ngIteb参考文献:,,,EVAorune:Ft3232htPt//StephenO)By,rne,anar1996EVAdMk改Value,Ww认.淡叉.Ur,ities朽.
