EVA实施效果、企业价值与公司治理

2017-02-24 02:44宁宇新张志宁荣倩倩
会计之友 2017年1期
关键词:经济增加值公司治理

宁宇新 张志宁 荣倩倩

【摘 要】 以央企2010年全面实施EVA业绩考核为背景,以2009—2014年279家央企为样本,利用面板分析、判别分析和回归分析方法探讨了EVA实施效果及影响EVA实施效果的公司治理因素。研究显示资产规模及董事会的规模、所有权结构等公司治理因素能够解释不同企业实施EVA效果的差异性;说明公司治理是影响EVA作为企业财务控制系统实施效果的重要因素。要提高企业价值,就需要进一步优化公司治理因素。

【关键词】 公司治理; 经济增加值; 市场增加值

【中图分类号】 F272.5 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2017)01-0052-05

一、引言

国资委2010年引入EVA作为考核中央企业经营绩效的基本指标,其最终目标是实现国有资产的保值、增值;降低代理成本;引导企业主营业务增长。从2010年至2014年,EVA指標实施了近5年,EVA考核是否实现了国资委设定的目标?是否推动了中央企业经营方式的转变?不同央企EVA实施效果是否一致?为此,本文试图以实施EVA的央企为样本,进行实证研究,通过探析公司治理因素,如董事会的特征、审计人员的专业性、股权结构及激励补偿机制等内容,来检验EVA的实施效果,进而采取判别分析和回归分析进行稳健性检验。

二、文献综述

(一)EVA与公司价值及股价相关性研究

Farslof et al.[1]对EVA与股票收益之间关系的实证研究表明,在解释股票收益波动方面,EVA与其他盈利指标相比是已有指标中最差的指标之一,它只能解释股票收益波动的很小一部分。Jeffref et al.[2]采用EVA调整的累计平均超额公司回报来检验EVA实施效果,研究显示实施效果并不显著。大卫·斯高特采用回归模型证实EVA与市场价值存在显著的相关性。Ali El Mir[3]选取了工业企业2000—2008年的数据作为研究对象,分析EVA、ROE、Net Profit与股票价值的相关性,结果发现净利润与股票价值的相关性最大,而EVA和ROE并未显现出明显的相关性。

马文超以价值管理理论为基础,根据2006—2007年我国证券市场的A股数据,以有效市场理论和决策理论为指导检验了EVA增长率和股东的非正常回报的关系,研究表明EVA与股价具有显著的相关性,会计期间的EVA越大,股票市场的股东回报越高;这一结果与潘永昕等的研究结果是一致的[4-6]。陈琳和乔志林等运用Ohlson模型[7],比较分析了EVA、未来成长值(Future Growth Value,FGV)和传统业绩评价指标ROE、EPS、每股经营活动现金流量(CFOPS)等与公司价值的相关性,相关信息检验结果说明EVA虽然与公司价值具有一定的相关性,但并不像其倡导者宣称的那样显著。宋增基等采用EVA法对创业板上市公司进行业绩评价,分析EVA与上市公司市场价值之间的相关性[8],结果显示我国创业板上市公司EVA与市场价值有较大偏离、EVA 指标与市场价值不存在正相关关系,市场价值的增长得不到EVA 强有力的支撑。鉴于以上分析,提出假设1。

H1:EVA与企业的市场价值之间存在相机相关性。

(二)公司治理对公司绩效和企业价值的影响

在国外的相关文献中,冈帕斯等审查了公司治理和长期股权回报、公司价值和绩效的会计指标之间的关系,他们的研究结果表明,与管理不善的同行相比,治理良好的公司有较高的股本回报率,引导企业有更高的市场价值,会计报表也显示出较好的经营业绩。这些发现促使投资者在投资决策时会考虑公司治理因素。布朗和凯勒发现,治理较好的企业盈利相对较多,股价更高,从而有能力支付股东更多的现金股利[9-10]。

公司治理是财务会计报告可信性的保证,同时影响会计数据和市场价值。然而会计数据的有效性和价值相关性通常取决于与其市场价值相关性的强弱。相关研究证明市场价值和会计数据之间的差距部分可以由公司治理因素加以解释[11-13]。麦肯锡公司研究显示,15%的投资者认为公司治理比一个公司的财务报告所表现出来的盈利能力和增长潜力等绩效性能更加重要;22%的投资者愿意支付19%的平均溢价给一个治理有方的公司。因此提出假设2。

H2:公司治理的相关因素能够解释EVA实施效果的差异性。

三、研究设计

(一)数据来源及样本选取

本文选取2009—2014年中央企业上市公司,剔除财务数据不完整的,最后选出279家中央企业上市公司作实证分析依据。时间窗口2009—2014年5年时间,总样本数据为1 395,所选取财务数据和公司治理机制数据均来自国泰安数据库。论文采用Stata和SPSS 19.0版本软件作为分析软件。

(二)变量的选择

1.EVA指标及公司价值指标的测定

(1)EVA的计量

根据国务院国有资产监督管理委员会令第22号《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》规定,EVA的计算如下:

计算公式:经济增加值=税后净营业利润-资本成本=税后净营业利润-资本总额×平均资本成本率

税后净营业利润=净利润+(利息支出+研究开发费用调整项)×(1-25%)

资本总额=平均所有者权益+平均负债合计-平均无息流动负债-平均在建工程

(2)MVA的计量

MVA代表一家公司从创立至今,包括保留盈余在内,投资人投入的资本和股票市场价值的差异性。MVA是公司管理层在其经营过程中为投资者创造的额外价值总额,是企业管理者有效运用企业资源的能力以及企业长期发展前景的市场评价,因此,与EVA相比,MVA是长期的、外部市场的业绩评价方法。

市场增加值MVA=公司市场价值-账面价值=年末收盘价×总股数-(资产总额-负债总额)

(3)股价收益率的计量

股价收益率PER=(年末收盘价-年初开盘价)/年初开盘价

2.公司治理因素的测定

参照现有理论及以往的经验,本文将主要从董事会监督机制、股权结构、管理层激励和公司控制权市场四个方面探讨公司治理结构对公司价值的影响。公司治理选用如下指标:资产规模、高管持股比例、第一大股东持股比例、董事会人数、独立董事占比、审计人员的专业性以及总经理与董事长是否兼任等。详见表1。

四、实证研究及结果分析

实证研究采用了三种方法(面板分析、判别分析和回归分析)来验证公司治理可以解释MVA和EVA之间的差距的假说。

研究的第一步是确定EVA和MVA之间的关系,并通过检验EVA、MVA、股价收益率的相关度,来判定EVA与公司价值的相关性和评价公司业绩的有效性。研究首先进行了相关性分析,检验了EVA、MVA以及股价收益率之间的相关性,在此基础上,对四个变量进行面板回归分析,即主要针对MVA进行回归分析。其中模型中变量MVA、EVA、VEVA的数据均用每年年末普通股总股数收缩为MVA2、EVA2、VEVA2。

(一)描述性统计及相关性分析

将获得的企业市场价值(MVA)、经济增加值(EVA)、市场增加值的变动值(VEVA)以及股价收益率(PER)通过Stata软件进行统计分析,得到他们的描述性统计和相关性分析,如表2所示。

表2为各主要变量的描述性统计结果。中央企业上市公司股价受益率(PER)平均值为-0.0587,标准差为0.3746,说明分布较为集中,总体水平较低。EVA2均值为0.6215,标准差为5.9320,说明总体离散程度不大,极大值为195.6123,极小值为-8.8023,表现出较大差异,原因是个别年份某些央企上市公司经营业绩与发行总股数的比值与其他年份相比存在较大差异。MVA2均值为16.1053,标准差为16.6629,说明总体离散程度较大。VEVA2均值为0.0395,标准差为8.3589,说明总体上EVA值较上年变化不明显,极大值为195.2772,极小值为-195.2886,说明某家上市企业某年的EVA值比上一年变动较大。

从表3可以看出,被解释变量MVA2与主要变量EVA2的相关系数为0.0579,即经济增加值和市场增加值的相关性在10%水平上显著为正。而自变量间的相关性分析表明,而经济增加值与股价收益率不相关,这也表明了EVA与公司股价间的相关性不大。经济增加值与经济增加值增量在1%水平上显著正相关,相关系数为0.7065,相关性较强,通过多重共线性检验发现方差膨胀因子(VIF)的值为1.000<5,因此回归模型不存在多重共线性。

(二)面板数据回归结果分析

本文采用面板数据模型,从而可以增加模型的自由度,降低解释变量之间的多重共线性程度。模型回归结果如表4所示。

在面板分析中,采用了混合回归模型,固定效应回归模型及随机效应回归模型。首先,通过固定效应F检驗的P值为0.0000,进一步通过LSDV法考察大多数个体虚拟变量均较为显著,即认为存在个体效应,不应使用混和回归。其次,通过随机效应的Hausman检验,发现P值为0.056>0.05,最终选择随机效应模型。从回归结果可以看出,EVA2对MVA2数值在1%上显著,系数为正的0.0211,系数的显著性表明经济增加值对市场增加值有显著的解释能力,即市场对公司未来获取经济增加值能力的预期反映与企业过去和现在的财务业绩正相关,说明EVA作为业绩评价指标在评价企业的财务业绩方面的相机相关性。这也验证了假设1。股价收益率PER对MVA2在1%的水平上显著为正,系数为7.855,因此表明,股票收益率与市场增加值显著相关,股票收益越好的企业其市场增加值越大,即企业过去和现在的财务业绩表现也越好。

(三)稳健性检验

首先,本文选取影响MVA2的指标EVA2为财务指标,大多数对MVA的研究也都是基于财务指标,而非财务指标鲜有研究。因此,在这里我们选取中央企业上市公司高管人均薪酬这一非财务指标作为EVA2的量化描述,然后再进行回归,各变量符号均不变,只是显著性水平有所不同。这可能是因为非财务指标在解释市场增加值上具有一定的片面性,忽略财务因素的作用。

(四)判别分析

面板回归模型的结果显示MVA和EVA成显著正相关关系,而通过描述性统计可以看出,企业长期外部市场评价指标MVA和短期内部指标EVA存在显著差异,这个差异除了计算规范不同外,是否与公司治理的相关因素也存在某些关系?

因此,分析的下一步就是要测试公司治理机制是否可以弥合EVA和MVA之间的差异。在此之前,为了避免数据间的差异性影响多元回归的结果,把(EVA,MVA)这对数据分成不同可能的组合,通过判别分析来确定组别之间的差异是否明显,进而决定是否需要分组进行回归分析。形成这样的公司群体是为了尽可能让相似性较大的样本在同一组内,而差异性较大的样本尽可能不在同一组。样本企业的相似性完全取决于EVA和MVA的数值。由于我们希望有不同的MVA-EVA群体,因此按照常识,分成了四组,分别为:G1(MVA>0,EVA>0),G2(MVA>0,EVA<0),G3(MVA<0,EVA>0),G4(MVA<0,EVA<0)。

表5为方差齐性检验结果,使用Levene方差齐性检验,F统计量为1.472,在当前自由度下对应的P值为0.231,认为各单元格所代表总体的方差齐。

表6给出的是对模型进行方差分析的结果,从第一行校正模型进行的整个方差分析模型检验可知,F值为0.452,P值为0.637。为了能更清楚地感受这种分类的有效性,我们采用了方差分析的方法,最终的测试表明,这些不同的群体之间在统计学上的差异并不是十分显著,组别间并没有明显差异,因此不需要进行分组做面板回归,直接进行多重线性回归分析即可。

(五)多元回归分析

由表7可知,模型的R值为0.524>0.4,表明模型2具有较好的拟合优度。表8为对模型整体所做的方差分析,F=12.780,P<0.001,说明至少一个自变量的回归系数不为0,所建立的回归模型有统计学意义。表9为回归系数表,从该表可知,董事会人数、第一大股东股权比例、资产对数与(MVA-EVA)值存在显著的正相关关系,董事会规模越大、控制权越集中、资产规模越大,(MVA-EVA)的差值也越大,即MVA与EVA间差异越大。这些因素说明了EVA和MVA间差异的重要来源,由此验证了假设2;同时也意味着董事会规模、控制权以及资产规模三大因素有效控制可以帮助弥合EVA和MVA之间的差异。另一方面,包括独立董事占比、第二大股东持股比例、高管持股比例、两职合一以及审计单位是否是前六大等其他公司治理因素与(MVA-EVA)值相关性较弱,即这些因素对EVA和MVA间差异性的解释力较弱。

五、研究结论

本文以2009—2014年279家央企为样本,首先分析了EVA与MVA及公司股价的关系,发现EVA与MVA存在显著相关性,即市场对公司未来获取经济增加值能力的预期反映与企业过去和现在的财务业绩正相关,同时说明EVA作为新生的业绩评价指标在评价企业财务业绩方面的有效性;但EVA与股价收益率的弱相关性意味着EVA与公司股价的相关性还有待考量,说明央企股价受政策性影响较大,业绩评价指标EVA不能对公司股价的变化做出有效解释。在此基础上,后续研究进一步分析了EVA和MVA的差异是否会受到公司治理因素的影响,藉此来探究影响EVA实际效力的相关因素。研究表明,包括董事会规模、控制权以及资产规模三大因素是影响EVA和MVA间差异性的重要来源,董事会规模越大、控制权越集中、资产规模越大,(MVA-EVA)的差值也越大,即MVA与EVA间差异越大。这同时也意味着董事会规模、控制权以及资产规模三大因素的有效控制可以帮助弥合EVA和MVA之间的差异。

探讨EVA和MVA作为业绩评价指标的差异来源与公司治理的关系是本文与其他文献的区别之处。本文的研究仍然有不足之处,由于数据获取困难等原因,本文只是选取了有限的公司治理指标作为EVA和MVA的差距来源分析,公司治理的衡量方面还有很大的改进空间。

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