混合所有制改革中周期性公司高质量估值路径

陈蕾 徐琪

摘 要：新时代的新改革被赋予新任务。为防止国有资产流失和实现产权交易平等，我国新一轮混合所有制改革对周期性公司高质量估值提出要求。文章基于宏观经济波动视角，尝试引入宏观经济波动修正系数，对周期性公司收益法估值模型进行理论修正和实证检验。研究认为：（1）宏观经济因素是影响周期性公司价值的重要变量。其中，宏观经济波动对周期性公司收益额增长率及折现率均具有一定影响，且宏观经济变量对不同估值参数的影响不盡相同;（2）量化宏观经济波动对周期性公司估值的影响，需要分别测算宏观经济变量对周期性公司收益额增长率及折现率的影响弹性，以及测算相应的宏观经济变量异动值，具体可采用将多元回归分析和H-P滤波法相结合的方式;（3）将宏观经济波动的影响合理纳入周期性公司估值框架，探索混合所有制改革中的周期性公司高质量估值路径，有利于助力混合所有制改革的有序推进和高效实践。

关键词：混合所有制改革;宏观经济波动;周期性公司;资产评估;模型修正

一、引 言

混合所有制改革是当前国企改革的重要突破口。放眼新一轮混合所有制改革，新时代的新改革被赋予新任务，国有资本、集体资本、非公有资本等交叉持股、相互融合已成为大势所趋。伴随混合所有制改革的深入推进，股权多元化所涉及的企业经济行为不断增多，实践中的复杂问题、疑难问题和敏感问题也层出不穷。中共中央、国务院及各部委自2015年以来先后发布《关于深化国有企业改革的指导意见》（中发[2015]22号）、《关于国有企业发展混合所有制经济的意见》（国发[2015]54号）、《关于深化混合所有制改革试点若干政策的意见》（发改经体[2017]2057号）、《关于印发<国企改革“双百行动”工作方案>的通知》（国资发研究[2018]70号）等多个政策文件，为全国各地推进国有企业混改工作构建了基础性的政策框架。2019年10月31日，国务院国资委进一步印发《中央企业混合所有制改革操作指引》（国资产权〔2019〕653号）（以下简称“《操作指引》”），以促进各种所有制资本取长补短，相互促进，共同发展，夯实社会主义基本经济制度的微观基础。

应该看到，混合所有制改革可能带来的国有企业大分化、大调整、大改组，对国有产权变动及其价值评估的合理性和科学性提出了更高要求。其一，混合所有制改革须通过合理估值防止国有资产流失。面对混合所有制改革中存量产权与增量产权的日益多元化（陈俊龙、汤吉军，2014;裴长洪，2014），客观合理估值是防止国有资产流失的必要条件（黄速建，2014;张卓元，2014）;其二，混合所有制改革须通过合理估值实现产权交易平等。通过合理估值为不同产权主体间的交叉持股提供定价尺度，能够平等保护公有与非公有产权不受侵犯（黄速建，2014;刘泉红，2014）。对此，《操作指引》在重点聚焦混改操作流程、市场化合作、企业运营机制等方面的同时，尤其明确了资产评估、财务审计、产权市场、股票市场等“混资本”相关环节的操作要点，并从公开、公平、公正等方面提出要求。可以推知，资产评估作为提供市场价值尺度的重要专业手段，在迎来发展新机遇的同时，势必面临着一系列新的挑战。

鉴于资产体量与重要性，周期性行业的公司估值问题在混合所有制改革中更是首要问题。一方面，周期性行业在国民经济中规模占比领先，地位举足轻重，也是我国资源配置和经济改革的重点。以资本市场为例，我国沪深A股上市公司23年间共计24266个平行混合样本中，周期性上市公司的平行混合样本高达15380个，占比63.38%（陈蕾、郑悦，2015）。周期性行业转型升级、兼并重组在混改中的愈发频繁，其公司估值定价更易受到政府、企业、相关当事方等社会各界的关注。另一方面，周期性公司估值历来是国内外评估界难题。因其与宏观经济紧密相连的特殊性，周期性公司与非周期性公司相比，不仅估值稳定性差异显著（Heer， 2000），而且估值难度更大（Witter， 1999; Koller et al.， 2007）。即便是成熟期的周期性公司，收益指标也具有很大波动性，这是周期性公司估值难的根源所在。而当前剧烈波动的新经济环境又进一步加剧了周期性公司的估值难度。毋庸置疑，无论是基于防范国有资产流失，坚守国有资产价值，优化资源配置，还是立足于公平衡量非公资本价值，维护社会公共利益，规范交易秩序，混合所有制改革都对周期性公司高质量估值提出了要求。

已有研究表明，国内外学者对周期性公司的估值方法与途径已给予较多关注和初步探索。比较具有代表性的研究主要体现在周期性公司估值的特殊性、宏观经济预测的难点及部分环节的解决思路方面，收益法被普遍认为是周期性公司估值中更具优越性的方法，因而大部分研究围绕包括DCF模型在内的收益法应用展开探讨。由于周期性行业的景气度与外部宏观经济环境高度正相关，宏观经济波动对周期性公司的价值影响巨大，宏观经济因素成为周期性公司估值的重要变量。因此，标准的DCF模型在用于周期性公司估值时必须加以修正，并且应特别注意基期收益的周期性问题，要将预期收益随经济周期波动的影响考虑进周期性公司价值中（Damodaran， 1999;Lippitt and Lewis， 2012）。这也是深入研究周期性公司估值问题所必须揭示的基本规律。着眼于该视角，早期研究多是从宏观经济解释变量与公司股价或业绩等指标的关系分析入手，探讨宏观经济与公司价值关联问题。例如，部分学者重点关注宏观经济波动对企业股票价格的影响（Rjoub et al.， 2009;赵振全、张宇，2003;薛爽，2008;王培辉，2010;杨高宇，2011;顾鹏，2014）;部分学者则重点关注宏观经济波动对企业资产价格的影响（Fama and French， 1988; Labys and Maizels， 1993; 陈继勇等，2013;饶品贵、姜国华，2013）。但上述研究并未将周期性公司和非周期性公司分开考察，而是混为一个样本研究，其隐含的假设是周期性公司与非周期性公司在宏观经济影响下具有一致的特征，该假设明显忽略了两者的差异性。此后，一些研究尝试继续从宏观经济因素考量入手，剖析宏观经济波动与周期性公司价值间的联动关系，以此识别和度量宏观经济波动对周期性公司估值的影响。例如，陈蕾等（2016）、陈蕾和李和荟（2018）分别以采矿业这一工业类周期性行业和金融业这一消费类周期性行业为样本展开实证研究，发现宏观经济变量对周期性行业的估值水平、股价走势、系统性风险具有较强的解释能力，初步提出宏观经济因素考量视角下的周期性公司收益法估值框架和进行简要的定性解析。

可见，既有研究对周期性公司估值问题给予广泛关注，并强调将宏观经济因素纳入其收益法估值框架的必要性，为合理把握宏观经济因素对周期性公司估值的定量影响积累了局部素材和奠定了方法基础，但涉及宏观经济因素具体量化方案的讨论偏少，有关周期性公司估值体系研究的系统性存在不足。实践表明，当前周期性公司估值实务中的具体操作也基本停留在对传统公司估值方法或模型的机械套用上，对宏观经济因素的考量更是基本停留在定性分析的層面，很少从定量或实证的角度来考察宏观经济波动对周期性公司估值的影响，导致无法满足混合所有制改革对公司合理估值的实践需求。鉴于此，本文拟基于现有研究，尝试引入宏观经济波动修正系数，挖掘宏观经济因素与收益法核心估值参数的关联关系，实现对周期性公司收益法估值模型的理论修正，并基于某典型周期性公司估值实例，实证检验理论修正模型的应用效果，从而有效完善周期性公司收益法估值的系统性框架，助力混合所有制改革推进与实践。

本文余下各部分安排如下：第二部分是理论分析与模型修正，通过理论推导提出周期性公司收益法估值模型的修正思路;第三部分是回归样本、检验对象与研究方法，对回归样本与数据来源、检验对象与变量构建、研究步骤与方法等予以说明;第四部分是实证结果与案例分析，实证检验理论修正模型在周期性公司估值实例中的应用效果;第五部分是结论与启示。

二、理论分析与模型修正

（一）周期性公司收益法估值模型的修正

DCF（Discounted Cash Flow，现金流折现）估值模型是使用收益法评估公司价值的常用模型。根据收益额的不同口径，该模型可进一步分为FCFE（Free Cash Flow to Equity，股权自由现金流）模型和FCFF（Free Cash Flow to the Firm，企业自由现金流）模型。本文拟以FCFE口径为例，尝试对周期性公司估值模型进行理论修正。当然，如果采用FCFF口径展开研究，也会得到相似结论。

首先，FCFE传统估值模型可表示为：

式（1）和（2）中，P表示公司价值，t表示为年份，n表示收益期，r表示折现率，FCFE0表示基期股权自由现金流，gt表示第t年FCFE预期年度增长率。

根据gt取值规律，式（2）可进一步演变为零增长、稳定增长、两阶段增长、三阶段增长或多阶段增长模型。

如前所述，周期性公司估值在很大程度上会受到宏观经济条件变动影响。一是宏观经济环境的各个方面及其总体波动情况通常由一系列宏观经济重要指标予以衡量。例如，宏观经济综合指标被用于描述宏观经济总体情况，价格水平指标被用于反映物价变动情况，国内贸易指标被用于反映国内消费需求和投资需求情况，对外经济指标被用于反映我国对外贸易情况，金融类指标被用于反映货币供应量、利率、汇率等货币政策调控情况，工业类指标被用于反映工业发展情况，财政类指标则被用于反映国家财政收支结余等财政政策调控情况;二是周期性公司的收入、盈利能力会较大程度受到来自上述各类宏

观经济指标的影响，并且从会计角度来看，经济周期及其宏观经济指标变动对公司收入及盈利能力的影响，势必造成预期收益的显著周期性变动，如图1所示;三是周期性公司的系统性风险作为对政策风险、利率风险、市场风险、财务风险、管理风险、技术风险等系列宏观与微观风险的综合体现，势必受到宏观经济的冲击或牵连而普遍存在且不可分散。无论是对预期收益的判断还是对系统性风险的度量，都是周期性公司估值的关键环节，直接影响公司估值结果的合理性和可靠性。因此，周期性公司估值更应关注宏观经济波动对收益额、折现率等核心估值参数可能产生的影响。

为量化宏观经济波动对周期性公司估值的影响，在式（2）中进一步引入考量宏观经济波动对FCFE增长率和折现率的影响的修正系数，初步设定修正模型如下：

式（3）中，k1为宏观经济波动对周期性公司FCFE增长率的影响修正系数，表示不考虑宏观经济波动（或异动）的FCFE增长率与考虑宏观经济波动（或异动）的FCFE增长率之间的差异;k2为宏观经济波动对周期性公司折现率的影响修正系数，表示不考虑宏观经济波动（或异动）的折现率与考虑宏观经济波动（或异动）的折现率之间的差异。

显然，对于周期性公司估值的理论修正模型，其核心是得到宏观经济波动对周期性公司收益额增长率和折现率的影响修正系数1、2。

（二）宏观经济波动修正系数的测算模型构建

陈蕾等（2016）在提出宏观经济因素考量视角下的周期性公司收益法估值框架时，建议针对影响显著的宏观经济变量进一步构建多元回归模型，分别测算宏观经济变量对周期性公司预期收益和折现率等估值参数的影响弹性，然后根据评估时点的宏观经济环境对估值参数分别进行修正，进而对周期性公司在不考虑宏观经济影响前提下的原估值结果进行调整，最后计算得到估值结果。归纳为图2所示。但这一思路只是作为宏观经济因素考量视角下如何开展周期性公司收益法估值的探索性建议，究竟应如何通过模型构建测度宏观经济变量对收益法估值参数的影响弹性，如何对估值参数进一步定量修正和调整不考虑宏观经济影响前提下的原估值结果，仍有待进一步的理论探讨与实践检验。

据此，这里尝试分别构建宏观经济波动修正系数k1、k2的测算模型如下：

1. 修正系数k1测算模型构建

为测算宏观经济波动对FCFE增长率的影响修正系数k1，首先需要测算宏观经济变量对周期性公司FCFE增长率的影响弹性。宏观经济指标一般由宏观经济综合指标、价格水平指标、国内贸易指标、对外经济指标、金融类指标、工业类指标、财政类指标等类别组成。这里参照已有研究（刘勇，2004;苏冬蔚、曾海舰，2009;唐志军等，2010;金洪飞、金荦，2010），拟选取国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、固定资产投资额（Fixed）、进出口总额（TEIV）、广义货币供给量（M2）、美元兑人民币汇率（ER）、工业增加值（IAV）、全国税收收入（TR）等宏观经济具体指标或其增长率为解释变量，以此构建多元回归模型，如式（4）所示：

此时，将不考虑宏观经济波动（或异动）的FCFE增长率与考虑宏观经济波动（或异动）的FCFE增长率之间的差值作为因变量，将宏观经济变量异动值作为自变量，即，将式（4）与式（5）作差，且假设以上宏观经济变量对FCFE增长率均具有显著影响，则可得到宏观经济波动对FCFE增长率的影响修正系数k1的测算模型，具体表示为式（6）：

2. 修正系数k2测算模型构建

为测算宏观经济波动对折现率的影响修正系数k2，首先需要测算宏观经济变量对周期性公司折现率的影响弹性。这里参照已有研究（Chen， 1986; 温彬、刘淳、金洪飞，2011;陈蕾、马轶芳，2017），拟选取居民消费价格指数（CPI）、固定资产投资额（Fixed）、进出口总额（TEIV）、广义货币供给量（M2）、长短期国债利差（TS）、美元兑人民币汇率（ER）、道琼斯收益率（RM）、工业增加值（IAV）、全国税收收入（TR）等宏观经济具体指标或其增长率为解释变量，以此构建多元回归模型如式（7）所示：

三、回归样本、检验对象与研究方法

（一）回归样本及度量时限

通过构建多元回归模型[式（4）和式（7）]测算宏观经济变量对周期性公司估值参数的影响弹性αi、βi时，对于回归样本的考察期限，一般将考察区间设定为10年左右为宜，具体样本选取采用临近原则;对于回归变量的度量时限，基于样本觀测量的要求和观测值统计数据的可获得性，可以采用“季”或“月”为单位选取样本观测值数据。其中，对于αi的测算，拟根据统计数据的可获得性采用“季”为单位;对于βi的测算，考虑到Beta系数跨期时变问题，为降低系统性风险度量误差，拟采用“月”为单位（陈蕾、王敬琦，2016）。而通过式（6）和式（7）测算宏观经济波动修正系数k1、k2以及测算宏观经济变量异动值时，基于周期性公司未来各年收益额和折现率测算的需要，应采用“年”为单位选择样本观测值数据。当然，最终影响弹性αi、βi的测算结果并不会因为“年”、“季”或“月”等回归变量度量时限的差异而存在异同。据此：

（1）测算宏观经济因素对FCFE增长率的影响弹性αi时，本文拟选取各回归变量的季度观测值数据，即：周期性公司FCFE季度增长率（Gq）、国内生产总值季度增长率（gGDP，q）、居民消费价格指数季率（CPIq）、固定资产投资额季度增长率（gFixed，q）、进出口总额季度增长率（gTEIV，q）、广义货币供给量季度增长率（gM2，q）、美元兑人民币汇率季度变动率（gER，q）、工业增加值季度增长率（gIAV，q）、全国税收收入季度增长率（gTR，q）。

（2）测算宏观经济因素对折现率的影响弹性βi时，本文拟选取各回归变量的月度观测值数据，即：周期性公司折现率月度数据（Rm）、居民消费价格指数月率（CPIm）、固定资产投资额月度增长率（gFixed，m），进出口总额月度增长率（gTEIV，m）、广义货币供给量月度增长率（gM2，m）、长短期国债利差月度数据（TSm）、美元兑人民币汇率月度变动率（gER，m）、道琼斯月度收益率（RMm）、工业增加值月度增长率（gIAV，m）、全国税收收入月度增长率（gTR，m）。

（3）测算宏观经济波动修正系数k1、k2和宏观经济变量异动值时，本文拟选取各宏观经济变量的年度观测值数据，即：国内生产总值年度增长率（gGDP），居民消费价格指数年率（CPI），固定资产投资额年度增长率（gFixed）、进出口总额年度增长率（gTEIV）、广义货币供给量年度增长率（gM2）、美元兑人民币汇率年度变动率（gER）、工业增加值年度增长率（gIAV）、全国税收收入年度增长率（gTR）、长短期国债利差年度数据（TS）、道琼斯年度收益率（RM）。

（二）检验对象、变量构建与数据来源

本文选择属于石化行业的某典型周期性上市公司（以下简称“SH公司”）作为检验对象，拟以2018年12月31日为评估基准日评估SH公司的股东全部权益价值。其中，具体以2007年1月1日至2018年12月31日为样本周期，以SH公司FCFE增长率和折现率分别作为被解释变量，以同期的宏观经济指标作为解释变量，分别构建多元回归模型。对相关变量构建及数据来源说明如下：

1. FCFE增长率

为获得SH公司的FCFE季度增长率，通过国泰安数据库查询得到2007- 2018年间SH公司的股权自由现金流季度值，由此计算得到FCFE季度增长率Gq的时间序列数据。具体计算公式如下：

2. 折现率

这里选择周期性行业期望收益率衡量折现率，具体由行业板块股价指数计算得到。通过Wind资讯数据库查询得到2007- 2018年间石化行业板块的月收盘指数，由此计算得到石化行业月度收益率即Rm的时间序列数据。具体计算公式如下：

Rm=lnT月份行业板块收盘指数T-1月份行业板块收盘指数（11）

3. 宏观经济指标

本文宏观经济指标数据均来源于国家统计局网站和 Wind 资讯数据库，并经笔者计算整理得到。其中，增长率均选用同比增长率，因为较之于环比增长率，同比增长率能够更客观地反映宏观经济增长变化情况。其中：

（1）选取我国在2007-2018年间的宏观经济指标季度数据，具体包括gGDP，q、CPIq、gFixed，q、gTEIV，q、gM2，q、gER，q、gIAV，q、gTR，q，作为Gq的解释变量。因剔除FCFE增长率中2010年第一季度及2018年第三季度的异常值，本组回归变量各有46个观测值。

（2）选取我国在2007-2018年间的宏观经济指标月度数据，具体包括Rm、CPIm、gFixed，m、gTEIV，m、gM2，m、TSm、gER，m、RMm、gIAV，m、gTR，m，作为Rm的解释变量。因国家统计局为消除春节日期不固定因素影响和增强数据可比性，每年只发布1-2月工业数据，故剔除各指标每年的1月数据，本组回归变量各有132个观测值。

（3）选取我国在2007-2018年间的宏观经济指标年度数据，具体包括gGDP、CPI、gFixed、gTEIV、gM2、gER、gIAV、gTR、TS、RM，用以进一步测算各宏观经济变量的潜在值及其异动值。本组变量各有12个观测值。

综上所述，本文选择2007年1月1日至2018年12月31日作为样本周期，具体选取Gq、gGDP，q、CPIq、gFixed，q、gTEIV，q、gM2，q、gER，q、gIAV，q、gTR，q季度数据，Rm、CPIm、gFixed，m、gTEIV，m、gM2，m、TSm、gER，m、RMm、gIAV，m、gTR，m月度数据，gGDP、CPI、gFixed、gTEIV、gM2、gER、gIAV、gTR、TS、RM年度数据，共计414个季度观测值、1320个月度观测值、120个年度观测值，对混合所有制改革中周期性公司收益法估值模型的修正思路进行实证检验。

（三）研究方法与步骤

本文采用的研究方法分为三个主要步骤：

其一，在对以上各组回归样本的观测数据进行ADF检验和协整检验的基础上，通过多元回归分析，分别对周期性公司FCFE增长率、折现率及其相关的自变量进行逐步回归，以此构建多元回归模型式（4）和式（7），逐一测度宏观经济变量对周期性公司估值参数的影响弹性，并通过改变样本容量的方式驗证实证检验结果的稳健性。

其二，借助H-P滤波法分别测算各宏观经济变量潜在值，并将其与观测值逐一作差，分别得到各宏观经济变量的异动值;再根据式（6）和式（9），结合影响弹性计算得到宏观经济波动修正系数。其中，H-P滤波法的基本模型如下：

式（12）中，Yt代表实际产出时间序列，Xt代表潜在产出，λ代表折算因子。

其三，将宏观经济波动修正系数代入修正后的周期性公司收益法估值模型，即式（3），从而量化宏观经济波动对周期性公司估值的影响，最终实现对传统估值结果的修正。

四、实证结果与案例分析

（一）描述性统计

借助Eviews10.0软件，对29组变量的样本数据分别进行描述性统计分析，详见表1所示：

由表1可见，除gTEIV，q、gTEIV，m、gER，q、gER，m、gTR，m、RMm、gTEIV、gER、RM的标准差大于均值以外，其他大部分宏观经济变量的标准差均小于均值，说明宏观经济运行态势整体较为平稳;而Gq和Rm的标准差都大于均值，说明样本公司Gq和Rm离散程度较高，波动较为剧烈，符合周期性公司的波动性特点。

（二）多元回归分析

首先，通过Eviews10.0软件，对所涉及的被解释变量和解释变量分别进行ADF检验，检验结果如表2所示：

由表2可知，除gFixed，q和gM2，m外，Gq及其七个解释变量、Rm及其八个解释变量都通过了ADF检验，故可视为平稳序列考虑到纳入后续逐步回归分析的相关变量均已通过ADF检验，且不存在一阶差分后平稳的序列，故此处不再进行协整检验。。为避免出现“伪回归”，对解释变量gFixed，q和gM2，m予以舍弃。

其次，对Gq及其七个解释变量、Rm及其八个解释变量进一步采用逐步回归分析方法，分别构建多元回归模型，以逐一测度宏观经济变量对SH公司的FCFE增长率和折现率的影响弹性。利用Eviews10.0软件得到的回归结果详见式（13）和式（14）。

可见，在5%的显著性水平上，多元回归模型式（13）和式（14）具有较好的显著性和拟合效果。宏观经济变量对不同估值参数的影响不尽相同。其中，居民消费价格指数、进出口总额增长率、广义货币供给量增长率、工业增加值增长率、全国税收收入增长率对SH公司FCFE增长率的影响显著;固定资产投资额增长率、进出口总额增长率、长短期国债利差、道琼斯收益率、工业增加值增长率、全国税收收入增长率对SH公司折现率的影响显著。在此基础上，笔者尝试通过改变样本容量进行稳健性检验，结果表明以上实证结果具有稳健性。

（三）H-P滤波分析

对于式（13）和式（14）中涉及的宏观经济变量，选取其2007-2018年间的年度数据实际值作为观测样本，并借助Eviews10.0软件，采用H-P滤波法进行测算，依次得到CPI、gFixed、gTEIV、gM2、TS、RM、gIAV、gTR的滤波分析结果如图3-10所示。其中，参考已有研究（Ravn and Uhlig， 2002;张连城、韩蓓，2009;马超、王清川，2012;陈亮等，2012）及一般统计经验，式（12）中年度数据对应的λ取值100。

通过图3-10，可以从不同宏观经济指标的实际值中依次分离出趋势因素与周期因素。其中，位于图片上方的折线代表各宏观经济指标的观测值，相对平滑的折线表现出各宏观经济指标的趋势性，而位于图片下方的折线则代表各宏观经济指标产生的周期性波动影响;并由此推知，在评估基准日2018年12月31日，各宏观经济指标CPI、gFixed、gTEIV、gM2、TS、RM、gIAV、gTR的实际值（即观测值）、潜在值和异动值汇总如表3所示：

（四）修正系数测算

接下来，将表3所列各宏观经济变量CPI、gFixed、gTEIV、gM2、TS、RM、gIAV、gTR的异动值依次代入式（6）和式（9），再结合式（13）和式（14）中各宏观经济变量对FCFE增长率和折现率的影响弹性，计算得到宏观经济波动对SH公司估值参数的影响修正系数k1、k2分别为0.45%和-3.82%。详见表4。

（五）案例结果分析

SH公司是一家炼油化工一体化的石化行业上市公司，以采购原油、加工生产中间石化产品和石油产品等为主营业务。现拟评估SH公司的股东全部权益价值，评估基准日为2018年12月31日。

1. 采用传统收益法估值的原始测算过程

经过市场分析、行业分析、财务分析、评定估算等程序，采用传统FCFE两阶段增长模型测算得到的SH公司股权价值为282.34亿元。其中，SH公司在2019-2023年间的FCFE及其现值预测如表5所示，预计2024年及以后FCFE将保持2%水平的年度永续增长;采用资本资产定价模型测算后，折现率取值为14.81%。

通过对比发现，采用传统收益法估值模型和理论修正模型测算的样本公司股权价值的评估值分别为282.34亿元和403.92亿元。这表明：综合考虑宏观经济波动影响后，样本公司在评估时点正处于“估值洼地”;采用传统收益法估值模型得到的估值结果在较大程度上低估了样本公司的股权价值。从资本市场观察，相比其他行业，2018年周期性行业股票呈现上涨势头;多数证券分析师认为，周期性行业处于估值洼地的集中营，钢铁、水泥、石化等行业估值水平偏低。这与模型修正对比得到的结果相符。加之我国整体经济结构优化升级，供给侧改革稳步推进，减税降费等优惠政策相继出台，此类宏观经济助推作用亦可使周期性公司价值得以提振。因此，综合考虑宏观经济波动影响修正后的估值结果较高也体现一定的合理性。在资本市场中，评估时点附近也会是投资该周期性公司的较好时点。这也从另一侧面凸显出将宏观经济波动的定量影响合理纳入周期性公司估值中的必要性。

五、结论与启示

本文尝试将宏观经济波动修正系数纳入周期性公司收益法估值模型，以此探索混合所有制改革中的周期性公司高质量估值路径，是对周期性公司估值理论研究的一次有益探索。研究认为：（1）宏观经济因素是影响周期性公司价值的重要变量，在周期性公司估值中不能忽略宏观经济波动的影响。其中，宏观经济波动对周期性公司收益额增长率及折现率均具有一定影响，且宏观经济变量对不同估值参数的影响不尽相同。（2）量化宏观经济波动对周期性公司估值的影响，需要分别测算宏观经济变量对周期性公司收益额增长率及折现率的影响弹性，以及测算相应的宏观经济变量异动值，具体可采用将多元回归分析和H-P滤波法相结合的方式。（3）将宏观经济波动影响纳入收益法估值框架这一理论修正思路，有利于提高周期性公司收益法估值的科学性和合理性，可视为对周期性公司估值已有研究成果的拓展和补充。但应该强调的是，本文提出的修正思路更适用于成立时间较早、历史较为悠久的周期性公司估值，对于新成立的周期性公司，这一修正思路会因回归样本的考察区间过短而较为受限;并且，该修正思路也会对回归样本的观测量和观测值统计数据的有效性具有较高要求。因此，后续研究还有待通过进一步的跟踪检验，基于上述受限情形对修正模型予以不断完善，从而全面化解周期性公司估值难题。

在现实层面，着眼于宏观经济调整和资本交融加速的大趋势，本文研究亦具有一定的现实价值。从投资者角度看，在收购周期性公司时，应注意把握收购时点的宏观经济走向和判断周期性公司所处于的周期阶段，理性地进行价值投资;从管理运营者角度看，在宏观经济形势有利于周期性公司发展时，既要抓住机遇加大投入和推动生产，又要保持清醒、客观的认识，通过转型升级为公司未来可能进入的经济下行阶段早作筹划;从估值机构角度看，在评估周期性公司价值时，应更加谨慎、有效地判断宏观经济波动对周期性公司价值的定量影响，避免完全采取经验判断的方式，实现高质量估值;从监管部门角度看，应注重跟踪和评价混合所有制改革中周期性公司估值的实践成效，不断完善混合所有制改革中国有产权变动的监管手段。

希冀上述研究结论能够在一定程度上拓展周期性公司估值理论并强化周期性公司估值研究的系统性，同时为投资者定价决策、企业价值管理、专业机构估值、国资部门监管等提供借鉴，进而助力混合所有制改革的有序推进和高效实践。

参考文献：

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A High Quality Valuation Path for the Cyclical Companies in the Mixed Ownership Reform——Based on the perspective of macroeconomic fluctuations

Chen Lei1 and Xu Qi2

（1.School of Public Finance and Taxation Capital University of Economics and Business; 2.Beijing China Railway International and Tendering Co.， Ltd.）

Abstract：There are new tasks to be undertaken during the new era of reform. In order to prevent the loss of state owned assets and to achieve equality in property rights transactions， high quality valuation of cyclical companies is required in the new round of mixed ownership reform in the country. From a macroeconomic perspective， this paper attempts to introduce the macroeconomic volatility correction coefficient and to theoretically and empirically test the periodic corporate income method valuation model. The findings of the research include （1） Macroeconomic factors are important variables that affect the values of cyclical companies. Among these factors， macroeconomic fluctuations have certain effects on the growth rate and discount rate of these companies， and the impact of the macroeconomic variables on different valuation parameters is different.（2） To quantify the impact of macroeconomic fluctuations on the valuation of cyclical companies， it is necessary to calculate the elasticity of the impact of macroeconomic variables on the growth rate and discount rate of cyclical corporate earnings， and to calculate the corresponding dynamic values of these macroeconomic variables. The combination of multiple regression analysis and HP filtering method is used for this purpose.And （3） To promote the orderly advancement and efficient practice of mixed ownership reform， it is conducive to reasonably incorporate the impact of macroeconomic fluctuations into the cyclical company valuation framework， and to explore the high quality valuation path for the cyclical companies in the mixed ownership reform.

Key Words：Mixed Ownership Reform; Macroeconomic Fluctuation; Cyclical Company; Asset Appraisal; Model Revision

責任编辑 邓 悦