EVA业绩评价指标有效性的实证研究――以青海省上市公司为例

文/丁翠英，青海广播电视大学

EVA业绩评价指标有效性的实证研究――以青海省上市公司为例

文/丁翠英，青海广播电视大学

本文以青海省10家上市公司的面板数据为研究对象，采用SPSS计量软件，对EVA、FGV和传统绩效指标的相关性和有效性进行实证检验。研究结果表明，在评价上市公司企业价值时，EVA与传统绩效指标均具有一定的相关性，EVA和FGV相对于传统绩效评价指标对公司价值具有明显的增量解释能力。

EVA；传统绩效指标；有效性

经济附加值（EVA）是指一定时期的公司税后净营业利润（N OPAT）扣除所投入的资本成本之差额。若EVA值为正，说明公司利润大于债务与权益资本成本，资本供给者的要求得到满足，股东财富增加，公司价值上升。若EVA为负，则说明公司还不能满足资本供给者的要求，公司毁灭了股东财富，价值减少。所以，EVA与股东价值最大化的目标是一致的，它能有效地评价公司的业绩，反应公司的价值。由此可见，经济增加值指标是从经济学的角度考核企业的价值，能准确判断上市公司为股东创造的价值，也更能如实反映企业对投资者财务的增值或毁损程度。本文以青海省10家上市公司2007-2016年的面板数据为研究对象，采用SPSS计量软件，对E VA和传统绩效指标进行有效性分析。

1 资料来源、样本选取与变量描述

1.1 资料来源

以青海省上市公司2005-2014年的数据资料作为分析基础。所需上市公司的股价、净资产账面价值、EVA、FGV、ROE、EPS、C FOPS 等数据来源于Wind资讯金融终端（集群版）。

1.2 样本选取标准

青海省上市公司除金融类公司截至目前为止共有 11 家，由于数量不大，为了较全面反映我省上市公司的业绩评价情况，所以只剔出了1家ST股，剩余全部纳入此次实证研究范围，分别是西部矿业、西宁特钢、青海华鼎、贤成矿业、金瑞、青海明胶、盐湖钾肥、青青稞酒、广誉远、智慧能源。因此，本研究以青海省10家上市公司为例，通过其2007～2016年的若干样本面板数据，研究青海省上市公司的EVA与传统绩效指标的相关性，用SPSS软件做相关性分析。

1.3 变量描述

表1-1 研究变量及其相关说明

表1-2 变量的描述性统计信息

2 实证分析

2.1 研究假设

本文同时运用这两种方法来研究在青海省EVA和FGV相对于传统绩效评价方法的有效性，验证它们是否能更为有效的衡量公司的经济价值。所建假设如下：

(1)检验EVA、FGV和传统绩效评价方法是否具有相同的相关信息含量，对公司价值的解释力度是否相同。

假设1：EVA、FGV和传统绩效评价方法对公司价值具有相同的解释力度。

(2)检验EVA、FGV是否较传统绩效评价方法具有增量的信息含量，是否对公司价值具有增量的解释力度。

假设2：EVA、FGV较传统绩效评价方法对公司价值不具有增量解释力度。

2.2 研究模型

为了验证所提出的假设，本文以Ohlson模型（剩余收益贴现模型）为基础，建立包含EVA 、FGV及传统业绩评价指标的线性评价模型，具体如下：

(1)建立模型(1-1) 以检验假设假设1：

Pit=α+β1BVit+β2Xit+εt (1-1)(2)综合考虑模型(1-1) 和模型(1-2) 以检验假设假设2：

Pit=α+β1BVit+β2Xit+β3Xjt+εt(i≠j) (1-2)

2.3 实证结果分析

2.3.1 相关性检验结果

首先对研究变量进行相关性检验，表1-3 为变量间的相关系数矩阵。可以看出，在这些变量中，除了CFOPS 与股价之间的相关性不是很强之外，其余的解释变量EVAPS 、FGVPS、ROE 、EPS 、BPS等均与股价在0.01 水平显著相关，这表明它们对股价都具有一定程度的解释力。从相关系数的大小来看，FGVPS 与股价的相关系数最高，为0.949304，其次是BPS 、EVAPS 、EPS和CFOPS，其相关系数分别为0.938395，0.925405，0.829342和0.389750，而ROE最低，仅为0.017838，这表明各变量的解释能力存在着一定的差异。

表1-3 变量间之相关系数矩阵

2.3.2相关信息检验结果

运用模型(1-1)进行分析得到的结果如表1-4 所示。从对模型的显著性检验结果来看， F值比较大，相应的相伴概率Sig都接近于零，说明模型均在0.01 水平显著，也表明用该模型来描述绩效评价方法的价值相关性是比较合适的，由此得出的结论比较可信。从t检验结果来看，除了EPS的回归系数不显著外，其余解释变量的回归系数均与零有明显差异，说明它们对公司股价都具有比较显著的影响作用。从系数的大小来看，FGVPS 、EVAPS 和EPS 这三个变量与股价的相关性较强，ROE 和CFOPS 的相关性相对较弱，这与前面Pearson相关系数分析的结果是基本一致的。

表1-4 单变量回归结果

表1-4 的最后三列揭示了变量EVAPS 、FGVPS 及ROE 、EP S、CFOPS 等在相关信息含量上的差异。从调整Rs2值来看，五个变量似乎都能对公司股价做出一定程度的解释，但解释能力却是有差异的。其中，CFOPS的调整值最高，为0.218，说明CFOPS的相关信息含量最大，也说明单独的CFOPS对于股价的解释力最强。其次是FGVPS、EVAPS和EPS，其调整的Rs2值分别为0.122、0.1000和0.060。最后是ROE，它的调整值最低，仅有0.049，说明ROE的相关信息含量最小，单独对股价进行解释时力度最低。

2.3.3 增量信息检验结果

运用模型（1-2）进行分析得到的结果如表1-5所示。从对模型的F检验结果来看，F值较大，且相伴概率Sig.＜0.01 ，说明所建模型显著，它较好的描述了公司股价与各绩效评价方法之间的关系。从对变量EVAPS 、FGVPS 、ROE ，EPS 和CFOPS 的标准化系数进行t检验的结果来看，这些变量的回归系数都在0.01 水平

显著，这说明解释变量对公司价值具有明显的影响作用。

表1-5 双变量回归结果

3 结论

该部分采用Ohlson模型，通过相关信息检验和增量信息检验方法，对EVA 、FGV及传统绩效评价指标ROE、EPS 和CFOPS 与公司价值之间的相关性进行了分析。结论如下：

(1)EVA、FGV、ROE、EPS 和CFOPS均具有一定的价值相关性，其中以FGV的相关信息含量最大，其次分别为EVA、EPS、ROE，最后是CFOPS。实际上，从调整R2值来看，EVA与EPS、ROE之间的差异并不是很大。这表明EVA 虽然与公司价值具有一定的相关性，但却没有像EVA倡导者宣称的那样显著，这与国外相关的实证研究结论是基本一致的。所以，虽然市场经济条件不同，但对公司价值进行评价时，或许还是更多的依赖了由传统绩效评价方法所提供的信息。

(2)EVA和FGV均具有比较显著的增量信息含量，说明相对于传统绩效评价指标，EVA和FGV对公司价值具有明显的增量解释能力。将该结果与国外的有关研究相比较发现，虽然在EVA信息增量的显著性上，本课题与国外研究有些微的差异，但有一点是肯定的，即EVA确实具有增量的信息含量。这就启示我们，在评价公司的业绩表现时，如果能在传统评价指标的基础上增加EVA或FGV，那么有可能会更好地反映出公司的经营业绩水平，为股东投资决策提供更具价值的依据。

[1]余晖文，俞茜芝，沈友乐.基于EVA的企业价值有效性实证分析[J].兴义民族师范学院学报,2012,4：18-21.

[2]王丁丁.EVA业绩评价指标有效性的实证研究——基于84家社会服务业上市公司2011年度数据[J].会计师,2012,11：13-15.

[3]屠巧平.公司价值评估与价值创造[D].中国经济出版社，2014.

丁翠英（1975—），女，青海平安人，青海广播电视大学副教授，硕士，研究方向为财务管理。