公司价值评价体系的构建，本文主要内容关键词为：评价体系论文,价值论文,公司论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着现代企业制度的建立、企业所有权与经营权的分离和资本市场的迅速发展，公司价值最大化成为公司经营活动的目标。所谓公司价值最大化是指采用最优的财务政策，充分考虑资金的时间价值和风险与报酬的关系，在保证企业长期稳定发展的基础上，使企业总价值达到最大。公司价值最大化以所有者财富最大化为核心，充分考虑企业各方利益关系，充分调动所有者的积极性，最大限度地避免经营中的短期行为，以保证企业的持续健康发展；公司价值最大化在管理上权衡了风险与回报的关系，运用资金时间价值理论作出决策，有利于克服片面追求利润以致盲目扩张的短期行为。
一、问题提出
公司价值最大化作为公司经营活动的目标确立后，其关键是公司价值的计量问题。作为衡量上市公司价值的主要指标，托宾Q值自从1969年问世以来受到广泛关注，它将实体经济与虚拟经济有机联系起来，将理论性与可操作性统一起来，为分析现实问题提供了思路。托宾Q值是公司市场价值与当期重置资本成本的比率(Tobin，1969)，即：
托宾Q值＝公司资产的市场价值／公司资产的重置成本
托宾Q值之所以受到理论界、实务界的普遍认同，是因为：①公司在市场有效的前提下，托宾Q指标将公司市场价值与其资产重置成本联系起来，反映投资者的投入与其当前市场价值之间的关系。②股票市值是资本市场根据企业内在价值给予的一个较为公正的定价，是经过市场反复权衡之后得到投资者认可的价值，是市场反映公司价值的一面镜子。③当通货膨胀导致资产价格上升或由于技术进步导致资产价格下降的时候，托宾Q值能够提供对企业价值被低估的较好判断标准。
虽然托宾Q值能够较好地反映公司价值，但是通过单一指标评价公司价值，显然会导致评价的公司价值不够全面。其主要原因有：①托宾Q值不能反映公司未来的获利能力。公司价值由公司未来获利能力决定，包括公司现有基础上的获利能力和公司潜在的获利能力，是现有基础上的获利能力价值和潜在的获利机会价值的总和。而托宾Q值更多地考虑现有的获利能力。②托宾Q值不能反映公司整体获利能力。公司价值具有整体性的特征，是公司整体资产协同作用下的生产经营能力和获利能力。整体性的特点决定了公司价值不是各单项资产价值的相加。③公司价值具有动态性和预测性的特点。公司价值是将公司的全部资产体现为一个整体，通过对其未来收益和相关风险的预测以及使用资本化率的确定，预测的科学性和准确性决定企业价值的准确性。但是在复杂多变的经济环境下，单独依赖托宾Q值越来越难以保证所预测公司价值的准确性。
鉴于托宾Q值的适用性及其不足，本文提出以托宾Q值作为评价公司价值的基本指标，同时，附之以公司价值评价的指标体系，全方位地评价公司价值。托宾Q值已经被实践证明能够在一定程度上评价公司价值，因此，本文重点研究辅助的指标评价体系。
二、公司价值指标体系研究的思路
1995年首次提出评价企业业绩的指标体系，此后于2003年、2006年进行了修订，尤其2006年修订后的业绩评价指标体系从盈利能力、资产质量、债务风险、经营增长等方面反映企业的业绩。经过二十多年的实践，证明这一指标体系不仅能够全面反映中央企业的经营业绩，也能够全面地反映其他企业的经营业绩。而公司价值与其盈利能力、经营增长有着直接的关系，但公司价值不等同于经营业绩，因此，本研究以《中央企业综合绩效评价管理暂行办法》中的指标体系为基础，依据公司价值的特点，对绩效评价指标体系进行筛选，选出能够评价公司价值的指标体系。
业绩评价指标体系已经运行多年，能够利用实际数据，采用实证研究的方法，根据绩效与公司价值之间的关系，筛选出能够反映公司价值的指标。
由于业绩评价指标体系是针对中央企业绩效制定的，为了比较准确地反映公司价值，实证研究时选择中央企业为样本。上市公司每年公布的年报，为进行实证研究奠定了基础。由于2007年上市公司在会计处理方面进行了比较大的变动，因此，选择2007年、2008年的数据进行研究。
根据上述分析，本文以中央企业控股的国有上市公司2007年、2008年的年报数据为研究对象，运用SPSS统计软件分析，并根据回归分析和因子分析的结果对业绩评价指标的价值相关性进行评价，以筛选出反映公司价值的指标体系。
三、公司价值评价指标的实证研究
（一）样本选取与数据来源
以2007年、2008年为数据窗口，选取在中国上海证券交易所和深圳证券交易所A股上市的中央企业控股公司为研究对象。为避免极端值的影响，剔除ST类公司后，共有180家样本公司。数据主要来源于巨潮资讯网和国泰安数据库。
（二）研究假设
假设一：盈利能力类指标与公司价值的相关关系最显著。会计盈利是投资者评价证券价值的一个信息源，是解释价格的重要因素，股票价格变动与收益变动之间呈显著正相关关系。在较长的时间内，盈利指标与公司价值存在正相关关系，在很大程度上决定着公司的价值。
假设二：现金流量相关指标与公司价值的相关性显著。现金流量被称为公司经营过程的血液，并与企业价值呈现正相关的关系，因此，设置盈余现金保障倍数、资产现金回收率销售现金比、现金盈余指数、筹资现金比、每股经营现金净流量等现金流量指标，以反映营业活动的现金回收情况和整体现金流入的构成情况。
假设三：基本指标与公司价值的相关性强于修正指标。依据国资委颁布的《中央企业绩效评价暂行办法》，设置基本指标和修正指标（具体指标见表1），组成公司价值的指标评价体系，并假设基本指标的价值相关性应该普遍强于修正指标。
（三）变量设计和定义
设计的变量主要包括因变量公司价值（托宾Q值）、自变量24个财务业绩评价指标、行业虚拟变量以及年度虚拟变量。各变量的定义和计算如下：
1.因变量。公司价值（托宾Q值）作为因变量，采用托宾Q比值法计算样本公司的公司价值。负债的市场价值和公司资产的重置成本难以从年报中得到，因此，用负债的账面价值和公司资产的账面价值来分别替代。其公式为：
TQ＝（样本公司总市值+负债总额账面价值）／样本公司总资产账面价值
2.自变量。财务报告中没有明确的技术投入支出的披露要求，无法得到准确、可比的各样本公司的技术投入比率；或有负债数额的披露也没有统一的标准。基于上述原因，本文考察的财务指标如表1所示。
5.主要回归方程。用于检验基本指标与样本公司的公司价值的相关关系如下：
用于检验全部财务指标与样本公司的公司价值的相关关系如下：
（四）数据处理过程（由于文章篇幅所限，描述性统计过程、相关关系检验结果省略）
1.描述性统计。描述性统计的结果表明，样本公司的公司价值（托宾Q值）呈增长态势；同时，盈利能力类指标也逐年提高，说明样本公司的整体业绩呈良好状态。资产质量类指标、债务风险类指标和经营增长类指标表现相对稳定，没有特别大的波动和明显的变化趋势。样本公司的现金流量指标呈现波动状态，而且有逐年下降的趋势。应收账款周转率、已获利息倍数、现金营运指数和筹资现金比这四个指标的离散程度比较大，说明样本间存在较大差异，部分极端值的存在导致标准差较大。
表1 自变量的定义和计算公式
2.变量间相关关系检验。通过统计软件输出因变量托宾Q与各自变量的相关关系检验表，以初步观察财务业绩指标与样本公司的公司价值相关性显著。其中盈利能力类指标中，只有SCR（盈余现金保障倍数）指标与公司价值的关系不显著，其余的指标，包括ROE（净资产收益率）、ROTA（总资产报酬率）、ROS（销售营业利润率）、ROCo（成本费用利润率）、ROCa（资本收益率）全部与因变量公司价值在0.01水平上存在显著的相关关系。资产质量类指标中与因变量显著不相关；债务风险类指标中只有ALR（资产负债比率）和QR（速动比率）两个指标通过了显著性检验；经营增长类指标中只有EGR（资本保值增值率）指标与因变量显著相关。从这一检验中，可以得到初步结论：盈利能力类指标与因变量公司价值的相关关系最显著。
（五）回归分析
1.针对公式(1)的回归结果
为了建立基本指标与因变量托宾Q值之间的回归方程，利用公式(1)对四大类共8个财务业绩指标以及行业、年度虚拟变量进行回归分析，回归结果如表2所示。
表2 因变量与基本指标的回归结果表
注：**表示该系数通过显著性水平为0.05的检验。
表3 因变量与全部指标的回归结果
注：**表示该系数通过显著性水平为0.05的检验。
通过表2可以看出，当由因变量和8个基本指标组成回归方程时，方程的拟合优度达到47.5%，说明这8个自变量对因变量的解释力度较好。在观察自变量的相关性时可以发现，ROTA（总资产报酬率）与因变量托宾Q值具有最为显著的正相关关系，ROTA的变动能够解释托宾Q值变动的绝大部分。ROE（净资产收益率）、经营增长类指标（RGR与EGR）也具有一定解释能力。
2.针对公式(2)的回归结果
修正指标对因变量有一定程度的补充解释作用，需要进一步观察全部指标与因变量建立的回归方程的情况，得到较公式(1)更强的解释能力，同时也能够增强基本指标的作用。回归结果如表3所示。
在回归方程中引入全部指标后，方程的拟合优度有小幅度改善，达到48.4%，说明方程的解释能力进一步提高。从表3可以看出，评价盈利能力和经营增长能力的基本指标与因变量都具有显著相关性；评价债务风险能力的基本指标中只有ALR（资产负债率）与因变量显著相关；评价资产质量的基本指标全部没有通过显著性检验，即与公司价值没有显著相关性，反而是同类修正指标中的不良资产比率对公司价值有显著影响。
3.逐步筛选策略下的回归方程
公式(1)与公式(2)为本文的研究建立了一定基础，但是考虑到财务业绩评价指标之间存在较强的共线性，会影响到回归分析的结果。为此，观察统计软件逐步筛选策略下的回归方程结果，以剔除共线性指标的影响。其回归结果如表4所示。
表4 逐步筛选策略下的回归结果
注：**表示该系数通过显著性水平为0.05的检验。
从表4可以看到，在经过多次筛选之后，最终的回归方程中留下了五个自变量：(1)对因变量影响最大的是ROTA（总资产报酬率），能够解释托宾Q值所代表的公司价值的绝大部分。(2)作为修正指标的销售（营业）利润率与公司价值具有显著相关性，超过了基本指标中净资产收益率的相关程度。(3)除了资产质量类指标外，盈利能力类、债务风险类和经营增长能力类均有基本指标被选中，这说明基本指标的确比修正指标更具有价值相关性，对公司价值的评价是有效的。(4)资产质量类的五个指标中没有一个进入最后的方程，说明托宾Q值与这类指标间的相关性非常小。(5)现金流量类有一个指标OCR（现金营运指数）被选中进入最终的方程，说明现金流指标对因变量有较强的解释能力，补充说明公司盈利的质量。
在多元回归的基础上，可以得到以下结论：盈利能力类指标与公司价值的相关性非常显著；资产质量类指标与公司价值的相关性比较低；其他两类指标与公司价值的相关性也比较显著，体现了对公司价值的补充评价作用；现金流量指标与公司价值也有显著影响。
（六）因子分析
采用因子分析的方法，将24个指标按主成分分析法进行归类，然后进行回归分析，以比较不同类指标之间的价值相关性，同时也可以有效避免由于多重共线性而出现的偏差。
首先，需要检验全部自变量是否适合做因子分析。利用统计软件中的KMO检验和Bartlett球形检验进行检验。一般而言，KMO值＞0.7，或者Bartlett球形检验能够通过显著性水平检验，就说明适合做因子分析。检验结果如表5所示。
从表5可以发现，自变量比较适合进行因子分析。
其次，通过统计软件的分析，5个因子被选出（特征值＞1），能够解释原有全部变量的61.54%，较好地刻画原有变量总体的情况，如表6所示。
再次，为了减少共线性，计算旋转因子，即旋转后的因子载荷（数据表省略）。通过统计软件输出的旋转后的因子载荷是数据表，可以清楚看到每个自变量在每个因子上的载荷，具有更加清晰的意义。24个财务指标组成了5个因子，分别可以代表一类指标。
最后，在构造完因子的基础上，将代表五类指标的因子与因变量托宾Q值构造回归方程，回归结果如表7所示。
从表7可以看出，经过因子分析后得到的5个因子，将回归方程的共线性降到了较低的程度，回归的结果有所改善。同时发现：(1)盈利能力因子、债务风险因子和现金流因子通过了显著性检验，说明它们对因变量有非常好的解释能力。(2)盈利能力的价值相关性最为显著，在所有类别财务业绩指标中排名第一。(3)现金流因子对因变量的解释能力不容忽视，甚至超过了资产质量因子和经营增长能力因子。
四、研究结论
通过实证研究的结果，得到反映公司价值的指标体系为：(1)反映盈利能力状况的基本指标有：总资产报酬率和净资产收益率；同时通过销售（营业）利润率、成本费用利润率、资本收益率对基本指标进行修正。(2)反映资产质量状况的指标是：不良资产比率。(3)反映经营增长状况的基本指标有：销售（营业）增长率和资本保值增值率；同时通过销售（营业）利润增长率、总资产增长率对基本指标进行修正。(4)反映现金流状况的基本指标有：现金营运指数和资产现金回收率；同时通过现金流动负债比率和筹资现金比（每股经营现金净流量）对基本指标进行修正。
反映公司价值的评价指标体系确定后，可根据业绩评价指标的计算方法计算公司的实际得分；将实际分值与托宾Q值相结合，可以比较全面地评价公司价值。
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