上市公司财务论文

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一、引言

企业及其利益相关者要想在企业陷入财务困境之前采取必要的手段规避损失或将损失控制在可承受的范围内，就需要通过财务预警对企业未来的财务状况进行科学准确的判断。由于现代市场竞争日趋激烈以及企业所处经济环境复杂多变等原因，单纯依靠传统财务指标的财务预警已经难以满足企业自身及其利益相关者的需求，此时国内学者把目光纷纷投向了E-VA。EVA（经济增加值，1982年由美国思腾思特公司提出）作为一种创值指标能够体现出企业为股东创造价值的能力，并且能够在一定程度上抵消盈余管理对企业会计信息真实性的影响，这些特点使得EVA应用于财务预警研究具有一定的理论优势，但EVA毕竟不是本土经济的产物，其与我国资本市场的融合尚需一定的过程，这就意味着将EVA应用于我国财务预警研究时要考虑我国的具体情况，并进行必要的论证分析。

二、文献回顾

EVA概念的提出，为我国的财务预警研究提供了新的视角，近年来，我国有关EVA的财务预警研究主要以实证研究为主，研究的成果主要集中在运用统计学知识建立预警模型和个案预警分析方面，如：周娟、王丽娟（2007）以沪深两市的111家上市公司（其中包括45家ST公司和66家财务正常公司）为研究样本，以研究样本2001年的财务报表数据为基础，从反映上市公司偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力状况的36个传统财务指标中通过非参数检验筛选出应付账款周转率、应收账款周转率、净利润增长率3个指标，于引入EVA（EVA取自美国思腾思特公司公布的数据）前后分别建立Logistic回归模型，并对两个模型进行比较分析，发现引入EVA后的模型预测的准确率有所提高，此外，闫二梅（2008）、吴永贺（2013）等人也得出了类似的结论。董雪雁（2008）以沪深两市2001至2004年间被戴帽的65家ST公司和75家财务正常公司（其中ST公司的选取是以EVA数据是否存在为前提，EVA取自美国思腾思特公司公布的数据）为研究样本，在传统财务指标基础上引入EVA建立主成分分析模型，发现该模型对检验样本的ST-2年的综合预测准确率达到了83.8%。施赟、张蔚文（2009）以2003至2004年的60家上市公司（包括正常公司30家，ST公司30家）为样本，初步选定18个财务指标，将其中涉及到净利润的指标均以EVA（EVA取自美国思腾思特公司公布的数据）代替，以修正后的指标建立Logistic回归模型并检验，发现用EVA代替净利润后的预警模型的综合准确率为72%。戴蓬军、任天然（2013）以美国安然公司申请破产的事件为案例进行分析，发现1990至2000年期间，单从安然公司财务报告中销售收入、净利润等财务指标反映的情况来看，安然公司的业绩似乎良好，但如果采用EVA对安然公司的财务状况进行分析，结果却是相反的，这期间安然公司的EVA在急剧的下降，鉴于此，文章认为EVA应用于财务预警相比于传统财务指标，理论上具有灵敏度高、提供财务信息更可靠的优势，此外李宪华（2012）以ST吉炭为案例进行分析，也得出了类似的结论。笔者认为上述文献存在两处不足，一是部分文献仅通过个别公司的案例分析得出EVA能够应用于财务预警研究的结论说服力不强；二是部分文献实证研究中的EVA都直接取自美国思腾思特公司所公布的数据，而没有考虑我国的具体情况对其进行计算调整，并且在预警模型引入EVA前，没有针对EVA作为预警指标的可行性进行分析。鉴于此，笔者将根据国资委2010年颁布的《经济增加值考核细则》中阐述的EVA内容及其计算方法，对EVA应用于我国上市公司财务预警的可行性进行研究。

三、EVA用于上市公司财务预警的计算分析

以我国制造业上市公司为例，为了解决不同规模制造业上市公司之间EVA不可比的问题，采用相对数EVA资本率（EVA/资本成本）进行研究。根据2012年修订版证监会上市公司分类指引，从沪深两市制造业上市公司中选出30家作为研究样本，其中包括15家ST、*ST公司作为财务困境组，15家财务状况正常公司作为正常组，依据2012年30家公司的财务报表公布的数据，分别计算两样本组的EVA与EVA资本率，结果如表1所示：观察表中数据不难发现，15家正常公司中只有1家公司的EVA资本率是负值，即总体来说，正常组的公司为股东创造价值的能力是不错的，而ST、*ST组公司除了有4家公司的E-VA资本率为正值外，其余11家公司均为负值，即ST、*ST组公司为股东创造价值的能力较差。但这只是两个样本组之间的比较结论，该结论在两类上市公司总体之间也成立吗？这需要对两个样本组的EVA资本率进行独立样本的t检验，观察EVA资本率均值在正常公司与ST、*ST公司的总体之间是否存在显著的差异性。由于独立样本的t检验要求两个测试样本的总体要呈正态分布，所以要先对两个样本组数据进行正态性检验。本文采用Q-Q图对两组样本数据进行正态性检验，Q-Q图是一种能够直观体现数据是否呈正态分布的方法，通过SPSS软件绘制的两个样本组数据的标准Q-Q图分别如表2和表3所示：表格2%正常组标准Q-Q图表格3%ST组标准Q-Q图标准Q-Q图中的直线是以样本数据的均值为截距，标准差为斜率，如果观测值所形成的点与该直线的拟合程度很高，即观测值所形成的点分布在直线上或紧密的分布在直线周围，则可以认为该组数据呈近似的正态分布。通过观察两组样本数据的标准Q-Q图可以认为两组样本公司的总体皆呈近似的正态分布，即可以对两组样本数据进行独立样本的t检验。独立样本的t检验是双总体t检验的两种情况之一，即两个总体按相关性分为相关和独立两种情况。双总体的t检验是用来检验某一数据的均值在两总体之间是否存在显著性差异的方法，其公式如下：其中：X1，X2代表两样本平均数，本文中分别为正常组与ST、*ST组的EVA资本率均值；σ代表两样本方差，本文中分别为正常组与ST、*ST组的EVA资本率的方差；为相关样本的相关系数，在本文中，由于正常组与ST、*ST理论研讨组是相互独立的两个样本组，需做独立样本的t检验，所以令样本的相关系数γ=0。将两组样本公司的EVA资本率输入SPSS软件进行IndependentSamplesTest分析，输出结果如表4所示：方差方程的levene检验是对两组样本公司总体之间的方差齐性检验，如果方差齐性检验的sig值大于0.05，则可以认为两组样本公司的总体方差齐性相同，均值方程的独立样本t检验就选择假设方差齐性相同情况下的sig值；如果方差齐性检验的sig值小于0.05，则认为两组样本公司的总体之间不具备相同的方差齐性，均值方程的独立样本t检验就选择假设方差齐性不相同情况下的sig值。观察表4中levene检验的sig值为0.536>0.05，即可认为两类样本公司总体之间具备相同的方差齐性，所以均值方程独立样本t检验的sig值应选择假设方差齐性相同情况下的0.000，由于0.000<0.05，这说明EVA资本率均值在两类样本公司的总体之间存在显著的差异性，也就是说EVA资本率对上市公司是否陷入了财务困境具有很好的解释能力，EVA资本率可以作为财务预警的一个指标，将EVA应用于上市公司财务预警是可行的。

四、结论

以我国制造业上市公司为例进行计算分析，得出EVA应用于上市公司财务预警是切实可行的。EVA应用于财务预警研究，对于以传统财务指标为基础的预警指标体系来说一种创新，除了EVA资本率，EVA还可以与企业的资产、负债、权益、利润和现金流量等指标组合，以更加全面的反映企业的财务状况，为企业的利益相关者提供更加详尽的预警信息。

本文作者:王永德王欣宇工作单位:黑龙江八一农垦大学会计学院