大型專用裝備制造企業經濟增加值影響因素研究

高迎平,田 楷,李 洋

(河北工業大學 經濟管理學院,天津 300401)

大型專用裝備制造企業經濟增加值影響因素研究

高迎平,田 楷,李 洋

(河北工業大學 經濟管理學院,天津 300401)

以我國具有代表性的大型專用裝備制造業上市公司為研究對象,利用2009—2016年多所大型專用裝備制造企業季度財務數據以及行業數據,采用因子分析以及多元線性回歸分析對大型專用裝備制造企業的單位資產經濟增加值(EVA)及其影響因素進行了分析。結果表明：首先大型專用裝備制造業單位資產EVA受到企業未來發展水平的影響較大；其次企業盈利能力及資金周轉效率,資金結構對單位資產EVA的影響作用較小。而企業規模則與單位資產EVA存在負相關關系。

大型專用裝備制造業；EVA影響因素；因子分析；多元回歸分析

1 引 言

大型裝備制造業又是我國制造業的核心組成部分。“十二五”規劃也曾將大型裝備制造業視為重點培養和發展對象。而大型專用裝備制造企業以其高度的產業關聯性、強大的就業吸納能力、領先的科技創造水平扮演了引領中國制造業走向信息化、智能化的重要角色。雖然近年來我國大型專用裝備制造業的水平得到了快速的發展,從產業規模、國際競爭力到技術水平都有了較大幅度的提升,國際產能布局和跨國合作也初見成效,但是以規模為核心的觀念,大而不強的矛盾仍然在一定程度上困擾著大型專用裝備制造業的發展。

經濟增加值(EVA)是20世紀90年代美國斯騰斯特管理咨詢公司提出的一種能夠衡量企業價值的會計指標。[1]早在2010年1月,國資委就發布了《中央企業負責人經營業績考核暫行辦法》,給出了經濟增加值的計算方案,并把經濟增加值作為考核國有企業管理人員年度績效的重要指標之一。到2013年,EVA指標考核的權重已經占到了50%,而傳統的會計利潤考核指標的權重僅僅占到10%。[2]而到2014年,國資委又進一步要求中央企業繪制經濟增加值的價值樹,從中識別出重要的價值驅動因素,同時強調加快資產周轉提升價值創造能力。[3]

2 相關文獻

目前,國內外諸多學者都對不同類型的企業EVA影響因素都作了較為深入的研究：Fu.SB等[4]根據電信運營商和電信運營行業特點,選擇了包含經營規模、盈利能力、償債能力以及資產管理能力在內的15個因素指標,采用分層線性回歸模型研究了電信運營商經濟增加值的積極驅動因素。Chen Lin[5]等人基于盈利、管理、資產、創新等方面利用因子分析和多元線性回歸分析的方法研究了金融市場的EVA的影響因素。Altendorfer等[6]研究了在制造業當中生產系統和服務水平何者可以使經濟增加值達到最大水平。王崎、費仲偉[7]系統地分析了電信運營商的價值構成以及各部分影響因素,展示了財務指標與經濟增加值的內在關系,并給出了電信運營商的價值短板。李峰等[8]則采用實證分析的方法探尋了電信運營商的經濟增加值影響因素。寧妍[9]在研究經濟增加值影響因素時,在營運、獲利等傳統財務指標的基礎上,又加入了公司治理理論,并采用相關分析以及回歸分析的方法進行了深入研究。但是,從文獻來看,對大型裝備制造企業的EVA影響因素的分析尚不多見。

3 影響因素選擇與數據處理

本文在相關文獻研究的基礎上,選擇流動比率、速動比率、資產負債率、無形資產比率、存貨周轉率、應收賬款周轉率管理費用率、營業收入增長率、每股收益、凈資產收益率、行業每股收益、行業利潤增長率、行業凈資產收益率以及企業規模共14個變量作為大型專用裝備制造企業的EVA影響因素。研究對象選擇包括三一重工(600031)、天地科技(600582)、中煤集團(601898)、中信重工(601608)、蘭石重裝(603169)、鄭煤機(601717)等國內具有代表性的大型專用裝備制造企業。研究時間點選為2009年第一季度至2016年第一季度,共計得到數據211條,除去EVA缺失數據,得到有效數據116條。行業及企業數據均來源于CSMAR數據庫。

4 因子分析與多元線性回歸分析

由于多元線性回歸分析要求變量之間不能存在較強的多重共線性,同時,從上述變量選擇來看,各個自變量之間可能存在線性相關關系。因此,首先對用SPSS軟件對各個自變量進行因子分析以達到降維的目的。本文因子分析的KMO檢驗結果為0.655,一般KMO結果為0.9以上效果最佳,0.7以上較好,0.6以上可以接受,0.5以下不宜進行因子分析。本文結果0.655尚可接受。而Bartlett球形檢驗的近似卡方為1290.696,df值為91,sig值為0.000,認為變量之間存在較為顯著的相關性。因子分析結果共計提出5個主成分。未經旋轉時,第一主成分方差貢獻率累積為27.994%,第二主成分累積為49.838%,第三主成分累積為61.692%,第四主成分累積為70.865%,第五主成分累積為78.930%。雖然五個主成分累積方差貢獻率并未達到85%,但累積方差貢獻率78.930%尚可接受。各因子得分系數如表1所示。

表1 各成分因子得分系數

其中，第一主成分主要由存貨周轉率、應收賬款周轉率、每股收益和凈資產收益率代表,可以解釋為企業的盈利及周轉能力。第二主成分可以由流動比率、速動比率以及資產負債率代表,可以解釋為企業資金結構。第三主成分主要由企業規模代表,可以解釋為企業的規模水平。第四主成分主要由無形資產比率和營業收入增長率代表,可以解釋為企業未來發展狀況。和第五主成分主要由行業凈利潤增長率和行業凈資產收益率代表,可以解釋為外部環境。由表1可以得到最終因子得分公式為：F1=0.009×流動比率+0.029×速動比率-0.010×資產負債率-0.005×無形資產比率+0.273×存貨周轉率+0.263×應收賬款周轉率-0.078×管理費用率+0.051×營業收入增長率+0.249×每股收益+0.226×凈資產收益率-0.089×行業每股收益+0.054×行業凈利潤增長率-0.005×行業凈資產收益率+0.070×企業規模。第二主成分F2=-0.363×流動比率-0.372×速動比率+0.220×資產負債率+0.155×無形資產比率-0.066×存貨周轉率+0.003×應收賬款周轉率-0.021×管理費用率+0.171×營業收入增長率-0.037×每股收益+0.014×凈資產收益率+0.009×行業每股收益+0.053×行業凈利潤增長率-0.094×行業凈資產收益率-0.109×企業規模。同理可以得到其余主成分及各個自變量因子得分。基于上述分析得到的企業盈利及周轉水平、企業資金結構、企業規模水平、企業未來發展能力以及外部環境為大型裝備制造企業單位資產EVA的影響因素自變量,作多元線性回歸分析。回歸方式為逐步回歸。回歸模型結果如表2所示。

表2 回歸模型匯總

從表2可以看出,最終模型的R值為0.805,最終調整R方為0.648,即最終線性回歸模型解釋了單位資產EVA中64.8%的變異。而DW值盡管為1.742,指向殘差正相關方向,但是仍然處于杜賓瓦森表(T=100,K=5,a=0.05)的無關帶(L=1.59,U=1.76)范圍內。排除殘差自相關的可能性。各個自變量多重共線性檢驗的VIF值分別為2.479、1.066、1.195、2.674和1.126。顯然,經過因子分析降維處理后,各個自變量之間不存在多重共線性,避免了多重共線性問題。

表3 回歸系數

采用非標準化系數作為回歸方程的系數,則最終得到回歸方程的結果為：單位資產EVA=-0.097+0.028×盈利及周轉能力+0.064×未來發展能力+0.001×資金結構水平-0.007×外部環境-0.005×規模水平。

5 結 論

從上述回歸分析結果看,大型專用裝備制造企業的單位資產EVA與大型裝備制造企業的未來發展水平與企業盈利及周轉能力密切相關。其中相關度最高的為企業未來的盈利能力,即企業未來的發展狀況。這是因為,企業的市場價值等于企業已投入資本的現值與企業未來所可能獲取的EVA現值之和。同時,EVA也體現了企業為確認的商譽。即當前企業價值在一定程度上反映了未來企業EVA的獲取能力。同樣地,EVA也是企業未來盈利能力和股票價格上漲的重要原動力之一(Dodd,Johns,1999)。企業未來發展狀況的好壞直接關系到企業未來EVA的獲取能力,也直接體現當前的企業價值。因此,企業未來發展能力對大型專用裝備制造企業的EVA有強促進作用。除發展能力外,盈利能力和營運效率對EVA也有較大影響。顯然,EVA體現了企業盈利能力大小,企業當前盈利能力是企業獲取利潤的基礎保障,同時也是企業未來創造價值的有效支撐。而周轉水平直接反映了企業盈利能力的強弱,周轉效率越高,企業獲利能力越強,價值創造能力也越強。因此,大型裝備專用制造企業的盈利及周轉能力也是促進單位資產EVA增加的有效動力。同時從上述分析還可以看出,我國大型裝備制造企業的單位資產EVA與企業規模呈負相關關系。表明當前我國大型裝備制造企業的EVA增長并沒有隨企業規模擴大而顯示出超越規模擴張的快速增長效應，即大型裝備制造企業并沒有體現出規模效應,這也證明了當前我國大型裝備制造企業仍然存在不注重企業價值的創造、盲目追求企業規模擴張的現象。企業規模的擴張反而降低了企業獲取EVA的能力，大型專用裝備制造企業大而不強的矛盾仍然存在。

[1]陳紀南,陳璐茜.基于EVA驅動因素的企業價值管理體系分析[J].財會通訊,2013(20):61-62.

[2]楊維維.經濟增加值視角下企業價值驅動因素分析[D].保定：河北大學,2013.

[3]殷永旺.央企上市公司營運能力對經濟增加值的影響研究[D].太原：太原理工大學,2015.

[4]Fu,SB.Li,Z.Xu,et al.Influencing Factors of Chinese Telecom Operators’ EVA[J].China Communications,2012,9(2):72-78.

[5]Chen Lin,Qiao Zhilin.What Influence the Company’s Economic Value Added[J].Management Science and Engineering,2008,1(2):66-76.

[6]Altendorfer,Klaus.Jodlbauer,Herbert.Which Utilization and Service Level Lead to the Maximum EVA[J].International Journal of Production Economics,2011,130(1):16-26.

[7]王崎,費仲偉.國內電信運營商價值構成及影響因素研究[J].郵電設計技術,2012(9):89-92.

[8]李峰,忻展紅.影響電信運營商經濟增加值的作用因素實證研究[J].北京郵電大學學報:社會科學版,2012(3):65-71,106.

[9]寧妍.中國石油行業上市公司價值創造影響因素分析[D].長春：吉林大學,2010.

10.13939/j.cnki.zgsc.2016.49.087

高迎平(1955—),女,河北工業大學教授。研究方向：管理科學與工程,工業工程與系統工程；田楷(1990—),男,河北工業大學碩士研究生。研究方向：管理科學與工程,工業工程與系統工程；李洋(1991—),男,河北工業大學碩士研究生。研究方向：管理科學與工程,工業工程與系統工程。