摘要：EVA 的意义在于新经济大环境下公司可以把它作为财务管理体系的基础。建立在EVA基础之上的财管体系重点关注股东价值的创造，并以此来指导公司制定决策和管理公司营运，EVA反映的是企业创造的真正的利润，因此相对于传统指标而言，其更能解释公司的发展状况。通过对超额收益率与EVA的实证检验我们发现采用单纯的超额收益率对EVA解释力度不高，而在添加了传统财务指标后通过逐步回归法发现EPS、NAVPS、CAR联合对EVA的解释力度有了显著的提高。

　　论文关键词：经济增加值，股东利益，逐步回归

　　
　　具体地说，EVA 就是指企业税后营业净利润与投入的全部资本（包括债务资本和权益资本）成本之间的差额。这一差额如果是正数，说明企业创造了价值；若为负数，则表示企业损失了价值。如果差额为零，说明企业的盈利仅能满足债权人和投资者获得最低预期回报的要求。具体公式为：

　　
　　EVA = 息前税后净利润－资本总额×加权资本成本率

　　
　　EVA 是综合企业资产负债表和利润表的考虑，能够准确地反映出企业价值创造的情况。EVA消除了传统利润计算中对债务资本有偿使用和权益资本无偿使用的差别对待，增加了所有者投入资本应当获得投资报酬的补偿考虑，量化了企业能够提供给投资者的增值收益。EVA 的计算结果可能与常规的销售收入、净利润或股票市值等指标计量结果大相径庭，但是EVA 计算结果数值的正负大小能够说明企业创造价值能力强弱的问题，股东权益资本是否得到了补偿。

　　
　　EVA指标的计算涉及到多项传统财务指标，直接反映了公司的绩效，与传统的单项财务指标相比更具有科学性。EVA在国外的研究已经很深入，相对于传统指标而言，EVA的解释力度要远远高于其他指标。如果投资者将EVA作为投资上市公司的准则，这将会对我国股票市场的良性健康发展起到积极的作用。

　　
　　二、数据说明及模型选取

　　
　　（一）、样本选取

　　
　　本文采用的是2010年截面数据，采用系统抽样方法，从目前上海证券交易所和深圳证券交易所“股票列表”的“上市 A 股”中每隔 14 单位顺序抽取一单位，共取得在上海证券交易所上市的 58 家公司和在深圳证券交易所上市的 65 家公司，原始样本单位累计为 123 家。并在此基础上，按如下原则进行样本筛选：样本公司有关研究变量的各项数据都是真实完整的，无数据缺失。三年内没有重大诉讼、仲裁事项，没有重大财务问题。不包括同时发行 B 股、H 股的公司，因为这些公司在确认收入和费用的会计政策上存在显著差异。不包括 ST、PT 公司、金融保险类公司、中小企业板和创业板的公司。

　　
　　按照上述选取标准进行筛选之后，得到的样本公司共计 49 家。

　　
　　（二）数据说明

　　
　　超额收益率的计算：

　　
　　实际收益率的算法如下：R= （PM- PC）/PC×100，那么超额收益率就是实际收益率减去正常收益率，正常收益率一般选用同期上证指数的收益率作为标准。超额收益率表示如下：AR=R- S_R。上式中，R：股票投资的实际收益率；S_R：上证指数收益率；AR：超额收益率；PM：期末时的股票价格；PC：期初时的股票价格。

　　
　　累积超额收益率CAR = 经济增加值

　　
　　调整后的EVA计算公式：

　　
　　EVA＝税后净营业利润－投入资本×加权平均资本成本率＝{税后净利润＋[利息支出＋本期各种减值准备＋递延税款贷方余额增加（减减少）＋营业外支出－营业外收入]×（1－税率）}－{短期借款＋一年内到期长期借款＋长期负债合计＋所有者权益＋各种减值准备贷方余额＋递延税款贷方余额－在建工程}×{债务资本成本率×[（短期借款＋一年内到期长期借款＋长期负债合计）/投入资本]×（1－税率）＋权益资本成本率×（所有者权益＋各种减值准备贷方余额＋递延税款贷方余额－在建工程）/投入资本}

　　
　　在分析过程中我们加入了一些传统指标进行比较分析，论文中的变量有超额收益率（p）每股经济增加值（EVAPS） 每股净资产（NAVPS） 每股收益（EPS）每股经营现金流量（CFOPS）净资产收益率（ROE）主营业务收入增长率（GROPOI）资产负债率（TDR）流动比率（CR）资产周转率（ATR）。

　　
　　（三）模型选取

　　
　　通过观察变量的相关系数矩阵可知，它们之间是高度线性相关的，为了消除多重共线性，本文采用逐步回归法对上述变量进行回归分析，其原理是首先计算自变量与因变量的偏相关系数，对偏相关系数最大的变量作回归系数显著性检验，以决定该变量是否进入回归方程。

　　
　　三、实证分析结果

　　
　　下面是eviews6.0的回归结果

　　
　　EVA指标回归模型

　　
　　首先建立每股经济增加值（EVAPS））与超额收益率（CAR）的回归模型。

　　
　　EVAPS＝β0＋ β1CAR ＋ ε

　　
　　剔除一些不显著的变量得到一下回归结果：

　　
　　EVAPS＝0.717242＋ 0.127641 CAR ＋ ε

　　
　　整个方程只有常数项系数显著，CAR的回归系数不显著，整个模型的F统计量为0.4587，拟合优度为1.174%，CAR与EVAPS基本上不存在线性关系。存在这样的情况说明就中国的现实经济来说，人们还没有把经济增加值作为衡量股票价值的一个重要参考，或者说股票投资缺乏理性、具有一定的盲目性。

　　
　　联合回归模型

　　
　　为了考察所选的财务指标是否完全包含了经济增加值的信息含量，构造了联合回归模型，在模型中，将所选财务指标变量和每股经济增加值指标联合进行回归分析，考察对企业市场价值指标的共同作用。

　　
　　EVAPS ＝ β0 ＋β1CAR ＋β2NAVPS ＋β3EPS ＋β4CFOPS ＋β5ROE ＋β6GROPOI

　　
　　＋β7TDR ＋β8CR ＋β9ATR ＋ε

　　
　　逐步回归法计量结果如下：

　　
　　EVAPS = 1.142911EPS + 0.085874 NAVPS + 0.055672 CAR

　　
　　（0.00000） （0.00000） （0.0588）

　　
　　在进行逐步后归之后，只剩下每股收益（EPS）、每股净资产（NAVPS）、超额收益率（CAR）三个变量对EVAPS产生作用。在10%的显著性水平下，各项系数均通过检验，模型拟合优度为92.58%，伴随概率为0.000，说明可以99。99%的概率判定EPS、NAVPS、CAR对EVAPS有显著作用。

　　
　　四、 结论

　　
　　从以上相关性检验和回归分析的结果来看，经济增加值指标与我国上市公司超额收益率之间的线性关系不是很明显。这也反映了我国股市的现实状况：在我国的股票价市场上，人们更多地是以 EPS 、NAVPS等传统财务指标来衡量上市公司的投资价值，因此与西方成熟资本市场相比，我国上市公司 EVAPS 与超额收益率变化的相关性不突出。相对于传统指标，超额收益率对EVA的解释力度不够，但是在添加了传统财务指标之后，模型的拟合优度有了一定的提高，说明超额收益率中含有EPS、NAVPS所没有的但是对EVA有解释作用的因素。

　　
　　在现实中，超额收益率的变化反映了上市公司自身价值的变化，因此投资者会依据公司价值来决定对市场上投资对象的选择。相对于传统财务指标，如每股收益、每股净资产、净资产收益率等，经济增加值（EVA）指标全面考虑债权人、股东和经营者各方利益，将权益资本成本予以体现，剔除了和经营无关的其它因素，克服了传统财务指标不考虑权益资本成本、存在利润操纵空间等缺点，做到长期和短期目标的兼顾，较准确的反映了企业在一定时期内为股东创造的价值，真正成为了股东所定义的经济利润，更好地适应了金融财务理论的发展和实践的需要，有利于更客观地评价企业价值。

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