系統(tǒng)風險、企業(yè)成長性與企業(yè)價值

王婷婷

資本市場出現之后，公司作為一種特殊的資本商品，其表現價值(即股價)隨著資本市場發(fā)展程度的不同而與公司真實價值有不同程度的分離。我國股市還很年輕，投資者對收益及收益指標的關注要遠多于對風險及風險指標的關注，將風險指標，尤其是會計風險指標納入投資決策中，很重要。本文將在中小企業(yè)板的背景下，研究系統(tǒng)風險與企業(yè)價值的相互作用機制。

一、文獻回顧與假設提出

（一）企業(yè)價值與系統(tǒng)風險

國外對系統(tǒng)風險的研究多集中在金融市場領域，John C.Hull在他的著作中多次研究系統(tǒng)風險對金融市場中衍生品估價的影響。近些年，國內對系統(tǒng)風險的研究趨向于多樣化。吳世農（1999）經研究其與系統(tǒng)風險的關系，發(fā)現總資產增長率、財務杠桿、紅利支付率對系統(tǒng)風險有顯著影響。湯光華（2006）研究發(fā)現流動性、收益變動程度、市凈率等和系統(tǒng)風險的相關關系比較穩(wěn)定。邵希娟（2012）研究表明企業(yè)權益系統(tǒng)風險受收益波動性的影響最顯著，財務杠桿緊隨其后，經營杠桿的影響最弱。

對于企業(yè)價值與系統(tǒng)風險的關系，國內外學者多集中在研究系統(tǒng)風險與公司治理的關系，進而影響企業(yè)價值。黃炳義（2012）探究了公司治理水平與系統(tǒng)風險的對應關系，表明兩者顯著相關?；谝延械膰鴥韧庋芯?，高系統(tǒng)風險能夠帶來高的收益回報，從而提高企業(yè)價值；或是高系統(tǒng)風險造成企業(yè)股價波動，影響投資者信心，從而削弱企業(yè)價值。本文試圖研究系統(tǒng)風險與企業(yè)價值的關系，提出以下假設：

H1：系統(tǒng)風險越大，企業(yè)價值越低

（二）企業(yè)價值與成長性

對于成長性與企業(yè)價值之間的關系，國內外學者眾說紛紜。Jones（2001）的研究證實，高成長性的公司能夠運用質量較好的投資機會，創(chuàng)造更大的企業(yè)價值。國內學者楊興全（2011）研究表明公司成長性越好越能把握住質量優(yōu)良的投資機會，從而增加企業(yè)價值。但是，也有學者認為高成長性并不能帶來高的企業(yè)價值。彭韶兵（2008）發(fā)現企業(yè)成長性和未來股票收益存在負相關關系，高的成長性導致較高的應計異象，應計利潤與企業(yè)成長性的越相關，應計異象的程度越強。還有一部分學者認為，成長性與企業(yè)價值之間的關系并非簡單的促進或者抑制。李延喜、包世澤等（2008）研究發(fā)現，正負EVA的企業(yè)其成長性截然不同，高的成長性并不必然帶來企業(yè)價值的提高。嚴復海和王曦（2012）也得出相似結論?；趪鴥韧獾难芯?，本文認為，成長性與企業(yè)價值正向相關，對于企業(yè)價值為正的企業(yè)，成長性對企業(yè)價值有促進作用；對于企業(yè)價值為負的企業(yè)，成長性反而會削弱企業(yè)價值。由此提出假設：

H2：總體而言，成長性與企業(yè)價值正向相關

H3：對于企業(yè)價值為正的企業(yè)，成長性對企業(yè)價值有促進作用

H4：對于企業(yè)價值為負的企業(yè)，成長性在一定程度上會削弱企業(yè)價值

二、數據來源與變量定義

（一）樣本選擇及數據來源

本文以2010～2012年深市中小企業(yè)板A股上市公司為研究對象，并對這些公司執(zhí)行如下篩選程序：（1）剔除ST上市公司；（2）剔除沒有公布beta值和可持續(xù)增長率的公司；（3）剔除數據異常的公司；（4）剔除所需其他財務數據缺失的公司。最后獲得1339個公司年度樣本，其中2010、2011、2012年的樣本分別為308個、489個和542個。本文研究所需要的公司財務指標來自深證證券交易所披露的年報信息和國泰安CSMAR中國股票市場研究數據庫，指標計算所需的三個月整存整取儲蓄利率和3—5年銀行貸款基準利率來自Google搜索。

（二）變量定義（見下表）

三、實證檢驗及分析

（一）描述性統(tǒng)計

平均而言，選取的上市公司樣本系統(tǒng)風險不大，低于市場平均的風險水平，上市公司系統(tǒng)風險的最小值接近0，最大值約為1.5，兩者相差較大；對于可持續(xù)增長率而言，選取的中小企業(yè)板上市公司的平均增長水平較低，接近十分之一的企業(yè)增長率水平為負，絕大多數上市公司增長率低于36%，可以看出整體而言，中小企業(yè)的增長勢頭較低；對于衡量企業(yè)價值的每股EVA，平均而言，所選樣本的企業(yè)價值為負值，不同企業(yè)的企業(yè)價值相差較大，并且一半以上的企業(yè)有負的企業(yè)價值。除此之外，不同上市公司的公司規(guī)模、資產結構、盈利水平、營運能力也存在顯著差異。

研究變量及其意義變量類型 變量名稱 變量標記 變量定義被解釋變量 企業(yè)價值 Evaper 用每股經濟增加值衡量企業(yè)價值解釋變量系統(tǒng)風險 Beta 用beta值衡量企業(yè)系統(tǒng)風險公司成長性 Growth 用可持續(xù)增長率衡量企業(yè)成長性控制變量盈利能力 Roe 用凈資產收益率衡量企業(yè)盈利能力企業(yè)規(guī)模 Size 用資產總額的對數衡量企業(yè)總資產運營能力 Turnover 用總資產周轉率衡量企業(yè)運營能力

上市公司的系統(tǒng)風險與企業(yè)經濟增加值的相關性約為30%，呈負相關，初步表明，系統(tǒng)風險越高，企業(yè)價值越低；上市公司的可持續(xù)增長率與企業(yè)經濟增加值的相關性約為48%，呈正相關，初步表明，高的成長性帶來高的企業(yè)價值；而上市公司系統(tǒng)風險與成長性之間的相關性約為21%，并且為負的相關關系，間接驗證了其各自與企業(yè)經濟增加值之間的關系。

（二）系統(tǒng)風險、成長性與企業(yè)價值

本文用可持續(xù)增長率衡量企業(yè)的成長性，可持續(xù)增長率代表的是企業(yè)當前經營狀況和財務狀況所帶來的成長動力。超長的增長往往伴隨著企業(yè)發(fā)展的陣痛，企業(yè)需要在跨越增長與其所帶來的挑戰(zhàn)之間進行抉擇。推測企業(yè)價值與可持續(xù)增長率是正向相關關系。具體的OLS模型是：Evaper=α+β1beta+β2growth+β3roe+β4turnover+β5size+ε

模型涉及的變量，參照第三部分，估計結果見下表：

由表可知，在控制了公司盈利、資本結構、公司營運能力、公司規(guī)模的條件下，系統(tǒng)風險與企業(yè)價值是顯著負相關的，說明系統(tǒng)風險越大，企業(yè)價值越小。成長性與企業(yè)價值是顯著正相關的，說明成長性越高，企業(yè)價值越大。

（三）區(qū)分企業(yè)價值正負的實證結果

本文在做了關于混合數據的實證分析后，在此部分將區(qū)別正負EVA，探討企業(yè)價值與成長性的關系。當EVA〉0時，系統(tǒng)風險越大，企業(yè)價值越??；成長性與企業(yè)價值正向相關，與前面得出的結論一致。相比于混合數據，對于企業(yè)價值為正的企業(yè)，其企業(yè)價值與成長性的相關關系更顯著一些。

系統(tǒng)風險與企業(yè)價值關系分析

注：括號里為t值，“***”、“**”和“*”分別表示回歸系數在1%、5%和10%的顯著性水平下顯著。

當EVA為負時，系統(tǒng)風險越大，企業(yè)價值越小；負相關關系雖不十分顯著，但是也提示了我們對于企業(yè)價值正負不同的企業(yè)，不能都一味追求高的增長率。對于企業(yè)價值為負的企業(yè)，成長需要企業(yè)付出代價，超長的成長必然付出超額代價。

四、結論

本文從中小企業(yè)板角度出發(fā)研究系統(tǒng)風險、成長性與企業(yè)價值的關系。根據研究我們得出：系統(tǒng)風險越大，企業(yè)價值越低。雖然市場中的所有企業(yè)都暴露在系統(tǒng)風險之下，不同企業(yè)承受系統(tǒng)風險的能力不同。企業(yè)系統(tǒng)風險越小，往往標明企業(yè)治理能力較強，有設計并實施狀況良好的內部控制制度支撐，資產結構符合企業(yè)的資本成本目標，向外界傳遞出運轉良好的信號，方便融資、吸引投資，從而增加企業(yè)價值。

對于成長性與企業(yè)價值的關系，企業(yè)到底應該抓住一切機遇，迅猛發(fā)展，還是會出現欲速不達的窘境？總體上，成長性與企業(yè)價值正向關聯。但是當區(qū)分企業(yè)價值的正負性進行分析時發(fā)現，對于企業(yè)價值為正的企業(yè)，成長性對企業(yè)價值有促進作用；對于企業(yè)價值為負的企業(yè)，成長性反而會在一定程度上削弱企業(yè)價值。既要避免超越企業(yè)承受能力的超常增長，又要避免企業(yè)過分謹小慎微導致企業(yè)資源閑置，只有企業(yè)健康持續(xù)的發(fā)展，才能促使企業(yè)價值最大化。

[1]梁緣.財務杠桿類型,企業(yè)價值創(chuàng)造能力和成長性[J].財會月刊：綜合版,2012(007)：12-14.

[2]Beaver，W.，2002，“Perspectives on recent capital market research”,The Accounting Review,Vol.82：1333～1363.

[3]Hull,Jone C.,2012,Options,Futures,and other Derivative,8th Edition,Pearson Education Limited.