鄭穌鵬,王龍豐
(齊魯工業大學 工商管理學院,濟南 250353)
EVA考核方法能否有效抑制非效率投資
——來自中央企業的證據
鄭穌鵬,王龍豐
(齊魯工業大學 工商管理學院,濟南 250353)
從2010年開始國資委在對中央企業的考核中引入了經濟增加值(EVA)這一新的考核指標,這一指標能更有效地反映企業價值,旨在使央企高管的經營理念從“追求利潤最大化”轉換到“追求企業價值最大化”,以利于企業的長遠發展。以2008~2012年滬深A股央企作為樣本,對EVA考核方法實施前后進行的對比發現,EVA考核方法整體上有利于降低非效率投資行為,但這種影響要建立在EVA考核能夠影響到高管薪酬的基礎上。EVA考核方法也應在其他企業廣泛推廣。
經濟增加值;中央企業;考核指標;非效率投資
投資作為企業價值增長的動力來源與企業的長期發展密不可分。然而,由于我國國企存在特殊的產權背景,信息不對稱和委托代理問題尤為嚴重,國企在追求快速發展與做大做強的高成長理念下,其投資效率往往會受到影響,低下的投資效率將直接影響到企業的價值,并損害股東的利益。2010年國資委將一項新的指標EVA(經濟增加值)引入中央企業的考核中,這一指標能更有效地反映企業價值,這一制度安排,旨在使央企高管的經營理念從“追求利潤最大化”轉換到“追求企業價值最大化”,以利于企業的長遠發展。在受到EVA考核制度約束后,影響企業價值增長的非效率投資行為是否能夠得到有效的約束?該問題目前尚無定論。
基于此,本文以2009~2012年滬深A股中國資委控制的中央企業(下稱“央企”)作為樣本,通過對EVA考核方法實施前后進行縱向對比,檢驗EVA考核對企業非效率投資的影響,并進一步證明EVA考核方法是通過影響高管薪酬來抑制高管的非效率投資行為。
由于委托代理和信息不對稱問題的存在,企業的高管往往會將資金投入到能夠為自己帶來利益的項目。這種不以企業價值最大化為目的的投資行為被稱之為非效率投資,主要表現為投資不足和過度投資兩種情況。對企業高管進行激勵和監督是減少信息不對稱和委托代理成本的有效方法,也是抑制企業高管進行非效率投資的有效途徑。與薪酬相掛鉤的績效考核是企業實現對高管監督和激勵的一項重要舉措。EVA考核方法作為考核央企高管的一項新方法,同樣能夠發揮對高管的監督和激勵作用。
EVA考核是一個以經濟利潤為基礎,綜合考慮了債務資本成本和股權資本成本的業績評價體系。與以會計評價指標為基礎的傳統業績評價指標相比,EVA考核方法充分考慮了股東價值創造。加之,EVA業績評價體系鼓勵戰略性投資,戰略性投資有利于提高企業的長期投資效益。而傳統的考核指標更多地衡量了企業的短期業績,在傳統會計考核體系下,經理人在投資時會有“短視”的行為出現,不愿進行戰略型投資,從而導致企業的投資不足。而引入EVA考核方法后,對符合長期利益的投資項目可避免上述問題,可消除經理人進行戰略性投資的抵觸情緒。
此外,在傳統會計考核體系下,高管在進行投資時需要考慮一系列冗雜的會計指標,而這些指標往往具有矛盾性,高管在進行投資決策時會無所適從,具有綜合性的EVA指標將會避免這一問題,使高管的投資行為統一與和諧,在投資時更注重效率。基于上述理論分析假設:
H1:EVA考核方法的實施將能夠有效地抑制非效率投資;
H1a:EVA考核方法的實施能有效地抑制投資不足;
H1b:EVA考核方法的實施能有效地抑制過度投資。
業績考核方法只有與薪酬激勵制度掛鉤,才能真正對高管起到激勵和監督的作用,使高管更好地為企業服務。因此EVA考核方法對高管約束作用的發揮必須要依靠對高管薪酬的影響來實現,將企業的薪酬激勵機制與業績評價方法相掛鉤,這種統一性能夠實現“評價什么就激勵什么”,使經理人的努力程度得到真正可靠的評價,讓高管人員看到自己的努力程度能和所得回報相一致。若高管薪酬沒有與業績評價方法相掛鉤,EVA業績指標的評價作用就會大打折扣,由此導致的激勵不足往往會誘導經理層的自利行為,而不會為了企業自身和股東價值最大化考慮,做出投資過于保守或激進的投資決策。若高管薪酬與業績評價相掛鉤,企業業績指標很好地反映了高管的工作能力和努力程度,EVA激勵得當,企業的經理層就會做出有利于股東價值最大化的投資決策。基于上述理論分析假設:
H2:EVA考核對非效率投資的抑制作用依賴于EVA考核方法對高管薪酬的影響。
(一)樣本選擇與數據來源
本文以2008~2012年期間滬深兩市A股央企上市公司作為研究樣本。因為在實證分析中解釋變量取值滯后一期,研究期間為2008~2012年。篩選樣本的標準:(1)剔除與其他行業的投資行為存在顯著差異的上市公司,例如金融保險類公司;(2)剔出在樣本區間相關數據缺失或本期間ST、PT、退市的公司;(3)將2008年1月1日之后上市的公司剔除。為避免極端值影響,本文對所有連續變量在1%和99%的水平上進行了Winsorize處理。最終得到796個公司年度樣本。
(二)模型設定及變量定義
1.非效率投資的計量模型
本文借鑒Richardson的研究構建模型計量企業的非效率投資,模型中的殘差值即為非效率投資的程度,具體的計量模型如(1)式:

INVi,t為企業當年新增資本投資額與期初總資產的比例,其計算方法為:INV=(購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金-處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額)/期初總資產。INVi,t-1為企業上一年的新增資本投資額/期初總資產;Cashi,t-1為企業上一年的貨幣資金持有量/期初總資產;SIZEi,t-1為企業上一年期末總資產的自然對數;LEVi,t-1為企業上一年的資產負債率;GROWi,t-1為企業上一年的成長性,即營業收入增長率;RETi,t-1為企業上一年的股票收益率,我們使用不考慮現金紅利在投資的年個股回報率。AGEi,t-1為企業上一年的經營年限。
我們通過對此模型進行線性回歸,得到各企業t年度的非效率投資模型:

將樣本數據代入(2)式中,得到的殘差為正值表示公司存在過度投資,為負值則存在投資不足。將殘差絕對值作為非效率投資的程度,絕對值越大表明非效率投資的程度越大,反之,表明非效率投資程度越小。
2.EVA考核實施對非效率投資抑制作用的研究設計
本文將研究樣本分為投資過度和投資不足兩個樣本組,并且將兩組樣本分別用模型(3)進行回歸,以驗證EVA考核方法的實施對非效率投資的影響。

EVADUM為是否采用EVA指標對央企進行考核的虛擬變量,因為國資委于2010年開始在央企全面推廣EVA業績評價,因此將2010~2013年設為1,2009年設為0,以此來比較在全面推行EVA考核前后央企高管投資行為的變化。考慮到代理成本影響企業投資效率,本文參考Richardson(2006)、姜國華(2005)的研究成果,選取了自由現金流(FCF)、管理費用率(ADM)、大股東占款(ORA)作為控制變量。考慮到融資約束程度是影響企業過度投資或者投資不足的重要因素,本文還選取了籌資現金流量(CZXJL)作為控制變量,以控制融資約束對非效率投資的影響。為剔除企業盈利信息的影響,用企業資產收益率ROA進行控制。本文還在模型中加入了行業虛擬變量,以控制行業效應。各個變量的定義如表1所示:

表1 變量的定義
3.EVA考核評價及其與高管薪酬的交互作用
為了進一步研究EVA考核評價方法對高管投資決策的影響作用,在模型(3)中引入了ΔEVA× ΔCOMP變量,該變量為EVA的變化值與高管薪酬的變化值的交互項。通過該交互項我們可以將樣本分為交互項為正值和交互項為負值兩組。引入交互項的作用在于,當交互項為正值時表示高管薪酬和EVA的變化趨勢相同,即高管薪酬能夠受到EVA考核方法的影響,繼而高管的非效率投資行為能夠受到EVA考核的抑制;當交互項為負值時表示高管薪酬和EVA的變化趨勢相反,即EVA考核對高管薪酬的影響力較弱,繼而對高管的非效率投資行為的抑制較弱。
本文將樣本分為投資過度和投資不足兩個樣本組,采用模型(4)進行回歸,分別驗證交互項為正、負時EVA考核對非效率投資的抑制作用,從而證實EVA考核對非效率投資的抑制作用依賴于EVA考核方法對高管薪酬的影響。

ΔEVA為第t年的EVA值減去第t-1年的EVA值,ΔCOMP為第t年的COMP數值減去第t-1年的COMP值。這里我們采用姜再勇(2007)研究中用所有者權益與當期銀行貸款利率的乘積來衡量股權資本的成本,EVA指標=利潤總額-(當期貸款利率×所有者權益)。我們以中國人民銀行公布的一年期貸款利率作為基準利率,利率調整年份采用加權平均利率進行計算,且將EVA除以資產總額以排除規模效應對EVA絕對值的影響。COMP為第t年“金額最高的前三名高管人員的報酬總額”的自然對數。其余變量定義同上。
(一)描述性統計
本文對測度EVA考核方法實施影響的被解釋變量INE_INV做了描述性統計,描述性統計結果如表2所示。2008、2009兩年的統計結果為未實施EVA考核的樣本觀測值的情況,2010、2011、2012年的統計結果為實施EVA考核的樣本觀測值的情況。從投資不足與投資過度的樣本數來看,我國央企的非效率投資行為中過度投資行為要多于投資不足行為。從INE_INV的中位數、均值的變化上來看,自2010年以來中位數和均值均為下降趨勢,2008、2009年并無明顯的下降趨勢,從變量INE_INV的變化趨勢上來看,EVA考核對非效率投資具有一定的抑制作用。

表2 描述性統計結果
(二)回歸分析
1.EVA考核的實施對非效率投資回歸結果分析
為驗證假設H1,本文采用模型(3)分三次進行回歸,回歸結果如表3所示。第一次回歸是對全樣本進行回歸分析,其中被解釋變量INE_INV采用絕對值,以絕對值衡量非效率投資的程度;第二次回歸將過度投資的樣本進行回歸分析;第三次將投資不足的樣本進行回歸,被解釋變量INE_INV同樣采用絕對值。從三組回歸中我們可以看出,EVADUM變量的系數均在5%顯著性水平下顯著為負,表明EVA考核方法的實施抑制了H1中所作出的假設。我們還可以看到,EVA考核方法對過度投資行為的抑制作用較之對投資不足行為的抑制作用更為顯著。

表3 回歸結果
2.引入高管薪酬后的回歸結果分析
表4為引入高管薪酬變量后EVA考核評價及其與高管薪酬的交互作用的回歸結果。從回歸結果來看,交叉項為正值的組,即高管薪酬與EVA變化方向一致,預期EVA考核能夠對高管薪酬產生影響的組,其EVADUM項的顯著性水平較未依據交叉項分組時的回歸系數的顯著性水平有所提高;而交叉項為負值的組,即高管薪酬與EVA變化方向相反,預期EVA考核不能對高管薪酬產生影響的組,其EVADUM項的顯著性水平較未依據交叉項分組時的回歸系數的顯著性水平有所降低,對過度投資和投資不足行為的影響均不再顯著。由此H2得到了證實:EVA考核對非效率投資的抑制作用依賴于EVA考核方法對高管薪酬的影響。

表4 引入高管薪酬變量后的回歸結果
本文通過央企在實施EVA考核前后的變化,并結合EVA考核方法對高管薪酬的影響,對EVA考核對非效率投資的影響進行了驗證。證明了EVA考核方法對過度投資和投資不足等非效率投資行為具有抑制作用,并且這種影響要建立在EVA考核能夠影響到高管薪酬的基礎上。
因此本文認為,EVA考核方法應該被廣泛推廣,地方國企、民營企業等類型的企業可參照央企的EVA考核方法制定符合自身發展的EVA業績考核體系。此外,為使EVA考核方法更有效地抑制非效率投資行為,應該制定與考核體系聯系更為密切的績效工資制度。
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(責任編輯:郄彥平;校對:龍會芳)
F270.7
A
1006-3544(2015)02-0018-04
2014-12-08
鄭穌鵬,女,齊魯工業大學工商管理學院研究生,從事會計理論研究;王龍豐,男,齊魯工業大學工商管理學院研究生,從事財務成本管理理論與實務研究。