企業價值評估中非上市公司β系數評價方法改進研究

謝如松 姜豐 李曉偉

（1江蘇中企華中天資產評估有限公司 江蘇常州 213000 2南京理工大學 江蘇南京 210094 3安徽省林業局 安徽合肥 230001）

一、引言

改革開放以來，我國市場經濟發展迅猛，資本市場的活躍度迅速提高。與此同時，我國企業間收購、兼并、上市、重組等資本運作活動日益頻繁。在此過程中，經濟活動的參與者往往需要一個客觀而公正的標準來確定交易價格，保證資本市場能夠規范運作。企業價值評估作為提供價值參考的重要手段之一，其方法的科學公正性顯得十分重要。

在企業價值評估理論和實務中，常用且較為成熟的評估方法有三種，分別是資產基礎法、市場法及收益法。其中，由于收益法適用的范圍及對象較廣而被理論、實務界廣泛應用研究。在收益法中，折現率的確定是復雜且重要的一步。β系數作為折現率的重要影響因素，其評價方法的合理性將會直接影響整體企業價值評估結果的準確性。在當前評估實務中，非上市公司的β值主要根據一定數量的可比上市公司的相關數據進行去杠桿和加杠桿后確定。上述方法測算出來的β值主觀性較強、可靠性較低，導致整體評估值可操縱性較強。因此由于主觀偏差的存在，不同評估人員使用不同的方法，對同一家公司的β值進行測算的結果通常差別較大，對評估結果的準確性產生較大影響。

針對上述問題，本文基于灰色關聯分析法對現有的β系數評價方法進行改進，規避了以往經驗判斷主觀性較大的弊端，提高了方法的客觀性和科學性。

二、實務中非上市公司β系數評價方法

非上市公司β系數的確定首先要選取可比上市公司，然后將可比上市公司的β系數進行去杠桿再加杠桿，以平均值作為被評估公司的β系數。本文隨機選取了2018—2019年滬深兩市公布的100份資產評估說明，涉及35家評估機構。根據評估說明中披露的評估方法，統計得出實務中各評估機構主要采取三種評價方法選取可比上市公司，分別是：根據業務類型選取一定數量上市公司；直接采用滬深同行業所有上市公司β平均值；根據設定的基本標準選取一定數量上市公司。三種評價方法占比分別為77%、20%和3%。在統計過程中發現，同一家評估機構在不同的評估項目中運用的β系數評價方法也會有所不同。例如北京中企華資產評估有限公司評估的9個案例中，有7個案例是根據業務類型選取一定數量上市公司，2個案例直接采用滬深同行業所有上市公司β平均值。中聯等評估公司同樣出現這種情況，原因可能是同一評估機構的不同評估師對β系數的評價方法有不同的理解和判斷，也可能同一評估師對不同項目采用了不同的β系數評價方法。

從以上統計結果分析可知，β系數的確定方法主要依靠評估機構和評估人員的主觀判斷、經驗取值或簡單調整，少數案例中盡管進行了相對復雜的對比分析和綜合評價，但仍摻雜了較多的主觀性，缺乏較為準確和客觀的評價體系或測量方法，有必要對β系數的評價方法做出科學合理又具有實用性的改進。

三、基于灰色關聯分析法對β系數評價方法進行改進

首先，本文根據已有的β系數理論成果，對β系數的影響因素進行了梳理：吳世農（1999）研究發現，總資產增長率、財務杠桿和股利支付率三個會計指標是β系數的主要影響因素。吳世農、李旭升（2002）進一步將β系數的影響因素擴展為六個指標，分別是主營收入增長率、盈利變動性、經營杠桿、凈資產收益率、現金股利支付率。郭倩（2015）提出β系數代表了公司的系統風險，受公司行業性質、經營狀況，財政狀況等因素的共同影響。其中，行業性質方面主要體現在行業的周期性、生命周期、競爭程度等；經營狀況方面主要體現在資產規模、經營階段、資本結構、經營收入的周期性等；財務狀況方面主要體現在杠桿比率、變現能力等。

其次，本文借鑒大量實務評估資料，將理論與實踐相結合，考慮到數據的可獲得性，最終參考主營業務類型，從盈利能力、資產質量、債務風險及經營增長四個方面建立β系數評價模型。其中，盈利能力狀況基本指標為凈資產收益率、總資產報酬率；資產質量狀況基本指標為總資產周轉率、應收賬款周轉率；債務風險狀況基本指標為資產負債率、速動比例；經營增長狀況基本指標為總資產增長率、主營收入增長率。β系數評價方法改進后的評價指標體系如表1所示。

表1 改進后的β系數評價指標體系

利用所建立的β系數評價模型計算非上市公司β系數的主要步驟如下：（1）通過目標公司主營業務類型等因素，初步選取與目標公司相當或相近的可比上市公司。（2）運用灰色關聯分析法，從盈利能力、資產質量、債務風險及經營增長四個方面對所選取的上市公司與目標公司的關聯程度進行分析，從而剔除關聯性小的可比上市公司。（3）運用灰色關聯分析法，從盈利能力、資產質量、債務風險及經營增長四個方面對剔除后的可比上市公司再次進行關聯度分析，并依據測算出的關聯度，求出各可比上市公司所占權重，進而用加權平均法計算β系數。

四、具體方法及案例應用

（一）改進后具體方法及實際應用

本文在對基于灰色關聯及層次分析法的β系數和企業特定風險系數評價模型進行實際案例分析時，根據評估說明相關數據披露詳細程度及覆蓋β系數和企業特定風險系數實務中不同的確定方法，共選擇了10家評估案例對模型的合理性進行了驗證，評估案例詳細信息如表2所示。

表2 評估案例信息表

本文選取丙公司為例，參考北京中企華資產評估有限責任公司2018年5月29日出具的中企華評報字（2018）第1093—02號評估說明，詳細表述改進后的β系數評價方法在該案例中的應用。

1.案例基本信息。見表3。

表3 案例基本信息

2.案例實際運用的β系數評價方法。根據丙公司案例的評估說明，丙公司案例中β系數評價方法為：評估人員根據目標公司的業務特點，通過WIND資訊系統查詢了13家相似或類似的可比上市公司的β值；然后根據相似或類似可比上市公司的所得稅率、資本結構換算成β值，并取其簡單平均值1.0422 作為目標公司的β值。可比上市公司β系數詳見表4。

表4 可比上市公司β系數表

3.對案例進行β系數評價方法的改進?；诨疑P聯分析法，選出與目標公司最具相關性且能最大限度反映目標公司真實狀況的上市公司，并計算可比上市公司的權重，用加權平均法代替一般情況下的簡單平均法計算目標公司β系數。主要過程如下：（1）根據目標公司的業務特點，通過WIND資訊系統查詢了13家相似或類似的可比上市公司，此步驟與實務狀況一致。（2）運用灰色關聯分析法，從盈利能力、資產質量、債務風險及經營增長四個方面對所選取的上市公司與目標公司的關聯程度進行分析，從而剔除關聯性小的可比上市公司。具體如下：①確定反映目標公司β系數的參考數列和影響目標公司β系數的比較數列，其中各數列數據如表5所示。②為了消除各數據間量綱的不同，對參考數列和比較數列進行無量綱化處理，生成新的數列。詳見表6。③由表6算出參照數列與比較數列各對應點的絕對差值，詳見下頁表7。得出兩極最小差值為：Δmin=0.01；兩極最大差值為：Δmax=92.23。④求出參考數列與比較數列的灰色關聯系數，詳見下頁表8。⑤排出關聯序。由上可得，待評資產的比較上市公司中，其關聯程度為：華宇軟件＞格爾軟件＞用友網絡＞啟明星辰＞頂點軟件＞南天信息＞東軟集團＞久其軟件＞東華軟件＞北信源＞太極股份＞榕基軟件＞拓爾思。本文剔除關聯度小于0.95的可比上市公司，最終選擇關聯度排名前十的上市公司作為目標公司的可比上市公司。（3）運用灰色關聯分析法，從盈利能力、資產質量、債務風險及經營增長四個方面對剔除后的可比上市公司再次進行關聯度分析，并依據測算出的關聯度，求出各案例所占權重，從而用加權平均法計算β系數。詳細測算過程與上述一致，得出的結果如第74頁表9所示。

表5 目標公司和可比上市公司評價因子集合

表6 關鍵因子的生成數列

表7 參照數列與比較數列的絕對差值

表8 關鍵因子間的關聯系數

表9 可比公司關聯度及加權β系數

（二）改進后的評估結論與實務情況對比分析

保持實務中折現率涉及的其他系數不變，將利用上述β系數評價方法計算出的β系數代入加權平均資本成本計算公式，得出目標公司的加權平均資本成本為12.42%。再在保持實務企業自由現金流等不變的情況下，按β系數測算模型計算出的折現率12.42%計算得到目標公司營業價值為21 999.96萬元。詳見下頁表10。

表10 企業特定風險評價模型下的營業價值

故案例公司股東全部權益價值=營業價值+長期股權投資+非經營性資產負債+溢余資產-有息負債=21 999.96+2 279.38-113.7+968.73-2 000.00=23 134.37（萬元）

綜上可知，丙公司基于β系數評價模型下的β系數、折現率、股東全部權益價值分別為1.0039、12.42%、23 134.37萬元；實際案例中的β系數、折現率、股東全部權益價值分別為1.0422、12.70%、22 621.82萬元；評估結論相差512.55萬元，差異率為2.27%。

五、結論

按照上述案例分析過程，對其他9個評估案例進行同樣的分析，進而得β系數評價方法改進前后各案例評估值的對照分析圖，如圖1所示。

圖1 β系數評價方法改進前后評估數據對比圖

由以上分析得出，在所選擇的10個實際評估案例中，β系數評價方法改進前后案例評估結果與實際相比最小誤差率為0.49%，最大誤差率為4.87%。由此可見，β系數評價方法對于企業價值評估結果的確產生較大影響，對β系數評價方法進行改進十分有必要。

本文基于灰色關聯分析法，對非上市公司β系數評價方法進行了優化，改進后的方法與當前實務中的方法相比較，具備以下優點：不僅考慮了目標公司業務類別及所屬的行業，還對β系數的影響因素進行了分析。主要步驟是首先利用灰色關聯法從上市公司的主營業務、盈利能力、資產質量、債務風險及經營增長等方面對目標公司與可比上市公司之間的相似程度進行了分析和量化，從而選取出與目標公司相似度較高的可比上市公司，進而計算出可比上市公司的權重，并以β系數的加權平均數作為目標公司的β系數。改進后的方法與實務中直接根據主營業務及所屬行業主觀選擇可比上市公司且取簡單平均數測算β系數的方法相比，能夠較大地提高企業價值評估的科學性和合理性。

本文在β系數評價方法優化過程中，考慮到數據的可獲得性及實務的可操作性，選取了可量化的β系數影響因素及度量指標，對不可量化的指標關注較少。在今后的研究中可以增加指標的覆蓋范圍，構建更加全面的綜合評價方法。