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一、引言

企業(yè)及其利益相關者要想在企業(yè)陷入財務困境之前采取必要的手段規(guī)避損失或將損失控制在可承受的范圍內，就需要通過財務預警對企業(yè)未來的財務狀況進行科學準確的判斷。由于現代市場競爭日趨激烈以及企業(yè)所處經濟環(huán)境復雜多變等原因，單純依靠傳統(tǒng)財務指標的財務預警已經難以滿足企業(yè)自身及其利益相關者的需求，此時國內學者把目光紛紛投向了E-VA。EVA（經濟增加值，1982年由美國思騰思特公司提出）作為一種創(chuàng)值指標能夠體現出企業(yè)為股東創(chuàng)造價值的能力，并且能夠在一定程度上抵消盈余管理對企業(yè)會計信息真實性的影響，這些特點使得EVA應用于財務預警研究具有一定的理論優(yōu)勢，但EVA畢竟不是本土經濟的產物，其與我國資本市場的融合尚需一定的過程，這就意味著將EVA應用于我國財務預警研究時要考慮我國的具體情況，并進行必要的論證分析。

二、文獻回顧

EVA概念的提出，為我國的財務預警研究提供了新的視角，近年來，我國有關EVA的財務預警研究主要以實證研究為主，研究的成果主要集中在運用統(tǒng)計學知識建立預警模型和個案預警分析方面，如：周娟、王麗娟（2007）以滬深兩市的111家上市公司（其中包括45家ST公司和66家財務正常公司）為研究樣本，以研究樣本2001年的財務報表數據為基礎，從反映上市公司償債能力、營運能力、盈利能力、發(fā)展能力狀況的36個傳統(tǒng)財務指標中通過非參數檢驗篩選出應付賬款周轉率、應收賬款周轉率、凈利潤增長率3個指標，于引入EVA（EVA取自美國思騰思特公司公布的數據）前后分別建立Logistic回歸模型，并對兩個模型進行比較分析，發(fā)現引入EVA后的模型預測的準確率有所提高，此外，閆二梅（2008）、吳永賀（2013）等人也得出了類似的結論。董雪雁（2008）以滬深兩市2001至2004年間被戴帽的65家ST公司和75家財務正常公司（其中ST公司的選取是以EVA數據是否存在為前提，EVA取自美國思騰思特公司公布的數據）為研究樣本，在傳統(tǒng)財務指標基礎上引入EVA建立主成分分析模型，發(fā)現該模型對檢驗樣本的ST-2年的綜合預測準確率達到了83.8%。施赟、張蔚文（2009）以2003至2004年的60家上市公司（包括正常公司30家，ST公司30家）為樣本，初步選定18個財務指標，將其中涉及到凈利潤的指標均以EVA（EVA取自美國思騰思特公司公布的數據）代替，以修正后的指標建立Logistic回歸模型并檢驗，發(fā)現用EVA代替凈利潤后的預警模型的綜合準確率為72%。戴蓬軍、任天然（2013）以美國安然公司申請破產的事件為案例進行分析，發(fā)現1990至2000年期間，單從安然公司財務報告中銷售收入、凈利潤等財務指標反映的情況來看，安然公司的業(yè)績似乎良好，但如果采用EVA對安然公司的財務狀況進行分析，結果卻是相反的，這期間安然公司的EVA在急劇的下降，鑒于此，文章認為EVA應用于財務預警相比于傳統(tǒng)財務指標，理論上具有靈敏度高、提供財務信息更可靠的優(yōu)勢，此外李憲華（2012）以ST吉炭為案例進行分析，也得出了類似的結論。筆者認為上述文獻存在兩處不足，一是部分文獻僅通過個別公司的案例分析得出EVA能夠應用于財務預警研究的結論說服力不強；二是部分文獻實證研究中的EVA都直接取自美國思騰思特公司所公布的數據，而沒有考慮我國的具體情況對其進行計算調整，并且在預警模型引入EVA前，沒有針對EVA作為預警指標的可行性進行分析。鑒于此，筆者將根據國資委2010年頒布的《經濟增加值考核細則》中闡述的EVA內容及其計算方法，對EVA應用于我國上市公司財務預警的可行性進行研究。

三、EVA用于上市公司財務預警的計算分析

以我國制造業(yè)上市公司為例，為了解決不同規(guī)模制造業(yè)上市公司之間EVA不可比的問題，采用相對數EVA資本率（EVA/資本成本）進行研究。根據2012年修訂版證監(jiān)會上市公司分類指引，從滬深兩市制造業(yè)上市公司中選出30家作為研究樣本，其中包括15家ST、*ST公司作為財務困境組，15家財務狀況正常公司作為正常組，依據2012年30家公司的財務報表公布的數據，分別計算兩樣本組的EVA與EVA資本率，結果如表1所示：觀察表中數據不難發(fā)現，15家正常公司中只有1家公司的EVA資本率是負值，即總體來說，正常組的公司為股東創(chuàng)造價值的能力是不錯的，而ST、*ST組公司除了有4家公司的E-VA資本率為正值外，其余11家公司均為負值，即ST、*ST組公司為股東創(chuàng)造價值的能力較差。但這只是兩個樣本組之間的比較結論，該結論在兩類上市公司總體之間也成立嗎？這需要對兩個樣本組的EVA資本率進行獨立樣本的t檢驗，觀察EVA資本率均值在正常公司與ST、*ST公司的總體之間是否存在顯著的差異性。由于獨立樣本的t檢驗要求兩個測試樣本的總體要呈正態(tài)分布，所以要先對兩個樣本組數據進行正態(tài)性檢驗。本文采用Q-Q圖對兩組樣本數據進行正態(tài)性檢驗，Q-Q圖是一種能夠直觀體現數據是否呈正態(tài)分布的方法，通過SPSS軟件繪制的兩個樣本組數據的標準Q-Q圖分別如表2和表3所示：表格2%正常組標準Q-Q圖表格3%ST組標準Q-Q圖標準Q-Q圖中的直線是以樣本數據的均值為截距，標準差為斜率，如果觀測值所形成的點與該直線的擬合程度很高，即觀測值所形成的點分布在直線上或緊密的分布在直線周圍，則可以認為該組數據呈近似的正態(tài)分布。通過觀察兩組樣本數據的標準Q-Q圖可以認為兩組樣本公司的總體皆呈近似的正態(tài)分布，即可以對兩組樣本數據進行獨立樣本的t檢驗。獨立樣本的t檢驗是雙總體t檢驗的兩種情況之一，即兩個總體按相關性分為相關和獨立兩種情況。雙總體的t檢驗是用來檢驗某一數據的均值在兩總體之間是否存在顯著性差異的方法，其公式如下：其中：X1，X2代表兩樣本平均數，本文中分別為正常組與ST、*ST組的EVA資本率均值；σ代表兩樣本方差，本文中分別為正常組與ST、*ST組的EVA資本率的方差；為相關樣本的相關系數，在本文中，由于正常組與ST、*ST理論研討組是相互獨立的兩個樣本組，需做獨立樣本的t檢驗，所以令樣本的相關系數γ=0。將兩組樣本公司的EVA資本率輸入SPSS軟件進行IndependentSamplesTest分析，輸出結果如表4所示：方差方程的levene檢驗是對兩組樣本公司總體之間的方差齊性檢驗，如果方差齊性檢驗的sig值大于0.05，則可以認為兩組樣本公司的總體方差齊性相同，均值方程的獨立樣本t檢驗就選擇假設方差齊性相同情況下的sig值；如果方差齊性檢驗的sig值小于0.05，則認為兩組樣本公司的總體之間不具備相同的方差齊性，均值方程的獨立樣本t檢驗就選擇假設方差齊性不相同情況下的sig值。觀察表4中l(wèi)evene檢驗的sig值為0.536>0.05，即可認為兩類樣本公司總體之間具備相同的方差齊性，所以均值方程獨立樣本t檢驗的sig值應選擇假設方差齊性相同情況下的0.000，由于0.000<0.05，這說明EVA資本率均值在兩類樣本公司的總體之間存在顯著的差異性，也就是說EVA資本率對上市公司是否陷入了財務困境具有很好的解釋能力，EVA資本率可以作為財務預警的一個指標，將EVA應用于上市公司財務預警是可行的。

四、結論

以我國制造業(yè)上市公司為例進行計算分析，得出EVA應用于上市公司財務預警是切實可行的。EVA應用于財務預警研究，對于以傳統(tǒng)財務指標為基礎的預警指標體系來說一種創(chuàng)新，除了EVA資本率，EVA還可以與企業(yè)的資產、負債、權益、利潤和現金流量等指標組合，以更加全面的反映企業(yè)的財務狀況，為企業(yè)的利益相關者提供更加詳盡的預警信息。

本文作者:王永德王欣宇工作單位:黑龍江八一農墾大學會計學院