王淑慧 馬秀玉

【摘 要】非經(jīng)常性損益作為部分企業(yè)調(diào)節(jié)利潤的有利工具，是否影響了企業(yè)價(jià)值，資本市場的投資者是否分辨非經(jīng)常性損益，這是個(gè)值得探討的問題。本文以我國A股上市的制造業(yè)企業(yè)為樣本分析了其非經(jīng)常性損益的特點(diǎn)，并采用多元線性回歸的方法，研究了非經(jīng)常性損益與企業(yè)價(jià)值的相關(guān)性。

【關(guān)鍵詞】非經(jīng)常性損益；凈利潤；企業(yè)價(jià)值

一、引言

凈利潤的來源根據(jù)其持續(xù)性可以劃分為正常經(jīng)營活動產(chǎn)生的利潤和非經(jīng)常性損益，非經(jīng)常性損益由于其發(fā)生的偶然性，不能持續(xù)給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)流入，因而也就不能增加企業(yè)價(jià)值。理論上，非經(jīng)常性損益對凈利潤的貢獻(xiàn)應(yīng)該不會造成企業(yè)價(jià)值的變動。作為理性經(jīng)濟(jì)人的投資者不會追逐那些非經(jīng)常性損益對凈利潤造成大影響的企業(yè)。

二、模型建立

因而我們可以提出假設(shè)，即非經(jīng)常性損益對凈利潤的貢獻(xiàn)與企業(yè)價(jià)值不相關(guān)。為檢驗(yàn)此假設(shè)，本文構(gòu)建多元線性方程：Q=a+b1Extragl+b2Size+b3Debt+ε；Q：衡量企業(yè)價(jià)值的托賓Q；Extragl：非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率，用非經(jīng)常性損益占凈利潤比重的絕對值衡量；Size：企業(yè)的規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量；Debt：企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率。

本文選用西方相關(guān)研究中經(jīng)常使用的托賓Q值來作為因變量來衡量企業(yè)價(jià)值。托賓Q值作為市場價(jià)值指標(biāo)，不僅代表投資者對于公司內(nèi)在價(jià)值的認(rèn)可，而且體現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)因素。托賓Q值是上市公司資本的市場價(jià)值與重置成本的比值，溝通了虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)，其與公司股價(jià)相聯(lián)系，可以較好的表現(xiàn)出證券市場對于公司信息披露情況的反應(yīng)。具體計(jì)算公式為：

因?yàn)楸灸Ｐ褪球?yàn)證上市公司的非經(jīng)常性損益披露后，證券市場對之產(chǎn)生的反應(yīng)是否影響了企業(yè)價(jià)值，所以必須考慮時(shí)間的滯后性。上市公司年報(bào)按照規(guī)定應(yīng)該在次年的4月30日前公布，在考慮滯后性的基礎(chǔ)上，為了能更好的減少由于間隔時(shí)間過長而有更廣泛因素影響產(chǎn)生的誤差，本文選用2011年6月30日數(shù)據(jù)所計(jì)算的托賓Q值。

因變量非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率Extragl=|非經(jīng)常性損益/凈利潤|，即非經(jīng)常性損益占凈利潤比重的絕對值，反映了非經(jīng)常性損益對凈利潤的影響。具體根據(jù)A股制造業(yè)2010年年報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算得出。對企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生影響的因素有很多，所以在建立模型時(shí)必須選擇控制變量，公司資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）和公司規(guī)模（Size）是以往的研究中被廣泛選用的控制變量，所以本文選取這兩項(xiàng)作為控制變量。本文的所有財(cái)務(wù)和股票數(shù)據(jù)均來自銳思金融數(shù)據(jù)庫。

三、描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1反映了我國2010年A股制造業(yè)非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率的情況，共有692個(gè)樣本，其中非經(jīng)常性損益對凈利潤略有影響的公司數(shù)為433，占62.57%，非經(jīng)常性損益對凈利潤產(chǎn)生較大影響、重大影響和絕對性影響的公司數(shù)分別為90、87和82。

從上述圖表可以看出，非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率大于等于0.2的公司占了38%，這是比較大的，說明非經(jīng)常性損益對凈利潤的影響比較大，這不排除部分企業(yè)用非經(jīng)常性損益調(diào)節(jié)利潤。

托賓Q值最小值為0.2638，最大值高達(dá)18.5958，標(biāo)準(zhǔn)差為2.0385，說明樣本上市公司的托賓Q較為分散，具備統(tǒng)計(jì)分析意義；非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率（Extragl）最小值為0，最大值為139.2235，差距很大；公司規(guī)模（Size）標(biāo)準(zhǔn)差為1.0843，說明樣本公司的規(guī)模差異較大；資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）最小值為0，最大值高達(dá)1.3434，財(cái)務(wù)杠桿差距很大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)懸殊。

四、實(shí)證分析

在進(jìn)行回歸分析之前，首先對解釋變量及控制變量進(jìn)行相關(guān)性分析，這樣做的目的是防止這些變量之間存在的相關(guān)性關(guān)系而影響了回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性。從下表可以看到各解釋變量和控制變量之間的相關(guān)程度，能夠發(fā)現(xiàn)它們之間并不存在顯著的多重共線性，解釋變量中相關(guān)系數(shù)最大的是資產(chǎn)負(fù)債率與非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率之間為0.06，但是并沒有通過顯著性檢驗(yàn)。唯一通過顯著性檢驗(yàn)的是資產(chǎn)負(fù)債率與資產(chǎn)規(guī)模，但是其相關(guān)系數(shù)僅為0.037。一般來說，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度，只有相關(guān)系數(shù)大于0.5的解釋變量才有可能導(dǎo)致回歸方程出現(xiàn)嚴(yán)重的共線性問題。所以，可以認(rèn)為本研究的解釋變量及控制變量之間沒有多重共線性問題，也就對回歸結(jié)果不會造成影響。

對上表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，代表模型可決系數(shù)的R2為0.165，調(diào)整后的R2是0.161，從中可以看出模型中的解釋變量無法完全解釋因變量，這主要是由于企業(yè)價(jià)值會受到很多因素的影響，而本模型中僅選擇了三個(gè)重要的項(xiàng)目，因此相對來看，尚能接受該模型的擬合優(yōu)度。該模型的F值是45.156，Sig.為0.000，這表明從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，該模型在總體上來說是有意義的。下面對各個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行逐項(xiàng)分析：

（1）托賓Q與非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率（Extragl）的相關(guān)系數(shù)為0，顯著性水平為0.97，并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，兩者之間不具備必然聯(lián)系，這也驗(yàn)證了之前的假設(shè)。非經(jīng)常性損益沒有影響到企業(yè)價(jià)值，非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率的提高并不能帶來企業(yè)價(jià)值的變化。

（2）托賓Q與公司規(guī)模（Size）相關(guān)系數(shù)為負(fù)，這很可能是由于市場價(jià)值并不會隨著公司規(guī)模增大而必然提升，而重置成本卻一定在增加，兩者作用導(dǎo)致比值下降，即托賓Q值減小。

（3）托賓Q與資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）相關(guān)系數(shù)為負(fù)，且通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，這證明了兩者成反比，說明隨著上市公司資產(chǎn)負(fù)債率的提高，托賓Q值會有所下降，從相關(guān)系數(shù)

-2.066可以看出下降比率比較大，這很可能是因?yàn)殡S著資產(chǎn)負(fù)債率提高，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加大。

五、研究結(jié)論及建議

以我國A股制造業(yè)2010年年報(bào)披露的非經(jīng)常性損益貢獻(xiàn)率為研究對象，檢驗(yàn)其是否對2011年6月30號企業(yè)市場價(jià)值產(chǎn)生了影響，研究表明，其并沒有影響企業(yè)市場價(jià)值。從某一角度反映出投資者并沒有只關(guān)心短期利潤，考慮企業(yè)的持續(xù)利潤。也從側(cè)面提醒了那些靠非經(jīng)常性損益調(diào)整凈利潤的企業(yè)，靠非經(jīng)常性損益調(diào)整利潤并不能提高企業(yè)價(jià)值，而且投資者并不一定會因?yàn)榉墙?jīng)常性損益而投資某企業(yè)。

參 考 文 獻(xiàn)

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