陳金華

（江西省贛浙能源有限責(zé)任公司，江西 南昌 330028）

會(huì)計(jì)是一門商業(yè)語(yǔ)言，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員是用商業(yè)語(yǔ)言將會(huì)計(jì)報(bào)告等信息向投資者及其相關(guān)使用者真實(shí)反映企業(yè)的經(jīng)濟(jì)行為，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的重要性不言而喻。會(huì)計(jì)信息編制能夠用數(shù)量化的關(guān)系反映會(huì)計(jì)要素和會(huì)計(jì)報(bào)告，但要真實(shí)反映公司特定要素和企業(yè)價(jià)值，經(jīng)濟(jì)行為發(fā)生的非線性關(guān)系，在實(shí)踐中常常被忽略。

1 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的非線性影響因素

一般認(rèn)為，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的可靠性是核心要求。強(qiáng)調(diào)客觀性，遵循數(shù)據(jù)發(fā)生軌跡，用線性關(guān)系推算公司價(jià)值，可實(shí)際情況可能大相徑庭。上市公司遵照會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的謹(jǐn)慎性要求，更具有“藝術(shù)性”，計(jì)提各種負(fù)向減值準(zhǔn)備，但真實(shí)情況不可能永遠(yuǎn)減值下去，有時(shí)會(huì)隔年調(diào)回，這就給上市公司提供了利潤(rùn)盈余平滑的操作空間。

會(huì)計(jì)制度制定的出發(fā)點(diǎn)是將會(huì)計(jì)準(zhǔn)則指導(dǎo)和規(guī)范公司會(huì)計(jì)處理，讓投資者及利益相關(guān)者能使用會(huì)計(jì)信息。但會(huì)計(jì)信息的技術(shù)手段采用線性理論，強(qiáng)調(diào)過(guò)去發(fā)生的客觀性、真實(shí)性。比如，按直線法處理資產(chǎn)折舊、分期等額攤銷等，但新舊設(shè)備效能是不同的。把不同年代不同行業(yè)不同人眾及過(guò)去發(fā)生的簡(jiǎn)單客觀又顯然不是事物本質(zhì)應(yīng)有特性反映在未來(lái)的公司價(jià)值，賬面價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值背離，扭曲了公司的會(huì)計(jì)信息。1999年，馬云創(chuàng)立阿里不久，電商在國(guó)內(nèi)還是個(gè)新生事物，公司規(guī)模很小，員工人數(shù)少，當(dāng)年財(cái)務(wù)報(bào)表并不能反映公司15年后數(shù)千億的價(jià)值。但是，軟銀的孫正義對(duì)阿里的價(jià)值判斷參照了非線性規(guī)律，準(zhǔn)確把握了行業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。同樣，十年前諾基亞公司的會(huì)計(jì)信息也不能真實(shí)反映公司一落千丈的價(jià)值，最后不得已出售。所以傳統(tǒng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的滯后性，一直讓會(huì)計(jì)信息使用人感到困惑無(wú)奈。產(chǎn)業(yè)邊界的模糊、商業(yè)模式的創(chuàng)新、金融資本與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合、科技進(jìn)步、戰(zhàn)略變革等，已成為企業(yè)能否可持續(xù)發(fā)展關(guān)鍵因素。非線性理論對(duì)公司價(jià)值的判定更加具有合理性和科學(xué)性。

會(huì)計(jì)信息參考非線性理論的評(píng)判，需要結(jié)合時(shí)代和行業(yè)特點(diǎn)、人力資源價(jià)值因素。筆者探索建立模型來(lái)反映公司的價(jià)值。

1.1 時(shí)代性

時(shí)代性分時(shí)段分析。二戰(zhàn)以前，傳統(tǒng)手工業(yè)尚未大規(guī)模發(fā)展起來(lái)，與規(guī)模相適應(yīng)的財(cái)務(wù)管理水平、會(huì)計(jì)信息各國(guó)自成體系；二戰(zhàn)后至21世紀(jì)初，現(xiàn)代工業(yè)蓬勃發(fā)展起來(lái)，不少公司利用地緣優(yōu)勢(shì)、資源優(yōu)勢(shì)，發(fā)展成跨國(guó)集團(tuán)，開(kāi)展世界貿(mào)易。現(xiàn)行國(guó)際企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則逐漸建立并成熟，世界整體財(cái)務(wù)管理水平、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量也大大提升。中國(guó)加入世貿(mào)組織后，勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)、整體規(guī)模體系、工業(yè)協(xié)作能力得以充分發(fā)揮。雖然美國(guó)較早成功轉(zhuǎn)型于高端重工業(yè)、高新技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)，但是由于2008年金融危機(jī)的發(fā)生，國(guó)際上大批知名公司業(yè)績(jī)下滑，財(cái)務(wù)信息舞弊行為逐漸增加，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量堪憂。隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨，互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)深度融合、產(chǎn)業(yè)組織邊界的打破、商業(yè)模式的創(chuàng)新、共享經(jīng)濟(jì)的涌現(xiàn)，很多公司價(jià)值有如海洋中的波濤大起大落，會(huì)計(jì)信息有時(shí)會(huì)給投資人誤導(dǎo)，有時(shí)不能反映時(shí)代帶來(lái)的不確定性。但經(jīng)濟(jì)全球一體化要求，必須要有反映時(shí)代要求的國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。

1.2 行業(yè)性

科學(xué)技術(shù)的日新月異，互聯(lián)網(wǎng)與市場(chǎng)的高度融合，各行各業(yè)都發(fā)生了巨變，外部環(huán)境作用越來(lái)越大，外變促內(nèi)變。一方面新興行業(yè)風(fēng)起云涌，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)行業(yè)的邊界已經(jīng)打破，互聯(lián)網(wǎng)不僅改變了各行各業(yè)的市場(chǎng)渠道模式，而且還建立了信息和技術(shù)共享模式，使得產(chǎn)業(yè)鏈向生態(tài)圈和平臺(tái)化發(fā)展。淘寶、天貓、美團(tuán)、微信、支付寶在悄悄地改變?nèi)藗兊南M(fèi)習(xí)慣，會(huì)計(jì)技術(shù)的處理對(duì)現(xiàn)代會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提出了更高的要求。

1.3 人力資源

傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)報(bào)告只反映可計(jì)量的會(huì)計(jì)信息，但現(xiàn)代制度的公司，人力資源的價(jià)值越來(lái)越重要，投資人投資最看重的是人，特別是高管團(tuán)隊(duì)、技術(shù)骨干，人力資源價(jià)值在會(huì)計(jì)報(bào)告中真實(shí)反映，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量才能客觀公正的體現(xiàn)公司價(jià)值。

2 公司價(jià)值的非線性模型的建立和指標(biāo)的選擇

2.1 測(cè)算模型

會(huì)計(jì)信息應(yīng)該反映公司的市場(chǎng)價(jià)值。不同時(shí)代、不同行業(yè)、不同管理的情形下表現(xiàn)的非線性，如何判定評(píng)價(jià)？ 筆者經(jīng)過(guò)反復(fù)測(cè)算比較，探索建立一個(gè)非線性模型來(lái)推算公司實(shí)在價(jià)值，幫助會(huì)計(jì)信息使用人評(píng)判公司價(jià)值時(shí)多一條路徑參考，起到適當(dāng)?shù)募m偏平衡作用。

把上述三個(gè)因素組成一個(gè)矩陣，見(jiàn)表1：

表1 公司價(jià)值非線性因素影響

公司價(jià)值模型：Y=abxn

式中：Y值為非線性糾偏后的公司賬面價(jià)值倍數(shù)，X為凈利增長(zhǎng)倍數(shù)，n為方程式幾次元，時(shí)代性處在哪行即為幾次元，人力資源價(jià)值增長(zhǎng)倍數(shù)為非特定常數(shù)a，行業(yè)類別用非特定系數(shù)b確定，行業(yè)種類多，歸類復(fù)雜，主觀成分高，大體上把第二行其它類視為正常值，系數(shù)定為1，第一行農(nóng)林牧漁類系數(shù)定為0.5，第三行服務(wù)業(yè)系數(shù)定為2。

2.2 指標(biāo)的選擇

時(shí)代性（n）、行業(yè)性（b）及人力資源（a）三大影響因素中，逐一分析說(shuō)明：

（1）時(shí)代性因時(shí)間跨度越大，考慮復(fù)利時(shí)間成本及未來(lái)不可預(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)越大，呈現(xiàn)指數(shù)型增長(zhǎng)，因此假定其為方程式的時(shí)代次元。

（2）人力資源對(duì)于企業(yè)價(jià)值的影響共性較少，特性較為突出，不同企業(yè)因人力資源的對(duì)企業(yè)價(jià)值影響差異較大，因此假設(shè)人力資源價(jià)值倍數(shù)為非特定常數(shù)，表示特定公司人力資源價(jià)值水平相當(dāng)于社會(huì)平均水平的比例關(guān)系。人力資源對(duì)企業(yè)價(jià)值影響即在充分考慮資源消耗投入量(人均貢獻(xiàn)水平）帶來(lái)的有效產(chǎn)出量（薪金利息利潤(rùn)稅金合計(jì)），用倍數(shù)比例形式來(lái)量化指標(biāo)，人力資源倍數(shù)可測(cè)算為（薪金+利息+利潤(rùn)+稅金+）/人數(shù)/人均貢獻(xiàn)水平。

通用設(shè)定：利息采用全國(guó)基準(zhǔn)貸款利率計(jì)算的利息，全國(guó)人均社會(huì)貢獻(xiàn)水平相當(dāng)于3.6萬(wàn)元/年（年非資產(chǎn)純消費(fèi)+年資產(chǎn)折舊+年留存額）

（3）行業(yè)類別的選擇在我國(guó)對(duì)企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值有著很強(qiáng)的決定作用,不同的行業(yè)歸屬在很大程度上決定了投資者對(duì)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的估值,具有廣泛性特征。因?yàn)榧僭O(shè)其為非特定系數(shù)，假定將制造業(yè)及其他一般行業(yè)視為正常情況，系數(shù)暫定為1；農(nóng)林牧漁類系等長(zhǎng)期以來(lái)投機(jī)價(jià)值較低不為投資者所看重，在市場(chǎng)上估值較小，系數(shù)暫定為0.5；服務(wù)業(yè)估值明顯高于市場(chǎng)平均水平，相較于附加值較高，系統(tǒng)暫定為2。

2.3 舉例

隨機(jī)抽兩家上市公司測(cè)算，情況如下：

A公司2019一季度同比凈利增長(zhǎng)9.8%，屬其它行業(yè)，2019年一季度賬面凈資產(chǎn)為4.638元/股，2018年該公司薪息稅利共3.3億，總資產(chǎn)58.73億元，500人，計(jì)算2019年一季度末市場(chǎng)價(jià)值。

首先計(jì)算人力資源價(jià)值倍數(shù)通用設(shè)定：全國(guó)人均社會(huì)貢獻(xiàn)水平相當(dāng)于3.6萬(wàn)元/年（年非資產(chǎn)純消費(fèi)+年資產(chǎn)折舊+年留存額），全國(guó)平均基準(zhǔn)貸款利率4.75%，人力資源價(jià)值倍數(shù)= （33000-587300×4.75%）/500/3.6=2.8。

由上已知：a=1.8（2.8-1），b=1，x=1.098，n=3

代入方程y=Y=abxn=1.8×1×1.0983=2.38

據(jù)推算：

A公司市場(chǎng)價(jià)值約為2.38×4.638=11.04元，今年該股票市價(jià)變動(dòng)區(qū)間為9.78～13.6元。

B公司2019一季度同比凈利增長(zhǎng)11.5%，屬其它行業(yè)，2019年一季度賬面凈資產(chǎn)為4.523元/股，2018年該公司薪息稅利共10.288億，總資產(chǎn)52.5億元，平均3200人，計(jì)算2019年一季度末市場(chǎng)價(jià)值。

首先人力資源價(jià)值倍數(shù)= （102880-525000×4.75%）/3200/3.6=6.766

由上已知：a=5.766 （6.766-1），b=1，x=1.115，n=3

代入方程y=Y=abxn=5.766×1×1.1153=7.99

據(jù)推算：

A公司市場(chǎng)價(jià)值約為7.99×4.523=36.15元，今年該股票市價(jià)變動(dòng)區(qū)間在26.38～44.79元左右。

2.4 樣本數(shù)據(jù)分析

繼續(xù)測(cè)算10家上市公司（上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)和股價(jià)，來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)），上述三類行業(yè)均有涉及，計(jì)算出的結(jié)果見(jiàn)表2、圖1。

表2 非線性模型下部分上市公司價(jià)值測(cè)算分析

圖1 非線性模型下部分上市公司價(jià)值柱狀分析

由上圖表可知，非線性模型計(jì)算的市值大體上能反映股市市值，今年上半年，股市股價(jià)波動(dòng)雖然較大，但是目前深滬指數(shù)總體上處在正常水平。由于公司受到市場(chǎng)環(huán)境、宏觀政策、貨幣金融、科技進(jìn)步等各因素間的相互作用方向和作用力大小對(duì)公司的產(chǎn)生嚴(yán)重影響，公司價(jià)值會(huì)出現(xiàn)失真現(xiàn)象，也是非線性模型的局限性。

3 結(jié)語(yǔ)

自1990年上交所開(kāi)市交易至今，中國(guó)股市歷經(jīng)近30年的發(fā)展，總體市值已經(jīng)位居世界前列,但參考國(guó)際發(fā)達(dá)國(guó)家的資本市場(chǎng)，仍然處于弱勢(shì)地位，尚不是一個(gè)充分成熟有效的資本市場(chǎng)。因此，在一個(gè)尚未成熟的資本市場(chǎng)對(duì)上市公司市場(chǎng)價(jià)值的估值需要應(yīng)用行業(yè)、產(chǎn)業(yè)分析、公司發(fā)展質(zhì)量、會(huì)計(jì)報(bào)告等相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，并通過(guò)市場(chǎng)價(jià)格的發(fā)現(xiàn)來(lái)挖掘公司的市場(chǎng)價(jià)值，助推國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)的發(fā)展。但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，特別注意的是會(huì)計(jì)信息舞弊和異常情況，也會(huì)扭曲公司價(jià)值，通過(guò)上述模型實(shí)證分析應(yīng)該理性地看到資本市場(chǎng)正在走向成熟，可以從時(shí)代性、行業(yè)性、人力資源等因素出發(fā)，探索非線性模型實(shí)證分析對(duì)公司真實(shí)的市場(chǎng)價(jià)值進(jìn)行回歸和客觀反映，也是為投資者分析研究公司價(jià)值的增加一些可靠的方法和途徑。