基于企業(yè)價值評估的公司特定風(fēng)險系數(shù)影響因素研究

吳鋮鋮，陳素平，孫明楊

（池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州247000）

上海證券交易所研究數(shù)據(jù)顯示，2015年1月1日至2017年5月，A股市場共計891家公司宣告重大資產(chǎn)重組，其中844項重組采用評估價值作為定價依據(jù)，占比高達95%。從最終定價結(jié)果看，在以評估價值作為定價依據(jù)的重組項目中，217項重組標(biāo)的最終交易價格直接以評估價值定價，占比達25.71%；30項重組標(biāo)的最終交易價格低于評估價值的九折，占比3.55%；97項重組標(biāo)的最終交易價格高于評估價值的1.1倍，占比11.49%，其余59.25%的重組項目標(biāo)的資產(chǎn)最終交易價格介于評估價值的九折到1.1倍之間[1]，可見資產(chǎn)評估已成為上市公司并購重組交易定價環(huán)節(jié)的專業(yè)依據(jù)和參考[2]。

在上市公司并購重組中，收益法逐漸成為企業(yè)價值評估的主流方法[3]，而運用收益法進行企業(yè)價值評估的核心是對標(biāo)的資產(chǎn)未來產(chǎn)生的收益進行定價。當(dāng)前分析衡量未來收益存在一定的技術(shù)問題，主要原因在于未來收益屬于尚未實現(xiàn)的收益，與已實現(xiàn)收益相比具有不確定性，即未來收益能否實現(xiàn)存在一定的風(fēng)險，所以折現(xiàn)率作為收益定價的關(guān)鍵指標(biāo)，其可以將未來不確定收益轉(zhuǎn)換為確定的現(xiàn)實收益。因此想要準確評估標(biāo)的資產(chǎn)價值，則必須保證折現(xiàn)率測算的精確性，其中公司特定風(fēng)險系數(shù)作為影響折現(xiàn)率的重要參數(shù)，其數(shù)值的準確確定將會在一定程度上影響企業(yè)價值的評估結(jié)果。本文依托于上交所、深交所披露的企業(yè)價值評估說明，歸納企業(yè)特定風(fēng)險的具體影響因素，并建立相對客觀的量化模型，為公司特定風(fēng)險系數(shù)的準確確定提供價值參考及依據(jù)，從而提高企業(yè)價值評估結(jié)果的可靠性與公允性。

1 樣本及指標(biāo)選取

對于公司特定風(fēng)險系數(shù)的確定，國內(nèi)外學(xué)者更多是對公司特定風(fēng)險系數(shù)進行定性分析，主觀判斷公司特定風(fēng)險系數(shù)，客觀量化公司特定風(fēng)險仍處于研究中。陳蕾、劉旭[4]認為可以運用沃爾打分法和沃爾比重評分法確定公司特定風(fēng)險系數(shù)，但該方法只考慮了財務(wù)指標(biāo)對公司風(fēng)險的影響，忽視了公司規(guī)模及產(chǎn)品特性等非財務(wù)指標(biāo)對公司風(fēng)險造成的影響。王少豪[5]提出公司特定風(fēng)險系數(shù)可以表示為公司經(jīng)營風(fēng)險收益率與公司財務(wù)風(fēng)險收益率的加計，這種方法在評估實務(wù)中雖然具有一定的指導(dǎo)性，但仍是在主觀層面進行企業(yè)的風(fēng)險判斷，缺乏一定的客觀性。郭倩[6]通過建立包含企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況和企業(yè)定價影響因素四個主成分指標(biāo)的公司特有風(fēng)險系數(shù)計量模型，指出公司特定風(fēng)險系數(shù)主要受企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的影響，企業(yè)規(guī)模、財務(wù)狀況及資本流動性等對公司特定風(fēng)險系數(shù)的影響均低于企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險，但同時有學(xué)者提出非上市公司的規(guī)模通常小于上市公司，在對公司特定風(fēng)險進行量化時應(yīng)著重考慮公司規(guī)模風(fēng)險的影響。本文在綜合考慮公司規(guī)模、經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況、資本流動性及產(chǎn)品特殊性的基礎(chǔ)上，探討影響公司特定風(fēng)險系數(shù)的主要因素，從而建立相對客觀的量化模型。

1.1 樣本選取

通過查閱評估基準日在2015年12月31日（含2015年12月31日）至2016年12月31日（含2016年12月31日）期間上交所、深交所披露的所有企業(yè)價值評估說明，本文遵循以下原則篩選符合要求的企業(yè)價值評估說明：

（1）以企業(yè)整體價值或者股東權(quán)益價值為評估對象。

（2）評估基準日介于2015年12月31與2016年12月31之間。

（3）收益法作為企業(yè)價值評估說明的評估方法之一。

（4）財務(wù)數(shù)據(jù)齊全。

根據(jù)上述篩選原則，最終選取60份企業(yè)價值評估說明作為研究樣本。通過統(tǒng)計評估說明，結(jié)果（見表1）表示93.33%的樣本是在評估師將被評估對象的基本情況與可比上市公司進行比較后，主觀判斷其特定風(fēng)險系數(shù)，僅有6.67%的樣本是根據(jù)回歸方程等量化工具估算被評估對象的特定風(fēng)險系數(shù)，因此客觀量化公司特定風(fēng)險系數(shù)對于準確評估企業(yè)價值至關(guān)重要。

表1 公司特定風(fēng)險系數(shù)確定方法

1.2 指標(biāo)選取

本文在研究風(fēng)險識別相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，歸納總結(jié)出影響公司特定風(fēng)險系數(shù)的具體風(fēng)險因素，其主要為企業(yè)規(guī)模風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險以及財務(wù)風(fēng)險等。另外通過分析上交所、深交所披露的60份評估說明，得出評估機構(gòu)或評估師在確定特定風(fēng)險系數(shù)時所考慮風(fēng)險因素的出現(xiàn)頻次（結(jié)果如表2所示），確定建立模型時需要考慮的具體量化指標(biāo)。

表2 公司特定風(fēng)險調(diào)整考慮的具體因素及提及頻次

考慮具體風(fēng)險指標(biāo)進行量化的難易程度，本文按照以下變量選取原則進行選擇，一是風(fēng)險因素在被評估企業(yè)中被提及次數(shù)在10%以上；二是具體風(fēng)險因素可量化。

根據(jù)上述公司特定風(fēng)險影響變量選取原則，確定公司規(guī)模、公司經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況及資本流動性及產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢是影響企業(yè)價值評估中特定風(fēng)險系數(shù)的具體因素。具體實證變量統(tǒng)計如表3所示。

通過對具體影響因素的選取，得到的實證變量分別為營業(yè)收入自然對數(shù)、企業(yè)成立年限、營業(yè)收入增長率、流動比率、總資產(chǎn)報酬率、資產(chǎn)負債率6個財務(wù)指標(biāo)及被評估企業(yè)產(chǎn)品定價是否為政府定價、是否享受政府補貼2個虛擬指標(biāo)，運用主層次分析法對每個具體因素進行分析，為保證回歸的精確性，并將原來8個風(fēng)險指標(biāo)進行降維得到3個主成分指標(biāo)，以標(biāo)準化的特定風(fēng)險系數(shù)為因變量，3個主成分指標(biāo)作為自變量，得出公司特定風(fēng)險系數(shù)的線性回歸方程。

表3 實證變量統(tǒng)計表

2 基于主成分分析法的指標(biāo)分析

2.1 變量的描述性統(tǒng)計

通過統(tǒng)計企業(yè)價值評估說明及最近三年審計報告，對涉及實證變量的數(shù)據(jù)進行搜集，其次是根據(jù)評估說明中提及的企業(yè)產(chǎn)品狀況，確認其產(chǎn)品是否享受政府補貼和產(chǎn)品定價是否為政府定價。具體描述性統(tǒng)計如表4所示。

表4 實證變量描述性統(tǒng)計表

在公司規(guī)模及經(jīng)營風(fēng)險中，營業(yè)收入自然對數(shù)的極大值為23.75，極小值為16.40，均值為19.788，標(biāo)準差為1.7581；公司成立年限極大值為22，極小值為1，均值為11.50，標(biāo)志差為4.7888；營業(yè)收入增長率極大值為1.2，極小值為-0.85，均值為0.217，標(biāo)準差為0.3520，因此分別運用營業(yè)收入自然對數(shù)、公司成立年限、營業(yè)收入增長率三項指標(biāo)來量化公司規(guī)模及經(jīng)營風(fēng)險。

在公司財務(wù)狀況及資本流動性中，流動比率的極大值為6.97，極小值為0.29，均值為2.131，標(biāo)準差為1.2343；總資產(chǎn)報酬率的極大值為0.57，極小值為-0.09，均值為0.1295，標(biāo)準差達到0.1216；資產(chǎn)負債率極大值為0.95，極小值為0.03，均值為0.3918，標(biāo)準差為0.1890，因此分別運用流動比率、總資產(chǎn)報酬率及資產(chǎn)負債率三項指標(biāo)來量化公司財務(wù)風(fēng)險。

鑒于產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢兩項指標(biāo)為虛擬指標(biāo)，所以未對其進行描述性統(tǒng)計。

2.2 變量的標(biāo)準化處理

由于實證變量的數(shù)量單位不一致，包含百分比、年、元等數(shù)量單位，因此需對8個風(fēng)險量化指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準化處理，即：

2.3 使用因子分析法檢測變量的相關(guān)性

2.3.1 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗 KMO檢驗可用于比較變量間的簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)，其主要應(yīng)用于多元統(tǒng)計的因子分析。KMO統(tǒng)計量的取值介于0和1之間，KMO值越靠近于1，表示變量之間的相關(guān)性越強，KMO值越靠近于0，意味著變量之間的相關(guān)性越弱。將標(biāo)準化的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件，對8個實證變量進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

從表5得出KMO檢驗值0.637大于0.5，且Bartlett球形檢驗的近似卡方統(tǒng)計值為103.96，相應(yīng)Bartlett球形度檢驗值Sig=0小于0.05。由此可知，變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣，各變量間具有一定相關(guān)性，即變量間滿足因子分析的基本條件。

2.3.2 運用主成分分析法進行因子分析 主成分分析法是計算經(jīng)標(biāo)準化后的風(fēng)險量化因子的特征值與累計方差貢獻率，并提取公共風(fēng)險量化因子是原來8個風(fēng)險量化指標(biāo)的線性函數(shù)，新生成的3個公共因子包括原來8個因子的絕大部分信息。將標(biāo)準化數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件，得到結(jié)果如表6所示。

表6 解釋的總方差表

從表6可以看出，利用主成分分析法提取8個影響因子時，新生成的3個公因子對原來8個變量的貢獻程度達到66.153%，表明3個新公因子可以替代8個風(fēng)險量化因子，且3個新公因子的特征值均大于1，這表明3個新公因子可以反映原來8個因子的大部分信息。

2.3.3 提取變量 以最大方差法為基礎(chǔ)，運用SPSS軟件將原本8個風(fēng)險因子經(jīng)過6次迭代旋轉(zhuǎn)后得到因子旋轉(zhuǎn)成分矩陣，如下表7所示。

通過主成分分析可以8個變量簡化成3個主成分變量，其中第一列公共因子絕對值大于0.5的變量有營業(yè)收入自然對數(shù)、公司成立年限、營業(yè)收入增長率及資產(chǎn)負債率，其主要反映公司的規(guī)模風(fēng)險和經(jīng)營狀況，可用F1表示；第二列公共因子絕對值大于0.5的變量有流動比率、總資產(chǎn)報酬率，其主要反映公司的財務(wù)狀況及資本流動性，可用F2表示；第三列公共因子絕對值大于0.5的變量有產(chǎn)品定價是否為政府定價、是否享受政府補貼，其主要反映公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢，可用F3表示。

因此，可以得到四個主成分Fi(i=1,2,3)與各標(biāo)準化變量ZXi之間的線性關(guān)系，具體表示如下：

其中F1表示公司的規(guī)模風(fēng)險及經(jīng)營狀況；F2表示公司的財務(wù)狀況及資本流動性；F3表示公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢。

2.3.4 模型構(gòu)建 根據(jù)上述分析，可以假設(shè)回歸方程為：

其中Y表示公司特定風(fēng)險系數(shù)；βi表示各個自變量的系數(shù)；F1表示公司的規(guī)模風(fēng)險及經(jīng)營狀況；F2表示公司的財務(wù)狀況及資本流動性；F3表示公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢。

3 回歸結(jié)果分析及檢驗

3.1 回歸結(jié)果分析

以標(biāo)準化后的公司特定風(fēng)險系數(shù)作為因變量，以新生成的3個主成分因子作為自變量，利用SPSS軟件對主成分數(shù)據(jù)進行線性回歸。具體回歸結(jié)果如表8所示：

表8 回歸系數(shù)

根據(jù)表8的非標(biāo)準系數(shù)，可以得到以下回歸方程：

由回歸方程可知，公司規(guī)模風(fēng)險及經(jīng)營狀況、公司財務(wù)狀況及資本流動性及公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢的系數(shù)均為負數(shù)，表明公司規(guī)模風(fēng)險和經(jīng)營狀況、公司財務(wù)狀況及資本流動性及公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢均與公司特定風(fēng)險系數(shù)負相關(guān)；常數(shù)項為0，且常數(shù)項非常不顯著。

3.2 回歸結(jié)果檢驗

3.2.1 模擬擬合優(yōu)度 擬合優(yōu)度是指回歸得到的線性直線對于觀測值的擬合程度大小。可判決系數(shù)R2可用于度量擬合優(yōu)度，R2的取值介于0和1之間，若R2的取值越接近于1，表明回歸直線對觀測值的擬合程度越好，反之若R2越接近于0，表明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。通過運用SPSS統(tǒng)計軟件，得到回歸模型的R值、R2值及經(jīng)過調(diào)整的R2值，具體擬合優(yōu)度信息如表9所示。

表9 模型擬合度匯總

由模型擬合度匯總表可知，回歸方程的R值為0.817，R2值為0.668，經(jīng)過調(diào)整的R2值為0.650。在判斷模型的擬合優(yōu)度時，通常選用調(diào)整后的R2值，即判決系數(shù)為0.650，可以表明模型的擬合程度較好。

3.2.2 對回歸系數(shù)和回歸方程的顯著性檢驗

表10 方差分析表

由回歸方程的顯著性檢驗結(jié)果可知，F(xiàn)檢驗的統(tǒng)計量的顯著性概率Sig=0小于α=0.05，表明三元線性回歸方程的顯著性高。

此外，由表8可知，在回歸系數(shù)的顯著性檢驗中，公司規(guī)模風(fēng)險及經(jīng)營狀況因子的顯著性概率為P1=0，財務(wù)狀況及資本流動性因子的顯著性概率為P2=0.017，公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢因子的顯著性概率為P3=0.021，其均小于α=0.05，由此表明運用主成分分析法新生成的主成分因子對公司特定風(fēng)險系數(shù)的確定影響尤其顯著。

綜上所述，經(jīng)線性回歸得到的回歸方程擬合優(yōu)度較高，回歸系數(shù)和回歸方程均通過顯著性檢驗。具體回歸方程如下：

其中Y表示公司特定風(fēng)險因數(shù)；F1表示公司的規(guī)模風(fēng)險及經(jīng)營狀況；F2表示公司的財務(wù)狀況及資本流動性；F3表示公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢。

4 結(jié)論

對于公司特定風(fēng)險系數(shù)的確定，大多數(shù)評估師會根據(jù)評估經(jīng)驗進行主觀賦值，這將會在很大程度上降低該參數(shù)測算結(jié)果的可靠性以及估值結(jié)果的準確性。本文基于上交所、深交所披露的企業(yè)價值評估說明，對評估說明中評估師確定特定風(fēng)險系數(shù)時所考慮的主要風(fēng)險因素進行因子分析，并綜合現(xiàn)有計量特定風(fēng)險系數(shù)的方法，并運用因子分析法構(gòu)建風(fēng)險因子模型，對標(biāo)的企業(yè)的公司特定風(fēng)險系數(shù)進行客觀量化。通過回歸方程可知，樣本規(guī)模及經(jīng)營狀況對公司特定風(fēng)險系數(shù)影響最大，即特定風(fēng)險系數(shù)對樣本規(guī)模及經(jīng)營狀況最敏感，其次是樣本財務(wù)狀況及資本流動性，這類風(fēng)險對公司特定風(fēng)險系數(shù)的影響程度僅次于規(guī)模風(fēng)險及經(jīng)營狀況，而公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢對特定風(fēng)險系數(shù)的影響最小。此外，公司特定風(fēng)險系數(shù)與樣本規(guī)模及經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況及資本流動性和公司產(chǎn)品特殊性帶來的優(yōu)劣勢均負相關(guān)，所以評估師在確定公司特定風(fēng)險系數(shù)時，需要著重考慮被評估企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模及經(jīng)營狀況。