摘要：经济增加值不仅考虑了企业的债务资本成本，而且考虑了企业的股权资本成本，目前被认为更能真实地反映企业的经营业绩和上市公司的价值。本文选取电子信息类上市公司为研究对象，利用分层线性模型建立EVA影响因素回归模型。结果表明:上市公司个体影响因素上，财务费用率，成本费用率，管理费用率有显著影响；地区背景层中， R&D投入产出、科研人才储备、科研环境和工业发达程度等区域性指标通过个体因素对EVAPC产生了重要影响，模型具有非常好的解释效果。
关键词：分层线性模型(HLM ) 经济增加值（EVA） 单位资本经济增加值（EVAPC）
一、前言
EVA是经济增加值(Economic Value Added)的英文缩写，等于调整后的公司税后净营业利润减去公司的加权平均资本成本率与其全部投人资本的乘积，剩余部分才是投人资金在特定时间段创造的利润，经济学家称之剩余收人、经济利润或者经济租金。相比其他传统业绩度量指标的最突出之处在于，EVA考虑了创造企业利润的所有资金的成本，该资金成本就是经济学家通常所说的机会成本，即投资者由于持有现在公司的证券而放弃投资其他风险相当的股票或债券的预期受益。单位资本创造的经济增加值EAPC的计算公式：EVAPC=EVA/资本总额=（税后净营业利润-资本成本）/资本总额=投入资本回报率-加权资本成本率
二、国内研究回顾
国内对EVA的研究主要集中在以下几方面：
在探讨EVA计算过程中各指标的选取计算方法研究方面，张先治（1995）根据我国会计制度与西方会计学的差异对计算经济增加值时的指标进行了对比，并对其中的若干指标提出了自己的修正意见 ；
在EVA的应用研究方面，张萍，幸惊（2005）将EVA引入股票期权行权价的计算中，经理人最终可获的报酬为赠与日到授权日的EVA值和授权日到行权日的且乏票增值额，完整体现经理人的人力资本价值 。
总体而言，国内对经济增加值（EVA）的研究目前大多还处在初期的探索阶段，利用经济增加值做实证研究的并不多。
三、基于分层线性模型的EVAPC影响因素建模
通过观察利用稳健标准误（with robust standard error）方差成分的分析情况，得到分层线性模型的组内相关系数 =0.0015 /（0.0015+0.02745）=5.1813%，可以看出约5.1813%的总变异是由第二层因素引起的，通过对比以往利用HLM进行的研究，作为背景效应的因素能有5.1813%的解释力已经算是比较显著了
1、半条件模型回归
地区背景下EVAPC的第二类半条件模型如下：
层一模型：Y = B0 + R
层二模型：
B0 = G00 + G01*( R&D投入产出因子) + G02*(科研人才储备因子) + G03*(科研环境因子) + G04*(工业实力因子) + U0
表1 半条件模型回归结果表
表中提供了每个变量的回归效应在不同省份之间的变异信息。就EVAPC来说，财务费用率、成本费用利润率、管理费用率的回归系数（斜率）随省份的不同而不同。 检验结果表明，这些回归系数在不同省份之间存在明显的变异。例如：成本费用利润率对EVAPC的回归系数为0.28，即在其他变量不变的保持不变的情况下，财务费用率每增加一个单位，EVAPC就平均增加0.28个单位，但具体到每个省份而言增加的数量则可能各有不同。因为 检验结果显示，成本费用利润率的回归系数的方差成分达到显著水平（方差为0.0182），表明财务费用率的回归系数在不同省份之间有明显的变异。同理，财务费用率、管理费用率的回归系数在不同省份之间也存在明显的变异（ 检验结果表明， ）。
销售期间费用率回归斜率在各个省份之间的变异则不显著（ 检验结果 ）。因此，本研究将不再考虑销售期间费用率率的回归系数在不同省份之间的变异而构建相应的二层模型。
2、完全模型
EVAPC的分析模型：
完全模型的第一层采用第二类半条件模型研究的结论来进行选择；第二层模型采用上面第一类半条件模型研究的结论来进行选择。
第一层模型：Y = B0+B1*(财务费用率)+B2*(成本费用利润率)+B3*(管理费用率)+ R
第二层模型:
B0 = G00+G01*( R&D投入产出因子)+G02*(科研人才储备因子)+G03*(科研环境因子)+G04*(工业实力因子)
B1=G10+U1
B2=G20+G21*( R&D投入产出因子)+G22*(科研人才储备因子)+G23*(科研环境因子) + G24*(工业实力因子)
B3=G30+G31*(科研人才储备因子)+ G32*(科研环境因子)+G33*(工业实力因子)
表2 完全模型回归结果表
上表的结果显示，背景层区域的差异对EVAPC有很显著（P=0.00）的影响，这说明我国各个省份的R&D投入产出、科研人才储备、科研环境和工业发达程度等区域性指标对EVAPC产生了重要影响。
从数值上来说，科研环境因子对EVAPC有着较为显著的影响（P=0.106），在其他条件不变的情况下，区域的科研环境因子每增加一个单位，则EVAPC增加0.82%；
工业实力因子每增加一个单位，则EVAPC增加1.63%（P=0.137），由于电子信息类上市公司作为高科技企业的代表，其对各种工业化发达程度和各种配套产业的要求也相对更高，处在产业集群效应地区的电子信息类上市公司其价值可能更高。
加入背景层变量后发现虽然财务费用率对电子信息类上市公司的EVAPC仍然有负面效应，即财务费用率每增加一个单位，电子信息类上市公司的EVAPC下降0.29个单位，但同时也应该看到，这种负面影响效应并不太显著（P=0.243）；
层二（区域）指标对层一（个体）指标的具体影响显著性。首先看区域的R&D投入产出因子，上表中可以看出G01、G21的系数均不是很显著（P值均大于0.1），说明区域的R&D投入与产出对财务费用率有正面效应，但这种效应并不太显著（P=0.223）；区域的R&D投入产出因子对成本费用利润率有负面效应，但这种效应并不太显著（P=0.139）；G22、 G23 、G24、G32 、G33的系数均很显著（P值均小于0.05），说明科研人才储备因子、科研环境因子、工业实力因子会对企业的成本有显著的影响。科研环境因子、工业实力因子对企业的管理费用由显著的影响。
层二（区域）指标对层一（个体）指标的具体影响方向与强度。G22、 G23 、G24、G32 、G33的系数均很显著（P值均小于0.05），说明科研人才储备因子会对企业的成本产生显著的正面效应，即科研人才储备因子每增加一个单位，所在区域的电子信息类上市公司的成本费用利润率会提高24.1%，但同时也应注意科研环境因子、工业实力因子对成本费用都有显著的负面效应，即科研环境因子每增加一个单位，所在区域电子信息类上市公司的成本费用会降低7.5%，工业实力因子每增加一个单位，所在区域电子信息类上市公司的成本费用会降低8.1%，说明高素质的科技人员对所在企业的薪资要求和各种待遇会相对较高，从而对企业的成本产生一定的影响，而良好的科研环境和较强的工业基础环境对企业降低成本有显著的作用；
在加入个体变量和区域变量之后,有84.81%的残差方差已经被解释掉。因此, R&D投入产出、科研人才储备、科研环境、工业实力等因子解释了EVAPC地区差异的84.81%。
四、对单位资本经济增加值（EVAPC）的研究结论：
通过较为系统的研究笔者发现：
1、首先企业的个体因素对其单位资本经济增加值的影响是非常重要的。分析发现诸因素当中对企业利润率水平影响较大的是财务费用利润率、成本费用利润率、管理费用利润率。
2、不同地区的企业的EVAPC具有明显的差别，科研人才储备因子、科研环境因子、工业实力因子会对企业的成本有显著的影响。科研环境因子、工业实力因子对企业的管理费用有显著的影响。科研环境因子、工业实力因子对企业的管理成本也产生了显著的正面效应，这对企业的管理水平提出了更高的要求。
3、分层线性模型在解释单位资本经济增加值的影响因素方面有其明显优势，该模型可以继续推广到其他经济领域的研究中去。
参考文献：
[1]张先治.EVA指标计算的探讨[J].统计研究,l995 (1)
[2]宋健,曾勇. EVA计算中无风险收益率指标选取方法的探讨[J].电子科技大学学报社科版,2003(4)
[3]刘力,宋志毅.衡量企业经营业绩的新方法：经济增加值（EVA）与修正的经济增加值（REVA）指标[J]. 会计研究,1999(1)
[4] 艾伟强，葛建军：运用分层线性模型对高校教师科研水平的研究，统计与决策[J]，2008年第7期.
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