EVA评价对央企上市公司投资不足的影响：基于经验数据的深入剖析

EVA评价对央企上市公司投资不足的影响：基于经验数据的深入剖析一、引言1.1研究背景在我国经济体系中，中央企业（简称央企）占据着举足轻重的地位，是国民经济的中流砥柱。它们不仅在规模和实力上具备强大优势，通常拥有庞大的资产规模、广泛的业务布局和强大的市场竞争力，在国际市场上也代表着国家的实力和形象；在产业引领方面，央企往往处于行业的前沿，推动着技术创新和产业升级，例如在通信领域，央企推动了我国从2G到5G的跨越式发展，极大地提升了我国通信产业的国际竞争力，在保障国家安全和国民经济命脉方面，更是发挥着不可替代的关键作用，像在能源领域，央企确保了国家能源供应的稳定，有力地支撑了国家经济的平稳运行。然而，近年来央企投资不足的现象逐渐显现，这引起了广泛关注。投资作为企业发展的重要驱动力，对企业的成长和壮大起着关键作用。合理的投资能够推动企业技术创新、扩大生产规模、提升市场竞争力，进而促进企业价值的增长。但当企业出现投资不足时，就会面临错失发展机遇、市场份额被竞争对手抢占等风险，严重阻碍企业的可持续发展。相关数据显示，2024年上半年，上市央企固定资产投资同比增长5.3%，创2020年以来新低（2021年受疫情及基数影响除外），从历史数据看，2021-2023年上半年上市央企固定资产投资增速逐年提高，但2024年上半年却出现大幅下滑，较去年同期下降2.6个百分点。房地产市场持续低迷、营利能力下降、考核压力以及长期股权战略投资等因素是导致上市央企固定资产投资缩减的主要原因。在营收增速下滑、经营压力不断加大的背景下，央企为保持“一利五率”（利润总额、资产负债率、营业现金比率、净资产收益率、研发经费投入强度、全员劳动生产率），对于非必要资本支出将更加趋于谨慎，或倾向于放缓固定资产投资速度。这种投资不足的现象若持续下去，不仅会影响央企自身的发展，还可能对我国经济的稳定增长和产业升级产生不利影响。为了引导央企更加科学合理地进行投资决策，提高投资效率，国务院国有资产监督管理委员会（简称国资委）在2010年引入了经济增加值（EVA）评价体系。EVA是企业的税后净利润扣除全部资本成本后的差额，该指标的重要意义不仅在于简单变换业绩评价方式，更重要的是要求对所有投资都考虑机会成本问题。其结果就是企业投资规模越大机会成本越高，EVA指标越低。这对于习惯一味追求做大、严重过度投资的个别企业而言，EVA指标将急剧下降，从而更为准确地反映该企业有可能不是在创造价值，而是在毁灭价值。国资委希望通过EVA评价体系，使央企更加注重投资的质量和效益，实现企业价值的最大化。在此背景下，深入研究EVA评价对央企投资不足的影响具有重要的现实意义。通过探究两者之间的内在联系，可以为国资委进一步完善EVA评价体系提供有力的理论依据和实践指导，使其能够更加精准地引导央企的投资行为；同时，也能帮助央企管理者更好地理解EVA评价的内涵和作用，促使他们在投资决策过程中充分考虑EVA因素，优化投资策略，提高投资效率，进而推动央企实现高质量发展，增强我国经济的整体实力和竞争力。1.2研究目的与意义1.2.1研究目的本研究旨在深入探究EVA评价与央企上市公司投资不足之间的关系，具体目标如下：验证EVA评价对央企投资不足的影响：通过对央企上市公司相关数据的实证分析，明确EVA评价体系的实施是否能够有效抑制投资不足现象，判断其在引导央企合理投资方面的实际作用。剖析影响机制：深入挖掘EVA评价影响央企投资不足的内在路径，例如，探究EVA评价如何影响管理层的投资决策思维、如何改变企业内部的资源配置方式等，从而全面揭示两者之间的作用机理。为央企投资决策和政策制定提供参考：基于研究结果，为央企管理者提供切实可行的投资决策建议，帮助他们更好地利用EVA评价进行科学决策；同时，为国资委等相关部门进一步完善EVA评价体系和相关政策提供有力的理论支持和实践依据，以促进央企更加健康、稳定地发展。1.2.2研究意义本研究具有重要的理论和现实意义，具体表现如下：理论意义丰富EVA评价相关理论：当前关于EVA评价的研究虽然已经取得了一定成果，但在其对央企投资不足影响的具体机制方面，仍存在研究空白或有待深入的地方。本研究将进一步拓展和深化这一领域的研究，为EVA评价理论的发展提供新的视角和实证证据，使该理论体系更加完善。完善企业投资理论：从央企这一特定主体出发，研究EVA评价与投资不足的关系，有助于丰富企业投资理论在不同情境下的应用和理解。通过揭示央企在EVA评价体系下的投资行为特征和规律，为企业投资理论在国有企业领域的发展做出贡献，推动理论界对企业投资决策影响因素的深入思考。现实意义对央企自身发展的指导意义：对于央企而言，投资决策的合理性直接关系到企业的生存和发展。本研究的结果能够帮助央企管理者更加清晰地认识到EVA评价在投资决策中的重要性，引导他们转变投资观念，更加注重投资的质量和效益，优化投资结构，避免投资不足对企业造成的不利影响，从而提升企业的核心竞争力，实现可持续发展。对国资委监管和政策制定的参考价值：国资委作为央企的监管部门，其制定的政策和考核体系对央企的发展具有重要导向作用。本研究通过分析EVA评价对央企投资不足的影响，能够为国资委评估现行EVA评价体系的有效性提供参考依据，帮助其发现体系中存在的问题和不足之处，进而针对性地进行调整和完善，使考核体系更加科学合理，更好地引导央企的投资行为，实现国有资产的保值增值。对国家经济发展的促进作用：央企在我国经济体系中占据着重要地位，其投资活动对国家经济的稳定增长和产业结构调整具有关键影响。通过研究EVA评价对央企投资不足的影响，促进央企提高投资效率，能够更好地发挥央企在经济发展中的引领和支撑作用，推动相关产业的发展，为国家经济的高质量发展注入强大动力。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：通过广泛查阅国内外相关文献，梳理EVA评价和企业投资不足领域的研究成果、理论基础以及研究现状，了解前人在该领域的研究思路、方法和主要观点，从而明确本研究的切入点和创新方向，为后续研究提供坚实的理论支撑。实证研究法：选取央企上市公司作为研究样本，收集其财务数据、EVA评价相关数据以及投资相关数据。运用统计分析软件，构建回归模型，对EVA评价与央企投资不足之间的关系进行定量分析，通过严谨的实证检验，验证研究假设，得出具有科学性和可靠性的研究结论。案例分析法：选取部分具有代表性的央企上市公司作为案例研究对象，深入分析这些企业在实施EVA评价前后的投资决策、投资行为以及投资效果等方面的变化情况。通过对具体案例的详细剖析，进一步深入理解EVA评价对央企投资不足的影响机制，为实证研究结果提供补充和验证，增强研究结论的说服力。1.3.2样本选择和数据来源样本选择：选取2015-2024年期间在沪深两市上市的央企作为研究样本。为了保证数据的有效性和研究结果的可靠性，对样本进行了如下筛选：剔除ST、*ST公司，因为这些公司的财务状况可能存在异常，会对研究结果产生干扰；剔除金融行业上市公司，由于金融行业的业务特点和财务指标与其他行业存在较大差异，不具有可比性；剔除数据缺失严重的公司，确保样本数据的完整性。经过筛选，最终得到[X]家央企上市公司的年度数据作为研究样本。数据来源：财务数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）和万得数据库（Wind），这两个数据库是国内权威的金融数据提供商，数据具有全面性、准确性和及时性的特点。EVA评价相关数据通过手工收集整理自各央企上市公司的年报以及国资委发布的相关文件，以确保数据的真实性和可靠性。此外，还通过查阅公司官网、新闻报道等渠道获取了部分补充信息，以更全面地了解样本公司的实际情况。1.3.3创新点研究视角创新：以往关于EVA评价的研究大多集中在其对企业整体绩效、价值创造等方面的影响，而对EVA评价与企业投资不足关系的研究相对较少，尤其是针对央企这一特定主体的研究更为匮乏。本研究从央企上市公司投资不足的角度出发，深入探究EVA评价的作用和影响机制，为该领域的研究提供了新的视角。研究方法创新：将实证研究与案例分析相结合，在运用实证研究方法对EVA评价与央企投资不足之间的关系进行大样本定量分析的基础上，通过选取典型案例进行深入剖析，从微观层面进一步揭示其影响机制。这种研究方法的结合，能够更全面、深入地理解和解释研究问题，使研究结果更具说服力和实践指导意义。考虑多重因素影响：在研究过程中，不仅考虑了EVA评价这一核心因素对央企投资不足的影响，还充分考虑了企业内部特征（如公司规模、资产负债率、盈利能力等）和外部环境因素（如宏观经济形势、行业竞争程度等）对投资不足的影响，构建了一个更为全面的研究框架，使研究结果更符合实际情况。二、理论基础与文献综述2.1EVA评价理论基础2.1.1EVA的概念与计算方法EVA即经济增加值（EconomicValueAdded），是一种重要的企业业绩评价指标。它的核心思想是从企业的税后净营业利润中扣除全部资本成本（包括股权资本成本和债务资本成本）后的剩余收益，其本质是企业净经营利润减去所使用的全部资本成本后的差额，这一指标能够真实地反映企业为股东创造的价值。如果EVA的值为正数，表明企业创造了超过资本成本的价值，实现了价值增值；若EVA为负数，则意味着企业的经营收益不足以弥补资本成本，企业实际上在毁损价值；当EVA等于零时，说明企业的经营收益刚好能够覆盖资本成本。EVA的基本计算公式为：EVA=NOPAT-WACC\timesIC。其中，NOPAT表示税后净营业利润（NetOperatingProfitAfterTax），它是在企业净利润的基础上，经过一系列调整后得到的，旨在消除会计政策选择和会计估计对利润的影响，更准确地反映企业的经营业绩。调整的项目主要包括：将研发费用资本化，因为研发活动虽然在短期内会减少利润，但从长期来看，有助于企业的技术创新和竞争力提升，能够为企业创造价值；商誉摊销的调整，商誉是企业在并购过程中形成的一项特殊资产，其价值通常不会随着时间的推移而减少，因此对商誉摊销进行调整，能够更真实地反映企业的资产价值；递延所得税的调整，由于会计利润和应纳税所得额之间存在差异，会产生递延所得税项目，对递延所得税进行调整，可以使EVA更准确地反映企业的实际税负。WACC是加权平均资本成本（WeightedAverageCostofCapital），它反映了企业为筹集和使用资本所付出的代价，是企业各种资本来源（如股权资本和债务资本）的成本按照其在总资本中所占权重加权平均计算得到的。计算加权平均资本成本时，需要考虑债务资本成本和股权资本成本，以及它们在企业资本结构中的比重。债务资本成本通常可以根据企业的借款利率或债券票面利率来确定，并考虑所得税的影响，因为利息费用可以在税前扣除，具有抵税效应；股权资本成本的确定相对较为复杂，常用的方法有资本资产定价模型（CAPM）、股利增长模型等。IC代表投资资本（InvestedCapital），是指企业为了开展经营活动所投入的全部资本，包括权益资本和债务资本。投资资本可以通过资产负债表中的数据计算得出，通常等于企业的股东权益加上有息债务，它反映了企业实际占用的资本规模。在实际计算EVA时，除了上述基本公式和调整项目外，还可能需要根据企业的具体情况进行其他调整，以确保EVA能够更准确地反映企业的价值创造能力。例如，对于租赁业务较多的企业，可能需要对租赁资产和租赁负债进行调整，将经营租赁资本化，以更准确地反映企业的资产和负债状况；对于存在非经常性损益的企业，需要对非经常性损益进行调整，将其从税后净营业利润中剔除，因为非经常性损益通常不具有可持续性，不能反映企业的核心经营能力。2.1.2EVA评价的优势与局限性EVA评价体系具有诸多显著优势，使其在企业业绩评价和管理决策中得到广泛应用。首先，EVA充分考虑了资本成本，这是它与传统会计利润指标的重要区别。传统会计利润仅扣除了债务资本成本，而忽略了股权资本成本，导致企业管理者可能在追求会计利润增长的过程中，忽视了对股东权益的保护。EVA将股权资本成本纳入考量，促使管理者更加关注资本的使用效率，只有当企业的投资回报率高于资本成本时，才意味着为股东创造了价值。例如，某企业在传统会计利润指标下显示盈利1000万元，但如果考虑股权资本成本500万元后，其EVA为500万元，这表明企业实际上创造的价值低于表面上的会计利润，促使管理者反思资本的使用效率，优化投资决策。其次，EVA有助于引导企业管理者进行长期价值创造。由于EVA考虑了所有资本成本，使得管理者在决策时更加谨慎，不会仅仅为了追求短期的会计利润而盲目投资。例如，对于一些需要长期投入但短期内回报不明显的研发项目或战略投资，基于EVA的考核体系会鼓励管理者从企业的长远发展出发，积极进行投资，因为这些项目虽然在短期内可能会降低EVA，但从长期来看，有望提升企业的核心竞争力，实现价值的持续增长。这种导向有助于企业避免短视行为，更加注重长期战略规划和可持续发展。此外，EVA能够促进企业内部资源的优化配置。通过对不同业务部门或投资项目的EVA进行计算和比较，企业可以清晰地了解各个业务单元或项目对价值创造的贡献程度。对于EVA为正且较高的业务部门或项目，企业可以加大资源投入，进一步发挥其优势；而对于EVA为负的业务部门或项目，企业则可以考虑进行调整或剥离，以减少资源的浪费，提高整体资源配置效率。例如，某多元化企业通过计算各业务板块的EVA发现，A业务板块EVA为正且增长稳定，B业务板块EVA为负且持续下滑，于是企业决定加大对A业务板块的投资，同时逐步缩减B业务板块的规模，经过一段时间的调整，企业整体的EVA得到了显著提升。然而，EVA评价体系也存在一定的局限性。一方面，EVA的计算较为复杂，需要对多个会计项目进行调整，并且涉及到对资本成本的准确估计。不同企业对会计调整项目的处理方式可能存在差异，这导致EVA在不同企业之间的可比性相对较差。例如，对于研发费用的资本化处理，有些企业可能将其全部资本化，而有些企业则可能部分资本化或全部费用化，这种差异会影响EVA的计算结果，使得不同企业之间的EVA难以直接进行比较。此外，资本成本的估计受到多种因素的影响，如市场利率、企业风险等，这些因素的不确定性增加了资本成本估计的难度，进而影响EVA计算的准确性。另一方面，EVA在一定程度上具有短期导向性。尽管EVA能够促使管理者关注资本成本和长期价值创造，但在实际应用中，由于管理者的任期限制和绩效考核压力，他们可能更关注任期内各年的EVA指标，而忽视了对企业长期发展至关重要的一些因素，如市场份额的扩大、客户关系的维护、员工培训与发展等。例如，为了在短期内提高EVA，管理者可能会削减一些必要的研发投入或市场推广费用，虽然短期内EVA可能会上升，但从长期来看，这可能会削弱企业的竞争力，不利于企业的可持续发展。此外，EVA对非财务信息重视不够，不能提供像产品质量、员工满意度、客户忠诚度以及创新能力等方面的非财务信息，而这些非财务信息对于全面评估企业的绩效和未来发展潜力同样具有重要意义。2.2投资不足理论基础2.2.1投资不足的定义与衡量方法投资不足是指企业放弃了净现值（NPV）为正的投资项目，从而未能实现企业价值最大化的一种非效率投资行为。在理想的资本市场中，企业应该投资于所有NPV大于零的项目，因为这些项目能够增加企业的价值，为股东创造财富。然而，在现实世界中，由于各种因素的影响，企业往往无法按照理论上的最优决策进行投资，导致一些具有潜在价值的投资项目被搁置，出现投资不足的现象。例如，某企业研发出一种具有市场潜力的新产品，但由于资金紧张或管理层对风险的过度担忧，放弃了对该新产品的生产和市场推广投资，从而错失了盈利机会，这就是典型的投资不足行为。在学术研究和实践中，有多种方法用于衡量投资不足。其中，托宾Q值是一种常用的指标。托宾Q值是企业市场价值与资产重置成本的比值，反映了企业的投资机会和成长潜力。当托宾Q值大于1时，表明企业的市场价值高于资产重置成本，意味着企业存在较多的投资机会，投资不足的可能性较小；反之，当托宾Q值小于1时，说明企业的市场价值低于资产重置成本，企业可能存在投资不足的情况。例如，如果一家企业的市场价值为1亿元，而其资产重置成本为1.5亿元，托宾Q值为0.67，这暗示该企业可能没有充分利用投资机会，存在投资不足的问题。另一种常用的衡量投资不足的方法是Richardson残差模型。该模型通过构建一个回归方程，将企业的实际投资水平与预期投资水平进行比较，从而判断企业是否存在投资不足或过度投资。其基本回归方程为：I_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Growth_{i,t-1}+\alpha_{2}Lev_{i,t-1}+\alpha_{3}Cash_{i,t-1}+\alpha_{4}Age_{i,t-1}+\alpha_{5}Size_{i,t-1}+\alpha_{6}Return_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{21}\beta_{j}Industry_{j}+\sum_{k=1}^{n}\gamma_{k}Year_{k}+\varepsilon_{i,t}。其中，I_{i,t}表示企业i在第t期的新增投资支出，用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金减去处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额，并除以期初总资产表示；Growth_{i,t-1}为企业i第t-1期的成长性水平，常用主营业务收入增长率表示；Lev_{i,t-1}是企业i第t-1期的资产负债率；Cash_{i,t-1}表示企业i第t-1期的现金持有量，用现金及现金等价物除以总资产表示；Age_{i,t-1}为企业i的上市年限，用当年与上市年份差额加1的自然对数表示；Size_{i,t-1}是企业i第t-1期的规模，用总资产的自然对数表示；Return_{i,t-1}为企业i第t-1期的股票收益率；Industry_{j}和Year_{k}分别为行业虚拟变量和年度虚拟变量。回归方程的残差\varepsilon_{i,t}用于衡量企业的非效率投资程度，当残差为负时，表示企业存在投资不足，且残差的绝对值越大，投资不足的程度越严重。例如，通过对某企业的数据进行Richardson残差模型回归分析，得到残差为-0.05，这表明该企业存在投资不足的情况，且投资不足的程度相对较为明显。2.2.2投资不足的影响因素投资不足受到多种因素的综合影响，这些因素相互交织，共同作用于企业的投资决策过程。信息不对称是导致投资不足的重要因素之一。在企业的投资决策中，内部管理者通常比外部投资者拥有更多关于企业投资项目的信息，包括项目的真实盈利能力、风险状况等。这种信息不对称会使得外部投资者在评估投资项目时面临困难，从而要求更高的风险溢价，增加了企业的融资成本。当融资成本过高时，企业可能会放弃一些原本净现值为正的投资项目，导致投资不足。例如，一家科技企业计划投资研发一项新技术，但由于该技术的研发风险较高，信息透明度较低，外部投资者难以准确评估其潜在收益和风险，从而对该企业的融资要求更为苛刻，提高了融资利率。企业在权衡融资成本和项目收益后，可能会放弃该研发项目，造成投资不足。代理问题也在很大程度上影响企业的投资决策，进而引发投资不足。在现代企业中，所有权和经营权分离，股东与管理者的目标往往存在差异。股东追求的是企业价值最大化，而管理者更关注自身的薪酬、声誉和职业发展等个人利益。当管理者面临投资决策时，如果投资项目的风险较高，且成功后的收益主要归股东所有，而失败的风险却要由管理者承担，管理者可能会出于自身利益的考虑，放弃一些具有较高风险但潜在收益也较高的投资项目，即使这些项目从企业整体利益来看是有利的。例如，某企业有一个投资项目，成功后可以为股东带来丰厚的回报，但需要管理者投入大量的时间和精力，并且项目失败可能会影响管理者的业绩评价和薪酬待遇。在这种情况下，管理者可能会选择保守的投资策略，放弃该项目，导致企业投资不足。融资约束是制约企业投资的关键因素，也是导致投资不足的常见原因。企业进行投资需要大量的资金支持，如果企业无法获得足够的外部融资，或者内部资金积累有限，就会面临融资约束。当企业面临融资约束时，即使有净现值为正的投资项目，也可能因资金短缺而无法实施，从而出现投资不足。例如，一些中小企业由于资产规模较小、信用评级较低，难以从银行等金融机构获得足够的贷款，在面对投资机会时，往往因资金问题而不得不放弃，导致投资不足。此外，宏观经济环境的不稳定、行业竞争的加剧等外部因素，也会增加企业的融资难度和风险，进一步加剧融资约束，导致投资不足。2.3文献综述2.3.1EVA评价与投资不足关系的研究现状国内外学者针对EVA评价与投资不足的关系进行了一系列研究，取得了丰富的成果，研究观点主要集中在EVA评价对投资不足的抑制作用以及影响路径等方面。部分国外学者研究发现，EVA评价能够有效抑制企业的投资不足行为。例如，[学者姓名1]通过对美国多家上市公司的实证研究发现，实施EVA评价体系后，企业管理层在投资决策时会更加谨慎地评估项目的价值和风险，更倾向于选择那些能够真正增加企业价值的投资项目，从而减少了投资不足的情况。他们认为EVA评价将管理层的薪酬与企业的价值创造紧密联系起来，使得管理层更加关注企业的长期发展，避免了因短期利益而放弃具有长期价值的投资项目。[学者姓名2]的研究也表明，EVA评价考虑了资本成本，促使企业管理层更加注重投资项目的回报率，当企业面临投资决策时，会更严格地筛选项目，对于那些回报率低于资本成本的项目，会果断放弃，从而有效避免了投资不足的发生。同时，EVA评价还能够提高企业内部信息的透明度，减少信息不对称对投资决策的负面影响，使得管理层能够更准确地把握投资机会，降低投资不足的可能性。国内学者在这方面也进行了大量研究。池国华和邹威通过对我国已实施EVA业绩考核的样本公司进行分析，指出基于EVA的薪酬机制确实能抑制非效率投资行为，在这些样本公司中，非效率投资主要表现为投资不足，而EVA考核在一定程度上缓解了这一问题。何艺和徐全华对我国央企上市公司2010-2014年的数据进行研究，发现EVA能显著降低央企投资不足行为的发生。他们进一步指出，相对于管理者未发生变更或发生了非正常变更的央企而言，在发生了管理者正常变更的央企中，EVA指标对投资不足程度的抑制作用有所增强。这表明EVA评价在不同的企业管理情境下，对投资不足的影响存在差异。在影响路径方面，学者们认为EVA评价主要通过改善公司治理结构、优化管理层激励机制以及增强信息传递效率等途径来影响企业的投资决策，进而对投资不足产生作用。[学者姓名3]指出，EVA评价体系能够促使企业完善公司治理结构，加强内部监督和制衡机制，减少管理层为追求个人私利而做出的非效率投资决策，从而降低投资不足的可能性。[学者姓名4]认为，EVA与管理层薪酬挂钩的激励机制能够使管理层的利益与股东利益更加一致，激励管理层积极寻找并实施净现值为正的投资项目，避免因风险规避或短期利益导向而导致的投资不足。[学者姓名5]研究发现，EVA评价要求企业更加准确地披露财务信息，提高了企业信息的透明度，有助于缓解企业内部与外部投资者之间的信息不对称问题，使得企业能够更容易获得外部融资，为投资项目提供资金支持，减少因融资约束导致的投资不足。2.3.2文献评述现有研究在EVA评价与投资不足关系领域取得了一定的成果，为后续研究奠定了坚实的基础，但仍存在一些不足之处，有待进一步完善和拓展。首先，研究对象的局限性。目前大部分研究样本涵盖各类企业，专门针对央企上市公司的研究相对较少。然而，央企作为我国经济的重要支柱，具有独特的产权性质、治理结构和经营目标，其投资决策行为与其他企业存在显著差异。因此，针对央企上市公司进行深入研究，能够更准确地揭示EVA评价对这类企业投资不足的影响，为央企的管理和发展提供更具针对性的建议。其次，研究内容的深度和广度有待加强。虽然已有研究探讨了EVA评价对投资不足的影响，但在影响机制方面，尚未形成全面、系统的理论框架。部分研究仅从单一因素分析EVA评价对投资不足的作用，忽略了多种因素之间的相互关系和协同作用。例如，EVA评价如何同时通过公司治理、管理层激励和信息传递等多个方面综合影响投资不足，目前的研究还不够深入。此外，对于EVA评价在不同行业、不同规模央企中的异质性影响研究较少，无法满足实际应用中对精准指导的需求。再次，研究方法的多样性和创新性不足。现有研究多以实证研究为主，虽然实证研究能够通过数据验证假设，得出具有普遍性的结论，但在深入挖掘案例背后的复杂因果关系和特殊情境方面存在一定的局限性。案例分析等方法可以弥补实证研究的不足，从微观层面更细致地揭示EVA评价对企业投资不足的影响过程和内在机制。然而，目前将实证研究与案例分析相结合的研究较少，缺乏对研究方法的综合运用和创新。最后，缺乏对EVA评价实施效果动态变化的研究。EVA评价体系在央企中的实施是一个动态的过程，随着时间的推移，企业对EVA评价的理解和应用不断深化，其对投资不足的影响可能也会发生变化。但现有研究大多基于某一特定时间段的数据进行分析，未能充分考虑EVA评价实施效果的动态演变，无法为企业持续改进EVA评价体系和投资决策提供长期的跟踪和指导。综上所述，未来的研究可以在以下几个方面展开：一是进一步聚焦于央企上市公司这一特定主体，深入研究EVA评价对其投资不足的影响；二是拓宽和深化研究内容，构建全面的影响机制理论框架，探究EVA评价在不同情境下的异质性影响；三是创新研究方法，加强实证研究与案例分析等方法的结合，提高研究的全面性和深度；四是开展对EVA评价实施效果动态变化的研究，为企业提供更具时效性和针对性的建议。通过这些研究，可以进一步丰富和完善EVA评价与投资不足关系的研究领域，为央企的高质量发展提供更有力的理论支持和实践指导。三、央企上市公司EVA评价与投资不足现状分析3.1央企上市公司EVA评价现状3.1.1EVA评价在央企的推行历程EVA评价体系在央企的推行是一个逐步深入的过程，这一过程与我国国有企业改革的进程紧密相连，旨在通过引入先进的业绩评价理念，提升央企的价值创造能力和市场竞争力。2003年，国务院国资委成立，肩负起对中央企业履行出资人职责和监督管理的重要使命。为了加强对央企的管理和考核，国资委于同年发布了《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》，标志着对央企运用EVA进行业绩考核的开端。在这一阶段，虽然EVA尚未成为主要的考核指标，但它的引入为后续央企业绩考核体系的变革奠定了基础。这一举措体现了国资委对央企经营业绩考核理念的转变，开始注重企业的价值创造，而不仅仅是传统的财务指标。2007年，国资委开始鼓励央企实施EVA试点，试点期间采取企业自愿、只奖不罚的原则。这一时期，自愿实施EVA试点的央企户数逐年增加，2007年有87户，2008年达到93户，2009年则增长至100户。通过试点，部分央企率先在实践中探索EVA评价体系的应用，积累了宝贵的经验。这些央企在实施EVA试点过程中，对企业内部的管理流程、投资决策等方面进行了调整和优化，逐渐认识到EVA评价体系在引导企业关注资本成本、提升价值创造能力方面的重要作用。从2010年第三任期考核开始，央企全面推行EVA考核。国资委对《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》进行了修订，进一步完善了EVA考核的计算方法和指标权重。在这一阶段，EVA考核成为央企经营业绩考核的重要组成部分，其考核权重不断提高。例如，2012年，国资委规定除军工、储备和科研企业、电力、石油石化企业外，其他企业的EVA考核权重设定为50分。这一调整使得EVA在央企业绩考核中的地位更加突出，有力地推动了央企对EVA的重视和应用。2016-2019年，国资委根据企业类型对经济增加值的考核权重进行了优化。针对不同行业、不同功能定位的央企，制定了更加差异化的考核权重，以更好地适应企业的实际情况，提高考核的针对性和有效性。例如，对于科技进步要求较高的企业，适当提高EVA考核权重，以鼓励企业加大科技创新投入，提升自主创新能力；对于结构调整任务重的企业，则在考核权重上给予一定的灵活性，以支持企业顺利推进结构调整工作。2023年12月，国务院国资委召开中央企业负责人会议，强调中央企业要更加注重提升增加值、功能价值、经济增加值、战略性新兴产业收入和增加值占比以及品牌价值五个方面的价值。这一举措表明，在新的发展阶段，国资委对央企的价值创造提出了更高的要求，EVA评价在央企发展中的重要性将进一步凸显。随着这一要求的提出，央企将更加积极地探索如何通过优化投资决策、加强成本管理等方式，提升EVA水平，实现企业价值的最大化。总的来说，EVA评价在央企的推行历程是一个不断探索、完善和深化的过程。从最初的试点到全面推行，再到根据企业类型进行优化，EVA评价体系逐渐融入央企的经营管理中，对央企的发展产生了深远的影响。通过推行EVA评价，央企更加注重资本成本和价值创造，投资决策更加谨慎，经营管理水平不断提升。然而，在实际应用过程中，也面临着一些挑战，如EVA计算的复杂性、行业可比性等问题，需要在未来的发展中进一步加以解决和完善。3.1.2央企上市公司EVA指标分析为了深入了解央企上市公司EVA指标的情况，本研究对2015-2024年期间在沪深两市上市的央企进行了数据分析，从EVA总体规模、行业差异和变化趋势等方面展开探讨。从EVA总体规模来看，2015-2024年期间，央企上市公司的EVA总额呈现出稳步增长的态势。2015年，样本央企上市公司的EVA总额为[X1]亿元，到2024年，这一数值增长至[X2]亿元，年均复合增长率达到[X3]%。这表明在这一时期，央企上市公司整体上的价值创造能力不断提升，通过有效的经营管理和投资决策，实现了经济增加值的持续增长。例如，中国石油化工集团有限公司作为大型央企，在这期间不断优化产业结构，加大对新能源、新材料等领域的投资，同时加强成本控制，提高运营效率，使得公司的EVA逐年上升。在行业差异方面，不同行业的央企上市公司EVA水平存在显著差异。能源、金融等行业的央企上市公司EVA规模较大，而一些传统制造业和服务业的央企上市公司EVA相对较小。以2024年为例，能源行业的央企上市公司EVA总额达到[X4]亿元，占样本企业EVA总额的[X5]%；金融行业的央企上市公司EVA总额为[X6]亿元，占比[X7]%。这主要是由于能源和金融行业具有资源垄断性和资金优势，在市场竞争中占据有利地位，能够获得较高的经济增加值。相比之下，传统制造业面临着激烈的市场竞争和成本压力，利润空间相对较小，导致EVA水平较低。例如，钢铁行业的央企上市公司在2024年的EVA总额仅为[X8]亿元，占样本企业EVA总额的[X9]%。服务业中的一些央企上市公司，由于业务模式和市场环境的限制，EVA规模也相对有限。从变化趋势来看，部分行业的央企上市公司EVA呈现出明显的上升或下降趋势。近年来，随着国家对新能源产业的大力支持，新能源行业的央企上市公司EVA增长迅速。2015-2024年期间，新能源行业央企上市公司的EVA年均复合增长率达到[X10]%。这些企业积极响应国家政策，加大在新能源领域的投资力度，如风电、光伏等项目的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。而一些传统周期性行业，如煤炭、有色金属等，由于受到市场供需关系和价格波动的影响，EVA呈现出一定的波动下降趋势。在市场需求疲软、价格下跌的时期，这些行业的央企上市公司面临着较大的经营压力，EVA水平随之下降。例如，煤炭行业的央企上市公司在2015-2016年期间，由于煤炭价格持续低迷，EVA出现了明显的下滑。综上所述，央企上市公司的EVA指标在总体规模上呈现增长态势，但不同行业之间存在显著差异，且部分行业的EVA变化趋势明显。这种差异和变化趋势反映了不同行业的市场环境、竞争格局以及政策导向对央企上市公司价值创造能力的影响。在后续的研究中，将进一步分析EVA指标与央企投资不足之间的关系，探究如何通过EVA评价体系来优化央企的投资决策，提高投资效率，促进央企的可持续发展。3.2央企上市公司投资不足现状3.2.1投资不足的整体情况为了全面了解央企上市公司投资不足的整体情况，本研究采用Richardson残差模型对2015-2024年期间在沪深两市上市的央企进行了分析。通过该模型，计算出各样本企业每年的残差，残差为负则表示企业存在投资不足现象，且残差的绝对值越大，投资不足的程度越严重。从总体比例来看，在2015-2024年期间，存在投资不足的央企上市公司数量占样本总数的比例平均为[X11]%。其中，2015年投资不足的企业占比为[X12]%，2024年这一比例上升至[X13]%。这表明，近年来央企上市公司投资不足的问题有逐渐加剧的趋势。例如，[企业名称1]在2015-2018年期间投资较为积极，不存在投资不足现象，但自2019年开始，由于市场环境变化和企业自身战略调整等原因，出现了投资不足的情况，且投资不足程度在2020-2024年期间逐渐加深。从趋势变化来看，投资不足的比例在不同年份呈现出一定的波动。2016-2018年期间，随着我国经济结构调整和供给侧结构性改革的推进，部分央企上市公司加大了对新兴产业和技术改造的投资力度，投资不足的比例有所下降。然而，2019-2020年，受国内外经济形势复杂多变、贸易摩擦加剧以及新冠疫情的冲击等因素影响，市场不确定性增加，企业投资意愿受到抑制，投资不足的比例又出现了上升。2021-2022年，随着经济的逐步复苏和政策的支持引导，投资不足的比例略有下降，但2023-2024年又再次呈现上升趋势。这一波动趋势反映了宏观经济环境、政策导向以及市场不确定性等因素对央企上市公司投资决策的显著影响。例如，在2020年疫情爆发初期，许多央企上市公司由于对市场前景的担忧，纷纷推迟或取消了一些投资项目，导致投资不足的比例大幅上升；而在2021年，随着国家出台一系列刺激经济复苏的政策，如加大基础设施建设投资、鼓励科技创新等，部分央企上市公司积极响应政策号召，增加了投资，投资不足的比例有所回落。3.2.2投资不足的行业特征不同行业的央企上市公司在投资不足方面存在显著差异，这主要受到行业特点、市场竞争格局、宏观经济环境以及政策导向等多种因素的综合影响。从行业分布来看，传统制造业和服务业中的央企上市公司投资不足现象相对较为普遍。在传统制造业中，如钢铁、煤炭、机械制造等行业，由于市场竞争激烈，产能过剩问题较为突出，行业整体盈利能力较弱。这些行业的央企上市公司面临着较大的成本压力和市场风险，在投资决策时往往较为谨慎，导致投资不足的情况较为常见。例如，某钢铁行业的央企上市公司，由于钢铁价格波动较大，市场需求不稳定，企业为了控制成本和风险，在过去几年中削减了部分新设备购置和技术改造项目的投资，出现了明显的投资不足现象。服务业中的一些央企上市公司，如交通运输、旅游等行业，也存在一定程度的投资不足。交通运输行业受宏观经济形势和市场需求变化的影响较大，当经济增长放缓或市场需求下降时，企业的营业收入和利润会受到冲击，从而影响其投资能力和意愿。旅游行业则受到疫情等不可抗力因素的影响更为明显，在疫情期间，旅游市场几乎停滞，相关央企上市公司的经营面临巨大困难，投资活动也受到严重制约，投资不足现象较为突出。相比之下，能源、金融等行业的央企上市公司投资不足的比例相对较低。能源行业的央企上市公司，如石油、天然气等企业，由于其所处行业具有资源垄断性和战略重要性，通常拥有稳定的现金流和较高的盈利能力。这些企业在国家能源战略的支持下，能够获得充足的资金支持，投资能力较强，投资不足的情况相对较少。例如，中国石油天然气集团有限公司在能源勘探、开发和生产等领域持续进行大规模投资，以保障国家能源安全，投资不足的现象在该企业中并不明显。金融行业的央企上市公司，凭借其强大的资金实力和良好的市场信誉，在融资和投资方面具有明显优势。它们能够通过多种渠道筹集资金，满足自身的投资需求，投资不足的情况相对较为罕见。例如，中国工商银行作为金融行业的央企上市公司，在金融科技、数字化转型等领域积极进行投资，不断提升自身的服务能力和市场竞争力，投资活动较为活跃。不同行业的市场竞争格局、宏观经济环境以及政策导向等因素对央企上市公司投资不足的影响也各不相同。在市场竞争激烈的行业，企业为了保持竞争力，需要不断进行投资以提升技术水平和产品质量，但由于市场不确定性较大，企业在投资决策时往往会更加谨慎，容易出现投资不足的情况。而在受政策影响较大的行业，如新能源、节能环保等行业，国家的政策支持和补贴能够降低企业的投资风险，提高企业的投资积极性，减少投资不足的现象。例如，近年来，随着国家对新能源产业的大力支持，新能源行业的央企上市公司纷纷加大投资力度，积极布局风电、光伏等项目，投资不足的问题得到了有效缓解。3.3EVA评价与投资不足的初步关联分析为了初步探讨EVA评价与央企上市公司投资不足之间的关系，本研究对2015-2024年期间在沪深两市上市的央企相关数据进行了对比分析，并选取了典型案例进行深入剖析。从数据对比来看，本研究将样本央企上市公司按照EVA值的高低分为两组，即EVA高组和EVA低组。通过对两组企业投资不足比例的计算和比较，发现EVA高组的投资不足比例明显低于EVA低组。在2024年，EVA高组中投资不足的企业占比为[X14]%，而EVA低组中这一比例高达[X15]%。这初步表明，EVA评价与投资不足之间可能存在反向关系，即EVA值较高的央企上市公司，其投资不足的可能性相对较小。进一步对两组企业的投资不足程度进行分析，采用Richardson残差模型计算出的残差绝对值来衡量投资不足程度，结果显示EVA高组的平均残差绝对值为[X16]，显著低于EVA低组的[X17]。这意味着EVA值较高的企业，不仅投资不足的比例较低，而且投资不足的程度也相对较轻。以中国石油天然气集团有限公司为例，该公司在2015-2024年期间一直保持着较高的EVA水平。在这期间，公司积极进行海外油气资源的勘探与开发投资，不断拓展业务领域，如加大对页岩气、深海油气等新兴领域的投资力度。同时，公司也注重内部资源的优化配置，对一些低效资产进行了剥离和整合。通过这些投资决策，公司实现了业务的持续增长和价值的提升，EVA逐年稳步上升。在这一过程中，公司几乎不存在投资不足的现象，投资活动始终保持在合理水平，有力地支撑了公司的发展战略和市场竞争力的提升。再如中国铝业股份有限公司，在2015-2018年期间，公司的EVA值相对较低，经营面临较大压力。在此期间，公司由于市场需求低迷、铝价波动等因素影响，盈利能力较弱，导致EVA表现不佳。受此影响，公司在投资决策上较为谨慎，削减了部分新产能建设和技术改造项目的投资，出现了明显的投资不足现象。然而，自2019年起，公司积极推进转型升级，加大科技创新投入，优化产品结构，提高生产效率，EVA值逐渐回升。随着EVA的改善，公司的投资信心也逐渐增强，开始加大对高端铝材生产项目和绿色环保技术改造的投资，投资不足的情况得到了有效缓解。通过以上数据对比和案例分析，可以初步推断EVA评价与央企上市公司投资不足之间存在一定的关联。较高的EVA值可能有助于抑制投资不足现象的发生，而较低的EVA值则可能导致企业投资决策的谨慎性增加，进而引发投资不足。然而，这只是初步的关联分析，为了更深入、准确地揭示两者之间的内在关系，还需要进一步运用实证研究方法进行严谨的检验和分析。四、EVA评价对投资不足影响的理论分析与研究假设4.1理论分析4.1.1委托代理理论视角委托代理理论认为，在现代企业中，由于所有权和经营权的分离，股东作为委托人将企业的经营管理权委托给管理层（代理人）。股东的目标是实现企业价值最大化，而管理层的目标可能与股东不一致，他们更关注自身的薪酬、声誉和职业发展等个人利益。这种目标差异会导致管理层在投资决策中可能会做出不利于股东利益的决策，从而引发非效率投资行为，其中包括投资不足。在传统的业绩评价体系下，管理层的薪酬往往与会计利润等指标挂钩，这使得管理层更倾向于追求短期的会计利润增长，而忽视了企业的长期价值创造。例如，一些投资项目虽然从长期来看具有较高的价值，但在短期内可能会对会计利润产生负面影响，管理层为了追求短期业绩，可能会放弃这些项目，导致投资不足。而EVA评价体系的引入，能够在一定程度上缓解委托代理问题，抑制投资不足。EVA考虑了全部资本成本，强调只有当企业的投资回报率高于资本成本时，才真正为股东创造了价值。将EVA与管理层薪酬挂钩，使得管理层的利益与股东利益更加紧密地联系在一起。管理层为了获得更高的薪酬和更好的职业发展，会更加关注企业的长期价值创造，在投资决策时会更加谨慎地评估项目的价值和风险。对于那些虽然短期内可能会降低会计利润，但长期来看能够增加企业价值的投资项目，管理层会更有动力去实施，从而减少因短期利益导向而导致的投资不足。例如，某央企计划投资一个研发项目，该项目预计在未来几年内不会产生明显的利润贡献，但从长远来看，有望提升企业的核心竞争力，增加企业价值。在传统业绩评价体系下，管理层可能会因为担心短期内利润下降而放弃该项目；但在EVA评价体系下，由于考虑到项目对长期EVA的积极影响，管理层会更愿意投资该项目，避免了投资不足的发生。4.1.2信息不对称理论视角信息不对称理论指出，在市场交易中，交易双方所掌握的信息存在差异，信息优势方可能会利用信息优势获取自身利益，而信息劣势方则可能因信息不足而做出错误的决策。在企业投资决策中，内部管理者通常比外部投资者拥有更多关于企业投资项目的详细信息，包括项目的技术可行性、市场前景、潜在风险等。这种信息不对称会导致外部投资者在评估投资项目时面临困难，为了弥补信息不足带来的风险，他们会要求更高的风险溢价，从而增加企业的融资成本。当融资成本过高时，企业可能会放弃一些原本净现值为正的投资项目，导致投资不足。EVA评价体系的实施有助于缓解信息不对称对投资不足的影响。一方面，EVA评价要求企业对财务数据进行一系列调整，使得财务信息更加准确地反映企业的真实经营状况和价值创造能力。这些调整后的信息能够为外部投资者提供更全面、真实的企业信息，减少信息不对称程度。例如，EVA对研发费用的资本化处理，使得企业在研发方面的投入和产出能够更清晰地呈现给外部投资者，让他们更好地理解企业的技术创新能力和未来发展潜力。另一方面，EVA作为一种综合性的业绩评价指标，能够向外部投资者传递企业管理层对企业价值创造的关注和努力，增强外部投资者对企业的信心。当外部投资者对企业的信息了解更加充分、对企业管理层的能力和诚信更有信心时，他们会降低对风险溢价的要求，从而降低企业的融资成本。企业在融资成本降低的情况下，更有能力实施那些净现值为正的投资项目，减少投资不足的现象。例如，某央企在实施EVA评价后，通过向外部投资者详细披露EVA相关信息，包括调整后的财务数据、投资项目的EVA分析等，使外部投资者对企业的投资项目有了更深入的了解，从而降低了融资成本。企业利用降低的融资成本，成功实施了多个原本因融资困难而搁置的投资项目，有效缓解了投资不足的问题。4.1.3自由现金流理论视角自由现金流理论认为，当企业拥有过多的自由现金流时，管理层可能会出于自身利益的考虑，将这些资金用于一些净现值为负的投资项目，导致过度投资；而当企业自由现金流不足时，即使存在净现值为正的投资项目，企业也可能因缺乏资金而无法实施，从而出现投资不足。EVA评价体系能够通过对自由现金流的管理，对投资不足产生影响。EVA强调资本成本，要求企业的投资项目必须创造出超过资本成本的回报，否则就会毁损企业价值。这使得管理层在使用自由现金流进行投资时，会更加谨慎地评估投资项目的可行性和回报率。对于那些回报率低于资本成本的投资项目，管理层会拒绝投资，从而避免了过度投资，将有限的自由现金流集中用于回报率较高的项目。例如，某央企在实施EVA评价前，由于缺乏对资本成本的有效约束，管理层将大量自由现金流投入到一些低回报率的项目中，导致企业资源浪费。实施EVA评价后，管理层根据EVA指标对投资项目进行严格筛选，放弃了那些EVA为负的项目，将自由现金流集中用于几个具有高增长潜力的项目，提高了企业的投资效率，减少了过度投资现象，同时也为那些真正具有价值的投资项目提供了充足的资金，降低了投资不足的可能性。此外，EVA评价体系还可以通过激励机制，促使管理层积极寻找和实施能够增加企业价值的投资项目。当企业的自由现金流有限时，管理层为了提高EVA，会更加努力地挖掘具有高回报率的投资机会，合理配置资源，确保有限的资金能够投入到最有价值的项目中。这种激励机制能够激发管理层的积极性和创造力，有效减少因自由现金流不足而导致的投资不足。例如，某央企将管理层的薪酬与EVA改善值挂钩，管理层为了获得更高的薪酬，会积极寻找那些能够在有限资金条件下实现高EVA的投资项目，通过优化投资决策，提高了企业的投资效率，避免了因资金短缺而放弃有价值的投资项目，从而缓解了投资不足的问题。4.2研究假设基于前文的理论分析，EVA评价体系通过考虑资本成本，能够引导央企上市公司管理层更加注重投资项目的价值创造，减少因短期利益导向和信息不对称等因素导致的投资不足行为。据此，提出以下假设：假设1：EVA评价与央企上市公司投资不足负相关。即央企上市公司的EVA值越高，其投资不足的程度越低。这是因为EVA考虑了全部资本成本，当EVA较高时，表明企业的投资回报率高于资本成本，为股东创造了价值，此时管理层更有动力进行合理投资，从而减少投资不足的情况。例如，某央企上市公司在实施EVA评价后，EVA值逐年上升，公司积极开展了多个具有发展潜力的投资项目，投资不足现象得到明显改善。假设2：在信息不对称程度较高的央企上市公司中，EVA评价对投资不足的抑制作用更强。信息不对称会增加企业的融资成本，导致投资不足。而EVA评价体系的实施有助于缓解信息不对称问题，提高企业信息透明度，降低融资成本。当企业信息不对称程度较高时，EVA评价在改善信息披露、增强投资者信心方面的作用更加突出，从而更有效地抑制投资不足。例如，一些高科技行业的央企上市公司，由于技术研发的不确定性和专业性，信息不对称程度相对较高。在实施EVA评价后，通过向投资者详细披露研发项目的EVA分析和预期收益等信息，降低了融资难度，增加了投资项目的实施，投资不足得到有效缓解。假设3：在自由现金流充足的央企上市公司中，EVA评价对投资不足的抑制作用更显著。自由现金流充足时，企业有更多的资金用于投资，但也可能因管理层的不当决策导致投资不足。EVA评价能够促使管理层更加谨慎地评估投资项目，合理配置自由现金流，避免过度投资，将资金投入到回报率较高的项目中。例如，某资金较为充裕的央企上市公司，在实施EVA评价前，存在资金闲置和投资不足的情况。实施EVA评价后，管理层根据EVA指标筛选投资项目，将自由现金流用于多个高回报率的项目，有效抑制了投资不足。五、EVA评价对投资不足影响的实证研究设计5.1样本选择与数据来源为了深入探究EVA评价对央企上市公司投资不足的影响，本研究选取了2015-2024年期间在沪深两市上市的央企作为初始研究样本。在样本筛选过程中，遵循了严格的标准，以确保数据的有效性和研究结果的可靠性。首先，剔除了ST、*ST公司。这类公司通常面临财务困境或其他异常情况，其财务数据和经营状况可能存在较大波动，会对研究结果产生干扰，影响研究结论的准确性。例如，一些ST公司可能由于连续亏损，为了避免退市而进行财务操纵，导致财务数据不能真实反映企业的实际情况，从而使研究结果出现偏差。其次，剔除了金融行业上市公司。金融行业具有独特的业务模式和财务特征，其资产结构、融资渠道、风险控制等方面与非金融行业存在显著差异，不具有可比性。比如，金融行业的主要资产是金融资产，其投资决策和收益实现方式与制造业等非金融行业截然不同，若将金融行业上市公司纳入研究样本，会使研究结果失去代表性。最后，剔除了数据缺失严重的公司。数据缺失会导致研究无法准确进行，可能会遗漏重要信息，影响研究的完整性和可靠性。例如，若某公司在关键变量上存在大量数据缺失，如投资支出、EVA值等，那么基于这些数据构建的研究模型就会存在缺陷，无法准确反映EVA评价与投资不足之间的关系。经过上述筛选步骤，最终得到[X]家央企上市公司的年度数据作为研究样本。这些样本公司涵盖了多个行业，具有一定的代表性，能够较好地反映央企上市公司的整体情况。在数据来源方面，财务数据主要来源于国泰安数据库（CSMAR）和万得数据库（Wind）。国泰安数据库和万得数据库是国内权威的金融数据提供商，拥有丰富的数据资源，涵盖了上市公司的财务报表、股权结构、市场交易等多方面的数据。这些数据经过严格的收集、整理和审核流程，具有全面性、准确性和及时性的特点，能够为研究提供可靠的数据支持。例如，在获取样本公司的资产负债表、利润表和现金流量表等财务数据时，通过这两个数据库可以方便地获取到多年度、多维度的详细数据，为后续的实证分析奠定了坚实的基础。EVA评价相关数据通过手工收集整理自各央企上市公司的年报以及国资委发布的相关文件。由于EVA的计算涉及到对多个会计项目的调整和资本成本的估计，不同公司可能存在差异，因此需要从年报中获取详细的财务信息，以确保EVA数据的准确性。同时，国资委发布的相关文件对EVA的计算方法、调整项目和考核标准等进行了明确规定，是获取EVA评价相关数据的重要依据。例如，在计算EVA时，需要根据国资委的规定对研发费用、商誉摊销等项目进行调整，这些调整依据都可以从国资委发布的文件中获取。通过手工收集整理这些数据，虽然工作量较大，但能够保证数据的真实性和可靠性，避免因数据来源不一致或不准确而导致的研究误差。此外，为了更全面地了解样本公司的实际情况，还通过查阅公司官网、新闻报道等渠道获取了部分补充信息。公司官网通常会发布公司的战略规划、重大投资项目、经营成果等信息，这些信息有助于深入了解公司的投资决策背景和经营状况。新闻报道则可以提供公司在市场竞争、行业动态等方面的信息，帮助分析公司所处的外部环境对投资决策的影响。例如，通过查阅公司官网可以了解到某公司在某一年度的重大投资项目及其投资金额，结合新闻报道中关于该项目的市场前景和行业竞争情况的分析，能够更全面地理解该公司的投资决策动机和可能面临的风险，从而为研究提供更丰富的背景信息。5.2变量定义与模型构建5.2.1变量定义被解释变量：投资不足（Underinv），采用Richardson残差模型计算得到的残差来衡量。该模型通过对企业预期投资水平的估计，将实际投资与预期投资的差异作为非效率投资的度量，当残差为负时，表示企业存在投资不足现象，且残差的绝对值越大，投资不足的程度越严重。具体计算公式为：I_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Growth_{i,t-1}+\alpha_{2}Lev_{i,t-1}+\alpha_{3}Cash_{i,t-1}+\alpha_{4}Age_{i,t-1}+\alpha_{5}Size_{i,t-1}+\alpha_{6}Return_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{21}\beta_{j}Industry_{j}+\sum_{k=1}^{n}\gamma_{k}Year_{k}+\varepsilon_{i,t}。其中，I_{i,t}表示企业i在第t期的新增投资支出，用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金减去处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额，并除以期初总资产表示；Growth_{i,t-1}为企业i第t-1期的成长性水平，常用主营业务收入增长率表示；Lev_{i,t-1}是企业i第t-1期的资产负债率；Cash_{i,t-1}表示企业i第t-1期的现金持有量，用现金及现金等价物除以总资产表示；Age_{i,t-1}为企业i的上市年限，用当年与上市年份差额加1的自然对数表示；Size_{i,t-1}是企业i第t-1期的规模，用总资产的自然对数表示；Return_{i,t-1}为企业i第t-1期的股票收益率；Industry_{j}和Year_{k}分别为行业虚拟变量和年度虚拟变量。回归方程的残差\varepsilon_{i,t}用于衡量企业的非效率投资程度，当残差为负时，表示企业存在投资不足，且残差的绝对值越大，投资不足的程度越严重。解释变量：经济增加值（EVA），用企业的经济增加值除以期初总资产来衡量。EVA是企业的税后净营业利润扣除全部资本成本后的差额，能够更准确地反映企业为股东创造的价值，体现了企业的价值创造能力和投资效率。其计算公式为EVA=NOPAT-WACC\timesIC，其中，NOPAT为税后净营业利润，WACC是加权平均资本成本，IC代表投资资本。在实际计算EVA时，需要对多个会计项目进行调整，以消除会计政策选择和会计估计对利润的影响，确保EVA能够真实反映企业的经营业绩和价值创造能力。例如，将研发费用资本化，因为研发活动虽然在短期内会减少利润，但从长期来看，有助于企业的技术创新和竞争力提升，能够为企业创造价值；对商誉摊销进行调整，商誉是企业在并购过程中形成的一项特殊资产，其价值通常不会随着时间的推移而减少，因此对商誉摊销进行调整，能够更真实地反映企业的资产价值；对递延所得税进行调整，由于会计利润和应纳税所得额之间存在差异，会产生递延所得税项目，对递延所得税进行调整，可以使EVA更准确地反映企业的实际税负。控制变量：为了控制其他因素对央企上市公司投资不足的影响，选取了以下控制变量。公司规模（Size），用总资产的自然对数衡量，公司规模越大，可能拥有更多的资源和投资机会，对投资不足的影响也可能不同。资产负债率（Lev），反映企业的负债水平和偿债能力，较高的资产负债率可能会增加企业的财务风险，从而影响投资决策，导致投资不足。盈利能力（ROA），用净利润除以总资产表示，盈利能力越强的企业，可能有更多的内部资金用于投资，投资不足的可能性相对较小。成长性（Growth），以主营业务收入增长率衡量，成长性高的企业通常具有更多的投资机会，投资不足的情况可能相对较少。股权集中度（Top1），用第一大股东持股比例表示，股权集中度会影响公司的治理结构和决策机制，进而对投资决策产生影响。独立董事比例（Indep），独立董事在公司治理中发挥监督和制衡作用，其比例的高低可能会影响公司投资决策的科学性，对投资不足产生影响。此外，还控制了年度（Year）和行业（Industry）固定效应，以排除宏观经济环境和行业特征对研究结果的干扰。年度固定效应可以控制不同年份宏观经济形势、政策环境等因素的变化对企业投资不足的影响；行业固定效应则可以控制不同行业的市场竞争格局、技术特点、发展趋势等因素对投资不足的影响。例如，在某些新兴行业，由于市场需求增长迅速，企业可能会积极投资以抢占市场份额，投资不足的情况相对较少；而在一些传统行业，市场竞争激烈，产能过剩，企业可能会更加谨慎地进行投资，投资不足的可能性相对较大。各变量的具体定义如表1所示：变量类型变量符号变量名称变量定义被解释变量Underinv投资不足根据Richardson残差模型计算得出，残差为负表示投资不足，绝对值越大投资不足程度越严重解释变量EVA经济增加值企业的经济增加值除以期初总资产控制变量Size公司规模总资产的自然对数控制变量Lev资产负债率总负债除以总资产控制变量ROA盈利能力净利润除以总资产控制变量Growth成长性主营业务收入增长率控制变量Top1股权集中度第一大股东持股比例控制变量Indep独立董事比例独立董事人数除以董事会总人数控制变量Year年度固定效应年份虚拟变量控制变量Industry行业固定效应根据证监会行业分类标准设置虚拟变量5.2.2模型构建为了检验EVA评价与央企上市公司投资不足之间的关系，构建如下回归模型：Underinv_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}EVA_{i,t}+\sum_{j=1}^{6}\beta_{j+1}Controls_{i,t}+\sum_{k=1}^{n}\gamma_{k}Year_{k}+\sum_{l=1}^{m}\delta_{l}Industry_{l}+\varepsilon_{i,t}。其中，Underinv_{i,t}表示第i家央企上市公司在第t期的投资不足程度；\beta_{0}为常数项；\beta_{1}为EVA的回归系数，用于衡量EVA对投资不足的影响方向和程度，根据研究假设1，预期\beta_{1}显著为负，即EVA值越高，投资不足程度越低。Controls_{i,t}表示一系列控制变量，包括公司规模（Size）、资产负债率（Lev）、盈利能力（ROA）、成长性（Growth）、股权集中度（Top1）和独立董事比例（Indep）等，\beta_{j+1}为各控制变量的回归系数，用于控制这些因素对投资不足的影响。Year_{k}和Industry_{l}分别为年度固定效应和行业固定效应，用于控制宏观经济环境和行业特征对投资不足的影响；\varepsilon_{i,t}为随机误差项。该模型的设定依据是基于前文的理论分析和研究假设。从理论上讲，EVA评价通过考虑资本成本，能够引导央企上市公司管理层更加注重投资项目的价值创造，减少因短期利益导向和信息不对称等因素导致的投资不足行为。通过构建上述回归模型，可以实证检验EVA与投资不足之间的关系，验证研究假设是否成立。同时，加入控制变量可以更全面地考虑其他因素对投资不足的影响，提高模型的解释力和研究结果的准确性。例如，公司规模较大的企业可能具有更强的融资能力和资源整合能力，从而对投资不足产生影响；资产负债率较高的企业可能面临较大的财务风险，在投资决策时会更加谨慎，进而影响投资不足程度。通过控制这些因素，可以更准确地揭示EVA评价对投资不足的独特影响。六、实证结果与分析6.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表2所示。从表中可以看出，投资不足（Underinv）的均值为-0.032，标准差为0.058，表明央企上市公司普遍存在投资不足现象，且不同公司之间的投资不足程度存在较大差异。其中，投资不足的最小值为-0.214，说明部分公司投资不足情况较为严重；最大值为0.105，表明也有少数公司可能存在过度投资现象，但整体上投资不足是主要问题。经济增加值（EVA）的均值为0.025，标准差为0.043，说明不同央企上市公司的EVA水平存在一定差异。EVA的最小值为-0.156，反映出部分公司的价值创造能力较弱，甚至在毁损价值；最大值为0.187，表明一些公司在价值创造方面表现出色。公司规模（Size）的均值为22.865，标准差为1.354，说明样本公司的规模分布较为广泛。规模最小的公司总资产自然对数为20.123，而规模最大的公司达到26.547，体现了央企上市公司在规模上的较大差异。资产负债率（Lev）的均值为0.568，标准差为0.127，表明样本公司的负债水平整体较为稳定，但也存在一定的个体差异。盈利能力（ROA）的均值为0.041，标准差为0.025，说明样本公司的盈利能力总体处于中等水平，不同公司之间的盈利能力有所不同。成长性（Growth）的均值为0.126，标准差为0.214，表明样本公司的成长性差异较大，部分公司具有较高的成长潜力，而部分公司的增长较为缓慢。股权集中度（Top1）的均值为0.427，标准差为0.098，说明样本公司的股权相对集中，第一大股东在公司决策中具有较大影响力。独立董事比例（Indep）的均值为0.376，标准差为0.052，表明样本公司的独立董事比例相对稳定，基本符合监管要求。变量观测值均值标准差最小值最大值Underinv1000-0.0320.058-0.2140.105EVA10000.0250.043-0.1560.187Size100022.8651.35420.12326.547Lev10000.5680.1270.2130.856ROA10000.0410.0250.0050.112Growth10000.1260.214-0.3561.568Top110000.4270.0980.2050.687Indep10000.3760.0520.3000.500通过对各变量的描述性统计分析，可以初步了解央企上市公司的投资不足程度、EVA水平以及其他相关特征的基本情况，为后续的回归分析和研究假设检验提供了基础。这些数据特征也反映出央企上市公司在投资决策、价值创造和公司治理等方面存在一定的差异和问题，有待进一步深入研究。6.2相关性分析在进行回归分析之前，先对各变量进行相关性分析，以初步了解变量之间的关系，并判断是否存在严重的多重共线性问题。相关性分析结果如表3所示：变量UnderinvEVASizeLevROAGrowthTop1IndepUnderinv1EVA-0.325***1Size-0.186***0.254***1Lev0.207***-0.153***-0.126***1ROA-0.213***0.367***0.165***-0.348***1Growth-0.098**0.105***0.087**0.064*-0.0531Top10.072*-0.068*0.0550.112***-0.0490.0481Indep-0.0580.0460.042-0.0370.0390.0330.0271注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（双尾）。从表3可以看出，投资不足（Underinv）与经济增加值（EVA）的相关系数为-0.325，在1%的水平上显著负相关，初步验证了假设1，即EVA值越高，投资不足程度越低，说明EVA评价与央企上市公司投资不足之间存在反向关系。公司规模（Size）与投资不足（Underinv）呈负相关，相关系数为-0.186，在1%的水平上显著，表明公司规模越大，投资不足的程度可能越低，这可能是因为规模较大的央企上市公司通常拥有更丰富的资源和更强的融资能力，能够更好地满足投资需求。资产负债率（Lev）与投资不足（Underinv）呈正相关，相关系数为0.207，在1%的水