摘 要：近年來，國家層面的物流政策持續(xù)利好，物流行業(yè)的發(fā)展迎來了巨大機遇，物流企業(yè)間的并購重組、股權(quán)轉(zhuǎn)讓、引入戰(zhàn)略投資者等相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動日益頻繁，資本市場對物流企業(yè)的價值評估需求不斷增長。針對傳統(tǒng)EVA法的不足之處，文章引入灰色預(yù)測模型和突變級數(shù)法以彌補其預(yù)測未來數(shù)據(jù)時缺乏客觀方法、未考慮非財務(wù)因素對企業(yè)價值的影響等缺陷，從而構(gòu)建一個更為全面合理的物流企業(yè)價值評估模型。選取W公司進(jìn)行案例分析以驗證評估模型的有效性。研究結(jié)果表明，改進(jìn)后的EVA法更為準(zhǔn)確合理，這也為其他物流企業(yè)的價值評估提供了一定的參考意義。

關(guān)鍵詞：物流企業(yè)；企業(yè)價值評估；EVA法；灰色預(yù)測模型；突變級數(shù)法

中圖分類號：F259.23 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.18.013

Abstract： In recent years， the logistics policy at the national level has continued to be good， and the development of the logistics industry has ushered in great opportunities. Mergers and acquisitions， equity transfer， the introduction of strategic investors and other related economic activities among logistics enterprises have become increasingly frequent， and the demand for value evaluation of logistics enterprises in the capital market has been increasing. In view of the shortcomings of the traditional EVA method， this paper introduces the Grey Prediction Model and the Mutation Progression Method to make up for the lack of objective methods in predicting future data， and not considering the impact of non-financial factors on enterprise value， so as to construct a more comprehensive and reasonable logistics enterprise value evaluation model. Company W is selected for case analysis to verify the effectiveness of the evaluation model. The research results show that the improved EVA method is more accurate and reasonable， which also provides a certain reference value for the value evaluation of other logistics enterprises.

Key words： logistics enterprises; enterprise value assessment; EVA method; Grey Prediction Model; Mutation Progression Method

0 引 言

物流供應(yīng)鏈作為各行業(yè)粘合上下游，推動產(chǎn)業(yè)鏈有效運轉(zhuǎn)的角色，其重要性不言而喻。2022年12月15日，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《“十四五”現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃》，提出要提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平，推動構(gòu)建現(xiàn)代物流體系，推進(jìn)現(xiàn)代物流提質(zhì)、增效、降本，為建設(shè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系、形成強大國內(nèi)市場、推動高水平對外開放提供有力支撐。2022年全國社會物流總額為347.6萬億元，按可比價格計算，同比增長3.4%，物流需求規(guī)模再上新臺階，實現(xiàn)穩(wěn)定增長。隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展以及物流市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大，相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動日益頻繁，如何采用恰當(dāng)?shù)脑u估方法合理準(zhǔn)確地進(jìn)行物流企業(yè)估值顯得格外重要。

通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)關(guān)于物流行業(yè)的企業(yè)價值評估，國外的研究較少，國內(nèi)的研究則聚焦在物流企業(yè)估值的評估方法上。企業(yè)價值的傳統(tǒng)評估方法包括成本法、市場法和收益法。由于物流行業(yè)的特殊性以及成本法和市場法本身的局限性，成本法與市場法在實際評估中受到很大程度的制約，學(xué)者們的研究主要集中在自由現(xiàn)金流折現(xiàn)法和EVA法[1-3]。由于EVA法具有很高的信息含量，評估結(jié)果存在較高的可信度，可以更好地反映企業(yè)的真實價值，因此更適合物流企業(yè)的估值[4-6]。盡管EVA法具有良好的適用性，但其也存在如預(yù)測未來數(shù)據(jù)時主觀性較強、無法反映非財務(wù)因素的影響等不足之處[7]。為此，本文將基于EVA法，引入灰色預(yù)測模型和突變級數(shù)法對其不足之處進(jìn)行改進(jìn)，以期構(gòu)建一個相對合理完善的評估模型，為物流企業(yè)的估值問題提供新思路。

1 基本理論

1.1 EVA法

EVA法是一種基于經(jīng)濟(jì)增加值（Economic Value Added， 簡稱EVA）理論的企業(yè)價值評估模型。該模型強調(diào)衡量企業(yè)價值的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該是企業(yè)盈利超過企業(yè)資本成本的數(shù)額，而不僅僅是企業(yè)盈利的絕對數(shù)值。EVA的計算公式為：

其中：NOPAT為稅后凈營業(yè)利潤，TC為資本總額，WACC為加權(quán)平均資本成本。其中，計算稅后凈營業(yè)利潤和資本總額時，需要對相關(guān)會計事項進(jìn)行調(diào)整，以保證EVA值可以更加準(zhǔn)確地反映企業(yè)價值。會計調(diào)整方面，借鑒學(xué)者歐陽春花（2014）[8]的觀點，本文將對利息費用、研發(fā)費用、各項減值準(zhǔn)備、遞延所得稅項目、營業(yè)外收支、在建工程等事項進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整后的稅后凈營業(yè)利潤與資本總額的計算公式為

1.2 灰色預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型（Grey Model，簡稱GM）是一種用來預(yù)測含有不確定性系統(tǒng)的方法，它能夠利用過去的數(shù)據(jù)來估計未來的變化。該模型首先識別系統(tǒng)各要素發(fā)展趨勢的差異性，也就是進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，接著通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理以探究系統(tǒng)變化的內(nèi)在規(guī)律，從而產(chǎn)生規(guī)律性較強的數(shù)據(jù)序列。最后，模型構(gòu)建了相應(yīng)的微分方程，以此來預(yù)測事物未來的發(fā)展走向。其中，最為常用的是GM（1，1）模型，（1，1）表示微分方程的階數(shù)與變量的個數(shù)均為1。GM（1，1）模型的構(gòu)建過程如下。

最后，還需要對模型進(jìn)行精度檢驗以保證模型預(yù)測結(jié)果的可靠性，常用的方法是后驗差檢驗。后驗差檢驗主要有兩個指標(biāo)，后驗差比C值和小誤差概率P值。若C值小于0.35，P值大于0.95，則表明模型的精度很高，預(yù)測結(jié)果比較可靠。

1.3 突變級數(shù)法

突變級數(shù)法是一種基于突變理論的綜合性評價方法，其基本原理是利用突變理論中的突變模型，將系統(tǒng)的各個指標(biāo)歸一化為一個單一的評價值，從而實現(xiàn)對系統(tǒng)的綜合評價。該方法具有簡單易行、可操作性強等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的評價工作。在應(yīng)用過程中，突變級數(shù)法首先需要對各個指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，然后根據(jù)各指標(biāo)的特性選擇合適的突變模型，最后通過計算狀態(tài)變量的歸一化值實現(xiàn)對系統(tǒng)的綜合評價。具體而言，突變級數(shù)法主要有以下3個步驟。

首先，根據(jù)熵值法求出的權(quán)重對同一層級中的指標(biāo)由大到小進(jìn)行排序，即。其次，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)，按照表1匯總的歸一化公式，計算各指標(biāo)的歸一化值，也即突變級數(shù)值。最后，可利用同層級指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)一步判斷指標(biāo)間是否具有互補關(guān)系。若指標(biāo)之間呈現(xiàn)強相關(guān)性，可以認(rèn)為其具有互補關(guān)系，按照“互補取平均值”的原則，采用同級各指標(biāo)歸一化值的均值作為上一層級指標(biāo)的突變級數(shù)值；若指標(biāo)之間呈現(xiàn)弱相關(guān)性，可以認(rèn)為其具有非互補關(guān)系，按照“非互補大中取小”的原則，采用同級各指標(biāo)歸一化值的最小值作為上一層級指標(biāo)的突變級數(shù)值。重復(fù)以上計算過程，便可以得到頂層一級指標(biāo)的突變級數(shù)值，進(jìn)而實現(xiàn)對系統(tǒng)的綜合評價。

2 物流企業(yè)價值評估模型的構(gòu)建

2.1 EVA法的不足及改進(jìn)

2.1.1 數(shù)據(jù)的預(yù)測缺乏科學(xué)方法

傳統(tǒng)EVA法對未來EVA值的預(yù)測一般采用銷售百分比法，其中對營業(yè)收入等關(guān)鍵指標(biāo)的預(yù)測一般采用算數(shù)平均增長率或者復(fù)合增長率，這些方法主觀因素較強，差異化較大，缺乏一個相對科學(xué)合理的預(yù)測方法。為此，可引入灰色預(yù)測模型，充分挖掘歷史數(shù)據(jù)信息，有效降低預(yù)測過程中的主觀性。

2.1.2 未考慮非財務(wù)因素對企業(yè)價值的影響

運用EVA法估值時，僅考慮財務(wù)因素對企業(yè)價值的影響，缺乏全面性。物流企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展會受管理因素、技術(shù)創(chuàng)新、人力資本等非財務(wù)因素的影響，為更加全面準(zhǔn)確地評估物流企業(yè)的價值，本文將從財務(wù)因素與非財務(wù)因素兩大角度構(gòu)建企業(yè)價值評估指標(biāo)體系[9]，如表2所示。

由于非財務(wù)數(shù)據(jù)獲取難度較大，為此可引入突變級數(shù)法確定出財務(wù)因素在企業(yè)價值中所占的權(quán)重，從而調(diào)整僅從財務(wù)因素考慮的EVA法估值結(jié)果，間接揭示非財務(wù)因素對企業(yè)價值的影響，全面反映物流企業(yè)的整體價值。

2.2 物流企業(yè)價值評估模型的構(gòu)建

借鑒學(xué)者郭建峰等的觀點[10]，本文首先基于EVA法計算出案例企業(yè)的歷史EVA值，其次引入GM（1，1）模型預(yù)測未來EVA值，至此便可得到僅從財務(wù)因素角度考慮的EVA法估值結(jié)果V1。接下來，引入突變級數(shù)法以確定財務(wù)因素的權(quán)重XA，并調(diào)整EVA法的估值結(jié)果V1，最終可以得到物流企業(yè)價值評估模型為。

3 案例分析

3.1 W公司簡介

W公司是國內(nèi)領(lǐng)先的專業(yè)化工供應(yīng)鏈綜合服務(wù)商，提供以貨運代理、倉儲和運輸為核心的一站式綜合物流服務(wù)，并基于綜合物流服務(wù)向化工品分銷及安全環(huán)保服務(wù)延伸，逐步形成了化工品物貿(mào)一體化服務(wù)。公司自1997年成立以來，堅持在主航道內(nèi)深耕細(xì)作，專注于化工供應(yīng)鏈更安全、更高效的運營，始終致力于為客戶提供全球范圍內(nèi)化工品一站式全供應(yīng)鏈解決方案。2018年W公司在上交所上市。

本案例的評估基準(zhǔn)日為2022年12月31日。

3.2 W公司歷史EVA值的計算

根據(jù)公式（1）可知，計算EVA值涉及三個參數(shù)：稅后凈營業(yè)利潤（NOPAT）、資本總額（TC）以及加權(quán)平均資本成本（WACC）。接下來，將根據(jù)前文介紹的公式分別予以計算。

3.2.1 稅后凈營業(yè)利潤（NOPAT）的計算

根據(jù)公式（2），可以得到W公司2018—2022年的稅后凈營業(yè)利潤，如表3所示。

3.2.2 資本總額（TC）的計算

根據(jù)公式（3），可以得到W公司2018—2022年的資本總額，如表4所示。

3.2.3 加權(quán)平均資本成本（WACC）的計算

3.2.3.1 權(quán)益資本成本Re的計算

本文使用資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）來確定權(quán)益資本成本。根據(jù)CAPM模型：。 （18）

其中：Rf為無風(fēng)險利率，本文取十年期國債收益率作為無風(fēng)險報酬率；β為企業(yè)風(fēng)險系數(shù)，本文借助Choice金融終端中的BETA計算器來確定貝塔系數(shù)；Rm－Rf為市場風(fēng)險溢價，借鑒國內(nèi)大多數(shù)學(xué)者的做法，本文采用近5年我國的GDP增長率來代替，需要說明的是，受突發(fā)事件等因素的影響，2020—2022年我國GDP增長率出現(xiàn)了較大波動，為減少極端異常值的影響，2020—2022年的GDP增長率采用近三年增長率的均值，即4.56%；Rs為企業(yè)特定風(fēng)險報酬率，根據(jù)被評估企業(yè)的經(jīng)營特征，本文取2%作為特定風(fēng)險報酬率。

根據(jù)上述計算公式及參數(shù)的數(shù)據(jù)選取來源，可以得到W公司2018—2022年的權(quán)益資本成本，如表5所示。

3.2.3.2 債務(wù)資本成本Rd的計算

W公司的債務(wù)資本可分為短期債務(wù)資本和長期債務(wù)資本，各類債務(wù)資本的占比與對應(yīng)的利率相乘即可得到債務(wù)資本成本。利率方面，短期借款利率本文選用1年期貸款基準(zhǔn)利率，長期借款利率本文選用5年期貸款基準(zhǔn)利率。據(jù)此可以計算得到W公司2018—2022年的債務(wù)資本成本，如表6所示。

3.2.3.3 加權(quán)平均資本成本W(wǎng)ACC的計算

根據(jù)上文計算得到的債務(wù)資本成本、權(quán)益資本成本，結(jié)合債務(wù)資本占比、權(quán)益資本占比，可以進(jìn)一步得到W公司2018—2022年加權(quán)平均資本成本的計算結(jié)果，如表7所示。

3.2.4 歷史EVA值的計算

根據(jù)EVA的計算公式：EVA＝NOPAT－TC×WACC，將上述計算得到的稅后凈營業(yè)利潤、資本總額及加權(quán)平均資本成本的結(jié)果代入該公式，即可得到W公司2018—2022年的EVA值，如表8所示。

3.3 基于GM（1，1）模型的未來EVA值的預(yù)測

根據(jù)上文求出的歷史EVA值，本文基于GM（1，1）模型來預(yù)測W公司2023—2027年的EVA值。具體預(yù)測過程如下。

Step1 級比檢驗。

灰色預(yù)測GM（1，1）模型建模前需要先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行級比檢驗，以判斷數(shù)據(jù)序列進(jìn)行模型構(gòu)建的適用性。級比值為上一期數(shù)據(jù)/當(dāng)期數(shù)據(jù)，若所有的級比值都位于區(qū)間即（0.717，1.396）內(nèi)，說明數(shù)據(jù)適合模型構(gòu)建。若未通過級比檢驗，則需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平移轉(zhuǎn)換，以滿足級比檢驗的要求。計算結(jié)果表明，本案例的原始數(shù)據(jù)未能通過級比檢驗，故需要進(jìn)行平移轉(zhuǎn)換，即在原始值基礎(chǔ)上加入平移轉(zhuǎn)換值235 043 030.00。平移轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)序列的所有級比值均位于區(qū)間（0.717，1.396）內(nèi)，這意味著本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行GM（1，1）模型構(gòu)建。級比檢驗結(jié)果如表9所示。

Step2 模型構(gòu)建。

GM（1，1）模型的構(gòu)建主要依賴于四個參數(shù)：發(fā)展系數(shù)a、灰色作用量b、后驗差比C值以及小誤差概率P值。其中，C值小于0.35，P值大于0.95時，則表明模型精度高。運用軟件可以得到相關(guān)參數(shù)的輸出結(jié)果如表10所示。

其中：折現(xiàn)率WACC取2018—2022年加權(quán)平均資本成本的均值9.04%；永續(xù)期增長率方面，我國近五年社會物流總額的復(fù)合增長率約為4%，鑒于近年來宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的波動，出于謹(jǐn)慎性考慮，本文的永續(xù)期增長率g取2%。

將期初投入資本總額、基于GM（1，1）模型預(yù)測出的未來各期EVA值、折現(xiàn)率、永續(xù)期增長率等參數(shù)代入上述公式，可以得到W公司企業(yè)價值的評估結(jié)果如下。

3.4 引入突變級數(shù)法確定財務(wù)因素權(quán)重

Step1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

根據(jù)Choice金融終端、同花順數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊公布的W公司2018—2022年的相關(guān)財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，基于前文介紹的max-min極值處理法，對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。鑒于后文采用熵值法確定權(quán)重時涉及對數(shù)運算，為避免0和1的出現(xiàn)，將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)均加上0.000 1。數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表12所示。

根據(jù)表12得到的標(biāo)準(zhǔn)化處理結(jié)果，基于前文介紹的熵值法，對其進(jìn)行處理便可以得到各級財務(wù)指標(biāo)的權(quán)重，數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表13所示。

Step3 根據(jù)歸一公式確定突變級數(shù)值。

3.5 W公司企業(yè)估值最終結(jié)果

4 結(jié) 論

隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，物流企業(yè)之間的并購重組等相關(guān)經(jīng)濟(jì)行為也日益頻繁，資本市場對物流企業(yè)的估值需求不斷增加。相比于其他傳統(tǒng)評估方法，EVA法不僅考慮了企業(yè)的盈利能力，而且重點關(guān)注了資本的投入成本，因而使得企業(yè)價值評估更加全面準(zhǔn)確。盡管EVA法具有良好的適用性，但其也存在預(yù)測相關(guān)數(shù)據(jù)時不夠客觀合理、尚未考慮非財務(wù)因素對企業(yè)價值的影響等局限性。為此，本文引入灰色預(yù)測模型和突變級數(shù)法對傳統(tǒng)EVA法進(jìn)行改進(jìn)，從而構(gòu)建了更為全面合理的物流企業(yè)價值評估模型，并以W公司作為研究對象進(jìn)行案例分析，評估結(jié)果與評估基準(zhǔn)日的真實市值誤差位于合理范圍內(nèi)，由此證實了引入灰色預(yù)測模型的EVA法與突變級數(shù)法的結(jié)合在評估物流企業(yè)價值時具有合理性與有效性。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳綠蔭．收益法在物流上市企業(yè)價值評估中的應(yīng)用研究[D]．廣州：暨南大學(xué)，2016.

[2] 夏思楠．我國第三方綜合型物流企業(yè)價值評估[J]．商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2017（9）：93-96.

[3] 谷曉輝．第三方物流企業(yè)價值評估研究[D]．天津：天津財經(jīng)大學(xué)，2018.

[4] 施祝君．基于經(jīng)濟(jì)增加值的物流公司價值評估模型及應(yīng)用研究[D]．杭州：浙江工業(yè)大學(xué)，2011.

[5] 陳琳．新時期物流企業(yè)價值評估的若干思考[J]．中國物流與采購，2022（3）：61.

[6] 高津．快遞行業(yè)企業(yè)價值評估研究[D]．石家莊：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)，2022.

[7] 趙昕毅，劉春學(xué)．在線教育企業(yè)價值評估研究——以新東方在線為例[J]．中國資產(chǎn)評估，2020（12）：28-32.

[8] 歐陽春花．EVA會計調(diào)整研究[J]．財會通訊，2014（22）：109-112.

[9] 李素英，王貝貝．基于級數(shù)突變法的科技型中小企業(yè)價值評估研究[J]．經(jīng)濟(jì)研究參考，2017（34）：101-108.

[10] 郭建峰，王丹，樊云，等．互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值評估體系研究——基于實物期權(quán)模型的分析[J]．價格理論與實踐，2017（7）：153-156.