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摘要：随着我国新一代信息技术不断突破，信息技术产业已发展成为推动国民经济发展的先导性、战略性和基础性产业。2010年我国国有企业开始实施EVA业绩评价，本文借此展开了对EVA业绩评价体系相较于传统模式能否更好的适用于信息技术企业的探索。首先通过描述性统计进行总体分析。然后通过相关性分析和最小二乘法，发现该行业上市企业的EVA对企业业绩有很强的解释能力。最后给予了构建平衡记分卡业绩评价体系的相关建议。本研究不仅丰富了企业业绩管理的研究内容，而且为信息技术行业上市企业完善 EVA 考核制度提供了新参考。
关键词：EVA;企业业绩;业绩评价;信息技术行业
一、引言
随着企业规模的逐步扩大，委托代理制度必不可少，所有权与经营权的分离不可避免地会带来委托代理问题。在信息不对称的情况下，如何促使股东与经理人实现目标一致，这是学者们一直在探索的问题。我国目前传统的业绩评价模式是通过企业财务报表中的一些指标反应企业的经营状况。但鉴于传统财务报表的无法避免的一些会计估计选择等，代理人可能会出于为自身利益的目的而进行报表操纵。因此有效合理的业绩评价机制不仅有助于解决委托代理问题，还是驱动代理人实现企业长期价值创造的动力来源。
自经济增加值（EVA）被提出后，该方法被国外企业普遍采用为业绩考核体系，并显示EVA对于企业业绩的评价具有良好的表现性。Asha Sharma（2013）的研究通过分析EVA与传统绩效指标相比能更好地代表公司的企业业绩。2010年中央企业推出了《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》，将EVA业绩评价方法进行实践应用。2016年《中央企业负责人经营业绩考核办法》再次加强了EVA考核方法在中央企业的全面应用。
我国学者对EVA的探讨多在EVA指标会对哪些方面产生影响、EVA对市场价值的解释能力方面等。在EVA与特定行业的方向探索较少，许艳芳（2011）高婷婷（2018）孙国林（2019）曾分别对电子行业、汽车产业、白酒产业以及粮食购销企业的EVA业绩评价进行了探索。但针对近年来发展飞速的信息技术行业的探索并不充分。目前，我国新一代信息技术不断突破，信息技术产业已发展成为推动国民经济高质量发展的先导性、战略性和基础性产业。该行业的选择是聚焦在未来经济发展的重心上，具有重要探究意义。本文根据2015-2017年上市信息技术企业的数据，探究基于EVA的业绩评价体系相较于传统模式是否能更好的适用于信息技术企业。更进一步，为企业业绩评价体系的构建提出建议。
二、研究假设的提出
常用于衡量企业市场价值的指标有股票报酬率和市场增加值。由于股票价格的变动有多种因素影响，故本文选择市场增加值（MVA）作为企业业绩的代表。1988年，Stern Stewart Consulting Company首先使用了MVA分析通用和默克。Stewart（1991） 研究发现，如果企业的价值大于或等于零，EVA与市场增加值（MVA）既有较强的相关性。Uyemura， Kantor和Pettit（1996）对100家美国银行数据进行分析，研究发现相较于每股盈余、净收入、净资产收益率、总资产收益率等指标而言，EVA与MVA的相关性更强。Aminimehr & lqbal（2008）通过趋势分析和Pearson分析研究了EVA和MVA之间的关系。分析发现，EVA与MVA之间存在显着的相关关系。罗蓉（2012）通过对中央上市企业的数据进行分析，发现EVA指标与企业价值顯著正相关。
MVA包含了对经理人员有效运用企业资源的能力及对企业长期发展前景的市场评价，是一种长期的、外部市场的经营业绩评价方法，是评价管理者长期业绩的最佳外部指标。由于MVA可以直接度量企业给股东带来的收益，已成为国际上衡量公司价值变化的通用指标。 国内外已有充分的研究表明EVA与MVA有着高度的相关性。理论上，资本市场越有效，MVA与EVA的相关性应越强，在完全有效的资本市场中企业的内在价值和外在价值应当是一致的。
因此，本文将利用MVA评价我国信息技术行业上市企业的经营业绩。鉴于EVA能够降低会计信息失真和财务报告的可操纵性，从理论上来说，相较于传统业绩评价指标来说EVA应对MVA的解释能力更强。但现有国内外相关研究结论并非一致如此。基于此，本文提出以下假设：
假设1：信息技术行业上市企业的EVA与MVA之间高度正相关，且EVA对MVA有很强的解释能力;
假设2：对于信息技术行业上市企业，EVA比传统业绩评价指标对MVA有更高的解释能力。
三、研究设计与描述统计
（一）样本选择与数据来源
本文选择的样本为2015-2017年间信息技术行业范围内的上市公司，此行业范围标准依据证监会的分类标准。一方面2014年《企业会计准则》经修改后，更加与国际财务报告准则趋同，且该准则在此时间段内不再改变。另一方面近五年来，我国信息技术行业蓬勃向上，信息技术企业成倍增加，互联网产业、电信产业、软件产业等均在高速发展，选择近年份的探索更有意义。
样本公司的数据由国泰安（CSMAR）和色诺芬（CCER）数据库提供。2015年前上市的信息技术行业公司共有444家，剔除数据缺失企业，排除三年内被证券交易所ST、PT的企业，经数据清理后共得到122个有效样本。
（二）研究模型与变量定义
本文先对样本进行总体分析，即描述性统计分析。对于假设1和2，本文将从两个角度进行论证。
一方面通过相关性分析，分别按三年总体和单一年份探索EVA、传统业绩评价指标（NI、EPS、ROA、ROE）与MVA的相关性强弱，验证假设1、假设2。
另一方面通过回归分析，研究变量之间的关系。对于假设1，以EVA为自变量、MVA为因变量，使用最小二乘法（OLS回归）构建一元线性回归模型，模型1： （1）
对于假设2，使用计算增量信息含量的方法说明EVA和传统指标对MVA的解释能力。计算增量信息含量是指在原模型的技术上加入新变量，看新模型的解释能力是否更强。因此，我们先对传统评价指标和MVA逐一建立一元回归模型，然后在模型中加入EVA变量，比较加入变量前后的拟合度的增加值，进行单因素增量回归分析。
为了解释EVA相较于传统指标而言解释能力更高。对于假设2将再采用控制变量法。首先将传统指标与MVA进行多元回归的逐步回归法。再向模型中加入EVA变量，对EVA、传统指标与MVA构建新的多元回归模型。并比较两回归数据，看EVA是否仍然有很强的解释力。
（三）描述性统计分析
由EVA计算结果显示，在我国122家信息技术行业上市企业中，2015-2017年间均有过半数或接近半数的企业的EVA值为正。三年间EVA值为正的企业数分别为76、56、64家。EVA值大于零，表明其经营收入在扣除所有的成本和费用后仍有剩余，股东价值增加;反之，股东价值减少。NI计算结果显示，2015-2017年间绝大多数企业的净利润为正，分别有114、115、110家盈利，亏损企业数占总数比例较小。由表可见，EVA和NI正值的企业个数在发展趋势上并不相同。究其原因，2015-2016年我国股市波动剧烈，2015上半年出现股市大好情形，下半年股市下跌，直至2016年出现股灾，2017年逐渐恢复。 从净利润的计算方法可以看出，股市的波对对NI的计算并无影响。但对于经济增加值而言，股市的波动将影响资本总额中的所有者权益合计，故企业股价的波动会改变EVA的值。因此，其中EVA为正的企业数量趋势与此环境原因相吻合，但NI为正的企业数却波动不大。由此可见，EVA对企业业绩的评价可能更加敏锐。
经描述统计发现，2015-2017年NI和EVA的均值分别为2.73亿和0.23亿元，差距在十倍以上，可见没有考虑资本成本的净利润极大地高估了企业的绩效。按年数据来看，EVA和NI的值均成先下降再回升的趋势，与企业环境原因吻合。
总体而言，经济增加值和净利润对企业的经营业绩评价有一定的趋同性。受到2015-2016年股市波动的影响，经济增加值对市场状况变化更加敏锐，因此经济增加值更适合作为企业的业绩评价指标。
四、实证分析
（一）相关性分析
1、总体相关性分析
通过Pearson相关分析法得到我国信息技术行业上市企业EVA、NI、EPS、ROA、ROE五个指标分别与MVA的线性相关性。由分析结果我们可以得出2015-2017年总体而言，EVA在0.01水平下与MVA显著性正相关，且EVA与MVA相关系数达到0.694，EVA对MVA具有很强的解释能力，故假设1得证。EVA与MVA的相关系数显著高于除ROE外其他传统会计指标与MVA的相关系数（-0.304，0.19和0.157），其中ROE没能通过0.01水平下的显著性检验。可见EVA相对于传统业绩评价指标对MVA有更高的解释能力，假设2得证。
2、单一年份相关性分析
按年份进行分析，对比单一年份的EVA、NI、EPS、ROA、ROE与MVA的相关性。从结果可以看出，2015、2016年传统评价指标中NI、EPS对MVA具有显著性，而2017年中只有EVA对MVA 具有显著相关性。出现此情况可能是由于其特殊的经济背景。因此，可以推断，NI、EPS等传统业绩评价指标并不太适合单一年份的企业业绩评价。同时由于三年里，EVA与MVA的相关性都在0.01的水平下显著，且两者的相关系数远远高于其他传统业绩指标。因此，可以说明，在单一年份里，EVA与MVA直接高度正相关，EVA对MVA具有很强的解释能力，且相较于传统业绩指标具有更高的解释能力，假设1、假设2得证。
（二）回歸分析
1、对假设1的研究
根据假设模型，用F检验回归模型的整体相关性，用T检验来判定EVA和MVA之间的线性关系是否显著，用调整后的R方来判断EVA对MVA的解释能力。
由结果可知，T值和F值都在小于0.01的水平下显著，表明回归系数通过了T检验，即两个变量是线性相关的;回归方程通过了F检验，说明回归总体是显著线性的。调整后的R方为经调整后的方程拟合度，说明EVA与MVA之间存在正相关性，且EVA对MVA具有48.1%的解释度。EVA对MVA的解释能力具有显著性，假设1得证。
2、对假设2的研究
（1）单因素增量回归分析
结果显示，NI、EPS、ROA值的回归系数T及其回归方程显著程度F均在0.05的水平下通过显著性检验，ROE有9%的显著性水平，呈现一定的显著性只是相较而言较弱，此结果与上文总体相关性分析中结果吻合。此外，各自变量与因变量的调整拟合优度值较低，均小于0.1，仅NI的调整拟合优度值相对较高。说明单独的传统财务指标对MVA的解释能力并不足。
ROE是用于反映股东权益的收益水平，可衡量公司对股东投入资本的利用效率。ROE与MVA相关性不显著说明信息技术行业上市企业中，当较多公司的企业价值增加或减少时，未能实现对股东投入资本回报的相应增加或减少，可能损害股东财富。除ROE外的其余传统财务指标中，仅有净利润对MVA的解释能力稍强。结果显示，各传统财务指标对MVA的解释能力均小于EVA。说明目前在我国股票市场上，对企业的业绩评价主要以净利润（NI）作为指标，在一定程度上以每股收益（EPS）和资产收益率（ROA）指标作为参考指标。人们对于权益成本的认识比较淡薄，一定程度上致使我国上市企业采取利润导向型的经营策略。就指标效果而言，NI、EPS、ROA和ROE均不如EVA对MVA的解释能力和适用效果更强。
从加入EVA后的结果来看，各自变量的T值、F值均有上升，显著性明显提高。加入EVA后的各自变量对回归方程的解释程度，即调整后的R方显著提高。通过调整拟合优度值的对比，NI、EPS、ROA、ROE对MVA的解释能力增强了51.9%、45.1%、46.6%、47.7%。说明EVA在整体上能提供较多的增量信息，解释了更多传统财务指标无法对MVA解释的部分。其中，以NI为自变量的回归中加入EVA后，新回归模型对MVA的解释能力上升的最明显，这与前文的原因分析相一致。综上所述，EVA指标中包含了传统指标中所欠缺的一些信息，这些信息将更有助于解释企业价值的变化。但为了探究EVA相较于其他变量解释力更高，将继续进行多元回归分析。 综上，我们可以看出，EVA指标中包含了一些传统评价指标说欠缺的因素，EVA对于MVA的解释能力确实高于传统业绩评价指标，假设2得证。故EVA指标相较于传统以及评价指标更适合作为企业业绩评价的指标。
（2）小结
本文根据信息技术行业上市企业2015-2017年的实际数据，对企业三年间的经营业绩进行了评价。从总体描述统计结果表明，从净利润角度看，我国信息技术行业上市企业一直盈利，经营良好;但从EVA角度看，这些企业2016年受股市影响，实际营业情况并不好，不过2017年逐步恢复，行业发展趋势比较乐观。继而，通过相关性分验证了EVA与MVA呈现出显著的正相关关系，且其相关系数明显高于传统财务评价指标，EVA对MVA的解释能力更加可靠。以EVA作为衡量信息技术行业上市企业的企业业绩是可行的。最后，通过一元多元回归分析，EVA指标相对于传统财务业绩评价指标确实具有更多的增量信息含量，在采用控制变量法下，加入EVA后的传统业绩评价指标和MVA表现出更高的正相关关系。回归方程加入EVA变量后，自变量对企业市场价值的解释能力显著提高。EVA在评价企业业绩时充分考虑了股权成本，使得股东利益得到重视。相较于传统财务业绩评价指标，EVA能更有效的对企业业绩进行解释。
五、研究结论与建议
根据本文对企业业绩评价指标的探索，反映出我国传统的业绩评价体系并不完善，并不能准确反应信息技术行业上市企业的经营情况，进而无法使得管理者与股东实现目标一致性。本文探索了对信息技术企业而言EVA指标相对于传统财务指标解释能力的优越性，因此构建一个基于EVA的新的业绩评价体系是很好的改进方向。对此给予一定的建议：我国信息技术企业可以引入平衡记分卡业绩评价体系，将EVA指标加入平衡记分卡的财务维度里。EVA指标的加入鼓励管理者考虑企业长远利益进行决策，如研发的投入、人才的培养投入等。以EVA最大化作为目标，设置核心的EVA业绩考核指标（如EVA、EVA增长率等）对经理人进行考核，并与其薪酬联系，在一定程度上可以消减经理人以净利润为目标的短视行为，促使管理者实现与股东的目标一致性。
参考文献：
[1]谷祺，于东智.EVA财务管理系统的理论分析[J].会计研究，2000（11）：31-36
[2]余海宗，师芙琴.基于EVA公司绩效与股票价值相关性的实证分析[J]财会通讯（学术版），2007（03）：85-87
[3]张先治，李琦.基于EVA的业绩评价对央企过度投资行为影响的实证分析[J].南昌：当代财经，2012，（5）：71-74
[4]王常乐.EVA考核体系在军工科研院所的应用研究[D].上海交通大学，2013
[5]王纪平.关于央企采用EVA指标进行经营业绩考核的思考[J].北京财务与会计，2015，（14）：19-20
[6]张海霞.基于EVA的房地产上市公司业绩评价——以保利地产为例[J].财会月刊，2015（09）：56-59
[7]何威风，劉巍.EVA业绩评价与企业风险承担[J].中国软科学，2017（06）：99-116.
作者单位：重庆工商大学
关键词：EVA;企业业绩;业绩评价;信息技术行业
一、引言
随着企业规模的逐步扩大，委托代理制度必不可少，所有权与经营权的分离不可避免地会带来委托代理问题。在信息不对称的情况下，如何促使股东与经理人实现目标一致，这是学者们一直在探索的问题。我国目前传统的业绩评价模式是通过企业财务报表中的一些指标反应企业的经营状况。但鉴于传统财务报表的无法避免的一些会计估计选择等，代理人可能会出于为自身利益的目的而进行报表操纵。因此有效合理的业绩评价机制不仅有助于解决委托代理问题，还是驱动代理人实现企业长期价值创造的动力来源。
自经济增加值（EVA）被提出后，该方法被国外企业普遍采用为业绩考核体系，并显示EVA对于企业业绩的评价具有良好的表现性。Asha Sharma（2013）的研究通过分析EVA与传统绩效指标相比能更好地代表公司的企业业绩。2010年中央企业推出了《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》，将EVA业绩评价方法进行实践应用。2016年《中央企业负责人经营业绩考核办法》再次加强了EVA考核方法在中央企业的全面应用。
我国学者对EVA的探讨多在EVA指标会对哪些方面产生影响、EVA对市场价值的解释能力方面等。在EVA与特定行业的方向探索较少，许艳芳（2011）高婷婷（2018）孙国林（2019）曾分别对电子行业、汽车产业、白酒产业以及粮食购销企业的EVA业绩评价进行了探索。但针对近年来发展飞速的信息技术行业的探索并不充分。目前，我国新一代信息技术不断突破，信息技术产业已发展成为推动国民经济高质量发展的先导性、战略性和基础性产业。该行业的选择是聚焦在未来经济发展的重心上，具有重要探究意义。本文根据2015-2017年上市信息技术企业的数据，探究基于EVA的业绩评价体系相较于传统模式是否能更好的适用于信息技术企业。更进一步，为企业业绩评价体系的构建提出建议。
二、研究假设的提出
常用于衡量企业市场价值的指标有股票报酬率和市场增加值。由于股票价格的变动有多种因素影响，故本文选择市场增加值（MVA）作为企业业绩的代表。1988年，Stern Stewart Consulting Company首先使用了MVA分析通用和默克。Stewart（1991） 研究发现，如果企业的价值大于或等于零，EVA与市场增加值（MVA）既有较强的相关性。Uyemura， Kantor和Pettit（1996）对100家美国银行数据进行分析，研究发现相较于每股盈余、净收入、净资产收益率、总资产收益率等指标而言，EVA与MVA的相关性更强。Aminimehr & lqbal（2008）通过趋势分析和Pearson分析研究了EVA和MVA之间的关系。分析发现，EVA与MVA之间存在显着的相关关系。罗蓉（2012）通过对中央上市企业的数据进行分析，发现EVA指标与企业价值顯著正相关。
MVA包含了对经理人员有效运用企业资源的能力及对企业长期发展前景的市场评价，是一种长期的、外部市场的经营业绩评价方法，是评价管理者长期业绩的最佳外部指标。由于MVA可以直接度量企业给股东带来的收益，已成为国际上衡量公司价值变化的通用指标。 国内外已有充分的研究表明EVA与MVA有着高度的相关性。理论上，资本市场越有效，MVA与EVA的相关性应越强，在完全有效的资本市场中企业的内在价值和外在价值应当是一致的。
因此，本文将利用MVA评价我国信息技术行业上市企业的经营业绩。鉴于EVA能够降低会计信息失真和财务报告的可操纵性，从理论上来说，相较于传统业绩评价指标来说EVA应对MVA的解释能力更强。但现有国内外相关研究结论并非一致如此。基于此，本文提出以下假设：
假设1：信息技术行业上市企业的EVA与MVA之间高度正相关，且EVA对MVA有很强的解释能力;
假设2：对于信息技术行业上市企业，EVA比传统业绩评价指标对MVA有更高的解释能力。
三、研究设计与描述统计
（一）样本选择与数据来源
本文选择的样本为2015-2017年间信息技术行业范围内的上市公司，此行业范围标准依据证监会的分类标准。一方面2014年《企业会计准则》经修改后，更加与国际财务报告准则趋同，且该准则在此时间段内不再改变。另一方面近五年来，我国信息技术行业蓬勃向上，信息技术企业成倍增加，互联网产业、电信产业、软件产业等均在高速发展，选择近年份的探索更有意义。
样本公司的数据由国泰安（CSMAR）和色诺芬（CCER）数据库提供。2015年前上市的信息技术行业公司共有444家，剔除数据缺失企业，排除三年内被证券交易所ST、PT的企业，经数据清理后共得到122个有效样本。
（二）研究模型与变量定义
本文先对样本进行总体分析，即描述性统计分析。对于假设1和2，本文将从两个角度进行论证。
一方面通过相关性分析，分别按三年总体和单一年份探索EVA、传统业绩评价指标（NI、EPS、ROA、ROE）与MVA的相关性强弱，验证假设1、假设2。
另一方面通过回归分析，研究变量之间的关系。对于假设1，以EVA为自变量、MVA为因变量，使用最小二乘法（OLS回归）构建一元线性回归模型，模型1： （1）
对于假设2，使用计算增量信息含量的方法说明EVA和传统指标对MVA的解释能力。计算增量信息含量是指在原模型的技术上加入新变量，看新模型的解释能力是否更强。因此，我们先对传统评价指标和MVA逐一建立一元回归模型，然后在模型中加入EVA变量，比较加入变量前后的拟合度的增加值，进行单因素增量回归分析。
为了解释EVA相较于传统指标而言解释能力更高。对于假设2将再采用控制变量法。首先将传统指标与MVA进行多元回归的逐步回归法。再向模型中加入EVA变量，对EVA、传统指标与MVA构建新的多元回归模型。并比较两回归数据，看EVA是否仍然有很强的解释力。
（三）描述性统计分析
由EVA计算结果显示，在我国122家信息技术行业上市企业中，2015-2017年间均有过半数或接近半数的企业的EVA值为正。三年间EVA值为正的企业数分别为76、56、64家。EVA值大于零，表明其经营收入在扣除所有的成本和费用后仍有剩余，股东价值增加;反之，股东价值减少。NI计算结果显示，2015-2017年间绝大多数企业的净利润为正，分别有114、115、110家盈利，亏损企业数占总数比例较小。由表可见，EVA和NI正值的企业个数在发展趋势上并不相同。究其原因，2015-2016年我国股市波动剧烈，2015上半年出现股市大好情形，下半年股市下跌，直至2016年出现股灾，2017年逐渐恢复。 从净利润的计算方法可以看出，股市的波对对NI的计算并无影响。但对于经济增加值而言，股市的波动将影响资本总额中的所有者权益合计，故企业股价的波动会改变EVA的值。因此，其中EVA为正的企业数量趋势与此环境原因相吻合，但NI为正的企业数却波动不大。由此可见，EVA对企业业绩的评价可能更加敏锐。
经描述统计发现，2015-2017年NI和EVA的均值分别为2.73亿和0.23亿元，差距在十倍以上，可见没有考虑资本成本的净利润极大地高估了企业的绩效。按年数据来看，EVA和NI的值均成先下降再回升的趋势，与企业环境原因吻合。
总体而言，经济增加值和净利润对企业的经营业绩评价有一定的趋同性。受到2015-2016年股市波动的影响，经济增加值对市场状况变化更加敏锐，因此经济增加值更适合作为企业的业绩评价指标。
四、实证分析
（一）相关性分析
1、总体相关性分析
通过Pearson相关分析法得到我国信息技术行业上市企业EVA、NI、EPS、ROA、ROE五个指标分别与MVA的线性相关性。由分析结果我们可以得出2015-2017年总体而言，EVA在0.01水平下与MVA显著性正相关，且EVA与MVA相关系数达到0.694，EVA对MVA具有很强的解释能力，故假设1得证。EVA与MVA的相关系数显著高于除ROE外其他传统会计指标与MVA的相关系数（-0.304，0.19和0.157），其中ROE没能通过0.01水平下的显著性检验。可见EVA相对于传统业绩评价指标对MVA有更高的解释能力，假设2得证。
2、单一年份相关性分析
按年份进行分析，对比单一年份的EVA、NI、EPS、ROA、ROE与MVA的相关性。从结果可以看出，2015、2016年传统评价指标中NI、EPS对MVA具有显著性，而2017年中只有EVA对MVA 具有显著相关性。出现此情况可能是由于其特殊的经济背景。因此，可以推断，NI、EPS等传统业绩评价指标并不太适合单一年份的企业业绩评价。同时由于三年里，EVA与MVA的相关性都在0.01的水平下显著，且两者的相关系数远远高于其他传统业绩指标。因此，可以说明，在单一年份里，EVA与MVA直接高度正相关，EVA对MVA具有很强的解释能力，且相较于传统业绩指标具有更高的解释能力，假设1、假设2得证。
（二）回歸分析
1、对假设1的研究
根据假设模型，用F检验回归模型的整体相关性，用T检验来判定EVA和MVA之间的线性关系是否显著，用调整后的R方来判断EVA对MVA的解释能力。
由结果可知，T值和F值都在小于0.01的水平下显著，表明回归系数通过了T检验，即两个变量是线性相关的;回归方程通过了F检验，说明回归总体是显著线性的。调整后的R方为经调整后的方程拟合度，说明EVA与MVA之间存在正相关性，且EVA对MVA具有48.1%的解释度。EVA对MVA的解释能力具有显著性，假设1得证。
2、对假设2的研究
（1）单因素增量回归分析
结果显示，NI、EPS、ROA值的回归系数T及其回归方程显著程度F均在0.05的水平下通过显著性检验，ROE有9%的显著性水平，呈现一定的显著性只是相较而言较弱，此结果与上文总体相关性分析中结果吻合。此外，各自变量与因变量的调整拟合优度值较低，均小于0.1，仅NI的调整拟合优度值相对较高。说明单独的传统财务指标对MVA的解释能力并不足。
ROE是用于反映股东权益的收益水平，可衡量公司对股东投入资本的利用效率。ROE与MVA相关性不显著说明信息技术行业上市企业中，当较多公司的企业价值增加或减少时，未能实现对股东投入资本回报的相应增加或减少，可能损害股东财富。除ROE外的其余传统财务指标中，仅有净利润对MVA的解释能力稍强。结果显示，各传统财务指标对MVA的解释能力均小于EVA。说明目前在我国股票市场上，对企业的业绩评价主要以净利润（NI）作为指标，在一定程度上以每股收益（EPS）和资产收益率（ROA）指标作为参考指标。人们对于权益成本的认识比较淡薄，一定程度上致使我国上市企业采取利润导向型的经营策略。就指标效果而言，NI、EPS、ROA和ROE均不如EVA对MVA的解释能力和适用效果更强。
从加入EVA后的结果来看，各自变量的T值、F值均有上升，显著性明显提高。加入EVA后的各自变量对回归方程的解释程度，即调整后的R方显著提高。通过调整拟合优度值的对比，NI、EPS、ROA、ROE对MVA的解释能力增强了51.9%、45.1%、46.6%、47.7%。说明EVA在整体上能提供较多的增量信息，解释了更多传统财务指标无法对MVA解释的部分。其中，以NI为自变量的回归中加入EVA后，新回归模型对MVA的解释能力上升的最明显，这与前文的原因分析相一致。综上所述，EVA指标中包含了传统指标中所欠缺的一些信息，这些信息将更有助于解释企业价值的变化。但为了探究EVA相较于其他变量解释力更高，将继续进行多元回归分析。 综上，我们可以看出，EVA指标中包含了一些传统评价指标说欠缺的因素，EVA对于MVA的解释能力确实高于传统业绩评价指标，假设2得证。故EVA指标相较于传统以及评价指标更适合作为企业业绩评价的指标。
（2）小结
本文根据信息技术行业上市企业2015-2017年的实际数据，对企业三年间的经营业绩进行了评价。从总体描述统计结果表明，从净利润角度看，我国信息技术行业上市企业一直盈利，经营良好;但从EVA角度看，这些企业2016年受股市影响，实际营业情况并不好，不过2017年逐步恢复，行业发展趋势比较乐观。继而，通过相关性分验证了EVA与MVA呈现出显著的正相关关系，且其相关系数明显高于传统财务评价指标，EVA对MVA的解释能力更加可靠。以EVA作为衡量信息技术行业上市企业的企业业绩是可行的。最后，通过一元多元回归分析，EVA指标相对于传统财务业绩评价指标确实具有更多的增量信息含量，在采用控制变量法下，加入EVA后的传统业绩评价指标和MVA表现出更高的正相关关系。回归方程加入EVA变量后，自变量对企业市场价值的解释能力显著提高。EVA在评价企业业绩时充分考虑了股权成本，使得股东利益得到重视。相较于传统财务业绩评价指标，EVA能更有效的对企业业绩进行解释。
五、研究结论与建议
根据本文对企业业绩评价指标的探索，反映出我国传统的业绩评价体系并不完善，并不能准确反应信息技术行业上市企业的经营情况，进而无法使得管理者与股东实现目标一致性。本文探索了对信息技术企业而言EVA指标相对于传统财务指标解释能力的优越性，因此构建一个基于EVA的新的业绩评价体系是很好的改进方向。对此给予一定的建议：我国信息技术企业可以引入平衡记分卡业绩评价体系，将EVA指标加入平衡记分卡的财务维度里。EVA指标的加入鼓励管理者考虑企业长远利益进行决策，如研发的投入、人才的培养投入等。以EVA最大化作为目标，设置核心的EVA业绩考核指标（如EVA、EVA增长率等）对经理人进行考核，并与其薪酬联系，在一定程度上可以消减经理人以净利润为目标的短视行为，促使管理者实现与股东的目标一致性。
参考文献：
[1]谷祺，于东智.EVA财务管理系统的理论分析[J].会计研究，2000（11）：31-36
[2]余海宗，师芙琴.基于EVA公司绩效与股票价值相关性的实证分析[J]财会通讯（学术版），2007（03）：85-87
[3]张先治，李琦.基于EVA的业绩评价对央企过度投资行为影响的实证分析[J].南昌：当代财经，2012，（5）：71-74
[4]王常乐.EVA考核体系在军工科研院所的应用研究[D].上海交通大学，2013
[5]王纪平.关于央企采用EVA指标进行经营业绩考核的思考[J].北京财务与会计，2015，（14）：19-20
[6]张海霞.基于EVA的房地产上市公司业绩评价——以保利地产为例[J].财会月刊，2015（09）：56-59
[7]何威风，劉巍.EVA业绩评价与企业风险承担[J].中国软科学，2017（06）：99-116.
作者单位：重庆工商大学