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文檔簡介
智力資本與企業(yè)績效:來自中國證券市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)
[摘要]本文以我國汽車行業(yè)的32家上市公司為樣本,考察了智力資本各構(gòu)成部分與企業(yè)績效之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的物質(zhì)資本、智力資本對(duì)企業(yè)的績效有正向促進(jìn)作用,且智力資本對(duì)企業(yè)績效的促進(jìn)作用比物質(zhì)資本顯著;智力資本的構(gòu)成部分:人力資本和結(jié)構(gòu)資本,也正向促進(jìn)企業(yè)績效,但物質(zhì)資本和人力資本對(duì)企業(yè)績效的影響顯著,而結(jié)構(gòu)資本不顯著。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),從智力資本的各個(gè)組成部分去分析智力資本與企業(yè)績效的關(guān)系比從智力資本的整體來分析其與企業(yè)績效的關(guān)系更具有說服和解釋力度。
[關(guān)鍵詞]智力資本企業(yè)績效VAIC法
一、問題的提出
企業(yè)是物質(zhì)資本和智力資本的結(jié)合體。智力資本是對(duì)使公司得以運(yùn)行的所有無形資產(chǎn)的總稱,即它們的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、技能以及相關(guān)的軟資產(chǎn)。組織競爭越來越依賴它們的智力資產(chǎn),越來越多的組織開始明確認(rèn)識(shí)到智力資本是企業(yè)競爭優(yōu)勢的根本來源。世界各地的大公司開始認(rèn)識(shí)到它們最寶貴的資產(chǎn)是無形資產(chǎn)。它們發(fā)現(xiàn):公司的價(jià)值已不在于擁有多少廠房、設(shè)備、甚至產(chǎn)品,而在于客戶的信賴程度、與商業(yè)伙伴合作的能力、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、電訊基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),以及雇員的創(chuàng)造潛力和技能;公司中最大的資產(chǎn),就是繼資本、勞動(dòng)之后脫穎而出的智力資本。國際馳名的公司,象通用電器公司、摩托羅拉公司、惠普公司、西門子公司、數(shù)字設(shè)備公司等居于行業(yè)領(lǐng)先地位的公司,都已開始利用智力資本來獲得真正的競爭優(yōu)勢。
智力資本的管理己經(jīng)成為知識(shí)時(shí)代企業(yè)經(jīng)營的核心。Bornemanneta1通過研究發(fā)現(xiàn),能夠較好地管理其智力資本的企業(yè)比一般企業(yè)有更強(qiáng)的競爭優(yōu)勢,那些加強(qiáng)自身智力資本管理的公司往往比其他公司表現(xiàn)更佳。Brennan和Connell也曾發(fā)表論文認(rèn)為智力資本管理對(duì)企業(yè)的長期經(jīng)營績效有重要的作用。國內(nèi)目前對(duì)智力資本與企業(yè)績效的研究主要集中在對(duì)人力資本與企業(yè)績效的研究上,例如,方潤生,李垣通過對(duì)企業(yè)管理層人員變動(dòng)與企業(yè)績效的實(shí)證分析,認(rèn)為管理層人力資本結(jié)構(gòu)的變化對(duì)企業(yè)績效的改善存在明顯的積極作用。朱杏珍從人力資本對(duì)企業(yè)的獲利能力、償債能力、營運(yùn)能力和發(fā)展能力的作用入手進(jìn)行分析,認(rèn)為人力資本是決定企業(yè)績效的關(guān)鍵因素。以知識(shí)為核心的智力資本在企業(yè)績效和持續(xù)競爭優(yōu)勢的獲取中發(fā)揮著越來越重要的作用(Teece2000)。由此可見,在理論研究中,學(xué)者們普遍指出智力資本對(duì)企業(yè)市場價(jià)值、股票價(jià)格、企業(yè)績效有正相關(guān)關(guān)系,智力資本能夠構(gòu)建和保持企業(yè)績效和競爭優(yōu)勢。從研究文獻(xiàn)看出,對(duì)智力資本的構(gòu)成部分與企業(yè)績效的關(guān)系進(jìn)行的研究很少,還沒有文獻(xiàn)對(duì)其進(jìn)行過實(shí)證研究。
物質(zhì)資本和智力資本都正向促進(jìn)企業(yè)業(yè)績,從而提高企業(yè)價(jià)值,智力資本跟物質(zhì)資本相比對(duì)企業(yè)業(yè)績正向促進(jìn)作用更顯著;智力資本又可分為人力資本和結(jié)構(gòu)資本,理論上人力資本和結(jié)構(gòu)資本也對(duì)企業(yè)績效有正向促進(jìn)作用,而且智力資本的組成部分去分析智力資本與企業(yè)績效的關(guān)系,比從智力資本的整體來分析它與企業(yè)績效的關(guān)系更具有說明和解釋力度。本文基于中國證券市場,以智力資本各構(gòu)成部分:人力資本和結(jié)構(gòu)資本,為解釋變量,對(duì)智力資本與企業(yè)績效的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。
二、研究方法
樣本選擇和數(shù)據(jù)來源
本文所選擇的樣本為我國深滬交易所上市的A股公司,樣本期為2004年的年報(bào)。本文研究所用到的所有數(shù)據(jù)都手工摘自2004年我國汽車行業(yè)共32家上市公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告,所有股票的價(jià)格均是2004年12月31日的收盤價(jià)。
檢驗(yàn)?zāi)P秃妥兞空f明
本文運(yùn)用如下兩個(gè)模型來檢驗(yàn)有關(guān)理論假設(shè):
模型1ROA=α0+α1VAIC+ε
模型2ROA=α0+α1VACA+α2VAHU+α3STVA+ε
上述模型中,α為待估參數(shù),ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。模型1用來檢驗(yàn)企業(yè)績效與智力資本整體的關(guān)系,模型2用來檢驗(yàn)企業(yè)績效與智力資本的各個(gè)組成部分之間的關(guān)系。
1.被解釋變量——企業(yè)績效的替代變量
由于凈資產(chǎn)收益率作為中國資本市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)用于監(jiān)管的基本指標(biāo),已成為上市公司操縱的對(duì)象,可信性相對(duì)較弱,因此,我們借鑒Aboodyetal(1999)以及Chenetal(2004)的研究方法,以總資產(chǎn)收益率作為企業(yè)績效的替代變量。
2.解釋變量——智力資本的替代變量
目前,理論界關(guān)于智力資本的計(jì)量方法主要有托賓Q值法、權(quán)益市價(jià)凈值比法、經(jīng)濟(jì)附加價(jià)值法等,但現(xiàn)有的度量方法各有優(yōu)缺點(diǎn),還沒有一套完全適用于各種智力資本衡量的工具。本文借鑒StevenFirer(2003)運(yùn)用的智力增值系數(shù)VAIC(ValueAddedIntellectualCoefficient)法作為智力資本的評(píng)價(jià)方法。StevenFirer認(rèn)為智力增值系數(shù)VAIC是一個(gè)可分析性的程序,它能使管理層、股東及其它利益相關(guān)者有效地監(jiān)督和評(píng)價(jià)一個(gè)公司的總資源及每一種資源的增值效率。
VAIC法是AntePublic開發(fā)的一種智力資本評(píng)價(jià)系統(tǒng),該模型首先引用Skandia模型的概念,即公司的市場價(jià)值是由資本運(yùn)用與智力資本所組成,所以定義公司價(jià)值的增加是由上述資本所產(chǎn)生。然后利用“效率”的概念,即對(duì)業(yè)績的評(píng)價(jià)包括對(duì)資本增值效率的評(píng)價(jià)及智力潛力增值效率的評(píng)價(jià)兩部分,二者分別用資本增值系數(shù)VACA和智力潛力增值系數(shù)VAIP來表示,而將企業(yè)運(yùn)用資本與智力資本進(jìn)行增值的能力稱為“智力能力”,用“智力增值系數(shù)VAIC”來表示,它等于資本增值系數(shù)VACA與智力潛力增值系數(shù)VAIP之和,即VAIC=VACA+VAIP。根據(jù)Skandia模型,智力資本又分為人力資本與結(jié)構(gòu)資本兩大部分,因而智力潛力增值系數(shù)等于人力資本增值系數(shù)VAHU和結(jié)構(gòu)資本及附加價(jià)值增值系數(shù)STVA之和,即VAIP=VAHU+STVA,因此智力增值系數(shù)VAIC=VACA+VAHU+STVA。
因此,本文選取以下變量作為智力資本的替代變量:
1.VAIC:智力增值系數(shù),VAIC=VACA+VAHU+STVA
2.VACA:資本增值系數(shù),VACA=VA/CE。其中,VA=W+I+T+NI,W代表企業(yè)支付的工資,I代表利息費(fèi)用,T代表稅賦,NI代表稅后利潤;CE=總資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債
3.VAHU:人力資本增值系數(shù),VAHU=VA/HC,HC采用現(xiàn)金流量表中的支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金數(shù)據(jù)
4.STVA:結(jié)構(gòu)資本與附加價(jià)值增值系數(shù),STVA=SC/VA,SC=VA-HC
研究假設(shè)
H1:智力資本VAIC對(duì)企業(yè)的績效有顯著的正向促進(jìn)作用;
H2-a:物質(zhì)資本VACA對(duì)企業(yè)的績效有顯著的正向促進(jìn)作用;
H2-b:人力資本VAHU對(duì)企業(yè)的績效有顯著的正向促進(jìn)作用;
H2-c:結(jié)構(gòu)資本STVA與企業(yè)的績效有正相關(guān)關(guān)系。
實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果及分析
1.描述性統(tǒng)計(jì)
表1特征變量的描述性統(tǒng)計(jì)
變量均值標(biāo)準(zhǔn)差樣本容量
VAIC32
VACA32
VAHU32
STVA32
ROA32
從表1可以看出,每一元的物質(zhì)資本、人力資本和結(jié)構(gòu)資本分別可為公司帶來元、元和元的增值,從而可以看出樣本公司2004年在增值方面人力資本比物質(zhì)資本和結(jié)構(gòu)資本更有效。
2.單變量分析
表2相關(guān)性分析
ROAVAICVACAVAHUSTVA
ROA
VAIC**
VACA**
VAHU***-**
STVA-
*、**分別表示在5%、1%的水平上顯著
從表2可以看出,智力增值系數(shù)VAIC、資本增值系數(shù)VACA、人力資本增值系數(shù)VAHU與企業(yè)績效替代變量ROA都成顯著正相關(guān)關(guān)系,而結(jié)構(gòu)資本與附加價(jià)值增值系數(shù)STVA與ROA正相關(guān)。
3.多元回歸分析
表3智力資本與企業(yè)績效的回歸分析
Independent
Variables
(解釋變量)DependentVariables(被解釋變量)
ROA
Bt-statistic
PartA:model1
Constant--
VAIC
RSquare
PartB:model2
Constant--
VACA
VAHU
STVA
RSquare
表3顯示了對(duì)當(dāng)年公司績效的兩種回歸模型的結(jié)果。從橫向上看,PartA的模型1顯示了企業(yè)績效的替代變量ROA與VAIC的關(guān)系。從表中可以看出VAIC系數(shù)與ROA成顯著正相關(guān)關(guān)系,因而基本上支持了假設(shè)1,即企業(yè)的智力資本對(duì)企業(yè)的績效有積極的正向促進(jìn)作用。PartB的模型2顯示了企業(yè)績效的替代變量ROA與VAIC的三個(gè)組成部分即VACA、VAHU和STVA各自的關(guān)系。其中,VACA、VAHU的系數(shù)在模型中都成顯著正相關(guān)關(guān)系,從而支持了假設(shè)2-a和2-b,即企業(yè)的物質(zhì)資本、人力資本對(duì)企業(yè)的績效有積極的正向促進(jìn)作用。STVA系數(shù)在模型中成正相關(guān)關(guān)系,因而也基本上支持了假設(shè)2-c,即結(jié)構(gòu)資本與企業(yè)的績效有正相關(guān)關(guān)系。
再從縱向上來看,在兩個(gè)模型中,模型2的擬合系數(shù)R2=要比模型1的擬合系數(shù)R2=大,從而說明模型2比模型1的分析效果更好,更能很好地說明智力資本與企業(yè)績效之間的關(guān)系。因此,本文認(rèn)為從智力資本的各個(gè)組成部分去分析智力資本與企業(yè)績效的關(guān)系,比從智力資本的整體來分析它與企業(yè)績效的關(guān)系更具有說明和解釋力度。
三、研究結(jié)論
從上述實(shí)證分析結(jié)果可見,本文所做的實(shí)證分析的結(jié)果基本上與我們所提出的假設(shè)一致,即智力資本與企業(yè)績效有正相關(guān)關(guān)系,企業(yè)的智力資本各要素與企業(yè)績效是相關(guān)的,其對(duì)企業(yè)績效都有很顯著的直接或間接的影響。同時(shí),通過對(duì)兩種模型分析結(jié)果的比較,我們又提出了從智力資本的各個(gè)組成部分的角度去分析智力資本與企業(yè)績效的關(guān)系,比從智力資本整體的角度去分析其與企業(yè)績效的關(guān)系,具有更高的解釋力度。
需要說明的是,由于本文所使用的樣本比較單一,只對(duì)我國汽車行業(yè)進(jìn)行了研究,同時(shí)研究所使用的數(shù)據(jù)均來自企業(yè)2004年年度報(bào)告,因此,本文研究結(jié)論不一定能推廣到2004年度以外或其它行業(yè)的情況。只是對(duì)2004年我國汽車行業(yè)企業(yè)的智力資本構(gòu)成部分與企業(yè)的績效之間的關(guān)系進(jìn)行初步研究。
參考文獻(xiàn):
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Ming-ChinChen,Shu-JuCheng
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