智力资本与企业绩效: 来自中国证券市场的经验证据
发布时间:2007-01-14 点击数:1392 正文:【
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简介:[摘要]本文以我国汽车行业的32家上市公司为样本,考察了智力资本各构成部分与企业绩效之间的关系。研究发现企业的物质资本、智力资本对企业的绩效有正向促进作用,且智力资本对企业绩效的促进作用比物质资本显著;智力资本的构成部分:人力资本和结构资本,也正向促进企业绩效,但物 ...
[摘要]本文以我国汽车行业的32家上市公司为样本,考察了智力资本各构成部分与企业绩效之间的关系。研究发现企业的物质资本、智力资本对企业的绩效有正向促进作用,且智力资本对企业绩效的促进作用比物质资本显著;智力资本的构成部分:人力资本和结构资本,也正向促进企业绩效,但物质资本和人力资本对企业绩效的影响显著,而结构资本不显著。进一步分析发现,从智力资本的各个组成部分去分析智力资本与企业绩效的关系比从智力资本的整体来分析其与企业绩效的关系更具有说服和解释力度。
[关键词] 智力资本 企业绩效 VAIC法
一、问题的提出
企业是物质资本和智力资本的结合体。智力资本是对使公司得以运行的所有无形资产的总称,即它们的知识、经验、技能以及相关的软资产。组织竞争越来越依赖它们的智力资产,越来越多的组织开始明确认识到智力资本是企业竞争优势的根本来源。世界各地的大公司开始认识到它们最宝贵的资产是无形资产。它们发现:公司的价值已不在于拥有多少厂房、设备、甚至产品,而在于客户的信赖程度、与商业伙伴合作的能力、知识产权、电讯基础结构,以及雇员的创造潜力和技能;公司中最大的资产,就是继资本、劳动之后脱颖而出的智力资本。国际驰名的公司,象通用电器公司、摩托罗拉公司、惠普公司、西门子公司、数字设备公司等居于行业领先地位的公司,都已开始利用智力资本来获得真正的竞争优势。
智力资本的管理己经成为知识时代企业经营的核心。Bornemann et a1(1999)通过研究发现,能够较好地管理其智力资本的企业比一般企业有更强的竞争优势,那些加强自身智力资本管理的公司往往比其他公司表现更佳(Bomemann et al 1999;Johanson 1999)。Brennan和Connell也曾发表论文认为智力资本管理对企业的长期经营绩效有重要的作用(Brennan et al,2000)。国内目前对智力资本与企业绩效的研究主要集中在对人力资本与企业绩效的研究上,例如,方润生,李垣(2002)通过对企业管理层人员变动与企业绩效的实证分析,认为管理层人力资本结构的变化对企业绩效的改善存在明显的积极作用。朱杏珍(2003)从人力资本对企业的获利能力、偿债能力、营运能力和发展能力的作用入手进行分析,认为人力资本是决定企业绩效的关键因素。以知识为核心的智力资本在企业绩效和持续竞争优势的获取中发挥着越来越重要的作用(Teece 2000)。由此可见,在理论研究中,学者们普遍指出智力资本对企业市场价值、股票价格、企业绩效有正相关关系,智力资本能够构建和保持企业绩效和竞争优势(Edvinsson and Malone 1997; Stewart 1997; Youndt and Snell 1998;Brennan and Connell 2000)。从研究文献看出,对智力资本的构成部分与企业绩效的关系进行的研究很少,还没有文献对其进行过实证研究。
物质资本和智力资本都正向促进企业业绩,从而提高企业价值,智力资本跟物质资本相比对企业业绩正向促进作用更显著;智力资本又可分为人力资本和结构资本,理论上人力资本和结构资本也对企业绩效有正向促进作用,而且智力资本的组成部分去分析智力资本与企业绩效的关系,比从智力资本的整体来分析它与企业绩效的关系更具有说明和解释力度。本文基于中国证券市场,以智力资本各构成部分:人力资本和结构资本,为解释变量,对智力资本与企业绩效的关系进行实证研究。
二、研究方法
(一)样本选择和数据来源
本文所选择的样本为我国深沪交易所上市的A股公司,样本期为2004年的年报。本文研究所用到的所有数据都手工摘自2004年我国汽车行业共32家上市公司年度财务报告,所有股票的价格均是2004年12月31日的收盘价。
(二)检验模型和变量说明
本文运用如下两个模型来检验有关理论假设:
模型1 ROA =α0+α1VAIC+ε
模型2 ROA =α0+α1VACA+α2VAHU+α3STVA+ε
上述模型中,α为待估参数,ε为随机扰动项。模型1用来检验企业绩效与智力资本整体的关系,模型2用来检验企业绩效与智力资本的各个组成部分之间的关系。
1. 被解释变量——企业绩效的替代变量
由于净资产收益率作为中国资本市场监管机构用于监管的基本指标,已成为上市公司操纵的对象,可信性相对较弱(蒋义宏、魏刚,1998;王跃堂,1999),因此,我们借鉴Aboody et al(1999)以及Chen et al(2004)的研究方法,以总资产收益率(ROA)作为企业绩效的替代变量。
2. 解释变量——智力资本的替代变量
目前,理论界关于智力资本的计量方法主要有托宾Q值法、权益市价净值比法、经济附加价值法等,但现有的度量方法各有优缺点,还没有一套完全适用于各种智力资本衡量的工具。本文借鉴Steven Firer(2003)运用的智力增值系数VAIC(Value Added Intellectual Coefficient)法作为智力资本的评价方法。Steven Firer认为智力增值系数VAIC是一个可分析性的程序,它能使管理层、股东及其它利益相关者有效地监督和评价一个公司的总资源及每一种资源的增值效率。
VAIC法是Ante Public开发的一种智力资本评价系统,该模型首先引用Skandia模型的概念,即公司的市场价值是由资本运用与智力资本所组成,所以定义公司价值的增加是由上述资本所产生。然后利用“效率”的概念,即对业绩的评价包括对资本增值效率的评价及智力潜力增值效率的评价两部分,二者分别用资本增值系数VACA和智力潜力增值系数VAIP来表示,而将企业运用资本与智力资本进行增值的能力称为“智力能力”,用“智力增值系数VAIC”来表示,它等于资本增值系数VACA与智力潜力增值系数VAIP之和,即VAIC=VACA+VAIP。根据Skandia模型,智力资本又分为人力资本与结构资本两大部分,因而智力潜力增值系数等于人力资本增值系数VAHU和结构资本及附加价值增值系数STVA之和,即VAIP=VAHU+STVA,因此智力增值系数VAIC= VACA+ VAHU+ STVA。
因此,本文选取以下变量作为智力资本的替代变量:
1. VAIC:智力增值系数,VAIC= VACA+ VAHU+ STVA
2. VACA:资本增值系数,VACA=VA/CE(CE:Capital Employed,代表所有财务资本之和)。其中,VA=W+I+T+NI,W代表企业支付的工资,I代表利息费用,T代表税赋,NI代表税后利润;CE=总资产-流动负债
3. VAHU:人力资本增值系数,VAHU=VA/HC(HC:Human Capital,代表企业的总工资费用),HC采用现金流量表中的支付给职工以及为职工支付的现金数据
4. STVA:结构资本与附加价值增值系数,STVA=SC/VA(SC:Structural Capital,代表企业的结构资本),SC=VA-HC
(三)研究假设
H1:智力资本VAIC对企业的绩效有显著的正向促进作用;
H2-a:物质资本VACA对企业的绩效有显著的正向促进作用;
H2-b:人力资本VAHU对企业的绩效有显著的正向促进作用;
H2-c:结构资本STVA与企业的绩效有正相关关系。
(四)实证检验结果及分析
1.描述性统计
表1 特征变量的描述性统计
变 量 均 值 标 准 差 样本容量
VAIC 2.76525 1.913313 32
VACA 0.40197 1.308738 32
VAHU 1.53222 3.067635 32
STVA 0.60081 0.775990 32
ROA 0.00903 0.086467 32
从表1可以看出,每一元的物质资本、人力资本和结构资本分别可为公司带来0.40197元、1.53222元和0.60081元的增值,从而可以看出样本公司2004年在增值方面人力资本比物质资本和结构资本更有效。
2.单变量分析
表2 相关性分析
ROA VAIC VACA VAHU STVA
ROA
VAIC 0.509**
VACA 0.578** 0.203
VAHU 0.903** 0.359* -0.785**
STVA 0.127 0.297 0.086 -0.149
*、**分别表示在5%、1%的水平上显著(双尾检验)
从表2可以看出,智力增值系数VAIC、资本增值系数VACA、人力资本增值系数VAHU与企业绩效替代变量ROA都成显著正相关关系,而结构资本与附加价值增值系数STVA与ROA正相关。
3.多元回归分析
表3 智力资本与企业绩效的回归分析
Independent
Variables
(解释变量) Dependent Variables(被解释变量)
ROA
B t-statistic
Part A: model 1
Constant -0.055 -2.297
VAIC 0.023 3.239
R Square 0.259
Part B: model 2
Constant -0.052 -4.677
VACA 0.023 3.010
VAHU 0.033 10.228
STVA 0.002 0.257
R Square 0.861
表3显示了对当年公司绩效的两种回归模型的结果。从横向上看,Part A的模型1显示了企业绩效的替代变量ROA与VAIC的关系。从表中可以看出VAIC系数与ROA成显著正相关关系,因而基本上支持了假设1,即企业的智力资本对企业的绩效有积极的正向促进作用。Part B的模型2显示了企业绩效的替代变量ROA与VAIC的三个组成部分即VACA、VAHU和STVA各自的关系。其中,VACA、VAHU的系数在模型中都成显著正相关关系,从而支持了假设2-a和2-b,即企业的物质资本、人力资本对企业的绩效有积极的正向促进作用。STVA系数在模型中成正相关关系,因而也基本上支持了假设2-c,即结构资本与企业的绩效有正相关关系。
再从纵向上来看,在两个模型(model 1和model 2)中,模型2的拟合系数R²=0.861要比模型1的拟合系数R²=0.259大,从而说明模型2比模型1的分析效果更好,更能很好地说明智力资本与企业绩效之间的关系。因此,本文认为从智力资本的各个组成部分去分析智力资本与企业绩效的关系,比从智力资本的整体来分析它与企业绩效的关系更具有说明和解释力度。
三、研究结论
从上述实证分析结果可见,本文所做的实证分析的结果基本上与我们所提出的假设一致,即智力资本与企业绩效有正相关关系,企业的智力资本各要素与企业绩效是相关的,其对企业绩效都有很显著的直接或间接的影响。同时,通过对两种模型分析结果的比较,我们又提出了从智力资本的各个组成部分的角度去分析智力资本与企业绩效的关系,比从智力资本整体的角度去分析其与企业绩效的关系,具有更高的解释力度。
需要说明的是,由于本文所使用的样本比较单一,只对我国汽车行业进行了研究,同时研究所使用的数据均来自企业2004年年度报告,因此,本文研究结论不一定能推广到2004年度以外或其它行业的情况。只是对2004年我国汽车行业企业的智力资本构成部分与企业的绩效之间的关系进行初步研究。
参考文献:
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[4] 安妮.布鲁金 著,赵洁平 译. 智力资本:第三资源的应用和管理。东北财经大学出版社,2000.4
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