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我国上市公司智力资本价值相关性的实证分析

时间:2022-11-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:国外有部分研究者运用内容分析法对上市公司的智力资本信息披露现状及其价值相关性进行实证分析。我们拟对我国2005年上市公司年报公开披露的智力资本信息,同时运用内容分析法和其他方法,对以非货币计量的智力资本信息进行内容分析,对以历史成本计量的智力资本信息进行估算,以全面了解我国智力资本信息的披露现状,并进一步探究智力资本对企业经营绩效的影响,以及智力资本信息的价值相关性。

第一节 我国上市公司智力资本价值相关性的实证分析

大多数学者认为,现行会计准则确认与计量的无形资产,只是组织内容广泛的无形资产或智力资本的一小部分。本书尝试突破现有会计准则的限定,按照智力资本的经济内涵与基本内容,从上市公司年报中搜寻、估算与整理其智力资本信息,以了解我国上市公司智力资本信息披露的整体状况及其效果,并在此基础上提出相关改进建议。

一、文献回顾

国外有部分研究者运用内容分析法(content analyse)对上市公司的智力资本信息披露现状及其价值相关性进行实证分析。Savcrio Bozzolan(2003)等人选取在意大利证券交易所上市的30家企业,运用内容分析法对这些企业2001年年报披露的智力资本信息的类型(内部结构资本,外部结构资本与人力资本)与数量进行了实证分析,结果发现,高盈利公司的智力资本信息披露程度大大高于低盈利公司。Mohammad J Abdolmohammadi(2005)从美国财富500强公司中选取60家公司作为样本,运用内容分析法从这些公司1993~1997年年报中获取智力资本信息,并对智力资本信息披露与公司市场资本化之间的关系进行实证分析,结论表明公司智力资本信息披露程度对公司资本化有积极的、正向的影响。

此外,国外学者还采用其他方法来获取智力资本信息,并验证其对组织绩效的影响。Ahmed Riahi-Belkaoui(2003)使用《财富》杂志1991年评选出的美国100家“最大跨国”制造和服务公司中81家为样本,以1992~1996年企业的全部资产相对增值(RVATA7)为因变量,以1987~1991年间各样本企业商标持有量(从美国专利局获取)所代表的智力资本作为自变量,并以各样本公司的资产总额,资产负债率,经营国际化程度,1987~1991年的RVATA作为控制变量,来进行实证研究。结果发现智力资本对美国跨国公司的绩效有积极的、显著的持续性影响。

上述通过年报进行内容分析或者通过公开渠道获得非货币计量的智力资本信息来进行实证分析,在国内比较少见。一般通过对会计报表的财务数据进行加工整理来获得智力资本信息。我国学者原毅军(2005)以我国15家上市软件生产企业年度报告为样本数据,利用因子分析法对样本企业的智力资本价值创造潜力进行了评估。依据评估结果的比较和分析,提出增强我国软件企业智力资本价值创造潜力的建议。

万希(2006)以《经理人》杂志社公布的2003年中国50家最佳运营绩效公司中的41家公司为样本,以2004年上市公司年报披露的会计信息为依据,计量样本企业的智力增值系数VAIC(Value Added Intellectual Coefficient)计量以及各组成部分,并进行与企业绩效的相关分析与回归分析。结果发现,物质资本与企业绩效之间存在显著的正相关关系,结构资本和人力资本对企业绩效也有正向的贡献,但在统计上不十分显著。

上述文献在进行实证分析时对智力资本计量的不足之处体现在:要么采用非货币计量,要么采用货币计量,而且在货币计量中采用经济效果(或者产出法)来计量,没有采用智力资本的投入成本来计量,因而其反映的企业智力资本状况并不完整和全面。我们拟对我国2005年上市公司年报公开披露的智力资本信息,同时运用内容分析法和其他方法,对以非货币计量的智力资本信息进行内容分析,对以历史成本计量的智力资本信息进行估算,以全面了解我国智力资本信息的披露现状,并进一步探究智力资本对企业经营绩效的影响,以及智力资本信息的价值相关性。

二、研究假设与模型构建

以沃纳菲尔特(Wernerfelt,1984)为代表的企业资源基础理论认为,企业是资源的集合体,决定企业持久竞争优势的是企业内部资源而非外部市场结构。企业内部资源既包括有形资源,如厂房、设备等,也包括无形资源如品牌、技能、组织能力等。这些无形资源由于其具备不可替代、难以易模仿等特质,而成为创造企业价值的战略性资源,并对提升企业经营业绩产生积极的、长期的影响。智力资本即为企业的战略性资源,它孕育或者代表着企业的核心竞争能力,因而可以大大提高企业经营绩效。

智力资本由人力资本、组织资本以及关系资本三大部分组成,各部分相互作用,相互影响,共同为企业创造价值。而企业当期智力资本的各组成部分及其具体项目,有些可以直接按照实际投入成本来计量,如企业的人员培训支出、研究与开发费以及信息系统建设支出等,有些则需要用非货币计量,如员工满意度、顾客忠诚度等,并且相当一部分智力资本项目如企业家能力与素质,员工的知识、经验与技能等未必有明确的相应的投入成本,而是长期以来潜移默化的结果。因此,必须对企业智力资本同时进行货币与非货币计量,才能完整地反映公司智力资本的整体状况与实力水平,而且,企业当期以货币计量的智力资本与以非货币计量的智力资本,对提高企业经营业绩同等重要,没有主次优劣之分。由此,我们提出假设H1:

假设H1:智力资本对企业经营绩效有重要的、积极的影响。同时,以货币计量的智力资本与以非货币计量的智力资本对企业绩效的影响没有显著差异。

由于预测智力资本会大力提升组织绩效,因此,资本市场会对这些信息产生正面反应。企业在持续经营期间内,总有其独特的智力资本与财务资本一起共同为企业创造价值。这部分信息的充分披露,当然会提升投资者对企业价值创造潜力的信心。许多学者验证了无形资产与股票价格显著正相关,市场确定对无形资产做出显著的、正向的价格反应(薛云奎,王志台,2001;邵红霞,方军雄,2006)。与受现行会计准则约束的无形资产信息相比,智力资本信息更丰富,能更好地缓解资本市场的信息不对称问题。同时,智力资本信息的披露,传递与显示了企业的核心竞争力,因而这些信息会对股票价格产生积极影响。

由于以货币计量的智力资本,既包括了无形资产,也包括还有其他有关研发支出、广告支出等,资本市场一般会对这部分信息产生积极的反应。而以非货币计量的智力资本信息,由于目前其披露不规范,并且披露的信息量有限,加之受相关分析机构的分析能力的限制,资本市场可能会忽视这部分信息的影响,或者说对该部分信息的反映较弱。由此我们提出假设H2:

假设H2:资本市场会对智力资本信息作出正向的价格反映。以货币计量的智力资本信息与以非货币计量的智力资本信息对股价的影响存在显著差异。

为了检验假设H1,我们构建以下计量经济模型,即模型1为:

Profitti01×Tangiblei2×Leveragei3×IntellectualIi4×Intellectual∏i

上式中,Profitti表示,i公司t年主营业务利润率。IntellectualIi表示以货币计量的智力资本信息,即i公司t年年末无形资产与(管理费用+营业费用)/2之和占资产总额的比重。由于现行会计计量的无形资产只是企业无形资源的小部分,而大部分无形资源的投入目前在会计核算中是费用化处理,且主要在管理费用与营业费用中反映,如员工培训费、研究与开发费、供应关系费、营销渠道费、广告促销费、售后服务费、企业文化建设费、管理制度建设费、信息系统和网络建设费等。虽然在管理费用与营业费用中也包括了企业纯粹的费用支出(如折旧费等)以及损失,但是,我们估计在这两项费用里有相当一部分(或者至少50%)是属于智力资本范畴的投入。虽然这样的估算较为粗略,但由于年报中缺乏管理费用与营业费用的明细信息,目前我们只能根据这两项费用的核算内容,以及对少数几个公司的调查得出这一比例,我们认为较为合理,具有一定程度的可靠性。而且,这里估算的目的并非是了解企业智力资本的绝对准确数,而是当期智力资本占资产总额的相对水平,显然比运用现有无形资产占资产总额的比重指标更合适。至于由于这一估算所引致的对主营业务利润的影响,我们认为可以忽略,因为部分费用计入智力资本(或无形资产)之后,其摊销费用也相应增加,因而企业主营业务利润水平可以基本保持不变。

Intellectual∏i表示公司智力资本计分值,这是对以非货币计量的智力资本信息进行的汇总。这里是指运用内容分析法,按照本书所设立的统一分类标准所得出的各企业智力资本分值。

为了验证假设2,我们参照Ohlson(1995)的公司股票价值模型,构建以下计量经济模型,即模型2为:

Pi01×EPSi2×TBVi3×Intellectual∏i4×IntellectualIIIi

模型2中,Pi表示i公司t+1年的4月份最后一个交易日的股价。此时上市公司年报已公布完毕,资本市场基本上已对上年度年报所公布的会计信息作出了相应反应。IntellectualIIIi表示i公司的每股智力资产,即img75,用它来替代每股无形资产,这是货币化的智力资本信息。非货币计量的智力资本信息仍然是模型1中的各公司的智力资本计分值。

现将上述模型中的各变量及其含义,列示如表7-1所示:

表7-1 研究相关变量及其含义

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续表

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三、实证检验及结果分析

(一)样本选取、数据来源与描述性统计

我们以2005年沪深两市所有上市公司为总体,随机抽取了223家公司,其中非高新技术企业为142家,高新技术企业81家。行业的分类采用深圳国泰安数据库CSMAR的分类。即将生物药品制造业,计算机及相关设备制造业、医药制造业、通信及相关设备制造业、计算机应用服务、电子元器件、化学原料及化学药品、电子、管理科技资讯服务业、广播电影电视业。计算机网络开发维护咨询、其他传播文化产业、生物制品业、通信服务业、通信设备制造业、信息传播服务业等16个行业。

我们运用内容分析法从样本上市公司2005年年报中手工获取非货币计量的智力资本信息。其他具体数据均来自国泰安数据库CSMAR(2005)。

为了获取样本企业智力资本的非货币信息,我们首先根据被广泛引用的Guthrie(2000)智力资本的分类框架,当今学术界对智力资本的构成及其具体内容的认识,以及我国企业年报披露的智力资本信息时用词的粗略性、概括性等特点,将我国上市公司智力资本信息的分类框架确定为人力资本、组织资本与关系资本三大部分21项具体内容,即:

人力资本:(1)人员培训或培养;(2)管理层学历与教育水平;(3)员工认同感和满意度;(4)员工的教育水平、技能与经验;(5)管理者能力与素质。

组织资本:(1)R&D项目;(2)专利;(3)管理水平或效率;(4)企业信息系统;(5)技术创新或改造;(6)组织结构或制度建设;(7)企业文化;(8)新产品认证或鉴定;(9)经营理念。

关系资本:(1)品牌、商标知名度;(2)对公司有影响的大合作项目或合同;(3)市场占有率;(4)企业所获荣誉或奖项;(5)营销渠道或营销策略;(6)投资者关系;(7)有影响力的大供应商或客户。

我们从上市公司年报中董事会报告以及企业高级管理人员的介绍两部分内容中,直接寻找与上述智力资本分类项目相同或者相近的词语,如果涉及上述21项中的某项,就为其记1分,累计相加,以公司披露的所有智力资本项目的合计得分作为该公司的智力资本分值。这种简化的计分方法可以避免在对各智力资本项目确定权数时的主观性。事实上,各公司智力资本具体内容不同,披露偏好不同,因而可以认为各公司披露的智力资本信息对各自公司而言,都具有同等重要程度。为了提高该智力资本信息的客观性与准确性,我们先后派两人对公司年报的同样部分进行内容分析,发现双方分析整理结果基本相同。

1.上市公司智力资本货币计量信息与非货币计量信息的描述性统计

从表7-2看,223家上市公司无形资产占总资产比重不高,均值只有3.64%。考虑到现有无形资产会计准则的限制,我们估算出2005年样本企业智力资本占总资产的比重(Intellectual Ii)均值为8.21%,这一比例虽然仍不算高,但较之于3.64%可能更符合企业无形资源的实际拥有状况。我们发现,高新技术企业的无形资产比重(均值为3.47%)与非高新技术企业的无形资产比重(均值为3.74%)不存在太大差异,这主要是由于土地使用权在现有无形资产中所占比重过大,均值达到47%(邵红霞,2006),而某些非高新技术企业的土地使用权可能更高,如房地产与建筑行业等。考虑到高新技术企业的研究与开发费可能更高,并且大部分却未能计入现有无形资产中,则这种现象也算正常,这也从另一侧面验证了我们对企业智力资本的估算思路较为合理。表7-2反映出我们估算的高新技术企业智力资本占总资产的比重均值为8.77%,高于非高新技术企业均值7.89%,这一估算结果应该是更符合高新技术与非高新技术企业无形资源投入的实际情况。

表7-2 上市公司智力资本货币计量信息的描述性统计

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从表7-3来看,上市公司年报披露的智力资本非货币计量信息不容乐观,在21分的总分中,均值只有5.24分,因而平均披露程度只达到了25%。最小值仅有1分,仅占4.8%,最大值也只有12分,也只占57.1%。从构成来看,人力资本、组织资本、关系资本的披露情况均不太好。分行业来看,非高新企业智力资本分值均值4.96,只比高新企业智力资本分值均值5.73分略低,考虑到高新企业拥有的无形资源状况,这一信息披露水平应该较低,而非高新企业的智力资本信息披露状况却相对较好。

表7-3 上市公司智力资本非货币计量信息描述性统计

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2.具体智力资本项目的披露状况

从表7-4我们可以看出,上市公司按照证监会的要求一般都披露了其管理层的学历与素质情况,一半以上的企业都注重披露其组织管理水平信息,对营销渠道或策略、有影响力的大供应商或客户信息、企业所获得的荣誉或奖项、企业经营理念、R&D项目以及品牌、商标知名度等也有30%以上的上市公司披露,而对员工培训、员工认同感和满意度、员工的教育水平、技能与经验、技术创新、专利、对公司有影响的大合作项目或合同、组织结构或制度建设、投资者关系等方面的智力资本信息披露得较少。看来,企业智力资本信息披露的主动性需要加强,披露的内容有必要丰富和完善。

表7-4 具体智力资本项目的披露状况

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(二)实证结果分析

1.智力资本对组织经营绩效影响分析

表7-5的Pearson相关分析显示,样本公司以货币计量的企业智力资本比重与以非货币计量的企业智力资本分值均与公司主营业务利润率显著正相关,而且其影响程度高于Tangiblei所代表的实物资本与Leveragei所代表的货币资本。运用模型1进一步进行的多元回归分析(见表7-6),也验证了这一结果,其中Tangiblei的影响不显著,智力资本的标准回归系数显著更高,货币计量的智力资本的标准回归系数为0.308,非货币计量的智力资本的标准回归系数为0.246,这也同时表明了公司货币计量的智力资本与非货币计量的智力资本均对公司主营业务利润产生了重要的、显著的影响,验证了假设1的正确性。但分行业进一步的分析发现,高新企业货币计量的智力资本对主营业务利润的影响要高于非高新企业,这符合高新企业的知识密集型特征。但是非高新企业主营业务利润率与其非货币计量的智力资本显著正相关,而高新企业非货币计量的智力资本对其主营业务利润率的影响不显著,t值只有1.438。这可能是由于高新企业披露的智力资本信息不全面,不充分所致。

表7-5 相关变量的Pearson相关参数估计值矩阵

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注:**,表示在0.01统计水平显著。

表7-6 智力资本对企业主营业务利润率的影响

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2.现有智力资本信息的价值相关性分析

表7-7的研究变量的Pearson相关分析表明,每股收益与每股有形净资产均与股价显著正相关,而公司智力资本非货币信息对股价也有较显著的正向影响,但奇怪的是替代了每股无形资产之后的每股智力资产对股价的影响却并不显著。不过,利用模型2对其他干扰因素加以控制之后的进一步的多元回归分析更有说服力。多元回归分析表明(见表7-8),每股智力资产与每股有形净资产以及每股收益一样,均对股价产生了显著的正向影响,但资本市场对披露的非货币计量的智力资本信息的反应并不显著,这可能由于智力资本信息披露不充分,而影响了从理论上来讲的智力资本信息的价值,也可能由于相关机构对智力资本的分析能力较弱,或者资本市场对不规范的非货币计量智力资本信息反应迟缓,因而在4月底之前这些信息对股价影响不大。总之,上述发现基本上验证了假设2。

进一步分行业的分析发现,非高新企业的每股智力资产比每股有形净资产对股价的影响更大、更显著,智力资本非货币计量信息对股价的影响也接近显著水平,这与智力资本价值的理论预期基本一致。比较意外的是,资本市场对高新企业的智力资本信息反应并不敏感,可能是因为市场对高新技术企业智力资本的期望值更高,而这些企业披露的有限的智力资本信息,并未凸现其竞争优势与发展潜力。当然,针对这一意外现象,可能还需要细分行业来进行细致、深入的分析以探究其中的具体原因。

表7-7 相关变量的Pearson相关参数估计值矩阵

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注:*,**,分别表示在0.05和0.01统计水平显著。

表7-8 现有智力资本信息的价值相关性回归结果

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四、实证分析结论、局限性以及进一步分析的问题

本次实证分析表明,上市公司披露的非货币计量的智力资本信息不充分,相较之下,高新技术企业披露的非货币计量智力资本信息更为有限。同时,实证研究发现,除了高新企业非货币计量智力资本对主营业务利润率影响不太显著之外,以货币计量与非货币计量的智力资本对组织经营绩效均产生了积极的、正向的影响。以货币计量的智力资本信息对资本市场具有较为显著的价值相关性,而非货币计量的智力资本信息由于其披露的不充分与不规范,以及其他原因的影响而使得其价值相关性并未得到明显体现。虽然本次实证研究的结果和理论假设基本一致,但是也存在着一定的局限性。比如以货币计量的智力资本信息存在一定程度的主观性,而且分析的时间跨度太短,仅以2005年作为样本分析期间,并且只分析了当年的智力资本对当期经营业绩的影响,或者当年的智力资本信息对次年4月资本市场的影响。显然,如果延长样本分析期间,结论将更为可靠。

因此,今后有必要收集相关数据,进一步分析当年智力资本对随后几年企业经营业绩的影响,并进一步分析不同年份的智力资本信息对资本市场的影响。另外,未来将需要分智力资本各项目(即人力资本、组织资本与关系资本)、并细分行业,来对上述问题进行深入的实证分析,以得出更有意义的结论。当然,这有赖于上市公司坦诚地披露更加充分、可靠的智力资本信息。

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