[我国上市公司智力资本效率差异的实证分析]我国上市公司股利分配的实证研究
时间：2018-12-23 12:48:40 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
摘要：智力资本作为战略资源已成为企业创造价值和获得持续竞争优势的重要源泉。我国企业的智力资本价值创造能力现状如何，不同行业以及不同企业是否具有较大差异，本文根据pulie模型，用智力资本效率系数(ICE)对智力资本增值的效率进行衡量，并以上市公司2003年至2007年的相关数据为研究对象，对不同行业以及不同企业的智力资本效率进行了实证分析，发现各行业智力资本效率具有较大差异，行业内各企业的智力资本效率也存在较大差异。并分析了形成差异的原因，进而为我国强化智力资本管理、提升智力资本价值创造能力提出了相关建议。
关键词：智力资本效率 智力资本效率系数(ICE) 行业差异 企业差异
随着知识经济时代的来临，企业的核心竞争力不再主要依赖资金、设备等有形资源，而是逐渐转向智力、技术、客户关系等无形智力资本。企业智力资本及其价值创造能力是其生存和发展的重要决定因素。从理论上讲，由于不同企业的智力资本结构完善程度以及智力资本管理水平等差异的存在，不同企业的智力资本价值创造能力可能会表现出较大差异。那么我国企业的智力资本价值创造能力现状如何，不同行业以及不同企业是否具有较大差异，本文将以我国上市公司的相关会计数据为基础，分析我国不同行业以及不同企业的智力资本效率(即单位智力资本创造企业价值的效率)状况，并简要分析形成这些差异的相关原因，为我国企业强化智力资本管理，提升智力资本价值创造能力提供相关建议。
一、文献回顾
(一)国外文献Pulic(2004)分析了欧洲1000家公司2000年至2002年的智力资本效率，结果发现2000年所有公司平均智力资本效率系数为3，2002年所有公司平均智力资本效率系数降到了2.5。G Bharathi Kamath(2008)分析了印度制药业25强公司1996年至2006年的智力资本效率，统计结果表明，每年制造业的平均智力资本效率系数在3.5左右。
(二)国内文献万希(2006)对我国2003年营运最佳的41家上市公司智力资本效率及其构成(人力资本效率和结构资本效率)进行了描述性统计，结果表明，运营最佳上市公司的平均智力资本效率系数为6.07，平均人力资本效率系数为5.36,平均结构资本效率系数为0.71。宁德保和李莹(2007)对我国2003年至2005年所有行业的一千多家上市公司的智力资本效率及其构成进行了统计，结果显示，所有上市公司平均智力资本效率系数为2.87，平均人力资本效率系数为2.76,平均结构资本效率系数为0.11。余海宗和邓倩(2007)对我国2005年高科技行业和纺织业的企业智力资本效率进行了统计，发现高科技行业平均智力资本效率系数为5.46,纺织业平均智力资本效率系数为5.52。
上述文献都是在研究智力资本对企业绩效的影响的同时，对上市公司智力资本效率及其构成进行了描述性统计与分析，没有对上市公司所在的各行业智力资本效率及其差异，以及行业内的企业差异进行比较与分析，也没有分析行业差异与企业差异的原因。本文试解决这些问题，并针对我国各行业智力资本创造价值的效率水平现状，对改进各行业智力资本管理提出相关建议。
二、研究设计
(一)变量解释智力资本效率指智力资本创造价值的效率，其由智力资本管理水平决定。根据pulic模型，智力资本效率可以由智力资本效率系数(IntellectualCapiuaEfficiencycoefficient，ICE)来衡量，具体方法如下：
Puli模型用vA表示公司价值增加，VA=产出一投入；在实际应用中计算价值增加的公式为。VA=营业利润+工资+折旧和摊销。在这两个公式中，产出代表公司销售所有产品所带来的收益，投入则包括为取得收入而发生的所有成本，但要排除掉人力成本。因为Pulic模型并没有将人员工资作为成本，而看作是为创造价值所进行的投资。Pulic认为智力资本包括两个方面，即人力资本和结构资本，所以智力资本创造价值的效率就包括人力资本效率和结构资本效率。人力资本效率的计算式为：HCE=VA／HC(表示每单位人力资本投资可以带来的价值增加值，是衡量公司人力资源素质的指标，式中的HC表示人力资本)。对于结构性资本(sc)，Pullc模型的计算公式为：SC=VA-HC。可以看出：结构资本与人力资本在价值增加值(vA)确定的情况下存在反向的关系。为了避免HCE与SCE之间的反向关系，Pulic采取另外一种方法来衡量结构资本的效率，计算式为：SCE=SC／VA。综上，Pulie提出了智力资本效率系数为人力资本系数(HumanCapitalEfficiency coefficient，HCE)和结构资本系数(StructuralCapitalEfficiencycoefficient，SCE)之和，其计算式为：ICE=HCE+SCE。
(二)样本选取按照中国证监会2001年发布的《上市公司行业分类指引》，本文将上市公司划分为农、林、牧、副、渔业，采掘业，电力、煤气及水的生产等21个行业，选取这21个行业中2003年至2007年间所有在上海和深圳交易所进行交易的A股上市公司作为初始样本。并剔除：样本量很少、不便于分析的金融保险业、传播与文化产业和木材家具业的公司；税前利润为负数的公司；sT等财务状况严重恶化的公司。最后得到沪深两市18个行业2003年至2007年间连续5年共5475个样本观测值的面板数据。所有财务数据都来自于国泰安CSMAR数据库，采用Excel、spss等数据分析软件对数据进行处理。
三、实证分析
(一)各行业ICE总体的描述性统计与差异分析主要就以下方面进行分析：
(1)IcE总体的描述性统计。对2003年至2007年各行业内除剔除的公司外其他所有公司的数据进行整理后，用spss进行描述性统计分析，其中1代表农、林、牧、渔业，2代表采掘业，3代表电力、煤气及水的生产，4代表建筑业，5代表交通运输、仓储业，6代表信息技术业，7代表批发和零售贸易，8代表房地产业，9代表社会眼务业，10代表综合类，11代表食品、饮料业，12代表纺织、服装、皮毛，13代表造纸、印刷业，14代表石油、化学、塑胶、握料业，15代表电子业，16ft表金属、非金属业，17代表机械、设备、仪表业，18代表医药、生物制品行业。2003年至2007年连续五年里，房地产的IcE均值都是接近10，居于行业首位；处于第二、三名一般是交通运输、仓储业和电力、煤气及水的生产行业，这些行业的ICE均值一般在6左右；而电子业总是处于最后三名，其ICE均值在2.5左右；信息技术也总是处于后五名.其ICE均值位于3左右。另外，位于后五名的还有机械、设备、仪表行业和建筑业，这些行业的ICE的均值一般接近于2.9。
(2)ICE的行业差异分析。为了验证ICE的行业差异是否具有显著性，本文用SPSS17对每年各行业ICE均值进行了非参数检验中的多个独立样本检验之中位数检验，各行业的ICE水平具有显著性差异，这表明各行业智力资本创 造价值的效率具有显著性差异。
我国各行业智力资本效率具有显著性差异，房地产行业的ICE均值居于首位，传统行业如交通运输、仓储业和电力、煤气及水的生产行业位于十八个行业的前三名，高科技行业，如信息技术业和电子行业却位于十八个行业的后五名，笔者认为有以下原因：第一，ICE表示的不是智力资本的大小，而是智力资本创造价值的效率，内部无形资源的使用效率。高科技行业，如信息技术业和电子行业，这些行业相对传统行业而言，更依赖于智力资本，它们投入的智力资本基数可能会更大，但这些行业可能由于智力资本结构不完善、智力激励制度不健全等原因，没有很好地挖掘智力资本潜力，以致于其智力资本创造价值的效率处于所有行业的后五名。第二，大部分行业IcE的标准差较大，大多高于其均值的50％，如信息技术业，2003年其ICE均值为304，而标准差为1.86，是其均值的61％，行业中最小的IcE值为1.07，最大为1211，这表明行业内的各公司智力资本效率差距大，从而影响了行业整体平均水平。同时这也说明了我国高科技行业就平均水平来看，不如人们预期那样――很好地利用智力资本为公司创造价值。相反地，其智力资本效率比较低，所以亟待提高智力资本管理水平，从而提升智力资本创造价值的效率。第三，各行业ICE的值也受到市场环境和宏观政策的影响。如房地产行业，从2003年至2007年以来，房价一直大幅上涨，销售量也一直快速增长，销售收入也随之E升，整个行业景气高涨，业绩持续增长。此外，人民币的持续升值，也带来了房地产的需求效应，这进一步促进了房地产的业绩增长，具有高增加值的房地产行业当然会表现出较高的IcE值。
(3)IcE的动态变化与分析。为了更加直观地分析我国上市公司各行业ICE的变化趋势，本文用Exeel作出了每年各行业ICE的均值折线图，其中系列1到系列5分别代表2003年至2007年各行业ICE的均值折线。纵向来看，从2003年到2007年，大部分行业的IcE均值都有所提高，特别是造纸印刷业，其增长最大，从2003年的3.73逐步增长到2007年的620，除此之外，采掘业、建筑业、批发零售贸易行业、房地产行业、综合类、石油化学行业、金属和非金属行业等行业的IcE均值逐年都有所提高，这说明我国这些行业中的上市公司在越来越大的竞争压力下，提高了智力资本管理水平，提升了对内部无形资源的使用效率，从而提高了智力资本创造价值的效率。而对于其他行业，如电力煤气业、交通运输业、社会服务业和电子业，这些行业的ICE均值却降低了，说明这些行业不仅没改进智力资本管理水平，反而更加疏忽了对智力资本的有效管理，使得智力资本创造价值的效率降低了。因而这些行业需要更加关注智力资本的投入和管理，提升智力资本管理水平。
(二)各行业ICE构成的描述性统计及其差异分析对我国2003年至2007年18个行业的智力资本效率系数构成――人力资本效率系数和结构资本效率系数分别进行统计。各行业的人力资本效率系数(HCE)和结构资本效率系数(sCE)排名与ICE的排名一致。ICE最高的房地产行业，其HCE和SCE都是行业中最高的，而信息技术业的HCE和SCE在行业中处于后五名，与其ICe在行业中的排名一致。这表明人力资本效率和结构资本效率可能相互影响，存在着相互牵制的关系，所以要提高智力资本效率，必须优化智力资本结构，实现人力资本和结构资本的有效匹配，发挥人力资本和结构资本的最大协作效益，同时提高人力资本和结构资本创造价值的效率。
(三)行业内的典型企业ICE描述性统计与差异分析由于各行业的市场环境不同，因而对不同行业的企业ICE进行比较的意义不大，本文主要对同一行业的不同企业ICE进行比较，以反映行业内的不同企业智力资本管理方面的问题。本文对信息技术行业各上市公司2003-2007年的ICE及其差异进行比较与分析。
信息技术行业中，大多数公司2003-2007年这五年的ICE均值在3附近。但各公司的ICE差距较大，过去五年的ICE均值最小值为1.320，最大值为10.10。虽然信息技术行业智力资本效率在各行业中的排名靠后，但在信息技术业内也有智力资本效率相对较高的上市公司，如金马集团ICE为10.10、太工天成ICE为5.92等。位于行业之首金马集团，是全国电力行业第一家从事通信、信息服务的企业，其针对电力企业开发的“ERP系统及电子商务系统”，为山东省各地市供电企业、电厂和变电站实现了相互间的各类业务信息传递，是山东电力发展通信信息产业的核心企业。该公司不断开辟新的用户市场、同电信运营商进行更为广泛的合作，发挥行业优势、人才优势、技术优势，努力提高服务质量，保持企业业务收入的持续增长。说明该企业全面开发其人力资本、组织资本和顾客资本，使其智力资本创造价值的效率保持在较高的水平。另外，像太工天成、亨通光电、方正科技、航天信息和中信国安，这些企业总资产收益率处于行业的高水平，并具有较高的智力资本投资，说明它们较好地利用其智力资本为企业创造价值，因而智力资本效率较高。而像东方电子、南天信息、宝信软件和用友软件，这些企业一般是由于智力资本结构不完善、智力资本激励制度不健全等原因，使得其智力资本价值创造潜力没有得到充分发挥，从而导致其智力资本效率处于行业低水平。
四、研究结论与政策建议
(一)研究结论通过对我国上市公司智力资本效率的实证分析发现，大部分行业的平均智力资本效率呈上升趋势；各行业的智力资本效率差异较大，房地产行业、交通运输、仓储业和电力、煤气及水的生产行业的智力资本效率位于所有行业的较高水平，而信息技术业、电子行业、机械、设备、仪表行业和建筑业的智力资本效率处于所有行业的后五名；行业内各企业的智力资本效率差异也较大，如信息技术行业内智力资本效率位于首位的金马集团的ICE为10.10，而位于末位的东方电子的IcE仅为1.32。因此，我国大部分行业或企业应重视其智力资本效率差异，采取一系列措施，强化智力资本管理。
(二)政策建议笔者建议各上市公司应加强智力资本各组成部分――人力资本和结构资本的投资，不断提高员工和管理者创新和创造新的知识的能力，构造完整的制度文化体系、加强结构资本和创新活动的融合；应不断优化智力资本结构，实现人力资本和结构资本的有效匹配，发挥人力资本和结构资本的最大协作效益，为企业创造更多的价值；应改善智力资本激励机制，根据企业与员工的具体状况，设计更合理的激励制度，选择更有效的激励手段，促进隐性智力资本向显性智力资本的转化，以提升智力资本的价值创造效率。
编辑 刘姗
