中國上市公司智慧資本與抗風險能力對企業價值的影響研究

封曄 王星雨

【摘要】 ?當前經濟環境下，智慧資本在企業成長中發揮越來越重要的作用，對智慧資本的合理利用，有利于提升企業競爭力，促進長遠發展。而抗風險能力，是企業在面臨不確定因素時對自身所擁有資源進行整合來應對這種不確定性的能力。智慧資本是企業長遠發展的動力，抗風險能力為企業長遠發展提供了保障，兩者相輔相成，共同促進企業成長。文章選取上證成分股中155家企業2011—2017年的數據，分析智慧資本、抗風險能力與企業價值之間的關系，并創新性地分析智慧資本與企業抗風險能力的交互作用對企業價值的影響。實證研究結果發現，整體來說智慧資本對企業具有促進作用，抗風險能力越高的企業其凈資產收益率也越高。而且人力資本對企業價值的促進作用受到企業抗風險能力的影響，抗風險能力高的企業會弱化人力資本對企業價值的影響。

【關鍵詞】 ?智慧資本;抗風險能力;企業價值;成分股

【中圖分類號】 ?F275 ?【文獻標識碼】 ?A ?【文章編號】 ?1002-5812（2019）15-0018-06

一、引言

企業價值創造是企業經營者與利益相關者關心的重要課題。隨著知識經濟的發展和數據技術的使用，企業價值的創造從單純依靠傳統勞動力及資本要素轉化為更加依賴技術、知識和人力資源等無形資源。這些能被組織用來創造競爭優勢的知識資源被廣泛地概念化為智慧資本，它不僅是企業創造價值、維持競爭優勢的關鍵，也是企業未來利潤增長的重要推動力。

相對的，若企業的人才流失、智慧資本穩定性不足，則會引發公司經營不穩，財務危機幾率上升，對公司價值產生負面影響。但此時，若企業擁有較高的抗風險能力則可以降低由此造成的財務損失。企業抗風險能力能在一定程度上為企業帶來價值，是因為較高的抗風險能力能使企業維持一個相對較高風險的水平，而機遇往往與風險并存，在較高風險水平上保持穩定經營有利于企業開拓新領域、創造新的價值，提升企業的品牌和聲譽。

國內外學者對智慧資本與企業價值、抗風險能力與企業價值進行了一定程度的研究，但幾乎沒有人將三者結合起來進行分析，研究智慧資本、抗風險能力對企業價值的影響，以及它們之間的交互關系。

智慧資本（Intellectual Capital）這一概念最早由加拿大經濟學家Galbraith（1969）提出。不同學者對智慧資本的構成要素分類也有所區別，可分為二維度結構、三維度結構和四維度結構。本文采用三維度結構將智能資本細分為人力資本、結構資本、關系資本。人力資本包括領導的管理能力及勞動力和員工的職業素養，是企業長遠發展的關鍵。結構資本包含企業的流程資本、制度及組織結構等。關系資本是一種文化資本，包括企業與廠商、客戶等的關系網絡。在研究智慧資本與企業價值的關系時，大多數研究也是將智慧資本分解為此三方面。Bontis（1998）通過回歸分析及主成分分析法研究發現，結構資本和關系資本與企業價值之間呈明顯的正相關，但人力資本對企業價值的影響不太大。Ahmed和Belkaoui（2003）的研究以81家企業的數據為基礎，結果顯示，智慧資本可為企業帶來一部分的超額利潤。寧德保與李瑩（2007）選取我國1 177家上市公司數據對智慧資本進行研究，結果顯示，人力資本效率與有形資產效率同企業價值存在正相關。楊曉丹與顏超（2011）研究了不同行業智慧資本及其構成要素對企業績效的影響，結果表明在不同行業，智慧資本對企業價值的推動作用不同。

對抗風險能力的研究，大部分是從衡量評價指標著手。Young（2005）認為，在不確定環境下，企業對風險的容忍度就是其抗風險能力。Girmscheid（2007）研究指出，企業的抗風險能力對企業正常經營有著重要的影響作用，企業所承受的風險只有在其抗風險能力范圍內，才可以維持企業的正常經營。傅毓維等（2004）提出，企業抗風險能力是指企業在外部條件惡化的前提下，維持企業正常運轉并能夠保持長遠發展的能力，并從五個方面建立了高新技術企業抗風險能力評價模型。孫良斌與喻曉玲（2011）使用銷售能力、盈利能力、運營能力、成長能力及償債能力這五項二級指標對企業抗風險能力進行評估。

如果說智慧資本是企業長遠發展的動力，那么抗風險能力則為企業的長遠發展提供了保障，在企業的增值與發展過程中，兩者缺一不可。為綜合分析國內上市公司智慧資本、抗風險能力與企業價值之間的關系，本文以155家上證成分股企業為研究對象，選取其2011—2017年的經營數據，通過采用描述性統計、多元回歸分析等方法進行研究，并創新性地加入了人力資本效能及企業抗風險能力的交互項。同時，采用風險調整后的總資產收益率和凈資產收益率作為企業價值的衡量方式，結合面板數據分析，更準確地探討了各因素對不同企業價值標準的綜合影響。實證結果顯示，智慧資本中的結構資本效能和關系資本效能與企業價值正相關，說明整體上我國上市企業的智慧資本對企業價值產生正向影響作用;人力資本效能對風險調整后的總資產收益率的作用會隨著抗風險能力的提升而減弱，為企業尋求價值最大化提供了新的方向。

二、模型構建與指標選取

（一）變量選取

本研究主要目的是考察智慧資本、抗風險能力對企業價值的影響，并以上證成分股為研究對象。其中因變量部分選取經風險調整后的總資產收益率（RROA）和經風險調整后的凈資產收益率（RROE）。自變量選取智慧資本及抗風險能力兩項指標，采用Pulic（1998）提出的智慧資本增值系數法（VAIC）來計算，抗風險能力采用孫良斌與喻曉玲（2011）提出的企業抗風險能力指標評估法來衡量，計算選取運營能力指數。控制變量采用企業營業利潤的自然對數、資產負債率、國內生產總值增長率以及居民消費價格指數來衡量。以下重點介紹智慧資本的衡量指標。

學術界對智慧資本的衡量方法雖未達成不一致，但總結來看大體分為兩類：一種是內部評價法，如無形資產檢測系統、斯堪地亞導航儀等;另一種是外部智慧資本評估法，典型的有Pulic提出的智慧資本增值系數法、托賓Q法等。本文采用Pulic提出的智慧資本增值系數法（VAIC）來測量智慧資本。

在VAIC算法中，要先確定資產附加價值（Value Added）。資產附加價值指通過勞動所創造、附加在原有價值上的新價值，包括資本、勞動力和政府三方面的利益，即企業利潤、職工薪酬及政府稅收三部分。其意義在于解釋公司價值不單僅由股東利益決定，還包括企業員工、投資方及政府的綜合投入收入。Pulic最早將資產附加價值的計算定義為企業投入與產出的差額，并于2004年加入了利息、收入、股利收入和折舊攤銷等指標（Pulic，2004）。現將企業資產附加價值的主要計算方法歸納如表1所示。

本研究采用方法三的附加價值公式。在確定附加價值后，可以通過該指標分別測算智慧資本的三個維度——人力資本效能（HCE）、結構資本效能（SCE）、關系資本效能（RCE）。其計算公式如表2所示。

抗風險能力本文采用孫良斌與喻曉玲（2011）提出的企業抗風險能力指標體系來評估，具體選取運營能力指數（OA）作為計算指標。

運營能力指數（OA）=[（CHt-CHt-1）/ CHt-1+（ZCt-ZCt-1）/ ZCt-1]/2×100%

其中，CHt為存貨周轉率;ZCt為總資產周轉率。

綜上，各變量及其衡量方法如表3所示。

（二）研究假設

智慧資本的三個組成部分（人力資本、結構資本和關系資本）都與企業價值有著密不可分的聯系，結合文獻綜述可知，在一定程度上智慧資本的利用率影響著企業的競爭優勢，智慧資本是企業重要的戰略資源，對企業價值的創造有著巨大的推動作用。

Elias（1972）和Hendircks（1976）認為，智慧資本中的人力資本對投資者的投資決策會有重大影響，投資者傾向于選擇人力資本使用率高的企業作為投資對象。Chauvin和Hirschey（1993）的研究得出，廣告支出對企業價值有正向影響，廣告支出可視為企業的無形資產投資。而關系資本對于企業處理外部關系時有著重要的作用，高效的外部資本對于企業來講是一筆重要的無形資產，能幫助企業協調好各類外部關系，由此可以推斷人力資本、結構資本和關系資本對企業價值有正相關影響，由此提出以下假設：

H1：人力資本對我國上市成分股企業價值有顯著正向影響。

H2：結構資本對我國上市成分股企業價值有顯著正向影響。

H3：關系資本對我國上市成分股企業價值有顯著正向影響。

唐泳（2014）提出，企業抗風險能力是企業在面臨不確定因素時，對其所擁有的資源進行整合、更新以抵御外部風險的一種能力。他認為，企業抗風險能力越強，越可以為企業發展戰略執行提供一個相對穩定的環境，有利于企業的長遠發展，一定程度上提升了企業的價值。故此本研究提出假設4：

H4：抗風險能力對我國上市成分股企業價值有顯著正向影響。

（三）模型構建

本研究選取人力資本效能、結構資本效能和關系資本效能作為智慧資本的衡量指標，企業運營能力指數作為企業抗風險能力的衡量指標，以風險調整后的總資產收益率（RROA）和凈資產收益率（RROE）作為因變量建立以下兩個研究模型，探討智慧資本、抗風險能力與企業價值的關系。

模型一：RROAit=β0+β1HCEit+β2SCEit+β3RCEit+β4OAit+β5LN_OPit+β6DARit+β7GDPit+β8CPIit+μt

模型二：RROEit=β0+β1HCEit+β2SCEit+β3RCEit+β4OAit+β5LN_OPit+β6DARit+β7GDPit+β8CPIit+μt

（四）分析方法

面板數據分析結合了時間數據和橫截面數據，也稱為時間序列截面數據或混合數據，分為平衡面板數據和非平衡面板數據。本研究選取了2011—2017年每年數據完整的公司作為樣本，是平衡面板。面板數據回歸模型的一般結構如下式：

Yit=[k=1kβ]kiXkit+μit

其中，i=1，2，3…，N，表示N個個體;t=1，2，3…，T，表示T個時期;Yit是被解釋變量對個體i在t時期的觀察值;Xkit是第k個非隨機解釋變量對于個體i在t時刻的觀測值;βki是待估計的參數;μit是隨機誤差項。

面板數據，不僅能夠增加數據維度，同時也增加了樣本容量，從而降低了各解釋變量之間的相關性，克服時間序列分析經常會遇到的多重共線性問題。在面板分析中，判斷是采用隨機效用模型還是固定效用模型的檢驗方法通常是豪斯曼（Hausman Test）檢驗，本研究也選取該方法對模型進行判別。

豪斯曼檢驗其表現形式如下：

Hausman Test=Q′[Var（βFE）-Var（βRE）]-1Q

HT～X2（k）

Q=βFE-βRE ? ?k=dim（Q） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

在上式中，βFE代表第一個回歸方程各解釋變量的系數估計值，βRE是第二個回歸方程各解釋變量的系數估計值，Var（βFE）表示第一個方程系數估計值的方差，Var（βRE）表示第二個方程系數估計值的方差，通過判斷這兩個方程各變量的系數估計值的方差差異性是否顯著來選擇模型。當豪斯曼檢驗顯著值P<0.05時，拒絕原假設，表示不同系數估計值之間存在系統差異性，此時應選擇固定效用模型，反之選擇隨機效用模型。

（五）數據說明

本文初步的樣本選取了上證180指數的180家企業。接著，剔除掉25家極端值企業，最終確定有效樣本155家。截取這155家上市企業自2011年到2017年7年的年度財務數據及宏觀經濟數據，數據來源于國泰安數據庫、Wind數據庫和各上市企業的年度財務報告。

三、實證分析

（一）描述性統計

從表4描述性統計結果可以看出，修正后的總資產收益率的平均值為1.1719，極大值為5.1164，極小值為-0.038。說明在樣本企業中，個體差異略大，但總體利用資源的效率穩定，差距不明顯，不過個別企業還是出現了虧損的情況。修正后的凈資產收益率的平均值為1.3099，該均值大于1，表明在樣本企業中，大部分企業的收益都高于投入，即企業經營活動創造的價值大于企業初始投入的成本。極大值為5.6803，極小值為0.0548，樣本企業的凈資產利用效率差距不明顯。

自變量方面，作為研究主要對象的人力資本效能極大值為728.601，極小值為1.8874;結構資本效能極大值為23.41，極小值為0.355;關系資本效能極大值為172.79，極小值為0.2410，各自變量的極大值極小值之間差異十分顯著，說明樣本企業對智慧資本的利用程度不同，部分企業智慧資本發展比較完善，還有部分企業尚未意識到智慧資本的價值。

（二）回歸分析

本文采用面板數據回歸，研究智慧資本、抗風險能力對企業價值的影響，以下分別對所構建的兩個模型進行回歸分析。

首先，針對以風險調整后的總資產收益率作為因變量建立隨機效用模型與固定效用模型，并進行豪斯曼檢驗。如表5、表6、表7、下頁表8所示。

根據上頁表6豪斯曼檢驗結果，P值為1，大于0.05，說明結果在5%的顯著水平上不顯著，不拒絕原假設。表明個體之間不存在明顯差異，選擇隨機效用模型，根據表5得出模型一估計值如下：

RROAit=-6.5257-0.1029SCEit+0.0084RCEit-2.2588DARit+0.3713LN_OPit+6.5906GDPit-4.0427CPIit+μt

從模型結果看，人力資本效能對于風險調整后的總資產回報率的影響不顯著，與H1不符合。結構資本效能、關系資本效能對于風險調整后的總資產回報率的影響呈現正相關，并且在1%的顯著水平上顯著，與H2、H3相符。企業運營能力指數對于風險調整后的總資產回報率的影響不顯著，與H4不符。

之后，針對以風險調整后的凈資產收益率作為因變量建立隨機效用模型與固定效用模型，并進行豪斯曼檢驗。

根據表8檢驗結果，P值為1，大于0.05，說明結果在5%的顯著水平上不顯著，不拒絕原假設。表明個體之間不存在明顯差異，選擇隨機效用模型，根據表7得出模型二估計值如下：

RROEit=-8.8909+0.00126HCEit+0.07276SCEit+0.007033RCEit+0.02486OAit+0.41808LN_OPit +6.56498GDPit -4.9882CPIit+μt

從模型結果看，人力資本效能對于風險調整后的凈資產回報率的影響呈現正相關，并且在10%的顯著水平上顯著，與H1相符。結構資本效能對于風險調整后的凈資產回報率的影響呈現正相關，并且在1%的顯著水平上顯著，與H2相符。關系資本效能對于風險調整后的凈資產回報率的影響呈現正相關，并且在5%的顯著水平上顯著，與H3相符。企業運營能力指數對于風險調整后的凈資產回報率的影響呈現正相關，在10%的顯著水平上顯著，與H4相符。

（三）交互作用分析

從上述結果分析，人力資本效能對于風險調整后的總資產回報率的影響不顯著，而對于風險調整后的凈資產回報率的影響呈現正相關，并且在10%的顯著水平上顯著。企業運營能力指數對于風險調整后的總資產回報率的影響并不顯著，對于風險調整后的凈資產回報率的影響呈現正相關，且在10%的水平上顯著。根據Wooldridge（2007）提出的理論，因變量對自變量的彈性、半彈性和偏效應，會自然地受到另一個自變量的影響。因此，本研究在回歸分析模型的基礎上，以風險調整后的總資產回報率為因變量，以人力資本和企業運營能力作為自變量，企業經營利潤、資產負債率、國內生產總值增長率和居民消費價格指數增長率為控制變量，進一步研究人力資本和企業運營能力指數對企業價值的交互作用和偏影響。在上述多元回歸模型加入人力資本效能和企業運營能力指數的交互項HCE?OA。因此，建立模型三：

模型三：RROAit=β0+β1HCEit+β2OAit+β3HCEit?OAit+β4LN_OPit+β5DARit+β6GDPit+β7CPIit+μ

模型的意義在于，雖然單獨的人力資本效能和企業運營能力指數對風險調整后的總資產收益率均不顯著，但是加入交互項再重新進行多元回歸分析后，若交互項為正值且顯著，則表明人力資本效能和企業運營能力指數之間存在互補關系;反之則表示兩者存在替代關系。交互作用分析結果如表9所示。

根據表10豪斯曼檢驗結果，P值為1，大于0.05，說明結果在5%的顯著水平上不顯著，不拒絕原假設。表明個體之間不存在明顯差異，選擇隨機效用模型。根據表10得出以下模型：

模型四：RROAit=-7.1065+0.0017HCEit+0.162713OAit-0.0008HCEit?OAit+0.4207LN_OPit-2.5646DARit+7.2168GDPit -4.3033CPIit+μt

從模型結果看，人力資本效能和企業運營能力指數對于風險調整后的總資產回報率的影響呈現正相關并在10%的顯著水平上顯著。交互項對風險調整后的總資產收益率的交互系數為-0.0008，且在5%的水平上顯著。

交互作用分析結果表明，人力資本效能對企業運營能力存在微弱的負向調節效應。即隨著企業運營能力指數的增加，人力資本效能對風險調整后的總資產收益率的正向影響反而減弱。

四、結論及建議

（一）主要結論

以風險調整后的總資產收益率（RROA）來衡量企業價值時，結構資本效能（SCE）、關系資本效能（RCE）與企業價值正相關;以風險調整后的凈資產收益率（RROE）來衡量企業價值時，人力資本效能（HCE）、結構資本效能（SCE）、關系資本效能（RCE）與企業價值正相關。說明整體上智慧資本對企業價值具有較明顯的促進作用。但由于企業價值衡量指標不同，該促進作用在智慧資本的不同維度有少許差異。

企業抗風險能力對風險調整后的凈資產收益率有正向作用，但當企業價值以風險調整后的總資產收益率來衡量時，這種促進作用并不明顯。企業抗風險能力是企業在面臨不確定因素時，抵御外部風險的一種能力，一定程度上可以為企業帶來價值，即較高的抗風險能力可以降低風險給企業帶來的財務損失，從而提升企業價值。

智慧資本中的人力資本維度與抗風險能力的交互作用對風險調整后的總資產收益率產生影響，說明隨著抗風險能力的提高，人力資本對于企業價值的促進作用會減弱，人力資本與抗風險能力在對企業價值的影響上產生替代效應。

（二）政策建議

1.企業應重視智慧資本及抗風險能力。研究結果表明，智慧資本能在一定程度上對企業價值起到提升作用。在知識時代競爭的大背景下，企業不能只關注財務報表的有形資產的價值，而應該關注到無形資產的價值。知識資產的積累越來越成為企業競爭的關鍵所在，而知識資產的積累重點就在于企業是否擁有足夠的智慧資本。上市成分股企業是上市股票中最具代表性的企業，因此更加需要重視智慧資本、提升企業的抗風險能力，為企業創造更多附加價值。

2.改善企業價值評估模式。傳統的企業價值評估報告已無法真實反映企業的投資價值，對于投資者而言，企業的財務報告評估遠不如金融市場評估來的有效。因此企業需要改善價值評估模式，上市公司的業績報告中建議加入對企業市場價值的評估，即考慮到智慧資本效能給企業創造的新的價值，以便給投資者一個更客觀可靠的認知。J

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【作者簡介】

封曄，女，珠海城市職業技術學院講師，澳門科技大學商學院博士;研究方向：公司治理、風險管理。

王星雨，女，澳門科技大學碩士;研究方向：公司金融、財務管理。