人力资本和企业绩效的相关性分析

尹飘扬　杨向阳

【摘要】 随着知识经济的不断发展，人力资本这个概念越来越被人们所接受，正在成为企业提高经济效益，不断发展壮大不可或缺的力量。本文选取反映人力资本的指标和反映企业绩效的指标，选取国有上市企业和民营上市企业各三十家，选取公司的净资产收益率和员工受教育程度、技术人员比例，以及高管年龄结构等相关指标进行实证分析，以厘清它们之间的相关关系。

【关键词】 人力资本；企业绩效；实证分析

一、人力资本的相关理论概述

人力资本理论兴起于20世纪60年代，代表人物是舒尔茨、贝克尔等。舒尔茨指出:“人的知识、能力、健康等人力资本的提高对经济增长的贡献远比物质、劳动力数量的增加重要得多”，“人力资本的显著标志是它属于人的一部分。它是人类的，因为它体现在人的身上；它又是资本，因为它是未来满足或未来收入的源泉”。因此，人们的知识和技能是资本的一种形态，舒尔茨将它称为人力资本，并指出人力资本的形成有教育、培训、医疗保健和迁移等方式，并对教育投资的收益率以及教育对经济增长的贡献做了定量的研究。贝克尔(1963)将家庭视为如同工厂一样的人力资本形成工厂，并运用古典经济学的原理，对家庭人力资本生产的规模、资产传递、资产选择与配合等作了进一步分析。而且，贝克尔还从微观分析角度，完善了人力资本理论，他分析了正规教育的成本收益问题，讨论了在职培训的意义，研究了人力资本与个人收入的关系。

国内对人力资本水平与公司绩效之间关系的研究刚刚起步，多局限于理论探讨，实证检验的文献并不多。在研究方法上，国内关于人力资本的研究定性的较多，定量的较少。国外虽然在人力资本的评价上定量研究较多，但是人力资本对组织绩效影响的定量研究却比较少。国内的研究不少都是定性为主，所用的研究方法也大多为案例分析，没有深入具体的大样本数据统计分析，所得的结果缺乏说服力。而且国内目前对人力资本与公司绩效的实证研究主要是在对企业家人力资本与企业绩效的研究上；但企业人力资本不仅包括企业家人力资本，还应该包括企业广大员工所拥有的人力资本，只研究企业家人力资本对企业绩效的影响并不全面。虽然已有国外学者就人力资本与公司绩效进行了实证研究，但由于国情不同，研究的结论同我国的实际情况并不一定相吻合。本文在借鉴国内外学者研究的基础上，对我国上市公司人力资本与公司绩效进行实证探究，以期发现人力资本对公司绩效的影响。

二、实证分析

（一）相关数据的来源及说明

本研究随机选取上海证券交易所和深证证券交易所的上市公司共60家，以通过样本最大程度的反映总体的实际情况。全部数据来源于巨潮资讯网和上海证券交易所网站以及深圳证券交易所的上市公司年报和上市公司诚信记录。本文将每个样本2005年～2007年三年的数据进行平均，作为实证的原始数据。主要选取生产制造业的上市公司为主。不考虑金融类上市公司，由于金融类上市公司其股本总额较大，且股权结构等较为特殊，将其纳入总体分析中可能会造成回归结果的偏差。因此将其剔除在样本之外。剔除2005年以后上市的公司，样本选取2005年～2007年的年报，而2005年以后上市的公司其年报数据不是很全面，引用此类样本会导致指标数据选取的局限性。因此剔除2005年以后上市的公司。ST、PT企业予以剔除，由于被ST、PT的企业其绩效严重偏离，不具有普遍意义，为了保证数据的有效性，尽量消除异常样本对研究结果的影响，样本公司中剔除了ST等财务状况严重恶化的公司。净资产收益率过高或过低的企业剔除，避免出现奇异值。

（二）指标的选取

企业绩效指标常用的有净资产收益率(ROE)和托宾Q，托宾Q值等于公司资产的市场价值与公司资产的重置价值之比，公司的市场价值包括公司负债和公司权益资产市场价值两部分，其中市场价值为公司总股本与公司股票的市场价格的乘积。由于股票价格的操纵和炒作行为普遍，股票市场价格波动巨大且与其实际价值背离。考虑到这些因素，我们选择净资产收益率作为衡量绩效的指标，以净资产收益率为因变量(用y表示)，其他指标为自变量。本文选取的六十家上市公司三十家为具有国有企业背景的上市企业，另外三十家为民营上市企业。人力资本的整体素质、技术专业型人力资本和管理专业型人力资本可以反映人力资本的整体状况。教育水平被认为是人力资本形成的主要途径，总体的人力资本的教育水平可以充分反映企业人力资本的整体素质。技术创新是企业人力资本的重要的创新能力，企业要想在激烈的市场中处于主导地位，就必须适应甚至带动经济社会的技术进步。因此，技术专业型人力资本是企业人力资本的重要方面；而企业的高层管理人员对于企业的决策和计划等有着举足轻重的作用，即管理型人力资本也是企业人力资本的重要方面。员工高学历比例可以总体反映公司所有员工的教育程度，接受教育的程度在很大程度上反映了公司员工的整体素质；专门技术人员比例，则反映了公司员工中专门技术人员的比例，可以反映公司的创新能力；另外考虑了高管的年龄结构问题，高管包括董事、监事及经理层。高管对于一个企业的决策来说起着至关重要的作用，高管的年龄可能对于企业的决策有一定的影响，年轻高管可能更加容易接受新的东西，敢于创新，敢于开拓，老一代高管可能更加注重自己积累的丰富的经验。因此，本文选取了员工大专以上学历比例、专门技术人员比例和高管年龄结构作为企业人力资本方面的指标。此外，这些指标在选取的过程中还考虑了数据的可获得性。

（三）假设的建立及模型的应用

1. 研究假设的建立

核心竞争力理论认为企业的核心竞争力的构成要素分为技术能力、管理能力，这些能力的发挥都要靠人的作用，由此可见人力资本是企业的核心，它对于企业的发展起着重要的作用，尤其是在人才优势已成为企业竞争优势的今天，人力资本作用的发挥已是现代企业发展致胜的必由之路（ 姚艳红、胡鹏，1998），因此我们提出：

假设1：企业绩效与员工高学历比例成正相关关系

假设2：企业绩效与专门技术人员比例成正相关关系

假设3：企业绩效与高管人员的年龄成正相关关系

由于中国上市公司的背景来源不同，所以本课题选取不同背景来源的上市公司做相关的实证分析，一般认为具有国有控股地位的上市公司对人力资本的重视程度不如纯粹民营上市的公司，因此建立如下假设：

假设4：具有国企改制性质的上市公司人力资本与企业绩效存在的相关性较小

假设5：纯粹民营背景的上市公司人力资本与企业绩效存在的相关性较强

2. 模型的应用

本文采用如下线性回归模型来研究企业家人力资本影响企业绩效的因素:

y=a+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+e

其中：a为常数项；

b1，b2，b3，b4，b5为相关系数；

e为回归误差项。

（四）回归分析过程及实证结果的分析

1.回归分析过程

本文利用SPSS15.0统计软件，采用Backward方法进行回归分析，首先让所有的自变量进入回归方程中，删除变量的判断标准是Options对话框中设定的F值，其F值为系统的默认值，删除过程中与因变量之间有最小的偏相关系数的自变量首先被删除。通过此方法，可以反映哪些变量与因变量关系最为相关。

（1）具有国有企业改制背景的上市公司的回归结果。

表2 Coefficients(a)

（2）纯粹民营背景上市的公司的回归结果。

表3 Coefficients(a)

2.实证结果分析

从相关统计显示的结果来看，“高管45到55岁”变量最先被删除，然后依次为“高管45岁以下”、“高管55岁以上”、“大专以上比例”，从而可知与企业绩效关系最相关的为技术人员比例，其次为大专以上学历比例。在这部分的回归分析中采用F检验和T检验，同时引用R2检验回归方程的拟合度。由统计结果中的方差分析可知模型1和模型2的F值在显著性水平5%时都超过了各自的临界值，同时模型的R2值（R2=0.130和R2= 0.097）都达到或接近1%，说明方程的拟合度和显著性水平都较好，回归方程具有一定的意义。从表2的相关数据分别可得到以下两个模型：

模型1：y=5.277+0.062x1+0.172x2

模型2：y=7.102+0.209x2

从以上两个模型的系数来看，企业大专以上学历人员比例和专门技术人员比例都和企业绩效有相关性，而且具有正的相关性，并且专门技术人员的比例其正相关性更加显著。这说明具有国有背景的上市公司对高学历员工和技术人员的重视，只是重视程度稍有偏重，这也较好地解释了本文所提出的假设1和假设2。

从国有企业改制背景的上市公司的回归统计分析的相关数据VIF值(模型1中的VIF分别达到了52.293、36.582、20.887)来看包含有高管年龄的变量之间可能存在共线性问题，这样导致的结果可能会出现偏差，造成这种现象的出现可能是样本选取过小，也有可能是变量的设置不合理，所以对高管年龄的层次结构进行变量设置有其不合理的地方，这也是以后研究所需要注意改进的方面。从统计分析的相关数据可以看出高管年龄45岁以下和55岁以上所占的比例和企业绩效呈现一定的负相关关系。导致这种现象的出现可能是高管45岁以下在管理才能方面的欠缺，而高管55岁以上可能会出现“不求有功，但求无过”的这种不作为的心态的出现造成的，这种现象尤其是在具有国营背景的上市公司中会存在。从所得到的结果来看，我们不能很好的验证我们所提出的假设3的结论。

从纯粹民营背景上市公司的回归结果，表3显示的结果来看，“技术人员的比例”变量最先被删除，然后依次为“高管45到55岁” 、“大专以上比例”，从统计结果可知与企业绩效关系最相关的“高管45岁以下”、“高管55岁以上”的比例，而且呈现较强的正相关关系。从统计的相关数据我们可以得到以下相应的模型：

模型3：y=-5.203+0.281x3+0.221x5

这种现象和具有国营背景的上市公司有很大的差异。但事实上我们是否就能够断言这种结论准确呢？有待于后面的进一步分析。

从表3的数据中来看，涉及到高管年龄结构的VIF值，远远的高于10，从统计分析来讲，如果VIF大于10时，就代表各变量之间可能存在严重的共线性问题，从而影响到统计结果，进而可能推导出不正确的结论，在本统计分析中凡是涉及到高管年龄结构的变量，它们之间就可能存在共线性问题，所以最终得到的结论就会有偏差。所以在本研究中，对变量的选择和设置存在一定的不合理性，这也是以后进行类似研究值得借鉴的一个问题。所以对前面的假设4和假设5不能得到准确的验证，这是一个值得以后继续探讨的问题。

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