人力资本价值的测评研究——以高技术企业个体人力资本为例

李秀芬，张 平

(西北民族大学 管理学院，兰州 730124)

0 引言

标体系、构造评价模型。在此以高科技企业个体人力资本价值测评为例说明这一过程。

目前对人力资本价值问题的研究有多种思路，主要源于三类原因：

第一，对人力资本价值的概念界定过于宽泛。虽然普遍观点认同人力资本价值源于人的劳动力和创造力，但在现实中这些能力有不同的具体体现。如通常情况下，企业引入高学历、高职称的人员，此时尚未创造新价值，仍然被看作是企业人力资本存量的增加。此外，人力资本的潜在价值(或预期价值)与实际价值也有较大差异。

第二，人力资本价值测评对象的特殊性。虽然有些观点认为可以建立一般性的人力资本测评标准，但由于测评对象不同，得出的结论也有较大差异。从科学研究方法上看，单纯由归纳法得出的结论会产生“归纳问题”。试图得出一般性人力资本价值的研究，多数情况下因为样本数据不能满足“随机抽样假定”或“大数定理”、“中心极限定理”的要求，而出现以偏盖全问题 (Wooldridge,2003)。而Clive Grange(1974)对非平衡随机变量回归的系统分析表明，无论随机变量间是否存在因果关系，其不平稳性越高，回归方程拟合反而可能越好。

第三，部分人力资本价值测评方法单一、实用性不够，或模型设计不合理，在实践中无法大量采用。如利用的指标数量过少，总体模型设定缺乏唯一性，相关关系的统计检验不充分等问题。

鉴于此，本文认为人力资本价值测评应当首先界定研究范围，得出测评对象的特征，进而确定评价思路、建立评价指

1 高技术企业个体人力资本的特征

高技术企业是指从事高技术、新技术成果的研究与开发、高技术产品的生产和经营、独立核算或相对独立核算的智密型企业组织。它既具有高、新技术的科研开发能力，又具有高新技术产品的生产经营能力，目前在高新技术开发区中，有相当数量的企业是这种科、技、工、贸一体化的高技术企业。高技术企业生存与发展主要依靠高水平的技术创新活动，而创新的源泉在于企业拥有一个较高比例，具备高知识结构、高智力水平、高研发能力的人力资本集合体。

高技术企业中人力资本的特质，即知识型员工的高比重性，决定了该类型资本对企业成长将产生持久而重大的影响。合理利用、发掘、稳定人力资本，完善企业人力资本集合体的构成，进而形成提升企业核心竞争力的人力资本优势，必须对人力资本的价值进行科学测评。研究人力资本价值测评问题，对于企业科学确定人力资本状况，吸引人才、留住人才、培养人才，发挥高科技企业的人力资本优势具有重要的意义。

高技术企业个体人力资本价值测评应当突出几个特征：

第一，注重人力资本的即有价值。通常情况下，高技术企业对相关人员既有资本存量非常重视，如员工的生理状况(包括年龄、性别、健康状况等因素)，受教育状况(包括学历、工作经历、专业经历等)，已做出的贡献价值等。

第二，未来的贡献价值难以预期。高技术企业的一项研究往往需历时数年，经历基础研究、应用研究、开发研究、中间试验、产品化、商品化、产业化各阶段，企业才可能受益，而最终还可能会以研究失败告终。所以大量高技术企业人员的未来贡献是不稳定的或具有风险性。

第三，人力资本结构与协作方式日益重要。随着分工的日益深化，高技术企业的创新已不能单纯依赖于某个人员的贡献，转而强调以团体的方式进行。如加强团队人员在知识结构、年龄结构上的互补性；在创新模式上注重内部、外部的横向、纵向合作。所以对于团队创新工作的融入，也应成为其人力资本价值测评的一项重要内容。

第四，应考虑人力资本的机会成本。随着高技术企业对创新速度的要求不断加快，二次创新逐渐成为大量采用的创新方式。引进参与过原创性技术的人才，成为加快二次创新速度的重要途径。在人才引进权衡中，必然会考虑到该类引进行为的其它潜在收益可能，即机会成本问题。

高科技企业个体人力资本价值测评，除应考虑上述特征外，如经济效益、社会效益、引进成本等常规性测评指标也应当有所包含。

2 测评指标体系的构造

利用国内外学者的研究成果，结合高科技企业个体人力资本的特征，本文认为该类型企业的人力资本价值包括4个部分：人力资本的既有价值、人力资本的贡献价值、人力资本的持续成本和人力资本的机会成本，其关系式如下：

人力资本总价值=人力资本既有价值+人力资本潜在价值-人力资本重置成本-人力资本机会成本

其中：人力资本的既有价值来源于企业外在(或过去)的因素，由员工的生理条件、既有能力、受教育情况、工作经历、已有贡献等决定。人力资本的潜在价值，即员工在企业中预期贡献价值的现值。人力资本的持续成本，即人力资本持续发挥贡献的必须投入，包括员工的引进、技能、生理等方面的支出。人力资本的机会成本，即以相同成本的其它选择带来的最大可能收益。高科技企业人力资本价值的测评指标体系，如表1、2所示。

表1 测评指标体系

表2 相关指标量化说明

3 测评方法与实证

3.1 测评方法

本文尝试采用BP人工神经网络方法来进行测评，该方法是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。

BP神经网络算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层接点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S型函数，

式中Q为调整激励函数形式的Sigmoid参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入曾经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态之影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

设含有n个节点的任意网络，各节点的特性为Sigmoid型。设定网络只有一个输出y，任意节点i的输出为Oi，并设有N个样本(Xk,Yk)(k=1,2,3,…,N)，对某一输入Xk，网络输出为Yk节点i的输出为Oik，节点j的输入为

且 Ojk=f(netjk)， 于是，

若j不是输出节点，则有：

因此：

上述算法表明，BP模型把一组样本的I/O问题变为一个非线性优化问题，达到有效的降维效果。

在高技术企业人力资本测评指标体系中，既有人员个体变量也有企业总体变量，既有相对指标也有绝对指标，还引入了虚拟变量。利用BP人工神经网络方法，通过对数据进行标准化处理，可以得出无量纲的综合测评结果。在网络模型自身学习中，不断调整网络参数，直到输出结果满足要求。

3.2 实证研究

用于实证的原始数据来源于2006年 《兰州市技术创新能力评价》的调查问卷。其有效调查问卷数为148份，行业选择利用了2002年国家统计局《高技术产业分类目录》的高技术产业划分标准。为了使样本数据有较强的可比性，本文选取了30家装备制造业企业，建立用于总工程师个体人力资本价值的测评模型。

将30组样本观测值标准化为[0～1]之间数据，其中的15组作为模型构建数据，另外15组作为模型检验数据。BP神经网络模型的输入参数为：输入结点数17，中间层数1，中间层结点数 12，最小训练速率0.1，动态参数 0.6，Sigmoid参数0.9，允许误差0.001，最大迭代次数1000次。由图1表明，经过280次迭代后，神经网络的误差趋近于0，模型的拟合残差约为0.0001677，训练结果较好。模型各结点权重数如表2所示。

最终模型拟合情况如表3所示。15组建模样本的平均误差为0.000979，15组检验样本的平均误差为0.000887。整个模型的学习结果较好，与检验样本的拟合程度较好。利用上述模型，可以用于其它类似企业的总工程师个体人力资本价值的测评。

图1 模型函数的逼近结果

表2 模型各结点的权重

表3 最终模型拟合情况

4 结论

人力资本价值概念的提出，是在社会经济发展过程中对知识性劳动贡献的肯定。从人力资本价值测评的实用性要求来看，只有限定研究范围，明确测评对象特征，设计出能够符合不同测评对象实践要求的指标体系，选择具有较好应用价值的测评方法，才能使人力资本价值的测评在实践中真正得到应用和推广。

[1]Schultz T W.Investment in Human Capital[J].American Economic Review，1961,(51).

[2]Becker G.S.Investment in Human Capital：a Theoretical Analysis[J].Journal of Political Economy，1962,(5).

[3]张同全.基于当期收益的人力资本产权价值计量模型与收益分割方法研究[J].会计研究，2007,(1).

[4]杨丽，孔宪香.国外人力资本价值测量模型分析[J].山东轻工业学院学报，2005,(6).

[5]戴春兰.高新技术企业人力资本价值计量与权益分配[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2006,(12).

[6]傅颀.企业家人力资本管理贡献价值计量[J].财经论丛,2007,(1).

[7]程蕾，刘仲文，艾新宇.人力资源价值影响因素的实证分析[J].会计研究，2008,(1).

[8]李子奈，计量经济学应用研究的总体回归模型设定[J].经济研究，2008,(8).

[9]梁志勇.人力资本价值计量研究[J].统计与决策（理论版），2007,(5).