基于企业生命周期的无形资产投入研究

【摘要】在新世纪能源危机的背景下，以矿产采掘类上市公司为研究对象，研究了企业生命周期对企业无形资产投入的影响。发现企业无形资产投入水平受到企业所处的生命周期阶段影响，得出了成长期企业的无形资产投入水平显著高于成熟期企业和衰退期企业投入水平的结论。

【关键词】无形资产投入企业生命周期矿产采掘业上市公司

一、引言

企业生命周期理论认为企业的经营决策是围绕着企业生命周期阶段而展开的，不同的生命周期阶段面临的生存环境各有差异，企业资源配置的特点也各有不同。无形资产是企业资源的重要组成部分，是企业提升生产效率、获取竞争优势、增加企业价值的关键力量，其投入是否也受到企业生命周期的影响？正是基于上述问题，本文把研究对象聚焦于矿产采掘业上市公司，以企业生命周期为研究视角，探讨企业的无形资产投入行为。文章的结构安排如下：第一部分是引言；第二部分是文献回顾与研究假设；第三部分是研究设计；第四部分是实证分析；第五部分是结论与启示。

二、文献回顾与研究假设

已有的无形资产文献更多的是揭示无形资产对企业价值的影响，以及无形资产的确认和计量能否提高会计盈余的价值相关性。例如，Lev和Sougiannis（1996）以美国1975～1991年的上市公司为研究对象，探讨了研发费用的确认和计量、及其资本化所形成的无形资产摊销对会计盈余价值相关性的影响，实证结果表明研发费用的确认和无形资产的摊销能够提升会计盈余的价值相关性[1]；Aboody和Lev（1998）认为软件开发成本的资本化与企业价值是正相关关系，因为该成本的资本化提升了股票回报率和股票价格，增加了企业价值[2]；Goodwin和Ahmed（2006）以澳大利亚会计准则对无形资产的会计处理变更为研究背景，对比分析了无形资产确认前后的会计盈余的价值相关性，发现无形资产的确认对提升价值相关性具有促进作用[3]；Dahmash，Durand和Watson（2009）发现商誉的确认也能提升会计盈余价值相关性[4]；王化成，卢闯和李春玲（2005）[5]、刘彬和韩传模（2009）[6]分别以我国的上市公司为研究对象，实证验证了无形资产投入有利于企业业绩的提升；邵红霞和方军雄（2006）细化了无形资产种类，认为不同种类的无形资产对会计盈余的价值相关性影响不同[7]。

企业生命周期问题已经得到学者们的重视，并且取得了一定的研究成果，例如Teixeira和Santos（2005）研究了西班牙和葡萄牙上市公司偿债能力与企业生命周期的关系，发现不同的生命周期阶段，企业的偿债能力各有不同[8]。我国学者对企业生命周期的研究也有阶段性的成果。陈霞（2007）认为不同的企业生命周期阶段，企业的财务特征有着显著差异，因此企业的投资过度和投资不足问题更要结合所处的生命周期阶段来研究[9]；杨忠，张骁和陈扬等（2007）理论分析了企业成长的驱动因素在企业生命周期阶段的动态演化过程，通过问卷调查的方式，实证验证了上述过程[10]；姚梅芳和张丽琨（2006）分析了企业生命周期的特点，认为高新技术类企业的融资应当结合企业生命周期阶段，具体实施不同的融资策略，解决融资难题[11]。综上所述，企业生命周期和无形资产的研究如火如荼，但是从企业生命周期的角度研究无形资产投入的文献很少。

成长期阶段的企业是处于生命力旺盛、蒸蒸日上阶段的企业，产品销售量和销售收入增加较快，盈利能力和发展能力也是最强的，这与企业较高的无形资产投入额度是密不可分的，因为知识经济下，企业之间的竞争往往体现在科技实力、创新能力和新产品、新工艺的研发能力上，也就是说软实力是企业获取竞争优势、取得长足发展的决定因素。因此成长期企业的无形资产投入水平往往较高。成熟期企业的销售增长水平和盈利变化程度都要小于成长期企业，它是处于相对平稳状态下的企业。成熟期企业的关注焦点是保持目前的市场份额和销售水平，因为该阶段的企业有着较为固定的客户和市场认同率，此时的无形资产投入力度趋于平缓或降低。当然成熟期企业也会采取多元化经营，但是往往是通过并购和重组来实现的，这种方式更多的是增加企业固定资产的投入，无形资产投入比重相对较低。因此成长期企业的无形资产投入比例要高于成熟期企业的投入比例。衰退期的企业面临着市场占有率下降、消费群体萎缩、销售收入减少和盈利能力下滑的局面，企业的经营规模有缩小的压力和趋势，因此企业无暇关注无形资产投入的增加，更多的是减少投资、对企业进行瘦身和整改。因此衰退期企业的无形资产投入要低于成长期企业的投入水平。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设1：成长期企业的无形资产投入水平高于成熟期企业的无形资产投入水平。

假设2：成长期企业的无形资产投入水平高于衰退期企业的无形资产投入水平。

三、研究设计

（一）数据来源与样本选取

鉴于企业生命周期在行业之间存在较大差异，矿产采掘业属于能源类行业与国民经济更为相关，本文以矿产采掘业上市公司为研究对象。研究的样本区间为1998～2008年，数据来源于2009CSMAR研究数据库。剔除数据缺失和异常数据的样本公司，并兼顾销售收入增长率、总资产增长率等跨期间指标的计算，共获取172个有效年度样本。

（二）变量设计

1.因变量。反映企业无形资产投入（IA），用无形资产占总资产的比重来度量（邵红霞和方军雄，2006[7]；王化成，卢闯和李春玲，2005[5]）。

2.自变量。企业生命周期的度量，本文借鉴Teixeira和Santos（2005）[8]、张俊瑞和李彬（2009）[12]的研究，运用销售收入增长率、资本支出率、总资产增长率、管理费用收入比和上市年数来划分企业生命周期阶段，其中资本支出率是固定资产变动额与销售收入的比值，管理费用收入比是管理费用与销售收入的比值。对上述五个变量，分别运用三分位法划分为高、中、低三组。在销售收入增长率、资本支出率、总资产增长率变量中，对高、中、低三组分别赋值为2、1和0；在管理费用收入比和上市年数变量中，对高、中、低三组分别赋值为0、1和2。根据每个样本年度的五个变量赋值结果，进行赋值加总。按照成长期（0～2分）、成熟期（3～7分）和衰退期（8～10分）的标准，确定每个样本年度所属的生命周期阶段。最终获得成长期（GRO）、成熟期（MAT）和衰退期（DEC）的样本年度分别为27个、120个和25个（见表1）。

3.控制变量。利润增长率（PGR）反映企业收益的增长情况，增长越高，企业无形资产的投入比例越高。资产报酬率（ROA）反映企业的盈利水平，企业盈利状况越好，企业无形资产的投入较多（刘彬和韩传模，2009[6]）。资产负债率（DTA）反映企业的偿债能力，偿债能力较弱时，企业将减少无形资产的投入；为了控制公司规模对企业无形资产投入水平的影响，本文使用总资产对数（LnA）表示公司规模。

（三）研究模型

为检验假设是否成立，采用多元线性回归分析方法，运用模型（1）进行验证，以成长期为研究基组，为避免虚拟变量设置陷阱，在模型中没有成长期变量。

IAit=β0+β1MATit+β2DECit+β3PGRit+β4ROAit+β5DTAit+ β6lnAit+μit （1）

在模型（1）中，符号β和μi分别表示回归系数和误差项，i表示公司，t表示会计年度，研究变量的具体说明见表2所示。

四、实证结果

（一）描述性统计分析

描述性统计分析结果表明，成长期企业、成熟期企业和衰退期企业的无形资产投入均值分别为0.079、0.048和0.061。经过均值t检验表明，成长期企业的无形资产投入水平显著高于成熟期企业的投入水平（均值之差为0.031，t=3.113，在1%的水平下显著），成长期企业的无形资产投入水平显著高于衰退期企业的投入水平（均值之差为0.018，t=2.208，在5%的水平下显著）。

（二）相关性分析

相关性分析结果如表3所示。在Spearman检验中，变量IA与变量GRO、变量MAT和变量DEC的相关系数分别为0.144、-0.141和-0.035，说明针对假设1和假设2的相关性检验结果与预期一致；在Pearson检验中，变量IA与变量GRO、变量MAT和变量DEC的相关系数分别为0.144、-0.141和-0.036，也说明针对假设1和假设2的相关性检验结果与预期一致；值得说明的是，成长期（GRO）与成熟期（MAT）在Spearman检验中的相关系数为-0.656（Person检验中的相关系数为-0.655），GRO和MAT属于高度相关。由于在多元线性回归分析中将成长期变量省略，所以上述两个变量不会同时出现在同一个模型中，避免了共线性问题。为了防止在多元回归分析中出现严重的多重共线性问题，多重共线性检验结果表明方差膨胀因子（VIF）最大值是2.013（远小于10），而对应的容忍度是0.497（远大于0.100），说明回归方程不存在严重的多重共线性问题。

注：左下部分是Spearman检验，右上部分是Person检验；*，**，***分别表示在10％，5％和1％的显著性水平上显著。

（三）多元线性回归分析结果

运用普通最小二乘法得出模型（1）的回归分析结果，如表4所示。变量MAT的回归系数为-0.028，说明在控制了其他因素的影响下，成熟期企业的无形资产投入水平小于成长期投入水平，假设1得到验证；变量DEC的回归系数为-0.027，说明衰退期企业的无形资产投入水平小于成长期投入水平，假设2得到验证。

注：*，**，***分别表示双尾检验在10％，5％和1％的显著性水平上显著。

（四）稳健性测试

为了检验结论的可靠性，避免变量度量的不同而对研究结论的影响，本文运用无形资产占销售收入的比重来表示企业无形资产投入水平，回归分析结果如表5所示，变量MAT的回归系数为-0.221；变量DEC的回归系数为-0.153，表明假设1和假设2仍然得到验证，说明检验结果具有较强的可靠性。

注：*，**，***分别表示双尾检验在10％，5％和1％的显著性水平上显著。

运用权益报酬率（ROE）替代资产回报率（ROA）来衡量盈利水平，流动比率（CR）替代资产负债率（DTA）来表示偿债能力，销售收入对数（LnS）替代资产对数（LnA）来度量公司规模。回归分析结果如表6所示，变量MAT的回归系数为-0.031；变量DEC的回归系数为-0.032，假设1和假设2再次得到验证，实证分析结果稳健性较高。

注：*，**，***分别表示双尾检验在10％，5％和1％的显著性水平上显著。

五、结论和启示

在新世纪能源危机的背景下，本文以中国A股市场的矿产采掘类上市公司为研究对象，从企业生命周期的角度考察了矿产采掘类上市公司的无形资产投入情况，在理论分析和实证验证的基础上，发现企业无形资产投入水平受到企业所处的生命周期阶段影响，得出了成长期企业的无形资产投入水平显著高于成熟期企业和衰退期企业投入水平的结论。

我国科技强国战略的实施离不开无形资产的投入，其投入水平也是反映一个国家科技力量和科技水平的重要标志。企业是经济社会的组成部分，其无形资产的投入对整个社会和国家的科技进步具有一定的促进作用。政府和其他社会力量在鼓励和支持矿产采掘类企业加大无形资产投入，增加不可再生资源的开采和利用效果时，也要考虑企业所处的不同生命周期阶段，针对不同的生命周期阶段，制订有效的激励措施，进一步提升无形资产的投入效果。

参考文献

[1]Lev B， Sougiannis T. The capitalization， amortization， and value-relevance of R&D[J]. Journal of Accounting and Economics， 1996， 21 （1）: 107-138.

[2]Aboody D，Lev B. The Value-Relevance of Intangibles: The Case of Software Capitalization[J]. Journal of Accounting Research， 1998， 36 （Supplement）: 161-191.

[3]Goodwin J，Ahmed K. Longitudinal value relevance of earnings and intangible assets: Evidence from Australian firms[J]. Journal of International Accounting，Auditing and Taxation，2006，15 （1）: 72-91.

[4]Dahmash FN， Durand RB， Watson J. The value relevance and reliability of reported goodwill and identifiable intangible assets [J]. The British Accounting Review， 2009， 41 （2）: 120-137.

[5]王化成，卢闯，李春玲.企业无形资产与未来业绩相关性研究——基于中国资本市场的经验证据[J].中国软科学，2005，（10）:120-124.

[6]刘彬，韩传模.我国上市公司无形资产与经营绩效相关性研究[J].会计之友（中旬刊），2009，（2）:77-79.

[7]邵红霞，方军雄.我国上市公司无形资产价值相关性研究——基于无形资产明细分类信息的再检验[J].会计研究，2006，（12）:25-32.

[8]Teixeira G，Santos MJCd. Do Firms Have Financing Preferences along their Life Cycle.Universidade Católica Portuguesa Portuguesa，2005.

[9]陈霞.企业如何做到投资适度——基于企业生命周期的分析[J].会计之友（上旬刊），2007，（7）:77-79.

[10]杨忠，张骁，陈扬等.“天生全球化”企业持续成长驱动力研究——企业生命周期不同阶段差异性跨案例分析[J].管理世界， 2007，（6）:122-136.

[11]姚梅芳，张丽琨.基于高新技术企业生命周期的融资方式优先序研究[J].吉林大学社会科学学报，2006，（1）:142-148.

[12]张俊瑞，李彬.企业生命周期与盈余管理关系研究——来自中国制造业上市公司的经验证据[J].预测，2009，28（2）:16-20.

作者简介：蔡鑫磊（1969-），男，汉族，陕西礼泉人，经济学博士，高级会计师，高级国际财务管理师，现任陕西燃气集团有限公司副总经理兼总会计师，研究方向：资源经济学。