智力资本对企业盈利能力的影响研究

程怡　陆新文　王苗苗

【摘要】  文章以2013—2018年沪深两市A股主板271家装备制造业上市企业的财务数据为样本，构建面板数据模型，分析企业智力资本与盈利能力的关系。研究表明：现阶段，我国装备制造业上市企业盈利能力的提升主要依赖于企业物质资本，智力资本对企业盈利能力的影响不显著;智力资本的构成要素中，人力资本对企业盈利能力有显著的积极影响，而结构资本对企业盈利能力存在负面影响;人力资本与结构资本之间存在交互作用，共同影响企业盈利水平。文章为我国装备制造业上市企业提升盈利能力，提高智力资本水平提供了有益借鉴。

【关键词】   装备制造业上市企业;智力资本;盈利能力

【中图分类号】  F275  【文献标识码】  A  【文章编号】  1002-5812（2020）02-0038-06

制造业是立国之本，兴国之器，强国之基。近年来，国际经济合作与竞争的格局发生了深刻变化，国际分工体系加快重构，装备制造业已成为一些国家参与全球产业分工、争夺国际话语权的重要阵地。我国自提出“中国制造2025”战略以来，加快发展制造业尤其是装备制造业，进入世界制造强国前列的要求更加突出。随着我国整体经济实力和信息技术水平的不断提升，智力资本正以不可替代的优势逐步取代劳动力、土地、资本等传统生产要素成为企业价值增值和长期发展的重要源泉。那么智力资本对企业盈利能力的作用如何？我国装备制造业上市企业的发展主要取决于物质资本还是智力资本？为积极探索我国装备制造业上市企业盈利能力的提升路径，培育具有世界先进水平的行业龙头企业，研究智力资本与企业盈利能力之间的关系具有重要意义。

一、文献综述

（一）关于智力资本划分的研究

Edvinsson和Malone（1997）将智力资本划分为人力资本和结构资本，其中结构资本包括组织资本和顾客资本，组织资本可以进一步细分为创新资本和流程资本。Stewart（1994）提出了智力资本的H-S-C结构，将智力资本划分为人力资本、结构资本和客户资本[1]。Annie Brooking（1997）认为智力资本由以人力为中心的资产、知识产权资产、基础设施资产和以市场为中心的市场资产四部分组成[2]。Bassi和Buren（1999）则把智力资本划分为人力资本、创新资本、结构资本、流程资本和顾客资本五个部分[3]。

（二）关于智力资本评估方法的研究

Stewart（1997）利用無形资产价值计算法对企业智力水平进行估计。Public（2000）开发了智力增值系数模型（VAIC），认为智力资本增值率由物质资本增值率、人力资本增值率和结构资本增值率组成[4]。常用的评估方法还有市场账面价值比较法、托宾Q值法、平衡计分卡、Skandia导航器模型、无形资产监控器模型等。

（三）关于智力资本及其构成要素在驱动企业发展贡献方面的研究

马茹（2016）以信息技术行业企业为研究对象，研究发现在企业生命周期的各个阶段，智力资本与企业绩效都存在显著的正向关系，不同时期智力资本的构成要素对企业绩效的贡献存在差异[5]。高素英等（2016）以京津冀高新技术中小企业为研究对象，提出内嵌于研发团队成员的专有性知识、专业技术和创新能力等创新性人力资本对企业竞争优势具有促进作用[6]。曹裕等（2016）运用智力增值系数法研究提出，智力资本在企业生命周期的不同阶段对创新绩效有显著的正向作用[7]。

综上所述，一些学者在智力资本领域取得了丰硕的研究成果，但是现有研究侧重于理论角度，且主要集中在金融、计算机、信息技术等技术密集型行业，对于装备制造业涉及较少，研究对象过于单一。装备制造业是我国国民经济发展最基础的行业之一，具有资本密集、劳动密集和技术密集的特性，是制造业的核心部分，具有典型性。基于此，本文以2013—2018年沪深两市A股主板271家装备制造业上市企业为研究对象，构建面板数据模型实证分析智力资本对企业盈利能力的影响，以期为装备制造业上市企业开发和利用智力资本、提高企业盈利能力提供有益借鉴。

二、研究假设

智力资本是企业竞争优势的源泉。Ling YaHui（2013）从企业智力资本的视角解释了企业在全球的表现，提出智力资本与企业的全球业绩呈正相关[8]。甘如彦（2014）分别选取制造业和信息技术业的样本代表传统行业和新兴行业，分析智力资本对两个不同行业影响的差异，比较发现智力资本与企业绩效之间存在正相关关系，新兴行业对智力资本的投入更多，对企业绩效的影响更大[9]。智力资本作为企业无形资产中十分重要的一部分，涵盖了企业拥有的所有知识与技能、企业文化与制度、企业经营活动中积累的经验和知识、顾客忠诚度等各个方面，基于以上分析，本文提出：

假设1：装备制造业上市企业智力资本对企业盈利能力存在显著的正向影响。

企业一切管理活动的顺利进行都建立在物力、人力和财力的基础上，其中物质资本提供了企业生产活动必需的基础性资源。吴龙飞（2015）运用VAIC法分析了不同产权性质企业智力资本与企业绩效的相关性，研究认为不论企业产权性质如何，物质资本增值系数与企业绩效都呈正相关关系[10]。基于以上分析，本文提出：

假设2：装备制造业上市企业物质资本对企业盈利能力存在显著的正向影响。

人力资本是企业创新和管理活动的不竭动力。人力资本因其自身的稀缺性、社会性、耐久性和收益递增性决定了其从某种程度来看是企业的异质性资源。周阳敏等（2019）以国家自主创新示范区的高新技术企业为研究对象，实证分析发现企业家教育水平、企业家职称和企业家从业年限对企业盈利能力具有显著的正向影响[11]。人力资本因其自身的独特性、难以模仿和不可替代性，成为企业提升绩效的关键因素。基于上述分析，本文提出：

假设3：装备制造业上市企业人力资本对企业盈利能力存在显著的正向影响。

结构资本贯穿于企业生命周期的始末，是保证企业正常、高效运转，支撑企业创造价值的“基础设施”。合理的结构资本有利于促进企业物质资本与人力资本的融合，充分调动企业资源、提高企业的生产和管理效率。基于上述分析，本文提出：

假设4：装备制造业上市企业结构资本对企业盈利能力存在显著的正向影響。

此外，部分学者认为智力资本的结构维度存在交互影响效应[12]，这种关系会对企业的发展产生影响。周礼和谢薇薇（2019）分析发现智力资本各结构维度间存在互动关系，企业需要以整体的眼光看待和发展智力资本[13]。基于此，本文提出：

假设5：装备制造业上市企业人力资本与结构资本之间相互影响，共同作用于企业盈利能力。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

根据证监会行业分类标准和《国民经济行业分类标准》（GB/T4754-2011），本文的研究样本包括2013—2018年沪深两市A股装备制造业八大类细分行业企业，包括金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、汽车制造业、铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业、电气机械和器材制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业。为了保证数据的有效性，对原始数据进行了如下处理：（1）为保证样本的连续性，选择2013—2018年间持续经营的装备制造业上市企业为研究对象。（2）剔除样本中数据遗漏、数据不全，或未在整个样本时期内存续的企业。（3）剔除样本中经营状况异常，例如发生重大经营问题被ST、PT的企业。（4）剔除样本中由于并购重组等行为改变主业、进行较大规模资产置换或主业行业特征不明显的企业。最终筛选得到271家样本企业。本文数据来自于国泰安数据库和样本企业财务报表，并使用EXCEL、STATA 15.1等软件对数据进行处理，样本分布情况如表1所示。

（二）变量定义

智力增值系数模型是由Ante Public等开发的一套智力资本评价系统。该系统的基本原理是将企业资本视为物质资本和智力资本两部分，认为企业绩效取决于企业运用物质资本和智力资本的能力，分别用物质资本增值系数和智力资本增值系数表示，企业运用物质资本和智力资本进行增值的能力统称为“智力能力”，用智力增值系数（VAIC）表示。该模型的关系式如下：

VAICit=CEEit+ICEit=CEEit+HCEit+SCEit

其中，VAICit表示第i个企业第t时期的智力增值系数，等于第i个企业第t时期的物质资本增值系数CEEit和智力资本增值系数ICEit之和。HCEit、SCEit分别表示人力资本增值系数和结构资本增值系数。

本文选取的被解释变量、解释变量和控制变量如下页表2所示。

其中，ROE表示企业净资产收益率。CE表示企业物质资本，以企业净资产账面价值与无形资产净额、商誉净额的差值计入。HC表示企业支付的工资，以现金流量表中“支付给职工以及为职工支付的现金”计入。SC表示企业结构资本，以企业价值增值与人力资本的差值（SC=VA-HC）计入。VA表示企业增值，关于企业增值的计算方法主要有三种：（1）VA=PTP+HC+I，PTP表示企业净利润、HC表示企业支付的工资、I表示利息费用。（2）VA=I+DP+D+T+M+R，I表示利息费用、DP表示折旧与摊销、D表示股利、T表示企业所得税、M表示少数股东净利润、R表示企业未分配利润。（3）VA=SR-BC，SR表示企业销售收入、BC表示企业从其他企业购买产品或服务发生的成本费用。本文综合考虑股东、债权人、企业职工和其他利益相关者的利益以及我国企业财务报表披露的现实情况，选择第1种计算方法。

（三）模型构建

面板数据模型选择的样本为2013年以前上市且在2013—2018年间有完整数据的装备制造业企业，最终获得满足条件的企业271家，6年共计1 626个样本点。针对上文提出的研究假设，本文构建以下模型，研究智力资本与企业盈利能力之间的关系：

ROEit=α0+β1CEEit+β2ICEit+α1LN SIZEit+α2FLit+α3ECit+α4EBit+εit+μi+ηt             （模型1）

ROEit=α0+β1CEEit+β2HCEit+β3SCEit+α1LN SIZEit+α2FLit+α3ECit+α4EBit+εit+μi+ηt                          （模型2）

ROEit=α0+β1CEEit+β2HCEit+β3SCEit+β4HCEit*SCEit+α1LN SIZEit+α2FLit+α3ECit+α4EBit+εit+μi+ηt

（模型3）

其中，ROEit反映第i个企业第t时期的盈利能力;α0为截距，βn（n=1，2，3，4）为模型回归系数，εit为随机误差项，代表影响企业绩效的其他因素;i表示第i个样本企业（i=1，2，3...N），t表示第t个时间序列的样本数值（t=1，2，3...T）;μi表示第i个企业的个体效应、ηt表示第t时期的固定效应;HCEit*SCEit为人力资本和结构资本的乘积，表示两者的交叉项。为控制其他因素对企业盈利能力的影响，模型加入控制变量LN SIZE、FL、EC和EB，分别表示企业规模、财务杠杆系数、股权集中度和股权制衡度。

模型1检验假设1，研究智力资本对企业盈利能力的影响;模型2检验假设2、3、4，研究物质资本、智力资本的构成要素人力资本和结构资本对企业盈利能力的影响;模型3检验假设5，研究智力资本的构成要素之间是否存在相互影响并共同作用于企业盈利能力。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

由于本文获取的指标数据量较大，必须先对数据进行描述性统计，以便观察指标的数据特征，发现其内在规律，为实证研究做充分准备。本文运用STATA 15.1数据统计软件，分别从总体、组间和组内三个层次对样本全体进行变量描述性统计，计算得出样本的均值、标准差、最小值和最大值，如表3所示。

從总体来看，样本企业的物质资本增值系数、人力资本增值系数、企业规模和财务杠杆系数的标准差较小，而企业盈利能力、结构资本增值系数、智力资本增值系数、股权集中度和股权制衡度的标准差较大。

从智力资本的构成来看，人力资本增值系数和结构资本增值系数分别占智力资本增值系数的117.01%和-17.14%，说明人力资本增值系数对智力资本增值系数的积极影响十分明显，而结构资本增值系数阻碍了智力资本增值系数的增长。此外，结构资本增值系数存在的较大差异是引发智力资本增值系数差异的主要因素。

从控制变量的描述性统计结果来看，样本企业的企业规模在6年间处于稳定状态且波动较小，行业内部差异不大。财务杠杆系数的组间标准差为1.897，说明样本企业财务风险差异较小，财务政策偏向保守。股权集中度和股权制衡度的组间标准差分别为13.522和14.418，说明样本企业股权集中度和制衡度差异明显，两极分化严重。

（二）相关性和多重共线性分析

从表4检验结果可以看出，不考虑其他因素的影响，物质资本与企业盈利能力显著正相关;智力资本、人力资本和结构资本与企业盈利能力正相关，但是没有通过显著性检验，需要进一步实证分析。企业规模、财务杠杆系数、股权集中度、股权制衡度与企业盈利能力负相关。各变量相关系数均低于0.900，初步判断变量之间不存在多重共线性问题。

结合表5可知，模型1—3的方差膨胀因子的均值均小于10，判断模型不存在多重共线性问题，可以接受进一步检验。

（三）模型回归分析

作为一种特殊的时间序列，面板数据同样需要进行平稳性检验，避免出现“伪回归”。

首先，为确保模型的有效性，分别对序列进行单位根检验，结果如表6所示。经过LLC和IPS检验，被解释变量序列和各解释变量序列均在1%的显著性水平上拒绝原假设，即所有序列均不存在单位根，样本数据平稳。

其次，在此基础上对序列进行协整检验，分析各变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。Johansen协整检验结果如表7所示，Kao检验在1%的显著性水平上拒绝“不存在协整关系”的原假设，认为存在协整关系，说明被解释变量与解释变量之间存在长期稳定的均衡关系。

最后，确定模型的类型。采用F检验和LM检验分别识别模型1—3是否存在混合效应，检验结果如下页表8所示。F检验和LM检验均不拒绝原假设，因此选择建立混合效应模型更为合理。

修正了自相关和异方差后的模型回归结果如下页表9所示。

从拟合优度来看，模型1—3调整后的拟合优度R2分别为0.649、0.650和0.653，说明回归方程的解释能力均大于60%，即物质资本、人力资本、结构资本、智力资本、人力资本与结构资本的交叉项及其他控制变量能够对样本企业盈利能力的60%以上做出解释，模型整体的拟合效果较好。

从物质资本增值系数对企业盈利能力的回归结果看，模型1—3物质资本增值系数的回归系数均为正且通过了1%的显著性水平检验，回归系数分别为365.718、365.593和365.496。说明样本企业物质资本与盈利能力之间存在显著正向关系，长期来看物质资本对企业盈利能力有正向的促进作用。

从智力资本增值系数及其构成要素对企业盈利能力的回归结果看，智力资本增值系数的回归结果为0.042，回归系数没有通过显著性水平检验，说明当前智力资本对提升装备制造业上市企业盈利能力的作用尚未充分体现，企业仍需大力推动智力资本的积累，使智力资本在企业盈利能力方面发挥更加积极的作用。从智力资本的构成要素来看，人力资本增值系数的回归结果为9.631，通过了10%的显著性水平检验，说明人力资本增值系数每增长1个百分点，样本企业盈利能力会提高9.631个百分点。结构资本增值系数的回归结果为-0.132，通过了10%的显著性水平检验，说明结构资本增值系数每增长1个百分点，样本企业盈利能力会降低0.132个百分点。实证结果显示，智力资本对样本企业盈利能力的正向促进作用存在明显的提升空间，其中人力资本有利于促进企业盈利的增长，而结构资本存在一定程度的抑制作用。说明现阶段我国装备制造业上市企业对智力资本开发和利用的能力尚且不足，就智力资本的构成要素而言，企业更加依赖于人力资本，在管理体制、内部结构、文化建设、规章制度和操作程序等方面需要进一步加大改革和创新的力度，通过调整和优化结构资本，使其真正发挥应有的作用。

从人力资本增值系数与结构资本增值系数的交叉项看，人力资本增值系数与结构资本增值系数的交互项系数为-27.675，通过了10%的显著性水平检验。说明人力资本对结构资本与企业盈利能力具有反向调节作用，企业人力资本越高越有利于提升盈利水平，抑制结构资本扩大企业盈利差距的效果。本研究认为装备制造业上市企业人力资本和结构资本存在互补交叉关系，二者共同影响企业盈利能力。

从控制变量的回归结果看，企业规模与盈利能力之间存在显著的负相关关系。股权集中度与盈利能力之间的正相关关系，财务杠杆系数、股权制衡度与盈利能力之间的负相关关系均没有通过显著性水平检验，由于控制变量不是本文研究的重点，因此不再赘述。

（四）稳健性检验

为了验证结论的准确性，下页表10采用关键变量替代法，用总资产报酬率指标代替前文的净资产收益率指标测度样本企业的盈利能力。除模型2结构资本增值系数在统计上不显著以外，总体上看，稳健性检验结果与前文一致。

五、结论与对策建议

（一）研究结论

本文采用2013—2018年沪深两市A股主板装备制造业上市企业的面板数据，基于智力增值系数模型，研究智力资本对企业盈利能力的影响，主要得出以下结论：

第一，我国装备制造业上市企业盈利能力的提升主要依赖于企业物质资本，智力资本的正向促进作用还不够显著，说明企业依靠物质资源消耗为代价的粗放型经济增长方式没有得到根本改变，智力资本的开发和利用尚不充分。

第二，智力资本的各个构成要素对装备制造业上市企业盈利能力的影响表现不同。其中，人力资本已经成为企业提升盈利水平的一个新的增长点，盈利能力的增长越来越多地来自人力资本的贡献。结构资本对企业盈利能力表现出负面影响，反映了企业结构资本与人力资本之间存在明显差距，企业内部机构臃肿，组织运作缺乏一定程度的灵活性和创新性。

第三，智力资本的构成要素并不单独对装备制造业上市企业盈利能力产生影响，而是通过相互耦合发挥交互作用，说明企业盈利水平受多种因素的共同影响。一方面，企业要持续积累和整合企业人力资本，激发人才活力，改革和创新结构资本，释放结构资本的新动能;另一方面，企业要密切关注其构成要素交互作用发挥的效应，引导人力资本与结构资本相互作用，发挥积极影响。

（二）对策建议

基于以上结论，本文提出以下几点对策建议：

第一，加快转变我国装备制造业上市企业经济增长方式，在整合优化产业价值链分工体系的基础上，促進企业由粗放型经济增长向集约型经济增长，由资源消耗型发展向环境友好型发展转变。知识经济时代，装备制造业上市企业不仅面临着来自国内竞争对手的挑战，还面临着国际企业的竞争，企业构建的竞争优势在复杂多变的内外部环境下不断更新。因此，企业必须在转变发展方式上下功夫，既要坚持走新型工业化发展道路，集中配置企业优势资源，以大中型装备制造业上市企业为龙头，逐步形成一批具有较高知名度和竞争力的装备制造业产业集群，提供高附加值的产品和服务;也要深刻认识到智力资本在创新驱动企业发展中的战略作用，重视智力资本的开发与管理，使智力资本充分发挥最大价值。

第二，强化装备制造业上市企业人力资本的培育和供给，完善企业内部结构资本建设。加快装备制造业产业结构转型升级，合理配置企业人力资本，激发企业人才创新活力，已经成为我国推动经济高质量发展的关键环节。在产业结构优化升级的攻关期，需要政府发挥积极有效的作用，一方面，深入推进人才供给的结构性改革，统筹兼顾综合平衡，通过市场机制实现人力资本要素需求端和供给端的良性互动;另一方面，完善人力资本契约环境建设，破除人力资本尤其是高层次人力资本流动的制度障碍[14]，为企业参与国际竞争提供人才支持。此外，企业需要及时加强结构资本建设，使组织能够对内外部环境变化做出快速反应，更好地满足市场和客户的需求。

第三，企业管理者需要适时发挥智力资本构成要素的协同和互补作用[15]，注重人力资本和结构资本的深度交流与协同创新。企业的资源是有限的，如何用有限的资源获得最大的经济效益和社会效益一直是企业管理者需要思考的问题。正是由于要素之间的交互作用，使得企业管理者能够利用人力资本与结构资本产生的杠杆效应，实现理想的产出水平。对于装备制造业上市企业来说，尤其需要关注企业的智力资本水平，着力打造异质性人力资本和结构资本，并基于二者的有机组合，提升企业的盈利能力。

【主要参考文献】

[1] Stewart T.AIntellectual Capital：The New Wealth of Organizations[J].Long Range Planning，1997，（06）.

[2] 安妮布鲁金.第三资源：智力资本及其管理[M].大连：东北财经大学出版社，1998.

[3] Bassi L J，Buren M E.Valuing Investment in Intellectual Capital[J].International Journal of Technology Management，1999，（05）.

[4] Pulic A.VAIC：An Accounting Tool for IC Management[J].Technology Management，2000，（05）.

[5] 马茹.企业生命周期、智力资本与企业绩效的相关性研究[J].财会通讯，2016，（09）.

[6] 高素英，许龙，马姝妍，王羽婵.创新型人力资本与企业竞争优势的关系——研发团队成员配置及团队精神的调节作用[J].科技管理研究，2016，（23）.

[7] 曹裕，熊寿遥，胡韩莉.企业生命周期下智力资本与创新绩效关系研究[J].科研管理，2016，（10）.

[8] YAHUI L.The Influence of Intellectual Capital on Organizational Performance—Knowledge Management as Moderator[J].Asia Pacific Journal of Management，2013，（03）.

[9] 甘如彦.智力资本与企业绩效的关系探讨[D].江西财经大学，2014.

[10] 吴龙飞.不同产权企业智力资本与企业绩效的相关性研究[D].东北财经大学，2015.

[11] 周阳敏，赵亚莉，桑乾坤.企业家特质、企业创新与自创区高新技术企业盈利能力的实证研究[J].工业技术经济，2019，（09）.

[12] 高娟，汤湘希.智力资本作用机制：直接效应·间接效应·调节效应[J].华东经济管理，2014，（06）.

[13] 周礼，谢薇薇.智力资本与组织绩效：交互效应与传导路径[J].科技管理研究，2019，（01）.

[14] 李静，刘霞辉，楠玉.提高企业技术应用效率 加强人力资本建设[J].中国社会科学，2019，（06）.

[15] 吴晓云，代海岩.智力资本要素之间的交互作用对知识型服务企业竞争力的影响——基于知识转化的中介效应[J].研究与发展管理，2016，（03）.

[16] 薛丽达，王敬勇，凌华.多维动态能力与企业绩效：基于智力资本的调节作用[J].商业会计，2018，（08）.