三维智力资本对盈利能力的影响研究

宫兴国 沈思彤

【关键词】 智力资本; 盈利能力; 行业竞争程度; 企业竞争地位

【中图分类号】 F275.1;F406.7  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2022）05-0084-07

一、引言

目前，国内外经济环境发生了新的变化，国际贸易规则正在重构。海尔、华为等技术密集型公司的股权激励政策，正是对智力资本的肯定;而资金链断裂导致公司破产等情况也是财务资本弊端的体现。在知识经济主导的当下，企业仅凭借财务资本获取利润，求得长远发展是不可能的，企业中的管理层、运营模式、供应商关系等方面无不体现着智力资本的重要性。随着智力资本的战略性优势不断显现，智力资本对盈利能力的正向影响得到学者的一致肯定，但智力资本要素如何影响盈利能力尚未达成一致，成为了学术界与实务界迫切需要解决的问题。

学术界关于智力资本要素的主流观点是三维智力资本，即人力资本、结构资本和关系资本，技术密集型上市公司的三维智力资本对盈利能力的研究不仅可以完善智力资本与盈利能力关系的相关理论，而且对于提高技术密集型上市公司盈利能力更具有实践价值。

近年来我国经济总体处于下行周期，来自于市场竞争的压力进一步加剧技术密集型企业未来的不确定性。一方面，市场竞争本身具有利润侵蚀效应，会弱化企业的盈利能力和盈利预期;另一方面，市场竞争也具有创造性，会激发企业的创新活力。这种对预期的不确定性影响需要进一步对市场竞争进行结构化的分析。因此，本文将市场竞争分为竞争程度和竞争地位两个方面，探究智力资本要素对盈利能力影响的差异性，并力求在上述分析结论的基础上，探寻提高我国技术密集型上市公司的核心竞争力，优化智力资本提高盈利能力的有效路径。

二、文献综述

（一）智力资本对公司盈利能力的影响研究

智力资本对公司盈利能力的影响得到了许多研究的印证，Kanishka et al.[1]、Babajee et al.[2]明确指出智力资本与企业盈利能力之间存在显著的相关关系。Inkinen[3]也指出，公司的智力资本最优化有利于改善公司业绩。学术界关于智力资本要素的主流观点为三元论，如Aino et al.[4]、Mugdha et al.[5]先后指出智力资本包括人力资本、结构资本和关系资本三个维度。本文将从人力资本、结构资本和关系资本来分析其对公司盈利能力的影响。

（二）智力资本、市场竞争与盈利能力的关系研究

智力资本对盈利能力的影响是多途径的，既包括企业内部途径，也包括企业外部途径，例如从股权性质[6]、管理层特征[7]、生命周期[8]、智库知识共享[9]、风险资本[10]等方面。在激烈的市场竞争环境下，智力资本的作用发挥，与行业竞争强度和企业竞争地位具有多重关联。

综上所述，本文将市场竞争作为调节变量，将其分为行业层面的行业竞争程度与公司层面的企业竞争地位两个方面，研究技术密集型企业在不同程度的市场竞争中，智力资本三维要素对公司盈利能力的贡献能力有无明显改变。

三、理论分析与研究假设

本文认同智力资本三元论，即包括人力资本、结构资本和关系资本。首先，人力资本是生产经营、改革创新的先进生产力。员工的专业知识、经验能力、技术壁垒、创新能力等创新性人力资源，是劣势企业难以短时间模仿获取的资源，即异质性资源是企业获得成功的关键筹码。张盟盟等[11]认为人力资本作为知识资源的载体，已成为企业技术创新的重要动力，企业内外部人力资本的协同可有效提升企业绩效。人力资本具有创造性和创新性，是具有生命力的资本，对市场具有一定的应变能力，能够实现资源的有效配置，成為企业提升竞争地位的关键因素。

其次，结构资本是保证企业稳定运转、动态发展的基础。结构资本指存在于公司制度、规范、数据库、专利和组织结构中制度化的内容。杨栋等[12]指出企业高素质人才只有通过结构资本才能发挥作用。

最后，关系资本是与外部利益相关者的动态信息交换中得以生存与发展的重要一环。关系资本通过对供产销价值链中的供应商、经销商、客户等利益相关者关系建立长期合作关系等多种方式，谋求企业的长远发展。Francesca et al.[13]认为关系资本的开发和维护可以实现企业的有效经营，提升企业绩效。因此，本文提出假设1。

H1a：技术密集型上市公司的人力资本对盈利能力存在显著正向的激励效应;

H1b：技术密集型上市公司的结构资本对盈利能力存在显著正向的激励效应;

H1c：技术密集型上市公司的关系资本对盈利能力存在显著正向的激励效应。

智力资本是否在结构维度产生交互效应，该效应又是否会进一步影响企业的发展，仍然是当前学者们研究的重点内容。周礼等[14]分析后得出智力资本在结构维度方面会产生交互效应，企业需要以联系的视角来合理开发和安排智力资本。因此，本文进一步提出假设2。

H2：技术密集型上市公司智力资本要素相互影响，共同作用于公司盈利能力。

进一步来看，外在环境尤其是市场竞争对创新性要素投入和盈利能力的关系究竟是怎样的呢？许敏等[15]指出市场竞争负向调节技术创新与制造业绩效的关系。而唐文秀等[16]认为市场竞争正向调节研发投入对企业财务绩效的促进作用。

本文对市场竞争的研究从行业竞争程度和企业竞争地位双重视角进行分析，所谓行业竞争程度，是指市场中各行业所承受的不同程度的竞争压力;而企业竞争地位所探讨的是同行业内各个企业所处的不同的竞争地位。李连燕等[17]指出行业竞争程度对智力资本和盈利能力的关系存在差异性。张春鹏[18]指出企业竞争地位促进了高技术企业的创新型要素的投入，抑制了低技术企业的创新型投入。Ibarra et al.[19]分析得出竞争优势在智力与绩效之间起着重要作用。因此，本文提出假设3。

H3a：行业竞争程度影响技术密集型上市公司智力资本要素对盈利能力的贡献程度;

H3b：企业竞争地位影响技术密集型上市公司智力资本要素对盈利能力的贡献程度。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以A股上市公司为研究对象，具体按照《上市公司行业分类指引》选取样本，并且根据以下标准对原始数据进行筛选：（1）选择2017—2019年间持续经营的制造业技术密集型的上市公司;（2）剔除样本中数据遗漏、缺失的公司;（3）剔除样本中经营状况出现异常的企业，例如ST的企业。

经过上述处理后得到1 004家样本企业，共计3 012个样本点，包括设备、医药生物、计算机、电子、机械五个细分行业。此外，对所涉及变量进行Winsorize处理，替换小于1%与大于99%百分位的变量，避免个别公司某些年份数据极端值的影响。数据收集渠道主要有国泰安数据库、巨潮资讯网等，相关处理和检验采用Stata15.1统计软件完成。

（二）变量定义

1.被解释变量。本文选取总资产收益率指标（ROA）作为被解释变量。总资产收益率以股东财务最大化为目标，是评价企业资本及其积累来获取报酬水平的综合性指标，同时可以反映企业的盈利能力和成长性以及管理层对资产的管理能力。

2.解释变量。本文选取人力资本增值系数（HCEi，t）、结构资本增值系数（SCEi，t）、关系资本增值系数（RCEi，t）作为解释变量。本研究的解释变量来源于Ante Public的智力增值系数修正模型，该模型认为智力资本由以上三部分组成，企业运用这些资本进行增值的能力称为“智力能力”，用智力增值系数（VAIC）表示。该模型的关系式如下：

VAICi，t=HCEi，t+SCEi，t+RCEi，t

其中，i为第i个企业，t为第t个年份，下同。增值系数计算公式由价值增值（VA）和各项资本组成，本文认为价值增值=利润总额+支付的工资和利息费用，支付的工资用“支付给职工的工资及现金”来近似衡量，利息费用用“财务费用”来近似衡量。

3.调节变量。为了研究技术密集型上市公司在不同的市场竞争下对于智力资本与盈利能力关系的调节效应，本文引入了调节变量，将市场竞争划分为行业竞争程度和企业竞争地位两个维度进行考量。本文将行业内主营业务利润率标准差的倒数作为行业竞争程度衡量指标，按照五个细分行业竞争程度的中位数把样本划分成高行业竞争程度组和低行业竞争程度组。在细分行业中，以企业营业收入为标准，计算企业所在行业占有的市场份额，作为企业竞争地位的计算指标，并依据企业竞争地位的中位数对样本分组。

4.控制变量。为了更准确地研究智力资本对公司盈利能力的影响，本文选取可能对盈利能力产生重要影响的企业规模、财务杠杆、经营能力、研发投入强度作为控制变量。

本文选取的各类变量定义如表1所示。

（三）模型构建

针对H1a、H1b、H1c，即技术密集型上市公司智力资本构成要素对盈利能力的研究，构建多元线性回归模型1—模型3。

ROAi，t=β0+β1HCEi，t+∑βiCONTROLi，t+∑YEAR+

∑IND+ε   （1）

ROAi，t=β0+β1SCEi，t+∑βiCONTROLi，t+∑YEAR+

∑IND+ε   （2）

ROAi，t=β0+β1RCEi，t+∑βiCONTROLi，t+∑YEAR+

∑IND+ε  （3）

针对H2，即技术密集型上市公司智力资本要素相互影响，共同作用于盈利能力的研究，构建多元线性回归模型4。

ROAi，t=β0+β1HCEi，t+β2SCEi，t+β3RCEi，t+β4HCEi，t×

SCEi，t×RCEi，t+∑βiCONTROLi，t+∑YEAR+∑IND+ε

（4）

模型中β0为截距，βi（i=1，2，3，4）为回归系数，ε为随机误差项，代表影响公司盈利能力的其他因素。

本文将市场竞争定义为一个虚拟变量，因此应采用分组回归的方法对其调节效应进行检验，调节效应检验模型的形式同模型1—模型4。

五、实证分析

（一）描述性统计

本文对各变量进行描述性统计，具体情况如表2所示。首先，从盈利能力来看，全样本的资产净利率最大值达到0.211，最小值是-0.341，均值为0.041，表明技术密集型上市公司盈利能力存在較大差异。其次，关系资本在智力资本构成要素中，标准差最大，高达6.631，说明技术密集型上市公司在关系资本的投入方面存在两极分化现象，一部分企业并不依靠对供应商、经销商等的投入获取利润，另一部分企业通过开发和维护供销商关系来获取更多利润。最后，企业规模的标准差为1.074，说明技术密集型上市公司发展均衡;企业经营能力的均值为0.554，较制造业整体较低，技术密集型企业拥有的大多为金额较高的高精尖的资产，导致总资产周转率较低;研发投入的标准差为4.170，可以看出技术密集型行业内部研发投入也存在差异较大的情况;资产负债率的均值为0.371，表明我国技术密集型上市公司整体的资本结构比较合理。

（二）相关性分析

根据表3可知，初步判断技术密集型上市公司的人力资本、关系资本与盈利能力正相关，结构资本与盈利能力负相关，并且通过水平上的显著性检验;除此之外，控制变量也都通过水平上的显著性检验，经营能力与盈利能力显著正相关;企业规模、财务杠杆系数、研发投入与盈利能力显著负相关。此外，所有模型中所涉及的变量两两之间的相关系数都小于0.8，VIF都远小于10，可以认为不存在多重共线性问题。因此，可利用回归模型进行接下来的分析。

（三）回归分析

1.技术密集型上市公司的智力资本要素对盈利能力影响的回归结果分析。本文首先分别对技术密集型上市公司的智力资本要素与资产净利率进行了回归，如表4所示。从模型1—模型3的回归结果可以看到，人力资本对盈利能力的影响回归结果为正相关，并通过1%的显著性水平检验，说明技术密集型上市公司的人力资本对盈利能力存在显著的激励效应，H1a得到了验证。结构资本与盈利能力回归结果为负，其回归系数并不显著，说明相比于人力资本，技术密集型上市公司的结构资本对盈利能力的效应并不明显，数据从侧面反映出企业的结构资本投入增加，但很难反映在提高盈利能力上面，H1b未能得到验证。技术密集型上市公司关系资本对盈利能力的回归结果显著正相关，H1c得到了验证。

从模型4的回归结果可以看到，人力资本、关系资本的回归系数分别为0.038、0.001，均通过了1%水平上的显著性检验，说明技术密集型上市公司人力资本、关系资本与盈利能力都具有显著的正相关关系，再次验证H1a、H1c，但关系资本远小于人力资本的回归系数，说明相比于关系资本，技术密集型上市公司的人力资本对盈利能力的激励效应更强。此外，智力资本要素的交互效应为负，即三者在一定程度上呈现此消彼长的动态关系，H2得到了验证。因此，在市场竞争层面上，研究智力资本要素对盈利能力的影响，需要考虑交互效应的影响。在此基础上，研究智力资本对不同行业竞争程度、市场竞争地位的公司盈利能力的影响。

2.市场竞争对技术密集型上市公司智力资本要素与盈利能力关系的调节效应回归结果分析。在模型1—模型4得到验证的基础上，本文将市场竞争引入到模型当中，考察其对智力资本要素与盈利能力关系的调节效应。其中，模型5-1和模型5-2分别表示高竞争程度、低竞争程度情形下的技术密集型上市公司智力资本要素与盈利能力关系的回归结果，模型6-1和模型6-2分别表示高竞争地位、低竞争地位情形下的技术密集型上市公司智力资本要素与盈利能力关系的回归结果，如表5所示。

由表5可知，处在低竞争程度的技术密集型上市公司的人力资本对盈利能力具有正向的激励效应，并且系数高于处在高竞争程度的企业，进一步说明在同样的人力资本增加程度，处在低竞争程度的公司的盈利能力要比处在高竞争程度的公司提升的效果更明显。处在低竞争程度的技术密集型上市公司的结构资本对盈利能力具有阻碍效应，但系数的绝对值低于处在高竞争程度的企业，进一步说明结构资本阻碍盈利能力的提高，但随着竞争程度的降低，这种阻碍效果会得以缓解。处在高竞争程度的技术密集型上市公司关系资本对盈利能力具有显著的激励效应，但系数在不同竞争维度的变化并不明顯。综上，可以证明竞争程度对技术密集型上市公司的智力资本要素与盈利能力的关系确实存在显著的调节作用，其中人力资本的差别最为明显，H3a得到了验证。

由表5模型6-1、模型6-2的回归结果来看，模型6-2中的人力资本的回归系数比模型6-1中要大，说明竞争地位对技术密集型上市公司人力资本与盈利能力的关系具有调节作用，竞争地位越低的技术密集型上市公司人力资本对盈利能力的激励效应更强。模型6-1中结构资本的回归系数为正，而模型6-2中的结构资本回归系数为负，说明竞争地位较低的技术密集型上市公司结构资本阻碍盈利能力的提高，但随着企业竞争地位的提高，这种阻碍作用会逐渐转变为激励作用。模型6-1和模型6-2中关系资本的回归系数并没有明显变化，说明竞争地位的变化并不会影响技术密集型上市公司关系资本对盈利能力的作用。综上，可以证明竞争地位对技术密集型上市公司的智力资本要素与盈利能力的关系确实存在显著的调节作用，其中人力资本的差别最为明显，H3b得到了验证。

根据以上回归模型，可以明确技术密集型上市公司所处竞争程度、竞争地位对三维智力资本与盈利能力之间的关系确实具有调节作用。基于此，企业可以根据自身所处的竞争程度和地位，适时调整智力资本三要素的投入比例，进而为公司创新提供有力支持，优化经营模式。

（四）稳健性检验

本文采用不同衡量指标对被解释变量进行稳健性检验，用净利润与营业收入的比值，即营业净利率来表示盈利能力，将新的替代变量带入模型中，分别进行回归分析验证，具体如表6所示。检验结果与上述结果一致，原假设成立。

六、结论与启示

本文通过实证分析得出以下结论：第一，我国技术密集型上市公司的盈利能力主要依赖于智力资本中的人力资本，但仍不能忽视结构资本和关系资本的重要性。第二，智力资本要素对技术密集型上市公司的盈利能力的影响程度不同，并且三者存在交互效应。其中，人力资本在为样本企业获取竞争优势、创造盈利点等方面存在明显的提升空间;结构资本则在完善具体规章制度、调整优化运营模式、加强培养企业文化等方面，为企业创造独特的价值;关系资本在与顾客和供应商建立长期合作关系等方面也同样不容小觑。第三，从行业竞争程度、企业竞争地位对技术密集型上市公司智力资本要素与盈利能力关系的调节作用研究结果可以看出，随着行业竞争程度降低，人力资本对盈利能力的促进作用加强，结构资本对盈利能力的阻碍作用减弱，关系资本对盈利能力的促进作用没有明显改变;随着企业竞争地位提高，人力资本对盈利能力的促进作用减弱，结构资本对盈利能力的阻碍作用减弱，关系资本对盈利能力的促进作用没有明显改变。

综上，对于技术密集型企业而言，智力资本的有效调配需关注三个问题：第一，在创新驱动发展模式的要求下，加大对智力资本的投资和开发力度，为企业的持续发展提供充足的内驱力。第二，扩大产业人力资本供给规模和途径，对企业的内部结构资本进行改造和创新。企业应当加大对人力资本的投入，政府要营造新型人才培养的制度环境，实现人力资源的供需平衡。同时，企业增强结构资本、关系资本的适时调整，从而机动有效地应对市场形势和客户需求。此外，企业智力资本需要合理投入，并结合企业自身的独特性科学搭配，进而达到智力资本要素投入最优化，实现企业利益最大化。第三，突出智力资本投入的重点，对于竞争程度较低、竞争地位较低的技术密集型上市公司，应循序加大其人力资本投入;对于竞争程度较高、竞争地位较高的技术密集型上市公司，应保持人力资本的稳定性。

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