价值创造理论视域下无形资产概念重构与实证分析

1、价值创造理论视域下无形资产概念重构与实证分析内容摘要：本文基于价值创造理论，突破传统会计理论范畴，从价值创造视角重新界定无形资产概念框架，并将无形资产分为关系类、技术类、人力资本类及组织类四个价值创造因子，然后重点通过引入civ、 roa、 tobin q 等指标，从数量角度验证了无形资产对企业价值创造的重要性，并根据实证检验结果提出了一些针对性建议和策略。关键词：价值创造分类 civ 创业板上市公司基于价值创造的无形资产概念界定与分类不断创造价值是企业实现可持续发展的源泉和动力，企业价值创造的基础是企业拥有的各类资产，主要可分为有形和无形资产。伴随市场经济和信息技术、网络经济的发展，无形资产

2、在企业价值创造方面作用日益凸显。无形资产从形成来源来看，与有形资产有一定区别，但是又存在相同的特点，即无形资产的形成，同样需要企业付出一定的资金或代价。无形资产的形成是与资金投入、创新能力（主要是技术创新） 、组织设计、组织关系和人力资源管理效率紧密相连，无形资产需要这五类因素共同或某一因素主导下发挥联合作用而形成。例如一些生物制药上市公司无形资产的主要驱动因素是高研发费用投入和高级研发人才。再如一些旅游性企业（如迪尼斯乐园），依靠的是品牌和营销能力。还有一些企业是依靠独特内部组织设计和架构（例如安利公司）形成无形资产。无形资产形成是以企业资金投入、创新能力、组织设计、组织关系和人力资源为载体

3、的，这五个节点通过横纵连接、 综合交叉、无限循环为无形资产的形成奠定了基础。结合以 上认识，本文基于价值创造视角提由无形资产的定义：无形 资产是以实现企业价值增值为根本目标，以企业资金投入、 创新能力、组织设计、组织关系和人力资源为基础，所形成 的非物质形态价值创造来源。如果将无形资产本身视为一个价值创造系统，根据卡普兰（卡普兰是平衡计分卡创始人，本文关于无形资产的分类，借鉴了卡普兰的观点）关于无形资产分类研究情况，可以把 无形资产分为关系类（主要是指企业同政府、投资者、供应 商等相关利益者之间的关系）资产、技术类（主要是指企业 专利、商标等）资产、人力（主要是企业高学历的员工素质 与数量）资

4、产、组织类（企业组织结构以及组织文化、组织 控制与治理等）资产四个价值因子。这四类无形资产价值创 造因子，可以通过一系列的运用和安排为企业创造价值，例 如关系类无形资产可以获得政府政策支持等降低企业整体 的运行成本；技术类无形资产可以形成成本差异化和产品差 异化，从而获得超额收益；人力无形资产则可以增强企业核心竞争力，增强资源获取能力；组织类无形资产可以增强企业资源的配置和使用能力，提高企业运行效率和质量，从而实现企业价值最大化的目标。无形资产对企业价值创造作用的实证研究前文突破了会计范畴关于无形资产的定义，说明无形资产具有价值创造能力，那么无形资产价值创造能力究竟如何体现呢，本文试着以创业板

5、上市公司作为研究对象，在将无形资产具体分为四类的基础上，分析无形资产价值创造作用。（一）研究思路与基本假设1 .研究总体思路。无形资产对企业价值创造作用具有整体性与层次性特征，对于不同的行业、不同的企业无形资产对企业价值创造整体性和层次性可能会有所不同。基于此本文选择创业板上市公司作为研究对象，主要考察创业板上市公司无形资产对企业价值创造的作用与关联性问题。之所以选择创业板上市公司作为研究对象，一方面是因为上市公司相关数据相对容易获得，方便研究。另一方面是创业板上市公司作为新兴的上市企业，普遍是以高新技术作为发展基础，在政策上又得到了政府的支持和某些优待，因此无形资产对于创业板上市公司价值增值

6、具有重要作用，选择创业板上市公司作为研究对象，更容易发现无形资产对企业价值创造作用的显著性。本文研究设计具体如下：无形资产对企业价值创造作用，主要表现在无形资产整体上可以使企业获得超额收益，从无形资产构成内容来看，每项无形资产的价值数量、规模对企业价值创造具有一定作用，由于从整体上已经计算超额收益，因此单项无形资产主要关注利用效率，这样可以消除规模因素带来的问题。将无形资产整体获利能力和单项资产利用效率作为自变量，将企业价值创造作为因变量，考察他们之间的相关性就可以验证无形资产对企业价值创造作用的力度和作用力。2.基本假设。 根据研究思路和研究目标， 提出如下假设：假设 1：无形资产超额收益能

7、力对企业价值创造能力正相关假设2：创业板上市公司技术类无形资产利对企业价值创造作用更大假设3：创业板上市公司无形资产存在利用不足的情况（二）变量设计1 .因变量及指标选择。企业价值创造能力指标根据王化成（2005） 关于企业价值创造能力的研究成果， 采取用 roe、roa 来替代。 roe 及 roa 是衡量企业价值创造能力的主要指标，具有一般性，因此本文选择 roe 、 roa 作为企业价值创造能力的替代指标。此外tobin q 来衡量企业的市场价 值。tobins q定义为企业的市场价值与资本重置成本之比, 反映的是一个企业两种不同价值估计的比值。 tobin q=( mve+ps+deb

8、t ) /ta ， 其中： mve 是公司的流通股市值，ps 为优先股的价值， debt 是公司的负债净值， ta 是公司的总资产账面值。2 .自变量及指标选择。本文通过引入civ 指标来衡量无形资产获得超额收益的能力， civ 是美国西北大学 kellogg商学院研究中心提出的，用来衡量无形资产获利能力的指标。计算过程如下：计算公司 3 年来的税前利润，找出资产负债表中有形资产的数额，用资产除以利润，计算资产收益率，计算 3 年来行业平均资产收益率，计算超额收益，先将行业的平均资产收益率乘以平均有形资产，获得平均有形资产获利指标，再将税前利润减去平均有形资产获利即得到超额收益。计算税后获利，

9、先计算3 年来平均所得税率，然后乘以超额收益，再从超额收益中扣除，即得到税后获利，这就是无形资产获利最终数值。 除了 civ 代表无形资产整体上获得超额收益能力，单项资产的利用效率对企业价值创造能力也将产生影响即贡献率， 因此通过引入 pv、 kv 、rv 、 ov 四个指标来衡量单项资产的利用效率。其中， pv 代表人力无形资产利用效率，pv=va/hu= (企业息税前利润 +支付给职工工资)/支付给员工工资及现金，代表单位人力资产对企业价值创造的贡献率。该指标的内在含义是，将支付的工资或者发生的费用视 为一项投资，由于企业息税前利润通常将支付的工资或者费用视为费用来处理，因此在计算每一类无

10、形资产价值创造能力时，需要将这些费用重新加回，然后总体衡量这类无形资产当年的价值创造能力。依次类推，这四项无形资产替代指标的计算，都使用这个思路来进行设计和选择。kv 代表技术类无形资产对企业价值创造能力的贡献率，技术类无形资产主要由商标、专利等技术类无形资产构成，因此 kv=v a/hu= （企业息税前利润 +研发投入费用） / 研发投入总费用，代表技术类无形资产对企业价值创造贡献。rv代表关系类无形资产对企业价值创造影响，rv=（企业息税前利润 +利息费用+营销费用）/（利息费用+营销费用） ，代表单位关系类资产对企业价值创造的贡献率。ov 代表组织类无形资产对企业价值创造的贡献， ov=

11、（企业息税前利润 +管理费用） /管理费用，代表单位组织类资产对企业价值创造的贡献率。3 .控制变量及指标选取。ce 代表实物资产和金融资产对企业价值创造的贡献， ce 采取总资产减去流动负责的数额表示。lev 表示资产负债率， 表示控制企业经营和财务风险对企业价值创造能力的影响。size 表示企业规模， 通过用总资产来表示。 关于本文变量设计、选择以及理论依据，具体可以参见表1，表 1 对变量设计、选择依据以及计算公式给予了总结和说明，更好地解释了本文变量设计的科学性与合理性。（三）模型构建根据研究思路、基本假设和变量设计形成如下模型：模型 1：roa= b 0+ b 1civ+ b 2 p

12、v+ b 3 kv+b 4 rv+b 5 ov+b 4size+ b 4 lev .+e模型 2：tobin= b 0+ b 1civ+ b 2pv+ b 3kv+ b 4rv+ b 5 ov+ b 4 size+ b 4lev , .+e为了分析创业板公司无形资产对企业价值的贡献，由于roa 与 roe 在性质上具有相同特征，都反映了企业财务绩效，因此模型 1 用 roa （总资产收益率），模型 2可以采用股价 tobin q 作因变量，分别考察对财务绩效和市场绩效的相关性。模型 1 和模型 2 均为多元的回归模型，在模型设计中本文综合了无形资产整体上对企业价值创造的作用， 将 civ 指标

13、作为无形资产对企业价值创造作用的主要替代指标，同时在综合考察无形资产整体价值创造作用的同时，必须单独考察每项无形资产的利用效率和质量，这一方面关系到无形资产整体的利用效率，同时由于每项无形资产在企业价值创造过程中发挥的作用不同，也将直接影响企业整体的价值创造 能力，因此通过单项无形资产同企业价值创造相关指标进行回归，不但可以评价单项无形资产同企业价值创造之间的相关性，而且还可以考察单项资产利用程度和效率不足的问题。（四）样本选择、实证检验及政策建议1 .样本选择和数据来源。本文选取的样本公司是在沪、深证券交易所创业板的公司，研究区间为 2010-2012 年，并剔除数据不全的创业板上市公司，共

14、得到 355 家公司，有效样本为 355*3=1065 个。相关财务数据和市场交易数据来自于 wind 资讯金融数据库，数据处理采用 excel 和统计软件eviews6.0 和 spss17.0。2 .创业板块各行业利用无形资产的描述性统计。创业板上市企业呈现出高科技特征。虽然行业分布较为广泛，更多企业属于高科技行业。在355 家创业板上市企业中，经分析得出所在行业最多的是计算机应用服务业，有 109 家，占比30.7% ；其次是输出配电机控制设备制造业和通信及相关设备制造业、专业化学产品制造业，均分别有 50 家，经总结分别占比均为 14.084% ；合计占比 42.25%。另外，分布较多

15、的行业还包括专业与科研服务业、中药材及中成药加工业、化学药品制剂制造业、电子零件制造业等，均有10-18 家企业属于该类行业。由于 civ 指标是反映企业利用无形资产创造企业价值高于同行的能力，可以用超额收益来描述，通过计算其与净利润的比率，可以比较各行业的超额盈利能力。表2 列出了2010-2012 年各行业 civ 值占净利润比率的情况。通过对各行业的这一比率进行排序，我们发现排在前面的电子器件制造业、计算机及相关设备制造业、电器机械及器材制造业、通信及相关设备制造业、化学药品制剂制造业都属于无形资产密集型企业，而无形资产拥有量相对较少的行业一般排在比较后面，这说明无形资产密集型企业利用无

16、形资产创造企业价值的能力要高于一般企业。我们还注意到，电子业的比率接近1，这间接地说明无形资产为其带来的企业价值接近企业实物资产（或者说是账面上的资产）创造的价值。但总体来说，创业板企业的无形资产对企业的价值创造的贡献不足，还有待提高。3.实证回归结果与分析。本文选择用 roa 和 tobin q 两个指标来分别衡量企业的财务绩效和市场绩效， 并针对 2012年创业板三百多家公司的相关指标进行回归分析，分析无形资产在企业价值创造中的作用。 本文选取的指标有civ 、 pv、kv 、 rv、 ov、 size 和 lev ，总共 7 项指标，以下分别将roa 、 tobin q 做因变量做回归分

17、析。用 roa 做因变量，通过eviews6.0 运行结果可以得到最小二乘回归结果见表3得到回归方程如下：y=3.24496196557+1civ+0.000238616044064*pv+0.5541320332862*kv+0.6274117167041*rv+0.0000484897*ov+1.9812734526*ce+0.311653926548*lev+2.1358435838*size从表 3 的运行结果可以看出， 8 个变量的符号都是为正，与经济意义是相符的。另外，从变量的显著性检验中也可以看到， 在 5%的显著水平下， 8个变量的对营业利润率都是显著

18、的。从模型的拟合优度上可以看出 r2 值是 0.372 ，从国外的文献来看，大多数研究的拟合优度都处于较低的水平（ r2处于5%左右） ，后来经过一些改进措施，如增加变量、延长研究视窗等方法，将r2 增加到 15% 以上，由此可见上面的模型所获得的 r2 是具有可信度的，说明模型中的解释变量对被解释变量具有较好的解释能力，对经济现象有很好的拟合作用。另外，可以看出 f 统计量的值为34.23709 ，远远大于临界值，说明该方程是显著的，所以选用这个方程去衡量公司的财务绩效。从回归的 t 值可以看出， civ 指标和 ce 指标都与 roa指标显著正相关，也就是说企业利用无形资产的能力和效率会对

19、企业的价值创造能力产生积极影响，这也就证明了用这两个指标来衡量广义无形资产的利用程度和效率是可行的，证明了假设1。考虑到企业利用无形资产的能力和效率是否在提高，由于研究期间的关系，我们无法做出合理的判断。从上面的回归方程可以知道，无形资产中对企业财务价值贡献较大的是企业的知识类和关系类无形资产，技术类无形资产每增加一个单位对应企业的营业利润率就会增加0.554136 个单位，证明了假设2。企业关系类无形资产增加一个单位将会给公司带来 0.627412 单位的收益。 而企业的人力无形资产和组织类无形资产对企业价值创造的贡献相对较小，但是在企业的价值创造中起到一定的作用。可见，单项无形资产对企业的

20、价值创造所起到的作用不同，知识类和关系类的无形资产对企业的价值创造的贡献率要高于人力无形资产和组织类无形资产。回归结果可以看出无形资产总体对企业的贡献较低，也就是企业在价值创造过程中对无形资产的利用率不足，证明了假设3。用 tobin q 做因变量，通过软件 eviews6.0 运行结果可以得到最小二乘回归结果见表4 。得到回归方程如下：y=0.988795667853+2.00217369479835*civ+0.000241131816*pv+0.218276113651*kv+0.176211151296019*rv+0.00043947758748*ov+1.038462415*ce+

21、0.00935962157614*lev+2.11457370462*size从表 4 的运行结果可以看出， 8 个变量的符号都是为正，与经济意义是相符的。另外，从变量的显著性检验中也可以看到， 在 5% 的显著水平下， 8 个变量对 tobin q 都是显著的。从模型的拟合优度上可以看出 r2 的值是49.46% ，同样根据以往研究结果说明模型中解释变量对被解释变量有很好的解释作用，模型对经济现象有很好的拟合作用。另外，可以看出 f 统计量的值达到 38.01771 ，远远大于临界值，说明该方程是显著的，所以选用这个方程去衡量公司的市场绩效。根据上面的回归结果进行分析， 我们还是可以得出 c

22、iv 指标和 ce 指标与表示企业价值创造能力之一的指标( tobin q )显著正相关，也即企业利用广义无形资产的能力和效率对企业的价值创造产生正面的影响，证明了假设1 和假设 2。从上面的回归方程可以知道，无形资产中对企业市场价值贡献较大的是企业的知识类和关系类无形资产，技术类无形资产每增加一个单位对应企业的市场价值就会增加0.218276 个单位，同样证明了假设2。企业关系类无形资产增加一个单位将会给公司带来0.176211 单位的市场收益。 企业的人力无形资产和组织类无形资产(这与创业板上市公司刚成立，公司组织治理、文化建设等缺乏力度有关)对企业的市场价值的提高的贡献相对较小，但是在企

23、业的价值创造中仍起到一定的作用。可见，单项无形资产对企业市场价值的提高所起到的作用不同，知识类和关系类的无形资产对企业市场价值的贡献率要高于人力无形资产和组织类无形资产。回归结果可以看出无形资产总体对企业的市场价值贡献较低，同样表明企业在价值创造过程中对无形资产的利用率不足，从而证明了假设3。政策建议21 世纪是知识经济社会， 越来越多的企业已从过去关注“硬实力”逐渐转变为重视“软实力” ，无形资产作为“软实力”的重要组成部分，有着不可忽视的重要作用。基于对创业板上市企业的无形资产对企业价值的实证分析，本文对创业板企业的发展提出如下建议。（一）加强人力资本投资人力资本类，即企业人员的综合素质、

24、专业技能、管理能力等；对于人力资本的投入主要体现于员工培训、工资、奖金和福利等。人力资产对于企业的财务绩效的提高和企业的市场价值的提高有着很明显的作用，可以通过加强员工的培训和教育，综合提高员工的综合素质。重视企业的人力资本，人才的组织和管理是无形资产发挥价值创造作用的基础和保证。对于创业板上市公司来说，加大人力资本的投入是必然选择。此外创业板上市公司还应站在企业发展的战略视角，建立人才资本的培养、开发与激励机制，增强人力资本投资的合理性与科学性。（二）发展关系类资产关系资本类无形资产是企业发展的关键，尤其是对创业 板上市公司来讲，获得政府政策支持非常重要的，政府支持 不但可以为融资提供更多便

25、利，而且会减少企业运行成本， 提高运行效率。同样企业同供应商、零售商以及客户关系也 需要积极维持和保护。关系类无形资产从财务角度看，是针 对企业价值链每个参与要素利益保护，例如为了使更多客户 参与到企业价值创造过程来，就必须构建专业的组织服务 体，通过主动为客户提供周到的服务，赢得较高的客户的思 诚度。（三）增强企业的技术资产技术类无形资产是指人类智力发明创造的成果在一定 条件下形成的无形资产。它主要包括专利权、专有技术、商 标权、版权和计算机软件等无形资产。拥有更多的技术类资 产，不但可以降低企业成本，从而获取成本差异优势，更重 要的是技术类资产可以使企业异质化的特点更为明显，难以 复制和难以模仿的产品将极大增强企业的核心竞争力，从而 使企业在市场竞争中拥有更多主