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        風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本協(xié)同條件分析與效應(yīng)檢驗(yàn)

        2015-04-25 10:22:00嚴(yán)太華姬新龍
        中國管理科學(xué) 2015年3期
        關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)投資門檻智力

        馬 寧,嚴(yán)太華,姬新龍

        (重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,重慶 400030)

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        風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本協(xié)同條件分析與效應(yīng)檢驗(yàn)

        馬 寧,嚴(yán)太華,姬新龍

        (重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,重慶 400030)

        運(yùn)用協(xié)同學(xué)的原理與方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資本和智力資本的協(xié)同條件及變化進(jìn)行了定性分析,并對(duì)二者的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)行了基于風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)。結(jié)果顯示:(1)協(xié)同效應(yīng)下智力資本對(duì)企業(yè)績效顯著地存在“單門檻效應(yīng)”,風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例可以作為判斷風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本發(fā)生協(xié)同作用的條件;(2)當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例高于門檻值時(shí),智力資本會(huì)加速提升企業(yè)的資產(chǎn)利用效率和市場價(jià)值,但這一現(xiàn)象在企業(yè)人力資本增值效率方面的表現(xiàn)并不理想。研究結(jié)論表明智力資本的增值作用仍有提升空間,但協(xié)同效應(yīng)的發(fā)揮需要滿足一定的條件,客觀上要求創(chuàng)業(yè)企業(yè)要有針對(duì)性的引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資,以便改革、增強(qiáng)并利用智力資本。

        風(fēng)險(xiǎn)資本;智力資本;協(xié)同系統(tǒng);門檻效應(yīng)

        1 引言

        智力資本是一個(gè)企業(yè)、組織的最有價(jià)值資產(chǎn),是對(duì)包括知識(shí)、產(chǎn)權(quán)、經(jīng)驗(yàn)、內(nèi)部組織、外部運(yùn)作等在內(nèi)的每一件事情的加總[1]。在以智力資源消耗為主導(dǎo)的知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代下,智力資本是典型的無形資產(chǎn),被認(rèn)為是高科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)價(jià)值得以凸顯的重要推動(dòng)之一。著名的微軟公司成長初期在風(fēng)險(xiǎn)資本的助推下成功登錄納斯達(dá)克后,很快成為市值最高的上市公司之一,其后,微軟市值就一直遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其賬面價(jià)值,這一現(xiàn)象不僅僅表明了風(fēng)險(xiǎn)資金的作用,更說明了在風(fēng)險(xiǎn)資本參與下,企業(yè)的智力資本產(chǎn)生了幾何級(jí)數(shù)的增長推動(dòng)效應(yīng)。像這類高科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的經(jīng)典案例還有很多,可以想象,在這些企業(yè)借力風(fēng)險(xiǎn)資金的時(shí)候,風(fēng)險(xiǎn)資本必然會(huì)和企業(yè)智力資本之間產(chǎn)生某種協(xié)同效應(yīng)。然而實(shí)踐中,并非所有引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)資本的企業(yè)都能產(chǎn)生這種效應(yīng)并獲得成功,即便獲得成功的企業(yè),其協(xié)同效應(yīng)發(fā)揮也可能會(huì)隨著風(fēng)險(xiǎn)資本參與的變化而呈現(xiàn)出非線性的變化。而且,現(xiàn)實(shí)中智力資本和風(fēng)險(xiǎn)資本協(xié)同機(jī)制如何形成和維持,以及風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本的協(xié)同效應(yīng)發(fā)生是否存在門檻效應(yīng)等,至今鮮有發(fā)現(xiàn)相關(guān)的文獻(xiàn)研究。解決好這些問題,不僅有利于市場轉(zhuǎn)型階段的我國企業(yè)深化改革,更有利于提高其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資的利用效率。因此,本文將在分析智力資本和風(fēng)險(xiǎn)資本協(xié)同原理的基礎(chǔ)上,以風(fēng)險(xiǎn)投資參與比例為門檻變量,利用面板門檻計(jì)量方法對(duì)二者的協(xié)同條件及影響效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

        事實(shí)上,企業(yè)價(jià)值增值效應(yīng)歷來都是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn),且一般都是通過企業(yè)績效來衡量的。而當(dāng)前關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)資本協(xié)同智力資本推動(dòng)企業(yè)價(jià)值增長的研究大體分為兩類:第一類是隔離智力資本,僅僅從風(fēng)險(xiǎn)資本的單一視角來分析,并形成兩種觀點(diǎn),一種認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)資本的參與對(duì)企業(yè)績效有積極的促進(jìn)作用,如Brva和Gompers[2]、唐運(yùn)舒[3]、戴淑庚[4],另一種則認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)資本對(duì)企業(yè)績效不會(huì)產(chǎn)生很大效用,如Rosa[5]、Florin[6]等;第二類研究雖然考慮了風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本的協(xié)同作用,但只是從簡單的線性視角考慮,且大多研究結(jié)果也都認(rèn)為二者之間存在正相關(guān)關(guān)系,并未考慮協(xié)同作用發(fā)揮的非線性特征,如Bornemann[7]、Chen[8]、Tan[9]、曾蔚[10]。而隨著構(gòu)成智力資本的因素不斷被細(xì)化[11-15],Pulic[13]提出了衡量智力資本的VAIC模型,認(rèn)為智力資本增值效率包括三類:物質(zhì)資本增值效率、人力資本增值效率和結(jié)構(gòu)資本增值效率。隨后Gan[16]等在VAIC模型基礎(chǔ)上對(duì)該問題進(jìn)行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)物質(zhì)資本效率、人力資本效率只能很好的解釋企業(yè)盈利水平和生產(chǎn)水平,不能有效的解釋企業(yè)市場價(jià)值,這說明對(duì)于企業(yè)來講,即便有風(fēng)險(xiǎn)資本參與,智力資本也并不一定能夠推動(dòng)企業(yè)價(jià)值的快速增長。鑒于VAIC模型對(duì)智力資本較好的解釋作用,本文在檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)資本和智力資本的協(xié)同條件及影響效應(yīng)時(shí),不僅從整體考慮智力資本的影響,也將對(duì)這三個(gè)因素進(jìn)行分類分析。

        縱觀風(fēng)險(xiǎn)投資協(xié)同智力資本對(duì)企業(yè)價(jià)值影響的研究,大多分析都是站在相對(duì)獨(dú)立的角度進(jìn)行思考,或者只是從簡單的線性視角指出了風(fēng)險(xiǎn)資本協(xié)同智力資本的影響作用。實(shí)踐當(dāng)中,經(jīng)濟(jì)變量無論是在時(shí)序中還是在變量之間,經(jīng)常表現(xiàn)為一種非線性的轉(zhuǎn)換特征,為了捕捉這種非線性行為,實(shí)證研究中的門檻回歸模型得以提出。門檻回歸分析方法的本質(zhì)是尋找影響變量關(guān)系的第三方因素突變時(shí)的臨界點(diǎn),是將某一觀測值作為門檻變量引入回歸模型,在經(jīng)過不同的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)后,根據(jù)其大小將剩余樣本值進(jìn)行分類,再分別進(jìn)行回歸后比較影響系數(shù)的不同。對(duì)于利用風(fēng)險(xiǎn)資本的創(chuàng)業(yè)企業(yè)來講,風(fēng)險(xiǎn)投資的參與比例是影響企業(yè)價(jià)值增長和刺激企業(yè)智力資本增值效應(yīng)發(fā)揮的關(guān)鍵因素。因此,在檢驗(yàn)智力資本與風(fēng)險(xiǎn)資本的協(xié)同變化時(shí),有必要將風(fēng)險(xiǎn)投資持股作為分析智力資本影響企業(yè)績效的突變臨界點(diǎn),以便找出協(xié)同效應(yīng)發(fā)揮作用的臨界條件,并給予企業(yè)引進(jìn)并有效利用風(fēng)險(xiǎn)資本較強(qiáng)的實(shí)踐啟示。

        2 風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本的協(xié)同原理及協(xié)同推導(dǎo)

        2.1 協(xié)同機(jī)理

        風(fēng)險(xiǎn)投資對(duì)于企業(yè)價(jià)值增長的重要意義毋庸置疑。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)資本,除了資金支持外,其還會(huì)無形中提升企業(yè)的智力資本,如風(fēng)險(xiǎn)投資家的人脈資源、管理經(jīng)驗(yàn)、信息共享等,但這種提升作用究竟反映在智力資本的哪一方面,并不能直接觀察。根據(jù)VAIC模型,智力資本可以細(xì)分為人力資本、結(jié)構(gòu)資本和物質(zhì)資本,因此其與風(fēng)險(xiǎn)資本的協(xié)同系統(tǒng)將構(gòu)成一個(gè)具有多層次結(jié)構(gòu)的系統(tǒng),其協(xié)同原理及協(xié)同條件可以由下圖1來解釋。風(fēng)險(xiǎn)投資為了控制風(fēng)險(xiǎn),一般都會(huì)選擇多階段投資,創(chuàng)業(yè)企業(yè)為了降低股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)有選擇的引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)資本,二者關(guān)注的重點(diǎn)是達(dá)到一個(gè)最優(yōu)的持股比例,而這一比例正是風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本協(xié)同效應(yīng)發(fā)揮的重要影響條件。文章接下來的協(xié)同系統(tǒng)建模及實(shí)證檢驗(yàn)都將以此為基礎(chǔ),對(duì)圖1所梳理的協(xié)同促進(jìn)關(guān)系進(jìn)行分析,并對(duì)是否存在協(xié)同條件進(jìn)行檢驗(yàn),以便為創(chuàng)業(yè)企業(yè)引進(jìn)具有不同優(yōu)勢的風(fēng)險(xiǎn)資本提供依據(jù),進(jìn)而達(dá)到企業(yè)價(jià)值增值的目的,這也正是本研究的意義所在。

        圖1 風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本的協(xié)同機(jī)理及條件

        2.2 協(xié)同假設(shè)

        協(xié)同學(xué)是研究各種開放系統(tǒng)中自組織形成的條件和規(guī)律,即在一個(gè)由許多子系統(tǒng)構(gòu)成的系統(tǒng)中,如果子系統(tǒng)之間關(guān)聯(lián)引起的協(xié)同作用占主導(dǎo)地位,則認(rèn)為系統(tǒng)內(nèi)部自發(fā)組織起來,系統(tǒng)處于自組織狀態(tài),系統(tǒng)將表現(xiàn)為一個(gè)具有一定結(jié)構(gòu)或者功能的整體[17]。智力資本和風(fēng)險(xiǎn)資本類似于兩個(gè)獨(dú)立的子系統(tǒng),二者聯(lián)合后可以通過協(xié)同系統(tǒng)形成自組織結(jié)構(gòu)。

        假定智力資本和風(fēng)險(xiǎn)資本是兩個(gè)非耦合的系統(tǒng),滿足以下兩個(gè)方程:

        (1)

        (2)

        當(dāng)兩個(gè)系統(tǒng)發(fā)生耦合,且用K(I)和K(V)函數(shù)表示耦合效果時(shí),方程(1)和(2)變?yōu)?/p>

        (3)

        (4)

        再將(3)和(4)兩個(gè)分離的系統(tǒng)變成一個(gè)系統(tǒng),其方程為:

        (5)

        其中(5)中的q=(q(I),q(V))Τ,N(q,α)=(N(I)+αK(I),N(V)+αK(V))Τ,α相當(dāng)于一個(gè)從0到1變化的起控制參量作用的參數(shù),即耦合系數(shù),它的大小對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)起至關(guān)重要的作用,當(dāng)α變化時(shí)會(huì)引起原無序狀態(tài)(q0(I))=(q0(V))=0失去穩(wěn)定性,從而得到q≠0,即進(jìn)入有序狀態(tài),可以看出,控制參量α的改變引起了自組織的形成。

        2.3 控制參量分析

        根據(jù)協(xié)同理論,協(xié)同系統(tǒng)的控制參量包括外部和內(nèi)部兩類參量。外部參量是指系統(tǒng)的外部環(huán)境因素對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部產(chǎn)生的影響力量。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)投資和智力資本來講,最重要的外界影響因素就是投資環(huán)境及相關(guān)政策,因?yàn)閷?shí)踐表明經(jīng)濟(jì)政策和法律法規(guī)約束將會(huì)很大程度影響風(fēng)險(xiǎn)資本和智力資本對(duì)企業(yè)績效的促進(jìn)。而內(nèi)部控制參量又包括兩種:一種是快變量,是指當(dāng)系統(tǒng)受到干擾時(shí),能夠使系統(tǒng)重新回到穩(wěn)定狀態(tài)的變量;另一類是慢變量,是在系統(tǒng)的演化過程起決定作用的變量[17-18]。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)資本進(jìn)入企業(yè)后,可能在運(yùn)營環(huán)境如文化背景、已有信息、價(jià)值取向等方面與原企業(yè)存在差異和分歧,這種差異和分歧需要經(jīng)過相當(dāng)一段時(shí)間的磨合才能夠消除,如果磨合期較長,則會(huì)降低風(fēng)險(xiǎn)投資的價(jià)值,這種差異和分歧構(gòu)成了系統(tǒng)中的快變量。另一方面,為了克服差異和分歧,系統(tǒng)中間會(huì)產(chǎn)生一種協(xié)調(diào)力,使子系統(tǒng)之間相互融合,實(shí)現(xiàn)共同的價(jià)值目標(biāo),這種協(xié)調(diào)力又稱為系統(tǒng)中的慢變量。因此,系統(tǒng)在不同時(shí)間段,會(huì)存在不同的快變量和慢變量,且快變量總是對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性起阻力作用,而慢變量總是對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性起驅(qū)動(dòng)作用。

        2.4 模型變量說明

        通常風(fēng)險(xiǎn)投資家會(huì)分期給目標(biāo)企業(yè)注入資金,并在注資之前與其簽訂股權(quán)協(xié)議書。在第一次注資后,風(fēng)險(xiǎn)投資家會(huì)對(duì)企業(yè)后期的成長做出判斷,看企業(yè)的運(yùn)營狀況是否符合投資預(yù)期,進(jìn)而決定增加或減少后期的資金注入,可以看出首次對(duì)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的注入資本量是整個(gè)協(xié)同系統(tǒng)的主要內(nèi)部控制變量。設(shè)A1表示第一次風(fēng)險(xiǎn)資本注入后企業(yè)智力資本的水平,A2表示風(fēng)險(xiǎn)資本第二次的投入,可以增加也可以減少,A1、A2是該系統(tǒng)的兩個(gè)內(nèi)生變量。第一次風(fēng)險(xiǎn)資本注入企業(yè)后,給企業(yè)提供的非資本增值服務(wù)會(huì)通過企業(yè)智力資本的作用來提高企業(yè)的績效水平,智力資本水平的變化程度決定企業(yè)第二次的風(fēng)險(xiǎn)資本注入水平,所以A1在整個(gè)系統(tǒng)的演化過程中起支配作用,在該段時(shí)間內(nèi)為慢變量;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本實(shí)現(xiàn)完美融合后,企業(yè)的運(yùn)營狀況可能會(huì)超過風(fēng)險(xiǎn)投資家的預(yù)期,風(fēng)險(xiǎn)投資家會(huì)快速增加第二次的資金注入,可見第一次風(fēng)險(xiǎn)資本注入后企業(yè)智力資本的變化水平使得A2快速變化,所以A2是系統(tǒng)的快變量。

        此外,協(xié)同系統(tǒng)不僅受內(nèi)部控制參數(shù)的影響,還受外部控制參數(shù)的影響,這里用η1表示環(huán)境因素對(duì)智力資本的影響程度;η2表示環(huán)境因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資本的影響程度,η1、η2或正或負(fù),為矢量。

        2.5 協(xié)同變化分析

        協(xié)同系統(tǒng)隨外部控制變量和內(nèi)部控制變量的變化而發(fā)生系統(tǒng)演化,政策環(huán)境對(duì)智力資本的影響用η1*A1表示,系統(tǒng)的協(xié)同程度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資本第二期投入水平的影響用α*A1*A2來表示,由于第一次的風(fēng)險(xiǎn)投資與智力資本實(shí)現(xiàn)了很好的融合,那么智力資本對(duì)企業(yè)績效的貢獻(xiàn)程度就越大,企業(yè)的后期發(fā)展越容易呈上升態(tài)勢,從而風(fēng)險(xiǎn)投資家會(huì)增加后期資金。α為協(xié)同系數(shù),α越高,表明系統(tǒng)的協(xié)同程度越高,系統(tǒng)的有序性也就越強(qiáng),則慢變量A1的演化方程為:

        (6)

        (7)

        根據(jù)協(xié)同學(xué)的相關(guān)理論,當(dāng)慢變量不存在時(shí),快變量是穩(wěn)定有阻尼的,而阻尼的作用會(huì)使A2回到等于0的穩(wěn)定無序狀態(tài),且η2>0。為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的演化過程,要確保絕熱近似法的有效性,我們假設(shè)快變量的阻尼遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于慢變量的阻尼,η2?η1,即風(fēng)險(xiǎn)資本水平的變化和衰減比智力資本的變化和衰減快的多,“絕熱近似”的條件成立[27]。

        上式表明快變量A2受慢變量A1的控制、支配或役使,即慢變量A1決定著快變量A2的行為,第一次風(fēng)險(xiǎn)資本注入后與智力資本的融合程度影響著第二次風(fēng)險(xiǎn)資本的注入水平,也影響著后期智力資本與風(fēng)險(xiǎn)資本的企業(yè)績效影響變化,從而決定整個(gè)系統(tǒng)的有序進(jìn)行。同時(shí)快變量A2也反作用于慢變量A1,影響和制約A1的發(fā)展和作用的發(fā)揮,即風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本的融合程度也影響著智力資本提高的水平。

        (8)

        (9)

        3 實(shí)證設(shè)計(jì)

        3.1 面板門檻模型

        當(dāng)考慮基于風(fēng)險(xiǎn)投資持股的智力資本對(duì)企業(yè)績效的影響時(shí),較好的實(shí)證檢驗(yàn)路徑是用非線性的門檻回歸方法。然而傳統(tǒng)的門檻分析方法中門檻值是外生的,并非經(jīng)濟(jì)內(nèi)在機(jī)制所決定,這樣的回歸方法不僅不能推導(dǎo)出門檻值的置信區(qū)間,所得到的參數(shù)估計(jì)值的有效性也相對(duì)較差。因此,本文引入Hausen[19]的面板門檻回歸模型,該方法不需要給定非線性方程的形式,門檻值及其數(shù)量完全由樣本數(shù)據(jù)自己內(nèi)生決定,而且該模型還提供了一個(gè)用漸進(jìn)分布理論去建立待估參數(shù)的置信區(qū)間,同時(shí)還可以運(yùn)用“自舉法”來估計(jì)門檻值的統(tǒng)計(jì)顯著性。其模型基本原理及形式如下:

        (10)

        其中,qi是門檻變量,它既可以作為解釋變量xit中的一個(gè)回歸元,也可以作為一個(gè)獨(dú)立的門檻變量。模型的基本思路是根據(jù)相應(yīng)的門檻值γ的大小,將實(shí)證樣本分成兩類或多類,進(jìn)行回歸對(duì)比分析。

        事實(shí)上,上述模型基本形式只是給出了一個(gè)最簡單的單門檻面板回歸方程,而多門檻的模型可以在此基礎(chǔ)上衍生。由此,結(jié)合上文,建立以風(fēng)險(xiǎn)投資家持股為門檻變量的單一門檻值模型,如下:

        EPit=β1VAICitI(VCit≤γ0)+β2VAICitI(VCit>γ0)+μi+θ′Xit+εit

        (11)

        其中i表示企業(yè),t表示時(shí)間,EP指企業(yè)績效,VAIC表示企業(yè)智力資本。VC為門檻變量,表示風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例,γ0為特定的門檻值,I(·)為指示函數(shù)。β1和β2表示風(fēng)險(xiǎn)投資持股小于和大于門檻值γ0時(shí)智力資本對(duì)企業(yè)績效的估計(jì)系數(shù)。Xit為一組控制變量,θ為系數(shù)向量,μi反映企業(yè)的個(gè)體效應(yīng),εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

        考慮到智力資本分為物質(zhì)資本、人力資本和結(jié)構(gòu)資本[13],風(fēng)險(xiǎn)資本可能對(duì)不同分類產(chǎn)生的協(xié)同效果不一樣,所以在式(11)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步細(xì)化模型即式(12)-式(14),其中VACA表示物質(zhì)資本,VAHU表示人力資本,STVA表示結(jié)構(gòu)資本:

        EPit=β1VACAitI(VCit≤γ1)+β2VACAitI(VCit>γ1)+μi+θ′Xit+εit

        (12)

        EPit=β1VAHUitI(VCit≤γ2)+β2VAHUitI(VCit>γ2)+μi+θ′Xit+εit

        (13)

        EPit=β1STVAitI(VCit≤γ3)+β2STVAitI(VCit>γ3)+μi+θ′Xit+εit

        (14)

        3.2 樣本選取和變量設(shè)計(jì)

        實(shí)證分析以2010年6月30日到2013年3月31日我國創(chuàng)業(yè)板上市的公司為研究樣本??紤]到以年度數(shù)據(jù)為樣本時(shí)數(shù)據(jù)過少,所以本文選擇季度數(shù)據(jù)為樣本,樣本的篩選標(biāo)準(zhǔn)如下:(1)選擇2010年6月30日以前上市、并在樣本區(qū)間內(nèi)持續(xù)經(jīng)營的創(chuàng)業(yè)板股票;(2)剔除樣本中的金融類上市公司;(3)剔除數(shù)據(jù)缺失較多的公司,但對(duì)于樣本個(gè)別缺失的數(shù)據(jù),采用均值填充的方法進(jìn)行填補(bǔ);(4)剔除樣本中存在極端異常的公司(ST、PT);(5)剔除樣本中無風(fēng)險(xiǎn)投資參與企業(yè)。最終確定68家企業(yè),共收集816個(gè)樣本。樣本企業(yè)的行業(yè)分布如表1所示。

        表1 樣本行業(yè)分布

        從表1中我們可以看出,實(shí)證研究樣本主要集中在制造業(yè)和信息技術(shù)業(yè)兩大產(chǎn)業(yè),分別占總樣本的60.29%和25%,而風(fēng)險(xiǎn)投資平均持股中,采掘業(yè)和制造業(yè)的平均持股最高,分別為14.55%和10.55%,其次是信息技術(shù)業(yè)和交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)業(yè),分別為8.46%和8.34%。上述樣本企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫,有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)投資持股的數(shù)據(jù)則由筆者從創(chuàng)業(yè)板上市公司年報(bào)中手工獲得,實(shí)證變量及其定義見表2。

        表2 變量名稱及定義

        3.2.1 智力資本指標(biāo)

        智力資本增值效率或稱VAIC模型由Pulic[13]于2000年在其研究中首次提出,該模型的基本思想是將智力資本理解為由物質(zhì)資本(Capital Employed)、人力資本(Human Capital)和結(jié)構(gòu)資本(Structural Capital)三部分構(gòu)成,對(duì)應(yīng)的智力資本增值效率(VAIC)也就包括物質(zhì)資本增值效率(VACA)、人力資本增值效率(VAHU)和結(jié)構(gòu)資本增值效率(STVA),且它們之間表現(xiàn)為線性相加的關(guān)系:VAIC=VACA+VAHU+STVA。VAIC模型理解和計(jì)算都較為簡便,既能衡量有形資本(物質(zhì)資本)的價(jià)值創(chuàng)造,也能衡量無形資本(人力資本和結(jié)構(gòu)資本)的價(jià)值創(chuàng)造,且VAIC越高,表明企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造潛力越大,正是這些特點(diǎn),使得該模型在當(dāng)前關(guān)于智力資本增值效應(yīng)的研究中得到廣泛應(yīng)用。

        在具體的計(jì)算中,VA指企業(yè)的價(jià)值增值,借鑒Riahi-Belkaoui[20]的計(jì)算方法,VA=凈利潤+工資+利息費(fèi)用+所得稅,由于息稅前利潤是企業(yè)扣除利息費(fèi)用和所得稅之前的利潤水平,所以企業(yè)的價(jià)值增值實(shí)際上可以認(rèn)為是企業(yè)息稅前利潤和工資水平之和,其中企業(yè)的工資水平選取資產(chǎn)負(fù)債表中應(yīng)付職工薪酬這一指標(biāo)。CE代表企業(yè)的物質(zhì)資本,等于企業(yè)的總資產(chǎn)減去無形資產(chǎn)。HU代表企業(yè)的人力資本,是指企業(yè)對(duì)員工的支出,包括工資、福利等,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,本文以企業(yè)現(xiàn)金流量表中支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金代表企業(yè)對(duì)員工的支出。SC代表企業(yè)的結(jié)構(gòu)資本,等于VA減去HU。

        3.2.2 企業(yè)績效指標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例

        對(duì)于企業(yè)績效的衡量變量,本文選取資產(chǎn)收益率(ROA)和市值賬面價(jià)值比率(MBR)兩個(gè)指標(biāo),分別反映企業(yè)的資產(chǎn)利用效率和企業(yè)市場價(jià)值。實(shí)證檢驗(yàn)的門檻變量為風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例,關(guān)于這一指標(biāo)的選取,我們借鑒Kaplan和Stramberg[21]的方法,利用風(fēng)險(xiǎn)投資家持有股份之和占創(chuàng)業(yè)企業(yè)總股份的比例進(jìn)行分析。

        3.2.3 控制變量的選取

        選取總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)和資產(chǎn)負(fù)債率來衡量企業(yè)規(guī)模和杠桿水平,作為構(gòu)建企業(yè)績效模型的控制變量。早期的研究表明企業(yè)規(guī)模影響預(yù)測的準(zhǔn)確性[22],企業(yè)規(guī)模會(huì)對(duì)企業(yè)的潛在優(yōu)勢和市場占有力起到控制作用,規(guī)模較小的企業(yè)可能會(huì)面臨更加危險(xiǎn)的市場環(huán)境,因此,本文以總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)作為衡量企業(yè)規(guī)模的變量。而企業(yè)的杠桿水平可以作為企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的指示變量,一個(gè)具有較高杠桿水平的企業(yè)可能會(huì)面臨更高的風(fēng)險(xiǎn)和較弱的績效水平[23]。同時(shí)我們也對(duì)行業(yè)因素進(jìn)行了控制。

        3.3 實(shí)證檢驗(yàn)與分析

        3.3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

        根據(jù)表3的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,可以看出樣本期內(nèi)不同企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資持股很不均衡,其均值為9.135%,標(biāo)準(zhǔn)差為8.294。同時(shí),企業(yè)之間的智力資本水平存在明顯差距,統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示最高值和最低值分別為-36.808和67.348,說明大部分企業(yè)對(duì)智力資本的投入存在嚴(yán)重失衡,且智力資本的三個(gè)分類中,最高值與最低值差距也較大。

        表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

        表4 門檻條件檢驗(yàn)結(jié)果

        表5 門檻模型回歸結(jié)果

        注:表中***、**和*分別表示估計(jì)參數(shù)在1%、5%和10%的顯著性水平顯著。

        3.3.2 門檻條件檢驗(yàn)

        根據(jù)Hansen[19]的方法,利用格點(diǎn)搜尋法尋找使得門檻模型殘差平方和最小的那個(gè)門檻值,模型中可能存在一個(gè)或多個(gè)門檻值,運(yùn)用Stata12.0統(tǒng)計(jì)軟件,我們?cè)O(shè)置100個(gè)網(wǎng)格搜尋點(diǎn),并進(jìn)行1000次“自舉法”重復(fù)。表4中給出了單門檻和雙門檻檢驗(yàn)的F值和P值,以及5%的顯著性水平下的臨界值。從門限檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,所有模型的單門檻檢驗(yàn)均在5%的顯著性水平下顯著,而雙門檻檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下不顯著,說明模型存在門檻效應(yīng),且只存在一個(gè)門檻值。

        3.3.3 實(shí)證結(jié)果及分析

        從門檻回歸結(jié)果表5來看:(1)企業(yè)的資產(chǎn)利用效率(ROA)方面,當(dāng)檢驗(yàn)智力資本整體對(duì)其作用時(shí),潛在的風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例門檻值為26.7%,其中三個(gè)組成部分物質(zhì)資本、人力資本和結(jié)構(gòu)資本分別產(chǎn)生增值效應(yīng)時(shí),潛在的門檻值為19.5%、2.78%和26.7%。這一結(jié)果表明除人力資本外,物質(zhì)資本增值和結(jié)構(gòu)資本增值會(huì)隨著風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例的提高而提高,具體表現(xiàn)在這兩個(gè)變量對(duì)企業(yè)資產(chǎn)利用效率的作用系數(shù)大小的不同,比如當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例大于26.7%時(shí)VAIC的參數(shù)估計(jì)值是0.0058,大于持股比例小于26.7%時(shí)的參數(shù)估計(jì)值0.0021;當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例大于19.5%時(shí)VACA的參數(shù)估計(jì)值是0.8868,大于持股比例小于19.5%時(shí)的參數(shù)估計(jì)值0.8380,同時(shí),當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例大于26.7%時(shí)STVA的參數(shù)估計(jì)值是0.0250,大于持股比例小于26.7%時(shí)的參數(shù)估計(jì)值0.0013。但是人力資本增值效率(VAHU)的分析顯示風(fēng)險(xiǎn)投資持股水平的增加并沒有提升企業(yè)人力資本及其對(duì)企業(yè)資產(chǎn)利用效率的貢獻(xiàn)程度,說明企業(yè)應(yīng)該繼續(xù)加大對(duì)人力資本的投放力度,重視人力資本對(duì)企業(yè)資產(chǎn)利用效率的貢獻(xiàn)能力;(2)從市場價(jià)值(MBR)來看,智力資本提高企業(yè)市場價(jià)值時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例門檻值為16.42%,分別對(duì)三個(gè)組成部分分析時(shí),潛在的持股比例也在16.42%左右,且風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例的提高均能相應(yīng)的提高其對(duì)企業(yè)市場價(jià)值的作用效果,其中當(dāng)持股比例大于16.42%時(shí)VAIC、VACA和VAHU的參數(shù)估計(jì)值是0.1539、22.6902和0.1546,分別大于持股比例小于16.42%時(shí)的參數(shù)估計(jì)值0.0357、10.1463和0.0482,而當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)投資持股比例大于18.99%時(shí)STVA的參數(shù)估計(jì)值是0.9968,大于持股比例小于18.99%時(shí)的參數(shù)估計(jì)值-0.0013,說明風(fēng)險(xiǎn)資本注入后,智力資本對(duì)企業(yè)市場價(jià)值的作用有明顯的提升;3)對(duì)比ROA和MBR兩個(gè)視角的增值效應(yīng)回歸結(jié)果,企業(yè)市場價(jià)值分析中門檻值前后智力資本的回歸系數(shù)差異較大,說明智力資本與風(fēng)險(xiǎn)資本協(xié)同作用對(duì)企業(yè)市場價(jià)值的作用較企業(yè)資產(chǎn)利用效率更為明顯,這一現(xiàn)象客觀上再次驗(yàn)證了協(xié)同效應(yīng)對(duì)企業(yè)價(jià)值增值的重要影響。

        4 結(jié)語

        通過分析協(xié)同原理及協(xié)同條件,我們構(gòu)建了智力資本和風(fēng)險(xiǎn)資本的協(xié)同系統(tǒng)模型,并推導(dǎo)了該系統(tǒng)的自組織運(yùn)動(dòng)方程,結(jié)果表明風(fēng)險(xiǎn)資本的介入會(huì)影響智力資本水平,而且協(xié)同系統(tǒng)有序穩(wěn)定狀態(tài)的達(dá)到受到政策因素的影響,因此需要我們營造良好的風(fēng)險(xiǎn)投資市場氛圍,鼓勵(lì)企業(yè)重視智力資本的培養(yǎng),尤其是提升無形資本(如人力資本)的影響效應(yīng)。而從實(shí)證分析結(jié)果來看,風(fēng)險(xiǎn)投資家持股比例到達(dá)某一門檻值時(shí),風(fēng)險(xiǎn)資本與智力資本的協(xié)同作用才會(huì)顯現(xiàn)出來,即智力資本會(huì)加速提升企業(yè)的資產(chǎn)利用效率和市場價(jià)值,但這一現(xiàn)象在人力資本方面的表現(xiàn)并不理想,表明創(chuàng)業(yè)企業(yè)的人力資本增值效率還有較大的提升空間,人才、知識(shí)、技能等智力要素對(duì)新創(chuàng)企業(yè)的績效效應(yīng)還未完全發(fā)揮,需要企業(yè)繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)人力資本的研究,有效引進(jìn)并管理風(fēng)險(xiǎn)資本,提升智力資本效應(yīng)。

        本文為創(chuàng)業(yè)企業(yè)的智力資本提升和風(fēng)險(xiǎn)投資利用提出了新的思考,引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資的目的不是盲目的追求資金,而是要促使其提升和促進(jìn)智力資本的長效機(jī)制,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展;其次,現(xiàn)階段關(guān)于智力資本和風(fēng)險(xiǎn)資本的聯(lián)合效應(yīng)僅是定性的描述,通過協(xié)同機(jī)制分析使得二者的結(jié)合更具理論基礎(chǔ),為政策環(huán)境維護(hù)和企業(yè)的主動(dòng)爭取提供了依據(jù);再次,建立基于風(fēng)險(xiǎn)投資家持股比例的面板門檻模型,探討智力資本與風(fēng)險(xiǎn)資本協(xié)同作用發(fā)揮時(shí)風(fēng)險(xiǎn)投資的最優(yōu)占股比例,并對(duì)VAIC模型細(xì)分下的智力資本對(duì)企業(yè)資產(chǎn)利用效率和市場價(jià)值兩個(gè)方面的作用給予不同分析,從而使企業(yè)在引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)投資和提升智力資本時(shí)更具差異化和針對(duì)性。

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        Analysis on Venture Capital and Intellectual Capital Synergetic Condition

        MA Ning,YAN Tai-hua, JI Xin-long

        (College of Economics and Business Administration,Chongqing University.Chongqing 400030,China)

        Based on the principles and methods of synergetics, the venture capital and intellectual capital synergetic conditions and changes with qualitative analysis are studied in this paper, and gives an empirical test based on the venture capital shareholding threshold is given. The results show that: (1) under the synergistic effect, intellectual capital has "single threshold "effect on business performance, and venture capital shareholding can be used as the judgment of venture capital and intellectual capital synergetic condition; (2) when the proportion of venture capital is higher than the threshold value, the intellectual capital would accelerate the market value and asset utilization efficiency of enterprises, but this phenomenon in the human capital value-added efficiency aspect of enterprises performance is not ideal. The results indicate that the value-added role of intellectual capital still has room to improve, but the synergistic effect needs conditions, which objectively requires entrepreneurial companies introduce venture capital targetedly, so as to reform, enhance and make use of the intellectual capital.

        venture capital; intellectual capital; synergistic system; threshold effect

        2013-03-15;

        2013-07-06

        國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71172082)

        馬寧(1986-),女(漢族),甘肅蘭州人,重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,博士研究生,研究方向:公司治理、資本市場.

        1003-207(2015)03-0024-08

        10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.03.003

        F 224.12

        A

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