摘 要：隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，社會(huì)生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)開(kāi)始從工業(yè)化向信息化轉(zhuǎn)型，企業(yè)價(jià)值評(píng)估在企業(yè)上市、投資、并購(gòu)和內(nèi)部?jī)r(jià)值管理等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中成為必不可少的重要環(huán)節(jié)。以專有技術(shù)、專利技術(shù)和工業(yè)版權(quán)等為代表的技術(shù)型無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估和以商譽(yù)、智力資本為代表的潛在價(jià)值型無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估日益發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。本文擬對(duì)實(shí)證研究方法在無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用的基本情況和特點(diǎn)按照專利權(quán)、高新技術(shù)、商譽(yù)、智力資本的分類進(jìn)行歸納總結(jié)，以期為無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究提供方法借鑒。

關(guān)鍵詞：價(jià)值評(píng)估;無(wú)形資產(chǎn);研究方法綜述

中圖分類號(hào)：F760 " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " 文章編號(hào)：1002-2589（2015）16-0106-02

無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的難點(diǎn)主要體現(xiàn)在其壟斷性上。有些無(wú)形資產(chǎn)在法律制度的保護(hù)下，禁止非持有人無(wú)償?shù)厝〉?，排斥他人的非法?jìng)爭(zhēng)，如專利權(quán)等;有些無(wú)形資產(chǎn)的獨(dú)占權(quán)雖不受法律保護(hù)，但只要能確保秘密不泄露于外界，實(shí)際上也能獨(dú)占，如專有技術(shù)、智力資本等;還有些無(wú)形資產(chǎn)不能與企業(yè)整體分離，除非整個(gè)企業(yè)產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓，否則別人無(wú)法獲得，如商業(yè)信譽(yù)。前人對(duì)無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的研究綜述多從價(jià)值評(píng)估成果出發(fā)，而對(duì)研究方法綜述涉及較少。本文擬對(duì)實(shí)證研究方法在無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估領(lǐng)域應(yīng)用的基本情況和特點(diǎn)按照上述所說(shuō)的專利權(quán)、高新技術(shù)、商譽(yù)、智力資本的分類進(jìn)行歸納總結(jié)，以期為無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究提供方法借鑒。

一、在商譽(yù)價(jià)值評(píng)估研究方面的應(yīng)用

Jenning S amp; Robinson（1996）利用實(shí)證研究方法，通過(guò)回歸分析1982年至1988年間259個(gè)需要對(duì)商譽(yù)進(jìn)行攤銷的并購(gòu)樣本企業(yè)，研究商譽(yù)與企業(yè)股價(jià)之間的關(guān)系，最后得出結(jié)論為商譽(yù)與企業(yè)股價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)這一結(jié)論也證明商譽(yù)是名副其實(shí)的一項(xiàng)資產(chǎn)。

鐘翰（2012）根據(jù)商譽(yù)所代表的超額盈利能力與Ohlson剩余收益模型中的剩余收益是可以替換的這一結(jié)論，進(jìn)行了一項(xiàng)實(shí)證研究，針對(duì)2007年新準(zhǔn)則規(guī)定的商譽(yù)項(xiàng)目的價(jià)值相關(guān)性進(jìn)行了檢驗(yàn)[1]。在Ohlson剩余收益模型的基礎(chǔ)上，加入了固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)、負(fù)債和規(guī)模作為控制變量，形成對(duì)于股價(jià)的截面數(shù)據(jù)多元回歸方程，同時(shí)用資產(chǎn)負(fù)債表上的商譽(yù)項(xiàng)目替換剩余收益形成第二個(gè)方程?；貧w的結(jié)果首先滿足剩余收益自回歸系數(shù)介于0～1之間的限制條件，說(shuō)明所取樣本使用Ohlson剩余收益模型是合理的，然后得到的一組兩個(gè)回歸方程的結(jié)論中，用商譽(yù)（GW）替代了剩余收益后，模型的解釋力顯著下降，說(shuō)明面對(duì)理想的剩余收益模型，現(xiàn)行準(zhǔn)則要求披露的商譽(yù)并未完全代表超額收益能力，這與理論分析的現(xiàn)行準(zhǔn)則要求披露的商譽(yù)是包含著許多“雜質(zhì)”的“合并價(jià)差”賬戶的結(jié)論是一致的。

陳雯（2008）先將所有樣本進(jìn)行線性回歸，來(lái)檢驗(yàn)各個(gè)自變量是否對(duì)商譽(yù)價(jià)值有相關(guān)性，回歸結(jié)果可發(fā)現(xiàn)投資報(bào)酬率ROEt的系數(shù)、市場(chǎng)占有率Mt的系數(shù)及經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量與凈利潤(rùn)比率RPt的系數(shù)均大于0，并通過(guò)t檢驗(yàn)可以得知系數(shù)的結(jié)果是具有顯著性的，說(shuō)明上市公司的投資報(bào)酬率、市場(chǎng)占有率、會(huì)計(jì)原則的保守程度以及盈余持續(xù)程度對(duì)上市公司內(nèi)部商譽(yù)價(jià)值的影響具有顯著性，說(shuō)明在衡量企業(yè)的內(nèi)部商譽(yù)價(jià)值時(shí)，均可以利用上述指標(biāo)來(lái)進(jìn)行判斷。作者將研究數(shù)據(jù)分為兩個(gè)部分，成長(zhǎng)性高的上市公司和成長(zhǎng)性低的上市公司，分別對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，回歸結(jié)果顯示：高成長(zhǎng)性上市公司市場(chǎng)占有率Mt的系數(shù)高于低成長(zhǎng)性上市公司的市場(chǎng)占有率Mt的系數(shù)，并且其符號(hào)均為正。僅從回歸結(jié)果的顯著性來(lái)看，具有高成長(zhǎng)性的上市公司的內(nèi)部商譽(yù)價(jià)值對(duì)市場(chǎng)占有率Mt以及采用的會(huì)計(jì)估計(jì)原則的變化較低成長(zhǎng)性上市公司來(lái)說(shuō)反應(yīng)更為敏感[2]。

可見(jiàn)，實(shí)證研究方法在商譽(yù)價(jià)值評(píng)估研究方面，主要采用了相關(guān)性分析、多元回歸分析的方法。

二、在專利價(jià)值評(píng)估研究方面的應(yīng)用

專利價(jià)值評(píng)估的實(shí)證研究包括質(zhì)性研究、量化研究和質(zhì)性量性相結(jié)合的研究。Sneed K.A.and D.K.N.Johnson（2007）針對(duì)不同的拍賣環(huán)境探索專利的交易策略，Greenberg G（2008）通過(guò)對(duì)以色列初創(chuàng)企業(yè)的融資情況來(lái)預(yù)測(cè)企業(yè)專利交易價(jià)值。Bessen J（2008）采用新型價(jià)值回歸模型對(duì)現(xiàn)有上市公司專利價(jià)值做量化分析。

曹晨（2012）以藥品專利組合為例，構(gòu)建了專利價(jià)值評(píng)估模型與專利組合理論的專利組合價(jià)值評(píng)估模型。他采用的方法是以在美國(guó)上市的82個(gè)藥品的610項(xiàng)專利為樣本，通過(guò)整合單項(xiàng)專利的綜合專利價(jià)值指數(shù)（CIPV），進(jìn)而構(gòu)成專利組合價(jià)值指數(shù)（PPVI），并與對(duì)應(yīng)藥品的銷售額進(jìn)行相關(guān)分析來(lái)檢驗(yàn)其顯著度水平。結(jié)果表明（CIPV）值算術(shù)平均數(shù)分塊加和所構(gòu)成的專利組合價(jià)值評(píng)估模型最適用于對(duì)專利組合價(jià)值的評(píng)估[3]。

因此實(shí)證研究方法在專利價(jià)值評(píng)估研究方面，大部分研究主要采用了實(shí)地研究法和案例研究法。使用的主要實(shí)證分析方法是相關(guān)性分析、多元回歸分析的方法。

三、在高新技術(shù)價(jià)值評(píng)估研究方面的應(yīng)用

劉照德（2013）建立了高新技術(shù)虛擬企業(yè)價(jià)值評(píng)估的一般分析框架：從價(jià)值鏈視角對(duì)高新技術(shù)虛擬企業(yè)進(jìn)行分類基礎(chǔ)上，分別利用二項(xiàng)式樹(shù)期權(quán)定價(jià)方法、B-S模型和Geske復(fù)合期權(quán)模型構(gòu)建了虛擬生產(chǎn)型、前向虛擬型和全組合虛擬型高新技術(shù)虛擬企業(yè)的價(jià)值評(píng)估模型，并利用企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析和研究[4]。

曹月朋（2013）實(shí)證的主體部分包括研究假設(shè)以及模型的提出，價(jià)值評(píng)估指標(biāo)的選取以及樣本數(shù)據(jù)來(lái)源的介紹，還有對(duì)所研究問(wèn)題的實(shí)證性統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程。通過(guò)實(shí)證研究假設(shè)，確定影響我國(guó)高新技術(shù)企業(yè)的重要因素，選出關(guān)鍵因素指標(biāo)，為公司管理層和投資者提供決策參考。實(shí)證部分涉及的研究方法有描述性統(tǒng)計(jì)方法、斯皮爾曼相關(guān)性分析、統(tǒng)計(jì)性回歸分析。整個(gè)實(shí)證過(guò)程都是通過(guò)IBMSPSS Statistics21分析軟件進(jìn)行的，實(shí)證研究的數(shù)據(jù)直接或間接地來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)及和訊網(wǎng)等財(cái)經(jīng)網(wǎng)站，并通過(guò)EXCEL辦公軟件的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析和計(jì)算功能對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理[5]。

詹學(xué)剛（2009）應(yīng)用拉巴波特模型對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的并購(gòu)價(jià)值中現(xiàn)有資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力進(jìn)行了評(píng)估，通過(guò)案例來(lái)對(duì)模型中主要參數(shù)的獲取提出了解決方法，該模型簡(jiǎn)單清晰，對(duì)評(píng)價(jià)高新技術(shù)企業(yè)現(xiàn)有獲利能力可以方便地應(yīng)用，但并未對(duì)該模型做進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)[6]。

由上分析可見(jiàn)，實(shí)證研究方法在高新技術(shù)價(jià)值評(píng)估研究方面主要運(yùn)用了文獻(xiàn)法、比較法、數(shù)理推導(dǎo)、案例研究等方法。采用理定性與定量分析相結(jié)合的方法，運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)方法、斯皮爾曼相關(guān)性分析、統(tǒng)計(jì)性回歸分析進(jìn)行實(shí)證研究。

四、在智力資本價(jià)值評(píng)估研究方面的應(yīng)用

Pulic（2000）是智力增值系數(shù)模型（VAIC）模型的創(chuàng)造者，也是VAIC的積極倡導(dǎo)者。其對(duì)30家選自FTSE250指數(shù)的上市公司的市場(chǎng)增加值（Market、MVA）與VAIC指標(biāo)間的相關(guān)性進(jìn)行研究，其還利用VAIC模型對(duì)國(guó)家層面的宏觀價(jià)值創(chuàng)造效率進(jìn)行分析（Pulic，2004）。其他學(xué)者如WilliamS（2001;2003）則分別對(duì)VAIC度量的智力資本績(jī)效與會(huì)計(jì)信息披露行為間的相關(guān)性、智力資本與傳統(tǒng)績(jī)效指標(biāo)間的相關(guān)性進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析;Ho等（2003）以VAIC方法測(cè)量企業(yè)物質(zhì)資本與智力資本的效率，對(duì)南非、瑞典和英國(guó)的286家上市公司的物質(zhì)資本與智力資本的增值效率同董事會(huì)結(jié)構(gòu)之間的相關(guān)性進(jìn)行國(guó)際化的比較分析;Tan和Hancock（2007）對(duì)新加坡證券交易所的150家上市公司的智力資本與財(cái)務(wù)回報(bào)進(jìn)行實(shí)證研究。近年來(lái)，我國(guó)學(xué)者也開(kāi)始在VAIC的度量框架下，進(jìn)行智力資本實(shí)證研究。我國(guó)大陸學(xué)者李嘉明等（2005）、萬(wàn)希（2006）、傅傳銳（2008）、寧德保等（2008）、劉超等（2008）與臺(tái)灣地區(qū)學(xué)者Chen，Cheng和Hwang（2005）、shiu（2006）等分別以兩地的企業(yè)為樣本，就智力資本與企業(yè)績(jī)效、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)之間的相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

傅傳銳（2009）注重運(yùn)用新近開(kāi)發(fā)的聚類分析方法與計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型作為實(shí)證工具：第一，率先在企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究中使用了自組織樹(shù)聚類算法、基于模型的凝聚層次聚類算法與自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)算法等多種現(xiàn)代聚類方法，并使用有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選最佳的聚類結(jié)果，克服了以往聚類分析在評(píng)估中較為粗糙的應(yīng)用;第二，率先將多元自適應(yīng)回歸樣條非參數(shù)模型和中位數(shù)回歸模型應(yīng)用于企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究中，具有一定的先進(jìn)性[7]。

在價(jià)值創(chuàng)造函數(shù)的估計(jì)與評(píng)估流程構(gòu)建等規(guī)范性研究的基礎(chǔ)上，傅傳銳以我國(guó)滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本，利用描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性檢驗(yàn)、多種聚類分析方法、聚類結(jié)果有效性評(píng)價(jià)方法、參數(shù)與非參數(shù)回歸計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型等實(shí)證工具對(duì)所提出的基于智力資本進(jìn)行企業(yè)價(jià)值評(píng)估的思路進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以期提供具有一定說(shuō)服力的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。注重將多種評(píng)估方法、模型和價(jià)值內(nèi)涵進(jìn)行比較，并評(píng)價(jià)其長(zhǎng)處與不足。在實(shí)證檢驗(yàn)中，分別就各種聚類分析結(jié)果、回歸模型估計(jì)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)擬合能力和經(jīng)濟(jì)意義、價(jià)值創(chuàng)造函數(shù)與市場(chǎng)法的評(píng)估精確度進(jìn)行對(duì)比。

值得一提的是，邁克爾·波特（Porter）也對(duì)企業(yè)績(jī)效的決定因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)（McGahan和Porter，1997）。其在Rumelt（1991）的研究基礎(chǔ)上將樣本拓展到美國(guó)所有的經(jīng)濟(jì)部門，時(shí)間跨度更長(zhǎng)，使用能全面考慮行業(yè)、年份、母公司和企業(yè)因素的短暫效應(yīng)的更加穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)模型。然而，其結(jié)果顯示：企業(yè)因素和行業(yè)因素對(duì)企業(yè)獲利能力的影響因子為19%，這表明企業(yè)因素要比行業(yè)影響來(lái)得更為重要。

不難看出，實(shí)證研究方法在智力資本價(jià)值評(píng)估研究方面，主要利用描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性檢驗(yàn)、參數(shù)與非參數(shù)回歸計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型等實(shí)證工具，結(jié)果更具說(shuō)服力。

五、結(jié)論

綜上所述，我國(guó)實(shí)證研究方法在無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的應(yīng)用主要集中在以專有技術(shù)、專利技術(shù)和工業(yè)版權(quán)等為代表的技術(shù)型無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估和以商譽(yù)、智力資本為代表的潛在價(jià)值型無(wú)形資產(chǎn)的評(píng)估。從研究現(xiàn)狀看，使用的主要分析工具是相關(guān)性分析、描述性統(tǒng)計(jì)、回歸分析和聚類分析等方法。并大量運(yùn)用文獻(xiàn)法、數(shù)理推導(dǎo)、案例研究等方法。就目前無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估的應(yīng)用的主要情況看，倘若評(píng)估實(shí)踐中的待評(píng)估企業(yè)可用于模型估計(jì)的同類企業(yè)樣本較少，那么就需要擴(kuò)大總體樣本，重新尋找待評(píng)估企業(yè)的可比企業(yè)樣本，直至可比企業(yè)數(shù)量達(dá)到模型有效性估計(jì)的要求。因此由于受到量化困難或者數(shù)據(jù)取得不易以及樣本量的約束，我國(guó)在無(wú)形資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方面的實(shí)證研究尚處于初級(jí)階段，缺乏規(guī)范和體系。另外，無(wú)形資產(chǎn)本身較難衡量，有些學(xué)者通過(guò)無(wú)形資產(chǎn)與其所處活動(dòng)之間存在的相關(guān)性進(jìn)行價(jià)值評(píng)估，實(shí)證研究方法在研究過(guò)程中也會(huì)存在同類無(wú)形資產(chǎn)研究結(jié)果不一致的情況，即實(shí)證研究方法在研究深度和廣度上還有待加強(qiáng)。

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