李經(jīng)路，郭 靜

智力資本影響了高新技術(shù)公司的貝塔系數(shù)嗎？
——基于2011-2014年的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

李經(jīng)路1，郭 靜2

（1.云南大學(xué)會計學(xué)院，云南昆明650500；2.鄭州財稅金融職業(yè)學(xué)院會計系，河南鄭州450048）

在知識經(jīng)濟(jì)背景下，智力資本已經(jīng)成為公司價值的主要驅(qū)動力，公司價值又與貝塔系數(shù)存在著關(guān)聯(lián)性。文章依據(jù)手工搜集的2011-2014年高新技術(shù)公司的年報數(shù)據(jù)，使用因子探索、多元線性回歸和主成分分析法分析了智力資本各要素單獨(dú)對貝塔系數(shù)的影響路徑以及各要素耦合作用對貝塔系數(shù)的影響路徑。研究表明人力資本、結(jié)構(gòu)資本及關(guān)系資本含量越高的公司，其貝塔系數(shù)越小，但是智力資本各要素單獨(dú)對貝塔系數(shù)影響作用并不明顯，只有人力資本、結(jié)構(gòu)資本以及關(guān)系資本耦合作用時，才與公司貝塔系數(shù)顯著負(fù)相關(guān)。文章的創(chuàng)新是提出了修正貝塔系數(shù)的思路，推導(dǎo)出了兼顧智力資本的CAPM修正模型。

智力資本；資本資產(chǎn)定價模型；貝塔系數(shù)；耦合作用

一、引言

Sharpe（1964）、Linter（1965）、Mossion（1966）［1-3］幾乎同時提出的資本資產(chǎn)定價模型（Capital Assets Pricing Model，CAPM）是金融理論的重大發(fā)展，該理論（CAPM）將資產(chǎn)定價的影響因素簡化為無風(fēng)險收益率、貝塔系數(shù)和市場風(fēng)險溢價三個變量。在這三個變量中貝塔系數(shù)是對單項(xiàng)資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的系統(tǒng)風(fēng)險的表征，反映了單項(xiàng)資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的風(fēng)險收益率與市場平均收益率的聯(lián)動性［4］，是資本資產(chǎn)定價模型的唯一決定性因素。現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)探討了企業(yè)規(guī)模、流通股比例、流通總市值、股票市場的流動性等因素分別對貝塔系數(shù)的影響機(jī)制或者影響路徑，鮮有文獻(xiàn)研究智力資本對貝塔系數(shù)的影響機(jī)制。隨著知識經(jīng)濟(jì)的到來，智力資本已經(jīng)成為全球資本擴(kuò)張的“利器”和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“驅(qū)動力”，公司核心競爭力的載體，那么公司的智力資本能否影響貝塔系數(shù)？如何影響貝塔系數(shù)？這些問題值得理論界深入地探討。

文章利用手工搜集的2011-2014年高科技公司相關(guān)數(shù)據(jù)，研究智力資本對公司貝塔系數(shù)的影響路徑及作用機(jī)制。文章的主要貢獻(xiàn)是：發(fā)現(xiàn)了人力資本、結(jié)構(gòu)資本及關(guān)系資本分別與貝塔系數(shù)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，同時，也發(fā)現(xiàn)了人力資本、結(jié)構(gòu)資本及關(guān)系資本的耦合作用時與公司貝塔系數(shù)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，文章提出了兼顧智力資本的CAPM修正框架，這也是與現(xiàn)有修正CAPM文獻(xiàn)的不同之處。

二、文獻(xiàn)綜述與研究命題

CAPM是金融界的三大理論之一，Sharpe（1964）和Lintner（1965）的資本資產(chǎn)模型（CAPM）利用一個簡單變量——貝塔系數(shù)，使資產(chǎn)價值的確定成為可能［5］。貝塔系數(shù)是衡量影響資產(chǎn)價格不確定因素的變量，主要反映了公司有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)的風(fēng)險因子［6］。進(jìn)入21世紀(jì)后，不少學(xué)者從傳統(tǒng)金融理論和行為金融理論的不同視角探索了影響企業(yè)貝塔系數(shù)的諸多要素，但鮮有文獻(xiàn)分析智力資本與公司貝塔系數(shù)的關(guān)系。

智力資本是由哪些要素構(gòu)成的，學(xué)術(shù)界存在著不同的觀點(diǎn)。主流觀點(diǎn)認(rèn)為智力資本由人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本這三個要素構(gòu)成（即三因素觀）［7-9］。其中，人力資本是蘊(yùn)含于員工個體中能夠帶來價值增值的體力和腦力之和，是提升公司整體靈活性和競爭力的知識性資源［10］，為企業(yè)的發(fā)展提供人才和技術(shù)的支撐。結(jié)構(gòu)資本體現(xiàn)為公司的制度平臺、文化氛圍［11］，反映了公司的構(gòu)架組織能力與戰(zhàn)略規(guī)劃能力。關(guān)系資本表征了公司的市場優(yōu)勢，反映了公司的外部知識網(wǎng)絡(luò)，為公司的發(fā)展提供了財源支持和客戶支持［12］。這三要素對公司價值貢獻(xiàn)的作用各不相同，其中人力資本起核心作用，是因?yàn)橐磺袆?chuàng)新行為歸根結(jié)底在于人的創(chuàng)新；結(jié)構(gòu)資本是企業(yè)價值形成的基礎(chǔ)設(shè)施，起“平臺”作用；關(guān)系資本是企業(yè)價值實(shí)現(xiàn)的重要途徑［13］。三者相互作用共同影響公司的發(fā)展［14］，其中人力資本是智力資本的核心要素，結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本功能的發(fā)揮需要借助于人力資本的作用；結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本不能單獨(dú)發(fā)揮作用［15］。

（一）智力資本單因素與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)的研究命題

資源基礎(chǔ)觀的學(xué)者認(rèn)為人力資本能夠降低公司風(fēng)險、提高投資回報，從而給公司帶來獨(dú)特的資源優(yōu)勢［16］。另外有一些學(xué)者認(rèn)為如果公司擁有更多的人力資本，則公司更能抵御風(fēng)險，降低價值的波動程度［17-18］。并且在高科技公司中，人力資本和結(jié)構(gòu)資本不僅能夠駕馭有形資產(chǎn)的運(yùn)行，而且能夠提升無形資產(chǎn)價值的貢獻(xiàn)能力［19］。人力資本對公司價值在市場層面上的貢獻(xiàn)最終體現(xiàn)為關(guān)系資本的提升上，關(guān)系資本的提升能夠降低公司的風(fēng)險［20-21］。

遺憾的是，現(xiàn)有研究中僅有個別學(xué)者檢驗(yàn)了智力資本與公司市場風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)性。James Phil?pot Craig A（2006）研究了房地公司CEO的資格水平、團(tuán)隊(duì)合作能力以及團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)與貝塔系數(shù)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)CEO的資格水平和團(tuán)隊(duì)合作能力與貝塔系數(shù)顯著負(fù)相關(guān)，而團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)與貝塔系數(shù)之間不存在顯著相關(guān)性［22］。公司的風(fēng)險有市場風(fēng)險和特有風(fēng)險之別，Tobias（2007）驗(yàn)證了智力資本與兩類風(fēng)險的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)智力資本與公司的市場風(fēng)險顯著正相關(guān)，智力資本與公司特有風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān)［23］。

此外，Kim&Wemmerlov（2010）發(fā)現(xiàn)公司與客戶之間保持良好的關(guān)系能夠增加雙方的盈利能力、縮減雙方的成本費(fèi)用、降低本公司的風(fēng)險［24］。而后，Santhakumar Shijin（2012）以印度的上市公司為樣本，研究人力資本與公司價值的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)公司人力資本與公司預(yù)期收益的方差顯著負(fù)相關(guān)［25］。Daniel Pitell Britto（2014）在借鑒VAIC模型的思想下，來檢驗(yàn)公司智力資本和物質(zhì)資本分別對貝塔系數(shù)的影響程度。在分析智力資本的影響程度時，將公司的智力資本劃分為人力資本、結(jié)構(gòu)資本兩要素進(jìn)行探討，結(jié)果表明人力資本、結(jié)構(gòu)資本均與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)；而物質(zhì)資本則與貝塔系數(shù)正相關(guān)［26］。結(jié)構(gòu)資本能夠降低上市公司的股權(quán)資本成本，股權(quán)資本成本與貝塔系數(shù)正相關(guān)（從資本資產(chǎn)定價模型的研究思路可以得到），間接地證明了結(jié)構(gòu)資本與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)關(guān)系［27-29］。綜上分析，文章提出第一組研究命題。

H1a：人力資本與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)；

H1b：結(jié)構(gòu)資本與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)；

H1c：關(guān)系資本與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)。

（二）智力資本單因素與貝塔系數(shù)正相關(guān)的研究命題

智力資本運(yùn)營、管理、商業(yè)化的風(fēng)險遠(yuǎn)大于實(shí)物資產(chǎn)的風(fēng)險。大多數(shù)公司在智力資本管理中所付出的辛苦努力并未取得應(yīng)有的成效［30］，如果公司不能合理運(yùn)用智力資本，公司將面臨更大的風(fēng)險，其中包括人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本的風(fēng)險［31］。從動態(tài)能力的視角來理解，公司的能力處于動態(tài)發(fā)展的過程中，如果智力資本沒有跟上公司能力的發(fā)展態(tài)勢，智力資本將給公司能力帶來負(fù)面的影響，進(jìn)而影響公司的價值。智力資本與公司貝塔系數(shù)呈現(xiàn)出正相關(guān)的關(guān)系。比如信息技術(shù)公司中人力資本對公司價值的貢獻(xiàn)不如制造業(yè)的顯著，說明制造業(yè)公司在人員配置、升級等方面取得了顯著的成效；在信息技術(shù)業(yè)和制造業(yè)中結(jié)構(gòu)資本與公司價值正相關(guān)，但是由于信息技術(shù)業(yè)和制造業(yè)中的結(jié)構(gòu)資本仍存在一定的運(yùn)營問題，這就降低了這兩類行業(yè)的公司價值［32］。關(guān)系資本中的戰(zhàn)略聯(lián)盟就存在著類似情況，戰(zhàn)略聯(lián)盟之間的沖突增強(qiáng)了公司關(guān)系資本的不確定性［33］。人力資本中的高管薪酬與公司的股票市場回報率和總資產(chǎn)報酬率正相關(guān)［34］。關(guān)系資本的增加將使得公司交易成本呈現(xiàn)出先減小后增加的趨勢［35］。

從信息不對稱角度來分析，智力資本是公司信息披露中較為不充分的部分，由于智力資本與公司價值密切相關(guān)，不充分的信息披露加劇了公司價值的波動程度［36-37］，由于信息使用者無法根據(jù)智力資本披露的信息做出相應(yīng)的決策，最終無法實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu)效應(yīng)，降低了資本市場的有效性［38］，這無疑提高了證券市場的不確定性，加劇了公司的市場風(fēng)險。并且這種現(xiàn)象在發(fā)展中國家尤為突出［39］。綜上分析，文章提出第二組研究命題。

H2a：人力資本與貝塔系數(shù)正相關(guān)；

H2b：結(jié)構(gòu)資本與貝塔系數(shù)正相關(guān)；

H2c：關(guān)系資本與貝塔系數(shù)正相關(guān)。

（三）智力資本三要素耦合作用與貝塔系數(shù)負(fù)相關(guān)的研究命題

毋庸置疑，人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本三者是相互作用、互相影響的，而不是單獨(dú)作用于公司價值的。這三種資本的不同作用模式與不同的作用路徑造就了公司間的不同價值［40］。智力資本三要素中，人力資本是核心，關(guān)系資本和結(jié)構(gòu)資本本身并不能創(chuàng)造價值，但兩者能夠促進(jìn)人力資本價值的實(shí)現(xiàn)。結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本分別為人力資本價值的實(shí)現(xiàn)提供平臺和途徑，而人力資本有促進(jìn)結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本價值的實(shí)現(xiàn)［13］，如果不考慮人力資本、結(jié)構(gòu)資本及關(guān)系資本間的耦合作用，三要素單獨(dú)發(fā)揮價值貢獻(xiàn)的效果是微乎其微的［14］。只有三者相輔相成、相互耦合才能充分發(fā)揮智力資本價值貢獻(xiàn)的效能，提高公司的適應(yīng)性，降低經(jīng)濟(jì)市場波動給公司造成的沖擊。據(jù)此，文章提出第三個研究命題。

H3：智力資本三要素耦合作用能降低公司的貝塔系數(shù)。

三、實(shí)證研究

（一）樣本來源及處理

文章聚焦于高科技公司的智力資本對貝塔系數(shù)的影響機(jī)制，樣本公司的選擇按以下條件進(jìn)行篩選：①符合國家統(tǒng)計局2002年頒發(fā)的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類目錄》的行業(yè)分類規(guī)定；②在深滬兩市交易的持續(xù)經(jīng)營的A股上市公司；③研究期間公司經(jīng)營性質(zhì)未發(fā)生改變；④剔除金融保險類公司以及數(shù)據(jù)不全和ST公司。經(jīng)過上述篩選，共選取包含電子信息、軟件、傳媒、生物工程、制藥、化工、衛(wèi)星、航空、機(jī)械制造等行業(yè)的公司，得到2011-2014年間每年88家上市公司數(shù)據(jù)。樣本公司的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)，運(yùn)用Excel，SPSS20，和Eviews8.0對樣本公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

（二）模型確定和變量設(shè)計

1.模型的確定

為了研究智力資本對貝塔系數(shù)的影響路徑及方向，借鑒（Daniel Pitell Britto，2014）探索智力資本影響貝塔系數(shù)的思想同［26］，構(gòu)建如下的計量模型，以檢驗(yàn)智力資本對貝塔系數(shù)的影響，模型如式（1）所示：

式（1）中i和t分別表示第i個公司和第t個時間點(diǎn)；X是一組解釋變量，代表的是進(jìn)行主成分分析之后，其貢獻(xiàn)率較大的變量；K代表控制變量；δi表示i公司的個體效應(yīng)；εit代表隨機(jī)擾動項(xiàng)。

2.被解釋變量貝塔的確定

文章借鑒Sharpe（1965）的計算方法來獲得貝塔系數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究思路如式（2）所示：

式（2）中Rit是i證券或證券組合在t期的收益率；Rft和Rmt分別是資本市場t時期的無風(fēng)險收益率和風(fēng)險收益率，兩者差額反映了資本市場的風(fēng)險溢價；βit是證券或證券組合i在t時期的β系數(shù)，即其相對于市場風(fēng)險的波動系數(shù)。

對式（2）變形得到式（3）：將式（3）中的視為常數(shù)，用參數(shù)α代替，建立CAPM的時間序列模型，如式（4）所示：

式（4）中Rit是證券或組合在t時刻的收益率；α和βi分別是待估計的常數(shù)項(xiàng)和系數(shù)項(xiàng)，βi即為所求的證券或證券組合i在第t年度的β系數(shù)；eit為誤差項(xiàng)，服從獨(dú)立同分布，即N（0，1）。

依據(jù)上述模型的計算思路，得到每只股票每年53個周的周收益率，用每只股票的周收益率計算每只股票的年貝塔系數(shù)，最終得到88只股票共計264個的年度貝塔系數(shù)值。

3.解釋變量的確定

智力資本采用哪些指標(biāo)來衡量，學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界存在著不同的觀點(diǎn)。借鑒李冬偉、李建良（2012）［41］和李經(jīng)路（2013）［15］關(guān)于智力資本選取指標(biāo)的方法，本文得到如表1所列的指標(biāo)體系。

4.研究期限的確定

智力資本對公司價值及風(fēng)險的影響并不是一蹴而就的，而是需要一定的時間間隔，存在滯后期的。鑒于文章的時間窗口是2011-2014年4年的跨度，時間窗口較短，而滯后期又不能太長；文章將被解釋變量滯后一期處理，將解釋變量和控制變量的研究期間界定為2011-2013年之間，被解釋變量貝塔系數(shù)研究期間界定在2012-2014年之間。

表1 變量定義與衡量

（三）因子分析

由于文章所選取的變量較多，需要檢驗(yàn)變量之間是否存在多重共線性，在回歸分析之前，依據(jù)主成分分析方法對智力資本各要素進(jìn)行降維分析，提取信息含量達(dá)到70%以上的變量。首先，對樣本自變量進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，驗(yàn)證因子分析的合理性，結(jié)果見表2所列。

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)

表2中KMO檢驗(yàn)為0.567（大于臨界值0.5），Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計量為2 150.704，sig=0.000< 0.01，變量之間存在顯著的相關(guān)性，因而進(jìn)行因子探索分析是必要的。采用最大方差正交旋轉(zhuǎn)方法進(jìn)行因子分析，提取貢獻(xiàn)率較大的變量，因子分析的結(jié)果見表3所列。

除了RC1（銷售費(fèi)用率）和RC4（銷售收入增長率）外，其他自變量貢獻(xiàn)均大于80%。表3所示的變量信息含量均大于80%，信息提取比較充分，且11個變量累積貢獻(xiàn)度達(dá)到81%（貢獻(xiàn)率大于70%的變量才能進(jìn)入回歸模型），變量的效度較好。所以，能夠進(jìn)入回歸分析的變量是HC1、HC2、HC3、HC4、HC5、SC1、SC2、SC3、SC4、RC2、RC3。

表3 旋轉(zhuǎn)成分矩陣

（四）模型判定

本文進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)以判別面板數(shù)據(jù)應(yīng)采用的合適模型。檢驗(yàn)結(jié)果見表4所列。

表4 面板模型假設(shè)檢驗(yàn)

根據(jù)表4研究的檢驗(yàn)結(jié)果可知，文章宜選取個體固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。

（五）回歸分析

根據(jù)文中公式（2）的計量思路，將能夠進(jìn)入回歸方程的變量對相關(guān)變量貝塔系數(shù)進(jìn)行回歸，回歸分析結(jié)果見表5所列。

表5 智力資本各要素與β系數(shù)的回歸分析結(jié)果

智力資本各要素與貝塔系數(shù)的回歸分析結(jié)果表明，人力資本替代變量中的HC1、HC4與貝塔系數(shù)在10%水平上呈顯著的正相關(guān)，命題H2a通過了檢驗(yàn)；HC3和HC5與貝塔系數(shù)在10%水平上呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，命題H1a通過了檢驗(yàn)。結(jié)構(gòu)資本替代變量中的SC3與貝塔系數(shù)在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，命題H1b通過了檢驗(yàn)；SC4與貝塔系數(shù)在1%水平上顯著正相關(guān)，命題H2b通過了檢驗(yàn)。關(guān)系資本的替代變量的RC3與貝塔系數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，研究命題H1c通過了檢驗(yàn)。人力資本、結(jié)構(gòu)資本以及關(guān)系資本的各自不同替代變量與貝塔系數(shù)呈現(xiàn)出不同的相關(guān)關(guān)系，問題較為復(fù)雜。

（六）進(jìn)一步研究

人力資本、結(jié)構(gòu)資本各變量對貝塔系數(shù)影響幅度及方向存在著差異，表5的數(shù)據(jù)充分顯示了這種復(fù)雜的關(guān)系。為了進(jìn)一步確定人力資本、結(jié)構(gòu)資本、關(guān)系資本對貝塔系數(shù)的影響程度及方向，文章采用人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本顯著的替代變量進(jìn)行逐步回歸。首先，將單個自變量與因變量分別進(jìn)行回歸，其次，依據(jù)上一步的回歸結(jié)果將自變量按其對因變量影響程度從小到大排序，逐個帶入進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表6所列。

表6 單變量回歸系數(shù)

首先，結(jié)構(gòu)資本中的SC3變量對貝塔系數(shù)的影響程度最大（R2=0.42，Coefficient=-0.75，Prob=0.001 4），SC4次之（R2=0.41，Coefficient=-0.39，Prob=0.007 3）。其次，人力資本中的變量對貝塔系數(shù)的影響程度從大到小的順序是：HC3（R2=0.40，Coefficient=-0.026，Prob=0.013 2）、HC2（R2=0.39，Coefficient=-21.2，Prob= 0.06）、HC1（R2=0.38，Coefficient=3.43E-08，Prob= 0.49）、HC4（R2=0.38，Coefficient=0.001 5，Prob=0.71）。

根據(jù)上述的研究結(jié)果，文章進(jìn)行逐步回歸，結(jié)果見表7所列。

表7 逐步回歸系數(shù)

在表7中，模型1的HC4與貝塔系數(shù)呈弱相關(guān)，模型2、模型3和模型4分別測算了HC1、HC2、HC3與貝塔系數(shù)的關(guān)系。具體是HC1（ΔR2=0.015，ΔAdjustedR2=0.017）對貝塔系數(shù)有正向貢獻(xiàn)，HC2（ΔR2= 0.01,ΔAdjustedR2=0.01)和HC3(ΔR2=0.022，ΔAdjuste?dR2=0.029）對貝塔系數(shù)有顯著負(fù)向作用。

模型5和模型6分別檢測了結(jié)構(gòu)資本的替代變量SC4、SC3分別與β系數(shù)的關(guān)系，具體是SC4對β系數(shù)呈正向影響(ΔR2=0.021,ΔAdjustedR2=0.025),SC3則負(fù)向影響貝塔系數(shù)(ΔR2=0.022，ΔAdjustedR2= 0.028)。

依據(jù)分步回歸結(jié)果，對比人力資本、結(jié)構(gòu)資本中各變量的擬合優(yōu)度的變化程度，現(xiàn)HC2和HC3的作用大于HC1，SC3的影響幅度大于SC4，即人力資本和結(jié)構(gòu)資本與貝塔系數(shù)呈負(fù)相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)H1a和H1b。

1.考慮智力資本三因素耦合效應(yīng)時的實(shí)證檢驗(yàn)

根據(jù)上述的研究結(jié)果，文章發(fā)現(xiàn)智力資本各要素替代變量通過顯著性檢驗(yàn)的變量只占一半，而且多在10%水平下顯著，這究竟是什么原因引起的？因?yàn)橹橇Y本各要素之間存在耦合效應(yīng)，各要素單獨(dú)發(fā)揮的作用十分微弱，智力資本研究應(yīng)著重于要素之間的相互作用，而非要素個體的單獨(dú)作用。國內(nèi)學(xué)者蔣琰（2008）［42］、李經(jīng)路（2013）［43］等驗(yàn)證了智力資本三要素間的耦合作用才能驅(qū)動公司價值的提升這一事實(shí)。據(jù)此，文章采用主成分分析方法來研究各要素耦合作用下智力資本對貝塔系數(shù)的影響。借鑒（劉玉平，2013）的研究思路［44］，對耦合作用下智力資本各要素與貝塔系數(shù)的關(guān)系做進(jìn)一步的研究。

首先將各變量標(biāo)準(zhǔn)化，而后依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)提取主要成分，主成分的解釋總方差表和成分矩陣表分別見表8和表9所列。

表8 解釋方差

基于特征值大于1的原則，文章選取了6個主要成分，其解釋的總方差是81.280%，解釋力度比較充分，即所選的6個主成分能夠綜合反映公司智力資本各要素包含的信息。

表9 成分矩陣

從表9顯示的各主成分的因子載荷可知，各主成分并不是僅僅包括智力資本某一方面的信息，還包括其他兩方面的信息，這進(jìn)一步驗(yàn)證了（李經(jīng)路，2013）［43］和（劉玉平，2013）［44］等的結(jié)論，即智力資本各要素并不能單獨(dú)發(fā)揮作用，人力資本、結(jié)構(gòu)資本以及關(guān)系資本之間存在耦合作用，它們共同作用促進(jìn)了公司價值的實(shí)現(xiàn)。用表9中各主成分的因子載荷除以其特征值的平方根即可得到各變量的特征向量，將特征向量與各替代變量的乘積求和，即可得到主成分值，構(gòu)建的方程如下：

2.回歸結(jié)果

從資本結(jié)構(gòu)角度來看，隨著財務(wù)杠桿的增大公司權(quán)益風(fēng)險逐漸增大。從規(guī)模角度來看，規(guī)模較大的公司會產(chǎn)生規(guī)模報酬，其所面臨的風(fēng)險遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于規(guī)模有限的中小公司，據(jù)此，文章采用分層回歸法研究各主成分與貝塔系數(shù)的關(guān)系。首先，將上述六個主成分與貝塔系數(shù)直接回歸，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。其次，在模型中加入兩個控制變量，再次回歸?；貧w結(jié)果如表10所列。

在表10的分層回歸結(jié)果中，主成分X3、X4和X5均較顯著。模型1（F=1.43，p<0.05）和模型2（F= 1.49，p<0.05）的回歸結(jié)果有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。模型1中主成分X3、X4和X5分別與企業(yè)的貝塔系數(shù)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，研究命題H3通過了檢驗(yàn)。模型2加入了控制變量，但是除了擬合優(yōu)度稍稍增加之外，兩個控制變量并不顯著，這就意味著市場對智力資本的預(yù)期與公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率的關(guān)系不大。

表10 分層回歸結(jié)果

研究結(jié)果充分證明了智力資本各要素間的耦合作用是不容忽視的，只有考慮三者的耦合作用時才能更好地了解智力資本的價值。與智力資本各要素單獨(dú)分析時的回歸結(jié)果相比較，耦合作用下的回歸結(jié)果及方向更加明確，顯著性也提高了，智力資本各要素間的耦合作用與公司貝塔系數(shù)顯著負(fù)相關(guān)，該結(jié)論支持了研究命題H3的合理性。該研究發(fā)現(xiàn)智力資本各要素耦合作用較大，單因素分析會忽略了要素間的耦合作用而有失準(zhǔn)確性。同時，公司在運(yùn)營智力資本時應(yīng)該合理配置智力資本的三要素，動態(tài)、全局考慮三者的匹配作用以實(shí)現(xiàn)公司的價值。

四、智力資本視角下的CAPM構(gòu)建

（一）傳統(tǒng)CAPM中貝塔系數(shù)的推導(dǎo)

上述研究驗(yàn)證了公司貝塔系數(shù)受公司智力資本影響的這一現(xiàn)象。系統(tǒng)風(fēng)險存在于整個經(jīng)濟(jì)市場，所有公司都要受其影響，但不同公司其價值波動幅度大相徑庭，主要是因?yàn)楣矩愃禂?shù)的作用，貝塔系數(shù)越大公司的系統(tǒng)風(fēng)險越大，反之則越小。文章在公式（4）的基礎(chǔ)上來推導(dǎo)基于智力資本的修正貝塔系數(shù)。為簡化推導(dǎo)過程，文章用矩陣表示相關(guān)向量，如公式（5）所示：

借鑒最小二乘法的計算方法，估計常數(shù)α和β系數(shù)，得到公式（6）:

對公式（6）求得參數(shù)α、β的估計值，如公式（7）所示：

得到其中令A(yù)=[] 0,1（8）

將公式（8）求出βit如公式（9）所示：

公式（9）為常見的貝塔系數(shù)表達(dá)式，該公式說明貝塔系數(shù)主要取決于市場收益率和股票收益率，前面的實(shí)證分析表明智力資本是影響企業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險的重要因子，但是以往的貝塔系數(shù)并未考慮智力資本的影響，因此公式（9）所表述的貝塔系數(shù)存在偏差，即sharpe（1964）和linter（1965）的CAPM存在修正的必要性。

（二）考慮智力資本因素的貝塔系數(shù)修正框架

有關(guān)CAPM修正的文獻(xiàn)已經(jīng)十分豐富，但是，鮮少有學(xué)者從智力資本或無形資產(chǎn)的角度著手，大部分學(xué)者在進(jìn)行CAPM修正時幾乎都將影響因素視為外生變量，即所考查的因素與CAPM是獨(dú)立的，往往將一個獨(dú)立的外生變量融入傳統(tǒng)CAPM中，并假設(shè)模型仍是線性關(guān)系，據(jù)此來修正CAPM，但事實(shí)上并非所有的變量都是獨(dú)立的外生變量，也存在內(nèi)生變量的可能性。

智力資本各要素以及耦合作用是影響公司貝塔系數(shù)的內(nèi)生因素，從智力資本內(nèi)生變量的入手，首先對傳統(tǒng)CAPM中的貝塔系數(shù)加以調(diào)整，在此基礎(chǔ)上提出基于智力資本的傳統(tǒng)CAPM修正模型。

在對傳統(tǒng)CAPM中貝塔系數(shù)推論中，已有文獻(xiàn)基本假定誤差εit是獨(dú)立同分布的，即服從（0，1）分布，但實(shí)際上誤差項(xiàng)并不總是服從獨(dú)立同分布。本文中，不同公司其智力資本質(zhì)量、數(shù)量存在差異，它們對貝塔系數(shù)影響則不同，往往是智力資本含量和質(zhì)量均較高的公司對市場風(fēng)險反應(yīng)能力就越強(qiáng)，其股價及收益率就越穩(wěn)定，誤差越小。本文中誤差項(xiàng)并不服從獨(dú)立同分布，反而與智力資本存在著反比關(guān)系，智力資本含量和質(zhì)量越高，誤差越小。假設(shè)智力資本對方差修正的權(quán)重矩陣用B來表示，為了簡單化地處理問題，將矩陣設(shè)定為公式（10）的解析式：

公式（10）中：Iit是衡量公司智力資本含量和質(zhì)量高低（下文用IC比率表示）的變量，且該變量的方差εit服從（0，Bσ2）分布，由于IC比率與εit呈反比例關(guān)系，所以Iit越大，誤差越小，資產(chǎn)i的貢獻(xiàn)越大，擬合效果越好。

依據(jù)傳統(tǒng)β系數(shù)的推論思路，運(yùn)用最小二乘法，方程如下公式（11）所示：

將公式（11）化簡得到公式（12）的解析式：

令C=[0,1]，在公式（13）的基礎(chǔ)上則得到公式（14）：

簡化處理公式（12）后，得到公式（13）的解析式：

根據(jù)前面的推導(dǎo)，可推出基于智力資本的CAPM修正模型，如公式（15）所示：

五、研究結(jié)論與研究建議

（一）研究結(jié)論

文章選取13個指標(biāo)，先后采用多元線性回歸法和主成分分析法從人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本三個維度來反映智力資本與貝塔系數(shù)之間的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本對貝塔系數(shù)的作用方向和大小并不完全一致。首先，實(shí)證結(jié)果表明人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本與公司貝塔系數(shù)顯著負(fù)相關(guān)，關(guān)系資本的作用明顯小于人力資本和結(jié)構(gòu)資本的作用。其次，人力資本、結(jié)構(gòu)資本以及關(guān)系資本之間的耦合作用大于各要素單獨(dú)發(fā)揮作用，且人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本耦合降低企業(yè)的系統(tǒng)風(fēng)險。通過主成分分析發(fā)現(xiàn)人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本三者耦合作用顯著降低了公司的市場風(fēng)險。在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，文章嘗試性地提出了CAPM的修正框架，為后續(xù)研究提供了理論支持。

（二）研究建議

根據(jù)本文的研究結(jié)果，文章從實(shí)務(wù)界運(yùn)營智力資本和理論界探討資本資產(chǎn)定價模型兩個方面提出參考性建議。首先在運(yùn)營智力資本方面，上市公司應(yīng)該注重智力資本各要素的協(xié)同發(fā)展，適當(dāng)降低公司的市場風(fēng)險。其次在探討資本資產(chǎn)定模型方面，理論界應(yīng)關(guān)注智力資本對CAPM的影響，拓展研究范圍。智力資本對貝塔系數(shù)有顯著影響得到了驗(yàn)證，我們應(yīng)該批判性地吸收CAPM豐富的理論價值，促進(jìn)和完善CAPM的資產(chǎn)定價機(jī)制，未來研究應(yīng)該關(guān)注CAPM的修正模型，以滿足知識經(jīng)濟(jì)背景下的資產(chǎn)定價需求以及公司估值的需要。

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Does Intellectual Capital Affect Beta Coefficient of High-tech Companies?—Empirical Evidence from the Data between 2011 and 2014

LI Jing-Lu1,GUO Jing2
（1.School of Accounting,Yunnan University,Kunming 650500,China; 2.Department of Accounting,Zhengzhou Vocational College of Finance and Taxation,Zhengzhou 450048,China）

In the context of knowledge economy,intellectual capital has become the main driving force of corporate value,the corporate value is related to beta coefficient,how intellectual capital affects beta coefficient is worth exploring.According to the manual reporting date of the high-tech industry from 2011 to 2014,this paper explores the influence paths that the elements of intellectual capital alone and the coupling effect of each element on beta coefficient by employing the factor exploration,multiple linear regression and principal compo?nent analysis.The study results show that human capital,structural capital and relational capital all have a negative influence on beta coeffi?cient.However,the influence of the elements of intellectual capital alone on beta coefficient is not significant,only the coupling effect of hu?man capital,structural capital and relational capital has a significant negative influence on company’s beta coefficient.The highlights of the paper are proposing amendment framework of beta,and deducing an amendment model of CAPM which is based on intellectual capital.

intellectual capital;capital asset pricing model;beta coefficient;coupling effect

F276.44

A

1007-5097（2017）02-0134-09

［責(zé)任編輯：張青］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.02.018

2016-12-15

云南省社會科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目（201305）；云南省社會科學(xué)規(guī)劃教育科學(xué)基金項(xiàng)目（AC15010）；云南省教育廳基金項(xiàng)目（2014Y025）；云南大學(xué)人文社會科學(xué)青年項(xiàng)目（13YNUHSS006）；云南大學(xué)教學(xué)改革基金項(xiàng)目（2016Y07）；云南大學(xué)第四批中青年骨干教師資助課題（XT412003）

李經(jīng)路（1974-），男，河南平頂山人，講師，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向：財務(wù)會計理論，無形資產(chǎn)會計，生態(tài)文明測度；郭靜（1990-），女，河南洛陽人，助教，碩士，研究方向：會計理論。