陶云 姚國(guó)榮

摘?要：從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的角度，在借鑒杜邦財(cái)務(wù)分析法的基礎(chǔ)上，運(yùn)用因子分析法得出評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效的五個(gè)綜合因子，然后通過SPSS22.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，研究無形資產(chǎn)存量和增量與安徽上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間的相關(guān)性。發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)，無形資產(chǎn)存量與經(jīng)營(yíng)績(jī)效呈明顯的正相關(guān)性，而無形資產(chǎn)增量對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的貢獻(xiàn)有一定的滯后性，最后提出了安徽上市公司在無形資產(chǎn)投入和管理上的一些建議。

關(guān)鍵詞：無形資產(chǎn)?企業(yè)績(jī)效?貢獻(xiàn)?安徽上市公司

當(dāng)前，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，向著高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)代邁進(jìn)，創(chuàng)新作為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力已得到普遍認(rèn)可。安徽上市公司不僅是安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一股重要推動(dòng)力量，同時(shí)也對(duì)加快推進(jìn)長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展具有重要影響，在這一時(shí)代背景下，安徽上市公司必須要加強(qiáng)創(chuàng)新，才能適應(yīng)新形勢(shì)并引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展。2019年發(fā)布的《安徽上市公司發(fā)展報(bào)告（2019）》中建議安徽上市公司要以創(chuàng)新賦能價(jià)值創(chuàng)造，增強(qiáng)企業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。[1]無形資產(chǎn)是企業(yè)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)為戰(zhàn)略資源的集中體現(xiàn)，因此，研究無形資產(chǎn)與安徽上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間的相關(guān)性具有非常重要的時(shí)代意義。關(guān)于無形資產(chǎn)的定義和范疇，學(xué)者們有著不同的觀點(diǎn)，湯湘希教授認(rèn)為無形資產(chǎn)是一種特殊經(jīng)濟(jì)資源的集合體，顧客、員工技能，與供應(yīng)商的關(guān)系等也屬于無形資產(chǎn)[2]。王維平從不同的視角對(duì)無形資產(chǎn)進(jìn)行了分類，其中認(rèn)為商譽(yù)屬于不可辨認(rèn)的無形資產(chǎn)，企業(yè)文化屬于觀念型無形資產(chǎn)[3]。本文從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)視角來研究創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新常態(tài)下無形資產(chǎn)對(duì)安徽上市公司績(jī)效的貢獻(xiàn)，參照我國(guó)《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》中關(guān)于無形資產(chǎn)的界定，無形資產(chǎn)主要包括專利權(quán)、非專利技術(shù)、商標(biāo)權(quán)、著作權(quán)、特許權(quán)、土地使用權(quán)等。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

關(guān)于無形資產(chǎn)與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性研究，國(guó)內(nèi)許多學(xué)者都做了研究。劉彬（2009）在考察了我國(guó)上市公司無形資產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的相關(guān)性后發(fā)現(xiàn)，無形資產(chǎn)對(duì)公司績(jī)效有顯著的、正向的貢獻(xiàn)作用[4]。徐力（2011）對(duì)2008-2010年上海證券交易所A股制造業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效與無形資產(chǎn)之間的關(guān)系做了研究，結(jié)果表明無論是存量還是增量均對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生正向影響，但無形資產(chǎn)增量對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響存在滯后期[5]。張小有（2016）通過對(duì)A股上市公司2012-2014年無形資產(chǎn)與企業(yè)價(jià)值的相關(guān)性研究，發(fā)現(xiàn)無形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響由不顯著的負(fù)向影響逐步向顯著的正向影響轉(zhuǎn)變，并且這種正向影響越來越明顯[6]。崔也光（2017）研究了滬深兩市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效與無形資產(chǎn)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中，公司績(jī)效對(duì)無形資產(chǎn)的依賴性越來越強(qiáng)[7]。劉承楓（2018）基于有色金屬行業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，研究了企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響，結(jié)果表明無形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響存在滯后性[8]。通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理和總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)，雖然學(xué)者們對(duì)無形資產(chǎn)與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性作了大量的研究，但是專門研究安徽上市公司無形資產(chǎn)與其經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間關(guān)系的文獻(xiàn)幾乎沒有，此外，學(xué)者們的研究結(jié)果大都都肯定了無形資產(chǎn)與企業(yè)績(jī)效之間的正向相關(guān)性，但無形資產(chǎn)投入對(duì)企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)有一定的滯后性?；谝陨蠈W(xué)者們的研究成果，本文以安徽上市公司為研究對(duì)象，考察其無形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)并提出以下研究假設(shè)：

H1：無形資產(chǎn)存量與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效正相關(guān)

H2：無形資產(chǎn)增量與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效正相關(guān)

H3：無形資產(chǎn)增量對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響存在滯后性

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文旨在從財(cái)務(wù)的角度研究安徽上市公司無形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)，在研究對(duì)象的選取上不區(qū)分行業(yè)性質(zhì)，以在上海證券交易所和深圳證券交易所上市的安徽公司為研究對(duì)象，以2016年至2018年為研究期間，剔除期間數(shù)據(jù)不全和ST、*ST的企業(yè)，最終得到82個(gè)樣本觀測(cè)值，所有數(shù)據(jù)均來源于國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，在進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和處理時(shí)主要采用的是SPSS22.0軟件。

（二）變量選取與界定

考慮到單一指標(biāo)衡量的缺陷，在評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效指標(biāo)的選取上，本文從盈利、成長(zhǎng)、營(yíng)運(yùn)、償債能力這四個(gè)角度出發(fā)，每個(gè)角度選取多個(gè)能夠反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的代表性財(cái)務(wù)指標(biāo)，其中盈利能力包括營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、利潤(rùn)總額、凈利潤(rùn)、銷售凈利率、資產(chǎn)報(bào)酬率和凈資產(chǎn)收益率這6個(gè)指標(biāo)，成長(zhǎng)能力包括總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率這4個(gè)指標(biāo)，營(yíng)運(yùn)能力包括應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這3個(gè)指標(biāo)，償債能力包括流動(dòng)比率、速凍比率和資產(chǎn)負(fù)債率這3個(gè)指標(biāo)，共計(jì)16項(xiàng)，后文將運(yùn)用因子分析法對(duì)這16個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維，得出企業(yè)總體績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，其他主要研究變量設(shè)計(jì)并匯總?cè)缦拢ㄈ绫?所示）：

（三）模型構(gòu)建

為驗(yàn)證假設(shè)1，本文建立以下研究模型：

在研究2016年無形資產(chǎn)增量對(duì)2017和2018年企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)時(shí)，為了保證研究結(jié)果的有效性，又新增了2017年無形資產(chǎn)增量和2018年無形資產(chǎn)增量這兩個(gè)控制變量。因此，為驗(yàn)證假設(shè)2和假設(shè)3，本文建立以下研究模型：

其中：t+n代表i公司的第t+n期，an為變量系數(shù)，n=0，1，2，3，4，5，6，7，8，εi是隨機(jī)變量。模型（3-1）用來檢驗(yàn)假設(shè)1，模型（3-2）用來檢驗(yàn)假設(shè)2，在假設(shè)2檢驗(yàn)結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用模型（3-3）和（3-4）來對(duì)假設(shè)3進(jìn)行檢驗(yàn)。

三、總體績(jī)效指標(biāo)的因子分析

本研究中所用的公司績(jī)效這一變量是通過因子分析法計(jì)算出的總體績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，這一方法在以往的實(shí)證研究中已被廣泛應(yīng)用于公司的績(jī)效評(píng)價(jià)中，如張維今運(yùn)用因子分析法評(píng)價(jià)了我國(guó)零售業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效[9]。首先對(duì)反映企業(yè)盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力、償債能力16項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)采用因子分析法進(jìn)行提煉，得到五個(gè)綜合因子，由于文章篇幅所限，僅給出如下結(jié)果（如表2所示）：

其中因子1主要代表營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、利潤(rùn)總額和凈利潤(rùn)，反映的是企業(yè)的盈利能力;因子2主要代表流動(dòng)比率、速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率，反映的是企業(yè)的償債能力;因子3主要代表銷售凈利率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、凈資產(chǎn)收益率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率，反映的是企業(yè)的盈利和成長(zhǎng)能力;因子4主要代表應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，反映的是企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力;因子5主要代表總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率，反映的是企業(yè)的成長(zhǎng)能力。

從表3給出了五個(gè)因子分別與16個(gè)原指標(biāo)之間的得分系數(shù)，根據(jù)該成分得分系數(shù)矩陣可以建立相應(yīng)的關(guān)系表達(dá)式，如果用F（i）代表第i個(gè)因子，i=1，2，3，4，5，則取值的計(jì)算如下：

F（1）=0.332*營(yíng)業(yè)利潤(rùn)+0.34*利潤(rùn)總額+0.338*凈利潤(rùn)-0.043*銷售凈利率+0.006*總資產(chǎn)報(bào)酬率-0.008*凈資產(chǎn)收益率+0.01*總資產(chǎn)增長(zhǎng)率-0.063*凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率-0.039*營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率+0.054*營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率+0.015*應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率+0.004*流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-0.056*總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-0.024*流動(dòng)比率-0.023*速動(dòng)比率-0.017*資產(chǎn)負(fù)債

最后通過加權(quán)平均法來計(jì)算企業(yè)的總體績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中各勝任力因子所占權(quán)重根據(jù)各自對(duì)原指標(biāo)總方差的貢獻(xiàn)程度來確定，即分別用各公因子方差除以74.207%（即5個(gè)公因子的累積方差，見表2），最終計(jì)算結(jié)果如表4所示，記W（i），為第i個(gè)因子所占權(quán)重，i=1，2，3，4，5，則2016年總體績(jī)效指標(biāo)計(jì)算如下：

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）無形資產(chǎn)存量與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的實(shí)證研究

1.描述性統(tǒng)計(jì)。表5反映了樣本企業(yè)在2016-2018年間每期的績(jī)效指標(biāo)、無形資產(chǎn)存量和無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)比情況。首先，從三年的績(jī)效情況來看，雖然企業(yè)間績(jī)效差別較大，總體績(jī)效水平呈現(xiàn)波動(dòng)，但總體上是穩(wěn)定的。其次，從無形資產(chǎn)存量來看，樣本企業(yè)間差異很大，2016-2018年的極差值分別為91.6億、95.6億、100.1億，除此之外，三年中無形資產(chǎn)存量的標(biāo)準(zhǔn)差以及無形資產(chǎn)最大值與均值之間的差距均較大。因此，樣本企業(yè)間無形資產(chǎn)存量存在明顯差異，但整體上保持逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。最后，從無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)比值來看，2016-2018年間無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例幾乎沒有變化，這說明企業(yè)的無形資產(chǎn)基本保持了與總資產(chǎn)同步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

2.相關(guān)性分析。為驗(yàn)證假設(shè)1，在利用模型（3-1）的基礎(chǔ)上，分別對(duì)樣本企業(yè)2016年、2017年和2018年的經(jīng)營(yíng)績(jī)效與其無形資產(chǎn)存量進(jìn)行偏相關(guān)分析，結(jié)果列示如下（如表6所示）：

表6反映了樣本企業(yè)分別在2016-2018這三年中無形資產(chǎn)存量與公司績(jī)效的偏相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明在控制了相關(guān)變量影響之后，樣本企業(yè)2016年、2017年和2018年的經(jīng)營(yíng)績(jī)效與其無形資產(chǎn)存量之間均在95%的置信水平上顯著，相關(guān)系數(shù)分別為0.296、0.15和0.249，其中2016年在99%的置信水平上顯著，顯著性水平為0.009。因此，樣本企業(yè)2016-2018年的無形資產(chǎn)存量對(duì)當(dāng)期的經(jīng)營(yíng)績(jī)效均有積極地貢獻(xiàn)作用，說明無形資產(chǎn)在企業(yè)中對(duì)其經(jīng)營(yíng)績(jī)效的作用越來越顯著。

3.回歸分析。為驗(yàn)證假設(shè)1，再分別對(duì)企業(yè)2016年、2017年和2018年的無形資產(chǎn)存量與當(dāng)期經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，分析結(jié)果歸納如下（如表7所示）：

表7顯示，將模型（3-1）運(yùn)用到2016-2018年后，顯著性水平均為0.00，表明模型整體存在顯著的線性關(guān)系，再根據(jù)DW檢驗(yàn)和共線性檢驗(yàn)的結(jié)果，可以判斷模型不存在多重共線和自相關(guān)問題，模型是有效的。

表8展示了樣本企業(yè)在2016-2018間每期企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效與無形資產(chǎn)存量之間的標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)，分別為0.228，0.123和0.214，p值分別為的0.009，0.04和0.029，說明無形資產(chǎn)存量對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的貢獻(xiàn)是顯著的。

（二）無形資產(chǎn)增量與經(jīng)營(yíng)績(jī)效關(guān)系的實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)。表9顯示在2016-2018這三年中，樣本企業(yè)在無形資產(chǎn)方面的投資有很大差異，其中2018年差異最為明顯。從無形資產(chǎn)增量的均值來看，2016年和2017年變化不大，2018年大幅提升。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，企業(yè)間對(duì)無形資產(chǎn)的投資波動(dòng)很大。此外，雖然無形資產(chǎn)增量占總資產(chǎn)增量的比值在逐年下降，但是無形資產(chǎn)的增長(zhǎng)率卻逐年上升，其中2018年上升幅度最大，達(dá)到38%以上，說明企業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，總資產(chǎn)和無形資產(chǎn)都在迅速擴(kuò)張，但無形資產(chǎn)的增速跟不上總資產(chǎn)的增長(zhǎng)速度?？傊?，2016-2018年間樣本企業(yè)無形資產(chǎn)投資大幅度提升，說明企業(yè)認(rèn)識(shí)到了無形資產(chǎn)的重要性，只不過不同企業(yè)之間的投資差異較大。

2.相關(guān)性分析。為驗(yàn)證假設(shè)2和假設(shè)3，首先對(duì)無形資產(chǎn)增量與經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行相關(guān)分析，既包括無形資產(chǎn)增量與當(dāng)期經(jīng)營(yíng)績(jī)效相關(guān)分析，也包括無形資產(chǎn)增量與后期經(jīng)營(yíng)績(jī)效的相關(guān)分析。

表10反映了在考慮控制變量后，樣本企業(yè)2016年無形資產(chǎn)增量分別與2016-2018年每期企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性，2017年無形資產(chǎn)增量分別與2017年、2018年企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性，以及2018年無形資產(chǎn)增量與其當(dāng)年企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性。其中2016-2018年間每期經(jīng)營(yíng)績(jī)效分別與2016年無形資產(chǎn)增量之間的相關(guān)系數(shù)說明兩者之間相關(guān)性均不顯著，但相關(guān)性呈現(xiàn)越來越明顯的趨勢(shì)。2017年經(jīng)營(yíng)績(jī)效與當(dāng)期無形資產(chǎn)增量之間也沒有顯著的相關(guān)性，但是2018年企業(yè)績(jī)效與2017年無形資產(chǎn)增量間的相關(guān)性已非常顯著，顯著性水平為0.026，2018年的無形資產(chǎn)增量對(duì)當(dāng)期經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響也十分明顯，顯著性水平為0.002。因此，雖然無形資產(chǎn)投資對(duì)企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)作用有一定的滯后性，但滯后期在逐漸縮短，2016年無形資產(chǎn)增量與2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間的相關(guān)性不明顯，說明滯后期在三年以上，但是2017年無形資產(chǎn)投資對(duì)2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的貢獻(xiàn)作用已十分明顯，說明滯后期縮短為一年，2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效與當(dāng)年無形資產(chǎn)增量之間顯著相關(guān)，說明已沒有滯后期。由此可見，無形資產(chǎn)增量對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有顯著的貢獻(xiàn)作用，但存在一定的滯后期，且滯后期越來越短，說明無形資產(chǎn)投資對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的貢獻(xiàn)越來越明顯。

3.回歸分析。最后對(duì)樣本企業(yè)2016年無形資產(chǎn)增量分別對(duì)2016年、2017年和2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響進(jìn)行回歸分析，結(jié)果整理如下（如表11所示），模型（3-2）、（3-3）、（3-4）均顯著，并且通過VIF檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)均不存在共線性問題。

表12顯示了樣本企業(yè)2016年無形資產(chǎn)增量分別與2016年、2017年和2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)，分別為0.071，0.195和0.196，顯著性水平分別為0.458，0.320和0.000，其中在研究后兩期經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響中，新增了2016年的無形資產(chǎn)增量、2017年與2018年無形資產(chǎn)增量作為控制變量，保證了研究結(jié)果的有效性。通過分析結(jié)果可以看出，企業(yè)2016年無形資產(chǎn)投資對(duì)其2016年、2017年和2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響不明顯，但顯著性水平越來越小，相關(guān)系數(shù)也越來越大，表明無形資產(chǎn)增量對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效能夠發(fā)揮積極的貢獻(xiàn)作用，但有一定的滯后性，且滯后期超過三年。

五、研究結(jié)論和建議

本文從財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的角度出發(fā)，以安徽上市公司為例，通過實(shí)證分析驗(yàn)證了樣本企業(yè)無形資產(chǎn)與公司績(jī)效之間的關(guān)系，現(xiàn)將有關(guān)研究結(jié)論總結(jié)如下：

1.從無形資產(chǎn)存量及其與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系來看，描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，無形資產(chǎn)存量在安徽上市公司間差別很大，且每年都在上升，此外，無形資產(chǎn)與總資產(chǎn)比變化不大，說明企業(yè)無形資產(chǎn)與總資產(chǎn)基本保持了同步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。相關(guān)性分析和回歸分析結(jié)果顯示，安徽上市公司無形資產(chǎn)存量與當(dāng)期的經(jīng)營(yíng)績(jī)效均呈明顯的正相關(guān)性，lkjv無形資產(chǎn)存量對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的貢獻(xiàn)是顯著的。因此，安徽上市公司應(yīng)認(rèn)識(shí)到無形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)的重要性，加大對(duì)無形資產(chǎn)的核算和管理。

2.從無形資產(chǎn)增量及其與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系來看，描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，安徽上市公司對(duì)無形資產(chǎn)的投資波動(dòng)很大，雖然無形資產(chǎn)增量占總資產(chǎn)增量的比值在逐年下降，但無形資產(chǎn)的增長(zhǎng)率卻逐年上升，其中2018年上升幅度最大，達(dá)到38%以上，說明企業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，總資產(chǎn)和無形資產(chǎn)都在迅速擴(kuò)張，但無形資產(chǎn)的增速跟不上總資產(chǎn)的增長(zhǎng)速度。相關(guān)性分析和回歸分析結(jié)果顯示，安徽上市公司2016年無形資產(chǎn)增量與2016-2018這三年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的相關(guān)系數(shù)表明兩者之間沒有顯著的相關(guān)性，但相關(guān)性越來越強(qiáng)。2017年無形資產(chǎn)增量對(duì)當(dāng)年經(jīng)營(yíng)績(jī)效也表現(xiàn)為不顯著，但對(duì)2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響已十分顯著，顯著性水平為0.026。2018年的無形資產(chǎn)增量對(duì)當(dāng)期經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響已十分明顯，顯著性水平為0.002，說明安徽上市公司無形資產(chǎn)投入對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有積極的貢獻(xiàn)作用，但這種貢獻(xiàn)作用并不一定體現(xiàn)在當(dāng)期的經(jīng)營(yíng)績(jī)效中。因此，安徽上市公司在擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，增加資產(chǎn)投入的同時(shí)，應(yīng)保持無形資產(chǎn)與總資產(chǎn)的同步增長(zhǎng)，才能更大限度的發(fā)揮無形資產(chǎn)對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的貢獻(xiàn)作用。

3.從無形資產(chǎn)增量對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響的滯后性來看，相關(guān)性分析和回歸分析結(jié)果顯示，安徽上市公司2016年無形資產(chǎn)增量與2016-2018這三年經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間均沒有顯著的相關(guān)性，說明滯后期在三年以上。2017年無形資產(chǎn)增量對(duì)當(dāng)年經(jīng)營(yíng)績(jī)效也表現(xiàn)為不顯著，但對(duì)2018年經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響已十分顯著，說明滯后期僅為一年。2018年無形資產(chǎn)增量對(duì)當(dāng)期經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響就已十分明顯，不存在滯后期。由此可知，無形資產(chǎn)增量對(duì)企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)作用有一定的滯后性，但滯后期卻越來越短。因此，安徽上市公司應(yīng)客觀認(rèn)識(shí)對(duì)無形資產(chǎn)的投資，不以追求眼前利益為目的，從長(zhǎng)期發(fā)展的角度加大對(duì)無形資產(chǎn)的投入，確保企業(yè)更加長(zhǎng)遠(yuǎn)的高質(zhì)量發(fā)展。

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〔本文系2018年安徽省教育廳高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究項(xiàng)目“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新常態(tài)下無形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)績(jī)效的貢獻(xiàn)：基于安徽上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)”（項(xiàng)目編號(hào)：SK2018A0900）階段性成果〕

〔陶云（通訊作者），安徽機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院。姚國(guó)榮，安徽師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院〕