智力资本、会计信息质量和高技术企业绩效

曾洁琼 张 婷

（武汉纺织大学 会计学院，武汉430073）

一、引言

知识经济时代，企业资源结构发生了改变，重心已由财务资产转移至智力资本，智力资本成为企业价值创造的关键因素，传统的财务报表由于不能将智力资本纳入进来，已很难准确地反映企业的真正价值，也无法使企业获得持续的竞争优势[1]。高技术企业处于高技术、高智力、高资本密集和高竞争的行业，其创造价值的主要动力依赖于知识的创造、累积、共享和整合，因此，智力资本的管理和信息披露直接关系到高技术企业的价值创造和实现，影响其绩效。

众所周知，企业绩效的影响因素是多方面的并且作用机理很复杂，涉及多学科。而智力资本作为知识经济时代企业最重要的经济资源，对其进行管理成为了学术界和实务界的热点话题，很多学者探讨了其对企业绩效的影响，然而结论却存在较大差异。部分学者研究发现智力资本整体对企业绩效有显著的持续性正向影响[2]，还有一部分学者发现智力资本只有部分维度对企业绩效存在显著影响，而这些影响有些学者研究证明是正向的[3]，有些学者研究认为是负面的[4]。鉴于研究结论的差异，学者们开始探讨其作用机制，是否存在某些中介（或者调节）变量成为智力资本影响企业绩效的传导渠道。已有的研究中传导渠道包括组织学习能力、动态能力、企业能力及战略柔性等[5][6]，鲜见其他的中介传导效应研究成果。智力资本作为知识经济时代企业最重要的资源，其信息的披露关系到企业的前途和命运，增加信息的透明度，能为企业绩效的提高提供可靠的保障，并且少数学者从理论和实证的角度论证了智力资本信息披露对企业绩效的积极影响[7][8]。故本文大胆引入会计信息质量作为中介变量来探讨智力资本对高技术企业绩效的影响机理。

本文在借鉴国内外相关研究成果的基础上，以上市的高技术企业为研究样本，构建结构方程模型，来探索智力资本、会计信息质量与企业绩效之间的关系，一方面为高技术企业充分利用智力资本、形成持续的竞争优势、提升企业绩效提供实证支持；另一方面，为企业加强智力资本管理，尤其是促使智力资本信息披露政策的制订提供实务上的支持，从而提高企业会计信息质量，在实证上为会计信息的有用性提供新的证据。同时，从数据的来源方式来讲，丰富了此领域的相关文献。因为有关智力资本数据的来源要么使用问卷调查的方式得到，要么利用财务数据用智力增值系数（VAIC）来度量，但Iazzolino等认为VAIC系数不是度量智力资本的价值，而是度量智力资本所创造的价值，是一种从利益相关者角度来衡量价值创造的绩效衡量指标[9]。

二、理论分析与研究假设

（一）智力资本与企业绩效

自1969年加尔布雷斯正式提出智力资本概念后，学者们开始致力于探讨智力资本的定义和分类。其中Edvinsson和Malon的定义和分类在学术界被广泛使用，他们认为智力资本是指在企业的生产及管理活动中由组织知识转化而来的能够使企业实现市场价值与现有资产增值的知识资源和能力的总和[10]P108-120）。这一概念在体现智力资本知识资源的同时，也体现了其价值创造的本质。他们同时将智力资本划分为人力资本、流程资本、创新资本和客户资本四个维度。本文对智力资本的划分也采用此分类标准。

长期以来，“绩效”是学术界度量企业质量和政府政策有效性的指标。随着企业面临的竞争越来越激烈，竞争方式越来越复杂，绩效也就变得越来越重要，也越来越受到学术界的关注。绩效度量和评价是企业经营必不可少的一个环节。Venkatraman和Ramanujamt将绩效度量分为三个方面：财务绩效、操作绩效和经营绩效[11]。但企业决策将最终反映在财务绩效上，而且，那些非定量化的信息通常很难得到，因此对企业绩效的评价往往使用那些反映在财务报告中的定量化的财务绩效，故本文采用财务绩效作为企业绩效的评价标准。智力资本对企业绩效的影响引起了国内外学者的广泛关注。Bontis首次对此进行了实证研究[12]。随后的研究侧重于智力资本的某些维度或其整体对企业价值和绩效的影响规模和方式上，认为智力资本对企业绩效具有直接或间接的影响[13]。对于处于经济转型期的中国来说，智力资本在企业创造价值的过程中发挥作用，会受到更为复杂因素的影响。鉴于此，预期智力资本对中国的高技术企业的财务绩效有显著影响，故提出以下假设：

假设H1：智力资本显著影响高技术企业绩效。

（二）智力资本与会计信息质量

国内外对会计信息质量的定量分析大多采用替代变量法，即通过选取替代指标，考察其理论数值与实际数值的差异来判断会计信息质量的高低。此类型的研究主要侧重6个方面：盈余质量、价值相关性、及时性、可比性、披露质量及透明度[14]。我国学者陈守德认为，透明度是会计信息表述的主要质量特征。魏明海、刘峰、施鲲翔则将会计透明度视为会计信息质量的全面概念，包括会计准则的制定和执行、会计信息质量标准、信息披露和监管等。本文采纳此观点，将会计信息透明度作为会计信息质量的替代变量进行研究。

现有研究表明，智力资本信息的披露能显著影响企业价值，智力资本管理越好的企业越愿意进行智力资本披露，从而提高企业的会计信息质量，即智力资本与会计信息质量呈正相关关系[1][3]。国内学者赵海林研究发现许多高管尝试披露公司的智力资本，以降低信息的不对称性，增加高管和股东之间的透明度[15]。张丹实证研究得出，智力资本信息对外部投资者的投资决策和企业内部的管理活动具有非常重要的作用，智力资本信息要素的披露频率对股票发行价的影响具有统计显著性；我国智力资本信息的披露对企业市值、股票发行价有着重大的影响，从而说明智力资本具有非常重要的预测性和信息传递作用[8]。但鲜见直接论证智力资本与会计信息质量之间关系的文章。鉴于理论和实际，本文认为，企业若拥有较多的智力资本，便会有披露的意愿，而智力资本这种无形资本的披露丰富了会计信息的内容，能增加会计信息的透明度。企业会计信息是企业利益相关者做出各自经营决策的基础。普华永道在2001年开展的一系列调查研究表明，在投资者认为最重要的信息中，五成是智力资本，中等重要的信息是顾客、雇员和创新能力等三类智力资本，而现行的过于格式化的会计信息披露模式只允许符合一定的要素定义和计量原则的项目纳入，导致人力资源、商誉等这些难以货币化的信息无法在报表中得以充分披露，造成信息不对称，影响投资者决策。智力资本需要找到合适的方法进行充分披露，以提升会计信息的相关性和准确性，增加会计信息的透明度，从而提高投资者决策的有效性。而高技术企业披露智力资本信息，可以帮助投资者正确评估企业未来创造价值的能力，提高企业的透明度，减少投资风险，降低资本成本，增加企业价值[1]。因而我们有理由相信，智力资本有助于提升会计信息质量。故提出以下假设：

假设H2：智力资本显著影响会计信息质量。

（三）会计信息质量与企业绩效

会计信息质量对企业绩效的影响是企业管理的一个永恒话题，国内外学者为此做出了不懈的努力。Healy和Palue指出，企业通过提高财务报告信息的透明度，不仅可以降低内部管理者和外部投资者间的信息不对称，还能促进企业股价和流动性的显著提升[16]。从企业治理的角度来看，提高会计信息的披露质量有助于企业治理机制的有效运行；从资本成本的角度来看，提高会计信息的披露水平有助于降低资本成本；从企业价值的角度来看，会计信息透明度的提高有助于企业股价的提升[8]。Patel和Dallas研究发现，信息披露水平高的公司，相应的市价／账面价值比也较高。张宗新等也研究证实，信息披露质量越高的公司经营指标相应越高；股票在二级市场上的表现也与信息披露质量存在正相关关系[17]。高会计信息透明度的公司，其会计绩效和市场绩效都更优[18]。朱松从债券参与者的角度研究认为，高质量的会计信息能够降低信息不对称程度，降低债权人和中小投资者的风险；高质量的会计信息有利于提高投资者的决策效果[19]。邓启稳实证研究表明，公司业绩与会计信息质量正相关[20]。冉秋红等认为智力资本信息对组织经营绩效产生了积极的、正向的影响，但存在行业差异[21]。可见，会计信息质量将影响企业绩效，而对于高技术企业而言更是如此。故提出以下假设：

假设H3：会计信息质量显著正向影响高技术企业绩效。

（四）会计信息质量的中介作用

Baron和Kenny指出，作为中介变量要满足以下条件：一是中介变量与解释变量要有较强的关系，二是中介变量与被解释变量也要有较强的关系。基于上述分析可知，智力资本、会计信息质量及企业绩效之间存在着紧密的联系。智力资本作为企业的战略性资源构成了企业保持持续竞争优势的基础，而这些战略性资源作为投资者进行决策的关键信息，通过企业报告进行充分地披露，提高了会计信息的相关性、充分性和及时性，从而帮助投资者做出更适宜高效的决策，进而促进企业绩效的提升。智力资本信息披露的不足不仅会影响投资者的投资决策，提高投资者的投资成本，还会导致智力资本密集型企业无法及时获得足够的资本支持，影响智力资本密集型企业的健康发展。因此，智力资本逐渐成为企业价值和竞争优势的关键驱动因素，智力资本信息也逐渐成为企业外部各利益相关者共同关心的企业核心信息[21]。因而可以预期，会计信息质量在智力资本对中国高技术企业绩效的影响中具有中介效应，故提出如下假设：

假设H4：会计信息质量在智力资本与高技术企业绩效之间的关系中起中介作用。

三、研究设计

（一）变量的定义与说明

1.解释变量和被解释变量的定义。Edvinsson和Malon将智力资本划分为人力资本、创新资本、流程资本和关系资本，本文参照此种分法并借鉴Kuo-An Tseng等的研究成果，选取人均营业收入IC1（营业收入／员工总数）作为人力资本指标；将研发强度IC2（研发投入／总资产）作为创新资本指标，因为研发费用对市场价值具有积极的解释能力；以流动资产周转率IC3（主营业务收入／平均流动资产总额）作为流程资本指标，它是指流动资产（如现金、应收账款和存货）为企业创造净收入的能力；以营业收入增长率IC4（（本期营业收入—上期营业收入）／上期营业收入）作为关系资本指标，企业和顾客之间的关系和沟通体现在营业收入增长率这个指标上。本文分别以这四个指标作为智力资本四个维度的替代变量。在企业绩效的指标选取上，根据前面的分析，本文选取企业财务报告中能够获得的定量化指标，并考虑到智力资本对市场价值的影响，故除了一般的财务绩效指标——资产报酬率ROA（净利润／平均总资产）和净资产报酬率ROE（净利润／平均净资产）——作为获利能力指标之外，还选取了市场绩效指标——市账率（市场价值MV／普通股账面价值BV）和托宾Q值（市场价值／重置成本）。

2.中介变量的定义。国内外对会计信息质量的定量分析大多采用替代变量法，本文以会计信息透明度作为会计信息质量的替代变量进行研究。关于会计信息透明度的衡量指标，目前并没有统一的定论，根据国内外研究现状，文章借鉴Bhattacharya等以及游家兴、李斌的研究方法[22][23]，选取盈余激进度（earnings aggressiveness）和盈余平滑度（earnings smoothing）两个指标作为会计信息透明度的替代变量。其中：

盈余激进度（Ea）＝（当年净利润-当年经营活动现金净流量）／当年年初总资产

盈余平滑度（Es）＝企业在（n-3，n）期间经营活动现金净流量与当年年初总资产之比的标准差／企业在（n-3，n）期间净利润与当年年初总资产之比的标准差

由于盈余激进度反映的是上市公司推迟确认费用、加快确认收入的倾向，而盈余平滑度反映的是上市公司盈余与真实收益的差距。两者的特点在于，盈余激进度和盈余平滑度指标越大，表示企业的会计信息透明度越低，因而在后续的结构方程模型分析中，选取两者的倒数作为指标，以保证会计信息质量的指标方向与智力资本和企业绩效的指标方向一致。

（二）样本的选择与数据来源

本文按照《中国科技统计年鉴》中高技术产业的分类标准，选取2009年12月31日前在深沪交易所上市的A股高技术企业为研究对象，提取2010～2012年的相关数据为研究样本，剔除样本中数据不全和被ST的公司。最终，选取了包括电子元器件（C51），仪器仪表及文化、办公用机械制造业（C78），医药、生物制品（C8），通信及相关设备制造业（G81），计算机及相关设备制造业（G83），计算及应用服务业（G87）（CSRC行业分类标准）等6个高技术行业的161家上市公司作为研究样本。本文的数据来自同花顺数据库和上市公司年报，并经手工摘录整理而成。

四、实证分析结果

（一）描述性统计分析

根据描述性统计结果（限于篇幅，结果未在文中列示）可知，ROE和ROA的均值分别为10.07%和8.17%，托宾Q值超过100%，而MV／BV值则超过200%，说明中国的高技术企业有较强的价值创造能力，资产的市值高于账面价值。就智力资本而言，人均营业收入的均值为0.83百万元，研发强度均值为2%，流动资产周转率的均值为130%，营业收入增长率均值为17%，说明我国的高技术企业正处于高速发展时期，且创收能力不断增强。就会计信息质量而言，盈余激进度的均值为1%，说明高技术企业的会计报表信息具备较高的可靠性。

对各变量进行Pearson相关系数检验可知，智力资本各个指标都与会计信息质量和企业绩效显著相关。其中，人均营业收入和研发强度与盈余激进度在5%的水平上显著相关，营业收入增长率与盈余激进度在1%的水平上显著相关，流动资产周转率则与会计信息质量的相关性不显著。整体来看，智力资本对会计信息质量有显著影响。智力资本四个指标中，研发强度和营业收入增长率与账面价值指标ROE和ROA均至少在5%的水平上显著相关，而这四个指标都与市值指标托宾Q和MV／BV显著相关，说明智力资本可能具有价值创造能力。会计信息质量指标中，盈余激进度与ROE、ROA及MV／BV均显著正相关，盈余平滑度则与ROA、托宾Q及 MV／BV显著负相关。由此，假设H1、H2及H3初步得到验证。

（二）结构方程模型分析

本文采用结构方程模型对中介效应进行检验，运用Smartpls 2.0软件进行分析，将会计信息质量的指标取倒数后分析，结果如下：

在对外生潜在变量的解释程度方面，就智力资本而言，观测变量的解释程度排序依次是：营业收入增长率、人均营业收入、研发强度和流动资产周转率；盈余激进度和盈余平滑度的解释程度平均超过40%。而在企业绩效方面，所有观测变量的解释程度平均值都超过65%，较好地体现了企业绩效。在指标的潜在适用性方面，就智力资本而言，除流动资产周转率不显著，研发强度的显著性水平为10%外，其他指标的显著性水平均达到5%；在会计信息质量方面，盈余平滑度的显著性水平为5%，而盈余激进度则通过了1%的显著性水平检验；企业绩效的所有指标也都通过了1%的显著性水平检验。这表明各指标均具有潜在适应性。

智力资本所在列的AVE平方根为0.502，大于其所在列的相关系数0.136和0.184，而会计信息质量的AVE平方根为0.710，大于其相关系数0.333，说明测量模型整体具有较好的区分效度。在信度检验中，企业绩效的组合信度为0.898，大于标准0.6，阿尔法系数CCA为0.857，大于0.6，表明企业绩效有显著内部一致性和较高的稳定性。一般认为AVE值大于0.5较合适，而企业绩效的AVE值为0.678，说明企业绩效有较好的区分效度。

结构方程模型的回归结果如图1所示。由图1可知，智力资本对企业绩效有显著影响，系数为0.333，显著性水平为1%，假设H1成立；智力资本对会计信息质量有显著影响，其系数为0.136，显著性水平为5%，假设H2得到验证；会计信息质量对企业绩效的影响也通过了假设检验，系数为0.184，显著性水平为1%。因此，假设H1、H2和H3都得到了验证。这表明智力资本可以通过会计信息质量显著影响企业绩效，也就是说会计信息质量在智力资本和企业绩效间起到部分中介的作用，假设H4得到支持。智力资本对企业绩效的直接影响是0.333，通过会计信息质量对企业绩效的间接影响是0.025（＝0.136×0.184），因此智力资本对企业绩效的总影响是0.358（＝0.333＋0.025）。

图1 结构方程模型及路径系数

就智力资本的各个指标来说，除了流动资产周转率的相关系数不显著外，其他指标都与智力资本正相关，表明企业人均营业收入、研发强度和营业收入增长率越高，企业越有意愿在报表上进行披露，相应的会计信息质量也会越高，而这些指标的提高也能促进企业绩效的提升。流动资产周转率的载荷系数为负，但不显著，其主要原因可能是高技术企业在流动资产的管理方面与其他企业没有明显的区别，但相对更重视人力资本、创新资本和客户资本的管理[24]，所以流程资本对其影响不显著。就会计信息质量的各个指标而言，盈余激进度和盈余平滑度的解释程度平均超过了40%，且显著性水平达到了5%以上，说明整体上盈余激进度和盈余平滑度能较好地衡量会计信息透明度。

五、研究结论及政策启示

本文构建智力资本、会计信息质量和企业绩效的结构模型，采用我国沪深高技术上市公司2010～2012年财务数据实证研究智力资本对高技术企业绩效的作用机制，实证结果表明：（1）智力资本对我国高技术企业的财务绩效具有显著的正向影响。企业人均营业收入、研发强度和营业收入增长率越高，企业绩效就越大，但流动资产周转率对企业绩效的影响为负但不显著。（2）智力资本对企业会计信息质量具有显著的正向影响。企业人均营业收入、研发强度和营业收入增长率越高，企业会计信息的透明度就越高，但流动资产周转率对会计信息的透明度产生负面影响但不显著。（3）会计信息质量对企业绩效具有显著的正向影响。盈余激进度和盈余平滑度能较好地衡量会计信息透明度，且对企业绩效的影响为正且显著。（4）会计信息质量在智力资本和企业绩效的关系中起部分中介效应。

本文的研究结论表明，在知识经济时代，加强对智力资本的管理，提高会计信息质量是提高高技术企业绩效的有效途径。具体而言，一方面，企业要重视智力资本的管理，充分发挥其价值创造的能力，从而提高企业的市场价值和财务绩效；另一方面，企业在进行智力资本管理的同时，必须在企业财务报告中对其信息进行充分披露，提高企业信息的透明度，从而为企业利益相关者提供有用的信息。对于决策制定者而言，可在会计准则方面，尽快出台智力资本信息披露的方式和要求，以提高会计信息质量，强化智力资本的披露，引导企业充分展示自身的发展现状与优势，以便企业能更好地进行智力资本管理。

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