智力资本、股权结构与企业绩效——基于不同产权性质

段言 徐慧娟（北京邮电大学经济管理学院 北京 100876）

一、引言

知识经济时代，企业很难再通过传统的土地等物质资本取得可持续的竞争优势和持久的价值增值，企业制胜的关键在于智力资本。制造业是国民经济发展的关键动力。随着创新与制造业的融合，2015年国务院印发“中国制造2025”战略文件，以实现“中国制造”向“中国智造”的跨越。此外，我国制造业企业规模普遍较为庞大，因此公司治理至关重要。现代企业实行两权分离制度，智力资本同样面临着委托代理问题。合理的股权集中度可以减少经理人的机会主义行为，以免出现利益侵占，对企业绩效产生不利影响。从产权性质出发，我国制造业企业可以分为国企和非国企，两者的公司治理结构和市场环境不同，在智力资本与企业绩效的关系问题上具有差异。

本文以制造业企业为研究对象，分析不同产权性质下智力资本及其三个维度与企业绩效的关系，并进一步研究研发投入的中介作用，以及股权集中度和高管股权激励的调节作用。同时，深入探讨股权集中度在非国有制造业企业中的合理比例。

二、理论分析与研究假设

（一）概念界定

Stewart于1991年对智力资本进行了定义：企业人员能够给公司带来竞争优势的事物的总和。本文基于知识能力观，将智力资本界定为：企业拥有或控制的，以知识为基础，通过员工知识可以使企业获得可持续竞争力的战略性资源。关于智力资本的构成，本文采用了目前的主流观点，即Thomas Stewart（1994）提出的HSC结构，将智力资本分为人力资本、结构资本和关系资本三个维度。人力资本是指员工拥有的知识经验；结构资本是指企业的组织结构和企业价值文化等；关系资本是指员工间的关系、企业与供应商和政府等利益相关者的关系。

（二）智力资本与企业绩效

企业资源基础理论认为，异质性资源能够在激烈的竞争中给企业带来可持续发展的动力。国内外研究基本认同智力资本及其各维度对企业绩效均具有正向影响（Bchini，2015；冉秋红，2017）。

不同产权性质企业在管理决策和公司治理方面具有差异，因此对智力资本的投资态度不同，从而影响企业绩效。相对于非国企来说，国企更有可能进行无效率的固定资产投资（赵静，2014），雇佣冗员（陈信元，2006），且缺乏投资风险精神（程仲鸣，2008）。因此国有产权性质可能会抑制企业对智力资本的投资。本文提出以下研究假设：

假设1：智力资本正向促进制造业企业绩效。

假设1—1：关系资本正向促进制造业企业绩效。

假设1—2：人力资本正向促进制造业企业绩效。

假设1—3：结构资本正向促进制造业企业绩效。

假设1—4：国有产权性质抑制智力资本及其三维度对企业绩效的正向促进作用。

（三）股权集中度与企业绩效

当股权较为分散时，股东会有“搭便车”心理，给高管的逆向选择提供了机会。提高企业股权集中度，使大股东与公司利益趋于一致，可以降低代理成本。股权集中度可以促进企业对智力资本的投资（曾蔚，2014；Shahveisi，2017），从而提升企业绩效。当股权过度集中时，大股东会形成垄断地位，侵占中小股东利益，且限制了高管和员工的积极性，不利于智力资本增值，从而抑制企业绩效。由于国有制造业企业的股权结构具有特殊性，因此不在本文的讨论范围内，本文对非国有制造业企业提出以下研究假设：

假设2：股权集中度与非国有制造业企业绩效呈倒U型关系。

（四）非国有制造业企业股权集中度现状分析

制造业企业股权结构的优化，可以有效缓解智力资本活动的委托代理问题（傅传锐，2014）。本文选取股权集中度指标1、2、3、4分别代表第一大、前三大、前五大、前十大股东持股比例，对非国有制造业企业股权集中度进行分析。本文选取的非国有制造业企业样本量共计928个。

如表1所示，非国有制造业企业第一大股东持股比例的均值为30.77%，而第二到第十大股东持股比例的均值为26.5053%，说明非国有制造业企业存在“一股独大”现象，容易引发隧道行为，对企业绩效产生不利影响。非国有制造业企业第一大股东持股比例的标准差为12.96%，最小值为4.98%，最大值为81.18%，说明非国有制造业企业股权集中度较高且差异较大。

表1 股权集中度指标描述性统计 单位：%

针对非国有制造业企业股权集中度过高的现状，本文提出如下研究假设：

假设3：股权集中度在智力资本与非国有制造业企业绩效的关系中具有负向调节作用。

假设3—1：股权集中度在关系资本与非国有制造业企业绩效的关系中具有负向调节作用。

假设3—2：股权集中度在人力资本与非国有制造业企业绩效的关系中具有负向调节作用。

假设3—3：股权集中度在结构资本与非国有制造业企业绩效的关系中具有负向调节作用。

（五）不同产权性质下高管股权激励的调节作用

基于委托代理理论，理性的管理者不愿投资风险较高的长期项目，从而会减少企业的智力资本。管理者持股作为企业股权激励的主要形式，能够将企业利益与管理者收益挂钩，此时管理者会减少以短期目标为导向的机会主义行为，增加对智力资本的投资（张瑞君，2014；傅传锐，2016）。

对于不同产权性质下的制造业企业来说，国企高管更愿意寻求政治和身份认同感（徐细雄，2012），且受国家政策的限制，国企高管持股比例偏低，这些因素会使国企减少对智力资本的投资。基于此，本文提出以下研究假设：

假设4：高管股权激励促进了智力资本对企业绩效的正相关关系，国有产权性质具有抑制作用。

假设4—1：高管股权激励促进了关系资本对企业绩效的正相关关系，国有产权性质具有抑制作用。

假设4—2：高管股权激励促进了人力资本对企业绩效的正相关关系，国有产权性质具有抑制作用。

假设4—3：高管股权激励促进了结构资本对企业绩效的正相关关系，国有产权性质具有抑制作用。

（六）研发投入的中介效应

首先，智力资本作为企业的战略性资源，能够促进企业的研发活动（蔡莉，2015），企业通过研发活动将智力资本转化为有竞争力的产品和服务，扩大市场份额，进而提高企业绩效。智力资本和研发能力作为企业的核心竞争力，能够协同促进企业绩效（周森，2014）。因此，研发投入在智力资本与企业绩效间起到了传导作用。基于此，本文提出以下研究假设：

假设5：研发投入在智力资本与企业绩效的关系中起到中介作用。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文依据证监会2012版行业分类标准，选取2015—2018年国有和非国有制造业企业数据作为分组研究样本。为使本文的研究结果具有连续性和有效性，本文按照如下标准对初始样本进行筛选：（1）剔除ST、*ST和PT公司。（2）剔除变量缺失的观测值。（3）剔除明显异常的观测值。最终得到1 308家样本企业面板数据，5 232个观测值。研究数据主要来源于国泰安数据库；数据的预处理在Excel中完成，变量的描述性统计、相关性分析和回归分析在SPSS和Eviews 10.0中完成。

（二）变量定义

变量定义及说明如表2所示。

（三）模型构建

本文建立如下回归模型来验证所提出的研究假设：

上述模型中，α为常数项；Independent Var分别代表关系资本、人力资本和结构资本；Control Var为控制变量，包括企业成长性和企业规模；i代表样本企业，其中国企共380家，非国企共928家；t代表年份；k代表控制变量的个数；ε为随机误差项。

四、实证分析

（一）描述性统计

由表3和表4可知，国企和非国企的总资产报酬率均值分别为0.0317、0.0479，标准差为 0.0602、0.0699。非国企获利能力较强，但企业间差异较大。研发投入方面，制造业整体处于较低水平，但国企高于非国企。智力资本方面，关系资本、结构资本、人力资本和智力资本的最小值均为负。除了人力资本之外，国企的智力资本和其子维度均高于非国企，说明国企资源雄厚，具有市场竞争优势。另外，股权集中度方面，制造业企业整体股权分布较为集中，而国企更加集中。高管股权激励方面，国企的均值为0.0109，与非国企0.2039具有很大差距，可能是由于国企受到政府管制的原因造成的。另外，国企规模指标均大于非国企，说明国企资源雄厚。而国企成长性低于非国企，可能是因为国企处于垄断地位，缺乏竞争意识。

表2 变量定义表

表3 国企变量描述性统计

表4 非国企变量描述性统计

（二）相关性分析

由下页表5和表6可知，非国企除了关系资本与企业研发投入的关系不显著外，智力资本和其子维度均与企业绩效和企业研发投入呈现显著的正相关关系，初步证明了假设1。各自变量间的相关程度低于0.5，说明不存在严重的多重共线性问题。

表5 国企变量的相关性分析

表6 非国企变量的相关性分析

表7 智力资本与企业绩效的多元回归结果

（三）回归分析

1.智力资本与企业绩效。在进行回归分析前首先进行Hausman检验，以确定设定形式选择固定还是随机效应模型。表7显示，模型1的Hausman检验拒绝了原假设，故采用固定效应模型。模型1A、1B、1C和1D分别检验了不同产权性质下智力资本三个维度、智力资本与企业绩效的关系，结果显示关系资本、人力资本和结构资本以及智力资本均与企业绩效在1%水平上显著正相关，说明智力资本对企业绩效具有正向促进作用。非国企智力资本的系数为0.0042，是国企的2倍，说明非国企智力资本的效率大于国企。而模型1A、1B和1C显示，除了人力资本，非国企结构资本与关系资本的效率均强于国企。国企人力资本效率较高的原因可能是其资源和技术处于垄断地位，具有规模效应。因此，假设1、假设1—1、假设1—2和假设1—3得到验证，假设1—4部分得到验证。

2.股权集中度与企业绩效。如下页表8所示，模型2的Hausman检验拒绝了原假设，因此采用固定效应模型。通过比较，股权集中度二次项的模型拟合度更好，其中，二次项系数-0.4193、一次项系数0.4222均在1%水平上显著，因此股权集中度与非国企的企业绩效呈倒U型关系。基于此模型，非国企的最优股权集中度为49.6566%。假设2得证。

3.股权集中度的调节效应。如表8所示，模型3的Hausman检验表明固定效应模型更优。通过模型3A、3B、3C和3D可以看出，非国企关系资本、人力资本、结构资本和智力资本与股权集中度的交互项均在1%的水平上呈现负向调节作用，交互项系数分别为-0.0042、-0.0086、-0.0281和-0.0034，与假设3相符。

表8 股权集中度与企业绩效的多元回归结果

表9 高管股权激励的调节作用

4.高管股权激励的调节效应。如表9所示，Hausman检验表明固定效应模型最优。模型4B下非国企人力资本与高管股权激励交互项的系数不显著，这与假设4—2不符，可能是由于高管目标多元化分散了国企高管对提高企业绩效的注意力。模型4A、4C和4D显示，国企和非国企在关系资本、结构资本和智力资本与高管股权激励的交互项均在1%的水平上呈现正向调节作用，并且国企系数均小于非国企。假设4、假设4—1和假设4—3得以验证。

5.研发投入的中介效应分析。本文参考温忠麟等（2014）的研究，通过逐步法检验中介效应。首先，智力资本均与企业绩效显著正相关。其次，国企的智力资本与研发投入显著正相关，而非国企不显著。因此，非国企研发投入的中介作用未通过检验。这可能是由于非国企的资源和技术水平与国企具有一定差距，研发投入水平不足，其效应无法凸显。最后，模型6显示国企背景下智力资本和研发投入均与企业绩效正相关，且智力资本系数下降，R2上升，这说明国企的研发投入具有部分中介作用，假设5得到部分验证。如下页表10所示。

（四）稳健性检验

为了验证研究结论的稳健性，本文进行了以下稳健性检验：一是更换被解释变量指标，将总资产利润率替换为托宾Q值来衡量企业绩效进行实证分析，所得结果与上文基本保持一致。二是将调节变量替换为前三大股东持股比例进行实证分析，回归结果支持假设2和假设3。此外，更换了控制变量进行实证分析，结果与上文保持一致。由此可知，本文的研究结论具有较高的稳健性。

五、结论与建议

（一）结论

本文以2015—2018年制造业企业为研究对象，得到如下结论：（1）智力资本及其三个维度均正向促进企业绩效。国企性质对关系资本、结构资本和智力资本与企业绩效的关系呈现抑制效果，在人力资本与企业绩效的关系中呈现促进效果。（2）非国企的股权集中度与企业绩效呈倒U型关系，最优的股权集中度为49.6566%。（3）非国企的股权集中度具有负向调节作用。（4）高管股权激励在关系资本、结构资本和智力资本与企业绩效的关系中起到正向调节作用。而高管股权激励在人力资本与企业绩效的关系上分别在国企和非国企中呈显著负向和不显著正向的调节作用。（5）研发投入在国企智力资本与企业绩效的关系中起到部分中介作用，而在非国企中不具有中介作用。

表10 研发投入的中介作用

（二）建议

结合我国国情和本文研究结论，智力资本、研发投入和股权结构在不同产权性质的企业中具有不同的作用和影响。因此，本文提出如下建议：（1）优化智力资本投资和管理，提高披露意识。智力资本能够加强企业的可持续竞争力，是企业不可复制的异质性战略资源，应该加强对外信息披露与内部报告，拓展其信息获取渠道。关于智力资本，企业应从人力资本、结构资本与关系资本三个方面进行管理和投资。首先，企业应加大人才投入力度、合理设计职位以及建立激励考核制度。其次，企业应加强结构资本管理、扁平化管理，实现信息的有效沟通。再次，企业要重视关系网络管理。制造业企业应与客户、政府保持紧密和良好的关系。此外，相对于国企来说，非国企更应该加强智力资本投入，提高企业绩效。（2）优化企业股权结构，加强高管股权激励和中小股东利益保护。第一，非国企应合理降低股权集中度，加强股权制衡力度，以达到合理的股权集中度。第二，深化制造业企业高管股权激励制度改革。可以从股票激励、期权激励以及限制性股票激励等多元化方面入手。第三，非国企相比国企更加灵活，应进一步加强管理人才队伍建设，加快企业股权激励制度改革。（3）鼓励国有制造业企业放权让利、加大研发投入力度。国企的治理效率普遍低于非国企，深化改革是国企提高公司治理效率和企业绩效的有效途径。