《智力资本披露与融资约束之间的关系实证研究》15000字【论文】

董小红，孙文祥，李哲．民营企业引入国有资本能缓解融资约束吗？．管理学刊，2021，34(04)：92-108．袁蓓，夏昊．智力资本信息披露促进了企业价值提升吗?——基于机构投资者异质性视角．云南财经大学学报，2020，36(12)：75-88．余汉，杨中仑，宋增基．国有股权、政治关联与公司绩效——基于中国民营控股上市公司的实证研究．管理评论，2017，29(04)：196-212．H2：相同条件下，智力资本信息披露水平的提升对国有企业融资约束的改善效果相对不好。三、研究设计（一）样本选择与数据来源本文以2016-2020五年为研究范围，并挑选在国内主板市场上市的高科技企业为研究对象。由于此类公司更加依靠智力资本要素的价值创造作用，因此为展示自身优势，更为注重智力资本信息披露。根据中国证券监督管理委员会的相关规定中国证券监督管理委员会．《上市公司行业分类指引》（2012年修订版）．/csrc/c101864/c1024632/content.shtml．2012-10-26．，本文将处于科学研究和技术服务业以及信息传输、软件和信息技术服务业内的上市企业视为高科技企业。本文从巨潮资讯网取得年报资料，并使用内容分析法人工逐份阅读并采集信息，按照已设定的规则对项目进行打分计算得到所需智力资产数据。其他的有关财务信息都从国泰安数据库中获得。为避免异常数值对结果的扰乱，本文在剔除了主要数据缺失样本以及ST和*ST中国证券监督管理委员会．《上市公司行业分类指引》（2012年修订版）．/csrc/c101864/c1024632/content.shtml．2012-10-26．（二）变量定义1.被解释变量：融资约束现有研究在衡量融资约束时主要用到以下几种计量方式：FC指数、SA指数、KZ指数、WW指数、股利支付、投资-现金流敏感以及现金-现金流敏感等。参考已有文献，本文选择SA指数参与回归分析。根据Hadlock的理论结果，SA指数取值均为负数，且取值越大，融资约束状况越不乐观。SA指数计算公式如下所示（见式1HadlockCJetal.NewEvidenceonMeasuringFinancialConstraints:MovingBeyondtheKZIndex.

REVIEWOFFINANCIALSTUDIES,2004,23

(5):1909-1940. SA=−0.737∗Size+0.043∗Size式1中Size是企业规模大小的替代变量，为企业期末资产负债表上资产总计（单位：百万）的自然对数，Age为公司年龄。2.解释变量：智力资本信息披露指数依据现有文献，本文采取内容分析法来测算智力资本信息披露指标。处理方法是根据设定的编码规则，将年报文本内容予以编码、分类与判断以供统计分析。借鉴傅传锐（2021）、蒋艳辉(2014)等人的方法，将智力资本披露要素分割成人力、结构和关系三个类别，并往下细分为33个小项目，表1中汇总了各个项目的名称及定义。本文所设置的评判标准包括：若无相关公开信息则得分为0，若采取纯文字形式披露则得分为1，若采取数字形式披露则得分为2，若采取图片或表格形式披露则得分为3，若一个项目在年报内多次披露，则取得最高分。智力资本信息披露指数由披露总分除以满分计算所得，其计算公式如下（见式2）： ICDI=i=1n其中，n为项目总数，取值为33。di为各项目取值。

表1智力资本披露项目表项目定义人力资本教育培训企业对员工学习、教育、培训等关于员工工作能力提升的安排。员工年龄企业现有员工群体的年龄结构。核心团队企业拥有的技术、管理团队等构成企业核心竞争力的员工团队。员工工作经验员工在本行业及关联行业内的工作经历经验。员工职业资格与职称员工已获得的职业资格与职称。人才引进企业有关人才引进的制度安排与工作成果。员工离职企业员工的流失情况。员工关系企业与员工、员工之间的关系及企业处理相关关系的举措。结构资本知识产权专利、非专利技术、商标、著作权等业务资质由权威第三方授予的、能够证明企业业务胜任能力的资质证书技术研发与创新企业为保持技术竞争力而发生的投入及取得的成果研发项目报告期内及经营计划内的研发项目企业管理企业的管理哲学、管理系统与制度安排业务流程企业业务的处理流程经营模式企业的采购、经营、销售、运营模式等分销渠道企业现有的销售产品的渠道公司营销企业的营销策略、营销活动与成果企业文化企业在实践中形成的价值观念、思维模式等及其维护客户服务功能企业的客服及售后服务等客户服务安排关系资本市场占有企业市场占有情况企业品牌企业的品牌定位、企业形象、品牌推广等荣誉奖励企业获得的由公众、其他企业或权威方颁发的荣誉奖项企业与供应商关系与供应商之间的关系及企业处理相关关系的安排企业与政府关系与政府之间的关系、政府合作及企业处理相关关系的安排企业与社区关系与社区之间的关系、社区合作及企业处理相关关系的安排企业与高校及科研院所的关系企业与高校及科研院所的合作业务合作企业与其他企业的合作客户拥有企业产品及服务的需求方表1（续）项目定义新客户开发产品及服务需求市场的开发投资者关系管理公司与投资方、债权人、潜在投资人之间的关联与管理措施环境保护企业承担环境保护义务的情况社会责任企业承担精准扶贫、维护祖国安全等社会义务的情况3.控制变量借鉴黄宏斌等（2020）、钱明等（2017）的研究，本文选取了六个控制变量，分别是企业规模（Size）、现金持有量（Cash）、机构投资者持股比例（Inst）、现金比率（CAR）、成长性（Growth）和员工人数（Employ）。具体变量定义见表2。表2控制变量表控制变量变量符号计算方法企业规模Size年末资产总值的自然对数现金持有量Cash现金及现金等价物净增加额/资产总值机构投资者持股比例Inst机构投资者持有的上市公司股份比例现金比率CAR现金及现金等价物期末余额／流动负债成长性Growth（营业收入本年本期数额-上年同期数额）/营业收入上年同期数额员工人数Employ员工人数除以期末资产总计的自然对数产权性质Soe当公司实际控制人性质是国有企业、中央和地方机构、事业单位以及政府机构时，将上市公司看作国有控股企业，取值为1，其余的是民营企业，取值为0（三）模型构建为了验证智力资本披露对融资约束的影响，本文构建多元回归模型1以检验假设1： SAi,t=α0+为验证产权性质的调节效应，本文在模型1的基础上引入交互项ICDIi,t∗Soei,t SAi,t=（模型2）在上述方程中，i代表公司，t代表年报所属报告期的年份而非披露年份。α0为常数项，Control为控制变量，α1到αn为估计系数，ε为残差项。基于假说1的理论分析，预期模型1中α1四、实证分析（一）描述性统计通过对变量的描述性统计分析可知（如表3所示）本表系作者使用stataMP17软件制作而成，数据来源于手工采集及CSMAR数据库。，融资约束（SA）平均数为-3.88，最小值为-4.474，最大值为-3.260，说明高科技企业融资约束差异大，部分企业陷入了严重的融资约束困境之中，难以从外部资本市场筹措资金。智力资本信息披露指数（ICDI）均值为0.144，最小值0.0400，最大值0.283，说明高科技企业智力资本披露水平同样存在较大的差异，部分企业管理层缺少披露智力资本的意愿。此外，国有企业的融资约束程度（本表系作者使用stataMP17软件制作而成，数据来源于手工采集及CSMAR数据库。表3变量描述性统计表产权性质VariableNMeanp50SDMinMax全部企业SA490-3.880-3.8850.260-4.474-3.260ICDI4900.1440.1410.05600.04000.283Size49022.2522.200.96919.8324.91Cash4900.01400.006000.0940-0.2430.374Inst49037.5237.3823.960.0010086.01CAR4900.9510.5561.1410.07706.797Growth4900.1670.1150.334-0.4671.896Employ490-14.46-14.480.701-16.49-12.36民营企业SA305-3.851-3.8650.252-4.474-3.260ICDI3050.1420.1410.05500.04000.283Size30522.0622.020.88419.8324.48Cash3050.01300.003000.105-0.2430.374Inst30525.8022.1420.030.0010086.01CAR3050.9630.5621.1310.07706.797Growth3050.2030.1270.370-0.4671.896Employ305-14.45-14.490.713-16.49-12.36国有企业SA185-3.927-3.9470.268-4.474-3.260ICDI1850.1490.1410.05700.04000.283Size18522.5722.601.02119.8324.91Cash1850.01600.009000.0750-0.2430.293Inst18556.8357.0116.1521.4481.41CAR1850.9320.5521.1610.07706.797Growth1850.1090.08900.256-0.4671.896Employ185-14.47-14.480.684-16.10-13.17（二）相关性分析本文对各变量进行了皮尔森相关性分析。表4***表示在1%水平上相关关系显著，**表示在5％水平上相关关系显著，*表示在10%水平上相关关系显著中的各项数据说明变量间的相关性系数比较合理。但为了确保结果的稳健性，本文开展了VIF***表示在1%水平上相关关系显著，**表示在5％水平上相关关系显著，*表示在10%水平上相关关系显著表4相关系数表SAICDISizeCashInstCARGrowthEmploySA1ICDI0.047010.294Size-0.173***0.369***10.0001000Cash0.0310-0.00100-0.0020010.4920.9750.970Inst-0.161***0.160***0.427***0.066010.0004000.00040000.147CAR0.094**-0.114**-0.191***0.242***0.019010.03780.0116000.676Growth0.0410-0.04500.001000.142***0.0120-0.017010.3700.3220.9880.001700.7950.713Employ0.01400.0620-0.292***-0.0290-0.101**-0.00100-0.004000.7520.17200.5160.02480.9840.922

表5vif检验表变量VIF1/VIFSize1.600.623481Inst1.240.804674ICDI1.210.829157Employ1.140.877555CAR1.120.889223Cash1.090.915875Growth1.030.974414MeanVIF1.21（三）回归分析为了控制变量间自相关与异方差对结果的影响，提高结果稳健性，本文通过固定效应模型对模型1进行回归分析，并控制了聚类稳健标准误。表6报告了模型1的估计结果。表6指出，在基础回归模型中，智力资本信息披露指数（ICDI）的系数-0.455在1%的水平上显著，这说明了智力资本信息披露水平的提高可以显著缓解上市公司融资约束，假说1得到验证。模型1的拟合优度为0.539，拟合优度较好。此外，智力资本信息披露指数（ICDI）与产权性质（Soe）交互项系数0.248为正，与主效应系数相反并在10%水平上显著，表明产权性质在智力资本信息披露对融资约束的缓释作用中起调节作用，具体而言，对国有控股企业来说，智力资本披露对融资约束的缓解效果被削弱。由此观之，智力资本披露具有缓释资金约束的效果且该缓解作用对民营企业更为有效。表6回归结果表VARIABLESSASAICDI-0.455***-0.527***(-3.82)(-3.79)Soe-0.058**(-2.28)ICDI*Soe0.248*(1.98)Size-0.119***-0.119***(-4.82)(-4.78)Cash-0.036-0.039(-1.48)(-1.61)Inst0.003***0.003***(3.36)(3.39)CAR0.025***0.025***(5.95)(5.93)Growth0.025***0.025***表6（续）VARIABLESSASA(3.49)(3.50)Employ0.031**0.032**(2.06)(2.14)Constant-0.848-0.827(-1.53)(-1.49)Observations490490R-squared0.5460.550Numberofcompany9898adj_R20.5390.542F59.9743.55Ftest00（四）稳健性检验1.重新测算智力资本披露指数为了避免采用内容分析法手工收集数据产生的主观偏差问题，本文使用二分法重新计算智力资本披露水平，即相关披露内容出现则计分为1，否则为0。本文将二分法下的智力资本信息披露指数命名为ICDI0。ICDI与ICDI0相关性高达0.9179，说明不同度量方法得出的智力资本披露水平结果一致。用ICDI0代替ICDI重新进行多元回归分析，表7列示了稳健性检验结果。可以发现，ICDI0系数仍与SA为显著负相关，并且产权性质与智力资本信息披露水平交互项系数还是正向显著。由此可知H1和H2依然成立。表7稳健性检验回归结果表VARIABLESSASAICDI0-0.184**-0.247***(-2.56)(-2.74)Soe-0.086**(-2.52)ICDI0*Soe0.194**(2.14)Size-0.128***-0.127***(-5.30)(-5.30)Cash-0.036-0.042*(-1.48)(-1.78)Inst0.003***0.003***(3.36)(3.38)CAR0.025***0.026***(5.89)(6.16)Growth0.027***0.027***(3.75)(3.78)表7（续）VARIABLESSASAEmploy0.028*0.031**(1.88)(2.06)Constant-0.712-0.669(-1.33)(-1.29)Observations490490R-squared0.5360.545Numberofcompany9898adj_R20.5300.537F57.7745.71Ftest002.改变控制变量计量方法本文改用销售总额（Sale）、经营活动净现金流（CF）、有形资产负债率（Lev）和托宾Q值（Q）分别衡量企业规模（Size）、现金持有（Cash）、现金比率（CAR）及成长性（Growth），其中Sale为营业收入的自然对数，CF为经营活动产生的现金净流量除以总资产，Lev计算公式为（负债合计）／（资产总计-无形资产净额-商誉净额），Q计算公式为市值/（资产总计-无形资产净额-商誉净额）。根据表8,智力资本披露指数系数显著为负，说明智力资本信息披露水平提高能够显著改善融资约束。交互项系数显著为负，表明产权性质对智力资本披露缓解融资约束效应起削弱作用。假说1与假说2再次得到验证。表8稳健性检验回归结果表VARIABLESSASAICDI-0.613***-0.679***(-5.40)(-4.93)Soe-0.090***(-3.30)ICDI*Soe0.305**(2.05)Sale-0.077***-0.081***(-5.05)(-5.40)CF-0.082-0.085(-1.38)(-1.42)Inst0.003***0.003***(2.90)(3.02)Lev-0.115***-0.101**(-2.68)(-2.45)Q0.0030.003(0.78)(0.72)Employ0.060***0.061***(3.65)(3.65)表8（续）VARIABLESSASAConstant-1.319***-1.220***(-3.20)(-2.99)Observations490490R-squared0.4960.506Numberofcompany9898adj_R20.4890.497F32.9627.64Ftest00结语本文选取中国2016-2020年间具有代表性的高科技上市公司为样本进行研究，通过人工收集和统计智慧资本披露指标，引入产权性质与智力资本披露指数的交互项构建调节效应模型，实证检验上市公司智力资本披露与融资约束的关联。研究结果表明：一是当前中国境内高科技企业的智力资本披露状况差异较大，因为各种原因，部分公司披露智力资本意愿依然比较低，此外上市公司也面临着极为不同的融资约束状况，部分公司陷入了严重的融资约束困境；二是从总体来看，提高智力资本披露水平对于破解上市公司资金制约现状，改善上市公司融资环境具有重大意义；三是相比于民营企业，智力资本披露程度的改变对国有控股企业筹资制约的作用较弱，换言之，通过更多披露智力资本以改善融资环境的做法对民营企业更为有效。根据上述研究,本文给出了如下的政策意见:(1)公司要更加重视智力资本信息的公开,继续提高披露水平;在选用披露形式时不过度依靠文字性表述,而应更多地使用数据、图表或表格方式公开,以增强外界对披露内容的理解;拓展公司信息公开途径以增强公司信息透明度,减少公司信息的不对称,提升公司信息环境，从而有效应对公司筹资困境。(2)监管机构应细化智力资本披露的相关法律制度,确保智力资本披露内容的多样化与规范性,鼓励上市公司全面详尽地披露有关智力资本信息。(3)投资人应当全面关注上市公司的智力资本信息公开，跟踪与分析有关信息，提高信息甄别与判断能力，从相关信息中识别出上市公司传达的信号，将企业披露的诸如组织结构、技术创新、人才储备等信息纳入考虑范围以辅助投资决策，提高投资效率。

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