基于企業生命周期的無形資產投入研究

【摘要】在新世紀能源危機的背景下，以礦產采掘類上市公司為研究對象，研究了企業生命周期對企業無形資產投入的影響。發現企業無形資產投入水平受到企業所處的生命周期階段影響，得出了成長期企業的無形資產投入水平顯著高于成熟期企業和衰退期企業投入水平的結論。

【關鍵詞】無形資產投入企業生命周期礦產采掘業上市公司

一、引言

企業生命周期理論認為企業的經營決策是圍繞著企業生命周期階段而展開的，不同的生命周期階段面臨的生存環境各有差異，企業資源配置的特點也各有不同。無形資產是企業資源的重要組成部分，是企業提升生產效率、獲取競爭優勢、增加企業價值的關鍵力量，其投入是否也受到企業生命周期的影響？正是基于上述問題，本文把研究對象聚焦于礦產采掘業上市公司，以企業生命周期為研究視角，探討企業的無形資產投入行為。文章的結構安排如下：第一部分是引言；第二部分是文獻回顧與研究假設；第三部分是研究設計；第四部分是實證分析；第五部分是結論與啟示。

二、文獻回顧與研究假設

已有的無形資產文獻更多的是揭示無形資產對企業價值的影響，以及無形資產的確認和計量能否提高會計盈余的價值相關性。例如，Lev和Sougiannis（1996）以美國1975～1991年的上市公司為研究對象，探討了研發費用的確認和計量、及其資本化所形成的無形資產攤銷對會計盈余價值相關性的影響，實證結果表明研發費用的確認和無形資產的攤銷能夠提升會計盈余的價值相關性[1]；Aboody和Lev（1998）認為軟件開發成本的資本化與企業價值是正相關關系，因為該成本的資本化提升了股票回報率和股票價格，增加了企業價值[2]；Goodwin和Ahmed（2006）以澳大利亞會計準則對無形資產的會計處理變更為研究背景，對比分析了無形資產確認前后的會計盈余的價值相關性，發現無形資產的確認對提升價值相關性具有促進作用[3]；Dahmash，Durand和Watson（2009）發現商譽的確認也能提升會計盈余價值相關性[4]；王化成，盧闖和李春玲（2005）[5]、劉彬和韓傳模（2009）[6]分別以我國的上市公司為研究對象，實證驗證了無形資產投入有利于企業業績的提升；邵紅霞和方軍雄（2006）細化了無形資產種類，認為不同種類的無形資產對會計盈余的價值相關性影響不同[7]。

企業生命周期問題已經得到學者們的重視，并且取得了一定的研究成果，例如Teixeira和Santos（2005）研究了西班牙和葡萄牙上市公司償債能力與企業生命周期的關系，發現不同的生命周期階段，企業的償債能力各有不同[8]。我國學者對企業生命周期的研究也有階段性的成果。陳霞（2007）認為不同的企業生命周期階段，企業的財務特征有著顯著差異，因此企業的投資過度和投資不足問題更要結合所處的生命周期階段來研究[9]；楊忠，張驍和陳揚等（2007）理論分析了企業成長的驅動因素在企業生命周期階段的動態演化過程，通過問卷調查的方式，實證驗證了上述過程[10]；姚梅芳和張麗琨（2006）分析了企業生命周期的特點，認為高新技術類企業的融資應當結合企業生命周期階段，具體實施不同的融資策略，解決融資難題[11]。綜上所述，企業生命周期和無形資產的研究如火如荼，但是從企業生命周期的角度研究無形資產投入的文獻很少。

成長期階段的企業是處于生命力旺盛、蒸蒸日上階段的企業，產品銷售量和銷售收入增加較快，盈利能力和發展能力也是最強的，這與企業較高的無形資產投入額度是密不可分的，因為知識經濟下，企業之間的競爭往往體現在科技實力、創新能力和新產品、新工藝的研發能力上，也就是說軟實力是企業獲取競爭優勢、取得長足發展的決定因素。因此成長期企業的無形資產投入水平往往較高。成熟期企業的銷售增長水平和盈利變化程度都要小于成長期企業，它是處于相對平穩狀態下的企業。成熟期企業的關注焦點是保持目前的市場份額和銷售水平，因為該階段的企業有著較為固定的客戶和市場認同率，此時的無形資產投入力度趨于平緩或降低。當然成熟期企業也會采取多元化經營，但是往往是通過并購和重組來實現的，這種方式更多的是增加企業固定資產的投入，無形資產投入比重相對較低。因此成長期企業的無形資產投入比例要高于成熟期企業的投入比例。衰退期的企業面臨著市場占有率下降、消費群體萎縮、銷售收入減少和盈利能力下滑的局面，企業的經營規模有縮小的壓力和趨勢，因此企業無暇關注無形資產投入的增加，更多的是減少投資、對企業進行瘦身和整改。因此衰退期企業的無形資產投入要低于成長期企業的投入水平。基于上述分析，本文提出如下假設：

假設1：成長期企業的無形資產投入水平高于成熟期企業的無形資產投入水平。

假設2：成長期企業的無形資產投入水平高于衰退期企業的無形資產投入水平。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選取

鑒于企業生命周期在行業之間存在較大差異，礦產采掘業屬于能源類行業與國民經濟更為相關，本文以礦產采掘業上市公司為研究對象。研究的樣本區間為1998～2008年，數據來源于2009CSMAR研究數據庫。剔除數據缺失和異常數據的樣本公司，并兼顧銷售收入增長率、總資產增長率等跨期間指標的計算，共獲取172個有效年度樣本。

（二）變量設計

1.因變量。反映企業無形資產投入（IA），用無形資產占總資產的比重來度量（邵紅霞和方軍雄，2006[7]；王化成，盧闖和李春玲，2005[5]）。

2.自變量。企業生命周期的度量，本文借鑒Teixeira和Santos（2005）[8]、張俊瑞和李彬（2009）[12]的研究，運用銷售收入增長率、資本支出率、總資產增長率、管理費用收入比和上市年數來劃分企業生命周期階段，其中資本支出率是固定資產變動額與銷售收入的比值，管理費用收入比是管理費用與銷售收入的比值。對上述五個變量，分別運用三分位法劃分為高、中、低三組。在銷售收入增長率、資本支出率、總資產增長率變量中，對高、中、低三組分別賦值為2、1和0；在管理費用收入比和上市年數變量中，對高、中、低三組分別賦值為0、1和2。根據每個樣本年度的五個變量賦值結果，進行賦值加總。按照成長期（0～2分）、成熟期（3～7分）和衰退期（8～10分）的標準，確定每個樣本年度所屬的生命周期階段。最終獲得成長期（GRO）、成熟期（MAT）和衰退期（DEC）的樣本年度分別為27個、120個和25個（見表1）。

3.控制變量。利潤增長率（PGR）反映企業收益的增長情況，增長越高，企業無形資產的投入比例越高。資產報酬率（ROA）反映企業的盈利水平，企業盈利狀況越好，企業無形資產的投入較多（劉彬和韓傳模，2009[6]）。資產負債率（DTA）反映企業的償債能力，償債能力較弱時，企業將減少無形資產的投入；為了控制公司規模對企業無形資產投入水平的影響，本文使用總資產對數（LnA）表示公司規模。

（三）研究模型

為檢驗假設是否成立，采用多元線性回歸分析方法，運用模型（1）進行驗證，以成長期為研究基組，為避免虛擬變量設置陷阱，在模型中沒有成長期變量。

IAit=β0+β1MATit+β2DECit+β3PGRit+β4ROAit+β5DTAit+ β6lnAit+μit （1）

在模型（1）中，符號β和μi分別表示回歸系數和誤差項，i表示公司，t表示會計年度，研究變量的具體說明見表2所示。

四、實證結果

（一）描述性統計分析

描述性統計分析結果表明，成長期企業、成熟期企業和衰退期企業的無形資產投入均值分別為0.079、0.048和0.061。經過均值t檢驗表明，成長期企業的無形資產投入水平顯著高于成熟期企業的投入水平（均值之差為0.031，t=3.113，在1%的水平下顯著），成長期企業的無形資產投入水平顯著高于衰退期企業的投入水平（均值之差為0.018，t=2.208，在5%的水平下顯著）。

（二）相關性分析

相關性分析結果如表3所示。在Spearman檢驗中，變量IA與變量GRO、變量MAT和變量DEC的相關系數分別為0.144、-0.141和-0.035，說明針對假設1和假設2的相關性檢驗結果與預期一致；在Pearson檢驗中，變量IA與變量GRO、變量MAT和變量DEC的相關系數分別為0.144、-0.141和-0.036，也說明針對假設1和假設2的相關性檢驗結果與預期一致；值得說明的是，成長期（GRO）與成熟期（MAT）在Spearman檢驗中的相關系數為-0.656（Person檢驗中的相關系數為-0.655），GRO和MAT屬于高度相關。由于在多元線性回歸分析中將成長期變量省略，所以上述兩個變量不會同時出現在同一個模型中，避免了共線性問題。為了防止在多元回歸分析中出現嚴重的多重共線性問題，多重共線性檢驗結果表明方差膨脹因子（VIF）最大值是2.013（遠小于10），而對應的容忍度是0.497（遠大于0.100），說明回歸方程不存在嚴重的多重共線性問題。

注：左下部分是Spearman檢驗，右上部分是Person檢驗；*，**，***分別表示在10％，5％和1％的顯著性水平上顯著。

（三）多元線性回歸分析結果

運用普通最小二乘法得出模型（1）的回歸分析結果，如表4所示。變量MAT的回歸系數為-0.028，說明在控制了其他因素的影響下，成熟期企業的無形資產投入水平小于成長期投入水平，假設1得到驗證；變量DEC的回歸系數為-0.027，說明衰退期企業的無形資產投入水平小于成長期投入水平，假設2得到驗證。

注：*，**，***分別表示雙尾檢驗在10％，5％和1％的顯著性水平上顯著。

（四）穩健性測試

為了檢驗結論的可靠性，避免變量度量的不同而對研究結論的影響，本文運用無形資產占銷售收入的比重來表示企業無形資產投入水平，回歸分析結果如表5所示，變量MAT的回歸系數為-0.221；變量DEC的回歸系數為-0.153，表明假設1和假設2仍然得到驗證，說明檢驗結果具有較強的可靠性。

注：*，**，***分別表示雙尾檢驗在10％，5％和1％的顯著性水平上顯著。

運用權益報酬率（ROE）替代資產回報率（ROA）來衡量盈利水平，流動比率（CR）替代資產負債率（DTA）來表示償債能力，銷售收入對數（LnS）替代資產對數（LnA）來度量公司規模。回歸分析結果如表6所示，變量MAT的回歸系數為-0.031；變量DEC的回歸系數為-0.032，假設1和假設2再次得到驗證，實證分析結果穩健性較高。

注：*，**，***分別表示雙尾檢驗在10％，5％和1％的顯著性水平上顯著。

五、結論和啟示

在新世紀能源危機的背景下，本文以中國A股市場的礦產采掘類上市公司為研究對象，從企業生命周期的角度考察了礦產采掘類上市公司的無形資產投入情況，在理論分析和實證驗證的基礎上，發現企業無形資產投入水平受到企業所處的生命周期階段影響，得出了成長期企業的無形資產投入水平顯著高于成熟期企業和衰退期企業投入水平的結論。

我國科技強國戰略的實施離不開無形資產的投入，其投入水平也是反映一個國家科技力量和科技水平的重要標志。企業是經濟社會的組成部分，其無形資產的投入對整個社會和國家的科技進步具有一定的促進作用。政府和其他社會力量在鼓勵和支持礦產采掘類企業加大無形資產投入，增加不可再生資源的開采和利用效果時，也要考慮企業所處的不同生命周期階段，針對不同的生命周期階段，制訂有效的激勵措施，進一步提升無形資產的投入效果。

參考文獻

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作者簡介：蔡鑫磊（1969-），男，漢族，陜西禮泉人，經濟學博士，高級會計師，高級國際財務管理師，現任陜西燃氣集團有限公司副總經理兼總會計師，研究方向：資源經濟學。