戴严科,邱旋,顾研

• 1:上海对外经贸大学国际经贸学院
• 2:上海财经大学公共经济与管理学院
• 3:复旦大学泛海国际金融学院

摘要(Abstract)：

基于Kieso et al.(2010)、Peters and Taylor(2017)等的前沿方法，结合我国制度背景和企业特征，本文首次在企业层面核算了2007—2019年我国制造业上市公司的无形资本存量，并考察了企业无形资本强度的动态变迁及原因。结果显示：(1)2007年以来，我国制造业上市公司的无形资本存量增长迅速，控制规模影响后的企业无形资本强度总体上也呈上升趋势，但2015年之后明显放缓甚至有所下降，组织资本强度下降是主要原因；(2)不同类型企业中，非国有、高科技和东部地区企业的无形资本积累表现相对更好；(3)分解无形资本强度变迁原因，企业间配置效应的作用最为突出，进入退出效应的影响近年则逐渐显现。

关键词(KeyWords)： 无形资本;知识资本;组织资本;动态变迁

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 上海市哲学社会科学规划青年课题“知识产权质押融资与企业创新质量研究:对上海强化科技创新策源功能的启示”(项目编号:2020EJB005)的资助

作者(Author): 戴严科,邱旋,顾研

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• (1)《企业会计准则第6号——无形资产》第九条指出,企业研发中只有开发阶段的支出才能转化为无形资产,且转化必须同时满足下列五个条件:(一)完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性;(二)具有完成该无形资产并使用或出售的意图;(三)无形资产产生经济利益的方式,包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场,无形资产将在内部使用的,应当证明其有用性;(四)有足够的技术、财务资源和其他资源支持,以完成该无形资产的开发,并有能力使用或出售该无形资产;(五)归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。
• (2)如前文所述,企业内部研发确认为无形资本的条件十分严格,资产负债表中计入的无形资产以外部购买为主。因此,我们仍按照文献(如Kieso et al.,2010;Peters and Taylor,2017等)将计入资产负债表中的无形资产都归入外部购买的无形资本,尽管其中可能包含少量内部购买的无形资产。
• (3)根据《企业会计准则第6号——无形资产》,研发支出包含费用化支出和资本化支出两部分,研究阶段的支出全部费用化,开发阶段的支出在一定条件下可以资本化。企业有动机进行灵活处理,如更多的费用化可以降低税收成本,而资本化可以为后续转换为无形资产做准备。我们的数据则显示,大部分研发支出都被费用化处理,研发支出大于0样本中仅有约20%资本化支出大于0,且资本化支出大于0的样本中资本化研发支出占总研发支出比重平均仅为5.7%。因此,我们难以区分两类研发支出对知识资本积累的贡献,在核算时将两者加总后按统一标准处理。
• (4)作者在文中也指出这一结果很可能是因为所选样本期较短,导致模型无法捕捉研发活动在样本期外的盈利能力所致。
• (5)进一步讨论中我们也参考美国BEA的分行业设定,将制造业中的计算机和电子相关制造业设为16.5%,化学化工相关制造业设为11%,研究结论保持不变。
• (6)基于20%折旧率得到的核算结果显示,组织资本已经是所有无形资本中存量最大的类型,若采用更低的12%或15%折旧率,得到的组织资本核算结果还会更高。此外,进一步讨论中,我们还参考郑世林和杨梦俊(2020)的宏观折旧率(43%～65%)重新进行了核算,所得结论也基本保持不变。
• (7)2015年开始实施的“三去一降一补”政策可能是关键原因之一。一方面,受到“三去一降一补”政策的影响,企业除了直接压降生产,也要缩减一些相对不必要的开支,而组织资本由于短期内最不容易体现价值,成为2015年之后唯一强度下降的无形资本类型(图1b),进而驱动整体无形资本强度增长趋缓。另一方面,考虑到去产能主要针对煤炭、钢铁、房地产等重资产行业,我们将样本分为重资产行业和非重资产行业进行比较,结果显示,仅重资产行业样本的无形资本强度和组织资本强度在2015年后出现了明显的减缓和下滑,非重资产行业样本无这一明显的趋势性变化,进一步验证了我们的分析预期。
• (8)东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南。
• (9)2007—2011年和2011—2015年的总变迁效应都为正,说明企业这一时期的无形资本强度呈现上升趋势。
• (10)由于强度指标的构造特点,加之自身成长效应的简单平均计算方法,自身成长效应为负并不意味着这一时期企业无形资本规模下降,甚至不能主导整体强度的变迁方向。
• (11)我们也尝试了同时对两个参数进行稳健性检验,所得结论也仍然保持稳健。
• (12)Oster(2019)检验步骤如下:首先,我们分别以Ln(Y/L)和Ln(X/L)为被解释变量对企业固定效应、行业-年份固定效应和省份-年份固定效应回归,得到两者的残差项。其次,我们以 Ln(Y/L)的残差为被解释变量、以滞后一期的Ln(X/L)的残差和Ln(K/L)为解释变量做回归,得到判定系数R2=0.052。接下来,按照Oster(2019)的建议,假设加入遗漏变量之后回归的判定系数(Rmax)等于1.3×R2,可以得到在假设调整偏误后的关键系数beta等于0时得到可观测变量与不可观测变量的关联程度delta等于1.204,大于Oster(2019)推荐的临界值1,说明潜在的遗漏变量问题对回归结果影响不大。
• (13)Peters and Taylor(2017)详细讨论了托宾Q的测量误差问题,以及如何通过高阶累积估计量将其修正。他们基于美国上市公司的数据发现,即使运用高阶累计估计量方法,以传统托宾Q代理投资机会相比使用新托宾Q依然面临更严重的测量误差问题。