无形资产与企业市场价值动态研究

无形资产与企业市场价值动态研究

作者：纪益成 胡卓娟

来源：《商业研究》2013年第09期

摘要：本文使用2005-2007年中国制造业企业数据，采用静态结构模型检验无形资产和企业价值的相关关系，运用系统GMM估计分析创新投资和企业价值的动态效应，研究了以R&D投入、专利授权量和广告投入为代表的企业无形资产的市场价值。研究发现R&D流量与企业价值无明显关系，R&D存量有着显著时滞性，并对企业价值产生积极影响，而且不同折旧率下R&D存量所代表的无形资产的相对影子价格不同；静态模型中专利没有市场溢价，而在动态模型中拥有大量专利的企业具有更高的企业价值，广告投入并没有产生正向价值，反而会拉低企业的当期利润。

关键词：R&D； 无形资产； 市场价值 中图分类号：F270 文献标识码：A 收稿日期：2013-03-07

作者简介：纪益成（1958-），男，福建漳州人，厦门大学经济学院教授，博士研究生导师，经济学博士，研究方向：资产评估理论与实践；胡卓娟（1987-），女，浙江长兴人，厦门大学经济学院博士研究生，研究方向：无形资产价值评估。 在知识经济时代，无形资产是社会财富增长和经济发展的主要源泉之一，技术产业化进展缓慢和专利成果转化率低已成为掣肘我国企业发展的重要因素。本文试图在以下几方面对现有文献进行扩展：（1）首次利用企业的价值方程，检验了不同类型的创新投资与中国制造业企业行为之间的关系。（2）国外学者进行的研究大部分是基于价值方程的静态模型估计，本文提出不同的折旧率会影响无形资产的相对影子价格。 一、模型、变量和数据 （一） 模型设定

根据Hall and Oriani（2004） [1]以及Hall（2006） [2]的研究建立模型，均衡时任何资产的市场价值来自于该资产投资的期望内部报酬率的资本化和该类型资产的市场供给（Hall 1993a）[3]。本文运用这个观点，将企业i在时间t的市场价值表述为它拥有的资产的函数： 其中b是“企业总资产的市场价值系数”（market valuation coefficient），反映的是企业的市场势力所面临的不同风险以及外生冲击。γ是无形资产影子价格和有形资产影子价格的比例，反映了相对于有形资产，无形资产的不同价值（Hall，2006）。Hall（2006）将（2）式视为用

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于衡量无形资产价值的特征价格模型（hedonic pricing model），其中用于定价的商品是企业，商品的特征是企业的资产，包括有形资产和无形资产。对（2）式两边取对数，可以得到： （二）变量测算和描述

借鉴国外学者的研究，建立模型后面临的首要问题是如何准确地描述无形资产K，本文用三个变量来代表K。

1.R&D支出流量（R1A）。R1即企业每年实际投入的研发费用，此变量可以很好地描述企业长期的研发行为（Hall et al.，1986）[7]。

2.R&D支出存量（R2A）是以某一时期为基期，按照一定的折旧率计算出的，从基期开始的所有R&D投入的总和（王俊，2010）[8]，R2采用如下公式计算：

其中R2it为企业i在第t年的R&D存量，R1it为企业i在第t年的R&D支出流量，δ为折旧率。在R&D存量核算中，不同的折旧率可能会影响R&D支出对企业价值的作用，15% 是文献中最常用的R&D存量折旧率，但Pakes and Schankerman （1984） [9]曾用专利数据测算出25%是R&D存量较高的折旧率。李小平和朱钟棣（2006）[10]使用了5%的折旧率，本文分别设定了5%、15% 和25%的折旧率。根据吴延兵（2008）[11]、王俊（2009）的研究，本文确定基期R&D存量。假定R&D资本存量R2的平均增长率，等于R&D支出流量R1的平均增长率，即2013/093.专利数量（P/R）。R&D支出是企业创新过程的投入而非产出，R&D投入有时并不能完美地代表企业的无形资产价值（Crarnitzki，Hall and Oriani，2006）。成功的R&D项目与企业市场价值的关联度，比失败的R&D项目大得多，企业申请的专利数量可以用于代表成功的R&D项目。本文用P/R（每单位R&D支出的专利数量）表示R&D支出中研发成功的部分，这一变量与企业市场价值的联系理论上应该更为密切。这里的专利数量是指每年企业的专利授权数量，而非申请量。

4.广告投入密集度（Adv），用广告费用/销售收入表示。广告在一些行业中是使产品差异化和获得好声誉的手段，广告费用越多表示该行业产品差异性程度越高。广告投入会激励企业不断投资于创新活动，广告支出与R&D支出之间具有互补性（吴延兵，2007）[12]。因此，本文借鉴Hall（1993a）的做法，用广告投入密集度衡量R&D支出无法代表的其他类型的无形资产价值。

根据数据的可获得性以及文献中通行的做法，模型纳入一些控制变量，用以减少潜在的估计误差。（1）销售增长率（SG）用于反映企业的未来盈利前景，Hall（1993b） [13]指出销售增长率解释了一部分关于R&D和其他投资的产出信息。（2）销售利润率（ROS）、产权比率（DQR）和资产负债率（LEV）可以较为全面地反映企业的经营状况和资本结构，销售利润率往往对企业价值有正向影响。由于R&D活动的不确定性以及资本市场的不完善，销售利润率在中国往往是R&D经费的主要来源（吴延兵，2007）。产权比率表明债务资本与权益资本的

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相互关系，说明企业财务结构的风险性，以及所有者权益对偿债风险的承受能力。资产负债率是衡量公司利用债权人资金进行经营活动能力的指标，高负债的企业将会做出相对谨慎的创新投资决策，企业越是采用低负债率的资本结构，越有利于进行技术创新投资[14]。因此，负债率对企业价值的影响可能是负向的，负债比率若太高表明资本风险太，太低又显得资本运营能力差。（3）企业年龄（AGE）越是年轻，企业越有动力进行大量创新投资，从而推动企业价值增长[15]。因此，本文最终的模型如下： （三）数据收集和数据处理

本文所使用的企业财务数据来自于中国工业企业数据库，选择2005-2007年为研究期间。本文所指的制造业企业是根据《国民经济行业分类》，大类代码为13-43的企业，并且剔除了销售额低于10亿元的中小企业，另外剔除了销售额、总资产、研发费用或广告费用等指标数据缺失的观测值，尤其是R&D支出数据的可获得性严重限制了本文的样本规模。经过上述数据筛选，最后整理出94家上市公司，其中非流通股权市值用净资产代替计算。另外，通过中国专利数据库（知网版）收集整理每家公司每年的专利申请数量。

为了消除物价变动的影响，本文借鉴朱平芳和徐伟民（2003）的方法计算R&D支出价格指数，将所有的价值变量，如R&D支出流量和存量、企业市场价值、总资产账面价值等指标，折算成以2005年为基期的可比价。R&D支出价格指数等于消费物价指数和固定资产价格指数的加权平均值，其中消费物价指数的权重为55%，固定资产价格指数的权重为45%，并运用构建的R&D支出价格指数对数据进行平减以得到实际值，即： 二、 实证分析

（一）静态模型回归结果分析

本文首先研究较简单的、静态的结构中无形资产价值与企业市场价值的关系，表1显示了2005至2007年四个模型的OLS回归结果。本文在进行估计之前采用Hausman检验选择模型是固定效应还是随机效应，四个模型进行Hausman检验得到的卡方值都大于10%显著水平上的临界值，因此四个模型均是固定效应模型。表1显示当期R&D支出流量与企业市场价值没有较为明显的联系，这与国外学者得到的研究结果有所出入，可能是因为我国R&D投入产出周期较长，当期的投入无法马上转化为创新产出，从而推动企业价值增长，对R&D存量的研究结果似乎也证明了这一点。

如表1所示，不同折旧率下的R&D存量对企业价值有显著的正面的促进作用。回到本文的模型（7），R/A的系数是σγ，可以通过除以σ来计算以R&D为代表的无形资产的相对影子价格。如σ在模型II中等于136，γ1等于094，即以R&D流量为代表的无形资产相对于有形资产的影子价格为094，而模型III中γ1等于210，模型IV中γ1等于307。γ11表明股票市场对以R&D为代表的无形资产的估价高于有形资产。这说明5%的折旧率对于无形资产来说

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可能过低了，因为R&D投入产出的结果是技术创新资产，其更新换代十分迅速，折旧速度也就快于有形资产。Hall（1993a）在对美国制造业企业进行的研究中曾得到类似结论。另外，通过对模型II，模型III和模型IV除R&D支出外的其他变量系数进行比较，可以发现不同的折旧率对其他变量的影响十分微小。但是，无形资产的另外两个代表—专利数量和广告密集度，在四个模型中对企业市场价值的影响均并不明显，拥有大量专利数量和更多广告投入的企业并没有获得市场价值溢价。

企业有形资产的账面价值对企业价值影响显著，变量lnA的系数σ是企业的规模报酬系数，σ略大于1说明了样本企业有一定程度的规模报酬递增。产权比率的系数说明较低的产权比率有利于企业资本结构的合理化和价值的健康增长，销售利润率的系数显示拥有高利润的企业市场估值更高。企业年龄对企业价值的影响结果是显著正向的，这与解维敏（2009）的结论有所不同。但是，广告投入和销售增长率对企业价值的影响并不显著。

对于本模型中关于无形资产价值的OLS回归结果，以R&D存量为代表的无形资产市场价值对企业价值有积极的显著影响，这一点与本文的预期一致，但是专利数量和广告投入密集度对企业价值的影响在上述结果中并未体现出来，可能的原因如下：（1）广告投入和专利数量是两个比较粗糙的指标，因为我国专利数据库建立不完全，目前无法取得专利引证等更能体现专利价值的指标，这在一定程度上限制了研究的深入。（2）中国专利质量较低，企业对创新研究和技术保护的重视程度不够，专利无法发挥应有价值促进作用的。（3）数据的测量误差可能导致估计的有偏。本文的样本中存在一些2005-2007年专利数量为0和广告费用为0的企业，这可能是企业的汇报有误，或没有对这两个指标进行统计。（4）可能存在一些变量内生性、变量遗漏和模型设置问题。企业的R&D投入、广告投入和企业市场价值都存在一定的时滞性，企业价值高能吸引更多的投资者，更多的投资者会带来更大的投资资金，使得企业有能力进行大量创新投资和广告宣传，从而推动企业价值增长。另外，对当期企业价值的影响可能是以往R&D投入获得的创新产出，或以往的广告投入收获的产品声誉引起的，而本期的R&D投入和广告投入只能带来企业成本上升而已。因此，将在下文的模型设定中构造能区分长、短期作用的动态结构，通过引入滞后变量来反映各类无形资产的长期影响作用，并采用系统GMM估计方法来控制内生性问题和克服遗漏变量问题，以期使得估计结果更加有效。 （二）动态模型回归结果分析

当面板数据存在自相关和异方差时，两步估计更加稳健。本文采用系统GMM两步估计法进行回归分析，并利用hansen统计量检验工具变量的设定是否有效。若p值较大，则接受原假设，即工具变量选择合理，否则拒绝原假设。表2给出了模型的估计结果，可以看出模型I没有通过hansen检验，而模型II、模型III和模型IV通过了hansen检验。因此，当使用R&D流量变量时，用动态结构模型进行分析并不合适；对于后面三个使用R&D存量变量的模型，工具变量的选择是可以接受的。从后三个模型的参数估计结果来看，就企业价值本身而言，其一阶滞后项系数为正，且均通过1%显著性检验，这说明企业价值的确具有明显的动态效应，

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前一期价值每增长1%则当期企业价值也相应增长约1%，说明企业价值具有较强的路径依赖现象。滞后一期的R&D存量对企业价值产生的是显著的正面作用，企业以往的R&D投入将促进企业价值的增长，该结果验证了R&D投入的时滞性。在5%的折旧率下，R&D代表的无形资产的相对影子价格为059，在15%和25%的折旧率下分别为158和257，这说明5%的折旧率对于无形资产来说过低了。

在知识经济时代，现代制造业企业在技术创新方面竞争激烈，为了保持本领域的技术领先地位，企业必须大量和迅速地消耗R&D投入，这是R&D投入折旧率较高的原因之一。另外，值得注意的是R&D存量当期的系数都显著为负，这与静态模型的分析结果相反。这可能是因为企业进行技术研发的资金成本较高，创新成果的生产周期较长，当期投入的大量R&D支出表现为生产成本制约企业价值。也可能是因为本文数据可获得性的限制，研究期间只有三年，由于对R&D存量只取了一期滞后而没有具体测度其时滞结构，使得动态面板GMM估计产生了较大的偏倚。

对于无形资产的专利数量和广告投入不同于它们在静态模型中的表现，其当期值均对企业价值有较为显著的影响。专利数量与企业价值有十分密切的正向联系，而且它的系数明显高于R&D存量的系数，说明其价值远高于R&D投入的价值。作为创新产出成果，专利代表着研发成功的那部分R&D投入，其价值理应高于R&D，这一方面可能是在模型中纳入一阶滞后变量后仍使用OLS估计，无法控制变量的内生性所致；另一方面，申请的专利可能不会全部通过审查，而只有通过审查并被授权的专利才可以进行许可或出售，为企业创造在产品中运用新技术并获得销售收入以外的更多的价值。因此，专利申请量的价值会低于专利授权量的价值。 表2的结果表明了当期广告投入对企业价值有着制约作用，本文试图将广告投入视为一种价值创造活动，但是其产出结果相比R&D更为不确定。所以，大量的投入可能反而会拉低企业利润，进而影响企业价值。滞后一期的广告投入与企业价值并没有明显联系，这与其时滞结构过于简单化有关。另外，作为一项日常支出，广告投入可能只与现期利润相关，它在当期可能会创造一些无形资产，但是它每期末都将折旧至0。此外，控制变量的估计结果与静态模型基本是一致的，只不过是动态模型的某些参数的显著性有着不同程度的下降。由于数据可获得性的限制，本文样本较小，这使得动态面板GMM估计量很容易产生偏倚。表2 三、 结论

本文使用2005-2007年中国制造业企业数据，分别运用静态和动态结构模型分析了以R&D投入、专利授权量和广告投入为代表的企业无形资产的市场价值。研究发现在静态和动态模型中R&D流量与企业价值均无明显关系，这与国外学者的研究结果有所出入。这可能是因为我国创新投资生产周期较长，当期投入无法马上转化为价值。由于静态模型中当期R&D存量和动态模型中滞后一期的R&D存量对企业价值有着显著的正向影响，也说明了R&D投入的累积性和时滞性，这与动态模型中的当期R&D存量有着截然相反的结果。原因可能是数据可获得性的限制，使得本文样本量较小和时滞结构的构造过于简单，影响了动态面板GMM

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估计的准确性。另外，根据对5%、15%和25%折旧率下的R&D存量的研究，发现5%的折旧率对于R&D投资来说过低了。

专利授权量的系数变化较R&D更为明显，说明在静态模型中获得专利的企业并没有市场溢价；在动态模型中，专利授权量对企业价值有积极贡献，而且其价值高于R&D投入。专利授权量是一个较为粗糙的指标，尤其是在中国专利泛滥的情况下，低质量的专利占绝大多数。所以，专利授权量与企业价值的联系变化很大。

有国外学者开始使用专利引证来代替专利数量，专利引证在一定程度上能更好地代表成功的R&D和预测专利价值。但是，因为我国专利数据库不完善，并没有披露专利引证数据，所以限制了进一步地研究。R&D和专利数量代表的主要是技术类的创新型无形资产，本文使用广告投入密集度来衡量其它类型的无形资产，然而实证结果与预期并不一致。这可能因为广告投入的产出及其不确定，更多地作为一项日常支出，广告投入反而可能会拉低现期利润，并且每期末折旧至0使得广告投入的动态效应并不显著 。 参考文献：

[1] Bronwyn H. Hall，Raffaele Oriani. Does the market value R&D investment by European firms？ evidence from a panel of manufacturing firms in France，Germany，and Italy[R].National Bureau of Economic Research Working Paper 10408，Cambridge，MA，2004.

[2] Bronwyn H. Hall. R&D，productivity，and market value[R].revised version of paper presented at the International Conference in memory of Zvi Griliches，Paris，August 2003. UC Berkeley and NBER，2006.

[3] Bronwyn H. Hall. Industrial research during the 1980s：did the rate of return fall[C].Brookings Papers on Economic Activity，1993a：289-343.

[4] Uri Ben-Zion. The R&D and investment decision and its relationship to the firm′s market value：some preliminary results，in Z. Griliches （ed.），R&D，Patents，and Productivity[M].University of Chicago Press and NBER：Chicago，1984.

[5] Derek Bosworth，Mark Rogers. Market value，R&D and intellectual property：An empirical nalysis of large Australian firms[J].Economic Record，2001，77：323-337. [6] Mark Rogers，Christine Greenhalgh. The Value of Innovation：The Interaction of Competition，R&D and IP[J].Research Policy，2006，35（4）：562-580

[7] Bronwyn H. Hall，Zvi Griliches，Jerry A. Hausman. Patents and R&D：is there a lag[J].International Economic Review，1986，27：265-283.

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[8] 王俊. R&D补贴对企业R&D投入及创新产出影响的实证研究[J].科学学研究，2010（9）.

[9] Ariel Pakes，Zvi Griliches. Patents and R&D at firm level：A first look，in Z. Griliches （ed.），R&D，Patents，and Productivity[M].Chicago：NBER and University of Chicago Press，1984.

[10] 李小平，朱钟棣. 国际贸易、R&D溢出和生产率增长[J].经济研究，2006（2）. [11] 吴延兵.自主研发、技术引进与生产率：基于中国地区工业的实证研究[M].经济研究，2008（8）：51-64.

[12] 吴延兵.市场结构、产权结构与R&D—中国制造业的实证分析[J].统计研究，2007（5）.

[13] Bronwyn H. Hall. The stock market′s valuation of R&D investment during the 1980′s[J].American Economic Review，1993b，83：259-264.

[14] 王任飞. 企业R&D支出的内部影响因素研究——基于中国电子信息百强企业之实证[J].科学学研究，2005（2）：82-88.

[15] 解维敏，唐清泉，陆珊珊. 政府R&D资助，企业R&D支出与自主创新——来自中国上市公司的经验证据[J].金融研究，2009（6）.