经济资本计量

经济资本计量（共7篇）

经济资本计量 篇1

1 引言

零售贷款是指商业银行以消费者个人、居民家庭和小企业为对象发放的用于购买耐用消费品或支付各种费用的贷款。新巴塞尔协议将商业银行的零售型贷款划分为住房抵押贷款、合格循环零售贷款以及其它零售贷款等不同类型[1]。由于信贷需求旺盛,其发展空间巨大,自2007年以来,我国商业银行的零售贷款业务一直保持高速增长。零售贷款具有贷款笔数多、业务频繁、贷款对象分散等特点,由于我国商业银行不对零售贷款客户进行信用评级,因此,如何有效地评估和控制风险是尤其需要关注的问题。

对于单项零售贷款的违约计量主要有两种思路,一是采用Merton结构化模型[2]或CreditMetrics[3]等高级计量模型, 例如, Perli和Nayda(2004)[4]利用Merton模型构建零售循环贷款违约概率模型。 二是基于违约因素构建信用评分或违约计量模型, 例如, Narain(1992)[5]最早将Cox模型[6]应用于分析个人贷款的信用风险, 建立信用评分模型; Andrade和Thomas(2007)[7]以银行客户信用评分为基础,构建零售贷款模型;国内学者刘军丽和陈翔(2006)[8]基于决策树构建个人住房贷款信用风险评估模型;彭建刚,李樟飞(2009)[9]在信用评分模型的基础上提出零售贷款非线性时变比例违约模型。这些文献主要针对单项零售贷款构建违约模型,而对于零售贷款组合的违约风险度量,在这种思路下,通常是在考虑单项贷款违约的基础上,再考虑贷款违约之间的相关性,然而,在实务中这种做法往往非常困难。由于银行的零售型贷款数量非常多,客户数量的增加使得模型成本和复杂程度大大增加,再者,由于零售贷款的对象均为个人或小企业,缺乏评级资料和公开交易数据,也很难精确地测量客户违约之间的相关性,利用单项零售贷款模型并考虑违约相关性的作法并不适于组合模型的构建,其结果也不一定理想。

对于贷款组合的违约风险,新巴塞尔协议首先将零售型贷款分割成风险类似的同质性次级组合,并假定次级组合内所有贷款具有相同的违约率、相同的违约门槛值、相同的风险暴露以及相同的资产相关系数,再将Vasicek(1987)[10]单因子模型引入结构化框架,从而给出了零售型贷款组合的经济资本计算公式。这种组合模型也存在不足。首先,单因素模型建立在资产相关性基础上,而资产之间的相关系数与违约相关系数是两个不同的概念,虽然两者存在一定的推算关系,但在讨论违约损失时,该方法并不能直接体现违约相关性。再者,单因子风险模型对系统因子和非系统因素都假定服从标准正态分布,这可能并不符合实际情形。例如,当以市场收益率作为系统因子时,诸多文献已经证明市场收益率并不服从正态分布;另外,违约概率累积分布是在借款人数量趋于无穷的情况下得出的,虽然同质性零售贷款中的借款人很多,但按贷款类型和风险暴露分类之后,各个子贷款组合中借款人的数量会大大减少,这使得上述方法在应用上存在较大偏差。

在违约模式下,单个资产的违约率、违约相关性、风险暴露和违约损失率决定了组合的信用风险状况,而在风险暴露和违约损失率设定的情况下,违约率和违约相关性是研究的重点内容。为了克服结构化思想和单因子模型的不足,本文在新巴塞尔协议划分同质性次级组合这一作法的前提下,将零售贷款违约率和违约相关性的研究转化为对组合中违约数目的分布进行研究,即根据违约数目的统计特征,直接构造贷款组合违约数目的分布形式,从而建立基于贷款违约数目分布的违约计量模型,并研究对应的经济资本配置问题。在研究违约数目的分布时,本文重点对分布形式以及如何体现违约相关性进行深入研究。

2 零售贷款组合中违约数目的统计特性

在零售贷款同质性次级组合中,令n表示组合包含的贷款数量;令di表示对应于第i个贷款的指示变量,如果借款人发生违约,则di=1;如果没有发生违约,则di=0。显然,贷款组合中的违约数量可以用随机变量d来表示:

$d={\displaystyle \sum d}{}_i=d{}_1+d{}_2+\cdots +d{}_n(1)$

(1)不考虑违约相关时的违约数目均值和方差

如果所有的n个借款人相互独立,且各项贷款违约的概率为p,则违约数目d服从二项分布B(n,p):

$f(d)=\left(\begin{array}{l}n\\ d\end{array}\right)p{}^d(1-p){}^{n-d}‚d=0,1,\cdots ,n(2)$

违约数目d的均值和方差分别为:

$\begin{array}{l}E(d)=np(3)\\ Var(d)=np(1-p)(4)\end{array}$

(2)考虑违约相关时的违约数目均值和方差

如果贷款是否违约之间并不独立,而是具有违约相关系数ρ,则贷款组合中违约数量并不服从二项分布。违约数目d的均值为:

$E(d)=np(5)$

当违约相关系数为ρ时,根据式(1),违约数目d的方差为:

$\begin{array}{l}Var(d)\\ =Var((11\cdots 1)(d{}_{1}d{}_2\cdots d{}_n){}^{{\rm T}})\\ =(11\cdots 1)C(11\cdots 1){}^{{\rm T}}\\ =(11\cdots 1)\left(\begin{array}{cccc}\sigma {}^2& \rho \sigma {}^2& \cdots & \rho \sigma {}^2\\ \rho \sigma {}^2& \sigma {}^2& \cdots & \rho \sigma {}^2\\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ \rho \sigma {}^2& \rho \sigma {}^2& \cdots & \sigma {}^2\end{array}\right)(11\cdots 1){}^{{\rm T}}\\ =\sigma {}^2\cdot (11\cdots 1)\left(\begin{array}{cccc}1& \rho & \cdots & \rho \\ \rho & 1& \cdots & \rho \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ \rho & \rho & \cdots & 1\end{array}\right)(11\cdots 1){}^{{\rm T}}\\ =p(1-p)\cdot n[1+(n-1)\rho ]\\ =np(1-p)\cdot [1+(n-1)\rho ]\end{array}(6)$

从式(3)、式(4)与式(5)、式(6)的对比可以看出,无论贷款违约之间是否具有相关性,违约数目的均值都相同,即都为np,但当违约之间具有相关系数ρ时,违约数目的方差是二项分布B(n,p)方差的[1+(n-1)ρ]倍。为了更直观地说明这一点,表1给出了n、p、ρ在不同取值情况下,违约数目的方差与二项分布方差的倍数关系。显然,当贷款数量较多或相关系数较大时,违约数目的方差比二项分布大得多。

3 基于贝塔二项分布的违约计量模型

在贷款违约之间具有相关性时,构造违约数目的分布是一种可行的思路。在此基础上,根据风险暴露、设定的贷款损失率可以获得贷款损失的分布。在研究违约数目的分布时,分布的形式以及如何体现违约相关性是最核心的问题。

(1)体现违约相关的统计思想

给定n、p、ρ,为了便于讨论违约数目d的分布形式,将违约之间的相关性用违约率的动态变化来反映。为了便于说明,比较以下两种假设条件:

假设1:在对零售型贷款进行划分后,次级贷款组合内的所有贷款都可以被看作是同质的,即该组合中的n项贷款具有相同的违约率p,而且假设各项贷款之间具有相同的违约相关系数ρ;

假设2:n项贷款中,各项贷款违约之间相互独立,而各项贷款的违约率都服从某一分布。

在同质性贷款组合中,各项贷款具有相同的违约率p,对于假设1来说,p是作为一个固定的数值,而对于假设2而言,p是可变的,违约相关的信息体现在p的可变性或p的分布信息中。相对而言,假设2对于构造违约数目d的分布更具有实用价值。如果在假设2条件下通过合理的分布设置,使得d的分布能够体现假设1中的相关系数ρ,则可以认为这两个假设对于研究d的分布具有相同的效果。问题的关键在于:在根据假设2推导违约数目d的分布时,需要确定p的一种分布形式,分布形式的选择既要反映各单项贷款的违约信息,又要包含各贷款违约之关的相关性。

(2)选择违约率分布

对于假设2,本文设定单项贷款的违约率均服从参数为α,β的Beta分布,即:f(p)～Beta(α,β),其中α,β称为超参数。Beta分布的密度形式为:

$f(p)=\frac{1}{B(\alpha ,\beta )}p{}^{\alpha -1}(1-p){}^{\beta -1},\alpha >0,\beta >0(7)$

其中,B(α,β)称为Beta函数(或称为β函数):

$B(\alpha ,\beta )={\displaystyle {\int }_0^{1}x}{}^{\alpha -1}(1-x){}^{\beta -1}dx=\frac{\Gamma (\alpha )\Gamma (\beta )}{\Gamma (\alpha +\beta )}(8)$

因此,Beta分布的密度形式也可写作:

$f(p)=\frac{\Gamma (\alpha +\beta )}{\Gamma (\alpha )\Gamma (\beta )}p{}^{\alpha -1}(1-p){}^{\beta -1},\alpha >0,\beta >0(9)$

选择Beta分布的原因一方面是Beta分布相对于其它适合违约率的分布形式而言提供了更多、更丰富的信息,通过对α,β进行设置,可以反映出同质性贷款中单个贷款的违约率信息[11];更主要的原因是,Beta分布是二项分布的共轭分布。由于贷款违约之间相互独立,在给定p的条件下,随机变量d的分布可以用二项分布Bin(n,p)来描述:

$f(d|p)=\left(\begin{array}{l}n\\ d\end{array}\right)p{}^d(1-p){}^{n-d}‚d=0,1,\cdots ,n(10)$

此即为抽样对应的似然函数f(d|p),而违约率p被视为随机变量,如果假定具有先验Beta(α,β)分布,则根据贝叶斯公式可得违约率p的后验后布为:

$\begin{array}{l}f(p|d)\\ =\frac{\Gamma (\alpha +\beta +n)}{\Gamma (\alpha +d)\Gamma (\beta +n-d)}p{}^{\alpha +d-1}(1-p){}^{\beta +n-d-1}\\ \propto p{}^{\alpha +d-1}(1-p){}^{\beta +n-d-1}\end{array}(11)$

式(11)表明p服从参数为(α+d,β+n-d)的Beta分布。由上述推导可以看出,选择Beta分布作为p的先验分布不仅使得运算过程更简洁方便,而且能够使得p保持相同的分布特性,具有分布一致性。

(3)构建违约数目的分布

对于假设2,如果设定单个贷款的违约率均服从参数为α,β的Beta分布,即随机变量p～Beta(α,β),则d的条件分布为二项分布,即(d|p)～Bin(n,p);进一步地,根据贝叶斯公式可知,违约数目d的无条件分布为Betabin(n,α,β),即贝塔二项分布,其密度为:

$\begin{array}{l}p(d|\alpha ,\beta )\\ ={\displaystyle {\int }_0^1\left(\begin{array}{l}n\\ d\end{array}\right)}p{}^d(1-p){}^{n-d}p(p|\alpha ,\beta )dp\\ =\left(\begin{array}{l}n\\ d\end{array}\right)\frac{B(\alpha +d,\beta +n-d)}{B(\alpha ,\beta )}\end{array}(12)$

对于固定的n值,Betabin分布的特性完全由参数α,β决定。违约数目d的均值和方差分别为:

$\begin{array}{l}E(d)=n\cdot \frac{\alpha }{\alpha +\beta }(13)\\ \begin{array}{l}Var(d)\\ =n\cdot \frac{\alpha \beta (n+\alpha +\beta )}{(\alpha +\beta ){}^2(1+\alpha +\beta )}\\ =n\cdot \frac{\alpha }{\alpha +\beta }(1-\frac{\alpha }{\alpha +\beta })[1+(n-1)\frac{1}{\alpha +\beta +1}]\end{array}(14)\end{array}$

从式(13)、式(14)与式(5)、式(6)的对比中可以得出一个明显的结论:如果Beta分布的参数α,β满足:

$\begin{array}{l}\frac{\alpha }{\alpha +\beta }=p(15)\\ \frac{1}{\alpha +\beta +1}=\rho (16)\end{array}$

其中,p、ρ是在假设条件1下单个贷款的违约率以及贷款违约相关系数,那么违约数量d服从Betabin分布的结论既反映了单项贷款的违约信息,又包含了各贷款违约之间的相关性。

(4)贝塔二项分布的参数估计

参数α、β有两种估计方法:一是根据历史经验资料计算出p、ρ,再根据式(15)、式(16)确定α、β值;二是直接根据类似同质贷款的违约数量历史数据估计参数α、β.第二种方法可以避免误差的传递,而且计算量相对较小。为了保证α、β估计的准确性,应当尽可能多地利用类似贷款组合的违约数据,充分反映违约之间的相关性。

设类似的同质性贷款组合的个数为k,且各个贷款组合相互独立;再设第i个贷款组合的贷款数量和违约数量分别为ni和di, i=1,2,…,k. di的无条件分布为Betabin(ni,α,β),即:

$\begin{array}{l}p(d{}_i|n{}_i,\alpha ,\beta )\\ ={\displaystyle {\int }_0^1\left(\begin{array}{l}n{}_i\\ d{}_i\end{array}\right)}\theta {}_i^{d{}_i}(1-\theta {}_i){}^{n{}_i-d{}_i}p(\theta {}_i|\alpha ,\beta )d\theta {}_i\\ =\left(\begin{array}{l}n{}_i\\ d{}_i\end{array}\right)\frac{B(\alpha +d{}_i,\beta +n{}_i-d{}_i)}{B(\alpha ,\beta )}‚i=1,2,\cdots ,k\end{array}(17)$

样本的似然函数为:

$\begin{array}{l}\text{l}\text{n}L(d{}_1,d{}_2,\cdots ,d{}_k|\alpha ,\beta )\\ ={\displaystyle \sum _{i=1}^k\left\{\ln \left(\begin{array}{l}n{}_i\\ d{}_i\end{array}\right)+\ln [B(\alpha +d{}_i,\beta +n{}_i-d{}_i)]-\ln [B(\alpha ,\beta )]\right\}}\end{array}(18)$

为了计算的程序化,利用式(8)中Beta函数与伽玛函数(Γ函数)的关系以及Γ函数可展开成乘积项的性质[12],似然函数也可以写成参数为p、ρ的形式:

$\begin{array}{l}\text{l}\text{n}L(d{}_1,d{}_2,\cdots ,d{}_k|\mu ,\rho )\\ ={\displaystyle \sum _{i=1}^k(\ln \left(\begin{array}{l}n{}_i\\ d{}_i\end{array}\right)+{\displaystyle \sum _{r=0}^{d{}_i-1}\text{l}}\text{n}(p+\frac{r\rho }{1-\rho })}\\ +{\displaystyle \sum _{r=0}^{n{}_i-d{}_i-1}\text{l}}\text{n}(1-p+\frac{r\rho }{1-\rho })-{\displaystyle \sum _{r=0}^{n{}_i-1}\text{l}}\text{n}(1+\frac{r\rho }{1-\rho }))(19)\end{array}$

其中,p和ρ就是单项贷款的违约率和同一贷款组合中的违约相关系数。通过MLE方法可得参数p、ρ或α、β的估计量为:

$\begin{array}{l}(\widehat{p},\widehat{\rho })=\underset{p,\rho }{{\displaystyle \text{a}\text{r}\text{g}\text{m}\text{a}\text{x}}}L(d{}_1,d{}_2,\cdots ,d{}_k|p,\rho )(20)\\ \widehat{\alpha }=\widehat{p}(1-\widehat{\rho })/\widehat{\rho }‚\widehat{\beta }=(1-\widehat{p})(1-\widehat{\rho })/\widehat{\rho }(21)\end{array}$

4 模拟分析:违约计量模型与经济资本配置

(1)违约计量的对比分析

为了表明违约率的动态变化可以反映违约之间的相关性,以下用一个模拟算例进行说明。现有20个相似的同质性贷款组合,即k=20,这些组合既可以来自于同一银行,也可以来自于不同的银行;为了简化,再设各个同质性贷款组合中的贷款数量均为n=50。对于所有的20个组合,可以根据各个组合中贷款违约的数量,并通过式(20)、式(21)估计参数α,β或p,ρ。显然,对于不同的违约数据,参数的估计值并不相同。为了便于比较分析,本文设置了四个数据集,见表2。各数据集对应的违约情况并不相同,表现在违约数量d=0、1、2、3、4的贷款组合个数m被设置成不同的数值。

对每一个数据集,表3给出了不考虑违约相关性、违约数目服从二项分布的条件下,采用合并样本方法计算得出的违约率$\widehat{p}$以及违约数量d的均值、标准差;表3同时还给出了在违约数目服从Betabin分布条件下参数的拟合结果以及违约数量d的均值和标准差。

从表3可以得出如下结论:①对于四个数据集,两种分布假设下违约率具有相同的均值,这表明Betabin分布假设反映了单项贷款的违约信息。②对于不同的数据集,ρ值不相同,因此,针对不同的数据集,在用违约率的动态变化(即Beta分布假定)反映违约相关性时,Beta分布的参数也不相同。虽然四个数据集对应的违约率分布都具有相同的均值,但由于不同数据集的违约相关系数不同,因此,分布的方差并不相同,这也体现了违约数目的分散程度。③在Betabin分布假设下,违约数目的标准差随着违约相关系数的增加而越来越大于二项分布假设下的标准差,即违约数量的分散程度随α,β的取值变化而不同,而且均大于二项分布假设。这也表明Betabin分布考虑了贷款违约之间的相关性。④如果违约率均值设置较高,可以预见违约相关系数会更大。

(2)经济资本的计算与对比分析

贷款组合违约模型在我国商业银行的应用主要体现在经济资本的计算,从而有助于银行有效地配置经济资本。为了说明模型效果,拟将经济资本的计算与新巴塞尔协议中的经济资本计算进行比较。新巴塞尔协议中经济资本的计算是基于Vasicek单因素模型的。设LGD表示违约损失率,并设同质性组合的风险暴露为EAD,则在置信度α=0.999下,零售循环型贷款的最低资本要求为:

$\begin{array}{l}CR\\ =\left(LGD\cdot \Phi \left(\frac{\sqrt{\rho }\Phi {}^{-1}(0.999)+\Phi {}^{-1}(p)}{\sqrt{1-\rho }}\right)-p\cdot LGD\right)\cdot EAD\end{array}(22)$

式中,Φ(·)是置信度α=0.999下根据极限分布得到的最大可能损失,它取决于违约率p和相关系数ρ;上式第二部分中的p·LGD表示预期损失。从式(22)可以看出,最低资本要求实质上就是极端损失与预期损失的差值。

基于Betabin分布组合违约模型的经济资本的计算步骤为:①利用同质贷款组合的历史违约数据,估计Betabin分布的参数α,β.②根据风险暴露与贷款损失率获得贷款损失的分布。如果贷款数量为n,则违约数目d服从Betabin(n,α,β)分布, 在已知违约暴露EAD和违约损失率LGD的情况下,通过模拟技术获得贷款组合损失$L=\frac{d}{n}\cdot EAD\cdot LGD$的分布信息。③根据损失分布,由极端损失与预期损失之差计算经济资本。

以模拟设置的同质贷款组合数据集为例,在获得了违约数目的分布参数α,β之后,考虑银行的某一同质贷款组合。假设银行存在一个贷款数目n=500,违约暴露EAD=1亿元的银行同质贷款组合,假定违约损失率LGD=0.4,则在违约数目服从Betabin(500,α,β)分布的基础上,对贷款损失进行100000次模拟。表4分别计算了α、β取不同值时贷款组合的极端损失、预期损失和经济资本。为了便于比较,表5根据Basel II中的最低资本要求式(22)也计算了极端损失、预期损失和经济资本。需要指出的是,Basel II中零售循环型贷款资产的最低资本计算是基于Vasicek单因子模型推导而来的,式(22)中的相关系数是资产相关系数, 而不是违约相关系数, 因此, 表4和表5并不存在严格的对比关系,尽管如此,仍然可以对两种经济资本的计算结果作大致的比较。表4讨论了违约率为0.04、违约相关性为0.02～0.06时的经济资本,而根据经验,当违约相关系数为0.02～0.06时,资产相关系数大致为0.3～0.5,为了更清晰地表明两种方法在计算结果上的差异,表5给出了违约率为0.04而资产相关系数ρV分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5时的经济资本计算结果。

从表4和表5的对比可以直观地看出: ①当违约率保持一定时, 经济资本随着相关系数(无论是违约相关系数ρ还是资产相关系数ρV)的增加而增加, 这主要是由于较大的相关系数意味着违约数量具有更大的波动性,因此,所需要的经济资本也会更大; ②两种方法计算得到的预期损失均为160万元(这里忽略了模拟方法的误差。由于$L=\frac{d}{n}\cdot EAD\cdot LGD$, 因此, 预期损失为$EL=\frac{E(d)}{n}\cdot EAD\cdot LGD$,进一步可以证明:EL=p·EAD·LGD,这与Basel II最低资本计算公式中的预期损失是相同的),经济资本的差别主要表现为极端损失的不同;③当资产相关系数为0.3～0.5时,利用Basel II中的公式计算得到的经济资本远远大于通过模拟贷款损失而得出的经济资本,即使认为资产相关系数为0.2,这一结论仍然成立;④在计算经济资本时,Basel II中的公式是在贷款数量趋近无穷的情况下推导而来的,而模拟贷款损失的方法依赖于贷款数量n,具有较好的适用性。

5 结论

当零售贷款组合中的各项贷款存在违约相关性时,构造违约数目的分布是一种可行的思路,而分布的形式以及在分布中如何体现违约相关性是最核心的问题。本文根据违约数目的统计特征,建立基于贝塔二项分布的违约计量模型,并根据违约模型研究经济资本的配置问题,得出一些有意义的结论:①在Betabin分布与二项分布这两种假设下,违约率具有相同的均值,而在Betabin分布假设下,违约数目的标准差随着违约相关系数的增加而越来越大于二项分布假设下的标准差;②当违约相关系数不同时,Betabin分布的参数也不同;③违约数量的分散程度不同,Betabin分布的参数也不同,其方差均大于二项分布假设;④利用Betabin分布计算经济资本和通过Basel II最低资本公式计算经济资本时, 两种资本计算方法得出相同的预期损失,经济资本的差别主要表现为极端损失的不同,而且利用Basel II中的公式计算得到的经济资本可能大于在Betabin分布下通过模拟贷款损失而得出的经济资本;⑤在两种资本计算方法下,经济资本都随着相关系数的增加而增加。本文的研究结论表明,设定违约数目服从贝塔二项分布,并通过分布参数的合理设置,既能反映各单项贷款的违约信息,又能体现零售贷款组合中各贷款违约之间的相关性。进一步地,通过贷款损失计算经济资本也能够体现单项贷款的违约信息、反映贷款违约之间的相关性,而且该方法计算出的经济资本可能比Basel II规定的最低资本要求要小。另外,在计算经济资本时,相比于Basel II中的计算公式,通过分布假设模拟贷款损失的方法依赖于贷款数量,具有较好的适用性。本文的研究对于评估零售贷款组合的信用风险状况具有一定的参考意义,还值得指出的是,当同类型贷款组合的历史违约数据较多时,该方法还可以用于对贷款违约率以及贷款违约相关性进行估计,从而避免由资产相关性推导违约相关性过程中可能存在的模型误差,这对检验违约率模型的准确性有较好的参考价值。

参考文献

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[12]SAMUEL K,吴喜之.现代贝叶斯统计学[M].北京:中国统计出版社,2000.

知识资本的计量 篇2

关键词：知识资本,人力资本,结构资本,顾客资本

随着人类进入知识经济时代, 知识资本逐渐取代实物资本而成为现代企业价值增值的源泉。20世纪90年代, 日本、美国、德国制造业总资产中的知识资本比例逐年上升, 日本的知识资本比例从1990年的10.5%上升到2001年的14.5%, 美国从30.6%上升至46.9%, 德国从15%上升至30.7%。另外, 有文献称美国许多高科技企业的知识资本已超过其总资产的70%。因此, 准确计量与报告企业的知识资本已成为管理理论界及实践者们关注的热点及难点问题之一。本文从知识资本的H-S-C结构方法出发, 研究知识资本的计量。

一、知识资本的定义

知识资本的概念是美国著名经济学家加尔布雷斯于1969年首次提出的。他认为, 知识资本在本质上不仅仅是一种静态的无形资产, 是一种动态的资本, 而不是固定的资本形式, 是有效利用知识的过程, 是一种实现目标的手段。埃德文森和马隆从知识资本的测度来定义知识资本为企业市场价值高于帐面价值部分。斯维比则认为知识资本是一种以相对无限的知识为基础的无形资产。从以上三种观点并且与实物资本相比较可以看出知识资本的基本特征——无形性、相关性、创新性以及增值性。

二、知识资本的计量

本文的分解方法是根据斯图尔特提出的知识资本H-S-C结构, 将知识资本分成:人力资本、结构性资本、顾客资本三项。

1. 人力资本的计量

人力资本是指企业员工所具有的各种技能与知识, 人力资本理论研究的核心问题是人力资本价值计量。目前国内外理论工作者提出的人力资本价值计量方法很多, 归纳起来总共有两大类八种计量模型:

(1) 间接计量法

(1) 历史成本计量法。历史成本计量方法是将企业取得和开发人力资源发生的全部支出, 包括招聘、选拔、培训、定岗等支出作为人力资本价值。

(2) 重置成本法。重置成本法是计量企业在现实条件下重新取得和培训与现有职工的技术水平、素质和工作能力相当的职工所发生的全部费用, 或者是在现实条件下取得和培训符合特定工作岗位要求的职工所应发生的全部成本, 包括取得成本、开发成本和职工的离职成本。

(2) 直接计量法

(1) 未来工资折现法。该方法将一个企业为人力资本在未来期间付的工资额进行贴现, 然后再用“效率比率”作为权数进行调整, 借此确定一个企业的人力资本价。

(2) 未来收入折现法。未来收入折现方法是把人力资本所有者在剩余受雇期内的未来工资或收益的现值作为人力资本价值的计量方法。

(3) 随机报酬模型法。随机报酬价值模型是用人力资本为组织提供的服务所创造的价值收益来计算人力资本的价值, 在计算过程中所考虑的因素更加系统全面, 数据比较客观, 用其估算的人力资本价值更容易被接受。

(4) 内部竞价法。内部竞价法中, 人力资本的价值是由各个部门投标竞价来确定的, 竞价最高者即可获得该项人力资本。最高竞价就是该员工的价值。竞价法将市场机制引入人力资本价值计量, 有利于确定人力资本的真正价值, 但该方法忽视了对非稀有人力资本的价值计量。

(5) 未来超额利润折现法。这种方法把企业获得的超额利润作为人力资本价值。

(6) 经济价值法。该模型按照人力资本与其他资本对企业贡献不同来确定人力资本价值, 符合资本提供未来收益的特征, 但该方法以人力资本价值计量为前提而不是结果。

2. 结构性资本的计量

结构性资本是企业的组织结构、组织文化、制度规范等。结构性资本可以采用价值评分法, 其步骤为:多数研究人员遵循一种简单的间接方法———价值评分表法。研究人员首先设计出一些与企业组织结构功能相关, 并对企业未来盈利有着重大影响的指标, 比如:平均每位员工的管理费支出、信息技术的应用能力、作业流程时间、无差错处理合同的比例等十几个指标。在这个基础上对每项指标给出一个标准值。进行评分时, 将企业现有指标数值与价值评分表所列指标的标准值相比较, 算出每一个指标应得分数, 然后相加得出总分。最后根据企业整体得分情况, 给出相应的结构性资本总量。这种方法较为简单易行, 但是得分与结构性资本总量之间的转化关系不太明确。

3. 顾客资本的计量

顾客资本是指市场营销渠道、顾客忠诚、企业信誉等。顾客资本的计量采取以下方法:首先计算顾客收益, 按销售渠道、年龄、收入、购买情况等不同条件, 将顾客群细分成黄金顾客、普通顾客以及随机顾客。从收益的期限上看, 黄金顾客倾向于跟企业发展长期关系, 普通顾客与企业之间的关系较为淡薄, 而随机顾客仅偶尔光顾企业, 谈不上长期关系。三者带给企业的收益期限长短差别巨大, 因此在计算收益的金额和期限上应有所区别。其次计算每年顾客成本, 包括:每年获得新顾客的成本, 如广告支出、促销费用等, 每年保持顾客的成本, 诸如服务承诺费用, 售后服务支出等。然后针对顾客的不同风险水平采用不同的风险折现率, 比如顾客购买稳定增加, 则该顾客风险较小, 可采用较低的折现率;反之, 采用较高的折现率。最后把顾客收益扣除顾客成本之后, 按不同期限和不同折现率折成现值, 就得出顾客资本的数值。

三、结论

通过对企业知识资本的量化评估, 企业可以及时了解自身在组织建设、制度安排、技术创新、人力资本、市场营销、公共关系等方面的投资效益, 了解企业核心竞争能力的发展状况, 达到改善企业知识资本的管理、实现知识资本的价值与增值的目的。

参考文献

[1]范徵:知识资本评价指标体系与定量评价模型[J].中国工业经济, 2000, (9) :63～66

企业人力资本价值贡献计量探讨 篇3

关键词：人力资本,价值贡献,风险

从1962年贝克尔在《人力资本投资：一种理论分析》一书中首次对人力资本价值进行计量到现在，理论界与实务界仍未能找出一种合适的计量人力资本价值的方法。人力资本的存量不仅可以作为国家制定战略时的参考，更可帮助企业在日益加剧的市场竞争中获得优势。企业是经济的最小单位，人力资本已经成为现代企业的重要战略资源。如何准确衡量企业中人力资本的价值，不仅关系到企业薪酬的制定、员工的努力程度，而且关系到企业的治理结构，从而影响利润分配。所以，对企业人力资本价值进行计量意义重大。

一、企业人力资本的性质

周其仁(1996)认为，企业是人力资本与物力资本的一项合约，人力资本应该与非人力资本分享企业剩余是大势所趋。传统观念认为，各种人力资本在企业中受到不同程度的监督与激励，监督与激励程度受到人力资本存量大小的影响。由于人力资本存量大的所有者与物力资本所有者之间存在信息不对称，因而监督成本较大，故适合用激励机制代替监督机制;人力资本存量小的所有者从事基础工作，没有涉及到高深的专业知识，所以监督成本较低，故适合用监督机制代替激励机制。以传统理论为指导的企业总受到员工工作积极性低、满意度低、流动率大等问题的困扰，传统人力资源管理方式已经受到各种挑战。只有让人力资本所有者获得与自己价值相称的收入才能减少企业内部各种无效率的行为，才会进一步提高其满意度。

工资收入不代表员工的人力资本价值。马克思在揭示劳动力价值时指出，劳动力的价值是由生产、发展、维持和延续劳动力所必须的生活资料的价值决定的。马克思在揭示工资的本质时说，工资不是劳动的价值或价格，它只是劳动力价值的货币表现。工资是雇主支付给劳动者的劳动报酬，是劳动力创造的价值的一部分，主要用以维持劳动者的日常生活及提升劳动者的技能，并没有反映出劳动的全部价值。工资与劳动者创造的价值是有差距的，工资不能代表企业内人力资本的价值。

企业内部不仅仅存在人力资本与物力资本的单一合约，而且存在着人力资本内部之间以及其与物力资本之间的多项合约。假使企业内部各合约方的价值已知，并且可以按其自身价值分配企业剩余，也会产生无经营决策权的人力资本所有者与具有经营决策权的人力资本所有者之间的矛盾。企业中具有经营决策权的人力资本所有者掌握着很多的企业经营决策信息，而且各项决策由他们制定，但决策失败的风险却由整个企业承担，从而影响各契约方的真实价值收益。无经营决策权的人力资本所有者通常不愿接受这种不公平待遇，不愿承担这种风险，所以企业中具有经营决策权的人力资本所有者与企业所有其他人力资本所有者订立了契约，不愿分享风险就只能得到少于其个人人力资本价值的固定收入;如果愿意承担风险，则可以得到超出个人人力资本价值的收入，即可分享企业剩余。

二、企业人力资本价值计量模式

不同企业、不同行业、不同区域以及产品市场因素(即消费者的随机需求以及环境的不可控因素)影响着企业的产出，这四个因素也影响着群体人力资本价值贡献。在企业中，人力资本之间存在差异，这种差异由人力资本所处的职位、工作绩效和内部风险导致。

1. 群体人力资本价值贡献计量。

企业群体人力资本的价值与企业物力资本的价值密切相关，这两部分资本共同为企业做出贡献。企业的群体人力资本主要受到不同行业、不同企业、不同区域和产品市场风险这几个因素的影响。

在企业中，人力资本的价值是未知的，因此很难计算人力资本与物力资本的比例。国内很多学者用道格拉斯函数从人力资本和物力资本投入的角度来计算人力资本与物力资本的比例是不妥的。因为人力资本的投入并不等同于其价值，人力资本投入与其价值之间存在投入效率问题，即这些投入是否被人力资本所有者很好地接受。人力资本所有者的接受能力受到其态度、动机、个性等因素的影响，所以人力资本的投入与其价值存在偏差。

在企业中，物力资本的价值可从企业财务报表中反映出来(企业的物力资产主要指企业所有参与运营的资产，包括各种无形资产)，而企业的人力资本价值没有得到体现。另外，企业每年创造的价值都可以通过财务报表反映出来，即息税前利润与所有员工工资之和，这种价值是由企业所有人力资本的真实价值与所有物力资本的真实价值共同作用的结果。

假设企业人力资本价值每年的增加率为g，人力资本在基期的总价值为R，物力资本总价值为W，物力资本利润率与人力资本利润率分别为α、β，企业近几年(从基期算起)的利润为Ht(此处利润指企业息税前利润与所有员工工资之和)。构建人力资本群体价值模型如下：

其中：k1表示本企业所处行业平均利润率与所有行业平均利润率之比;k2表示企业的利润率与所处行业平均利润率之比;k3为本企业所处的地区平均利润率与本区域的平均利润率之比;k4为企业本期利润率(年末利润率)与近几年平均利润率之比。W和Ht可取近三年的财务报表数据，从而模拟出最优的α、β、R和g。

由于人力资本的价值并不等于人力资本在企业中的贡献，所以人力资本与物力资本参与分配的比例应按照其贡献的比例计算：

在上式中，覫t为人力资本在第t期与物力资本分享剩余的比例。

以上模型的特点有： (1) 较为客观地反映出人力资本价值与物力资本价值的比例关系，这种比例关系并不是通过对人力资本投入间接反映出的，而是通过它们分别对企业的贡献计量出来的。 (2) 客观反映出企业内部人力资本价值R的贡献βR (1+g) t;考虑了物力资本与人力资本在企业中的增加量;企业产出是人力资本存量与非闲置物力资本所有存量共同作用的结果。同时，本模型也存在一些假设： (1) 人力资本增加率不变; (2) 影响企业利润的因素没有全部涉及到; (3) 人力资本的价值不能够直接测量出来，只能测量其贡献; (4) 企业的销售收入减去当期各种固定成本和变动成本恒为正值。

2. 个体人力资本价值贡献计量。

人力资本群体价值的计量主要考虑影响企业的因素，区分出人力资本与物力资本的价值贡献，但并没有考虑人力资本内部的差异，即各种类型人力资本的价值怎么影响它们分享的剩余。笔者认为，前文分析的人力资本与非人力资本所有者愿承担的风险因素以及人力资本存量是影响个人在企业中分享剩余的份额的主要因素。

在企业中，人力资本存量并不一定会给企业带来价值，只有员工做出与企业目标相关的贡献时才能产生价值。企业用绩效指标来引导员工的行为，使其发挥对企业有贡献的人力资本价值。因此，在衡量员工个人人力资本价值时，员工绩效必须考虑;同时，不同层级的职位绩效指标要求的能力各不相同，层级越高的职位，要求的人力资本存量越大，即完成绩效标准所需要的人力资本价值越高。因此，职位的高低也应是衡量人力资本价值时要考虑的因素, 不同人力资本的风险承担能力会影响其分享的剩余。以上人力资本风险包括：

(1)人力资本专用性风险。员工在企业中会逐渐形成企业专用性的人力资本，这种人力资本只有在本企业才能发挥作用，如果到其他企业去工作这种人力资本就会不复存在。人力资本专用性增加了员工跳槽换工作的成本，把员工束缚在企业中。

(2)人才市场风险。企业家人力资本由职业经理人市场配置;技术型人力资本与管理型人力资本分别由技术人才市场和管理人才市场配置;而简易型人力资本则由劳动力市场配置。对人力资本而言，这本身就意味着市场的考验。同时，由于人才市场的存在，使人力资本时刻承受着被淘汰的压力。

(3)员工需求层次风险。需求层次越高的员工，可能越不在乎低层次的需求，因为低层次的需求已经得到大量满足，即使丧失一部分，也不会有太大影响。例如，企业中的高层管理人员物质收入颇丰，即使由于经营失败导致收入下降，也不会大大影响他们的生计;而普通员工对基本物质需求很看重，因为他们要靠这些收入维持日常生活的开支。所以，越是高层员工越愿意承担这类风险。

(4)经营信息不对称风险。中高级管理型人力资本承担确保整个企业高效运行、取得良好业绩的责任;中高级技术型人力资本也承担着为企业生产活动提供强有力的技术指导、强化产品研发的责任;但是，一般人力资本很难参与企业的决策，由于没有直接参与非程序化的决策，他们只能掌握非常有限的企业信息，较难知晓企业的内部经营状况。此时，一般人力资本不愿意承担此种信息不对称引起的经营风险，他们愿意让渡一部分人力资本价值来换取稳定的收入。

我们构造一个模型，首先选取基准人力资本价值(平均人力资本价值)R/n, R为某期人力资本的总价值，n代表企业员工的人数。然后分别确定员工n的职位相对价值。其中：Pn为员工n的职位层级数，为企业平均职位层级数。接着，确定员工n的绩效其中，Fn为员工n绩效考评得分，为员工n所在相同职位的所有员工绩效考评人均得分。最后，再依照以下步骤确定员工n的相对风险系数λn： (1) 找出风险因素，即上面论述的人力资本专用性风险f1、人才市场风险f2、员工需求层次风险f3和经营信息不对称风险f4; (2) 确定每种风险因素的权重，分别记为w1、w2、w3、w4，其四者之和为1; (3) 对每种风险因素评分。本文把每种风险因素归为五类，即高、较高、一般、较低、低，分别赋予分值数，如右上表所示。

考评人员的确定：本企业所处行业的专家、行业同职位不同企业所有员工、员工的同行、上级和下级给出的员工n四个因素的考评分数分别为Snf1、Snf2、Snf3和Snf4，员工n的绝对风险系数为从而确定相对风险系数即员工n的加权风险得分与企业员工平均风险得分之比。

实际上, 要求满足每个人蒡Nn=1蒡Nn=1蒡Nn=1力资本应该享有的剩余则根据其对企业的贡献来区分。

员工n分享企业剩余为：即Jn·Gn·λn·Rt/N。

其中：Rt抽象为企业内第t期的人力资本总量。

本文探讨了以人力资本价值为基础的企业剩余分享模式，建立了群体人力资本价值模型和个体人力资本价值模型，比较客观地测算出人力资本按照其价值贡献大小应分享的企业剩余份额。在本文建立的群体人力资本价值模型中，只要输入企业财务报表数据便可以反映出群体人力资本对企业的贡献。此外，本文基于企业内部人力资本的差异性，构建了个体人力资本价值贡献模型，在此模型中，根据人力资本所有者的职位、绩效与风险三个影响因素，我们可以测算出单个人力资本对企业的贡献份额。

参考文献

[1].樊培银, 徐凤霞.关于人力资源价值计量方法的探讨.中国工业经济, 2002;3

[2].杜兴强, 黄良文.企业家人力资本计量模型探讨.中国工业经济, 2003;8

[3].李世聪.人力资本按贡献价值统计计量研究的创新.统计与决策, 2006;11

企业人力资本获取风险类型及计量 篇4

一、企业人力资本获取风险类型

企业人力资本获取风险形成的因素比较复杂,我们把企业人力资本获取风险界定为背景风险以及具体管理实践中的管理风险。

(一)环境风险。即背景风险,也称为非管理风险,是指企业在人力资本获取过程中对外界环境因素的突发性变化认识不足而导致获取收益的不确定性和获取损失的可能性。

1.政治、经济形势变化和法律、法规、政策调整所导致风险。这类风险往往具有不可预测性,即使可以预测但是往往很难避免。由于人力资本投资具有周期长、回收期长等特点,经济繁荣时期进行的人力资本投资可能在经济萧条状态下受市场需求的影响导致人力资本贬值,或者根本无法收回全部投资。其中最首要的就是人员流动带来的风险,从社会来看,人员流动是社会化大生产的必然产物,是市场对人力资源的一种配置。合理的员工流动不仅有助于个人发展,而且有助于企业创造力的提高。但从企业的角度来看,有些人员流动很可能给企业带来损失。这种损失的直接表现是该岗位的人工成本增大,因为企业需要进行重新招聘和培训;间接损失往往更大,可能引起工作进度的拖延,甚至造成组织的瘫痪。

2.产业结构调整所导致风险。企业人力资本投资受国家产业政策的影响极大,如产业政策调整会引起行业地位变化。某些行业地位会上升,同时另一些行业地位会下降,地位下降的行业和企业效益必然下降,其人力资本投资经济效益也将随之下降,从而产生风险。

3.市场需求转变所导致风险。市场变化的多样性和不可预测性也将使习惯原有市场需求的人力资本投资发生损失。

4.科技的重大突破所导致风险。科学技术在知识经济时代飞速发展,科技的重大突破往往会导致已有的技术老化和相应的人力资本迅速贬值。

5.所处的行业前景所导致风险。任何行业都有生命周期,包括幼稚期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。如果企业所从事的行业处于或即将走向衰退,那么企业经营状况就会萧条甚至恶化,而此时人力资本的投资和配置就会存在较大风险。

6.行业竞争性所导致风险。市场经济条件下,行业内企业间的竞争不可避免,而且随着经济全球化的加剧,国际、国内竞争日趋激烈,企业面临的竞争对手越来越多。这也必然会导致欠发达地区企业的人力资本存在较大风险。

(二)管理风险。所谓管理风险是指企业在人力资本各项投资和配置中对人力资本属性认识不清,管理不当而导致的收益不确定性和损失的可能性。当前学术界普遍将企业的人力资本管理风险分为六种:招聘风险、跳槽风险、员工激励政策风险、人身健康风险、道德(职业操守)风险、团队合作风险等。具体到企业管理实践中,笔者认为把企业人力资本获取风险界定为招聘培训风险、配置风险和使用风险三类更为合适,也更便于会计计量。

1.招聘、培训风险。劳动力市场的典型特征就是就业机会与劳动力资源之间的信息分布不对称。在信息不对称条件下为了捕捉供求机会,劳动力市场上的供求双方都必须进行大量的市场调查,失业者、雇主双方都在不确定条件下进行选择,都是一种理性行为,但会产生道德风险,即逆向选择,致使这种均衡结果处于无效率状态。其风险体现在招不到合适的人力资本以及培训成本的收益低下甚至无法回收等。

2.配置风险。企业通过招聘和培训获得了一定的人力资本,但如何有效安排和配置人力资本、如何做到“人尽其才、任职匹配”则是重要问题。其风险体现在对企业资源利用的低效、团队合作的低效以及道德风险等。

3.使用风险。主要体现在对员工的日常管理工作中。

二、企业人力资本获取风险的计量

(一)环境风险计量。对于环境风险很难进行会计计量,主要的策略是通过预警模型,即建立企业人力资本获取风险的预警机制,以提高对环境因素变化带来风险的敏锐性和反应性。

(二)招聘培训风险评估指标计量。反映该风险的指标应主要包括应聘比、招聘完成比、人才引进率、招聘引进员工胜任度等。

1.应聘比,是指企业实际应聘人数与计划应聘人数之比。

2.招聘完成比,是指企业实际录用人数与计划应聘人数之比。

3.人才引进率,是指一定时期内企业引进所需要的高层次人数占员工平均人数的比例。

4.招聘引进员工胜任度,是指招聘引进到企业的员工在规定的期间内保质、保量完成工作的比率。

(三)配置风险评估指标的计量。人力资本配置主要包括人与物的配置、人与岗的配置、人与事的配置和人与人的配置,因此,反映该类风险的评估指标应主要包括人物匹配风险指标、人岗(事)匹配风险指标和人人匹配风险指标。

1.人与物的匹配是指人力资本与物质资本的合理配置,其风险指标又分为人力资本比率、高层次人力资本比率、人力资本负债率等。其中,人力资本比率,是指人力资本在总资本中所占的比重。高层次人力资本比率,是指高层次人力资本在总资本中所占的比重。人力资本负债率,是指为形成企业人力资本而发生的债务与人力资本的比值。人力资本负债率应有一定理想水平,借鉴资产负债率,其理想水平应为50%。如果高于此水平,企业必然会面临人力资本中自有资本与借入资本不匹配、人力资本自有投资资金不足的风险。

2.人岗(事)匹配是指人力资本素质要与工作岗位要求相匹配,因岗(事)设人,人适其岗,才尽其用。反映“人岗匹配”的指标主要有人力资本闲置率、人力资本虚投率等。其中,人力资本闲置率,是指企业闲置的员工在所有员工中所占的比重。人力资本虚投率,是指虚投的人力资本存量与总的人力资本存量之比。

这两个指标中,前者比值越大,说明企业人力资本岗位与岗位资本不匹配所致的人力资本闲置情况就越严重,“人岗匹配”风险就越大;后者比值越大,说明人力资本与岗位资本匹配的质量越差。另外,由于人力资本的虚投不一定会导致闲置,因此仅有前者是不够的,还必须综合后者才能彻底反映人力资本与岗位资本不匹配的严重程度。有些企业往往因为多种原因会导致这两种情况的发生。

3.人人匹配是指把不同特点的人恰当组合、优势互补、协调合作,形成团队精神和组织能力。其主要指标有管理人员比率、技术人员比率、核心能力所需关键人员满足率等。其中,管理人员比率,是指一定时期内企业管理人员占企业总员工的比例。技术人员比率,是指一定时期内企业技术人员占企业员工的比例。核心能力所需关键人员满足率,是指企业现有核心能力关键人员数与核心能力所需关键人数之比。

管理人员比率能直接反映企业管理的幅度。技术人员比率能直接反映企业技术能力的强弱,其比值越大说明企业的技术能力越强,人人匹配风险越小。当然,在人力资本投资效益良好的前提下,前者并不是越低越好,后者也不是越高越好。这需要一个度的把握,即要考虑用核心能力所需关键人员满足率去衡量。

(四)使用风险评估指标的计量。企业人力资本使用情况主要通过工作日利用程度、工时利用程度和工作效率来体现。因此,反映该风险指标主要有出勤率、制度工时利用率、劳动生产率。

1.出勤率,是指一定时间内出勤人数占员工总数的比重。该指标反映人力资本工作日利用情况,通常其比值应在85%以上。低于该水平,企业将面临员工出勤不足、工作日利用不充分的投资使用风险。

2.制度工时利用率,是指实际生产工时数占全部制度工作工时(制度工时)数的比重。该指标越低,说明企业工时利用越不充分,人力资本使用风险越大。

企业在评价使用风险时,这三项指标互为补充,缺一不可。即企业仅有高出勤率是远远不够的,还必须有高制度工时利用率和劳动生产率。

人力资本价值计量方法的比较研究 篇5

一、人力资本价值的内涵

(一) 人力资本的内涵

在探讨人力资本价值内涵前, 我们应当明确什么是人力资本。根据人力资本理论研究先驱舒尔茨的观点, 资本应当有两种形式:物质资本和人力资本。物质资本体现在物上, 人力资本表现在人上, 人力资本所有者与物质资本所有者处于平等地位, 共同为企业创造价值, 并在一定程度上胜出物质资本所有者。企业理论的发展也让我们认识到:企业是由人力资本和非人力资本等要素组成的复杂的合约。其中的非人力资本即物质资本, 包括厂房、机器、设备、原材料、土地、货币和其他有价证券等。而对于什么是人力资本, 不同时期的不同学者对其进行了解释, 但至今尚未有明确的定义。在我们认为, 人力资本应当是一种通过对人力资源的一定投资在未来给企业创造经济利益的一种资本。综合已有的研究结果, 我们将人力资本定义为“存在于人体中具有经济价值的知识、技能和体力 (健康状况) 等质量因素之总和, 是一种通过对人力资源投资在未来获取收益的资本”。

(二) 人力资本价值的内涵

人力资本价值的内涵可分别从经济学和财务学等不同角度进行分析。首先从经济学角度来看, 人力资本肯定是有价值的, 其价值表现为人力资本所有者凭借一定能力创造的现在和未来的效益, 通常借助人力资本所有者凭借其所有权在未来一定时期内为自己创造的现金流量现值之和来进行衡量。它受到人力资本未来现金流量或效益、折现率、折现期等因素影响。其次从财务学角度来看, 人力资本价值有历史成本观、经济价值观、内在价值观、物质资本增值观、公允价值观等常见的观点。历史成本观认为, 人力资本价值应当按照历史成本计量, 其历史成本具体包括获取成本、使用成本、开发成本、维持成本等之和。经济价值观认为人力资本价值是企业未来盈余折现后按人力资本投资占企业总资产的比例分配计算的价值。内在价值观认为人力资本价值是人力资本和物质资本在合作期所产生现金流量的贴现值。物质资本增值观认为人力资本即物资资本产生的增值。公允价值观认为人力资本是一个成熟和公开的人力资本市场中可以交易的商品, 其价值就是在市场中进行交易的价格。不同视角对人力资本价值的内涵进行了定义, 并且各有优缺点。随着人力资本理论的不断完善, 人力资本价值的内涵将不断明确。

二、国内外人力资本价值计量的方法综述

人力资本价值计量是人力资本理论发展到一定程度的一个难点。根据上述人力资本价值不同视角的定义, 综观目前国内外的文献资料, 人力资本价值计量的方法概括起来可分为5大类:

(一) 以人力资本成本 (投入) 为基础的人力资本价值计量方法

1、历史成本法

历史成本法最早是由布鲁梅特、弗兰霍尔茨和帕利于1968年提出的。该方法认为人力资本价值应当按企业取得和开发人力资本发生的全部支出入账, 包括招聘、选拔、培训、医疗、保险等支出。

2、重置成本法

重置成本法是弗兰霍尔茨1974年提出的。该方法按照企业在现实条件下重新取得和培训与现有职工的技术水平、素质和工作能力相当的职工所发生的全部费用, 包括取得成本、开发成本和离职成本等作为人力资本价值。

(二) 以工资报酬为基础的人力资本价值计量方法

1、未来薪酬折现法

未来薪酬折现法是巴鲁克·列夫和阿巴·舒瓦茨于1971年提出的。该方法认为某一职工的人力资本价值等于该职工在受雇期内未来工资报酬的现值。该方法的计算公式为:

其中, V表示人力资本价值;I (t) 表示第t年的工资报酬;t从1到T, T为人力资本价值的计算年限 (当人力资本为个体时, 表示某员工从现实年度到因离职、退休或死亡等原因离开企业为止为企业服务的期望年限) ;r为收益折现率。

2、调整后的未来薪酬折现法

调整后的未来薪酬折现法是由郝曼森提出的。该方法提出应当按一定的效率系数对原有的未来薪酬折现法进行调整, 该效率系数表现为一定时期本企业盈利水平与本行业平均盈利水平相比计算的投资报酬比率的加权平均值, 离现实年度越近权数越大, 越远则权数越小, 郝曼森认为一般按5年进行计算较为适宜。效率系数=[5RFO/REO+4RF1/RE1+3RF2/RE2+2RF3/RE3+1RF4/RE4]/15。该公式中的RF表示现实年度某企业的投资报酬率, RE表示现实年度全行业企业的平均投资报酬率。人力资本价值=未来薪酬折现值×效率系数。

(三) 以收益为基础的人力资本价值计量方法

1、经济价值法

经济价值法是由弗兰霍尔茨、布莱梅特、帕利于1968年提出的群体价值计量模型。他们认为人力资本同其他资产一样, 其价值体现在能给企业提供未来收益, 因此将企业未来收益折现, 按人力资本投资比例来计算人力资本价值。该方法的计算公式为:

V为未来盈余现值表示的群体人力资本价值;r为折现率;Rt为第t期的企业未来净收益;H为人力资产投资占总资产投资的比例。T为人力资本的服务年限。

2、随机报酬价值法

随机报酬价值法是弗兰霍尔茨1985年提出的。该方法认为人对于企业的价值在于其能够提供未来的用途和服务, 并与其未来所处的职位和服务的状态相联系。弗兰姆霍尔茨把这种过程称为有报偿的随机过程。该方法的计算公式为:

其中, V表示人力资本价值;Ri为第i种状态下预期服务的货币表现 (含离职状态, 其预期服务货币表现为零) ;P (Ri) 为职工处于Ri状态的概率, m为工作状态数 (含离职状态) , n为工作时数, r为贴现率。

3、非购入商誉法

非购入商誉法由赫曼森教授于1969年提出。该方法认为企业过去若干年的累计收益超过同行业平均收益的一部分或全部可看作是人力资本的贡献, 这部分超额利润应通过一定的资本化程序确认为人力资本的价值。其计算公式为:人力资本价值= (本企业实际净收益-企业总资产×行业投资报酬率) /行业投资报酬率, 或者:人力资本价值=本企业实际净收益÷行业投资报酬率-企业总资产。

(四) 以完全价值为基础的人力资本价值计量方法

我国的徐国君教授在总结国内外现有的计量方法后提出了完全价值测量法。他认为以工资报酬或以收益为基础的人力资本价值计算方法都是不完全的计量方法, 要准确计算人力资本价值应当以完全价值 (包括补偿价值和剩余价值) 为基础。徐国君提出的人力资本价值计量公式为:

其中, V表示人力资本价值;At表示人力资本在第t年所创造的包括补偿价值及剩余价值在内的新的价值, t的取值范围应当根据所选的人力资本价值的计量期限来决定。如要考虑时间价值, 则根据一定的折现率并计算出At的现值再求和即可。

(五) 以当期价值为基础的人力资本计量方法

该方法的提出者李世聪教授认为, 人力资本当期实现的价值应当等于人力资本当期投入价值和当期新创造价值之和。该方法基本计算公式如下:

公式中V表示人力资本当期群体价值, L表示人力资本当期群体投入资本, VA表示企业当期增加值, I表示企业当期利息支出, H表示人力资本当期创造新价值的贡献比例 (即人力资本贡献率) 。

该方法从上述基本公式出发还分别提出了当期个体人力资本价值计量、绩效价值计量、分配价值计量的相关计算方法, 并延伸至未来价值的计量中。

三、对现有人力资本计量方法的评价

(一) 对以成本为基础的计量方法的评价

以成本为基础的人力资本计量方法能较清晰、可靠地反映人力资本的投资成本, 并使得人力资本信息与其他资本信息具有可比性。但这种方法的显著缺点是不能真实地反映人力资本的实际价值。该类方法将人力资本形成过程视为加工过程, 加工过程的投入形成人力资本。这肯定是不够准确的, 因为人力资本的价值并不光指人在成长过程中所消耗的资本, 它忽视了人力资本一个重要的特征, 即通过投资会在未来创造价值, 而且加工成本与所形成的人力资本价值不一定存在必然的正比关系。所以用这种方法进行人力资本价值的计量是不够准确的。

(二) 对以工资报酬为基础的计量方法的评价

以工资报酬为基础的人力资本计量方法计算简单, 比较适宜于群体价值的计量, 并使得计算出来的群体价值在与同行不同企业间比较时更具有可比性。但该方法不适于个人人力资本价值的计量。这主要是因为作为个体来看, 无论采用终生雇佣制还是签订劳动合同, 其期望的工作年限都可能存在高估, 同时还存在职工可能因工作出色或其他原因提高工薪报酬等情况, 所以该方法如果用于个人价值计量存在较大不确定性。此外, 工资报酬在理论上、数量上均不代表人力资本所创造的增值价值, 它只代表人力资本的交换价值, 所以用它来计算人力资价值是不全面的。

(三) 对以收益为基础的计量方法的评价

以收益为基础的经济价值法和非购入商誉法以未来盈利为计量标准, 符合资产的特征。其缺点是未来净收益是一个估计值, 具有主观性和不确定性, 且人力资本价值受多种因素影响, 并不一定与投资比例呈线性关系, 所以该类方法的适用范围值得考虑。此外该类方法反映的人力资本价值是不全面的, 该类方法未对人力资本的补偿价值 (工资部分) 加以考虑, 可能带来人力资本价值的低估。

(四) 对以完全价值为基础的计量方法的评价

完全价值测定法既可用来计算群体价值又可用来计算个体价值。从理论上说, 该方法能够较详细反映人力资本的价值信息, 但在具体操作中存在如下问题:群体价值的计算年限不易合理确定, 从而影响其价值的可靠性;在计算个体价值时, 对职工价值变化的影响因素难以确定, 同时也可能存在高估职工为企业服务的期望年限。

(五) 对以当期价值为基础的计量方法的评价

以当期价值为基础的人力资本价值计量方法是在融合了马克思剩余价值理论、财务的资产理论、西方经济学理论及当期实现价值计量理论的基础上提出的一种创新性的计量方法, 应当是目前观点中较为合理的一种计量方法。该方法即考虑了人力资本当期的投入价值, 同时充分认识到人力资本在企业经济增长值中所做的贡献, 并将其计入人力资本价值中, 是一种对人力资本投入量和产出量的全面考虑。该方法提出了人力资本贡献率的计算公式, 并以此对人力资本参与企业分配的基础———税后纯收益进行分配, 科学地将企业人力、物力资本创造的价值进行了分离, 有助于人们较准确的计算人力资本价值。基于该方法的人力资本价值的确定给整个财务会计体系带来了创新。

综上所述, 人力资本价值的计量方法经历了不同的发展阶段, 直至今日尚未有统一答案。但是经过上述的比较分析, 我们可以看到, 基于当前价值的人力资本计量方法应该是目前最合理, 操作性最强的一种方法。在人力资本产权制度发展越来越完善的今天, 人力资本作为一种重要的生产要素, 只有在产权清晰的前提下才能最大限度发挥其效能。为了保证人力资本能够在产权清晰的前提下以其适合的价值参与企业剩余财产的索取, 我们还应当不断完善对人力资本价值的计量。

摘要：为了明晰产权, 有效利用人力资本, 实现资源的有效配置, 我们必须正确认识人力资本的价值, 并对其价值进行有效合理的计量。

关键词：人力资本,人力资本价值,当期价值观

参考文献

[1]、陈燕.人力资本价值的理论界定[J].长春理工大学学报, 2008 (5) .

[2]、弗兰霍尔茨.人力资源会计[M].上海翻译出版社, 1985.

[3]、李世聪.人力资本按贡献价值会计计量的重要创新[J].会计之友, 2007 (11) .

经济资本计量 篇6

一、人力资本价值计量模式研究

(一) 人力资本价值评估方法的现状与问题。

人力资本价值不是静止不变的, 而是处在一个具有能动性的动态发展过程中, 价值评估的复杂性和难度远远超出其他资产评估。现有理论关于人力资本价值的评估有定性和定量两种。近年来, 由于定性评估理论已基本达成一致, 国内外学术界对人力资本价值评估的研究成果大都集中在定量评估方法。本文也主要对人力资本价值的定量评估方法进行探讨。目前, 国内外学者提出的人力资本价值计量方法主要有成本法和价值法两种。

1.成本法。人力资本是由投资形成的。没有投资就不会有人力资本的积累。对于人力的投资是多方面的, 其中主要是教育支出、保健支出、培训支出、劳动力国内流动的支出等。成本法理论的代表人物有布鲁梅特、弗兰霍尔茨和帕利1968年提出的历史成本法, 用企业取得、开发、维持人力资源时发生的实际支出来计量人力资源成本。弗兰霍尔茨1974年提出重置成本法, 计量企业在现时条件下重新取得或通过培训取得与现有职工的技术水平、素质和工作能力相当的职工所发生的全部费用, 或者是现时条件下取得和培训符合特定工作岗位要求的职工所应发生的全部成本。安吉尔的加工成本法, 将人力资源价值的形成过程视为“加工”过程, 人力资源的价值就是将一个人培养到能创造价值为止的整个过程中所消耗的资源的价值。以成本法评价人力资本存量比较简单、方便, 但是, 该方法存在着重大的缺陷: (1) 忽视了个体的差异性。个体之间具有差异性, 对不同的个体进行等量的投资, 也会因个体的天赋、智力、能力以及努力程度的差异而使各个主体的人力资本存量不同。 (2) 忽视了资本收益性。成本法核算的是人力资本的形成成本, 不代表人力资本创造或能创造的价值。 (3) 忽视了人力资本投资的持续性。人力资本投资是一个持续的过程, 只有不断进行投资, 人力资本才可以避免资本存量减损、贬值的风险。同时, 人力资本投资的持续性又会带来资本存量的提高和价值上的增值, 成本法的计量不能反映这种资本的动态生长过程。

2.收益法。收益法根据企业未来的收益, 并按人力资本对该收益的贡献率来计量人力资本的价值。这种方法考虑到了人力资本的主动资本特性, 并将未来收益资本化, 能够较好地反映人力资本的价值。经济价值法将企业未来收益折现, 按照人力资源投资比例计算人力资源价值。有学者在借鉴经济价值法的基础上进行两方面的改进:一是以净产值替代盈余来反映人力资源的价值, 二是将全部净产值的现值总额作为人力资源的价值。工资报酬折现法, 将一个职工从录用到因退休或死亡停止支付报酬为止预计的工资报酬按一定贴现率折成现值, 作为人力资源价值。随机报酬法, 将个人在有限工作年限内服务于某一组织一系列岗位上的价值, 按其离职可能性进行调整并加以折现汇总作为人力资源价值。近年来, 人力资本价值理论在我国也取得了一些新的进展。笔者在借鉴前人经验的基础上, 提出一个新的人力资本量化模型。

(二) 人力资本量化模型的提出。

马克思将人的劳动分为社会必要劳动和剩余劳动, 认为人才是创造价值的唯一源泉, 人通过社会必要劳动和剩余劳动实现自我价值交换和为企业创造剩余价值。因此, 人力资本价值就应该包括补偿价值和剩余价值两个部分之和, 补偿价值为基本工资, 剩余价值为人力资本创造的收益。根据马克思的理论, 借鉴其他学者提出的方法, 本文建立如下人力资本量化模型。

模型假设:1.劳动力市场的供求关系在调整劳动力价格的效用上充分有效, 使劳动力价格充分反映劳动力的智力体力预期在相关领域所作的贡献价值。2.短时期内员工在既定职位、工资条件下, 其人力资本价值相对稳定。3.员工任职期间发生职位调动、加薪等事件将对员工人力资本价值产生影响, 需重新计量其人力资本价值。4.为计算方便, 假设基本工资按年发放。5.员工以人力资本出资后, 会向企业承诺达到一定的业绩指标或管理水平, 企业据此制定短期内的股利政策, 假设总股利为D:

其中:V:人力资本价值;w:员工基本工资;R:折现率, 一般选用资本市场上的报酬率;n:员工从开始年度到离开所在岗位的期望年限;G:物质资本价值。

该模型的不足之处是仅适用于短期的人力资本价值估量, 需要定期对公式中的股利进行调整, 并相应调整人力资本的出资额;另外人力资本的折现率取的是资本市场的报酬率, 但实际上人力资本与物质资本由于存在形式与增长方式的不同, 报酬率会有所差异, 这也是公式有待改进的地方。

二、人力资本出资风险及风险控制

(一) 人力资本出资风险。

人力资本的计量和风险承担方式一直是人力资本股份化的两大基本问题。按照《公司法》的规定, 注册资本金具有资本担保的作用, 因此人力资本出资者也有义务承担企业的经营风险。人力资本出资对企业造成的风险主要表现在以下两个方面。一是人力资本具有强烈的人身依附性, 其价值是无形的, 如果企业发生亏损, 要按照原始的股权结构来偿还债务, 由于人力资本的专用性, 债权人既不能直接让人力资本所有者服务于债权人, 也不能通过变卖人力资本所有者来进行债务的清偿, 这时如果人力资本所有者没有足够的私人财产做担保的话, 他们的偿债功能基本为零, 这对于债权人来说具有很大的风险;同时, 由于人力资本所有者偿债能力低, 偿债责任就只有转移到物质资本所有者的身上, 无论物质资本出资者是否愿意承担人力资本出资者的连带责任, 都会给物质资本所有者带来极大的压力。二是人力资本出资存在道德风险。在企业的管理经营活动中, 人力资本所有者具有很强的主观性, 他们有可能产生惰性或工作积极性低下, 导致人力资本贬值, 偿债能力降低。此外, 人力资本所有者还很有可能将人力资本运用于其他与本企业从事相同或相似活动的企业, 会产生企业核心机密泄露的风险, 最终给物质资本所有者和债权人带来风险。

(二) 风险防范措施。

为了规避人力资本出资风险, 可以从以下几个方面着手。

1.把握人力资本的特性, 构建合理的人力资本评估制度。通过立法确定人力资本的评估主体、评估程序和评估监督。评估主体可以是专门的验资机构, 也可以是全体股东。评估程序主要是通过公开来确保公正公平。评估监督主要是确立评估人的责任。在建立全国性的人力资本评估规则时须遵循两大原则。其一, 强制性评估原则, 即以人力资本出资必须由法定的评估机构依法定规则进行评估, 不允许当事人以自治契约的形式自行评估。其二, 评估因素法定原则, 即必须以行政立法形式确定评估人力资本所依据的各种因素或参数, 使人力资本价值评估方法规范化。在现有的出资种类中, 无形资产同样是具有未来生产意义的, 他们的现存价值及对企业的未来价值同样具有不确定性, 可能受市场环境和同类技术开发的影响。对人力资本的评估规则, 可以借鉴无形资产的评估办法, 并结合人力资本的特殊性要求。同时, 由于人力资本具有动态性特点, 其价值评估也应是动态的, 法律应当设计一个“重评估机制”, 即规定经过一定年限经出资人请求可对其人力资本重新评估。

2.设计合理的责任制度。针对人力资本出资存在的风险, 应当建立以下责任制度加以防止与克服:

(1) 人力资本出资者的责任。一是针对人力资本出资贬值的人力资本所有者有出资填补责任或强制减少及注销其股份的责任。二是针对在公司清算时人力资本不能变现, 要求人力资本所有者承担相当于剩余年限人力资本使用价值的债务清偿责任。三是针对人力资本与其所有者人身不可分离而受到健康、意外风险等因素的影响较大, 要求人力资本所有者承担强制人身保险责任, 该保险应以其人力资本折股价值为投保额, 以公司为受益人。

(2) 法律不宜禁止人力资本的多次出资, 即人力资本所有者可以同时对一个以上企业出资。但是, 人力资本出资者兼具公司劳动者和公司股东身份, 公司利益与其人力资本的使用密切相关, 因此人力资本出资者应承担竞业禁止义务, 即不得以其人力资本向与其所出资公司的业务相竞争的企业出资。

3.人力资本股份化过程中可采用虚拟股份的方式, 即人力资本按其价值入股, 但其股份价值并不计入公司账面资产, 只作为人力资本与物质资本所有者共享企业收益的比例依据, 可以人力资本方与物质资本方的协议形式存在。而公司亏损乃至破产清算仍以其物质资本量为限。这样, 当公司面临严重经营风险导致破产时, 人力资本只需按其持股比例承担物质资本亏损的份额, 向物质资本方提供补偿。通过这样一个机制达到无限风险和有限风险的结合, 使人力资本在有限风险的框架内承担无限风险, 又缩小了人力资本承担的风险量。而对于物质资本投资者则让渡了部分风险, 也大大降低了投资风险。

4.对于人力资本的转让, 从保护债权人和其他出资者的角度, 可以由法律规定, 对于人力资本出资的应该在出资后一段时间内不允许转让, 而这“一段时间”的长短可以由公司章程自行规定。

经济资本计量 篇7

关键词：管理型人力资本,层次分析法,熵值法,计量

一、企业管理型人力资本的涵义

人力资本研究的先驱者舒尔茨、贝克尔等人将人力资本定义为凝聚在劳动者身上, 并在劳动过程中所体现出的体力、知识、技能。这种定义认为企业内部的劳动力所有者都是人力资本的所有者。我国学者李忠民根据对能力的划分将人力资本划分为一般型人力资本、技能型人力资本、管理型人力资本和企业家人力资本。企业管理型人力资本是企业管理人员所特有的思想、品行、认识、观念、运用能力、创造能力等内生价值与技能、知识、健康等外生价值的综合, 是在面对不确定的市场情况下, 对给定的各种资源的最佳配置、组合、协调的能力。除具有一般人力资本特征外, 管理型人力资本还具有自身显著特征, 表现在以下几方面:

1. 核心性

管理型人力资本对应的社会分工角色是各类管理人员, 在面对不确定的市场情况下, 要对给定的各种资源进行最佳配置、组合和协调, 形成核心竞争优势。因此, 管理型人力资本是企业人力资本的核心。

2. 稀缺性

管理型人力资本作为对企业发展具有统领作用的人力资本, 对其所有者身心素质、知识技能的要求远高于企业中一般人力资本。因此, 其形成须经过教育、培养、训练和实践等诸多环节, 投资的周期较长, 数量有限。相对于企业人力资本整体来说, 企业管理型人力资本在其质量上和其载体数量上都具有稀缺性。

3. 创新性

管理型人力资本的运用能产生明显的开拓创新性。从企业的生产工艺创新到产品创新, 再到企业产品的销售创新, 以至于企业的组织创新, 都需要企业管理人员运用其自身蕴含的人力资本进行创造性的指挥和组织才能实现。

4. 价值的隐蔽性

企业中普通劳动者由于其价值形成过程较简单, 其载体所从事的工作多为不太复杂的程序性工作。所以, 一般人力资本数量、质量以及利用效果都比较容易观测。而企业管理型人力资本因其价值形成过程复杂, 拥有隐蔽信息优势, 故此很难直接观测管理型人力资本利用效果, 为有效计量管理型人力资本价值带来了难度。

5. 高收益性

管理型人力资本的经济价值一般非常的高。据统计, 一般人力资本使用效率提高1%, 则生产增加0.75%;而管理型人力资本使用效率提高1%, 则生产增加1.8%。管理型人力资本价值的高收益主要来源于管理型人力资本所有者丰厚的人力资本存量和生产性努力。

综合以上显著特征, 在进行企业管理型人力资本定价时, 必须全面考虑企业管理型人力资本价值构成要素, 形成企业管理人员特有的人力资本定价评估指标体系, 以便为下一步构建企业管理型人力资本定价模型奠定坚实的基础。

二、企业管理型人力资本价值评估指标选择

管理者的素质是指从事管理工作的人员所应具备的基本条件, 包括受教育的程度、有关的知识水平、心理方面的功能、技能、经验、健康状况等。它直接影响管理的行为和绩效, 是管理者测评、选拔、调配、培训、评估和劳动工资设计的重要依据。美国的包莫尔提出了管理者必须具备10个条件, 它们是合作精神、决策才能、组织能力、精于授权、善于应变、勇于负责、勇于求新、敢担风险、尊重他人、品德超人。日本企业对管理者提出具备十项品德和十项能力的要求, 十项品德是使命感、信赖感、诚实、忍耐、热情、责任感、积极性、进取心、公平、勇气;十项能力是思维决策、规划、判断、创造、洞察、劝说、对人的理解、解决问题、培养下级、调动积极性。我国学者侯书文、张卫华认为, 企业高层管理人员应具备规划未来的能力、战略决策能力、智慧用人能力、沟通与协调能力、组织指挥能力、应变能力、创新能力、强烈的责任心、商业道德、法律意识、坚强的意志、冒险精神的条件。

本文对企业管理型人力资本价值评估主要构成要素进行提炼、汇总, 概括出企业管理型人力资本价值评估指标 (见下表) 。

三、管理型人力资本价值计量方法

1. 层次分析法

层次分析法简称AHP法 (Analytic Hierarchy Process) , 是美国著名运筹学家T.L.Saaty提出的一种系统分析方法。它通过递阶的层次结构, 将一个复杂的多指标评价问题作为一个系统, 将总目标分解为多个分目标或准则, 进而分解为多指标的若干层次, 通过定性指标模糊量化方法计算出层次单排序 (重要性/权数) 和总排序, 以此确定多目标、多方案优化决策问题中各个指标的权重。在此, 设应用层次分析法求得各评价指标的权重为ωj′。

2. 熵值法

“熵”原本是热力学概念, 它最先由申农 (C.E.Shannon) 引入信息论, 现已在工程技术、社会经济等领域得到十分广泛的应用。熵是系统状态不确定性的一种度量。应用熵可以度量评价指标体系中指标数据所蕴含的信息量, 并依此确定各指标的权重。根据信息熵定义, 评价矩阵Y中第j项指标的信息熵为:

当某指标对研究对象作用的概率相等时信息熵值最大, 此时Ej=1。等概率作用说明该指标包含的信息量对所有研究对象是一致的, 该指标的存在不影响最终评价结果。因此, 某项指标的信息效用价值取决于该指标的信息熵Ej与1的差值, 即:

某指标的效用价值越高, 则对评价的重要性就越大, 该指标的权重也就越大。于是得到第j项指标的熵权为:

3. 指标数据标准化

为了消除不同指标量纲的影响, 需要对指标进行标准化处理。对于已经获得的m个评估对象、n个评价指标的初始数据矩阵为:

为了使层次分析法和熵值法同时适用, 采用如下标准化方法:

可得到标准化评价矩阵Y= (yij) m×n。

4. 确定综合权重

层次分析法考虑了专家的知识和经验, 以及决策者的意向和偏好, 虽然指标权重的排序往往具有较高的合理性, 但仍然无法克服主观随意性较大的缺陷;熵值法充分挖掘了原始数据本身蕴涵的信息, 结果比较客观, 但却不能反映专家的知识和经验以及决策者的意见, 有时得到的权重可能与实际重要程度不相符, 甚至相悖。综合分析两种方法的优缺点, 把AHP法和熵值法的结果相结合, 得到综合考虑主客观因素的指标权重向量ω= (ωj) 1×n。其中:

综合权重随α的改变而改变, 当α=1和α=0时, 分别对应于AHP法和熵值法。α如何合理地取值, 有很多讨论, 王明涛提出通过比较3个排序:各指标的重要程度等级排序、AHP所得指标权重排序和熵权法所得指标权重排序, 根据它们的一致程度, α分别取0、0.5和1。结合指标体系的实际情况, 取α=0.5比较合适。

5. 计量人力资本价值

在求得评价矩阵Y和综合权重ω后, 可得到人力资本价值计量结果为:

按公式 (6) 对被评估人员的人力资本价值情况进行总体评价并排序, vi值越大, 表明对应人员的人力资本价值越大, 人力资本综合素质较高。

参考文献

[1]李忠民.人力资本——一个理论框架及其对中国一些问题的解释[M].北京:经济科学出版社, 1999

[2]陈鹏飞.现代企业家人力资本及其定价浅探[J].经济前沿, 2003 (6)

[3]徐国华, 张德, 赵平.管理学[M].北京:清华大学出版社, 1998

[4]郑小兰.管理型人才资源价值评估模型的建立及应用[J].企业经济, 2007 (10)

[5]侯书文, 张卫华.职业经理人有哪些资质[J].经济论坛, 2003 (16)