资本测度

资本测度（精选4篇）

资本测度 篇1

民间资本就是掌握在民营企业以及股份制企业中属于私人股份和其他形式的所有私人资本的统称。以温州民营企业家“跑路”事件引发的“区域性金融地震”为标志, 民间资本市场的健康培育问题已经成为深化中国金融体制改革的推进器。宁波拥有非常丰富的民间资本和数以十万计的民营企业, 抓住国家金融创新的历史契机, 对宁波的转型发展非常重要。

一、“十二五”时期宁波民间资本流动的容量估值

民间资本的外延主要包括以下四种类型:一是经营型民间资本;二是金融型民间资本;三是现金型民间资本;四是不动产型民间资本。

1.“十二五”期间宁波民间资本增加额约7 039亿元~8 447亿元。

“十一五”期间, 宁波市完成全社会固定资产投资累计超过1万亿元。历年来, 宁波市非国有投资一直占全社会固定资产投资总额的50%~60%, 据此, “十一五”期间宁波共完成非国有投资5 000亿元~6 000亿元。由于非国有投资的资金来源构成较多, 其中“企业和个人自筹”与“集资和预付款”属于民间资本, 两项占比为70%左右。因此, “十一五”期间宁波市实际形成民间资本约3 500亿元~4 200亿元。预计“十二五”期间非国有投资年递增率会下降到15%左右, 推测“十二五”期间宁波民间资本增加额在7 039亿元~8 447亿元左右。

2.“十二五”期间宁波潜在民间资本大约1 196亿元。

(1) 2010年民间资金总量约4 000亿。宁波2010年末的民间资金大致为:一是居民储蓄。全市储蓄余额3 282.3亿元。二是居民手持现金。宁波市人口总数为760万, 同期家计户手持现金调查人均为1 320元, 由此得出全市居民手持现金总额约100亿元。三是非国有法人的利润。宁波市工业企业利润总额为657.77亿元, 其中国有企业利润总额为39.89亿元, 由此推算, 非国有工业企业利润总额为618亿元, 三项合计大致为4 000亿元。 (2) 2010年潜在民间资本存量约595亿元。一是在居民100亿元手持现金中部分是消费性的资金, 部分是生产经营备用资金, 两者比例大致为8∶2;因此, 手持现金中约有20亿元为潜在民间资本;二是储蓄中大约30% (30%为历年储蓄问卷调查经验数据) 为保障性资金, 余下70%中大部分也已转化为银行贷款, 可用于投资的只有10% (10%为宁波市银行超额储备比例) 左右, 因此在储蓄余额3 282亿元中潜在民间资本量约328亿元;三是非国有工业企业利润618亿元中用于分配后的潜在民间资本大约只占40%, 数量为247亿元。这三项累加得出2010年潜在民间资本存量大致为595亿元。 (3) “十二五”期间民间潜在资本增量约1 196亿元。按照“十二五”规划, 宁波市GDP年均增速10%, 而居民储蓄的增速均在20%左右。据此, 简单推定“十二五”期间潜在民间资金本年均增速为15%左右, 五年宁波市潜在民间资本增量约1 196亿元。

3.“十二五”期间宁波市总体可调动的民间资本大约万亿元。

潜在民间资本2010年存量加“十二五”期间增量就是宁波市“十二五”期间潜在民间资本总量约1 791亿元。“十二五”期间宁波市实际民间资本增加额加上潜在民间资本总量大约8 830亿元~10 238亿元, 这部分资金就是宁波市可调动的民间资本流动。

二、宁波民间资本市场的特点

1. 民间投资呈现稳步增长态势。2009—2011年, 宁波民

间资本投资分别为564.98亿元、1 016.1亿元、1 151.3亿元, 2012年第一季度达到268.7亿元, 总体呈现稳步增长的态势。

2. 个私经济是民间资本的主要力量。

个私经济是民间投资的主要力量, 2009年宁波个私经济限额以上投资完成505.72亿元, 占限额以上民间投资总额61.06%。同期股份制经济、集体经济、联营经济和其他经济形式分别占投资总额的比重为2.37%、4.52%、0.03%和17.3%。

3. 自筹资金是民间资本资金来源主渠道。

从资金来源看, 主要依靠自筹资金。2001—2009年间全市限额以上民间投资资金中自筹资金比例加速上扬, 2009年约占80%, 是民间投资的主要来源。宁波民间投资对银行贷款的依赖性不强;利用外资、预算内资金和其他资金来源比重很小。

4. 民间金融活跃。

截至2010年3月, 宁波市18家法人金融机构中, 每家机构前10大股东中存在民营资本的达到16家, 其中, 民营资本在前10大股东中持股占比在1%~25%之间的有1家, 占比在25%~50%之间的有两家, 占比在50%以上的有13家。民间资本对包含担保、典当、寄售、小额贷款公司等在内的其他融资类金融机构的投资发展形势较好。

5. 股权投资蓬勃发展。

至2010年3月, 宁波共有各类PE企业37家, 注册资本超过500万元的投资公司中有300多家在运作PE, 以宁波东元创投为代表的政府背景的PE、以杉杉创投为代表的大型民营企业举办的本土PE和以新以创投为代表的合资PE, 以深创投、天堂硅谷、中欧基金为代表的外地PE构成多元化私募股权投资企业蓬勃发展的态势。

三、宁波民间资本市场存在着一些问题

1. 宁波民间资本的结构比较单一。

导致这种现象的原因有多个方面:一是居民理财知识缺乏。尽管银行储蓄已不是唯一的选择, 但是理财知识的缺乏, 导致居民高估投资风险, 最终还是以储蓄保值为首选。二是市场投资品种有限。尽管目前国内加快了金融衍生产品的开发, 理财品种不断推陈出新。

2. 大量的民间资本处于“沉淀”状态。

宁波民间资本供求存在严重的错位现象, 一方面民营企业因资金缺乏而陷入经营困境, 另一方面民间资本供应充分却处于“沉淀”状态。主要受体制性因素制约:一是民间资本投资权益还是没能得到很好的保障;二是民间资本受到现有金融制度和融资机制的制约。民营企业获得银行贷款以及获得证券发行的制约成本依然较紧, 民间融资的合法性不明确。

3. 民间金融发展遭遇“门槛”多。

在政策层面并不存在民间资本进入金融业的障碍, 主要问题是金融机构尤其是大中型金融机构对民间资本投资入股存在“门槛效应”。民间资本能否投资入股金融机构, 决定因素并不是“资本”问题, 而是民间资本的来源及其实力, 对大多数民间资本来说, 投资入股小型金融机构可能是其进入金融业的唯一渠道。

4. 私募股权投资企业普遍规模不大能力不强。

对于发展PE来说, 宁波有着良好的基础和明显的优势。一是宁波拥有资金优势。一些传统行业企业由于难以进一步转型升级被逐步淘汰, 但企业主手中保留了大量资金, 这将成为PE的重要资金来源。二是宁波拥有大量具备良好发展基础的优质企业。但是, 宁波股权投资基金规模不大, 至2010年3月, 宁波现有37家PE企业所管理的基金规模20亿元左右, 平均大约5 400万。

四、创新机制, 积极培育民间资本市场

1. 努力扩大民间资本健康投资创业。

宁波民间投资由低档次、粗放型投资向高新科技、集约型投资的转变尚未完成:片面考虑短期回报的多、“单打独斗”的小、低水平扩张比较普遍, 不少民间资本没有真正把握经济的长期走势与社会发展需要, 没有把自己的资金投向与产业升级的方向、政府引导的目标结合起来, 盲目热衷于“短平快”的项目, 既增大了投资风险, 也加剧了经济波动。

2. 加强民间金融市场监管。

在民营企业进入金融业的过程中需要避免一系列的倾向:一是避免短期行为, 不能急于求成;二是改变凡事变通的行为习惯, 金融业有自己的规则, 要加强监管特别注意制度下的规范化;三是金融业带有一定公共性质, 所以不能仅仅从机构利益来考虑问题, 还必须从公共利益来考虑问题;四是金融机构的运作要求审慎性和连续性, 要避免跟风。

3. 让民间资本“国退民进”落到实处。

促进民间资本进入金融业的政策取向:一是加快实施促进民间投资的金融改革, 给民间资本在金融领域特别是社区金融和微小金融层面有更多的运作空间。二是加快构建中小企业融资体系, 设立新兴金融机构。三是健全中小企业信用担保体系。

4. 重视小额贷款公司对民间资本发展的作用。

小额贷款公司作为正规金融机构的重要补充, 在解决中小企业融资难问题和完善农村金融市场中起着重大的推动作用。能够为丰富的民间资本提供合法的金融供给, 将民间资本合法地引导至正常渠道, 解决了农户、微型企业融资难问题。要提高小额贷款公司的融资比例, 更加有效地吸引民间资本, 增加小额贷款公司发展规模, 使小额贷款公司转制成纯金融类机构得到可持续发展。

5. 股权投资应注意控制风险。

注意控制股权投资的风险:一是公司股权投资将以追求稳定收益为目标, 主要投资技术龙头类、PE估值低的公司;二是应采用“跟从战术”, 跟随国内外有实力的基金公司等投资机构参与投资;三是公司持有被投资公司股权比例要达到对其产生重大影响, 以求全面了解和掌握被投资公司;四是公司要聘请职业经理人和专业团队负责此项业务, 以求更好地控制风险。

参考文献

[1][美]H.克雷格.彼得森, W.克里斯.刘易斯.管理经济学[M].北京:中国人民大学出版社, 2003.

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[3]董浙云, 冯芳.民间资本:多给我一点阳光[J].宁波通讯, 2011, (1) .

[4]沈锡权.金融危机下6000亿元温州民资何去何从[J].经济参考报, 2008.

资本测度 篇2

在知识经济时代, 智力资本管理己经成为企业经营管理的核心。Bornemann等人 (1999) 通过研究发现, 能够较好地管理其智力资本的企业比一般企业拥有更强的竞争优势。Bontis (1998, 2000) [1][2]用主成分分析法和偏最小二乘法 ( PLS) 等计量方法测量智力资本构成, 研究智力资本各构成之间的相互关系, 以及与企业绩效的关系。Marvidis (2004, 2005) [3][4]采用VAICTM方法分别对日本银行和希腊银行进行智力资本绩效研究, 证实了智力资本对企业绩效产生显著的正向影响作用。国内目前对智力资本与企业绩效的研究主要集中在对人力资本与企业绩效的研究上, 方润生, 李垣 (2002) [5]通过对企业管理层人员变动与企业绩效的实证分析, 认为管理层人力资本结构的变化对企业绩效的改善存在明显的积极作用。以知识为核心的智力资本在企业绩效和持续竞争优势的获取中发挥着越来越重要的作用 (Teece 2000) [6]。由此可见, 在理论研究中, 学者们普遍指出智力资本对企业市场价值、股票价格、企业绩效有正相关关系, 智力资本能够构建和保持企业绩效和竞争优势。

从现有研究文献可以看出, 现有的研究成果为本研究奠定了理论基础, 在研究方法上, 国内外关于智力资本对企业绩效影响的研究多数采用定性方法, 定量的较少。国内外虽然有不少文献对智力资本评价进行定量研究, 但是对智力资本对企业绩效影响的定量研究却比较少。基于此, 本文引入了未确知数学理论, 建立了智力资本对企业绩效影响的未确知测度模型。

2 智力资本绩效评价指标体系的构建

评价的基础工作就是制定、设计一套合理的评价指标体系。指标的科学性和合理性 (或可操作性) 决定了评价结果的准确性和有效性。本文通过对现有文献进行总结和归纳, 根据指标构建的基本原则, 建立智力资本绩效评价指标体系, 如图1所示。

3 智力资本对企业绩效影响的未确知测度综合模型

设x1, x2, …, xn为待评价的n个企业, 则评价对象空间为X={x1, x2, …, xn}, 称之为论域。对xi∈X, 有m个评价指标I1, I2, …, Im, 指标空间I={I1, I2, …, Im}。用xij表示对象xi在指标Ij下的观测值。设C={c1, c2, …, ck}为评价空间, 其中ck (1≤k≤K) 为第 个评语等级。

(1) 单指标未确知测度

对象xi关于指标Ij的观测值xij不同时, 则该指标使xi处于各评语等级的程度也不同。设xij使xi处于第k个评语等级ck的程度为μijk=μ (xij∈ck) 。那么, μijk是对程度的一种测量结果。要求μ满足:

$\begin{array}{l}0\le \mu (x{}_{ij}\in c{}_k)\le \\ \mu (x{}_{ij}\in U)=1\\ \mu (x{}_{ij}\in {\displaystyle \underset{k=1}{\overset{{\rm K}}{\cup }}c}{}_k)={\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}\mu }(x{}_{ij}\in c{}_k)\end{array}(1)$

其中, 1, 2, …, nj=1, 2, …, m;k=1, 2…, K;称上述三条准则为“非负有界性、归一性、可加性”, 满足这些准则的μ称为未确知测度。

则称矩阵

$(\mu {}_{ijk}){}_{m\times {\rm K}}=\left[\begin{array}{cccc}\mu {}_{i11}& \mu {}_{i12}& \cdots & \mu {}_{i1{\rm K}}\\ \mu {}_{i21}& \mu {}_{i22}& \cdots & \mu {}_{i2{\rm K}}\\ ┆& ┆& \cdots & ┆\\ \mu {}_{im1}& \mu {}_{im2}& \cdots & \mu {}_{im{\rm K}}\end{array}\right](2)$

为对象xi的单指标测度评价矩阵。其中μ${}_j^i$ (1≤j≤m) 表示观测值xij使xi处于各个评语等级的未确知测度。

(2) 指标权重的确定

对象xi关于指标Ij的观测值xij使对象处于c1, c2, …, ck各个评语等级的未确知测度为

指标权重w${}_j^i$是用来定量描述指标Ij对对象xi的分类贡献的大小, 而w${}_j^i$的大小由μ${}_j^i$的各个分量取值的集中与分散程度描述。对于μ${}_j^i$各分量取值集中与分散程度描述有多种, 本文采取信息熵来确定。由测度μijk所确定的信息熵为

${\rm H}(j)=-{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}\mu }{}_{ij{\rm K}}\cdot \log \mu {}_{ij{\rm K}}(4)$

$\begin{array}{l}V{}_j^i=1-\frac{1}{\log {\rm K}}{\rm H}(j)\\ 1+\frac{1}{\log {\rm K}}{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}\mu }{}_{ij{\rm K}}\cdot \log \mu {}_{ij{\rm K}}(5)\end{array}$

令

$w{}_j^i=\frac{V{}_j^i}{{\displaystyle \sum _{j=1}^{m}V}{}_j^i}(6)$

显然, 0≤w${}_j^i$≤1且${\displaystyle \sum _{j=1}^{m}w}{}_j^i=1$, 由信息熵的性质可知:①当且仅当$\mu {}_{ij1}=\mu {}_{ij2}=\cdots =\mu {}_{ij{\rm K}}=\frac{1}{{\rm K}}$时, Vj取到最小值为0;②当且仅当存在一个μijk0=1其余的K-1个均为0时, Vj取到最大值为1;③μijk取值越集中, Vj的值越接近于1, 反之μijk取值越分散时, Vj的值越接近于0。

由Vj的上述三条性质可知, 由 (6) 式定义的w${}_j^i$是指标Ii关于xi的分类权重。称

为指标I1, I2, …, Im关于xi的分类权重向量。

(3) 综合评价系统

将μijK改写成μijK=w${}_j^i$·μijK+ (1-w${}_j^i$) ·μijK, 如果w${}_j^i$=0, 即指标Ij对xi的分类未做贡献, 此时亦有w${}_j^i$·μijK=0;若w${}_j^i$>0, 则指标Ij对xi的分类做了非零贡献, 注意到

$\begin{array}{l}0\le {\displaystyle \sum _{j=1}^{m}w}{}_j^i\cdot \mu {}_{ijk}\le 1\\ {\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}[}{\displaystyle \sum _{j=1}^{m}w}{}_j^i\cdot \mu {}_{ijk}]={\displaystyle \sum _{j=1}^m[}w{}_j^i{\displaystyle \sum _{k=1}^{{\rm K}}\mu }{}_{ijk}]\\ ={\displaystyle \sum _{j=1}^{m}w}{}_j^i=1\end{array}$

知${\displaystyle \sum _{j=1}^{m}w}{}_j^i\cdot \mu {}_{ijk}$是综合m项指标使xi处于第k个评语等级的未确知测度。

因此, 如果关于xi的单指标测度评价矩阵 (2) 已知, 关于xi的各指标分类权重为 (7) 。令

$\begin{array}{l}\mu {}^i=W{}^i\cdot (\mu {}_{ijk}){}_{m\times {\rm K}}\\ =(w{}_1^i,w{}_2^i,\cdots ,w{}_m^i)\left[\begin{array}{cccc}\mu {}_{i11}& \mu {}_{i12}& \cdots & \mu {}_{i1{\rm K}}\\ \mu {}_{i21}& \mu {}_{i22}& \cdots & \mu {}_{i2{\rm K}}\\ ┆& ┆& \cdots & ┆\\ \mu {}_{im1}& \mu {}_{im2}& \cdots & \mu {}_{im{\rm K}}\end{array}\right]\\ \mu {}^i=(\mu {}_{i1},\mu {}_{i2},\cdots ,\mu {}_{i{\rm K}})(8)\end{array}$

则μi为xi的评价向量。

(4) 评价准则

用评语等级划分是有序的, 第k个评语等级ck“好于”第k+1个评语等级ck+1, 所以最大测度识别准则不合适, 改用置信度识别准则。

若{c1, c2, …, ck}满足ci>ci+1 (i=1, 2, …, k-1) , 设置信度为λ通常取0.6或0.7, 令

${\rm K}{}_0=\min [{\displaystyle \sum _{l=1}^{k}u}{}_{il}\ge \lambda ,{\rm K}=1,2,\cdots ,{\rm K}](9)$

则判xi属于第k0个评价等级ck0。

4 算例

由表1可知, 构建的智力资本绩效评价指标同时包含定性指标和定量指标, 这里将各指标的评价等级分为5级, 用评价等级表示为:C={c1, c2, …, c3}={很好, 较好, 一般, 较差, 很差}, 评价分级系列见表1。

定性指标需要他人做出评价, 本案例中请专家、企业内部中高层管理者和业务经理作为参评者, 共10人, 每位参评者对企业做出评价, 每项指标以10分计, 分布于5个评语等级上。根据参评者评价结果, 企业的得分统计数据见表2。定量指标根据调查的实际数据来评价, 企业的实际数据见表3。

对于定量指标需要根据未确知测度函数来确定对象的单指标测度矩阵。根据 (1) 求得所有定量指标的单指标测度值, 结合表3可以得出企业的单指标测度矩阵为:

根据式 (4) 至 (6) 计算出指标分类权重向量为:

由18个单指标测度评价矩阵及指标权重向量, 按式 (8) 得评价向量为:

取λ=0.7, 根据式 (9) 得:当k0=2时, 0.4117+0.4487=0.8604>0.7。因此, 该企业的智力资本绩效水平被评为较好水平。

根据本研究建立的模型, 企业可以定期进行智力资本绩效评价, 以随时发现偏差, 这样可以在绩效下降初期及时采取有针对性的控制措施防患于未燃。同时, 采用本模型还可以对多个企业进行智力资本绩效评价, 并对其进行排序, 根据排序和等级评定结果判断企业智力资本投资和管理的效率。同一类智力资本在不同的时间可能对企业的作用程度就不同, 因此, 有必要建立科学、可行、通用的绩效评价模型, 以帮助企业定期对企业智力绩效进行评价, 以有效利用这些智力资本, 同时及时发现企业内部欠缺的智力资本, 为投资决策提供依据。智力资本对企业绩效影响的未确知测度模型, 考虑到评价空间的“有序性”和“信息不确定性”, 给出了合理的置信度准则和排序的评分准则, 可使评价结果合理、分辨率更高。与主成分投影、物元分析法、BP神经网络模型相比, 未确知测度模型既可以对评价结果进行优劣排序, 又可以进行等级评定。刘开第教授通过采用未确知测度法、物元分析法、BP人工神经网络和模糊综合评判法对城市质量进行评价, 最后验证了未确知测度的优越性、可行性和可操作性。

摘要：高技术企业智力资本的绩效决定了该企业智力资本是否具有竞争力, 智力资本的绩效评价对于智力资本管理具有非常重要的意义。针对目前国内研究对智力资本对企业绩效影响的定量研究相对缺乏的问题, 本文建立了智力资本对企业绩效影响的未确知测度模型, 将定性指标与定量指标结合起来评价智力资本绩效, 同时, 该模型考虑到评价空间的“有序性”和“信息不确定性”, 给出了合理的置信度准则和排序的评分准则, 使评价结果更加合理、分辨率更高。

关键词：智力资本,企业绩效,未确知测度,影响程度

参考文献

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[6]TEECE D J.Strategies for Managing Knowledge Assets:The Role ofFirm Structure and Industrial Context[J].Long Range Planning, 2000 (33) :35-34.

[7]刘开第, 庞彦军, 姚立根, 等.大气环境质量评价的未确知测度模型[J].环境科学, 2000, 21 (5) :11-15.

资本测度 篇3

关键词：资本市场边界效应,时空演变,空间关联性

大量研究结果表明, 由于行政区经济在我国普遍存在, 边界效应严重影响国内市场一体化的发展。上世纪90年代以来, 国内产品市场一体化水平明显提高, 但要素市场仍然存在明显的地区分割现象, 产品市场与要素市场的不协调发展, 严重制约着我国经济的健康发展。

国内外研究现状

1. 国外学者的研究

Mc Callum (1995) 首先构造了贸易引力模型, 并采用双边贸易流量数据, 对加拿大各省和美国各州之间的边界效应进行了研究。发现美国国内贸易流量比美国与加拿大各省之间贸易流量高出20倍左右, 说明跨国边界效应明显高于国内边界效应。此后一些学者根据McCallum的研究思路对边界效应进行了进一步的研究。

Wolf (2000) 采用1993年美国各州之间商品流动调查数据, 对美国的州际边界效应进行了测算, 发现美国各州间的边界效应为4.39。而Millimet和Osang (2006) 研究发现, 1993年、1997年美国各州之间的边界效应分别为7.17、8.41。Verdier和Helliwell (2001) 在考虑人口规模和分布的基础上, 测算出加拿大各省间边界效应值高达10-15。Schembri和Helliwell (2005) 采用1996年加拿大和美国的贸易流量数据, 运用贸易引力模型, 对加拿大与美国之间的边界效应进行了研究, 结果发现两国之间存在明显的边界效应, 并且呈现出明显的下降趋势。但采用贸易流量法对边界效应进行研究有一个明显的缺陷, 就是有些国家或地区间的贸易流量数据很难获得。

为了运用Mc Callum (1995) 的研究思路 (或方法) , 对这些贸易数据流量不完整国家的边界效应进行研究, Parsley和Wei (2001) 利用生产函数法, 对地区间边界效应的度量进行了改进, 将边界效应看成贸易壁垒的综合指数, 其中包括关税壁垒和非关税壁垒的影响, 还包括所有导致国际贸易与国内贸易 (假定为自由) 之间差异的因素, 以及在回归中无法控制的因素, 用一个国家的总产量减去其总出口量, 计算本国与各国间的贸易量。在控制了地理位置、地理距离和国家规模等因素后, 发现经济合作组织 (OECD) 国家消费的本地产品, 是从其他OECD国家进口产品的2.5倍。由于该方法无需利用地区贸易流量数据便可估计地区间的边界效应, 因而得到了广泛应用。

Rogers和Engel (1996) 采用加拿大和美国城市的14种消费品价格数据, 测算了两国之间的边界效应, 发现即便在控制了距离因素情况下, 加拿大和美国的消费品价格仍然存在巨大差异, 其边界效应相当于12万公里。Tesar和Gorodnichenko (2009) 引入异质效应后, 对国际价格差异的波动性进行了修正, 运用Rogers和Engel (1996) 、Wei和Parsley (2001) 的加总价格指数数据, 重新测算了加拿大和美国之间的边界效应, 发现其值从71438公里下降为47公里。

2.国内学者的研究

王振波、朱传耿、徐建刚 (2008) 运用Barro回归方程结合引力模型, 对淮海经济区的边界效应进行了定量测量, 发现淮海经济区除了苏鲁边界外, 其余边界均存在或者曾经存在显著的边界效应。

行伟波、李善同 (2009) 利用我国省际产品贸易和增值税数据, 基于边界效应模型, 对省际产品贸易的本地偏好程度和边界效应进行了实证检验。结果发现, 省际产品贸易存在明显的本地偏好, 在控制了对外贸易、经济规模、临近效应、行政区划、双边及多边贸易壁垒等因素之后, 2003—2005年省际产品贸易的边界效应约在4—6之间, 省际边界效应并未出现一致的变化趋势, 我国产品市场已具备了较高的一体化水平。行伟波、李善同 (2010) 利用1995—2005年我国城市间33类生产资料价格数据, 基于一价法则的基本思想, 运用Levin_Lin_Chu面板单位根方法, 分析了我国产品市场一体化, 发现大多数生产资料在不同地区之间的价格差异越来越小, 城市间各类商品的相对价格波动, 随着时间变化呈现明显的下降趋势。大多数产品的价格差异都是收敛的, 且速度非常快, 这表明我国产品市场一体化水平较高并且发展速度较快。

范剑勇、林云 (2011) 基于引力模型, 采用我国区域间投入产出表的制造业贸易数据, 对区域间贸易的边界效应进行研究, 并估计了投资的地方保护与产品同质性对边界效应的贡献, 发现区域间贸易的边界效应仅为7.31—7.61倍, 产品同质性对边界效应的贡献仅为12%—14%, 而投资的地方保护成为边界效应的主要贡献者。

黄新飞、舒元、郑华懋 (2013) 认为, 区域间边界效应会受到不同区域内部价格分布差异的干扰, 即存在异质效应。研究结果发现, 在考虑了异质效应的前提下, “长三角”和“珠三角”地区的平均边界效应为6.6万公里, 相比之前的45.9万公里有明显下降, 并且仍以每年0.2%的速度下降。黄新飞、陈姗姗、李腾 (2014) 基于一价定律, 利用断点回归方法, 对“长三角”地区省际边界和价格差异的关系进行实证研究, 结果发现“长三角”地区省际边界效应显著存在。

曾冰 (2015) 基于新经济地理学的视角, 利用冰川成本模型, 测算了边界阻抗系数, 最终得出的结论是:阻抗系数的大小, 反映了边界的作用。当阻抗系数较小时, 边界效应表现为中介效应, 地区间生产要素能够充分流动并且能实现较好地分工协作。此时, 边界效应能有效推动省际边界地区经济发展。而当阻抗系数较大时, 边界效应表现为屏蔽效应, 地区间生产要素不能充分流动, 经济往来较少。此时, 边界效应阻碍省际边界地区的经济发展。

指数构造

假定有i, j两个地区, p (i, k, t) 表示i地区k商品在t时期的价格, p (j, k, t) 表示j地区k商品在t时期的价格, C表示两地商品套利成本。依据“冰川成本”模型, 则为:

在 (1) 、 (2) 式成立的情况下, 套利行为才是可行的。此时, 两地间价格波动范围是:

令Q (i, j, k, t) =lnp (i, k, t) -ln P (j, k, t) , 可得到交易成本范围:

同理, 可令Q (i, j, k, t-1) =lnp (i, k, t-1) -lnP (j, k, t-1) , 则有:

在影响两地之间商品价格波动的诸多因素中, 根据“冰川成本”模型, 在控制信息成本、交通成本的影响后, 还要考虑商品异质性对价格的影响, 即|ΔQ (i, j, k, t) |可分解为两个部分:第一部分是商品价格变动仅与自身的某些特性有关, 如自然条件会影响粮食的供给, 因而造成价格波动较大;第二部分变动与商品本身无关, 而是与i, j两地特殊的市场环境或其他随机因素有关, 如贸易壁垒加强, 或是自然灾害导致粮价大幅上涨。第一类因素的存在, 可能引起|ΔQ (i, j, k, t) |的值偏大, 而高估边界效应的影响, 通常采用去均值 (De-Mean) 的方法消去第一类因素的影响, 以消除与这种特定商品种类相关的固定效应所带来的系统偏差。

最终用于计算价格变动方差的数据, 记为q (i, j, k, t) , 记为varq (i, j, k, t) 。

数据处理

1. 数据来源

本研究原始数据, 均来自历年《中国统计年鉴》中分省固定资产投资价格指数, 涵盖了1995—2014年30个省市自治区 (由于西藏自治区历年都没有固定资产投资价格指数统计, 所以剔除) 三大类固定资产, 具备地区、时间和固定资产投资种类3个维度 (30×20×3) 。

2.数据处理

为了利用两地区之间的价格方差指数进一步计算出每一省份的边界效应值, 借鉴万伦来、杨燕红、王立平 (2009) 的处理方法, 把每个相邻省份设置成一对贸易组合, 计算所得边界效应值, 如下表所示。

(注:M9602、M0308、M0914、M9614分别表示1996—2002年、2003—2008年、2009—2014年、1996—2014年的平均值)

我国资本市场边界效应时空演变分析

1.我国资本市场边界效应时间演变分析

我国资本市场各省市边界效应值随时间的差异变动态势, 如图1所示。

从图1中可发现, 代表1996—2002年的蓝色折线图波动幅度较剧烈, 而代表2003—2008年、2009—2014年的两条折线图相对较平坦, 且其位置整体上明显低于1996—2002年的折线。这说明1996—2002年我国各省市间的边界效应差异明显, 且其整体水平都较高, 2003—2014年各省市整体的边界效应都显著下降, 且各省市之间的差异也明显缩小。

2. 我国资本市场边界效应空间演变分析

为了更加清晰地认识我国资本市场各省市边界效应的差异及空间格局, 依次选取1996—2002年、2003—2008年、2009—2014年这3个时间段的数据, 运用Geoda采取自然断裂法, 对我国资本市场各省市的边界效应进行等级划分, 如图2所示。

从图2中可发现, 我国资本市场边界效应的特征:一是全国资本市场大多数省份的边界效应处于相对较低的水平类别。二是3个时期整个资本市场空间格局发生了较大变化。

1996—2002年, 边界效应较高的省市主要集中在东南沿海和东北地区;2003—2008年边界效应较高的省市主要集中在沿海地区和中西部地区;2009—2014年边界效应较高的地区主要集中在沿海、东北和中西部地区。虽然2003—2014年处于一、二级水平的省市数量明显多于1996—2002年, 但这并不能说明我国资本市场的边界效应提高了。相反, 2003—2014年资本市场整体的边界效应下降。之所以出现这种情况, 是因为2003—2014年这段时期内, 在整个资本市场边界效应普遍下降的情况下, 沿海地区和东北地区的下降幅度远远超过了中西部地区, 导致了中西部地区的边界效应值较高。例如, 1996—2002年, 边界效应值最低的地区为海南省 (0.00010761) , 最高的地区为福建省 (0.003303234) 。而到2003—2014年, 边界效应值最低的地区为上海 (0.00004) , 最高的地区为海南省, 其仅为0.000723505。

我国资本市场边界效应的空间关联性分析

1.全局空间关联性分析

通过Geoda软件, 对1996—2014年各省固定资产投资价格指数方差的均值进行全局空间自相关分析, 结果如图3所示。

在图3中, 大部分数据点都分布在第一象限和第三象限, Moran’s I=0.0759397。说明这些数据点所代表的区域, 在空间上具有较大的正相关性, 即全国各省市边界效应的空间分布并不是完全随机性的, 而是表现出空间聚集效应。在Geoda中运用蒙特卡罗模拟, 来检验Moran’s I是否显著, 结果如图4所示。

图4中, P值等于0.085, 表明在91.5%置信度下的空间自相关是显著的。

2. 局部空间关联性分析

全局空间自相关分析侧重于研究区域空间对象某一属性取值的空间分布状态, 而格数据分析的另一个重点, 在于分析空间对象属性取值在某些局部位置的空间相关性, 即局部空间对象的属性取值对全部分析对象的影响。

为了更直观地观察全国资本市场边界效应的空间分布状况, 利用Geoda生成LISA聚集图, 用不同颜色渲染不同的空间自相关类型, 如图5所示。

从图5中可看出, 全国资本市场主要表现出高—高、低—低两种集聚类型。红色代表高—高聚集, 表明浙江省、江西省与其周边省市的边界效应值均较高。蓝色代表低—低集聚, 表明云南省与其周边省市的边界效应值均较低, 其余省市未表现出明显的集聚关系。

结论

通过测算全国资本市场各省市的边界效应值, 从时间和空间两个角度, 分析了其特征变化。分析结果表明, 从时间上看, 自2000年以来, 全国资本市场的边界效应普遍降低;从空间上看, 全国资本市场的边界效应空间分布呈现明显的正相关性, 并出现了高—高、低—低两类集聚现象。其中, 浙江、江西与其周边省市的边界效应值均较高, 云南与其周边省市的边界效应值均较低。

参考文献

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[10]曾冰.边界效应与省际边界区经济发展——基于新经济地理视角[J].财经科学, 2015 (9) :87-97.

资本测度 篇4

一、产业智力资本的内涵和构成

1.产业智力资本的内涵

智力资本的概念最早作为人力资本的同义词由Senior提出, 他将智力资本界定为个体在知识和技能方面的总和。随后, 在1969年, 经济学家John Kenney Galbraith提出了智力资本 (Intellectual Capital) 这一概念, 他认为市场价值与账面价值的差距就是智力资本。Edvinsson and Sullivan (1996) 定义智力资本为能转换成价值的知识。Thomas A.Stewart (1997) 认为智力资本是能用以开创财富的知识、资讯、智慧财产和经验。2003年, Al-Ali将智力资本视作员工的知识、经验和脑力以及储存在组织的资料库、系统、流程、文化和经营哲学的知识资源。

一般来说, 智力资本是组织拥有的、符合组织战略发展需要的、能够为组织创造价值、形成竞争优势的无形资产, 以组织所拥有的知识为存在载体, 实质是组织将资源转换为价值的能力。由众多专家学者对智力资本的定义可以看出, 智力资本既可以用于指导企业个体的战略制定、各项指标的具体管理以及投资参考等;又可以应用于整个产业的宏观掌控、为产业内部的调整升级提供方向。通过学习理解古今中外学者对智力资本的定义, 本文将产业智力资本定义为同一产业内, 具有创造价值、提升产业经济活力、开发产业发展潜力和延长整个产业存活寿命的无形的、可流动的知识资本。

2.产业智力资本的构成

彭火树在《智慧资本发展概论》中提到:Edvinsson and Malone (1997) 以Skandia AFS的市场价值架构说明公司的市场价值可分为财务资本、人力资本、顾客资本、创新资本和流程资本。1998年, Lynn认为企业的智力资本可分为人力资本、关系资本及结构或组织资本, 智力资本的主要功能是将组织中的知识转变成价值。同年, Broolomg, Board, and Jones将智力资本分为四类, 即市场资产、智力财产、基础建设资产及人力中心资产。经过多方比较, 本文认为智力资本有人力资本、结构资本和创新资本三种构成要素, 关系资本作为结构资本的一部分。

人力资本是智力资本最基本的要素。人力资本被视为产业的关键核心资源且能提高产业的整体竞争优势, 是产业内与人力资源相关的无形资产;结构资本是企业智力资本转化为产业智力资本的有效转换机制, 包括关系资本中本产业与其它产业的关系, 产业内部各企业之间的利益分配关系等;创新资本指企业人力资本在关系资本和结构资本共同搭建的平台上, 运用自己的思维、知识和技术创造产业潜在的可能财富的能力和成果。

二、产业智力资本的测度

1.产业智力资本评价指标体系的建立

根据上文中阐述的产业智力资本的构成要素, 兼顾各项数据获得的可能性和可靠性, 本文对产业智力资本的测度提出了各项指标, 并且搭建了产业智力资本评价相关指标, 见表1。

2.产业智力资本的测度方法选择

智力资本的测量上, 专家学者们提出了很多方法, 但暂时没有一种方法被认定可以准确地测度出一个产业的智力资本究竟处于什么水平, 从现有的方法上看, 大多数方法都采用财务和非财务及两种相结合的方法, 其中包括市场账面价值法、平衡记分卡、Skandia导航模型、知识资本价值法、智力增值系数等九种。

根据对各个方法的了解, 从数据获取的简便性和计算结果的准确性考虑, 本文决定采用智力增值系数 (Value added intellectual coefficient, VAIC) 的测量方法, 对饮料制造业的智力资本进行大致测量。该模型并不是直接测量智力资本, 而是测量价值增值率, 以此来确定各个变量对智力资本的作用。模型以CEE来表示物质资本;用HCE表示人力资本增值效率;用SCE表示结构资本增值效率, 用ICE表示创新资本增值效率。那么, 智力增值系数 (VA-IC) 就等于物质资本增值系数 (CEE) 、人力资本增值系数 (HCE) 、结构资本增值系数 (SCE) 为了对饮料制造业的智力资本情况和创新资本增值系数 (ICE) 四部分之和, 计算公式为VAIC=CEE+HCE+SCE+ICE。

3.测度过程

(1) 定义变量

见表2。

(2) 数据

为了对饮料制造业的智力资本情况进行研究, 本研究从上海证券交易所和深圳证券交易所查找数据, 通过对我国饮料业的几家上市公司的年报进行计算, 得到了如下数据, 见表3。

表中的CEE表示企业投入的物质资本给企业带来利益的比例, HCE、SCE和ICE则分别表示人力资本投入、管理费用投入和研发投入给企业带来利益的比例。最终四者之和构成了智力资本增值系数, 即可以粗略地得知企业的智力资本能给企业带来的增值率。从各个不同的比例中, 可以看出智力资本每个部分对企业增值的重要性, 同时, 从较小的比例中可以得知该部分资本带来的增值率很低, 需要企业考虑是否应该调整投入量和投入方式。

企业是组成产业的个体, 所以企业的智力资本状况间接说明着产业的状况。选取该产业发展的各个阶段具有代表性的企业智力资本状况进行综合分析 (如平均数、中位数等) , 可以大致得到该产业的智力资本状况。本研究的数据皆取自上市公司的年报, 不能代表该产业中其它未上市公司, 特别是小微型企业, 所以暂时无法估算该产业的整体智力资本状况, 但可以估算该产业已发展成熟的上市公司这一部分的情况。

从表3可以看出, 该产业的创新资本在智力资本增值系数中所占的比例非常高, 产业中的各个企业主要把投入重心放在物质资本和人力资本投入上。由此看来, 产业整体上需要转型, 增加创新资本的投入, 从而提升产业整体的增值空间。

三、产业智力资本的报告模式

1.建立产业智力资本报告模式的必要性

目前我国各上市公司对外披露自身信息的方式主要是财务报告和非财务报告, 由于没有非常明确的界定, 二者中都隐藏着智力资本的信息。智力资本作为每个企业的无形资产, 有许多不受成本价格理论的约束, 因而这两种方式很难详尽准确地反映一个企业的智力资本信息, 一个行业的智力资本信息就更难搜集。

智力资本本身对产业的整体管理和产业中每个个体的战略制定具有不可忽视的作用。只有建立产业智力资本的报告模式, 才能为众多利益相关者提供精准的参考, 从而对产业进行理论指导实践的科学化管理。同时, 实现产业的可持续化发展更需要明确自身的优劣势, 产业智力资本报告正好能起到该作用。

2.智力资本报告模式介绍

国内智力资本的研究还停留在比较初级的阶段, 对智力资本的报告尚没有一个规范、完整的模型。各个企业作为产业的基础组成部分, 企业智力资本报表的设想对产业智力资本报告模式搭建具有重要的参考作用, 下面介绍几种企业的智力资本报告模式:

(1) 无形资产监视器模型。无形资产监视器模型, 通常简称IAM, 是由Karl Erik Sveiby构建的由无形资产计量的报告模式。该模型认为企业的无形资产由外部结构、内部结构和员工能力三部分组成。借助成长、革新、效率和稳定性四个衡量变量对企业的智力资本进行评价。

(2) 斯堪迪亚导航器模型。斯堪迪亚导航器模型由Edvinsson and Malone在二十世纪九十年代初创立。该模型将人力资本作为基础, 与顾客、过程、更新与发展共同发挥作用, 并将最终的计量结果与具体的财务联系起来, 共同分析。

(3) IC-rating模型。IC-rating模型集计量与评价智力资本的作用于一身。该模型认为企业智力资本有人力资本、组织结构资本和关系结构资本。同时将企业愿景、企业战略和企业理念相结合, 从效率、风险、更新与发展三个方面分析企业的智力资本状况。

(4) 丹麦政府制定的模型。丹麦政府制定的智力资本模型简称为DANISH框架, 该模型从员工、顾客、过程和技术四个方面的现状、行动、效果评价企业的智力资本水平。四个方面的领域可以根据企业的具体情况进行小幅度调整。

(5) PIP模型。PIP是北欧创新中心与五国的21个IT企业合作研究基础上建立的。该模型并没有提出确切的报告模型, 只是提出了智力资本报告模型中应该包含的内容, 如:公司使命、愿景的描述;资源、行动、结果等。

3.智力资本报告模式对比分析

见表4。

4.产业智力资本报告模式的选定

随着智力资本理论的发展和成熟, 各个企业正逐渐将智力资本报告与公司年度报告联系起来, 重视自身发展的企业一般会出具针对本企业的智力资本报告。所以本研究认为, 要规范产业智力资本报告, 必须由政府管理部门出面。政府相关部门应规定企业智力资本的标准报告模式, 政府将各企业的智力资本报告按产业分类归纳, 最终完成各产业的智力资本报告, 并在规定时间公示。这样既可以帮助企业了解自身在该产业所处的发展水平, 进一步进行战略规划和投资调整, 也能帮助政府从宏观上掌控产业的发展和产业链的优化和谐。

通过对智力资本报告模式的研究, 综合各个报告模式的优缺点, 本文认为智力资本报告中必须包含如下几点:①产业介绍;②产业的发展方向和目标;③产业整体结构和战略;④产业现今的智力资本现状;⑤该产业在智力资本方面的投资信息;⑥产业现有智力资本状况报表及注解, 智力资本报表应从人力资本、结构资本和创新资本三个方面着手制作。

参考文献

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[2] .李平, 刘希荣.知识经济时代的企业智力资本开发[J].中国人力资源开发, 2005 (6) :18-21.