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user: 5. 实证结果及分析 5.1. 创业企业价值创造测度 本文运用SPSS的Z-score法对原始数据进行标准化处理以避免原始数据中数值较高或较低的指标对最终实证结果造成影响。再运用SPSS对标准化后的数据进行KMO和Bartlett’s检验，分析其是否能做主成分分析，KMO越接近1，表明各指标间具有较强的关联度，进行主成分分析是合理的，反之则不适合进行主成分分析。相关数据检验结果如下表3所示，得出KMO = 0.666 > 0.5，Sig = 0.000 < 0.05，因此本文研究企业价值的相关样本数据可以用于做主成分分析。 Table 3 KMO and Bartlett test 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。 0.666 Bartlett 的球形度检验 近似卡方 2773.814 df 36 Sig. 0.000 表3. KMO和Bartlett检验 然后，再运用主成分分析法对处理后的原始数据进行主成分选取，选用特征值大于1的指标选取主成分，结果如表4所示。从表4可知，企业价值相关数据选取出4个主成分，分别记为Y 1 、Y 2 、Y 3 、Y 4 ，其累积贡献率达到70.918%，即这4个主成分可以涵盖ROA、ROE、GR、DR、EPS、TAGR、NPM、TAT、Q这9个指标70.918%的信息，这说明这4个指标足够代表最初的9个指标，可以对企业价值进行很好地测度，因此提取4个主成分即可。由下表4可看出，成分Y 1 贡献率为28.415%，成分Y 2 的贡献率为18.784%，成分Y 3 的贡献率为12.113%，成分Y 4 的贡献率为11.606%。 Table 4 Principal component characteristic value and contribution rat 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 2.557 28.415 28.415 2.557 28.415 28.415 2 1.691 18.784 47.199 1.691 18.784 47.199 3 1.090 12.113 59.312 1.090 12.113 59.312 4 1.045 11.606 70.918 1.045 11.606 70.918 5 0.831 9.238 80.156 6 0.624 6.929 87.085 7 0.448 4.979 92.064 8 0.375 4.164 96.227 9 0.340 3.773 100.000 表4. 主成分特征值与贡献率 提取方法：主成份分析。 然后，再根据表5中主成分载荷向量和表4中各自主成分的特征值确定指标ROA、ROE、GR、DR、EPS、TAGR、NPM、TAT、Q分别在主成分Y 1 、Y 2 、Y 3 、Y 4 中的系数，即因子得分系数矩阵见表5，得到各主成分的解析表达式如下： Y 1 = 0.269 Q + 0.731 R O E + 0.814 R O A − 0.338 D R + 0.491 N P M     + 0.062 T A T + 0.796 E P S + 0.385 G R + 0.382 T A G R Y 2 = − 0.283 Q − 0.211 R O E − 0.151 R O A + 0.533 D R − 0.111 N P M     + 0.388 T A T + 0.055 E P S + 0.753 G R + 0.726 T A G R Y 3 = − 0.718 Q + 0.324 R O E + 0.093 R O A + 0.480 D R + 0.133 N P M     + 0.075 T A T + 0.241 E P S − 0.272 G R − 0.275 T A G R Y 4 = 0.364 Q − 0.100 R O E + 0.161 R O A + 0.172 D R + 0.239 N P M     + 0.841 T A T − 0.019 E P S − 0.133 G R − 0.255 T A G R Table 5 Factor score coefficient matri 成份 Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Q 0.105 −0.167 −0.658 0.349 ROE 0.286 −0.125 0.297 −0.095 ROA 0.318 −0.089 0.085 0.154 DR −0.132 0.315 0.440 0.165 NPM 0.192 −0.066 0.122 0.229 TAT −0.024 0.230 0.069 0.805 EPS 0.311 0.033 0.221 −0.018 GR 0.151 0.445 −0.249 −0.127 TAGR 0.149 0.429 −0.252 −0.244 表5. 因子得分系数矩阵 提取方法：主成份。 最后，再根据表4中各主成分占总方差贡献率的比例，将其作为权重对主成分Y 1 、Y 2 、Y 3 、Y 4 进行加权平均计算得到包括ROA、ROE、GR、DR、EPS、TAGR、NPM、TAT、Q共7个指标的创业板上市公司企业价值综合指标CV，四个主成分的权重分别为28.415%、18.784%、12.113%、11.606%，计算公式如下 CV = ( 28.415 % Y 1 + 18.784 % Y 2 + 12.113 % Y 3 + 11.606 % Y 4 ) / 70.918 % 通过以上分析即可以计算出创业板上市公司2015~2018年企业价值的综合得分，并将其作为被解释变量来继续下文的分层回归分析。 5.2. 描述性统计分析 从2009年至2014年上市的388家创业企业中获取2015年至2018年的1444个样本数据，对各变量进行初步的描述统计分析。由表6可得出，创业企业智力资本各要素对企业价值创造的贡献均值均为正，智力资本对企业价值增值整体来说是具有促进作用的。其中，社会资本对企业价值增值贡献最大为5.179017，创新资本增值系数(ICE)均值为4.262730，明显高于人力资本增值系数(HCE)和结构资本增值系数(SCE)，这也是由于近年来社会资本和创新资本逐渐成为提升自身核心竞争力的稀缺资源，促进企业技术创新的同时为企业带来源源不断的价值。在新经济时代，创业企业对社会资本与创新资本越来越重视。从极大值、极小值和标准差来看，社会资本与创新资本在不同企业之间存在较大的差异。 Table 6 Describes the statistical analysi N 极小值 极大值 均值 标准差 CV 1444 −14.5387 11.9115 0.000000 1.1459688 HCE 1444 −25.0070 16.0066 1.271991 1.8889785 SCE 1444 −26.5707 25.0045 1.715541 2.4775855 RCE 1444 −136.8261 656.8238 5.179017 21.8877159 ICE 1444 −261.7217 255.4920 4.262730 14.8641405 SIZE 1444 19.6770 24.7609 21.667160 0.7736030 AGE 1444 1 9 5.40 1.786 有效的N 1444 表6. 描述统计分析 5.3. 相关性分析 为了保证实证结果的有效性，本文对企业价值综合得分、智力资本各要素增值系数以及控制变量进行Pearson相关性检验。结果如下表7所示。 Table 7 Correlation test among variable CV HCE SCE RCE ICE AGE SIZE CV 1 HCE 0.547 ** 1 SCE 0.576 ** 0.801 ** 1 RCE 0.207 ** 0.445 ** 0.450 ** 1 ICE 0.401 ** 0.427 ** 0.424 ** 0.390 ** 1 AGE −0.117 ** −0.082 ** −0.001 −0.061 * −0.003 1 SIZE 0.145 ** 0.174 ** 0.179 ** 0.095 ** 0.059 * 0.316 ** 1 表7. 各变量间的相关性检验 注：**. 在0.01水平(双侧)上显著相关。*. 在0.05水平(双侧)上显著相关。 由表6可以看出，人力资本、结构资本、社会资本、创新资本与企业价值均在1%水平上显著正相关，与假设1、假设2和假设3吻合，另外由表结果可以得出，智力资本各要素之间互相促进，具有较强的相关性，因此为更加真实地反映智力资本各要素对企业价值地影响，本研究将HCE、SCE、RCE、ICE分别引入回归模型，进行分层回归分析。同时，人力资本(HCE)和结构资本(SCE)与企业价值(CV)相关程度最深，而人力资本增值系数(HCE)与结构资本增值系数(SCE)之间的相关系数高达0.801，说明人力资本的增长带动结构资本的增长程度最明显。 5.4. 分层回归分析结果 由上文Pearson相关性检验结果可以得出，创业板上市企业智力资本各要素与企业价值CV均存在显著相关性。在此基础上，本文建立创业企业智力资本各要素即人力资本、结构资本、社会资本、创新资本与企业价值的回归模型，运用STATA.15对创业板上市企业的样本数据进行回归检验。由于本研究采用面板数据进行回归，因此首先运用Hausman检验对模型的选择进行判定，检验结果见下表8，四个模型Huasman检验的p值均为0.0000，强烈拒绝原假设，说明应该采用固定效应模型，并且聚类稳健标准误结果显示模型具有稳健性。 Table 8 Results of multiple regression analysi 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 HCE 0.4432649** (5.51) SCE 0.292** (8.99) RCE 0.0404* (2.52) ICE 0.0656** (5.79) AGE −0.244** (−5.43) −0.353** (−7.85) −0.405** (−7.306.50) −0.343** (−7.68) SIZE 1.020** (4.86) 1.011** (4.70) 1.572** (6.50) 1.384** (6.91) -cons −21.342 ** (−4.98) −20.500** (−4.62) −32.084** (−6.51) −28.419** (−6.90) R 2 0.531 0.492 0.348 0.515 F 41.070 ** 44.44** 31.57** 39.18** obs 1，444 1，444 1，444 1，444 表8. 多元回归分析结果 注：上标**、*表示在1%、5%水平下显著；括号内为t检验值。下表皆同。 从回归模型的显著性水平来看，四个模型均在1%的水平上强烈显著，这说明智力资本各要素对企业价值的创造作用是显著的，创业企业智力资本各要素的增长均能够促进企业价值的增长。其中，模型(1)选取人力资本增值系数HCE为解释变量，企业价值CV为被解释变量，做人力资本与企业价值的回归分析，由上表可得出，HCE的回归系数为正，说明人力资本HCE与企业价值创造CV存在正相关关系，验证假设1，创业企业人力资本的投入会促进企业价值的增长，进一步提升企业价值创造能力。模型(2)选取结构资本增值系数SCE为解释变量，企业价值CV为被解释变量，结果显示SCE的回归系数为0.292，表明结构资本与企业价值创造正相关，验证假设2，创业企业结构资本的投入的增加会促进企业价值的增长。模型(3)和模型(4)中，RCE和ICE的回归系数均为正，表明社会资本、创新资本与企业价值创造均正相关，验证假设3和假设4。通过对比分析四个模型的回归系数可以看出，企业人力资本对企业价值的促进作用最为明显，而社会资本与创新资本对企业价值创造的直接作用相对较弱。结合前文相关性分析得出结果，可看出现有的创业企业对社会资本与创新资本的投入还不够，而随着网络关系与技术创新的发展，社会资本和创新资本日益成为创业企业核心竞争力的体现，是创业企业为了促进企业价值增值，提升自身价值创造能力而需要格外重视的智力资本。