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user: 3. 智力资本对企业绩效影响的实证研究 3.1. 研究设计 3.1.1. 研究假设 基于以上智力资本及各要素对企业绩效的影响分析，本文提出四个基本假设： H1：智力资本正向影响企业绩效。 H2：人力资本正向影响企业绩效。 H3：结构资本正向影响企业绩效。 H4：关系资本正向影响企业绩效。 3.1.2. 模型设定 本文针对不同研究假设采用多元线性回归模型进行验证，模型如式(1)所示： ROE it = β 0 + β 1 CEE it + β 2 HCE it + β 3 SCE it + β 4 RCE it (1) 模型为检验智力资本整体与各要素与企业绩效关系，其中 β 0 为常数项， β i 为模型回归系数，ROE代表企业绩效，CEE代表物质资本增值效率，HCE代表人力资本增值效率，SCE代表结构资本增值效率，RCE代表关系资本增值效率，i = 1、2、3 … N代表第i家上市公司，t = 1、2、3代表样本所属年度。 3.2. 样本及变量选取 3.2.1. 样本选取 本文对于选取的样本数据用Excel2010和Spss20.0进行分析检验，样本数据来源于国泰安数据库。由于本文基于软件信息行业上市公司数据，研究智力资本对企业绩效的影响，因此本文选取的样本是2015~2017年A股软件信息行业上市公司的数据，同时为了数据更加有效，剔除了ST和数据不完整的公司，最终选取了109家软件信息行业上市公司作为样本。 3.2.2. 变量选取及描述 1) 解释变量 本文选取我国软件信息行业上市公司作为研究对象，为了更好地检验智力资本对企业绩效的影响，在测量方式上选择修正的智力资本增值系数法(VAIC)，将企业的价值增值分为物质资本增值效率(CEE)和智力资本增值效率(ICE)。智力资本增值效率(ICE)表示为人力资本增值效率(HCE)、结构资本增值效率(SCE)、关系资本增值效率(RCE)之和，智力资本增值系数法就可以分为CEE和ICE两个部分，即式(2)和式(3)所示： VAIC = CEE + ICE (2) ICE = HCE + SCE + RCE (3) 其中，CEE = VA/CE， HCE = VA/HC， SCE = VA/SC， RCE = VA/RC (表1) Table 1 The meaning of explanatory variable 变量 含义 VA 价值增值(净利润 + 所得税费用 + 工资福利等费用 + 折旧费用) CE 净资产账面价值 HC 支付给职工以及为职工支付的现金 SC 管理费用 RC 销售费用 表1. 解释变量含义 数据来源：作者自行制作 2) 被解释变量 在关于企业绩效的研究中，学术界大多会选择财务指标来衡量企业的绩效，刘玉平(2013)、高娟和汤湘希(2014)采用净资产收益率(ROE)作为企业绩效的衡量指标。因此本文也采用净资产收益率作为被解释变量来衡量企业绩效，如式(4)所示： 净资产收益率(ROE) = 净利润/净资产 (4) 3.3. 实证分析 3.3.1. 描述性统计分析 为了了解软件信息业上市公司的智力资本情况，掌握样本数据总体特征，本文将2015~2017年其智力资本及其要素进行统计处理，对其智力资本情况进行分年统计。 Table 2 Descriptive statistical analysis of each variable from 2015 to 201 N 极小值 极大值 均值 标准差 偏度 峰度 2015年 ROE 109 −0.206697 0.278174 0.066065 0.065669 −1.031 4.576 CEE 109 −0.089086 0.809351 0.236637 0.153825 0.784 0.866 ICE 109 −29.234021 45.601994 8.981638 7.023485 0.233 13.94 HCE 109 −3.891477 9.302344 1.924321 1.203376 1.237 16.886 SCE 109 −2.251145 7.135222 2.104209 1.131052 0.378 4.34 RCE 109 −23.091399 40.559558 4.953107 5.981729 1.645 15.589 2016年 ROE 109 −1.860736 0.218337 0.051928 0.192370 −9.257 92.612 CEE 109 −1.491837 0.798095 0.229187 0.231374 −3.348 28.095 ICE 109 −11.943979 4.179426 1.169208 1.387805 −7.838 75.268 HCE 109 −4.558065 2.152132 0.508219 0.553442 −6.974 66.488 SCE 109 −4.169405 1.878915 0.464855 0.532208 −5.858 54.153 RCE 109 −3.216508 0.765365 0.196135 0.367066 −7.488 70.244 2017年 ROE 109 −0.212296 0.280991 0.058028 0.069961 −1.418 4.963 CEE 109 −0.138511 1.048616 0.241030 0.183874 1.498 3.727 ICE 109 −11.943979 4.179426 1.169208 1.387805 −7.838 75.268 HCE 109 −2.063015 15.516853 1.961013 1.740293 4.707 34.730 SCE 109 −1.764919 9.411949 2.204440 1.356523 1.284 7.141 RCE 109 −4.575447 91.169875 7.407846 10.280799 5.469 41.013 表2. 2015~2017年各变量的描述性统计分析 数据来源：样本数据分析所得。 由表2可知： 智力资本增值效率(ICE)的均值远大于物质资本增值效率(CEE)的均值，这说明单位智力资本在软件信息行业中可以创造出更多的价值增值。同时从其他数据来看，智力资本整体和各要素的效率发挥程度也不尽相同。 3.3.2. 回归分析 Table 3 Table of regression coefficient 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 1 (常量) −0.029 0.010 −2.843 0.005 CEE t 0.122 0.025 0.408 4.852 0.000 HCE t 0.020 0.007 0.315 3.009 0.003 SCE t 0.030 0.008 0.414 3.836 0.000 RCE t −0.003 0.001 −0.304 −3.726 0.000 a. 因变量：ROE 表3. 回归系数表 数据来源：样本数据分析所得。 由表3中可知，回归模型的常数项为−0.029，CEE、HCE、SCE和RCE的回归系数分别为0.122、0.020、0.030和−0.003，且这四个自变量的显著性水平分别为0.000、0.003、0.000和0.000，明显小于0.05，故应拒绝T检验的原假设，这也说明了这四个变量的回归系数的显著性，说明建立线性模型是恰当的。因此，可以得出回归方程，如式(5)所示： ROE = − 0.029 + 0.122 ∗ CEE + 0.020 ∗ HCE + 0.030 ∗ SCE − 0.003 ∗ RCE (5) 综上所述，由于当今已经进入了知识全球化的时代，智力资本更加显著影响企业绩效，尤其在软件信息行业，其上市公司更是具有智力资本占比高的特点。并且通过实证分析可以证明本文提出的四个基本假设：H1、H2、H3、H4均成立。