企業結構資本效率與企業績效之關係

結構資本是透過組織中的基礎建設呈現其功效，一般而言，經營歷史較久 的組織比新成立的組織來得更穩定，與外界、組織的關係也較佳，以及在專利、

商標、品牌、智慧財產權等累積上也較有優勢（Edvinsson & Malone, 1997；

Stewart,1997；Sveiby,1998；Brooking et al 1998；Knight,1999；

Dzinkowski,2000；）。因此組織的穩定度，就成了企業結構資本不可忽視的 一環，另外，組織用於企業內管理的費用的多寡，也可視為企業對結構資本投 入的程度（Edvinsson & Malone, 1997）。

鑑於上述，本研究在結構資本的選取上，援引先前實證文獻內容與實證結 果，並考量我國IC設計產業實際現狀，遂選取營收成長率、研發生產力、管理 費用率、研發費用率、推銷費用佔管理費用比、企業設立年限等六個變數指標 為主。

3.2.3 研究假說建立

假說一、二：智慧資本增值效率ICE、智慧資本附加價值係數VAIC™愈高的公司 其企業經營績效之市價與帳面價值比(M/B值)、Tobin’s q值愈高。

假說三~六：人力資本增值效率HCE、結構資本增值效率SCE愈高的公司其智慧 資本增值效率ICE、智慧資本附加價值係數VAIC™、市價與帳面價 值比(M/B值)及Tobin’s q值愈高。

假說七~十：人力資本價值HC、結構資本價值SC愈高的公司其人力資本增值效 率HCE、結構資本增值效率SCE、市價與帳面價值比(M/B值)及 Tobin’s q值愈高

假說十一~十二：智慧資本價值IC愈高的公司其市價與帳面價值比(M/B值) 、 Tobin’s q值、智慧資本增值效率ICE、智慧資本附加價值係 數VAIC™愈高

H11a

本研究之應變數定義為企業價值與績效的衡量變數，利用以市價與帳面價 值比與Tobin’s q 值做為來衡量企業價值與績效的替代變數。

1. 市價與帳面價值比(Market-to-Book Value Ratio) 市價與帳面價值比＝企業的市場價值/企業的帳面價值

＝普通股流通在外股數 ×股價/股東權益的帳面價值

其中，企業市場價值以當年年底之收盤股價乘以當年年底流通在外之 普通股股數。若當年年底無成交資料者，則順延至次一營業日。股東 權益帳面價值，是指企業股東權益扣除特別股股東權益後之金額。

市價與帳面價值比(M/B)值，依TEJ資料庫揭露資訊自行計算。

2. Tobin’s q 值

本研究利用Chung and Pruitt（1994）所定義的近似Tobin’s q

值，即公司市值與重置成本（replacement cost）之比，其定義如下：

Tobin’s q＝(MVE+PS+DEBT)/TA 其中：

MVE =公司在期末(12/31)的調整後市價×公司流通在外發行加權股 數。

PS=公司在期末(12/31)的調整後特別股市價×公司流通在外發行的特 別股股數，如果公司在當年度未在外發行特別股，則以公司財務報表 上的帳面價值來估計其特別股市值。

DBET=(公司流動負債－公司流動資產)＋公司長期負債的帳面價值。

TA =公司總資產的帳面價值。

Tobin’s q值，依TEJ資料庫揭露資訊自行計算。

3.3.2 自變數定義

本研究整理上節所述，選取智慧資本相關實證文獻中所使用的評量指標，

並考量高科技產業之企業無形資產價值著重於創新技術研發、講究Know-How 的產業特性與資料收集的可能性與困難度後，歸納並發展建立本研究之智慧資 本關鍵指標如下，以智慧資本增值效率指標之組成人力資本效率指標及結構資 本效率指標等二指標及其替代變數指標等，作為本研究之自變數。

1.智慧資本增值效率指標:

本研究採用“智慧資本增值係數＂(Value Added Intellectual Coefficient，簡稱VAIC™)之模型，作為計算智慧資本增值效率指標之 依據，茲將操作型定義說明如下，並依TEJ資料庫揭露資訊自行計算：

附加價值=營收-支出（排除人事費用） VA=OUT-IN

附加價值=營運淨利+人事費用+折舊+攤提 VA=OP+EC+D+A 實體資本效率=附加價值/實體資本使用量 CEE=VA/CE 人力資本效率=附加價值/人事費用 HCE=VA/HC

結構資本=附加價值-人力資本 SC=VA-HC

結構資本效率=結構資本/附加價值 SCE=SC/VA

智慧資本增值效率=人力資本效率+結構資本效率 ICE=HCE+SCE 智慧資本附加價值係數=智慧資本效率+實體資本效率VAIC™=ICE+CEE 2. 智慧資本之個別資本指標

(1)人力資本替代變數:

[1] TTE：員工總人數(員工人數加總)

[2] RDR：研發人員比例(研發人數/總員工數) [3] AGE：員工平均年齡(員工年齡加總/總員工數) [4] EDU：高學歷比例(碩博士人數/總員工數) [5] VAE：員工附加價值(稅後淨利/總員工數) [6] ASE：平均每員工營收(營收/總員工數) (2)結構資本替代變數:

[1] SGR：營收成長率((本期營收-上期營收)/上期營收) [2] RDP：研發生產力(稅後淨利/研發費用)

[3] MGE：管理費用率(管理費用/營收) [4] RDE：研發費用率(研發費用/營收)

[5] SMR：推銷費用佔管理費用比(推銷費用/管理費用) [6] TCY：企業設立年限((樣本年度結束日-設立日期)/365)

3.4 資料蒐集與研究對象

3.4.1 研究對象與期間

本研究以TEJ資料庫所歸類之IC設計產業為選樣依據，以2006年底以前已

公司 公司簡稱 市場別 設立日 上市日 上櫃日 興櫃日

3.4.2 資料來源

變數

公司 公司簡稱 市場別 取樣年度 取樣數

公司 公司簡稱 市場別 取樣年度 取樣數

編號 公司 刪除樣本原因 刪除

2002~2003 缺股價無法計算市值;2002~2005 缺 研發人員比例;2002 缺用人成本無法計算人力

2002~2004 缺股價無法計算市值;2002 缺營收成 長率

2002~2003 缺股價無法計算市值;2002~2005 缺 研發人員比例;2002~2003 缺員工碩博士比

編號 公司 刪除樣本原因 刪除

3.5.2 基本統計量分析

本研究透過敘述統計分析來對本研究樣本做簡單的統計分析，以求對各變 數有初步瞭解，而分析內容包括各變數之平均值、標準差、最大值、和最小值 等。也藉此暸解本研究之產業對象，針對研究假定的變數所呈現的產業概況如 何。

3.5.3 Pearson相關分析

兩組資料之間的關係，可以用相關係數來表示其是關係方向以及相關程 度，這種分析方法，稱為相關分析。而本研究將利用Pearson相關分析瞭解智 慧資本價值各變數與智慧資本增值效率指標和企業績效之間互相的關係強度 與方向。

3.5.4 統計迴歸分析

本研究以台灣IC 設計產業為研究對象，使用SAS 統計軟體進行複迴歸分 析，試圖探討智慧資本指標、智慧資本效率指標與企業價值間之攸關性。

複迴歸分析迴歸分析係指將一個應變項與一個或一個一上自變項的關 係，以一個數學函數加以表示。而在本研究中所使用的複迴歸分析，則是以數 學函數描述一個應變項與多個自變項的關係。複迴歸的一般公式為：

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …+ βi X i +ε i Y：應變數

X：自變數

β0 為截矩項；

βI,β2,…βi為自變數的迴歸係數 ε：殘差項

迴歸分析主要有以下幾個步驟：

1. 提出假設性之迴歸模式：由於迴歸分析的主要功能在於解釋與預測，解

個重要的自變項，以預測研究中樣本在應變項的反應。而研究者應根據文 獻探討的結果，將與應變項有重要相關的自變項整理後，提出一個迴歸模 式，此模式即假設性的迴歸模式，用來作為進行迴歸參數估計的基礎。

2. 估計迴歸參數：一般而言，最常使用古典最小平方法來估計。

3. 檢定迴歸模式與個別參數之顯著性：迴歸模式顯著性檢定的目的在於確 定研究者於先前提出的假設性迴歸模式是一個有意義的模式，簡言之，表 示研究者所提出之自變項與依變項間確實存在重要之關係。而對於個別參 數之顯著性檢定，目的則在於探討哪幾個投入迴歸模式的自變項是具有意 義的。

4. 檢定迴歸模式之適配性，並進行必要之修正：迴歸模式適配性的檢定即 是對迴歸模式的診斷，主要是確認迴歸模式是否符合迴歸分析的基本假 設。主要包括下列基本假設：

(1) 線性重合的檢定：以變異數膨脹因子（Variance Inflation Factor，

VIF）檢查實證資料是否存在共線性，進而影響變數之選用。其R2 係指 以第i 個自變數為應變數，而以其他自變數進行迴歸分析後所得到的決 定係數值，其值在0 與1 之間。由此定義可知，當第i 個自變數與其他 自變數具有高度線性重合時，所得到的R2 將會非常接近一，則VIF 值會 變的很大。通常VIF 值大於10 時，該自變數與其他自變數有高度的線性 重合。

(2) 常態性檢定：針對常態性檢定，研究者可使用殘差值與預測值的交叉散 布圖，觀察其是否呈現水平的隨機散布，或者研究者亦可使用常態機率 分布圖來進行檢定。若觀察值屬於常態分配，在常態分布圖上，殘差值 的累積機率會約略成一條右上到左下的45 度線。

(3) 解釋與預測：係指研究者在進行迴歸診斷並對迴歸模式採取適當之修 正後，進而根據迴歸模式中之個別參數的顯著性、與應變數間之正負 關係等現象進行解釋。

四、實證結果分析

4.1

本研究使用 SAS 軟體做為主要之統計分析工具，以下針對各變數之敘述 性統計量進行分析與說明，並彙總如下：

1. 企業績效 M/B 值產業中的差異頗大，平均值約為 2.5586，標準差為 1.7075，最小值為 2004 年上櫃公司安國(8054)的 0.44，而最大值則是 2003 年上櫃公司立錡(6286)，高達 8.78。以台灣 IC 設計產業的 M/B 平均值達 2.56，表示企業的市場價值有高達 60%是不存在財務報表裡 的，此即企業的無形的資產價值，意即本文所論述的智慧資產價值，而 其中 M/B 值最高達 8.78 意味著有高達 89%的企業價值來自於企業的無 形資產之智慧資本所創造。

2. 企業績效 Tobin’s q 值差異也大，平均值約為 1.4292，標準差為 1.2464，最小值為 2005 年上櫃公司台晶(5468)的-0.27，而最大值則 是 2005 年上櫃公司類比科(3438)，高達 6.15，其意義同前點所述。

3. 就人力資本增值效率 HCE 值而言，產業中的差異相當大，平均值約為 3.5241，標準差為 3.4047，最小值為 2005 年上櫃公司晶磊

(6186)-1.85，而最大值則是 2002 年上市公司聯發科(2454)，高達 22.58，人力資本增值效率 HCE 值，其意義如同將用人費用當成一種投 資並予以資本化，而不列當期費用，依公式推算，當企業損益兩平時，

其 HCE 值為趨近 1，故可推知 HCE 值減 1 為每投資一單位的人力資本，

企業可以賺得的利潤，故可視為人力資本的投資報酬率。

4. 就結構資本增值效率 SCE 值而言，SCE 值差異也大，平均值約為 0.1392，

標準差為 1.7289，最小值為 2002 年上櫃公司亞全(6130)的-10.68，而 最大值則是 2002 年上市公司聯發科(2454)，達 0.96。結構資本增值效 率 SCE 值，依公式推算，當營業利益與用人成本之比值大到一定程度 時，SCE 值即會趨近最大值 1。

5. 就智慧資本增值效率 ICE 值而言，產業中的差異相當大，平均值約為