企業(yè)無形資產(chǎn)信息披露質(zhì)量研究——來自中國資本市場的證據(jù)

1、企業(yè)無形資產(chǎn)信息披露質(zhì)量研究來自中國資本市場的證據(jù)ZHU Wei-dong1, PAN Na2, LING Lan-lan31 School of Management, Hefei University of Technology, Anhui China, 230009【摘要】本文以上市公司的無形資產(chǎn)信息為研究對象，以觀測無形資產(chǎn)報酬率為手段，從無形資產(chǎn)賬面價值和無形資產(chǎn)評估價值兩方面建立二元回歸模型，分勞動力密集型、資本密集型和知識密集型行業(yè)三大類，選取代表性行業(yè)進行了回歸分析。假設(shè)檢驗結(jié)果表明：（1）無形資產(chǎn)賬面價值的報酬水平并不顯著為正，且絕大部分表現(xiàn)為負值，即無形資產(chǎn)的賬面價值幾乎

2、不能提供有意義的決策信息，知識經(jīng)濟下的現(xiàn)行財務報告體系的有用性正在減弱；（2）無形資產(chǎn)評估價值的報酬水平顯著高于無形資產(chǎn)賬面價值的報酬水平，且為正值，但并不顯著高于有形資產(chǎn)的報酬水平和行業(yè)平均報酬率，也即無形資產(chǎn)評估價值較無形資產(chǎn)賬面價值提供了更多決策有用信息，但還遠遠不夠，應用無形資產(chǎn)的評估價值作決策參考時仍當謹慎進行，現(xiàn)行的無形資產(chǎn)評估機制因信息嚴重匱乏而有失公允?！娟P(guān)鍵字】無形資產(chǎn)，信息披露質(zhì)量，資產(chǎn)報酬率 Abstract Using the method of observing the return rate of intangible assets, through establ

3、ishing 2-variables regression models which refer to the book value of intangible asset and the estimated value of intangible asset, this paper investigates the information of intangibles from the listed company, and implements the regression testing through choosing the representative industries whi

4、ch are categorized into three parts: labor-intensive, capital-intensive and knowledge-intensive. Hypothesis & Test suggested: (1) The contribution Rate of book value of intangible assets isnt significantly positive, and relative samples mostly show negative. That is to say, the book value of int

5、angibles barely supplies any meaningful information for decision-making, which intimates the usefulness of existing financial reporting system under knowledge-based economy is descending; (2) The contribution Rate of estimated value of intangible assets is significantly higher than the contribution

6、Rate of book value of intangible assets, and is mostly positive, but isnt significantly higher than the contribution Rate of visible assets and the average rate of earnings. It drops a hint that comparing with the book value of intangible asset, the estimated value of intangible asset supplies more

7、useful information for decision making, but it is far from enough. Do be prudent when applying the estimated value of intangibles to assist your decision, and it shows that information disclosure system today deviates from the fair rule owing to shortness of relative information. Key Words Intangibl

8、e assets, the Quality of Information disclosure, the Contribution Rate of assets1 研究背景2006年2月，財政部發(fā)布了企業(yè)會計準則2006，通過引入公允價值等進一步強調(diào)了會計信息的決策有用性。其中，無形資產(chǎn)準則允許將內(nèi)部研究開發(fā)項目開發(fā)階段的支出在同時滿足一定條件下予以資本化，確認為無形資產(chǎn)。盡管如此，由于無形資產(chǎn)固有高風險的存在，很多對企業(yè)價值創(chuàng)造意義重大的無形資產(chǎn)游離于財務報表之外，造成了嚴重的社會后果和個人危害本文為安徽省人文社會科學研究重點項目網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于證據(jù)理論的國有企業(yè)監(jiān)管系統(tǒng)研究的階段性成果，項目

9、批準號2004sk003zd。社會危害表現(xiàn)為由于信息不對稱導致的資本成本的增加，從而影響了資源的有效配置，降低了社會生產(chǎn)的效率；個人危害表現(xiàn)為內(nèi)部信息者憑信息優(yōu)勢獲得的非正常報酬，導致投資者對資本市場誠信度的喪失，進入了“劣幣驅(qū)逐良幣”的惡性循環(huán)。（巴魯·列弗，2003）1（葛家澍，2004）2。也就是說，現(xiàn)行的財務報告體系已無法滿足知識經(jīng)濟下對無形資產(chǎn)的確認、計量和報告要求，無形資產(chǎn)信息披露過窄、過淺，進而扭曲了市場信號。這一點，對知識密集型企業(yè)的影響尤為顯著（梁萊歆， 2003）3。研發(fā)支出的高增長率使得其賬面利潤水平偏低，投資者因無法獲得其無形資產(chǎn)投資方面的信息而低估其發(fā)展前景

10、，造成企業(yè)融資的高成本和無形資產(chǎn)的系統(tǒng)性低估。此外，研究表明，無形資產(chǎn)投資對企業(yè)的生產(chǎn)率、成長性和資本市場價值均有重大貢獻（巴魯·列弗，2003）1，無形資產(chǎn)的絕對量和增量變動均對公司業(yè)績表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)性（薛云奎等，2001）4（王化成等，2005）5，無形資產(chǎn)信息披露不足誤導投資者進行有效決策（馬德林，2005）6，無形資產(chǎn)信息應從自愿性披露向鼓勵性披露轉(zhuǎn)變，加強對經(jīng)理人的激勵和約束（巴魯·列弗，2003）1?？傊瑹o形資產(chǎn)的信息披露質(zhì)量應引起重視。那么，我們該如何去衡量現(xiàn)行的無形資產(chǎn)信息披露造成的危害的嚴重程度，并提供足夠可靠的支持證據(jù)？縱觀國外內(nèi)現(xiàn)有的研究成果，對

11、無形資產(chǎn)的信息披露質(zhì)量的研究主要集中在無形資產(chǎn)的價值相關(guān)性檢驗和無形資產(chǎn)的價值動因分析兩方面，更多是從定性角度加以解釋，缺乏可靠的數(shù)據(jù)證明。本文從財務評價角度進行了大膽設(shè)想，引入無形資產(chǎn)報酬率作為監(jiān)視器，從無形資產(chǎn)賬面價值和無形資產(chǎn)評估價值兩方面構(gòu)建二元回歸模型對中國上市公司財務報告中披露的無形資產(chǎn)信息質(zhì)量進行了驗證，規(guī)范的假設(shè)檢驗結(jié)果顯示無形資產(chǎn)報酬率低于有形資產(chǎn)報酬率，甚至出現(xiàn)負值，這與無形資產(chǎn)投資高風險高收益的特征相背離，其扭曲在于企業(yè)大量的無形資產(chǎn)無法入賬導致的無形資產(chǎn)價值被普遍低估。本文的研究驗證了研發(fā)支出在一定條件下允許資本化的科學性和必要性，也將引導投資者更多關(guān)注無形資產(chǎn)投資信息

12、的質(zhì)量和數(shù)量，并促使管理層積極披露相關(guān)的無形資產(chǎn)信息，最終實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。本文中的無形資產(chǎn)是指企業(yè)擁有或控制的無實物形態(tài)的經(jīng)濟資源，該資源預期將導致經(jīng)濟利益流入企業(yè)（馬格麗特·布萊爾等，2004）7。2研究設(shè)計2.1模型選擇與變量設(shè)置本文的模型構(gòu)建源于評價企業(yè)營運能力的一個重要指標：，則上式可變換為。（其中：有形資產(chǎn)、無形資產(chǎn)也取其平均值）據(jù)此，本文采用如下模型來探討企業(yè)無形資產(chǎn)信息披露質(zhì)量：（）為隨機擾動項， n代表樣本總數(shù)。 MODEL（1） 其中：（Earnings Before Interests & Taxes），表示息稅前利潤；（Visible Assets）表

13、示有形資產(chǎn)；（Intangible Assets）表示無形資產(chǎn)；回歸系數(shù)、分別代表各自的報酬水平。在此，MODEL（1）中的、分別表示企業(yè)有形資產(chǎn)和無形資產(chǎn)的真實價值，唯其如此，、才能真實、完整地反映其報酬水平。由于會計確認、計量的嚴格限制，很多無形資產(chǎn)無法入賬，如企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)資本、人力資源資本和客戶關(guān)系資本，從而造成無形資產(chǎn)普遍被低估；另外，估值技術(shù)應用的困難，會計經(jīng)驗判斷的不足等也會對有形資產(chǎn)的評估發(fā)生偏離。在這種情況下，我們無法獲得上述指標的可靠信息，只能做到盡可能全面、客觀反映，故我們選取其賬面價值進行替代。 MODEL（2）其中： (Book value)表示賬面價值。同時，需要注

14、意的是，無形資產(chǎn)的賬面價值僅僅反映了滿足會計確認、計量標準的極少數(shù)無形資產(chǎn)的價值，其真實價值遠不只如此。有研究表明（丹尼爾·安德里森，2001），企業(yè)市值和賬面價值的差額主要歸于未充分披露的無形資產(chǎn)帶來的影響。但是，因中國資本市場還未滿足弱式有效假定，以及上市公司股票還未進入全流通階段，其市值難以反映企業(yè)真實價值。有鑒于此，本文擬引入市場評估指標：總資產(chǎn)價值，來對無形資產(chǎn)價值進行估計。假定總資產(chǎn)價值的估計是真實、有效的，且有形資產(chǎn)賬面價值充分反映了企業(yè)有形資產(chǎn)的真實價值，則，此時無形資產(chǎn)評估價值就是無形資產(chǎn)的真實價值。 MODEL（3）其中：，( Estimated Value of

15、 Total Assets )表示總資產(chǎn)價值。2.2樣本選擇與數(shù)據(jù)來源2.2.1行業(yè)分布 本文擬從企業(yè)貢獻組合的三要素：勞動力、資本和知識著眼，將企業(yè)全體分為勞動力密集型、資本密集型和知識密集型三大類，分別選取各自具代表性的行業(yè)或是行業(yè)內(nèi)的代表性組合進行分析，從而更好把握無形資產(chǎn)信息披露質(zhì)量對不同類型行業(yè)的影響程度。其分布如下，見表1。無形資產(chǎn)包括三方面：（1）公司所有并可出售的資產(chǎn)，如知識產(chǎn)權(quán)；（2）公司可控制但不可剝離和出售的資產(chǎn)，如品牌資本；（3）公司不能完全控制的資產(chǎn)，如人力資本?？傎Y產(chǎn)價值=流通股數(shù)×當天收盤價 + 非流通股數(shù)×每股凈資產(chǎn) + 負債賬面價值表1 行

16、業(yè)分布明細表類別代號大行業(yè)（樣本數(shù)）小行業(yè)（樣本數(shù)）勞動力密集型L1農(nóng)、林、牧、漁業(yè)（36）農(nóng)業(yè)（19）、林業(yè)（3）、畜牧業(yè)（3）、漁業(yè)（8）、相關(guān)服務業(yè)（3）L2食品、紡織制造業(yè)（103）食品加工（28）、紡織業(yè)（49）、服裝及其他纖維制品（22）、皮革、毛皮、羽絨及其他（4）資 本密集型C1機械、電器制造業(yè)（107）普通機械制造（48）、電器機械及器材制造（59）C2房地產(chǎn)業(yè)（60）房地產(chǎn)開發(fā)與經(jīng)營（60）知 識密集型K1生物、醫(yī)藥制造業(yè)（90）醫(yī)藥制造業(yè)（78）、生物制造業(yè)（12）K2信息技術(shù)業(yè)（95）通信及相關(guān)設(shè)備制造（35）、計算機及相關(guān)設(shè)備制造（11）、計算機應用服務（42）、通信

17、服務（7）K3社會服務業(yè)（51）公共設(shè)施服務（17）、旅店（11）、旅游（19）、其他（4）2.2.2指標選擇本文擬分析上述行業(yè)2006年的無形資產(chǎn)信息披露質(zhì)量，選取了如下指標。結(jié)果見表2。表2 指標選擇明細表時間指標來源2006-12-31總資產(chǎn)合計、無形資產(chǎn)資產(chǎn)負債表（合并報表）息稅前利潤公司財務分析指標總資產(chǎn)價值上市公司估值指標2005-12-31總資產(chǎn)合計、無形資產(chǎn)資產(chǎn)負債表（合并報表）2.2.3聲明：本文樣本數(shù)據(jù)來源于巨靈數(shù)據(jù)庫，并采用SPSS10.0.1軟件處理。2.3研究假設(shè)2.3.1資本自然是“趨利避害”的，存在機會成本。這就要求企業(yè)經(jīng)營至少必須達到超過資本成本的利潤水平，否則

18、，長此以往，企業(yè)將面臨破產(chǎn)或清算。如果企業(yè)是持續(xù)經(jīng)營的，且處于正常的經(jīng)濟周期，則其資產(chǎn)報酬率應大于0，無形資產(chǎn)也是如此。假設(shè)一：、均大于0。2.3.2據(jù)來自資本市場的經(jīng)驗證據(jù)表明， Tobins Q顯著大于1，這部分的差異主要歸于無形資產(chǎn)信息披露不充分造成的影響。前述已假定無形資產(chǎn)的評估價值比無形資產(chǎn)的賬面價值相對有效，若成立，則評估價值的報酬水平高于賬面價值。假設(shè)二：。2.3.3平均而言，研究開發(fā)的收益變動率（一種風險度量指標）是實物投資的三倍。風險與收益成正比，一般有形資產(chǎn)只能獲得行業(yè)的平均報酬率，而無形資產(chǎn)可以獲得超額利潤（巴魯·列弗，2003）1。若無形資產(chǎn)信息是充分的、真實

19、的，則無形資產(chǎn)的報酬率將顯著高于有形資產(chǎn)報酬率。在MODEL（3）中，我們假定無形資產(chǎn)的評估價值是真實有效的。假設(shè)三：。2.3.4進一步，在MODEL（3）中，無形資產(chǎn)報酬率應顯著高于行業(yè)平均報酬率。假設(shè)四：。其中，（Average Rate of Earnings），為行業(yè)平均報酬率。3 實證研究過程3.1數(shù)據(jù)預處理3.1.1樣本初篩巨靈數(shù)據(jù)庫的年報信息只能按時間檢索（如2006-12-31），而不能查詢樣本公司某年度的期初、期末值，故要求進入模型的樣本公司2005、2006兩年均為在市公司，從而用2005年的資產(chǎn)期末值替代2006年的資產(chǎn)期初值，且不考慮會計政策、會計估計變更和前期差錯更正

20、的影響。另外，我們假定無形資產(chǎn)能為企業(yè)創(chuàng)造財富，則其價值應為非負。故此，我們設(shè)定如下“排除”項對樣本進行初篩。結(jié)果如下，見表3-1，表3-2。表3-1 進入MODEL（2）的樣本明細表MODEL（2）L1L2C1C2K1K2K3選取N3610310760909551排除總資產(chǎn)缺省2782363無形資產(chǎn)為負000000進入n34969958878948其中：無形資產(chǎn)005014283賬面無形資產(chǎn)比例（占總資產(chǎn)）0.0510.0360.0350.0090.0450.0130.061表3-2 進入MODEL（3）的樣本明細表MODEL（3）L1L2C1C2K1K2K3選取N3610310760909

21、551排除總資產(chǎn)缺省2782363無形資產(chǎn)為負3741652進入n31899557818446其中：無形資產(chǎn)00000000評估無形資產(chǎn)比例（占總資產(chǎn)價值）0.2480.2450.2650.4310.3110.3330.331在表3-1中，我們統(tǒng)計了“無形資產(chǎn)0”的樣本公司數(shù)，L1和C1為0，而 C2達到了24.14（14/58），無形資產(chǎn)的無法入賬對公司價值評估影響顯著。而在表3-2中，從“無形資產(chǎn)為負”的統(tǒng)計看，各個行業(yè)都普遍存在，C1達到了7.48，可能是總市場價值被低估或是有形資產(chǎn)被高估所致。再比較無形資產(chǎn)賬面價值和無形資產(chǎn)評估價值相應所占比例，若無形資產(chǎn)評估價值更為合理的假定成立，其

22、正常取值為25%，45%，而賬面均值以3為中心在 1%，6%之間波動，則賬面無形資產(chǎn)遠遠低于其真實價值，差距是巨大的。這也從側(cè)面反映出當前無形資產(chǎn)信息披露問題十分嚴峻。3.1.2 奇異值診斷本文設(shè)定判出閥值為Outliers outside 3 standard deviations，且只進行一次檢驗，在后續(xù)回歸中的奇異值不再考慮。通過OLS回歸分析剔除的奇異值如下。見表4。表4 剔除的樣本奇異值數(shù)量表L1L2C1C2K1K2K3模型（2）1421131模型（3）12211313.2回歸模型的假設(shè)檢驗雙變量正態(tài)線性回歸模型，可表示如下：。若我們應用OLS進行參數(shù)估計和統(tǒng)計推斷，一般要求滿足如下

23、假定（古扎拉蒂，1996）：假定1: 且獨立同分布。即要求，且。假定 2：對其中，且是具有的隨機誤差項。3.2.1正態(tài)分布 經(jīng)檢驗，在MODEL（2）、（3）中，標準化殘差以左上對角線為中軸，在其兩側(cè)極窄的范圍擺動，呈S或是凸行。據(jù)此，推斷滿足正態(tài)分布假定。此處，僅以MODEL（3）的社會服務業(yè)舉例說明，見圖1，其他略。3.2.2無異方差性經(jīng)檢驗， 在模型（2）中，樣本的標準殘值以0為中心，在-2，+2之間來回擺動，僅C1有少數(shù)幾個點超出-2，+2，擴展到了-4，+4。據(jù)此，可以推斷，其殘差和預測值之間沒有顯著的相關(guān)關(guān)系，可以接受方差齊性假定。而在模型（3）中，其標準殘值基本上也是隨機對稱分布

24、，有輕微的正向關(guān)系但不明顯，其方差齊性也是可以接受的。此處，僅以MODEL(3)的社會服務業(yè)舉例說明，見圖2，其他略。圖1 MODEL(3)社會服務業(yè)P-P圖圖2 MODEL(3)社會服務業(yè)散點圖3.2.3無自相關(guān)表5 Durbin-Watson系數(shù)和 VIP系數(shù)表L1L2C1C2K1K2K3Durbin-WatsonMODEL（2）1.323 1.845 1.379 1.103 1.800 1.944 1.563 MODEL（3）1.789 1.686 1.742 1.654 1.874 2.031 1.782 VIPMODEL（2）1.238 1.602 1.528 1.014 1.367

25、 3.246 1.662 MODEL（3）2.521 2.433 4.996 8.025 1.677 5.887 2.143 經(jīng)分析，見表5，模型（2）和模型（3）中，L2、K1、K2的Durbin-Watson系數(shù)均接近于1，表明該樣本的分布是顯著獨立的。另外，模型（3）Durbin-Watson系數(shù)顯著好于模型（2），即模型（3）較好地反映了自變量與因變量的回歸關(guān)系。其他分布在1.1，1.7之間，表明存在一定程度的正相關(guān)，可能是由樣本數(shù)據(jù)的欠缺和信息披露的不充分造成的。本文假定其不會造成顯著影響，即接受零相關(guān)假設(shè)。3.2.4無多重共線性經(jīng)分析，見上表5，在模型（2）中，VIP取值分布于1.

26、0，1.665，僅有K2超出，其相關(guān)系數(shù)約為0.83。而在模型（3）中，僅有K1低于2，且C2超過8，其共線性是顯著的，可能造成回歸系數(shù)估計的不確定性。本文假定無形資產(chǎn)評估價值比賬面價值更相關(guān)，僅作探索性實驗，因此不采取補救措施。3.3實證分析和結(jié)論解釋3.3.1樣本公司無形資產(chǎn)的統(tǒng)計分析我們對MODEL(2) 、MODEL(3)中的無形資產(chǎn)的均值和離散程度進行統(tǒng)計，并按其均值由大到小進行排序。N表示最后進入模型的樣本量。見表6。表6 無形資產(chǎn)信息統(tǒng)計表MODEL(2)_BIVMODEL(3)_EIV排名NMeanStd. Deviation排名NMeanStd. DeviationL1233

27、95.361166.17730498.6553.67L259263.83288.3984871836.42184.2C139783.047131.742932201.22462.6C275743.925112.71563597.210055K148682.406170.9157917631707.1K2 68644.28995.4213811843.43015.1K3145*155.31239.53643*1134.41540.8*表示值缺省，和模型（2）、（3）中K3均缺省2個值。從表6看，無形資產(chǎn)賬面價值和評估價值的數(shù)量級分別為E+07和E+09，相差100倍，可見無形資產(chǎn)被系統(tǒng)性低估是普

28、遍存在的。賬面排名第一的為K3，評估排名第一的為C2，除C1和L2排名較為穩(wěn)定外，其他變動較為劇烈。由此，可見，賬面信息量是十分有限的，也驗證了在無形資產(chǎn)的政治主導下市場普遍失靈帶來的惡果：普通缺少有意義和有用的無形資產(chǎn)信息披露（FASB,2000）。另外，我們從絕對量和相對量變化兩方面對無形資產(chǎn)評估價值（EIV）與賬面有形資產(chǎn)(BVA)、賬面無形資產(chǎn)(BIA)進行分析，并按EIA/BIA的比率由大到小進行排序如下，見表7。無形資產(chǎn)的政治表示無形資產(chǎn)信息披露還處于賣方市場，信息持有方保持緘默的收益遠遠高于充分披露的成本，還未建立足夠的激勵機制來引導市場從選擇性披露轉(zhuǎn)向完全披露。如：經(jīng)理人可以免

29、于被訴訟、而證券分析師因信息優(yōu)勢而獲利等。表7 無形資產(chǎn)比較分析情況表EIA-BVA(百萬)EIA/BVAEIA-BIA（百萬）EIA/BIA1K3-1008.8970.7813553.28789.22482C1933.10032.0251799.155631.59863C21234.64833.05161772.606324.7094L11397.89872.74032118.126518.69375K1939.14822.13991680.62199.98856L2-1084.2790.5113979.13626.43237K2-1017.52250.3289403.23973.332在表

30、7中，從EIA/BVA 來看，EIV的貢獻更大，如，L1、C1、C2、K1，這也驗證了在規(guī)模效應優(yōu)勢已近枯竭的知識經(jīng)濟時代無形資產(chǎn)正發(fā)揮越來越重要的作用，國民經(jīng)濟發(fā)展也是如此。但L2、K2、K3卻是相反，其中L2是勞動力密集型，原材料和人工成本比重較大，知識含量較低可以理解，K3的EIA/BIA 排名第一，高達近90倍，從另一側(cè)面反映出無形資產(chǎn)的重大貢獻，而K2作為高新技術(shù)行業(yè)的典型代表卻遭到冷遇，可能是因為其最重要的研發(fā)人員價值未受到關(guān)注，從而導致評估價值較低，其無形資產(chǎn)現(xiàn)狀令人擔憂（梁萊歆， 2003）3。高新技術(shù)企業(yè)在知識經(jīng)濟下異軍突起，迅速為國民經(jīng)濟各個行業(yè)注入力量，可其無形資產(chǎn)信息卻

31、被嚴重扭曲，融資成本增加，阻礙了商業(yè)投資與成長。3.3.2樣本公司資產(chǎn)貢獻率的回歸分析首先，我們對MODEL(2)、MODEL(3)的設(shè)定偏誤進行檢驗，主要從回歸的擬和優(yōu)度（Adjusted R Square）和回歸變量的解釋強度（F檢驗）進行。一般，Adjusted R Square越接近1，其越能反映樣本的真實情況。對于F檢驗，先設(shè)定置信水平（雙尾檢驗），本例0.05（如無特別說明，下同），用其顯著性水平（Sig.）進行判定。具體結(jié)果如下，見表8。世界銀行，2005年底，2000年國別財富報告披露：越富庶的國家，有形資產(chǎn)所占比率越低，無形資產(chǎn)所占比率越高。表8 回歸模型設(shè)定偏誤分析表MOD

32、EL(2)MODEL(3)Adjusted R SquareF (Sig.)Adjusted R SquareF (Sig.)L1.73246.051 (.000).55419.621 (.000)L2.64685.005 (.000).847241.357 (.000)C1.772164.940 (.000).805193.268 (.000)C2.949533.002 (.000).965770.346 (.000)K1.700101.393 (.000).873272.166 (.000)K2.9883406.739 (.000).73211.537 (.000)K3.883171.03

33、9 (.000).914228.34 (.000)在表8中，結(jié)果表明其R和F檢驗都是顯著的，模型沒有顯著的設(shè)定偏誤。然后，我們對資產(chǎn)報酬水平進行觀測，其回歸結(jié)果如下，見表9。表9 資產(chǎn)報酬水平的回歸分析Unstandardized CoefficientstSig.95% Confidence Interval for BBStd. ErrorLower BoundUpper BoundL1MODEL(2)BIA-1.550E-01.086-1.806.081-.331.020BVA6.079E-02.0079.263.000.047.074MODEL(3)EIA5.076E-02.0341.

34、492.147-.019.120BVA3.535E-02.0132.674.012.008.062L2MODEL(2)BIA-1.060E-01.120-.887.378-.344.132BVA5.665E-02.00510.821.000.046.067MODEL(3)EIA4.301E-02.0058.356.000.033.053BVA9.244E-02.0146.615.000.065.120C1MODEL(2)BIA-9.490E-02.102-.927.356-.298.108BVA7.164E-02.00515.220.000.062.081MODEL(3)EIA5.746E-0

35、2.0087.219.000.042.073BVA3.595E-02.0211.725.088-.005.077C2MODEL(2)BIA-2.590E-01.194-1.332.188-.648.131BVA9.131E-02.00332.550.000.087.099MODEL(3)EIA3.276E-02.0056.444.000.023.043BVA5.085E-02.0077.639.000.037.064K1MODEL(2)BIA-5.160E-02.630-.824.412-.176.073BVA6.106E-02.00512.588.000.051.071MODEL(3)EIA

36、4.540E-02.00412.087.000.038.053BVA5.667E-02.0077.732.000.042.071K2MODEL(2)BIA-8.290E-01.214-3.875.000-1.255-.404BVA7.103E-02.00148.990.000.068.074MODEL(3)EIA3.309E-02.0093.773.000.016.051BVA3.452E-02.0142.518.014.007.062K3MODEL(2)BIA2.315E-02.062.371.712-.103.149BVA7.119E-02.00514.110.000.061.081MOD

37、EL(3)EIA4.572E-02.0095.238.000.028.063BVA5.370E-02.00510.326.000.043.064在表9中，從t檢驗的顯著性水平來看，MODEL（2）中（BIV的B）僅有K2是顯著的，說明無形資產(chǎn)的賬面價值解釋力很弱，不能給出確切的報酬水平。而在MODEL(3)中，幾乎全部行業(yè)樣本均是統(tǒng)計顯著的，只有L1表現(xiàn)較差，這可能與其相對較小的樣本量（33家，均值為75家）和知識含量較低（農(nóng)業(yè)，為勞動量密集型）存在關(guān)聯(lián)。也就是說，MODEL(3)提供了更多的有用信息，無形資產(chǎn)的評估價值在一定程度確實反映企業(yè)無形資產(chǎn)的真實狀況。另外，和均是統(tǒng)計顯著的，也就是說

38、現(xiàn)行的財務報告體系對有形資產(chǎn)還是有用的，但有效的無形資產(chǎn)的報告形式需要探索。下面，再看回歸假設(shè)的情況，見表10。無形資產(chǎn)報告形式探索：如：價值鏈計分板（巴魯·列弗，2001）；價值探索者8（丹尼爾·安德里森，2001；戰(zhàn)略地圖（卡普蘭、諾頓，2004）等。表10 回歸假設(shè)檢驗結(jié)果表接受(Support)不接受(Not Support)假設(shè)一：、均大于0。K3L1、L2、C1、C2、K1、K2假設(shè)二：。L1、L2、C1、C2、K1、K2、K30假設(shè)三：。L1、C1L2、C2、K1、K2、K3假設(shè)四：*。L1、C1、K2、K3L2、C2、K1*表11 AROE簡明情況表 單位：

39、L1L2C1C2K1K2K35.0764.3015.7463.2764.5403.3094.572AROE（樣本）2.9585.1055.3837.2895.7182.0843.476行業(yè)加權(quán)資產(chǎn)收益率*1.5791.7112.6343.2892.2541.4193.660*如：AROE (C1)=N1/N (普通機械制造)×ROE（普通機械制造）+N2/N (電器機械制造)×ROE（電器機械制造）48/107×93×2.4548+59/107×93×2.78012.634（1）對假設(shè)一，在MODEL（3）中均大于0，而在MODEL（

40、2）中僅有K3的大于0，表征了無形資產(chǎn)較為正常的報酬水平，而則失去了解釋意義。也就是說，現(xiàn)行的財務報告準則扭曲了無形資產(chǎn)信息，向市場傳達了錯誤的訊號，使得投資者對知識密集型企業(yè)“敬而遠之”，或是持觀望態(tài)度，嚴重地阻礙了高新技術(shù)的成長和壯大。新熊比特增長理論認為，企業(yè)為追求超額壟斷利潤而進行的創(chuàng)新是經(jīng)濟保持持續(xù)增長的推動力，而創(chuàng)新是企業(yè)投資進行研究開發(fā)的結(jié)果。創(chuàng)新能力的大小、創(chuàng)新成功的概率都決定于企業(yè)在R&D活動上的投資額。雖然從某一次具體的投入產(chǎn)出來看，R&D的支出和創(chuàng)新并不一定存在正相關(guān)的關(guān)系，但從長遠來看，這種關(guān)系一定是存在的。由此可見，加大無形資產(chǎn)信息披露的透明度，完善無形資產(chǎn)價值評估已迫在眉睫。只有這樣，市場這只無形的手才能引導資本流向高新技術(shù)企業(yè)，從而活躍創(chuàng)新，推動經(jīng)濟持續(xù)增長。（2）對假設(shè)二，無形資產(chǎn)評估價值的報酬水平顯著高于無形資產(chǎn)賬面價值的報酬水平。無形資產(chǎn)信息披露嚴重匱乏已是不爭的事實，如何完善無形資產(chǎn)信息披露從而推動資本市場良性發(fā)展才是我們探索的焦點。這里，我們假定無形資產(chǎn)的真實價值是總資產(chǎn)價值與賬面有形資產(chǎn)的差額，事實證明這樣的假定是合乎清理的，信息的有用性得以體現(xiàn)，從而為有志于高新技術(shù)行業(yè)的投資者提供了決策依據(jù)。但，這遠遠不夠，無形資產(chǎn)的真實價值是