广义虚拟经济研究 2011年第2卷第1期3 ①智能虚拟资本品动态估值：一个整体化模型12萧琛 蒋景媛（1.北京大学经济学院 北京 100871；2.首都师范大学政法学院 北京 100048）摘 要：现有智能虚拟资本品的估值与测度模型众多，主要存在如下问题：一是关于智能资本品的定义和分类标准尚不统一；二是模型所要针对解决的问题的客观特征也难以清晰，多数模型都缺乏动态分析；三是评估模型对智能品的价值创造过程还缺乏深入的解析。本文试图针对研究现状中所存在的上述问题作进一步的探讨：首先是对现有代表性评估模型进行综合性分析评价；其次是构建智能虚拟资本品的动态估值模型；最后就所提出的模型中的变量指标的选取依据做若干必要的经济计量学的说明和补充。关键词：智能虚拟资本品 知识经济管理；无形资产；动态估值模型中图分类号： 文献标识：A 文章编号：1674-9448 (2011) 01-0037-11Dynamic Financial Valuation of Intellectual Virtual Capital: An Integrative Model12XIAO Chen JIANG Jing-yuan( 1. School of Economics, Peking University, Beijing 100871, China )( 2. College of Political Science and Law, Capital Normal University, Beijing 100048, China )Abstract: An overwhelming amount of valuation or measurement methods for Intellectual capital (IC) have been used during the past 15 years. However, many distinctions exist on the basic concepts of IC and classifications. Most 收稿日期: 2011-01-25基金项目: 广义虚拟经济研究专项资助项目[项目编号：GX2010-1002（Z）]作者简介:萧 琛 (1949—)，男，江苏人，北京大学经济学院教授、博士生导师，主要研究方向，经济学，知识经济； 蒋景媛，女，黑龙江人，首都师范大学管理学院，副教授，世界经济学博士，主要研究方向，经济计量学，美国信 息经济。췲랽쫽뻝
萧琛 蒋景媛：智能虚拟资本品动态估值：一个整体化模型3 methods are based on a variety of unclear problem-definitions. In general, the field of IC valuation and measurement paid little attention to the dynamic character of the management process. First, this article will evaluate former approaches. Second, we will provide a new formula for IC value named as dynamic financial valuation model. Third, we will also introduce a brief indicator system by econometric amendments. Keywords: intellectual capital， knowledge management，invisible asset，dynamic financial valuation model现代经济增长的基本特征是以知识、智慧、“智能虚拟资本品动态估值模型”的指标选取的依才干、创新等为基础的智能虚拟资本品取代物质据做出经济学的解释。资本和金融资本，从而成为经济可持续发展的核心要素。知识产业和服务业部门——信息通信技一、智能虚拟资本品价值评估术、生物技术、媒体、高等教育、健康、环境技模型的特征、问题与择定术、先进制造业和金融服务等产业变得更加重要；到20世纪90年代末，农业在全球经济中比重仅占4%，而知识和服务业产业占到了三分之二以上；智能虚拟资本品价值评估模型可谓数量很在此次全球性金融危机之前，美国出口收入中大多，各模型所采用的方法也差异显著。本文主要约50%来自于软件、专利、R&D、娱乐、媒体和依据Petty和Guthrie（2000），Bontis（2001）,Sveiby制药R&D；今天，汽车价值的70%来自于智能（2002），Pike和 Roos（2004），Andriessen 虚拟资本——软件配置、设计、知识产权和品牌等。,D.（2004），等（2006），以及Miguel 特别是在低碳时代资源环境压力日益增加的背景Ortiz（2006）等所做的文献综述，从中选取11个下，依托智能虚拟资本品实现价值创造的路径优评估模型进行综合分析，并采用五类指标对模型势就更加显著。进行了分类和比较（参见表1）。分析比较表明：尽管几乎所有学者都同意知识、创新和创造现有评估模型存有如下的特征和问题：性是经济增长的关键驱动力，但是关于如何去度(一)评价标准差异显著，财务估值方法未量它们对于经济增长的贡献率这一点，却一直众受重视说纷纭。自20世纪90年代以来，关于智能虚拟Andriessen D.（2004）提出了对价值进行资本品的价值评估与测量的研究，应该说一直缺评估的四种方式：测量（measurement）、价乏相应统一的理论分析框架；关于智能虚拟资本值评估（value assessment）、价值测量（value 品的定义和分类（属基本概念范畴）也未能形成measurement）和财务估值（financial valuation）。一致意见。至于智能虚拟资本品的价值评估模型其分类方式包含三条标准：是否以价值为评价标虽然为数不少，但由于基本范畴存上述争议，各准、变量的可观察性以及是否具有货币化评估结模型之间还是缺乏一致的逻辑衔接关系。本文试果。据此，我们对选取的代表性模型进行了归类图将这方面的缺憾做若干学术性弥补和延伸，拟比较，结果令人吃惊：文献中被引用频率最高的将具体涉及和初步解决以下三大问题：第一，选Skandia Navigator（下表中简称Skandia模型）、“智取最具代表性的评估模型并作全面综合的解析和能虚拟资本监控者”模型（Sveiby,1997）、“智能评价，以澄清此类模型中所存在的一系列问题；虚拟资本指数”模型（IC-Index模型）、平衡计分第二，尽力提出与构建“智能虚拟资本品动态估卡模型（Balanced Scorecard Model，简称BSC模型）值模型”，这并非一件轻而易举的工作；第三，就和智能虚拟资本审计方法等无一采用真正的财务췲랽쫽뻝
广义虚拟经济研究 2011年第2卷第1期3 估值方法 ；其中，Skandia模型包括大约30个指标，去衡量智能虚拟资本的价值是难以具有说服力的。但它只是一种智能虚拟资本测量工具；类似的还(二)分类评估模型居多，缺乏整体性有BSC模型，虽然以价值作为衡量标准，但所采依据模型的整体性标准，上述模型中真正的用的方法也是非货币化的，这两类模型都属于智整体性评估模型只有四个：差额法和托宾Q方法能虚拟资本管理工具，而不是价值评估模型。智（本质上是一个方法）、EVA方法、价值探索者模能虚拟资本评级模型（下表中简称IC 评级法）虽型和知识资本方法。但结合我们前面的分析不难然采用了价值标准，但评估变量不可观察，因此看出，前两者不适用于智能虚拟资本品的价值评也不属于估值方法。估。其余模型全部采用了分类评估、然后加总的此外，智能虚拟资本价值评估文献中对财务方式。这种“分而后和”的方式最容易产生的缺②估值方法比较忽视，下表中列出了差额法和托宾陷是不符合智能虚拟资本的创造价值的基本规律：③Q，以及经济增加值法（EVATM方法），这三者价值创造过程中各类智能虚拟资本相互关联，根虽然同属财务估值方法，但用来评估智能虚拟资本就无法分离，因而实际上是无法分类加总的！本的价值却并不合适。首先，差额法的计算公式结论应当是恰好相反，智能虚拟资本品的估值只在根源上是错误的：MV和BV不是统一层次上能整体化的。的计量指标，不具备共同的计量基础，二者之间(三)静态模型为主，动态模型极少不能直接进行加减运算。MV反映的是企业股东我们采用的最后一个衡量指标是模型的动态对未来收益的预期，是通过股东预期得到的；而性。即关键变量是存量概念还是流量概念。结果BV反映的是企业的历史交易，因而计算方式不同，发现只有价值探索者模型采用了流量指标：ts(1+)二者不可能相等；并且它们没有必然联系。其次，GPP =Vc c ∑× R（1）tt=1(1+i)在经济增加值法中，经济增加值等于公司税后经营业收入与资产和债务成本之间的差额（Chen & 上式中，V为核心竞争力的现值，代表现存cc④Dodd,2001）。从本质上说，这一指标是通过收无形资产的现值，s为核心竞争力的可持续持续年益与成本的比较来反映其价值增值能力。然而，限，GP为年利润，P是未来增值潜力，R是企业由于所计算的结果并非智能虚拟资本的价值，同活力系数，均以百分比形式出现，i是平均资本成时缺乏对价值创造过程的解析，因而用该方法来本。该式包含了多个流量指标。表1 代表性评估模型的综合比较整体性动态性有无价变量可是否采用模型/方法评估模型类型值标准观察性货币形式分类综合存量流量Skandia模型√部分部分测量方法IC 评级法√√价值评估方法BSC模型√√√价值测量方法IC审计方法√√√√价值测量方法IC指数模型√√√价值测量方法差额法、托宾Q√√√√√财务估值方法TMEVA方法√√√√√财务估值方法价值探索者√√√√√财务估值方法Plexus方法√√√√√财务估值方法知识资本方法√√√√√财务估值方法췲랽쫽뻝
萧琛 蒋景媛：智能虚拟资本品动态估值：一个整体化模型40综上所述，价值探索者模型是动态的、整体二、“智能虚拟资本品动态估化估值模型。正因如此，它成为本文的动态模型值模型”的提出与构建的前提。与之不同的是，我们重新界定了智能资本估值的范围；关注了模型的理论基础；并按照该理论基础所提供的研究框架，放松了对模型的“智能虚拟资本品动态估值模型”的理论内核关键变量——竞争优势——的判断标准，从而扩可以概括为：“知识”是价值创造的动力，但“知展了模型的适用范围；在指标选取上，我们引入识”作为要素在价值创造中的却是隐含的和间接了资本市场对竞争优势可持续期限的估算方法，的。在工业经济时代，知识的主要载体是“实体其目的是使智能资本的价值计算能够更加客观地资本”和“活劳动”，学者所强调的往往也都只这反映投资者的预期；此外，我们调整了原模型对两个要素及其对经济增长和价值创造的核心贡献核心竞争力的利润增长潜力和无形资产贴现率的作用。这也是新古典的生产函数的基础和要义。计算方式；并建立了新的竞争优势风险衡量指标。然而，在以智能虚拟经济品为核心要素的全⑤此外，我们还比较了Plexus方法和球信息网络经济时代，知识、特别是创造性知识Paul 的载体已经转变为“智能虚拟资本品”，在企业中，Strassmann提出的知识资本价值公式。Plexus方法给出的智能虚拟资产价值计算公式如下：“知识”作为投入要素，一般都是以不再那么间接的“智能虚拟资本品”（如专利和品牌）的“身份”IC=EVA*[1（-S+A]*（E+F） （ 2）TR其中，IC代表智能品的资产价值，包括人力在发挥作用。在长时期所强调的“实体资本”的资本和组织资本，重要性已经显著趋降的当代，“物质”载体的重要EVA是增加值，即扣除购置成本、折旧以及其他成本之后的营业收入；S是员性的显著下降事实上已经不言而喻，而同期“知识”T工变动率，而A指旷工率，E和F则分别代表员作为载体要素的“权重”势必显著上升。R工效率指数和未来指数。效率指数的定义是员工随着知识的累积和进步，“实物载体”的权重履行核心流程的小时数与其全部工作小时数的比或曰“体形”势必趋于“轻薄短小”，而“知识载体”率；未来指数则指员工从事R &D、培训和进行的含量势必会愈益“重厚长大”。“极限值”应该信息搜寻的小时数与其全部工作小时数的比率。是，“实物资本”将趋于“不再能继续包涵‘知识’”与此相比较，这个“应当升级的内容”的一个恰当的二要素之Paul Strassmann给出的知识资本计算公式则更加简洁：一的范畴，”智能虚拟资本”势必能成为一个相对独立的“新”的并列范畴。评估智能虚拟资本的KC =NI/i-FC (3)上式中，KC为知识资本价值，NI是企业净价值，首先需要关注的就应当是其价值形成机制。收入，为此下面我们分析智能虚拟资本与价值创造之间i代表利息率，FC则为金融资本价值。不难看出，（2）和（3）不但直接计算的是智的因果关系。(一)智能虚拟资本品的价值创造机制剖析能虚拟资本品的价值（Strassmann称之为“知识资本”），而且给出了货币形式的结果；两种方法1．“企业竞争优势”可量化为全部资产减去的优势还体现在计算过程简洁明了，具有很强的实物资本的部分可操作性。但二者缺乏同样与价值创造的联系。根据企业的资源观点，企业资源具有异质性，经过综合比较，我们发现，价值探索者业绩取得成功的企业是由于其拥有独特的资源（P（enrose,1959;Barney,1991），而这种独特的资源越来Andriessen, et al, 2000）模型，Plexus方法（Michael 越多地来自于智能虚拟资本品（Stewart,1997;Roos L, et al, 2006）和（1998）的知识资本价值模型，应该是更为严谨的智能虚拟资本品et al,1998;Marr, et al,2004）。这要求企业的组织战的价值评估模型。略应建立在对智能虚拟资本品的管理和运用的基췲랽쫽뻝
广义虚拟经济研究 2011年第2卷第1期41础上。力。非核心竞争力往往也不容忽视。因为有些非在企业组织当中，知识广泛地存在于智能虚核心竞争力恰恰具有市场前景，可以成长为真正拟资本的各个层面。因此，对知识的管理就转化的核心竞争力。关注企业能力更符合智能资本的为对智能虚拟资本品的识别和管理。因为智能虚长期性要求：一项企业能力所带来的不是唯一的拟资本品已成为企业竞争优势的核心和来源，而一种产品和服务，而是一系列产品和服务，企业竞争优势又最终表现在企业具有竞争力的产品和可以持续整合自身的智能资本，通过技术改进或服务上。既然这些产品和服务都带来价值，那么，革新，以及对消费者知识和偏好的了解，在各类“衡量智能虚拟资本品价值创造能力”这个命题，智能资本之间重新建立新的联结方式，以获得持也有理由可以进一步转化为对“企业竞争优势”续竞争优势，从而开发出新的产品和服务。的分析比较和量化衡定。2．以智能虚拟资本为核心的生产要素的价值具体地说，竞争优势是企业能力的组合，是创造过程分析智能虚拟资本价值作用形式的一种整体结果，是企业能力建立在本企业的关键性智能虚拟资“全部资本减去实物资本的剩余部分”。本的基础之上，在这些关键性智能资本当中，核企业的竞争优势能够使本企业区别于竞争对心技术往往决定着企业能力的高下。企业的智能手，并能使本企业获得进入新市场的机会。各类虚拟资本可以带来多方面的企业能力，这些能力智能资本通过组织过程彼此联结，形成若干企业形成了企业在市场上的整体竞争优势，而这些竞能力，而各项能力又会形成相应的产品和服务。争优势最终形成具有市场竞争力的产品和服务系企业能力由一组技能和技术构成，能够带来超常列，当前的产品和服务会带来顾客增加值，从而规顾客价值。但它又不仅仅是一组技能，而且是为企业赢得超常收益；而持续的竞争优势又会使技术和技能的特殊联结方式。因而，它本身不是企业拥有进入新市场、开发出新的产品和服务的一种资产，而是资产的作用形式。关注企业能力能力，从而进一步带来未来收益。使我们能够将焦点集中于智能资本的使用，而不简言之，智能虚拟资本品的价值创造机制，是其存量状况。能力的形成需要对各类企业资源也即，智能资本、企业能力、竞争优势和产品与进行组合、合作与协调，一项企业能力就是一组服务之间的关系，我们可以用图1来进行解剖和智能资本实现某种任务或实施某种行动的能力，表述： 竞争优势的来源是能力，而不是单项智能资本。(二)“企业竞争优势”的价值的评估与计算因此，竞争优势的形成是一种行动或学习的积累。对于企业来说，直接带来价值的是产品和服在概念上，“企业能力”比“核心竞争力”概务，而不是智能虚拟资本，后者对价值创造的作念更加宽泛，核心竞争力是企业获得竞争优势的用仍然还是间接的，但这已经丝毫不意味着它继一个来源，但并非所有的竞争优势都是核心竞争续还是处于次要地位的！智能资本创造价值的过 ׂ1ׂ2ഓᄽీ૰1ഓᄽీ૰ഓᄽీ૰32ට૰ጨԨፇኯୁײഓᄽ࿔ࣅरຍጨԨഓᄽำᇤਜ਼ࢽጨԨࢇፕअӵ图1 智能资本与企业价值创造췲랽쫽뻝
萧琛 蒋景媛：智能虚拟资本品动态估值①：一个整体化模型42程虽然是“无形”的，但其结果却是“有形”的：具体地，在不同企业的应用中，上述模型可产品和服务在市场上具有竞争力是因为它能够带以做出相应的调整，大致可至少划分并派生出如来独特的消费者价值。这种独特性来源于公司的下三类：竞争优势，而竞争优势的形成又依赖于公司的智第一类，收益增长率基本恒定的企业。能资本。竞争优势的形成就是智能资本的价值创此类企业的情况进行智能资本价值评估计算造机制。通过对竞争优势的关注，企业管理者不最简单，(4)和（5）式变为：td但能够在整体上把握本企业智能资本的利用情况AP(1+g) V=×(1−r)（4a）Cat∑t(1+i)和优势所在；并且能了解自身弱点在哪里。t=1 s就估值模型设计而言，“竞争优势”本身应该V= V（5a）IC∑Cati=1是一个合理的指标：它关注的是整体而不是局部；它能从全局出发，有利于在彼此冲突的企业目标第二类，尚无收益的新创企业。之间权衡利弊并做出抉择；而且，由于它不并非这里的新创企业需满足三个条件：一是核心一个单项指标，这就可以避免将智能资本的各个技术已经足够成熟，即将生产出产品；二是虽尚有机组成部分“人为割裂”的讨论误区，从而可无收益，但预期收益为正 ；三是具有利润增长潜以避免传统评估模型所存在的若干弱点。力。对于此类企业来说，数据最为缺乏，因而进在企业中，大量的智能虚拟资本品都是以“隐行智能资本评估的难度最大，也就最难以计算准含和默示”的形式存在着，统计上很难直接进行确，在没有产品或相应服务问世的情况下，对于度量和估值。以上对“智能虚拟资本品价值创造变量AP的获取，可用同行业平均水平来代替，机制”的分析，可以为我们刻画一个“智能虚拟在行业水平也难以知晓的情况下，就只能靠预期，资本作为‘企业竞争优势源泉’”的“价值创造环或更保守一些，以智能资本投资额和预期利润率节性机制”，从而可以为我们将“智能资本的估值”水平作为计算依据。而在已有产品和服务生产出转化为对“企业竞争优势的量化”，并最终在“有来的情况下，可用预期收益和直接成本算出预期形的产品和服务所创造的价值”和“无形的智能平均毛利润AP。相应地，竞争优势的可持续期限虚拟资本”之间，建立起一种“要素如何贡献于的预测除了下文将涉及的一般因素之外，还应考价值创造”的因果联系。虑到自身作为新进入者面临的市场风险。而对于基于此，我们给出了如下的智能资本价值（也利润的增长情况也要做出相应预期。这依赖于管即竞争优势量化）的公式：理者对产业状况和企业竞争地位的把握。我们在 td后文中还将展开分析这一情形。AP×(1+g) t =×(1−) （4）VCat∑ rt(1+i) 第三类，收益呈非线性增长的企业。t=1t s对于知识型公司来说，收益呈非线性增长并=（5）V IC ∑V Cati=1非特例，但价值探索者模型没有考虑这一特征，在(4)式中，V代表企业第t项竞争优势的它假定每年毛利润均以P的速度增长。这一假定Cat价值，等式右端是一个贴现值，其中，AP是最近与新开拓的、处于扩张繁荣期的市场状况是不相3~5年企业的平均税前利润，即历年收益减成本适应的。对此，我们主张作如下改进：对于这种的平均值；g为第t年利润的增长率；i为平均资市场进行预测，可以采用分段进行的办法，一般t本成本；d为竞争优势持续期限，以年为单位。r说来，做出长期预测是困难的，而对于即将发生为企业提前丧失竞争优势（在其可持续年限到来的趋势做出判断要相对容易，对市场的预期可分之前）的风险系数。（5）式表明企业智能资本的为三个阶段：总价值等于其s项企业能力所形成的价值总和。（1）短期预测，管理者要根据近几年的市场췲랽쫽뻝
广义虚拟经济研究 2011年第2卷第1期43变化情况和行业技术的发展程度，对今后3~5年i为资本成本的加权平均值，N为净利润，结合起每年毛利润的增长做出预期，当然，每年的增长来，(6) 式分子部分指的是企业所获得的超常收益，速度是不一样的。而分母部分指的是每年追加的智能资本投资量。（2）中期预测，在此阶段，管理者评价超常值得注意的是，(6) 式是一个有关价值优势的定义，增长的可持续年限会有多长。在中期阶段，我们这一定义的基本思想在于，对于资本市场定价和假定利润率会稳定在gt=g。此时，其定价方式与企业账面价值之间的巨大差异，必须用企业价值第一类企业相一致。的经济驱动力量来解释。这一价值可以根据三方（3）长期预测，我们假定超常利润会丧失，面因素来定义：即现金流、风险和获得资本成本因为从长期来讲，竞争对手的进入会使利润趋向以上收益的可持续时间的长短。其计算依据来自⑥行业平均水平。企业必须转向新的竞争优势。于米勒和莫迪格利安尼（Miller and Modigliani）对于竞争优势的价值计算来说，除非是新创于1961年提出的股利无关论定理（简称MM定企业，变量AP的获得是不成问题的，对于新成理）。他们认为，在完全资本市场条件下，公司采立的、尚没有正的营业收入的知识型公司，我们取何种股利政策不会影响公司的价值，只有公司已在上文中单独说明其智能资本的价值计算问题。的投资策略才能影响公司的价值。反过来说，这因而一般情况下，公式(4)中的关键变量是竞争一定理表达的是，在完全资本市场条件下，公司优势可持续期限d、贴现率i和风险系数r的确定。股利增减引起股票股价的变动，原因在于股利分而这些方面的计算，正是本文着手对价值探索者配政策所包含的有关企业未来竞争优势和价值创模型加以改进的地方。造能力变化的信息。概括起来，MM定理可以写成如下形式：I×(r−i)×d 三、“智能虚拟资本品动态估（7）N=V×i−M+1i值模型”相应指标的计量说明将上式变形，可得：()NIs−i×d （8）V=+M(1+)iii（一）关于“企业竞争优势持续期限”d的估算在上涉“价值探索者”模型中，对核心竞争由此，可以很容易地得出(6) 式。而这正是力的持续性估算完全建立在管理者的主观评价与资本市场对企业投资获取超常收益的年限的预期。判断上，并没有考虑到企业外部投资者的作用和应当明确，(6) 式仅仅指明了在定价过程中影响。另外，由于核心竞争力概念的严格限制，应该如何定义竞争优势可持续期限，这是一个理如此估算的核心竞争力的年限却往往相对短暂，论上的公式；在实际应用中，上述公式则存在明而该年限却又是原始静态模型的一个关键性变量。显的局限，尤其是对于我们在这里想要进行的由这就可能导致：价值评估的结果与市场的现实评智能资本带来的竞争优势的可持续期限确定来说，价相去甚远！为弥补该模型的这个缺陷，我们用还应根据具体的企业情形考虑到多种影响因素：下列公式去定义“企业竞争优势”的可持续的期限：诸如产业结构、本企业在整个产业内的竞争地位、以及战略管理等等。因而，(6) 式仅能作为一个估(V×i−N)(1+i)M（6）d=I(s−i)计的基准，具体的d值还要根据上述因素进行调(6) 式给出的是资本市场对企业竞争优势持续整。但是，我们在这里引入用市场评价来确定d期限的定义，简言之，d指的是企业获得超常收值的做法却有着重要的依据：相对于纯粹主观的益（超过资本成本以上的收益）的时间长度。式中，管理者对企业竞争优势的年限所进行的自我估计V是企业价值创造的市场评价，通常指股票价值，来说，参考市场评价来确定d值要更加客观、全M췲랽쫽뻝
萧琛 蒋景媛：智能虚拟资本品动态估值：一个整体化模型44面、准确。因为它考虑到了资本市场上投资者对就越难以被模仿和扩散，因而竞争优势的可持续企业竞争地位的综合看法，在资本市场上，引入期限就越长。竞争优势期可以对弥补企业市场价值和账面价值5.核心技术和技能的保护程度之间的差距提供建设性的理论解释，同样，由于(6) 由于知识价值悖论的存在，企业要在知识的式是从企业自身价值创造的角度出发来考虑其获明示化程度和扩散程度之间做出权衡，既要保持取超常收益的年限的，因而能够应用到智能资本其有用性，又要保证其稀缺性，对于企业来说，竞争优势的可持续性定价上来。因为对于知识型当本企业选择领先战略时，可以通过公开核心技公司来说，其竞争优势的来源就是智能资本投资。术的办法促进知识的分享与交流，从而保持竞争对于智能资本应用来说，由于每个企业的具体状优势；具体地，在我们下文将要提出的智能资本况差别巨大，管理者可在(6) 式的基础上，对本动态定价工具中，我们将赋予上述各变量以相应企业的竞争优势可持续期限进行调整，主要参考的权重，然后对其进行综合评分，从而帮助管理如下因素：者确定d值。1.企业投资的当前回报（二）关于贴现率的测算的说明it一般说来，在给定其他因素的情况下，当前在公式(4)中，另一个关键的变量是贴现率回报越高，即价值创造越大，可以预期可持续期i，在价值探索者模型中，这一变量的选择非常简t间越长。但随时间推移，竞争会驱使回报率下降，单，它只包含资本的平均成本一个变量，而且假趋近于行业平均水平。定不变，即i=i。这一假定使公司的计算变得非常t2.产业变革的速度简单，但其代价是在一定程度上降低了模型的解直观地讲，产业变革速度越快，企业竞争优释性。对此，我们主张对贴现率做出调整。因为势的可持续期越短。在这方面，可以考虑如下几从概念上讲，贴现率指的就是智能资本的预期收个方面：一是供应方的市场力量，要考虑主要竞益率，因此，除了资本成本之外，它还应当包含争对手的情况和市场的整体状况，是否存在买方对资本风险状况的考虑。根据企业的历史长短和市场；本企业在其中的竞争地位如何等；二是考所处行业的不同，贴现率i的测算会有很大的差t察替代品的威胁，本企业所提供的服务和产品是异，因为数据的可获得性和可预测性不同。在此，否容易被替代？三是市场竞争程度和进入者威胁。我们分两种情形来考察这一问题： 3.进入壁垒1.初创企业在存在规模经济、锁定效应或报酬递增的行对于此类企业来说，由于成立的历史非常短业，普遍存在着进入壁垒。毫无疑问，产品和服暂，因而与同行企业的可比性比较差，为简化计算，务的差别性程度越高、网络效应越强，用户转移一般可用行业平均风险报酬率来对这一指标进行成本越大，进入壁垒就越强，因而可持续竞争优替代。从理论上看，贴现率的实质是投资报酬率。势的期限也就越长。投资报酬率又与外部环境风险、企业经营风险和以上三个因素为企业外部环境因素，除此之行业风险等密切相关，同时，还会受到通货膨胀外，竞争优势持续期限还取决于企业自身的智能率的影响，因而投资报酬率的确定应当考虑三方资本应用状况。从企业内部来说，主要应当考虑面因素：通货膨胀率、无风险报酬率和风险报酬如下两个因素：率。无风险报酬率是指无通货膨胀和无风险情况4.产品和服务的可模仿程度下的平均报酬率，是社会的最低平均报酬率，一企业所提供的产品和服务是否具有竞争力取般做法是可采用国债利率。风险报酬率是投资者决于企业的智能资本状况，企业深层的智能资本冒风险进行投资所获得的超出时间价值的报酬，越是隐含于本企业的组织结构和企业文化当中，它的大小视企业和行业的经营风险而定。一般来췲랽쫽뻝
广义虚拟经济研究 2011年第2卷第1期4 说，行业经营风险越大，此系数也应越大。因此，源，然后要判断企业对这些关键性智能资本的可一个简单的贴现率计算可以概括为：控制和拥有程度。具体说来，应分别考察如下各i=i+i+r （9）类智能资本：tft0ic上式中，i为第t年的通货膨胀率，i为无风1.人力资本的保留程度ft0险资本报酬率，r为风险资本报酬率。r的数值对于拥有关键性技能和掌握核心技术的人才icic需要根据具体的行业情形进行估计，这对管理者来说，企业如果没有良好的激励措施，则容易丧来说一般不难做出判断。失掉这一部分人力资本。因为他们才是该项智能2.成熟企业资本的真正拥有者，如果企业的关键性技能和技对于此类企业来说，由于已经积累起相应的术都隐含在员工个人头脑当中，那么，企业智能数据，所以可以进行比较复杂的贴现率分析。根资本竞争优势就面临着巨大的风险。据资本资产定价模型(瓦里安，1997)，一项资产2.企业文化的整合程度的期望收益取决于它与市场投资组合的协方差系在不同文化的企业中，人力资本的作用形式数，以此来套用智能资本的预期收益，则有下列是不同的，有些企业严重依赖关键性人力资本，等式：而有些企业则倾向于雇用一般性人才。依赖共同i=R=R+β*(R-R) （10）的组织文化和价值标准，使人才依赖于企业的整tICt0tICtMt0t上式说明的是，智能资本的贴现率由无风险体文化和组织过程。因而，对于人力资本作用巨资产收益率和智能资本的风险报酬率构成。R为大的公司来讲，可以通过企业文化和知识分享机ICtt时期智能资本的预期收益，R为t时期的无风险制来降低关键人物（比如高层管理者和专家）对0t资产收益率，R为t时期资产组合的收益率，β企业前途的决定性作用。如果企业文化非常松散，MtIct则为智能资本的风险系数。那么，智能资本的风险会更大。在实际应用中，我们可用同行业的同期平均3.组织过程和管理程序的稳健程度资产收益率作为R，而用同期社会平均资产收益强大的组织过程可降低智能资本丧失的风0t率作为R，对于风险系数β的估计，理论上讲，险。反之，则容易失去关键的竞争优势来源。有MtICt智能资本投资与市场投资组合的协方差和市场投些企业可能依靠的是能力极强的员工；而有的企⑦资组合的方差均可计算，因而β是可知的。业则将职业标准、行为规范、谈话技巧、与潜在Ict（三）关于智能虚拟资本的风险的评估的说明客户的交往程序、以及量身定制的服务等纳入公r知识的内在属性决定了它迟早要从组织内部司程序，进行归类、总结，形成统一的组织程序，扩散出去，此时，已扩散的知识就成为常识，成然后进行培训上岗。这样，而组织过程的作用会为特定的文化和行为习惯的一部分，对企业来说，加强，对后一类公司来说，实际上是通过组织过由于此类知识不再具有稀缺性，所以不再成为竞程和管理程序降低了丧失关键性人力资本的风险。争优势和价值的来源。作为知识的载体，那些能对这一指标风险程度的考察还应当包括企业形象够形成竞争优势的智能资本可由企业进行控制和和商誉等组织资本的其他方面。利用的程度非常关键。如果在该竞争优势可持续4.新兴技术的潜力状况和关键技术的领先程度期限丧失之前，企业失去对关键智能资本的利用对竞争优势的风险来说，企业各种技术之间和控制机会，企业就面临着丧失价值来源的危险。的可持续性十分重要，因此，企业不但要有关键在这里，我们将这种风险定义为智利资本风险。技术，还要掌握新兴技术，后者的潜力决定了企对于这类风险的估计，需要从企业内部智能资本业今后竞争优势的转换。而对当前来说，核心技的构成和识别入手，首先要明确形成本企业竞争术是关键，它决定了企业智能资本价值最大化的优势的是哪些智能资本，它们就是企业的关键资水平，因此，保持核心技术的市场竞争力非常重췲랽쫽뻝
萧琛 蒋景媛：智能虚拟资本品动态估值：一个整体化模型4 要。这一风险项目的考察包括关键技术的隐含程的风险越大。度、稀有程度、可模仿程度、是否是本企业的专在价值探索者模型当中，没有涉及到对企业有技术、可持续时间的长短、以及本企业在这些外部风险进行评价的指标，而且其核心竞争力的技术上领先于竞争对手的程度等等。增值性、竞争力、持续性、潜力和稳健性指标之5.企业各种能力之间的关联程度间相互不独立，对智能资本风险的考虑是分散在在智能资本的使用过程中，不同组合会产生各指标当中的，没有单列出来。我们认为，这会不同能力，在现有技术既定的前提下，对不同技使管理者忽视智能资本的潜在风险，从而对其价术进行重新组合和利用往往就会形成差别化的新值创造能力做出过于乐观的评价。因而，在这里，产品和服务，而在信息经济条件下，尤其是在存我们将风险评价单列出来，并用两个指标进行衡在正反馈的市场环境中，微弱的竞争优势就可能量：一个是竞争优势可持续期限，用来衡量外部得以强化，从而形成新的优势。因此，各种能力风险，它体现为持续年限的长短；另一个指标就之间的关联程度越高，可形成新的竞争优势的机是这里的风险系数r，用来衡量竞争优势在多大的会越大，风险越小；反之，智能资本之间的关联可能性上会提前丧失。我们认为，这样的评价指越小，形成能力的机会也就越小，竞争优势丧失标会更加稳健，从而利于战略规划的制定。注释：① 此处“估值”的英文用语是Financial Valuation，与“定价（Pricing）”不同的是，“估值”往往是出于智能资本管理需要，属于 知识管理的范畴；而“定价”则往往是出于法定或智能资本交易原因。② 指将市场价值和账面价值之差作为智能资本价值的方法。③ Tobin's Q,指的是智能资本市场价值与置换成本之比，本质上仍属于差额法，故表中将二者合并列出。④ 更详细的分析参见Chen,S.& Dodd,. "Operating Income, Residual Income and EVA: Which Metric Is More Value Relevant?” Journal of Managerial Issues,(1),p65-89.该文系统地研究了营业收入、收入余额 和经济增加值对价值创造的反映程度。⑤ Plexus是“欧盟RTD活动（1998-2002）第五框架计划”资助下的一个研究项目，是欧洲委员会“信息社会技术” 计划的一部分，该项目提供了一套决策支持工具和智能资产测量与管理方法。⑥ 参见Miller,M. and F .Modigliani ,1961, "Dividend Policy, Growth , and the Valuation of Share," Journal of Business, October: -433 ⑦ 但在现实中，常常需要用待评估智能资本所在企业的风险系数来近似，文献中有研究者将β定义为如下形式（陈耀明， Ict 钟登华，2004）：1/21/222m+1m+1nn ccddC(k)×r(k)−r(k)d(f)×r(f)−r(f)∑∑ttt∑∑tttt=1t=1t=1t=1β=Ict(m+1)nc上式中，m为全社会同类企业总数； r(k)为t时期同类企业k的资产收益率； C(k) 为t时期K企业资产在同类企业资产总数 ttd中所占的份额 ；r(f)为t时期全社会f行业的资产收益率，n为行业总数，d(f)为t时期f行业的资产在行业资产总数中所占的份额。t t 췲랽쫽뻝
广义虚拟经济研究 2011年第2卷第1期4 根据上述数据测算出β代回（10）式，则可得出智能资本的预期贴现率。当然，这只是一个近似的结果。Ict参考文献：[1] 陈耀明，钟登华.无形资产的动态评估方法研究 [J].数量经济与技术经济研究,2004（5）.[2] 哈尔•瓦里安.微观经济学（高级教程）[M].经济科学出版社，1997.[3] 萧琛等.信息网络经济的管理与调控（第一版）[M]. 北京：人民出版社，2004.[4] 林左鸣.广义虚拟经济——二元价值容介态的经济[M]. 北京：人民出版社，2010.[5] Andriessen D, Tissen Wealth: Find Your Real Value in a Future of Intangible Assets[M], Pearson Education Limited.[6] Andriessen Valuation and Measurement: Classifying the state of the art. Journal of Intellectual Capital [J], Vol 5 No. 2. –242.[7] Barney J ."Firm Resources and Sustained Competitive Advantage" [J]. Journal of Management,17(1), pp. 99-120.[8] Bontis N. 2001."Assessing knowledge assets: A review of the models used to measure intellectual Capital" [J]. International Journal of Management Reviews, Vol. 3 Issue 1,pp. 41-60.[9] Bontis N. 2002. "Managing organizational knowledge by diagnosing intellectual capital: framing and advancing the state of the field" [J]. In: Bontis, N. (Ed), World Congress on Intellectual Capital Readings[M]. Butterworth Heinemann, Boston, pp. 621-642.[10] Brooking A. 1996. Intellectual Capital: Core Asset for The Third Millennium. [M]International Thomson Business Press, London. [11] Kaplan R, Norton D. 1996a. "Using the balanced scorecard as a strategic management system". In: Harvard Business Review on Measuring Corporate Performance[M]. Harvard Business School Press, Boston.[12] Kaplan R, Norton D. Balanced Scorecard [M]. Harvard Business School Press, Boston. [13] Kaplan R, Norton D. Strategy Focused Organization[M]. Harvard Business School Press, Boston. [14] Marr B, Schiuma G, Neely A. Dynamics of Value Creation: Maping Your Intellectual Performance Drivers "[J]. Journal of Intellectual Capital. Vol,5. . 321-325.췲랽쫽뻝
