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摘要：基于人力资本投资回报率、研发创新能力、现金平衡能力以及资本投资盈利率等四个企业财务分析指标，检验这一体系实践应用的合理性及可行性。以陕西省35家上市公司5年财务数据进行实证检验，结果表明四项财务分析指标拟合效果良好，能够合理体现各项指标与企业核心竞争力存在的正相关关系，所构建的相关指标具有一定合理性和使用价值。
关键词：核心竞争力财务分析体系
一、财务分析指标的研究设计
（一）样本选取及数据来源
沪深两市陕西省上市公司共46家，并且主要以制造业企业为主，本文基于企业核心竞争力财务分析指标的构建及应用，选取其中35家公司作为样本企业。主要考虑因素是：（1）剔除2家在所选期间被ST过的公司（ST兴化、ST宏盛）;（2）因研究时段为2012—2016年，剔除在所选期间上市未满5年的公司共7家;（3）剔除数据不符合规范的陕国投A和西部证券。35家上市公司数据主要摘自2012—2016年对外公布的年度报告（囿于篇幅限制，具体数据从略），年报数据来自于上海证券交易所和深圳证券交易所以及东方财富网的历年披露。各项指标通过规范研究所得公式进行计算整理得出，实证检验需要的数据统计和分析所用的軟件是EViews80。
（二）研究假设
根据前文规范研究构建的四项财务分析指标，对应了企业核心竞争能力的四个特点，在对其相关关系进行验证之前，本文进行如下假设。
假设一：企业核心竞争力与人力资本的投资回报呈正相关关系[1];人力资本作为企业的核心性资源，是一种局部竞争优势，虽然在企业的发展阶段中只占一小部分，但能够对企业产生强烈的支撑作用，使企业在激烈的竞争中处于不败之地。
假设二：企业核心竞争力与研发创新能力呈正相关关系[2];研发创新水平代表着企业的自主生存能力，它在一定程度上决定了企业拥有核心竞争力的高度。研发创新水平越高，其他同行业企业的模仿难度就越大，在此基础上企业确定的领先性就会更加持久。
假设三：企业核心竞争力与现金平衡能力呈正相关关系[3];现金平衡指企业内部优势资源的一种协调关系，良好的现金协调能力表现为营运资本的合理搭配和资源的融合度，为企业平稳运行提供了资金保障，从而奠定了企业核心竞争能力的存在基础。
假设四：企业核心竞争力与资本投资盈利呈正相关关系[4];获取利润是企业经营发展的重要目标之一，为此企业投入了巨额资本来保证其高效运转。在持续的动态变化发展过程中，企业不断通过投资和盈利的相互循环来实现收益并确定其持续发展的能力。动态性越强，企业资本投资带来的收益越持续，其核心竞争力水平也随之越高。
（三）变量描述及模型建立
1自变量定义
人力资本投资回报率（X1）：人力资本投资回报率=人力资本投资净收益/人力资本成本=净利润/支付给职工以及为职工支付的现金。
研发创新能力（X2）：研发创新能力=（开发支出+无形资产）/营业收入。
现金平衡能力（X3）：现金平衡能力=营运资本-营运资本需求。需要对计算结果的绝对值取对数。
资本投资盈利率（X4）：资本投资盈利率=核心利润/投入资本总额=（营业收入-营业成本-营业税金及附加-管理费用-销售费用-财务费用）/（股本或实收资本平均余额+资本公积金平均余额）。
2因变量定义
在规范、稳定、成熟的市场经济交易环境中，资产的市值量化表现了企业的投资价值，因此，同样地，企业核心竞争力的动态变化也体现在企业资产市值的波动过程中。使用资产市值比率，可以以相对数值的表现形式剔除因公司规模大小造成的影响，合理反映企业的核心竞争能力。
资产市值比率（Y）：资产市值比率=年度资产市值总额/资产总额。该指标数值越大，说明企业的核心竞争力越强。资产市值是以证券市场中上市公司的市场价格乘以已发行的股份总数计算得到的股票价值总额。
3模型建立
根据以上定义及本文的研究目的，结合回归模型分析的要求，建立模型如下：
Yit=αi+b1X1it+b2X2it+b3X3it+b4X4it+μit
其中，Y表示因变量资产市值比率;X1，X2，X3，X4分别表示反映企业核心竞争力四个特征的人力资本投资回报率、研发创新能力、现金平衡能力以及资本投资盈利率;b1，b2，b3，b4分别表示四项自变量指标的模型参数;α为常数项;μ为随机干扰项。下标i为横截面数，表示不同的企业，i取1到10;下标t为时间长度，表示2012到2016五年。
二、分析指标的实证检验
（一）描述性统计分析
对样本企业计算出的指标进行描述性统计分析，可以大致了解各企业的员工创造核心利润、现金协调状况、投入资本价值实现状况以及是否具备可持续创新能力等状况。
从表2的统计结果可以看出：
1资产市值比率（Y）反映了年度市值总额与资产总额之间的关系，从总体上反映企业核心竞争力。2012至2016五年间，其最大值与最小值存在较大差距，并且由于近年来企业经营目标及价值追求的逐渐转变以及市场体制的改革，企业价值增长速度加快，资产市值比率呈现上涨趋势。
2人力资本投资回报率指标（X1）在五年期间的波动幅度最为显著，总体水平相对较高，能较好地体现企业核心竞争力的核心性特征。
3从研发创新能力（X2）来看，陕西省上市公司中制造业企业平均稳定在149%左右，并且呈现出逐年提高的态势，最大值为5260640，但最小值接近于0。由此可见，我国仍然处在由中国制造向中国创造转变的艰难历史性过程中，自主核心研发能力的进步和提高还有很长路要走、还有很多困难亟待克服。
4现金平衡能力指标（X3）反映企业营运资本与营运资本需求之间的关系。由于计算方法的特殊性，该指标整体数值偏大，平均值稳定在19左右，能够体现核心竞争力的协调性特征。 5资本投资盈利率（X4）反映了企业投入资本与核心利润之间的关系，反映了企业的持续盈利能力水平，数据呈现出正负相交状态，平均值稳定在8%左右，较为真实地反映了企业的实际盈利状况。
（二）相关性分析
由于本文的研究目的是从财务会计学角度设计构建能够良好反映企业核心竞争力的财务分析指标，从而共同表现企业核心竞争力的强弱水平。在一定程度上，核心竞争力的四个主要特征存在相关关系，所以可以接受各个变量之间存在的相关性。
（三）多元回归分析
本文的实证分析涉及陕西省35家上市公司2012—2016年的数据。在运用面板数据模型进行实证分析时，首先需要解决的问题就是选择正确模型类型。具体判断包括以下两个步骤进行：（1）F检验判断采用混合效应模型还是个体固定效应模型;（2）Hausman检验判断采用个体固定效应模型还是个体随机效应模型。实证过程首先通过Eviews80软件进行F统计量的极大似然比检验，对样本数据分别进行混合效应模型和个体固定效应模型回归，得出回归结果，并根据回归结果的F值来判断是选用混合效应模型还是个体固定效应模型。
1混合效应模型
三、研究结论
1拟合优度。回归结果中判定系数为0722644，说明模型的拟合程度较高。在拟合优度测试中，公式中设定的四个自变量能解释因变量变化的7226%，说明模型的拟合程度较好。在对企业核心竞争力的描述过程中，可以使用这四项财务分析指标进行反映和说明。
2回归系数。表8表明：四个自变量回归系数的符号与实际的经济意义相吻合，表明企业核心竞争力与四项财务分析指标存在正相关关系。其中，现金平衡能力与企业核心竞争力表现出了显著的正相关关系;而人力资本投资回报率、研发创新能力以及资本投资盈利率三项指标的回归结果并不十分显著表明三个指标对于企业的影响是一个较为漫长的过程。
参考文献：
[1]Klein J，Gee D，Jones HAnalyzing Clusters of Skills in R&D Core Competence[J].R&D Management，1998（1）：37-42
[2]Gallon M，Klein DPutting core competence into practiced[J].Research Technology Management，1995（5）：20-28
[3]Durand TStrategizing for Innovation：Competence Analysis in Assessing Strategic Change[J].Competence-based Strategic Management，1995（3）：127-150
[4]CKPrahalad，Gary HamelThe Core Competence of the Corporation[J].Harvard Business Review，1990（5）：79-91
〔本文系西安石油大學高层次人才支持项目“公司财务的隐形财务资本研究”（项目编号：0109-290088283）阶段性研究成果〕
（邓小军、郝梦，西安石油大学经济管理学院）
关键词：核心竞争力财务分析体系
一、财务分析指标的研究设计
（一）样本选取及数据来源
沪深两市陕西省上市公司共46家，并且主要以制造业企业为主，本文基于企业核心竞争力财务分析指标的构建及应用，选取其中35家公司作为样本企业。主要考虑因素是：（1）剔除2家在所选期间被ST过的公司（ST兴化、ST宏盛）;（2）因研究时段为2012—2016年，剔除在所选期间上市未满5年的公司共7家;（3）剔除数据不符合规范的陕国投A和西部证券。35家上市公司数据主要摘自2012—2016年对外公布的年度报告（囿于篇幅限制，具体数据从略），年报数据来自于上海证券交易所和深圳证券交易所以及东方财富网的历年披露。各项指标通过规范研究所得公式进行计算整理得出，实证检验需要的数据统计和分析所用的軟件是EViews80。
（二）研究假设
根据前文规范研究构建的四项财务分析指标，对应了企业核心竞争能力的四个特点，在对其相关关系进行验证之前，本文进行如下假设。
假设一：企业核心竞争力与人力资本的投资回报呈正相关关系[1];人力资本作为企业的核心性资源，是一种局部竞争优势，虽然在企业的发展阶段中只占一小部分，但能够对企业产生强烈的支撑作用，使企业在激烈的竞争中处于不败之地。
假设二：企业核心竞争力与研发创新能力呈正相关关系[2];研发创新水平代表着企业的自主生存能力，它在一定程度上决定了企业拥有核心竞争力的高度。研发创新水平越高，其他同行业企业的模仿难度就越大，在此基础上企业确定的领先性就会更加持久。
假设三：企业核心竞争力与现金平衡能力呈正相关关系[3];现金平衡指企业内部优势资源的一种协调关系，良好的现金协调能力表现为营运资本的合理搭配和资源的融合度，为企业平稳运行提供了资金保障，从而奠定了企业核心竞争能力的存在基础。
假设四：企业核心竞争力与资本投资盈利呈正相关关系[4];获取利润是企业经营发展的重要目标之一，为此企业投入了巨额资本来保证其高效运转。在持续的动态变化发展过程中，企业不断通过投资和盈利的相互循环来实现收益并确定其持续发展的能力。动态性越强，企业资本投资带来的收益越持续，其核心竞争力水平也随之越高。
（三）变量描述及模型建立
1自变量定义
人力资本投资回报率（X1）：人力资本投资回报率=人力资本投资净收益/人力资本成本=净利润/支付给职工以及为职工支付的现金。
研发创新能力（X2）：研发创新能力=（开发支出+无形资产）/营业收入。
现金平衡能力（X3）：现金平衡能力=营运资本-营运资本需求。需要对计算结果的绝对值取对数。
资本投资盈利率（X4）：资本投资盈利率=核心利润/投入资本总额=（营业收入-营业成本-营业税金及附加-管理费用-销售费用-财务费用）/（股本或实收资本平均余额+资本公积金平均余额）。
2因变量定义
在规范、稳定、成熟的市场经济交易环境中，资产的市值量化表现了企业的投资价值，因此，同样地，企业核心竞争力的动态变化也体现在企业资产市值的波动过程中。使用资产市值比率，可以以相对数值的表现形式剔除因公司规模大小造成的影响，合理反映企业的核心竞争能力。
资产市值比率（Y）：资产市值比率=年度资产市值总额/资产总额。该指标数值越大，说明企业的核心竞争力越强。资产市值是以证券市场中上市公司的市场价格乘以已发行的股份总数计算得到的股票价值总额。
3模型建立
根据以上定义及本文的研究目的，结合回归模型分析的要求，建立模型如下：
Yit=αi+b1X1it+b2X2it+b3X3it+b4X4it+μit
其中，Y表示因变量资产市值比率;X1，X2，X3，X4分别表示反映企业核心竞争力四个特征的人力资本投资回报率、研发创新能力、现金平衡能力以及资本投资盈利率;b1，b2，b3，b4分别表示四项自变量指标的模型参数;α为常数项;μ为随机干扰项。下标i为横截面数，表示不同的企业，i取1到10;下标t为时间长度，表示2012到2016五年。
二、分析指标的实证检验
（一）描述性统计分析
对样本企业计算出的指标进行描述性统计分析，可以大致了解各企业的员工创造核心利润、现金协调状况、投入资本价值实现状况以及是否具备可持续创新能力等状况。
从表2的统计结果可以看出：
1资产市值比率（Y）反映了年度市值总额与资产总额之间的关系，从总体上反映企业核心竞争力。2012至2016五年间，其最大值与最小值存在较大差距，并且由于近年来企业经营目标及价值追求的逐渐转变以及市场体制的改革，企业价值增长速度加快，资产市值比率呈现上涨趋势。
2人力资本投资回报率指标（X1）在五年期间的波动幅度最为显著，总体水平相对较高，能较好地体现企业核心竞争力的核心性特征。
3从研发创新能力（X2）来看，陕西省上市公司中制造业企业平均稳定在149%左右，并且呈现出逐年提高的态势，最大值为5260640，但最小值接近于0。由此可见，我国仍然处在由中国制造向中国创造转变的艰难历史性过程中，自主核心研发能力的进步和提高还有很长路要走、还有很多困难亟待克服。
4现金平衡能力指标（X3）反映企业营运资本与营运资本需求之间的关系。由于计算方法的特殊性，该指标整体数值偏大，平均值稳定在19左右，能够体现核心竞争力的协调性特征。 5资本投资盈利率（X4）反映了企业投入资本与核心利润之间的关系，反映了企业的持续盈利能力水平，数据呈现出正负相交状态，平均值稳定在8%左右，较为真实地反映了企业的实际盈利状况。
（二）相关性分析
由于本文的研究目的是从财务会计学角度设计构建能够良好反映企业核心竞争力的财务分析指标，从而共同表现企业核心竞争力的强弱水平。在一定程度上，核心竞争力的四个主要特征存在相关关系，所以可以接受各个变量之间存在的相关性。
（三）多元回归分析
本文的实证分析涉及陕西省35家上市公司2012—2016年的数据。在运用面板数据模型进行实证分析时，首先需要解决的问题就是选择正确模型类型。具体判断包括以下两个步骤进行：（1）F检验判断采用混合效应模型还是个体固定效应模型;（2）Hausman检验判断采用个体固定效应模型还是个体随机效应模型。实证过程首先通过Eviews80软件进行F统计量的极大似然比检验，对样本数据分别进行混合效应模型和个体固定效应模型回归，得出回归结果，并根据回归结果的F值来判断是选用混合效应模型还是个体固定效应模型。
1混合效应模型
三、研究结论
1拟合优度。回归结果中判定系数为0722644，说明模型的拟合程度较高。在拟合优度测试中，公式中设定的四个自变量能解释因变量变化的7226%，说明模型的拟合程度较好。在对企业核心竞争力的描述过程中，可以使用这四项财务分析指标进行反映和说明。
2回归系数。表8表明：四个自变量回归系数的符号与实际的经济意义相吻合，表明企业核心竞争力与四项财务分析指标存在正相关关系。其中，现金平衡能力与企业核心竞争力表现出了显著的正相关关系;而人力资本投资回报率、研发创新能力以及资本投资盈利率三项指标的回归结果并不十分显著表明三个指标对于企业的影响是一个较为漫长的过程。
参考文献：
[1]Klein J，Gee D，Jones HAnalyzing Clusters of Skills in R&D Core Competence[J].R&D Management，1998（1）：37-42
[2]Gallon M，Klein DPutting core competence into practiced[J].Research Technology Management，1995（5）：20-28
[3]Durand TStrategizing for Innovation：Competence Analysis in Assessing Strategic Change[J].Competence-based Strategic Management，1995（3）：127-150
[4]CKPrahalad，Gary HamelThe Core Competence of the Corporation[J].Harvard Business Review，1990（5）：79-91
〔本文系西安石油大學高层次人才支持项目“公司财务的隐形财务资本研究”（项目编号：0109-290088283）阶段性研究成果〕
（邓小军、郝梦，西安石油大学经济管理学院）