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一、问题的提出
人才资本作为公司无形资产的重要组成部分关系着公司的股价和命运。目前学术研究的重点还停留在定性地对高管人力资源进行分析，而从高管人才资本对公司市值的影响这一角度进行定量分析并不多见。本文考察部分上市公司高管人才资本要素，探究其对公司市值的影响，意在补充和完善公司市值的计算方式，更为合理、全面地提供公司市值的信息，为利益相关者提供参考和建议。
二、研究设计
（一）研究变量的选取
高管人才资本的综合素质表现为才能、情商等，在企业管理中主要表现在其所具有的决策、沟通、组织、创新、学习等特质，但由于人才资本作为无形资产的特殊性，包括人脉等定性描述的特质通常难以进行计量。因此，本文根据高管人才资本内在和外在的表现形式，采用年薪、持股比例等具有代表性的指标包括考虑学历和年龄等因素，定量地描述高管人才资本量的大小。同时通过研究这些因素对公司市值的影响，补充和完善公司市值的计算方式。依据以往的研究文献和实践工作，确定的变量如下：
1、市帐率
本研究选用的被解释变量是公司市值的度量标准市帐率（M/B ratio）。以市帐率作为计量公司真实价值的比较基准的方法优于其它许多验证方法，且具有解释能力。其公式为：市帐率=流通在外普通股股数×每股市价/普通股账面净值。
2、高管年薪
高层管理人员的薪酬数字限定于上市公司年报披露的高管货币性年度薪酬，包括董事长、副董事长、总经理、副总经理、财务主管、董事会秘书，在以下实证研究中该变量取高管中年度薪酬最高的前三名的报酬总额的平均值，此处用AC表示。
3、高管持股比例
本文研究中采用上市公司高管拥有的股份占公司总股数的比例作为高管持股变量指标，此处用MSR表示。
4、高管专业人员比例
限于上市公司信息披露的限制，无法将员工学历设定为硕士或本科生以上学历，故设定为大专以上学历。本研究将其定义为上市公司年报披露的高管中大专以上的人数占高管总人数比例，用PR表示。
5、高管年龄
由于受教育年限和从业时间直观地反映在高管年龄层次上，因此年龄因素对高管人才资本存量增减存在影响。在以下的实证研究中以上市公司年报披露的前三位高管的平均年龄作为本变量的衡量指标，用MA表示。
（二）研究方法与样本选取
运用OLS最小二乘回归分析法，并用怀特方法进行异方差检验并对模型加以修正，再对修正后的模型进行邹检验测试数据结构平稳性以及t、F检验测试，并得出结论。
为了保证数据的有效性，样本公司中剔除了ST、PT等财务状况严重恶化、上市不到两年（2008年以后上市的公司）以及任一变量资料有缺失的公司。本文的数据摘自2008年电子信息类（以国信金太阳网上交易软件的分类为依据）共90家上市公司年度财务报告，所有股票价格为年底收盘价。
（三）研究假设
根据上述的变量设计，将高管年薪、高管持股比例、高管专业人员比例以及高管年龄作为影响高管人才资本的四大因素，它们通过交互作用，一方面直接反映上市公司高管人才资本的存量，另一方面间接通过人才资本这一基础平台与实体资本共同地体现公司总体的市场价值，后者便是本文实证分析的基础和假设所在。
基本假设：拥有高人才资本存量的公司市值高于拥有低人才资本存量的公司市值。
假设一：高管年薪与公司市场价值存在正相关关系。
假设二：高管持股比例与公司市场价值存在正相关关系。
假设三：高管专业人员比例（大专以上学历占员工数比例）与公司市场价值存在正相关关系。
假设四：高管年龄与公司市场价值存在正相关关系。
三、实证研究模型与结果分析
（一）经济计量模型的建立
本模型以市帐率为因变量，高管薪酬、高管持股比例、高管专业人员比例以及高管年龄为自变量进行OLS回归分析：
M/B ratio＝a0＋a1AC＋a2MSR＋a3PR＋a4MA＋u
其中：M/B为市帐率；a0为常数项；a1、a2、a3、a4为回归系数；AC为高管薪酬；MSR为高管持股比例；PR为高管专业人员比例；PA为高管年龄；u为随机误差项。
（二）相关性及其检验
用最小二乘法（OLS）估计上述模型，为了尽量减少异方差的影响，对各变量的数据取自然对数后再进行回归分析，令Y=In（M/B），X1=In（AC），X2=In（MSR），X3=In（PR），X4=In（MA），那么模型变为Y＝a0＋a1X1＋a2X2＋a3X3＋a4X4＋u。此外，由于变量高管的持股比例MSR的部分数据为零，不能取自然对数，因此删除这16组数据，从而有效样本数据为74组。利用Eviews软件，输入Y、X1、X3、X4数据，对模型进行OLS回归，回归结果如表1。
在显著性水平为5%的条件下，该模型R2=0.169245，可决系数不是很高，F检验值3.514239，对应的P值小于0.05，F检验通过，说明整体自变量中至少有一个是显著的，但不一定都显著。此外，变量X1、X4的t检验在α=0.05的条件下不显著，但自变量X2、X3均通过t检验。
运用怀特方法检验模型是否存在异方差，结果显示F检验对应的P值为0.869799，大于显著性水平的5%，因此模型是不存在异方差的，不需要用怀特方法进行修正。同样，经过邹检验，结果反映的F检验对应的P值也大于5%，说明该模型的数据结构很稳定。
根据回归结果，模型如下：
（三）结果分析
R2值偏低，说明回归直线的拟合程度一般；F检验通过，说明自变量整体对因变量的影响要远远大于随机因素对因变量所造成的影响；X2和X3的t检验显著，说明模型中的高管持股比例、高管专业人员比例这两个变量对公司市值都是有影响的。在其他因素不变的情况下，当X2和X3每增长1个单位时，上市公司市值Y将分别增长0.033790和0.534005个单位。
高管持股比例与上市公司市值之间存在着弱正相关关系，假设二成立，即高管持股比例越高，公司市值就越高。
上市公司高管中专业人员比例与公司市值之间存在显著的正相关关系，假设三成立，即专业人员比例的提高对公司市值有高度贡献。
高管年薪X1和高管年龄X4的t检验结果不显著，说明假设一、假设四的结论难以成立或者未得到充分验证。除了统计原因外，还可能是：上市公司的高管同时是企业的主要股东甚至最大股东，在一定利益冲突的情况下，他们倾向于少拿年薪多持股，导致其薪酬和公司市值的关联性不强。
高管年龄与公司市值之间不存在相关性，可能的原因是：本文的样本限于电子信息行业，高管的年龄因素与公司市值之间可能没有显著相关关系。
四、结论与启示
本文发现企业高管中专业人员和持股比例等因素对公司市值都有或大或小的影响。评估高管人才资本的价值，探索高管人才资本对公司市值的影响，有利于改善和促进企业经营管理，并为利益相关者提供更好的建议。同时，公司也应该建立有效的激励机制，最大限度的发挥高管的积极性，促进其人才资本的增值，通过这样的内外兼修可以使得高管对公司市值的贡献日益突出。
参考文献：
①尹飘扬，杨向阳．人力资本和企业绩效的相关性分析[J]. 会计之友，2009（5）
②李世聪. 企业人力资本按贡献价值会计计量与应用研究[J]．会计之友，2007（30）
③张文贤著．管理入股：人力资本定价[M]. 上海：立信会计出版社，2001年版
（周霞，1971年生，湖南长沙人，上海应用技术学院人文学院副教授、博士。研究方向：文化产业。王朝晖，1972年生，上海对外贸易学院工商管理学院教授、博士。研究方向：人力资源管理。王婧，1985年生，上海对外贸易学院工商管理专业硕士）
人才资本作为公司无形资产的重要组成部分关系着公司的股价和命运。目前学术研究的重点还停留在定性地对高管人力资源进行分析，而从高管人才资本对公司市值的影响这一角度进行定量分析并不多见。本文考察部分上市公司高管人才资本要素，探究其对公司市值的影响，意在补充和完善公司市值的计算方式，更为合理、全面地提供公司市值的信息，为利益相关者提供参考和建议。
二、研究设计
（一）研究变量的选取
高管人才资本的综合素质表现为才能、情商等，在企业管理中主要表现在其所具有的决策、沟通、组织、创新、学习等特质，但由于人才资本作为无形资产的特殊性，包括人脉等定性描述的特质通常难以进行计量。因此，本文根据高管人才资本内在和外在的表现形式，采用年薪、持股比例等具有代表性的指标包括考虑学历和年龄等因素，定量地描述高管人才资本量的大小。同时通过研究这些因素对公司市值的影响，补充和完善公司市值的计算方式。依据以往的研究文献和实践工作，确定的变量如下：
1、市帐率
本研究选用的被解释变量是公司市值的度量标准市帐率（M/B ratio）。以市帐率作为计量公司真实价值的比较基准的方法优于其它许多验证方法，且具有解释能力。其公式为：市帐率=流通在外普通股股数×每股市价/普通股账面净值。
2、高管年薪
高层管理人员的薪酬数字限定于上市公司年报披露的高管货币性年度薪酬，包括董事长、副董事长、总经理、副总经理、财务主管、董事会秘书，在以下实证研究中该变量取高管中年度薪酬最高的前三名的报酬总额的平均值，此处用AC表示。
3、高管持股比例
本文研究中采用上市公司高管拥有的股份占公司总股数的比例作为高管持股变量指标，此处用MSR表示。
4、高管专业人员比例
限于上市公司信息披露的限制，无法将员工学历设定为硕士或本科生以上学历，故设定为大专以上学历。本研究将其定义为上市公司年报披露的高管中大专以上的人数占高管总人数比例，用PR表示。
5、高管年龄
由于受教育年限和从业时间直观地反映在高管年龄层次上，因此年龄因素对高管人才资本存量增减存在影响。在以下的实证研究中以上市公司年报披露的前三位高管的平均年龄作为本变量的衡量指标，用MA表示。
（二）研究方法与样本选取
运用OLS最小二乘回归分析法，并用怀特方法进行异方差检验并对模型加以修正，再对修正后的模型进行邹检验测试数据结构平稳性以及t、F检验测试，并得出结论。
为了保证数据的有效性，样本公司中剔除了ST、PT等财务状况严重恶化、上市不到两年（2008年以后上市的公司）以及任一变量资料有缺失的公司。本文的数据摘自2008年电子信息类（以国信金太阳网上交易软件的分类为依据）共90家上市公司年度财务报告，所有股票价格为年底收盘价。
（三）研究假设
根据上述的变量设计，将高管年薪、高管持股比例、高管专业人员比例以及高管年龄作为影响高管人才资本的四大因素，它们通过交互作用，一方面直接反映上市公司高管人才资本的存量，另一方面间接通过人才资本这一基础平台与实体资本共同地体现公司总体的市场价值，后者便是本文实证分析的基础和假设所在。
基本假设：拥有高人才资本存量的公司市值高于拥有低人才资本存量的公司市值。
假设一：高管年薪与公司市场价值存在正相关关系。
假设二：高管持股比例与公司市场价值存在正相关关系。
假设三：高管专业人员比例（大专以上学历占员工数比例）与公司市场价值存在正相关关系。
假设四：高管年龄与公司市场价值存在正相关关系。
三、实证研究模型与结果分析
（一）经济计量模型的建立
本模型以市帐率为因变量，高管薪酬、高管持股比例、高管专业人员比例以及高管年龄为自变量进行OLS回归分析：
M/B ratio＝a0＋a1AC＋a2MSR＋a3PR＋a4MA＋u
其中：M/B为市帐率；a0为常数项；a1、a2、a3、a4为回归系数；AC为高管薪酬；MSR为高管持股比例；PR为高管专业人员比例；PA为高管年龄；u为随机误差项。
（二）相关性及其检验
用最小二乘法（OLS）估计上述模型，为了尽量减少异方差的影响，对各变量的数据取自然对数后再进行回归分析，令Y=In（M/B），X1=In（AC），X2=In（MSR），X3=In（PR），X4=In（MA），那么模型变为Y＝a0＋a1X1＋a2X2＋a3X3＋a4X4＋u。此外，由于变量高管的持股比例MSR的部分数据为零，不能取自然对数，因此删除这16组数据，从而有效样本数据为74组。利用Eviews软件，输入Y、X1、X3、X4数据，对模型进行OLS回归，回归结果如表1。
在显著性水平为5%的条件下，该模型R2=0.169245，可决系数不是很高，F检验值3.514239，对应的P值小于0.05，F检验通过，说明整体自变量中至少有一个是显著的，但不一定都显著。此外，变量X1、X4的t检验在α=0.05的条件下不显著，但自变量X2、X3均通过t检验。
运用怀特方法检验模型是否存在异方差，结果显示F检验对应的P值为0.869799，大于显著性水平的5%，因此模型是不存在异方差的，不需要用怀特方法进行修正。同样，经过邹检验，结果反映的F检验对应的P值也大于5%，说明该模型的数据结构很稳定。
根据回归结果，模型如下：
（三）结果分析
R2值偏低，说明回归直线的拟合程度一般；F检验通过，说明自变量整体对因变量的影响要远远大于随机因素对因变量所造成的影响；X2和X3的t检验显著，说明模型中的高管持股比例、高管专业人员比例这两个变量对公司市值都是有影响的。在其他因素不变的情况下，当X2和X3每增长1个单位时，上市公司市值Y将分别增长0.033790和0.534005个单位。
高管持股比例与上市公司市值之间存在着弱正相关关系，假设二成立，即高管持股比例越高，公司市值就越高。
上市公司高管中专业人员比例与公司市值之间存在显著的正相关关系，假设三成立，即专业人员比例的提高对公司市值有高度贡献。
高管年薪X1和高管年龄X4的t检验结果不显著，说明假设一、假设四的结论难以成立或者未得到充分验证。除了统计原因外，还可能是：上市公司的高管同时是企业的主要股东甚至最大股东，在一定利益冲突的情况下，他们倾向于少拿年薪多持股，导致其薪酬和公司市值的关联性不强。
高管年龄与公司市值之间不存在相关性，可能的原因是：本文的样本限于电子信息行业，高管的年龄因素与公司市值之间可能没有显著相关关系。
四、结论与启示
本文发现企业高管中专业人员和持股比例等因素对公司市值都有或大或小的影响。评估高管人才资本的价值，探索高管人才资本对公司市值的影响，有利于改善和促进企业经营管理，并为利益相关者提供更好的建议。同时，公司也应该建立有效的激励机制，最大限度的发挥高管的积极性，促进其人才资本的增值，通过这样的内外兼修可以使得高管对公司市值的贡献日益突出。
参考文献：
①尹飘扬，杨向阳．人力资本和企业绩效的相关性分析[J]. 会计之友，2009（5）
②李世聪. 企业人力资本按贡献价值会计计量与应用研究[J]．会计之友，2007（30）
③张文贤著．管理入股：人力资本定价[M]. 上海：立信会计出版社，2001年版
（周霞，1971年生，湖南长沙人，上海应用技术学院人文学院副教授、博士。研究方向：文化产业。王朝晖，1972年生，上海对外贸易学院工商管理学院教授、博士。研究方向：人力资源管理。王婧，1985年生，上海对外贸易学院工商管理专业硕士）