我国企业知识资本结构的探索性与验证性因素分析，本文主要内容关键词为：资本论文,因素论文,结构论文,我国论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
知识符合资本的特征，能够创造价值[1]，知识资本已经成为企业重要的生产要素，已被广泛认同，对于企业来说，如何有效管理并发挥知识资本优势成为企业提高核心竞争力的关键，但有效管理的前提是知识资本的结构明确，使得管理对象具有明确性以及管理措施具有针对性。进入20世纪90年代以来，关于知识资本结构问题的探讨已经成为国内外学术界研究的热点，并且取得了较大的研究成果，国外对知识资本研究起步较早，观点也较多，其中具有代表性的观点有：斯图尔特从知识资本的价值体现的角度认为人力资本(human capital)、结构资本(structure capital)和客户资本(costumer capital)三者构成知识资本的框架[2]；布鲁金从无形资产的角度把使公司得以运行的所有无形资产总称为知识资本，并将知识资本分成四类：市场资产、知识产权资产、人才资产和基础结构资产[3]；埃德文森和沙利文将知识资本分成人力资本(human capital)和结构资本(structural capital)两部分[4]。斯维比则从知识资本度量出发，并根据瑞典大部分公司对其分类的应用实践，将知识资本分为雇员能力(employee capability)、内部结构(inner structure)和外部结构(extra structure)J三部分[5]。
国内学者也有几种关于知识资本构成的观点，如申明认为知识资本可分为四个部分：市场资产、知识产权资产、人力资产和组织管理资产[6]，这与布鲁金的观点比较接近。保建云认为，知识资本可分为五个部分，分别为人力资本、管理资本、知识产权资本、顾客资本以及市场资本[7]。陈则孚认为知识资本应该由人力资本、知识产权资本和声誉资本组成[8]。但国内的几种观点，基本上是在国外研究的基础上，遵循其思路，定性的分析出来的几种结果。
国内外学者对知识资本构成的研究有着非常重要的理论意义和现实意义，但由于研究角度及所处环境的不同，对知识资本内涵和外延的理解存在较大的差异，同时也存在着较大的缺陷，如爱德文森、沙利文为代表的二维分类方法，过于简单，不容易理解知识资本内部的关系，甚至其结构资本中还包括财务等物质因素[9]，这完全混淆了知识资本的概念，物质资本毕竟只是知识资本价值实现的载体，而不是知识资本本身。在斯维比、布鲁金以及斯图尔特为代表的三维或四维划分，看似非常相近甚至相同，但每个组成部分所包括的内容有较大差异，因此对每个部分的划分和界定还值得商榷。比如斯图尔特的三维模型，虽然较好地揭示了三个组成部分之间的关系，但对结构资本内部没有细划，无法真正反映结构资本的作用机理。同时，他将知识产权类资本归入到结构资本中，不便于后续操作和分析[10]。
另外，国外的几种观点的形成，有其背景特点，比如成熟的市场经济环境、与中国完全迥异的西方文化等，同时企业的股本结构及运行模式与我国也有着较大的差异。基于不同环境以及企业特征而分析得出来的知识资本结构状况，与我国实际情况必定存在一定的偏差。
基于上述分析，本研究的理论假设是：在中国文化以及目前经济发展阶段的背景下，西方的关于企业知识资本结构的组成，以及沿袭了其思路的国内现有的知识资本结构的分析，可能不符合我国企业的实际情况，而这种忽略背景下的分析会对后续的评估、计量乃至知识资本的管理及其效率的发挥有着负面的影响，从而会导致效率低下。
从加尔布雷斯知识资本概念的提出到现在知识经济理论的发展，知识资本逐渐被广泛接受，如果先前此概念理解程度低和认可范围较小而存在实证的非现实性，那么目前的广泛接受情景下的实证应该成为一种可能。因此本文主要从实证的角度，对我国实际背景下企业知识资本结构维度作一些探讨，为企业建立相应的知识资本评估、计量以及管理提供依据，以最大限度地发挥知识资本的作用，进而提高企业核心竞争力。
1 实证过程说明
1.1 问卷的编制及测试
(1)文献的查阅与开方式问卷调查
首先根据本研究目的，在查阅相关文献资料、结构研究的基础上，明确知识资本的概念及其特征，2007年下半年，研究者先后在高校举行的企业中高层领导干部培训班以及企管类研究生进修班内，在阐明概念及特征的情况下，以“你认为一个企业内除了物质资本、金融资本以外，能为企业创造价值的知识资本有哪些因素？”为题进行了开放式问卷调查。调查对象既包括组织高层管理者，也包括中层管理者、基层管理者。调查中，先后共发放问卷120份，回收84份，回收率70％。
开放式问卷资料的整理和分析采用类属分析法进行。调查中，受访者累计提供了1512个事件或项目(含重复)。研究者对每一个项目进行分析，筛选和归类。经过多轮反复推敲，共有328项因意义不明确或明显不属于知识资本而剔除。余下所有的1184个可用项目通过多个评判者构建的同意指数(agreement index)，经多次鉴别、讨论，分别被归入相互独立且概括性较强的30个类别当中。从而初步得到知识资本结构的类属清单(见表1)，形成初始问卷。
(2)初步问卷的预测及修正
初始问卷编制后，为了进一步验证通过开放式问卷调查所得企业知识资本问卷题项的组成情况，研究者又选取南京地区的5家大型综合企业的200名中高层管理人员中进行小范围的测试，获取有效问卷144份。对预测试的结果进行项目分析和因素分析检验，以剔除不理想的题项。项目分析即求出每个题目的临界比率(Critical Ratio，简称CR值)，根据高低两组被试在每项题目上得分平均数差异的显著性检验，将CR值比较低或者不显著(即表示此题目的区分度比较低)的题目删除，因素分析是对问卷的结构效度进行检验的有效方法。对预测试结果进行因素分析时，按照最大变异法正交旋转，将共同度(communinality)较低和因素载荷(factor loadings)比较分散的题目删除，得到意义相对一致的因素。最后，将保留下来的题目进行语义上的修正和表达上的简捷化处理，从而修订成为包含20个题项(表1中带*的变量)的最终问卷。
问卷采用李克特式的多选项量表法(multipleitem scales)，量表填答方式是5点量表(points)，项目计分1为程度最低，表示极不同意，5为程度最高，表示非常同意。
(3)正式问卷样本的选择
用修订好的问卷对以企业管理人员进行问卷调查，研究对象采用分层抽样的原则，选择南京地区另外10家相对知名度较高的企业中20名高层管理者、140名中层管理者、100名基层管理者及南京几所知名高校部分工程硕士和工商管理硕士学员，学历均为大专以上，行业涉及电子制造、管理咨询、建筑施工、IT业等。共发出问卷480份，回收462份，剔除缺填项太多、极端性反应严重以及矛盾明显的问卷，得到有效问卷432份。
1.2 实证过程说明
利用统计软件进行的探索性因素分析的是进行结构分析的有效方法，它通过研究众多观测变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并将众多变量浓缩为几个待解释的潜变量来表示基本的数据结构。在因素分析过程中，要使观测变量正确地反映潜变量，对于指标的选取和潜变量的命名，应根据特征值、因子荷载及累计贡献率来进行仔细研究，同时要顾及测量工具的信度和效度问题。而应用结构方程模型(SEM)进行验证性因素分析，通过探讨指标的因素结构，可以了解所测量的潜变量的维度，再采用模型比较法，将各指标从属于单因素、双因素或多因素等不同模型，比较各模型与数据的拟合指数。如果比较模型结果发现某维因素结构与数据最为拟合，加上各指标又有高因素负荷和高复相关系数，则显示指标所反映的内涵，是该维度潜变量的特质。
因此鉴于传统因素分析和结构方程模型的不同优势，本文首先利用传统的因素分析方法(本研究使用SPSS15.0工具)对我国企业知识资本结构的组成进行探索性因素分析，再利用结构方程(本研究选用LISREL8.53工具)对此进行验证性因素分析。根据两种因素分析的条件，将所有样本数据随机分成两半，一半(216个变量)用来做探索性因素分析，另外一半(216个变量)用来做验证性因素分析。
2 知识资本结构的探索性分析
2.1 因素分析适当性考察
由知识资本结构量表所有变量的相关矩阵作因素分析的适当性考察，如表2所示，取样适当性的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验值为0.783，属于可以接受范围。Bartlett球度检验结果显示，近似卡方值为1281.651，自由度为156，检验的显著性水平为0.000，拒绝HO(假设相关矩阵是一个单位矩阵)。因此可以对该量表进行因素分析。
利用方差最大正交旋转，首先尝试抽取2个、3个、4个、5个不同数目的因子作为知识资本20个项目变量的主因子，在每次设定主因子的个数后，在得出正交因子负荷矩阵中删去因子荷载小于0.45的项目，经多次重新探索，并做反复比较来进行确认，接下来用直接设定特征值大于1的方式再次进行探索分析，本研究在两种方法进行比较后，根据因子荷载以及解释的累计贡献率，最终认为按照特征值大于0.9的标准提取5个因子作为项目变量的主因子对于本研究是更为合理的。5个因子的累计贡献率为63.609％，能解释变量的大部分差异，具有较好的解释率。主成分分析提取结果及正交因子负荷矩阵分别如表3、表4(为了便于分析，删除每个主因子内负荷小于0.45的项目)所示。
根据各公因子的负荷分布情况，每个变量的公因子方差及各公因子所包含的高负荷变量的意义，可以对5个公因子的含义做出解释并命名，具体如下：F1由员工的操作技能、管理人员的专业知识、企业家洞察力、企业主的远见、识人和管理技能以及企业成员接受教育的情况，而这些因素基本上多是依附在于企业成员上的无形资产，符合人力资本的特征，故命名为人力资本结构因素；F2由客户数据库、企业的声誉及形象、品牌以及营销渠道等方面组成，而这些因素决定着企业能否为市场所接受，故定义其为市场资本因素；F3则由企业各项管理流程以及制度、企业的信息化平台、企业文化以及企业的发展战略规划等，这些因素在管理企业的运行、企业的持续发展起着至关重要的作用，故命名为管理资本；F4涉及到企业在外部环境中需要面对的各个对象，有政府相关部门、媒介、供应商、客户以及行业协会和战略联盟等，要处理各方面的关系，关系处理的妥当，使得企业的环境适应性增强，有利于企业的生存和发展，因此命名为关系资本；F5由企业专利、商标、商业秘密以及版权、生产工艺、研发能力等涉及到企业的技术方面，故命名为技术资本。
以上探索性因素分析的结果表明，企业中知识资本结构可能包括5个维度：人力资本、市场资本、管理资本、关系资本和技术资本。这一结论仅仅是初步的，以下还将做进一步的验证研究。
2.2 问卷的效度及信度检验
由于还需要经另一半数据对企业知识资本结构进行验证分析，因此我们对问卷的信、效度进行了检验。根据探索性因素分析的结果，将问卷划分为5个分部，则5个分部的内部一致性系数Cronbach α均在0.70以上(人力资本部分为0.8153，管理资本部分为0.7902，技术资本部分为0.7593，关系资本部分为0.8221，市场资本部分为0.7410)，说明在各个分部上，企业知识资本结构问卷的内部一致性信度是可以接受的。问卷的总体Cronbach α信度系数在0.8(0.8549)以上，说明问卷的整体结构设计具有较高的可信度。因此，依据该问卷调查得到的数据是可信的，基于问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。另根据相关分析的结果，问卷条目与所属分部之间的相关在0.60至0.76之间，均高于与非所属分部之间的相关，说明问卷还具有良好的内容效度。
以上分析表明，问卷通过20个条目、5个分部分的测量，可以有效地对我国企业知识资本结构进行拟合和估计，问卷的建构能够反映企业知识资本的结构，问卷的建构合理，具有良好的信度和效度。
图1 企业知识资本五维结构及其标准化解
注：其中潜变量分别为：HUMAN C为人力资本维度；MARKET C为市场资本；MANAGE C为管理资本；RELA C为关系资本；INTELA C为技术资本
3 知识资本结构的验证性分析
3.1 方法步骤
研究采用交叉证实(Cross-Validation)的研究程序，即在探索性因素分析(EFA)的基础上，以重新抽取的样本数据(本研究采用剩下的另一半未进行探索性因子分析的样本)为依据，利用LISREL8.53统计软件包中的验证性因素分析(CFA)对模型进行检验。验证包括两方面内容：一是对探索性研究中提出的五因子模型进行检验。二是按照省俭原则，还要与可能存在的单因子、二因子、三因子、四因子等模型进行比较。
3.2 五因子模型验证
根据探索性因素分析得到的五因子(维度)结构，共有20个项目代表五因子的基本结构，由这20个项目构成观测变量，五个主因子构成潜变量，采用LISREL软件处理统计参数，以考察模型与数据的拟合程度。
可以用于模型检验的常用指数有很多，本研究主要选取了
、RMSEA、RMR、GFI、AGFI、NFI、CFI等指标。在众多的拟合性指标中，χ[2]是最常使用的，它与自由度一起用来说明模型正确性的概率，一般认为，/df越接近1.0，表示协方差矩阵和估计的协方差矩阵之间的相似程度越大，模型的拟合性越好。实际研究中，/df接近2.0，认为模型有较好的拟合，但要根据样本容量大小的情况来具体确定，样本容量比较大的情况下，/df也可以高出2.0。本研究中，根据已有的经验选取2.0比较合适。此外，近似误差的均方根RMSEA的值如小于0.05表示接近拟合，0.05～0.08表示相当拟合，0.08～0.10表示一般拟合；残差均方根RMR的值如果小于0.08表示模型可以接受，小于0.05表示非常好的拟合；拟合优度指数GFI以及调整拟合优度指数AGFI一般要求大于0.9；比较拟合参数CFI则越接近1.0，表示拟合程度越好，大于0.9表示有较好的拟合。
对样本数据的另一半的相关矩阵进行验证性分析，得出的各个指数如表5所示，从表中可以看出，/df为1.95，在可接受的范围之内，RMR是0.038，是非常好的拟合；RMSEA为0.051是属较好拟合，CFI为0.96，接近1.0；GFI、ACGFI为0.90、0.92，大于一般认定的0.9拟合优度指标；P大于0.05(即表示观测数据与理论模型之间不存在显著差异)。综合以上指标，可以确定中国经济文化背景下企业知识资本结构五因子模型的整体拟合优度是完全可以接受的，路径图见图1，路径图中变量VAR1到VAR20分别对应于表4中由上至下的变量。
3.3 多种模型比较
根据前一半样本的探索性因素分析中分别抽取2、3、4个公因子所对应观测变量的结果，分别按二维、三维、四维维度模型设定，然后运用另外一半观测数据的相关矩阵对应于假设的二维、三维、四维，外加一个单维模型分别进行验证性因素分析，并对四个模型的拟合参数与五因子模型进行模型比较，具体见表5。表5的拟合参数显示，模型5的卡方值与自由度之比、GFI、AGFI、CFI、RMSEA、RMR等参数均优于其它四个模型，其拟合优度的卡方与自由度之比接近2，拟合优度的卡方检验值P值大于0.05(即表示观测数据与理论模型之间不存在显著差异)，而模型1、2、3、4均小于或等于0.05；拟合优度指数GFI、调整拟合优度指数AGFI和比较拟合优度CFI均大于0.90，近似误差的均方根RMSEA与残差均方根均小于0.05，所有指标显示企业知识资本的五维结构模型相比于其他模型，更为稳定、可靠。
上述模型比较分析结果支持了探索性因素分析发现的中国企业知识资本结构由人力资本、市场资本、管理资本、关系资本以及技术资本五个因素构成的五维结构模型，从而使前面的理论构想得到了验证和确认。
4 结论
对知识资本构成的研究有着非常重要的理论意义和现实意义，这已经被广泛认可，因为其不仅有利于对知识资本概念的深入理解并使之更容易被人们所接受，而且为知识资本的管理提供理论支持，这一点尤为重要。探索具体社会经济环境下企业知识资本结构的构成，显然更具有现实意义。文中通过实际问卷的调查，得出了中国文化背景以及中国目前所处经济发展阶段的情况下，企业知识资本结构的组成可以用人力资本、市场资本、管理资本、技术资本以及关系资本等五个维度来衡量，为中国企业知识资本的管理提供了借鉴。
具体与现有知识资本结构的差异分析如下：对于人力资本，一般认为指微观意义上企业员工拥有的知识、技能、诀窍和新思想，中国大部分中小企业，并没有采取现代企业管理制度，企业管理者往往就是企业的投资者，知识资本中人力资本应该为企业所有成员，同时还应该包括企业科研合作单位等的人力资本，故人力资本的范畴应该有所扩大，与国外的人力资本因素上明显有着范畴的差异。
管理资本则指那些存在于组织之中的保证企业正常、有序运转的组织内部知识因素。可划分为三部分：信息平台类资本，包括企业的信息系统、网络系统等，为企业的知识活动提供技术上的支持；流程类资本，包括企业的各种业务流程、程序和惯例等，这类结构资本能降低沟通协调成本，使企业有序运行；管理平台类资本，包括企业文化、组织结构和制度规范等。这种资本为企业内的知识创造、传递、使用和价值实现提供环境上的支持和保障。
市场资本则是企业在经营过程中建立的各种外在信誉机制，主要包括商誉、声望、名望与社会责任、品牌价值等。市场资本是来自于企业长期创造的智力成果外化的效应，它们已经作为其所有者的资本为所有者带来丰厚的经济利益。比如企业的品牌实际上是向客户传递信息的工具，是获得客户忠诚度而必需的重要资本。品牌的知名度与客户对品牌的信赖度是验证企业所提供的产品和服务与客户需求的吻合程度的尺度。营销渠道既是企业向客户提供产品和信息的通道，又是企业获取客户知识的主要管道，因此也是企业发展壮大的必需因素之一。
关系资本则是由于企业置身于一个环境中，必然要面对各种对象，并处理好各种对应关系来适应环境，这样才能获得发展，虽然在不同的经济社会体制下，企业都要处理客户、供应商、媒介以及战略联盟或竞争者之间的关系，但在中国文化下却更具有国情特色，而且对企业的生存和发展起着至关紧要的作用，如同政府相关部门的关系以及行业协会的关系等；已经建立的关系以及关系处理的方式及经验的积累，自然是企业知识资本的一种重要的组成部分。
文中技术资本应该是广义上的，指能直接或间接获得商业价值的知识要素，分成两部分：一为知识产权，包括专利、商标、版权、商业秘密及设计和制造权；二为非知识产权，指以各种小发明、小创造、技术与工艺的革新、疑难问题的解决方案以及正在准备申请专利的技术等形式存在、未受法律保护的那部分知识，其作用和价值与知识产权同等重要且大量存在，但重要性在已有的研究知识资本结构的组成中却未能充分体现。
文中对我国企业知识资本做了实证分析，得出了较为清晰的知识资本的结构维度，但是值得一提的是，知识资本结构的各个维度虽然各成系统，但并不是完全独立，各个维度之间存在着价值实现的相互制约性，知识资本的几个组成部分在价值实现过程中相互影响和制约，缺失任何一部分，都会影响知识资本整体价值的实现，使价值实现的链条受到影响甚至中断。因此笔者认为在对知识资本进行管理是必须要从均衡各个维度出发，而知识资本结构的实证分析，为这种均衡提供了进一步的保障。
标签：验证性因子分析论文; 探索性因子分析法论文; 技术接受模型论文; 因素分析论文; 项目分析论文; 因子载荷论文; 数据拟合论文; 人力资本论文;