Содержание
Введение
Глава 1. Обзор литературы
.1 Определение интеллектуального капитала компании
.2 Компоненты интеллектуального капитала компании
.3 Методы оценки интеллектуального капитала компании
.4 Исследования взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании
Глава 2. Постановка гипотез, методология
.1 Постановка гипотез
.2 Методология
.2.1 Выборка и данные
.2.2 Формирование показателя VAIC в рамках данного исследования
.2.3 Описание переменных
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Глава 3. Результаты
.1 Анализ данных
.2 Результаты оценки регрессионной модели
Заключение
Список литературы
Приложение
В настоящее время компании вынуждены вести свою деятельность в среде, где ключевыми активами становятся специфические знания и информация. Однако существующие на настоящий момент системы учета практически игнорируют это, что ведет к отражению в отчетах компании преимущественно финансовых и материальных активов. В то же самое время инвесторы оценивают высокую стоимость таких ключевых активов как знания и информация, что во многих случаях ведет к значительному превышению рыночной стоимости компании над ее балансовой стоимостью. В рамках данной проблематики возникла и активно развивается концепция интеллектуального капитала компании, который заключает в себе все знания, опыт и профессиональные квалификации работников, а также специфические механизмы и процессы внутри компании, позволяющие данному запасу знаний и навыков создавать стоимость.
В сфере исследования интеллектуального капитала наблюдается два широких направления — разработка методов оценки и учета интеллектуального капитала и анализ влияния интеллектуального капитала компании на результаты ее деятельности. Существование первого направления обуславливает отсутствие единого метода оценки и учета интеллектуального капитала. Напротив, исследователи в данной области предлагают широкое разнообразие методов аппроксимации интеллектуального капитала, различающихся между собой преследуемыми целями анализа. Интерес исследователей ко второму направлению объясняется тем, что развитый интеллектуальный капитал компании ведет к более эффективному менеджменту, к более устойчивым связям с контрагентами, в целом — к конкурентному преимуществу, что потенциально может сказываться на результатах деятельности компании. Влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности компании является глубоко проработанной темой на развитых рынках — примером могут служить исследования Bollen et al. (2005), Zeghal и Maaloul (2010), Clarke et al. (2011) и др. Анализ данной проблематики на развивающихся рынках еще набирает обороты — Chen et al. (2005), Tan et al. (2007), Nimtrakoon (2015) и др. Необходимость исследовать зависимость интеллектуального капитала и результатов деятельности компаний на различных рынках в отдельности объясняется тем, что сама концепция интеллектуального капитала базируется на работниках компании, их образовании, взаимоотношениях компании с ее контрагентами, степени развития бизнес-культуры и культуры трудовой деятельности, а все эти аспекты, в свою очередь, в достаточной степени зависят от культурных особенностей стран, систем образования, принятых подходов в управлении и т.п. Данное исследование обращено к компаниям, ведущим свою деятельность на развивающемся рынке — рынке России. Большинство предыдущих исследований зависимости интеллектуального капитала и результатов деятельности компаний на развивающихся рынках имеет некоторый «азиатский» фокус, что объясняется более высоким уровнем доступности и прозрачности информации. Исследований же, включающих в свою выборку высокую долю компаний, ведущих свою деятельность в России, на настоящий момент нет, в то время как Россия в культурном, экономическом, социальном и политическом аспектах сильно отличается от других стран, в том числе стран Азии, результаты по которым уже получены учеными. Это обуславливает актуальность данной работы.
Целью исследования является выявление зависимости интеллектуального капитала компаний и их финансовых результатов на примере компаний, ведущих свою деятельность на российском рынке. В связи с этим ставятся следующие исследовательские задачи:
· провести обзор существующих на настоящий момент методов аппроксимации интеллектуального капитала;
· провести обзор существующих на настоящий момент исследований в области оценки влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний на развитых и развивающихся рынках;
· определить методологию оценки интеллектуального капитала, наиболее соответствующую цели данного исследования;
· сформировать исследовательские гипотезы на основе проведенного обзора предыдущих исследований;
· оценить интеллектуальный капитал компаний из сформированной выборки в соответствии с выбранной методологией;
· оценить модель зависимости интеллектуального капитала и финансового результата деятельности компании на имеющихся данных.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Объектом исследования в данной работе являются компании, ведущие свою деятельность на рынке России. Предметом исследования выступает взаимосвязь интеллектуального капитала и финансовых результатов российских компаний. В целях выявления данной взаимосвязи оценивается модель со случайными эффектами с помощью обобщенного метода наименьших квадратов на основе выборки, состоящей из 73 компаний, входящих в расчет Индекса широкого рынка Московской биржи. Временной период данных, составляющих выборку, ограничен периодом 2010-2014гг. Интеллектуальный капитал компании и его компоненты, человеческий капитал и структурный капитал, аппроксимируются в работе с помощью модели Value Added Intellectual Coefficient (VAIC), предложенной Pulic (2000).
Результаты данной работы имеют как научную, так и практическую значимость. Исследование взаимосвязи интеллектуального капитала и финансового результата компаний на примере рынка России позволяет расширить представление исследователей о характере данной зависимости на развивающихся рынках. Данная работа является первым исследованием взаимосвязи интеллектуального капитала и финансового результата, сфокусированным именно на российских компаниях. Также понимание характера исследуемой взаимосвязи может способствовать более эффективному управлению интеллектуальным капиталом внутри компаний.
Работа структурирована следующим образом. Сначала проводится обзор предыдущих исследований в области интеллектуального капитала — описываются существующие подходы к определению и классификации интеллектуального капитала, методы его аппроксимации, а также исследования в области анализа взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности на развитых и развивающихся рынках. Далее, на основе проведенного обзора формулируются исследовательские гипотезы. Также описываются выбранная методология оценки интеллектуального капитала, процесс формирования выборки и сбора данных, используемые в модели переменные. Далее, формулируются результаты оценки регрессионной модели, которые сопоставляются с ранее проведенным обзором предыдущих исследований и поставленными гипотезами. В заключении подводятся итоги и формулируются основные выводы данного исследования.
Глава 1. Обзор литературы .1 Определение интеллектуального капитала компании
Интеллектуальный капитал компании является нематериальным феноменом, для которого нет строгого метода оценки или измерения, а также нет конкретного и четкого единого определения. То, как той или иной автор определяет интеллектуальный капитал, зависит от метода измерения интеллектуального капитала, которого он придерживается в своем исследовании.
Первым использовал само понятие «интеллектуальный капитал» в 1969 году Джон Кеннет Гэлбрайт, особо подчеркнув именно компонент «интеллектуального действия», содержащий в нем, что отличает интеллектуальный капитал от человеческого капитала. На данный момент, существует многообразие подходов к определению интеллектуального капитала, однако их всех можно разделить на две обобщенные группы (Кузубов С.А., 2009):
· подходы, рассматривающие интеллектуальный капитал как звено процесса генерирования стоимости внутри компании;
· подходы, основывающиеся на том, что интеллектуальный капитал сам представляет стоимость.
Одним из наиболее часто встречающихся определений интеллектуального капитала является объяснение этого термина, данное Edvinsson и Malone (1997), которые определяют интеллектуальный капитал как «все те знания, опыт, организационные технологии, отношения с покупателями и профессиональные навыки, которые помогают компании поддерживать свое конкурентное преимущество на рынке». Данный подход имеет место быть, если авторы рассматривают интеллектуальный капитал в качестве вклада в процесс создания стоимости. Такого же подхода придерживается и Stewart (1997), определяя интеллектуальный капитал как «интеллектуальную материю — знания, информацию, интеллектуальную собственность, опыт — которая может генерировать богатство внутри организации». Таким образом, мы видим, что определения интеллектуального капитала в рамках данного подхода имеют очевидный посыл к будущим интеллектуального капитала. Так, Lev (2001) интерпретирует в целом нематериальные активы компании как «права» на выгоды, которые будут реализованы в будущем, причем необязательно в физической или материальной форме.
Альтернативный подход рассматривает интеллектуальный капитал как материальный товар или услугу, в котором заключены все знания, опыт и навыки организации. В сравнении с подходом, описанным ранее, данный подход можно назвать ретроспективным — в данном случае интеллектуальный капитал представляет уже стоимость сам по себе, а не звено процесса ее создания. Такой подход в литературе называется ресурсным.
.2 Компоненты интеллектуального капитала компании
Наиболее распространенным вариантом деления интеллектуального капитала на компоненты является классификация, предложенная Edvinsson и Malone (1997). Авторы предлагают рассматривать интеллектуальный капитал с точки зрения трех его составляющих (наглядная схема структуры интеллектуального капитала и его компонентов приведена на рис.1 ниже):
· человеческий капитал (human capital);
· структурный капитал (structural capital);
· клиентский капитал (customer capital).
Человеческий капитал на индивидуальном уровне представляет собой наследственность, образование, опыт, а также ценностные ориентиры (Hudson, 1993). На обобщенном организационным уровне же под человеческим капиталом подразумеваются, в первую очередь, все высококвалифицированные работники, нанятые организацией, их накопленные знания, а также опыт и профессиональная экспертиза, которые они имеют. Также элементами человеческого капитала являются корпоративная культура, а также культура трудовой деятельности, которые разделяют работники организации. Важным аспектом человеческого капитала является то, что он заключен в самих работниках, а значит, организация лишь может контролировать его, но не владеть им. Человеческий капитал является ключевым элементом инновационных процессов внутри организации, стратегических изменений в бизнес-процессах компании (Bontis, 1998).
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Под структурным капиталом понимается все то, что помогает человеческому капиталу функционировать и создавать стоимость (Luthy, 1998) — все организационные структуры и механизмы, которые дают возможность работникам находиться на оптимальном уровне интеллектуальной производительности: высокотехнологичные ИТ-системы, обеспечивающие организационный процесс и призванные сделать его более эффективным, имеющиеся патентные права, специализированные базы данных, ноу-хау и др. Также Edvinsson и Malone (1997) предлагают разделение структурного капитала на три составляющие — организационный капитал, процессный капитал и инновационный капитал. Организационный капитал в данном случае представляет собой общую философию компании, процессный капитал относится ко всем тем механизмам, помогающим человеческому капиталу функционировать, описанным выше, а инновационный капитал — ноу-хау, нематериальные активы, интеллектуальную собственность компании. Что важно отметить, в отличие от человеческого капитала, структурный капитал не только полностью контролируется компанией, но и находится в ее владении.
Рисунок 1. Схема структуры интеллектуального капитала и его компонентов
Наконец, клиентский капитал подразумевает под собой всю систему отношений компании с потребителями ее товаров или услуг, преданность потребителей данной компании, а точнее ценность и стоимость этих отношений. Bontis (1998) считает, что «понимание того, что покупатель хочет видеть в товаре или услуге, в большей степени, чем другие — это то, что делает бизнесменов лидерами». Также автор говорит о том, что менеджмент компаний может почерпнуть богатство знаний от своих клиентов, тем самым улучшив свои маркетинговые каналы. Ильин Д.С (2014) отмечает, что в настоящее время клиентский капитал уже подразумевает не только систему отношений компании с самими клиентам, но со всеми стейкхолдерами компании в целом. Что касается контроля компании над клиентским капиталом, организация не владеет клиентским капиталом, а контролирует его через постоянное взаимодействие с клиентами, в связи с чем клиентский капитал в меньшей степени, по сравнению с другими компонентами интеллектуального капитала, формализован и в большей степени непостоянен.
Необходимо подчеркнуть, что все компоненты интеллектуального капитала в сильной степени связаны между собой и тесно взаимодействуют в процессе генерации добавленной стоимости внутри организации. Конечно, первичным звеном во всем процессе является человеческий капитал, так как, к примеру, структурный капитал является хотя и необходимым, но все-таки вспомогательным элементом — без качественного человеческого капитала структурный капитал не сможет принести существенных выгод организации.
.3 Методы оценки интеллектуального капитала компании
Прежде, чем переходить к обсуждению текущих результатов в сфере исследования взаимосвязи между интеллектуальным капиталом компании и результатами ее деятельности, необходимо рассмотреть все разнообразие методов оценки интеллектуального капитала и определить, какие из методов наиболее применимы к исследованиям взаимосвязи интеллектуального капитала компании и результатов ее деятельности на развивающихся рынках. Развитие методов оценки интеллектуального капитала интересно тем, что они предлагаются не только представителями академического сообщества, но и практиками в том числе (что как раз является индикатором реальной значимости интеллектуального капитала для бизнеса), далее при выборе наиболее релевантных методов необходимо будет учесть данный факт.
Перейдем к обзору методов измерения интеллектуального капитала, разработанных к настоящему времени. Отметим, что многие из этих методов основаны на предположении о том, что неучтенный в финансовой отчетности интеллектуальный капитал является одним из объяснений разрыва между рыночной стоимостью компании и теми показателями, которые видят пользователи финансовой отчетности (т.е. балансовой стоимостью). К таким методам, например, можно отнести Market-to-Book ratio model (модель отношения рыночной и балансовой стоимости), Tobin’s q метод (коэффициент Тобина) (Luthy, 1998). Эти модели очень близки между собой и представляют собой некие «прокси» для интеллектуального капитала. Такой подход удобен для исследователя, так как очень прост в расчетах из-за широкой доступности информации и данных о рыночной стоимости компании и о балансовой стоимости ее чистых активов. Однако также у него существует некоторое количество очень важных проблем. Во-первых, данные показатели никак не пытаются измерить интеллектуальный капитал компании напрямую, а лишь являются «прокси» для него. В связи с этим весь анализ строится на предположении о том, что единственное, что влияет на различие рыночной и балансовой стоимости — это интеллектуальный капитал, в свою очередь это не является очевидным фактом и требует некоторой доказательной базы. Рынок является достаточно волатильным, движения цен часто «зашумлены», они также могут отражать субъективные настроения и ожидания участников рынка, а не объективную ситуацию, которая имеет место быть в компании. В свою очередь, балансовая стоимость также во многих случаях не является надежным показателем стоимости пусть даже материальных активов компании, так как, к примеру, материальные активы могут амортизироваться гораздо быстрее, чем изнашиваться по факту, что влечет за собой несоответствие балансовой стоимости активов и тем, что компания имеет на самом деле (Nazari, 2014). Еще одним важным недостатком данного метода является то, что он не может быть применен к компаниям, акции которых не торгуются, так как для этих компаний попросту отсутствует рыночная оценка, но это не значит, что в данных компаниях не происходит процесс аккумулирования интеллектуального капитала, который в последующем влияет на финансовый результат и деятельность компании в целом.
Bontis et. (1999) предлагают модели экономической добавленной стоимости (Economic Value Added model, EVA model) и рыночной добавленной стоимости (Market Value Added model, MVA model) как финансовую оценку стоимости интеллектуального капитала. Под экономической добавленной стоимостью понимается разница между выручкой компании и суммой операционных расходов, налогов и затрат на капитал, в то время как рыночная добавленная стоимость определяется как разница между тем, что инвестор вложил в компанию, и тем, что он может получить, продав акции данной компании. Предполагается, что EVA представляет собой гораздо более точную оценку эффективности деятельности компании, чем такие привычные показатели как ROE, ROA и др., вследствие того, что как раз учитывают и нематериальные активы компании, тем самым более адекватно представляя процесс создания стоимости. Однако стоит понимать, что данный метод учета интеллектуального капитала опять же никак не обращается к феномену интеллектуального капитала напрямую. EVA лишь представляет отдачу на интеллектуальный капитал, однако никак не измеряет его (Bontis et., 1999). В связи с этим, она может выступать лишь как более усовершенствованная зависимая переменная в процессе оценки взаимосвязи интеллектуального капитала и эффективности деятельности компании, ее финансового результата.
Одним из первых методов оценки интеллектуального капитала не только «напрямую», но и в денежном выражении был метод Technology Broker, предложенный Brooking (1996). Brooking (1996) определяет четыре составляющих интеллектуального капитала компании — рыночные активы (точнее, потенциал, который получает компания за счет таких нематериальных активов, как бренды, контракты и соглашения и др.), человеческие активы (способности к решению проблем, коллективные компетенции и др.), интеллектуальная собственность и инфраструктурные активы (Bontis, 2000). Изначально компании предлагается ответить на 20 вопросов, с целью определить то, насколько компания сфокусирована на интеллектуальном капитале. Затем, после такой «диагностической стадии» компания отвечает на 178 вопросов, каждый из которых относится к той или иной категории, определенной Brooking (1996). На основе ответов компании на данный опрос формируется оценка интеллектуального капитала (с помощью затратного, рыночного или доходного методов). Хотя, по сравнению с вышеописанными методами, Technology Broker предоставляет прямую оценку интеллектуального капитала компании, что очень ценно, такой подход имеет несколько ограничений. Во-первых, возникает серьезная проблема с доступностью данных, получить ответы от компаний в достаточном количестве для дальнейшего исследования, результаты которого впоследствии можно экстраполировать на большое количество компаний, достаточно проблематично. Иными словами, очень трудно получить репрезентативную выборку с полным охватом всех необходимых данных, процесс сбора данных такого типа является высокотрудоемким и требует значительного временного и человеческого ресурса. Еще одной проблемой этого метода можно назвать то, что получаемые с помощью Technology Broker результаты основываются на субъективных оценках менеджмента всех процессов в компании, связанных с интеллектуальным капиталом, а значит объективность результатов, полученных с помощью Technology Broker, остается под вопросом. Также достаточно сложным является процесс перевода полученных качественных данных в некие количественные показатели.
Другой метод оценки интеллектуального капитала, один из самых ранних,- метод Scandia Navigator, описанный Edvinsson, Malone (1997), который, в отличие от последнего рассмотренного нами, предоставляет более объективную оценку. Согласно этому методу, интеллектуальный капитал состоит из человеческого капитала (навыки, опыт, знания работников) и структурного капитала (все, что обеспечивает эффективность использования человеческого капитала). Отчет по интеллектуальному капиталу компании, составленный по методу Scandia Navigator, включает 112 базовых критериев, оценивающих интеллектуальный капитал: например, используются такие показатели, как выручка на одного работника, процент работников с ученой степенью, средний возраст патента, расходы на тренинги для работников и т.д. Как уже отмечалось выше, такой метод оценки интеллектуального капитала позволяет получать гораздо более объективные результаты, т.к. основывается непосредственно на результатах деятельности той или иной компании. Однако для оценки всего многообразия критериев, используемых в Scandia Navigator, необходимо использовать информацию не только из формализованных финансовых отчетов компании, но и из годовых отчетов и другой нефинансовой информации, раскрытой в публичных источниках. В связи с этим из анализа автоматически исключаются некрупные компании, раскрывающие небольшое количество нефинансовой информации. Данный подход к оценке стоимости интеллектуального капитала более применим к анализу небольшого пула компаний, а также в целях репортинга для некоторой определенной компании. Однако если цель исследования заключается в оценке взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании, применение такого подхода может вызвать значительные затруднения ввиду необходимости обработки огромных массивов неформализованных данных.
Еще один схожий метод оценки интеллектуального капитала был предложен Sveiby (1997) и получил название Intangible Asset Monitor Approach. Данный подход основан на трех нематериальных активах компании (внешняя структура, внутренняя структура и индивидуальные компетенции тех работников, которые принимают непосредственно важные и стратегические решения в компании) и трех критериях оценки каждого из уже перечисленных нематериальных активов (рост и обновление, эффективность и стабильность). Intangible Asset Monitor Approach по своему характеру схож со Skandia Navigator и Technology Broker, рассмотренными нами ранее — данный подход также предполагает глубокий анализ каждой рассматриваемой компании в отдельности, что не совсем подходит для исследований, предполагающих использование крупных выборок компаний.
Одним из самых популярных методов оценки интеллектуального капитала в целях исследования его влияния на результат деятельности компании является Value Added Intellectual Coefficient (VAIC), предложенный Pulic (2000, 2003, 2005). В отличие от рассмотренных нами ранее методов приведения интеллектуального капитала к некоторой стоимости, модель VAIC изначально была нацелена на ее использование в дальнейшем в качестве непосредственного объяснения эффективности деятельности компании и ее финансового результата. VAIC является индикатором того, насколько добавленная стоимость, произведенная компанией, основывается на интеллектуальном капитале (Stahle et., 2011). Процесс расчета VAIC происходит следующим образом:
где ICE — эффективность интеллектуального капитала (intellectual capital efficiency), в некоторой литературе также обозначается как VAIN
CEE — эффективность вложенного капитала (capital employed efficiency), в некоторой литературе также обозначается как VACA
HCE — эффективность человеческого капитала (human capital efficiency) — в некоторой литературе также обозначается как VAHU
SCE — эффективность структурного капитала (structural capital efficiency) — в некоторой литературе также обозначается как STVA
HC — человеческий капитал (human capital)
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
SC — структурный капитал (structural capital)
CE — вложенный капитал (capital employed)
VA — добавленная стоимость (value added).
Таким образом, VAIC представляет собой относительную меру интеллектуального капитала, позволяющую сравнивать различные компании между собой, однако не предоставляет какого-либо абсолютного стоимостного значения интеллектуального капитала. В качестве «прокси» для человеческого капитала предлагается использовать общие расходы на зарплату. Добавленная стоимость измеряется доходами и расходами, которые генерирует компания: VA = операционная прибыль + расходы на зарплату и социальное обеспечение + списания активов + амортизация активов. Структурный капитал определяется как разница между добавленной стоимостью и человеческим капиталам. В формуле VAIC необходимо учитывать и эффективность вложенного капитала (CEE, VACA), так как все-таки интеллектуальный капитал не может генерировать стоимость без материальных вложений.
К плюсам использования VAIC как метода оценки интеллектуального капитала можно отнести относительную простоту и «доступность» этого метода, так как все используемые показатели — показатели формализованной финансовой отчетности, которую являются объективными мерами, а не субъективными оценками. В связи с этим исследователь получает возможность сравнивать VAIC разных компаний между собой, что как раз и необходимо в целях выявления взаимосвязи между интеллектуальным капиталом и результатом деятельности компании. В отличие от рассмотренных нами ранее методов, данные для определения VAIC для компаний, оперирующих на развивающихся рынках, доступны в гораздо большем объеме, так как данный метод не предполагает оценку дополнительно раскрытой нефинансовой информации, анализ которой может потребовать значительного вовлечения ресурсов и времени. Более того, данный метод позволяет включать в анализ фирмы, которые не являются публичными и для которых информация о рыночных оценках недоступна.
Однако, все перечисленные выше преимущества VAIC сами под собой уже подразумевают и некоторые недостатки и сложности. Во-первых, VAIC не представляет никакой стоимостной оценки интеллектуального капитала, этот показатель полезен лишь в сравнении с аналогичным показателем по другим компаниям. Во-вторых, Stahle et. (2011) отмечают, что хотя, казалось бы, в VAIC включаются компоненты интеллектуального капитала (человеческий капитал и структурный капитал), сам расчет VAIC основывается только на финансовых показателях и, по сути, не включает в себя напрямую то, что действительно связано с интеллектуальным капиталом компании. Так как компоненты интеллектуального капитала измеряются в данном случае в финансовых терминах и, более того, предполагается линейная взаимосвязь, которая никак не подтверждается аналитически, сама связь между интеллектуальным капиталом и VAIC может теряться (Stahle et al., 2011). Также структурный капитал определяется просто как разница между добавленной стоимостью и человеческим капитал — данный способ расчета структурного капитала не предполагает никаких детерминант структурного капитала, на основе которых ведутся вычисления, в связи с чем рассчитанный структурный капитал является очень приблизительным «прокси» для действительного структурного капитала. Все перечисленные несовершенства показателя VAIC говорят о недостаточности аналитической и теоретической базы под ним в терминах интеллектуального капитала.
Стоит помнить, что VAIC в первую очередь нацелен на определение именно эффективности использования интеллектуального капитала компании, а не измеряет сам интеллектуальный капитал. Возможно, простота, за которую некоторые исследователи критикуют VAIC, является результатом компромисса между теоретической обоснованностью использования тех или иных показателей в качестве компонентов интеллектуального капитала и возможностью получения объективных данных для большого количества компаний. Так как каким бы теоретически обоснованным не был бы показатель, измеряющий интеллектуальный капитал, если его расчет для большой выборки компаний и проведение масштабного исследования представляется затруднительной задачей, такой показатель имеет достаточно мало практической значимости. В связи с этим VAIC является одним из самых популярных среди исследователей инструментов анализа взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании.
Nimtrakoon (2015) предлагает модифицированную версию VAIC — Modified Value Added Intellectual Coefficient (MVAIC). Данная модификация заключается в том, что в формировании показателя также участвует и Relational Capital, «прокси» для которого выступают маркетинговые затраты. Определение значения MVAIC происходит исходя из логики, приведенной ниже:
где RC — капитал «отношений» (relational capital), измеряемый через маркетинговые затраты,
RCE — эффективность капитала «отношений»,
ICE, CEE, VA — то же, что и в уравнении (1).
Таким образом, Nimtrakoon (2015) отвечает на критику показателя VAIC тем, что в расчете своего показателя MVAIC использует еще один источник генерирования стоимости — капитал «отношений», который включает в себя все взаимоотношения фирмы с ее контрагентами и клиентами и считается одним из компонентов интеллектуального капитала компании.
Еще один подход к оценке интеллектуального капитала, который мы рассмотрим, — подход, предложенный Sydler et. (2014). Согласно данному подходу, интеллектуальный капитал компании — результат того, что компания несет расходы на человеческий капитал, структурный капитал и капитал «отношений», которые теперь не воспринимаются расходами, а считаются инвестициями компании в свой интеллектуальный капитал. В качестве прокси для человеческого капитала, структурного капитала и капитала «отношений» предлагаются такие показатели, как общие расходы на персонал (для того, чтобы поддерживать высокий уровень нанятых кадров, компании необходимо платить работникам высокую заработную плату, проводить тренинги), расходы на исследования и разработки (расходы на R&D тесно связаны с созданием патентов, технологий, которые, в свою очередь, включаются в структурный капитал), расходы на маркетинг и рекламу (высокие расходы на маркетинг ассоциируются с крепкими отношениями с клиентами), соответственно [Ilyin (2014)]:
где H — общие затраты на персонал,
S — расходы на исследования и разработки
R — затраты на маркетинг и рекламу
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Таким образом, интеллектуальный капитал, согласно данному подходу, представляет из себя часть аккумулированных расходов за текущий период и несамортизированный остаток интеллектуального капитала прошлого периода:
где α — показатель аккумулирования IE (варьируется в пределах от 0 до 1)
δ — показатель амортизации интеллектуального капитала (варьируется в пределах от 0 до 1)
За темп роста расходов на интеллектуальный капитал предлагается брать безрисковую ставку процента, соответствующую стране, на рынке которой компания ведет свою деятельность. Подставляя значения в формулу для et. (2014), получает следующую формулу для определения интеллектуального капитала согласно вышеописанному подходу:
где g — темп роста расходов на интеллектуальный капитал.
Одним из важнейших преимуществ применения подхода Sydler et. (2014) к оценке интеллектуального капитала компании является то, что, в отличие от рассмотренных нами выше методов, данный подход учитывает и заключает в себе сам процесс формирования интеллектуального капитала фирмы (Ilyin, 2014). Также стоит отметить, что в качестве прокси для компонентов интеллектуального капитала используются объективные финансовые показатели, данные по которым могут быть найдены и обработаны для широкого спектра компаний даже на развивающихся рынках.
.4 Исследования взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании
Далее мы перейдем к рассмотрению уже проведенных на данный момент исследований взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компаний. Существует большое количество результатов, полученных на основе анализа компаний, которые ведут свою деятельность на развитых рынках. На развивающихся рынках это поле исследований только набирает обороты, что представляет большой интерес.
Стремление строить исследования на развитых и развивающихся рынка в отдельности связано со спецификой самого интеллектуального капитала — здесь различия между странами определяются не только степенью развития финансовых рынков, экономических и правовых институтов и т.д. Как мы отмечали выше, первичным звеном интеллектуального капитала является человеческий капитал, а значит, сама концепция интеллектуального капитала базируется на работниках компании, их опыте и знаниях. Данные «показатели» могут достаточно сильно различаться в виду культурных особенностей, разностей систем образования, подходов в управлении, а также разностей восприятия культуры трудовой деятельности. Также в интеллектуальном капитале существует такая компонента, как взаимоотношения с клиентами, контрагентами — она тоже в сильной степени зависит от общего уровня доверия в стране, как между представителями бизнеса, так и доверия между потребителем и производителем, от культуры взаимодействия и ведения бизнес деятельности в целом. Таким образом, результаты, полученные для стран с развитой экономикой, политической системой и институтами, должны отдельно тестироваться и на развивающихся странах, а результаты должны быть сопоставлены.
Мы начнем с обзора результатов, полученных для компаний, оперирующих на развитых рынках. Zeghal и Maaloul (2010) применили метод VAIC, описанный нами выше, в целях выявления взаимосвязи между интеллектуальным капиталом компании и финансовыми и экономическими результатами деятельности компании. Результаты авторов основываются на выборке из 300 компаний Англии, представляющих 39 различных индустрий, которые были поделены на три группы — высокотехнологичные компании, традиционные и компании сектора предоставления услуг. Zeghal и Maaloul (2010) обнаружили, что более высокий коэффициент VAIC ассоциируется с более успешным экономическим результатом деятельности (прокси для которого — маржа операционный прибыли), финансовым результатом (прокси для которого — ROA) вне зависимости от сектора, в котором ведет деятельность та или иная компания. Однако взаимосвязь VAIC и разрыва между балансовой и рыночной стоимостью компании оказалась значимой только для высокотехнологичных компаний. Таким образом, описанные выше результаты являются индикатором того, что интеллектуальный капитал способен в значительной степени способствовать снижению издержек компании, но инвесторы воспринимают интеллектуальный капитал как источник создания стоимости только внутри высокотехнологичных компаний. Clarke et. (2011) были первыми, кто провел исследование взаимосвязи интеллектуального капитала, в качестве прокси для которого была также использована модель VAIC, и результатов деятельности компании на примере рынка Австралии. При этом они так же, как и Zeghal и Maaloul (2010), пришли к положительным выводам о данной взаимосвязи. Однако Clarke et. (2011) отмечают, что хотя инвесторы до сих пор склонны делать уверенные «ставки» на финансовые и материальные активы, не стоит полностью игнорировать влияние интеллектуального капитала на деятельность компании (значимость которого они подтвердили), а работники являются наиболее ценными активами компании при борьбе за конкурентное преимущество на рынке.
Bollen et. (2005) использовали в своем исследовании данные опроса 41 фармацевтических компаний Германии. Одним из результатов данной работы является то, что человеческий капитал усиливает влияние структурного капитала и капитала отношений на результаты деятельности компании, и наоборот. Это подтверждает сильную взаимосвязь компонентов интеллектуального капитала и то, что наиболее эффективно они работают только в комбинации между собой, о чем мы говорили выше. Однако авторы отмечают, что «посредником» между интеллектуальным капиталом и результатами деятельности фирмы является интеллектуальная собственность, т.к. им удалось обнаружить четкую взаимосвязь между интеллектуальной собственностью и финансовыми результатами фирмы, а вот влияние человеческого, структурного капиталов капитала отношений на результаты деятельности компании скорее всего происходит посредством именно интеллектуальной собственности.
В то время, как авторы рассмотренных уже нами исследований использовали традиционные методы оценки интеллектуального капитала в целях выявления взаимосвязи между ним и результатами деятельности, Orens et. (2009) рассмотрели зависимость результатов деятельности от раскрытия интеллектуального капитала на веб-ресурсах компаний Западной Европы (Бельгии, Франции, Германии и Нидерланд) на основе самостоятельно созданного индекса раскрытия информации об интеллектуальном капитале. Данное исследование позволило прийти к выводу о том, что более высокий уровень раскрытия информации об интеллектуальном капитале ведет к более низкому уровню информационной асимметрии, более низкими затратам на капитал и ставкам процента по заемным средствам, в целом — к более высокой стоимости компании в случае публичных компаний из стран континентальной Европы.
Wang (2008) исследовал влияние интеллектуального капитала в целом и его компонентов в отдельности исключительно на рыночную стоимость американских компаний из сектора электроники, т.е. на оценки инвесторами той или иной компании. Это позволило сделать выводы о том, насколько инвесторы ценят интенсивные по интеллектуальному капиталу компании, какими и являются компании сектора электроники. Wang (2008) говорит о том, что в настоящее время происходит значительное смещение ценности от материальных активов к интеллектуальному капиталу, который обеспечивает компании конкурентное преимущество и долговременную устойчивость, что отражается в оценках данной компании инвесторами (иными словами, в более высокой рыночной стоимости). Компании сектора электроники являются более интенсивными по интеллектуальному капиталу, в связи с чем только 47% стоимости компании объясняется ее финансовыми активами, поэтому можно сделать вывод о том, что в американских компаниях сектора электроники происходит высокоактивный процесс использования интеллектуального капитала в целях создания более высокой рыночной капитализации.
Далее мы обсудим исследования, проведенные на развивающихся рынках. Группа развивающихся стран очень неоднородна, страны имеют большие различия между собой в экономическом, социальном, культурном контекстах, в связи с чем представляется важным тестировать гипотезы о связи интеллектуального капитала и результата деятельности фирмы для каждой страны в отдельности, так как зачастую экстраполировать результаты, полученные на основе данных из одной развивающейся экономики, на другую развивающуюся экономику невозможно.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Chen et. (2005) используют в своем исследовании выборку, состоящую из публичных Тайванских компаний. Авторы исследуют влияние интеллектуального капитала на два показателя — отношение рыночной стоимости компании к балансовой стоимости капитала и финансовый результат (в качестве индикаторов финансового результата используются ROA, ROE и темп роста выручки). Независимыми переменными являются VAIC и его компоненты, а также затраты на исследования и разработки и затраты на маркетинг (в целях учета отношений, который, как уже говорилось выше, не включен в расчет VAIC). Chen et al. (2005) приходят к выводу о том, что интеллектуальный капитал можно назвать важным стратегическим активом компании, так как он помогает компании поддерживать ее конкурентное преимущество на рынке, при этом ведя к более высокой прибыльности бизнеса (вывод, основанный на анализе влияния интеллектуального капитала на финансовый результат компании) и к более высокой оценке инвесторов (вывод, основанный на анализе влияния интеллектуального капитала на отношение рыночной стоимости и балансовой стоимости капитала). Это согласуется и с мнением Kaplan, Norton (2004) о том, что насколько бы не была богата природными ресурсами, если она не старается развивать человеческий ресурс и потенциал, она не сможет добиться высоких темпов роста, высокого уровня дохода на душу населения и т.д. Таким образом, инвестициям в интеллектуальный капитал должно придаваться не меньше значения, чем капитальным инвестициям. Полученные результаты подтверждаются исследованием Shiu (2006), которое так же основано на публичных компаниях Тайвани. Shiu (2006) обнаруживает значимую положительную взаимосвязь между VAIC компании и ее оценкой инвесторами (market-to-book ratio) и ROA.
Результаты, полученные Tan et. (2007), также стоят в одной линии с результатами, полученными в исследовании Chen et. (2007) изучали взаимосвязь интеллектуального капитала, который включен в модель через VAIC, и следующими индикаторами результата деятельности компании — ROE, EPS и годовой доходностью на акцию. Общая выборка, состоящая из 150 компаний, котирующихся на Сингапурской бирже, была разделена на четыре подвыборки в зависимости от того, в каком секторе ведет свою деятельность компании — промышленность (manufacturing), продажи (trade), предоставление услуг (services) или же недвижимость (property-related). Результаты данного исследования говорят нам о том, что наблюдается четкая положительная взаимосвязь между интеллектуальным капиталом компании и результатами ее деятельности, причем более высокий вклад интеллектуального капитала наблюдается в property-related секторе и в сфере предоставления услуг. То, насколько компания эффективно используют свой интеллектуальный капитал, формирует конкурентное преимущество этой компании (Tan et., 2007).
Nimtrakoon (2015) устремляет свой взгляд на высокотехнологичные компании из стран АСЕАН, используя при этом в качестве индикатора интеллектуального капитала MVAIC, уже описанный нами ранее. Согласно данному исследованию, значительных различий по показателю MVAIC между пятью странами группы АСЕАН, а именно Индонезией, Малайзией, Филиппинами, Сингапуром и Таиландом, не существует, для всей выборки подтверждается гипотеза о том, что более высокий интеллектуальный капитал компании ассоциируется с более высокой рыночной стоимостью компании и более привлекательным финансовым результатом данной компании. При этом, наиболее значимым компонентом интеллектуального капитала оказывается человеческий капитал, «опережая» структурный капитал и капитал «отношений» (Nimtrakoon, 2015). Данные результаты соответствуют результатам, полученным Appuhami (2007), о том, что для финансового сектора Таиланда справедливо утверждение о том, что более высокий уровень развития интеллектуального капитала сопоставляется с более высокими капитальными доходами инвесторов, а также результатам, полученным Young et. (2009), о том, что для финансового сектора Азии человеческий капитал, как один из компонентов интеллектуального капитала, является одним из важнейших драйверов стоимости.
Еще одно исследование, проведенное на развивающихся рынках, на которое стоит обратить внимание — анализ, проведенный Ilyin (2014). Выборка состоит из стран группы БРИКС, однако стоит отметить, что примерно на 93% данная выборка состоит из китайских компаний, что не позволяет отойти от некоего «азиатского фокуса» во всем ряду исследования зависимости между интеллектуальным капиталом и результатом деятельности компаний на развивающихся рынках. Разные вариации модели оцениваются отдельно на трех подвыборках (интенсивные по интеллектуальному капиталу компании, неинтенсивные по интеллектуальному капиталу компании, общая выборка). Важным отличием от всех ранее рассмотренных нами исследований является то, что для определения интеллектуального капитала используется не только концепция VAIC, но и подход, предложенный Sydler et. (2014), описанный нами выше. В качестве индикаторов финансового результата компании выбраны ROA, спрэд EVA, Residual Income, в качестве показателей экономической эффективности — EBIT/Sales, NI/EBIT, в качестве показателя оценки инвесторов — market-to-book ratio. Также исследуется зависимости между интеллектуальным капиталом и затратами на капитал. Результаты данного исследования однозначно подтверждают положительную взаимосвязь между интеллектуальным капиталом и финансовым результатом компании. Также была выявлена значимая положительная взаимосвязь между операционной маржой компании и интеллектуальным капиталом компании в случае, если он определяется с помощью метода VAIC. Что касается различий между результатами, полученными на основе разных подвыборок, выводы автора говорят о том, что интенсивные по интеллектуальному капиталу компании имеют больший эффект на финансовый результат от интеллектуального капитала. Однако не найдено подтверждение тому, что компании с более высоким интеллектуальным капиталом более высоко оцениваются рынком. Возможной причиной этого может быть то, что на развивающихся рынках капитала стоимость ценных бумаг может очень сильно варьироваться в зависимости от экономических, социальных, политических и других факторов, которые от самой компании не зависят.
Как мы видим из обзора исследований в области взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании в разных ее аспектах (финансовом, экономическом или же биржевом), большинство исследований подчеркивают значимость интеллектуального капитала для выгод самой компании и ее оценок инвесторами. Как уже было отмечено в обзоре методов оценки интеллектуального капитала, метод VAIC является наиболее широко используемым в данной сфере исследований. Однако результаты, полученные с помощью альтернативных методов, только подчеркивают значимость интеллектуального капитала для компании, процесса создания стоимости внутри нее. Более очевидно эта взаимосвязь прослеживается в компаниях высокотехнологичных отраслей (фармацевтическая, информационные технологии, наукоемкое производство, телекоммуникации и др.). Значимость положительного влияния интеллектуального капитала компании на результаты ее деятельности наблюдается как в развитых странах, так и в странах с еще только развивающимся рынком. На основании проведенного обзора исследований можно заключить, что если исследования обсуждаемой нами проблематики на развитых рынках охватывают достаточно широкий спектр стран — это и рынок США, и рынок Англии, и компании континентальной Европы, Австралии, то исследования на развивающихся рынках имеют некоторый «азиатский» фокус — рынки Тайвани, Сингапура, Китая, Таиланда, Малайзии, Филиппин и др. Это свидетельствует о значимости и актуальности исследований взаимосвязи интеллектуального капитала и финансовых результатов фирм на развивающихся рынках с другими культурными, национальными и рыночными особенностями. Поле исследований этой взаимосвязи до сих пор развивается высокими темпами и привлекает интерес ученых со всего мира: если на рубеже тысячелетий главной тенденцией было исследование именно подходящих методов оценки интеллектуального капитала в целях его раскрытия компаниями, то теперь уже фокус исследований сместился к построению связи между интеллектуальным капиталом и выгодами, которые компания может получать от него.
В таблице 1 и таблице 2 (см. приложения) систематизированы методы и результаты всех исследований, описанных выше.
Глава 2. Постановка гипотез, методология .1 Постановка гипотез
В данной части работы мы перейдем к постановке исследовательских гипотез, которые буду тестироваться далее. Как уже было отмечено в части обзора предыдущих исследований, интеллектуальный капитал представляет собой значительный нематериальный актив компании, однако существующие стандарты финансового учета игнорируют концепцию интеллектуального капитала как такового. В то же самое время компании призваны вести свою деятельность в среде, основанной на знаниях и информации (Stewart, 1997) и сильно зависимой от них. Интеллектуальный капитал представляет собой уникальную комбинацию всех знаний, компетенций, профессиональной экспертизы и накопленного опыта внутри компании, а также всех систем, процессов и структур, которые помогают данным знаниям и т.д. генерировать стоимость.
Развитый интеллектуальный капитал компании ведет к более эффективным управлению, принятию стратегических решений, к более новаторскому и инновационному подходу к решению возникающих проблем, к более устойчивым связям с контрагентами и т.д. Таким образом, развитый интеллектуальный капитал становится источником неоспоримого и уникального конкурентного преимущества для компании, что ведет к более успешным финансовым результатам компании. Данный вывод был подтвержден результатами, полученными на развитых рынках: на примере публичных компаний Австралии (Clarke et al., 2011), Англии (Zeghal, Maaloul, 2010) и др. Также к аналогичным выводам приходили исследователи, анализирующие компании, ведущие свою деятельность на развивающихся рынках: на примере компаний Тайвани (Shiu (2006) и Chen et al. (2005), компаний Сингапура (Tan et al., 2007), компаний стран АСЕАН (Nimtrakoon, 2015) и стран БРИКС (Ильин Д.С., 2014) и др. Таким образом, наша первая исследовательская гипотеза звучит следующим образом:
H1: Интеллектуальный капитал имеет значимое положительное влияние на финансовые результаты компаний
Далее рассмотрим вклады отдельных компонентов интеллектуального капитала в рамках модели VAIC — человеческого капитала и структурного капитала. Если человеческий капитал представляет запас всех знаний, навыков и опыта, которые имеют работники данной компании, то структурный капитал представляет собой все механизмы внутри компании, которые помогают человеческому капиталу создавать стоимость. Таким образом, человеческий и структурный капиталы как компоненты интеллектуального капитала должны находиться в тесном взаимодействии для достижения наиболее эффективного результата. Однако первичным звеном в этом взаимодействии все-таки должен быть человеческий капитал, так как без развитого человеческого капитала внутри организации присутствие каких бы то ни было эффективных и высокотехнологичных механизмов в составе структурного капитала не сможет создать стоимость и привести к каким-либо значимым финансовым результатам. Также многие исследователи отмечают, что человеческий капитал является наиболее значимым компонентом интеллектуального капитала в процессе его влияния на финансовые результаты — Clarke et al. (2010), Bollen et al. (2005), Shiu (2006), Nimtrakoon (2015) и др. Таким образом, наша вторая исследовательская гипотеза звучит следующим образом:
H2: Наиболее значимым по вкладу в финансовые результаты компаний компонентом интеллектуального капитала является человеческий капитал
.2 Методология .2.1 Выборка и данные
Исследование взаимосвязи интеллектуального капитала и финансового результата компаний в данной работе проводится на примере такого развивающегося рынка как Россия. Стартовой точкой в формировании выборки для исследования был определен Индекс широкого рынка Московской биржи (MICEXBMI), базой для расчета которого являются сто ценных бумаг российских компаний-эмитентов, отобранных на основании определенных критериев ликвидности, капитализации и доли акций, находящихся в свободном обращении. Далее, из анализа исключались компании финансового сектора в силу особой специфики их деятельности. Рассматриваемый временной период ограничен периодом с 2010 по 2014 год. Нижняя граница периода выбрана таким образом, чтобы элиминировать эффект экономического кризиса, наблюдавшийся в России особенно остро в 2008-2009 года. Верхняя же граница обусловлена доступностью наиболее актуальной финансовой информации на момент написания данной работы. Таким образом, из выборки также исключались компании с недоступными по большинству выбранных временных периодов данными. Далее, из анализа также исключались наблюдения, которым соответствовало отрицательное значение собственного капитала компании. В результате была сформирована выборка, состоящая из 73 компаний (отраслевой состав выборки представлен на рис.2). Общий массив используемых данных насчитывает 334 компания-год наблюдения.
Источником всех данных формализованной отчетности (например, данных по чистой прибыли, активам, капиталу, заемных средствам и т.д.) были получены с помощью базы данных Bloomberg. Данные по вознаграждениям топ-менеджмента компаний (совета директоров и правления) были собраны из годовых и ежеквартальных отчетов эмитентов, опубликованных в открытом доступе на сайтах компаний в сети Интернет.
Рисунок 2. Отраслевой состав выборки. Источник: расчеты автора
2.2.2 Формирование показателя VAIC в рамках данного исследования
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
На основе проведенного обзора существующих методов оценки интеллектуального капитала, а также существующих на данный момент баз данных, содержащих информацию о российских компаниях, в целях данного исследования для аппроксимации интеллектуального капитала была выбрана модель VAIC. Как уже было отмечено выше, хотя данная модель и не предлагает никакой стоимостной оценки интеллектуального капитала компании, она позволяет сопоставлять компании между собой, что соответствует целям данного исследования. Для большей наглядности ниже представлена схема формирования компонентов, участвующих в построении VAIC, которые с теоретической точки зрения уже были описаны нами в обзоре исследований (см. рис.3).
Рисунок 3. Схема формирования VAIC в рамках данного исследования
В качестве «прокси» для человеческого капитала используются данные по вознаграждениям топ-менеджмента (совета директоров и правления) компаний. В исследованиях, о которых мы уже говорили в части обзора литературы, как «прокси» для человеческого капитала предлагается использовать общие расходы компании на ее работников. Такой подход может быть оправдан простотой получения таких данных как общие расходы на работников из баз, обобщающих данные по многим компаниям. Также данный подход может быть применим, если исследования строятся на выборке, состоящей только из компаний наукоемких высокотехнологичных отраслей — большинство представителей персонала таких организаций обладает запасом высокоэффективного человеческого капитала капитала. Однако по нашему мнению, уместным усовершенствованием модели VAIC будет использование в качестве «прокси» для человеческого капитала только вознаграждения ключевого персонала компании, а именно топ-менеджмента. Именно члены совета директоров и правления компаний принимают значимые для организации стратегические решения, осуществляют функцию управления и надзора. В связи с этим высший управленческий слой компании является концентрацией ее человеческого капитала. Таким образом, использование вознаграждений топ-менеджмента позволяет избежать «разводнения» понятия человеческий капитал, которое возникает в случае использования всего фонда оплаты труда, который в себя включает абсолютно все расходы на персонал, в том числе на неквалифицированный труд.
Добавленная стоимость стандартно рассчитывается как сумма операционной прибыли компании, ее расходов на персонал и амортизационных расходов. Структурный капитал, в свою очередь, вводится в модель VAIC как разница между добавленной стоимостью и оцененным человеческим капиталом компании. Как уже отмечалось выше, это является слабостью модели VAIC, так как для структурного капитала не предлагается никакой «прокси», чтобы оценить его напрямую. Так как структурный капитал представляет из себя механизмы и технологии, позволяющие человеческому капиталу генерировать стоимость внутри компании, структурный капитал можно аппроксимировать затратами компании на информационные технологии и специализированные системы, однако далеко не все компании настолько подробно раскрывают структурный состав своих затрат. В связи с этим такой подход не может быть применен для большого количества компаний, так как такой информации специализированные базы данных не имеют. Наконец, во вложенном капитале учитываются собственные (капитал) и заемные средства компании.
Далее, для получения более простых для интерпретации и понимания результатов оценок моделей компоненты VAIC, а именно — эффективность человеческого капитала (HCE), эффективность структурного капитала (SCE) и эффективность вложенного капитала (CEE) — были прологарифмированы. Такое преобразование является монотонным и не может повлиять на результаты исследования, однако позволяет судить о влияние не абсолютных изменений значений компонентов модели VAIC, а относительных изменений, что способствует удобству интерпретации и визуализации коэффициентов, которые будут получены в ходе оценки моделей.
.2.3 Описание переменных
В целях выявления зависимости между интеллектуальным капиталом компаний и их финансовыми результатами оценивается регрессионная модель, в которую входят переменные, описанные ниже (см. табл. 3). Помимо главных объясняющих переменных, о которых уже шла речь выше, в модель также включены четыре контрольные переменные в целях того, чтобы элиминировать влияние на объясняемую переменную, возникающее от посторонних эффектов помимо изменений значений главных объясняющих переменных.
Таблица 3. Описание используемых в регрессионной модели переменных
Глава 3. Результаты .1 Анализ данных
Начнем анализ имеющихся данных по используемым в модели переменным с рассмотрения описательных статистик, которые приведены в таблице 4. Как уже отмечалось выше, по всем переменным было собрано 334 компания-год наблюдений. В первую очередь обратим внимание на объясняемую переменную ROA, отражающую финансовый результат компании. Как видим, во всем массиве данных есть и компании, получавшие в определенные периоды чистый убыток, так как минимум по данной переменной является отрицательным. Однако нам кажется, что это не является индикатором систематической неспособности компании генерировать прибыль, т.к. компании с отрицательными значениями капитала (т.е. компании, имеющие систематические убытки), были исключены из выборки. В среднем же, компании, попавшие в выборку, имеют рентабельность активов на уровне примерно 5,7%. Что касается компонентов интеллектуального капитала, показатель эффективности человеческого капитала имеет достаточно большой разброс — от 1,896 до 13 035,3, причем среднее значение гораздо ближе к минимуму. Наблюдения с высокими значениями данного показателя были проанализированы на предмет ошибок в измерении, которых обнаружено не было. Также впоследствии данная проблема была элиминирована с помощью логарифмирования переменных, относящихся к компонентам модели VAIC. То же касается и смещения среднего значения по эффективности структурного капитала к максимуму. Важно отметить, в выборке присутствуют компании с совершенно различной структурой капитала — есть и фирмы, не использующие долговое финансирование, и компании, демонстрирующие достаточно высокие показатели финансового рычага.
Таблица 4. Описательные статистики по используемым в модели переменным. Источник: расчеты автора
Далее рассмотрим диаграммы рассеяния, представленные на рисунках 4-7, которые на основании визуального анализа позволят сделать первые выводы о зависимости между финансовыми результатами компаний и компонентами модели VAIC — интеллектуальным капиталом (в том числе человеческим капиталом и структурным капиталом в отдельности) и вложенным капиталом. Как видно из диаграммы рассеяния, изображенной на рисунке 4, более высокая эффективность интеллектуального капитала ассоциируется с более высокими показателями финансового результата. Что касается компонентов интеллектуального капитала в отдельности, из диаграммы рассеяния, описывающей зависимости эффективности человеческого капитала и финансового результата компании (см. рисунок 5), можно сделать также вывод о том, что более высокая эффективность человеческого капитала ассоциируется с лучшими финансовыми результатами. Однако в случае структурного капитала на основании диаграммы рассеяния (см. рисунок 6) на данном этапе анализа сложно сделать однозначный вывод о направлении зависимости между данным компонентом интеллектуального капитала и финансовым результатом. Данные выводы согласуются с исследовательскими гипотезами, выдвинутыми ранее. Также отметим, что наблюдается положительная взаимосвязь между финансовыми результатами и другим компонентом модели VAIC — эффективностью вложенного капитала (см. рисунок 7). Полученные на основе визуального анализа выводы предстоит проверить далее в ходе оценки регрессионной модели.
Далее, необходимо протестировать данные на наличие возможных проблем, наличие которых может приводить к неверным выводам на основе полученных результатов оценки моделей — мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Для проверки данных на мультиколлинеарность были рассчитаны показатели VIF (variance inflation factor) — результаты представлены в таблице 5. На основе полученных результатов, можно сделать вывод о том, что в данных не наблюдается проблемы мультиколлинеарности, так как VIF по всем переменным существенно меньше 10.
Таблица 5. Показатели VIF по используемым переменным. Источник: расчеты автора
Также был проведен LR-тест, проверяющий наличие гетероскедастичности в панельных данных, на основании которого был сделан вывод о необходимости использования робастных стандартных ошибок (результаты теста: LR = 274,02, p-value = 0,0000 при нулевой гипотезе о гомоскедастичности — что говорит о наличии гетероскедастичности в данных) в ходе будущей оценки регрессионной модели для получения корректных результатов.
Тест Вулдриджа, проверяющий наличие автокорреляции в панельных данных, показал отсутствие автокорреляции в данных (результаты теста: F = 0,852, p-value = 0,3591 при нулевой гипотезе об отсутствии автокорреляции), что говорит об отсутствии необходимости борьбы с данной проблемой.
.2 Результаты оценки регрессионной модели
интеллектуальный капитал персонал стоимость
В целях выявления зависимости между интеллектуальным капиталом компании и ее финансовым результатом оценивается модель со случайными эффектами с использованием робастных ошибок с помощью обобщенного метода наименьших квадратов. Использование модели со случайными эффектами (RE-модели) является некоторым компромиссом между двумя другими полярными вариантами — модели сквозной регрессии (pool-модели), которая предполагает гомогенность всех оцениваемых коэффициентов, и модели с фиксированными эффектами (FE-модели), которая предполагает собственные константы для каждого объекта, попавшего в выборку. Также в целях выбора подходящей модели был проведен тест Бройша-Пагана на наличие случайного индивидуального эффекта, сравнивающий между собой pool-модель и RE-модель. Результаты теста (Chi2 = 67,67, p-value = 0,0000) говорят о том, что модель со случайными эффектами описывает имеющиеся панельные данные лучше.
В таблице 6 приведены результаты оценки RE модели следующего вида (модель 1):
В данной модели мы рассматриваем взаимосвязь интеллектуального капитала в целом и финансовых результатов компаний. Для моделей со случайными эффектами, которые оцениваются с помощью обобщенного метода наименьших квадратов, показатель R-squared (описывающий долю вариации объясняемой переменной, приходящейся на вариацию объясняющих переменных) становится неинформативным, в связи с этим полагаться на данный показатель как на качество модели мы не можем. Однако о значимости оцененной регрессии в целом говорит значение статистики Вальда, равное 99,35 и свидетельствующее тем самым о значимости регрессии в целом на 1% уровне значимости. Также важно отметить, что примерно 37% процентов неописанной моделью вариации финансового результата приходится на индивидуальные эффекты (см. показатель rho в таблице 6). На основе полученных результатов можно заключить, что оба компонента модели VAIC — и эффективность интеллектуального капитала, и эффективность вложенного капитали — имеют значимое на 5% уровне значимости влияние на финансовый результат компании, аппроксимированный показателем ROA. Полученный вывод согласуется с выдвинутой нами исследовательской гипотезой H1 о том, что интеллектуальный капитал компании положительно влияет на ее финансовые результаты, а также с выводами, полученными в ходе первичного визуального анализа данных.
Таблица 6. Результаты оценки модели 1 с помощью ОМНК (уравнение 6). Источник: расчеты автора
Далее, рассмотрим влияние каждого компонента интеллектуального капитала в рамках модели VAIC — человеческого капитала и структурного капитала — на финансовый результат компании в отдельности.
В таблице 7 приведены результаты оценки RE модели следующего вида (модель 2):
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
Данная модель так же, как и модель, рассмотренная нами ранее, в целом является значимой на 1% уровне значимости, о чем свидетельствует статистика Вальда, приведенная в таблице 7. На индивидуальные эффекты приходится примерно 38% неописанной моделью вариации объясняемой переменной. Что касается компонентов модели VAIC, эффективность вложенного капитала так же остается значимой на 5% уровне значимости, в то время как влияние эффективности интеллектуального капитала, описанное нами ранее, «распадается» на два различных эффекта. Эффективность человеческого капитала имеет значимое на 10% уровне положительное влияние на финансовый результат компаний, однако влияние эффективности структурного капитала оказывается незначимым. Этот результат свидетельствует о том, что человеческий капитал является наиболее важным компонентом интеллектуального капитала компании, и согласуется с выводами, полученными авторами предыдущих исследований. При этом влияние человеческого капитала по своей силе сопоставимо с влиянием вложенного капитала. Выдвинутая нами вторая исследовательская гипотеза о том, что наиболее значимым по вкладу в финансовые результаты компании компонентом интеллектуального капитала является человеческий капитал, согласуется с полученными эмпирическими результатами.
Таблица 7. Результаты оценки модели 2 с помощью ОМНК (уравнение 7). Источник: расчеты автора
Таким образом, результаты, полученные на выборке, состоящей из 73 российских компаний, входящих в Индекс широкого рынка Московской биржи, свидетельствуют о положительной взаимосвязи между интеллектуальным капиталом компании, оцененным с помощью модели VAIC, и ее финансовым результатом. При этом человеческий капитал оказывается более значимым по вкладу в финансовый результат по сравнению со структурным капиталом, что можно объяснить тем, что в процессе создания стоимости человеческий капитал все-таки является первичным звеном этого процесса, в то время как структурный капитал — вспомогательным. Полученные результаты соответствуют выводам, полученным ранее на примере развитых рынков, а также других развивающихся рынков, о которых мы говорили в части обзора предыдущих исследований, а также с выдвинутыми нами исследовательскими гипотезами.
Заключение
Данная работа затрагивает два широких направления в исследованиях в сфере интеллектуального капитала. Во-первых, в силу отсутствия единого уникального метода оценки интеллектуального капитала компании, был проведен обзор широкого разнообразия существующих на данный момент методов аппроксимации интеллектуального капитала компании. Во-вторых, данное исследование оценивает взаимосвязь между интеллектуальным капиталом и финансовыми результатами компаний на примере развивающегося рынка — рынка России. Исследования концепции интеллектуального капитала на развивающихся рынках в настоящее время только набирают обороты, а данное исследование является первой в этой области работой, сфокусированной именно на российском рынке. Таким образом, представления исследователей о характере взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компаний на развивающихся рынках с различными социокультурными предпосылками пополняются.
В ходе данного исследования были решены следующие задачи. На основе проведенного обзора предыдущих исследований в данной области был выбран наиболее оптимальный метод оценки интеллектуального капитала — модель Value Added Intellectual Coefficient, предложенная Pulic (2000). Далее, была сформирована выборка, состоящая из 73 компаний, входящих в расчет Индекса широкого рынка Московской биржи, данные по которым были собраны за период с 2010 года по 2014 год. Модель VAIC была применена в целях оценки интеллектуального капитала данных компаний, попавших в выборку. Существенным методологическим улучшением модели по сравнению с предыдущими исследование является использование в качестве «прокси» для человеческого капитала не общих расходов компании на весь персонал, а только вознаграждений высшего управленческого звена компаний — членов совета директоров и правления, а также органов надзора. Далее, на основе имеющихся панельных данных была оценена регрессионная модель со случайными индивидуальными эффектами с помощью обобщенного метода наименьших квадратов.
На основе результатов оценки эмпирической модели мы пришли к двум главным выводам данного исследования:
· интеллектуальный капитал имеет значимое положительное влияние на финансовые результаты российских компаний;
· наиболее значимым по вкладу в финансовый результат деятельности компании компонентом интеллектуального капитала является человеческий капитал.
Первый полученный нами вывод согласуется с предыдущими исследованиями в данной области. Высокий уровень развития интеллектуального капитала обуславливает более эффективное управление компаний, принятие верных стратегических решений, простоту и эффективность процесса их внедрения, устойчивые связи с контрагентами, что ведет к конкурентному преимуществу компании в среде, основанной на знаниях и информации, что в свою очередь приводит к возможности генерирования стоимости внутри компании и получения более высокой прибыли. Существование этой взаимосвязи исследователи подтверждали и на развитых рынках — Zeghal и Maaloul (2010), Clarke et al. (2011) и др., и на развивающихся рынках — Chen et al. (2005), Shiu (2006), Nimtrakoon (2015) и др.
Второй результат, к которому мы пришли, так же является ожидаемым и стоит в одной линии с предыдущими исследования. Относительная более высокая важность человеческого капитала как компонента интеллектуального капитала по сравнению со структурным капиталом объясняется следующим — в процессе создания стоимости структурный капитал выполняет вспомогательную роль, он является связующим звеном между человеческим капиталом и результатом этого процесса. Таким образом, без существования человеческого капитала структурный капитал оказывается незадействованным и не приносящим выгод сам по себе, он работает только в комбинации с развитым человеческим капиталом. Наибольшую важность человеческого капитала также ранее отмечалось в таких работах, как Shiu (2006), Nimtrakoon (2015) и др.
Конечно, существуют и некоторые ограничения данной работы, обуславливающие широкие возможности для будущих исследований в данной области. Ограниченность применения некоторых методов оценки интеллектуального капитала в данном исследовании связана с достаточно низким уровнем доступности информации об интеллектуальном капитале компаний, ведущих свою деятельность на развивающихся рынках. В связи с этим следующим методологическим улучшением модели VAIC потенциально могло бы стать предложение какой-либо прямой «прокси» для структурного капитала, так как на данный момент структурный капитал не задается в модели явным образом — такой «прокси» могли бы стать, например, затраты компании на информационные технологии.
Также в целях будущих исследований возможен переход к модели MVAIC, предложенной Nimtrakoon (2015) и требующей от исследования учета еще одного компонента интеллектуального капитала — «капитала отношений», который может быть аппроксимирован с помощью маркетинговых затрат компании. Еще одним направлением развития исследований в данной области на примере рынка России является расширение выборки компаний — включение в выборку не только крупнейших компаний позволит повысить репрезентативность получаемых результатов.
Понимание характера взаимодействия интеллектуального капитала компании и финансового результата компании на примере российского рынка также имеет и практическое применение в первую очередь, конечно, для российских компаний. Подтверждение значимости положительного влияние интеллектуального капитала компании на результаты ее деятельности подтверждает важность осознания менеджментом компаний интеллектуального капитала в качестве ключевого актива в текущей бизнес-среде, а также важность его эффективного управления внутри организации.
Список литературы
1. Кузубов С.А. Развитие теоретико-методологических основ бухгалтерского учета и аудита интеллектуальных активов: дис. доктора экономических наук. Уральский государственный технический университет, Екатеринбург, 2009.
Нужна помощь в написании диплома?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Сдача работы по главам. Уникальность более 70%. Правки вносим бесплатно.
2. Appuhami R. The Impact of Intellectual Capital on Investors’ Capital Gains on Shares: An Empirical Investigation of Thai Banking, Finance & Insurance Sector // International Management Review. 2007. Vol. 3(2). P.14-25.
3. Bollen L., Vergauwen P., Schnieders S. Linking intellectual capital and intellectual property to company performance // Management Decision. 2005. Vol. 43(9). P.1161-1185
5. Bontis N., Dragonetti N.C., Jacobsen K., Roos. The Knowledge Toolbox: A Review of the Tools Available to Measure and Manage Intangible Resources // European Management Journal. 1999. Vol. 17(4). P.391-402
6. Bontis N. Assesing knowledge assets: a review of the models used to measure intellectual capital. // International Journal of Management Reviews. 2000. Vol. 3(1). P.41-58
7. Brooking A. Intellectual Capital: Core Asset for the Third Millennium Enterprise. London: Thompson International Business Press, 1996
8. Chen M.-C., Cheng S.-J., Hwang Y. An empirical investigation of the relationship between intellectual capital and firms’ market value and financial performance // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6(2). P.159-176
9. Clarke M., Seng D., Whiting R.H. Intellectual capital and firm performance in Australia // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12(4). P.505-530
10. Edvinsson L., Malone M.S. Intellectual Capital: Realizing Your Company’s True Value by Finding Its Hidden Brainpower. New York: HarperCollins Publishers,Inc., 1997
11. Hudson W. Intellectual capital: How to build it, enhance it, use it. New York: John Wiley & Sons, 1993
12. Ilyin D.S. The impact of intellectual capital on companies’ performance: evidence from emerging markets // Корпоративные финансы. 2014. Vol. 4(32). P.46-66
13. Kaplan R.S., Norton D.P. (2004). Measuring the Strategic Readiness of Intangible Assets // Harvard Business Review. 2004. Vol. 82(2). P.52-63
14. Lev B. Intangibles: Management, Measurement and Reporting. Washington, D.C.: The Brookings Institution Press, 2001
15. Luthy D.H. Intellectual capital and its measurement. Proceedings of the Asian Pacific Interdisciplinary Research in Accounting Conference (APIRA), 1998, Osaka, Japan. р. 16-17
16. Nazari J.A. Intellectual Capital Measurement and Reporting Models. In: Knowledge Management for Competitive Advantage During Economic Crisis. IGI, 2014. P.117-140
17. Nimtrakoon S. The relationship between intellectual capital, firms’ market value and financial performance // Journal of Intellectual Capital. 2015. Vol. 16(3). P.587-618
18. Orens R., Aerts W., Lybaert N. Intellectual capital disclosure, cost of finance and firm value // Management Decision. 2009. Vol. 47(10). P.1536-1554
19. Pulic A. VAIC™-an accounting tool for IC management // International journal of technology management. 2000. Vol. 20(5). P.702-714
20. Pulic A. Intellectual capital — does it create or destroy value?. PMA Intellectual Capital Symposium, 2003, Cranfield
21. Pulic A. Value creation efficiency at national and regional levels: case study — Croatia and the European Union. In: Intellectual Capital for Communities. Oxford: Elsevier, 2005
22. Shiu H-J. The Application of the Value Added Intellectual Coefficient to Measure Corporate Performance: Evidence from Technological Firms // International Journal of Management. 2006. Vol. 23(2). P.356-365
23. Ståhle P., Ståhle S., Aho S. Value added intellectual coefficient (VAIC): a critical analysis // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12(4). P.531-551
24. Stewart T.A. Intellectual Capital: The New Wealth of Nations. New York: Doubleday, 1997
25. Sveiby K-E. Intellectual capital and knowledge management // [Online]. 2001. URL: http://www.sveiby.com/articles/IntellectualCapital.html
26. Sydler R., Haefliger S., Pruksa R. Measuring Intellectual Capital with Financial Figures: Can We Predict Firm Profitability? // European Management Journal. 2014. Vol. 32. P.244-259
27. Tan H.P., Plowman D., Hancock P. Intellectual capital and financial returns of companies // Journal of Intellectual Capital. 2007. Vol. 8(1). P.76-95
28. Wang J-C. Investigating market value and intellectual capital for S&P 500 // Journal of Intellectual Capital. 2008. Vol. 9(4). P.546-563
29. Young C.-S., Su H.-Y., Fang S.-C., Fang S.-R. Cross-country comparison of intellectual capital performance of commercial banks in Asian economies // Service Industries Journal. 2009. Vol. 29(11). P.1565-1579
30. Zeghal D., Maaloul A. Analyzing Value Added as an Indicator of Intellectual Capital and its Consequences on Company Performance // Journal of Intellectual Capital. 2010. Vol. 1(11). P.39-60
Таблица 1. Обзор предыдущих исследований в области взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании на развитых рынках
Таблица 2. Обзор предыдущих исследований в области взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании на развивающихся рынках