Оценка интеллектуального капитала крупных международных компаний
Оценка интеллектуального капитала крупных международных компаний
Аннотация
В статье освещена роль интеллектуального капитала в современной экономике знаний. Особое внимание уделено подходам к оценке интеллектуального капитала на корпоративном уровне, а также факторам влияния финансовой архитектуры на компоненты интеллектуального капитала. В статье сделан обзор методов оценки интеллектуального капитала для крупных компаний реального сектора экономики. Для выборки из 140 крупных международных компаний с развитых и развивающихся рынков, проверены гипотезы о динамике интеллектуального капитала в течение 3 лет, а также построены модели зависимости величины интеллектуального капитала от различных характеристик исследуемых компаний. Выявлена положительная зависимость величина интеллектуального капитала от экономической прибыли компаний.
1. Введение
С началом 21 века принято связывать переход человеческого общества на постиндустриальный этап. Данный этап характеризуется глобализацией, цифровизацией и информатизацией всех процессов , существенным ростом влияния человеческого фактора, знаний, компетенций и эмоционального интеллекта на результаты экономического развития. В отличие от индустриального этапа на первое место выходит не оборудование и технология, а интеллектуальный капитал.
2. Основная часть
Термин «интеллектуальный капитал», впервые предложил в 70–х годах 20 века американский ученый – экономист Джон Кеннот Гелберт
, однако даже сейчас не существует однозначной трактовки этого термина, вместо него часто применяются похожие понятия – «нематериальные активы», «человеческий потенциал», «активы знаний» и т. д. Можно определить иинтеллектуальный капитал – это знания, навыки, опыт, управленческие возможности, информационные каналы, которые потенциально можно использовать, чтобы приумножать капитал , . В результате исследования всемирного банка выяснилось, что 64% экономического роста связаны с человеческим и социальным капиталом .Необходимо отметить, что в постиндустриальном обществе очень велика роль креативного класса или людей, умеющих создавать новые продукты, услуги, методы. Под таким классом подразумевается группы сотрудников, менеджеров и собственников, которые активно создают знания и пользуются новейшими информационными методами
.Важно понимать, что термин интеллектуальный капитал применим не только для государства в целом, но и для конкретного региона
, и города , коммерческой структуры.Предметом нашего исследования является интеллектуальный капитал крупных акционерных компаний, который позволяет формировать их конкурентоспособность. Такой капитал можно определить как навыки и знания, которые могут серьезно повлиять на стоимость бизнеса, на способность организации выстоять в конкурентной борьбе и сохранить свои преимущества.
Интеллектуальный капитал обычно разделяют на 3 основные части – человеческий, структурный (организационный) и клиентский капитал
.Человеческий капитал – та часть (ИК), которая непосредственно связана с менеджерами и сотрудниками, она образуется из профессиональных навыков, опыта и из творческих способностей и эмоционального интеллекта.
Организационный капитал – суммирует элементы интеллектуального капитала, которые можно отнести ко всей компании и которые являются ее собственностью Это процедуры, методы, разработанные методики, ноу- хау, программное обеспечение, оргструктура, патенты, бренды, торговые марки.
Клиентский капитал – это капитал, который образуют устойчивые отнрошения с потребителями продуктов и услуг.
Традиционно в работах ученых из развитых и развивающихся стран большое внимание уделяется изучению способов влияния компонентов интеллектуального капитала на деятельность организации
. Многие исследователи утверждают, что человеческий капитал вносит существенный положительный вклад только вместе с развитым организационным капиталом, который позволяет сохранить и передать опыт и технологии, разработанные в организации.Также в фокусе многих исследований находится построение моделей влияния интеллектуального капитала на эффективность деятельности коммерческих организаций
.Во многих работах изучаются концептуальные показатели и модели, касающихся отдельных компонентов интеллектуального капитала и их влияния на эффективность бизнеса . А также встречаются конкретные исследования влияния величины интеллектуального капитала на эффективность работы менеджеров и объем продаж
Следует отметить работы, связанные с изучением влияния человеческого, клиентского и организационного капитали на качество и интенсивность инновационной деятельности компаний различных отраслей экономики
, а также инновационного развития городов и регионов , . В работах зарубежных и российских авторов утверждается, что успех инновационной деятельности существенно зависит от поддержки сотрудниками инновационной стратегии руководства компании, а также от степени развития механизмов поддержки инноваций внутри компании, а также уровня отношений с клиентами и их вовлеченности в создание новых продуктов и услуг.Общей задачей нашего исследования является изучение зависимости величины интеллектуального капитала от качественных и количественных характеристик деятельности крупных акционерных обществ. Методики оценки интеллектуального капитала на основе финансовых показателей компании привлекли внимание ученых различных стран в конце 20 века
. Зарубежные ученые разработали модели и типологию оценки интеллектуального капитала организации , . А также изучали взаимосвязь интеллектуального капитала компании с ее организационной культурой .Заслуживают большого внимания исследования предсказательной способности моделей оценки интеллектуального капитала
, . В современных работах отечественных ученых также представлены интересные подходы к оценке и прогнозированию компонентов интеллектуального капитала на основе построения моделей, где в качестве объясняющих переменных используются результаты финансовой деятельности компаний , . В работах российских ученых проводится сравнительный анализ различных методов оценки интеллектуального капитала и делаются выводы об их эффективности , , .Среди нефинансовых факторов, которые могут повлиять на эффективность использования ИК ученые также строили модели с такими предикторами как корпоративная культура, компетенции персонала, уровень доверия к организации
. В работах российских ученых встречаются интересные исследования об особенностях и трудностях оценки интеллектуального капитала в нашей стране .Для проведения данного исследования была собрана информация о 140 крупных международных компаниях за 2020 и 2022 годы. Таким образом, было получено 280 наблюдений. Нами использован ресурс investing.com, содержащий полную информацию о компаниях, имеющих торгуемые акции. О каждой компании агрегирована информация о виде бизнеса, отрасли, форме собственности, стадии жизненного цикла, выручке, активам, капитализации, размеру финансового рычага. По имеющимся данным были дополнительно рассчитаны экономическая прибыль, коэффициент Тобина и определена стадия жизненного цикла компании.
В выборку не были включены управляющие компании холдингов, банки и консалтинговые компании. Наше внимание было сосредоточено на компаниях реального сектора экономики. Они представляли более 10 различных отраслей, имеют торгуемые акции, открытую финансовую отчетность.
Рисунок 1 - Распределение компаний по виду деятельности
Рисунок 2 - Распределение компаний по принадлежности
Рисунок 3 - Распределение компаний в зависимости от стадии жизненного цикла 2020 г
Рисунок 4 - Распределение компаний в зависимости от стадии жизненного цикла 2022 г
Рисунок 5 - Распределение компаний по размеру финансового рычага 2020 г
Рисунок 6 - Распределение компаний по размеру финансового рычага 2022 г
Ке – затраты на собственный капитал.
Ке было найдено на основе модели CAMP:
В качестве Rf использована доходность государственных облигаций глобального рынка для развитых стран и государственных облигаций развивающихся стран. Премия за риск в данной стране Rm-Rf была взята на сайте Damodaran.com. На данном сайте также была найдена информация о чувствительности отрасли к изменению рынка без учета финансового рычага Bu. Чувствительность с учетом финансового рычага Bl рассчитана для каждой компании с учетом структуры капитала по формуле (3).
Рисунок 7 - Распределение крупных акционерных компаний по знаку экономической прибыли 2020 г
Рисунок 8 - Распределение крупных акционерных по знаку экономической прибыли 2022 г
Значение коэффициента Тобина более 1 можно трактовать, как положительный вклад интеллектуального капитала в стоимость компании. По результатам исследования положительный вклад интеллектуального капитала продемонстрировали только 41% компаний.
Для анализа данных исследования были использованы регрессионный, кластерный и корреляционный анализ с помощью программы SPSS.
Корреляционный анализ использован для измерения степени связи между различными характеристика компаний с учетом вида данных: численных или категориальных , .
Регрессионный анализ был применен для построения моделей зависимости между значением коэффициента Тобина и финансовыми характеристиками компаний – участников исследования, а также для определения статистической значимости коэффициентов , .
По данным исследования были проверены 9 гипотез о динамике финансовых показателей выборки и влиянии отдельных финансовых показателей и качественных характеристик бизнеса на размер интеллектуального капитала, а также построены регрессионные модели зависимости коэффициента Тобина от ряда финансовых и качественных параметров компаний.
Рисунок 9 - Средние значения коэффициента Тобина
Рисунок 10 - Структура выборке по знаку экономической прибыли компаний за 2020 и 2022 гг
Данная гипотеза не подтвердилась. В 2020 году только 59% компаний находится на стадии зрелости, в 2021 году на стадии зрелость находится 66% компаний. Интересно заметить, что компании с развивающихся рынков проходят стадии жизненного цикла быстрее компаний с развитых рынков. Более 14% компаний с развивающихся рынков изменили стадию жизненного цикла за 2 рассматриваемых года.
Гипотеза 4: Вклад интеллектуального капитала в стоимость бизнеса выше для компаний с развитых рынков.
Гипотеза была отвергнута. В 2022 году при одинаковой дисперсии среднее значение коэффициента Тобина для развивающихся компании на 12%, чем для развитых.
Гипотеза 5: Экономическая прибыль компаний с развитых рынков чаще положительна, чем у компаний с развитых рынков.
Рисунок 11 - Динамика знака экономической прибыли компаний 2020, 2022 гг
Рисунок 12 - Величина финансового рычага компаний за 2020, 2022 гг
Гипотеза 7: Положительное значение экономической прибыли обладает положительной корреляцией с размером интеллектуального капитала. В данном случае была исследована корреляция между знаком экономической прибыли и величиной коэффициента Тобина. В целом по всей выборке компаний выявлена слабая положительная корреляция Пирсона, равная 0.2. Была также построена линейная регрессионная модель, где зависимой переменной выступает коэффициент Тобина, а объясняющей переменной экономическая прибыль. Модель представлена формулой 4
где Y – коэффициент Тобина, X1 - знак экономической прибыли (+,-), ε – вектор остатков.
При этом влияние экономической прибыли на коэффициент Тобина является статистически значимым. Однако модель имеет низкую объясняющую способность и не может быть использована для статистического прогнозирования.
Аналогичные результаты были получены для компаний из развитых стран, модель представлена формулой 5
где Y – коэффициент Тобина, X1 - знак экономической прибыли (+,-), ε – вектор остатков.
Линейная регрессионная модель зависимости коэффициента Тобина от знака экономической прибыли для развивающихся стран не имеет статистической значимости. Таким образом, можно считать, что гипотеза 7 подтверждается для компаний с развитых рынков и отвергается для компаний с развивающихся рынков.
Гипотеза 8: Компании большого размера по выручке имеют меньший вклад интеллектуального капитала.
Для проверки данной гипотезы был проведен корреляционный анализ зависимости между величиной выручки и коэффициентом Тобина. В результате обнаружена слабая отрицательная корреляция между изучаемыми величинами, которая не имеет статистической значимости. Таким образом, гипотеза 8 отвергается
Гипотеза 9: Привлечение заемного капитала положительно влияет на величину экономической прибыли.
Для проверки гипотезы исследована корреляция между величиной финансового рычага и экономической прибылью компаний. Выявлена слабая корреляция между исследуемыми переменными, которая позволяет уверенно отвергнуть гипотезу 9.
Далее был построена регрессионная модель зависимости значения коэффициента Тобина от трех объясняющих переменных: стадия жизненного цикла, финансовый рычаг и экономическая прибыль для 2020 и 2022 годов (формула 6):
где Y – коэффициент Тобина, X1 – стадия жизненного цикл, X2 – финансовый рычаг, X3 – экономическая прибыль, ε – вектор остатков.
При этом в двух моделях объясняющие переменные финансовый рычаг и экономическая прибыль оказались статистически значимыми при уровне p=0,1, а переменная стадия жизненного цикла статистически не значима.
Модель для 2020 года:
Модель для 2022 года:
где Y – коэффициент Тобина, X1 – стадия жизненного цикл, X2 – финансовый рычаг, X3 – экономическая прибыль, ε – вектор остатков.
Коэффициенты модели могут быть использованы для анализа влияния объясняющих переменных на изменение зависимой переменной. Однако данная модель имеет низкую объясняющую способность и не может быть использована для прогноза.
3. Заключение
Проведенное исследование на выборке из 140 крупных компаний дает возможность утверждать, что интеллектуальный капитал компаний существенно снизился в период между 2020 и 2022 годом. Возможно, это связано с последствием пандемии и недостатком стабильности в мировой политике и экономике. Были выявлены детерминанты роста интеллектуального капитала, к которым относится увеличение экономической прибыли и снижение финансового рычага. Исследование позволило обнаружить некоторые различия в динамике интеллектуального капитала развитых и развивающихся стран. Падение интеллектуального капитала оказалось более заметным для компаний с развивающихся рынков. При этом стадия жизненного цикла не оказала существенного влияния на размер интеллектуального капитала.
Предметом дальнейших исследований может стать рассмотрение моделей зависимости коэффициента Тобина от большего количества объясняющих переменных и анализ механизма их влияния на величину интеллектуального капитала.