Диссертация (1138003), страница 13
Текст из файла (страница 13)
Статьи распределены в целом равномерно по годампубликации (Рис. 2.1). Отметим, что за исследуемый период произошелрезкий рост интереса к рассматриваемой тематике, что отразилось вколичестве публикаций. Однако в целях исследования были выбранылишь наиболее цитируемые статьи.Рис. 2.1. Количество статей по году публикацииСтрановаяиотраслеваяспецификаисследований.Значительная специфичность и неоднородность интеллектуальныхактивов обычно ограничивает эмпирический анализ необходимостьювыборамаксимальносопоставимыхкомпаний,чащевсего,объединѐнных одной отраслью или страной. Структура выборки поисследуемым странам и отраслям представлена на Рис. 2.2 и 2.3.Эмпирические исследования охватывают как развитые, так иразвивающиеся страны из различных регионов мира (Рис. 2.2): Северная Америка (США, Канада) [Riahi-Belkaoui, 2003; Youndt etal., 2004; Moon, Kym, 2006; Changa et al., 2008; Herbert, Nold III,2012], Западная Европа (Великобритания, Франция, Финляндия, Греция,Испания, Италия) [Pulic, 2000; Orens et al., 2009; Puntillo, 2009; Diezet al., 2010; Zeghal, Maaloul, 2010; Kujansivu, Lonnqvist, 2005;Maditinos et al., 2011; St-Pierre, Audet, 2011],78 ВосточнаяЕвропа (Россия, Сербия) [Shakina, Barajas, 2012;Komnenic, Pokrajcic, 2012; Байбурина, Головко, 2008; Волков,Гаранина, 2006], Восточная Азия (Тайвань, Гонконг, Япония) [Cheng, 2004; Chen et al.,2005; Huang, Liu, 2005; Tseng, Goo, 2005; Shiu; Chang, 2006; Huang,Wang, 2008; Chan, 2009; Laing et al., 2011; Mavridis, 2004], Южная и Юго-Восточная Азия (Сингапур, Малайзия, Таиланд,Индонезия, Индия) [Goh, 2005; Cheuk et al., 2006; Appuhami, 2007;Huang, Hsueh, 2007; Iswatia, Anshoria, 2007; Tan et al., 2007; Chan,2009; Ting, Lean, 2009; Choudhury, 2010; Salamudin et al, 2010; Pal,Soriya, 2012], Ближний Восток (Иран, Ливан) [Nazari et al., 2011; Mehralian et al.,2012], ЮАР, Австралия и Новая Зеландия [Firer, Williams, 2003; Baxtera,Matear, 2004; Dumay, 2009; Clarke et al., 2011; Laing et al., 2010].В выборку не попали страны из Латинской Америки и страны«третьего мира».
Отметим, что за последние годы всѐ большую долю вобщемчислеэмпирическихисследованийзанимаютработы,посвященные развивающимся странам, что говорит об их постепенномпереходе к постиндустриальной экономике и росту практическогоинтереса к эффективному управлению интеллектуальными активами.Рис. 2.2. Количество статей в разрезе по исследуемым странам79Эмпирическиеработы,содержащиемежстрановойанализинтеллектуального капитала, встречаются достаточно редко. Тем неменее, в статье Назари и др. делается сравнение между компаниямиКанады и Ближнего Востока, а в работе Шакиной и БарахасаисследуютсякомпанииЕвропыиРоссии.Вобеихработахинтеллектуальный капитал влияет на результаты деятельности компанийв целом одинаковым образом, однако можно выделить страновуюспецифику [Nazari et al., 2011; Shakina, Barajas, 2012].Исследуемыекомпаниичастопредставляютдинамичноразвивающиеся сферы экономики, где роль неосязаемых ресурсовнаиболеевысока,использованияразработкаа,следовательно,облегчено.схем,Этоизучениерезультатовихвысокихтехнологий(IT,сферафармацевтика),финансовыеуслуги(банки,страхование), сфера услуг (включая консалтинг).
Производственныйсектор, в т.ч. традиционные промышленные сектора, также не остаѐтсябез внимания (Рис. 2.3).Рис. 2.3. Количество статей в разрезе по исследуемым отраслямэкономикиБольшинствоэмпирическихисследований(болееполовинырассматриваемой выборки) являются межотраслевыми.
Однако отметим,что при этом часто отраслевая специфика не учитывается, что снижаеткачествовыводов,посколькуотраслиотличаютсяпотипамиспользуемых компонентов ИК (к примеру, в финансовой отрасли80наиболее значимым является капитал сотрудников, тогда как дляторговых компаний – отношения с клиентами). Влияние отрасли обычноучитывается через дополнительные переменные [Diez et al., 2010; Firer,Williams, 2003], либо посредством исследования интеллектуальногокапитала раздельно по отраслям и компаративного анализа полученныхрезультатов [Bontis et al., 2000; Tseng, Goo, 2005].Выводы эмпирических работ в области интеллектуальногокапитала относительно наличия отраслевой специфики неоднозначны:различные работы как подтверждают еѐ влияние [Bontis et al., 2000; Tanet al., 2007; Tseng, Goo, 2005], так и говорят о незначимости [Diez et al.,2010; Firer, Williams, 2003].Целиисследований.Подавляющеечислоэмпирическихисследований сводится к решению двух последовательных задач:определению способа измерения интеллектуального капитала компанийи оценке его влияния на результаты деятельности.Помимо этого, в исследованиях могут параллельно решатьсядругие задачи, такие, как: оценка наличия влияния специфики отрасли[Firer, Williams, 2003; Liang et al., 2011], кластеризация компаний поэффективности использования интеллектуального капитала [Youndt etal., 2004], оценка зависимости влияния инвестиций в некоторыеинтеллектуальные активы (НИОКР и IT) на финансовые показатели[Huang, Liu, 2005], анализ взаимовлияния интеллектуальных активовмежду собой и оценка их комплексного влияния на результатыкомпании [Bontis et al., 2000; Dumay, 2009; Tseng, Goo, 2005].Измерение результатов использования ИК компаний.
Как и ввопросах измерения размера интеллектуального капитала, в областиизмерениярезультатовегоиспользованиянетединогомненияотносительно используемых показателей. Большинство эмпирическихисследованийиспользуетпоказатели,основанныенаоткрытойфинансовой отчѐтности компаний. В качестве показателей обычно81используются добавленная стоимость VA (Value Added), рыночнаядобавленная стоимость MVA (Market Value Added), экономическаядобавленная стоимости EVA (Economic Value Added), соотношениерыночной и балансовой стоимости MB (Market-to-Book Value),коэффициент Q-Тобина, стоимость будущего роста FGV (Future GrowthValue), доходность активов ROA (Return on Assets), доходностьсобственного капитала ROE (Return on Equity), соотношение выручки иактивов ATO (Assets Turnover Ratio), рост выручки за период и другие.Для измерения финансовых результатов используются какабсолютные (EVA, FGV), так и относительные (ROA, ATO) показатели.Среди первых можно отметить показатели, основанные на добавленнойстоимости (VA, EVA), которые отражают дополнительную ценность,создаваемуюпосредствомэффективногоиспользованияинтеллектуального капитала компании.Относительныепоказателиоцениваютэффективностьиспользования ресурсов компании.
Некоторые из них, такие как ROA,ROE и ATO, оценивают финансовую эффективность компании в целом,учитывающуювлияниенетольконеосязаемыхактивов,нотрадиционных материальных и финансовых ресурсов. Некоторыедругие, такие как VAIC, выручка на сотрудника или соотношениерыночнойибалансовойстоимости,отражают,преждевсего,эффективность использования интеллектуального капитала компании.
Вто же время нельзя провести чѐткое разделение между этими группамипоказателей–обе,такилииначе,отражаютэффективностьиспользования как материальных, так и нематериальных активов, чторассматривается исследователями как ключевой недостаток всехсуществующих методов.Особняком в наборе показателей стоит VAIC. Интеллектуальныйкоэффициент добавленной стоимости используется не только какизмеритель интеллектуального капитала, но и как критерий финансовой82эффективности компании [Salamudin et al., 2010; Tseng, Goo, 2005]. Вобоих случаях понимание VAIC недостаточно корректно, поскольку онотражаетскорееэффективностьнеразмериспользованияинтеллектуальногоИК,акапиталаэффективностьилисамихинтеллектуальных активов.
Лишь в немногих работах, например, встатье Куйансиву и Лоннквиста, VAIC имеет подобную интерпретацию[Kujansivu, Lonnqvist, 2005].Несмотрянато,чтофинансоваяотчѐтностьсодержитколичественные показатели деятельности компаний, в некоторыхработах авторы предпочитают использовать качественные индикаторына основе результатов анкетирования руководства и сотрудниковкомпаний [Baxtera, Matear, 2004; Choudhury, 2010]. Несмотря насубъективность подобного измерения результатов деятельности, этаоценка производится изнутри конкретной компании и позволяет учестьспецифическиенюансыеѐоперационнойдеятельности.Однакоподобный метод не может быть применен внешними инвесторами дляоценки эффективности использования ресурсов.В ряде работ используется всего один показатель, по мнениюисследователей, однозначно характеризующих результаты деятельностикомпаний, в частности VATA [Riahi-Belkaoui, 2003], добавленнаястоимость VA [Mavridis, 2004], MVA [Байбурина, Головко, 2008], ROA[Laing et al., 2010; Ting, Lean, 2009], корпоративная рыночная стоимостьCorporate market value CMV [Salamudin et al., 2010].
В то же время, этотподход не очень распространѐн. Финансовые результаты деятельностикомпаний неоднозначны и не могут быть однозначно выраженыпосредствомкакого-тоодногопоказателя.Соответственно,вбольшинстве работах по исследованию интеллектуального капиталачасто используют не один, а систему показателей [Chen at al., 2005; Firer,Williams, 2003; St-Pierre, Audet, 2011; Tseng, Goo, 2005; Youndt et al.,2004]. Взаимосвязь интеллектуальных активов и результатов компании83оценивается в таком случае обычно по каждому финансовомупоказателю.Некоторыеавторысознательноразличаютпоказателиэффективности компании в целом и интеллектуального капитала вчастности.КуйансивуинтеллектуальногоиЛоннквисткапиталавыделяют(VAIC,ICE),эффективностьпроизводительность(добавленная стоимость на одного работника) и прибыльность (ROI)[Kujansivu, Lonnqvist, 2005].
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
