Диссертация (1138003), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Чана и других отрицательно связан с будущейдоходностью ценных бумаг компании, он может быть использовандля развития методов инвестирования на базе ИК.Во второй главе диссертационного исследования предполагаетсярассмотреть эмпирические работы, использующие описанные выше51показатели, а также изучить методы измерения интеллектуальногокапитала, используемые на практике.52ГЛАВА2.ПРАКТИЧЕСКИЕИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГОАСПЕКТЫКАПИТАЛАИИЗМЕРЕНИЯСТОИМОСТИ,СОЗДАННОЙ ИМДля разработки метода, позволяющего внешним инвесторамоценить влияние интеллектуального капитала на инвестиционнуюпривлекательностькомпаний,необходиморассмотретьопытзарубежных и российских эмпирических исследований. Это позволитдополнить перечень достоинств и недостатков существующих методов,описанных в теоретической части диссертационного исследования.Кроме того, ранее подчеркивалось отсутствие единого метода измеренияинтеллектуального капитала, поэтому необходимо изучить способы егооценки.Врезультатепрепятствующиебудутизмерениювыявленыключевыеинвестиционнойпроблемы,привлекательностикомпаний на базе ИК, которые должны быть решены для возможностиранжирования компаний и формирования набора акций.2.1.Оценка компонентов интеллектуального капиталаНесмотря на существование большого количества определений испособовдекомпозицииинтеллектуальногокапитала,всеониподчеркивают неоднородность его состава и отсутствие единого способаизмерения.содержатОбщепринятыевсехнеосязаемыхформатыактивов,финансовойотчетностиоказывающихневлияние нарезультаты деятельности компании [Lev, Zarowin,1999].
Гутри и Петтиотмечают, что даже такие классические нематериальные активы, какстоимость патентов или гудвилл, отражаются в отчетах только в случаеих соответствия определенным критериям стандартов отчетности[Guthrie, Petty, 2000]. Также финансовые данные не отражают интересоввсех стейкхолдеров и не позволяют оценить эффективность работыкомпании в целом [Diez et al., 2010]. Кроме того, каждый из выделенныхв рамках настоящего исследования компонентов интеллектуального53капитала включает в себя как финансовые элементы, измеримые вденежных единицах, так и нефинансовые. Это делает невозможнымрасчет интегрального показателя величины интеллектуального капитала,принадлежащегокомпании.Однаконеобходимостьанализаэффективности использования неосязаемых ресурсов требует созданияинструментовизмеренияналичияиразмераинтеллектуальногокапитала. Поэтому для этих целей используются аппроксимирующиепоказатели(прокси)егокомпонентов.Нижеописаныпрокси-показатели, которые могут быть определены на основании открытойотчетности, показавшие наличие статистически значимой связи состоимостными показателями в российских и зарубежных эмпирическихисследованиях.
Такие показатели в дальнейшем будут называться«интеллектуальнымистоимости».Кромедрайверами/факторами/детерминантамитого,отобраныинтеллектуальныедрайверыстоимости для анализа процесса трансформации интеллектуальныхресурсов в стоимость компании и предложена методика их определения.2.1.1. Анализ эмпирических исследований, использующихаппроксимирующие показатели интеллектуального капиталаМожно перечислить ряд крупных исследовательских проектов,изучающихразличныеаспектыинтеллектуальногокапитала,вчастности, его измерение и раскрытие в отчетности.
Это, к примеру,европейские проекты MERITUM, Work Life, международный симпозиумОрганизации экономического сотрудничества и развития, а такжеисследования,проводимыепоинициативеправительствДании,Норвегии и Нидерландов [Guthrie, Petty, 2000]. Кроме того, разработкойпрокси-показателей ИК в целях создания корпоративных отчетов дляменеджеровиключевыхстейкхолдеровзанимаютсяотдельныеисследователи, такие, как К.-Э. Свейби [Sveiby, 1997], Н. Бреннан54[Brennan, 1999], Дж. Гутри и Р.
Петти [Guthrie, Petty, 1999], М. Миллер[Miller et al., 1999] и др.Чаще всего прокси-показатели ИК используются в работах,посвященных добровольному раскрытию информации о наличииинтеллектуальных ресурсов [Guthrie, Petty, 2000; Williams, 2001; Bontis,2003]. Однако, как отмечается в подобных исследованиях, лишьнезначительное количество годовых отчетов компаний содержитподобные сведения.
Кроме того, зачастую эта информация непереведена в количественное выражение, что влечет за собойопределенные трудности при интерпретации и анализе наличия ивлияния интеллектуального капитала [Guthrie, Petty, 2000; Brennan, 2001;Bontis, 2003].Большинствоисследованийинтеллектуальногокапитала,посвященных раскрытию информации, акцентируют внимание напрактике одной страны, к примеру, Австралии [Guthrie, Petty, 1999],Канады [Bontis, 2003], Ирландии [Brennan, 2001], Великобритании[Williams, 2001], Италии [Bozzolan et al., 2003] и др.
Однако некоторыеисследователи, например М. Абдолмохаммади [Abdolmohammadi, 2005],не учитывают страновую специфику, либо проводят межстрановоесравнение [Vandemaele et al., 2005; Vergaumen et al., 2007].Исследователистараютсяиспользоватьпрокси-переменные,доступные из данных финансовой отчѐтности, например: выручка насотрудника, маркетинговые расходы, расходы на НИОКР и т.п. [Huang,Wang, 2008; Huang, Liu, 2005].
Однако, как правило, открытаяотчетность содержит весьма ограниченное количество информации оразмереИК.Исследователичастоограничиваютсярасчѐтоминтеллектуального коэффициента добавленной стоимости VAIC (ValuedAdded Intellectual Coefficient) [Clarke et al., 2011; Komnenic, Pokrajcic,2012; Kujansivu, Lonnqvist, 2005; Mavridis, 2004; Mehralian et al., 2012;Pal, Soriya, 2012; Pulic, 2000; Puntillo, 2009; St-Pierre, Audet, 2011; Tan et55al., 2007]. Как уже отмечалось ранее, популярность этого показателяобусловлена легкостью его расчета, который основан на данныхфинансовой отчетности.
Однако, несмотря на столь частое применение,показатель не менее активно критикуется, поскольку он основан на рядесомнительных предпосылок [Andriessen, 2004; Zeghal, Maaloul, 2010].Кроме того, несмотря на то, что коэффициент позиционируется какхарактеристика величины ИК компании, он основан на добавленнойстоимости, и в ряде исследований рассматривается как результирующийпоказатель.Для более глубокого представления об интеллектуальных ресурсахкомпанийисследователииногдасобираютдополнительнуюинформацию из общедоступных источников, например, с сайтовкомпаний, закрытых баз данных и т.п. [Orens, Aerts, 2009; Shakina,Barajas, 2012].Ещѐ одним подходом является изучение интеллектуальных активовна основе качественных данных, полученных опросными методами,прежде всего в ходе анкетирования руководства и сотрудниковкомпаний.
В работе Думея респонденты сами выбирали вопросы дляоценки интеллектуального капитала [Dumay, 2009]. Но в большей частиисследований состав вопросов жѐстко задан, а сами они представляютсобой категориальные переменные типа «Оцените по 7-бальнойшкале…» и характеризуют отношение к тому или иному аспектуинтеллектуального капитала компании. Весьма популярной формойизмерения является 5-балльная или 7-балльная шкала Лайкерта соценками от 1 (не согласен) до 5 или 7 (полностью согласен) [Bontis etal., 2000; Huang, Hsueh, 2007; Nasari et al., 2011; Tseng, Goo, 2005].Неоднородностьнеосязаемыхактивоввынуждаетоцениватьинтеллектуальный капитал не в целом, а в разрезе по отдельнымэлементам.
Большинство исследователей исходят из уже классическойдекомпозиции интеллектуальных активов на человеческий, структурный56(организационный) и отношенческий (клиентский) капитал [Bontis et al.,2000; Huang, Hsueh, 2007]. Однако эта структура не являетсядогматичной: может меняться количество и содержание элементов, атакже детализация модели. Отметим, что большинство работ нерассматривают взаимодействия элементов.Для измерения элементов интеллектуальных активов можетиспользоваться всего один показатель, например, относительныерасходы на исследования и разработки могут отражать размеринновационного капитала [Chang, 2007; Cheng, 2004; Huang, Liu, 2005].Тем не менее, ориентация на множество показателей позволяетвзглянуть на неосязаемые активы с различных ракурсов, сделать ихизмерение многоплановым, более ѐмким и надѐжным.
Однако возникаетвопрос об агрегировании множества исходных индикаторов наличияинтеллектуального капитала в единый индекс. Здесь возможны триподхода. Согласно первому из них осуществляется взвешиваниепоказателей на основе экспертных оценок [Nazari et al., 2011]. Второйподходпредполагаетприменениестатистическихинструментовснижения размерности данных, например, метод главных компонент[Moon, Kym, 2006]. Наконец, в ряде работ ставится задача оценкивлияния на финансовые результаты компаний не элементов неосязаемыхактивов, а отдельных индикаторов интеллектуального капитала, поэтомувопрос агрегирования отпадает автоматически [Shiu, 2006; Байбурина,Головко, 2008].Проведенныйанализинтеллектуальному капиталу,литературы,выявилдвегруппыпосвященнойиспользуемыхаппроксимирующих показателей.
Прокси-показатели первой из ниххарактеризуют наличие и количество неосязаемых активов компании, тоесть описывают входные ресурсы. Такими показателями являются, кпримеру, количество сотрудников [Edvinsson, Malone, 1997; Байбурина,Головко, 2008; Гаранина, 2009; Sullivan, 2000; Zickgraf et al., 2007],57затраты на приобретение и внедрение информационных технологий[Mouritzen, 2003; Diez et al., 2010; Гаранина, 2009; Edvinsson, Malone,1997], маркетинговые затраты [Mouritzen, 2003; Гаранина, 2009] идругие. Ко второй группе относятся прокси, используемые дляизмерения результативности его применения, к примеру, рентабельностьактивов, соотношение между рыночной и балансовой стоимостьюактивов [Mohd-Saleh, Rahman, 2009], рост выручки, продуктивностьсотрудников, рентабельность собственного капитала [Clarke et al., 2011].Однако настоящее исследование в качестве результатов использованияинтеллектуального капитала компании рассматривает добавленную имстоимость.
Поэтому текущий раздел направлен на описание первойгруппы прокси-показателей.Интеллектуальныедрайверыстоимости,предложенныеисследователями для измерения его количества и качества и показавшиесвою значимость в ходе эмпирического тестирования, приведены вТаблице 2.1. Отметим, что настоящее исследование анализируетэффективность использования интеллектуального капитала компании спозиции внешних инвесторов. Следовательно, используются показатели,которые могут быть определены на основе общедоступной информации:данных отчетности компании либо других открытых источников,например, Интернет-ресурсов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
