Влияние интеллектуального капитала и его компонентов на результаты деятельности компаний из развитых стран Европы до, во время и после наступления мирового кризиса

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Мировой финансовый кризис оказал влияние на все отрасли и страны, показал острую необходимость использования всех доступных компании ресурсов, в том числе и нематериальных. Интеллектуальный капитал уже давно стал один из возможных источников конкурентного преимущества, что доказывают многочисленные результаты исследований его влияния на деятельность компаний (Mondal, 2012; Clarke, 2010; Choudhury, 2010; Joshi, 2012 и т.д.). Однако исследователей интересует, как изменилось это влияние в связи с серьезным экзогенным шоком?

Поскольку компании принадлежат к различным отраслям из развитых и развивающихся стран, влияние ИК на их результаты априори будет разным. Множество исследований проводиться на примере компаний из развивающихся стран (Mehralian, 2012; Komnenic, 2012 и т.д.), но нельзя с уверенностью утверждать, что в силу более раннего осознания значимости ИК, это спасло компании развитых стран от рецессии. Напротив, они пострадали так же, как и остальные компании.

Целью данной работы является эмпирическое обоснование влияния интеллектуального капитала и его компонентов на результаты деятельности компаний из развитых стран Европы до, во время и после наступления мирового кризиса, а так же в отраслях с различными характерными чертами. Для этого необходимо выполнить ряд задач:

Выделить характерную структуру литературы, написанной по заданной тематике, включающую в себя учебные пособия, научные статьи, монографии и другие источники, представленные отечественными и зарубежными авторами;

Выделить возможные области для изучения, сформулировать гипотезы, определить зависимые и независимые переменные, указать необходимые параметры для составления выборки под построенную специфику моделей;

Построить регрессионные модели для каждой из гипотез и на основе полученных результатов, сделать основные выводы

Объектом исследования являются компании из различных отраслей развитых европейских стран. Предметом исследования является влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности компании из этих отраслей.

Данная работа состоит из трех глав. Первая глава рассматривает общие характеристики интеллектуального капитала - историю, определение, структуру и методы измерения. В том числе, в третьем параграфе первой главы изучаются статьи, непосредственно касающиеся анализа влияния интеллектуального капитала.

Вторая глава состоит из двух параграфов. В первом происходит постановка гипотез для исследования и вывод спецификации для тестирования этих гипотез. Второй параграф представляет собой описание базы данных, которая будет использована для проверки гипотез. В третьей главе представлены результаты построенных моделей, а так же выводы, сделанные на их основе.

1. Теоретические аспекты интеллектуального капитала

1.1 Роль и сущность интеллектуального капитала для компании в условиях новой экономики. Структура и методы его измерения

Впервые об интеллектуальном капитала (далее ИК) заговорили еще в конце 60-х годов, а сам термин ИК появился благодаря Дж. Гелбрейту. В то время компании были мало озабочены наличием или состоянием своих знаниевых ресурсов, но уже в 80-х годах мнение компаний начало изменяться под действием внешней среды, которая требовала от них поиска новых конкурентных преимуществ (Никифорова, 2010). Этим преимуществом начал становиться ИК (Mondal, 2012; Dumay, 2013), при правильном выявлении его составляющих и умелом управлении ими.

Сектора экономики, связанные с программным обеспечением, производством средств связи, IT разработками, не обладая большим запасом физического капитала, а опираясь на опыт, знания и навыки работников, уже на тот момент негласно использовали интеллектуальный капитал. В тоже время, крупные производственные компании начали осознавать, что их благополучие зависит не только от объемов физического капитала.

Толчком в развитии концепции ИК так же послужило появление научных и практических работ из разных уголков света, таких авторов как К-Э. Свейби, Т. Стюарт. Многие из них, являясь практиками, проводили свои исследования для компаний и только затем, начали появляться научно-исследовательские работы, доступные всему экономическому сообществу для изучения, критики и развития концепции.

В то время как с каждым годом появлялось все больше академических статей в попытке определить сущность и дать соответствующее определение ИК, практиков начал волновать вопрос о том, как измерить ИК для своей компании. Самым ярким примером является навигатор "Скандия", разработанный в европейской компании с одноименным названием, Л. Эдвинссоном. Позже начали появляться более унифицированные методы для оценки ИК, а последнее десятилетие распространение получил анализ влияния ИК не на отдельную компанию, а на выборку компаний из разных отраслей и стран. Множество подобных эмпирических исследований подтверждают наличие положительного влияния ИК на устойчивость и эффективность компании, о чем подробнее будет сказано в третьем параграфе данной главы.

Большинство работ можно увидеть у зарубежных авторов, однако, несмотря на то, что интерес к изучению ИК в России появился не так давно, в настоящее время экономисты ведущих российских ВУЗов и крупные компании так же занимаются данным вопросом достаточно углубленно.

Закрепившегося в научной литературе определения интеллектуального капитала нет, как и не существует единого термина, который описывает суть ИК. Ученые используют широкий ряд синонимов для его определения, например, нематериальные активы, интеллектуальная собственность, интеллектуальные активы, знаниевые активы и т.д. (Kristandl, 2007).

Однако некоторые из этих определений более узкие, поскольку описывают лишь часть того, что представляет собой интеллектуальный капитал. В качестве примера можно привести определение интеллектуальной собственности, которое явно не включает в себя опыта и навыков работников или базы данных компании, которые должны входить в общее понятие об интеллектуальном капитале.

Появление множества терминов объясняется, как справедливо утверждают Н. Бонтис и Д. Кристандл, большим количеством ученых, изучающих данную тему, которые хотят закрепить именно свою терминологию [28, c. 1511]. В данной работе будет использоваться термин "интеллектуальный капитал", чье определение представим далее.

У истоков изучения интеллектуального капитала, достаточно много ученных понимали под этим термином разницу между рыночной и балансовой стоимостью компании, в частности это приписывают Л. Эдвинссону (Русс, 2008). Считалось, что более высокую стоимость, присваиваемую рынком, компания получала за счет эффективного использования ее интеллектуальных ресурсов.

Однако уже в скором времени, стало понятно, что эта разница в стоимостях может быть вызвана факторами, не связанными с ИК. Например, недооценка или переоценка материальных активов компании, или влияние макроэкономических факторов, распространяемое, как на всю отрасль, так и на отдельную компанию (Kristandl, 2007).

Чтобы определиться с тем, что будем понимать под ИК в данной работе, воспользуемся двумя концепциями - стоимостной и ресурсной, в соответствии с которыми определения делятся на две большие группы.

С точки зрения ресурсного подхода ИК определяют как уникальный ресурс от грамотного и эффективного управления которым, компания ожидает получать сверхдоход. К приверженцам данного направления относятся Э. Брукинг, Д. Тис, Г. Рос, Н. Бонтис и др.

Стоимостной подход рассматривает ИК с точки зрения конечных выгод, которые компании могут получить от его использования. Кроме того, в данном случае считается, что ИК не обладает самостоятельной ценностью, но является фактором производства способным такую ценность создавать. Основоположником стоимостного подхода является Т. Стюарт, так же в рамках концепции можно услышать фамилии К-Э. Свейби, Л. Эдвинссон, М. Мэлоун и др.

В данной исследовательской работе в качестве определения ИК будет использована формулировка Г. Кристандла и Н. Бонтиса, которая характеризует интеллектуальный капитал с точки зрения ресурсной концепции (Kristandl, 2007), т.е. ресурса, который должен обладать свойствами VRIN:

Ценные (valuable) - ресурсы должны создавать стоимость для компании;

Редкие (rare) - ресурсы должны быть равномерно-распределенными по всей компании и являться труднодоступными для конкурентов;

Неимитируемые (inimitable) - риск копирования ресурсов конкурентами должен быть минимален;

Незаменимые (non-transferable) - конкуренты не должны обладать аналогичными ресурсами.

Таким образом, интеллектуальный капитал - это стратегический ресурс фирмы, обладающий свойствами VRIN и позволяющий компаниям создавать для себя устойчивую ценность (Kristandl, 2007).

Действительно, в условиях нынешней экономической ситуации, когда компании должны быстро подстраиваться под изменения рынка, в период восстановления после кризиса, необходимо использовать все ресурсы компании, как материальные, так и неосязаемые. Но главную роль необходимо отдать интеллектуальному капиталу, способному привести компанию к успеху, улучшить результаты ее деятельности, стать основным конкурентным преимуществом для борьбы за лидерство на рынке.

Поскольку единого понятия интеллектуального капитала не существует, что продемонстрировано ранее, варианты его структуры и методы для его измерения также многообразны. До сих пор, в данном исследовании было использовано выражение "интеллектуальный капитал" или его возможные синонимы, а в рамках определения использовался неструктурированный набор возможных составляющих.

Поэтому, на данном этапе необходимо обозначить различные варианты структуры ИК, т.е. его компоненты, среди которых существуют две классические структуры, предложенные Э.Брукинг и Т.Стюартом.

Согласно структуре ИК, представленной в книге Э. Брукинг (Э. Брукинг, 2001) он делится на 4 компонента - рыночные активы, человеческие активы, интеллектуальная собственность как актив и инфраструктурные активы. Рыночный актив - это некое виденье рынком и его представителями нематериальных активов компании. Например, преданность потребителей бренду компании. Человеческие активы это совокупность опыта, навыков и знаний всех работников организации.

Интеллектуальная собственность в самом распространенном варианте представляет собой патенты, лицензии, авторские права и т.д. Инфраструктурные активы - это те активы, за счет которых в организации осуществляются бизнес-процессы, коммуникация между сотрудниками, отделами. Они также включают в себя корпоративную культуру и базы данных.

Структура ИК, предложенная Т.Стюартом состоит из трех категорий - человеческого, структурного и потребительского (отношенческого) капитала.

Человеческий и структурный капитал аналогичен соответствующим компонентам человеческого и инфраструктурного актива, предложенных в классификации Э. Брукинг. Под потребительским капиталом понимаются отношения с различными группами агентов, например, потребителями, кредиторами, поставщиками, собственниками (Стюарт, 2007).

Другие варианты классификации ИК (табл. 1), предложенные зарубежными исследователями с указаниями на работы авторов, представила Т.А. Гарина, [5, с. 98].

Таблица 1 Подходы к классификации интеллектуального капитала

Автор	Классификация
[Edvinsson, Malone, 1997]	Человеческий капитал Структурный капитал
[Bontis, 1998]	Человеческий капитал Структурный капитал Клиентский капитал
[Stewart, 1997]	Человеческий капитал Структурный капитал Клиентский капитал
[Saint-Onge, 1996]	Человеческий капитал Структурный капитал Отношенческий капитал
[Sveiby, 1997]	Компетенции персонала Внутренняя структура Внешняя структура
[Van Buren, 1999]	Человеческий капитал Инновационный капитал Процессный капитал Клиентский капитал
[Roos, Roos, Edvimson, 1998]	Человеческий капитал Структурный капитал Отношенческий капитал
[O'Donnell, O'Regan, 2000]	Человеческий капитал Внутренняя структура Внешняя структура Сост. по источнику: Гарина Т.А.Структура интеллектуального капитала: вопросы оценки и эмпирического анализа. СПб, 2008. С. 98.

Практически во всех классификациях встречается человеческий и структурный капитал. Являясь жизненно-необходимыми для организации, они представляют ее структуру, то, на чем она держится - люди, их опыт и знания, взаимодействия между ними и т.д.

Итак, после того как исследователь примет наиболее подходящее для него определение интеллектуального капитала и структуры ИК, встает вопрос о том, как можно измерить его величину.

Вообще, существует две системы для оценки ИК - измерительная и индикаторная. Главное отличие заключается в степени точности и "единицах измерения" при оценке ИК. Измерительная система представляет числовое выражение для интеллектуального капитала, показывает его ценность. Индикаторная система дает только качественные характеристики, быструю оценку без присвоения количественной меры (Руус, 2008).

Преимуществами первой системы являются точность, прозрачность, интерпретируемость результатов, кроме того, она предоставляет возможность для их сравнения. Однако существенными недостатками могут быть сложность и длительность вычислений, а так же высокие требования к используемым для расчетов данным. Более проста в разработке и применении индикаторная система, но исследователь не сможет получить много детальной информации, поскольку результатом будет являться приблизительная оценка (Руус, 2008).

Вообще, существует около 50 методов измерения ИК, которые можно разделить на четыре категории по К-Э. Свейби (Sveiby, 2010). Первая категория называется DIC (direct intellectual capital methods) и подразумевает стоимостную оценку нематериальных активов или их компонентов. Вторая категория МСМ (market capitalization methods) представляет методы измерения ИК как разницу между рыночными и балансовыми величинами активов или собственного капитала. Категория ROA (return on assets methods) включает в себя синтетические методы, такие как EVA (economic value added), CIV (calculated intangible value), которые в качестве промежуточного этапа используют расчет показателя рентабельности. Четвертая категория SC (scorecard methods) походит на первую категорию, за исключением определения количественной меры ИК и его компонентов. В данном случае идентификация ИК происходит по средствам создания различных систем показателей и графиков.

Увидеть достаточно наглядную таблицу различных методов оценки ИК можно в статье "Методы измерения нематериальных активов" К-Э. Свейби [39], где по горизонтали методы разделены на стоимостные и не стоимостные, а по вертикали на методы для расчета ИК на уровне всей организации и на уровне отдельных компонент. Более того, представленные методы отнесены к одной из четырех описанных ранее категорий матрицы.

В основном, методы рассматриваются на компонентном уровне, а для уровня организации существуют только стоимостные методы измерения, относящиеся к категориям МСМ и ROA. На компонентном уровне достаточно много методов как не стоимостных, например, Scandia Navigator, MAGIC, IC Rating и других методов из категории SC, так и стоимостных вроде EWCIA, TVC, AFTF и т.д., по большей части из DIC.

Стоимостные методы оценки, как на компонентном, так и на организационном уровне, позволяют проводить сравнения между компаниями, отраслями, а так же наглядно иллюстрируют стоимость ИК. Но в тоже время переводить качественные характеристики в деньги достаточно грубо, это дает поверхностный результат (Sveiby, 2010).

Не стоимостные методы из категории SC, раскрывают сложную организационную систему компании по средствам отчетов об ИК, дают более точное представление о каждом из его элементов. Однако систему показателей, которую каждая компания разрабатывает индивидуально для себя, трудно сравнивать с системой другой компании. Кроме того, внедрение интеллектуальной отчетности является сложным и долгим процессом для менеджеров, ориентированных на расчет и анализ финансовых показателей.

Обобщая представленную ранее информацию о структуре и методах оценки интеллектуального капитала, представим основные выводы по данному параграфу:

Существуют различные варианты структуры интеллектуального капитала, причем любой исследователь может ввести свою классификацию. Однако, несмотря на видимое разнообразие, каждая классификация имеет схожие характеристики компонентов. Предположительно, структура Т.Стюарта, в каждый из трех компонентов ИК, включает всевозможные его составляющие;

Различают две системы оценки интеллектуального капитала: индикаторная и измерительная. Это означает, что показатели ИК могут получить как количественную, так и качественную оценку. Выбор конкретной системы оценки будет зависеть от задачи, поставленной перед исследователем;

Методы измерения могут различаться в зависимости от объекта исследования. Если компании необходимо получить стоимостную оценку ее ИК, она может использовать стоимостные методы, т.е. синтетические или рыночные. В случае покомпонентной оценки ИК, существуют методы DIC и SC.

Итак, после выбора одного из методов и непосредственно измерения величины ИК и его компонентов, что исследователь может сделать дальше? Само по себе измерение дает лишь оценку, позволяет сравнить ИК между различными компаниями, но наличие большого количества знаниевых ресурсов не говорит об их эффективном использовании без рассмотрения влияние на результаты деятельности компании.

Таким образом, третья часть первой главы будет посвящена изучению влияние ИК на финансовые показатели, а так же представлен литературный обзор эмпирических исследований, сделаны соответствующие выводы.

1.2 Анализ эмпирических исследований влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компании

Данное направление исследования в настоящее время является очень популярным, поскольку для компаний и ученых приоритетным становится вопрос о том, как и в какой степени, ИК влияет на деятельность компании, и чего можно добиться, обладая таким знанием, чтобы улучшить ее финансовые показатели. Далее будут рассмотрены исследования различных ученных, которые помогут определить возможные для изучения области в сфере влияния ИК на результаты деятельности компаний.

Все научно-исследовательские статьи на тему влияния интеллектуального капитала имеют характерную для них структуру. Можно выделить следующие элементы: гипотезы, зависимые и независимые переменные, выборка, используемая для построения эконометрических моделей, и метод анализа.

Изучение статей по данной тематике позволили выделить наиболее часто встречаемые варианты гипотез, переменных и других указанных выше элементов. Рассмотрим каждый из них подробнее.

Можно выделить два основных типа гипотез: влияние ИК на результаты деятельности компании (Mehralian, 2012; Clarke, 2010; Choudhury, 2010; Murale, 2010; Chen, 2005) и межкомпонентное влияние интеллектуального капитала, в том числе, влияние на деятельность компании друг через друга (Bontis, 2000; Sharabati, 2010; Huang, 2007; Cabrita, 2008). Они могут рассматриваться как в рамках одной работы, так и отдельно, в зависимости от целей исследования.

Необходимо отметить, что существуют различные аспекты, присущие конкретному исследованию. Так, первый тип гипотез предполагает разные варианты определения того, что собой представляет ИК, а так же, что понимается под результатами деятельности компании. В последствие это найдет отражение в том, какие переменные будут использованы для анализа. Однако нужно сразу сказать, что все рассмотренные работы предполагают наличие положительного влияния ИК на результаты деятельности, что подтверждают авторы самих работ, в том числе ссылаясь на эмпирические результаты прошлых исследований.

Второй тип гипотез может подразумевать проверку предположения о том, что, например, структурный и отношенческий капитал влияют на человеческий капитал, или человеческий капитал оказывает прямое воздействие на отношенческий капитал, который в свою очередь влияет на результаты деятельности компании (Namvar, 2010; Huang, 2007).

Чаще всего для проверки второго типа гипотез, используются субкомпоненты или компоненты второго уровня ИК (рис. 1), которые разделены на группы, соответствующие количеству компонентов первого уровня в структуре интеллектуального капитала (Cabrita, 2008).

Исследования такого типа требуют больших временных затрат на сбор данных, поскольку практически все субкомпоненты нельзя найти в отчетности компании. Выборка формируется за счет сбора анкет, которые раздаются сотрудникам, стоящим на разных ступенях иерархии компании, чаще всего, топ-менеджерам и директорам.

В основном гипотезы второго типа предполагают положительное воздействие компонентов друг на друга и ИК. Нужно отметить, что в различных исследованиях на результаты проверки таких гипотез могут или не могут оказать влияние отрасль или страна, данные которой используются в выборке.

К примеру, в работах Ч. Хонга [23, c. 268] М. Намвара [33, c. 687] для проверки гипотез первого и второго типа используются данные Тайваньской отрасли инженерного консультирования и Иранской компьютерной и электронной отрасли, соответственно. Результаты показывают, что отношенческий капитал оказывает значительное, по сравнению с остальными компонентами ИК, влияние. Кроме того, обе работы свидетельствуют о сильном влиянии человеческого капитала на отношенческий и структурный капитал, однако в случае с Иранской электронной и компьютерной отраслью влияние на отношенческий капитал незначимо.

На следующем этапе, после того как были сформированы гипотезы, исследователи выбирают, какие показатели ИК и результатов деятельности компании они будут использовать для тестирования поставленных гипотез. Рассмотрим случай с гипотезами первого типа, когда независимыми переменными будет являться показатель интеллектуального капитала или его компонентов, а зависимой переменной - показатель результативности деятельности компаний.

В различных статьях используются три основных измерения зависимой переменной - рентабельность, производительность и рыночная оценка (Firer, 2003). Очевидно, в первом случае зависимыми переменными будут различные показатели рентабельности, чаще всего - это рентабельность активов или собственного капитала. Производительность будет представлена показателями, описывающими эффективность использования ресурсов компании. Примерами рыночной оценки будут являться - рыночная стоимость компании, капитализация и рыночная сумма долга, а так же часто используемый коэффициент q-Тобина. Исследователи могут выбирать и другие зависимые переменные, например, темп роста выручки или прибыли и т.д. (Bontis, 2000).

Разделение показателей на "внутренние", которые показывают состояние компании с ее точки зрения и рассчитываются на основе данных отчетности, и "внешние", отражающие мнение инвесторов, рынка, понятно. Интеллектуальный капитал может влиять не только на внутренние процессы компании, но и на оценку инвесторов, которую они дают, основываясь на внешнем "облике" компании, формируемом не только за счет ее материальных ресурсов.

Как уже было сказано ранее, формирование гипотез приводит к получению определенной спецификации будущей модели для анализа. Таким образом, изучение субкомпонент ИК приводит к использованию переменных, представленных на рисунке 1. Чаще всего компоненты второго уровня рассматриваются как дамми-переменные и не имеют количественной оценки.

Несмотря на то, что с точки зрения эконометрических моделей результат с такими независимыми переменными может быть хуже, исследователи, наоборот, считают результаты достоверными, так как ИК рассматривается на более детальном уровне.

Если же авторы научных работ идут более легким путем и рассматривают компоненты только первого уровня, популярным показателем является VAIC и, соответственно, коэффициенты эффективности человеческого, структурного и задействованного капитала.

После постановки гипотез и определения используемых переменных, исследователи собирают необходимую базу данных, которая послужит выборкой для построения эконометрических моделей. Исходя из изученных статей, можно сделать вывод о том, что авторы склонны к использованию данных той страны, из которой они родом, либо страны в которой они преподают или работают.

Статьи так же можно классифицировать по характеру сбора данных и отраслей, в которых работают рассматриваемые компании. Во-первых, в качестве метода сбора данных может быть использован метод доступных данных, т.е. отчетности, которая представляется компанией в открытом доступе. Вторым способом, о котором уже было сказано, является анкетирование и интервью работников компаний.

Первый метод позволяет собрать данные за ряд лет и номинально увеличить выборку, однако данные в основном будут количественными. Анкетирование позволяет собрать качественные данные, которые, как было отмечено, затем будут введены в регрессионную модель в виде дамми-переменных, при этом зачастую они не будут привязаны к временному промежутку.

Во-вторых, предположительно существует два возможных варианта пути, по которому идут авторы. Они либо выбирают определенную отрасль, либо смотрят выборку компаний из разных отраслей. Надо заметить, что чаще всего исследователи рассматривают высокотехнологичные отрасли. Это может быть связано с тем, что они предполагают найти явно выраженные элементы ИК, что упростит сбор данных. Однако, в то же время, отрасли, не отличающиеся использованием высоких технологий, могут дать предсказуемые результаты и поэтому не входят в круг интересов исследователей.

Так же отметим, что в рассмотренных исследованиях, авторы чаще всего в качестве периода выбирают двухтысячные годы, однако, включая в выборку кризисные годы, не акцентируют на этом внимание, даже те статьи, которые написаны в 2012 году.

Нельзя утверждать, что статей, где выделен и отдельно исследован период кризиса, нет. Напротив, уже можно увидеть рабочие доклады на данную тему. Некоторые исследователи изучают конкретные компании, проверяя, является ли для них ИК источником конкурентного преимущества, способный помочь преодолеть кризис и получают положительный ответ (Guevara, 2011). Однако можно заметить "затишье" среди работ, которые посвящены применению регрессионных моделей для разных периодов времени, с целью выделение кризисного периода.

И последний один из самых важных элементов статьи - метод анализа. Все рассмотренные статьи представляли эконометрические модели, описывающие линейную зависимость между компонентами ИК, а так же интеллектуальным капиталом и результатами деятельности компаний. Однако существует различие в том, как воспринимаются данные.

Оправдано использование простых регрессионных моделей, основанных на пространственных данных в статьях, где данные были собранны методом анкетирования. Большинство авторов изученных статей, которые содержат данные за определенный период, рассматривали их как пространственные, однако наиболее верным ходом было бы построение моделей с панельными данными.

На основании изученного материала можно сделать несколько важных выводов, полученных на основе информации из различных статей:

Большинство эмпирических исследований подтверждает положительную взаимосвязь между интеллектуальным капиталом и результатами деятельности компании, т.е. наличие и эффективное управление знаниевыми ресурсами позволит компаниям увеличить их финансовые показатели;

Подтверждается положительная взаимосвязь между ИК и результатами деятельности компании следующего периода, а так же влияние прошлогоднего показатели ИК (в данном случае VAIC) на текущие финансовые показатели (Clarke, 2010). Это означает, что необходимо некоторое время для того, чтобы используемый компанией интеллектуальный капитал повлиял на ее деятельность;

Авторы опровергают поставленные ими гипотезы на основании незначимости независимой переменной или модели, однако существует вероятность того, что гипотеза может оказаться верной, а такая ситуация вызвана недостаточным количеством наблюдений или отсутствием в регрессионной модели существенного показателя;

Большинство представленных исследований, где проводился анализ влияния компонентов интеллектуального капитала друг на друга, значимые модели показывали положительную взаимосвязь.

Таким образом, на основе представленных ранее структурных элементов статей с возможными вариантами развития, можно выделить часто изучаемые области, и те из них, которые требуют дополнительных исследований, а какие являются достаточно новыми и интересными для изучения. Чтобы наглядно представить картину возможных исследований

Действительно, все изученные исследования представляют линейную зависимость между зависимой и независимой переменной, что не обязательно существует на самом деле. Одним из вариантов дальнейшего исследования анализа влияния ИК на результаты деятельности компании может стать поиск новой функциональной зависимости между данными элементами.

Кроме того, не так много исследователей используют лаговые переменные в своих моделях, хотя как было сказано ранее, это имеет смысл. Например, внедрение базы данных, накапливающей знания работников во всей организации, повлияет на результативность компании не сразу, а с некоторым запозданием, учитывая время адаптации работников к новой системе и длительность процесса обучения работы с ней.

Но не надо забывать, что модель не будет построена, пока исследователь не поставит гипотезы для проверки. Как и ожидалось, есть два часто исследуемых типа гипотез, которые ученые могут рассматривать в своем научном труде.

Закономерным можно считать повышенный интерес к недавнему экзогенному шоку, произошедшему в мировой экономике - мировой финансовый кризис. Что произошло в этот период, как изменилась ситуация, относительно влияния ИК на результаты деятельности компании, помогло ли компаниям или даже целым отраслям наличие интеллектуальных ресурсов - это вопросы, которые требуют тщательного рассмотрения.

Однако на практике, среди изученных статей, не было попытки тестирования моделей на выборке, содержащей кризисный и после кризисный период. Скорее всего, статьи на подобную тему либо только готовятся к публикации либо не находятся в открытом доступе.

Представить схему с выбором областей в части зависимых и независимых переменных довольно трудно, поскольку существует достаточно большой ряд показателей деятельности компании и возможных вариантов разложения ИК на компоненты. Каждый исследователь волен выбирать более подходящий для него показатель, исходя из целей и задач его исследования.

Можно лишь отметить, что в качестве зависимой переменной, отражающей результаты деятельности, будет интересно рассмотреть такие показатели как экономическая добавленная стоимость, стоимость будущего роста, которые хоть и считаются индикаторами наличия ИК в компании, но в тоже время показывают эффективность ее деятельности или оценку стоимости самой компании.

На данном этапе необходимо заметить, что области на карте, не выделенные серым цветом, не обязательно гарантируют перспективность их изучения. То, что большинство исследований посвящено линейной зависимости ИК, его компонентам и результатам деятельности компании, не означает, что поиск нелинейной зависимости между этими переменными может стать новой прорывной волной в данной сфере. Возможно, что попытки изучить другую функциональную зависимость не увенчались успехом, поэтому не являются приоритетными для ученых.

Таким образом, чтобы понять, в каком направлении двигаться, возможно, оставаясь в изучаемых ныне областях, необходимо обратить внимание на ту часть исследований, в которых кроются возможные противоречия, или видна необоснованность, совершаемых авторами научных работ, действий.

Исследователь может сформулировать перед собой любую гипотезу, которую он хочет протестировать, но самым сложным для него окажется выбор переменных, которые будут использованы для ее эмпирической проверки. В частности, посмотрим, какими мотивами руководствуются ученые при выборе переменных для исследования.

Большинство рассмотренных работ представляют использование метода VAIC для определения ИК и его компонентов. Они выделяют несколько причин такого выбора (Быкова, 2011; Komnenic, 2012; Clarke, 2010; Firer, 2003; Murale, 2010; Mehralian, 2012):

Множество работ по анализу влияния ИК на деятельность компаний в качестве ИК использует VAIC, в связи с этим авторы ссылаются на предыдущие исследования, и применяют его в своих работах;

Данный показатель прост в расчетах и понимании его смысла;

Требуемые для расчетов данные можно найти в отчетности компании, при этом, если отчетность была проверена аудиторами или является консолидированной, например, составлена по МСФО, результаты будут более достоверными;

Обеспечивает объективное, количественное значение ИК.

Есть возможность делать внутренние (местные) и внешние (межнациональные) сравнения.

Несмотря на перечисленные со 2 по 5 пункт преимущества использования метода VAIC, существуют недостатки, которые побуждают исследователей отказаться от его применения. Во-первых, из-за возможной отрицательной величины добавленной стоимости, метод VAIC не будет ценным для анализа. Во-вторых, величина структурного капитала, рассчитываемая как разница между добавленной стоимостью и человеческим капиталом, может не учитывать его реальных компонентов.

В связи с этим, в ряде других научно-исследовательских работ используются субкомпоненты для описания ИК и компонентов первого уровня. Здесь, переменные и их количество будет зависеть от мнения автора, которого он придерживается относительно содержания субкомпонент в компонентах, а так же возможности собрать данные.

Последнее объясняется тем, что метод анкетирования, используемый для формирования выборки, может предоставить значения для большого количества переменных - субкомпонент, однако в основном они будут, как упоминалось ранее, дамми-переменными, что повлияет на качество результатов исследования.

Можно выделить одну закономерность, выраженную в том, что авторы так же ссылаются на предыдущие исследования (Sharabati, 2010; Huang, 2007; Bontis, 2000; Namvar, 2010; Байбурина, 2007). Кроме того, в рассмотренных работах, географическая и отраслевая принадлежность данных не является причиной пересмотра независимых переменных, с целью определения конкретной специфики модели.

Зависимые переменные так же выбираются на основе ранних исследований либо авторы выбирают сразу несколько показателей результатов деятельности компании из трех представленных ранее измерений. Зачастую, конечный выбор зависимой переменной исследователи аргументируют тем, что в предыдущих работах эмпирически было доказано, что положительная взаимосвязь показателя и ИК значима.

Кроме того, необходимо сказать о контрольных переменных, которые исследователи могут вводить в свою модель (Komnenic, 2012; Clarke, 2010; Firer, 2003). Например, бесспорно, что материальные активы оказывают сильное влияние на финансовые результаты компании, поэтому исследователи включают их величину как контрольную переменную. Или размер фирмы, также, не являясь независимой переменной отражающей знаниевые ресурсы, имеет высокую степень значимости в результатах деятельности компании.

Итак, на основе представленного выше материала можно сделать несколько важных выводов:

Большинство исследований проводится на основе данных с развивающихся рынков, где в настоящее время интерес прикован к исследованию ИК;

Проводя эконометрические исследования авторы зачастую руководствуются мотивом получения быстрого результата, в связи с чем выбирают спецификацию исходя из возможностей формирования базы данных;

Эмпирические результаты говорят о положительном влияние ИК и его компонентов на результаты деятельности компании, а так же положительной взаимосвязи между компонентами.

В рамках следующего раздела будут поставлены гипотезы для анализа влияния ИК на финансовые показатели компании, а так же выведена спецификация модели, в частности зависимые, независимые и контрольные переменные, что позволит в будущем протестировать гипотезы.

2. Методология и информационная база исследования

2.1 Гипотезы исследования и спецификации моделей для их тестирования

Недавно наступивший мировой экономический кризис повлиял на компании по всему миру, задал новые условия, к которым им необходимо приспособиться. Скорость приспособления может, в том числе зависеть от степени развитости используемых интеллектуальных ресурсов для одних, или готовности принять концепцию ИК для других.

На основе представленного анализа научных работ в первой главе, были выявлены потенциальные области для изучения влияния ИК на результаты деятельности компании. В данной исследовательской работе рассмотрим один из квадрантов рис. 2, стоящий на пересечении гипотезы, связанной с финансовым кризисом, и методом, представляющим построение множественной линейной регрессионной модели на основе панельных данных.

Несмотря на сделанный ранее вывод о возможной не перспективности новых областей, период кризиса все же представляет большой интерес для исследования, а панельные данные способны предоставлять более адекватные и точные результаты.

Перечислим основные преимущества от использования моделей панельных данных по сравнению с моделями пространственных и временных данных. Панельные данные позволяют нам учесть и проанализировать изменения некоторой переменной на индивидуальном уровне без введения дополнительных допущений (Вербик, 2008).

К примеру, рассматривая показатель ВВП различных стран, пространственный тип данных позволит нам увидеть, какое влияние оказывают на каждый из них некоторые экономические факторы. Но могут существовать другие менее очевидные характеристики, такие как история, географическое положение страны, которые так же влияют на валовой внутренний продукт (Магнус, 2007).

Чтобы идентифицировать индивидуальные характеристики для ВВП каждой страны, необходимо провести наблюдения за этими странами в течение некоторого периода времени, как раз это позволяют сделать панельные данные.

Кроме того, как было отмечено, изменение объясняющей переменной происходит в двух измерениях - пространственном и временном, поэтому оценки зачастую более точны и эффективны, чем в других моделях (Вербик, 2008).

Результаты анализа также будут зависеть от типа выбираемой модели. Это может быть обычная модель, модель с фиксированными или случайными эффектами. В первом случае структура панельных данных не учитывается и модель похожа на простую линейную регрессию не учитывающая индивидуальных характеристик у изучаемых объектов. В случае с фиксированными эффектами, каждый объект, единица анализа является уникальной, имеет свои индивидуальные черты, особенно, если рассматриваются страны и отрасли (Магнус, 2007).

Модель со случайными эффектами подразумевает наличие объектов, у которых индивидуальные особенности случайны, т.е. выборку составляют компании или домашние хозяйства, чьи индивидуальные эффекты не коррелируют с независимыми переменными (Магнус, 2007). Выбор модели будет зависеть от того, какие объекты рассматриваются в выборки, подготовленной для анализа.

В качестве объекта данного исследования были выбраны компании - представительницы различных отраслей из развитых стран Европы. Достаточно большое количество исследований было проведено академиками и практиками из развивающихся стран, с целью выяснить, используют ли они нематериальные ресурсы, приняли ли концепцию интеллектуального капитала.

Другая ситуация обстоит с развитыми странами, которые уже опережают остальных по основным параметрам: высокий уровень ВВП на душу населения, новые технологии и крупные инвестиции, связанные с ними, высокий уровень жизни, развитые системы здравоохранения и образования. Не остается сомнений, что развитые страны преуспели в использовании не только своих материальных ресурсов, но и отдельных компонентов интеллектуального капитала.

Поэтому, тестирование гипотезы о влиянии ИК на результаты деятельности компаний из развитых европейских стран в период и после кризиса, представляет еще больший интерес, связанный с вопросами: какой вклад внес ИК во время кризиса, изменилось ли мнения компаний по отношению к нему, на использование каких ресурсов компания сделала упор в период восстановления.

Далее, посмотрим на динамику основных показателей развитых европейских стран, для оценки их состояния, и, в том числе их реакцию на кризис. Во-первых, по данным Международного Валютного Фонда, развитыми странами в Европе являются 18 стран International Monetary Fund: World Economic Outlook Databases [Online]. Режим доступа: http://www.imf.org/external/ns/cs.aspx?id=28 . Во-вторых, для представления экономического состояния этих стран в динамике используем показатель валового внутреннего продукта в процентном изменении для возможности сравнения. И показатель безработицы, оказавшийся под сильным влиянием кризиса, который отражает не только социальное состояние страны, но и способность ее компаний сохранить рабочие места без огромно ущерба для финансового результата.

Рассмотрим темп роста ВВП за период с 2000 года по 2011 год (рис.3). Поскольку данные взяты из мировой экономической базы данных МВФ, обновленной в апреле 2013г., 2012 год все еще представляет прогнозные значения для стран.

Эта база данных представляет достаточно большой выбор показателей для исследования, однако в основном, они измеряются либо в национальной валюте, либо в долларах. Из-за присутствия среди рассматриваемых стран Великобритании, сравнение ее абсолютного значения ВВП с остальными странами будет затруднено.

Темп прироста ВВП развитых стран Европы

Показатель темпа роста позволяет увидеть не только рост или падение ВВП этих стран, но и колебания, вызванные внешними факторами.

Итак, можно заключить о неравномерном, но постоянном росте ВВП практически всех стран в период с 2000 по 2007 год. Затем, происходит резкое падение, а в 2009 году под влиянием кризиса, страны достигают "дно". К 2010 году происходит для одних стран плавное, для других - резкое, восстановление и замедление темпов роста ВВП в 2011 году.

Необходимо уделить внимание двум странам, чья траектория изменения ВВП отличается от других. Во-первых, Эстония показала самое большое падение ВВП среди остальных стран, начавшееся еще в 2007 году, одновременно с началом ипотечного кризиса в США, при этом абсолютное значение ВВП этой страны одно из самых низких, наряду со Словацкой республикой. Это объясняется наличием, на момент наступления финансового кризиса, большого государственного долга и бума на рынке недвижимости и кредитов стран Балтии (Савостина, 2009).

Тем не менее, к 2010 году ВВП Эстонии сделало большой скачок в росте, а в 2011 году наряду с падением темпов роста ВВП других стран, его рост не был замедлен. Это может быть связано с тем, что в Эстонии начал увеличиваться темп роста экспорта производственной продукции, а так же сокращаться величина государственного долга [36].

Во-вторых, на фоне остальных стран выделяется Греция, чья задолженность перед частными лицами и величина государственного долга уже длительное время не может быть закрыта из-за постоянного снижения темпов роста экономики, что видно и на графике (Синяков, 2012).

Резюмируя сказанное, отметим, что, кризис оказал сильное воздействие, как на развивающиеся страны, так и на развитые страны Европы, но их восстановление произошло гораздо быстрее и уже к 2010 году, практически все страны достигли темпов роста ВВП 2008 года.

Несмотря на рост ВВП, развивающиеся страны к 2010 году показали темпы роста, меньшие, чем до кризиса, что можно увидеть на примере их темпов роста ВВП (рис. 4). Следовательно, компании из развитых стран обладают несомненным преимуществом, которым может быть интеллектуальный капитал.

Динамика уровня безработицы представлена в процентах от общего количества рабочей силы. Необходимо отметить, что безработица может быть вызвана различными микро- и макроэкономическими факторами, если рассматривать структурную безработицу, и естественной сменой рабочих мест людьми, если говорим о фрикционной безработице (Илларионова, 2012).

Темп прироста ВВП развивающихся стран Европы в период с 2007 по 2010 год

Мировой экономический кризис, выступающий внешним экзогенным шоком четко можно отследить в динамике безработицы для всех развитых стран Европы (рис. 5).

В большей части стран к 2008 году процент безработицы был достаточно низкий, к 2009 году безработных стало больше, но и как динамика ВВП, этот процент вернулся к прежнему уровню уже в 2010 году. На фоне единого тренда безработицы для большей части стран, выделяются страны с более высоким и нестабильным ростом числа безработных.

Уровень безработицы в Эстонии и Греции ведет себя предсказуемо, в то время как ВВП Эстонии начало резко расти, и восстановилось до прежнего уровня уже к 2010 году, безработица начала падать. В Греции, не сумевшей оправиться от кризиса, уровень безработицы продолжает расти.



Динамика безработицы в развитых странах Европы, процент от общей рабочей силы

Испания, несмотря на восстановление в 2010 году ВВП, ниже уровня 2008 года, показывает самый высокий уровень безработицы среди развитых стран Европы. Такая ситуация сложилась исторически, из-за разделения рынка на постоянных и временных работников, последние из которых не замотивированы учиться и пытаются получить постоянные контракты ради высокооплачиваемого места, но работодатели заинтересованы привлечь рабочую силу временно и с меньшими издержками (Годунова, 2012).

Итак, анализ темпа роста ВВП и динамики безработицы в странах Европы, показал, что и развитые страны пострадали из-за мирового экономического кризиса. В основном, тенденции стран по двум показателям схожи, однако были указаны страны, чья динамика отличается от общей из-за определенных причин, зачастую не вызванных кризисом, а появившихся задолго до него. Тем не менее, быстрому восстановлению компаний способствовали определенные факторы, которые необходимо выявить.

Прежде чем перейти к непосредственному формированию гипотезы, необходимо сделать одно допущение. Несмотря на предположительное различие в отраслях, кризис оказал влияние на все сектора экономики, поэтому для тестирования гипотезы будет использована информационная база данных для развитых стран Европы в различных отраслях. Таким образом, первая гипотеза будет звучать так:

Н1: Во время кризиса и в посткризисный период влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности европейских компаний из развитых стран становиться более весомым

Рассмотрим данное предположение подробнее. Во-первых, результаты проверки гипотезы можно будет интерпретировать в следующем ключе: если в построенной регрессионной модели для кризисного и посткризисного периода коэффициенты перед показателями ИК увеличатся и при этом останутся значимыми, можно предположить, что у компаний были веские причины воспользоваться концепцией ИК. Вероятно, находясь в более благоприятном положении, являясь представителями ведущих стран мира, не только за счет своей ресурсной базы, но и за счет знаниевых ресурсов, во время кризиса они не изменили свою политику.

Во-вторых, на этом этапе можно предположить, что будет оправдано включение в спецификацию модели переменной, отвечающей за материальные активы. Это позволит сделать ряд интересных выводов. В случае если данная переменная будет иметь относительно большой вклад в зависимую переменную как до, так и после кризиса - предложенный вариант интерпретации окажется неверным.

Помимо тестирования гипотезы первого типа, интерес представляет проверка распространенной гипотезы второго типа о большей значимости человеческого капитала на остальные компоненты ИК, рассматриваемой во многих работах на заданную тематику.

Н2: Качество и эффективность научно-исследовательских разработок компании в большей степени зависит от производительности ее работников и руководителей, а не наоборот

Данное предположение основано на том, что как утверждают экономисты и подтверждают некоторые исследования, человеческий капитал "это место, откуда берут начало все пути" [14, стр. 134]. Действительно, сотрудник организации, являясь генератором идей, обладателем знаний, опыта и навыков, взаимодействует с другими сотрудниками, создавая организационную культуру, внедряя научные разработки. Он является создателем структурного капитала компании.

Все отношения, которые выстраивает компания с поставщиками, клиентами, даже государством, происходит на уровне взаимоотношений людей. Поэтому данная гипотеза не рассматривает этот компонент ИК, основываясь на предположении о прямом влиянии на него человеческого капитала.

В основном исследователи рассматривают влияния ИК на результаты деятельности компании либо на выборке из одной отрасли либо из ряда высокотехнологичных отраслей. Однако, как уже было упомянуто, отрасли обладают своими отличительными характеристиками, что может повлиять на силу и степень влияния как физического, так и интеллектуального капитала в каждой из них.

Нельзя сказать, что каждая отдельная отрасль покажет различные результаты в процессе исследования значимости интеллектуального капитала на результирующие показатели компании. Однако интуитивно можно сделать предположение, что капиталоемкие и трудоемкие отрасли, производственные отрасли и отрасли услуг, априори в силу разных потребностей в физическом и интеллектуальном капитале покажут отличные друг от друга результаты.

Сделанное для первой гипотезы допущение очень сильное, поэтому необходимо выяснить, действительно ли между отраслями в развитых странах Европы есть видимые различия. На примере Великобритании рассмотрим динамику темпа прироста ВВП для укрупненных отраслей: сельского хозяйства, строительства, отраслей производства и отраслей услуг (рис. 6).

Сельское хозяйство Великобритании является наиболее волатильной отраслью, какой так же должна быть отрасль строительства, где компании находятся в сильной зависимости от изменения цен на рынке сырья и материалов. Производственный сектор и сектор услуг имеют более гладкую динамику доли в ВВП. В подтверждение допущения к первой гипотезе, в 2009 году наблюдается спад ВВП по всем четырем отраслям.

Темп прироста ВВП по отраслям в Великобритании Office for National Statistics [Online]. Режим доступа: http://www.ons.gov.uk/

Таким образом, интерес представляет изучение результатов тестирования еще одной гипотезы:

Н3: Степень и направление влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компании определяется ее принадлежностью к отрасли

Для проверки данной гипотезы будут использованы две крупные группы отраслей: отрасли производства и отрасли услуг. В данном случае, отрасли производства могут содержать в себе отрасль промышленного производства, энергетики, отрасли добывающей промышленности. Отрасль услуг так же является достаточно обширной группой, куда могут войти отрасль финансов, страхования, отрасль профессиональных и прочих услуг.

...