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

Причиной выбора именно этих групп отраслей является их очевидное различие в виде готового продукта, приобретаемого клиентом. Товар требует наличия определенных материальных ресурсов и средств для его производства, в то время как эффективность оказанной услуги для клиента и продавца, зависит напрямую от сотрудников компании.

Итак, рассмотрим основные характеристики отраслей производства и отраслей услуг на примере Великобритании. Производство в данной стране на протяжении многих лет занимало лидирующие позиции в экономике, однако, уже некоторое время существовала тенденция к стабильному снижению показателей отрасли (Maer, 2012).

Более того, количество рабочего населения, занятого в производственных отраслях, от общего количества рабочего населения, страны начало резко снижаться еще в 80-х годах, падение с 2001 по 2011 год составило 4,5%, и показатель опустился до 2,5 млн. работников (Maer, 2012).

Тем не менее, производственные отрасли Великобритании отличаются высоким уровнем технологической оснащенности, что объясняется большой долей НИОКР в затратах предприятий. Несмотря на то, что производственные инвестиции упали, около 72% всех НИОКР осуществляется в производственных отраслях (Maer, 2012).

Яркими представителями производственных отраслей являются химическая промышленность и энергетика. Вместе, они обеспечивают около семисот тысяч рабочих мест в производстве. Химическая промышленность расходует огромные средства на НИОКР, а так же капитальные расходы. Энергетическая отрасль осуществляет разработки с целью создания новых экологически безопасных вариантов получения энергии. Это предписание правительства, которое стремится снизить риск резких климатических изменений, большей частью вызванных деятельность промышленных производств (AGCAS, 2012).

Отрасль услуг, которая начала свой рост еще в 70-х годах, в последнее десятилетие по сравнению с производственными отраслями заметно увеличила показатель валовой добавленной стоимости (рис. 7), отражающий вклад отдельной компании, отрасли в экономику всей страны (Rhodes, 2013).

Валовая добавленная стоимость производственных отраслей и отрасли услуг, млрд. фунтов стерлингов [34, С. 2]

Отрасль финансовых услуг и отрасль профессиональных услуг - два крупных сектора отрасли услуг в целом. Валовая добавленная стоимость финансовых услуг начала превышать этот показатель для производственной отрасли, еще в 90-х годах (рис. 8).

Данный сектор состоит из нескольких групп, где половина услуг - это инвестиционные услуги, оказываемые инвестиционными компаниями, хедж-фондами (рис. 9). Так же большую долю в 21% от всех профессиональных услуг занимает страхование, затем предоставление займов и кредитов и финансовые службы поддержки.

Таким образом, в Великобритании сфера финансовых услуг и сектор услуг в целом, последние десятилетия наращивает обороты, показывая результаты, превосходящие производственный сектор, на котором изначально держалась страна. Похожая тенденция, связанная с усилением позиций сектора услуг в экономике, можно наблюдать во многих других странах.

Показатель валовой добавленной стоимости для производственной отрасли и отрасли финансовых услуг [34, С. 2]

Группы компаний финансового сектора Великобритании [24, С.9]

Поскольку третья гипотеза выступает достаточно общим высказыванием, уточним ее для каждой группы отраслей, основываясь на представленном ранее анализе. Для производственных отраслей можно сделать более конкретное предположение о наибольшей значимости расходов на НИОКР, влияние которых отражается в следующем периоде.

H3a: Инвестиции в НИОКР прошлого периода оказывают наиболее значимое влияние на результаты деятельности компаний из производственных отраслей в развитых странах Европы.

В случае с отраслями из сектора услуг нет возможности однозначно сказать, какой элемент интеллектуального или физического капитала будет наиболее значимым. Предположительно последний не должен оказывать значимое влияние на результаты деятельности компаний по оказанию различного вида услуг. Важным в этой сфере является установление долгосрочных доверительных отношений с контрагентами. Поэтому, следующая гипотеза будет сформулирована как:

H3b: Отношенческий капитал оказывает значимое влияние на результаты деятельности компаний из отраслей услуг в развитых странах Европы.

Данные гипотезы можно будет рассмотреть с использованием модели с фиксированными эффектами для периодов времен, тем самым учесть индивидуальные характеристики разных годов, в том числе годы кризиса и последующего восстановления.

Итак, все гипотезы были сформированы выше, а интерпретация результатов будет основана на значимости коэффициентов и знаков перед ними, таким образом, можно будет увидеть в какой отрасли, какой фактор играет важную роль, и положительное или отрицательное влияние он оказывает на деятельность компаний.

В соответствии с поставленными гипотезами необходимо определить набор переменных, которые будут представлять финансовый результат компании, ее физический и интеллектуальный капитал.

Начнем с определения независимых переменных. В данной работе будем разделять компоненты первого уровня в соответствии со структурой ИК, предложенной Т. Стюартом. Немного общая, но включающая в себя три наиболее важных структурных компонента ИК, она позволит упростить выбор субкомпонент в каждой группе.

Независимыми переменными выступают как количественные показатели, так и дамми-переменные. Число работников компании, число патентов или количество собственников в совете директоров, являются примерами количественных данных человеческого, структурного и отношенческого капитала, соответственно. Биноминальные и ранговые переменные, такие как квалификация совета директоров, наличие наград, расположение компании в городе с населением более одного миллиона человек, являются примерами прокси-переменных.

Итак, определим субкомпоненты человеческого капитала. Достаточно сложно выразить опыт и знания работников в виде количественного показателя с той точки зрения, что, даже рассматривая опыт в количестве лет (скорее всего, в среднем по предприятию) или знаний как наличие диплома об определенном образовании - переменные могут получиться не объективными.

Во-первых, как известно, сотрудник с пятидесятилетним опытом не обязательно приносит компании больше эффективности, чем сотрудник с пятилетним опытом. Это связано с тем, что знания постепенно устаревают и если их не обновлять, не повышать квалификацию, опыт не будет иметь значения.

Во-вторых, диплом не всегда отражает реальные знания человека, а улучшить финансовые показатели компании может одаренный, талантливый сотрудник без образования.

При прочих равных условиях, предположим, что диплом и опыт работы в достаточной степени отразят знания работников, все равно возникает проблема сбора такого рода данных, поскольку многие европейские компании насчитывают более ста тысяч работников различного профиля. Однако если рассматривать акционерные компании, качественным показателем человеческого капитала может выступать квалификация совета директоров.

От того, под чьим управлением находится компания, зависит и то, какой результат будет получен по окончании отчетного периода. Показатель квалификации совета директоров является ранговой переменной, принимающей три возможных значения: 0, 1 и 2. В данном случае, если более трети совета директоров имеют ученую степень, т.е. продолжили обучение после бакалавриата, а так же их опыт работы на занимаемой должности составляет более пяти лет, компании присваивается 2 балла. Если выполнено только одно из двух условие - 1 балл. В противном случае компания получает 0 баллов.

Ряд показателей человеческого капитала в денежном выражении можно увидеть в работе 2008 года Т.А. Гариной [5, стр. 101] с соответствующими ссылками на предыдущие работы. В частности, интерес представляют два показателя - фонд оплаты труда работников и величина выручки на одного работника.

Рассматривая фонд оплаты труда, необходимо отметить, что в развитых странах он может быть сформирован на основе тарифов заработной платы, сверх которых идут премии и бонусы, утверждаемые руководителями компаний (Жулина, 2007). Поэтому, средняя заработная плата по предприятию может не отразить качество работы его сотрудников, в то время как, выручка, напрямую связана с качеством выполненной сотрудниками работы.

Наиболее удачным вариантом будет включение в спецификацию не выручки в чистом виде, а величину выручки на одного сотрудника, тем самым можно будет сравнить компании разного размера и положения в отрасли. Таким образом, еще одним компонентом второго уровня в человеческом капитале становится - выручка на одного сотрудника (выручка, деленная на среднесписочную численность сотрудников).

Далее, определим компоненты второго уровня для структурного капитала. Как и в случае с человеческим капиталом, показатели структурного капитала могут быть качественными, как технологии и организационная культура, и количественными, например, вложения в НИОКР. В рамках проводимого исследования выберем одну переменную в денежном выражении и одну дамми-переменную.

Во-первых, включим в спецификацию модели расходы на НИОКР прошлого периода. В принципе, расходы на НИОКР используются в качестве независимой переменной (Sharabati, 2010), однако разумным будет включить его с лагом. Это можно объяснить тем, что после начала научно-исследовательских разработок, необходимо некоторое время для адаптации и освоения НИОКР. Предположим, что это время будет составлять один год, а после этого компания сможет увидеть влияние данных инвестиций на финансовые показатели.

Во-вторых, введем прокси показатель - наличие ERP систем. Поскольку НИОКР проводят отнюдь не все компании, а точнее отрасли, такие как финансовая, в структурном капитале необходимо отразить переменную, которая может быть у любой компании.

Таким образом, рассмотрим вариант, когда компания может внедрять системы управления ресурсами, такие как ERP, Oracle, SAP и т.д., тем самым налаживая внутренние процессы компании, делая ее деятельность эффективней и прозрачней для инвесторов и акционеров.

Остается определить субкомпоненты отношенческого капитала, описывающие взаимоотношения с различными контрагентами компании. Некоторые авторы используют показатель выручки, отражающий отношения с клиентами (Гарина, 2008). Количество клиентов так же могло бы выступить в качестве независимой переменной, однако, рассматривая компании сразу из нескольких отраслей, для одной будет характерно иметь большую клиентскую базу, но с малой долей выручки на одного клиента, а для выживания другой необходимо несколько крупных клиентов.

Таким образом, показатель выручки был бы хорошим субкомпонентом отношенческого капитала, но ранее была заявлена переменная - выручка на одного работника, что может вызвать мультиколлинеарность модели.

Рассмотрим такой показатель как присутствие бренда в рейтинге BrandFinance Global 500. Компании попадают в определенную строчку рейтинга по стоимости своего бренда, т.е. приведенную к определенному периоду времени величину будущих потоков денежных средств, определяемую экспертами различными статистическими метода [36, С. 45].

Данный прокси-показатель равен нулю, когда компания не включена в рейтинг и, равен единице, соответственно, когда бренд компании находится в рейтинге. Субкомпонент отражает взаимоотношение не только с клиентами, но и с поставщиками и другими заинтересованными в деятельности компании лицами.

Кроме того, необходимо выделить еще один немаловажный элемент отношенческого капитала, который играет достаточно большую роль в 21 веке - качество сайта. Значение этой категориальной переменной может составлять от 1 до 4. Метод ее сбора состоит в присвоении по одному балу за каждый выполняемый критерий: наличие отдельного раздела для инвесторов, возможность просмотра сайта на другом языке, количество информационных разделов не менее 10 и наличие флэш-анимации.

В качестве зависимой переменной в регрессионной модели рассмотрим два варианта. Первый - "внутренний" показатель операционной прибыли компании, второй - рыночная капитализация компании, показатель рыночной оценки в денежном выражении. Таким образом, можно будет увидеть, как ИК влияет на внутреннее состояние компании и как это оценивают инвесторы.

Остается рассмотреть вопрос о включении в спецификацию модели переменных физического капитала. В нашем случае, как уже упоминалось ранее, есть необходимость рассмотреть величину активов. Это показатель, чье влияние на зависимую переменную достаточно весомо и очевидно, а если не учесть его в регрессии существует риск получения смещенных оценок.

Однако можно воспользоваться двумя показателями, которые описывают эффективность вложения денежных средств в оборотные и внеоборотные активы, для исключения сильной корреляционной зависимости между зависимой переменной и регрессорами. Таким образом, используем показатели NWC и CAPEX.

Основываясь на перечисленных зависимых, независимых и контрольных переменных, спецификация модели будет выглядеть следующим образом (1):

где: Y - операционная прибыль, рыночная капитализация компании;

ci - индивидуальный эффект объекта не зависящий от времени, отражающий различия в i индивидуальных единицах;

c1…c9 - коэффициенты перед независимыми переменными;

Квалификация СД - квалификация совета директоров компании;

N - среднесписочная численность сотрудников;

TR - выручка;

Nраб - количество работников компании;

ERP - наличие систем управления ресурсами;

Brand value - наличие бренда компании в рейтинге BrandFinance Global 500;

Site - качество сайта компании;

NWC - чистый оборотный капитал;

CAPEX - капитальные расходы;

it - остаток, некоррелированный во времени.

Итак, полученная спецификация модели подходит для проверки первой и третьей гипотезы, однако для проверки гипотезы второго типа необходимо изменить, по крайней мере, зависимую переменную.

Исследователи, изучающие взаимодействие элементов ИК друг на друга и использующие компоненты второго уровня, могут представить, например, человеческий капитал как совокупность его субкомпонентов. Это возможно, поскольку данные собираются методом анкетирования и каждому субкомпоненту присваиваются баллы в пределах заданной шкалы (Huang, 2007; Namvar, 2010; Bontis, 2000).

Сам анализ проводится за счет использования парных линейных регрессионных моделей, где зависимой и независимой переменной выступают два компонента ИК. Построенные регрессии будут иллюстрировать направление влияния одного компонента на другой.

Как же поступить в случае построения спецификации для гипотезы второго типа, когда субкомпоненты представлены как в количественном, так и в качественном виде? Будет разумно использовать в качестве зависимой переменной компоненты второго уровня, представленный в количественном выражении. Если рассматривать дамми-переменную в качестве зависимой, необходимо применять более подходящий метод - метод максимального правдоподобия и использовать модели типа логит, пробит, тобит. В дальнейшем это осложнит сравнение моделей и определение наиболее качественной.

Таким образом, в качестве зависимой переменной для тестирования третьей гипотезы будут использованы количественные показатели из двух компонентов, а независимыми переменными будет весь набор субкомпонент в рамках одного компонента. Для проверки влияния человеческого капитала на структурный, будет построена следующая регрессия:

Для проверки влияния структурного капитала на человеческий капитал:



Результаты относительно качества и значимости модели, а именно высокий скорректированный коэффициент детерминации, покажут, какой компонент ИК оказывает большее влияние на остальные компоненты.

Таким образом, в первом параграфе второй главы были сформулированы гипотезы и выведены спецификации моделей для их проверки. В следующей части главы необходимо определить параметры будущей выборки, которая будет использована для тестирования гипотез.

2.2 Анализ базы данных исследования

Для данного исследования была использована база данных, собранная на кафедре финансового менеджмента "Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики". Она состоит из большого набора количественных и качественных показателей по пяти европейским развитым странам - Великобритания, Германия, Италия, Франция и Испания, семи отраслям и предоставляет в распоряжение исследователям 13544 наблюдений по 1693 европейским компаниям развитых стран за период с 2004 по 2011 год.

Количественные данные были собраны с использованием доступа в готовые базы данных, как AMADEUS. Для сбора качественных показателей был использован метод доступных данных, подразумевающий посещение сайтов компаний, поиска в открытом интернете информации, которая затем преобразуется в дамми-переменные.

В рамках практической части исследования база была дополнена качественными переменными, отражающими человеческий, структурный и отношенческий капитал, для 93 компаний Великобритании. В качестве источников информации использовались годовые отчеты компаний за все восемь лет, а так же пресс-релизы, новости о компании на сайте и в интернете.

Для исследования были выбраны все пять стран, представленные в базе, поскольку доля их ВВП среди развитых стран Европы составляет около 90%, что говорит о репрезентативности компаний и возможности применения полученных результатов для остальных развитых европейских стран.

Первоначально, база включала компании из различных отраслей, кроме того, названия этих отраслей различались от страны к стране. Поэтому, данные компании были сгруппированы в семь отраслей по классификации NAICS (североамериканская классификационная система отраслей). Таким образом, база содержит следующие отрасли: отрасль строительства и недвижимости, промышленность, отрасль энергетики и химической промышленности, отрасль услуг, отрасль торговли, отрасль финансов и страхования, отрасль профессиональных услуг.

Временной период с 2004 по 2011 год, равный восьми годам, включает в себя мировой финансовый кризис, что позволит протестировать гипотезы, исследовать взаимосвязь и влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности компании в кризисный период, а так же до- и посткризисный периоды.

Большая часть компаний принадлежит промышленной отрасли и отрасли профессиональных услуг, меньшую долю европейских компаний в базе составляет отрасль энергетики и химической промышленности (рис. 10).

Предварительно, используемые независимые и зависимые переменные базы данных, были рассмотрены на предмет случайных выбросов, с целью их исключения. Так, количество работников с максимального значения в 500 тысяч было сокращено до 150 тысяч. Некоторые финансовые показатели так же были обрезаны на левом и правом хвостах.

Интересно посмотреть некоторые показатели по компаниям из различных стран и отраслей в динамике, например, рыночную капитализацию английских компаний во всех семи отраслях (рис. 11).

Распределение компаний по отраслям в базе данных

Рыночная капитализация компаний Великобритании, млн. евро

Наблюдается высокая рыночная стоимость акций и самое большое падение в 2009 году компаний из энергетической отрасли, в то время как остальные компании в большей или меньшей степени начали наращивать рыночную стоимость акций.

Компании из всех отраслей, кроме отрасли услуг начали процесс восстановления после падения в 2008 году, а упомянутая ранее - только в 2009 году. Однако можно заметить, что эта задержка в восстановлении стоимости акций компаний, оказывающих услуги, не помешало самому быстрому среди остальных отраслей росту.

Динамика рыночной капитализации всех представленных отраслей может свидетельствовать о том, что, скорее всего, рыночная стоимость собственного капитала компаний из данных отраслей во время кризиса снизилась из-за общего падения рынка, а не из-за реального ухудшения положения.

В качестве подтверждения, воспользуемся данными базы, включающими показатель EVA. На графике экономической добавленной стоимости видно (рис. 12) что показатель для производственной отрасли растет с 2008 года, и более того, он имеет положительное значение на протяжении всех восьми лет, что говорит об эффективном использовании компаниями своих капитальных ресурсов.

В данном случае, экономическая добавленная стоимость в базе была рассчитана

Расчетный показатель EVA (без корректировок) для отрасли услуг упал в 2008 году, но вырос практически до прежнего уровня уже в 2009 году, когда рыночная капитализация компаний данной отрасли упала, что вновь подтверждает предположение о наличие более благоприятной ситуации внутри компании, нежели та, которую показывает рынок через стоимость акций.

В основном показатель EVA отрицательный, кроме двух отраслей - производство и энергетика. Остальные отрасли, особенно после кризиса, стали менее эффективно использовать свой капитал по сравнению с альтернативными вариантами. Самые резкие падения экономической добавленной стоимости наблюдаются в строительной и энергетической отрасли. Причем положение компаний энергетической отрасли на рынке как до, так и после наступления кризиса, схоже с внутренним состоянием компаний.

Рассматривая рыночную капитализацию компаний строительной отрасли можно увидеть, что сильнее всех упал рынок Испании, но в то же время, стоимость акций испанских строительных компаний осталась значительно выше, чем у компаний остальных четырех стран (рис. 13).

Показатель EVA английских компаний, млн. евро

Рыночный и внутренние показатели компаний строительной отрасли Великобритании имеют одинаковую динамику, значит, факторы оказывающие влияние на "мнение" рынка, так же влияют на внутреннее состояние компаний (рис.14).

Непосредственно перед первичным анализом базы данных, для зависимых и независимых переменных, которые будут использованы в моделях, были построены гистограммы и наложены фильтры для удаления выбросов в наблюдениях.

Для анализа различий между странами и отраслями проведем тест Т-критерия и дисперсионный анализ, с использование программного продукта "STATA 10.0". Предварительно, можно посмотреть на среднее значение показателя капитализации среди отраслей и стран (рис.15, рис. 16).

Рыночная капитализация компаний строительной отрасли, млн. евро

Показатель рыночной капитализации, операционной прибыли и рентабельности активов для английских строительных компаний

В среднем капитализация компаний из производственных отраслей превышает этот показатель в отраслях услуг. Сильных различий по странам не наблюдается, однако Италия показывает противоположные остальным странам результаты. В частности, рыночная капитализация компаний сектора услуг превышает этот показатель у производственного сектора. Вероятно, это связано с большей долей туристических и финансовых компаний на территории Италии, а так же их эффективностью.

Средняя рыночная капитализация по странам в конкретной отрасли Наименование отраслей и стран. Отрасли: 1 - производственные отрасли, 2 - отрасли услуг. Страны: 1 - Великобритания, 2 - Германия, 3 - Франция, 4 - Испания, 5 - Италия.

Средняя рыночная капитализация по отраслям в конкретной стране

Например, проверим с помощью теста, есть ли различия между рыночной капитализацией в Германии и других четырех странах (табл. 2).

Таблица 2 Результаты теста T-критерия для Германии

Основываясь на результатах теста, альтернативные гипотезы отвергаются, и принимается гипотеза об отсутствии значимых различий рыночной капитализации компаний между Германией и другими странами выборки. Для остальных стран результаты теста были аналогичными, за исключением Великобритании, где гипотеза о наличии различий в рыночной капитализации между ней и остальными странами подтвердилась.

В случае с отдельной группой отраслей, например, производственными отраслями, получаем очевидный результат - наблюдаются различия капитализации между данной группой и отраслями услуг (табл. 3).

Таблица 3 Результаты теста Т-критерия для двух групп отраслей

Если посмотреть различие между двумя этими группами отраслей в разрезе стран, нулевая гипотеза об отсутствии различий в рыночной капитализации отвергается во всех странах. Это лишний раз подтверждает необходимости тестирования второй гипотезы с разделением исследуемой выборки на отрасли.

Показатель операционной прибыли по отраслям и странам выглядит следующим образом (рис. 15):

Среднее значение операционной прибыли по отраслям в конкретной стране

На основе построенной гистограммы видно, что в четырех из пяти европейских развитых стран, операционная прибыль в производственном секторе гораздо выше. Только Италия, как и в случае с рыночной капитализацией, показывает полностью противоположный результат, что объясняется особенностью экономического устройства страны. Отрасли услуг, включающие туризм, банковские услуги, занимает достаточно большую долю в ВВП страны.

Однако, опираясь на эти результаты, нельзя утверждать, что сектор услуг большей части развитых стран Европы отстает по показателям прибыльности и эффективности от производственного сектора. Поскольку между компаниями в данных группах отраслей так же существует различие в размерах, т.к. большая часть производственного сектора - это крупные промышленные предприятия с огромным штатом сотрудников, а отрасль услуг представляют малый и средний бизнес. Существует необходимость масштабировать показатель прибыли в соответствии с размером компании (рис. 16).

Среднее значение операционной прибыли на одного человека

Таким образом, в некоторых странах можно увидеть, что показатель прибыли в размере на одного сотрудника больше в отрасли услуг, чем в производственном секторе. Это говорит в пользу высокой эффективности этих компаний.

Проверим с помощью теста ANOVA различия между странами в показателе операционной прибыли для обеих групп отраслей (табл. 4, табл. 5).

На основе теста можно заключить о наличие статистически значимого различия между странами в секторе услуг, и отсутствие различий в операционной прибыли производственного сектора в развитых европейских странах.

Таблица 4 Тест ANOVA для двух групп отраслей

Таблица 5 Тест ANOVA для пяти стран

Проверим рассматриваемые зависимые и независимые переменные на наличие высокого уровня корреляции и мультиколлинеарности (прил. 1). Как можно увидеть, мультиколлинеарности между переменными нет, существует только высокая положительная линейная взаимосвязь между наличием бренда в рейтинге и количеством работников компании. Это можно объяснить тем, что в базу данных включено большое количество крупных брендовых компании с большим штатом сотрудников.

Кроме того, наблюдается высокая корреляционная зависимость операционной прибыли и капитализации, что может повлиять на получение схожих результатов моделей. Более того, уже можно утверждать, что интеллектуальный и физический капитал оказывают значимое влияние на европейские компании развитых стран и тем интереснее будет увидеть, какие компоненты значимы в различные временные периоды.

3. Эмпирическое обоснование влияния отдельных компонент интеллектуального капитала на результаты деятельности компании с учетом экономического кризиса

3.1 Анализ влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компании в период кризиса

Для проверки первой гипотезы, использовались данные всей выборки за три периода времени, определенные ранее. Модели были созданы с использованием программных продуктов "Eviews7" и "STATA 10.0", наблюдения по 1693 компаниям с 2004 по 2011гг. были выгружены в эти программы в виде панельных данных.

В соответствии с формулой 1, необходимо рассмотреть регрессионные линейные модели для двух зависимых переменных, при этом с каждой из них должно быть построено три регрессии для каждого периода.

Результаты построения модели зависимости рыночной капитализации от трех элементов ИК и физического капитала для всех отраслей, а именно коэффициенты перед независимыми переменными с указанием значимости, а так же скорректированные коэффициенты детерминации, были сгруппированы в таблицу (табл. 6)

Таблица 6 Модель рыночной капитализации для трех промежутков времени * - значимость на уровне 5%, во всех моделях исследования

Рыночная капитализация	2004-2007гг.	2008-2009гг.	2010-2011гг.
Коэффициент	-979,76	-803,06	604,35
Квалификация совета директоров	413,32	714,68*	643,11
Выручка на одного работника	3079,89*	2704,50*	1654,48*
Количество работников	0,14*	0,10*	0,13*
Расходы на НИОКР прошлого периода	11,35*	6,04*	6,81*
Наличие ERP систем	-1851,30*	-1973,78*	-1429,62*
Бренд в рейтинге	11851,11*	6451,10*	10283,78*
Качество сайта	175,94	33,05	-431,25
NWC	0,60*	0,88*	0,29*
CAPEX	-0,17	-1,99*	-1,92*
Скорректированный коэффициент детерминации	0,58*	0,57*	0,56*
Количество наблюдений	1471	1093	1108

Выведенная в предыдущем параграфе спецификация модели позволяет объяснить практически 60% изменения в рыночной капитализации компаний в каждом временном периоде. Такой компонент отношенческого капитала как качество сайта не является значимым в объяснении изменении стоимости акций на рынке ни в одном из периодов.

Это можно объяснить тем, что акционеров и инвесторов, формирующих мнение о компании, не волнует качество сайта, определяемое по заданным ранее параметрам. Возможно, сайт компании важен, но не для ее рыночной стоимости, а перевод сайта на другой язык или всплывающие картинки флеш-анимации не оказывают влияние на данных контрагентов.

Квалификация совета директоров, выраженная в их опыте и знаниях, показывает свое значимое положительное влияние во время кризиса. Очевидно, что европейским акционерным компаниям были необходимы квалифицированные управленческие решения, в момент, когда весь мировой рынок начал падать.

Однако в пост-кризисный период выявлена не значимость данного показателя для рыночной стоимости компании. Одним из возможных вариантов объяснения может быть постепенное восстановление рынка и прекращении потребности к высокой квалификации директоров. Либо, решения, принятые советом директоров в период кризиса, не во всех случаях приводили к желаемому результату, поэтому в значимости квалификации директоров для эффективной деятельности компании усомнились.

Как видно из табл. 6, остальные компоненты интеллектуального капитала компаний оказывают значимое влияние на рыночную капитализацию до, во время и после наступления кризиса. Однако если посмотреть на величину положительных коэффициентов перед независимыми переменными, можно увидеть, что в период кризиса и в фазе восстановления они меньше, чем до кризиса. Это опровергает первую гипотезу.

Повсеместные увольнение, рост безработицы и снижение спроса на продукцию и услуги компаний в период кризиса, может объяснить, почему два компонента человеческого капитала - количество работников и выручка на одного работника, принесли значительно меньший вклад в изменения рыночной капитализации.

Так же очевидно, что кризис, снижая прибыль компании, не позволил им осуществлять инвестиции в НИОКР на прежнем уровне и тем самым в 2008 и 2009 году расходы на научно-исследовательские разработки, сделанные в прошлом периоде, не принесли прежнего вклада. Но в тоже время, рост затрат на НИОКР будет приводить к росту капитализации компании в следующем периоде.

Показатель наличия или отсутствия бренда компании в рейтинге, так же снизил свое влияние на рыночную капитализацию компании во время кризиса, но в период восстановления ситуация изменилась. Кроме того, если у компании есть брендовая продукция, и она попала в рейтинг BrandFinance Global 500, это означает возможность быстрого роста ее капитализации.

Использование компаниями ERP систем для минимизации издержек, улучшение логистики внутри компаний приводит к снижению рыночной капитализации во все временные периоды, что может говорить о неэффективном их использовании.

Необходимо заметить, что предположение об использовании развитыми странами концепции ИК до кризиса верно. Более того, это говорит о потере уверенности в результатах, которые компании могли получить, используя компоненты ИК во время наступления экзогенно шока.

В то время как влияние интеллектуального капитала на рыночную стоимость собственного капитала компании ослабло во время кризиса, физический капитал выраженный в капитальных затратах и вложении в оборотный капитал принес больший вклад по сравнению с докризисным периодом.

Отрицательный коэффициент перед CAPEX объясняется тем, что среднее значение данного показателя по всей выборке - отрицательно, т.е. в каждый последующий год, компания вкладывает денежные средства во внеоборотные активы в среднем меньше, чем в предыдущий отчетный период.

Соответственно, обновление основных фондов, в этом случае может привести к снижению абсолютной величины капитальных затрат, а значит и капитализации, но до момента, пока средняя величина CAPEX по выборке не станет больше нулю. Еще одним вариантом развития событий может быть снижение компаниями капитальных затрат, тем самым абсолютная величина показателя будет расти, а значит, будет увеличиваться капитализация.

В посткризисный период можно увидеть, как значение элементов ИК для капитализации стало расти по сравнению с компонентами физического капитала. Видимо, рассматриваемые европейские компании, вновь стали уделять большее внимание концепции интеллектуального капитала, в то же время менее интенсивно вкладывать денежные средства с целью роста и обновления активов.

Проверим, выполняется ли первая гипотеза для модели, где зависимой переменной выступает внутренний бухгалтерский показатель операционной прибыли (табл. 7).

Таблица 7 Модель операционной прибыли для трех промежутков времени

Операционная прибыль	2004-2007	2008-2009	2010-2011
Коэффициент	-125,60	-165,30	96,57
Квалификация совета директоров	71,58	108,78*	90,29
Выручка на одного работника	461,30*	603,25*	294,07*
Количество работников	0,02*	0,02*	0,01*
Расходы на НИОКР прошлого периода	0,83*	0,27*	0,42*
Наличие ERP систем	-269,04*	-344,35*	-270,57*
Бренд в рейтинге	756,57*	717,27*	1480,80*
Качество сайта	-0,15	2,53	-68,32
NWC	0,20*	0,17*	0,15*
CAPEX	-0,14*	-0,32*	-0,41*
Скорректированный коэффициент детерминации	0,48*	0,49*	0,52*
Количество наблюдений	1471	1093	1108

Как можно увидеть, результаты проверки данной спецификации модели практически одинаковы, но полученным различиям необходимо дать объяснение. Влияние двух значимых компонентов человеческого капитала увеличивается в период кризиса, но в посткризисный период значения коэффициентов перед переменными меньше, чем в период до кризиса.

Отлично от рыночной капитализации, операционная прибыль, показатель, формируемый внутри компании, поэтому закономерно увидеть, что с наступлением мирового финансового кризиса, сохранение внутреннего благополучия компании в большей, чем обычно степени, стало возлагаться на ее сотрудников.

Влияние бинарной переменной отражающей наличие бренда компании в рейтинге до, во время, и после кризиса, говорит о том, для какой категории контрагентов была важна эта информация. Как было выявлено ранее, в период восстановления после кризиса данный показатель уменьшил свой вклад в рыночную капитализацию компании по сравнению с докризисным периодом. Однако для случая с операционной прибылью, вышла обратная ситуация.

Скорее всего, на операционную прибыль эта прокси-переменная воздействует через выручку, которую компания получает, в том числе за счет привлекательности и известности ее готовой продукции. В период, когда экономика находится под воздействием шоков и ситуация на рынках не стабильна, потребителям будет обращаться к знакомому, проверенному товару.

Аналогично модели с рыночной капитализацией, рост расходов на НИОКР в предыдущем периоде в меньшей степени увеличит операционную прибыль текущего, как во время кризиса, так и в период восстановления. ERP системы используются неэффективно, что приносит компании издержки, связанные с установкой и внедрением, а так же потери от приминения.

Рост чистого оборотного капитала во время кризиса и посткризисный период в меньшей степени увеличивал операционную прибыль, что может быть связано с ростом значимости человеческого капитала. Можно сделать предположение, что между воздействием на результаты деятельности компании интеллектуального и физического капитала существует некоторая взаимозаменяемость, т.е. уделяя большее внимание и ставя во главу угла ИК, компания придает меньшее значение ее активам, капиталу.

Капитальные затраты как и в предыдущей модели выявляют обратную зависимость с операционной прибылью. Если CAPEX компании больше нуля, обновление фондов приведет к высоким затратам, что снизит прибыль. Если этот показатель компании меньше нуля, рост инвестиций в основные фонды, приведет к росту операционной прибыли.

Таким образом, на основе полученных результатов необходимо отвергнуть первую гипотезу об оказании большего влияния ИК на результаты деятельности компании во время кризиса и в период восстановления.

Далее, протестируем вторую гипотезу исследования. Для этого, построим модели с фиксированными эффектами в соответствии со спецификацией, определенной формулами 2 и 3. Результаты можно увидеть в таблице 8 и таблице 9.

Таблица 8 Модель расходов на НИОКР

Расходы на НИОКР
Коэффициент	33,10
Квалификация совета директоров	7,34*
Выручка на одного работника	16,18*
Количество работников	0,00
Коэффициент детерминации	0,28*
Количество наблюдений	4337

Вторая гипотеза подтверждается, так как модель изменения в расходах на НИОКР через компоненты человеческого капитала, обладает большей объясняющей способностью и значимостью двух коэффициентов, в отличие от обратной ей модели.

Таблица 9 Модель выручки на одного работника

Выручка на одного работника
Коэффициент	0,25*
Расходы на НИОКР	0,00*
Наличие ERP систем	0,01
Коэффициент детерминации	0,00*
Количество наблюдений	4285

Большое значение на научно-исследовательские разработки оказывает показатель квалификации совета директоров, т.е. чем его члены опытнее и умнее, тем, соответственно, эффективнее будут их решения относительно инвестиций в деятельность компании. От величины выручки так же зависит прибыли и возможная величина реинвестиций на научно-исследовательские разработки.

Переменные второй модели не могут описать изменения в величине выручки на одного работника. Несмотря на значимость коэффициента перед затратами на НИОКР, он равен нулю. Возможными вариантами интерпретации будут либо отсутствие прямого воздействия результатов разработок на выручку компании, либо влияние на выручку компании проявляется через определенный промежуток времени, после окончательной разработки проекта и преодолении сложностей с внедрением его в работу.

Итак, основными выводами, которые можно сделать на основании результатов тестирования первых двух гипотез, будут:

Первая гипотеза исследования не подтверждается. Интеллектуальный капитал снизил свое влияние на результирующие показатели деятельности компаний из развитых европейских стран во время и после кризиса;

Компоненты интеллектуального капитала вносят большой вклад в рост результатов деятельности компании, кроме систем ERP, еще до наступления кризиса, что говорит о более раннем начале применения концепции ИК развитыми странами;

Во время кризиса влияние компонентов физического капитала возрастает, что может свидетельствовать о неуверенности компаний в концепции ИК, в то же время, его компоненты все же в большей степени влияют на изменение рыночной капитализации и операционной прибыли;

Вторая гипотеза подтверждена. Изменения в расходах на научно-исследовательские разработки на 28% описаны компонентами человеческого капитала.

3.2. Исследование влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний из сектора услуги и производственного сектора.

Протестируем третью гипотезу, используя заданную в формуле 1 спецификацию. Поскольку построенные модели будут разделены по отраслям, предположим, что нет необходимости выделения индивидуальных характеристик по кросс-секциям (прил. 2). Напротив, выборка, содержащая в себе объекты из восьмилетнего промежутка времени, включающего как стабильный период, так и рецессию с последующим восстановлением экономики, обуславливает применение модели с фиксированными эффектами для периода.

Наглядно, увидеть значимые переменные в двух моделях, описывающих изменение рыночной капитализации, и построенных для тестирования гипотез H3a и H3b можно в следующей таблице (табл.10):

Таблица 10 Модель рыночной капитализации для двух групп отраслей

Рыночная капитализация	Модель для производственных отраслей	Модель для отраслей услуг
Коэффициент	-1139,80	-771,04*
Квалификация совета директоров	1076,06*	316,77*
Выручка на одного работника	3630,57*	3754,23*
Количество работников	0,15*	0,05*
Расходы на НИОКР прошлого периода	7,48*	0,24
Наличие ERP систем	-3258,85*	367,89*
Бренд в рейтинге	9821,52*	31008,72*
Качество сайта	44,24	9,49
NWC	0,59*	-3,02*
CAPEX	-1,56*	-0,01
Скорректированный коэффициент детерминации	0,61	0,64
Количество наблюдений	1840	1418

Во-первых, рассмотрим значимые переменные отдельно для каждой группы отраслей. Сразу можно увидеть, что гипотеза H3a не подтверждается, поскольку расходы на НИОКР в прошлом периоде не оказывают самого значимого влияния на рыночную капитализацию производственных отраслей, несмотря на пятипроцентный уровень значимости.

В то же время наиболее весомым показателем является наличие бренда в рейтинге. Видимо, несмотря на огромное количество средств, которые рассматриваемые развитые страны Европы тратят на научно-исследовательские разработки, компании, имеющие в перспективе рост будущей стоимости их бренда, оцениваются на рынке выше.

Кроме того, в качестве еще одной причины меньшего вклада НИОКР в капитализацию компании можно выделить то, что не все разработки производственных компаний являются прорывными и сверхприбыльными, скорее они выступают внутренним средством для модернизации оборудования, процессов, поэтому не так сильно привлекают внимание инвесторов и акционеров.

В целом, можно сказать, что все переменные, кроме качества сайта, значимы. Следовательно, спецификация модели, созданная в первом параграфе второй главы, прекрасно подходит для описания 61% изменений в рыночной капитализации компаний производственного сектора.

Внедрение ERP систем на производственных предприятиях не оказывает положительного влияния на результаты их деятельности, что может отрицательно восприниматься рынком, из-за чего происходит снижение рыночной капитализации. А все компоненты человеческого капитала значимы, при этом весомый вклад вносят показатели выручки на одного работника и квалификация совета директоров.

Рынок оценивает любую компанию, как по количественным характеристикам, так и по качественным. В данном случае, чем производительность, а возможно, и качество готовой продукции компании лучше, тем выше выручка на одного работника предприятия, что привлекательно для инвесторов и акционеров. Квалифицированный состав директоров так же важен для производственного сектора, где оперируют достаточно крупные компании со сложной системой управления, и необходимо принимать быстрые верные решения.

Вложение во внеоборотные активы так же является значимой переменной, при этом знак коэффициента отрицателен. Среднее значение CAPEX по выборке для производственного сектора меньше нуля, т.е. как уже было сказано ранее капитальные затраты настоящего периода стали меньше вложений прошлого года.

Снижение абсолютного значения этого отрицательного показателя, т.е. рост капитальных затрат текущего периода, говорит о модернизации и увеличении основных фондов, но в тоже время означает снижение рыночной капитализации. Это может говорить о неэффективности вложений данных компаний во внеоборотные активы.

Напротив, вложение производственных компаний в оборотный капитал приводит, хоть и небольшому, но росту рыночной капитализации. Это может говорить в пользу компании с точки зрения ее способности эффективно организовать запасы сырья, произвести достаточное количество готовой продукции в срок, поддерживать на оптимальном уровне кредиторскую и дебиторскую задолженности, т.е. связи с поставщиками и клиентами.

Для компаний из сферы услуг гипотеза H3b частично подтверждена, так как только переменная, отражающая наличие или отсутствие бренда в рейтинге BrandFinance Global 500, оказывает значимое влияние на капитализацию. В тоже время ее вклад в формирование рыночной стоимости компании самый высокий. Попадание в этот рейтинг говорит не только о престижности компании, для рынка имеет значение то, из-за чего компания попала в него, а именно из-за величины приведенных выгод от использования бренда в будущем.

Отметим, что использование различных программ, таких как Oracle, SAP оказывают положительное влияние на рыночную капитализацию компаний из сектора услуг. Скорее всего, являясь производителями этих систем, компании понимают каким образом необходимо внедрить программу во внутренние процессы и получать от этого видимые выгоды.

Все компоненты человеческого капитала значимы на уровне значимости 5%, как и в производственных отраслях. Закономерно увидеть, что вклад количества человек в капитализацию компаний из отраслей услуг меньше, чем в производственном секторе. Зачастую, инвестиционные и страховые компании, продуктовые сети и т.д. имеют потребность в меньшем количестве сотрудников, нежели производственный сектор, который, только в Великобритании к 2011г. мог обеспечить 8% рабочих мест от всего занятого населения (Maer, 2012).

Предсказуемыми оказались результаты относительно капитальных затрат в секторе услуг. Показатель не только незначим, но и близок к нулю. Зачастую, внеоборотные активы компаний из сектора услуг, отраженные в балансе, не требуют больших затрат для восстановления или модернизации - они минимальны.

В тоже время, вложения в оборотные активы является значимым показателем для капитализации компании, однако коэффициент перед переменной отрицательный. Вероятно, компании данной отрасли не эффективно работают с такими его компонентами как дебиторская и кредиторская задолженность, запасы. Предположим, что у компаний плохо налажены отношения с поставщиками и клиентами, но такой показатель отношенческого капитала как стоимость бренда значим в данном случае, возможно, существуют проблемы во внутренних процессах.

Посмотрим, какие результаты будут получены во второй модели с использованием в качестве зависимой переменной операционную прибыль (табл.11).

В данном случае описательная способность модели с фиксированными эффектами для промежутка времени ниже, чем в случае с рыночной капитализацией.

Таблица 11 Модель операционной прибыли для двух групп отраслей

Операционная прибыль	Модель для производственных отраслей	Модель для отраслей услуг
Коэффициент	-166,50	-111,78
Квалификация совета директоров	143,08*	51,05*
Выручка на одного работника	583,97*	708,22*
Количество работников	0,02*	0,01*
Расходы на НИОКР прошлого периода	0,52*	-0,62*
Наличие ERP систем	-499,42*	-54,83
Бренд в рейтинге	1176,22*	2362,52*
Качество сайта	0,93	-9,76
NWC	0,17*	-0,19*
CAPEX	-0,34*	-0,08*
Скорректированный коэффициент детерминации	0,55	0,27
Количество наблюдений	1840	1418

Изменение операционной прибыли описываются выше представленными независимыми переменными на 55% для производственного сектора, и только на 27% для сектора услуг.

Необходимо отметить некоторые изменения в результатах, например, в секторе услуг увеличение расходов на научно-исследовательские разработки приведет к падению операционной прибыли. Это можно объяснить тем, что в принципе, НИОКР в секторе услуг не производится, а отрицательный коэффициент может свидетельствовать о неудачном опыте в таких разработках и получение убытков, а не предполагаемой отдачи.

Системы ERP уже не оказывают положительного воздействия на зависимую переменную, как в предыдущей модели. Вероятно, инвесторы и акционеры, являясь внешними контрагентами по отношению к процессам компании, более оптимистично воспринимают использование компаниями сектора услуг подобные программы, не ощущая реальных затрат на установку, внедрение и использование. Однако операционная прибыль, являющаяся сугубо расчетным, бухгалтерским показателем, реагирует на уровне издержек и выгод от использования ERP систем.

Компоненты физического капитала оказывают влияние на операционную прибыль в том же направлении, что и на рыночную капитализацию. Капитальный затраты в секторе услуг стали значимы в изменении прибыли, однако как и раньше, их рост в текущем периоде приведет к падению операционной прибыли, что может свидетельствовать о некоторой нерациональности их осуществления.

Резюмируя сказанное, отметим подтверждение третьей гипотезы в ее общем изложении. Действительно, результаты тестов показали, что интеллектуальный капитал, а точнее его отдельные компоненты, оказывают неоднородное влияние на результаты деятельности компании, в зависимости от отрасли, в которой она работает.

Подведем итог тестирования третьей гипотезы:

Основная гипотеза подтверждена, а значит, выборку компаний, составляемую для исследования, необходимо разделять на группы отраслей, поскольку они обладают отличными друг от друга характеристиками, соответственно, ИК оказывает на них разное влияние;

Гипотеза о большем вкладе НИОКР прошлого года в результаты деятельности компаний производственного сектора опровергнута. В развитых странах Европы, наличие бренда компании в рейтинге BrandFinance Global 500, оказывает сильное воздействие, как на рыночную капитализацию, так и на операционную прибыль;

Результирующие показатели для компаний из сектора услуг так же находятся под влияние информации о бренде в рейтинге. Это частично подтверждает под-гипотезу о наиболее значимом влиянии отношенческого капитала на данный сектор.

интеллектуальный капитал финансовый экономический

Заключение

Целью данной работы являлось 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.

В теоретическом обзоре были представлены элементы статей на заданную тематику, по которым был проведен анализ изученных и малоисследованных областей. В качестве области для изучения в рамках данной работы была выбрана гипотеза, связанная с рассмотрением влияния кризиса, а так же использован отличный от многих в изученных статьях метод анализа, рассматривающий панельные данные.

Во второй главе работы были сформулированы гипотезы и на основе сделанных предположений, а так же работ различных авторов, была выведена основная спецификация модели для анализа влияния ИК на результаты деятельности компаний. Для тестирования второй гипотезы - гипотезы второго типа, так же были представлены спецификации модели. Кроме того, во втором параграфе была описана характеристика изучаемого объекта и собранной базы данных.

Третья глава содержала в себе расчетные данные по моделям, построенным для тестирования трех гипотез. Первая гипотеза была отвергнута, в то время как гипотеза второго типа подтверждена. Третья гипотеза так же оказалась верной, однако в ее общем содержании, под-гипотезы не были подтверждены.

...