Влияние нелегальных действий, совершенных Американскими компаниями, на их отношенческий, структурный и человеческий капитал
Ознакомление с понятием интеллектуального капитала и разбиение его на виды. Выявление ключевых показателей интеллектуального капитала. Метод "Разность Разностей". База данных, представляющая собой определенные финансовые показатели Американских компаний.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 02.03.2016 |
| Размер файла | 528,9 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
В качестве прокси показателя структурного капитала был взят показатель затрат на исследования и разработки в общем объеме текущих активов. Выбор данного показателя структурного капитала остановился именно на затратах на НИОКР (Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы), так как данная величина наиболее чётко отражает желание фирмы получать новые научные и технические знания, совершенствовать и улучшать свой продукт или услугу, укреплять систему или программное обеспечение, в которых фирма работает. Также данный показатель затрат приветствуется экспертами в области ИК и считается эффективным с точки зрения характеристики структурного капитала компании. Автором было решено корректировать затраты на исследования и разработки именно на активы компании, так как данный показатель отражает накопленный масштаб предприятия, который пересчитывается с учетом амортизации, инфляции и других факторов, влияющих на его размер. Корректировать данные затраты на выручку компании посчиталось нецелесообразным, так как выручка является результатом действий компании за предыдущий период, например, тех же затрат на НИОКР, инвестиций в оборотные активы и др.
Таким образом, для расчета данного показателя необходима информация соответственно о затратах на НИОКР исследуемых компаний за 2007 и 2012 года и, также, информация об объеме общих активов предприятий в этом периоде.
Отношенческий капитал будет представлен в качестве маркетинговых затрат, скорректированных также на размер компании, выраженном в общем объеме активов. Маркетинговые затраты распространены среди многих крупномасштабных фирм так, как они обозначают соответствующие инвестиции в привлечение и сохранение клиентской базы компании. Чаще всего в качестве маркетинговых затрат выступают затраты на основные рекламные кампании, на маркетинговый персонал, на материалы для стимулирования сбыта, такие как средства продажи в торговых точках, на премии за продажи, которые зависят от целевых показателей сбыта и другие расходы [29]. Таким образом, для расчета прокси показателя отношенческого капитала нам понадобится информация о маркетинговых затратах исследуемых компаний за 2007 и 2012 года и, соответственно, информация об объеме общих активов предприятий в этом периоде.
Приведенные показатели выражены в долях так, как выбранные нами абсолютные значения данных показателей весьма разрознены, и характеризуются высоким отклонением от среднего, что может навредить нашей будущей модели. Все три показателя являются количественными и, по мнению автора, являются наиболее общими из всех возможных прокси.
2.4 Выдвижение тестируемых гипотез
В нашем исследовании предлагается протестировать три гипотезы, которые помогут нам в определении степени влияния незаконной деятельности на компоненты интеллектуального капитала американских компаний. Далее, следует обратить внимание на предпосылки данных гипотез.
Автор предполагает, что в то время, пока компания вовлечена в какую-либо нелегальную деятельность, она опускает и пренебрегает показателями, отвечающими за её интеллектуальный капитал. Другими словами, компания, заплатившая, к примеру, значительную взятку, ожидает прироста в показателях прибыли, и, тем самым, не так сильно, как раньше, уделяет внимание развитию и совершенствованию интеллектуального капитала.
В то время как компания реализует незаконные операции, было предположено, что затраты, связанные с маркетингом, уменьшаются, а, таким образом, уменьшается и сам показатель, отвечающий за отношенческий капитал компании.
С другой стороны, мы не можем быть уверены в том, что наличие данного фактора окажет строго негативное влияние на отношенческий капитал, поэтому, предполагается также и положительное влияние. Тем самым, гипотеза, тестирующая влияние незаконных действий на данный вид интеллектуального капитала звучит следующим образом:
H0: Нелегальные действия американских компаний оказывают негативное влияние на их отношенческий капитал.
Н1:Нелегальные действия американских компаний оказывают положительное влияние на их отношенческий капитал.
Далее предлагается оценить влияние незаконных действий Американских компаний на их структурный капитал, который в нашем случае представляет собой расходы на исследования и разработки скорректированные на общий объем активов. Также, как и в предыдущем случае, было сделано предположение, что в то время, пока компания совершает какие-либо нелегальные действия, она автоматически снижает затраты на инвестиции в интеллектуальный капитал, а именно, на НИОКР, ожидая гарантированную прибыль от нелегальных действий в будущих периодах. Тем самым, мы также не исключаем и противоположного результата, который может выражаться в положительном влиянии на затраты на НИОКР нелегальных действий, поэтому гипотезы выглядят следующим образом:
Н0: Нелегальные действия американских компаний оказывают негативное влияние на их структурный капитал.
Н1:Нелегальные действия американских компаний оказывают положительное влияние на их структурный капитал.
Приближаясь к заключительному показателю, который отвечает за человеческий капитал компании, мы также предполагаем, что нелегальные действия окажут на него негативное влияние, и, тем самым, гипотеза звучит следующим образом:
H0: Нелегальные действия американских компаний оказывают негативное влияние на их человеческий капитал.
Н1:Нелегальные действия американских компаний оказывают положительное влияние на их человеческий капитал.
2.5 Анализ данных: описательная статистика
Для общего описания данных, были построены гистограммы распределений показателей исследуемых переменных. По приведенным в Приложении 2 гистограммам, с наложением кривой нормального распределения, можно заметить, что ни одна из величин ему не поддается. У каждого показателя есть небольшие выбросы, от которых, в нашем случае, освобождаться не следует так, как это значительно уменьшит нашу выборку. В следствие, результаты исследования могут сильно измениться, а увеличить число наблюдений мы не в силах так, как количество нарушавших закон компаний ограничено.
Также был проведен анализ коэффициентов асимметрии и эксцесса. Согласно теории, нормальное распределение величин должно сопровождаться равным нулю коэффициентом асимметрии и равным трем коэффициентом эксцесса [1]. В нашем случае, у переменной, отвечающей за выручку на сотрудника коэффициент эксцесса равен 19,12 в 2007 году и 17,26 в 2012 (как вы можете наблюдать в Таблице 1), тем самым, мы видим, что распределение данной величины не поддается нормальному закону распределения. Коэффициенты асимметрии этой же переменной указывают на то, что значения смещены больше в правую сторону относительно математического ожидания, они соответственно равны 3,62 и 3,43 за 2007 и 2012 года, то есть в выборке больше значений выше среднего. Тем самым, значения коэффициентов асимметрии и эксцесса не позволяют нам сделать вывод о нормальности распределения данной величины.
Подобная ситуация отмечается у показателя, отвечающего за структурный капитал. Однако у показателя, отвечающего за отношенческий капитал, немного другая картина. Здесь, как видно из Таблицы 1, коэффициенты асимметрии и эксцесса приближаются к своим желаемым значениям для нормального распределения. Таким образом, можно сделать вывод о том, что затраты на маркетинг среди исследуемых компаний меньше всего различались в своих значениях.
Таблица 1. Проверка на нормальность распределения1
|
Выручка на сотр. 2007 |
Выручка на сотр. 2012 |
Маркетинг. затраты в активах2007 |
Маркетинг. затраты в активах2012 |
Затраты на НИОКР в активах2007 |
Затраты на НИОКР в активах2012 |
||
|
Коэффициент Асимметрии |
3,62 |
3,43 |
0,69 |
1,75 |
4,47 |
6,1 |
|
КоэффициентЭксцесса |
19,12 |
17,26 |
3,072 |
5,85 |
29,12 |
41,82 |
1 Сост. по источнику: См. Приложение 3
Также следует отметить стандартные отклонения и средние величины исследуемых переменных. По данным, приведенным в Приложении 3, мы можем наблюдать, что в среднем выручка на сотрудника в 2007 и 2012 годах составила соответственно около 592 870 $ и 491 530 $. Среднеквадратическое отклонение данной величины равняется 651 074 $ и 528 966 $ за 2007 и 2012 года соответственно, что подтверждает изменчивость наших данных, а следовательно, анормальное распределение, и говорит о том, что отклонения от среднего находятся на достаточно высоком уровне.
Аналогичная ситуация наблюдается у показателей, отвечающих за структурный и отношенческий капиталы. (См. Приложение 3)
2.6 Результаты протестированных гипотез
Вследствие того, что данные, которыми мы располагаем, не являются нормально распределенными величинами, мы склонны предположить, что, вероятнее всего, распределение остатков наших будущих моделей также не будет подчиняться нормальному закону распределения, более того, подразумевается наличие в модели гетероскедастичности, которая подразумевает под собой непостоянство дисперсии случайной ошибки регрессионной модели [1].
Наличие гетероскедастичности случайных ошибок в свою очередь приводит к неэффективности оценок, полученных с помощью метода наименьших квадратов. Кроме того, в этом случае оказывается смещённой и несостоятельной классическая оценка ковариационной матрицы МНК оценок параметров. Следовательно, статистические выводы о качестве полученных оценок могут быть неадекватными [1].
Для того, чтобы это явление избежать, мы будем строить не классическую регрессию, а так называемую робастную регрессию, которая осуществляет соответствующую поправку на гетероскедастичность. В итоге, мы предполагаем получить эффективные и адекватные оценки параметров, и, конечно, право их интерпретировать [1].
Протестировав первую гипотезу, отвечающую за определение влияния нелегальных действий на отношенческий капитал компании, мы получили следующие результаты, которые вы можете наблюдать в Таблице 2.
В нашем случае за фиктивную переменную для второго периода отвечает переменная «_2007», за фиктивную переменную для опытной группы отвечает переменная «tested_var». Искомая переменная, обозначенная как «x_f», характеризует наложение фактора вовлеченности компаний в незаконную деятельность на разность между показателями компаний в 2012 и 2007 годах.
Предположение о том, что вовлеченность в нелегальную деятельность будет уменьшать маркетинговые затраты компании оправдалось. Это подтверждается тем, что искомый коэффициент перед переменной «x_f» имеет отрицательный знак.
Стоит отметить, что с эконометрической точки зрения, данная переменная является значимой. Значимость коэффициентов в данной модели тестируется с помощью параллельной проверки гипотезы H0, о равенстве коэффициентов при объясняющих переменных нулю. Результатом тестирования этой гипотезы является значение вероятности (P). В нашем случае вероятность равенства коэффициентов при объясняющих переменных нулю равна нулю.
Следовательно, мы делаем вывод о том, что все наши переменные оказывают влияние на исследуемую величину. Тем самым, мы можем говорить о том, что все коэффициенты в модели являются значимыми, и можем с уверенностью интерпретировать полученные результаты. Также мы можем обратить внимание на коэффициент детерминации (R2), который равен 47,99%. Данное значение означает, что наша модель способна объяснить 47% изменений исследуемой переменной, остальные 53% составляют другие факторы, которые могут оказать на нее влияние.
Таблица 2. Проверка гипотезы о влиянии нелегальных действий на отношенческий капитал Американских компаний2
|
Кол-во наблюдений |
200 |
|||||
|
F (3,197) |
102,47 |
|||||
|
P > |t| |
0,000 |
|||||
|
R-squared |
0,479 |
|||||
|
Корень среднеквадратической ошибки |
0,154 |
|||||
|
Маркетинговые затраты в активах |
Коэффициент |
Стандартная ошибка |
tt |
P>|t| |
95,0 % доверитель-ный интервал |
|
|
tested_var |
0,191 |
0,028 |
6,76 |
0,000 |
[0,135;0,246] |
|
|
_2007 |
0,164 |
0,012 |
13,30 |
0,000 |
[0,139;0,188] |
|
|
x_f |
-0,183 |
0,035 |
-5,10 |
0,000 |
[-0,254;-0,112] |
2 Сост. по источнику: См. Приложение 4. Рисунок 5.
В данном методе, «разность разностей» увеличение количества объясняющих переменных не предполагается, поэтому для того, чтобы улучшить коэффициент детерминации нужно увеличить число наблюдений, что для нашего исследования на сегодняшний день невозможно. Также, стоит отметить, что с эконометрической точки зрения данный коэффициент детерминации является вполне приемлемым и мы в праве судить о достаточной значимости нашей модели [1].
Интерпретируя полученные коэффициенты более подробно, можно сказать, что в среднем по тестируемой выборке у компаний, нарушавших закон, затраты на маркетинг были на 183,308.7$ меньше, чем у тех, кто его не нарушал. Также, стоит отметить, что изначально наблюдается тенденция к снижению затрат на маркетинг к 2012 году относительно 2007, это выражается тем, что в 2007 году компании тратили на маркетинг на 163 689 $ больше, чем в 2012 году. Быть может, это можно объяснить тем, что компании, в 2007 были на этапе захвата соответствующих им рынков и производили большие суммы инвестиций в каналы дистрибьюции, в разработку рекламных компаний и тому подобное.
В целом, можно подтвердить нашу гипотезу H0 о том, что факт вовлеченности компании в нелегальные действия негативно влияет на ее отношенческий капитал, тем самым, инвестиции в данный вид капитала снижаются.
Далее посмотрим, какое влияние оказывают нелегальные действия на человеческий капитал исследуемых компаний. В Таблице 3 вы можете наблюдать результаты тестирования модели.
Проанализировав представленные коэффициенты, было выявлено, что наша гипотеза о негативном влиянии нелегальных действий на человеческий капитал компании также подтверждается. Мы видим, что знак коэффициента перед исследуемой переменной «x_f» является отрицательным, а сама переменная является значимой. Другими словами, вероятность того, что искомый коэффициент при переменной «x_f» равняется нулю, равна 0,7%. Пользуясь установленными в пособиях по эконометрике нормами значения данной вероятности, можно утверждать, что данный коэффициент значим на уровне значимости 1% [1].
Коэффициент детерминации в данной модели равен 31,33%, это означает, что наша модель способна описать 31% изменений исследуемой переменной, остальные же 69%, возможно, поддаются описанию с помощью включения других факторов. Также, как и было описано ранее, мы можем интерпретировать данный коэффициент детерминации как удовлетворительный, все также из-за малого числа наблюдений по компаниям, которые являлись нарушителями закона.
В среднем у нарушающих закон американских компаний производительность человеческого капитала имела тенденцию к снижению. Таким образом, у не нарушавших закон американских компаний производительность человеческого капитала оценивалась на 455 880 $ больше, чем у нарушавших закон компаний. Тем самым мы вправе сделать вывод о том, что в период незаконного функционирования компании пренебрегают человеческим капиталом, уменьшая количество инвестиций в его развитие и укрепление.
Таблица 3. Проверка гипотезы о влиянии нелегальных действий на человеческий капитал Американских компаний3
|
Кол-во наблюдений |
200 |
|||||
|
F (3,197) |
41,10 |
|||||
|
P > |t| |
0,000 |
|||||
|
R-squared |
0,313 |
|||||
|
Корень среднеквадратической ошибки |
0,670 |
|||||
|
Выручка на сотрудника |
Коэффициент |
Стандартная ошибка |
tt |
P > |t| |
95,0 % доверитель-ный интервал |
|
|
tested_var |
0,612 |
0,119 |
5,17 |
00,000 |
[0,379;0,846] |
|
|
_2007 |
0,424 |
0,052 |
8,10 |
00,000 |
[0,321;0,527] |
|
|
x_f |
-0,456 |
0,166 |
-2,74 |
00,007 |
[-0,784;-0,128] |
3 Сост. по источнику: См. Приложение 4. Рисунок 6.
В целом, можно сделать вывод о том, что наша гипотеза Н0 о негативном влиянии нелегальных действий на человеческий капитал американских компании подтвердилась.
Заключительная модель предоставила нам следующие результаты, приведенные в Таблице 4.
Стоит отметить, что в нашем исследовании эта модель является наименее значимой, так как коэффициент детерминации составляет
всего 8%, что означает, что данная модель и переменные в ней объясняют лишь 8% изменений исследуемой переменной. Возможно это связано с тем, что затраты на исследования и разработки принимают очень разрозненные значения в компаниях, функционирующих в разных отраслях. К примеру, компании, занимающиеся биотехнологиями, скорее всего, осуществляют затраты на исследования и разработки вне зависимости от какого-либо фактора так, как это их непосредственная деятельность и без нее компания вряд ли будет генерировать приемлемый уровень выручки. Тем не менее, наша модель так же, как и предыдущие две, подтверждает наши предположения о том, что нелегальные действия отрицательно сказываются на исследуемом виде интеллектуального капитала, который в данном случае представляет структурный капитал. Здесь все коэффициенты модели также являются значимыми. Тем самым, мы можем интерпретировать их влияние на зависимую переменную с той же уверенностью, что и в предыдущих двух примерах.
По результатам модели можно сказать, что в среднем компании, которые нарушали закон, снижали стоимость структурного капитала на 141 478 $ в отличие от компаний, которые закон не нарушали. Также можно говорить и о том, что в среднем по исследуемой выборке показатель, отвечающий за структурный капитал, в 2007 году был больше на 134 931 $, чем в 2012.
Таблица 4. Проверка гипотезы о влиянии нелегальных действий на структурный капитал Американских компаний4
|
Кол-во наблюдений |
200 |
|||||
|
F (3,197) |
28,35 |
|||||
|
P > |t| |
0,000 |
|||||
|
R-squared |
0,086 |
|||||
|
Корень среднеквадратической ошибки |
0,282 |
|||||
|
Затраты на НИОКР в активах |
Коэффициент |
Стандартная ошибка |
t |
P>|t| |
95,0 % доверительный интервал |
|
|
tested_var |
0,074 |
0,017 |
4,20 |
0,000 |
[0,039;0,108] |
|
|
_2007 |
0,135 |
0,027 |
5,06 |
0,000 |
[0,082;0,188] |
|
|
x_f |
-0,141 |
0,033 |
-4,22 |
0,000 |
[-0,208; -0,075] |
4 Сост. по источнику: См. Приложение 4. Рисунок 7.
Таким образом, третья гипотеза Н0, выдвинутая в пользу негативного влияния нелегальных действий американских компаний на их структурный капитал подтверждается.
Подводя некий итог, можно отметить, что, результаты тестирования подтвердили наши предположения о том, что в период несанкционированных действий, показатели интеллектуального капитала американских компаний подвергаются значительному изменению, причем в худшую сторону. Также, следует заострить внимание на том, что в 2007 году американские компании больше вкладывали всевозможных ресурсов в развитие и совершенствование интеллектуального капитала, так как по всем трём видам интеллектуального капитала показатели к 2012 году по сравнению с 2007 продемонстрировали тенденцию к снижению. Возможно данный вывод свидетельствует о том, что к 2012 году исследуемые американские компании уже сформировали большую часть интеллектуального капитала, в котором они нуждались, и затраты на его совершенствование заметно снизились. Также возможна и другая причина данного снижения.
2.7 Подведение итогов
Так как интеллектуальный капитал - это актив, отдача от инвестиций в который ожидается в долгосрочном периоде, компания уменьшающая сейчас вложения в ИК рискует не получить возможные выгоды от него в будущем. Более того, стоит отметить, что компания, нарушающая закон не только наносит вред себе, но и вредит окружающим ее институтам. К примеру, в случае предложения взяток компанией государству и различным авторитетным организациям, одной из целей компании является увеличение сбыта своей продукции. Таким образом, увеличивая объемы продаж, компания ограничивает своих конкурентов в количестве сбыта. Конечно, избавление от конкуренции является несомненным плюсом для компании, но при условии, что она не вредит при этом своему состоянию. Также, появилось предположение о том, что от нелегальной деятельности компаний страдают и потребители её продукции. Вероятнее всего, фирма, которая не в силах увеличить спрос на свой товар или на услуги с помощью классических методов и стратегий, скорее всего, поставляет товары и услуги не очень высокого качества. Тем самым, растет недовольство потребителей. Ко всему прочему, под негативным влиянием оказывается и посредник между покупателем и продавцом продукции, который, в свою очередь, может испытывать периоды уменьшения прибыли от продаж так, как индивиды плохо предъявляют спрос на продукцию такого качества. В итоге, было выявлено, что нелегальная деятельность негативно влияет как на интеллектуальный капитал компании, которая эту деятельность ведет так и, непосредственно, на три немаловажных внешних объекта, которые компанию окружают. Конечно, таких «объектов» может быть сколько угодно, здесь важно рассматривать каждый случай отдельно.
В добавлении ко всему, следует добавить, что выгоды, которые фирма может получить в период нелегальной деятельности во много раз меньше тех затрат и потерь, которые фирма понесет в будущем. На сегодняшний день ориентация на максимизацию прибыли компании, тем более краткосрочную, не актуальна. Ведущие организации ставят перед собой цель увеличения стоимости компании, а в дальнейшем увеличения стоимости её нематериальной составляющей. Тем самым можно сделать вывод о том, что попытки фирм заработать с помощью незаконных операций не только наносит вред их ИК, но и попросту, устаревает.
Заключение
Подводя итоги, следует отметить, что все поставленные автором задачи и цель работы были успешно достигнуты. По мере исследования, автор углубил свои знания в сфере интеллектуального капитала фирмы: познакомился с разными трактовками авторов структуры ИК, выделил наиболее известные количественные и качественные показатели, отвечающие за тот или иной вид ИК. Последнее, в свою очередь, является очень важным фактом так, как немногие на сегодняшний день имеют представление о том, в чем выражается ИК, каким образом компании его формируют. Более того, было сделано предположение о существовании особого вида интеллектуального капитала, выражающегося в способностях сотрудников участвовать в различной деятельности нелегального характера. Благодаря соответствующему анализу в работе, автором было установлено, что вероятнее всего, этот особый тип интеллектуального капитала относится либо к человеческому, либо к отношенческому капиталу фирмы, либо и к тому и другому вместе. Данное предположение характеризуется тем, что компании необходимо иметь достаточное количество связей, чтобы суметь реализовать определенную незаконную сделку, начиная от связей с поставщиками и клиентами, заканчивая связями с правительственными органами потенциально важных для сбыта регионов и стран. Более того, для столь серьезных и рискованных сделок компании необходима прочная опора в качестве человеческого капитала: стойкость в процессе принятия решений, четко выраженная приверженность к компании, отличные знания в сфере юриспруденции и соответственные умения и знания в сфере законодательства.
Для реализации практической части работы, была составлена база данных по 100 Американским компаниям за два рассматриваемых периода, 2007 и 2012 год. После определения прокси показателей для каждого вида ИК, была окончательно сформирована выборка. В конечном итоге, она состояла из 1000 показателей по затратам на исследования и разработки, маркетинговым затраты, выручке, числу сотрудников и по объему активов исследуемых компаний.
Автором было решено исследовать влияние ранее выделенного им особого вида ИК на три его компоненты. Таким образом, были выдвинуты три гипотезы, об исследовании характера влияния нелегальных действий на компоненты отношенческого, структурного и человеческого капиталов компаний, которые в результате подтвердились.
В ходе проверки гипотез, использовался метод «разность разностей», наиболее подходящий к такому роду исследований. По итогам тестирования было построено три модели, по результатам которых был определен характер влияния нелегальных действий на каждую из разновидностей интеллектуального капитала.
Главным выводом, данной работы стало то, что в период незаконного функционирования, компании скорее всего ослабляли развитие своего интеллектуального капитала. Другими словами, компании, нарушавшие закон, вероятнее всего, использовали все возможные силы для продвижения в текущей незаконной сделке и гораздо меньше уделяли внимание проблемам интеллектуальных ресурсов. В дополнении, следует отметить и другую причину данного негативного влияния, заключающуюся в том, что компания, заключившая нелегальную сделку: опубликовавшая неверную финансовую отчетность или участвовавшая во взяточничестве, прогнозировала для себя достаточно высокий рост прибылей в будущем и, тем самым, ограничивала и уменьшала вклады в дальнейшее развитие структурного, отношенческого и человеческого капиталов.
В заключение, следует отметить, что проблема интеллектуального капитала на сегодняшний день является достаточно актуальной, несмотря на то, что данная сфера является достаточно неразвитой. В надежде на то, что данная работа, возможно, послужит основой для дальнейшего исследования влияния нелегальных действий на состояние компании, следует признать, что тема нуждается в более тщательной проработке понятия самих нелегальных действий, их истоков и причин возникновения.
Список использованной литературы
Специальная литература
1. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике// Пер. с англ. Банникова В.А. Научн. ред. и предисл. Айвазян С.А.М.:Научная книга. 2008. С.234-269.
2. Вулдридж Д.М. Оценивание методом разность разностей// Журнал Квантиль.2009. Вып. 6. С. 1-24.
3. Молодчик М.А. Интеллектуальный капитал компании: искусство измерения // Учебное пособие. С.10-50.
4. Руус Й., Пайк С., Фернстерм Л. Интеллектуальный капитал: практика управления / Пер. с англ.. Спб.: Высшая Школа Менеджмента. 2008. С. 134-249.
5. Albrecht S., Albrecht C., Albrecht O-C., Zimbelman M. Fraud Examination / U.S.A., Ohio: South-Western College Publication. 2010. P. 102.
6. Chang W. Intellectual Capital and Value Creation - Is Innovation Capital a Missing Link? // International Journal of Business and Management. Canada, Canadian Center of Science and Education. 2011. V.6. P.2.
7. Chang S-L. Valuing Intellectual Capital and Firms' Performance: Modifying Value Added Intellectual Coefficient (VAICTM) in Taiwan IT Industry // Ageno School of Business: Golden Gate University. 2007. August. P. 1-134.
8. Chang L., Birkett B. Managing intellectual capital in a professional service firm: exploring the creativity-productivity paradox// Management Accounting Research. V. 15. 2004. P. 7-31.
9. Edvinsson L., Malone M.S. Intellectual Capital. Realizing Your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpwer / New York. HarperBusiness. 1997. P.1-240.
10. Fariha D., Sofiana S. The Relationship between Intellectual Capital and Corporate Performance // International Conference on Asia Pacific Business Innovation & Technology Management/ Faculty of Management and Human Resource Development. Universiti Teknologi Malaysia. 2013. P. 1-65.
11. Gowthorpe C. Wider still and wider? A critical discussion of intellectual capital recognition, measurement and control in a boundary theoretical context // Critical Perspectives on Accounting. United Kingdom, Oxford Brookes University, 2008. Vol. 20. P. 823.
12. Longo M., Mura M. The effect of intellectual capital on employees' satisfaction and retention // Information & Management. V.48. 2011. P. 278-287.
13. Lu W-M., Wang W-K., Tung W-T., Lin F. Capability and efficiency of intellectual capital: The case of fables companies in Taiwan // Expert Systems with Applications. Taiwan. Published by Elsevier Ltd.,2010.Vol. 37. P.555.
14. Nahapiet J. Social capital, intellectual capital and the organizational advantage // Academy of Management Review. United Kingdom, Academy of Management, 1998. Vol. 23. P. 250.
15. Nemec-Rudez H., Mihalic T. Intellectual capital in the hotel industry: A case study from Slovenia // Hospitality Management. New York, Bantam Doubleday Publishing, 2007. Vol. 26. P.188.
16. Pervaiz K. K., Ahmed K. Kwang Kok im, Ann Y E Y E Loh Learning Through Knowledge Management // Business & Economics. 2002. P. 1-168.
17. Roos J., Roos G., Dragonetti N., Edvinsson L. Intellectual Capital: Navigating the New Business Landscape. London, Macmillan Press ltd, 1997. V.3. P.121.
18. Seleim A., Ashour A., Bontis N. Human capital and organizational performance: a study of Egyptian software companies// Management Decision. Canada, Emerald Group Publishing Limited, 2007. V.45 P. 880.
19. Serenko A., Bontis N. Meta - Review of Knowledge Management and Intellectual Capital Literature: Citation Impact and Research // Research article on Knowledge and Process Management. Canada, Emerald Group Publishing Limited, 2004. V.11. P. 186.
20. Sydler R., Haefliger S., Pruksa R. Measuring intellectual capital with financial figures: Can we predict firm profitability?// European Management Journal. 2013. P. 1-16
Электронные ресурсы
21. Sec.gov / Сайт Американской Комиссии по Ценным бумагам и Биржам [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://www.sec.gov/news/press/2011/2011-87.htm
22. Sec.gov / Сайт Американской Комиссии по Ценным бумагам и Биржам [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://www.sec.gov/news/press/2012/2012-133.htm
23. Sec.gov / Сайт Американской Комиссии по Ценным бумагам и Биржам [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://www.sec.gov/news/press/2012/2012-270.htm
24. Sveiby.com / Сайт Ассоциации Знаний Свейби [Эл. ресурс]. Режим доступа: www.sveiby.com/articles/InvisibleBalance.html
25. Sveiby.com / Сайт Ассоциации Знаний Свейби [Эл. ресурс]. Режим доступа: www.sveiby.com/articles/MeasureInternalSrtucture.html
26. Sveiby.com / Сайт Ассоциации Знаний Свейби [Эл. ресурс]. Режим доступа: www.sveiby.com/articles/MeasureCompetence.html
27. Sveiby.com / Сайт Ассоциации Знаний Свейби [Эл. ресурс]. Режим доступа: www.sveiby.com/articles/MeasureExternalStructure.html
28. Sec.gov / Сайт Американской Комиссии по Ценным бумагам и Биржам [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://www.sec.gov/about/whatwedo.shtml
29. Elatrium.ru / Сайт центра дистанционного образования Элатриум [Эл. ресурс]. Режим доступа: http://www.elitarium.ru/2010/06/02/ raskhody_na_marketing.html
Приложение
Приложение 1
Таблица 1. Упоминания о понятии интеллектуального капитала
|
Год |
Автор |
Концепция |
|
|
1980 |
Итами Х. |
Итами выпускает работу «Приводим в действие нематериальные активы». |
|
|
1987-89 |
Свейби К. |
Свейби выпускает работу «Новый годовой отчет», включая в него «капитал знаний»;Выпускает работу «Нематериальная составляющая в балансе предприятия». |
|
|
1990 |
Свейби К.,Стюарт Т.А. |
Свейби выпускаяет работу «Управление знаниями»;Понятие «Интеллектуальный Капитал» формируется Стюартом. |
|
|
1991 |
Скандия,Эдвинссон Л.,Стюарт Т.А. |
Скандия формирует первую корпоративную функцию ИК;Эдвинссон становится вице-президентом Скандии;Стюрт публикует первую «Интеллектуальную» статью в журнале Fortune. |
|
|
1995 |
СкандияХосел, T. и Канавский В., Руус Й. |
Презентует первый отчет с ИК;Разрабатывается система расчета интеллектуальной добавленной стоимости с таким же успехом как и система расчета экономической добавленной стоимости (EVA). |
|
|
1997 |
Свейби К.Эдвинссон Л., Малун М.Stewart, T.A.Руус Г., Руус Й., Драгонетти Н.К., и Эдвинссон Л.Бонтис Н.Лев Б. |
«Новое богатство организации»;«Интеллектуальный капитал»;«Интеллектуальный капитал»;“Интеллектуальный капитал: Управляя новой бизнес средой”Первая докторская дискуссия на тему ИК;Лев возглавляет специальный отдел Брукингского института, занимающийся нематериальными активами. |
|
|
2000 |
Правительство Дании |
Выпускаются первые рекомендации об учете интеллектуального капитала с точки зрения бухгалтерии. |
|
|
2001 |
Европейская высококвалифицированная экспертная группаЭдвинссон Л.Брукингский институт |
Выпускают первый полный отчет о Нематериальных Активах;Первый, занимающий должность эксперта в сере ИК в мировой профессуре Университета Lund;Выпускают работу «Невидимое богатство». |
Приложение 2
Описательная статистика переменных
Приложение 3
Рисунок 1. Описательная статистика для компоненты, отвечающей за человеческий капитал.
Рисунок 2. Описательная статистика для компоненты, отвечающей за структурный капитал.
Рисунок 3. Описательная статистика для компоненты, отвечающей за отношенческий капитал.
Приложение 4
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Методы оценки интеллектуального капитала компании. Выявление влияния различных элементов интеллектуального капитала – человеческого, отношенческого, инновационного и процессного – на операционные результаты деятельности компаний России и Бразилии.
дипломная работа [453,7 K], добавлен 03.07.2017Сущность интеллектуального капитала. Знаковые факты. Методы измерения интеллектуального капитала. Комплексная оценка интеллектуального капитала. Значения индикаторов интеллектуальности. Норматив стабильности интеллектуальных кадров.
реферат [297,8 K], добавлен 18.05.2004Краткий анализ драйверов конкурентоспособности отдельных стран. Выявление потенциальных особенностей интеллектуального капитала российских компаний. Анализ выборочной совокупности данных по предприятиям. Эмпирический анализ интеллектуальных драйверов.
дипломная работа [514,7 K], добавлен 13.10.2016Исследования взаимосвязи интеллектуального капитала и результатов деятельности компании. Анализ вкладов отдельных компонентов интеллектуального капитала в модели VAIC. Механизмы и технологии, позволяющие персоналу генерировать стоимость внутри компании.
дипломная работа [835,4 K], добавлен 26.10.2016Характер влияния составляющих организационного капитала на показатели эффективности деятельности фирмы. Структура интеллектуального капитала по Эдвинссону. Концептуальная основа воздействия элементов интеллектуального капитала на эффективность компании.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 09.06.2017Понятие и варианты определения интеллектуального капитала предприятия, методика и критерии его вычисления. Характеристика человеческого, организационного, интерфейсного капитала данной организации, сферы их применения и порядок оценки на предприятии.
контрольная работа [131,0 K], добавлен 20.01.2010Связь интеллектуального капитала, отрасли и стоимости компании. Влияния отрасли на индикаторы ИК. Определение драйверов экономической стоимости на уровне сферы и отрасли. Эконометрическое моделирование различия между сферами производства и услуг.
курсовая работа [725,2 K], добавлен 05.02.2017Концепция интеллектуального капитала: сущность, структура и свойства. Методы измерения и оценки: прямое измерение, рыночная капитализация, отдачи на активы и подсчет очков. Количество притязаний в патентной формуле. Способы подачи документов на патент.
курсовая работа [358,8 K], добавлен 07.10.2009Постулаты теории человеческого капитала. Понятие человеческого капитала. Генезис теории как социального института и ее влияние на рыночную экономику. Анализ современных взглядов на концепцию человеческого капитала. Инвестиции в человеческий капитал.
курсовая работа [29,6 K], добавлен 17.01.2008Структура человеческого капитала, факторы его развития и показатели оценки. Состояние человеческого капитала в Республике Беларусь, его влияние на уровень социально-экономического развития. Состояние человеческого капитала в сфере культуры, науки, спорта.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 22.04.2013Понятие и структура человеческого капитала. Анализ ресурсов общества, вложенные в человека. Методы и критерии оценки человеческого капитала, проблемы его измерения в РФ. Показатели индекса человеческого развития. Формы инвестиций в человеческий капитал.
курсовая работа [113,9 K], добавлен 18.10.2016Человеческий капитал: понятие, формирование и использование. Свойства человеческого капитала. Эволюция теории человеческого капитала, его проблемы в России. Сравнительная оценка человеческого капитала, государственная политика в области его развития.
курсовая работа [407,5 K], добавлен 04.10.2011Понятие человеческого капитала: развитие и факторы, оказывающие влияние на его формирование. Трансформация человеческого капитала в российском обществе. Человеческий капитал как конкурентный фактор, оказывающий прямое воздействие на развитие государства.
курсовая работа [468,7 K], добавлен 11.11.2010Сущность человеческого капитала, подходы к его изучению. Оценка человеческого капитала по аналогии с физическим капиталом. Роль образования и науки в накоплении человеческого капитала. Развитие здравоохранения и культуры как фактор накопления капитала.
курсовая работа [47,5 K], добавлен 28.06.2010Сущность человеческого капитала как экономической категории. Инвестиции в науку, послевузовское образование, в здравоохранение, основные показатели эффективности. Долгосрочная стратегия развития национального человеческого капитала в Российской Федерации.
курсовая работа [189,6 K], добавлен 04.06.2013Понятие, виды, формирование и накопление человеческого капитала. Человеческий капитал и проблема распространения доходов, инвестиции в человеческий капитал. Реализация человеческого фактора, его воздействие на рыночную экономику и методика оценки.
курсовая работа [44,8 K], добавлен 06.02.2014Факторный анализ показателей, характеризующих эффективность и интенсивность использования капитала. Расчет влияния ведущих факторов на изменение данных показателей, выявление способов повышения оборачиваемости капитала ОАО "1-я Минская птицефабрика".
курсовая работа [525,0 K], добавлен 03.08.2017Присутствие "нематериальных" составляющих в структуре основного капитала инновационной экономики. Характеристики информации и знания как экономических ресурсов. Структура и проблемы интеллектуального капитала. Субъекты рынка образовательных услуг.
реферат [764,1 K], добавлен 24.02.2010Методологические предпосылки изучения теории капиталов. Понятие капитала в различных экономических школах. Основные виды капитала и их характеристика. Человеческий капитал как фактор экономического роста и приоритет социально-экономической политики.
курсовая работа [72,9 K], добавлен 11.02.2015Сравнительный анализ запаса национального человеческого капитала в России и за рубежом. Роль инвестиций в процессе его воспроизводства. Основные проблемы, способы повышения эффективности использования человеческого капитала в современной России.
курсовая работа [403,6 K], добавлен 10.10.2013
