Влияние интеллектуального капитала и его компонентов на результаты деятельности российских компаний

Главным условием для выбора компаний было - рентабельность активов превышала среднеотраслевое значение. Это требует метод CIV.

3.2 Исследование отраслевого эффекта

В данной работы для практических расчетов будет использоваться метод CIV - Calculated Intangible Value (Томас Стюарт, 1997). Как уже было отмечено ранее, данный метод относится самой популярной группе - методов отдачи на активы (ROA). Предполагается, что стоимость нематериальных активов компании - это и есть та цена, которую недополучает компания-конкурент за свою деятельность, не обладая таковыми активами. В подтверждение этому ставится задача определения цены, которую платит конкурент за свои просчеты - невнимание или неспособность к управлению интеллектуальными активами.

Метод Calculated Intangible Value изначально более широко использовался для оценки стоимости нематериальных активов отдельных компаний, нежели для выявления разного рода закономерностей. Так, впервые метод был использован Т. Стюартом для расчета величины интеллектуального капитала компании Merck ($11,1 млрд.) в 1995 году (Stewart, 1995). В 1998 году Френсис Кеннеди рассчитывал величину стоимости нематериальных активов одной из компаний за период с 1985 по 1996 также при помощи метода CIV (Kennedy, 1998), а в 2003 году Бен МакКлур (McClure, 2003) применял метод CIV для оценки стоимости интеллектуального капитала компании Intel ($35,3 млрд.). В настоящее время метод, предложенный Стюартом, наряду с VAIC^TM часто встречается в работах исследователей, направленных на выявление различного рода закономерностей влияния величины нематериальных активов на результаты деятельности компании (Kujansivu, Lonnqvist, 2007) (Kimura, Basso, Joao, 2009), (Волков, Гаранина, 2007), (Shiri, Mousavi, Vaghfi, Ahmadi, 2012), (Richeri, Basso, De Leiva,2007), (Aho, Stahle, Stahle, 2011).

Преимущества метода CIV для данного исследования перед прочими методами заключается в следующем:

1. Для измерения интеллектуального капитала с помощью метода CIV необходима только финансовая отчетность компании, которую можно получить на официальных сайтах организации или в известных базах данных. Помимо этого, финансовые показатели наиболее объективны в оценке и дают более точную картину для сравнения компаний.

2. Метод разработанный Т. Стюартом позволяет сравнивать между собой компании одной или нескольких отраслях, а также различные структурные подразделения и целые предприятия внутри корпорации.

3. Данный метод дает численную оценку нематериальных активов в денежном выражении, что позволяет более эффективно выявить влияние их на зависимую переменную, рыночную капитализацию компании, которая так же имеет денежное выражение.

Процедура оценки интеллектуального капитала состоит из семи пунктов и производится в следующем порядке:

· на основе бухгалтерской отчетности определяется средняя прибыль до вычета процентов и налогов - EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) (далее - операционная прибыль) компании за три последних года;

· на основании бухгалтерского баланса определяется средняя величина материальных активов компании за тот же период;

· делением средней операционной прибыли на среднюю величину материальных активов определяется средняя рентабельность активов;

· по статистическим данным за те же годы вычисляется средняя рентабельность активов по отрасли;

· рассчитывается «лишняя» прибыль: разность рентабельности компании и рентабельности по отрасли, затем полученное значение умножается на среднюю величину материальных активов. Полученное значение является той самой величиной превышения прибыли интеллектуальной компании над прибылью средней компании отрасли;

· определяется средняя ставка налога за те же годы, и результат вычитается из «лишней» прибыли. Остаток является премией, которую получает фирма благодаря использованию своего интеллектуального капитала;

· величина чистой текущей стоимости интеллектуального капитала рассчитывается делением премии на априорно определенную стоимость капитала для компании, которая принимается в пределах 10-20 %. ^{[9, с. 218]}

Стоимость, получившаяся после всех расчетов - величина интеллектуального капитала предприятия, не отраженную в балансе.

Полученная «лишняя» прибыль может быть результатом эффективного использования интеллектуального капитала, а может и нет. Её наличие обусловлено условиями хозяйствования, состоянием основных фондов, наличием налоговых льгот в регионе и др. Поэтому, всецело полагаться на достоверность данных расчетов не стоит, в данном методе, как и в других существует ряд недостатков.

В таблице ниже представлены средние значения CIV и значения рыночной капитализации по отраслям. Общее среднее значение рыночной капитализации российских компаний равно 6 406,55 млн. долл., медиана - 1 278,7 млн. долл. Общее среднее значение CIV - 5 701,82 млн. долл., медиана - 1048,53 млн. долл.

Таблица 6. Данные CIV по отраслям

Выборка представляет собой набор различных характеристик деятельности компании, от финансовых показателей до характеристик интеллектуального капитала. Расчеты в работе проводились на основании данных Информационного ресурса СПАРК и официальных сайтов компаний. Также с сайта Factiva (factiva.com) были получены данные среднеотраслевых значений рентабельности активов. С сайта Forbse (forbse.ru) была взята информация для переменной Brand.

Переменные необходимые для базовой модели:

· НМА - int_ass

· НИОКР - niokr

· Прибыль на одного работника - profit_1emp

· Известность компании (бренд) - brand (бинарная переменная)

· Количество работников - size

· Отрасль

· Год

Далее следует рассмотреть гипотезы, которые будут исследованы в данной работе. Гипотезы должны быть связаны с деятельностью компаний и с их межотраслевыми различиями. Наиболее интересное для данного исследования будет выявить степень влияния известности компании и популярности ее бренда на результаты ее деятельности в зависимости от отрасли.

1. Бренд и известность компании больше влияют на ее стоимость если компания относится к отрасли торговли.

Так как известно, что нематериальные активы имеют большое влияние на деятельность компании любой отрасли, то необходимо исследовать и выявить отрасль с наибольшим влиянием. Опираясь на изученный материал можно выдвинуть вторую гипотезу:

2. Стоимость компании в отрасли торговли и услуг имеет наибольшую зависимость от величины нематериальных активов, чем компании других отраслей.

Также необходимо узнать в какой отрасли затраты на НИОКР несут наибольшую отдачу.

3. В отрасли производства влияние НИОКР велико и затраты на НИОКР имеют наибольшую отдачу.

После того как гипотезы выдвинуты, необходимо описать процесс исследования и их проверки. В качестве зависимой переменной выступает величина рыночной капитализации, в качестве независимой - величина интеллектуального капитала, рассчитанная по методу Calculated Intangible Value, а также ряд переменных, введенных для повышения качества модели и преодоления ограничений исследования. В ходе исследования будет построена базовая модель и введён отраслевой эффект. Далее будет проведена оценка знака и значимости совместных эффектов регрессора и отрасли. Данные вычисления помогут подтвердить или опровергнуть выдвинутые гипотезы.

Эмпирический анализ в данной работе состоит из двух этапов. Во-первых, необходимо построить базовую модель, которая будет описывать влияние интеллектуального капитала на стоимость компании. Во-вторых, рассмотреть влияние различных элементов интеллектуального капитала на стоимость компании в зависимости от отрасли к которой она принадлежит.

Базовая регрессионная модель выглядит следующим образом:

где: CAP_t - рыночная капитализация компании в период t,

в₀, в₁ - параметры уравнения регрессии,

ф - параметр, характеризующий временной лаг,

е - случайный член, представляющий собой совокупность неучтенных в модели факторов.

Модель включает в себя временной лаг. Это необходимо так как анализ данных происходит на основании прошедшего периода, а принятие решений советом директоров или инвесторов в текущем. При тестировании выяснилось, что в модели с лагом в 1 год стандартные ошибки коэффициентов при переменных немного меньше, следовательно, выше точность полученных величин.

Кроме индикаторов отрасли, модель будет включать индикатор размера компании. Оценить размер предприятия можно по количеству человек работающем на нем. Известность и популярность компании и ее бренда можно оценить с помощью данных списка Forbse, по принципу - входит компания или нет в данный список. Это будет фиктивная бинарная переменная с показателем 1 и 0 соответственно.

Результаты регрессионной модели доказывают положительное влияние величины CIV на величину рыночной капитализации. Кроме того, значения CIV по отраслям показало не равномерное влияние капитала на стоимость компании. Наибольшие значения получились в отраслях торговли и услуг, коэффициенты равны 0,95 и 0,82 соответственно. Наименьшее значение принадлежит финансовой сфере (коэффициент = 0,14) и чуть выше значение в сфере недвижимости и строительства - 0,18. Сферы производства и энергетическо-химическая показали средние значения 0,58 и 0,32 соответственно.

Чтобы подтвердить или опровергнуть выдвинутые ранее гипотезы необходимо уже к существующей регрессии добавить эффект отрасли и регрессоры. При этом добавление регрессоров практически не повлияло на изначальную модель и значение находилось на уровне 64-66%. За базовую отрасль была принята отрасль Производства. Полученные результаты представлены в сводной табл. 7.

Таблица 7. Значение отраслевого эффекта

Данная таблица была составлена опираясь на результаты, полученные с помощью эконометрических вычислений. В табл. 8, 9, 10 представлены результаты регрессионного анализа отдельно по переменным.

Таблица 8. Эффект отрасли на известность компании

Таблица 9. Эффект отрасли на НМА

Таблица10. Эффект отрасли на НИОКР

В третьей главе описан метод оценки интеллектуального капитала CIV, также были описаны недостатки и достоинства метода. По итогу эмпирического исследования было доказано, что метод CIV подходит для оценки величины интеллектуального капитала в денежном выражении.

По данным полученным из эконометрической регрессионной модели видна точная взаимосвязь между интеллектуальным капиталом российских компаний и величиной их рыночной капитализации. Выдвинутые гипотезы можно считать подтвержденными.

Переменная BRAND показала отрицательный эффект на стоимость компании. Однако это можно объяснить недостатком информации. Прокси-показатель основывается лишь на данных списка Forbes, для более точного исследования необходимы дополнительные источники информации и переменные. Наименьший эффект популярность бренда оказывает в энергетическо-химической отрасли по сравнению с отраслью производства. Наибольшее значение в сферах торговли и недвижимости. Следовательно, гипотеза о наибольшем влиянии популярности бренда на стоимость компании торговой отрасли подтверждена.

Оценка нематериальных активов показала, что они оказывают положительное влияние на стоимость компаний. Отраслевой эффект дал результат, что в сферах торговли, услуг и энергетическо-химической нематериальные активы наиболее значимы, чем в остальных отраслях. Гипотеза о значимости нематериальных активов в сферах торговли и услуг также подтверждена.

Затраты на исследовательские работы не значительно, но снижают величину CIV. В сравнении по отраслям наиболее эффективно вкладывать денежные средства в НИОКР компаниям в сфере услуг и энергетическо-химической отрасли. В последней эффект максимальный. Следовательно, гипотеза подтвердилась лишь частично.

Заключение

Целью данной работы было исследование влияния интеллектуального капитала и его компонентов на результаты деятельности российских компаний.

В ходе работы был проведен теоретический обзор основных аспектов интеллектуального капитала, рассмотрены понятие, состав, структура интеллектуального капитала и его роль в стоимости компании. Были изучены количественные и качественные методы оценки интеллектуального капитала. Проведено исследование влияния интеллектуального капитала на стоимость компании с помощью метода Calculated Intangible Value, а также влияния компонентов интеллектуального капитала в зависимости от деятельности компании.

В эмпирической части исследования было доказано влияние интеллектуального капитала на стоимость компании, а также с помощью эффекта отрасли были практически подтверждены заявленные гипотезы. Следовательно, рынок в России не имеет значительных отличий от других стран и общие тенденции популярные во всем мире сохраняются, но только с небольшим отставанием в развитии для отечественных компаний. К сожалению, ограниченность данных не позволила провести более точное и обширное исследование, как задумывалось изначально. Большинство компаний не раскрывают информацию, связанную с развитием интеллектуального капитала, так как он напрямую влияет на их конкурентоспособность. Кроме того, в ходе работы возникла другая проблема, до сих пор не существует общепринятого метода для измерения интеллектуального капитала. Для расчетов величины интеллектуального капитала был выбран метод CIV. Этот метод является одним из самых популярных и не требует сложных экономических показателей для расчетов, только финансовую отчетность компаний, которая находится в открытом доступе.

Тема интеллектуального капитала перспективна и обширна. При достаточном количестве информации исследования по данному вопросу могут быть безграничны. Дальнейшее изучение может быть посвящено исследованию логических связей между другими компонентами интеллектуального капитала компаний одной или разных сфер деятельности, также интересен статистический анализ данных компаний, связанных с интеллектуальным капиталом в разных отраслях.

Размещено на Allbest.ru