Интеллектуальный капитал в настоящее время признается одной из важных компонент в создании стоимости компании. Существует несколько классификаций интеллектуального капитала по сегментам, но наиболее часто встречающейся является схема, предложенная в работе Эдвинссона и Малоне (Edvinsson and Malone, 1997). Согласно ей, интеллектуальный капитал подразделяется на человеческий капитал, отношенческий капитал и структурный капитал. Человеческий капитал характеризует знания и умения сотрудников компании, отношенческий капитал - положительный образ компании в глазах покупателей, инвесторов, поставщиков и других контрагентов. Структурный же капитал в общем смысле рассматривается как нематериальные активы компании, не связанные со знаниями и компетенциями ее сотрудников. Сюда относятся базы данных, патенты, ноу-хау, организационная структура - все то, что остается в организации даже в случае ухода сотрудников. Исследователи подразделяют структурный капитал на инновационный капитал, организационный капитал и процессный капитал. Единого способа измерения структурного капитала на данный момент нет, но, как показано в работе Сидлера (Sydler et al., 2013), затраты на R&D являются для него наиболее адекватным прокси-показателем из числа доступных в финансовой отчетности.

Наиболее же содержательно важным компонентом структурного капитала представляется капитал инновационный. Он привлекал достаточно большое внимание исследователей, и наибольшая часть работ посвящена оценке влияния инновационного капитала на показатели деятельности компании. При этом исследователи данного вопроса сталкиваются с рядом вопросов. Как отмечается, в частности, в работе Киджек (Kijek, 2014), четкое и общепринятое определение инновационного капитала в настоящий момент отсутствует. В наиболее общем виде инновационный капитал рассматривается как совокупность ресурсов компании, оказывающих взаимодополняемые услуги в процессе создания и монетизации нового знания (инноваций). Ключевыми особенностями инновационного капитала, на которых фокусируют внимание исследователи (Kijek, 2014), являются следующими:

1) Нематериальность

2) Способность к созданию стоимости в будущем

3) Зависимость (технологическая и общественная) от существующего знания

4) Исключаемость за счет прав собственности и коммерческой тайны

Согласно классификации, приведенной в работе Руз с соавторами (Roos et al, 2005), оценка инновационного капитала проводится прямыми методами и по системе показателей: т. н. "scorecard method". При оценках элементов интеллектуального капитала прямым методом используются финансовые показатели, тогда как при оценках в рамках scorecard method большее внимание уделяется нефинансовым индикаторам. В работах Чена с соавторами (Chen et al., 2004) и Ву с соавторами (Wu et al, 2010) индикаторы инновационного капитала были сгруппированы следующим образом:

· Нефинансовые

o Количество новых товаров/услуг/процессов, внедренных в течение последних трех лет

o Среднее время разработки нового товара/услуги/процесса

o Количество и качество патентов и патентных притязаний

o Количество и качество сотрудников, занятых в R&D сфере

o Взаимодействие между исследовательским, производственным и маркетинговым отделами компании

o Предрасположенность к обмену знаниями через сеть социальных связей

o Поддержка инновационной культуры со стороны менеджмента

o Способности менеджмента выполнять инновационные проекты

o Стимулирование работников за инновационные предложения

o Сильная поддержка инноваций со стороны менеджмента

· Финансовые

o Затраты на R&D

o Продажи по новым товарам и услугам

o Доход от лицензионных взносов

Как отмечается в работе Крозевица и Шолича (Krozevitz and Scholich, 2010), для некоторых элементов инновационного капитала, таких как патенты и затраты на R&D, есть возможность вычислить их стоимость, используя следующие методы:

· Затратный подход

· Сравнительный подход

· Доходный подход

· Подход на основе реальных опционов

В то же время имеется недостаток моделей, позволяющих оценить совокупный размер инновационного капитала компании в заданный момент времени. Так, IAV-модель Салливана (Sullivan, 2000) или Weighted Patent Method Бонтиса (Bontis, 2001) позволяют получить оценку прав интеллектуальной собственности, но не в состоянии охватить остальные аспекты инновационного капитала. В свою очередь, сложные модели по оценке IC, такие как Skandia Navigator или индекс IC, предложенные в работах Эдвинссона и Малоне (Edvinsson and Malone, 1997) и Руза с соавторами (Roos et al, 1998), соответственно, принимают во внимание достаточное число характеристик инновационного капитала, но не в состоянии дать денежную оценку его величины, которая была бы легко понятна пользователям этой модели - руководству компании и ее акционерам.

Одним из методов построить такую оценку был подход, предложенный в работе Кижек (Kijek, 2014), в соответствии с которым величина инновационного капитала рассматривается как часть интеллектуального капитала компании. Главная предпосылка такого подхода заключается в том, что интеллектуальный капитал компании равен сумме структурного капитала (в. т. ч. инновационного), человеческого и рыночного. Это является достаточно спорным соображением (взаимодействие элементов интеллектуального капитала между собой может влиять на его совокупную стоимость, на что указывают M'Pherson and Pike (2001)), но в то же время методы учета возникающей синергии на данный момент отсутствуют. Процедура оценки происходит следующим образом:

Оценка интеллектуального капитала компании. Важное значение имеет выбор подхода к оценке, поскольку он влияет на последующие шаги. Автором данного подхода было предложено ограничиться подходами на основе капитализации компании и методом на основе ROA.

Выделение стоимости инновационного капитала из стоимости интеллектуального капитала компании. Для этого использовалась доля продаж новых товаров/услуг в общем объеме продаж. Данный показатель достаточно широко используется в эмпирических работах, посвященных инновационному потенциалу компании (в частности, работа Крепон с соавторами (Crйpon,Duguet and Mairesse, 1998)

Оценка эффективности инновационного капитала. Коэффициент эффективности показывает, насколько хорошо фирма использует свой инновационный капитал и может быть трактован как характеристика его качества. Общий принцип расчета - отношение показателя результатов инновационной деятельности (число патентов либо объем продаж новых товаров или услуг) к инновационному капиталу компании.

Формула расчета:

В числе прочего данная характеристика удовлетворяет критерию Линна (Lynn, 1998): базируется на данных, имеющихся в распоряжении в данный момент времени, использует доступные для понимания метрики, предлагает прокси для качественных данных, соответствующие измеряемому концепту. Среди недостатков модели авторы отмечают тот факт, что она базируется на исторической информации. Кроме того, возникают определенные противоречия, связанные с коэффициентом извлечения. Во-первых, это уже упомянутая предпосылка относительно аддитивности компонент интеллектуального капитала и игнорирование возникающей между ними синергии. Во-вторых, коэффициент извлечения при данной процедуре расчета является несколько заниженным, т.к. игнорируется влияние инноваций на совершенствование бизнес-процессов внутри компании, не направленные на создание новых товаров. В-третьих, коэффициент извлечения является крайне чувствительным к возрасту компании: для стартапов доля выручки от новых товаров и услуг будет крайне высокой.

Другой пример оценки инновационного капитала приведен в статье Чен и Чен (Chen and Chen, 2008). В этом исследовании был предложен индекс для измерения инноваций, основанный на результатах опроса руководителей компаний Тайваня по важности тех или иных пунктов для эффективности инноваций, на его результате выводились веса для компонент. Градация инноваций была сформирована по следующим категориям:

· Технологическая:

o Продуктовая

§ Число исследовательских патентов

§ Идеи для внедрения

§ Число сотрудников в R&D подразделениях

§ Развитие новых продуктов

§ Способности к развитию новых навыков

§ Правительственные программы (по инновациям)

o Процедурная

§ Функционирование оборудования

§ Производственный процесс

§ Производственные мощности

· Управленческая (managerial):

o Повышение навыков сотрудников

o Поддержка инноваций

o Инновации в организационной структуре

o Инновации в организационном климате

Наиболее важными характеристиками уровня инноваций были признаны функционирование оборудования, способность к развитию новых навыков и число исследовательских патентов. Роль управленческих инноваций была признана достаточно ограниченной.

Из всех показателей инновационной активности компаний и уровня ее инновационного капитала наиболее часто в исследованиях используются затраты на R&D. Основное их преимущество состоит в относительной доступности данных и легкости работы с данным показателем по большим выборкам компаний. В то же время влияние R&D на доходность по акциям может быть двояким. Как отмечали Чан с соавторами (Chan et al, 2001), с одной стороны, высокий R&D при прочих равных означает высокие расходы и низкую прибыль, но в то же время инвестиции в R&D ведут к увеличению нематериальных активов компании, способных генерировать денежные потоки в будущем, но не признававшимися в соответствии с действовавшими тогда стандартами отчетности. Кроме того, политика учета затрат на R&D варьируется между компаниями, что несколько снижает корректность результатов исследований по большим выборкам компаний. Тем не менее, поскольку инвесторы имеют относительно короткий горизонт планирования, согласно работам Портера (Porter, 1991) и Холла (Hall, 1993), они могут игнорировать будущие выгоды от R&D. R&D скорее рассматривается как показатель риска, а не высоких будущих доходов. Риск заключается в том, что доходы от такой деятельности поступают только в будущем и являются слабо предсказуемыми, а расходы несутся здесь и сейчас.

Далее будут рассмотрены результаты исследований влияния интеллектуального, структурного и инновационного капитала на затраты на собственный капитал либо на доходность по акциям. Джамиль с соавторами (Djamil et al., 2013) выявили, что интеллектуальный капитал не воздействует на текущие затраты на собственный капитал, но оказывает влияние на рост доходностей по акциям; среди компонент интеллектуального капитала влияние на доходности акций оказывает только человеческий капитал, причем данное влияние было положительным; структурный капитал (измеренный как Value Added-Total Wages and Salaries Expense) оказывал незначимое положительное влияние на доходности по акциям. Исследование проводилось для банковского сектора Индонезии в период 2005-2009 гг. Лин с соавторами (Lin et al., 2014), рассматривая избыточную доходность в зависимости от поступления новой информации, пришли к выводу о приоритетном значении поступления новой информации об интеллектуальном капитале компании по сравнению с прочей. С точки зрения авторов, зависимость доходностей по акциям от интеллектуального капитала направлена через показатели результатов деятельности компании. Превышение результатов (прибыли, операционного денежного потока и др.) над прогнозными значениями позволяет предположить то, что большее количество средств будут доступны для распределения акционерам (сейчас или в дальнейшем), что приводит к росту стоимости акций, более высокой доходности. В работе Конноли и Хирши (Connolly and Hirschey, 1987) было продемонстрировано, что количество патентов оказывает положительное воздействие на капитализацию компании. Чин с соавторами (Chin et al., 2006) проводили исследование взаимосвязи между инновационным капиталом и IPO аномалиями. Полученные результаты свидетельствовали о том, что более инновационные компании сильнее недооцениваются перед IPO, акции таких компаний чаще имеют положительную доходность (скорректированную на рынок), несмотря на то, что в предыдущих работах отмечалась низкая доходность по акциям компаний, прошедших IPO, в долгосрочной перспективе. Перечень показателей инновационного капитала, используемых для анализа, включал в себя затраты на R&D, раскрываемые в проспекте эмиссии, раскрываемая информация о числе новых патентов, частота патентных цитирований.

Большое количество исследований посвящено влиянию R&D, одного из основных показателей инновационного капитала компаний, на доходность акций, и в большинстве работ было выявлено положительное соотношение между доходностью акций компании и расходами на R&D. Одной из базовых работ является исследование Чана с соавторами (Chan et al., 2001). Сравнивая доходности акций компаний, осуществляющих R&D и не осуществляющих, авторы не выявили значимых различий, среди компаний с разным уровнем интенсивности затрат на R&D по отношению к объему продаж доходности по акциям также были приблизительно равными. Ли и Лю (Li and Liu, 2010) продемонстрировали, что влияние R&D на затраты на собственный капитал схоже с таковым для инвестиций в материальные активы.

Согласно работе Ли (Li, 2011) затраты на R&D оказывают опосредованное влияние на затраты на собственный капитал через ужесточение финансовых ограничений и соответствующее увеличение риска для компаний. Гу (Gu, 2015), проводя исследование продемонстрировал, что положительное соотношение между затратами на R&D и доходностью выражено сильнее в отраслях с высокой конкуренцией. В таких отраслях деятельность, связанная с исследованиями и разработками, связана со значительным риском проигрыша в гонке инноваций: в случае успеха конкурента понесенные расходы на R&D могут быть для компании полностью потеряны; за соответствующий риск инвесторы будут требовать компенсацию в виде более высокой доходности. Для компаний в отраслях со слабой конкуренцией такой риск значительно ниже и инвесторами он оценивается не всегда.

В данной главе рассмотрена методологические основы данного исследования. В первом параграфе дан обзор методики измерения структурного и инновационного капитала как компоненты интеллектуального капитала, используемой в данной работе. Во втором параграфе описывается методология данной работы: методы анализа, принципы построения портфелей, способы расчета детерминант затрат на собственный капитал.