Обсуждение влияния отрасли на индикаторы Интеллектуального капитала - Влияние интеллектуального капитала на развитие отрасли

Наше исследование базируется на двух основополагающих концепциях: Интеллектуальный капитал и Добавленная экономическая стоимость (EVA). Раскроем содержание каждого из понятий:

- Интеллектуальный капитал

Среди исследователей существует множество вариантов определения Интеллектуального капитала. Одним из первых сформулировал дефиницию Stewart (1991): Интеллектуальный капитал был определен как сумма всего, что известно всем работникам компании, и что дает компетентное преимущество на рынке. Современные исследователи Greco, Cricelli, Grimaldi (2013) дают следующее определение: Интеллектуальный капитал - это совокупность знаний и навыков работников компании, а также инструменты преумножения знаний, используемые фирмой с целью генерировать конкурентное преимущество (Greco, 2013).

Традиционно Интеллектуальный капитал рассматривается как актив компании, не имеющий материального выражения, и поэтому вызывающий трудности в оценке и идентификации через элементы финансовой отчетности (Mehralian et al, 2013). В связи с этой неопределенностью, в научной среде возникло множество подходов к определению и оценке Интеллектуального капитала и его элементов. Многими исследователями интеллектуальный капитал рассматривается как совокупность трех составных частей: человеческого капитала, структурного капитала и отношенческого капитала (Shakina, Barajas, 2014). Человеческий капитал - это вклад, который отдельный работник привносит в деятельность компании (Shakina, Barajas, 2013). Его можно разделить на вклад рядовых работников - потенциал человеческого капитала, и вклад менеджеров - управленческий потенциал (Dumay, 2012). Структурный капитал представляет собой связи между работниками и связи работников с компанией (Shakina, Barajas, 2014). Он, в свою очередь, может быть разделен на инновационный потенциал, способный наделить компанию преимуществом "первого шага", и потенциал внутреннего процесса, в рамках которого благодаря командной работе и лидерству работники делятся своими неявными знаниями (Edvinsson, Malone, 1997). Такой обмен опытом крайне важен, в особенности для небольших венчурных предприятий, в которых он определяет успешность стратегии фирмы (Sveiby, 2001). Отношенческий капитал отражает отношения компании с внешними партнерами и совладельцами, среди которых поставщики и заказчики, государство, СМИ и т. д (InCaS 2009). Согласно Tseng &; Goo (2005), чем больше компания знает о клиентах и чем больше проявляет заботу о них, тем более сильным компетентным преимуществом она обладает. Альтернативное разделение Интеллектуального капитала по видам было предложено Brooking (1996), который рассматривал четыре компонента Интеллектуального капитала: связанный с торговой площадкой или рынком (marketplace-related), знаниями (mind-related), с организацией (organization-related) and и человеческий капитал (human-related capital) (Brooking, 1996). Еще один вариант ранжирования был применен (Bontis, 1998): он рассматривал Интеллектуальный капитал как часть компетентного преимущества фирмы, полученного за счет ее Человеческого, Структурного и Клиентского капитала (Bonits, 1998). Несмотря на многообразие подходов к выделению компонентов и видов Интеллектуального капитала, единой системы или канонического подхода выведено не было. К тому же, приведенные границы деления Интеллектуального капитала на виды являются лишь вариантами классификации одних и тех же компонентов: так, опыт менеджеров можно отнести как к управленческому потенциалу, так и к человеческому капиталу. Аналогично, приверженность клиентов, будучи элементом Клиентского капитала, также может быть отнесена к Отношенческому капиталу. По этой причине в данной работе мы приняли решение уйти от практики деления Интеллектуального капитала на виды и работать только с его составляющими компонентами, вызывающими исследовательский интерес, вне рамок какой-либо классификации.

- Добавленная экономическая стоимость (EVA)

Добавленная экономическая стоимость - методология, введенная Stern Stewart &; Co., которая использует данные баланса и отчета о прибылях и убытках, но корректирует их с учетом капитальной базы фирмы и специфической для фирмы стоимости капитала, учитывающей риск (Mouritsen,1998). Показатель EVA вычисляется следующим образом:

EVA = NOPАТ -- (WACC Ч К), (1)

Где: NOPAT -- чистая операционная прибыль после вычета налогов;

С -- средневзвешенная стоимость капитала;

К -- операционный капитал (сумма собственного и заемного капитала компании)

В исследовании Sharma et al (2007) была доказана состоятельность метода оценки Добавленной экономической стоимости для определения чистого эффекта от применения фирмой различных методик управления знаниями и стратегий наращения интеллектуального капитала. Более того, этот метод оценки удобен для руководителей компаний и менеджеров, принимающих решения в области управления Интеллектуальным капиталом. Высокая объясняющая способность показателя EVA в качестве индикатора эффекта интеллектуального капитала на деятельность фирмы была подтверждена исследованиями Shakina, Barajas (2012).

Теперь перейдем к обсуждению компонентов Интеллектуального капитала, релевантных методов их оценки и отраслевого эффекта для каждого из компонентов на основе выводов предыдущих исследований.

- Нематериальны активы компании (НМА)

В исследовании Shakina, Barajas (2012) величина нематериальных активов была использована в качества индикатора интеллектуальной собственности компании, а ее влияние на показатель Добавленной экономической стоимости было статистически значимым и положительным для российских листинговых компаний. В нашем исследовании мы планируем включить этот показатель в качестве одной из ключевых объясняющих переменных для величина EVA.

- Известность и сила бренда

Dumitru (2011) изучал важность бренда как компонента репутации компании, которая, в свою очередь, является частью интеллектуального капитала компании и принимает участие в процессе генерирования стоимости компании, а также влияет на финансовые результаты деятельности фирмы. Известность особенно важна для компаний, инвестирующих в отношения между производителем и потребителем. По данным работы Sofian (2005), к ним относятся сектор потребительских товаров, торговля и сфера услуг. Несмотря на логичность предположения о том, что известность положительно сказывается на стоимости компании, Shakina, Barajas (2012) пришли к выводу о том, что Известность бренда, включенная в модель как дамми, при прочих равных условиях понижает добавленную экономическую стоимость российских компаний. В то же время для Европейских фирм это влияние оказалось положительным. В нашем исследовании мы проконтролируем известность бренда по признаку принадлежности компании к списку Ranking Forbes 2000 и проверим, влияет ли это на экономическую стоимость. Ranking Forbes 2000 - список крупнейших и самых влиятельных компаний в мире, составленный на основе оценки продаж, прибыли, величины активов и рыночной стоимости компании. Таким образом, в данном случае Известность представляется как логичный результат высоких показателей деятельности фирмы и ее влиятельности на рынке.

Для характеристики сотрудников компании мы выбрали два возможных показателя:

- Затраты на 1 работника (staff expences)

Затраты на содержание работников, помимо прямых затрат на выплату заработной платы, включают также косвенные затраты на оборудование рабочего места, различные социальные программы, командировочные расходы и затраты на обучение сотрудников. Этот показатель может быть принят нами как прокси-переменная, характеризующая, во-первых, ценность сотрудника для компании на основе его заработной платы, а также дополнительных затрат на создание комфортных условий труда, и, во-вторых, за счет части, состоящей из затрат на обучение и развитие, курсы повышения квалификации и специальную литературу, как отражение инвестиций в управление знаниями. За неимением данных отдельно по затратам на обучение сотрудников, мы будем пользоваться суммарными затратами на содержание персонала, взвешенными на число работников компании. Однако, в случае, если этот показатель будет значим, необходимо помнить о его составляющих при экономической интерпретации. Таким образом, Затраты на содержание сотрудников могут быть приняты как прокси-переменная для инвестиций в человеческий капитал компании.

- Прибыль на 1 работника - еще один показатель, который может отражать качество Интеллектуального капитала сотрудников компании, но уже не с точки зрения готовности фирмы нести затраты, а с точки зрения выгод, приносимых сотрудником компании. Этот показатель используется в научной литературе (Shakina, Barajas, 2012) и, как правило, имеет статистически значимое положительное влияние на стоимость компании.

Каких-либо свидетельств того, что приведенные индикаторы по-разному привносят вклад в стоимость компании в зависимости от отрасли, нет. Несмотря на это, мы планируем включить эти переменные в регрессионную модель для более полного моделирования Интеллектуального капитала компании.

- Участие в ассоциациях

Acuna et al (2012) отмечали, что компании могут создавать объединения или предпринимательские группы для совместного проведения каких-либо действий с целью улучшения компетентной позиции на рынке. Так как такая активность связана со стратегическим мышлением и построением связей на рынке, она также может быть отнесена к компонентам интеллектуального капитала. Исследование Acuna et al (2012) было проведено на выборке из компаний только строительного сектора, поэтому в нашем исследовании будет интересно распространить результаты на большее количество отраслей и по возможности сравнить эффект от участия компании в бизнес-ассоциациях в отраслевом разрезе.

- Качество сайта

Согласно выводам Sofian (2005), в отраслях производства потребительских товаров, а также в торговле и услугах, компании наиболее интенсивно инвестируют в построение отношений между поставщиками/продавцами и клиентами/покупателями. Создание сайта, удобного и привлекательного для клиента, является одним из каналов построения этих отношений и привлечения новых покупателей, что генерирует для фирмы дополнительное компетентное преимущество. Shakina, Barajas, (2012) раскрывают критерии качества сайта: это доступность информации для инвесторов, наличие выбора языка, количество представленной информации и дизайн. По их данным, для российских компаний качество сайта статистически незначимо при создании стоимости компании, а для европеских компаний имеет негативную связь с экономической добавленной стоимостью компании. Для нашего исследования имеет смысл включить показатель качества сайта в регрессию, чтобы протестировать его значимость и, в случае, если он значим, проследить отраслевой эффект.

В компаниях, в деятельности которых важную роль играет Интеллектуальный капитал, необходимо развитие методов идентификации, создания, хранения, распространения и применения знаний. Это оптимизирует организационный процесс и обеспечивает стабильное развитие фирмы (Erpen et al, 2015), что в результате приводит к росту стоимости компании. Sharma et al (2007) исследовали важность реализации компанией различных стратегий в сфере управления знаниями, сравнивая показатели финансовой отчетности компании до и после внедрения стратегии в течение десятилетнего периода. Авторы не только доказали, что эффект от Управления знаниями статистически значим для эффективности деятельности компании, но и подтвердили, что чистый эффект от внедрения Управления знаниями или перехода к новой стратегии может быть успешно оценен в терминах Добавленной экономической стоимости (EVA). Исследования Sofian (2005) показывают, что наиболее интенсивно инвестируют в развитие и обучение сотрудников компании технологического сектора, производители промышленных товаров, а также фирмы в секторах услуг и торговли. Для характеристики стратегической составляющей интеллектуального капитала компании мы выбрали две переменных:

    - Применяет ли фирма "intellectual capital"или "knowledge management" стратегию (бинарная переменная на основе мониторинга сайта компании) - Применяет ли корпоративную стратегию (бинарная переменная на основе мониторинга сайта компании) - Число патентов

С помощь патента компания утверждает свое исключительное право, авторство и приоритет изобретения или образца, тем самым защищая свою интеллектуальную собственность и препятствуя получению другими компаниями такого же конкурентного преимущества. Несомненно, потребность компании в патентах зависит от отрасли, в которой она работает, а также важную роль играет сложность процедуры получения патента. Shakina, Barajas (2012) используют количество патентов как прокси-показатель интеллектуальной собственности компании и приходят к выводу о том, что число патентов положительно связано с добавленной экономической стоимостью российских компаний. В то же время результаты исследования Guo et al (2012), проведенного на выборке из 279 листинговых компаний биотехнологической отрасли США, показывают, что в фирмах, интенсивно использующих Интеллектуальный капитал, патенты и затраты на Исследования и разработки демонстрируют позитивную связь, хотя увеличение числа патентов не влияет на финансовый результат компании. В нашем случае будет интересно проверить, наблюдается ли эффект от патентной деятельности в терминах экономической стоимости компании, и если да, то в каких отраслях он наиболее силен для российских компаний.

- НИОКР

Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (Research&;Development) направлены на то, чтобы нарастить Интеллектуальный капитал фирмы и получить дополнительные конкурентные преимущества, что положительно скажется на результатах деятельности компании. Однако затраты на НИОКР связаны с риском, так как заранее предсказать результаты исследований, а значит, и окупаемость затрат, невозможно. В контексте этих рисков становится понятно, почему по результатам исследования Shakina, Barajas (2012) затраты на НИОКР в российских компаниях при прочих равных условиях снижают добавленную экономическую стоимость. Это соответствует выводам Tan (2010), сделанных на примере Китайского рынка, о том, что инновационный климат в развитых и развивающихся странах различен, поэтому различны и модели инвестирования в исследования и разработки. Кроме того, эффект от НИОКР и, соответственно, интенсивность инвестиций, различаются по отраслям. Так, согласно Sofian (2005), наиболее активной деятельностью в отрасли Исследований и Инноваций занимаются компании в сфере технологий и производства промышленных товаров. Эти выводы были получены для зарубежных компаний, поэтому будет интересно проверить, сохраняется ли такая закономерность на российском рынке.

- Отрасль как фактор трансформации Интеллектуального капитала

Основным объектом научного интереса в нашей работе выступает отраслевое влияние, поэтому показатель отрасли также будет включен на стадии регрессионного анализа. По словам Malerba(2004), отрасль - это набор активностей, унифицированных связью с определенной продуктовой группой в условиях существующего уровня спроса и разделяющих определенный базовый уровень Знаний. Именно этим обосновано сходство компаний по секторам. . Важность отрасли как фактора трансформации интеллектуального капитала подтверждали в своих исследованиях Shakina, Barajas (2012), включая отрасль в качестве контрольной переменной при оценке влияния интеллектуального капитала на Добавленную экономическую стоимость компании. Согласно Sofian (2005), как правило, компании, обладающие большим Интеллектуальным капиталом, работают в технологическом секторе, секторе потребительских товаров, промышленных товаров, в торговле и сфере услуг. В основном автор связывает это опережение с интенсивностью инвестиций в обучение сотрудников (для технологий, торговли, услуг, промышленных товаров), затрат на исследования и разработки (для сферы технологий и производства промышленных товаров), а также инвестирования в построение отношений с клиентами и покупателями (для торговли, услуг и производства потребительских товаров). Опираясь на эти результаты, свое исследование проводили Dadashinasab &; Sofian (2014) на выборке, состоящей из фирм Малайзии, обладающих высоким интеллектуальным капиталом - представителях отраслей технологий, потребительских и промышленных товаров, торговли и услуг.

Суммируя выводы исследований Pavitt (1984), Malerba(2004) пишет о четырех отраслевых моделях инновационной активности. Первая модель - это отрасли, в которых доминирует поставщик: текстильная промышленность и услуги. В этих отраслях новые технологии приходят в основном воплощенные в новом оборудовании, а распространение знаний проходит через обучение на практике и непосредственное использование технологий. Вторая модель инновационного поведения фирмы наблюдается в отраслях, ориентированных на масштаб производства (автомобилестроение, сталелитейная отрасль), для которых важны инновации в производственном процессе, которые защищаются секретностью и патентами; источники инноваций - как внутренний (Исследования и разработки, практическое обучение), так и внешний (производители оборудования). Третий тип - специализированные поставщики (такие как производители оборудования) - компании, в которых инновации сконцентрированы на повышении эффективности, надежности и кастомизации. Источники инноваций располагаются как внутри компании (неявные знания и опыт специалистов), так и вне ее (связи между поставщиком и пользователем или покупателем). В этих компаниях знания представлены в основном в интерактивной форме и локализованы, фирма-специфичны. Последняя модель инновационного поведения представлена компаниями научной сферы, такими как фармацевтика и электроника. В этих фирмах высок уровень инноваций как в продукте, так и в процессе производства, Исследования и разработки проводятся в университетах и научно-исследовательских лабораториях. Также необходимо отметить значимость секретности и патентной деятельности, кривых обучения сотрудников и времени выполнения заказов для этих предприятий.

Помимо выделения эффекта по отраслям, исследователи также обращаются к более вгрегированному делению - эффекту принадлежности фирмы к сфере услуг или к производственной сфере. Само понятие "Экономики знаний" развивалось вместе с ростом той доли, которую занимают в экономике предприятия сферы услуг (Erickson, Rothberg, 2015). По мнению авторов, основанному на изучении компаний из списка Fortune 500, в настоящее время сервисные отрасли демонстрируют значительно более высокий уровень интеллектуального капитала и более динамично наращивают знания.

Суммируя проведенный обзор литературных источников, можно заключить, что существует множество прокси-показателей компонентов Интеллектуального капитала, доступных к изучению и подверженных эффекту отрасли. Кроме того, эффект сектора наблюдается как на уровне агрегированного деления на сферы услуг и производства, так и на уровне более мелкого деления на большее число отраслей. Именно эти особенности мы планируем изучить при помощи регрессионного анализа в следущей части работы.

Похожие статьи




Обсуждение влияния отрасли на индикаторы Интеллектуального капитала - Влияние интеллектуального капитала на развитие отрасли

Предыдущая | Следующая