На сегодняшний день значимость нематериальных активов компаний всё более возрастает. Несмотря на то, что материальные и финансовые активы всё ещё являются необходимой базой для любой компании или производства, конкурентное преимущество в современной экономике имеет тенденцию смещаться в сторону нематериальных и нефинансовых активов.

Введение

Внимание!

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

На сегодняшний день значимость нематериальных активов компаний всё более возрастает. Несмотря на то, что материальные и финансовые активы всё ещё являются необходимой базой для любой компании или производства, конкурентное преимущество в современной экономике имеет тенденцию смещаться в сторону нематериальных и нефинансовых активов. В то время как значимость традиционных факторов производства, таких как природные ресурсы, труд и капитал, в процессе создания конкурентного преимущества снижается, нематериальные активы, такие как информация, знания, навыки и опыт работников, процессы, отношения с контрагентами и другие факторы, которые в совокупности образуют интеллектуальный капитал компании, становятся всё более важными (Abeysekera, 2008; Kianto, et al., 2013).

Данный факт хорошо проиллюстрирован на рисунке 1.

Рис. 1 — Количество статей по запросам в Scopus по годам*

* Сост. автором на основе библиографической и реферативной базы данных Scopus

Рисунок показывает количество публикаций по запросам «intellectual capital and competitiveness», «intellectual capital and corporate performance» и «intellectual capital and company performance» в крупнейшей в мире библиографической и реферативной базе данных Scopus. За последние 16 лет количество статей по этой теме возросло более чем в 10 раз, что свидетельствует о том, что тема не только не теряет своей актуальности, но и становится всё более интересной для широкого круга исследователей.

Тем не менее, несмотря на большое количество статей на тему интеллектуального капитала и конкурентоспособности, исследований, посвященных интеллектуальному капиталу в развивающихся странах всё ещё достаточно мало. На рисунке 2 представлен анализ статей по запросу «интеллектуальный капитал и конкурентоспособность» из базы данных Scopus в страновом разрезе. Больше всего исследований представлено по странам с развитой экономикой. Количество результатов по запросам для России составляет 28 исследований.

Рис. 2 — Количество статей по запросам в Scopus в страновом разрезе*

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

* Сост. автором на основе библиографической и реферативной базы данных Scopus

Таким образом, несмотря на то, что уже существует достаточное количество исследований по данной теме, в России ещё есть простор для исследования. Кроме того, в большинстве работ Россия исследуется индивидуально (Andreeva & Garanina, 2015) (Tovstiga & Tulugurova, 2007; Garanina, 2011; Andreeva & Garanina, 2015), но достаточно редко встречаются статьи, в которых проводится сравнительный анализ разных стран. Тем не менее, разнообразие выводов по разным странам о взаимосвязях интеллектуального капитала и результатов деятельности компании даёт основания полагать, что те компоненты интеллектуального капитала которые являются принципиально важными при создании конкурентного преимущества для компаний одной страны, в компаниях другой страны могут быть менее важны, тогда как другие компоненты играют решающую роль. Исследование России в сравнении с другим, более развитым рынком, может помочь выявить особенности влияния интеллектуального капитала на конкурентоспособность компаний в России.

Исходя из этого, цель данной работы: проанализировать взаимосвязи между различными компонентами интеллектуального капитала на развитом и развивающемся рынках и выявить факторы, которые являются ключевыми для конкурентоспособности российских компаний в сравнении с компаниями Европы. Объектом исследования являются компании, ведущие деятельность на территории России и ряда Европейских стран. Предметом исследования является влияние компонентов интеллектуального капитала на конкурентоспособность в российских и европейских компаниях. В ходе исследования автор попытается получить ответы на следующие вопросы: Существуют ли различия во влиянии интеллектуального капитала на результаты деятельности компании между Российскими и Европейскими компаниями? Влияние каких компонентов интеллектуального капитала на конкурентоспособность компаний сильнее в России в сравнении с Европой, и наоборот?

Для достижения поставленной цели были выполнены следующие задачи: был проведен анализ литературы, релевантной теме исследования, выявлены пробелы и противоречия полученных результатов. Далее был проведен эмпирический анализ на основе панельных данных. Выборка для исследования состоит из 510 российских и 669 европейских компаний за период с 2004 по 2011 год. В выборку компаний Европы входят компании пяти стран: Франция, Германия, Италия, Испания, Великобритания. Данные страны являются одними из самых развитых стран Европейского союза.

Для оценки была построена регрессионная модель с фиксированными эффектами. В качестве показателя конкурентоспособности компаний была выбрана экономическая добавленная стоимость (EVA), так как этот показатель считается хорошим показателем конкурентного преимущества компании. В качестве независимых переменных были выбраны различные прокси-показатели человеческого, структурного и отношенческого капитала, а также контрольные переменные, помогающие улучшить модель. Для тестирования различия во влиянии интеллектуального капитала на конкурентоспособность компаний в России и Европе в модель были введены совместные эффекты различных показателей с показателем принадлежности к тому или иному рынку.

В результате исследования было выявлено, что ключевым фактором конкурентоспособности российских компаний в сравнении с европейскими является человеческий капитал, а именно — производительность работников. Что касается структурного капитала, то российские компании также имеют конкурентное преимущество — инвестиции в нематериальные активы в российских компаниях окупаются быстрее, чем в Европейских. Сайт компании, как один из каналов взаимодействия с контрагентами, более эффективен в Европе, а значит, отношенческий капитал не является сильной стороной Российских компаний при создании конкурентоспособного преимущества.

Полученные результаты дают представление о том, какие компоненты интеллектуального капитала играют ключевую роль для компаний России в процессе увеличения конкурентоспособности в сравнении с компаниями Европы, и, напротив, какие факторы в меньшей степени влияют на эффективность деятельности компании, выраженную через конкурентоспособность. Результаты могут быть полезными для компаний при принятии решений о том, в какие нематериальные активы более выгодно инвестировать, чтобы улучшить своё положение на рынке.

Данная работа внесет вклад в исследование интеллектуального капитала на развивающихся рынках и его особенностей по сравнению с и развитыми рынками на примере России и Европы. Новизна работы заключается в том, что среди статей, посвященных ИК в России, нет статей, в которых бы ключевые факторы конкурентоспособности компаний исследовались в сравнении с Европейским рынком, а также в том, что для проведения сравнительного анализа используются совместные эффекты.

Данное исследование имеет следующую структуру: в первой части работы проводится обзор статей, посвященных влиянию интеллектуального капитала на эффективность деятельности компаний в одной или нескольких странах, даются определения основных терминов, проводится анализ особенностей интеллектуального капитала в развивающихся и развитых странах, а также выявление противоречий в существующей литературе. Следующая часть посвящена постановке гипотез, которые будут тестироваться в работе, а также описывается подход к исследованию. В третьей части проводится анализ выборки, которая будет использована в работе, обосновывается выбор метода исследования и приводится описание полученных в ходе исследования результатов. Заключение является последней частью работы и содержит основные выводы.

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

1. Теоретическое обоснование

драйвер конкурентоспособность капитал

Конкурентные возможности компаний и эффективность деятельности компании, без сомнения, становятся все более и более фундаментальными. В условиях быстро меняющихся рынков, копании во всем мире стремятся к успеху и прилагают огромные усилия в этих направлениях, для того, чтобы преуспеть и быть уникальными.

Согласно Амит и Шумейкер (1993), возможности компании — это «способность организации распределять ресурсы или их комбинацию, используя организационные процессы» для достижения стратегических конкурентных результатов (Amit & Schoemaker, 1993). Тис, Писано и Шуен (1997) определили возможности организаций как «играющие решающую роль в поддержании их конкурентного преимущества» (Teece, et al., 1997).

Многие исследователи подчеркивают важность этих возможностей и внутренних ресурсов, представляя их с точки зрения интеллектуального капитала. Стюарт (1991) предположил, что «каждая компания все больше зависит от знаний (патенты, процессы, управленческие навыки), технологий, информации о клиентах и поставщиках, а также опыта, полученного ранее», которые в совокупности представляют собой интеллектуальный капитал. Таким образом, он определил интеллектуальный капитал как комбинацию внутренних ресурсов и возможностей организации, а также знаний сотрудников (Stewart, 1991).

Другие авторы говорят о вкладе внутренних ресурсов компании — её знаний, навыков, возможностей и стремления к генерации интеллектуального капитала. Боландер и Снелл (2007) утверждают, что интеллектуальные активы, такие, как опыт, ноу-хау, инновации и новые идеи, являются ключевыми факторами эффективности деятельности компании и её конкурентоспособности (Bohlander & Snell, 2007).

Наиболее часто встречающейся классификацией интеллектуального капитала в литературе является трёхкомпонентная модель, которая включает в себя человеческий, структурный и отношенческий капитал (Edvinsson & Malone, 1997; Youndt & Snell, 2004; Walsh, et al., 2008).

Человеческий капитал определяется как совокупность нематериальных ресурсов, которыми обладают работники организации (Bontis, 1999). Производительность человеческого капитала зависит от сложного сочетания факторов, связанных с талантами, мотивацией, наградами, навыками, опытом, здоровьем и даже эмоциональными факторами сотрудников (Cabrita, et al., 2007). В статье Б. Бчини (2015) человеческий капитал определяется как неявное знание, индивидуальные навыки, опыт членов организации, отношения, а также способность к новаторству и обучению. Человек рассматривается в качестве источника стоимости через его знания, как явные, так и неявные (Bchini, 2015).

Понятие структурного (или организационного) капитала включает в себя инвестиции в системы компании, инструменты и режимы обеспечения распространения знаний. Структурный капитал включает в себя материальные и особенно нематериальные активы, то есть все явные знания, производимые организацией, интеллектуальная собственность (патенты, лицензии, торговые марки и т.д.), процессы и формальные процедуры. Структурный капитал отражает внутреннюю структуру компании, инфраструктуру (технологии, методики, система коммуникации и т.д.), процессы и культуру (Ross & Ross, 1997). Таким образом, структурный капитал включает в себя «нечеловеческие» хранилища знаний, и являются в этом контексте взаимоисключающими, однако взаимозависимы (Schneider, 2000).

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Отношенческий капитал представляет собой знания, которые организация имеет из внешних взаимоотношений с любой заинтересованной стороной (Bontis, 1999). Это могут быть взаимоотношения с клиентами, потребителями, партнерами, поставщиками, государственными и финансовыми учреждениями, конкурентами и т.д. (Survilaitė, et al., 2015). Отношенческий капитал основан на развитии, поддержании и создании высококачественных отношений с организациями, людьми или группами, которые влияют на устойчивость бизнеса. Основная идея состоит в том, чтобы сформировать такую организационную культуру, которая позволит достичь этой цели. Правила и принципы, образующие структурный капитал, могут помочь в определении процесса успешного использования отношенческого капитала (Welbourne & Pardo del Val, 2008).

1.1 Анализ драйверов конкурентоспособности отдельных стран

Итак, конкурентоспособность компании, непосредственно связанная с эффективностью деятельности компании, получает всё большее признание в качестве лучшей цели для менеджмента организации, чем строгие финансовые критерии оценки результатов (Porter & Kramer, 2011). Это связано с тем, что строгие финансовые критерии направлены на сокращение расходов, вследствие чего краткосрочные результаты компании ставятся выше инвестиций, повышающих долгосрочное развитие и рост. По этой причине, рекомендуется ставить создание конкурентоспособных преимуществ первоочередной задачей при принятии управленческих решений (Cabrita & Vaz, 2006). В связи с этим, исследователями предпринималось множество попыток найти взаимосвязь между интеллектуальным капиталом и результатами деятельности компании.

Существует множество статей, посвященных исследованию влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компании в какой-либо одной определенной стране. Так, В. Гомес-Валенсуэла (2015) оценивали влияние компонентов интеллектуального капитала на эффективность деятельности в компаниях обрабатывающей отрасли Доминиканской Республики. Автор пришел к выводу, что на предприятиях обрабатывающей отрасли важен как человеческий капитал, так и структурный капитал, однако факторы, относящиеся к структурному капиталу, преобладают (Gómez‐Valenzuela, 2015). Аналогичное исследование было проведено Г. Товстига и Е. Тулугуровой (2007). Используя выборку из 20 российских малых и средних инновационных предприятий Санкт-Петербурга авторы выяснили, что внутренние факторы, связанные с человеческим и структурным капиталом фирм оказывают наибольшее влияние (Tovstiga & Tulugurova, 2007).

Комненик и Покраджик (2012) исследовали влияние интеллектуального капитала на эффективность деятельности предприятия, используя данные 37 международных компаний, ведущих бизнес в Сербии, за период с 2006 по 2008 год. Авторами была применена концепция VAIC (добавленная стоимость интеллектуального капитала). Авторы статьи выяснили, что человеческий капитал оказывает значительное положительное влияние на рентабельность и продуктивность компании, однако структурный капитал оказывает положительное влияние только на рентабельность собственного капитала (Komnenic & Pokrajcic, 2012). Что касается Нигерии, то результаты исследования влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний обрабатывающей отрасли показали, что человеческий капитал влияет на производительность компаний в большей степени, чем структурный и физический капитал (Salman, et al., 2012). Несмотря на то, что как Нигерия, так и Доминиканская Республика, и Сербия являются странами с развивающейся экономикой, можно ясно видеть, что результаты имеют некоторые расхождения.

В статье Цзенга и Гуу (2005) были получены другие результаты. Авторы предполагали, что инновации, организационный и отношенческий капитал положительно влияют на производительность компаний обрабатывающей отрасли в Тайвани (Tseng & Goo, 2005). Была проведена эмпирическая оценка на основе выборки из 289 компаний. Гипотезы о положительном влиянии инновационного и отношенческого капитала были подтверждены, тогда как гипотеза о положительном влиянии организационного капитала не подтвердилась.

Противоречие в результатах предыдущих исследований проявляется и в других аспектах. Так, в одной из статей исследовалось 1000 компаний Тайваня и было получено, что инвестиции в структурный капитал оказывают положительное влияние на финансовые показатели предприятия до определенного уровня. Если сумма инвестиций слишком высока, наблюдается негативный эффект (Huang & Liu, 2005).

Некоторые авторы (Tseng & Goo, 2005; Huang & Liu, 2005; Huang & Wang, 2008) исследовавшие компании Тайваня, различают синергетический и мультипликативный эффекты между компонентами интеллектуального капитала. Эти эффекты изменяют влияние инвестиций в интеллектуальный капитал на результаты деятельности компании. Например, если компания отдельно инвестирует в технологии, отсутствует существенное положительное влияние на производительность компании. Очень часто фирмы не имеют оптимального сочетания активов, или же не имеют сбалансированной структуры интеллектуального капитала. По этим причинам влияние инвестиций на результаты деятельности компании не является положительным. Камукама, Ахиаузу, Нтайи (2010) исследовали взаимосвязи между компонентами интеллектуального капитала в отрасли микрофинансирования в Уганде. Авторы пришли к выводу, что существует сильная положительная взаимосвязь между человеческим, структурным, отношенческим капиталом и финансовыми результатами (Kamukama, et al., 2010).

Что касается развитых рынков, в различных исследованиях считается, что человеческий капитал имеет положительное и непосредственное влияние на конкурентоспособность компаний. Этот вывод представлен в статье Ченга, Лина и Хсиао (2010) на выборке из 224 фирм из Соединенных Штатов Америки за период 2002-2005 гг. (Cheng, et al., 2010). Аналогично, Мадитинос и соавторы (2011) исследовали 96 компаний Греции за период с 2006 по 2008 год и обнаружили, что улучшение финансовых показателей предприятия связано с высокой эффективностью человеческого и структурного капитала (Maditinos, et al., 2011).

Джуи Чи Ванг (2008) в исследовании взаимосвязи между интеллектуальным капиталом и рыночной стоимостью компаний электронной промышленности в США на основе выборки из 893 компаний выявили, что существует положительная взаимосвязь между исследуемыми показателями (Wang, 2008). Для анализа автор использовал регрессионную модель Олсона.

Эффективность деятельности компании зависит не только от инвестиций, но также от управления капиталом. Джоши и соавторы (2013) исследовали компании финансового сектора в Австралии и выявили, что низкий уровень управления интеллектуальным капиталом снижает эффективность интеллектуального капитала (Joshi, et al., 2013).

В докладе OECD (2013) влияние инвестиций в интеллектуальный капитал на эффективность деятельности компании анализировалось в сочетании с преимуществами страны. В докладе говорится, что рост, в основе которого лежат инновации, подкрепленный инвестициями в наукоёмкий капитал, является главным в вопросе долгосрочного материального благосостояния. В докладе также утверждается, что это особенно актуально для развитых экономик, которые находятся достаточно близко к технологической границе, где будущий рост будет в большей степени исходить из продуктивности множества факторов (OECD, 2013).

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Кроме того, в большинстве исследований, посвященных анализу интеллектуального капитала в странах с развитой экономикой, утверждается, что компании ведут эффективную деятельность за счет не только человеческого и структурного капитала, но также посредством отношенческого капитала. Так, Е.А. Шакина и А. Барахас (2014) исследовали взаимосвязь нематериальных активов и создания стоимости. На основе выборки из 320 компаний из Европейского союза они провели эмпирическое исследование и пришли к выводу, что все три компонента имеют важное значение в процессе создания стоимости (Shakina & Barajas, 2014).

Сравнивая предыдущие результаты исследований, можно увидеть различия между странами в роли интеллектуального капитала и его влиянии на результаты деятельности предприятия. Например, в развивающихся странах роль интеллектуального капитала ниже, чем в развитых странах, следовательно, эффективность различных компонентов интеллектуального капитала компаний в разных странах тоже имеет отличия. Это может быть связано с национальными особенностями страны, а также с особенностями развития рынка этой страны.

1.2 Анализ драйверов конкурентоспособности через сравнение стран

После того как появилось множество исследований на тему влияния интеллектуальных ресурсов на результаты деятельности компаний в разных странах, появились основания предполагать, что эффективность деятельности компаний в развитых и развивающихся странах может зависеть от разных факторов. Исследователи стали уделять всё больше внимания раскрытию того, какие отличия и особенности имеет интеллектуальный капитал в разных странах, изучая сразу две или больше стран. Основные выводы по проанализированным статьям представлены в таблице 1.

Таблица 1 — Результаты предыдущих исследований*

* Сост. автором

Так, Каминейд и Йохансон (2003) утверждают, что уровень раскрытия информации об интеллектуальном капитале в отчётностях компаний варьируется в разных странах ввиду различий национальной культуры (Chaminade & Johanson, 2003). Аналогичные исследования проводили Геррманс и Исаак (2007), а также Холмен (2014). Авторы пришли к выводу, что различия между нациями в уровне раскрытия интеллектуального капитала являются статистически значимыми (Herremans & Isaac, 2007; Holmen, 2014).

В статье Абейсекера (2007) исследовались различия в раскрытии информации об интеллектуальном капитале в развитой и развивающейся странах (Австралия и Шри-Ланка соответственно). Автор выявил, что в отчётностях австралийских компаний доля раскрытия информации об атрибутах человеческого капитала ниже, нежели в компаниях Шри-Ланки. Автор утверждает, что данное явление является особенностью культуры Шри-Ланки, а также говорит о том, что в Шри-Ланке человеческие ресурсы важны в большей степени, чем в развитых странах. В свою очередь, компании Австралии в большей степени вовлечены в научные исследования и разработки, в сравнении с компаниями Шри-Ланки. Автор объясняет это тем, что развитые страны, такие как Австралия, предоставляют более благоприятные условия для инновационной деятельности. Так как раскрытие информации в отчётности имеет целью удовлетворение информационных потребностей пользователей отчётности (Abeysekera, 2007), а также помогает компании формулировать свои стратегии, исполнять их и доносить информацию до акционеров и инвесторов (Neysi, et al., 2012), то можно сделать вывод, что компании стремятся раскрыть больше информации о том, что является их отличительной чертой, а также даёт конкурентоспособное преимущество.

Следовательно, согласно вышеописанному исследованию, для развитых стран более важным компонентом интеллектуального капитала является структурный капитал, тогда как для развивающихся — человеческий капитал.

Существует также пласт статей, в которых исследуется влияние интеллектуального капитала на эффективность деятельности компаний и их отличия в разных странах. Так, например, в статье Фирера и Уильямса (2003) упоминается, что влияние интеллектуальных ресурсов на результативность деятельности фирм может быть территориально зависимым (Firer & Williams, 2003).

В исследовании О. Леншушенковой и И. Лапиной (2014) проводился обзор исследований в разных странах и было выявлено, что в странах Азии интеллектуальный капитал оказывает положительное влияние на деятельность компаний. В некоторых работах, согласно авторам, интеллектуальный капитал имеет нейтральный или даже отрицательный эффект, например, в России роль интеллектуального капитала не значима (Lentjushenkova & Lapina, 2014). Данная статья противоречит результатам исследований других авторов. Так, Т.В. Михеева (2015) исследовала интеллектуальный капитал 40 российских предприятий и пришла к выводу, что разные его компоненты: человеческий, структурный, отношенческий, присутствуют в той или иной степени во всех компаниях, за счёт чего компания приобретает конкурентное преимущество. Однако наиболее значимое влияние оказывает человеческий капитал (Михеева, 2015).

Е.А. Шакина и А. Барахас (2012) исследовали взаимосвязь интеллектуального капитала и создания стоимости на основе выборки из 391 компаний России и 1351 компаний Европы. Авторами были построены две схожие модели, отдельно для России и Европы (Shakina & Barajas, 2012). В качестве меры производительности компании была использована экономическая добавленная стоимость (EVA). В целом результаты для обеих подвыборок повторяют друг друга, однако есть и некоторые особенности: влияние количества патентов, лицензий и товарных знаков оказывает влияние на создание стоимости в России, однако не значимо в Европе. Напротив, в Европе создание стоимости зависит в некоторой степени от известности бренда и доли коммерческих расходов, тогда как в России такой взаимосвязи не выявлено.

В статье Чу, Сайанга, Уанга и Янга (2008) предпринималась попытка выявить, какие факторы наиболее значимы при создании стоимости в Тайване и США. Авторы использовали различные показатели создания стоимости для тестирования моделей, один из показателей — экономическая добавленная стоимость. При помощи факторного анализа авторы выделили из 26 показателей, включающих как финансовые показатели, так и восемь основных показателей, относящихся к нематериальным активам. Исследование проводилось на основе 20 компаний из топ-30 компаний Тайваня и США по интеллектуальному капиталу в период с 1998 по 2003 год. Далее, используя ступенчатую регрессию авторы получили результат, что в целом закономерности на двух рынках схожи, однако на тайваньском рынке, ориентированном в большей степени на краткосрочную перспективу, наиболее важна текущая доходность, тогда как для американских компаний, ориентированных на долгосрочную перспективу, эффективность инвестиций в НИОКР оказывает наибольшее влияние на стоимость компании (Chu, et al., 2008).

Используя концепцию добавленной стоимости, созданной интеллектуальным капиталом (VAIC), Г. Товстига и Е. Тулугурова (2009) провели сравнительный анализ влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компании на средних и малых предприятиях в четырех регионах: Санкт-Петербург в Российской Федерации (42 компании), Шварцвальд в Германии (40 компаний), «Долина Медикон», располагающаяся между Копенгагеном в Дании и Мальмо в Швеции (22 компании) и Силиконовая Долина в США (18 компаний). Таким образом, в выборку включены как компании развивающихся стран — Россия, так и развитых — Германия, Дания, Швеция, США. Результаты исследования показали, что интеллектуальный капитал и его влияние на результаты деятельности предприятия имеет больше сходств, нежели различий в данных четырех регионах. Так, для России более важными являются такие факторы, как исследования и разработки и организационное обучение, относящиеся к структурному капиталу, а также знания, способности и навыки работников, относящиеся к человеческому капиталу. Что касается развитых стран, то наряду с НИОКР, влияние оказывает также мотивация, поведение и тип мышления работника (в Дании), а также гибкость ума работников — новаторство, имитация, адаптация (в Германии) (Tovstiga & Tulugurova, 2009). Эти различия являются незначительными, однако, и отражают социально-экономические и национально-культурные факторы, уникальные в тех регионах, где проводились исследования.

Также попытка выявить различия во взаимосвязях интеллектуального капитала, стоимостью компаний и результатами деятельности компаний в разных странах, используя VAIC концепцию, была предпринята С. Нимтракоуном (2015) на основе данных 213 технологичных компаний из стран, входящих в Ассоциацию государств Юго-Восточной Азии (АСЕАН). АСЕАН состоит из десяти стран, однако для данного исследования авторы выбрали только пять стран-основателей, большинство из которых имеют развивающуюся экономику, это Индонезия, Малайзия, Филиппины, Таиланд, Вьетнам, но также есть и одна развитая страна — Сингапур. В результате исследования было установлено, что доля совокупного интеллектуального капитала в разных странах существенно не отличается. Тем не менее, различные компоненты интеллектуального капитала вносят разный вклад в стоимость компаний в разных странах, что указывает на то, что для каждой страны характерен свой профиль интеллектуальных ресурсов (Nimtrakoon, 2015).

Однако мнение относительно того, что интеллектуальный капитал имеет разное влияние на результаты деятельности компании, поддерживается не всеми исследователями. М. Джерман и С. Кавсак (2010) исследовали значимость интеллектуального капитала в процессе создания стоимости для гостиничного бизнеса в Словении, которая считается развитой страной, и Хорватии, имеющей развивающуюся экономику. В выборку вошли данные по компаниям этой отрасли за период с 2004 по 2008. Количество компаний каждый год менялось, но варьировалось в диапазоне от 245 до 290 компаний Хорватии и от 196 до 274 компании Словении. Исследование показало, что интеллектуальный капитал не является важным активом для гостиничного бизнеса Хорватии и Словении. Помимо этого, авторы пришли к выводу, что не существует значимых различий во влиянии интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний в разных странах (Jerman & Kavčič, 2010).

Таким образом, среди проанализированной литературы преобладают исследования, авторы которых пришли к выводу, что интеллектуальный капитал в развитых и развивающихся странах по-разному влияет на создание стоимости, а также есть одно исследование, авторы которого опровергают данное утверждение.

Резюмируя все выводы, полученные в исследованиях, можно предположить, что в разных социокультурных и экономических условиях эффект от интеллектуального капитала может проявляться по-разному. Даже в странах, которые относятся к категории стран с развивающейся экономикой, существует множество противоречий в том, какие компоненты интеллектуального капитала создают компании дополнительное конкурентное преимущество. Это, отчасти, может быть связано с тем, что в статьях используются разные методы исследования, разные по структуре выборки, а также разные зависимые переменные. Среди проанализированной литературы, наиболее популярной концепцией для исследования влияния интеллектуального капитала на эффективность деятельности компании является добавленная стоимость, созданная интеллектуальным капиталом (VAIC). Огромный интерес к данному показателю вызван тем, что он прост в расчёте и, кроме того, для его расчёта необходима лишь общедоступная финансовая информация. Данный метод был предложен Пуликом в 2000 году. Коэффициент помогает измерить добавленную стоимость, созданную компонентами интеллектуального капитала — структурным и человеческим, а также инвестированным капиталом. Считается, что чем выше коэффициент, тем лучше компания использует свой потенциал. Однако, несмотря на популярность этой концепции, показатель не является лучшим показателем измерения конкурентоспособности компании. Некоторые авторы утверждают, что, во-первых, параметры VAIC не имеют ничего общего с интеллектуальным капиталом. Они лишь указывают на эффективность труда и капитальных вложений компании. Кроме того, метод расчета использует пересекающиеся переменные и имеет другие серьезные проблемы валидности. Во-вторых, результаты исследования не подтвердили гипотезу Пулика, что VAIC коррелирует со стоимостью компании на фондовом рынке (Stahle, et al., 2011).

В некоторых статьях также используется экономическая добавленная стоимость (EVA) как мера эффективности деятельности компаний. Считается, что EVA предлагает многосторонний взгляд на производительность компании. Менеджеры обращают внимание не только на отчет о прибылях и убытках, но также на бухгалтерский баланс. EVA признается лучшим показателем, потому что обеспечивает основу для сравнения между компаниями, так как при расчете используется стоимость капитала, учитывающая степень риска предприятия (Fernandez, 2002). Автор текущего исследования склонен согласиться с тем, что экономическая добавленная стоимость является более приемлемым показателем для измерения конкурентоспособности компаний, нежели добавленная стоимость, созданная интеллектуальным капиталом.

Следует также отметить, что, несмотря на многообразие статей, посвященных интеллектуальному капиталу в России, практически нет статей, в которых Россия, как развивающаяся страна, сравнивалась с другой, более сильной экономикой, в отношении интеллектуального капитала. Остаётся неясно, есть ли у России какие-либо конкурентные преимущества, ассоциированные с интеллектуальным капиталом, в сравнении с развитыми странами. Так как каждая страна может иметь свои конкурентные преимущества, было бы неправильно утверждать, что российские компании имеют те же закономерности в отношении интеллектуального капитала, что и другие развивающиеся страны. В связи с этим, данное исследование будет посвящено восполнению выявленного пробела в литературе в отношении российских компаний. Исследование будет проводиться на основе данных по компаниям России, которые будут сравниваться с компаниями нескольких развитых стран Европы. В качестве показателя конкурентоспособности компаний будет использован показатель экономической добавленной стоимости, успешно использовавшийся в нескольких предыдущих исследованиях.

В связи с этим, цель данного исследования — получить ответ на следующие вопросы:

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Существуют ли различия во влиянии интеллектуального капитала на результаты деятельности компании между Российскими и Европейскими компаниями?

Влияние каких компонентов интеллектуального капитала на конкурентоспособность компаний сильнее в России в сравнении с Европой, и наоборот?

2. Постановка исследовательской проблемы

2.1 Выявление потенциальных особенностей интеллектуального капитала российских компаний

После определения исследовательского метода и объектов исследования, а именно, рынки России и Европы, необходимо разработать гипотезы, чтобы эмпирически выявить различия во влиянии интеллектуального капитала на стоимость компаний на российском рынке в сравнении с европейским. С целью всестороннего изучения поставленной проблемы, для тестирования было выбрано по одному показателю для каждого компонента интеллектуального капитала (человеческий капитал, структурный капитал, отношенческий капитал), которые потенциально могут иметь разную степень влияния на исследуемых рынках.

В первую очередь, автор попытается проанализировать различие отношенческого капитала, а именно, влияние эффективности одного из каналов взаимодействия с контрагентами. Чем большим объёмом отношенческого капитала владеет компания, тем больше важны для неё те каналы взаимодействия с контрагентами, которыми располагает компания. Соответственно, предполагается, что компании с большим объемом отношенческого капитала больше инвестируют в свой веб-сайт, качество которого напрямую зависит от этих инвестиций (Naidenova & Zavertiaeva, 2012). Как было выявлено ранее в обзоре литературы, компании в развивающихся странах, в частности, в России, располагают значительно меньшим объемом отношенческого капитала, чем компании в развитых странах. Исходя из этого, автор выдвигает следующую гипотезу:

Гипотеза 1: Эффективность сайта компании как одного из каналов взаимодействия с контрагентами оказывает большее влияние на конкурентоспособность европейских компаний, нежели российских.

Следующее предполагаемое различие интеллектуального капитала в компаниях на развитых и развивающихся рынках состоит в том, какое влияние оказывает на компанию наличие у неё чётко определенной и прописанной стратегии. Согласно исследованию Т. Кханна, Г. Палепу и Ж. Синха (2005) на развивающихся рынках существуют так называемые «институциональные пустоты», то есть не хватает различных систем регулирования, механизмов принуждения к исполнению контрактов и специализированных посредников, что является помехой при осуществлении стратегий для компании. Компании в развитых странах обычно воспринимают должное важную роль, которую играет «мягкая» инфраструктура в процессе исполнения своих бизнес-моделей на их внутренних рынках. Но эта инфраструктура часто недоразвита или отсутствует на развивающихся рынках. Авторы исследования считают, что компаниям на развивающихся рынках сложнее найти квалифицированные фирмы, проводящие маркетинговые исследования, чтобы получить надежную информацию о предпочтениях клиентов, адаптировать продукцию к конкретным потребностям и повысить готовность людей платить. Также авторы придерживаются мнения, что на развивающихся рынках мало поставщиков логистических услуг «от и до» для транспортировки сырья и готовой продукции, позволяющих производителям сократить расходы (Khanna, et al., 2005). Исходя из этого, компаниям на развивающихся рынках сложнее вести бизнес, в связи с чем приходится уделять более пристальное внимание грамотному управлению компанией и выработке стратегий, тогда как развитые рынки более стабильны. При помощи второй гипотезы автор планирует выявить возможные различия во влиянии структурного капитала. Предполагается, что наличие стратегии у компании повышает её шансы на успех на рынке, а, следовательно, положительно влияет на результаты деятельности компании. Таким образом, вторая гипотеза, которая будет протестирована в текущем исследовании, звучит следующим образом:

Гипотеза 2: Стратегическая ориентированность компании более важна для повышения конкурентоспособности в условиях российского рынка, нежели европейского.

Следующая особенность интеллектуального капитала на развитых и развивающихся рынках кроется во влиянии продуктивности работников на конкурентоспособность компании. В статье Т. Кханна, Г. Палепу и Ж. Синха (2005) говорится также о том, что на развивающихся рынках компаниям перед тем как нанять персонал, необходимо тщательно проводить отбор среди большого количества кандидатов, так на данном рынке недостаточно развито делегирование этой отвественности специализированным фирмам, занимающимся подбором персонала, ввиду наличия очень малого количества соответствующих фирм (Khanna, et al., 2005). Кроме того, многие страны испытывают дефицит квалифицированных человеческих ресурсов. Развивающиеся страны страдают от этого больше, чем другие страны (Iakobachvili, 2013). В статье, посвященной исследованию отрасли электроэнергии, аргументируется, что инжиниринг и другие технические таланты, как правило, более доступны на рынках развитых стран, так как образовательные программы большинства развивающихся рынков не предоставляют достаточное количество сотрудников для обеспечения быстро растущей, основанной на технологичности экосистемы энергетической эффективности (Brief, 2015).

С другой стороны, при исследовании развивающихся кластеров в Латинской Америки было выявлено, что человеческий капитал является главным компоонентом интеллектуального капитала, и что любое улучшение компонентов человеческого капитала повлечёт за собой улучшение структурного капитала (Jardon & Martos, 2012). В исследованиях, посвященных России, также говорится о том, что человеческий капитал является важнейшим структурным элементом интеллектуального капитала российских компаний (Михеева, 2015). Кроме того, в литературе указывается, что несмотря на наличие значительного человеческого капитала у российских компаний, не создано достаточного структурного и отношенческого капитала (Белякова, 2010). Просвирина и Горшенин (2013) утверждают, что менежеры в большей степени ориентированы на высококвалифицированный персонал, сосредоточив внимание на этом типе интеллектуального капитала, вместо того, чтобы развивать высокоэффективные процессы и структуру (Prosvirina & Gorshenin, 2013).

Из вышеперечисленного следует, что компаниям на развивающихся рынках сложнее найти квалифицированные человеческие ресурсы, но, тем не менее, человеческий капитал является наиболее важным для компании, тогда как другие компоненты интеллектуального капитала присутствуют в российских компаниях в значительно меньшем объеме, чем в развитых странах. Соответственно, в России компаниям, для того чтобы быть конкурентоспособными, приходится в большей степени полагаться на продуктивность работников и их знания. Из данного утверждения вытекает следующая гипотеза:

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Гипотеза 3: Продуктивность работников оказывает большее влияние на конкурентоспособность российских компаний, нежели европейских.

Продуктивность работников будет измерена при помощи прокси-переменной среднего дохода на одного работника. Автор текущего исследования предполагает, что чем продуктивней работник в компании, тем больше дохода он приносит предприятию.

2.2 Механизмы влияния компонентов интеллектуального капитала на конкурентоспособность компаний

В данной работе исследуется влияние интеллектуального капитала на конкурентоспособность компании в сравнении развивающегося рынка с развитым. Для того чтобы провести сравнительный анализ были выбраны Европейский и Российский рынки. Эти два рынка характеризуются различными экономиками, так как Россия считается развивающимся рынком, тогда как Европа — развитым. В следствие этого компании могут иметь разные стратегии, тенденции в подходах к управлению компанией и разную эффективность в результате предпринятых действий.

После того как поставлены гипотезы, необходимо определить набор показателей, которые будут отражать конкурентоспособность компании, различные компоненты интеллектуального капитала и ряд других переменных, которые также могут оказывать влияние.

В качестве меры конкурентоспособности деятельности предприятия будет использована экономическую добавленную стоимость (EVA). Экономическая добавленная стоимость (EVA) — это аналитический показатель, представляющий собой прибыль компании от текущей деятельности за вычетом налогов, уменьшенную на величину платы за весь инвестированный в компанию капитал. EVA рассчитывается по следующей формуле:

 

где: EVA — экономическая добавленная стоимость;- рентабельность инвестированного капитала до выплаты налогов;- ставка налога на прибыль;- средневзвешенная стоимость капитала;- инвестированный капитал.считается для менеджеров индикатором того, насколько эффективно они управляют компанией в единичный период времени (год). Положительная EVA также рассматривается как доказательство существования конкурентного преимущества, а также учитывает факторы создания стоимости, признанные менеджерами для эффективного управления компанией. Кроме того, экономическая добавленная стоимость в исследованиях считается доказательством эффективности использования нематериальных активов (Harrison & Wicks, 2013).

Далее определим показатели интеллектуального капитала. Ввиду того, что интеллектуальный капитал обладает такими характеристиками как неопределенность, неделимость и возможность копирования различных элементов интеллектуального капитала с минимальными расходами для имитатора, возникает сложность его оценки. В связи с этим будут использованы различные прокси-показатели человеческого, отношенческого и структурного капитала, которые были признаны релевантными в предыдущих исследованиях. Для человеческого капитала были выбраны такие показатели, как доход на одного работника, квалификация совета директоров, а также количество работников.

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Доход на одного работника характеризует то, насколько эффективны и продуктивны человеческие ресурсы в компании, и, соответственно, является одним из ключевых результатов использования человеческого капитала. Данный прокси-показатель был использован в статьях (Cheng, Lin, Hsiao, & Lin, 2010; Shakina & Barajas, 2012).

Квалификация совета директоров является показателем того, насколько опытны и образованны члены совета директоров, а, следовательно, характеризует их способность принимать эффективные решения в отношении управления компанией. Переменная «квалификация совета директоров» была успешно использована в работах (Shakina & Barajas, 2012; Kamukama, 2013).

Так как знания каждого отдельно взятого работника являются человеческим капиталом, показатель «количество работников» используется в некоторых исследованиях как прокси-показатель объема человеческого капитала в компании (Huang & Liu, 2005; Huang & Wang, 2008; Huang & Wu, 2010).

В качестве прокси-показателей отношенческого капитала будут использованы качество сайта и доля собственников в совете директоров. Эти прокси-показатели отношенческого капитала были использованы в статье Е.А. Шакиной и А. Барахаса (2012), с соответствующими ссылками на предыдущие работы. Сайт является на сегодняшний день одним из наиболее широких и эффективных каналов взаимодействия с контрагентами, а значит, очень важно его качество. Доля собственников в совете директоров рассматривается как показатель, отражающий тесноту общения с инвесторами и соответствие управленческих решений долгосрочным целям компании (Naidenova & Zavertiaeva, 2012).

Количество патентов, стратегическая ориентированность, наличие систем управления ресурсами компании и балансовую стоимость нематериальных активов компании можно считать показателями, отражающими структурный капитал. Количество патентов рассматривается как качество инновационной деятельности и использовалось в работах (Tseng & Goo, 2005; Shakina & Barajas, 2012).

Показатель стратегической ориентированности компании был использован в работах (Tseng & Goo, 2005; Kamukama, 2013) с той логикой, что компания, имеющая чёткую стратегию развития, может снизить свои управленческие расходы и использовать ресурсы компании для достижения целей более эффективно.

Наличие у компании систем управления ресурсами использовалось в исследовании (Kamukama, 2013), так как эти системы участвуют практически во всех процессах компании, позволяют управлять человеческими ресурсами, финансовым менеджментом, активами, и, как следствие, повышают эффективность использования интеллектуального капитала компании.

Балансовая стоимость нематериальных активов является показателем, измеренным в денежных единицах. Соответственно, этот показатель позволяет оценить часть структурного капитала компании. Данная переменная была использована в статье (Shakina & Barajas, 2012).

Кроме того, необходимо ввести в модель контрольные переменные, которые не имеют прямого отношения к интеллектуальному капиталу, однако также оказывают влияние и потому позволяют получить более точные результаты. К таким переменным относятся срок существования компании (Huang & Wu, 2010), объем оборотных активов и дамми-переменные кризисных годов (Naidenova & Zavertiaeva, 2012; Shakina & Barajas, 2012). Срок существования компании является важным показателем, влияющим на результаты деятельности компании, так как согласно теории жизненного цикла бизнеса, со временем рост компании замедляется и в какой-то момент может даже перестать расти, соответственно, эффективность деятельности компании тоже снижается.

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Объем оборотных активов был выбран в качестве контрольного показателя, так как указывает на то, какой стратегии придерживается компания. Если оборотные средства находятся на высоком уровне, то компания имеет меньше рисков, однако это дорого обходится компании, что может снижать её эффективность. Слишком низкий объем оборотных активов обходится компании дёшево, однако появляется риск, что оборотных средств может не хватить. При этом, если компания при низком объеме оборотных активов не столкнулась с проблемами, то это стать эффективным решением для компании. Таким образом, оборотные активы должны быть включены в модель как фактор, оказывающий влияние на конкурентоспособность компании.

Переменные кризисных годов необходимо включить в модель, так как во время кризиса эффективность и конкурентоспособность компаний снижается. Следовательно, необходимо учесть этот эффект.

Общую концепцию исследования можно представить в виде схемы на рисунке 3.

 

Рис. 3 — Схема исследования*

* Сост. автором

Прямая взаимосвязь предполагает, что синергетическое взаимодействие трех компонентов интеллектуального капитала оказывает влияние на конкурентоспособность компании. Эффективность деятельности компании, и, как следствие, её конкурентоспособность, которая включает в себя талантливые человеческие ресурсы, не гарантируется, если производственные или маркетинговые процессы не очень хорошо организованы или не оказали влияние на клиентов (Hermans & Kauranen, 2005). Кроме того, человеческий и отношенческий капитал требуют хорошо организованных процедур внутри фирмы, баз данных и процессов (структурный капитал), чтобы вывести компании на более высокий уровень эффективности.

В настоящем исследовании влияния интеллектуального капитала на конкурентоспособность компании предлагается, что принадлежность компании к определенному рынку выступает как независимая переменная и действует как модерирующий элемент между интеллектуальным капиталом и конкурентоспособностью организации, позволяя выявить существующие различия в описанной взаимосвязи на разных рынках.

3. Анализ выборочной совокупности данных по компаниям

В целях проведения исследования будет использована база данных по интеллектуальному капиталу Российских и Европейских компаний, собранная Международной лабораторией экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ-Пермь при участии автора. База данных представляет собой структурированную информацию о компаниях Европы, а именно, таких стран как Франция, Германия, Италия, Испания и Великобритания. Были выбраны страны с большой экономикой. В базу данных входят только компании, активно использующие нематериальные активы и котирующиеся на рынке, так как эти компании публикуют свои финансовые отчетности, а также другую информацию о компании и совете директоров в открытом доступе.

Для сбора информации по Европейским компаниям была использована база данных Amadeus. Для получения информации о Российских компаниях была использована система Руслана. Кроме того, были использованы платформы, созданные Бюро Ван Дайка, а также различные открытые источники, такие как сайты компаний и финансовые отчётности.

Скидка 100 рублей на первый заказ!

Акция для новых клиентов! Разместите заказ или сделайте расчет стоимости и получите 100 рублей. Деньги будут зачислены на счет в личном кабинете.

Узнать стоимость Гарантии Отзывы

База данных представляет собой панельные данные по различным показателям компаний в период с 2004 по 2011 год. Подробное описание показателей представлено в таблице 2.

Компании в выборке для исследования ограничены по размеру. Количество работников колеблется от 500 до 20000 человек. Таким образом, в целях получения более однородной выборки, а также ввиду того, что для данных компаний закономерности могут быть другими, были исключены очень маленькие и очень большие компании.

 

Таблица 2 — Описание переменных*

* Сост. На основе статьи: Shakina E.A., Barajas A. Value creation through intellectual capital in developed European markets. 2014. P. 278.

Таким образом, была получена панель, включающая в себя 4081 наблюдений по 510 Российским компаниям, и 5354 наблюдений по 669 Европейским компаниям. На рисунке 4 представлено соотношение количества компаний в каждой стране подвыборки по Европе.

Рис. 4 — Распределение количества компаний в разных странах Европы в выборочной совокупности*

* Сост. автором

В выборке представлены компании из следующих отраслей в соответствии с NAIC классификацией:

Строительство зданий, инженерные проекты, аренда, лизинг активов;

Производство;

Добыча топливно-энергетического сырья, предоставление коммунальных услуг (электричество, газ и т.д.);

Скидка 100 рублей на первый заказ!

Акция для новых клиентов! Разместите заказ или сделайте расчет стоимости и получите 100 рублей. Деньги будут зачислены на счет в личном кабинете.

Узнать стоимость Гарантии Отзывы

Информационные, образовательные, развлекательные услуги, здравоохранение, социальная защита, государственное управление и другие услуги;

Оптовая и розничная торговля, транспортировка и складирование (включая пассажирские перевозки);

Финансы и страхование;

Научная и техническая деятельность, предоставление вспомогательных услуг бизнесу.

Распределение количества компаний России и Европы по отраслям можно увидеть на рисунках 5 и 6.

Рис. 5 — Распределение компаний России по отраслям*

* Сост. автором

Рис. 6 — Распределение компаний Европы по отраслям*

* Сост. Автором

По некоторым отраслям российских компаний недостаточно или нет наблюдений, что может быть связано с наложенными на выборку ограничениями по численности работников, однако автор не намерен исследовать интеллектуальный капитал компаний в отраслевом разрезе, а в целом выборка достаточно точно отражает сложившуюся структуру экономики в России. Для компаний Европы выборка является относительно репрезентативной.

В таблицах 3 и 4 представлены результаты описательных статистик по экономической добавленной стоимости, контрольным переменным и другим независимым.

Таблица 3 — Описательные статистики по российским компаниям

 

Таблица 4 — Описательные статистики по европейским компаниям*

 

На основе коэффициента вариации можно сделать вывод, что по количественным переменным, таким как возраст компании, количество работников, количество патентов, оборотные активы и балансовая стоимость нематериальных активов выборки по обеим странам не однородны. Кроме того, стандартное отклонение по этим показателям, как и по показателю дохода на одного работника, выше их среднего значения, что говорит о сильном разбросе значений в выборках.

Что касается бинарных переменных, таких как квалификация совета директоров, стратегическая ориентированность, высокое качество сайта и наличие систем управления ресурсами, то выборка является однородной.

Скидка 100 рублей на первый заказ!

Акция для новых клиентов! Разместите заказ или сделайте расчет стоимости и получите 100 рублей. Деньги будут зачислены на счет в личном кабинете.

Узнать стоимость Гарантии Отзывы

Описательные статистики также позволяют составить портрет среднестатистической компании в выборке. Так, в России возраст компании в среднем составляет 39 лет, тогда как в Европе на восемь лет больше. В России средняя численность работников в компании на 1600 работников меньше, а также в восемь раз меньше объем оборотных активов. В Европе доход на одного работника в три раза больше, чем в России. Что касается экономической добавленной стоимости, то на обоих рынках она в среднем имеет отрицательное значение, при этом в Европейских компаниях это значение существенно ниже. На обоих рынках чаще встречаются компании, не имеющие патентов, но в Европе в среднем количество патентов в компаниях выше. Как в России, так и в Европе чаще встречаются компании, в которых директора не имеют какой-либо квалификации и в которых нет систем управления ресурсами компании. Ещё одно отличие российских компаний от европейских состоит в том, что в Европе чаще встречаются компании, имеющие стратегическую ориентированность и высокое качество сайта, тогда как в России — наоборот.

Далее был проведен корреляционный анализ количественных независимых переменных и экономической добавленной стоимости. Данные анализа представлены в приложении 1. Корреляция между всеми независимыми переменными и EVA, кроме возраста компании, значима на 1%-ном уровне. Корреляция между экономической добавленной стоимостью и возрастом компании статистически не значима. Как и предполагалось, доход на одного работника имеет достаточно высокую корреляцию, то есть эффективность работников влияет на эффективность компании в целом. Значения в корреляционной матрице по независимым переменным имеют разброс от 0.01 до 0.58, что позволяет сделать вывод об отсутствии проблемы мультиколлинеарности в выборочной совокупности.

4. Эмпирический анализ интеллектуальных драйверов конкурентоспособности

В данном разделе будут протестированы гипотезы на основе выборки данных, описанной выше.

С целью тестирования гипотез будет использована следующая регрессия:

 

где: EVA — экономическая добавленная стоимость;- вектор показателей человеческого капитала;- вектор показателей структурного капитала;- вектор показателей отношенческого капитала;- контрольные переменные;- вектор показателей интеллектуального капитала (высокое качество сайта, стратегическая ориентированность, доход на одного работника);- дамми-переменная принадлежности к рынку (1- Россия, 0 — Европа);

— свободный член регрессии;

β, γ, δ, µ, θ — оценки регрессии.

Прежде чем тестировать гипотезы, необходимо проверить, есть ли различия между странами в показателях экономической добавленной стоимости. Для этого будет использован Т-тест, где нулевая гипотеза означает, что нет статистических различий в сравниваемых группах. Результаты теста можно увидеть в таблице 5.

Экономическая добавленная стоимость в компаниях России и Европы статистически отличается, так как вероятность равна 0,00. Следовательно, имеет смысл искать различия во влиянии интеллектуального капитала на данный показатель на разных рынках.

Таблица 5 — Т-Тест для России и Европы по показателю EVA*

 

* Сост. автором

Аналогичные тесты были сделаны для переменных доход на одного работника, стратегическая ориентированность и качество сайта, а также ряд других независимых переменных. Все тесты показали статистически значимое различие в двух выборочных совокупностях, что ещё раз доказывает необходимость исследования обозначенной проблемы.

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Существуют различные методы оценивания данного уравнения регрессии. Одним из самых простых является обычный метод наименьших квадратов (МНК), известный также как сквозная регрессия. В нашем случае этот метод не может использоваться, так как налагает сильное ограничение гомогенности на все переменные регрессии. На стадии первичного анализа данных было выявлено, что данные не являются однородными, а, значит, сквозная регрессия даст сильно смещённые оценки параметров.

Альтернативой сквозной регрессии является модель со случайными эффектами. Случайные эффекты позволяют учесть неизмеримые индивидуальные различия компаний. Предполагается, что данные различия являются случайными. В нашем случае необходимо учесть принадлежность компании к России и Европе, данные различия не являются случайными. Таким образом, при использовании данной модели для оценивания регрессии не получится избежать проблемы эндогенности, когда объясняющие переменные коррелируют с ошибкой. Эндогенность в данной модели появляется из-за того, что нематериальные ресурсы трудно измерить, и, следовательно, на зависимую переменную могут влиять другие ненаблюдаемые и неизмеримые факторы, которые не включены в модель. Если в модели есть эндогенность, это приводит к тому, что оценки регрессии являются смещенными и несостоятельными.

В связи с этим, в качестве метода оценивания будет использована модель с фиксированными эффектами. Модель с фиксированными эффектами учитывает индивидуальные эффекты компаний и позволяет полностью их исключить, и, таким образом, позволяет решить проблему эндогенности.

Для того чтобы убедиться, что модель с фиксированными эффектами действительно лучше модели со случайными эффектами, был проведен тест Хаусмана. Для проведения этого теста сначала необходимо построить модель со случайными эффектами (см. Приложение 2). Нулевая гипотеза этого теста утверждает, что модель со случайными эффектами предпочтительнее регрессии с фиксированными эффектами, в альтернативной гипотезе предполагается, что модель с фиксированными эффектами лучше. Тест показал, что модель с фиксированными эффектами лучше описывает закономерности уравнения, так как значение вероятности равно 0.00 (см. Приложение 3).

В отличие от предыдущих работ, в которых для сравнения стран для каждой выборки строилась отдельная модель, в настоящем исследовании для проверки выдвинутых гипотез в модель введены совместные эффекты, которые получаются в результате произведения выбранных показателей интеллектуального капитала и бинарной переменной, отвечающей за принадлежность компании к рынку России и Европы. Преимущество совместных эффектов состоит в том, что при значимости соответствующих коэффициентов перед переменными можно утверждать о существовании статистически значимых отличий между двумя рынками. При построении двух отдельных моделей коэффициенты нельзя сравнить между собой, так как для каждого коэффициента существует доверительный интервал и тот факт, что в одной модели коэффициент перед переменной больше, чем перед другой, не даёт оснований утверждать, что в одной из стран соответствующее влияние сильнее.

Согласно правилам введения совместных эффектов в модель, для того чтобы оценки были несмещенными, необходимо включить в модель главные эффекты, входящие в совместные эффекты, то есть в нашем случае в модель должны входить переменные: стратегическая ориентированность, доход на одного работника, качество сайта и бинарная переменная принадлежности к рынку. Тем не менее, ввиду особенности модели с фиксированными эффектами, модель не может быть построена, если в неё входят переменные, не меняющиеся во времени. Принадлежность к рынку является такой переменной и её необходимо исключить из модели. Однако, предполагается, что оценки коэффициентов регрессии не будут смещенными, так как фиксированные эффекты компенсируют эффект от исключенной переменной.

Результаты оценки уравнений с различными спецификациями для проверки гипотез, полученные после проведения описанных процедур, представлены в таблице 6. Расчеты проводились с использованием эконометрического пакета Eviews 8.

Таблица 6 — Результаты оценки регрессий с фиксированными эффектами*

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

* Сост. автором

Согласно F-статистике, модели являются статистически значимыми на 1%-ном уровне значимости. Данные спецификации моделей позволяют объяснить 65% выборочной совокупности. Проанализировав таблицу 6 можно увидеть, что коэффициент перед показателем высокого качества сайта статистически значим на 1%-ном уровне. Так как переменная является бинарной, то можно интерпретировать только знак. Коэффициент является положительным, что говорит о том, что если сайт имеет высокое качество, то оказывает положительное влияние на конкурентоспособность компании, так как сайт компании является одним из эффективных каналов взаимодействия с контрагентами. Коэффициент перед совместным эффектом высокого качества сайта и принадлежности к Российскому рынку является отрицательным и статистически значимым на уровне 10%. Это означает, что в Российских компаниях, в сравнении с Европейскими, эффективность сайта, как одного из каналов взаимодействия с контрагентами имеет меньшее влияние на эффективность деятельности компании. Гипотеза 1 подтвердилась.

Что касается верификации гипотезы 2, то коэффициент перед совместным эффектом принадлежности к Российскому рынку и стратегической ориентированностью компании не является значимым. Кроме того, коэффициент перед переменной стратегической ориентированности также не значим. Таким образом, нельзя ничего сказать о том, оказывает ли способность управлять компанией положительное влияние на результаты деятельности компании, а также о том, на каком рынке это влияние сильнее. Гипотеза 2 не может быть подтверждена или опровергнута.

В гипотезе 3 предполагалось, что продуктивность работников оказывает большее влияние на конкурентоспособность российских компаний, нежели европейских. Положительный и значимый на 1%-ном уровне коэффициент перед доходом на одного работника указывает на то, что чем больше доход в расчёте на одного работника, то есть, чем продуктивнее персонал, тем выше экономическая добавленная стоимость, отражающая, насколько конкурентоспособна компания. Положительный и значимый на 5%-ном уровне коэффициент перед совместным эффектом дохода на одного работника и принадлежностью к Российскому рынку указывает на то, что гипотеза подтвердилась. Согласно оценке коэффициента в регрессии, как и предполагалось, высокая продуктивность персонала в организации оказывает в России большее влияние на результаты деятельности компании, чем в Европе. Автор исследования считает, что на развивающихся рынках, в частности, в России, концепция интеллектуального капитала в компаниях распространена и применяется в меньшей степени. Следовательно, слабые места в отношении управления компанией, недостатка технологий, систем управления компанией и налаженных процессов, компенсируются тем, что для получения хороших результатов деятельности, компании нужно иметь умных и высокопродуктивных работников.

В предыдущих исследованиях не предпринималось попыток исследовать, в компаниях какого рынка определенные компоненты интеллектуального капитала оказывают большее влияние на конкурентоспособность, несмотря на то, что проводился сравнительный анализ. Тем не менее, автор считает полученные в результате тестирования гипотез выводы верными, так как в исследованиях, посвященных России, ранее отмечалось, что человеческий капитал является самым важным компонентом для российских компаний (Tovstiga & Tulugurova, 2007; Andreeva & Garanina, 2015; Михеева, 2015). Также исследователями было выявлено ранее, что доля коммерческих расходов и качество сайта, относящиеся к отношенческому капиталу, значимы для компаний Европы, однако незначимы для России (Shakina & Barajas, 2012). Таким образом, результаты, полученные в результате тестирования гипотез 1 и 3 согласуются с предыдущими иссделованиями.

Следует также обратить внимание на другие результаты модели, не являющиеся главным объектом этого исследования. Регрессионный анализ показал, что количество работников оказывает отрицательное влияние на эффективность деятельности компании. Это можно объяснить тем, что иногда количество работников не является оптимальным для компании, а в некоторой мере избыточным для того объёма работы, который они имеют. Тогда работники могут оказаться недостаточно загруженными, а компания ежемесячно тратит больше на заработную плату, чем могла бы, что сказывается на результатах компании. Влияние инвестиций в нематериальные активы также носит негативный характер в данной модели. Данная закономерность может быть объяснена тем, что экономическая добавленная стоимость отражает конкурентоспособность компании в краткосрочной перспективе, а именно, за год, тогда как для того, чтобы инвестиции окупились, может потребоваться больше времени. Аналогичные результаты были получены в статье (Shakina & Barajas, 2013).

Также отрицательные коэффициенты в регрессии имеют оборотные активы и срок существования компании. Как и предполагалось, большой объем оборотных активов обходится компании дорого, что и снижает эффективность её деятельности и конкурентоспособность. Что касается возраста компании, то, как и ожидалось, со временем у компании замедляется рост, и компания становится менее конкурентоспособна. Отрицательное влияние срока существования компании было выявлено в статьях (Shakina & Barajas, 2013; Shakina & Barajas, 2014). Переменные, отвечающие за кризисные года, тоже имеют отрицательный знак, это подтверждает предположение о том, что в период кризиса конкурентоспособность компаний снижается. К подобным выводам пришли исследователи (Naidenova & Zavertiaeva, 2012).

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Как можно увидеть, количество патентов имеют позитивное влияние на результаты деятельности компании. Положительное влияние количества патентов свидетельствует о том, что как в России, так и в Европе инновационная активность компании приносит свои плоды. Результат соответствует полученным ранее в литературе выводам, количество патентов значимо как в России (Shakina & Barajas, 2012), так и в Европе (Shakina & Barajas, 2014).

К сожалению, коэффициенты перед переменными «квалификация совета директоров», «наличие систем управления ресурсами» и «доля собственников в совете директоров» не являются статистически значимыми. Это может быть связано либо с тем, что данные показатели не имеют отношения к эффективности деятельности компаний, либо, что кажется автору более вероятным, данная взаимосвязь отсутствует на одном из рынков, что «обесценивает» эффект от двух подвыборок в целом.

Кроме того, для того чтобы учесть возможные другие отличия российских компаний от европейских, были построены аналогичные модели, включающие совместные эффекты других независимых переменных интеллектуального капитала, которые не упоминались в гипотезах. Результаты оценки данных моделей представлены в таблице 7 (на основе Приложения 4).

Таблица 7 — Оценки совместных эффектов различных компонентов интеллектуального капитала и дамми-переменной принадлежности к рынку*

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

* Сост. автором

Из таблицы 7 видно, что совместный эффект количества работников значим на 1%-ном уровне и имеет положительный знак. Это означает, что для Российских компаний колебания численности работников имеют большее влияние на конкурентоспособность, чем в Европейских. Данный результат ещё раз подтверждает предположение о том, что человеческий капитал имеет большее значение для российских компаний, так как структурный и отношенческий капитал на данном рынке имеют меньший объем (Белякова, 2011).

Кроме того, положителен и значим коэффициент перед совместным эффектом балансовой стоимости нематериальных активов и принадлежностью к рынку. Автор предполагает, что в российских компаниях инвестиции в нематериальные активы окупаются быстрее, чем в европейских компаниях. Данный результат согласуется с предыдущими исследованиями. В литературе было выявлено, что для российских компаний инвестиции в нематериальные активы оказывают положительное влияние на конкурентоспособность компаний (Shakina & Barajas, 2012), тогда как для европейских — отрицательное (Shakina & Barajas, 2013).

Заключение

В данной работе изучалось влияние компонентов интеллектуального капитала на конкурентоспособность российских компаний. Акцент в исследовании был сделан на сравнении взаимосвязей интеллектуального капитала в российских компаниях с компаниями из нескольких стран Европейского союза, для того чтобы выявить, какие компоненты интеллектуального капитала в большей степени влияют на конкурентоспособность российских компаний. На основе анализа имеющейся литературы по обозначенной теме были выявлены недостаточно исследованные аспекты, а также сформулированы исследовательские вопросы и гипотезы. Далее были выбраны и обоснованы зависимая переменная и различные независимые показатели, относящиеся к интеллектуальному капиталу, а также контрольные переменные. После этого автором был смоделирован подход к исследованию, проанализированы имеющиеся данные с целью выявления отличительных черт и закономерностей на каждом из рынков, а также исключены выбросы, которые могут исказить результаты.

На основе данных, охватывающих 510 российских и 669 европейских компаний в период с 2004 по 2011 год, автором были построены три регрессионные модели с фиксированными эффектами, позволяющими решить проблему эндогенности. В каждую модель был включён один совместный эффект для тестирования каждой гипотезы.

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

В результате исследования гипотеза 1, в которой предполагалось, что эффективность сайта компании как одного из каналов взаимодействия с контрагентами оказывает большее влияние на конкурентоспособность европейских компаний, нежели российских, подтвердилась. Автор считает, что данный результат объективно отражает реальность, так как, как было выявлено в процессе анализа литературы, отношенческий капитал в российских компаниях, как и на многих развивающихся рынках, ещё не достиг уровня компаний развитых стран. В связи с чем автор предполагает, что инвестиции в сайт компании в российских реалиях окупаются медленнее, чем в развитых странах Европы.

В гипотезе 2 автор выдвинул предположение, что наличие чётко прописанной стратегии у компании более важно для конкурентоспособности в России, нежели в Европе, так как экономика России менее стабильна и компании, для того чтобы выжить и достичь хорошего финансового результата, необходимо прикладывать больше усилий и тщательнее планировать деятельность. Ввиду незначимости коэффициента перед соответствующим совместным эффектом, автор не может верифицировать гипотезу.

Что касается гипотезы 3, в которой утверждалось, что продуктивность работников оказывает большее влияние на конкурентоспособность российских компаний по сравнению с компаниями Европейского союза, то автору удалось получить эмпирическое подтверждение данной гипотезы. Полученный в результате проверки гипотезы 3 вывод ещё раз доказывает тот факт, что в российских компаниях в большей степени развит человеческий капитал. Более сильное влияние этого компонента интеллектуального капитала на конкурентоспособность российских компаний по сравнению с европейскими компаниями оправданно тем, что российские компании отстают от европейских по многим другим показателям, относящимся к структурному и отношенческому капиталу, и данные пробелы в компаниях компенсируются более продуктивным персоналом.

В работе также было получено несколько других интересных выводов. Согласно полученным результатам, в российских компаниях колебания численности сотрудников в большей степени влияют на конкурентоспособность, чем в Европе. Возможное объяснение этого результата может состоять в том, что, как было отмечено ранее, компании России более чувствительны к изменениям интеллектуального капитала. В частности, при условии, что увеличение количества персонала ведет к снижению конкурентоспособности, возможно, российским компаниям сложнее содержать в штате «избыточных» сотрудников.

Полученные результаты могут иметь практическую значимость для компаний, принимающих решение о том, в какие нематериальные активы компании лучше всего инвестировать, для того чтобы быстрее достичь определенных результатов как внутри компании, так и рынке. Также результаты могут представлять интерес для компаний, принимающих решение о расширении компании и выходе на российский рынок, так как позволят учесть некоторые особенности рынка и выработать эффективную стратегию развития.

Кроме того, разработанный автором подход к исследованию может быть применен для изучения и проведения сравнительного анализа других стран.

Также в процессе исследования автором было выявлено, что инвестиции в интеллектуальный капитал окупаются быстрее в российских условиях. Автору сложно судить об адекватности данного вывода ввиду недостаточной исследованности данного вопроса в литературе.

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

Полученные результаты имеют ряд ограничений, поэтому их следует использовать с осторожностью. Во-первых, данные выводы могут быть распространены только на публичные компании численностью от 500 до 20 000 человек. Компании, имеющие больший или меньший размер, могут иметь иные закономерности и их необходимо исследовать отдельно. Во-вторых, в модели введена предпосылка о том, что каждый из компонентов интеллектуального капитала имеет прямое влияние на конкурентоспособность компаний, а также что компоненты не являются комплементами. В реальности человеческий капитал может влиять на конкурентоспособность не только напрямую, но и косвенно, оказывая влияние на структурный и отношенческий капитал. Помимо этого, возможно множество других взаимосвязей компонентов друг с другом. Для того чтобы снять данное ограничение, необходимо проводить исследование с использованием других методов.

Следующим ограничением является то, что прокси-показатели, выбранные для исследования, не являются абсолютными эквивалентами измеряемых величин. Данное ограничение проистекает из природы интеллектуального капитала — его неизмеримости, в связи с чем автору не представляется возможным его преодолеть.

По изучаемой теме существует простор для дальнейшего исследования:

В данной работе сравнительный анализ взаимосвязей интеллектуального капитала и конкурентоспособности. компаний в России и Европе изучался на основе данных, охватывающих кризисные года. Было бы интересно исследовать отдельно периоды до, после и во время кризиса, для того чтобы выявить, сохраняются ли выявленные различия рынков в каждый из периодов;

В текущей работе сравнение компаний России и Европы в отношении влияния интеллектуального капитала на конкурентоспособности компаний проводилось на основе данных, охватывающих все отрасли. Возможно, следует изучить данный вопрос для разных отраслей по отдельности, так как каждая отрасль может иметь свои особенности;

Также в дальнейшем автор считает целесообразным изучить поставленный вопрос в компаниях другой численности;

В данное исследование не были включены прокси-показатели НИОКР ввиду отсутствия данных по данным показателям в России. При наличии необходимых данных автор считает необходимым исследовать, на каком рынке инвестиции в научные исследования и разработки имеют большую отдачу;

В текущей работе в качестве показателя использовалась экономическая добавленная стоимость (EVA). В дальнейшем автору представляется важным проверить устойчивость полученных результатов, используя иные показатели конкурентоспособности.

Литература

1.       Белякова Т.А. Об особенностях интеллектуального капитала и проблемах его оценки // Санкт-Петербург: Инновационная экономика: реалии и перспективы. 2011. C. 146-150.

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

.        Михеева, Т. В. Интеллектуальный капитал в хозяйственной деятельности российских предприятий // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 1(91), C. 119-122.

.        Abeysekera, I. Intellectual capital reporting between a developing and developed nation // Journal of Intellectual Capital. 2007. No. 8(2). P. 329-345.

.        Abeysekera, I. Intellectual capital disclosure trends: Singapore and Sri Lanka // Journal of Intellectual Capital. 2008. No. 9(4). P. 723-737.

.        Amit, R., Schoemaker, P. Strategic assets and organizational rent // Strategic Management Journal. 1993. No. 14(1). P. 33-46.

.        Andreeva, T., Garanina, T. Intellectual Capital Elements and Organizational Performance of Russian Manufacturing Companies // Kidmore End: European Conference on Knowledge Management. 2015. P. 27-36.

.        Bchini, B. Intellectual Capital and Value Creation in the Tunisian Manufacturing Companies // Procedia Economics and Finance. 2015. No. 23. P. 783-791.

.        Bohlander, G., Snell, S. Managing human resources. 2007.

.        Bontis, N. Managing organizational knowledge by diagnosing intellectual capital: framing and advancing the state of the field // International Journal of Technology Management. 1999. No. 18(5). P. 433-462.

.        Brief, B. Energy Efficiency: Opportunities in Emerging Markets // Family Business Review. 2015. No. 25(2). P. 38-47.

.        Cabrita, M. et al. Intellectual Capital and Value Creation: Evidence from the Portuguese Banking Industry // The Electronic Journal of Knowledge Management. 2006. No. 4(1). P. 11-20.

.        Cabrita, M. et al. Modelling the creation of value from intellectual capital: a Portuguese banking perspective // Int. J. Knowledge and Learning. 2007. No. 3(2). P. 266-280.

.        Chaminade, C., Johanson, U. Can guidelines for intellectual capital management and reporting be considered without addressing cultural differences? // Journal of Intellectual Capital. 2003. No. 4. P. 528-542.

.        Cheng, M.-Y. et al. Invested resource, competitive intellectual capital, and corporate performance // Journal of Intellectual Capital. 2010. No. 11(4). P. 433-450.

.        Chu, P.-Y. et al. Determinants of the valuation of intangible assets — a contrast between Taiwanese and American IC design houses // Int. J. Technology Management. 2008. No. 41(4). P. 336-358.

.        Edvinsson, L., Malone, M. Intellectual capital: The proven way to establish your company’s real value by measuring its hidden values. 1997.

.        Fernandez, P. EVA, Economic Profit and Cash Value Added do not measure shareholder value creation // Barcelonna, Spain, IESE Business School, University of Navarra. 2002.

.        Firer, S., Williams, S. Intellectual capital and traditional measures of corporate performance // Journal of Intellectual Capital. 2003. No. 4(3). P. 348-360.

.        Garanina, T. Intellectual capital structure and value creation of a company: evidence from Russian companies // Open Journal of Economic Research. 2011. No. 1(2). P. 22-34.

20.     Gómez‐Valenzuela, V. Intellectual Capital in Manufacturing and Services Firms of the Dominican Republic: An Exploratory Approach // Proceedings of the European Conference on Intellectual Capital. 2015. P. 131-140.

.        Harrison, J., Wicks, A. Stakeholder Theory, Value, and Firm // Business Ethics Quarterly. 2013. No. 23(1). P. 97-124.

.        Hermans, R., Kauranen, I. Value Creation Potential of Intellectual Capital in Biotechnology — Empirical Evidence from Finland // RandD Management. 2005. No. 35. P. 171-185.

.        Herremans, I., Isaac, R. Relationships among intellectual capital, uncertain knowledge, and culture // Global Journal of Business Research. 2007. No. 1. P. 24-35.

.        Holmen, J. Cultural Differences of Nations and the Reporting of Intellectual Capital // International Journal of Business and Social Science. 2014. No. 5(8). P. 10-17.

.        Huang, C., Liu, C. Exploration for the relationship between innovation, IT and performance // Journal of Intellectual Capital. 2005. No. 6(2). P. 97-119.

.        Huang, C., Wang, M. The effects of economic value added and intellectual capital on the market value of firms: An empirical study // International Journal of Management. 2008. No. 25(4). P. 722-731.

Закажите работу от 200 рублей

Если вам нужна помощь с академической работой, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 экспертов готовы помочь вам прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

.        Huang, Y.‐C., Wu, Y.‐C. J. Intellectual capital and knowledge productivity: the Taiwan biotech industry // Management Decision. 2010. No. 48(4). P. 580-599.

.        Iakobachvili, D. Human Capital For Emerging Markets // Journal of Management Studies. 2013. No. 7(1). P. 53-65.

.        Jardon, C. M., Martos, M. S. Intellectual capital as competitive advantage in emerging clusters in Latin America // Journal of Intellectual Capital. 2012. No. 13(4). P. 462-481.

30.     Jerman, M., Kavčič, S. The Significance of Intangible Assets: a Comparative Analysis of Croatian and Slovenian Hotel Industry // Tourism & Hospitality Management. 2010. P. 401-410.

.        Joshi, M. et al. Intellectual capital and financial performance: an evaluation of the Australian financial sector // Journal of Intellectual Capital. 2013. No. 14(2). P. 264-285.

.        Kamukama, N. Intellectual capital: company’s invisible source of competitive advantage // Competitiveness Review: An International Business Journal. 2013. No. 23(3). P. 260-283.

.        Kamukama, N. et al. Intellectual capital and performance: testing interaction effects // Journal of Intellectual Capital. 2010. No. 11(4). P. 554-574.

.        Khanna, T. et al. Strategies That Fit Emerging Markets // Harward Business Review. 2005.

.        Kianto, A. et al. The impact of intellectual capital management on company competitiveness and financial performance // Knowledge Management Research & Practice. 2013. No. 11. P. 112-122.

.        Komnenic, B., Pokrajcic, D. Intellectual capital and corporate performance of MNCs in Serbia // Journal of Intellectual Capital. 2012No. 13(1). P. 106-109.

.        Lentjushenkova, O., Lapina, I. Intellectual capital investments influence on enterpreneurship and economics performance // Vilnius: 8th International Scientific Conference “Business and Management 2014”.

.        Maditinos, D. et al. The impact of intellectual capital on firms’ market value and financial performance // Journal of Intellectual Capital. 2011. No. 12(1). P. 132-151.

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

.        Naidenova, I. N., Zavertiaeva, M. A. Interaction Effects of Intellectual Capital in Company’s Value Creation Process // Proceedings of the 4th European Conference on Intellectual Capital. 2012. P. 314-322.

.        Neysi, S. H. et al. The Importance of Intellectual Capital Disclosure // International Journal of Business and Social Science. 2012. No. 3(15). P. 307-310.

.        Nimtrakoon, S. The relationship between intellectual capital, firms’ market value and financial performance. Empirical evidence from the ASEAN // Journal of Intellectual Capital. 2015. No. 16(3). P. 587-618.

.        OECD. Supporting Investment in Knowledge Capital, Growth and Innovation // OECD Publishing. 2013.

.        Porter, M. E., Kramer, M. R. Creating Shared Value // Harward Business Review. 2011.

.        Prosvirina, I., Gorshenin, V. Intellectual capital as an institutional Management tool under innovation-driven Development // Prague: International Conference „Innovation Management And Company Sustainability”. 2013.

.        Ross, G., Ross, J. Measuring Your Company’s Intellectual Performance // Long Range Planning. 1997. No. 30. P. 413-426.

.        Salman, R. T. et al. Impact of Intellectual Capital on Return on Asset in Nigerian Manufacturing Companies // Interdisciplinary Journal of Research in Business. 2012. No. 2(4). P. 21-30.

.        Schneider, W. E. Why good management ideas fail: the neglected power of organizational culture // Strategy and Leadership. 2000. No. 28(1). P. 24-29.

.        Shakina, E. A., Barajas, A. The Contribution of Intellectual Capital to Value Creation // Contemporary Economics. 2013. No. 7(4). P. 41-56.

.        Shakina, E. A., Barajas, A. Value creation through intellectual capital in developed European markets // Journal of Economic Studies. 2014. No. 41(2). P. 272-291.

.        Shakina, E., Barajas, A. The Relationship between Intellectual Capital Quality and Corporate Performance: an Empirical Study of Russian and European Companies // Economic Annals. 2012. No. 57(192). P. 79-97.

.        Stahle, P. et al. Value added intellectual coefficient VAIC: a critical analysis // Journal of Intellectual Capital. 2011. No. 12(4). P. 531-551.

.        Stewart, T. Brainpower: how intellectual capital is becoming America’s most valuable asset // Fortune. 1991. P. 44-60.

Нужна работа? Есть решение!

Более 70 000 экспертов: преподавателей и доцентов вузов готовы помочь вам в написании работы прямо сейчас.

Расчет стоимости Гарантии Отзывы

53.     Survilaitė, S. et al. Intellectual capital approach to modern management through the perspective of a company’s value added // Business: Theory and Practice. 2015. No. 16(1). P. 31-44.

.        Teece, D. et al. Dynamic Capabilities and Strategic Management // Strategic Management Journal. 1997. No. 18(7). P. 509-533.

.        Tovstiga, G., Tulugurova, E. Intellectual capital practices and performance in Russian enterprises // Journal of Intellectual Capital. 2007. No. 8(4). P. 695-707.

.        Tovstiga, G., Tulugurova, E. Intellectual capital practices: a four-region comparative study // Journal of Intellectual Capital. 2009. No. 10(1). P. 70-80.

.        Tseng, C.-Y., Goo, Y.-J. J. Intellectual Capital and Corporate Value in an Emerging Economy: Empirical Study of Taiwanese Manufacturers // R&D Management. 2005. No. 35(2). P. 187-201.

.        Walsh, K. et al. The Impact of Strategic Orientation on Intellectual Capital Investments in Customer Service Firms // Journal of Service Research. 2008. No. 10(4). P. 300-317.

.        Wang, J.-C. Investigating market value and Intellectual capital for S & P 500 // Journal of Intellectual Capital. 2008. No. 6(4). P. 546-563.

.        Welbourne, T. M., Pardo del Val, M. Relational capital: strategic advantage for small and medium-size enterprises (SMEs) through negotiation and collaboration // Group Decision and Negotiation. 200. No. 18(5). P. 483-497.

Приложение 1

Корреляционная матрица*

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

* Сост. автором

Приложение 2

Результаты оценки регрессий со случайными эффектами*

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

* Сост. автором

Приложение 3

Тест Хаусмана: выбор между моделями со случайными и фиксированными эффектами*

* Сост. автором

Приложение 4

Результаты оценки регрессий с фиксированными эффектами*

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

* Сост. автором