Экономическая природа интеллектуального капитала тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Экономическая природа интеллектуального капитала"

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Экономический факультет Кафедра политической экономии

На правах рукописи 004613104

Мещерякова Мария Александровна Экономическая природа интеллектуального капитала

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Специальность 08.00.01 - Экономическая теория

1 с ДЕК 2010

Москва 2010

004618104

Работа выполнена на кафедре политической экономии экономического факультета Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова

Научный руководитель: Кандидат экономических наук, доцент

Официальные оппоненты:

Рой Лариса Владимировна

Доктор экономических наук, профессор

Мухопад Владимир Иванович

Кандидат экономических наук, доцент Сапор Анатолий Константинович Ведущая организация: МАТИ - Российский Государственный

Защита состоится «22» декабря 2010 г. в 14 час. 00 мин. в ауд. 507 на заседании диссертационного совета Д 501.001.23 в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова по адресу: 119992 г. Москва, ГСП-2, Ленинские Горы, МГУ, 3-ий учебный корпус, экономический факультет.

С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале Научной библиотеки 2-го учебного корпуса МГУ им. М.В.Ломоносова.

Технологический

Университет

им.

К.Э.Циолковского

Автореферат разослан « » ноября 2010 г.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 501.001.23 к.э.н., доцент

Рой Л.В.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования

Современный этап экономического развития характеризуется коренными изменениями технологического базиса общественного производства и становлением и развитием инновационной экономики. Особое значение в этом процессе принадлежит интеллектуальному капиталу, который во псе большей степени определяет структуру национальной экономики, качество производимой продукции и услуг, а также эффективность функционирования хозяйства па всех его организационных уровнях. Степень развития интеллектуального труда и его участия в производственных процессах становятся важнейшими факторами, определяющими конкурентоспособность страны в мировой экономике, ее экспортные возможности и долю в мировом денежном доходе.

В индустриально развитых странах роль научно-технического прогресса, интеллектуализации производства и активного проведения инновационных процессов исключительно велика. По оценкам специалистов на долю новых технологий в развитых странах приходится до 85% прироста валового внутреннего продукта Благодаря высокотехнологичным и наукоемким видам продукции указанные страны занимают выгодное положение в мировом хозяйстве и международном разделении труда, особенно в условиях расширения экономической глобализации.

Поэтому в настоящий момент особую актуальность приобретает вопрос эффективности внутрифирменного управления развитием интеллектуального капитала с целью формирования действенных организационно-экономических механизмов накопления и умножения интеллектуального капитала отечественными наукоемкими предприятиями.

Стоит отметить, что в объективной оценке стоимости интеллектуального капитала острую необходимость испытывает достаточно широкий круг экономических агентов. В частности, она важна для потенциальных инвесторов в сделках слияния и поглощения, так как существует риск переплаты за поглощаемый бизнес, что, в свою очередь, может привести к провалу всей операции. Для акционеров и менеджеров компании важно понимать, какие конкретно элементы интеллектуального капитала создают большую стоимость, чтобы именно в этих

направлениях развивать дальнейшую операционную деятельность, увеличивать рыночную капитализацию. Также, менеджмент должен знать стоимость своего бизнеса при обращении к сторонним инвесторам и кредиторам с целью получения дополнительного финансирования.

Для внешних пользователей (налоговые службы, аудиторские компании) нужна методика определения стоимости компонентов интеллектуального капитала и в целом корректного и правильного учета всех активов, которые были созданы в результате работы компании.

Таким образом, оценка интеллектуального капитала нужна многим группам пользователей. В то же время стоимость большинства из компонентов интеллектуального капитала не отражается в финансовых отчетах, а из-за недостаточной прозрачности и отсутствия рыночных критериев становится сложно оценивать интеллектуальный капитал.

Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена множеством нерешенных теоретических вопросов, что не позволяет проводить эффективное социально-экономическое регулирование экономики с точки зрения формирования интеллектуального капитала и участия его собственника в общественном воспроизводстве.

Степень теоретической разработанности проблемы

Зарождение теории шггеллектуального капитала можно отнести к 1950-60 гг. 20 века, к периоду начального этапа развития теории человеческого капитала. У ее истоков стояли известные ученые неоклассического направления - Т.Шульц, Г.Беккер, Дж.Минцер, Л.Туроу, Й.Бен-Порэт, У.Боуэн. При разработке вопросов теории интеллектуального капитала они опирались на труды классиков политической экономии У.Петти, А.Смита, Д.Рикардо, К.Маркса, которые анализировали сущность рабочей силы, рассматривали созидательные способности людей и их развитие как главный источник богатства страны. К последователям разработки теории человеческого капитала также можно отнести таких ученых, как Дж.Кендрик, М.Блауг, Э.Денисон, Л.Хансен, Ф.Махлуп и др.

Впервые в научный оборот понятие «интеллектуальный капитал» ввел Дж.Гелбрейт в 1969 году. Т. Стюарт первым наиболее полно раскрыл содержание

данного понятия и ввел его в широкий оборот. Наряду с этими учеными, проблемами изучения и измерения интеллектуального капитала занимались У.Хадсон, Р.Кроуфорд, М.Мэлоун, Л.Эдвинсон, А.Брукинг, К.Свейби, Т.Стюарт, Н.Бонтис, Г.Петраш, С.Сударсанам, А.Пулик, Дж.Сварт, П.Салливан и др.

В дальнейшем к исследованию теоретических аспектов интеллектуального капитала (таких как составляющие его компоненты и их взаимодействие, его взаимосвязь со справедливой стоимостью компании и ее рыночной оценкой, вопросы статической и динамической эффективности) добавилась разработка практических моделей оценки интеллектуального капитала, которые были предложены рядом зарубежных ученых, прежде всего скандинавских стран.

В 1980 - 90-х годах в области интеллектуального капитала появились работы некоторых отечественных экономистов, среди которых можно назвать В. С. Гойло, Р. И. Капелюшникова, В. И. Марцинкевича, но и те носили критический характер и показывали несостоятельность буржуазных концепций.

С началом реформирования отечественной экономики концепция человеческого, а с ней и интеллектуального капитала стала получать более активное развитие. Среди разработчиков теории человеческого капитала в России можно отметить таких ученых-экономистов, как С.А. Дятлов, С.А. Курганский, А.И. Добрынин, Е.Д. Цыренова, A.B. Корицкий, М.М. Критский и др. Среди российских авторов, занимающихся вопросами интеллектуальной собственности и интеллектуального капитала можно выделить следующих: В.В. Наумов, А.Н. Козырев, В.Л. Макаров, С.М. Климов, A.B. Костин, Б.Б. Леонтьев, А. Серенко, В.Л. Иноземцев, В.Н. Черковец, А.О. Вереникин, A.B. Бузгалин и А.И. Колганов.1

Однако, несмотря на такое количество отечественных и зарубежных научных работ, посвященных интеллектуальному капиталу, большинство из них было посвящено лишь отдельным вопросам рассматриваемой теории. При этом практически отсутствуют разработки комплексного характера, раскрывающие всю его проблематику, и которые были бы применимы в реальной практике.

' Работы указанных в автореферате авторов приведены в списке литературы в диссертационной

работы.

Объектом исследования является интеллектуальный капитал российских и международных компаний.

Предметом исследования является сущность интеллектуального капитала и методы его измерения.

Цель и задачи исследования

Основной целью настоящей работы является выявление критериев и их взаимодействия для построения модели оценки интеллектуального капитала, которая позволит объективно определить его стоимость, учитывая, в том числе, и риск его потери.

Достижение этой цели предполагает решение ряда следующих задач:

• проследить эволюцию развития теории интеллектуального капитала в экономической науке для уточнения его концепции;

• предложить авторское определение интеллектуального капитала и его место в структуре капитала компании;

• классифицировать и проанализировать основные модели оценки интеллектуального капитала на предмет их объективности и точности;

• провести сравнительную апробацию существующих моделей на примере консалтинговой компании;

• разработать на основе анализа существующих моделей критерии для объективной модели оценки интеллектуального капитала компании;

• с помощью анализа финансовой отчетности европейских компаний разработать собственную модель оценки интеллектуального капитала;

• па основе анализа 30 сделок по слиянию и поглощению компаний разработать модель учета риска потери интеллектуального капитала.

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили научные достижения отечественных и зарубежных экономистов, анализирующих вопросы интеллектуального капитала, его оценки и места в структуре компании.

В ходе исследования были использованы методы формальной логики, в том числе экономико-математическое моделирование, методы эмпирического, субъектно-объектпого, системного, сравнительного, статистического и графического анализа.

Каждый из этих методов использовался адекватно его функциональным возможностям и разрешающим способностям для решения соответствующих этапных исследовательских задач.

Информационно-эмпирическая база исследования состоит из монографий, научных статей и публикаций российских и зарубежных экономистов, исследований под эгидой крупных международных организаций. Также информационно-эмпирическую базу исследования составили официальные статистические данные Госкомстата РФ, Банка России, Министерства финансов РФ, ООН, и других государственных и международных организаций. Была использована статистическая база Compustat Global для построения авторской модели оценки интеллектуального капитала. Также в работе использовались экспертные оценки независимых исследователей и материалы, опубликованные в отечественной и зарубежной научной и деловой периодической литературе и открытых электронных источниках.

Научная новизна исследования

В ходе проделанной работы были достигнуты следующие результаты:

1. Предложено авторское определение интеллектуального капитала как взаимосвязи силы бренда компании, отношений компании с партнерами и клиентами, а также интеллектуального потенциала сотрудников и их отношений с партнерами и клиентами компании, которая обеспечивает генерацию добавочной стоимости, конкурентоспособность и долю рынка. Далее была выявлена структура интеллектуального капитала, которая состоит из трех компонент: человеческий капитал, структурный капитал и клиентский капитал, причем данные компоненты взаимосвязаны таким образом, что оказывают определенный синергетический эффект на результативность друг друга Также определена соподчиненность понятий, и установлено, что понятие интеллектуального капитала шире «смежных» с ним понятий: интеллектуальная собственность, нематериальные активы, бренд.

2. В результате подробного анализа недостатков и преимуществ существующих моделей оценки интеллектуального капитала были сформулированы критерии для построения объективной модели:

практичность, универсальность, подробность, комплексность, простота расчетов и возможность динамической оценки интеллектуального капитала.

3. На основе выделенных критериев авторской модели была осуществлена эконометрическая оценка интеллектуального капитала. Результаты модели показали, что интеллектуальный капитал оказывает больший эффект на результативность деятельности в фирмах, занятых в сфере оказания услуг и высоких технологий производства, так как имеет место возрастающая отдача от масштаба: чем больше фирма накапливает интеллектуального капитала, тем больше синергии возникает между другими факторами производства. Также был сделан вывод, что физический капитал в современной экономике перестал быть ключевым фактором по вкладу в прибыльность компании, но, тем не менее, еще остается важным, как показано его значимостью в построенной авторской модели.

4. Определены факторы, которые влияют в большей степени на риск потери интеллектуального капитала, на основе которых была выведена его эконометрическая оценка. Определено, что на уровень риска больше всего влияет (в порядке убывания значимости):

• Степень формализации интеллектуального капитала;

• Общий показатель отраслевого риска;

• Степень серьезности возможного конфликта после перехода прав собственности;

• Возможность институционального снижения рисков;

• Степень влияния интеллектуального капитала на деятельность компании.

Теоретическая и практическая значимость работы

Результаты данной работы и её основные положения могут служить как теоретической основой для дальнейших исследований интеллектуального капитала, так и быть использованы в качестве практических рекомендаций менеджменту для повышения эффективности деятельности компаний. Практическая значимость состоит также в том, что результаты данного исследования могут быть использованы

для целей профессиональной деятельности различными категориями заинтересованных лиц, в частности, инвесторами и аналитиками для корректировки ожиданий относительно стоимости компании.

Ряд положений диссертации может быть использован в преподавании курсов «Экономическая теория», «Институциональная экономика», «Экономика отраслевых рынков», спецкурса «Интеллектуальный капитал, а также для разработки специальных курсов для профессионалов, работающих в сфере оценки стоимости компании.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались на ежегодной научной конференции в рамках «Ломоносовских чтений», проводимых на экономическом факультете МГУ в 2009 и 2010 годах, а также на V Фестивале науки «Современные аспекты воспроизводства; мировое и российское измерение», который состоялся 9 октября 2010 года на базе кафедры политической экономии экономического факультета МГУ им. Ломоносова.

По результатам исследования опубликованы три научных работы, общим объемом 1,5 п.л., включая две работы в журнале, рекомендованном ВАК РФ, объемом 1 п.л.

Объем, логика и структура работы обусловлены поставленной целью и сформулированными задачами исследования, а также требованиями, предъявляемыми к диссертационным работам:

Введение

Глава 1 Развитие теории интеллектуального капитала

1.1 Развитие теории интеллектуального капитала в процессе эволюции экономической мысли

1.2 Основные этапы развития теории интеллектуального капитала

1.3 Влияние различных институциональных групп на формирование теории интеллектуального капитала

1.4 Определение интеллектуального капитала

1.5 Соотношение категорий: нематериальные активы, интеллектуальная собственность и интеллектуальный капитал

Глава 2 Подходы к измерению интеллектуального капитала

2.1 Основные причины необходимости оценки интеллектуального капитала

2.2 Методы оценки интеллектуального капитала

2.3 Применимость рассмотренных моделей для оценки интеллектуального капитала для различных сделок

2.3.1 Применение методов оценки интеллектуального капитала на примере конкретной компании

Глава 3. Модель оценки интеллектуального капитала компании

3.1 Анализ моделей оценки интеллектуального капитала Лева и Де-Дутга

3.2 Авторская модель измерения интеллектуального капитала и оценка ее эффективности

3.3. Авторская модель учета фактора риска потери интеллектуального капитала компании

Заключение

Библиография

Приложения

Основные положения работы

1) Определение понятия интеллектуального капитала

Вопросам интеллектуального капитала посвящено достаточно большое количество исследований, практически в каждом из которых представлено свое определение данной категории. Обратимся к определениям наиболее известных ученых:

1) Стюарт определяет интеллектуальный капитал как сумма всего того, что знают работники компании и что дает конкурентное преимущество компании на рынке.2

Преимущества определения: понимание роли интеллектуального капитала как создания конкурентного преимущества.

Недостатки определения: компоненты интеллектуального капитала не раскрыты.

1991. -

2 Stewart, T. Brainpower: How Intellectual Capital is Becoming America's MostValuable Asset // Fortune. -P. 44-60.

2) Эдвинсон определяет интеллектуальный капитал как знание, которое можно конвертировать в стоимость.3

Преимущества определения: признание возможности добавленной стоимости.

Недостатки определения: очень неопределенно.

3) Прусак определяет интеллектуальный капитал как интеллектуальный материал, который формализуется, обрабатывается и используется для увеличения стоимости активов компании.4

Преимущества определения: признание возможности добавленной стоимости.

Недостатки определения: категория «интеллектуальный материал» не определена, также как и способы его оценки.

4) Пстраш определяет интеллектуальный капитал как совокупность знаний работников, эффективное управление которыми, позволяет повысить прибыль компании,5

Преимущества определения: включение человеческого и структурного капиталов.

Недостатки определения: отсутствие других компонент

интеллектуального капитала; неоднозначность прибыли как единственного и объективного показателя положительных сдвигов в эффективности компании.

5) Садэрсанам определяет интеллектуальный капитал как знания, выраженные в форме активов, которые в наибольшей степени усиливают конкурентоспособность компании, генерируя добавленную стоимость ее акционерам

3 Edvinsson L„ Malone M. Intellectual Capita). Realizing Your Company's True Value by Finding its Hidden Roots. - N.Y.: Harper Business, 1997.

4 Pmsak L. Working Knowledge: How organizations manage what the know // Harvard Business School Press.

-2004.

5 Petrash G. Dow's journey to a knowledge value management culture // European Management Journal. -1996.-P. 122.

6Sudarsanam, S. Valuation of Intellectual Capital and Real Options Model//Cranfield University. -2003.-P.

Преимущества определения: признание возможности добавленной стоимости и конкурентного преимущества.

Недостатки определения: «знания» не «расшифрованы»; неясен критерий «наибольшей степени»; при данной формулировке необходимо конкретизировать определение активов как знаний.

6) Скаих определяет интеллектуальный капитал как знания, которые могут быть конвертированы в стоимость или интеллектуальный материал (знания, информация, интеллектуальная собственность и опыт), которые способны создавать богатство.7

Преимущества определения: довольно простое определение

интеллектуального капитала через человеческий капитал, употребляемый термин «интеллектуальный материал» расшифрован.

Недостатки определения: в определении игнорируются другие элементы интеллектуального капитала.

7) Суорт определяет интеллектуальный капитал как материальный (осязаемый) результат в форме товаров и услуг на занимаемом компанией месте на рынке; эта продукция песет в себе уникальные индивидуальные и групповые знания и навыки

Преимущества определения: конкретизирует смысл существования интеллектуального капитала для организации в виде непосредственного (видимого) результата.

Недостатки определения: при этом структура «производящей силы» и её свойства «скрыты».

Проведенный анализ различных определений интеллектуального капитала позволяет сделать вывод о том, что в большинстве случаев наиболее распространенные варианты имеют достаточно общий характер и обычно подразумевает сумму тех знаний работников компании, которая обеспечивает ее

7 Skaikh, }. Measuring and reporting of intellectual capital performance analysis // Journal of American Academy of Business, Cambridge. - 2004.

! Juani S. Identifying the sub-components of intellectual capital: a literature review and development of measure // University of Bath of School Management. - 2005.

конкурентоспособность. При этом, например, составляющая информационной технологии не учитывается. Кроме недостаточной конкретизации большинства исследованных определений, у всех у них есть еще один, общий, недостаток: отсутствие условий взаимодействия различных составляющих интеллектуального капитала, при которых возможен синергетический эффект (образование добавленной стоимости, конкурентного преимущества и др.).

Различные модели и теории интеллектуального капитала представляют собой обобщение практики управления факторами стоимости в конкретных компаниях, и это в настоящее время признается и исследователями, и практиками. По этой причине каждая модель уникальна и отражает специфику своей компании. Вместе с тем, накопление опыта и знаний об интеллектуальном капитале к началу текущего десятилетия позволило определить общие подходы, выработать более или менее единую структуризацию интеллектуальных активов компаний. Большинство исследователей теории интеллектуального капитала выделяют три его составляющих:

1) человеческий капитал;

2) структурный, или организационный, капитал;

3) клиентский капитал.4

Таким образом, после проведенного анализа существующих определений интеллектуального капитала и его покомпонентного состава, можно сформулировать авторское определение:

Интеллектуальный капитал - это такая взаимосвязь силы бренда компании, отношений компании с партнерами и клиентами, а также интеллектуального потенциала сотрудников и их отношений с партнерами и клиентами компании, которая обеспечивает генерацию добавочной стоимости, конкурентоспособность и долю рынка.

В предлагаемом определении интеллектуального капитала взаимодействие всех трех компонент: человеческого капитала, структурного капитала и клиентского капитала представляется основополагающим свойством. Структурный капитал

9 Просвирина И.И. менеджмент, №4, 2004.

Интеллектуальный капитал: новый взгляд на нематериальные активы И Финансовый

выполняет вспомогательную функцию по отношению к человеческому капиталу и клиентскому капиталу, определяя степень их эффективности (при прочих равных).

Данные компоненты взаимосвязаны таким образом, что оказывают определенный синергетический эффект на результативность друг друга. Причем структурный капитал, усиливая эффективность клиентского и человеческого, не существует без последних. В то же время клиентский капитал и человеческий капитал могут существовать независимо друг от друга, но производя меньше добавленной стоимости для компании.

Также после проведенного анализа по уточнению и определению «родственных» по отношению к интеллектуальному капиталу понятий: интеллектуальная собственность, нематериальные активы, бренд, гудвилл и другие было выявлено, что понятие интеллектуальный капитал шире и включает в себя все остальные.

2) Анализ существующих моделей оценки интеллектуального капитала

Все существующее на сегодняшнее время количество методов по оценки интеллектуального капитала можно разделить на четыре группы и сгруппировать все известные модели по ним.

Таблица 1. Методы оценки интеллектуального капитала

Методы оценки Основное содержание методов

Рыночная капитализация По моделям этой группы интеллектуальный капитал представляет собой разность между рыночной капитализацией компании и собственным капиталом ее акционеров

Подсчет очков В этой группе с помощью балльной системы оцениваются все компоненты интеллектуального капитала

Прямое измерение В эту группу относятся все методы, основанные на денежном измерении отдельных компонентов интеллектуального капитала. Некоторые компоненты интеллектуального капитала оцениваются с помощью баллов, а после этого переводятся в денежное измерение. После оценки отдельных компонентов, выводится интегральная оценка интеллектуального капитала компании методом дисконтированных денежных потоков.

Отдача на активы Интеллектуальный капитал в данной группе оценивается в два этапа. 1) Сначала определяется денежный поток, создаваемый интеллектуальным капиталом. Рассчитывается отношение среднего

Методы оценки Основное содержание методов

дохода компании до вычета налогов за некоторый период к материальным активам компании. Это отношение сравнивается с аналогичным показателем для отрасли в челом. Для вычисления среднего дополнительного дохода от использования интеллектуального капитала, полученную разность умножают на материальные активы компании. 2). Далее путем дисконтирования получаемого денежного потока определяется текущая стоимость от будущего владения всех интеллектуальных ресурсов компании.

Источник: составлено автором на основе классификации Карла-Эрика Свейби

(8\'е1Ьу К.Е. (2004)) http://www.sveiby.com/articles/index.html Проведенный анализ позволяет нам выделить достоинства и недостатки каждой группы методов.

Методы рыночной капитализации объясняют интеллектуальный капитал как разницу между балансовой и рыночной стоимостью компании, однако, как показывают международные фондовые рынки, данная разница во многом объясняется не «интеллектуальной» надбавкой, а спекулятивной. Такая надбавка может меняться в пределах года до нескольких раз, несмотря на то, что интеллектуальный капитал компании сохраняется на том же уровне. Также наблюдаются ситуации, когда, как , например, из-за недавнего мирового финансового кризиса, согласно данному методу, интеллектуальный капитал в компаниях информационных и коммуникационных технологий может отсутствовать. Таким образом, основными недостатками данной группы методов являются:

• возможность расчета коэффициентов только для публичных компаний (только для тех компаний, акции которых обращаются на фондовом рынке);

• невозможность разделить стоимости отдельных элементов интеллектуального капитала фирмы;

• невозможность использования коэффициентов в случаях нестабильности состояния экономики страны (например, в финансовые кризисы, когда стоимость всех акций падает), когда данный показатель отражает «настроение» рынка, выраженное, к примеру, мнением аналитиков, относительно перспективности компании или различными спекуляциями, в виде громких слухов.

Основными преимуществами являются достаточная легкость расчета коэффициентов и доступность данных по рыночной капитализации и балансовой стоимости активов для публичных компаний на сайтах государственных статистических служб, информационных агентств.

Преимущества группы методов подсчета очков в том, что они применимы на любом уровне организации. Они очень полезны для некоммерческих организаций, внутренних отделов и организаций общественного сектора и для экологических и социальных целей, так как дают возможность отследить, какие именно элементы интеллектуального капитала вносят больший вклад в результат деятельности компании. Недостатком является то, что индикаторы являются не универсальными и должны быть рассчитаны для каждой организации отдельно, что делает сравнение фирм между собой затруднительным.

Практически все модели следующей группы - методы прямого измерения -могут рассчитать будущую стоимость интеллектуального капитала, так как основаны на методе дисконтированных денежных потоков (DCF-based models). По причине обширного опыта использования методики DCF, все модели данной группы достаточно просты в вычислениях и довольно универсальны в применении. Но в то же время этот метод не лишен недостатков:

• на практике оценка будущих денежных потоков, связанных с интеллектуальным капиталом, затруднена из-за его неосязаемой природы, а также из-за исследовательского характера инвестиций. Будущие денежные потоки зависят от способностей конкурентов достичь аналогичных результатов;

• трудность перевода качественных характеристик в количественные параметры;

• субъективность параметров моделей;

• часть моделей, в силу своего назначения, могут применяться для оценки довольно узкого круга компаний;

• довольно сложный процесс вычисления и чувствительность результата к «экспертным» параметрам (например, ставка дисконтирования и среднеквадратичное отклонение стоимости инвестиций);

• субъективность определения «весов» для различных компонентов интеллектуального капитала.

Модели четвертой группы методов - методы доходов на активы - достаточно просты в вычислениях и довольно универсальны в применении (в принципе от компании не требуется котироваться па бирже и нет формальных ограничений по типу отрасли / сектора экономики). Модели даюг возможность отслеживать динамику стоимостного изменения интеллектуального капитала. Недостатком является то, что данная группа методов не содержит информацию о компонентах, составляющих интеллектуальный капитал. Она также узко нацелена на денежную составляющую и не применима для глобальных подходов к социально-экономическому и человеческому развитию.

Исходя из проведенного анализа достоинств и недостатков четырех групп методов, можно сформулировать критерии модели оценки интеллектуального капитала:

• практичность (измеряет интеллектуальный капитал в денежном выражении);

• универсальность (применимость к различным отраслям, рынкам и типам компаний, для всех рыночных ситуаций - кризисных и в стабильные периоды);

• подробность (учет всех компонентов интеллектуального капитала)

• комплексность (учет всех факторов, влияющих на стоимость интеллектуального капитала, в частности, фактора риска потери интеллектуального капитала);

• простота расчетов (расчет может быть произведен на основе данных финансовой отчетности компании);

• возможность динамической оцеики интеллектуального капитала (в модели должна быть учтена не только текущая стоимость интеллектуального капитала по балансовым и сравнительным методам, но и стоимость будущих выгод от владения интеллектуальным капиталом).

3) Авторская модель измерения интеллектуального капитала и ее оценка Модель измерения величины интеллектуального капитала, предложенная автором данного исследования, основывается на данных бухгалтерского учета, что

имеет существенные преимущества перед другими методиками и, можно предположить, даст объективную оценку, так как:

• будет основана на данных официальной финансовой отчетности,

• может легко использоваться внешними инвесторами (в том числе и при сделках слияния и поглощения),

• может дать возможность проследить изменение стоимости структурного капитала по годам,

• дает оценку интеллектуальному капиталу в денежном выражении.

В качестве статистической базы авторской модели оценки интеллектуального капитала была использована финансовая отчетность европейских компаний.

В качестве показателя структурного и клиентского капитала были выбраны общехозяйственные расходы. Выбор такого показателя основан на том факте, что общехозяйственные расходы включают в себя расходы, которые формируют структурный и клиентский капитал, например, расходы на проведение тренингов для персонала, деятельность по увеличению стоимости бренда, расходы на стратегических консультантов, затраты на ИТ, расходы на продажу. Последние относятся главным образом к клиентскому капиталу, так как являются отражением системы связей компании с клиентами, обеспечивающие устойчивое положение на рынке. Человеческий капитал измерен количеством сотрудников компании. Следовательно, в данной модели учтены все компоненты интеллектуального капитала - структурный капитал, клиентский капитал, человеческий капитал.

Для оценки интеллектуального капитала рассматривается производственная функция от факторов производства (капитала, труда, НИОКР капитала10 и структурного и клиентского капитала), которые формируют выпуск:

где Qit - это выпуск i-той фирмы во время t, Ait - коэффициент перед производственной функцией, Kit - основные средства (физический капитал), Lit

1,

10 НИОКР капитал (или R&D капитал) - капитал, созданный отделом научных исследований и опытно-конструкторских разработок (определение автора)

представляет человеческий капитал, Rit - это R&D каиитал и ОС - это структурный и клиентский капитал.

Возьмем логарифм от выражения 1:

Ча = аЛК + Plh, + + Ра°С« 2, где qit

- это логарифм выпуска, ait - логарифм времени, kit - логарифм материального капитала, lit - логарифм человеческого капитала, rit логарифм R&D капитала и ocii логарифм структурного капитала. Коэффициенты (in (n = 1, 2, 3, 4) представляют эластичности выпуска относительно объясняющих переменных, то есть процентное изменение общего выпуска, при изменении входящей (объясняющей) переменной на 1%.

В этом виде отдача ог масштаба равна сумме коэффициентов Рп. Для модели введены две предпосылки: 1) неизменность отдачи от масштаба с ростом производства и 2) равенство эластичности замещения факторов производства (труда, капитала, структурного капитала) единице.

Данную модель представим в логарифмической форме и сравним результаты, достигнутые двумя различными спецификациями модели (с логарифмом и без). Это имеет смысл, так как логарифмирование зачастую позволяет лучше оценить нелинейные функции. И, например, при начислении процентов или измерении доходностей логарифмы используют, когда нужно отразить непрерывность получения процентов или получения какой-то доходности. Так же удобно строить по таким логарифмированным данным распределение, оно будет более сглаженным, так как взяты не дискретные точки, а непрерывные значения.

N j N N

In у = л+ZA In*,- +-ZZ Ьlnx< [nxj 3,

¿=1 ^ ¿=1 j=i

возьмем логарифм:

<?„ = «„ +М, + Рк +Рл+РосОС« + ïAKÎ + Г,Ю1 + YÀrJ + rxJ°c„î + + 7иШ,,)+ 7,.Д,0+ rkoÀki,ocil) + 7rl{ki,oc„)+ 7rcc{rl,oc„)+ yjr.oc,,) 4,

где зависимые и независимые переменные выражены в логарифмической форме. Данные эластичности получены, как частные производные выпуска относительно каждой переменной:

дд xt _ Э1п q dxt q Э1пл--

в модели эластичности представлены 4 выражениями:

£kt = А + 2 7шК + Г A + Ykrru + 7koc0cit £„ = А + 2 Yuh + УиК + УгЛ + Уюсос«

£rt= Pr+ 2Yr/u + УьК + Yrh + УгосОСи

it

6

7

8

Ac + 2Гос„с«С1; + Ykoch + r^clv + Ylo/u

9

Из-за того факта, что не все фирмы включают расходы на R&D (или расходы на НИОКР) в общие расходы, разделим все данные на две выборки: фирмы с расходами на R&D и фирмы без R&D. Модель оценена отдельно для двух выборок.

Для построения модели зависимости показателя риска от независимых переменных риска использована модель множественной регрессии. Назначение этой регрессии состоит в анализе связи между несколькими независимыми переменными (называемыми также регрессорами или предикторами) и зависимой переменной. Модель оценивается с помощью обобщенного метода наименьших квадратов (МНК) в экономико-статистической программе Eviews.

Основные данные для построения модели были взяты из базы данных Global Compustat, составлением и обслуживанием которой занимается компания Standard & Poor's. Это база данных, содержащая рыночную и финансовую информацию и охватывающая 90% мировых рынков капитала, 14 ООО компаний в 71 стране мира.

При сборе данных были учтены три момента:

• Были выбраны только те публичные компании, для которых была доступна бухгалтерская отчетность, составленная по стандартам МСФО. Это позволяет сравнивать финансовые отчеты среди различных компаний разных стран, имеющие свои местные стандарты учета

• Были выбраны только европейские компании по следующим причинам. Прежде всего, отношение фирм к инвестициям в структурный и клиентский капиталы зависит от влияния культурных факторов и организационных структур. Поэтому выбор весьма однородной области

для одной деловой культуры и экономической и юридической инфраструктурных систем может помочь нивелировать влияние на результаты культурных различий, существующих среди фирм, принадлежащих к другому региону. Другая причина - это то, что ранее были проанализированы другие регионы: США (исследование Лева) и Азия (исследование Де-Дуга, 2007). К сожалению, построить регрессию по российским компаниям по таким показателям не представляется возможным, так как единственная база данных СПАРК, содержащая полную бухгалтерскую отчетность, не дает данные о расходах на НИОКР. Такой показатель - расходы на НИОКР редко учитываются российскими компаниями, а если и учитываются, то их можно увидеть только в оборотно-сальдовой ведомости, которая не является публичной формой отчетности.

• Были отобраны только те фирмы, у которых есть данные об общехозяйственных расходах за 2006 - 2008 гг.

Первоначальная выборка состоит из 921 фирм; у 312 фирм есть расходы на R&D, и у 609 - нет.

Далее был применен фильтр по всей выборке, для того чтобы исключить экстремальные и заведомо портящие статистику выбросы.

После процедуры применения фильтров выборка сократилась до 462 компаний, у 178 фирм есть расходы на R&D, и у 284 - нет. Поэтому оценка проводилась для двух групп компаний.

Для модели были выбраны следующие переменные (все показатели, если не указано другое, берутся годовые, за 2008 год):

• Выручка (Revenue),

• Чистая прибыль (Net Income),

• Величина структурного капитала (1С)

• Основные средства (Fixed assets),

• Расходы на НИОКР (R&D (expenses)),

• Среднесписочная численность сотрудников (Number of employees),

• Отрасль (Industry)

• Страна (Country) Выручка и прибыль являются объясняемыми переменными, которые отражают результативность работы компании. Материальные активы представлены основными средствами; труд - количеством сотрудников. Нематериальные ресурсы представлены расходами на НИОКР и величиной структурного и клиентского капиталов, которые рассчитываются в соответствии с введенными ранее предпосылками по формуле: 10%*0бщехозяйствеш1ые расходы за 2008 год + 10% * 80% * Общехозяйственные расходы за 2007 год + 10% * 60% * Общехозяйственные расходы за 2006 год + 10%*(40%+20%)*Средние общехозяйственные расходы за 2006-2007

При сравнении статистики двух групп кампаний (с R&D капиталом и без) уже на начальном этапе анализа появляются очень важные выводы:

• фирмы, вкладывающие капитал в НИОКР, значительно больше по размеру выручки и основных средств и имеют более высокую рентабельность, при этом разница в объеме факторов производства не такая существенная (р = 0.13 и р = 0.45);

• принимая во внимание, что две группы состоят приблизительно из одинакового количества компаний (178 фирмы с R&D против 284 без R&D), фирмы с наличием НИОКР производят 78 % доходов и 85 % доходов всей выборки. Их факторы производства: основные средства и труд представляют соответственно 81%, и 75% всей выборки.

• количество сотрудников и их производительность в среднем выше в компаниях с НИОКР, что объясняется новым технологическим процессом, который замещает индустриальный тип производства компаний с преобладанием физического капитала.

Дальнейший анализ позволил сделать вывод, что оба типа фирм, те, которые вкладывают капитал в НИОКР, и те, которые не вкладывают, увеличивают со временем свои доходы и прибыли, однако первые растут значительно быстрее. В данном случае такая ситуация не обязательно отражает эффект запасов R&D капитала на выпуске продукции; это может просто произойти из-за других структурных факторов, типичных для фирм с расходами на НИОКР. Например, фирмы с расходами на НИОКР в среднем больше по размеру и поэтому больше подчинены

эффеюу экономии на масштабе. Это могло также произойти из-за макроэкономических факторов: большинство фирм, вкладывающих капитал в НИОКР, принадлежат к инновационным, только формирующимся отраслям экономики, где темпы роста на порядок выше средних в экономике.

Также необходимо отмстить, что эластичность капитала в компаниях, инвестирующих в НИОКР намного ниже, чем в компаниях, не инвестирующих в НИОКР.

Весь проведенный анализ позволил вывести окончательную формулу оценки интеллектуального капитала и рассчитать его значение на реальном примере:

Усотр +(1 + \о£т{1-1{%))*{{1-Кш)*№м)+Кы*Ши1, 10,

где Усошр - оценка стоимости компании, Уаз5М.5 - оценка стоимости материальных активов, ШТЫв! - средняя оценка стоимости интеллектуального капитала, посчитанной рыночными методами, ЮТйи - средняя оценка стоимости интеллектуального капитала, посчитанной балансовыми методами, - оценка риска потери интеллектуального капитала, Куа - коэффициент стоимости, добавленной трудом и структурным и клиентским капиталами компании.

4) Авторская модель оценки риска потери компанией интеллектуального капитала

В первую очередь заметим, что наиболее логичным представляется оценка риска потери интеллектуального капитала при сделках слияния и поглощения, так как целью таких сделок является в большинстве случаев не приобретение основных средств (материальных активов), а приобретение уиикальных технологий (структурный капитал), увеличение доли рынка (клиентский капитал) и другие, то есть приобретение интеллектуального капитала.

Для начала необходимо определить основные факторы, влияющие на величину риска потери интеллектуального капитала:

• величина интеллектуального капитала, относящегося напрямую на сотрудников компании и структурный капитал;

• невозможность полностью нивелировать риск потери интеллектуального

23

капитала при заключении сделки покупки компании с помощью юридических, законодательных и других институциональных ограничений;

• отсутствие формализации методологических наработок и технологий работы в компании;

• наличие специфического интеллектуального капитала, неразрывно связанного с ключевыми руководителями компании (родственные связи с контрагентами, дружеские контакты с чиновниками / ключевыми группа влияния, уникальные знания и т.д.);

• наличие потенциальных конфликтных ситуаций, которые могут произойти после покупки компании, вследствие разной корпоративной культуры объединяющихся компаний, несоответствия целей менеджмента и новых собственников, новой стратегии и миссии компании.

Первый фактор определяет величину риска и буден введен при определении стоимости интеллектуального капитала в качестве весового значения. Наиболее оптимальный способ оценки фактора - это определение отношения добавленной стоимости к выручке компании. Добавленная стоимость может быть определена как разница между выручкой компании и ее себестоимостью за вычетом издержек по оплате труда.

_ VA _Rev - COGS-SGA +Labour

V* ~ т. ~ г.

Rev Rev

KVA - это первый фактор, VA - это добавленная стоимость, Rev - годовая

Где

выручка компании, COGS - годовая себестоимость компании, SGA -общехозяйственные расходы, Labour - издержки по оплате труда.

Остальные факторы определяют вероятность риска и могут быть сведены в один интегральный коэффициент риска R. Данный коэффициент изменяется от О (риска нет) до 0,99 (99% вероятности потери интеллектуального капитала после покупки компании), и для введения в модель его необходимо логарифмировать с основанием, равным шкале оценки, в данном случае это 100%, т.е. 100. - l°gIM (Л%) . Необходимо отметить, что в модели сознательно не допускается уровень риска 100%, так как при данном условии покупать компанию нецелесообразно.

Для выведения формулы оценки коэффициента риска, было детально проанализировано 30 крупнейших сделок по приобретению компаний с высокой долей интеллектуального капитала. Для каждой из компании были собраны данные по 7 показателям риска потери интеллектуального капитала:

1) Степень влияния нематериальных активов на деятельность компании (1NT)

Для оценки использовался показатель доли нематериальных активов во всем объеме активов компании (нематериальные активы / всего активов).

2) Степень влияния репутации компании на ее деятельность (GW)

Для оценки использовался показатель доли гудвилл во всем объеме активов компании (гудвилл / всего активов)

3) Степепь влияния интеллектуального капитала сотрудников компании на ее деятельность (PERS)

Для оценки использовался показатель доли фонда оплаты труда в себестоимости продукции.

4) Общий показатель отраслевого риска (IND)

Показатель оценивался по 5-ти бальной шкале, пропорционально уровню риска потери интеллектуального капитала в данном виде бизнеса:

о 5 - наиболее рискованные отрасли с точки зрения потери интеллектуального кашляла (например, start-up компании, консалтинговые компании с эксклюзивным продуктом, компании сектора высоких технологий и другие); о 4 - отрасли, где высока вероятность потери интеллектуального капитала, (например, инвестиционные банки, управление активами, все компании сферы услуг, продающие не стандартизированные продукты);

о 3 - отрасли, в которых сложно оценить риск потери интеллектуального капитала (например, компании, работающие в сфере СМИ, строительно-девелоперские холдинги и т.д.); о 2 - отрасли, где возможен небольшой риск потери интеллектуального капитала. Обычно это компании, в которых технологии и продукты

стандартизированы, однако сохраняется небольшая зависимость от ключевых менеджеров в плане развития бизнеса (например, услуги интернет-провайдера, лизинговые компании и т.д.); о 1 - наименее рискованные отрасли, где технологии и продукты стандартизированы и формализованы (например, производственный сектор и сырьевой и т.д.).

5) Степень серьезности возможного конфликта (CONFL)

Данный показатель оценивался по информации из открытых источников и интервью продавцов и покупателей по 5-ти бальной шкале:

о 5 - конфликтная ситуация, в результате которой менеджмент угрожает уйти из компании после ее покупки, а новые собственники не намерены идти на компромиссные меры; о 4 - конфликтная ситуация, когда менеджмент негативно настроен по отношению к новым собственникам и новой стратегии компании, однако возможно достижение компромиссной ситуации; о 3 - ситуации асимметрии информации, когда сотрудники негативно настроены по отношению к новым собственникам из-за недостаточно информации об их намерениях; о 2 - ситуации, когда есть небольшие предпосылки к возникновению

конфликта, в случае реализации каких-либо негативных сценариев; о 1 - сотрудники компании индифферентно настроены по отношению к собственникам компании.

6) Степень формализации интеллектуального капитала (FORM)

Данный показатель оценивался по информации из открытых источников и отраслевой аналитике по 5-ти бальной шкале (5 - интеллектуальный капитал является эксклюзивной собственностью менеджмента компании и не формализован, 1 - весь интеллектуальный капитал компании формализован и легко передается новым сотрудникам):

о 5 - весь интеллектуальный капитал напрямую связан с бывшими владельцами компании (родственные связи с контрагентами, дружеские контакты с чиновниками / ключевыми группами влияния,

уникальные знания, отсутствие формализованной методологии и т.д.) и является эксклюзивной собственностью менеджмента компании; о 4 - интеллектуальный капитал не формализован, большая часть сотрудников компании являются носителями эксклюзивной информации;

о 3 - интеллектуальный капитал частично формализован, однако ключевые сотрудники являются носителями эксклюзивной информации;

о 2 - интеллектуальный капитал в большей части формализован, при этом на рынке существуют возможности возместить частично утраченный интеллектуальный капитал; о 1 - интеллектуальный капитал формализован, существует общая методологическая база и банк накопленных знаний.

7) Возможность институционального снижения рисков (.DECR) Данный показатель оценивался фиктивной переменной (1 - нет возможности, О - есть возможность).

Конечная модель получилась значимой, и формула для вычисления коэффициента риска принимает следующий вид:

R% = (0.03 + 0.30-¡NT + 0.052*/ND+0.05-CONFL +0,046 * FORM +0,12* DEC/O* 100% Следовательно, на уровень риска влияют:

• Степень формализации интеллектуального капитала;

• Общий показатель отраслевого риска;

• Степень серьезности возможного конфликта после покупки компании;

• Возможность институционального снижения рисков;

• Степень влияния нематериальных активов на деятельность компании. На основе данной модели была составлена таблица для экспресс-оценки

значений риска, где приведены его возможные значения при описании различных элементов.

Значение коэффициента Описание ситуаций, в которых применимы различные оценки коэффициента Я Примеры отраслей / компаний

85-99% Очень высокая вероятность потери интеллектуального капитала Данная ситуация обычно возникает в случае: • конфликта корпоративной культуры объединяющихся компаний; • информации о желании покупателя сменить руководство компании или нежелании привязывать систему мотивации к результатам деятельности компании; • желания покупателя кардинально сменить миссию и стратегию компании без согласования со всеми группами влияния в компании; • других конфликтных ситуаций; • весь интеллектуальный капитал напрямую связан с бывшими владельцами компании (родственные связи с контрагентами, дружеские контакты с чиновниками / ключевыми группа влияния, уникальные знания, отсутствие формализованной методологии и т.д.). Все виды компаний сферы услуг, где интеллектуальный капитал полностью закреплен за ключевыми сотрудниками и бывшими собственниками

70-85% Высокая вероятность потери интеллектуального капитала Данная ситуация может возникать, когда: • видение акционеров и покупателей компании относительно будущего компании расходится, но при этом новые владельцы стараются найти компромисс, устраивающий как старый менеджмент, так и бывших владельцев компании; • большая часть интеллектуального капитала напрямую связана с бывшими владельцами компании start-up компании управленческий, стратегический консалтинг креативные агентства компании секторы высоких технологий

Значение коэффициента Описание ситуаций, в которых применимы различные оценки коэффициента II Примеры отраслей / компаний

(напр. специфическая клиентская база, неформальные контакты с чиновниками, эксклюзивные знания, неформализованная методология и т.д.).

55-70% Вероятность потери интеллектуального капитала выше средней. Данный уровень риска может быть присвоен компании, если существуют причины к потенциальному возникновению конфликтных ситуаций, которые нельзя предотвратить с помощью юридических или институциональных ограничений при заключении сделки М&А. управленческий, стратегический консалтинг, креативные агентства с частичной формализацией методологии

45-55% Существует большая степень неопределенности при оценке рисков потери интеллектуального капитала Все виды компаний и отраслей, где затруднительна оценка риска потери интеллектуального капитала

25-45% Вероятность потери интеллектуального капитала ниже средней. Ситуация применима в случае: • возможности устранить часть потенциальных конфликтных ситуаций с помощью законодательных, юридических или институциональных ограничений; • частичной формализации методологических разработок компании и схем взаимодействия с ключевыми группами влияния; • возникновения потенциальных конфликтных ситуаций только с собственниками компании; • наличия на рынке возможностей возместить частично утраченный интеллектуальный капитал. фарм-компании дистрибуторы финансовые консультанты управляющие и инвестиционные компании

0-25% Вероятность потери интеллектуального капитала незначительная. В этом случае вероятность возникновения конфликтов после слияния компании или Бытовые и технические услуги Промышленные компании

Значение коэффициента Описание ситуаций, в которых применимы различные оценки коэффициента К Примеры отраслей / компаний

незначительна, или по возможности устраняется с помощью законодательных, юридических или институциональных ограничений. Также в данную группу входят компании, где интеллектуальных капитал в высокой степени формализован и не зависит от бывших собственников и ключевых сотрудников компании. Сырьевые компании

Работы, опубликованные автором по диссертации:

Поглощенная компания: проблемы управления // Вестник Московского университета, серия б «Экономика», №3, 2009 - 0,5 п.л. (рекомендована ВАК Министерства образования и науки РФ)

1. Проблема измерения интеллектуального капитала в современной экономике, Вестник Московского университета, серия 6 «Экономика», №1, 2010 - 0,5 п.л. (рекомендована ВАК Министерства образования и науки РФ)

2. Структурирование сделки приобретения компании // Методический журнал «Инвестиционный банкинг», №1 - М.: «БДЦ-пресс», 2008 - 0,5 п.л.

Напечатано с готового оригинал-макета

Издательство ООО "МАКС Пресс" Лицензия ИД N 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 18.11.2010 г. Формат 60x90 1/16. Усл.печ.л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 529. Тел. 939-3890. Тел./факс 939-3891. 119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2-й учебный корпус, 627 к.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Мещерякова, Мария Александровна

Содержание.

Введение.

Глава 1 Развитие теории интеллектуального капитала.

1.1 Развитие теории интеллектуального капитала в процессе эволюции экономической мысли.

1.2 Основные этапы развития теории интеллектуального капитала.

1.3 Влияние различных институциональных групп на формирование теории интеллектуального капитала.

1.4 Определение интеллектуального капитала.

1.5 Соотношение категорий: нематериальные активы, интеллектуальная собственность и интеллектуальный капитал.

Глава 2 Подходы к измерению интеллектуального капитала.

2.1 Основные причины необходимости оценки интеллектуального капитала.

2.2 Методы оценки интеллектуального капитала.

2.3 Применимость рассмотренных моделей для оценки интеллектуального капитала для различных сделок.

2.4 Применение методов оценки интеллектуального капитала на примере конкретной компании.

Глава 3. Модель оценки интеллектуального капитала компании.

3.1 Анализ моделей оценки интеллектуального капитала Лева и Де-Дутта.

3.2 Авторская модель измерения интеллектуального капитала и оценка ее эффективности.

3.3. Авторская модель учета фактора риска потери интеллектуального капитала компании.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономическая природа интеллектуального капитала"

Актуальность темы исследования

Современный этап экономического развития характеризуется коренными изменениями технологического базиса общественного производства и становлением и развитием инновационной экономики. Особое значение в этом процессе принадлежит интеллектуальному капиталу, который во все большей степени определяет структуру национальной экономики, качество производимой продукции и услуг, а также эффективность функционирования хозяйства на всех его организационных уровнях. Степень развития интеллектуального труда и его участия в производственных процессах становятся важнейшими факторами, определяющими конкурентоспособность страны в мировой экономике, ее экспортные возможности и долю в мировом денежном доходе.

В индустриально развитых странах роль научно-технического прогресса, интеллектуализации производства и активного проведения инновационных процессов исключительно велика. По оценкам специалистов на долю новых технологий в развитых странах приходится до 85% прироста валового внутреннего продукта. Благодаря высокотехнологичным и наукоемким видам продукции указанные страны занимают выгодное положение в мировом хозяйстве и международном разделении труда, особенно в условиях расширения экономической глобализации.

Поэтому в настоящий момент особую актуальность приобретает вопрос эффективности внутрифирменного управления развитием интеллектуального капитала с целью формирования действенных организационно-экономических механизмов накопления и умножения интеллектуального капитала отечественными наукоемкими предприятиями.

Стоит отметить, что в объективной оценке стоимости интеллектуального капитала острую необходимость испытывает достаточно широкий круг экономических агентов. В частности, она важна для потенциальных инвесторов в сделках слияния и поглощения, так как существует риск переплаты за поглощаемый бизнес, что, в свою очередь, может привести к провалу всей операции. Для акционеров и менеджеров компании важно понимать, какие конкретно элементы интеллектуального капитала создают большую стоимость, чтобы именно в этих направлениях развивать дальнейшую операционную деятельность, увеличивать рыночную капитализацию. Также, менеджмент должен знать стоимость своего бизнеса при обращении к сторонним инвесторам и кредиторам с целью получения дополнительного финансирования.

Для внешних пользователей (налоговые службы, аудиторские компании) нужна методика определения стоимости компонентов интеллектуального капитала и в целом корректного и правильного учета всех активов, которые были созданы в результате работы компании.

Таким образом, оценка интеллектуального капитала нужна многим группам пользователей. В то же время стоимость большинства из компонентов интеллектуального капитала не отражается в финансовых отчетах, а из-за недостаточной прозрачности и отсутствия рыночных критериев становится сложно оценивать интеллектуальный капитал.

Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена множеством нерешенных теоретических вопросов, что не позволяет проводить эффективное социально-экономическое регулирование экономики с точки зрения формирования интеллектуального капитала и участия его собственника в общественном воспроизводстве.

Степень теоретической разработанности проблемы

Зарождение теории интеллектуального капитала можно отнести к 195060 гг. 20 века, к периоду начального этапа развития теории человеческого капитала. У ее истоков стояли известные ученые неоклассического направления - Т.Шульц, Г.Беккер, Дж.Минцер, Л.Туроу, Й.Бен-Порэт, У.Боуэн. При разработке вопросов теории интеллектуального капитала они опирались на труды классиков политической экономии У.Петти, А.Смита, Д.Рикардо, К.Маркса, которые анализировали сущность рабочей силы, рассматривали созидательные способности людей и их развитие как главный источник богатства страны. К последователям разработки теории человеческого капитала также можно отнести таких ученых, как Дж.Кендрик, М.Блауг, Э.Денисон, Л.Хансен, Ф.Махлуп и др.

Впервые в научный оборот понятие «интеллектуальный капитал» ввел Дж.Гелбрейт в 1969 году. Т. Стюарт первым наиболее полно раскрыл содержание данного понятия и ввел его в широкий оборот. Наряду с этими учеными, проблемами изучения и измерения интеллектуального капитала занимались У.Хадсон, Р.Кроуфорд, М.Мэлоун, Л.Эдвинсон, А.Брукинг, К.Свейби, Т.Стюарт, Н.Бонтис, Г.Петраш, С.Сударсанам, А.Пулик, Дж.Сварт, П.Салливан и др.

В дальнейшем к исследованию теоретических аспектов интеллектуального капитала (таких как составляющие его компоненты и их взаимодействие, его взаимосвязь со справедливой стоимостью компании и ее рыночной оценкой, вопросы статической и динамической эффективности) добавилась разработка практических моделей оценки интеллектуального капитала, которые были предложены рядом зарубежных ученых, прежде всего скандинавских стран.

В 1980 - 90-х годах в области интеллектуального капитала появились работы некоторых отечественных экономистов, среди которых можно назвать В. С. Гойло, Р. И. Капелюшникова, В. И. Марцинкевича, но и те носили критический характер и показывали несостоятельность буржуазных концепций.

С началом реформирования отечественной экономики концепция человеческого, а с ней и интеллектуального капитала стала получать более активное развитие. Среди разработчиков теории человеческого капитала в России можно отметить таких ученых-экономистов, как С.А. Дятлов, С.А. Курганский, А.И. Добрынин, Е.Д. Цыренова, A.B. Корицкий, М.М. Критский и др. Среди российских авторов, занимающихся вопросами интеллектуальной собственности и интеллектуального капитала можно выделить следующих: В.В. Наумов, А.Н. Козырев, B.JI. Макаров, С.М. Климов, A.B. Костин, Б.Б. Леонтьев, А. Серенко, B.JI. Иноземцев, В.Н. Черковец, А.О. Вереникин, A.B. Бузгалин и А.И. Колганов.1

Однако, несмотря на такое количество отечественных и зарубежных научных работ, посвященных интеллектуальному капиталу, большинство из них было посвящено лишь отдельным вопросам рассматриваемой теории. При этом практически отсутствуют разработки комплексного характера, раскрывающие всю его проблематику, и которые были бы применимы в реальной практике.

Объектом исследования является интеллектуальный капитал российских и международных компаний.

Предметом исследования является сущность интеллектуального капитала и методы его измерения.

Цель и задачи исследования

Основной целью настоящей работы является выявление критериев и их взаимодействия для построения модели оценки интеллектуального капитала, которая позволит объективно определить его стоимость, учитывая, в том числе, и риск его потери.

Достижение этой цели предполагает решение ряда следующих задач:

1 Работы указанных в автореферате авторов приведены в списке литературы в диссертационной работы.

• проследить эволюцию развития теории интеллектуального капитала в экономической науке для уточнения его концепции;

• предложить авторское определение интеллектуального капитала и его место в структуре капитала компании;

• классифицировать и проанализировать основные модели оценки интеллектуального капитала на предмет их объективности и точности;

• провести сравнительную апробацию существующих моделей на примере консалтинговой компании;

• разработать на основе анализа существующих моделей критерии для объективной модели оценки интеллектуального капитала компании;

• с помощью анализа финансовой отчетности европейских компаний разработать собственную модель оценки интеллектуального капитала;

• на основе анализа 30 сделок по слиянию и поглощению компаний разработать модель учета риска потери интеллектуального капитала.

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили научные достижения отечественных и зарубежных экономистов, анализирующих вопросы интеллектуального капитала, его оценки и места в структуре компании.

В ходе исследования были использованы методы формальной логики, в том числе экономико-математическое моделирование, методы эмпирического, субъектно-объектного, системного, сравнительного, статистического и графического анализа. Каждый из этих методов использовался адекватно его функциональным возможностям и разрешающим способностям для решения соответствующих этапных исследовательских задач.

Информационно-эмпирическая база исследования состоит из монографий, научных статей и публикаций российских и зарубежных экономистов, исследований под эгидой крупных международных организаций. Также информационно-эмпирическую базу исследования составили официальные статистические данные Госкомстата РФ, Банка России, Министерства финансов РФ, ООН, и других государственных и международных организаций. Была использована статистическая база Compustat Global для построения авторской модели оценки интеллектуального капитала. Также в работе использовались экспертные оценки независимых исследователей и материалы, опубликованные в отечественной и зарубежной научной и деловой периодической литературе и открытых электронных источниках.

Научная новизна исследования

В ходе проделанной работы были достигнуты следующие результаты:

1. Предложено авторское определение интеллектуального капитала как взаимосвязи силы бренда компании, отношений компании с партнерами и клиентами, а также интеллектуального потенциала сотрудников и их отношений с партнерами и клиентами компании, которая обеспечивает генерацию добавочной стоимости, конкурентоспособность и долю рынка. Далее была выявлена структура интеллектуального капитала, которая состоит из трех компонент: человеческий капитал, структурный капитал и клиентский капитал, причем данные компоненты взаимосвязаны таким образом, что оказывают определенный синергетический эффект на результативность друг друга. Также определена соподчиненность понятий, и установлено, что понятие интеллектуального капитала шире «смежных» с ним понятий: интеллектуальная собственность, нематериальные активы, бренд.

2. В результате подробного анализа недостатков и преимуществ существующих моделей оценки интеллектуального капитала были сформулированы критерии для построения объективной модели: практичность, универсальность, подробность, комплексность, простота расчетов и возможность динамической оценки интеллектуального капитала.

3. На основе выделенных критериев авторской модели была осуществлена эконометрическая оценка интеллектуального капитала. Результаты модели показали, что интеллектуальный капитал оказывает больший эффект на результативность деятельности в фирмах, занятых в сфере оказания услуг и высоких технологий производства, так как имеет место возрастающая отдача от масштаба: чем больше фирма накапливает интеллектуального капитала, тем больше синергии возникает между другими факторами производства. Также был сделан вывод, что физический капитал в современной экономике перестал быть ключевым фактором по вкладу в прибыльность компании, но, тем не менее, еще остается важным, как показано его значимостью в построенной авторской модели.

4. Определены факторы, которые влияют в большей степени на риск потери интеллектуального капитала, на основе которых была выведена его эконометрическая оценка. Определено, что на уровень риска больше всего влияет (в порядке убывания значимости):

• Степень формализации интеллектуального капитала;

• Общий показатель отраслевого риска;

• Степень серьезности возможного конфликта после перехода прав собственности;

• Возможность институционального снижения рисков;

• Степень влияния интеллектуального капитала на деятельность компании.

Теоретическая и практическая значимость работы

Результаты данной работы и её основные положения могут служить как теоретической основой для дальнейших исследований интеллектуального капитала, так и быть использованы в качестве практических рекомендаций менеджменту для повышения эффективности деятельности компаний. Практическая значимость состоит также в том, что результаты данного исследования могут быть использованы для целей профессиональной деятельности различными категориями заинтересованных лиц, в частности, инвесторами и аналитиками для корректировки ожиданий относительно стоимости компании.

Ряд положений диссертации может быть использован в преподавании курсов «Экономическая теория», «Институциональная экономика», «Экономика отраслевых рынков», спецкурса «Интеллектуальный капитал, а также для разработки специальных курсов для профессионалов, работающих в сфере оценки стоимости компании.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались на ежегодной научной конференции в рамках «Ломоносовских чтений», проводимых на экономическом факультете МГУ в 2009 и 2010 годах, а также на V Фестивале науки «Современные аспекты воспроизводства: мировое и российское измерение», который состоялся 9 октября 2010 года на базе кафедры политической экономии экономического факультета МГУ им. Ломоносова.

По результатам исследования опубликованы три научных работы, общим объемом 1,5 п.л., включая две работы в журнале, рекомендованном ВАК РФ, объемом 1 п.л.

Объем, логика и структура работы обусловлены поставленной целью и сформулированными задачами исследования, а также требованиями, предъявляемыми к диссертационным работам.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Экономическая теория", Мещерякова, Мария Александровна

100 Выводы данного параграфа отражены в статье «Поглощенная компания: проблемы управления», Вестник Московского университета, серия б «Экономика», №3,2009

101 Исследование «Слияния и поглощения в российском среднем бизнесе» подготовлено 9 октября 2008 г. «PricewaterhouseCoopers» совместно с Bowne и mergermarket http //www pwc com/extweb/pwcpublications.nsf/docid/6D8AC053265D0189802574E20040CF46/Sfile/PwCMi d-marketMAinRussmrus.

Ведь объединение компаний, кроме возможностей экономии и дополнительной прибыли, создает и дополнительные расходы, сложности, которые часто трудно прогнозировать.

Более того, если преимущества стратегии М&А проявляются,лишь на этапе осуществления сделки (начиная с объявления о ней), то риски возникают вместе с самой идеей о проведении слияния. Плохо спланированное слияние или поглощение способно не только навредить компании, но и стать причиной ее банкротства.

Планирование будущей сделки является* достаточно сложной процедурой, в которой необходимо учитывать множество факторов неопределенности. Большая часть данных, на которые нужно опираться при подготовке слияния, не обладает достаточной степенью достоверности (например, по сегодняшнему состоянию приобретаемой компании) и во многом носит прогнозный характер (будущая ситуация на рынке, состояние конкурентов, денежные потоки объединенной компании). Чтобы составить прогноз, требуется тщательный анализ конкурентной позиции, товарных и фондовых рынков, рынков труда, технологий, причем точность такого прогноза всегда будет зависеть от множества допущений.

Все риски, которые возникают в процессе М&А, можно разделить на две группы:

1) неправильный выбор стратегии развития бизнеса.

Неправильный выбор компании-цели, неверная оценка привлекательности предприятия, ошибки в определении цены сделки, риск недооценки объема дополнительных инвестиций). Стратегии внешнего роста не всегда наилучший вариант для* повышения стоимости корпорации. Зачастую диверсификация* собственного бизнеса, открытие новых направлений деятельности за счет внутренних инвестиций экономически более эффективны. В первую очередь необходимо обращать внимание на улучшение собственной системы управления, сокращение издержек, повышение конкурентоспособности продукции. Это особенно важно для компаний, работающих в сферах, где эффект масштаба достигается при относительно небольших объемах производства (строительная, пищевая промышленность, приборостроение и т.п.). Расширение бизнеса за счет поглощения в данном случае -пожалуй, чересчур дорогой способ удовлетворения амбиций руководителей компании.

2) риски владения интеллектуальным капиталом компании, связанные с неполучением потенциальных выгод от слияния в результате потери части интеллектуального капитала после покупки: a. риск ухода ключевых сотрудников компании; b. риск уменьшения продаж и потери контрагентов вследствие потери части интеллектуального капитала; c. риск провала интеграции вследствие конфликтов с существующим менеджментом.

Проблема анализа рисков сделок слияний и поглощений требует всестороннего комплексного исследования теоретических положений и систематизации практического зарубежного и российского опыта проведения сделок слияний и поглощений.

Вопросы анализа рисков с той или иной степенью детализации рассматривались в работах известных российских и зарубежных специалистов: Балабанова И.Т., Грабового П. Г., Грачевой М.В., Ильенковой Н.Д., Ковалева В.В., Райзберга Б.А., Бригхема Ю., Крушвица Л., Портера М., Стоува Дж., Шарпа У., Фишера П., Хармса П.

Анализом/последствий сделок слияний-и поглощений и« присущих им рисков занимались. Владимирова И.Г., Зусманович К.А., Рудык Н.Б., Семенкова Е.В., Бредли М., Брейли Р., Брукс Дж., Ван Хорн Дж., Дамодаран А., Десаи А., Дженсен М., Ким Е., Кралингер Дж., Майерс С, Манне Г., Паулсон Е., Пико Г., Ролл Р., Росс А., Фама Е., Штейнер ГТ.

Однако, несмотря на наличие большого количества работ, посвященных отдельным вопросам анализа сделок слияний и поглощений и присущих им рисков нельзя'считать недостаточно разработанным.

До сих пор проведено мало исследований, посвященных разработке основных принципов и направлений комплексного методологического подхода к анализу рисков в сделках слияний и поглощений для целей оценки стоимости' бизнеса и анализа потенциальных синергетических эффектов в объединенных компаниях.

А ведь известно, что на конечную стоимость компании влияют риски, связанные со сделкой. Все модели по оценки рисков сводятся^ к субъективной оценке рисков для компании специалистами, поэтому мы рассмотрим только две методики, которые используется компаниями при сделках М&А.

Сначала рассмотрим методику компании «Эрнст энд Янг».

Специалисты компании «Эрнст энд Янг», которая входит в большая четвёрку аудиторских компаний, совместно с компанией Oxford Analytica опросили более 100 аналитиков, представляющих 12 секторов экономики (автомобилестроение, банковский сектор и рынок капитала, биотехнологии, рынок потребительских товаров, страхование, СМИ и индустрия развлечений, нефтегазовый сектор, фармацевтика, недвижимость, телекоммуникации и коммунальные услуги) и преподавателей более 200 академических дисциплин. Респондентов попросили идентифицировать и прокомментировать основные отраслевые бизнес-риски, с которыми ведущие компании мира, вероятно, столкнутся в 2009 году. Риски, которые, по мнению респондентов, оказывают наиболее сильное влияние на наибольшее количество секторов, вошли в десятку ключевых рисков 2009 года. Эти исследование секторов экономики послужило основным источником информации для общего сравнительного анализа полученных данных.

Интервью носили свободный характер: аналитиков просили рассказать о том, какие, по их мнению, наиболее важные стратегические проблемы будут стоять перед глобальным бизнесом в последующие годы. Было обнаружено большое количество рисков и проблем, свыше 40 были идентифицированы более чем одним аналитиком.

Для того чтобы расположить основные риски по секторам в порядке приоритетности, группы отраслевых экспертов, включающие в себя журналистов, исследователей, консультантов и специалистов компании «Эрнст энд Янг», оценивали важность каждого риска для того или иного сектора экономики.

Рис. 3.4. Диаграмма рисков, составленная «Эрнст энд Янг»

Источник: составлено «Эрнст энд Янг»

В центре диаграммы находятся те риски, которые, по мнению аналитиков, будут представлять наибольшие проблемы для бизнеса в следующем году. Риски, расположенные ближе к внешней границе диаграммы (которые также представляются существенными и попадают в десятку основных бизнес-рисков), считаются несколько менее приоритетными.

Диаграмма наглядно демонстрирует, что не все стратегические бизнес-риски одинаковы по своей природе. Поэтому диаграмма разделена на три секции:

1) макроэкономические угрозы, являющиеся продуктом общей геополитической и макроэкономической среды;

2) отраслевые угрозы, которые возникают в результате тенденций или из-за факторов неопределенности, меняющих конкретный, сектор экономики;

3) операционные угрозы, которые приобретают столь большой масштаб, что могут воздействовать на стратегическую деятельность ведущих фирм.

Оценка и определение приоритетности рисков

Фаза 1:

• «Эрнст энд Янг» попросили группу аналитиков перечислить и оценить (по шкале от 1 до 10, где 1 имеет наименьшее воздействие), десять наиболее существенных тенденций или факторов неопределенности, которые могут оказать воздействие на компании, и дать комментарий относительно их важности для отрасли.

• Затем аналитиков попросили перечислить пять наиболее значимых для компаний отраслевых бизнес-рисков — в первую очередь принимая во внимание стратегические по своей природе риски, .которые могли бы вызвать изменения в той или иной отрасли или создать для ведущих компаний риск потери позиции на рынке.

Оценка проводилась по шкале от 1 до 5.

Фаза 2:

• Для того чтобы расположить в порядке' приоритетности основные риски для каждого сектора экономики, группы отраслевых экспертов, включающие в себя журналистов, исследователей, консультантов и специалистов компании «Эрнст энд Янг», оценили значимость каждого из рисков для соответствующего сектора. Членов групп попросили оценить значимость риска по шкале от 1 до 5, исходя из вероятности, что реализация риска может: привести к существенному финансовому воздействию или подорвать конкурентное положение ведущих компаний в соответствующем секторе экономики. Оценки, данные каждым членом отраслевой группы, были приведены к общему значению для создания списков основных рисков по отраслям.

• Риски, которые были оценены как имеющие самое большое воздействие среди подавляющего числа секторов экономики, включены в рейтинг «Десять основных рисков для глобального бизнеса в 2008 году».

Вывод, к которому пришли исследователи, можно представить в виде таблицы:

Заключение

Самое важное доказательство значимости интеллектуального капитала - это его возрастающая в последнее время роль в деятельности компаний. Так автор «Века разума» Ч.Хэнди писал: «. интеллектуальный капитал корпорации обычно в 3-4 раза превышает стоимость всех ее материальных активов. Однако Л.Эдвинссон уже в 1996 году считал эти данные устаревшими. Тогда он оценивал колебания данного показателя для большинства компаний в пределах от 5:1 до 16:1. В период с 1996 по 2001 год весомость интеллектуального капитала только возрастала. Иначе говоря, стоимость современных компаний в основном определяется наличием у них интеллектуального капитала». Уже к настоящему времени доля интеллектуального капитала во многих компаниях составляет 90% всей его стоимости.

В связи с возрастающей ролью интеллектуального капитала.в оценке стоимости компании необходимо также более аккуратно подходить к оценке риска его потери. Особенно неприятен для инвестора тот факт, что данный риск практически не может быть снижен с помощью юридических инструментов, более того, не существует даже методов контроля подобного рода рисков и единственным решением может быть только учет величины риска в стоимости покупки компании.

Перед построением модели оценки интеллектуального капитала'было дано его определение и проведено разграничение от смежных категорий, так как в реальной практике смешение и подмена понятий зачастую приводит к непониманию как теоретической сущности рассматриваемых явлений, так и практического аспекта учета и анализа финансово-хозяйственной деятельности предпринимательских структур:

Интеллектуальный капитал — это такая взаимосвязь силы бренда компании, отношений компании с партнерами и клиентами, а также интеллектуального потенциала сотрудников и их отношений с партнерами и клиентами компании, которая обеспечивает генерацию добавочной стоимости, конкурентоспособность и долю рынка.

В предлагаемом определении интеллектуального капитала взаимодействие всех трех компонент: человеческого капитала, структурного капитала и клиентского капитала представляется основополагающим свойством. Структурный капитал выполняет вспомогательную функцию по отношению к человеческому капиталу и клиентскому капиталу, определяя степень их эффективности (при прочих равных).

Данные компоненты взаимосвязаны таким образом, что оказывают определенный синергетический эффект на результативность друг друга. Причем структурный капитал, усиливая эффективность клиентского и человеческого, не существует без последних. В то же время клиентский капитал и человеческий капитал могут существовать независимо^ друг от друга, но производя меньше добавленной стоимости для компании.

После этого были классифицированы и проанализированы основные модели оценки интеллектуального капитала компании на предмет их применимости в различных сделках и проанализированы, какие существуют модели оценки рисков, и определены, учитывают ли они риски потери интеллектуального капитала.

Проведенный анализ существующих моделей позволил сформулировать критерии для авторской модели оценки интеллектуального капитала:

• практичность (измеряет интеллектуальный капитал в денежном выражении);

• универсальность (применимость к различным отраслям, рынкам и типам компаний, для всех рыночных ситуаций — кризисных и в стабильные периоды);

• подробность (учет всех компонентов интеллектуального капитала) •

• комплексность (учет всех факторов, влияющих на стоимость интеллектуального капитала, в частности, фактора риска потери

-интеллектуального капитала);

• простота расчетов (расчет может быть произведен на основе данных, финансовой отчетности компании);

• возможность динамической оценки интеллектуального капитала (в модели должна быть учтена не только текущая стоимость интеллектуального капитала по балансовым и сравнительным методам, но и стоимость будущих выгод от владения интеллектуальным капиталом).

Основной целью авторской модели — это анализ влияния-интеллектуального капитала на поведение компаний, посчитанного по данным финансовой отчетности, а не по результатам анкетирования или по экспертным оценкам отдельных менеджеров компаний. Методика измерения величины интеллектуального капитала на основе- данных бухгалтерского учета имеет существенные преимущества перед другими методиками и дает объективную оценку.

В настоящее время существует два основных исследования, которые посвящены оценке интеллектуальному капиталу, посчитанного по данным финансовой отчетности, которые предлагают использовать общехозяйственные расходы (исследование Лева) или, как альтернатива, административные затраты (исследование Де-Дутта) в качестве показателя интеллектуального капитала. Эти два элемента представляют основную часть затрат предприятия в интеллектуальном капитале; следовательно, интеллектуальный капитал определяется, в основном, через его компоненты (организационные инструкции, информационные технологии,, репутация компании, человеческие ресурсы).

Основываясь на анализе преимуществ и недостатков этих двух исследованиях, была представлена новая авторская модель. Были использованы общехозяйственные затраты как отражение: интеллектуального капитала; а его влияние на поведение предприятия было протестировано с помощью: расширенной производственной- функции; Кобба-Дугласа, которая^ помимо традиционных; факторов? производства включает капитал, созданный; отделом научных исследований и опытно-конструкторских разработок, и структурный капитал. В попытке улучшить модель также:использовна более гибкая логарифмическая функция, которая не налагает ограничения на эластичность продукции и эластичность замещения; результаты; показали, что эта последняя спецификация.на самом; деле лучше, так как позволяет отследить влияния,, пренебрегаемые производственной функцией Кобба-Дугласа. К тому же, степень влияния интеллектуального капитала была проверена не только на выручку компании, но также и на прибыльность, так как последняя оценка менее подвержена влиянию структурных факторов, чем< выпуск продукции: •

Набор данных был разбит на две подкатегории - предприятия, имеющие затраты на НИОКР в своей; финансовой отчетности, и на, предприятия, не имеющие затраты на НИОКР в своей финансовой отчетности. Модель оценивалась по обоим подвыборкам раздельно, по методу МНК, были проведены тесты на гетероскедастичности и мультиколлинеарность. Две спецификации — производственные функции Кобба-Дугласа и логарифмическая; функция - сравнивались, и< результаты показали, что последняя в упрощённой форме является наиболее подходящей.

Результаты кажутся устойчивыми; в различных спецификациях, и из их анализа вытекает ряд важных теоретических выводов. ;

Во-первых, интеллектуальный капитал оказывает сильное влияние на производство продукции: средняя его эластичность составляет 0,30 для выборки по НИОКР (варьируется между 0,23 и 0,39) и 0,47 для выборки не по НИОКР (варьируется между 0,31 и 0,66). Это намного выше, чем относительно эластичности производства физического капитала и подтверждает точку зрения, по которой нематериальные факторы (как ключевые факторы поведения предприятия), и в частности интеллектуальный капитал, уникальны, зависят от предприятия, взаимосвязаны и сложны для имитации. Оценки указывают, что физический капитал больше не является ключевым фактором успеха; процессы по разработке, глобализации, направленности на продажу товара делают это легкодостижимым и, к тому же, не тем фактором, на котором строится стратегия конкурентной борьбы. Однако, и это приводит к другому интересному открытию, физический капитал всё ещё важен, как видно по положительным и весьма значительным показателям эластичности выпуска готовой продукции. Эти выделяет взаимосвязанную природу интеллектуального капитала и ресурсов предприятия в целом; интеллектуальный капитал также нуждается в традиционных факторах производства, таких как труд и физический капитал, чтобы оказать влияние на выпуск продукции или услуг компаний. Как показывают результаты, интеллектуальный капитал оказывает значительное влияние на производство, но только в совокупности с традиционными ресурсами: физический капитал (средняя эластичность 0,13 - предприятия с НИОКР; 0,05 - предприятия без НИОКР) и труд (средняя эластичность 0,55 -предприятия с НИОКР; 0,42 — предприятия без НИОКР).

Третье интересное открытие заключается в том, что значимость интеллектуального капитала кажется больше у предприятий без НИОКР, даже, несмотря на то, что запасы по НИОКР не оказывают сильного влияния на поведение предприятия. Возможно, это вызвано тем фактом, что предприятия без запасов по НИОКР работают в секторах, где наличие таких'-запасов не особое необходимо, и, тем- не менее интеллектуальный капитал может компенсировать отсутствие затрат на запасы по НИОКР; другим, объяснением может быть наличие структурных различий между предприятиями инвестирующими и не инвестирующими в НИОКР.

Последнее интересное открытие подразумевает влияние интеллектуального капитала на прибыльность, которое также велико: средняя его эластичность составляет 0,49 для предприятий с НИОКР и 0,32 для предприятий без НИОКР. Также в и отношении прибыльности, результаты показывают структурные различия между предприятиями с и без НИОКР. В предприятиях без НИОКР три основных статьи затрат -физический капитал, структурный капитал и труд - вносят одинаковый вклад в прибыльность, что может служить подтверждением сильной взаимосвязи ресурсов предприятия. В предприятиях без НИОКР ресурсы всё ещё взаимосвязаны и требуют друг друга, чтобы создавать прибыльность; тем не менее, структурный капитал кажется наиболее значимым ресурсом для поведения предприятия, поскольку имеет наивысшую эластичность. Вдобавок, влияние интеллектуального капитала на прибыльность значительно выше для предприятий с НИОКР, чем для предприятий без НИОКР; обратное относительно поведения предприятия, измеряемого в выпуске продукции.

Учитывая надёжность и крайнюю стабильность полученных оценок, включение оценки интеллектуального капитала представляется оправданным не только на теоретическом, но и на эмпирическом уровне.

Таким образом, была проведена оценка интеллектуального капитала с помощью расширенной функции Кобба-Дугласа, но, как было заявлено ранее, его объективная модель оценки также учитывать риск его потери. С !

169 «

I/ * помощью эконометрической модели была получена формула для оценки риска потери интеллектуального капитала компании:

R% = (0.03 + 0.30 • INT + 0.052 * IND + 0.05 • CONFL + 0,046 * FORM + 0,12 * DE( где INT - степень влияния нематериальных активов на деятельность компании, IND -общий показатель отраслевого риска, CONFL - степень серьезности возможного конфликта, FORM — степень формализации интеллектуального капитала, DECR — возможность институционального снижения рисков.

Следовательно, на уровень риска влияют:

• Степень формализации интеллектуального капитала;

• Общий показатель отраслевого риска;

• Степень серьезности возможного конфликта после покупки компании;

• Возможность институционального снижения рисков;

• Степень влияния нематериальных активов на деятельность компании.

Мы получили, что посчитанная по данной формуле стоимость интеллектуального капитала реально существующих компаний, работающих в сфере услуг, совпадает с оценкой инвесторов, которые хотели приобрести данные компании.

Это оригинальное исследование, имеющее отношение к методологии, используемой для оценки интеллектуального капитала, к модели, используемой для анализа эффекта на поведение предприятия и инноваций и состав набора данных. Даже, несмотря на то, что модель показывает некоторые ограничения, стойкость результатов в различных спецификациях может быть взята как подтверждение относительной правильности результатов, что позволило получить интересные выводы, и подтвердило основную проверяемую гипотезу: важность интеллектуального капитала для поведения предприятий.