Интеллектуальный капитал в странах БРИКС
реклама
Влияние интеллектуального капитала на стоимость компании: эмпирическое исследование возможностей и ограничений роста в странах БРИКС. Байбурина Эльвина Рифхатовна, Национальный исследовательский университет – Высшая школа экономики, Москва Yashchak Daria, University of Birmingham, Birmingham, England В отличие от предыдущей эры – эры, в которой компании были нацелены на привлечение финансового капитала и его управление, в новую эру основным сырьем и продуктом признаются знания и информация. Стьюарт, Эдвинссон и Малон одними из первых заговорили об интеллектуальном капитале, как об экономическом термине Стьюарт описывал интеллектуальный капитал как сумму всех знаний, которыми обладают сотрудники и которая приносит конкурентные преимущества компании (Jamal A. Nazari, Irene M. Herremans, 2007). Также по Стюарту интеллектуальный капитал – это интеллектуальный материал: знания, информация, интеллектуальная собственности, опыт, с помощью которого можно создать стоимость; это коллективная сила мысли. Интеллектуальный капитал сложно опознать и еще сложнее применить; но если удастся его найти и использовать, то компания будет в выигрыше. Эдвинссон и Малон определяли интеллектуальный капитал как знания, которые можно преобразовать в стоимость. Клейн и Прусак говорят об интеллектуальном капитале как об интеллектуальном материале, который можно формализовать, закрепить и использовать для производства активов с большей стоимостью (to produce a higher-valued asset). Хосе Мари Диаз, и др. в своей работе об интеллектуальном капитале в испанских фирмах приводят определение интеллектуального капитала, предложенное европейской комиссией в отчете RICARDIS (Jose Marı´a Dı´ez, Magda Lizet Ochoa, M. Begon˜a Prieto and Alicia Santidria´n, 2010). В соответствие с отчетом, интеллектуальный капитал определяется как комбинация человеческого, организационного и отношенческого ресурсов и активностей компании. Интеллектуальный капитал включает в себя знания, навыки, опыт и способности работников; НИОКР, организационные процессы, процедуры, системы, базы данных и права компании на интеллектуальную собственность; а также другие ресурсы связанные с внешними отношениями компании, такими как отношения с клиентами, поставщиками, партнерами по НИОКР и др. Димитрос Мадитинос и др. в своей работе о влиянии интеллектуального капитала на рыночную стоимость и финансовую эффективность компании рассмотрели несколько определений и, просуммировав их, вывели, что интеллектуальным капиталом можно считать скрытую стоимость, которая не отражается в финансовой отчетности и которая ведет к получению компанией конкурентных преимуществ (Dimitrios Maditinos, Dimitrios Chatzoudes, Charalampos Tsairidis, Georgios Theriou, 2011). Большинство авторов рассматривают интеллектуальный капитал как набор компонент. В разных работах структура интеллектуального капитала различается, однако, в большинстве случаев разница заключается только в названиях компонент. Тем не менее, иногда авторы опускают какиелибо компоненты, либо используют иную группировку компонент. Рассмотрим иерархию компонент интеллектуального капитала, описанную Эдвинссоном и Малоном. В соответствие с их работами интеллектуальный капитал может быть разделен на три основные формы: 1. Человеческий капитал – стоимость, которую создают сотрудники компании, применяя свои навыки, опыт и ноу-хау. Важно подчеркнуть, что компетенции (навыки, опыт) не могут принадлежать организации, ими обладает только непосредственно сам человек. Эта особенность имеет место в силу того, что сотрудники компании являются членами организации на добровольной основе и не принадлежат ей (Sveiby, Measuring Intangibles and Intellectual Capital An Emerging First, 1998). Именно эта особенность человеческого капитала была положена в основу его обособления от остальных видов капитала, когда в начале 1960х Гари Беккер одним из первых подчеркнул важность человеческой экспертизы (опыта, компетенций) (Jamal A. Nazari, Irene M. Herremans, 2007). 2. Структурный капитал – это то, что остается в организации, когда сотрудники расходятся по домам. Таким образом, компания является единственным владельцем структурного капитала. Структурный капитал включает в себя поддерживающую инфраструктуру, организационные процессы, базы данных, которые позволяют сотрудникам (человеческому капиталу) выполнять свои функции. Так как это достаточно неоднородная компонента, Эдвинссон и Малон разделили его на подкомпоненты: a. Организационный капитал включает в себя философию и различные системы предназначенные для того чтобы компания могла с выгодой использовать свои мощности. i. Процессы – включает в себя технологии, процедуры и программы которые позволяют выполнять и совершенствовать доставку товаров и услуг. ii. Инновации – включает в себя интеллектуальную собственность и нематериальны активы. Интеллектуальная собственность в этом случае это защищенные коммерческие права, такие как права на торговую марке, а нематериальные активы – это все остальные теории, идеи и особенности компании, которые позволяют ей выполнять свою деятельность b. Клиентский капитал, который состоит из более распознаваемых элементов, таких как торговая марка, лицензии, франшиза. Так же клиентский капитал включат в себя и менее определенные 2 элементы, например, отношения с клиентами, в том числе их частота и глубина взаимодействия с клиентами (C. van der Westhuizen, J.A. Kok, 2006). Как упоминалось выше, разные авторы используют разные термины для определения компонент интеллектуального капитала. Ниже приведена таблица с наиболее распространенными вариантами наименования компонент. Таблица 1. Сравнение компонент интеллектулаьного капитала в работах разных авторов Эдвинссон и Свейби (Sveiby) Каплан и Тарак Сар и Лин, Кэрол ЕМалон Нортон Аншу Хедкар Юн, (Edvinsson and (Kaplan & (Tarak Shah & Эдвинссона и Malone) Norton) Anshu др. «National Khedkar) IC» Человеческий Перспектива Человеческий Компетенции капитал обучения и Люди капитал персонала роста Процессный и Перспектива Организационный Внутренняя инновационный внутренних Организация капитал структура капитал процессов Клиентский капитал Внешняя структура Клиентская перспектива Клиенты Рыночный капитал Некоторые авторы ограничивают набор компонент. Например, Джейсон Дж. Кумминс в своей работе о новом подходе к оценке нематериальных активов (Cummins, 2004) разделяет только два вида нематериальных активов: интеллектуальная собственность и организационный капитал. В первое он включает патенты, торговые марки, бренды, секретные формулы, и т.д. Под организационным капиталом он подразумевает бизнес модели, дизайн, процессы, которые вместе с использованием информационных технологий создают стоимость компании. Таким образом, Джейсон Дж. Кумминс опускает отношения с клиентами и человеческий капитал при рассмотрении нематериальных активов. Также, многие авторы подчеркивают тот факт, что интеллектуальный капитал носит характер системы, где компоненты связаны между собой и с внешними компонентами. Джейсон Дж. Кумминс упоминает о том, что в большинстве случаев нематериальные активы тесно связаны с такими традиционными факторами, как, например, количество компьютеров, что делает отдельное рассмотрение нематериальных активов более сложным. Этот же автор считает, что нематериальный капитал является результатом взаимодействия традиционных факторов, и поэтому рассмотрение нематериальных активов как ресурса является неверным представлением ситуации. Что касается взаимосвязи компонент внутри интеллектуального капитала, многие авторы указывают на связь человеческого и структурного капитала (Jamal A. Nazari, Irene M. Herremans, 2007). В этом случае человеческий капитал рассматривается как «старт», как место создания структурного капитала. Например, с помощью личных компетенций, то есть человеческого капитала, сотрудники 3 разрабатывают инновационные технологии, но патенты на технологии входят в структурный капитал. Мария до Розарио Кабрита и Хорхе Ландеро Ваз в своем исследовании интеллектуального капитала в португальских банках доказали, что компоненты интеллектуального капитала взаимодействуют между собой и тем самым увеличивают эффективность компании (Maria do Rosário Cabrita, Jorge Landeiro Vaz, 2005). Интеллектуальный капитал в странах БРИКС Аббревиатура БРИКС (изначально БРИК) была представлена Джимом О’Нилом в 2001 году в работе «Building Better Global Economic BRICs». Аббревиатура БРИК стала широко употребляться в связи с перемещением основной экономической власти от стран Большой семерки в сторону развивающихся стран. Последний символ «С» был добавлен 13 апреля 2011, после добавления Южноафриканской республики в блок. В качестве основания при выделении этих стран в отдельный блок служило предположение Goldman Sachs о том, что к 2050 году эти страны будут представлять четыре самые значимые экономики в мире. Этот же тезис Джима О’Нила основывался на том, что эти страны занимают 25% суши, представляют 40% населения Земли, и их совместный ВВП составляет 18.486 млрд. долларов и то, что эти четыре страны являются одними из самых быстроразвивающихся и растущих экономик в мире (BRIC - Wikipedia). Интеллектуальный капитал стран БРИКС в целом и его компонент в частности В книге Лин и др. «National Intellectual Capital. A Comparison of 40» (Carol Yeh-Yun Lin, Leif Edvinsson, 2011) авторы оценили интеллектуальный капитал стран на макро-уровне. Помимо расчета и сравнения показателей между странами, авторы предоставили некоторые факты, которые могут обуславливать полученные оценки. Авторы предоставляют значения не только итогового показателя интеллектуального капитала, но и значения показателя по компонентам интеллектуального капитала. Данные, использованные авторами для расчета итоговых показателей, приведены в ПРИЛОЖЕНИИ 1. Все страны блока БРИКС в соответствие с исследованием национального интеллектуального капитала находятся с 31 по 40 места, то есть в последней четверти рейтинга. 4 Рисунок 1. Сравнение интеллектуального капитала стран БРИКС Человеческий капитал в странах БРИКС В соответствие с новой конституцией Бразилии под развитие образования резервируется 25% региональных и 18% федеральных налогов. Однако эффективность использования средств должна быть пересмотрена ввиду низкого показателя человеческого капитала. В Китае наращивание человеческого капитала осложняется большим населением. В Индии 60% рабочего населения занято в сельскохозяйственном секторе и в смежных секторах. В последнее время Индия выигрывает от своего большого пула образованного англоязычного населения, поставляя персонал на аутсорсинг в транснациональные компании. Помимо этого, Индия стала одним из важных высокотехнологичных узлов в мире. Индия имеет большое население, однако, необходимо улучшить возможность получать выгоду от высокообразованного молодого населения. В России выпускников ВУЗов больше, чем в любой стране Европы. Российская система бесплатного широко распространенного и глубокого образования была унаследована от Советского союза и осталась практически без изменений. Уровень грамотности в России 100%, 97% российских детей получают общее 9-ти или 11-ти летнее образование. В ЮАР ограничивающее регулирование рабочей силы привело к высокой безработице. Только в США уехало около 25% выпускников. Граждане ЮАР составляют 9,7% всех международных студентов-медиков практикующих в Канаде. ЮАР занимает 36 место из 40 по уровню человеческого капитала, несмотря на высокие затраты на образование. 5 Рисунок 2. Сравнение компоненты Человеческий капитал стран БРИКС Рыночный капитал в станах БРИКС Бразилия нацелена на улучшение связей с другими латиноамериканскими странами, и на проведение многосторонних переговоров в рамках ООН и Организации американских государств. К концу 2004 года Китай стал третьей страной по объемам торговли после США и Германией. Из пяти самых нагруженных портов три китайских. С 1991 года Индия постепенно открывала свои рынки с помощью экономических реформ и сокращала государственный контроль над иностранной торговлей и инвестициями. Индия стала важным поставщиком программного обеспечения, а также финансовых, исследовательских и технологичных сервисов. Топливные ресурсы и энергетика составляют до 42% экспорта России. Российская экономика относительно быстро сменила тип с плановой на рыночную, при этом Россия стала лидирующим экспортером природного газа и второй страной по поставкам нефти. ЮАР является популярным туристическим местом, и большая часть дохода поступает именно за счет туризма. Экспорт достигал 29% ВВП в 2001 (существенный рост, в сравнении с 11,5% в 1991). Главными торговыми партнерами ЮАР являются такие страны как Великобритания, США, Германия, Италия, Бельгия, Китай и Япония. 6 Рисунок 3. Сравнение компоненты Рыночный капитал стран БРИКС Процессный капитал в странах БРИКС Бразильские информационные технологии сравнимы по качеству и оценке с информационными технологиями Индии и Китая. Бразилия является крупным поставщиком нефти и газа в регионе и крупнейшим в мире производителем этанола, а также считается одной из биоэнергетических супердержав. В Бразилии находится одна из самых больших в мире гидроэлектростанций. Бразилия имеет достаточно энергетических ресурсов для обслуживания инфраструктуры, однако, эти ресурсы не смогли создать процессный капитал для Бразилии. Информационные технологии, недвижимость и автомобильная индустрия являются движущей силой для экономического роста Китая. Обновление промышленной структуры в Китае будет ускоряться. Сектор услуг в Индии рос с темпом 11% в 2007 году и сейчас составляет 53% ВВП. Промышленность выросла на 10,6% за тот же период и сейчас составляет 29% ВВП. Сельское хозяйство представляет 17% всей экономики Индии. Складское хозяйство и коммуникации выросли на 16,6% в 2007 г. Краткосрочная политика России делает упор на социальную помощь, развитие инфраструктуры и развитие малого и среднего бизнеса. ЮАР несет потери от относительно жестких по сравнению с развитыми странами регуляционных мер. Государственная собственность и государственное вмешательство создает высокие барьеры на вход в большинстве отраслей. В 2005 году сельское хозяйство внесло только 3,4% ВВП, в то время как сфера услуг составила 65% ВВП. 7 Рисунок 4. Сравнение компоненты Процессный капитал стран БРИКС Инновационный капитал в странах БРИКС В Бразилии инвестиции в НИОКР росли не только за счет вложений в общественные университеты и исследовательские институты, но и за счет инвестиций в частные университеты и компании начиная с 1990 гг. У Бразилии самая масштабная космическая программа во всей Латинской Америке, со значительным потенциалом к производству ракет-носителей, космодромов, спутников. Бразилия обогащает уран, чтобы удовлетворить собственные потребности в энергетических ресурсах. В планах строительство первой атомной подводной лодки. В Бразилии открыт научно-исследовательский центр для физиков, химиков и других исследователей. С 1997 по 2002 государственные расходы на НИОКР в Китае удвоились и составили примерно 9,9 миллиардов долларов. Кроме того мультинациональные корпорации основали исследовательские центры, а китайские промышленные гиганты решили вложиться в НИОКР, осознавая необходимость в развитии для приобретения конкурентных преимуществ на мировом рынке. Китай стал третьей страной по объему инвестиций в НИОКР после США и Японии (если учитывать паритет покупательной способности в соответствие с US National Science Foundation ) В Индии всячески поощряются партнерские отношения и совместные предприятия с американскими фармацевтическими компаниями. Eli Lilly планирует создание 20-ти миллионного глобального исследовательского центра; Pfizer проводит биометрические исследования в Индии; Novartis планирует основать глобальный клинический исследовательский центр в Мумбаи. Индийские ИТ и компьютерные компании в Бангалоре называют второй кремниевой долиной в мире. Российские исследователи и ученые одними из первых разработали электронный компьютер. Сейчас Россия продолжает выпускать новые изобретения в появившихся и развивающихся 8 высокотехнологичных областях таких, как навигация, космические исследования, авиация, лазерная оптика, биотехнологии, производство кристаллов и современных материалов и информационные технологии. Более двух миллионов людей работают в более чем 4500 исследовательских центрах, из них один миллион исследователи и ученые. Это намного больше, чем в любой другой стране мира. ЮАР известна некоторыми медицинскими достижениями, такими как первая пересадка сердца от человека к человеку; разработка вакцины от желтой лихорадки; первая компьютерная томография, сделанная с помощью рентгеновского излучения; развитие новых методов микроскопии. Эти достижения были удостоены Нобелевских премий. Рисунок 5. Сравнение компоненты Инновационный капитал в странах БРИКС Финансовый капитал в странах БРИКС Финансовый капитал отражает показатель ВВП на душу населения. 9 Рисунок 6. Сравнение финансового капитала в странах БРИКС Таким образом, общее положение вещей в странах БРИКС следующее: Бразилия оказалась неспособной перевести свои экономические достижения в социальное развитие. Бедность, насилие, вопросы безопасности, неэффективные государственные услуги, низкий уровень заработной платы - эти вопросы наиболее остро стоят перед правительством Бразилии. Уровень бедности в стране частично связан с уровнем экономического неравенства в стране. После вступления в ВТО, Китайская экономика опирается не столько на внутренний рынок, сколько на мировой. Это означает размытие границ между внутренним и внешним рынком касательно вопросов конкуренции, регулирующей политики, которая должна теперь учитывать ситуацию и внутри и вне страны, а также возможности и давление с обеих сторон. Китай сменил ориентацию с увеличения темпов роста ВВП на улучшение благосостояния и оптимизации экономической эффективности и основываясь на этом Китай следует по пути сбалансированного и эффективного развития. В последние 20 лет экономика Индии плавно росла. Однако, для различных социальных групп рост был не пропорциональным. Несмотря на значительный прогресс, четверть населения находится за чертой бедности. Вдобавок к этому, в Индии большое количество детей недоедают (47% в 2007 г.), этот показатель выше, чем в любой стране мира. Имея финансовые ограничения, Россия должна ускорить структурные реформ нацеленные на повышение эффективность, улучшение диверсификации и конкурентоспособности. Минэнерго заметило, что почти 5% нефти, производимой Россией, теряется через утечки в трубопроводах. 10 Ответственные организации испытывают нехватку средств на ремонт и обновление трубопроводов. ЮАР провела свои первые мульти-расовые выборы в 1994 году, оставляя выбранному Африканскому Национальному Конгрессу сложную задачу восстановления порядка в экономике, пострадавшей от международных санкций, параллельно включая пострадавшие слои населения в экономические процессы. Таким образом, интеллектуальный капитал – это совокупность накопленных знаний, доступной информации, применяемых процессов, имеющихся брендов, клиентской базы и других нематериальных активов компании, которые приносят компании конкурентные преимущества. Интеллектуальный капитал можно разделить на компоненты: человеческий, организационный и клиентский капитал. Организационный и клиентский капитал часто объединяют в структурный капитал. Такое объединение имеет смысл при рассмотрении прав компании на владение интеллектуальным капиталом, так как владельцем структурного капитала является сама компания, в то время как владельцем человеческого капитала - сотрудники компании. При этом компоненты интеллектуального капитала связаны между собой, так например, человеческий капитал является ресурсом при создании структурного капитала. При рассмотрении интеллектуального капитала стран БРИКС было выявлено, что, несмотря на свою перспективность, страны блока БРИКС входят лишь в последние 25% стран по рейтингу национального интеллектуального капитала. Во многих случаях это связано с неэффективным применением средств, выделенных на развитие какой-либо из компоненты, а также из-за большой доли участия государства в экономике страны. Измерение интеллектуального капитала В отличие от физического капитала с интеллектуальным капиталом проблема измерения стоит острее. Большинство аналитиков использовали бы официальный отчет об интеллектуальном капитале компании, если бы такой был. (Suresh Cuganesan, Richard Petty, Nigel Finch). Отчет об интеллектуальном капитале иногда присутствует среди других отчетов компании, однако это скорее исключение, чем правило. Дело в том, что постепенное внедрение международных стандартов финансовой отчетности в развитых и развивающихся странах заставляет компании рассчитывать свои активы по рыночной стоимости, а также полностью описывать и упоминать все нематериальные активы. Но, не смотря на это, многие компании неспособны вести учет по МСФО, что и приостанавливает широкое распространение практики учета нематериальных активов. (Dimitrios Maditinos, Dimitrios Chatzoudes, Charalampos Tsairidis, Georgios Theriou, 2011) и в свою очередь создает больше проблем для исследователей при необходимости оценки интеллектуального капитала. 11 Предыдущие исследования интеллектуального капитала Краткие описания и результаты предыдущих исследований на тему интеллектуального капитала приведены в Таблица 2. Основная часть таблицы взята из работы Хозе Мариа Диаз об интеллектуальном капитале в испанских фирмах (Jose Marı´a Dı´ez, Magda Lizet Ochoa, M. Begon˜a Prieto and Alicia Santidria´n, 2010), дополнена и отредактирована в соответствие с текущим исследованием. Авторы Bayburina E., Golovko T. (2009) Dimitrios Maditinos et al. (2011) Jose Marı´a Dı´ez et al. (2010) Lastres and Moreno (2001) Blanco et al (2002) Pena (2002) Таблица 2. Описание и результаты исследований интеллектуального капитала Выборка Результаты Выборка из 115 Анализ панельных данных выявил ключевое крупных компаний влияние человеческого капитала на стран БРИКС долгосрочный рост компаний в странах БРИКС 96 греческих Результаты эмпирического исследования не компаний подтвердили большую часть предложенных торгующихся на гипотез, кроме гипотезы о взаимосвязи афинской бирже эффективности человеческого капитала (мет. VAIC) и рентабельности собственного капитала, как одного из показателей финансовой эффективности. Исследование Выявлена взаимосвязь между стоимостью интеллектуального компании и показателями интеллектуального капитала в Испании. капитала (по мет. VAIC). Однако не Проводился опрос и обнаружено доказательств, что есть исследование 211 взаимосвязь между внедрением индикаторов испанских компаний. интеллектуального капитала и стоимостью или эффективностью компании. 154 фирмы с Коэффициент Q Тобина может считаться Мадридской биржи за отличным долгосрочным индикатором 1998-2000 гг. создания стоимости фирмами. Наибольшее значение Q соответствует наибольшему значение интеллектуального капитала. ЗнаниеАккумулированный опыт, который ориентированные представляет собой человеческий капитал компании, которые может случить примером нематериального работают в актива добавляющего компании стоимость. технопарках и инновационных центрах в Basque Country, Испания Информация собрана Исследование показывает что человеческий с помощью капитал, организационный капитал и вопросника, отношенческий капитал позитивно связаны со разосланного способностью новой фирмы выживать и расти. предпринимателям собирающимся начать бизнес в период 19971998 гг. Всего 114 наблюдений 12 Авторы Azofra et al. (2003) Выборка Case-study компаний автомобильной отрасли Результаты Найдено доказательство заметной схожести в динамике между структурным капиталом и индексом относящимся к продажам на горизонте в 5 лет. Firer and Williams (2003) 75 публично торгующихся компаний ЮАР Ho and Williams (2003) 286 публично торгующихся компаний из ЮАР (84), Швеции (94), Великобритании (108) Riahi-Belkaoui (2003) 81 мультинациональных фирм США Бизнес окружение и рынок в ЮАР до сих пор больше полагается на физический капитал нежели на интеллектуальный. В ходе исследования не найдено доказательств взаимосвязи между показателем VAIC и эффективность и стоимостью компании. Результаты эмпирического исследования не показали безусловной связи между набором из 4 характеристик интеллектуального капитала и эффективностью компании ни для одной из трех стран. Но результаты свидетельствуют о влиянии отдельных характеристик на отдельные показатели корпоративной эффективности для отдельных случаев. Существует значимая и положительная связь между интеллектуальным капиталом и эффективностью бизнеса. Mavridis (2004) 141 Японский банк Pulic (2004) Ежегодный отчет о более чем 1000 европейских компаний. Youndt et al. (2004) Данные собраны от директоров 208 организаций Chen Goh (2005) Коммерческие банки Малайзии Chen et al (2005) 4254 фирмы представленные на биржи Тайваня Наиболее эффективные банки имеют наилучшие результаты по использованию человеческого капитала и не столь хорошие результаты по использованию физического капитала. В то время как выручка, прибыль и ВВП могут свидетельствовать о хорошей производительности, показатель эффективности интеллектуального капитала может говорить о противоположном - о том что стоимость разрушается. Фирмы обладающие большим интеллектуальным капиталом показывают более высокую доходность и более высокое значение коэффициента Q Тобина чем компании обладающие меньшим интеллектуальным капиталом. Инвестиции в человеческий капитал имеют большую доходность чем инвестиции в физический или структурный капитал. Авторы подчеркивают важность интеллектуального капитала в повышении прибыльности и в росте продаж компании 13 Авторы Huang and Liu (2005) Выборка Топ-1000 компаний Тайваня Результаты Инвестиции в ИТ не оказывают значительного эффекта на эффективность компании, однако инвестиции в НИОКР показывают нелинейную U-образную форму зависимости с эффективностью компании. Song et al. (2005) Данные собранные с помощью опроса президентов и вицепрезидентов маркетинговых департаментов и департаментов ответственных за НИОКР 81 производственные компании Тайваня, входящие в 500 крупнейших компаний Тайвани по обороту Все торгующиеся компании из ИТ сектора в Тайваня в период 1997-2001 гг. Маркетинговые возможности компании, технологические возможности компании и их взаимодействие оказывает различное влияние на производительность компании в различных условиях. Case-study 6 компаний из Канады занимающихся беспроводными технологиями Ежегодный отчет по 80 технологичным компаниям Тайваня (2003 г.) Ежегодный отчет по 80 технологичным компаниям Тайваня (2003 г.) Финансовые отчеты более чем 20000 финских компаний за период 2001-2003 гг. Есть корреляция между различными частями интеллектуального капитала и ростом эффективности компании. Выборка из 150 компаний представленных на Существует положительная взаимосвязь между интеллектуальным капиталом и нынешней и будущей эффективностью Tseng and Goo (2005) Wang and Chang (2005) Ng (2006) Shiu (2006a) Shiu (2006b) Kujansivu and Lonnqvist (2007) Pew et al. (2007) Обнаружена положительная взаимосвязь между интеллектуальным капиталом и стоимостью компании, за исключение организационного капитала. Организационный капитал не оказывает прямого влияния на стоимость компании. Процессный капитал выделяется из остальных компонент интеллектуального капитала, так как оказывает прямое влияние на эффективность компании. Влияние становилось более значимым при добавлении инновационного капитала. VAIC позитивно влияет на прибыльность компании, рыночную стоимость и негативно влияет на производительность. Влияние интеллектуального капитала на различные зависимые переменные (ROA, ATO, MB) различается для различных фирм и условий Результаты показывают серьезные расхождения при использовании двух мер эффективности интеллектуального капитала (VAIC и ICE) от индустрии к индустрии 14 Авторы Выборка сингапурской бирже Результаты компании Топ-25 фирм (по Человеческий капитал немного больше чем обороту) в физический и структурный влияет на фармацевтической прибыльности и продуктивность отрасли в Индии за фармацевтических компаний в Индии 1996-2006 гг. Ввиду высоких издержек по отображению интеллектуального капитала в отчетности, Kamath (2008) компании в основном избегают учета интеллектуального капитала. Это создает аналитикам, инвесторам и исследователям дополнительные сложности при оценке интеллектуального капитала компаний. Сложность процесса оценки также выливается в наличие большого количества разработанных методов оценки. При этом среди них нет одного правильного. В большинстве случаев необходимо искать компромисс между применимостью расчетов на больших массивах данных и учетом всех особенностей компаний (гибкостью метода). Помимо деления методов по области применения, их также можно разделить по единицам измерения (финансовый показатель или натуральный). При выборе метода для оценки интеллектуального капитала для большого набора компаний стран БРИКС следует учесть, что в развивающихся странах остро стоит проблема доступности и качества информации, поэтому в данной ситуации такие методы, как VAIC (Value added intellectual capital) имеют преимущество. Вопросом для исследований чаще всего становится влияние интеллектуального капитала и его компонент на стоимость компании или ее эффективность. Другой популярной областью исследования является взаимосвязь компонент интеллектуального капитала. В большинстве случаев результаты исследований говорят о прямой зависимости интеллектуального капитала и стоимости (или эффективности) компании. Однако также существует большое количество исследований, которые показывают отрицательное влияние, либо отсутствие влияния интеллектуального капитала на стоимость компании. Среди таких исследований преобладают исследования компаний на развивающихся рынках. Такая неоднозначность результатов говорит о необходимости продолжения исследований по данной тематике. Эмпирическое исследование влияния интеллектуального капитала на стоимость компании в странах БРИКС. Объект и цель исследования Объектом данного исследования является интеллектуальный капитал компании. Предмет исследования – влияние интеллектуального капитала на стоимость компании. 15 Цель исследования - предварительное тестирование модели по выявлению влияния интеллектуального капитала на стоимость компаний в странах БРИКС на примере крупных компаний. Указанная цель декомпозируется на следующие задачи: сформулировать гипотезы; получить панельные данные за несколько лет (6 лет) по крупнейшим компаниям из стран проверить гипотезы на статистических данных; проанализировать и проинтерпретировать результаты; с учетом полученных результатов внести необходимые корректировки в методологию БРИКС; исследования и предложить возможные варианты исследования. Исследование проводится с использованием методологии VAIC, разработанной доктором Анте Пуличем. Данная методология имеет ряд преимуществ в контексте настоящего исследования. Работа предполагает анализ интеллектуального капитала стран БРИКС, которые представляют собой развивающиеся страны. Особенностью развивающихся рынков является нехватка и ненадежность данных. В свою очередь, для расчета коэффициента добавленной стоимости интеллектуального капитала (VAIC) используется информация из открытой проверенной аудиторами отчетности. Таким образом, используя методологию VAIC можно обойти потенциальные проблемы при измерении интеллектуального капитала компаний в развивающихся странах. Кроме этого, выбранная методология в целом хорошо подходит для эконометрического анализа, так как предполагает унифицированный расчет интеллектуального капитала, применимый к большому количеству компаний. Данное исследование представляет собой пробное использование методологии для эконометрического анализа влияния интеллектуального капитала на стоимость компаний в странах БРИКС. В будущем, подразумевается проведение исследования с необходимыми поправками и на большем объеме данных. Такое исследование претендует на одно из первых рассмотрений роли интеллектуального капитала в формировании стоимости компаний для стран нового состава блока БРИКС. Методология исследования Гипотезы Исследование основано на гипотезах, выдвигаемых в работе Димитроса Мадитиноса о влиянии интеллектуального капитала на стоимость и эффективность компании (Dimitrios Maditinos, Dimitrios Chatzoudes, Charalampos Tsairidis, Georgios Theriou, 2011). Гипотеза 1 (H1). Компании с бОльшим интеллектуальным капиталом имеют бОльший потенциал развития. 16 В качестве прокси-переменной для потенциала развития в исследовании используется отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости компании. Эту гипотезу также можно разбить на следующие подпункты: H1a: Компании с большим показателем эффективности человеческого капитала имеют больше соотношение MV/BV H1b: Компании с большим показателем эффективности структурного капитала имеют больше соотношение MV/BV H1c: Компании с большим показателем эффективности задействованного капитала имеют больше соотношение MV/BV Гипотеза 2 (H2). Компании с бОльшим интеллектуальным капиталом показывают бОлее высокую финансовую эффективность. В качестве прокси-переменной для финансовой эффективности в исследовании используются показатели ROA и ROE. Данная гипотеза декомпозируется на следующие: H2a: Компании с большим значением коэффициента эффективности человеческого капитала показывают более высокие значения финансовой эффективности. H2b: Компании с большим значением коэффициента эффективности структурного капитала показывают более высокие значения финансовой эффективности. H2c: Компании с большим значением коэффициента эффективности задействованного капитала показывают более высокие значения финансовой эффективности. Данные Данные для исследования взяты из базы данных финансовой информации Datastream. Первоначально предполагалось использовать панельные данные по 90 крупным компаниям стран БРИКС за 9 лет. Однако, очень большая часть данных была отфильтрована, за счет нехватки информации по определенным статьям и за определенные годы. Также были выброшены наблюдения по трем компаниям, которые показывали нереалистично большие показатели VAIC (более 180 пунктов). Таким образом, финальная выборка представляет собой панель по 36 компаниям за 6 лет, то есть 216 наблюдений. Для каждой компании в панели представлены следующие переменные: YEAR - Год COMPANY_NAME – Название компании. COMPANY_KEY – Числовое значение для каждой компании, используется вместо названия компании MV – Рыночная стоимость активов. VA – Добавленная стоимость (value added). Рассчитывается по формуле: VA = Sales – COGS = Operational costs + Employee costs + Depreciation + Amortization HCE – Показатель эффективности человеческого капитала. Рассчитывается по формуле: 17 HCE = Value Added/Human Capital = (Operational costs + Employee costs + Depreciation + Amortization)/Employee Costs SCE – Показатель эффективности структурного капитала. Рассчитывается по формуле: SCE = Structural costs/Value Added = (Operational costs + Depreciation + Amortization)/(Operational costs + Employee costs + Depreciation + Amortization) CEE – Показатель эффективности привлеченного капитала. Рассчитывается по формуле: CEE = Value Added /Capital Employed=(Operational costs + Employee costs + Depreciation + Amortization)/ Capital Employed VAIC – Показатель добавленной стоимости интеллектуального капитала. Рассчитывается по формуле: VAIC = Intellectual Capital Efficiency + Capital Employed Efficiency= HCE+SCE+CEE ROA – Рентабельность активов. Рассчитывается по формуле: Net Income/Total Assets ROE – Рентабельность собственного капитала. Рассчитывается по формуле: Net Income/(Total Assets - Total Liabilities) BV – Балансовая стоимость компании. Рассчитывается по формуле: Total Assets - Total Liabilities – Total Intangible Assets MVBV – Отношение рыночной стоимости компании и балансовой стоимости компании D_I – дамми-переменная, отражающая то, что компания зарегистрирована в Индии D_BR – дамми-переменная, отражающая то, что компания зарегистрирована в Бразилии D_RUS – дамми-переменная, отражающая то, что компания зарегистрирована в России D_SA – дамми-переменная, отражающая то, что компания зарегистрирована в Южной Африке D_CH – дамми-переменная, отражающая то, что компания зарегистрирована в Китае D_S_COMM – дамми-переменная, отражающая то, что компанию можно отнести к сектору потребительских товаров D_S_FIN – дамми-переменная, отражающая то, что компанию можно отнести к финансовому сектору D_S_IT – дамми-переменная, отражающая то, что компанию можно отнести к сектору ИТ и коммуникаций D_S_OMEI – дамми-переменная, отражающая то, что компанию можно отнести к сектору тяжелой промышленности и добычи ресурсов. 18 0 .02 Density .04 .06 Анализ результатов эмпирического исследования 0 20 40 VAIC 60 80 .04 0 .02 Density .06 .08 Рисунок 7. Функция плотности переменной VAIC 0 50 100 150 MV/BV Рисунок 8. Функция плотности переменной MV/BV 19 8 6 0 2 4 Density -.2 0 .2 .4 ROA 0 1 2 Density 3 4 Рисунок 9. Функция плотности переменной ROA -1 -.5 0 ROE .5 1 Рисунок 10. Функция плотности переменной ROE Таблица 3. Описательная статистика по переменным Variable YEAR COMPANY_NAME Obs Mean 216 Std. Dev. Min Max 2007,500 1,712 2005,000 2010,000 0 COMPANY_KEY 216 20,889 11,148 2,000 39,000 MV 216 32 500 000 47 500 000 1 546 576 326 000 000 HCE 216 13,991 15,466 0,000 80,008 SCE 216 0,879 0,102 0,582 1,000 CEE 216 0,984 0,721 0,032 3,949 VAIC 216 15,855 15,650 1,519 81,751 20 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ROA 216 0,101 0,086 -0,215 0,421 ROE 216 0,196 0,146 -0,684 0,727 BV 216 10 700 000 19 300 000 -1 037 059 146 000 000 MVBV 216 6,271 14,181 -9,276 143,716 D_I 216 0,412 0,493 0,000 1,000 D_BR 216 0,111 0,315 0,000 1,000 D_RUS 216 0,083 0,277 0,000 1,000 D_SA 216 0,139 0,347 0,000 1,000 D_CH 216 0,250 0,434 0,000 1,000 D_S_COMM 216 0,106 0,309 0,000 1,000 D_S_FIN 216 0,083 0,277 0,000 1,000 D_S_IT 216 0,139 0,347 0,000 1,000 D_S_OMEI 216 0,667 0,472 0,000 1,000 Корректными спецификациями можно считать следующие: MVBV VAIC D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI (R2=21%), все регрессоры значимы на 5% уровне значимости. Однако результат указывает на отрицательную зависимость между интеллектуальным капиталом и отклонением рыночной стоимости от балансовой. ROA HCE SCE CEE D_I D_BR D_R D_SA (R2=30%), регрессоры отвечающие за интеллектуальный капитал значимы на 15% уровне значимости, дамми-переменная, указывающая страна компании Бразилия является не значимой. Коэффициенты при переменных интеллектуального капитала являются либо слишком маленькие (маленькое влияние), либо отрицательными. Также были проверены регрессии в отклонениях, где использовались натуральные логарифмы переменных вместо самих значений переменных. Однако, изменение спецификации не привело к существенному изменению результатов. Таким образом, зависимость отклонения рыночной стоимости от балансовой и добавленной стоимостью интеллектуального капитала описывается следующим образом: MV/BV = (-0,121)*VAIC + (-21,43)*D_S_COMM + (-19,2)*D_S_IT + (-22,6)*D_S_FIN Такая форма зависимости означает, что при увеличении значение добавленной стоимости интеллектуального капитала на 10% и неизменной балансовой стоимости компании рыночная стоимость компании уменьшиться в среднем на 0,20% (для среднего значения VAIC). 21 Таблица 4. Процентное изменение рыночной стоимости при изменении значения VAIC на 10% при различных значениях объясняющих переменных Отрасль Изменение стоимости в % Значение VAIC 1 2 5 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 200 COMM 0,01 0,01 0,03 0,05 0,10 0,14 0,18 0,22 0,25 0,28 0,31 0,34 0,36 0,53 IT 0,01 0,01 0,03 0,06 0,11 0,16 0,20 0,24 0,27 0,31 0,34 0,36 0,39 0,56 FIN 0,01 0,01 0,03 0,05 0,10 0,14 0,18 0,21 0,24 0,27 0,30 0,33 0,35 0,52 В данной спецификации за базовое значение взято значение для группы отраслей, обозначенной OMEI (то есть тяжелая промышленность и добыча ресурсов). Таким образом, при одинаковой балансовой стоимости компаний рыночная стоимость будет выше у той, которая принадлежит к базовой группе отраслей, самая низкая стоимость будет у компании занимающейся финансовой и страховой деятельностью. При этом данные значения коэффициентов объясняют 21% колебаний показателя MV/BV. Также были получены статистически значимые результаты при исследовании зависимости рентабельности активов от интеллектуального капитала. Зависимость описывается следующим образом: ROA = 0, 0006*HCE + (-0,298)*SCE + 0,012*CEE + 0,066*D_I + 0,097*D_BR + 0,0183*D_R + 0,669*D_SA Эти значения коэффициентов говорят о прямой невысокой зависимости рентабельности активов от эффективности человеческого капитала, прямой зависимости от эффективности привлеченного капитала и об обратной зависимости от эффективности структурного капитала. То есть расходы на зарплату и привлеченный капитал увеличивают стоимость компании, а операционные расходы уменьшают. Относительно влияния страны на стоимость компании, можно сказать, что в стране, взятой за базовую (Китай), при прочих равных условиях рентабельность активов будет ниже. При этом, самая высокая рентабельность будет наблюдаться в Южно-африканской республике. Часть неожиданных результатов (например, статистическую незначимость некоторых параметров; отрицательное влияние интеллектуального капитала и некоторых его компонент на стоимость компании и рентабельность активов) могут быть вызваны различными причинами: Жизненный цикл компании В проводимом анализе участвовали самые крупные компании. Для развивающихся рынков выбор крупных компаний широко распространен, по причине неразвитости финансового и рынка и ограниченности информации по средним и, тем более, мелким компаниям. Крупные компании часто представляют собой компании на стадии зрелости, которые не рассчитаны на бурное развитие, а, соответственно, на наращивание интеллектуального капитала. На этой стадии вложения в интеллектуальный капитал могут восприниматься просто как пустые траты. Конкуренция для компаний из выборки 22 Низкая конкуренция за счет жесткого государственного регулирования особенно характерна для развивающихся рынков. Низкая конкуренция ведет к отсутствию необходимости наращивать конкурентные преимущества через интеллектуальный капитал. В развивающихся странах рынок не эффективен В развивающихся странах просто не развит финансовый рынок. Соответственно оценки сделанные рынком могут серьезно отклонятся от действительно справедливой стоимости. Развивающиеся финансовые рынки не являются информационно эффективными. Жизненная стадия отрасли В выборке большую долю занимают капиталоемкие отрасли. Это отрасли, появившиеся в прошлом веке и находящиеся в зрелой стадии своего развития. Для успешной работы в таких отраслях важнее иметь большой физический капитал, чем интеллектуальный. Выбор методологии Все рассмотренные в теоретической части методологии имеют свои плюсы и минусы. При выборе методологии должен быть найден компромисс между доступностью данных и учетом особенностей всех компаний. В случае развивающихся стран особо остро стоит проблема информационной недостаточности, поэтому выбор основывается на решении этой проблемы. В проводимом мной исследовании была использована методология VAIC, которая позволяет рассчитать коэффициент добавленной стоимости интеллектуального капитала, используя информацию из основных отчетов компании. Данное эмпирическое исследование было нацелено на анализ проблем исследования интеллектуального капитала для стран БРИКС. В ходе работы была получена теоретическая база по вопросу интеллектуального капитала в целом, интеллектуального капитала в странах БРИКС на национальном уровне, методам оценки интеллектуального капитала и результаты изучения интеллектуального капитала на практике. Также было проведено предварительное исследование влияния интеллектуального капитала на стоимость компании. В ходе проведенной работы с многочисленными источниками было выявлено, что интеллектуальный капитал считается одним из главных ресурсов компании. Наращивая и используя интеллектуальный следовательно, капитал, компания увеличивает свои конкурентные преимущества, а, компания должна повышать свою эффективность и стоимость. Проведенные исследования, как и массивов компаний, так и case-study отдельных компаний, подтверждают это предположение в условиях западных рынков. В большинстве своем, результаты исследований развивающихся рынков также совпадают с основной идеей. Однако в условиях развивающихся рынков чаще встречаются отклонения от основной концепции, и результаты исследований показывают негативное или незначимое влияние отдельных компонент интеллектуального капитала на стоимость 23 компании. Исследование массива данных по компаниям стран БРИКС, приведенное в данной работе также выявило неоднозначность предположения о влиянии интеллектуального капитала на стоимость компании. В качестве причин, почему данное исследование показало такие результаты, можно рассмотреть особенности развивающихся рынков – их информационную неэффективность, высокую зависимость от государства, недоступность и низкое качество информации. Также одной из особенностей выборки является то, что взяты самые крупные компании по странам БРИКС. Многие из этих компаний, с одной стороны, являются капиталоемкими, с другой, сложно управляемыми компаниями. При этом, и те и другие компании имеют перед собой ограниченные перспективы роста. Список литературы Ante Pulic, Marko Kolakoic. (б.д.). Value creation efficiency in the new economy. Получено из VAIC on net: http://www.vaic-on.net/ Bayburina E., Golovko T. (2009). Design of Sustainable Development: Intellectual Value of Large BRIC Companies and Factors of their Growth. Electronic Journal of Knowledge Management Vol. 7 No 5 , 535 558. BRIC - Wikipedia. (б.д.). Получено из Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/BRIC C. van der Westhuizen, J.A. Kok. (2006). Intellectual capital management in a South African retail company. South African Journal of Information management Volume 8(4) . Carol Yeh-Yun Lin, Leif Edvinsson. (2011). National Intellectual Capital. A Comparison of 40 Countries. London: Springer Science+Business Media. Cummins, J. G. (2004). A New Approach to the Valuation of Intangible Capital. Dimitrios Maditinos, Dimitrios Chatzoudes, Charalampos Tsairidis, Georgios Theriou. (2011). The impact of intellectual capital on firms’ market value and financial performance. Journal of Intellectual Capital Vol. 12 No. 1 , 132-151. Erickson, G. S. Intellectual Capital (seminar materials). Ithaca College, Queen’s University. Flavio L. Richieri, Leonardo Fernando Cruz Basso, Diogenes de Leiva Martin. (б.д.). Intellectual capital and the creation of value in Brazilian companies. Получено из Social science research network: http://ssrn.com/abstract=1081849 Ghorashi, D. S. Summary for "Intellectual Capital The New Wealth of Organizations by Tomas Stewart. Intellectual capital. (б.д.). Получено из Management Lab: http://www.managementlab.org/files/u2/pdf/classic%20innovations/Intellectual_Capital.pdf Jamal A. Nazari, Irene M. Herremans. (2007). Extended VAIC model: measuring intellectual capital components. Journal of Intellectual Capital Vol. 8 No. 4 , 595-609. 24 Jose Marı´a Dı´ez, Magda Lizet Ochoa, M. Begon˜a Prieto and Alicia Santidria´n. (2010). Intellectual capital and value creation in Spanish firms. Journal of Intellectual Capital Vol. 11 No. 3 , 348-367. Laurence Lock Lee, James Guthrie. (2010). Visualising and measuring intellectual capital in capital markets: a research method. Journal of Intellectual Capital Vol. 11 No. 1 , 4-22. Maria do Rosário Cabrita, Jorge Landeiro Vaz. (2005). Intellectual Capital and Value Creation: Evidence from the Por-tuguese Banking Industry. Electronic Journal of Knowledge Management Volume 4 Issue 1 , 1120. Mr. Tarak Shah, Ms. Anshu Khedkar. (2006). Measuring Intangible Assets – Indian Experience. Pfeil, O. P. (2003). The Valuation of Intellectual Capital. Pulic, A. (б.д.). Basic information on VAIC™. Получено из VAIC on net: http://www.vaic-on.net/ Pulic, A. (б.д.). Intellectual capital - does it create or destroy value. Получено из VAIC on net: http://www.vaic-on.net/ Pulic, A. (б.д.). VAIC™ - History . Получено из VAIC on net: http://www.vaic-on.net/ Suresh Cuganesan, Richard Petty, Nigel Finch. Intellectual capital reporting: a user perspective. Sveiby, K.-E. (1998). Measuring Intangibles and Intellectual Capital - An Emerging First. Internet version. Sveiby, K.-E. (2001 (up. 2010)). Methods for Measuring Intangible Assets. Tomas Stewart, Hugues Robert. (1997). Intellectual Capital The New Wealth of Organization. Summary of Knowledge management #67 . БРИКС - Википедия. (б.д.). Получено из Википедиа: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%A0%D0%98%D0%9A%D0%A1 25 ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Показатели стран БРИКС, использованные при расчете рейтинга национального интеллектуального капитала Overa ll IC ranki ng Бразилия Китай Индия Россия Южная Африка 37 36 40 32 GDP per 1. 2. capita Populatio Education (PPP) n expenditur growth es(#/%) 2008/1995 60,0% 198 739 30/4,5 294,0% 1 338 613 53/2,9 155,0% 1 166 079 50/3,1 148,0% 140 041 38/4,1 31 8. eReadiness (#/score) Бразилия Китай Индия Россия Южная Африка 42/5,65 56/4,85 54/4,96 59/4,42 39/5,95 77,0% 49 052 7/6,7 9. Internet usership/pop ulation (%) 34,00 25,30 7,00 27,10 10. Mobile telephone (#/score) 81/77,6 104/47,4 116/29,2 14/132,2 0,09 64/92,2 3. HDI 70 94 132 73 4. PISA science (#/score) PISA math. (#/score) PISA reading (#/score) 50/390 – – 33/479 53/370 – – 32/476 46/393 – – 37/440 5,20 6,20 0,40 2,80 37 39 40 30 67 66 71 62 33 25 30 38 – – 0,01 36 59 31 34/5,59 125 – PC (#) 13. World competitive ness (#) HC (#) 11. R&D (#/%) 12. Innovation score 31/1,1 23/1,49 38/0,75 30/1,12 – – – – 35 27 34 22 40 20 30 49 30 33/0,92 – 32 48 45/4,34 38 33 36 39 RC (#) 5. Broad band/pop ulation (%) 6. Globaliz ation (#) MC (#) 7. Quality of life (#/score) 44/4,8 43/4,84 37/5,51 54/2,94 14. Global competitiveness (#/score) 15. ESI (#/score) 16.EPI (#/score) 56/4,23 29/4,74 49/4,3 63/4,15 11/62,2 133/38,6 101/45,2 33/56,1 35/82,7 105/65,1 120/60,3 28/83,9 93/46,2 97/69,0 27 ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Результаты регрессий № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Гипотеза H1 H1 H1: H1a, H1b, H1c H1: H1a, H1b, H1c H1 H1 H1: H1a, H1b, H1c H1: H1a, H1b, H1c H2 H2 Зависимая MV/BV MV/BV MV/BV MV/BV MV/BV MV/BV MV/BV MV/BV ROE ROE Спецификация MVBV VAIC D_I D_CH D_BR D_R MVBV VAIC D_I D_BR D_R D_SA MVBV HCE SCE CEE D_I D_CH D_BR D_R MVBV HCE SCE CEE D_I D_BR D_R D_SA MVBV VAIC D_S_FIN D_S_COMM D_S_IT MVBV VAIC D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI MVBV HCE SCE CEE D_S_FIN D_S_COMM D_S_IT MVBV HCE SCE CEE D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI ROE VAIC D_I D_CH D_BR D_R ROE VAIC R2 0,0255 0,0250 Зависящие Prob > F VAIC D_I D_R D_CH D_BR D_SA -0,0660 1,3800 -2,2600 3,8800 -0,0640 0,3030 0,6440 0,5910 0,2400 0,9900 Значение -0,6500 -2,4400 -6,0900 -3,8900 -3,8500 P-value 0,3080 0,3180 0,1220 0,2680 0,2430 0,3670 0,0087 -16,0900 -2,4643 1,3860 -1,9370 3,5825 -1,0800 0,9070 0,1530 0,0810 0,6440 0,6450 0,2710 0,7800 -0,0084 -15,9800 -2,4600 -2,1100 -5,4400 -4,5000 -3,4690 0,9110 0,1560 0,8300 0,3930 0,1670 0,1920 0,2910 D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI D_S_FIN 0,1979 Значение 0,2000 P-value Значение 0,2200 CEE P-value 0,3614 P-value 0,0450 SCE Дамми по отраслям Значение Значение 0,0460 HCE Дамми по странам -0,1260 1,2266 3,4345 23,8400 0,0250 0,6660 0,1800 0,0000 -0,1210 -21,4300 -19,2000 -22,6000 0,0330 0,0000 0,0000 0,0000 2,0400 4,4600 0,0000 P-value Значение 0,2100 0,0000 P-value Значение 0,2400 -0,0500 -21,5000 -1,6000 23,9000 0,0000 P-value Значение 0,2300 0,4800 0,0300 0,2530 0,4700 0,1200 -0,0400 -20,7000 -1,6000 -20,6000 -18,1000 -22,6000 0,0000 0,5050 0,0380 0,2570 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 P-value 0,0800 0,0800 Значение -0,0010 0,0098 0,1100 -0,0820 -0,0650 P-value 0,0980 0,7500 0,9800 0,0130 0,0920 Значение -0,0010 0,0900 0,0810 0,0030 0,0030 0,0150 0,0790 28 № 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Гипотеза H2: H2a, H2b, H2c H2: H2a, H2b, H2c H2 H2 H2: H2a, H2b, H2c H2: H2a, H2b, H2c H2 H2 Зависимая ROE ROE ROE ROE ROE ROE ROA ROA H2: H2a, H2b, H2c ROA H2: H2a, H2b, H2c ROA H2 ROA Спецификация D_I D_BR D_R D_SA ROE HCE SCE CEE D_I D_CH D_BR D_R ROE HCE SCE CEE D_I D_BR D_R D_SA ROE VAIC D_S_FIN D_S_COMM D_S_IT ROE VAIC D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI ROE HCE SCE CEE D_S_FIN D_S_COMM D_S_IT ROE HCE SCE CEE D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI ROA VAIC D_I D_CH D_BR D_R ROA VAIC D_I D_BR D_R D_SA ROA HCE SCE CEE D_I D_CH D_BR D_R ROA HCE SCE CEE D_I D_BR D_R D_SA ROA VAIC R2 Зависящие Prob > F VAIC P-value Значение Значение Значение 0,0390 D_BR 0,6700 D_SA D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI D_S_FIN 0,0170 -0,0002 -0,3144 0,0070 0,0001 0,0148 -0,0811 -0,6598 0,8140 0,0050 0,6090 0,9970 0,7220 0,0120 0,8700 -0,0002 -0,3169 0,0069 0,0800 0,0940 0,0130 0,0790 0,8190 0,0050 0,6210 0,0010 0,0160 0,6980 0,0150 -0,0010 0,0240 0,0785 0,0125 0,0890 0,4700 0,0080 0,7300 -0,0010 0,0089 0,0640 -0,1500 0,0880 0,8440 0,1350 0,6680 Значение -0,0001 -0,3200 0,0020 0,0310 0,0700 0,0220 0,9400 0,0040 0,8900 0,3380 0,0350 0,5400 -0,0001 -0,3238 0,0023 0,0073 0,0450 -0,0240 0,9400 0,0040 0,8860 0,8700 0,3310 0,4980 -0,0246 0,0270 0,0089 P-value Значение 0,0780 0,0000 D_CH 0,0700 P-value 0,0780 D_R 0,0700 P-value 0,0400 D_I 0,0004 P-value 0,0400 CEE Дамми по отраслям 0,0030 P-value 0,1200 SCE 0,0990 Значение 0,1200 HCE Дамми по странам 0,0087 P-value 0,1993 0,1965 Значение -0,0014 0,0090 0,0170 -0,0690 -0,0490 P-value 0,0000 0,5850 0,4710 0,0000 0,0210 Значение -0,0014 0,0769 0,0850 0,0184 0,0680 P-value 0,0000 0,0000 0,0000 0,3440 0,0000 0,0000 0,0000 Значение 0,3065 -0,0006 -0,2960 0,0122 -0,0010 0,0300 -0,0670 -0,0480 0,1330 0,0000 0,0960 0,9450 0,1650 0,0000 0,0170 0,0006 -0,2980 0,0120 0,0660 0,0970 0,0183 0,6690 0,1340 0,0000 0,1030 0,0000 0,0000 0,3150 0,0000 0,0000 P-value Значение 0,3050 0,0000 P-value 0,0833 0,0010 Значение -0,0011 -0,0447 29 № 22 23 24 Гипотеза H2 H2: H2a, H2b, H2c H2: H2a, H2b, H2c Зависимая ROA ROA ROA Спецификация D_S_FIN D_S_COMM D_S_IT ROA VAIC D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI ROA HCE SCE CEE D_S_FIN D_S_COMM D_S_IT ROA HCE SCE CEE D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI R2 Зависящие Prob > F VAIC HCE SCE Дамми по странам CEE D_I D_R D_CH D_BR Дамми по отраслям D_SA D_S_COMM D_S_IT D_S_OMEI D_S_FIN P-value Значение 0,0800 0,1910 0,1030 0,0340 -0,0012 0,0170 0,0690 0,0413 0,0020 0,0515 0,0050 0,0440 0,0012 P-value Значение 0,1840 0,0020 -0,0004 -0,2757 0,0160 -0,0210 0,0060 -0,0310 0,3950 0,0000 0,0710 0,2410 0,7330 0,1240 -0,0004 -0,2768 0,0160 0,0077 0,0350 0,0290 0,3900 0,0000 0,0700 0,7580 0,1800 0,1450 0,0000 P-value Значение 0,1830 0,0000 P-value 30
