Файл: Особенности управления ресурсами иновационного проекта.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.05.2023

Просмотров: 100

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Рисунок 2. Структура ИК (Johnson, 2017)

В другой работе, Ивашковская (Ивашковская & Байбурина, 2017) одной из первых в отечественных исследованиях показала зависимость стоимости компании и ИК. В своей работе она представляла стоимость компании в виде финансовых ресурсов и ИК, к традиционной структуре которого (ООН, 2017) она предлагала добавить сетевой капитал, а также декомпозировала организационный капитал на информационный капитал и процессный капитал организации.

Рисунок 3. Структура ИК (Ивашковская & Байбурина, 2017)

Байбурина в своей работе (Байбурина & Гребцова, 2017) использовала следующую структуру: стоимость компании складывалась из акционерного и интеллектуального капитала; В свою очередь, она выделяла в ИК структурный и человеческий капитал как два основных элемента. Далее, структурный капитал декомпозировался на клиентский капитал и организационный капитал. В завершении, организационный капитал разбивался на инновационный капитал и процессный капитал:

Рисунок 4. Структура ИК (Байбурина & Гребцова, 2018)

Таким образом, можно предположить, что ИК является элементом организации, который может создавать дополнительную стоимость компании. ИК может быть представлен, как минимум, тремя компонентами – человеческим, структурным и клиентским капиталом. Однако остается неясным место и роль ИК и его компонентов в структуре стоимости компании с точки зрения финансовой теории.

1.3 Интеллектуальный капитал как детерминант стоимости компании

Рыночную стоимость компании можно представить как сумму стоимостей ее материальных и нематериальных активов (далее - НМА). Авторы различных исследований выделяли ИК либо как независимый НМА организации, либо как комплементарный НМА организации, однако все авторы сходились на том, что наличие интеллектуального капитала в организации влияет на рыночную стоимость компании. Влияние ИК на капитализацию и его роль в структуре стоимости компании является популярной темой для обсуждения и исследования у российских авторов (Ивашковская & Байбурина, 2017), (Байбурина Э. , 2017), (Байбурина & Гребцова, 2017), (Осколкова , 2017), (Казакова, Исхакова, & Кузьминых, 2014). В то же время, в зарубежной литературе эта тема также пользуется популярностью, но разделена на два направления:


  1. Исследования ИК как независимого НМА, который возможно оценить отдельно от самой компании. То есть рыночная стоимость компании может быть представлена суммой стоимостей ее материальных и нематериальных активов. Такой подход также предполагает, что интеллектуальный капитал обладает свойством транзитивности, то есть может передаваться между компаниями без потери своих характеристик, то есть без уменьшения экономических эффектов для организации или снижения собственной стоимости в зависимости от организации (Sullivan & Sullivan, 2000) (M’Pherson & Pike, 2001), (Kujansivu & Lönnqvist, 2017). Данный подход исключает возможность исследования влияния ИК на эффективность деятельности компании через анализ финансовых показателей (ROA, ROE, ROIC)
  2. Исследования интеллектуального капитала как комплементарного НМА, эффекты и стоимость которого невозможно оценить отдельно от самой компании. При этом возможно оценить влияние ИК на ее финансовые показатели (ROA, ROE, ROIC) (Clarke, Seng, & Whiting,, 2011) или исследовать влияние ИК на стоимость конкретной организации через оценку мультипликаторов компании. (Maditinos, Chatzoudes, Tsairidis, & Theriou, 2011). Такой подход также предполагает, что существование каких-либо эффектов от наличия ИК в организации невозможно без присутствия соответствующих материальных активов (Alves, 2018). То есть, ИК обеспечивает «интеллектуальный рычаг» организации (от англ. «leveraging effect of intellectual capital»), который повышает эффективность использования материальных активов компании, что улучшает ее финансовые показатели, и тем самым увеличивает ее стоимость.

Независимо от подхода, можно говорить о том, что ИК оказывает влияние на рыночную стоимость компании, то есть может являться детерминантом стоимости инновационной компании. Вся приведенная выше информация представлена в виде таблицы и схемы в Приложении 1 к данной работе.

В то же время, было бы неверным утверждать, что ИК является единственным детерминантом рыночной стоимости инновационной компании. Среди прочих детерминантов рыночной стоимости можно выделить и традиционные детерминанты – размер выручки, финансовая структура, экономическая эффективность и другие.

Глава 2. Методология исследования ресурсов проекта


2.1 Прокси-переменная для управления ресурсами проекта

Стоимость инновационной компании может быть связана со способностью компании коммерциализировать результаты своей научно-исследовательской деятельности. Иными словами, работники компании должны обладать компетенциями и знаниями, которые охватывать весь процесс формировании ИК - от создания НМА до их коммерчески успешного внедрения, а не только отдельные элементы этого процесса. Как уже было указано выше, именно система наукоемких бизнес-процессов формирует наукоемкую сервисную деятельность компании.

В связи с этим, в качестве прокси-переменной для размера ИК компании предлагается использовать Индекс инновационной деятельности компании (Innovation Intensity Index, далее – Индекс, III). Под инновационной деятельностью в данной работе понимается научно-исследовательская деятельность в результате которой создаются новые НМА, появление которых приводит к увеличению стоимости компании – как путем использования НМА для совершенствования внутренних процессов, так и путем создания дополнительного денежного потока за счет их продажи.

Индекс представляет собой интегральную оценку 3-х элементов, которые могут характеризовать эффективность инновационной деятельности в компании и результативность процесса формирования ИК. Интегральная оценка элементов для расчета значения индекса необходима по следующим причинам:

  • Расходы на деятельность Research & Development могут не приводить к появлению новых НМА и не формировать ИК внутри компании;
  • Накопление большого количества НМА внутри компании может не приводить к увеличению стоимости компании.

Значение индекса основывается на 3-х элементах:

  • Отношение размера затрат на Research & Development к размеру выручки компании (). Многими авторами данный элемент использовалась как прокси для размера ИК в компании. Исследователи характеризовали его как показатель, который обозначает интенсивность научно-исследовательской деятельности («R&D Intensity»). Данный показатель может демонстрировать способность компании создавать ИК;
  • Отношение размера выручки к размеру чистых активов, скорректированных на размер НМА (). Ранее не использовался в схожих исследованиях. Может быть охарактеризован как «Tangible Assets Turnover» и демонстрировать способность компании коммерциализировать свои НМА, то есть увеличивать объем выручки при сохранении размера материальных активов;
  • Отношение размера чистых активов, скорректированных на размер НМА к размеру НМА (). Данный элемент может быть охарактеризован как «IC leverage», то есть как «интеллектуальный рычаг» компании, и может демонстрировать способность компании сохранять и накапливать ИК.

Таким образом, формула расчета индекса инновационной деятельности компании выглядит следующим образом:

Таблица 1. Элементы индекса инновационной деятельности

Прокси

Схожие прокси

Результаты
исследований

(Guo, Shiah-Hou, & Chien, 2017), (Ilyin, 2014),
(Pupshev , 2016)

Значимое положительное влияние на финансовую эффективность

-

-

(Goebel, 2015)

Прокси-переменная не значима

2.2. Анализ исследования ресурсов проекта

Для проведения эмпирического исследования были сформулированы следующие гипотезы:

Анализ 1: Наблюдается совместное влияние «R&D Intensity», «Tangible Assets Turnover» и «IC leverage» на мультипликатор .

Анализ 2: Интенсивность инновационной деятельности компании оказывает положительное линейное влияние на мультипликатор .

Анализ 3: Интенсивность инновационной деятельности компании оказывает положительное нелинейное влияние на мультипликатор .

Анализ 4: Интенсивность инновационной деятельности компании оказывает положительное линейное влияние с временным лагом на мультипликатор .

Анализ 5: Интенсивность инновационной деятельности компании оказывает положительное нелинейное влияние с временным лагом на мультипликатор .

2.3 Переменные модели исследования


Независимые переменные

В качестве независимой прокси-переменной для рыночной стоимости компании был использован мультипликатор МС/BV - отношение рыночной стоимости капитала (акций) компании к балансовой стоимости капитала. Данный показатель был выбран для того, чтобы была возможность исследовать влияние эффекта объединения ИК и материальных активов на рыночную стоимость компаний.

Зависимые переменные

В качестве зависимых переменных в уравнении регрессии были использованы:

  • отношение размера затрат на Research & Development к размеру выручки компании («R&D Intensity»);
  • отношение размера выручки к размеру чистых активов, скорректированных на размер НМА («Tangible Assets Turnover»);
  • отношение размера чистых активов, скорректированных на размер НМА к размеру НМА («IC leverage»);
  • значение Индекса инновационной деятельности компании (Innovation Intensity Index, III).

Контрольные переменные

В качестве контрольных переменных в уравнении регрессии были использованы:

  • натуральный логарифм размера выручки (LN(Sales)). Переменная необходима для учета возможного влияния размера выручки компании на мультипликатор;
  • уровень долга компании (Leverage). Переменная необходима для учета возможного влияния финансовой структуры компании на мультипликатор;
  • отношение капитальных затрат к выручке (). Поскольку в работе интеллектуальный капитал рассматривается как комплементарный НМА, влияние которого невозможно оценить отдельно от материальных активов, важно учитывать влияние интенсивности обновления материальных активов компании;
  • набор дамми- переменных, показывающих принадлежность к отрасли (Industry). Данные переменные введены для учета возможного влияния отраслевых эффектов, которые могут быть свойственны компаниям той или иной отрасли.

Схожие переменные, которые были использованы другими авторами в моделях исследований, приведены в Таблице 4.

Таблица 2. Обзор схожих исследований

Переменная

Схожие переменные

Результаты

(Ilyin, 2014), (Goebel, 2015)

-

LN(Sales)

(Ilyin, 2014), (Goebel, 2015)

Значимое положительное влияние

(Clarke, Seng, & Whiting,, 2011), (Ilyin, 2014), (Goebel, 2015)

Значимое положительное и отрицательное влияние

(Pupshev , 2016)

Значимое отрицательное влияние

[III]

-

-

(Clarke, Seng, & Whiting,, 2011)

-