Томчук Д.А.
Аспирант кафедры менеджмента и маркетинга
Гуманитарного Факультета
Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет
г.Пермь, Россия
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ КАК ОДИН ИЗ ФАКТОРОВ ПОВЫШЕНИЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ.
В современных условиях интеллектуальный капитал является важнейшим ресурсом экономического роста предприятий. Научные знания, как основной фактор управления и повышения эффективности деятельности предприятий, играют ведущую роль в условиях новой экономики.
В зарубежной практике выделяют ряд методов оценки деятельности предприятия – это традиционные финансовые методики, инструменты качественного анализа и вероятностные подходы, основывающиеся на математических и статистических моделях измерения рисков [1].
Используя инструменты математической статистики рассмотрим зависимость между интеллектуальным капиталом и экономической эффективностью компании на примере ряда предприятий Пермского края.
Наиболее важным является не только связь интеллектуального капитала с параметрами экономической эффективности в рамках отдельного предприятия, но и сходные связи на предприятиях региона, а значит, для анализа необходима релевантная выборка компаний.
Одним из методов позволяющих оценить уровень интеллектуального капитала предприятия является метод, предложенный Пуликом, позволяющий рассчитать интеллектуальный коэффициент добавленной стоимости VAIC (Value Added Intellectual Coefficient). [2]
Данный коэффициент позволяет компании определить вклад в добавленную стоимость материальных и нематериальных активов. Чем выше коэффициент, тем лучше компания использует свой потенциал.
Общая формула показателя выглядит так:
VAIC = ICE +CEE,
где ICE (intellectual capital efficiency) – эффективность интеллектуального капитала, получаемая путем суммы эффективности использования человеческого и структурного капиталов: ICE=HCE+SCE;
CEE (Capital employed efficiency) – индикатор эффективности использования задействованного капитала или вклада задействованного капитала в добавленную стоимость.
Добавленная стоимость (VA) рассчитывается как разница между совокупной выручкой (OUT) и материальными затратами (INPUT)
Для определения вклада человеческого, структурного и задействованного капиталов в добавленную стоимость применяются следующие формулы:
Эффективность человеческого капитала: HCE= VA/НС
Эффективность структурного капитала: SCE = SC / VA
Эффективность задействованного капитала: CEE = VA/CE
Формула Пулика имеет две особенности.
интеллектуальный коэффициент включает в себя добавленную стоимость физического капитала. По мнению автора метода более высокое значение данного показателя означает, что данная компания лучше используют свою добавленную стоимость вследствие большей величины интеллектуального капитала.
человеческий и структурный капитал находятся в обратной зависимости: чем больше добавленной стоимости создает человеческий капитал, тем меньше ее создает структурный и наоборот.
Модель VAIC позволяет также анализировать покомпонентное влияние материального и нематериального интеллектуального капитала на результаты деятельности компании.
Одним из факторов, характеризующих экономическую эффективность предприятия является рентабельность реализации (ROSE). Данный показатель рассчитывается как отношение прибыли от реализации к сумме затрат на производство и реализацию продукции [3].
Рассмотрим показатели деятельности пятнадцати предприятий Пермского Края за 2010 год. Предприятия принадлежат к различным отраслям, но находятся на сходных позициях в своей конкурентной среде.
В качестве независимых переменных использованы составляющие показателя VAIC: ICE и CEE. Оценим качество и степень зависимости рентабельности ROSE от каждой составляющей VAIC и от VAIC в целом.
Используя параметрический метод Пирсона, были получены результаты, представленные в виде корреляционной матрицы в таблице 1:
|
IICE
|
CCEE
|
RROSE
|
IICE
|
11,00
|
00,12
|
00,87
|
CCEE
|
00,12
|
11,00
|
00,32
|
RROSE
|
00,87
|
00,32
|
11,00
|
Таблица 1
Анализируя полученные результаты, необходимо отметить отсутствие взаимообьясняющих независимых переменных. Это значит, что в анализе влияния интеллектуального капитала на рентабельность производства необходимо использовать оба компонента VAIC. Обратимся теперь к коэффициентам взаимной корреляции между факторами интеллектуального капитала и рентабельностью. Видно, что между ICE и ROSE наблюдается сильная связь, доля вариабельности ICE в вариабельности ROSE, согласно полученным результатам, составляет 75,69%. В то же время, между CEE и ROSE наблюдается умеренная зависимость, доля объясняемой дисперсии равна 10,24%. Таким образом, влияние компонентов интеллектуального капитала согласно модели VAIC на рентабельность имеет различную степень.
Также выясним величину взаимного влияния ICE и CEE на ROSE, то есть величину влияния VAIC на ROSE .
Коэффициент корреляции между VAIC и ROSE составляет 0,89, что свидетельствует о наличии крайне сильной связи между этими переменными. Доля изменений ROSE, объясняемая изменениями VAIC составляет 79,21%. Важным наблюдением является более высокая доля объясняемой дисперсии при включении в анализ обоих составляющих VAIC, по отношению к использованию только одной, хоть и высоко коррелирующей с ROSE.
Результаты, полученные по непараметрическим методам, таким как Пирсона R, тау Кендала, методу гамма соответствуют результатам приведенным для параметрического метода Пирсона.
Это позволяет достаточно уверенно утверждать наличие корреляционной связи высокого качества между рассматриваемыми переменными (Рисунок 1).
Рисунок 1
Таким образом, используя метод оценки интеллектуального капитала VAIC, теоретически обосновано существование зависимости между интеллектуальным капиталом и экономической эффективностью деятельности предприятия. Показано, что рост интеллектуального капитала приводит к росту его рентабельности.
Литература.
1. Математические методы финансового анализа. Мельников А.В., Попова Н.В., Скорнякова В.С. М: Анкил, 2006. – 440с.
2. Value Added Intellectual Co-efficient (VAIC TM): A Selective Thematic-Bibliography. Journal of New Business Ideas & Trends. 2012, 10(1), pp. 14-24.
Анализ финансовых результатов, рентабельности и себестоимости продукции. Э.И. Крылов, В.М. Власова, И.В. Журавкова. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 720 с.
|
