Использование метода анализа иерархий для определения наилучшего метода оценки интеллектуального капитала
Савинова Наталья Игоревна
Студент
Национальный исследовательский университет Высшая Школа Экономики, факультет экономики, Нижний Новгород, Россия
E-mail: nisavinova17@gmail.com
В настоящее время, исследование интеллектуального капитала является одним из важнейших направлений финансового менеджмента. Повышение эффективности управления данным типом капитала – одна из основных задач современных менеджеров. Несмотря на признание важности интеллектуального капитала в литературе, согласованное определение отсутствует. С точки зрения классических теорий наиболее точными являются следующие трактовки понятия интеллектуальный капитал:
} Т. Стюарт: Интеллектуальный капитал – это, своего рода, накопленные полезные знания, интеллектуальный материал, который сформирован, закреплен за компанией и используется для производства более ценного имущества. [13,17]
} Э. Брукинг: Интеллектуальный капитал – это понятие, объединяющее нематериальные активы, которые позволяют компании функционировать. [1,30]
} Л. Эдвинсон: «Интеллектуальный капитал — это способность компании трансформировать знания и нематериальные активы в факторы, которые создают соответствующую стоимость». [6,3]
Существует достаточно большое количество методов оценки интеллектуального капитала, которые можно разделить на четыре группы: методы отдачи на активы, методы рыночной капитализации, прямой подход измерения интеллектуального капитала, методы подсчета очков. Для метода анализа иерархий было решено выбрать по одному методы из каждой группы: интеллектуальный коэффициент добавленной стоимости, коэффициент Тобина, технологический брокер и навигатор Skandia соответственно. Для предстоящей оценки была построена следующая иерархия:
 | |
 | |
| |
| |
| |
| |
Рис. 1 Иерархическое представление задачи
В ходе анализа было выявлено, что метод интеллектуального коэффициента добавленной стоимости (VAIC) является наиболее подходящим, так как для его использования достаточно информации, хранящейся в открытой отчетности компаний; точность расчета, в целом, выше средней; однако, стоит отметить, что по средством данного метода невозможно оценить будущую стоимость (FV) капитала.
Данный коэффициент был предложен Пуликом в 2000 г. [11] и позволяет компании определить вклад в добавленную стоимость материальных и нематериальных активов. Чем выше коэффициент, тем лучше компания использует свой потенциал.
В качестве практической части исследования необходимо так же проанализировать степень влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний. Для этого были построены несколько моделей, где в качестве объясняющий переменных выступают составляющие интеллектуального капитала (человеческий, организационный, клиентский капитал), а зависимыми переменными стали: прибыль и активы компаний.
Литература
1. Brooking A. (1996), Intellectual Capital: Core Asset for the Third Millennium Enterprise, UK: Thompson International Business Press.
2. Bontis N. (2001), Assessing Knowledge Assets: A Review of the Models Used to Measure Intellectual Capital, UK: International Journal of Management Reviews, Vol. 3, N 1, pp. 41–60.
3. Carlucci D., Schiuma G. & Marr B. (2004), The knowledge value chain: how intellectual capital impacts on business performance, UK: Int. J. Technology Management, N 27, pp. 575 - 590.
4. Chan K. H. (2009), Datasheet for computing VAIC indices, NY: Workshop on Intellectual Capital, Vol. 1, pp. 1- 12.
5. Chun-Yao T., Yeong J. (2005) Intellectual capital and corporate value in an emerging economy: empirical study of Taiwanese manufacturers UK: R&D Management, Vol. 2, pp.187-202.
6. Edvinsson L., Malone M. (1997). Intellectual Capital: Realising Your Company’s True Value by Finding its Hidden Brainpower, Harper Collins, New York, NY.
7. Marr B., Chatzkel J. (2004) Intellectual capital at the crossroads: managing, measuring, and reporting of IC. UK: Journal of Intellectual Capital, Vol. 5, pp. 224-229.
8. Molodchik M. & Bykova A. (2011), Applying the VAIC™ Model to Russian Industrial Enterprises, Proceedings of the 3rd European Conference on Intellectual Capital, N 3, pp. 268-277.
9. Molodchik, M., Shakina, E., Barajas, A., (2014), Metrics for the elements of intellectual capital in an economy driven by knowledge. UK: Journal of Intellectual Capital, Vol. 15, pp.206 – 226. Permanent link to this document: http://dx. doi. org/10.1108/JIC-08-2013-0091
10. Pulic A.(2000), VAIC — An Accounting Tool for IC Management, Permanent link to this document: www. /start. htm.
11. Stewart T. A. (1997), Intellectual Capital. The New Wealth of Organizations, New York: Currency Doubleday.
12. Sveiby K. E. (2007), Methods for Measuring Intangible Assets, Permanent link to this document: ww. /articles/IntangibleMethods. htm.
Основные порталы (построено редакторами)