Intellectual Capital , Likuiditas dan Peluang Kebangkrutan Perusahaan Indonesia
Wulan Budi Astuti * , Atieq Amjadallah Alfie, Ahmad Sirojudin Maljum Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Wahid Hasyim, Semarang, Indonesia
* Email: wulanbudiastuti@unwahas.ac.id

## Abstract
This  study  aims  to  examine  the  effect  of  intellectual  capital  (IC)  on  liquidity  and  the possibility  of  bankruptcy  in  Indonesian  companies.  The  population  of  this  study  are companies  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX).  In  terms  of  determining  the sample,  this  study  used  a  purposive  sampling  method  and  collected  as  many  as  135 companies  as  samples  during  the  2017-2019  period.  In  testing  the  hypothesis,  this  study uses  multiple  linear  regression  analysis.  The  results  show  that  IC  has  a  positive  effect  on asset  liquidity  and  stock  liquidity  and  has  a  negative  effect  on  the  possibility  of  company bankruptcy.  In  addition,  the  results  of  the  study  show  that  asset  liquidity  has  a  negative effect  on  the  possibility  of  company  bankruptcy,  on  the  contrary,  stock  liquidity  has  no effect on the possibility of company bankruptcy.
Keywords: Intellectual Capital, Liquidity, Bankruptcy

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  intellectual  capital  (IC)  terhadap Likuiditas  dan  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  pada  Perusahaan  Indonesia. Populasi  penelitian ini adalah  Perusahaan yang terdaftar di  Bursa Efek Indonesia  (IDX). Dalam hal penentuan sampel, penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dan terkumpul  sebanyak  135  perusahaan  sebagai  sampel  selama  periode  tahun  2017-2019. Dalam  menguji  hipotesis,  penelitian  ini  menggunakan  analisis  multiple  linear  regression. Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  IC  berpengaruh  positif  terhadap  likuiditas  aset  dan likuiditas  saham  serta  berpengaruh  negatif  terhadap  kemungkinan  kebangkrutan perusahaan.  Selain  itu  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  likuiditas  aset  berpengaruh negatif  terhadap  kemungkinan  kebangkrutan  perusahaan,  sebaliknya,  likuiditas  saham tidak berpengaruh terhadap kemungkinan kebangkrutan perusahaan.
Kata Kunci: Modal Intelektual, Likuiditas, Kebangkrutan

## PENDAHULUAN
Dalam  lingkungan  bisnis  dengan  persaingan  bisnis  yang  ketat  seperti  saat  ini,  Intellectual capital  (IC)  memiliki  peran  penting  dalam  keberlanjutan  dan  pencapaian  keuntungan  kompetitif suatu  perusahaan  (Draghici,  2013).  IC  merupakan  bagian  integral  dari  proses  penciptaan  nilai dalam  perusahaan  (Ashton,  2005).  IC  dapat  mengubah  sumber  daya  perusahaan  yang  terbatas menjadi  sebuah  nilai.  Walaupun  laporan  keuangan  mengakui  aset  berwujud  dan  aset  keuangan, tetapi  laporan  keuangan  belum  dapat  menunjukan  nilai-nilai  yang  tercipta  dari  IC.  Dikarenakan ketidakmampuan  laporan  keuangan  tersebut,  maka  pengukuran  dan  pelaporan  IC  dan  komponen- komponennya dipandang sebagai bagian penting dari model pelaporan bisnis.
Perusahaan dengan  IC yang banyak diharapkan memiliki sistem manajemen likuiditas yang lebih baik. Lebih jauh lagi perusahaan tersebut diharapkan memiliki sistem manajemen risiko yang lebih baik dan risiko kebankrutan yang lebih kecil. Secara umum likuiditas dapat dipahami sebagai kemampuan  untuk  membeli  dan  menjual  aset  di  tingkat  yang  tinggi,  biaya  yang  rendah  dan pengaruh harga yang rendah. Sejak pertengahan tahun 1980, likuiditas diidentifikasi sebagai salah satu  faktor  penentu  return  saham.  Tingkat  likuiditas  aset  dan  saham  menjadi  hal  yang  signifikan untuk diperhatikan oleh investor yang membutuhkan pengembalian dana investasi yang lebih cepat. Tingkat likuiditas aset dan saham yang tinggi memungkinkan perusahaan untuk mengantisipasi dan mengurangi kemungkinan terjadinya kebangkrutan.
Kebangkrutan terjadi ketika perusahaan tidak dapat memenuhi kewajibannya kepada kreditor maupun  pihak  lainnya  dikarenakan  masalah  likuitas  perusahaan  tersebut.  Kebangkrutan  adalah suatu  proses  dimana  kreditor  melakukan  tagihan  pada  individu  ataupun  perusahaan  yang  tidak dapat  memenuhi  kewajibannya  melalui  pengadilan.  Kebangkrutan  suatu  perusahaan  memberikan
dampak yang buruk bagi stakeholder, masyarakat bahkan negara (Altman, 1968). Maka dari itu jika kemungkinan terjadinya kebangkrutan dapat terdeteksi lebih awal, hal ini dapat mengurangi bahkan mencegah  pengaruh  destruktif  dari  kebangkrutan  tersebut.  Suatu  prediksi  dan  adanya  peringatan yang diperlukan  akan  sangat membantu bagi  manajer dalam mewaspadai terjadinya kebangkrutan sehingga  mereka  dapat  mengambil  langkah  tepat  yang  dibutuhkan.  Sebagai  tambahan,  dengan memprediksi kemungkinan terjadinya kebangkrutan, investor dapat membedakan peluang investasi yang diinginkan dan yang tidak diinginkan.

## Intellectual Capital (IC)
Saat  ini,  aset  tak  berwujud  dianggap  sebagai  aset  yang  terpenting  dalam  proses  penciptaan nilai perusahaan (Andreou, Green, & Stankosky, 2007). Aset tak berwujud meliputi beberapa jenis aset seperti teknologi, kepercayaan konsumen, brand image , budaya perusahaan, dan keterampilan manajemen  (Itami,  1991).  Aset  tak  berwujud  mengubah  sumber  daya  perusahaan  yang  terbatas menjadi output yang lebih bernilai dan menambah keunggulan kompetitif yang berkelanjutan (Hall, 1992).
IC merupakan salah satu bentuk aset tak berwujud. Dalam beberapa waktu terakhir, peran IC dirasa  sangat  penting  seiring  dengan  perkembangan  negara  yang  berpusat  pada  pengetahuan.  IC dapat  meningkatkan  kinerja  melalui  peningkatan  sistem  inovasi.  Hal  tersebut  dianggap  sebagai faktor  utama  dari  produksi  dan  kekayaan  dibandingkan  dengan  aset  berwujud  lainnya  dan pengelolaan  IC  yang  optimal  dalam  ketidakpastian  lingkungan  dengan  tingkat  kompetitif  yang tinggi  dianggap  sebagai  rahasia  sukses  perusahaan-perusahaan  besar  (Abeysekera,  2008). Banyak peneliti  yang  meyakini  bahwa  IC  dapat  meningkatkan  keunggulan  kompetitif  perusahaan  dengan menciptakan  kapasitas  dan  kapabilitas  inofatif  (Edvinson  &  Malone,  1997;  Masoulas,  1998; Stewart, 1994). IC merupakan pengetahuan yang ada pada perusahaan (Bonits, 1998) yang terkait dengan  pelanggan,  karyawan,  dan  oganisasi  (Shahdadi,  et.  al.,  2020).  Penting  bagi  perusahaan untuk  memperhatikan  ketiga  komponen  tersebut.  Dengan  memperhatikan  ketiga  komponen tersebut,  perusahaan  akan  dapat  meningkatkan  produktivitasnya  melalui  pengorganisasian  dan penyelarasan serta pemanfaatan sumber daya yang berbeda secara tepat.
Edvinson  &  Malone  (1997)  membagi  IC  menjadi  dua  komponen  yaitu human  capital yang meliputi organizational capital dan customer capital serta structural capital yang meliputi process capital dan innovation  capital .  Sveiby  (1997)  membagi  IC  menjadi  tiga  komponen  yaitu human capital , structural capital dan customer capital . Sedangkan Wu, Chen & Chen (2010) membagi IC menjadi  komponen  yang  lebih  banyak  yaitu organizational  capital,  human  capital,  structural capital,  customer  capital,  individual  capital,  collective  capital,  relational  capital,  innovation capital dan strategic alliance .
Banyak  peneliti  yang  membuktikan  bahwa  IC  memilik  pengaruh  terhadap  keunggulan kompetitif dan kinerja. Bontis (1998), Chu, et. al. (2006), zeghal & Maaloul (2010), serta Ahmad & Mushraf  (2011)  menemukan  pengaruh  signifikan  IC  terhadap  kinerja.  Pulic  (1998)  menemukan pengaruh  signifikan  IC  terhadap  nilai  saham  perusahaan.  Baum  &  Silverman  (2004)  menemukan pengaruh  komponen  IC  terhadap  risiko  keuangan  perusahaan  biotechnology  Finlandia.  Ahuja    & Ahuja  (2012)  menemukan  pengaruh  IC  terhadap  kinerja  masa  depan  Perbankan  India. Kamalirezaei,  et.  al.  (2019)  menemukan  bahwa  IC  dapat  menurunkan  kemungkinan  terjadinya kebangkrutan. Shahdadi, et. al. (2020) menemukan pengaruh IC terhadap tingkat likuiditas aset dan likuiditas saham.

## Likuiditas Aset dan Saham
Secara harfiah likuiditas dapat diartikan sebagai keadaan dimana aset dapat dijual pada nilai intrinsiknya.  Dalam  neraca  perusahaan,  Kas  memiliki  tingkat  likuiditas  tertinggi  dan  aset  tetap memiliki tingkat likuiditas paling rendah. Likuiditas aset mengindikasikan ada atau tidaknya pasar pasar aset terkait. Risiko, return dan likuiditas merupakan komponen yang perlu diperhatikan saat berinvestasi. Selain risiko dan return , investor juga memperhatikan tingkat likuiditas dan umumnya mereka  memilih  saham  yang  lebih  likuid.  Dengan  kata  lain  mereka  mengharapkan  adanya  premi atas  risiko  likuiditas  saham.  Maka  dari  itulah  likuiditas  memiliki  peran  yang  signifikan  dalam menentukan return yang diharapkan dari saham.
Likuiditas  aset  dan  saham  dianggap  sebagai  dua  jenis  likuiditas  yang  penting.  Dikarenakan saham  merupakan  klaim  pemilik  atas  aet  perusahaan  maka  diharapkan  akan  ada  hubungan  yang kuat  antara  likuiditas  aset  dan  likuiditas  saham.  Tingkat  likuiditas  aset  yang  rendah  akan menurunkan  kemampuan  manajemen  dalam  mengubah  aset  tersebut  menjadi  aset  lainnya,  yang juga menurunkan biaya agensi dan asimetri informasi, dan pada akhirnya meningkatkan likuiditas sahamnya.  Sebagai  tambahan,  kualitas  pelaporan  keuangan  dapat  menurunkan  biaya  agensi  dan meningkatkan likuiditas saham.
Penelitian  yang  membuktikan  hubungan  positif  antara  risiko  non-likuid  dan  return  telah banyak dilakukan, akan tetapi ada beberapa penelitian yang membuktikan hal sebaliknya. Amihud (2002),  Chan  &  Faff  (2003)  membuktikan  bahwa  return  saham  menjelaskan  risiko  non-likuid. Marshal  (2006)  menunjukan  walaupunlikuiditas  faktor  penting  penentu  return,  tetapi  pengukuran likuiditas yang berbeda akan memberikan hasil yang berbeda sehingga hubungan antara likuiditas dan  return  terbilang  ambigu.  Disisi  lain,  beberapa  penelitian  menunjukan  hasil  yang  tidak konsisten.  Narayan  &  Zheng  (2011)  meneliti  pengaruh  risiko  non-likuid  terhadap  return  dan menemukan  hasil  yang  berbeda  antara  Bursa  Efek  Shanghai  dan  Bursa  Efek  Shenzhen.  Mereka menemukan pengaruh negatif yang lebih di Bursa Efek Shanghai dibanding Bursa Efek Shenzhen. Lischewski  &  VoronKova  (2012)  tidak  menemukan  hubungan  positif  antara  risiko  non  likuid dengan harga saham.
Beberapa penelitian juga dilakukan untuk membuktikan bahwa tingkat likuiditas yang tinggi akan mengurangi kemungkinan terjadinya kebangkrutan. El Kalak, et. al. (2017) menguji pengaruh likuiditas  terhadap  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan.  Mereka  menemukan  bahwa  tingkat likuiditas yang rendah akan meningkatkan kemungkinan terjadinya kebangkrutan. Brogard, dan, & Ying  (2017)  menguji  pengaruh  likuiditas  saham  terhadap  kebangkrutan.  Mereka  menemukan bahwa peningkatan likuiditas akan menurunkan risiko awal dan akan mempengaruhi kemungkinan kebangkrutan.

## Kebangkrutan
Saat  ini,  peran  perusahaan  telah  berubah  dan  kemungkinan  terjadinya  kesulitan  keuangan dan  kebankrutan.  Kebangkrutan  merupakan  gambaran  kegagalan  dan  masalah.  Kebangkrutan terjadi  karena  adanya  turunnya  profitabilitas  secara  drastis  dan  perusahaan  tidak  dapat  memenuhi kewajibannya terhadap kreditor serta pihak lainnya sevagai akibat dari masalah likuiditas (Gordon, 1971).  Kebangkrutan  sangat  merugikan  bagi  stakeholder,  masyarakat  bahkan  negara  (Altman, 1968).  Dikarenakan  pengaruh  kebangkrutan  pada  perusahaan  dan  masyarakat  yang  luar  biasa, banyak  peneliti  yang    melakukan  penelitian  terhadap  kebangkrutan  dan  juga  mencari  alat  yang tepat  unruk  dapat  memprediksi  terjadinya  kebangkrutan.  Dengan  memastikan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  terjadinya  kebangkrutan  dan  dapat  mempredikis  terjadinya  kebangkrutan,  investor dan  manajemen  dapat  menentukan  keputusan  dan  aksi  yang  tepat  untuk  mencegah  terjadinya kebangkrutan.
Sebagai  tanggapan  dari  pertanyaan  apa  yang  menyebabkan  terjadinya  kebangkrutan,  maka beberapa  penelitian  telah  dilakukan.  Pada  dasarnya  terdapat  banyak  faktor  yang  menyebabkan terjadinya  kebangkrutan.  Hal  ini  menyebabkan  lebih  sulit  menentukan  faktor  pasti  penyebab terjadinya  kebangkrutan.  Altman  &  Narayanan  (1997)  mengklasifikasikan  faktor-faktor  penyebab kebangkrutan menjadi empat kategori, yaitu faktor mikroekonomi domestik, faktor makroekonomi domestik, faktor mikroekonomi  luar negeri dan faktor makroekonomi luar negeri. Newton (2009) mengklasifikasikan  faktor-faktor  penyebab  kebangkrutan  menjadi  faktor  internal  dan  faktor eksternal. Faktor internal yang dimaksud mencakup ketidakefisienan manajemen sedangkan faktor eksternal meliputi persaingan dan ketidakpastian lingkungan perusahaan. Berk, Stanton & Zechner (2010)  menyatakan  bahwa  penyebab  terjadinya  kebangkrutan  adalah  perbedaan  tingkat  gaji karyawan.  Mereka  menjelaskan  bahwa  adanya  perbedaan  gaji  dapat  menarik  minat  karyawan  dan bahkan dapat membuat perusahaan kehilangan karyawan yang pada akhirnya membuat perusahaan mengalami kebangkrutan.
Situasi  perusahaan  menjadi  semakin  buruk  jika  pengendalian  dan  supervisi  perusahaan tersebut  buruk.  Pada  dasarnya,    kesulitan  keuangan  dan  kebangkrutan  terjadi  ketika  perusahaan tidak  dapat  memenuhi  kewajiban  mereka  dan  memiliki  permasalahan  pada  tingkat  likuiditasnya. Hal  ini  berarti  likuiditas  yang  tidak  dikelola  dengan  tepat  dapat  menjadi  faktor  utama  penyebab
terjadinya  kebangkrutan  dan  menunjukan  perlu  adanya  pemantauan  manajer  keuangan.  Untuk menurunkan  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan,  Beaver  (2003)  menyarankan  perusahaan melakukan  analisis  rasio  keuangan.  Dia  menganalogikan  perusahaan  sebagai  suatu  tempat penyimpanan  yang  dapat  diisi  dan  dikeluarkan  melalui  arus  keluar  masuk  kas,  dengan  demikian kondisi perusahaan dikatakan mengalami kebangkrutan jika gudang tersebut kosong. Dalam hal ini ukuran  tempat  penyimpanan  yang  dimaksud  juga  perlu  untuk  diperhatikan.  Jika    arus  kas  yang masuk dari aktivitas operasi, pendanaan baru dan pendapatan dari investasi  tinggi sedangkan arus kas keluar lebih rendah maka kemungkinan terjadinya kebangkrutan lebih rendah. Hadlock & Sonti (2012)  meyatakan  bahwa  perusahaan  yang  meningkatkan  leveragenya  akan  meningkatkan terjadinya  kebangkrutan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  investor  yang  menganggap  bahwa  upaya perusahaan tersebut sebagai suatu berita buruk.

## Kerangka Pemikiran dan Hipotesis
Adapun  kerangka  pemikiran  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 1 berikut:
Gambar 1 Kerangka Pemikiran
Dari  tampilan  kerangka  pemikiran  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hipotesis  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
H1   : IC berpengaruh positif pada likuiditas aset H2 : IC berpengaruh positif pada likuiditas saham
H3 : IC berpengaruh negatif pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan H4 : Likuiditas aset berpengaruh pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan H5 : Likuiditas saham berpengaruh pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan

## METODE PENELITIAN
Populasi  yang  digunakan  adalah  semua  perusahaan  yang  terdaftar  di  bursa  efek  dalam rentang waktu 2017-2019 sedangkan sampel yang digunakan adalah perusahaan yang masuk dalam Index LQ45 pada tahun 2017-2019. Teknik pengambilan sampel menggunakan purposive sampling dan menghasilkan data sebanyak 135 data.
Penelitian ini menyelidiki hubungan antara variabel Intellectual Capital (IC), Likuiditas aset, likuiditas  saham  dan  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  pada  perusahaan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia.  Pengukuran  besaran  Variabel  IC  akan  menggunakan  model Value  Added Intellectual  Coefficient ( )  yang  dikembangkan  oleh  Pulic  pada  tahun  1997.  Adapun
tahapan perhitungan
adalah sebagai berikut:
1. Menghitung Value Added (VA)
2. Menghitung Value Added Capital Employed (VACA)
3. Menghitung Value Added Human Capital (VAHU)
4. Menghitung Structural Capital Value Added (STVA)
5. Menghitung Value Added Intellectual Coefficient ( )
Dimana: VA = Value added ; OP = Operating profit ; EC = Employee cost ; D = Depresiation ; A = Amortisation; CE = Capital Employed; HC = Human Capital; SC = Structural Capital = VA  –  HC;  VACA  = Value  Added  Capital  Employed; VAHU  = Value  Added  Human Capital; STVA = Structural Capital Value Added.
Tingkat likuiditas aset  akan diukur dengan menggunakan rasio likuiditas berikut:
1. Quick Ratio
2. Current Ratio
3. Working Capital to Total Asset Ratio (WCTA)
Tingkat likuiditas saham akan diukur dengan menggunakan indikator berikut:
1. Relative Spread
Dimana:
= rata-rata bid-ask spread relatif pada saham perusahaan i; = penutupan harian harga jual terbaik (ask) saham perusahaan i pada hari t; = penutupan harian  harga  jual  terbaik  (bid)  saham  perusahaan  i  pada  hari  t;  N  =  jumlah  hari  transaksi (perdagangan).
2. Total Depth
Dimana:
=  rata-rata total  depth pada  perusahaan  i; =  volume
pada harga jual terbaik (ask) saham perusahaan i pada hari t;
= volume pada
harga  jual  terbaik  (bid)  saham  perusahaan  i  pada  hari  t;  N  =  jumlah  hari  transaksi (perdagangan)
3. Rasio Depth to Relative Spread (DTPS)
Dimana:
DTPS  =  rata-rata  DTPS  perusahaan  i; =  Volume  pada  harga  beli terbaik  ( ask )  saham  perusahaan  i  pada  hari  t; =  Volume  pada  harga  beli
terbaik  (bid)  saham  perusahaan  i  pada  hari  t;
= spread relatif  pada saham perusahaan i pada hari t; N = jumlah hari transaksi (perdagangan).
Sedangkan untuk variabel kemungkinan terjadinya kebangkrutan akan menggunakan Altman Models . Altman  Models (z-scores)  merupakan  model  prediksi  kebangkrutan  yang  pertama  kali dikembangkan oleh Altman. Persamaan Altman Models dapat dilihat sebagai berikut:
Dimana:
; ;
;
;
;
Altman  (1968)  mengkategorikan  kondisi  perusahaan  berdasarkan  z-score  yang  diperoleh menjadi 3, yaitu:
a. Jika nilai Z < 1,8 maka termasuk perusahaan yang bangkrut
b. Jika nilai Z = 1,8 < Z < 2,99 maka termasuk grey area (berada diantara perusahaan  sehat dan  perusahaan  yg  mengalami  kebangkrutan,  sehingga  sulit  untuk  ditentukan  perusahaan termasuk kategori yang mana)
c. Jika nilai Z > 2,99 maka termasuk perusahaan yang sehat

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan Multiple Regression Analysis dalam menganalisis data. Multiple Regression  Analysis  merupakan  metode  analisis  yang  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  yang menyatakan hubungan atau pengaruh antar variabel yang dinyatakan dalam persamaan matematik. Penelitian  ini  menguji  5  hipotesis  utama  dan  9  subhipotesis.  Setiap  hipotesis  diuji  dengan menggunakan  model  regresi  yang  berbeda.  Subhipotesis  berdasar  pada  komponen  IC.  Dalam proses  pengujian  hipotesis,  setiap  model  regresi  menyertakan  2  variabel  kontrol  untuk  diuji  yaitu leverage  perusahaan  dan  ukuran  perusahaan . Adapun  model  regresi  yang  diuji  adalah  sebagai berikut:

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil uji statistik dengan metode multiple regression linear  terhadap data penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1 Hasil Uji Statistik Variabel Hipotesis Coefficient Lev Size CD Hasil IC & Lq Aset H1 (IC) H1a (HC) H1b (CC) H1c (SC) 0,0465 (0,017) 0,057 (0,007) 0,371 (0,000) 0,0315 (0,001) -0,008 (0,000) -0,009 (0,000) -0,091 (0,001) -0,147 (0,000) 0,005 (0,616) 0,005 (0,0621) 0,008 (0,2662) 0,012 (0,321) 0,02 0,15 0,03 0,025 Diterima Diterima Diterima Diterima IC & Lq Saham H2 (IC) H2a (HC) H2b (CC) H2c (SC) 0,110 (0,020) 0,215 (0,02) 0,272 (0,155) 0,0375 (0,340) 0,071 (0,061) 0,050 (0,072) 0,052 (0,154) 0,023 (0,403) 0,053 (0,025) 0,051 (0,0518) 0,067 (0,032) 0,056 (0,029) 0,026 0,015 0,03 0,031 Diterima Diterima Ditolak Ditolak IC & Bangkrut H3 (IC) H3a (HC) H3b (CC) H3c (SC) - 0,087 (0,000) -0,113 (0,000) -0,720 (0,000) 0,0218 (0,315) 0,041 (0,000) 0,340 (0,000) 0,354 (0,000) -0,215 (0,000) -0,020 (62,8) -0,101 (0,0540) -0,023 (0,125) -0,009 (0,125) 0,314 0,125 0,323 0,155 Diterima Diterima Diterima Ditolak Lq Aset & Bangkrut H4 -0,086 (0,000) 0,265 (0,000) -0,017 (0,215) 0,21 Diterima Lq Saham & bangkrut H5 -0,031 (0,576) 0,290 (0,000) -0,015 (0,236) 0,556 Ditolak
Sumber: Hasil olahan SPSS

## Pengujian Hipotesis 1
Tabel  1  menunjukan  bahwa  semua  model  regresi  yang  diusulkan  untuk  menguji  hipotesis pertama  penelitian  ini  terkonfirmasi  signifikan  terkecuali  variabel  “size”  yang  tidak  signifikan. Hasil  pengujian  hipotesis  1  mengindikasikan  nilai  koefisien  IC  dan  Leverage  masing-masing sebesar 0,0465 dan -0,008. Hal ini menunjukan bahwa IC berpengaruh positif pada likuiditas aset, sedangkan  leverage  keuangan  berpengaruh  negatif  pada  likuiditas  aset.  Dengan  kata  lain  semakin tinggi  nilai  IC  suatu  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  likuiditas  aset,  begitupun  sebaliknya, semakin  rendah  nilai  IC  suatu  perusahaan  maka  tingkat  likuiditas  aset  menurun.  Semakin  besar leverage perusahaan akan menurunkan tingkat likuiditas aset, begitupun sebaliknya, leverage yang rendah akan meningkatkan likuiditas aset perusahaan. Hasil ini mengkonfirmasi hipotesis  pertama penelitian  ini.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shahdadi,  et.al (2020) dan  Iazzolino, et.al (2013) yang menyatakan bahwa  IC berpengaruh positif pada likuiditas aset.  Akan  tetapi  hasil  penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Maditinos, et. al (2011).
Hasil  pengujian  hipotesis  1a  mengindikasikan  nilai  koefisien  HC  dan  Leverage  masing- masing  sebesar  0,057 dan  -0,009.  Hal  ini  menunjukan  bahwa Human Capital berpengaruh  positif pada likuiditas aset, sedangkan leverage keuangan berpengaruh negatif pada likuiditas aset. Dengan kata  lain  semakin  tinggi  nilai  HC  suatu  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  likuiditas  aset, begitupun  sebaliknya,  semakin  rendah  nilai  HC  suatu  perusahaan  maka  tingkat  likuiditas  aset menurun.  Semakin  besar  leverage  perusahaan  akan  menurunkan  tingkat  likuiditas  aset,  begitupun sebaliknya,  leverage  yang  rendah  akan  meningkatkan  likuiditas  aset  perusahaan.  Hasil  ini mengkonfirmasi hipotesis 1a penelitian ini.
Hasil  pengujian  hipotesis  1b  mengindikasikan  nilai  koefisien  CC  dan  Leverage  masing- masing sebesar 0,371 dan -0,091. Hal ini menunjukan bahwa Customer Capital berpengaruh positif pada likuiditas aset, sedangkan leverage keuangan berpengaruh negatif pada likuiditas aset. Dengan kata  lain  semakin  tinggi  nilai  CC  suatu  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  likuiditas  aset, begitupun  sebaliknya,  semakin  rendah  nilai  CC  suatu  perusahaan  maka  tingkat  likuiditas  aset menurun.  Semakin  besar  leverage  perusahaan  akan  menurunkan  tingkat  likuiditas  aset,  begitupun sebaliknya,  leverage  yang  rendah  akan  meningkatkan  likuiditas  aset  perusahaan.  Hasil  ini mengkonfirmasi hipotesis 1b penelitian ini.
Hasil  pengujian  hipotesis  1c  mengindikasikan  nilai  koefisien  SC  dan  Leverage  masing- masing  sebesar  0,0315  dan  -0,147.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  Structural  Capital  berpengaruh positif pada likuiditas aset, sedangkan leverage keuangan berpengaruh negatif pada likuiditas aset. Dengan  kata  lain  semakin  tinggi  nilai  SC  suatu  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  likuiditas aset, begitupun sebaliknya, semakin rendah nilai SC suatu perusahaan maka tingkat likuiditas aset menurun.  Semakin  besar  leverage  perusahaan  akan  menurunkan  tingkat  likuiditas  aset,  begitupun sebaliknya,  leverage  yang  rendah  akan  meningkatkan  likuiditas  aset  perusahaan.  Hasil  ini mengkonfirmasi hipotesis 1c penelitian ini.
Nilai Coefficient  of  Determinant  (CD) untuk  semua  model  regresi  pada  hipotesis  pertama masing-masing  adalah  0,02  (H1), 0,15  (H1a),  0,030  (H1b),  dan  0,025  (H1c).  Hal  ini  menunjukan bahwa  variabel-variabel  yang  dimasukan  dalam  model  regresi  dapat  menjelaskan  likuiditas  aset sebesar 20%, 15%, 3% dan 2.5%.

## Pengujian Hipotesis 2
Tabel  1  menunjukan  bahwa  tidak  semua  model  regresi  yang  diusulkan  untuk  menguji hipotesis  kedua  penelitian  ini  terkonfirmasi  signifikan.  Hasil  pengujian  hipotesis  2 mengindikasikan  nilai  koefisien  IC  dan  Size  masing-masing  sebesar  0,110  dan  0,053.  Hal  ini menunjukan  bahwa  IC  dan  Size  berpengaruh  positif  pada  likuiditas  saham.  Dengan  kata  lain semakin  tinggi  nilai  IC  suatu  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  likuiditas  saham,  begitupun sebaliknya,  semakin  rendah  nilai  IC  suatu  perusahaan  maka  tingkat  likuiditas  saham  menurun. Semakin  besar  ukuran  perusahaan  akan  meningkatkan  likuiditas  saham,  begitupun  sebaliknya, ukuran  perusahan  yang  kecil  akan  menurunkan  likuiditas  saham  perusahaan.  Hasil  ini mengkonfirmasi  hipotesis kedua penelitian ini. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Shahdadi, et.al (2020) dan wu, et.al (2010) yang menyatakan bahwa IC berpengaruh positif pada likuiditas saham. Akan tetapi hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Firer & Williams (2003).
Hasil pengujian  hipotesis 2a mengindikasikan nilai koefisien HC adalah sebesar 0,215. Hal ini menunjukan bahwa Human Capital berpengaruh positif pada likuiditas saham. Dengan kata lain semakin  tinggi  nilai  HC  suatu  perusahaan  maka  akan  meningkatkan  likuiditas  saham,  begitupun sebaliknya,  semakin  rendah  nilai  HC  suatu  perusahaan  maka  tingkat  likuiditas  saham  menurun. Hasil ini mengkonfirmasi hipotesis 2a penelitian ini.
Hasil  pengujian  hipotesis  2b  mengindikasikan p-value CC  tidak  signifikan.  Hal  ini menunjukan bahwa Customer Capital tidak berpengaruh signifikan pada likuiditas saham. Dengan kata lain, likuid atau tidaknya saham suatu perusahaan tidak dipengaruhi oleh besar  kecilnya nilai CC. Dengan demikian hipotesis 2b penelitian ini ditolak.
Hasil  pengujian  hipotesis  2c  mengindikasikan p-value SC  tidak  signifikan.  Hal  ini menunjukan bahwa Structural Capital tidak berpengaruh signifikan pada likuiditas saham. Dengan kata  lain  likuid  atau  tidaknya  saham  suatu  perusahaan  tidak  dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  nilai SC. Dengan demikian hipotesis 2c penelitian ini ditolak.
Nilai Coefficient  of  Determinant  (CD) untuk  semua  model  regresi  pada  hipotesis  kedua masing-masing adalah 0,026 (H2), 0,015 (H2a), 0,03 (H2b), dan 0,031 (H2c). Hal ini menunjukan bahwa variabel-variabel yang dimasukan dalam model regresi dapat menjelaskan likuiditas saham sebesar 2,6%, 1,5%, 3% dan 2.5%.

## Pengujian Hipotesis 3
Tabel  1  menunjukan  bahwa  3 dari  4  model  regresi  yang  diusulkan  untuk  menguji  hipotesis ketiga  penelitian  ini  terkonfirmasi  signifikan.  Hasil  pengujian  hipotesis  3  mengindikasikan  nilai koefisien IC dan Leverage masing-masing sebesar -0,087 dan 0,041. Hal ini menunjukan bahwa IC berpengaruh negatif pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan sedangkan Leverage berpengaruh positif  pada  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan.  Dengan  kata  lain  IC  dapat  menekan  atau menurunkan kemungkinan suatu perusahaan mengalami kebangkrutan dan semakin besar leverage perusahaan  maka  semakin  besar  pula  kemungkinan  suatu  perusahaan  mengalami  kebangkrutan. Hasil  ini  mengkonfirmasi  hipotesis  ketiga  penelitian  ini.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shahdadi,  et.al  (2020)  dan  wu,  et.al  (2010).  Akan  tetapi  hasil
penelitian  ini  bertentangan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Firer  &  Williams  (2003)  yag menyatakan bahwa IC tidak berpengaruh pada kinerja keuangan perusaaan.
Hasil  pengujian  hipotesis  3a  mengindikasikan  nilai  koefisien  HC  dan  Leverage  masing- masing sebesar -0,113 dan 0,340. Hal ini menunjukan bahwa Human Capital  berpengaruh negatif pada  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  sedangkan  Leverage  berpengaruh  positif  pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan. Dengan kata lain, semakin besar nilai HC akan mengurangi peluang  suatu  perusahaan  dalam  mengalami  kebangkrutan,  sebaliknya,  semakin  kecil  nilai  HC akan  meningkatkan  peluang  perusahaan  dalam  mengalami  kebangkrutan.  Nilai  leverage  yang tinggi  juga  akan  meningkatkan  peluang  perusahaan  dalam  mengalami  kebangkrutan,  sebaliknya, nilai leverage yang rendah akan menurunkan peluang perusahaan dalam mengalami kebangkrutan. Hasil ini mengkonfirmasi hipotesis 3a penelitian ini.
Hasil  pengujian  hipotesis  3b  mengindikasikan  nilai  koefisien  CC  dan  Leverage  masing- masing  sebesar  -0,720  dan  0,354.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  Customer  Capital    berpengaruh negatif  pada  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  sedangkan  Leverage  berpengaruh  positif  pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan. Dengan kata lain, semakin besar nilai CC akan mengurangi peluang suatu perusahaan dalam mengalami kebangkrutan, sebaliknya, semakin kecil nilai CC akan meningkatkan peluang perusahaan dalam mengalami kebangkrutan. Nilai leverage yang tinggi juga akan meningkatkan peluang perusahaan dalam mengalami kebangkrutan, sebaliknya, nilai leverage yang  rendah  akan  menurunkan  peluang  perusahaan  dalam  mengalami  kebangkrutan.  Hasil  ini mengkonfirmasi hipotesis 3b penelitian ini.
Hasil  pengujian  hipotesis  3c  mengindikasikan p-value SC  tidak  signifikan.  Hal  ini menunjukan  bahwa  Structural  Capital  tidak  berpengaruh  signifikan  pada  kemungkinan  terjadinya kebangkrutan.  Dengan  kata  lain  kebangkrutan  perusahaan  tidak  dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya nilai SC. Dengan demikian hipotesis 3c penelitian ini ditolak.
Nilai Coefficient  of  Determinant  (CD) untuk  semua  model  regresi  pada  hipotesis  ketiga masing-masing adalah 0,314 (H3), 0,125 (H3a), 0,323 (H3b), dan 0,155 (H3c). Hal ini menunjukan bahwa  variabel-variabel  yang  dimasukan  dalam  model  regresi  dapat  menjelaskan  kemungkinan terjadinya kebangkrutan sebesar 31,4%, 12,5%, 32,3% dan 15,.5%.

## Pengujian Hipotesis 4
Tabel 1 menunjukan bahwa model regresi yang diusulkan untuk menguji hipotesis keempat penelitian ini terkonfirmasi signifikan. Hasil pengujian hipotesis 4 mengindikasikan nilai koefisien LQ  Aset  dan  Leverage  masing-masing  sebesar  -0,086  dan  0,265.  Hal  ini  menunjukan  bahwa Likuiditas  aset  berpengaruh  negatif  pada  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan  sedangkan Leverage  berpengaruh  positif  pada  kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan.  Dengan  kata  lain semakin  likuid  aset  suatu  perusahaan  kemungkinan  suatu  perusahaan  mengalami  kebangkrutan akan  menjadi  lebih  kecil  dan  semakin  besar  leverage  perusahaan  maka  semakin  besar  pula kemungkinan  suatu  perusahaan  mengalami  kebangkrutan.  Hasil  ini  mengkonfirmasi  hipotesis keempat  penelitian  ini.  Nilai Coefficient  of  Determinant  (CD) untuk  model  regresi  pada  hipotesis keempat  adalah  0,21.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  variabel-variabel  yang  dimasukan  dalam  model regresi dapat menjelaskan kemungkinan terjadinya kebangkrutan sebesar 21%.

## Pengujian Hipotesis 5
Tabel  1  menunjukan  bahwa  likuiditas  saham  tidak  berpengaruh  signifikan  pada kemungkinan terjadinya kebangkrutan. Hal ini berarti bahwa peluang suatu perusahaan mengalami kebangkrutan tidak disebabkan oleh  aktivitas saham. Aktivitas saham umumnya lebih dipengaruhi oleh  lingkungan  perusahaan  berada  baik  internal  maupun  eksternal  termasuk  didalamnya  adalah kinerja  perusahaan.  Dibanding  aktivitas  saham  yang  mempengaruhi  potensi  kebangkrutan  suatu perusahaan,  lebih  tepat  jika  dikatakan  bahwa  kondisi  perusahaan  yang  akan  mempengaruhi aktivitas saham perusahaan. Dengan demikian hipotesis kelima penelitian ini ditolak.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  membahas  tentang  pengaruh  IC  terhadap  likuiditas  dan  kemungkinan kebangkrutan  perusahaan.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  IC  berpengaruh  positif  terhadap likuiditas aset dan likuiditas saham serta berpengaruh negatif terhadap kemungkinan kebangkrutan
perusahaan.  Selain  itu  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  likuiditas  aset  berpengaruh  negatif terhadap  kemungkinan  kebangkrutan  perusahaan,  sebaliknya,  likuiditas  saham  tidak  berpengaruh terhadap kemungkinan kebangkrutan perusahaan. Penelitian ini memberikan bukti terkait pengaruh IC  terhadap  likuiditas  dan  kemampuannya  dalam  mengurangi  peluang  terjadinya  kebangkrutan pada  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  efek  Indonesia.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  nilai coefficient  of  determinant model  yang  terbilang  kecil.  Selain  itu  periode  penelitian  belum menyertakan  data  perusahaan  selama  pandemi  berlangsung.  Maka  dari  itu,  penelitian  yang  akan datang  dapat  menambahkan  faktor-faktor  lain  diluar  variabel  dalam  penelitian  ini  dan  data perusahaan selama masa pandemi.
Hasil penelitian ini memiliki beberapa implikasi praktis diantaranya adalah perusahaan dapat meningkatkan  keunggulan  bersaing,  likuiditas,  dan  kinerja  melalui  peningkatan  investasi  dan pengelolaan  IC.  Pengelolaan  IC  yang  optimal  juga  dapat  mengurangi  peluang  perusahaan mengalami  kebangkrutan.  Dengan  memberikan  gambaran  terkait  model  regresi  berdasar  pada  IC dan likuiditas perusahaan memungkinkan perusahaan untuk dapat mengetahui peluang perusahaan atau  pesaing  perusahaan  dalam  mengalami  kebangkrutan  sebelum  terjadi  sehingga  perusahaan dapat  mengantisipasi  efek  buruk  dari  kebangkrutan  tersebut.  Selain  itu  dengan  memprediksi kemungkinan  terjadinya  kebangkrutan,  investor  dapat  membedakan  investasi  mana  yang  lebih menguntungkan dari yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Abeysekera,  I.  (2008).  Intellectual  capital  practices  of  firms  and  the  commodification  of  labor.
Accounting, Auditing and Accountability Journal, 21(1), 36–48.
Ahmad, S. B., & Mushraf, A. M. (2011). The relationship between intellectual capital and business performance:  An  empirical  study  in  Iraqi  industry.  International  Proceedings  of  Economics Development and Research, 6(2), 104–109.
Ahuja,  B.  R.,  &  Ahuja,  N.  L.  (2012).  Intellectual  capital  approach  to  performance  evaluation:  A case  study  of  the  banking  sector  in  India.  International  Research  Journal  of  Finance  and Economics, 93, 111–122.
Altman,  E.  I.  (1968).  Financial  ratios  discriminate  analysis  and  the  prediction  of  corporate bankruptcy. Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Altman,  E.  I.,  &  Narayanan,  P.  (1997).  An  international  survey  of  business  failure  classification models. Financial Markets, Institutions and Instruments, 6(2), 1–57.
Andreou,  A.  N.,  Green,  A.,  &  Stankosky,  M.  (2007).  A  framework  of  intangible  valuation  areas and antecedents. Journal of Intellectual Capital, 8(1), 52–75.
Amihud, Y. (2002). Illiquidity  and stock returns: Cross-section  and time series effects. Journal of Financial Markets, 5(1), 31–56.
Ashton,  R.  H.  (2005).  Intellectual  capital  and  value  creation:  A  review.  Journal  of  Accounting Literature, 24, 53–134.
Baum, J. A. C., & Silverman, B. (2004). Picking winners or building them? Alliance, intellectual, and  human  capital  as  selection  criteria  in  venture  financing  and  performance  of biotechnology startups. Journal of Business Venturing, 19(3), 411–436.
Beaver, G. (2003). Small business: Success and failure. Strategic Change, 12(3), 115–122. Berk, J., Stanton, R., & Zechner, J. (2010). Human capital, bankruptcy, and capital structure. Journal of Finance, 65(3), 891–926.
Bontis,  N.  (1996).  There  is  a  price  on  your  head:  Managing  intellectual  capital  strategically.  Ivey Business Quarterly, 60(4), 40–47.
Bonits,  N.  (1998).  Intellectual  capital:  An  exploratory  study  that  develops  measures  and  model. Managing Decision, 36(2), 63–76.
Bontis,  N.  (2001).  Assessing  knowledge  assets:  A  review  of  the  models  used  to  measure intellectual capital. International Journal of Management Review, 3(1), 41–60.
Bontis, N., Crossan, M. M., & Hulland, J. (2002). Managing an organizational learning system by aligning stocks and flows. Journal of Management Studies, 39(4), 437–469.
Brogaard,  J.,  Dan,  L.,  &  Ying,  X.  (2017).  Stock  liquidity  and  default  risk.  Journal  of  Financial Economics, 124(3), 486–502.
Chan,  H.  W.,  &  Faff,  R.  W.  (2003).  An  investigation  in  to  the  role  of  liquidity  in  asset  pricing: Australian evidence. Pacific-Basin Finance Journal, 11(5), 555–572.
Choong,  K.  K.  (2008).  Intellectual  capital:  Definitions,  categorization  and  reporting  models. Journal of Intellectual Capital, 9(4), 609–638.
Chu,  Y.,  Lin,  L.,  Po,  Y.,  Hsiung,  H.  H.,  &  Liu,  T.  Y.  (2006).  Intellectual  capital:  An  empirical study of ITRI. Technological Forecasting and Social Change, 73, 886–902.
Draghici,  A.  (2013).  A  possible  approach  for  generic  model  concerning  intellectual  capital evaluation. Annual Session of Scientific Papers IMT, 12, 267–273.
Dey,  M.  K.  (2005).  Liquidity,  turnover,  and  return  in  global  stock  markets.  Emerging  Markets Review, 6(1), 45–67.
El  Kalak,  I.,  Azevedo,  A.,  Hudsonc,  R.,  &  Abd  Karimc,  M.  (2017).  Stock  liquidity  and  SMEs' likelihood of bankruptcy: Evidence from the US market. Research in International Business and Finance, 42, 1383–1393.
Etemadi,  H.,  Anvary  Rostamy,  A.  A.,  &  Farajzade  Dehkordi,  H.  (2009).  A  genetic  programming model  for  bankruptcy  prediction:  Empirical  evidence  from  Iran.  Expert  Systems  with Applications, 36(2–2), 3199–3207.
Firer,  S.,  &  Williams,  S.  M.  (2003).  Intellectual  capital  and  traditional  measures  of  corporate performance. Journal of Intellectual Capital, 4(3), 348–360.
Ghozali,  Imam.  2013.  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  21  Update  PLS
Regresi. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Gordon, M. J. (1971). Towards a theory of financial distress. Journal of Finance, 26(2), 347–356. Hadlock,  C.  J.,  &  Sonti,  R.  (2012).  Financial  strength  and  product  market  competition:  Evidence from asbestos litigation. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 47(1), 179–211.
Hall,  R.  (1992).  The  strategic  analysis  of  intangible  resources.  Strategic  Management  Journal,
13(2), 135–144.
Iazzolino, G., Migliano, G., & Gregorace, E. (2013). Evaluating intellectual capital for supporting credit  risk  assessment:  An  empirical  study.  Investment  Management  and  Financial Innovations, 10(2), 44–54.
Itami, H. (1991). Mobilizing invisible assets. Cambridge, MA: Harvard University Press. Johnson, W.  H.  A.  (1999).  An  integrative  taxonomy  of  intellectual  capital:  Measuring  the  stock  and flow  of  intellectual  capital  components  in  the  firm.  International  Journal  of  Technology Management, 18(5–8), 562–575.
Kamalirezaei,  H.,  Rostamy,  A.  A.  A.,  Saeedi,  A.,  &  Zaghard,  M.  K.  V.  (2019).  Corporate  social responsibility  and  bankruptcy  probability:  Exploring  the  role  of  market  competition, intellectual capital, and equity cost. Journal of Corporate Accounting and Finance, 31, 1–11. https://doi.org/10.1002/jcaf.22417
Krüger,  P.  (2015).  Corporate  goodness  and  shareholder  wealth.  Journal  of  Financial  Economics, 115(2), 304–329
Liao,  L.,  Chen,  G.,  &  Zheng,  D.  (2019).  Corporate  social  responsibility  and  financial  fraud: Evidence from China. Accounting and Finance, 59(5), 3133–3169.
Lischewski, J., & VoronKova, S. (2012). Size, value and liquidity: Do they liquidity really matter on an emerging stock market. Emerging Markets Review, 13(1), 8–25.
Maditinos,  D.,  Chatzoudes,  D.,  Tsairidis,  C.,  &  Theriou,  G.  (2011).  The  impact  of  intellectual capital  on  firms'  market  value  and  financial  performance.  Journal  of  Intellectual  Capital, 12(1), 132–151.
Makki,  M.  A.,  &  Lodhi,  S.  A.  (2009).  Impact  of  intellectual  capital  on  return  on  investment  in Pakistani  corporate  sector.  Australian  Journal  of  Basic  and  Applied  Sciences,  3(3),  2995– 3007.
Marr,  B.,  &  Adams,  C.  (2004).  The  balanced  scorecard  and  intangible  assets:  Similar  ideas, unaligned concepts. Measuring Business Excellence, 8(3), 18–27.
Marshal, B. R. (2006). Liquidity and stock returns: Evidence from a pure order driven market using a new liquidity proxy. International Review of Financial Analysis, 15(1), 21–38.
Masoulas,  V.  (1998).  Organizational  requirements  definition  for  intellectual  capital  management.
International Journal of Technology Management, 16(1–3), 126–143.
Mouritsen,  J.,  Bukh,  P.  N.,  &  Marr,  B.  (2004).  Reporting  on  intellectual  capital:  Why,  what  and how? Measuring Business Excellence, 8(1), 46–54.
Narayan, P. K., & Zheng, X. (2011). The relationship between liquidity and returns on the Chinese stock market. Journal of Asian Economics, 22(3), 259–266.
Pulic, A. (1998). Measuring the performance of intellectual potential in knowledge economy. Paper presented  at  the  2nd  World  Congress  on  Measuring  and  Managing  Intellectual  Capital. Hamilton: McMaster University.
Pulic,  A.  (2000).  VAIC—An  accounting  tool  for  IC  management.  International  Journal  of Technology Management., 20(5/6/7/8), 702–714.
Rastogi,  P.  N.  (2003).  The  nature  and  role  of  IC—Rethinking  the  process  of  value  creation  and sustained enterprise growth. Journal of Intellectual Capital, 4(2), 227–248.
Rudez,  H.  N.,  &  Mihalic,  T.  (2007).  Intellectual  capital  in  the  hotel  industry:  A  case  study  from Slovenia. International Journal of Hospitality Management, 26(1), 188–199.
Shahdadi,  K.  M.,  Rostamy,  A.  A.,  Sadeghi  Sharif,  S.  J.,  &  Ranjbar,  M.  H.  (2020).  Intellectual capital,  liquidity,  and  bankruptcy  likelihood. Journal  of  Corporate  Accounting  & Finance , 31 (4), 21-32.
Shakina,  E.,  &  Barajas,  A.  (2012).  The  relationship  between  intellectual  capital  quality  and corporate performance: An empirical study of Russian  and European companies. Economic Annals, 57(192), 79–97.
Stewart,  T.  A.  (1994).  Your  company's  most  valuable  asset:  Intellectual  capital.  Fortune,  130(7), 68–74.
Sveiby, K. E. (1997). The new organizational wealth: Managing  and measuring  knowledge-based assets. San Francisco, CA: BarrettKohler.
Wang, M. S. (2011). Intellectual capital and firm performance. Annual Conference on Innovations in  Business  &  Management.  London,  UK:  The  Center  for  Innovations  in  Business  and Management, Practice
Wu, H. Y., Chen, J. K., & Chen, I. S. (2010). Innovation capital indicator assessment of Taiwanese universities:  A  hybrid  fuzzy  model  application.  Expert  Systems  with  Applications,  37(2), 1635–1642.
Zéghal, D., & Maaloul, A. (2010). Analyzing value added as an indicator of intellectual capital and its consequences on company performance. Journal of Intellectual Capital, 11(1), 39–60.
Zeng,  J.  Y.,  &  Gu,  Y.  C.  (2004).  The  relationship  between  intellectual  capital  and  corporate intangibles: Manufacturing in Taiwan. Management and Systems, 11(1), 1–30.