Измерение результатов использования интеллектуального капитала: обзор эмпирических исследований

УДК 658.1

ИЗМЕРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА: ОБЗОР ЭМПИРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Результаты деятельности компаний зависят от эффективности использования интеллектуального капитала (ИК), поскольку создание стоимости тесно связано с распространением и применением знаний. В статье анализируется современное состояние эмпирических исследований измерения ИК. В итоге сформулированы ограничения существующих работ и предложены направления дальнейших исследований.

Ключевые слова: интеллектуальный капитал, стоимость, измерение, исследования.

Постоянный рост конкуренции предопределяет необходимость эффективного использования всех ресурсов компании. При этом роль материальных активов снижается, поскольку они, в отличие от интеллектуального капитала, не способны создать для компании конкурентные преимущества. Осознание этого приводит, с одной стороны, к постоянному росту инвестиций в интеллектуальный капитал [36, 52], а с другой - к увеличению академического интереса к вопросам неосязаемых ресурсов. Несмотря на то, что ряд исследований вкладывает различный смысл в понятия «интеллектуальный капитал», «неосязаемые активы» и «знаниевые активы», в статье они рассматриваются как равнозначные в соответствии с работами [4, 30, 42].

М. А. ОСКОЛКОВА,

преподаватель кафедры финансового менеджмента Е-mail: oskolkovama@hse. perm. ru

Г. В. ТЕПЛЫХ,

младший научный сотрудник лаборатории инвестиционного анализа Е-mail: gorgulytep@mail. ru Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Пермь

Несмотря на свою популярность, концепция интеллектуального капитала пока не имеет строгой теоретической базы и общепризнанной методологии. В настоящее время идет активная аккумуляция результатов эмпирических исследований по верификации концепции, которая лишь со временем будет выражена в форме устойчивых выводов.

Существует множество классов нерешенных исследовательских задач, связанных с интеллектуальным капиталом: определение оптимальной структуры интеллектуальных активов, выявление ключевых факторов, влияющих на принятие решения об инвестировании в ИК и др. Предлагаемая статья носит обзорный характер, в ней анализируются исследования, посвященные измерению отдачи от использования неосязаемых активов, выраженной чаще всего стоимостными показателями. Связанные с этим вопросы интересуют различных стейкхолдеров компаний: как менеджеров, анализирующих результаты вложения в различные виды ресурсов, так и внешних долгосрочных инвесторов, принимающих решение о формировании портфеля активов с помощью анализа эффективности работы компании.

Статья призвана решить следующие задачи: - провести компаративный анализ существующих исследований измерения результатов использования интеллектуального капитала;

- выявить разногласия между подходами различных исследователей, а также ограничения существующих методов измерения ИК;

- предложить перспективные направления анализа ИК в терминах стоимостных показателей. В научной литературе нет общепринятого мнения относительно определения интеллектуального капитала. В статье интеллектуальный капитал рассматривается как знания, результаты использования знаний и другие неосязаемые источники конкурентных преимуществ, накопленные организацией в процессе ее деятельности, которые обладают способностью трансформироваться в финансово измеримые показатели стоимости.

Формирование выборки эмпирических исследований. Для обзора были выбраны 46 работ российских и зарубежных авторов за период с 2000 по 2012 г. Выборка составлена случайным образом из релевантных статей с высокой цитируемостью. Для проведения анализа выбирались работы, имеющие целью исследовать влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности компании. Описание выборки в страновом и отраслевом разрезе представлено в таблице. При исследовании трех и более секторов экономики ставилось примечание «разные».

Выборка статей репрезентативна, поскольку включает исследования различных лет по изучению интеллектуального капитала компаний разных стран и видов экономической деятельности (ВЭД). Статьи распределены в целом равномерно по годам публикации (рис. 1). За исследуемый период произошел резкий рост интереса к рассматриваемой тематике, что отразилось в количестве публикаций. Однако

Перечень эмпирических работ по исследованию интеллектуального капитала

Год Автор Страна Сектор экономики

2000 Bontis, Keow, Richardson Малайзия Промышленность, сфера услуг

2000 Pulic Великобритания Разные

2003 Firer, Williams ЮАР Разные

2003 Riahi-Belkaoui США Разные

2004 Baxtera, Matear Новая Зеландия Производство

2004 Cheng Тайвань Схемотехника

2004 Mavridis Япония Банки

2004 Youndt, Subrama-niam, Snell США Разные

Окончание таблицы

Год Автор Страна Сектор экономики

2005 Chen, Cheng, Hwang Тайвань Разные

2005 Goh Малайзия Банки

2005 Huang, Liu Тайвань Разные

2005 Kujansivu, Lonnqvist Финляндия Разные

2005 Swartz, Firer ЮАР Разные

2005 Tseng, Goo Тайвань Производство

2006 Cheuk, Wong, Kok Малайзия Финансы

2006 Moon, Kym Канада Производство

2006 Shiu Тайвань Высокие технологии

2006 Волков, Гаранина Россия Разные

2007 Appuhami Таиланд Финансы

2007 Chang Тайвань И

2007 Huang, Hsueh Таиланд Консалтинг

2007 Iswatia, Anshoria Индонезия Страхование

2007 Tan, Plowman, Hancock Сингапур Разные

2008 Changa, Chen, Lai США Разные

2008 Huang, Wang Тайвань Разные

2008 Байбурина, Головко Россия Разные

2009 Chan Гонконг Разные

2009 Dumay Австралия Финансы

2009 Orens, Aerts, Lybaert Европа Разные

2009 Puntillo Италия Банки

2009 Ting, Lean Малайзия Финансы

2010 Choudhury Индия И

2010 Diez, Ochoa, Prieto, Santidrian Испания Разные

2010 Laing, Dunn, Hughes-Lucas Австралия Отели

2010 Salamudin, Bakar, Ibrahim, Hassan Малайзия Разные

2010 Zeghal, Maaloul Великобритания Разные

2011 Clarke, Seng, Whiting Австралия Разные

2011 Liang, Huang, Lin Тайвань Разные

2011 Maditinos, Chatzoudes, Tsairidis, Theriou Греция Разные

2011 Nazari, Herremans, Isaac, Manassian, Kline Канада, Иран, Ливан Разные

2011 St-Pierre, Audet Канада, Франция Производство

2012 Herbert, Nold III США Разные

2012 Komnenic, Pokrajcic Сербия Разные

2012 Mehralian, Rajabzadeh, Sadeh, Rasekh Иран Фармацевтика

2012 Pal, Soriya Индия Фармацевтика, текстиль

2012 Shakina, Barajas Европа, Россия Разные

6

5 5 5 5 5

4 4

3

2 2

Рис. 1.

Количество опубликованных статей в 2000-2012 гг.

2000

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Северная Америка Западная Европа Восточная Европа

Восточная Азия

Южная и Юго-восточная Азия

Ближний Восток Прочие страны

для исследования были выбраны лишь наиболее цитируемые статьи.

Страновая и отраслевая специфика исследований. Значительная специфичность и неоднородность интеллектуальных активов обычно ограничивают эмпирический анализ необходимостью выбора максимально сопоставимых компаний, чаще всего объединенных одним видом экономической деяге льнос-ти или страной. Структура выборки по исследуемым странам и ВЭД представлена на рис. 2 и 3.

Эмпирические исследования охватывают как развитые, так и развивающиеся страны из различных регионов мира:

- Северная Америка (США, Канада) [9, 20, 34, 41, 51];

- Западная Европа (Великобритания, Франция, Финляндия, Греция, Испания, Италия) [15, 26, 31, 37, 39, 40, 46, 52];

- Восточная Европа (Россия, Сербия) [1, 2, 25, 44];

- Восточная Азия (Тайвань, Гонконг, Япония) [8, 10, 11, 21, 23, 29, 32, 44, 50];

- Южная и Юго-Восточная Азия (Сингапур, Малайзия, Таиланд, Индонезия, Индия) [5, 8, 12, 13, 18, 21, 24, 38, 43, 48, 49];

- Ближний Восток (Иран, Ливан) [33, 38];

- ЮАР, Австралия и Новая Зеландия [6, 14, 16, 17, 27, 47].

17

4

10

3

10

12

Рис. 2. Количество статей в исследуемых странах

В выборку не попали страны из Латинской Америки и страны третьего мира. За последние годы все большую долю в общем числе эмпирических исследований занимают работы, посвященные развивающимся странам, что говорит о постепенном переходе их экономик на постиндустриальные рельсы и росте практического интереса к эффективному управлению интеллектуальными активами.

Эмпирические работы, содержащие межстра-новой анализ интеллектуального капитала, встречаются достаточно редко. Тем не менее в статье [33] делается сравнение компаний Канады и Ближнего Востока, а в работе Е. Шакиной и А. Барахаса исследуются компании Европы и России [43]. В обеих работах интеллектуальный капитал влияет на результаты деятельности компаний в целом одинаковым образом, однако можно выделить страновую специфику.

Исследуемые компании часто представляют динамично развивающиеся сферы экономики,

7х"

43

1

0

11

6

0

2

4

6

8

Межотраслевые исследования

Финансовый сектор

Высокие технологии Производственный сектор

Сфера услуг

0 5 10 15 20

Рис. 3. Количество статей по исследуемым отраслям экономики

где роль неосязаемых ресурсов наиболее высока, следовательно, изучение результатов их использования облегчено. Это сфера высоких технологий (1Т, разработка схем, фармацевтика), финансовые услуги (банки, страхование), сфера услуг (включая консалтинг). Производственный сектор, в том числе традиционные промышленные секторы, также не остаются без внимания (см. рис. 3).

Большинство эмпирических исследований (более половины рассматриваемой выборки) является межотраслевым. Однако при этом часто специфика вида экономической деятельности не учитывается, что снижает качество выводов, поскольку разные ВЭД отличаются по типам используемых компонентов интеллектуального капитала (например, в финансовом секторе наиболее значимым является капитал сотрудников, тогда как для торговых компаний - отношения с клиентами). Влияние сектора экономики обычно учитывается через дополнительные переменные [15, 17] либо посредством исследования интеллектуального капитала раздельно по видам экономической деятельности и компаративного анализа полученных результатов [7, 50].

Выводы эмпирических работ в области интеллектуального капитала относительно наличия специфики ВЭД неоднозначны: различные работы как подтверждают ее влияние [7, 48, 50], так и говорят о незначимости [15, 17].

Цели исследований. Подавляющее число эмпирических исследований сводится к решению двух последовательных задач: определению способа измерения интеллектуального капитала компаний и оценке его влияния на результаты деятельности.

Помимо этого, в исследованиях могут параллельно решаться другие задачи, такие, как оцен-

ка наличия влияния специфики сектора экономики [17, 29], кластеризация компаний по эффективности использования интеллектуального капитала [51], оценка зависимости влияния инвестиций в некоторые интеллектуальные активы (НИОКР и 1Т) на финансовые показатели [23], анализ взаимовлияния интеллектуальных активов между собой и оценка их комплексного влияния на результаты компании [7, 16, 50].

Измерение интеллектуального капитала. Несмотря на существование большого количества способов декомпозиции интеллектуального капитала, все они подчеркивают неоднородность его состава и отсутствие единого способа измерения. Общепринятые форматы финансовой отчетности не содержат всех неосязаемых активов, оказывающих влияние на результаты деятельности компании [30]. Даже такие классические нематериальные активы, как стоимость патентов или гудвилл, отражаются в отчетах только в случае их соответствия определенным критериям стандартов отчетности [19]. Также финансовые данные не отражают интересов всех стейкхолдеров и не позволяют оценить эффективность работы компании в целом [15]. Кроме того, каждый из выделенных в рамках исследования компонентов интеллектуального капитала включает в себя как финансовые элементы, измеримые в денежных единицах, так и нефинансовые. Это делает невозможным расчет интегрального показателя величины интеллектуального капитала, принадлежащего компании. Однако необходимость анализа эффективности использования неосязаемых ресурсов требует создания инструментов измерения наличия и размера интеллектуального капитала. Поэтому для этих целей используются аппроксимирующие показатели (прокси) его компонентов.

Исследователи стараются использовать прокси переменные, доступные из данных финансовой отчетности, например: выручка на сотрудника, маркетинговые расходы, расходы на НИОКР и т. п. [21, 23]. Однако, как правило, открытая отчетность содержит

весьма ограниченное количество информации о размере интеллектуального капитала. Исследователи часто ограничиваются расчетом интеллектуального коэффициента добавленной стоимости VAIC (Valued Added Intellectual Coefficient) [14, 25, 26, 32, 33, 38-40, 45, 48]. Популярность этого показателя обусловлена легкостью его расчета, который базируется на данных финансовой отчетности. Однако, несмотря на столь частое применение, показатель не менее активно критикуется, поскольку он основан на ряде сомнительных предпосылок [4; 52]. Кроме того, несмотря на то, что коэффициент позиционируется как характеристика величины интеллектуального капитала компании, он основан на добавленной стоимости и в ряде исследований рассматривается как результирующий показатель.

Для более глубокого представления об интеллектуальных ресурсах компаний исследователи иногда собирают дополнительную информацию из общедоступных источников, например, с сайтов компаний, закрытых баз данных и т. п. [37, 44].

Еще одним подходом является изучение интеллектуальных активов на основе качественных данных, полученных опросными методами, прежде всего в ходе анкетирования руководства и сотрудников компаний. В работе [16] респонденты сами выбирали вопросы для оценки интеллектуального капитала. Но в большей части исследований состав вопросов жестко задан, а сами они представляют собой категориальные переменные типа «Оцените по 7-балльной шкале...» и характеризуют отношение к тому или иному аспекту интеллектуального капитала компании. Весьма популярной формой измерения является 5-балльная или 7-балльная шкала Лайкерта с оценками от 1 (не согласен) до 5 или 7 (полностью согласен) [7, 22, 35, 50].

Неоднородность неосязаемых активов вынуждает оценивать интеллектуальный капитал не в целом, а в разрезе по отдельным элементам. Большинство исследователей исходят из уже классической декомпозиции интеллектуальных активов на человеческий, структурный (организационный) и отношенческий (клиентский) капитал [7, 22]. Однако эта структура не является догматичной -могут меняться количество и содержание элементов, а также детализация модели. Разные исследователи выделяют такие элементы, как социальный капитал [13], инновационный капитал [11, 21, 50], технологический запас знаний [11], защита прав собственности, процессный капитал [1, 21], сетевой

капитал [1], IT-капитал [23]. Ряд авторов предлагают детализацию интеллектуальных активов до второго уровня [22, 34, 50]. Большинство работ не рассматривает взаимодействия элементов.

Для измерения элементов интеллектуальных активов может использоваться всего один показатель, например, относительные расходы на исследования и разработки могут отражать размер инновационного капитала [11, 23]. Тем не менее ориентация на множество показателей позволяет взглянуть на неосязаемые активы с различных ракурсов, сделать их измерение многоплановым, более емким и надежным. Однако возникает вопрос об агрегировании множества исходных индикаторов наличия интеллектуального капитала в единый индекс. Здесь возможны три подхода. Согласно первому из них осуществляется взвешивание показателей на основе экспертных оценок [35]. Второй подход предполагает применение статистических инструментов снижения размерности данных, например метод главных компонент [34]. Наконец, в ряде работ ставится задача оценки влияния на финансовые результаты компаний не элементов неосязаемых активов, а отдельных индикаторов интеллектуального капитала, следовательно, вопрос агрегирования отпадает автоматически [1, 44].

Измерение результатов использования ИК компаний. Как и в вопросах измерения размера интеллектуального капитала, в области измерения результатов его использования нет единого мнения относительно используемых показателей. Большинство эмпирических исследований использует показатели, основанные на открытой финансовой отчетности компаний. В качестве показателей обычно используются добавленная стоимость VA (Value Added), рыночная добавленная стоимость MVA (Market Value Added), экономическая добавленная стоимости EVA (Economic Value Added), соотношение рыночной и балансовой стоимости MB (Market-to-Book Value), коэффициент Q-Тобина, стоимость будущего роста FGV (Future Growth Value), доходность активов ROA (Return on Assets), доходность собственного капитала ROE (Return on Equity), соотношение выручки и активов ATO (Assets turnover ratio), корпоративная рыночная стоимость CMV (Corporate market value), рост выручки за период и другие.

Для измерения финансовых результатов используются как абсолютные (EVA, FGV), так и относительные (ROA, ATO) показатели. Среди первых можно отметить показатели, основанные

на добавленной стоимости (VA, EVA), которые отражают дополнительную ценность, создаваемую посредством эффективного использования интеллектуального капитала компании.

Относительные показатели оценивают эффективность использования ресурсов компании. Некоторые из них, такие как ROA, ROE и ATO, оценивают финансовую эффективность компании в целом, которая учитывает влияние не только неосязаемых активов, но и традиционных материальных и финансовых ресурсов. Некоторые другие, такие как VAIC, выручка на сотрудника или соотношение рыночной и балансовой стоимости, отражают прежде всего эффективность использования интеллектуального капитала компании. В то же время нельзя провести четкое разделение между этими группами показателей - обе, так или иначе, отражают эффективность использования как материальных, так и нематериальных активов, что рассматривается исследователями как ключевой недостаток всех существующих методов.

Отдельно в наборе показателей стоит VAIC. Интеллектуальный коэффициент добавленной стоимости используется не только как измеритель интеллектуального капитала, но и как критерий финансовой эффективности компании [47, 50]. В обоих случаях понимание VAIC недостаточно корректно, поскольку он отражает скорее не размер интеллектуального капитала или эффективность его использования, а эффективность самих интеллектуальных активов. Лишь в немногих работах, например, в статье П. Куйансиву и А. Лоннквиста, VAIC имеет подобную интерпретацию [26].

Несмотря на то, что финансовая отчетность содержит количественные показатели деятельности компаний, в некоторых работах авторы предпочитают использовать качественные индикаторы на основе результатов анкетирования руководства и сотрудников компаний [6, 7, 13]. Несмотря на субъективность подобного измерения результатов деятельности, эта оценка производится изнутри конкретной компании и позволяет учесть специфические нюансы ее операционной деятельности. Однако подобный метод не может быть применен внешними инвесторами для оценки эффективности использования ресурсов.

В ряде работ используется всего один показатель, по мнению исследователей, однозначно характеризующий результаты деятельности компаний, в частности VATA [41], добавленная стоимость VA

[32], MVA [1], ROA [27, 49], корпоративная рыночная стоимость CMV [47]. В то же время, этот подход не очень распространен. Финансовые результаты деятельности компаний неоднозначны и не могут быть выражены посредством какого-то одного показателя. Соответственно, в большинстве работ по исследованию интеллектуального капитала часто используют не один, а систему показателей [10, 17, 45, 50, 51]. Взаимосвязь интеллектуальных активов и результатов деятельности компании оценивается в таком случае обычно по каждому финансовому показателю.

Некоторые авторы сознательно различают показатели эффективности компании в целом и интеллектуального капитала в частности. П. Куйансиву и А. Лоннквист выделяют эффективность интеллектуального капитала (VAIC, ICE), производительность (добавленная стоимость на одного работника) и прибыльность (ROI) [26]. Другие авторы в своих работах помимо показателей финансовой эффективности (ROA, ROE и т. п.) используют показатели результативности производительности сотрудников (прибыль на работника) [14; 45].

Инструментарий исследований. Поскольку целью большинства исследований является изучение факторов влияния интеллектуального капитала компаний на результаты их деятельности, то в них задействуется эконометрический инструментарий. Метод наименьших квадратов, несмотря на простоту, популярен, особенно при исследовании развивающихся стран, где концепция интеллектуального капитала только обретает свою значимость [1, 2, 25, 31, 44].

Изучение интеллектуального капитала сопряжено с проблемой эндогенности, поскольку элементы интеллектуального капитала и финансовые результаты тесно связаны между собой. Распространена практика формирования систем одновременных уравнений и решения их посредством таких методов, как структурные уравнения, двух- и трехшаговый методы наименьших квадратов, анализ пути и т. п. [6, 22, 29, 35, 37, 50].

В целом перечень методов, используемых в эмпирических исследованиях, весьма широк. В работе [33] используются нейронные сети. Модели ANOVA и MANOVA позволяют учесть взаимодействие элементов интеллектуального капитала между собой [14, 51]. Анализ панельных данных позволяет учитывать влияние отдельных стран и видов экономической деятельности [29]. Кластерный анализ проводится для выделения устойчивых групп компаний, различающихся характером и эффективнос-

тью использования интеллектуального капитала [11, 51]. Методы исследований интеллектуального капитала в развитых странах являются в целом намного более сложными и разнообразными, нежели чем в развивающихся, что может объясняться более долгой историей изучения в них интеллектуального капитала компаний.

Результаты исследований. Большинство эмпирических работ подтверждает наличие устойчивого и сильного влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности компаний. Однако исследования расходятся в выводах относительно силы и характера этого воздействия на различных рынках и при измерении интеллектуального капитала различными показателями. Существующие работы не позволяют выявить устойчивой закономерности между объектами анализа и методами. В целом исследователи сходятся во мнении об отсутствии единого уникального метода измерения результатов использования интеллектуального капитала. Большинство исследований не ставит своей целью выбрать единый уникальный показатель.

Некоторые авторы полагают, что влияние интеллектуального капитала на развивающихся рынках в целом довольно слабое либо вообще незначимо [2, 8, 40]. Согласно выводу Д. Л. Волкова и Т. А. Гараниной, в связи со спецификой экономики России интеллектуальные активы пока не стали ключевым драйвером стоимости [2]. Однако ряд авторов видит причину негативного вывода в недостаточной обоснованности выбора прокси показателей для измерения интеллектуального капитала, в частности коэффициента УА1С [12, 31].

Согласно исследованиям С. Тсенга и Я. Гу, Д. Зегхала и А. Малоула, в высокотехнологичных компаниях влияние интеллектуальных активов на финансовые результаты компаний является более сильным [50, 52]. Влияние вида экономической деятельности, несмотря на неоднозначность отдельных выводов, является в целом значимым.

Многие работы сходятся в результатах относительно взаимосвязи отдельных элементов интеллектуального капитала. Большинство исследователей полагают, что человеческий капитал является наиболее фундаментальным элементом неосязаемых активов, влияя на другие интеллектуальные активы и сильнее других элементов воздействуя на финансовые результаты [14, 22, 32, 34]. Потенциал сотрудников компании реализуется, когда компания обладает развитыми бизнес-процессами и имеет хорошую репутацию на

рынке. В свою очередь структурный капитал воздействует на отношенческий капитал [46]. Однако не все эмпирические исследования дают тот же результат. Ряд авторов отмечают обратное влияние клиентского капитала на структурный капитал [7].

Основными итогами анализа эмпирических исследований интеллектуального капитала, концентрирующих внимание на оценке его влияния на финансовые результаты деятельности компаний, являются:

- большая часть работ подтверждает значимость и существенность связи ИК и показателей деятельности компании. В качестве показателей деятельности чаще всего используются различные виды стоимости: добавленная, добавленная экономическая, рыночная;

- человеческий капитал наиболее сильно влияет на результаты деятельности компании, поскольку воздействует и на другие интеллектуальные активы;

- рассмотренные исследования не позволяют выявить показатель результатов деятельности, который в большей степени, нежели чем другие, связан с ИК. Большинство работ не ставит задачу выбора наилучшего показателя, предлагая выбирать один из имеющихся в зависимости от целей исследования;

- наиболее проблемным показателем является УА1С. В академической среде нет единого мнения относительно его экономического содержания. Ряд исследователей рассматривают этот коэффициент как показатель самого интеллектуального капитала, другие - как индикатор его эффективности либо результат использования. Кроме того, УА1С критикуется за наличие сомнительных предпосылок. Поэтому есть четко выраженная потребность в создании показателя, позволяющего разделить влияние отдельных элементов интеллектуального капитала;

- исследования показывают, что специфика страны и вида экономической деятельности оказывает влияние на значимость интеллектуальных активов как факторов корпоративного успеха. Наиболее сильно неосязаемые активы взаимосвязаны с результатами деятельности компаний в развитых экономиках и высокотехнологичных секторах. Слабые выводы относительно эффективности влияния интеллектуального капитала в иных условиях могут свидетельствовать не столько о несостоятельности концепции как

таковой, сколько о необходимости совершенствования инструментов и методов анализа. Существует ряд нерешенных проблем в части измерения самих интеллектуальных активов: непрозрачность финансовой отчетности и низкая релевантность включенных в нее данных, отсутствие качественной открытой информации о состоянии неосязаемых ресурсов в компаниях, необходимость применения субъективных методик и агрегирования исходной информации. Перечисленные проблемы, а также недостаточная обоснованность существующих прокси усиливают противоречивость выводов эмпирических исследований по данной теме.

Подводя итоги, можно отметить следующие перспективные направления дальнейших исследований интеллектуального капитала:

1) совершенствование методов измерения интеллектуального капитала. Эмпирические исследования могут быть использованы как инструмент оценки качества этих методов;

2) создание моделей взаимодействия интеллектуальных активов и финансовых результатов, адаптированных к конкретным экономическим условиям, в частности к развивающимся рынкам капитала, на которых влияние интеллектуального капитала крайне сложно идентифицировать;

3) создание метода, позволяющего измерить результаты использования отдельных элементов интеллектуального капитала.

Список литературы

1. Байбурина Э. Р., Головко Т. В. Эмпирическое исследование интеллектуальной стоимости крупных российских компаний и факторов ее роста // Корпоративные финансы. 2008. № 2.

2. Волков Д. Л., Гаранина Т. А. Оценивание интеллектуального капитала российских компаний // Научные доклады 2006. № 22(R) - 2006. СПб: НИИ менеджмента СПбГУ. 2006.

3. Эдвинсон Л. Корпоративная долгота. Навигация в экономике, основанная на знаниях. М.: ИНФРА-М, 2004.

4. Andriessen D. IC valuation and measurement: classifying the state of the art // Journal of Intellectual Capital. 2004. Vol. 5. № 2.

5. Appuhami B.A.R. The Impact of Intellectual Capital on investors' Capital Gain on Shares; an Empirical Investigation in Thai Banking // Finance & Insurance Sector International Management Review. 2007. Vol. 3. № 2.

6. Baxtera R., Matear S. Measuring intangible value in business-to-business buyer-seller relationships: An intellectual capital perspective // Industrial Marketing Management. 2004. № 33.

7. Bontis N., Keow W. C. C., Richardson S. Intellectual capital and business performance in Malaysian industries // Journal of intellectual Capital. 2000. Vol. 1. № 1.

8. Chan K.H. Impact of intellectual capital on organisational performance. An empirical study of companies in the Hang Seng Index (Part 1) // The Learning Organisation. 2009. № 16.

9. Changa S. C., Chen S. S., Lai J. H. The effect of alliance experience and intellectual capital on the value creation of international strategic alliances // Omega. 2008. № 36.

10. Chen M. C., Cheng S. J., Hwang Y. An empirical investigation of the relationship between intellectual capital and firms' market value and financial performance // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6 №. 2.

11. Cheng K. Y. Intellectual Capital and Firm Performance of IC Design Companies in Taiwan // Master's Thesis. National Cheng Kung University. Institute of Business Administration. January 2004.

12. Cheuk S., Wong H. T., Kok, S. C. Is a company's intellectual capital performance and its market valuation related? Evidence from public listed companies from the finance sector of Bursa Malaysia // Malaysian Finance Association 8th Annual Conference Proceeding. Universiti Malaysia Sabah, 2006, 8-9 May.

13. Choudhury J. Performance Impact of Intellectual Capital: A Study of Indian IT Sector // International Journal of Business and Management. September 2010. Vol. 5, № 9.

14. Clarke M., Seng D., Whiting R. H. Intellectual capital and firm performance in Australia // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12.

15. DiezJ.M., OchoaM.L., PrietoM.B., SantidrianA. Intellectual capital and value creation in Spanish firms //. Journal of Intellectual Capital. 2010. Vol. 11. № 3.

16. Dumay J. C. Intellectual capital measurement: a critical approach // Journal of Intellectual Capital. 2009. Vol. 10. № 2.

17. Firer S., Williams S.M. Intellectual Capital and Traditional Measures of Corporate Performance // Journal of Intellectual Capital. 2003. Vol. 4. № 3.

18. Goh P. C. Intellectual capital performance of commercial banks in Malaysia // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6. № 3.

19. Guthrie J., Petty R. Intellectual capital literature review: Measurement, reporting and management // Journal of Intellectual Capital, 2000. Vol. 1. Iss: 2.

20. Herbert A., Noldlll. Linking knowledge processes with firm performance: organizational culture // Journal of Intellectual Capital. 2012. Vol. 13. № 1.

21. Huang C., Wang M. C. The Effects of Economic Value Added and Intellectual Capital on the Market Value of Firms: An Empirical Study // International Journal of Management; Dec 2008; Vol. 25, № 4.

22. Huang C. F., Hsueh S. L. A Study on the Relationship between Intellectual Capital and Business Performance in the Engineering Consulting Industry: A Path Analysis // Journal of Civil Engineering and Management. 2007. Vol XIII. № 4.

23. Huang C.J., Liu C.J. Exploration for the relationship between innovation, IT and performance // Journal of Intellectual Capital. 2005. Vol. 6. № 2.

24. Iswatia S., AnshoriaM. The Influence of Intellectual Capital to Financial Performance at Insurance Companies in Jakarta Stock Exchange (JSE) // Proceedings of the 13th Asia Pacific Management Conference, Melbourne, Australia. 2007.

25. Komnenic B., Pokrajcic D, Intellectual capital and corporate performance of MNCs in Serbia // Journal of Intellectual Capital. 2012. Vol. 13. Iss: 1.

26. KujansivuP., Lonnqvist A. The value and efficiency of intellectual capital in Finnish companies. 2005. URL: http://www. tut. fi/units/tuta/tita/tip/Kujansivu_Lonnqvist. pdf.

27. Laing G., Dunn J., Hughes-Lucas S. Applying the VAIC model to Australian hotels // Journal of Intellectual Capital. 2010. Vol. 11. № 3.

28. Lev B., Zarowin P. The Boundaries of Financial Reporting and How to Extand Them//Journal of Accounting Research. Vol. 37, № 2, 1999, pp. 353 - 385.

29. Liang C. J., Huang T. T., Lin W. C. Does ownership structure affect firm value? Intellectual capital across industries perspective // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12. Iss: 4.

30. Lev B. R&D and Capital Markets // Journal of Applied Corporate Finance. 1999.

31. Maditinos D., Chatzoudes D, Tsairidis C., Theriou G. The impact of intellectual capital on firms' market value and financial performance // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12. Iss: 1.

32. Mavridis D. The intellectual capital performance of the Japanese banking sector // Journal of Intellectual Capital. 2004. Vol. 5. № 1.

33. Mehralian G., Rajabzadeh A., Sadeh M. R., Rasekh H. R. Intellectual capital and corporate performance in Iranian pharmaceutical industry // Journal of Intellectual Capital. 2012. Vol. 13. Iss: 1.

34. Moon Y. J., Kym H. G. A Model for the Value of Intellectual Capital // Canadian Journal of Administrative Sciences. September 2006.

35. Nazari J. A., Herremans I.M., Isaac R. G., Manassian A., Kline T. J. B. Organizational culture, climate and IC: an interaction analysis // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12. Iss: 2.

36. OECD. Policy brief: creating value from intellectual assets//OECD Observer, Paris, 2007.

37. Orens R., Aerts W., Lybaert N. Intellectual capital disclosure, cost of finance and firm value // Management Decision. 2009. Vol. 47. № 10.

38. Pal K., Soriya S. Emerald Article: IC performance of Indian pharmaceutical and textile industry // Journal of Intellectual Capital. 2012. Vol. 13. Iss: 1.

39. Pulic A. MVA and VAICTM analysis of randomly selected companies from FTSE 250. 2000. URL: http//www. vaic-on. net/start. htm .

40. Puntillo P. Intellectual Capital and business performance. Evidence from Italian banking industry // Корпоративные Финансы. 2009. № 4 (12).

41. Riahi-Belkaoui A. Intellectual capital and firm performance of US multinational firms: a study of the resource-based and stakeholder views // Journal of Intellectual Capital. 2003. Vol. 4. № 2.

42. Richieri F. L., Basso L. C., Martin D. M. L. Intellectual Capital and the Creation of Value in Brazilan Companies (January 9, 2008). Available at SSRN: URL: http://www. ssrn. com/abstract=1081849.

43. Shakina E., Barajas A. The relationship between intellectual capital quality and corporate performance: an empirical study of Russian and European companies // Economic annals. January - March 2012. Vol. LVII. № 192.

44. Shiu H. J. The Application of the Value Added Intellectual Coefficient to Measure Corporate Performance: Evidence from Technological Firms // International Journal of Management. 2006. Vol. 23. № 2.

45. St-Pierre J., Audet J. Intangible assets and performance: Analysis on manufacturing SMEs // Journal of Intellectual Capital. 2011. Vol. 12. Iss: 2.

46. SwartzN. P., FirerS. Board structure and intellectual capital performance in South Africa // Meditari Accountancy Research. 2005. Vol. 13. № 2.

47. Salamudin N., Bakar R., Ibrahim M. K., Hassan F. H. Intangible assets valuation in the Malaysian capital market // Journal of Intellectual Capital. 2010. Vol. 11. № 3.

48. Tan H. P., Plowman D., Hancock P. Intellectual capital and financial returns of companies // Journal of Intellectual Capital. 2007. Vol. 8. № 1.

49 . Ting I. W. K., Lean H. H. Intellectual capital performance of financial institutions in Malaysia // Journal of Intellectual Capital. 2009. Vol. 10. № 4.

50 . Tseng C. Y., Goo Y.J. J. Intellectual capital and corporate value in an emerging economy: empirical study of Taiwanese manufacturers // R&D Management. 2005. Vol. 35. № 2.

51. Youndt M.A., Subramaniam M., Snell S. A. Intellectual capital profiles: an examination of investments and returns // Journal of Management Studies. 2004. Vol. 41. № 2.

52 . Zeghal D., Maaloul A. Analysing value added as an indicator of intellectual capital and its consequences on company performance // Journal of Intellectual Capital. 2010. Vol. 11. № 1.