Оценка интеллектуального капитала как показатель эффективности региональной кластерной системы

УДК 334.021

А. В. Лисевич

Институт прикладной экономики и менеджмента, Балтийская государственная академия (ИПЭМ БГА РФ), Калининград

Оценка интеллектуального капитала как показатель

эффективности региональной кластерной системы

В статье определено место интеллектуального капитала в региональном инновационном кластере. Оценка эффективности функционирования кластерной системы базируется непосредственно на анализе нематериальных ресурсов. Показатели результатов деятельности кластера основаны на аккумулировании итогов анализа человеческого капитала региона, инновационной и инвестиционной деятельности, качества делового климата, уровня конкурентоспособности региона, уровня социальной активности региона. В работе изучены и проанализированы базовые структурообразующие компоненты нематериальных активов. Сформулирована структура нематериального капитала региона, включающая в себя человеческий капитал, инновационный капитал, реляционный капитал и инфраструктурный капитал. Рассмотрены основные методологические подходы к оценке интеллектуального капитала на всех уровнях развития социально-экономических систем. В настоящее время теоретическая база в рамках концепции интеллектуального капитала насчитывает более 25 методик оценки.

Ключевые слова: интеллектуальный капитал, оценка эффективности региональной кластерной системы, структура интеллектуального капитала, методы оценки интеллектуального капитала, нематериальные активы, развитие социально-экономических систем, человеческие ресурсы.

Исследования по оценке нематериальных активов в настоящее время ведутся очень активно. Это сопряжено с высокой значимостью показателей для определения эффективности развития региональной кластерной системы [1]. Целью государственной политики в области развития кластеров является формирование экономических условий для вывода на рынок конкурентоспособной инновационной продукции в интересах реализации стратегических национальных приоритетов Российской Федерации. Как правило, это заключается в создании эффективных производственно-сбытовых кластерных систем, промышленного, интеллектуального и прикладного характера. Для этого необходимо регулярно осуществлять аудит и мониторинг экономической деятельности.

По мнению М. А. Шаталова, А. Э. Ахмедова и С. Ю. Мычка, критерии оценки кластерной системы в региональном контексте состоит из оценки человеческого капитала региона, инновационной и инвестиционной деятельности, качества делового климата, уровня конкурентоспособности региона, уровня социальной активности региона [1]. В общем и целом это отражено в структуре регионального интеллектуального капитала (рис. 1).

Рис. 1. Структура регионального интеллектуального капитала

С методологической точки зрения, способы анализа интеллектуального капитала должны быть универсальными и применимыми на всех уровнях развития социально-экономических систем. Разнообразие предложенных авторских методов и моделей позволяет в ходе проведения прикладной работы выбрать наиболее объективные.

Управленческая практика измерения нематериальных активов является еще достаточно новым видом исследовательской работы, сопряженной с определением стоимости нематериальных ресурсов. Существует ряд проблем и неопределенностей относительно того, что должно быть измерено и как это должно быть сделано. Также сбор первичной информации может быть существенно затруднен из-за нематериального характера объектов исследования.

74

Экономические науки

Первые систематические попытки оценить знания, человеческие ресурсы, профессиональную подготовку и обучение можно найти в теории человеческого капитала в начале 1960-х г. [1]. Ее родоначальником является Т. Шульц, в свою очередь базовую теоретическую модель разработал Г. Беккер.

Одним из первых способов оценки непосредственно интеллектуального капитала на микроуровне является методика расчета «Коэффициента Тобина» (Tobin's q), разработанная и предложенная научной общественности в 1969 году американским экономистом и нобелевским лауреатом Джеймсом Тобином. Коэффициент выражает отношение рыночной стоимости компании к стоимости возмещения ее основных фондов. Показатель позволяет не только косвенно определить стоимость интеллектуального капитала компании, но и служит весомым критерием в определении политики капитализации компании.

В настоящее время теоретическая база в рамках концепции интеллектуального капитала насчитывает более 25 методик оценки последнего.

Отсутствие общепринятой методологии измерения нематериальных активов привела к многочисленным попыткам систематизировать имеющуюся информацию. К.-Э. Свейби проанализировал имеющиеся методики оценки нематериальных активов и предложил четыре базовые категории. Эти категории явились продолжением классификаций Д. Люта и М. Вильямса [3].

• Методы прямого измерения интеллектуального капитала. Direct Intellectual Capital methods (DIC). К этой группе относят все методы, основанные на финансовой оценке стоимости нематериальных активов. В ходе исследования нематериальные активы делятся на компоненты. После выявления этих компонентов они могут быть непосредственно оценены либо индивидуально, либо в качестве агрегированного коэффициента.

Методы рыночной капитализации. Market Capitalization Method. При использовании данной категории методов исследователь подсчитывает разницу между рыночной капитализацией компании и балансовой стоимости собственного капитала в качестве значения его интеллектуального капитала компании или нематериальных активов.

• Методы отдачи на активы. Return-on-assets methods (ROA). Эти методы базируются на вычислении отношения средних доходов компании за определенный период времени за вычетом налогов к средним материальным активам компании.

Полученный результат сравнивается со средним аналогичным показателем по отрасли. Разница умножается на среднюю величину материальных активов компании. Далее путем прямой капитализации или дисконтирования получаемого денежного потока можно получить стоимость нематериальных активов.

• Методы подсчета очков. Scorecard methods (SCM). Формируются различные компоненты нематериальных активов. Определяются показатели и индексы. Также конечным результатом может являться расчет сводного индекса.

Практика применения обозначенных методов оценки разнообразна. Методики исследования предлагают различные преимущества. Так, финансовые методы, которые предлагают стоимостную оценку, такие, как ROA и MCM, полезны при осуществлении слияния и приобретения и для оценки фондового рынка. Они также могут быть использованы для проведения сравнений между компаниями в рамках одной отрасли и удобны для иллюстрации финансовой стоимости интеллектуального капитала. Преимущества DIC и SCM методов в том, что они могут создать более полную картину состояния компании, чем лишь только финансовые показатели, и что они могут быть легко применены на любом уровне управления компании.

Существенно более сложно выбрать методики, преимущества которых однозначны при оценке интеллектуального капитала на мезоуровне. Это связано прежде всего со сложностью сбора первичной информации. Рассмотрим наиболее известные методы оценки интеллектуального капитала как на макро-, так и на микроуровне [3].

Представленные в таблице методики являются наиболее применяемыми в ходе практических исследований нематериальных активов.

Основным преимуществом данных методик является факт того, что предложенный аналитический аппарат позволяет уйти от традиционных способов оценки эффективности региональных кластеров, основанных на понимании ВРП с точки зрения классических факторов производства -земли, труда и капитала, а оценивать развитие экономики региона на базе оценки региональных нематериальных активов. Традиционные методы учета на современном этапе экономического развития не позволяют эффективно оценить интеллектуальный капитал и определить эффективность функционирования региональных кластеров.

Методы оценки интеллектуального капитала

Интеллектуальный капитал на национальном и региональном уровне превратился в новую область исследований, где акцент делается на понимание и оценку нематериальных факторов, влияющих на создание богатства на макро- и ме-зоуровне. Для экономик, основанных на знаниях, интеллектуальные активы становятся существенно более важными в рамках стратегического развития.

Ш

1. ШаталовМ. А., Ахмедов А. Э., Мычка С. Ю. Формирование кластеров как механизм обеспечения конкурентоспособности региона в условиях нестабильности // Вестник Марийского государственного университета. Сер.: Сельскохозяйственные науки. Экономические науки. 2015. № 1. С. 93-96.

2. Gueldenberg, SC (1999): Measuring in the Knowledge Age: The Perspective of the Living and Learning Organization, Journal of Strategic Performance Measurement, December 1999. 6-15.

3. Karl-Erik Sveiby. Methods for Measuring Intangible Assets. 2001. URL: http://www.sveiby.com/articles/IntangibleMethods.htm (дата обращения: 13.07.2015).

1. M. A. Shatalov, A. Je. Ahmedov, S. Ju. Mychka. Formi-rovanie klasterov kak mehanizm obespechenija konkurentospo-sobnosti regiona v uslovijah nestabil'nosti, Vestnik Marijskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser.: Sel'skohozjajstvennye nau-ki. Jekonomicheskie nauki, 2015, No. 1, рр. 93-96.

2. Gueldenberg, SC (1999): Measuring in the Knowledge Age: The Perspective of the Living and Learning Organization, Journal of Strategic Performance Measurement, December 1999, рр. 6-15.

3. Karl-Erik Sveiby. Methods for Measuring Intangible Assets, 2001. URL: http://www.sveiby.com/articles/IntangibleMethods.htm (data obrashhenija: 13.07.2015).

№ п/п Метод Категория Характеристика

1 Национальный индекс интеллекту ального капитала SC Модифицированная версия «Скандиа Навигатор» государства: национальное богатство есть финансовое благосостояние и интеллектуальный капитал

2 Интеллектуальная оценка активов DIC Методология оценки стоимости интеллектуальной собственности

3 Анализ нематериальных ценностей ROA Рассчитывает доход от активов, затем этот результат используется в качестве основы для определения доли прибыли связанной с нематериальными активами

4 Технология «брокер» DIC Значение интеллектуального капитала фирмы оценивается на основе анализа ответов фирмы на двадцать вопросов, охватывающих четыре основных компонента интеллектуального капитала: человеческие активы, активы интеллектуальной собственности, рыночные активы, инфраструктурных активов

5 Скандиа Навигатор SC Интеллектуальный капитал измеряется путем анализа 164 показателей (91 интеллектуальные параметры и 73 традиционных показателя), которые охватывают пять компонентов: финансовые; клиентские; процесса; обновление и развитие; человеческие

6 Сбалансированные учетные карточки SC Деятельности компании измеряется с помощью показателей, охватывающих четыре основные перспективы: финансовые аспекты; с точки зрения потребителя; внутренние перспективы процесса; перспективы обучения

UDK 334.021

A. V. Lisevich

Institute of Applied Economics and Management of the Baltic State Academy

Valuation of intellectual capital as an indicator

of the effectiveness of the regional cluster system

The article defines the place of intellectual capital in regional innovation cluster. Assessment of efficiency of functioning of the cluster system is based directly on the analysis of intangible resources. The performance of the cluster based on the accumulation results of the analysis of human capital of the region, innovation and investment, the quality of the business environment, competitiveness of the region, the level of social activity in the region. The paper studies and analyzes the basic structural components of intangible assets. Formulated the structure of intangible capital, including human capital, innovation capital, relational capital and infrastructure capital. Describes the main methodological approaches to the assessment of intellectual capital at all levels of socio-economic systems. At present the theoretical framework within the concept of intellectual capital has more than 25 valuation techniques.

Keywords: intellectual capital, performance evaluation of regional cluster system, the structure of intellectual capital, methods of evaluation of intellectual capital, intangible assets, development of socio-economic systems, human resources.