Применение на добавленную стоимость интеллектуальной Коэффициент для измерения Corporate Performance: данные по технологическим Компании,
Это исследование применяется новый инструмент для измерения бухгалтерского учета "стоимость создания" эффективность компании, на добавленную стоимость интеллектуальной Коэффициент (VAIC TM) от Pulic (1998). В нем также рассматривается его связь с корпоративной эффективности, на основе годового отчета 2003 от 80 тайваньских фирм перечисленные технологии. После изменения модели, приложения показывают, что индекс VAIC имели значительно положительную корреляцию с доходностью (ROA) и рыночной оценки (MB), а также отрицательная корреляция с производительностью (АТО), 3 аспектов деятельности фирмы. Полученные данные свидетельствуют о том, что технологические отрасли на Тайване, способным трансформировать нематериальных активов, таких как интеллектуальный капитал, чтобы с высокой добавленной стоимостью продукции или услуг, как утверждают Pulic (2004). Испытания VAIC и меры по корпоративной эффективности предложить, что Существуют определенные представлена временным лагом отношений между ними.
1. Введение
В экономике знаний, есть разница между современный подход к созданию ценности и традиционный способ контроля за операциями. Эта разница в предпринимательской деятельности, объясняется главным образом, введение знаний, совершенно иную позицию труда и структурные изменения в расходах. В этой связи, труда и капитала являются основными факторами, определяющими корпоративного благополучия. (Bornemann 1999; Pulic 2000; стрелка
Традиционные системы бухгалтерского учета были разработаны для изготовления экономикой и для измерения стоимости финансовых и материальных активов, нематериальных активов, но с их трудно объяснить темпы изменений. За исключением системы бухгалтерского учета, Есть несколько внутренних и внешних мер интеллектуального капитала. Навигатор Skandia был одним из первых внутренние меры для расчета и визуализации значение нематериального капитала, интеллектуальных капитала (IC) представляет собой разницу между рыночной и балансовой стоимости (Leif 1997). Другие человека метод учета ресурсов, нематериальных активов, метод контроля, а также сбалансированный метод показателей. Внешние меры включают в себя рынок к балансовой стоимости, Q Тобина и Real теории Вариант (шейх 2004).
Главным образом из-за отсутствия общепринятой системы измерения, важных эмпирических остается вопрос: У традиционных показателей корпоративной эффективности эффективного захвата новых развивающихся умный мер, основанных на той же конструкции? Это эмпирическое исследование применяется новый инструмент учета VAICTM или на добавленную стоимость интеллектуальной коэффициент, разработанный Ант Pulic (1998) его товарный знак и его коллеги из австрийских IC-исследовательского центра (Pulic 2000; Borhemann 1999), который предназначен для помочь руководителям использовать потенциал своих компаний. Основной вклад VAIC заключается в обеспечении стандартизации и последовательного меры, которые могут быть использованы для проведения сравнительного анализа в различных секторах на местном и международном уровне.
Этот потенциал VAIC мотивирован больше свидетельств в литературе, большая часть исследований, вытекающих из работы Pulic (1998). Bornemann (1999) нашли взаимосвязь между интеллектуальными потенциала и экономической эффективности. Уильямс (2001) обнаружили, что фирмы с высоким уровнем VAIC кажется сократить "умный раскрытия информации", когда производительность достигает порогового уровня страха конкурентное преимущество постепенно утрачивается. Кроме того, стрелка и Уильямс (2004) обнаружили, что ассоциации между эффективностью на добавленную стоимость (VA) и рентабельность, производительность труда и рыночной оценки, как правило, ограниченные и смешанные. Все, физический капитал остается самым важным ресурсом корпоративной эффективности в данном исследовании из Южной Африки. Кроме того, исследование, проведенное Mavridis (2004) подтвердили наличие существенных различий производительности среди различных групп японского языка. Исследование Pulic (2004) показали, что в сегодняшних условиях для создания стоимости, количество не имеет значения. Литература об использовании VAIC на Тайване является ограниченным. Последние исследования Ван и Cheung (2004) предложили теоретическую модель комплексного целью изучения воздействия интеллектуального капитала на эффективность бизнеса.
Для исследования мер корпоративной эффективности в данном исследовании главным образом концентрируется на Тайване перечисленных технологических фирм, поскольку их особые свойства были интеллектуальные интенсивно и стремление к инновационной продукции или услуг в целях повышения сравнительных преимуществ. Использование индекса VAIC, он нацелен на изучение его связи с тремя мерами корпоративной эффективности, рентабельности, производительности и рыночной оценки (стрелка
Исследование состоит из двух основных целей. Во-первых, внедрение метода VAIC в качестве инструмента для оценки эффективности текущего бизнеса. Вторая состоит в изменении метода VAIC так, что она может быть использована для оценки соотношения VAIC с показателями корпорации.
В следующем разделе этого документа описывает данные и методологии. В разделе 3 обсуждаются эмпирические результаты, а в разделе 4 представлены заключения.
2. Данные и методология
Описание данных
В этом исследовании, были собраны данные выборки сообщили в 2003 году ежегодные доклады 80 перечисленных технологических фирм на Тайване. Технологический сектор играет важную роль в экономике Тайваня, ее инновационной продукции или услуг, и стремление к конкурентные преимущества главным образом за счет интеллектуального капитала. Данных, занятых в данном исследовании были получены из Тайваня экономического журнала базы данных.
Научно-исследовательский конструкторско
Метод VAIC
Метод на добавленную стоимость интеллектуальной Коэффициент (VAICTM) был первым обнародовал Pulic (1998) и дальнейшее развитие Манфред Boremann (1999). Он дает новый взгляд на меры стоимости создания и контролирует эффективность создания стоимости в компаниях, используя основные данные бухгалтерского учета. VAIC предназначен для эффективного мониторинга и оценки "эффективности" в добавленной стоимости (VA), чтобы общий объем ресурсов, фирмы и по каждому основному компоненту ресурсов с акцентом на добавленную стоимость в организации, а не на контроль за расходами (Pulic 2000, Boremann 1999).
Подход VAIC основан на предположениях 5.
Во-первых, выяснить, в компетенцию компании в "создание" или на добавленную стоимость (VA) разница между ввод и вывод должен первым быть рассчитаны.
OUT - IN = А.
где OUT (выход) включает в себя общий объем доходов от всех продуктов и услуг, продаваемых на рынке, IN (вход) содержит все расходы, связанные с функционированием компании, за исключением трудовых затрат, которые не рассматриваются в качестве расходов. В. А. (добавленная стоимость), в результате, как современные бизнес и связанные с ними ресурсы, задействованного капитала, человеческих и структурных, используются или используются
Затем, необходимо чтобы определить, сколько новых стоимость была создана на единицу капитальных вложений работу, с вторым этапом является расчет соотношения добавленной стоимости и привлеченный капитал (в том числе физических и финансовых ресурсов)
ВА / СА = VacA
где VacA является добавленную стоимость капитального коэффициента.
Третий этап заключается в оценке отношений между добавленной стоимостью и человеческого капитала, работают, чтобы указать, насколько на добавленную стоимость был создан один подразделение финансовой инвестиции в сотрудников.
ВА / HC = VAHC
где VAHC это на добавленную стоимость человеческого капитала Коэффициент.
В (1998) бумаги Pulic, структурных капитала (SC) получается, когда человеческий капитал (HC) вычитается из добавленной стоимости; с ГК и СК находясь в обратной пропорции. Четвертый шаг, чтобы найти связь между А. и СК, с указанием доли в СК созданной стоимости.
SC / VA = STVA
где STVA это на добавленную стоимость структурного капитала Коэффициент
Пятый шаг заключается в оценке каждого ресурса, что позволяет создать или производить ВА.
VAIC (TM) = VacA VAHC STVA
где VAIC, на добавленную стоимость интеллектуального коэффициента, указывает на эффективность корпоративного создания стоимости.
В одном из последних исследований от стрелка и Уильям (2003), они определяют VAIC как составной сумму 3 отдельных показателей:
(1) Капитал занятых эффективности (ЦВЕ): показатель А. эффективности капитала.
(2) прав эффективности капитала (ЖКХ): показатель А. эффективности человеческого капитала.
(3) Структурная эффективность капитала (SCE): показатель А. эффективности структурного капитала.
VAIC = ЦВЕ HCE SCE
В соответствии с уравнением VAIC от стрелка и Уильямс (2003), исследовании используется натуральный логарифм Центральной и Восточной Европы с тем чтобы обеспечить эквивалентность стоимости с ЖКХ и SCE и устанавливает минимальное значение VAIC как нулевые. На практике эффективность не не будет передана лечение отрицательные значения, чтобы сделать его можно исследовать взаимосвязь между VAIC и меры корпоративной эффективности.
Как уже упоминалось заранее, обследования используется метод VAIC с изменениями, внесенными стрелка и Уильямс (2003) и меры независимых переменных следующим образом:
VAICi = CEEi ИСЭ SCEI
где VAICi = А. интеллектуальной коэффициент фирмы я;
CEEi = VAI / ЦЕИ; В. А. задействованного капитала коэффициент фирмы я;
ИСЭ = VAI / HCl; человеческого капитала, коэффициент для фирмы я и
SCEI = SCi / Vai; структурный капитал ВА для фирмы я;
VAI = II (сумма процентных расходов) точек на дюйм (расходы на амортизацию) Di (дивидендов), Ti (корпоративного налога) Ри (прибыль сохраняет за год)
CEI = балансовая стоимость чистых активов для фирмы я;
HCi = общая зарплата инвестиций и зарплат для фирмы я;
SCi = Vai - HCi; структурный капитал для фирмы I;
Для проведения анализа, 3 зависимые переменные ROA, ATO и MB были использованы в качестве прокси-мер, соответственно, для рентабельности, производительности и рыночной оценки (стрелка
(1) ROA: отношение чистого дохода разделены балансовой стоимости всех активов;
(2) АТО: отношение совокупного дохода в общей балансовой стоимости активов;
(3) MB: отношение суммарной рыночной капитализации (стоимости акций раза число находящихся в обращении обыкновенных акций) в балансовой стоимости чистых активов.
Это исследование использует корреляции и линейной множественной регрессии для анализа данных. 3 контрольных переменных были, размер компании (Size), использовать и рентабельность собственного капитала (ROE) (стрелка и Уильямс, 2003). Они были по формуле:
(1) Размер фирмы (Size): натуральный логарифм от общей капитализации рынка.
(2) Кредитное плечо: от общей суммы задолженности разделены балансовой стоимости активов.
(4) Рентабельность собственного капитала (ROE): отношение чистого дохода разделены балансовой стоимости справедливости общей акционеров.
Исследовательской рамочной
Исследований рамках этого исследования могут быть изображены, как:
3. Результаты эмпирического
Были собраны данные о 2003 финансового года годовые отчеты 80 Тайваня перечисленных технологических компаний. Компании было предоставлено право на один сектор, с тем чтобы получить однородный образец. Как отмечалось ранее, исследования установить минимальное значение VAIC как нулевые. По эффективности модели, это не практично иметь отрицательные значения для этого построить лечения назначить его будет практически не следует рассматривать в качестве значения отрицательной. Из-за особенностей технологии тайваньской сектора, то необходимо использовать относиться к природным журнала Центральной и Восточной Европы, с тем чтобы сделать его эквивалентным по стоимости с другими переменными для сравнения. Используя этот метод для расчета VAIC, описательные статистические данные, как показано в таблице 1. В таблице 2 и в таблице 3, результаты тестирования мультиколлинеарности между переменными даны. Результаты линейной регрессии многочисленных анализов для измерения корреляции между переменными представлены в таблице 2-3. Результаты испытаний отставание отношения VAIC и показатели деятельности корпораций также приведены.
Описательная статистика
В таблице 1 представлены средства, стандартные отклонения, а также минимальные и максимальные значения всех переменных. Среднее VAIC является 1,2579 с в диапазоне от О до 3,0943, что свидетельствует о том, что тайваньский перечисленных технологических фирм создали $ 1,2579 за каждые $ работу. Среднее меру умный капитала 1,5004.
Линейная регрессия несколько Результаты по каждому компоненту VAIC
Результаты для линейного множественного регрессионного анализа корреляций Центральной и Восточной Европы, ЖКХ и SCE в VAIC с ROA, ATO и MB представлены в таблице 2-1, 2-2 и 2-3. "Объяснительную держав на 3 регрессии было 79,46%, 40,20% и 56,35% соответственно. Использование отсечения значение VIF менее 5, нет мультиколлинеарности между переменными была найдена. Таблица 2-1 показывает, что Центральной и Восточной Европы, имели значительно положительную корреляцию с ROA (р
Линейные результаты множественной регрессии для VAIC
Результаты линейного множественного регрессионного анализа корреляций в VAIC с ROA, ATO и МБ, представленные в таблице 3-1,3-2 и 3-3. Объясняющей силы три уравнения регрессии 77,63%, 38,59% и 40,62% соответственно. Как VIF меньше 5, нет мультиколлинеарности в переменных. Таблица 3-1 показывает, что VAIC имеет значительный положительный нет мультиколлинеарности между переменными. Таблица 3-1 показывает, что VAIC есть достоверная положительная корреляция с ROA (р
Это исследование сделал дальнейшее расследование по данным 2003 года. Это показало, что один год отставал данные (2002 год) для VAIC имели значительно положительное влияние на MB и ROA. 2 года отставали данных (год 2001), VAIC имели значительно положительное влияние на MB, положительное влияние на ROA и негативное воздействие на ATO.
4. Заключение
С точки зрения предсказал гипотез, результаты каждого из компонентов VAIC, корреляция между 3 базы ресурсов и рентабельности, производительности и рыночной оценки неоднозначны, аналогичный вывод на стрелка и Уильямс (2003). Для дальнейшего сравнения, объясняющей силы 79,46% и указатели для стран ЦВЕ (), ЖКХ () и SCE (-), связанные с рентабельностью в этом исследовании были далеко "лучше", чем объяснительной силой в 4,8% и противоположного направления найдены стрелка и Уильям (2003). Исследование показывает, что ЦВЕ значительно положительное влияние на рентабельность, а HCE имеет положительный эффект и SCE отрицательный эффект. По нашему мнению, основным вкладом этого исследования является, чтобы иметь возможность повышать объясняющей силы предложенной модели.
VAIC указывает на эффективности работы по созданию корпоративной ценности или объема корпоративных интеллектуальных способностей. С учетом высокой степени соответствия с МБ и ROA, результаты VAIC продемонстрировать, что увеличение стоимости создания эффективность влияние рентабельности и рыночной оценки. В дополнение к рассмотрению отставание отношений, результаты показывают, что VAIC оказывает положительное влияние на MB и ROA в текущем году и в предыдущем году. Хотя отрицательную корреляцию с ATO может быть связано с особенностями Тайвань технологических фирм, то, что кажется, что они могут "трансформировать нематериальных активов, таких как интеллектуальный капитал в высокой добавленной стоимостью, продукции или услуг подтверждает идеи о создании ценности выдвинутые Pulic (2004).
В новой экономической эпохи, когда наукоемких компаний, как правило, доминируют как в секторе технологий в Тайване, это необходимо для максимального использования ресурсов, в частности, интеллектуального капитала. Тем не менее, несколько исследований на Тайване рассмотрены вопросы о VAIC. Эта статья развивает стремится применить новый показатель VAIC для эффективного создания стоимости между предприятиями в Тайване. Как обвиняемых ранее, в этом исследовании мы "скорректировать" негативного значения VAIC быть нуля, так что она может отражать различия в эффективности на практике. Для дальнейших исследований, возможно, стоит сосредоточиться на тех технологических компаний, в которых VAIC имеет отрицательные значения.
Ссылки
Абейсекера И., 2003. Интеллектуальная учета Scorecard - Измерение интеллектуального капитала и отчетность, журнал Американской Академии Бизнес, 3 (1 / 2): 422-427.
Bornemann, М., 1999. Потенциал системы ценностей По VAICTM Метод, Международный Management Technology Journal, 18 (5/6/7/8): 463-475.
Стрелка, С. Уильямс и С. М., 2003. Интеллектуальный капитал и традиционный Меры Corporate Performance, журнал интеллектуального капитала, 4 (3): 348-360.
Го П. С. и К. П. Лим, 2004. Раскрытие интеллектуального капитала в компании Годовые отчеты: Доказательства из Малайзии, журнал интеллектуального капитала, 5 (3): 500-510.
Lwif Е., 1997. Разработка интеллектуального капитала в Skandia, долгосрочного планирования, 30 (3): 366
Марр, B., Гэри, Д. и Нили А., 2003. Почему фирмы оценки их интеллектуального капитала, журнал интеллектуального капитала, 4 (4): 441-464.
Mavridis, размагничивание, 2004. Интеллектуальная производительность капитала японского банковского сектора, журнал интеллектуального капитала, 5 (1): 92-115.
Pulie А., 2000. VAICTM - инструмент для учета IC управления, Международный Management Technology Journal, 20 (5/6/7/8): 702-714.
Pulic, A, 2004. Интеллектуальный капитал - Есть ли создавать или уничтожать Соотношение?, Измерительная Бизнес Excellence, 8 (1): 62-68.
Шейх J. М., 2004. Измерения и учета интеллектуального анализа эффективности капитала, журнал Американской Академии Бизнес, четыре (1 / 2): 439-448.
Ван, В. И., Cheung C. F., 2004. Влияние интеллектуального капитала на производительность: эмпирическое исследование на Тайване полупроводниковая промышленность, Международный журнал учета исследований, 39: 89-117 (на китайском языке).
Хуэй-Jen Шиу
Национальный Чжанхуа университет, Тайвань
