CC BY
51
Управление
интеллектуальным капиталом с целью максимизации гудвилла
Е. А. Спиридонова
к. э. н., доцент, кафедра экономики исследований и разработок, экономический факультет, Санкт-Петербургский государственный университет
Espiridonova@yandex.ru
А. В. Гапон,
магистр, бизнес-аналитик, «Делойт»
sila001@yandex.ru
Гудвилл является важным объектом анализа в контексте управления стоимостью компании. Несмотря на то, что фактический гудвилл формируется в момент осуществления сделки купли-продажи предприятия, рационально осуществлять мониторинг изменения величины скрытого (гипотетического) гудвилла. На основе изучения показателей 20 компаний построена регрессионная модель, определяющая зависимость величины гудвилла от влияющих факторов. На основе модели предложено три группы стратегий управления интеллектуальным капиталом с целью максимизации величины гудвилла.
Ключевые слова: оценка стоимости гудвилла, интеллектуальный капитал, нематериальные активы, управление стоимостью компании.
Введение
С развитием информационной экономики концепция управления стоимостью компании приобретает все большую популярность по сравнению с традиционным менеджментом. Ключевым индикатором успешного применения данной концепции выступает стоимость компании — либо наблюдаемая на фондовом рынке капитализация, либо справедливая рыночная стоимость. При этом зачастую потенциальные покупатели готовы заплатить за компанию сумму, превышающую стоимость чистых активов, что объясняется наличием у предприятия положительной деловой репутации — гудвилла. Соответственно, управление факторами гудвилла с целью его максимизации выступает важной задачей стратегического менеджмента.
Вопросам изучения категории гудвилла посвящены работы И. Ф. Шер, Э. Шмаленбаха, Л. Р. Дикси, Я. В. Соколова. Методология оценки гудвилла представлены в научных работах А. Аакер, Г. Г. Азгальдова, И. А. Бланка, Р. Брейли, Р. Гранта, Е. А. Елисеева, Б. Б. Леонтьева, Ф. Пикслей, С. Стерна, Р. Холта и др. Теоретические вопросы, связанные с оценкой бизнеса и управлением стоимостью предприятия, рассматриваются в трудах С. В. Валдайцева, А. Г. Грязновой,
А. Дамодарана, В. А, Есипова, Ю. В. Козыря, Т. Кол-лера, Т. Коупленда, П. Шеннона и др.
В данной статье идентифицированы ключевые факторы, оказывающие влияние на величину гудвилла, построена регрессионная модель, позволяющая определить степень важности данных факторов, а также предложены мероприятия в сфере управления интеллектуальным капиталом, нацеленного на максимизацию гудвилла.
Согласно ПБУ 14/2007, деловая репутация представляет собой разницу между покупной ценой, уплачиваемой продавцу при приобретении предприятия как имущественного комплекса (в целом или его части), и суммой всех активов и обязательств по бухгалтерскому балансу на дату его покупки (приобретения) [1].
Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 3 «Объединение бизнеса» определяет гудвилл, как актив, отражающий будущие экономические выгоды от использования других активов, полученных в результате сделки по объединению бизнеса, которое невозможно отдельно идентифицировать и признать в учете [2]. Таким образом, гудвилл можно оценить как превышение стоимости покупки компании над всей справедливой стоимостью ее идентифицируемых чистых активов. При этом под справедливой стоимо-
со
о
сч ю
<
со О X X
стью подразумевается рыночная стоимость, что более логично по сравнению с трактовкой гудвилла, согласно ПБУ 14/2007 , так как балансовая стоимость не способна отразить ценности активов с точки зрения рынка.
Помимо бухгалтерской интерпретации гудвилла существует и экономический подход, определяющий гудвилл как неидентифицированный нематериальный актив (т. е. актив, который не может быть отделен от предприятия), и приносит сверхдоходы. В зависимости от источника возникновения обозначенных сверхдоходов выделяют гудвилл наследования (репутация, которую компания получает от своих прежних достижений при организации цепочки создания ценностей), гудвилл отрасли (наличие инфраструктуры, ресурсной базы и т. д.), имущественный гудвилл (бренд, номенклатура производимой продукции, месторасположение компании, доля рынка) и персональный гудвилл (деловая репутация руководства и сотрудников, взаимоотношения с общественностью).
Определение величины гудвилла
Основополагающим вопросом в контексте управления гудвиллом выступает методология его оценки, поскольку, отслеживая изменение величины гудвилла, можно судить об успешности менеджмента в данной сфере. При этом величина гудвилла может быть фактической, в том случае если речь идет о приобретенном гудвилле, возникшем в результате конкретной сделки купли-продажи, и о гипотетическом (скрытом) гудвилле, мониторинг которого можно осуществлять всегда.
Рассмотрим основные методы определения величины гудвилла.
Остаточный метод, согласно МСФО, определяет гудвилл как разность между ценой приобретения компании и стоимостью чистых активов. Под последними понимается справедливая стоимость активов, переходящих к покупателю компании, за вычетом ее обязательств. Подобным способом можно оценить только гудвилл, явившийся результатом конкретной сделки купли-продажи, поэтому в интересах стратегического управления гудвиллом подобный метод не востребован.
Ю. В. Козырь предложил метод определения стоимости прогнозного (гипотетического) гудвилла, который может быть рассчитан как разница между оценкой стоимости компании, определенной доходным или сравнительным подходом, и стоимостью, определенной методом чистых активов в рамках затратного подхода [3].
Одним из наиболее популярных методов определения прогнозной стоимости гудвилла является метод избыточных прибылей, который основывается на предположении, что компания за счет неиденти-фицированных нематериальных активов генерирует прибыли выше среднеотраслевого уровня. Алгоритм метода подробно излагается в учебнике С. В. Валдай-цева [4]. Основываясь на предположении о том, что избыточная прибыль, получаемая за счет неиденти-фицируемых нематериальных активов, относительно стабильна, а также о том, что срок жизни целевого бизнеса не ограничен, гудвилл определяется путем
Таблица 1
Ключевые методы определения величины гудвилла
Метод Формула Пояснение обозначений
Остаточный метод GW=^pro6p-4A GW - величина гудвилла; Цприобр - цена приобретения компании; ЧА - величина чистых активов по балансу
Метод оценки прогнозного гудвилла ECF — equity cash flow — денежный поток для собственного капитала; Сма - рыночная стоимость материальных активов; Снма -рыночная стоимость идентифицируемых нематериальных активов
Метод избыточных прибылей Пнорм - нормализованная прибыль предприятия; R4a - рентабельность чистых активов в среднем по отрасли; ЧА - чистые активы целевой компании; iR - ставка капитализации
Модификация метода избыточных прибылей ЧПсреднегод - среднегодовая величина чистой прибыли оцениваемой компании; Ex - среднегодовая себестоимость компании; REX — среднеотраслевой коэффициент рентабельности производственной деятельности; i - коэффициент капитализации избыточной прибыли
Квалиметри-ческий метод ^^...... Й Pj - коэффициент полезности (качества) оцениваемого параметра; Q^ - фактический показатель, характеризующий оцениваемый параметр; Qmin i и Qmax i — наилучший и наихудший показатель среди аналогов оцениваемого параметра; Vk - весовые коэффициенты, определяемые экспертно
Левериджный метод NOI - чистый операционный доход; EBIT - проектная или среднеотраслевая прибыль до уплаты процентных платежей и налогов; Апр - первоначальная (проектная) стоимость активов предприятия; LVфио — интегральный леверидж (финансово-инвестиционный операционный); FC - постоянные издержки; I - издержки по обслуживанию долга, т. е. проценты по кредитам и займам; T - налог на прибыль организаций; AQ - снижение или увеличение объемов продаж относительно проектной величины
Мультипликативная модель GW=K ДА K - мультипликатор; ДА - показатель деловой активности
капитализации среднегодовой избыточной прибыли. Важным недостатком метода является то, что он не учитывает того, что компании могут обладать гудвиллом, даже если рентабельность их деятельности ниже среднеотраслевой.
Гудвилл также можно оценить, опираясь на показатель себестоимости или объема реализации. В отличие от метода избыточных прибылей, в рамках которого используется среднеотраслевой показатель рентабельности чистых активов, в данном случае применяется среднеотраслевой коэффициент рентабельности продаж или среднеотраслевой коэффициент рентабельности производственной деятельности.
Квалиметрический метод относится к экспертным методам определения стоимости гудвилла. Суть квалиметрического анализа состоит в том, чтобы оценить качество определенного параметра (в данном случае — компонента гудвилла) посредством сравнения оцениваемого объекта с аналогами, которые имеют наилучшие и наихудшие качественные показатели [5].
Левериджный метод является наиболее точным методом для оценки величины созданного гудвилла. Гудвилл приравнивается к приросту активов по сравнению с их первоначальной (проектной) стоимостью. Прирост активов происходит за счет отклонения фактической рентабельности активов от проектной [6].
Также существует метод оценки гудвилла, который предполагает использование мультипликативной модели, в которой выявлена зависимость гудвилла от некоторого показателя деловой активности, в качестве которого может использоваться, например, средний объем продаж за последние несколько лет [7].
В табл. 1 представлен обзор ключевых способов определения величины гудвилла.
На основе проанализированных способов определения стоимости гудвилла можно идентифицировать два ключевых вопроса:
1. Что заставляет потенциальных покупателей компании быть готовыми заплатить за нее сумму, превышающую рыночную стоимость чистых активов?
2. Что позволяет предприятию обеспечивать прибыли выше среднеотраслевого уровня?
Ответ на оба вопроса следует искать в сфере нематериальных активов, так как при прочих равных условиях, компании, работающие в одной отрасли, обладают схожей структурой материальных активов, а соответственно, должны получать от них примерно одинаковую отдачу. Нематериальные активы уникальны: у каждой компании специфические патенты, ноу-хау и средства индивидуализации.
Именно данные активы формируют потенциал будущего дохода компании, выступая основой конкурентных преимуществ. При этом важно учитывать, что, во-первых, нематериальные активы имеют комплексный характер, поскольку интеллектуальная собственность включает в себя результат интеллектуальной деятельности и право на него, во-вторых, как правило, между подобными активами существуют корреляционные связи, способствующие синергетическому эффекту. Обозначенные аспекты
крайне сложно учесть при оценке идентифицируемых нематериальных активов (т. е. при их оценке по отдельности, в отрыве от компании). Кроме того, превышение стоимости компании над стоимостью ее чистых активов объясняется наличием у предприятия интеллектуального капитала, не все элементы которого могут быть включены в категорию нематериальных активов. Поэтому при анализе и управлении гудвиллом необходимо принимать во внимание то, какими элементами интеллектуального капитала обладает целевая компания.
Категория интеллектуального капитала является комплексной и неоднозначной. К. Э. Свейби отождествляет нематериальные активы и интеллектуальный капитал и определяет их как совокупность компетенций сотрудников (их знаний, способностей, накопленного опыта, образования), внутренней структуры компании (патентов, авторских прав, баз данных, административных систем, научных исследований и разработок), и внешней структуры (имиджа компании, лояльности покупателей, торговых марок, контрактационных связей) [8].
Р. Каплан и Д. Нортон придерживаются похожей точки зрения, выделяя следующие категории интеллектуального капитала: человеческий капитал (умения, талант, навыки, знания сотрудников), капитал клиентов (выгодные соглашения и контракты, потребительская лояльность) инновационный капитал (запатентованная интеллектуальная собственность, а также ноу-хау компании, базы данных, информационные системы), капитал процессов (системы производства, сбыта, послепродажного сервиса и прочие системы, обеспечивающие конкурентные преимущества) [9].
Ряд авторов (К. Прахалад, П. Санчез, Н. Р. Киль-чевская, М. Е. Павлов) считают, что понятия «интеллектуальный капитал» и «нематериальные активы» совпадают, но первое используется внутри компании в целях менеджмента, а второе в бухгалтерском учете [10].
А. Брукинг, Е. Мотта полагают, что к интеллектуальному капиталу относятся: [11]
• активы интеллектуальной собственности — те объекты интеллектуальной собственности, которые принадлежат компании и защищаются законом (торговые марки, патенты, авторские права и т. д.);
• активы рынка — благоприятные для компании соглашения, контракты, связи, различные дистрибутивные каналы;
• активы инфраструктуры — активы, обеспечивающие функционирование компании (общая культура организации, бизнес-процессы, процессы управления и т. д.);
• гуманитарные активы — знания, умение, опыт, принадлежащий служащим компании. Очевидно, что все, кроме первого компонента,
относится к неидентифицируемым нематериальным активам, непосредственно формирующим гудвилл, но, тем не менее, активы интеллектуальной собственности, представляющие собой идентифицируемые нематериальные активы, также оказывают на гудвилл косвенное влияние.
со
о
сч
ю
<
со О
Построение регрессионной модели зависимости величины гудвилла от влияющих факторов
Для идентификации ключевых факторов, оказывающих влияние на величину гудвилла, была проанализирована выборка по двадцати публичным компаниям, входящих в рейтинг топ-100 компаний, обладающих максимальной стоимостью бренда по данным консалтингового агентства 1п1егЬгап^ Данные компании были включены в выборку на основе предположения о наличии высокого гудвилла в виду высокой стоимости бренда.
Необходимо отметить, что в рамках исследования анализировался прогнозный (гипотетический) гудвилл. Метод оценки прогнозного гудвилла, предлагаемый Ю. В. Козырем, не был применен в силу отсутствия открытой информации для расчета будущих денежных потоков для анализируемых компаний. В этой связи прогнозный гудвилл был рассчитан методом избыточных прибылей. При этом рентабельность чистых активов по отрасли рассчитывалась на основе фактических данных по компаниям, функционирующих в отрасли, а также на основе данных сайта http://csimarket.com, который публикует данные по
различным отраслям. Совокупность чистых активов определялась на основе бухгалтерской отчетности, опубликованной на официальных сайтах компаний.
Ставка капитализации рассчитывалась по модели CAPM (Capital Asset Pricing Model):
^ = Rf + ß ERP
f
где Rf — безрисковая ставка дохода (risk-free rate), в качестве которой была принята доходность тридцатилетней американской государственной облигации «United States Government Bonds», которая составила 2,16% [12]; ß — коэффициент «бета», представляющий собой меру систематического риска, которая отражает изменчивость доходности ценной бумаги (портфеля) по отношению к доходности среднерыночного портфеля; ERP — Equity Risk Premium — премия за риск, которая должна быть выплачена инвестору за принятие дополнительного риска по сравнению с безрисковыми инвестициями.
Результаты расчета прогнозного гудвилла представлены в табл. 2.
Для выявления факторов стоимости гудвилла на основе фактических данных публичных компаний был
Расчет стоимости гудвилла методом избыточных прибылей
Таблица 2
Компания Отрасль ROA по отрасли 2014, % Среднегодовая чистая прибыль (2012-2014), $ млн Среднегодовая стоимость чистых активов (2012-2014), $ млн Избыточная прибыль, $ млн Ставка капитализации, % Стоимость гудвилла, $ млн
Apple Inc. Computer Manufacturing 10,80 39426,67 204967,67 17290,16 9,07 190701,30
Microsoft Corporation Business Software & Services 10,48 20305,00 124872,67 7218,34 8,72 82784,04
IBM Information Technology Services 10,48 15036,33 87073,00 5911,08 8,58 68888,63
Google Inc. Internet & Computer Services 10,58 15875,67 93359,00 5998,28 9,98 60084,74
Toyota Motor Corporation Auto manufacturers 1,99 10455,33 383865,67 2816,41 5,73 49116,20
Oracle Application Software 10,48 10620,33 58395,33 4500,50 11,15 40365,43
BMW Auto manufacturers 1,99 5395,33 100158,33 3402,18 8,44 40301,70
The Coca-Cola Company Nonalcoholic Beverages 7,94 8233,67 62512,67 3270,16 8,44 38737,79
Intel Semicondiuctor — Broad Line 11,23 10776,33 73916,67 2475,49 9,07 27303,36
Cisco Systems Inc Networking & Communication Devices 7,76 8625,67 75428,67 2772,40 12,68 21869,94
GE (General Electric) Diversified machinery 1,99 13977,00 574382,33 2546,79 11,91 21378,10
SAP Application Software 10,48 4082,33 19002,33 2090,89 10,25 20405,17
The Walt Disney Company Entertainment-Diversified 10,51 6439,67 46730,33 1528,31 10,25 14914,90
Louis Vuitton Jewelry Stores 6,60 4169,67 44603,67 1225,82 9,76 12558,55
McDonalds Restaurants 13,12 5269,50 32627,40 988,79 7,89 12537,89
Siemens Diversified machinery 4,65 3819,00 65134,00 790,27 10,25 7712,30
Facebook Internet Information Providers 10,58 2208,00 16054,00 509,49 7,75 6576,12
XEROX IT-Services 5,52 1107,67 17439,67 145,00 12,05 1203,10
HPQ (Hewlett-Packard Company) Diversified Computer Systems 6,90 5063,00 71502,00 129,36 13,02 993,27
Adobe Computer Software 8,32 463,72 5320,12 21,08 11,91 176,97
со
о
CN
N
ю
J <
со О
Источники: [13-16]
Таблица 3
Значение переменных для определения зависимости стоимости гудвилла от ценообразующих факторов
Наименование компании Стоимость бренда, $ млн Рыночная капитализация, $ млрд Цена акции 2014, $ Общая выручка, $ млн Инвестиции в R&D, $ млн Инвестиции в R&D в процентах от выручки, % Нематериальные активы, $ млн Гудвилл по бухг. отчетности, $ млн Затраты на маркетинг в % от выручки, % Коли-четво сделок с акциями, млн Количество упоминаний в СМИ P/E
Apple Inc. 121531 755,3 128,95 182795 6041 3,30 4142 4616 0,66 52,38 2159 17,46
Microsoft Corp. 62077 355,55 48,65 86833 11400 13,1 6981 20127 2,65 37,96 1288 19,63
IBM 60072 167,69 173,67 92793 5568 6,00 3104 30556 1,41 4,44 351 14,48
Google Inc. 82019 372,3 551,16 66001 9832 14,9 4607 15599 3,79 2,05 1631 26,25
Toyota Motor Corp. 36846 221,81 139,96 214690 7613 3,55 12071 0 9,13 0,30 184 13,1
Oracle 25890 189,49 44,37 38275 5151 13,5 16550 29652 19,77 13,50 216 18,53
BMW 31507 77,15 106,1 80401 4135 5,14 1459 374 6,65 1,61 30 11,18
Coca-Cola 68831 178,54 40,91 45998 3802 8,27 14272 12100 7,61 15,19 312 25,73
Intel 31076 153,41 33,42 55870 11537 20,6 4446 10861 14,56 31,15 561 14,24
Cisco System Inc 29068 146,38 29,13 47142 6294 13,3 3280 24239 20,16 27,84 264 17,4
GE 37100 270,31 27,27 148600 4233 2,85 14156 76533 2,3 44,99 588
SAP 19020 91,3 76,4 17560 2331 13,3 4608 20945 24,51 1,05 82 26,95
Walt Disney Comp 26226 185,25 110,52 48813 4800 9,83 7434 27881 17,55 6,39 437 24,57
Louis Vuitton 22,552 80,77 156,6 30638 982 3,21 21841 9100 35,14 0,96 3 13,01
McDonalds 41077 93,04 97,8 27441 3567 13,0 1799 2735 2,95 7,16 130 21,95
Siemens 10836 114,25 97,51 71920 4065 5,65 4560 17783 14,49 2,34 5 15,36
Facebook 19024 221,09 78,99 12466 1400 11,2 1138 584 8 25,64 637 76,17
Xerox 5225 12,72 11,52 21435 601 2,80 2503 9200 19,3 8,70 64 14,26
HPQ 18979 60,67 33,8 111454 3447 3,09 2128 31139 11,98 13,26 156 12,97
Adobe 4776 38,24 76,43 4147 844 20,4 470 4722 40,32 2,29 43 126,75
Источники: [13, 14, 17]
проведен регрессионный анализ. В качестве зависимой переменной был принят «прогнозный гудвилл», рассчитанный по методу избыточной прибыли. Регрессо-ры идентифицировались, исходя из структуры интеллектуального капитала, предложенной А. Бруккинг и Е. Мотта, с учетом возможности нахождения информации по параметрам. Последний аспект объясняет отсутствие в целевой модели параметров, связанных с человеческим капиталом — открытая информация по данному направлению у большинства рассматриваемых компаний отсутствует. Кроме регрессоров в сфере интеллектуального капитала авторы сочли необходимым учесть финансовые параметры (индикаторы фондового рынка), оказывающие влияние на гудвилл. Таким образом, в качестве регрессоров были приняты следующие факторы, определяющие гудвилл, которые условно разделенные на три группы:
2.
3.
1. 1.
2.
3.
II. 1.
Активы интеллектуальной собственности. Инвестиции в исследования и разработки. Совокупность идентифицируемых нематериальных активов.
Стоимость гудвилла, отраженного по балансу (исходя из предположения, что активная политика, направленная на слияния и поглощения могут максимизировать гудвилл). Активы рынка. Стоимость бренда.
Затраты на продажи и маркетинг (в процентах от общей выручки компании).
Количество упоминаний в СМИ. В качестве результатов были проанализированы статьи, в которых упоминались выбранные компании. В частности, рассматривались следующие интернет-источники: Yahoo Finance, Reuters, Zd Net, Benzinga, CNBC, Forbes, Business Insider, Engadget, The Wall Street Journal, Market Realist, Market Realist, Bloomberg, CNET, MarketWatch, 24/7 Wall St., Investor's Business Daily, Fortune, Tech Republic, American City Business Journals, Market Realist, Investopedia, Financial Times, Consumer Reports. Финансовые параметры.
Рыночная капитализация компании (исходя из предположения о том, что компания с более высокой стоимостью всех акций может иметь более высокий гудвилл). Общая выручка. Рыночная цена акции.
Коэффициент «цена/прибыль» (P/E) по компании.
Среднее количество сделок с акциями на фондовом рынке.
При моделировании к качественным параметрам было отнесено количество публикаций в СМИ, поскольку найденные значения были в диапазоне от 3 до
III 1.
со
о
CN
N
ю
J <
со О
Таблица 4
Корреляционно-регрессионная модель
Коэффициенты Стандартная ошибка i-статистика P-значение, %
7-пересечение 52393454,635 7162573,881 7,377 0,00
Инвестиции в исследования и разработки 2714 1040 2,610 2,16
Нематериальные активы 1274 554 2,298 3,88
LN Затраты на продажи и маркетинг как процент от общей выручки компании -13784,739 3996,014 -3,450 0,43
Метка кол-во упоминаний 3179590622,094 430986372,915 -7,377 0,00
2159 публикаций, упоминающих компанию. Подбор меток для различных значений данного параметра осуществлялся средствами МБЕхсе1 «Поиск решения» (максимизация коэффициента детерминации, изменяя значения ячеек меток). В результате расчетов были присвоены следующие коэффициенты, учитывающие степень освещения деятельности компаний в СМИ за период:
• очень много упоминаний (более 2000);
• много упоминаний (от 1000 до 2000);
• среднее количество упоминаний (от 200 до 1000);
• мало упоминаний (менее 200).
В табл. 3 приведены данные по компаниям для построения регрессионной модели, отражающей влияние различных факторов на величину гудвилла.
На основе вышеуказанных данных была построена корреляционно-регрессионная модель (табл. 4):
Статистические данные построенной модели приведены в табл. 5:
В результате анализа была выявлена зависимость между стоимостью гудвилла компаний, рассчитанная по методу избыточных прибылей, и основными ценоо-бразующими параметрами:
GW=5283934544,635 + 2714 InvRD +
равен 92,17%. Модель можно признать значимой, если нормированный коэффициент детерминации больше 70%, тест Дарбина-Уотсона показывает, что автокорреляция отсутствует. Тест Голфелда-Квандта также показал, что гетероскедастичность отсутствует (табл. 6).
Полученные результаты были апробированы на компании Apple Inc., для которой был рассчитан гудвилл, но которая не вошла в выборку для составления регрессии. Предсказанное значение гудвилла на основе построенной модели оказалось $191032,68 млн. Стоимость гудвилла, рассчитанная по методу избыточной прибыли, составила $190701,30 млн, что еще раз доказывает точность полученной зависимости.
Группы стратегий управления интеллектуальным капиталом с целью максимизации гудвилла
Построенная регрессионная модель определила основные факторы, влияющие на величину скрытого гудвилла — очевидно, что именно они должны выступать объектами непосредственного управления, нацеленные на максимизацию его величины. Все идентифицированные факторы связаны с интеллектуальным капиталом компании. Принимая во внимание результаты проведенного регрессионного анализа, а
со
о
CN
сч
ю
J <
со О
+ 1,274 IntAssets + (-13784,739) 1п (SaMExp/Rev) +
+ 3179590622 К1,
где GW — стоимость гудвилла компании; InvRD — инвестиции в исследования и разработки; IntAssets — совокупность нематериальных активов; 1п (SaMExp/Rev) — логарифм отношения затрат на продажи и маркетинг к общей выручке; К1 — коэффициент, учитывающий количество упоминаний в СМИ.
Модель оказалась значимой: параметр «нормированный ^-квадрат» (коэффициент детерминации, скорректированный на число степеней свободы)
Таблица 5
Статистические данные построенной модели
Таблица 6
Регрессионное тестирование
Регрессионная статистика
Множественный R 96,96%
R-квадрат 94,01%
Нормированный R-квадрат 92,17%
Стандартная ошибка 12744,720
Наблюдения 18
Автокорреляци: тест Дарбина-Уотсона
DW 2,84
dL= 0,82044 0,17956
dU= 1,87189 2,12811
Вывод: автокорреляция отсутствует
Гетероскедастичность: тест Голфелда-Квандта
Количество аналогов 18
Номера аналогов в выборке №1 1 6
Номера аналогов в выборке №3 13 18
160073469,352
^2л/3...л= 1559094,643
^ = расчетное 102,671
^ = крит 161,448
Вывод: гетероскедастичность отсутствует
также базируясь на классификации интеллектуального капитала К. Э. Свейби, далее предлагается три группы стратегий управления интеллектуальным капиталом, направленных на максимизацию гудвилла:
Управление внутренней структурой интеллектуального капитала (управление нематериальными активами)
Как было отмечено ранее, при оценке рыночной, а тем более балансовой стоимости нематериальных активов по отдельности сложно полностью учесть их экономический потенциал, который можно комплексно анализировать только при использовании предприятием всей совокупности нематериальных активов. Управление нематериальными активами с целью максимизации гудвилла сводится к следующим стратегическим направлениям:
• формирование комплекса нематериальных активов с обеспечением как можно большего синерге-тического эффекта. Для реализации данной задачи следует создавать комплементарные результаты интеллектуальной деятельности. Так, наличие у компании нескольких патентов на результаты интеллектуальной деятельности в одной и той же области увеличивает заинтересованность рынка в приобретении прав на их совокупное использование и максимизирует их рыночную стоимость;
• стратегическое планирование коммерциализации имеющихся у компании нематериальных активов. Рациональное осуществление процесса коммерциализации НМА способствует максимизации денежных потоков, а соответственно, увеличивает вероятность получения избыточной прибыли, являющейся основным фактором стоимости гудвилла;
• оптимизация расходов на исследования и разработки. Необходимо помнить о том, что проведение НИОКР — дорогостоящий процесс, на осуществление которого компании часто вынуждены привлекать заемные средства. Однако, в случае необоснованного увеличения доли заемного капитала, гудвилл будет уменьшаться.
Управление внешней структурой интеллектуального капитала (управление информационным эффектом)
разработкой и внедрением перспективных технологий, это вызывает интерес со стороны потенциальных инвесторов и способствует росту спроса на ее акции. В результате увеличивается капитализация компании, и как следствие, максимизируется гудвилл. Управление информационным эффектом включает:
• выбор в качестве целевых инноваций именно той продукции и тех технологий, которые будут иметь значительный общественный резонанс и принесут компании однозначно положительный имидж в ходе выполнения НИОКР, что приведет к росту гудвилла;
• информирование общественности о перспективных НИОКР, проводимых компанией. Это может реализовываться, например, за счет участия в специализированных выставках с целью демонстрации образцов будущей продукции. При этом важно обеспечивать надежную защиту целевой интеллектуальной собственности, чтобы избежать копирования базовых технологических решений конкурентами;
• патентование результатов НИОКР также рассматривается как катализатор информационного эффекта в виду того, что патентная информация является публичной и открывает для компании дополнительные возможности по распространению сведений о наличии перспективных разработок;
• реализация мероприятий в сфере бренд-менеджмента, в том числе: формирование бренд-бука, описывающего все возможные регламенты использования фирменной символики (начиная от детального описания товарного знака, заканчивая особенностями оформления фирменного транспорта и внешнего вида сотрудников); управление потребительской лояльностью (поведенческой — с целью стимулирования повторных покупок, перцепционной — с целью закрепления положительного отношения к компании); обеспечение социальной активности бренда, то есть организация компанией социально значимых мероприятий под эгидой бренда;
• планирование величины затрат на продажи и маркетинг. Мониторинг эффективности данных затрат. Анализ причин отклонений фактических результатов от плановых показателей.
Управление человеческим капиталом
Как упоминалось ранее, одной из групп факторов стоимости гудвилла является внешняя структура компании (или активы рынка), включающая в себя имидж компании, лояльность потребителей, налаженные связи с контрагентами.
В некоторых случаях, даже при отсутствии непосредственных свидетельств успешной коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности, потенциальный гудвилл компании, проводящей активную инновационную политику, может возрастать. Это происходит за счет информирования общественности о перспективных НИОКР, осуществляемых компанией. Если компания позиционирует себя в статусе технологического лидера, занимающегося
Несмотря на отсутствие в регрессионной модели параметров, связанных с человеческим капиталом (по причине невозможности нахождения информации), авторы считают данный фактор одним из ключевых. Именно от квалификации персонала компании зависит то, будут ли создаваемые элементы интеллектуального капитала способствовать росту гудвилла. Среди ключевых стратегических аспектов управления человеческим капиталом стоит отметить: • реализация мероприятий по закреплению персонала, в частности, заключение с работниками - носителями ноу-хау долгосрочных трудовых контрактов, расторжение которых обязывает сотрудника выплачивать неустойку работодателю;
со
о
сч
ю
<
со О
• система мотивации персонала, занятого исследованиями и разработками. Стимулирование может быть как материальным (уровень заработной платы, возможность получения части роялти от продажи лицензий на разработанные объекты интеллектуальной собственности и проч.), так и нематериальным (разрешение публикации своих научных результатов, стимулирование участия разработчиков в престижных научных форумах и т. д.);
• создание благоприятной рабочей обстановки, способствующей генерированию новых идей. Очевидно, что для эффективного управления гудвиллом стратегические мероприятия всех трех групп должны осуществляться комплексно.
Заключение
Построенная авторами регрессионная модель позволила идентифицировать ключевые факторы, оказывающие первоочередное влияние на величину гудвилла. К данным факторам относятся: инвестиции в исследования и разработки, величина совокупных нематериальных активов, которыми обладает компания, затраты на продажи и маркетинг в процентах от выручки и количество упоминаний компании в СМИ. Именно данные параметры должны выступать объектами управления, нацеленного на увеличение гудвилла компании.
При этом авторы отмечают, что набор параметров может быть расширен за счет введения в выборку ре-грессоров, информацию по которым не удалось получить в силу ее закрытого характера. Данные параметры преимущественно относятся к сфере человеческого капитала. В частности, к ним можно отнести: долю персонала, имеющего высшее образование; долю персонала задействованного в процессе коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности; затраты на тренинги/обучение персонала и ряд других.
Список использованных источников
1. Приказ Министерства финансов РФ № 153н от 27.12.2007 «Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» (ПБУ 14/2007)».
2. Приложение № 32 к Приказу Министерства финансов от 25.11.2011 № 160-н Международный стандарт финансовой отчетности (IFRS) 3 «Объединение бизнеса».
3. Ю. В. Козырь. Некоторые замечания об оценке гудвилла// Вопросы оценки. № 3. 2008.
4. С. В. Валдайцев. Оценка бизнеса: 3-е изд., перераб. и доп. М.: ТК-Велби: Проспект, 2008.
5. Б. В. Донгак. Квалиметрическая модель количественной оценки гудвилла предприятия//Статистика и математические методы в экономике. № 4. 2011.
6. В. М. Елисеев. Гудвилл: проблема оценки и отражения в отчет-ности//Вопросы оценки. № 1. 2004.
7. Б. Коласс. Управление финансовой деятельностью предприятия: проблемы, концепции и методы. М.: Изд-во Финансы ЮНИТИ, 1997.
8. K. E. Sveiby. The New Organizational Wealth: Managing and Measuring Knowledge Based Assets. San-Francisco, Barrett-Kohler Publishers, 1997.
9. Р. Каплан, Д. Нортон. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты. М.: Олимп-Бизнес, 2005.
10. Н. В. Павлов. Оценка нематериальных активов. М.: ОАО «Типография «Новости», 2008.
11. A. Brooking, E. A. Motta. Taxonomy of Intellectual Capital and Methodology for Auditing it//17th Annual National Business Conference, Mc Master University, Hamilton, Ontario, Canada, 1996.
12. http://www.treasuries.gov.
13. http://csimarket.com.
14. http://finance.yahoo.com.
15. http://www.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/data. html.
16. http://www.bloomberg.com.
17. http://www.bestglobalbrands.com/2014/ranking.
Intellectual Capital Management, Aimed at Goodwill Maximization
E. A. Spiridonova, PhD, associate professor, Department of research and Development, Economic Faculty, St. Petersburg State University.
A. V. Gapon, Master of Science, Business Analyst, «Deloitte».
Goodwill is important object of analysis within value based management. Actually goodwill is formed after purchase-sale transaction, but monitoring the hypothetical goodwill is a rational measure. The regression model, determining the correlation between goodwill and different factors, is presented within the article on the base of the analysis of 20 companies' economic indicators. The regression model allows classifying the strategies of intellectual capital management, aimed at goodwill maximization, into three groups.
Keywords: valuation of goodwill, intellectual capital, intangible assets, value based management.
