Дипломная работа: Влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности российских банков

Таким образом, основываясь на полученных результатах, можно сделать вывод, что ни одна из выдвинутых гипотез Н1, Н2, Н3 не подтвердилась. Установить значимое положительное влияние человеческого, отношенческого и структурного капитала на результаты деятельности банков в исследуемой выборки не удалось.

Таблица 14

Результаты оценивания «within» - регрессии

Вместе с этим, наблюдаем значимость трех контрольных переменных - финансового рычага, размера банка и его возраста. При этом, для переменных финансового рычага и возраста фирмы замечаем отрицательные влияния на рентабельность банковских активов. Отсюда имеем, что чем раньше был основан банк, тем для него характерна меньшая рентабельность активов. В силу того, что показатель ROA учитывает в себе риски и отвечает за превращение денежных поступлений в прибыль, то можно сделать вывод о том, что менеджмент более молодого банка является более рисковым и быстрее превращает денежные поступления в прибыль. Соответственно, банк с большим опытом более консервативен и действует осторожнее. Аналогично, чем больше значение финансового рычага, тем меньшая рентабельность активов характерна для банка. Действительно, высокое значение кредитного плеча свидетельствует о том, что большая часть прихода активов финансируется за счет заемных средств, тем самым, банк менее финансово независимый.

Другая контрольная переменная, отвечающая за размер банка, показала значимое положительное влияние на рентабельность банковских активов. Тем самым, получаем, что чем больше банк, тем более рентабельны его активы, и наоборот.

Полученный коэффициент детерминации (within) составил 0.324. Данное значение говорит о том, что результаты банковской деятельности, в частности рентабельность банковских активов, построенной моделью объясняется на 32,4%. При этом, для работ в данной исследовательской области текущее значение является приемлемым.

Тест Вальда подтверждает адекватность построенной модели и свидетельствует о том, что, в целом, модель является значимой (Prob > F = 0.001).

В силу того, что полученные компоненты человеческого, структурного и отношенческого капитала при применении метода главных компонент являются линейной комбинацией первоначальных факторов, то незначимость одного фактора может повлиять на незначимость компоненты в целом. Тем самым, имеет место, провести проверку устойчивости полученных результатов. Для этого построим регрессии зависимости ROA от исходных факторов интеллектуального капитала с включением контрольных переменных (1) и с их отсутствием (2).

Итак, наблюдаем, что модель с использованием контрольных переменных показала значимость таких переменных, как затраты на развитие персонала, затраты на рекламу и применение банком ERP-системы (таблица 15).

Следовательно, чем больше банк вкладывается в рекламную деятельность, тем большую положительную отдачу он получает взамен. Данный вывод действительно актуален для банковской деятельности в настоящее время, так как конкуренция в банковском секторе довольно высокая, и чтобы информировать клиентов о новинках и привлекать их внимание выгодными предложениями, банки должны грамотно управлять рекламной деятельностью для получения впоследствии благоприятных результатов.

Использование ERP-системы в банках, как было отмечено ранее, достаточно затратно, в виду этого, не каждый банк может позволить себе ее использование. Тем самым, это может наделять банки, которые применяют данную систему, соответствующими преимуществами в процессе работы, что можно наблюдать по положительному влиянию данной переменной на рентабельность активов.

В отличие от предшествующих переменных, затраты на развитие персонала показали значимое отрицательное влияние на ROA. Возможное объяснение может заключаться в том, что слишком высокая доля затрат занижала чистую прибыль банка, что впоследствии сказывалось на показателе рентабельности активов.

Таблица 15

Результаты оценивания моделей с исходными факторами

Стоит отметить, что значимость всех трех контрольных переменных в данной модели сохранилась, как и знаки, то есть направление их влияния осталось прежним. При этом, согласно таблице 15, если исключить из модели контрольные переменные, то переменная, характеризующая затраты на развитие персонала, теряет свою значимость. В то же время, значимость таких переменных, как затраты на рекламу и применение ERP-системы сохраняются. Значимость других переменных также не появляется.

Помимо этого, наблюдаем, что модель с контрольными переменными имеет более высокое качество, в отличие от модели с их отсутствием.

Тем не менее, в целом, большинство переменных, отвечающих за описание интеллектуального капитала банков, оказались не значимыми, соответственно, нельзя сделать вывод о том, что влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности российских банков является значимым.

Заключение

В настоящее время банковский сектор играет важную роль в развитии и росте национальной экономики, он обладает множеством возможностей для того, чтобы предлагать широкий спектр финансовых продуктов и услуг, способствуя осуществлению финансовых операций между участниками рынка. В то же время, банки считаются наукоемкими компаниями, поскольку их деятельность строится в том числе и на основе интеллектуального капитала.

Текущее исследование было направлено на то, чтобы определить влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности российских банков. Для этого было необходимо ответить на поставленный исследовательский вопрос, а именно, оказывает ли интеллектуальный капитал значимое влияние на результаты банковской деятельности.

Было доказано, что используемые компоненты интеллектуального капитала оказались незначимыми, и соответственно, выдвинутые гипотезы о положительном значимом влиянии составляющих интеллектуального капитала - человеческого, отношенческого и структурного капитала, на результаты деятельности банков не подтвердились.

Соответственно, можно сделать вывод о том, что в итоге проведенного исследования в области интеллектуального капитала российских банков его влияние на результаты банковской деятельности, а именно на рентабельность банковских активов, установить не удалось.

В предшествующей литературе присутствовали работы, получившие схожие выводы. Так, исследование Chan (2009) на гонконгской бирже не выявило убедительных доказательств, подтверждающих определенную связь между интеллектуальным капиталом и финансовыми показателями компаний из выборки. Аналогично, Puntillo (2009) определил, что значение интеллектуального капитала не влияло на эффективность бизнеса, поскольку вариация зависимых переменных ROI и ROA была несущественна по отношению к вариациям объясняющим переменным.

Так, согласно выводам указанных работ, наблюдаем, что авторам не всегда удавалось доказать воздействие интеллектуального капитала на результаты деятельности фирм, особенно в разрезе множества различных стран и фирм.

Значимость контрольных переменных - финансового рычага, возраста фирмы и ее размера также отмечается во многих предшествующих исследованиях. Так, Meles и др. (2016), Andreeva и Garanina (2017) выявляли положительное значимое влияние размера компаний на результаты их деятельности. Такие исследователи, как Meles и др. (2016), Ozkan, Cakan, Kayacan (2017), доказывали значимую отрицательную связь между финансовым рычагом и итоговыми показателями компании. К примеру, Molodchik, Jardon, Bykova (2019) получали отрицательное влияние возраста компании на результаты деятельности.

Следовательно, полученные в данном исследовании выводы соотносятся с некоторыми результатами иных работ в данной исследовательской области.

Кроме того, возможная причина отсутствия влияния может заключаться в том, что взаимосвязи между элементами интеллектуального капитала и рентабельностью активов могут быть временными. Есть вероятность, что, рассматривая другой период, более продолжительный, результаты могли бы носить иной характер. Сложность измерения и оценки интеллектуального капитала также может сказываться на конечных результатах и, соответственно, вызывать расхождения между теорией и практикой.

Стоит также отметить, что данное исследование имеет некоторые ограничения, заслуживающие внимания. Одним из ограничений является небольшой размер используемой выборки, что объясняется тем, что с 2012 по 2015 года относительно небольшое количество банков обладало акциями, котирующимися на бирже. Кроме того, стоит также иметь в виду и некоторые недостатки применения метода главных компонент, а именно то, что незначимость весомого фактора может привести к незначимости компоненты в целом и повлиять на итоговые результаты.

Тем самым, учитывая возможные ограничения, полученные в настоящем исследовании итоги не должны являться безоговорочными. Безусловно, имеет смысл продолжать изучать роль интеллектуального капитала в деятельности российских банков. В связи с чем, данная работа может быть интересна другим исследователям, стремящимся определить роль интеллектуального капитала в деятельности различных компаний.

Таким образом, с целью усовершенствования текущего исследования и исключения отмеченных ограничений, стоит выделить следующий путь для дальнейшего изучения настоящей темы: по причине того, что исследуемая выборка составляла лишь 6% общего числа различных банков, представляется интересным, провести анализ, приняв во внимание все российские банки, и, тем самым, сформировать более общий вывод насчет роли интеллектуального капитала для российских банков.

В силу того, что множество предшествующих работ в настоящей области подтверждали значимое влияние интеллектуального капитала на результаты деятельности различных компаний, можно заключить, что связь между интеллектуальным капиталом и показателями деятельности фирм, таким, например, как рентабельность активов, не может быть универсальной и однородной. Более вероятно, что взаимосвязь может варьироваться от отрасли к отрасли, а также от страны к стране, зависеть от развитости рынка, от уровня осведомленности инвесторов и владельцев компаний о важности интеллектуального капитала. Кроме того, проявление влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности или его отсутствие может служить следствием сложности интерпретации изучаемого предмета, наличием множества способов его оценки, различающимися подходами к построению доказательств.

Список использованных источников

1. Банки.ру [Электронный ресурс]. URL: http://www.banki.ru/.

2. Доклад Всемирного банка [Электронный ресурс]. URL: http://documents.vsemirnyjbank.org/curated/ru/402431575351416107/pdf/How-Wealthy-is-Russia-Measuring-Russias-Comprehensive-Wealth-from-2000-2017.pdf.

3. Куап.ру [Электронный ресурс]. URL: http://www.kuap.ru/.

4. Отчетный доклад Президента Ассоциации банков России [Электронный ресурс]. URL: https://asros.ru/upload/iblock/c4f/19924_ banki_finansovayastabilnost_ekonomicheskiirost_mai2019.pdf.

5. Рейтинг интеллектуальных компаний России [Электронный ресурс]. URL: http://bakertilly.ru/files/docs/ricr2017.pdf.

6. Российская банковская система сегодня [Электронный ресурс]. URL: https://asros.ru/upload/iblock/19f/19081_bankovskayasistemarossii2019_proportsionalnoeregulirovanie.pdf.

7. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: https://www.gks.ru/accounts?print=1.

8. Центральный Банк Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru/.

9. Andreeva, T., Garanina, T. (2016). Do all elements of intellectual capital matter for organizational performance? Evidence from Russian context. Journal of Intellectual Capital, Vol. 17 No. 2, pp. 397-412.

10. Andreeva, T., Garanina, T. (2017). Intellectual Capital and Its Impact on the Financial Performance of Russian Manufacturing Companies. Foresight and STI Governance, Vol. 11 No. 1, pp. 31-40.

11. Alhassan, A.L., Asare, N. (2016). Intellectual capital and bank productivity in emerging markets: evidence from Ghana. Management Decision, Vol. 54 No. 3, pp. 589-609.

12. Al-Musali, M.A., Ku Ismail, K.N.I. (2016). Cross-country comparison of intellectual capital performance and its impact on financial performance of commercial banks in GCC countries. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, Vol. 9 No. 4, pp. 512-531.

13. Barney, J.B. (1991). Firm resources and sustainable competitive advantage. Journal of Management, Vol. 17 No 1, pp. 99-120.

14. Bontis, N. (1996). There's a price on your head: managing intellectual capital strategically. Ivey Business Quarterly, Vol. 60 No. 4, pp. 40-47.

15. Bontis, N., Chua, W. C., Richardson, S. (2000). Intellectual capital and business performance in Malaysian industries. Journal of Intellectual Capital, Vol. 1 No. 1, pp. 85-100.

16. Buallay, A. (2019). Intellectual capital and performance of Islamic and conventional banking: Empirical evidence from Gulf Cooperative Council countries. Journal of Management Development, Vol. 38 No. 7, pp. 518-537.