270/2010 Aineeton pÃ¤Ã¤oma ja tuotto-odotukset - Tekes

More documents

Recommendations

Info

na-arvon ajatellaan heijastavan aineellisen pääoman lisäksi aineettoman pääoman odotettuja tuottoja, on lähtöisin Grilichesin (1981) kontribuutiosta. Tämä lähestymistapa aineettoman pääoman arvottamiseen on tutkijan kannalta houkutteleva, koska se ei vaadi oletusta kustannusten ja tuottojen ajoituksesta (Czarnitzki et al. 2005). Määriteltäessä yrityksen markkinaarvo funktiona sen aineellisesta ja aineettomasta omaisuudesta, ja mitattaessa aineellista omaisuutta yrityksen tasearvolla, päästään ns. Tobinin Q yhtälöön. Tobinin Q mittaa yrityksen markkina-arvoa suhteessa sen tase-arvoon ja se on funktio yrityksen aineettomasta omaisuudesta. Aineetonta pääomaa ei suoraan havaita, mutta sitä mitataan yrityksen t&k-investointien sekä sen saamien patenttien avulla. 2.4.2 T&k-investoinnit Czarnitzki et al. (2005) listaavat ajalta 1981–2005 yhteensä 16 tutkimusta, joissa yrityksen markkina-arvoa selitetään t&k-pääomalla tai t&k-menoilla. Suurin osa tutkimuksista on tehty Yhdysvaltalaisilla aineistoilla, mutta viimeaikaiset tutkimukset Euroopan maista, Japanista ja Australiasta mahdollistavat tulosten vertailun eri maiden välillä. Tutkimuksissa aineettomia investointeja käsitellään yleensä kuten kiinteää pääomankin eli mitataan niiden ”tasearvoa” kumuloimalla investoinnit yli ajan ja vähentämällä niistä poistot. Poistoprosentin määrittely on kuitenkin hankalaa, ellei mahdotonta (Hall 2007). Poistoissa on myös variaatiota sekä ajassa että yritysten välillä, koska ne riippuvat monista yrityksen ja talouden tekijöistä. Usein tutkimuksissa on hyödynnetty 15 % poistoa t&k-menoille (Czarnitzki et al. 2005) mutta on olemassa tutkimuksia joissa on käytetty tätä korkeampaa poistoprosenttia. Yleinen käytäntö on käyttää IT-menoille korkeampaa poistoprosenttia. Hall (2007) analysoi poistoprosentin merkitystä saaduille tuloksille t&k-investointien tuotoista käyttämällä sekä markkina-arvo- että tuotantofunktiomenetelmää. Hän myös osoittaa, että eräänlaisen implikoidun poistoprosentin (implied depreciation rate) voi päätellä saaduista tuloksista. Asettamalla samankaltaisten yritysten tuotot yhtä suuriksi (määrittyvät markkinoilla tasapainossa), voidaan estimoidusta t&kinvestointien tuotosta laskea implikoitu poistoprosentti näille investoinneille. Käytetyillä kahdella menetelmällä saadaan poistoprosentille erilaiset tulokset (Hall 2007). Markkina-arvomenetelmä antaa aiempaa suuremmat poistoprosentit (20–40 %), kun taas tuotantofunktiomenetelmä implikoi olemattoman poistoprosentin. Erilaisten tulosten syy saattaa olla eri lähestymistapojen taustalla olevissa oletuksissa. Tuotantofunktiomenetelmää käytettäessä hyödynnetään oletusta, että yrityksen t&k-varanto on valittu optimaalisesti siten, että sen rajatuotto on yhtä suuri kuin markkinoilta vaadittu tuotto (required rate of return) plus poistot. Markkina-arvomenetelmä vaatii oletuksen tehokkaista rahoitusmarkkinoista ja optimaalisesta t&k-varannosta. Kumpikaan menetelmä ei siis ota huomioon sopeutumiskustannuksia (adjustment costs), jotka voivat olla hyvinkin merkittäviä aineettomissa investoinneissa. Kuten edellä todettiin, yritysten tavoissa raportoida aineettoman pääoman menoja on eroja. Erityisesti t&kmenojen raportoinnissa on eroja eikä niiden raportointia vaadita kaikissa maissa (Lev 2001, Czarnitzki et al. 2005). Tästä syystä suurin osa tutkimuksesta keskittyy Yhdysvaltoihin. Yhdysvalloissa, kuten Englannissakin, t&k-menojen raportointi on pakollista. Viime aikoina innovaatiopääoman arvoa on tutkittu myös useissa muissa Europan maissa. Näissä tutkimuksissa on pyritty ottamaan huomioon se, että kaikki yritykset eivät raportoi t&k-menojaan (Hall ja Oriani 2006). Tulos pääosassa tutkimuksista on se, että markkinat arvostavat t&k-pääomaa ja sen arvostus on noin 0,5–1,0 kertaa kiinteän pääoman arvostus (kun käytetään 15 % poistoja). Tämä tulos taas implikoi, että oikeampi poistoprosentti t&k-pääomalle on suurempi, noin 20–30 % (Czarnitzki et al. 2005). T&kpääoman tuotoissa on myös jonkun verran vaihtelua maiden välillä (suurimmat tuotot Englannissa) sekä toimialojen välillä (suurimmat tuotot lääketeollisuudessa). 2.4.3 Patenttimittarit Investoinnit aineettomaan omaisuuden kehittämiseen eivät aina välttämättä kuvaa yritykseen kumuloituvan aineettoman omaisuuden arvoa, koska investointeihin liittyy huomattavaa epävarmuutta lopputulemasta. Erityisesti viimeisen kymmenen vuoden aikana kirjallisuus on saanut lisäarvoa siitä, että patenttiaineistot ovat sähköisten tietokantojen ansiosta entistä paremmin tutkijoiden saatavilla ja mahdollistavat näin patentteihin perustuvien aineettoman pääoman mittareiden käyttämisen. Tutkimuksissa on käytetty NBER-patentti- ja sitaattitietokantaa (Hall et. al. 2001), joka sisältää tiedot kaikista Yhdysvalloissa myönnetyistä patenteista ja niiden sitaateista, sekä aivan viime aikoina myös Euroopan EPOpatenttiaineistoja (Hall et al. 2007). 18
Alkaen Grilichesin (1981) tutkimuksesta Czarnitzki et al. (2005) listaavat ajalta 1981–2005 yhteensä 14 tutkimusta, joissa on tutkittu patenttien sekä osassa myös panttien saamien sitaattien (patentin laadun) vaikutusta yrityksen markkina-arvoon. Pelkkä patenttien määrä on heikko mitta yrityksen innovaatiopääoman arvolle, sillä patenttien arvoissa on merkittäviä eroja ja niiden jakauma on erittäin vino. Tästä johtuen patenttien laatua on pyritty mittaamaan niiden saamia sitaatteja käyttäen. Yhteenvetona näistä tutkimuksista voidaan todeta, että sekä patenteilla että patenttien saamilla sitaateilla on markkina-arvoa, joka ei paljastu pelkkää t&k-mittaria käytettäessä. Hall et al. (2005) myös osoittavat, että patenttien laadun arvostus on epälineaarinen siten, että paljon sitaatteja saaneet patentit ovat erityisen arvokkaita. Samoin he toteavat, että patentit, joiden sitaatit tulevat yrityksen omista patenteista, ovat muita arvokkaampia. Hall et al. (2007) tutkivat Eurooppalaisten yritysten tuottoa t&k-investoinneille ja patenteille. Heillä on muista poiketen käytössään tiedot myös yritysten EPO-patenteista. Näin he voivat vertailla EPO- ja USPTO-patenttien markkina-arvoa. Heidän tuloksensa osoittavat, että vain sellaisilla EPO-patenteilla on arvoa, jotka on myönnetty myös Yhdysvalloissa. He myös toteavat, että erityisesti ohjelmistopatenteilla, jotka ovat myönnetty Yhdysvalloissa, on muita patentteja suurempi arvo. 2.4.4 Muita aineettoman pääoman taloudellisen merkityksen mittareita Bontempi ja Mairesse (2008) tutkivat aineettoman pääoman vaikutusta yrityksen tuottavuuteen. Aineistona heillä on paneeli italialaisista teollisuusyrityksistä. Sen lisäksi, että he aiempien tutkimusten tavoin laskevat aineettoman omaisuuden varannon yrityksen tuloslaskelman kulueristä, heillä on myös käytössään Italian kirjanpitolainsäädännön mukaiset tarkasti eritellyt taseet. Italian kirjanpitosäännökset sallivat kansainvälisesti hieman poikkeuksellisesti eräiden aineettoman pääoman erien kirjaamisen omaisuudeksi taseeseen, kuten esim. aloitus- ja perustamiskustannuksien sekä sovelletun tutkimuksen rahoituksen. Bontempi ja Mairesse (2008) mittaavat aineetonta pääomaa jakamalla sen ensin taseesta ja tuloslaskelmasta laskettuihin eriin, sekä jakamalla ne ”älylliseen pääomaan” ja ”asiakaspääomaan”. Näin ollen he myös pääsevät vertaamaan aineettoman pääoman eri osia ja tarkastelemaan sitä, kuinka suuri osuus aineettomasta pääomasta tulee niistä tekijöistä, jotka eivät näy taseessa. Heidän aineistossaan yritysten suurin aineettoman omaisuuden erä on asiakaspääoma, joka on laskettu tuloslaskelman eristä (mainontakulut). Toiseksi suurimman erän muodostaa taseeseen kirjattu älyllinen pääoma (sovellettu t&k, hankitut ja itse kehitetyt patentit, IPR:t ja ohjelmistot) ja kolmanneksi suurimman erän taseeseen kirjattu asiakaspääoma (tuotemerkit ja muut vastaavat oikeudet). Yritysten pienin aineettoman omaisuuden erä on älyllinen pääoma, joka on laskettu tuloslaskelman eristä (perustutkimus ja -kehitys sekä patentit, IPR:t ja ohjelmistot, joihin on rajoitettu käyttöoikeus ja joista maksetaan säännöllisiä maksuja). Cummins (2005) mittaa aineetonta pääomaa IT-investoinneilla (menot informaatioteknologiaan) ja IP-investoinneilla (joihin hän laskee t&k- ja mainontamenot). Hän selittää näillä yrityksen arvoa, käyttäen sekä yritysten markkina-arvoa että analyytikkojen arvioita yrityksen arvosta. IT-pääomaa laskiessa hän käyttää 40 % poistoa. IP-pääomalle on puolestaan määritelty 25 % poistoprosentti. Hänen tuloksensa osoittavat reilun suuruista tuottoa IT-investoinneille, mutta aiemmista tutkimuksista poiketen ei tuottoa IP-pääomalle. Yritysten inhimillistä pääomaa on myös tutkittu taloustieteessä paljon. Yhteenvetona voidaan todeta, että tutkimusten mukaan yrityksen investoinnit henkilöstön koulutukseen ovat tuottavia (Almeida ja Carneiro, 2009) ja yrityksen inhimillisellä pääomalla on merkittäviä tuottavuusvaikutuksia (Abowd et al. 2005). Almeida ja Carneiro (2009) tutkivat yritysten tarjoamaa koulutusta ja sen tuottoja Portugalilaisella aineistolla. He estimoivat koulutuksen vaikutusta yrityksen tuottavuuteen, eli mittaavat sen tuottoa yritykselle ja työntekijälle yhteensä (kun taas tutkimukset, jotka mittaavat koulutuksen vaikutusta palkkoihin mittaavat vain sen hyötyä työntekijälle, jos työmarkkinat ovat epätäydelliset). He hyödyntävät tietoa koulutuksen kestosta (sen vaihtoehtoiskustannuksista) ja koulutuksen suorista kustannuksista. Tulokset osoittavat, että koulutuksen tuotto yrityksille on keskimäärin 24 %. Erilaiset henkilöstön johtoon ja palkitsemiseen liittyvät toimet (human resource practices) ajatellaan olevan osa yritysten organisaatiopääomaa, ja näiden tuottavuusvaikutuksia on myös tutkittu paljon kirjallisuudessa (Black ja Lynch, 2005). Tutkimuksissa on löydetty positiivinen yhteys innovatiivisten työkäytäntöjen (innovative workplace practices) ja yritysten menestyksen (tuottavuuden, voittojen, markkina-arvon) välillä. 19
Page 1: Tekesin katsaus 270/2010 Aineeton p
Page 4 and 5: Tekes - rahoitusta ja asiantuntemus
Page 6 and 7: Tekijöiden esipuhe Aineetonta pä
Page 8 and 9: 4 Yrityksen arvonmääritys ja aine
Page 10 and 11: aineettoman pääoman merkitys vaih
Page 12 and 13: uusi asia. Aineettoman pääoman ja
Page 14 and 15: neettoman pääoman merkitys yrityk
Page 16 and 17: omalla viitataan yrityksen henkilö
Page 20 and 21: Myös yritysten suhdepääomaa on t
Page 22 and 23: kirjallisuudessa esiintyvät ”men
Page 24 and 25: 1991; Penrose, 1959; Peteraf, 1993)
Page 26 and 27: paan myös muita lähestymistapoja,
Page 28 and 29: ylläpito yli ajan tuottavat sellai
Page 30 and 31: 4 Yrityksen arvonmääritys ja aine
Page 32 and 33: jen kasvuvauhti ovat vakioita ensi
Page 34 and 35: iski yrityksen velkaisuuden, kustan
Page 36 and 37: pääoman taseen arvoon liittyy kys
Page 38 and 39: tutaan asemoimaan suhteessa asiakas
Page 40 and 41: Kuva 5.2. Vastanneiden yritysten to
Page 42 and 43: Kuva 5.5. Tärkein kasvukeino vasta
Page 44 and 45: Kuva 5.8. Tärkein kehittämistarve
Page 46 and 47: Kuva 5.10. Aineettoman pääoman in
Page 48 and 49: Kuva 5.13. Yritysten t&k-panostukse
Page 50 and 51: Kuva 5.17. tietokoneohjelmien omana
Page 52 and 53: 5.4 Aineettoman pääoman investoin
Page 54 and 55: luokkien hyötyjä kustannusten ale
Page 58 and 59: Kuva 5.29. Yritysten omat arviot ai
Page 60 and 61: töjä mitata aineettomien pääoma
Page 62 and 63: konkreettisiin käytäntöihin suht
Page 64 and 65: Kuva 5.36. Tärkein kasvukeino mait
Page 68 and 69:
Kuva 5.43. Aineettoman pääoman in
Page 70 and 71:
Kuva 6.1. Yleinen aineettoman pää
Page 72 and 73:
sestä riippumattomista syistä tap
Page 74 and 75:
tu näkemys markkinahäiriöstä, j
Page 76 and 77:
lee omassa arvioinnissaan tutkimus-
Page 78 and 79:
palaisella tasolla on olemassa erit
Page 80 and 81:
Kuva 6.4. Aineettoman pääoman ref
Page 82 and 83:
Iakovleva, T. & L. Kolvereid (2005)
Page 84 and 85:
Tekesin katsauksia 270/2010 Aineeto
show all

270/2010 Aineeton pÃ¤Ã¤oma ja tuotto-odotukset - Tekes

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?