Intellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and Nations

Intellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and NationsIntellectual Capital and Its Effects on The Performance of Firms, Sectors and Nations

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRAN PHU NGOC

INTELLECTUAL CAPITAL AND ITS EFFECTS ON THE PERFORMANCE OF FIRMS, SECTORS AND NATIONS

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

Các nghiên cứu trước đây đã khẳng định vai trò của việc tạo ra lợi thế cạnh tranh và cải thiện hiệu quả hoạt động của công ty của vốn trí tuệ (Bayraktaroglu và cộng sự, 2019; Xu và Wang, 2019; Chen và cộng sự, 2015) Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây đã bỏ qua việc

đo lường vốn trí tuệ ở cấp ngành và cấp quốc gia cũng như xem xét vai trò của nó đối với hiệu quả hoạt động của ngành và quốc gia Do

đó, nghiên cứu này được thực hiện để đo lường vốn trí tuệ và xem xét tác động của nó đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp, các ngành và quốc gia

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu chung

Nghiên cứu này có mục tiêu chung là đo lường vốn trí tuệ ở cấp

độ doanh nghiệp, ngành và quốc gia Ngoài ra, luận án này còn xem xét tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, các ngành và quốc gia, tức là hiệu quả kinh tế của các quốc gia

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể của luận án như sau:

1) Đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ doanh nghiệp, ngành và quốc gia

2) Xem xét ảnh hưởng của vốn trí tuệ đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, ngành và quốc gia

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận án trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

1) Sự khác biệt về trình độ vốn trí tuệ giữa các doanh nghiệp tài chính và phi tài chính ở Việt Nam là gì? Và những tiến

bộ tiềm năng nào trong việc đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ ngành và quốc gia là gì?

2) Vốn trí tuệ có tác động gì đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp, các ngành ở Việt Nam; và hiệu suất của các quốc gia?

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đo lường vốn trí tuệ và tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp, các ngành và quốc gia là đối tượng của luận án

Đối với phạm vi nghiên cứu về doanh nghiệp và ngành, phạm

vi nghiên cứu bao gồm 150 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2011-2018 Đối với các quốc gia, phạm vi nghiên cứu bao gồm 104 quốc gia trong giai đoạn 2000-

2018

1.5 Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu này đóng góp vào các tài liệu hiện có về vốn trí tuệ

ở các khía cạnh sau

- Thứ nhất, luận án nghiên cứu sự khác biệt về hiệu quả sử

dụng vốn trí tuệ giữa khu vực tài chính và phi tài chính ở Việt Nam Sau đó, tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp ở Việt Nam sẽ được xem xét Việt Nam là thị trường mới nổi ở Đông Nam Á, một trong những nền kinh tế năng động nhất khu vực và thế giới Ý nghĩa quản lý rất quan trọng đối với cộng đồng vốn trí tuệ, bao gồm các học giả, nhà hoạch định chính sách và những người thực hành Luận án này cung cấp cầu nối để lấp đầy khoảng trống hiện tại

- Thứ hai, nghiên cứu này mở rộng các tài liệu hiện tại bằng

cách phát triển một thước đo mới về vốn trí tuệ ở cấp ngành - chỉ số vốn trí tuệ ngành mới (SICI) SICI hiện có thể được sử dụng để điều tra các khía cạnh khác nhau của các ngành có hiệu quả sử dụng vốn trí tuệ ở Việt Nam

- Thứ ba, một chỉ số mới về vốn trí tuệ quốc gia (INIC),

một trong những chỉ số đầu tiên thuộc loại này, được phát triển để đo lường các mức vốn trí tuệ khác nhau giữa các quốc gia trên toàn cầu Chỉ số mới này bao gồm các thuộc tính cơ bản sau: (i) tính đơn giản - chỉ số mới phải đơn giản để tính toán; (ii) định lượng – một chỉ số mới phải dễ dàng định lượng mà không cần sử dụng các phán đoán;

(iii) mức độ phù hợp với thị trường – một chỉ số mới phải

có khả năng phản ánh các điều kiện kinh tế và thị trường hiện hành; và (iv) so sánh quốc tế – một chỉ số mới cần được triển khai thực tế nhằm mục đích so sánh giữa các quốc gia bất kể mức độ hoạt động và phát triển của quốc gia

1.6 Khung nghiên cứu và quy trình nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý luận và nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu, khung phân tích được đề xuất

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập và phân tích được thực hiện Quá trình nghiên cứu được mô tả cụ thể như sau:

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Intellectual capital

Intellectual capital measurements

The effects of intellectual capital on performance

intellectual capital (INIC)

- Return on assets (ROA)

- Return on equity (ROE)

- Return on assets (ROA)

- Return on equity (ROE)

Economic growth

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Định nghĩa và phân loại

Có nhiều mô hình phân loại vốn trí tuệ, bao gồm:

2.1.1 Saint-Onge’s model: đề xuất bởi Westberg and Sullivan

(1998)

2.1.2 Sveiby’s model: giới thiệu bởi Sveiby (1997)

2.1.3 Skandia intellectual capital value scheme: đề xuất bởi

Edvinsson and Malone (1997)

2.2 Lý thuyết liên quan

2.2.1 Resource-based theory

Lý thuyết dựa trên nguồn lực – Resource-based theory (Wernerfelt, 1984; Barney, 1991) cho rằng để đạt được và duy trì lợi thế cạnh tranh, nguồn lực của công ty đóng một vai trò quan trọng Một công ty sẽ thành công nếu trang bị được các nguồn lực phù hợp nhất với hoạt động kinh doanh và chiến lược của mình

2.2.2 The knowledge-based theory

Lý thuyết dựa trên tri thức là sự mở rộng gần đây của lý thuyết dựa trên nguồn lực Lý thuyết dựa trên tri thức xem xét các công ty sở hữu nguồn tri thức không đồng nhất (Hoskisson và cộng sự, 1999),

bao gồm cả tài sản dựa trên tri thức (Marr, 2004; Roos và cộng sự, 1997; Stewart, 1997)

2.3 Đo lường vốn trí tuệ: các phương pháp truyền thống

Một số phương pháp đo lường vốn trí tuệ truyền thống đã được thực hiện, bao gồm:

2.3.1 Balanced scorecard: giới thiệu bởi Kaplan and Norton

(1992)

2.3.2 Technology Broker: đề xuất bởi Brooking (1996)

2.3.3 Intangible assets monitor: phát triển bởi Sveiby (1997) 2.3.4 Skandia navigator: giới thiệu bởi Edvinssion and Malone

(1997)

2.3.5 Value Added Intellectual Coefficient™ (VAIC™): phát

triển bởi Pulic (1998)

2.4 Đo lường vốn trí tuệ: mở rộng cho ngành và quốc gia

2.4.1 Đo lường vốn trí tuệ ngành

Poyhonen và Smedlund (2004) nghiên cứu vốn trí tuệ ngành bằng cách phân biệt ba phương thức tạo ra vốn trí tuệ, bao gồm: mạng lưới sản xuất, mạng lưới đổi mới và mạng lưới phát triển Ngoài ra,

Edvinsson và Bounfour (2004) xem xét cách tiếp cận giá trị động vốn trí tuệ (IC-dVAl) để đo lường hiệu quả vốn trí tuệ ở cấp khu vực ở Pháp Xia và Niu (2010) đề xuất hệ thống gồm 27 chỉ số đo lường vốn trí tuệ khu vực của 29 tỉnh, thành phố Trung Quốc Pedro và cộng sự (2018) nhấn mạnh sự cần thiết phải phát triển một cách tiếp cận ngành mới về vốn trí tuệ liên quan đến các lý thuyết phát triển ngành Liu và cộng sự (2021) sử dụng một bộ phương pháp ra quyết định theo nhiều tiêu chí để đánh giá vốn trí tuệ khu vực của 31 tỉnh ở Trung Quốc

2.4.2 Đo lường vốn trí tuệ quốc gia

Bontis (2004) gợi ý một trong những chỉ số phổ biến nhất được thiết kế để đánh giá vốn trí tuệ quốc gia, được đặt tên là Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (NICI) sử dụng dữ liệu của 10 quốc gia Ả Rập

Lin và Edvinsson (2011) đo lường vốn trí tuệ quốc gia như một chỉ số tổng hợp bao gồm vốn nhân lực, vốn thị trường, vốn quy trình, vốn đổi mới và vốn tài chính

Kapyla và cộng sự (2012) đề xuất mô hình cấu trúc mới về vốn trí tuệ quốc gia Mô hình này mở rộng các mô hình trước đó bằng cách

bổ sung thêm thành phần vốn xã hội

2.5 Đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, ngành

và quốc gia

Một số khía cạnh khác nhau được sử dụng để đo lường hiệu suất, chẳng hạn như việc làm, năng suất và lợi nhuận (Siepel và Dejardin, 2020)

2.6 Ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động của

doanh nghiệp, ngành và quốc gia

2.6.1 Vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

Các nghiên cứu trước đây tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (Phusavat và cộng

sự, 2011; Kamath, 2008) Tuy nhiên, các nghiên cứu khác cũng tìm thấy mối tác động tiêu cực giữa vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động của công ty (Chan, 2009; Ghosh và Mondal, 2009; Firer và Williams, 2003)

2.6.2 Vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động của ngành

Nhiều nghiên cứu khác nhau đã được thực hiện để điều tra tác động của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như ngân hàng (Akkas và Asutay, 2022; Soewarno

và Tjahjadi, 2020) sản xuất (Xu và Wang, 2019; Vishnu và Gupta, 2014), công nghệ (Nkambule và cộng sự, 2022; Xu và Li, 2019) Soewarno và Tjahjadi (2020) khẳng định vai trò quan trọng của vốn trí tuệ đối với hoạt động của ngành ngân hàng Với đặc điểm đồng nhất về nguồn nhân lực, việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn con người (thành phần quan trọng nhất của vốn trí tuệ) mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững cho ngân hàng Xu và Wang (2019) nhấn mạnh rằng vốn trí

tuệ đóng góp tích cực vào sự thịnh vượng của ngành sản xuất

2.6.3 Vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động của quốc gia

Dal Mas (2019) khẳng định mối liên hệ giữa vốn trí tuệ và năng lực cạnh tranh bền vững Suciu và Nasulea (2019) cũng cho rằng vốn

trí tuệ rất quan trọng cho khả năng cạnh tranh phát triển bền vững Lin (2018) khẳng định vốn trí tuệ quốc gia góp phần tạo nên sự giàu có của quốc gia Carayannis và Grigoroudis (2016) tin rằng việc quản lý

và khai thác hiệu quả nguồn lực tri thức góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia Tuy nhiên, theo hiểu biết tốt nhất của tác giả, chưa có phương pháp được sử dụng rộng rãi hoặc phương pháp được

công nhận nào được sử dụng để đánh giá vốn trí tuệ ở các quốc gia

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập thủ công

từ các báo cáo thường niên được công bố của công ty và sàn giao dịch chứng khoán tương ứng nơi công ty niêm yết, phù hợp với các nghiên cứu trước đây (Soetanto và Liêm, 2019; Xu và Li, 2019; Tran và Võ,

2018 ) Tác giả trích xuất dữ liệu từ website https://cafef.vn Các công

ty được lựa chọn trong nghiên cứu này là những công ty dẫn đầu trong lĩnh vực kinh doanh tương ứng của mình xét về mặt vốn hóa thị trường

và được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX)) Luận án này sử dụng dữ liệu từ năm 2011 đến năm 2018 Các công ty được sử dụng trong nghiên cứu này đã hoạt

động liên tục trong suốt thời gian nghiên cứu, không bị đóng cửa hoặc sáp nhập với các công ty khác Các doanh nghiệp thiếu dữ liệu từ 4 năm trở lên không được đưa vào mẫu này Sau khi loại bỏ mẫu không phù hợp (599 doanh nghiệp), nghiên cứu này sử dụng mẫu gồm 150 doanh nghiệp Tỷ lệ mẫu trên dân số là 20,03%

3.2.1 Xem xét ảnh hưởng của vốn trí tuệ đến hiệu quả hoạt

động của doanh nghiệp

3.2.1.1 Phương pháp định lượng

Mô hình modified value-added intellectual coefficient (MVAIC) được sử dụng để đo lường vốn trí tuệ Ngoài ra, phương pháp generalized method of moments (GMM) được dùng để đánh giá ảnh hưởng của vốn trí tuệ đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

3.2.1.2 Phương pháp định tính

Để có những khuyến nghị, hàm ý chính sách phù hợp với tình hình thực tế ở Việt Nam, tác giả đã thực hiện thêm một bước nghiên cứu định tính Phương pháp định tính được sử dụng để khai thác suy nghĩ, kiến thức và kinh nghiệm của đối tượng khảo sát thông qua thông tin được thu thập thông qua quan sát, phỏng vấn chuyên gia hoặc phỏng vấn nhóm

3.2.2 Tác động của vốn trí tuệ đối với hiệu quả hoạt động của

ngành và quốc gia

3.2.2.3 Autocorrelation test: kiểm tra tương quan bậc cao

3.2.2.4 Heteroskedasticity test: kiểm tra tính không đồng nhất 3.2.2.5 Generalized method of moments (GMM): có thể được sử

dụng để giải quyết các vấn đề về nội sinh không quan sát

được, đa cộng tuyến và tự tương quan bậc cao

3.2.2.6 Cross-sectional dependence test: khám phá sự hiện diện

của sự phụ thuộc chéo

3.2.2.7 Slope homogeneity test: kiểm tra độ đồng nhất của độ dốc 3.2.2.8 Unit root test: xác định tính chất cố định của các biến liên

quan

3.2.2.9 Panel cointegration test: xác định xem có tồn tại mối quan

hệ dài hạn giữa các biến hay không

3.2.2.10 Dynamic common correlated effects (DCCE): Nghiên cứu

này sử dụng các tác động tương quan chung động (DCCE),

do Chudik và Pesaran (2015a) đề xuất để khám phá mối quan hệ giữa chỉ số vốn trí tuệ ngành và hiệu quả hoạt động

của ngành

3.2.2.11 Panel Granger causality test: Nghiên cứu này sử dụng

VECM (Engle và Granger, 1987) để kiểm tra mối quan hệ

nhân quả của các biến được sử dụng

3.3 Đo lường các biến

3.3.1 Đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ doanh nghiệp

Mô hình MVAIC được sử dụng để đo lường vốn trí tuệ ở cấp độ doanh nghiệp

3.3.2 Chỉ số vốn trí tuệ ngành

Dựa trên MVAIC, tác giả đề xuất chỉ số đo lường vốn trí tuệ ngành (SICI)

3.3.3 Chỉ số vốn trí tuệ quốc gia

Tác giả thực hiện một cách tiếp cận khác với mục đích phát triển chỉ số vốn trí tuệ quốc gia (INIC) có thể được sử dụng và áp dụng để

so sánh giữa các quốc gia

3.3.4 Các biến khác

Nghiên cứu này sử dụng lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) làm hai đại diện cho hiệu quả hoạt động của công ty

Hai biến được sử dụng làm đại diện cho các đặc điểm của công ty: SIZE, được ước tính là logarit tự nhiên của tổng tài sản và LEV, tỷ

lệ giữa tổng nợ và tổng tài sản

CHƯƠNG 4

ĐO LƯỜNG VỐN TRÍ TUỆ

4.1 Đo lường vốn trí tuệ của doanh nghiệp Việt Nam

Notes: ROA is the return on assets; ROE is the return on equity; IC represents

intellectual capital; MVAIC is the modified value-added intellectual coefficient model Components of IC: HCE denotes human capital efficiency; SCE represents structural capital efficiency; CEE is capital employed efficiency; and RCE denotes relational capital efficiency Control variables: SIZE is the natural logarithm of the total assets, and

LEV is defined as the ratio between total debt and total assets of firms

Nguồn: Tác giả tính toán

Variables (Mean) Financial firms Non-financial firms Difference t-statistic

ROA is the return on assets; ROE is the return on equity; IC represents

intellectual capital; MVAIC is the modified value-added intellectual coefficient model Components of IC: HCE denotes human capital efficiency; SCE represents structural capital efficiency; CEE is capital employed efficiency; and RCE denotes relational capital efficiency Control variables: SIZE is the natural logarithm of the total assets, and LEV is

defined as the ratio between total debt and total assets of firms

Nguồn: Tác giả tính toán

4.2 Vốn trí tuệ các ngành tại Việt Nam

Nguồn: Tác giả tính toán

0

2011 2013 2015 2017

Pharma0

SICI

4.3 Đo lường vốn trí tuệ quốc gia

Nguồn: Tác giả tính toán

Edvinsson, Chen and Beding (2014) index versus the INIC

4.4 Vốn trí tuệ các quốc gia

4.4.1 Vốn trí tuệ quốc gia theo khu vực

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

Region

No of Countr

y

Average of Human capital

Average of Structural capital

Average of Relational capital

Average of INIC

Source: Author's calculation

As denoted in Figure 4.3, all seven regions have increased

Nguồn: Tác giả tính toán

4.4.2 Vốn trí tuệ quốc gia theo thu nhập

South America

INIC

Bảng 4.4 Vốn trí tuệ quốc gia theo thu nhập

By income No of

Country

Average

of Human capital

Average

of Structural capital

Average

of Relational capital

Nguồn: Tác giả tính toán

Nguồn: Tác giả tính toán

Nguồn: Tác giả tính toán

-Upper middle income

-Low income

Nguồn: Tác giả tính toán

Nguồn: Tác giả tính toán

Top 10 biggest countries

INIC

Nguồn: Tác giả tính toán

0.50

1.00

Australia Bangladesh Brunei

0.50

1.00

Cambodia China Hong Kong

0.50

1.00

India Indonesia Japan

0.50

1.00

Kazakhstan Korea, Rep Lao PDR

0.50 1.00

0.50 1.00

0.50 1.00

Nguồn: Tác giả tính toán

CHƯƠNG 5 ẢNH HƯỞNG CỦA VỐN TRÍ TUỆ ĐỐI VỚI HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP, NGÀNH VÀ QUỐC GIA

5.1 Vốn trí tuệ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

Model Regression

1 ROAit = β 0 + β 1 MVAICit + β 2 INICit + β 3 SIZEit + β 4 LEVit + Ɛit

2 ROEit = β 0 + β 1 MVAICit + β 2 INICit + β 3 SIZEit + β 4 LEVit + Ɛit

3 ROA+ β 7 LEVit = βit + Ɛ0 + βit1INICit + β2HCEit + β3SCEit + β4CEEit + β5RCEit + β6SIZEit

4 ROEit = β0 + β+ β17 LEVINICit it + Ɛ + βit2HCEit + β3SCEit + β4CEEit + β5RCEit + β6SIZEit

Notes: ROA is the return on assets; ROE is the return on equity; MVAIC is the

modified value-added intellectual coefficient model Components of IC: HCE denotes human capital efficiency; SCE represents structural capital efficiency;

CEE is capital employed efficiency; and RCE denotes relational capital

efficiency Control variables: INIC: national intellectual capital; SIZE is the natural logarithm of the total assets, and LEV is defined as the ratio between

total debt and total assets of firms

Nguồn: Tác giả đề xuất

5.1.1 Phân tích tương quan

Bảng 5.2 Hệ số tương quan và VIF

Notes: *, **, and *** significant at 10 per cent, 5 per cent, and 1 per cent, respectively

ROA is the return on assets; ROE is the return on equity; IC represents intellectual capital; MVAIC is the modified value-added intellectual coefficient model

Components of IC: HCE denotes human capital efficiency; SCE represents structural capital efficiency; CEE is capital employed efficiency; and RCE denotes relational capital efficiency Control variables: SIZE is the natural logarithm of the total assets, and LEV is defined as the ratio between total debt and total assets of firms

Nguồn: Tác giả tính toán

Nguồn: Tác giả tính toán

Notes: *, **, and *** significant at 10 per cent, 5 per cent, and 1 per cent, respectively

ROA is the return on assets; ROE is the return on equity; MVAIC is the modified

value-added intellectual coefficient model Components of IC: HCE denotes human capital efficiency; SCE represents structural capital efficiency; CEE is capital employed efficiency; and RCE denotes relational capital efficiency Control variables: INIC: national intellectual capital; SIZE is the natural logarithm of the total assets, and LEV is defined as the ratio between total debt and total assets of firms