Intellectual Capital and Financial Performance in Serbia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research paper explores the impact of intellectual capital (IC) and its various components on financial performance of 100 Serbian companies within the real sector (which includes all companies in the Serbian economy not including banking and insurance). Design/methodology/approach The performance measures used were net profit, operating revenues, operating profit, return on equity (ROE), and return on assets (ROA), whereas IC efficiency was measured using value added intellectual coefficient (VAIC). A multiple‐regression model was used to assess the relationship among individual components of VAIC and financial performance. Findings Net profit, operating revenue, and operating profit are not the consequence of the efficient use of IC in Serbian companies. On the other hand, human and structural capital affect ROE and ROA, whereas physical capital influences ROE. Research limitations/implications VAIC is an accounting measure of performance and therefore does not provide an adequate framework for analyzing synergy between human, structural, and physical capital. In addition, the model fails to offer adequate analysis for those companies that have negative values for equity and operating profit. Practical implications The presented results are especially useful for further research regarding the role and significance of IC for Serbian companies. By focusing on adequate IC management and use, the Serbian economy's competitiveness level would increase. Originality/value This paper is original as no previous empirical work on IC and its effects on financial performance have been carried out among Serbian companies in the real sector. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».