Analysing value added as an indicator of intellectual capital and its consequences on company performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to analyse the role of value added (VA) as an indicator of intellectual capital (IC), and its impact on the firm's economic, financial and stock market performance. Design/methodology/approach The value added intellectual coefficient (VAIC™) method is used on 300 UK companies divided into three groups of industries: high‐tech, traditional and services. Data require to calculate VAIC™ method are obtained from the “Value Added Scoreboard” provided by the UK Department of Trade and Industry (DTI). Empirical analysis is conducted using correlation and linear multiple regression analysis. Findings The results show that companies' IC has a positive impact on economic and financial performance. However, the association between IC and stock market performance is only significant for high‐tech industries. The results also indicate that capital employed remains a major determinant of financial and stock market performance although it has a negative impact on economic performance. Practical implications The VAIC™ method could be an important tool for many decision makers to integrate IC in their decision process. Originality/value This is the first research which has used the data on VA recently calculated and published by the UK DTI in the “Value Added Scoreboard”. This paper constitutes therefore a kind of validation of the ministry data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découle