Влияние стоимости нематериальных активов на капитализацию продуктовых ритейлеров в целях их устойчивого роста

Объектом исследования выступают компании продуктовой розничной торговли, которые занимают лидирующие позиции на российских и зарубежных рынках. Предметом исследования являются финансово-экономические отношения в области использования нематериальных активов (НМА) как значимого фактора увеличения капитализации продуктовых ритейлеров и их устойчивого роста. Актуальность проблематики обусловлена, с одной стороны, существенным вкладом торговли в ВВП страны, с другой — необходимостью поиска новых драйверов устойчивого развития продуктовых ритейлеров в условиях преодоления негативных последствий пандемии и цифровизации экономики. Цель исследования заключается в оценке влияния стоимости нематериальных активов на капитализацию продуктовых ритейлеров. Использованы методы сравнительного анализа, расчета финансово-экономических показателей, корреляционно-регрессионного анализа статистической обработки данных. Для подтверждения качества построенной модели использована t-статистика Стьюдента и F-критерий Фишера. Показано, что российские продуктовые ритейлеры по сравнению с зарубежными занимают меньшую долю рынка в отечественной экономике и имеют более низкую долю НМА в составе внеоборотных активов компаний (за исключением компании Х5 Retail Group). Выявлена тенденция на российском продуктовом рынке к росту производства товаров собственных торговых марок и сокращению присутствия иностранных ритейлеров, а также к увеличению доли торговли в онлайн-формате, что требует использования объектов интеллектуальной собственности, в том числе цифровых нематериальных активов, и приводит к росту денежных потоков. На основе многофакторного корреляционного анализа установлено, что на капитализацию торговых компаний продовольственного сектора наибольшее влияние оказывает стоимость нематериальных активов и их рентабельность. Построенная модель линейной двухфакторной регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличением стоимости нематериальных активов на 1% рыночная капитализация компании возрастает на 10% при неизменной рентабельности активов. Приведены рекомендации для российских продуктовых ритейлеров по формированию и использованию портфеля нематериальных активов для стоимостно ориентированного управления бизнесом, что будет способствовать их устойчивому развитию.

1. Koller T., Goedhart M., Wessels D. Valuation: Measuring and managing the value of companies. 7th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.; 2020. 960 p.

2. Ahonen G. Generative and commercially exploitable intangible assets. Classifi ation of Intangibles. 2000;(712):206-213. URL: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.200.863&rep=rep1&type=pdf

3. Норманн Р., Рамирес Р. От цепочки создания стоимости к созвездию стоимости. Разработка интерактивной стратегии. Построение цепочки создания стоимости (сборник). Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс; 2007.

4. Беликова Е.Р. Влияние нематериальных активов на стоимость компании: измерение и моделирование. Автореф. дис. … канд. экон. наук. М.: Фин. ун-т при Правительстве Рос. Федерации; 2017. 28 с.

5. Цицкиев Э.Р. Моделирование влияния нематериальных активов на эффективность коммерческой деятельности. Известия кабардино-балкарского научного центра РАН. 2019;(3):78-87. DOI: 10.35330/1991-6639-2019-3-89-78-87

6. Устинов А. Э., Устинова Л. Н., Сиразетдинов Р. М. К вопросу повышения значимости нематериальной составляющей в деятельности предприятий. Экономика в промышленности. 2020;13(1):98-107. DOI: 10.17073/2072-1633-2020-1-98-107

7. Bakulina A. A., Loseva O. V., Raeva I. V., Kalinkina K. E. Analysis of international experience in the commercialization of scientifi research results. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. 2019;57:426-441. DOI: 10.15405/epsbs.2019.03.43

8. Майорова Е.А. К вопросу о составе нематериальных активов предприятий розничной торговли. Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017;6(1):116-118.

9. Фролова В.Б., Хань Т.Ф. Драйверы стоимости продуктовых розничных компаний на развитых и развивающихся рынках. Экономика. Налоги. Право. 2018;11(6):100-111. DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-6-100-111

10. Якупова Н.М., Левачкова С.Ю., Кадочникова Е.И. Сравнительный анализ факторов стоимости торговой компании. Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2018;(5):6.

11. Wielki J., Sytnik I., Stopochkin A. Analysis of macroeconomic factors affecting the investment potential of an enterprise. European Research Studies Journal. 2019;22(4):140-167. DOI: 10.35808/ersj/1503

12. Ashimov A. A., Borovskiy Y.V., Novikov D. A., Sultanov B. T., Onalbekov M. A. Macroeconomic analysis and parametric control of a regional economic union. Cham: Springer Nature Switzerland AG; 2020. 361 p. DOI: 10.1007/978-3-030-32205-2

13. Jaba E., Mironiuc M., Roman M., Robu I.-B., Robu M.-A. The statistical assessment of an emerging capital market using the panel data analysis of the financial information. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research. 2013;47(2):21-36. URL: http://www.ecocyb.ase.ro/20132/JABA%20ELISABETA,%20M.%20Mironiuc%20(T).pdf

14. Priya S.R., Arabinda S. Statistical analysis of stock prices of selected companies in construction industry. Advances in Management. 2019;12(1):39-47. URL: https://www.worldresearchersassociations.com/mngmntspecialissue/6.pdf

15. Mikhailov V.G., Kiseleva T.V. Analysis of the environmental and economic indicators of the industrial enterprise. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018;354:012012. DOI: 10.1088/1757-899X/354/1/012012

16. Пласкова Н.С., Прокофьева Е.В. Современные направления развития системы методов экономического анализа. Учет. Анализ. Аудит. 2019;6(2):47-51. DOI: 10.26794/2408-9303-2019-6-2-47-51

17. Hasanaj P., Kuqi B. Analysis of financial statements. Humanities and Social Science Research. 2019;2(2):17. DOI: 10.30560/hssr.v2n2p17

18. Górecki T., Krzyśko M., Wołyński W. Correlation analysis for multivariate functional data. In: Palumbo F., Montanari A., Vichi M., eds. Data science: Innovative developments in data analysis and clustering. Cham: Springer Verlag; 2017:243-258. (Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization). DOI: 10.1007/978-3-319-55723-6_19

19. Alexopoulos E. Introduction to multivariate regression analysis. Hippokratia. 2010;14(Suppl. 1):23-28. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC 3049417/

20. Shrimal K., Prasad H. Prediction of market capitalization trend through selection of best ARIMA model with reference to Indian infrastructural companies. International Journal of Applied Sciences and Management. 2016;1(2):91-104. URL: https://www.researchgate.net/publication/299738043_Prediction_of_Market_Capitalization_Trend_through_Selection_of_Best_ARIMA_Model_with_Reference_to_Indian_Infrastructural_Companies