은행의 총수입
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변수 측정
본 연구에서는 기업지배구조가 지적자본형성에 미치는 영향을 조사하기 위해 GMM(System Generalized Method of Moments) 모델이라 불리는 동적 패널데이터 추정방법을 맞춤화하였다. 데이터 처리 및 분석에는 Stata 소프트웨어 버전 14가 사용되었습니다.
본 연구의 변수는 지적자본, 기업지배구조변수, 통제변수의 세 가지 범주로 구분된다. 각 변수 카테고리별로 변수 측정 및 데이터 소스에 대해 설명합니다.
종속변수: 지적자본 성과
기본적으로 Pulic 모델 또는 VAIC(Value-Added Intellectual Coefficient)는 회사의 효율적인 지적 자본 활용을 추정하기 위해 개발되었습니다. VAIC 접근 방식은 구조적 자본 효율성(SCE), 인적 자본 효율성(HCE) 및 자본 사용 효율성(SCE)을 결합합니다[ 162 , 163 , 164 , 165 ]. 그러나 다른 연구 학자 들은 조사 에 기업 의 관계 자본 을 통합 하여 M - VAIC ( 수정된 부가가치 지적 계수)로 알려진 이 접근 방식 을 개선 했습니다 . 214 , 218 , 222 ]. 결과적으로 이들 연구는 기업의 M-VAIC를 계산하기 위해 다음 단계를 거칩니다.
첫 번째 단계에서는 은행의 부가가치(VA)가 계산됩니다.
$${{\text{VA}}}_{it}= {{\text{출력}}}_{it}-{{\text{입력}}}_{it}$$ (1)
여기서 \({{\text{VA}}}_{it}\) 는 시간 t 에 은행 i 가 생성한 총 VA를 나타냅니다 . OUT 은 t 시점에서 i 은행의 총수입 (이자 소득, 서비스 수수료, 은행이 창출한 수수료 및 기타 소득 포함) 으로 측정한 출력을 나타냅니다 . (INit)은 시점 t 에서 은행 i 의 모든 운영 비용으로 측정한 입력 (제외) 을 나타냅니다. 직원 비용) [ 24 , 131 , 153 , 161 , 171 , 209 ] Joshi 등 [ 100 ] 및 Vidyarthi 및 Tiwari [ 214 ]도 산출물을 사용하여 기업의 VA를 측정했습니다(은행의 총 소득에는 이자 소득, 보험 소득이 포함됨). 기타 수익)에서 투입물(즉, 이자 비용, 보험 비용, 기타 운영 비용(직원 비용 제외, 투자로 간주되지만 비용은 아닌 것으로 간주됨))을 뺀 금액입니다.
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