ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РОССИЙСКИХ ПУБЛИЧНЫХ КОМПАНИЙ В УСЛОВИЯХ АКТИВНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИОННЫХ ЗАТРАТ И ВНЕШНИХ ЭФФЕКТОВ (ШОКОВ)

1. Введение

Как отмечается в Послании Президента РФ Федеральному собранию¹, для бизнеса сохраняются высокие риски, в особенности когда речь идет о вложениях в долгосрочные проекты. Поэтому приоритетным направлением для компаний является трансформация прибыли в инвестиции. В условиях внешних финансовых ограничений российские организации должны использовать внутреннее финансирование как источник капитальных вложений с целью повышения корпоративного блага. Производной корпоративного блага является повышение стоимости акций и инвестиционной привлекательности компании². В свою очередь, рост корпоративного блага приводит к увеличению ликвидности акций посредством приращения активов компании³.

В основе корпоративного блага лежит экономический интерес акционера. Функция менеджмента состоит в принятии экономически обоснованных решений в интересах акционеров. Снижение стоимости акций может рассматриваться как негативное последствие влияния политики менеджмента на законные права, связанные с акциями, в частности с правом акционера влиять на компанию⁴.

Существующие исследования рассматривают влияние определенного набора характеристик организации на ее финансовую политику без учета особенностей издержек регулирования и внешних эффектов (шоков).

Как отмечают Д. Мауэр и А. Триантис [Mauer, Triantis, 1994], для компаний, которые плохо управляют операционными рисками (связанными с высоким уровнем операционных расходов), характерен высокий уровень долговой нагрузки. Дж. Грэм [Graham, 2000] в качестве важного фактора, влияющего на корпоративные финансовые решения, выделяет прибыльность компании. Другими словами, данный показатель позволяет характеризовать логику принятия управленческих решений, связанных с финансированием деятельности компании. Кроме того, с помощью показателя прибыльности менеджмент может регулировать структуру капитала (накапливая прибыль для последующего погашения долга).

К. Чанг и соавторы [Chang et al., 2006] рассматривают информационную асимметрию в качестве значимой составляющей, оказывающей влияние на принятие управленческих решений, связанных с выбором источника финансирования. Представленный показатель (информационная асимметрия) является индикатором имущественного обеспечения долга. У компании с высоким уровнем основных средств более высокий долговой потенциал (то есть способность к погашению кредита определенного размера).

А. Кортевег и О. Озтекин [Korteweg, 2010; Oztekin, 2015] исследуют влияние величины компании на структуру капитала. Крупная компания имеет более легкий доступ к рынку долгового финансирования.

О. Гу и соавторы [Gu et al., 2020] оценивают связь между негибкостью (бездействием со стороны руководства в отношении регулирования структуры капитала) и финансовой политикой.

В настоящей работе автор расширяет горизонт исследования.

Будет рассмотрена корреляция между операционными затратами (издержками регулирования структуры капитала), шоками и финансовой политикой российских публичных компаний; представлены доказательства того, что российские организации вынуждены активно регулировать свою структуру капитала в условиях роста операционных затрат и отрицательных шоков, в противном случае рост долговой нагрузки может привести к финансовой неустойчивости.

Кроме того, будут проанализированы особенности влияния гипотезы предупредительного мотива (the precautionary motive), выдвинутой Дж. Кейнсом [Keynes, 1936. Р. 403], на финансовый леверидж.

Политика российских компаний в отношении активности регулирования структуры капитала направлена на возможность использовать заемное финансирование без оглядки на риск, связанный с погашением долговых обязательств (с учетом достаточной величины активов в качестве залогового обеспечения). Как отмечают Д. Хэкбарт и Т. Джонсон [Hackbart, Johnson, 2015], более гибкие в отношении регулирования своего долгового уровня компании обладают бо́льшим долговым потенциалом (способностью к заимство- ваниям).

Кроме того, будет показано, что положительная связь между операционными затратами и финансовым левериджем (финансовой политикой) связана с их активностью по снижению издержек регулирования структуры капитала, а также с поиском источников финансирования в ответ на отрицательные шоки (внешние эффекты). Операционные затраты являются ключевым показателем эффективности, используемым для оценки эффективности менеджмента⁵.

Необходимо отметить, что под шоком понимаются колебания рынков в обстоятельствах, на которые невозможно повлиять и разумно предвидеть (негативные эффекты или внешние экстерналии).

В качестве примера негативных эффектов можно привести секторальные санкции Евросоюза против нефтедобывающих компаний в соответствии с Регламентом от 31.07.2014 № 833/2014. Санкции регулярно продлеваются и действуют по настоящее время⁶. Прежде всего речь идет о запрете на долговое финансирование и ограничение на участие облигаций (со сроком обращения свыше 30 дней) в торгах в отношении топливно-энергетических компаний («Роснефть», «Транснефть», которые представлены в исследовании). Целью введения секторальных санкций названо «увеличение издержек России за ее действия по подрыву территориальной целостности, суверенитета и независимости Украины»⁷. Другими словами, экономические санкции ЕС являются обстоятельством непредотвратимым или непреодолимой силы, поскольку делают невозможным исполнение лицом своих договорных обязательств⁸.

В некоторых случаях пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 с учетом запретительных и ограничительных мер со стороны государства может также являться обстоятельством непреодолимой силы, поскольку влияет на нестабильную ситуацию в области экономики, на спад покупательской способности населения⁹.

Российские публичные компании будут финансировать свои инвестиции за счет прежде всего внутренних источников финансирования (денежных потоков от операционной деятельности – ресурсов, которые доступны для обслуживания инвестиционного капитала, то есть общей величины собственного и заемного капитала). В условиях разрывов во времени денежных потоков по получению прибыли от основного вида деятельности будут привлекать заемные источники финансирования¹⁰.

Российские публичные компании в условиях негативных шоков будут действовать в логике предупредительного мотива. Согласно гипотезе предупредительного мотива во избежание непредвиденных обстоятельств, требующих внезапных трат, необходимо сформировать денежный запас, который будет являться защитой от негативных влияний со стороны внешних рынков капитала.

В условиях дефицита денежного потока акционеры, как правило, с целью покрытия этого дефицита принимают решение о привлечении заемного финансирования.

2. Методология исследования и описание выборки

С целью выявления влияния операционных затрат (издержек регулирования структуры капитала), шока на финансовую политику были отобраны 24 публичные российские компании из 10 отраслей экономики: сельское хозяйство (производство, переработка и реализация сельскохозяйственной продукции), нефтегазовый комплекс (нефтяная и газовая промышленность), пищевая промышленность (производство и переработка мяса птицы, свинины и комбикормов), черная и цветная металлургия, машиностроение (производство частей и принадлежностей автомобилей и двигателей), электроэнергетика, строительство (производство общестроительных работ), торговля (розничная торговля продовольственными и непродовольственными товарами), транспорт (транспортирование по трубам, морской транспорт), телекоммуникации (услуги связи). В выборку были включены публичные российские компании с суммарным доходом более 10 млрд руб.¹¹ Критерием отбора являлось наличие отчетности по международным стандартам финансовой отчетности. Акции компании должны обращаться на фондовом рынке. Информация о российских организациях получена из годовых финансовых отчетов, отчетов эмитентов, а также данных на корпоративных сайтах. Период выборки – 2016–2020 годы. Количество наблюдений для каждой компании варьируется (для одних компаний – 2017–2020 годы, для других – 2016–2019 годы), поэтому данные являются несбалансированными. Эконометрические расчеты производились с помощью статистического пакета Stata.

3. Описание переменных

При оценке регрессионной модели была использована зависимая переменная (объясняемая переменная) – финансовый леверидж (индикатор финансовой политики компании). Кроме того, данная переменная позволяет оценить особенности регулирования структуры капитала.

В качестве независимых (объясняющих) переменных были отобраны: осязаемость активов, Q Тобина, инвестиции, денежный поток от операционной деятельности. Эти независимые переменные были заимствованы из [Frank, Goyal, 2003; Gu et al., 2020].

Кроме того, в модель включены две независимые переменные – показатели операционных затрат и шока.

Финансовый леверидж (Lev) определяется как отношение совокупной задолженности к общей величине активов. Показатель определяет политику в области финансирования компании.

Операционные затраты (Oper_Costs) рассчитываются как отношение операционных расходов (включающих себестоимость продаж, коммерческие и управленческие расходы) к выручке. Показатель позволяет оценить активность и результативность менеджмента компании в условиях корректировки издержек регулирования, связанных со структурой капитала.

Шок (Shock) – отношение прибыли после налогообложения к рыночной капитализации. Шок (негативные эффекты – экстерналии) является ориентиром выбора источника финансирования с учетом издержек регулирования структуры капитала.

Осязаемость активов (PPE/A) рассчитывается как отношение основных средств к совокупной величине активов. Показатель связан с информационной асимметрией и позволяет выбирать источник финансирования с учетом его цены. Он характеризует имущественное обеспечение компании при обращении к долговому финансированию.

Q Тобина – показатель, который оценивает инвестиционный потенциал компании и рассчитывается как отношение рыночной капитализации к стоимости собственного капитала по балансовой оценке.

Инвестиции (Invest) – отношение величины приобретения основных средств и нематериальных активов к совокупной величине активов.

Денежный поток (Cash_Flow) определяется как отношение денежного потока от операционной деятельности к совокупной величине активов. Показатель оценивает ресурсы компании, необходимые для финансирования инвестиций.

Все независимые переменные являются лагированными. Лаг составляет один год.

Описательная статистика представлена в табл. 1. В среднем структура капитала российской публичной компании состоит на 58% из долгового финансирования и на 42% – из собственного капитала. На каждый рубль выручки в среднем приходится 86 коп. операционных затрат. Среднее значение шока составляет 10,7% от величины активов по рыночной оценке. На каждый рубль активов в среднем приходится 7 коп. инвестиций. В среднем на каждый рубль совокупных активов приходится 10 коп. денежного потока от операционной деятельности.

4. Оценка и анализ модели

Выделяем регрессионную модель, которая оценивает влияние операционных затрат, шока и других характеристик компании на финансовую политику:

Lev_t = a₀ + a₁(Oper_Costs)_t–1 + a₂(Shock)_t−1 + a₃(PPE/A)_t−1 + a₄(Q_Тобина)_t−1 + a₅(Invest)_t−1 + a₆(Cash_Flow)_t−1 + ε_t,

где t – период времени для компании, а₀ – свободный член регрессионного уравнения, а₁, а₂, а₃, а₃, а₄, а₅, а₆ – регрессионные коэффициенты, ε – ошибка регрессионного уравнения.

С целью улучшения точности прогноза регрессионная модель была протестирована на предмет незначимости спецификации, автокорреляции остатков, гетероскедастичности и на наличие мультиколлинеарности (робастности модели).

Для проверки гипотезы о незначимости регрессии в целом (то есть гипотезы о нулевых значениях коэффициентов при объясняющих переменных Oper_Costs, Shock, PPE/A, Q_Тобина, Invest, Cash_Flow) мы использовали критерий Вальда, основанный на статистике Wald = qF, где F – обычная F-статистика для проверки гипотезы, а q – количество линейных ограничений на параметры модели (q = 6). Статистика критерия Вальда имеет асимптотическое распределение хи-квадрат с q степенями свободы. На основе асимптотического распределения наблюдаемый уровень значимости соответствует наблюдаемому значению 26,87, равен Prob > chi2 = 0,000, так что гипотеза о нулевых значениях коэффициентов при объясняющих переменных отвергается. Полученные результаты характеризуют высокую статистическую значимость оценок коэффициентов.

Тест на автокорреляцию остатков проводился с использованием критерия Дики – Фуллера с константой и трендом и с учетом перехода к первым разностям. Диагностика указывает на стационарность временны́х рядов (уровень значимости (MacKinnon approximate p-value for z(t)) для независимых переменных меньше 5-процентного уровня значимости). Критические оценки и тестовая статистика отклоняют нулевую гипотезу (тестовая статистика превышает критическое значение на 5-процентном уровне значимости). Следует принять гипотезу о правильности спецификации. Существует долгосрочная связь между операционными затратами, шоком и финансовой политикой российских публичных компаний.

Представленная регрессия была также протестирована на гетероскедастичность (тест Бройша – Пагана на 5-процентном уровне значимости). Проведена проверка на независимость остатков от номера (момента) наблюдения (все независимые переменные). Когда данное условие не выполняется, это называется гетероскедастичностью. В процессе тестирования выяснилось, что уровень значимости составляет 70,76%, то есть превышает 5-процентный уровень. Нулевая гипотеза о гомоскедастичности не отвергается. Гипотеза о наличии гетероскедастичности отвергается (гипотеза о наличии автокорреляции остатков, ведущая к снижению точности прогноза, может быть отвергнута). Остатки регрессии являются похожими на «белый шум» (значения в различные моменты времени являются независимыми и одинаково распределены).

Наконец, был проведен тест на наличие связи между независимыми переменными (мультиколлинеарность – показатель VIF – Variance Inflation Factor).

В модели присутствует мультиколлинеарность, если для одной из независимых переменных значение коэффициента VIF > 10. В нашем случае наибольшее значение значительно ниже 10 (VIF = 2,29), в среднем значение VIF по всем параметрам составляет 1,94. Мультиколлинеарность в модели отсутствует (отклоняется гипотеза о мультиколлинеарности).

По представленной регрессионной модели можно сделать качественный прогноз.

Результаты тестирования регрессии представлены в табл. 2.

Все характеристики компании являются значимыми на 5-процентном уровне значимости.

В условиях внешних негативных шоков (экстерналий) российские публичные компании делают выбор в пользу внутреннего финансирования (отрицательная связь между шоком, денежным потоком и финансовым левериджем).

Менеджмент проявляет активность в отношении регулирования структуры капитала (положительная связь между операционными затратами и финансовым левериджем), в частности по причине постоянных издержек корректировки, которые связаны с активным регулированием структуры капитала. Позиция автора соответствует предыдущим исследованиям [Fischer et al., 1989; Луценко, 2017].

Цель регулирования структуры капитала связана со стремлением российских публичных компаний сохранить определенную часть долга для дальнейшего его использования в качестве источника финансирования (отрицательная связь между денежным потоком и финансовым левериджем). Таким образом, российские организации будут действовать в логике консервативной долговой политики [Minton, Wruck, 2001].

Кроме того, обратная связь между денежным потоком и финансовым левериджем говорит о некоем ограничении в отношении оппортунистического (неправомерного) поведения со стороны менеджмента, поскольку низкие денежные потоки ограничивают руководство компании в отношении совершения действий в личных интересах (self-dealing).

Отрицательная связь между осязаемостью активов и политикой финансирования говорит о низкой информационной асимметрии в отношении имущественного обеспечения, позволяя преодолевать проблему неблагоприятного отбора – выбора более дешевого источника финансирования [Harris, Raviv, 1991].

Российские публичные компании прибегнут к долговому финансированию при наличии достаточной величины имущественного обеспечения (положительная связь между показателем Q Тобина и финансовой политикой).

Российские организации будут следовать в русле иерархической теории финансирования, обращаясь к более дешевому источнику финансирования (поскольку денежный поток – ресурс, доступный для финансирования инвестиций).

На корректировку структуры капитала оказывают влияние инвестиции и показатель Q Тобина (положительная связь данных показателей с финансовым левериджем). Российские компании действуют в логике предупредительного мотива, переключаясь на внутренние источники финансирования (сберегая часть денежного потока), чтобы в дальнейшем финансировать свои инвестиционные проекты с учетом их приоритетности.

Предупредительный мотив, как было отмечено С. Майерсом и Н. Мейлафом [Myers, Majluf, 1984], может быть связан с финансовой неустойчивостью, поэтому компании сберегают больше денежных средств.

Автор не согласен с позицией Гу и соавторов [Gu et al., 2020], что компании с низким уровнем левериджа не увеличивают его в ответ на негативные шоки, тем самым проявляя бездействие в отношении регулирования структуры капитала. Напротив, компании при увеличении постоянных затрат (издержек регулирования структуры капитала) будут проявлять активность в отношении корректировки своей финансовой политики (реализация политики рекапитализации). Речь идет об изменении структуры капитала за счет увеличения долгового финансирования и использования его в качестве инвестиций (положительная связь между операционными затратами, инвестициями и финансовым левериджем).

5. Заключение

Операционные затраты и негативные шоки позволяют оценить эффективность деятельности менеджмента, а также понять их логику при принятии решений, связанных с финансированием организации. Руководство российских компаний будет финансировать инвестиции, следуя иерархической теории: обращаясь в первую очередь к более дешевому источнику финансирования – денежному потоку от операционной деятельности. Управленческие решения связаны с активностью регулирования структуры капитала. Российские компании действуют в плоскости консервативной долговой политики, в рамках которой большое значение имеют следующие факторы: инвестиционный потенциал, имущественное обеспечение и негативные шоки, причем показатель шока является индикатором определения выбора источника финансирования с учетом его цены. Наконец, управленческие решения корреспондируют с гипотезой предупредительного мотива. В условиях финансовых ограничений и санкций российские компании будут стремиться сформировать денежный запас в качестве защиты от негативных эффектов (экстерналий).