Эксперт НИИ корпоративного и проектного управления, аналитик Института экономических стратегий ООН РАН, соавтор документа «Стратегия развития электросетевого комплекса Российской Федерации», автор проекта «Контуры Концепции развития финансового кластера Российской Федерации на долгосрочную перспективу» (Москва, Россия). Область научных интересов: корпоративное управление, финансирование компаний.
Expert of Corporate and Project Management Institute, analyst of Institute for Economic Strategies of the Social Sciences Division of the Russian Academy of Sciences, the co-author of the document «Strategy of development of an electric grid complex of the Russian Federation»; the author of the project «Contours of the Concept of Developing Financial Cluster of the Russian Federation in the Long-Term Period» (Moscow, Russia). Research interests: corporate governance, financing companies.
Автор рассматривает влияние активного регулирования операционных затрат и негативных эффектов (шоков) на финансовую политику российских публичных компаний. В условиях внешних финансовых ограничений (секторальных санкций) российские организации делают свой выбор в пользу внутреннего финансирования с целью повышения корпоративного блага, поскольку рост корпоративного блага приводит к приращению активов компании и, соответственно, повышению благосостояния акционеров. Организации будут пересматривать свою структуру капитала в условиях роста издержек регулирования. Активная политика российских компаний в отношении регулирования структуры капитала связана с наличием достаточной величины активов, которые являются источником залогового обеспечения. Тем самым организация решает проблему неблагоприятного отбора – выбора источника финансирования с учетом его цены. Компании вынуждены активно регулировать свою структуру капитала в условиях роста операционных затрат и отрицательных шоков. Регулирование структуры капитала связано со стремлением компании сохранить часть задолженности для ее использования в качестве источника финансирования. Операционные затраты являются показателем, оценивающим эффективность управленческих решений. Российские компании будут финансировать свои инвестиции в первую очередь за счет внутренних источников финансирования. Денежные потоки являются ресурсом, обслуживающим инвестиционный капитал. В период дефицита денежного потока будет привлекаться заемный капитал. В условиях шоков российские компании будут действовать в логике предупредительного мотива, формируя денежный запас. Предупредительный мотив является защитным буфером от негативных влияний со стороны внешних рынков капитала. Низкие значения денежных потоков позволяют ограничить руководство в отношении его неправомерного поведения – принятия решений в личных интересах.
The author considers influences of active regulation of operating costs and negative effects (shocks) on financial policy of the Russian public companies. The Russian firms make the choice for benefit of internal financing for the purpose of increase in the corporate benefit in the conditions of external financial restrictions (sectoral sanctions). Growth of the corporate benefit leads to increment of company assets and respectively to welfare of the shareholder. The Russian public companies will review the capital structure in the conditions of growth of adjustment costs. The active policy of the Russian companies is connected with availability of sufficient size of assets which are source of mortgage providing for regulation of capital structure. Thereby, the organization solves problem of adverse selection – financing source selection taking into account its price. The companies are forced to regulate actively the capital structure in the conditions of growth of operating costs and negative shocks. Regulation of capital structure is connected with the aspiration of the company to keep part of debt for its use as financing source. Operating costs are the indicator estimating efficiency of management decisions. The Russian companies will finance the investments, first of all, by internal financing sources. Cash flows are the resource servicing the investment capital. The firms will be attracted the loan capital in the period of deficit of cash flow. The Russian companies will work in logic of precautionary motive, creating monetary stock in the conditions of shocks. The precautionary motive is the protective buffer from negative impacts from the capital markets. Low values of cash flows allow to limit the management concerning his illegal behavior – decision making in private interests.
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.
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.
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.
Таблица 1
Описательная статистика
Table 1
Descriptive statistics
| Переменная | Средняя | Стандартное отклонение | Минимальное значение | Максимальное значение |
| Финансовый леверидж | 0,579 | 0,228 | 0,16 | 1,00 |
| Операционные затраты | 0,859 | 0,114 | 0,46 | 1,12 |
| Шок | 10,670 | 16,698 | –57,4 | 58,50 |
| Осязаемость активов | 0,472 | 0,257 | 0,02 | 0,89 |
| Q Тобина | 1,969 | 2,707 | 0,16 | 12,50 |
| Инвестиции | 0,073 | 0,038 | 0 | 0,17 |
| Денежный поток | 0,101 | 0,097 | –0,28 | 0,38 |
Таблица 2
Модель, рассматривающая влияние операционных затрат, шока и других характеристик на финансовую политику российских публичных компаний
Table 2
The model considering influence of operating costs, shock and other characteristics on financial policy of the Russian public companies
| Независимые переменные | Коэффициент | t-статистика | Уровень значимости t-статистики |
| Oper_Costs | 0,420 | 2,16 | 0,033 |
| Shock | – 0,002 | –2,01 | 0,048 |
| PPE/A | – 0,361 | –4,17 | 0,000 |
| Q_Тобина | 0,042 | 5,70 | 0,000 |
| Invest | 1,271 | 2,51 | 0,014 |
| Cash_Flow | – 0,560 | –2,46 | 0,016 |
| Константа | 0,290 | 1,46 | 0,149 |
Выделяем регрессионную модель, которая оценивает влияние операционных затрат, шока и других характеристик компании на финансовую политику:
Levt = 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 + εt,
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).
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).
1 Послание Президента РФ Федеральному собранию от 21.04.2021. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeGCk. 2 Постановление Конституционного суда РФ от 24.02.2004 № 3-П. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/DEJ6b. 3 Постановление Пятнадцатого арбитражного апелляционного суда от 26.03.2020 по делу № А53-33668/2019. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeGPD. 4 Case of Albert and Others v. Hungary of 07.07.2020 (Application № 5294/14). URL: https://clck.ru/UeGgi. 5 Приказ Росимущества от 10.03.2016 № 90 «Об утверждении Методических указаний по расчету снижения расходов акционерными обществами, доля государства в уставных капиталах которых составляет более 50 процентов». Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeJEE. 6 Постановление Девятого арбитражного апелляционного суда от 02.03.2021 по делу № А40-14071/2020. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeJLr. 7 Постановление Девятого арбитражного апелляционного суда от 03.11.2020 по делу № А40-97367/2019. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeJUJ. 8 Постановление Арбитражного суда Московского округа от 10.11.2020 по делу № А40-46243/2019. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeJZV. 9 Постановление Шестого арбитражного апелляционного суда от 17.12.2020 по делу № А73-12223/2020. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeJhu. 10 Письмо Минфина России от 05.09.2017 № 03-08-05/56927. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/UeJpN. 11 Приказ ФНС России от 16.05.2007 № ММ-3-06/308@. Консультант Плюс. URL: https://clck.ru/DELZD.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.