Влияние корпоративного управления на стоимость российских компаний (эмпирический анализ)
| Вид материала | Диссертация |
- Трансформация организационно-правовых форм акционерных обществ и проблемы корпоративного, 39.17kb.
- Курс «Корпоративное управление в российских компаниях» предназначен для студентов, 134.91kb.
- Рабочая программа «основы корпоративного управления» Рекомендуется для направления, 199.63kb.
- Влияние социокультурных факторов на формирование российского корпоративного управления, 784.92kb.
- Финансовое положение украинских и российских аутсорсинговых (софтверных) компаний:, 226.16kb.
- 1. сущность и принципы корпоративного управления, 682.25kb.
- Эффективность международных сделок слияний и поглощений компаний с развивающихся рынков, 363.11kb.
- В области корпоративного управления, 645.41kb.
- Аналитический отчет по результатам исследования Ассоциации менеджеров и Российского, 357.36kb.
- Баланс интересов в отношениях «акционер-менеджер». возможно ли это?, 883.91kb.
3.3. Основные результаты исследования.
Для удобства мы используем упрощенную форму спецификации начальной модели, приводя уравнение регрессии через описание групп, включенных переменных, а не каждой переменной в отдельности.
Наша эконометрическая модель в терминах групп переменных, использованных при построении анализа, тестируя зависимость рыночной капитализации от различных факторов в нашем исследовании, описывается следующим уравнением:
Capitaliit = Constant +
+ ß1 * Salesit (Переменные выручки)
+ ß 2 * (Переменные рентабельности) it
+ ß 3 * RTSt
+ ß 4* CPIt
+ ß 4 * Politica it
+ ß 4 * CGRatingit
+ ß 5 * (Переменные структуры собственности) it
+ ß 6 * (Переменные ликвидности и фри-флота) it
+ ß 7 * (Переменные дивидендных выплат) it
+ ß 8 * (Отраслевые дамми) i
+ ß 9 * Intercomp it
+ ß 10 * Localcomp it
+ e
Мы используем линейную GLS регрессию со случайными эффектами « Random-effects GLS regression », опираясь на тест Hausman, подтверждающий целесообразность использования регрессии со случайными, а не фиксированными эффектами. К тому же регрессия с фиксированными эффектами не дает возможность протестировать значимость ряда важных дамми переменных. Мы выбираем 10% критерий значимости коэффициентов в модели. Однако для описания характера и степени значимости мы используем значения P-Value. Мы опускаем статистические результаты начальной модели с полной спецификацией переменных в виду громоздкости представления и наличия внутренней мультиколлиниарности между альтернативными прокси переменными, оценивающими влияние отдельных групп факторов (выручка, структура собственности, фри-флоат и др.).
В связи с тем, что между переменными в отдельных группах существует мультиколлинеарность, наше исследование требует многомерной спецификации тестируемых моделей с различными комбинациями ортогональных факторов из разных групп переменных. Мы опускаем в описании исследования данные спецификации и приводим лишь основные описательные модели, полученные в ходе тестирования.
Прежде всего, необходимо отметить тот факт, что можно говорить о существовании эффективного множества статистически значимых моделей, которые по формальным критериям (значимость коэффициентов, R2 статистики и др.) хорошо описывают взаимосвязи рыночной капитализации, фундаментальных факторов и факторов корпоративного управления в российской действительности. Анализ данных моделей может позволить выявить сложные взаимосвязи взаимозаменяемости и взаимодополняемости механизмов корпоративного управления в России, что, однако, требует разработки специальной методологии и не является прямой задачей данного исследования. В рамках проведенного анализа мы выделили основные классы моделей, которые позволяют протестировать сформулированные нами гипотезы.
Далее мы даем описание данных моделей, оставляя вопрос изучения всего эффективного множества за рамками данной работы. В результате анализа мы получаем следующие классы моделей, хорошо описывающих статистические зависимости между капитализацией, фундаментальными переменными и корпоративным управлением.
По критерию источника финансовых показателей.
- Модель с влиянием выручки по российским стандартам отчетности – данный тип моделей связан с использованием показателей выручки только по российским стандартам отчетности, в предположении того, что в конкретном квартале инвесторы принимали решения купли-продажи акций, основываясь только на этих данных, так как публикация отчетности по МСФО запаздывала;
- Модель с влиянием выручки по международным стандартам отчетности - данный тип моделей связан с использованием показателей выручки и рентабельности по МСФО, так как это позволяет более объективно оценить мультипликатор Капитализация / Продажи (Mcap/Sales);
- Модель со смешенным влиянием выручки по российским стандартам отчетности и лагированным влиянием выручки по международным стандартам отчетности – смешанная модель, тестирующая одновременно значимость двух типов отчетности с разным статусом информативности и разной датой публикации и проверяющая гипотезу корректировки капитализации при публикации промежуточной отчетности по МСФО;
По критерию влияния институциональной среды.
- Модель с краткосрочным влиянием институциональной среды – модели, оценивающие влияние институциональной среды через переменную RTS.
- Модель с инертным влиянием институциональной среды - модели, оценивающие влияние институциональной среды через переменную CPI.
По комплексности влияния внутренних механизмов корпоративного управления.
- Модель с интегральным влиянием внутренних механизмов корпоративного управления - модели, оценивающие влияние качества внутренних механизмов корпоративного управления через рейтинг CORE;
- Модель с факторным влиянием внутренних механизмов корпоративного управления - модели, оценивающие влияние качества внутренних механизмов корпоративного управления через отдельные факторы, с целью выявления наиболее значимых;
Необходимо отметить, что основным принципом выявления данных классов было (1) выявление группы устойчиво значимых переменных, т.е. значимых в подавляющем большинстве спецификаций; (2) оценка значимости других групп переменных в рамках выявленных устойчивых спецификаций;
Таким образом, выявив что (а) переменные выручки; (б) переменные, описывающие институциональную среду; (в) CORE рейтинг; (г) Politica; – устойчиво значимы, мы применяем приведенную выше классификацию моделей.
Также необходимо отметить, что техническая переменная Trend не значима и, таким образом, заложенные в ней эффекты отражаются в переменных RTS и CPI.
Далее мы описываем три основные модели. Статистические характеристики данных моделей приведены ниже.
Модель с влиянием выручки по российским стандартам, ликвидностью, конкуренцией, государственной собственностью и инертной институциональной средой.
( I ) Capitali (млрд. ДОЛЛ.) = -15 (млрд. ДОЛЛ.)
+ 1,095 * Salerasy (млрд. ДОЛЛ.)
+ 0,122 (млрд. ДОЛЛ.) * CGRating
(пунктов рейтинга)
+ 3,22 (млрд. ДОЛЛ.) * CPI
(пунктов рейтинга)
+ 6,53 (млрд. ДОЛЛ.) * Intercomp (dummy)
- 6,9 (млрд. ДОЛЛ.) * Localcomp (dummy)
+ 5,3(млрд. ДОЛЛ.) * Politica (dummy)
+ 0,326 * lperf (млрд. ДОЛЛ./1%)
+ 0.1 (млрд. ДОЛЛ.) * ADR (1% пункт)
+ 0.174 (млрд. ДОЛЛ.) * Divcy (1% пункт)
- 2,79 (млрд. ДОЛЛ.) * Statebc (dummy)
Таблица 2 Результаты конечной регрессии для модели с влиянием выручки по российским стандартам, конкуренцией, государственной собственностью и инертной институциональной средой.
| R-sq: within97 = 0.7096 | ||||
| R-sq: between = 0.9825 | ||||
| R-sq: overall = 0.9231 | ||||
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| cgrating | 1.22e+08 | 0.000 | 5.72e+07 | 1.87e+08 |
| cpi | 3.22e+09 | 0.000 | 1.81e+09 | 4.64e+09 |
| salerasy | 1095962 | 0.000 | 978225.4 | 1213699 |
| intercom | 6.53e+09 | 0.001 | 2.82e+09 | 1.02e+10 |
| localcom | -6.90e+09 | 0.000 | -1.06e+10 | -3.26e+09 |
| politica | 5.30e+09 | 0.000 | 3.23e+09 | 7.37e+09 |
| lperf | 326125.8 | 0.000 | 212846.6 | 439405 |
| adr | 1.00e+10 | 0.000 | 5.24e+09 | 1.48e+10 |
| divcy | 1.74e+10 | 0.000 | 1.49e+10 | 1.99e+10 |
| statebc | -2.79e+09 | 0.000 | -4.96e+09 | -6.10e+08 |
| cons | -1.50e+10 | 0.000 | -1.93e+10 | -1.07e+10 |
Модель с влиянием выручки по российским стандартам, конкуренцией и государственной собственностью и краткосрочной институциональной средой.
( II ) Capitali (млрд. ДОЛЛ.) = -8,25 (млрд. ДОЛЛ.)
+ 1,075 * Salerasy (млрд. ДОЛЛ.)
+ 0,111 (млрд. ДОЛЛ.) * CGRating
(пунктов рейтинга)
+ 0,006 (млрд. ДОЛЛ.) * RTS
(пунктов рейтинга)
+ 6,29 (млрд. ДОЛЛ.) * Intercom (dummy)
- 6,78 (млрд. ДОЛЛ.) * Localcom (dummy)
+ 5,53(млрд. ДОЛЛ.) * Politica (dummy)
+ 0,292 * lperf (млрд. ДОЛЛ./1%)
+ 0.105 (млрд. ДОЛЛ.) * ADR (1% пункт)
+ 0.170 (млрд. ДОЛЛ.) * Divcy (1% пункт)
- 2,62 (млрд. ДОЛЛ.) * Statebc (dummy)
Таблица 3 Результаты конечной регрессии для модели (II)
| R-sq: within = 0.7165 | ||||
| R-sq: between = 0.9824 | ||||
| R-sq: overall = 0.9249 | ||||
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| cgrating | 1.11e+08 | 0.001 | 4.57e+07 | 1.75e+08 |
| rts | 6047541 | 0.000 | 3689680 | 8405402 |
| salerasy | 1075581 | 0.000 | 957630 | 1193532 |
| intercom | 6.29e+09 | 0.001 | 2.60e+09 | 9.98e+09 |
| localcom | -6.78e+09 | 0.000 | -1.04e+10 | -3.15e+09 |
| politica | 5.53e+09 | 0.000 | 3.46e+09 | 7.60e+09 |
| lperf | 292291 | 0.000 | 178643 | 405939 |
| adr | 1.05e+10 | 0.000 | 5.71e+09 | 1.52e+10 |
| divcy | 1.70e+10 | 0.000 | 1.45e+10 | 1.94e+10 |
| statebc | -2.62e+09 | 0.018 | -4.79e+09 | -4.46e+08 |
| cons | -8.25e+09 | 0.000 | -1.18e+10 | -4.75e+09 |
В Таблицах 4, 5, 6 приводятся статистические характеристики альтернативных значимых прокси переменных для государственной собственности, ликвидности, фри -флота и порогов эффективности ADR. Данные прокси значимы на уровне не менее 10% в альтернативных спецификациях моделей (I) и (II).
Таблица 4 Значимость альтернативных переменных государственной собственности и контроля в спецификациях моделей (I), (II)*
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| stateo | -5.42e+09 / -4.81e+09 | 0.019 / 0.037 | -9.94e+09 | -2.81e+08 |
| statebo | -1.88e+09 /-1.76e+09 | 0.069 / 0.087 | -3.91e+09 | 2.58e+08 |
* Через / даются статистики переменных в моделях с долгосрочным и краткосрочным влиянием институциональной среды (CPI / RTS – соответственно).
Таблица 5 Значимость альтернативных переменных ликвидности и фри-флота в спецификациях моделей (I), (II)*
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| liquidit | 2991312 / 2583202 | 0.000 / 0.000 | 1736793 | 3884492 |
| freeliq | 1.10e+10 / 9.81e+09 | 0.002 / 0.000 | 3.72e+09 | 1.71e+10 |
| freefl | 9.55e+09/1.08e+10 | 0.001 / 0.000 | 3.83e+09 | 1.65e+10 |
* Через / даются статистики переменных в моделях с долгосрочным и краткосрочным влиянием институциональной среды (CPI / RTS – соответственно).
Таблица 6 Анализ влияния порогов по выпуску ADR/GDR в спецификациях моделей (I), (II)*
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| ADR10 | 3.20e+09 / 3.41e+09 | 0.000 / 0.000 | 1.77e+09 | 4.83e+09 |
| ADR20 | 1.56e+09 / 1.57e+09 | 0.021 / 0.019 | 2.38e+08 | 2.89e+09 |
| ADR0 | -2.85e+09 / -3.02e+09 | 0.000 / 0.000 | -4.54e+09 | -1.32e+09 |
* Через / даются статистики переменных в моделях с долгосрочным и краткосрочным влиянием институциональной среды (CPI / RTS – соответственно).
Модель с влиянием выручки по международным стандартам отчетности
( III ) Capitali (млрд. ДОЛЛ.) = -20 (млрд. ДОЛЛ.)
+ 0,845 * Saleiasy (млрд. ДОЛЛ.)
+ 0,088 (млрд. ДОЛЛ.) * CGRating
(пунктов рейтинга)
+ 4,65 (млрд. ДОЛЛ.) * CPI
(пунктов рейтинга)
+ 6,82(млрд. ДОЛЛ.) * Politica (dummy)
+ 0,292 * lperf (млрд. ДОЛЛ./1%)
+ 0.170 (млрд. ДОЛЛ.) * Divcy (1% пункт)
+ 0,104 (млрд. ДОЛЛ.) * Freerus (%)
+ 2.17 (млрд. ДОЛЛ.) * ADR10 (dummy)
Таблица 7 Результаты конечной регрессии для модели (III)
| R-sq: within = 0.6725 | ||||
| R-sq: between = 0.9012 | ||||
| R-sq: overall = 0.8466 | ||||
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| cgrating | 8.88e+07 | 0.017 | 1.57e+07 | 1.62e+08 |
| cpi | 4.65e+09 | 0.000 | 3.07e+09 | 6.24e+09 |
| saleiasy | 844436.7 | 0.000 | 696121.7 | 992751.7 |
| politica | 6.82e+09 | 0.000 | 3.59e+09 | 1.00e+10 |
| divcy | 9.16e+09 | 0.000 | 5.66e+09 | 1.27e+10 |
| freerus | 1.04e+10 | 0.000 | 1.72e+09 | 1.92e+10 |
| adr10 | 2.16e+09 | 0.049 | 1.24e+07 | 4.32e+09 |
| cons | -2.02e+10 | 0.000 | -2.54e+10 | -1.50e+10 |
В Таблице 8 приводятся статистические характеристики альтернативных значимых прокси переменных для государственной собственности, ликвидности, фри флоата и порогов эффективности ADR. Данные прокси значимы на уровне не менее 10% в альтернативных спецификациях модели (III). Переменная adr20 в спецификации модели (III) не значима на уровне 10% P-Value.
Таблица 8 Значимость альтернативных переменных фри-флота и порогов по выпуску ADR/GDR спецификациях модели (III)*
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | Max | |||
| freefl | 5.97e+09 / 8.38e+09 | 0.068 / 0.012 | 1.88e+09 | 1.49e+10 |
| freerus | 8.46e+09 / 9.78e+09 | 0.049 / 0.023 | 3.72e+09 | 1.71e+10 |
| freeliq | 6.49e+09 / 8.86e+09 | 0.054 / 0.009 | 2.18e+09 | 1.55e+10 |
| ard0 | -2.15e+09 / -2.69e+09 | 0.044/ 0.012 | -4.77e+09 | -6.00e+08 |
* Через / даются статистики переменных в моделях с долгосрочным и краткосрочным влиянием институциональной среды (CPI / RTS – соответственно).
Модель со смешенным влиянием выручки по российским стандартам отчетности лагированным влиянием выручки по международным стандартам и отдельными факторами влиянием внутренних механизмов корпоративного управления
( IV) Capitali (млрд. ДОЛЛ.) = -12,4 (млрд. ДОЛЛ.)
+ 0,68 * Salerasq X 4 (млрд. ДОЛЛ.)
+ 0,335 * Iasqlag2 X 4 (млрд. ДОЛЛ.)
+ 4,31 (млрд. ДОЛЛ.) * CPI
(пунктов рейтинга)
+ 6,07(млрд. ДОЛЛ.) * Politica (dummy)
+ 0,170 * lperf (млрд. ДОЛЛ./1%)
+ 0.153 (млрд. ДОЛЛ.) * Divcy (1% пункт)
+ 0.062 (млрд. ДОЛЛ.) * ADR (1% пункт)
Таблица 9 Результаты конечной регрессии для модели (IV)
| R-sq: within = 0.6634 | ||||
| R-sq: between = 0.9775 | ||||
| R-sq: overall = 0.9082 | ||||
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | max | |||
| cpi | 4.31e+09 | 0.000 | 2.86e+09 | 5.76e+09 |
| salerasq* | 2716894 | 0.000 | 2076162 | 3357625 |
| iasqlag2* | 1340791 | 0.000 | 791732.3 | 1889849 |
| politica | 6.07e+09 | 0.000 | 4.31e+09 | 7.82e+09 |
| divcy | 1.53e+10 | 0.000 | 1.25e+10 | 1.82e+10 |
| lperf | 170995.1 | 0.023 | 23371.76 | 318618.5 |
| adr | 6.19e+09 | 0.007 | 1.71e+09 | 1.07e+10 |
| cons | -1.24e+10 | 0.000 | -1.62e+10 | -8.69e+09 |
* Так как выручка в квартальном выражении в уравнении регрессии приводится корректировка к годовому выражению, и соответствующий коэффициент делится на «4», а выручка переводится в условный год.
В Таблице 10 приводятся статистические характеристики альтернативных значимых прокси переменных для ликвидности, фри флоата и порогов эффективности ADR. Данные прокси значимы на уровне не менее 10% в альтернативных спецификациях модели (IV).
Таблица 10 Значимость альтернативных переменных ликвидности, фри-флота и порогов по выпуску ADR/GDR в спецификациях модели (IV)*
| Капитализация | Значение коэффициента | P Value | Доверительный интервал 95% | |
| Min | max | |||
| liquidit | 1945829 / 1596014 | 0.001 / 0.008 | 419804.7 | 3122399 |
| freefl | 5.81e+09/ 7.35e+09 | 0.021 / 0.003 | 8.63e+08 | 1.22e+10 |
| freeliq | 6.21e+09 / 7.67e+09 | 0.017 / 0.003 | 1.09e+09 | 1.27e+10 |
| adr10 | 2.28e+09 / 2.50e+09 | 0.001 / 0.000 | 9.00e+08 | 3.86e+09 |
| adr20 | 1.16e+09/ 1.27e+09 | 0.044 / 0.025 | 2.98e+07 | 2.38e+09 |
| ard0 | -2.37e+09/ -2.51e+09 | 0.000/ 0.000 | -3.81e+09 | -1.04e+09 |
* Через / даются статистики переменных в моделях с долгосрочным и краткосрочным влиянием институциональной среды (CPI / RTS – соответственно).
Все приведенные модели глобально значимы, коэффициенты детерминации очень высоки. Значения общих коэффициентов R2 высоки и превышают 90%. Учитывая, что для большинства подобного класса исследований с использованием динамического анализа панельных данных считается, что коэффициент детерминации, описывающий качество построенной модели и значимость выявленных зависимостей, высок, если он находится на уровне 15-30%, можно утверждать что построенная нами модели обладают уникальными статистическими свойствами и имеют высокую объясняющую силу. Модели обладают высокой объясняющей силой как временных эффектов (time series), то есть качественно объясняют, как за счет изменения отдельных значимых факторов менялась рыночная капитализация отдельных компаний, так и индивидуальные различия (cross-section), то есть - какие значимые факторы объясняют разную капитализацию компаний.
Не менее интересным является факт того, что мы получили несколько глобально значимых моделей, объясняющих влияние значимых переменных.
Далее мы последовательно опишем выявленные в нашем исследовании влияния независимых переменных (объясняющих факторов).
Во всех конечных моделях, полученных нами в результате эмпирического анализа:
- Выручка (Sales);
- Дивидендные выплаты (Divcy);
- Качество внутренних механизмов корпоративного управления интегральное и факторное (CGRating и ряд смешенных факторов);
- Показатели ликвидности и фри-флота;
- Качество институциональной и политической среды (CPI / RTS);
- Специфические политические риски;
высоко значимы, не менее чем на уровне P-Value 0,1%
Выручка (Sales) описывает в нашей модели влияние на рыночную капитализацию фундаментальных факторов, и выявленная высоко значимая положительная зависимость выглядит вполне логичной. Все валовые показатели выручки, как по российским стандартам отчетности, так и по МСФО высоко значимы. Для инвесторов важны как промежуточные квартальные денежные потоки, так и оцененные годовые потоки. Увеличение валового денежного потока, генерируемого бизнесом компании, приводит, при прочих равных, к росту ее капитализации. Таким образом, Гипотеза 1 не отвергается. Среднерыночный для публичных российских компаний мультипликатор Капитализация / Выручка (MCap/Sales), который наиболее объективно в рамках предложенной методологии оценивают модели с годовой выручкой по МСФО (модель III), составляет 0,85 (с учетом доверительных интервалов 0,7-1). Последнее подтверждает выводы о низкой капитализированности российских компаний по отношению к компаниям аналогам за период исследования.
Также, анализ выявил наличие возможных эффектов взаимозаменяемости механизмов корпоративного управления в российской действительности. Как показывает сравнение моделей (I), (II) и моделей (III), (IV), в последних использование выручки по международным стандартам финансовой отчетности вытесняет объясняющую силу внешних механизмов корпоративного управления, а именно влияние внешнего механизма конкуренции.
Таким образом, Гипотеза 2 не отвергается. Публикация отчетности по МСФО является важнейшим сигналом с точки зрения качества корпоративного управления, и выручка по МСФО обладает дополнительной информационной нагрузкой, так как помимо фундаментальной финансовой информации дает акционерам и инвесторам дополнительную информацию об объективности количественной составляющей, т.е. величины денежного потока. Поскольку в реальности выручка по МСФО выходила с задержкой, а ряд компаний вообще не публиковал / существенно задерживал публикацию международной отчетности, в изменении квартальной капитализации в используемых нами панельных данных фактически заложена, прежде всего, информация из российской отчетности. Таким образом, в каждом базовом периоде высокое значение приобретала информация о рынке, на котором работали эмитенты, и степени его конкурентности, которая является косвенным показателем возможности исказить финансовые показатели.
Иными словами, на основании данных о выручке по российским стандартам «Газпрома», имеющего монопольное положение и работающего на непрозрачных рынках, и аналогичной информации о компании Вымпелком, которая работает на высококонкурентном рынке и имеет ряд аналогов (benchmarks) – можно сделать разные выводы о степени достоверности, объективности финансовых показателей и степени экспроприации денежных потоков.
Гипотеза 3 также не отвергается. Переменная IASLag2 (средняя задержка публикации 2 квартала) в спецификации модели IV высоко значима на уровне P-Value 0,1%. Смешенная модель с выручкой по российским стандартам и легированной выручкой МСФО показывает, что инвесторы реагировали в текущем периоде на российские показатели отчетности и затем корректировали свои оценки и действия по покупке акций при публикации промежуточной международной отечности за прошедшие периоды. Это еще раз подтверждает высокую значимость выручки по МСФО как с фундаментальной точки зрения, так и с точки зрения корпоративного управления.
Коэффициенты рентабельности (ROCE, EBITAM, OperM, NetM) в устойчиво значимых спецификациях объясняющих моделей не значимы. Гипотеза 4 отвергается.
Качество внутренних механизмов корпоративного управления (CG Rating) оказывает высоко статистически значимое влияние на рыночную стоимость российских компаний. Гипотеза 18 не отвергается. Это выражается как в значимости интегрального влияния, переменная CGRating значима на уровне 0,1%, так и значимости отдельной группы факторов внутренней практики корпоративного управления, наиболее существенными из которых являются: (а) наличие отчетности по МСФО; (б) выплата дивидендов; (в) высокая ликвидность акций; (г) достаточный фри-флоат; (д) наличие программы АДР с существенной долей обращающихся акций. Таким образом, акционеры готовы платить премии за акции российских компаний, где за счет эффективных внутренних механизмов соблюдаются высокие стандарты корпоративного управления. Более того, важно отметить, что снижение дискреционных практик и повышение качества корпоративного управления является реальным источником увеличения благосостояния крупных российских акционеров. Учитывая оцененные доверительные интервалы для значений коэффициента перед переменной, описывающей в нашей модели интегральное качество внутренних механизмов корпоративного управления, можно оценить степень влияния данного фактора на стоимость. Действия, направленные на улучшения внутренней практики корпоративного управления средней публичной российской компании, эффект которых можно измерить улучшением рейтинга на 9 пунктов (в терминах доверительных интервалов 8-12 пунктов), приводят к росту капитализации на USD1 млрд. Для достижения сопоставимого эффекта, при сохранении текущей практики корпоративного управления, той же средней репрезентативной компании необходимо увеличить выручку на USD 1 – 1,4 млрд.
Также, не отвергается гипотеза 6, внутренние механизмы корпоративного управления влияют на рыночную капитализацию компании преимущественно через канал воздействия на ставку дисконта при оценке справедливой стоимости, тогда как влияние на свободный денежный поток статистически не значимо.
Среди переменных, описывающих влияние выплаты дивидендов, переменная divcy высоко значима на уровне 0,1% P-Value во всех устойчиво значимых спецификациях моделей. Гипотеза 7 не отвергается. Наличие регулярной выплаты и размер выплачиваемых дивидендов являются для инвесторов важнейшим показателем с точки зрения качества корпоративного управления. При этом, положительный эффект с точки зрения корпоративного управления (снижение дисконта) доминирует фундаментальный отрицательный эффект связанный с изъятием, а не реинвестированием прибыли.
Гипотезы 8,9 отвергаются – отраслевые переменные не оказывают статистически значимого влияния на стоимость российских компаний, ни с точки зрения фундаментальной привлекательности отдельных отраслей (нефть и газ, энергетика, телекоммуникации), ни с точки зрения дисциплинирующего воздействия специфичности активов в данных отраслях.
Гипотеза 10 не отвергается. Собственность и контроль государства оказывают негативное с точки зрения корпоративного управления воздействие на рыночную стоимость российских компаний. Переменные в спецификациях моделей (I), (II) statebc (доля государства в совете директоров), stateo (доля государства в собственном капитале компании), statebo (наличие блокирующего пакета государства в капитале) высоко значимы с отрицательным знаком коэффициентов регрессии. В среднем, таким образом, как собственность, так и контроль государства неэффективны. Однако, важно отметить, что наибольший индивидуальный отрицательный эффект выявлен при наличии блокирующего пакета/блокирующей доли в совете директоров у государства. Так переменные, описывающие наличие факта чистого контроля государства (StateCO, StateBCD, Statecon) не значимы. Гипотеза 16 отвергается. Иными словами государство не эффективно как собственник/контролер в тех компаниях, где оно не имеет полного контроля, но в то же время имеет блокирующий контроль, что мешает частным стратегическим акционерам полноценно использовать эффективный прямой мониторинг. Примерами таких компаний являются МГТС, Иркутскэнерго, Кузбасэнерго, Татнефть, традиционно не входящие в лидеры высоких стандартов корпоративного управления и остающиеся высоко недооцененными. Тогда как существуют примеры российских публичных компаний, где государство имело контрольный пакет, и в то же время данные компании придерживались относительно высоких стандартов корпоративного управления и демонстрировали динамичный рост капитализации, например «Северо-западный телеком». В среднем, наличие блокирующего контроля у государства ведет к разрушению стоимости в USD2,6 млрд.
Гипотеза 11 и Гипотеза 17 отвергается. Переменные, описывающие собственность и контроль частных стратегических акционеров (DircOwn, DirCont, DirCD, Strcont) не значимы. Иными словами, мы не нашли статистического подтверждения эффективности прямого мониторинга частных стратегических акционеров в российской практике корпоративного управления. В России можно найти примеры компаний, контролируемых частными стратегами, которые демонстрировали образцовую практику корпоративного управления и наращивали рыночную стоимость, как «МТС», «Вымпелком», так и примеры компаний с аналогичным типом контролера, но низким качеством корпоративного управления и низкой капитализированностью, например «ГАЗ». К тому же, традиционно практика трансфертного ценообразования, вывода активов, агрессивного отъема собственности и обмана миноритариев связана в России именно с контролирующими частными акционерами. Негативное влияния частных стратегов, однако, нами статистически не выявлено.
Переменная Mixcont не значима, следовательно, смешенная форма контроля государственных и частых стратегов не оказывает значимого влияния с точки зрения эффективности корпоративного управления и рыночной стоимости. Необходимо отметить, что данная переменная тестирует наличие блокирующего пакета в капитале или совете директоров либо у государства, либо у частного стратега, т.е. сочетание присутствия определенных типов собственников и контролеров в компании. Таким образом, незначимость данной переменной не противоречит выявленному негативному индивидуальному эффекту наличия блокирующего контроля у государства.
Иными словами, смешенный контроль с блокирующим влиянием государства оказывает негативное воздействие на практику корпоративного управления и стоимость («Татнефть», «Иркутсэнерго»), тогда как смешенный контроль с блокирующим влиянием частного стратега (Аэрофлот) не оказывает статистически значимого влияния.
Гипотеза 12. отвергается. Мотивационные механизмы поощрения менеджмента и сотрудников акциями не являются эффективным механизмом корпоративного управления в российской специфике. Это связано по-видимому с тем, что позитивный эффект мотивации не действенен ввиду отсутствия высокоразвитого и ликвидного фондового рынка, а также высоких стандартов выплаты дивидендов. В то же время негативный эффект «окапывания» также не значим, ввиду высокой концентрации собственности и наличия доминирующих акционеров и инсайдеров.
Гипотеза 13. отвергается. Собственность иностранных стратегических акционеров не является в российской практике эффективным механизмом корпоративного управления. Во-первых, существует всего лишь несколько российских публичных компаний, где иностранные стратегические инвесторы владеют долями в собственном капитале (в нашей выборке «Газпром», «Ленэнерго», «Вымпелком»). В тех случаях, где иностранные стратеги не владеют существенной долей, дающей как минимум блокирующий контроль («Ленэнерго», «Газпром»), они не в состоянии оказать значимого воздействия на практику корпоративного управления, имея лишь 1-2 номинальных представителя в советах директоров. Тем не менее, в российской практике имеются примеры компаний, где иностранные стратегические акционеры контролируют блокирующие и контрольные доли («Telenor» в «Вымпелкоме», «Allianz» в «Росно»), и данные компании демонстрируют приверженность высоким стандартам корпоративного управления и имеют высокую ликвидную рыночную стоимость. В связи с этим, эффективность иностранной стратегической собственности требует дополнительной проверки на более широкой выборке.
Гипотезы 14, не отвергаются. Наличие и увеличение доли акций, обращающихся в форме ADR, оказывает позитивное воздействие на стоимость российских компаний. Переменная ADR высоко значима на уровне 0,1%. Для средней российской публичной компании, при прочих равных, увеличение доли собственного капитала, обращающегося в форме ADR/GDR на 1%, ведет к увеличению капитализации в среднем на USD100 млн. (в терминах доверительных интервалов USD60-150 млн.). Дамми переменная ADRD не значима а, следовательно, доля обращающихся акций в форме расписок имеет существенно более весомое значение, чем наличие факта обращения расписок.
Также не отвергается Гипотеза 15 о существовании порогов эффективности выпуска депозитарных и глобальных расписок. Последнее еще раз косвенно подтверждает Гипотезу 14. Переменные adr10, adr20, adr0 высоко значимы. Если у компании свыше 10% акций обращается в форме ADR, в среднем создается дополнительная стоимость порядка USD 2,2-3,5 млрд. При превышении порога обращения в 20%, возникает дополнительный положительный эффект в размере USD1,2-1,5млрд. капитализации. Таким образом, фундаментальные свойства ликвидности и эффективный внешний мониторинг рынка за счет действия механизма «голосования ногами» создают высокую добавленную стоимость компании. В то же время, в случае если компания имеет программу ADR с фри-флот меньше 5%, возникает отрицательный эффект разрушения стоимости, который в среднем выражается потерей капитализации в USD2-2,5 млрд.
Высокие фиксированные издержки размещения и обслуживания обращения ADR в сочетании с отсутствием реального привлечения корпоративное управление, что ведет к созданию стоимости и перекрывает стартовый негативный эффект значимого капитала, а также недейственность дисциплинирующего механизма «голосования ногами» разрушают стоимость компании при небольших объемах размещения и обращения ADR. В то же время, как только что было сказано, наращивание программы ADR и выход на эффективные пороги улучшает структуру собственности и.
Таким образом, можно сказать, что среди российских публичных компаний наиболее эффективными с точки зрения корпоративного управления и создания дополнительной стоимости ADR программами обладают «Лукойл», «Вымпелком», «Ростелеком», «Вимм-Биль-Данн». Последний высоко капитализирован, имея при этом, как известно, катастрофически плохие по сравнению с аналогами операционные показатели. Наименее эффективны программы ADR у «Аэрофлота», «Иркутскэнерго», «Кузбасэнерго», а также таких компаний как «ГАЗ», который вообще не имеет фри-флот на западных фондовых рынках.
Гипотеза 19. Увеличение ликвидности акций, как в терминах объема торгов, так и в терминах объема акций, свободно обращающихся на рынке, оказывает положительное воздействие на капитализацию российских компаний. Прокси Lperf и Liquidit значимы. Для увеличения капитализации на USD1 млрд. для репрезентативной компании в среднем требуется увеличить среднемесячный оборот по биржевым тогам своих акций на USD400-500млн. Все показатели фри-флота (FreeFl, FreeLiq, FreeRus) значимы, однако более значимое и весомое влияние имеет ликвидный фри-флоат (акции, свободно обращающиеся на российском и западных фондовых рынках). Увеличение данного показателя (FreeLiq) на 1% может в среднем привести к росту капитализации на USD70-100млн. В то же время, увеличение полного фри-флота (ликвидный фри-флот + акции у менеджмента и сотрудников, не являющихся стратегическими акционерами инсайдерами) на 1% приводит к росту стоимости на USD50-80млн. Это свидетельствует о том, что механизм рыночного контроля через голосование ногами более эффективен, чем механизм инсайдерского «голосования ногами» сотрудников. Можно предположить, что публичные рыночные сделки имеют более значимый эффект, тогда как продажа акций сотрудниками и скупка у сотрудников обычно достаточно информационно закрытые сделки.
Гипотеза 23 не отвергаются. Конкуренция на глобальных рынках оказывает статистически значимое позитивное влияние на рыночную капитализацию российских компаний. Коэффициент перед переменной Intercomp в спецификации моделей (I, II) значим на уровне 0,1% и имеет положительный знак. В отличие от локальных рынков, на глобальных рынках дисциплинирующий эффект доминирует над эффектом доступа к сверхдоходам. Таким образом, инсайдеры и менеджеры российских компаний, работающих на глобальных конкурентных рынках, вынуждены ограничивать свое дискреционное поведение, что снижает риски корпоративного управления и ведет к росту капитализации.
Гипотеза 24 отвергается. Конкуренция на локальных рынках оказывает негативное воздействие на рыночную капитализацию российских компаний. Коэффициент перед переменной Localcomp значим на уровне 0,1% и имеет отрицательный знак в спецификации моделей (I, II). Таким образом, в России конкуренция на локальных рынках, как механизм корпоративного управления, не выполняет дисциплинирующей функции.
Эффект потери сверхприбыли (снижение свободного денежного потока) доминирует дисциплинирующий эффект (снижение дисконта). Иными словами, при прочих равных, российские компании, работающие на рынках с монопольной властью, находятся в преимущественном положении по сравнению с компаниями, работающими на формально конкурентных рынках. Первые получают доступ к свердоходам и не страдают от отсутствия дисциплинирующего эффекта конкуренции, тогда как последние не испытывают положительного влияния конкуренции, в контексте улучшения корпоративного управления, и упускают сверхдоходы.
В целом интегральный эффект конкуренции близок к нейтральному влиянию, что отражает специфическую для российских компаний неэффективность данного внешнего механизма корпоративного управления.
Также важно отметить, что наш регрессионный анализ выявил существование для российской модели корпоративного управления отношений взаимодополняемости групп механизмов, связанных с ликвидностью и конкуренцией. Так, например, модели (I) и (II) показывают эффективное взаимодействие (взаимодополняемость) между механизмом мониторинга, осуществляемым миноритарными акционерами (ликвидность), и внешним механизмом конкуренции. С одной стороны, к примеру, если ликвидность акций компании очень низка, акционеры не могут проголосовать ногами и выразить, таким образом, недовольство политикой менеджмента при прочих равных. В таком случае эффективная конкуренция может компенсировать недостаток ликвидности, выполняя функцию дисциплинирования менеджеров. Если все другие механизмы корпоративного управления слабы, то конкуренция может стать единственным рубежом защиты для миноритарных акционеров. Если же конкуренция слаба, то инвесторы не будут покупать акции такой компании или потребуют большие дисконты на их цену. Как следствие капитализация компании будет относительно низкой. В нашей выборке примером такого рода компании может быть «ГАЗ», ликвидность акций которого очень низка, и к тому же он работает на сегменте рынка, где имеет сильную монопольную власть. Данная компания достаточно низко капитализирована и постоянно находится в аутсайдерах в различных рейтингах качества корпоративного управления. С другой стороны, если ликвидность акций компании высока, конкуренция как дисциплинирующий механизм становится менее значимой, так как акционеры могут быстро и с относительно низкими издержками «проголосовать ногами» в случае неудовлетворенностью политикой компании. Также, необходимо отметит, что выявленная взаимозависимость может быть рассмотрена как специфика российской модели корпоративного управления, учитывая слабость характерных ей негативных эффектов связанных с высокой ликвидностью, по причине узости фондового рынка. Однако, безусловно, выявленные отношения взаимодополняемости должны быть изучены более тщательным образом.
Учитывая вытеснение влияния конкуренции в моделях (I, II) можно сделать вывод, что конкуренция в российской специфике не является эффективным самостоятельным внешним механизмом корпоративного управления, однако конкуренцию можно рассматривать как механизм, хорошо дополняющей действие дисциплинирующих функций ликвидности (рыночный контроль через голосование ногами). Иными словами если у компании ликвидные акции, и она работает на высоко конкурентном рынке (лучше глобальном), это оказывает достаточно весомое дисциплинирующее воздействие с точки зрения корпоративного управления.
Гипотеза 20, 21 не отвергаются. Институциональная среда является фундаментально значимым механизмом корпоративного управления. Прокси долгосрочного влияния качества институциональной среды, CPI и прокси краткосрочного влияния качества институциональной среды, RTS, высоко значимы на уровне P-value 0,1%.
Таким образом, мы находим статистическое подтверждение теории о том, что институциональная среда является очень важным механизмом корпоративного управления, который оказывает значимое системное влияние на стоимость компаний. Гипотезы, La Porta [1997, 1999, 2000 (a), (b), 2002], подтверждаются нами и для российского рынка, при этом уже с нивелированием критики Roe M. Возвращаясь к построению модели обусловленности CPI и RTS можно привести следующие оценки. Улучшение институциональной среды в терминах рейтинга CPI на 1 пункт в целом приводит к потенциалу роста рынка на 503 пункта в терминах индекса RTS. Учитывая, что наша выборка подразумевает 70% покрытия общей капитализации рынка, и учитывая оцененные коэффициенты при CPI и RTS в оценочных моделях влияния на рыночную капитализацию, можно оценить степень влияния данных факторов. Если политическая и институциональная среда улучшится в России до среднемирового уровня в терминах индекса CPI, стоимость типичной российской компании существенно возрастет.
Гипотеза 22 не отвергается. Дамми переменная, описывающая качественное влияние специфических политических рисков (Politica) высоко значима на уровне P-value 0,1% во всех значимых устойчивых спецификациях объясняющих моделей. С помощью эмпирической модели мы подтвердили выявленный нами на уровне качественного анализа достаточно интересный феномен, который заключается в том, что частные российские компании, подверженные специфическим политическим рискам, имели капитализацию выше, чем другие компании, и дополнительная маржа капитализации объясняется именно существованием данных рисков. На первый взгляд, влияние политических рисков, согласно канонам классической теории, должно отрицательно сказываться на капитализации. Однако, системные политические риски учтены в переменной CPI, и инвесторы оценивают инвестиционные риски, связанные с национализацией ориентируясь на состояние институциональной и политической среды, ухудшение которой действительно приведет к падению капитализации компаний, что подтверждено соответствующим знаком перед CPI в оцененных регрессионных уравнениях. В нашем же случае, специфические политические риски сыграли фундаментально важную роль в контексте механизма корпоративного управления, что имело место именно в анализируемый период, 2001-2003гг. Специфические риски выступили в краткосрочном периоде особым механизмом корпоративного управления для частных нефтяных компаний в России и вызвали обусловленный данным фактором рост их капитализации в процессе реализации владельцами данных компаний стратегии по хеджированию политических рисков. Учитывая величину значения коэффициента перед переменной Politica, можно говорить о том, что специфические политические риски привели в среднем к росту капитализации каждой частной нефтяной компании в России на USD5 млрд. В России на период анализа существовало четыре крупные частные нефтяные компании, в существенной степени подверженные данным рискам «ТНК»98, «Сибнефть», «Юкос» и «Сургутнефтегаз». Таким образом, положительный эффект от агрессивных действий правительства в отношении частного нефтяного бизнеса составил в краткосрочном периоде порядка USD20 млрд. роста капитализации. Дело «Юкоса», однако, в большей степени нивелировало позитивный эффект.