Дальнейший анализ выборки будет напрямую связан с выявлением взаимосвязи между дивидендами и качеством корпоративного управления компаний. В таблице 5 мы разделили выборку на две части исходя из медианных значений переменных корпоративного управления с целью посмотреть, как различается коэффициент выплат у двух групп компаний.

Таблица 5

Анализ различий в коэффициенте выплат дивидендов в зависимости от значений показателей корпоративного управления компаний

Показатель	Institut<=35,8834	Institut>35,8834
	Кол-во наблюдений	Ср. знач.	Кол-во наблюдений	Ср. знач.	Разница средних	Prob. t-stat.
Div	623	27,43	623	35,09	-7,66	0,0000***
	IndepDir< = 42,8571		IndepDir > 42,8571
Div	1629	35,31	1598	31,46	3,85	0,0000***
	ISS_CGQ<=5		ISS_CGQ>5
Div	378	45,21	307	42,72	2,49	0,155

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно В целом результаты выглядят несколько противоречиво. С одной стороны, для компаний с высокой долей институциональных инвесторов характерен статистически значимо более высокий коэффициент выплат, чем для компаний с низкой долей. С другой стороны, компании с высокой долей независимых директоров в составе совета директоров характеризуются значимо более низким коэффициентом выплат. Однако разница в коэффициенте выплат между двумя группами практически в 2 раза выше по переменной Institut (7,66), чем по переменной IndepDir (3,85). Что касается агрегированного показателя качества корпоративного управления - ISS_CGQ, то для высоких значений показателя коэффициент выплат ниже, но разница не является статистически значимой.

Далее мы рассмотрели обратную взаимосвязь между дивидендами и качеством корпоративного управления, разделив выборку на 2 части исходя из медианного значения коэффициента выплат дивидендов (таблица 6). Также в таблицу мы добавили остальные контрольные переменные.

Таблица 6

Анализ различий независимых переменных при разном уровне коэффициента выплат дивидендов

Переменная	Div <=29,7955	Div > 29,7955	Разница средних	Prob. t-stat.
	Наблюдений	Ср. значение	Наблюдений	Ср. значение
Institut	623	35,09	623	43,72	-8,63	0,0000***
IndepDir	1493	47,69	1734	43,02	4,67	0,0000***
ISS_CGQ	252	5,22	433	5,20	0,02	0,4734
Beta	2504	1,02	2503	0,95	0,07	0,0000***
Assets	2504	12198,68	2503	30710,49	-18511,81	0,0001***
AssetsGrowth	2504	16,85	2503	12,53	4,31	0,0000***
ROA	2504	6,41	2503	6,56	-0,15	0,1952
RETE	2504	64,04	2503	54,74	9,30	0,0000***
Leverage	2491	3,33	2500	3,07	0,25	0,0018***
Ownership	623	10,86	625	21,14	-10,28	0,0000***
BoardSize	1526	9,48	1768	9,96	-0,47	0,0000***

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

По таблице мы можем наблюдать, что компании с большим коэффициентом выплат характеризуются значимо большей долей институциональных инвесторов в акционерном капитале. Это логически соотносится с результатами предыдущей таблицы. Таким образом, мы можем предположить, что институциональные инвесторы оказывают положительное влияние на коэффициент выплат. Что касается второго показателя - доли независимых директоров в совете директоров, то результаты противоположны институциональным инвесторам, но статистически значимы и также логически соотносятся с предыдущей таблицей. Для компаний с высокими коэффициентами выплат характерна более низкая доля независимых директоров, а для компаний с высокой долей независимых директоров, наоборот характерен более низкий коэффициент выплат. Тем не менее, стоит отметить, что разница между выплатами дивидендов у двух групп компаний снова выше по переменной Institut, чем по переменной IndepDir. С точки зрения агентской теории мы можем предположить, что рост доли институциональных инвесторов в капитале 35,1% до 43,7% действительно может оказать влияние на коэффициент выплат дивидендов. Снижение же доли независимых директоров в совете директоров с 47,7% до 43% (то есть скорее всего меньше, чем на одного независимого директора) вряд ли приведет к значительному изменению дивидендных выплат. По индексу корпоративного управления ISS_CGQ мы не выявили какой-либо взаимосвязи, так как он практически не различается при высоком и низком уровне выплат.

Также важно отметить значимые различия в уровне риска. Для компаний с высоким коэффициентом дивидендных выплат уровень риска значимо ниже, чем у компаний с низким коэффициентом выплат. Так образом, данное наблюдение является первым доводом в пользу того, что риск компании влияет на дивидендную политику компании.

Что касается остальных контрольных переменных, то результаты во многом схожи с таблицей 4. Компании с высокими коэффициентами дивидендных выплат все также являются более крупными и растут медленнее. Что касается рентабельности, то в данном случае она практически не различается при разных уровнях дивидендов. Компании с высокими выплатами имеют значимо более низкий уровень долга (ведь дивиденды могут заменить долг в качестве дисциплинирующего механизма) и более низкий коэффициент RE/TE (поскольку нераспределенная прибыль при высоких дивидендах увеличивается медленнее, чем при низких). Также компании, выплачивающие высокий уровень дивидендов характеризуются значимо более высоким государственным участием (среднее значение составляет 21,1%) и более высоким размером совета директоров.

Мы также провели аналогичный анализ для выборки только компаний плательщиков дивидендов (приложение 3). За исключением размера активов компании, которые теперь незначительно отличаются среди двух групп компаний, результаты получились идентичными анализу всей выборки наблюдений. После первичного анализа взаимосвязи между дивидендами и качеством корпоративного управления необходимо более детально изучить влияние риска на данные переменные. Для этого сначала мы разделили выборку на две части исходя из медианного значения беты компаний. Результаты анализа представлены в таблице 7.

Таблица 7

Анализ различий в коэффициенте выплат и показателях корпоративного управления при разном уровне риска компаний

Переменная	Beta<=0.9476	Beta>0.9476	Разница средних	Prob. t-stat.
	Наблюдений	Ср. знач.	Наблюдений	Ср. знач.
Div	2504	32,63	2503	29,53	3,10	0,0000***
Institut	621	39,12	625	39,70	-0,58	0,3560
IndepDir	1598	43,56	1629	46,77	-3,21	0,0000***
ISS_CGQ	357	5,47	328	4,92	0,55	0,0054***



***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Прежде всего, стоит отметить различия в коэффициенте дивидендных выплат при разном уровне риска компаний. Если по результатам анализа таблицы 6 мы отмечали, что для более высокого коэффициента выплат характерно более низкое значение риска, то по данной таблице мы можем подтвердить отрицательную связь между дивидендами и уровнем риска. По таблице 7 мы можем видеть, что для более рисковых компаний характерен значимо более низкий коэффициент выплат.

Также важно проанализировать различия в качестве корпоративного управления. На разном уровне риска мы не выявили значимых различий по доле институциональных инвесторов в капитале компании. Что касается доли независимых директоров, то для компаний с высоким уровнем риска характерна статистически значимо более высокая доля независимых директоров в составе совета директоров. Наконец по агрегированному индексу ISS_CGQ мы можем видеть, что для компаний с низким уровнем риска значение данного показателя чуть выше, чем для компаний с высоким уровнем риска. При анализе только компаний плательщиков мы получили аналогичные результаты, которые представлены в приложении 4.

На данном этапе необходимо подвести промежуточные итоги статистического анализа. Мы выявили, что дивиденды и уровень риска тесно связаны, и снижение риска компании приводит к увеличению коэффициента выплат. Что касается влияния качества корпоративного управления на дивиденды, то результаты различаются в зависимости от используемого показателя. Для компаний с высокой долей институциональных инвесторов в капитале мы можем наблюдать более высокие коэффициенты выплат. Данный факт не зависит от уровня риска компании. Мы обнаружили определенное влияние риска на агрегированный индекс качества корпоративного управления - ISS_CGQ, однако не выявили связи между значениями индекса и коэффициентом дивидендных выплат. Наиболее интересные результаты получены по показателю доли независимых директоров в совете директоров компании. Для компаний с высокими значениями данного показателя характерны более низкие коэффициенты выплат (количественно разница не столь значительна по сравнению с переменной Institut). Однако мы также выявили определенную положительную связь между значениями данного показателя и уровнем риска компании.

Исходя из текущих выводов, стоит более детально рассмотреть взаимосвязь между дивидендами, качеством корпоративного управления и уровнем риска. Для этого мы разделили выборку на две части исходя из медианного значения риска, а затем внутри двух групп снова поделили компании на две части исходя из медианного значения коэффициента выплат. Таким образом, у нас получилось 4 группы: компании с низким уровнем риска и низкими выплатами, компании с низким уровнем риска и высокими выплатами, компании с высоким уровнем риска и низкими выплатами, компании с высоким уровнем риска и высокими выплатами. Данная группировка позволяет рассмотреть различия в характеристиках компании при высоком и низком уровне риска, но также и различия в коэффициенте выплат. Результаты группировки представлены в таблице 8.

Таблица 8

Анализ различий в показателях компаний при разном уровне риска и коэффициента выплат дивидендов

Переменная	Beta<=0,9476, Div<=30,1752	Beta<=0,9476, Div>30,1752	Разница средних	Prob. t-stat.
	Наблюдений	Ср. знач.	Наблюдений	Ср. знач.
Institut	314	35,91	307	42,40	-6,49	0,0015***
IndepDir	714	45,96	884	41,63	4,33	0,0000***
ISS_CGQ	130	5,44	227	5,49	-0,05	0,4301
Assets	1252	13815,45	1252	6432,78	7382,67	0,0047***
AssetsGrowth	1252	16,49	1252	13,00	3,49	0,0006***
ROA	1252	6,91	1252	7,70	-0,79	0,0010***
RE/TE	1252	62,05	1252	55,09	6,96	0,0000***
Leverage	1240	3,17	1250	2,65	0,52	0,0000***
Ownership	314	11,67	309	18,16	-6,49	0,0017***
BoardSize	740	9,34	904	9,65	-0,31	0,0070***
Переменная	Beta>0,9476, Div<=27,0712	Beta>0,9476, Div>27,0712	Разница средних	Prob. t-stat.
	Наблюдений	Ср. знач.	Наблюдений	Ср. знач.
Institut	311	34,55	314	44,79	-10,23	0,0000***
IndepDir	780	48,60	849	45,09	3,51	0,0000***
ISS_CGQ	114	4,95	214	4,91	0,04	0,4505
Assets	1252	14311,88	1251	51274,66	-36962,78	0,0000***
AssetsGrowth	1252	16,97	1251	12,28	4,69	0,0000***
ROA	1252	5,95	1251	5,38	0,58	0,0071***
RETE	1252	65,08	1251	55,34	9,74	0,0000***
Leverage	1252	3,52	1249	3,46	0,06	0,3239
Ownership	311	11,35	314	22,86	-11,51	0,0000***
BoardSize	788	9,68	862	10,23	-0,55	0,0000***

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Прежде всего, необходимо проанализировать результаты по переменным корпоративного управления. Доля институциональных инвесторов статистически значимо выше у компаний с высокими коэффициентами выплат при низком и высоком уровне риска, однако разница средних значений больше при высоком уровне риска, чем при низком. Это свидетельствует о том, что при высоком уровне риска компании с высокими дивидендами являются более привлекательными для институциональных инвесторов, чем при низком уровне риска. Что касается доли независимых директоров в совете директоров, то и при низком и высоком уровне риска компании с высокими коэффициентами выплат характеризуются чуть более низкой долей независимых директоров. По агрегированному индексу ISS_CGQ мы не обнаружили статистически значимой разницы в значениях при разных уровнях дивидендных выплат и разном уровне риска.

Стоит также коротко обозначить наиболее важные результаты по контрольным переменным. Прежде всего, можно отметить статистически значимые различия в темпе роста активов компании. Независимо от уровня риска компании плательщики более высокого уровня дивидендов характеризуются значимо более низкими темпами роста активов, и соответственно более низкими инвестиционными возможностями. Также независимо от уровня риска плательщики высоких дивидендов характеризуются статистически значимо более низким отношением нераспределенной прибыли к совокупному капиталу (RE/TE) и статистически значимо более высокой долей государства в акционерном капитале.

Наконец мы также разделили всю выборку на 4 части исходя из медианных значений уровня риска и доли независимых директоров в совете директоров и посмотрели на изменения коэффициента выплат дивидендов (таблица 9).

Таблица 9

Анализ различий в коэффициенте выплат дивидендов при разном уровне риска и доли независимых директоров

Переменная	Beta<=0,9584,IndepDir<=42,8571	Beta<=0,9584,IndepDir>42,8571	Разница средних	Prob. t-stat.
	Наблюдений	Ср. знач.	Наблюдений	Ср. знач.
Div	893	37,66	725	33,29	4,37	0,0005***
Div	809	31,60	800	30,59	1,01	0,2061

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Напомним, что на основании результатов таблицы 5-8 мы выявили отрицательную связь доли независимых директоров в совете директоров с коэффициентом дивидендных выплат и положительную с уровнем риска. Проанализировав таблицу 9, мы можем сделать более детальные выводы касательно взаимосвязи этих трех показателей. Для компаний с низким уровнем риска переход от низкой доли независимых директоров к высокой характеризуется статистически значимым снижением коэффициента выплат. Однако для компаний с высоким уровнем риска данное изменение доли независимых директоров уже не приводит к статистически значимому снижению коэффициента дивидендных выплат. Пока что мы не можем с большой уверенностью утверждать, что данные различия связаны именно с изменением уровня риска. В дальнейшем это предположение необходимо протестировать при помощи регрессионного анализа.

Таким образом, по результатам статистического анализа мы можем сделать комментарии касательно выдвинутых ранее гипотез. Из трех выдвинутых нами гипотез мы можем предварительно с определенной уверенностью подтвердить лишь гипотезу №3, поскольку статистический анализ выявил рост коэффициента выплат при росте доли институциональных инвесторов в капитале компании. Что касается остальных двух гипотез, то результаты статистического анализа не позволяют их подтвердить. Тем не менее мы обнаружили определенное влияние уровня риска компании на коэффициент дивидендных выплат, а также на долю независимых директоров в совете директоров. Однако данные эффекты были обнаружены при анализе изменений всего двух или трех показателей. По этой причине в следующем параграфе мы используем регрессионные модели для анализа одновременного влияния большего количества переменных на дивидендную политику компании.

3.3 Проверка гипотез исследования при помощи регрессионного анализа

Прежде чем непосредственно перейти к построению регрессионных моделей, необходимо провести корреляционный анализ переменных. В таблице 10 представлены коэффициенты парной корреляции между зависимой и независимыми переменными, а в приложении 5 представлена матрица парных корреляций только между независимыми переменными.



Таблица 10

Коэффициенты корреляции между зависимой и независимыми переменными

Переменная	Institut	IndepDir	ISS	Beta	LnAssets	Growth	ROA
Div	0.1805	-0.0226	-0.0354	-0.0877	0.1245	-0.1077	0.0832
	RETE	Lev	Ownership	BoardSize
Div	-0.0929	-0.0124	0.0918	0.0736

По таблице 10 мы можем видеть, что среди переменных корпоративного управления наибольшая связь наблюдается между коэффициентом выплат и долей институциональных инвесторов в акционерном капитале (0,1805). Коэффициенты по остальным переменным корпоративного управления близки к нулю. Что касается остальных контрольных переменных, то наибольшая связь наблюдается с логарифмом активов компании (0,1245) и темпом роста активов (-0,1077). Коэффициент корреляции между независимыми переменными не превышает 0,7, что позволяет включать все переменные в регрессионные модели.

В данном исследовании регрессионный анализ будет проведен при помощи построения панельных Тобит моделей со случайными эффектами. Панельная структура модели связана с особенностями выборки. Наша база данных состоит из наблюдений по большому числу компаний за несколько лет, что обуславливает необходимость использования панельных моделей. Что касается самого типа модели, ты мы предпочли использовать Тобит модель, чем обычную панельную регрессию. Поскольку зависимая переменная (коэффициент выплат дивидендов) принимает значение ноль в случае, если компания не выплачивает дивиденды, и не может быть ниже нуля, то данная переменная является цензурированной (то есть ограниченной значением 0). По этой причине Тобит регрессия является единственно верной моделью описания подобного типа данных. Также было бы некорректно использовать панельные бинарные модели, поскольку из 5007 наблюдений по коэффициенту выплат лишь 521 равнялось нулю, что могло бы привести к смещенным результатам. Однако стоит отметить, что по переменной Institut и Ownership данные имеются только за 2016 год, в связи с чем для этих переменных будут построены обычные Tobit модели. Для построения регрессионных моделей мы воспользовались программным пакетом Stata.

В таблице 11 представлены результаты тестирования трех моделей. В модель 1 мы включили только контрольные переменные для выявления их влияния на коэффициент выплат. В модель 2 мы добавили первую переменную качества корпоративного управления, а именно индекс ISS_CGQ. Модель 3 построена на данных модели 2, но без включения переменной ISS_CGQ.

Таблица 11

Результаты регрессионного анализа моделей 1-3

	Модель 1	Модель 2	Модель 3
Переменная	Коэф-т	z-stat.	Коэф-т	z-stat.	Коэф-т	z-stat.
ISS_CGQ			-0,3865	-0,81
LnAssets	2,5503	7,22***	-2,3041	-1,94*	-2,3199	-1,96*
AssetsGrowth	-0,1090	-8,79***	-0,0938	-2,68***	-0,0927	-2,65***
ROA	-0,0078	-0,10	0,1737	0,99	0,1767	1,00
RETE	-0,0853	-3,82***	-0,0855	-1,23	-0,0865	-1,24
Leverage	-0,9865	-4,64***	0,3282	0,72	0,3445	0,76
Beta	-5,0719	-3,06***	-1,1955	-0,21	-1,0851	-0,19
C	26,8813	8,23***	69,9991	5,65***	67,9554	5,59***
Wald chi^2	155,14***		15,00**		14,31**
N	4991		681		681

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Для начала проанализируем модель №1. Из всех переменных лишь рентабельность активов является не значимой. Что касается остальных переменных, то знаки их коэффициентов соответствуют нашим предположением. Размер компании положительно влияет на коэффициент выплат. Темп роста активов, коэффициент RE/TE, а также уровень долга оказывают отрицательное влияние на выплаты дивидендов. Также стоит отметить статистически значимое и отрицательное влияние риска коэффициент выплат, о чем свидетельствовали статистические результаты в предыдущем параграфе. Модель 1 включает в себя максимальное число наблюдений из выборки. Данная модель является статистически значимой, качество модели характеризует высокое значение статистики Вальда.

Перейдем к модели 2. В нее мы добавили индекс ISS_CGQ. Из используемых переменных корпоративного управления по данному показателю данные было доступно всего 681 наблюдение, что значительно ниже количества наблюдений в предыдущей модели и по другим переменным корпоративного управления. Данная модель характеризуется гораздо меньшей значимостью, значимыми являются лишь две переменные - размер компании и темп роста активов. Индекс ISS_CGQ является незначимым. Для того, чтобы выяснить причину такого низкого качества мы также построили модель 3 по тем же наблюдениям, что и модель 2, но только с контрольными наблюдениями. В результате мы получили также модель с низкой значимостью. Как и в предыдущей модели значим только размер компании и темп роста активов. Поскольку мы получили хорошие результаты в модели 1, можно сделать вывод о том, что низкое качество модели 2 связано исключительно с данными и, возможно, с небольшим числом наблюдений. Что касается незначимого эффекта переменной ISS_CGQ, то мы можем лишь предполагать, не значима ли переменная сама по себе, или же это негативные последствия данной выборки наблюдений. Мы рассмотрели различные спецификации данной модели при различных уровнях риска и значениях показателя ISS_CGQ, но не получили каких-либо статистически значимых результатов.

Теперь необходимо проанализировать влияние остальных переменных качества корпоративного управления на коэффициент дивидендных выплат. Сначала рассмотрим переменную, характеризующую долю институциональных инвесторов в акционерном капитале компании. В таблице 12 представлены результаты обычной Тобит модели наблюдений за 2016 год.

Таблица 12

Результаты регрессионного анализа модели 4

Переменная	Коэф-т	t-stat.
Institut	0,1836	5,24***
Beta	-2,7529	-1,28
LnAssets	2,6219	4,88***
AssetsGrowth	-0,1908	-5,26***
ROA	0,8699	5,10***
RETE	-0,2459	-6,83***
Leverage	-0,6749	-2,06**
Ownership	-0,0439	-1,31
С	21,5543	4,56***
LR chi^2	150,16***
N	1243

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

В данную модель кроме контрольных переменных из предыдущих моделей мы также добавили долю государства в акционерном капитале. Что касается модели в целом, то она является статистически значимой. В данной модели уровень риска компании является незначимым, как и доля государства в акционерном капитале компании. Остальные контрольные переменные являются статистически значимыми, знаки при коэффициентах соответствуют экономической теории. Что касается доли институциональных инвесторов в капитале компании, то данная переменная является статистически значимой и оказывает положительное влияние на коэффициент дивидендных выплат.

Мы протестировали влияние доли институциональных инвесторов на коэффициент выплат на выборке только компаний-плательщиков дивидендов. Результаты по данной переменной остались статистически значимыми. Таким образом, мы можем подтвердить гипотезу №3 данного исследования.

Также было протестировано влияние доли институциональных инвесторов на коэффициент выплаты дивидендов при разном уровне риска. Результаты представлены в таблице 13. Независимо от уровня риска влияние институциональных инвесторов на коэффициент выплат остается положительным и статистически значимым. Кроме того, в данных моделях сама переменная уровня риска является статистически незначимой. Таким образом, данные результаты свидетельствуют о подтверждении outcome model взаимосвязи между дивидендной политикой и механизмами корпоративного управления компании.

В данном случае подобную взаимосвязь можно объяснить следующим образом. Институциональные инвесторы выполняют функцию контроля за деятельностью компании, в особенности за действиями топ-менеджеров. При росте своей доли в акционерном капитале компании инвесторы могут более активно влиять на управление компанией, в том числе получив место в совете директоров компании.

В результате институциональные инвесторы будут лоббировать выплату более высокого коэффициента выплат, поскольку это позитивно влияет и на их доходы, и на снижение агентского конфликта в компании.

Таблица 13

Результаты регрессионного анализа моделей 5-6

	Модель 5 Beta< = 0,9476	Модель 6 Beta > 0,9476
Переменная	Коэф-т	t-stat.	Коэф-т	t-stat.
Institut	0,1449	2,87***	0,2212	4,59***
Beta	1,8753	0,32	-5,9805	-1,46
LnAssets	3,5944	4,41***	1,4443	2,02**
AssetsGrowth	-0,2226	-4,17***	-0,1548	-3,18***
ROA	1,0344	4,60***	0,4939	1,85*
RETE	-0,2443	-4,63***	-0,2403	-4,93***
Leverage	-1,7515	-3,22***	0,0038	0,01
Ownership	-0,0475	-0,93	-0,0458	-1,05
C	15,4747	2,10**	31,4496	3,92***
LR chi^2	83,48***		75,62***
N	618		625

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Теперь мы можем перейти к анализу влияния последней переменной корпоративного управления на коэффициент дивидендных выплат, а именно доли независимых директоров в составе совета директоров. Результаты регрессий представлены в таблице 14.

Таблица 14

Результаты регрессионного анализа модели 7

Переменная	Модель 7
	Коэф-т	Z-stat.
IndepDir	0,0848	1,88*
Beta	-8,7650	-4,11***
LnAssets	1,5756	3,20***
AssetsGrowth	-0,1059	-6,24***
ROA	0,0405	0,42
RETE	-0,0990	-3,40***
Leverage	-0,8627	-3,49***
BoardSize	0,5346	2,27**
С	30,3448	5,97***
Wald chi^2	83,96***
N	3182

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

В таблице 14 представлена модель с долей независимых директоров в качестве характеристики качества корпоративного управления компании. Данная переменная оказалась статистически значимой и оказывает положительное влияние на коэффициент выплат дивидендов. Таким образом, чем выше доля независимых директоров в компании, тем более эффективно решается агентский конфликт, в том числе и при помощи более высокого уровня дивидендных выплат. Данные результаты соответствуют модели outcome.

Теперь коротко проанализируем остальные переменные регрессии. Прежде всего стоит отметить статистически значимое и отрицательное влияние переменной уровня риска, как и в предыдущих моделях с институциональными инвесторами. Также в данную модель мы добавили еще одну характеристику совета директоров, а именно его размер. Переменная оказалась статистически значимой с положительным коэффициентом. Что касается остальных контрольных переменных, то их статистическая значимость и знаки коэффициентов не изменились по сравнению с предыдущими моделями. Мы также протестировали влияние доли независимых директоров в совете директоров на коэффициент выплат только для компаний плательщиков дивидендов (приложение 7). Результаты по переменной IndepDir остались статистически значимыми.

Поскольку результаты по переменной IndepDir достаточно сильно отличаются от результатов статистического анализа (где мы наблюдали отрицательную связь между данным показателем и коэффициентом выплат) мы также построили дополнительные модели для проверки влияния риска и самого уровня переменной на ее взаимосвязь с дивидендными выплатами.

Таблица 15

Результаты регрессионного анализа моделей 8-9

Переменная	Модель 8 Beta<=0,9476	Модель 9 Beta>0,9476
	Коэф-т	Z-stat.	Коэф-т	Z-stat.
IndepDir	-0,0266	-0,41	0,2152	3,44***
Beta	-11,1200	-1,85*	-9,1474	-2,34**
LnAssets	1,9069	2,44**	1,3102	2,11**
AssetsGrowth	-0,0897	-3,97***	-0,1282	-4,96***
ROA	0,1748	1,16	-0,0975	-0,78
RETE	-0,0651	-1,48	-0,1508	-3,92***
Leverage	-1,3361	-3,29***	-0,6528	-2,14**
BoardSize	-0,3769	-1,06	1,3633	4,44***
С	40,8540	4,95***	22,1854	2,77***
Wald chi2	35,25***		74,00***
N	1579		1603

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

В таблице 15 представлены две модели с низким и высоким уровнем риска компании. Для их построения мы разделили выборку на две части исходя из медианного значения коэффициента бэта. При низком уровне риска коэффициент переменной IndepDir является статистически незначимым. В случае с высоким уровнем риска доля независимых директоров в совете директоров положительно и значимо влияет на коэффициент выплаты дивидендов, как в модели без ограничений на уровень риска.

Таким образом мы не получили подтверждения того, что уровень риска влияет на взаимосвязь между долей независимых директоров и коэффициентом выплат. Тем не менее, по сравнению с регрессиями c переменной Institut, в данном случае в обеих моделях уровень риска отрицательно и значимо влияет на коэффициент выплат дивидендов.

Также мы рассмотрели влияние самого значения доли независимых директоров на коэффициент дивидендных выплат построив две модели. В первую модель мы включили наблюдения, по которым доля независимых директоров ниже медианного значения по совокупной выборке. Соответственно ко второй модели относятся наблюдения с долей независимых директоров выше медианного значения. Результаты представлены в таблице 16.



Таблица 16

Результаты регрессионного анализа моделей 10-11

Переменная	Модель 10 IndepDir<=42.8571	Модель 11 IndepDir>42.8571
	Коэф-т	Z-stat.	Коэф-т	Z-stat.
IndepDir	-0,1812	-1,70*	0,3252	4,25***
Beta	-7,1994	-2,31**	-9,5083	-3,64***
LnAssets	2,5210	3,71***	0,5688	0,90
AssetsGrowth	-0,0910	-4,11***	-0,1398	-4,88***
ROA	0,1082	0,60	0,1429	1,34
RETE	-0,0733	-1,75*	-0,1122	-2,91***
Leverage	-1,7501	-5,01***	-0,0587	-0,18
BoardSize	0,3908	1,18	0,8115	2,51**
С	33,8786	4,71***	19,0796	2,53**
Wald chi2	56,75***		65,55***
N	1609		1573

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Результаты регрессионных моделей при данном разделении выборки оказались весьма необычными. При низкой доле независимых директоров в составе совета директоров дальнейшее увеличение этого показателя до определенного значения (в данном случае границей является медианное значение 42,8571) приводит к снижению коэффициента дивидендных выплат.

В ситуации, когда компания уже характеризуется достаточно высокой долей независимых директоров, дальнейший ее рост приводит к росту коэффициента дивидендных выплат.

Исходя из данных результатов можно предположить квадратичную зависимость между переменной IndepDir и коэффициентом дивидендных выплат. Для ее проверки мы построили еще одну модель (таблица17).



Таблица 17

Результаты регрессионного анализа модели 12

Переменная	Модель 12
	Коэф-т	Z-stat.
IndepDir	-0,6857	-4,42***
IndepDir^2	0,0083	5,19***
Beta	-8,1367	-3,84***
LnAssets	1,5359	3,14***
AssetsGrowth	-0,1041	-6,16***
ROA	0,0553	0,58
RETE	-0,1050	-3,63***
Leverage	-0,9059	-3,69***
BoardSize	0,5669	2,42**
C	46,2749	7,84***
Wald chi2	111,91***
N	3182

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

В данную модель мы одновременно включили переменную IndepDir и ее значение в квадрате. В результате обе переменные являются статистически значимыми. Также статистически значимым снова является уровень риска компании. Положительный коэффициент при IndepDir^2 как раз подтверждает наши предположения.

Таким образом, данные результаты свидетельствуют о существовании определенного критического значения доли независимых директоров в совете директоров, которая является границей для изменения направления влияния на коэффициент выплат дивидендов. Для компаний с низкой долей независимых директоров ее дальнейший рост будет негативно влиять на коэффициент выплат, то есть дивиденды будут заменять данный механизм корпоративного управления в снижении агентского конфликта, что соответствует модели substitute. Данная взаимосвязь будет продолжаться до достижения критического значения доли независимых директоров, после которого направление влияния на дивидендные выплаты сменится на противоположное. Для компаний, в которых доля независимых директоров выше критического значения взаимосвязь между данным механизмом корпоративного управления и дивидендными выплатами является положительной, тем самым реализуя модель outcome.

3.4 Тестирование возможной эндогенности между показателями корпоративного управления и дивидендной политики компании

При помощи регрессионного анализа мы рассмотрели влияние всех переменных корпоративного управления на дивидендную политику компании. По двум из трех переменных, а именно по доле институциональных инвесторов в акционерном капитале компании и по доле независимых директоров в совете директоров мы выявили статистически значимое влияние на коэффициент выплат дивидендов. Однако в связи с тем, что и дивиденды, и механизмы корпоративного управления позволяют снижать агентский конфликт в компании, можно предположить, что эти два показателя являются эндогенными. То есть теоретически через влияние на агентский конфликт дивиденды могут влиять на корпоративное управление компании и наоборот. Поскольку в данном исследовании мы тестируем взаимосвязь между корпоративным управлением компании и дивидендной политикой, мы также должны протестировать, существует ли обратная зависимость между данными показателями. Для этого необходимо провести тест Грейнджера на причинно-следственные связи. Тест состоит в анализе влияния переменной x в периоде t-1 на переменную y в периоде t, а затем обратного влияния y (t-1) на x (t). Возможно тестирование и с большим числом лагов, но для данного исследования это является нецелесообразным, поскольку только дивиденды предыдущего периода могут теоретически влиять на корпоративный механизм компании, но никак не выплаты более ранних лет. Объяснить это можно тем, что на механизмы корпоративного управления компании (в данном случае независимые директора и институциональные инвесторы) влияет множество других факторов за год, и влияние факторов прошлых лет становится незначительным. Поскольку особенность нашей выборки наблюдений состоит в том, что по переменной, характеризующую долю институциональных инвесторов в акционерном капитале компании данные собраны только за один год, данный тест мы можем провести только для переменной IndepDir. Для тестирования мы исключили данные по компаниям России, так как они не носят сбалансированный характер. В таблице 18 представлены результаты теста.

Таблица 18

Результаты теста Грейнджера на причинно-следственную связь

Panel VAR-Granger causality Wald test
Ho:	Chi2	Prob > chi2
IndepDir does not Granger Cause DIV	3.367	0.067
Div does not Granger Cause IndepDir	0.161	0.688

Исходя из результатов теста, мы отклоняем нулевую гипотезу и принимаем гипотезу о значимом влиянии доли независимых директоров на коэффициент выплат дивидендов (на 10% уровне значимости). Что касается влияния коэффициента выплат дивидендов на долю независимых директоров, то основании статистики мы принимаем гипотезу о его незначимом влиянии.

Поскольку с помощью теста Грейнджера мы проверяли только парную взаимосвязь между коэффициентом выплат и долей независимых директоров, то для учета влияния контрольных переменных в периоде t мы построили две регрессионные модели с лагом на один период переменных Div и IndepDir. В общем виде модели выглядят следующим образом:

1) Div(t) = б0 + б1IndepDir (t ? 1) + б2 Div(t ? 1) + control variables(t)

2) IndepDir(t) = в0 + IndepDir(t ? 1) + в2 Div(t ? 1) + control variables(t)



Для того, чтобы мы сделали выводы об отсутствии влияния дивидендов на долю независимых директоров, коэффициент переменной Div(t-1) должен быть статистически незначимым. В таблице 19 представлены результаты построения моделей.

Таблица 19

Результаты регрессионного анализа моделей 13-14

Переменная	Модель 13 Зависимая переменная Div	Модель 14 Зависимая переменная IndepDir
	Коэф-т	Z-stat.	Коэф-т	Z-stat.
Div (t-1)	0,6567	37,45***	0,0079	1,28
IndepDir (t-1)	0,0756	1,75*	0,8572	77,93***
LnAssets	1,1090	4,00***	-0,3572	-3,66***
AssetsGrowth	-0,0985	-5,58***	0,0039	0,63
ROA	0,2643	3,54***	0,0473	1,81*
RETE	-0,0565	-2,97***	0,0133	1,99**
Leverage	-0,2214	-1,46	0,2024	3,79***
Beta	-1,9128	-1,70*	0,8786	2,23**
C	8,2258	2,77***	6,1414	5,89***
Wald chi^2	1693,49***		7811,94***
N	2341		2320

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Как мы можем видеть по таблице, в модели 13 лагированная переменная доли независимых директоров не так сильно, но все же статистически значимо влияет на коэффициент выплат дивидендов в периоде t. Коэффициент выплат в периоде t-1 также статистически значимо влияет на выплаты в периоде t. Что касается модели 14, то коэффициент выплат в периоде t-1 является статистически незначимым, в отличии от доли независимых директоров в периоде t-1. Таким образом, данное тестирование еще раз доказывает существование влияния качества корпоративного управления (в виде независимых директоров) на дивидендную политику компании и отсутствие обратного влияния.

3.5 Интерпретация результатов эмпирического анализа

Теперь мы можем подвести окончательные выводы практической части данного исследования. Основной ее целью являлось тестирование влияния переменных качества корпоративного управления на коэффициент выплат дивидендов. По индексу качества корпоративного управления (ISS_CGQ), мы не выявили какой-либо статистически значимой связи с коэффициентом выплат дивидендов, что может быть связано с небольшим количеством наблюдений и особенностями выборки по данной переменной. В связи с этим мы отклоняем гипотезу №1 нашего исследования.

Что касается гипотезы №2 о статистически значимом и положительном влиянии доли независимых директоров в составе совета директоров компании на коэффициент дивидендных выплат, то мы принимаем ее с важными уточнениями. Во-первых, как мы и предполагали, на полной выборке наблюдений без ограничений мы обнаружили статистически значимое и положительное влияние переменной на коэффициент выплат дивидендов. Таким образом, в целом более высокие дивидендные выплаты являются результатом более эффективной системы управления компанией (которую в данном случае характеризует более высокая доля независимых директоров) и дополняют роль независимых директоров компании в решении агентского конфликта. Такой результат свидетельствует в пользу outcome model и соответствует выводам работ (La Porta et al., 2000; Hu, Kumar, 2004; Adjaoud, Ben-Amar, 2010; Jiraporn et al., 2011).

Однако кроме обычного линейной cвязи мы также выявили квадратичную форму влияния независимых директоров на коэффициент выплат. То есть для компаний с низким уровнем качества системы корпоративного управления дивиденды заменяют ее механизмы в сфере решения агентской проблемы, и мы трактуем данные результаты в пользу модели substitute. При достижении определенного критического значения доли независимых директоров в совете директоров направление влияния данного механизма корпоративного управления на уровень выплат дивидендов сменяется на противоположное. В результате, в компаниях с эффективной системой корпоративного управления дивиденды являются ее дополнением для снижения остроты конфликта между топ-менеджерами и акционерами, реализуя тем самым модель outcome.

По результатам анализа регрессионных моделей мы также подтвердили гипотезу №3. Мы обнаружили, что доля институциональных инвесторов статистически значимо и положительно влияет на коэффициент выплаты дивидендов. Институциональные инвесторы выполняют роль внешнего контроля деятельности компании, в особенности действий ее топ-менеджмента. Как отмечалось в работе Eckbo, Verma (1994), институциональные инвесторы заинтересованы в выплате дивидендов. Это не только увеличивает их доходы, но также и положительно влияет на агентский конфликт в компании. В связи с этим наши выводы касательно положительного влияния институциональных инвесторов на коэффициент дивидендных выплат соотносятся с агентской теорией и outcome моделью, как и в работе Short, Zhang, Keasey (2002).

Мы также обнаружили статистически значимое и отрицательное влияние уровня риска компании на коэффициент выплат дивидендов. Тем не менее, несмотря на наши предположения, мы не выявили кого-либо влияния уровня риска компании на взаимосвязь между показателями корпоративного управления и дивидендной политики компании.

Таким образом, по большей части наши результаты свидетельствуют в пользу реализации outcome модели взаимосвязи между корпоративным управлением и дивидендной политикой компании. Результаты тестирования обратной зависимости между показателями корпоративного управления и коэффициентом выплат показали ее отсутствие. Для более наглядного представления мы построили таблицу с результатами данного исследования.



Таблица 20

Результаты эмпирического анализа взаимосвязи между показателями корпоративного управления и дивидендной политикой компании

Показатель качества корп. управления	Индекс ISS_CGQ	Institut	IndepDir
Влияние на дивиденды	Не обнаружено	Положительное	Положительное
Модель взаимосвязи	-	Outcome model	Outcome model
Влияние уровня риска компании дивиденды	Отрицательное
Влияние уровня риска компании на взаимосвязь	Не обнаружено	Не обнаружено	Не обнаружено
Влияние значения показателя на взаимосвязь	Не обнаружено	Не обнаружено	Квадратичная зависимость
			Низкие значения	Высокие значения
			Отрицательное влияние показателя на коэф-т выплат (substitute model)	Положительное влияние показателя на коэф-т выплат (outcome model)

Результаты данного исследования важны не только в плане развития исследований в сфере взаимосвязи корпоративного управления и дивидендной политики, но также могут быть использованы в инвестиционном анализе компаний. Среди различных стратегий формирования инвестиционного портфеля акций на фондовом рынке одной из наиболее популярных стратегий является покупка акций компаний, которые выплачивают дивиденды. Данная стратегия является менее рисковой, поскольку кроме неизвестного спекулятивного дохода инвестор гарантировано получает определенный доход в виде дивидендов. Однако часто проблема заключается в отборе акций компаний, которые являются наиболее привлекательными с точки зрения их дивидендной доходности. Как правило, такие компании отбираются исключительно на основе финансовых показателей и привлекательности отрасли, в которой работает компания. Наше исследование доказало, что система корпоративного управления также влияет на дивидендную политику компании. Таким образом, при анализе потенциальной дивидендной доходности акций компании, инвесторам также следует оценивать показатели корпоративного управления компании. В особенности это касается компаний с низкими инвестиционными возможностями, в которых агентский конфликт может быть выражен более сильно. От компаний с высокой долей институтов в акционерном капитале инвесторы могут ожидать более высокого уровня дивидендных выплат. Что касается доли независимых директоров в совете директоров, то инвесторам рекомендуется обращать большее внимание на компании с низкими значениями данного показателя, поскольку по ним и статистический и регрессионный анализ показал более высокие значения коэффициента дивидендных выплат.



Заключение

За последние 60 лет исследования в сфере дивидендной политики компаний привели к формированию множества теорий, пытающихся объяснить мотивы выплат компаний. Тем не менее, политика выплат до сих пор остается загадкой для экономистов из-за большого количества факторов, влияющих на дивидендные решения.

В данной работе дивидендные решения компании рассматривались с точки зрения агентского конфликта компании. Конфликт возникает по причине несовпадения интересов топ-менеджеров и акционеров и негативно сказывается на стоимости компании. В результате многочисленных исследований в сфере агентской теории авторы пришли к мнению, что данный конфликт может быть решен при помощи двух механизмов: системы корпоративного управления и дивидендных выплат.

Не менее важным является вопрос о взаимосвязи этих двух механизмов. В работе La Porta et al. (2000) были предложены два подхода возможной взаимосвязи между ними. С одной стороны, дивиденды можно рассматривать как результат эффективной системы корпоративного управления и дополнительный инструмент в снижении агентского конфликта. Данный подход получил название outcome model. С другой стороны, для компаний с низким качеством корпоративного управления дивиденды могут заменять данную систему в вопросах решения агентской проблемы, что и объясняет другой подход к данной взаимосвязи, который называется substitute model. Последующие исследования данной взаимосвязи между корпоративным управлением и дивидендной политикой компании получили подтверждения реализации как outcome, так и substitute model. Однако почти во всех работах объектом исследования выступали компании развитых рынков, в то время как развивающиеся рынки практически не были изучены.



Заключение

В данной работе мы проанализировали взаимосвязь между дивидендной политикой и показателями корпоративного управления на выборке компаний из стран БРИКС. В качестве характеристик корпоративного управления мы использовали три показателя: индекс корпоративного управления, рассчитанный на основе выполнения компанией стандартов Institutional Shareholder Services (ISS_CGQ); долю институциональных инвесторов в акционерном капитале компании; долю независимых директоров в совете директоров компании. В результате эмпирического анализа мы не обнаружили какого-либо влияния индекса корпоративного управления на коэффициент выплат дивидендов, но обнаружили влияние по двум другим показателям.

Мы выявили, что доля институциональных инвесторов положительно и статистически значимо влияет на коэффициент выплат дивидендов, соответствуя модели outcome. Данный результат отражает тот факт, что при более высокой доле в капитале компании институциональные инвесторы через совет директоров будут продвигать идею о более высоких дивидендных выплатах, поскольку это не только приводит к снижению агентского конфликта в компании, но и обогащает самих институциональных инвесторов.

Что касается доли независимых директоров в совете директоров компании, то наши результаты в целом соответствуют модели outcome. Мы выявили, что данный показатель статистически значимо и положительно влияет на коэффициент выплат дивидендов. Однако мы также обнаружили, что направление влияния чувствительно к значению данного показателя. Для компаний с высокими значениями показателя влияние на коэффициент выплат осталось положительным, но при низких значениях оно изменилось на отрицательное. Дальнейшее тестирование квадратичной связь между долей независимых директоров и коэффициентом выплат подтвердило эти результаты. Таким образом, мы обнаружили, что для доли независимых директоров в компании существует определенное критическое значение, переход через которое влияет на взаимосвязь между данным механизмом корпоративного управления компании и коэффициентом дивидендных выплат, и соответственно на ее интерпретацию через outcome и substitute model. Данный эффект был получен впервые в исследованиях в сфере взаимосвязи дивидендной политики и корпоративного управления компании.

В данном исследовании мы также выявили статистически значимое и отрицательное влияние уровня риска компании на коэффициент выплат дивидендов, но не обнаружили какого-либо влияния риска на взаимосвязь между дивидендами и переменными корпоративного управления.

Таким образом, данная работа вносит вклад в развитие исследований в сфере корпоративного управления, дивидендной политики, а также агентского конфликта компании. Кроме того, в отличие от предыдущих исследований, в данной работе вопрос взаимосвязи дивидендной политики и корпоративного управления был изучен по компаниям развивающихся рынков, и, что более ценно - сразу по 5 крупнейшим развивающимся странам, составляющим блок БРИКС. Результаты работы могут быть также использованы в сфере инвестиционного анализа компаний на фондовых рынках. Частным и институциональным инвесторам для формирования инвестиционного портфеля дивидендных акций кроме финансовых показателей рекомендуется также анализировать и показатели корпоративного управления компании для выбора наиболее привлекательных компаний с точки зрения дивидендной доходности.

Дальнейшие исследования в сфере взаимосвязи механизмов корпоративного управления и дивидендной политики компании могут быть направлены на анализ эффективности влияния данных инструментов на снижение агентского конфликта в компании и формирование оптимальной стратегии их использования.

Размещено на Allbest.ru