Гипотеза 3: Доля женщин в составе Совета Директоров обратно взаимосвязана с уровнем финансового левериджа.

Средний возраст членов Совета Директоров

Согласно Индексу Spencer Stuart, в России среднии? возраст директоров - 52,2 года, что на несколько лет меньше, чем в странах Европы и в Бразилии (в этои? стране директорам в среднем по 55,3 года); категория председателеи? СД ожидаемо старше--им в среднем 56,8 лет. Среднии? же возраст американских директоров составляет 63,1 года, что гораздо выше, чем в России, и многие крупные компании имеют возрастные рамки, требуя, чтобы члены советов покидали свой пост в возрасте 72 лет (Отчет Национального Комитета по Корпоративному Управлению в России, 2017).

Многие эмпирические исследования посвящены изучению влияния индивидуальных характеристик CEO на финансовые решения компании, в том числе на использование заемного финансирования. Поведенческие характеристики членов советов директоров и их личностные особенности напрямую влияют на качество принимаемых решений [LeBlank, Gillis, 2006]. Однако результаты не дают однозначного ответа о влиянии возрастной структуры управляющих лиц на финансовый леверидж. Таким образом, например, изучая взаимосвязь между возрастом лица, принимающего решения, и уровнем долговой нагрузки была выявлена обратная связь - чем старше лицо, тем меньше уровень рисков и, как следствие, уровень долговой нагрузки [Bertrand and Schoar, 2003]. Но существуют и исследования, доказывающие обратное [Frank and Goyal, 2009; Malmendier et al., 2010]. Тем не менее, Фрэнк и Гойал декларируют, что нельзя выстроить однозначную связь между данными показателями, так как отношение к риску больше связано с более глубинными персональными характеристиками и верованиями, которые не могут быть обнаружены формально.

Возраст оказывает влияние на степень готовности принятия риска индивидуумом и, как следствие, имеет взаимосвязь с корпоративным риском, который в настоящей работе рассматривается с точки зрения структуры капитала: более высокий уровень финансового левериджа ведет к финансовой неустойчивости компании (рискам). Большое количество исследований изучают персональную готовность к принятию риска с точки зрения инвестиционных портфелей инвесторов: в исследовании Акерта [Ackert et al., 2002] было обнаружено, что чем старше инвесторы, тем большая доля их активов была вложена в наименее рисковые ценные бумаги, такие, как облигации, что свидетельствует о паттерну к избежанию риска с увеличением возраста. Аналогично, в исследованиих [Bodie and Crane, 1997; Morin and Suarez, 1983; Samanez-Larkin et al., 2010] было показано, что возраст инвесторов отрицательно взаимосвязан с долей вложения в рисковые финансовые инструменты.

Vroom and Pahl's (1971), тестируя поведенческие паттерны менеджеров относительно принятия рисковых решений, заключили, что более молодые менеджеры с большей готовностью идут на риск, чем их более взрослые коллеги. Переменную «возраст CEO» также наблюдали в исследованиях структуры капитала Грэхем и др. [Graham, Harvey, 2001], Баррос и Сильвейра [Barros, Silveira, 2008].

Исследование Schooley and Worden (1999) показало, что толерантность к риску снижается по мере приближения индивидом к возрасту 65 лет - после достижения этого возраста люди склонны быть намного более консервативными при принятии решений. Комплексное экспериментальное исследование, посвященное изучению поведенческих паттернов индвиидидов, представило результаты, которые утверждают, что на принятие решений индивидами в разные моменты жизни оказывает влияние не только их возраст и индивидуальные характеристики, но и контекстная составляющая самого решения: возможные ограничения при выборе альтернатив, насколько критичны последствия решения, насколько близок временной период, относительно которого принимается решение (более взрослые индивиды склонны больше «оттягивать» такие решения, как, например, начало инвестиционного проекта, что объясняется меньшим уровнем дисконта будущих выгод) [Henninger, Madden and Huettel, 2010].

Аналогично можно предположить, что возраст членов Совета Директоров также оказывает влияние на принимаемые ими решения относительно уровня долговой нагрузки компании. Данный показатель также был изучен в некоторых работах как один из детерминант уровня корпоративного долга - относительно молодые индивиды более склонны к риску, надеясь на большую отдачу, используя заемное финансирование в большей мере, чем их старшие и более консервативные коллеги [Bertrand, Schoar, 2003]. Исследование Е. Федоровой и др. (2017) находит статистически значимую обратную связь между возрастом председателя Совета Директоров и коэффициентом долга на примере российских компаний, однако показатель «среднии? возраст членов Совета Директоров» оказался незначимым. В работе [Aras, 2015] также наблюдалась переменная среднего возраста членов СД, которая была обратно взаимосвязано с уровнем финансового левериджа.

Делая вывод из психологической и поведенческой литературы, декларирующей прогрессирующий консерватизм в принятии финансовых решений с увеличением возраста индивидов, можно выдвинуть следующую гипотезу:

Гипотеза 4: Средний возраст членов СД обратно взаимосвязан с уровнем финансового левериджа.

Владение акциями компании членами Совета Директоров

Если менеджеры владеют акциями компании, во главе которой они стоят, то существенно снижается уровень агентсткого конфликта в компании, так как в случае принятия недостаточно эффективных решений относительно уровня финансового левериджа, менеджеры снижают свое благосостояние наряду с другими инвесторами [Arbor, 2008]. Как следствие, у менеджеров есть стимул выбирать наиболее оптимальный уровень финансового левериджа [Berger et al., 1997]. Denis и Mihov (2003) также наблюдали позитивную корреляцию между долей владения акций менеджерами и уровнем долговой нагрузки. Аналогично, результаты других исследований, как более ранних [Kim and Sorensen, 1986], так и современных [Arko, Bokpin, 2009] выявили прямую связь между этими двумя показателями. С другой стороны, владение акциями может привести к более консервативному поведению менеджеров, заставляя их отдавать предпочтение снижению риска деятельности вместо максимизации доходности [Jensen, 1992, Friend, Lang, 1988]. Исследования Брэйлсфорда доказывают наличие U-зависимости между долей акций, находящихся в руках менеджеров, и уровнем долговой нагрузки. При низком уровне внутреннего владения акциями долг используется как дисциплинирующий инструмент, когда уровень владения возрастает, это снижает агентскую проблему, тем самым снижая вероятность действий менеджеров, потенциально снижающих ценность компании. Однако, затем, достигая определенного уровня внутреннего владения, менеджеры становятся консервативными в принятии решений и пытаются снизить риски банкротства компании путем снижения уровня долговой нагрузки [Brailsford, 2002].

Наличие собственности у членов Совета директоров также способствует смягчению возникающих противоречий между интересами стейкхолдеров компании [Agrawal, Knoeber, 1996; Weir, Laing, McKnight, 2002]. Однако, возвращаясь к российским особенностям корпоративного управления - часто встречающейся ситуацией является присутствие мажоритарных/контролирующих собственников в Советах Директоров и занятие ими постов председателя СД (кейсы компаний «Мечел», «Магнит», «Русал»). В таких случаях компании используют достаточно высокий уровень финансового рычага и перекладывают основные риски на кредиторов, увеличивая отдачу на свои вложения, выплату дивидендов и искусственно повышая рыночную капитализацию компании.

При увеличении доли заемного капитала к собственному, «внутренние» владельцы акций могут захватить больший контроль над ресурсами фирмы без необходимости приобретения большего количества акций [Harris and Raviv, 1988; Stulz, 1990]. Данное увеличение власти и контроля над фирмой может способствовать появлению большего количества возможностей для отчуждения других миноритарных собственников [Ellul, Guntay and Lel, 2006; Faccio, Lang and Young, 2001].

Гипотеза 5: Совокупная доля акций, которыми владеют члены СД, прямо взаимосвязана с уровнем финансового левериджа.

Выводы по первой главе

Резюмируя написанное выше, стоит отметить, что темы формирования структуры капитала и корпоративного управления, а именно Советов Директоров в компаниях, были тщательно изучены по отдельности, однако их взаимосвязь все еще остается актуальной темой для исследований. В настоящей работе, как уже было отмечено, структура капитала в компаниях рассмотрена как прокси к рискам, которые фирма берет на себя, а роль субъекта корпоративного управления в вопросе формирования структуры капитала выполняет Совет Директоров в компании, в зону ответственности которого входит мониторинг и управление рисками фирмы, а также политика в области раскрытия информации и регулирование уровня информационной асимметрии внутри фирмы между акционерами и менеджерами. Настоящая работа посвящена изучению природы и направления связи между структурными характеристиками СД компании и уровнем финансового левериджа компании. Предпосылки для изучения этой связи и гипотезы для проведения эконометрического анализа были представлены в первой главе.

Глава 2. Эмпирическое исследование взаимосвязи структуры капитала и корпоративного управления

В главе 1 был проведён анализ теоретических предпосылок формирования структуры капитала в компаниях, российских и зарубежных исследований о детерминантах финансового левериджа, а также описаны практики корпоративного управления в России и его особенности.

В данной главе на основании выше описанных теоретических предпосылок проведено эмпирическое исследование, направленное на выявление взаимосвязи между уровнем финансовых рисков компании, измеренным коэффициентом ее финансового левериджа и структурными характеристиками Совета Директоров.

2.1 Методология исследования

Большинство исследований, посвященных изучению детерминант структуры капитала и направлению их взаимосвязи, используют модели линейной множественной регрессии, отличающиеся между собой зависимыми и независимыми переменными, а также типом массива данных - панельные данные были использованы в исследованиях [Cespedes et al., 2010; Lemmon et al., 2008, Ивашковская, 2010, Березинец, Размочаев, Волков, 2010; Aras, 2015; Alves et. Al. 2014]. Также известны примеры построения нелинейных моделей [Sabiwalsky, 2010].

В настоящем исследовании будет использована модель линейной множественной регрессии с использованием панельных данных.

Базовая модель

Для построения модели сначала была построена базовая модель сквозной регрессии, основанная на проведенных исследованиях по структуре капитала на развивающихся рынках [Ивашковская, 2010; Frank, Goyal, 2008; Aras, 2015; Azami, 2016].

В первой модели в качестве показателя, характеризующего структуру капитала, был взят показатель рыночного левериджа компании, как в исследовании [Березинец, Размочаев, Волков, 2010].

;

- показатель рыночного левериджа компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

- рентабельность активов компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

- структура активов компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

- возможности роста компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

Также была предложена вторая модель, которая была построена на основе цитируемых в настоящей работе исследований. Данная базовая модель учитывает размер компании и берет во внимание балансовые характеристики [Lemmon et al., 2008; Delcoure, 2007]. В качестве показателя, характеризующего структуру капитала, был взят показатель балансового левериджа компании, как в работах [Aras, 2015; Березинец, Размочаев, Волков, 2010; Cook and Tang, 2010; Lemmon et al., 2008; Delcoure, 2007; Wen et al., 2002]

- показатель балансового левериджа компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

- рентабельность активов компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

-размер компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

- возможности роста компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014,2015,2016;

Модель настоящего исследования

;

где - показатель рыночного левериджа для компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- рентабельность активов компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- структура активов компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- возможности роста компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- независимость СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- размер СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- гендерная структура СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- возрастная структура СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

Вторая модель, которая будет тестирована в этой работе, выглядит следующим образом:

;

где - показатель балансового левериджа для компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- рентабельность активов компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- размер компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- возможности роста компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=1,2,3;

- независимость СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- размер СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- гендерная структура СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- возрастная структура СД компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

- доля внутреннего владения акциями компании i, i=1,2,3…, N, в момент времени t=2014, 2015, 2016;

Модель была использована в исследованиях [Wen et al., 2002; Aras, 2015], применена в настоящем исследовании с некоторыми изменениями.

2.2 Описание выборки

В настоящем исследовании были рассмотрены российские публичные компании, торгующиеся на российской бирже (ММВБ) в период с 2014 по 2016 гг. и обладающие первым или вторым уровнем листинга. В исследовании были рассмотрены только публичные нефинансовые компании, так как, во-первых, данные компании имеют доступ к различным источникам финансирования, обладая возможностью выбирать между привлечением средств на рынке капитала России, привлечением иностранных или институциональных инвесторов или использованием банковских займов. Кроме того, данные компании имеют сформированную систему корпоративного управления, которая регламентирована Уставом компании и представлена Советом Директоров, Правлением и комитетами. Большинство исследуемых компаний придерживаются рекомендаций лучших практик корпоративного управления (предложенные Кодексом КУ), ежегодно проверяя имеющуюся систему управления на соответствие им. Также публичные компании были взяты из соображений о том, что на российском рынке существует проблема нераскрытия финансовой отчетности при отсутствии законодальной необходимости - непубличные компании зачастую не раскрывают свои финансовые результаты. Еще одним ограничивающим аспектом изучения более широкой выборки компаний является факт отсутствия ведения финансовой отчетности по международным стандартам, что является обязательным для публичных российских компаний и необязательным для всех остальных. С различными форматами отчетности проведение регрессионного анализа не представляется возможным.

Для анализа были взяты нефинансовые компании российской биржи, так как организации финансового сектора придерживаются иных соображений и стратегий при формировании структуры капитала, кроме того их активы и пассивы формируются иным способом, а границы достаточности капитала регламентируются соответствующими законами РФ, такими, как ФЗ «О банках и банковской деятельности» или Базельским соглашением.

Компании были рассмотрены на временном промежутке, равном трем годам, с 2014 по 2016 гг. Данный временной интервал был выбран, исходя из внешней рыночной конъюнктуры, - российская экономика в это время находилась в периоде стагнации, что было обусловлено девальвацией российской валюты и осложнением геополитической обстановки в мире. Однако в рамках данного периода ситуация была достаточно однородна, что позволяет не контролировать влияние внешних факторов в модели формирования структуры капитала, которые могли повлиять на стратегию финансирования деятельности компаний. Следует также отметить, что из-за неблагоприятной внешнеполитической обстановки некоторые компании были лимитированы в получении финансирования из иностранных источников [Информационное агентство AK&M, 2015].

Для сбора финансовой информации по компаниям были использованы такие источники, как базы данных СКРИН и Thompson Reuters, а для сбора данных о системе корпоративного управления были проанализированы годовые отчеты российских компаний, попавщих в выборку.

Компании, попавшие в выборку, имеют разную отраслевую принадлежность (рис. 2): 10 из 92 компаний относятся к отрасли «Нефть и газ», треть выборки (31 компания) относятся к энергетической отрасли, 12 компаний отрасли «Металлургия и горное дело», представители данных отраслей в большинстве случаев контролируются государством. Из менее капиталоемких отраслей - четыре компании, функционирующие на рынках торговли и потребительских товаров, пять компаний фармацевтической и три - пищевой промышленности. Относительно мало представлены компании высокотехнологичной среды (Технологии и коммуникации) - четыре корпорации торгуются на бирже. Четыре компании выборки принадлежат к индустрии ритейла (Торговля и потребительский сектор). Такое несбалансированное присутствие компаний из разных отраслей может привести к смещению выборки при построении модели, однако данное явление является следствием проблемы доступности информации на российском рынке и уже было отмечено в статье Ивашковской и Солнцевой (2008).

Рис.2. Отраслевая принадлежность компаний выборки

Значения всех показателей были взяты на конец соответствующего календарного года (31.12). Выборка состоит из 264 компаний-лет и является несбалансированной, так как некоторые компании не торговались на протяжении всего выбранного периода.

2.3 Описание переменных

Главной задачей проведения эмпирического исследования по структуре капитала является выбор количественного показателя финансового левериджа. В общем виде в качестве показателя, измеряющего структуру капитала компании, используется соотношение заемного и собственного капитала (debt-to-equity ratio):

Сложность проведения эмпирических исследований структуры капитала состоит в неоднозначности подхода к численному измерению структуры [Макарова, Великороссова, 2014]. В существующих работах по изучению данного вопроса можно встретить следующие подходы к вычислению коэффициента долговой нагрузки: отношение балансовой стоимости долга к балансовой стоимости собственного капитала, отношение балансовой стоимости долга к рыночной стоимости собственного капитала [Harris, Raviv, 1991], отношение совокупного долга к совокупным активам, доля обыкновенных акций [Ferri, Wesley, 1979], нераспределенной прибыли и резервов в совокупных активах по балансовой стоимости [Scott, Martin, 1975].

Выбор показателя зависит от задач и целей исследования, а сами показатели могут быть разделены на две категории - основанные на балансовой или рыночной стоимости капитала.

Например, в исследованиях [Booth, 2001; Fama, French, 2002; Delcoure, 2007] был использован следующий показатель:

Данныи? показатель может быть подвержен критике из-за того, что не учитывает рыночных ожидании? инвесторов. Однако согласно работе С. Маи?ерсу, балансовые показатели позволяют менеджерам осуществлять контроль над фактическими уровнем и обеспеченностью долговой нагрузки, не отражая возможную рыночную волатильность, которая исторически является высокой для развивающихся рынков [Myers, 1977].

Показатели финансового рычага, основанные на рыночной стоимости активов компании учитывают рыночную динамику, а также ожидания инвесторов относительно конкретной компании и ее перспектив развития. Такой показатель рассчитывается исходя из рыночной капитализации компании. При этом рыночная оценка долга в исследованиях не используется из-за сложности оценки или недоступности данных для нее - об этом говорят в своей работе М. Франк и В. Гои?ал [Frank, Goyal, 2008].

;

В работе Д. Кука и Т. Танга [Cook and Tang, 2010] при анализе целевой структуры капитала были использованы как рыночные, так и балансовые стоимостные оценки собственного капитала и получены непротиворечащие результаты.

Подробное описание всех использованных переменных представлено в таблице 1.

Таблица 1. Описание переменных

2.4 Эконометрический анализ

В таблице 2 приведена описательная статистика переменных, включенных в модель настоящего исследования.

Таблица 2. Описательная статистика переменных модели

Согласно собранным данным, присутствие женщин в Советах Директоров оставалось неизменным - на уровне 8%, в то время как доля независимых директоров возрастала равномерно на протяжении трехлетнего периода: с 24% до 30%. Последнее может быть связано с высокой частотой корпоративных конфликтов в российских компаниях. Показатель владения акциями членами находится на низком уровне - сущетвенно стремится к 0. Однако есть и заметные отклонения: в трех компаниях выборки акционер с блокирующим пакетом акций входит в состав СД - «Магнит», «Русал» и «Русская Аквакультура», что иллюстрирует типичную для российского рынка картину неполного отделения управления от собственности.

Средний размер Советов Директоров на протяжении трех лет равнялся 10, Минимальный размер Совета Директоров в выборке компаний составил 5 членов, что соответствует минимальным законодательным требованиям (компания «Ависма» в 2015 г., «Газкон», «Газ-сервис», «Газ-Тек»). Максимальный размер Совета Директоров в выборке, равный 18 членам, был зафиксирован у компании «Русал». Наиболее часто встречающимся размером СД оказалось количество, равное одиннадцати членам.

Анализируя переменные, относящиеся к корпоративному управлению, отдельно по отраслям, можно сделать несколько наблюдений: во-первых, в Советах Директоров компаний нефтегазовой отрасли наблюдается низкий уровень присутствия женщин (одна женщина была зарегистрирована в составе СД трех компаний из этой отрасли в одном из наблюдаемых годов), доля независимых директоров в основном удовлетворяет требованиям (около трети от размера СД), средний возраст членов СД равен 60 годам. Для компаний телекоммуникационной индустрии в большей степени характерно присутствие более молодых членов СД (средний возраст - 50 лет), доля независимых членов выше - около 40%, а вот присутствие женщин находится также на низком уровне. Для компаний, функционирующих в отрасли добычи драгоценных металлов, характерен еще более молодой состав СД - средний возраст равен 48 годам. Для одной из самых традиционных отраслей российской экономики - металлургической характерен средний возраст членов СД, равный 53 годам. Например, ПАО «Норильский никель» средний возраст членов СД равен 45 годам. Однако присутствие женщин в СД сохраняется на низком уровне - в 5 из 10 компаний женщины были зарегистрированы в СД в наблюдаемом периоде. В энергетическом секторе российской экономики наблюдается низкое присутствие независимых членов в СД (13%), что объясняется, во-первых, высоким уровням контроля государства и государственного владения долей в компаниях, а также тем, что некоторые компании в данном секторе, котирующиеся на бирже, находятся под контролем других компаний. Большая часть компаний (11 из 21) имеют хотя бы одну женщину в СД, а средний возраст членов в наблюдаемом периоде составил 44 года. Компании из отрасли «Недвижимость и девелопмент» в большей степени удовлетворяют требованиям московской биржи относительно минимальной доли независимых директоров в составе - в среднем 40% директоров являются независимыми; также доля женщин в составе выше, чем данный показатель в других отраслях (24%).

Также наблюдаются российские компании в выборке, у которых степень независимости Советов Директоров составляет больше 50%. Примерами являются Группа Черкизово и Челябинский Цинковый Завод, в котором в 2014 году независимыми директорами были признаны 6 из 7.

Средний рыночный показатель финансового левериджа находится на уровне 32% на протяжении 3-х наблюдаемых лет (рис. 3). Если же проанализировать данный показатель по отраслям, то можно сделать выводы о том, что в отрасли «Нефть и газ» средний уровень равен всего 18%, тогда как в металлургической отрасли этот показатель равен 37%, а самые высокие показатели долговой нагрузки у компаний ПАО «Мечел» и ПАО «Трубная Металлургическая компания», в среднем на протяжении трех лет 72% и 58% соответственно.

Рис.3. Средний уровень долговой нагрузки компаний по годам

Однако, стоит отметить, что доля материальных активов в совокупных активах у компаний вышеописанных отраслей в среднем примерно одинакова - 55% у компаний отрасли «Нефть и газ» и 52% у металлургических компаний. Самая многочисленная группа энергетических гигантов представлена компаниями со средним уровнем долговой нагрузки, равным 42%. Самые высокие показатели долга в этой группе у компаний «Квадра» (70%) и «ФСК ЕЭС» (60%). Доля основных фондов в структуре активов компаний данной отрасли - на уровне 64%, однако стоит отметить, что у энергетических компаний с наиболее высоким рыночным рычагом доля материальных активов относительно низкая (приблизительно 20% и 40% соответственно). У компаний, представленных в отрасли добычи драгоценных металлов средняя долговая нагрузка находится на относительно низком уровне - всего 24%. Для сравнения, компании в более наукоемкой отрасли «Технологии и коммуникации» имеют в среднем значение рыночного рычага, равное 33%, а долю материальных активов на уровне, сопоставимом с капиталоемкими отраслями - 50%. У компаний, оперирующих в отрасли «Недвижимость и девелопмент», рыночный показатель долга находится на относительно невысоком уровне - 12%, как и доля материальных активов в общей структуре активов компании - 15%.

Рис.4. Рыночный показатель долговой нагрузки компаний по отраслевой принадлежности компаний

Если же рассмотреть показатель долговой нагрузки по отношению к балансовой стоимости капитала, то он более вариативен внутри отраслей - например, в отрасли «Нефть и газ» он в среднем равен 32%, однако эта цифра не репрезентативна, так как у компании «Сургутнефтегаз» коэффициент долга колеблется около 1%, а у «Башнефти» в 2015 и 2016 году он был равен 241% и 120% соответственно. В металлургической отрасли представлены компании со средним значением совокупных долговых обязательств к капиталу также на среднем уровне 30%, в то время, как компании отраслей «Технологии и коммуникации» и «добыча драгоценных металлов» имеют долю совокупных процентных обязательств к СК на уровне приблизительно 42%.

Анализируя динамику данного показателя на горизонте 3-х лет (рис. 5), можно наблюдать следующее: самый высокий уровень долга был зафиксирован в нефтегазовой отрасли в 2015 году, что может быть связано с геополитической обстановкой в стране, ослабеванием рубля и резким удорожанием валютных кредитов для российских крупных компаний, а также повсеместная индексация экспортных соглашений и договоров о поставках, связанная с валютной ситуацией. Также высокий уровень долговой нагрузки был зафиксирован среди компаний добывающей промышленности в 2016 году, что может быть связано с вышеописанными обстоятельствами. Наименьший балансовый уровень финансового левериджа наблюдается в строительной отрасли, а в металлургической и энергетической отраслях уровни долговой нагрузки находятся на среднем уровне.

Рис.5. Балансовый коэффициент долговой нагрузки по отраслям

Рентабельность активов также сильно варьируется в зависимости от отраслевой принадлежности компаний - так нефтегазовые компании имеют относительно высокий показатель ROA - 10%, а компании, принадлежащие к металлургическому и энергетическому секторам экономики, имеют отрицательную рентабельность - -3% и -1% соответственно. Данные по отраслям отражены на графике ниже (рис. 6).

Рис.6. Средняя рентабельность активов компаний по отраслевой принадлежности

Перед тем, как провести регрессионный анализ выбранных переменных они были проверены на коррелированность между собой. В результате данной проверки не обнаружено коэффициентов корреляции, превышающих 0,5. Также был проведен VIF-тест (Variation Inflation Factor) - результаты теста продемонстрировали отсутствие мультиколлинеарности в моделях.

Регрессионный анализ основывался на построении двух указанных в начале главы моделей. Каждая из двух моделей была построена по панельным данным, необходимо было выяснить, какая модель является более предпочтительной - модель сквозной регрессии, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Для решения данной задачи, были использованы тесты Вальда, Бреуша-Пагана и тест Хаусмана. В приложениях приведена процедура выполнения тестов и полученные на основе тестов результаты. Ниже в таблице 3 представлены результаты регрессионного анализа тестирования первой модели:

Таблица 3. Регрессионный анализ первой модели исследования

Примечание: Знаками * и ** отмечены значимые переменные на 10% и 5% уровне значимости, соответственно.

По результатам тестирования данной модели наиболее статистически значимой и репрезентативной с точки зрения целей исследования является модель сквозной регрессии. На ее основе были приняты гипотезы относительно обратной связи между показателем долговой нагрузки и долей женщин в СД, средним возрастом членов состава СД. Также наблюдается прямая связь между количеством членов в составе СД и рыночным коэффициентом долга, что соответствует выдвинутым в исследовании гипотезам. На основании результатов тестирования модели нельзя принять или отвергнуть гипотезу о независимости СД.

Далее в таблице 4 представлены результаты регрессионного анализа второй модели настоящего исследования, где зависимой переменной является балансовый уровень финансового левериджа.

Таблица 4. Регрессионный анализ второй модели исследования

Примечание: Знаками * и ** отмечены значимые переменные на 10% и 5% уровне значимости, соответственно.

На основе полученных в рамках второй модели результатов можно сделать выводы о взаимосвязи тестируемых показателей, используя модель сквозной регрессии. Все проведенные тесты представлены в приложении. Таким образом, была выявлена статистически значимая обратная взаимосвязь между долей женщин в СД и балансовым уровнем финансового левериджа и между средним возрастом членов СД и уровнем левериджа, что подтверждает выдвинутые гипотезы. В рамках второй модели невозможно принять или отвергнуть гипотезы о независимости СД, его размере и внутреннем владении акциями членами СД ввиду статистической незначимости коэффициентов модели.

Далее в настоящей главе представлен кейс крупной российской публичной компании металлургической отрасли, который иллюстрирует взаимозависимость механизмов корпоративного контроля и долговой нагрузки в российской рыночной конъюнктуре, описанную и исследованную ранее в данной главе. Компания «Мечел» по своим характеристикам корпоративного управления представляет собой типичный пример российской компании с наблюдаемыми характерными чертами, описанными в настоящей работе.

Кейс «Мечел»

Металлургическая отрасль является стратегически важной для российского ВВП и экспорта. Около 90% производства готового металлопроката представлено такими вертикально и горизонтально интегрированными холдингами, как ЕВРАЗ, НЛМК, ММК, Северсталь, Мечел. История группы "Мечел" связана с постоянными поглощениями других компаний сектора с момента ее основания. И на сегодняшний момент представляет собой компанию с полным циклом производства.

«Мечел» -- самая закредитованная компания металлургической отрасли. Ее долг перед кредиторами на конец 2014 года составлял $7 млрд, на долю основных кредиторов- государственных финансовых институтов пришлось 67% совокупной задолженности. Долг компании перед Газпромбанком -- $2,3 млрд, перед ВТБ -- $1,6 млрд, перед Сбербанком -- $1,4 млрд.http://www.forbes.ru/news/258467-sovet-direktorov-mechela-pokinut-eks-gendirektor-mikhel-i-nezavisimyi-direktor-geil Высокий уровень долговой нагрузки прежде всего и был связан с постоянными приобретениями более мелких игроков в отрасли, однако кризис привнёс изменения в рыночную конъюнктуру мирового сырьевого рынка и поставила под сомнение агрессивную стратегию компании. Доходы стали ниже, чем в докризисные года, а уровень долга продолжал увеличиваться. Менеджмент долго не решался продавать активы, чтобы сократить долг (пример «Евраза»), и в итоге, продажа активов уже не смогла существенно изменить ситуацию. Таким образом, компания "Мечел" оказалась на пороге кредитного дефолта.

Рис.7. Динамика уровня долговой нагрузки компании «Мечел»

[Источник: Отчет компании за 9М 2017 г.]

Корпоративное управление компании «Мечел»

Совет Директоров компании «Мечел» состоит из 9 директоров, четверо из которых являются независимыми. «Мечел» представляет типичный кейс российской компании с высоко концентрированной структурой акционерного капитала и феноменом слабого отделения собственности от управления, так как председателем Совета Директоров является Игорь Зюзин - владелец контрольного пакета акций ПАО «Мечел» (по данным на текущий момент - 50,1%). Также в состав Совета Директоров входят следующие участники: генеральный директор компании Олег Коржов, который является членом управленческого аппарата компании с 2005 года; Виктор Тригубко - старший вице-президент по взаимодействию с государственными органами ПАО «Мечел» с 2006 года, кроме того, является работником компании с 2002; Александр Шохин, в прошлом являющийся депутатом Государственной Думы трех созывов; независимый член Александр Орищин, избранный в СД ПАО «МЕЧЕЛ» в марте 2016 года, также до этого являлся являлся членом Совета директоров ОАО «Мечел-Майнинг» с 2011 по 2014 годы; Александр Коцкий, также признанный независимым участником Совета директоров, однако в период 2008-2014 гг. осуществлял деятельность в СД компании ОАО «Угольная компания «Южный Кузбасс», являющейся дочерней компанией «Мечела». По Уставу Общества, независимые члены СД определяются таковыми при условии, что признаны таковыми всеми членами СД. Можно отметить, что в большинстве случаев, данная «независимость» не совпадает с таковой, продиктованной требованиями законодательства.

Чтобы обеспечивать должный уровень объективизма относительно принимаемых решений, мировые практики декларируют назначение неисполнительных или независимых директоров на пост председателя. Теоретическая база, как уже было замечено в настоящей работе, характеризует чрезмерную концентрации прав принятия решении? в руках узкой группы лиц (стейкхолдеров) или одного человека как опасную и неэффективную ситуацию, что является характерной особенностью «российской» корпоративной модели. Также присутствующие в Совете Директоров независимые члены явно не являются таковыми в терминах независимости, продиктованным Кодексом Корпоративного поведения [Доклад Национального Комитета по Корпоративному Управлению в России, 2017].

Компания еще до 2014 года была замешана в ряде корпоративных конфликтов, характеризующихся противостоянием миноритарных и мажоритарных акционеров. Один из них заключался в выдаче займов аффилированным лицам «Мечела» без обеспечительных активов на условиях заниженной ставки (ниже, чем ставка ЦБ), что сигнализировало о выводе средств из компании с целью неуплаты дивидендов. Другие корпоративные конфликты той же природы были спровоцированы трансфертным ценообразованием, неразглашением информации миноритарным собственникам и политика консолидации дочерних предприятий «Мечела» с головной компанией. Герман Греф, президент и председатель Правления «Сбербанка», не раз подвергал Зюзина критике за его «недальновидность, слишком рискованные финансовые решения (политика расширения путем приобретения большого количества предприятий на заемные средства до кризиса 2009 года)» https://www.rbc.ru/business/13/04/2016/570e2eb49a79476962de0166.

В 2016 году практика посягательства на права миноритарных акционеров продолжилась: Совет Директоров Коршуновского ГОКа, основным акционером которого является «Мечел», провел 92 заседания, на большинстве из которых совет директоров обсуждал сделки с заинтересованностью с участием активов компании «Мечел». Согласно ФЗ «Об акционерных обществах», если сумма таких сделок превышает 2% балансовых активов, они должны выноситься на общее собрание акционеров. Однако распространенной практикой в компании стало дробление сделок на более мелкие (не попадающие под регулирование) и одобрение их на собраниях СД. http://www.forbes.ru/kompanii/337843-trudolyubivye-metallurgi-zachem-sovet-direktorov-korshunovskogo-goka-zasedaet

События кейса

К концу 2013 года задолженность «Мечела» составила $9 млрд, а соотношение чистый долг/EBITDA -- 11,9. Только на выплату процентов по долгам в 2013 году компания вынуждена была потратить больше, чем заработала, -- $742 млн против $730 млн EBITDA. В ноябре 2013 года капитализация «Мечела» рухнула до $862 млн, при том, что еще в 2008 года компания на рынке стоила приблизительно $24 млрд. Данный факт иллюстрирует, что чрезмерная долговая нагрузка сигнализировала о финансовой неустойчивости компании и ее возможном банкротстве http://www.forbes.ru/biznes/336447-chernye-lebedi-anomalnye-sobytiya-pomogli-vladelcu-mechela.

Осенью 2014 года арбитражные суды имели дело с большим количеством исков к «Мечелу»: коэффициент «чистый долг к EBITDA» оказался на уровне 13, прибыль была недостаточной для процентного обслуживания долга - компания оказалась в ситуации дефолта по кредитам. Зюзину было предложено обменять часть своей доли в компании, равную 75% на $3 млрд, чтобы покрыть часть из совокупных $8,3 млрд долга, но он отклонил данное предложение. Еще одной доступной опцией для него стало предложение продать компанию кредиторам за $5, в то время, как рыночная оценка его контрольного пакета на бирже равнялась $500 млн. Данный вариант также был не выгоден для владельца акций. Реальной перспективой компании на тот момент могло быть ее банкротство, однако оно имело бы критические масштабы не только для кредиторов - долг «Мечела» составлял около 20% капитала Газпромбанка, примерно 10-15% капитала ВТБ, и 3% капитала Сбербанка, но и для экономики страны - «Мечел» обеспечивает 70 000 рабочих мест и является одним из системообразующих предприятий металлургической промышленности России https://www.vedomosti.ru/business/articles/2016/05/16/641161-mechel-otdal-aktivi.

Тогда все заинтересованные стороны в этом конфликте пришли к наиболее выгодному исходу для всех - реструктуризации долга для компании «Мечел». Кроме того, после девальвации рубля в 2014 рублевый долг компании сократился на 23%, а больше половины выручки «Мечел» получает в валюте https://www.ft.com/content/f26b2d3c-63d3-11e6-8310-ecf0bddad227.

Одним из осложняющих обстоятельств реструктуризации долгов компании стал ряд сознательных нарушений по ковенантам перед кредиторами (ВТБ, Газпромбанк и Сбербанк), а также перед держателями синдицированного кредита и валютных займов в конце 2015 года. Для того, чтобы осуществить реструктуризацию, было проведено внеплановое собрание акционеров, на котором состоялось голосование за план реструктуризации долга, предложенный компанией и уже согласованный с кредиторами - Газпромбанком, ВТБ, Сбербанком и синдикатом международных банков. Поскольку план реструктуризации «Мечела» предполагал передачу кредиторам в залог акций нескольких ключевых предприятий компании, основной владелец компании Игорь Зюзин не мог голосовать за эти сделки, и судьба компании была в руках ее миноритариев. Миноритарные акционеры одобрили данный план.

В итоге, в 2016 году - «Мечел» реструктуризировал 5,1 млрд долл. США долга от основных кредиторов, срок погашения был продлен до 2017-2022 гг. Для этого «Мечелу» пришлось пойти на выполнение некоторых условий: во-первых, в состав Совета Директоров вошел представитель Газпромбанка Тигран Хачатуров для осуществления оперативного мониторинга «Мечела и повышения его прозрачности для всех кредиторов, также в компании был принят новый Устав, накладывающий ограничения на деятельность компании; во-вторых, были кратно увеличены залоги по обязательствам. Кроме того, была осуществлена продажа доли в проекте освоения Эльгинского месторождения (крупнейшего угольного месторождения с запасами угля около 2,2 млрд т.) Газпромбанку, который также приобрел опцион на продажу Мечелу доли в Эльге в течение 3 лет по истечении 5 лет. Средства, полученные в рамках сделки с Газпромбанком, использованы для погашения задолженности Мечела перед Сбербанком и Сбербанк Лизингом https://neftegaz.ru/news/view/148373-Gazprombank-pomogaet-Mechelu-pokupaya-dolgi-kompanii-u-Sberbanka.

К концу 2017 года коэффициент «чистый долг к EBITDA» снизился до уровня 5,1, благодаря росту выручки на временном горизонте 2016-2017 гг. Выручка «Мечела» зависит от внешней рыночной конъюнктуры, в том числе от поведения главных конкурентов компании на мировое арене. Например, положительным обстоятельством стало снижение добычи коксующего угля в Китае. По данным отчета компании за 9 месяцев 2017 года, компания выплатила 11,6 миллиардов рублей кредиторам, средняя годовая ставка привлечения средств была равна 9% и имела положительный тренд к снижению, так как валютные заимствования были привязаны к ключевой ставке ЦБ и курсу рубля [Отчет компании «Мечел» за 9М 2017 года].

Данный кейс иллюстрирует то, как система корпоративного управления в компании оказывает влияние на стратегические и финансовые решения в компании. Несмотря на то, что в СД «Мечел» достаточное количество независимых участников, как предписывает Кодекс Корпоративного поведения, реальная и единоличная власть принятия решений находится в руках мажоритарного акционера и председателя СД - Зюзина. Данный кейс иллюстрирует факт приоритизации максимизации долгосрочной ценности компании для акционеров путем увеличения финансового левериджа. Данный механизм, в свою очередь, увеличивает отдачу на вложенные акционерами средства за счёт привлеченного капитала кредиторов. В случае банкротства в этом кейсе именно кредиторы понесли бы колоссальные убытки. В описанном кейсе Совет Директоров не был так называемым посредником между разными группами акционеров, а также между акционерами и кредиторами, так как был подвластен мажоритарному собственнику и управляющей группе, пренебрегая интересами других стейкхолдеров.

2.5 Анализ результатов и выводы по работе

С помощью проведенного эконометрического исследования были приняты гипотезы, выдвинутые в первой главе настоящей работы, относительно присутствия женщин в Советах Директоров российских компаний, количества членов в составе, акций в руках членов Советов и возрастной структуры СД. На основе результатов тестирования гипотез оказалось невозможным принять или отвергнуть гипотезу о независимости СД, так как коэффициенты обеих регрессионных моделей исследования оказались незначимы.

При тестировании гипотез некоторые коэффициенты оказались статистически незначимыми в моделях, хотя есть теоретическое обоснование их взаимосвязи с исследуемыми показателями. Полученные результаты могут быть частично объяснены особенностями анализируемых фирм - во-первых, они представляют собой крупнейших игроков в соответствующих отраслях, во-вторых, в случае финансовых затруднений или риске дефолта могут быть поддержаны государством, благодаря государственному участию в уставном капитале или по причине колоссальных негативных последствий для экономики страны в случае их банкротства (кейс «Мечела»). Таким образом, фирмой не в полной мере воспринимаются риски финансовой неустойчивости при принятии решений в пользу заемного капитала, что делает теоретические предпосылки менее актуальными для данных компаний.

Таблица 5. Результаты тестирования гипотез

Доля женщин в Советах Директоров, как и предполагалось при выдвижении гипотезы, оказалась в обратной зависимости с уровнем финансового левериджа, что соотносится с результатами недавних работ [Федорова и др., 2017; Peni, 2014]. Это объясняется поведенческой теорией, описывающей, как женщины воспринимают риск и оценивают ожидаемые результаты, а также большей партисипативностью женщин при принятии решений и мониторинге менеджеров, что положительно сказывается на снижении агентской проблемы в компании.

Гипотеза относительно среднего возраста членов Совета Директоров также была принята, что свидетельствует о его обратной взаимосвязи с уровнем рисков компании, что подтверждается результатами более ранних работ [Bertrand, Schoar, 2003; Henninger, Madden, Huettel, 2010], которые указывают на снижающуюся толерантность к риску у индивидов с возрастом. Также в рамках данного исследования можно выдвинуть предположение о том, что более возрастные члены СД способствуют улучшению мониторинга и контроля менеджмента в компании, что также снижает агентскую проблему.

Необходимо отметить, что в рамках моделирования переменная независимости Совета Директоров оказалась незначимой, что может быть связано со следующими особенностями: во-первых, зачастую в российской практике директор, объявленный независимым в компании, не является таковым в терминах независимости, предлагаемых российским Кодексом корпоративного управления. Эта проблема была освещена в исследовании [LeBlank, Gillis, 2006] еще в начале 2000-х. Кроме того, во многих российских компаниях независимые директора назначены в Совет только для формального соблюдения требования Московской биржи и не принимают как такового участия в процессе принятия стратегических решений. Гипотеза в настоящей работе была выдвинута на основе предположений о том, что независимые директора способствуют более эффективному и объективному принятию решений относительно рисков, которые берет на себя фирма, но данный взгляд может иметь место только в условиях отсутствия какой-либо аффилированности директоров с компанией и оказания реального влияния на принятие решений. Таким образом, обратная зависимость, которая наблюдалась в исследованиях [Chang Kuo et al., 2012; Wellalageand Locke, 2012; Abdoli et al, 2012], не подтвердилась.