Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет

«Высшая школа экономики»

Факультет экономических наук

Бакалаврская выпускная работа

Исследование структуры капитала инновационных компаний стран БРИКС

Выполнил: Крупин Антон

Студент группы БЭК 131

Доцент факультета экономических наук

Кандидат Экономических Наук

Макеева Елена Юрьевна

Москва 2017

Введение

20 век можно по праву считать важнейшим с точки зрения развития мировой экономики, ведь именно тогда происходила активная индустриализация, развитие международной торговли и формирование фондового рынка. В 21 веке приоритеты развития крупнейших экономик мира начинают меняться, и во главу угла становится экономика, основанная на знаниях и информации. Можно с уверенностью утверждать, что сегодня именно знания во всех его формах играют важнейшую роль в процессе экономического развития. Государства, способные создать и эффективно применить различного рода знания, обладают большим потенциалом развития; компании, более эффективно и обширно применяющие новые знания также способны опережать своих конкурентов.

В экономике 21 века инновация - это как раз проявление нового знания. На макро-уровне, инновации являются главным фактором экономического роста страны, на микро-уровне они позволяют компаниям повышать свою эффективность и производить новые товары и услуги, посредством применения новых технологий, материалов и процессов. Однако, сложно оценивать значимость инноваций на макро-уровне без учета их роли на микро-уровне компаний, которая, в свою очередь, проявляется во влиянии на различные показатели деятельности фирм.

Одним из таких показателей является структура капитала компании -соотношение стоимости ее собственного и заемного капитала. Структура капитала является одним из ключевых показателей деятельности фирмы, так как он позволяет оценить текущее состояние компании, ее финансовую устойчивость и перспективы развития в будущем. В свою очередь изучение различных детерминантов структуры капитала позволяет понять, как фирма принимает решение о формировании долга, как управляет его размером.

Данная выпускная квалификационная работа посвящена объединению двух указанных объектов - инноваций и структуры капитала, посредством изучения структуры капитала инновационных компаний. Важность рассматриваемой темы заключается в том, что, лишь понимая принципы формирования компанией долга, государство способно оказывать эффективные меры поддержки инновационным компаниям, тем самым повышая потенциал своего экономического развития и роста. Более того, проблема выбора структуры капитала традиционно признается актуальной для менеджеров и собственников, которые заинтересованы в повышении стоимости своей компании, ведь именно соотношение собственно и заемного капиталаявляется одним из главных индикаторов стабильности фирмы, подавая сигнал внешним участникам рынка - потенциальным инвесторам и кредиторам.

Существует большое количество исследований, посвященных изучению проблемы выбора структуры капитала, некоторые из них обращаются к инновационным компаниям. Однако, не существует полноценного исследования, которое бы ставило своей целью изучение детерминантов структуры капитала инновационных компаний, расположенных не в развитых экономиках стран Европы или США, а в развивающихся государствах. Данная ВКР вносит свой вклад в заполнение данного пробела в знаниях, изучая структуру капитала инновационных компаний стран БРИКС. Такие государства как Бразилия, России, Индия, Китай и ЮАР обладают большими запасами природных и человеческих ресурсов, обеспечивая их высоким потенциалом развития экономики в будущем и повышая ценность инноваций, как основного способа повышения темпов экономического роста.

Неотъемлемой частью любого исследования является определение цели, объекта и предмета, а также выявление основного круга задач, которые должны быть выполнены в ходе работы.

Таким образом, целью данной ВКР является выявление основных особенностей структуры капитала инновационных компаний стран БРИКС, значимых детерминантов структуры капитала и направления их влияния. Перечень задач исследования выглядит следующим образом:

1. Проанализировать особенности инновационных компаний, которые могут оказывать влияние на структуру их капитала;

2. Определить, существуют ли различия между структурой капитала инновационных и неинновационных компаний;

3. Выявить ключевые детерминанты инновационных компаний, оказывающие влияние на величину финансового рычага;

4. Определить, какой из теорий структуры капитала - теории порядка финансирования или компромисса - поведение инновационных фирм соответствует в большей степени.

Объектом исследования является выборка из публичных инновационных компаний, находящихся на территории стран БРИКС. Предмет исследования - это процесс формирования структуры капитала.

Таким образом, суть данной выпускной квалификационной работы заключается в исследовании структуры капитала инновационных компаний стран БРИКС с применением инструментария, традиционно используемого в работах подобного профиля.

Глава 1. Теоретическая база исследования и гипотезы

Зарождение теории структуры капитала компании произошло уже более полувека назад, когда в 1958 году была опубликована статья Модильяни и Миллера [Modigliani, Miller, 1958]. В данной работе авторы выдвинули и доказали гипотезу о том, что стоимость привлечения капитала и стоимость самой компании не зависят от соотношения собственных и заемных средств, которыми эта компания обладает. Однако, несмотря на новизну идеи, рассматриваемой в данной публикации, она была достаточно далека от реальности, так как теория выполнялась только на идеальном рынке, для которого должен выполняться целый ряд условий, таких как:

· Наличие эффективного и совершенного рынка капитала, свойством которого является открытость и доступность всей необходимой информации для все заинтересованных лиц;

· Отсутствие налогов;

· Отсутствие транзакционных издержек;

· Отсутствие издержек банкротства;

· Рациональность поведения инвесторов;

· Равенство уровня риска деятельности всех компаний.

Каждое из перечисленных условий в отдельности представляет собой крайне сильную предпосылку, совокупность же всех условий является невыполнимой на реальном рынке. Для придания теории Модильяни и Миллера практической значимости необходимо было ослабить необходимые предпосылки модели, что и являлось главной задачей ряда исследователей в течение многих последующих лет.

Теория компромисса.1984 год является наиболее значимым с точки развития теории структуры капитала, так как именно тогда были опубликованы две статьи, заложившие основу для дальнейшего развития данного аспекта деятельности компании. Первой работой является статья Стюарта Майерса[Myers, 1984], в которой автор предпринял попытку интегрировать в модель Модильяни и Миллера налоги и транзакционные издержки. Суть теории Майера, получившей название «компромиссной теории», заключается в том, что уровень долга компании в каждый момент времени представляет собой результат сравнения выгод и издержек, которые компания получает увеличивая или уменьшая уровень своего долга. С одной стороны, наличие долга способствует возникновению так называемого налогового щита, ведь обязанность уплаты процентов за пользование заемными средствами уменьшает налогооблагаемую базу компании, тем самым позволяет уплачивать меньше налогов. С другой стороны, существование долга неизбежно ассоциируется с возникновением издержек финансовой неустойчивости и потенциала банкротства, увеличивающегося при повышении уровня заимствований. Таким образом, фирма предстает перед выбором между выгодами и издержками, порождаемыми наличием долговых обязательств, и ее задача состоит в том, что необходимо найти оптимальный баланс (компромисс) между собственным и заемным капиталом, который будет максимизировать стоимость компании.

Стоит отметить, что на основании компромиссной теории можно сделать несколько предположений относительно того, как те или иные характеристики фирмы могу влиять на размер ее финансового рычага. Во-первых, чем больше материальных активов имеет компания, тем выше ее мотивация заимствовать. Это связано с тем, что именно материальные активы могут выступать обеспечением по заемным средствам, следовательно, кредит может быть выдан на более привлекательных условиях, да и сама вероятность выдачи кредита повышается. В общем случае, обратное наблюдается, если речь идет о компании, где нематериальные активы составляю большую долю в общей стоимости активов. Это происходит в силу особенной природы нематериальных активов, которые зачастую являются узкоспециализированными, поэтому они редко могут выступать в качестве обеспечения по займу и способны быстро терять свою стоимость.

Второй вывод заключается в том, что потенциал роста компании способен оказывать влияние на объем заимствований. Объяснение взаимосвязи кроется в том, что при прочих равных, увеличение потенциала роста и развития компании ведет к росту оценки ее издержек финансовой неустойчивости и банкротства, что снижает мотивацию к увеличению долговых обязательств, ведь решая текущие финансовые проблемы, компания рискует упустить будущую выгоду.

Теория порядка финансирования. Основа альтернативной теории структуры капитала также была заложена при участии Майерса [Myers, Majluf, 1984], она получила название «теория порядка финансирования».Суть теории заключается в том, что компания ранжирует различные источники финансирования своей деятельности на основании издержек, связанных с привлечением денежных средств. Данный «порядок» источников возникает вследствие существования на рынке асимметрии информации, которая порождает различные издержки для различных типов заемных средств. Теория утверждает, что наиболее привлекательным ресурсом для компаний является их собственная прибыль. Если же внутреннего финансирования недостаточно, то фирмы предпочитают прибегать к использованию наиболее безопасных инструментов, как низко рисковые долговые обязательства. Если и этого недостаточно, то компании используют конвертируемые долговые обязательства и лишь в последнюю очередь собственный капитал.

В отличие от теории компромисса, теория порядка финансирования не предполагает наличия у компании какого-либо оптимального соотношения заемного и собственного капитала, ведь необходимость во внешнем долге в каждый момент времени определяется достаточностью свободного денежного потока для финансирования текущих расходов.

Исходя из сути теории порядка финансирования, логично предположить, что более крупные и прибыльные компании будут менее склонны к созданию и увеличению внешнего долга, ведь, они обладают большим объемом средств для финансирования своей деятельности.

финансовый рычаг капитал инновационный

1.2 Особенности инновационных компаний и их структуры капитала

После того как были заложены основы теории структуры капитала ряд авторов пошел по пути проверки значимости теорий порядка фиксирования и компромисса на реальных данных на страновом и межстрановом уровнях. Наиболее значимым исследованием подобного рода является работа Раджана и Зингалеса[Rajan, Zingales, 1995], в которой авторы проводят сравнительный анализ компаний, принадлежащих рынкам стран, входящих в G-7. Авторы приходят к выводу, что на развитых рынках сложно определить, какая из теорий структуры капитала лучше отражает поведение компаний, так как предпосылки обеих теорий частично проявлялись на реальных данных и не противоречили друг другу. Аналогичные результаты были получены в отдельности для США [Titman, Wessels, 1998], Великобритании [Adedeji, 2001], а также ряда развивающихся стран [Boothetal, 2001].

Некоторые работы приходили к более определенным выводам, подтверждая значимость только теории порядка финансирования в таких странах как Индия [Surenderrao К., 2015] и Испания [Sanchez-VidalJ., Martin-UgedoJ., 2005], или же, наоборот, только теории компромисса для компаний в Турции [KoksalB., andOrmanC., 2014] и Южной Африке [MatemilolaB.T., andAhmadR., 2015].

Другим направлением, по которому развивалась теория структуры капитала, является изучение отраслевых особенностей компаний, которые могут влиять на уровень долга фирмы. Одним из первых исследований подобного плана является работа Брэдли [Bradley, Jarrell, Kim, 1984], в которой изучается средний уровень долга 851 американской компании за 20-ти летний период, причем исследуемые компании подразделяются на 25 различных отраслей. Авторы приходят к выводу, что отраслевая принадлежность является значимым фактором и объясняет порядка 54% различий в уровне долга среди компаний.

В другом исследовании Талберг[Talberg, Winge, Frydenbergetal., 2008]напрямую проверяет гипотезу о значимости отраслевой принадлежности компании в соотношении собственного и заемного капитала. Проводя общий регрессионный анализ для всех отраслей, а затем исследуя каждую отрасль в отдельности, авторы приходят к выводу, что подобное разделение оправданно, тем самым подтверждают необходимость учета отраслевой принадлежности компании при изучении ее структуры капитала. Однако, в ходе исследования были также получены следующие не менее важные для данной ВКР выводы: во-первых, авторами было замечено, что компании, принадлежащие ITсектору имеют более низкий уровень долга, чем остальные рассматриваемые фирмы из таких отраслей как строительство, производство еды и напитков и т.д. Во-вторых, индивидуальная регрессия для ITкомпаний имеет наименьшую объясняющую способность (самый маленький R2) среди всех отраслей, будучи при этом значимой на 1%-м интервале. Авторы уточняют, что данный результат может быть связан с относительно большой долей «выбросов» среди ITкомпаний, но в то же время он может означать, что базовая модель, используемая в статье, менее полно отражает специфику деятельности этих компаний, чем фирм из других отраслей.

Сектор информационных технологий традиционно относится к высокотехнологичным и инновационных отраслям, а учитывая значимую роль инноваций в современной экономике, возникает необходимость проведения более тщательного анализа высокотехнологичных Здесь и далее слова «инновационный» и «высокотехнологичный» воспринимаются как синонимы компаний, с целью разрешения вопроса о значимости отличий их структуры капитала от фирм из других отраслей экономики.

Для проведения подобного анализа необходимо определить основные особенности инновационных компаний, отличающих их от других фирм, что, в свою очередь, невозможно без понимания содержания самого понятия «инновация». Впервые данный термин был предложен Йозефом Шумпетером в 1930 году, причем ученый обосновывал ведущую роль инноваций в процессе экономического развития, а также выделял несколько основных типов экономических преобразований, являющихся инновационными. Более современный подход к рассматриваемому понятию представлен, например, в «Рекомендациях по сбору и анализу данных по инновациям», получивших название «Руководство Осло» - методологическом документе Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), принятом в 1997 году. Этот документ разделяет инновации на продуктовые и процессные, а также по степени новизны изменений в каждом случае. Более подробно данная классификация выглядит следующим образом:

1. Создание технологически нового продукта - продукта, чьи технологические характеристики или назначение значительно отличается от уже существующих. Подобные инновации могут основываться на совершенно новых технологиях, новом способе комбинирования уже существующих технологий или могут быть получены с использованием новых знаний.

2. Технологическое усовершенствование продукта- это повышение и улучшение тех или иных показателей уже существующего продукта. Относительно простой продукт может быть усовершенствован, с точки зрения повышения технических показателей или уменьшения себестоимости, с помощью использования более совершенных компонентов или материалов, более сложный продукт, как объединение ряда подсистем, может быть улучшен через частичные изменения одной или нескольких из них.

3. Технологическая процессная инновация-это адаптация технологически новых или значительно улучшенных методов производства продукта, включая и способы его доставки. Подобные методы могут включать в себя изменения в оборудовании, изменения в организации производства или их комбинации, полученные с применением новых знаний.

Таким образом, можно сделать вывод, что инновационная компания - это компания, регулярно (по крайней мере раз в 3 года [Phillips, 1997]) осуществляющая один или несколько вышеперечисленных видов деятельности, причем важно отметить, что результат ее деятельности должен быть экономически значим. Это означает, что инновация должна быть внедрена в производство или коммерциализирована каким-либо способом. Абстрактное знание или создание нового продукта или процесса не принято считать инновацией, прежде чем оно было встроено в производственный процесс фирмы, поэтому инновационная деятельность должна быть неразрывно связана с основной деятельностью инновационной компании.

Получив представление о том, что такое инновации и дав определение инновационным компаниям, необходимо определить их особенности, которые могут влиять на соотношение собственного и заемного капитала. Для выполнения данной задачи обратимся к работам, которые изучают структуру капитала фирм инновационного сектора.

Одним из первых исследований, направленных на изучение структуры капитала инновационных фирм, была работа, основанная на выборке, состоящей из небольших непубличных ITкомпаний в Ирландии [Hogan, Hutson, 2005]. Под «небольшими» понимаются фирмы, которые, в соответствии с классификацией, принятой Европейским Союзом [EuropeanCommission,, 2003], удовлетворяют категории “SmallandMedium-SizedEnterprise”. Данное определение подразумевает, что компания имеет не более 250 сотрудников, ее выручка не превышает€50 млн. или суммарная балансовая стоимость активов меньше, чем €43 млн.

Авторы указанной статьи утверждают, что одной из наиболее значимых особенностей небольших инновационный компаний является то, что для них характерно наличие проблемы информационной асимметрии, которая возникает по нескольким причинам. Во-первых, в силу самой сути инновационной деятельности, направленной на создание новых или улучшение уже существующих продуктов и процессов, люди, непосредственно участвующие в работе компании и осведомленные об особенностях ее деятельности, обладают пониманием относительно будущей успешности тех или иных инновационных проектов, над которыми эта компания работает. Для внешних же участников рынка, и инвесторов в частности, вопрос о потенциале той или иной компании может оставаться без ответа, ведь на рынке может не существовать аналогов разрабатываемой инновации, следовательно, объективная оценка возможностей инновационной компании внешним инвестором представляется затруднительной. Во-вторых, для небольших компаний часто присутствует лишь незначительная публичная информация как финансового, так и нефинансового характера, что также превращает их в некое подобие «черного ящика».Обе указанные причины приводят к тому, что, не понимая особенностей деятельности инновационной фирмы на достаточном уровне, инвесторам, в частности банкам, сложно выявить, какие проекты являются привлекательными вложениями, а какие не обладают высоким потенциалом. Это приводит к тому, что, сталкиваясь с необходимостью внешнего финансирования своей деятельности, небольшие инновационные компании вынуждены платить более высокие ставки по займам как компенсацию банку за риск, либо же не получать внешней поддержки вовсе, если банки оценивают издержки неблагоприятного отбора слишком высоко.

В своей работе Хоган и Хатсон доказывают, что выделяемая ими особенность инновационных компаний имеет вполне определенное влияние на структуру капитала этих фирм: высокие ставки на заемный капитал или же полное отсутствие возможностей по его привлечению приводит к тому, что небольшие инновационные компании вынуждены финансировать свою деятельность преимущественно за счет своих собственных ресурсов, а их долг держится на низком уровне. Более того, авторы утверждают, что данный вывод больше соответствует теории порядка финансирования, чем теории компромисса, ведь издержки информационной асимметрии заставляют инновационные фирмы ранжировать источники финансирования своей деятельности по критерию доступности, не учитывая те издержки или выгоды, которые сопряжены с формированием дополнительной единицы долга.

Данная работа является не единственной, где были получены схожие выводы. Так исследование, основанное на данных о небольших компаниях в Финляндии [Hyytinen, Pajarinen, 2005], также доказывает, что фирмы, принадлежащие сектору информационных и коммуникационных технологий, имеют низкий уровень долга. Более того, авторы данной работы вводят в анализ затраты компаний на исследования и разработки (R&D), которые они считают важнейшим индикатором того, что компания систематически занимается инновационной деятельностью. Авторы утверждают, что расходы на R&Dгенерируют высокий потенциал роста технологичных компаний, ведь чем больше средств инвестируется в разработку нового или улучшение существующего продукта сейчас, тем выше вероятность успешного выхода на рынок в будущем. Более того, существует ряд факторов, которые особенно сильно проявляются именно в сферах информационных и коммуникационных технологий и усиливают влияние потенциала роста на структуру капитала компаний:

· Наличие в отрасли сетевых эффектов (экстерналий) - которые означают, что каждый новый пользователь товара или услуги способен позитивно влиять на полезность остальных пользователей. Так, например, каждый новый пользователь телефонной сети или сети Интернет повышает ценность остальных абонентов, так как их возможности к связи с другими людьми расширяются. Если подобный сетевой эффект «срабатывает» для определенной инновации, то и потенциал роста компании резко увеличивается.

· Высокая применимость инноваций, которая возникает вследствие того, что основная часть инноваций в секторе информационных и телекоммуникационных технологий нацелена на усовершенствование продуктов, используемых в соответствующих отраслях [MartinandScott, 2000].

· Существование фиксированных издержек входа в ряд отраслей сектора информационных и телекоммуникационных технологий, а также низкий уровень предельных и «транспортных» издержек, в связи с самой природой продукта.

Однако, теория гласит, что потенциал роста негативно влияет на уровень долга компании по причине того, что он неразрывно связан с издержками недоинвестирования[Myers, 1977; Bruinshoofd, DeHaan, 2011]. Эти издержки означают, что компания, высоко оценивающая свои возможности развития будет склонна заимствовать меньше, так как, при прочих равных, имея долговые обязательства, в будущем она будет стоить меньше, чем в ситуации, когда долг равен нулю. Таким образом, можно заключить, что в силу особенности своей деятельности, инновационные компании имеют высокий потенциал роста, который, в свою очередь, снижает мотивацию к использованию долговых инструментов.

Следующая отличительная черта высокотехнологичных фирм заключается в том, что в структуре их активов нематериальная часть занимает более значимую долю, чем в неинновационных компаниях [Brierley, 2001], и эта особенность также негативно влияет на способность инновационных компаний привлекать заемный капитал по следующим причинам. Во-первых, нематериальные активы крайне редко могут выступать в качестве обеспечения долга. Это связано, прежде всего, с их уникальностью, так как, например, новое изобретение, патент или специальное программное обеспечение может не иметь аналогов на рынке или быть пригодно лишь для целей конкретной компании, в связи с чем стоимость нематериального актива может быть неопределенна. Во-вторых, это же свойство уникальности в условиях финансовых трудностей способствует более быстрой потере нематериальным активом своей стоимости, что увеличивает ожидаемые издержки банкротства [Myers, 1984].

В-третьих, нематериальные активы в высокотехнологичных компаниях могут также иметь форму знаний, заключенных в человеческом капитале сотрудников компании[Hall&Lerner 2010]. Это означает, что в ситуации, когда работник увольняется или покидает компанию по другим причинам, фирма может начать испытывать серьезные трудности.

Все вышеперечисленные работы указывают на то, что инновационная активность компаний может приводить к тому, что их уровень долга будет находится на низком уровне по причине издержек информационной асимметрии, высокого потенциала роста и специфической структуры активов. Однако, некоторые исследования приводят обратные доводы. Так Бартолони[Bartoloni, 2013] утверждает, что необходимость во внешнем финансировании деятельности компании возрастает с увеличением степени инновационной активности, причем данный вывод сохраняет свою силу вне зависимости от размера компании. Также доказано, что для быстрорастущих компаний актуальной является проблема недостаточности доходов для финансирования и поддержания своего развития[Michaelasetal., 1999].Из этого следует, что нельзя до конца однозначно сказать, каким образом особенности инновационных компаний влияют на их структуру капитала.

Стоит еще раз отметить, что вышеуказанные работы на тему структуры капитала инновационных компаний [Hogan, Hutson, 2005; Hyytinen, Pajarinen, 2005] сфокусированы на изучении небольших компаний, в то время как ничего не было сказано насчет публичных фирм, которые в большинстве случаев обладают большими финансовыми возможностями с точки зрения инвестирования в разработку и улучшение продуктов, процессов и технологий, а, значит, играют важную роль в процессе создания инноваций. Данный пробел восполняется работой Кастро и Таскон [Castro, Tascon, 2015], которые изучают структуру капитала публичных европейских компаний. Авторы утверждают, что проблема информационной асимметрии, ярко проявляющаяся для небольших компаний, откладывает свой отпечаток и на положение на рынке заемного капитала фирм, чьи акции торгуются на бирже, несмотря на их, безусловно, большую открытость и прозрачность для участников рынка. Отличительной чертой их исследования является также тот факт, что в работе проводится сравнение уровней долга в высокотехнологичных и неинновационных фирмах, находящихся на различных этапах жизненного цикла. Такой подход позволяет сделать вывод о том, что инновационные компании имеют более низкий уровень долга, причем данное наблюдение верно на всех стадиях жизненного цикла компаний. Более того, авторы работы выдвигают и, по результатам анализа данных, подтверждают гипотезу о том, что потенциал роста является значимым фактором, влияющим на уровень долга компании. Характер влияния ряда других объясняющих переменных демонстрирует, что поведение инновационных компаний в большей степени согласуется с теорией порядка финансирования, что также совпадает с большинством предыдущих исследований.

И, наконец, еще одна работа, рассматривающая данные публичных компаний Великобритании, выявляет нелинейную связь между инновационной активностью фирмы (измеряемой как расходы на R&D) и ее уровнем долга[Aghionetal., 2004]. Авторы данной статьи утверждают, что те компании, где расходы на исследования и разработки положительны, используют больше заемного капитала, чем компании с нулевым уровнем этих расходов. Что же касается фирм с позитивными расходами на R&D, то объем их заимствований падает с ростом данной статьи затрат. Результаты, полученные в работе могут говорить о том, что публичные высокотехнологичные компании используют больше долга, чем неинновационные фирмы. В свою очередь, чем инновационная активность компании выше, тем меньшим объемом заимствований она располагает. Данный вывод, с одной стороны, подтверждает результаты подобных работ относительно отрицательной связи между инновационной активностью и долгом. С другой же стороны, он противоречит доводам других авторов о том, что инновационные компании имеют меньше заемного капитала. Из этого следует, что в литературе нет однозначного понимания связи между инновационной активностью и долгом, особенно для рынков развивающихся стран.

Таким образом, основываясь на результатах различных работ, посвященным изучению структуры капитала инновационных компаний, в целях данной ВКР, можно выдвинуть ряд гипотез, которые будут проверены в дальнейшем:

1. Процесс выбора структуры капитала инновационными компаниями стран БРИКС значимо отличается от процесса выбора структуры капитала неинновационными компаниями;

2. Уровень долга инновационных компаний стран БРИКС ниже, чем в неинновационных компаниях;

3. Решение относительно определения структуры капитала инновационных компаний более соответствует теории порядка финансирования, чем теории компромисса;

4. Доля нематериальных активов и потенциал роста компании негативно влияют на уровень заемного капитала.

Глава 2. Методология исследования

2.1 Базовые детерминанты структуры капитала

После того как были выявлены основные особенности инновационных компаний, которые могут оказывать влияние на структуру их капитала, необходимо разработать методологию исследования темы ВКР, с целью проверки выдвинутых гипотез.

В предыдущем разделе ВКР было определено понятие «инновационной компании», однако оно является теоретическим и плохо применимым в целях практического исследования, так как для составления выборки из компаний нужны определенные критерии их отбора.

В литературе существует несколько основных подходов к определению критериев инновационности, одним из которых является отбор компаний на основании наличия или отсутствия у них расходов на исследования и разработки. Подобный принцип был использован в ряде работ, упомянутых в обзорной части исследования [Hyytinen, Pajarinen, 2005; Aghionetal., 2004]. Однако, данный способ может быть трудно применимым в связи с тем, что не все компании с инновационным характером деятельности раскрывают информацию о данных расходах, и, более того, некоторые нетехнологичные компании могут также иметь несистематические расходы на R&D. В связи с данной трудностью, более распространенным подходом к определению инновационности компании является отраслевой признак. Так Френсис и Шиппер[Francis, Schipper, 1999] в целях своего исследования определяют как инновационные следующие четыре отрасли: информационные технологии, электроника, фармацевтика и телекоммуникации, утверждая, что именно в данных отраслях нематериальные активы играют наибольшую роль, а характер их деятельности можно считать инновационным. Авторы использую стандартную промышленную классификацию “SIC”, которая присваивает каждой отрасли свой трехзначный код. Именно на основании данной системы кодов и происходит окончательной определение инновационности характера деятельности той или иной компании. Стоит также отметить, что авторы применяют аналогичный подход для определения низко-технологичных компаний, что необходимо авторам в ходе их исследования.

Данной решение относительно высокотехнологичности фирмы как отраслевой принадлежности получило развитие в работах и других авторов, которые осуществляли выбор отраслей по SIC более детально, расширяя список отраслей, в которых компании подходят под определение инновационных [Kwon, Yin, Han, 2006; Castro, Tascon2015].

В данной ВКР будет применен именно второй метод отбора инновационных компаний. Такое решение, во-первых, связано с наличием ряда уже описанных недостатков первого метода, которые могут привести к включению в анализ компаний, не являющихся инновационными по своей сути, или наоборот, игнорированию тех высокотехнологичных фирм, чья отчетность не предоставляет информацию о расходах на исследования и разработки. Во-вторых, отбор инновационных компаний на основании стандартной промышленной классификации представляется более универсальным и простым в применении. Более того, он применяется рядом авторов, а также не противоречит другим исследованиям, изучающим поведение высокотехнологичных компаний.

Таким образом, в анализ будут включены публичные компании стран БРИКС, принадлежащие следующим основным отраслям: фармацевтика, электроника, информационные технологии и телекоммуникации. Более подробная информация и SIC-кодах, включенных в рассмотрение, представлена в Приложении 1.

Стоит также отметить, что для целей исследования необходима выборка из компаний, не относящихся к высокотехнологичным отраслям. Критерий их отбора аналогично формируется на основании кодов SIC, а их перечень взят из работы [Kwon, Yin, Han, 2006] и также представлен в Приложении 2.

Сформулировав критерий отбора компаний для анализа и определив объект исследования, можно переходить непосредственно его к методологии.

Все исследование можно разделить на два основных этапа: на первом будет проведен анализ различий с структуре капитала между двумя выборками, состоящими из инновационных и нетехнологичных компаний. Этот шаг необходим для проверки Гипотезы 1 и 2, так как именно на этом шаге будет определено, возможно ли одной регрессионной моделью описать процесс формирования структуры капитала различными по степени инновационности компаниями, или же модели должны отличаться для разных фирм. На втором этапе будет произведено усложнение модели, с целью более пристального изучения структуры капитала только инновационных компаний. На данном шаге будут проверены оставшиеся две гипотезы и сделаны выводы относительно влияния различных детерминантов на уровень долга в высокотехнологичных компаниях.

Более подробно рассмотрим каждый этап исследования, и для начала опишем базовую модель, которая будет служить основой для всего регрессионного анализа. Данная модель была сформулирована Раджаном и Зингалесом в 1995 году [Rajan, Zingales, 1995], когда авторы исследовали различия в структуре капитала между компаниями, находящимися в странах, входящих в G-7. Модель, которая будет описана далее, является базовой в данной дипломной работе по нескольким причинам. Во-первых, она берется за основу в большинстве исследований, посвященных изучению структуры капитала компании вне зависимости от отраслевых, страновых или иных особенностей. Это происходит потому, что детерминанты, включенные в модель, отражают ключевые характеристики компании, влияющие на уровень ее долга, поэтому большинство коэффициентов значимы в любом исследовании. Во-вторых, данная модель отражает универсальные характеристики, существенные для любой компании, такие как размер, прибыльность и т.д., тем самым обеспечивая применимость модели на выборках, состоящих из совершенно разных компаний и давая возможность сравнивать эти выборки между собой. Именно по этим причинам данная модель и служит ядром данного исследования.

Зависимой переменной в описываемой модели является отношение величины заемного капитала компании к собственному. Собственный же капитал исчисляется в двух формах - как рыночная и балансовая величина. Данный подход к определению объясняемой переменной сохраняется во всех подобных исследованиях, меняются лишь разновидности долга (например, долгосрочный и краткосрочный). Если обратиться к уже рассмотренным в обзоре литературы исследованиям, то некоторые авторы используют в анализе отношение долгосрочного долга к балансовой стоимости активов [Castro, Tascon, 2015], другие суммарную величину долговых обязательств при сохранении балансового подхода к определению размера собственного капитала [Aghionetal., 2004; Hyytinen, Pajarinen, 2005]. Исходя из этого, в целях данной ВКР остановимся на использовании отношения суммарной величины долга к балансовой стоимости активов компании (Leverage) в качестве зависимой переменой.

Теперь рассмотрим набор объясняющих переменных базовой модели, которые также определяются как детерминанты структуры капитала, и обоснуем ожидания относительно влияния этих факторов на размер долга компании:

1. Прибыльность компании (Prof), рассчитываемая как отношение дохода до вычета процентов по долгу и налогов (EBIT) к суммарной стоимости активов. Теории структуры капитала по-разному трактуют влияние данного фактора на левередж: по теории порядка финансирования, более прибыльная компания обладает большим объемом внутренних ресурсов для финансирования своей деятельности и меньше нуждается в заемных средствах; теория компромисса же утверждает, что более прибыльная фирма может занимать средства на более выгодных условиях и, следовательно, увеличивать долг, так как вероятность банкротства невелика.

В результатах различных исследований структуры капитала компаний преобладает единообразие относительно влияния прибыльности на левередж, и это влияние отрицательно. Будь то исследование рынков стран G-7 [Rajan, Zingales, 1995], России [Ивашковская, Солнцева,2008], Китая [Chen, 2004] или Индии [Boothetal, 2001], влияние переменной всегда остается значимым и отрицательным. Если же речь идет о инновационных компаниях, то можно предположить, что эффект, предсказываемый теорией компромисса будет менее сильным, чем проблема информационной асимметрии, в связи с чем можно также предположить отрицательное влияние данной переменной на размер долга (стоит отметить, что данное предположение подтверждается выводами базовых работ по теме).

2. Размер компании (Size). Существует два основных подхода к расчету данной переменной: как натуральный логарифм величины совокупных активов [Castro, Tascon, 2015] и как натуральный логарифм размера выручки от продаж[Rajan, Zingales, 1995]. В данной дипломной работе выбор сделан в пользу именно второго способа, так как данная переменная показывает более стабильные и значимые результаты в ходе регрессионного анализа (который будет проведен далее).

Исходя из теории, вновь сложно однозначно предположить характер влияния размера компании на величину ее долга. С одной стороны, размер фирмы может выступать как обратная прокси-переменная для вероятности банкротства, тем самым предсказывая положительное влияние на размер заимствований. С другой стороны, предполагая, что более крупная компания обладает большим объемом накопленных активов, можно предположить, что она будет склонна использовать собственный капитал.

Подобное двоякое влияние подтверждается и различными исследованиями структуры капитала высокотехнологичных компаний, где значение коэффициента при переменной зависит от спецификации модели [Bartoloni, 2013] или жизненного цикла компании[Castro, Tascon, 2015].

3. Доля материальных активов (Tang) - отношение балансовой стоимости основных средств (PP&E) к совокупной стоимости активов компании. Переменная отражает, какую долю в компании составляют материальные активы, и является обратным показателем к доле нематериальных активов. Исходя из теории компромисса можно предположить, что данное соотношение будет позитивно влиять на уровень долга, ведь материальные активы могут выступать обеспечением по займу и, более того, их стоимость является более устойчивой во времени, в отличие от нематериальных активов. Теория порядка финансирования, наоборот, предсказывает, что с увеличением нематериальных активов растет потребность в их финансировании, а в силу наличия высокой информационной асимметрии, использование собственного капитала может быть крайне затратным [Frank, Goyal, 2009]. В целом же, учитывая специфику инновационных компаний, можно предположить, что любое значимое приращение основных средств будет позитивно сказываться на устойчивости компании в глазах заемщика, тем самым способствуя увеличению объема заимствований.

4. Отношение рыночной стоимости компании к балансовой (MtB) - переменная, которая признается в литературе как прокси для потенциала роста компании, в связи с чем, основываясь на выводах об особенном значении потенциала роста для инновационного сектора, предполагается отрицательная связь фактора с размером долга.

Общий вывод относительно предполагаемого влияния факторов базовой модели представлен в Таблице 1.

Таблица 1. Направления влияния базовых переменных

На первом этапе исследования стоит задача выявления различий в структуре капитала неинновационных и высокотехнологичных компаний. Для этого, помимо анализа описательных статистик, будет, во-первых, применена дамми-переменная (TechDummy), отвечающая за принадлежность той или иной компании к инновационной отрасли. Значимость данной переменной позволит сказать, что инновационность отрасли действительно является важным фактором в объяснении структуры капитала компании. Во-вторых, будет проведен раздельный анализ для инновационных и неинновационных компаний, а затем проведен тест Чоу (по аналогии с методом Кастро и Таскон [Castro, Tascon, 2015]), который позволит определить, необходимо ли раздельно описывать эти компании, или различия во влиянии ключевых детерминантов структуры капитала между компаниями незначительны. Таким образом, регрессия на первом этапе исследования будет иметь следующий вид:

2.2 Методология анализа особенностей инновационных компаний

Второй этап исследования посвящен более подробному изучению детерминантов структуры капитала только инновационных компаний. Для проведения развернутого анализа необходимо расширить список используемых в регрессии переменных, одни из которых дополнят стандартный набор факторов, традиционно учитываемый при изучении структуры капитала, а другие отразят особенности именно инновационных компаний.

Первой дополнительной переменной является лаговое значение показателя прибыльности, отстающее на один год (LProf). Предполагается, что потенциальный заемщик способен формировать свое мнение относительно финансовой устойчивости компании на основании предыдущих показателей ее прибыльности, ведь чем выше данный параметр, тем ниже ожидаемая вероятность банкротства. В связи с этим ожидается позитивная связь между лаговым значением прибыльности и уровнем долга компании.

Следующейпеременной является величина недолгового налогового щита (NDTS), которая рассчитывается как отношение величины амортизации к суммарной стоимости активов компании[Titman, Wessels, 1998].Смысл данной переменной заключается в том, что любая компания, начисляющая амортизацию по своим основным средствам, уменьшает размер налогооблагаемой базы на величину этих начислений. По этой причине возникает так называемый «недолговой налоговый щит», который в данном случает по причине, не связанной с уплатой процентов по займам. Можно предположить, что чем больше величина недолгового щита, тем меньше стимулов к образованию долга будет иметь компания, ведь выгоды от долгового щита заменяются преимуществами недолгового.

В своей работе Титман и Вессел[Titman, Wessels, 1998] рассуждают на тему недостатков данного показателя, указывая, что он может не учитывать нематериальную часть активов компании. Поскольку в рамках данной ВКРисследуется поведение инновационных компаний, то, во-первых, величина амортизации рассчитывается как сумма отчислений по обоим видам активов, а во-вторых, вслед за Кастро и Таскон[Castro, Tascon, 2015], необходимо ввести в анализ отдельную переменную, рассчитываемую как отношение величины амортизации нематериальных активов к общей сумме амортизационных начислений(IntAmort). Данная детерминанта позволит рассмотреть влияние нематериальных активов на структуру капитала инновационных компаний с другой стороны, чем переменная, отвечающая за долю материальных активов. Исходя из теоретических предпосылок, можно предположить негативное влияние данного фактора размера долговых обязательств.

Следующая распространенная переменная, уже упомянутая в предыдущих рассуждениях, отражает те налоговые льготы, которые компания получает, образуя долг (TaxSh). Подобная выгода возникает когда фирма уменьшает размер налогооблагаемой прибыли на величину платежей по своим финансовым обязательствам. Рассчитывается данный показатель как отношение величины налога на прибыль, уплаченного фирмой, к прибыли до налогов[Ивашковская, Солнцева,2008], то есть, по-сути, представляет собой эффективную налоговую ставку. Ожидается, что влияние данного фактора будет иметь противоположное направление относительно величины недолгового налогового щита, так как увеличивая величину заемного капитала, фирма уменьшает размер налога, обязательного к уплате.

Рассуждая о проблемах, с которыми сталкиваются инновационные компании, было отмечено, что информационная асимметрия является одной из наиболее актуальных и труднопреодолимых. Однако, существует два показателя, присущих каждой компании, которые выступают в качестве прокси-переменных для вероятности банкротства, а, значит, способны опосредованно отображать безопасность инвестирования в ту или иную компанию. Один из данных показателей - размер фирмы - был подробно описан как часть базовой модели данного исследования, второй же показатель - это возраст компании (Age), выступающий как один из критериев репутации компании[Frank, Goyal, 2009] и риска, ассоциируемого с ней [Schaferetal., 2004]. Считается, что издержки, связанные с образованием долга, выше для компаний с более низкой репутацией [Bartoloni, 2013], в связи с чем можно предположить, что число лет существования фирмы будет позитивно влиять на уровень ее долга. В данной ВКР возраст будет определяться как логарифм разницы между годом наблюдения и годом основания компании.

Блок из следующих переменных представляет собой три различных подхода к описанию потенциала роста компании, который, как предполагается теоретическими предпосылками, должен играть значимую роль в описании процесса принятия решения компанией относительно величины ее заемного капитала. Первая переменная является частью базовой модели и представляет собой отношение капитализации компании к балансовой стоимости ее активов, две оставшиеся только будут введены в анализ. Одна из них - это отношение капитальных затрат к суммарной стоимости активов компании (GrOpp)[Titman, Wessels, 1998].Цель введения данного показателя в анализ заключается в контроле за потенциалом роста, который генерируется благодаря не инвестициям в исследования и разработки, а по причине инвестирования в основные средства, которые способны повышать эффективность производства, качество продукции или увеличивать производственные мощности. Данные улучшения, безусловно повышают потенциал развития фирмы, но они не связаны непосредственно с ее инновационной активностью. Предположение относительно влияния данного фактора на левередж, однако, целиком строится на теоретических заключениях об издержках недоинвестирования в будущем, в связи с чем можно предполагать отрицательный характер связи между данной переменной и уровнем долга.

И, наконец, последняя прокси-переменная для потенциала роста - это уровень расходов на R&D (RnD), который вряде исследований выступает как главный индикатор инновационной активности компании. Существует два основных способа расчета данного показателя - как отношение расходов на исследования и разработки к выручке от продаж [Titman, Wessels, 1998; Hyytinen, Pajarinen, 2005; Aghionetal., 2004] и как отношение этих же расходов к стоимости активов компании[Fama, French, 2002; Castro, Tascon, 2015].Сложно теоретически обосновать правильность использования конкретного способа расчета переменной, однако, исходя из результатов регрессионного анализа (который будет проведен на следующей стадии работы) было принято решение использовать в анализе отношение затрат на R&Dк выручке от продаж, так как именно данный вариант переменной оказался более значимым.

Исходя из изложенных теоретических предпосылок сложно предположить характер влияния уровня расходов на исследования и разработки на объем финансовых обязательств компании. Несмотря на это, большая часть исследований выявляет отрицательную зависимость, которую авторы связывают с потенциалом роста, генерируемым расходами на R&D [Hyytinen, Pajarinen, 2005] и нематериальным характером активов, являющихся продуктом этих инвестиций [Clausen, Hirth, 2016].Однако, в то же время другие исследования выявляют нелинейную зависимость, как в работе [Aghionetal., 2004] (суть нелинейности раскрыта в обзоре литературы). Исходя из этого, все же, следует предположить, что расходы наR&D будут способствовать уменьшению долговых обязательств компании.

Последний блок переменных, которые будут включены в анализ, состоит из дамми, отвечающих за принадлежность компании к одной из стран из рассматриваемого списка: Бразилии, России, Индии, Китая или Южной Африки. Во избежание проблемы полной мультиколлинеарности, в модель будут включены четыре дамми-переменные, а пятая будет принята за базисную.

Данная спецификация модели позволит не только оценить влияние различных стандартных факторов на структуру капитала инновационных компаний, но и учесть их особенности. Более того, подобный набор переменных позволит определить, является ли теория порядка финансирования более предпочтительной для высокотехнологичных компаний, ведь в анализ включены переменные, направление влияния которых прогнозируется теорией, соответственно регрессионный анализ позволит сделать вывод насколько ожидания совпадают с реальной ситуацией, а значит подтверждается ли Гипотеза 3. Помимо этого, данная спецификация модели делает возможным сформулировать вывод относительно влияния потенциала роста и структуры активов инновационных компаний на их объем долговых обязательств, что будет являться проверкой Гипотезы 4.

Глава 3. Эмпирический анализ структуры капитала инновационных компаний стран БРИКС

3.1 Информационная база исследования

После того как было получено представление о теоретических предпосылках исследования, а также была определена методология, можно переходить к анализу данных о деятельности компаний, находящихся на территории стран, входящих в БРИКС.

Источником данных о финансовых показателях деятельности компаний для данной ВКР стала база CapitalIQ. Отбор компаний производился по следующим критериям: