Детерминанты раскрытия новостей о НИОКР фармацевтическими компаниями

Гипотеза 5: количество патентов оказывает положительное влияние на количество раскрываемых новостей о НИОКР фармацевтическими компаниями.

Количество патентов является важным индикатором для высокотехнологичных компаний, к которым относится фармацевтический сектор. Запатентованные активы могут являться показателем, позволяющим оценить мощность фирмы, ее технологический потенциал. Кроме того, существующая база может помогать в создании новых лекарственных препаратов. Основываясь на теоретическом обзоре и текущих рассуждениях можно сделать предположение о том, что количество существующих патентов может быть связано с количеством текущих научных исследований и разработок, и в свою очередь быть связанным с количеством раскрываемых новостей об этих разработках.

Гипотеза 6: фармацевтические компании, чей листинговый статус связан с фондовым рынком США, раскрывают больше новостей о НИОКР.

Страны, различаются по уровню контроля раскрытия информации. Особенно это касается рынков, где требуются специальные знания о продукте. К такому рынку можно отнести рынок фармацевтическое производство. Фармацевтические компании, так же как и компании других секторов экономики, зачастую привлекают капитал на фондовых биржах разных стран. Компании, чьи акции котируются на нескольких фондовых биржах разных стран, зачастую сталкиваются с большими агентскими проблемами. Как следствие, добровольное раскрытие может выступать в качестве средства сокращения данных проблем. Кроме того, предполагается, что политика раскрытия информации компании будет зависеть от страны, где размещены акции. Лев (1999) утверждает о том, что американские стандарты финансовой отчетности (US GAAP) считаются одними из самых требовательных в контексте бухгалтерского учета и коммуникаций в области НИОКР. Тогда, можно ожидать, что компании, включенные в список биржи США, будут осуществлять больше добровольных раскрытий. Таким образом, выдвигается гипотеза о том, что законодательство США в части контроля раскрытия и выпуска фармацевтической промышленности более строго по сравнения с другими европейскими странами, и соответственно, что фармацевтических компании, расположенные на данной бирже будут раскрывать больше новостей о НИОКР.



3. ДАННЫЕ

В данных использует выборка из 48 европейских фармацевтических компаний, чьи акции торгуются на биржах. В выборку входит 193 наблюдения за период с 2010 по 2015 годы. По каждой компании за каждый их год исследуемого периода были собраны данные из следующих источников: Amadeus, Bureau Van Dijk; сайт-агрегатор новостей Factiva, патентная база Orbit.com, годовые отчеты компаний и бухгалтерская отчетность, официальные сайты фармацевтических компаний. Основная часть данных была предоставлена Международной лабораторией экономики нематериальных активов НИУ-ВШЭ Пермь. Недостающие данные по генеральным директорам были собраны из базы Amadeus, Bureau Van Dijk, годовых отчетов компаний и поисковой сети отдельно. База представляет собой панельные данные.

На рисунке 1 представлен графики распределения компаний по странам в количестве и процентах.

Рис. 1. Распределение количества наблюдений по странам, %

Как видно из диаграммы, наибольшую долю 27% от общего числа компаний в выборке составляют 13 британских компаний. Следующая страна по количеству фармацевтических компаний - Германия. Ее 6 фирм составляют 12% от общего числа наблюдений в выборке. И затем, российские компании завершают тройку лидеров по количеству наблюдений, составляя 11% от их общего числа. Далее перечислены все остальные страны, встречающиеся в базе данных, в порядке убывания их долей в наблюдениях: Дания, Франция, Польша, Болгария, Испания, Ирландия, Финляндия, Греция, Хорватия, Венгрия, Швеция, Португалия, Словакия.



4. МЕТОДОЛОГИЯ

Зависимая переменная.

Для измерения интенсивности раскрытия новостей о НИОКР фармацевтическими компаниями была выбрана зависимая переменная отражающая количество новостей о НИОКР за год, раскрываемых каждой компанией.

Объясняющие переменные:

Общая интенсивность раскрытий. Переменная «общее количество новостей» будет рассматриваться в качестве одного из регрессоров модели. Представляет собой порядковую переменную, отражающую годовое количество раскрытых новостей и демонстрирующая общую открытость фирмы внешним заинтересованным лицам.

Следующий набор переменных измеряет фирменные атрибуты, которые указывают на сильные стороны или достижения фирмы. Сюда относятся патентная база компании и расходы на НИОКР.

Расходы на НИОКР. Расходы на исследования и разработки измеряются в миллионах долларов США.

Патенты. Измеряются в количестве штук, имеющихся патентов у фармацевтической компании, на каждый год исследуемого периода. Как уже было сказано ранее, исследуемые фармацевтические компании различаются по размеру, поэтому более корректно будет использовать в модели взвешенный показатель, т.е. количество патентов, деленное на общее количество активов фирмы.

Защита интеллектуальных прав собственности. Данный показатель присваивает коэффициент, соответствующий уровню защиты интеллектуальных прав собственности в каждой стране.

Возраст генеральных исполнительных директоров измеряется как разница между годами исследования и годом рождения директора.

Статус листинга

Для измерения влияния строгости законодательства США в части регулирования раскрытия фармацевтических компаний по сравнению с другими странами, используется бинарная переменная. Она принимает значение «единица» в случае, если акции данной фармацевтической компании, помимо прочего, торгуются на американском фондовом рынке, и «ноль» - в противном случае. Учитывая то, что временной интервал анализируемой выборки не включает в себя дату выхода на биржу США ни одной компании, за исследуемый период данная переменная не меняется во времени. Следовательно, для того чтобы оценить данный фактор в модели с фиксированными эффектами, необходимо включить в модель не саму переменную, а ее совместный эффект с другой переменной. В качестве такой переменной была выбрана переменная, отражающая общую открытость компании внешним инвесторам, а именно интенсивность раскрытия новостей, описанная ранее.

Контрольные переменные:

Помимо объясняющих переменных, относительно которых в работе тестируются гипотезы, в модель также необходимо включить контрольные переменные, которые используются при построении моделей по раскрытию и могут влять на количество раскрытых новостей о НИОКР.

Размер фирмы. В некоторых исследованиях чистые продажи (выручка) используются для определения влияния размера на способность фирмы осуществлять инвестиции в исследования и разработки. Крупные фирмы с большей вероятностью имеют более высокие инвестиции в НИОКР и, следовательно, скорее всего, будут иметь больше проектов, о которых следует раскрыть информацию (James, Shaver, 2016). Также для определения размера компании используются стоимость активов баланса или их логарифм (Ahmed, Courtis 1999 Uyar et al., 2013, Barako 2006, Zeghal, 2008, Liberatone, 2013). В нашей модели в качестве переменной, измеряющей размер компании, будет использоваться логарифм общего числа активов. Это позволяет привести данный показатель к нормальному распределению, а также позволит лучше учитывать изменения размера компании при интерпретации результатов. Кроме того, именно такой способ измерения размера фирмы используется в большинстве исследований.

Финансовый рычаг (леверидж). Рассчитывается как отношение долга к собственному капиталу. Этот показатель отражает устойчивость компании и необходим в качестве индикатора потенциального финансового кризиса в компании. Ожидается, что у финансово сильных фирм, скорее всего, есть активные научно-исследовательские программы, о которых они раскрывают.

Доля акционеров в совете

Переменная измеряется как отношение числа директоров, владеющих акциями компании, к числу всех директоров в совете.

Для того, чтобы оценить силу и направление отношений между финансовыми и нефинансовыми показателями и раскрытием информации, связанной с исследованиями и разработками, были рассчитаны коэффициенты корреляции. Так как в модели планируется использовать только количественные переменные был рассчитан показатель корреляции Пирсона.

В Приложении 3 представлены коэффициенты корреляции Пирсона зависимой переменной с регрессорами, отобранными для построения модели. Можно заметить, что раскрытие новостей о НИОКР значимо и положительно связано со следующими переменными: размер компании, общее количество раскрытых новостей, уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране, размещение акций компании на американском фондовом рынке, финансовый рычаг. Не удалось найти значимую корреляцию с количеством инвестиции в НИОКР (к выручке) и возраста генерального директора компании. Тем не менее, предполагается, что выбор каждой из переменных был обоснован, и каждую из них имеет смысл включать в модель, а потому проверяем коэффициент корреляции Пирсона между раскрытием новостей о НИОКР и уже не взвешенными регрессорами, а именно, общее количество инвестиций в НИОКР (Приложение 4). Аналогичным образом проверяем невзвешенную корреляцию с количеством патентов. А также отдельно проверяем связь года рождения генерального директора с раскрытием НИОКР. Видим, что эти переменные всё-таки должны оказывать значимое влияние на зависимую переменную, а потому включаем их в модель.

Получается, что все предварительно отобранные, переменные оказались коррелированными с коэффициентом раскрытия НИОКР, и эти отношения оказались статистически значимыми, по крайней мере на 10% уровне.

Таким образом, экономическая модель выглядит следующим образом:

Rdevencount = F(alleventcount, patents_all_assets, int_right, rd_expenses_sales, CEO_age, US_news, Control_variables), где

Rdevencount - количество новостей о НИОКР за год;

Alleventcount - общее количество новостей за год;

patents_all_assets - отношение общего количества патентов компании к активам;

int_right - уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране, где находится фирма;

rd_expenses_sales - отношение расходов на НИОКР к выручке;

CEO_age - возраст генерального директора компании;

US_news - совместный эффект влияния общего количества раскрытых новостей и торговли акций компании на американской бирже;

Control_variables:

Lassets - натуральный логарифм активов (размер компании);

fin_lev - финансовый рычаг, отношение долга к собственному капиталу;

shareh_sh - доля директоров в совете, владеющих акциями компаниями.

В приложении 2 представлены графики распределения переменных. Нетрудно заметить, что переменной, распределение которой приближено к нормальному, является размер фирмы, потому что он рассчитан как натуральный логарифм активов. Распределение переменной, отражающей возраст генеральных исполнительных директоров, также можно считать приближенным к нормальному. Большинство выбранных переменных все же не являются нормально распределенными, как и в большинстве других эмпирических исследований.

В таблице 1 представлены описательные статистики по переменным, включенным в модель. Нетрудно заметить, что количество раскрываемых новостей начинается от нуля (для тех компаний, которые не раскрывают) до 122 штук новостей в год, при этом среднее количество составляет около 17 единиц. Глядя также на распределение данной переменной, можно сделать вывод о том, что компаний, которые раскрывают порядка 100 новостей в год, немного. Распределение переменных по количеству новостей не нормально, близко к экспоненциальному. Наибольшее число компаний придерживаются политики не раскрытия новостей.

Что касается новостей НИОКР, то количество публикаций в среднем составляет порядка 5 единиц, в то время как максимум по некоторым фирмам доходит до 49. По рисунку 2, отражающему график зависимости общего числа новостей и новостей о НИОКР по наблюдениям, можно заметить, что практически всегда среди раскрываемых новостей присутствует информация об исследованиях и разработках. Причем это количество изменяется пропорционально большинства наблюдений, что опять же подтверждает сильную взаимосвязь между переменными, найденную ранее с помощью коэффициента Пирсона (Приложение 3). По графику также можно заметить, что большинство компаний раскрывают в пределах сорока новостей в год.

Рис. 2. Зависимость между общим количеством новостей и новостями НИОКР по наблюдениям, ед.

Возраст генерального директора по выборке колеблется от 39 до 68 лет. Средний возраст генеральных директоров составляет около 53 года. Этого не удивительно, потому как для назначения на данную должность в крупную международную компанию требуется большой опыт работы в данной сфере, который приобретается с возрастом. И несмотря на то, что генеральные директоры находятся в достаточно зрелом возрасте, занимая свой пост, мы все же имеем возможность протестировать гипотезу о разнице между влиянием более молодого и более зрелого возрастов на раскрытие.

Величина патентов к активам может принимать значения от нуля, при отсутствии патентов за текущий год, до 3, среднее значение находится в районе 0,1. Это говорит о том, что в выборке достаточно мало патентов компаний или же просто отсутствует много данных по их реальному количеству.

Уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране по выборке находится в диапазоне от 4,5 до 9,1, средний уровень защиты по странам составляет 7,55. И судя по распределению данной переменной (Приложение 2) большинство европейских фармацевтических компаний находятся в странах с достаточно высоким уровнем защиты интеллектуальных прав собственности: от 7,5 до 8,5.



Таблица 1

Описательные статистики

Переменная	Единица измерения	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Количество новостей о НИОКР	Шт.	6,38	12,4	0	77
Общее количество новостей	Шт.	17,53	25,00	0	122
Возраст генерального директора	Годы	52,78	7,65	31	68
Количество патентов к активам	Отношение	0,10	0,36	0	3,02
Уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране	Уровень защиты	7,57	1,05	4,5	9,1
Расходы НИОКР к выручке	Отношение	0,29	2,43	0	36,37
Общее количество новостей*Торговля акций на бирже США	Шт.	10,96	24,77	0	122
Размер компании	логарифм активов	9,13	4,54	0,58	17,72
Финансовый рычаг	Долг/СК	0,34	0,61	0	5,78
Доля акционеров в совете	Отношение	0,16	0,25	0	0,91

Инвестиции в НИОКР к выручке варьируются между фирмами от нуля при отсутствии инвестиций в НИОКР до 36,37 при больших затратах на исследования и разработки. Это ещ ё раз доказывает специфичность данной инновационной отрасли, когда расходы на исследования и разработки могутв более чем в 36 раз превышать годовую выручку компании. Можно подчеркнуть факт, изложенный в теоретическом обзоре о том, что расходы на НИОКР не всегда капитализируются, учитывая то, что существует большой риск не окупаемости вложенных средств, а зачастую списываются на убытки. Это ещё раз доказывает насколько исследования и разработки являются неотъемлемой частью деятельности фармацевтических компаний. Тем не менее, большинство компаний имеют уровень расходов на НИОКР близкое к 0,31, что говорит о том, что исследуемые компании не сообщают о своих расходах на НИОКР или производят их в малом количестве.

Переменная о влиянии общей интенсивности раскрытий на раскрытия о НИОКР при условии, что акции компании будет размещаться в том числе на американском фондовом рынке, свидетельствует о том, что среди таких компаний также присутствуют те, которые совсем не раскрывают новостей.

Размер компании, измеренный натуральным логарифмом активов, начинается с 1,17 для самых маленьких фармацевтических компаний до 17 для самых больших. Среднее значение по размеру составляет 8,81 при стандартном отклонении 4,2. Как уже было отмечено ранее, распределение размера компании, измеренного натуральным логарифмом активов близко к нормальному, как видно из приложения 2.

Финансовый рычаг варьируется от 0, при отсутствии заемных средств, до 5,8, когда заемные средства в несколько раз превышают величину собственного капитала. При этом среднее значение по данному показателю составляет 0,29 при стандартном отклонении 0,57.

Исходя из анализа переменной о доле директоров в совете, владеющих акциями компании, можно сделать вывод о том, что в большинстве компании таких директоров либо нет совсем, либо очень мало. Там не менее, в выборке есть компании, где эта доля достигает порядка 90%, при средней доле в 16%.



5. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

При построении эконометрической модели предполагается наличие линейной взаимосвязи между зависимой и объясняющими переменными, как и у большинства авторов, изучающих вопрос выявления факторов раскрытия информации. Однако, основываясь на авторов предыдущих исследований было принято решение о том, что размер компании более корректно измерять через логарифм активов. Кроме того, чтобы проверить гипотезу о значимом влиянии факта размещения акций компании на фондовом рынке США, необходимо ввести в модель ещё одну нелинейность, связанную с совместным эффектом. Модель, построенная для тестирования гипотез, представлена ниже.

Сначала строим сквозную регрессию, которая не учитывает панельный характер данных. Модель оценивается методом наименьших квадратов (МНК). Результаты оценки коэффициентов представлены в первом столбце таблицы 2.

(I)

+ ++

* US_news+log_assets +shareh+ + +, где

Значения регрессоров представлены в разделе «Экономическая модель» и Приложении 1.

На следующем этапе производим оценку модели с детерминированными эффектами. Данная регрессия позволяет учитывать ненаблюдаемые индивидуальные эффекты, не учтенные в модели. Для построения такой регрессии требует выполнение условия об отсутствии корреляции между случайной ошибкой и регрессорами. Оценивание модели также производится с помощью МНК. Полученные коэффициенты с уровнем значимости и стандартными ошибками представлены в таблице 2.

(II)

+ ++

* US_news+log_assets +shareh+ ++, где

Третья модель включает в себя случайные эффекты и оценивается обобщенным методом наименьших квадратов (ОМНК).

(III)

+ ++

* US_news+log_assets +shareh+ + + ,

Где

Таблица 2

Значения оцененных коэффициентов перед регрессорами в моделях

Название переменной	(I) Сквозная	(II) Случайные эффекты	(III) Фиксированные эффекты
Все новости, опубликованные компанией	0,201*** (0,04)	0,193*** (0,045)	0,196*** (0,054)
Инвестиции в НИОКР (к выручке)	0,435*** (0,032)	0,393** (0,166)	0,317* (0,186)
Возраст главного исполнительного директора	-0,102* (0,052)	-0,105 (0,073)	-0,627** (0,308)
Уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране	-0,532* (0,293)	0,552 (0,596)	-1,004 (2,542)
Количество патентов к активам	0,01 (0,061)	1,460 (1,574)	1,144 (1,952)
Общее количество новостей*Торговля акций на бирже США	0,298*** (0,058)	0,287*** (0,048)	0,285*** (0,059)
Размер компании	0,106 (0,093)	0,164 (0,127)	0,119 (0,205)
Финансовый рычаг	0,591 (0,885)	0,374 (0,785)	0,208 (0,879)
Доля акционеров в совете директоров	-2,22 (1,402)	-1,722 (2,153)	-3,319 (3,455)

***-коэффициент значим на уровне значимости , **-коэффициент значим на уровне значимости , *-коэффициент значим на уровне значимости

Теперь сравним полученные модели для того, чтобы выбрать лучшую. Сравнение будет происходить по парам.

Сначала сравним качества сквозной модели и модели с детерминированными эффектами. Для этого воспользуемся тестом Вальда. Данный тест проверяет гипотезу о незначимости всех фиксированных эффектов.

Но: все детерминированные эффекты равны нулю

Н1: детерминированные эффекты значимы

Проверим данную гипотезу по значению p-value=0.000, которое не превышает ни один уровень значимости (0,01; 0,05; 0,1), а значит нулевая гипотеза отклоняется на 1% уровне. Следовательно, для описания данных регрессия с детерминированными эффектами подходит больше, чем обычная сквозная регрессия.

Далее тестом Бреуша-Пагана проверяется гипотеза о наличии случайного индивидуального эффекта.

Но: Var(u)=0

Н1: Var(u)?0,

Где u - индивидуальные эффекты

P-значение<0.01, следовательно можно заключить, что модель со случайными эффектами точнее по сравнению со сквозной.

Теперь осталось выбрать только лучшую модель между моделью со случайными эффектами и моделью с фиксированными эффектами. Для этого воспользуется тестом Хаусмана. Исходя из предпосылок модели со случайными эффектами, она может использоваться только в случае отсутствия корреляции объясняющих переменных со случайными эффектами.

H0: corr(u, x)=0

H1: corr(u, x)?0

Где u - можно использовать как случайные индивидуальные эффекты при не отклонении нулевой гипотезы, т.к. выполнение данной гипотезы гарантирует состоятельность оценок. Или u - следует использовать в качестве детерминированных эффектов при принятии гипотезы Н1.

В данном случае гипотезу можно проверить, посмотрев на p-value=0.1775>0.1, следовательно, принимаем нулевую гипотезу. Таким образом, мы получаем состоятельные оценки как в случае оценивая модели со случайными, так и с фиксированными эффектами.

Нетрудно заметить, что по знакам и значениям оцененных коэффициентов перед значимыми регрессорами, все три модели достаточно схожи, что свидетельствует об устойчивости знаков.



6. РЕЗУЛЬТАТЫ

В модели с фиксированными эффектами (III) значимых переменных на две больше по сравнению с моделью случайных (II) эффектов. Это позволит нам протестировать большее количество гипотез. Кроме того, оценки переменных, которые оказались значимыми в обеих моделях достаточно устойчивы относительно друг друга. По этим причинам останавливаемся на модели с детерминированными эффектами, которая учитывает индивидуальные характеристики каждой компании и каждого года, присутствующих в базе, и переходим к интерпретации результатов. Она будет иметь фиксированный эффект по годам, исходя из предположения о том, что есть ненаблюдаемые факторы, которые мы не можем включить в модель, но которые могут повлиять на нашу зависимую переменную, а именно фиксируем эффект на год. Кроме того, в модель включен фиксированный эффект по идентификатору компании для того, чтобы учесть ненаблюдаемые характеристики фирмы, не включенные в модель, по которым она может раскрывать больше других фирм данной отрасли. Удалось подтвердить значимость влияния большинства регрессоров, включенных в модель, на зависимую переменную. О качестве построенной модели можно судить по коэффициентам детерминации, представленным в Приложении 5.

Коэффициенты перед всеми значимыми переменными в моделях довольно схожи и имеют одинаковые знаки, из чего можно сделать вывод об устойчивости полученных результатов.

Как и предполагалось, общая интенсивность раскрытия, измеряемая количеством ежегодно раскрытых новостей, оказывает положительное влияние на раскрытие новостей о НИОКР с 99% уверенностью. Это может объясняться общей открытостью фирмы и стремлением удовлетворить потребность внешних заинтересованных лиц в информации. Коэффициент 0,196 перед оцененной переменной означает, что практически на каждые пять новостей общего плана фармацевтическая компания раскрывает одну новость о текущих исследованиях и разработках. То есть, чем больше новостей раскрыто, тем больше среди них будет оказываться новостей о НИОКР - нашла подтверждение первая выдвинутая гипотеза. Интересно отметить, что для биотехнологических компаний, чьи акции котируются на американском фондовом рынке, при расчете совместного эффекта с общим количеством новостей, полученный коэффициент оказался примерно в полтора раза больше и составил 0,285 на 1% уровне значимости. Это означает, что для компаний, которые, помимо прочего, размещают свои акции в США, уже практически каждая третья раскрытая новость связана с НИОКР. Данный результат не противоречит агентским теориям о том, что существует связь между уровнем добровольного раскрытия и листинговым статусом компании. В данном случае была протестирована гипотеза о том, что законодательство США в части регулирования НИОКР является достаточно строгим (Lev, 1999). В данной работе подтверждается гипотеза о значимом влиянии факта присутствия компании на американской фондовой бирже на раскрытие новостей о НИОКР. По результатам нашей модели среди новостей фармацевтических компаний европейских стран, акции которых торгуются в том числе на фондовом рынке США, будет в 1,5 раза больше новостей об исследованиях и разработках данной компании. Это может рассматриваться как сигнал для инвесторов для выбора компании с более низким уровнем асимметрии, который она будет снижать с помощью раскрытий.

Интенсивность инвестиций в НИОКР, измеренная как отношение инвестиций в НИОКР к выручке компании, значимо с 90% уверенностью значимо положительно влияет на изучаемую зависимую переменную, как и предполагалось в начале работы. Это может быть связано с удовлетворением интересов собственников и стремлением к снижению асимметрии информации, что особенно важно при разработке нового лекарственного соединения, т.е. в моменты, когда расходы на НИОКР растут. Либо это может быть связано с подачей сигналов внешним лицам о ходе исследования с целью привлечения дополнительных средств для финансирования проекта (James, Shaver, 2016). Как уже было сказано ранее, существуют авторы, которые утверждают, что у компаний, чья деятельность направлена в первую очередь на исследования и разработки, присутствует постоянная асимметрия информации между менеджерами и инвесторами (Perci, 2000). В таком случае, менеджмент компании должен быть заинтересован в предоставлении новостей о ходе продвижения своих проектов НИОКР для того, чтобы снизить затраты агентства на информационную асимметрию. Это происходит потому, что руководство компании всегда стремиться снизить стоимость заемного капитала, повысить привлекательности своей компании для инвесторов, а также повысить стоимость акций. Все эти причины побуждают менеджеров компании раскрывать информацию, в том числе о НИОКР, и особенно в тех случает, когда асимметрия имеет потенциальный рост (Healy, Palepu, 2001). Гу и Ли (2003) на 140 компаниях доказали наличие связи между добровольным раскрытием и высокой интенсивностью НИОКР. В нашем случае, текущая интенсивность фармацевтических компаний в части новых разработок измерялась инвестициями в НИОКР, скорректированными на выручку. Этот показатель может являться хорошим индикатором для инвесторов, которые предполагают, что эти расходы будут капитализироваться и, таким образом, увеличивать мощность компании. Таким образом, мы проверили ещё одну гипотезу, подтверждающую тот факт, что менеджеры видят необходимость в раскрытиях, когда растет интенсивность вложений в исследования и разработки.

Далее, перейдем к следующему показателю для тестирования гипотезы. Возраст главного исполнительного директора значимо отрицательно связан с уровнем раскрытия. На 5% уровне значимости можно утверждать, что при увеличении возраста генерального директора на два года, количество новостей о НИОКР увеличится более, чем на одну единицу, при прочих равных условиях. Данный результат нашел объяснение в том, что существует определенная взаимосвязь между возрастом человека и его стремлением к рискам, которая меняется во времени. Известно, что молодые люди более амбициозны и рискованны при принятии своих решений, по сравнению с более взрослыми людьми, которые, наоборот, более консервативны, и которые стараются избегать чрезмерной опасности и риска. Участие фармацевтической компании в исследованиях и разработках - один из основных ее видов деятельности, которая определяет успех ее дальнейшего развития и конкурентных преимуществ перед другими фармацевтическими компаниями в будущем. При этом, как уже было сказано выше, раскрытие новостей о ходе исследований вопрос неоднозначный, подразумевающий наличие определенных рисков. С одной стороны, можно утверждать, что раскрытие такого рода новостей может оказывать сдерживающий эффект на конкурентов, заявляя о приверженности технологическому стандарту. А с другой, при раскрытии информации о НИОКР существует вероятность «перехвата» идеи и внедрение ее в производство конкурентами. Во втором случае фирма-новатор, чьи права на этапе разработки нового лекарственного соединения ещё не были защищены, может понести большие убытки. В данной работе была проанализирована зависимость между возрастом генеральных директоров и их склонностью к риску, которая была измерена переменной о количестве раскрытых новостей о НИОКР. И обнаружена значимая отрицательная взаимосвязь между этими переменными. Таким образом, на основе проведенного исследования, можно сделать следующий вывод. Внешним заинтересованным лицам, желающим знать направление развития компании, а также перспективы роста и вероятность окупаемости своих вложений, особенно важно узнавать новости об этапах исследований и разработок в фармацевтических компаниях. Однако ввиду разделения полномочий управления от владения, собственники имеют возможность оказывать лишь косвенное влияние на уровень раскрытия, а именно посредством избрания директоров на должность на собрании акционеров. В данной работе была выявлена связь между возрастом генеральных директоров фармацевтических компаний и их склонностью к риску, выраженную через готовность публично сообщать о состоянии текущих НИОКР.

Как можно заметить, в построенной модели значимыми оказались не все переменные, по которым проверялись гипотезы. Подтвердились гипотезы о значимом влиянии возраста главного исполнительного директора, общего количества опубликованных новостей, а также о связи размещения акций компании на американской фондовой бирже с повышенным уровнем добровольного раскрытия. Не удалось подтвердить или опровергнуть гипотезы, связанные с уровнем защиты интеллектуальных прав в стране, а также с влиянием количества патентов. На это можно найти несколько объяснений. Во-первых, уровень защиты интеллектуальных прав в стране может оказывать не значимое влияние на раскрытие новостей о НИОКР по той причине, что чаще всего менеджеры будут раскрывать более общие новости об исследованиях, без разглашения каких-либо уникальных секретов производства или химических соединений, способных подорвать конкурентные преимущества фирмы. Имеется в виду, что новости о НИОКР зачастую просто включают в себя информацию о прохождении определенной стадии исследования. Во-вторых, чаще всего фирмы раскрывают на последних стадиях разработок, когда вероятность выхода продукта на рынок уже достаточно высока, и когда крайне мала вероятность того, что конкуренты смогли бы «перехватить» идею из раскрытия новостей и запатентовать нечто подобное раньше фирмы-новатора (Dedman et al., 2008). Потому защита интеллектуальных прав собственности может не оказывать чрезмерного влияния на раскрытие новостей в целом и о НИОКР, в частности. Что касается патентной базы компании, то она включалась в модель как прокси-переменная для измерения мощности фирмы и ее накопленного потенциала для дальнейших исследований и, соответственно, разглашения новостей о них. Отсутствие значимости влияния в данном случае можно попытаться объяснить тем, что имеющаяся патентная база может быть не связана с текущими разработками, если для фирмы-разработчика новое химическое соединение никак не связано с тем, какими проектами НИОКР она занималась до этого. С другой стороны, это также может являться вопросом нормировки переменной на размер компании. В данном нормировка производилась к общему числу активов. Влияния контрольных переменных: размера компании, финансового рычага и доли акционеров в совете - обнаружить также не удалось, так как оцененные коэффициенты оказались не значимы.

К ограничениям полученных можно отнести то, что модель строилась по данным 48 фармацевтических листинговых компаний исключительно европейских стран, поэтому мы не можем утверждать, что результаты могут распространяться на биотехнологические компании других стран.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Асимметрия информации, возникающая между инвесторами и менеджерами компании, порождает ряд проблем в виде неблагоприятного отбора, морального риска и их негативных последствий. Для того, чтобы снизить данную проблему, существует обязательное раскрытие, которое регулируется законодательством каждом страны. Однако такого уровня раскрытия зачастую бывает недостаточно для решения данных проблем. По этой причине компании прибегают к добровольному раскрытию. Основной его целью является снижение асимметрии информации между менеджерами и собственниками с целью избегания негативных последствий в виде снижения стоимости компании, падения курса ее акций, роста недоверия со стороны внешних инвесторов.

В целом, вопрос раскрытия информации - достаточно обширная тема для изучения. И несмотря на наличие многих научных работ, написанных на тему детерминантов раскрытия информации, остается не изученной специфика многих отдельных отраслей и секторов экономики. В данной работе была предпринята попытка выявить детерминанты раскрытия информации фармацевтического сектора. По ряду причин, необходимость раскрытия новостей в этой отрасли ощущается более остро, даже по сравнению с другими высокотехнологичными компаниями, и тем более по сравнению с компаниями, не относящимися к инновационным. И, соответственно, вопрос контроля раскрытия внешними лицами, а также выявление рычагов влияния на него - важные аспекты изучения для собственников.

Целью данной работы было выявить факторы, оказывающие влияние на раскрытие информации о НИОКР фармацевтическими компаниями. Для осуществления этой цели был изучен вопрос раскрытия информации в целом, раскрытие информации о НИОКР в частности, был изучен процесс создания нового лекарственно препарата фармацевтической компанией от запуска проекта НИОКР до выхода готового продукта на рынок. Особое внимание было уделено исследованиям, в которых изучались мотивы компаний к повышению прозрачности посредством раскрытий.

Для ответа на поставленный вопрос была проанализирована база данных, состоящая из 48 фармацевтических компаний европейских стран, чьи акции торгуются на бирже. На основе этих панельных данных, включающих период с 2010 по 2015 годы, была построена линейная модель, оцененная методом наименьших квадратов с фиксированным эффектом. Полученная модель позволила подтвердить некоторые гипотезы, выдвинутые в начале работы. А именно, обнаружена значимая отрицательная взаимосвязь между уровнем раскрытия новостей о НИОКР и возрастом генерального директора компании. Это говорит о том, что, действительно, с увеличением возраста генерального директора, он менее склонен к риску, что каждый раз, с увеличением его возраста на год, он готов раскрывать на пол новости о НИОКР меньше, чем годом ранее. Кроме того, обнаружена значимая положительная взаимосвязь между количеством раскрываемых новостей о НИОКР и общим количеством раскрываемых новостей, отражающей общую открытость фирмы внешним инвесторам.

Основным вопросом данной работы было выявление детерминант добровольного раскрытия новостей о НИОКР фармацевтическими компаниями. И оказалось, что для того, чтобы инвесторы, заинтересованные в раскрытии, получали больший объем информации, при прочих равных условиях, необходимо назначать на должность генерального исполнительного директора более молодых кандидатов из-за отрицательной зависимости между возрастом генеральных директоров раскрытием о НИКОР. Количество инвестиций в исследования и разработки, наоборот, оказывает значимое положительное влияние на интенсивность раскрытий НИОКР, ровно, как и повышение уровня защиты интеллектуальных прав собственности в стране. Кроме того, подтвердились гипотезы о том, что общая интенсивность раскрытия значимо положительно влияет на освещение новостей о НИОКР компании. Также на наших данных удалось выявить влияние принадлежности фондовому рынку определенной страны, в нашем случае это был фондовый рынок США. Среди общего количества новостей у компаний, чьи акции котируются на американской бирже, в полтора-два раза чаще встречаются новости о НИОКР по сравнению с другими компаниями.

Данная работа вносит свой вклад в изучения вопроса раскрытия инновационных компаний, а именно компаний, занимающихся разработкой новых лекарственных препаратов. С одной стороны, менеджеры компаний могут вести себя оппортунистически, используя асимметрию информации в своих целях, противоречащих интересам собственников. А с другой стороны, они сами заинтересованы в снижении этой асимметрии, например, для того чтобы привлечь капитал или повысить стоимость акций. В заключение, хотелось бы отметить, что факторы, выявленные на основе теоретического и эмпирического исследования, должны помочь инвесторам лучше понимать вопрос раскрытия, его природу и мотивы, которые ему способствуют. Используя факторы раскрытия, инвесторы смогли бы принимать более грамотные решения в вопросе выбора фармацевтических компаний для своих капиталовложений, заранее зная, какие компании будут более вероятно стремиться снижать асимметрию информации, и соответственно, рыночная стоимость каких компаний будет ближе к справедливой. Фармацевтические компании, чьи акции, котируются на бирже США, компании с интенсивными капиталовложениями в НИОКР, компании, во главе которых стоят более молодые генеральные исполнительные директора, на основе проведенного исследования, будут более вероятно раскрывать новости о НИОКР. Таким образом цель данной работы по выявлению детерминант раскрытия новостей о НИОКР фармацевтическими компаниями достигнута, задачи, поставленные в начале работы, выполнены.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

База данных международной лаборатории экономики нематериальных активов НИУ ВШЭ Пермь

Специальная литература

1. Ahmed K, Courtis JK, Associations between corporate characteristics and disclosure levels in annual reports: a meta-analysis, The British Accounting Review, Vol. 31, 1999, pp.35-61

2. Aksu M, Kosedag A, Transparency and Disclosure Scores and their Determinants in the Istanbul Stock Exchange, Corporate Governance, Vol.14, 2006, pp. 277-296

3. Alqatamin R, Aribi Z, Arun T, "The effect of CEOs' characteristics on forward-looking information", Journal of Applied Accounting Research, Vol. 18 Issue: 4, pp.402-424, 2017

4. Alsaeed, K., The association between firm?specific characteristics and disclosure: The case of Saudi Arabia. Managerial Auditing Journal 21, 2006, 476-496.

5. Arora A, Fosfuri A, Gambardella A, Markets for Technology and their Implications for Corporate Strategy, Industrial and Corporate Change, Vol. 10, 2001, pp. 419-451

6. Arora A, Gambardella A, Magazzini L, A breath of fresh air? Firm type, scale, scope, and selection effects in drug development, Management Science, Vol.55, 2009, pp. 1638-1653

7. Barako D. G., Hancock P, Izan H.Y., Relationship Between Corporate Governance Attributes and Voluntary Disclosures in Annual Reports: The Kenyan Experience, Financial Reporting, Regulation and Governance, 2006, pp.1-25

8. Barry L. Bayus, Sanjay Jain, Ambar G. Rao, Truth or Consequences: An Analysis of Vaporware and New Product Announcements. Journal of Marketing Research, 2001, Vol. 38, pp.3-13

9. Botosan CA, Plumlee MA, A reexamination of disclosure level and the expected cost of equity capital, Journal of accounting research, 2002, p. 21-40

10. Botosan CA, Disclosure level and the cost of equity capital, Accounting review, Vol. 72, No. 3, 1997, pp. 323-349

11. Bushman RM, Smith AJ, Transparency, financial accounting information, and corporate governance, Economic Policy Review, Vol. 9, No. 1, 2003, pp. 66-87

12. Carvalho, A.O., Rodrigues, L.L., Branco, M.C., Factors Influencing Voluntary Disclosure in the Annual Reports of Portuguese Foundations. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations 28, 2017, p.2278-2311.

13. Chow CW, Wong-Boren A, Voluntary financial disclosure by Mexican corporations, The Accounting Review, Vol. 62, No. 3, 1987, pp. 533-541

14. Clark, C.E., 2016. Corporate and information disclosure: The definitional landscape. Public Relations Review 42, 229-231.

15. Cohen WM, Nelson RR, Walsh JP, Links and impacts: the influence of public research on industrial R&D, Management science, 2002, pp. 1-23

16. Cohen WM, Levinthal DA, Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation, Strategic Learning in a Knowledge economy, 2000, pp.39-67

17. Dang M, Henry D , Hoang VAD, Target CEO age, ownership decisions, and takeover outcomes, Research in International Business and Finance

18. Dedman, E., Lin, S.W.-J., Prakash, A.J., Chang, C.-H., 2008. Voluntary disclosure and its impact on share prices: Evidence from the UK biotechnology sector. Journal of Accounting and Public Policy 27, 195-216.

19. DiMasi JA , Grabowski HG, The cost of biopharmaceutical R&D: is biotech different?, Economic and Policy Issues in the Pharmaceutical Industry, Vol.28, 2007

20. Dranove D, Ganda N, Empirical Evidence of Network Effects and Preannouncement Effects, Journal of Economics & Management strategy, Vol.12, 2003, pp. 363-386

21. Dyczkowska J., Determinants and Quality of R&D disclosures in annual reports of biotechnological companies, Working paper, 2016

22. Dyczkowska J., Drivers of strategy and R&D disclosures, Working paper, 2017

23. Entwistle GM, Exploring the R&D disclosure environment, Accounting Horizons, Vol. 13, No. 4, pp. 323-342.

24. Farvaque, E., Refait-Alexandre, C., Saпdane, D, Corporate disclosure: a review of its (direct and indirect) benefits and costs, International Economics, 2011, pp. 5-31

25. Gelb DS , Zarowin P, Corporate disclosure policy and the informativeness of stock prices, Review of Accounting Studies, 2002, pp. 33-52

26. Gibbons R, Murphy J., "Optimal Incentive Contracts in the Presence of Career Concerns: Theory and Evidence," Journal of Political Economy 100, no. 3, 1992, pp. 468-505.

27. Gill D, Strategic disclosure of intermediate research results, Journal of Economics & Management Strategy, Vol. 17, 2008, pp. 733-758

28. Gu F, Li JQ , Disclosure of innovation activities by high-technology firms, Asia-Pacific Journal of Accounting & Economics, 2003, pp. 143-172

29. Hall LA , Bagchi-Sen S, A study of R&D, innovation, and business performance in the Canadian biotechnology industry, Technovation, Vol. 22, 2002, pp. 231-244

30. Haniffa RM, Cooke TE, Culture, Corporate Governance and Disclosure in Malaysian Corporations, ABACUS, Vol.38, No.3, 2002, pp.317-349

31. Harhoff D, Strategic spillovers and incentives for research and development, Management Science, 1996, p. 907-925

32. Harhoff, Henkel, Hipper, Profiting from voluntary information spillovers: how users benefit by freely revealing their innovations, Research Policy, Volume 32, Issue 10, 2003, p.1753-1769

33. Haufang X, Jianguo Y, Ownership structure, board composition and corporate voluntary disclosure: Evidence from listed companies in China, Managerial Auditing Journal, Vol. 22 Issue: 6, pp.604-619

34. Healy PM, Palepu KG, The challenges of investor communication The case of CUC International, Inc., Journal of Financial Economics, Vol. 38, 1995, pp. 111-140

35. Healy P., Palepu K., Information asymmetry, corporate disclosure, and the capital markets: A review of the empirical disclosure literature, Journal of accounting & economics, 2001, p.405-440

36. Hu A, Kumar P ,Managerial entrenchment and payout policy Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 39, 2004, pp. 759-790

37. James, S.D., Shaver, J.M., 2016. Motivations for Voluntary Public R&D Disclosures. Academy of Management Discoveries 2, 290-312.

38. Jensen MC , Meckling WH, Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure, Journal of financial economics, Vol. 3, 1976, pp. 305-360

39. Kothari SP , Laguerre TE, Leone AJ, Capitalization versus expensing: Evidence on the uncertainty of future earnings from capital expenditures versus R&D outlays, Review of accounting Studies, Vol.7 2002, pp.355-382

40. La Rosa F, Liberatore G, Biopharmaceutical and chemical firms' R&D disclosure, and cost of equity: The impact of the regulatory regime, European Management Journal, 2013, p.806-820

41. Lang MH, Lundholm RJ, Voluntary disclosure and equity offerings: reducing information asymmetry or hyping the stock?, Contemporary accounting research, 2000, p.623-662

42. Lev B , Zarowin P, The boundaries of financial reporting and how to extend them Journal of Accounting research, Vol. 37, No. 2, 1999, pp. 353-385

43. Liu X, Anbumozhi V., Determinant factors of corporate environmental information disclosure: an empirical study of Chinese listed companies, Journal of Cleaner Production, Volume 17, Issue 6, April 2009, p. 593-600

44. Mc Namara, P., Baden-Fuller, C., 2007. Shareholder returns and the exploration-exploitation dilemma: R&D announcements by biotechnology firms. Research Policy 36, 548-565.

45. Narayanan VK, Pinches GE, Kelm KM, Lander D, The influence of voluntarily disclosed qualitative information, Strategic Management Journal, Vol. 21, No. 7, 2000, pp. 707-722

46. Orsenigo L , Pammolli F, Riccaboni M, Technological change and network dynamics: lessons from the pharmaceutical industry, Research policy, Vol.30, 2001, pp. 485-508

47. Othman H., Zeghal D., A study of corporate governance disclosure and its country-level determinants in the emerging markets, Book series^ Research in Emerging Economics, 2008, pp. 469-479

48. Owusu-Ansah S, The impact of corporate attributes on the extent of mandatory disclosure and reporting by listed companies in Zimbabwe, The International Journal of Accounting, Vol. 33, 1998, pp. 605-631

49. Raffournier B., The determinants of voluntary financial disclosure by Swiss listed companies, Journal European Accounting Review, 1995, vol. 4, pp. 261-280

50. Sengupta P., Corporate Disclosure Quality and the Cost of Debt, The Accounting Review, Vol. 73, No. 4, 1998, pp. 459-474

51. Serfling M, CEO age and the riskiness of corporate policies, Journal of Corporate Finance, Vol. 42, 2017, pp. 769-783

52. Smith DT, Percy M, Richardson GD, Discretionary capitalization of R&D: Evidence on the usefulness in an Australian and Canadian context, Advances in International Accounting, 2001, Vol.14, pp. 15-46

53. Tasker C, Bridging the Information Gap: Quarterly Conference Calls as a Medium for Voluntary Disclosure, Review of Accounting Studies, Vol. 3, 1998, pp 137-167

54. Uyar A , Kilic M, Bayyurt N, Association between firm characteristics and corporate voluntary disclosure: Evidence from Turkish listed companies, Intangible capital, 2013, Vol. 25, 2014, pp. 251-273

55. Walsh G, Biopharmaceutical benchmarks, Nature Biotechnology 24, pp. 769-776, 2006

56. Watts RL , Zimmerman JL, Agency problems, auditing, and the theory of the firm: Some evidence, The Journal of Law and Economics 26, no. 3 (Oct., 1983): 613-633.

57. Welker M, Disclosure Policy, Information Asymmetry, and Liquidity in Equity Markets, Contemporary accounting research, Vol.11, 1995, pp. 801-827



ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Расшифровка названий переменных модели

Rdeventcount	Кол-во новостей о НИОКР
Alleventcount	Общее кол-во новостей
CEO_age	Возраст генерального директора
Patents_all_assets	Кол-во патентов к активам
Intellectual_property_rights (int_right)	Уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране
Rd_sales	Расходы НИОКР к выручке
US_age	Общее количество новостей*Торговля акций на бирже США
Int_rdnews	Защита интеллектуальных прав*факт раскрытия новостей о НИОКР
lassets	Размер компании (логарифм активов)
Fin_lev	Финансовый рычаг
Shareh_dmc_share	Доля акционеров в совете



ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Распределения переменных модели



ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Корреляционная матрица Пирсона для переменных модели

	Количество новостей о НИОКР
Общее количество новостей	0,810***
Возраст генерального директора	-0,076
Кол-во патентов к активам	0,145**
Уровень защиты интеллектуальных прав собственности в стране	0,244***
Расходы НИОКР к выручке	0,088
Общее количество новостей*Торговля акций на бирже США	0,824***
Защита интеллектуальных прав*факт раскрытия новостей о НИОКР	0,461***
Размер компании (логарифм активов)	0,177***
Финансовый рычаг	0,194***
Доля акционеров в совете	-0,085

*-коэффициент значим на уровне значимости ,

** - коэффициент значим на уровне значимости ,

***-коэффициент значим на уровне значимости



ПРИЛОЖЕНИЕ 4

Корреляционная матрица Пирсона для переменных

	Количество новостей о НИОКР
Количество патентов	0,534***
Долг	0,472***
Год рождения генерального директора	0,117*

*-коэффициент значим на уровне значимости ,

** - коэффициент значим на уровне значимости ,

***-коэффициент значим на уровне значимости



ПРИЛОЖЕНИЕ 5

Коэффициенты детерминации модели (III)

R-sq within	0.744
R-sq between	0.580
R-sq overall	0.685

Размещено на Allbest.ru

...