15.7%

Оптовая и розничная торговля

48.7%

Гостиничный бизнес

25.8%

Транспорт и коммуникации

26.2%

Другое

28.4%

В завершение описательного анализа была построена матрица корреляций, представленная в Приложении 3 (в матрице отражены только те спецификации переменных, которые непосредственно использовались при построении моделей). Между долей женщин в совете директоров и показателями рыночной эффективности наблюдается значимая положительная корреляция, в то время как с бухгалтерскими показателями результативности значимая взаимосвязь на данном этапе не выявлена.

2.2 Обсуждение и выбор методологии исследования

Как отмечено в описательном анализе, анализируемый массив данных имеет панельную структуру. В связи с этим было принято решение провести эмпирический анализ посредством построения следующих эконометрических моделей: модель на основе обобщенных кросс-секционных данных (Pooled OLS), модель с фиксированными эффектами (FE) и модель со случайными эффектами (RE). Также будут применены инструменты для преодоления потенциальной проблемы эндогенности. Во избежание возникновения потенциальной автокорреляции в наблюдениях, относящихся к одной компании, при построении эконометрических моделей использовались кластерные стандартные ошибки.

1) Pooled OLS.

В качестве стартовой модели была построена модель на основе обобщенных кросс-секционных данных. Данная модель обычно используется в рамках первичного анализа, поскольку не учитывает специфических характеристик данных (панельную структуру, наличие эндогенности), однако данные оценки являются наиболее эффективными в случае выполнения критериев о состоятельности и несмещенности. OLS-модель описывается следующим уравнением:

, где

· - один из четырех исследуемых показателей эффективности деятельности фирмы для каждого наблюдения i (Tobin Q, Market-to-book ratio, ROA, ROE);

· - ключевая исследуемая независимая переменная (доля женщин в составе совета директоров или группа дамми-переменных, характеризующих присутствие в составе совета директоров одной, двух или трех и более женщин) для каждого наблюдения i;

· - группа контрольных переменных, описывающих финансовое положение фирмы, структуру собственности, а также структурные характеристики органов корпоративного управления для каждого наблюдения i;

· - дамми-переменные, характеризующие год наблюдения, отраслевую и региональную принадлежность фирмы.

2) Модель с фиксированными эффектами.

Данный тип моделей позволяет учесть панельную структуру данных, а также учесть индивидуальные фиксированные характеристики каждого объекта i. Модель с фиксированными эффектами описывается следующим уравнением:

, i=1,…,N; t=1,…,T, где

· - один из четырех исследуемых показателей эффективности деятельности фирмы для каждой фирмы i в период t (Tobin Q, Market-to-book ratio, ROA, ROE);

· - ключевая исследуемая независимая переменная (доля женщин в составе совета директоров или группа дамми-переменных, характеризующих присутствие в составе совета директоров одной, двух или трех и более женщин) для каждой фирмы i в период t;

· - группа контрольных переменных, описывающих финансовое положение фирмы, структуру собственности, а также структурные характеристики органов корпоративного управления для каждой фирмы i в период t;

· - ненаблюдаемый индивидуальный фиксированный эффект для каждой фирмы i, отражает постоянные во времени ненаблюдаемые характеристики каждого объекта i, которые могут оказывать влияние на зависимую переменную (показатели результативности), индивидуальные фиксированные эффекты могут быть коррелированы с регрессорами в модели;

· - индивидуальный эффект периода t (в модель FE не включаются переменные, характеризующие эффект отрасли и региона, поскольку данные показатели являются неизменными во времени и технически не могут быть оценены с помощью модели FE. Однако данные эффекты могут, при необходимости, быть включены в модель в качестве перекрестных эффектов с или иными показателями).

3) Модель со случайными эффектами.

Ключевое отличие RE от FE заключается в предположении, лежащем в основе оценивания данной модели: в RE накладывается требование о некоррелированности индивидуальных неизменных во времени характеристик с регрессорами. В случае выполнения данного требования модели со случайными эффектами позволяют получить более эффективные по сравнению с FE оценки. Кроме того, в модель со случайными эффектами могут быть включены неизменные во времени отраслевые и региональные эффекты. Модель со случайными эффектами описывается следующим уравнением:

, i=1,…,N; t=1,…,T, где

· - один из четырех исследуемых показателей эффективности деятельности фирмы для каждой фирмы i в период t (Tobin Q, Market-to-book ratio, ROA, ROE);

· - ключевая исследуемая независимая переменная (доля женщин в составе совета директоров или группа дамми-переменных, характеризующих присутствие в составе совета директоров одной, двух или трех и более женщин) для каждой фирмы i в период t;

· - группа контрольных переменных, описывающих финансовое положение фирмы, структуру собственности, а также структурные характеристики органов корпоративного управления для каждой фирмы i в период t;

· - ненаблюдаемый индивидуальный случайный эффект для каждой фирмы i;

· - дамми-переменные, характеризующие год наблюдения, отраслевую и региональную принадлежность фирмы.

4) Решение проблемы эндогенности - модели с инструментальными переменными.

При исследовании вопросов корпоративного управления часто возникает проблема эндогенности ключевой анализируемой переменной. Одной из причин эндогенности может выступать наличие пропущенных переменных - показателей, которые взаимосвязаны как с результативностью фирмы, так и со структурой совета директоров (например, мера международной интегрированности фирмы - выход компании на международные рынки может как повышать эффективность фирмы, так и сказываться на диверсифицированности советов в целях соответствия нормам корпоративного управления, принятым в данной стране). Основным источником эндогенности часто называют присутствие одновременной причинности - ситуации, при которой не только структура совета директоров оказывает влияние на результативность фирмы, но и сама результативность влияет на структуру советов (например, более эффективные фирмы могут нанимать в свой совет больше женщин по этическим соображениям). Кроме того, данная взаимосвязь может являться динамической, то есть текущие характеристики совета директоров, как правило, являются функцией прошлых результатов. Как следствие, оценки с применением стандартных методов могут оказаться смещенными и несостоятельными, что не позволяет исследователям установить истинную причинно-следственную связь между параметрами [3; 33; 37].

,

Одним из путей решения проблемы эндогенности выступает метод инструментальных переменных. В качестве инструмента должна быть выбрана переменная, удовлетворяющая следующим характеристикам:

· Коррелированность с долей женщин в составе совета директоров фирмы (валидность инструмента);

· Отсутствие корреляции с ошибками регрессии (экзогенность инструмента).

Основываясь на логике предыдущих исследований, было принято решение в качестве инструментов использовать следующие переменные [39]:

1. Доля женщин в советах директоров компаний в данной отрасли в конкретный год наблюдения:

где

· - количество женщин в составе совета директоров в фирме из данной отрасли в данный конкретный год наблюдения, в расчет не принимается фирма i;

· - количество физических лиц в составе совета директоров в фирме из данной отрасли в данный конкретный год наблюдения, в расчет не принимается фирма i.

2. Средняя доля женщин в советах директоров компаний в данной отрасли в конкретный год наблюдения:

,

где

· - доля женщин в составе совета директоров в фирме из данной отрасли в данный конкретный год наблюдения, в расчет не принимается фирма i;

· - количество фирм в отрасли в данный конкретный год.

Выбор в пользу данных инструментов основывается на предположении, что чем выше доля женщин в совете директоров в отрасли, тем выше гендерная диверсификация советов в данной конкретной компании. Основываясь на средней доле, можно сделать вывод о том, как активно в принципе нанимают женщин-директоров в отрасли. Кроме того, женщины-директора в других компаниях отрасли могут иллюстрировать выборку потенциальных кандидатов для найма в совет данной фирмы (на основе совмещения или «переманивания»). Таким образом, инструменты являются валидными. Также мы предполагаем, что средняя доля женщин в советах в отрасли напрямую не коррелирует с результативностью данной фирмы и с ошибками регрессии, что делает инструменты экзогенными.

Расчет обоих инструментов является схожим, корреляция между ними составляет порядке 96%. В эмпирической части работы будет определен наиболее валидный инструмент.

2.3 Обоснование выбора контрольных переменных

Как было отмечено ранее, в качестве зависимых переменных используются показатели рентабельности собственного капитала и активов фирмы, а также коэффициенты рыночной стоимости компании (Market-to-book и Q Тобина). Основной исследуемой независимой переменной выступает характеристика гендерной разнородности совета директоров (в двух модификациях). Следуя логике эмпирических исследований в сфере корпоративного управления, ты также включаем в модель в качестве независимых следующую группу контрольных переменных:

1) Финансовые показатели:

Финансовый рычаг (в двух спецификациях) - данная контрольная переменная используется как характеристика финансовой устойчивости фирмы и определяется как отношение совокупного долга компании к балансовой стоимости активов или собственного капитала [4; 6]. Выбор спецификации показателя основывается на значениях, лежащих в основе определения основных зависимых переменных: с показателями ROA и Tobin Q используется отношения долга к собственному капиталу, с показателями ROE и MtB используется отношение долга к активам во избежание ложной корреляции между параметрами.

Мы предполагаем, отрицательную взаимосвязь между финансовым рычагом и эффективностью: с увеличением закредитованности фирмы показатели ее результативности будут снижаться.

Размер фирмы - переменная определяется как логарифм выручки фирмы, приведенной к ценам базового 2007 года. Логично предположить, что зависимые переменные будут положительно коррелировать с данным параметром: крупные фирмы осуществляют более масштабную деятельность, более стабильны, что сказывается на генерировании прибыли и повышении акционерной стоимости [29; 39].

2) Структура акционерного капитала компании:

Степень концентрированности структуры собственности - в качестве меры данного показателя в модель включены доли первого и второго крупнейших акционеров фирмы [6; 39]. Предполагается, что чем более концентрированной является структура собственности (особенно в руках одного акционера), тем менее эффективно может осуществляться управление фирмой. Таким образом, мы предполагаем отрицательную связь между показателями эффективности и долей крупнейшего акционера в капитале компании. В то же время корреляция между результативностью и долей второго крупнейшего акционера, на наш взгляд, может быть положительной, поскольку наличие такого собственника может уравновешивать и сдерживать влияние на фирму мажоритарного акционера.

Доля владения представителей советов директоров в капитале компании - руководствуясь логикой теории корпоративного управления, мы считаем, что чем большая доля акционерного капитала сосредоточена в руках членов совета директоров, тем более эффективно осуществляется контроль и управление фирмой, поскольку сами директора становятся заинтересованными в ее успешности. Таким образом, данная характеристика должна положительно коррелировать с анализируемыми переменными.

3) Структурные характеристики совета директоров:

Размер совета директоров - как уже отмечалось в обзоре литературы, исследование взаимосвязи между численностью советов и результативностью основано на предположении о большей эффективности решений, принимаемых малыми группами. Таким образом, следуя логике ранее выявленных результатов, мы предполагаем получить при анализе выборки отрицательную взаимосвязь между размером совета директоров и показателями эффективности деятельности фирмы [5; 30].

Доля инсайдеров в совете директоров - степень независимости советов директоров и ее влияние на результативность уже неоднократно обсуждались в литературе. Руководствуясь теорией об «окапывании» менеджеров, мы полагаем, что данный показатель будет отрицательно взаимосвязан с исследуемыми зависимыми переменными [6; 16].

Доля представителей государства в совете директоров - политика государственной поддержки в разных странах может значительно отличаться, поэтому результаты, полученные на различных выборках, могут быть противоположными. Интуитивно можно предположить, что компании с большей вовлеченностью государства могут демонстрировать более высокие показатели эффективности по причине наличие некоторых преференций или доступа к неизвестной широким кругам информации. Для проверки данного предположения, а также следуя логике исследования, проведенного на выборке из российских фирм, мы включаем в анализ данную контрольную переменную [39].

Расчет последних двух переменных осуществлялся аналогично расчету доли женщин в составе совета директоров - как отношение инсайдеров / представителей государства к количеству физических лиц в совете.

Помимо перечисленных контрольных переменных, в модели также включались временные, отраслевые и региональные эффекты, позволяющие более точно описать динамику исследуемых показателей.

Таким образом, при построении моделей мы контролируем на группу параметров, используемых ранее другими исследователями и согласующихся с логикой и теорией корпоративного управления. Следует отметить, что, включая в эмпирический анализ группу параметров, отвечающих за структурные характеристики советов директоров, мы можем выявить наличие потенциальной взаимосвязи результативности с диверсификацией советов иного рода, нежели гендерной, что может стать перспективным направлением дальнейшего исследования.

В завершение данного раздела сформулируем ключевую гипотезу исследования: гендерная диверсификация советов директоров оказывает положительный эффект на показатели результативности фирм. Проверка данной гипотезы представлена в следующей части работы.



ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ГЕНДЕРНОГО РАЗНООБРАЗИЯ СОВЕТОВ ДИРЕКТОРОВ НА РЕЗУЛЬТАТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМ

3.1 Модели без инструментальных переменных

Как отмечалось ранее, для выявления взаимосвязи между гендерной диверсификацией советов директоров и результативностью фирм строятся модели по четырем зависимым переменным (бухгалтерские и рыночные показатели эффективности) в двух спецификациях ключевой объясняющей переменной: доля женщин в составе совета директоров и группа из трех дамми-переменных, принимающих значение, равное единице, если в советах присутствует строго одна женщина, строго две и строго три и более женщин.

1. Pooled OLS.

В качестве стартовой модели была построена модель на основе обобщенных кросс-секционных данных. Стандартная спецификация модели была дополнена дамми-переменными, характеризующими год наблюдения, в случае достаточности наблюдений включались также отраслевые и региональные эффекты.

Результаты оценивания Pooled-OLS моделей для показателей рентабельности фирмы приведены в Таблице 3. Для показателя рентабельности собственного капитала выявлена статистически значимая положительная взаимосвязь с долей женщин в составе совета директоров (значима на 5%-ом уровне). Между группой-дамми переменных, характеризующих степень гендерной разнородности советов, и ROE значимой связи на данном этапе не обнаружено.

гендерный диверсификация инвестиционный корпоративный



Таблица 3. Pooled OLS модель: показатели рентабельности

	(1)	(2)	(3)	(4)
	ROE	ROE	ROA	ROA
woman_share	0.108**		0.0240
	(0.0461)		(0.0167)
women_1		0.0191		0.0136*
		(0.0214)		(0.00825)
women_2		0.0432		0.0105
		(0.0285)		(0.0108)
women_34		0.0702		0.0240
		(0.0435)		(0.0157)
leverage_assets	-0.386***	-0.383***
	(0.0473)	(0.0477)
ln_leverage_equity			-0.0199***	-0.0201***
			(0.00331)	(0.00332)
size	0.0325***	0.0320***	0.0190***	0.0191***
	(0.00646)	(0.00641)	(0.00278)	(0.00279)
board_size	0.000111	-0.00299	-0.00118	-0.00215
	(0.00526)	(0.00526)	(0.00190)	(0.00194)
insiders_share	-0.0207	-0.0180	0.00239	0.00183
	(0.0347)	(0.0348)	(0.0124)	(0.0125)
state_share	-0.0770	-0.0661	-0.0127	-0.0111
	(0.0561)	(0.0571)	(0.0231)	(0.0231)
owner_stake1	0.0110	0.0107	-0.00196	-0.00339
	(0.0403)	(0.0409)	(0.0167)	(0.0167)
owner_stake2	-0.0630	-0.0678	-0.0520	-0.0525
	(0.0939)	(0.0943)	(0.0385)	(0.0382)
boards_owners	-0.0110	-0.00738	-0.00171	-0.0000113
	(0.0255)	(0.0258)	(0.0112)	(0.0113)
_cons	-0.185**	-0.156*	-0.175***	-0.175***
	(0.0924)	(0.0900)	(0.0367)	(0.0368)
Year dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
Region dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
Industry dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
N	880	880	882	882
R2	0.225	0.222	0.244	0.248
adj. R2	0.200	0.195	0.220	0.222

Значимого влияния доли женщин в советах на рентабельность активов выявлено не было, однако все коэффициенты являются положительными. Интересно отметить, что значимая на 10%-ом уровне положительная корреляция получена для дамми-переменной, принимающей значение, равное единице, в случае присутствия в составе советов директоров строго одной женщины.

Возможно, данный результат является следствием отмеченного ранее проявления эндогенности, а именно, являться следствие одновременной причинности - более прибыльные фирмы в рамках поднятия престижности приглашают в свой совет женщин, причем для данных целей у них нет необходимости серьезно диверсифицировать совет: достаточно всего одной представительницы.

Что касается группы контрольных переменных, то статистически значимыми на 1%-ом уровне являются финансовый рычаг и характеристика размера фирмы как логарифм от выручки. Как мы и предполагали ранее, финансовый рычаг как показатель закредитованности фирмы оказывает негативное влияние на прибыльность компании, в то время как размер фирмы положительно коррелирует с рентабельностью, демонстрируя больший размер прибыли на единицу вложенных средств.

Результаты оценивания моделей на основе обобщенных кросс-секционных данных представлены ниже в Таблице 4. Ключевая объясняющая переменная не является значимой ни в одной из спецификаций. Хотя коэффициенты при показателях гендерной диверсификации и являются положительными, делать выводы о характере влияния на основе данных результатов некорректно: истинное значение параметра может оказаться как положительным, так и отрицательным или равным нулю.

Таблица 4. Pooled OLS модель: показатели рыночной стоимости

	(1)	(2)	(3)	(4)
	ln_Market_to_Book	ln_Market_to_Book	ln_Q_Tobin	ln_Q_Tobin
woman_share	0.442		0.439
	(0.381)		(0.305)
women_1		0.0492		0.0636
		(0.150)		(0.112)
women_2		0.111		0.137
		(0.218)		(0.167)
women_34		0.313		0.222
		(0.251)		(0.189)
leverage_assets	1.670***	1.695***
	(0.313)	(0.321)
ln_leverage_equity			0.00191	0.00639
			(0.0468)	(0.0482)
size	0.0562	0.0514	0.0510	0.0440
	(0.0591)	(0.0598)	(0.0424)	(0.0438)
board_size	-0.0280	-0.0396	-0.0262	-0.0344
	(0.0357)	(0.0400)	(0.0260)	(0.0280)
insiders_share	0.0340	0.0596	-0.0000524	0.0183
	(0.168)	(0.172)	(0.120)	(0.125)
state_share	0.743	0.792	0.584	0.646
	(0.595)	(0.596)	(0.441)	(0.444)
owner_stake1	0.531*	0.527*	0.494**	0.500**
	(0.295)	(0.298)	(0.214)	(0.216)
owner_stake2	1.484**	1.408**	0.889*	0.833*
	(0.637)	(0.656)	(0.464)	(0.485)
boards_owners	-0.0885	-0.0660	-0.117	-0.0959
	(0.178)	(0.180)	(0.130)	(0.131)
_cons	-1.060	-0.923	-0.722	-0.571
	(0.774)	(0.767)	(0.570)	(0.590)
Year dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
N	501	501	501	501
R2	0.244	0.243	0.190	0.185
adj. R2	0.226	0.221	0.170	0.162

Среди контрольных переменных значимым является показатель левериджа при зависимом коэффициенте Рыночная-балансовая стоимость, причем взаимосвязь является положительной. Данный результат не противоречит экономической логике, поскольку рыночные показатели отражают будущие ожидания участников фондового рынка относительно стоимости фирмы, а компания, привлекающая большее количество источников внешнего финансирования, вероятно, на текущий момент осуществляет инвестиции с целью получения значительных денежных потоков в будущем.

Также значимый положительный эффект во всех спецификациях демонстрирует степень концентрированности акционерного капитала, причем более сильное влияние на рыночную стоимость оказывает доля второго крупнейшего акционера.

2. FE и RE-модели.

Как отмечалось ранее, Pooled-OLS модели не учитывают панельную структуру данных, не улавливают ненаблюдаемые характеристики, в случае наличия корреляции регрессоров с ошибкой не являются состоятельными. Чтобы учесть специфику исследуемого массива, а также проконтролировать ненаблюдаемые эффекты, построим модели с фиксированными и случайными эффектами. Таблице 5, а также в Приложении 4 представлены результаты оценивания FE и RE-моделей для показателей рентабельности фирмы.

В модели FE ключевая исследуемая переменная не является значимой во всех спецификациях, за исключением значимости переменной, отражающей присутствие в совете директоров строго одной женщины для показателя рентабельности активов. Мы наблюдали аналогичный результат в OLS-модели, однако в текущей спецификации положительный эффект усилился, коэффициент стал значим на 5%-ом уровне.

Таблица 5. Модель FE: показатели рентабельности

	(1)	(2)	(3)	(4)
	ROE	ROE	ROA	ROA
woman_share	0.0810		0.0136
	(0.0583)		(0.0157)
women_1		0.0331		0.0174**
		(0.0258)		(0.00742)
women_2		0.0474		0.0174
		(0.0317)		(0.0106)
women_34		0.0570		0.0147
		(0.0449)		(0.0156)
leverage_assets	-0.629***	-0.630***
	(0.0752)	(0.0751)
ln_leverage_equity			-0.0271***	-0.0271***
			(0.00505)	(0.00500)
size	0.0907***	0.0900***	0.0453***	0.0448***
	(0.0266)	(0.0268)	(0.0118)	(0.0118)
board_size	-0.000742	-0.00426	0.00144	0.000383
	(0.00544)	(0.00606)	(0.00172)	(0.00189)
insiders_share	-0.0480	-0.0443	0.00179	0.00219
	(0.0349)	(0.0347)	(0.0162)	(0.0162)
state_share	0.192	0.194	0.0111	0.00975
	(0.169)	(0.181)	(0.0394)	(0.0414)
owner_stake1	0.0393	0.0329	0.000737	-0.00430
	(0.0633)	(0.0635)	(0.0183)	(0.0186)
owner_stake2	0.000392	0.00361	0.0444	0.0421
	(0.140)	(0.140)	(0.0396)	(0.0392)
boards_owners	-0.0560*	-0.0495	-0.0176	-0.0129
	(0.0291)	(0.0305)	(0.0121)	(0.0119)
_cons	-0.805**	-0.783**	-0.519***	-0.513***
	(0.340)	(0.344)	(0.149)	(0.148)
Year dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
N	882	882	884	884
R2-within	0.277	0.278	0.206	0.214

Среди контрольных переменных по-прежнему значимый отрицательный эффект наблюдается для показателя финансового рычага, значимый положительный эффект оказывает размер фирмы.

В модели RE контрольные переменные сохраняют свою значимость и знак (как и в FE), однако величина данного эффекта немного снизилась (наблюдается меньшее значение коэффициентов по модулю).

В то же время показатель гендерной диверсификации демонстрирует статистически значимый положительный эффект практически во всех спецификациях (как для доли женщин, так и для группы дамми-переменных). Для группы дамми-переменных наибольший по модулю положительный эффект отмечается для показателя присутствия трех и более женщин.

В Приложении 7 представлены результаты теста Бройша-Пагана для сравнения моделей RE и OLS. В соответствии с полученными характеристиками, модель со случайными эффектами лучше описывает данные, чем модель сквозной регрессии.

Оценки коэффициентов с помощью моделей со случайными эффектами более эффективны, чем FE, но в случае невыполнения критерия о некоррелированности индивидуальных эффектов с регрессорами несостоятельны.

Проведем сравнение моделей с фиксированными и случайными эффектами с помощью аналога теста Хаусмана для кластерных стандартных ошибок (overidentifying restrictions). Результаты теста представлены в Приложении 7: P-value < 0,05 во всех случаях, следовательно, нулевая гипотеза о состоятельности оценок RE отвергается, необходимо сделать выбор в пользу модели с фиксированными эффектами. С точки зрения экономической логики данных выбор является обоснованным: индивидуальные эффекты фирм не случайны, они отражают некоторые ненаблюдаемые фиксированные характеристики фирм и могут быть коррелированы с другими регрессорами.

Таблица 6. Модель FE: показатели рыночной стоимости

	(1)	(2)	(3)	(4)
	ln_Market_to_Book	ln_Market_to_Book	ln_Q_Tobin	ln_Q_Tobin
woman_share	-0.646*		-0.517*
	(0.382)		(0.283)
women_1		0.0561		-0.0921
		(0.178)		(0.152)
women_2		-0.350*		-0.252*
		(0.179)		(0.143)
women_34		-0.0515		-0.0658
		(0.297)		(0.245)
leverage_assets	2.164***	2.201***
	(0.536)	(0.533)
ln_leverage_equity			0.0552	0.0503
			(0.0915)	(0.0904)
size	0.124	0.0809	0.0205	-0.00438
	(0.186)	(0.191)	(0.146)	(0.147)
board_size	0.0111	0.0218	0.0303	0.0372
	(0.0351)	(0.0386)	(0.0289)	(0.0324)
insiders_share	0.444*	0.434*	0.212	0.215
	(0.239)	(0.234)	(0.169)	(0.168)
state_share	0.433	0.334	0.352	0.233
	(0.558)	(0.655)	(0.471)	(0.561)
owner_stake1	0.398	0.221	0.460	0.373
	(0.449)	(0.439)	(0.346)	(0.360)
owner_stake2	0.404	0.207	0.848	0.745
	(0.794)	(0.825)	(0.563)	(0.585)
boards_owners	0.0456	0.0502	0.101	0.104
	(0.173)	(0.179)	(0.133)	(0.139)
_cons	-1.952	-1.413	-0.399	-0.0659
	(2.531)	(2.626)	(1.957)	(1.988)
Year dummies	Yes	Yes	Yes	Yes
N	501	501	501	501
R2-within	0.449	0.453	0.460	0.460

В Таблице 6 и Приложении 5 отражены результаты построения моделей с фиксированными и случайными эффектами для показателей рыночной стоимости фирмы. Примечательно, что в модели FE мы получили результат, противоположный ожидаемому: гендерная диверсификация советов директоров отрицательно сказывается на рыночной стоимости фирмы (значимая на 10%-ом уровне взаимосвязь). Для группы дамми-переменных значимый отрицательный эффект наблюдается в случае присутствия в советах строго двух женщин. В модели со случайными эффектами значимость показателей гендерного разнообразия советов не выявлена.

Среди контрольных переменных по-прежнему положительный значимый эффект на коэффициент Market-to-Book оказывает финансовый рычаг. Концентрированность акционерного капитала более не является значимой, в то же время положительный эффект на коэффициент Market-to-Book оказывает доля инсайдеров в составе советов (на 10%-ом уровне значимости в обеих спецификациях).

Для сравнения моделей RE и OLS также проведен тест Бройша-Пагана (Приложение 7), предпочтение отдается модели со случайными эффектами. Кроме того, в Приложении 7 представлены результаты сравнения FE и RE моделей, в соответствии с которыми гипотеза о состоятельности RE не подтверждается, наиболее предпочтительной является модель FE.

Следует отметить, что максимальный эффект на показатели значимости и точности моделей (коэффициент R2-within для FE и статистика Вальда для RE) оказывает включение временного эффекта в модель. Логично предположить, что рыночная стоимость фирм значимо коррелирует с состоянием экономики страны в целом. А поскольку в рамках исследуемого временного интервала имел место экономический кризис, включение временного эффекта позволяет учесть влияние данного макроэкономического фактора на рыночную стоимость и объяснить значительную долю ее дисперсии. В Приложении 6 представлены результаты оценивания моделей FE и RE для рыночных коэффициентов без временных эффектов. По-прежнему отрицательную значимость в модели FE имеют показатели гендерной диверсификации, отмечается эффект и некоторых других показателей. Однако сами модели демонстрируют невысокую значимость либо не являются значимыми вовсе.

По результатам построения моделей, частично решающих проблему эндогенности, можно предположить, что гендерная диверсификация оказывает некоторое положительное влияние на бухгалтерские показатели эффективности и может отрицательно сказываться на рыночной стоимости фирмы. Однако нельзя назвать данный результат устойчивым: направление эффекта, а также его значимость варьируются при изменении спецификации модели.

3.2 Модели с инструментальными переменными

Для преодоления проблемы эндогенности и получения более надежных результатов было принято решение построить модели с инструментальными переменными.

Использованные при построении моделей инструменты подробно описаны в разделе 2.2 работы, это доля женщин в советах директоров в компаниях отрасли, а также средняя доля женщин в советах отрасли. Поскольку в качестве наиболее подходящей спецификации были выбраны модели с фиксированными эффектами, оценим модели с инструментальными переменными с включением данных эффектов, также учтем эффект года для каждой из моделей. В результате было оценено восемь моделей с инструментальными переменными: в двух спецификациях инструменты для каждой из зависимых переменных - бухгалтерских и рыночных показателей эффективности деятельности. Результаты оценивания данных моделей представлены в Приложении 8.

Делать какие-либо выводы о значимости параметров на основе полученных результатов некорректно. Несмотря на то, что выбранные инструменты имеют положительный коэффициент, как мы и предполагали ранее, они не демонстрируют статистически значимой корреляции с инструментируемой переменной. В Приложении 9 представлены результаты некоторых тестов, позволяющих оценить качество построенных моделей. Итак, для всех восьми моделей получена крайне низкая F-статистика, не отвергается гипотеза о недостаточной идентифицированности, инструменты признаются нерелевантными. Также не отвергается гипотеза о равенстве коэффициентов при инструментируемых параметрах нулю. Кроме того, согласно результатам теста на эндогенность ключевой исследуемой переменной принимается нулевая гипотеза об экзогенности данных показателей. Таким образом, показатели гендерной диверсификации лучше оценивать в чистом виде, не прибегая к использованию инструментальных переменных.

Однако руководствуясь логикой исследований в сфере корпоративного управления, мы все же предполагаем наличие эндогенности в ключевой объясняющей переменной. Инструментальные оценки, как правило, являются менее эффективными, чем оценка переменной в «чистом» виде, по причине использования слабых инструментов. Кроме того, модели с фиксированными эффектами также выдают состоятельные, но менее эффективные оценки. Следовательно, подбор более сильного инструмента и построение модели с большей эффективностью могут позволить получить более значимые результаты.

Поскольку описанный ранее инструмент оказался нерелевантным, мы приняли решение сконструировать иной, более укрупнённый инструмент, отражающий среднюю представленность женщин по отраслям без разбиения по годам. Для получения большего количества потенциальных инструментов в исходной выборке по критерию квэд (классификатор видов экономической деятельности) были выделены дополнительные подотрасли, в которые вошло 11 и более компаний. В конечном счете количество отраслей составило 30. Инструмент был рассчитан аналогично механизму, описанному в параграфе 2.2, с исключением классификатора by year.

Также для улучшения эффективности моделей было принято решение оценить модель не с фиксированными, а со случайными эффектами. Мы полагаем, что допущение о некоррелированности регрессоров с индивидуальными характеристиками выполняется, поскольку при расчете инструмента для каждой фирмы исключается значение, относящееся к данной конкретной компании - среднее считается по всем прочим фирмам отрасли. Следовательно, оценки RE будут состоятельными. Кроме того, мы исключили из моделей контрольные переменные, характеризующие долю инсайдеров и представителей государства в составе советов директоров, по причине наличия потенциальной эндогенности, упоминаемой другими исследователями (однако оценки, полученные в результате оценивания моделей с полной группой переменных, отличались от оценок сокращенных моделей крайне незначительно). В модели также были включены дамми-переменные, характеризующие период наблюдения, поскольку, как отмечалось выше, макроэкономическая волатильность, присущая рассматриваемому кризисному периоду, оказывает значимое влияние на рыночную стоимость фирмы.

Результаты оценивания моделей с альтернативными инструментальными переменными и случайными эффектами для показателей рентабельности представлены в Приложении 10. Оба инструмента значимо (уровень значимости менее 1%) положительно коррелируют с эндогенной переменной. В итоговых моделях ключевая объясняющая переменная не является значимой ни в одной из спецификаций, хотя коэффициенты, в целом, положительные. Сохранили свою значимость и знак такие контрольные переменные, как финансовый рычаг и размер фирмы. Высокое значение статистики Вальда демонстрирует значимость построенной модели в целом.

В Приложении 11 представлены некоторые тесты, характеризующие качество построенной модели с инструментальными переменными. Согласно F-статистике инструмент, рассчитанный как средняя доля женщин в советах директоров компаний в данной отрасли (усредненная сумма всех долей за исключением данной конкретной компании), является более сильным инструментом, хотя разница и незначительна. Инструменты являются релевантными. Однако по результатам формального теста на значимость коэффициента перед инструментируемой переменной мы не может отвергнуть гипотезу о равенстве данного значения нулю. Таким образом, для моделей были подобраны валидные инструменты, которые не позволили выявить статистически значимой взаимосвязи между гендерной диверсификацией и бухгалтерскими показателями эффективности. В целом, данный результат согласуется с результатами, полученными в предыдущих исследованиях, поскольку показатели рентабельности отражают финансовый результат фирмы на данный конкретный момент, в то время как эффект от гендерной диверсификации может быть распределен во времени.

В Таблице 7 представлены результаты оценивания моделей с альтернативными инструментами и случайными эффектами для показателей рыночной стоимости фирм. Выбранные инструменты также значимо (уровень значимости менее 1%) положительно коррелируют с эндогенной переменной. Мы видим, что коэффициент при ключевой объясняющей переменной положителен и является значимым на 10%-ом уровне для параметра Market-to-book и на 5%-ом для Q Tobin. Сама модель в целом также является значимой согласно статистике Вальда.

Таблица 7. Модель c альтернативными инструментальными переменными, RE: показатели рыночной стоимости

	(1)	(2)	(3)	(4)
	ln_Market_to_Book	ln_Market_to_Book	ln_Q_Tobin	ln_Q_Tobin
woman_share	3.211*	2.674*	3.073**	2.810**
	(1.888)	(1.611)	(1.419)	(1.248)
leverage_assets	1.548***	1.590***
	(0.339)	(0.320)
ln_leverage_equity			-0.0439	-0.0391
			(0.0541)	(0.0518)
size	0.0959	0.0811	0.0960	0.0880
	(0.0793)	(0.0729)	(0.0613)	(0.0574)

Подобные документы

• Компания "Газпром"

  История развития компании. Структура корпоративного управления ПАО "Газпром". Состав совета директоров. Активы "Газпрома" в СМИ. Финансовые показатели деятельности компании. Кодекс корпоративной этики организации. Система вознаграждения совета директоров.
  
  отчет по практике [29,3 K], добавлен 08.12.2015
  

• Совет директоров акционерного общества

  Акционерное общество как форма организации предпринимательской деятельности. Аутсайдерская и инсайдерская модели корпоративного управления. Унитарные советы директоров. Двухпалатные советы директоров. Система корпоративного управления.
  
  реферат [18,6 K], добавлен 03.10.2006
  

• Агентские модели структуры капитала

  Классическая теория структуры капитала Модильяни и Миллера. Влияние эффективности советов директоров на благосостояние владельцев компаний, принимающих участие в слияниях и поглощениях. Менеджмент компании и перераспределение корпоративного контроля.
  
  курсовая работа [65,0 K], добавлен 23.04.2016
  

• Анализ методик оценки инвестиционной привлекательности регионов России

  Понятие инвестиций, инвестиционной деятельности, инвестиционной привлекательности. Оценка инвестиционной привлекательности регионов, выявление сильных и слабых сторон. Современная практика повышения инвестиционной привлекательности отельных субъектов РФ.
  
  курсовая работа [1,9 M], добавлен 12.05.2011
  

• Оператор сотовой связи компания ОАО "Мобильные ТелеСистемы"

  История образования крупнейшего оператора сотовой связи ОАО "Мобильные ТелеСистемы" (МТС). Собственники компании, структура акционеров. Финансовые и производственные показатели. Структура управления компанией. Состав совета директоров, логотип компании.
  
  реферат [270,9 K], добавлен 18.04.2011
  

• Оценка инвестиционной привлекательности предприятия

  Место и роль оценки стоимости предприятия в инвестиционной деятельности для повышения эффективности управления, область ее применения. Подходы к оценке инвестиционной привлекательности предприятия: доходный, затратный и сравнительный (рыночный).
  
  курсовая работа [73,8 K], добавлен 21.04.2010
  

• Открытое акционерное общество Нефтегазовая компания "Русснефть"

  Анализ положения ОАО Нефтегазовая компания "Русснефть" в нефтедобывающей и нефтеперерабатывающей отраслях. Приоритетные направления деятельности компании, перспективы ее развития. Отчет совета директоров о выплате объявленных дивидендов по акциям.
  
  дипломная работа [129,7 K], добавлен 24.07.2012
  

• Анализ вида деятельности предприятия ОАО "Промтрактор"

  Понятие и классификация предпринимательства. Основные формы хозяйственной деятельности. Особенности малого бизнеса и венчурного предприятия. Организационно-правовая характеристика ОАО "Промтрактор". Компетенция собрания акционеров и совета директоров.
  
  курсовая работа [55,4 K], добавлен 23.01.2014
  

• Анализ деятельности ОАО "Электроприбор"

  История развития предприятия. Компетенция совета директоров и ревизионной комиссии. Анализ прибыли и убытков. Производственная и организационная структура ОАО "Электроприбор", его нормативно-правовая база. Перечень используемых программных продуктов.
  
  отчет по практике [823,8 K], добавлен 05.12.2013
  

• Годовой отчет кондитерского предприятия ОАО "Большевик" за 2010 год

  Положение общества в отрасли, приоритетные направления деятельности. Основные факторы риска, связанные с его хозяйственной деятельностью. Перечень совершенных сделок: поставка и купля-продажа сырья, оборудования, продукции. Состав совета директоров.
  
  практическая работа [1,7 M], добавлен 20.11.2011
  

• Развитие корпоративного управления в Республике Казахстан как один из факторов повышения инвестиционной привлекательности

  Корпоративное управление: роль и объективная необходимость развития. История инвестиций в Казахстане. Особенности корпоративного управления промышленными предприятиями на примере АО "ПетроКазахстан". Риск-менеджмент в системе корпоративного управления.
  
  диссертация [255,1 K], добавлен 26.01.2015
  

• Оценка инвестиционного климата России

  Методика оценки инвестиционной привлекательности. Состояние инвестиционного климата России, основные проблемы инвестирования. Мировой опыт повышения инвестиционной привлекательности страны. Направления повышения уровня инвестиционной привлекательности.
  
  курсовая работа [67,1 K], добавлен 17.03.2015
  

• Повышение эффективности деятельности строительного предприятия за счет выпуска нового вида продукции в рамках диверсификации и за счет внутренних резервов

  Разработка методических рекомендаций по выполнению курсовых работ на тематику повышения эффективности деятельности строительного предприятия. Расчет повышения эффективности деятельности за счет выпуска новых видов продукции и за счет внутренних резервов.
  
  курсовая работа [397,3 K], добавлен 17.04.2011
  

• Направления по повышению инвестиционной привлекательности ОАО "Камаз"

  Финансово-экономическая характеристика и направления деятельности ОАО "Камаз". Понятие инвестиционной привлекательности предприятия и меры ее повышения в условиях нестабильной рыночной конъюнктуры. Рекомендации по развитию экспортного потенциала фирмы.
  
  дипломная работа [378,4 K], добавлен 25.11.2010
  

• Теоретические аспекты анализа инвестиционной привлекательности предприятия

  Понятие инвестиционной привлекательности и факторы, ее определяющие. Структура акционерного капитала ПАО "МТС". Оценка инвестиционной привлекательности предприятия ПАО "МТС" на рынке акций и облигаций. Характеристика дивидендной политики компании.
  
  дипломная работа [286,2 K], добавлен 21.11.2016
  

• Оценка качества корпоративного управления и финансовой отчетности ОАО "Ростелеком"

  Характеристика экономики РФ за 2008 г., ее влияние на ОАО "Ростелеком". Характеристика деятельности и приоритетные направления данного предприятия: общее положение компании в отрасли, структура корпоративного управления и основные показатели деятельности.
  
  курсовая работа [1,9 M], добавлен 22.06.2009
  

• Эффективность использования основных средств предприятия и ее влияние на финансовые результаты (на примере ООО СК "Новый город")

  Резервы повышения эффективности использования основных средств ООО СК "Новый город", ее показатели и влияние на финансовые результаты предприятия. Характеристика финансово-хозяйственной деятельности. Методы оценки основных фондов и их амортизации.
  
  дипломная работа [748,0 K], добавлен 25.02.2015
  

• Проблемы роста инвестиционной привлекательности субъектов федерации

  Основные понятия и сущность инвестиционной привлекательности. Регион как объект приоритетного инвестировании. Критерии и факторы оценки инвестиционной привлекательности регионов; формирование имиджа и усиление моментов узнаваемости российских территорий.
  
  курсовая работа [145,8 K], добавлен 30.01.2014
  

• Фирма как субъект отраслевого рынка

  Основные направления стратегии фирмы как субъекта отраслевого рынка. Анализ положения предприятия на рынке, его финансово-хозяйственной деятельности и эффективности управления. Обзор методов обеспечения инвестиционной привлекательности предприятия.
  
  контрольная работа [23,3 K], добавлен 21.01.2015
  

• Инвестиции предприятия

  Понятие инвестиций и особенности инвестиционной деятельности предприятия: инвестиционный проект, критерии его эффективности. Оценка инвестиционной деятельности филиала предприятия, её основные результаты и пути повышения эффективности деятельности.
  
  курсовая работа [624,6 K], добавлен 30.12.2011
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам