Н1: Индекс качества корпоративного управления положительно и статистически значимо влияет на коэффициент дивидендных выплат.
Также мы использовали показатель, связанный с советом директоров компании, а именно долю независимых директоров в составе совета директоров. С точки зрении агентской теории многие авторы (Jensen, Meckling, 1976, Fama, 1980; Fama and Jensen, 1983; Jensen, 1993) отмечали, что независимые директора положительно влияют на решение конфликта между топ-менеджерами и акционерами. Что касается влияния данного показателя на дивиденды, то в исследовании Hu, Kumar (2004) была выявлена положительная связь, как и в работе Bhattacharya (2016) и Smith et al. (2017). Таким образом, мы ожидаем выявить положительное влияние данного показателя на коэффициент дивидендных выплат.
Н2: доля независимых директоров в составе совета директоров компании положительно и статистически значимо влияет на коэффициент выплат дивидендов.
Как уже отмечалось в предыдущем параграфе, корпоративное управление компании реализуется не только через внутренний, но также и через внешний контроль. В связи с этим влияние качества корпоративного управления на дивидендную политику будет также проанализировано через показатель доли институциональных инвесторов в акционерном капитале компании. Несмотря на то, что с точки зрения агентской теории авторы отмечали положительное влияние институциональных инвесторов на агентский конфликт и дивидендную политику компании (Hartzell and Starks, 2003; Khan, Dharwadkar, and Brandes, 2005; Velury and Jenkins, 2006), эмпирические результаты оказали противоречивыми. Если в работе Short, Zhang, Keasey (2002) была обнаружена положительная связь между долей институциональных инвесторов в капитале компании и дивидендными выплатами, то в исследовании Amihud and Li (2006) и Smith et al. (2017) влияние институциональных инвесторов на дивиденды оказалось отрицательным. Гипотеза №3 данного исследования выглядит следующим образом: Н3: доля институциональных инвесторов в акционерном капитале компании положительно и статистически значимо влияет на коэффициент дивидендных выплат.
Данные гипотезы будут проверяться при помощи статистического и регрессионного анализа. Объектом анализа являются публичные компании развивающихся рынков, а именно стран БРИКС. Данные по компаниям были собраны с использованием базы Bloomberg за 4 года с 2013 по 2016 год. Всего за 4 года было собрано 5007 наблюдений. Основным критерием отбора компаний являлось наличие данных по выбранным переменным, характеризующим качество корпоративного управления. В таблице 2 представлено распределение наблюдений по странам.
Таблица 2
Распределение наблюдений по странам
|
Страна |
Кол-во наблюдений |
Процент наблюдений |
|
|
Бразилия |
288 |
5,75 |
|
|
Россия |
103 |
2,06 |
|
|
Индия |
2016 |
40,26 |
|
|
Китай |
2100 |
41,94 |
|
|
Южная Африка |
500 |
9,99 |
Больше всего наблюдений относится к Индии и Китаю. По компаниям Бразилии и России было собрано наименьшее количество наблюдений, поскольку в данных странах меньше публичных компаний и существует проблема с раскрытием информации касательно корпоративного управления.
В таблице 3 представлен полный список переменных, которые будут использоваться в данном исследовании. В качестве зависимой переменной используется коэффициент дивидендных выплат (Div). Основные независимые переменные, связанные с качеством корпоративного управления в компании, были описаны ранее. Далее мы перейдем к обзору оставшихся контрольных переменных.
Таблица 3
Описание переменных исследования
|
Переменная |
Описание |
|
|
Зависимые переменные |
||
|
Div |
Коэффициент выплат дивидендов (%). Div = выплаченные дивиденды за год/чистая прибыль компании за год |
|
|
Независимые переменные |
||
|
ISS_CGQ |
Индекс корпоративного управления, рассчитанный организацией ISS (Institutional Shareholder Services). Принимает значения от 1 до 10. |
|
|
IndepDir |
Доля независимых директоров в составе совета директоров компании (%) |
|
|
Institut |
Доля институциональных инвесторов в акционерном капитале компании (%) |
|
|
Assets |
Балансовая стоимость совокупных активов компании (млн. долл.) |
|
|
ROA |
Рентабельность активов компании (%). ROA = чистая прибыль/совокупные активы |
|
|
AssetsGrowth |
Годовой темп прироста совокупных активов компании (%). Growth = активы (t) / активы (t-1) - 1 |
|
|
RE/TE |
Отношение нераспределенной прибыли компании к балансовой стоимости совокупного капитала (%) |
|
|
Beta |
Бэта компании из модели CAPM |
|
|
Leverage |
Отношение балансовой стоимости совокупного долга компании к балансовой стоимости совокупного капитала |
|
|
BoardSize |
Размер совета директоров компании (кол-во человек) |
|
|
Ownership |
Доля государства в акционерном капитале компании (%) |
Основные контрольные переменные, которые могут оказывать влияние на дивидендные выплаты, использованы по аналогии с исследованием Фамы и Френча (Fama, French, 2001). Это размер компании, ее рентабельность и возможности роста. Размер компании выражается через значение ее совокупных активов. В качестве рентабельности используется показатель рентабельности активов. Инвестиционные возможности характеризует годовой темп прироста активов. В исследовании Фамы и Френча авторы показали, что более крупные и рентабельные фирмы с низкими инвестиционными возможностями будут выплачивать дивиденды с большей вероятностью. Таким образом, в данной работе мы также ожидаем обнаружить данную взаимосвязь.
Переменная отношения нераспределенной прибыли к совокупному капиталу компании (RE/TE) характеризует стадию жизненного цикла в соответствии с исследованиями DeAngelo, DeAngelo, Stultz (2006) и Denis, Osobov (2008). Авторы обнаружили, что рост данного отношения свидетельствует о более зрелой стадии компании и положительно влияет на вероятность выплаты дивидендов.
Взаимосвязь между дивидендами и качеством корпоративного управления может меняться в зависимости от уровня риска компании. В исследовании Bhattacharya, Li, and Rhee (2016) авторы показали, что реализация outcome или substitute моделей напрямую связана с риском компании. В связи с этим в данной работе также используется риск компании, который характеризует бэта компании.
Также в данной работе используется коэффициент долга (Leverage) равный отношению балансовой стоимости совокупного долга компании к балансовой стоимости совокупного капитала. В предыдущей главе мы упоминали положительное влияние долга на снижение агентского конфликта. Однако в связи с тем, что долг выполняет дисциплинирующую функцию по отношению к действиям топ-менеджеров, роль дивидендов в разрешении агентского конфликта может снижаться. По этой причине мы ожидаем увидеть отрицательное влияние коэффициента долга на дивидендные выплаты.
Кроме того, мы решили протестировать еще одну характеристику совета директоров, а именно его размер (переменная BoardSize). Влияние размера совета директоров на агентский конфликт, и, следовательно, на дивиденды неопределенно. С одной стороны, отмечается, что в советах директоров с большим количеством участников мониторинг действий топ-менеджеров менее эффективен (Fama, 1980; Jensen, Meckling, 1976). В работе Yermack (1996) отмечается, что небольшие по размеру советы директоров более эффективным в принятии решений. Харис и Равив (Harris, Raviv, 2006) наоборот считают, что больший размер совета директоров обеспечивает оптимальный уровень мониторинга за топ-менеджерами, когда они более склонны действовать в своих интересах.
Наконец переменная Ownership характеризует долю государства в акционерном капитале компании. Поскольку в некоторых странах, например, в России, государственные компании обязаны выплачивать определенную часть прибыли в виде дивидендов, мы можем обнаружить значимое и положительное влияние данной переменной на коэффициент дивидендных выплат.
3.2 Статистический анализ данных компаний
После того как мы сформулировали гипотезы исследования, описали выборку наблюдений и переменные, мы можем приступить непосредственно к эмпирическому анализу. Прежде всего, необходимо проанализировать данные по компаниям с точки зрения статистики.
Для начала имеет смысл проанализировать базовые различия между компаниями в вопросе дивидендных выплат. Мы разбили базу данных на две части исходя из статуса выплаты дивидендов. Компании, для которых коэффициент дивидендных выплат равен нулю, относятся к неплательщикам, соответственно остальные компании относятся к группе плательщиков дивидендов. В таблице 4 представлены результаты анализа различий между плательщиками и неплательщиками дивидендов, а именно средние значения переменных по каждой группе, а также результаты t-test на значимые различия средних значений.
Таблица 4
Анализ различий между плательщиками и неплательщиками дивидендов
|
Неплательщики дивидендов |
Плательщики дивидендов |
Разница средних значений |
Prob. t-stat. |
||||
|
Переменная |
Кол-во наблюдений |
Среднее значение |
Кол-во наблюдений |
Среднее значение |
|||
|
Div |
521 |
0,00 |
4486 |
34,69 |
-34,69 |
0.0000*** |
|
|
Assets |
521 |
3581,24 |
4486 |
23528,32 |
-19947,08 |
0.0065*** |
|
|
AssetsGrowth |
521 |
18,37 |
4486 |
14,26 |
4,10 |
0.0003*** |
|
|
ROA |
521 |
4,86 |
4486 |
6,67 |
-1,82 |
0.0000*** |
|
|
RE/TE |
521 |
52,65 |
4486 |
60,17 |
-7,52 |
0.0000*** |
|
|
Leverage |
521 |
3,09 |
4470 |
3,21 |
-0,12 |
0.2061 |
|
|
Beta |
521 |
0,958 |
4486 |
0,985 |
-0,03 |
0.0681* |
|
|
Ownership |
158 |
11,19 |
1090 |
16,71 |
-5,52 |
0.0120** |
|
|
Institut |
158 |
30,13 |
1088 |
40,76 |
-10,62 |
0.0000*** |
|
|
IndepDir |
225 |
43,07 |
3002 |
45,34 |
-2,27 |
0.0105** |
|
|
ISS_CGQ |
35 |
5,57 |
650 |
5,19 |
0,38 |
0.2190 |
***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно
Прежде всего, стоит отметить, что результаты анализа нашей выборки наблюдений соответствуют результатам исследования Фамы и Френча (Fama, French, 2001). Плательщики дивидендов характеризуются статистически значимо более высокими значениями размера активов и показателя рентабельности активов, но значимо меньшими темпами роста активов. Также в соответствии с результатами работы DeAngelo, DeAngelo, Stultz (2006) плательщики дивидендов являются более зрелыми компаниями, о чем свидетельствует статистически значимое большее значение показателя RE/TE.
Что касается остальных контрольных переменных, то уровень долга у двух групп компаний примерно одинаковый. У плательщиков дивидендов чуть более высокое значение уровня риска. Также у плательщиков дивидендов государство владеет статистически значимо большей долей акций.
Теперь перейдем к показателям качества корпоративного управления. Доля институциональных инвесторов в капитале компании значимо выше у плательщиков дивидендов, как и доля независимых директоров в совете директоров. Что же касается агрегированной оценки качества корпоративного управления, то она существенно не различается среди двух групп компаний.
Дальнейший анализ выборки будет напрямую связан с выявлением взаимосвязи между дивидендами и качеством корпоративного управления компаний. В таблице 5 мы разделили выборку на две части исходя из медианных значений переменных корпоративного управления с целью посмотреть, как различается коэффициент выплат у двух групп компаний.
Таблица 5
Анализ различий в коэффициенте выплат дивидендов в зависимости от значений показателей корпоративного управления компаний
|
Показатель |
Institut<=35,8834 |
Institut>35,8834 |
|||||
|
Кол-во наблюдений |
Ср. знач. |
Кол-во наблюдений |
Ср. знач. |
Разница средних |
Prob. t-stat. |
||
|
Div |
623 |
27,43 |
623 |
35,09 |
-7,66 |
0,0000*** |
|
|
IndepDir< = 42,8571 |
IndepDir > 42,8571 |
||||||
|
Div |
1629 |
35,31 |
1598 |
31,46 |
3,85 |
0,0000*** |
|
|
ISS_CGQ<=5 |
ISS_CGQ>5 |
||||||
|
Div |
378 |
45,21 |
307 |
42,72 |
2,49 |
0,155 |
| ЦЕНОВАЯ ПОЛИТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ НА ПРИМЕРЕ ООО «ДНС РИТЕЙЛ» |