приложение 3 - LMS - Высшая школа экономики

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"»
Санкт-Петербургский филиал федерального государственного
автономного образовательного учреждения высшего профессионального
образования
«Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"»
Факультет Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента
Департамент менеджмента
БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА
На тему: «Управление капиталом компании в развивающихся странах»
Направление «Менеджмент»
Образовательная программа «Менеджмент»
Студент группы № 243
Зайниев Н. Ш.
Научный руководитель
доцент, к.э.н. Кайсаров А. А.
Санкт-Петербург
2015
2
СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ............................................................................................................................. 2
ВВЕДЕНИЕ .......................................................................................................................................... 3
Глава 1 Теоретические основы управления капиталом в развивающихся рынках ....................... 7
1.1 Характеристика экономики развивающихся стран ................................................................ 7
1.2 Особенности управления капиталом на развивающихся рынках ....................................... 10
1.2.1 Общие понятия и теоретические основы ........................................................................ 10
1.2.2 Методы и правила принятия управленческих решений ................................................ 12
1.2.3 Факторы влияния на структуру капитала ....................................................................... 16
1.2.4 Формирование оптимальной структуры капитала ......................................................... 19
Глава 2. Управление оборотным капиталом и его значение в контексте Китая ......................... 23
Глава 3 Инвестиции и финансовые ограничения в Китае ............................................................. 27
3.1 Данные и сводная статистика ................................................................................................. 27
3.1.1 Данные ................................................................................................................................ 27
3.1.2 Сводная статистика ........................................................................................................... 28
3.1.3 Общие характеристики компаний.................................................................................... 31
3.1.4 Оборотный капитал ........................................................................................................... 32
3.2 Базовые характеристики и методология оценки................................................................... 36
3.2.1 Исходные характеристики ................................................................................................ 36
3.2.2 Методология оценки ......................................................................................................... 40
3.3. Основные эмпирические тесты ............................................................................................. 42
3.4 Анализ чувствительности инвестиций в основной/оборотный капитал при изменении
денежного потока........................................................................................................................... 49
3.4.1 Определение FCS и WCS .................................................................................................. 49
3.4.2 Описательная статистика и последующие регрессии для FCS и WCS ........................ 51
3.4.2.1 Описательная статистика .......................................................................................... 51
3.4.2.2 Последующие регрессии для FCS и WCS ............................................................... 55
3.4.3 Комбинация FCS и WCS ................................................................................................... 58
3.4.3.1 Описательная статистика .......................................................................................... 58
3.4.3.2 Полиномиальная логистическая регрессия ............................................................. 63
3.4.4 Связь WCS, FCS и их комбинаций с инвестициями в основной капитал .................... 66
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .................................................................................................................................. 71
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ........................................................................ 73
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ............................................................................................................................... 80
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ............................................................................................................................... 81
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ............................................................................................................................... 83
ПРИЛОЖЕНИЕ 4 ............................................................................................................................... 85
ПРИЛОЖЕНИЕ 5 ............................................................................................................................... 86
3
ВВЕДЕНИЕ
Нынешний финансовый кризис и рецессия отводят внимание компаний к
инвестициям в краткосрочные активы, которые представляют основную долю
элементов, находящихся на балансе фирмы. В связи этим растет важность
краткосрочного управления оборотным капиталом в компаниях. Некоторые
исследователи считают, что эффективное управление капиталом имеет важное
значение для компании во время бурно развивающихся экономических периодов
и его стратегическое управление может улучшить конкурентные позиции и
рентабельность. Другие исследователи подчеркивали, что улучшение управления
оборотным капиталом является достаточно важным для компании, чтобы
выдержать воздействие экономических потрясений.
Денежных средства, как составляющая оборотного капитала, являются
признаком текущей финансовой стабильности бизнеса. В среднесрочной
перспективе, многие фирмы переключат внимание с общего роста компании на
увеличение эффективности и управление денежными средствами.
Данная выпускная квалификационная работа будет сфокусирована на
особенностях управления капиталом в развивающихся рынках в целом и на
анализе управления оборотным капиталом в Китае, в частности.
В
течение
трех
последних
десятилетий
китайская
экономика
характеризовалась стабильно высокими объемами долгосрочных инвестиций и
феноменальными темпами роста [73, c. 197]. Некоторые исследователи пытались
найти этому объяснение. Среди них, Ayyagari и др. [21] сделали вывод, что
экономический
рост
финансированием,
китайских
несмотря
на
фирм
не
связан
ограничение
с
доступа
неофициальным
к
внешнему
финансированию. Cull и др. [36] сделали вывод, что доступ к коммерческим
кредитам не играет значительную роль в объяснении данного явления. Guariglia и
др. [54, c. 85] показывают, что «китайское чудо» было обусловлено высокой
продуктивностью частных фирм, которые смогли аккумулировать значительные
4
денежные потоки. Согласно их исследованию, китайским частным предприятиям
удалось поддержать свои высокие темпы роста благодаря обильному внутреннему
финансированию.
В работе рассматриваются долгосрочные инвестиции (инвестиции в
основной капитал), являющийся существенным фактором, определяющим рост
компании в целом [24, c. 87], [28], так и в частности в Китае [41, c. 144]. Также,
исследуется роль управления оборотным капиталом в объяснении того, почему
китайские компании были способны инвестировать в очень больших объемах,
несмотря на значительные финансовые ограничения. Оборотный капитал
определяется как разница между текущими обязательствами и текущими
активами, и часто берется как показатель ликвидности. Данная статья
сосредоточена на оборотный капитал компаний в Китае, основываясь на
наблюдении в период 2000-2007 гг. Китайские компании в исследуемом наборе
данных характеризуются очень высоким соотношением оборотного капитала к
основному капиталу (66,6%).
Данный период исследования был выбран в целях получения наиболее
достоверные результатов от качественной выборки, не зависящих от влияния
Целью исследования является анализа способности предприятий с
различной формой собственности использовать оборотный капитал для
смягчения
существующих
финансовых
ограничений
в
долгосрочных
инвестициях. Способности предприятия оптимизировать свой оборотный капитал
в денежный поток.
Данная работа связана с исследованиями, которые провели Fazzari и
Petersen, анализировавшие деятельность американских компаний и пришедшие к
выводу, что компании действительно в состоянии сгладить колебания денежных
потоков за счет оборотного капитала [46]1.
Использование методологии, аналогичной у Fazzari и Petersen, Brown и Petersen,
показывает, что американские фирмы могут использовать денежные резервы (которые
являются одной из составляющих оборотного капитала), чтобы снизить высокие необратимые
расходы на R&D [31].
1
5
На сегодняшний момент, для развивающихся стран подобных исследований
мало. В данной работе представлена попытка заполнить этот пробел в литературе,
сосредоточив внимание на примере Китая.
За основу взято панельное исследование 116724 компаний за период 20002007
гг.:
Государственные
предприятия,
иностранные
предприятия,
представители частного бизнеса и коллективные предприятия были рассмотрены
отдельно.
Было
установлено,
что
у
государственных
предприятий
чувствительность долгосрочных инвестиций к денежными потоками не велика.
Можно предположить, что это связано с тем что эти предприятия не испытывают
трудностей,
связанных
с
внешним
финансированием,
так
как
они
поддерживаются государственными банками. С другой стороны, у остальных
групп предприятий прослеживается высокая чувствительность долгосрочных и
краткосрочных инвестиций компании к денежным потокам. Эти данные
показывают, что при нестабильном денежном потоке, фирмы стремятся
оптимизировать свои инвестиции в основной и оборотный капитал. Разделив
компании на предприятия с относительно высоким и относительно низким
коэффициентами соотношения оборотного капитала к основному капиталу. Было
выявлено, что при нестабильных денежных потоках, компании с высоким
коэффициентом соотношения оборотного капитала к основному капиталу
способны
стабилизировать
потоки
за
счет
краткосрочных
инвестиций
(инвестиций в оборотный капитал).
По результатам данной выпускной квалификационной работы очевидно,
что, в условиях нестабильных денежных потоков, крупные, давно существующие
на рынке компании и медленно растущие предприятия, как правило, улаживают
ситуацию за счет долгосрочных инвестиций, в то время как малые, более молодые
и быстрорастущие компании в состоянии приспособиться к ситуации с помощью
оборотного капитала. Более того, фирмы с низким уровнем денежного потока,
сталкивающиеся с серьезными внутренними кредитными ограничениями,
особенно активны в освоении инвестиций в основной и оборотный капитал, в то
время как фирмы с высокой долей заемного капитала, как правило, выбирают
6
инвестирования только в оборотный капитал2. Поэтому вполне возможно, что,
несмотря на серьезные финансовые ограничения, китайские компании способны
поддерживать долгосрочные инвестиции и высокие темпы роста путем
эффективного управления оборотным капиталом. Это может внести свой вклад в
объяснение экономического чуда Китая.
Как и в работе Guariglia [53], в данной работе определятся, в какой степени имеют
внутренние финансовые ограничения те фирмы, чья деятельность ограничивается количеством
доступных собственных средств. Фирмы могут также быть подвержены воздействию
информационной асимметрии, которая приводит их к трудностям в получении внешних
средств. В связи с этим, внешние финансовые ограничения могут быть определены с помощью
таких критериев, как размер фирмы, ее возраст, заемные средства, залог, коэффициент выплаты
дивидендов и т.д.
2
7
Глава 1 Теоретические основы управления капиталом в
развивающихся рынках
1.1 Характеристика экономики развивающихся стран
В мировой экономике Международным валютным фондом принято деление
рынков по странам в зависимости от определенных экономических показателей,
в том числе и развития рынка капитала на две большие группы: развитые и
развивающиеся. Однако, каких-то общепринятых универсальных критериев, по
которым можно отнести фондовый рынок определенной страны к одной из этих
двух групп не существует. Принято считать, что развитые рынки характеризуются
высоко диверсифицированной рыночной экономикой, устойчивой политической
системой, сформированной правовой законодательной базой, из чего вытекает
высокий уровень гарантий защиты прав инвесторов [38, c. 263].
К развитым рынкам традиционно относят рынки таких стран, как США,
Канады, Японии, Австралии, Новой Зеландии, а также большинство стран
северной и западной Европы (глобальные инвестиционные банки и некоторые
международные организации, например, ООН) относят к развитым странам также
ЮАР, Израиль, Гонконг, Сингапур, Южную Корею, Тайвань, Кипр, Мальту и
Словению). Рынки капитала других стран Азии, Африки, Восточной Европы и
Южной Америки (в их число входит и Россия) относят к группе развивающихся
рынков.
Основные отличия развивающихся и развитых рынков заключается в
следующем:
1. Развивающиеся рынки (ЕМ) связаны с высоким риском финансовых
потерь, что обусловлено такими объективными факторами как слабый уровень
развития
биржевой
законодательства,
инфраструктуры,
низкая
несовершенство
информационная
действующего
прозрачность
компаний,
несоответствие международных и национальных стандартов предоставления
отчетности по финансовым показателям, доминирование государственных
предприятий во многих секторах и отраслях экономики.
8
2. Высокая концентрация ликвидности, которая присуща многим ЕМ, что
выражается в доминировании на рынке капитала нескольких десятков
крупнейших компаний.
3. Развивающимся
рынкам
присуща
ярко
выраженная
отраслевая
специализация, при этом довольно часто преобладают добывающие и сырьевые
отрасли, а сектор переработки и потребления крайне слабо развит. Так, на
российском рынке в 2014 году в структуре индекса ММВБ более половины
составлял нефтегазовый сектор (около 53%), второе место по величине занимал
банковский сектор (около 14%), и третье – металлургический сектор (чуть менее
12,6%). То есть общая доля указанных трех секторов составила примерно 80%.
Потребительский же сектор, который занимает лидирующие позиции на развитых
рынках (от 20% до 50% доли индекса), в индексе ММВБ составил менее 2%. [50,
c. 164]
4. Развивающиеся рынки характеризуются развитием рынков ценных
бумаг (преимущественно акций и облигаций), а на развитых рынках преобладает
(по объему) рынок производных финансовых инструментов (финансовых
деривативов) [15, c.153].
Развивающиеся рынки характеризуются более высокой волатильностью: в
благоприятных экономических условиях они растут гораздо быстрее развитых
рынков (в этом отношении наиболее показательны 2007 и 2009 годы), но в
неблагоприятных кризисных условиях их снижение является более масштабным
(наглядным примером является динамика рынков в кризисном 2008 году).
При благоприятном экономическом климате развивающиеся рынки по
сравнению с развитыми рынками показывают больший рост, в условиях же
экономической нестабильности снижение их показателей проявляется в большей
степени. Другими словами, ЕМ имеют высокую волатильность. На сегодняшний
день, аналитики отмечают спад темпов роста. На конец 2014 – начало 2015 года
развивающиеся
рынки
не
обеспечивают
привлекательные
условия
для
инвестиций. В последние пять лет, показатели рынков капитала развитых стран
9
оказались на 41% выше, чем на развивающихся рынках, даже несмотря на кризис
еврозоны [62, c. 242].
Финансисты видят несколько причин сложившейся ситуации: низкую
взаимосвязь экономического роста и движения капитала и не прямую взаимосвязь
состояния местной экономики на рынке капитала.
Как отмечает британский журнал The Economist, Китай – традиционный
лидер среди развивающихся рынков -
демонстрировал в последние годы
грандиозный рост, но индекс FTSE China 50 достиг пиковой точки в 30 711 еще в
октябре 2007 г., а на начало 2015 года находится на уровне 16 848.
Обратимся к интересному анализу ситуации на развивающихся рынках,
который сделал экономист Ecstrat Джон Пол Смит. [72, 147c.] Он указывает, что
движение по направлению к регулируемому государством капитализму,
происходящее в подавляющей части развивающегося мира с 2008 г., разрушает
ключевую особенность развивающегося рынка как отдельно стоящей группы
капитала происходит постепенное приближение управления ЕМ с так
называемым англосаксонским нормам. По мнению Смита, наименование
«развивающийся», что значит динамичный, применительно к таким рынкам уже
не актуально. Джон Пол Смит полагает, что различие в росте между
развивающимися и развитыми экономиками продолжит сокращаться. Наиболее
тревожные сигналы заметны в группе развивающихся стран БРИКС [72, c. 148.].
БРИКС (англ. BRICS) — союз пяти наиболее быстро развивающихся
крупных стран: Бразилии, России, Индии, Китая и Южно-Африканской
Республики (Brazil, Russia, India, China, South Africa). Участники союза имеют
выгодное положение в сравнении с другими развивающимися странами за счет
наличия в них ресурсов, важных для мировой экономики:
Бразилия — сельскохозяйственные ресурсы;
Россия — энергетические и минеральные ресурсы;
Индия — дешевые ресурсы интеллектуального характера;
Китай — дешёвые трудовые ресурсы;
Южно-Африканская республика — минеральные ресурсы.
10
Наличие указанных ресурсов и высокой численности населения стран
БРИКС определяет низкую стоимость труда в них и, соответственно,
предполагает высокий темп роста экономики.
Однако, темпы роста экономики Бразилии в последние пять лет (2009-2014)
составили 2,7%, по сравнению с 4,8% с 2004 по 2008 гг., эти же показатели по
России - 1,1% и 7,1% соответственно, по Южной Африке - 1,9% и 4,9%. Китай и
Индия имеют лучшие показатели, но тоже негативный тренд [72, c. 149].
Замедление экономического роста и доходность развивающихся рынков, по
мнению Смита, усиливается неадекватной юридической и институционной
инфраструктурой, обеспечивающей защиту интересов миноритарных инвесторов
от крупных игроков рынка.
1.2 Особенности управления капиталом на развивающихся рынках
1.2.1 Общие понятия и теоретические основы
Управление капиталом в условиях развивающихся рынков оказывает
превалирующее влияние на рост прибыли компании и является лучшим
инструментов создания стоимости в долгосрочной перспективе. Однако при этой
ключевой роли, менеджментом большинства компаний управлению капитала
редко уделяется пристальное внимание.
Процесс распределения капитала в большинстве компаний развивающихся
рынков происходит во время бюджетирования на предстоящий год и
сосредотачивается на выделении финансирования конкретных проектов, а не
стратегий. В конечном результате есть риск получить инвестиционную
стратегию, не привязанную к бизнес-стратегии компании, и не обеспечивающую
хороших результатов. Например, управленческие команды некоторых компаний
Бразилии
смогли
добиться
непрерывного
роста
стоимости,
поменяв
традиционный подход к управлению капиталом на управление, отличающееся
большей гибкостью, критичностью и лучшей информированностью, который
тесно связывает стратегию с долгосрочным созданием стоимости [62, c. 926]. Для
11
исключительного роста стоимости требуется высочайшая прибыльность в
краткосрочной перспективе и высочайший рост в долгосрочной перспективе. Оба
фактора важны. И ввиду того, что указанные факторы часто требуют
конфликтующих
управленческих
действий,
при
принятии
решений
по
управлению капиталом, необходимо принимать во внимание потенциал
финансового потока всего спектра стратегических альтернатив.
Согласно проведенному исследованию Ю. Хейли и Дж. Т. Хейли [57, c. 31],
компании, показывающие наилучший результат на развивающих рынках, - это те,
которые смогли предоставить высокий возврат на инвестированный капитал
(TSR) на протяжении длительного периода, производят управление капиталом в
интегрированных стратегических и экономических рамках и осуществляют
распределение финансовых средств согласно четким правилам и стандартам
принятия управленческих решений.
При эффективном управлении капиталом, распределение финансовых
средств обеспечивает ресурсы множеству стратегических вариантов выбора:
какие рынки использовать для роста, какие виды финансирования сочетать, расти,
развивая имеющуюся компанию или за счет поглощений. Но распределение
должно являться только предварительным назначением капитала, и предполагать
следующее за ним одобрение распределенного
капитала только, если
указываются определенные ресурсы, которые требуются для достижения
обозначенных вариантов, для конкретных проектов. При одобрении должны быть
рассмотрены конкретные проекты в рамках утвержденной стратегии, что
обеспечивает гарантии развития только тех проектов, которые поддержаны
необходимой стратегической и финансовой информацией.
Как отмечается, наибольший успех по управлению капиталом наблюдается
в тех компаниях развивающегося рынка, в которых на этапах распределения и
одобрения применяются различные типы обсуждения, привлекаются различные
специалисты, информация рассматривается всесторонне. Например, генеральный
директор в процессе распределения капитала участвует, а в процесс одобрения
12
капитала делегирует сотрудникам, ответственным за реализацию стратегии:
финансовому директору или главам подразделений.
В процессе управления капитала на развивающихся рынках жизненно важен
такой фактор как готовность перераспределения капитала на другие проекты.
Опыт показывает, что запланированного роста прибыльности достигают порядка
половины стратегий, преследующих цель расширения, а среди новых стратегий
только 10% [57, c. 31].
Как показали исследования [62, c. 929], важность и различия всех этапов
управления капиталом понимают многие управленческие команды компаний
развивающихся рынков, но на деле принимают взвешенные решения на каждом
указанном этапе единицы. Это связано с недостаточной компетентностью и
опытом управленческих команд. Опыт показывает, что наиболее успешные те
компании, которые смогли перенять опыт компаний развитых рынков и
используют в управлении общие принципы для обеспечения качества
управленческих решений. То есть всегда рассматривают альтернативные
варианты, следуют установленным по результатам проведенного анализа
правилам принятия решений, применяют открытые обсуждения, по вопросу
инвестирования
капитала.
Успешное
управление
капиталом
показывают
компании, находящиеся в непрерывном поиске наилучших стратегий, постоянно
анализируя и сравнивая все имеющиеся возможности компании на каждом этапе.
1.2.2 Методы и правила принятия управленческих решений
Существуют определенные методы для того, чтобы производить сравнения
между альтернативными вариантами финансирования. При этом не все методы
подходят для достижения классической цели по созданию оптимальной
структуры капитала, который максимизирует его рыночную оценку. В качестве
альтернативы могут рассматриваться подходы с требованием максимизации
прибыли или минимизации финансового риска. На практике, в условиях
развивающихся рынков, широко применяются несколько методов:
13
1. Метод, основанный на рациональном сочетании коммерческого и
финансового риска и фиксирования уровня общего риска (общий риск при этом
оценивается по значению эффекта сопряженного финансового рычага, величина
эффекта операционного рычага рассчитывается, а значение эффекта финансового
рычага определяется методом подбора) Под коммерческим риском понимается
негарантированность финансового результата: операционной и чистой прибыли
при 100%-м самофинансировании, Под финансовым - дополнительный риск,
возникающий у акционеров — владельцев собственного капитала в результате
привлечения заемного капитала.
2. Метод ЕВIТ—ЕРS – аналитический метод, который используется для
выявления предпочтительного способа финансирования. Он основывается на
оценке влияния альтернативных вариантов финансирования в долгосрочной
перспективе на величину прибыли на акцию.
Наибольшую
сложность
для
компаний
развивающихся
рынков
представляет получение информации, необходимой для создания множества
хорошо сформулированных альтернативных стратегий. Это обусловлено
недостаточным развитием информационных коммуникаций развивающихся
рынков, а также недостаточной прозрачностью и широтой финансовой
информации. Необходимо использовать не только информацию, поставляемую
существующими на рынке информационными системами, а осуществляют
выстраивание
собственной
необходимой
им
для
информации,
принятия
четко
ставя задачу по
качественного
решения
сбору
финансовой,
стратегической, операционной и клиентской информации. Многие компании
развивающего рынка развивают собственные службы получения подобной
информации и, как показывает практика, это оправданное действие [60, c. 928].
Как показывает мировая практика для успешного управления капиталом
необходимы стандарты, которые описывают механизм принятия тех или иных
управленческих решений. Поэтому наилучшие результаты показывают те
компании развивающихся рынков, которые внедрили четкие стандарты,
являющиеся руководством к действию для менеджеров, принимающих решения
14
по капиталу. Например, в управлении компанией Great Wall Motor - самой
большой частной автомобилестроительной компании в Китае - применяется
стандарт, подразумевающий распределение капитала с отсчетом от нуля, который
обеспечивает гарантии, что весь, а не только нарастающий капитал находится в
доступе для финансирования проектов, обеспечивающих наибольший рост
прибыли. Использование этого стандарта на практике позволяет менеджменту
компании сосредоточить свое внимание время на мониторинге результатов, а
также на точности его прогнозирования по направлению дополнительных
капитальных инвестиций. Компания Great Wall Motor может считаться образцом
управления компании на китайском рынке, вот уже более пяти лет она прочно
удерживает позиции в списке Forbes «50 самых успешных компаний АзиатскоТихоокеанского региона» [50, c. 169].
Правила принятия управленческих решений - критерии, определяющие
оценку стратегических альтернатив и дающие понимание выбора альтернатив для
финансирования. Они не ограничиваются рамками стоимости, которая является
главным, но не единственным критерием, и включают дополнительные
«тестирования»,
дающие
уверенность
достижения
каждой
выбранной
альтернативы. Хорошим примером могут послужить периодические проверки с
целью удостоверения, что предлагаемые альтернативы соответствуют общей
корпоративной
стратегии,
что
помогает
предупредить
нежелательную
диверсификацию.
Страховая
компания
"Альянс",
которая
является
подразделением
международной страховой группы Allianz, ориентированной на корпоративные
виды страхования, в конце 2014 года приостановила продажи полисов каско и
ряда других добровольных видов страхования физическим лицам, хотя
российский рынок страхования физических лиц, несмотря на спад после бума
последнего десятилетия, по-прежнему считается перспективным.
В данном
случае, руководящий комитет компании принял решение не использовать
создающую стоимость возможность инвестиций, поскольку данная альтернатива
не совпадает с принятой корпоративной стратегией. Компания Allianz регулярно
15
проверяет, поддерживает ли каждая альтернатива цели по стоимости,
прибыльности и производительности капитала с целью исключения бесконечных
стратегий – «J-кривой» (то есть влияния, выраженного графиком в виде буквы J,
отражающего сначала спад, только потом подъем), которые скорее ухудшают
результаты [62, c. 238].
Внедрение правил принятия решений повышает качественные показатели
требований по финансированию, что способствует рациональному объяснению
целесообразности принятия тех или иных решений. На установленные правила
опираются стандарты для принятия решений, и расстановка приоритетов, что в
результате, помогает осуществлять создание условий для открытого диалога по
решениям, связанным с управлением капиталом компании.
Для обеспечения правил принятия управленческих решений оказывать
влияние на поведение зависит от степени открытости при их принятии и
обсуждении.
В
компаниях
развивающихся
рынков
зачастую
решения
принимаются руководителем компании единолично или узким кругом лиц,
однако, как показывает мировая практика, решения, которые приняты на
открытом обсуждении, выполняются чаще, чем решения, принимающиеся за
закрытыми дверями, поскольку они повышают отчетность и самодисциплину.
Сутью открытого обсуждения является диалог. Опыт руководящей команды
одной из ведущих энергетических российских компаний показывает, что
эффективность работы существенно повысилась, после перевода обсуждений из
закрытых кабинетов в русло открытых диалогов. На сегодняшний день, четко
сформулированный
процесс
управления
капиталом
дает
возможность
генеральному директору устанавливать основополагающие правила принятия
решений и внедрять идеи без риска оказаться для команды диктатором.
Внедрение правил и стандартов управления капиталом, а тем более их
поддерживание на протяжении длительного периода является сложной задачей
для любой компании. В компаниях же развивающихся рынков дополнительную
трудность оказывают пока еще недостаточно развитые корпоративные традиции
в целом. Однако, это необходимое действие, ведущее к выгодам в виде быстрых
16
и высококачественных управленческих решений, которые, в свою очередь,
приводят к получению наилучших результатов.
1.2.3 Факторы влияния на структуру капитала
На формирование структуры капитала компаний развивающихся рынков
влияют факторы, как относящиеся к глобальному рынку капитала, так и к
экономическим и законодательным условиям конкретных развивающихся стран,
а именно:
a) Спрос на выпускаемую продукцию (выполняемые работы, оказываемые
услуги), его характер, то есть стабильность в получении реализационного дохода.
Развивающие рынки, как правило, характеризуются повышенным спросом на
многие продукты, соответственно в этих условиях допустимо высокое значение
финансового рычага.
b) Структура и состав активов. Доля ликвидных активов компаний
развивающихся рынков, то есть текущих инвестиций в форме высоколиквидных
ценных бумаг, активов внеоборотного характера с высокой ликвидационной
стоимостью, производственных запасов, уступает аналогичному показателю на
развитых рынках. Значение коэффициента ликвидности больше 2, принятое как
достаточное для устойчивого положения компании на рынке развитых стран, для
предприятий развивающего рынка скорее исключение, чем правило. [14, c. 19.]
Основная причина этого — недостаточность собственного капитала, что
обусловлено первоочередным распределением чистой прибыли на потребление.
При низкой доли ликвидных активов, повышаются издержки банкротства,
поэтому управление капиталом должно быть направлено на понижение
финансового рычага.
c) Структура затрат. Развивающиеся рынки характеризуются, как правило,
более высокой емкостью. При уверенности управленцев компании в объемах
продаж,
значительно
превышающую
точку
безубыточности,
возможно
использовать технологии, предполагающие высокие постоянные затраты и
реализовывать капиталоемкие инвестиционные проекты. Однако, при высоком
17
операционном проценте постоянных затрат в общей структуре затратах (высокий
операционный рычаг) не рекомендуется выбор высокого значения финансового
рычага.
d) Асимметричность информации. В случае недооценки компании на
рынке, если инвесторы не владеют информацией о предполагаемом значительном
росте прибыли (что характерно для развивающихся рынков), рекомендуется
временно изменять структуру капитала в сторону увеличения доли заемных
средств. При объективной оценке рынком будущих финансовых потоков
компания может возвратиться к целевой структуре капитала.
e) Для компаний развивающихся рынков с высоким темпом прироста
прибыли целесообразен большой финансовый рычаг. Однако, так как ситуация
недооценки
компании
может
возникать
довольно
часто,
финансовому
менеджменту следует иметь в виду различные ограничения привлечения
кредитных средств и выбирать другие источники финансирования для сохранения
запаса займовой мощности.
f) Следует также учитывать, что кредиторы неохотно предоставляют
финансовые средства при
большом значении
финансового
рычага, за
исключением преследования цели поглощения компании. Сниженное значение
финансового рычага позволяет иметь кредитный резерв на случай привлечения
капитала при неоцененности и возникновения финансовых затруднений.
g) Фактор асимметричности информации является наиболее актуальным
для компаний развивающихся рынков с потенциалом роста.
h) Рентабельность деятельности. Рентабельность одного и того же вида
деятельности
на
разных
рынках
может
существенно
различаться.
На
развивающихся рынках рентабельность деятельности во многих сферах ощутимо
выше. По данным исследования, проведенным в 2013 году «Ernst & Yang»
Globalization
3.0
рентабельность
деятельности
по
выборке
крупных
международных корпораций из развивающихся стран БРИКС составляет 24% при
18% у представителей развитых рынков. Более высокая рентабельность
деятельности
в
развивающихся
странах
обеспечиваются
более
низкой
18
стоимостью
рабочей
силы
и
менее
жестким
регулированием
бизнеса
государством.
i) Действующая ставка налога на прибыль и величина подоходного налога
на физических лиц. Увеличение финансового рычага актуально для рынков с
высокой ставкой налога на прибыль (в случае, если законодательство
предполагает вывод из-под налогообложения платы за заемный капитал), но
оказывает несущественное влияние на компании, пользующиеся налоговыми
льготами. Высокие ставки налогов не характерны для развивающихся рынков, так
как являются тормозящим элементом развития экономики страны.
j) Величина капитала компании. Компании, обладающие небольшим
капиталом, ограничены в доступе к долгосрочному кредиту, банковским
продуктам (ссудам) или эмиссии акций (например, непубличные АО) в большей
степени вынуждены использовать кредиторскую задолженность, краткосрочные
банковские кредитные продукты, нераспределенную прибыль.
k) Государственное
участие
в
компании.
Принадлежность
доли
акционерного капитала к федеральной или муниципальной собственности дает
возможность привлекать заемные средства с существенными льготами (так как
гарантом, в данном случае, выступает федеральное правительство или местные
органы власти), а также дополнительный акционерный капитал путем увеличения
доли государственной собственности. Например, потребность в дополнительных
финансовых средствах позволила Республике Татарстан увеличить пакет акций
АО КАМАЗ. Государственное участие также делает возможным использование
высокого финансового рычага.
l) Степень
защищенности
руководства
и
агентские
конфликты.
Исследования компаний развивающихся рынков показали большую степень
негативного отношения менеджерского состава к риску по сравнению с
собственниками капитала. Так как привлечение заемных финансовых средств
влияет на увеличение риска, управленческому составу компании следует
применять осторожный подход к увеличению финансового рычага. Уровень
развитости контрактов между управленцами и собственниками компании, а также
19
выбираемые схемы мотивации труда оказывают влияние на принятие ими
решения по вопросу привлечения заемных средств.
m) Значение финансового рычага, выбираемое компанией, также связано со
степенью защищенности руководства.
Доля заемных средств в структуре
капитала оказывается более низкой в случаях, когда влияние со стороны
акционеров или совета директоров слабое, и наемный генеральный директор
находится в данной должности в течение длительного времени. Менеджеры, у
которых вознаграждение имеет слабую связь с результатами хозяйственной
деятельности, тоже предпочитают сохранять низкий уровень займов. Такое
положение дел справедливо как для развитых рынков, так и для развивающихся.
Поэтому результаты исследования, проведенные в компаниях США и
показывающие, что финансовый рычаг показывает рост при возникновении
ситуаций, подрывающих стабильное положение руководства, изменении правил
выборов или назначения на пост, смены состава совета директоров, а также
перехода контрольного пакета в другие руки, можно распространить на
развивающие рынки. Данный аспект связан с желанием собственников компании
развивать компанию. В том числе и за счет повышения эффективностью
управления капиталом.
1.2.4 Формирование оптимальной структуры капитала
Анализ причин, приведших к банкротству российские компании, позволил
установить, что формирование неоптимальной структуры капитала – главная
причина дефолта компаний. [9, c. 186] Также фатальную роль сыграли такие
причины как высокий уровень краткосрочных кредитов, неэффективное
управление ликвидностью компании, понижение рентабельности активов и
увеличение периода оборачиваемости краткосрочных активов.
Как уже было рассмотрено выше, грамотное управление финансовыми
средствами подразумевает создание оптимальной структуры капитала, под
которым понимается такая пропорция между собственным и заемным капиталом,
20
при котором оценка всего компании имеет максимальное значение. Но это
теоретически, и тем более на практике создание оптимальной структуры капитала
является проблемой, так как принимаемое решение зависит от установленных
предпосылок и имеющейся на данный момент информации. На практике, в том
числе и в развивающихся странах, при принятии финансовых решений
руководящий состав компании придерживается целевой структуры капитала,
которая в одни моменты времени может совпадать с оптимальной, а в другие отклоняться от нее.
Проведенные исследования значения оптимальной структуры капитала
компаний российского рынка показали, что указанное значение – не единичное, а
имеет диапазон, верхние и нижние границы которого статистически существенно
отличны друг от друга.
Для объяснения выбора оптимальной структуры капитала построены
различные теории. Совершенствование моделей Миллера — Модильяни
вылилось в компромиссную теорию структуры капитала (trade-offltheory of
capitallstructure), которая утверждает выгоды от привлеченного заемного капитала
(при наличии налогового щита), и учитывает рост издержек, которые связаны с
потенциальным или реальным банкротством. Другими словами, указанная теория
представляет собой компромисс между выгодами и издержками. Компромиссная
модель - статическая, так как учитывает состояние только на текущий момент.
Проведенные М. С. Кокоревой исследования структуры капитала крупных
компаний с развивающихся рынков капитала стран группы БРИКС и Восточной
Европы [9, c. 192] также показало, что формирование структуры капитала EM
может быть описано «динамической компромиссной концепцией при наличии
ненулевых издержек приспособления». Издержки приспособления зависят от
факторов, индивидуальных для каждой страны: экономического роста, инфляции,
развитости инфраструктуры национального рынка капитала.
Анализ политики выплат капитала в компаниях на развивающихся рынках
(странах БРИКС) выявил следующие факторы, определяющие политику выплат
факторы:
21
−
рентабельность активов компании;
−
потоки капитала, ожидаемые в будущем;
−
долговая нагрузка;
−
величина денежных средств по отношению к совокупным активам
компании.
Выявлено,
что в
предназначающаяся
аналогичными
на
странах
выплату
показателями
в
БРИКС
доля
дивидендов
развитых
низкая
странах),
денежных
(по
при
средств,
сравнению
этом
с
значение
коэффициента конвергенции к целевому уровню выплат высокое. Другими
словами, дивидендная политика в странах БРИКС может быть описана моделью
Линтнера. [9, c. 193]
Посредством анализа доходности первичного размещения акций на
развивающихся рынках выявлен феномен их недооцененности и пониженной
долгосрочной доходности. При этом средний показатель размера недооценки и
долгосрочной доходности превышает аналогичные показатели по развитым
рынкам капитала.
При неблагоприятных условиях, например, в данный период времени
(конец 2014 – начало 2015 года) объем размещений, и недооценка IPO снижается,
однако, в долгосрочной перспективе такие размещения могут обеспечить
повышенную доходность. Анализ недооценки IPO в зависимости от структуры
капитала компании, существующей до размещения, показал, что высокая степень
долговой нагрузки компании оказывает негативное действие на доходность
размещения. Сравнительный анализ недооценки IPO среди развивающихся стран
выявил, что лидерами по этому показателю являются компании из азиатского
региона (Китай, Индия, Гонконг, Таиланд и Сингапур).
В заключении необходимо отметить, что управление капиталом является
наиболее сильным инструментом, который имеется в распоряжении у
руководства компании для влияния на бизнес-стратегию и финансовые
результаты хозяйственной деятельности.
22
При управлении капиталом в условиях развивающегося рынка лучший
результат приносят долгосрочные стратегии, выбирающиеся путем применения
стандартов и правил. Распределение, одобрение и перераспределение капитала на
различные инвестиционные проекты, соответствующие выбранным стратегиям,
для большей эффективности необходимо осуществлять с участием широкого
круга управленцев компании путем открытого диалога.
Формирование структуры капитала на развивающихся рынках находится в
зависимости как от факторов, считающихся традиционными для развитых стран
(ожидаемый рост компании, размер и состав активов компании, доходность
капитала и т.д.), так и от факторов, индивидуальных для каждой страны (темп
экономического роста, инфляция, развитость инфраструктуры национального
рынка капитала).
23
Глава 2. Управление оборотным капиталом и его значение в
контексте Китая
Оборотный капитал определяется как разница между текущими активами
предприятия (которые включают дебиторскую задолженность, запасы, денежные
средства) и текущими обязательствами (включая кредиторскую задолженность и
краткосрочные долги). Согласно Dewing, оборотный капитал, наряду с основным
капиталом, является одним из "ключевых элементов" предприятий [40]. Kim и
Srinivasan подчеркивают значение отдельных составляющих оборотного капитала
[63]. Например, наличие больших товарно-материальных запасов позволяет
компаниям избежать нарушений непрерывности в процессе производства и
дефицита3. Оборотный капитал часто используется для измерения ликвидности
предприятия. Ликвидность - это базовое условие способности компании
выполнить свои краткосрочные обязательства. Недостаточная ликвидность может
привести к банкротству [44, c.7]. Тем не менее, слишком высокая ликвидность
может быть вредна для рентабельности компании [25]. Эффективное управление
оборотным капиталом, требует баланса между ликвидностью и прибыльностью
для того, чтобы максимизировать стоимость предприятии. Нахождение
оптимального уровня оборотного капитала может быть для управляющих трудной
задачей [39, c. 580].
Несколько исследований показали, что длительность производственного
процесса, выбранный режим работы (изготовление изделий партиями или
поточное производство) и другие технологические характеристики являются
важными факторами, определяющими необходимый объем оборотного капитала
[69, c. 212], [63], [65, c. 34]. Кроме того, уровень оборотного капитала, выбранного
предприятием, зависит от таких факторов, как капиталоемкость, рентабельность,
размер, продуктовая волатильность, вовлеченность в глобальные процессы и т.д.
Дефицит определяется как ситуация, в которой спрос на товар не может быть
удовлетворен имеющимися запасами.
3
24
Учитывая ряд факторов, которые влияют на решение компании о
накоплении оборотного капитала, и трудности в определении оптимального
уровня оборотного капитала, который необходимо поддерживать, возникает
вопрос о том, могут ли компании эффективно управлять оборотным капиталом.
Для измерения этих данных были предложены некоторые показатели. Среди них
- период погашения дебиторской задолженности: (DSO), который определяется
следующим образом:
DSO = (дебиторская задолженность/продажи)*365
Растущий DSO показывает, что компания не эффективно управляет
оборотным капиталом и тратит больше времени, чтобы получить платежи, что, в
свою очередь, может означать недостаточность средств для финансирования
своих краткосрочных обязательств из-за более длинного цикла оборота денежных
средств.
Второй
показатель
период
-
погашения
кредиторской
задолженности (DPO), определяется следующим образом:
DPO = (счета к оплате/стоимость проданной продукции)*365
Высокий коэффициент DPO означает, что компания сотрудничает с
поставщиками на выгодных условиях. Тем не менее, это также может означать,
что компания не своевременно расплачивается с поставщиками, что, свою очередь
является признаком неэффективного управления оборотным капиталом.
Третьим показателем эффективности управления капиталом является
коэффициент
оборачиваемости
товарно-материальных
запасов
(ITO),
определяющийся следующим образом4:
ITO = (стоимость проданной продукции / материально-производственные
запасы)
Также, можно обратиться к показателю дневной продажи запасов (DSI), который
определяется как (запасы/стоимость проданных товаров) *365.
4
25
ITO показывает соотношение себестоимости продукции, реализованной за
отчетный период, к средней величине запасов за год. Высокий коэффициент
оборачиваемости товарно-материальных запасов – хороший знак для компании:
это
означает,
что
мало
продуктов
остаются
незадействованными
в
производственном процессе5.
Последний, наиболее полный показатель эффективности управления
оборотным капиталом, это цикл обращения денежных средств (CCC), который
определяется следующим образом:
CCC= {[(материально-производственные запасы) /стоимость проданной
продукции] + (дебиторская задолженность/продажи)}*365
Данный показатель измеряет время, прошедшее с момента оплаты счетов за
производственные ресурсы до момента, когда она получает оплату за
продаваемый товар. Сюда входят циклы запасов, дебиторская задолженность и
кредиторская задолженность. Чем ниже ССС, тем эффективнее компания
способна управлять своим оборотным капиталом.
В данной работе эти показатели анализируются для того, чтобы оценить, в
какой степени китайские фирмы с различными формами собственности способны
эффективно управлять оборотным капиталом. Этот вопрос интересен для
изучения, поскольку эффективное управление оборотным капиталом может
улучшить рентабельность фирмы.
Например, ряд авторов подчеркивают отрицательное отношение между
циклом обращения денежных средств и рентабельностью фирмы [61, c. 43], [65,
c. 31], [48, c. 173], [45, c. 82], [42, c. 68]. Однако, другие авторы находят
положительной связь между ними. [39, c. 581], [49, c. 5]. Большинство из них
обнаруживают отрицательную связь между показателями DSO и DSI и
рентабельностью.
В некоторых случаях, однако, низкий коэффициент ITO может быть оправданным:
например, если ожидается рост продаж, и компания создает запасы заранее.
5
26
Управление оборотным капиталом является особенно важным в контексте
Китая, где предприятия имеют ограниченный доступ к рынку долгосрочных
капиталов. Поэтому эти предприятия должны полагаться на собственные
средства, краткосрочные банковские кредиты и на коммерческие кредиты для
финансирования своей деятельности. Для них оборотный капитал может быть
использован в качестве дополнительного источника финансирования. В
соответствии с этим аргументом, было показано, что эффективное управление
оборотным капиталом играет особенно важную роль в смягчении последствий
финансового кризиса в Китае [64]. Кроме того, Hale и Long утверждают, что
впечатляющий рост частных предприятий Китая в последние годы, стал возможен
благодаря их способности управлять своим оборотным капиталом, в частности
дебиторской задолженностью [55].
Четыре показателя эффективности управления оборотным капиталом,
описанные выше, фокусируются, однако, лишь на некоторых из составляющих
оборотного капитала. Они не принимают во внимание тот факт, что при нехватки
финансирования, оборотный капитал может быть использован в качестве
поддержки инвестиций в основной капитал [46, c. 331]. В частности, при
отрицательном денежном потоке, предприятия могут использовать оборотный
капитал для выхода в плюс, а затем пополнить его при положительных
изменениях денежного потока. Таким образом, инвестиции в основной капитал,
которые характеризуются высокими издержками адаптации к изменениям, могут
быть изолированы от неустойчивого потока денежных средств6. Учитывая, что
многие китайские компании испытывают проблемы недостающего внешнего
финансирования, эффективное управление оборотным капиталом может стать для
них механизмом, посредством которого они могут справиться с дефицитом
финансирования.
На основе опроса финансовых директоров предприятий в 29 странах, Lins и др.
показывают, что потоки от финансовой и инвестиционной деятельности (одни из составляющих
оборотного капитала) удерживаются для страховки от отрицательных денежных потоков [68, c.
172].
6
27
Глава 3 Инвестиции и финансовые ограничения в Китае
3.1 Данные и сводная статистика
3.1.1 Данные
Данные в настоящей работе взяты из годовой бухгалтерской отчетности
промышленных предприятий из Национального Бюро Статистики Китая (НБС) за
период 2000-2007 гг. В выборку попадают предприятия с годовым объемом
продаж от основной деятельности пять миллионов юаней (около $ 800 000 по
текущему курсу) и выше. Эти предприятия работают в промышленном и
горнодобывающем секторах во всех 31 провинциях. Из исследования
исключаются предприятия, не имеющие полных данных по основным
необходимым регрессиям переменных. Для контроля потенциального влияния
выбросов, отсечены наблюдения однопроцентных остатков от регрессии
переменных. Также, не рассматриваются данные предприятий с периодом
последовательных наблюдений менее 5 лет. Итоговая панель охватывает 116 724
предприятий, что на заданный период соответствует 758 849 наблюдениям.
Статистика является неуравновешенной, с числом наблюдаемых компаний от
минимума (56987) в 2000 году до максимума (112 223) в 2003 году. Это связано с
тем, что сложно проследить данные компании после их преобразования в
открытое акционерное общество.
В данной статье предприятия из Гонконга, Макао, Тайваня и других частей
мира сгруппированы в единую категорию «иностранные»; предприятия из
частного сектора объединены в категорию «частные». Далее предприятия
классифицируются по форме собственности: государственные, иностранные,
частные и коллективные 7 , на основе доли средств в акционерном капитале. К
Коллективные фирмы, принадлежащие общинам в сельскохозяйственных районах,
известны как тоуншип и сельские предприятий. Согласно работе Abraham и др. они обычно
контролируются местными органами власти, но с начала 1990-х годов коллективные фирмы
можно рассматривать как частные фирмы [17].
7
28
примеру, предприятие классифицируется государственной, если средняя доля
государства в уставном капитале составляет не менее 50%8 [21, c. 3062].
3.1.2 Сводная статистика
В
таблице
1
представлена
описательная
статистика
переменных,
используемых в данном исследовании, для четырех групп собственности. Таблица
1.1 показывает общие характеристики компаний, в то время как таблица 1.2
содержит информацию об оборотном капитале и эффективности управления
оборотным капиталом.
Следует обратить внимание, что данный способ классификации исключает
предприятия со смешанной формой собственности, для которых ни одна группа не имеет
контрольный пакет акций. Они составляют менее 4% от рассматриваемой выборки.
8
Таблица 1 - Описательная статистика*
1.1 Общие характеристики фирмы, финансовые переменные и специфические переменные для Китая*
Полная выборка
Государственные
Иностранные
Частные
Коллективные
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
Инвестиции в основной капитал/основной капитал (I/K)
8.56 (6.89)
[48.60]
{20.46,-2.51}
2.18 (1.07)
[41.92]
{8.79, -7.78}
9.39 (6.94)
[43.24]
{17.50, -1.51}
9.78 (8.67)
[50.68]
{23.86, -1.22}
6.17 (5.22)
[50.78]
{15.58, -4.63}
Активы
1114.32 (193.71)
3597.67 (315.64)
1274.09 (346.61)
758.10 (158.94)
424.36 (156.60)
Возраст
11.66 (8.00)
29.17 (31.00)
8.22 (8.00)
9.65 (7.00)
16.60 (13.00)
Рост продаж
11.58 (10.75)
2.37 (4.44)
11.30 (10.36)
13.78 (12.40)
7.93 (8.09)
36.34 (18.99)
11.77 (5.26)
41.65 (22.44)
37.19 (20.05)
43.92 (21.32)
[64.29]
[40.95]
[72.88]
[61.75]
[74.86]
Леверидж
58.36 (59.10)
71.26 (68.24)
48.29 (47.73)
59.17 (60.87)
60.71 (60.91)
Залоговая обеспечение
34.91 (32.03)
43.70 (41.96)
32.23 (29.89)
34.65 (31.74)
33.97 (30.12)
Запас/продажи
74.39 (12.09)
576.09 (23.99)
29.95 (14.68)
21.82 (10.36)
39.01 (10.40)
Прибрежные предприятия
74.09 (1.00)
43.66 (0.00)
94.31 (1.00)
73.16 (1.00)
68.77 (1.00)
Политически аффилированные компании
6.49 (0.00)
33.34 (0.00)
3.49 (0.00)
3.68 (0.00)
2.62 (0.00)
Наблюдения
790 229
68 452
143 601
482 443
64 353
Общие характеристики фирмы
Финансовые переменные
Денежный поток/K (CF/K)
Специфические переменные для Китая
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечание: Цифры обозначают средние значения; скобки, медианы; и квадратные скобки, стандартные отклонения. Числа в фигурных скобках – средние темпы
роста общей стоимости активов для наблюдений, характеризующихся отношением I/K в верхней и нижней части распределения всех I/K соотношений в каждой группе
собственности. Активы указаны в тысячах юаней, и возраст фирмы в годах. Все остальные переменные отражаются в процентном выражении. См. Приложение 2 для
определений всех переменных.
29
1.2 Переменные, связанные с оборотным капиталом*
Полная выборка
Государственные
Иностранные
Частные
Коллективные
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
11.59 (3.49)
2.74 (0.13)
17.67 (8.65)
10.92 (2.98)
12.94 (3.40)
[104.75]
[81.91]
[107.62]
[106.10]
[109.66]
Оборотный капитал/K (WK/K)
66.56 (17.97)
11.74 (-9.29)
116.74 (50.78)
56.74 (13.64)
82.93 (24.17)
Оборотный капитал
41.04 (7.26)
-23.83 (-5.21)
110.96 (37.38)
28.52 (4.76)
19.64 (8.56)
Запасы/K
105.03 (46.30)
73.93 (30.48)
127.44 (56.51)
101.22 (45.84)
111.14 (45.84)
Финансовый оборотный капитал/K (FWK/K)
-38.47 (-34.60)
-62.18 (-48.71)
-10.69 (-14.48)
-44.48 (-38.68)
-28.21 (-28.82)
Процент наблюдений с отрицательным оборотным капиталом
40,00
56,04
27,17
41,94
37,65
DSO: (Дебиторская задолженность/ продажи) * 365
138.82 (41.88)
713.51 (59.60)
83,29
82.90 (49.62)
90.19 (42.86)
DPO: (Кредиторская задолженность/ стоимость проданного товара) * 365
186.31 (32.98)
1145.68 (52.10)
92,80
119.50 (27.45)
71.75 (27.91)
ITO: Стоимость проданного товара/запас
42.68 (6.61)
21.07 (3.07)
37,60
37.27 (5.44)
58.92 (7.58)
CCC: Цикл конверсии наличности
230.45 (54.27)
1788.05 (88.36)
96,09
76.34 (50.55)
351.08 (54.32)
Наблюдения
790 229
68 452
143 601
482 443
64 353
Общие переменные
Инвестиции в оборотный капитал/K (IWK/K)
Показатели эффективности управлением оборотным капиталом
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечание: Цифры обозначают средние значения; скобки, медианы; и квадратные скобки, стандартные отклонения. Оборотный капитал выражается в тысячах
юаней. Все другие общие переменные выражаются в процентах. Соотношение между стоимостью проданных товаров и запасов выражается в количестве. Остальные
показатели эффективности оборотного капитала выражаются в днях. DSO обозначает дебиторскую задолженность; DPO-счета к оплате; и ITO - оборачиваемость запасов.
См Приложение 2 для определения всех переменных.
30
31
3.1.3 Общие характеристики компаний
Таблица 1, 1.1 показывает, что государственные предприятия весьма сильно
отличаются от трех других групп предприятий. Например, по сравнению с
предприятиями с иной формой собственности, они характеризуются очень низкой
долей инвестиций в основной капитал (2,2%) и соотношением денежных потоков к
основному капиталу (11,8%). С другой стороны, доля инвестиций в основной капитал
колеблется от 6,2% в коллективных предприятиях до 9,8% в частных предприятиях,
в то время как соотношение денежного потока к основному капиталу колеблется от
37,2% для частных предприятий до 43,9% для коллективных предприятий.
Полученные статистические данные также показывают, что государственные
предприятия крупнее и старше, чем предприятия, представленные в других группах.
Их рост продаж (2,4%) значительно ниже, чем в полной выборке (11,6%). Частные
компании демонстрируют самые высокие темпы роста продаж (13,8%). По другим
финансовым переменным госкомпании имеют самую высокую долю заемных средств
(71,3%) и долю залоговой базы (финансовое обеспечение обязательств) (43,7%), в то
время как иностранные компании имеют самые низкие аналогичные показатели
(48,3% и 32,2% соответственно). Медиана значения внешней потребности в
ликвидных средствах, определяемое как отношение запасов к продажам, также
гораздо выше в госкомпаниях (24,0%), в то время как частные предприятия
демонстрируют самый низкий коэффициент (10.4%), что может свидетельствовать о
том, что они имеют относительно низкие внешние потребности в ликвидности.
Согласно Guariglia и др., частные предприятия в Китае расли впечатляющими
темпами в последние годы, несмотря на нехватку финансовых средств, так как они
были в состоянии накапливать очень высокие уровни денежных потоков [54, c. 84].
Только 43,7% государственных предприятий находятся в прибрежных районах,
по сравнению с 73,2% из частных предприятий, 94,3% иностранных и 68,8%
коллективных предприятий. 33,3% государственных предприятий политически
32
аффилированы 9 , по сравнению с менее чем 4% для других категорий. Наконец,
данные показывают, что для компаний из всех групп собственности, более высокий
уровень инвестиций в основной капитал связан с более высокими темпами роста
объема совокупных активов (см. значения в фигурных скобках в таблице 1, 1.1).
3.1.4 Оборотный капитал
Таблица 1, 1.1 содержит информацию об оборотном капитале предприятий. В
полной выборке можно проследить высокое среднее соотношение оборотного
капитала и основного капитала (66,6%). Ориентируясь на изменения этого показателя
в течение исследуемого периода (Приложение 3) можно заметить устойчивый рост
для компаний всех форм собственности. Кроме того, в государственных компаниях
наблюдаются низкие коэффициенты соотношения оборотного капитала и основного
капитала (11,7%) и коэффициенты соотношения между инвестициями в оборотный
капитал и основным капиталом (2,7%). Напротив, в иностранных компаниях
коэффициент соотношения оборотного капитала и основного капитала составляет
116,7% и 56,7% для частных предприятий, а инвестиции в оборотный капитал
составляют 10,9% для частных и 17,7% для иностранных предприятий. Иностранные
компании показывают самые высокие значения обоих коэффициентов. Чтобы понять
причины этих различий, рассмотрим составляющие оборотного капитала: таблица 1,
1.2 показывает значительные различия между компаниями с различной формой
собственности.
Например,
соотношение
запасов
к
основному капиталу в
госкомпаниях составляет 73,9%, в то время, как для остальных трех групп это
соотношение превышает 100%. Так, соотношение финансового оборотного
капитала
10
к основному капиталу является отрицательным для всех видов
предприятий, но больше по абсолютному значению для госпредприятий (-62.2%).
Политическая аффилированность характеризуются государственной поддержкой и
субсидиями. В частности, правительства могут предоставлять аффилированным компаниям,
банковские кредиты на лучших условиях, отмену импортных пошлин, сокращение налогов и т.д.
10
Финансовый оборотный капитал определяется как разность между суммой денежных
средств (и их эквивалентов) и дебиторской задолженности, и суммой краткосрочного долга и
кредиторской задолженности.
9
33
Иностранные компании демонстрируют высокий коэффициент соотношения запасов
к основному капиталу (127,4%) и высокий коэффициент финансовой части
оборотного капитала к основному капиталу (-10.7%). Высокий коэффициент
соотношения запасов к основному капиталу, характерный для зарубежных компаний,
можно объяснить тем фактом, что многие иностранные компании в Китае работают
по экспортно-производственной схеме, то есть они импортируют сырье и
промежуточные товары для переработки и экспорта готовой продукции. Эти
компании, таким образом, хранят очень много товарно-материальных запасов,
которые являются частью текущих активов, составляющих оборотный капитал.
Интересно также отметить, что, несмотря на высокое среднее соотношение
оборотного капитала к основному капиталу, 40% наблюдений в выборке
демонстрируют отрицательный оборотный капитал. Процент колеблется от 27,2%
для иностранных компаний до 56% для госпредприятий. Эти относительно высокие
значения показывают, что некоторые предприятия используют оборотный капитал
как источник финансирования. Для негосударственных предприятий, отрицательный
оборотный
капитал
может
рассматриваться
как
показатель
дефицита
финансирования, так как компании, у которых краткосрочные обязательства больше,
чем их активы, могут быть не в состоянии платить кредиторам в краткосрочной
перспективе. Для госпредприятий, с другой стороны, отрицательный оборотный
капитал можно рассматривать в качестве индикатора наличия гибкой бюджетной
политики.
Так как денежные средства, вложенные в товарно-материальные запасы, или
средства, существующие в виде дебиторской задолженности, не могут быть
направлены на погашение обязательств организации, возникает вопрос, может ли
высокое соотношение оборотного капитала к основному капиталу, найденное в
приведенной выборке (66,6%), в сочетании с большим количеством предприятий с
отрицательным оборотным капиталом, указывать на неэффективное управление
оборотным капиталом китайских компаний. Чтобы ответить на этот вопрос, следует
сосредоточиться на четырех показателях эффективности управления оборотным
капиталом.
34
Во-первых, медиана значения DSO равно 41,9 дней для полной выборки, что
означает, что компании требуется около 42 дней, чтобы получить оплату после
совершения продажи. Показатель является самым высоким для госпредприятий (59,6
дней) и низким для иностранных фирм (37,6 дней). Наблюдая за изменением
показателя DSO в течение исследуемого периода (Приложение 3) можно
предположить, что существует тенденция снижения значения для предприятий всех
форм собственности. Наиболее сильно эта тенденция заметна у госпредприятий и
наиболее слабо - у иностранных компаний.
Во-вторых,
медиана
значения
DPO
является
самым
высоким
для
госпредприятий (52,1 дня), далее следуют иностранные компании (51,6 дня). Самые
низкие показатели у частных (27,4 дней) и коллективных (27,9 дней) предприятий.
Это может быть объяснено тем, что поставщики готовы предложить лучшие условия
для госпредприятий и иностранных компаний, чем для частных и коллективных
предприятий, которые, как правило, испытывают дефицит в финансировании [58, c.
13], [70, c. 415]. Также наблюдается незначительная нисходящая тенденция у
показателя DPO на весь период выборки у всех групп предприятия. Это может
означать, что компании стали быстрее платить своим поставщикам.
В-третьих, медиана коэффициента оборачиваемости товарно-материальных
запасов (ITO) равен 6,6 для полной выборки; этот показатель самый низкий для
госпредприятий
(3,1)
и
высокий
для
иностранных
предприятий
(7,8),
и
последовательно растет за период выборки для всех категорий фирм.
В-четвертых, медиана цикла конверсии денежных средств составляет 54,3 дней
для всей выборки, 88,4 дня для государственных предприятий, 58.5 дней для
иностранных компаний, 50,6 дней для частных компаний, и 54,3 дня для
коллективных фирм. Другими словами, длительный промежуток времени между
отпуском товара и получением денежных средств наблюдается у госпредприятий, что
указывает на меньшую эффективность управления оборотным капиталом, что, в свою
очередь, может способствовать низкой прибыльности, характеризующей эти
компании.
35
Все четыре показателя эффективности управления оборотным капиталом
позволяют предположить, что, несмотря на самый низкий коэффициент соотношения
оборотного капитала к основному капиталу, государственные предприятия менее
эффективно управляют оборотным капиталом. Это означает, что высокий объем
оборотного капитала, и низкая эффективность управления оборотным капиталом не
обязательно являются синонимами.
Кроме того, у большинства групп компаний наряду с восходящей тенденцией
значиния ITO (Приложение 3) наблюдается нисходящая тенденция значений CCC и
DSO в исследуемом периоде, что позволяет предположить всеобщее улучшение
эффективности управления оборотным капиталом. Учитывая рост коэффициентов
соотношения оборотного капитала к основному капиталу, наблюдаемый для всех
категорий фирм за период выборки, можно сделать вывод, что высокий объем
оборотного капитала не обязательно связан с малоэффективным управлением
оборотным капиталом.
Наконец, интересно отметить, что медиана цикла конверсии денежных средств,
зафиксированный для китайских компаний в данном исследовании (54,3 дня),
значительно ниже, чем среднее значение всемирного показателя по индустрии (96,8
дней), зафиксированного Claessens и др. для 7722 зарегистрированных на бирже
компаний в 42 развитых и развивающихся рынках, за период 2000-2006 гг. [35]. Это
также значительно ниже, чем медиана цикла оборота наличных в 90,0 дней,
описанный Gill и др. для 264 американских фирм за период 2005-2007 [49].
Медианное значение показателя DSO в 41,9 дней у рассмотренных компаний Китая
также ниже, чем медианные значения 53,5 и 51,4 дней у американских [49, c. 5] и у
более 1000 бельгийских компаний соответственно [39, c. 579]. Это сравнение
показывает, что в Китае управление оборотным капиталом является не менее
эффективным по сравнению с другими странами, а высокий коэффициент
соотношения оборотного капитала к основному капиталу могло стать следствием
неспособности предприятий быстро получать платежи или получать выгодные
условия
от
поставщиков,
либо
следствием
чрезмерного
объема
товарно-
материальных запасов. В то же время, предприятия с дефицитом финансирования
36
могут намеренно держать высокий уровень оборотного капитала, чтобы оградить
свои инвестиции в основной капитал от последствий колебания денежных потоков,
как предполагают Fazzari и Petersen [46, c. 336]. В соответствии с этим аргументом,
для всех групп фирм, за исключением государственных предприятий, стандартное
отклонение коэффициента I/K ниже, чем стандартное отклонение коэффициента
CF/K, что в свою очередь ниже, чем стандартное отклонение IWK/K (см. значения в
квадратных скобках в таблице 1). Кроме того, для всех групп фирм стандартное
отклонение в коэффициенте соотношения инвестиций в оборотный капитал к
основному капиталу в 1,9 - 2,5 раза выше, чем соотношение инвестиций в основной
капитал к основному капиталу.
Это подтверждает, что для предприятий проще и дешевле регулировать
оборотный капитал чем основной. Также предварительные данные показывают, что
компании используют оборотный капитал для инвестиций в основной, в целях
стабилизации значительных отрицательных отклонений денежных потоков. В
оставшейся части работы представлен более тщательный анализ этой гипотезы.
3.2 Базовые характеристики и методология оценки
3.2.1 Исходные характеристики
Базовая формула инвестиций в основной капитал выглядит следующим
образом:
(1)
где 𝐼𝑖𝑡 - инвестиции компании i в основной капитал за время t;
𝐾𝑖𝑡 - акционерный капитал;
𝐶𝐹𝑖𝑡 - денежный поток.
Величина погрешности в формуле (1) включает постоянный параметр для
конкретных предприятий (vi), охватывающий все постоянные характеристики
предприятия, которые могут повлиять на инвестиции в основной капитал, а также
постоянный компонент измеряющий погрешности, принимая во внимание регрессии
37
переменных; временная составляющая (vt) отображает возможные последствия
бизнес-цикла; отраслевая временная составляющая (vjt) отвечает за отраслевые
эффекты экономического цикла; также имеется идиосинкразический компонент (eit).
Постоянный параметр величины погрешности для конкретных предприятий
контролируется путем оценки уравнения в первых разностях, для временной
составляющей – путем временных моделей во всех вычислениях, а для отраслевой
временной составляющей - путем включения фиктивных переменных времени во
взаимодействии с отраслевыми переменными.
Поскольку фирмы в выборке не котируются на фондовом рынке, невозможно
включение Коэффициента Торбина Q в регрессию для контроля инвестиционной
привлекательности. В связи с чем используется фиктивные переменные времени и
отрасли. Этот подход можно рассматривать как косвенный способ учета
инвестиционных возможностей, или более общих факторов спроса, поскольку
фиктивные переменные учитывают неустойчивый потребительский шок на уровне
отрасли [29, c. 163], [43, c. 427], [54, c. 92]11.
Коэффициент денежного потока a1 может рассматриваться в качестве
индикатора
степени
финансовых
ограничений,
с
которыми
сталкиваются
предприятия. В случае сокращения денежных потоков, финансово ограниченная
фирма будет вынуждена сократить или отложить инвестиции в основной капитал. В
работе высчитывается формула (1) отдельно для четырех рассматриваемых групп
собственности, чтобы оценить, влияет ли форма собственности на степень
финансовых ограничений, с которыми сталкиваются предприятия. Ожидается, что
государственные предприятия окажутся наименее ограниченными фирмами, так как
они, вероятно, получают выгоду из гибкой бюджетной политики и благоприятного
Все полученные результаты устойчивы к росту продаж. Стоит отметить, что в
соответствии с D'Espallier и Guariglia, изменчивая инвестиционная привлекательность не является
серьезной проблемой для незарегистрированных на бирже фирм [37, c.74], [54, c. 84] . В выборке
бельгийских фирм можно заметить, что чувствительность отношения инвестиций в основной
капитал и денежного потока остается неизменными, когда используются различные показатели
инвестиционной привлекательности.
11
38
отношения со стороны государственных банков. С другой стороны, частные фирмы,
как ожидается, будут наиболее ограничены, поскольку банки, как правило, неохотно
кредитуют подобные организации.
Поскольку оборотный капитал, как правило, характеризуется более низкими
издержками регулирования, чем инвестиции в основной капитал [46, c. 332], [32, c.
83], предприятия склонны адаптировать оборотный капитал вместо инвестиций в
основной капитал при изменении денежного потока. Чтобы проверить эту гипотезу,
вводится формула инвестиций в оборотный капитал 𝐼𝑊𝐾𝑖𝑡 , как функция от денежных
потоков. Формула имеет следующий вид:
(2)
Ожидается высокая зависимость инвестиций в оборотный капитал к денежному
потоку, т.е. большой коэффициент b1 в формуле (2). Если бы это было так,
предприятия могли бы частично компенсировать последствия отрицательных
колебаний денежного потока на инвестиций в основной капитал путем уменьшения
объема оборотного капитала. Точно так же, в периоды положительного денежного
потока, оборотный капитал можно было бы пополнить, в ожидании будущих
отрицательных колебаний денежных потоков.
Степень, в которой оборотный капитал может быть адаптирован в случае
нестабильности денежных потоков, зависит от количества доступного оборотного
капитала. Ожидается, что предприятия могут оптимизировать свой оборотный
капитал, уравнивая предельную выгоду и предельную стоимость оборотного
капитала. Предприятия, имеющие высоки барьеры финансирования, имеют более
высокие предельные затраты, они могут поддерживать более низкий уровень
оборотного капитала при прочих равных условиях, и получать большую предельную
выгоду. Тем не менее, если предприятие, с высокими издержками адаптации
инвестиций в основной капитал, способна снизить расходы по урегулированию
убытков за счет оборотного капитала, то оно будет держать больше оборотного
капитала. Поэтому, предприятие с меньшим оборотным капиталом могут быть не в
39
состоянии справиться с отрицательным денежным потоком [46, c. 33], [32, c. 99]12.
Для того, чтобы принять этот факт во внимание, разграничим регрессию денежных
потоков на оборотный капитал у предприятий с относительно высоким и низким
объемами оборотного капитала. Это приводит к следующей формуле:
(3)
где LOWWK (HIGHWK) изначально определяется в качестве фиктивной переменной.
Если коэффициент соотношение оборотного капитала предприятия i к основному
капиталу за период времени t находится в верхней (нижней) половине распределения
оборотного капитала всех предприятий в той же отрасли, то она равна 1, в противном
случае - 0. Вводятся фиктивные переменные LOWWK и HIGHWK, отдельно для
каждой из четырех групп собственности. Для надежности, также используется
альтернативное определение этих фиктивных переменных. LOWWK (HIGHWK)
равна 1, если соотношение оборотного капитала к основному капиталу компании i за
период времени t отрицательно (положительно), и 0 - в противном случае.
По этой же методике был разграничена регрессия денежных потоков на
инвестиции в основной капитал:
(4)
Если предприятия способны использовать оборотный капитал для инвестиций
в основной, в целях стабилизации значительных отрицательных отклонений
денежных потоков, то у предприятия с большем количеством оборотного капитала
будет больший эффект. Следовательно, для этих предприятий, эффекта от
инвестиций в основной капитал на денежный поток должна быть ниже. Поэтому
коэффициент денежного потока у предприятий с высоким оборотным капиталом в
Низкий уровень финансового оборотного капитала и запасов приведет к дефициту и
снижению уровня ликвидности, которые затруднили бы каждодневные операции предприятия.
12
40
формуле (3) должен быть выше, чем у предприятий с низким оборотным капиталом,
в то время как в формуле (4) должно быть соблюдено обратное. Другими словами,
если в формуле (3) b1 больше, чем b11, но a11 больше, чем a12 в формуле (4), можно
заключить, что предприятия могут использовать оборотный капитал для инвестиций
в основной капитал для минимизации последствия колебаний денежных потоков.
Пополнение оборотного капитала во время положительного денежного потока и
использование его, в период отрицательного денежного потока можно рассматривать
в качестве эффективной стратегии для смягчения трудностей финансирования
инвестиций в основной капитал.
3.2.2 Методология оценки
Все формулы оцениваются с использованием обобщенного метода моментов
(ОММ) [20, c. 291]. Используется инструмент первых разностей для воздействия на
конкретные предприятия, не зависящие от времени. Лаговые значения регрессоров
используются в качестве инструментов для контроля возможной эндогенности
регрессоров.
Для оценки адекватности инструментов и верности модели, будет проверена
связь между переменными в данном наборе инструментов и величиной погрешности
в соответствующей формуле. Оценка адекватности будет установлена путем
проведения двух проверок. Первая проверка – это тест Саргана (также известный, как
J-тест), для сверхидентифицирующих ограничений. При нулевой валидности
инструмента, эта проверка асимптотически распределена как хи-квадрат со
степенями свободы, равными разнице между числом инструментов и количеством
параметров13.
Вторая проверка основана на автокорреляции разности остатков. Оценивается
наличие автокорреляции n-го порядка в разности остатков с использованием
Следует отметить, что когда в оценке используются выборки с очень большим размером
поперечного сечения, тест Сарган для сверхидентификации ограничений, как правило, отвергает
нулевую гипотезу достоверности инструмента [26], [23], [22, c. 22], [53, c. 1801].
13
41
проверки m (n), которая асимптотически распределена как стандартная нормальная
автокорреляция n-порядка дифференцированных остатков ниже нуля.
В присутствии автокорреляции n-порядка в разности остатков, набор
инструментов должен быть ограничен до лагов n + 1 и больше. Данные инструменты
действительны в отсутствии автокорреляции порядка п + 1 в разности остатков [29,
c. 162], [71].
Первоначально были использованы регрессоры, лагированные дважды в
качестве инструментов. Так как тест Саргана и/или испытания для второго порядка
автокорреляции остатков разностей систематически не удавались, все используемые
инструменты показывали отставание в три раза. Поэтому, во всех таблицах,
приводится тест автокорреляции 3-го порядка разностей остатков. Все таблицы
отображают проверку m1 первого порядка автокорреляции разности остатков.
Учитывая, что уравнения оцениваются в первых разностях, в большинстве случаев
есть признаки значительной отрицательной автокорреляции первого порядка в
разности остатков. Следует обратить внимание, что ни проверка J, ни проверка на
автокорреляцию n-го порядка в разностях остатков не позволяет провести различия
между неподходящей моделью и плохим инструментом.
42
3.3. Основные эмпирические тесты
Рассчитывается формула (1) для четырех групп собственности. Результаты
представлены в таблице 2 14 . При помощи литературы было обнаружено, что
долгосрочные инвестиции в государственных компаниях не чувствительны к
денежному потоку [34, c. 381], [58, c. 19], [70, c. 407]; [54, c. 91]. Это свидетельствует
о том, что у этих предприятий отсутствуют барьеры внешнего финансирования или у
них благоприятный отношения с банками. С другой стороны, иностранные, частные
и коллективные компании демонстрируют положительные коэффициенты денежных
потоков. Наибольшие коэффициенты измеряются в частных (0,4) и коллективных
фирмах (0,3), которые, вероятно, являются наиболее финансово стесненными,
поскольку, как правило, государственные банки проводят политику дискриминации
в отношении данных организаций) [18]. Эластичность денежных средств,
оцениваемый по медианам выборки, следующая 0,68, 0,97 и 1,18 у иностранных,
частных и коллективных предприятий соответственно.
Эластичность вычисляется по следующей формуле: (коэффициент CF/K
*медиана CF/K) / медиана I/K.
Ни тест Саргана, ни тест на наличие автокорреляции остатков третьего порядка
не выявляет каких-либо проблем с применимостью выбранных инструментов или с
характеристиками модели.
Число наблюдений в таблице 2 меньше, чем в таблице 1, поскольку наблюдения теряются
в результате процесса первых разностей и использования промежуточных значений регрессоров в
качестве инструментов.
14
43
Таблица 2 - Модель инвестиций в основной капитал, дополненная временным и
отраслевым фиктивными переменными*
Государственные
Иностранные Частные
Коллективные
(1)
(2)
(3)
(4)
(Денежный поток/материальные 0,1
(-0,11)
активы)it
0,21***
(-0,05)
0,42***
(-0,07)
0,29***
(-0,08)
J (p-значение)
0,99
0,02
0,11
0,2
m1
-25,56
-37,31
-65,75
-26,44
m3
-0,86
-0,55
-0,74
-0,77
Наблюдения
52020
105608
336341
47117
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро
Статистики Китая
Примечания: Все характеристики были оценены с использованием первой разности Обобщенного
метода моментов. Данные, приведенные в скобках, являются асимптотическими стандартными ошибками.
Временные фиктивные переменные и временные фиктивные переменные, взаимодействующие с
отраслевыми фиктивными переменными, были включены во все расчеты. Стандартные ошибки и статистика
проверок асимптотически устойчивы к гетероскедастичности. Инструменты во всех столбцах - это
(денежные потоки/ суммарные активы)i(t-3), временные фиктивные переменные и временные фиктивные
переменные, взаимодействующие с отраслевыми фиктивными переменными. J - проверка на
сверхидентифицирующие ограничения, распределенные в качестве критерия хи-квадрата ниже нуля
применимости инструмента. m1 - проверка автокорреляции первого порядка, распределенной как N (0,1) при
нуле не серийной корреляции. m3 проверка автокорреляции третьего порядка в остатках первого
дифференциала, распределенной как N (0,1) при нуле не серийной корреляции. См. примечания к таблице 1
и Приложение 1 для определения всех переменных.
* Отображает значимость на уровне 10%.
** Отображает значимость на уровне 5%.
*** Отображает значимость на уровне 1%.
Таблица 3 - Модель инвестиций в оборотный капитал, дополненная
временным и отраслевым фиктивными переменными
Государственные
Иностранные Частные
Коллективные
(1)
(2)
(3)
(4)
(Денежный
-0,11
поток/материальные активы)it (-0,36)
0,53***
(-0,16)
0,43***
(-0,14)
0,72***
(-0,2)
J (p-значение)
0,08
0
0,1
0,26
m1
-22,38
-38,76
-76,58
-27,11
m3
0,88
-0,73
1,35
-0,89
Наблюдения
45505
97215
317979
42434
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное
Бюро Статистики Китая
Примечание: см. Примечание к Таблице 1 и Таблице 2.
* Отображает значимость на уровне 10%.
** Отображает значимость на уровне 5%.
*** Отображает значимость на уровне 1%.
44
Далее оценивается формула (2), результаты отражены в таблице 3. Денежный
поток сильно влияет на объем инвестиций в оборотный капитал для всех
предприятий, за исключением госпредприятий: коэффициент денежного потока для
иностранных компаний равен 0,5, для частных - 0,4, для коллективных - 0,7. Все эти
коэффициенты точно определены. Эластичность денежных потоков, оцениваемая по
медианам выборки – 1,24, 2,35, 3,76 для иностранных, частных и коллективных фирм
соответственно. Оба показателя, и коэффициента денежного потока и эластичность
намного выше, чем в регрессии инвестиций в основной капитал. Это может быть
объяснено с точки зрения более низкой стоимости регулирования оборотного
капитала по сравнению с регулированием основного капитала15.
В таблицах 4 и 5 исследуется, каким образом наличие высокого или низкого
(столбцы 1, 3, 5 и 7) / положительного или отрицательного (столбцы 2, 4, 6 и 8)
коэффициента соотношения оборотного капитала к основному капиталу влияет на
эффект воздействия инвестиций в оборотный и основной капитал на денежный поток.
Для государственных предприятий денежный поток не влияет ни на один из двух
видов инвестиций. Для всех других компаний, эффект воздействия инвестиций в
оборотный капитал на денежный поток имеет значение только для предприятий с
высоким (или положительным) оборотным капиталом (Таблица 4).
Рассматривая, например, отрицательное колебания денежных потоков, это
исследование позволяет предположить, что только предприятия с относительно
высоким оборотным капиталом могут выбрать стратегию регулирования денежного
потока инвестициями в оборотный капитал. Это может быть объяснено тем, что для
этих предприятий оборотный капитал имеет низкую предельную стоимость и может
быть легко освоен для покрытия последствий отрицательных колебаний денежных
потоков [46, c. 335], [32, c. 83].
В этой таблице тест Саргана указывает на некоторые проблемы с указанием модели и/или
достоверность инструментов. Тем не менее, согласно аргументам в примечании 11, и учитывая, что
проверка m3 не выявила каких-либо проблем, можно заключить, что используемые инструменты и
модель в целом являются адекватными.
15
Таблица 4 - Модель инвестиций в оборотный капитал, дополненная временным и отраслевым фиктивными
переменными: дифференциация фирм по размеру их оборотного капитала*
Государственные
Государственные
Иностранные
Иностранные
Частные
Частные
Коллективные
Коллективные
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(Денежный поток/материальные -1,46
(-1,21)
активы) it*LOWWKit
-0,62
(-1,05)
-0,79
(-0,53)
-1,82
(-1,05)
0,49
(-0,4)
0,08
(-0,41)
0,05
(-0,34)
-0,13
(-0,51)
(Денежный поток/материальные 0,08
(-0,4)
активы)it*HIGHWKit
-0,16
(-0,47)
0,59***
(-0,18)
0,54***
(-0,18)
0,40***
(-0,13)
0,42***
(-0,13)
0,75***
(-0,18)
0,74***
(-0,19)
J (p-значение)
0,09
0,09
0,001
0,01
0,02
0,05
0,26
0,29
m1
-17,31
-21,66
-32,73
-21,61
-65,89
-75,28
-27,01
-26,64
m3
-0,75
0,67
-0,85
-1,04
1,33
1,41
-0,4
-0,4
Наблюдения
45505
45505
97215
97215
317979
317979
42434
42434
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: В колонках 1, 3, 5 и 7, приведена фиктивная переменная LOWWK (HIGHWK), равная 1, если в фирме i соотношение оборотного капитала к основному
во времени t находится на нижнем (высшем) крае распределения, и равная 0 в противоположном случае. В колонках 2, 4, 6 и 8, приведена фиктиваная переменная LOWWK
(HIGHWK), равная 1, если в фирме i соотоношение оборотного капитала к основному во времени t отрицательное (положительное), и 0 в противоположном случае.
Инструменты во всех столбцах: (Денежные потоки/совокупные активы)i(t-3)* HIGHWKi(t-3), (Денежные потоки/совокупные активы)i(t-3), временные фиктивные
переменные и временные фиктивные переменные, взаимодействующие с индустриальными фиктивными переменными. Также см Примечания к таблицам 1 и 2.
* Отображает значимость на уровне 10%.
** Отображает значимость на уровне 5%.
*** Отображает значимость на уровне 1%.
45
Таблица 5 - Модель инвестиций в основной капитал, дополненная временным и отраслевым переменными:
дифференциация фирм по размеру их оборотного капитала*
Государственные
Государственные
Иностранные
Иностранные
Частные
Частные
Коллективные
Коллективные
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(Денежный
поток/материальные
активы)it*LOWWK it
0,25
(-0,27)
0,23
(-0,27)
-0,21
(-0,23)
-0,2
(-0,4)
0,85***
(-0,21)
0,70***
(-0,2)
0,42**
(-0,18)
0,58**
(-0,27)
(Денежный
поток/материальные
активы)it*HIGHWKit
0,073
(-0,13)
0,1
(-0,14)
0,23***
(-0,06)
0,22***
(-0,05)
0,34***
(-0,06)
0,34***
(-0,06)
0,10***
(-0,07)
0,17**
(-0,07)
J (p-значение)
0,97
0,91
0,09
0,08
0,04
0,05
0,02
0,04
m1
-25,53
-25,48
-33,38
-33,35
-46,49
-54,81
-25,98
-24,73
m3
-0,83
0,82
-0,23
-0,27
-0,5
-0,46
-0,77
-0,69
Наблюдения
52020
52020
105608
105608
336341
336341
47117
47117
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: См. Примечания к Таблице 1, 2 и 4.
* Отображает значимость на уровне 10%.
** Отображает значимость на уровне 5%.
*** Отображает значимость на уровне 1%.
46
47
Столбцы 1, 3, 5, и 7 Таблицы 5 показывают, что для частных и
коллективных компаний эффект влияния инвестиций в основной капитал на
денежный поток выше, чем для предприятий, характеризующихся меньшим
оборотным капиталом (коэффициент денежного потока соответственно 0,85 и
0,42 для двух групп) по сравнению с к с большим оборотным капиталом
(соответствующие
сохраняются,
коэффициенты
когда
фирмы
0,34
делятся
и
по
0,10).
наличию
Сходные
результаты
положительного
и
отрицательного оборотного капитала (столбцы 2, 4, 6 и 8). Для фирм с низким
оборотным капиталом, предельная стоимость оборотного капитала является
относительно высокой, и, следовательно, они не в состоянии освоить инвестиции
в оборотный капитал для покрытия отрицательного денежного потока.
Следовательно, они вынуждены осваивать свои инвестиции в основной капитал.
Это не относится к иностранным предприятиям: в их случае, если
оборотный капитал большой (или положительный), инвестиции в основной
капитал реагируют на изменения денежных потоков так же, как и в частных и
коллективных предприятиях (коэффициент денежных средств в иностранных
компаниях с высоким оборотным капиталом составляет 0,23 по сравнению с 0,34
и 0,10, соответственно, для частных и коллективных предприятий). Тем не менее,
если их оборотный капитал является низким (или отрицательным), в отличие от
частных и коллективных предприятий, коэффициент денежного потока
определяется с трудом. Это различие в поведении зарубежных предприятий
можно объяснить тем, что, как правило, в иностранных компаниях гораздо выше
соотношение оборотного капитала к основному капиталу, чем у частных и
коллективных предприятий. В частности, иностранные компании с относительно
низким оборотным капиталом имеют среднее соотношение оборотного капитала
к основному капиталу -16.5%, что сопоставимо с гораздо более низкими
значениями для частных (-46.6%) и коллективных фирм (-43.3%), которые также
характеризуются низким соотношением оборотного капитала к основному
капиталу. Кроме того, иностранные компании с низким оборотным капиталом
значительно меньше подвержены проблемам финансирования, которые
48
испытывают их частные и иностранных коллеги: их средний коэффициент
левериджа (определяется как отношение общей суммы обязательств к общей
сумме активов) составляет 58,1%, по сравнению с 71,0% для частных и 73,6%
для коллективных предприятий. Точно так же, их коэффициент покрытия
(определяется как отношение чистой прибыли к совокупным процентным
платежам) равен 30,1%, по сравнению с 12,2% для частных и 14,9% для
коллективных предприятий. Поэтому их сравнительно хорошее финансовое
здоровье может объяснить, почему иностранные компании с низким оборотным
капиталом не инвестируют в основной капитал в ситуации отрицательных
денежных потоков. Они, скорее всего, смогут легко получить доступ к внешнему
финансированию.
В целом, данные исследования показывают, что в присутствии колебаний
в денежном потоке, государственные предприятия не осваивают ни инвестиции
в основной капитал, ни инвестиции в оборотный капитал. Что касается других
предприятий, они используют первое чаще, чем второе. При дифференциации
предприятий по объему оборотного капитала, выясняется, что свой оборотный
капитал способны освоить лишь компании с относительно высоким уровнем
оборотного капитала. Кроме того, за исключением иностранных компаний,
предприятия
с
большим
(положительным)
оборотным
капиталом
демонстрируют более низкий эффект влияния инвестиций в основной капитал на
денежный поток, чем предприятия с меньшим (отрицательным) оборотным
капиталом. Это говорит о том, что при колебании денежных потоков, компании
с меньшим (отрицательным) оборотным капиталом не склонны использовать
свои оборотные средства и вынуждены вместо этого адаптировать свои
инвестиции в основной капитал.
Накопление достаточно высоких запасов оборотных средств может
позволить компаниям ослабить влияние их инвестиций в основной капитал на
денежный поток, поддерживая таким образом инвестиции в основной капитал на
высоком уровне.
49
3.4 Анализ чувствительности инвестиций в основной/оборотный капитал
при изменении денежного потока
3.4.1 Определение FCS и WCS
Приведенный выше анализ рассматривает единый фиксированный
коэффициент чувствительности инвестиций в оборотный капитал при
изменении денежного потока и коэффициент чувствительности инвестиций в
основной капитал при изменении денежного потока для каждой формы
собственности. Тем не менее, каждая из этих групп состоит из большого числа
очень разнородных предприятий [53, c. 1800]. Для учета этой неоднородности, в
данном разделе будет использована методология, представленная Hovakimian
для расчета на уровне предприятия чувствительности инвестиций в основной и
оборотный капитал при изменении денежного потока [59]. Будут установлены
уровни чувствительности для характеристики фирм с высоким и низким уровнем
чувствительности инвестиций в основной капитал при изменении денежного
потока (FCS), и с высоким и низким уровнем чувствительности инвестиций в
оборотный капитал при изменении денежного потока (WCS), с одной стороны;
и характеристики фирм с различными комбинациями высоких / низких
FCS/WCS, с другой стороны16. Одна из целей этого анализа состоит в оценке
степени, в которой эти показатели надлежаще мерят финансовые ограничения
компаний (проблемы внешнего финансирования). Вторая цель - исследовать, в
какой степени в условиях колебаний денежных потоков предприятия могут
управлять оборотным капиталом таким образом, чтобы облегчить последствия
финансовых ограничений на инвестиции в основной капитал. Представленный
анализ
ограничивается
иностранными,
частными
и
коллективными
предприятиями. Исключаются государственные предприятия, учитывая, что
Будут рассмотрены следующие сочетания FCS/WCS: высокий FCS и высокий WCS;
низкий FCS и низкий WCS; высокий FCS и низкий WCS; низкий FCS и высокий WCS.
16
50
инвестиции в основной капитал и в оборотный капитал у этих предприятий не
чувствительны к денежным потокам.
Чувствительность инвестиций в основной капитал ((FCSi) и оборотный
капитал
соответственно,
(WCSi),
рассчитывается
следующим
образом:
(4)
𝐹𝐶𝑆𝑖
где n - число ежегодных наблюдений для фирмы i, а t обозначает время.
Эти показатели чувствительности определяются разностью между
соотношениями
взвешенных
по
денежному
потоку
временных
рядов
соотношения инвестиций в оборотный/основной капитал к основному капиталу,
и средним арифметическим временных рядов17. Эта разность будет выше для
предприятий, которые демонстрируют повышенный объем инвестиции в
периоды с относительно высоким денежным потоком и низкими объемами
инвестиций
в
периоды
низких
денежных
потоков.
Компании,
чья
инвестиционная активность привязана к денежному потоку, скорее всего,
столкнутся с более жесткими ограничениями финансирования: в случае резкого
сокращения объема денежных потоков, этим предприятиям, возможно,
потребуется сократить свои инвестиции, так как они не смогут получить доступ
внешнее финансирование по приемлемой цене. В теории, представленные
индикаторы чувствительности могут быть истолкованы в качестве меры
финансовых ограничений, с которыми сталкиваются предприятия.
Для оценки верности данных показателей чувствительности, организации
отнесены к двум группам: в первой группе показатели чувствительности выше
третьего
квартиля
распределения
показателей
чувствительности
всех
предприятияй в выборке, во второй-ниже. Это пороговое значение подобно тому,
Как и в работе Hovakimian, чтобы избежать отрицательных и экстремальных
значений веса переменных, отрицательные денежные потоки в уравнениях (5) и (6)
устанавливаются равными нулю.
17
51
который используется в работе Guariglia, которые делают акцент на
чувствительность роста активов китайских предприятий к денежному потоку
[53, c. 1801]. Результаты настоящей работы устойчивы к использованию 50%
точки отсечки. Проводится регрессия инвестиций в основной и оборотный
капитал для этих двух подгрупп. Результаты представлены в Приложении 4.
Панель А показывает, что для наблюдений FCS выше третьего квартиля
распределения, коэффициент, связанный с денежным потоком в постоянной
инвестиционной
регрессии
всегда
велик
и
статистически
значим.
В
противоположность этому, для фирм с чувствительностью ниже третьего
квартиля, соответствующий коэффициент намного меньше. Если говорить об
инвестициях в оборотный капитал (Панель B), фирмы с WCS ниже третьего
квартиля распределения всегда имеют плохо определяемый коэффициент
денежных потоков, в то время как соответствующий коэффициент для фирм с
высоким WCS всегда велик и точно определен. Эти материалы исследования
подтверждают, что приведенные показатели чувствительности фирм к
денежным потокам правильно характеризуют предприятие.
3.4.2 Описательная статистика и последующие регрессии для FCS и WCS
3.4.2.1 Описательная статистика
В таблице 6 представлена описательная статистика для предприятий с
высоким и низким FCS (6.1), а также для предприятий с высоким и низким WCS
(6.2). Эти данные сгруппированы по относительным переменным, используемым
в регрессии, о которой говорилось в предыдущем разделе. Сюда входят данные,
относящиеся
к
оборотному
капиталу,
дополнительные
характеристики
предприятия, финансовые переменные и переменные, характерные для Китая.
Последняя группа включает в себя фиктивную переменную, указывающую,
находится ли фирма в прибрежной зоне, и фиктивная переменная, указывающая
на то, связана ли фирма с центральным или региональным правительством. Эти
фиктивные переменные введены по следующим причинам. Доступ к средствам,
скорее всего, зависит от региона: предприятия, работающие в центральных и
52
западных областях имеют большую финансовую заинтересованность благодаря
политике, направленной на развитие данных регионов (Goodman, 2004); тогда
как прибрежные районы могут извлечь выгоду из наличия более развитого
банковского сектора и более широкого распространения иностранных банков,
которые могли бы сделать финансовые ограничения менее строгими [47, c. 1550].
Политические связи полезны для предприятий - доступ к ключевым ресурсам,
которые находятся под контролем партии и правительства. Такие, как
лицензирование бизнес-операций, банковских кредитов, земли и налоговые
льготы от государства [66, стр. 288].
Согласно данным Таблицы 6 6.1, для всех форм собственности,
предприятия с низким FCS обычно имеют более высокие соотношения
денежного потока к инвестициям в основной капитал, а также более высокий
рост продаж, чем группа предприятия с высоким FCS. Они также
характеризуются низкой долговой нагрузкой и низким соотношением запасов к
продажам, что указывает на меньшую потребность во внешнем финансировании.
Большинство предприятий с низким FCS находятся в прибрежном районе. Эти
статистические данные свидетельствуют о том, что фирмы с низким FCS, как
правило, финансово обеспечены больше, чем предприятия с высоким FCS.
В Таблице 6 6.2, у предприятий с высокими WCS наблюдается более
высокое соотношение оборотного капитала к основному капиталу и инвестиций
в оборотный капитал к капитальным вложениям, чем у предприятий с низким
WCS. Примечательно, что разница между данными соотношениями у компаний
с высоким и низким WCS является очень большой. Соответствующие цифры:
145,0% и 91,7% для иностранных предприятий; 68,7% и 37,4% для частных
предприятий; и 110,5%, а 58,1% для коллективных предприятий. Это
подтверждает, что компании с достаточно большим оборотным капиталом могут
позволить себе использовать свои инвестиции в оборотный капитал при
колебаниях денежных потоков. Эти огромные различия в соотношениях
оборотного капитала к основному капиталу обусловлены соотношением запасов
к основному капиталу.
Таблица 6 - Характеристики фирмы по специфическим для фирм типам чувствительности инвестиций в основной
и оборотный капитал к денежному потоку (FCS, WCS)
6.1 FCS
Иностранные
Иностранные
Частные
Частные
Коллективные
Коллективные
Высокий FCS
Низкий FCS
Высокий FCS
Низкий FCS
Высокий FCS
Низкий FCS
I/K
9,35
10,98
9,8
13,42
8,06
9,5
CF/K
28,82
39,17
26,94
33,33
26,99
41,56
IWK/K
12,67
15,61
7,14
6,96
5,19
11,71
WK/K
100,72
106,42
39,8
47,06
50,64
78,05
Запасы/K
123,6
110,98
93,92
85,3
101,01
96,7
Финансовый WK/K
-27,97
-7,84
-56,98
-40,6
-53,5
-21,77
Активы
1019,86
1242,78
681,43
684,47
357,01
404,38
Возраст
8,45
7,83
10,17
8,83
17,8
15,85
Рост продаж
8,81
11,61
11,47
14,1
6,11
9,22
Леверидж
50,16
47,61
61
58,57
64,03
59,6
Залоговое обеспечение
30,86
31,66
34,31
34,18
33,55
33,28
Запас/продажи
22,46
19,86
19,92
15,31
23,65
17,68
Прибрежные предприятия
93,87
94,37
67,91
74,54
63,42
70,5
Политически аффилированные компании
2,43
3,03
4,1
2,99
2,43
2,34
Наблюдения
36161
107427
122098
360237
16131
48185
Основные переменные регрессии
Данные оборотного капитала
Дополнительные характеристики фирмы
Финансовые переменные
Специфические переменные для Китая
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
53
6.2 WCS
Иностранные
Высокий WCS
Иностранные
Низкий WCS
Частные
Высокий WCS
Частные
Низкий WCS
Коллективные
Высокий WCS
Коллективные
Низкий WCS
I/K
11,69
10,2
13,24
12,28
9,87
8,9
CF/K
41,93
34,79
35,07
30,62
41,34
36,78
IWK/K
17,78
13,91
8,03
6,66
13,05
9,09
WK/K
145
91,67
68,74
37,41
110,52
58,09
Запасы/K
164,05
97,49
118,75
77,02
135,32
85,26
Финансовый WK/K
-23,39
-9,37
-53,23
-41,85
-28,4
-30,14
Активы
860,34
1296,03
532,59
734,08
274,54
431,93
Возраст
7,72
8,07
8,82
9,72
15,98
16,46
Рост продаж
11,22
10,81
13,27
13,5
7,99
8,59
Заемные средства
53,89
46,33
62,43
58,09
63,66
59,72
Залоговое обеспечение
24,49
33,78
28,71
36,05
26,77
35,55
Запас/продажи
19,88
20,72
17,59
16,09
19,09
19,21
Прибрежные предприятия
95
93,99
73,17
72,79
69,28
68,55
Политически аффилированные компании
2,58
2,98
3,51
3,18
2,76
2,23
Наблюдения
35 244
108339
119795
362540
15983
48333
Основные переменные регрессии
Данные оборотного капитала
Дополнительные характеристики фирмы
Финансовые переменные
Специфические переменные для Китая
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечание: I обозначает инвестиций в основной капитал; К-материальные активы; WK-оборотный капитал; IWK- инвестиции в оборотный капитал; и CF-денежный поток.
FCS (WCS) представляет собой специфичную для фирмы чувствительность инвестиций в основной/оборотный капитал при изменениях денежного потока, рассчитанную
при помощи методологии, описанной у Hovakimian [59, c. 44]. Компании с высоким (низким) FCS / определяются как фирмы, FCS/WCS которых попадает выше (ниже)
третьего квартиля распределения FCS/WCS для всех фирм в выборке. Все данные, представленные в этой таблице, усреднены. Также см. примечания к Таблице 1.
54
55
Соотношение финансового оборотного капитала к основному капиталу
ниже для частных иностранных компаний с высоким WCS, чем для предприятий
с низким WCS, и это похоже на ситуацию с высоким и низким показателями
WCS в коллективных предприятий. Фирмы с высоким WCS также имеют более
высокое соотношение денежного потока к основному капиталу, чем компании с
низким WCS. Это означает, что они могут столкнуться с менее строгими
внутренними ограничениями финансирования. Первые, как правило, меньше по
размеру, чем компании с низким WCS, и характеризуются большей долговой
нагрузкой и меньшим обеспечением, что позволяет предположить, что они могут
быть более ограничены во внешнем финансировании. Наконец, предприятия с
высокими WCS имеют более высокие соотношения инвестиций в основной
капитал к основному капиталу, чем их коллеги с низким WCS.
3.4.2.2 Последующие регрессии для FCS и WCS
В Таблице 7 представлены результаты регрессии из последующего
анализа, в котором переменные FCS и WCS подвержены регрессу по нескольким
proxy-переменным для финансовых ограничений и других характеристик
предприятия. Столбцы 1 и 2 относятся к иностранным компаниям; столбцы 3 и
4 - к частным предприятиям; а столбцы 5 и 6 - к коллективным предприятиям.
Этот
анализ
направлен
на
выяснение,
являются
ли
тенденции,
проиллюстрированные в таблице 6, статистически значимыми. Ориентируясь на
детерминанты FCS (столбцы 1, 3 и 5), мы видим, что для всех групп
предприятий, компании, которые крупнее по размеру, старше, растут медленнее,
склонны к более высокой чувствительности инвестиций в основной капитал при
изменении денежного потока. Данное утверждение может быть верно в случае,
если эти предприятия не могут эффективно управлять оборотным капиталом и
поэтому вынуждены корректировать свои инвестиции в основной капитал при
колебании денежных потоков [34, c. 171].
Таблица 7 - Последующие регрессии для FСS и WСS*
Иностранные
Иностранные
Частные
Частные
Коллективные
Коллективные
FСS
WСS
FСS
WСS
FСS
WСKS
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
CF/K
-0.018***
(0.003)
-0.041***
(0.012)
-0.011***
(0.003)
-0.017**
(0.008)
-0.001
(0.007)
-0.010
(0.016)
WK/K
0.002*
(0.001)
0.009*
(0.004)
0,001
(0.001)
0,013***
(0.003)
-0.002
(0.003)
0,01
(0.007)
Возраст
0,224***
(0.049)
-0.332***
(0.117)
0,052***
(0.011)
-0.070***
(0.020)
0,08***
(0.027)
-0.134**
(0.056)
Логорифм от активов
0,449***
(0.114)
-1.757***
(0.279)
0,367***
(0.078)
0,02
(0.160)
0,322
(0.325)
-0.537
(0.597)
Рост продаж
-0.032***
(0.010)
0,068***
(0.025)
-0.055***
(0.006)
0,023*
(0.013)
-0.055***
(0.020)
0,025
(0.044)
Леверидж
0,009
(0.008)
0,144***
(0.021)
0,014***
(0.005)
0,092***
(0.012)
0,02
(0.012)
0,079**
(0.033)
Залоговое обеспечение
0,004
(0.015)
-0.352***
(0.034)
-0.002
(0.008)
-0.136***
(0.016)
0,053**
(0.023)
-0.171***
(0.042)
Запас/продажи
0,01
(0.007)
-0.058***
(0.014)
0,025***
(0.005)
0,003
(0.011)
0,034***
(0.010)
-0.025
(0.025)
Прибрежные предприятия
-0.000
(0.007)
-0.045***
(0.017)
-0.006**
(0.003)
0,001
(0.005)
-0.002
(0.007)
-0.011
(0.014)
Политически
аффилированные клмпании
0,019***
(0.004)
0,01
(0.016)
0,005
(0.006)
0,019*
(0.012)
-0.026
(0.025)
0,022
(0.037)
Наблюдения
17339
17339
46132
46132
5497
5497
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: Все коэффициенты были получены из перекрестных регрессий Метода наименьших квадратов. Отраслевые фиктивные переменные были включены
во все регрессии. Устойчивые стандартные ошибки указаны в скобках. Также см. примечания к Таблице 1 и Таблице 6
56
57
Говоря о финансовых переменных, соотношение денежного потока к
основному капиталу имеет отрицательный и значимый коэффициент как для
частных, так и зарубежных предприятий: для компаний с достаточным
денежных потоком, изменения в объеме денежного потока не означают больших
изменений в размере инвестиций в основной капитал.
Кроме того, как у частных, так и у коллективных предприятий,
наблюдается положительная зависимость между потребностями в ликвидности
и FCS, что указывает на то, что при негативном колебании денежных потоков
эти фирмы больше нуждаются во внешнем финансировании и вынуждены
сократить свои инвестиций в основной капитал в большем объеме. Для частных
фирм похожая связь наблюдается в долговой нагрузки. В целом, в соответствии
с описательной статистикой в таблице 6, эти регрессии показывают, что более
высокий уровень FCS может быть связан с низким объемом денежного потока,
высокой потребностью во внешнем финансировании и высокой долговой
нагрузкой, то есть с более высокой степенью финансовых ограничений.
Коэффициенты, приведенные в столбцах 2, 4 и 6, относящиеся к регрессии
WCS, показывают негативные значения по возрасту и размеру, и положительные
значения по росту продаж18. Эти данные противоположны данным в столбцах 1,
3, и 5 для FCS. Они предполагают, что крупные, возрастные и медленно
растущие фирмы могут быть не в состоянии эффективно регулировать свой
оборотный капитал при отрицательных денежных потоках, и, следовательно,
вынуждены вместо этого оптимизировать свой основной капитал. Для всех фирм
соотношение оборотного капитала к основному имеет положительный
коэффициент (хотя и не значительный для коллективных предприятий): в
основном это предприятия с большим основным капиталом, которые могут
позволить себе оптимизировать свой оборотный капитал при колебаниях
Несмотря на то, что значение возраста является значимым для всех категорий фирм,
показатель размера имеет значение только для иностранных предприятий, а показатель роста
продаж имеет значение только для частных и иностранных компаний.
18
58
денежного потока. Более слабый денежный поток, повышенная долговая
нагрузка, связаны с более высокими WCS: фирмы с высокой степенью
закредитованности, с низким обеспечением и слабыми денежными потоками
(т.е.
те
фирмы,
которые
сталкиваются
с
внутренними
и
внешними
кредиторскими ограничениями) особенно активны в оптимизации своего
оборотного капитала. В Китае данные переменные не влияют ни на один из
показателей чувствительности.
Таким образом, при колебании денежных потоков, различные виды
предприятий оптимизируют основной или оборотный капитал по-разному.
Возрастные, крупные и медленно растущие компании обычно оптимизируют
инвестиции в основной капитал, в то время как небольшие, молодые и
быстрорастущие компании, оптимизируют оборотный капитал. Кроме того,
предприятия со слабым денежным потоком, которые сталкиваются с серьезными
внутренними финансовыми ограничениями, особенно активны в регулировании
как оборотного капитала, так и инвестиций в основной капитал. Фирмы с
высокой долей заемных средств, с низким обеспечением, более активны в
корректировке своего оборотного капитала. Возникает вопрос, могут ли
финансово
ограниченные
фирмы,
характеризующиеся
высокими
WCS,
управлять оборотным капиталом таким образом, чтобы облегчить последствия
финансовых ограничений и поддерживать свои инвестиции в основной капитал
неизменно высокими, несмотря на колебания в объёмах денежных средств. В
следующем разделе будет представлена попытка ответить на этот вопрос путем
объединения двух типов чувствительности.
3.4.3 Комбинация FCS и WCS
3.4.3.1 Описательная статистика
Таблица 8 представляет описательную статистику для следующих групп
предприятия: предприятия с высоким FCS и WCS (НН); предприятия с высоким
FCS и низким WCS (HL); предприятия с низким FCS и высоким WCS (LH); и
предприятия с низким FCS и низким WCS (LL). Для всех форм собственности в
59
пределах
обеих
категорий
с
низким
и
высоким
FCS,
предприятия,
характеризующихся высокими WCS, всегда имеют более высокое соотношение
объема инвестиций в основной капитал к основному капиталу, чем предприятия
с низким WCS. Возможное объяснение заключается в том, что в ситуации
колебания денежных потоков, предприятия с высоким WCS корректируют свой
оборотный капитал таким образом, чтобы иметь возможность поддерживать
объем инвестиций в основной капитал на относительно высоком уровне. Данный
факт может выступить в качестве предварительного доказательства того, что
качественное управление оборотным капиталом может считаться стратегией,
позволяющей фирмам облегчить последствия финансовых ограничений на
инвестиции в основной капитал.
Кроме того, среди всех групп собственности, именно LH - компании имеют
самое высокое соотношение инвестиций в основной капитал к основному
капиталу. LH компании также демонстрируют самое высокое (или второе место
в случае с частными предприятиями) соотношение оборотного капитала к
основному капиталу и соотношение инвестиций в оборотный капитал к
основному капиталу. Высокое соотношение оборотного капитала к основному
капиталу (обусловленное высоким соотношением объемов запасов к основному
капиталу) может быть объяснено тем, что, как описано в параграфе 3.3, только
предприятия с достаточно большим оборотным капиталом могут позволить себе
оптимизировать оборотный капитал при колебании денежных потоков.
LH компании – самые небольшие и, кроме коллективных предприятий, самые
молодые. Они также имеют высокое соотношение денежного потока к
основному капиталу. LH и LL компании демонстрируют самый высокий темп
роста продаж и значительно более низкие потребности в ликвидности, чем
фирмы в других группах. Как правило, эти компании имеют относительно
высокую долю заемных средств и низкий уровень обеспечения.
Таблица 8 - Характеристики фирм, сочетающих FCS и WCS*
8.1 Иностранные компании
Высокий FCS,
Высокий WCS
Высокий FCS,
Низкий WCS
Низкий FCS,
Высокий WCS
Низкий FCS,
Низкий WCS
I/K
10,7
8,82
12,09
10,63
CF/K
33,59
26,92
45,24
37,27
IWK/K
15,24
11,65
18,79
14,62
WK/K
135,36
86,97
148,82
93,14
Запасы/K
169,93
105,21
161,72
95,07
Финансовый WK/K
-41,48
-22,61
-16,2
-5,21
Активы
1059,51
1004,11
781,27
1387,51
Возраст
8,13
8,58
7,56
7,92
Рост продаж
9,32
8,61
11,98
11,5
Леверидж
55,32
48,1
53,45
45,78
Залоговое обеспечение
24,21
33,49
24,61
33,88
Запас/продажи
21,18
22,97
19,37
20,01
Прибрежные предпряития
95,06
93,41
95
94,17
Политически аффилированные компании
2,5
2,41
2,62
3,16
Наблюдения
10078
26083
25166
82256
Основные переменные регрессии
Данные оборотного капитала
Дополнительные характеристики фирмы
60
Финансовые переменные
Специфические переменные для Китая
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечание: значения в таблице усреднены. Таже см. Примечания к Таблице 1 и Таблице 6
8.2 Частные фирмы
Высокий FCS,
Высокий WCS
Высокий FCS,
Низкий WCS
Низкий FCS,
Высокий WCS
Низкий FCS,
Низкий WCS
I/K
10,56
9,51
14,25
13,16
CF/K
30,29
25,67
36,88
32,2
IWK/K
8,46
6,65
7,87
6,67
WK/K
69,98
28,37
68,27
40,29
Запасы/K
128,4
80,87
115,1
75,8
Финансовый WK/K
-61,88
-55,12
-49,95
-37,61
Активы
689,89
678,23
473,04
751,89
Возраст
10,32
10,11
8,27
9,02
Рост продаж
11,3
11,53
14,01
14,13
Леверидж
62,67
60,33
62,33
57,37
Залоговое обеспечение
28,39
36,56
28,83
35,89
Запас/продажи
22,07
19,11
15,9
15,12
Прибрежные предприятия
68,69
67,62
74,87
74,44
Политически аффилированные компании
5,04
3,74
2,93
3
Наблюдения
33206
88892
86589
273648
Основные переменные регрессии
Данные оборотного капитала
Дополнительные характеристики предприятий
Финансовые переменные
Специфические переменные для Китая
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечание: значения в таблице усреднены. Таже см. Примечания к Таблице 1 и Таблице 6
61
8.3 Коллективные фирмы
Высокий FCS,
Высокий WCS
Высокий FCS,
Низкий WCS
Низкий FCS,
Высокий WCS
Низкий FCS,
Низкий WCS
I/K
9,01
7,72
10,19
9,28
CF/K
29,73
25,98
45,64
40,24
IWK/K
7,27
4,42
15,19
10,59
WK/K
88,23
36,72
118,77
64,96
Запасы/K
137,12
87,64
134,66
84,5
Финансовый WK/K
-52,19
-53,99
-19,59
-22,47
Активы
276,64
387,59
274,34
446,18
Возраст
9,01
18,13
15,6
15,93
Рост продаж
5,82
6,2
8,79
9,36
Леверидж
65,71
63,35
62,85
58,56
Залоговое обеспечение
28,08
35,67
26,36
35,51
Запас/продажи
22,78
23,98
17,72
17,68
Прибрежные предприятия
63,76
63,19
71,23
70,27
Политически аффилированные компании
2,14
2,49
2,94
2,15
Наблюдения
4275
11856
11708
36477
Основные переменные регрессии
Данные оборотного капитала
Дополнительные характеристики фирмы
Финансовые переменные
Специфические переменные для Китая
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечание: значения в таблице усреднены. Таже см. Примечания к Таблице 1 и Таблице 6
62
63
Крупный денежный поток и низкие потребности в ликвидности
показывают, что эти организации менее финансово ограничены, чем компании в
других группах, в то время как высокая долговая нагрузка и низкий уровень
обеспечения указывают, что они внешне более финансово ограничены. С другой
стороны, LL фирмы не испытывают финансовых ограничений, ни внешних, ни
внутренних. Их денежные потоки и обеспечение находятся на высоком уровне,
а потребности в ликвидности и доля заемных средств невелики. Негативные
изменения денежных потоков не вынуждают эти фирмы оптимизировать объем
инвестиций в оборотный или в основной капитал.
3.4.3.2 Полиномиальная логистическая регрессия
В Таблице 9 приведены результаты полиномиальных логистических
регрессий для детерминант, которые классифицируются как LL (столбцы 1, 4, 7),
HL (столбцы 2, 5, 8), и НН (столбцы 3, 6, 9), по сравнению с LH. LH предприятия
взяты в качестве базовой группы, так как это группа с самым высоким уровнем
инвестиций в основной капитал. Этот анализ направлен на понимание того, как
различные комбинации FCS и WCS относятся к степени финансовых
ограничений, с которыми сталкиваются компании.
Данные, приведенные в столбцах 1, 4 и 7, относятся соответственно к
иностранным, частным и коллективным предприятиям. Исходя из этих данных,
компании следует отнести скорее к LL, чем к LH, если предприятие: больше,
старше (за исключением коллективных предприятий), растет медленнее (за
исключением
коллективных
предприятий),
характеризуется
низким
соотношением оборотного капитала к основному капиталу и низкой долей
заемного капитала; имеет более высокие уровень обеспечения и денежного
потока (за исключением частных предприятий) и потребность во внешнем
финансировании (только для иностранных и коллективных компаний).
Следовательно, компания может быть классифицирована скорее, как LH, чем LL,
если она более подвержена существенным финансовым ограничениям, как
внутренним, так и внешним (будучи моложе, меньше по размеру, более
64
закредитованной, располагая меньшим залоговым обеспечением и оперируя
меньшим денежным потоком). Благодаря высокому темпу роста продаж, такие
фирмы имеют больше возможностей для привлечения инвестиций.
Фокусируясь на данных в столбцах 2, 5 и 8, с одной стороны, и столбцах 3,
6 и 9, с другой стороны, можно предположить, что предприятияй с более низким
соотношением денежного потока к основному капиталу, скорее всего, должны
быть классифицированы как HL и HH, а не LH. Внутренние финансовые
ограничения для LH фирмы меньше, чем для HL, но значительнее, чем для LL
компаний.
Кроме того, компании с высокими потребностями во внешнем
финансировании, скорее всего, должны быть классифицированы как HL, а не LH.
В случае частных фирм, - как HH, вместо LH. За небольшим исключением,
предприятия с более низкой долей заемных средств и высоким обеспечением,
скорее всего, должны быть классифицированы как HL и HH, а не LH. Крупные,
возрастные и медленно растущие фирмы также классифицированы как HL и HH,
а не LH. Это говорит о том, что, по сравнению с группами HL и НН, LH фирмы
сталкиваются
с
серьезными
трудностями
в
привлечении
внешнего
финансирования.
Результаты этих полиномиальных логистических регрессий, наряду с
суммирующей статистикой, приведенной в предыдущем разделе, позволяют
предположить, что LH фирмы характеризуются самым высоким соотношением
основного капитала к оборотному капиталу, несмотря на то, что компании,
входящие в эту группу, наиболее ограничены во внешнем финансировании.
Поэтому оптимизация оборотных средств может рассматриваться как стратегия
поддержки высокого уровня инвестиций в основной капитал. Таким образом,
компании
получают
возможность
смягчить
последствия
финансовых
ограничений. Для проверки данного предположения, в следующем разделе будет
исследованы связи между WCS, FCS и комбинациями этих показателей
чувствительности с соотношением инвестиций в основной капитал к основному
капиталу.
Таблица 9 - Полиномиальная логистическая регрессия для *
Иностранные
LL к LH
(1)
Иностранные
HL к LH
(2)
Иностранные
HH к LH
(3)
Частные
LL к LH
(4)
Частные
HL к LH
(5)
Частные
HH к LH
(6)
Коллективные
LL к LH
(7)
Коллективные
HL к LH
(8)
Коллективные
HH к LH
(9)
CF/K
0,002***
(0)
-0,006***
(-0,001)
-0,006***
(-0,001)
0
(0)
-0,004***
(-0,001)
-0,004***
(-0,001)
0,001*
(-0,001)
-0,002*
(-0,001)
-0,005***
(-0,002)
WK/K
-0,001***
(0)
0
(0)
0
(0)
-0,001***
(0)
-0,001***
(0)
0***
(0)
-0,001***
(0)
-0,001***
(0)
0
(0)
Возраст
0,030***
(-0,007)
0,077***
(-0,008)
0,036***
(-0,01)
0,01***
(-0,002)
0,017***
(-0,002)
0,016***
-0,002
0,003
-0,004
0,011***
-0,004
0,004
-0,005
Активы
0,253***
(-0,018)
0,178***
(-0,022)
0,083***
(-0,029)
0,091***
(-0,011)
0,046***
(-0,014)
0,049***
(-0,018)
0,105***
(-0,036)
0,091**
(-0,045)
-0,022
(-0,06)
Рост продаж
-0,004***
(-0,001)
-0,008***
(-0,002)
-0,005***
(-0,002)
-0,001*
(-0,001)
-0,006***
(-0,001)
-0,005***
(-0,001)
0
(-0,002)
-0,009***
(-0,003)
-0,004
(-0,004)
Заемные средства
-0,012***
(-0,001)
-0,008***
(-0,001)
0,002
(-0,002)
-0,009***
(-0,001)
-0,006***
(-0,001)
-0,003***
(-0,001)
-0,008***
(-0,002)
-0,004**
(-0,002)
0,001
(-0,003)
Залоговое обеспечение
0,033***
(-0,002)
0,029***
(-0,002)
-0,009***
(-0,003)
0,024***
(-0,001)
0,022***
(-0,001)
-0,003
(-0,002)
0,027***
(-0,003)
0,023***
(-0,003)
0,009**
(-0,004)
Запас/продажи
0,004***
(-0,001)
0,004***
(-0,001)
0
(-0,002)
0
(-0,001)
0,005***
(-0,001)
0,005***
(-0,001)
0,003**
(-0,002)
0,005***
(-0,002)
0,004
(-0,002)
Прибрежные
предприятия
0,001
(-0,001)
0,001
(-0,001)
0
(-0,002)
0,001***
(0)
-0,001*
(0)
-0,002***
(0)
0,002**
(-0,001)
0
(-0,001)
-0,003**
(-0,001)
Политически
аффилированные
-0,001
(-0,001)
-0,002
(-0,002)
-0,001
(-0,002)
-0,002**
(-0,001)
-0,001
(-0,001)
0,002*
(-0,001)
0
(-0,002)
-0,001
(-0,003)
-0,002
(-0,004)
Наблюдения
17339
17339
17339
46132
46132
46132
5497
5497
5497
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: (Низкий FCS–Низкий WCS, LL), (Высокий FCS–Низкий WCS, HL), и (Высокий FCS–Высокий WCS, HH), (Низкий FCS–Высокий WCS, LH)
Все коэффициенты были получены из полиномиальных логистических регрессий. Устойчивые стандартные ошибки указаны в скобках. Отраслевые фиктивные
переменные были включены во все регрессии. Также см. Примечания к Таблице 1 и Таблице 6.
* Отображает значимость на уровне 10%.
** Отображает значимость на уровне 5%.
*** Отображает значимость на уровне 1%.
65
66
3.4.4 Связь WCS, FCS и их комбинаций с инвестициями в основной
капитал
В таблице 10 приведены результаты перекрестные регрессии инвестиций в
основной капитал на WCS, FCS, и фиктивные переменные, определяющие
комбинации этих показателей чувствительности. В соответствии с описательной
статистикой, приведенной в таблице 6, инвестиции в основной капитал всегда
положительно связаны с WCS. Это справедливо независимо от того, включены
ли переменные размер предприятия, возможности привлечения финансирования
(на основании роста продаж) и отраслевых фиктивных переменных (столбцы 1 и
2 для всех групп). Связь между FCS и инвестициями в основной капитал
(столбцы 3 и 4 для всех групп) – отрицательная. Эти отношения являются
статистически значимыми для частных и иностранных фирм, и подтверждают,
что те компании в состоянии оптимизировать свой оборотный капитал для
покрытия отрицательного денежного потока, имеют шанс сохранить высокий
уровень инвестиций в основной капитал.
Далее, приводятся результаты перекрестной регрессии инвестиций в
основной капитал на примере фиктивных переменных LL, HL и НН (столбцы 5
и 6 таблицы 10). Фиктивная переменная LH опущена. Для обеих регрессий: без
дополнительной переменной и с контролем по размеру, типу отрасли и
инвестиционным возможностям (столбец 6), коэффициенты, связанные с тремя
фиктивными переменными, отрицательны и в целом определены точно: это
подтверждает, что в соответствии с описательной статистикой в таблице 8,
инвестиции в LH фирмах всегда выше, чем у фирм LL, НН и HL. Даже если LH
предприятия сталкиваются с существенными кредитными ограничениями, они
способны поддерживать самое высокое соотношение инвестиций в основной
капитал к основному капиталу в целом. Возможное объяснение состоит в том,
что в условиях негативных колебаний денежных потоков эти компании могут
поддерживать высокие уровни инвестиций в основной капитал посредством
корректировки
оборотного
капитала.
Поэтому грамотное
управление
оборотным капиталом может служить дополнительным объяснением того,
67
почему в последние три десятилетия китайские компании, в особенности,
частные предприятия, были в состоянии инвестировать и расти феноменальными
темпами, несмотря на притеснения со стороны представителей финансовой
системы.
Таблица 10 - Связь WCS, FCS и их комбинаций с инвестициями в основной капитал: перекрестные регрессии
10.1 Иностранные компании
Зависимая переменная: I/K
(1)
(2)
WCS
0,014***
(-0,003)
0,011***
(-0,003)
(5)
(6)
LL
-1,535***
(-0,305)
-1,471***
(-0,294)
HL
-3,177***
(-0,374)
-2,333***
(-0,363)
HH
-1,459***
(-0,546)
-0,879*
(-0,53)
FCS
(3)
(4)
-0,051***
(-0,01)
-0,042***
(-0,009)
Рост продаж
0,202***
(-0,007)
0,201***
(-0,007)
0,201***
(-0,007)
Активы
0,263***
(-0,08)
0,259***
(-0,079)
0,298***
(-0,08)
Наблюдения
17339
17339
17339
17339
17339
17339
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: Все коэффициенты были получены из перекрестных регрессий Метода наименьших квадратов. Отраслевые фиктивные переменные учтены в столбцах
2, 4 и 6. Переменная LL является фиктивной, равной 1 для предприятий с низким FCS и низким WCS, и 0 в противном случае. HL является фиктивной переменной, равной
1 для предприятий с высоким FCS и низким WCS, и 0 в противном случае. НН является фиктивной переменной, равной 1 для предприятий с высоким FCS и высоким WCS,
и 0 в противном случае. Опущена переменная LH равная 1 для предприятий с низким FCS и высоким WCS, и 0 в противном случае. Устойчивые стандартные ошибки
указаны в скобках. Также см Примечания к таблицам 1, 6 и 9.
* Указывает значимость на уровне 10%.
** Указывает значимость на уровне 5%.
*** Указывает значимость на уровне 1%.
68
10.2 Частные предприятия
Зависимая переменная: I/K
(1)
(2)
WCS
0,009***
(-0,003)
0,009***
(-0,003)
(5)
(6)
LL
-1,501***
(-0,218)
-1,541***
(-0,211)
HL
-5,291***
(-0,265)
-4,571***
(-0,257)
HH
-3,884***
(-0,377)
-3,306***
(-0,365)
FCS
(3)
(4)
-0,083***
(-0,007)
-0,07***
(-0,007)
Рост продаж
0,225***
(-0,004)
0,221***
(-0,004)
0,221***
(-0,004)
Активы
0,299***
(-0,055)
0,344***
(-0,055)
0,339***
(-0,055)
Наблюдения
46132
46132
46132
46132
46132
46132
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: Все коэффициенты были получены из перекрестных регрессий Метода наименьших квадратов. Отраслевые фиктивные переменные учтены в столбцах
2, 4 и 6. Переменная LL является фиктивной, равной 1 для предприятий с низким FCS и низким WCS, и 0 в противном случае. HL является фиктивной переменной, равной
1 для предприятий с высоким FCS и низким WCS, и 0 в противном случае. НН является фиктивной переменной, равной 1 для предприятий с высоким FCS и высоким WCS,
и 0 в противном случае. Опущена переменная LH равная 1 для предприятий с низким FCS и высоким WCS, и 0 в противном случае. Устойчивые стандартные ошибки
указаны в скобках. Также см Примечания к таблицам 1, 6 и 9.
* Указывает значимость на уровне 10%.
** Указывает значимость на уровне 5%.
*** Указывает значимость на уровне 1%.
69
10.3 Коллективные предприятия
Зависимая переменная: I/K
(1)
(2)
WCS
0,009
(-0,006)
0,008
(-0,006)
(5)
(6)
LL
-0,876
(-0,627)
-0,809
(-0,622)
HL
-2,266***
(-0,698)
-1,538**
(-0,692)
HH
-0,752
(-0,91)
-0,236
(-0,903)
FCS
(3)
(4)
-0,021
(-0,022)
-0,013
(-0,022)
Рост продаж
0,175***
(-0,014)
0,174***
(-0,014)
0,174***
(-0,014)
Активы
-0,19
(-0,178)
-0,188
(-0,18)
-0,171
(-0,179)
Наблюдения
5497
5497
5497
5497
5497
5497
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное Бюро Статистики Китая
Примечания: Все коэффициенты были получены из перекрестных регрессий Метода наименьших квадратов. Отраслевые фиктивные переменные учтены в столбцах
2, 4 и 6. Переменная LL является фиктивной, равной 1 для предприятий с низким FCS и низким WCS, и 0 в противном случае. HL является фиктивной переменной, равной
1 для предприятий с высоким FCS и низким WCS, и 0 в противном случае. НН является фиктивной переменной, равной 1 для предприятий с высоким FCS и высоким WCS,
и 0 в противном случае. Опущена переменная LH равная 1 для предприятий с низким FCS и высоким WCS, и 0 в противном случае. Устойчивые стандартные ошибки
указаны в скобках. Также см Примечания к таблицам 1, 6 и 9.
* Указывает значимость на уровне 10%.
** Указывает значимость на уровне 5%.
*** Указывает значимость на уровне 1%.
70
71
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной работе представлены данные по более чем 116000 китайским
компаниям за период 2000-2007 гг., с целью анализа способности предприятий
с различной формой собственности использовать оборотный капитал для
смягчения
существующих
финансовых
ограничений
в
долгосрочных
инвестициях. Относительно короткий цикл конверсии денежных средств,
который прослеживается у компаний, включенных в выборку, предполагает, что
высокий объём оборотного капитала не является результатом неэффективности
финансового управления. Для доказательства данной гипотезы, был проведен
регрессионный анализ основных/боротных капиталовложений и денежного
потока. Анализ показал, что предприятия с большим объемом оборотного
капитала,
демонстрируют
высокую
чувствительность
краткосрочных
инвестиций и низкую чувствительность долгосрочных инвестиций (за
исключением иностранных компаний) к денежному потоку. Это означает, что
предприятия могут использовать оборотный капитал при колебании денежных
потоков путем инвестирования в основной капитал.
Также была выстроена функция зависимости между инвестициями в
основной и оборотный капитал и денежным потокам, и проанализированы их
детерминанты. Считается, что при колебаний денежного потока, более опытные,
большие и медленно растущие компании обычно адаптируют инвестиции в
основной капитал, в то время как меньшие, молодые и быстрорастущие
предприятия, как правило, оптимизируют оборотный капитал. Кроме того,
компании с незначительным денежным оборотом, которые сталкиваются с
серьезным дефицитом внутренних средств, особенно активны в адаптации
основных и оборотных капиталовложений, в то время как фирмы с высокой
долей заемных средств, как правило, поступают прямо противоположно. При
объединении двух показателей зависимости, было обнаружено, что по
сравнению с другими группами, компании с низкими FCS и высокими WCS
имеют больше внешних материальных ограничений (по причине размеров и
72
повышенной долговой нагрузки), имеют высокие инвестиционные возможности
(объясняемые высокими темпами роста продаж), и высокий объем оборотного
капитала. Тем не менее, они также имеют самый высокий коэффициент
соотношения долгосрочных инвестиций к основному капиталу. Несмотря на
финансовые ограничения, с которыми они сталкиваются, в присутствии
изменений денежных потоков эти фирмы могут поддерживать неизменно
высокий объем инвестиций в основной капитал, адаптируя оборотный капитал.
Поэтому, эффективное управление оборотным капиталом может быть
причиной, по которой китайские компании, несмотря на дефицит финансовых
ресурсов, способны справляться с препятствиями для развития.
73
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1.
Бланк И. А. Управление капиталом: учебный курс / под ред. И. А. Бланк –
М.: Ника-Центр, 2004. – 576 с.
2.
Бланк И. А. Финансовый менеджмент: учебный курс/ под ред. И. А. Бланк
– М.: Ника-Центр, 2001г. – 528 с.
3.
Бригхем
Ю.Ф.,
Эрхарт
М.
Финансовый
менеджмент. 10-е изд. /
Перевод с английского под ред. к.э.н. Е.А. Дорофеева. – СПб.: Питер, 2009.
- 960 с.
4.
Грачева М. В. Менеджмент инвестиционного проекта/ под ред. М.В.
Грачевой, А.Б. Секерина – М.: Юнити-Дана, 2012. -544 с.
5.
Грачева М. В. Риск-менеджмент инвестиционного проекта: учебник/ под
ред. М.В. Грачевой, А.Б. Секерина –М.: Юнити-Дана, 2012. - 544с.
6.
Дергун Л. В. Финансовые аспекты стратегии управления основным
капиталом
предприятия//
Вестник
Хмельницкого
национального
университета. – 2010. – № 2. – С. 36 – 39.
7.
Ионова А. Ф. Финансовый менеджмент: учебное пособие / под ред. А.Ф.
Ионовой, Н.Н. Селезневой – М.: Проспект, 2010. – 582 с.
8.
Ковалёв В.В Финансовый менеджмент / под ред. В.В. Ковалёв – М.:
Проспект, 2013. – 304с.
9.
Когденко В. Г. Краткосрочная и долгосрочная финансовая политика:
учебное пособие / под ред. В.Г. Когденко, М.В. Мельник, И.Л. Быковников
– М.: Юнити-Дана, 2012. - 477с.
10. Кокорева М. С. Исследования корпоративных финансовых решений
компаний России и других стран с развивающимися рынками капитала в
условиях глобальной трансформации рынков капитала и становления
экономики инновационного типа: диссертация / под рук. И.В. Ивашковской,
– М.: НИУ ВШЭ – 2012. – 213 с.
11. Морозко Н.И. Финансовый менеджмент/ уч. пособие серия: высшее
образование – бакалавриат - М.: ИНФРА-М, 2014. – 224 с.
74
12. Нуреев Р. М. Курс микроэкономики/ учебник для вузов под ред. Р.М.
Нуреева - 2-е издание. - М.: ИНФРА-М, 2010. – 562 с.
13. Подолякин В.И. Основы экономики организации: стоимость и структура
капитала: учебное пособие / под ред. В.И. Подолякина. – Иваново: ИГТА,
2010. – 112 с.
14. Федорович В.О. Критерий эффективности рационально структуры капитала
корпорации / В.О. Федорович // Проблемы учета и финансов. – 2012. – № 2
– С. 17–21
15. Филиппова И.А. Современные внешнеэкономические связи: учебное
пособие. - Ульяновск: УлГТУ., 2011. – 159 с.
16. Чалдаева Л.А. Экономика предприятия: учебник, 2-е издание / под ред. Л.А.
Чалдаева – М.: ЮРАЙТ, 2011г.- 348с.
17. Abraham, F., Konings, J., Slootmaekers V. FDI spillovers in the Chinese
manufacturing sector // Economics of Transition. 2010. № 18. P. 143–182.
18. Allen, F., Qian, J., Qian, M. Law, finance, and economic growth in China //
Journal of Financial Economics. 2005. Vol. 77. P. 57–116.
19. Alves P.F.P., Ferreira M.A. Capital structure and law around the world // Journal
of Multinational Financial Management, 2011. №21. P.119-150
20. Arellano, M., Bond, S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo
evidence and an application to employment equations // Review of Economic
Studies. 1991. № 58. P. 277–297.
21. Ayyagari, M., Demirgьз-Kunt, A., Maksimovic, V. Formal versus informal
finance: evidence from China // Review of Financial Studies. 2010. № 23. P.
3048–3097.
22. Becker, B., Sivadasan, J. The effects of financial development on the investmentcash flow relationship: cross-country evidence from Europe // BE Journal of
Economic Analysis & Policy (Advances). 2010. № 10. P. 1–47.
23. Benito, A. The capital structure decisions of firms: is there a pecking order? //
Bank of Spain Working Paper. 2003. No. 0310.
75
24. Bernanke, B., Gurkanyan, R. Is Growth Exogenous? Taking Mankiw, Romer, and
Weil Seriously / National Bureau of Economic Research Annual. MIT Press,
Cambridge, Massachusetts. 2001.
25. Bhattacharya, H., Working Capital Management: Strategies and Techniques.
Prentice Hall, New Delhi. 2001.
26. Blundell, R., Bond, S., Windmeijer, F. Estimation in dynamic panel data models:
improving on the performance of the standard GMM estimators. In: Baltagi, B.
(Ed.), Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels, Advances
in Econometrics, vol. 15. Elsevier Science, Amsterdam. 2000.
27. Bokpin G. A. Macroeconomic development and capital structure decisions of
firms // Studies in Economics and Finance. 2011.Vol. 26 Iss 2 P. 129 – 142
28. Bond, S., Schiantarelli, F. Capital accumulation and growth: a new look at
empirical evidence // Journal of Applied Econometrics 2010. № 25. 1073–1099.
29. Brown, J., Fazzari, S., Petersen, B. Financing innovation and growth: cash flow,
external equity and the 1990s R&D boom // Journal of Finance 2009. № 64. 151–
185.
30. Brown, J., Petersen, B. Why has the investment-cash flow sensitivity declined so
sharply? Rising R&D and equity market developments // Journal of Banking and
Finance 2009. № 33. P. 971–984.
31. Brown, J., Petersen, B. Cash holdings and R&D smoothing // Journal of Corporate
Finance 2011. № 17. P. 694–709.
32. Carpenter, R., Fazzari, S., Petersen, B. Inventory (dis)investment, internal finance
fluctuations, and the business cycle. Brookings Papers in Economic Activity
1994. Vol. 2. P. 75–122.
33. Chen, H., Chen, S. Investment – cash flow sensitivity cannot be a good measure
of financial constraints: evidence from time-series // Journal of Financial
Economics 2012. № 103. P. 393–410.
34. Chow, C.K.W., Fung, M.K.Y. Small businesses and liquidity constraints in
financing business investment: evidence from Shanghai’s manufacturing sector //
Journal of Business Venturing 2000. № 15. P. 363–383.
76
35. Claessens, S., Tong, H., Wei, S.-J. From the financial crisis to the real economy:
using firm-level data to identify transmission channels // National Bureau of
Economic Research Working paper. 2011. No. 17360.
36. Cull, R., Xu, L.C., Zhu, T. Formal finance and trade credit during China’s
transition // Journal of Financial Intermediation 2009. № 18. P. 173–192.
37. D’Espallier, B., Guariglia, A. Does the investment opportunities bias affect the
investment-cash flow sensitivities of unlisted SMEs? // Center for Finance, Credit
and Macroeconomics, University of Nottingham. 2009. Discussion Paper No.
09/12.
38. Damoah О. B. O. Strategic factors and firm performance in an emerging economy
// African Journal of Economic and Management Studies, 2013.Vol. 4 Iss 2. P.
267 – 287
39. Deloof, D., Does working capital management affect profitability of Belgian
firms? // Journal of Business Finance and Accounting 2003. № 30. P. 573–587.
40. Dewing, A.S., 1941. The Financial Policy of Corporations, fourth ed. The Ronald
Press Company, New York.
41. Ding, S., Knight, J. Why has China grown so fast? The role of physical and
human capital formation // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2011. №
73. P. 141– 174.
42. Dong, H., Su, J. The relationship between working capital management and
profitability: a Vietnam case // International Research Journal of Finance and
Economics. 2010. № 49. P. 62–71.
43. Duchin, R., Ozbas, O., Sensoy, B. Costly external finance, corporate investment,
and the subprime mortgage credit crisis // Journal of Financial Economics 2010.
№ 97. P. 418–435.
44. Dunn, P., Cheatham, L. Fundamentals of small business financial management
for start-up, survival, growth, and changing economic circumstances //
Managerial Finance. 1993. № 19. P. 1–13.
77
45. Falope, O., Ajilore, O. Working capital management and corporate profitability:
evidence from panel data analysis of selected quoted companies in Nigeria.
Research // Journal of Business Management 2009. Vol 3. P. 73–84.
46. Fazzari, S., Petersen, B. Working capital and fixed investment: new evidence on
financing constraints. The RAND // Journal of Economics 1993. № 24. P. 328–
342.
47. Firth, M., Lin, C., Liu, P., Wong, S. Inside the black box: bank credit allocation
in China’s private sector // Journal of Banking and Finance 2009. № 33. P. 1144–
1155.
48. Garcia-Teruel, P., Martinez-Solano, P. Effects of working capital management on
SME profitability // International Journal of Managerial Finance. 2007. Vol. 3. P.
164–177.
49. Gill, A., Biger, N., Mathur, N. The relationship between working capital
management and profitability: evidence from the United States// Business and
Economics Journal. 2010. № 10. P. 1–9.
50. Golam Mostafa Monowar Mahmood The rise of the BRICS and their challenge
to the G7/ International Journal of Emerging Markets. 2015. Vol. 10 Iss 1P. 156
– 170
51. Goodman, D. (Ed.) China’s Campaign to ‘Open up the West’ National, Provincial
and Local Perspectives. The China Quarterly Special Issues. 2004. Vol. 5.
Cambridge University Press, Cambridge.
52. Graham J.R., Leary M.T. A Reviewоof Empirical Capitalе Structure Research
and Directionss for the Future/ Annual Review of Financial Economics, 2011
53. Guariglia, A. Internal financial constraints, external financial constraints, and
investment choice: evidence from a panel of UK firms // Journal of Banking and
Finance. 2008. № 32. P. 1795–1809.
54. Guariglia, A., Liu, X., Song, L. Internal finance and growth: microeconometric
evidence on Chinese firms. // Journal of Development Economics. 2011. № 96
(1). P. 79–94.
78
55. Hale, G., Long, C., 2011a. What are the sources of financing of the Chinese firms?
In: Cheung, Y.-W., Kakkas, V., Ma, G. (Eds.), The Evolving Role of Asia in
Global Finance. Emerald Group Publishing Limited.
56. Hale, G., Long, C., 2011b. If you try, you’ll get by: Chinese private firms’
efficiency gains from overcoming financial constraints. Working paper, Federal
Reserve Bank of San Francisco.
57. Haley U. C.V., Haley G.T., Managing for strategic success in emerging markets/
Handbook of Business Strategy. 2012. Vol. 7 Iss 1. P. 27 – 33
58. Hericourt, J., Poncet, S. FDI and credit constraints: firm level evidence in China
// Economic Systems. 2009. № 33. P. 1–21.
59. Hovakimian, A., Hovakimian, G. Cash flow sensitivity of investment // European
Financial Management. 2009. № 15. P. 47–65.
60. J. Ribeiro de Almeida , William Eid Jr. Access toоfinance, working capital
managementеand company value: Evidences from Brazilian companies listed on
BM&FBOVESPA // Journal of Business Research. 2014. P. 924–934
61. Jose, M., Lancaster, C., Stevens, J., Corporate returns and cash conversion cycles
// Journal of Economics and Finance. 1996. № 20. P. 33–46.
62. Kang H. , Gray S.J. Corporaten Financialе Reporting in the BRIC economies: A
Comparative International Analysis of Segment Disclosure Practice / In Emerging
Market Firms in the Global Economy. – 2014 – 233-254 p.
63. Kim, Y., Srinivasan, V., 1988. Advances in Working Capital Management. JAI
Press, Greenwich, Connecticut.
64. KPMG China, 2014. Cash Matters. Cash and Working Capital Management in
China.
65. Lazaridis, I., Tryfonidis, D. Relationship between working capital management
and profitability of listed companies in the Athens stock exchange // Journal of
Financial Management and Analysis 2006. № 19. P. 26–35.
66. Li, H., Meng, L., Wang, Q., Zhou, L.-A. Political connections, financing and firm
performance: evidence from Chinese private firms // Journal of Development
Economics. 2008. № 87. P. 283–299.
79
67. Lin, H. Foreign bank entry and firms’ access to bank credit: evidence from China.
Journal of Banking and Finance 2011. № 35. P. 1000–1010.
68. Lins, K., Servaes, H., Tufano, P. What drives corporate liquidity? An international
survey of cash holdings and lines of credit // Journal of Financial Economics.
2010. № 98. P. 160–176.
69. Nunn, K., The strategical determinants of working capital: a product line
perspective // Journal of Financial 1981. Research 4. P. 207–219.
70. Poncet, S., Steingress, W., Vandenbussche, H. Financial constraints in China:
firm-level evidence // China Economic Review. 2010. № 21 P. 411–422.
71. Roodman, D., 2006. How to do xtabond2: an introduction to ‘‘difference’’ and
‘‘system’’ GMM in Stata. Working Paper No. 103, Center for Global
Development, Washington.
72. Smith J. P. Bad times for BRICS// The Economist Journal. 2014. Vol. 12 Iss 1. P.
47-49
73. Song, Z., Storesletten, K., Zilibotti, F. Growing like China // American Economic
Review 2011. № 101. P. 196–233.
80
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Структура несбалансированной панели
Количество
наблюдений
Процент
Совокупный
Количество наблюдений в одной компании
5
169730
22,37
22,37
6
143778
18,95
41,31
7
176253
23,23
64,54
8
269088
35,46
100,00
Итого
758849
100,00
2000
56987
7,51
7,51
2001
76315
10,06
17,57
2002
92033
12,13
29,69
2003
112123
14,78
44,47
2004
111798
14,73
59,20
2005
108869
14,35
73,55
2006
104010
13,71
87,26
2007
96714
12,74
100,00
Итого
758849
100,00
Год
81
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Определения используемых переменных
Общие характеристики фирмы
Основной капитал: балансовая стоимость основных средств (включая
землю и здания; производственное и офисное оборудование; заводы и
транспортные средства).
Инвестиции в основной капитал: разница между балансовой стоимостью
основных средств на конец года t с концом года t-1, включая амортизацией за год
t.
Активы: сумма основных и оборотных капиталов фирмы, где основной
капитал включает в себя материальные и нематериальные активы; оборотный
капитал включает в себя оборудование, дебиторскую задолженность и другие
оборотные средства.
Возраст: количество лет, которые фирма существует
Продажи: суммарные продажи (включая внутренний и зарубежный
рынки)
Рост продаж: разница между логарифмом продаж в концов года t и t-1
Финансовые переменные
Денежный поток: чистая прибыль плюс амортизация.
Залоговое обеспечение: отношение материальных активов к совокупным
активам
Леверидж (долговые обязательства): отношение текущих обязательств и
долгосрочных обязательств к общей сумме активов, где текущие обязательства
включают банковские кредиты, кредиторскую задолженность и прочие текущие
обязательства.
Коэффициент покрытия: отношение чистого дохода к совокупным
процентным платежам.
82
Переменные, специфичные для Китая
Прибрежные предприятия: фиктивная переменная равная 1, если
предприятие расположена в прибрежной зоне и 0 в противоположном случае.
Политическая аффилированность компании: фиктивная переменная
равная 1, если компания аффилирована с центральным или региональным
правительством и 0 в противоположном случае
Переменные, относящиеся к оборотному капиталу:
Текущие активы: сумма запасов, дебиторской задолженности, денежных
средств, и прочие оборотные активы.
Текущие
обязательства:
сумма
банковских
кредитов
фирмы,
кредиторской задолженности, и прочие текущие обязательства.
Товарно-материальные
запасы:
запасы
готовой
продукции
и
незавершённого производства.
Товарно-материальные запасы в соотношении продаж: соотношение
суммы готовой продукции и незавершённого производства к общему объему
продаж.
Дебиторская задолженность: коммерческий кредит выданный
Кредиторская задолженность: коммерческий кредит полученный.
Фонд оборотных средств: Разница между текущими активами и текущими
обязательствами фирмы
Инвестиции в оборотный капитал: разница между фондом оборотных
средств на концы года t и t-1.
Финансовый оборотный капитал: оборотный капитал за вычетом запасов
83
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
Приложение 3 Временное изменение WK/K; DSO; DPO; ITO; CCC*
Панель A: WK/K
Полная
выборка
Государственные Иностранные
предприятия
предприятия
Частные
Коллективные
предприятия предприятия
2000
49,08
9,34
77,28
46,03
58,15
2001
55,2
9,64
86,06
52,13
61,96
2002
59,55
9,92
98,00
54,06
70,10
2003
61,49
9,18
106,44
53,50
75,96
2004
63,34
7,06
117,59
52,43
83,90
2005
70,25
10,30
130,50
57,24
93,61
2006
77,7
18,01
142,97
62,42
105,66
2007
86,29
28,36
153,57
68,74
115,37
Панель B: DSO
Полная
выборка
Государственные Иностранные
предприятия
фирмы
Частные
фирмы
Коллективные
фирмы
2000
51,60
80,68
51,68
47,11
46,66
2001
46,39
74,43
48,13
41,78
46,72
2002
46,27
69,75
52,03
41,53
47,16
2003
43,79
64,25
51,47
39,75
43,28
2004
42,13
57,52
48,92
38,48
43,18
2005
38,67
49,71
48,14
34,92
40,12
2006
36,55
41,98
48,31
32,83
38,39
2007
36,58
38,8
49,19
32,87
37,49
Панель C: DPO
Полная
выборка
Государственные Иностранные
предприятия
фирмы
Частные
фирмы
Коллективные
фирмы
2004
36,92
57,65
54,41
31,44
31,77
2005
32,94
52,78
50,88
27,65
28,41
2006
31,67
49,64
50,72
26,01
25,73
2007
30,03
47,01
50,01
24,48
25,02
84
Панель D: ITO
Полная
выборка
Государственные Иностранные
предприятия
фирмы
Частные
фирмы
Коллективные
фирмы
2000
4,65
2,36
4,73
5,31
5,63
2001
5,28
2,47
4,99
6,17
6,17
2002
5,93
2,69
5,24
6,97
6,84
2003
6,87
3,06
5,74
8,14
7,71
2004
6,74
3,18
5,45
7,92
7,78
2005
7,41
3,61
5,70
8,75
8,57
2006
7,58
3,91
5,66
8,92
9,24
2007
7,87
4,41
5,70
9,20
10,06
Панель E: CCC
Полная
выборка
Государственные Иностранные
предприятия
фирмы
Частные
фирмы
Коллективные
фирмы
2004
58,70
106,24
54,76
58,50
59,74
2005
54,35
89,89
50,58
57,95
55,11
2006
52,13
77,87
48,42
58,47
52,04
2007
51,57
72,98
48,13
59,36
48,55
*Рассчитано по Статистическому ежегоднику Китая. Статистическое издание Китая, 2014; Национальное
Бюро Статистики Китая
Примечания: данные в Панели А указаны в процентном выражении; в панели D
обозначают разы; в панели B, C, и E - дни. Панели С и Е не содержат данных за 2000-2003,
поскольку переменная кредиторской задолженности доступна только после 2003 года. Также
см. Примечания к Таблице 1. В Приложении 2 приведены точные определения всех
переменных.
ПРИЛОЖЕНИЕ 4
Приложение 4 Модель инвестиций, дополненная временным и отраслевым фиктивными переменными, для фирм с
высоким/низким FCS/WCS
(Денежный поток/материальные
основные активы)it
J (p-значение)
m1
m3
Наблюдения
Иностранные
Низкий FCS
(1)
0,116**
(0,05)
0,05
-30,68
0,95
78721
Иностранные
Низкий WCS
(1)
(Денежный поток/материальные
0,414
основные активы)it
(0,33)
J (p-значение)
0,048
m1
-25,8
m3
-0,71
Наблюдения
73714
Примечание: см Примечания к Таблице 1, 2, 6
* Указывает значимость на уровне 10%.
** Указывает значимость на уровне 5%.
*** Указывает значимость на уровне 1%.
Иностранные
Высокий FCS
(2)
0,465***
(0,166)
0,229
-20,94
-2,73
26887
Частные
Низкий FCS
(3)
0,207***
(-0,063)
0,04
-57,02
-0,02
249522
Иностранные
Высокий WCS
(2)
0,603***
(0,187)
0,004
-23,39
-0,26
23501
Частные
Низкий WCS
(3)
0,201
(0,306)
0,507
-44,73
1,51
239648
Панель A: FCS
Частные
Коллективные Коллективные
Высокий FCS Низкий FCS
Высокий FCS
(4)
(5)
(6)
1,038***
0,179**
0,722***
(-0,193)
(-0,079)
(-0,261)
0,821
0,631
0,245
-32,7
-22,05
-14,93
-1,39
-0,88
0,1
86819
35081
12036
Панель B: WCS
Частные
Коллективные Коллективные
Высокий WCS Низкий WCS Высокий WCS
(4)
(5)
(6)
0,602***
0,486**
1,155***
(0,136)
(0,247)
(0,279)
0,131
0,457
0,006
-45,88
-19,59
-17,69
0,78
-1,49
0,32
78331
31986
10448
85
86
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
Показатели эффективности управления капиталом
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности в днях
(DSO): (дебиторская задолженность/продажи)*365
Период погашения счетов к оплате (DPO): (счета к оплате/стоимость
проданной продукции)*365
Коэффициент оборачиваемости товарно-материальных запасов (ITO):
ITO показывает соотношение себестоимости продукции, реализованной за
отчетный период, к средней величине запасов за год.
Соотношение дней к запасам (DSI): (запасы/себестоимость проданных
товаров)*365.
Цикл конверсии денежных средств (CCC): CCC= {[(материальнопроизводственные запасы)/стоимость проданной продукции] + (дебиторская
задолженность/продажи)}*365
Дефляторы:
Для дефляции основного капитала был использован областной дефлятор
основных средств; индекс цен производителей (PPI) для промышленных товаров
- для дефляции остальных переменных. Все дефляторы были взяты из различных
выпусков журнала Китайский Статистический ежегодник.