Я буду рассматривать гибридный показатель менеджмента и финансов - Coprorate Horizon Index. В научной литературе данный показатель обычно рассматривается как Long & Short Termism - то есть близорукий и дальнозоркий горизонт планирования компаний. Близорукий горизонт более свойственен при попытках менеджментом выполнить свой KPI, а также в кратчайшие сроки поднять стоимость компании, дальнозоркий же горизонт, напротив, нацелен на более медленный, но стабильный и прогнозируемый рост компании, он больше учитывает возможные риски, а проекты принимаемые при таком подходе к управлению, как правило, имеют больший срок исполнения, но и больший срок полезного использования. Также данные показатели, а именно близорукость, часто связывают с агентской проблемой, так как менеджерам, привыкшим максимизировать свою полезность, а не полезность компании свойственен short termism - то есть планирование деятельности компании на ближайшее будущее для показания максимальных результатов и получения премий, без полноценного прогнозирования будущей деятельности. Также возникает опасность избрания проектов, где менеджер получит больший «откат». Такие проекты, как правило, рассматриваются на ближайшую перспективу, с максимально быстрым выводом денег и максимально быстрыми результатами. Из-за этого могут быть отвергнуты проекты, которые займут намного больше времени, но в долгосрочном горизонте принесут гораздо больше экономических благ. Далее обратимся к научной литературе и выясним, к каким результат исследования чаще всего приходят авторы.
Главным предметом исследований научной литературы считается именно short termism. Большинство сходится во мнении, что такой горизонт планирования буквально уничтожает стоимость компании, приводит к неспособности конкурировать и краху. Естественно, главный интерес состоит в том, чтобы изучить и научиться вычислять то, что ведет к близорукому горизонту планирования, в том числе определять тех менеджеров, которые склонны к данному стилю управления компанией. Но также стоит изучить, действительно ли всегда близорукость в управлении - это плохо?
В статье «Shareholder investment horizons and the market for corporate control» Jose-Miguel Gaspar, Massimo Massa, Pedro Matos авторы пришли к выводу, что компании с краткосрочными горизонтами планирования более склонны получить предложение о покупке, но выплачиваемые премии будет меньшего объема. Как показало исследование, такие компании при сделках M&A имеют ниже доходность и хуже показывают себя в будущем. Поэтому такие фирмы имеют более слабую позицию на переговорах при обсуждении сделки слияния и поглощения. Такие компании показывают хорошие цифры в момент покупки, но обе стороны понимают, что деятельность компании придется перестраивать под более долгосрочные перспективы, так как смысл покупки в получении качественного, долгосрочного актива, который усилит бизнес и будет генерировать выручку.
Серьезное исследование было проведено в 2017 году McKinsey Global institute. В своей работе «Measuring the economic impact of short - termism» (Dominic Barton, James Manyika, Timothy Koller, Robert Palter, Jonathan Godsall, Joshua Zoffer) они оценили влияние близорукого горизонта планирования на выборке из 615 публично торгуемых компаний за 2001-2015 года.
Исследование доказало, что в долгосрочной перспективе (более 10 лет), компании с дальнозорким горизонтом планирования росли лучше в среднем на 47%. Также значительный рост был у показателя экономической прибыль (больше 80%), что особенно интересно в рамках нашего исследования. Также фирмы с долгосрочным планированием инвестируют больше и больше денег тратят на R&D, даже в периоды кризисов, что подчеркивает настроенность таких фирм на долгосрочное выживание и стабильность.
Глава 2. Модель исследования
2.1 Характеристика выборки данных
Поскольку данные по СЕО российских компаний собирались совместными усилиями и тестирования моделей проводились совместно, мы не делим данную часть между работами.
Численный анализ и статистическая обработка производились с помощью программного пакета языка R. Для работы с панельными данными использовался пакет plm. Тестирование моделей проводилось при помощи встроенных функций и пакета lmtest. Вывод результатов в виде графиков и таблиц осуществлялся библиотеками: ggplot2, texreg, cowplot. Также использовались пакеты dplyr, sandwich, car и caret.
Источники данных: интернет (свободный поиск), Thomson Reuters Eikon, S&P Capital IQ, Bloomberg, MOEX (публикуемая информация в открытом доступе), электронные ресурсы библиотеки НИУ ВШЭ.
Период наблюдений: с 2014 по 2019 (включительно)
Частота наблюдений: один раз за единицу времени (раз в год, дата наблюдения: 31 число 12 месяца).
Структура данных: набор временных рядов для 31 российской компании.
Типы данных представляли собой набор переменных, как бинарных, так и числовых для каждой из компаний, для каждого из периодов наблюдений.
За основу был взят список компаний, входящих в индекс Московской биржи (IMOEX), из которого в дальнейшем были исключены финансовые организации (банки и страховые компании). В итоге была определена 31 компания для анализа.
Для каждой компании был собран набор из 12 переменных, описывающих генерального директора за каждый период времени. Среди этих 12 переменных для 3 из переменных тип данных - числовой (как целочисленные переменные, так и с плавающей запятой). Остальные переменные бинарного типа.
Для самих компаний описательная статистика состояла из набора 3 переменных: EVA, композитного индекса CHI (Corporate Horizon Index, далее - CHI), бинарной переменной, означающей форму собственности (государственная или частная компания).
Тип данных для EVA, CHI - числовой, с плавающей запятой, знакопеременный (EVA). Рассчитанные значения для EVA и финансовых данных, на основе которых составлялся индекс CHI, были взяты из системы Bloomberg.
Для индекса CHI все промежуточные данные по финансовым показателям компаний также были заимствованы из системы Bloomberg. Для 2 компаний из выборки данных за 2019 год по EVA и CHI представлено не было, поэтому для них за 2019 год были использованы данные за 2018 год.
Дата фиксации данных, описывающих долю владения акциями со стороны CEO - 31 число 12 месяца, периодичность - раз в год (согласно Capital IQ).
Переменная «доля владения акциями» определялась как процент от общего числа непривилегированных акций, находящихся в свободном обращении на дату фиксации показателя. Данные были получены из системы Capital IQ.
Для переменной «срок пребывания в должности» - расчет производился с точностью до года, значение 0,5 переменной присваивалось в случае, если за единицу времени (год в данном случае) происходила смена генерального директора.
Биномиальные переменные в большинстве случаев не меняли своего значения на протяжении всего временного ряда (например, переменная «выходец из власти» или «CEO duality») ввиду природы описываемого ими явления.
Из систем Capital IQ и Thomson Reuters была собрана информация по генеральным директорам. Отслеживалась хронология назначения директоров за наблюдаемый период, их статусов (официальных)/должностей в компании, доли владения акциями, информация об образовании, возрасте, наличии опыта работы в индустрии, соответствующей компании, куда этот директор был назначен, а также проверки факта, является ли генеральный директор основателем компании. Если данные не совпадали, то информация дополнительно проверялась и сопоставлялась из открытых источников для верификации.
Информация о связи с властью или связи с силовыми структурами генеральных директоров собиралась из открытых источников. При наличии неоднократного упоминания среди множества открытых источников непротиворечащих друг другу подтверждающих друг друга фактов, авторы считали, что данная информация достоверна и релевантна по каждому из обнаруженных ими случаев.
Под понятием «связь с властью» авторы подразумевают наличие как минимум одного из следующих фактов, относящихся к генеральному директору компании и упомянутого в нескольких открытых источниках:
· факт длительного личного знакомства или тесного сотрудничества с президентом Российской Федерации в прошлом (служба в ГРУ, работа в правительстве Санкт Петербурга, в различных органах власти и т.д.);
· факт вступления/нахождения в партии власти;
· факт работы в органах власти (не относится к силовому блоку);
· наличие родителя/близкого родственника, попадающего под какой-либо из критериев, перечисленных выше.
Под понятием «связь с силовыми органами власти» авторы имеют подразумевают факт службы/работы генерального директора в силовых ведомствах, спецслужбах РФ (включая упраздненные, расформированные, преобразованные), или же факт наличия близкого родственника по первой линии, попадающего под указанные критерии.
Авторы считают, что информация о доле владения генеральными директорами акций компаний, возглавляемых ими за исследуемый период, с высокой долей вероятности может быть неполной по целому ряду лиц. Несмотря на то, что данные по владению акциями сравнивались в системах Thomson Reuters и Capital IQ, по ряду генеральных директоров возможно недостоверное отображение информации ввиду либо более сложной структуры владения акциями (через трасты, фонды, офшорные компании, подставные юридические лица, доверенных лиц), либо данные неточности могли быть обусловлены задержкой в обновлении этого раздела информационных систем. Информация о наличии акций компаний в собственности генеральных директоров дополнительно по открытым источникам не верифицировалась.
Также, согласно наблюдениям авторов данной работы, данные по CEO, которые были в системе Bloomberg на момент сбора данных, зачастую отсутствовали или обладали существенными неточностями, поэтому в случае сбора статистики по генеральным директорам данные из этой системы не использовались.
Форма собственности компании идентифицировалась авторами как государственная, если исследуемая компания удовлетворяла следующему определению По материалам сайта https://bcs-express.ru/novosti-i-analitika/kompanii-s-gosudarstvennym-uchastiem-skol-ko-ikh:
«Организация, в которой пакет акций принадлежит государству напрямую или косвенно через зависимые предприятия, институты или субъекты РФ, что предоставляет право на получение части прибыли от деятельности акционерным обществом в виде дивидендов, а также на участие в управлении АО». Необходимо учесть, что при такой формулировке количество компаний не совпадает (больше) с компаниями из расчетной базы индекса MOEX StateCo Index (по состоянию на 03.01.2020, https://www.moex.com/ru/index/publicsector/). Также оно не совпадает со списком компаний, представленном в «Перечне акционерных обществ с государственным участием, представляющих уведомления о планируемых к уплате (возмещению) суммах налога на добавленную стоимость и влияющих на них факторах» (Приложение №2 РП от 21.11.2013 №2141-р в редакции от 03.07.2019)
Ниже представлена описательная статистика выборки по всем переменным. Общее количество наблюдений N = 186, для каждой переменной от наблюдения производились для n = 31 компании за период T= 6 лет.
Таблица 2.1 Описательная статистка по всей выборке
EVA - величина экономической прибыли (EVA - Economic value added)
CHA - горизонт планирования компании (CHI - Corporate Horizon Index)
CEO_Age - возраст генерального директора
CEO_Tenure - срок пребывания в должности
CEO_Ownership - доля акций компаний, которой владеет генеральный директор
CEO_President_y - занимает ли генеральный директор должность президента (да - 1, не занимает или должность отсутствует - 0)
CEO_President_x - занимает ли генеральный директор должность президента (нет - 1, занимает или должность отсутствует - 0)
CEO_Duality - переменная принимает значение 1 в случае, если CEO является председателем совета директоров, иначе 0
CEO_Specialized_education - наличие специального образование (есть - 1, нет - 0)
CEO_Economist_Finansist - наличие образования в области экономики/финансов (да - 1, нет - 0)
MBA - наличие степени MBA (есть - 1, нет - 0)
Founder - является ли директор основателем компании (да - 1, нет - 0)
CEO_Industry - опыт работы в индустрии (есть опыт - 1, иначе -0)
FSB - отношение к силовым структурам (да - 1, нет - 0)
Power - властность директора (“сверхвластный” - 1, “властный” - 0)
CEO_Goverment - отношение к правительству (да - 1, нет - 0)
Private - частная компания - 1, иначе 0
Согласно таблице, доля сверхвластных директоров составляет 85%.
Проанализировав имеющиеся данные, был сформулирован портрет генерального директора российской компании, который не обладает "избыточным" уровнем власти. Средний возраст властного директора составил 44 года, при этом опыт работы в индустрии имеется только у 20% директоров. Примерно 14% выборки имеют специальное образование, 72% образование в области финансов и 24% - степень MBA. Средний срок пребывания в должности CEO около - 2 лет. Среднее значение показателей EVA и CHI составило 22945.75 и 5.88 соответственно.
В свою очередь, средний возраст "сверхвластного" директора составляет 52 года, а предыдущим опытом работы в индустрии обладают 84% управляющих. Статистика по образованию, следующая: 37% имеют специальное образование, 66% получили образование в области финансов и всего 13% обладают степенью MBA. Средний срок пребывания в должности 8 лет. Среднее значение EVA для подвыборки "сверхвластных" директоров является отрицательным и составляет -57383,98, индекс CHI - 5.11
Таблица 2.2 Описательная статистика выборки для генеральных директоров, обладающих «избыточной» властью. Значение переменной Power=1