Материал: Влияние налогообложения на капитал организации

Ликвидность

Показатель ликвидности рассчитывается как отношение текущих активов к текущим обязательствам:

Ликвидность компании показывает ее способность погашать обязательства оборотными активами. Чем выше уровень ликвидных активов, тем меньше уровень финансового рычага компании, так как фирма может использовать их в качестве источника финансирования вместо заемного капитала.

Возможность роста

В работе используется коэффициент отношения капитальных затрат к общим активам как прокси-переменную для отражения возможностей роста компании:

Теория компромисса предсказывает, что высокий рост снижает уровень финансового рычага, так как при росте увеличиваются издержки банкротства. Теория иерархии, наоборот, предсказывает положительную связь между рычагом и ростом, так как капитальные затраты увеличивают дефицит финансирования (Frank Z. Murray, Goyal K. Vidhan, 2009).

Дивидендные выплаты

Данный показатель используется качестве рыночного, так как отражает информацию о привлекательности ценных бумаг для инвесторов. Коэффициент дивидендных выплат рассчитывается как отношение дивидендов к чистой прибыли компании:

Влияние данного показателя на финансовый рычаг компаний неоднозначен. Есть предположение, что чем выше показатель выплат, тем больше будут фирмы использовать заемное финансировании при условии, что ставка налога на дивиденды выше эффективной ставки налога на прирост капитала. С другой стороны, высокий уровень дивидендных выплат сигнализирует о высоких доходах, что может снизить уровень затрат на привлечение акционерного капитала, что поставит заемное финансирование на второй план. Поэтому, связь между рычагом и выплатами может быть отрицательной.

Дамми переменные

Влияние типа модели бухгалтерского учета на связь между финансовым рычагом и налогообложением тестируется дамми переменной - Model dummy, принимающей значение 1, если страна относится к континентальной модели; значение 2, если страна принадлежит англо-американской модели; значение 3, если страна применяет южно-американскую модель учета. Исламская модель учета не тестируется по причине отсутствия данных по странам, а также по причине того, что, например, в Катаре и Саудовской Аравии ставка корпоративного налога для резидентов равна нулю, налогом облагаются акционеры-нерезиденты.

Влияние типа страны (развитая или развивающаяся) на связь между финансовым рычагом и налогообложением тестируется дамми переменной - Developed_ing, которая принимает значение 1, если страна развитая; и значение 2, если страна является развивающейся.

Макроэкономические показатели

В качестве макроэкономических показателей, в работе рассматриваются ВВП на душу населения и инфляция. Показатель валового внутреннего продукта на душу населения, исчисленный в одной валюте - долларах США, отлично отражает макроэкономическую среду стран.

Уровень инфляции рассматривается в исследовании как показатель, также отражающий экономическую среду рынка стран. По наблюдению уровней инфляции за предыдущие периоды, можно осуществить прогноз на будущие периоды для конкретной страны.

Таким образом, выше были сформулированы гипотезы и описаны тестируемые модели и исследуемые переменные.

ГЛАВА III. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КОРПОРАТИВНОГО И ПЕРСОНАЛЬНОГО НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ НА СТРУКТУРУ КАПИТАЛА КОМПАНИЙ

.1 Описательная статистика

В данном разделе представлена общая дескриптивная статистика выборок по всем рассматриваемым странам и компаниям, их структура (количество наблюдений в панели, медианные значения, стандартные отклонения, минимум и максимум).

Описательная статистика приведена в Таблице 1-4.

Таблица 1. Описательная статистика первой выборки (Lev_1, Etr, Corporate tax rate)

Источник: расчеты автора

Таблица 2. Описательная статистика первой выборки (Lev_2, Lev_3, Blev, Etr, Corporate tax rate)

Источник: расчеты автора

Из Таблицы 1 и Таблицы 2 отметим, что медианное значение корпоративной ставки налога выше (от 27 до 30%), чем величина эффективной ставки процента (около 20%), поэтому степень влияния будет определенно различна. Медианные значения финансового рычага колеблются от 0,3 до 2. Также, по всей выборке наблюдается низкое медианное значение инфляции. Это можно объяснить тем, что по общей выборке мало стран с высокой инфляции (которые в основном страны Южной Америки). В целом, можно сказать, что медианная компания облагается высокими налогами, не является крупной корпорацией и, соответственно, не обладает высоким показателем прибыльности, преимущественно обладает краткосрочными активами. Возможности роста компании также невысоки.

Источник: расчеты автора

Таблица 4. Описательная статистика первой выборки (Lev_1, Miller Index)

Источник: расчеты автора

Из Таблицы 3 и Таблицы 4 с описательной статистикой выборок по индексу Миллера отметим, что в первой выборке показатель отрицателен, что говорит о том, что медианная фирма предпочитает использование собственного капитала; а во второй положителен, что наоборот сигнализирует о предпочтении заемного финансирования. В целом, медианная компания функционирует в стране с низкой инфляцией, невысокой долей материальных активов, небольшого размера и низкой прибыльностью. Предположительно, медианная фирма функционирует на развивающимся рынке капитала.

Также, стоить отметить распределение компаний по странам в выборках. Данное распределение можно увидеть на представленных ниже диаграммах.

Выборка по странам распределена более-менее равномерно. В основном, процент компаний в выборке по стране из общей выборки составляет от 1 до 3-4%. Большую долю в выборке составляет Бельгия (8%), Великобритания (6%), Гонконг (7%), Канада и Малайзия по 6% и Япония (8%). Такое распределение объясняется доступностью данных по странам, а также по количеству публичных компаний в стране.

Выборки с Индексом Миллера являются более разнородными. В выборке большую долю составляет Япония (15 и 17%), Канада (10 и 7%), Великобритания (10 и 9%). В выборках также преобладают развитые страны.

.2 Выбор спецификации модели

Эмпирический анализ выборок будет проводится при помощи регрессионного анализа панельных данных, так как он позволяет анализировать большое количество данных во времени. Для того, чтобы получить эффективные и состоятельные оценки, необходимо осуществить несколько этапов в анализе панельных данных. Для начала, необходимо выбрать тип модели (сквозная (pooled), со случайными эффектами (RE), с фиксированными эффектами (FE)). Затем, проводится тестирование на наличие проблем мультиколлинеарности (зависимость между переменными), гетероскедастичности (непостоянная дисперсия случайной ошибки), автокорреляции (зависимость ошибок во времени), эндогенности (коррелированность регрессоров и случайных ошибок).

Начнем с построения моделей и выбора наилучшей спецификации. Для каждой выборки были построены модели сквозные, с фиксированными эффектами и со случайными эффектами. Для сравнения трех типов моделей и выбора спецификации применяются три теста: тест Вальда на выбор между сквозной и модели с фиксированными эффектами (нулевая гипотеза о равенстве нулю индивидуальных эффектов); тест Бройша-Пагана на выбор между сквозной и модели со случайными эффектами (индивидуальные эффекты равны нулю); тест Хаусмана на выбор между между моделями со случайным и фиксированными эффектами (наличие корреляции случайных остатков и переменной).

Результаты тестирования на выбор спецификации представлены в Таблице 5-7.

Таблица 5. Результаты тестирования выборок на определение типа модели. Эффективная ставка. Общая выборка