CC BY
39
Экономическая политика. 2017. Т. 12. № 1. С. 226-249
DOI: 10.18288/1994-5124-2017-1-09
Корпоративные финансы
инвестиции в новый капитал И сделки поглощений: СЛУчАй российских публичных корпораций
Елена ШОЛОМИЦКАЯ
Шоломицкая Елена Владимировна — стажер-исследователь лаборатории исследования проблем инфляции и экономического роста Экспертного института, аспирант Аспирантской школы по экономике, НИУ ВШЭ (115162, Москва, ул. Шаболовка, 28/11, каб. 1212). E-mail: esholomitskaya@hse.ru
Аннотация
Существует два основных типа инвестиций: вложения в основной капитал и инвестиции в приобретение других компаний (M&A — mergers and acquisitions). Они отличаются друг от друга как c точки зрения фирмы, так и в макроэкономическом плане, поскольку влияют на экономический рост через различные каналы. В статье рассматривается взаимосвязь между вложениями в новый физический капитал и инвестициями в приобретение компаний с использованием данных для более чем ста российских компаний за период с 2004-го по 2014 год. Рассматриваемый период разделен на два интервала: период быстрого роста (до начала мирового финансового кризиса 2008 года) и посткризисный период (после 2009 года). Полученные результаты показывают, что взаимосвязь между капитальными вложениями и инвестициями в приобретение компаний в течение этих двух периодов была противоположной. В период быстрого роста зависимость между двумя видами инвестиций была положительной для частных компаний и статистически незначимой для государственных, что, по-видимому, означает, что компании не стояли перед выбором формы инвестирования. После мирового финансового кризиса, когда доступ к внешним рынкам капитала и денежно-кредитные условия в России ужесточились, соотношение между инвестициями в новый капитал и инвестициями в приобретение уже существующих активов стало отрицательным. Это доказывает, что компании столкнулись с необходимостью осуществления выбора между двумя видами инвестиций. Кроме того, инвестиции в покупки стали зависеть от рентабельности компаний. Такого рода проблема выбора может стоять более остро в развивающихся экономиках, поскольку они в большей степени зависимы от внешнего финансирования. Полученный результат может быть важен с точки зрения проведения экономической политики — с учетом нового понимания значимости финансовых ограничений для инвестиций.
Ключевые слова: инвестиции в основной капитал, сделки M&A, слияния и поглощения, финансовые ограничения. JEL: D92, E22, G31, G39.
Статья написана в рамках проекта, финансируемого Программой фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Автор выражает благодарность за ценные комментарии Р. М. Энтову и анонимному рецензенту.
Введение
Инвестиции являются одним из основных каналов, через которые финансовая система влияет на экономический рост. Однако инвестиции не являются однородными: вложения в основной капитал как в создание новых активов и инвестиции в приобретение других компаний (то есть в сделки слияния и поглощения — M&A) сильно различаются как с точки зрения компании, так и фундаментально. Основное различие между инвестициями в основной капитал и инвестициями в сделки M&A заключается в том, что первые имеют непосредственное влияние на экономический рост через прирост капитала, в то время как вторые воздействуют более опосредованно — за счет роста производительности труда, который должен иметь место в результате смены собственника и перераспределения ресурсов, а также распространения технологий [Jovanovic, Rousseau, 2008; Calderón et al., 2004].
Российский рынок M&A развивался достаточно интенсивно в течение последнего десятилетия: среднее отношение общей суммы сделок M&A с участием нефинансовых корпораций к их инвестициям в основной капитал составило около 20%\ Таким образом, масштабы этого рынка достаточно велики, что позволяет рассматривать его в одном контексте с инвестициями в основной капитал. В то же время большинство исследований рассматривают сделки M&A в отрыве от капитальных инвестиций — как самостоятельное явление.
Б. Йованович и П. Руссо [Jovanovic, Rousseau, 2002] были одними из первых, кто предложил рассматривать инвестиции в сфере M&A как концептуально равные инвестициям в активы, бывшие в употреблении (покупка активов на вторичном рынке). Инвестиции в уже использовавшиеся активы, с одной стороны, противопоставлены новым капиталовложениям, а с другой — рассматриваются как движимые теми же экономическими факторами.
В настоящей работе рассматривается взаимосвязь между инвестициями компании в приобретение сторонних фирм и инвестициями той же компании в основной капитал. Мы задаемся вопросом: являются ли эти две формы инвестирования не зависящими друг от друга, взаимодополняющими или же взаимозаменяемыми? Другими словами, сталкиваются ли компании с проблемой выбора между двумя видами инвестиций?
Такая постановка задачи объясняется в том числе российскими макроэкономическими реалиями последних лет. Ужесточение денежно-кредитных условий в российской экономике в 2009— 2014 годах в результате ухудшения глобальной финансово-эконо-
1 Расчет на основе открытых данных аудиторской компании КПМГ.
мической ситуации, оттока капитала, а затем и санкций со стороны западных стран и девальвации национальной валюты послужили причинами стагнации инвестиций в основной капитал. Роль финансовых ограничений для инвестиций существенно возросла [Шоломицкая, 2016]. Тем не менее до конца 2014 года российские компании продолжали наращивать свою кредитную задолженность. Осуществление инвестиций в основной капитал — подчас не главная цель при привлечении российскими компаниями заемного финансирования. Помимо проектного финансирования крупные корпорации привлекают масштабные средства также с целью приобретения долей и поглощения других компаний. Один из вопросов, на которые мы пытаемся ответить в своей работе: какое влияние оказало ужесточение финансовых условий на инвестиции в приобретение компаний?
Еще одна цель данной работы заключается в определении основных факторов, которыми руководствуется компания при выборе той или иной формы инвестирования. Существует несколько теорий, объясняющих, почему вообще фирмы выходят на рынок M&A. Анализ
„2
исторических волн слияний и поглощений показал, что компании приобретают другие с целью наращивания собственной монопольной власти, консолидации активов, построения вертикально-интегрированных производственных цепочек, получения выгод от эффекта масштаба и т. д. [Cloodt, Hagedoorn, 2012; Golubov et al., 2013]. В общем случае неоклассическая теория предполагает, что объектами поглощения оказываются менее производительные фирмы, а покупателями, напротив, выступают относительно более эффективные фирмы. Другой вариант похожей ситуации — теория о том, что более высоко оцениваемые рынком компании покупают тех, кто оценивается рынком более низко (misvaluation theory). Эта теория подтверждается на эмпирических данных для развитых стран [Andrade et al., 2001; Shleifer, Vishny, 2003].
В 1990 году Траутвейн упорядочил в одном перечне все существующие к тому моменту теории, объясняющие, почему одни фирмы покупают другие [Trautwein, 1990], в 2003 году перечень был расширен [Stein, 2003], а уже в последнее время развитие получила альтернативная теория о том, что покупателем может быть фирма, которой не хватает собственных внутренних источников роста и которая «приобретает рост» ("acquiring growth") через поглощение другой фирмы, имеющей перспективы развития [Levine, 2016]. С теорией «приобретения роста» согласуется и ряд более специфических гипотез, получивших некоторое эмпирическое подтверждение. Во-первых, речь идет о гипотезе, что приобретение другой компании
2 Подробнее о волнах M&A см., например: [Tirole, 2010].
помимо прочего обеспечивает фирму наличием дополнительных дифференцированных продуктов [Spearot, 2012], а во-вторых, о гипотезе, объясняющей слияния как переход под единый контроль взаимодополняющих друг друга активов [Rhodes-Kropf, Robinson, 2008]. В первом случае отмечается, что дополнительная дифференциация продуктового ассортимента и есть цель приобретения другой фирмы и в этом основное качественное отличие вложений в M&A от обычных инвестиций в основной капитал. Во втором случае авторы подчеркивают, что их теория противоположна вышеупомянутой теории, что фирма-покупатель характеризуется более высокой производительностью и рыночной оценкой, и утверждают, что покупатели и фирмы-цели зачастую близки с точки зрения показателей эффективности.
Другим важным аспектом при принятии инвестиционного решения может быть то, что создание новых мощностей требует времени, а покупка существующей компании дает гораздо более быстрые результаты в аспекте достижения стратегических целей [Andersson, Svensson, 1996; Margsiri et al., 2008], что также согласуется скорее с теорией «приобретения роста». Кроме того, в экономике с высокой степенью неопределенности и коротким горизонтом планирования покупка существующей компании связана с меньшим риском, чем осуществление крупномасштабного проекта «с нуля». Эта логика может стать аргументом в пользу выбора компании между инвестициями в новый капитал и приобретением другой компании.
С теорией «приобретения роста» также согласуются доводы, приводимые в работе [Радыгин и др., 2015], которые ставят под сомнение гипотезу о более высокой производительности приобретающих фирм для российской экономики и обращают внимание на то, что государственные компании зачастую поглощают именно высокодоходные частные фирмы. Упоминание государства в контексте сделок M&A не случайно, так как компании с его участием во многом определяют ситуацию на этом рынке или как минимум являются его активными игроками. Например, О. Бертран и М. Бетшингер [Bertrand, Betschinger, 2012] оценили пробит-модель вероятности осуществления компанией сделки поглощения и выяснили, что наличие доли государства существенно повышает эту вероятность. Л. Черных [Chernykh, 2011] отмечает, что государство зачастую покупает компании через другие, уже контролируемые им.
Таким образом, вопрос о компаниях-покупателях в России связан с ролью государства в экономике. Эта связь берет свое начало в процессе расширении государственного участия в экономике с середины 2000-х годов [Долгопятова, 2015; Шпренгер, 2010a; 2010b]. Комплексный анализ такого рода «ренационализации» в результате
«инициированных правительством поглощений» осуществляется в работе [Chernykh, 2011]. Главным итогом ее исследования является то, что покупки других компаний, осуществляемые государственными компаниями в России, не зависят от показателей рентабельности фирмы-цели: «правительство на систематической основе не ориентируется ни на лучшие фирмы, ни на провалы рынка» [Chernykh, 2011. P. 1237], что отчасти противоречит выводам А. Радыгина, Ю. Симачева и Р. Энтова [Радыгин и др., 2015]. В то же время это не противоречит аргументам последних о наличии у госкомпаний возможностей «расширения собственной "хозяйственной империи", предполагающего как горизонтальную, так и вертикальную интеграцию» [Chernykh, 2011], что в целом согласуется с упомянутой выше «ренационализацией» и государственной политикой выращивания «национальных чемпионов» [Яковлев, Говорун, 2011].
Построение «хозяйственных империй» для госкомпаний проще, чем для частных, в том числе по причине того, что любое их поведение в случае его неэффективности имеет меньше серьезных последствий: госкомпании практически не подвержены риску банкротства. В западной экономической литературе как создание «империи» обычно трактуется случай, когда фирма тратит доступную ей свободную ликвидность на дополнительные приобретения [Harford, 1999]. Однако в российской экономике такие взаимосвязи могут отсутствовать, а практически ничем не ограниченные госкомпании могут покупать другие на заемные средства, доступ к которым для них проще, нежели для других участников рынка [Perotti, 2014]. Для российской экономики, как нам кажется, ближе гипотеза У. Баумоля, который представляет рост продаж частью функции полезности менеджера [Baumol, 1959].
Такого рода спецификация полезности менеджера означает отклонение от рациональности: не максимизирующее стоимость фирмы поведение менеджера. Отказ от предпосылки о максимизации стоимости фирмы является одним из ключевых предположений и общим местом в большинстве работ, посвященных построению «хозяйственных империй». Обзор таких работ можно найти в статье [Borges, Correia-Da-Silva, 2011], где предложена также собственная теоретическая модель с участием менеджера, стремящегося к максимизации не стоимости, а именно выпуска фирмы (то есть оппортунистическое поведение менеджера). Альтернативная спецификация оппортунистической модели поведения — это максимизация менеджером собственной функции полезности [Kanniainen, 2000]. Вместе с тем мы, конечно, наблюдаем в мире множество фирм конгломератного типа, которые оказываются вполне жизнеспособными, однако это не отменяет вопроса об эффективной аллокации ресурсов.
Эмпирическое подтверждение подобных рассуждений об отклонениях от максимизации стоимости компании приведено в работе [Denis et al., 2002], где констатируется тот факт, что диверсификация компании зачастую ведет к тому, что в среднем она торгуется с дисконтом по сравнению с аналогичной недиверсифицированной. Авторы связывают это как раз с неоптимальным инвестиционным поведением, когда расширение бизнеса путем в том числе поглощений ведет к снижению стоимости компании. Предлагая объяснения того, почему менеджеры все-таки выбирают диверсификацию, Денис и его коллеги приводят наблюдения М. Йенсена и К. Мёрфи о зависимости компенсации менеджеров от величины фирмы [Jensen, Murphy, 1990]. Образуется цепочка связей, первым звеном которой является склонность управляющих к построению империй, промежуточным — их неоптимальное инвестиционное поведение, и итоговым — дисконт в стоимости фирмы, что и доказывает эту неоптимальность, не максимизирующее стоимость фирмы поведение. Проверяя гипотезу о влиянии величины фирмы (ее продаж) на инвестиционную стратегию, мы попытаемся одновременно проверить и гипотезу о склонности к построению империй.
Так есть ли какие-либо существенные различия между инвестиционным поведением на рынке М&А у частных и у государственных компаний? Рассматривая этот вопрос одновременно с изучением роли финансовых условий, мы движемся в русле исследований, посвященных инвестиционной политике корпорации: «С учетом значимости инноваций для экономического роста работы в области инвестиционной политики, стратегий НИР, капиталоемкости и финансовых ограничений фирмы с различными структурами собственности, безусловно, являются важным направлением» [Morck et al., 2005. P. 691]. Мы рассматриваем два аспекта инвестиционного поведения фирм. Во-первых, это соотношение между двумя типами инвестиций на уровне корпораций, а во-вторых, детерминанты инвестиционного выбора между долей средств, выделяемых на инвестиции в основной капитал (то есть создание новых мощностей), и долей, идущей на приобретение существующих объектов. В литературе существуют некоторые эмпирические свидетельства того, что соотношение между типами инвестиций определяется такими факторами, как размер фирмы, производительность, рентабельность, величина финансового рычага, уровень свободной ликвидности, а также отраслевыми шоками. Подробнее описания каждой гипотезы и свидетельств в ее пользу даны в первом разделе, где мы представляем модель, включающую потенциальные факторы влияния.
Важная характеристика и отличие нашей работы от, например, уже упомянутого исследования Черных [Chernykh, 2011] состоит в том,
что в нем изучаются особенности поглощаемых фирм, а в нашем — фирм-покупателей.
Инвестиции в приобретения мы рассматриваем не в качестве отдельных сделок, как это делается традиционно, а единым потоком средств, потраченных компанией на осуществление всех своих приобретений. Таким образом, объектом нашего исследования является не сделка, а инвестиции фирмы в целом. Первый результат анализа — до мирового финансового кризиса российские компании не сталкивались с необходимостью выбора между формами инвестирования, однако эта необходимость появилась в посткризисный период. Второй важный результат состоит в том, что, несмотря на высокую активность государственных фирм на рынке M&A и некоторые свидетельства большей склонности наиболее крупных из них к построению «империй», их поведение в целом принципиально не отличается от поведения частных компаний.
1. Данные, модели и методы исследования
Данные, которые необходимы для анализа инвестиционных решений предприятий, содержатся в отчетах о движении денежных средств, однако далеко не все компании обязаны предоставлять и предоставляют такую отчетность. В результате получить сведения о потоках денежных средств можно только от наиболее крупных публичных компаний. Это изначально ограничивает возможности анализа потоков инвестиций, так как до сих пор отсутствуют базы данных, содержащие сколь-нибудь длинные временные ряды для инвестиций для большого числа предприятий. С этим в том числе связано достаточно малое количество работ, посвященных анализу капиталовложений российского корпоративного сектора, в результате чего мы мало знаем об особенностях инвестиционного поведения на микроуровне.
Итак, наша база данных состоит из годовых финансовых показателей более 100 российских публичных компаний за 2004—2014 годы. Число компаний в нашей выборке ограничено теми, что предоставляют упомянутый выше отчет о движении денежных средств: корпоративные финансовые отчеты взяты из Thompson One3, а источником данных о структуре собственности является база Ruslana (Bureau van Dijk)4. Источник отраслевых данных — Росстат.
Мы оценили две модели.
Первая модель представляет собой динамическую инвестиционную функцию с использованием панельных данных (модель 1).
3 См.: https://www.thomsonone.com/.
4 См.: https://ruslana.bvdep.com/version-2016930/home.serv?product=ruslana/.
Инвестиционная функция строится на основе теории финансовых ограничений инвестиций и включает коэффициент Q-Тобина, свободные денежные потоки и показатель долгового навеса. Такие инвестиционные функции для российских компаний оцениваются в работе [Шоломицкая, 2016], где описаны все подробности построении модели. Мы расширяем эту модель, вводя в нее новую переменную — величину средств, затраченную на приобретения других компаний. В качестве прокси-переменной для этого показателя мы используем значение в строках «Чистые активы от приобретения/приобретение дочерних компаний» (Net assets from acquisition/Acquisition of subsidiaries) из отчета о движении денежных средств компаний. Все переменные нормированы по отношению к величине активов. Модель специфицирована следующим образом:
INVut = P0 + Pl-INV^ + ft • ACQit_x + P3 • QTOBINit_x + ft • CF^ + ^ + Ps-DEBTOul+n, + ei+ei„
где INVi t — инвестиции в нефинансовые активы компании i в период t, нормированные по отношению к совокупным активам, на начало периода t, It / At
ACQ, t — инвестиции в приобретения других компаний компанией i в период t, нормированные по отношению к совокупным активам, на начало периода t;
QTOBIN — коэффициент Q-Тобина, рассчитанный как отношение рыночной стоимости компании (сумма рыночной стоимости акций и долга) по отношению к номинальной стоимости активов компании;
CFi t — отношение свободных денежных потоков компании (операционная прибыль) к активам;
DEBTOt t — индикатор долгового навеса (подробности построения см.: [Шоломицкая, 2016]): произведение соотношения нового долга к активам (dt / At_1) и финансового рычага (Dt l / At_1): (dt / At_,) • (D,J At_,);
/л t — фиксированные эффекты для периодов; Qi — фиксированные эффекты для каждой фирмы; st t — ошибка регрессии.
Наибольший интерес для нас представляет коэффициент в2, все другие переменные играют роль контрольных. Модель оценена на двух периодах: 2004—2008 годы и 2009—2014 годы. Первый период — предкризисный (в России кризис начался осенью 2008 года), второй — посткризисный. Выборка начинается с 2004 года по двум причинам: во-первых, из-за того, что активность на рынке M&A была довольно низкой до 2004 года, так что значения переменной
ACQ для многих компаний были бы близки к нулю и волатильность переменной в целом была бы очень слабой, а во-вторых, из-за наличия отраслевых данных (в связи с переходом от ОКОНХ к ОКВЭД), используемых в модели 2 (см. ниже).
Для эконометрической оценки модели мы используем обобщенный метод моментов для динамических панелей, разработанный М. Ареллано и С. Бондом [Arellano, Bond, 1991]. Этот метод помогает учитывать отсутствие строгой экзогенности переменных с помощью внутренних инструментов — лагов объясняющих переменных (мы используем два лага).
Вторая модель является моделью для так называемого IRATIO — соотношения инвестиций в основной капитал и суммы инвестиций в основной капитал и инвестиций в приобретения других фирм (модель 2). IRATIO, таким образом, является той долей инвестированных средств, которые направлены на новые капиталовложения. IRATIO анализируется в зависимости от шести факторов и их потенциального взаимодействия:
ШТЮ, - Д , + Й 'Я2В,+А PROD, + ft.ROA, + ft .LEV,+ (2)
+ Р5 ■ CASH; + p6 ■ GRTHk + Pj • interactions; + ev K '
Выбор каждого фактора основан на гипотезах, выдвинутых в работах, посвященных слияниям и поглощениям. Некоторые из этих гипотез уже описаны во введении, здесь мы еще раз остановимся на них в контексте используемых переменных.
SIZE — размер фирмы, определяемый как величина продаж (оборот). Во многих работах подтверждена гипотеза о том, что покупателями выступают более крупные фирмы [Warusawithrana, 2007].
PROD — прокси-переменная для производительности (produc-tivity): отношение величины продаж к внеоборотным активам, стоимости физического капитала (fixed asset turnover ratio). Так как мы не располагаем данными о количестве занятых в компаниях, то не можем построить традиционный показатель производительности и используем прокси-переменную, в которой учтен только фактор капитала, без учета труда. О положительном влиянии производительности на склонность к приобретению других компаний см., например: [Spearot, 2012]. Вместе с тем автор этой работы на большой выборке североамериканских фирм показывает, что в общем случае зависимость нелинейная, что является для нас аргументом в пользу попытки включения в регрессию квадратов этой и других переменных.
ROA — рентабельность активов (return on assets) выбрана в качестве индикатора прибыльности: отношение операционной прибыли
к активам. В работе [Warusawithrana, 2007] показано, что как размер фирмы, так и ее рентабельность определяют ее выход на рынок активов.
LEV — отношение заемных средств к активам. Влияние финансового рычага (leverage) покажет нам, для каких целей компании занимают относительно больше: для инвестирования в новые проекты или для приобретения других фирм. В литературе предложена гипотеза, что фирмы с высоким коэффициентом финансового рычага менее склонны приобретать другие и в меньшей степени используют для этого заемные средства [Uysal, 2011].
CASH — уровень наиболее ликвидных краткосрочных активов (в финансовой отчетности строчка «Денежные средства и их эквиваленты» (Cash and its equivalents)) по отношению к совокупным активам. Несколько работ, посвященных поглощениям, демонстрируют, что фирмы, имеющие значительное количество свободной ликвидности, чаще других выступают покупателями (см., например: [Harford, 1999; Richardson, 2006]).
GRTH — индикатор отраслевого роста (growth): индекс номинального роста отрасли, в которой действует фирма (к — индекс соответствующей отрасли5). Как показано в работе [Maksimovic, Phillips, 2001], наиболее интенсивные покупки осуществляются в тех отраслях, которые испытывают шок спроса. В течение длительного времени (до 2014 года, за исключением относительно короткого эпизода во время кризиса 2008—2009 годов) мировые цены на энергоносители росли или оставались на высоком уровне. Таким образом, в течение нескольких лет вся отрасль сырьевой энергетики, а значит — крупнейшие российские экспортеры, которые присутствуют в нашей выборке, испытывали положительный шок спроса, что могло стимулировать их к осуществлению сделок M&A. Мы используем номинальный показатель, так как хотим учесть все источники «расширения» отрасли: и цены (в частности, в случае экспортных рынков), и реальный рост.
Помимо шести описанных факторов в качестве объясняющих выступают и их переменные взаимодействия, то есть произведения регрессоров, что необходимо для отображения возможных нелиней-ностей в модели.
Из-за значительной неравномерности инвестиций (lumpiness of investment) в поглощения мы рассматриваем не отдельно годовые, а средние за период отношения IRATIO на уровне фирмы: для усреднения нами выбраны периоды 2004—2008 годов и 2009—2014 годов. Так как мы используем средние значения объясняемой переменной,
5 Классификатор ОКВЭД.
то и для всех объясняющих переменных также рассчитываем соответствующие средние. Такое преобразование переменных также помогает нам решить проблему эндогенности: пятилетняя (2004—2008) и шестилетняя (2009—2014) средние «смешиваются», и, таким образом, исключаются краткосрочные взаимодействия между переменными, выявляются только те относительно устойчивые и долгосрочные эффекты, в обнаружении которых мы заинтересованы. В итоге мы имеем модель с пространственными данными набора компаний, для оценивания которых используется метод наименьших квадратов. Модели для 2004—2008 годов и 2009—2014 годов оцениваются отдельно.
И модель 1, и модель 2 оцениваются не только для различных периодов, но и отдельно для частных компаний и компаний с государственным участием, так как мы хотим выяснить, есть ли какие-либо заметные различия в их инвестиционном поведении.
Задаваясь вопросом о том, репрезентативна ли используемая выборка и, соответственно, полученные результаты, мы полагаем, что ответ положителен в силу того, что постановка задачи о выборе между капиталовложениями и приобретением других фирм вообще характерна скорее для крупных корпораций. Что касается репрезентативности с точки зрения отраслевой структуры, то отрасли экономики заметно различаются по степени того, насколько производство сосредоточено в крупных компаниях (как в случае добывающей отрасли) или более равномерно распределено среди средних и небольших фирм (как в случае обрабатывающей промышленности или сельского хозяйства). В результате имея в выборке только крупные компании, мы можем утверждать, что такие виды деятельности, как добывающая промышленность, электроэнергетика, транспорт и связь, представлены хорошо, в то время как, например, строительство представлено малой долей компаний (отношение суммарных инвестиций отрасли по выборке к соответствующим суммарным инвестициям на уровне экономики в среднем за период равно 8%). В то же время наша цель не просто повторить в точности структуру экономики, но охватить те компании, для которых поставленный вопрос о выборе между инвестициями действительно актуален, поэтому нам важно работать именно с достаточно крупными компаниями.
2. Результаты оценивания
Модель 1
В табл. 1 коротко представлена наша выборка, приведены средние значения для всех переменных в двух измерениях: период и форма собственности (частная компания или компания с государственным
участием). В верхней половине таблицы представлены статистики для инвестиций и их типов, причем в третьем столбце (ACQ, если ACQ > 0) дано среднее только для ненулевых инвестиций в приобретения. Данные о поглощениях содержат много нулевых значений (так как, во-первых, они осуществляются не в каждый период, а во-вторых, не всеми компаниями), но для исследования в целом мы не можем исключить такие показатели, потому что они также отражают выбор фирм.
Таблица 1
Средние значения переменных модели 1
INV ACQ ACQ, если ACQ > 0
2004-2008 2009-2014 2004-2008 2009-2014 2004-2008 2009-2014
Частные компании 0,160 (285) 0,088 (493) 0,056 (276) 0,017 (480) 0,090 (171) 0,044 (189)
Компании с государственным участием 0,155 (148) 0,101 (258) 0,013 (148) 0,012 (252) 0,051 (37) 0,042 (72)
QTOBIN CF DEBTO
2004-2008 2009-2014 2004-2008 2009-2014 2004-2008 2009-2014
Частные компании 1,420 (228) 1,145 (459) 0,148 (325) 0,119 (496) 0,036 (289) 0,019 (497)
Компании с государственным участием 1,211 (137) 0,791 (243) 0,124 (167) 0,104 (256) 0,015 (154) 0,021 (256)
Примечание. В скобках дано число наблюдений.
Стоит отметить, что до кризиса инвестиции в оба типа активов были выше для негосударственных компаний, и после кризиса именно они упали сильнее. Напротив, инвестиции госкомпаний в поглощения не пострадали: их доля в активах осталась примерно той же, что была. То есть мы видим признаки принципиальных различий в инвестиционном поведении компаний с разной структурой собственности. Результаты оценки модели 1 представлены в табл. 2, и они согласуются с гипотезой об ужесточении финансовых ограничений для инвестиций после 2009 года. Главным выводом является то, что отношения между инвестициями в основной капитал и инвестициями в приобретение других компаний противоположны в течение двух рассматриваемых периодов. В первом периоде, до мирового финансового кризиса 2008 года, в особенно мягких монетарных усло-
виях и с учетом большого притока капитала в Россию, взаимосвязь между двумя типами инвестиций была положительной для частных компаний и незначимой для компаний с участием государства. Это означает, что, во-первых, компании не стояли перед необходимостью выбора формы инвестирования, а во-вторых, в случае частных фирм увеличение инвестиций одного типа сопровождалось также увеличением инвестиций другого типа. Вероятно, это отражает общий докризисный рост бизнеса компаний, когда новое приобретение вызывало потребность в дополнительных новых капиталовложениях, и наоборот.
Таблица 2
Результаты оценивания уравнения (1)
Частные компании Компании с государственным участием
2004-2008 2009-2014 2004-2008 2009-2014
INVit 0,391** 0,102** 0 272*** 0,250**
ACQ,t 0,076** -0,080** -0,035 -0,126**
QTOBINit 0,075*** 0,009** 0 117*** 0,086**
CFiit - 0,005 0,085** 0,004 -0,130**
DEBTO.t 0,090* 0,382** -0,129 0,303**
Число наблюдений 88 378 70 206
Prob(J-statistics) 0,310 0,364 0,162 0,296
Примечание: *, **, *** — значимость на 10-, 5- и 1-процентном уровне соответственно.
После острой фазы мирового финансового кризиса, то есть начиная с 2009 года, когда денежно-кредитные условия и доступ к внешним рынкам капитала для России заметно ужесточились, взаимосвязь между инвестициями в основной капитал и инвестициями в поглощения стала отрицательной. В период 2009—2014 годов финансовые ограничения стали иметь критическое значение: дополнительные инвестиции в M&A происходили одновременно с сокращением инвестиций в основной капитал, и наоборот.
Что касается влияния на инвестиции других объясняющих переменных, кроме ACQ, то мы не будем комментировать его здесь, так как подробное обсуждение эмпирических инвестиционных функций представлено в работе [Шоломицкая, 2016] и не является целью данной статьи.
Таким образом, в условиях нехватки финансовых ресурсов российские компании сталкиваются c необходимостью выбора формы
инвестирования: увеличение вложений в один инвестиционный проект ведет к сокращению вложений в другой. Это значимый результат, так как он доказывает взаимозависимость инвестиционных решений, которые, как правило, рассматриваются в разном контексте. Теперь, после обнаружения наличия подобной взаимосвязи, обратимся к нашей второй модели.
Модель 2
Описательные статистики переменных, используемых во второй модели, приведены в табл. 3а и 3б. Статистики для GRTH отделены от остальных, так как различаются только между секторами экономики (по средним значениям GRTH можно судить о том, как изменилась экономическая ситуация после 2009 года, не забывая при этом, что речь идет о номинальном выражении). IRATЮ лежит примерно в пределах от 0,5 до 1,0, но смещено в сторону единицы из-за обилия нулевых значений приобретений (см. выше). Полученные «моменты распределения» очень близки к таковым для североамериканских фирм, рассчитанным в работе [8реаго1, 2012].
Почти по всем рассматриваемым показателям частные и государственные компании различаются (кроме показателя накопленной свободной ликвидности, для которого различия между компаниями минимальны). Объем продаж у госкомпаний в среднем вдвое больше, чем у частных, хотя в нашей выборке все компании крупные. Вместе с тем производительность у первых ниже, чем у вторых, несмотря на то что в числителе нашей прокси-перемен-ной для производительности стоит именно объем продаж. Также у госкомпаний ниже рентабельность, хотя примечательно, что после кризиса она сокращается незначительно, в то время как у частных падает в полтора раза. Динамика доли заемных средств также интересна. До кризиса частные компании использовали кредитные ресурсы более активно, чем компании с государственным участием, а в 2009—2014 годах изменения коэффициента финансового рычага для разных групп компаний противоположны: частные компании сокращают величину привлеченных средств, государственные — наращивают. С учетом наблюдаемых различий между двумя группами фирм можно констатировать, что у нас появляется дополнительный аргумент в пользу рассмотрения их в рамках отдельных выборок.
Таблица 3а
Описательные статистики (модель 2)
IRATIO SIZE
2004-2008 2009-2014 2004-2008 2009-2014
частные компании компании с государственным участием частные компании компании с государственным участием частные компании компании с государственным участием частные компании компании с государственным участием
Среднее 0,795 0,964 0,907 0,958 0,065 0,131 0,141 0,316
Минимум 0,000 0,630 0,557 0,566 0,000 0,000 0,000 0,000
Максимум 1,000 1,000 1,000 1,000 1,492 2,084 3,475 4,470
Стандартное отклонение 0,247 0,086 0,112 0,084 0,175 0,328 0,378 0,762
Число наблюдений 83 49 95 50 90 51 97 50
PROD нал
Среднее 2,924 1,256 2,556 0,863 0,156 0,088 0,099 0,072
Минимум 0,000 0,000 0,000 0,000 -0,497 -0,729 -0,101 -0,328
Максимум 14,726 6,026 14,474 2,873 0,864 0,607 0,382 0,239
Стандартное отклонение 3,208 1,267 3,141 1,566 0,178 0,181 0,087 0,092
Число наблюдений 66 42 93 46 76 44 97 50
ЬБУ CASH
Среднее 0,415 0,270 0,366 0,368 0,107 0,100 0,110 0,087
Минимум 0,000 0,000 0,000 0,000 0,003 0,002 0,016 0,003
Максимум 2,034 0,885 1,898 1,289 0,423 0,534 0,424 0,348
Стандартное отклонение 0,338 0,215 0,277 0,240 0,086 0,118 0,085 0,073
Число наблюдений 76 76 76 76 76 47 97 50
Таблица 3б
Описательные статистики для вЯТИ
GRTH
2004-2008 2009-2014
Среднее 0,254 0,105
Минимум 0,033 -0,111
Максимум 0,816 0,235
Стандартное отклонение 0,099 0,048
Число наблюдений 133 137
Проанализировав описательные статистики, обратимся к корреляционной матрице наших регрессоров. Матрица для периода с 2004-го по 2008 год представлена в табл. 4а, для периода с 2009-го по 2014 год — в табл. 4б.
Таблица 4а Корреляционная матрица независимых переменных, 2004-2008 годы (модель 2)
SIZE PROD ROA LEV CASH GRTH
SIZE 1,00 -0,12 0,13 -0,13 -0,09 0,22
PROD 1,00 0,09 0,28 0,03 -0,01
ROA 1,00 -0,05 -0,21 0,25
LEV 1,00 -0,29 0,03
CASH 1,00 -0,11
GRTH 1,00
Таблица 4б Корреляционная матрица независимых переменных, 2009-2014 годы (модель 2)
SIZE PROD ROA LEV CASH GRTH
SIZE 1,00 -0,08 0,13 -0,12 -0,11 0,10
PROD 1,00 0,06 0,02 0,13 0,06
ROA 1,00 -0,06 0,03 -0,18
LEV 1,00 -0,22 -0,15
CASH 1,00 -0,04
GRTH 1,00
Среди взаимных корреляций нет высоких в абсолютном выражении значений (максимальное — 0,29), что говорит о том, что проблемы мультиколлинеарности в наших данных также нет и мы можем использовать все подобранные нами факторы одновременно.
Модель 2 оценивается методом наименьших квадратов. Это означает, что наши оценки могут быть несостоятельными в случае ге-тероскедастичности остатков и автокорреляции, поэтому в первую очередь для их выявления мы применяем соответствующие тесты. В итоге получено, что в имеющихся данных присутствует гетеро-скедастичность, но нет автокорреляции, в связи с чем мы используем модель со стандартными ошибками в форме Уайта (White's heteroscedasticity-consistent estimator). Результаты расчетов приведены в табл. 5. В итоговых оцененных уравнениях модели мы оставляем только те переменные взаимодействия, которые оказались статистически значимыми (то же самое для квадратов).
Таблица 5
Результаты оценивания уравнения (2)
2004-2008 2009-2014
Частные Компании Частные Компании
компании с государственным участием компании с государственным участием
SIZE -0,140*** 0,226** 0,146* -0,016*
PROD 0,009* -0,015 0,001 -0,010**
ROA -0,033 -0,171 -0,275* -0,191*
LEV 0,300** -0,072 -0,115** -0,118***
CASH -0,083 -0,259 0,027 -0,108
GRTH 0,826*** 0,281 -0,032 0,843**
SIZE"2 -0,047**
LEV x SIZE -1,315**
LEVxGRTH — 1 777***
Число
наблюдений 61 39 84 45
R2 0,31 0,54 0,12 0,46
Примечание: *, **, *** — значимость на 10-, 5- и 1-процентном уровне соответственно.
Первым результатом оценки является то, что для трех из четырех подвыборок6 подтвердилась гипотеза о покупках со стороны более крупных фирм. Это видно по отрицательному коэффициенту при переменной SIZE, а там, где он положителен, присутствует переменная взаимодействия. В случае с госкомпаниями в 2004—2008 годах значимой оказывается переменная взаимодействия между уровнем продаж и финансовым рычагом, то есть выше доля приобретений у крупных фирм с высоким рычагом. Только для частных компаний в 2009—2014 годах гипотеза не подтвердилась, поскольку с учетом квадратичной зависимости от SIZE наибольшую склонность к покупкам проявляют компании со средним уровнем производительности. Итак, среди обеих групп фирм в 2004—2008 годах и госкомпаний
6 Два периода и две группы компаний.
в 2009—2014 годах именно наиболее крупные фирмы (в выборке, содержащей только большие компании!) смещают свои инвестиционные стратегии в пользу расширения через поглощения, что можно рассматривать как стремление к построению «хозяйственных империй». В то же время крупнейшие частные компании в 2009— 2014 годах перестали отдавать предпочтение покупкам других фирм по сравнению с инвестициями в физический капитал, и в этом их отличие от госкомпаний.
Возвращаясь к значимости переменных взаимодействия, сразу отметим, что для частных фирм в 2004—2008 годах оказалось значимым взаимодействие между отраслевым ростом и финансовым рычагом. Отрицательные коэффициенты переменных взаимодействия демонстрируют, что для того, чтобы компания была склонна покупать другие, необходимо выполнение одновременно двух условий: активное использование заемных средств и высокие темпы роста (отраслевые в случае частных фирм и индивидуальные в случае государственных; см. выше). Ключевая идея здесь заключается в том, что именно оба показателя должны быть высокими — в противном случае влияние взаимодействия будет слишком мало и влияние каждой переменной в отдельности будет доминировать. Для того чтобы пояснить эту мысль, напомним, что мы работаем с величинами, которые являются отношениями, то есть по величине в основном менее единицы. Например, значения коэффициента финансового рычага лежат в диапазоне от 0 до 1 (за исключением некоторых компаний). Это означает, что если доля заемных средств мала, то при умножении ее величины на некоторую другую их произведение (то есть как раз величина взаимодействия) также будет близко к нулю и при любом значении коэффициента не окажет заметного воздействия на зависимую переменную.
Таким образом, заемные средства (финансовый рычаг) оказываются важной «составляющей» покупки: меньшая доля вложений в новый капитал и большая в поглощения сопровождается более высокой долей внешнего финансирования. Полученный результат не согласуется с гипотезой, что фирмы с более высоким коэффициентом финансового рычага склонны меньше покупать: в случае российских корпораций покупка финансируется из заемных средств в большей степени, чем реальное накопление [Uysal, 2011]. Этот результат относится и к докризисному, и к посткризисному периоду.
Что касается гипотезы о влиянии производительности, то мы получили неоднозначный результат, что она скорее незначима для выбора между формами инвестирования, хотя в 2009—2014 годах для выборки компаний с государственным участием более высокая производительность означала большую склонность к приобретению других фирм, что согласуется с результатами [Spearot, 2012].
Остаток свободной ликвидности в случае нашей выборки не играет значимой роли при выборе формы инвестирования, то есть гипотеза о большей склонности «богатых» фирм к поглощениям не получила подтверждения.
Интересный результат связан с влиянием прибыльности (ROA) на IRATIO. До кризиса эта переменная была незначима. После же кризиса влияние рентабельности стало значимым отрицательным: доходность стала определять возможность выхода на рынок M&A. Такой результат можно трактовать двояко. С одной стороны, это полностью согласуется с эмпирическими результатами [Warusawithrana, 2007], а с другой — может свидетельствовать о том, что после кризиса компании стали более ограничены с финансовой точки зрения, так как приобретение других компаний доступно лишь более прибыльным из них. С учетом снижения общего уровня поглощений в экономике аргумент о финансовых ограничениях может иметь место.
К сожалению, наша модель для частных компаний имеет более слабую объяснительную силу (согласно критерию R2), чем модели для государственных компаний. И в этом также разница между типами компаний: государственные компании, таким образом, более похожи в своем поведении, а частные — более разнообразны. Мы также пытались добавить в число факторов регрессии такие рыночные индикаторы, как капитализация, но это ведет к сужению нашей и без того небольшой выборки, не улучшая характеристик модели. Еще одна гипотеза, которую мы тестировали, состояла в том, что не только отраслевые темпы роста, но и просто фиктивные переменные для каждой из отраслей могут влиять на IRATIO, но эта гипотеза была отвергнута.
Важный итог оценивания модели 2 состоит в том, что в целом поведение частных компаний и компаний с государственным участием оказалось достаточно похожим, несмотря на все те различия между этими группами фирм, которые видны из описательных статистик. Хотя государственные фирмы активны на рынке слияний и поглощений и, вероятно, более склонны к построению «империй», их поведение не столь значительно отличается от поведения частных компаний. Это вполне согласуется с работой [Chernykh, 2011], а также с аргументами Радыгина, Симачева и Энтова [Радыгин и др., 2015] о склонности к расширению «империй», но скорее не согласуется с их гипотезой о неэффективности государственных поглощений. Однако здесь стоит иметь в виду тот факт, что в нашей выборке отсутствуют госкорпорации (в силу их особого статуса и специфичности), в то время как Радыгин, Симачев и Энтов [Радыгин и др., 2015] говорят в большой степени именно о них.
Заключение
В своей работе мы попытались представить эмпирические доказательства существования у фирм необходимости выбора между различными типами инвестирования в условиях финансовых ограничений. Вследствие того, что инвестиции в основной капитал и инвестиции в сделки М&А оказывают влияние на экономический рост, а также того, что один экономический агент, то есть фирма, одновременно принимает решение относительно обоих этих типов, представляется целесообразным рассматривать их вместе. Наши результаты показывают, что в зависимости от финансовых и денежно-кредитных условий взаимосвязи между инвестициями в новый капитал и инвестициями в приобретение других компаний различны. До глобального финансового кризиса 2008 года, в мягких монетарных условиях (в том числе в результате масштабного притока капитала в Россию), компании не сталкивались с выбором между формами инвестирования, а после 2009 года, с ужесточением финансовых условий, корпоративные инвестиции оказались ограничены необходимостью этого выбора. Решения фирм стали зависеть от уровня их прибыльности, чего не было в докризисный период. Также исследовался вопрос о роли участия государства в капитале компании. Полученный ответ интуитивно неясен вследствие значительных различий между частными и государственными компаниями и заключается в том, что выбор разных групп фирм между формами инвестирования осуществляется на основании примерно одинаковых мотивов.
Исследование может быть продолжено в направлении поиска как других факторов выбора между типами инвестиций, так и похожих эффектов в экономиках других стран. Последнее может быть особенно актуально для развивающихся рынков, которые имеют достаточно «молодые» рынки слияний и поглощений и напрямую зависят от глобальной ликвидности и от притока капитала, поскольку сами по себе зачастую являются рынками с ограниченными финансовыми ресурсами. Подобное исследование для России и развивающихся стран может обеспечить новое понимание значимости финансовых ограничений для инвестиций.
Литература
1. Долгопятова Т. Государственная собственность: приватизировать У8 эффективно управлять // Журнал Новой экономической ассоциации. 2015. № 1(25). С. 178-183.
2. Радыгин А., Симачев Ю., Энтов Р. Государственная компания: сфера проявления «провалов государства» или «провалов рынка»? // Вопросы экономики. 2015. № 1. С. 45-79.
3. Шоломицкая Е. Корпоративный долговой навес и инвестиции в российской экономике // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2016. № 2(20). С. 337-365.
4. Шпренгер К. Государственная собственность в российской экономике. Часть 1. Масштаб и распределение по секторам // Журнал Новой экономической ассоциации. 2010. № 6. С. 120-140.
5. Шпренгер К. Государственная собственность в российской экономике. Часть 2. Проблемы управления и влияние на эффективность // Журнал Новой экономической ассоциации. 2010. № 8. С. 90-109.
6. Яковлев А., Говорун А. Бизнес-ассоциации как инструмент взаимодействия между правительством и предпринимателями: результаты эмпирического анализа // Журнал Новой экономической ассоциации. 2011. № 9. С. 98-127.
7. Andrade M., Mitchell E, Stafford E. New evidence and perspectives on mergers? // Journal of Economic Perspectives. 2001. Vol. 15. P. 103-120.
8. Andersson T., Svensson R. Entry modes for direct investment determined by the composition of firm-specific skills // The Scandinavian Journal of Economics. 1994. Vol. 96. No 4. P. 551-560.
9. Arellano M, Bond S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations // The review of economic studies. 1991. Vol. 58. No 2. P. 277-297.
10. Baumol W. J. Business behavior, value and growth. New York: Macmillan, 1959.
11. Bertrand O., BetschingerM. A. Performance of domestic and cross-border acquisitions: Empirical evidence from Russian acquirers // Journal of Comparative Economics. 2012. Vol. 40. No 3. P. 413-437.
12. Borges A. P., Correia-Da-Silva J. Using cost observation to regulate a manager who has a preference for empire-building // The Manchester School. 2011. Vol. 79. No 1. P. 29-44.
13. Calderón C., Loayza N., Servén L. Greenfield foreign direct investment and mergers and acquisitions: Feedback and macroeconomic effects // World Bank Policy Research. 2004. Working Paper 3192.
14. Chernykh L. Profit or politics? Understanding renationalizations in Russia // Journal of Corporate Finance. 2011. Vol. 17. No 5. P. 1237-1253.
15. Cloodt M., Hagedoorn J. Mergers and acquisitions and firm performance / Handbook on the Economics and Theory of the Firm. 2012. P. 391-404.
16. Denis D. J., Denis D. K., YostK. Global diversification, industrial diversification, and firm value // Journal of Finance. 2002. Vol. 57. No 5. P. 1951-1979.
17. Golubov A., Petmezas D., Travlos N. G. Empirical mergers and acquisitions research: A review of methods, evidence and managerial implications / Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Finance. UK: Edward Elgar Publishing, 2013. P. 287-313.
18. Harford J. Corporate cash reserves and acquisitions // Journal of Finance. 1999. Vol. 54. No 6. P. 1969-1997.
19. Jensen M. C., Murphy K. J. Performance pay and top-management incentives // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. P. 225-264.
20. Jovanovic B., Rousseau P. L. The Q-theory of mergers // American Economic Review. 2002. Vol. 92. No 2. P. 198-204.
21. Kanniainen V. Empire building by corporate managers: The corporation as a savings instrument // Journal of Economic Dynamics and Control. 2000. Vol. 24. No 1. P. 127142.
22. Jovanovic B., Rousseau P. L. Mergers as reallocation // The Review of Economics and Statistics. 2008. Vol. 90. No 4. P. 765-776.
23. Levine O. Acquiring growth. 2016. Available at SSRN: http://papers.ssrn.com/sol3/ papers.cfm?abstract_id=1928255/.
24. Maksimovic V., Phillips G. The market for corporate assets: Who engages in mergers and asset sales and are there efficiency gains // Journal of Finance. 2001. Vol. 56. No 6. P. 2019-2065.
25. Margsiri W., Mello A. S., Ruckes M. E. A dynamic analysis of growth via acquisition // Review of Finance. 2008. Vol. 12. No 4. P. 635-671.
26. MorckR., Wolfenzon D., YeungB. Corporate governance, economic entrenchment, and growth // Journal of Economic Literature. 2005. Vol. 43. No 3. P. 655-720.
27. Richardson S. Over-investment of free cash flow // Review of Accounting Studies. 2006. Vol. 11. No 2-3. P. 159-189.
28. Perotti E. The Political economy of finance // Capitalism and Society. 2014. Vol. 9. Article 1.
29. Rhodes-Kropf M., Robinson D. T. The market for mergers and the boundaries of the firm // Journal of Finance. 2008. Vol. 63. No 3. P. 1169-1211.
30. Shleifer A., Vishny R. W. Stock market driven acquisitions // Journal of Financial Economics. 2003. Vol. 70. No 3. P. 295-311.
31. Spearot A. C. Firm heterogeneity, new investment and acquisitions // Journal of Industrial Economics. 2012. Vol. 60. No 1. P. 1-45.
32. Stein J. C. Agency, information and corporate investment / Handbook of the Economics of Finance. North Holland, 2003. Vol. 1. P. 111-165.
33. Tirole J. The theory of corporate finance. Princeton Univ. Press, 2010.
34. Trautwein F. Merger motives and merger prescriptions // Strategic Management Journal. 1990. Vol. 11. No 4. P. 283-295.
35. Uysal V. B. Deviation from the target capital structure and acquisition choices // Journal of Financial Economics. 2011. Vol. 102. No 3. P. 602-620.
36. Warusawitharana M. Corporate asset purchases and sales: Theory and evidence // Journal of Financial Economics. 2008. Vol. 87. No 2. P. 471-497.
Ekonomicheskaya Politika, 2017, vol. 12, no. 1, pp. 226-249
Elena V. SHOLOMITSKAYA, National Research University Higher School of Economics (28/11, Shabolovka ul., Moscow, 115162, Russian Federation). E-mail: esholomitskaya@hse.ru
New Capital Investment vs. M&A: Evidence from Russian Public Corporates
Abstract
There are two major types of investments — capital investment and investment in M&A deals. In this paper the author examines the relationship between new capital investments and investments in acquisitions in Russia using data for more than one hundred companies in 2004-2014. The period is split into two sub-samples — period of rapid growth (before the global financial crisis of 2008) and post-crisis one (after 2009). Our results show that relationship between fixed investments and investments in acquisitions is opposite for two periods. In the first period, relationship between two types of investment was positive or insignificant which possibly means that companies did not face the trade-off between investment forms. After the global financial crisis, when monetary conditions and access to external capital markets for Russia tightened considerably, the relationship between investment in new capital and investment in acquisitions became negative. It proves that companies faced a trade-off between two
investment forms. Moreover, acquisitions became dependent on company's profitability. Such a trade-off can be crucial for developing economies since they are more dependent on external financing. These results can provide policy implications given the new understanding of financial constraint significance for investment. Keywords: investments in fixed assets, M&A transactions, financial constraints. JEL: D92, E22, G31, G39.
References
1. Dolgopyatova T. Gosudarstvennaya sobstvennost: privatizirovat vs effektivno upravlyat [State ownership: Quick privatization or effective governance?]. Journal of the New Economic Association, 2015, vol. 25, no. 1, pp. 178-183.
2. Radygin A., Simachev Yu., Entov R. Gosudarstvennaya kompaniya: sfera proyavleniya «provalov gosudarstva» ili «provalov rynka»? [State-owned company: Detection zone of government failure or market failure?]. Voprosy ekonomiki, 2015, no. 1, pp. 45-79.
3. Sholomitskaya E. Korporativnyi dolgovoi naves i investitsii v rossiiskoi ekonomike [Corporate debt overhang and investment in Russia]. Ekonomicheskiizhurnal VShE[HSE Economic Journal], 2016, vol. 20, no. 2, pp. 337-365.
4. Sprenger C. Gosudarstvennaya sobstvennost v rossiiskoi ekonomike. Chast 1. Masshtab i raspredelenie po sektoram [State ownership in the Russian economy. Part 1. Its magnitude and sectoral distribution]. Journal of the New Economic Association, 2010, vol. 6, pp. 120-140.
5. Sprenger C. Gosudarstvennaya sobstvennost v rossiiskoi ekonomike. Chast 2. Problemi upravleniya i vliyanie na effektivnost [State ownership in the Russian economy. Part 2. Governance problems and performance effects]. Journal of the New Economic Association, 2010, vol. 8, pp. 90-109.
6. Yakovlev A., Govorun A. Biznes-assotsiatsii kak instrument vzaimodeistviya mezhdu pravitelstvom i predprinimatelyami: rezultaty empiricheskogo analiza [Business associations as a business-government liaison: An empirical analysis]. Journal of the New Economic Association, 2011, vol. 9, pp. 98-127.
7. Andrade M., Mitchell E., Stafford E. New evidence and perspectives on mergers? Journal of Economic Perspectives, 2001, vol. 15, pp. 103-120.
8. Andersson T., Svensson R. Entry modes for direct investment determined by the composition of firm-specific skills. The Scandinavian Journal of Economics, 1994, vol. 96, no. 4, pp. 551-560.
9. Arellano M., Bond S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 1991, vol. 58, no. 2, pp. 277-297.
10. Baumol W J. Business behavior, value and growth. New York: Macmillan, 1959.
11. Bertrand O., Betschinger M. A. Performance of domestic and cross-border acquisitions: Empirical evidence from Russian acquirers. Journal of Comparative Economics, 2012, vol. 40, no. 3, pp. 413-437.
12. Borges A. P., Correia-Da-Silva J. Using cost observation to regulate a manager who has a preference for empire-building. The Manchester School, 2011, vol. 79, no. 1, pp. 29-44.
13. Calderón C., Loayza N., Servén L. Greenfield foreign direct investment and mergers and acquisitions: Feedback and macroeconomic effects. World Bank Policy Research, 2004, Working Paper 3192.
14. Chernykh L. Profit or politics? Understanding renationalizations in Russia. Journal of Corporate Finance, 2011, vol. 17, no. 5, pp. 1237-1253.
15. Cloodt M., Hagedoorn J. Mergers and acquisitions and firm performance. Handbook on the Economics and Theory of the Firm, 2012, pp. 391-404.
16. Denis D. J., Denis D. K., Yost K. Global diversification, industrial diversification, and firm value. Journal of Finance, 2002, vol. 57, no. 5, pp. 1951-1979.
17. Golubov A., Petmezas D., Travlos N. G. Empirical mergers and acquisitions research: A review of methods, evidence and managerial implications. Handbook of Research Methods and Applications in Empirical Finance. UK: Edward Elgar Publishing, 2013, pp. 287-313.
18. Harford J. Corporate cash reserves and acquisitions. Journal of Finance, 1999, vol. 54, no. 6, pp. 1969-1997.
19. Jensen M. C., Murphy K. J. Performance pay and top-management incentives. Journal of Political Economy, 1990, vol. 98, pp. 225-264.
20. Jovanovic B., Rousseau P. L. The Q-theory of mergers. American Economic Review, 2002, vol. 92, no. 2, pp. 198-204.
21. Jovanovic B., Rousseau P. L. Mergers as Reallocation. The Review of Economics and Statistics, 2008, vol. 90, no. 4, pp. 765-776.
22. Kanniainen V. Empire building by corporate managers: The corporation as a savings instrument. Journal of Economic Dynamics and Control, 2000, vol. 24, no. 1, pp. 127-142.
23. Levine O. Acquiring growth. 2016. Available at SSRN: http://papers.ssrn.com/sol3/ papers.cfm?abstract_id=1928255/.
24. Maksimovic V., Phillips G. The market for corporate assets: Who engages in mergers and asset sales and are there efficiency gains. Journal of Finance, 2001, vol. 56, no. 6, pp. 2019-2065.
25. Margsiri W., Mello A. S., Ruckes M. E. A dynamic analysis of growth via acquisition. Review of Finance, 2008, vol. 12, no. 4, pp. 635-671.
26. Morck R., Wolfenzon D., Yeung B. Corporate governance, economic entrenchment, and growth. Journal of Economic Literature, 2005, vol. 43, no. 3, pp. 655-720.
27. Richardson S. Over-investment of free cash flow. Review of Accounting Studies, 2006, vol. 11, no. 2-3, pp. 159-189.
28. Perotti E. The political economy of finance. Capitalism and Society, 2014, vol. 9, article 1.
29. Rhodes-Kropf M., Robinson D. T The market for mergers and the boundaries of the firm. Journal of Finance, 2008, vol. 63, no. 3, pp. 1169-1211.
30. Shleifer A., Vishny R. W. Stock market driven acquisitions. Journal of Financial Economics, 2003, vol. 70, no. 3, pp. 295-311.
31. Spearot A. C. Firm heterogeneity, new investment and acquisitions. Journal of Industrial Economics, 2012, vol. 60, no. 1, pp. 1-45.
32. Stein J. C. Agency, information and corporate investment. Handbook of the Economics of Finance. North Holland, 2003, vol. 1, pp. 111-165.
33. Tirole J. The theory of corporate finance. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press, 2010.
34. Trautwein F. Merger motives and merger prescriptions. Strategic Management Journal, 1990, vol. 11, no. 4, pp. 283-295.
35. Uysal V. B. Deviation from the target capital structure and acquisition choices. Journal of Financial Economics, 2011, vol. 102, no. 3, pp. 602-620.
36. Warusawitharana M. Corporate asset purchases and sales: Theory and evidence. Journal of Financial Economics, 2008, vol. 87, no. 2, pp. 471-497.
