CC BY
35
7(193) - 2014
Моделирование в экономике
УДК 640.572
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЕСУРСОВ В КОНГЛОМЕРАТАХ
А. С. МАКАРОВ,
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой финансового менеджмента, факультет экономики E-mail: aamakarov@hse. ru Е. Е. КУЗЬМИЧЁВА, преподаватель кафедры финансового менеджмента, факультет экономики E-mail: ekuzmicheva@hse. ru М. С. ПУЗЫРЁВА, магистр экономики E-mail: aloury@mail. ru Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в Нижнем Новгороде
В работе исследуется проблема эффективности распределения финансовых ресурсов в конгломерате. Уточняется состав элементов организационной и экономической основы функционирования данного рода бизнес-структур, формулируется алгоритм и раскрываются результаты численного моделирования условий оптимального функционирования конгломерата на базе модели Максимовича и Филипса, анализируются результаты эмпирического тестирования эффективности распределения финансовых ресурсов в конгломерате.
Ключевые слова: диверсификация, конгломерат, распределение, финансовый, ресурс, сравнительный, преимущество.
Введение
Начиная с 1950-х гг. многие компании, особенно в США, стали приобретать подразделения или
сегменты, оперирующие в отраслях, различающихся по видам деятельности, что в современной экономической литературе принято характеризовать понятием диверсификации бизнес-портфеля. Расширение границ фирм и управление новым, ранее не известным производством стали частым явлением.
Одной из целей любой компании, в особенности публичной, акции которой котируются на бирже, является максимизация благосостояния акционеров, а значит, рост выплат дивидендов и повышение стоимости акций. В этом ключе реализуется несколько направлений исследований мотивов диверсификации.
Многие экономисты ставят вопрос о влиянии диверсификации на показатели эффективности деятельности компании, как рыночные ^ Тобина — отношение рыночной стоимости активов к восста-
новительной стоимости), так и параметры финансовой отчетности — прибыль и денежные потоки.
Ряд исследователей однозначно заявили, что стоимость фирмы понижается вследствие диверсификации (явление, названное дисконтом диверсификации) [4, 7, 12, 17, 19, 21]. Позднее появились работы, опровергающие эти выводы [15, 23, 24]. В настоящее время в большинстве трудов формируется заключение, что с учетом имеющейся информации о составе сегментов, методик расчета показателей, измеряющих стоимость фирм, однозначное влияние диверсификации на показатели эффективности деятельности компании (особое внимание при этом уделяется стоимости компании) установить не удается [6, 8, 9, 11].
В развитие работ, доказывающих наличие дисконта диверсификации, появились теории, объясняющие его природу, причины отрицательного влияния диверсификации на финансовые показатели фирм. Среди таких причин выделяются снижающаяся возможность проведения мониторинга, плохое сочетание управленческих компетенций в текущих дивизионах фирмы, некорректный выбор числа сегментов, агентские проблемы, в том числе нерациональное поведение менеджеров, убежденных в своих способностях эффективно управлять присоединенными сегментами и надеющихся на извлечение личных выгод, ассоциируемых с наращением подконтрольной базы ресурсов.
Кроме того, выделяется проблема эффективности распределения капитала по сегментам. Ее разрешение связывается с получением ответов на следующие вопросы: действительно ли конгломераты неэффективно распределяют капитал по своим сегментам, совершая переинвестирование в неперспективные сегменты; являются ли получателями финансовых ресурсов дивизионы, отличающиеся сравнительными преимуществами, либо наблюдается кросс-субсидирование — перетекание финансовых ресурсов от сильных сегментов к слабым для поддержания состоятельности последних [16, 18].
В контексте многих работ используется понятие конгломерата, формирующегося в результате диверсификации в несвязанных отраслях. Отмечается, что конгломеративное расширение является одной из наиболее противоречивых стратегий развития компании, а потому требует дополнительного изучения [1, 2, 10].
В целях преодоления отмеченных противоречий в статье предпринята попытка разрешения
проблемы формирования и развития конгломератов в следующих взаимосвязанных аспектах:
1) организационная и экономическая основа выбора конгломеративной стратегии развития компании;
2) численное моделирование условий оптимального функционирования конгломерата;
3) эмпирическое тестирование эффективности распределения финансовых ресурсов в конгломерате.
Сформулированные вопросы определяют структуру и содержание представляемых результатов работы.
Организационная и экономическая
основа выбора конгломеративной стратегии развития компании
Для определения организационной базы поддержки целесообразности несвязанной диверсификации бизнеса обратимся к матрице «Рыночный рост / Рыночная доля», разработанной фирмой Boston Consulting Group (BCG) (рис. 1).
Как известно, данная матрица в системе менеджмента организации используется в качестве инструмента формирования и поддержания сбалансированного производственного портфеля корпорации. Взаимосвязь и взаимообусловленность кривых жизненного цикла продуктов и компаний позволяет использовать этот инструмент для общей характеристики условий выбора конгломеративной стратегии развития бизнеса [3].
Динамический и циклический характер развития рынка, определяющий состав и структуру бизнес-подразделений компании, предполагает устойчивость функционирования конгломерата, что, на взгляд авторов, достигается наличием реализуемых стратегий развития за счет реализации потенциала следующей тройки «игроков»:
1) «звезды» с высокой относительной долей рынка в быстро растущих отраслях: обещают наибольшие прибыли и хорошие перспективы роста;
2) «дойные коровы» с высокой долей рынка в медленно растущих отраслях: генерируют внушительные потоки денежных средств, превышающие объемы их эффективного использования в рамках данного подразделения;
3) «вопросительные знаки» с низкой долей рынка в динамичных отраслях: привлекательные с отраслевой точки зрения и рискованные относитель-
«Вопросительные знаки» —" «Звезды»
«Собаки» ч ^ «Дойные коровы»
-►
Малая Высокая
Относительная доля рынка
Рис. 1. Матрица BCG
но способностей конкурировать с более крупными компаниями этой сферы в долгосрочном периоде.
Общая направленность рыночных тенденций такова, что рано или поздно «звезды» превращаются в «дойных коров». На позицию «звезды» следует выводить «вопросительные знаки», что требует значительной финансовой поддержки. При этом ресурсы, генерируемые «дойной коровой», рассматриваются как внутренний источник капитала.
Даже если «дойная корова» по истечении некоторого времени полностью утратит ценность, от этого бизнеса можно будет избавиться — дивести-ровать, не рискуя при этом утратить устойчивость функционирования бизнес-структуры в целом.
Таким образом, формирующийся цикл преобразования рассмотренных организационных форм должен иметь стабильную динамику, что достигается его согласованностью с изменениями рынка. При этом модификации бизнес-портфеля должны быть направлены на усиление конкурентных преимуществ и финансовой позиции компании (см. рис. 1).
Указанная стратегия реализуется через конгломератные слияния и поглощения следующим образом: корпорация, имеющая в арсенале «дойную корову», находит перспективную молодую компанию — «вопросительный знак», которую при должном финансировании «дойная корова» превращает в «звезду».
Ключевым моментом в схеме являются навыки отбора менеджерами корпорации таких «вопросительных знаков», которые с течением времени действительно смогли бы стать «звездами». Стратегии конгломеративной диверсификации будут эффективными в той мере, в какой данные навыки реализуются.
В качестве одного из базовых элементов экономической основы выбора конгломератных слияний следует рассматривать эффект взаимного страхо-
вания долга (debt coinsurance effect), или чистую финансовую рациональность конгломератного слияния, предложенную В. Левелленом (W. Lewellen) в 1971 г. [14]. Он показал, что слияние компаний, денежные потоки которых не коррелируют между собой, снижает риск дефолта по долговым обязательствам новой корпорации, а следовательно, расширяет возможности привлечения внешнего долгового финансирования.
Здесь же возникает эффект финансовой синергии, в пределах действия которой объединенной корпорации следует снижать затраты на капитал. В результате действия эффектов, кроме того, что конгломерат увеличивает потенциал наращивания долга, создается налоговый щит в той мере, в какой издержки на обслуживание капитала можно отнести на уменьшение налогооблагаемой прибыли.
Интересна логика трансформации рассуждений о выгодах выстраивания конгломерата из области диверсификации бизнеса в зону диверсификации персональных рисков руководства. Ценность менеджера всегда относительна: в разные периоды жизни при решении различных стратегических задач компания нуждается в сотрудниках с разными управленческими талантами, потому с появлением более ценной альтернативы риск смещения с позиции повышается.
Сопротивление менеджера такому неблагоприятному развитию ситуации, стремление сохранить место в компании называется эффектом «окапывания» (entrenching effect). В таком случае менеджер старается подменить стратегические интересы компании личными. При этом развивается агентский конфликт в силу того, что задачи менеджера далеко не всегда соответствуют лучшим интересам акционеров. Инвестиционная политика, которой придерживается менеджер, снижает вероятность его увольнения, а также разрушает стоимость компании — снижает благосостояние акционеров [22].
Часто подобную инвестиционную стратегию называют чрезмерным инвестированием: менеджеры инвестируют в области, где обладают сравнительным преимуществом по навыкам управления относительно новых потенциальных руководителей. Стратегия реализуется часто за счет проведения конгломератных поглощений, которые не могут рассматриваться как эффективные с точки зрения интересов корпорации.
Необходимо также отметить, что объемы компенсации топ-менеджмента компании обычно
положительно связаны с ее размерами. Более того, чем крупнее компания, тем менее чувствителен размер выплат менеджеру к результатам его работы, оцениваемой по финансовому состоянию компании и динамике котировок акций. Таким образом, увеличение размеров компании обещает менеджеру большие возможности при меньших рисках наказания за неэффективные решения. Расширение через внутренний рост, имеющее ограничения, формирует основу для принятия решения о конгломеративном поглощении.
В качестве основного экономического инструмента при анализе эффективности распределения финансовых ресурсов конгломерата, по мнению авторов, может быть использована модель Максимовича и Филипса, позволяющая определить оптимальное количество сегментов бизнес-портфеля конгломерата, в которых следует функционировать компании [16].
Согласно предпосылкам модели фирмы и их сегменты различаются некоторым фиксированным ресурсом — управленческим навыком (талантом) организации конкретного вида деятельности (производительностью). Фирмы, характеризующиеся относительно высоким управленческим талантом, способны производить большее количество готовой продукции при заданном наборе факторов производства, нежели компании с менее развитыми навыками и более низкой производительностью.
Решение о количестве сегментов, в которых осуществляется производство, принимается фирмой эндогенно. Производственная функция компании и каждого дивизиона характеризуется убывающей отдачей от масштаба. Функция прибыли П фирмы, работающей в двух сегментах, имеет следующий вид:
П =й1 р^ + й2 р2 k2 -гкх -- ^2 - и/12 - и¡2,- ^ (11 +12 )2 ,
где й . — управленческий навык в сегменте р. — цена на продукцию; ki — объем капитала, который фирма поддерживает в отрасли / (количество k. позволяет судить о том, сколько видов бизнеса в портфеле у фирмы);
г. — цена единицы капитала для . = 1 или . = 2; и, ^ — параметры, определяющие стоимость фактора «труд» ¡; слагаемое и12 отвечает за убывающую отдачу от масштаба внутри каждой отрасли;
слагаемое w (¡^ + /2) 2 означает, что если талант является ограниченным ресурсом (scarce resource), то издержки зависят от общего размера фирмы.
Компания считается диверсифицированной, если kх > 0 и k2 > 0, и односегментной, если значение капитала k превышает нулевое значение только для какой-либо одной отрасли.
Решая задачу максимизации прибыли, получаем, что оптимальный выпуск фирмы, равный объему привлеченного капитала, можно представить в виде:
k =
k2 —
(u + w)(djpl - r) - w(d2p2 - r2) (u + w)Uj - wu2
2u (u + 2w)
2u(u + 2w)
(u + w)(d2p2 - r2) - w(dlpl - r) (u + w)u2 - wUj
2u(u + 2w)
2u(u + 2w)
где и ,= й грг - г.
Обнуление значения капитала k в сег-менте означает, что фирма в нем не работает. Если значения лежат за пределами интервалов, и2 > »и1 (и + и2 < (и + / w — фирме оптимально производить в одной отрасли.
Заметим, что управленческий навык й является экзогенным параметром в модели. В случае одинаковых цен на факторы именно различия в управленческом таланте будут играть ключевую роль в определении прибыли сегмента и, соответственно, выборе количества отраслей, в которых будет функционировать фирма. Кроме того, навык отвечает за размер сегмента фирмы.
При распространении модели на 10 сегментов получим следующее решение:
П =й1 Plkl +...+ ¿юР^Ю - rkl -... -rk10 - и112 -... - и1120 - w(¡1 +... + ¡10)2. Для простоты предположим, что для одной единицы капитала требуется одна единица труда, что позволит нам решить уравнение, заменив переменную I на k. В итоге нахождение оптимальных k . сводится к решению следующей системы уравнений:
= ^р1 - г - 2ик1 - 2w(k1 +... + к10) = 0 ^- = ё2р2 - г2 - 2ик2 - 2w(k1 +... + к10) = 0
dk.
dn
dk
= dioPio - г10 - 2uk10 - 2w(ki +... + k10) = 0
7х"
17
Для удобства запишем систему в матричном виде: AK = X,
2(u + w) 2w 2w
2w 2(u + w) . 2w
где A = 2w 2w 2w
2w 2(u +
K =
Ас ^ р - г d2 Р2 - Г2 X = d3 р3 - г3
.^0 р10 — Г10
Таким образом, оптимальные значения вектора К (оптимальное количество дивизионов диверсифицированной фирмы) могут быть найдены путем умножения обратной матрицы А на вектор X:
К = А'1 X .
Для иллюстрации возможностей практического использования модели требуется численное моделирование распределения финансовых ресурсов конгломерата. Эти результаты представляются и анализируются далее.
Численное моделирование условий
оптимального функционирования конгломерата
Пусть производительность (управленческий навык, талант) каждого конкретного сегмента независима от производительностей других сегментов фирмы. Сделаем следующие предположения относительно экзогенных параметров модели: цена продукции и цена капитала одинаковы для всех отраслей, а единица готовой продукции стоит столько же, сколько и единица капитала. Например, и = 5, у = 2, р = 200, г = 200.
Данные предпосылки позволят оценить роль управленческого навыка в выборе наилучшего уровня производства и оптимального количества отраслей. Значения управленческого навыка d
генерируются случайно для 30 000 фирм с учетом нормального распределения со средним значением, равным единице, и стандартным отклонением 0,5.
Для решения системы уравнений и расчета оптимального количества сегментов каждой фирмы автор использовал пакеты MatLab и MS Excel. При каждом присвоении значения управленческого навыка d в MS Excel по каждой фирме просчитываются значения капитала k по приведенной только что формуле. Значения обратной матрицы A—1 с размерностью 10x10 рассчитываются с помощью пакета MatLab.
Далее по всем организациям определяется количество положительных k внутри каждой (если значение капитала k положительно, то фирма производит в данном сегменте). Значения k сортируются от наибольшего к наименьшему внутри организации, и для каждого значения капитала подбирается значение таланта d. В проведенном эксперименте максимальное значение положительных k не превышало семи.
Чтобы исключить ошибку невключения существующего сегмента фирмы в эффективный набор и точно определить размер выпуска, был выполнен пересчет значений k для матрицы с размерностью 7x7. После нахождения фирм, которые решают производить в семи отраслях, и объемов их производства выпуск оставшихся фирм оптимизировался заново, но уже исходя из матрицы размерностью 6Ч6.
Далее выявлялся выпуск для шести сегментных фирм, а оставшиеся оптимизировались по пяти отраслям. Процедура повторялась до нахождения оптимального выпуска односегментных компаний. Для каждого случая фиксировалась производительность соответствующего сегмента-отрасли.
Путем генерации данных удается выбрать фирмы, которые производят только в одной, двух и более (но не более семи) отраслях. Для всех организаций сегменты сортировались по размеру, и рассчитывалась средняя производительность d для данного сегмента по совокупности фирм с одинаковым количеством сегментов. Результаты расчетов представлены на рис. 2.
По высоте гистограммы откладываются значения производительности (управленческого навыка), что эквивалентно размеру сегмента фирмы, в котором реализуется производство. Каждый ряд содержит в себе информацию о средней производительности сегмента, отсортированного по раз-
k
k
2
k
3
Размер сегмента
Рис. 2. Модель при условии отсутствия корреляции производительностей внутри фирм
Таблица 1 Результаты построения регрессии, описывающей зависимость средней производительности фирмы
от степени специализации и размера
Параметр Коэффициент Стандартная ошибка
Consts 0,734*** 0,002
HERF 4,87E-05*** 2,63E-07
SIZE 0,040*** 9,25E-05
Число наблюдений 29 974
R2 0,86
Примечание. Звездочками обозначены уровни значимости: *p < 0,1; **p < 0,05;***p < 0,01.
меру (сортировка шла по горизонтали) для фирмы с заданным количеством сегментов (количество сегментов в фирме отражает вертикальная ось). Согласно рис. 2 максимальное оптимальное количество сегментов в примере не превысило семи. Максимальное среднее значение производительности достигло 1,78, минимальное — 1,36.
Основные выводы по результатам моделирования для случая, когда управленческий навык каждого конкретного сегмента независим от навыков других сегментов фирмы, заключаются в следующем:
- специализация оптимальна, когда фирма намного более продуктивна в какой-либо отрасли по сравнению с другими отраслями, а диверсификация оптимальна, если производительности фирм в разных отраслях схожи;
- по мере увеличения числа сегментов в фирме производительность неосновных сегментов (начиная со второго сегмента по критерию «размер сегмента») возрастает. Это наблюдение указывает на то, что когда производительности сегментов фирмы
не отличаются существенно, у фирмы нет осотов бых предпочтений, и она выбирает оптимальное производство в нескольких сферах;
- при прочих равных условиях самый крупный сегмент конгломерата (согласно объему производимой продукции) является наиболее продуктивным и лучше управляется;
- заметим общее снижение производительности по мере увеличения числа сегментов. Особенно это касается спада производительности в случае семи сегментов.
Главный вывод по данному варианту модели состоит в том, что если фирмы действуют во многих отраслях, то они имеют скорее средние значения производительности. Регрессия, построенная по сгенерированным данным, показывает значимую и положительную зависимость средней производительности фирмы от степени ее специализации (индекс Херфиндаля — Хиршмана) и размера.
В табл. 1 приведены результаты оценки регрессии. Индекс Херфиндаля — Хиршмана рассчитан как сумма возведенных в квадрат долей выпуска каждого сегмента в общем объеме производства фирмы:
HERF = s2 + s22 +... + s2n, где s — процент выпуска сегмента в общем объеме выпуска;
n — максимальное количество сегментов в фирме.
В примере количество сегментов изменяется от одного до семи. Для односегментных фирм показатель HERF равен 10 000 и постепенно уменьшается по мере роста количества сегментов в компании.
Согласно результатам оценки, коэффициент перед переменной индекса Херфиндаля — Хирш-мана положителен и значим, следовательно, фокусирование (рост индекса) приводит к увеличению средней производительности фирмы. Регрессор размера SIZE также положительно влияет на выпуск, что является подтверждением более высокой производительности крупных фирм.
Допустим, некоторая компонента управленческого таланта d свойственна всем сегментам конкретно взятой фирмы, иначе мы предполагаем наличие положиетльной корреляции между навыками управления (производительностью) разных сегментов фирмы. Общая компонента таланта берется из нормального распределения со средним значением ноль и стандартным отклонением, рав-
ным 0,35. Ожидается, что фирмы, которые более производительны в какой-то одной отрасли, будут, скорее всего, более производительны и в других сферах, т. е. существуют компании, которые в целом лучше управляемы.
Проведя расчеты на базе модели Максимовича и Филлипса по представленному выше алгоритму, можно заметить, что основные сегменты более производительны, чем периферийные. Максимальное количество сегментов в примере снова не превысило семи. Максимальное среднее значение производительности достигло 2,35; минимальное — 1,36 (рис. 3).
Основные выводы по результатам моделирования для случая, когда управленческий навык свойс-
Размер сегмента
Рис. 3. Модель при условии корреляции производительностей внутри фирм
2,5
.о
&
5
.0
(и
I-5
О СО
о &
1
(и &
и
1,5
0,5
Существует корреляция производительностей
сегментов фирмы
Управлеческий навык специфичен
для каждого сегмента
1 2 3 4 5 6 7
Количество сегментов в фирме
Рис. 4. Зависимость средней производительности фирмы от количества ее сегментов
твенен всем сегментам конкретно взятой фирмы, заключаются в следующем:
- производительность основных сегментов увеличивается по мере того, как фирма проводит диверсификацию;
- производительность самого крупного сегмента максимальна при семи сегментах в фирме. В предыдущем примере она достигалась при двух сегментах;
- фирмы, которые действуют в нескольких отраслях, в среднем более производительны.
Если существуют в целом более производительные компании, им невыгодно проводить специализацию: следует использовать все преимущества от положительной корреляции своего управленческого навыка в различных сферах. В реальности подобная корреляция может быть объяснена наличием производственных цепочек при вертикальной интеграции, эффектом синергии.
Данный вывод можно дополнительно проиллюстрировать с помощью рис. 4.
В том случае, когда производительность фирмы специфична для каждого сегмента (нет корреляционных связей между управленческими навыками), средняя производительность фирмы убывает по мере увеличения количества сегментов. Однако когда существует корреляция выпуска для сегментов внутри фирмы, средняя производительность возрастает по мере увеличения количества сегментов.
К итоговым выводам по результатам численного моделирования распределения финансовых ресурсов в конгломерате отнесем следующие:
- фирмы выбирают свой оптимальный размер исходя из производительности, которой они наделены в той или иной отрасли;
- компания будет выпускать максимум продукции только в той сфере, где она наиболее производительна;
- периферийные сегменты всегда менее производительны, чем основные.
Дополнительные доказательства существования эффективных вариантов распределения финансовых ресурсов в конгломерате могут быть получены в результате анализа эмпирических моделей,
2
1
0
объясняющие переменные которых прямо или косвенно характеризуют факторы и условия оптимального использования финансовых ресурсов.
Эмпирическое тестирование эффективности распределения финансовых ресурсов в конгломерате
Способность перемещать финансовые ресурсы чрезвычайно важна для фирм, так как денежные потоки одного дивизиона могут профинансировать инвестиционные возможности и рост других сегментов, ограниченных в свободных средствах. При этом существует опасность злоупотребления и неэффективного использования менеджерами потенциала кросс-субсидирования, когда финансирование перетекает из прибыльных дивизионов и используется для искусственного поддержания состоятельности слабых бизнес-направлений.
Эффективное распределение ресурсов между сегментами подразумевает, что преимущества диверсификации, заключающиеся в более высоком уровне доступности финансов и информации, обеспечивают приоритет в получении ресурсов сегментами с большим внутрифирменным сравнительным преимуществом. Под таковым в дальнейшем анализе понимается превышение показателя рента-
бельности активов ROA данного сегмента над средневзвешенным его значением остальных сегментов фирмы. Так, если подразделение демонстрирует ROA больше средневзвешенного значения по прочим дивизионам конгломерата в периоде t — 1, то эффективное распределение ресурсов предполагает, что общие активы сегмента растут в периоде t, т. е. более перспективный коллектив получает приток капитала, сгенерированного внутри объединения. За получение подразделениями ресурсов отвечает переменная INVEST, отражающая годовой темп роста общих активов сегмента.
Описание и подходы к конструированию переменных модели для оценки эффективности распределения ресурсов конгломерата представлены в табл. 2.
Итак, в итоге оцениваемая модель выглядит следующим образом:
INVESTt = а + aCA (t-1) + а2 LEVjt + +a3MVELNjt +а4 FIRMCFjt + +а5 SEGCFyt +a6NUMBERSEG]t +ept. (2) Для проверки гипотезы эффективности распределения ресурсов конгломерата использована база данных ThomsonOne, с использованием которой сформирована выборка 50 фирм, представляющих 267 производственных сегментов.
Таблица 2
Описание переменных модели оценки эффективности распределения ресурсов конгломерата
Обозначение Вычисление Экономический смысл
Зависимая переменная
INVEST., (инвестиции) Процент изменения совокупных активов сегмента i фирмы] от момента (1 — 1) к моменту 1 Инвестиции в сегмент i фирмы]*
Интересующая независимая переменная
CAij (t—i) (сравнительное преимущество) Принимает значение единицы, если ROA—1 сегмента превышает взвешенную ROAt 1 остальных элементов конгломерата, и нуля — в обратном случае Сравнительное преимущество сегмента как критерий эффективности распределения ресурсов
Контрольные независимые переменные
LEV., jt (леверидж) Отношение долга к собственному капиталу фирмы Высокий леверидж может ограничивать рост как на уровне фирмы, так и на уровне сегмента [13]
MVELN jt (рыночная стоимость собственного капитала фирмы) Натуральный логарифм рыночной стоимости собственного капитала фирмы Размер фирмы может влиять на активность внутреннего рынка капитала
FIRMCF jt (денежный поток фирмы) Чистый денежный поток фирмы, очищенный от дивидендов, выплаченных наличными, и взвешенный на совокупные активы фирмы Более высокие денежные потоки на уровне всей фирмы означают меньшие финансовые ограничения для инвестирования и, следовательно, обусловливают рост общих активов сегмента. При этом может наблюдаться неэффективное переинвестирование [18]
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА
проблемы и решения ' 21
Окончание табл. 2
Обозначение Вычисление Экономический смысл
SEGCFгíí (денежный поток сегмента) Отношение суммы операционной прибыли (убытка) и амортизации к совокупным активам Аналогично предыдущей переменной при росте данной величины появляется больше возможностей для роста активов конкретного сегмента
NUMBERSEG. (количество сегментов) Количество сегментов в фирме При прочих равных условиях увеличение этого количества в фирме уменьшит ресурсы, направляемые в конкретный сегмент
* Согласно предыдущим исследованиям, большая доля инвестиций происходит за счет поглощений, поэтому выбран общий рост активов в качестве зависимой переменной, а не рост капитальных вложений.
Таблица 3
Описательная статистика переменных модели
Переменная Число наблюдений Среднее значение Стандартное отклонение Минимум Максимум
INVEST 2 262 0,079 0,440 —1 9,908
CA 2 258 0,496 0,500 0 1
MVELN 2 184 9,921 3,142 3,273 15,057
FIRMCF 2 265 0,073 0,379 —0,946 3,542
LEV 2 253 1,363 2,392 0 17,202
NUMBEROFSEG 2 262 4,684 1,601 2 7
SEGCF 2 259 0,481 1,750 —0,504 20,488
Примечание. Значения средней, минимума и максимума переменных INVEST, FIRMCF, SEGCF и LEV представлены в долях.
Рис. 5. Географический состав выборки, %
Минимальное количество сегментов в фирме — два. Выбор дивизионов опирается на отраслевую классификационную систему Северной Америки NAICS (North American Industry Classification System). На рис. 5 представлена диаграмма, описывающая выборку в географическом разрезе.
Данные охватывают период 2000—2012 гг. Временной максимум, в течение которого продолжаются наблюдения, составляет 13 лет, минимум — 4 года. Выборка является несбалансированной (unbalanced), так как по некоторым компаниям за ряд лет имеются пропущенные данные. В целом 92,13 % выборки не содержат пропусков, что предполагает минимальное их воздействие на точность оценок.
Описательную статистику параметров модели представляет табл. 3.
Оценки коэффициентов регрессии (2) получены с помощью модели со случайными эффектами в соответствии с результатами теста Хаусмана (табл. 4).
Прокомментируем результаты оценки регрессии (2).
Значимый и положительный коэффициент перед переменной CA (сравнительное преимущество) означает, что тестируемая гипотеза эффективности распределения ресурсов конгломерата не отклоняется: фирмы имеют тенденцию направлять финансирование в сегменты, отличающиеся сравнительным преимуществом.
Таблица 4
Оценки регрессии (2) с помощью модели со случайными эффектами (Random Effects Model)
Параметр Коэффициент Стандартная ошибка
CA 0,070*** 0,020
MVELN 0,014*** 0,005
FIRMCF 0,093*** 0,026
LEV —0,010* 0,005
SEGCF 0,015*** 0,006
NUMBEROFSEG —0,028*** 0,009
CONS 0,032 0,037
Число наблюдений 1 995
Примечание. Звездочками обозначены уровни значимости: * p < 0,1; ** p < 0,05;*** p < 0,01.
В отношении других объясняющих переменных заметим следующее. Положительный коэффициент перед параметром MVELN (стоимость собственного капитала фирмы) указывает на то, что с ростом конгломерата активность внутреннего рынка капитала возрастает. При увеличении денежных потоков компании FIRMCF и сегмента SEGCF высвобождается больше ресурсов для инвестирования в дивизионы (коэффициенты значимы и положительны). При этом наращение долгового бремени LEV фирмой может тормозить рост конкретных бизнес-направлений. Увеличение количества сегментов конгломерата NUMBEROFSEG при прочих равных условиях обусловит уменьшение ресурсов, получаемых каждым сегментом.
Проведем дополнительное исследование эффективности распределения ресурсов в конгломератах с помощью альтернативной методики. Проверим следующую гипотезу: неэффективные сегменты фирмы получают субсидии от других, более эффективных.
Воспользуемся подходом, который предложили М. Биллет и Д. Мауер (Billet, Mauer). Эти авторы попытались идентифицировать фирмы, неэффективно перемещающие ресурсы по сегментам [5]. Субсидия классифицируется как неэффективная, когда сегмент с плохими финансовыми показателями получает дотацию от другого сегмента.
Процедура оценки состоит в следующем. Чтобы определить способность сегмента финансировать инвестиции в свои внеоборотные активы, рассчитывается разница между его капитальными расходами CAPEX и свободным денежным потоком. Если она положительна, то операционная деятельность сегмента недостаточно прибыльна, чтобы самостоятельно финансировать капитальные вложения. Соответственно, необходимы ресурсы извне. В этом случае подразумевается, что сегмент получил субсидию. Избыточность капитала (excess capital) для каждого элемента рассчитывается следующим образом:
Excess Capital = max [CAPEX -
- (Operating profits + Depreciation), 0],
где Operating profits — операционные прибыли
сегмента;
Depreciation — амортизация сегмента.
Положительная величина Excess Capital означает получение сегментом субсидии; второе значение (ноль) означает, что денежных потоков сегмента достаточно для осуществления капитальных инвестиций.
Таблица 5
Анализ выборки по методике Биллет и Мауер (Billet, Mauer, 2003) *
Субсидия Количество сегментов при оценке сравнительного преимущества
за предыдущий год в течение трех предшествующих лет
Неэ ффективная 210 147
Эффективная 102 201
* Наблюдения нри условии: Excess Capital > 0.
Далее присваиваем сегментам, которые получили субсидию (Excess Capital > 0), характеристику «неэффективная субсидия» в случае, если сегмент не обладает сравнительным преимуществом: а) в предшествующем году; б) в течение предыдущих трех лет, и обозначение «эффективная субсидия» — в обратном случае. Табл. 5 содержит распределение наблюдений.
Если использовать сравнительное преимущество предыдущего периода как критерий, определяющий эффективность или неэффективность субсидии, то количество сегментов, получивших неэффективную дотацию, вдвое превышает количество получивших эффективную.
Однако, если принять, что сегмент не стоит субсидировать только тогда, когда он демонстрирует ROA ниже средневзвешенного уровня остальных элементов за последние три года, то в данной ситуации наблюдается относительная эффективность распределения ресурсов конгломератами. Количество сегментов, получивших эффективную субсидию (201), превышает количество принявших неэффективную (147). Таким образом, диверсифицированной компании требуется больше года, чтобы пересмотреть текущие финансовые показатели дивизиона и скорректировать инвестиционную политику.
Модель (2) построена с рядом допущений, которые могли иметь некоторое воздействие на результаты.
Во-первых, некоторые долгосрочные стратегии фирм могут не сочетаться с определением эффективности как сравнительного преимущества, принятым в данной работе. Например, долгосрочные программы поглощения могут воздействовать на ресурсы, перемещенные по сегментам, без учета показателей финансового состояния подразделений фирмы [18].
Стоит упомянуть о роли, которую могут играть различные схемы перемещения капитала с целью
минимизации налогового бремени. Такие схемы могут воздействовать на переменную INVEST, т. е. на изменения в активах того или иного сегмента. Поскольку обозначенную проблему крайне сложно учесть в исследованиях и, кроме того, подобной статистики по компаниям выборки не найдено, данный аспект не рассматривается.
В ряде случаев относительная рентабельность сегмента может быть ложным сигналом относительного преимущества. Это может происходить, например, в быстро растущей отрасли экономики: большие издержки на поддержание сегмента в начале развития могут обусловливать занижение показателей рентабельности. В нашем случае наличие подобных элементов представляется маловероятным, поскольку данные по конгломератам выбирались с учетом наличия сведений за несколько периодов до начала периода выборки.
Модель не учитывает переинвестирования в дивизионы с большим внутрифирменным сравнительным преимуществом, как, например, в работе [20], где выявляется зависимость между переинвестированием на уровне фирмы и ее свободным денежным потоком.
Тем не менее на основании тестирования построенных моделей можно сделать вывод, что в среднем конгломераты перемещают ресурсы по сегментам эффективно, т. е. отдают предпочтение наиболее перспективному подразделению, демонстрирующему высокие показатели рентабельности по сравнению с остальными дивизионами фирмы.
Полученное заключение позволяет рекомендовать результаты численного моделирования условий оптимального функционирования конгломератов для практического использования, чтобы реализовать в большей степени потенциал роста эффективности при использовании финансовых ресурсов в рассмотренных вариантах функционирования подобного рода бизнес-структур.
Заключение
В работе рассмотрена проблема эффективности распределения финансовых ресурсов в конгломерате. Исследование в обозначенных областях позволило, на взгляд авторов, обосновать следующие выводы и предложения.
1. Использование матрицы для описания организационных основ функционирования и раз-
вития конгломерата позволяет охарактеризовать структуру, направленность и условия устойчивости конгломерата, заключающиеся в наличии реализуемых стратегий за счет реализации потенциала следующей тройки участников: «звезды», «дойные коровы», «вопросительные знаки».
2. Ключевым элементом экономической основы выбора конгломератных слияний в настоящее время является модель Максимовича и Филипса [16], которая представляет собой общую постановку и технологию решения задачи оптимального распределения финансовых ресурсов в конгломерате. Проведенное авторами численное моделирование нескольких вариантов реализации модели позволило сформулировать рекомендации по выбору основных количественных характеристик и условий оптимального использования финансовых ресурсов в интересах развития конгломерата.
3. Эмпирический анализ на выборке 50 компаний, представляющих 267 производственных сегментов за 2000—2012 гг., свидетельствует в пользу эффективности функционирования конгломератов, что, на взгляд авторов, существенно усиливает значимость и практическую ценность результатов численного моделирования условий для оптимального распределения финансовых ресурсов в анализируемых бизнес-структурах.
Список литературы
1. Гохан П. Слияния, поглощения и реструктуризация компаний. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004.
2 . Ивашковская И. В., Шамраева С. А., Григо-риади Е. Е. Эмпирический анализ эффективности корпоративной диверсификации на растущих рынках капитала на примере группы BRIC // Экономический журнал ВШЭ. 2009. № 3. С. 360—382.
3 . Рудык Н. Б. Конгломератные слияния и поглощения: книга о пользе и вреде непрофильных активов: учеб. -практ. пособие. М.: Дело, 2005. 224 с.
4. Berger P., Ofek E. Diversification's effect on firm value // Journal of Financial Economics. 1995. 37. 39—66.
5 . Billett M., Mauer D. Cross-subsidies, external financing constraints, and the contribution of the internal capital market to firm valueю // Review of Financial Studies. 2003. 16. 1167—1201.
6 . Colak G. Diversification, Refocusing and Firm Value // European Financial Management. 2010. 16 (3). 422—448.
7. Comment R., Jarrell G. Corporate focus and stock return // Journal of Financial Economics. 1995. 37. 67—87.
8. De S. Diversification patterns and long-term corporate performance // Managerial and Decision Economics. 1992. 13. 1—13.
9. Eckbo E. Handbook of empirical corporate finance. North Holland. 2007. Vol. 1.
10. Grinblatt M., Titman S. Financial Markets and Corporate Strategy. The McGraw-Hill Companies. 2002.
11. Jose M., Nichols L., Stevens J. Contributions of diversification, promotion, and R&D to the value of multiproduct firms: a Tobin's q approach // Financial Management. 1986. 15. 33—42.
12. Lang L., Stulz R. Tobin's q, corporate diversification, and firm performance // Journal of Political Economy. 1994. 102. 1248—1280.
13. Lang L., Ofek E., Stulz R. M. Leverage, investment, and firm growth. Journal of Financial Economics. 1996. 40 (1). 3—29.
14. Lewellen W. A pure financial rationale for the conglomerate merger // Journal of Finance. 1971. 26. 521—537.
15. Lloyd W. P., Jahera J. S. Firm-Diversification Effects on Performance as Measured by Tobin's q. // Managerial and Decision Economics. 1994. 15 (3). 259—266.
16. Maksimovic V, Phillips G. Do Conglomerate Firms Allocate Resources Inefficiently Across Industries? Theory and Evidence // The Journal of Finance. 2002. LVII (2).
17. Matsusaka J. G. Corporate diversification, value maximization and organizational capabilities // Journal of Business. 2001. 74. 409—431.
18. McMahon S. R. The Efficiency of Resource Reallocation Within Firms / UMI Dissertation Publishing. 2011.
19. Roll R. The Hubris hypothesis of corporate takeovers // Journal of Business. 1986. 59. 197—216.
20. Richardson S. Over-investment of free cash flow // Review of Accounting Studies. 2006. 11. 159— 189.
21. Servaes H. The Value of Diversification during the Conglomerate Merger Wave // Journal of Finance. 1996. 51. 1201—1225.
22. Shleifer A., VishnyR. Management entrenchment: the case of manager-specific investments // Journal of financial economics. 1989. 25. 123—139.
23. Villalonga B. Diversification discount or premium? New evidence from the business information tracing series // Journal of Finance. 2004. 59. 479—506.
24. Villalonga B. Does diversification cause the diversification discount // Financial Management. 2004. 33. 5—23.
