CC BY
78
М ТЕОРИИ ПОЛИТИКИ, ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ
УДК 330.332(1-87) Н.Ю. ЖУКОВА, к.экон.н., доцент департамента экономики и финансов
Пермский филиал ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», г. Пермь, ул. Студенческая, 38 Электронный адрес: [email protected]
А.Н. ДЬЯКОНОВА, магистр экономики, специалист отдела бизнес-процессов
ПАО АКБ «Урал ФД», г. Пермь, ул. Ленина, 64 Электронный адрес: [email protected]
ПРЯМЫЕ ИНОСТРАННЫЕ ИНВЕСТИЦИИ: ПОКУПКА СУЩЕСТВУЮЩИХ КОМПАНИЙ ИЛИ ОТКРЫТИЕ НОВЫХ?
В данной статье авторы исследуют факторы, оказывающие влияние на форму выхода компаний на иностранный рынок: будут ли они инвестировать в открытие новых подразделений на территории другой страны или предпочтут покупку уже существующей компании. Для ответа на поставленный вопрос авторы анализируют выборку по 1024-м сделкам привлечения прямых иностранных инвестиций в Российскую экономику за период с 2008 по 2013 г. Поскольку компании осуществляют выбор между двумя альтернативами, то для исследования была выбрана модель бинарного выбора с использованием logit-модели. Результаты анализа модели показали, что в целом для фирм из высокотехнологичных отраслей превалирующим вариантом является покупка уже существующих компаний на территории другой страны, значимыми оказались и переменные, характеризующие соответственно интенсивность вложений в нематериальные активы и R&D. Удалось установить также, что переменные оказывают одинаково направленное и существенное влияние как для развитых, так и для развивающих стран, однако для развитых стран изменение параметров оказывает более существенное влияние. Результаты нашего исследования позволяют оценить, влияние каких факторов является наиболее значимыми при выборе - создавать новый бизнес за рубежом или приобретать уже существующую компанию, а также позволяют понять, в какой форме финансовые активы направляются в российскую экономику и каким образом можно привлекать инвестиции в страну в целом и регионы в частности.
Ключевые слова: прямые иностранные инвестиции; модель бинарного выбора; привлечение иностранных инвестиций
DOI: 10.17072/2218-9173-2016-1-5-21 Введение
Международная предпринимательская деятельность является одной из ключевых особенностей развития современной глобальной экономики. Решение инвестировать за рубеж включает в себя оценку альтернативных режимов входа, принимая во внимание степень риска и пригодность деловой среды в потенциальной принимающей стране или регионе. На сегодняшний день у
© Жукова Н.Ю., Дьяконова А.Н., 2016
5
международных компаний существует множество различных способов выйти на иностранный рынок, например такие, как:
- контрактный вход, который предполагает непосредственный экспорт собственных товаров или услуг;
- лицензирование и, как частный случай, распространение прав на покупку франшизы иностранной компанией;
- прямые иностранные инвестиции (далее - FDI, сокр. от англ. Foreign Direct Investments) на территорию другой страны через покупку уже существующих компаний или открытие собственных подразделений и филиалов.
Наш анализ сконцентрирован на проблеме входа компаний на иностранный рынок путем FDI, а основной проблемой исследования является формирование представления о совокупности факторов, которые оказывают влияние на форму выхода на иностранный рынок: будет ли компания напрямую инвестировать в создание собственных филиалов и производственных подразделений или же будет расширяться через покупку уже существующих местных компаний. Таким образом, цель работы заключается в установлении влияния факторов, которые учитываются иностранными компаниями при осуществлении прямых иностранных инвестиций в РФ.
Теоретическое обоснование
Подобных исследований по данным российского рынка нами не было обнаружено, зарубежные же исследования представлены по исследуемой тематике достаточно широко. В частности, в 2007 г. В. Сланген и С. Хеннарт [26] определили существующие на тот момент основные направления исследований в обосновании выбора формы выхода на зарубежный рынок, основные из них: интерна-лизация, теория организационного обучения, информационная экономика, теория роста фирмы, теория отраслевой организации и институциональная экономика. В зависимости от направления авторы исследований рассматривали различные наборы факторов, оказывающих воздействие на принятие решения.
Так, согласно обзору Э. Канабала и Дж. Уайта [6], опубликованному в 2008 г., перечень независимых переменных, которые наиболее часто встречались в предыдущих исследованиях, представлен ниже.
Таблица 1
Независимые переменные, исследованные в предыдущих работах
Переменная Количество работ
Опыт 46
Культурные различия 43
Риск 41
Размер фирмы 40
Ограничения на вход на иностранный рынок 39
Интенсивность вложения в R&D 37
Опыт принимающей страны 36
Отраслевая конкуренция 29
Объем сделки 27
Интенсивность вложения в рекламу 26
В качестве основы для формирования перечня факторов, которые были рассмотрены в нашей модели, был использован ряд переменных, включенных в исследование А. Климека [18], однако в исходную модель нами были введены некоторые корректировки. В частности, в своей работе А. Климек включает в рассмотрение переменные количества работников и объема нематериальных активов как прокси способности компании создавать рабочие места и интенсивности вложений в нематериальные активы соответственно. В нашем исследовании влияние этих переменных также было исследовано, но они были включены в рассмотрение в ином ключе: включена переменная производительности труда как натуральный логарифм отношения объемов продаж материнской компании к ее численности в год заключения сделки. Данная переменная включалась в качестве прокси для отражения эффективности деятельности фирмы - согласно предыдущим исследованиям [12; 14; 27] только крупнейшие и наиболее производительные компании будут инвестировать за рубеж. При этом компании, участвовавшие в сделках слияния и поглощения, являются более продуктивными, а компании, входящие на рынок через открытие новых подразделений, - менее продуктивными [27]. Однако в ряде исследований (как, например, [23]) установили, что данный показатель может оказывать и противоположное влияние, поэтому в рамках нашего исследования мы рассмотрели влияние производительности на предпочтения в форме выхода на иностранный рынок.
Следуя примеру ряда работ, например [13], в рассмотрение была включена переменная, характеризующая эффективную налоговую ставку в разных странах.
Помимо этого, в рассмотрение была включена переменная отношения рыночной капитализации фондового рынка страны к ее ВВП. Включение данной переменной обусловлено тем, что страны с развитым фондовым рынком обеспечивают компаниям, в них функционирующим, доступ к капиталу, необходимому для осуществления инвестиционных проектов, от которых они - в случае отсутствия данного рынка - вынуждены были бы отказаться.
Также для рассмотрения особенностей привлечения средств в различных отраслях (в частности, в производственной и добывающей) была включена переменная близости стран материнских компаний к Российской Федерации. Включение данной переменной в последнее время стало традицией в основной литературе по исследуемой теме [2; 13], представляет собой транспортные (торговые) затраты и может выступать в качестве прокси переменной для осведомленности компаний материнской компании об условиях ведения бизнеса в другой стране. Удаленность стран, таким образом, означает предпочтение покупки уже существующих компаний открытию собственных подразделений с нуля. В данном исследовании переменная включена как расстояние в км от столицы страны материнской компании до Москвы.
В модель была включена переменная реальной ставки процента в стране материнской компании за исследуемый промежуток времени, которая использовалась в качестве прокси переменной для отражения изменения степени риска в стране. Как показывают исследования [21], значение данной переменной может быть неоднозначным для разных стран. Так, страны с более высо-
ким уровнем риска могут направлять свои инвестиции в страну с меньшим уровнем риска для возможности получения более стабильных доходов.
Для определения уровня открытости страны для направления инвестиций в другие страны нами был использован показатель суммы экспорта и импорта к ВВП, данный фактор предлагается рассматривать в работе [13].
В ряде работ [13; 21] встречалось упоминание необходимости оценки качества работы государственных институтов, которые могут стать препятствием для направления капитала на иностранные инвестиции. В качестве такого показателя, как правило, используют оценку коррумпированности той или иной экономики. В нашей работе мы использовали индекс коррупционного восприятия (далее - CPI, сокр. от англ. Corruption Perception Index), рассчитанный неправительственной международной организацией Transparence International. В модели данный рейтинг включен как ранговая переменная, наименьшее значение которой означает более высокий уровень коррупции в стране на момент осуществления сделки.
Помимо этого, соответственно исследованию зависимости формы выхода на иностранный рынок и интенсивности вложений дочерней компании в R&D [2] в рассмотрение был включен индекс защиты интеллектуальной собственности в различных странах (далее - IRPI, сокр. от англ. International Property Rights Index). Данный индекс [24] включает в себя три основных компонента: юридическое и политическое окружение, защита частных активов, защита интеллектуальной собственности.
Описание модели
Для цели нашего исследования была выбрана модель бинарного выбора, это обусловлено рядом причин: во-первых, нам необходимо осуществить выбор между двумя конкретными альтернативами; во-вторых, модели бинарного выбора зачастую строятся на определении вероятности того, что определенный индивид (фирма и т.п.) предпочтет один вариант другому, что в большей степени подходит для нашего исследования.
Общий перечень факторов, включенных в модель, включает переменные:
• Sales - объем продаж материнской компании в год заключения сделки, млн дол. США;
• Productivity - производительность труда материнской компании в год заключения сделки, млн дол. США;
• Indintint (сокр. от Industry Intangible Intensity) - среднеотраслевой объем нематериальных активов;
• Indrndint (сокр. от Industry R&D Intensity) - среднеотраслевой объем вложений в исследования и разработки;
• Industry Growth Rate - среднеотраслевое значение темпов роста отрасли по объемам чистой прибыли за последние 5 лет;
• GDP - ВВП страны, млн дол. США;
• GDP per capita - ВВП на душу населения, млн дол. США;
• Tax rate - эффективная налоговая ставка в стране на момент заключения сделки, %;
• Interest rate - реальная ставка процента в стране материнской компании на момент заключения сделки;
• Exchange rate - обменный курс национальной валюты страны материнской компании к американскому доллару;
• Eximgdp - отношение суммы экспорта и импорта к ВВП страны в год заключения сделки;
• Mc_gdp - отношение рыночной капитализации фондового рынка страны материнской компании к ее ВВП;
• IRP - индекс защиты интеллектуальной собственности в стране материнской компании;
• CPI - индекс коррупционного восприятия;
• Distance - расстояние между страной материнской компании и Российской Федерацией, км.
В ходе анализа зарубежных исследований по нашей теме было установлено, что не существует какого-либо специфичного ограничения на определение статистического метода построения модели (logit-модель, основанная на логистическом распределении, или probit-модель, основанная на нормальном распределении), поэтому для выбора соответствующей модели было принято решение ориентироваться на особенности непосредственно используемой выборки. Проанализировав факторы, которые необходимо было включить в итоговую модель, было замечено, что ни одна из независимых переменных не является близкой к нормальному закону распределения. Таким образом, было принято решение о необходимости использования логистического распределения.
Была построена и рассмотрена на различных подвыборках регрессионная логит-logit модель, на основе которой была установлена значимость определенных в исследовании переменных:
log(Yi) = Pi + Pilog (Xi) + Pilog(Zi) + (1)
где yi - зависимая бинарная переменная, которая принимает значение 0 в том случае, когда i-тая фирма предпочтет открытие нового подразделения покупке уже существующей компании, и 1 - когда она предпочитает противоположное решение;
X - вектор независимых переменных, характеризующий параметры, влияющие на принятие решения о форме выхода на иностранные рынки для отдельных компаний (вектор, специфичных для фирм параметров);
в - вектор независимых переменных, характеризующих особенности отдельных отраслей, к которым относится весь и большая доля бизнеса материнской компании;
Z - вектор независимых переменных, характеризующий специфичные параметры для различных стран материнских компаний;
si - вектор статистических ошибок.
Описание выборки
В качестве исследуемого был выбран период с 2008 по 2013 г. Как известно, 2008 - год начала финансового кризиса, в 2014 г. в отношении России были введены экономические санкции. В ходе сбора информации основной пере-
чень сделок в части слияний и поглощений, а также вложений в строительство новых объектов был получен из нескольких баз данных. Так, в качестве основного источника для определения перечня сделок слияний и поглощений на территории Российской Федерации была использована специальная база данных Thomson Reuters Eikon, на основе этой базы были найдены данные по 343 сделкам слияний и поглощений (в выборку были включены данные по сделкам как полных, так и частичных слияний и поглощений, произошедших за установленный промежуток времени). Следует отметить, что в модели все виды сделок слияний и поглощений рассматривались как единая форма выхода иностранной компании на российский рынок, при этом предусматривался режим завершенных сделок. Для сбора данных по проектам открытия новых подразделений были использованы данные International Trade Centre (intracen. org). Из указанных баз была собрана общая информация об основных участниках сделок - наименования компаний-участников сделок, страны и отрасли, в которых функционируют материнские и дочерние компании, а также данные по основным показателям деятельности компаний. Таким образом, генеральная выборка включала в себя данные по 1 072 сделкам привлечения прямых иностранных инвестиций из-за рубежа за период с 2008 по 2013 г.
В качестве источника данных для сбора информации по отраслевым показателям использовались: данные о ежегодных значениях темпов роста различных отраслей (собраны на основе расчетов А. Дамодарана, представленных на основном сайте школы бизнеса Л. Штерна при Нью-Йоркском университете, [8]); данные по основным объемам вложений в нематериальные активы с разделением на типы (например, компьютерное программное обеспечение, инновационная собственность и др.) в разрезе различных стран и отраслей (собраны на основе базы INTAN-Invest).
Данные по макроэкономическим факторам были собраны на основе отчетов Всемирного банка, опубликованных на официальном сайте [16], а также отчетов по мировой инвестиционной деятельности World Investment Report, предоставленных на официальном сайте Конференции ООН по торговле и развитию UNCTAD (сокр. от англ. United Nations Conference on Trade and Development) [28]. В рамках данного исследования необходимую информацию по специфичным нефинансовым показателям стран удалось почерпнуть из открытых интернет-источников, например, модели коррупционного индекса стран, предоставленной организацией по борьбе с коррупцией и исследованию уровня коррупции Transparency International [7]. Информация об уровне индекса защиты прав собственности была получена на основе отчета об уровне данного индекса, подготовленного Francesco Di Lorenzo. В качестве основных источников для сбора данных по уровню налоговых ставок стал одноименный отчет компании KPMG, а также ряд отчетов из серии "How to do business in... ", составленные компаниями KPMG и Earnst&Young [19].
Поскольку в модель необходимо было включить данные по специфичным для отдельных компаний переменным, которые, как оказалось, имелись не для всех компаний, было принято решение сократить выборку (и, как следствие, «отойти» от генеральной совокупности) и включить в модель только компании, по которым имеется вся необходимая информация.
Описание результатов на общей выборке
В итоговый вариант модели было включено 1 024 переменные. Все эти переменные включены в модель как натуральный логарифм исходных значений переменных (табл. 2).
В частности, установлено, что переменная размера фирмы оказывает положительное влияние на зависимую переменную. Интерпретируя полученный результат, можно говорить о том, что более крупные фирмы в большей степени предпочитают инвестировать свои средства в зарубежные рынки путем покупки уже существующих компаний.
Таблица 2
Результаты построения модели
type range Coef. Std. Err. z P>z
sales 1.728868 .1236518 13.98 0.000
productivity -1.516959 .1243334 -12.20 0.000
indintanint -1.411395 .516272 -2.73 0.006
indrndint .4898859 .1793115 2.73 0.006
industry growth rate .3757206 .8608181 0.44 0.662
tax rate 3.071069 1.16449 2.64 0.008
interest rate .3575765 .4010048 0.89 0.373
exchange rate .5590396 .4485442 1.25 0.213
domcred -.9868555 .7236169 -1.36 0.173
gdP -.7490558 .2393087 -3.13 0.002
gdp_per capita -1.728159 .657635 -2.63 0.009
eximpgdp -.4942782 .2539171 -1.95 0.052
mc gdp .6317223 .5027694 1.26 0.209
distance 1.308315 .655649 2.00 0.046
cpi -2.803637 1.637743 -1.71 0.087
irp -.4746704 1.958131 -0.24 0.808
Интересен результат в отношении показателя продуктивности материнской компании: как можно увидеть из таблицы, показатель продуктивности в нашей модели оказывает отрицательное влияние на зависимую переменную. Иными словами, более продуктивные компании предпочитают покупке уже существующих компаний открытие новых подразделений с нуля, что подтверждает результаты более ранних эмпирических исследований [22; 25], авторы которых установили, что фирмы, предпочитающие greenfield investment, в большинстве своем являются более продуктивными, нежели те, что предпочитают заключение сделок M&A. Подобные результаты в отношении показателя эффективности деятельности международной компании могут быть обусловлены особенностями поведения фирм на иностранных рынках, когда фирмам необходимо постепенно адаптироваться к новым условиям ведения бизнеса, а высокая продуктивность материнской компании позво-
ляет ускорить процесс адаптации и отлаживания механизмов работы. Помимо этого, подобный результат может быть обусловлен тем, что для российских компаний (как и для прочих компаний из стран бывшего Советского союза) не свойственны высокие уровни продуктивной деятельности. Как итог, более продуктивные компании из-за рубежа предпочитают открывать свое подразделение с нуля, чтобы сразу устанавливать свои условия ведения бизнеса, нежели переучивать персонал, привыкший работать по другим технологиям и при другом управлении.
Что касается переменных, характеризующих особенности отраслей, где функционируют материнские компании, то мы получили следующие результаты: переменные, отражающие интенсивность вложений в нематериальные активы и интенсивность вложения в исследования и разработки, также оказались значимы на 1%-ном уровне значимости, при этом переменная темпов роста отрасли оказалась не значима. Так же как и для параметров, характеризующих особенности фирмы, отраслевые показатели не обладают единством в оказываемом влиянии на зависимую переменную. Из таблицы видно, что интенсивность вложений в нематериальные активы оказывает отрицательное влияние на предпочтения в форме выхода компании на иностранный рынок. Можно считать, что данные результаты являются подтверждением предположений о том, что фирмы из низкомобильных отраслей предпочитают переносить свои технологии, постепенно адаптируя их к условиям рынка, на котором они планируют функционировать, что в большей степени доступно компаниям, инвестирующим в открытие подразделений с нуля. Поскольку низкомобильные активы (такие, как реклама или наличие клиентской базы) требует длительного времени для внедрения на новый рынок, greenfield investment становятся более приемлемым вариантом направления прямых иностранных инвестиций.
Противоположное влияние на зависимую переменную оказала отраслевая интенсивность вложения в исследования и разработки, т.е. компании, функционирующие на рынках с высоким уровнем вложений в R&D в большей степени склонны к покупке уже существующих компаний. Это в целом подтверждают ранние исследования, где утверждалось, что компании, привыкшие инвестировать в R&D, в большей мере ориентированы на приобретение новых технологий, нежели на простое расширение за рубеж и поиск новых рынков сбыта, что вполне обеспечивается за счет открытия новых подразделений на территории другой страны.
Среди характеристик, описывающих особенности стран, в которых работают материнские компании, по нашей модели значимыми оказалось следующие: уровень налогового бремени в материнской компании; размеры страны материнской компании; уровень ее международной активности, выраженный в показателе отношения суммы всего экспорта и импорта страны к ее ВВП; уровень дальности нахождения стран от Российской Федерации; уровень коррупционного восприятия в стране. Уровень налогового бремени оказывает положительное влияние на зависимую переменную, т.е. компании, функционирующие в странах с высоким уровнем налогообложения, в большей степени склонны к покупке уже существующих компаний на территории дру-
гой страны, нежели к открытию новых подразделений. Результат получился достаточно интересным, поскольку он во многом противоречит заключениям предыдущих исследований [5; 10; 13], где высказано предположение о том, что меньший уровень налогового бремени в принимающей стране будет делать данную страну более привлекательной для открытия новых подразделений. Зависимость, полученная в результате построения модели, может быть обусловлена тем, что компании уже существующие на рынке, лучше осведомлены об условиях налогообложения внутри страны, и, следовательно, о возможности получений налоговых вычетов, а потому более приспособлены к ведению бизнеса в другой стране.
Положительное влияние на зависимую переменную также оказывает показатель дальности расположения материнской компании от принимающей страны. Наши результаты построения модели подтверждают выводы ранее проводившихся исследований [3; 9], которые показали, что фактор большой отдаленности стран повышает вероятность покупки уже существующей компании. Это, в общем, подтверждает предположение о том, что компании из стран, находящихся на наибольшем отдалении от страны, в которую они планируют инвестировать, в меньшей степени осведомлены об особенностях ведения бизнеса в этой стране. Как следствие, они в большей степени заинтересованы в покупке уже существующей компании, что позволит им нивелировать риски совершения ошибок при интегрировании на неизвестный рынок.
Также положительно влияет на предпочтение инвестировать через М&А уровень коррупционного восприятия страны. В модель индекс коррупционного восприятия был включен в том же ключе, в котором он был составлен, - наименьшее значение индекса означало более высокий уровень коррупции в стране на момент осуществления сделки. Таким образом, компании из стран с более высоким уровнем коррупции в большей степени заинтересованы в покупке уже существующей компании. Это подтверждает вывод ранее проводившихся исследований [13; 17]: увеличение уровня коррупции сокращает вероятность выбора места в качестве филиала.
Построенная модель показала также, что основные финансовые показатели, характеризующие особенности стран материнских компаний (а именно ВВП, ВВП на душу населения и уровень международной активности страны) оказывают отрицательное влияние на предпочтение компании в покупке уже существующих компаний, что подтверждает ряд предположений, приводившихся в исследованиях [20; 22]. Полученный результат говорит о том, что для фирм, привыкших к глубокой интеграции в международные рынки, поиск новых рынков или технологий, которые могут быть получены из других стран, не является критическим фактором в определении формы выхода на иностранный рынок, а также их опыт взаимодействия с иностранными компаниями позволяет им в меньшей степени ожидать совершения ошибок в работе на иностранном рынке (поскольку данные компании уже «приучены» к иностранным компаниям на своем рынке и конкуренции с местными производителями на территории других стран). Как следствие, фирмы будут в большей мере готовы открыть новые подразделения на территории другой страны. Значимость показателей размера экономики страны противоречит предположе-
нию А. Климека [18] о том, что показатель размера страны будет оказывать положительное влияние на предпочтение выбора покупки уже существующих на рынке компаний. Отрицательное влияние переменных размера экономики и ее развития может быть обусловлено тем, что крупные страны инвестируют в открытие новых подразделений с целью получения преимуществ от более низкого уровня заработной платы в «принимающей» стране и возможности меньших затрат на приобретение необходимых ресурсов на месте.
Интересно, что показатели финансового развития стран материнских компаний оказались незначимы в модели, хотя предыдущие исследования [1; 9; 11; 20] обнаружили сильную зависимость формы выхода на иностранный рынок от уровня развития финансовых рынков страны. Модель показала наличие положительной зависимости между отношением рыночной капитализации фондового рынка к ВВП страны материнской компании и предпочтением покупки уже существующей фирмы, что соответствует результатам вышеуказанных исследований. Однако переменная объема выданных кредитов частному сектору к ВВП в модели оказывает отрицательное воздействие на зависимую переменную, что противоречит ранним исследованиям.
Описание результатов на подвыборках
1. Страны с высоким уровнем экономического развития. Результаты построения модели для стран с высоким уровнем экономического развития приведены в табл. 3. Подвыборка включила в себя данные по 764 проектам открытия новых подразделений и сделкам покупки уже существующих компаний.
Таблица 3
Результаты построения модели для развитых стран
type range Coef. Std. Err. z P>z
sales 1.911791 .1570156 12.18 0.000
productivity -1.630051 .1532467 -10.64 0.000
indintanint -1.690272 .6180014 -2.74 0.006
indrndint .725934 .2085181 3.48 0.000
industry growth rate 1.272208 1.037368 1.23 0.220
tax rate 3.410422 1.919135 1.78 0.076
interest rate 1.523994 1.183714 1.29 0.198
exchange rate -.1652661 .5630816 -0.29 0.769
domcred .3501481 1.529245 0.23 0.819
gdP -.4883745 .3313859 -1.47 0.141
gdp_per capita -5.637573 2.261239 -2.49 0.013
eximpgdp -.228807 .4274994 -0.54 0.592
mc gdp .6427692 .8829485 0.73 0.467
distance .5690353 1.127361 0.50 0.614
cpi .0912466 3.715836 0.02 0.980
irp 1.2904 3.039891 0.42 0.671
Как можно увидеть из результатов построения модели, все факторы, характеризующие особенности фирм, а также показатели отраслевого уровня инвестирования в нематериальные активы, исследования и разработки, являются значимыми и характеризуются тем же направлением влияния на выбор формы инвестирования за рубеж, что и были приведены в основной модели. Однако стоит заметить, что для компаний из развитых стран данные показатели имеют большее значение при определении формы выхода. Для развитых стран значимыми факторами в принятии решения являются уровень налогообложения и уровень развития страны. При этом компании из более развитых стран в большей степени склонны открывать новые подразделения на территории Российской Федерации. Объясняется это тем, что российские регионы заинтересованы в стратегических инвесторах из стран, где предусматриваются значительные затраты на человеческие и иные ресурсы; также важный критерий - новые рабочие места.
2. Развивающиеся страны. По результатам построения модели (табл. 4), которая определяла значимость включенных факторов для компаний, функционирующих на развивающихся рынках (количество наблюдений - 260 входов на российский рынок), было установлено, что для компаний из развивающихся стран показатели, характеризующие особенности фирм, весьма значимы; оказывают на них схожее по направленности, но меньшее по силе воздействия на зависимую переменную.
Таблица 4
Результаты построения модели для компаний из развивающихся стран
type range Coef. Std. Err. z P>z
sales 1.6126 .2282719 7.06 0.000
productivity -1.370545 .2522183 -5.43 0.000
indintanint -1.570572 1.144506 -1.37 0.170
indrndint .0651694 .4335268 0.15 0.881
industry growth rate -2.304003 2.058558 -1.12 0.263
tax rate 3.987615 3.549485 1.12 0.261
interest rate 1.129534 .9474491 1.19 0.233
exchange rate 2.195345 1.079143 2.03 0.042
domcred -1.062603 2.47085 -0.43 0.667
gdp -1.645869 .7731026 -2.13 0.033
gdp_per capita -1.229221 1.566267 -0.78 0.433
eximpgdp -.4260663 .4241642 -1.00 0.315
mc gdp 1.181882 1.38045 0.86 0.392
distance 1.665065 1.162572 1.43 0.152
cpi -2.930482 2.893173 -1.01 0.311
irp 3.370485 3.528711 0.96 0.339
Подобное влияние в целом подтверждает некоторые ранние предположения. Например, А. Климек [18] говорил о том, что с увеличением объемов продаж компаний на развивающихся рынках увеличивается вероятность покупки
уже существующих компаний, что обусловлено их желанием приобретать новые технологии производства и управления ресурсами.
Интересен также результат, полученный для показателей, характеризующих особенности основной отрасли, в которой функционирует материнская компания. Для развивающихся стран, как мы установили, ни один из отраслевых показателей не оказался значим. Однако, сравнив результаты построения для развитых и развивающихся стран, наблюдаем изменение характера влияния переменной, определяющей темпы роста отрасли, при переходе из группы развитых стран в группу развивающихся. Так, для компаний и развитых стран установлено, что увеличение темпов роста отрасли на 1 единицу увеличит шанс того, что компания предпочтет покупку уже существующей компании, в 3,5 раза. В то время как увеличение темпов роста отрасли материнской компании в развивающихся странах увеличивает вероятность открытия новых подразделений за рубежом практически в 10 раз. Это в целом объясняет противоречия, существующие в исследованиях: так, полученный результат в отношении развитых стран вполне совпадает с результатом ранней работы [4; 11], в которой установлено положительное влияние на предпочтение M&A. В то же время полученный результат в отношении развитых стран противоречит предположению А. Климека [18] и соответствует в отношении развивающихся стран. Интерпретируя полученные результаты, можно заключить: для компаний из развивающих стран с высокими темпами роста инвестирование за рубеж в целом является способом расширения своего рынка сбыта и признаком успеха компании на внутреннем рынке, что обусловливает необходимость контроля процесса управления бизнесом, который в большей степени доступен через открытие нового подразделения.
Среди страновых характеристик в построенной модели значимыми оказались показатели размеров страны и уровня обменного курса. Влияние переменной ВВП в целом остается неизменным вне зависимости от типа страны и носит отрицательный характер в отношении предпочтения в покупке уже существующих компаний. Переменная, характеризующая изменение обменного курса, по результатам построения оказывает положительное воздействие на определение формы выхода на иностранный рынок, что подтверждают результаты ряда авторов [9; 20], которые предполагали, что менее сильная национальная валюта «принимающей» страны становится серьезным стимулом для заключения большего количества сделок M&A.
3. Страны - члены ВТО (888 наблюдений). Результаты исследования показали: для стран ВТО значимыми в принятии решения о форме инвестирования в иностранный рынок являются следующие переменные:
- среди специфичных для фирм - объем продаж и уровень продуктивности;
- среди отраслевых показателей - интенсивность вложения в НМА и R&D;
- среди страновых показателей - налоговая ставка, процентная ставка, обменный курс, ВВП и ВВП на душу населения.
Степень влияния значимых переменных во многом пересекается с результатами построения для развитых стран и с результатами исходной модели.
Стоит отметить, что для данной группы стран оказался значимым фактор риска, выраженный в процентной ставке, который оказывает положительное влияния на предпочтения в форме выхода на иностранный рынок и увеличивает вероятность приобретения новых фирм более чем в 5 раз. По результатам построения нашей модели можно говорить о том, что страны ВТО при определении формы выхода на иностранный рынок во многом ориентируются на степень риска совершения ошибок при выходе на иностранные рынки.
4. Европейские страны (775 наблюдений). Специфичные для фирм и отраслевые параметры (за исключением параметра темпов роста отрасли) для европейских компаний во многом соответствуют данным, полученным для группы развитых стран: показатели объемов продаж, производительности, интенсивности вложений в НМА и R&D имеют то же направление влияния и схожую степень воздействия на зависимую переменную. Интересно, что для стран Европы весьма значим показатель уровня обменного курса страны материнской компании. Результаты построения говорят о том, что европейские компании в большей степени заинтересованы в покупке уже существующих компаний, нежели в открытии новых подразделений на территории России. Также важно отметить, что для европейских стран очень важна переменная близости расположения стран.
Для европейских стран значимыми оказались показатели индекса коррупционного восприятия и защиты прав на интеллектуальную собственность. Что касается защиты интеллектуальной собственности, то результаты построения модели показали насколько сильно воздействие этого фактора на предпочтение формы выхода на иностранный рынок. В европейских странах крайне высок ценз законодательной защиты интеллектуальной собственности и, как следствие, более высоки значения индекса IRPI. Поэтому они, как правило, заинтересованы в покупке уже существующих компаний, по результатам деятельности которой они смогут определить возможность сохранения интеллектуальных прав.
Заключение
В данной статье нами был исследован вопрос о влиянии различных факторов на выбор иностранными компаниями формы прямых инвестиций в российский рынок.
Результаты анализа частично подтверждают данные зарубежных исследований. Так, по результатам генеральной выборки было установлено, что размер материнской компании оказывает положительное влияние на принятие решения о покупке уже существующей иностранной компании, а продуктивность труда ее сотрудников - отрицательное. Это обусловлено тем, что компании с большим объемом продаж, обладающие большей рыночной властью, в большей степени способны реализовывать потенциал роста. Фирмы с более высоким уровнем производительности труда в большей степени заинтересованы в новых подразделениях: исключаются дополнительные затраты на переучивание прежнего персонала.
По результатам построения основной модели значимыми оказались две переменные, характеризующие соответственно интенсивность вложений
в НМА и R&D. При этом фирмы с высоким уровнем вложений в НМА в большей степени предпочитают вложения в открытие новых подразделений, а потому для привлечения данного типа компаний им необходимо предоставлять свободные площадки. В то же время компании из отраслей с высокими R&D будут заинтересованы в покупке уже существующих компаний.
Кроме того, результаты данного исследования показали, что для привлечения компаний из крупных и глубоко интегрированных в международную торговлю стран необходимо создавать новые свободные площадки. Построенная модель показала отрицательную зависимость между показателями размеров и вовлеченности в мировую торговлю и вероятностью покупки уже существующих компаний.
Удалось установить, что включенные в модель переменные оказывают одинаково направленное и существенное влияние как для развитых, так и для развивающих стран. Однако для развитых стран изменение параметров оказывает более существенное влияние. Модель показала, что на решение компании из стран Европы значительное влияние оказывает показатель уровня обменного курса страны материнской компании. Результаты построения говорят о том, что европейские компании в большей степени заинтересованы в покупке уже существующих компаний, нежели в открытии новых подразделений на территории России.
Представленные в статье результаты исследования позволяют выделить факторы, влияющие на принятие решения зарубежными компаниями о форме выхода на российский рынок, что может способствовать более успешному привлечению регионами прямых иностранных инвестиций.
Список литературы / References
1. Aminian, N. and Campart, S. (2005), "Macroeconomic Determinants of Cross-Border Mergers and Acquisitions - European and Asian Evidence", Proccedings of International Conference at the University of Le Havre, Le Havre, France, 28-29 September.
2. Bertrand, O. and Zitouna, H. (2006), "Trade Liberalization and Industrial Restructuring: the Role of Cross-Border Mergers and Acquisitions", Journal of Economics and Management Strategy, vol. 15, pp. 479-515.
3. Brouthers, K.D. (2002), "Institutional, Cultural and Transaction Cost Influences on Entry Mode Choice and Performance", Journal of International Business Studies, vol. 33, pp. 203-221.
4. Buckley, P. J. and Casson, M.C. (2009), "The Internalisation Theory of the Multinational Enterprise: A Review of the Progress of a Research Agenda after 30 Years", Journal of International Business Studies, vol. 40, no. 9, pp. 1563-1580.
5. Buettner, T. and Ruf, M. (2007), "Tax Incentives and the Location of FDI: Evidence from a Panel of German Multinationals", International Tax and Public Finance, vol. 14, no. 2, pp. 151-164.
6. Canabal, A. and White, G.O. (2008), "Entry Mode Research: Past and Future", International Business Review, vol. 17, pp. 267-284.
7. Transparence International web-site (1995-2015), "Corruption Perceptions Index", available at: http://www.transparency.org/research/cpi/overview (Accessed 6 January 2016).
8. Damodaran, A. (2015), "Historical Growth Rate by Sectors", [Online], available at: http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/ histgr.html. (Accessed 6 January 2016).
9. di Giovanni, J. (2005), "What Drives Capital Flows? The Case of Cross-Border M&A Activity and Financial Deepening", Journal of International Economics, vol. 65, pp. 127-149.
10. Egger, P., Loretz, S., Pfaermayr, M. and Winner, H. (2009), "Corporate Taxation and Multinational Activity", Oxford University Centre of Business Taxation Working Paper, no. 09/04.
11. Globerman, S. and Shapiro, D. (2005), "Assessing International Mergers and Acquisitions as a Mode of Foreign Direct Investment", in Eden, L. and Dobson, W. (ed.), Governance, Multinationals and Growth, Edward Elgar, London, UK.
12. Greenaway, D. and Kneller, R. (2007), "Firm Heterogeneity, Exporting and Foreign Direct Investment", The Economic Journal, no. 117 (517), pp. 134-161.
13. Hebous, S., Ruf, M. and Weichenrieder, A. (2010), "The Effects of Taxation on the Location Decision of Multinational Firms: M&A vs. Greenfield Investments", CESifo Working Paper, no. 3076.
14. Helpman, E., Melitz, M.J. and Yeaple, S.R. (2004), "Exports versus FDI with Heterogeneous Firms", American Economic Review, vol. 94, pp. 300-316.
15. Hennart, J.F. and Reddy, J. (1997), "The Choice Between Mergers/ Acquisitions and Joint Ventures: The Case of Japanese Investors in the United States", Strategic Management Journal, vol. 18, pp. 1-12.
16. World Bank web-site (2008-2013), "Indicators", available at: http://data. worldbank.org/indicator. (Accessed 12 January 2016).
17. Javorcik, B. and Wei, S. (2009), "Corruption and Cross-Border Investment in Emerging Markets: Firm-Level Evidence", Journal of International Money and Finance, vol. 28, pp. 605-624.
18. Klimek, A. (2011), "Greenfield Foreign Direct Investment versus Cross-Border Mergers and Acquisitions", Eastern European Economics, vol. 49, no. 6, pp. 60-73.
19. KPMG web-site (2008-2013), "Corporate Tax Rates", available at: http:// www.kpmg.com/global/en/services/tax/tax-tools-and-resources/pages/corporate-tax-rates-table.aspx. (Accessed 20 January 2016).
20. Lee, D. (2011), "Cross-Border Mergers andAcquisitions with Heterogeneous Firms: Technology vs. Market Motives", [Online], available at: http://www.freit.org/ WorkingPapers/Papers/ForeignInvestment/FREIT326.pdf (Accessed 23 January 2016).
21. Neto, P., Brandao, A. and Cerqueira, A. (2008), "The Macroeconomic Determinants of Cross Border Mergers andAcquisitions and Greenfield Investments", [Online], available at: http://www.fep.up.pt/investigacao/workingpapers/08.06.20_ wp281.pdf (Accessed 26 January 2016).
22. Nocke, V. and Yeaple, S. (2007), "Cross-Border Mergers and Acquisitions vs. Greenfield Foreign Direct Investment: The Role of Firm Heterogeneity", Journal of International Economics, vol. 72, pp. 336-365.
23. Nocke, V. and Yeaple, S. (2008), "An Assignment Theory of Foreign Direct Investment", Review of Economic Studies, vol. 75, pp. 529-555.
24. Property Rights Allince (2013), "International Property Rights Index 2013 Report", available at: http://www.propertyrightsalliance.org/userfiles/2013%20 International%20Property%20Rights%20Index-PRA.pdf (Accessed 23 January 2016).
25. Raff, H., Ryan, M. and Stahler, A. (2009), "The Choice of Market Entry Mode: Greenfield Investment, M&A and Joint Venture", International Review of Economics and Finance, vol. 18, pp. 3-10.
26. Slangen, A. and Hennart, J.-F.(2010), "Greenfield or Acquisition Entry: A Review of the Empirical Foreign Establishment Mode Literature", Journal of International Management, vol. 13, no. 4, pp. 403-429.
27. Trax, M. (2010), "Productivity and the Internationalization of Firms: Cross-Border Acquisitions versus Greenfield Investments", [Online], available at: http:// www.rwi-essen.de/media/content/pages/publikationen/ruhr-economic-papers/ REP_11_259.pdf (Accessed 26 January 2016).
28. UNCTAD (2014), "World Investment Report 2014. Investing in the SDGs: An Action Plan", available at: http://unctad.org/en/PublicationsLibrary/wir2014_ en.pdf (Accessed 15 January 2016).
Статья получена 15.02.2016 /Received 15 February 2016 FoREiGN DiRECT iNVESTMENTS: TO TAKE oVER AN EXiSTiNG
company or to set up a new company?
Natalya U. Zhukova
The Higher School of Economics Perm, 38 Studencheskaya str., Perm, 614070, Russia E-mail: [email protected]
Alina N. Dyakonova
Public Joint-Stock Company Commercial Bank «Ural FD», 64 Lenin str., Perm, 614990, Russia E-mail: [email protected]
The authors of the paper analyze factors which influence the way companies enter the international market: whether they invest into setting up their new branches on the territory of another country or prefer to take over existing companies. To answer this question the authors analyzed the representative sample of 1024 transactions with foreign direct investments in Russia for the period from 2008 to 2013. As the companies made a choice between two alternatives, a binary choice logit model was used for the research. The results analysis of the model showed that high tech industry companies generally preferred to take over existing companies operating on the territory of a foreign country. Also the variables which characterize the intensity of intangible assets and R&D investments proved to be of great importance. The variables have equally direct and strong influence in both advanced
and developing countries but the change of parameters has a stronger influence in advanced countries. The research results allow us to assess what factors are more important while making a choice between setting up a new business abroad and taking over an existing company. They also help us understand the form of financial assets which are invested in the Russian economy and the way we can attract new investments in our country in general and its regions in particularly.
Key words: foreign direct investments; binary choice model; attraction of foreign investments
