CC BY
0
ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 6. ЭКОНОМИКА. 2024. Том 59. № 1
ВОПРОСЫ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ М. А.Штефан1
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Нижний Новгород, Россия) Я. Н. Зотова2
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (Нижний Новгород, Россия)
УДК: 336.012.23
doi: 10.55959^ШШ-0105-6-59-1-6
ВЛИЯНИЕ ФОРМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ НЕФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ НА РЫНОЧНУЮ КАПИТАЛИЗАЦИЮ РОССИЙСКИХ И ЗАРУБЕЖНЫХ КОМПАНИЙ
Публикация нефинансовых отчетов за последние 20лет обрела широкую популярность среди транснациональных корпораций и крупнейших национальных компаний. По мнению исследователей, компаниям, стремящимся занимать и удерживать лидирующие позиции, важно демонстрировать, помимо финансовых результатов своей деятельности, активную социальную, экологическую и просветительскую позиции, раскрывая информацию о нефинансовых аспектах своей деятельности в соответствующих отчетных формах. Все больше публикаций ориентировано на изучение влияния нефинансовых факторов на эффективность деятельности компаний, укрепление их конкурентоспособности. Однако далеко не все закономерности выявлены, недостаточно изучены отраслевые аспекты вопроса, небольшое количество публикаций направлено на изучение ESG-трансформации российских компаний. Цель статьи — выявить, существует ли влияние объема публикуемой нефинансовой отчётности и количества языков, на которых данная отчетность составлена, на рыночную капитализацию российских и зарубежных компаний. В статье также ставится вопрос: есть ли различия между российскими и зарубежными компаниями в плане влияния объема нефинансовой отчетности и количества языков ее представления на финансовую эффективность компании?Пред-мет исследования — форма представления нефинансовой информации и ее влияние на рыночную капитализацию российских и зарубежных компаний. Методологическую основу работы составляет регрессионный анализ влияния нефинансовых факторов на рыночную капитализацию российских и зарубежных компаний. Ре-
1 Штефан Мария Александровна — к.э.н., доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита, декан факультета экономики НИУ «Высшая школа экономики» — Нижний Новгород; e-mail: mshtefan@hse.ru, ORCID: 0000-0001-9488-2961.
2 Зотова Яна Николаевна — аспирант, НИУ «Высшая школа экономики» — Нижний Новгород; e-mail: yazotova@lise.m, ORCID: 0000-0002-4896-9000.
© Штефан Мария Александровна, 2024 [МШИ^И © Зотова Яна Николаевна, 2024 [ММШ^И
LOMONOSOV ECON. JOUR. 2024. VOL. 59. No. 1
зультатыработы демонстрируют наличие взаимосвязи между формой представления нефинансовой информации и таким финансовым показателем результативности компании, как рыночная капитализация. Более лаконичное представление результатов деятельности, стратегии развития, а также степени воздействия на окружающую среду и общество положительно влияет на рыночную капитализацию компаний. Авторами также доказано, что компании с наибольшей рыночной капитализацией формируют нефинансовые отчеты только на английском языке. Исследование показало наличие одинаковых закономерностей для российских и зарубежных компаний.
Ключевые слова: нефинансовая отчетность, рыночная капитализация, ESG-концепция, отчетность, регрессионный анализ.
Цитировать статью: Штефан, М. А., & Зотова, Я. Н. (2024). Влияние формы представления нефинансовой отчетности на рыночную капитализацию российских и зарубежных компаний. Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 59(1), 122—145. https:// doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-59-1-6.
M. A. Shtefan
HSE University (Nizhny Novgorod, Russia) Ya. N. Zotova
HSE University (Nizhny Novgorod, Russia) JEL: G30, Q56, M14
THE IMPACT OF THE FORM OF NON-FINANCIAL REPORTING ON MARKET CAPITALIZATION OF RUSSIA'S AND FOREIGN COMPANIES
The publication of non-financial reporting has gained a wide popularity among the transnational corporations and the largest national companies over the past 20 years. The authors argue that for companies aiming to achieve the leading positions it is crucial to demonstrate an active social, environmental, and educational position, disclosing information on non-financial aspects in appropriate reporting forms. An increasing number of studies is focused on exploring the impact of non-financial factors on companies' efficiency, strengthening their competitiveness. Nevertheless, not all aspects have been identified, the industry aspects of the issue have not been sufficiently studied, with a small number ofpublications aimed at studying the ESG-transformation of the Russian companies. The purpose of the article is to identify the correlation between the number of pages and languages of non-financial reporting on market capitalization of the Russian and foreign companies with regression analysis as a methodological basis of the study. The findings demonstrate the correlation between the form of presentation of non-financial information and a financial indicator of company's performance such as market capitalization. More concise information on company results, aspects of development strategy, the degree of impact on the environment and society has a positive effect on market capitalization of
companies. The authors argue that the companies with the largest market capitalization generate non-financial reports only in English. The study identifies similar patterns for Russian and foreign companies.
Keywords: non-financial reporting, market capitalization, ESG reporting, regression analysis.
To cite this document: Shtefan, M. A., & Zotova, Ya. N. (2024). The impact of the form of non-financial reporting on market capitalization of Russia's and foreign companies. Lomonosov Economics Journal, 59(1), 122-145. https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-59-1-6
Введение
В настоящее время идея устойчивого развития и соответствия ESG-повестке охватывает множество сфер жизни. Ежегодно растет число крупных компаний по всему миру, сталкивающихся с вопросом формирования нефинансовых отчетов. В соответствии с Распоряжением Правительства РФ от 5 мая 2017 г. № 876-р «О Концепции развития публичной нефинансовой отчетности и плане мероприятий по ее реализации», с 2023 г. «500 крупнейших организаций, объем выручки (дохода) которых соответствует критериям ведущих российских рейтингов, обязаны публиковать нефинансовую отчетность», помимо этого, планируется расширение состава компаний, на которых данное требование будет распространяться, с учетом отраслевой специфики. Реализация подобного условия поспособствует стимулированию российских компаний ориентироваться в сторону устойчивого развития (Сорокина, 2018), отражать в отчетности результаты своей деятельности в социальном, экологическом, управленческом аспектах, что благоприятно скажется на их позициях на фондовом рынке, на инвестиционной привлекательности их ценных бумаг. По мнению экспертов, данная тема останется актуальной, поскольку, во-первых, тема охраны окружающей среды остается приоритетной как по всему миру, так и в Российской Федерации (Государственная Дума Федерального Собрания РФ, 2021), во-вторых, все большее число исследований утверждают о благоприятном влиянии ESG-факторов на финансовую устойчивость компаний (Галазова, 2018).
Исследователями поднимаются различные вопросы, затрагивающие процессы подготовки и выпуска нефинансовой отчетности, влияния инвестиций в экологические и социальные программы на финансовую и экономическую эффективность деятельности, оценки зависимости уровня развития корпоративного управления и результатов деятельности и др. Доказано, что российские компании, составляющие высококачественные нефинансовые отчеты, получали дисконт по кредиту (Павлова, 2021), выигрывали в конкурсах (The CR Reporting Awards, 2021), занимали вы-
сокие позиции в отечественных и зарубежных рейтингах благодаря ответственному подходу к сфере корпоративного управления, социальным и экологическим аспектам.
Есть мнение, что инвесторы при принятии решений могут руководствоваться публикуемыми нефинансовыми отчетами (EY Global, 2020) и разноплановыми рейтингами, например, Moody's, S&P, MSCI (EY Global, 2021). Зарубежные эмпирические исследования подтверждают, что нефинансовые факторы положительно влияют на финансовую прибыль независимо от того, измеряются ли они доходностью капитала, прибыльностью или мультипликаторами оценки (McKinsey & Company, 2020). Исследования McKinsey продемонстрировали отток инвестирования из наносящих вред окружающей среде компаний и перенаправление ориентира инвестиций в пользу зеленых технологий. Эксперты прогнозируют ужесточение политик государств и требований общественности касательно вопросов защиты окружающей среды и здоровья населения (S&P Global, 2022), что дополнительно свидетельствует о важности формирования нефинансовых отчетов компаниями разных секторов экономики.
Количество исследований в области анализа нефинансовой отчетности, ее влияния на эффективность деятельности компаний растет. Несмотря на это, не на все вопросы найдены ответы, много гипотез не проверено, что дополнительно подчеркивает значимость тематики настоящей статьи, в которой авторы задают следующие вопросы:
• действительно ли количество страниц в нефинансовых отчетах отражается на финансовом показателе рыночной капитализации компании вне зависимости от того, какая компания анализируется — российская или зарубежная;
• влияет ли объем нефинансовой отчетности (количество страниц) на такой показатель деятельности организации, как рыночная капитализация;
• существует ли зависимость между количеством языков, на которых формируется нефинансовый отчет, и рыночной капитализацией компании.
На основе анализа данных по компаниям из 12 отраслей экономики доказано, что чем меньше в нефинансовом отчете страниц, тем выше рыночная капитализация компании. Получены результаты исследования влияния нефинансовой информации на финансовую эффективность компаний независимо от их географической дифференциации.
Научная новизна заключается в доказательстве преимущества лаконичности нефинансовых отчетов на основе регрессии, включающей как финансовые (Gross Margin Ratio, Return on Sales, P/E, P/S, EV/EBIDA), так и показатели, характеризующие форму представления нефинансовой отчетности (количество страниц отчета, число языков публикации).
Влияние аспектов нефинансовой отчетности
на деятельность компаний: обзор исследований по теме
Тематика нефинансовой отчетности и ее назначения стала следствием обсуждения проблемы экологической ответственности компаний, точнее ответственности за оказываемое ими влияние на состояние планеты. Рассмотрение экологических аспектов бизнеса вкупе с его социальной политикой, а также с качеством корпоративного управления сформировало новое научно-практическое течение — ESG-трансформацию бизнеса. Анализ ESG-практик, оценка влияния нефинансовых факторов на эффективность деятельности компаний, оценка качества нефинансовой отчетности — одни из основных направлений российских и зарубежных исследований в данной области в настоящее время.
Современные авторы делают выводы о наличии взаимосвязи между фактом составления нефинансовых отчетов компаниями и курсом их акций (Janicka, Sajnog, 2022). Есть мнение, что наличие отлаженного механизма по управлению нефинансовыми аспектами деятельности свидетельствует о высокой эффективности компании в целом (Тимофеева, 2016). Данную гипотезу подтверждают опросы, проводимые аудиторскими компаниями среди инвесторов (EY Global, 2017). Изучается вопрос о том, влияет ли гарантия добровольного предоставления нефинансовых показателей эффективности на оценку курса акций. Доказана значимая положительная взаимосвязь между раскрытием социальной информации и доходности акций: чем более прозрачен и полон отчет, тем больше прирост (Федорова и др., 2020).
В исследованиях на стыке экономики и нейролингвистики выявлена зависимость между читабельностью отчетов и рыночными показателями компаний (Smeuninx et al., 2020). Распространено мнение, что нефинансовые отчеты остаются очень трудным для чтения жанром, иногда более сложным, чем финансовая отчетность, поэтому компаниям важно детально прорабатывать публикуемый в отчете текст (Smeuninx et al., 2020). Установлено, что пользователи финансовой отчетности будут больше беспокоиться о достоверности добровольного раскрытия положительной информации по сравнению с отрицательной (Coram et al., 2009).
По каждому параметру ESG собирается и анализируется большой объем информации о практике и политике фирмы. Информация ESG используется для предупреждения и управления рисками, инвестирование в ESG очень похоже на фундаментальное инвестирование. Исследователями выявлено, что большинство менеджеров, проживающих в США и Великобритании, придают меньшее значение экологическим и социальным факторам, большое значение имеют факторы управления (Van Duuren et al., 2016). Российские и зарубежные предприятия при составлении не-
финансовых отчетов в первую очередь ориентируются на уровень и объем вредных выбросов в атмосферу, водоемы и почву. В публичных отчетах отображаются потребленные ресурсы и их классификация, уровень образования и возрастной состав персонала, а также социальные факторы, ориентированные на средний уровень заработной платы, вовлеченность персонала в процесс производства, возможность повышения квалификации и др. (Никифорова, 2020). Существуют исследования, показавшие наличие положительного воздействия гендерного разнообразия в компаниях на удовлетворение потребностей заинтересованных сторон (Daniel-Vasconcelos et al., 2022), что свидетельствует об еще одном элементе ESG-трансформации компаний — увеличении числа женщин на руководящих должностях ввиду ценности их навыков из разного рода сфер их деятельности (маркетинг, связи с общественностью и юридический опыт) (Hillman et al., 2002), а также способствовании развитию коммуникаций внутри компаний, привнесении ими новых идей и перспектив (Post, Byron, 2014).
Правительства считают, что прозрачность деятельности корпораций в отношении устойчивого развития посредством добровольной отчетности адекватно решает глобальные проблемы, однако есть мнение, что на практике отчетность не дает действительно устойчивых результатов (Tsagas, Villiers, 2020). В статье утверждается, что гибкий подход «угодить всем», применяемый в контексте корпоративной отчетности в области ESG, почти не дает реальных стимулов для компаний вести себя более устойчиво, и исследователи внедряют идею «меньше значит больше» в инициативах по нефинансовой отчетности — компаниям рекомендуется уделять внимание наиболее приоритетным аспектам в зависимости от видов деятельности этих компаний, и не стремиться затронуть все существующие нефинансовые показатели.
Вероятность того, что Цели устойчивого развития Организации Объединенных Наций окажут значительное влияние на стратегии компаний по всему миру, действительно велика, они станут своего рода пособием о способах взаимодействия с заинтересованными сторонами, трансформации бизнес-моделей, продуктов и услуг, а также местных сообществ в регионах присутствия таких организаций (EY, 2017). Три аспекта ESG-повестки актуальны и важны, поскольку отвечают на запросы заинтересованных сторон касательно управления компанией экологическим следом и влиянием на биоразнообразие, прозрачности и полезности ее вклада в развитие регионов присутствия (McKinsey & Company, 2020).
Анализ литературы показывает, что исследователи пока не тестировали влияние на финансовую эффективность компаний таких переменных, как количество языков, на которых данные отчеты формируются, и объем нефинансовой отчетности. Важной задачей видится анализ выборки
из множества показателей компаний разных отраслей на структурные изменения, обусловленные страной местонахождения компании.
В связи с этим в настоящей статье предлагается проверить следующие гипотезы.
Гипотеза Ht: количество страниц нефинансовых отчетов влияет на рыночную капитализацию компании.
Гипотеза Н2: количество языков, на которых публикуется нефинансовый отчет компании, влияет на ее рыночную капитализацию.
Гипотеза Н3: в модели есть изменения в зависимости от того, российская компания или зарубежная.
Формирование и анализ выборки
Для проверки гипотез посредством использования эконометриче-ской модели отобраны российские и зарубежные компании различного уровня рыночной капитализации: от мирового лидера по состоянию на март 2022 г. — американской корпорации Apple, рыночная капитализация которой составляла 2695 млрд долл.1, до «Россети Северо-Запад» — национальной компании с рыночной капитализацией 0,04 млрд долл.2 В среднем капитализация компаний выборки равна 126,8084 млрд долл. Первоначальная выборка составила 228 компаний из 12 различных отраслей (нефтегазовая, энергетическая, финансовая, химическая, IT, металлургическая и горнодобывающая, индустрия моды и др.), 28 стран (Россия, США, Великобритания, Китай, Япония, Германия, Франция, Канада, Бразилия, Саудовская Аравия, Австралия и др.). Компании, включенные в выборку, формируют нефинансовую отчетность разного вида: отчеты об устойчивом развитии, интегрированные отчеты, отчеты о корпоративной ответственности, отчеты об экологической, социальной и/или экономической устойчивости, раскрытие информации, связанной с климатом, а также годовые отчеты с отдельным представлением специальных секторов, например, с отражением инструментов в области корпоративной ответственности, устойчивого развития, ESG-политики, эколого-социальной политики и др. Из российских компаний, представленных в базе РСПП, в выборку включено порядка 25% компаний, что составляет 33% общего числа членов каталога Corporate Register. Для составления базы данных по отобранным компаниям собраны нефинансовые отчёты наиболее поздней даты представления нефинансовой информации: за 2021 или 2020 г. В качестве зависимой переменной в модели выступает рыночная капитализация компаний, во избежание получения смещенных оценок в регрессию добавлены
1 Сервис для торговли на бирже Trading View.
2 Рассчитано по курсу Банка России на 02.03.2022.
контрольные переменные — финансовые показатели рентабельности, ликвидности, цен на акции компаний, положительное влияние которых на рыночную капитализацию доказано исследователями (Al-Afeef, 2020; Al-Nimer, Alslihat, 2015; Janicka, Sajnóg, 2022; Pavone, 2019; Suharti et al., 2023; Юдкина, 2015).
Общий перечень регрессоров представлен в табл. 1.
Таблица 1
Перечень показателей, формирующих выборку
№ п/п Показатель Обозначение Формула расчета/примечание
1 Название компании Company 228 компаний
2 Страна Country 28 стран мира
3 Сектор экономики Sector 12 отраслей экономики
4 Количество работников, тыс. Employees number, th. В тыс. человек
5 Количество акционеров, тыс. Shareholders number, th. В тыс. человек
6 Всего выпущено обыкновенных акций, млрд шт. Total issued ordinary shares, billion В млрд штук
7 Рыночная капитализация Market capitalization, billion $ В млрд долл. Определяется путем перемножения рыночной цены акции на число выпущенных бумаг. Для перевода рыночной капитализации в долл. для иностранных компаний использовался курс национальной валюты на 2 марта 2022 г., для российских компаний — средний курс за 2021 г. (для исключения влияния волатильности рубля в марте 2022 г.)
8 Цена/прибыль (ТТМ) Price/Earnings (P/E) Отношение рыночной стоимости акции к годовой чистой прибыли, полученной на одну акцию
9 Цена/выручка (ТТМ) Price/sales ratio (P/S) Отношение рыночной стоимости акции к годовой выручке (объему продаж)
№ п/п Показатель Обозначение Формула расчета/примечание
10 Стоимость компании / прибыль компании до вычета амортизационных затрат, уплаты процентов по долгам и выплаты прямых налогов EV/EBITDA Доходный мультипликатор, позволяющий сопоставлять предприятия с различной долговой и налоговой нагрузкой
11 Валовая рентабельность продаж, % Gross Margin Ratio Отношение валовой прибыли компании за период к выручке от продажи
12 Рентабельность по чистой прибыли,% Return on Sales Отношение чистой прибыли компании за период к выручке от продаж
13 Коэффициент текущей ликвидности, в долях Current ratio Отношение текущих активов компании к текущим обязательствам
14 Тип отчета Type of a report По классификации компании (ESG, Integrated Report, Environmental, Sustainable, Annual, Corporate Responsibility, TCFD/Climate Report)
15 Количество страниц в нефинансовом отчете компании Number of pages Количество листов
16 Количество языков, на которых опубликованы нефинансовые отчеты Number of languages Единиц. Представленные отчеты по компаниям выборки формируют отчеты на одном, двух или трех языках (английском, русском, испанском, французском, итальянском, японском, китайском и др.)
17 Бинарная переменная «Российская компания или зарубежная» Russian or foreign Принимает значение 1, если компания зарегистрирована на территории РФ, 0 — если она зарегистрирована в зарубежной стране
Источник: составлено авторами.
В рамках первичного анализа собранных данных из выборки исключены компании, не котирующиеся на рынке ценных бумаг. По этим компаниям отсутствует возможность расчета показателя рыночной капитализации.
Далее выборка проанализирована посредством формирования графиков «ЬохрМ» (ящики с усами или диаграммы размаха) (рис. 1), которые говорят о необходимости исключения из выборки пяти компаний в связи с наличием выбросов по показателю ЕУ/ЕВ1ТБА (табл. 2).
Рис. 1. Диаграммы размаха для показателей выборки Источник: составлено авторами.
Таблица 2
Топ-5 компаний по значению EV/EBITDA
Company EV/EBITDA
Southwest Airlines 576,02
Tesla 125,79
Ryanair Holdings 110,84
Moscow Exchange (MOEX) 110,35
Spotify Technology 101,75
Источник: составлено авторами.
В результате первичного анализа и произведенных преобразований в выборке осталось 155 компаний, в том числе 35 российских и 120 зарубежных, среди которых американские, европейские, азиатские организации. Доля российских компаний в выборке составила 22,58%, 27,09% компаний являются американскими, 24,51% зарегистрированы и осуществляют свою деятельность на территории Евросоюза. Итоговая выборка представлена всеми первоначально отобранными отраслями экономики.
Далее осуществим функциональные преобразования, а именно прологарифмируем показатели, представленные в различных измерениях. С целью достижения большего уровня стабильности модели прологарифмированы следующие показатели: «Рыночная капитализация», «Всего выпущено обыкновенных акций», «Количество акционеров», а также P/E, P/S и EV/EBITDA, поскольку именно данное сочетание прологарифмированных показателей со всеми остальными регрессорами позволит составить модель лучшего качества. Изменения в выборке, произошедшие в связи с функциональными преобразованиями, можно наблюдать на новых диаграммах размаха (рис. 2), которые показывают наименьшее количество выбросов в выборке.
Рис. 2. Диаграммы размаха для показателей выборки после функциональных преобразований Источник: составлено авторами.
Описательная статистика значений регрессоров по компаниям, попавшим в итоговую выборку, представлена в табл. 3.
Таблица 3
Описательная статистика регрессоров и регрессанта модели
Переменная Среднее Медиана Минимум Максимум
ln_Market_ capitalization 3,1564 3,3481 -2,0402 7,8992
ln_Price_Earnings 2,4706 2,6941 -0,0408 5,8511
ln_Price_Salesratio 0,6634 0,7769 -2,1203 3,3776
ln_EV_EBITDA 2,0882 2,0931 -1,7148 6,3565
ln_Employees_Number_th 3,3110 3,4506 -0,7361 6,3839
ln_Shareholders_number_th 2,8577 2,9668 -2,3026 6,7044
ln_Total_issued_ordinary_shares 5,4119 5,4931 0,0000 11,772
Gross_Margin_Ratio 0,2919 0,2510 0,0000 0,8844
Return_on_Sales 0,1409 0,0939 0,0000 0,7500
Russian_or_foreign 0,2258 0,0000 0,0000 1,0000
Pages_Number 147,60 89,000 3,0000 555,00
Lang_Number 1,2258 1,0000 1,0000 3,0000
Current_ratio 1,5722 1,3400 0,0000 19,460
Переменная Ст. откл. Вариация Асимметрия Эксцесс
ln_Market_capitalization 1,7845 0,5653 -0,31836 0,36217
ln_Price_Earnings 1,0895 0,4409 -0,24037 -0,09041
ln_Price_Salesratio 1,1489 1,7318 -0,07590 -0,32005
ln_EV_EBITDA 1,0270 0,4918 -0,12681 3,8641
ln_Employees_Number_th 1,4973 0,4522 -0,45937 -0,02655
ln_Shareholders_number_th 2,1305 0,7455 -0,2709 -0,3312
ln_Total_issued_ordinary_shares 1,8460 0,3411 0,0379 1,7612
Gross_Margin_Ratio 0,24491 0,8388 0,5450 -0,7665
Return_on_Sales 0,12673 0,8994 1,4360 3,0660
Russian_or_foreign 0,41947 1,8576 1,3116 -0,2797
Pages_Number 142,15 0,9631 1,2357 0,6634
Lang_Number 0,43467 0,3546 1,5472 1,0421
Current_ratio 1,7898 1,1384 6,8828 63,408
Источник: составлено авторами.
Наибольшей компанией по числу работников в анализируемой выборке является Amazon (в ней на отчетную дату трудоустроено 1610 тыс. человек), на второй позиции компания Deutsche Post с 592 тыс. человек работников. Самой маленькой с этой точки зрения компанией стала Engie Energía Perú.
Объем публикуемых компаниями выборки отчетов варьируется от 10 до 555 страниц. Нефинансовый отчет с самым большим количеством страниц выпущен испанской электроэнергетической компанией Iberdola. Среди компаний, представивших наиболее лаконичные отчеты, можно назвать First Abu Dhabi Bank, Google, Linde, Adobe.
Единственной компанией, сформировавшей годовой отчет с нефинансовой секцией на трех языках, является Swatch Group — производитель швейцарских часов с рынком сбыта в англо-, франко- и германого-ворящих стран. На двух языках (английском и национальном) опубликовали отчеты 33 компании (Spotify Technology, Adidas, H&M, «Газпром», Yandex, Canon, Nikon, Christian Dior, L'Oréal), что свидетельствует об активном позиционировании этих компаний не только на национальных, но и на международных рынках.
Построение модели и тестирование гипотез
Взаимосвязь рыночной капитализации компаний и выбранных в исследовании регрессоров описывается уравнением линейной регрессии:
ln_MARKET_CAPITALIZATION_BILLION_$,-, = = P1*ln_PRICE_EARNINGSít + P2*ln_PRICE_SALES_RATIO;, + + P3*ln_EV_EBITDA,- t + P4*ln_EMPLOYEES_NUMBER_TH;, +
+ P5*ln_SHAREHOLDERS_NUMBER_TH( t + ' + P6*ln_TOTAL_ISSUED_ORDINARY_SHARES_BI LLION,- t+
+ p7*gross_margin_ratio„ + p8*return_on_sales';í +
+ P9*RUSSIAN_OR_FOREIGN,t + P10*PAGES_NUMBERit +
+ Pu*LANGUAGES_NUMBERít + P12*CURRENT_RATIO,;t + E,;t. (1)
Полученные результаты оценки регрессии представлены в табл. 4, они включают список регрессоров, оценки коэффициентов, стандартные ошибки оценок коэффициентов, t-статистики оценок коэффициентов, а также значимость оценок коэффициентов.
Таблица 4
Полученная регрессионная МНК модель, использованы наблюдения 1-155 (n = 81) Зависимая переменная: ln_Market_capitalization_biIlion
Коэффициент Ст. ошибка t-статистика p-значение
Const 3,01724 1,05923 2,849 0,0058 ***
ln_Price_Earnings 0,00250559 0,222464 0,01126 0,9910
ln_Price_Sales_ratio 0,417541 0,216710 1,927 0,0582 *
ln_EV_EBITDA 0,127560 0,164809 0,7740 0,4416
ln_Employees_Number_th 0,374233 0,109835 3,407 0,0011 ***
ln_Shareholders_number_th 0,0432974 0,0861797 0,5024 0,6170
ln_Total_issued_ordinary_shares -0,123452 0,0938230 -1,316 0,1927
Gross_Margin_Ratio 0,269366 0,719394 0,3744 0,7092
Return_on_Sales 1,63584 1,53266 1,067 0,2896
Russian_or_foreign -1,27523 0,518935 -2,457 0,0166 **
Pages_number -0,002706 0,00133056 -2,034 0,0458 **
Ьа^_№ишЪег -0,542263 0,446527 -1,214 0,2288
Сиггеп^гаИо -0,00330518 0,167771 -0,01970 0,9843
Среднее завис. Перемен 3,433543 Ст. откл. завис. перем 1,894299
Сумма кв. остатков 109,2422 Ст. ошибка модели 1,267479
Я-квадрат 0,619457 Исправ. R-квадрат 0,552302
Б(12, 68) 9,224340 Р-значение (F) 0,000000000311
Лог. правдоподобие -127,0483 Крит. Акаике 280,0966
Крит. Шварца 311,2245 Крит. Хеннана-Куинна 292,5855
Источник: составлено авторами.
Важно отметить, что из первоначальной выборки в модель включено 74 наблюдения, это обусловлено недоступностью ряда данных по компаниям, например, количества акционеров, когда компания в свободном доступе предоставляет данные о долях ключевых акционеров, но не раскрывает их общее число — таких компаний в выборке оказалось порядка 50. Регрессия в целом значима на 5%-м уровне, т.е. на основе данной модели представляется возможным формулировать достоверные выводы. Автокорреляция в данной выборке отсутствует, так как анализируемые данные в ней не изменяются во времени (кросс-секция). Коэффициент детерминации для множественной регрессии R2, а также скорректированный R2 (adjusted), смягчающий недостаток обычных R2, принимают значения 0,6194 и 0,5523, далекие от 1, что является одним из признаков отсутствия в модели мультиколлинеарности.
Значима на уровне 1% (***) переменная «Количество работников», тем самым можно сделать вывод о том, что при росте числа занятых в компании на 1% рыночная капитализация компании вырастет на 0,374%.
Значимы на уровне 5% (**) переменные «Российская компания или зарубежная», что позволит провести тест Чоу и выявить, существуют ли различия между компаниями в зависимости от географического положения, и «Количество страниц в нефинансовом отчете компании». Регрессия показала, что при увеличении нефинансового отчета на 1 страницу, рыночная капитализация компании сократится на 0,27%. Подобную обратную зависимость между количеством страниц нефинансового отчета и рыночной капитализацией компании, формирующей данный отчет, можно наглядно продемонстрировать с помощью диаграммы рассеяния (рис. 3).
На уровне значимости 10% (*) значима лишь переменная P/S, все остальные регрессоры оказались статистически незначимы, в том числе и регрес-сор «количество языков, на которых публикуются нефинансовые отчеты», и лишь с вероятностью 87% можно доверять тезису «чем больше языков, на которых публикуются нефинансовые отчеты, тем ниже рыночная капитализация компании». Вероятнее всего, это обусловливается тем, что
F^gesnumteror l_Marketcap¡tal¡zat¡ofib¡ll¡on (с подбором по МНК]
500
400
Е
i 300 200
100
О
-2 0 2 4 6 8
I MarketcapitalizatíonblIlion
Рис. 3. Диаграмма рассеяния. Зависимость рыночной капитализации компании от числа страниц в ее нефинансовом отчете Источник: составлено авторами.
ключевые игроки на международном рынке, имеющие высокий уровень рыночной капитализации, являются американскими компаниями, которым достаточно публиковать отчеты только на английском языке, а публикация на нескольких языках — прерогатива национальных компаний среднего и низкого уровней рыночной капитализации, таких как Raiffeisen Bank International (отчет на английском и немецком языках, рыночная капитализация 4,82 млрд долл.), Christian Dior (отчет на английском и французском языках, рыночная капитализация 123,56 млрд долл.), Canon (отчет на английском и японском языках, рыночная капитализация 24,65 млрд долл.).
Обратная зависимость рыночной капитализации от регрессора «Количество страниц» говорит, что наиболее успешные компании с высокой рыночной капитализацией и хорошими финансовыми показателями составляют нефинансовые отчеты на 100 страницах и меньше. Для получения дополнительных аргументов в пользу данного тезиса целесообразно изучить данные за более длительный период, ведь статическая зависимость может быть обусловлена влиянием дополнительных факторов, не учтенных в модели.
На рис. 4 представлены данные1, иллюстрирующие изменение уровня капитализации компаний, объем нефинансовых отчетов которых в 2022 г.
1 Составлено на основании данных Companies ranked by Market Capitalization. URL: companiesmarketcap.com
сократился по сравнению с аналогичным показателем в 2018 и/или 2019 г. Рисунок 5 иллюстрирует динамику объема нефинансовой отчетности у компаний, рыночная капитализация которых сокращалась в обозначенный период.
Рис. 4. Компании, продемонстрировавшие рост рыночной капитализации за период с 2018 г. по 2022 г. Источник: составлено авторами.
Рис. 5. Компании, продемонстрировавшие снижение уровня рыночной капитализации за период с 2018 г. по 2022 г.
Источник: составлено авторами.
Рисунки 4 и 5 показывают наличие взаимосвязи между уровнем капитализации и объемом нефинансовой отчетности, которая прослеживается вне зависимости от уровня рыночной капитализации, отрасли, страны регистрации компании. По нашему мнению, обратная зависимость объема отчета и рыночной капитализации компании может обусловливаться способностью компании более точно формулировать свою стратегию, выде-
лять из объемного перечня показателей наиболее существенные, важные как для акционеров, так и для потенциальных инвесторов.
Возвращаясь к анализу результатов эконометрического анализа и используя диаграммы рассеяния (рис. 6), оценим отсутствие в модели неправдоподобных знаков, поскольку они иллюстрируют зависимость рыночной капитализации компаний от значений собранных регрессоров.
Рис. 6. Диаграммы рассеяния и линии регрессии регрессанта от регрессоров Источник: составлено авторами.
Большее влияние на рыночную капитализацию оказывают показатели валовой рентабельности продаж, P/S и число работников. Зависимость между рыночной капитализацией и регрессором «Всего выпущено обыкновенных акций» отрицательная, что может обусловливаться фактом размытия капитала в случае увеличивающегося количества акций: когда акций выпускается больше, доли уже владеющих акциями компании акционеров становятся незначительнее, что негативно сказывается на рыночной капитализации.
При помощи корреляционной матрицы (рис. 7) проверим взаимную корреляцию переменных и их значимость, а также определим влияние переменных-регрессоров на рыночную капитализацию компаний.
Корреляционная матрица
l_M arketcapita lizat ion bi 11 i оп l_Price_Earnings
I_Pri œ_Sal es rati о
l_EV_œiTDA l_EmployeesNum berth LShareholdersnum berth LTotal issu ed ord ¡па rysh aresb Currentratio Lang_Number Pagesnumber Rijssianorforeign Return on Sal es GrassMarginRatio
Рис. 7. Корреляционный анализ показателей выборки Источник: составлено авторами.
Довольно низкая степень корреляции между регрессорами (значительно ниже 75%) является еще одним признаком отсутствия мультикол-линеарности в модели.
Тесты Чоу на структурные изменения (рис. 8 и 9) показали, с одной стороны, устойчивость модели к изменениям в зависимости от места регистрации анализируемой компании, с другой — отсутствие структурных изменений при публикации отчетов на двух или трех языках.
1.0 0.2 0.5 0.3 0.4 -0.1 -0.2 0.0 0.1 -0.4И 0.2
0.2 1.0 ■ 0.4 0.0 -0.2 -0.0 0.1 0.1 -0.1 -0|-0.1 0.0
0.5 0.6 Ц 0.4 0.1 -0.3 0.0 0.1 -0.0 0.0 -0.2 -0.5 0.3 0.3
0.3 0.4 0.4 Ц-0.0 -0.2 -0.3 -0.1 -0.1 -0.4 0.1 -0.0
0.4 0.0 0.1 -о.о|:.о 0.1 0.1 0.1 0.1 -0.1 -0.2 0.1 0.0
-0.1 -0.2 -0.3 -0.2 0.1 go 0.0 -0.1 0.2 0.0 -0.1 -0.2 -0.1
-0.2 -0.0 0.0 -0.3 0.1 0.0 ■ 0.0 -0.0 0.1 0.2 -0.1 -0.1
0.0 0.1 0.1 -0.1 0.1 -0.1 0.0 ■ 0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2
0.1 0.1 -0.0 0.0 0.1 0.2 -0.0 0.2 1.0 0.2 -0.2 -0.2 0.0
-0.2 -0.1 -0.1 0.0 0.1 -0.1 0.2 ■ 0.3 -0.1 -0.1
-0.6-0.4-0.5-0.4-0.2 -0.1 0.2 0.0 -0.2 0.3 1.0 -0.0 -0.0
0.2 -0.1 0.3 0.1 0.1 -0.2 -0.1 0.1 -0.2 -0.1 -0.011.0 0.2
0.2 0.0 0.3 -0.0 0.0 -0.1 -0.1 0.2 0.0 -0.1 -0.0 0.2 1.0
SSSSSS/SS//SS
Расширенная регрессия для теста Чоу МНК, использованы наблюдения 1-155 (п = 81) Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 74 Зависимая переменная: 1_Магке^ар^аН2а^опЬ11Ноп
коэффициент ст. ошибка t-статистика р-вначение
1,31338
0,275955
0,264391
0,185002
0,141724
0,114471
0,138557
0,925850
1,79996
0,00170078
0,548117
0,192048
3,33373
0,685493
0,601080
0,635036
0,279247
0,216036
0,224778
1,68948
3,85285
0,00332008
1,25217
0,751691
Среднее завис, перемен 3,433543 Ст. откл. завис, перем
const 2,80420
lPriceEarnings 0,0175691
l_Price_Salesrat~ 0,430352
1_EV_EBITDA 0,193516
l_EmployeesNumbe~ 0,328467
l_Shareholdersnu~ -0,00635281
l_Totalissuedord~ -0,00289313
GrossMarginRatio 0,158939
ReturnonSales 0,517788
Pagesnumber -0,00220347
Lang_Number -0,690500
Currentratio 0,0143681
Russianorforeign 2,59383
Ru_l_Price_Earni~ -0,940111
Ru_l_Price_Sales~ 0,0606240
RulEVEBITDA -1,03839
Ru_l_EmployeesNu~ 0,194291
Ru_l_Shareholder~ 0,0684595
Ru_l_Totalissued~ -0,198670
Ru_GrossMarginRa~ -1,21065
RuReturnonSales 6,43655
RuPagesnumber -0,00162219
Ru_Lang_Number 0,999592
RuCurrentratio -1,45312
2,135 0,0371
0,06367 0,9495
1,628 0,1091
1,046 0,3000
2,318 0,0241
-0,05550 0,9559
-0,02088 0,9834
0,1717 0,8643
0,2877 0,7746
-1,296 0,2003
-1,260 0,2129
0,07482 0,9406
0,7781 0,4398
-1,371 0,1756
0,1009 0,9200
-1,635 0,1075
0,6958 0,4894
0,3169 0,7525
-0,8839 0,3805
-0,7166 0,4766
1,671 0,1003
-0,4886 0,6270
0,7983 0,4280
-1,933 0,0582
Сумма кв. остатков
R-квадрат
F(23, 57)
Лог. правдоподобие Крит. Шварца
91,18752 Ст. ошибка модели
0,682350 Исправ. R-квадрат
5,323605 Р-значение (F)
-119,7320 Крит. Акаике
344,9308 Крит. Хеннана-Куинна
1,894299 1,264824 0,554176 1,45е-07 287,4640 310,5204
обратите внимание на сокращенные обозначения статистики
Тест Чоу для структурных изменений относительно Russianorforeign F(12, 57) = 1,44582 р-значение 0,1727
Рис. 8. Тест Чоу на структурные изменения по показателю Russian or Foreign Источник: составлено авторами.
Выявлено отсутствие различий между российскими и зарубежными компаниями в плане влияния нефинансовой отчетности на рыночную капитализацию — абсолютно всем компаниям, осуществляющим свою деятельность на разных континентах и в рамках отличных друг от друга видов деятельности, полезно составлять и публиковать нефинансовые отчеты для наращения эффективности.
Расширенная регрессия для теста Чоу МНК, использованы наблюдения 1-155 (п = 81) Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 74 Зависимая переменная: 1_Магке1:сар:Н:аН7а1:1опЬ:111:10п
коэффициент ст. ошибка t-статистика р-значение
const 1,93607 1,10812 1,747 0,0859
lPriceEarnings 0,196150 0,239812 0,8179 0,4167
l_Price_Salesrat~ 0,390647 0,232260 1,682 0,0980
lEVEBITDA 0,112475 0,170678 0,6590 0,5125
l_EmployeesNumbe~ 0,270930 0,122413 2,213 0,0308
l_Shareboldersnu~ 0,0801091 0,0917788 0,8728 0,3863
l_Totalissuedord~ -0,124130 0,107075 -1,159 0,2511
GrossMarginRatio 0,705025 0,814156 0,8660 0,3901
ReturnonSales 1,92167 1,57846 1,217 0,2284
Russianorforeign -1,32690 0,578749 -2,293 0,0255
Pagesnumber -0,00219669 0,00167976 -1,308 0,1961
Currentratio 0,0756146 0,179461 0,4213 0,6751
LangNumber 2,41592 5,65948 0,4269 0,6710
La_l_Price_Earni~ 0,00136619 2,47987 0,0005509 0,9996
La_l_Price_Sales~ -2,81717 4,07039 -0,6921 0,4916
LalEVEBITDA 2,91261 2,27020 1,283 0,2046
La_l_EmployeesNu~ -1,50751 2,15027 -0,7011 0,4861
La_l_Shareholder~ 1,15187 1,65787 0,6948 0,4900
La_l_Totalissued~ -1,30758 1,81408 -0,7208 0,4739
LaGrossMarginRa- -2,57596 2,93424 -0,8779 0,3836
LaRetunnonSales 2,22654 13,4288 0,1658 0,8689
La_Russianorfore~ 6,90988 9,80878 0,7045 0,4840
LaPagesnumber -0,00130126 0,00373529 -0,3484 0,7288
Среднее завис, перемен 3,433543 Ст. откл. завис, перем 1,894299
Сумма кв. остатков Р-квадрат Е(22, 58)
Лог. правдоподобие Крит. Шварца
95,35210 Ст. ошибка модели 1,282186
0,667843 Исправ. R-квадрат 0,541852
5,300737 Р-значение (F) 1,76е-07
-121,5407 Крит. Акаике 289,0813
344,1537 Крит. Хеннана-Куинна 311,1771
обратите внимание на сокращенные обозначения статистики
Тест Чоу для структурных изменений относительно Lang_Number F(ll, 58) = 0,8991 р-значение 0,5468
Рис. 9. Тест Чоу на структурные изменения по показателю Languages Number Источник: составлено авторами.
На основе проведенного эконометрического исследования можно сформулировать следующие выводы:
• гипотеза Н1 подтверждается, количество страниц нефинансовых отчетов влияет на рыночную капитализацию компании. Чем меньше страниц в отчете, тем выше рыночная капитализация. Компаниям, формирующим нефинансовую отчетность, важно ориентировать-
ся на лаконичное представление информации, используя дополнительно инструменты визуализации данных;
• проанализированные данные свидетельствуют о том, что компании с наибольшей рыночной капитализацией формируют отчеты лишь на английском языке, что довольно рационально и логично. При этом модель показала, что, чем больше число языков, на которых публикуются нефинансовых отчеты, тем ниже рыночная капитализация. Однако к данным результатам стоит относиться с должной осмотрительностью, а для получения более точных выводов требуется проведение дополнительного исследования с расширением числа наблюдений (увеличением количества анализируемых компаний);
• гипотеза Н3 не подтверждается, так как модель иллюстрирует наличие одинаковых закономерностей как для российских, так и зарубежных компаний. Это объясняет актуальность формирования нефинансовой отчетности для российских компаний.
Заключение
Результаты проведенного исследования позволяют сделать вывод: объем нефинансовой отчетности (количество страниц отчета) влияет на показатели финансовой эффективности компаний, в частности на их рыночную капитализацию. Структурных изменений в модели в зависимости от того, российскими являются компании или зарубежными, не обнаружено. Доказана важность лаконичного представления нефинансовых данных для компаний, отличающихся друг от друга как географическим расположением, так и видами деятельности. Для привлечения новых инвестиций, расширения круга акционеров важна способность компании наиболее точно, полно и коротко формулировать результаты своей деятельности, аспекты стратегии развития, степень воздействия на окружающую среду, на социальную жизнь работников компаний и общества в целом.
Данные результаты могут быть использованы в дальнейших исследованиях влияния отдельных экологических, социальных и корпоративных факторов на эффективность деятельности компаний, в том числе в разрезе по уровню развития рынков и условий их функционирования.
Список литературы
Банк России. (2022). Базы данных. База данных по курсам валют. Официальные курсы валют на заданную дату, устанавливаемые ежедневно. Дата обращения 02.03.2022, https://cbr.ru/currency_base/daiIy/2UniDbQuery. Posted=True&UniDbQuery.To=02.03.2022
Галазова, С. С. (2018). Влияние ESG-факторов на устойчивое развитие компаний и финансовую результативность корпоративного сектора. Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ), 4(64).
Государственная Дума Федерального Собрания РФ. (2021). Какие законы приняты для защиты экологии. Дата обращения 25.06.2021, http://duma.gov.ru/news/51885/
Никифорова, Е. В. (2020). Развитие анализа и оценки публичной нефинансовой отчетности экономических субъектов. Учет. Анализ. Аудит, 7(4), 63—70. https://doi. org/10.26794/2408-9303-2020-7-4-63-70
О Концепции развития публичной нефинансовой отчетности и плане мероприятий по ее реализации. (2017). Распоряжение Правительства РФ от 05.05.2017 № 876-р. Дата обращения 24.12.2021, http://government.ru/docs/27645/
Организация Объединенных Наций. (2022). Повестка дня в области устойчивого развития. 17 целей для людей, для нашей планеты. Дата обращения 23.07.2022, https:// www.un.org/sustainabledevelopment/ru/about/development-agenda/
Павлова, Т. (2021). Как банки влияют на экологическую и социальную ответственность компаний. Ведомости. Дата обращения 24.12.2021, https://www.vedomosti.ru/ partner/articles/2021/09/03/884772-banki-ekologicheskuyu
Сервис для торговли на бирже Trading View. (2022). Рынки. Мировая экономика. Крупнейшие мировые компании по рыночной капитализации. Дата обращения 28.02.2022, https://ru.tradingview.com/markets/world-stocks/worlds-largest-companies/
Сорокина, Е. М. (2018). Нефинансовая отчетность российских компаний: актуальность и условия составления. Электронный научный журнал Байкальского государственного университета, 9(2). https://doi.org/10.17150/2411-6262.2018.9(2).2
Тимофеева, Е. С. (2016). Роль нефинансовой информации в оценке эффективности корпоративного управления. ACADEMY, 5(8), 31-33.
Федорова, Е. А., Афанасьев, Д. О., Нерсесян, Р. Г., & Ледяева, С. В. (2020). Влияние нефинансовой информации на основные показатели российских компаний. Журнал Новой экономической ассоциации, 2(46), 73-96. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-46-2-4
Юдкина, Л. В. (2015). Показатели рыночной стоимости. Экономика и социум, 3(16). EY. (2017). Цели устойчивого развития как неотъемлемая часть бизнес-плана компании. Дата обращения 01.12.2022, https://www.ey.com/ru_kz/assurance/why-sustainable-development-goals-should-be-in-your-business-plan
Al-Afeef, M. A. M. (2020). Factors affecting market capitalisation: A practical study ase 1978-2019. International Journal of Scientific and Technology Research, 9(3), 7049-7053.
Al-Nimer, M., & Alslihat, N. (2015). The Effect of Profitability Ratios on Market Capitalization in Jordanian Insurance Companies Listed in AmmanStock Exchange. Journal of Economics and Sustainable Development, 6, 140-146.
Companies ranked by Market Capitalization. (2023). Retrieved August 5, 2023, from https://companiesmarketcap.com/
Coram, P. J., Monroe, G. S., & Woodliff, D. R. (2009). The value of assurance on voluntary nonfinancial disclosure: An experimental evaluation. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 28(1), 137-151. https://doi.org/10.2308/aud.2009.28.1.137
Corporate Register — Global CSR Resources. (2022). The global online directory of corporate responsibility (CR) reports past and present. Retrieved Febtuary 28, 2022, from http://corporateregister.com/
Daniel-Vasconcelos, V., Ribeiro, M., & Crisóstomo, V. (2022). Does gender diversity moderate the relationship between CSR committees and Sustainable Development Goals
disclosure? Evidence from Latin American companies. RAUSP Management Journal, 57, 434-448. https://doi.org/10.1108/rausp-02-2022-0063
EY Global. (2017). Short-term steps for long-term value: the impact of ESG ratings on TSR. Retrieved December 2, 2022, from https://www.ey.com/en_gl/financial-services-emeia/short-term-steps-for-long-term-value-the-impact-of-esg-ratings-on-tsr
EY Global. (2020). Why investors are putting sustainability at the top of the agenda. Retrieved December 2, 2022, from https://www.ey.com/en_gl/power-utilities/why-investors-are-putting-sustainability-at-the-top-of-the-agenda
EY Global. (2021). Why Sustainable Development Goals should be in your business plan. Retrieved December 4, 2022, from https://www.ey.com/en_gl/assurance/why-sustainable-development-goals-should-be-in-your-business-plan
Hillman, A. J., Cannella, A. A., & Harris, I. C. (2002). Women and racial minorities in the boardroom: How do directors differ? Journal of Management, 28(6), 747-763. https://doi. org/10.1016/S0149-2063(02)00192-7
Janicka, M., & Sajn6g, A. (2022). The ESG Reporting of EU Public Companies. Does the Company's Capitalisation Matter? Sustainability, 14, 4279. https://doi.org/10.3390/ su14074279
McKinsey & Company. (2022). Why ESG is here to stay. Retrieved December 10, 2022, from https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/ why-esg-is-here-to-stay
Pavone, P. (2019). Market Capitalization and Financial Variables: Evidence from Italian Listed Companies. International Journal of Academic Research Business and Social Sciences, 9(3), 1356-1371. https://doi.org/10.6007/UARBSS/v9-i3/5802
Post, C., & Byron, K. (2014). Women on boards and firm financial performance: A metaanalysis. Academy of Management Journal, 58(5), 1546-1571. https://doi.org/10.5465/ amj.2013.0319
S&P Global. (2022). Materiality Mapping: Providing Insights into The Relative Materiality of ESG Factors. Retrieved December 14, 2022, from https://www.spglobal.com/ esg/insights/featured/special-editorial/materiality-mapping-providing-insights-into-the-relative-materiality-of-esg-factors
Smeuninx, N., De Clerck, B., & Aerts, W. (2020). Measuring the Readability of Sustainability Reports: A Corpus-Based Analysis Through Standard Formulae and NLP. International Journal of Business Communication, 57(1), 52-85. https://doi. org/10.1177/2329488416675456
Suharti, T., Renea A., & Rinda, R. (2023). Determinants of Market Capitalization in Consumer Goods Industrial Sector Companies. General management, 24, 322-328. https:// doi.org/10.47750/QAS/24.195.38
The CR Reporting Awards. (2021). Best 1st Time Report. Retrieved December 28, 2021, from https://www.corporateregister.com/a10723/152160-21th-44278560I360047078400-Gl.pdf
Tsagas, G. & Villiers, Ch. L. (2020). Why 'Less is More' in non-Financial Reporting Initiatives: Concrete Steps Towards Supporting Sustainability. Accounting Economics and Law journal., University of Oslo Faculty of Law Research Paper, 10(2). https://doi.org/10.1515/ael-2018-0045
Van Duuren, E., Plantinga, A., & Scholtens, B. (2016). ESG Integration and the Investment Management Process: Fundamental Investing Reinvented. J Bus Ethics, 138, 525-533. https://doi.org/10.1007/s10551-015-2610-8
References
Bank of Russia. (2022). Data base on exchange rates. Official exchange rates for a given date, set daily. Retrieved March 2, 2023, from https://cbr.ru/currency_base/daily/2UniDbQuery. Posted=True&UniDbQuery.To=03.02.2022
EY. (2017). Sustainable development goals as an integral part of the company's business plan, Retrieved December 1, 2022, from https://www.ey.com/ru_kz/assurance/why-sustainable-development-goals-should-be-in-your-business-plan
Fedorova, E. A., Afanasiev, D. O., Nersesyan, R. G., & Ledyaeva, S. V. (2020). The impact of non-financial information on the main indicators of Russian companies. Journal of the New Economic Association, 2(46), 73-96. https://doi.org/10.31737/2221-2264-2020-46-2-4
Galazova, S. S. (2018). The impact of ESG factors on the sustainable development of companies and the financial performance of the corporate sector. Bulletin of the Rostov State Economic University, 4(64).
Nikiforova, E. V. (2020). Development of analysis and evaluation of public non-financial reporting of economic entities. Accounting. Analysis. Audit, 7(4), 63-70. https://doi. org/10.26794/2408-9303-2020-7-4-63-70
Pavlova, T. (2021). How banks influence the environmental and social responsibility of companies. Vedomosti. Retrieved December 24, 2021, from https://www.vedomosti.ru/ partner/articles/2021/09/03/884772-banki-ekologicheskuyu
Service for trading on the TradingView exchange. (2022). Markets. World economy. The world's largest companies by market capitalization. Retrieved February, 22, 2022, from https://ru.tradingview.com/markets/world-stocks/worlds-largest-companies/
Sorokina, E. M. (2018). Non-financial reporting of Russian companies: relevance and conditions for compilation. Electronic scientific journal of the Baikal State University, 9(2). https://doi.org/10.17150/2411-6262.2018.9(2).2
The Concept of the development of public non-financial reporting and the action plan for its implementation. (2017). Order of the Government of the Russian Federation dated 05.05.2017 No. 876-r. Retrieved December 24, 2021, fromhttp://government.ru/docs/27645/ The State Duma of the Federal Assembly of the Russian Federation. (2021). What laws are adopted to protect the environment. Retrieved June 25, 2021, from http://duma.gov.ru/ news/51885/
Timofeeva, E. S. (2016). The role of non-financial information in evaluating the effectiveness of corporate governance. ACADEMY, 5(8), 31-33.
United Nations. (2017). Agenda for Sustainable Development. 17 goals for people, for our planet. Retrieved July 23, 2022, from https://www.un.org/sustainabledevelopment/ru/about/ development-agenda/
Yudkina, L. V. (2015). Market value indicators. Economy and society, 3(16).
