Влияние структуры капитала на выбор стратегии развития: M&A vs органический рост (стр. 4 )

3.1 Данные и описание выборки

Данные о сделках M&A и  бухгалтерской отчетности компаний  были получены из база данные  Bloomberg. Во избежание негативного влияния пропущенных данных, было решено использовать временной промежуток с 2003 по 2012 годы, так как в базе данных за более ранний период отсутствует полная и достоверная информация по российскому рынку. Первоначальная выборка для анализа M&A состояла из 974 компаний. Для более релевантного анализа  выборка  была ограничена несколькими условиями.  Во-первых, сделки с суммой инвестиций меньше одного миллиона долларов не использовались для анализа. Во-вторых, все сделки с недостатком бухгалтерской информации также были исключены. В-третьих, рассматривались только завершённые сделки. В-четвертых, все иностранные компании, совершающие сделки на российском рынке, были исключены.  В результате окончательная выборка сократилась до 170 сделок M&A.

Данные о внутреннем росте фирмы были взяты из базы данных Bloomberg. Само событие внутреннего развития определялось как капитальные инвестиции(capital expenditure) минус амортизационные издержки. Так как большая часть компаний развивается за счет внутреннего роста, то из выборки были исключены все инвестиции ниже одного миллиона долларов. Дополнительно к этому  рассматривались только публичные компании с капитализацией не ниже одного миллиона долларов.  Из-за ограничений первоначальная выборка по внутреннему развитию сократилась с 1543 до 293  событий.  В итоге, для анализа будут использоваться 170 сделок  M&A и 293 события внутреннего роста.

Таблица №2 суммирует описательную статистику. Так как в работе рассматривается две возможные альтернативы развития, то в таблице представлена характеристика компаний, выбирающих разную стратегию.  Развитие через M&A и внутренние инвестиции (CAPEX).  Средний уровень уровня долга к активам компании различается в разных стратегиях: 0,22 для M&A и 0,26 для компаний развивающихся органически. Также видно, что отклонение от запланированного уровня долга в обоих случаях развития превышает запланированный уровень. Среднее для M&A 0,16 и 0,23  для внутреннего развития. Различие в отклонении весьма существенно.  Из результатов статистики видно, что уровень долга различается в двух стратегиях. Поэтому можно утверждать, что гипотезы, выдвинутые в предыдущей главе, имеют смысловую нагрузку даже при поверхностном анализе.

Таблица 2.Описательная статистика

M&A	CAPEX
Mean	St. dev	Mean	St. dev
Short term debt	0,09	0,10	0,12	0,17
Net Debt Ratio	0,15	0,16	0,17	0,20
Total debt/TA	0,22	0,14	0,26	0,26
Total debt/ total equity	0,73	0,92	1,03	1,96
Return on equity	16,49	20,53	11,25	25,90
Asset turnover	0,78	0,46	0,93	0,75
Dividend payout	22,77	60,62	23,31	54,70
GDP	4,15	4,27	3,62	4,77
Leverage dificit	0,16	0,14	0,23	0,26
EBITDA/TA	0,17	0,11	0,11	0,13
TANGIBLE/TA	0,74	0,37	0,64	0,46
RD/TA	0,00	0,00	0,00	0,00
Market-to-book	0,80	1,09	0,48	0,66
Ln(sales)	8,48	1,79	6,43	1,44
Return on Index	0,01	0,59	0,11	0,57
Investment size	1383,00	1856,00	189,37	609,15

3.2 Анализ влияния уровня долга на стратегию развития

В данной главе будет рассмотрено, как уровень долга может повлиять на стратегию развития. Так как в работе анализируется только два вида стратегии развития, то зависимая переменная фиктивная. Принимает значение 1, если компания развивалась через M&A, и 0, если компании следовали внутреннему развитию.  Для оценивания фиктивной переменной наиболее подходящей бинарной моделью является  logit и probit. В связи с тем, что результат исследования  весьма схожи для двух моделей. В работе будет использоваться модель logit. 

Базируясь на исследованной литературе, для определения эффекта влияния структуры капитала, будет использовано несколько прокси. Сначала будет исследовано как book leverage of debt  Luypaert(2006) влияет на принятие решения. В связи с тем, что уровень долга не единственная объясняющая переменная, то в модель будут включены дополнительные объясняющие переменные, которые были найдены в предыдущих исследованиях  Luypaert(2006),  Powell and Yawson (2005), Faccio and Masulis(2005), Jensen (1988),Trahan (1993).

В таблице№3 продемонстрированы результаты переменных  влияющих  на выбор стратегии развития.

Таблица№3. Влияние Total Debt/TA на выбор стратегии

Dependent var, M&A
Coefficient	St, Dev	z-Statistic	Prob,
C	-8,912	0,957	-9,315	0,000
Total Debt/TA	-0,729	0,389	-1,876	0,061
Ln(sales)	1,135	0,118	9,646	0,000
INTANGIBLE/TA	1,122	0,313	3,586	0,000
Asset tern over	-0,823	0,235	-3,503	0,001
Return on equity	0,010	0,006	1,739	0,082
GDP	0,088	0,031	2,870	0,004
McFadden R-squared	0,358263
LR statistic	214,0763

       Из результатов таблицы  видно, что уровень долга имеет слабую негативную значимость. Только на 10% уровне можно сказать, что уровень долга негативно влияет на выбор стратегии M&A. Если использовать 5% уровень значимости, то гипотеза H1 с прокси book leverage будет отвергнута. Можно сделать вывод, что уровень долга не является важным фактором, влияющим на стратегию развития.

Также из результатов таблицы видно, что другие контрольные переменные влияют на выбор стратегии.  Размер компании, определенный уровнем продаж,  положительно влияет на  выбор M&A, что соответствует с работой Luypaert(2006). Чем больше компания, тем выше вероятность выбора M&A.  Эффект от синергии, выраженный в intangible assets, демонстрирует положительную зависимость. Это можно объяснить тем, что компания с высоким уровнем нематериальных активов способна больше получить полезности от приобретения новых знаний и технологий в связи с M&A. Что является важным мотивом для слияния.  Результат  совпадает с работой Luypaert(2006). Эффект от эффективности менеджмента демонстрирует негативную зависимость. Чем ниже оборотность активов, тем больше вероятность развития через M&A по сравнению с внутренним ростом. Результат соответствует с работой Lang (1988),  но противоречит работе Trahan (1993). Так же видно, что рентабельность собственного капитала(ROE) является относительно важным мотивом  для совершения сделки. Важным контрольным фактором является рост всей экономики, который измеряется ростом ВВП в год совершения сделки. На российском рынке наблюдается положительная зависимость между выбором стратегии M&A и ростом всего рынка.

В дополнение к этим контрольным переменным были проанализированы: уровень выплаты дивидендов Trahan (1993), рост индустрии Powell and Yawson (2005), доход индекса RTS Luypaert(2006). Результаты исследования дополнительных переменных продемонстрировали не  значимый результат, поэтому было решено исключить их из анализа.

В качестве альтернативных прокси для уровня долга часто используются такие переменные как: total debt to equity, net debt Bruner (1988), short term debt/TA. Для анализа эффекта, каждое прокси по отдельности подставлено в модель и оценено  с контрольными переменными. Краткий результат представлен в таблице №4. Полный результат можно посмотреть в приложение №2.

Таблица№4. Влияние прокси на выбор стратегии

Coefficient	St, Dev	z-Statistic	Prob,
Total debt/Equity	-0,703	0,395	-1,782	0,075
Short term debt/TA	-1,512	1,025	-1,475	0,140
Net debt	-1,560	0,929	-1,679	0,093