Проблема влияния корпоративного налогообложения на соотношение заемного и собственного капитала

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Введение 

Проблема выбора структуры капитала является ключевым вопросом в теории корпоративных финансов. Безусловно, одним из ключевых детерминантов соотношения собственных и заемных средств является корпоративное налогообложение, а потому данная тема имеет широкое распространение среди исследователей и ученых. Однако до сих пор нет полного понимания, как влияют корпоративные налоги на уровень финансового рычага.

Таким образом, актуальность данной работы состоит в необходимости определения степени и направления влияния корпоративных налогов на рычаг компании. Требуется понять, руководствуется ли компания преимуществами налогового щита при решении о соотношении заемного и собственного капитала или же исходит только из недостатков большого количества долга. Целесообразность работы вызвана тем, что межстрановое влияние корпоративных налогов изучено не до конца, так как существует большое количество различных подходов, которые приводят к неоднозначным результатам.

Практическая актуальность направлена в основном на государственную налоговую политику. В последнее время наблюдается, что многие развивающиеся страны изменяют свою налоговую политику таким образом, что она становится схожей с политикой развитых стран, однако влияние подобных реформ приводит к различным результатам. По этой причине, исследование различий степени влияния налоговой ставки на рычаг компаний из развитых и развивающихся стран представляет особый интерес. 

Теме влияния корпоративного налогообложения посвящена как теоретическая, так и эмпирическая литература. Однако в литературе больший упор сделан на эмпирический анализ развитых стран и очень редко находятся работы, посвященные межстрановому анализу. 

Основополагающим исследованием в сфере изучения влияния налогообложения на структуру капитала стала работа Ф.Модильяни и М.Миллера. Позже многие авторы, такие как Р.Раджан и Л. Зингалес, Л. Бут, М.Пфафмайер и Р.Крамер, пришли к выводу о положительном влиянии государственной налоговой ставки на уровень рычага компаний на развитых и развивающихся рынках.

Однако существуют и другие подходы к анализу налоговой ставки. Наиболее известной работой, посвященной изучению и эмпирическому анализу маржинальной ставки, является статья Дж. Грэхема. Впоследствии, развитие данной темы продолжили такие авторы как Е.Фама и К Френч, Р.Гордон и Й.Ли и другие.

Также большое внимание авторов привлекало изучение эффективной налоговой ставки, так как это позволяло проводить исследование в тех странах, где налоговые реформы проводились редко. Анализировалось влияние ставки на рычаг компании внутри одной страны такими авторами как Г.Ричардсон и Р.Ланис, С.Лазар. Также были проведены и межстрановые анализы на данных фирм из Латинской Америки Дж.Кеспедесем, М. Гонзалесом и К. Молино, и стран ОЭСР М.Фаччо и Дж.Сю. Однако, в целом, тема межстранового анализа влияния корпоративного налогообложения на рычаг компании остается практически не раскрытой. 

Целью данной работы является доказательство наличия различий во влиянии налоговых ставок на уровень финансового рычага компаний из развитых и развивающихся стран. И для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи:

- Изучение налоговой политики стран;

- Анализ различных существующих подходов к оценке влияния налогов на уровень заемного капитала;

- Исследование значимости корпоративного налога как детерминанты структуры капитала на развитых и развивающихся странах;

- Выявление разницы степени влияния на развитых и на развивающихся рынках.

Объектом исследования являются нефинансовые компании, оперирующие на рынках развитых и развивающихся стран.

Предметом исследования является механизм влияния налоговых ставок на структуру капитала фирм на различных рынках. 

Структура работы. 

Выпускная работа представлена на 57 страницах, в том числе 9 страниц приложений, и состоит из введения, трех глав, Заключения и списка литературы.



Глава 1.

1.1 Анализ налоговой системы в различных странах

Исследуя такую тему как межстрановое влияние корпоративных налогов на рычаг компании, необходимо ясно понимать различия в политических налоговых системах. Несомненно, правительства многих стран заботятся о том, насколько успешно функционирует их налоговая система, а потому с каждым годом модифицируют ее, изменяя налоговые ставки. Все это приводит к большому разнообразию налоговых систем в разных странах. В связи с этим появляется необходимость тщательного анализа налоговой структуры.

Государственная налоговая политика обычно затрагивает как корпорации, так и индивидуумов, другими словами существуют как корпоративные, так и персональные налоги. И перед тем как перейти к анализу корпоративного налога рассмотрим различную политику персонального налогообложения. Стоит отметить, что в данном анализе акцент стоит сделать на персональном налоге на дивидендный доход и налог на прирост капитала. В таких странах как ЮАР, Оман, Катар и т.д. налог с индивидуальных инвесторов не взимается. Часто государство устанавливает прогрессивную ставку персонального налога, к примеру, такую можно наблюдать в Чехии, Германии, Греции и многих других странах. Однако в странах Азии, Латинской Америки и Европы персональные налоги изменяются достаточно редко, а потому являются сложной темой для анализа. Чаще всего исследование такого типа налогов базируется на естественном эксперименте, другими словами, на данных конкретного периода изменения ставки. По этим причинам персональное налогообложение не подходит под данный анализ.

Корпоративные налоги делятся на прямые и косвенные. Однако для нашей темы косвенные налоги не так интересны, поэтому обратим большее внимание на прямые, а именно на подоходные налоги. Стоит отметить, что часто корпоративный подоходный взимается не только на государственном уровне, но и на региональном. Например, в России из 20% корпоративного налога, 18% является региональным налогом. Похожую ситуацию можно наблюдать и в Таиланде, где существуют региональные квоты, и в зависимости от региона ставка может повышаться от 3% до 10%. В Германии и Швейцарии также можно встретить региональные налоги, которые добавляются к базовой ставке.

Во многих странах устанавливается единая ставка подоходного налога и не изменяется в зависимости ни от региона, ни от дохода. В некоторых странах ставка может оставаться константной в течение долгого промежутка времени. Так, к примеру, в таких странах как Аргентина, Армения, Австралия, Австрия, Босния и Герцеговина, Болгария, Коста-Рика, Хорватия, Нигерия, Парагвай, Польша, и других странах ставка корпоративного налога не изменялась на протяжении 10 лет. К тому же стоит подчеркнуть, что постоянная ставка наблюдается как в развивающихся странах, так и в развитых.

Тем не менее есть и такие страны, где ставка меняется очень часто. В Чили, Дании, Финляндии, Пакистане и Португалии за последние 5 лет ставка изменялась несколько раз. Если же рассматривать более длительный период в 10 лет, то можно найти много стран, налоговая политика которых изменилась. Данный факт говорит нам о том, что можно провести анализ, используя государственную корпоративную налоговую ставку.

Аналогично персональным налогам, корпоративная налоговая ставка может устанавливаться как прогрессивная. Это значит, что ставка, по которой выплачивается налог, зависит от объемов прибыли, которые получила компания за текущий год на момент выплат. Несомненно, можно встретить прогрессивную ставку в развивающихся странах, таких как Бразилия, Венгрия, Египет, Индия, Индонезия, Кувейт, Латвия, Литва, Малайзия, Оман, Таиланд и некоторых других. Ставка может полностью зависеть от доходов компании, тем не менее, в некоторых странах присутствует определенная базовая ставка. К примеру, в Индии существует базовая ставка, которая в 2016 году равнялась 18% и прогрессивный добавочный налог, который равнялся 0 при доходе менее 10 миллионов рупий (150 тыс. долл.), 7%, если доход оставался в интервале от 10 до 100 млн руп. И 12% - при доходе превышающем 100 млн. Однако в то же время в Индонезии мелкие фирмы, чей доход не превышает 200 тыс. долл., освобождены от уплаты корпоративного подоходного налога. Страны с подобной налоговой системой несомненно представляют интерес, так как ставка процента может стремительно расти и слабо исследована.

В подавляющем большинстве стран редко наблюдается тот факт, когда налоговая ставка одинакова для всех отраслей экономики. Довольно часто финансовая отрасль обременена более высокой ставкой процента, сюда включаются банки страховые компании и т.д. В некоторых странах для этой отрасли ставка может быть даже в 2 раза выше, такое, например, наблюдается в Иордании, Хорватии и многих других странах. Однако более высокая ставка процента накладывается не только на финансовую отрасль: так, в Китае и Сингапуре ставка растет для электроэнергетических компаний. И для промышленной отрасли также в некоторых странах действует повышенная налоговая ставка.

Стоит обсудить не только случаи повышения ставки, но и некоторые случаи ее снижения. Существуют так называемые зоны налогового смягчения (tax free zones), которые имеют как географический, так и финансовый характер. Географический характер представлен в таких странах, как Колумбия, Хорватия, Латвия, где географическое расположение компании позволяет им либо избежать дополнительного налога (как колумбийский CREE), либо получить налоговые льготы (снижение налогов до 50%). В Македонии, если компания инвестирует в технологическую индустрию, то появляется возможность подписать соглашение, по которому в течение определенного времени компания выплачивает налог по более низкой налоговой ставке. Стоит обозначить, что, например, в Кении налоговые смягчения связаны с возрастом компании и могут значительно снизить выплачиваемую суму.

Важно подчеркнуть, что корпоративный налог может быть дополнен дополнительными налогами. К примеру, в Колумбии к корпоративному налогу относится особый налог CREE, который платится практически всеми компаниями как налог на справедливость “the fairness tax”.Так в Швейцарии можно встретить обязательные выплаты в фонд занятости, что также включается в корпоративный налог.

Перейдем к более специфичным налоговым политикам. Налоги могут взиматься при каких-то определенных условиях. В Чехии такими условиями является инвестирование более 90% своей прибыли, в таком случае ставка заметно повышается. В Бельгии условием является не выручка за период, а степень владения компанией. Налоговая ставка снижается, если более чем 50% всех акций находится в руках у индивидуальных инвесторов.

Еще одной специфической налоговой политикой можно считать политику выплат в Эстонии. Налогооблагаемой базой в данном случае является не доход после выплаты процентов, а сумма дивидендных выплат. Таким образом, если эстонская компания не выплачивает дивиденды, то и от налога она тоже освобождается. Не выплачивать корпоративные налоги разрешено не только в Эстонии, но и в Саудовской Аравии. В этой стране налог после процентных погашений выплачивают только нерезиденты.

Для анализа, который будет проведен в этой статье также интересно исследовать налоговую политику в случае убытков в одном из финансовых периодов. Так как во многих странах разрешено переносить налоговые убытки на будущие года, то это может повлиять на рычаг компании. Интереснее всего рассматривать tax loss carry forward в тех странах, в которых установлена прогрессивная налоговая ставка. В противном случае налоговые потери просто переносятся на несколько лет вперед по одной и той же ставке. В случае прогрессивной ставки есть ограничения по объему компенсированных потерь. Например, в Бразилии, Венгрии и Португалии разрешено компенсировать только 30%, 50% и 70% от налоговой базы соответственно. Однако чаще всего система построена так, что ограничивается только время для использования переноса налогов. Временной период растягивается от одного года (Сингапур) до десяти лет (Тайвань, Замбия). В некоторых странах подобные ограничения и вовсе отсутствуют, как, например, в Чили и Бельгии.

В заключение, проанализировав большой пул налоговых систем разных стран, можно прийти к выводу, что многие налоговые ставки устанавливается по-разному. Именно поэтому такие «выбросы» нужно контролировать в своем дальнейшем анализе, чтобы избежать смещенных или незначимых результатов.

1.2 Исследования посвящённые анализу влияния корпоративного налогообложения на структуру капитала

После анализа систем налогообложения в разных странах, интересно рассмотреть, какие результаты получили исследователи до этого. Безусловно, в научных исследованиях тема детерминантов структуры капитала широко изучается, а потому, несомненно, зависимость долговой нагрузки компании от налогов изучается уже давно. Основополагающей работой, в которой поднималась данная тема, является статья Модильяни и Миллера 1963 года (Modigliani and Miller, 1963). В статье Модильяни и Миллер пришли к выводу, что корпоративный налог должен влиять на рычаг компании положительно, объяснить это можно следующим образом: так как процентные выплаты вычитаются из налогооблагаемой базы, высокая ставка налога на прибыль стимулирует фирмы привлекать больше долга.

Теоретическая модель Модильяни и Миллера была впоследствии расширена Миллером (Miller, 1977), который включил в нее персональные налоги. В своей статье он пытался доказать, что стоимость компании не зависит от типа финансирования, так как высокая ставка персонального налога на процентный доход полностью нивелирует выгоды использования заемного капитала. Доказывая этот факт, Миллер представляет влияние налогов на стоимость фирмы следующим образом:

где - корпоративная ставка налога; - ставка персонального налога на доход с акций; - персональная налоговая ставка на доход с облигаций; - рыночная стоимость долга, - стоимость фирмы при нулевом уровне рычага. В последующих работах выражение:

получило название «индекс Миллера» и часто включалось в анализ исследователями.

Учет персональных налогов при проведении эмпирического анализа детерминантов структуры капитала начинается со статьи Гордона и МакКи-Мэсона (Gordon and MacKie-Mason, 1990). Включив в оцениваемую модель индекс Миллера, авторы пришли к выводу, что коэффициент перед этой переменной, отражающей совместное влияние корпоративного и персонального налогообложения на уровень рычага фирм, имеет положительный знак. Данное исследование, как и многие последующие работы, изучающие эффект персональных налогов, базируется на анализе налоговой реформы. Это необходимо для того, чтобы обеспечить разброс наблюдений во времени, так как реформы персональных налогов проводятся достаточно редко.

Последующие работы эмпирически исследовали влияние индекса Миллера на структуру капитала компании США (Gordon and Lee, 2001), Австралии (Twite, 2001), стран G-7 (Rajan and Zingales, 1995) и других стран. В основном, все авторы пришли к выводу, что индекс Миллера имеет положительный коэффициент, что подтверждает теоретические предположения.

Стоит сказать, что для изучения влияния персональных налогов исследователи анализировали не только индекс Миллера. Так, например, в Овереш и Веллер (Overesch and Voeller, 2010) в своей работе тестировали эффект персональных налогов на дивидендный доход и доход с облигаций, используя данные фирм из Европейских стран. Они эмпирически подтвердили следующую зависимость: чем выше налог на дивиденды и чем ниже налог на процентный доход, тем выше уровень рычага компаний. К такому же результату пришли и Фаччо и Сю (Faccio and Xu, 2015), изучив взаимосвязь налоговых ставок и структуры капитала в странах ОЭСР в течение длительного временного промежутка - именно большое количество наблюдений помогло им доказать значимость эффекта персональных налогов.

Тем не менее, несмотря на то, что тема о влиянии персонального налогообложения на сегодняшний день является актуальной и не до конца изученной, в нашей работе акцент будет сделан именно на межстрановом различии влияния корпоративных налоговых ставок. К тому же описанные в главе 1.1 политики персонального налогообложения сильно отличаются в разных странах, по причине чего межстрановой анализ этого аспекта становится затруднительным.

Перейдем к обзору исследований, изучающих влияние корпоративной ставки налога на структуру капитала. В литературе эта тема освещена гораздо шире, чем тема персональных налоги. Прежде всего, стоит рассмотреть понятие маржинальной налоговой ставки.

Маржинальной ставкой налога (marginaltaxrate) называется та ставка, по которой уплачивается налог на каждую дополнительную единицу дохода. Такая ставка обычно используется при анализе стран с прогрессивной системой налогообложения. Первые исследования подсчета маржинальной налоговой ставки и ее влияния на рычаг компаний провели МакКи-Мэсон (MacKie-Mason, 1990), Шевлин (Shevlin, 1990) и Шоулз и Вольфсон (ScholesandWolfson, 1992). В этих теоретических работах авторы смогли спрогнозировать прибыль до выплаты налогов для подсчета маржинальной ставки. Однако первой работой, в которой автор обобщил прошлые подходы и провел эмпирическое исследование, являлась статья Грэхама (Graham, 1996). В этой статье на примере компаний из США, где действует прогрессивная корпоративная налоговая система, автор рассчитал маржинальную ставку следующим образом. Во-первых, был спрогнозирован налогооблагаемый доход, для прогноза использовалась модель случайного блуждания:

где - среднее значении разницы, а - нормально распределённая ошибка с ожиданием 0 и дисперсией равной дисперсии . Используя эту модель, автор прогнозировал прибыль на 15 лет вперед, так как в то время налоговая политика позволяла перенести налоги при убытках на 15 лет. Далее, для каждого года подсчитывалась предельная ставка налога. В конце, для получения несмещенных результатов подобная операция повторялась 50 раз, этот анализ имеет сходство с методом Монте Карло(Shevlin, 1990). Посчитав маржинальную ставку, Грэхам выявил положительную значимую зависимость уровня финансового рычага от корпоративного налога.

Практические все последующие работы, в которых применялась данная методика подсчета налоговой ставки, также доказали положительное влияние подобной ставки на долю заемного капитала в компании (Fama and French, 1998; Gordon and Lee, 2001; Rajan and Zingales, 1995).

Тем не менее, этот метод имеет свои минусы и является не совсем подходящим для нашего исследования. Во-первых, он достаточно трудоемкий для проведения межстранового анализа. Во-вторых, маржинальную ставку налога нужно рассчитывать только для тех стран, в которых установлена функционирует прогрессивная налоговая система, и, как было отмечено в главе 1.1, лишь небольшая доля развитых стран использует подобную систему, а также среди развивающихся стран такая политика встречается достаточно редко. В-третьих, при анализе влияния маржинальной ставки на рычаг компании, результаты могут получится смещёнными, так как данный подход, вероятно, подвержен проблеме эндогенности: Фама и Френч (Fama and French, 1998) полагали, что маржинальная ставка коррелирует с пропущенными переменными. Таким образом, по этим причинам в нашей работе будут рассмотрены другие типы налоговых ставок.

Несмотря на свою простоту, наиболее популярным типом исследуемой налоговой ставки является государственная заданная налоговая ставка. Многие авторы используют подобную ставку, так как это помогает избежать проблему смещенности данных, вызванную наличием эндогенности. Одной из первых работ, анализирующих государственную налоговую ставку была статья Рэджана и Зингалеса (Rajan and Zingales, 1995). На примере стран G-7 (США, Японии, Германии, Франции, Италии, Великобритании, Канады) авторы показали, что фирмы в странах с более высокой корпоративной ставкой имеют более высокий уровень долга. Корпоративную государственную ставку налога тестировали не только на развитых странах, но и на развивающихся. К примеру, Бут и соавторы (Booth et al., 2001) тестировали зависимость рычага компании от налогов на выборке из 10 развивающихся стран: Бразилии, Иордании, Малайзии, Мексики, Пакистана, Таиланда, Турции, Южной Кореи и Зимбабве. Авторы подтвердили положительное влияние налоговой ставки и на развивающихся рынках.

Впоследствии исследователи модернизировали гипотезы и совмещали влияние налоговых ставок вместе с детерминантами структуры капитала. К примеру, Пфафмайр и соавторы (Pfaffermayr et al., 2013) исследовали силу влияния налогов при различном возрасте компании. Он также подтвердил положительное значимое влияние налогов на уровень долга, а также выявил более сильное влияние для молодых компаний. Похожее исследование было проведено Крамером (Krдmer, 2015), который не только доказал положительное влияние налогов на финансовый рычаг компании, но и показал, что эффект сильнее для автономных компаний.

Многие авторы пытались улучшить не гипотезы, а способ анализа влияния налогов на структуру капитала. К примеру, в одной работе (Heider and Ljungqvist, 2015) было исследовано изменение налоговых ставок в рамках естественного эксперимента, и был применен подход difference-in-differences. Авторы другого исследования (De Socio and Nigro, 2012) использовали обобщенный метод наименьших квадратов и уделили большое внимание модели со случайным эффектом. В обеих статьях авторы анализировали развитые страны и пришли к выводу о наличии значительного положительного влияния государственной ставки на уровень долга компаний. Такой результат подтверждает компромиссную теорию структуры капитала (напр., Kraus and Litzenberger, 1973).

Фаччо и Сю (Faccio and Xu, 2015) тоже включали в оцениваемую модель государственную налоговую ставку и протестировали гипотезы на большой выборке, включающей компании из 29 стран, и в течение длительного временного периода.

Несмотря на все преимущества анализа с использованием государственной налоговой ставки, этот подход обладает рядом недостатков. Один из них - отсутствие изменения ставок во времени. Как было отмечено в главе 1.1, в некоторых странах налог не менялся на протяжении пяти и более лет, однако включение большого количества стран в анализ позволит добиться разнородности выборки.

Наконец, рассмотрим еще один тип налоговой ставки, который также популярен среди исследователей - эффективную ставку, которая показывает реальные ежегодные налоговые платежи компании, и существует несколько подходов к ее подсчету.

Самый простой метод подразумевает использование следующей формулы:

где NI - чистая прибыль после уплаты налогов, EBT - прибыль до уплаты налогов. Однако есть и другие подходы к подсчету эффективной налоговой ставки. Один из них ориентируется на прошлые выплаты (backward-looking), и для расчета используются исторические данные налоговых выплат в течение последнего бизнес-цикла. Второй метод, напротив, является вперед-смотрящим (forward-looking), он учитывает будущую налоговую политику (De Socio and Nigro, 2012). Однако подсчет с помощью вперед-смотрящего метода может вызывать смещение результатов, так как имеет место проблема эндогенности налогового статуса. Тем не менее, некоторые исследователи избегали данной проблемы, используя в расчетах доходы до выплаты процентных платежей по долгу (Bartholdy and Mateus, 2011; Graham et al., 1998).

Многие авторы, которые используют для анализа эффективную налоговую ставку, приходят к неоднозначным выводам. Некоторые исследования показывают, что эффективная налоговая ставка отрицательно влияет на рычаг компании, что противоречит компромиссной теории структуры капитала. К примеру, исследования Австралии и Румынии, описанные в статьях (Richardson and Lanis, 2007) и (Lazгr, 2014) соответственно, нашли негативное влияние эффективной ставки налога на уровень долга компаний. К тому же, Сеспедес и соавторы (Cйspedes et al., 2010), исследовавшие страны Латинской Америки, также подтвердили вывод о негативном влиянии эффективной налоговой ставки на финансовый рычаг, хотя стоит подчеркнуть, что в анализе фирм Латинской Америки авторы не учитывали возможную эндогенность, что могло привести к подобным результатам.

Использование в качестве переменной, характеризующей уровень корпоративного налогообложения, эффективную ставку налога на прибыль имеет свои преимущества. Во-первых, провести корректный и точный анализ влияния налогообложения в странах, где реформы проходят редко, можно лишь с использованием данной переменной. Во-вторых, она гораздо чувствительнее, чем государственная налоговая ставка, ведь при анализе достаточно трудно учесть возможное попадание компании в freetaxzones, которые были описаны в главе 1.1. По этим причинам, в данной работе эффективная налоговая ставка также будет включена в анализ, что поможет проверить наличие зависимости между рычагом компании и корпоративным налогообложением.

В заключение, стоит подвести небольшие итоги. На настоящий момент вопрос о влиянии налогообложения на структуру капитала фирм является актуальным в теории корпоративных финансов. В данном исследовании наше внимание будет сфокусировано на выявлении эффекта корпоративного налогообложения, и в качестве переменных, характеризующих ставку налога, будут рассматриваться государственная и эффективная корпоративные ставки.



Глава 2.

2.1 Гипотезы влияния корпоративной налоговой ставки на структуру капитала

Анализ существующих на сегодняшний день исследований влияния налоговых ставок на стимулы к использованию заемного капитала показал, что данный вопрос не до конца изучен. Для достижения цели, а именно чтобы понять, как влияет налогообложение на структуру капитала, в данной работе было выдвинуто несколько гипотез:

Государственная налоговая ставка положительно влияет на рычаг компаний из развитых стран.

Эффективная налоговая ставка положительно влияет на рычаг компаний из развитых стран.

Государственная налоговая ставка положительно влияет на рычаг компаний из развивающихся стран.

Эффективная налоговая ставка положительно влияет на рычаг компании из развивающихся стран.

Существует значимая разница между степенью влияния государственной налоговой ставки на структуру капитала фирм из развитых и развивающихся стран.

Существует значимая разница между степенью влияния эффективной налоговой ставки на структуру капитала фирм из развитых и развивающихся стран.

В последующем анализе эти гипотезы будут протестированы на обширной выборке, в которую включено большое количество стран. Ожидается, что налоговые ставки будут положительно влиять на стимулы компании к использованию заемного финансирования. Также, скорее всего, разница во степени влияния разных налоговых ставок на развитых и развивающихся рынках будет значима, что можно объяснить разным уровнем развития банковской системы и финансовой системы в общем. В развитых странах легче получить заемный капитал, а потому, вероятно, влияние налоговой ставки будет немного слабее, чем на развивающихся рынках.

налог заемный капитал

2.2 Описательная статистика переменных и выборки

Анализ охватывает достаточно широкий набор стран из развитых и развивающихся стран, в том числе, стран БРИКС (Бразилии, России, Индии, Китая и Южной Африки).

Анализируемые данные были собраны с использованием таких баз данных как Bloomberg и ThomsonReutersEikon. Изначально в выборку входили страны Азии, Европы, Африки и Южной Америки, рассматривался временной период с 2004 по 2014 год. Однако не все страны в итоге были включены в выборку, так как некоторые страны имеют слишком специфическую политику налогообложения, к примеру, как страны Эстонии и Грузии. Также на данном этапе были исключены финансовые компании и муниципальные предприятия (электроэнергетические и т.п.) по причине, которая уже упоминалась в Главе 1.1, а именно из-за специфической политики установления налоговой ставки и налоговых льгот для таких компаний.

Стоит подчеркнуть, что разнообразие стран предполагает различную систему отчетности, поэтому, чтобы попытаться избежать смещения получаемых результатов из выборки были исключены компании, которые не использовали неконсолидированную отчетность. Подобный метод снижающий влияние разнообразных стандартов отчетности компаний уже использовался в некоторых значительных работах (Faccio and Xu, 2015).

Изначально выборка, собранная по развивающимся странам, включала 13 475 компаний с 2004 по 2014 год, однако впоследствии множество компаний было исключено по причине отсутствия данных за те или иные года, после чего осталось всего около 4 114 компаний. По развитым странам изначально выборка включала в себя 10 400 компаний, но после очистки отсутствовавших данных их осталось всего 6 221.

Следует отметить, что из большого пула данных было собрано 6 выборок, которые были предназначены для тестирования каждой из разных гипотез. Несомненно, количество наблюдений в выборках, предназначенных для изучения влияния эффективной ставки налога, гораздо ниже по причине частого отсутствия информации.

Анализируемые переменные

Налоги

В качестве основных объясняющих переменных, как уже описывалось ранее, будут рассматриваться государственная и эффективная налоговые ставки. В данной работе эффективная налоговая ставка будет рассчитываться на основе исторических данных, а именно - как среднегодовая выплаченная ставка за последний финансовый год.

Информация о налоговых ставках, кроме описанных выше источников, была взята из баз данных лидирующих консалтинговых компаний, таких как KPMG, Deloitte и PWC, а также из базы данных ОЭСР. Государственные налоговые ставки представлены в Приложении №1

Согласно компромиссной теории структуры капитала, ожидается, что как государственная, так и эффективная налоговая ставка будут положительно влиять на стремление компании финансироваться за счет заёмного капитала.

Рычаг компании

К анализу долга в компании можно подходить разными способами. Обычно, в исследованиях рассматривается финансовый рычаг, который определяется как отношения долга компании к собственному капиталу. Многие авторы при анализе влияния налоговых ставок опираются на использование совокупного долга. Например, Крамер (Krдmer, 2015) анализирует сумму долгосрочного и краткосрочного долга, как и Фаччо и Сю (Faccio and Xu, 2015), однако последние не рассматривают беспроцентные ссуды. Тем не менее, есть и такие исследователи, которые изучают влияние налоговых ставок на долгосрочный долг, а потому и используют рычаг именно с этой переменной (Booth et al., 2001; de Jong et al., 2008).

Еще одним важным фактором при выборе анализа долга является тип рычага. Существует как бухгалтерский рычаг, так и рыночный. Бухгалтерский показатель, основанный на отчетах компании, безусловно, является более подходящим для анализа внутри компании, ведь в таком случае он не зависит от сильной волатильности акций, в отличие от рыночного (Miller, 1977). Также рассмотрение бухгалтерского рычага позволяет избежать возможной проблемы эндогенности, так как информация полностью основана на исторических данных.

Итак, в данной работе в качестве зависимой переменной будет выступать уровень бухгалтерского финансового рычага, рассчитываемый по формуле:

Где - рычаг компании; - совокупный долг; - совокупный собственный капитал.

Подобный вид рычага часто рассматривается в литературе (De Socio and Nigro, 2012; Graham, 1999; Krдmer, 2015; Pfaffermayr et al., 2013).

Показатель прибыльности компании.

Одна из контрольных переменных, которая должна быть включена в модель, - это показатель прибыльности компании. К ее подсчету можно подойти несколькими способами. С одной стороны, коэффициент рентабельности активов показывает, насколько эффективно менеджмент управляет активами. С другой стороны, маржа прибыли также показывает, насколько успешна и прибыльна компания. Однако в данной статье, во избежание возможной проблемы эндогенности и для получения несмещённых коэффициентов, будет использован показатель прибыльности, посчитанный как:

Где EBITDA - это валовая прибыль; TotalAssets - сумма всех активов.

Согласно теории компромисса, прибыльность компании будет положительно влиять на структуру капитала, так как предполагает более низкие издержки финансовой неустойчивости. Тем не менее, возможен и отрицательный коэффициент, который можно объяснить тем фактом, что высокая прибыльность компании может показывать, что она способна профинансировать себя с помощью внутренних средств.

Материальность активов

Материальность активов - это коэффициент отношения долгосрочных активов ко всем активам в компании. В данной работе этот коэффициент рассчитывается как:

Где - это долгосрочные активы; TotalAssets - сумма всех активов.

В соответствии с компромиссной теорией структуры капитала, материальность активов положительно влияет на уровень долга по нескольким причинам. Во-первых, чем выше коэффициент, тем ниже издержки банкротства. А во-вторых, кредиторы, которыми чаще всего выступают банки, более склонны выдавать кредиты компаниям с высокой долей материальных активов, а потому такой компании легче получить долг (Overesch and Voeller, 2010). К тому же, использование материальных активов приводит к появлению амортизационных отчислений, что выступает в качестве недолгового щита для компании, подобная экономия может позволять компании приобретать долг даже по более высокой ставке процента (DeAngelo and Masulis, 1980).

Размер компании

Размер компании можно определить несколькими способами: либо как логарифм совокупных активов (Faccio and Xu, 2015), либо как логарифм валовой выручки компании (Cйspedes et al., 2010). В данной модели целесообразно использовать логарифм совокупных активов как прокси переменную для размера компании.

Крупные компании, как известно, являются более диверсифицированными, что снижает риски компании, а потому, согласно теории компромисса, в конечном результате ожидается положительное влияние переменной, характеризующей размер фирмы, на количество долга.

Отношение рыночной к бухгалтерской стоимости.

Показатель отношения рыночной к бухгалтерской стоимости чаще всего интерпретируется как переменная, характеризующая возможности роста компании (Cйspedes et al., 2010) или ее инвестиционные возможности (Heider and Ljungqvist, 2015). Ожидается, что влияние этой переменной будет отрицательным, то есть при росте инвестиционных возможностей, фирма будет снижать уровень долга, так как выше становятся издержки финансовой неустойчивости. Но можно также ожидать отрицательное влияние по причине наличия агентских издержек между менеджерами и держателями долга.

Z-счет Альтмана

В модель будет включена такая переменная как Z-счет Альтмана, которая показывает кредитоспособность компании и вероятность ее банкротства. Подсчет переменной основывается на пяти переменных и выглядит следующим образом:

Где TA - суммарные активы- оборотные средства; - нераспределенная прибыль; - прибыль до выплаты налогов и процентов по долгу; - рыночная стоимость капитала;- суммарные обязательства; - выручка.

Если показатель Z-счета у компании менее 1,8, то вероятность банкротства довольно высока, если же показатель у компании превышает 3, то банкротство данной компании маловероятно.

Ожидается, что рассматриваемая переменная будет иметь положительное влияние на рычаг компании. Это можно объяснить тем, что чем выше показатель Z-счета, тем ниже вероятность банкротства, а значит, тем меньше издержки финансовой неустойчивости компании и тем легче ей получить долг. Несмотря на это, возможен отрицательный коэффициент, так как зависимость между Z-счетом и рычагом компании необязательно односторонняя, поэтому высокая вероятность банкротства может наблюдаться из-за большого количества долга компании.

Макроэкономические факторы

Среди макроэкономических переменных будут рассмотрены самые основные, среди которых ВВП на душу населения, инфляция и реальная ставка процента. Все данные по макроэкономическим переменным взяты с сайта Мирового Банка.

ВВП на душу населения в долларах США играет значительную роль для межстранового анализа, так как показывает реальную макроэкономическую среду, в которой функционирует компания.

Инфляция была измерена по индексу потребительских цен и, в отличие от ВВП, оценивает скорее будущие изменения макроэкономической среды. Так, при высоких темпах инфляции предполагается, что компания предпочтет финансирование с помощью собственных средств.

Реальная ставка процента рассчитывается как ставка по ссудам, из которой вычитается индекс инфляции, посчитанный через дефлятор ВВП. Безусловно, данная переменная влияет на рычаг, так как показывает реальную ставку по займам. Так как при увеличении реальной ставки процента возрастает стоимость заемного капитала, то рычаг снижается. По этой причине предполагается отрицательное влияние ставки процента на количество долга компании.

Описательная статистика

Описанные выше данные, которые были получены из базы данных имели большое количество пропущенных переменных и выбросов. Поэтому все компании, чья информация не подходила для анализа были удалены из выборки. После этого выборка незначительно снизилась и теперь становится целесообразным описание статистики, которая выглядит следующим образом:

Развитые страны
Переменные	Кол-во наблюдений	Средние значения	Медианные значения	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Рычаг	62210	0,66	0,34	1,23	0	29,16
Гос. налоговая ставка	62200	29,72	30	8,91	10	40,69
Размер компании	62210	19,56	19,37	1,86	12,38	26,72
Прибыльность	62210	0,09	0,75	0,23	-6,92	17,66
Материальность	62210	0,26	0,24	0,20	-0,07	0,99
Инвестиционные возможности	62210	1,80	1,11	3,15	0,01	99,50
Z-счет Альтмана	62210	3,40	2,59	4,25	-35,80	98,66
ВВП	62204	35526,3	36194,4	11795,5	10338,3	116612,9
Инфляция	62210	1,46	1,37	1,60	-4,48	12,68
Реальная ставка	45163	2,86	2,97	1,94	-4,53	14,53

Развивающиеся страны
Переменные	Кол-во наблюдений	Средние значения	Медианные значения	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Рычаг	41140	0,71	0,41	1,14	0	28,3
Гос. налоговая ставка	41140	27,3	25	6,31	0	55
Размер компании	41140	19,1	19,03	1,77	13,4	26,7
Прибыльность	41140	0,94	0,11	2,62	-41,6	38,64
Материальность	41140	0,36	0,34	0,22	-0,4	0,99
Инвестиционные возможности	41140	2,51	1,55	3,48	7,15E-10	97,3
Z-счет Альтмана	41140	3,99	2,81	4,82	-11,6	9,74E+01
ВВП	41102	6819,8	5539,5	9984,8	446,2	157093
Инфляция	41140	5,05	4,26	3,72	-4,86	62,2
Реальная ставка	36283	3,35	3,15	6,39	-42,3	48,1

В таблице 1а и 1б можно увидеть средние, медианные значения, разброс данных их максимум и минимум. Данная статистика приведена для выборок для анализа государственной ставки процента в развитых и развивающихся странах. Из таблицы видно, что медианное значение долга для развитых стран немного ниже, чем для развивающихся. Интересно подчеркнуть, что медианная ставка выше, поэтому логично ожидать, что гипотеза о различии влияния налоговой ставки будет иметь отрицательный знак. Также можно заметить, что медианная фирма развитых рынков имеет меньшую вероятность банкротства судя по Z счету Альтмана, однако в обеих странах значения находятся в интервале от 1,8 до 3. Примечательно, что в развитых странах медианная компания в несколько раз прибыльнее чем на развивающихся. Безусловно, ожидаемо, что медианная компания находится в стране с большим ВВП и меньшей инфляцией. Стоит отметить количество данных по ставке процента, так вот мало стран дает инфу о реальной ставке. Интересно подметить гораздо большую разбросанность данных среди развивающихся стран значит, что у них много небольших стран или говняных.

Стоит отметить, что выборка для развитых стран неравномерна. На графиках 1а и 1б представленные круговые диаграммы которые показывают

количество наблюдений в конкретной стране.

Более трети выборки среди развитых стран, а именно 37% занимает Япония, также Тайвань - 16%, Южная Корея - 7% и Гонконг 9%. Такое большое количество наблюдений из Азиатского рынка обусловлена большой концентрацией компаний в данных странах. Остальные страны примерно равномерно распределены, поэтому скорее всего в последующем анализе макроэкономические данные будут значимыми. Рассматривая второй график, можно увить большое количество наблюдений из Китая - 27%, Индии - 14% и в Малайзии - 13%. Остальные страны имеют примерно одинаковое процентное отношение по количеству наблюдений.

Имеет особый интерес в описательной статистике анализ медианных значений отношения долга к бухгалтерской стоимости капитала. Ниже на графиках 2а и 2б. можно увидеть средние по выборке рычаги для каждой страны. Красным выделены столбцы со слишком маленьким количеством наблюдений (меньше 30), а потому могут показывать смещенную медиану.

Сразу видно высокий медианный уровень рычага на развитых ранках. К примеру, в Португалии среди 150 наблюдений медианный уровень рычага больше 1. А в Испании среди 420 наблюдений - 0,8, что показывает высокую мотивацию для пользования заемным капиталом. Однако есть и страны с низким медианным показателем рычага, к примеру, среди 160 наблюдений в Австрии медианным значением является 0,04, что говорит о том, что компании предпочитают использование собственного капитала.

Среди развивающихся стран только в Индии наблюдается достаточно высокий уровень рычага - 0,66 по 5750 наблюдениям. Также наблюдаются и относительно небольшие рычаги, к примеру в Саудовской Аравии и равен 0,14. На графике также представлены и страны с 0 рычагом, но эти данные приставлены небольшим количеством компаний.

После анализа и проведение тщательной чистки и описательной статистики была получено высоко сбалансированная модель за 10 лет, с 2005 по 2014 год. Важно подчеркнуть, что данные по всем 6 выборкам как по развитым, так и по развивающимся являются такими. Такие данные являются надежными и готовыми для дальнейшего анализа.



Глава 3. Эмпирическое исследование влияние налоговых ставок на рычаг компаний из развитых и развивающихся стран

Анализ влияния корпоративного налогообложения на структуру капитала в данной работе проводится в несколько этапов. Первым и одним из основополагающим является построение модели. Самая простая зависимость с использованием МНК модели выглядит следующим образом:

Где Lev - рычаг компании, X - эффективная или государственная налоговая ставка, Controlvariables - размер компании (size), прибыльность (prof), материальность активов (tang), отношение рыночной стоимости к бухгалтерской (mb), Z-счет Альтмана (Z), ВВП(gdp), инфляция (infl) и реальная ставка процента (rr) В скобках указаны сокращения, которые используются в последующем анализе.

Эмпирическое исследование основывается на панельных данных за 10 лет и только правильная спецификация может привести к несмещенным и точным результатам. Особый интерес в данном вопросе занимают индивидуальные эффекты. С помощью тестов Вальда и Бройша Пагана появляется возможность сравнить модели с учетом индивидуальных эффектов и без него. В таблице №, которая приведена ниже указаны результаты проведенных тестов по различным выборкам.

	Тест Бройша-Пагана		Тест Вальда
Эфф, Развитые	ч2	40051,12	F(2065,18156)	23,25
	P-value	0,00	P-value	0,00
Гос, Развитые	ч2	63411,69	F(4598,40555)	14,16
	P-value	0,00	P-value	0,00
Эфф, Развивающиеся	ч2	26614,21	F(1711,14938)	16,35
	P-value	0,00	P-value	0,00
Гос, Развивающиеся	ч2	29007,12	F(3746,32519)	8,73
	P-value	0,00	P-value	0,00

Нулевая гипотеза в обоих тестах говорит о том, что индивидуальные эффекты не должны учитываться в тестируемой модели. Однако все анализируемые тесты показывают, что данная гипотеза отвергается, так как P-value = 0, и в модели необходим учет индивидуальных эффектов.

Следующим этапом в определении спецификации модели является решение о модели с фиксированными эффектами или со случайными. Для того, чтобы проверить имеют ли индивидуальные эффекты систематический характер используется тест Хаусмана. Нулевая гипотеза данного теста предполагает, что индивидуальные эффекты имеют несистематический характер.

Тест Хаусмана
Эфф, Развитые	ч2	3719,11
	P-value	0,00
Гос, Развитые	ч2	357,05
	P-value	0,00
Эфф, Развивающиеся	ч2	274,09
	P-value	0,00
Гос, Развивающиеся	ч2	8,73
	P-value	0,00

В таблице показано, что во всех анализируемых выборках предпочитается модель с фиксированными эффектами, так как P-value = 0, другими словами индивидуальные эффекты носят систематический характер. Теперь модель выглядит следующим образом:



Такой тип модели подходит под данный анализ и имеет одно значительное преимущество заключающееся в том, что фиксированные эффекты позволяют устранить ложную корреляцию между макроэкономическими факторами и государственной налоговой ставкой (Faccio&Xu).

Все выборки были протестированы на нормальность ошибок для того, чтобы можно было полагаться на тесты и статистики. Графики распределения ошибок можно увидеть в приложении №8.

Последующий анализ всех выборок будет проведен пошагово и отдельно для каждой выборки стран, поэтому далее рассмотрим влияние налоговых ставок на выборке из компаний из развивающихся стран.

Первые результаты были проанализированы, чтобы проверить гипотезу о влиянии эффективной налоговой ставки на рычаг компании среди развивающихся стран. Использовав модель с фиксированными индивидуальными эффектами были получены следующие результаты:

Переменные	Коэф.	Ст.ош.	t	P-value	[95% Доверительный интервал]
s_tax	0,007541	0,001285	5,87	0	0,005022	0,010059
size1	0,300177	0,010233	29,33	0	0,28012	0,320235
prof	-0,04805	0,003424	-14,03	0	-0,05476	-0,04133
tang	0,487601	0,049234	9,90	0	0,391101	0,5841
mb	0,085872	0,001689	50,86	0	0,082563	0,089182
Z	-0,0382	0,001411	-27,07	0	-0,04096	-0,03543
gdp	-1,6E-05	2,35E-06	-6,66	0	-2E-05	-1,1E-05
infl	0,00696	0,001966	3,54	0	0,003106	0,010814
rr	-2,5E-05	0,001164	-0,02	0,983	-0,00231	0,002257
_cons	-5,36324	0,205668	-26,08	0	-5,76636	-4,96012

В таблице показаны полученные коэффициенты, их стандартные ошибки и значимость как переменных, так и самой модели. Как можно заметить большинство из включенных в модель переменных являются значимыми, кроме показателя прибыльности компании и инфляции. Даже на 10% уровне значимости данные переменные являются незначимыми. Стоит подчеркнуть, что хотя переменная реальной ставки процента имеет некоторые пропущенные данные, но тем не менее она все равно остается значимой на 5% уровне значимости. Однако на показанные данные нельзя полностью полагаться, так как возможны некоторые смещенные и неэффективные оценки коэффициентов. Протестируем основные проблемы, которые ухудшают качество моделей.

Мультикорреляция данных -это зависимость объясняющих переменных между собой в модели. Показатель корреляции является одним из основных критериев для утверждения наличия мультикорреляции в модели. Воспользуемся корреляцией Пирсона, так как она анализирует нормально распределенные переменные. Корреляция считается сильной, если значение находится в интервале от 0,7 до 1 по модулю, средней - в интервале от 0,5 - 0,7 и слабой от 0,3 до 0,5.

В приложении 4 представлена полная корреляционная матрица между переменными. Все переменные не имеют какой-либо корреляции между собой кроме Z-счета Альтмана и отношения рыночной стоимости капитала к бухгалтерскому. Однако эта корреляция довольно слабая (всего 0,3), а потому можно сделать вывод, что в данной модели проблемы мультиколлинеарности нет. Стоит также отметить, что матрица показывает слабую отрицательную корреляцию между рычагом компании и Z-счетом, что подтверждает предположение о не одностороннем влиянии между этими переменными.

Еще одной возможной проблемой является завышение дисперсии переменных из-за гетероскедастичности данных. Гетероскедастичность данных - это зависимость ошибок модели от какой-либо переменной и, чтобы проверить наличие гетероскедастичности в модели, можно воспользоваться модифицируемым тестом Вальда на групповую гетероскедастичность. Основная гипотеза данного теста выглядит следующим образом: . Результаты тестов представлены в приложении 5.

В итоге, нулевая гипотеза отвергается, так как P-value стремится к 0. Такой результат говорит нам о наличии гетероскедастичности данных. Для данной модели проведем более глубокий анализ и графически рассмотрим распределение ошибок, чтобы понять какие переменные коррелируют с ошибками модели. Обычно гомоскедастичные ошибки распределены в рамках одной линии. Подобное наблюдается среди переменных размера компании и материальности активов. Однако другие переменные, вероятно, подвержены проблеме гетероскедастичности.

Проблема данных, которая также связана с дисперсией ошибок, является еще и серийная автокорреляция. Формально она выражается таким образом:

Автокорреляция - это зависимость ошибок текущего наблюдения, от ошибок прошлых наблюдений. Автокорреляция в данной модели была оценена с помощью теста Вулдриджа, который отклонил основную гипотезу об отсутствии корреляции первого порядка на 1% уровне значимости, так как. Из полученного результата можно сделать вывод о наличии автокорреляции первого порядка, которая аналогично проблеме гетероскедастичности занижает значимость рассматриваемых переменных и модели в целом.

Эндогенность - одна из самых важных и сложно находимых проблем в анализе данных. Из-за этой проблемы результаты регрессии могут показать смещенные коэффициенты. Однако в анализируемой модели переменные были подобраны таким образом, чтобы максимально снизить вероятность появления подобной проблемы, что уже оговаривалось при выборе прокси переменной для прибыльности компаний. В последующем анализе учитываться такая проблема как эндогенность данных не будет.

Есть много способов для борьбы с проблемами данных, однако в данном анализе будет использоваться робастный метод также известный как метод Уайта, который поможет исправить проблему гетероскедастичности. Ниже представлена таблица, которая показывает сравнительную статистику модели без учета гетероскедастичности и с учетом. Также в ней можно увидеть коэффициенты, их значимость и Р2.

Переменная	Обычная модель	С учетом гетероскедастичности
ef_tax	0,00240655***	,00240655***
size1	0,19592046***	,19592046***
prof	0,00013562	0,00013562
tang	0,14603837***	,14603837*
mb	0,03581485***	,03581485***
Z	-0,03448247***	-,03448247***
gdp	-0,00001826***	-,00001826***
infl	-0,0011843	-0,0011843
rr	-0,00229454***	-,00229454***
_cons	-3,1850253***	-3,1850253***
Р2	0,1178	0,1178
	N 16659	16659
Легенда: * p<0,1; **p<0,05; *** p<0,01

Как видно, пересчет робастным методом показал более эффективные коэффициенты не для всех переменных. Как уже отмечалось выше, переменная материальности активов не имеет проблемы гетероскедастичности, а потому оценочные значения вместо реальных данных снизили значимость данной переменной.

Однако полученную модель уже можно интерпретировать, так как все проблемы были учтены Основные полученные результаты данной модели имеют знаки подтверждающие теорию компромисса. Эффективная налоговая ставка значимо и положительно влияет на количество долга компании даже на 1% уровне значимости. Контрольные переменные, такие как размер компании, материальность активов, ВВП и реальная ставка процента показали знаки, которые были предсказаны согласно теории компромисса. Однако переменная отношения рыночного капитала к бухгалтерскому наоборот, показала неожиданный положительный знак, что говорит нам о том, что чем выше инвестиционные возможности компании, тем больше долга она берет. Также, безусловно, стоит отметить значимость модели в целом. Р2 равен 12%, что на реальных данных говорит о хорошем качестве модели. Незначимость некоторых переменных, в особенности показателя прибыльности компании, может быть связана с нерешенной проблемой серийной автокорреляции, тем не менее знак коэффициента также соответствует предсказанному знаку.