Сущность гендерных квот

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

В современном мире отчётливо прослеживается тенденция повышенного внимания к проблемам гендерного разнообразия в руководствах различных структур: речь в данном случае идёт, как о правительственных, так и о неправительственных организациях. Во многом сложившаяся ситуация обуславливается необходимостью поиска наиболее эффективных путей управления. Особенно это стало важным в условиях стремительно меняющейся экономической конъюнктуры. Так, например, произошедшие в 2008 и в 2014 годах финансовые кризисы обнажили множество проблем, в том числе, связанных с неграмотно организованными управленческими командами. Именно поэтому на сегодняшний день так много внимания уделяется улучшению корпоративного управления.

Таким образом, необходимость пересмотра взглядов относительно гендерного разнообразия в руководстве породила проведение различных исследований, касающихся выявления влияния увеличения представленности женщин на руководящих должностях на показатели деятельности организаций.

Большинство работ, рассматривающих обозначенный выше вопрос, выявляют положительные взаимосвязи между присутствием женщин в руководстве и показателями рисков и прибыльности. Многие европейские страны серьёзно отнеслись к результатам подобных исследований, сочтя необходимым воздействовать на увеличение гендерного разнообразия в топ-менеджменте путём закрепления на государственном уровне специально-введённых гендерных квот.

Однако Россия пока не последовала примеру большинства западных стран. Более того, необходимо отметить крайне низкую степень изученности влияния гендерного разнообразия на показатели российских организаций, что можно считать большим упущением. Так, например, Германия, форма устройства которой, как и форма устройства России, является Федеративной, приняла решение о введении квот на обязательный минимум доли женщин в руководстве. Исследование (Beger, Kick, Shaeck, 2012) показало на основе изучения данных по немецким банкам наличие положительной взаимосвязи между присутствием женщин в руководстве и показателями прибыльности. Возможно, если бы этот же вопрос был изучен на данных российских банках, были бы выявлены эффекты, схожие с результатами, полученными (Beger, Kick, Shaeck, 2012). гендерный квота банк прибыль

Проводимое мною исследование призвано восполнить образовавшийся пробел. Таким образом, актуальность данной работы состоит в том, что влияние женщин на руководящих должностях в российских банках пока ещё не было изучено. Кроме того, до написания рассматриваемой работы не существовало базы данных, характеризующей гендерное разнообразие в высшем управленческом звене банков России.

Соответственно, объектом исследования выступают женщины на руководящих позициях российских банков, рассмотрение которых будет происходить на предмет их влияния на риски и прибыльность. В качестве выборки мною рассматривается топ-250 банков по активам-нетто.

В данном исследовании автор ставит перед собой цель выявить и оценить наличие и характер влияния женщин на руководящих позициях на риски и прибыльность российских банков. Изначально предполагается, что в банках, где женщины занимают управленческие посты, будет наблюдаться положительная корреляция между присутствием женщин и значениями прибыльности и отрицательное влияния женщин-руководителей на риски.

Для достижения данной цели, был поставлен ряд задач:

1. Провести систематизацию и анализ исследовательской литература, затрагивающей вопрос гендерного разнообразия на руководящих позициях.

2. С помощью изученной литературы обозначить основные гипотезы исследования и определиться с используемой методологией.

3.Осуществить сбор базы данных, необходимой для построения эконометрической модели

4.Определить влияние женщин руководителей на риски и прибыльность российских банков

5.Привести рекомендации Регулятору, способствующие в дальнейшем улучшению ситуации, связанной с гендерным разнообразием.

Исследовательская работа имеет следующую структуру: введение, глава 1, глава 2 и заключение. В главе 1 приведён подробный список литературы, описывающий результаты различных работ по выявлению взаимосвязей между гендерным разнообразием и показателями деятельности нефинансовых фирм и банков. В главе 2 будут введены используемые в исследовании переменные с приведением их характеристик, поставлены гипотезы, определена эконометрическая модель и проинтерпретированы результаты, полученные во время оценивания регрессионной модели. В заключении будут описаны основные результаты исследования и даны рекомендации Регулятору.



Глава 1. Обзор литературы

В данной главе будут рассмотрены основные исследования, связанные с влиянием гендерной диверсификации на различные показатели организаций. В том числе, отдельное внимание будет уделено рассмотрению работ, касающихся влияния женщин на руководящих позициях на риски и прибыльность банков.

1.1 Гендерные квоты на представительство женщин на руководящих позициях

Финансовый кризис 2008 года привёл к возрастающему беспокойству со стороны различных организаций по поводу повышения эффективности деятельности руководства компаний. В качестве одной из наиболее актуальных тенденций для улучшения корпоративного управления прослеживалось включение различных типов разнообразия в советы директоров (Hillman et al., 2002). Разнообразие в данном случае определяется как сочетание различных атрибутов, характеристик и навыков, которые отдельные члены в составе управления привносят в руководство (Van der Walt and Ingley 2003). В литературе различают две различные категории разнообразия (Milliken and Martins, 1996; Pelled, 1996). Первая категория - демографическая, основанная на легко идентифицируемых наблюдаемых характеристиках, таких как пол, раса, возраст. Вторая категория относится к невидимым атрибутам, таким как знания, навыки, квалификация и индивидуальные способности. Значительная часть исследований по вопросам многообразия затрагивает демографические проблемы, в том числе гендерное разнообразие (Rosenzweig, 1998). Этот акцент на гендерном разнообразии в основном оправдан гендерными диспропорциями, которые регулярно обсуждаются в обществе, тем самым принуждая компании к более высокому уровню пропагандируемых этических отношений.

На сегодняшний день наблюдается значительный рост интереса со стороны, как финансовых и нефинансовых организаций, так и правительств различных государств именно к вопросу гендерного разнообразия на руководящих должностях. Данная тенденция обуславливается многочисленными исследованиями, чьи результаты свидетельствуют в пользу увеличения представительства женщин в топ-менеджменте: препятствование же женщинам в подъёме по карьерной лестнице стало ассоциироваться с пережитками прошлого, а увеличение гендерного разнообразия с усилением конкурентных преимуществ организаций.

Таким образом, в последние несколько лет некоторые европейские страны приняли решение о введении обязательных гендерных квот. Первый известный случай внедрения подобной практики произошёл в Норвегии, где был установлен минимум доли женщин в правлении компаний, являющихся публичными, на уровне 40%. Примеру действий норвежского правительства последовали позже такие государства, как Испания, Исландия, Италия, Франция и Финляндия. В Германии же гендерная квота, предусматривающая достижение к 2018 году 30-ти процентной доли женщин в советах была введена относительно недавно: в 2015 году.

В таблице 1 представлена информация по величине квот и процентному представительству женщин в ряде стран в 2013 году. Так, лидирующую позицию по доле женщин в совете директоров с показателем 39% занимала Норвегия, за ней следом идут Швеция (27%), Финляндия (27%) и Франция (25%). При этом примечателен тот факт, что ни в одной из этих стран по состоянию на 2013 год не было ни одной публичной компании, совет директоров которой состоял бы исключительно из мужчин. Отстающими же странами в области гендерного разнообразия на рассматриваемой руководящей позиции являлись в 2013 году Япония (2.4%), Индия (7%), Польша (8%) и Португалия (8%). Соответственно, в этих странах наблюдался самый высокий процент компаний с полностью «мужским» составом советов директоров. Однако можно заметить, что ряд стран явно не соблюдают принятые в них гендерные нормативы.

Таблица 1 - Доля женщин в составе советов директоров различных стран

Страна	% женщин в совете директоров	Процент советов директоров, в чей состав не входит ни одной женщины	Целевой показатель квоты по представительству женщин в совете директоров
Австрия	10	20	нет гендерных квот
Бельгия	15	15	33% в 2017
Дания	17	10	нет гендерных квот
Финляндия	27	0	нет гендерных квот
Франция	25	3	40% в 2017
Германия	16	7	нет гендерных квот
Италия	11	20	20% в 2013
Нидерланды	19	4	30% в 2015
Норвегия	39	0	40% в 2008
Польша	8	40	нет гендерных квот
Португалия	8	30	нет гендерных квот
Испания	13	14	40% в 2015
Швеция	27	0	нет гендерных квот
Швейцария	14	15	нет гендерных квот
Великобритания	18	6	25% в 2015
В среднем по Европе	17	12	-
США	18	нет данных	нет гендерных квот
Япония	2.4	нет данных	нет гендерных квот
Китай	9.5	нет данных	нет гендерных квот
Индия	7	нет данных	нет гендерных квот
Ресурс: Heidrick and Struggles (2014), Spencer Stuart (2014). Информация представлена по состоянию на 2013 год.

Введение мер, заключающихся в принятии гендерных квот, обуславливается так же желанием нивелировать социальные и трудовые недовольства, возникающие среди женщин (Harjoto et al., 2015). Однако пока цели по достижению необходимого уровня гендерного разнообразия не достигнуты, и подавляющее большинство руководящих позиций по-прежнему занимают мужчины (Torchia et al., 2011). Таким образом, исследователям необходимо продемонстрировать, действительно ли, увеличение доли женщин в топ-менеджменте приводит к позитивным результатам. В том числе и для того, чтобы стало отчётливо ясно: стоит ли и дальше придерживаться политики гендерных квот, если да, то в каких компаниях, в каких странах, а если нет, то, как стоит скорректировать проводимую социально-экономическую политику. Это важно, потому что на ряду и с некоторыми работами, говорящими о реальном положительном влиянии гендерного разнообразия, квоты зачастую обуславливаются исключительно пропагандой равноправия полов и искоренением такого понятия, как «стеклянный потолок», но не экономически обоснованными соображениями. В связи с чем, обществу и деловому сектору, необходимо продемонстрировать, что присутствие женщин в советах не обязательно должно быть навязано правовым регулированием, а должно стать общей практикой, оправданной как этическим, так и профессиональным потенциалом.

1.2 Характер экономического влияния гендерных квот и представительства женщин на показатели организаций

Результаты исследований в области гендерного разнообразия можно разделить на 3 группы. Исследования, выявившие положительное, отрицательное влияние или его отсутствие.

1.2.1 Исследования, выявившие позитивное влияние представительства женщин на руководящих позициях

Среди всех теорий, с помощью которых исследователи пытаются объяснить зависимость между стоимостью компании и присутствием женщин на руководящих должностях, выделяются следующие:

1. Теория агентских отношений:

Теория агентства сосредоточена на конфликтах, возникающих в организациях на основе договорных отношений между принципалом и агентом. Существование асимметричной информации и неполных контрактов создаёт конфликты между владельцами и менеджерами. Эти конфликты связаны с издержками, в то время как внутренние факторы, например, структура корпоративного управления, могут их снизить и, таким образом, стать важными драйверами эффективности. Соответственно, слабое управление порождает агентские издержки и отрицательно влияет на производительность фирмы (Core et al., 2006). Совет директоров служит ключевым механизмом управления, который помогает согласовать интересы руководителей и акционеров. Учитывая аргумент, что более разнородный состав управления выступает в качестве лучшего контроля в силу более широкого круга взглядов, гендерное разнообразие в совете директоров может стать механизмом снижения издержек, связанных с агентскими проблемами, что призвано повысить стоимость фирмы (Hillman and Dalziel, 2003).

2. Теория ресурсной зависимости:

Исследование (Hillman and Dalziel, 2003) подтверждают влияние разнообразия на теорию ресурсной зависимости, сформулированную в исследовании организационного поведения. Этот подход расширяет центральную роль совета директоров, поскольку подчеркивает способность членов совета директоров устанавливать внешние связи и находить необходимые ресурсы для сбора важной с точки зрения компании информации (Siciliano, 1996). Гендерное разнообразие, в этой ситуации, позволяет расширить возможности руководства по улучшению взаимодействия с клиентами и конкурентами, а также осведомлённость о более развитой сети источников информации в рамках индустрии. Кроме того, роль теории ресурсной зависимости очень важна, когда речь идёт о получении внешнего финансирования для компаний, не имеющих доступа к рынкам капитала (Voordeckers et al., 2007). Таким образом, теория ресурсной зависимости также предполагает положительное влияние разнообразия в руководстве на показатели деятельности фирмы.

3. Теория человеческого капитала:

Теория человеческого капитала предполагает, что производительность руководства будет зависеть от гендерного разнообразия среди членов правления в результате различного и уникального человеческого капитала, который имеет каждый человек. Некоторые данные свидетельствуют о том, что гендерное разнообразие стимулирует генерирование различных мнений и мотивируют других членов совета директоров рассматривать более широкий круг потенциальных решений (Moscovici and Faucheux, 1972; Nemeth, 1986). (Hillman and Dalziel ,2003) утверждают, что для эффективного управления совету директоров требуются различные навыки, информация и опыт. Эмпирические исследования нашли подтверждение положительного влияния женщин на контроль деятельности фирм. (Adams and Ferreira, 2009) показывают, что руководства с большей долей женщин в своём составе прикладывают большие усилия к мониторингу. Женщины имеют более высокую посещаемость заседаний, нежели их коллеги-мужчины. А (Carter et al.,2003) устанавливают, что гендерное разнообразие повышает независимость совета директоров, а это, в свою очередь, положительно сказывается на контроле фирм. Помимо прочего, высокая доля женщин-директоров повышает внешнюю легитимность фирм (Bilimoria, 2000), поскольку свидетельствует о том, что фирма придерживается идей гендерного равенства и учитывает важность женщин как профессионалов на рынке труда, что также отражается на стоимости фирмы. Кроме того, (Peterson and Philpot, 2007) в своём исследовании американских фирм развеивают распространённый миф и обнаруживают, что директора-женщины и мужчины обладают одинаковым уровнем квалификации.

(Kiel and Nicholson, 2003) полагают, что из-за многодисциплинарного характера темы ни одна теория не может обеспечить полную основу для формирования связи между гендерным разнообразием и стоимостью компании. Однако все приведённые выше исследования дают некоторое представление о потенциальных выгодах, которые женщины приносят в компанию.

Так, аргументы в пользу более высокого присутствия женщин в руководстве обычно сосредотачивают внимание на двух видах преимуществ: этических и экономических.

Первый аргумент проистекает из идеи равноправия в обществе. Утверждается, что с точки зрения моральных норм неверно устанавливать барьеры в построении карьеры по половому признаку. Фирмы несут ответственность за этически правильное отношение к людям (van der Walt and Ingley, 2003), а низкая представленность каких-либо групп порождает социальные волнения (Burke 2000, Singh et al., 2001). Например, Европейская комиссия утверждает, что равенство между женщинами и мужчинами является фундаментальным правом само по себе и общеевропейским принципом (European Commission, 2009).

Другой же аргумент основывается на призыве к экономически обоснованному гендерному разнообразию в организациях. Идея состоит в том, что дискриминация по половому признаку может быть экономически неоптимальной, при этом, не трактуясь в качестве аморальной.

Если фирма не может подобрать оптимальный состав руководства, она лишается полного доступа к ресурсам, имеющим отношение к фирме (Burke, Westphal и Milton, 2000), которые могли бы быть доступны при правильном соотношении женщин и мужчин в организации. Поскольку женщины привносят в совет уникальные и ценные навыки, эффективность работы совета улучшается, что положительно сказывается на показателях деятельности фирмы (Huse et al., 2009; Campbell and Mэnguez-Vera, 2008; Hillman and Dalziel, 2003), как следствие, авторы выступают за обязательное введение государственных законов, закрепляющих гендерные квоты. Кроме того, (Carter et al., 2003) находят положительную корреляцию между большим присутствием женщин в советах директоров и акционерной стоимостью, а (Adams and Ferreira, 2009) заявляют об увеличении рентабельности капитала с ростом доли женщин в управлении. (Erhardt et al., 2003) также находят положительную связь между долей женщин-руководителей в крупных компаниях США и рентабельностью активов. Кроме того, по мнению исследователей, неудачи управления финансовыми учреждениями связаны отчасти и с отсутствием гендерного разнообразия в руководстве.

В то же время в работе (Adams and Ferreira, 2007) говорится о том, что существует положительная взаимосвязь между долей женщин и размером совета директоров, что исключает такое понятие, используемое, например, в исследовании (Kanter, 1977), как токенизм. Под токенизмом подразумевается некая уступка со стороны большей группы по отношению к меньшей группе для создания видимости справедливости, в то время, как отсутствует реальное согласие с меньшинством. Токенизм в гендерной теории означает, что присутствие женщин на какой-либо должности не даёт им права голоса и настоящей власти при принятии решений.

(Reguera-Alvarado, de Fuentes, Laffarga, 2015) также исследовали нефинансовые организации на предмет влияния гендерного разнообразия на экономические результаты компаний. На данных выборки, состоящей из 125 нефинансовых компаний, котирующихся на Мадридской фондовой бирже за четырехлетний период с 2005 по 2009 гг., было выведено два основных вывода.

Во-первых, установлено подтверждение положительной связь между гендерным разнообразием руководства и позитивными экономическими результатами. То есть, в работе показывается, что представленность на руководящих должностях мужчин и женщин повышает эффективность бизнеса: выявлено позитивное влияние на экономические результаты, рассматриваемых фирм.

Во-вторых, было выяснено, что присутствие женщин в совете директоров само по себе не влияет на стоимость компании. Тем не менее, авторы обнаруживают, что именно гендерное разнообразия оказывает положительное влияние на стоимость фирмы. Это подразумевает, что наиболее важным направлением для испанских компаний должно быть равновесие между женщинами и мужчинами, а не просто достижение высокой доли женщин в топ-менеджменте.

Однако ряд некоторых исследований указывает на смешанные результаты в зависимости от характеристик фирмы (Adams and Ferreira, 2009). Наконец, другие авторы (Bianco et al., 2011) и (Rose, 2007) не обнаруживают существенных корреляций между гендерным разнообразием и показателями деятельности компаний.

1.2.2 Исследования, выявившие отрицательное влияние представительства женщин на руководящих позициях

Некоторые исследования связывают гендерное разнообразие с отрицательными экономическими показателями (De Andres et al., 2005). (Ahern and Dittmar, 2010) показывают наличие отрицательного влияния введённых в Норвегии в 2003 году гендерных квот на стоимость компаний. А (Bantel and Jackson, 1989) в своём исследовании заключают, что гетерогенность и вовсе нарушает коммуникацию в организациях, ограничивая обмен идеями между членами руководства, что, в свою очередь, мешает принятию обоснованных решений. Кроме того, заявляется, что гендерное разнообразие может привести к возникновению конфликтов в топ-менеджменте, например, из-за разных ценностей.

(Shrader, Blackburn and Iles, 1997) показывают отрицательную корреляцию между присутствием женщин в руководстве и прибыльностью компаний из-за чрезмерной деятельности в области мониторинга (Adams and Ferreira, 2007). Наряду с этим, (Bharat , Narayan, and Seyhun. 2009) утверждают, что женщины принимают худшие по сравнению с мужчинами инвестиционные решения. Более того, эмпирические исследования (Croson and Gneezy, 2009) и (Farrell and Hersch, 2005) показывают отрицательное влияние гендерного разнообразия на риски организаций. В работе утверждается, что женщины более склонны к риску, нежели мужчины. Результаты о более высокой подверженности женщин рискам подтверждаются и в работах (Guiso и Rustichini, 2011) и (Adams and Funk, 2011), основанных на изучении итальянских и шведских публичных фирм соответственно. В исследовании (Ahern and Dittmar, 2010) данная закономерность объясняется отчасти нехваткой опыта у женщин-руководителей и недостаточным мониторингом ими компаний.

Тем не менее, относительная склонность к риску у мужчин и женщин при выборе финансовой политики сильно зависит от рамок принятия решения. (Schubert, Brown, Gysler, Brachinger,1999). Гендерные склонности к риску возникают в абстрактных азартных играх: мужчины более склонны к риску при возможности получения прибыли, женщины более склонны к риску при вероятности что-либо потерять. Более того, когда идентичные решения представлены в качестве инвестиционных и страховых вариантов, гендерных различий в отношении факторов риска не обнаружено.На практике рискованные финансовые решения всегда контекстуальны. Исследователи предполагают, что мнения о рисковых установках женщин-инвесторов и менеджеров могут быть скорее предвзятыми, чем реальными.

1.3 Экономическое влияние гендерных квот и представительства женщин в банковском секторе

Большинство эмпирических исследований о гендерном разнообразии относятся к нефинансовым фирмам, чья деятельность является нерегулируемой. Однако вопрос о целесообразности гендерного разнообразия актуален и для банковской отрасли, особенно в период финансового кризиса. Исследований, изучающих влияние женщин на руководящих позициях на различные показатели, характеризующие деятельность банков, немного и они сравнительно новые. Более того, в банковской сфере механизмы управления отличаются от механизмов нефинансовых фирм, что свидетельствует о том, что не только акционеры и дебиторы, но и регулирующие органы преследуют свои интересы. Вслед за крупными последствиями недавнего финансового кризиса среди политиков, регуляторов и исследователей появилась оживленная дискуссия о том, как улучшить и реформировать механизмы управления в банковской сфере, и о том, что повышает банковские риски (Laeven and Levine, 2009) .

Обращаясь к гендерным вопросам и показателям деятельности в банковском секторе, (Mateos de Cabo et al.,2009) находят свидетельства о положительной корреляции между более высокой долей женщин в советах директоров и капитализацией банков и отрицательной корреляцией с показателем прибыльности ROA. (Gulamhussen and Fonte Santa, 2009) заявляют в своём исследовании по крупнейшим банкам ОЭСР об отрицательной взаимосвязи между присутствием женщин в советах директоров и банковскими рисками. Однако (Berger et al., 2012 ) на выборке немецких банков обнаружил, что увеличение доли женщин на руководящих позициях приводит к повышению рисков, принимаемых на себя банком. Однако (Bellucci et al., 2010), напротив, утверждает о более высоком неприятии риска среди женщин-руководителей.

Одним из исследований, изучающих вопрос влияния женщин, занимающих пост генерального директора, является работа, написанная (Palvia, Vдhдmaa, 2014). Исследователи рассматривают взаимосвязь между показателем риска дефолта, величиной банковского капитала и полом CEO, используя в качестве выборки большую группу коммерческих банков США. В работе утверждается, что женщины-руководители должны подходить к оценке рисков более консервативно и тем самым удерживать более высокий уровень собственного капитала и уменьшать вероятность банкротства банков в периоды рыночного стресса. В частности, в работе устанавливается, что банки в США с женщинами-руководителями ведут более консервативную политику и владеют более высоким уровнем собственного капитала. Кроме того, (Palvia, Vдhдmaa, 2014) обнаруживают убедительные доказательства того, что более мелкие банки с женщинами-CEO с меньшей вероятностью оказывались в состоянии дефолта во время финансового кризиса. Это заключение может указывать на то, что консерватизм, проявляемый женщинами в управлении, особенно важен для выживания небольших банков, которые в меньшей степени способны переносить внешние шоки. Так, в 2010 году Кристин Лагард (директор-распорядитель МВФ) заявила, что «если бы Lehman Brothers были Lehman Sisters, нынешний экономический кризис явно выглядел бы совсем по-другому». “мпирический анализ (Palvia, Vдhдmaa, 2014) показывает, что провокационный аргумент Лагард может содержать по крайней мере некоторый элемент истины.

В целом, выводы данного исследования согласуются с мнением о том, что гендерные различия в поведении могут влиять на корпоративные решения. Результаты исследования свидетельствуют о том, что улучшение положения женщин в банковской сфере может послужить на пользу всем заинтересованным сторонам.

1.3.1 Исследование влияния гендерных квот и представительства женщин в банковском секторе Германии

Германия и Россия являются странами с одинаковой формой правления, кроме того, с одинаковыми чертами налогообложения. Поэтому рассмотрение гендерного влияния на риски и прибыльность банков именно этой страны представляет собой особый интерес, так как можно ожидать похожие результаты по той же исследовательской тематике на данных российских банков.

(Beger, Kick, Shaeck, 2012) создали уникальный набор данных по руководству всех немецких банков за период с 1994 по 2010 год. Исследователями было установлено, что женщины положительно влияют на прибыль банков, в то время как, гендерные изменения в совете директоров в сторону увеличения доли женщин приводят к увеличению банковских рисков. Кроме того, исследование показало, что увеличение доли женщин среди членов совета директоров приводит к более высокому разнообразию на уровне исполнительной власти, что влияет на стратегию управления рисками банка.

Учитывая дискуссии о квотах с целью повышения представленности женщин в советах директоров, возникает вопрос о том, выбирают ли женщины определённые типы банков в качестве мест работы? (Foti, 2011) считает, что женщины представлены в более крупных и молодых банках. А (Beger, Kick, Shaeck, 2012) полагают, что женщины - члены руководства, склонны работать в хорошо капитализированных банках. Однако в течение трех лет после увеличения в таких банках представленности женщин в советах директоров банковские риски возрастают. Кроме того, во времена высокого банковского риска и периоды высокой неопределенности назначение женщин на руководящие позиции становится менее вероятным. Исследователи объясняют этот результат следующим образом: женщины-руководители имеют меньше опыта работы, чем их коллеги-мужчины, что обуславливает выбор в пользу преимущественно мужских советов.

Замечание о том, что женщины, более вероятно, станут членами совета менее рискованных и, по-видимому, более стабильных банков, также интересно в связи с гипотезой о «стеклянном потолке». Гипотеза гласит, что продвижение по службе более затруднительно для женщин, чем для мужчин, и не позволяет им подняться выше определенной иерархической стадии организации. Доказательства существования стеклянного потолка в контексте корпоративных управленческих структур свидетельствуют о том, что женщины по-прежнему сталкиваются с трудностями при достижении высших руководящих должностей, хотя эта проблема становится меньше (Daily, Certo и Dalton,1999). Более того, исследование (Beger, Kick, Shaeck, 2012) показывает, что женщинам приходится преодолевать более серьезные препятствия, чем мужчинам, при вхождении в руководства банков, принимая более высокий риск.

Ко всему прочему, в работе тех же исследователей было выяснено, что женщины чаще назначаются в члены правления в тех структурах, которые также возглавляются женщинами-руководителями. Это означает, что женщины чаще назначаются на руководящие позиции, когда в совете находятся другие женщины. Этот вывод позволяет предположить, что женщины-руководители играют важную роль в наборе новых членов совета директоров того же пола.

Описанные выше результаты свидетельствуют о том, что обсуждение на государственном уровне гендерных квот должно учитывать все найденные эффекты.

Рассмотренный обзор литературы охватывает не только исследования, касающиеся нефинансовых и банковских организаций, но и проливает свет на работы, проводимые с целью изучения влияния представительства женщин на руководящих позициях на прибыльность и риски в разрезе разных стран.

Результаты, полученные исследователями, разняться. Так, например, изучение влияния женщин на риски по одним странам показывает отрицательную взаимосвязь, а по другим - положительную, что объясняется присутствием межстрановых различий.



Глава 2. Эмпирический анализ влияния женщин-руководителей на риски и прибыльность российских банков

2.1 Описание источников данных

Освещённая в обзоре литература помогла определиться с набором внутрибанковских переменных, необходимых для проведения исследования. Так, с целью изучения влияния женщин-руководителей на прибыльность и риски российских банков были взяты две группы показателей, характеризующие необходимые нам факторы. К первой группе относятся классические показатели прибыльности: чистая процентная маржа, коэффициенты рентабельности активов и капитала; ко второй группе в качестве мер риска было принято решение отнести коэффициент качества кредитов, Z-score и долю просроченной задолженности. Также был взят ряд контрольных переменных, таких как норматив достаточности капитала (Н1), норматив текущей ликвидности (Н3), размер банка и доля выданных кредитов относительно суммарных активов банка. Кроме того, уникальность исследования состоит в том, что была собрана база данных по представительству женщин в топ-250 российских банков, отсутствовавшая до проведения представленного исследования. Решение о рассмотрении топ- 250 банков, а не всех представленных в России банков, было вызвано тем, что суммарно они сосредотачивают 87% всех активов (67 415 519 к 77 555 348 460) , то есть покрывают почти весь банковский сектор. Выборка сформирована по показателям за 2016 год и имеет пространственную структуру (cross-sectional data). С целью получения данных по перечисленным переменным необходимо было обратиться к ряду информационных ресурсов, краткое описание которых приведено ниже.

1. Информационный портал Банки.ру является крупнейшим независимым Интернет-ресурсом, предоставляющем финансовую информацию о банковском секторе, а так же о рынках, связанных с телекоммуникациями, инвестициями и страхованием. На данном портале регулярно публикуется рейтинг российских банков по различным показателям. Для проведения исследования мною был выбран с сайта Банки.ру топ-250 банков, ранжированный по активам-нетто.

2. Официальные сайты банков, входящих в тор-250 российских банков. Поскольку в качестве выполнения одной из задач исследования необходимо было создать базу данных по представительству женщин среди банков на позициях генерального директора и находящихся в составе совета директоров и правлении, единственным источником информации о присутствии женщин в руководстве стали данные, публикуемые в открытом доступе каждым банком из рассматриваемой выборки. Как правило, искомая информация была представлена в разделе «сведения о лицах, под контролем либо значительным влиянием которых находится банк».

3. ИАС «Банки и финансы» - это информационно-аналитическая система, образованная в 2001 году по заказу Центрального банка РФ. Портал содержит в себе информацию по российским банкам относительно 168 внутрибанковских показателей за запрашиваемый промежуток времени: доступный временной диапазон включает в себя период с 1998 по 2017 год. Публикация данных происходит ежемесячно. Соответственно, с помощью ИАС «Банки и финансы» были найдены данные по необходимым для исследования внутрибанковским показателям.

4. Официальный сайт Центрального банка России. На данном сайте содержатся информационно-аналитические материалы, характеризующие российские банки, в том числе и их финансовые отчётности. Использование данного ресурса объясняется тем, что, поскольку данные с ИАС «Банки и финансы» не подвергаются сторонней проверке и в связи с этим по некоторым банкам отсутствовали значения некоторых показателей, недостающую информацию было принято решение взять напрямую из финансовых отчётностей банков, агрегированных на описываемом ресурсе.



2.2 Выбор зависимых и объясняемых переменных

По аналогии с работой (Gulamhussen, Santa, 2015) было принято решение в качестве детерминант прибыльности и рисков российских банков взять переменные, представленные в таблице 1.

Таблица 2. Перечень используемых в исследовании переменных

Объясняющие переменные	D_CEO S_BOARD и BOARD
Зависимые переменные	Показатели прибыльности	ROA
		ROE
		NIM
	Показатели рисков	LQR
		Z-SCORE
		IMPL_GL
Controls	L_to_A
	BANK_SIZE
	Н1
	Н3

В качестве объясняющих переменных в исследовании рассматриваются три показателя: дамми-переменная D_CEO, принимающая значение 1, если генеральный директор женщина и 0 в ином случае; и две количественные переменные: S_BOARD - доля женщин относительно общего состава в совете директоров, и BOARD - доля женщин, присутствующих в таком руководящем органе, как правление банка.

После определения объясняющих переменных перейдём к выбору и описанию зависимых переменных. Начнём с показателей прибыльности.

ROA: Коэффициент рентабельности активов представляет собой отношение чистой прибыли к суммарным активам и характеризует то, насколько грамотно руководство банка использует свои активы с целью генерирования прибыли, другими словами, насколько прибыльны операции банка. Высокий показатель ROA свидетельствует о том, что менеджмент банка эффективно распоряжается располагаемыми активами, а низкое значение рассматриваемого показателя может говорить о возможной консервативной политике организации или высоких операционных расходах.

ROE: коэффициент рентабельности капитала характеризует привлекательность банка для инвестирования в него средств. Данный показатель рассчитывается как деление чистой прибыли на капитал банка. Рассматриваемый коэффициент может свидетельствовать о результативности проводимой банком политики в отношении управления капиталом и снижения издержек. Так, высокий показатель означает, что менеджмент эффективно распоряжается вверенным им в управление капиталом.

NIM: показатель чистой процентной маржи является одним из ключевых показателей, используемых с целью анализа финансовой деятельности банка. NIM характеризует результативность осуществляемых банком активных операций и выражается в разности между процентными доходами и расходами относительно активов банка.

Перейдём к описанию показателей, взятых в качестве детерминант банковских рисков.

LQR: коэффициент качества выдаваемых банком кредитов рассчитывается как отношение резервов на возможные потери по ссудам (далее РВПС) к совокупным кредитам банка. Соответственно, данный показатель свидетельствует о среднем размере РВПС, необходимом для каждого выданного кредита. Чем больше доля кредитов I группы риска (стандартных ссуд) относительно всего кредитного портфеля, тем ниже значение LQR.

Z-score: основной показатель, характеризующий риски банка. Z-score можно рассматривать, как показатель платёжеспособности банка. Данный коэффициент рассчитывается по следующей формуле:



где - стандартное отклонение доходности активов.

Более высокое значение Z-score свидетельствует о том, что банк менее рискован. В данной работе рассчитывается за период с 2014 по 2016 г.г.

IMPL_GL: коэффициент, характеризующий долю просроченной задолженности к величине общего кредитного портфеля банка. К просроченным кредитам в данном случае относятся ссуды, просрочка по уплате процентов или основного долга по которым превысила 90 дней. Минимизировать уровень таких кредитов позволяет более внимательных подход со стороны банка к оценке платёжеспособности заёмщиков.

Обратимся к описанию переменных, взятых в данной работе в качестве контрольных.

L_to_A: данная количественная переменная представляет собой отношение всех выданных кредитов к суммарным банковским активам. Логика такова, что увеличение кредитного портфеля до определённой оптимальной точки положительно сказывается на диверсификации активов, однако последующее наращивание данного показателя может сменить интенсивный характер на экстенсивный, означающий снижение банком требований к потенциальным заёмщикам, что, в свою очередь, может оказать влияние на увеличение рисков принимаемых на себя банком.

BANK_SIZE: переменная, выраженная с помощью логарифма суммарных активов. Размер банка классический показатель в качестве контроля, используемый для того, чтобы не произошло смещения оценок, так как среди разных по размеру банков может проводиться различная политика. Например, считается, что существует положительная взаимосвязь между размером банка и выполняемым им объёмом кредитования.

H1: один из основных норматив достаточности капитала, минимально установленное значение которого со стороны Банка России равно 8%. Данный показатель свидетельствует о том, какова доля собственных средств банка относительно суммарных активов, взвешенных с учётом уровня риска.

Формула для расчета норматива Н1 выглядит следующим образом:

H3: норматив текущей ликвидности банка, минимальное значение которого составляет 50%. Данный показатель рассчитывается как отношение ликвидных активов (реализация которых банков возможна в течение 30 календарных дней) к обязательствам банка сроком исполнения в ближайшие 30 дней. Центральный Банк России счёл целесообразным введение данного норматива для того, чтобы иметь инструмент, помогающий в регулировании риска дефицита ликвидности.

Формула для расчета норматива Н3:

2.3 Построение эконометрической модели, постановка гипотез и интерпретация полученных результатов

Изначально данные были собраны по топ-250 банкам. Однако в итоговую выборку вошло 200 из них. Сокращение банков в выборке произошло по нескольким причинам. Во-первых, не все банки, входящие в топ-250, на своих официальных сайтах предоставляли информацию о руководящем составе. Подобная ситуация как правило наблюдалось среди тех банков, что находятся ниже в рейтинге (примерно со 150 банка). Поэтому, само собой разумеется, что эти банки было принято решение удалить из итоговой выборки. Во-вторых, в силу того, что данные, расположенные на ресурсе ИАС «Банки и финансы», не подвергаются сторонней проверке, возникает ряд проблем: отсутствие посчитанных показателей по некоторым банкам (отчасти с этой проблемой помогло бороться просматривание финансовой отчётности соответствующих банков) и наличие в базе данных отчётливо искажённых показателей. Так, например, для удаления подобных явных ошибок было решено исключить наблюдения меньше первого персентиля и наблюдения, которые превосходят 99 персентиль по показателям ROA и ROE. Таким образом, после проведения всех манипуляций в выборке осталось 200 банков, покрывающих 83% всех активов (64 074 932 055 к 77 555 348 460).

Описательная статистика для переменных, посчитанных на основании итоговой выборки представлена в таблице 2. Данная таблица содержит информацию о средних, минимальных и максимальных значениях выбранных показателей, а также об их стандартных отклонениях. Показатели ROA, ROE, NIM, H1 и Н3 рассчитаны в процентах.

В исследуемой выборке среднее количество женщин, что в наблюдательном совете, что в правлении, меньше половины: 0.2 и 0.37 соответственно. Так же можно сказать, что медианный представитель D_CEO - это мужчина: мужчины встречаются в 80% по выборке. Исходя из переменных прибыльности, можно заключить, что в выборке присутствуют, как высокодоходные банки, так и банки, демонстрирующие отрицательную прибыль. Значения IMPL_GL говорят о присутствии банков, как с чрезвычайно плохим кредитным портфелем (доля проблемных кредитов достигает 83%), так и с минимальным количеством просроченных платежей. Основываясь на данных по переменной L_to_A, можно сделать вывод, что в выборке присутствуют банки и с большим количеством ликвидных активов и с маленьким, что подвергает такие банки риску ликвидности. Представленные в таблице 2 значения BANK_SIZE говорят о том, что в выборку вошли крупнейшие 200 банков России. Минимальное значение H1 составило 9.18, а минимальное значение Н3 - 62.26 - это значит, что в выборке присутствуют банки, удовлетворяющие нормам ЦБ.



Таблица 3 - Описательные статистики

Название переменной	Среднее	Стандартное отклонение	Мин.значение	Макс. значение
D_CEO	0.21	0.4083303	0	1
S_BOARD	0.1985111	0.198864	0	1
BOARD	0.3673856	0.2398099	0	1
ROA	0.6308	2.05963	-7.5	7.76
ROE	3.5347	14.12063	-51.54	36.53
NIM	5.80265	3.104763	-3.69	22.16
LQR	0.3041841	1.145064	0.0106594	16.03326
ZSCORE	2.444876	4.49572	-4.381163	33.75413
IMPL_GL	0.0826183	0.1042473	0.001321228	0.8316278
L_to_A	0.5878985	0.1763743	0.0093603	0.9693531
BANK_SIZE	7.598269	0.6922811	14.6048561	23.850265
H1	17.30165	7.823618	9.18	48.53583
H3	205.5763	165.8816	62.25917	1315.027

Дамми-переменная D_CEO и количественные переменные S_BOARD и BOARD не были вместе включены в модель. Интуиция данного действия такова: если женщина является генеральным директором, то это сразу всё смещает, поскольку, скорее всего, женщина, занявшая пост CEO, как-то по-своему устроит совет директоров и менеджерскую команду. Это качественно разные эффекты, которые необходимо разделять по разным регрессиям. При этом даже если между затрагиваемыми показателями по итоговой выборке не существует высокой корреляции, всё может измениться при расширении этой выборки, более того, при увеличении временного горизонта. Поэтому в данном исследовании каждый эффект рассматривается отдельно.

Таблица 4 - Корреляционная матрица

	S_BOARD	BOARD	ROA	ROE	NIM	LQR
S_BOARD	1
BOARD	0.2865*	1
ROA	0.0759	0.1031	1
ROE	0.0605	0.0486	0.9055*	1
NIM	-0.0829	0.1020	0.2839*	0.1882*	1
LQR	0.0511	0.0139	0.1397	0.0458	-0.0769	1
ZSCORE	0.1277	0.1916*	0.3822*	0.3700*	0.0913	-0.0497
IMPL_GL	-0.0155	-0.1699	-0.1306	-0.1776	-0.0197	0.4198*
L_to_A	-0.0551	0.0249	0.0477	0.0026	0.3092*	-0.2366*
SIZE	-0.2087*	-0.3850*	0.0287	0.1099	-0.2002*	-0.0960
H1	-0.0240	0.0922	0.2271*	0.1327	0.0051	0.0972
H3	-0.0773	0.0508	0.0803	0.1082	0.0225	-0.0249
ZSCORE	1
IMPL_GL	-0.2030*	1
L_to_A	0.0372	-0.1866	1
SIZE	-0.0575	-0.0175	0.2223	1
H1	0.1720	0.0366	-0.2413	-0.20003	1
H3	0.1483	-0.0385	-0.0169	-0.0439	0.0511	1
*-статистически значимы при уровне значимости 1%

Построим корреляционную матрицу (таблица 3), чтобы выяснить зависимость между переменными. Всё переменные, показатели по которым больше 0.5, не включаем в модель в силу коррелированности. Данная таблица позволяет сделать вывод, что между ROA и ROE присутствует мультиколлениарность. Корреляция между ними составляет 0.91. Следовательно, эти переменные не будут включаться в качестве объясняющих переменных в одной регрессии. По остальным показателям все значения находятся в пределах нормы.

На основе данных корреляционной матрицы так же можно сделать первые выводы о взаимосвязи между размером банка и количеством женщин в совете директоров и в правлении. Корреляция между BANK_SIZE и BOARD равна -0.38, а между BANK_SIZE и S_BOARD - -0.21. Это значит, что банки большие по размеру склонны иметь в составе руководства меньше женщин, как в правлении, так и в совете директоров. Кроме того, можно обнаружить положительную взаимосвязь между S_BOARD и BOARD, потому что зачастую представители той и другой группы в руководстве пересекаются.

Для того, чтобы бы полностью исключить проблему мультиколлинеарности был построен коэффициент вздутия дисперсии (таблица 4). Мы видим, что значение VIF меньше 2 (за исключением ROA и ROE, которые, как уже объяснялось выше, не будут рассматриваться одновременно), что является дополнительным подтверждением отсутствия мультиколлинеарности.

Таблица 5 - Коэффициент вздутия дисперсии

Название переменной	VIF	SQRT VIF	Tolerance	R2
D_CEO	1.38	1.18	0.7235	0.2765
S_BOARD	1.21	1.10	0.8263	0.1737
BOARD	1.56	1.25	0.6431	0.3569
ROA	8.11	2.85	0.1233	0.8767
ROE	7.31	2.70	0.1369	0.8631
NIM	1.42	1.19	0.7029	0.2971
LQR	1.55	1.25	0.6431	0.3569
ZSCORE	1.29	1.14	0.7736	0.2264
IMPL_GL	1.48	1.22	0.6735	0.3265
L_to_A	1.54	1.24	0.6503	0.3497
BANK_SIZE	1.58	1.26	0.6330	0.3670
H1	1.31	1.15	0.7622	0.2378
H3	1.08	1.04	0.9259	0.0741
Mean VIF	2.37

После того, как мы рассмотрели проблему мультиколлениарности, для данного типа данных остаётся ещё проблема гетероскедастичности.

Были проведены тесты на наличие гетероскедастичности, а именно, тест Бройша-Пегана и тест Уайта для каждой из оцениваемых регрессий. В тех случаях, когда в обоих тестах значения p-value превышают 5%, мы не использовали матрицу устойчивую к гетероскедастичности. В тех же случаях, когда хотя бы в одном из тестов гипотеза о постоянстве дисперсии отвергалась (p-value < 5%), мы использовали матрицу с ошибками в форме Уайта для нивелирования проблемы непостоянства дисперсии.

Рассмотрение автокорреляции не требуется в данном исследовании, так как данные представлены в формате cross-sectional data.

Приступим к проведению самого исследования, призванного выяснить, как D_CEO, S_BOARD, BOARD влияют на показатели прибыльности.

Для удобства представления результатов введём следующие обозначения:

М1 - спецификация модели с объясняющей переменной D_CEO;

М2 - спецификация модели с объясняющей переменной S_BOARD;

М3 - спецификация модели с объясняющей переменной BOARD.

Используемая эконометрическая модель имеет следующий вид:

где - показатель прибыльности банк; LP -объясняющая переменная; Controls_b - набор используемых контрольных переменных; случайная ошибка.

H₀: > 0 (предполагается положительное влияние присутствия женщин на руководящих постах на показатели прибыльности).

Результаты представлены уже после проведения теста Уайта и теста Бройша-Пегана, чтобы они не были искаженны влиянием гетероскедастичности.

Из всех трёх спецификаций (таблица 6) на показатель прибыльности ROA оказывает значимое влияние лишь наличие генерального директора в качестве женщины (М1). По остальным же переменным нельзя найти статистически значимого влияния. Что касается контрольных переменных, то можно выявить следующие взаимосвязи: показатель прибыльности ROA зависит от показателя рисков ZSCORE. Это означает, что чем надёжнее банк, тем выше коэффициент рентабельности активов. Кроме того, обнаружено положительное влияние коэффициента Н1 на показатель прибыльности.



Таблица 6 - Результаты оценивания регрессионной модели, объясняемая переменная ROА

ROA	M1	M2	M3
D_CEO	0.6491599*
S_BOARD		0.6428457
BOARD			0.4695551
ZSCORE	0.1540949***	0.1545692***	0.1547627***
L_to_A	0.7137626	0.8015628	0.7039647
BANK_SIZE	0.3297595	0.2612572	0.286103
H1	0.0547772***	0.0535004***	0.0517676***
H3	0.0004628	0.0003686	0.0002808
Константа	-3.850369**	-3.332476*	-3.461223*
Количество наблюдений	200	200	200
R2- Adjusted	0.1746	0.1627	0.1616
P-value	0.00	0.00	0.00
Примечение: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Положительное влияние на ROE (таблица 7) среди всех рассматриваемых спецификаций было также обнаружено только со стороны женщин-гендиректоров (М1). В данном случае, как и в ситуации с рентабельностью активов, показатель ZSCORE положительно влияет и на рентабельность капитала. Кроме того, позитивно на ROE сказывается размер банка.

Таблица 7 - Результаты оценивания регрессионной модели, объясняемая переменная ROE

ROE	M1	M2	M3
D_CEO	4.273033*
S_BOARD		4.102878
BOARD			2.161965
ZSCORE	1.084198***	1.088166***	1.096578
L_to_A	-2.122646	-1.550176	-2.048139
BANK_SIZE	3.907671***	3.448795**	3.492382
H1	0.1900664	0.1813462	0.1705642
H3	0.0060225	0.0053863	0.0048388
Константа	-32.98361***	-29.47866**	-29.21837
Количество наблюдений	200	200	200
R2- Adjusted	0.1558	0.1446	0.1426
P-value	0.00	0.00	0.00
Примечение: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Для показателя прибыльности NIM наблюдается другая ситуация (таблица 8). Ранее поставленная гипотеза о положительном влиянии на NIM присутствия женщин в совете директоров отвергается. В спецификации М2 мы видим, что чем больше доля женщин в совете директоров, тем меньший показатель чистой процентной маржи демонстрирует банк. Среди прочего мы можем сказать: чем больше кредитов в суммарных активах, тем большую процентную маржу получает предприятие. Это логично, так как операции кредитования являются одними из наиболее прибыльных операций банка.

Таблица 8 - Результаты оценивания регрессионной модели, объясняемая переменная NIM

NIM	M1	M2	M3
D_CEO	0.2018108
S_BOARD		-2.115337**
BOARD			-0.4257265
ZSCORE	0.0366251	0.052006	0.041747
L_to_A	6.593933***	6.522805***	6.676443***
BANK_SIZE	-1.195482***	-1.360202***	-1.287792***
H1	0.0131953	0.0071187	0.0124492
H3	0.0001864	-0.0001329	0.0001387
Константа	10.61114***	12.50001***	11.47301***
Количество наблюдений	200	200	200
R2- Adjusted	0.1514	0.1683	0.1517
P-value	0.00	0.00	0.00
Примечение: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Перейдём к исследованию влияния женщин на руководящих позициях на показатели рисков.

Используемая эконометрическая модель имеет следующий вид:



где - показатель рисков банка; LP -объясняющая переменная; Controls_b - набор используемых контрольных переменных; случайная ошибка.

H₀: > 0 (предполагается, что женщины способствуют увеличению банковских рисков).

Из всех трёх спецификаций лишь присутствие женщин в правлении (М3) способствует уменьшению рисков, связанных с долей просроченной задолженности (таблица 9), что говорит об отвержении поставленной гипотезы. Так же значимое влияние на IMPL_GL оказывает L_to_A. Чем больше банк выдаёт кредитов, тем выше становится вероятность того, что кто-то из заёмщиков просрочит свой платёж.

Таблица 9 - Результаты оценивания регрессионной модели, объясняемая переменная IMPL_GL

IMPL_GL	M1	M2	M3
D_CEO	-0.0267719
S_BOARD		-0.0102109
BOARD			-0.0794609**
NIM	0.0019717	0.0017583	0.001718
L_to_A	0.1244371***	0.1262283**	0.1124283**
BANK_SIZE	0.0013827	0.0049827	-0.0055625
H1	-0.0001746	-0.0000916	-0.0000221
H3	-0.0000325	-0.000027	0.2147572
Константа	0.1491608	0.1179343	0.2147572**
Количество наблюдений	200	200	200
R2- Adjusted	0.0201	0.0101	0.0435
P-value	0.1277	0.2420	0.0178
Примечение: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

При исследовании влияния женщин на риск, выраженный показателем ZSCORE, поставленная гипотеза так же отвергается в двух из трёх случаев (таблица 10). Присутствие женщин в совете директоров (М2) и в правлении (М3) имеет значительное влияние на надёжность банка.