Проблема влияния корпоративного налогообложения на соотношение заемного и собственного капитала

Далее проанализируем влияние государственной ставки процента на рычаг компании. Перед тем как приступить к анализу результатов, аналогично анализу эффективной ставки протестируем модель на возможные проблемы.

Мультикорреляция проверена с использованием корреляции Пирсона.Как можно отметить снова не наблюдается сильной или средней корреляции, но присутствует, как и ожидалось, слабая корреляция между макроэкономическим фактором - ВВП и государственной ставкой процента. Однако, так как используется модель с фиксированными эффектами влияние данной корреляции нивелируется.

С помощью теста Вальда была найдена групповая гетероскедастичность, так как основная гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается). Так же использование теста Вулдриджа для поиска наличия автокорреляции первого порядка приводит к схожему результату. Гипотеза об отсутствии автокорреляции первого порядка отвергается на 1% уровне значимости, так как .

Аналогично анализу выборки с эффективной ставкой налога, будет использоваться подход Уайта для улучшения результатов модели. Сравнение моделей приводится ниже



Переменная	Обычная регрессия	С учетом гетероскедастичности
s_tax	,00754091***	,00754091***
size1	,30017743***	,30017743***
prof	-,04804573***	-,04804573***
tang	,48760063***	,48760063***
mb	,0858721***	,0858721***
Z	-,03819756***	-,03819756***
gdp	-,00001567***	-,00001567***
infl	,00695964***	,00695964***
rr	-0,00002471	-0,00002471
_cons	-5,363238***	-5,363238***
Р2	0,1026	0,1026
N	36275	36275

В отличие от результатов прошлой выборки, после использования робастных оценок все переменные кроме реальной ставки процента значимы на 1% уровне значимости. Стоит отметить, что Р2 в данной модели также высок и равен 10%.

Государственная ставка процента, как и эффективная, в развивающихся странах является значимой и положительно влияет на количество долга в компании, что подтверждает теорию компромисса. Однако среди полученных результатов незначимой переменной является реальная ставка процента, однако это, возможно, связано с тем, что по некоторым странам и годам данные отсутствуют. Стоит отметить, что некоторые данные также подтвердили теорию компромисса, так как можно увидеть положительное влияние размера компании и материальности активов на рычаг. Тем не менее прибыльность компании имеет отрицательный коэффициент, что объясняется тем фактом, что компания является достаточно прибыльной, чтобы финансировать себя сама.

Следующим этапом настоящего анализа является исследование компаний из развитых стран. Рассмотрим недостатки модели аналогично прошлому походу на выборке из развивающихся стран.

Корреляционные матрицы Пирсона представленные в приложении 4 как было подмечено в прошлых выборках не показывает высокой корреляции. Наблюдается ожидаемая связь между государственной ставкой налога и макроэкономическими факторами, такими как ВВП и инфляция, однако мультиколлинеарности данных возникать не будет. В модели с эффективной ставкой процента найдена только очень слабая зависимость Z-счета, что позволяет предположить отсутствие мультикорреляции в обеих моделях.

Следующим шагом был анализ гетероскедастичности с помощью двух тестовВальда для проверки гипотезы о гомоскедастичности ошибок, другими словами, о независимости ошибок в модели. В приложении 6представлены результаты тестов из обеих выборок.

Так как P-value стремится к 0, то можно сказать об отвержении гипотезы о гомоскедастичности ошибок. Это означает, что в обеих моделях проблема гетероскедастичности присутствует. В итоге, последним тесто проверялись данныена автокорреляцию с использованием теста Вулдриджа. Результаты теста также представлены в приложении 5.

Результаты теста показывают, что гипотеза об отсутствии автокорреляции первого порядка отвергается даже на 1% уровне значимости, так как P-value стремится к 0.

Анализ недостатков моделей показал наличие гетероскедастичности и автокорреляции, обе проблемы завышают дисперсии и делают коэффициенты незначимыми. В данной модели учтем гетероскедастичность используя робастный метод, однако возможное завышение дисперсии будет учитываться при результатах.

Ниже в двух таблицах представлены коэффициенты в моделях с учетом гетероскедастичности и без него по модели с государственной и эффективной налоговой ставкой.



Переменные	Обычная регрессия	С учетом гетероскедастичности
s_tax	0,0121104***	,0121104***
size1	0,2648428***	,2648428***
prof	-0,18865819***	-,18865819***
tang	0,61795702***	,61795702***
mb	0,05278754***	,05278754***
Z	-0,02165262***	-,02165262***
gdp	-4,942e-06***	-4,942e-06***
infl	-0,00466906	-0,00466906
rr	0,01324774***	,01324774***
_cons	-4,9458511***	-4,9458511***
N	45163	45163
Р2	0,0546	0,0546
	legend: * p<,1; **p<,05; *** p<,01
Переменная	Обычная модель	С учетом гетероскедастичности
ef_tax	0,00015951	0,00015951
size1	,3458935***	,3458935***
prof	-0,05128386	-0,05128386
tang	0,70320267***	,70320267***
mb	0,0388758***	,0388758***
Z	э-0,03401995***	-,03401995***
gdp	-0,00001507***	-,00001507***
infl	-0,01530335***	-,01530335***
rr	0,03358461***	,03358461***
_cons	-6,0194882***	-6,0194882***
N	20231	20231
Р2	0,0869	0,0869
legend: * p<,1; **p<,05; *** p<,01

Из таблицы можно подчеркнуть, что модель, которая описывает государственную налоговую ставку имеет невысокий р квадрат - 5,5%, что говорит о небольшой предсказательной силе в данной модели, однако в ней практически все переменные, а самое главное налоговая ставка являются значимыми. В отличие от модели с государственной ставкой, эффективная ставка в модели оказалось не значимой. Более того, при попытке учета автокорреляции данных первого порядка увеличилась значимость переменной прибыльности, однако это никак не повлияло на значимость налоговой ставки. Отсюда можно сделать вывод, что эффективная налоговая ставка показала хотя и положительный, но тем не менее незначимый результат на развитых рынках. Государственная ставка говорит нам о наличии сильного положительного влияния на количество долга в компании. Контрольные переменные в обеих моделях и с государственной, и с эффективной ставкой показывают однонаправленные результаты. Согласно теории компромисса было получено положительное влияние таких переменных как размер компании, материальность активов и реальная процентная ставка. Прибыльность компании в обеих моделях влияет значимо (во второй модели при учете автокорреляции) и отрицательно на рычаг компании, что отвергает теорию компромисса и приводит к выводу, что чем более прибыльна компании, тем больше она предпочитает использовать собственный капитал.

Анализ различия в налоговых ставках:

Для достижения цели выяснения значимости различий влияния налоговой ставки требуется слить выборки по развитым и развивающимся странам.

Стоит отметить, что после слияния панельные данные остались высоко сбалансированными. Однако слияние выборок может привести к, возможно, другой спецификации модели. Поэтому в данной части снова были проведены тесты Вальда и Бройша Пагана на значимость индивидуальных эффектов в модели. В приложении приведена таблица результатов проведенных тестов, где тест Вальда и Бройша Пагана предполагают использование модели без учета индивидуальных эффектов, а тест Хаусманапомогает выбрать модель с фиксированными эффектами или со случайными.

В приведенной таблице все рассматриваемые P-value стремятся к 0, что отвергает все поставленные гипотезы. Отсюда можно сделать вывод о том, что слитые выборки также будут тестироваться с учетом индивидуальных эффектов.

Тем не менее для проверки гипотезы о различном влиянии налоговых ставок на компании из развитых и развивающихся стран требуется введение новой переменной, которая выглядит следующим образом:

Где Тах - новая переменная, Х - эффективная или государственная налоговая ставка, Dummy - переменная принимающая значение 1, если страна развитая и 0 - если нет.

Такая переменная будет коррелировать с налоговой ставкой, а коэффициент буде показывать различие между влиянием налоговой ставки на развитые и развивающиеся страны. Теперь анализируемая модель выглядит следующим образом:

Однако перед анализом результатов следует провести уже описанные выше тесты на проверку недостатков модели.

Мультикорреляция, как ожидается, будет присутствовать в модели между новой переменной и налоговой ставкой. Обе корреляционные матрицы представлены в Приложении 4.

Как и ожидалось наблюдается средняя и сильная корреляция между налоговой ставкой и дамми переменной (0,5 и 0,75 соответственно). Также стоить отметить, что в обеих моделях можно заметить среднюю корреляцию и выше между дамми переменной и макроэкономическими факторами. Этот факт понятен, так как дамми переменная принимает свои значения в зависимости от того является ли страна развитой, что, безусловно, зависит от темпа инфляции и уровня ВВП страны. Стоит отметить, что в моделях слабую корреляцию показывает Z-счет и отношение рыночной стоимости капитала к бухгалтерской, однако мультиколлинеарность между данными переменными маловероятна.

Анализ гетероскедастичности также будет проведен с помощью модифицированного теста Вальда. Полученные результаты позволяют сделать вывод о наличии гетероскедастичности модели, так как в обоих тестах, которые представлены в Приложении 5, p-value стремится к 0.

Автокорелляция первого порядка также проверена с помощью теста Вулдриджа. Представленные в Приложении 5 результаты тестов говорят об отвержении гипотезы об отсутствии автокорреляции первого порядка, так как P-value = 0.

Перейдем к анализу полученных результатов, ниже представлены результаты двух регрессий с учетом и без учета гетероскедастичности. Полные регрессии представлены в приложении 6.

Переменная	Обычная модель	С учетом гетероскедастичности
ef_tax	,00235509***	,00235509***
efull	-,00248275***	-,00248275***
size1	,20185103***	,20185103***
prof	,00065434***	,00065434**
tang	,32950397***	,32950397***
mb	,05376071***	,05376071***
Z	-,04412091***	-,04412091***
gdp	-8,897e-06***	-8,897e-06***
infl	-,00256867**	-,00256867*
rr	,00145921*	0,00145921
_cons	-3,3033082***	-3,3033082***
N	35913	35913
Р2	0,1041	0,1041
Переменная	Обычная модель	С учетом гетероскедастичности
s_tax	.00884674***	.00884674***
st_full	.00996605***	.00996605***
size1	.27505608***	.27505608***
prof	2.995e-06	2.995e-06
tang	.55367048***	.55367048***
mb	.08357312***	.08357312***
Z	-.03336474***	-.03336474***
gdp	-4.381e-06***	-4.381e-06***
infl	.00604779***	.00604779***
rr	.00178344*	.00178344*
_cons	-5.2434091***	-5.2434091***
N	81068	81068
Р2	0,0769	0,0769
Легенда: * p<,1; **p<,05; *** p<,01

Прежде всего стоит отметить, что р2 в моделях получился 10,4% в анализе эффективной ставке и 7,7% для государственной, что показывает хорошее качество рассмотренных моделей. Анализ эффективной ставки процента показывает, что до использования робастного метода все переменные были значимы на 10% уровне значимости, однако использование оценок ухудшило значимость переменной реальной ставки. Основным результатом полученным из данной регрессии является значимый результат не только эффективного налога, но и дамми переменной, которая показывает значимую разницу между влиянием налогов на развитых и развивающихся рынках. Однако государственная налоговая ставка показала обратны результат. Хоть государственная налоговая ставка имеет положительное и значимое влияние на рычаг компании, но дамми переменная показывает положительный эффект, другими словами государственная налоговая ставка побуждает компании из развитых стран пользоваться бОльшим количеством заемного капитала. Несмотря на это данные результаты можно объяснить. Отрицательный коэффициент, который говорит о меньшем влияние эффективной налоговой ставки на развитые рынки можно объяснить тем фактом, что в развитых странах более развита банковская система, а потому фирмам легче получить заемный капитал. Также причиной разного влияния может выступать различнаяналоговая политика, а именно шкала в странах с прогрессивной ставкой налога.

Тем не менее положительный коэффициент, который показывает более высокое влияние государственного налога на развитые страны можно объяснить прозрачностью политики налогообложения в развитых странах. Уклонение от налогов более вероятно среди развивающихся стран, а потому именно государственная ставка влияет слабее.

Тем не менее контрольные переменные показывают одинаковое направление влияния на рычаг компании. Такие переменные как размер компании, материальность активов, отношение рыночного капитала к бухгалтерскому и реальная ставка процента положительно и значимо влияют на рычаг компании. Однако показатель прибыльности в модели с государственной налоговой ставкой является незначимой. Даже при учете автокорреляции данная переменная оставалась незначимой, а потому делается вывод, что она незначима во всей модели.

В заключение проанализированных моделей можно сделать несколько общих выводов. Во всех 6 выборках рассмотренные эффективные и государственные налоговые ставки положительно и значимо влияли на количество долга в компании. Только в анализе эффективной ставки налога для компаний из развитых стран коэффициент не был значимым, хотя и оставался положительным. Это говорит о том, что гипотезы о значимом влияние различных налоговых ставок на количество заемного долга в компании подтверждаются. В то же время анализ общих выборок дает нам ответ на последние 2 гипотезы и помогает сделать вывод, что существует сильная значимая разница между влиянием налоговой ставки на компании из развитых и развивающихся стран. Тем не менее различные ставки показали разное направление влияния.



Заключение

В проведённой работе было проанализирована проблема влияния корпоративного налогообложения на соотношение заемного и собственного капитала. После анализа литературы и действующих налоговых систем в странах было выдвинуто несколько гипотез о значимом влиянии эффективной и государственной ставки на компании из развитых и развивающихся стран.

Был проведен анализ, который основывался на более чем 6 тысячах компаний из развитых стран и более 4 тысяч из развивающихся за период с 2005 по 2014 год. После определения модели и оценивания каждой выборки были получены результаты, которые говорят о значимом положительном влиянии государственной налоговой ставки на компаниях как из развитых стран, так и из развивающихся. Эффективная ставка на развивающихся рынках также показала значимое положительное влияние на рычаг компании, однако на развитых рынках переменная хоть и была положительной, но оставалась незначимой, что безусловно опровергает гипотезу. Остальные же гипотезы о влиянии налоговых ставок не были опровергнуты.

Анализ различного влияния налоговой ставки на структуру капитала компаний из развитых и развивающихся стран также подтвердилась. Было получено, что эффективная налоговая ставка сильнее влияет на принятие решении об объемах долга в компаниях из развивающихся стран. В то же время государственная налоговая ставка сильнее влияет на повышение рычага в развитых странах.

Также было доказано, что большая компания с высоким уровнем материальности активов, высоким уровнем инвестиционных возможностей и низким показателем Z-счета Альтмана предпочитает брать большое количество долга.

Полученные результаты являются надежными, так как были протестированы на некоторые популярные недостатки данных, однако вопрос о возможной эндогенности данных не решен до конца, потому что может существовать пропущенная в данном анализе переменная, которая коррелирует с объясняемой переменой, так и с объясняющей.

Несмотря на то, что в проведенном анализе удалось получить значимые и интересные результаты, он не является полным, так как была рассмотрена только государственная и эффективная налоговая ставка. В последующих анализах можно исследовать также влияние маржинальной налоговой ставки, а также проанализировать влияние персональных налогов в качестве детерминантов структуры капитала.

Проведенное исследование имеет прикладную значимость так как может помогать проводить налоговые реформы более эффективно, ведь их влияние по разному воздействует на рынки развитых и развивающихся странах. К тому же значимость влияния налоговых ставок может помогать менеджерам корректировать соотношения заемного и собственного капитала к оптимальному уровню.



Список литературы

Bartholdy, J., Mateus, C., 2011. Debt and taxes for private firms. International Review of Financial Analysis 20, 177-189. doi:10.1016/j.irfa.2011.02.012

Booth, L., Aivazian, V., Demirguc-Kunt, A., Maksimovic, V., 2001. Capital Structures in Developing Countries. The Journal of Finance 56, 87-130. doi:10.1111/0022-1082.00320

Cйspedes, J., Gonzбlez, M., Molina, C.A., 2010. Ownership and capital structure in Latin America. Journal of Business Research 63, 248-254. doi:10.1016/j.jbusres.2009.03.010

DeAngelo, H., Masulis, R.W., 1980. Optimal capital structure under corporate and personal taxation. Journal of Financial Economics 8, 3-29. doi:10.1016/0304-405X(80)90019-7

de Jong, A., Kabir, R., Nguyen, T.T., 2008. Capital structure around the world: The roles of firm- and country-specific determinants. Journal of Banking & Finance 32, 1954-1969. doi:10.1016/j.jbankfin.2007.12.034

De Socio, A., Nigro, V., 2012. Does Corporate Taxation Affect Cross-Country Firm Leverage? Bank of Italy Temi di Discussione (Working Paper) No. 889.

Faccio, M., Xu, J., 2015. Taxes and Capital Structure. Journal of Financial and Quantitative Analysis 50, 277-300. doi:10.1017/S0022109015000174

Fama, E.F., French, K.R., 1998. Taxes, Financing Decisions, and Firm Value. The Journal of Finance 53, 819-843. doi:10.1111/0022-1082.00036

Gordon, R.H., Lee, Y., 2001. Do taxes affect corporate debt policy? Evidence from U.S. corporate tax return data. Journal of Public Economics 82, 195-224. doi:10.1016/S0047-2727(00)00151-1

Gordon, R.H., MacKie-Mason, J.K., 1990. Effects of the Tax Reform Act of 1986 on corporate financial policy and organizational form. National Bureau of Economic Research Working Paper Series.

Graham, J.R., 1999. Do personal taxes affect corporate financing decisions? Journal of Public Economics 73, 147-185.

Graham, J.R., 1996. Debt and the marginal tax rate. Journal of Financial Economics 41, 41-73. doi:10.1016/0304-405X(95)00857-B

Graham, J.R., Lemmon, M.L., Schallheim, J.S., 1998. Debt, leases, taxes, and the endogeneity of corporate tax status. Journal of Finance 53, 131-162.

Heider, F., Ljungqvist, A., 2015. As certain as debt and taxes: Estimating the tax sensitivity of leverage from state tax changes. Journal of Financial Economics 118, 684-712. doi:10.1016/j.jfineco.2015.01.004

Krдmer, R., 2015. Taxation and Capital Structure Choice: The Role of Ownership. Scand. J. of Economics 117, 957-982. doi:10.1111/sjoe.12107

Kraus, A., Litzenberger, R.H., 1973. A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage. The Journal of Finance 28, 911-922. doi:10.2307/2978343

Lazгr, S., 2014. Determinants of the Variability of Corporate Effective Tax Rates: Evidence from Romanian Listed Companies. Emerging Markets Finance and Trade 50, 113-131. doi:10.2753/REE1540-496X5004S4007

MacKie-Mason, J.K., 1990. Do Taxes Affect Corporate Financing Decisions? The Journal of Finance 45, 1471-1493. doi:10.2307/2328746

Miller, M.H., 1977. Debt and taxes. The Journal of Finance 32, 261-275. doi:10.1111/j.1540-6261.1977.tb03267.x

Modigliani, F., Miller, M.H., 1963. Corporate Income Taxes and the Cost of Capital: A Correction. The American Economic Review 433.

Overesch, M., Voeller, D., 2010. The Impact of Personal and Corporate Taxation on Capital Structure Choices. FinanzArchiv: Public Finance Analysis 66, 263-294. doi:10.1628/001522110X534853

Pfaffermayr, M., Stцckl, M., Winner, H., 2013. Capital Structure, Corporate Taxation and Firm Age*. Fiscal Studies 34, 109-135. doi:10.1111/j.1475-5890.2013.00179.x

Rajan, R.G., Zingales, L., 1995. What Do We Know about Capital Structure? Some Evidence from International Data. The Journal of Finance 50, 1421-1460. doi:10.2307/2329322

Richardson, G., Lanis, R., 2007. Determinants of the variability in corporate effective tax rates and tax reform: Evidence from Australia. Journal of Accounting and Public Policy 26, 689-704. doi:10.1016/j.jaccpubpol.2007.10.003

Scholes, M.S., Wolfson, M.A., 1992. Taxes and Business Strategy: A Planning Approach. (Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ).

Shevlin, T., 1990. Estimating Corporate Marginal Tax Rates with Asymmetric Tax Treatment of Gains and Losses. Journal of the American Taxation Association 11, 51.

Twite, G., 2001. Capital Structure Choices and Taxes: Evidence from the Australian Dividend Imputation Tax System. International Review of Finance 2, 217.



Приложение 1. Государственные налоговые ставки в странах

Страна	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
Argentina	35	35	35	35	35	35	35	35	35	35
Australia	30	30	30	30	30	30	30	30	30	30
Austria	25	25	25	25	25	25	25	25	25	25
Azerbaijan	24	24	22	22	22	20	20	20	20	20
Bahrain	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Bangladesh	30	30	30	30	27,1	27,5	27,5	27,5	27,5	27,5
Belarus		24	24	24	24	24	24	18	18	18
Belgium	33	34	34	34	34	34	34	34	34	34
Bolivia	25	25	25	25	25	25	25	25	25	25
Bosnia and Herzegovina	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10
Botswana	25	25	25	25	25	25	22	22	22	22
Brazil	34	34	34	34	34	34	34	34	34	34
Bulgaria	15	15	10	10	10	10	10	10	10	10
Chile	17	17	17	17	17	17	20	18,5	20	20
China (Mainland)	33	33	33	25	25	25	25	25	25	25
Colombia	35	35	34	33	33	33	33	33	25	25
Costa Rica	30	30	30	30	30	30	30	30	30	30
Croatia	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20
Cyprus	10	10	10	10	10	10	10	10	12,5	12,5
Czech Republic	26	24	24	21	20	19	19	19	19	19
Denmark	28	28	25	25	25	25	25	25	25	24,5
Egypt	20	20	20	20	20	20	20	25	25	25
Estonia	24	23	22	21	21	21	21	21	21	21
Finland	26	26	26	26	26	26	26	24,5	24,5	20
France	33,3	33,3	33,3	33,3	33,3	33,3	33,3	33,3	33,3	33,3
Georgia		.	.	.	.	.	.	.	15	15
Germany	38,3	38,3	38,4	29,5	29,4	29,4	29,4	29,5	29,6	29,6
Ghana	30	25	25	25	25	25	25	25	25	25
Greece	32	29	25	25	25	24	20	20	26	26
Hong Kong	17,5	17,5	17,5	16,5	16,5	16,5	16,5	16,5	16,5	16,5
Hungary	16	16	16	16	16	19	19	19	19	19
Iceland	18	18	18	15	15	18	20	20	20	20
India	37	33,7	34	34	34	34	32,4	32,5	34	34
Indonesia	30	30	30	30	28	25	25	25	25	25
Ireland	13	12,5	12,5	12,5	12,5	12,5	12,5	12,5	12,5	12,5
Israel	34	31	29	27	26	25	24	25	25	26,5
Italy	33	37,3	37,3	31,4	31,4	31,4	31,4	31,4	31,4	31,4
Japan	40,7	40,7	40,7	40,7	40,7	40,7	40,7	38,0	38,0	35,6
Jordan	25	25	25	25	25	14	14	14	14	14
Kazakhstan	30	30	30	30	20	20	20	20	20	20
Kenya	30	30	30	30	30	30	30	30	30	30
South Korea	25	27,5	27,5	27,5	24,2	24,2	22,0	24,2	24,2	24,2
Kuwait	55	55	55	55	15	15	15	15	15	15
Latvia	15	15	15	15	15	15	15	15	15	15
Lebanon	15	15	15	15	15	15	15	15	15	15
Lithuania	15	15	15	15	20	15	15	15	15	15
Luxembourg	30,3	29,6	29,6	29,6	28,6	28,6	28,8	28,8	29,2	29,2
Macau	12	12	12	12	12	12	12	12	12	12
Macedonia	15	15	12	10	10	10	10	10	10	10
Malaysia	28	28	27	26	25	25	25	25	25	25
Malta	35	35	35	35	35	35	35	35	35	35
Mauritius	25	25	23	15	15	15	15	15	15	15
Mexico	30	29	28	28	28	30	30	30	30	30
Montenegro	9	9	9	9	9	9	9	9	9	9
Morocco	35	35	35	30	30	30	30	30	30	30
Namibia	34	34	34	34	34	34	34	34	33	33
Netherlands	32	29,6	25,5	25,5	25,5	25,5	25	25	25	25
New Zealand	33	33	33	30	30	30	28	28	28	28
Nigeria	30	30	30	30	30	30	30	30	30	30
Norway	24	28	28	28	28	28	28	28	28	27
Oman	12	12	12	12	12	12	12	12	12	12
Pakistan	35	35	35	35	35	35	35	35	35	34
Peru	29	30	30	30	30	30	30	30	30	30
Philippines	32	35	35	35	30	30	30	30	30	30
Poland	19	19	19	19	19	19	19	19	19	19
Portugal	25	28	25	25	25	25	25	25	25	23
Qatar	35	35	35	35	35	10	10	10	10	10
Romania	16	16	16	16	16	16	16	16	16	16
Russia	24	24	24	24	20	20	20	20	20	20
Saudi Arabia	30	20	20	20	20	20	20	20	20	20
Serbia	10	10	10	10	10	10	10	10	15	15
Singapore	20	20	20	18	18	17	17	17	17	17
Slovakia	19	19	19	19	19	19	19	19	23	22
Slovenia	25	25	23	22	21	20	20	18	17	17
South Africa	38	36,9	36,9	34,6	34,6	34,6	34,6	34,6	28	28
Spain	35	35	32,5	30	30	30	30	30	30	30
Sri Lanka	33	32,5	35	35	35	35	28	28	28	28
Sudan	35	35	30	15	15	15	35	35	35	35
Sweden	28	28	28	28	26,3	26,3	26,3	26,3	22	22
Switzerland	21	21,3	20,6	19,2	19	18,8	18,3	18,1	18	17,9
Syria	35	35	28	28	28	28	28	28	22	22
Taiwan	25	25	25	25	25	17	17	17	17	17
Tanzania	30	30	30	30	30	30	30	30	30	30
Thailand	30	30	30	30	30	30	30	23	20	20
Tunisia	35	35	30	30	30	30	30	30	30	25
Turkey	30	20	20	20	20	20	20	20	20	20
Ukraine	25	25	25	25	25	25	25	21	19	18
United Arab Emirates	55	55	55	55	55	55	55	55	55	55
United Kingdom	30	30	30	30	28	28	26	24	23	21
Venezuela	34	34	34	34	34	34	34	34	34	34
Vietnam	28	28	28	28	25	25	25	25	25	22
Zambia	35	35	35	35	35	35	35	35	35	35
Zimbabwe	30,9	30,9	30,9	30,9	30,9	25,8	25,8	25,8	25,8	25,8



Приложение 2. Описательная статистика рычагов компании по странам

Страна	Variable	Obs	Mean	Std, Dev,	Min	Max	Median
Австралия	lev	2800	0,42	0,75	0	13,72	0,18
Австрия	lev	160	1,46	4,05	0	29,16	0,04
Бельгия	lev	340	0,69	0,64	0,006	3,46	0,54
Кипр	lev	50	0,79	1,11	0,014	5,17	0,33
Чешская Республика	lev	10	0,12	0,06	0,003	0,18	0,14
Дания	lev	510	0,78	1,72	0	19,45	0,35
Эстония	lev	80	0,67	0,58	0	1,94	0,60
Фарерские острова	lev	10	0,51	0,66	0	2,19	0,30
Финляндия	lev	610	0,71	0,97	0	10,09	0,52
Франция	lev	1660	0,72	1,43	0	27,97	0,42
Германия	lev	2010	0,77	2,00	0	26,80	0,34
Греция	lev	900	1,10	1,37	0	15,42	0,75
Гонконг	lev	5620	0,42	0,79	0	17,07	0,20
Исландия	lev	40	1,31	1,01	0,170	4,74	1,07
Ирландия	lev	170	0,68	0,87	0	7,68	0,49
Израель	lev	1380	1,23	2,41	0	27,58	0,56
Италия	lev	820	1,01	1,15	0	10,68	0,69
Япония	lev	22720	0,70	1,21	0	25,37	0,32
Люксембург	lev	80	0,60	0,76	0,006	5,62	0,44
Мальта	lev	50	0,60	0,48	0	2,82	0,49
Нидерланды	lev	390	0,65	0,63	0	4,49	0,53
Норвегия	lev	260	1,11	2,12	0	20,11	0,76
Португалия	lev	150	1,73	2,25	0,091	15,92	1,09
Сингапур	lev	2360	0,43	0,79	0	16,59	0,23
Словакия	lev	30	0,14	0,16	0	0,73	0,11
Словения	lev	70	0,91	0,56	0,000	2,65	0,89
Южная Корея	lev	4610	0,90	1,31	0	19,85	0,54
Испания	lev	420	1,41	2,00	0	14,82	0,80
Швеция	lev	220	0,59	0,50	0	3,32	0,56
Швейцария	lev	150	0,71	0,74	0	4,33	0,50
Тайвань	lev	9870	0,53	0,99	0	28,31	0,33
Великобритания	lev	3660	0,43	0,75	0	10,75	0,19



	Перем.	Наблюд	Среднее	Станд.Ош	Минимум	Максимум	Медиана
Аргентина	lev	270	0,5450629	0,7488703	0	4,704629	0,265922
Азербайджан	lev	10	0,3496115	0,3280937	0	1,009481	0,323282
Бахрейн	lev	60	0,0549951	0,1083313	0	0,4701485	0
Бразилия	lev	840	1,02324	1,761848	0	22,4536	0,551181
Болгария	lev	290	0,5378228	0,8283037	0	4,211166	0,210056
Чили	lev	700	0,6446921	0,6701263	0	6,991249	0,505439
Китай	lev	11070	0,8244264	1,120322	0	28,25629	0,535521
Колумбия	lev	20	0,2699523	0,1829933	0,026271	0,7108359	0,275111
Хорватия	lev	390	0,7430699	2,11356	0	27,62677	0,225441
Египет	lev	750	0,4842199	0,9654993	0	11,37435	0,154379
Венгрия	lev	100	0,4596373	0,4591477	0	1,780527	0,304266
Индия	lev	5750	0,9879136	1,390403	0	24,7515	0,664226
Индонезия	lev	1420	0,7791714	1,210677	0	19,18903	0,485403
Иордания	lev	680	0,3710577	0,7983364	0	8,534182	0,154013
Кения	lev	10	0,1814799	0,2679263	0	0,6654329	0
Кувейт	lev	520	0,5100158	0,6741253	0	3,784108	0,258705
Латвия	lev	130	0,3679277	0,3973083	0	1,451606	0,236837
Ливан	lev	10	0,2067636	0,1586828	0,0100971	0,4413522	0,196006
Литва	lev	150	0,8609927	1,659754	0	15,41351	0,502249
Малайзия	lev	5210	0,4601088	0,7091594	0	13,25595	0,252856
Мексика	lev	620	0,7881597	1,374245	0	21,40956	0,430082
Морокко	lev	70	0,3907068	0,3530911	0	1,134356	0,337566
Намбия	lev	10	0,1784084	0,1187226	0,0081835	0,3201061	0,196309
Нигерия	lev	10	3,500027	3,897783	1,489874	14,32848	2,046098
Оман	lev	340	0,4794217	0,7037249	0	4,00192	0,193352
Пакистан	lev	1240	0,9678489	1,358702	0	22,6736	0,54861
Перу	lev	470	0,4580627	0,4545056	0	2,833294	0,351001
Филиппины	lev	170	0,6474323	0,641192	0	2,849591	0,540613
Польша	lev	1330	0,5070407	0,8780962	0	22,62376	0,326938
Катар	lev	120	0,3304689	0,5660565	0	3,134131	0,145107
Румыния	lev	410	0,4382673	1,023607	0	12,69448	0,146218
Россия	lev	330	0,7609708	0,9663126	0	8,154886	0,442622
Саудовская Аравия	lev	610	0,4193206	0,5713329	0	2,89951	0,143662
Южная Африка	lev	1150	0,5684193	1,406338	0	28,0302	0,279595
Шри Ланка	lev	790	0,7514853	1,186955	0	17,78576	0,406029
Судан	lev	10	0,4433109	0,2897498	0,1134358	1,053156	0,380882
Танзания	lev	10	0,0060843	0,0148723	0	0,046389	0
Тайланд	lev	2820	0,6368372	1,07575	0	22,48516	0,336595
Тунис	lev	140	0,5189837	0,6346446	0	3,777151	0,304918
Турция	lev	1670	0,5970763	1,041645	0	20,29793	0,293978
Украина	lev	70	0,2317218	0,2705544	0	1,545347	0,134678
Венесуэла	lev	40	0,4312465	0,3765667	0,0680278	1,592428	0,335868
Вьетнам	lev	530	0,6272377	0,807886	0	6,749262	0,362931



Приложение 3. Тесты на спецификацию модели

	Тест Бройша-Пагана		Тест Вальда
Эфф, Полная выборка	ч2	71721,63	F(3676,32226)	22,09
	P-value	0,00	P-value	0,00
Гос, Полная выборка	ч2	94831,21	F(8308,72749)	11,84
	P-value	0,00	P-value	0,00
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

Тест Хаусмана
Эфф, Полная выборка	ч2	572,77
	P-value	0,00
Гос, Полная выборка	ч2	1113,36
	P-value	0,00
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



Приложение 4. Корреляционные матрицы Пирсона

Государственная ставка полная выборка
	lev	s_tax	st_full	size1	prof	tang	mb	Z	gdp	infl	rr
lev	1
s_tax	0,0614	1
st_full	0,0011	0,5034	1
size1	0,1497	0,1271	0,16	1
prof	-0,0008	-0,0006	-0,0456	-0,0096	1
tang	0,1446	-0,0031	-0,1938	0,0483	0,0155	1
mb	0,1129	-0,0092	-0,128	-0,023	-0,0021	-0,0735	1
Z	-0,2265	-0,0329	-0,0711	-0,1327	-0,0008	-0,149	0,3096	1
gdp	-0,0283	0,2037	0,779	0,1598	-0,0493	-0,2222	-0,1101	-0,0432	1
infl	0,0236	-0,1726	-0,591	-0,1132	0,0567	0,1338	0,0401	0,0257	-0,4818	1
rr	0,023	-0,0133	-0,069	0,023	0,0038	0,0324	0,0005	-0,0272	-0,0722	-0,0834	1
Эффективная ставка полная выборка
	lev	ef_tax	efull	size1	prof	tang	mb	Z	gdp	infl	rr
lev	1
ef_tax	0,0563	1
efull	0,0229	0,7492	1
size1	0,225	0,0732	0,1449	1
prof	0,0044	-0,0002	-0,0472	-0,0087	1
tang	0,1361	-0,0299	-0,1323	0,0506	0,0048	1
mb	0,069	-0,0798	-0,1602	-0,0223	-0,0015	-0,0516	1
Z	-0,3211	-0,1207	-0,1422	-0,1895	-0,0001	-0,1305	0,4085	1
gdp	-0,0039	0,2238	0,6413	0,2322	-0,0597	-0,181	-0,1824	-0,1377	1
infl	0,0121	-0,1359	-0,4432	-0,1599	0,0675	0,0867	0,0909	0,0782	-0,5233	1
rr	0,0083	0,0343	-0,0425	0,0018	0,0082	0,0222	0,0065	-0,0249	-0,0718	-0,1097	1
Государственная ставка, Развитые рынки
	lev	s_tax	size1	prof	tang	mb	Z	gdp	infl	rr
lev	1
s_tax	0,0554	1
size1	0,1426	0,157	1
prof	-0,0359	0,019	0,0124	1
tang	0,1737	0,0558	0,089	0,0673	1
mb	0,0901	-0,0383	-0,0817	0,04	-0,106	1
Z	-0,204	-0,0319	-0,1312	0,0844	-0,1725	0,2607	1
gdp	-0,0082	0,3193	0,1453	0,0281	-0,1116	0,019	0,0126	1
infl	-0,0321	-0,556	-0,0649	-0,0011	-0,0762	0,0278	0,026	-0,055	1
rr	0,0212	-0,1552	-0,0684	-0,0334	0,0461	0,0069	-0,011	-0,1316	-0,0721	1
Эффективная ставка развитые рынки
	lev	ef_tax	size1	prof	tang	mb	Z	gdp	infl	rr
lev	1
ef_tax	0,0294	1
size1	0,2007	0,0201	1
prof	-0,0435	-0,0172	-0,1285	1
tang	0,2052	0,0191	0,0833	0,0548	1
mb	0,0781	-0,0074	-0,0401	0,1315	-0,0985	1
Z	-0,2701	-0,0194	-0,1934	0,1747	-0,2451	0,3467	1
gdp	0,0262	0,0087	0,2038	0,0308	-0,0765	0,0161	-0,0246	1
infl	-0,0252	0,0127	-0,0359	0,0567	-0,086	0,0414	0,0394	-0,0778	1
rr	0,0249	0,003	-0,0499	-0,0327	0,0402	0,0092	-0,0082	-0,1238	-0,1191	1
Эффективная ставка, равивающиеся страны
	lev	ef_tax	size1	prof	tang	mb	Z	gdp	infl	rr
lev	1
ef_tax	0,095	1
size1	0,2093	0,0124	1
prof	-0,0048	0,0322	0,0088	1
tang	0,0349	0,0231	0,0942	-0,0136	1
mb	0,0642	-0,0245	-0,015	-0,0122	-0,0716	1
Z	-0,3334	-0,1264	-0,1567	-0,0114	-0,0983	0,3254	1
gdp	-0,0918	-0,2494	0,1042	-0,0322	0,0069	-0,0903	0,0259	1
infl	0,0464	0,1145	-0,118	0,0447	-0,0045	-0,0479	-0,043	-0,1634	1
rr	0,0008	0,1089	0,0307	0,0047	0,0021	0,0063	-0,0407	-0,0409	-0,1788	1
Государственная ставка, развивающиеся страны
	lev	s_tax	size1	prof	tang	mb	Z	gdp	infl	rr
lev	1
s_tax	0,0885	1
size1	0,1697	0,0117	1
prof	0,0105	0,319	0,0101	1
tang	0,0956	-0,0082	0,069	0,0169	1
mb	0,1596	0,0993	0,0506	0,1385	-0,0932	1
Z	-0,2508	-0,0052	-0,1104	0,0657	-0,1498	0,261	1
gdp	-0,0476	-0,3119	0,0272	-0,174	0,0039	-0,0697	0,0138	1
infl	0,0487	0,2622	-0,0641	0,2748	0,0534	-0,0615	-0,0346	-0,129	1
rr	0,0349	0,0886	0,0752	0,059	0,0128	0,0004	-0,0421	-0,0268	-0,1422	1

Размещено на Allbest.ru