в) Более того 8 компаний из выборки производят более 25 видов продукции, которая включает в себя еще и услуги по предоставлению доступа к Интернет-ресурсам, мобильной связи, обеспечивают мобильными приложениями, играми и прочим софтом. Такие компании также были исключены из анализа, так как их основной доход может заключатся не в производстве электроники и техники, а в лежать в смежных сферах.

Описательная статистика после ограничения выборочной совокупности представлена в Приложении 1. Показатели по-прежнему не имеют нормального распределения.

Среднее значение и среднеквадратичное отклонение бинарной переменной не могут дать точного описания однородности или неоднородности выборки по этому показателю. Его медианное значение указывает лишь на то, какое значение, ноль или единица, было наиболее частым.

Большинство компаний в выборке имеют профсоюзные организации (70%), что характерно для крупных компаний, какие были включены в выборку, однако всего 25% компаний имеют раскрытую информацию про здравоохранение сотрудников. Возможно, политика профсоюза подразумевает требования по участию компании в таких мероприятиях, и поэтому компания открыто не публикует именно такую информацию.

Несмотря на специфику отрасли, довольно много наблюдений отражают смягченную ценовую политику. Менее половины наблюдений отражают имеющиеся на сайте награды и сертификаты качества, в основном, ввиду того, что сайты компаний появлялись позже 2005 года.

Финансовый рычаг выражен в процентах, среднее значение довольно большое, так как есть компании, у которых количество заемных средств превышает размер собственного капитала в 5 раз (после ограничения). Также это характерно для компаний, которые модернизируют производство или разрабатывают новый продукт. Также этот вывод может быть поддержан статистикой показателя «Расходы на НИОКР», чье среднее значение является абсолютным максимумом всех средних значений, при нулевом наименьшем значении и в том числе нулевой медиане.

В итоговую выборку включаются компании, которые отличаются относительно высоким ассортиментом (даже после ограничения), значительными коммерческими расходами, высокой ликвидностью, что можно считать характерными отраслевыми чертами компаний, которые производят уникальные продукты и имеющие специфичные активы для производства своего продукта, а также имеющие среднюю и зачастую низкую материальность активов.

Учитывая специфичность собранной информации, необходимо проверить данные на наличие мультиколлинеарности с помощью коэффициента Спирмена, который позволяет оценить корреляцию даже дамми-переменных. Корреляционный анализ показывает отсутствие выраженного подозрения на мультиколлинеарность. Однако он также демонстрирует слабую связь между регрессорами и финансовым рычагом. Для более правильного оценивания линейной связи между факторами и зависимыми индикаторами была построена матрица коэффициентов Пирсона, которая также показывает наличие слабого линейного влияния на финансовый рычаг (см. Приложение 3). Наибольшее значимое влияние на финансовый рычаг имеют контрольные переменные, их влияние было доказано множеством исследований. Однако пусть корреляция у поведенческих факторов и не сильная, но значимая, а значит, влияние имеет место быть. Также можно отметить превалирование отрицательной связи факторов и рычага.

Среди факторов также есть страновой показатель, который равен 1 - Индия, 2 - Китай, 3 - Россия. Можно отметить, что зависимость этого показателя и финансового рычага также отрицательная, что говорит о том, что российские компании имеют меньший финансовый рычаг, что скорее обусловлено меньшим долгом. Это можно подкрепить отрицательной связью страны и показателем материальности активов, то есть у российских компаний меньше активов, которые можно заложить, что обусловлено в первую очередь отбором компаний: в выборку попали только крупные компании, которые производят электрооборудование и телекоммуникационную технику, среди которых очень мало российских производителей.

Резюмируя наблюдаемые зависимости, можно сделать следующие выводы:

а) Наблюдается слабая отрицательная связь между факторами, отвечающими за инвестирование в отношения с нефинансовыми стейкхолдерами и показателем структуры капитала компании;

б) Выбранные финансовые переменные демонстрируют наибольшее влияние на финансовый рычаг, а значит, в спецификации будут выполнять контролирующую функцию корректно;

в) Необходимо контролировать страновой эффект в спецификации, так как наблюдается значимая корреляция страны и уровня рычага компании.

Таким образом, после предварительного анализа данных, а именно, после описания выборочной совокупности, анализа описательных статистик показателей, исключения выбросов, а также корреляционного анализа было доказана возможная связь между выбранными факторами и структурой капитала компании, следовательно, необходимо непосредственно переходить к регрессионному анализу для выявления эффекта инвестирования в отношения с нефинансовыми стейкхолдерами на структуру капитала компании.

Интересы нефинансовых стейкхолдеров сложноизмеримы и являются специфичными данными. Авторы исследований выявляют все более новые методы их оценки, основываясь на маркетинговых исследованиях, предыдущих работах. Например, существуют работы, содержащие экспериментальные маркетинговые исследования или использующие теорию игр. Однако на сегодняшний день основной метод - это подбор прокси-показателей, влияние которых оценивается регрессионным анализом. Исследователи подчеркивают достоинства такого метода: доступность средств, возможность получения значимой модели с достоверными знаками с помощью метода наименьших квадратов. Исходя из этого, можно считать регрессионный анализ релевантным для данной работы.

Дальнейшим этапом является построение базовой спецификации, которая позволит определить эффект специфичных инвестиций компании в отношения с нефинансовыми стейкхолдерами на финансовый рычаг. Модель такого воздействия следующая:

(1)

где: Fin_lev - финансовый рычаг компании;

Claim - вектор прокси-переменных за один год для интересов нефинансовых стейкхолдеров;

Control - вектор контрольных переменных за один год.

Для тестирования гипотез была собрана база, которая представляет собой панельные данные. Для определения подходящей спецификации сначала была построена сквозная регрессия, значимость коэффициентов в такой модели минимальна, кроме этого, можно отметить значимость константы, что может говорить о необходимости использования модели с фиксированными или случайными эффектами. Для сравнения модели сквозной регрессии и модели с фиксированными эффектами использовался тест Вальда, который указал на приоритет в сторону модели с фиксированными эффектами. Для сравнения возможности использования сквозной регрессии и модели со случайными эффектами был проведен тест Бреуша-Пагана, где нулевая гипотеза была отвергнута, а значит, спецификация со случайными эффектами приоритетнее сквозной регрессии. Таким образом, была выявлена необходимость учета индивидуальных эффектов. Для выбора между фиксированными и случайными был проведен тест Хаусмана, который показал, что модель с фиксированными эффектами более приемлема. Наличие фиксированного эффекта в модели означает, что в ошибках модели содержится индивидуальный эффект, который зависит не от времени, а от объекта наблюдения. В то же время, если вариация переменных мала, то оценки модели могут быть недостоверно оценены. В данной модели присутствуют прокси-показатели, которые представляют собой бинарные переменные. Поэтому спецификация с фиксированными эффектами также была отвергнута.

Анализируя сквозную регрессию, можно отметить, что условия Гауса-Маркова не выполняются: с помощью теста Уайта было выявлено наличие гетероскедастичности. График стандартизированных остатков не указывает на наличие сезонности, следовательно, гетероскедастичность кросс-секционная. Для решения этой проблемы можно использовать взвешенный метод наименьших квадратов (Panel EGLS with cross-sectional weights): наблюдению с большей дисперсией присваивается меньший вес с помощью умножения каждого значения на величину, обратную дисперсии остатков. При этом стандартные ошибки будут скорректированы, что повлияет на t-статистику и размер коэффициентов, следовательно, на размер эффекта полагаться нельзя, однако взвешивание не повлияет на знак эффекта.

Так как исследователи рассматривают отдельно влияние удовлетворения интересов сотрудников на финансовый рычаг, было решено построить модель, которая включает в себя интересы сотрудников и контрольные переменные в качестве независимых переменных. Такая спецификация имеет следующий вид:

, (2)

где: Fin_lev - финансовый рычаг компании;

Empl - вектор прокси-переменных за один год для интересов сотрудников;

Control - вектор контрольных переменных за один год.

При построении такой спецификации показатель «заработная плата сотрудников» оказался незначимым, поэтому был проведен тест Рамсея на наличие нелинейной взаимосвязи. Результат - необходимо учитывать этот показатель во второй степени, при этом перед показателем в квадрате получается отрицательный коэффициент, то есть при увеличении средней заработной платы сотрудников компании до определенного момента финансовый рычаг возрастает, затем убывает. Такая связь указывает на то, что меньший размер средней заработной платы характерен для более молодых и развивающихся организаций, которым необходимо больше заемного финансирования скорее для процветания и развития, а уже более опытные компании, которые достигли определенного успеха в своем направлении, что сказывается и на средней заработной плате, способны выходить на меньший уровень финансового рычага. Результаты представлены в таблице 6.

Построенная модель значима и описывает зависимость интересов сотрудников и структуры капитала на 83%. Практически все подобранные прокси-показатели (кроме показателя «забота о здоровье сотрудников» оказались значимыми. Нельзя утверждать, что удовлетворение требования сотрудников в определенном уровне здравоохранения не влияет на структуру капитала компании, скорее это связано с отсутствием раскрытой информации о таких мероприятиях, проводимых компанией. Фирмы зачастую указывают наличие профсоюзной организации и выполнение ее требований, куда с большой вероятностью и входят интересы по здравоохранению.

Можно отметить, что прокси-показатели влияют сонаправленно отрицательно на показатель финансовый рычаг, таким образом, мы получаем результат, противоположный предсказанному.



Таблица 6. Результаты регрессионного анализа влияния инвестиций в отношения с сотрудниками на показатель финансовый рычаг

Показатель	Оценка коэффициента (Fin_lev)
Заработная плата на работника	0,102*
Заработная плата на работника в квадрате	-0,001***
Профсоюз	-10,834**
Забота о здоровье сотрудников	-4,083
Доля сотрудников-акционеров	-178,812*
Ликвидность	-27,295***
Размер компании	20,619***
Материальность активов	-0,627**
Рентабельность активов	-0,938***
Страна	-19,365*
2009	112,06*
Константа	-176,564*

Примечание. *** - 1%-й уровень значимости, ** - 5%-й уровень значимости, * - 10%-й уровень значимости

Для анализа влияния интересов потребителей и поставщиков была также построена спецификация, которая включает в себя интересы и контрольные переменные в качестве независимых, она имеет следующий вид:

, (3)

где: Fin_lev - финансовый рычаг компании;

Empl - вектор прокси-переменных за один год для интересов потребителей и поставщиков;

Control - вектор контрольных переменных за один год.

В такой спецификации оказались незначимыми коммерческие расходы, что могло говорить о наличии нелинейной связи. Тест Рамсея показал необходимость включения данной переменной во второй степени, при этом коммерческие расходы в первой степени остаются незначимыми, что обуславливает исключения этой переменной из модели. Кроме этого, коэффициент при переменной «коммерческие расходы в квадрате» является положительным, что говорит о том, что при увеличении коммерческих расходов до определенной величины финансовый рычаг падает, после чего начинает возрастать. Получается, есть предел необходимости использования коммерческих расходов, ведь если их довольно большое количество, эти затраты могут уже и не окупать себя и не приносить должную отдачу и доход. Результаты построенной регрессии представлены в таблице 7.

Построенная модель значима и описывает зависимость интересов сотрудников и структуры капитала на 52%. Практически все подобранные прокси-показатели за исключением «качество производимых товаров/услуг» и «имидж компании», которые являются бинарными переменными, оказались значимыми. Возможно, для определения влияния данных показателей на структуру капитала не хватило количество наблюдений или вариации данных.

Все контрольные переменные значимы, значимые прокси-показатели влияют не сонаправленно: все влияют отрицательно кроме показателя «коммерческие расходы», который имеет нелинейную зависимость на финансовый рычаг, а также показателя диверсификации производства. Главным образом это может быть обусловлено отраслевой принадлежностью компаний, ведь разработка нового продукта в высокотехнологичной сфере требует больших вложений, поэтому компании на стадии развития могут выбирать больший уровень финансового рычага. Таким образом, можно отметить, что предполагаемый результат не находит отражение в построенной модели.



Таблица 7. Результаты регрессионного анализа влияния инвестиций в отношения с сотрудниками на показатель финансовый рычаг

Показатель	Оценка коэффициента (Fin_lev)
Коммерческие расходы в квадрате	0,000**
Ценовая политика	-26,134*
Ассортимент	0,766*
Расходы на НИОКР	-1,330***
Качество	1,340
Имидж компании (отзывы)	1,748
Ликвидность	-23,956***
Размер компании	20,035***
Материальность активов	-0,252**
Рентабельность активов	-0,881***
Страна	52,993*
2009	0,001**
Константа	-203,529*

Примечание. *** - 1%-й уровень значимости, ** - 5%-й уровень значимости, * - 10%-й уровень значимости

Можно отменить, что константа значима на 10%-м уровне в обеих моделях, что может говорить о пропущенных детерминантах. Для получения более полного результата необходимо построить спецификацию, включающую в себя все интересы и контрольные переменные в качестве детерминантов структуры капитала. При этом все модификации предыдущих спецификаций сохраняются. Таблица 8 демонстрирует полученный результат. Общая спецификация характеризуется наличием тех же значимых показателей, что и две отдельные модели, построенные для выявления эффекта интересов сотрудников и для выявления эффекта потребителей и поставщиков на финансовый рычаг. В дополнение, знаки влияния также не изменились, что говорит об устойчивости полученных результатов. В то же время константа также сохранила свою значимость на 10%-м уровне.



Таблица 8. Результаты регрессионного анализа влияния инвестиций в отношения с нефинансовыми стейкхолдерами на показатель финансовый рычаг

Показатель	Оценка коэффициента (Fin_lev)
Заработная плата на работника	0,113*
Заработная плата на работника в квадрате	-0,001***
Профсоюз	-12,609*
Забота о здоровье сотрудников	1,470
Доля сотрудников-акционеров	-106,564*
Ценовая политика	-21,802***
Ассортимент	0,552*
Качество	1,668
Расходы на НИОКР	-0,001***
Коммерческие расходы в квадрате	-0,001**
Привлекательность (отзывы)	2,443
Ликвидность	-22,156***
Размер компании	19,421***
Материальность активов	-0,342**
Рентабельность активов	-0,886***
Страна	16,751*
2009	3,884*
Константа	-185,991*

Примечание. *** - 1%-й уровень значимости, ** - 5%-й уровень значимости, * - 10%-й уровень значимости

Такой результат согласуется с авторами Бай и Ванг, которые указывают на то, что причиной может послужить проблема эндогенности: не только степень удовлетворения интересов нефинансовых стейкхолдеров будет влиять на финансовый рычаг, но и уровень рычага может повлиять на уровень требований стейкхолдеров, т.к. рычаг, а именно долг компании может стать сильным аргументом для снижения требований стейкхолдеров. Таким образом, необходимо протестировать структурную связь, в которой будет зависимость рычага от всех интересов и контрольных переменных, а также всех интересов от размера финансового рычага.



4. Результаты эмпирического исследования

Данное исследование направлено на выявление влияния интересов нефинансовых стейкхолдеров на структуру капитала компаний. Эмпирическая часть работы в целом подтверждает значимость и необходимость учета данных интересов при принятии финансовых решений помимо интересов основных стейкхолдеров компании - финансовых. В построенных спецификациях большинство интересов нефинансовых стейкхолдеров были значимы. Однако не удалось доказать сонаправленность влияния всех интересов. Возможно, данное наблюдение возникло ввиду ограничений исследования.

Анализируя влияние интересов сотрудников, можно отметить, что все значимые прокси-показатели влияют отрицательно, что полностью подтверждает выдвинутую ранее гипотезу о том, что большему уровню финансового рычага будет характерно низкое удовлетворение интересов нефинансовых стейкхолдеров. В данном случае это подтверждает выводы предыдущих исследований, где существует два главных объяснения такого взаимовлияния. Первое касается возможностей компании и лояльности ее внутренних стейкхолдеров: при увеличении финансового рычага (главным образом за счет увеличения долговой нагрузки) происходит снижение удовлетворения интересов сотрудников в первую очередь для поддержания финансовой устойчивости, при этом компания использует долг как инструмент убедительной силы (bargaining power) для того, чтобы договориться со стейкхолдерами и снизить уровень их требований (Matsa, Agrowal, 2010). Иное объяснение предполагает, что компания использует низкий уровень финансового рычага как сигнал для стейкхолдеров, что их интересы удовлетворяются и будут учитываться дальше (Yu et.al., 2012).

При этом зачастую авторы в предыдущих работах рассматривали для оценки удовлетворения интересов сотрудников один индекс - индекс удовлетворенности сотрудников, и в таком случае предполагалось, что все его составляющие сонаправленно влияют на структуру капитала компании. Однако в ходе данного эмпирического исследования к составляющим такого индекса были подобраны прокси-показатели, и не все из них продемонстрировали значимое влияние на рычаг. В частности, показатель «забота о здоровье сотрудников» оказался не значим. Есть вероятность, что данная переменная оказалась незначима, так как всего 25% компаний раскрыли информацию о своих мероприятиях по здравоохранению, поэтому оценка оказалась смещенной. В то же время авторы утверждают, что современные компании не стремятся создавать медицинские центры и даже страховать дополнительно сотрудников, ведь можно просто материально профинансировать такую заботу о сотрудниках индивидуально. Либо же происходит создание более комфортных условий труда, к примеру, наличие фитнес-зала в стенах офиса. Таким образом, забота о здоровье сотрудников оказался незначимым интересом работников компаний, которые попали в выборочную совокупность.

Как уже было ранее отмечено, показатель заработная плата сотрудников влияет на финансовый рычаг нелинейно - зависимость представляет собой квадратичную функцию. Данное наблюдение может говорить о том, что в выборочную совокупность вошли компании на разных стадиях жизненного цикла, то есть те, кто уже достиг определенного успеха и при внушительной средней заработной плате на одного сотрудника имеет низкий финансовый рычаг и финансовую устойчивость соответственно лучше, чем у многих других фирм в отрасли; в то же время есть фирмы, которые еще развивают свое производство и много вкладывают в разработки и развитие, и поэтому они имеют при более низком значении средней заработной платы более высокий финансовый рычаг. Следовательно, идея, что инвестиции в сотрудников могут увеличивать продуктивность и инициативность сотрудников, снижая риск конфликтов и стычек с руководством, увеличивая конкурентные преимущества компании, не может быть отвергнута.

Наличие профсоюзной организации у компании значимо отрицательно влияют на уровень финансового рычага, что подверждает также видвинутую гипотезу и подтверждается выводами авторов Бай и Ванг в 2012 году.

При этом отвергаются результаты исследования авторов Орлиц-Молина, которые указали, что в отраслях, где преобладают профсоюзные организации, доступ к заемному капиталу шире ввиду меньшего риска и меньшей стоимости заемного капитала, что способствует большему уровню финансового рычага. В данном исследовании в выборочную совокупность вошли компании, 70% из которых имеют профсоюзные организации, однако при этом мы наблюдаем отрицательную связь.

В целом результаты исследования подтверждают эмпирические инференции автора Ванга, который тестировал влияние интересов сотрудников, так же явных и неявных, на финансовый рычаг, на разных выборках, и получил, что неважно, какой уровень ликвидности или рентабельности у компании, большее удовлетворение интересов будет снижать уровень рычага, так как у компании появляется отдача от сотрудников в виде более эффективной деятельности, меньшего риска для компании. Единственное, что оказывает влияние в дополнение, это финансовые затруднения компании. В регрессиях значимым оказался 2009 год (бинарная переменная), значения которого отличаются от остального периода. Знак коэффициента при дамми 2009 года положительный, что говорит об увеличении рычага в среднем по отрасли в кризисное время. Знак коэффициента при дамми 2009 года положительный, что говорит об увеличении рычага в среднем по отрасли в кризисное время. Данный результат согласуется с работой Максимовика и Титмана (1991), которые доказали, что когда компания находится в условиях финансовых трудностей, она меньше удовлетворяет требования сотрудников, в первую очередь неявных. Однако, как отмечают авторы Агровал и Матса, сотрудники как внутренние стейкхолдеры более лояльны по отношению к компании, поэтому во время финансовых трудностей они предъявляют меньше требований, соответственно, негативная взаимосвязь сохраняется, что и подтверждается в текущем исследовании.

Таким образом, можно отметить, что гипотеза №2 о влиянии инвестиций в отношения с сотрудниками подтверждается эмпирически в данном исследовании.

Исследование влияния интересов потребителей и поставщиков имеет меннее однородные результаты: есть показатели, которые влияют линейно прямо, линейно обратно, по квадратической функции и есть незначимые показатели. Для начала посмотрим на последние. Не значимыми оказались прокси-переменные Качество продукта или услуги, а также имидж компании, которая формировалась как наличие или отсутствие негативных отзывов о компании. Данные переменные имеют бинарную специфику. Одной из причин отсутствия эффекта можно отметить ограничение выборочной совокупности, так как анализ сфокусирован на высокотехнологичных компаниях, где качество продукции имеет немаловажную роль, однако только 33% компаний раскрывают информацию о соответствии каким-либо стандартам и сертификацию, что обусловлено скорее отраслевой спецификой. То же самое можно сказать и о переменной «Имидж», здесь в дополнение стоит отметить, что это высоко конкурентная отрасль, где отзывы о компании меняются так же быстро, как и сами технологии. Возможно, также для выявления зависимости не хватило имеющихся наблюдений.

Показатель «коммерческие расходы» значимо влияет на финансовый рычаг, однако при этом связь имеет вид квадратичной функции, то есть до определенного момента увеличение расходов повлечет снижение финансового рычага, после значительные коммерческие расходы уже будут увеличивать финансовый рычаг. Здесь также можно указать на специфику выбранной отрасли: высокие коммерческие расходы обыкновенно присущи компаниям, которые разрабатывают новый продукт, и в это время компания вкладывает довольно много средств в разработку и исследования. Тот же вывод можно сделать и относительно фактора диверсификации продукции, который положительно влияет на финансовый рычаг, ведь запуск нового продукта, производства является довольно дорогостоящим процессом, который требует вложений, и если компания имеет недостаточный денежный поток, то она скорее привлечет больше заемных средств.

В итоге по группе потребители и поставщики не удалось выделить единого сонаправленного эффекта, однако, отрицательный эффект преобладает, что может указывать на выполнение гипотезы №1 данного исследования об отрицательном влиянии интересов нефинансовых стейкхолдеров на финансовый рычаг компании. Результаты данного исследования совпадают с основными выводами авторов (Barton et all, 1989; Steadmen&Green, 1997; Shumi, 2006; Kale and Shahrur (2007); Kale, Meneghetti, Shahrur, 2013).



Заключение

На сегодняшний день современные условия экономики указывают на несомненную важность знаний, информации, инноваций. В таких условиях традиционные теории корпоративных финансов все больше модернизируются, а авторы все больше пытаются учитывать интеллектуальные ресурсы и поведенческие аспекты. При этом становится недостаточным рассмотрение финансового капитала и финансовых стейкхолдеров. При принятии решений необходимо учитывать всех стейкхолдеров компании, в том числе интересы нефинансовых заинтересованных лиц, ведь они являются носителями и создателями интеллектуального капитала компании. Соответственно, учет данных интересов может обеспечить компанию дополнительными конкурентными преимуществами и лояльностью заинтересованных лиц, что позволяет снизить операционный риск компании, вероятность конфликта интересов. Не принятие во внимание требований нефинансовых стейкхолдеров будет сказываться на денежных потоках при незапланированных выплатах, издержках финансовых трудностей и на вероятности банкротства. Таким образом, обращение к стейкхолдерскому подходу при принятии финансовых решений может дать компании дополнительные конкурентные преимущества.

Имеющиеся исследования указывают на необходимость применения стейкхолдерского подхода при принятии финансовых решений фирмой. Эмпирическая часть работы также подтверждает данный вывод, при этом происходит учет специфики выбранной отрасли - дорогостоящая диверсификация и модернизация производства, нелинейная зависимость коммерческих расходов. Основной вывод работы согласуется с большинством выводов предыдущих исследований об отрицательной связи удовлетворения интересов нефинансовых стейкхолдеров на финансовый рычаг компании. Цель исследования можно считать достигнутой, все поставленные задачи были выполнены:

а) Проанализирован имеющийся объем работ о влиянии нефинансовых стейкхолдеров на выбор структуры капитала фирмы;

б) Определен метод измерения интересов нефинансовых стейкхолдеров, а также способ анализа их влияния на структуру капитала;

в) Проведено эмпирическое исследование, использующее эконометрический инструментарий.

Основные выводы данной работы следующие:

а) Необходимо учитывать влияние интересов ключевых нефинансовых стейкхолдеров при принятии решений о выборе структуры капитала компании;

б) Продемонстрировано значимое влияние большинства неявных требований стейкхолдеров;

в) Эффект интересов нефинансовых стейкхолдеров на финансовый рычаг имеет отрицательный характер, что согласуется с релевантными работами по данной тематике;

г) Теория стейкхолдеров может быть применима к выбору структуры капитала на развивающемся рынке капитала.

Данное исследование имеет ряд ограничений, которые в первую очередь относятся к методам исследования. Во-первых, взвешенный метод наименьших квадратов решает проблему гетероскедастичности, однако в таком случае оценки получаются также взвешенными, и модуль оценки, а значит, и сила фактора не может быть интерпретирована. В дополнение, необходимо отметить ограниченность выборочной совокупности по размеру, а также по географическим и отраслевым характеристикам, что не позволяет распространять выводы анализа на другие отрасли и страны. Главным же ограничением является метод идентификации интересов нефинансовых стейкхолдеров - выбор прокси-переменных, которые могут быть различными для каждого конкретного интереса. Данные ограничения не позволили выявить сонаправленный эффект всех интересов, то есть всех подобранных прокси-показателей, однако гипотеза об отрицательном влиянии н финансовый рычаг подтверждена.

В дальнейшем данная работа может стать базисом для выявления особенностей применения теории стейкхолдеров в других регионах и отраслях, кроме этого с помощью более детального анализа возможет сбор прокси-показателей, которые будут более точно отражать явные и неявные требования стейкхолдеров. В дополнение дальнейшим исследованием также может стать работа по выявлению факторов, влияющих на смягчение интересов нефинансовых стейкхолдеров, на силу их убеждения. Также устранение ограничений данного исследования также может стать его продолжением и продвижения теории стейкхолдеров в корпоративных финансах.



Список литературы

1. Ивашковская, И.В. (2011), “Развитие стейкхолдерского подхода в методологии финансового анализа: гармоничная компания”, Корпоративные финансы, №. 3, с. 19.

2. Ивашковская, И.В. (2012), “Стейкхолдерский подход к управлению, ориентированному на приращение стоимости компании”, Корпоративные финансы, №. 1, с. 21.

3. Ивашковская, И.В. и Макаров, П.В. (2010), “Действуют ли классические концепции выбора структуры капитала на развивающихся рынках? Эмпирический анализ компаний Восточной и Центральной Европы”, Корпоративные финансы, №. 3 (15), с. 47-62.

4. Ивашковская, И.В. и Солнцева, М.С. (2007), “Структура капитала российских компаний: тестирование концепций компромисса и порядка источников финансирования”, Корпоративные финансы, №. 2, с. 7-31.

5. Кокорева, М.C. (2012), “Выбор структуры капитала компаниями стран БРИК и Восточной Европы: эмпирический анализ”, Корпоративные финансы, № 2 (22), с. 58-70.

6. Теплова, Т.В. (2005), “Интеграция интеллектуального и финансового капитала в современном управлении компанией”, Управление корпоративными финансами, № 6, с. 2-13.

7. Agrawal, A.K. and Matsa, D.A. (2013), “Labor unemployment risk and corporate financing decisions”, Journal of Financial Economics, Vol. 108 No. 2, pp. 449-470.

8. Bae, K.-H., Kang, J.-K. and Wang, J. (2011), “Employee treatment and firm leverage: A test of the stakeholder theory of capital structure”, Journal of Financial Economics, Vol. 100 No. 1, pp. 130-153.

9. Banerjee, S., Dasgupta, S. and Kim, Y. (2008), “Buyer-supplier relationships and the stakeholder theory of capital structure”, the Journal of finance, Vol. 63 No. 5, pp. 2507-2552.

10. Barton, S.L., Hill, N.C. and Sundaram, S. (1989), “An empirical test of stakeholder theory predictions of capital structure”, Financial Management, pp. 36-44.

11. Beattie, V., Goodacre, A. and Thomson, S.J. (2006), “Corporate financing decisions: UK survey evidence”, Journal of Business Finance & Accounting, Vol. 33 No. 9-10, pp. 1402-1434.

12. Benmelech, E., Bergman, N.K. and Enriquez, R.J. (2012), “Negotiating with Labor under Financial Distress”, Review of Corporate Finance Studies, Vol. 1 No. 1, pp. 28-67.

13. Benson, B.W., Davidson III, W.N., Wang, H. and Worrell, D.L. (2011), “Deviations from expected stakeholder management, firm value, and corporate governance”, Financial Management, Vol. 40 No. 1, pp. 39-81.

14. Berk, J.B., Stanton, R. and Zechner, J. (2010), “Human capital, bankruptcy, and capital structure”, The Journal of Finance, Vol. 65 No. 3, pp. 891-926.

15. Cornell, B. and Shapiro, A.C. (1987), “Corporate stakeholders and corporate finance”, Financial management, pp. 5-14.

16. Du, Q., Liu, L.X. and Shen, R. (2013), “Cost Structure and Capital Structure”, Review of financial studies, Vol. 24 No. 6, pp. 3-64.

17. Fama, E.F. and French, K.R. (2002), “Testing trade-off and pecking order predictions about dividends and debt”, Review of financial studies, Vol. 15 No. 1, pp. 1-33.

18. Franck, T. and Huyghebaert, N. (2010), “Determinants Of Capital Structure In Business Start-Ups: The Role Of Nonfinancial Stakeholder Relationship Costs”, Journal of Financial Research, Vol. 33 No. 4, pp. 487-517.

19. Frank, M.Z. and Goyal, V.K. (2003), “Testing the pecking order theory of capital structure”, Journal of financial economics, Vol. 67 No. 2, pp. 217-248.

20. Frank, M.Z. and Goyal, V.K. (2009), “Capital structure decisions: which factors are reliably important?”, Financial Management, Vol. 38 No. 1, pp. 1-37.

21. Graham, J.R. and Leary, M.T. (2011), “A Review of Empirical Capital Structure Research and Directions for the Future”, Annual Review of Financial Economics, Vol. 3 No. 1, pp. 309-345.

22. Hammond, R.G. (2013), “Quantifying consumer perception of a financially distressed company”, Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 31 No. 4, pp. 398-411.

23. Hann, D.Y.-K. (2011), Stakeholder theory in finance: on the financial relevance of nonfinancial stakeholders, Journal of Financial Economics, Vol. 95 No. 1, pp. 2-124.

24. Hennessy, C.A. and Livdan, D. (2009), “Debt, bargaining, and credibility in firm-supplier relationships”, Journal of Financial Economics, Vol. 93 No. 3, pp. 382-399.

25. Kale, J.R., Meneghetti, C. and Shahrur, H. (2013), “Contracting with Nonfinancial Stakeholders and Corporate Capital Structure: The Case of Product Warranties”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 48 No. 03, pp. 699-727.

26. Kale, J.R. and Shahrur, H. (2007), “Corporate capital structure and the characteristics of suppliers and customers”, Journal of Financial Economics, Vol. 83 No. 2, pp. 321-365.

27. Maksimovic, V. and Titman, S. (1991), “Financial policy and reputation for product quality”, Review of Financial Studies, Vol. 4 No. 1, pp. 175-200.

28. Myers, B.W. and Saretto, A. (2010), “Union strikes and the impact of non-financial stakeholders on capital structure”, Review of Financial Studies, Vol. 22 No. 4, pp. 86-126.

29. Myers, S.C. (1999), “Financial architecture”, European Financial Management, Vol. 5 No. 2, pp. 133-141.

30. Opler, T.C. and Titman, S. (1994), “Financial distress and corporate performance”, The Journal of Finance, Vol. 49 No. 3, pp. 1015-1040.

31. Simintzi, E., Vig, V. and Volpin, P. (2010), Labor and capital: Is debt a bargaining tool, Working Paper.

32. Soppe, A. (2007), “Ethical theory of the firm”, Ethics in the economy, Vol. 1 No. 14, pp. 81-104.

33. Speckbacher, G. and Wentges, P. (2009), “A note on stakeholder theory and risk: implications for corporate cash holdings and dividend policy”, Frontiers in Finance and Economics, Vol. 6 No. 1, pp. 51-72.

34. Steadman, M.E. and Green, R.F. (1997), “An extension of stakeholder theory research: developing surrogates for net organizational capital”, Managerial Auditing Journal, Vol. 12 No. 3, pp. 142-147.

35. Titman, S. (1984), “The effect of capital structure on a firm's liquidation decision”, Journal of Financial Economics, Vol. 13 No. 1, pp. 137-151.

36. Titman, S. and Wessels, R. (1988), “The determinants of capital structure choice”, The Journal of finance, Vol. 43 No. 1, pp. 1-19.

37. Waddock, S.A. and Graves, S.B. (1997), “The corporate social performance”, Strategic management journal, Vol. 8 No. 4, pp. 303-319.

38. Yu, B. (2012), “Agency costs of stakeholders and capital structure: international evidence”, Managerial Finance, Vol. 38 No. 3, pp. 303-324.

39. Zingales, L. (2000), “In search of new foundations”, The journal of Finance, Vol. 55 No. 4, pp. 1623-1653.



Приложение 1

Описательная статистика используемых переменных

Переменная	Среднее	Median	Максимум	Минимум	Ст. отклонение
FIN_LEV	31,623	22,610	98,680	0,000	28,711
AP	23 917,990	21 488,110	49 742,200	0,000	11 660,590
COMEX	21 684,990	17 432,000	75 357,000	0,000	18 778,860
HEALTH	0,257	0,000	1,000	0,000	0,438
LIQUIDITY	0,914	0,760	2,910	0,120	0,564
PRICE	0,332	0,000	1,000	0,000	0,472
PRODUCTS	9,950	9,000	24,000	2,000	6,040
QUALITY	0,344	0,000	1,000	0,000	0,476
RND	4 112,600	0,000	47437	0,000	3 061,526
ROA	10,416	9,360	42,750	-37,800	11,129
SHARE	0,048	0,005	0,167	0,000	0,058
SIZE	14,289	14,130	19,025	12,467	1,013
TANG	30,502	28,960	58,908	0,000	12,889
UNION	0,701	1,000	1,000	0,000	0,459
WAGE	181,195	158,073	466,380	0,000	98,132

Приложение 2

Корреляционная матрица (коэффициент Спирмена)

Correlation	FIN_LEV	COMEX	HEALTH	LIQUIDITY	PRICE	PRODUCTS	QUALITY	RND01	ROA	SHARE	SIZE	TANG	UNION	WAGE
FIN_LEV	1,000
COMEX	0,043	1,000
HEALTH	-0,210	0,127	1,000
LIQUIDITY	-0,285	0,157	0,109	1,000
PRICE	-0,082	0,211	-0,112	0,126	1,000
PRODUCTS	-0,035	0,407	-0,066	-0,065	0,279	1,000
QUALITY	-0,072	-0,050	0,033	0,090	0,120	0,027	1,000
RND	-0,098	0,145	-0,043	-0,012	0,110	0,217	0,074	1,000
ROA	-0,347	0,015	0,142	0,401	-0,005	-0,039	-0,030	0,002	1,000
SHARE	-0,033	0,071	0,077	0,065	0,082	0,099	-0,023	0,102	0,034	1,000
SIZE	0,225	0,157	-0,159	0,188	0,244	0,052	0,109	-0,018	-0,197	0,008	1.000
TANG	-0,006	-0,020	0,051	-0,016	0,117	0,087	-0,156	-0,091	0,031	0,093	-0.119	1.000
UNION	-0,184	-0,013	0,115	-0,045	0,075	-0,058	-0,004	-0,110	0,087	-0,193	-0.222	0.122	1.000
WAGE	-0,007	0,072	0,100	0,206	0,102	-0,166	0,148	-0,146	-0,020	0,096	0.356	-0.2362	0.0192	1.000



Приложение 3

Корреляционная матрица (коэффициент Пирсона)

Correlation	FIN_LEV	COMEX	HEALTH	LIQUIDITY	PRICE	PRODUCTS	QUALITY	RND	ROA	SHARE	SIZE	TANG	UNION	WAGE
FIN_LEV	1,000
COMEX	0,026	1,000
HEALTH	-0,185	0,095	1,000
LIQUIDITY	-0,295	0,060	0,131	1,000
PRICE	-0,073	0,206	-0,112	0,143	1,000
PRODUCTS	-0,032	0,374	-0,057	0,026	0,292	1,000
QUALITY	-0,066	-0,018	0,033	0,086	0,120	0,029	1,000
RND	0,026	0,115	-0,042	-0,039	-0,050	0,092	-0,051	1,000
ROA	-0,334	0,006	0,105	0,365	-0,005	-0,030	0,000	-0,060	1,000
SHARE	-0,097	0,046	0,121	-0,034	0,104	0,188	-0,018	-0,057	0,017	1,000
SIZE	0,260	0,061	-0,157	0,083	0,283	0,017	0,099	0,070	-0,143	0,005	1,000
TANG	-0,022	-0,058	0,025	0,018	0,104	0,111	-0,138	-0,007	0,010	0,079	-0,091	1,000
UNION	-0,188	0,013	0,115	0,025	0,075	-0,061	-0,004	0,046	0,072	-0,178	-0,178	0,124	1,000
WAGE	0,045	0,048	0,064	0,172	0,081	-0,163	0,165	-0,057	-0,014	0,039	0,358	-0,250	0,016	1,000

Размещено на Allbest.ur