Влияние наличия женщин в составе совета директоров на операционную эффективность организации

Ключевым допущением анализа является отсутствие женщин в советах директоров всех фирм до конца 2010 года, благодаря чему период 2007-2010 используется в качестве довмешательственного периода, свободного от изучаемого воздействия.

В 2011-2015 гг. часть фирм ввела женщин в советы директоров. Согласно условиям исследования, 2015 год устанавливается как год вмешательства. На основании этого формируются две группы компаний:

• -    обработанная группа: фирмы, которые к 2015 году включили хотя бы одну женщину в совет директоров;

• -    контрольная группа: фирмы, которые к концу 2015 года не имели женщин в составе совета директоров.

Для повышения чёткости различий между группами из выборки исключены компании, которые впервые включили женщин в состав совета директоров в 2016 году. Итоговая выборка по состоянию на 2015 год состоит примерно из 192 обработанных фирм и 199 контрольных фирм. Перед проведением анализа выполнена стандартная очистка данных. Исходные финансовые показатели могли содержать пропуски и выбросы. Для снижения влияния экстремальных значений применена винсоризация ключевых непрерывных переменных (ROA, выручка, прибыль, активы, капитал) на уровнях 1-го и 99-го перцентилей:

Р1'

X it = {      ^Xit ,

^Р99 ' где X_it - исходное значение переменной для фирмы i в году

Ё,Р 1 и Р₉₉ - 1-й и 99-й перцентили переменной соответственно.

если X_it< Р 1 , если Р 1 <  X_it < Р₉₉ если X_it > Р₉₉,

Кроме того, наблюдения с пропущенными значениями по основным переменным (например, ROA) были удалены, чтобы избежать искажений в результатах анализа.

Таблица 1. Описательная статистика основных переменных

Переменная	N	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
roa_post	7482	-4.754	26.844	-157.064	38.263
roa_base	7482	-1.325	21.008	-148.996	38.263
ln_ta_base	7482	18.066	2.195	12.827	23.225
ind_base	7482	0.390	0.268	0.000	1.000
boardsize_base	7482	5.971	1.927	2.167	14.583
beta_base	7482	2.996	0.000	2.996	2.996

После очистки панельные данные агрегированы следующим образом:

• -    для каждой фирмы были рассчитаны средние средние значения основных показателей за период до включения женщин в совет директоров (2007-2010 гг.)

• -    итоговым показателем является средняя ROA в период после появления женщин в совете директоров.

Таким образом, исходная панельная выборка преобразована в кросс-секционные данные (одна строка на фирму), что упрощает последующий анализ эффектов вмешательства (рис. 1).

ROA Over Time: Control vs Treatment

n

5 й?

2010 Year

Control -----Treatment

Checking Parallel Trends for Difference-in-Differences

Рис. 1. Динамика показателей до вмешательства

Для проверки предположений были построены графики, по которым можно оценить различия между группами и их динамику.

Распределение ROA до и после 2015 года показывает, что после 2015 года разброс значений в обеих группах увеличивается, а также появляются выбросы.

До 2015 года динамика показателя в обеих группах выглядит схожей, что важно для применения метода DiD.

При этом фирмы из тритмент-группы на протяжении всего периода имеют более высокий уровень ROA, включая период до вмешательства. Это означает, что группы изначально различаются, и этот факт необходимо учитывать при оценке эффекта.

• -    ROA_base: уже до лечения у фирм из тритмент-группы ROA выше, чем у контрольных. Значит, группы изначально не сопоставимы, и без корректировок эффект будет смещён.

• -    размер фирмы (ln_ta_base): в тритмент-группе больше крупных компаний. Это ожидаемо: крупные фирмы чаще вводят женщин в совет директоров [2].

• -    ind_base: доля независимых директоров в тритмент-группе выше. Похоже, это связано с особенностями корпоративного управления таких компаний.

• -    boardsize_base: советы директоров у тритед-фирм в среднем больше.

• -    beta_base: По риску группы практически не отличаются.

• 13.63 процентных пункта и является статистически значимой (p <0.001 ). Однако анализ базовых показателей до 2010 года показывает, что тритед-фирмы уже имели более высокий

В целом, различия между группами заметны еще до лечения – особенно по ROA и размеру компаний. Это как раз тот случай, когда возникает смещение выборки.

При этом до 2015 года динамика показателей у групп примерно одинаковая, поэтому DiD применять можно.

Вывод простой: без учета этих различий корректно оценить эффект не получится.

Идентификационная стратегия. В работе используется метод Propensity Score Matching для оценки того, связано ли наличие женщины в совете директоров с более высоким показателем ROA. Основная причина выбора конкретно этого метода заключается в том, чтобы исключить смещение выборки, которое возникает при проведении простого сравнения средних. Фирмы, выбравшие женщин в совет директоров, могут отличаться от других фирм по характеристикам, которые влияют на ROA, такими как отрасль, рыночная капитализация и т.д. Например, фирмы, которые решили включить хотя бы одну женщину в совет директоров, являются более прогрессивными [1]. А прогрессивные компании являются более инновационными, имеют более развитую корпоративную культуру, чаще присутствуют в быстрорастущих отраслях, например, в технологическом секторе. Поэтому фирмы, в которых в совете директоров работает больше женщин, могут быть изначально более прибыльными, чем фирмы, в которых женщин в совете директоров нет. Propensity Score Matching решает эту проблему, сравнивая фирмы с женщинами в совете директоров с аналогичными фирмами без женщин на основе их propensity score - вероятности включения хотя бы одной женщины в совет директоров с учетом наблюдаемых характеристик. Это позволяет нам сравнивать фирмы, схожие по всем наблюдаемым характеристикам, что делает оценку эффекта более точной.

В данной модели используется две основные предпосылки. Во-первых, предполагается, что CIA выполняется, что не поддается прямой проверке. Правдоподобность данного предположения оценивается с помощью плацебо-теста: анализируется влияние включения женщин в совет директоров на показатель ROA в период до 2015 года. Еще одним важным допущением является условие перекрытия: в данных должно быть достаточно сопоставимых наблюдений в обеих группах. Выполнение проверяется через сравнение баланса ковариат между группами.

Результаты. Начнём с наивного сравнения средних значений ROA после 2015 года для двух групп фирм. По результатам простого t-теста и OLS-регрессии без учёта ковариатов, фирмы, у которых к 2015 году женщина входила в совет, демонстрируют средний ROA равный +2.94%, тогда как у фирм, в совете которых нет женщины, –10.69%. Разница между группами составляет примерно

ROA до «лечения», что указывает на наличие селекционных эффектов – успешные компании с более высокой исходной прибылью с большей вероятностью назначают женщину в совет директоров.

Таблица 2. Двухвыборочный t-тест

Группа	Наблюдени я	Среднее	Стд. Ошибка	Стд. Отклонение	[95% Дов. Интервал]
0	4222	-10.6948	0.4826	31.3572	(-11.6416, -9.7487)
1	3260	2.2034	0.6153	24.6374	(0.9867, 3.4202)
Вместе	7482	-4.7544	0.3103	26.8438	(-5.3623, -4.1461)
Разница	–	-13.6362	0.6574	–	(-14.8213, -12.4465)

Степени свободы = 7480, t = -22.5079

Далее были добавлены контрольные переменные (базовый ROA, логарифм активов, доля независимых директоров, размер совета и отраслевые индикаторы). Оценка эффекта существенно меняется: OLS-регрессия с кон-тролями даёт коэффициент при индикаторе лечения +1.37 п.п. (p = 0.012). Это говорит о том, что после учёта исходных различий положительный эффект, выявленный в наивном анализе, существенно ослабевает.

Для дополнительной проверки используется плацебо-тест, который оценивает влияние наличия женщины в совете на ROA до фактического появления женщины (до 2010 года). Логика заключается в том, что если назначение женщины к 2015 году было действительно случайным, то до введения женщины в совет (то есть до 2010 года) этот факт не должен влиять на ROA. Если же коэффициент при переменной treat_firm статистически отличен от нуля, это означает, что группы «лечения» и «контроля» уже изначально различались, а значит, оценки эффекта могут быть завышены из-за предшествующих различий.

По результатам плацебо-теста фирмы, нанявшие женщину к 2015 году, уже имели на 1.46 п.п. (p = 0.000) более высокий ROA до 2010 года по сравнению с фирмами без женщин. Это указывает на то, что «лечебные» фирмы были более прибыльными ещё до вмешательства, и, следовательно, наблюдаемая разница после 2015 года может быть обусловлена не только самим наличием женщины в совете, но и этими исходными различиями.

Кроме того, плацебо-тест показывает, что значимыми предтритментовыми факторами ROA до 2010 года были и другие ковариаты:

Размер фирмы (ln_ta_base) = 6.27 (p = 0.000) – более крупные компании имели статистически значимо более высокий ROA.

Доля независимых директоров (ind_base) = -2.30 (p = 0.010) – компании с более независимыми советами директоров демонстрировали более низкий ROA.

Размер совета директоров (boardsize_base) = -2.29 (p = 0.000) – компании с более крупными советами имели ниже ROA.

Таким образом, значимые предтритменто-вые различия между группами подтверждают, что выборка не была изначально сбалансирована. Поскольку фирмы с женщинами в совете уже обладали более высоким ROA до 2010 года, наблюдаемая разница после 2015 года может объясняться не только фактом присутствия женщины, но и предшествующими различиями.

Кроме того, значимое влияние размера фирмы, структуры совета директоров и его независимости на ROA подтверждает, что эти переменные важны для учета в анализе. Это ещё раз доказывает, что применение Propensity Score Matching является оправданным, так как позволяет скорректировать несбалансированность выборки и получить более надежную оценку эффекта наличия женщины в совете директоров.

Анализ на основе Propensity Score Matching также подтверждает наличие существенной селекции. Логистическая регрессия для расчёта propensity score показывает, что более крупные и прибыльные компании с большей вероятностью попадают в тритмент-группу. Гистограмма распределения propensity score демонстрирует существенные различия в распределении между группами.

Рис. 2. Процентный сдвиг по ковариатам до и после сопоставления

boardsize_base

ind base

Unmatched

* Matched

Наконец, метод Difference-in-Differences, применённый к данным за 2010 и 2015 годы, не выявил статистически значимого эффекта вмешательства: коэффициент взаимодействия (treat_firm x year) составил -1.06 п.п. (p = 0.719). Это свидетельствует о том, что динамика изменений ROA между тритед и контрольной группами после 2010 года не отличается существенно, подтверждая, что предварительные различия играют ключевую роль в итоговых оценках.

В совокупности результаты свидетельствуют о следующем: хотя наивный анализ указывает на существенное преимущество treated-фирм по ROA после 2015 года, дальнейшее моделирование с использованием контрольных переменных, методов сопоставления и Difference-in- Differences показывает, что это преимущество в значительной мере обусловлено предтритментовыми различиями между группами. После корректировки эффект присутствия женщины в совете директоров либо существенно ослабевает, либо ока- зывается статистически незначимым, что со ответствует выводам части эмпирической ли тературы.