мы указывали на ограниченность HHI в главе 2 и обсуждали случаи, когда этот индикатор может привести к ошибочным выводам о состоянии отрасли. С другой стороны, нет смысла полностью игнорировать рыночные доли на отраслевом уровне, потому что во многих случаях они действительно предоставляют полезную информацию.
Матиас Коваррубиас, Герман Гутиеррес и я (Covarrubias, Gutiérrez and Philippon, 2019) предложили альтернативный, более динамический индикатор конкуренции. Вместо того чтобы рассматривать концентрацию рыночных долей в определенный момент времени, мы проанализировали устойчивость рыночных долей в динамике.
Мы исходили из предположения, что положение лидера в конкурентной отрасли неустойчиво. Представьте себе отрасль из пяти фирм. В определенный год одна фирма доминирует и располагает долей рынка в 60 %, в то время как остальные четыре фирмы имеют только по 10 % рынка каждая. Это похоже на концентрированную отрасль – ее HHI составляет 4000, что гораздо выше порога «высокой концентрации» в 2500. Но теперь представьте себе, что каждые два года или около того лидера сменяет один из его конкурентов. Это может быть связано с тем, что эти пять фирм постоянно пытаются внедрить инновации и опередить друг друга, а одна из них в этом преуспевает в среднем каждые два года. Наличие подобного динамического круговорота радикально изменило бы картину. Мы бы сказали, что данная отрасль на самом деле вполне конкурентна, потому что доминирование лидера неустойчиво, а его рыночная доля временна. Наибольшее значение имеет круговорот лидеров.
Вместе с Гутиерресом мы разработали два основанных на этой идее показателя. Первый учитывает кругооборот лидеров, а второй – перегруппировку фирм. Наш первый индикатор работает следующим образом – если в настоящее время фирма является одним из лидеров отрасли, то есть входит в число четырех крупнейших фирм по прибыли или по рыночной доле, то какова вероятность того, что она сохранит свои позиции на протяжении ближайших трех лет? Результаты наших расчетов представлены на рис. 3.2. На этом графике вы можете увидеть, что в девяностые годы вероятность смены лидера составляла около 45 %. В то время шансы остаться хозяином положения более трех лет были едва ли больше, чем пятьдесят на пятьдесят. Сегодня вероятность смены лидера за три года составляет всего 30 %. Иными словами, в настоящее время у лидеров меньше поводов для беспокойства, чем двадцать лет назад.
Наш второй индикатор использует сходную идею перегруппировки. Мы ранжируем фирмы по рыночной ценности или доходам за определенный год, а затем осуществляем то же ранжирование спустя пять лет. Затем мы вычисляем корреляцию этих двух рейтингов. Если корреляция между двумя ранжированными рядами равна единице, то это означает, что относительное положение фирм за пять лет вообще не изменилось. Если она равна нулю, то это означает, что в отрасли произошла полная перегруппировка. Отсюда перегруппировка определяется как единица минус ранговая корреляция. На рис. 3.3 показано, что за последние двадцать лет перегруппировка уменьшилась. Рыночные доли стали более устойчивыми. Вы можете с большей легкостью предсказать, кто будет на вершине через пять лет. Ответ прост – те же фирмы, что и сегодня.
РИСУНОК 3.2. Кругооборот лидеров
Выводы, которые можно сделать из рис. 3.2 и 3.3, не согласуются с тем, что большинство людей думает о конкуренции. Если вернуться к нашим шести гипотезам, то можно сказать, что данные рис. 3.2 и 3.3 исключают в качестве объяснения более низкие затраты на поиск, потому что эта гипотеза предсказывает противоположную картину. Согласно гипотезе более низких затрат на поиск, небольшие изменения в производительности или инновациях приводят к значительному изменению рыночных долей. Вместо этого мы видим их растущую устойчивость и стабильность.
РИСУНОК 3.3. Перегруппировка фирм
Данные рис. 3.2 и 3.3 соответствуют гипотезе снижения конкуренции на национальном рынке. Также они согласуются с гипотезами возникновения фирм-суперзвезд и роли нематериальных активов, если предположить, что сравнительные преимущества лидеров стали более устойчивыми. Однако причины этого неясны. Я часто слышал аргументы о том, что нематериальные активы подвержены более высокой возрастающей отдаче от масштаба, чем материальные активы, но не видел убедительных доказательств того, что это так. На самом деле, как я покажу позже, стандартные оценки отдачи от масштаба не сильно изменились за последние двадцать лет. Но на данный момент мы можем просто признать, что рисунки 3.2 и 3.3 могут соответствовать растущей устойчивости звездного статуса фирм.
Давайте продолжим наше исследование, обратившись к прибыли. Гипотезы возникновения фирм-суперзвезд и снижения внутренней конкуренции предсказывают рост прибыли. Гипотеза глобализации предсказывает снижение прибыли фирм, подверженных глобальной конкуренции. Гипотеза «много шума» предсказывает отсутствие систематической связи между концентрацией и прибылью. Таким образом, анализ рентабельности продаж может помочь нам разобраться в этих гипотезах.
Рентабельность продаж и выплаты акционерам
Давайте теперь внимательно изучим прибыль американских фирм. Как и в других случаях, это можно сделать на основе нескольких показателей и нескольких источников данных. Рентабельность продаж можно сравнить с нормой прибыли, а данные можно анализировать на национальном уровне или на уровне отдельных фирм. Ключевые понятия анализируются во вставке 3.1.
На рис. 3.4 представлено отношение прибыли корпораций после налогообложения к ВВП на основе национальной статистики США. Доля прибыли в ВВП меняется в зависимости от экономического цикла, поэтому можно заметить ее спад в период большинства рецессий, таких как четвертый квартал 2000 года или четвертый квартал 2008 года. Но можно также увидеть, что на пятидесятилетнем отрезке времени доля прибыли остается стабильной – стационарной, если использовать точный термин – около 6 или 7 %, со времен окончания Второй мировой войны и до конца XX века. Однако за последние два десятилетия прибыль опережала экономический рост, а доля прибыли после налогообложения в ВВП возросла примерно до 10 %. Это говорит о том, что изменилось что-то фундаментальное. К аналогичному выводу можно прийти, если вычислить рентабельность продаж на основе данных на уровне отдельных фирм. Используя данные Compustat и Центра исследований цен на ценные бумаги, Густаво Груллон, Елена Ларкин и Рони Майкли показывают (Grullon, Larkin, and Michaely, 2019), что отношение текущих доходов после амортизации (но до налогообложения) к продажам составляло около 10 % с 1970 по 2000 год, а затем увеличилось до 12 % после 2000 года.
ВСТАВКА 3.1
Прибыль, рентабельность, дивиденды и выкуп акций
Рассмотрим следующий условный пример фирмы. Фирма начинает год с капиталом (активами) стоимостью 100 долларов. Ее годовая выручка составляет 150 долларов, а валовая операционная прибыль – 15 долларов. В процессе ведения бизнеса ценность ее капитала уменьшается на 5 %. Фирма инвестирует 7 долларов, 5 из которых направляются на амортизацию.
Валовая рентабельность этой фирмы составляет 10 %. Она представляет собой отношение двух потоков – операционной прибыли (15 долларов) к выручке (150 долларов). Прибыль за вычетом амортизации составляет 10 долларов, а чистая рентабельность, соответственно, 6,67 %.
Норма прибыли этой фирмы составляет 10 %. Она представляет собой
