Kryzys związany z epidemią wirusa Covid-19 przeradza się w kryzys płatniczy, ponieważ dążąc do ochrony kapitału obrotowego firmy opóźniają płatności na rzecz dostawców. Przed nami widmo braku płatności i upadłości firm. Firmy powinny poznać strukturalne wzorce płatności, które pomogą zastąpić nierzetelnych płatników dobrymi i powrócić na drogę wzrostu. Pomocna w tym może być opracowana przez Euler Hermes baza danych „Ryzyko w Poszczególnych Krajach”.
- W niniejszej publikacji ekonomiści Euler Hermes zbadali związek między kulturą danego kraju (rozumianą jako akceptowany wzorzec społeczny) a brakiem płatności między firmami, korzystając ze stworzonego przez Euler Hermes unikalnego zbioru danych na temat międzynarodowych przepływów handlowych i przypadków niedopełnienia płatności. Odkryliśmy, że importerzy z siedzibą w krajach, w których społeczeństwo akceptuje i wręcz oczekuje władzy nie będącej efektem równego rozkładu wpływów i takiego też wyboru, odsetek braków płatności jest zwykle wyższy. Rola narodowego wzorca społecznego jest nadal widoczna po uwzględnieniu wskaźników alternatywnych, takich jak na przykład opracowany przez Bank Światowy wskaźnik „Resolving Insolvency” (niewypłacalności), jak również po uwzględnieniu odległości geograficznej i kulturowej między importerem a eksporterem. Wnioski te są spójne z wcześniejszymi rezultatami badań dotyczących m.in. braku spłat kredytów hipotecznych oraz unikania podatków i potwierdzają rolę kultury narodowej – wzorca społecznego w różnicach zachowań związanych z nieregulowaniem płatności, występujących między poszczególnymi krajami.
- Innymi słowy, siła hierarchii socjalnej i społecznej jest istotnym czynnikiem związanym z brakami płatności ubezpieczonych należności. Jeżeli przyjąć dystrybucję władzy (a raczej jej koncentrację – brak wpływu mniejszości) za wyznacznik nieregulowania płatności między firmami, wówczas lista krajów, na które należy zwracać szczególną uwagę obejmuje: Malezję, Słowację, Gwatemalę, Panamę, Filipiny, Rosję, Rumunię, Serbię, Meksyk oraz Chiny. Na przeciwległym biegunie jest 10-ka krajów charakteryzujących się natomiast równą dystrybucją władzy (oraz niższym w związku z tym ryzykiem braku płatności) – są to: Austria, Izrael, Dania, Nowa Zelandia, Irlandia, Norwegia, Szwecja, Finlandia, Szwajcaria oraz Niemcy. Poznanie struktury władzy w kraju klienta może być praktycznym kompasem w czasie kryzysu związanego z epidemią Covid-19.
Siła hierarchii społecznej jest istotnym czynnikiem związanym z brakami płatności ubezpieczonych należności
Ubezpieczenie należności chroni dostawców przed ryzykiem braku płatności ze strony klientów. W 2017 roku, ochrona na gruncie prywatnych ubezpieczeń należności obejmowała krajowe i międzynarodowe obroty handlowe o wartości ponad 2,3 bln EUR, co odpowiada około 10% światowych obrotów handlowych. Rosnące od początku lat 90-tych znaczenie ubezpieczeń należności jest powodem opracowania licznych publikacji dotyczących związku między ubezpieczeniem należności, wolumenem obrotu handlowego a wynikami eksportu (Felbermayr & Yalcin 2013, Auboin & Engemann 2014, Van der Veer 2015). Choć panuje konsensus odnośnie pozytywnego wpływu ubezpieczeń należności na rozwój handlu, to niewiele wiadomo na temat czynników będących źródłem braku płatności w zakresie ubezpieczonych obrotów międzynarodowych i krajowych. Tymczasem wzrost liczby szkód może skłonić ubezpieczycieli do obniżania ekspozycji na ryzyko i/lub podnoszenia składek ubezpieczeń należności eksportowych (Van der Veer 2019), co z kolei może wpływać na wolumen międzynarodowej wymiany handlowej.
Ekonomiści Euler Hermes, na podstawie zawierającej ponad 7 milionów rekordów bazy danych zbadali czynniki determinujące przypadki nieregulowania płatności objętych ubezpieczeniem należności. Zgodnie z najnowszymi wnioskami z badania przeprowadzonego przez Tajaddini & Gholipour (2017) w zakresie związku między kulturą narodową a brakiem spłat kredytów hipotecznych, do weryfikacji hipotezy, jakoby przypadki niewywiązania się z płatności były częstsze w krajach o wysokim wskaźniku odległości władzy (małym na nią wpływie mniejszości), wysokim indywidualizmie, wysokim wskaźniku unikania niepewności oraz wysokim wskaźniku „męskości” zastosowaliśmy te aspekty kulturowe Hofstedego (1984) w odniesieniu do 40 krajów. Po zastosowaniu korekty pod kątem różnic w składzie poszczególnych sektorów jesteśmy w stanie potwierdzić, że importerzy znajdujący się w krajach, w których społeczeństwo akceptuje i oczekuje nierównej dystrybucji władzy (charakteryzujących się wysokim wskaźnikiem dystansu władzy), odsetek braku płatności jest wyższy. Indywidualizm, unikanie niepewności (stabilizacja jako wiodący wybór, niechęć do zmian) i gloryfikowanie „męskości” nie mają natomiast wpływu na nieregulowanie płatności. Powyższe obserwacje nie zmieniają się po włączeniu dodatkowych zmiennych kontrolnych, takich jak odległość geograficzna (w kilometrach), odległość kulturowa mierzona różnicami językowymi, wskaźnik „Resolving Insolvency” (niewypłacalności) opracowany przez Bank Światowy oraz uwzględnienie zmiennych makroekonomicznych. Potwierdzony wpływ kultury krajowej (jako wzorca społecznego) jest spójny z wcześniejszymi wnioskami, zgodnie z którymi większa odległość władzy wiąże się ze wzrostem braku spłat kredytów hipotecznych (Tajaddini & Gholipour 2017), wyższym stopniem unikania płacenia podatków (Tsakumis i in. 2007, Gabor 2012) oraz wyższym ryzykiem braku płatności ze strony podmiotów przejmujących po połączeniu jednostek (Koerniadi i in. 2015). Uzyskane przez nas wyniki potwierdzają rolę kultury narodowej, społecznej w powstawaniu różnic między poszczególnymi krajami w obszarze zachowań związanych z brakami płatności.
Ekonomiści Euler Hermes, największego na świecie towarzystwa ubezpieczeń należności (36,1% udziału w rynku w 2017 roku), wykorzystali informacje zawarte w bazie danych „Trade Flows Payment Defaults” (Nieuregulowane płatności w przepływach handlowych). Od lutego 2019 roku, Euler Hermes oferuje swobodny dostęp do części danych dotyczących handlu międzynarodowego, do których dostęp znajduje się na jego stronie internetowej. Dane z bazy danych „Trade Flows Payment Defaults” (Nieuregulowane płatności w przepływach handlowych) są dostępne za lata 2016, 2017 oraz 2018 i dają obraz przepływów handlowych i niezrealizowanych płatności między krajami importującymi i eksportującymi. Zbiór danych obejmuje: (1) dany miesiąc, (2) kraj importera/nabywcy, (3) kraj eksportera/sprzedawcy, (4) kod NACE w wersji 1.1. dla sektora handlowego spółki importera, (5) całkowitą kwotę przepływów handlowych (w euro) zadeklarowaną Euler Hermes w danym miesiącu, (6) całkowitą kwotę nieuregulowanych płatności (w euro) zadeklarowaną Euler Hermes w danym miesiącu, oraz (7) wskaźnik ryzyka dla danej populacji nabywców. Zbiór danych obejmuje 2 835 119 obserwacji (miesiąc – importer – eksporter – sektor) za rok 2016, 2 901 867 za rok 2017 oraz 2 504 716 za rok 2018. Krajem o najwyższej liczbie obserwacji i najwyższych przepływach handlowych jest Francja, natomiast na kolejnych miejscach plasują się Niemcy i USA.
Wskaźnik szkodowości obliczono jako sumę opóźnień płatności od klientów w kraju i na rzecz dostawców w kraju (j), podzieloną przez całkowite przepływy handlowe między klientami w kraju (i) oraz dostawcami w kraju (j). Dla każdej pary (i, j) obliczyliśmy procentowy udział przepływów handlowych należących do listy 16 sektorów, korzystając z kodu NACE (Statystycznej Klasyfikacji Działalności Gospodarczej we Wspólnocie Europejskiej – Statistical Classification of Economic Activities in the European Community) oraz tabeli relacji między kodami NACE a sektorami handlu, opublikowanej przez Euler Hermes na stronie internetowej zawierającej ogólnodostępne dane. Analizą objęto następujące sektory: handel detaliczny, sektor rolno-spożywczy, artykułów gospodarstwa domowego, maszyn i urządzeń, surowców, transportu, producentów motoryzacyjnych, usług, budownictwa, komputerów i telekomunikacji, tekstyliów, chemii, metali, elektroniki, papieru, dostawców branży motoryzacyjnej, usług związanych z oprogramowaniem IT, farmaceutyków, sprzętu transportowego oraz energetyki.
Prosta analiza jednowymiarowa sugeruje występowanie znacznych różnic między poszczególnymi krajami i sektorami.
Na Rysunku 1 przedstawiono wskaźnik szkodowości w rozbiciu na poszczególne kraje, natomiast na Rysunku 2 zilustrowano wskaźnik szkodowości w rozbiciu na sektory. Wskaźnik szkodowości jest najwyższy w Rosji (0,37%), a następnie w Rumunii (0,21%), Zjednoczonych Emiratach Arabskich (0,17%), Maroku (0,15%), Turcji (0,14%), Kolumbii (0,14%), Meksyku (0,13%) oraz Chinach (0,13%). Najniższy okazał się natomiast w Luksemburgu (0,01%), Portugalii (0,01%), Norwegii (0,02%), Izraelu (0,02%) i Szwecji (0,02%). Pod względem sektorów, wskaźnik szkodowości okazał się najwyższy w sektorach komputerów i telekomunikacji (0,07%), elektroniki (0,06%) i tekstyliów (0,06%). Najniższy był w przypadku dostawców branży motoryzacyjnej (0,02%), sprzętu transportowego (0,02%) oraz farmaceutyków (0,02%).
Dane dotyczące wymiarów kulturowych Hofstedego (1984) zostały pobrane ze strony internetowej profesora Hofstedego. W literaturze stosuje się zaproponowane przez Hofstedego cztery wymiary kultury (odległość władzy, unikanie niepewności, indywidualizm oraz męskość) w związku z analizą wpływu kultury krajowej na niespłacanie kredytów hipotecznych (Tajaddini & Gholipour 2017), unikaniem podatków (Tsakumis i in. 2007, Gabor 2012) oraz ryzykiem braku płatności przez podmioty przejmujące po połączeniu (Koerniadi i in. 2015). Odległość władzy wyraża stopień, w jakim posiadający mniejszą moc członkowie społeczeństwa akceptują i oczekują nierównego rozkładu władzy. Unikanie niepewności określa, w jakim stopniu członkowie społeczeństwa czują się niekomfortowo w obliczu niepewności i dwuznaczności. W ustalonych przez Hofstedego ramach, wymiar „męskości” służy do kategoryzacji społeczeństw pod kątem wspierania „przebojowości, heroizmu, asertywności oraz materialnych nagród za sukces”, w odróżnieniu do społeczeństw „kobiecych”, w których „preferuje się współpracę, skromność oraz troskę o słabszych i jakość życia”. Choć istotnie można dokonać rozróżnienia między dwoma rodzajami kultur narodowych – tymi w większym stopniu skoncentrowanymi na indywidualnej konkurencji i sukcesie oraz tymi, w których priorytetem są wspólne dążenia do lepszej jakości życia – to należy mieć świadomość, że termin „męskość” w tym kontekście może przyczyniać się do wzmacniania stereotypów dotyczących płci. Użycie tego terminu w niniejszej publikacji ma wyłącznie na celu spójność z oficjalną nomenklaturą stosowaną w omawianym schemacie. Wyraźnie rysuje się znaczenie ostatniego wymiaru, czyli indywidualizmu.
W Tabeli 1 przedstawiono korelację między czterema wymiarami a wskaźnikiem szkodowości (na poziomie kraju). Zmienną wykazującą najwyższą korelację (0,514) ze wskaźnikiem szkodowości jest współczynnik odległości władzy (PDI). W Tabeli 2 przedstawiono 10 krajów wchodzących w skład próby, dla których uzyskano najwyższą (najniższą) wartość współczynnika PDI.
Na podstawie wniosków zawartych we wcześniejszych publikacjach wysunięto hipotezę, iż wskaźnik szkodowości powinien być wyższy (niższy), jeżeli importerzy znajdują się w kraju o wysokim (niskim) współczynniku odległości władzy. Hipotezę tę zweryfikowano również pod kątem wskaźników męskości, indywidualizmu oraz niepewności.
Wprowadzono korektę uwzględniającą różnice w składzie sektorów, polegającą na podziale – dla każdego sektora s – przepływów handlowych między i a j w sektorze s przez całkowite przepływy handlowe między i a j. Następnie zastosowano następujący wzór:
LRi,j = α + β1PDIi + β2UNCi + β3MASi + β4INDi + Xi,j + Zi + ǫi,j
gdzie LRi,j to wskaźnik szkodowości między importerami w kraju i a eksporterami w kraju j (jak w poprzednim punkcie), PDIi oznacza wartość wskaźnika odległości władzy w kraju i, UNCi to wartość unikania niepewności w kraju i, MASi stanowi wartość męskości dla kraju i, natomiast INDi oznacza wartość indywidualizmu dla kraju i. Xi,j to wektor zmiennej kontrolnej uwzględniający rozbicie sektorowe przepływów handlowych między importerem i a eksporterem j, odległość w kilometrach między i a j, oraz zmienną fikcyjną równą 1, jeżeli oba kraje używają tego samego języka (z bazy danych CEPII GeoDIST). Zi to wektor kontrolny uwzględniający PKB na mieszkańca według bazy danych Międzynarodowego Funduszu Walutowego (IMF) „World Economic Outlook” (Globalna Prognoza Gospodarcza) oraz wskaźnik „Resolving Insolvency” (niewypłacalności) z bazy danych Banku Światowego dotyczącej prowadzenia działalności gospodarczej („World Bank Doing Business”). Próbę ograniczono do wszystkich par i,j, dla których przepływy handlowe były wyższe niż 1 mld USD w okresie gromadzenia danych[1]. Efektem końcowym było 986 obserwacji. Rezultaty przedstawiono w Tabeli 3.
Ekonomiści Euler Hermes stwierdzili, że zmienna związana ze wskaźnikiem odległości władzy ma wartość dodatnią i jest istotna we wszystkich regresjach. Tymczasem trzy pozostałe wymiary kulturowe Hofstedego (męskość, unikanie niepewności oraz indywidualizm) nie są istotne. Zgodnie z wcześniejszymi wnioskami dotyczącymi unikania podatków i braków spłat kredytów hipotecznych, wskaźnik szkodowości jest również niższy w krajach zamożnych (charakteryzujących się wysokim PKB na mieszkańca). Na koniec – co jest wnioskiem zaskakującym – stwierdzono, że oba wskaźniki odległości (odległości geograficznej oraz odległości pod względem języka) przyjmują wartość ujemną i są istotne. Przy braku różnic w zakresie innych czynników, przepływy handlowe między krajami położonymi w dużej odległości od siebie z mniejszym prawdopodobieństwem wpływać będą na braki płatności niż przepływy handlowe między krajami położonych blisko. Choć dla lepszego zrozumienia tego rezultatu należałoby przeprowadzić bardziej szczegółową analizę, możliwym wyjaśnieniem jest to, że gdy eksporter z kraju A sprzedaje towary do odległego kraju B, może wykazywać większą ostrożność i dążyć do pozyskania większej ilości informacji odnośnie zdolności importera to spłaty zadłużenia. Rezultat taki może również wynikać z różnicy w zakresie wielkości firm (efekt składu), którego niestety nie jesteśmy w stanie precyzyjnie kontrolować w naszej próbie.
Wzrost wskaźnika odległości o 70 – tj. różnica między wskaźnikiem odległości władzy dla Austrii (11) a wskaźnikiem odległości władzy dla Meksyku (81) – wiąże się, przy braku różnic pod względem innych aspektów, ze wzrostem wskaźnika szkodowości o 4,52 punktów bazowych (0,0646 * 70 = 0,0452pb). Wpływ ten jest ekonomicznie istotny i mniej więcej równy średniemu wskaźnikowi szkodowości w analizowanej próbie po uwzględnieniu całości przepływów handlowych i nieuregulowanych płatności w próbie obejmującej 7 milionów obserwacji. W Tabeli 4 przedstawiono rezultaty testów odporności (1) w przypadku ograniczenia próby do wszystkich par i,j, dla których odnotowano przepływy handlowe powyżej 100 mln EUR w okresie gromadzenia danych, (2) w przypadku ograniczenia próby do wszystkich par i,j, dla których odnotowano przepływy handlowe powyżej 10 mld USD w okresie gromadzenia danych oraz (3) po uwzględnieniu wskaźnika „Resolving Insolvency” (niewypłacalności) Banku Światowego.
Tu również zmienna związana z odległością władzy jest istotna na poziomie 1% w wszystkich modelach. W literaturze, kraje o wysokiej odległości władzy kojarzone są z pewnym poziomem pobłażliwości odnośnie zasad moralności obywatelskiej (Tsakumis i in. 2007), niższym poziomem odpowiedzialności społecznej biznesu (Lenssen i in. 2007) oraz niższą percepcją odpowiedzialności za pomoc innym (Winterich & Zhang 2014). Rezultaty są spójne z tymi hipotezami dotyczącymi zachowań i potwierdzają rolę kultury narodowej w związku z nieopłacaniem zobowiązań w handlu międzynarodowym.
Źródło: Euler Hermes
