Аналитические возможности применения моделей кризисных ситуаций в экономике малых предприятий деревообрабатывающей промышленности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 334.012.64

АНАЛИТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ В ЭКОНОМИКЕ МАЛЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ С. С. Морковина, Е. А. Панявина

ФГБОУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая академия» [email protected]; рапуаута е [email protected]

голь малых предпринимательских структур в экономике Российской Федерации очевидна. Малый бизнес - это сектор экономики, способствующий формированию управновешенной структуры рынка, конкурентной среды и налогооблагаемой базы, обладающий гибкостью и оперативным реагированием на изменения потребительского спроса, обеспечивающий занятость населения и многообразие выбора различных товаров и услуг. Малые предприятия явились фундаментом строительства многих крупных корпораций.

Развитие малого бизнеса создает благоприятные условия для функционирования прогрессивной экономики в силу ряда преимуществ: наличия гибких подходов к организации деятельности, инновационной деятельности, свободы принятия решений при управлении различными видами ресурсов. Характерной особенностью малых предприятий является сильная восприимчивость к изменениям внешней среды. Это обеспечивает функционирование малых предприятий во всех отраслях народного хозяйства, включая деревообрабатывающую промышленность. Малые предпринимательские структуры проявляют живучесть, способность к воспроизводству, несмотря на трудности, стоящие на пути их развития. Самая большая трудность для малого бизнеса в настоящее время - про-

тивостояние кризису и его последствиям. Это подтверждает мировой кризис 2008 г.

По итогам 2009 года количество малых предприятий в России выросло на 18,9 %, при этом динамика численности зависела от штата предприятий - микропредприятий стало больше на 30,6 %, а количество предприятий с численностью от 15 до 100 человек сократилось почти на 20 %. Доля занятых на малых предприятиях снизилась на 1,8 % , объем производства продукции малыми предприятиями уменьшился на 17 %, оборот упал почти на 10 %, инвестиции сократились на 26,7 %, удельный вес убыточных малых предприятий в общем числе малых предприятий вырос на 12,8 % [3, Ц^: http://www.gks.ru1.

Последствия кризиса особенно болезненны для малых предприятий сферы промышленного производства. Сегодня каждое второе малое производственное предприятие находится в предкризисном или кризисном состоянии. Для предотвращения кризисных ситуаций необходимо своевременное осуществление мониторинга, обнаружение ранних признаков кризиса, диагностирование финансового состояния деревообратывающих предприятий.

Осуществление эффективного превентивного управления малыми деревообрабатывающими предприятиями невозможно без определения внешних и внут-

ренних факторов, влияющих на кризисное развитие малых предпринимательских структур в этой отрасли.

Среди огромного многообразия факторов кризисных ситуаций предприятий с помощью экспертного метода Дельфи было установлено, что для предприятий деревообрабатывающих производств экзогенные факторы кризисных ситуаций связаны с: замораживанием строительства; падением спроса на экспортных рынках; спадом объема национального дохода; ростом инфляции; замедлением платежного оборота; увеличением ставок налогов, акцизов; снижением уровня реальных доходов населения; увеличением цен на энергоресурсы, топливо; ростом безработицы; снижением емкости внутреннего рынка; усилением монополизма на рынке; снижением государственной поддержки отечественных производителей товаров; нестабильностью валютного рынка; увеличением числа конкурентов; увеличением товаров-субститутов (заменителей); увеличением стоимости кредитных ресурсов. К эндогенным факторам кризисных ситуаций малых деревообрабатывающих предприятий относятся следующие: возникновение управленческих конфликтов; снижение уровня использования производственных и вспомогательных площадей; ухудшение договорных отношений с поставщиками и потребителями продукции; снижение контроля за выполнением управленческих решений; снижение эффективности производственного менеджмента; рост нарушений трудовой дисциплины; снижение качества системы бухгалтерского учета и отчетности; нерациональная кооперация (внешняя и внутренняя) при производстве продукции; рост доли готовой

продукции; снижение уровня использования основных средств; увеличение доли устаревших и изношенных основных фондов; снижение производительности труда; рост цен на сырье, материалы, комплектующие; увеличение энергозатрат; рост объемов незавершенного производства; увеличение себестоимости изготовления продукции; снижение объема выпуска продукции; снижение уровня инвестиционной привлекательности; низкий уровень инноваций, недиверсифицированный ассортимент продукции; снижение инвестиционной активности предприятия; утрата завоеванных позиций на традиционных рынках; снижение конкурентоспособности продукции; снижение эффекта маркетинга по продвижению продукции; неэффективный метод ценообразования на продукцию; недостаток капитала для модернизации производства; снижение ликвидности активов; увеличение доли заемного капитала; увеличение платы за использование кредитных ресурсов; рост дебиторской задолженности; увеличение кредиторской задолженности; снижение рентабельности производства; рост финансового риска; снижение уровня денежной составляющей в выручке.

В экономической литературе существует множество средств, методов и моделей обнаружения признаков кризиса и диагностики финансового состояния предприятий. Превентивные механизмы нейтрализации начинающегося кризиса основаны на показателях, определяющих факторы кризисных ситуаций. В настоящее время используются как западные, так и отечественные модели идентификации финансового состояния, прогнозирования вероятности банкротства и сочетающие

идентификацию финансовых состояний с прогнозированием банкротства предприятия. Среди западных моделей можно выделить следующие: двухфакторная и пятифакторная модели Э. Альтмана; модель У. Бивера; модель Ж. Депаляна; модель Конана и Гольдера, модель Таффлера, модель Лиса. Отечественные ученые также занимались данными проблемами, и результатом их деятельности явились следующие модели: модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова; модель О.П. Зайцевой;

модель М.А. Федотовой; модель Н.А. Никифоровой; модель Иркутской государственной экономической академии; модель Казанского государственного технологического университета [2].

Однако применение вышеперечисленных моделей для малых предпринимательских структур (МПС) деревообрабатывающей промышленности не всегда представляется возможным. Это утверждение доказывает анализ, приведенный в табл. 1.

Таблица 1

Характеристика возможности применения западных и отечественных моделей идентификации финансового состояния и прогнозирования вероятности банкротства к МПС ________________________деревообрабатывающей промышлености__________________________

Модели Возможность применения к МПС деревообрабатывающей промышленности

1 2

Двухфакторная модель Э. Альтмана 2=-0,3977+(-1,0736)-Кп+0,0579-Кз Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики российской экономики, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть недостоверны. Для МПС, использующих УСН, применение практически не возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Пятифакторная модель Э. Альтмана 2=1,2Х1+1,4Х2+ 3,3Х3+0,6Х4+Х5 Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики российской экономики, а расчет показателя Х4 вызывает затруднение из-за отсутствия акций или информации о рыночной стоимости акций. Также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть недостоверны. Для МПС, использующих УСН, применение практически не возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель У. Бивера R=8.38K1+K2+0.054 К3+0.63К4 Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка значений коэффициентов с учетом специфики российской экономики, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны, большая вероятность неоднозначности оценки финансового состояния. Для МПС, использующих УСН, применение практически не возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель Ж. Депаляна N=25R1+25R2+ 10R3+20R4+20R5 Для МПС, использующих ОСН, ЕНВД и УСН, применение практически не возможно из-за отсутствия нормативных значений показателей и необходимой информации.

Продолжение табл. 1

1 2

Модель Конана и Гольдера 2=-0,16К1 -0,22К2+ 0,87К3+0,10К4- 0,24К5 Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики российской экономики, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны. Для МПС, использующих УСН, применение не возможно, так как требуется большой объем бухгалтерской информации.

Модель Таффлера 2=0,53X1+0,13X2+ 0,18X3+0,16X4 Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики российской экономики, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны. Для МПС, использующих УСН, применение затруднительно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель Лиса 2=0,063X1+0,092X2 +0,057X3+0,001X4 Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики российской экономики, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны. Для МПС, использующих УСН, применение затруднительно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель Р. С. Сай-фуллина и Г. Г. Ка-дыкова R=2Косс+0,1Ктл+ 0,08Ки+0,45Км+Кпр Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики малых предприятий, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны, так как рейтинговые числа отдельных показателей не учитывают отраслевую специфику. Для МПС, использующих УСН, применение практически не возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель О.П. Зайцевой Кк=0,25Куп+0,1Кз+ 0,2Кс+0,25Кур+ 0,1Кфр+0,1Кзаг Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики малых предприятий, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны из-за недостаточной обоснованности весовых коэффициентов. Для МПС, использующих УСН, применение практически не возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель М.А. Федотовой X=-0,3877-1,0736 Ктл+0,0579Кзс Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики малых предприятий, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны. Для МПС, использующих УСН, применение не всегда возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Модель Н.А. Никифоровой Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка шкалы оценок с учетом специфики малых предприятий, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны. Для МПС, использующих УСН, применение не всегда возможно из-за отсутствия необходимой информации.

Окончание табл. 1

1 2

Модель Иркутской государственной экономической академии R=8,38К1+К2+0,054 К3+0,63К4 Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка весовых коэффициентов с учетом специфики малых предприятий, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны. Для МПС, использующих УСН, применение возможно не всегда из-за отсутствия необходимой информации.

Модель Казанского государственного технологического университета Для МПС, использующих ОСН и ЕНВД, применение возможно, но необходима корректировка критериев с учетом специфики малых предприятий, также следует иметь в виду, что полученные данные могут быть не достоверны из-за отраслевой принадлежности (деревообработка). Для МПС, использующих УСН, применение невозможно

Все вышеописанные методики диагностики кризисной ситуации (банкротства) в экономике ООО «Гефест Мебель» дают

крайне противоречивую оценку вероятности наступления финансового кризиса (табл. 2).

Таблица 2

Прогноз наступления финансового кризиса в деятельности ООО «Г ефест Мебель»____________

Годы По закону «О банкротстве» ДвУх фак- тор- ная мо- дель Пяти-факторная модель, оригинальная Показатели плате-жеспо-собности Конана и Гольдера Тренды показателей У. Бивера Рейтинговое число Сайфу-лина и Кадыко-ва Матема- тическая модель Зайце- вой

Ктл Ксос Кут Ъ Ъ Ъ R R Кком

2009 1,8 -0,1 -2 -0,31 1,19 -0,27 0,12 1,02 2,51

2010 0,9 -0,1 -1,2 -0,29 0,81 -0,23 0,11 1,009 6,46

Нор- матив >2 >0,1 >1 >0 >2,99 - 0,164 0,4 -0,45 >1 1,67

Криз. явл. ФК ФК ФК ФК ФК НФК ФК НФК ФК

Примечание авторов: ФК - прогнозируется финансовый кризис; НФК - финансовый кризис не прогнозируется.

Следует отметить, что аналогичные противоречивые результаты имели место при моделировании вероятности наступления финансового кризиса на всех малых промышленных предприятиях из числа анализируемых. Это связано с тем, что, как

уже отмечалось, все используемые в настоящее время модели прогнозирования кризисных явлений имеют ряд недостатков, которые затрудняют их применение в условиях рыночной российской экономики. Говоря обобщенно, малофакторные

(двух- и трехфакторные) модели не считаются достаточно точными при прогнозировании кризисных ситуаций. Точность увеличивается, если при мониторинге учитывается большее количество показателей. Обозначим основные недостатки по наиболее известным зарубежным методикам. Общеизвестно, что в моделях Э. Альтмана и У. Бивера значения весовых коэффициентов рассчитаны на основе данных анализа американских компаний в шестидесятых и семидесятых годах. Применение пятифакторной модели Э. Альтмана для малых предприятий вызывает затруднение, поскольку отсутствует информация о рыночной стоимости акций, а у многих предприятий таковых нет вообще. В модели У. Бивера отсутствует интегральная оценка всех показателей, что вызывает определенные противоречия в оценке состояния предприятия. Метод Ж. Депаляна широко используется в США для финансового анализа компаний при предоставлении им кредита, однако из-за отсутствия нормативных значений показателей для отраслей российской экономики применение этого метода вызывает много вопросов. В модели вероятности задержки платежей Конана и Г ольдера требуется большой объем бухгалтерской информации, что может явиться проблемой для малого бизнеса, особенно при применении УСН. В моделях Таф-флера и Лиса необходимо корректировать весовые коэффициенты для малых предприятий российской экономики. Учитывая все вышесказанное, можно констатировать, что модели и методики западных ученых не соответствуют современной специфике экономики и организации биз-

неса в России. Сложность адаптации зарубежных методик к прогнозированию кризисных ситуаций малых предприятий заключается в отсутствии статистических данных по организациям-банкротам, что не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений, а определение данных коэффициентов экспертным путем не обеспечивает их достаточной точности. Отличия российской и зарубежных экономик влияют и на показатели, используемые для определения финансового состояния и прогнозирования банкротства организаций.

В методиках диагностики возможного возникновения кризисных ситуаций отечественных авторов также не удалось обойтись без недостатков. Так, по модели Сайфуллина и Кадыкова можно идентифицировать только два финансовых состояния: нормальное и неудовлетвори-

тельное. В модели О.П. Зайцевой весовые коэффициенты недостаточно обоснованы, а между показателями существует функциональная зависимость. Модель оценки угрозы банкротства М.А. Федотовой не является точной, предложены всего лишь два фактора и выводы по этой модели отличаются недостаточной определенностью. В модели балльных оценок Н.А. Никифоровой между границами классов и диапазонами баллов имеются разрывы, так как получены они искусственным путем. Модель Иркутской государственной экономической академии предназначена для ситуаций очевидного обострения кризисных явлений. Разработанная учеными Казанского государственного технологиче-

ского университета модель отраслевых критериальных уровней не позволяет дать единую оценку финансового состояния.

Общим недостатком обоснованности зарубежных и отечественных методик является отсутствие привязки к специфичности отраслей промышленности.

Использование рассмотренных моделей возможно при проведении ориентировочных расчетов по оценке финансового состояния предприятий, при отсутствии требований к высокому уровню точности, либо на начальных этапах обследования предприятий. Выход из создавшегося положения возможен путем разработки моделей с полным набором адаптированных для российских условий индикаторов, учитывающих специфику отрасли, и пришедших апробацию на предприятиях отрасли [1].

В качестве вывода, отметим, что сложность применения как зарубежных, так и отечественных методик для идентификации финансового состояния и прогнозирования вероятности банкротства обусловлена следующими причинами:

1) Спецификой российской экономики (подбор показателей, весовых коэффициентов и пороговых значений) и малых предпринимательских структур (короткий жизненный цикл малого предприятия, отраслевая принадлежность).

2) Ограниченностью информации о финансово-хозяйственной деятельности малого предприятия. В большей степени это касается малых предпринимательских структур, использующих упрощенную систему налогообложения.

Таким образом, для малых предпринимательских структур деревообрабаты-

вающей промышленности необходима разработка принципиально новых превентивных механизмов, которые в условиях существенной ограниченности информации способствовали бы с необходимой степенью достоверности обнаружить ранние признаки развития кризиса, осуществить идентификацию финансового состояния малого предприятия и прогнозировать вероятность кризисных ситуаций.

Прогноз кризисных ситуаций в экономике малых предприятий деревообрабатывающей промышленности должен строиться на показателях, характеризующих опережающие факторы, предшествующие возникновению кризиса. Поэтому в целях систематизации факторов и установления их значимости для определения кризисных ситуаций малых промышленных предприятий был использован метод расстановки приоритетов. Далее, в результате распределения внутренних и внешних факторов по признаку синхронизации, были установлены приоритетные опережающие показатели для МПС деревообрабатывающей промышленности: снижение темпов

строительства, увеличение товаров-заменителей, увеличение доли заемного капитала, рост финансового риска, снижение уровня денежной составляющей в выручке.

Превентивное управление позволяет обнаружить ранние признаки кризисных ситуаций, диагностировать причины кризиса на всех этапах жизненного цикла предприятий. Поэтому оценка и анализ приоритетных опережающих показателей позволит малым промышленным предприятиям деревообрабатывающей промыш-

ленности прогнозировать появление кризиса на его ранних стадиях и принимать соответстующие меры превентивного управления: идентификацию финансового состояния предприятия и реализацию предупредительных мероприятий, направленных на недопущение развития кризиса.

Библиографический список

1. Безрукова Т.Л. Морковина С.С., Панявина Е.А. Выбор форм хозяйствова-

ния при создании малых предприятий с учетом особенностей их жизненных циклов // Вестник Московского государственного университета леса. Лесной вестник 2008 №5(62) / М.: МГУЛ, 2008. С. 61-66.

2. Вишневская О.В. Антикризисное управление предприятием / Ростов н/Д: Феникс. 2008. 313 с.

3. Малый бизнес и государственная

поддержка сектора: Информационно-

аналитический доклад. - АНО НИСИПП. -2010 г.