CC BY
38^(саНамшса-млтемлтШ'еасае
ДЕТЕРМИНИРОВАННЫМ И СТОХАСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ НИОКР
Е. В. ГАЛКИНА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры управленческого учета и аудита Е-таИ:%е\578@таИ.ги Орловский государственный институт экономики и торговли
В статье представлена методика детерминированного анализа финансовых результатов НИОКР на основе авторской модели рентабельности активов. Предложенная детерминированная модель использована для стохастического анализа эффективности НИОКР с временным лагом. Проведена комплексная оценка показателей государственной статистики в области инноваций.
Ключевые слова: активы, анализ, диагностика, инновация, коэффициент, модель, НИОКР, рентабельность.
Особая значимость инноваций признается как специалистами в разных областях, так и государствами в целом. Поэтому оценка эффективности научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ (НИОКиТР) является актуальной задачей. Экономическая эффективность в рамках организации выражается через финансовые показатели, комплекс которых представлен данными бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности.
В качестве целевой функции для анализа эффективности НИОКиТР предлагается относительный показатель «рентабельность среднегодовой стоимости активов по чистой прибыли». Он позволяет оценить уровень полученной за год прибыли (убытка) на один рубль активов организации, т. е. связать обобщенный финансово-результатный показатель деятельности компании за год (признан-
ную прибыль/убыток за год) с общим ресурсным показателем организации (финансовой величиной активов, которыми она в среднем располагала в течение года).
Разработанная модель основана на бухгалтерской отчетности, подготовленной в соответствии с требованиями российских нормативных актов, в частности, типовыми формами, рекомендованными приказом Минфина России от 22.07.2003 № 67н «О формах бухгалтерской отчетности организаций» [8].
Модель получена с помощью метода развертывания формулы рентабельности (методом расширения факторной системы [18]): ЫР
Каыр =-£- = 'К2 • К3 • К4 • К5 • К6 • К7 • К8' (!)
где —рентабельность активов по чистой прибыли;
ЫР—чистая прибыль (чистый убыток), поданным Отчета о прибылях и убытках (стр. 190); А — среднегодовая величина активов организации, по данным Бухгалтерского баланса (стр. 300 или 700);
Кх, К2, К3, КА, К5, К6, К1, — факторные коэффициенты.
Рассмотрим каждый из факторных коэффициентов.
Коэффициент покрытия расходов на НИОКиТР:
K = ^^,
1 C
где SP — прибыль (убыток) от продаж — сумма по стр. 050 Отчета о прибылях и убытках (убыток показывается с минусом); С — списано расходов на НИОКиТР (сумма по стр. 310 «Всего», столбцу «Списано» раздела «Расходы на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» Приложения к бухгалтерскому балансу).
Коэффициент Кх показывает, во сколько раз прибыль от продаж превышает списанные за год расходы на НИОКиТР. Списание производится при вводе результатов НИОКиТР в эксплуатацию (через признание нематериальных активов; через списание использованной части расходов на внедренные результаты НИОКиТР, не подлежащих признанию в качестве нематериальных активов, а также через списание расходов на НИОКиТР, не принесших положительных результатов).
Коэффициент расходов на завершенные НИОКиТР:
к=—,
2 IA + R
где IA — остаток нематериальных активов — среднегодовая остаточная стоимость нематериальных активов (без деловой репутации (а до 2007г. — и без организационных расходов), которая связана с рыночной дооценкой приобретаемых предприятий и прямо не обусловлена НИОКиТР. Показатель рассчитывается как среднее арифметическое сумм на начало и конец отчетного года по разделу «Нематериальные активы» Приложения к бухгалтерскому балансу; R — прочие результаты НИОКиТР — среднегодовая стоимость не признанных в качестве нематериальных активов, но используемых результатов НИОКиТР. Определяется как разность между среднегодовой суммой расходов на НИОКиТР (по стр. 310 Приложения к бухгалтерскому балансу), т. е. RC, и среднегодовой суммой незаконченных НИОКиТР (по стр. 320 Приложения к бухгалтерскому балансу). Коэффициент^ показывает, во сколько раз общие списанные расходы превышают среднегодовую величину используемых результатов НИОКиТР. Коэффициент прибыли по видам деятельности:
NP
K3 =-,
3 SP
где №—чистая прибыль (чистый убыток) — сумма по стр. 190 Отчета о прибылях и убытках (чистый убыток показывается с минусом). Коэффициент К3 показывает, во сколько раз общая прибыль (убыток) отличается от прибыли (убытка) от основных (обычных) видов деятельности. Коэффициент вводится, поскольку НИОКиТР обычно ориентированы на обеспечение основных видов деятельности, и полезно знать соотношение отдачи от основного и всех видов деятельности. При интерпретации результатов расчета этого показателя необходимо учитывать знаки как числителя, так и знаменателя (поскольку они могут быть как положительными, так и отрицательными, в том числе одно- или разнонаправленными).
Коэффициент динамики расходов на НИОКиТР к остатку:
К, - ^,
4 RC
где СБ—расходы на НИОКиТР — сумма по стр. 310 «Всего», столбцу «Поступило» раздела «Расходы на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» Приложения к бухгалтерскому балансу; ЛС—остаток расходов на НИОКиТР — среднегодовая сумма остатка расходов. Определяется по стр. 310 «Всего» как среднее арифметическое сумм на начало и конец отчетного года раздела «Расходы на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» Приложения к бухгалтерскому балансу. Коэффициент КА показывает, сколько рублей расходов, осуществленных за год, приходится на средний остаток расходов на НИОКиТР.
Коэффициент доли нематериальных активов и иных используемых результатов НИОКиТР:
А + R К '
где А — остаток активов — среднегодовая сумма валюты баланса.
Коэффициент К5 показывает долю, которую составляют нематериальные активы (юридически защищенные нематериальные источники конкурентных преимуществ организации) и иные используемые результаты НИОКиТР (юридически не защищенные) в общей сумме активов организации.
Коэффициент ввода результатов НИОКиТР в эксплуатацию по годовым расходам: К 18 К = с8'
где 1Б—внедрение НИОКиТР — сумма признанных в результате НИОКиТР нематериальных акти-
bob, а также списание использованнои части расходов на внедренные результаты НИОКиТР, не подлежащих признанию в качестве нематериальных активов. Рассчитывается как разность между показателем Си суммой по строке «Сумма не давших положительных результатов расходов по научно-исследовательским, опытно-конструкторским и технологическим работам, отнесенных на прочие расходы» раздела «Расходы на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» Приложения к бухгалтерскому балансу. Коэффициент К6 показывает внутреннюю результативность внедрения расходов (стоимость внедренных НИОКиТР на один рубль годовых расходов).
Коэффициент потенциального прироста нематериальных активов в результате НИОКиТР:
RUC K7 =-,
7 IS
где RUC — остаток расходов на незаконченные НИОКиТР — среднегодовая сумма остатка расходов на незаконченные НИОКиТР. Определяется по стр. 320 как среднее арифметическое сумм на начало и конец отчетного года раздела «Расходы на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» Приложения к бухгалтерскому балансу. Коэффициент Kj показывает стоимость незавершенных (находящихся в разработке) НИОКиТР на единицу внедренных НИОКиТР. Показатель носит перспективный характер (отражает ожидания в отношении будущих результатов работ).
Коэффициент покрытия незавершенных НИОКиТР:
к--RC-
8 RUC
Коэффициент Ks показывает, во сколько раз общие среднегодовые расходы на НИОКиТР (включающие расходы на законченные и незаконченные НИОКиТР) превышают среднегодовые расходы на незаконченные НИОКиТР.
Факторный детерминированный анализ за два отчетных периода может быть проведен с помощью логарифмического метода.
Логарифмический метод распределяет остаток (абсолютное изменение рентабельности активов по чистой прибыли ARanp) между факторами модели (изменением каждого из коэффициентов) пропорционально отношениям логарифмов факторных индексов к логарифму индекса результативного показателя (верхние индексы в формулах означа-
ark2 = ranp ark3 = ranp ark4 = ranp
ют: 1 — показатель отчетного года, 0 — показатель предшествовавшего отчетному года):
ARKl = RANP 1в (К1 /К) /1в ^ /(2) 1в(*1/ К20)/18^/ RANP0X (3) 1ё (К1 / К0)/^^1/ RANP0), (4) 1ё (К1 / К40)/18^'/ RA№0), (5)
ARкs = RANP 18 (К /К») /1в ^1 /RANP0), (6) ARк6 = RANP 18 (К /К60) /18 ^ /RANP0l (7)
ДЯк7 = RANP 18 (К1 /К70) /18 ^1 /RANP0), (8)
ARKг = RANP 18 (К /К0) /18 ^1 /RANP0). (9)
Расчет влияния факторов по детерминированной модели на основе формул (2) — (9) проведен по данным бухгалтерской отчетности ОАО «Газпром» за 2007—2008 гг. [3] (табл. 1).
При наличии соответствующих раскрытий модель применима к сводной (консолидированной) бухгалтерской отчетности, подготовленной в соответствии с требованиями российских нормативных актов, а также к отдельной и консолидированной финансовой отчетности, подготовленной на основе МСФО.
В соответствии с Методическими рекомендациями [6] сводная бухгалтерская отчетность составляется в объеме и порядке, установленном для не сводной (отдельной — в терминах МСФО) бухгалтерской отчетности. Формы сводной бухгалтерской отчетности разрабатываются головной организацией исходя из требований Положения по бухгалтерскому учету «Бухгалтерская отчетность организации» ПБУ 4/99 [10], на основе типовых форм бухгалтерской отчетности [8]. В ПБУ 4/99 прямо не указана необходимость отдельного раскрытия информации о расходах на НИОКиТР. Таким образом, если эта информация несущественна, то в сводной отчетности она может не отражаться отдельно отдругих статей.
Отличия требований ПБУ и МСФО к учету расходов на НИОКиТР представлены в табл. 2.
Управление — это в конечном счете прогнозирование [16]. Выявление количественных последствий сложных (трудно интерпретируемых) зависимостей явлений и показателей производится статистическими методами.
Целью статистического анализа предложенной модели рентабельности является установление степени тесноты и характера взаимосвязи финансовых коэффициентов по НИОКиТР с рентабельностью активов с учетом временного лага в один год. Этот период отражает потенциально долгосрочный характер проведения и использования результатов НИОКиТР и основан на предположении о
Таблица 1
Анализ факторов НИОКиТР на основе детерминированной модели рентабельности активов по данным бухгалтерской отчетности ОАО «Газпром» за 2007—2008 гг.
Показатель 2007 2008 Темп роста Абсолютное значение Доля влияния
В-акр 0,073753552 0,028572886 0,387410302 - -
т 360449550 173021630 0,480016219 - -
А 4887216149 6055448201 1,239038343 - -
5Р 486602426 895626110 1,840570581 - -
С 3023162 4059692 1,34286287 - -
й" 3019150 3968460 1,314429558 - -
С5 2685611 3059508 1,139222322 - -
яс 3846603,5 3177736 0,826114779 - -
1А 25239,5 132077 5,232948355 - -
Я 1962430,5 1081775,5 0,551242706 - -
яис 1884173 2095960,5 1,112403426 - -
К, 160,9581048 220,6143003 1,370631821 - -
къ 0,740747540 0,193185112 0,260797507 - -
К, 0,698177236 0,962794895 1,379012156 - -
К, 0,000406708 0,000200456 0,492875111 - -
К6 1,124194829 1,297090905 1,153795473 - -
К, 0,624073994 0,528154624 0,846301286 - -
к* 2,041534137 1,516123992 0,742639549 - -
акаж - - - -0,045180666 -1
- - - 0,015021225 0,332470188
- - - 0,037542969 0,830952091
щ - - - -0,064035826 -1,417328063
к4 - - - 0,015311651 0,338898306
- - - -0,033709034 -0,746094217
- - - 0,006815992 0,150860808
к7 - - - -0,007951043 -0,175983304
АВ.К - - - -0,014176600 -0,31377581
Таблица 2
Принципиальные отличия требований ПБУи МСФО к учету расходов на НИОКиТР
ПБУ МСФО Влияние на анализ и диагностику
Стандарты,регулирующие учет и отчетность
Положение по бухгалтерскому учету «Учет расходов на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» ПБУ 17/02 [12]. Положение по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» ПБУ 14/2007 [11] 1А8 38 «Нематериальные активы»
Классификация НИОКиТР
В соответствии с Федеральным законом «О науке и государственной научно-технической политике» от23.08.1996 № 127-ФЗ не разделяются по стадиям работ (исследования, разработки) [7] Исследования — это оригинальные и плановые научные изыскания, предпринимаемые с перспективой получения новых научных или технических знаний. Разработки — это применение научных открытий или других знаний для планирования или конструирования новых или существенно улучшенных материалов, устройств, продуктов, процессов, систем или услуг до начала их коммерческого производства или применения Терминологическое
Окончание табл. 2
ПБУ МСФО Влияние на анализ и диагностику
Признание в бухгалтерском (финансовом) учете
Признаются прочими расходами отчетного периода расходы на НИОКиТР, не давшие положительного результата, а также НИОКиТР, по которым не выполняется хотя бы одно из условий: - сумма расхода может быть определена и подтверждена; - имеется документальное подтверждение выполнения работ (акт приемки выполненных работ и т. п.); - использование результатов работ для производственных и (или) управленческих нужд приведет к получению будущих экономических выгод (дохода); - использование результатов НИОКиТР может быть продемонстрировано. Результаты НИОКиТР могут признаваться в качестве нематериальных активов при соблюдении всех условий признания. Прочие расходы на завершенные НИОКиТР признаются вложениями во внеоборотные активы и списываются на расходы по обычным видам деятельности линейным методом или методом пропорционально объему продукции (работ, услуг) в течение срока, на протяжении которого организация может получать экономические выгоды (доход), но не более пяти лет и не более срока деятельности организации Затраты на исследования (или на стадию исследований в рамках внутреннего проекта) признаются как расход на момент их понесения. Нематериальный актив, возникающий из разработок (или из стадии разработок в рамках внутреннего проекта) подлежит признанию тогда и только тогда, когда организация может продемонстрировать все из следующего: - техническую осуществимость создания нематериального актива так, чтобы он был доступен для использования или продажи; - свое намерение создать нематериальный актив и использовать или продать его; - свою способность использовать или продать нематериальный актив; - то, как нематериальный актив будет создавать вероятные экономические выгоды; - доступность достаточных технических, финансовых и других ресурсов для завершения разработки и использования или продажи нематериального актива; - способность надежно оценить затраты, относящиеся к нематериальному активу в ходе его разработки Терминологическое. Структурное (в МСФО возможно отнесение расходов на расходы по операционной деятельности, а также обязательно списание расходов на разработки, не признанные в качестве нематериальных активов)
Раскрытие в финансовой отчетности
В форме № 5 «Приложения к бухгалтерскому балансу» [8] представляется информация по законченным и по незавершенным НИОКиТР (не включенным в состав нематериальных активов). Информация о нематериальных активах раскрывается отдельно (необходимость раскрытия нематериальных активов по НИОКиТР определяется учетной политикой организации на основе критерия существенности отчетных показателей) Раскрываемые классы нематериальных активов рекомендованы и могут устанавливаться отчитывающейся организацией самостоятельно. Организация обязана раскрывать общую сумму затрат на исследования и разработки, признанных как расход в течение периода Структурное (возможны разные графические способы представления как по ПБУ, так и по МСФО). Инструментальное (информация о расходах на незавершенные или непризнанные в качестве нематериальных активов НИОКиТР может быть не раскрыта отдельно по МСФО)
временном разрыве между осуществлением работ и получением финансового результата, обусловленного данными работами.
Применение уравнений множественной регрессии для прогнозирования деятельности организации является общепринятым методом не только текущего, но и стратегического анализа. Так, в программе PIMS (влияние рыночной стратегии на прибыль), используемой Институтом стратегического планирования (США), оценивается связь 22 факторов (1987 г.) с рентабельностью инвестиций (ROI) и рентабельностью продаж (ROS) [2].
Формулировка исследовательской задачи не противоречит парадоксу Страссмана (парадоксу производительности), который состоит в том, что, по данным статистических исследований (1996 г.), не существует явной корреляции между размером инвестиций в информационные технологии и прибыльностью компании [16]. Предлагаемая исследовательская модель шире использованной для выявления эффекта Страссмана. Автором исследована зависимость между относительными показателями НИОКиТР и рентабельностью активов. Эти показатели характеризуют не только
инвестиции в информационные технологии, но все виды ведущихся и законченных НИОКиТР, и не только по инвестициям, но и по расходам и по финансовым результатам НИОКиТР. Также при постановке исследовательской задачи был учтен эмпирический характер корреляционно-регрессионных моделей, которые должны пересматриваться при изменении существовавших на период первоначальных расчетов условий. Таким образом, данные 1996 г. могутне иметь описательного эффекта в настоящее время.
Формирование выборочной совокупности основано на следующих предпосылках:
- выборка сформирована по бухгалтерской отчетности организаций, в обязательном или добровольном порядке раскрывающих показатели данной отчетности;
- бухгалтерская отчетность проаудирована или подтверждена ревизорами;
- информация получена из открытых источников;
- применимость модели обеспечивается наличием информации по пяти формам бухгалтерской отчетности (и минимум по формам №1,2, 5). Субъекты малого предпринимательства, не обязанные проводить аудиторскую проверку в соответствии с законодательством РФ, могут принять решение о представлении бухгалтерской отчетности в объеме форм № 1 и 2 без дополнительных расшифровок [8]. Поэтому выборка сформирована по организациям среднего и крупного бизнеса, имеющим финансовую обоснованность проведения и внедрения результатов НИОКиТР на современном этапе развития экономики России;
- соотношение количества факторов модели и объема выборки равно 1:6 (48 организаций), что соответствует требованиям к соотношению числа факторов и числа наблюдений для анализастатистической связи [5];
- организации, раскрывающие отчетность, включались в выборку до достижения ею установленного размера;
- принадлежность организаций к разным отраслям экономики (как к одной отрасли, так и к нескольким отраслям);
- наличие у организации расходов на НИОКиТР и (или) наличие объектов интеллектуальной собственности;
- модель включает временной лаг между факторными признаками и целевой функцией, равный одному году (коэффициенты рассчи-
таны за 2007 г., рентабельность активов — за
2008 г.);
- расчеты произведены с использованием программы MS Excel.
База данных (выборочная совокупность) включала 48 организаций. Это ОАО «Газпром», ОАО «Российские железные дороги», ОАО «НК «Роснефть», ОАО «Мосэнерго», ОАО «Тюменьэнерго», ОАО «Карачаево-Черкесскэнерго», ОАО «СИБУР Холдинг», ОАО «Газпром-Медиа», ОАО «Шестая генерирующая компания оптового рынка электроэнергии», ОАО «Газавтоматика», ОАО «Газмаш», ОАО «Вторая генерирующая компания оптового рынка электроэнергии», ОАО «СевКавНИПИгаз», ОАО «НГК «Славнефть», ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат», ЗАО «Тандер», ОАО «Салаватнефтеоргсинтез», ОАО «Федеральная сетевая компания Единой энергетической системы», ОАО «Туймазинский молокозавод», ОАО «Вимм-Билль-Данн Напитки», ОАО «Пятая генерирующая компания оптового рынка электроэнергии», ОАО «Уралсвязьинформ», ОАО «ЦентрТелеком», ОАО «Авиакомпания ЮТэйр», ОАО «Авиационная холдинговая компания «Сухой», ОАО «Сибирьтелеком», ОАО «НПО ЦКТИ», ОАО «Московская городская телефонная сеть», ОАО «ВолгаТелеком», ОАО «РУ-САЛ САЯНАЛ», ОАО «Севуралбокситруда», ОАО «Уральская фольга», ОАО «ОК РУСАЛ ТД», ОАО «СУАЛ-ХОЛДИНГ», ОАО Минерально-химическая компания «ЕвроХим», ОАО «Воскресенские минеральные удобрения», ОАО «Кирово-Чепецкий химический комбинат им. Б. П. Константинова», ОАО «МегаФон», ОАО «Сибирская Угольная Энергетическая Компания», ОАО «Агромашхолдинг», ОАО «Промтрактор», ОАО «Моспромстройматериалы», ОАО «Компания «Главмосстрой», ОАО «Красноярская ГЭС», ОАО «Амурметалл», ООО «КОМОС ГРУПП», ОАО «Мордовцемент».
В качестве математического допущения, необходимого для исключения деления на ноль, при расчете коэффициентов, когда знаменатель был равен нулю (у организации отсутствовали объекты учета и соответствующие им статьи отчетности), то он принимался равным единице (1 000 руб. в естественном измерителе). Это допущение экономически обосновано, поскольку условная оценка в 1 000 руб. не является экономически обременительной суммой для организации.
Для отбора коэффициентов, значимо влияющих на рентабельность, построена матрица парной корреляции (функция «корреляция»). Основанием
для сохранения коэффициентов в стохастической модели являлось то, что коэффициент корреляции между фактором и целевой функцией больше, чем коэффициент корреляции между двумя факторами. В результате были исключены факторные коэффициенты Кх, К2, КА, K.J.
Одним из условий применения корреляционно-регрессионного метода является необходимость подчинения распределения совокупности по результативному и факторному признакам нормальному закону распределения вероятностей [5]. Для проверки нормальности распределения факторных коэффициентов и рентабельности были построены гистограммы и получены количественные значения частот — функция «гистограмма» пакета «Анализ данных» MS Excel (табл. 3). По каждому показателю заметны явные выбросы (до ± 7 стандартных отклонений).
Описательная статистика (эксцесс и асимметричность) по базе данных приведена в табл. 4. По
эксцессу отмечена (> 1) вертикальная вытянутость по сравнению с нормальным распределением, по асимметричности — сильное (> ±1) смещение (в основном в сторону положительных величин) по сравнению с нормальным распределением.
Как отмечает профессор А. И. Орлов, при обработке реальных данных следует применять устойчивые методы. Прежде всего можно рекомендовать непараметрические методы, а среди них — ранговые (т. е. инвариантные в порядковой шкале) [9]. Для идентификации отклонений как выбросов был применен один из методов непараметрического цензурирования — критерий Д. Тьюки [15]:
Большое значение-выброс, если > Верхний квартиль + 1,5 (Верхний квартиль — Нижний квартиль).
Малоезначение-выброс, если <Нижнийквартиль— 1,5 (Верхний квартиль — Нижний квартиль).
Критерии для идентификации выбросов представлены в табл. 5.
Таблица 3
Плотность вероятности распределения случайной величины, в стандартных отклонениях
Интервал к3 К5 к6 п anp
карманов, Интег- Интег- Интег- Интег- Интег-
стандартные Частота ральный Частота ральный Частота ральный Частота ральный Частота ральный
отклонения процент процент процент процент процент
-7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
-6 1 2,08 0 0 0 0 0 0 0 0
-5 0 2,08 0 0 0 0 0 0 0 0
-4 0 2,08 0 0 0 0 0 0 0 0
-3 0 2,08 0 0 0 0 0 0 0 0
-2 0 2,08 0 0 0 0 0 0 0 0
-1 0 2,08 0 0 0 0 0 0 0 0
0 2 6,25 41 85,42 42 87,5 45 93,75 38 79,17
1 45 100 2 89,58 2 91,67 0 93,75 8 95,83
2 0 100 3 95,83 1 93,75 1 95,83 1 97,92
3 0 100 1 97,92 1 95,83 0 95,83 0 97,92
4 0 100 0 97,92 1 97,92 1 97,92 0 97,92
5 0 100 0 97,92 1 100 0 97,92 0 97,92
6 0 100 1 100 0 100 1 100 0 97,92
7 0 100 0 100 0 100 0 100 1 100
Таблица 4
Эксцесс и асимметричность распределения факторов
Статистический показатель к3 к5 к6 к» п anp
Эксцесс 46,62728 25,59255 14,91908 24,21882 33,11412
Асимметричность -6,78165 4,709691 3,824146 4,865718 5,406492
Таблица 5
Оценка выбросов по квартилям распределения
Квартиль К3 2007 г. К5 2007 г. К6 2007 г. Х8 2007 г. Д^2008г.
Нижний квартиль (25 %) 0,321043 1.05Е-05 0 0 0,007677
Верхний квартиль (75 %) 0,789263 0,000611 1,870521 2,211854 0,104811
Большое значение-выброс 1,491593 0,001512 4,676303 5,529635 0,250514
Малое значение-выброс -0,381287 -0,00089 -2,80578 -3,31778 -0,13803
Регрессионный анализ без выбросов, определенных на основании табл. 5, дал следующие результаты:
- множественный Я — 0,150551;
- Л-квадрат—0,022666;
- нормированный Я-квадрат — 0,172801;
- стандартная ошибка — 0,061181;
- наблюдения — 25.
Уравнение множественной регрессии: ЯАШ= 0,048233 + 0,009413 • К3 + + 15,44512 • К5 - 0,0212 • К6 + 0,000135 • К9. Количество элементов выборочной совокупности уменьшилось с 48 до 25 единиц.
Анализ показывает отсутствие статистически значимой связи между факторными коэффициентами 2007 г. и рентабельностью активов по чистой прибыли 2008 г. Коэффициент детерминации (Л-квадрат) составил 0,022666, т. е. рентабельность активов 2008 г. на 2,3% связана (определяется) коэффициентами К3, К5, К6, К% 2007г. Р-значе-ние факторных коэффициентов более 0,05, что подтверждает предположение о низком влиянии на прогноз каждой из независимых переменных (.К3, К5, К6, К%). Значимость ^слишком велика: 97,5% из 100%, что независимые переменные бесполезны в прогнозировании рентабельности активов (табл. 6 и 7).
Оценка случайности ошибок была произведена по следующему критерию: при наличии п наблюдений ошибки не случайны, если число изменений знака будет меньше (п — 1) / 2 — Л/П или больше (я — 1)/2+^й [1]. Эта оценка показала, что число изменений знака (12 раз) больше нижнего порога (7 раз) и меньше верхнего порога (18 раз). Таким образом, предсказанные ошибки могут считаться случайными по данному критерию. Использованный метод и информационная база расчета
корреляционно-регрессионной зависимости статистически корректны.
Обращает на себя внимание тот факт, что среди организаций, осуществляющих НИОКиТР, прибыльных больше, чем в целом среди средних и крупных организаций. В 2007 г. из 48 организаций в выборке убыточными были 6,25 % организаций. В 2008 г. этот показатель составил 16,67 %. По информации Росстата, доля убыточных предприятий и организаций без субъектов малого предпринимательства в 2007г. составила 25,5 %, а в 2008 г. — 28,3% [4]. Эти факты свидетельствуют о том, что НИОКиТР преимущественно финансируются прибыльными организациями. В пользу этого вывода также говорит однонаправленность изменений доли организаций, осуществляющих НИОКиТР, и доли прибыльных организаций. По выборке в
2007 г. расходы на НИОКиТР не осуществлялись 27 организациями (56 %), а в 2008 г. — 29 организациями (60%). После исключения выбросов доля убыточных организаций в выборке сократилась по сравнению с исходной выборкой: в 2007 г. до 0 %, а в
2008 г. — до 12 %. Это может подтверждать гипотезу об обратной временной связи между прибылью и НИОКиТР в краткосрочном периоде, т. е. рентабельные организации в большей мере финансируют свои НИОКиТР, чем нерентабельные.
Для коммерческой организации выгоды могут и должны быть выражены в повышении прибыли, рентабельности, чистыхпотоков денежных средств. Стохастический анализ показал, что рост затрат на инновации в форме явных НИОКиТР не обязательно определяет прямо пропорциональный рост выручки и обратно пропорциональное сокращение расходов, или наоборот, в течение года. Вместе с тем на отчетные показатели оказывают влияние и не учетные факторы. Так, затраты на НИОКиТР
Таблица 6
Результаты дисперсионного анализа
Показатель ё/ МБ Ж Значимость Р
Регрессия 4 0,0017362 0,000434 0,115956686 0,975337
Остаток 20 0,0748623 0,003743 - -
Итого... 24 0,0765984 - - -
Анализ независимых переменных
Показатель Коэффициент Стандартная ошибка Г-статистика Р-значение Нижние 95 % Верхние 95 %
^-пересечение 0,048233 0,0271353 1,777506 0,090696009 -0,00837 0,104836
Къ 0,009413 0,0469047 0,20069 0,842967433 -0,08843 0,107255
£ 15,44512 58,902618 0,262215 0,795837871 -107,424 138,3138
Ж6 -0,0212 0,0416076 -0,50952 0,615961992 -0,10799 0,065592
К* 0,000135 0,014836 0,009108 0,992823359 -0,03081 0,031083
Таблица 7
могут не отражаться в системе бухгалтерского учета. Могут наблюдаться эффект перелива издержек — их принятие самим исследователем, а не его работодателем, и эффект недооцененности НИО-КиТР, когда результаты этих работ приобретаются по заниженной относительно выгод стоимости, хотя эта стоимость и превышает затраты исследователя на НИОКиТР. Обратная ситуация может быть следствием переоцененности НИОКиТР (через необоснованные затраты). А снижение или неадекватно малый рост рентабельности могут быть результатом некачественного управления применением этих НИОКиТР. Таким образом, в дополнение к количественному финансовому анализу необходима качественная оценка содержания научно-исследовательских работ, в том числе с использованием внутрифирменных и макроэкономических данных.
Вывод о слабо выраженном экономическом эффекте от внедрения результатов НИОКиТР косвенно подтверждают показатели государственной статистики (табл. 8).
Объем инновационных товаров, работ, услуг в 2008 г. составил 5% (в 2007 г. — 4,6%) от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг. С этой цифрой согласуется стохастическая модель, в которой коэффициент детерминации составил 2,3 %.
За 2007—2008 гг. в целом по России количество и стоимость НИОКиТР, количество запрошенных и выданных патентов, число созданных и используемых передовых технологий и количество товарной
Данные о научных исследованиях и
продукции НИОКиТР возросло, а число организаций, выполнявших НИОКиТР, и количество занятых — снизилось.
Прибыль от продажи инновационной продукции не рассчитывается ввиду отсутствия статистических данных о расходах, связанных с инновационной продукцией. Однако темп роста выручки (объема инновационной продукции) 2008 г. к 2007 г. составил 115,1 %, а темп роста затрат на внутренние исследования и разработки был выше на 1,1 % и составил 116,2 %. В 2007 г. к 2006 г. также наблюдалось отставание доходов от затрат по НИОКиТР. Темпы роста были равны 123,3% для доходов и 128,5% для затрат. Затраты на производство продукции (работ, услуг) в 2007 г. составили в целом по РФ 27 226 340 млн руб. [17]. Соответственно, доля затрат на внутренние исследования и разработки в общих затратах в 2007г. равна около 1,4%. Таким образом, косвенно прослеживается положительный финансовый результат. Доля выручки от продажи инновационной продукции (в 2007 г. 4,6 %) превышает долю затрат на разработку такой продукции (1,4%). Представленный расчет должен восприниматься с учетом наличия качественных смещений сумм (содержания ассоциирующихся с ними объектов): выручка связана с продажей (затраты на производство — с производством) уже существующих продуктов, а затраты на внутренние исследования и разработки — с разработкой новых или доработкой существующих продуктов. Таким образом, выручка и затраты на производство ассоциируются с продуктами, разработанными ранее, а
Таблица 8
инновациях в 2006—2008 гг. [13, 14]
Показатель 2006 2007 2008
Число организаций, выполнявших исследования и разработки 3 622 3 957 3 666
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел. 807066 801135 761252
Внутренние затраты на исследования и разработки, тыс. руб. 288 805 212 371 080 327 431073 185
Подано патентных заявок:
- на изобретения 27 884 27 505 27 712
- на полезные модели 9 265 9 588 10 483
Выдано патентов:
- на изобретения 19 138 18 431 22 260
- на полезные модели 9 165 9311 9250
Число созданных передовых производственных технологий 735 780 854
Число используемых передовых производственных технологий 168 311 180 324 184 568
Доля организаций, осуществлявшихтехнологические инновации, в об- 9,9 10 9,4
щем числе организаций, %
Затраты на технологические инновации, млн руб. 211 392,7 234 057,7 307 186,9
Объем инновационных товаров, работ, услуг:
- в млн руб. 777 458,1 958 928,7 1 103 365,5
- в процентах от общего объема отгруженных товаров, выполненных 4,7 4,6 5
работ, услуг
Примечание. Уменьшавшиеся показатели выделены курсивом, увеличивавшиеся — полужирным шрифтом.
затраты на исследования и разработки — не только с текущим, но и с предыдущими годами. Если принять практические допущения о временном лаге между исследованиями и производством в один год и об отсутствии временного лага между производством и продажей, то нужно сравнивать долю затрат на внутренние исследования и разработки 2007 г. в затратах на производство 2008 г. с долей инновационной продукции в выручке 2008 г. Статистический сборник «Финансы России. 2009» на момент написания статьи еще не был опубликован, поэтому косвенная оценка финансового результата за 2008 г. не производилась.
Сделанные выводы основывались на предпосылке объективной общественной полезности (качественности) НИОКиТР, т. е. наличии содержательной эффективности НИОКиТР — повышении степени познания или познаваемости мира, роста производительности, экологической защиты, удовлетворенности потребителей и т. п. Если НИОКиТР качественно неэффективны (бесполезны), то их низкая экономическая эффективность является закономерной и обоснованной. Однако разделить количественные и качественные составляющие эффективности НИОКиТР возможно только по отдельным работам и на основе всесторонней диагностики, а не только финансового анализа причинно-следственных связей.
Результаты проведенной детерминированной и стохастической оценки должны интерпретироваться и использоваться с учетом следующих особенностей методического аппарата исследований:
- при прочих равных условиях, чем дальше горизонт прогнозирования от времени исходных данных, тем больше степень изменения внутренних и внешних условий деятельности организации. Поэтому прогностический эффект стохастических моделей, в основу которых положены эмпирические данные, с удалением горизонта прогнозирования уменьшается;
- модель была построена по информации докри -зисного периода (по крайней мере, кризисные
Список литературы
явления не проявились явно и комплексно, как в последующие периоды). В условиях явного кризиса изменения могут быть более интенсивными и нетипичными по сравнению с бескризисной ситуацией; - как следствие отмеченных особенностей, разрыв между фактором и результатом в один год можно считать допустимым для прогнозирования на основании бухгалтерской модели. Эмпирический характер проведенного исследования определяет необходимость пересчета уравнения регрессии с периодичностью, заложенной в модель (один год). В последующие годы (2008—2009, 2009—2010гг. и т.д.) связь коэффициентов НИОКиТР и рентабельности может стать статистически значимой в силу изменчивости, в том числе относительной управляемости будущего. Практическая реализация прогнозирования с лагом в два года ограничена изменением состава отчитывающихся организаций, не только публично размещающих свою бухгалтерскую отчетность в течение трех лет, но и продолжаю-щихдеятельность без изменения наименования, реорганизации или ликвидации. Предложенные детерминированная и стохастическая модели, а также методика их построения могут использоваться для более укрупненного, чем микроэкономическое, прогнозирования. В частности, в формулу (1) могут включаться коэффициенты, рассчитанные не по одной организации, а по нескольким (на разных отраслевых, географических и иных уровнях подготовки массива исходных данных для расчета коэффициентов). Результат расчетов интерпретируется как значение рентабельности активов по чистой прибыли для массива организаций, по данным которых рассчитывались факторные коэффициенты. Если факторная модель покажет наличие статистически значимой тесной связи (по коэффициенту детерминации), то модель может использоваться для прогнозирования рентабельности активов на следующий за отчетным год.
1. Винстон Уэйн Л. Microsoft Excel: анализ данных и построение бизнес-моделей/ пер. с англ. М.: Русская Редакция, 2005.
2. Грант Р. М. Современный стратегический анализ / пер. с англ. СПб: Питер, 2008.
3. Данные бухгалтерской отчетности ОАО «Газпром» за2007—2008гг. URL: http://www.gazprom.ru.
4. Динамика финансового результата организаций (без субъектов малого предпринимательства) по Российской Федерации. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/finans/dinfinrez.doc.
5. Елисеева И. И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник. М.: Финансы и статистика, 2008.
6. О Методических рекомендациях по составлению и представлению сводной бухгалтерской отчетности: приказ Минфина России от 30.12.1996 № 112.
7. О науке и государственной научно-технической политике: Федеральный закон от 23.08.1996 № 127-ФЗ.
8. О формах бухгалтерской отчетности организаций: приказ Минфина России от 22.07.2003 № 67н.
9. ОрловА. И. Прикладная статистика: учебник. М.: Экзамен, 2006.
10. Положение по бухгалтерскому учету «Бухгалтерская отчетность организации» ПБУ 4/99: приказ Минфина России от 06.07.1999 № 43н.
И. Положение по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» ПБУ 14/2007: приказ Минфина России от27.12.2007 № 153н.
12. Положение по бухгалтерскому учету «Учетрасходов на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы» ПБУ 17/02: приказ Минфина России от 19.11.2002 № 114н.
13. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008. М.: Росстат, 2008.
14. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. М.: Росстат, 2009.
15. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика / пер. с англ. М.: Вильяме, 2008.
16. Системы управления эффективностью бизнеса / Н. М. Абдикеев, С. Н. Брускин, Т. П. Данько и др. М.: ИНФРА-М, 2009.
17. Финансы России. 2008: статистический сборник. М.: Росстат, 2008.
18. Шеремет АД. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебник. М.: ИНФРА-М, 2009.
