CC BY
228
УДК 338.1
doi:10.21685/2227-8486-2023-1-3
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ УРОВНЯ И МЕРЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
И. А. Сергеева1, С. В. Тактарова2, А. Ю. Сергеев3
1 2, 3 Пензенский государственный университет, Пенза, Россия 1 IrAnSergeeva@yandex.ru, 2 staktarova@yandex.ru, 3 Sergeev-aleks@yandex.ru
Аннотация. Актуальность и цели. В современных условиях прослеживается тесная взаимосвязь между экономической безопасностью государства и отдельных промышленных предприятий. Повышение уровня экономической безопасности промышленных предприятий - одна из ключевых проблем современной российской экономики, совершенствование методики оценки его с целью предоставления возможности наиболее точного - ключ к решению данной проблемы. Цель работы - обосновать необходимость совершенствования методики оценки уровня экономической безопасности отечественных промышленных предприятий для прогнозирования и предупреждения потенциальных внешних и внутренних угроз, а также снижения их негативного воздействия. Материалы и методы. Методологический потенциал включает монографический метод, применение которого позволило провести систематизацию зарубежных и отечественных методик оценки угроз экономической безопасности предприятия. Посредством экономико-статистического метода были отобраны экзогенные переменные, имеющие устойчивую корреляционную связь с эндогенной переменной - коэффициентом финансовой устойчивости. С целью построения регрессионной модели использовался метод главных компонент. Результаты. Выявлены угрозы экономической безопасности, предупреждение и устранение которых является острой необходимостью развития большей части отечественных промышленных предприятий. Выявлены недостатки в применяемых методиках идентификации уровня безопасности экономической деятельности предприятия. По результатам моделирования была предложена модель идентификации уровня безопасности экономической деятельности, учитывающая специфику отечественных промышленных предприятий. Был обоснован комплекс мер, направленных на реализацию стратегии стабилизации и укрепления. Выводы. Исследование основных угроз экономической безопасности государства и проблем функционирования промышленных предприятий обуславливает острую необходимость и практическую значимость разработанной модели идентификации уровня безопасности экономической деятельности промышленных предприятий. Кроме того, выработка более детально отражающей реальную действительность модели оценки угроз экономической безопасности предприятия позволяет предложить адекватную и соответствующую его уровню систему как превентивных, так и реактивных мер, способствующих в прогнозном периоде системному решению широкого круга задач.
Ключевые слова: экономическая безопасность, методика оценки, совершенствование, уровень экономической безопасности, система мероприятий
Для цитирования: Сергеева И. А., Тактарова С. В., Сергеев А. Ю. Методика оценки уровня и меры обеспечения экономической безопасности предприятия // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2023. № 1. С. 56-69. doi:10.21685/2227-8486-2023-1-3_
© Сергеева И. А., Тактарова С. В., Сергеев А. Ю., 2023. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.
METHODOLOGY FOR ASSESSING THE LEVEL AND MEASURES TO ENSURE THE ECONOMIC SECURITY OF THE ENTERPRISE
I.A. Sergeeva1, S.V. Taktarova2, A.Yu. Sergeev3
2, 3 Penza State University, Penza, Russia 1 IrAnSergeeva@yandex.ru, 2 staktarova@yandex.ru, 3 Sergeev-aleks@yandex.ru
Abstract. Background. In modern conditions, there is a close relationship between the economic security of the state and individual industrial enterprises. Increasing the level of economic security of industrial enterprises is one of the key problems of the modern Russian economy, improving the methodology for assessing it in order to provide the most accurate possible is the key to solving this problem. The purpose of the work is to substantiate the need to improve the methodology for assessing the level of economic security of domestic industrial enterprises in order to predict and prevent potential external and internal threats, as well as reduce their negative impact. Materials and methods. The methodological potential includes a monographic method, the use of which made it possible to systematize foreign and domestic methods for assessing threats to the economic security of an enterprise. By means of the economic-statistical method, exogenous variables were selected that have a stable correlation with the endogenous variable - the coefficient of financial stability. In order to build a regression model, the principal component method was used. Results. Revealed threats to economic security, the prevention and elimination of which is an urgent need for the development of most of the domestic industrial enterprises. Shortcomings in the applied methods of identification of the level of security of economic activity of the enterprise are revealed. Based on the results of the simulation, a model was proposed for identifying the level of security of economic activity, taking into account the specifics of domestic industrial enterprises. Set of measures aimed at implementing the strategy of stabilization and strengthening was justified. Conclusions. The study of the main threats to the economic security of the state and the problems of the functioning of industrial enterprises determines the urgent need and practical significance of the developed model for identifying the level of security of economic activity of industrial enterprises. In addition, the development of a more detailed model reflecting the reality of the assessment of threats to the economic security of the enterprise allows us to propose an adequate and appropriate system of both preventive and reactive measures that contribute to the systematic solution of a wide range of tasks in the forecast period.
Keywords: economic security, assessment methodology, improvement, level of economic security, system of measures
For citation: Sergeeva I.A., Taktarova S.V., Sergeev A.Yu. Methodology for assessing the level and measures to ensure the economic security of the enterprise. Modeli, sistemy, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obshchestve = Models, systems, networks in economics, technology, nature and society. 2023;(1):56-69. (In Russ.). doi:10.21685/2227-8486-2023-1-3
Введение
В условиях глобальных экономических перемен, что происходят в настоящее время, экономическая безопасность государства все больше и больше зависит от экономической безопасности каждого хозяйствующего субъекта. Важным и ключевым моментом является проведение своевременной и точной внутренней оценки экономической безопасности предприятия с целью определения ее уровня. Потребностью быстрого реагирования на стремительно
развивающиеся внешне- и внутриэкономические отношения является совершенствование методики оценки экономической безопасности предприятия и разработки системы мероприятий защиты от потенциальных и реальных угроз.
Значимость обеспечения экономической безопасности предприятий стремительно возрастает в современных геополитических реалиях. Наиболее весомыми проблемами, с которыми сталкиваются отечественные предприятия в условиях всепоглощающих антироссийских санкций, являются следующие:
- ограничительные меры против финансовой системы, в особенности заморозка банковских активов в зарубежных банках, как следствие, изоляция от проведения расчетов в мировых валютах;
- сокращение потоков инвестиций;
- замедление процессов поддержания и формирования новых производственных связей и цепочек поставок;
- технологическая изоляция [1].
Основные угрозы экономической безопасности на общегосударственном уровне также отражены в Указе Президента РФ от 13.05.2017 № 208 «О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года» [2].
Взаимосвязь между экономической безопасностью государства и отдельным предприятием является очень тесной, именно поэтому в условиях внешнеэкономической и политической напряженности, сложного и неоднозначного положения национальной экономики предприятиям необходимо защищаться от возникающих внутри и извне угроз в целях поддержания стабильного уровня своего существования. Посредством формирования системы мероприятий защиты от потенциальных и реальных угроз предприятия могут добиться высокого уровня экономической безопасности [3].
Прослеживается обратно пропорциональная зависимость: чем выше уровень экономической безопасности предприятия, тем более устойчивым по отношению к возникающим угрозам оно является и, соответственно, нуждается в меньшем количестве мероприятий нейтрализации и защиты.
Система мероприятий защиты от потенциальных и реальных угроз должна соответствовать уровню экономической безопасности предприятия, что позволит хозяйствующим субъектам противостоять внутренним и внешним негативным обстоятельствам, а также обеспечивать финансовую стабильность посредством эффективного и целесообразного сосредоточения и расходования ресурсов. Основой защищенности является постоянная оценка угроз экономической безопасности с помощью использования различных методик.
Своевременная и комплексная оценка угроз экономической безопасности хозяйствующего субъекта должна осуществляться на постоянной основе с целью заблаговременной разработки мер по снижению вероятности наступления кризисного состояния. Согласно данным Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП), в 2021 г. отмечен рост количества корпоративных банкротств на 3,4 % по отношению к 2020 г. [4]. Таким образом, проблема оценки угроз экономической безопасности в целом, а также проблемы оперативного обнаружения кризисных тенденций и четкого прогнозирования банкротства в частности являются как никогда актуальными в российских реалиях.
Материалы и методы
Разграничение уровней экономической безопасности предприятия опирается на его финансовое состояние, так как именно оно в большей степени влияет на формирование дальнейшего вектора функционирования и развития предприятия.
Принято идентифицировать четыре основных уровня экономической безопасности предприятия: высокий, средний, низкий и кризисный.
Высокий уровень экономической безопасности свидетельствует о финансовой стабильности и независимости организаций от внешних займов, возможности активно развивать научно-исследовательскую и инвестиционную деятельность [5]. Система мероприятий для предприятий с высоким уровнем экономической безопасности должна основываться на достижении следующей цели - полного перехода предприятия к высокотехнологичному производству.
Предприятия, имеющие средний уровень экономической безопасности, испытывают некоторые финансовые трудности. Однако данные проблемы не носят критический характер. У предприятий могут возникать краткосрочные проблемы с платежеспособностью, также у данного типа предприятий могут возникать трудности с возвратом дебиторской задолженности.
Низкий уровень экономической безопасности предприятий соответствует высокому риску потери финансовой устойчивости. Хозяйствующие субъекты такого типа являются зависимыми от внешних займов. Долгосрочные активы приобретаются по большей степени за счет привлеченных средств, а не собственных. Кроме того, у данных предприятий возникают сложности с оплатой сырья, материалов, комплектующих. Имеются проблемы с обновлением и модернизацией основных производственных фондов [6].
Кризисный уровень экономической безопасности предприятия соответствует потере его финансовой устойчивости и угрозе наступления банкротства. Угроза наступления банкротства хозяйствующего субъекта связана с системой факторов, которые имеют свойство влияния на деятельность предприятия в течение достаточно долгого периода, поэтому необходима регулярная оценка угроз экономической безопасности.
Одним из базовых элементов комплексной оценки финансового положения предприятия является диагностика его платежеспособности, т.е. возможности организации бесперебойно и точно в срок погашать долговые обязательства перед кредиторами, осуществляя при этом свою текущую основную деятельность [7]. Как правило, утрата платежеспособности представляет собой результат влияния комплекса факторов, которые ознаменовали множество финансовых трудностей на предприятии. Выделяют следующие основные причины утраты платежеспособности:
- отсутствие оптимальной структуры баланса активов и пассивов;
- несоответствие (отрицательная динамика) фактических показателей объемов производства и реализации продукции плановым;
- неудовлетворительная динамика величины показателей финансовых результатов;
- рост затрат на производство продукции;
- недостаточный объем собственных оборотных средств, ненадлежащее их использование [8].
Существует множество методик оценки угроз экономической безопасности предприятия. Наиболее точными являются многофакторные модели, включающие систему взаимовлияющих коэффициентов, подобранных посредством мультипликативного дискриминантного анализа.
Значимость зарубежных моделей оценки угроз экономической безопасности заключается в их фундаментальности. Многие из методик, в особенности пятифакторная модель Э. Альтмана, послужили основой для создания новых зарубежных и отечественных моделей. Однако в российских реалиях западные методики имеют довольно ограниченное применение [9], именно поэтому в России больший интерес приобретают собственные модели, учитывающие особенности национальной экономики.
Для исследования методики оценки были выбраны отечественные модели ввиду адаптации к российским реалиям. Среди отечественных ученых-экономистов, имеющих разработки по данной проблематике, можно выделить Р. С. Сайфулина, Г. Г. Кадыкова, А. Ю. Беликова, Г. В. Давыдову, О. П. Зайцеву, Г. В. Савицкую, Я. Д. Вишнякова, А. В. Колосова, В. Л. Шемякина.
Систематизация основных отечественных моделей оценки угроз представлена в табл. 1 [10-14].
Таблица 1
Систематизация основных отечественных моделей
Название модели Оценка модели Особенности
1 2 3
Рейтинговая модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова Если Я = 1 - удовлетворительное финансовое состояние. Если Я < 1 - неудовлетворительное состояние В модель включен коэффициент менеджмента
Модель А. Ю. Беликова и Г. В. Давыдовой Если 2 < 0 - риск банкротства максимальный (90-100 %). Если 0 < 2 < 0,18 - риск банкротства высокий (60-80 %). Если 0,18 < 2 < 0,32 - риск банкротства средний (35-50 %). Если 0,32 < 2 < 0,42 - риск банкротства низкий (15-20 %). Если 2 > 0,42 - риск банкротства минимальный (до 10 %) Данная модель специализируется на организациях в сфере торговли
Модель прогнозирования вероятности банкротства О. П. Зайцевой Для определения вероятности банкротства предприятия необходимо произвести сравнение фактического значения интегрального показателя с нормативным. Нормативное значение Кнорматив рассчитывается по следующей формуле: Кнорматив 1,57 + 0>1К6 прошлого года * Если Кфакт > ^норматив , то высока вероятность банкротства предприятия. Если наоборот, то риск банкротства незначительный Модель разрабатывалась на основе анализа финансовой динамики производственных предприятий и лучше всего проходит для анализа компаний данного профиля
Окончание табл. 1
1 2 3
Модель прогнозирования вероятности банкротства Г. В. Савицкой Если Z > 8 - риск банкротства отсутствует. Если 5 < Z < 8 - риск банкротства небольшой. Если 3 < Z < 5 - риск банкротства средний. Если 1 < Z < 3 - риск банкротства большой. Если Z < 1 - риск банкротства максимальный Для построения модели исследовались более 200 производственных предприятий в течение 3 лет
Штифакторная модель прогнозирования риска потери платежеспособности Я. Д. Вишнякова, A. В. Колосова, B. Л. Шемякина Если Z находится в пределах от 10 до 50, вероятность банкротства высокая Данная модель разработана для предприятий цветной промышленности (предпринимательские структуры типа холдинг)
Достоинство модели Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова заключается в использовании коэффициента менеджмента, недостаток - отсутствие отраслевой специфики. Расчет показателей рейтинговой модели Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова показал, что интегральный показатель меньше единицы, а следовательно, анализируемое предприятие имеет неудовлетворительное финансовое состояние. В рейтинговой модели Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кады-кова максимальный вес имеет коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами.
К достоинствам модели А. Ю. Беликова и Г. В. Давыдовой можно отнести возможность определения процентной вероятности банкротства, а также четкое описание разработки и основных этапов расчетов, а недостаток модели -несоответствие результатов расчетов другим моделям и методикам. Расчет показателей модели А. Ю. Беликова и Г. В. Давыдовой показал, что в течение исследуемого периода значение интегрального показателя больше 0,42, а значит, имеется минимальный риск банкротства (до 10 %). По итогам расчета также прослеживается тенденция к снижению интегрального показателя. Однако значение данного показателя сильно превышает его нормативное значение. Это связано с тем, что вес коэффициента обеспеченности собственными оборотными активами равен 8,38. Остальные коэффициенты, используемые в модели, почти не имеют никакого влияния на конечный результат. Особенностью исследуемой модели является ее ориентированность на сферу торговли.
Достоинство модели О. П. Зайцевой - наличие четко определенных нормативных значений, недостатком является недостаточное описание модели. Расчет показателей модели прогнозирования вероятности банкротства О. П. Зайцевой показал, что фактическое значение показателя имеет тенденцию к снижению, в то время как нормативное значение показателя растет. Это свидетельствует о том, что разница между фактическим и нормативным
значением показателя становится больше, что, несомненно, носит положительный характер динамики. Однако исследуемая модель не учитывает отраслевую специфику деятельности предприятия.
В модели Г. В. Савицкой явным недостатком является большой вес коэффициента ^ (13,23), который искажает интегральное значение. К достоинствам можно отнести расширенную систему оценки степени риска. Расчет показателей модели Г. В. Савицкой показал, что значение интегрального показателя больше 8, следовательно, риск банкротства отсутствует. Значение интегрального показателя имеет тенденцию к снижению. Максимальный вес модели прогнозирования вероятности банкротства Г. В. Савицкой имеет коэффициент отношения оборотного капитала к основному и равен 13,23. Весовое значение коэффициента отношения оборотного капитала к основному абсолютно затмевает собой значения остальных показателей модели. Данная модель не совсем точно характеризует специфику предприятий промышленного комплекса.
Достоинства шестифакторной модели Я. Д. Вишнякова, А. В. Колосова, В. Л. Шемякина: введен фактор капитализации, учитывается качество менеджмента. Расчет показателей шестифакторной модели прогнозирования риска потери платежеспособности Я. Д. Вишнякова, А. В. Колосова, В. Л. Шемякина показал, что значение интегрального показателя находится в проделах от 10 до 50, следовательно, вероятность банкротства высокая. На протяжении исследуемого периода прослеживается тенденция к росту значения интегрального показателя. Максимальный вес имеет коэффициент текущей ликвидности. Несмотря на достаточно большой вес коэффициента текущей ликвидности, в шестифакторной модели прогнозирования риска потери платежеспособности весовые значения остальных коэффициентов также имеют значение для конечного результата.
Вышеуказанные модели адаптированы к современным российским условиям, в которых отечественные предприятия могут вести свою производственную деятельность. Существенными достоинствами данных моделей однозначно являются довольно простая интерпретация показателей, а также относительная простота оценки финансового состояния предприятия. Тем не менее существует проблема невозможности регулярной корректировки исчисления весовых коэффициентов в связи с отсутствием статистической базы. К сожалению, определение данных коэффициентов экспертным путем не обеспечивает их необходимой точности.
Наиболее эффективной прогностической способностью обладают методы, основанные на статистическом анализе данных. К достоинствам данных моделей относят: отсутствие однозначных требований к выборке исходных данных, оценку различных аспектов деятельности организации, количественное определение вероятности событий, простоту вычислений, возможность учета внешних факторов.
Сводная оценка вероятности банкротства представлена на рис. 1.
Таким образом, по итогам исследования пяти моделей оценки угроз экономической безопасности предприятия не удалось дать однозначную оценку. Это связано с тем, что каждая модель имеет собственный набор показателей, а также весовые значения данных коэффициентов. Однако можно выделить
наиболее часто употребляемые показатели. В их число входят: коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент рентабельности собственного капитала. Использование в моделях указанных коэффициентов обусловлено тем, что для данных показателей установлены нормативные значения, что облегчает процесс формирования классов финансового состояния.
Рейтинговая модель Р. С. Сайфулина и Г. Г. Кадыкова
неудовлетворительное финансовое состояние
Модель А. Ю. Беликова и Г. В. Давыдовой
Модель прогнозирования вероятности банкротства О. П. Зайцевой
Модель прогнозирования вероятности банкротства Г. В. Савицкой
Шестифакторная модель прогнозирования риска потери платежеспособности Я. Д. Вишнякова,
A. В. Колосова,
B. Л. Шемякина
минимальный риск банкротства (до 10 %)
риск банкротства незначительный
риск банкротства отсутствует
высокая вероятность банкротства
Рис. 1. Сводная оценка вероятности банкротства
Выявленные недостатки включают:
- определение слишком большого весового значения одного из показателей модели, что исключает возможность влияния остальных коэффициентов на итоговое значение интегрального показателя;
- мониторинг весовых коэффициентов;
- не учитывается отраслевая специфика деятельности предприятия.
На основе используемых в представленных методиках коэффициентов посредством экономико-математического регрессионного анализа предлагается рассмотреть вариант совершенствования методики его оценки уровня экономической безопасности промышленных предприятий.
Перечень экзогенных переменных представлен в табл. 2.
В качестве эндогенной (зависимой) переменной был выбран коэффициент финансовой устойчивости (Я), определяющий степень зависимости предприятия от внешнего финансирования и, соответственно, являющийся одним из основных показателей в определении для предприятия уровня его экономической безопасности. Для дальнейшего исследования сформирована выборка исходных данных, представляющих собой матрицу показателей (размер 20^80).
Таблица 2
Перечень экзогенных переменных
Наименование коэффициента Обозначение в модели
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами Косос
Коэффициент текущей ликвидности Ктл
Коэффициент (маржа) чистой прибыли Кчп
Коэффициент рентабельности собственных оборотных активов КрсОА
Коэффициент оборачиваемости активов КоА
Коэффициент рентабельности продукции по чистой прибыли Крпчп
Коэффициент убыточности предприятия Куп
Коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженностей Кскдз
Коэффициент соотношения краткосрочных обязательств и оборотных активов КсКООА
Коэффициент рентабельности продукции по прибыли от продаж Крппп
Коэффициент финансового рычага Кфр
Коэффициент загрузки активов Ккз
Коэффициент участия собственного капитала в формировании оборотных активов КусКФОА
Коэффициент соотношения оборотного и основного капитала Ксоок
Коэффициент оборачиваемости совокупного капитала Коск
Коэффициент финансовой независимости Кфн
Коэффициент рентабельности совокупного капитала Крск
Коэффициент капиталоемкости Кк
Коэффициент общей платежеспособности Коп
Коэффициент менеджмента Км
Все расчеты произведены в прикладном программном пакете для эконо-метрического моделирования ОгеА.
При построении модели было использовано следующее правило: факторы должны быть достоверно связаны с зависимой переменной и не связаны друг с другом. Это позволит избежать эффекта мультиколлинеарности при построении модели. Посредством экономико-статистического метода были отобраны экзогенные переменные, имеющие устойчивую корреляционную связь с эндогенной переменной - коэффициентом финансовой устойчивости. За невозможностью применения метода наименьших квадратов с целью построения регрессионной модели за счет большой выборки данных использовался метод главных компонент.
В соответствии с тепловой матрицей корреляционных плеяд видно, что в представленном наборе данных присутствуют факторы, имеющие достоверную корреляционную связь с другими. Данный вывод также подтверждается путем сравнения расчетных значений коэффициента парной корреляции с критическим, значение которого равно 0,2199. Таким образом, статистически значимой связью с эндогенной переменной обладают коэффициенты Косос, Ктл,
Ктг тг тг тг тг тг тг тг
ОА, КРПЧП, Куп, КСКДЗ, КСКООА, КкЗ, КсООК, КфН, Км.
Большой объем выборки не позволяет нам построить регрессионную модель с использованием обычного метода наименьших квадратов, поэтому
в целях построения модели оценки уровня экономической безопасности был выбран метод главных компонент.
Произведена предварительная ^-стандартизация переменных с помощью использования скаляров средних значений и скаляров стандартного отклонения для всех независимых переменных.
Результаты и обсуждение
Результаты построения главных компонент с помощью стандартизированных ^-переменных показали, что только четыре компоненты имеют собственное значение больше единицы. Совокупная доля их влияния на финансовую устойчивость составляет 72,42 %. Самая высокая факторная нагрузка наблюдается по первой компоненте. Целесообразно строить модель оценки уровня экономической безопасности от первой компоненты РС1.
Результаты построения модели по главной компоненте свидетельствуют о том, что модель характеризуется достаточно высоким качеством объяснения: значение коэффициенты детерминации равно 0,699. Статистическая значимость подтверждается соответствующим ^-значением (Б) = 5,16е~22 < 0,05. Коэффициенты полученной модели также статистически значимы: ^-значение для константы равно 4,45е~30 и ^-значение перед переменной РС1 равно 5,16е~22, что меньше заданного уровня значимости.
По результатам моделирования была получена следующая модель оценки уровня экономической безопасности промышленных предприятий:
Я = 0,216 + 0,275 Косос - 0,471 Ктл - 0,551 Коа + 0,269 Крпчп + + 0,207 Куп + 0,318 Кскдз - 0,501 Кскооа - 0,418 Ккз -
- 0,381 Ксоок - 0,228 Кфн - 0,547 Км, (1)
где Косос - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами; Ктл - коэффициент текущей ликвидности; Коа - коэффициент оборачиваемости активов; Крпчп - коэффициент рентабельности продукции по чистой прибыли; Куп - коэффициент убыточности предприятия; Кскдз -коэффициент соотношения кредиторской и дебиторской задолженностей; Кскооа - коэффициент соотношения краткосрочных обязательств и оборотных активов; Ккз - коэффициент загрузки активов; Ксоок - коэффициент соотношения оборотного и основного капитала; Кфн - коэффициент финансовой независимости; Км - коэффициент менеджмента.
По сформированной модели были произведены расчеты и на основе полученных по промежуточным расчетам значениях показателей модели определен интегральный показатель. Предполагается использовать модульное значение интегрального показателя модели. По разработанной модели было определено нормативное значение | Я | > 2,22. Фактическое значение интегрального показателя модели в 2021 г. равно 2,39, что выше установленного норматива, следовательно, данное предприятие имеет удовлетворительное финансовое состояние. Однако не все входящие в разработанную модель коэффициенты соответствуют нормативным значениям.
Необходимо сформировать систему мероприятий, повышающих значения всех коэффициентов модели.
В связи с выявленным в исследовании нормативным значением модели оценки, дифференцирующим финансовое состояние предприятия на удовлетворительное и неудовлетворительное, предлагаются комплекс мер-стратегий обеспечения экономической безопасности для каждого из состояний.
В целях разработки системы мероприятий по повышению выявленного уровня была выбрана стратегия стабилизации и укрепления. Комплекс мероприятий направлен в большей степени на развитие инновационно-технического потенциала предприятий, экономию затрат.
Комплекс краткосрочных мероприятий в рамках стратегии стабилизации и укрепления направлен на оптимизацию денежных потоков предприятия. В целях реструктуризации дебиторской задолженности предлагается внедрение альтернативы факторинга - ЛБЬ-финансирование. Внедряемый механизм позволит обеспечить выгодные условия финансирования торгового оборота в рамках дебиторской задолженности, не входящей в общекорпоративные активы. Если в прогнозируемом периоде (ближайшие три года) предприятие заключит договор с ЛБЬ-компанией, то сможет высвободить и направить денежные средства на погашение краткосрочной кредиторской задолженности.
Долгосрочные меры стратегии стабилизации и укрепления предприятия включают диверсификацию производства.
Предложенная система мероприятий включает в себя меры и краткосрочного, и долгосрочного характера и нацелена на укрепление позиций и стабильное развитие промышленного предприятия и, как следствие, улучшение ряда показателей, входящих в разработанную модель оценки уровня его экономической безопасности.
Заключение
расчет показателей модели оценки уровня экономической безопасности промышленных предприятий отражает положительный эффект, так как значение интегрального показателя составляло 2,39, а после предложенных рекомендаций увеличилось до 2,95. Таким образом, предложенные мероприятия позитивно повлияли на значение интегрального показателя - рост на 23,3 %. Значение коэффициента текущей ликвидности увеличилось и почти достигло нормативного значения, в прогнозном году значение данного коэффициента равно 1,93. Зафиксирован рост значения коэффициента оборачиваемости активов. Кроме того, прослеживается рост значения коэффициента финансовой независимости (82,4 %), а также рост значения коэффициента менеджмента (35,1 %). Увеличение значений остальных показателей, входящих в модель, ожидается в последующих периодах посредством увеличения величины выручки и величины чистой прибыли за счет внедрения мероприятий по диверсификации производства.
Предложенные рекомендации приведут к росту показателей финансовой устойчивости, в связи с чем размер ущерба по финансовой составляющей экономической безопасности сократится на 22,8 %. В прогнозном периоде промышленное предприятие может иметь средний уровень экономической безопасности, это означает, что последствия внешних угроз устранимы.
Таким образом, система предложенных мероприятий положительно сказывается в прогнозном значении на основных показателях финансовой устойчивости и стабильности исследуемого предприятия, повышает уровень экономической безопасности, задает тренд стабильного развития как отдельных коэффициентов, так и деятельности всего предприятия в целом. Кроме того, выработка и более детально отражающей реальную действительность модели оценки угроз экономической безопасности позволяет предложить адекватную
и соответствующую ее уровню систему как превентивных, так и реактивных
мер, способствующих в прогнозном периоде системному решению широкого
круга задач.
Список литературы
1. Тинякова Л. И. Влияния санкций на экономику России // Территория науки. 2017. № 6. С. 39-42.
2. О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года : указ Президента РФ № 208 от 13.05.2017 // Консультант плюс. URL: www.consultant.ru (дата обращения: 10.01.2023).
3. Сергеева И. А., Володин В. М. Прогнозирование потенциальных угроз - основа превентивных мер финансовой безопасности организации // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2017. № 1. С. 140-148.
4. О введении моратория на возбуждение дел о банкротстве по заявлению кредиторов в отношении отдельных должников : постановление Правительства Российской Федерации № 428 от 03.04.2020 // Консультант плюс. URL: www.consultant.ru (дата обращения: 10.01.2023).
5. Ким П. В. Формирование системы обеспечения экономической безопасности предприятия // Вопросы экономики и управления. 2020. № 1. С. 14-16.
6. Савин В. Ю. Индикаторы оценки экономической безопасности как комплексной характеристики защищенности финансово-хозяйственной деятельности организаций - участников ВЭД // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2018. № 2. С. 303-318.
7. Степанян А. В. Стратегии российских компаний в сложных экономических условиях // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018. № 2. С. 26-37.
8. Бакальская Е. В., Голубева С. А., Торосян Д. В. Диагностика угроз экономической безопасности организации // Вестник Екатерининского института. Экономические науки. 2021. № 1. С. 13-17.
9. Казаков А. В., Колышкин А. В. Разработка моделей прогнозирования банкротства в современных российских условиях // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2018. № 34. С. 241-266.
10. Сайфулин Р. С. Методика финансового анализа. М. : ИНФРА-М, 2000. 208 с.
11. Давыдова Г. В., Беликов А. Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском. 1999. № 3. С. 13-20.
12. Зайцева О. П. Антикризисный менеджмент в российской фирме // Сибирская финансовая школа. 1998. № 11. С. 66-73.
13. Савицкая Г. В. Экономический анализ : учебник. 15-е изд. М. : ИНФРА-М, 2022. 587 с.
14. Вишняков Я. Д., Колосов А. В., Шемякин В. Л. Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. № 3. С. 15-17.
References
1. Tinyakova L.I. The impact of sanctions on the Russian economy. Territoriya nauki = The territory of science. 2017;(6):39-42. (In Russ.)
2. On the Strategy of economic security of the Russian Federation for the period up to 2030 : Decree of the President of the Russian Federation No. 208 of 13.05.2017. Con-sultantplus. (In Russ.). Available at: www.consultant.ru (accessed 10.01.2023).
3. Sergeeva I.A., Volodin V.M. Forecasting potential threats - the basis of preventive measures of financial security of the organization. Izvestiya vysshikh uchebnykh
zavedeniy. Povolzhskiy region. Obshchestvennye nauki = Izvestia of higher educational institutions. Volga region. Social sciences. 2017;(1):140-148. (In Russ.)
4. On the introduction of a moratorium on the initiation of bankruptcy proceedings at the request of creditors in respect of individual debtors: Decree of the Government of the Russian Federation No. 428 of 03.04.2020. Consultantplus. (In Russ.). Available at: www.consultant.ru (accessed 10.01.2023).
5. Kim P.V. Formation of the system for ensuring the economic security of the enterprise. Voprosy ekonomiki i upravleniya = Issues of economics and management. 2020;(1): 14-16. (In Russ.)
6. Savin V.Yu. Indicators of economic security assessment as a complex characteristic of the security of financial and economic activities of organizations participating in foreign economic activity. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Ekonomika = Bulletin of Perm University. Series: Economics. 2018;(2):303-318. (In Russ.)
7. Stepanyan A.V. Strategies of Russian companies in difficult economic conditions. Stra-tegicheskie resheniya i risk-menedzhment = Strategic decisions and risk management. 2018;(2):26-37. (In Russ.)
8. Bakal'skaya E.V., Golubeva S.A., Torosyan D.V. Diagnostics of threats to the economic security of an organization. Vestnik Ekaterininskogo instituta. Ekonomicheskie nauki = Bulletin of the Catherine Institute. Economic sciences. 2021;(1):13-17. (In Russ.)
9. Kazakov A.V., Kolyshkin A.V. Development of bankruptcy forecasting models in modern Russian conditions. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta Ekonomika = Bulletin of St. Petersburg University. Economy. 2018;(34):241-266. (In Russ.)
10. Sayfulin R.S. Metodika finansovogo analiza = Methodology of financial analysis. Moscow: INFRA-M, 2000:208. (In Russ.)
11. Davydova G.V., Belikov A.Yu. Methodology of quantitative assessment of the risk of bankruptcy of enterprises. Upravlenie riskom = Risk management. 1999;(3):13-20. (In Russ.)
12. Zaytseva O.P. Anti-crisis management in a Russian firm. Sibirskaya finansovaya shkola = Siberian Financial School. 1998;(11):66-73. (In Russ.)
13. Savitskaya G. V. Ekonomicheskiy analiz: uchebnik. 15-e izd. = Economic analysis: textbook. 15th ed. Moscow: INFRA-M, 2022:587. (In Russ.)
14. Vishnyakov Ya.D., Kolosov A.V., Shemyakin V.L. Assessment and analysis of financial risks of an enterprise in a hostile business environment. Menedzhment v Rossii i za rubezhom = Management in Russia and abroad. 2000;(3):15-17. (In Russ.)
Информация об авторах /Information about the authors
Ирина Анатольевна Сергеева
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры менеджмента и экономической безопасности, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: IrAnSergeeva@yandex.ru
Irina A. Sergeeva
Doctor of economical sciences,
associate professor, professor
of the sub-department of management
and economic security,
Penza State University
(40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Светлана Викторовна Тактарова
кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой менеджмента и экономической безопасности, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: staktarova@yandex.ru
Svetlana V. Taktarova
Candidate of economical sciences,
associate professor,
head of the sub-department
of management and economic security,
Penza State University
(40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Алексей Юрьевич Сергеев
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры менеджмента и экономической безопасности, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) Е-шаЛ: Sergeev-aleks@yandex.ru
Aleksey Yu. Sergeev
Candidate of economical sciences, associate professor, associate professor of the sub-department of management and economic security, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов / The authors declare no conflicts of interests.
Поступила в редакцию/Received 15.11.2022 Поступила после рецензирования/Revised 29.11.2022 Принята к публикации/Accepted 04.12.2022
