CC BY
15
9(51) - 2011
Оценка бизнеса
УДК 330.4
МУЛЬТИПЛИКАТИВНАЯ ОЦЕНКА ПРИБЫЛЬНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА
В статье рассматривается авторская методика многофакторного мультипликативного анализа, позволяющего осуществить оценку прибыльности регионального сельскохозяйственного производства на материалах Южного (ЮФО) и Северо-Кавказского (СКФО) федеральных округов РФ.
Ключевые слова: регион, сельское хозяйство, показатель, мультипликативный, оценка, сальдированный финансовый результат, фактор, моделирование.
Методика мультипликативной оценки прибыльности регионального сельскохозяйственного производства подразумевает в пять этапов.
На первом этапе на основе имеющейся статистической информации [1, 3—5] по каждому субъекту Федерации выбираются необходимые данные. При анализе по их совокупности (в данном случае, по регионам Южного и Северо-Кавказского федеральных округов за 2008 г.) рассчитываются среднерегиональные характеристики как итогового результативного признака в виде сальдированного
В. И. ХОРУЖИЙ,
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры финансов E-mail: [email protected] Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К. А. Тимирязева
з. з. калажоков,
аспирант кафедры экономического анализа
и аудита
E-mail: London-zalim49@ya. ru Кабардино-Балкарская государственная сельскохозяйственная академия им. В. М. Кокова
финансового результата, так и факторов его формирования с позиций концентрации производства (объемов продукции), числа занятых в экономике, основных фондов, посевных площадей и поголовья животных, внесения удобрений, инвестиций в основной капитал, ценового фактора.
При этом в рамках анализа основных фондов учитывается степень их износа, которая колеблется по анализируемым субъектам Федерации от 27,8 % по Карачаево-Черкесской Республике до 56,1 % по Республике Ингушетия. В первом регионе на фоне имеющейся материально-технической базы, определяющейся стоимостью в размере 101 153 млн руб., ее активная часть, участвующая в воспроизводственном процессе, составляет 73 032 млн руб. Во втором регионе эти характеристики равны соответственно 38 864 и 17 061 млн руб. [2].
Наряду с этим рассчитываются относительные показатели, такие как продуктивность земель в расчете на один гектар посевов, концентрация производства в расчете на одну организацию, функционирующую в отрасли, а также обеспеченность
финансовая аналитика
проблемы и решения
инвестициями основных фондов, определяемая путем деления инвестиций в основной капитал на их объем.
Об уровнях среднерегиональных характеристик по основным социально-экономическим показателям с их колеблемостью по конкретным регионам ЮФО и СКФО свидетельствуют следующие данные [2]:
— масштабы производства, иллюстрирующие концентрацию объемов сельскохозяйственной продукции, при среднем уровне 46 667 млн руб. варьируются от 2 978 млн руб. по Республике Ингушетия до 185 342 млн руб. по Краснодарскому краю, т. е. различаются в 62,2 раза;
— на фоне средней численности занятых 127 тыс. чел. полярные значения этого показателя составляют 7,6 тыс. чел. в Республике Ингушетия и 396,3 тыс. чел. в Краснодарском крае, т. е. различаются в 52,1 раза;
— при объеме основных фондов в среднем по анализируемым регионам в размере 490 842 млн руб. их значения различаются в 42,3 раза (Краснодарский край — 1 645 865 млн руб., Республика Ингушетия — 38 864 млн руб.);
— посевные площади всех культур при среднем уровне 1 679 тыс. га варьируются от 56,9 тыс. га по Республике Ингушетия до 4 552,2 тыс. га по Ростовской области, т. е. различаются в 80 раз;
— на фоне средней доли убыточных организаций в 30 % полярные значения этого показателя составляют 67,1 % в Чеченской Республике и 9,5 % в Ставропольском крае, т. е. различаются в 5,6 раза;
— показатели внесения минеральных удобрений в среднем по анализируемым регионам в размере 34 кг/га; различия в 31,9 раза между Краснодарским краем (92,6 кг/га) и Республикой Ингушетия (2,9 кг/га);
— инвестиции в основной капитал при среднем уровне 3 325 млн руб. варьируют от 32 млн руб. в Республике Ингушетия до 19 672 млн руб. в Краснодарском крае, т. е. различаются в 615 раз;
— на фоне практического отсутствия органических удобрений в Чеченской и Ингушской республиках и их внесения в Ставропольском крае в размере 2,4 т/га средний уровень по 13 регионам составляет 0,58 т/га;
— при сальдированном финансовом результате в растениеводстве в среднем по анализируемым регионам в размере 1 542 млн руб. (по животноводству 142 млн руб., в целом — 1 679 млн руб.) его уровни составляют 9 597 и 182 млн руб. в Краснодарском крае и Чеченской Республике соответственно, 1 026
и 13 млн руб. в Краснодарском крае и Астраханской области, 10 541 и 184 млн руб. в Краснодарском крае и Чеченской Республике.
На втором этапе посредством сравнения исходных данных социально-экономических показателей (как статистических, так и расчетных, относительных) со среднерегиональными характеристиками определяются их нормализованные, в процентном выражении, оценки по каждому из анализируемых субъектов Федерации.
В связи с этим сравнительную оценку сельскохозяйственной деятельности по конкретным краям, областям и республикам Южного и Северо-Кавказского федеральных округов можно осуществить на основе нормализованных характеристик социально-экономических показателей, рассчитываемых посредством сравнения исходных индивидуализированных данных со средними по изучаемым 13 регионам (см. таблицу).
Республика Адыгея в основном имеет характеристики существенно ниже среднего уровня. На фоне позитивных отличий во внесении минеральных удобрений на один гектар посевов (193 %), обеспеченности инвестициями основных фондов (189 %), продуктивности земель (124 %), выделяются низкие оценки сальдированного финансового результата в растениеводстве и в целом (соответственно 3 и 7,6 %), посевной площади зерновых культур и всего (15 и 17 %), объема основных фондов (19 %).
В Республике Дагестан ряд социально-экономических показателей превышает среднереги-ональный уровень. К ним относятся прежде всего продуктивность земель (404 %), численность занятых в экономике (197 %), основные фонды и внесение органических удобрений на один гектар посевов (соответственно 107 и 103 %). Вместе с тем низкие характеристики в размерах посевной площади подсолнечника (1,5 %), инвестиционной активности и обеспеченности инвестициями материально-технической базы (соответственно 8 и 7 %), общехозяйственной прибыли и в растениеводстве (7,6 и 5,8 %).
Республика Ингушетия среди других регионов выделяется характеристиками существенно ниже среднего уровня. На фоне достижений в продуктивности земель (144 %) очень низки оценки сальдированного финансового результата по растениеводству, животноводству и в целом (от — 0,5 до — 4,9 %), по размерам посевной площади зерновых культур, подсолнечника и всего (от 2,2 до 5 %), по основным фондам и занятым в экономике
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА
проблемы и решения
Оценка бизнеса
9(51) - 2011
Нормализованная оценка социально-экономического состояния регионов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов, % к среднерегиональным данным, 2008 г.
Регион Посевные площади Занятые в экономике Основные фонды Инвестиции в основной Внесение органических удобрений Продукция сельского хозяйства Доля убыточных Сальдированный финансовый результат
капитал организаций Факт Расчет Отклонение
РА 17 22 19 36 52 21 80 7,6 27,1 -19,5
РД 22 197 107 8 103 90 85 7,6 86,7 -79,2
РИ 5 6 8 1 - 7 139 -0,9 4,5 -5,4
КБР 24 51 25 4 86 44 69 2,7 36,6 -33,9
РК 24 23 22 28 - 22 69 17,2 20,5 -3,3
КЧР 9 29 21 22 - 28 176 -0,1 19,2 -19,3
РСО 14 36 24 3 34 32 161 -0,8 23,3 -24,2
ЧР 15 32 45 27 - 19 223 -11,0 24,0 -35,0
КК 299 312 335 592 344 415 43 627,9 389,6 238,3
СК 239 170 149 257 413 171 32 368,9 224,8 144,1
АО 6 56 95 6 17 34 108 -0,1 36,3 -36,4
ВО 257 150 213 87 - 158 69 100,7 147,4 -46,7
РО 369 216 238 229 52 259 46 180,3 232,5 -52,2
Сокращения: РА — Республика Адыгея; РД — Республика Дагестан; РИ — Республика Ингушетия; КБР — Кабардино-Балкарской Республика; РК — Республика Калмыкия; КЧР — Карачаево-Черкесская Республика; РСО — Республика Северная Осетия — Алания; ЧР — Чеченская Республика; КК — Краснодарский край; СК — Ставропольский край; АО — Астраханская область; ВО — Волгоградская область; РО — Ростовская область.
(соответственно 8 и 6 %), внесению удобрений и инвестициям (от 0 до 9 %).
В Кабардино-Балкарской Республике ряд социально-экономических показателей превышает среднерегиональный уровень [1—4]. К ним относятся прежде всего продуктивность земель (181 %) и количество продукции, полученной в расчете на одну организацию (148 %). Вместе с тем низки характеристики по прибыли, полученной в растениеводстве, животноводстве и в целом (от — 0,7 до 2,9 %); посевной площади подсолнечника (10,6 %), инвестиционной активности и обеспеченности инвестициями материально-технической базы (соответственно 4 и 16 %).
Республика Калмыкия в основном имеет характеристики намного меньше среднего уровня. На фоне позитивных показателей по обеспеченности инвестициями основных фондов (127 %) выделяются низкие оценки сальдированного финансового результата в растениеводстве (6,7 %), внесении органических удобрений (0 %), размерах посевной площади подсолнечника (10,4 %), объеме основных фондов (22 %).
Ряд социально-экономических показателей Карачаево-Черкесской Республики превышает среднерегиональный уровень. К ним относятся продуктивность земель (302 %), внесение минеральных удобрений на один гектар посевов (130 %) и др. Вместе с тем низкие характеристики наблюдаются в размерах посевных площадей подсолнечни-
ка и всего (4,7 и 9 %), общехозяйственной прибыли и в растениеводстве (—2,6 и 0,1 % соответственно), а органические удобрения здесь вовсе не вносят.
Республика Северная Осетия — Алания от других регионов отличается характеристиками существенно ниже среднего уровня. При высокой продуктивности земель (234 %) выделяются низкие оценки сальдированного финансового результата в растениеводстве, животноводстве и в целом (от —0,6 до —2,8 %), в размерах посевных площадей зерновых культур, подсолнечника и всего (от 1,4 до 15 %), в инвестициях и обеспеченностью ими основных фондов (соответственно 3 и 12 %).
В Чеченской Республике среднерегиональный уровень превышает только продуктивность земель (128 %). А худшие характеристики наблюдаются в доле убыточных организаций (223 %), прибыли, полученной в растениеводстве и в целом (—11,8 и —11 %), в размерах посевной площади подсолнечника (1,2 %). При этом отсутствует внесение органических удобрений и невысок уровень внесения минеральных (11 %).
Самым крупным аграрным регионом среди анализируемых субъектов Федерации является Краснодарский край, где доминируют характеристики продукции сельского хозяйства (415 %), сальдированного финансового результата в растениеводстве, животноводстве и всего (от 622 до 721 %) при соответствующих максимальных параметрах многих факторов производства — численности
финансовая аналитика
проблемы и решения
занятых и объемов основных фондов, внесения минеральных и органических удобрений, инвестиционной активности.
На основе осуществляемой интенсификации сельскохозяйственное производство развивается и в Ставропольском крае. Тут параметры подавляющего большинства показателей, особенно сальдированного финансового результата в растениеводстве и всего, внесения органических удобрений, инвестиций в основной капитал, размеров посевных площадей зерновых, превышают среднерегиональные уровни. Здесь самая низкая доля убыточных предприятий. Ниже средних характеристик только прибыль в животноводстве (62,6 %).
В Астраханской области наблюдается примерно паритетное сочетание показателей с размерами выше или ниже среднерегиональных уровней. Их превышают характеристики степени износа, доли убыточных предприятий, продуктивности земель, продукции в расчете на одну организацию, индексы цен товаропроизводителей в сельском хозяйстве. Самые низкие параметры свойственны для объема продукции сельского хозяйства (34 %), сальдированного финансового результата в растениеводстве, животноводстве и всего (от — 9,1 до 0,7 %), в размерах посевных площадей (от 0 до 6 %), инвестиционной активности (6 %).
Анализируя показатели Волгоградской области, можно заметить, что большая часть социально-экономических показателей характеризуется значениями выше среднерегионального уровня. К ним относятся основные фонды (213 %), посевные площади всего, зерновых и подсолнечника (от 257 до 287 %), численность занятых (150 %), объем сельскохозяйственной продукции (158 %), прибыль в животноводстве (141 %). Низкие параметры наблюдаются по минеральным и, особенно, органическим удобрениям (соответственно 61 и 0 %), инвестициям в основной капитал и обеспеченности ими основных фондов (соответственно 87 и 41 %).
Ростовская область по размерам аграрного сектора экономики на втором месте после Краснодарского края, по некоторым показателям (например, по размеру посевной площади подсолнечника и в целом) даже превосходит его. Тут высоки характеристики объема продукции сельского хозяйства (259 %), основных фондов (238 %), занятых в отрасли (216 %), инвестиций (229 %). Ниже средне-регионального уровня здесь показатель внесения органических удобрений (52 %) и обеспеченности
инвестициями материально-технической базы (97 %).
Таким образом, по регионам Южного и Северо-Кавказского федеральных округов наблюдаются самые различные сочетания исследуемых социально-экономических показателей, как абсолютных (объемов продукции, основных фондов, численности занятых и др.), так и относительных (внесения на один гектар удобрений, степени износа основных фондов, обеспеченности инвестициями материально-технической базы и т. п.).
Сравнимость показателей может быть обеспечена расчетом нормализованных характеристик, выражаемых процентными соотношениями исходных данных и среднерегиональных уровней. Однако расчет средних арифметических простых нормализованных оценок, чаще всего использующийся при интегральном соизмерении различных показателей, даже с позиций стандартной логики не годится, так как очевидно, что весомость, значимость оценок с позиций влияния на тот или иной результативный признак (которым в итоге выступает сальдированный финансовый результат) различна.
Оценить весомость факторов, в различной степени определяющих формирование прибыли, можно с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Коэффициенты корреляции свидетельствуют о тесноте связи конкретного фактора с итоговым результатом, рассчитываемые на их основе коэффициенты детерминации характеризуют, на сколько процентов изменяется результативный признак при изменении того или иного фактори-ального на один процент. В случае использования в качестве базисных процентных (нормализованных) характеристик рассчитанные коэффициенты детерминации выступают в качестве характеристик эластичности.
Логика третьего этапа заключается в проведении корреляционного анализа, позволяющего в рамках выявленной матрицы соответствующих коэффициентов исследовать тесноту связей как любого из факторов с сальдированным финансовым результатом, так и факторов между собой для выявления мультиколлинеарных зависимостей. Исходя из полученных данных, на четвертом этапе в системе исследуемых факторов выявляются наиболее значимые (с отбраковкой несущественных), по которым рассчитываются коэффициенты детерминации, характеризующие весомость каждого из анализируемых факторов.
Расчеты коэффициентов тесноты связи по регионам ЮФО и СКФО показали, что разнообраз-
ФИНАНСОВАя АНАлИтИкА
проблемы и решения
Оценка бизнеса
9(51) - 2011
ные факторы по влиянию на прибыль сельского хозяйства располагаются в следующем ранжированном ряду (от больших параметров к меньшим): • концентрация производства с позиций объема аграрной продукции; инвестиции в основной капитал; основные фонды; занятые в экономике; посевные площади всех культур; внесение органических удобрений; внесение минеральных удобрений; доля убыточных организаций. При этом, исходя из оценок по ^критерию Стьюдента, последние два фактора являются несущественными, в связи с чем из дальнейшего анализа и моделирования сальдированного финансового результата аграрного сектора региональной экономики они исключены.
В системе методов и приемов финансового анализа и прогнозирования наряду с традиционными моделями — аддитивной (в которую факторы входят в виде алгебраической суммы), мультипликативной (когда факторы представлены в виде их произведения) и регрессионной (с коэффициентами регрессии, характеризующими в случае чаще применяемой линейной связи отдачу единицы фактора) В. В. Ковалёв рекомендует используемый в зарубежной практике аппарат мультипликативного дискриминантного анализа с коэффициентами весомости при факторах [2, с. 64—68, 138—139].
Однако применение последнего метода вызывает ряд вопросов. Вначале, ссылаясь на разработку Альтмана, В. В. Ковалёв говорит о мультипликативном дискриминантном анализе, хотя далее он утверждает, что для построения такой модели используется регрессионное уравнение. Однако оно имеет ряд обязательных элементов, в том числе абсолютный член (которого в приводимой В. В. Ковалёвым модели нет), многофакторные коэффициенты корреляции и детерминации, а также критерии Стьюдента или Фишера (которых также нет). В связи с этим не ясно, как рассчитывались оценочные параметры при аналитических финансовых показателях, так как коэффициентами регрессии они не являются.
В данном случае, судя по экономической логике, речь должна идти о многофакторной мультипликативной модели, в которой оценочные параметры как характеристики весомости при аналитических финансовых показателях (отражающих выручку, прибыль, активы и др.) определяются с помощью экспертных оценок (в любом случае несущих в себе значительную долю субъективности) или с
помощью корреляционного анализа через расчет коэффициентов детерминации. Именно такой подход использован в данной работе.
Знание нормализованных характеристик социально-экономических показателей (во многом определяющих параметры сальдированного финансового результата применительно к регионам Южного и Северо-Кавказского федеральных округов), а также коэффициентов их значимости позволяет определить интегральные значения совокупности факторов. Сравнивая эти значения с фактическими уровнями прибыли, можно выявить, какой из анализируемых субъектов Федерации лучше или хуже использует имеющиеся объективные возможности получения сальдированного финансового результата.
В связи с этим диалектика пятого этапа предусматривает построение многофакторной мультипликативной модели сальдированного финансового результата регионального сельского хозяйства, позволяющей интегрировать изучаемые факторы производства в комплексный показатель с учетом нормализованных оценок исходных частных показателей и их коэффициентов весомости (приведенных в сумме для простоты расчетов к единице): У = 0,156Х1 + 0,154Х2 + 0,141Х3 + 0,138Х4 + + 0,127Х5 + 0,106Х6, где У — сальдированный финансовый результат;
Х1 — инвестиции в основной капитал;
Х2 — концентрация производства;
Х3 — основные фонды;
Х4 — занятые в экономике;
Х5 — посевные площади культур;
Х6 — внесение органических удобрений.
Как видно из полученной многофакторной мультипликативной модели, коэффициенты значимости одного процента (к среднерегиональному уровню) выявленных существенных факторов колеблются соответственно от 0,156 и 0,154 по концентрации производства и инвестициям до 0,127 и 0,106 по посевным площадям и органическим удобрениям.
Расчет среднеарифметических взвешенных характеристик позволяет определить нормализованные параметры сальдированного финансового результата, которые могли быть получены в сельском хозяйстве анализируемых субъектов Федерации при их фактических наиболее значимых факторах производства и прочих равных условиях.
Как видно из данных таблицы, соответствующие значения возможной прибыли в процентах к среднему значению сальдированного финансового
ФИНАНСОВАя АНАлИтИкА
проблемы и решения
7х"
71
результата по регионам (1 679 млн руб.) в ранжированном ряду значительно разнятся: от 389,6 и 224,8 % по Краснодарскому и Ставропольскому краям до 20,5 и 19,2 % по республикам Калмыкия и Карачаево-Черкесия, 4,5 % по республике Ингушетия соответственно.
Разница между фактическими и расчетными параметрами свидетельствует об использовании имеющихся возможностей, резервах экономического роста. С этих позиций анализируемые регионы ЮФО и СКФО можно разделить на пять групп.
Первая группа представлена Краснодарским и Ставропольским краями (занимающими два первых места в рейтинге прибыльности), где фактические характеристики сальдированного финансового результата существенно превышают возможные оценки: по первому региону — в 1,16 раза, по второму — в 1,641 раза.
Во второй группе находятся Ростовская и Волгоградская области (третье и четвертое места), где фактические значения прибыли превышают 100 %, но наблюдаются значительные недоборы сальдированного финансового результата, соответственно на 52,2 и 46,7 %, что обусловлено влиянием других факторов помимо включенных в мультипликативную модель.
Третью группу составляют республики Калмыкия и Адыгея, получившие прибыль на уровне соответственно 17,2 и 7,6 % к среднерегиональному параметру (пятое и шестое места). Однако возможные с учетом имеющихся объективных факторов
характеристики сальдированного финансового результата выше, его недобор по Калмыкии составляет 3,3 %, а по Адыгее — 19,5 %.
В четвертой группе находятся занимающие седьмое и восьмое места республики Кабардино-Балкария и Дагестан, по которым, с одной стороны, наблюдается прибыльная деятельность (соответственно 7,6 и 2,7 % к средним данным), с другой стороны, по ним недополучено сальдированного финансового результата на уровне 33,9 и 19,5 %.
Последняя, самая многочисленная пятая группа представлена убыточными (места с девятого по тринадцатое) республиками Ингушетия, Карачаево-Черкесия, Северная Осетия — Алания и Чеченская, по которым недобор прибыли в процентах к среднерегиональному уровню составляет от — 5,4 % (РИ) до 35 % (ЧР).
Список литературы
1. Кабардино-Балкария в цифрах. Нальчик: Ка-бардино-Балкариястат, 2009.
2. Ковалёв В. В. Финансовый анализ. М.: Финансы и статистика, 1995.
3. Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат, 2009.
4. Сельское хозяйство в Кабардино-Балкарии. Нальчик: Кабардино-Балкариястат, 2009.
5. Экономические показатели деятельности сельскохозяйственных организаций КБР. Нальчик: Кабардино-Балкариястат, 2009.
ИЗДАТЕЛЬСКИЕ УСЛУГИ
Издательский дом «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ»
занимается выпуском специализированных финансово-экономических и бухгалтерских журналов, а также
монографий, деловой и учебной литературы Минимальный тираж - 500 экз.
По вопросам, связанным с изданием книг, обращайтесь в отдел монографий
(495) 721-85-75 [email protected]
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА
проблемы и решения
