CC BY
45
Известия ТСХА, выпуск 2, 2014 год
УДК 631.16:631.14:633.63(470)
ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ СВЕКЛОСЕЮЩИХ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
Е.А. ГАТАУЛИНА
(Всероссийский институт аграрных проблем и информатики имени А.А. Никонова)
На основе статистического анализа динамики выручки, себестоимости, рентабельности производства сахарной свеклы в РФ за 2000-2012 гг. определено, что ведущую роль в изменении рентабельности играла цена на сахарную свеклу, и в меньшей степени — затраты. Сделан вывод, что поддержка цены предпочтительнее мер, направленных на удешевление ресурсов, используемых при производстве сахарной свеклы. На примере лидеров отраслевого рейтинга крупнейших производителей сахарной свеклы как индикаторов развития отрасли сделана оценка их финансового состояния с использованием разных методик. Определена группа финансовой устойчивости, сделан вывод об ухудшении финансового состояния в динамике, усилении закредитованности.
Ключевые слова: финансовый анализ, сахарная свекла, финансовое оздоровление, свеклосеющие предприятия.
Формирование аграрной политики, разработка мер поддержки отрасли должны базироваться не только на аналитических обзорах рынка конкретных продуктов, экономическом анализе состояния отрасли в целом, но и включать оценку финансового состояния предприятий отрасли. Без этого принятие решений может быть ошибочным или неполным как для органов власти, так и для бизнеса. В то же время финансовый анализ отрасли на базе формирующих ее сельскохозяйственных предприятий в настоящее время затруднен. Если обзорами рынка на достаточно регулярной основе занимаются такие организации, как ФГБУ «Спеццентручет в АПК» при Минсельхозе РФ, Институт конъюнктуры аграрного рынка (ИКАР) и др., то оценка финансового состояния проводится обычно по конкретному предприятию инвесторами, кредиторами или органами власти при решении вопроса соответственно об инвестициях, кредитах или вхождении организации в программу финансового оздоровления. Связано это с тем, что, несмотря на то что бухгалтерская отчетность, на которой проводится финансовый анализ, имеется в различных базах данных (Рос-стат, СПАРК) и доступна, хоть и не бесплатно, однако исследователи сталкиваются с реальными трудностями при выделении из общего массива представленных компаний именно сельскохозяйственных производителей, не говоря уже о специализирующихся на конкретном сельскохозяйственном продукте. Практически единствен-
119
ная возможность — по коду ОКВЭД не удовлетворительна, так как не совпадает с определением сельскохозяйственного производителя согласно закону «О развитии сельского хозяйства» [9], а также статье 346.2 Налогового кодекса РФ, согласно которому ими считаются организации с долей дохода от реализации произведенной сельскохозяйственной продукции в общем доходе от реализации товаров (работ, услуг) не менее 70% [4]. В выборку же по ОКВЭД попадают организации, не удовлетворяющие этому критерию, по сути промышленные, обслуживающие, торговые организации.
Минсельхоз РФ имеет ежегодно обновляемую базу данных сельскохозяйственных предприятий, предоставляющих годовые отчеты этому ведомству, однако отказывает исследовательским организациям не только в доступе к этой базе, но и в перечнях кодов ОКПО этих организаций, по которому можно было бы выделить требуемый массив из баз Росстата или СПАРК. Федеральная налоговая служба также имеет возможность выделить сельхозпроизводителей, но также отказывает в предоставлении кодов ОКПО, ссылаясь на налоговую тайну.
Еще одной трудностью является обилие методик, разночтения в формулах расчета коэффициентов, использование на практике показателей, требующих для своего расчета отчетности, составленной по стандартам МСФО, притом что доступна в основном отчетность, оформленная по российским стандартам.
Все это приводит к недостатку и неоднозначности аналитических исследований, выводов о состоянии рынков. Целью статьи является выявление тенденций в изменении финансового состояния свеклосеющих сельскохозяйственных организаций России за последние годы. Такой анализ поможет органам власти, бизнесу принимать более обоснованные решения.
Для достижения поставленной цели были поставлены задачи:
- проанализировать общие изменения динамики рентабельности и формирующих ее составляющих в целом по отрасли;
- на примере финансового анализа топ-100 свеклосеющих хозяйств, лидеров отрасли (рейтинг 2006-2008 гг.), оценить изменения в их состоянии, произошедшие за последние годы, и выявить общие характерные тенденции. В связи с этим решались задачи отбора совокупности для анализа, выбора методик и показателей оценки, их интерпретации.
Методика исследований
Для решения первой задачи использовалась информация Минсельхоза РФ (по данным хозяйств, предоставляющих отчетность этому ведомству). Применялись коэффициенты роста, метод сглаживания динамических рядов с помощью скользящих средних.
Для решения второй задачи из базы данных СПАРК были отобраны предприятия, входившие в топ-100 рейтинга свеклосеющих хозяйств (2006-2008) [8]. Рассматривалась динамика выручки, прибыли, задолженности, с учетом дефлятора, рентабельности. Финансовая устойчивость определялась по таким показателям, как отношение долга к ЕВГОТА, коэффициенту концентрации собственного капитала, отношение долга к выручке и прибыли. Группа финансовой устойчивости определялась по методике расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей, утвержденной Поста-
120
новлением Правительства РФ от 30 января 2003 г. № 52. Группировка предприятий проведена по индексу финансового риска, присваиваемого аналитиками СПАРК.
Результаты исследований
Динамика рентабельности производства сахарной свеклы
Реализация сахарной свеклы в сельскохозяйственных организациях в целом по РФ (по данным организаций, предоставляющих отчеты в Минсельхоз РФ) с 1999 г. была стабильно рентабельной и до 2006 г. имела явную тенденцию к росту (рис. 1). Однако в 2007 г. наблюдался резкий спад, обусловленный как ростом себестоимости, так и снижением цены. Для последующего периода характерно усиление волатильности рынка. Представители Сахарного союза объясняют это сильной зависимостью сахарной свеклы от складывающейся конъюнктуры рынка сахара, сложностью хранения запасов сахарной свеклы, необходимостью переработать ее за 3 мес., наличием тысяч сельхозорганизаций-производителей сахарной свеклы, которые, получая сахар по давальческой схеме, выходят на рынок, сбивая цену, монопродуктовым характером производства для сахарных заводов. Однако все эти факторы действовали и ранее, являясь характерными особенностями отрасли, и не объясняют наблюдаемое усиление амплитуды колебаний.
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Выручка за 1 I. руб Себестоимость реализации 1 ц, руб Рентабельность реализации, %
Рис. 1. Выручка, себестоимость и рентабельность реализации (без субсидий) сахарной свеклы Источник: данные Минсельхоза РФ (по кругу хозяйств, сдающих отчеты в Минсельхоз РФ).
1 Цены производителей публикует и Росстат по форме 1-СХ-цены. Данные Минсельхоза РФ и Росстата различаются из-за охвата совокупности. Здесь использованы данные Минсельхоза РФ, т.к. это ведомство приводит данные не только по цене, но и по себестоимости, рентабельности реализации сахарной свеклы.
121
Основным отличием последних лет, действовавших в направлении увеличения волатильности рынка, на наш взгляд, является усиление действия разнонаправленных факторов: с одной стороны, усиление влияния неблагоприятных погодных условий — масштабная засуха (2010 г.), в результате чего урожайность упала на 26% по сравнению с 2009 г. (однако цены производителей, по данным Минсельхоза РФ1, выросли на 22%, что удержало рентабельность от более резкого падения). С другой стороны, прорыв в технологии, приведший к росту урожайности (с 223 в среднем за 2001-2005 гг. до 394 ц/га в 2012 г.) и рекордным валовым сборам сахарной свеклы в 2011-2012 гг. Это вызвало переход сахарной отрасли на производство в основном свекловичного сахара [6]. Однако потребности сахаропроизводителей в сырье ограничены емкостью внутреннего потребления сахара, оцениваемого в 5,5-5,7 млн т, и лимитированными возможностями экспорта. При перепроизводстве сахара в 2011 г. спрос на сахарную свеклу в 2012 г. снизился [6]. Цены производителей сахарной свеклы, по предварительным данным Минсельхоза РФ, остались примерно на уровне 2011 г. (по данным Росстата, снизились на 11%), что при росте себестоимости снизило рентабельность 2012 г.
Иными словами, дальнейшее наращивание производства сахарной свеклы, без расширения рынка сбыта сахара (что проблематично), не имеет смысла. Поскольку урожайность, благодаря технологиям, высока, сокращаться будут посевные площади.
Рост рентабельности реализации сахарной свеклы происходил в основном за счет опережающего роста выручки над затратами, т.е. за счет цен. Об этом свидетельствуют средние коэффициенты роста как в целом за период 2000-2012 гг., так и на этапе более плавного развития (2000-2005) и более бурного — в период 2006-2012 гг. (табл. 1).
Т а б л и ц а 1
Средние коэффициенты роста цены и себестоимости реализации сахарной свеклы
Период/Показатель 2000-2005 гг. 2006-2012 гг. 2000-2012 гг.
цена себестоимость цена себестоимость цена себестоимость
Средний темп роста в год (средняя геометрическая) 1,153 1,139 1,072 1,062 1,094 1,084
За весь период 2000-2012 гг. рост цены составил 9,4% в год при росте затрат 8,4%. При этом в 2000-2005 гг. средний темп роста как цены, так и себестоимости был выше, чем в последующий период, так как в 2006 и 2011 гг. коэффициенты роста себестоимости были ниже 1, а в 2007 и 2011 гг. ниже 1 были коэффициенты роста цен реализации.
Естественно, в отдельные годы наблюдаются отклонения от средних, и довольно значительные (рис. 2).
Метод сглаживания динамических рядов за счет скользящих средних, примененный для лучшего выявления тенденции, также подтверждает, что на рента-
122
бельность в большей мере влияло изменение цены, чем себестоимости (угол наклона больше):
Угол наклона сглаженной прямой цен в 2000-2012 гг. 11,115
Угол наклона сглаженной прямой себестоимости в 2000-2012 гг. 7,2577
Угол наклона сглаженной прямой цен в 2000-2006 гг. 7,5877
Угол наклона сглаженной прямой себестоимости в 2000-2006 гг. 5,5166
Угол наклона сглаженной прямой цен в 2006-2012 гг. 15,432
Угол наклона сглаженной прямой себестоимости в 2006-2012 гг. 9,4559
Рис. 2. Динамика годовых коэффициентов роста (отношение последующего уровня к предыдущему году) себестоимости и цен реализации сахарной свеклы
Иными словами драйвером роста рентабельности выступала цена и в меньшей степени — затраты. Таким образом, сложившиеся условия побуждают производителей сократить предложение (посевы) сахарной свеклы для сохранения рентабельности. Это видно и по результатам 2013 г. По сведениям Минсельхоза РФ, сахарной свеклы (фабричной) убрано с площади 890,7 тыс. га, (в 2012 г. — 1,1 млн га) притом что урожайность выросла до 434,3 ц/га, однако она не компенсировала выбытие площадей, и валовой сбор оценивается в 2013 г. в 39,0 млн т. Большая ориентация производителей на цену указывает и на то, что поддержка рыночной цены (например, через механизм государственных интервенций на рынке сахара) будет более предпочтительна, чем компенсация затрат.
Анализ финансового состояния сельхозорганизаций-производителей
сахарной свеклы
Данные. Возможность проведения анализа ограничена доступностью и полнотой данных. Минсельхоз РФ имеет наиболее полные сведения как о финансовых, так и производственных показателях сельхозорганизаций (далее — СХО) начиная с 2010 г., однако эта информация ДСП и не предоставляется даже в агрегированном
123
виде. С 1995 по 2008 г. данные более чем по 290 показателям годовых отчетов крупных и средних СХО собирал Росстат, они с ограничениями, но были доступны профильным научным учреждениям. За этот период было сделано несколько отраслевых рейтингов 100 крупнейших производителей отдельных видов продукции (рейтинги рассчитывались по данным за 3 года), в том числе и по сахарной свекле. Последний рейтинг сделан по данным 2006-2008 гг. [8]. Таким образом, сопоставить финансовые и производственные показатели отдельных производителей практически на полной выборке хозяйств, представивших отчеты в Росстат, можно только за период до 2008 г.
В настоящее время доступны данные бухгалтерской отчетности по индивидуальным предприятиям (система СПАРК), по которой можно сделать выводы о финансовом состоянии предприятия в целом, но невозможно выделить производственные показатели или оценить состояние отдельной отрасли. СПАРК содержит сведения по всем предприятиям России, представляющим отчеты в Росстат (более 7 млн предприятий с 1998 г.), не только сельскохозяйственным [2]. Руководствоваться при выборе анализируемой совокупности приходится кодами ОКВЭД, указанными хозяйствами, или дополнительными сведениями из иных источников.
Производство сахарной свеклы имеет свои особенности. Хозяйства, занимающиеся им, редко являются узкоспециализированными на этом виде продукции. Даже у производителей, вошедших в последний рейтинг 100 крупнейших отраслевых хозяйств-производителей сахарной свеклы (2008 г.), уровень специализации не превышал 19,9%, а у остальных СХО-производителей сахарной свеклы составлял всего 11,8% [8]. Поэтому не обязательно хозяйства, указавшие в ОКВЭД в качестве основного этот вид деятельности (а это 280 из числа всех действующих предприятий РФ системы СПАРК (2012 г.), являются и основными производителями. В то же время возделыванием этой культуры как не основным видом деятельности, по данным СПАРК, занимались более 10000 юридических лиц (необязательно СХО), не считая фермеров и ИП. Несмотря на наличие тысяч мелких производителей, само производство достаточно концентрированно: на 100 крупнейших СХО, вошедших в рейтинг 2006-2008 гг., приходилось 28% всего валового сбора сахарной свеклы в СХО (22% от валового сбора во всех категориях хозяйств) в среднем за эти годы и 33% всей выручки от этого вида продукции, полученной в СХО от реализации сахарной свеклы [8]. Эти 100 производителей являлись не только крупнейшими, но и одними из наиболее эффективных в своей отрасли. Во-первых, по методике для определения отраслевых рейтингов использовались не только объемы валовой и товарной продукции сахарной свеклы, но и прибыль от ее реализации в среднем за три года, а также исключались предприятия, имеющие убытки от реализации сахарной свеклы. Во-вторых, проведенный сравнительный анализ показал более высокие показатели эффективности у лидеров отрасли по сравнению с остальными хозяйствами-производителями этой же продукции. Так, в среднем за 2006-2008 гг. у 100 лидеров рентабельность реализации сахарной свеклы была 31,3%, а у остальных — 5,8%, урожайность у 100 лидеров составляла 366 ц/га, у остальных — 302 ц/га, цена за 1 ц у 100 лидеров была выше — 108,5 руб., у остальных — 105 руб./ц., себестоимость также ниже: у лидеров — 82,6 руб./ц, у остальных — 99,1 [8].
В целом по динамике финансового положения лидеров отрасли в последующий (до 2012 г. включительно) период можно, как по индикатору, делать определенные выводы о состоянии отрасли в целом. (Оценка из-за доступности данных возможна только всей деятельности предприятия в целом.)
124
Результаты. Из 100 предприятий-лидеров действующими и имеющими ненулевую выручку в 2012 г. были 86 хозяйств, т.е. прекратили свою деятельность 14 хозяйств, из которых 4 обанкротились, а остальные прекратили свою деятельность в результате присоединения.
Производство сахарной свеклы как основную деятельность по ОКВЭД из 100 хозяйств-лидеров указали только 18, в числе которых и четыре прекративших свою деятельность. В качестве основного вида деятельности по ОКВЭД хозяйства чаще всего указывали «Выращивание зерновых и зернобобовых культур», «Растениеводство в сочетании с животноводством», «Выращивание зерновых, технических и прочих сельскохозяйственных культур». Таким образом, еще раз подтверждается вывод о том, что сахарная свекла обычно не является предметом узкой специализации хозяйств-производителей.
Рассмотрим, как изменялись в динамике такие ключевые характеристики предприятий, как выручка, прибыль, задолженность (табл. 2).
Т а б л и ц а 2
Динамика выручки, прибыли, задолженности, рентабельности хозяйств — лидеров рейтинга 2006-2008 гг.
Год Выручка Прибыль до налогообложения Краткосрочные обязательства2 Долгосрочные обязательства Рента-бель-ность затрат3 Выручка Прибыль до нало-гообло-жения Краткосрочные обязательства Долгосрочные обязательства Рентабельность, в процентных пунктах к 2007 г.
млн руб. % рост (2007 = 1)
2007 26105 5258 11346 11440 26,1 1 1 1 1 0,0
2008 30279 5685 16501 15378 23,3 1,2 1,1 1,5 1,3 -2,8
2009 35962 5268 18042 20491 17,9 1,4 1,0 1,6 1,8 -8,2
2010 38232 4152 20716 21614 13,1 1,5 0,8 1,8 1,9 -13,0
2011 48865 7568 27358 25567 18,9 1,9 1,4 2,4 2,2 -7,3
2012 58118 6594 35674 24522 13,4 2,2 1,3 3,1 2,1 -12,7
Источник: расчет по данным СПАРК.
Из таблицы 2 видно, что в целом деятельность действующих хозяйств-лидеров оставалась прибыльной на всем периоде (разница между прибылью до налогообложения и чистой прибылью незначительна). Однако рентабельность имела тенденцию к снижению и за весь последующий период была ниже значения 2007 г. С каждого рубля, затраченного на производство и реализацию продукции, хозяйства в 2012 г. имели только 13,4 коп. прибыли против 26,1 в 2007 г. Уже из приведенных данных, без более подробного анализа, видно, что закредитованность предприятий росла: темп роста как краткосрочных, так и долгосрочных обязательств опережал рост выручки и значительно превышал рост прибыли. При снятии инфляционной состав-
2 За вычетом доходов будущих периодов.
3 По прибыли до налогообложения.
125
ляющей рост выручки оказывается не таким впечатляющим, а прибыль была реально ниже уровня 2007 г. на всем последующем периоде (табл. 3.) Спад 2010 г. в прибыли и рентабельности объясняется потерями от засухи — 58 из 86 предприятий находились в пострадавших регионах.
Т а б л и ц а 3
Рост дефлированных (по индексу-дефлятору ВВП) финансовых показателей хозяйств — лидеров рейтинга 2006-2008 гг. (2007 г. = 1)
Год Выручка Себестоимость Прибыль до налогообложения Краткосрочные обязательства (без доходов будущих периодов) Долгосрочные обязательства Активы Чистые активы
2007 1 1 1 1 1 1 1
2008 0,98 1,02 0,92 1,23 1,14 1,13 1,06
2009 1,15 1,21 0,83 1,32 1,49 1,33 1,24
2010 1,07 1,14 0,57 1,33 1,38 1,28 1,20
2011 1,18 1,24 0,91 1,52 1,41 1,37 1,27
2012 1,29 1,42 0,73 1,83 1,25 1,46 1,36
Дефлированные активы последовательно росли, причем быстрее выручки, что не только говорит о расширении деятельности, но и о некотором замедлении оборачиваемости. В то же время чистые активы, т.е. свободные от обязательств, стабильно росли. Однако такое могло быть и в результате переоценки основных средств.
Финансовую устойчивость предприятия характеризуют такие показатели, как отношение долга к ЕВГОТА, коэффициент концентрации собственного капитала, отношение долга к выручке, прибыли (табл. 4).
Показатель ЕВГОТА расшифровывается как прибыль до уплаты процентов, налогов и амортизационных отчислений. Рассчитывается она по отчетности, составленной по стандартам МСФО, а по данным российских форм отчетности возможен только приблизительный расчет. Формулы в разных методиках различны. Это может быть Прибыль от продаж + Амортизация [1], или Прибыль / убыток до налогообложения + Проценты к уплате + Амортизация (форма 5) [7], или формула, используемая в СПАРК: Прибыль (убыток) до налогообложения — Доходы от участия в других организациях — Проценты к получению + Проценты к уплате + Амортизация. В данной работе использована формула Прибыль / убыток до налогообложения + + Проценты к уплате + Амортизация для вычисления ЕВГОТА в графах 5, 6, 10.
Под долговой нагрузкой в различных методиках может иметься в виду разное. В СПАРК при расчете отношения долг/выручка под долгом понимаются исключительно краткосрочные и долгосрочные займы и кредиты, т.е. долги, по которым уплачиваются проценты. Кредиторская задолженность и иные обязательства не включаются. В методике СПбГУЭФ при расчете отношения долг/ЕВГОТА учитывается вся задолженность предприятия перед кредиторами за вычетом отложенных налоговых обязательств и суммы денежных средств (по данным бухгалтерского баланса) [7]. В таблице 4 этот показатель рассчитан по двум методикам для сравнения. Нормативное значение долг/ЕВГОТА определено в пределах 2-2,5 (для показателя, учиты-
126
Т а б л и ц а 4
Динамика показателей финансовой устойчивости хозяйств — лидеров рейтинга 2006-2008 гг.
Год Краткосрочные и долгосрочные займы, кредиты к выручке Краткосрочные займы, кредиты, кредиторская задолженность к выручке Краткосрочные кредиты, займы, кредиторская задолженность к чистой прибыли Отношение долга к ББЮТД4 Отношение долга к ББЮТД5 Коэффициент концентрации собственного капитала Долгосрочные займы, кредиты к внеоборотным активам Коэффициент текущей ликвидности ББЮТД к процентам по кре-дитам6 Финансовый рычаг
Гр. 1 Гр. 2 Гр. 3 Гр. 4 Гр. 5 Гр. 6 Гр. 7 Гр. 8 Гр. 9 Гр. 10 Гр. 11
2007 0,64 0,43 2,17 2,71 2,09 0,464 0,545 2,06 6,40 1,10
2008 0,75 0,54 2,91 3,20 2,36 0,434 0,528 1,91 5,02 1,21
2009 0,76 0,49 3,45 3,59 2,64 0,433 0,578 2,08 4,10 1,21
2010 0,81 0,54 5,10 4,06 3,10 0,434 0,545 1,94 3,73 1,22
2011 0,84 0,55 3,64 3,55 2,87 0,430 0,534 1,82 4,61 1,26
2012 0,81 0,61 5,48 Н.д. Н.д. 0,437 0,439 1,55 Н.д. 1,24
вающего в качестве долга только займы и кредиты, по которым начислены проценты) [3]. Как видно из таблицы 4, предприятия в последние три года имели значения долг/ЕВГОТА выше этого норматива.
В целом долговая нагрузка имеет повышательный тренд, хотя и колеблется по годам. Отношение заемных средств к собственному капиталу (финансовый рычаг) также выше предельного значения. Коэффициент концентрации собственного капитала практически не меняется по годам, оставаясь все же ниже нормального минимального значения, — 0,5. За счет долгосрочных займов и кредитов финансируется немногим более половины внеоборотных активов. Коэффициент текущей ликвидности снижается с 2009 г., хотя остается в пределах норматива 1,5-2. Коэффициент покрытия процентов, характеризующий степень защищенности кредиторов от невыплаты процентов (норма выше 1), достаточно высокий.
Таким образом, предприятия, если рассматривать их как одно агрегированное целое, находятся в неплохом финансовом состоянии, способны обслуживать свои
4 Формула расчета: Займы и кредиты долгосрочные + Прочие долгосрочные обязательства + Кредиторская задолженность + Займы и кредиты краткосрочные — Денежные средства) / (Прибыль / убыток до налогообложения + Проценты к уплате + Амортизация) [7].
5 Под долгом понимаются здесь краткосрочные и долгосрочные кредиты, займы. Формула расчета: (Краткосрочные кредиты, займы + Долгосрочные кредиты, займы) / (Прибыль / убыток до налогообложения + Проценты к уплате + Амортизация).
6 Формула: (Прибыль / убыток до налогообложения + Проценты к уплате + Амортизация) / Проценты к уплате.
127
долги, хотя долговая нагрузка слишком высокая и новые кредиты привлекать проблематично. Кроме того, прибыльность имеет тенденцию к снижению. В предоставляемой отчетности не заполнены данные о просроченной кредиторской задолженности, что несколько усложняет оценку.
Проведем оценку финансового состояния согласно методике расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей, утвержденной Постановлением Правительства РФ от 30 января 2003 г. № 52 [5]. Согласно этой методике рассчитываются финансовые коэффициенты, характеризующие ликвидность, финансовую устойчивость и платежеспособность, значение каждого из коэффициентов оценивается в баллах в соответствии с утвержденной указанным постановлением таблицей. Общая сумма баллов является основанием для отнесения предприятия к одной из пяти групп финансовой устойчивости, также определенной в постановлении. Проведем оценку по состоянию на 2007 и 2012 гг. (табл. 5).
Т а б л и ц а 5
Оценка финансовой устойчивости хозяйств — лидеров рейтинга 2006-2008 гг. по методике, утвержденной Постановлением Правительства РФ от 30 января 2003 г. № 52
Рейтинг показателя, балл 2007 г. 2012 г.
Название коэффициента Нормативное значение фактическое значение количество баллов фактическое значение количество баллов
Абсолютной ликвидности 20 0,2 0,293 8 0,182 4
«Критической оценки» 18 0,7-0,8 0,295 3 0,182 3
Текущей ликвидности 16,5 > 2 2,060 16,5 1,548 9
Обеспеченности собственными средствами 15 > 0,1 0,016 3 -0,081 3
Финансовой независимости 17 > 0,5 0,464 4,4 0,436 1
Финансовой независимости в части формирования запасов и затрат 13,5 0,6-0,8 1,51 13,5 1,48 13,5
Итого 100 48,4 33,5
Из таблицы 5 видно, что финансовое состояние предприятий как единого агрегированного целого ухудшилось в 2012 г. по сравнению с 2007 г., особенно по обеспеченности собственными оборотными средствами. Все оборотные средства в 2012 г. формируются за счет заемных источников. Хуже и значения других показателей. По набранным баллам предприятия относились бы к 3-й в 2007 и 4-й в 2012 г. группам по финансовой устойчивости. Всего групп 5, 1-я — наиболее благоприятная. Сельскохозяйственным товаропроизводителям, отнесенным к 3-й группе финансовой устойчивости, если бы они вошли в программу финансового оздоровления, предоставлялась бы отсрочка погашения долга на 6 лет с последующей рассрочкой погашения долга в течение 5 лет, а отнесенным к 4-й группе — отсрочка погашения долга на 6 лет с последующей рассрочкой погашения долга в течение 6 лет.
128
Коэффициент финансовой независимости в таблице 5 рассчитан по методике, утвержденной постановлением, как отношение собственных капиталов и резервов к сумме запасов и НДС по приобретенным ценностям. Отсюда такое высокое значение. Однако в литературе формула иная: из собственных капиталов и резервов вычитают внеоборотные активы. На наш взгляд, это более правильно, даже если судить по аналогии с коэффициентом обеспечения собственными оборотными средствами, рассчитываемым как отношение разности капиталов и резервов и внеоборотных активов к его оборотным активам. Если рассчитать коэффициент финансовой независимости в части формирования запасов и затрат за вычетом внеоборотных активов, то значение его для 2007 г. составит (0,03), а в 2012 г. (-0,143), что больше согласуется с выводами о недостатке собственных средств для формирования оборотных активов. Предприятия, однако, остались бы в границах своих групп, хотя и сдвинулись ближе к нижней границе.
Приведенный выше анализ относился к агрегированным данным свеклосеющих предприятий, входивших в топ-100 отрасли. Однако совокупность состоит из разных организаций. Ниже приведена группировка этих предприятий по группе финансового риска, присвоенного им аналитиками СПАРК. Согласно их методике, индекс финансового риска — индикатор вероятности неплатежеспособности компании. В качестве исходных данных в расчете участвуют выручка, активы компании, обязательства и другие показатели бухгалтерской отчетности. На основе анализа международного опыта специалистами СПАРК было отобрано 20 наиболее распространенных и значимых факторов, характеризующих ликвидность, рентабельность и достаточность капитала. На их основе с помощью RBF-нейросети и рассчитывается коэффициент финансового риска, который может колебаться от 1 до 99. При этом значение коэффициента от 1 до 30 — низкий риск неплатежеспособности, 31-70 — средний и 71-99 — высокий. Индекс пересматривается ежегодно. В таблице 6 показаны данные группировки хозяйств по индексу финансового риска (2012 г.) с изменениями долей группы по ключевым показателям в 2007 и 2012 гг.
Т а б л и ц а 6
Изменения ряда показателей финансово-хозяйственной деятельности хозяйств-лидеров рейтинга 2006-2008 гг., сгруппированных по индексу финансового риска 2012 г.
I аа 2007 г. 2012 г. 2007 г. 2012 г. 2007 г. 2012 г. 2007 г. 2012 г. 2007 г. 2012 г.
№ Число хозяйств Границы группы ис " е а ° но ^ о выручка прибыль до налогообложения активы чистые активы рентабельность затрат
1 45 0-30 12 64,5 66,0 73,3 95,2 57,1 63,8 79,0 86,5 30,8 20,2
2 26 31-70 47 24,6 23,8 19,7 9,4 27,9 23,9 13,1 11,5 19,9 4,9
3 4 >70 85 3,0 2,0 0,8 -9,6 6,3 4,5 4,8 -0,3 6,4 -48,7
4 11 Н.д. Н.д. 7,8 8,3 6,2 5,0 8,6 7,8 3,1 2,3 18,8 7,7
Итого 86 25 100 100 100 100 100 100 100 100 26,1 13,4
129
Из таблицы 6 видно, что более половины предприятий имели низкий риск банкротства. Именно они давали основную долю прибыли, выручки, чистых активов. Их деятельность была наиболее рентабельной, а рост дефлированной выручки, даже в условиях общего ухудшения конъюнктуры, наиболее высоким, им больше были доступны долгосрочные заемные средства (табл. 7). Долговая нагрузка по сравнению с 2007 г. увеличилась вдвое (табл. 8).
Т а б л и ц а 7
Рост дефлированных (по индексу-дефлятору ВВП) выручки, активов, задолженности групп хозяйств — лидеров рейтинга 2006-2008 гг. по индексу финансового риска (2007 г = 1)
Номер группы Рост дефлированных показателей 2012 г. к 2007 г.
выручка активы чистые активы краткосрочные обязательства за вычетом доходов будущих периодов долгосрочные обязательства
1 1,32 1,63 1,5 2,2 1,6
2 1,25 1,24 1,2 1,3 1,1
3 0,87 1,04 -0,1 2,7 0,9
4 1,36 1,32 1,0 2,4 0,9
Итого 1,29 1,46 1,4 1,8 1,2
Т а б л и ц а 8
Долговая нагрузка к выручке и чистой прибыли7
Номер группы Краткосрочные и долгосрочные займы, кредиты к выручке Краткосрочные займы, кредиты и кредиторская задолженность к выручке Краткосрочные кредиты, займы и кредиторская задолженность к чистой прибыли
2007 г. 2012 г. 2007 г. 2012 г. 2007 г. 2012 г.
1 0,37 0,64 0,24 0,41 1,1 2,5
2 1,06 1,01 0,85 0,91 5,4 21,4
3 1,45 2,98 0,98 3,05 18,5 -5,5
4 1,26 1,06 0,46 0,80 3,0 12,2
Итого 0,64 0,81 0,43 0,61 2,2 5,5
Еще 26 хозяйств имеют средний риск утраты платежеспособности. У них более весомый спад рентабельности по сравнению с предприятиями первой группы, сильно сократилась прибыль, хотя они все же расширяли свою деятельность (объемы
7 Отношение долга к ЕВГОТА в 2012 г. подсчитать нельзя, так как нет сведений об амортизации.
130
дефлированной выручки выросли на 25%, активы — на 24%), но все же меньшими темпами по сравнению с предприятиями первой группы. Заимствование было также намного ниже.
Четырем предприятиям (третья группа) был присвоен высокий риск банкротства. Этому соответствуют отрицательные чистые активы, высокая убыточность в 2012 г., краткосрочные кредиты, займы и кредиторская задолженность, т.е. долги текущего года превышали выручку в 3 раза. На одном из этих предприятий уже открыто конкурсное производство, еще на одном официально введена процедура наблюдения. Таким образом, методика СПАРК достаточно верно отражает действительное положение вещей. Еще по 11 предприятиям (4-я группа) индекс финансового риска не определен, но, судя по средним показателям, по своему финансовому положению они находятся между первой и второй группами, ближе к первой.
Таким образом, финансовый анализ хозяйств-лидеров отрасли показал, что, несмотря на то что предприятиям удается сохранять платежеспособность и в целом невысокий риск банкротства, выгодность их функционирования снизилась в последние годы, выросла закредитованность, что говорит о сложности получения новых кредитов. Тенденция снижающейся доходности в последние годы подтверждается и для всей совокупности свеклосеющих хозяйств (см. рис. 1).
Выводы
1. Выделение из баз данных бухгалтерской отчетности Росстата сельскохозяйственных предприятий, предприятий, специализирующихся на производстве какого-либо вида продукции сельского хозяйства, в настоящее время возможно только по коду ОКВЭД. Однако такая выборка не отвечает определению сельскохозяйственного производителя согласно закону «О развитии сельского хозяйства» и Налоговому кодексу. В результате в выборку по ОКВЭД часто попадают не только сельскохозяйственные, но и промышленные, торговые, обслуживающие предприятия. Выходом могла бы быть публикация на сайте Минсельхоза РФ кодов ОКПО предприятий, представляющих отчеты в это ведомство.
2. Анализ динамики рентабельности, выручки, себестоимости производства сахарной свеклы за последние 12 лет выявил, что для последних пяти лет характерно усиление амплитуды колебаний рентабельности реализации сахарной свеклы. Метод сглаживания динамических рядов за счет скользящих средних выявил, что на рентабельность в большей мере влияло изменение цены, чем себестоимости. Большая ориентация производителей на цену предполагает, что поддержка рыночной цены (например, через механизм государственных интервенций на рынке сахара) предпочтительнее компенсации затрат.
3. Анализ финансовой деятельности крупнейших хозяйств — производителей сахарной свеклы, вошедших в последний отраслевой рейтинг (2006-2008), выявил, что в целом их деятельность оставалась прибыльной на всем последующем периоде, однако рентабельность имела тенденцию к снижению. С каждого рубля, затраченного на производство и реализацию продукции, хозяйства в 2012 г. имели 13,4 коп. прибыли против 26,1 в 2007 г. Предприятия в подавляющем большинстве могут обслуживать свои долги, относятся к низкому и среднему рискам вероятности банкротства. В то же время долговая нагрузка за исследуемый период возросла, финансовая устойчивость снизилась. Возросшая закредитованность затрудняет получение новых займов.
131
Библиографический список
1. Анализ финансового состояния предприятия [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://afdanalyse.rU/publ/finansovyj_analiz/1/ebitda/15-1-0-61
2. Интерфакс СПАРК: система профессионального анализа рынков и компаний [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://spark.interfax.ru/Front/Index.aspx
3. Кольцова И. Пять показателей для объективной оценки долговой нагрузки вашей компании [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.alt-invest.ru:1382/index.php/ru/ WWioteka/tematicheskie-stati/analiz-finansovogo-sostoyaniya-kompanii/1719-pyat-pokazatelej-dlya-obektivnoj-otsenki-dolgovoj-nagruzki-vashej-kompanii
4. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 № 117-ФЗ [Электронный ресурс. Режим доступа: www.consultant.ru/online-Загл. с экрана.].
5. Постановление Правительства РФ № 52 «О реализации Федерального закона «О финансовом оздоровлении сельскохозяйственных товаропроизводителей» от 30.01.2003 г. [Электронный ресурс. Режим доступа: www.consultant.ru/online-Загл. с экрана.].
6. Разработать методы мониторинга и оценки влияния аграрной политики на сельское хозяйство и сельское развитие: Отчет о НИР / РАНХиГС; Рук. Н.И. Шагайда; Исполн.: В.Я. Узун, Е.А. Гатаулина, Н. Карлова. М., 2013. 197 с.
7. Расчеты по кредитованию с помощью Microsoft Excel. Работа в приложении Microsoft Excel: Методические указания для студентов четвертого курса, обучающихся по специальности «Финансы и кредит». СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2012. 28 с.
8. Рейтинги крупнейших производителей сельскохозяйственной продукции России (2006-2008 гг.). М.: ВИАПИ им. А.А. Никонова: Энциклопедия российских деревень, 2010. 152 с.
9. Федеральный закон «О развитии сельского хозяйства» от 29.12.2006 № 264-ФЗ (ред. от 23.07.2013) [Электронный ресурс. Режим доступа: www.consultant.ru/online-Загл. с экрана.].
FINANCIAL ANALYSES OF SUGAR-BEET PRODUCING AGRICULTURAL ORGANIZATIONS
E.A. GATAULINA
(All-Rusian Institite for Agrarian Problems and Informatics named after A.A. Nikonov)
Based on statistical analysis of the dynamics of revenue, cost and profitability of sugar beet production in Russia in 2000-2012 years it was determined that the price of sugar beet played the leading role in changing profitability compared to production costs. Therefore, it can be concluded that price support measures are more preferable than input support.
Enterprises-leaders of the sugar-beet producing industry according to the last rating (20062008) were selected and financial analyses was done in order to determine what changes occurred in their performance for the period 2007-2012. Financial stability of the aggregated enterprises was also estimated using officially adopted methods. It was concluded that despite the fact that's a whole analyzed enterprises were profitable and could pay interests on their debts the profitability rate reduced, debt load increased to the extent that it was hard to obtain new loans.
It was emphasized that though the financial data of the enterprises were open and could be accessed by researches for a fee, however, production data on individual enterprises are inaccessible
as provided by law. This made impossible to do a relevant economic analyses linking production and financial data after the year 2008. Also it is impossible to identify correctly agricultural producers in the existing Rosstat databases using the definition of agricultural producer as provided by legislation.
Key words: financial analysis, sugar beet, sugar beet producers, financial recovery.
Гатаулина Екатерина Александровна — к. э. н., вед. науч. сотр. ГНУ ВИАПИ им. А.А. Никонова (105064, Россия, Москва, Б. Харитоньевский пер., д. 21/6, стр. 1; тел. (495) 607-76-76; e-mail: Egataulina@mail.ru); ст. науч. сотр. Центра агропродовольственной политики Института прикладных экономических исследований РАНХ и ГС (119571, Россия, г. Москва, проспект Вернадского, 82, стр. 1).
Gataulina Ekaterina Aleksandrovna — Ph.D. in Economics, senior research scientist of All-Russian Institute for Agrarian Problems and Informatics named after A.A. Nikonov (105064, Moscow, B. Kharitonevskiy lane, 21/6, building 1; tel. (495) 607-76-76; e-mail: Egataulina@mail. ru); senior scientist, Center of Agricultural and Food Policy, Russian Academy of National Economy and State Service (119571, Moscow, prospect Vernadskogo, 82, building 1).
133
