CC BY
79
ещё более точными. В-четвёртых, модель выявляет возможность нарастания амплитуды колебаний, что представляет собой определённую угрозу долгосрочному устойчивому развитию экономики. В частности, в годы, непосредственно предшествующие началу повышательной фазы, возрастает угроза голода не только в наименее развитых государствах планеты, но и в странах с удовлетворительным уровнем развития сельского хозяйства и внешней торговли продовольствием. Как следствие, актуальна задача разработки компенсационных инвестиционных механизмов, направленных на сокращение амплитуды больших циклов в интересах поддержания стабильности экономического разви-
тия и роста (например, путём государственного воздействия на цену капитала).
Источники
1. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993.
2. Кондратьев Н.Д. Большие циклы экономической конъюнктуры // Проблемы экономической динамики / Н.Д. Кондратьев. М.: Экономика, 1989. - С. 172-226.
3. Светлова Г.Н. Обоснование темпов и пропорций развития производства зерна в регионе: Автореферат дисс. к.э.н. М., 1994.
4. Светлова Г.Н. Учение профессора Н.Д. Кондратьева в современных экономических условиях // 115 лет со дня рождения Н.Д. Кондратьева, 2009. - С. 73-79.
ПРОЦЕССЫ ГЛОБАЛИЗАЦИИ МИРОВОИ ЭКОНОМИКИ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ВВП РАЗВИВАЮЩИХСЯ СТРАН, РОССИИ И АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЙ РЫНОК
О.С. Соболев, к.т.н., ведущий науч. сотр. Всероссийского института аграрных проблем и информатики им. А.А.Никонова
Процессы глобализации мировой экономики уже давно стали объективным фактором и глубже проникают в экономику России и других развивающихся стран.
Глобализация проявляется в интеграции мировых рынков и региональных экономик и содействует экономическому подъёму, внедрению инноваций и управленческих технологий.
В сфере аграрного рынка процессы глобализации проявляются в расширении деятельности транснациональных зерновых, молочных, мясных и других продовольственных корпораций (ТНК). На зерновом рынке одной из знаменитых является частная ТНК «Каргилл» (США), существующая более 140 лет и работающая в 66 странах мира.
В России корпорация «Каргилл» работает с 1991 г. В 1995 г. компания приобрела в г. Ефремов Тульской области крахмалопаточное предприятие для производства патоки, крахмала и кормов для животноводства из российского пшеничного и кукурузного сырья. При этом в модернизацию предприятия было вложено более 60 млн долл. В 2006 г. корпорация «Каргилл» открыла в г. Ефремов предприятие по производству солода на основе собственной программы по выращиванию пивоваренного ячменя, инвестировав в него 43 млн долл.
На молочном рынке примером ТНК служит ведущая в производстве молока длительного хранения итальянская корпорация «Пармалат», созданная в 60-х гг. прошлого столетия и реализующая более 60% товарооборота за пределами Италии. Производственные мощности компании размещены в Италии, США, Канаде, Австралии, Испании, Португалии, России, ЮАР и других странах. Собственные производственные мощности компании «Пармалат» в России включают завод по производству молока ООО «Ураллат» в Екатеринбурге и ОАО «Белгородский молочный комбинат» в Белгороде.
Процессы глобализации сокращают ограничения при выходе ТНК на зарубежные рынки и обеспечивают потребителей товарами лучшего качества по сниженным ценам. Цена снижается за счёт расширения объёма производства путём увеличения доли рынка, которое обеспечивает компенсацию для сохранения необходимого уровня рентабельности производства, при тех же значениях параметров себестоимости продукции, как следует из формулы (1), выведённой в [3].
Я = ■
X * к с0 + в * к
-1
(1),
где: Р - рентабельность производства продукции; X -закупочная цена на продукцию; К - объём произведенной продукции; Со - условно-постоянная составляющая себестоимости продукции; В - условно переменная составляющая себестоимости продукции.
Рисунок 1- График зависимости рентабельности
производства продукции от объёма произведённой продукции из формулы (1)
Из рис. 1 следует, что при росте объёма производства (расширении масштаба производства или увеличении доли рынка) рентабельность производства продукции возрастает до предельного значения (Х/В) -1. Из рис. 1 также следует, что:
- чем выше цена производителя на продукцию, тем выше предельный уровень рентабельности;
- чем больше С0 - условно-постоянная составляющая себестоимости продукции, связанная с затратами на инфраструктуру, тем большее количество продукции надо произвести, чтобы выйти на безубыточное производство;
- чем больше В - условно переменная составляющая себестоимости продукции, связанная с производительностью труда, тем меньшее количество продукции надо произвести, чтобы выйти на безубыточное производство.
В аналитических оценках, зачастую, валовой внутренний продукт вычисляется по широко известной из экономических учебников [2] формуле:
ВВП = Р + И + Эк - Им
(2),
где: ВВП - ежегодный валовой внутренний продукт страны; Р - потребительские расходы, включая правительственные (федеральные, штатов и местные); И
к
к
- объём инвестиций (расходы субъектов бизнеса); Эк
- экспорт из страны; Им - импорт из страны.
Как видно из формулы (2) инвестиции оказывают пропорциональное влияние на ВВП. Одним из механизмов глобализации являются ПИИ (прямые иностранные инвестиции). ПИИ составляют заметную долю в структуре инвестиций. В большинстве случаев ПИИ поступают в страны через ТНК. Примером существенного влияния ПИИ на ВВП является рост вВп Китая в середине 90-х гг. прошлого столетия. В этот период доля Китая в объёме ПИИ, направляемых в развивающиеся страны, составляла до 40%.
Инвестиции сыграли большую роль в развитии экономики КНР за последнее десятилетие. Инвестиции в производство товаров, использующихся на внутреннем рынке и идущих на экспорт, вступление в ВТО в ноябре 2001 г., создание компаний, привлекающих новые зарубежные технологии и импорт сырья, для расширения производственных мощностей, использование недорогой рабочей силы в сочетании с громадным трудовым ресурсом, вывели КНР в 2010 г. на 2-е место в мире по объёму ВВП, который составил свыше 5 трл долл. Экспорт КНР в 2010 г. в 10 раз превысил стоимость экспорта России в долларовом исчислении, в то время как ВВП превысил ВВП России лишь в 3,8 раз в тех же единицах.
График динамики ВВП Китая и инвестиций в биллионах юаней за период с 2001 по 2010 г. представлен на рис. 2. Из данных, представленных на рис. 2 выводится следующее корреляционное уравнение зависимости между ВВП и инвестициями в экономике Китая за последнее десятилетие.
ВВП=1,16 * И + 12,74
(3).
ДИнамика ВВП и инвестиций в КНР
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Рисунок 2 - Графики роста объёма ВВП (GDP) и инвестиций (Inv) в экономике Китая
Коэффициент детерминации этого регрессионного уравнения равен 0,99 и показывает, что в данной модели ВВП на 99% зависит от фактора (переменной) инвестиций и на 1% от других факторов.
Из уравнения (3) также следует, что при увеличении инвестиций на 1 биллион юаней, ВВП КНР увеличивается на 1,16 биллиона юаней.
Другим механизмом глобализации является торговая интеграция стран, ограничивающая влияние протекционизма, проявляющегося в виде тарифов (налогов на импорт и экспорт), квот, субсидий и эмбарго, при экспорте и импорте продукции.
Как следует из формулы (2), ВВП пропорционально зависит от экспорта продукции. Россия, также как и Китай, является экспортно-ориентированной страной. В России, в настоящий момент, наиболее востребованными частями структуры экспорта стали поставки сырой нефти, нефтепродуктов, дизельного топлива, автомобильного бензина, природного газа, продукции металлургической отрасли, лесоматериа-
лов обработанных и необработанных, минеральных удобрений, электроэнергии, синтетического каучука, машин, оборудования, в том числе автомобилей легковых, грузовых, а также пшеницы и водки.
График динамики ВВП России и экспорта из России в млрд долл. за период с 2001 по 2010 г. изображён на рис. 3.
Из данных на рис. 3 выводится следующее корреляционное уравнение зависимости между ВВП России и экспортом продукции из России за период с 2001 по 2010 г.:
ВВП= 3,69 * Эк - 64,58
(4).
ВВП и экспорт в РФ
- ВВП РФ ■экспорт
Рисунок 3 - Графики роста объёма ВВП и экспорта в экономике России
Коэффициент детерминации этого регрессионного уравнения равен 0,98 и показывает, что в данной модели ВВП на 98% зависит от фактора (переменной) экспорта и на 2% от других факторов. Из уравнения (4) видно, что при увеличении экспорта на 1 млрд долл., ВВП России увеличивается на 3,69 млрд долл.
Из уравнения (4) следует также, что одним из рецептов увеличения ВВП РФ в 2 раза в недалёкой перспективе, является увеличение в 2 раза экспортной продукции.
Из формулы (2) видно, что другими путями увеличения ВВП являются снижение импорта, подъём потребительского спроса путём роста доходов населения и расширение производства для внутреннего рынка.
Третьим механизмом глобализации является процесс слияния или поглощения компаний.
Слиянием называется объединение нескольких компаний с образованием нового юридического лица. Одним из мотивов к слиянию является использование эффекта масштаба производства. Эффект масштаба связан с изменением стоимости единицы продукции в зависимости от масштабов ее производства фирмой. Этот эффект происходит не сразу. Снижение затрат на единицу продукции при расширении производства называется экономией на масштабе [1]. Эффект от масштаба случается, если при увеличении количества выпускаемой продукции, затраты на единицу продукции уменьшаются. Этот эффект рассматривается как следствие синергии (суммирующего эффекта), когда прибыль после слияния двух компаний превосходит сумму прибылей компаний до объединения.
Слияния происходят в следующей форме:
- горизонтальное слияние в виде интеграции двух компаний, выпускающих одну продукцию. При этом может возрасти прибыль и снизится конкуренция;
- вертикальное слияние в виде соединения компаний, одна из которых является поставщиком сырья для другой. В этом случае снижается себестоимость и увеличивается прибыль;
- (параллельные) слияния - объединение компаний, выпускающих взаимосвязанные товары. Например, фирма, производящая молоко и сыр, объединяется с фирмой, производящей молоко и сметану.
Процессы глобализации в сфере агропродо-вольственного рынка имеют особую актуальность в связи с немобильностью сельскохозяйственного производства и его привязанностью к основным средствам: земельным ресурсам, системам мелиорации, а также к биоклиматическому потенциалу.
3.
Источники
Krugman P. Increasing Returns, Imperfect Competition and the Positive Theory of Inter national Trade. "Handbook of International Economics". Vol. 3, 1995, Amsterdam, Elsevier Science. Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс: Принципы, проблемы и политика. В 2 т.: Пер. с англ. 2004 г. Соболев О.С. Регулятор рентабельности производства молока и зерна в России. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, 2005. - № 5. - С. 53-54.
МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УГРОЗЫ БАНКРОТСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА
А.Я. Кибиров, д.э.н., проф., зав. отд. Всероссийский НИИ организации производства, труда и управления в сельском хозяйстве, Х.Г. Кибиров, к.э.н., доц. Российского государственного аграрного заочного университета
Процесс функционирования сельскохозяйственных организаций в условиях рыночной экономики обусловлен рисками организационного, экономического и финансового характера, возникающими на всех стадиях финансово-хозяйственной деятельности: производственной, финансовой и инвестиционной. Игнорирование данных рисков может явиться причиной возникновения кризисных ситуаций в хозяйствующих субъектах (сельскохозяйственных организаций). Следовательно, возникает объективная необходимость формирования комплекса организационно-экономических мер по предотвращению возможных негативных ситуаций в процессе финансово-хозяйственной деятельности сельхозорганиза-ций. Для этого необходимо своевременно увидеть наступление кризиса и обнаружить его первые признаки. Проблема распознавания предкризисных ситуаций в сельхозорганизациях вполне решаема посредством использования в анализе финансового состояния моделей диагностики потенциального банкротства.
Под банкротством нами понимается признанная в судебном порядке финансовая несостоятельность экономического субъекта, выражающаяся в неспособности его к своевременному погашению текущих долговых обязательств - кредиторской задолженности, краткосрочных кредитов и займов и финансированию своей деятельности за счет собственных средств.
Проблема оценки потенциального банкротства экономических субъектов существенно обострилась после окончания Второй Мировой войны в странах с развитой рыночной экономикой (особенно в США), в результате массовых банкротств предприятий вследствие резкого сокращения государственного оборонного заказа.
В зарубежной практике наиболее распространенными методиками прогнозирования банкротства экономических субъектов являются модели таких экономистов как У. Бивер, Э. Альтман, Лис, Таффлер и др.
Условно все многообразие количественных методов оценки потенциального банкротства следует разбить на две группы:
- скоринговые модели оценки потенциального банкротства;
- многофакторные интегральные модели прогнозирования банкротства.
Скоринговые модели оценки потенциального банкротства основаны на классификации хозяйствующих субъектов исходя из диапазонов колебаний определенных абсолютных и относительных характеристик финансовой отчетности, сведенных в единые системы показателей. Примером скоринговой
модели оценки потенциального банкротства служит система показателей У. Бивера.
Многофакторные интегральные модели прогнозирования банкротства разрабатываются на основе мультипликативного дискриминантного анализа и в
общем виде записываются следующим образом:
,
где: I - интегральный показатель модели; х, - независимые переменные модели; а, - коэффициенты независимых переменных.
Примерами многофакторных моделей прогнозирования банкротства служат модели Альтмана, Лиса, Таффлера, а также адаптированная российскими учеными (Л.И. Маслова и Д.Ф. Чангли) к условиям нашей страны и Белорусская модель.
Рассмотрим более подробно обозначенные нами модели оценки потенциального банкротства.
Пятифакторная модель Альтмана, модернизированная им в 1983 г., имеет вид:
Z = 0,717x + 0,847x2 + 3,107x3 + 0,42x4 + 0,995x5
где: х1 - отношение собственного оборотного капитала к величине оборотных активов; х2 - отношение чистой прибыли к величине активов предприятия, т.е. экономическая рентабельность; х3 - отношение прибыли до уплаты налогов к величине активов предприятия; х4 - отношение величины собственного капитала к величине заемного капитала предприятия; х5 - отношение выручки от продаж к величине активов предприятия.
Критическое значение коэффициента Альтмана составляет 2,675. Если значение коэффициента больше 2,675, то организация имеет достаточно устойчивое финансовое положение, в противном случае вероятность банкротства существенна.
Модель Альтмана, адаптированная к Российским условиям, имеет следующий вид:
СОК , _ ПДН _ В СК
Z =-
А
-х 1,2 + -
-х 3,3 + — + -А А А
где: СОК - собственный оборотный капитал; ПДН -прибыль до налогообложения; В - выручка от продаж; СК - собственный капитал; А - сумма всех активов (валюта баланса).
Нормативные значения показателя те же, что и у модели Альтмана, горизонт планирования -шесть месяцев.
Модель Таффлера имеет следующий вид:
2 = 0,53х1 + 0,13х2 + 0,18х3 + 0,16х4,
