CC BY
21
СИТУАЦИОННО-ФАКТОРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ И ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ СОВОКУПНОСТИ МАЛЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ РЕГИОНА
В.Н. НАГИХ,
руководитель информационно-аналитического управления
А.А. МОНИН,
кандидат технических наук, ведущий специалист информационно-аналитического управления
А.И. КАРПУХИН,
главный специалист информационно-аналитического управления Московский центр развития предпринимательства
Мы сделали попытку оценить на основании модельных построений социально-экономическую ситуацию в малом бизнесе региона. Эту оценку проводили в рамках реализации комплексных целевых программ развития и поддержки малого предпринимательства в Москве. Для данной оценки был разработан специальный аппарат моделирования, позволяющий описывать процессы развития совокупности малых предприятий региона. Мы предлагаем комплексную систему показателей состояния малого бизнеса региона на базе системного подхода, позволяющую структурировать потоки трудно формализуемой и неформализуемой информации с целью поддержки принятия эффективных решений.
Основные направления информационно-аналитической работы и исследования в сфере малого бизнеса. Современный малый бизнес Москвы по прошествии 20 лет с начала своего новейшего развития играет значительную роль в экономике региона. Так, по данным Мосгорстата (МГС), число малых предприятий (МП) по состоянию на 01.01.2007 составило 207,8 тыс. Среднегодовые темпы прироста по показателю численности МП в регионе за последние 3 года составили 2,2 %. Суммарная численность занятых на МП в 2006 г. превысила 2 млн чел. Доля работников, занятых на МП, в общем числе занятых составляет 30—34 %. Суммарная выручка (нетто) МП от продажи товаров, продукции, работ, услуг (за минусом налога на добавленную
стоимость, акцизов и аналогичных обязательных платежей) по состоянию на 01.01.2007 составила 4,28 трлн руб. в номинальных ценах (НЦ). Таким образом, по данным МГС, в развитии МП Москвы наблюдаются положительные тенденции.
Однако дальнейшее развитие малого бизнеса невозможно без эффективной государственной поддержки как на общероссийском, так и на городском уровне. Для принятия эффективных решений требуется оперативное информационно-аналитическое обеспечение государственных органов данными о ситуации в секторе экономики, для чего требуется разработка специальных средств накопления, хранения, обработки, проверки, структуризации, представления, дополнения и адаптации информации по малому предпринимательству.
Для повышения достоверности результатов оценки состояния малого бизнеса Москвы информационно-аналитическим управлением Московского центра развития предпринимательства (далее — ГИАЦ МЦРП) на регулярной основе проводятся информационно-аналитическая работа и исследования в сфере малого бизнеса [5], в том числе:
• анализ состояния и динамики развития МП Москвы в период 1996—2006 гг., а также составление прогноза на ближайшие годы;
• ежегодный анализ финансово-экономических результатов деятельности МП Москвы в территориальном и отраслевом разрезах и других направлениях;
• наращивание информационных ресурсов и информационное сопровождение программных средств баз данных о МП Москвы за 1996 — 2006 гг.;
• развитие методических и программных средств математического моделирования состояния малого предпринимательства и его вклада в социально-экономическое развитие города;
• создание и совершенствование специализированных методик анализа, прогноза и моделирования состояния малого бизнеса Москвы и внешней деловой среды;
• создание и информационно-аналитическое обеспечение гак называемой «ситуационной комнаты» — модели, позволяющей исследовать различные сценарии развития ситуации в сфере малого бизнеса на основе информации из различных источников;
• подготовка экспертно-аналитических материалов по вопросам малого предпринимательства к выступлениям руководителей государственных органов и организации поддержки МП Москвы.
Опыт проведенных исследований показал необходимость разработки автоматизированных инструментальных средств получения и обработки первичной информации на базе системного подхода.
Для получения достаточно полной и наиболее достоверной картины состояния совокупности МП региона ГИАЦ МЦРП осуществляет анализ данных альтернативных источников: налоговых органов, Счетной палаты РФ, Пенсионного фонда РФ, Реестра субъектов малого предпринимательства Москвы, опубликованных данных МВД РФ и др. При этом особый интерес для оценки финансово-экономического состояния совокупности МП Москвы представляет уникальный банк данных о МП, представивших бухгалтерскую отчетность (БО) в органы государственной статистики за 1996 — 2005 гг., имеющийся в распоряжении ГИАЦ МЦРП (Форма №1 «Бухгалтерский баланс» и Форма № 2 «Отчет о прибылях и убытках»).
Анализ информации из указанных источников позволяет значительно дополнить картину состояния и тенденций развития совокупности МП и устранить целый ряд пробелов в информационном обеспечении поддержки малого предпринимательства.
Проведенные исследования, в том числе опросы предпринимателей, показывают, что значительная часть малого бизнеса функционирует «в тени», т. е. в статистической, бухгалтерской и налоговой
отчетности многие характеристики деятельности МП отражаются искаженно, что соответственно значительно искажает социально-экономический портрет региона в целом. Будем называть величины, отражаемые в отчетности, показываемыми характеристиками, а их отклонения от фактических значений — теневыми составляющими соответствующих параметров, сумму показываемых и теневых составляющих — полными показателями.
Так, число МП, представивших БО и, вероятно, использующих основную систему налогообложения, в 2005 г. составило 185 тыс. при среднегодовых темпах прироста этого показателя 7,9 % (против 2,2 %, по данным Мосгорстата). Число МП, использующих упрощенную систему налогообложения и имеющих право не представлять указанной отчетности, по данным ФНС, в 2006 г. составило 72 тыс., а число индивидуальных предпринимателей (ИП) по состоянию на 01.07.2006 — 99 тыс. Таким образом, общее число субъектов малого предпринимательства (СМП) в Москве на 01.07.2006 составляет как минимум 356 тыс. Вопрос о точном числе СМП в Москве на сегодняшний день остается наиболее сложным и требует детального, углубленного изучения.
Существует проблема отсутствия в данных официальной статистики целого ряда ключевых количественных показателей финансово-экономического состояния малого предпринимательства, обладающих высокой степенью агрегации и представляющих большой интерес для государственных структур поддержки малого бизнеса, в том числе:
• показатель валовой добавленной стоимости (ВДС), производимой совокупностью МП региона, по которому можно определить вклад в валовой региональный продукт (ВРП);
• показатель суммы налоговых отчислений от малого предпринимательства в бюджеты различных уровней;
• показатели внешней экономической деятельности (объемы экспорта, импорта и др.). Таким образом, в процессе проведения информационно-аналитических исследований по проблемам малого предпринимательства региона для поддержки принятия эффективных решений на различных управленческих уровнях возникают следующие взаимосвязанные актуальные задачи:
• разработка комплексной системы показателей (КСП) состояния и тенденций развития совокупности МП региона, учитывающей полный спектр возможных направлений исследований;
• получение показателей состояния и тенденций развития совокупности МП региона с учетом теневых составляющих финансово-экономической деятельности как по всей совокупности, так и с разбиением их по типологическим группам (рядам) с целью выявления определяющих воздействующих факторов и зависимостей на основе КСП;
• разработка системы оптимизации представления результатов моделирования и методов рационального отображения большого массива данных с необходимой степенью агрегации.
Оценка состояния и перспектив развития совокупности МП г. Москвы за 1996—2007 гг. с использованием агрегированной ситуационно-факторной модели. В рамках решения некоторых из указанных задач информационно-аналитического обеспечения поддержки малого бизнеса была разработана агрегированная ситуационно-факторная модель (АСФМ) состояния малого предпринимательства г. Москвы и его вклада в социально-экономическое развитие региона, которая может быть использована с привлечением методов системного анализа [2 — 3].
Цель исследования — разработка автоматизированных средств моделирования на основе алгоритма АСФМ для поддержки принятия эффективных решений в сфере малого бизнеса региона.
Предмет исследования — социально-экономические процессы в малом бизнесе региона.
Объект исследования — совокупность МП, функционировавших на территории г. Москвы в 1996-2007 гг.
Новизна подхода заключается как в самой АСФМ, так и в методах представления результатов моделирования на основе системного подхода (слайс-технологии).
Моделирование в рамках исследования можно разделить на четыре основных этапа:
• создание модели и оценка с ее помощью состояния полной совокупности МП региона;
• использование модели для оценки состояния и перспектив развития типологических групп МП с целью выделения определяющих воздействующих факторов;
• уточнение модельного алгоритма с целью учета особенностей отдельных групп МП и получения глубоко детализированных результатов расчетов;
• разработка автоматизированных инструментальных средств моделирования на базе разработанных и верифицированных алгоритмов модели.
Для исследования финансово-экономического состояния совокупности МП региона необходимо рассматривать эту совокупность как сложную систему, которой присущи следующие атрибуты:
• множество образующих систему объектов;
• большая размерность системы;
• выраженные в системе процессы;
• связи и схемы взаимодействия объектов системы;
• сложившаяся структура системы;
• направление (цель) развития системы;
• сложившиеся алгоритмы переноса взаимодействий как внутри, так и вне системы;
• особые свойства подмножеств системы (свойства типологических групп МП);
• другие характеристики. Действительно, совокупность МП региона содержит все перечисленные системные свойства:
• большое число МП;
• значительная размерность системы (социальное, экономическое, отраслевое, территориальное, временное распределение показателей системы);
• выраженные социально-экономические процессы (рост масштабов, снижение эффективности, укрупнение МП, уход бизнеса в «тень»);
• многообразные связи и зависимости между группами МП;
• сложившиеся структуры: внутренняя (устоявшиеся межотраслевые коэффициенты) и внешняя (федеральные структуры и региональная инфраструктура поддержки малого бизнеса);
• выраженное направление развития системы (в первую очередь, решение социальных проблем);
• алгоритмы взаимодействий внутри и вне системы (система самострахования, значительная доля экспортирующих и импортирующих МП);
• особые свойства отдельных групп МП (по отраслевому и территориальному признакам, по эффективности и т. д.).
На рис. 1 представлена структурная схема действующего аппарата АСФМ.
Результаты исследования представлены в соответствии с предложенным ранее системным подходом [4]. Использование методов системного анализа является вынужденной необходимостью, так как только предложенные в них подходы позволяют достаточно полно решить указанные задачи.
Расчеты модели и прогноз
Вариация параметров модели
«Теневые» составляющие
Агрегирование
В процессе анализа состояния совокупности МП региона возникает проблема выделения тех групп предприятий, которые представляют наибольший интерес на текущий момент времени. При этом разбиение по группам МП может быть произведено по различным критериям, в том числе:
• по видам экономической деятельности (ранее — по отраслям народного хозяйства);
• территориальному признаку (административные округи, районы, управы);
• размеру и степени развития (крупные, средние, мелкие МП);
• времени жизни (стартующие, устойчиво функционирующие);
• эффективности (прибыльные, убыточные, нулевые). Здесь могут быть использованы показатели разных этапов формирования прибыли;
• масштабу (доле числа МП данной группы в числе предприятий генеральной совокупности);
• вкладу в показатели состояния генеральной совокупности (весомый, слабый);
• общей значимости (актуальная, неактуальная, приоритетная, мало значимая);
• другим признакам. При этом результаты оценки состояния могут быть представлены как минимум по трем группам показателей: интегральным, осредненным и дифференциальным. Полученные таким образом результаты оценки могут быть использованы в дальнейшем как минимум на трех уровнях управления:
• микроуровень (оценка состояния отдельных МП или небольших узкоспециальных групп);
ОФИЦИАЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
| АСФМ |
Агрегирование
Расчеты модели и прогноз
Вариация параметров модели
«Теневые» составляющие
XX -О- XX -О- -и.
С УЧЕТОМ БЕЗ УЧЕТА ТЕМПЫ ИНВЕСТИЦИИ ЧИСЛО
«ТЕНИ» «ТЕНИ» РОСТА МП
МНОГОВАРИАНТНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
□ □ □ □
НАЛОГИ
ВДС
КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ
УРОВНИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ: МИКРО (местный), МЕЗО (региональный), МАКРО (федеральный)
АНАЛИТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ
«СИТУАЦИОННАЯ КОМНАТА»
ПОДДЕРЖКА ЭФФЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ
Рис. 1. Структурная схема аппарата АСФМ
мезоуровень (оценка состояния МП региона и сформированной в нем инфраструктуры поддержки малого бизнеса или отсутствия таковой);
макроуровень (оценка состояния МП страны и международных организаций).
На каждом последующем этапе моделирования в направлении перехода от расчетов по всей совокупности МП к отдельным кластерам объем обрабатываемой информации экспоненциально увеличивается.
В процессе представления результатов анализа состояния малого бизнеса на разных уровнях управления требуется соответствующий уровень агрегирования информации, что требует оперативного использования всего комплекса указанных показателей на практике.
Таким образом, возникает предельная задача моделирования — получение полного спектра показателей состояния всех возможных типологических групп МП региона, при этом размерность такой задачи значительна. С другой стороны, в практике использования АСФМ зачастую приходится решать именно эту задачу, так как никогда заранее неизвестно, по какой выборке МП потребуется аналитическая информация.
Главная особенность АСФМ — это возможность расчетов важнейших количественных характеристик малого предпринимательства, необходимых для поддержки принятия эффективных управленческих решений в сфере малого бизнеса, как с учетом показываемых, так и с учетом «теневых» показателей, и получению на их основе полных (уточненных, наиболее достоверных) данных.
Другая важная особенность АСФМ — это возможность расчетов показателей состояния и развития специфических групп МП в соответствии с предложенной на первом этапе системой оценочных показателей [1]. Проведение расчетов агрегированных показателей по различным статистическим выборкам МП открывает расширенные возможности для выявления наиболее динамично развивающихся групп МП и главных определяющих факторов, воздействующих на них. При этом, как показывает практика, выделение типологических групп МП в общем случае может быть проведено по различным критериям с учетом специфики конкретной информационно-аналитической задачи.
Схема верификации АСФМ. Так как АСФМ предназначена для поддержки принятия эффективных управленческих решений в сфере малого бизнеса государственными органами различных
Рис. 2. Схема верификации АСФМ
уровней и составления официальных документов, содержащих количественные показатели, на основе которых принимаются управленческие решения руководством региона, была проведена проверка правильности работы модели, для чего использовали следующую схему ее верификации (рис. 2):
• расчет показателей отдельных МП с последующим агрегированием (усреднением) по всей совокупности;
• расчет показателей всей совокупности МП на основе предварительного агрегирования (усреднения) данных о МП, представивших БО, т. е. схема расчета по предварительно агрегированным данным (будем называть такие данные для простоты «агрегированным балансом»);
• сравнение результатов указанных вариантов расчетов и оценка погрешности моделирования на основе результатов расхождений. Согласно предложенному алгоритму верификации расчеты количественных показателей состояния и развития совокупности МП региона с использованием АСФМ производили по данным о МП, представивших БО в органы государственной статистики в 1996—2005 гг. Здесь и далее модельные расчеты проводили исходя из допущения, что полученные средние значения показателей (на основе данных о МП, представивших БО по основной системе налогообложения) допустимо распространять на всю совокупность МП, показываемых в официальных данных Мосгорстата.
Важно, что разработанные в ГИАЦ МЦРП средства анализа больших массивов данных позволяют производить расчеты по всей совокупности
Таблица 1
Агрегированные показатели состояния совокупности МП Москвы в номинальных ценах в 2005 г., полученные с использованием двух схем расчета АСФМ
Показатель Результат расчета по каждому МП с агрегированием на выходе модели, млрд руб. Результат расчета по агрегированным балансам на входе модели, млрд руб. Абсолютная погрешность, млрд руб. Относительная погрешность, %
ВДС 729 745 16 2
ННИ 3 3 0 0
НДФЛ 16 16 0 0
ЕСН 18 32 14 78
ННП 29 30 1 3
НДС 131 134 3 2
Сумма налогов в ГБ 51 52 1 2
Сумма налогов в ФБ 168 194 26 15
Общая сумма налогов 197 215 18 9
МП, в том числе по каждому из 173 445 тыс. МП (86 % от численности МП, по данным Мосгорста-та) в 2005 г. прямым счетом1, а не по выборочным статистическим данным по нескольким тысячам предприятий, как делает это Мосгорстат в соответствии с используемыми методиками.
Рассмотрим механизм верификации АСФМ на примере проведения расчетов агрегированных показателей по данным о МП, представившим БО в 2005 г.
По официальным данным Мосгорстата, число МП в г. Москве в 2005 г. составило 201 651 ед. По данным о МП, представившим БО в 2005 г., число таких предприятий составило всего 173 445 ед. С целью получения сопоставимых данных результаты расчета АСФМ по данным о МП, представивших БО, пересчитывали на общее число МП, по данным Мосгорстата.
Результаты верификации и погрешность моделирования АСФМ приведены в табл. 1. В таблицах приняты следующие сокращения: ВДС — валовая добавленная стоимость, созданная МП региона; ФОТ — фонд оплаты труда; НИ — налог на имущество; НДФЛ — налог на доходы физических лиц; ЕСН — единый социальный налог; ННП — налог на прибыль; НДС — налог на добавленную стоимость; ГБ — городской бюджет; ФБ — федеральный бюджет; ВБФ — внебюджетные фонды.
Проведенная верификация АСФМ показала получение сравнимых в пределах погрешности (среднее значение погрешности — 12,3 %) результатов моделирования при выполнении расчетов по двум схемам. На погрешность моделирования оказывают влияние следующие факторы:
1 Из полного количества 184 960 ед. представленных бухгалтерских отчетностей специалистами ГИАЦ МЦРП исключены неправильно заполненные 11 515 ед.
• наличие в исследуемой совокупности МП с отрицательной валовой прибылью (расчет ВДС по таким предприятиям не ведется);
• регрессионная шкала расчета суммы ЕСН (срабатывает только в схеме расчета по каждому предприятию с последующим агрегированием результатов расчетов на выходе модели);
• расчет налога на прибыль (принятие налога на прибыль равным нулю для предприятий, у которых прибыль до налогообложения отрицательная);
• прямая зависимость показателя суммы налогов в городской бюджет (ГБ) и федеральный бюджет (ФБ) и общей суммы налогов от показателя суммы ЕСН и суммы налога на прибыль. Правильность работы АСФМ наиболее точно
может быть проверена по значению показателя суммы налоговых отчислений от МП в федеральный и городской бюджеты в сравнении с данными налоговой службы. Однако вопрос о том, имеются ли в распоряжении налоговой службы данные о налоговых отчислениях от МП региона в бюджеты различных уровней с различной степенью детализации по группам, остается открытым. В настоящее время ФНС выделяет в качестве малых только те предприятия, которые используют упрощенную систему налогообложения и другие специальные налоговые режимы, а также индивидуальных предпринимателей.
С целью повышения оперативности процесса моделирования был создан программный комплекс ПК АСФМ'06, позволяющий в режиме on-line загружать из имеющейся в распоряжении ГИАЦ МЦРП базы данных информацию о МП, представивших БО, и агрегировать показатели состояния требуемых выборок и производить модельные расчеты и составление прогноза по принципу «что, если» на перспективу. С целью ускорения
вычислительных процессов во всех последующих оценках использовали схему расчета по данным агрегированных балансов.
Критерии распределения групп МП при проведении исследования их состояния. В целях повышения качества и расширения спектра представляемой в органы власти информации ГИАЦ МЦРП на регулярной основе проводит исследования состояния групп МП, распределенных по различным критериям, например:
• по отраслям в соответствии с Общероссийским классификатором отраслей народного хозяйства (ОКОНХ до 2004 г.), по видам экономической деятельности в соответствии с Общероссийским классификатором видов экономической деятельности (ОКВЭД после 2004 г.);
• территориальному признаку по административным округам Москвы (АО);
• финансово-экономическим характеристикам (прибыльные, убыточные, нулевые);
• времени жизни;
• уровню развития и др.
Результаты расчетов агрегированных показателей состояния и тенденций развития совокупности МП Москвы за 1996—2006 гг. представлены в табл. 2 — 4 и на рис. 3 — 5.
Программный комплекс модели реализован таким образом, что при загрузке в него первичных данных он последовательно выполняет в автоматическом режиме целый набор функций, а именно:
• загружает информацию по заданной выборке МП из базы данных с учетом требований лица, принимающего решение (ЛПР);
• рассчитывает требуемые агрегированные показатели исследуемой совокупности МП с учетом их численности по данным официальной статистики;
• перерассчитывает показатели в сопоставимые цены относительно базового года (базовый год выбирает пользователь);
Таблица 2
Численность предприятий по данным о МП, представившим БО, и по данным Мосгорстата*
Год Численность по данным Мосгорстата, тыс. ед. Численность по данным о МП, представившим БО, тыс. ед. Доля числа МП, представивших БО, от числа по МГС, %
1996 176 94 53
1997 175 92 52
1998 175 110 63
1999 176 122 70
2000 180 124 69
2001 182 136 74
2002 189 148 78
2003 191 155 81
2004 197 165 84
2005 202 173 86
2006 208 191 (Оценка ГИАЦ) 92
* По данным на 01.01.2007
Год Налог на прибыль ЕСН НИ НДФЛ НДС Сумма налогов в ФБ Сумма налогов в ГБ Сумма налогов во ВБФ Полная сумма налогов
1996 3 8 1 3 17 18 6 8 32
1997 3 5 1 2 15 16 5 5 26
1998 4 0 0 0 7 9 3 0 11
1999 7 7 1 2 26 28 7 7 43
2000 10 26 1 9 52 56 17 26 98
2001 14 23 2 9 55 78 19 5 102
2002 15 21 2 8 65 86 19 6 111
2003 16 44 2 16 101 140 29 11 180
2004 25 41 1 15 107 144 34 11 189
2005 26 29 1 14 117 146 35 7 188
2006 28 30 2 15 126 157 37 7 201
Таблица 3
Результаты расчетов АСФМ показателей состояния совокупности МП Москвы в сопоставимых ценах с учетом количества предприятий по данным Мосгорстата за 1996 — 2006 гг., млрд руб.
Таблица 4
Результаты расчетов АСФМ агрегированных показателей состояния совокупности МП Москвы в сопоставимых ценах с учетом численности предприятий по данным Мосгорстата за 1996 — 2006 гг., млрд руб.
Год ВДС, млрд руб. Собственный капитал, млрд руб. Заемный капитал, млрд руб. Инвестиции, млрд руб. Инвестиции по данным МГС (в номинальных ценах), млрд руб.
1996 86 68 419 - 2
1997 75 84 131 4 2
1998 37 0 0 -38 2
1999 128 178 581 42 2
2000 262 226 876 20 1
2001 275 376 1149 13 11
2002 324 492 1699 41 10
2003 506 571 2600 15 9
2004 592 921 3601 35 36
2005 650 1107 4119 11 9
2006 701 1218 4531 15 10
Рис. 3. Динамика суммы налогов от МП Москвы в номинальных ценах за 1996-2006 гг.
Рис. 4. Динамика ВДС МП Москвы в 1996-2006 гг. в номинальных ценах с учетом «тени» (по данным Мосгорстата)
Сумма налогов, млрд руб.
ВДС, млрд руб.
Налоговые отчисления, млрд руб.
Рис. 5. Динамика суммы налоговых отчислений от МП Москвы с разбиением по бюджетам в номинальных ценах за 1996—2006 гг.
• производит расчеты с учетом «теневых» составляющих финансово-экономической деятельности МП;
• осуществляет информационное наполнение КСП;
• формирует множественное многовариантное визуальное отображение результатов расчетов в виде таблиц, графиков, диаграмм, портретов и т. д.);
• представляет ЛПР требуемые материалы согласно запросу;
• предоставляет возможность ЛПР в режиме online внести изменения параметров и сравнить результаты моделирования с предварительно рассчитанными показателями. Автоматизация процесса моделирования позволяет проводить многочисленные исследования. В данной работе представлена небольшая часть результатов исследования состояния малого предпринимательства с использованием аппарата АСФМ.
Отбор типологических групп МП был произведен на основании опыта проведенных ранее исследований. В выбранные типологические группы МП вошли не все предприятия, имеющиеся в базе за 2005 г. Доля суммарной численности выбранных групп в генеральной совокупности составляет 71 %, 76 %, 81 % в 2004, 2005 и 2006 гг. соответственно. Группы МП, соответствующие ОКВЭД, можно считать типологическими группами в предельном варианте. Данные результаты показывают степень увеличения размерности задачи моделирования на примере использования всего лишь одного показателя ВДС (эффект «размножения» информации).
В данной работе представлены результаты оценки прибыльности (убыточности) за 2004— 2006 гг. типологических групп МП, соответствующие ОКВЭД. Каждая из этих групп была разбита на подгруппы прибыльных, нулевых и убыточных по значению показателей чистой прибыли: группа «Обрабатывающие производства» (классы ОКВЭД 15 — 41); «Строительство» (класс 45 ОКВЭД); «Оптовая торговля» (51); «Розничная торговля» (50); «Транспорт» (60 — 63); «Связь» (64); «Финансы» (65 — 67); «Наука» (73); «Образование» (80); «Здравоохранение» (85); «Услуги» (90 — 93).
Анализ результатов моделирования с учетом размерности задачи и выявление на основе такого анализа тенденций, связей, зависимостей, и тем более, составление прогноза развития ситуации без специальных методов, представляются крайне затруднительными. С другой стороны, на практике требуется представление результатов моделирования в максимально сжатом и доступном виде. Результаты анализа состояния типологических групп МП регулярно поступают из ГИАЦ МЦРП в виде отчетов, сборников, аналитических справок, информационных файлов и других материалов в правительство Москвы и организации инфраструктуры поддержки малого бизнеса. Поэтому задача эффективного представления использованной и полученной в процессе моделирования информации и сопутствующие проблемы унификации, адаптации, оперативности и эффективности представления результатов моделирования особенно актуальны. При отсутствии аппарата представления результатов моделирования ценность самой модели значительно падает.
Комплексная система показателей (КСП). По
результатам проведенного исследования с целью решения задачи эффективного и многовариантного представления результатов моделирования на основе системного подхода была предложена КСП состояния малого предпринимательства, включившая в себя показатели бухгалтерской отчетности и расчетные показатели АСФМ. Предложенная система показателей включает в себя 64 количественных параметра финансово-экономического состояния МП, большинство из которых являются показателями бухгалтерской отчетности (формы № 1 «Бухгалтерский баланс» и формы № 2 «Отчет о прибылях и убытках»), данные по которым имеются в распоряжении аналитического центра и являются входными параметрами АСФМ. В предложенную КСП также входят расчетные (выходные) показатели АСФМ, позволяющие заполнить
существующие пробелы. Предложенная система показателей является комплексной, в том числе потому, что включает в себя практически весь набор показателей бухгалтерской отчетности, предоставляемой МП в органы государственной статистики. Некоторые ячейки системы показателей могут быть не заполнены вследствие отсутствия необходимого показателя в информационном обеспечении или вследствие невозможности информационного наполнения. В процессе работы с предложенной системой показателей могут быть внесены изменения с целью улучшения ее качества.
Предложенная КСП в соответствии с используемым в работе системным подходом реализована в виде матрицы размером 8x8 (табл. 5). В предложенной матричной системе показатели сгруппированы по столбцам и строкам не случайным образом. Такую матрицу будем называть ИНКО (информа-
Таблица 5
Комплексная система показателей финансово-экономического состояния совокупности МП Москвы,
используемая в аппарате АСФМ
Группа показателей Прибыль Доходы Активы Собственность Обязательства Расходы Налоги Продукция
Цель Чистая прибыль Проценты к получению Нематериальные активы Собственный капитал Заемный капитал Проценты к уплате Текущий налог на прибыль Расходы будущих периодов
Качество Прибыль от финансовой деятельности Прочие операционные доходы Долгосрочные финансовые вложения ВДС Займы и кредиты долгосрочные Прочие операционные расходы НДС Готовая продукция и товары для перепродажи
Свойства Денежные средства Баланс актива ФОТ Задолженность перед учредителями по выплате дивидендов ЕСН Животные на выращивании и откорме
Множество Прибыль от продаж Выручка Прочие активы (оборотные) Резервный капитал Прочие краткосрочные обязательства Себестоимость НДФЛ Прочие запасы и затраты
Размер Валовая прибыль Доходные вложения в материальные ценности Дебиторская задолженность Незавершенное строительство Кредиторская задолженность Управленческие расходы Налоги на ресурсы (нет информации) Сырье
Мощность Сальдо прочих вне-реальных операций Внереальные доходы Краткосрочные финансовые вложения Добавочный капитал Займы и кредиты краткосрочные Вне-реальные расходы НДС по приобретенным ценностям Затраты в незавершенном производстве
Схема Прибыль до налогообложения Доходы от участия в других организациях Основные средства Уставный капитал Инвестиции в основные средства Коммерческие расходы Сумма амортизационных отчислений Товары отгруженные
Структура Нераспределенная прибыль Резервы предстоящих расходов Прочие активы (внеоборотные) Сумма налогов Прочие долгосрочные обязательства Расходы будущих периодов НИ Акцизы и др. (нет информации)
ционный кодон). Столбцы и строки матрицы КСП образуют группы, носящие условные названия для удобства восприятия. При этом показатель в конкретной ячейке таблицы системы показателей напрямую не относится к соответствующему разделу экономической теории или теории бухучета. В то же время ассоциативные семантические связи между названиями групп и отдельными показателями, присутствующие в таблице образованы при построении ее структуры в соответствии с системным подходом на основе слайс-технологии.
Для использования КСП необходимо осуществить ее информационное наполнение данными бухгалтерской отчетности и результатами моделирования. Пример информационного наполнения КСП состояния совокупности МП Москвы в 2005 г. в номинальных ценах приведен в табл. 6.
Предложенный подход позволяет наполнять комплексную систему показателей, как суммарными показателями масштаба, так и осредненными, долевыми и другими показателями. Информацией по некоторым ячейкам таблицы КСП ГИАЦ МЦРП не обладает (например, показателем налогов на ресурсы), однако предложенный подход не только учитывает недостающие элементы системы, но и позволяет в перспективе заполнить существующие информационные пробелы, ориентируя пользователя в информационном пространстве.
Предложенная комплексная система показателей содержит в себе следующие важные составляющие:
• учет необходимого набора показателей состояния совокупности МП региона (набор показателей бухгалтерской отчетности и расчетные показатели АСФМ);
• достаточный объем наблюдаемых показателей;
• возможность применения системы показателей на разных уровнях представления инфор-
мации с различной степенью детализации и агрегирования (возможность использования суммарных, средних и долевых показателей в единой системе);
• фундамент системного подхода, позволяющий применять тензорную методологию [6];
• сбалансированность показателей (сопоставимость результатов агрегирования соответствующих столбцов и строк матрицы и др.);
• возможность получения адекватных портретов исследуемых совокупностей (выборок) МП;
• использование результатов расчетов агрегированной системы показателей моделирования (включение расчетных показателей АСФМ наряду с показателями бухгалтерской отчетности в систему);
• адаптивность системы показателей в части решения произвольных задач информационного обеспечения малого предпринимательства (возможность использования КСП для различных групп МП).
На базе КСП получены оценки состояния группы МП здравоохранения (72-й класс ОКВЭД) Москвы (табл. 7). Представление КСП в виде указанных таблиц позволяет быстро оценить «вес» требуемого показателя в структуре показателей деятельности исследуемой группы предприятий.
Экспресс-анализ данных предложенной КСП позволяет оперативно оценить состояние исследуемой совокупности МП, в том числе:
• масштаб исследуемой совокупности;
• направление развития совокупности (наиболее ярко выраженный атрибут диаграммы);
• сбалансированность совокупности (симметрию показателей системы);
• особые свойства системы и др. Глубинный анализ информации КСП на базе
системного подхода значительно расширяет возможности решения задач моделирования.
Таблица 6
Результат информационного наполнения комплексной системы показателей на примере оценки состояния совокупности МП Москвы в 2005 г. в номинальных ценах (использованы суммарные по всей совокупности значения), млрд руб.
Группа показателей Прибыль Доходы Активы Собственность Обязательства Расходы Налоги Продукция
Цель 219 41 21 1 287 4 789 78 30 25
Качество 100 2 596 1 003 745 1 187 2 512 134 323
Свойства Нет данных 139 6 077 123 9 Нет данных 32 0
Множество 116 4 975 58 39 91 4 542 16 74
Размер 58 91 433 339 2 145 112 Нет данных 121
Мощность 74 490 1 641 232 1 141 416 156 45
Схема 258 21 180 520 9 205 19 20
Структура 377 1 15 215 221 25 3 Нет данных
Таблица 7
Информационное наполнение КСП суммарными значениями состояния группы МП здравоохранения Москвы
в номинальных ценах за 2005 г., млрд руб.
Группа показателей Прибыль Доходы Активы Собственность Обязательства Расходы Налоги Продукция
Цель -2 0 0 0 22 0 0 0
Качество 0 1 3 5 3 1 1 0
Свойства 0 1 22 2 0 0 1 0
Множество 0 12 0 0 0 11 0 0
Размер 0 0 1 2 4 1 0 1
Мощность 0 0 5 3 15 2 0 0
Схема -2 0 3 1 1 0 0 0
Структура 0 0 0 2 0 0 0 0
По результатам построения таблицы КСП можно построить портрет исследуемой совокупности МП с необходимой степенью агрегирования информации. Для оценки результатов анализа таблицы КСП можно построить диаграмму отдельной строки, столбца или результата суммирования (вычитания, осреднения, перемножения) соответствующих столбцов (строк). Также можно применять аппарат линейной алгебры, вычисляя определитель матрицы КСП, определители миноров требуемого порядка или обратную матрицу и т. д. Также можно проводить нормирование показателей таблицы КСП по требуемому значению (например, максимальному).
По всей совокупности показателей таблицы КСП с целью экспресс-анализа можно провести усреднение значений ячеек столбцов и строк матрицы КСП и по полученным значениям построить агрегированный портрет (рис. 6).
«Прибыль»
Рис. 6. Агрегированный портрет МП здравоохранения Москвы, 2005 г.: — Суммы по группам показателей МП, млрд руб.
Как показало проведенное исследование, предложенная КСП методология ее обработки и представления результатов позволяет различать типологические группы МП и строить соответствующие портреты (слайсы), зрительное восприятие которых позволяет ЛПР, работающему, например, в составе ситуационной модели, быстро ориентироваться во множестве разнородной информации.
Межотраслевой кластерный сравнительный анализ групп МП с использованием аппарата АСФМ позволил получить следующий порядок значимости совокупностей предприятий в порядке убывания вклада в суммарные показатели всей совокупности МП Москвы: оптовая торговля; финансы; строительство; обрабатывающие производства; наука; розничная торговля; транспорт; услуги; связь; здравоохранение; образование.
Предложенный подход позволяет также наглядно показывать различия эффективности предприятий (прибыльные, нулевые, убыточные), то есть различать группы предприятий, для которых значение показателя чистой прибыли больше нуля, равно нулю и меньше нуля (рис. 7).
Проведенный анализ состояния МП Москвы по критериям эффективности показал, что вклад соответствующих групп прибыльных (чистая прибыль больше 0), нулевых (чистая прибыль равна 0) и убыточных (чистая прибыль меньше 0) МП хорошо согласуется с «законом золотого сечения»: долю группы прибыльных МП можно грубо оценить по площади соответствующего портрета на уровне 60 %, убыточных — на уровне 30 %, нулевых — 10 %.
Развитие АСФМ. Дальнейшее развитие аппарата АСФМ возможно в следующих направлениях:
• учета внешних по отношению к малому бизнесу региона условий и разработки соответствующей системы показателей;
• модернизации, глубокой автоматизации и оптимизации процессов обработки информации;
Прибыль Цель
Обязательства Размер
Рис. 7. Агрегированные портреты группы промышленных МП Москвы по критериям прибыльности (убыточности) в номинальных ценах за 2004 г., млрд руб.: Суммы по группам показателей: - ♦ - всей совокупности промышленных МП
прибыльных промышленных МП нулевых промышленных МП > убыточных промышленных МП
• расширения возможностей эффективного прогнозирования и многовариантного представления состояния совокупности МП с целью использования в составе ситуационной модели (рис. 8);
• разработки базы знаний малого бизнеса и др. Агрегированная ситуационно-факторная
модель позволяет получать оценки состояния и перспектив развития совокупности МП региона. Полученные результаты моделирования показали устойчивое развитие малого предпринимательства Москвы в последние годы. Проведенная верификация АСФ М показала достаточную достоверность получаемых с помощью модели результатов и целесообразность практического применения аппарата АСФ М при подготовке официальных документов в ситуации отсутствия данных официальной статистики. Разработанный аппарат агрегированной ситуационно-факторной модели на базе системного подхода слайс-технологии позволяет решить ряд проблем информационно-аналитического обеспечения поддержки малого предпринимательства региона, в том числе задачу эффективного и оперативного представления информационных ресурсов по проблеме малого бизнеса в органы власти на
Рис. 8. Иллюстрация возможностей расширения визуализации аппарата АСФМ
различных уровнях принятия решений. Комплексная система показателей позволяет решить целый комплекс информационно-аналитических задач, в том числе учет, обобщение, обработку, унификацию, структуризацию, представление, дополнение и адаптацию результатов оценки состояния совокупности МП региона. Предложенный подход позволяет эффективно развивать аппарат модели, а системные методы могут быть использованы не только в сфере оценки состояния малого бизнеса, но и во всех отраслях знаний, где существуют мощные потоки трудно формализуемой и неформали-зуемой информации. Результаты исследований на базе предложенного подхода регулярно поступают в органы власти и организации инфраструктуры поддержки и в перспективе могут быть использованы в составе ситуационной модели малого бизнеса региона. Авторы выражают благодарность доктору технических наук С. А. Гарагану, кандидату физико-математических наук М. В. Лось и М. Ю. Михалевой за поддержку в проведении исследований.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гараган С. А., Ширабон Н. В. Совершенствование системы оценочных показателей малого бизнеса. // Экономический анализ. № 17(74). 2006.
2. Нагих В. Н, Гараган С. А., Ширабон Н. В., Карпухин А. И. Агрегированная ситуационно-факторная модель состояния совокупности МП и их вклад в социально-экономическое развитие региона. // Региональная экономика: теория и практика». № 5. 2007. С. 156.
3. Панов С. Л., Монин А. А. Анализ взаимосвязей проблем создания программно-алгоритмического обеспечения сложных радиотехнических систем. // Вестник МГТУ, серия Приборостроение, № 1, 1993. С. 80 — 91.
4. Пашкеев С. Д., Монин А. А., Технология имитационного моделирования систем передачи и обработки информации, Электронное моделирование. 1984. № 3. С. 71 - 76.
5. Постановление правительства Москвы от 20 июня 2006 г. № 420-ПП «О Комплексной целевой программе развития и поддержки малого предпринимательства в городе Москве на 2007 — 2009 гг.».
6. Петров А. Е. Тензорная методология в теории систем. М.: Радио и связь, 1985.
Не успели оформить
подписку на 2007 год?
Оформить подписку на журналы Издательского дома «Финансы и Кредит» можно с любого номера в редакции или в одном из агентств альтернативной подписки.
Полный список агентств альтернативной подписки можно посмотреть на сайте : www.financepress.ru.
Тел./факс: (495) 621 -69-49, Http://www.financepress.ru
(495) 621 -91-90 Е-таМ: post@financepress.ru
