Диагностика результатов производственно-хозяйственной деятельности предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг

Романова А.И.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 12-1 (197), Декабрь 2011
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Романова А.И. Диагностика результатов производственно-хозяйственной деятельности предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг // Российское предпринимательство. – 2011. – Том 12. – № 12. – С. 122-127.

Аннотация:
В связи с нестабильностью сферы жилищно-коммунальных услуг проблема создания эффективной системы поиска причин банкротства приобретает все большую актуальность. В статье приводятся результаты прикладного использования эконометрической модели дискриминантного анализа для ранней диагностики проблемы банкротства предприятий сферы ЖКХ.

Ключевые слова: кризис, жилищно-коммунальное хозяйство, диагностика банкротства



На основе анализа экономического механизма возникновения кризисного состояния предприятий жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) и экономических аспектов их неплатежеспособности, можно заключить, что они существенно отличаются от механизма возникновения кризиса основной массы коммерческих предприятий. Возникновению кризиса в сфере отечественного ЖКХ способствовал процесс либерализации цен на все на услуги в этой сфере при их сохраняющемся государственном регулировании (сдерживании). Это привело к тому, что темпы роста тарифов на жилищные и коммунальные услуги в значительной степени отставали от роста иных цен. Позднее государство, меняя принципы финансирования, сокращая долю бюджетов разных уровней в расходах на содержание жилищно-коммунального комплекса и перекладывая их на население, способствовало быстрому повышению цен и тарифов при одновременном значительном снижении, по сравнению с другими предприятиями, заработной платы работников ЖКХ. Это привело к ухудшению кадрового потенциала и быстрой деградации материально-технической базы в этой сфере.

Поэтому основной причиной кризиса ЖКХ является внешний фактор, а именно – за период реализации реформы ЖКХ происходит опережение роста цен и тарифов на первичном рынке услуг (электроэнергия, централизованное тепло – водоснабжение, ГСМ, топливо и др.), по сравнению с ростом тарифов на коммунальные услуги, оказываемые предприятиями ЖКХ.

Необходимо отметить также тенденцию вывода активов организаций непосредственно перед введением в отношении них процедур банкротства, что значительно сокращает конкурсную массу, ущемляет интересы кредиторов, а также собственника организаций. В отдельных случаях имущество организаций из-за невозможности оформить права на объекты недвижимости и земельные участки продается на слом.

Симптомы предкризисного состояния организаций ЖКХ

В таких условиях значительно усложняется процесс диагностики финансово-хозяйственной деятельности предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг. Обобщение имеющихся исследований по теме диагностики банкротства в сфере коммунальных услуг в числе симптомов предкатастрофического состояния организаций ЖКХ позволяет выделить следующие:

1) на протяжении длительного времени происходит вложение в производство финансовых средств, от которого нет отдачи (неверно определен объект инвестиций, которые отягчают финансовое положение организации);

2) наличие нескольких вариантов устойчивого состояния организации, в которые она может быть переведена небольшими усилиями (например, пассивный сбыт, сдача в аренду площадей, сокращенный вариант производства, сокращение персонала, переход под управление другой организации);

3) необратимость отклонений в деятельности организации и возможных перемен (утрата способности к восполнению потерь, возвращению кредитов, поставкам продукции по авансовым платежам, перемены в структуре и системе организации);

4) неуклонное нарастание задолженности по налогам и платежам в темпе не менее 10% в квартал с учетом инфляции. Рост задолженности по зарплате в темпе не менее 10% в месяц. Нарастание задолженности перед организациями деловой среды (поставщиками ресурсов и получателями продукции, работ и услуг);

5) неспособность организации остановить массовые увольнения кадров базовых профессий при низкой зарплате. Групповые увольнения руководителей среднего звена.

Эти и другие симптомы могут сигнализировать о приближении организации к кризисной ситуации и требуют от менеджмента срочной разработки и осуществления предупредительных мероприятий.

Модель прогнозирования банкротства

Однако в качестве оценки кризисного положения предприятия (мы понимаем под этим ситуацию неплатежеспособности) целесообразно использовать как количественные, так и качественные показатели. Существует множество (в основном, западных) моделей прогнозирования кризисной ситуации на предприятиях, но они не могут использоваться в качестве универсальных: модель Альтмана, Бивера, Таффлера и Тишоу, credit-men.

Однозначный вывод по подобным моделям делать нельзя: получается явный перекос в сторону гипертрофии неплатежеспособности: три четверти от общего числа предприятий оказываются несостоятельными. Никак не учитывают имеющиеся модели и особенностей сферы жилищно-коммунальных услуг. Полагаем, что при выявлении кризисной ситуации организации необходимо анализировать не только показатели ликвидности и финансовой устойчивости, но и уделять особое внимание таким показателям, как фондоотдача, показатель рентабельности, коэффициент капитализации, оборачиваемость активов. Только полное всестороннее обследование деятельности организации позволит выявить скрытые процессы, которые в дальнейшем могут привести к кризису (банкротству).

В силу перечисленных причин возникает необходимость в построении новой количественной модели прогнозирования банкротства с учетом современных реалий.

При построении модели мы частично воспользуемся методикой Э.Альтмана, для чего условимся в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на условно благополучные и условно неблагополучные с финансовой точки зрения. В процессе построения нами многофакторного регрессионного уравнения было обследовано 118 предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг в динамике за пять лет.

IPS-критерий

Для формализации проблемы классификации удобно интерпретировать многомерное наблюдение.

Совокупность объектов, относящихся к одному классу (группе), образует «облако» в этом же пространстве [2, 3, 4, 5]. Для нахождения неизвестных коэффициентов регрессионного уравнения воспользуемся линейным дискриминантным анализом, то есть наша цель состоит в построении линейной дискриминантной функции (ЛДФ).

Первоначально при анализе мы рассматривали 14 наиболее информативных коэффициентов, характеризующих финансово-хозяйственную деятельность предприятия:

1) коэффициент обеспеченности собственными средствами;

2) коэффициент текущей платежеспособности;

3) коэффициент покрытия активов чистым оборотным капиталом;

4) коэффициент автономии;

5) коэффициент финансовой устойчивости;

6) общая рентабельность активов;

7) отношение выручки к итогу актива;

8) чистая рентабельность актива;

9) отношение прибыли от реализации к краткосрочным обязательствам;

10) степень общей платежеспособности;

11) финансовый леверидж;

12) рентабельность продаж;

13) коэффициент обеспеченности оборотными средствами;

14) отношение оборотных активов к сумме обязательств.

Приведенные показатели были использованы нами по среднему значению для 118 предприятий за последние 5 лет. Далее мы разделили хозяйствующие субъекты на условно благополучные и условно неблагополучные с финансовой точки зрения, то есть определили два класса предприятий: условно благополучные и условно неблагополучные. Для этого воспользовались шестью коэффициентами из 14 указанных, согласно значениям которых определили суммарное количество баллов по каждому предприятию. После детально проведенного анализа было решено отобрать в качестве переменных уравнения следующие коэффициенты: коэффициент текущей платежеспособности (х1), коэффициент автономии (х2), коэффициент фондоотдачи (х3), отношение прибыли от реализации к выручке от реализации (х4). С использованием программного продукта SPSS были определены коэффициенты, характеризующие наклон гиперплоскости:

IPS= 2,326 х1 + 2,202 х2 + 0,069 х3 + 0,103 х4 – 1,381 Подставив в данное уравнение соответствующие значения переменных каждого предприятия, получим искомую информацию для ранжирования организаций по их финансовой устойчивости: так называемый IPS-критерий (IPS – identification of plant situation).

Факторная модель прогнозирования вероятности банкротства

Итак, нами была получена дискриминантная функция, которая учитывает специфику сферы жилищно-коммунальных услуг. В дальнейшем эту функцию желательно время от времени тестировать на новых выборках с целью уточнения ее дискриминантной силы. После выявления IPS-значения каждого предприятия можно определить условно более благополучные предприятия и менее благополучные.

Выполнив подобные расчеты для массы предприятий сферы жилищно-коммунальных услуг, можно в перспективе получить факторную модель прогнозирования вероятности банкротства в коммунальном комплексе с граничными критериями для ранжирования предприятий по их финансовому состоянию на конкретный период времени.

Данный подход не заменяет собой подробного анализа производственно-хозяйственной деятельности коммунального предприятия, но позволяет аналитику и руководителю проводить сравнительную оценку результатов экономической деятельности своего предприятия с конкурентами, и имеет перспективы развития, так как может быть качественно преобразован изменением входящих показателей.


Источники:

1. Романова А.И. Мухаррамова Э.Р., Ахметов Ш.Р. Выявление кризисной ситуации на предприятиях рынка строительных услуг // Вестник ИНЖЭКОНа. – 2010. − №6. − С. 58−63.
2. Романова А.И., Юнусов И.И. Методический прием экспресс-анализа финансового состояния строительных предприятий // Известия вузов. Строительство. − Новосибирская ГАСА. − 2003. − №12.
3. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. – М.: Финансы и статистика, 1986.
4. Ким Дж.-О., Мьюглер Г.У., Клекка У.Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Федорова С.Ф. Совершенствование системы оплаты жилищно-коммунальных услуг в регионе // Российское предпринимательство. − 2009. − №11 (2). − С.130−134.

Страница обновлена: 22.01.2024 в 19:39:50