Л.В. Афанасьева, канд.экон. наук, доцент, Юго-Западный государственный университет (Курск)
Основной задачей исследования является разработка методики антикризисного мониторинга и контроля состояния и результатов деятельности предприятий производственной подсистемы региональной экономики, включающая 5 этапов, с использованием модели диагностики уровня кризисности предприятий, которая позволяет учитывать отраслевые факторы и своевременно выявлять негативные тенденции, формируя превентивные программы управления региональной производственной подсистемой.
В рамках управления агропромышленным комплексом региональной экономики первостепенное значение имеет система управленческого контроля, которая представляет собой комплекс элементов управленческой информации, центров ответственности, техники контроля, процедур контроля, среды контроля, системы учета, контроля кадров. Управленческий контроль региональной подсистемы экономики представляет собой осуществление контроля наделенными соответствующими полномочиями субъектами для выполнения следующих действий: определение фактического состояния подсистемы; сравнение фактических данных с требуемыми (заданными извне или основанными на рациональности); оценка отклонений, превышающих предельно допустимый уровень; выявление их причин.
Система контроля должна быть организована в рамках управляющего звена региональной производственной подсистемы и, по нашему мнению, необходимо организовать ее функционирование с использованием следующих этапов контроля:
превентивный контроль - процесс формирования целей антикризисного управления, проверка их на обоснованность и согласованность, адекватность соответствия количественных показателей степени достижения поставленных целей; контроль ограничений, используемых при постановке целей; контроль планов;
текущий контроль плановых и фактических величин, состояния внутренней и внешней среды, выявление фактических отклонений от плановых и их причин отклонений, предложений для уменьшения степени отклонений;
итоговый контроль - подведение итогов по достижению поставленных целей и разработка мероприятий по ликвидации возможных последствий в будущем.
При определении контрольных величин следует ответить на два вопроса: сколько показателей, какие именно показатели и величины должны контролироваться. При выявлении отклонений необходимо определить области эффективности или неэффективности всей деятельности или отдельных областей и функции
подсистемы региональной экономики. Причины возможных отклонений можно разделить на две группы: ошибки относительно прогнозирования состояния внешней среды при реализации процесса планирования; внутренняя среда предприятия, связанная сфинансово
хозяйственной деятельностью [1, с. 125].
В управлении производственными подсистемами региональной экономики в условиях кризиса первостепенное значение приобретает опережающее, превентивное реагирование на слабые сигналы, отражающие негативную динамику их развития. Эта необходимость обусловлена лавинообразным развитием кризисных явлений, что затрудняет нейтрализацию отрицательных эффектов не на начальной, а на более поздних фазах кризиса. Особое значение принцип опережающего управления имеет для диагностики именно производственных подсистем, имеющих более длительный, по сравнению с другими сферами региональной экономики, производственно-технологический цикл, что объективно увеличивает риски в этой области.
При этом значимость проведения антикризисного мониторинга находится в прямой зависимости от длительности указанного цикла. В частности, для региональной социально-экономической системы Курской области наиболее приоритетной, с позиций диагностики предкризисного состояния, производственной подсистемой является региональное агропромышленное производство.
Несмотря на то, что в состав систем управления предприятий входят подсистемы управленческого контроля и диагностики предкризисного состояния, в условиях «привнесенного» управления, эти подсистемы недостаточно действенны. Следовательно, они должны быть дополнены аналогичными механизмами антикризисного мониторинга и контроля состояния и результатов деятельности предприятий АПК, как производственной подсистемы региональной экономики в целом.
Общая методика антикризисного мониторинга и контроля состояния и результатов деятельности предприятий производственной подсистемы региональной экономики включает в себя ряд последовательно реализуемых этапов:
сбор первичных данных и определение фактического состояния подсистемы;
обработка фактических первичных данных и их сравнение с заданными нормативными значениями;
оценка причин и возможных последствий отклонений индикаторов, превышающих предельно допустимый уровень;
кластеризация производственных предприятий по уровню рисков их кризисного состояния;
разработка адресных управленческих мер по предотвращению кризисного развития предприятий производственной подсистемы региональной экономики.
В целях контроля выполнения антикризисной стратегии и анализа фактов экономической состоятельности предприятий производственной подсистемы региональной экономики нами предложено сформировать систему экономического мониторинга (рис. 1).
Разберем предназначение ее основных блоков:
Рис 1. Структура системы экономического мониторинга
Организационно-технический блок является механизмом взаимодействия между головным подразделением по отделам мониторинга на местах и с внешними государственными органами и предприятиями.
Статистический блок представляет собой агрегирование и систематизацию финансовой отчетности организаций.
Инвестиционный блок группирует банк данных по предприятиям - объектам инвестирования с целью привлечения инвесторов.
Имущественный блок представляет собой банк данных с предложением на продажу объектов недвижимости, оборудования и иного имущества предприятий и включает в себя следующие разделы: основное производственное оборудование; земельные участки и объекты природопользования; здания и сооружения; вспомогательное производственное оборудование; транспортные средства; инвентарь.
Кадровый блок располагает банком данных арбитражных управляющих, специалистов, специализированным организациям, занимающимся финансовым оздоровлением предприятий.
Методический блок рассматривает вопросы внесудебных и судебных прецедентов, связанных с проведением оздоровления, консолидирует сложные юридические и экономические вопросы антикризисного управления.
Финансово-аналитический блок предполагает наличие всевозможных вариантов финансово-экономического анализа состояния предприятий с использованием различным методик для диагностики эффективности принятия антикризисных решений финансового характера.
Рис. 2. Схема функционирования системы экономического мониторинга
Система экономического мониторинга позволяет выявить проблемные предприятия на ранних стадиях кризиса, установить причинно-следственные связи, могущие инициировать кризис, разработать комплекс превентивных мер с целью поддержания эффективной хозяйственной деятельности, помочь в привлечении инвесторов (рис. 2). При этом определяющее значение в достижении эффективности управления имеет количественная оценка индикаторов и показателей, служащих для оценки уровня кри- зисности.
На основе проведенного исследования можно сделать вывод, что устойчивое развитие региона, зависит от устойчивого развития подсистем региональной экономики, а устойчивого развития подсистем - от отдельно взятого хозяйствующего субъекта. Наиболее полно развитие хозяйствующего субъекта отражает его финансовое состояние. В законодательно-нормативных документах по антикризисному управлению и экономической литературе рассматриваются различные методы финансовой диагностики, построенные преимущественно на коэффициентном анализе и моделях оценки вероятности угрозы банкротства.
Для диагностики степени кризисно- сти используется множество подходов: трендового анализа для оценки критериев и признаков; ограниченного круга показателей; интегральных показателей; рейтинговых оценок на базе рыночных критериев финансовой устойчивости предприятий; факторных регрессионных и дискриминантных моделей.
Наряду с математическими многофакторными моделями, установлена система критериев для оценки финансового состояния организаций, к которым относятся: «Временные правила проверки арбитражными управляющими наличия признаков фиктивного и преднамеренного банкротства», утвержденные постановлением Правительства Российской Федерации от 27.12.2004 г. № 855; «Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа», утвержденные постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. N 367. [2, с. 76].
Имеется «Методика расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных товаропроизводителей» утвержденная Постановлением Правительства РФ от 30 января 2003 г. №52, в соответствии с которой устанавливается порядок расчета показателей финансового состояния сельскохозяйственных предприятий, учитываемых при определении условий реструктуризации задолженности. Недостатком такой методики является отсутствие комплексного подхода к оценке состояния финансов предприятия, поскольку используемые коэффициенты характеризуют лишь платежеспособность и структуру капитала. На наш взгляд, для эффективной оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий необходим комплексный подход, учитывающий их низкую рентабельность, недостаток оборотных средств, высокую зависимость от заемного капитала, наличие неликвидного имущества в активах.
Анализ существующих методик выявил ряд недостатков и закономерностей и показал, что в настоящее время практически отсутствуют публикации по вопросам методического обеспечения аналитических процедур, проводимых на сельскохозяйственных предприятиях в условиях регионального кризиса, а имеющиеся исследования носят обобщающий характер, и не раскрывают отраслевой специфики в методиках оценки финансового состояния при антикризисном управлении на мезо- и микроуровнях. Вышеизложенное позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время недостаточно разработаны теоретические, методические и прикладные аспекты организации антикризисного управления в сельскохозяйственных предприятиях [3, с. 56].
АПК как производственная подсистема региональной экономики функционирует в специфических условиях, которые характеризуются высоким уровнем неустойчивости, неопределенности и риска, что ведет к несостоятельности значительной части предприятий этой отрасли. Для преодоления этого негативного явления необходима разработка системы мер, защищающих жизнеспособные сельскохозяйственные предп
Исследование методик определения степени кризисности с точки зрения их эффективности позволило выявить следующие недостатки:множественность
показателей анализа финансового состояния, что затрудняет их использование и интерпретацию результатов; во- вторых, отсутствие оптимального отраслевого метода оценки финансового положения, соответствующего условиям хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий. Недостатки имеющихся в научном обороте методик оценки вероятности банкротства требуют разработки собственной модели для аграрной отрасли, которая бы учитывала особенности российской действительности, жизненный цикл и динамику развития организаций с учетом состояния региональной экономики в целом.
Так как разрабатываемая модель должна быть приемлемой для антикризисных управляющих, в методическом плане необходимо учитывать и отраслевую специфику, когда основная масса сельскохозяйственных товаропроизводителей показывает отрицательные результаты финансовой деятельности. В частности, в результате анализа состояния отрасли сельского хозяйства в Курской области нами выявлено, что в настоящее время функционирует 408 сельскохозяйственных организации, входящих по административно-территориальному делению в состав 28 районов, которые в большинстве своем требуют введения антикризисного управления.
Для оценки финансового состояния сельскохозяйственных предприятий нами использовались различные модели. Результаты оценки финансового состояния и вероятности банкротства по данным методикам положены в основу разрабатываемой нами модели. Модель разрабатывалась на базе исследования сельскохозяйственных предприятий различной степени финансовой устойчивости. В ходе исследования выявлено порядка 50 финансовых показателей, используемых для оценки финансового состояния организаций.
Анализ финансовых коэффициентов, используемых в моделях, осуществлялся с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). На первом этапе был проведен расчет кластеризации предприятий по финансовым показателям (коэффициентам) с помощью самоорганизующихся карт Кохонена (один из классов нейронных сетей).
Предложена система показателей с позиции их рациональности и достаточности в условиях антикризисного управления, на основе которых сгенерирована модель, определяющая вероятность банкротства предприятий АПК:
VB=0,15Х1+0,1Х2+0,19Х3+0,2Х4+
+0,3Х5+0,05Х6+0,01Х7, где Х1 - коэффициент текущей ликвидности;
Х2 - коэффициент автономии;
Х3 - коэффициент финансовой независимости;
Х4 - коэффициент маневренности собственного капитала;
Х5 - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами;
Х6 - отношение собственного и заемного капитала;
Х7 - рентабельность собственного капитала.
Определение класса предприятия происходит на основе итоговой суммы по 7 показателям. Итоговая сумма VB влияет на класс финансовой устойчивости следующим образом:
класс - финансовая устойчивость предприятия не вызывает сомнений;
класс - предприятие с некоторой степенью риска;
класс - состояние нестабильности;
класс - предприятие на грани банкротства.
Применив метод подстановки данных, мы определили экспериментальным путем границы классов. В результате исследования получено:
класс - больше, чем 1,175;
класс - от 0,825 до 1,175;
класс - от 0,435 до 0,825;
класс - меньше, чем 0,435.
Проведение анализа финансового состояния организации, определение значимых факторов, оказывающих влияние на вероятность банкротства, дает возможность управлять этими факторами для увеличения финансовой устойчивости организации. Далее нами была проведена оценка риска банкротства случайной выборки предприятий, с использованием модели Альтмана. Мы сравнили полученные результаты с расчетами по предлагаемой нами модели (табл.). Полученные результаты показывают, что при применении модели Альтмана 4-е и 10-е предприятия охарактеризованы как финансово-устойчивые, в то время как при применении показателя, разработанного автором, данные предприятия характеризуются определенной степенью риска. На основании вышеизложенного можно сделать вывод о более высокой чувствительности показателя, предложенного автором, к изменениям, происходящим на предприятии.
Сравнительная оценка риска банкротства с применением авторской модели и модели Альтмана
| № |
Наименование предприятия |
Модель Альтма на |
Состояние предприятия |
Модель автора |
Состояние предприятия |
| 1. |
ООО "Обояньагро" |
1,151 |
Вероятность банкротства очень высока |
-1,901 |
На грани банкротства |
| 2. |
ОАО"Пристень- главпродукт" |
0,980 |
Вероятность банкротства очень высока |
-2,021 |
На грани банкротства |
| 3. |
ЗАО "Александровский" |
9,452 |
Вероятность банкротства очень низка |
2,423 |
фин. уст-сть не вызывает сомнений |
| 4. |
ООО "Спасская Нива" |
9,711 |
Вероятность банкротства очень низка |
1,391 |
С некоторой степенью риска |
| 5. |
ООО "Агростройсер- вис" |
0,988 |
Вероятность банкротства высока |
-0,240 |
На грани банкротства |
| 6. |
ЗАО "Михайловское" |
2,933 |
Вероятность банкротства невысока |
0,552 |
С некоторой степенью риска |
| 7. |
ООО "Агрореут" |
2,033 |
Вероятность банкротства достаточно высока |
-0,112 |
На грани банкротства |
| 8. |
ЗАО"Агрофирма Рыльское" |
1,252 |
Вероятность банкротства очень высока |
-0,281 |
На грани банкротства |
| 9. |
ЗАО"Обоянский свекловод" |
1,912 |
Вероятность банкротства достаточно высока |
-1,522 |
На грани банкротства |
| 10. |
ОАО "Беловское" |
3.502 |
Вероятность банкротства очень низкая |
1,239 |
С некоторой степенью риска |
| 11. |
СПК "Мокрушанское" |
-0,6496 |
Вероятность банкротства очень высока |
0,403 |
На грани банкротства |
| 12. |
ООО "Большесолдатский свекловод" |
0,511 |
Вероятность банкротства очень высока |
0,045 |
На грани банкротства |
| 13. |
ООО "Восход" |
2,17 |
Вероятность банкротства достаточно высока |
0,214 |
На грани банкротства |
| 14. |
СХК «Надежда» |
3,912 |
Вероятность банкротства очень низкая |
1,5601 |
фин. уст-сть не вызывает сомнений; |
| 16. |
ООО «Авангард» |
0,539 |
Вероятность банкротства очень высока |
-1,159 |
На грани банкротства |
Предлагаемая модель позволяет в короткое время проводить оценку финансового состояния предприятий АПК как информационную основу антикризисного управления ими. Модель имеет высокую точность определения кризисных организаций отрасли и является альтернативой использования различных методик для оценки финансового состояния. Значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей модели рассчитаны на основе российских аналитических данных, которые достоверно отражают экономическую ситуацию предприятий АПК.
Предлагаемые нами методы диагностики вероятности банкротства, во- первых, приемлемы для российских условий, во-вторых, адаптированы к аграрному сектору, в-третьих, построены на региональном массиве данных. Следовательно, предложенную модель можно использовать как в исследованиях региональной экономики, так и в антикризисном менеджменте на уровне отдельной организации.
Список литературы
Управление в АПК региона: кадровый и социальный аспекты. Теория и практика: монография / Н.К. Анисимов, А.Ф. Демченко, Е.А. Яковлева, Т.В. Савченко; под ред. проф. А.Ф. Демченко. Воронеж: ВГАУ, 2005. 241 с.
Бескоровайная Н. С. Современные проблемы антикризисного управления в системе региональной экономики // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Экономика». 2006. №4.
Экономика регионов: тенденции развития: монография / Н. К. Васильева [и др.] ; под общей ред. О. И. Кирикова. Книга 3. Воронеж : ВГПУ, 2007. 298 с.