Оценка системной структуры газораспределительных организаций: внешний анализ

Новый мировой кризис, внешнеполитические вызовы и динамичные

изменения в экономической жизни страны предопределяют необходимость превентивных мер определения основных триггеров и доминирующих факторов развития сложных социально-экономических систем.

Полагаем, контроль деятельности организации должен основываться на системной сбалансированности. Для оценки степени системной сбалансированности ГРО может быть использован метод анализа, основанный на установлении пропорций системной структуры с помощью стоимостной оценки результатов деятельности внутриорганизаци- онных подсистем (внешний или экстер- нальный анализ). В связи с этим особое значение для такого анализа приобретают источники информации. Внешний анализ системной структуры газораспределительной организации выполняется по открытым источникам информации об организации, таким как данные бухгалтерской (финансовой) отчетности и другие публичные данные об организации, в том числе размещенные в центрах раскрытия корпоративной информации, информация корпоративных сайтов, сайтов федеральных и региональных министерств и ведомств, данные Федеральной службы государственной статистики [2].

Материалы и методы

Объем информации, которая может быть привлечена из открытых источников, зависит от организационно правовой формы организации и формы собственности и других факторов.

При проведении выборочного анализа совокупности юридических лиц возможно использование доступа к специализированным базам данных корпоративной информации (как правило, такой доступ возможен только за плату). К таким системам в т. ч. относится справочно-аналитическая система "СПАРК", созданная Группой "Интерфакс".

Для решения задач системно сбалансированного управления структурой организации в системе "СПАРК" нами сформирован запрос по данным финансовой и налоговой отчетности газораспределительных организаций РФ. На основании полученных данных сформирован набор показателей для осуществления необходимых расчетов.

В выборку нами включены отдельные показатели бухгалтерской (финансовой) отчетности за 2014-2018 гг., необходимые для количественной оценки пропорций системной структуры газораспределительных организаций [4]. В выборку также включены организации, созданные в течение 2014-2018 гг., и исключены ликвидированные или находящиеся в процессе ликвидации, а также организации с нулевыми показателями выручки, среднесписочной численности сотрудников и балансовой стоимости основных средств.

Результаты деятельности каждой организации распределены для оценки подсистем по четырем группам стоимостных показателей: для объектных подсистем организации - выручка от продаж (в нетто-оценке: за вычетом налога на добавленную стоимость, акцизов и т. п. налогов и обязательных платежей); для средовых подсистем - балансовая стоимость основных средств; для процессных подсистем - показатель рассчитывается как разность значений оборотных активов и значений - краткосрочных финансовых вложений (за исключением денежных эквивалентов); денежных средств и денежных эквивалентов; для проектных подсистем - как сумма следующих слагаемых: разность между стоимостью внеоборотных активов и стоимостью основных средств за минусом отложенных налоговых обязательств в случае их превышения над величиной отложенных налоговых обязательств; краткосрочных финансовых вложений; денежных средств и денежных эквивалентов. Кроме того, для последующего расчета рентабельности активов (далее - РА) и оборачиваемости инвестированного капитала (далее - ОИК) каждой организации в состав показателей для формирования выборки нами дополнительно включены следующие показатели: активы всего; проценты к уплате; запасы, дебиторская задолженность, краткосрочные обязательства, отложенные налоговые обязательства, чистая прибыль (убыток); EBIT (прибыль до уплаты процентов и налогов) [10].

Обсуждение

В анализе предлагаем использовать оборачиваемость инвестированного капитала (ОИК). Для оценки финансово-хозяйственной деятельности газораспределительных организаций целесообразно рассмотреть стоимостную оценку инвестированного капитала (ИК) как сумму денежных средств и денежных эквивалентов, чистых фиксированных активов (далее - ЧФА) и рабочего капитала (далее - РК). В свою очередь, после предварительного экспресс-анализа показателей бухгалтерской отчетности выборки газораспределительных организаций РК предлагаем определять как разность суммы величин запасов и дебиторской задолженности и краткосрочных обязательств. Следовательно, показатель ЧФА может быть рассчитан как разность внеоборотных активов и отложенных налоговых обязательств [8].

Представленный подход, в свою очередь, продиктован несущественностью других показателей бухгалтерской отчетности применительно к особенностям ведения производственно-хозяйственной деятельности и формирования учетной информации в газораспределительных организациях. В итоге объем выборки сократился до 298 организаций, удовлетворяющих описанным выше условиям (табл. 1).

Таблица 1 - Распределение обследуемых газораспределительных организаций по организационно-правовой форме, по состоянию на 2019 г.

По организационно-правовой форме организации из данного списка подразделяются на публичные акционерные общества (ПАО) - 32 единицы (или 11 % в общем количестве обследованных организаций), непубличные акционерные общества (АО) - 111 единиц (37 %), общества с ограниченной ответственностью (ООО) - 155 единиц (52 %).

По величине чистых активов распределение компаний произведено следующим образом (табл. 2).

Таблица 2 - Распределение газораспределительных организаций по величине чистых активов, по состоянию на 31.12.2018, руб.

Анализ компаний выборки показал, что 15 % анализируемых компаний по состоянию на 31.12.2018 являются убыточными (имеют отрицательные чистые активы).

Распределение организаций согласно среднесписочной численности работников на 01.01.2019 приведено в таблице 3.

Таблица 3 - Распределение обследуемых газораспределительных организаций согласно среднемесячной численности, на 01.01.2019

По данным электронной таблицы, сформированной по параметрам нашего запроса, произведем для каждого отчетного года периода анализа (20142018 гг.):

расчет индекса системной сбалансированности по каждой организации выборки;

оценку рентабельности активов (РА), оборачиваемости инвестированного капитала (ОИК) по каждой организации выборки.

Проводя изучение изменений данных показателей на протяжении периода анализа, произведем исследование влияния коэффициента системной сбалансированности на повышение или понижение рентабельности активов организации.

На основе расчета параметров интенсивности взаимодействия каждой пары внутриорганизационных подсистем определим значение индекса системной сбалансированности (IS) по симметричной формуле, подробно описанной Г.Б. Клейнером, М.А. Рыбачуком, согласно которой индекс IS представляет собой величину, обратную сумме величин соотношений тесноты связей между подсистемами (тетрадами) каждой организации [4].

Значение коэффициентов системной сбалансированности предлагаем описать следующим образом (табл. 4).

Таблица 4 - Значение коэффициента системной сбалансированности по интервалам значений

С целью расчета параметров интенсивности взаимодействия каждой пары внутриорганизационных подсистем исследуемой организации (el, e2, e3, e4), которые требуются для расчета индексов системной сбалансированности организаций, была написана специальная обработка при использовании инструментария Microsoft Excel, VBA для Office 2019.

По результатам расчетов были получены значения индексов системной сбалансированности каждой из исследуемых организаций, а также значения рентабельности их активов за период с 2014 по 2018 г. (табл. 5).

Таблица 5 - Распределение обследуемых газораспределительных организаций в соответствии со значениями индексов их системной сбалансированности за период 2014-2018 гг.

Распределение организаций в со¬ответствии с полученными в результате проведенных расчетов значениями рентабельности их активов (РА) приведено в таблице 6.

Таблица 6 - Распределение газораспредлительных организаций в соответствии активов за период 2014-2018 гг. со значениями рентабельности

Как было указано выше, среднеотраслевая рентабельность активов за 2018 г. по коду ОКВЭД 35.2 "Производство и распределение газообразного топлива", по данным налоговых органов, составила 0,014, или 1,4 % [2].

Таблица 7 - Распределение газораспределительных организаций в соответствии со значениями рентабельности активов за 2018 г.

Согласно данным выборки за 2018 г. 197 компаний, или 66 % общего количества (282 организации), характеризуются значениями рентабельности активов выше среднеотраслевого показателя.

Выборка исследованных организаций характеризуется низкой однородностью, поскольку организации из данного списка расположены в различных регионах с разным уровнем социальноэкономического развития, имеют разный размер, осуществляют деятельность в различных условиях хозяйствования [4]. Кроме того, в отношении части организаций не установлены тарифы на услуги по транспортировке газа уполномоченными государственными органами. Такие организации обычно производят работы по эксплуатационному обслуживанию газораспределительной сети района в составе региона по договору с организацией, в отношении которой уполномоченными государственными органами установлен тариф на транспортировку газа. Но есть и организации, которые указывают в отчетности код ОКВЭД 35.22 "Распределение газообразного топлива по газораспределительным сетям", но фактически передают имеющиеся в собственности газопроводы в аренду. Последняя из описанных ситуаций возможна, поскольку в соответствии с положениями действующего российского законодательства для обществ с ограниченной ответственностью требования к качеству и полноте бухгалтерской (финансовой) отчетности значительно ниже аналогичных требований к акционерным обществам, а санкции за недостоверное указание кода ОКВЭД практически весьма несущественны и неощутимы для организаций.

Распределение организаций в соответствии с полученными в результате проведенных расчетов значениями оборачиваемости инвестированного капитала (ОИК) приведено в таблице 8.

Таблица 8 - Распределение газораспределительных организаций в соответствии со значениями оборачиваемости инвестированного капитала за период 2014-2018 гг.

В связи с этим традиционные методы корреляционно-регрессионного анализа - методы определения тесноты взаимосвязи между двумя исследуемыми показателями - не дали желаемого результата. Сравниваемые показатели также имеют различную природу - показатель индекса системной сбалансированности нормирован и измеряется в пределах 0 < IS < 1, показатель рентабельности активов, как и оборачиваемости инвестированного капитала, не нормирован и может принимать любые значения на числовой оси. Соответственно, принято решение о переходе к цели получения относительных величин путем подсчета средних темпов прироста данных показателей и последующего их сравнения [6]. Однако такой переход накладывает определенные ограничения. Средний темп прироста рассчитывается по следующей формуле [4] :

где Тр - средний темп роста; п - число уровней временного ряда;

У 5 - конечный уровень временного ряда;

Уі - начальный уровень временного ряда.

Рассчитаем средние темпы прироста рентабельности активов за 20132018 гг. Результаты расчетов представлены в таблице 9.

Таблица 9 - Распределение обследуемых газораспределительных организаций в соответствии со значениями средних темпов прироста индекса системной сбалансированности и рентабельности активов за период 2014-2018 гг.

Анализ показывает большую зависимость среднего прироста инвестированного капитала от прироста индекса сбалансированности по организациям выборки.

По приведенному выше алгоритму произведем дополнительную выборку дочерних (зависимых) организаций (далее - ДЗО) группы компаний ПАО "Газпром" (далее - ГК ПАО "Газпром") на основе первоначально сформированной выборки газораспределительных организаций (по идентификационным номерам ДЗО на сайте ПАО "Газпром": https://www.gazprom.ru). По данным параметров выборки АИС для целей анализа определено 116 организаций (табл. 10).

Таблица 10 - Распределение газораспределительных организаций по значениям средних темпов прироста индексов системной сбалансированности, рентабельности активов, оборачиваемости инвестированного капитала за период 2014-2018 гг. (ГК ПАО "Газпром")

Для сравнения полученных результатов введена булева переменная ВП 1, которая принимает значение единицы, если направление изменений (знаки) парных значений средних темпов прироста (индекса сбалансированности и рентабельности активов) совпадают (+, +; -, -), и значение нуля, если направление изменений (знаки) парных значений средних темпов прироста не совпадают (+, -; -, +). Данные условия можно формализовать следующим образом [4]:

Кроме того, введем обобщающий показатель и назовем его коэффициентом совпадения С 1, который в процентном выражении отражает отношение количества парных значений средних темпов прироста с одинаковым направлением изменений (знаком) и значением булевой переменной со значением единица к общему количеству пар [4]. Формулу для расчета данного показателя можно записать так:

где 2Г-1 БП 1 - сумма значений булевых переменных для каждой пары показателей средних темпов прироста; n - общее количество парных значений средних темпов прироста, n = 1, ..., 298.

Проведем расчеты с помощью представленной формулы. Полученное значение показывает, что доля организаций в общем количестве обследованных ГРО, темпы прироста значений индексов системной сбалансированности которых совпадают по направлению изменений (знаки) с темпами прироста значений рентабельности активов, составила 53,36 %. Аналогичный показатель по ДЗО ГК ПАО "Газпром", согласно нашим расчетам, имеет более высокое значение - 61,21 %. Организации холдинга, характеризирующиеся однонаправленными показателями исследованной пары значений, составляют около 25 % всех ГРО.

Рассмотрим вторую группу двоичной системы булевых парных переменных (индекс сбалансированности и оборачиваемости инвестированного капитала). Для сравнения полученных результатов введем булеву переменную

ВП 2, которая принимает значение единицы, если направление изменений пары средних темпов прироста совпадают (+, +; -, -), и значение ноль, если направление изменений (знаки) парных значений средних темпов прироста не совпадают (+, -; -, +) [4]. Данные условия можно формализовать следующим образом:

Кроме того, введем обобщающий показатель и назовем его коэффициентом совпадения С 2, формула для расчета данного показателя примет вид:

где Z?-1 БП 2 - сумма значений булевых переменных для каждой пары значений средних темпов прироста.

Проведем полученные расчеты по данной паре показателей. Соответственно, доля организаций в общем количестве обследованных (180 ГРО), темпы прироста значений индексов системной сбалансированности составили 63,8 %.

Необходимо отметить, что количество таких организаций на 13 % больше количества организаций, которые характеризуются равнонаправленными изменениями темпов прироста индекса сбалансированности и рентабельности активов, что свидетельствует о более тесной связи между индексом сбалансированности и оборачиваемостью инвестированного капитала по организациям выборки. При этом аналогичный показатель по ДЗО ГК ПАО "Газпром", согласно расчетам, имеет, напротив, более низкое значение - 53,4 %.

Организации холдинга, характеризирующиеся однонаправленными показателями данной пары, составляют около 12 % всех ГРО, что в 2 раза меньше показателя предыдущей пары.

На следующем этапе анализа предлагаем изучить особенности изменения темпов прироста каждой тройки значений (I, РА, ОИК), на основе которых сформируем третью группу булевых переменных (индекс сбалансированности, рентабельности активов и оборачиваемости инвестированного капитала) [4].

Для сравнения полученных результатов введем булеву переменную ВП 3. Переменная принимает значение единицы, если изменения средних темпов прироста по всем трем показателям совпадают (+,+,+;-,-,-). Соответственно, ВП 3 отвечает следующим условиям:

Обобщающий показатель обозначим как коэффициент совпадения С 3, формула для расчета данного показателя примет вид:

где ZP=i БП 3 - сумма значений булевых переменных для каждой пары значений средних темпов прироста.

Доля организаций в общем количестве обследованных, темпы прироста значений коэффициентов, системной сбалансированности которых совпадают по направлению изменений с темпами прироста значений оборачиваемости инвестированного капитала и рентабельности активов, составила 33,3 %. При этом аналогичный показатель по ДЗО ГК ПАО "Газпром", согласно нашим расчетам, имеет, напротив, более высокое значение - 34,5 %.

Организации холдинга, характеризирующиеся однонаправленными показателями данной пары, составляют чуть более 14 % всех ГРО. Данный результат в значительной мере подтверждает предположение о том, что сбалансированность системной структуры организации является ключевым фактором достижения эффективности ее деятельности.

Выводы

На основании полученных итоговых показателей можно констатировать, что для повышения продуктивности работы всех системных составляющих механизма управления руководству газораспределительной организации необходимо своевременно и оперативно контролировать пропорции системных составляющих организаций, в том числе при реализации и оценки результативности среднесрочных и долгосрочных бюджетов. Кроме того, на уровне государства, необходимо:

развивать институт нефинансовой отчетности и ее оценки;

ужесточить требования к достоверности показателей финансовой отчетности; стоимостный натуральный газораспределительный

расширить список ресурсоснабжающих организаций, публикующих финансовую отчетность;

законодательно усилить контроль за достоверностью и обоснованностью указания в формах статистической и бухгалтерской отчетности кодов ОКВЭД и указания основных видов деятельности.

Библиографический список

1. Концепция планирования выездных налоговых проверок, утв. Приказом ФНС России от 30.05.2007 № ММ-3-06/333@.

2. Информация Федеральной налоговой службы от 23.05.2019 "Среднеотраслевые показатели, характеризующие финансово-хозяйственную деятельность налогоплательщиков за 2018 г." [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.nalog.ru.

3. Рыбачук, М.А. Системное моделирование промышленной деятельности предприятия // Системный анализ в экономике - 2014 : материалы III Меж- дунар. науч.-практ. конференции // ЦЭМИ РАН, 2015. - Т. 1. --С.221-223.

4. Клейнер, Г. Б., Рыбачук, М.А. Системная сбалансированность экономики: моногр. - М., 2017. - С. 165-224.

5. Рыбачук, М.А. Системное управление предприятием на различных стадиях жизненного цикла // Системный анализ в экономике - 2016 : сб. трудов IV Междунар. науч.-практ. конф.- биеннале / под ред. Г.Б. Клейнера, С.Е. Шепетовой. - М., 2016. - Т. 1. - C. 369-372.

6. Рыбачук, М.А. Сбалансированность системной структуры как необходимое условие для стратегической устойчивости // Вестник ВГУ. - 2015. - № 1. - С. 140-146.

7. Фомин, В.П. Анализ сбалансированности показателей трудовых ресурсов как активного фактора производства // Научные труды Западно-Сибирского института финансов и права. / отв. ред. В.В. Митрофанов. - Нижневартовск, 2008. - Вып. 3. - С. 183-198.

8. Каплан, Р. С., Нортон, Д.П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. - М., 2003.

9. Нивен, П.Р. Сбалансированная система показателей для государственных и неприбыльных организаций. - Днепропетровск, 2005.

10. Chris, B. Murphy. EBIT vs. Operating Income: Critical Differences and What They Mean Investopedia [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.investopedia.com.

11. Davar, E. Flaws of Modern Economic Theory: Origins of Contemporary Financial // Economic Crisis. Modern Economy. - 2011. - № 1. - Vol. 2. - Р. 25-30.

12. Bibliographic list

1. Concept of planning exit tax audits, approved. Order of Federal Tax Service of Russia from 30.05.2007 № MM-3- 06/333@.

13. Information of Federal Tax Service from 23.05.2019 "Average industry indicators that characterize the financial and economic activities of taxpayers for 2018" [Electronic resource]. - Mode of access : https://www.nalog.ru.

14. Rybachuk, M. A. System modeling of industrial activity of enterprise // System analysis in economics - 2014 : materials of III International scient.-pract. њnf. // CEMI RAS, 2015. - Vol. 1. - Р. 221-223.

15. Kleiner, G. B., Rybachuk, M. A. System balance of economics : monogr. - M., 2017. - Р. 165-224.

16. Rybachuk, M. A. System management of enterprise at different stages of life cycle of system analysis in economy - 2016 : articles of IV International scient.-pract. conf.-biennale / ed. by G. B. Kleiner, S. E. Shepetovki. - M., 2016. - Vol. 1. - Р. 369-372.

17. Rybachuk, M. A. Equilibration of system structure as a necessary condition for strategic stability // Vestnik of VSU. - 2015. - № 1. - Р. 140-146.

18. Fomin, V. P. Analysis of balance of indicators of labor resources as active factor of production // Scientific Works of West Siberian Institute of Finance and Law / ed. by V. V. Mitrofanov. - Nizhnevartovsk, 2008. - Issue 3. - Р. 183-198.

19. Kaplan, R S., Norton, D. P. Balanced scorecard. From strategy to action. - M., 2003.

20. Niven, P. R. Balanced scorecard for public and non-profit organizations. - Dnepropetrovsk, 2005.

21. Chris, B. Murphy. EBIT vs. Operating Income: Critical Differences and What They Mean Investopedia [Electronic resource]. - Mode of access : https:// www.investopedia.com.

22. Davar, E. Flaws of Modern Economic Theory: Origins of Contemporary Financial // Economic Crisis. Modern Economy. - 2011. - № 1. - Vol. 2. - Р. 25-30.

Размещено на Allbest.ru