Влияние отраслевой принадлежности промышленных предприятий на формирование стратегии реструктуризации

Статья Дмитрия Хавина посвящена методологии диагностики и прогнозирования состояния предприятия, оптимального управления им с целью обеспечения его устойчивого и надежного функционирования. В качестве основной проблемы реструктуризации хозяйствующих субъектов он выделяет сложность выбора критериев оценки направлений реформирования предприятий и эффективности предлагаемых мер.

Дмитрий Хавин
Влияние отраслевой принадлежности предприятий на формирование стратегии реструктуризации
"Экономические стратегии", №5-6-2004, стр. 90-92

Коренные изменения экономической системы и условий деятельности предприятий требуют их преобразования в целях эффективного функционирования. Российской наукой и практикой накоплен значительный опыт в области экономических и организационных форм и методов управления промышленными предприятиями, способных повысить эффективность производства. Однако проблемам методологии диагностики и прогнозирования состояния предприятия, оптимального управления им с целью обеспечения устойчивого и надежного функционирования не уделялось должного внимания.

В качестве основной проблемы реструктуризации хозяйствующих субъектов следует выделить сложность выбора критериев оценки направлений реформирования предприятий и эффективности предлагаемых мер.

Необходимость обоснованного анализа и развития методов диагностики состояния предприятия и формирования стратегии реструктуризации промышленного предприятия во многом определяется тем, в какую группу отраслей оно входит. В Методических рекомендациях по реформе предприятий (организаций), утвержденных приказом Минэкономики России от 1 октября 1997 г. № 118, выделены три группы отраслей, сформированные по уровню потребности в инвестиционных ресурсах:

• группа базовых отраслей, производящих инвестиционные ресурсы;
  
• группа перспективных отраслей, способных производить инвестиционные ресурсы после реструктуризации;
  
• группа структурно-депрессивных отраслей или предприятия, подлежащие полной или частичной ликвидации. При разработке программы реструктуризации необходимо учитывать специфику отрасли, реализуемых товаров и услуг, определяемую во многом эластичностью спроса на них, наличие квалифицированной рабочей силы и ее стоимость. Кроме того, необходимо учитывать значение и перспективы развития отрасли в связи с неизбежностью структурной перестройки.
  

Анализ двухфакторной и пятифакторной моделей Э. Альтмана и четырехфакторной модели Р. Таффлера позволит сделать следующие выводы и обобщения. Прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели, включающей коэффициенты покрытия и финансовой зависимости, не обеспечивает необходимой точности. Данная модель не учитывает влияние на экономическое положение предприятия других важных показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность предприятия. Индексы кредитоспособности пятифакторной модели Э. Альтмана, полученные с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа, позволяют при первом приближении разделить предприятия на потенциальных банкротов и небанкротов, но, согласно этой модели, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся "непотопляемыми". Это доказывает, что в отечественных условиях эта модель не всегда позволяет адекватно оценить состояние предприятий. В четырехфакторной прогнозной модели Р. Таффлера производится выборочный подсчет соотношений некоторых ключевых измерений деятельности корпорации, таких как рентабельность, финансовый риск и ликвидность. Данная модель не учитывает структуру капитала в различных отраслях. Выход из создавшегося положения представляется в разработке собственной модели, которая бы более точно учитывала отраслевую специфику предприятий и подходила для нашей действительности.

Автором предлагается к рассмотрению модель R, которая, в отличие от двухфакторной, является более адекватной, а по сравнению с четырех- и пятифакторной учитывает отраслевую принадлежность. Модель R имеет следующий вид:

R = СоК1 + С1К2 + С2 К3 + С3 К4 , (I)

где К1…К4 – характеризуются отношениями:

• К1 – оборотного капитала к активам;
  
• К2 – чистой прибыли к собственному капиталу;
  
• К3 – выручки от реализации к активам;
  
• К4 – чистой прибыли к затратам;
  
• С0…С3 – коэффициенты, зависящие от отраслевой принадлежности предприятия.
  

Значения показателя R варьируют от 0,18 до 0,52, что определяет степень вероятности банкротства и позволяет выбрать необходимое направление реструктуризации. В результате корреляционной обработки статистических данных, сгруппированных по отраслевому принципу, применительно к нефтехимической отрасли была получена следующая четырехфакторная модель:

R = 1,4 К1 + 0,3 К2 + 0,8 К3 + 1,7 К4.(II)

При проведении анализа и прогнозировании банкротства практически к любому оценочному показателю нужно подходить критически. Вместе с тем низкое значение показателя R следует воспринимать как сигнал опасности. В этом случае необходимы анализ причин, вызвавших снижение этого показателя, и принятие соответствующих мер.

Для более наглядного представления точности данных моделей автор предлагает к рассмотрению рис. 1, где в графическом виде представлена диагностика предприятий с разбивкой по моделям. Для сравнения на рисунке представлены показатели обанкротившихся предприятий, полученные по двухфакторной и пятифакторной моделям Э. Альтмана, четырехфакторной модели Р. Таффлера и модели R.

Рисунок 1. Оценка вероятности банкротства предприятия

Из приведенных расчетов видно, что прогнозирование банкротства с помощью двухфакторной модели, включающей коэффициенты покрытия и финансовой зависимости, не обеспечивает высокой точности. Это объясняется тем, что данная модель не учитывает влияние на финансовое положение предприятия других важных показателей, характеризующих эффективность использования ресурсов, отдачу активов, деловую и рыночную активность предприятия.

Индексы кредитоспособности пятифакторной модели Э. Альтмана позволяют более точно определить вероятность банкротства предприятия. Однако, согласно этой модели, предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью "непотопляемыми". Это доказывает, что в отечественных условиях данная модель должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Четырехфакторная модель платежеспособности Р. Таффлера дает более точную картину состояния предприятия по сравнению с двухфакторной моделью, но использование такой модели требует большой предосторожности, так как она не учитывает специфику структуры капитала в различных отраслях. В результате анализа таблицы и рисунка можно сделать вывод о наибольшей приемлемости модели Э. Альтмана и модели R и неполной информационной картине двухфакторной модели и модели Р. Таффлера.

На основе анализа производственно-экономических показателей и планов реструктуризации 19 предприятий в качестве инструмента оценки эффективности реструктуризации предлагается деление всех предприятий по классам экономической устойчивости на основании показателей ликвидности. Распределение предприятий по классам экономической устойчивости предлагается проводить следующим образом:

• первый класс экономической устойчивости – предприятия с минимальным риском невозврата кредита;
  
• второй класс – предприятия с небольшим риском невозврата кредита;
  
• третий класс – предприятия с нормальным риском невозврата кредита;
  
• четвертый класс – предприятия с повышенным риском невозврата кредита.
  

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой – специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, предлагается расчет значений показателей для каждой из таких отраслей, как промышленность (машиностроение), нефтехимия, энергетика, строительство (табл. 1-4).

Таблица 1. Значения показателей для распределения предприятий машиностроения по классам экономической устойчивости

Таблица 2. Значения показателей для распределения предприятий нефтехимической отрасли по классам экономической устойчивости

Таблица 3. Значения показателей для распределения предприятий отрасли энергетики по классам экономической устойчивости

Таблица 4. Значения показателей для распределения строительных организаций по классам экономической устойчивости

Учитывая многообразие показателей, различие в уровне их критических оценок и возникающие в связи с этим сложности в оценке риска банкротства, можно сделать вывод, что специфика данной шкалы критериев заключается в наиболее точном определении состояния предприятия. Такое разграничение показателей позволит собственнику оценить экономическую эффективность реструктуризации по отраслевому признаку.

При анализе экономического состояния предприятия наряду с рассмотренными моментами целесообразно анализировать рентабельность и ликвидность его отдельных подразделений. Это возможно с помощью моделей расчета близости банкротства предприятия: модели Э. Альтмана и модели R. Их можно также использовать и при формировании производственно-технологических комплексов в процессе реструктуризации предприятий.