Оценка корпоративной устойчивости малого и среднего бизнеса России в промышленной отрасли Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ФИНАНСЫ

https://doi.org/10.31279/2782-6414-2024-3-4 Исследовательская статья

УДК 338.45

Оценка корпоративной устойчивости малого и среднего бизнеса России в промышленной отрасли

Толстов Никита Алексеевич

Московский финансово-юридический университет МФЮА, г. Москва, Россия ORCID: 0009-0009-3230-888Х Е-таП: [email protected]

АННОТАЦИЯ

ВВЕДЕНИЕ. В современных сложившихся реалиях экономический потенциал России в большей степени зависит от развития малого и среднего бизнеса. В условиях экономического кризиса средний и малый бизнес (далее СМБ) способен обеспечить стабильную поддержку финансовой системы, что способствует быстрому росту и восстановлению экономики в целом. Однако вероятность банкротства сектора СМБ остается ключевой проблемой на высококонкурентном рынке в условиях переменчивой экономической обстановки ввиду необходимости контроля расходов, а также увеличения источников доходов для повышения реального объема ВВП России. Наибольшую угрозу эффективности развития предпринимательства представляет риск банкротства промышленной отрасли, так как доля СМБ в промышленности составляет 55-70 %.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью исследования является оценка корпоративной устойчивости компаний из промышленной отрасли СМБ в России в условиях экономического кризиса, а также вероятность их банкротства.

МЕТОДЫ. Для оценки вероятности банкротства была использована модель Z-score Альтмана, характеризующая алгоритм интегральной оценки корпоративной устойчивости и угрозу банкротства.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Определены способы снижения долговой нагрузки промышленных компаний СМБ в России.

ВЫВОДЫ. Для повышения устойчивости промышленных компаний к изменениям необходима диверсификация новых продуктов или услуг, а также расширение рынков сбыта.

ЭФ

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ:

Толстов Н. А.

Оценка корпоративной устойчивости малого и среднего бизнеса России в промышленной отрасли // Исследование проблем экономики и финансов. 2024. № 3. Ст. 4. https://doi.org/10.31279/2782-6414-2024-3-4

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ:

автор декларирует отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

ПОСТУПИЛА: 22.07.2024 ПРИНЯТА: 01.09.2024 ОПУБЛИКОВАНА: 30.09.2024

COPYRIGHT: © 2024 Толстов Н. А.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: модель Z-score Альтмана, промышленность, банкротство, СМБ, экономический кризис, предпринимательство

HEED

FINANCE

https://doi.org/10.31279/2782-6414-2024-3-4 UDK 338.45

Research article

Assessment of Corporate Sustainability of Russian SMEs in the Industrial Sector

Nikita A. Tolstov

Moscow University of Finance and Law, Moscow, Russia ORCID: 0009-0009-3230-888X E-mail: [email protected]

TO CITE:

Tolstov N. A.

Assessment of Corporate Sustainability of Russian SMEs in the Industrial Sector // Research in Economic and Financial Problems. 2024. № 3. Art. 4. https://doi.org/10.31279/2782-6414-2024-3-4

DECLARATION OF COMPETING INTEREST: none declared.

RECEIVED: 22.07.2024 ACCEPTED: 01.09.2024 PUBLISHED: 30.09.2024

COPYRIGHT: © 2024 Tolstov N. A.

ABSTRACT

INTRODUCTION. Economic of Russian potential directly depends on the development of small and medium-sized businesses in the current realities. In economic crisis conditions, medium-sized entities (SME) are able to provide stable support to the financial system, which contributes to rapid growth and recovery of the economy as a whole. However, the probability of SME sector bankruptcy remains a key problem in a highly competitive market in a volatile economic environment, due to the need to control costs as well as increase revenue sources to boost Russia's real GDP. The biggest threat to the efficiency of entrepreneurship development is the risk of bankruptcy of the industrial sector, as the SME share in industry is 55-70 %.

PURPOSE. The purpose of the study is to assess the corporate sustainability of companies from the industrial SME sector in Russia in the economic crisis, as well as the probability of their bankruptcy.

METHODS. Altman's Z-score model was used to assess the probability of bankruptcy, which characterizes the algorithm of integral assessment of corporate sustainability and the threat of bankruptcy.

RESULTS. The ways to reduce the debt burden of industrial SME companies in Russia were determined.

CONCLUSION. In order to increase the resilience of industrial companies to changes and crises, it is necessary to diversify new products or services and expand markets.

KEYWORDS: Altman Z-score, industry, bankruptcy, SME, economic crisis, entrepreneurship

ВВЕДЕНИЕ

Проблема банкротства стоит перед многими компаниями в различных сферах деятельности. В современной экономике России предприятия имеют достаточно высокий уровень себестоимости продукции, которая уменьшает или делает практически невозможной ее реализацию. Банкротство является неотъемлемой частью рыночного хозяйства и представляет собой объективно обусловленный результат функционирования рыночных отношений [1]. Оно выступает неким стимулом эффективной работы предприятия. В числе причин, которые вызывают удорожание продукции на предприятиях, плохое состояние финансовой деятельности предприятия, а именно рост дебиторской и кредиторской задолженности, штрафы, пени и т. д. Все это в той или иной степени является признаком банкротства. Объективным процессом рыночной экономики, основанной на конкуренции, является постоянный отток капитала в сферы, приносящие наибольший доход, а также перераспределение собственности от неэффективных хозяйствующих субъектов к более эффективным. Осуществляется данное перераспределение в значительной мере посредством процедуры банкротства. Поэтому в любой цивилизованной стране с развитой экономической системой одним из основных элементов механизма правового регулирования рыночных отношений является законодательство о несостоятельности (банкротстве). Согласно ФЗ № 127 «О несостоятельности (банкротстве)», банкротство - это признанная судом неспособность должника в полной мере удовлетворить требования кредитора по денежным обязательствам, о выплате выходных пособий и об оплате труда лиц, работающих по трудовому договору 1. Банкротство определяется через его признаки, которые основываются на потере платежеспособности или неспособности должника выполнять обязательства перед кредитором.

Выделяют следующие основные принципы банкротства:

- принцип неоплатности, основывается на том, что должник может быть признан банкротом, если сумма общей кредиторской задолженности превышает сумму имущества, которым он владеет;

- принцип неплатежеспособности, согласно которому обязательно выявить определенные признаки того, что должник не в состоянии отвечать по своим обязательствам перед кредиторами.

Из основных видов стоит отметить реальное банкротство, которое характеризуется полной неспособностью предприятия восстановить финансовую устойчивость в будущем периоде, причиной обычно выступает реальная потеря используемого капитала. Огромная потеря капитала препятствует нормальному осуществлению эффективной хозяйственной деятельности в предстоящем периоде на предприятии 2. Обычно вследствие реального банкротства предприятие объявляется банкротом юридически. Умышленное же банкротство отражает преднамеренное создание собственником предприятия его неплатежеспособности, нанесение экономического ущерба предприятию, основываясь на личных интересах. Данный вид банкротства с его основными факторами преследуется по уголовному законодательству. Техническое банкротство характеризует неплатежеспособность предприятия, которое вызвано просрочкой дебиторской задолженности [2]. Размер дебиторской задолженности превышает размер кредиторской задолженности предприятия, а общая сумма его активов значительно превосходит объем его финансовых обязательств. При успешном экономическом антикризисном управлении предприятием техническое банкротство обычно не приводит к юридическому 3.

К субъективным причинам также можно отнести:

- приближение цен на конкретные разновидности продукции к ценам на аналогичные, но более высокого качества;

- слабый уровень адаптации менеджеров - представителей старой школы, управления к жестоким реальностям формирования рынка, их неумение проявлять предприимчивость в налаживании выпуска продукции, которая пользуется высоким спросом;

- разбалансированность экономического механизма воспроизводства капитала предприятия.

Рыночная экономика по своей сути предусматривает эффективное финансовое развитие благодаря инициативе независимых предпринимателей, чьи интересы ориентированы на спрос потребителя. Если предприятие не основано на частной инициативе предприятий, которые ориентируются на интересы потребителей, чтобы максимизировать свои доходы, у такого предприятия отсутствует стимул дальнейшего эффективного развития и технического прогресса в сферах своей деятельности [3]. Это становится причиной оттока до-

О несостоятельности (банкротстве) : федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (посл. ред.) 26 октября 2002 г. URL: https://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_39331/ (дата обращения: 00.00.2024). Текст: электронный.

2

Налоговый кодекс Российской Федерации от 31 июля 1998 года № 146-ФЗ [Электронный ресурс] : части 1 и 2 (с изм. и доп.). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_19671/ (дата обращения: 08.05.2024). Текст: электронный.

3 Кудрявцева Т. Ю., Дуболазова Ю. А. Финансовый анализ : учебник для вузов / Дуболазова Ю. А. под ред. Т. Ю. Кудрявцевой. Москва : Юрайт, 2024. 167 с. Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/544501 (дата обращения: 19.08.2024).

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ | № 3 (2024)_

ходов к предприятиям-конкурентам и в дальнейшем банкротства предприятия. Для выявления и дальнейшего прогнозирования банкротства на предприятии регулярно должна проводиться диагностика. Диагностика банкротства - это совокупность финансового анализа, который направлен на выявление параметров по критериям кризисного развития предприятия в сфере экономических отношений. Основываясь на целях и методах осуществления диагностики банкротства компании, авторы Л. В. Ширшова, Ю. В. Дулова различают следующие подходы [4]:

- экспресс-диагностика банкротства;

- фундаментальная диагностика.

Экспресс-диагностика обычно завершается выводом о целесообразности или необходимости более глубокого анализа финансового положения. Фундаментальная диагностика основывается на факторном анализе и прогнозировании.

Экспресс-диагностика включает в себя следующие этапы:

1. Определение объектов, которые создают потенциальную угрозу банкротства, и проведение их оценки. К таким объектам могут относиться:

- чистый денежный поток предприятия, если его значение в течение продолжительного времени является отрицательным;

- отрицательная рыночная стоимость активов предприятия;

- состав активов, отсутствие ликвидных активов, низкое значение коэффициентов платежеспособности;

- уровень концентрации финансовых операций в зоне повышенного риска.

2. Оценка масштабов кризисного состояния предприятия. На основе анализа, проведенного в первом этапе, кризисное состояние может быть оценено следующим образом:

- мягкий финансовый кризис;

- глубокий финансовый кризис;

- финансовая катастрофа.

Фундаментальная диагностика основывается на факторном анализе и прогнозировании, где А. Жукова и Е. Никулина выделяют следующие цели для анализа [5]:

- подтверждение результатов предварительной оценки кризисного состояния предприятия;

- прогнозирование динамики факторов, создающих угрозу банкротства;

- оценка и прогнозирование способности предприятия к нейтрализации банкротства.

Фундаментальная диагностика включает в себя следующие этапы, подробно описанные в исследовании И. Мазуровой «Методы оценки вероятности банкротства предприятия» 4:

1. Систематизация факторов, которые обусловливают кризисное состояние. К таким факторам могут относиться:

а) внешние факторы:

- общеэкономические;

- рыночные;

- прочие факторы (политическая нестабильность);

б) внутренние факторы:

- операционные (неэффективный маркетинг, ассортиментная политика);

- инвестиционные;

- перерасход инвестиционных ресурсов, переоценка эффективности проекта;

- финансовые;

- высокая доля заемного капитала, рост задолженностей.

2. Выбор метода фундаментального анализа. Фундаментальный анализ включает в себя:

- полный комплексный анализ финансовых коэффициентов;

- корреляционный метод (степень влияния определенных факторов на развитие предприятия);

- аналитическая модель Альтмана - алгоритм интегральной оценки угрозы банкротства.

3. Прогнозирование способности предприятия к нейтрализации банкротства.

Основная проблематика моделей для анализа банкротства заключается в отсутствии отраслевой специфики, где не учитываются драйверы производства, роль корпоративного управления, а также психологические и поведенческие аспекты [6]. Более того, большинство статей посвящено краткосрочному анализу корпоративных предприятий, где сектору «Средний и малый бизнес» (СМБ) уделяется значительно меньшее внимание. Также сравнительно небольшое количество исследований посвящено тому, как корпоративное управление влияет на финансовую устойчивость компаний через призму новых технологий и инновационных процессов.

В статье исследуется проблема того, как корпоративное управление влияет на устойчивость промышленных компаний СМБ в России и вероятность их

4

Methods for assessing the likelihood of bankruptcy of an enterprise / I. I. Mazurova, N. P. Belozerova, T. M. Leonova, M. M. Podshivalova. Tutorial. SPb. : Publishing house SPbGUEF, 2017.113 p.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ | № 3 (2024)_

Финансы Ст. 4

банкротства в среднесрочной перспективе в современных сложившихся реалиях. Контроль корпоративной устойчивости сектора СМБ играет важную роль в обеспечении экономического развития, укреплении позиций на мировых рынках, а также создании конкурентоспособности России. Ввиду чего необходимо правильно и своевременно оценить способность компании справляться с финансовыми трудностями, а также обеспечивать стабильный поток доходов. Это включает в себя как эффективное управление рисками, так и анализ финансовых показателей, таких как рентабельность, ликвидность, платежеспособность и долговую нагрузку 5. Основной вклад в увеличение объема реального ВВП России вносит реальный сектор экономики, где промышленная отрасль является драйвером роста. По состоянию на конец 2023 года компании в промышленности преодолевают ряд трудностей и проблем, чтобы отвечать требованиям государственной экономики в полной мере обеспечивать продукцией всю страну 6. Компании СМБ на текущий момент сталкиваются с отсутствием качественной внутренней инфраструктуры, несовершенством налоговой и финансовой системы, направленной на грамотную поддержку сектора СМБ. Для оценки качества производственных мощностей, используемых для поддержания жизненного цикла компании «рост», использовались индикаторы рентабельности и ликвидности [7]. Основная цель данной статьи - оценить вероятность банкротства промышленных компаний из сектора СМБ в России в условиях экономического кризиса с помощью анализа корпоративной устойчивости, с целью выявления последствий банкротства сектора для экономики России в целом.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Статистический анализ данных проводился на основании официальной информации, предоставляемой Федеральной службой государственной статистики Российской Федерации в период с 2014 по 2022 г. В качестве выявления причинно-следственной связи в статье была рассмотрена академическая литература, рассматривающая релевантные исследовательские вопросы. Для оценки вероятности банкротства

в России используются различные комбинированные системы и критерии. Одной из таких систем является анализ финансовой отчетности, где по данным бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках, а также отчета о движении денежных средств выявляются тенденции и аномалии компании 7. Качество управления, кредитные рейтинги, а также различные модели логистической регрессии и нейронные сети позволяют оценивать кредитоспособность компании, рыночную ситуацию на основе финансового состояния и прочих факторов. Финансовые коэффициенты, рассматриваемые в совокупности, также учитывают множество факторов экономической среды и конкурентоспособности компаний. Так, например, проблема одновременно инновационной активности и корпоративной устойчивости стоит перед всеми компаниями, которые хотят быть конкурентными на рынке и рассчитывают на долговременный эффект. Конечно, компании готовы жертвовать своими доходами, чтобы перейти на новый виток жизненного цикла после стадии стагнации, однако как это отразится на финансовых показателях по сравнению с конкурентами - является главной задачей для анализа. Данный вопрос подробно проанализирован в исследовании «Determinants of sustainable innovation expansion strategy: the case study of companies from a declining industry» [8].

Одна из наиболее популярных моделей предсказания банкротства - модель Таффлера, которая служит основой для создания более сложных скоринговых моделей, учитывающих дополнительные факторы и данные. Модель может использовать как различные финансовые коэффициенты, так и статистические методы для определения вероятности дефолта компаний, у которых возникли финансовые трудности. Однако данная модель в большей мере затрагивает оценку кредитного риска финансовых и кредитных компаний. Для проведения фундаментального анализа компаний из сектора СМБ промышленной отрасли необходимо адекватно оценить кризисное состояние компаний и проанализировать вероятность их банкротства с точки зрения экономического и финансового потенциала. Для диагностики была использована аналитическая модель Альтмана, которая представляет собой алгоритм интегральной оценки угрозы банкротства ком-

Кулагина Н. А. Практический курс анализа хозяйственной деятельности предприятия : учебное пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. Москва : Юрайт, 2024.135 с. (Высшее образование). Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/539370 (дата обращения: 19.08.2024).

6 Финансы : учебник и практикум для вузов / Н. И. Берзон и др. ; под общ. ред. Н. И. Берзона. 4-е изд., перераб. и доп. Москва : Юрайт, 2023. 541 с.; Казакова Н. А. Анализ финансовой отчетности. Консолидированный бизнес : учебник для вузов. Москва : Юрайт, 2024. 233 с. (Высшее образование). Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/541957 (дата обращения: 19.08.2024).

7 Сергеев А. А. Бизнес-планирование : учебник и практикум для вузов. 5-е изд., испр. и доп. Москва : Юрайт, 2024. 442 с. (Высшее образование). Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/537710 (дата обращения: 19.08.2024).

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ | № 3 (2024)_

пании, а именно ее шансы обанкротиться [9]. Модель Альтмана используется для регулярного мониторинга финансовых показателей и выявления потенциальных проблем на ранних стадиях, более того, данную модель можно использовать в различных отраслях, включая производственную, непроизводственную, сектор информационных технологий и т. д., сравнивая финансовое состояние разных компаний. Это в свою очередь выгодно с практической точки зрения как для инвесторов, кредиторов и менеджеров, так и для потенциальных партнеров, заемщиков и клиентов.

Формула для расчета имеет следующий вид:

2= 0,692 • X + 0,797 • Х2 + 3,015 • Х3 + + 0,511 • Х4 + 0,996 • Х5,

^ _ Собственный капитал и резервы 1 Суммарные активы

^ _ Прибыль от инвестиций 2 Исходные инвестиции .

Х* =

Средняя стоимость активов'

Таблица 1

Шкала расчета уровня банкротства в модели Альтмана

Значение Z Вероятность банкротства

До 1,8 Очень высокая

1,81-2,70 Высокая

2,71-2,99 Возможная

3,00 и более Очень низкая

(1)

где 2- счет Альтмана;

0,692, 0,797, 3,015, 0,511, 0,996 - коэффициенты значимости отдельных факторов по переменным в интегральной оценке банкротства, рассчитанные на основании выборки по компаниям-банкротам из СМБ промышленной отрасли в период с 2014 по 2022 г.; Х1 - отношение оборотных активов (рабочего капитала) к сумме всех активов;

Х2 - отношение инвестиционной прибыли к затраченным инвестициям;

Х3 - рентабельность активов, рассчитанная до выплаты процентов и налогов;

Х4 - коэффициент соотношения собственного и заемного капитала;

Х5 - оборачиваемость активов.

Коэффициент автономии Х1 рассчитывается по следующей формуле:

(2)

Рентабельность инвестиций Х2 рассчитывается по следующей формуле:

(3)

Рентабельность оборотных активов Х3 рассчитывается по следующей формуле:

т, Чистая прибыль отчетного периода ,,

Хъ = п---£---. (4)

Средняя стоимость оборотных активов

Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала Х4 рассчитывается по следующей формуле:

^ _ Заемные средства (5)

4 Собственные средства

Коэффициент оборачиваемости активов Х5 рассчитывается по следующей формуле:

Выручка от продаж

6)

Уровень угрозы банкротства компаний в модели Альтмана оценивается по шкале, представленной в таблице 1.

Прогнозирование банкротства предприятия в будущих периодах является одной из основных проблем, стоящих перед руководством. Не один из методов прогнозирования не может быть универсальным по причине особенности условий, в которых развивается предприятие [10]. Более того, современные методы, основанные на кластеризации анализируемых компаний в отраслевые пулы данных с помощью технологий искусственного интеллекта, позволяют разложить любой входной массив данных на удобные базисы, с целью получения улучшенной и более полной оценки представления корпоративной устойчивости. Данные методы прогнозирования должны учитывать в себе специфику отрасли, в которой компании осуществляют свою деятельность, и могут использоваться в дальнейших исследованиях на основе полученных результатов [11].

РЕЗУЛЬТАТЫ

Деятельность малых и средних предприятий в промышленности носит положительный характер. Важным параметром, который определяет практическую действенность СМБ в России, является финансовая грамотность предпринимателей, которые должны уметь организовывать собственные денежные потоки, иметь краткосрочную и долгосрочную стратегии развития бизнеса, а также проводить постоянный анализ собственной хозяйственной деятельности с помощью современных инструментов прогнозирования и систем для анализа регулирования производственными процессами. Результаты модели позволяют уточнить методологический инструментарий в качестве фактора экономического развития компаний СМБ из промышленного сектора в России. Проведенный анализ показал, что в целом по промышленной отрасли наблюдается позитивная тенденция, характеризующаяся незначительной неоднородностью ввиду специфики отраслевых групп.

Снижение долговой нагрузки компаний из сектора СМБ возможно за счет снижения издержек, связанных с оплатой различных товаров и услуг с помощью цифровых сервисов. Так, например, за счет оплаты через Систему быстрых платежей, на основе льготных условий компании малого и среднего бизнеса могут

осуществлять платежи по особым условиям, что поможет контролировать денежные потоки и избегать неоправданных долгов. Выявление неэффективных статей бюджета, возможное за счет сокращения ненужных расходов и оптимизации процессов, позволит привлечь инвесторов, а также открыть новые горизонты для расширения использования новых отечественных продуктов и систем в части прикладного и системного ПО, таких как «Р7-Офис», «BI intellect», «Сфера. Документы», «Сфера.Знания», а также прочих продуктов, охватывающих ключевые тренды цифровизации, такие как оптимизация удаленной работы сотрудников, рост операций онлайн, развитие внутренних экосистем и развитие каналов дистанционных продаж. В социальной сфере для облачного хранения рекомендуется использовать «Облако Mail.ru», а для звонков — «VK Звонки». На российском рынке все больше представлено достойных альтернатив зарубежным решениям уже практически по всем направлениям, таким как мобильный банкинг, платежные технологии, решения для управления рисками, СУБД, АБС и прочие системы управления взаимоотношениями с клиентами. Данные сервисы помогут найти новые рынки сбыта и расширить ассортимент продукции, что в дальнейшем способствует увеличению спроса на товары и услуги и как результат повышению цен на них.

Таблица 2

Результаты модели Альтмана Z-score

Отраслевую дифференциацию показывают отрасль машиностроения, а также черная и цветная металлургия, в связи с низким уровнем инновационной активности компаний. Электроэнергетика, обрабатывающая промышленность и топливно-энергетическая промышленность показывают уверенную жизнеспособность, а также являются драйверами экономического развития страны за счет повышенной инновационной активности и развитой инфраструктуры.

Анализ состояния банкротства среднего и малого бизнеса по модели Альтмана Z-score

Срок реализации мероприятий, установленных планом финансового оздоровления, напрямую зависит от результатов проведенного финансового анализа предприятия 8. Если наблюдаются потенциальные экономические возможности, дающие основания для нейтрализации банкротства и выхода из кризисной ситуации, то срок значительно сокращается. Рекомендуемый срок общей реализации процедуры финансового оздоровления не должен превышать 10 лет. В таблице 2 представлена описательная статистика выборки компаний, которая применялась для расчета агрегированных данных по модели Альтмана.

Показатель 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

Количество компаний 93 93 95 102 100 100 102 98 100

Максимум 3,87 4,81 3,99 4,87 6,02 6,83 7,37 6,7 5,72

Минимум 0,95 0,3 0,18 0,98 0,53 0,94 0,84 0,85 0,75

Среднее 1,95 2,93 3,42 2,45 2,39 2,32 2,54 3,03 3,22

Медиана 1,81 2,69 3,34 2,39 2,17 2,16 2,49 2,94 2,97

Банкротство предприятия может рассматриваться с разных сторон, где позитивная способствует стимулированию производителей к выпуску более качественной продукции и ведению рациональной финансовой политики на предприятии, а негативная сторона - к возрастающей монополии в определенных сферах рынка. Ввиду чего государство проводит различные процедуры по контролю банкротства на предприятиях, вроде финансового оздоровления, которое направлено на восстановление платежеспособности и благоприятного «финансо-

вого климата» компаний. Согласно представленным в таблице 2 данным, экономическое состояние и корпоративная устойчивость компаний малого и среднего бизнеса в России могут быть оценены разносторонне 9, ввиду того что большая часть компаний сталкивается с различными вызовами, такими как сложности доступа к финансированию, бюрократические барьеры, высокие налоговые нагрузки и конкуренция. На основании анализа основных показателей, а также результатов модели стоит отметить, что большинство промышленных компа-

8 Официальный сайт Центрального Банка России. Текст: электронный. Обновляется в течение суток. URL: https://www.cbr.ru/. (дата обращения: 08.05.2023).

9 Биткина И. К. Финансы организаций. Практикум : учебное пособие для среднего профессионального образования. 2-е изд., испр. и доп. Москва : Юрайт, 2024. 123 с. (Профессиональное образование). Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/541771 (дата обращения: 19.08.2024).

ний находятся на этапе становления и плавно переходят на стадию роста. Это подтверждает значение уровня банкротства в модели Альтмана, где за последние 3 года среднее значение по оцениваемой шкале варьируется от 2,5 до 3,3, что характеризуется возможной, но крайне низкой вероятностью банкротства. Проведенная диагностика позволяет отметить тот факт, что все показатели стабильно возрастают, уровень банкротства относительно невысокий, а большинство компаний не склонны в настоящий и будущий периоды к несостоятельности [12].

Оценка эффективности компаний из различных отраслей промышленного сектора

В условиях современной экономикивозможнычастые изменения в систенекоиэоля, а таокесмимулидования

экономического потенциала СМБ России, вследствие чего каждый год формируются новые кластеры и группы промышленности, объём средств которых постоянно меняется [13]. Ввиду чего для оценки эффективности компаний из различных отраслей были взяты следующие отрасли промышленности, представленные на рисунке.

Основной объем выборки занимают компании из топливно-энергетической, химической и пищевой промышленности, доля которых составляет 21 %, 16 % и 16 % соответственно 10. Это обосновано тем, что данные отрасли являются ключевыми в российской экономике. Развитие данных направлений способствует созданию рабочих мест, инвестициям в инфраструктуру, а также повышению экономического потенциала страны. Повы-шеняе анновационуой активности, охватывающей всю грэмышленную отрасль, способствует укреплению по-зик^й а первуюолеркдэ внуери страны, обеспечивая экспортные доходы 11.

■ Электроэнергетика

Рисунок

Структура промышленных отраслей

■ Топливно-энергетическая

■ Ч ерная и цветная металлургия

■ Химическая и нефтехимическая

■ Стекольная

■ Целлюлозно-бумажная Пищевая Медицинская Машиностроение

Исходя из результатов модели, стоит отметить, что несмотря на экономический и финансовый кризисы, а также введенные санкции по отношению к отрасли со стороны недружественных стран, у компаний из сектора СМБ отсутствует склонность к замедлению основных показателей эффективности производства. Наоборот, анализ отраслевых групп, представленный в таблице 3, наглядно демонстрирует стабильное и уверенное восстановление темпов развития.

За последние 3 года жизнеспособность компаний выросла на 20 %. В первую очередь этому способствует переориентация и приватизация производства, а также

формирование новых ниш в России. Принимая во внимание отдельные отрасли, такие как машиностроение, а также черная и цветная металлургия, стоит отметить, что уровень корпоративной устойчивости остается примерно на одном уровне, где уровень банкротства варьируется от 0,7 до 1,5 [14]. В сравнении с другими отраслями, где наблюдается относительно невысокий уровень банкротства, низкая корпоративная устойчивость обосновывается различным уровнем диверсификации производства, где возникает большой разрыв в инновационной деятельности между знаниями и участниками взаимосвязанных институтов. Таким образом, отраслевая структура напрямую зависит от институцио-

10 Официальная статистиоа. Текст: энекгрбнный // Россткт : [официальный сайтФедетальной службыгосударственной статистики]. Обновляется в теченирсуток.11Р:_: https://rosstat.gov.ru/(flaTTo6paщeнрб:08.05.2024).

11 Мурзин Д. А., Барышников Н. Г., Самыгин Д. Ю. Учет и налогообложение на предприятиях малого и среднего бизнеса : учебное пособие для среднего профессионального образования. Москва : Юрайт, 2024. 261 с. (Профессиональное образование). Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. URL: https://urait.ru/bcode/544219 (дата обращения: 19.08.2024).

нальной, технологической и производственной составляющей каждой компании в отдельном регионе России, где каждая инновационная региональная система значительно отличается друг от друга и оказывает разный эффект на финансы. Полученные результаты объясняются в основном тем, что каждый регион имеет свой инновационный потенциал и финансовую поддержку, где в условиях перераспределения ресурсов достаточно

сложно определить, относится компания к высокопроизводительной или низкопроизводительной отрасли [15]. Ввиду чего отрасли, относящиеся к обрабатывающей и добывающей промышленности, необходимо ранжировать и структурировать более детально для выявления условных и более конкретных критериев оценки корпоративной устойчивости.

Таблица 3

Результаты модели Альтмана Z-score в разрезе секторов промышленной отрасли

Вид промышленности 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

Электроэнергетика 1,82 1,45 1,48 2,74 2,42 2,2 2,08 2,97 2,99

Топливно-энергетическая 2,82 2,89 2,92 3,45 3,78 3,91 4,12 4,82 5,12

Черная и цветная металлургия 0,99 0,45 0,91 1,11 0,99 1,24 1,47 1,32 1,15

Химическая и нефтехимическая 3,21 3,17 3,01 3,87 4,12 4,27 3,52 3,12 3,19

Стекольная 3,12 3,14 2,85 2,41 2,13 2,87 3,14 3,22 3,74

Целлюлозно-бумажная 2,11 2,03 2,01 2,51 2,98 3,41 3,24 3,87 4,21

Пищевая 2,45 2,89 3,12 3,45 3,01 3,06 2,01 2,14 2,41

Медицинская 3,12 3,01 2,17 1,98 2,31 3,21 6,12 6,52 4,45

Машиностроение 1,24 1,12 1,34 1,24 1,01 1,04 1,01 0,98 0,80

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Были рассмотрены теоретические и практические аспекты корпоративной устойчивости компаний СМБ в промышленной отрасли. Также были проанализированы основные показатели и диагностика уровня банкротства каждой отраслевой группы, позволяющие в дальнейшем выявить отдельные кластеры как неплатежеспособных и несостоятельных компаний, так и являющихся драйверами. Существует множество факторов оценки жизнеспособности компании, где наиболее значимым и достоверным результатом является комплексный анализ всех факторов, реальных показателей объемов, а также структуры производства. По результатам модели Альтмана Z-score было выявлено, что компании СМБ в промышленной отрасли находятся в норме экономического развития и склонны приносить прибыль, которая с каждым периодом увеличивается, позволяя компании не переходить в стадию упадка и банкротства. В целом по отрасли наблюдается положительная тенденция, и к концу 2022 года уровень банкротства оценивается как очень низкий. Это объясняется множеством факторов, которые в первую очередь направлены на разработку государственных заказов для промышленных компаний, реализацию программ по предоставлению субсидий для наращивания инновационного потенциала компаний малого и среднего бизнеса, а также поддержку предпринимательства. За последние 3 года

в России кардинально изменились условия функционирования действующих правил по развитию национальной экономики со смещением ориентира на отечественное производство, что также является драйвером для возобновления роста промышленного сектора.

Развитие финансирования сектора среднего и малого бизнеса является приоритетной задачей России с целью снижения долговой нагрузки компаний. В соответствии со стратегией развития и поддержки СМБ прорабатываются следующие вопросы:

- обеспечение доступа субъектов СМБ, которые осуществляют деятельность в промышленном, обрабатывающем производстве, а также в высокотехнологичных отраслях к единой системе льготного инвестиционного кредитования;

- рассмотрение возможности упрощенной системы использования финансовых услуг на порталах для СМБ;

- увеличение сроков и улучшение условий кредитных каникул;

- развитие микрофинансирования между субъектами СМБ;

- проведение различных семинаров раз в полгода для сотрудников в рамках инвестирования, устойчивого развития и финансовой грамотности;

- расширение спектра финансовых услуг на особых льготных условиях для компаний из сектора СМБ;

- развитие идентификации/аутентификации цифровых услуг с целью более быстрого внедрения и применения их в компаниях;

- повышение охвата и функциональной возможности использования Единой биометрической системы, с целью осуществления дистанционного товарооборота и предоставления услуг клиентам.

Автоматизация бизнес-процессов для снижения затрат и повышения эффективности, внедрение CRM-систем для улучшения управления клиентами и повышения продаж, а также оптимизация запасов и дебиторской задолженности для освобождения средств через внедрение эффективных систем учета и контроля за дви-

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

жением денежных средств позволят малым и средним компаниям снизить долговую нагрузку и улучшить свое финансовое положение. Различные инструменты и системные продукты для обеспечения соответствия информационной безопасности по регуляторным требованиям позволят автоматизировать взаимодействие с Системой быстрых платежей и Цифровыми финансовыми активами.

Полученные результаты могут быть использованы политиками, менеджерами, аналитиками и преподавателями в будущих исследованиях с целью разработки ряда ключевых концептуальных стратегий по направлениям регионально-отраслевого развития СМБ.

1. Толстов Н. А. Воздействие инновационного развития на российскую экономику в кризисный период // Экономические и гуманитарные науки. 2024. № 3 (386). С. 3-11. https://doi.org/10.33979/2073-7424-2024-386-3-3-10

2. Боткин О. И., Гребёнкин И. В. Формирование конкурентного потенциала машиностроительного комплекса региона // Экономика региона. 2014. № 1 (37). С. 125-132.

3. Осипова С. Л. Методические аспекты оценки финансовой устойчивости предприятия // Актуальные вопросы экономических наук. 2013. № 34. С. 235-240.

4. Ширшова Л. В., Дулова Ю. В. Понятие банкротства организации и модели оценки его вероятности // Russian Journal of Management. 2020. Т. 8, № 4. С. 41-45. https://doi.org/10.29039/2409-6024-2020-8-4-41-45

5. Жуков А. А., Никулин Е. Д., Щучкин Д. А. Факторы риска банкротства российских компаний // Финансы: теория и практика. 2022. Т. 26, № 6. С. 131-155. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2022-26-6-131-155

6. Ashish A., Sharon B., Lia S. Matching patents to compustat firms, 1980-2015: Dynamic reassignment, name changes, and ownership structures // Research Policy. 2021. Vol. 50, № 5. https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104217

7. Max N., Anna R. Innovative events: product launches, innovation and firm performance // Research Policy. 2022. Vol. 51, № 1. https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104373

8. Tolstov N. The Determinants of Sustainable Innovation Expansion Strategy: the Case Study of Companies from a Declining Industry // Journal of Corporate Finance Research. 2024. Vol. 18, № 1. P. 93-106. https://doi.org/10.17323/]. jcfr.2073-0438.18.1.2024.93-106

9. Evgrafova R., Ivashkovskaya I., Shorokhova E. Corporate Resilience in Cancel Culture Times // Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17, № 4. P. 19-37. https://doi.org/10.17323/j.jcfr.2073-0438.17.4.2023.19-37

10. Gayle A., Christopher W. National-level innovation in Africa // Research Policy. 2020. Vol. 49, № 7. https://doi. org/10.1016/j.respol.2020.104074

11. Dongmin K., Yanan W., Jian Z. Efficiency wages as gift exchange: Evidence from corporate innovation in China // Journal of Corporate Finance. 2020. Vol. 65. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2020.101725

12. Grebenkin I. V. Influence of the level of diversification on innovation activity in the manufacturing industry // The economy of the region. 2018. Vol. 14, Issue 2. Р. 600-611.

13. Малый и средний бизнес как фактор экономического роста России : научное издание / В. А. Баринова, С. П. Земцов, А. Ю. Кнобель, А. Н. Лощенкова ; Фонд «Институт экономической политики им. Е. Т. Гайдара». Москва : Фонд «Институт экономической политики им. Е. Т. Гайдара», 2019. 308 с.

14. Щемелев С. Н., Усенко Л. Н., Шумаева Л. И. Критерии оценки отнесения предприятий к малому бизнесу // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 229, № 3. С. 121-146. https://doi.org/10.38197/2072-2060-2021-229-3-121-146

15. Санду И. С., Завиваев Н. С., Шокурова А. Ю. Научно-интеллектуальный потенциал как подсистема инновационного развития сельского хозяйства в региональном аспекте // Экономика сельского хозяйства России. 2023. № 12. С. 46-51. https://doi.org/10.32651/2312-46

REFERENCES

1. Tolstov N. Impact of innovative development on the russian economy in the crisis period // Economic and humanitarian sciences. 2024. № 3 (386). P. 3-11. https://doi.org/10.33979/2073-7424-2024-386-3-3-10

2. Botkin O. I., Grebyonkin I. V. Formation of competitive potential of the machine-building complex of the region // Economy of region. 2014. № 1 (37). P. 125-132.

3. Osipova S. L. Methodological aspects of assessing the financial stability of an enterprise // Current issues of economic sciences. 2013. № 34. P. 235-240.

4. Shirshova L. V., Dulova Yu. V. The concept of bankruptcy of the organization and the model for assessing its probability // Russian Journal of Management. 2020. Т. 8, № 4. P. 41-45. https://doi.org/10.29039/2409-6024-2020-8-4-41-45

5. Zhukov A. A., Nikulin E. D., Shchuchkin D. A. Bankruptcy risk factors of Russian companies // Recommendations: theory and practice. 2022. Vol. 26, № 6. P. 131-155. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2022-26-6-131-155

6. Ashish A., Sharon B., Lia S. Matching patents to compustat firms, 1980-2015: Dynamic reassignment, name changes, and ownership structures // Research Policy. 2021. Vol. 50, № 5. https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104217

7. Max N., Anna R. Innovative events: product launches, innovation and firm performance // Research Policy. 2022. Vol. 51, № 1. https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104373

8. Tolstov N. The Determinants of Sustainable Innovation Expansion Strategy: the Case Study of Companies from a Declining Industry // Journal of Corporate Finance Research. 2024. Vol. 18, № 1. P. 93-106. https://doi.org/10.17323/j. jcfr.2073-0438.18.1.2024.93-106

9. Evgrafova R., Ivashkovskaya I., Shorokhova E. Corporate Resilience in Cancel Culture Times // Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17, № 4. P. 19-37. https://doi.org/10.17323/j.jcfr.2073-0438.17.4.2023.19-37

10. Gayle A., Christopher W. National-level innovation in Africa // Research Policy. 2020. Vol. 49, № 7. https://doi. org/10.1016/j.respol.2020.104074

11. Dongmin K., Yanan W., Jian Z. Efficiency wages as gift exchange: Evidence from corporate innovation in China // Journal of Corporate Finance. 2020. Vol. 65. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2020.101725

12. Grebenkin I. V. Influence of the level of diversification on innovation activity in the manufacturing industry // The economy of the region. 2018. Vol. 14, № 2. P. 600-611.

13. Small and medium-sized businesses as a factor of economic growth in Russia : Scientific publication / V. A. Barinova, S. P. Zemtsov, A. Yu. Knobel, A. N. Loschenkova; Foundation «Institute of Economic Policy named after E. T. Gaidar». Moscow : E. T. Gaidar Institute of Economic Policy Foundation, 2019. 308 p.

14. Schemelev S. N., Usenko L. N., Shumaeva L. I. Criteria for assessing the relation of enterprises to small businesses // Scientific works of the Free Economic Society of Russia. 2021. Vol. 229, No 3. P. 121-146. https://doi.org/10.38197/2072-2060-2021-229-3-121-146

15. Sandu I. S., Zavivaev N. S., Shokurova A. Iu. Scientific and intellectual potential as a subsystem of innovative development of agriculture in the regional aspect // Economics of agriculture in Russia. 2023. No 12. P. 46-51. https://doi.org/10.32651/2312-46