WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |

Однако кроме эффективности платежеспособность предприятия зависит и от поведения его контрагентов, в частности, от своевременного погашения обязательств покупателями за поставленную продукцию (товарного кредита). Тогда в передачу неплатежей могут быть вовлечены и успешные, прибыльные предприятия. Но в отличие от убыточных, успешные предприятия обладают положительным результатом хозяйственной деятельности – прибылью, которая может использоваться для погашения собственных обязательств. К тому же прибыльным предприятиям легче получить кредит в банке, что также способствует снижению передачи неплатежей.

Таким образом, проверяемая гипотеза будет следующей: чем больше предприятия конкретного региона имеют убытков, тем больше предприятия этих регионов накапливают неплатежи. И обратная гипотеза: чем больше прибыли получают предприятия региона, тем менее вероятно в этом регионе накопление неплатежей.

К сожалению, на агрегированных данных затруднительно проверить гипотезу о степени передачи неплатежей. Это связано с тем, что кредиторская и дебиторская задолженность отчасти пересекаются. Задолженность покупателей для одних предприятий есть задолженность поставщиков для других. Объясняемая переменная (кредиторская задолженность) и регрессор (дебиторская задолженность) будут иметь общую часть. Но мы можем проверить существенность этой связи.

Как уже отмечалось ранее, при отсутствии собственных средств, недоступности кредитов и других источников финансирования убытки должны полностью переходить в неплатежи. Однако не все неплатежи образуются вследствие убытков, поскольку может происходить их передача по цепочке неплатежей. Если фактор передачи неплатежей существенен, то коэффициент при убытках будет значимо отличен от единицы. Если передачи неплатежей нет, то неплатежи будут равны убыткам (при отсутствии других факторов образования неплатежей). Проверим в связи с этим гипотезу о равенстве коэффициента при убытках единице.

Как уже отмечалось ранее, для корректности использования стандартной техники оценивания значимости коэффициентов необходимо, чтобы остатки имели нормальное распределение. Поэтому параллельно проверялась гипотеза о нормальности остатков. Также из выборки были исключены "выбросные" точки (см. таблицу 4).

Итак, построим модель с учетом предыдущих рассуждений:

(2)

где

– прирост кредиторской просроченной задолженности предприятий и организаций -того региона, отнесенный к объему произведенной продукции;

– суммарный финансовый результат предприятий -того региона, получивших убыток, отнесенный к объему произведенной продукции;

– суммарный финансовый результат предприятий -того региона, получивших прибыль, отнесенный к объему произведенной продукции;

– коэффициенты, параметры уравнения регрессии ();

– случайный член.

Результаты оценки коэффициентов модели и проверки соответствующих гипотез приведены в таблице 4. Модель оценивалась для предприятий промышленности, что вызвано доступностью данных по прибыли и убыткам этой отрасли. Исключение составляет 1999 год, где оценка производилась для всех отраслей экономики. Кроме того, для 1996 года дополнительно производилась оценка на агрегированных данных четырех отраслей экономики (промышленность, сельское хозяйство, строительство и транспорт).

Таблица 4. Результаты оценки модели (2) и проверки гипотез о нормальности остатков и ограничений на коэффициенты.

  1. Зависимая переменная – накопленное значение неплатежей (в остальных случаях прирост за период).
  2. По промышленности, сельскому хозяйству, строительству и транспорту.
  3. По всем отраслям экономики, крупные и средние предприятия.

По результатам оценки процент объясненной дисперсии колеблется в пределах от 0 до 53%. В отличие от предыдущей модели значимость показателей неэффективности (убытков) в образовании неплатежей не наблюдается в 1993 и 1994 годах. В остальные периоды коэффициент при убытках значим на высоком уровне доверия (>99%). Более того, в большинстве случаев значения существенных коэффициентов статистически не значимо отличается от единицы. Гипотеза о равенстве вновь образованной кредиторской задолженности убыткам не отвергается. Выполнение этого равенства возможно при отсутствии других причин возникновения неплатежей, несвязанных с убытками. Следует отметить, что при довольно низком значении объясненной дисперсии доверительные интервалы коэффициентов довольно широки, что увеличивает шансы для принятия гипотезы о значении коэффициентов. Тем не менее, есть исключение. В уравнении для 1998 года коэффициент при убытках значимо меньше единицы, что может говорить о наличии других факторов образования неплатежей.

В отличие от убытков, прибыль значима только в оценках для 1995 и 1999 гг. и входит в модель с отрицательным коэффициентом.

Гипотеза о нормальности остатков (тест Jarque-Bera) не отвергается, что добавляет уверенности об истинности полученных оценок.

Таким образом, можно говорить о соответствии наблюдаемых результатов выдвинутой гипотезе об эффективности предприятий. Чем больше убытков получают предприятия региона, тем больше в этом регионе накапливается неплатежей. Прибыль, получаемая предприятиями региона, либо способствует снижению накопленной задолженности, либо никак не связана с неплатежами.

Неплатежи и кредитование

Вторая гипотеза, основанная на тезисе о вынужденной природе неплатежей, объясняет неплатежи с точки зрения недостатка ликвидности. Недостаток банковского кредитования, денежное сжатие отражались негативным образом на ликвидности предприятий, затрудняли прохождение денежных расчетов, способствовали возникновению неплатежей.

Проверку гипотезы будем проводить на региональных данных. Тогда, в соответствии с гипотезой, чем выше в регионе объемы банковского кредитования, тем меньше предприятия данного региона накапливают неплатежей.

Оценим следующую модель:

(3)

где

- кредиты предоставленные экономике (в 1997, 1998 гг. – экономике, банкам, населению), отнесенные к объемам производства.

Результаты оценки коэффициентов модели (3) приводятся в таблице 5.

Таблица 5. Результаты оценки модели (3)

В соответствии с результатами оценки, все коэффициенты при объясняющей переменной (кредиты) отрицательные, что соответствует выдвинутой гипотезе, однако значимость на уровне не менее 90% наблюдается только в 1994, 1995 и 1997 гг. Процент объясненной дисперсии неплатежей колеблется в пределах 2-13%. Отсюда может быть сделан вывод, что предоставление кредитов не сильно влияет на неплатежи.

Однако низкая значимость кредитов в образовании неплатежей может быть вызвана методикой оценки. Если доступность кредитов (процент, степень рационирования) изменялась по регионам синхронно, то региональные регрессии не дадут хороших результатов. Централизованные финансовые рынки, отсутствие серьезных барьеров для перетока финансовых ресурсов между регионами не дает оснований полагать, что процент может сильно отличаться в регионах. Поэтому региональные различия в кредитовании в конкретный интервал времени могут быть небольшими. Кроме того, неизвестна степень сопоставимости используемых в регрессии показателей. Дело в том, что объем предоставленных кредитов в регионе не означает, что кредиты предоставлены предприятиям региона. Вполне возможно, что кредиты предоставлены резидентам других регионов. Тогда проверяемой зависимости не должно существовать. Данная несопоставимость увеличивает ошибку регрессии, уменьшает объясненный процент дисперсии, снижает качество оценок.

Возможны и другие причины низкой значимости данного фактора (кредитов). Если распределение кредитных ресурсов неэффективно, то увеличение кредитования может не приводить к существенному снижению неплатежей. Не секрет, что в условиях плановой экономики кредиты предоставлялись в первую очередь проблемным, убыточным предприятиям. Проверим, имела ли место такая политика в последние годы.

Оценим модель:

(4)

где

– валовой региональный продукт -того региона.

Результаты оценки коэффициентов модели приведены в таблице 6.

Таблица 6. Результаты оценки модели 4.

В соответствии с полученными результатами, кредитные ресурсы с 1994 по 1997 годы предоставлялись в регионах с большими убытками. Однако значение коэффициента снижалось от периода к периоду и в 1998 году сменило знак на противоположный, хотя и не значимый. В 1994 году наблюдается прямая связь предоставленных кредитов с полученной в регионе прибылью. Это может быть, в частности, связано с большими инфляционными процессами в этом периоде, искажающими балансовое финансовое состояние предприятий.

Неплатежи бюджета. Образование цепочки неплатежей

Особенность сложившейся ситуации заключается в том, что даже дисциплинированное (с точки зрения финансовых расчетов) и стремящееся поддерживать свой имидж предприятие может по независящим от него причинам иметь высокий уровень просроченных обязательств. Причиной этому является поведение его контрагентов. Фирма планирует свои денежные потоки с учетом поступления на ее счета в срок средств за поставленную продукцию. Нарушение этих условий одним из покупателей создает предпосылки для нарушения, в свою очередь, обязательств рассматриваемой фирмы. Ранее, при проверке гипотезы о неэффективности предприятий на региональных данных мы предполагали, что степень "передачи" неплатежей, без оформления их в убытки не велика. На самом деле проверить эту гипотезу на агрегированных данных строго не представляется возможным, т.к. дебиторская и кредиторская задолженности при агрегировании пересекаются. Однако важно подчеркнуть, что в число таких "недобросовестных" контрагентов входит и государство. Неисполнение бюджетных обязательств, в частности плановых расходов, блокирует работоспособность предприятий и их партнеров, лишает предприятия возможности расплачиваться с кредиторами, что, замыкая круг, приводит к сокращению поступлений в бюджет.

Таким образом, важным фактором в образовании просроченной задолженности перед кредиторами является исполнение обязательств дебиторами, включая государство. Причем неисполнение плановых расходов может происходить как на уровне федерального, так и на уровне региональных бюджетов.

Существенность неисполнения плановых расходов федерального бюджета в образовании неплатежей трудно проверить на региональных данных, поскольку неизвестно в каком регионе должны были осуществляться расходы. Поэтому далее мы будем проверять эту гипотезу на динамических рядах. Однако мы можем проверить как исполнялись федеральные трансферты, предназначенные для регионов-получателей федеральной помощи.

Для регионов-реципиентов безусловно важным в их хозяйственной активности является предоставление запланированной помощи – федерального трансферта. Если федеральный центр не исполняет обязательства по трансферту, то это может вызвать финансовые затруднения региональных властей по оплате государственных услуг, способствовать образованию цепочки неплатежей.

Проверим эту гипотезу, оценивая следующую модель:

(5)

где

- отклонение фактической финансовой помощи региону из федерального бюджета от плановой, отнесенное к объему произведенной в регионе продукции;

Результаты оценки коэффициентов модели (5) для 1998 года приводятся в таблице 7.

Таблица 7. Результаты оценки модели 5.

a) Расшифровка номеров регионов приводится в приложении 6.

В соответствии с полученными результатами, коэффициент при объясняющей переменной значим на уровне доверия 95%. Таким образом, если федеральный центр не исполняет плановые обязательства по трансферту, что означает меньшее значение фактического трансферта по сравнению с плановым, то это способствует накоплению в регионе неплатежей.

Региональные бюджеты также могут не в срок исполнять собственные обязательства. Наличие кредиторской задолженности бюджетов регионов говорит о существовании просроченных обязательств бюджета. По аналогии с предыдущей гипотезой, чем выше эта задолженность, чем больше бюджет имеет неоплаченных услуг, тем больше в данном регионе образуется неплатежей в реальном секторе.

Для проверки данной гипотезы оценим следующую модель:

(6)

где

- кредиторская задолженность бюджета j-того региона с истекшими сроками исковой давности, отнесенная к объему произведенной в регионе продукции.

Таблица 8. Результаты оценки модели (6) для 1997 года.

Как и в предыдущем случае, гипотеза не отвергается. В регионах с высокой кредиторской задолженностью бюджета12 неплатежи в реальном секторе выше, и наоборот. Следует отметить, что взаимосвязь факторов в данной модели может быть двусторонней. Кредиторская задолженность предприятий включает неплатежи в бюджет (недоимку). Чем выше недоимка, тем меньше возможности у бюджета расплатиться по собственным обязательств, тем выше кредиторская задолженность бюджета.

Эффективность собственности

До сих пор мы проверяли гипотезы об успешных и убыточных предприятиях, не упоминая о том, какие из макроэкономических и институциональных факторов могут влиять на эффективность производителя.

С момента рыночных преобразований произошли существенные преобразования в структуре собственности. Многие предприятия, как рентабельные, так и не очень, были приватизированы, перешли полностью или частично в частную собственность. По идее, приватизация должна была привести к более эффективному управлению собственностью. Если это так, если управление частной собственностью более эффективно, то, вероятно, частные предприятия будут накапливать меньше неплатежей. Alfandari и Schaffer (1996), проводя исследование на микро-данных не нашли существенной связи между неплатежами и видом собственности. Проверим несколько гипотез, основанных на этом утверждении, на региональных данных. К сожалению, данные о доли государственных предприятий и доли произведенной на них продукции доступны только за 1997 год. Поэтому проверка гипотез будет проводиться только для этого периода.

Сначала проверим гипотезу об эффективности собственности: чем больше в регионе доля государственных предприятий, тем больше доля убыточных в общей численности предприятий.

(7)

– доля убыточных предприятий в общем числе предприятий региона.

– доля государственных предприятий в общем числе предприятий региона.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.