Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji
w Zamościu

ul. Akademicka 4, 22-400 Zamość
email: poczta@wszia.edu.pl    spis telefonów »
Informacja: Wykorzystanie ciasteczek na stronach w domenie wszia.edu.pl więcej »
ENG UA
Wirtualna Uczelnia WSZiA
Wirtualna Uczelnia
Portal
Portal Informa- cyjno - Edukacyjny
Poczta
Poczta
WSZiA
OPAC
Katalog
OPAC
e-Kursy WBT
e-Kursy
WBT
Blackboard
Blackboard
DL
WSZiA na Facebook
WSZiA
Facebook
WSZiA na YouTube
Filmy
YouTube
Informator rekrutacyjny Studia podyplomowe Kursy i szkolenia Przetargi Media o nas Biuro Karier Kontakt

Koncepcja badań sektora małych przedsiębiorstw w projekcie "System przeciwdziałania bezrobociu na obszarach słabo zurbanizowanych"

Mieczysław Kowerski

Badania sektora małych i średnich przedsiębiorstw w województwach lubelskim i podkarpackim w ramach projektu prowadzi zespół pracowników Wyższej Szkoły Zarządzania i Administracji w Zamościu wspierany doświadczeniem i wiedzą profesorów Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu: prof. dr hab. Edwarda Nowaka oraz prof. dr hab. Krzysztofa Jajugę a także  Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie: prof. dr hab. Zdzisława Hippego.

Badania małych i średnich przedsiębiorstw obejmują dwa zasadnicze zagadnienia:

  • pierwsze to stworzenie wzorca (benchmarku) małego przedsiębiorstwa dla województwa lubelskiego oraz podkarpackiego
  • drugie to opracowanie modeli prognostycznych umożliwiających przewidywanie przyszłej sytuacji ekonomiczno – finansowych (kondycji ekonomiczno-finansowe) przedsiębiorstw.

Dane statystyczne potrzebne do budowy modeli pochodzą z dwóch źródeł:

  • bezpośrednio z przedsiębiorstw objętych projektem. Na podstawie takich danych    budowany jest System Oceny Kondycji Przedsiębiorstw (SOKP), który wykorzystuje  metody  wielokryterialnego podejmowania decyzji1.
  • z urzędów statystycznych w Lublinie i Rzeszowie, które przygotowały i wstępnie przetworzyły informacje o małych przedsiębiorstwach z obu województw tak aby zapewnić ochronę danych jednostkowych.

Pojecie kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw nie zostało dotychczas precyzyjnie określone. w realizowanym projekcie przyjęto dwa podejścia.
w pierwszym podejściu kondycję ekonomiczno-finansową przedsiębiorstwa definiowano za pomocą  jego miejsca w macierzy potencjał – ryzyko. Autor tej koncepcji opracował pięć funkcji kryterialnych typu potencjał/ryzyko do oceny pozycji przedsiębiorstwa. Agregacji ocen ekspertów dokonuje się za pomocą metody Euclid. Wielokryterialna metoda sortowania ELECTRE TRi pozwala na określenie zagregowanej pozycji przedsiębiorstwa czyli przydział do jednej z czterech kategorii określającej położenie przedsiębiorstwa na    tablicy potencjał-ryzyko.

Jeden z partnerów firma e-service na podstawie przedstawionych przez autora algorytmów opracowała edytory systemu SOK-P1.

w drugim podejściu starano się wyspecyfikować dwa stany: dobra i zła kondycja ekonomiczno – finansowa przedsiębiorstwa. Przeprowadzone w tym przypadku analizy2 skłoniły do zdefiniowania przedsiębiorstwa o złej kondycji ekonomiczno-finansowej (zagrożona dalsza ciągłość funkcjonowania) jako firmy dla której jednocześnie zachodzą trzy poniższe relacje:

  • wynik finansowy brutto mniejszy od zera
  • stopa zmian sprzedaży  mniejsza od zera
  • stopa zmian  zatrudnienia mniejsza od zera

Nie  są to oczywiście przesłanki upadłości aczkolwiek są to wyraźne symptomy zagrożenia ciągłości funkcjonowania. Firma notująca ujemny wynik finansowy co powoduje nie płacenie podatku dochodowego, zmniejszająca wielkość produkcji co powoduje zmniejszenie podaży oraz zmniejszająca liczbę pracowników co z kolei ma negatywny wpływ na rynek pracy  ma niekorzystny wpływ na rozwój społeczno-gospodarczy. 

Z drugiej strony przynajmniej jeden odwrotny znak zależności (wartość któregokolwiek wskaźnika większa od zera) sprawiał iż uznawano iż kondycja ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa jest na tyle dobra iż nie jest  zagrożona ciągłość jego działalności3.

Przyjęcie powyższej definicji pozwoliło opisać kondycję ekonomiczno-finansową przedsiębiorstwa za pomocą zmiennej zerojedynkowej, która przyjmuje wartość:

  • 0  jeżeli przedsiębiorstwo jest w złej kondycji ekonomiczno-finansowej
  • 1  jeżeli przedsiębiorstwo jest w dobrej kondycji ekonomiczno-finansowej

Tak zdefiniowaną  kondycję ekonomiczno-finansową (Y) obliczono dla małych przedsiębiorstw (zatrudniających od 10 do 49 osób) w obu województwach w latach 2000-2004. Wybrano tylko te przedsiębiorstwa, które składały sprawozdania  a więc funkcjonowały w dwóch kolejnych latach, poczynając od 1999 roku. To znaczy iż kondycję ekonomiczno-finansową w 2000 roku określano tylko dla przedsiębiorstw, które złożyły sprawozdania za rok 1999 oraz za rok 2000 (tzw. "parowanie sprawozdań"). Z kolei kondycję ekonomiczno-finansową w 2001 roku określano tylko dla przedsiębiorstw, które złożyły sprawozdania za rok 2000 oraz za rok 2001 itd. Badaniami objęto  przedsiębiorstwa wchodzące w skład siedmiu sekcji.

Tablica  1. Sekcje statystyczne objęte badaniami

Oznaczenie sekcji  Zakres
D Przetwórstwo przemysłowe
F Budownictwo
G Handel hurtowy i detaliczny
H Hotele i restauracje
I Transport, gospodarka magazynowa i łączność
J Pośrednictwo finansowe
K Obsługa nieruchomości

Przy czym obliczenia prowadzono tylko dla tych sekcji dla, których liczba przedsiębiorstw wchodzących w skład sekcji w każdym roku nie była mniejsza niż 15. Tam gdzie liczba przedsiębiorstw na to pozwalała (była nie mniejsza niż 15) obliczenia prowadzono dla podsekcji, działów lub grup statystycznych.

Jednocześnie korzystając ze sprawozdań SP dla każdego przedsiębiorstwa  obliczano zestaw wskaźników ekonomiczno-finansowych (X). Wskaźniki te zawsze dla każdego przedsiębiorstwa pochodziły z okresu o rok wcześniejszego niż określona dla tego przedsiębiorstwa kondycja ekonomiczno-finansowa. A więc każdemu przedsiębiorstwu dla którego określono kondycję ekonomiczno-finansową w 2000 roku przyporządkowano zestaw wskaźników ekonomiczno-finansowych z roku 1999 itd.

Jednocześnie należy wziąć pod uwagę, że każde przedsiębiorstwo w każdym roku działa w innych warunkach zewnętrznych wyznaczanych przez sytuację makroekonomiczną właściwą dla gospodarki całego kraju jak też sytuację mezoekonomiczną charakterystyczną dla gospodarki i sytuacji społecznej regionu. Dlatego też do zestawu zmiennych opisujących indywidualną sytuację przedsiębiorstwa włączono zestaw zmiennych makro i mezoekonomicznych – w każdym roku jednakowy dla wszystkich przedsiębiorstw w regionie (Z). Oznacza to przyjęcie w badaniach koncepcji modelowania  mikro-makro (mezo), która zdobywa coraz szersze zastosowanie w badaniach społeczno-ekonomicznych.

Tak więc każde przedsiębiorstwo było charakteryzowane przez wektor liczb, w którym pierwszy element przyjmował wartość 0 lub 1 i określał jego kondycję ekonomiczno-finansową  w roku t, kolejne elementy przyjmowały wartości rzeczywiste i opisywały różne aspekty jego działalności a także sytuację makroekonomiczną i mezoekonomiczną w roku t-1.
Zebrane dla każdej sekcji (i ewentualnie podsekcji, działu, grupy statystycznej) dane opisuje poniższa macierz:

macierz

gdzie:
Yit — zmienna zależna (objaśniana, decyzyjna)przyjmująca wartość 0 jeśli kondycja ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa jest zła (zagrożenie dalszego funkcjonowania)  oraz wartość 1 jeśli kondycja ekonomiczno-finansowa przedsiębiorstwa jest dobra.

Xit-1jj-ta zmienna objaśniająca, opisująca indywidualną cechę i-tego przedsiębiorstwa w roku t-1 (zmienna mikroekonomiczna - idiosynkratyczna)

Zt-1l — l-ta zmienna objaśniająca, opisująca wybrane wskaźnik makroekonomiczny lub mezoekonomiczny w roku t-1 (zmienne makroekonomiczna (mezoekonomiczna)

t — rok  t = 1,..,n
rt — liczba badanych firm w roku t

Powyższe podejście umożliwia zastosowane koncepcji modelowania mikro-makro umożliwiającej  jednoczesną analizę wpływu indywidualnej wskaźników ekonomiczno - finansowych  przedsiębiorstwa i sytuacji gospodarczej regionu oraz  kraju na jego kondycję ekonomiczną4.

Mając na uwadze fakt, iż obecnie trudno uznać którąkolwiek metodę prognozowania zmiennych dyskretnych za najlepszą, w badaniach podjęto próbę wykorzystania jednolitego zestawu potencjalnych zmiennych zależnych do opracowania modeli prognostycznych opartych na najczęściej stosowanych metodach5:

  • modelowania logitowego
  • funkcji dyskryminacyjnych
  • sieci neuronowych
  • sieci przekonań Bayesa
  • drzew decyzyjnych

Każda z powyższych metod umożliwia otrzymanie prognozy kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstwa wraz z określeniem prawdopodobieństwa dobrej kondycji (P(Y=1)). Z drugiej strony dla każdego modelu obliczane jest wskaźnik jego trafności (dopasowania do danych empirycznych). Takie obliczenia umożliwiają zbudowanie syntetycznego modelu prognostycznego, w którym wyniki prognoz otrzymane poszczególnymi metodami są ważone wskaźnikami trafności  cząstkowych modeli prognostycznych.

Tablica  2. Zmienne mikroekonomiczne przyjęte w badaniach

Zmienna Wskaźnik Sposób kalkulacji
X1 Udział rzeczowych składników majątku w aktywach ogółem Rzeczowe aktywa trwałe/ aktywa ogółem*100%
X2 Udział zapasów w aktywach ogółem Zapasy/aktywa ogółem*100%
X3 Udział należności w aktywach ogółem Należności krótkoterminowe/aktywa ogółem*100%
X4 Udział środków pieniężnych w aktywach ogółem Środki pieniężne/aktywa ogółem*100%
X5 Udział inwestycji krótkoterminowych w aktywach ogółem Inwestycje krótkoterminowe/aktywa ogółem*100%
X6 Obciążenie zobowiązaniami długoterminowymi Zobowiązania długoterminowe/pasywa ogółem*100%
X7 Obciążenie zobowiązaniami bieżącymi Zobowiązania krótkoterminowe/pasywa ogółem*100%
X8 Wskaźnik pokrycia majątku trwałego kapitałem własnym (Stopień pokrycia I) Kapitał własny/ aktywa trwałe *100%
X9 Stopień pokrycia III (Kapitał własny + zobowiązania długoterminowe)/(aktywa trwałe + zapasy)*100%
X10 Udział kapitału obrotowego w finansowaniu majątku ogółem (Kapitał własny + zobowiązania długoterminowe - aktywa trwałe) /aktywa ogółem*100%
X11 Udział kapitału obrotowego w finansowaniu majątku obrotowego (Kapitał własny + zobowiązania długoterminowe - aktywa trwałe) / aktywa obrotowe *100%
X12 Wskaźnik płynności bieżącej (płynność IIi stopnia) Aktywa obrotowe/(zobowiązania krótkoterminowe + rozliczenia międzyokresowe bierne)
X13 Zapotrzebowanie na kapitał obrotowy (Zapasy + należności krótkoterminowe)/2
X14 Niedobór kapitału obrotowego netto (Zapasy + należności)/2 - (Kapitał własny + zobowiązania długoterminowe - aktywa trwałe)
X15 Wskaźnik zadłużenia kapitału własnego Zobowiązania ogółem/ kapitał własny*100%
X16 Wskaźnik pokrycia zobowiązań odsetkowych (Wynik finansowy brutto + odsetki)/odsetki*100%
X17 Wskaźnik poziomu kosztów finansowych Koszty finansowe/średni stan zobowiązań ogółem*100%
X18 Wskaźnik globalnego obrotu aktywami (produktywności majątku) Przychody netto ze sprzedaży /średni stan aktywów ogółem*100%
X19 Wydajność pracy Przychody netto ze sprzedaży /przeciętna liczba zatrudnionych*100%
X20 Wskaźnik intelektualnej wartości dodanej (VAIC) (wynik finansowy netto + wynagrodzenia z narzutami ogółem)/aktywa ogółem +  (wynik finansowy netto + wynagrodzenia z narzutami ogółem)/wynagrodzenia z narzutami ogółem
X21 Produktywność środków trwałych Przychody netto ze sprzedaży /średni stan aktywów trwałych*100%
X22 Wskaźnik zużycia środków trwałych Umorzenie ogółem/aktywa trwałe*100%
X23 Wynik finansowy brutto Wynik finansowy brutto
X24 Wskaźnik rentowności sprzedaży brutto Wynik finansowy brutto/ przychody netto ze sprzedaży *100%
X25 Stopa zmian wyniku finansowego brutto (Wynik finansowy brutto w roku 1 – wynik finansowy brutto w roku 0)/ wynik finansowy brutto w roku 0* 100%
X26 Wskaźnik rentowności majątku Wynik finansowy netto /aktywa ogółem*100%
X27 Stopa zmian wyniku finansowego netto Wynik finansowy netto w roku 1 – wynik finansowy netto w roku 0)/ wynik finansowy netto w roku 0* 100%
X28 Stopa zmian sprzedaży (Przychody netto ze sprzedaży w roku 1 - Przychody netto ze sprzedaży w roku 1)/ przychody netto ze sprzedaży w roku 0*100%
X29 Stopa zmian  aktywów ogółem (Aktywa ogółem w roku 1 - aktywa ogółem w roku 0)  / aktywa ogółem w roku 0*100%
X30 Stopa zmian  wynagrodzeń (Wynagrodzenia w roku 1 - wynagrodzenia w roku 0) / wynagrodzenia w roku 0*100%
X31 Stopa zmian  zatrudnienia (Zatrudnienie ogółem w roku 1 zatrudnienie ogółem w roku 0)/ zatrudnienie ogółem w roku 0*100%
X32 Udział sprzedaży na eksport w sprzedaży ogółem Sprzedaż na eksport ogółem/ przychody netto ze sprzedaży*100%
X33 EBITDA (tylko dla 2004 roku Zysk/strata z działalności operacyjnej + amortyzacja

Uwaga: Wartości zmiennych X23, X28 oraz X31 posłużyły do konstrukcji zmiennej objaśnianej Y

Pełne wyniki badań dostępne są na portalu www.ebarometr.pl

1 w początkowym okresie badań stosowano również modele oparte o koncepcję zbiorów przybliżonych ale otrzymane wyniki nie zachęcały do kontynuacji badań tą metodą a więc zrezygnowano z niej. Stosowana w badaniach metoda ELECTRE  TRI  korzysta z  danych pochodzących bezpośrednio z wywiadów prowadzonych w przedsiębiorstwach

2 Andreasik J., System oceny kondycji przedsiębiorstw z wykorzystaniem metod wielokryterialnego podejmowania decyzji, Barometr Regionalny, 2/2006

3 E. Nowak, Zdolność jednostki gospodarczej do kontynuowania działalności w świetle norm rachunkowości, Barometr Regionalny, nr 1/2006, s. 1 – 14,  oraz E. Nowak, Propozycje zmiennych oceniających kondycję ekonomiczno – finansową  przedsiębiorstw, Barometr Regionalny, nr 2/2006

4 Firmy, które w okresie badawczym były w likwidacji lub prowadziły działalność w upadłości były wyłączane ze zbioru podlegającego badaniom.

5 Baekgaard H., Integrating Micro and Macro Models: Mutual Benefits, National Centre for Social and Economic Modelling, University of Canberra, 2005,  Herault N., A Micro – Macro Model for South Africa: Building and Linking a Microsimulation to a CGE Model, Melbourne Institute Working Paper Series, Working Paper No. 16,  Melbourne Institute of Applied Economic and Social Research, 2005 Carling K., T. Jacobson, J. Linde, K. Roszbach, Exploring relationship between Firms’ Balance Sheets and the Macro Economy, Journal of Financial Stability, Vol. 1, Issue 3, April 2005, s. 308 – 341.

TELC

partner ZUS Współpraca partnerska