Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 1 (89), 2024
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
Петров С. В.
аспирант Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

«Вызов устойчивого роста» как универсальная метрика анализа финансовых и нефинансовых угроз корпоративного развития
В статье рассматривается возможность применения параметра «вызов устойчивого роста» (SGC) компании в качестве универсальной рисковой метрики, интегрирующей в себе оценку экономического и социального развития бизнеса. Доказывается наличие способности данного показателя отражать вероятность угроз нефинансовой составляющей хозяйственной деятельности предприятия, что представляется на основе выявленной эмпирической зависимости с ESG-риском по данным рейтингового агентства Sustainalytics.
Ключевые слова: ESG-риск, показатель «вызов устойчивого роста» (SGC), темп устойчивого роста (SGR), устойчивое развитие, финансовый риск, эффективность деятельности
УДК 334.7   Стр: 95 - 98

Введение. В настоящее время активное распространение в международной прикладной сфере получают различного рода рейтинги, связанные с оценкой бизнеса. Влияние рейтинговых агентств весьма разнообразно: наиболее очевидным является динамика рыночной капитализации компании, которая возникает в результате смены оценочного суждения того или иного аналитического центра, имеющего определенный вес для деловых кругов. Например, в ряде работ указывается на эмпирические модели, результаты которых обнаруживают положительную зависимость мультипликатора P/BV от ESG-рейтинга [5], [8]. Также, авторы С. Шанаев, Б. Гимире в своей модели демонстрируют прямую зависимость рыночной цены акций от ESG-рейтинга MSCI [7].
Во многом, интерес к такого рода практике обуславливается потребностью среднестатистического инвестора в квалифицированной и непредвзятой диагностике состояния объекта инвестиций. Это особенно важно в рамках тенденции всего цивилизованного мира реализовывать концепцию устойчивого развития, которая в текущий момент не имеет устоявшегося оформления в корпоративной среде, о чем свидетельствуют различного рода несостыковки между теорией и практикой социально-экономического состояния фирмы: к примеру, финансовая и нефинансовая типы отчетности организации имеют крайне низкий уровень сопряжения принципиальных позиций [9, с. 92].
Поэтому, в данной статье, рассматривается возможность использования параметра метрики вызова устойчивого роста (Sustainable Growth Challenge, SGC) в качестве универсального измерителя ESG-развития бизнес-единицы.

Обзор литературных источников. В современной действительности существует огромное количество аналитических подходов к изучению развития бизнеса, одним из которых является оценка показателя устойчивого роста (Sustainable Growth Rate, SGR). Суть данного метода лежит в плоскости расчета агрегированного показателя, который измеряет максимально возможный уровень роста бизнеса без изменений в области корпоративной финансовой политики.
На данный момент существует несколько основных подходов к оценке SGR-метрики, среди которых наиболее часто употребляемым является представленный ниже:



Первый фактор олицетворяет объем капитализированной чистой прибыли, второй — рентабельность продаж, третий — оборачиваемость активов, а четвертый — финансовый леверидж бизнеса [4, с. 627]. Четырёхфакторная модель сводится в общеупотребимый формат, состоящий из двух элементов: доли капитализации и эффективности собственного капитала. Этот подход совпадает с теми материалами, которые представлены в другом научном источнике, что особенно важно, учитывая общий контекст употребления в рамках расчета SGC-метрики, рассматриваемой далее в этой работе [2, с. 8–9]. Также, данная формула аналогична той, что применяется в модели оценки устойчивости корпоративного роста BCG и демонстрируется в труде М.И. Скобеева и Е.А. Земнуховой [13, с. 225].
В разрезе оценки данного показателя присутствуют и иные интерпретации, которые при отражении примерно одинакового ракурса развития компании, имеют некоторые отличия в своих трактовках. Например, в последней из упомянутых работ рассматривается помимо BCG-модели еще пять альтернатив, некоторые из которых имеют сугубо различия в оформлении формулы, не оказывая воздействия на конечный результат, в то время как другие несколько искажают его относительно вышеизложенного выражения.
К числу первых относятся: Коэффициент устойчивости роста (КУР) и модель обеспечения устойчивого роста фирмы (SGR Хиггинса).
Изучение второй группы требует более детального рассмотрения, виду отличительных особенностей, заложенных в её элементы. Модель коэффициента устойчивого развития SGR иллюстрирует развитие бизнеса в ключе двух переменных, а именно прибыли предприятия и его дивидендов за соответствующий период. Данный подход менее удобоварим для расчета показателя устойчивого роста в целях этой работы, ввиду отсутствия возможности иллюстрации неизменности объемов акционерного капитала. Модель достижимого роста SGR (по Дж. Ван Хорну) несколько завышает значение устойчивого роста, рассчитываемое по формуле Хиггинса и схожим с ней иным выражениям первой группы, виду наличия эффекта акселератора, связанного с учётом прироста объектов имущества и, соответственно, их источников. Темп приемлемого роста SGR (по Р. Визванатану), по мнению автора работы, является менее предпочтительным по сравнению с моделями первой группы из-за исключения в модели прямой связи с дивидендами или нормой накопления, что в рамках исследования дивидендной политики является одним из существенных элементов изучения [13, с. 225]. Исследователи А.Н. Бродунов и Н.В. Бушуева используют еще одну разновидность формулы расчёта этого показателя, однако в данном случае следует принять в учет условие о внешнем финансировании [10, с. 26].
Другие авторы расширяют границы изучения SGR-параметра бизнеса, обосновывая его связь не только с экономикой предприятия, но и с ESG-сферой. Исследователи X. Тен и др. в результатах своей работы утверждают зависимость данного параметра от ESG-рисков [3, с. 8]. В исследовании А. Стеблянской и др. используется аналогичная зависимость, в контексте связи с экономическими, экологическими и социальными факторами развития хозяйствующего субъекта. Результаты этого труда частично подтверждают наличие зависимости от данного показателя организации её эффективности в разрезе устойчивого развития [6, с. 240].
Развитием использования SGR-параметра является его преобразование в метрику вызова устойчивого роста (Sustainable Growth Challenge, SGC). Она представляет собой индикатор, в соответствии с которым осуществляется диагностика гармоничности устойчивого роста экономической единицы [Higgins]. В ряде научных источников, авторы употребляют в качестве формулы расчета представленное ниже выражение:



Под TSt и TSt–1 следует понимать объем продаж в текущем и прошлом периодах соответственно.
При изучении исследований, посвященных заданной метрике, становится заметной её взаимосвязь с рисковой составляющей фирмы. Об этом можно судить исходя из утверждений, демонстрируемых в исследованиях Н. Смарта, Б.К. Бриггемана, Дж. Тэка, Э. Перри, а также Р. Пастусяком, М. Соливодой, М. Ясиняк, Я. Ставской, Я. Павловской-Тишко. Обе группы исследователей указывают на наличие дисбаланса устойчивого экономического роста компании при отклонении SGC-значения от нуля [4, с. 628], [2, с. 8]. Особенно важно заметить, что в одном из этих исследований имеются косвенные свидетельства связи не только с экономикой предприятия, но и с его ESG-средой [2, с. 15].
В связи со смысловой нагрузкой обоих ранее представленных показателей становится логичным предположить наличие следующей гипотезы:
H(1): SGC-параметр представляет собой универсальный индикатор риска устойчивого развития бизнеса, который сочетает в себе одновременно реализацию оценки социального и экономического положения субъекта хозяйственных отношений.
Тестирование зависимости вызова устойчивого развития основывается на использовании формульного выражения оценки SGR-показателя фирмы, предлагаемое авторами Р.К. Хиггинсом, Н. Смартом и др. С одной стороны, для этого есть условия, озвученные в работе при обзоре способов оценки заявленного параметра развития бизнеса, а с другой — существуют свидетельства употребления данного способа в контексте оценки SGC-метрики.
Прикладной вопрос применения вызова устойчивого развития коммерческого предприятия лежит в плоскости возможности его использования в качестве метрики, формирующей оценку успешности бизнес-процесса компании. Также данный параметр является крайне удобным с точки зрения классического факторного анализа детерминированных связей. Активное применение причинно-следственной диагностики демонстрируется посредством трёх уровней:
– на первом анализируется двухфакторная аддитивная модель (отдельно показатель динамики выручки и SGR);
– на втором — мультипликативная, которая может выражаться посредством двух- и четырёхфакторных уравнений (см. формула SGR);
– на последнем — кратная, основанная на разложении рентабельности собственного капитала (ROE). Здесь можно использовать модель Дюпона.
База данных и методология. Для проверки гипотетического утверждения, указанного выше, осуществляется построение эконометрической модели, в основе которой SGC-метрика рассматривается в качестве эндогенной переменной, а ESG-параметр — экзогенной.
Информационное обеспечение зависимой переменной основано на формируемой конкретным хозяйствующем субъектом корпоративной отчетности: для её сбора используются, как официальные сайты самих предприятий, так и агрегаторы корпоративной финансовой и нефинансовой информации [14], [16]. Сведения по ESG-рейтингу зарубежных и отечественных организаций в рамках данного исследования используется из базы данных рейтингового подразделения Sustainalytics корпорации Morningstar [15]. Перечень предприятий, отобранных в качестве аналитической базы для данной работы, демонстрируется на официальном сайте Forbes в разделе Топ-2000 [17].
В рамках данной работы задействуются данные международных и отечественных компаний нефинансового сектора. Исключение финансовых организаций обуславливается их существенно иной спецификой подхода к формированию базы активов в своей бизнес-модели, что предполагает возникновение угрозы смещения экономических и социальных аспектов деятельности фирмы при формировании итоговой эмпирической модели. Здесь особенно важно указать на уточнение относительно ESG-составляющей, которое основывается на предпосылке косвенного задействования экологических ресурсов в функционировании финансового сектора, что становится существенным риском искажения общей картины.
Общее количество рассматриваемых предприятий составляет 70 единиц. Для спецификации предприятий, отобранных для проведения аналитических процедур, на рис. 1 и 2 демонстрируется их распределение по отраслевой и страновой принадлежности.
Ограничениями данной работы является малое количество данных, что объясняется ручной обработкой отчетной информации, а также субъективный характер оценки, присущий любому рейтингу. В качестве периода, за который исследуются экономические данные, задействуется 2022 отчетный год, оканчивающийся 31 декабря или не позже 3-х месяцев после. В качестве временного отрезка сбора ESG-сведений признается аналогичный интервал времени.
Полученные результаты на рис. 1 и 2 касательно зарубежных организаций во многом обуславливаются рядом причин, связанных с рейтингом Forbes 2022 The Global 2000, а также излагаемыми выше ограничениями. Для отечественных компаний задействуется требование «одна отрасль — одна фирма». Например, ПАО «ГАЗПРОМ» рассматривается в призме доминирования по добыче природного газа.
Рис. 1. Страновая диверсификация хозяйствующих субъектов
Рис. 2. Отраслевая диверсификация хозяйствующих субъектов

Далее, в табл. 1 демонстрируются эндогенные и экзогенные переменные, используемые в процессе доказательства вышеизложенной гипотезы.

Таблица 1
Характеристика параметров эмпирических зависимостей
ПеременныеСущность
SGCПараметр вызова устойчивого роста.
RESGСовокупный ESG-риск бизнеса.
ROEРентабельность собственного капитала. В контексте исследования отражает эффективность собственного капитала.
CFO_RОперационный денежный поток, делённый на выручку. Целью его расчёта является оценка качества получаемой выручки [11, с. 4], [12, с. 7].
LeverageОбязательства, деленные на активы. Задействуются для отражения финансового риска компании.


Все исходные данные, используемые для расчёта представленных выше переменных, в целях предупреждения угрозы несопоставимости количественных сведений, переводятся в миллионы долларов США по курсу на дату 31.12. для 2021 и 2022 годов, в соответствие с конкретным периодом, к которому принадлежат сведения [18].
Результаты. Первоначально осуществляется построение матрицы корреляций Пирсона между переменными, используемыми в качестве регрессоров в моделях, доказывающих наличие связи.
Сначала, необходимым условием для эмпирического исследования становится построение матрицы корреляций Пирсона между всеми переменными, которая демонстрируется в табл. 2.
Далее проводится эконометрическое моделирование уравнений связи, тестирующих выдвинутое гипотетическое утверждение. Наиболее успешные результаты данного процесса демонстрируются в табл. 3.

Таблица 2
Матрица корреляций Пирсона между переменными для зависимой переменной SGC
ПеременныеSGCRESGROECFO_RLeverage
SGC1.000000хххх
RESG0.0555473651.000000ххх
ROE-0.998935170-0.048027021.000000хх
CFO_R-0.0505523970.077685590.061687371.000000х
Leverage0.198458776-0.28756063-0.18989306-0.362275711.000000

Таблица 3
Модели стохастической зависимости SGC-параметра бизнеса от его ESG-риска
Объясняющие
переменные
Объясняемая переменная SGC
IIIIII
1. Значимость оценок коэффициентов
Intercept-0.673105
(0.00788)
**
0.041047
(0.76073)
-0.321702
(0.1676)
RESG0.010583
(0.03062)
*
0.010343
(0.03558)
*
0.010131
(0.0503)
.
ROE-0.746686
(< 2e-16)
***
-0.747313
(< 2e-16)
***
-0.746819
(< 2e-16)
***
CFO_R0.805711
(0.00314)
**
0.774974
(0.00439)
**
Leverage0.766399
(0.00188)
**
0.511811
(0.0331)
*
log(Leverage)0.419050
(0.00310)
**
2. Характеристика моделей
F-statistic9 6119 4761.136e+04
p-value< 2.2e-16< 2.2e-16< 2.2e-16
Multiple R-squared0.99830.99830.9981
Adjusted R-squared0.99820.99820.998
Residual standard error0.35910.36160.3813
Akaike Information Criterion (AIC)62.0713563.0584469.54032
Ramsey Regression Equation Specification Error Test3.589e-122.295e-125.511e-13
Breusch-Pagan Test0.082560.27030.1132
Пороги значимости: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Исходя из данных табл. 3, следует сформировать следующие уравнения связи между изучаемыми параметрами, которые адекватно отражают действительность:
SGC = -0.673105 + 0.010583*RESG – 0.746686*ROE + 0.805711*CFO_R + 0.766399*Leverage (I модель)
SGC = 0.010343*RESG – 0.747313*ROE + 0.774974*CRO_R + Leverage0.41905 (II модель)
SGC = 0.010131*RESG – 0.746819*ROE + 0.511811*Leverage (III модель)
Лучшей моделью является первая, так как информационный критерий Акаике (Akaike Information Criterion (AIC)) среди трёх отобранных функций связи немного меньше. Важно сделать уточнение, что 4-е выражение стохастической связи имеет слабую ценность в разрезе данного исследования из-за низкой вероятности связи между ESG-риском и SGC-параметром.
Таким образом, выдвигаемая гипотеза о том, что SGC-параметр представляет собой универсальный индикатор риска устойчивого развития бизнеса, который сочетает в себе одновременно реализацию оценки социального и экономического положения субъекта хозяйственных отношений подтверждается.
Выводы. В завершение следует сказать, что проникновение ESG-концепции в оценку бизнеса посредством применения метрики корпоративного вызова устойчивого роста, как обобщающего инструмента оценки развития, подтверждается эмпирически для компаний нефинансового сектора, занимающих верхние позиции в The Forbes: The Global 2000–2022 гг. Однако, следует оговориться о весьма слабом учёте влияния устойчивого развития на данный параметр. Это можно объяснить переходным периодом к внедрению ESG-дисциплины в условиях бизнес-структур.
Можно также сделать вывод о том, что SGC-параметр имеет потенциал в контексте оценки совокупного риска фирмы, что объясняется его способностью отражать, как финансовую, так и нефинансовую сторону бизнес-процессов организации. На этом основании, можно выдвинуть гипотезу о возможности применения вызова устойчивого роста в качестве механизма объяснения динамики общего уровня рискованности бизнеса.


Список использованных источников:
1. Higgins, R. C. Analysis for Financial Management: Text Book / New York: McGraw-Hill Education. — 11th Edition. — 2016 — 546 p. [Электронный доступ] Режим доступа — https://nibmehub.com/opac-service/pdf/read/Analysis%20for%20Financial%20Management%20by%20Robert%20C.pdf (дата обращения: 30.05.2023).
2. Are Farms Located in Less-Favoured Areas Financially Sustainable? Empirical Evidence from Polish Farm Households. /R. Pastusiak, M. Soliwoda, M. Jasiniak, J. Stawska, J. Pawłowska-Tyszko // Sustainability. — 2021 — Vol. 13, Issue 3 — 26 p. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.mdpi.com/2071–1050/13/3/1092 (дата обращения — 18.04.2023).
3. Environmental, Social, Governance Risk and Corporate Sustainable Growth Nexus: Quantile Regression Approach / X. Teng, Y. Wang, A. Wang, B.-G. Chang, K.-S. Wu // International Journal of Environmental Research and Public Health. — 2021 — Vol. 18, Issue 20 — 15 p. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8535892/pdf/ijerph-18–10865.pdf (дата обращения — 02.05.2023).
4. Examining U.S. grain marketing and farm supply cooperatives’ sustainable growth rates / N. Smart, B.C. Briggeman, J. Tack, E. Perry // Agribusiness. — 2019 — Vol. 35, Issue 4 — p. 499–681. [Электронный доступ] Режим доступа — https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/agr.21609 (дата обращения — 18.04.2023).
5. Pedersen L. Responsible investing: The ESG-efficient frontier. / L. Pedersen, S. Fitzgibbons, L. Pomorski // Journal of Financial Economics — 2021 — Vol. 142, issue 2 — p. 572–597. [Электронный доступ] Режим доступа — https://research-api.cbs.dk/ws/portalfiles/portal/68795021/Heje_Pedersen_Fitzgibbons_Pomorski_Resposible_Investing_PublishersVersion.pdf (дата обращения: 19.02.2023).
6. Russian Gas Companies’ Financial Strategy Considering Sustainable Growth / A. Steblyanskaya, Zh. Wang, E. V. Ryabova, S. V. Razmanova // Economy of Regions. — 2019. — Vol. 15, No. 1. — P. 231–241. Режим доступа — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37155406 (дата обращения: 29.04.2023).
7. Shanaev, S. When ESG meets AAA: The effect of ESG rating changes on stock returns / S. Shanaev, B. Ghimire // Finance Research Letters — 2022 — Vol. 46 Part A — 7 p. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1544612321003342#section-cited-by (дата обращения: 19.02.2023).
8. The ESG Disclosure and the Financial Performance of Norwegian Listed Firms / G. Giannopoulos, R. V. K. Fagernes, M. Elmarzouky, K. Hossain // Journal of Risk and Financial Management — 2022 — Vol. 15. — p. 237–252 [Электронный доступ] Режим доступа — https://publications.aston.ac.uk/id/eprint/44365/1/jrfm_15_00237_v2.pdf (дата обращения: 11.02.2023).
9. Абдуллин Д.М. Особенности определения уровня существенности при планировании и проведении аудита публичной нефинансовой отчетности организации / Д.М. Абдуллин, И.Д. Демина // Учет. Анализ. Аудит. — 2019. — Т. 6, № 2. — С. 87–94. Режим доступа — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37330960 (дата обращения — 20.03.2023).
10. Бродунов А.Н. Прикладные вопросы обеспечения устойчивого роста корпорации в условиях ограниченности финансовых ресурсов / А.Н. Бродунов, Н.В. Бушуева // Вестник Московского университета им. С.Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. — 2021. — № 4(39). — С. 24–32. Режим доступа — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47638083 (дата обращения: 29.04.2023).
11. Зайко А.Г. Коэффициентный анализ денежных потоков предприятия энергетического машиностроения / Интернет-журнал Науковедение. — 2017. — Т.9, № 2. — С. 18. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29229413 (Дата обращения: 23.06.2023).
12. Сизых Д.С. Коэффициенты денежных потоков компании: оценка, анализ и практическое применение / Д.С. Сизых, Н.В. Сизых // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. — 2016. — №12(94). — С.31. [Электронный доступ] Режим доступа — https://elibrary.ru/item.asp?id=28280882 (Дата обращения: 23.06.2023).
13. Скобеев М.И. Анализ развития нефтегазовых компаний России на основе модели сбалансированного роста (SGR) /М.И. Скобеев, Е.А. Земнухова // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2019. — Т.2, №5. — С. 222–231. Режим доступа — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41351391 (дата обращения: 29.04.2023).
14. Become an Informed Investor / Last10K.com. [Электронный доступ] Режим доступа — https://last10k.com/ (Дата обращения: 23.06.2023).
15. Company ESG Risk Ratings / Sustainalytics // Morningstar. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.sustainalytics.com/esg-rating/gazprom-pjsc/1013706512 (Дата обращения: 03.05.2023).
16. Markets /The Wall Street Journal. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.wsj.com/news/markets?mod=nav_top_section (Дата обращения: 23.06.2023).
17. The Global 2000–2023 / Forbes. [Электронный доступ] Режим доступа — https://www.forbes.com/lists/global2000/?sh=381c4745ac04 (Дата обращения: 12.05.2023).
18. United States Dollar (USD) Exchange Rates Today / FX Exchange Rates [Электронный доступ] Режим доступа — https://usd.fxexchangerate.com/ (Дата обращения: 23.06.2023).

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2024
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия