Разработка методической основы для рекомендательной системы по выбору мер господдержки для предприятий IT-отрасли на основе результатов ее финансово-экономического анализа

Формирование списков мер господдержки для заданной отрасли представляет собой достаточно сложную экономическую задачу [1–3]. Проблема состоит в том, что одни и те же меры господдержки могут оказаться как высоко эффективными, так и бесполезными с точки зрения улучшения состояния отрасли региона, увеличения выручки предприятий, а также повышения их финансовой устойчивости, ликвидности и экономической эффективности. Это связано с различным набором факторов, характеризующих ситуацию на предприятиях, нюансами их финансово-экономического состояния, а также размером предприятий. Одной из важнейших задач является связь финансово-экономических показателей, а также прибыли и суммы уплаченных налогов [4–7].

Соответственно, разработка рекомендательной системы по выбору мер господдержки для предприятий заданной отрасли представляет собой сложную задачу не столько с математической и программной, сколько с идейной точки зрения. Система должна быть основана на анализе объективных показателей отрасли, каковыми являются результаты финансово-экономического анализа отдельных предприятий отрасли. Существует ряд программ для подобного анализа, таких как TestFirm и Audit-IT [8–12]. Однако практически отсутствует программное обеспечение, осуществляющее анализ целой отрасли. Нами была разработана методика оценки финансово-экономического состояния заданной отрасли по группам предприятий (микропредприятия, мини-предприятия, малые предприятия, средние предприятия, большие предприятия), основанная на нечетко-множественном агрегировании финансово-экономических коэффициентов отдельных предприятий [13][14]. Методика была реализована в программном комплексе, прошедшем апробацию на IT-отрасли Ростовской области [15][16].

Следующим шагом в создании рекомендательной системы должно явиться формирование базы знаний, позволяющей трактовать полученные численные оценки групп с точки зрения экономических явлений, с высокой степенью вероятности имеющих место на большинстве предприятий рассматриваемой группы. Эти явления должны стать отправной точкой для формирования комплекса мероприятий, обладающих достаточной действенностью для коррекции ситуации в отрасли.

Целью данной статьи является разработка методики формирования рекомендаций по выбору мер господдержки выбранной отрасли (по группам) на основе анализа агрегированных оценок ее коэффициентов финансовой устойчивости, ликвидности и эффективности предприятий.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Формирование списка факторов, обуславливающих оценку

Программный комплекс [7] осуществляет расчет агрегированных оценок таких финансово-экономических показателей, как: 1) коэффициент автономии, коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами, коэффициент покрытия инвестиций; 2) коэффициент абсолютной ликвидности, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности; 3) рентабельность продаж, норма чистой прибыли, рентабельность активов; 4) прибыль предприятия и сумма налогов, уплаченных предприятием.

Оценки получены по группам предприятий отрасли, определяемых численностью их работников: микропредприятия (1–5 человек), мини-предприятия (6–10 человек), малые предприятия (11–15 человек), средние предприятия (16–50 человек), большие предприятия (более 50 человек), на основе данных финансового анализа сайта TestFirm. Агрегированные показатели могут иметь оценки «очень плохо», «плохо», «удовлетворительно», «хорошо» и «отлично» в соответствии со стандартной методикой финансового анализа Audit-IT.

Методика для каждого из девяти финансово-экономических коэффициентов (по три на группу) включает в себя два этапа. На первом этапе группой экспертов составляется список факторов, на которые указывает полученная оценка для каждой группы предприятий, и из выделенных факторов выбираются наиболее значимые с указанием вероятности. С этой целью группе экспертов предлагается ответить на вопрос (пример для коэффициента автономии):

«Коэффициент автономии IT-предприятия получил оценку 1, 2, 3, 4, 5 баллов из 5 возможных. Составьте список факторов, на которые указывает оценка (по 7 пунктов, с оценкой вероятности в процентах) для предприятий, персонал которых равен, соответственно: 1) 1–5 человека; 2) 6–10 человек; 3) 11–15 человек; 4) 16–50 человек; 5) более 50 человек».

Затем, из списков факторов выбираются те, которые встречаются наиболее часто, и для них составляются аналитические таблицы для визуализации результатов. Построенные таблицы являются отправным материалом для следующего пункта методики.

Формирование списка мер господдержки

Группе экспертов предлагается ответить на следующий вопрос:

«Коэффициент автономии IT-предприятия получил оценку 1, 2, 3, 4, 5 баллов из 5 возможных. На основе выделенных выше факторов составьте списки приоритетных мер господдержки (по 7 пунктов, с оценкой вероятности действенности в процентах), которые могут улучшить оценку, для предприятий, персонал которых равен, соответственно: 1) 1–5 человека; 2) 6–10 человек; 3) 11–15 человек; 4) 16–50 человек; 5) более 50 человек».

Составленные списки как вероятных факторов, обуславливающих оценку, так и рекомендуемых мер господдержки и представляют собой базу знаний, которая является основой рекомендательной системы по выбору мер господдержки.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Формирование списков факторов, обуславливающих оценку, для коэффициента автономии

Рассмотрим вышеописанную методику на примере формирования базы знаний для коэффициента автономии. В результате работы группы из четырех экспертов для предприятий IT-отрасли с 1–5 сотрудниками был получен следующий список факторов, которые с высокой степенью вероятности будут наблюдаться на большинстве предприятий заданных групп с учетом специфики рассматриваемой отрасли.

1 балл:

1. Отсутствие автономии в принятии решений по развитию IT-проектов – 80 %.
2. Недостаточное финансирование и ограниченный доступ к ресурсам для инноваций – 70 %.
3. Неэффективная коммуникация и координация между сотрудниками – 60 %.
4. Ограниченные возможности для самостоятельного развития и обучения персонала – 70 %.
5. Недостаточное внимание к потребностям и мнению сотрудников при принятии решений – 75 %.
6. Ограниченный доступ к новым технологиям и инновационным решениям – 65 %.
7. Низкий уровень мотивации и участия персонала в процессе развития компании – 80 %.

2 балла, 3 балла:

1. Ограниченное участие персонала в принятии ключевых решений – 80 %, 70 %.
2. Централизованное управление и контроль над процессами разработки IT-проек- тов – 70 %, 60 %.
3. Ограниченные возможности для самостоятельного выбора технологий и методов работы – 60 %, 50 %.
4. Недостаточная гибкость и адаптивность к изменениям внешней среды – 70 %, 60 %.
5. Ограниченный доступ к обучению и развитию персонала в области IT – 75 %, 65 %.
6. Низкий уровень мотивации и участия персонала в процессе принятия решений – 80 %, 70 %.
7. Неэффективная коммуникация и координация между сотрудниками – 65 %, 55 %.

4 балла, 5 баллов:

1. Высокий уровень автономии в принятии стратегических решений – 80 %, 100 %.
2. Распределение полномочий и ответственности в IT-команде на высоком уровне – 75 %, 100 %.
3. Гибкость и адаптивность к изменениям внешней среды обеспечены – 70 %, 100 %.
4. Персонал имеет возможность выбора технологий и методов работы – 75 %, 100 %.
5. Доступ к обучению и развитию персонала в области IT обеспечен – 70 %, 100 %.
6. Высокий уровень мотивации и участия персонала в процессе принятия решений – 80 %, 100 %.
7. Эффективная коммуникация и координация между сотрудниками на достаточно высоком уровне – 75 %, 100 %.

Аналогичные списки были получены и для остальных групп предприятий IT-отрасли. Списки были проанализированы и на их основании построены аналитические табл. 1–7.

Как следует из таблиц, главными факторами, определяющими оценку группы предприятий по коэффициенту автономии, признаны: 1) возможности для самостоятельного принятия решений (автономия) по IT-проектам; 2) финансирование и доступ к ресурсам для инноваций; 3) доступ к образованию для персонала; 4) доступ к новым технологиям и инновационным решениям; 5) уровень мотивации и участия персонала в процессе развития IT-предприятия; 6) внимание к потребностям и мнению сотрудников при принятии решений; 7) управление процессами разработки и внедрения IT-решений. Как видно из таблиц, для оценок 4 и 5 баллов характерен высокий уровень факторов, в то время как для 3 баллов – ограниченный, а для 1–2 баллов – ограниченный с высокой степенью вероятности либо полное отсутствие. При этом вероятность действия факторов уменьшается с увеличением номера группы.

Формирование списка мер господдержки для коэффициента автономии

Исходя из вышеперечисленного предлагаются меры господдержки с учетом размера предприятия, представленные в табл. 8–10.

Количество сотрудников IT-предприятия может влиять на выбор приоритетных мер господдержки, направленных на увеличение финансовой устойчивости предприятий. Вот как это может проявляться:

1) Для микро- и мини-предприятий IT-отрасли (1–10 сотрудников):

– обучение и повышение квалификации персонала может быть ключевым, так как малые предприятия часто имеют ограниченные ресурсы и нуждаются в высококвалифицированных сотрудниках для успешного выполнения проектов;

– поддержка доступа к новым технологиям и оборудованию может помочь малым предприятиям быть конкурентоспособными и эффективными на рынке;

– налоговые льготы для инновационных проектов могут стимулировать развитие и рост малых предприятий.

2) Для малых и средних предприятий IT-отрасли (11–50 сотрудников):

– субсидии на исследования и разработки могут быть важны для средних предприятий, которые могут инвестировать в инновационные проекты и продукты;

– поддержка цифровизации бизнес-процессов может помочь средним предприятиям оптимизировать свою деятельность и улучшить эффективность;

– консультационная поддержка по вопросам развития бизнеса может помочь средним предприятиям разрабатывать стратегии роста и управления финансами.

3) Для больших предприятий IT-отрасли (более 50 сотрудников):

– участие в государственных программах по стимулированию инноваций может быть ключевым для крупных предприятий, которые могут иметь большие инновационные проекты и потребности;

– поддержка доступа к новым технологиям и оборудованию может помочь крупным предприятиям оставаться в лидирующих позициях на рынке;

– обучение и повышение квалификации персонала может быть важным для крупных предприятий, чтобы сохранять высокий уровень профессионализма и конкурентоспособности.

Таким образом, размер IT-предприятия может определить, какие конкретные меры господдержки будут наиболее эффективными для увеличения финансовой устойчивости и успешного развития предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье предложена методика формирования рекомендаций по выбору мер господдержки выбранной отрасли на основе агрегированных оценок ее коэффициентов финансовой устойчивости, ликвидности и эффективности, по группам предприятий отрасли, определяемым численностью их работников, Методика для каждого из девяти рассматриваемых финансово-экономических коэффициентов включает в себя два этапа.

На первом этапе группой экспертов формируется список факторов, на которые указывает полученная оценка для каждой группы предприятий. Из выделенных факторов выбираются наиболее значимые с указанием вероятности. На втором группа экспертов на основе построенных ранее аналитических таблиц формирует для каждой группы предприятий список рекомендаций по мерам господдержки с указанием вероятности их действенности.

Полученные списки факторов и рекомендуемых мер господдержки представляют собой базу знаний, которая является основой рекомендательной системы по выбору мер господдержки. В программном комплексе должен быть предусмотрен выбор комплексов доступных мер господдержки из списка рекомендуемых, позволяющих оценить итоговую вероятность их действенности на основе формулы суммы вероятности со- бытий.