Математико-экономический анализ конкурентоспособности уполномоченных экономических операторов, ведущих деятельность в сфере таможенного дела: оценка рентабельности активов и собственного капитала

Введение

Уполномоченные экономические операторы (далее – УЭО) играют важную роль в упрощении и ускорении процедур таможенного оформления, что, в свою очередь, способствует развитию внешнеэкономической деятельности. Однако для эффективного выполнения своих функций УЭО должны не только соответствовать установленным требованиям, но и демонстрировать высокие показатели финансовой устойчивости и рентабельности [3, с. 525-529], [9, с. 591-597].

Существующие научные исследования рассматривают данную проблематику с различных позиций:

1. Функционирование УЭО как экономических субъектов исследуется в работах Комеловой А.Ю. [6, с. 17-28] (механизмы оптимизации деятельности УЭО), Морозовой У.В. [11, с. 238-244] и Геворкяна Л.Г. [5, с. 163-177] (административно-правовые и институциональные аспекты повышения эффективности).

2. Конкурентоспособность логистических предприятий анализируется в трудах Волкова А.Ю. [4, с. 271-287] (изучается вопрос искусственного интеллекта как фактора конкурентоспособности транспортных компаний), Александровой Л.Ю. [1, с. 35-52] (исследуется влияние маркетинговой политики на конкурентоспособность предприятий логистической сферы), Батманова Э.З. [2, с. 314-324] (анализ влияния экономических факторов, рыночных тенденций и внутренних ресурсов на конкурентные позиции транспортных компаний).

3. Факторный анализ и методы оценки конкурентоспособности экономических агентов в целом является предметом исследований Петровой И.Е. [13, с. 2245-2256] (анализируются методические подходы к оценке конкурентоспособности организаций. Авторы предлагают систематизированные методы и критерии оценки, направленные на повышение точности и объективности оценок конкурентных преимуществ предприятий различных отраслей), Мажда А.А. [10, с. 47-56] (фокусируется на особенностях оценки конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях цифровой трансформации экономики). Мурзин А.Д., и Вехов Р.Е. [11, с. 2885-2902] идентифицируют факторы конкурентоспособности организаций в сфере электронной коммерции. В исследовании раскрываются ключевые элементы, влияющие на успех в e-commerce, включая технологические, маркетинговые и организационные аспекты.

4. Коробкова Е.В. [7, с. 200-205] в рамках исследования УЭО Центрального федерального округа совместно с соавторами предлагает мультипликативную модель факторного анализа рентабельности активов УЭО, ведущих производственную деятельность.

Несмотря на многоаспектность исследований, научный пробел сохраняется в области факторного анализа конкурентоспособности УЭО, ведущих деятельность в сфере таможенного дела.

В связи с недостаточной теоретической проработкой данного вопроса, а также с высоким уровнем конкуренции на рынке таможенных услуг, представляется необходимым разработать методику определения факторов, оказывающих влияние на конкурентоспособность УЭО. Математико-экономические модели, такие как многофакторный линейный регрессионный анализ, позволяют глубже понять взаимосвязи между различными финансовыми показателями и выявить ключевые факторы, способствующие повышению эффективности деятельности этих компаний [8, с. 845-850].

Актуальность данной тематики подчеркивается, прежде всего, тем, что одним из целевых ориентиров, определенных Правительством Российской Федерации в Стратегии развития Федеральной таможенной службы до 2030 года, является создание конкурентных преимуществ для УЭО с целью стимулирования развития внешнеэкономической деятельности [15, п. III].

Цель исследования заключается в эмпирической проверке существующих моделей оценки конкурентоспособности УЭО с последующей разработкой рекомендаций по оптимизации их финансовой деятельности и укреплению рыночных позиций в условиях изменчивой среды таможенного сектора.

Гипотеза исследования

Деятельностью в сфере таможенного дела является деятельность лиц государств-членов, связанная с оказанием услуг в качестве таможенных представителей, таможенных перевозчиков, владельцев складов временного хранения, владельцев таможенных складов, владельцев свободных складов и владельцев магазинов беспошлинной торговли [14, п. 1 ст. 397]. За исключением владельцев свободных складов и владельцев магазинов беспошлинной торговли данные лица обладают возможностью спустя определённый период деятельности подать заявление на включение в реестр Уполномоченных экономических операторов.

По состоянию на 17.10.2024 г. в Реестре, который ведёт ФТС, значится 165 юридических лица с действующими свидетельствами УЭО. Из них по результатам анализа ОКВЭД и сайтов данных компаний в интернете обнаружена 31 компания, ведущая деятельность в сфере таможенного дела (при этом у двух компаний – «ЛЦ Западные Ворота» и «Интэрлайн» – оформлено по два свидетельства УЭО – I и II типа, ещё две компании – «Бадис» и «Бадис Премиум» – аффилированы между собой [16]) [17]. Данные организации перечислены в таблице 1. Исходя из специфики типов свидетельств УЭО представляется необходимым разделить эти организации на две группы.

Первая группа включает компании, обладающие свидетельством УЭО I типа. Условия выдачи данного свидетельства не содержат требований о наличии в собственности, хозяйственном ведении, оперативном управлении или аренде дорогостоящих основных средств. Следует отметить, что свидетельство УЭО I типа может быть выдано таможенному перевозчику, при этом необходимо наличие транспортных средств в собственности или аренде. Однако в рамках данного исследования не удалось обнаружить в реестре УЭО организаций, также зарегистрированных в реестре таможенных перевозчиков. Это позволяет предположить, что к первой группе относятся организации, являющиеся таможенными представителями и предоставляющие услуги по таможенному оформлению товаров и транспортных средств [9, с. 591-597].

Вторая группа включает компании, обладающие свидетельством УЭО II и III типа. Условия получения этих свидетельств требуют наличия сооружений, помещений (или их частей) и открытых площадок (или их частей), предназначенных для временного хранения товаров. Таким образом, предполагается, что к данной группе относятся организации, являющиеся владельцами складов временного хранения и таможенных складов.

Основная гипотеза исследования заключается в том, что существующие факторные модели оценки рентабельности, разработанные для производственного сектора, демонстрируют ограниченную применимость к анализу финансовой эффективности уполномоченных экономических операторов (УЭО) в сфере таможенного дела. В частности, предполагается, что различия в типах свидетельств УЭО (I, II и III) обусловливают существенную неоднородность выборки, что требует раздельного анализа компаний с разными экономическими моделями [9, с. 591-597]:

1. УЭО I типа (преимущественно таможенные представители)

2. УЭО II/III типов (владельцы складов временного хранения и таможенных складов)

Эмпирическая проверка данной гипотезы позволит обосновать необходимость разработки специализированных методик оценки конкурентоспособности УЭО с учетом отраслевой специфики.

Методология исследования

Для достижения поставленной цели был применён метод множественной линейной регрессии, в качестве данных использована бухгалтерская отчётность компаний за 2021–2023 гг. [18], на основе которой была составлена таблица исходных коэффициентов (табл. 2). Основная задача анализа – выявление статистически значимых зависимостей между показателями рентабельности (ROA, ROE) и финансовыми коэффициентами, рассчитанными на основе отчётности [16]. В рамках проведенного регрессионного анализа была рассмотрена мультипликативная модель факторного анализа рентабельности активов УЭО, предложенная Коробковой Е.В., Стукаловым Д.Н. и Павленко О.А. в контексте исследования рентабельности активов УЭО Центрального федерального округа. В дальнейшем для удобства данная модель будет именоваться Моделью Коробковой.

Рассмотренная модель представляет собой вариацию уравнения Дюпона. Авторы оригинального исследования применяют метод цепных подстановок. В рамках данного анализа предложенная модель декомпозирована в регрессионное уравнение, которое характеризует зависимость темпов прироста ROA и ROE от темпов прироста каждого из факторов, определяющих финансовую эффективность (представлены в табл. 3).

Таблица 1

Лица, ведущие деятельность в сфере таможенного дела, включенные в реестр УЭО ^[1]

Таблица 2

Исходные коэффициенты для расчетов ^[2]

Из 11 факторов, взятых в расчет авторами [7, с. 201], для целей данного исследования представляются значимыми 7: исключены факторы, отражающие влияние запасов, поскольку рассматриваются компании сферы услуг, также исключены факторы «Рентабельность продаж» и «Коэффициент, обратный коэффициенту ликвидности» в связи с высоким уровнем мультиколлинеарности.

Таблица 3

Факторы, потенциально способные оказать влияние на ROA и ROE в рамках Модели Коробковой [3]

Результаты исследования

В табл. 4 представлена выборка переменных, использованных для построения регрессионных моделей для компаний, обладающих свидетельством УЭО I типа. Предварительно из выборки были исключены аномальные значения, которые выходили за пределы трёх стандартных отклонений (здесь и далее в таблицах значения округлены до тысячных).

Таблица 4

Описательная статистика переменных для УЭО I типа [4]

Результаты анализа показывают, что среди рассматриваемых факторов три показателя – «Коэффициент закрепления активов», «Коэффициент автономии» и «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности» — обладают статистически значимым влиянием на ROA, как представлено в табл. 5. При этом корреляционная матрица (табл. 7) указывает на отсутствие сильной взаимосвязи между независимыми факторами и зависимыми показателями: «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности» и «Коэффициент автономии» характеризуются умеренной положительной корреляцией с ROA. Влияние на ROE демонстрирует только «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности» (табл. 6), однако данный показатель также не обладает сильной взаимосвязью с показателем ROE (табл. 8).

Следует отметить, что коэффициенты детерминации для моделей остаются на низком уровне: 0.6 для ROA и 0.29 для ROE. Это свидетельствует о том, что менее 60% изменчивости ROA и менее 30% изменчивости ROE объясняется используемыми переменными, что указывает на значительную роль других факторов, не включённых в модель. Кроме того, модели демонстрируют относительно высокие значения среднеквадратичной ошибки: 10% для ROA и 30% для ROE. Информационные критерии (в частности, критерий Акаике (далее – AIC) и Байесовский критерий (далее – BIC) показывают, что модель в большей степени подходит для анализа зависимости ROA, нежели ROE, поскольку значения обоих критериев при анализe ROA были существенно ниже.

Таблица 5

Результаты регрессионного анализа влияния факторов на ROA УЭО I типа [5]

Результаты регрессионного анализа влияния факторов на ROE УЭО I типа [6]

Таблица 8

Корреляционная матрица между ROE и независимыми переменными для УЭО I типа [8]

В табл. 9 представлена выборка переменных, использованных для построения регрессионных моделей для компаний, обладающих свидетельством УЭО II и III типа. Предварительно из выборки были исключены аномальные значения, которые выходили за пределы трёх стандартных отклонений.

Таблица 9

Описательная статистика переменных для УЭО II и III типа [9]

Для второй группы компаний – УЭО со свидетельствами II и III типа модель показывает похожие результаты: среди рассматриваемых факторов лишь два показателя — «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности» и «Доля кредиторской задолженности в краткосрочных обязательства» — обладают статистически значимым влиянием на ROA, как представлено в табл. 10. Причём второй параметр показывает умеренно сильное отрицательное влияние. Влияние на ROE демонстрируют «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности» (табл. 11).

Анализ корреляционных матриц (табл. 12 и 13) указывает на отсутствие сильной взаимосвязи между независимыми переменными и зависимыми показателями. Единственной переменной, обладающей умеренной положительной корреляцией ROE, остаётся «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности». В случае с ROA «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности» демонстрирует меньшую силу связи, однако матрица корреляции подтверждает отрицательное влияние параметра «Доля кредиторской задолженности в краткосрочных обязательства» на рентабельность активов.

Следует подчеркнуть, что в случае изучения компаний второй группы модель Коробковой демонстрирует более высокую эффективность. Коэффициенты детерминации находятся на умеренно высоком уровне — 0,76 для ROA, 0,6 для ROE. Кроме того, значения среднеквадратичной ошибки, равные 6% для ROA и 26% для ROE, также показывают улучшение по сравнению с параметрами, полученными для компаний первой группы. Эти результаты свидетельствуют о более высокой предсказательной способности модели для второй группы компаний. При этом, как и в случае с компаниями первой группы, информационные критерии AIC и BIC показывают, что модель больше подходит для анализа ROA.

Таблица 10

Результаты регрессионного анализа влияния факторов на ROA УЭО II и III типа [10]

Результаты регрессионного анализа влияния факторов на ROE УЭО II и III типа [11]

Корреляционная матрица между ROA и независимыми переменными для УЭО II и III типа [12]

Таблица 13

Корреляционная матрица между ROE и независимыми переменными для УЭО II и III типа [13]

Заключение

Таким образом, модель Коробковой оказалась не в полной мере подходящей для комплексного анализа конкурентоспособности УЭО, ведущих деятельность в сфере таможенного дела. В частности, в рамках исследования стабильное статистически значимое положительное влияние на рентабельность активов и рентабельность собственного капитала УЭО всех типов, ведущих деятельность в сфере таможенного дела, было выявлено лишь для одной переменной — «Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности». Умеренно сильное положительное влияние на ROA УЭО I типа продемонстрировал показатель «Коэффициент автономии». Значимое отрицательное влияние на ROA УЭО II и III типа также показал фактор «Доля кредиторской задолженности в краткосрочных обязательства». При этом следует отметить, что все параметры (коэффициент детерминации, среднеквадратическое отклонение, информационные критерии) показывают, что модель Коробковой показывает более высокую предсказательную способность для изучения ROA, нежели ROE.

В целом, низкая предсказательная способность модели может быть обусловлена несколькими факторами. Во-первых, оригинальная модель была разработана на основе данных компаний производственной сферы, что предполагает, что она может не учитывать специфических характеристик и динамики компаний, работающих в сфере услуг. Различия в экономических условиях, бизнес-моделях и рентабельности разных секторов экономики могут значительным образом влиять на формирование финансовых показателей и, следовательно, на их взаимосвязи. Во-вторых, авторы оригинального исследования были ограничены географией изучаемых организаций – изучались лишь УЭО Центрального федерального округа, в то время как настоящее исследование посвящено федеральному рынку. Таким образом, недостаточная адаптация модели к специфике исследуемой области может объяснять её низкую эффективность для анализа компаний, занимающихся таможенной деятельностью.

Данные результаты подчеркивают необходимость адаптации существующих моделей к специфическим условиям и характеристикам исследуемой области. В связи с этим возникает потребность в разработке более целевых и контекстуализированных моделей, предназначенных для анализа финансовых показателей компаний в сфере таможенного дела. Такие модели позволят более точно оценить конкурентоспособность и финансовую эффективность организаций, учитывая их уникальные особенности и условия ведения бизнеса.

[1] Составлена авторами на основе данных из Реестра Уполномоченных экономических операторов

[2] Составлено авторами на основе данных из Государственного информационного сервиса бухгалтерской (финансовой) отчетности (БФО)

[3] Составлена авторами

[4] Составлена авторами

[5]^,5 Составлены авторами

[7]^{, 7} Составлены авторами

[9] Составлена авторами

[10]^{, 10} Составлены авторами

[12]^{, 12} Составлены авторами