Металлургические корпорации и государство: тенденции финансового взаимодействия последнего десятилетия
Автор: Печенская-Полищук Мария Александровна, Малышев Михаил Константинович
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc
Рубрика: Общественные финансы
Статья в выпуске: 3 т.14, 2021 года.
Бесплатный доступ
Доминирующая роль крупного бизнеса в формировании ВВП России обусловливает его высокую значимость как для экономики страны в целом, так и для экономик отдельных регионов. В связи с этим исследования, затрагивающие вопросы оценки финансового взаимодействия крупных корпораций с государством, актуальны и необходимы. Взаимодействие данных экономических агентов друг с другом сложно и противоречиво, поскольку в современных рыночных условиях интересы государства и хозяйствующих субъектов являются разнонаправленными. Изучение влияния крупных корпораций на региональное развитие, в частности на формирование бюджетных доходов, находится в центре внимания сотрудников Вологодского научного центра Российской академии наук. В результате их многолетних исследований сформирована серьезная фактологическая база, позволяющая понять основные особенности взаимодействия крупного бизнеса с региональным и федеральным бюджетами, определить системные недостатки налоговой политики государства, в том числе касающиеся налогообложения прибыли и доходов владельцев корпораций. Однако в настоящее время в научной литературе отсутствует единый механизм, с помощью которого можно наиболее комплексно оценить финансовое взаимодействие крупного бизнеса с регионом. Вместе с тем результаты такой оценки могут стать серьезным фундаментом для обоснования многих управленческих решений. Цель исследования - оценка тенденций финансового взаимодействия государства и корпораций на основе разработанного методического инструментария. Апробация методики проведена на примере отрасли черной металлургии. Объектом исследования является финансовое взаимодействие крупных корпораций черной металлургии (ПАО «Северсталь», ПАО «ММК» и ПАО «НЛМК») с государством. При создании методического инструментария оценки использовались методы структурного (весового) анализа, коэффициентный анализ, связывающий микроэкономические показатели предприятий с макроэкономическими показателями регионов базирования, индексный метод, метод уровневой оценки.
Оценка взаимодействия, экономика региона, бюджетная система, налогообложение крупных корпораций, черная металлургия, методы и инструменты оценки
Короткий адрес: https://sciup.org/147234778
IDR: 147234778 | DOI: 10.15838/esc.2021.3.75.9
Текст научной статьи Металлургические корпорации и государство: тенденции финансового взаимодействия последнего десятилетия
Введение в проблематику
Крупные корпорации имеют важнейшее значение для экономики России. Об этом свидетельствует растущая с 2010 года, по данным Росстата, доля крупного бизнеса в ВВП страны.
Так, по состоянию на 2019 год доля крупного бизнеса в ВВП России составила 77,1%, что на 1,1 п. п. больше показателя 2010 года, а его средняя величина за 10 лет – чуть меньше 80%1 (рис. 1).
Рис. 1. Доля крупного бизнеса в ВВП России с 2010 по 2019 год, %

Источник: данные ЕМИСС и Росстата.
Этот показатель в РФ существенно выше, чем в развитых странах Европы. Так, по данным Eurostat2, в Германии, Швеции, Франции, Великобритании, Нидерландах доля крупного бизнеса за аналогичный период варьировалась от 32 до 45–50%.
Исследование роли крупного бизнеса становится особенно актуальным в современной социально-экономической ситуации, которая сопряжена с трудными условиями из-за сравнительно низких мировых цен на углеводороды. Так, цена на нефть, довольно высокая в 2011– 2014 гг. (в среднем 106,9 доллара за баррель), за последующие два года сократилась более чем в два раза и к 2016 году составила примерно 43,0 доллара за баррель (рис. 2) .
В ответ на такую рыночную конъюнктуру с 2014 года ЦБ РФ ввел так называемый «плавающий курс рубля», что усилило зависимость курса от событий на внешних рынках и геополитических обстоятельств. В условиях высокого курса доллара крупные российские корпорации, имеющие внушительные доли продаж на внешних рынках, смогли увеличить свои экспортные выручки и влияние на формирование бюджетных доходов.
О высокой значимости исследования эффективности финансового взаимодействия государства и крупных российских корпораций свидетельствуют научные работы. Проблемы и возможности реализации так называемой государственно-корпоративной экономики подробно изучались Н.А. Хилько и В.В. Каргино-вой [1]. Е.В. Добролежа относительно влияния крупного бизнеса на устойчивое территориальное развитие указала, что потенциал крупных компаний в значительной мере формирует территориальный потенциал [2]. Исследованию данной тематики посвящены научные труды ученых Вологодского научного центра РАН В.А. Ильина и А.И. Поваровой [3–6]. Авторы провели комплексный анализ производственно-финансовой деятельности на примере российских и бразильских металлургических комбинатов с целью оценки их вклада в формирование бюджетных доходов регионов базирования. В работах Института народнохозяйственного прогнозирования РАН подробно изучается тематика эффективного управления металлургической отраслью. Так, И.А. Буданов на основании проведенных исследований сделал важный вывод: «Пока рано рассчитывать
Рис. 2. Средняя цена* нефти марок Brent и Urals за баррель, долл. США

* Цена нефти марки Brent больше, чем Urals, в среднем на 1,4$ за исследуемый период. Источник: данные сайта global-finances.ru на то, что в России будет создан механизм, интересный металлургии не в меньшей степени, чем вертикально-интегрированное корпоративное управление. Формирование механизма межгосударственного и межкорпоративного сотрудничества в сферах деятельности, связанных с металлургией, имеет не только определенные предпосылки, но и достаточно серьезные ограничения. В быстро меняющейся экономике необходимы гибкие способы удовлетворения спроса на качественно ином уровне и возникает потребность в механизмах добровольного сотрудничества. Область совместных интересов участников рынка в эффективном использовании ресурсов гораздо шире области потенциальных конфликтов, связанных с необходимостью отдельных компаний повышать свою эффективность по мере роста требований к участникам сотрудничества» [7].
Таким образом, проблема заключается в отсутствии методик, с помощью которых можно комплексно оценить финансовое взаимодействие государства и корпораций. На этом основании целью нашего исследования является оценка тенденций финансового взаимодействия государства и корпораций на основе разработанного методического инструментария (на примере корпораций черной металлургии).
Исходя из поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:
– провести анализ отечественной и зарубежной литературы, где представлена попытка оценить финансовое взаимодействие предприятий с государством;
– рассчитать ряд аналитических коэффициентов, характеризующих финансовое взаимодействие предприятий с государством, на предмет формирования бюджета, налоговой нагрузки и управленческого воздействия;
– с помощью коэффициентов рассчитать индексы и интегральные индексы;
– произвести оценку финансового взаимодействия предприятий с государством по уровневой шкале (на примере крупных корпораций черной металлургии).
Теоретические основы исследования
Для повышения эффективности взаимодействия различных экономических агентов необходим комплекс организационных, правовых, экономических и иных мер, способствующих данному процессу. С этой точки зрения следу- ет понять, какой уровень эффективности достигнут на текущий момент. При этом в целях прогнозирования и планирования будущих управленческих решений требуется провести мониторинг оценки взаимодействия между экономическими агентами. Так, Ю.Г. Тюрина считает, что оценка налоговых поступлений в бюджеты разных уровней необходима для создания эффективного механизма формирования налогового потенциала и прогнозирования будущих поступлений [8].
Анализ зарубежной и отечественной литературы свидетельствует, что существующие показатели, так или иначе указывающие на влияние крупного бизнеса на развитие страны и ее регионов, сконцентрированы вокруг индикаторов налоговой нагрузки, прибыли и различных величин ставок. Например, J. Creedy и N. Gemmell рассматривают асимметрию корпоративного налога и эффективные налоговые ставки [9]. J. Park и Y. Lee выявили закономерность роста кредиторской задолженности корпораций при повышении корпоративного налога [10]. F. Reito и S. Spagano использовали показатели, характеризующие преимущества и недостатки налогообложения совместной деятельности налогоплательщиков [11]. A. Abdullahi провел оценку влияния финансовой либерализации на экономической рост и развитие некоторых стран Африки. Эконометрические расчеты показали, что в среднем финансовая либерализация негативно повлияла на рост доходов и привела к дестабилизации, стимулируя внутренний отток капитала и увеличивая риск финансовой нестабильности. В ходе исследования автором была применена система оценки, именуемая «обобщенный метод моментов» (GMM), показавшая свою эффективность при оценивании полупараметрических моделей, где интересующий параметр конечномерен [12]. Коллектив голландских ученых осуществил оценку взаимодействия бизнеса и системы «Электронное правительство» на примере Нидерландов. Результаты указанного исследования помогли понять существующие различия в оценке успешности проектов электронного правительства в сфере снижения административной нагрузки на бизнес [13]. I. Leibus сосредоточила внимание на изучении динамики и структуры налоговых платежей в сельском хозяйстве Латвии с целью выявления факторов, способствующих увеличению налоговой нагрузки. В результате исследования сделан вывод о том, что налоговая нагрузка в сельском хозяйстве растет за счет производства или себестоимости продукции, в то время как налоговая нагрузка на капитал в последние годы снижается [14]. В работе G. Giriiniene проведен сравнительный анализ налоговой нагрузки налоговых систем разных стран с помощью индексного метода. Индекс налоговой нагрузки выступает важным показателем для сравнения международной эффективности налоговых систем. Ученый также выявил и охарактеризовал методы оценки налоговой нагрузки, наиболее часто встречающиеся в литературе [15]. В исследовании литовских ученых университета Миколаса Ромериса рассмотрены теоретические и практические аспекты взаимодействия государственного управления и управления бизнесом. На основе анализа авторы предлагают комплексную модель взаимодействия государственного и частного секторов, состоящую из пяти измерений [16].
Систематизацию методик для расчета налоговой нагрузки хозяйствующих субъектов проводит Т.В. Максимова [17]. Она рассматривает их преимущества и недостатки, обращая внимание на триаду ключевых факторов налоговой нагрузки, в числе которых методы учетной политики, виды деятельности организации и режимы налогообложения.
Е.А. Кирова выделила два вида расчета налоговой нагрузки – абсолютный и относительный [18]. Так, абсолютная налоговая нагрузка рассчитывается как сумма налоговых платежей, уплаченных организацией, платежей во внебюджетные фонды и недоимки по платежам. Относительная налоговая нагрузка представляет собой отношение абсолютной налоговой нагрузки к вновь созданной стоимости. При этом исследователь поясняет, что абсолютная налоговая нагрузка не отражает всю тяжесть налогового бремени, а лишь показывает сумму налоговых обязательств организации.
М.И. Литвин рассчитывает налоговую нагрузку предприятия как отношение суммы начисленных налоговых платежей и отчислений во внебюджетные фонды к сумме источника средств, предназначенных для оплаты налогов. Следует отметить, что данная методика обла- дает высоким уровнем практической значимости, так как с ее помощью определяется доля налогов в общей сумме выручки организации, прибыли и заработной платы, амортизации, налогов и чистой прибыли в каждом рубле созданной продукции. Недостатком метода является отсутствие НДФЛ в составе налоговых платежей [19].
Оценку проблемы развития региональной политики проводили известные ученые-реги-оналисты. Так, О.С. Пчелинцев и М.М. Минченко проанализировали состояние современной инфраструктуры и его влияние на экономику региона. Стремительный рост износа основных средств в сфере ЖКХ, дорог, теплосетей замедляет экономическое развитие. Авторы обращают внимание на то, что к модернизации объектов инфраструктуры могут быть привлечены частные инвестиции и бизнес в обмен на снижение налоговой нагрузки [20].
В цикле работ В.А. Ильина, А.И. Поваровой в качестве методов научного исследования активно применялся анализ удельных весов показателей налога на прибыль и их отклонения от нормы. При этом важным компонентом исследований стал расчет разницы между расчетным налогом на прибыль по ставке 20% и фактически уплаченным налогом на прибыль. Кроме того, авторами был проведен анализ показателей дивидендных выплат, управленческих и коммерческих расходов и вознаграждений, а также их соотношения с выручкой и чистой прибылью предприятий [21–24].
Е.С. Андреевой оценена эффективность проектов государственно-частного партнерства. Автор отмечает, что их реализация предполагает наличие тщательного контроля над эффективным использованием средств. В связи с этим оценка общеэкономической эффективности проектов включает прирост внутреннего регионального продукта, рост бюджетной и финансовой эффективности проекта. Для анализа проектов используются такие показатели, как чистый дисконтированный доход, индекс рентабельности инвестиций, внутренняя норма доходности инвестиций, дисконтированный срок окупаемости [25].
Из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что в существующих отечественных и зарубежных работах содержится значи- тельное количество показателей, которые могут отразить эффективность финансового взаимодействия государства и крупных корпораций. Вместе с тем методические вопросы, касающиеся оценки эффективности такого взаимодействия, остаются актуальной научной задачей.
Методические положения
В исследовании предлагается осуществлять оценку по определенному алгоритму. Ее линейную блок-схему целесообразно представить в виде четырех последовательных этапов (рис. 3) .
На первом этапе необходимо рассчитать коэффициенты, выбор которых, по нашему мнению, должен быть обусловлен возможностью с их помощью определить роль корпораций в доходах региональных бюджетов, «тяжесть» исполнения налоговых обязательств, а также степень использования финансовых результатов корпораций в интересах акционеров и управленцев.
В связи с этим представленные выше показатели могут быть положены в основу методического инструментария оценки эффективно- сти финансового взаимодействия государства и крупных корпораций. Однако важно отметить, что большинство из них характеризует налоговую нагрузку хозяйствующих субъектов, практически оставляя без внимания сам процесс формирования бюджетных доходов и социальную ответственность бизнеса [26; 27].
Вместе с тем именно эти вопросы позволяют оценить полноту и действенность различных направлений сотрудничества. Следовательно, предлагается выделить три группы коэффициентов, которые будут характеризовать налоговую нагрузку хозяйствующих субъектов, их способность формировать бюджет, а также степень управленческого влияния.
При этом нормативные значения коэффициентов следует установить на основе ключевых российских нормативно-законодательных актов3, касающихся налогообложения хозяйствующих субъектов, и данных в научной литературе рекомендаций, затрагивающих распределительную и дивидендную политику компаний.
Рис. 3. Этапы оценки эффективности финансового взаимодействия корпораций с государством

Источник: составлено авторами.
Система коэффициентов оценки с учетом указанных позиций представлена в таблице 1.
На втором этапе оценки предлагается рассчитать индексы для выявленных коэффициентов в соответствии с нормативными значениями. Следует отметить, что при обосновании расчетов мы опирались на разработанные ранее методические инструментарии, успешно апробированные на регионах Российской Федерации [28–32]. Для первой и второй групп рост коэффициента приводит к увеличению уровня финансового взаимодействия, поэтому их индексы рассчитываются по формуле:
Ixi = Xi – Xmin / Xmax – Xmin,
где Ixi – индекс для коэффициента;
Xi – значение коэффициента;
Xmin – нижняя граница нормы;
Xmax – верхняя граница нормы.
В связи с тем что рост коэффициентов в третьей группе отрицательно сказывается на уровне финансового взаимодействия, формула для расчета индексов будет иметь следующий вид:
I = X
xi max
– Xi / Xmax – Xmin.
Таблица 1. Система коэффициентов для оценки эффективности финансового взаимодействия корпораций с государством
№ |
Название коэффициента |
Формула расчета |
Нормативное значение |
Описание |
Группа 1: Коэффициенты формирования бюджета |
||||
1. |
Коэффициент налогового потенциала предприятия К н.п. |
Выручка предприятия / Налоговые доходы бюджета региона |
2–10 |
Показывает соотношение выручки предприятия к налоговым доходам регионального бюджета. Значение больше нормы свидетельствует о высоком налоговом потенциале предприятия в формировании бюджета. При этом десятикратное превышение говорит о сильной зависимости региона от финансового результата корпорации. |
2. |
Коэффициент формирования налога на прибыль региона К ф.н.пр. |
Налог на прибыль предприятия / Общие поступления налога на прибыль в бюджете региона |
0,2–0,5 |
Определяется как отношение налога на прибыль к общим поступлениям налога на прибыль по региону. Пвышение нормативного значения говорит о сильной зависимости регионального бюджета от деятельности корпораций. |
3. |
Коэффициент формирования бюджетных доходов по налогу на прибыль К ф.б.д. |
Налог на прибыль предприятия / Доходы бюджета региона |
0,05– 0,2 |
Показывает долю налога на прибыль в общих доходах бюджета региона. Если расчетное значение превышает 0,05, то можно говорить о значимости предприятия в формировании доходов регионального бюджета. |
4. |
Коэффициент формирования налога на имущество региона К ф.н.им.р. |
Налог на имущество предприятия / Общие поступления налога на имущество в бюджете региона |
0,1–0,3 |
Показывает долю налога на имущество предприятия в общих поступлениях налога на имущество по региону. Чем больше данный показатель, тем выше стоимость производственных активов предприятия. |
5. |
Коэффициент формирования НДФЛ региона К ф.ндфл.р. |
НДФЛ предприятия / Общие поступления НДФЛ в бюджете |
0,1–0,2 |
Показывает долю НДФЛ предприятия в общих поступлениях НДФЛ по региону. Расчетное значение, превышающее 0,2, свидетельствует о высоком уровне заработной платы на предприятии, а также о большой численности рабочих. |
6. |
Коэффициент сбалансированности федерального бюджета по НДС К сб.ф.б.ндс |
НДС предприятия / Налог на прибыль в федеральный бюджет |
0–100 |
Показывает соотношение налога на добавленную стоимость к налогу на прибыль предприятия, перечисляемого в федеральный бюджет. Положительное расчетное значение говорит о том, что федеральный бюджет не возмещает НДС в пользу предприятия. |
Окончание таблицы 1
Получение расчетных значений индексов позволяет перейти к третьему этапу оценки , заключающемуся в расчете групповых индексов финансового взаимодействия (IФБ, IНН, IУВ). Отсутствие дополнительных весовых коэффициентов, наделение индексов равной значимостью и установление единого норматива предопределили использование среднего арифметического значения индексов по формулам 3–5:
ФБ н.п. ф.н.пр. ф.б.д. ф.н.им.р.
ф.ндфл.р. сб.ф.б.ндс ,
НН н.н.в. н.н.вал.пр. н.н.нал.б. n,
УВ ч.пр.див. упр.н.в. упр.н.вал.пр. ,
где IФБ – частный индекс формирования бюджета,
IНН – частный индекс налоговой нагрузки,
IУВ – частный индекс управленческого воздействия,
Итоговый четвертый этап заключается в расчете и интерпретации интегральной оценки уровня финансового взаимодействия между крупным бизнесом и государством (I) на основании формулы 6:
I= ∑(I ФБ + I НН + I УВ ) / n. (6)
Для определения уровня финансового взаимодействия между крупным бизнесом и государством в соответствии со значениями интегрального показателя нами предложена шкала интервалов и выделено семь уровней эффективности.
Первый уровень – «критический»: расчетное значение интегрального индекса ниже 0.
Роль предприятия в бюджетных доходах региона очень мала, возмещаемый из федерального бюджета НДС в пользу предприятия намного больше поступлений налога на прибыль в федеральный бюджет, у предприятия низкая налоговая нагрузка, ставка налогообложения прибыли меньше 5%, дивидендные выплаты осуществляются даже при убыточном финансовом результате.
Второй уровень – «низкий»: расчетное значение интегрального индекса находится в пределах от 0 до 0,2.
Роль предприятия в бюджетных доходах региона мала, возмещаемый НДС в пользу предприятия больше поступлений налога на прибыль в федеральный бюджет, ставка налогообложения прибыли варьируется от 5 до 8%, на дивиденды направляется либо вся чистая прибыль, либо чуть больше, расходы на управление приводят к существенному снижению налогооблагаемой базы.
Третий уровень – «удовлетворительный»: расчетное значение интегрального индекса находится в пределах от 0,2 до 0,4.
Роль предприятия в бюджетных доходах региона незначительна, возмещаемый НДС по сумме равен поступлениям налога на прибыль, ставка налогообложения прибыли варьируется от 8 до 11%, на дивиденды направляется от 80 до 100% чистой прибыли. Достаточно высокая управленческая нагрузка.
Четвертый уровень – «средний»: расчетное значение интегрального индекса находится в пределах от 0,4 до 0,6.
Предприятие имеет среднюю значимость в формировании доходов бюджета, возмещаемый НДС по сумме ниже поступлений налога на прибыль в федеральный бюджет, ставка налогообложения прибыли варьируется от 11 до 14%, на дивиденды направляется от 60 до 80% чистой прибыли. Расходы на управление в пределах нормы.
Пятый уровень – «достаточный»: расчетное значение интегрального индекса находится в пределах от 0,6 до 0,8.
Предприятие в значительной степени формирует доходы регионального бюджета, объем возмещаемого НДС из федерального бюджета не превышает поступления налога на прибыль, достаточная налоговая нагрузка, ставка налогообложения прибыли варьируется от 14 до 17%, на дивиденды направляется от 50 до 60% чистой прибыли.
Шестой уровень – «высокий»: расчетное значение интегрального индекса находится в пределах от 0,8 до 1.
Доходы регионального бюджета существенно зависят от результатов производственнофинансовой деятельности предприятия, объем возмещаемого НДС значительно меньше поступлений налога на прибыль в федеральный бюджет, высокий уровень налоговой нагрузки, ставка налогообложения прибыли в пределах от 17 до 20%, расходы на управление незначительны, на дивиденды направляется до 50% чистой прибыли.
Седьмой уровень – «очень высокий»: расчетное значение интегрального индекса свыше 1.
Предприятие является основным донором доходов бюджета региона базирования, НДС из федерального бюджета не возмещается, высокая налоговая нагрузка, ставка налогообложения в пределах 20%, интересы акционеров и управленцев не идут в разрез с социальноэкономическим развитием территорий. Дивиденды составляют около 40% от чистой прибыли, что позволяет предприятию иметь высокий инвестиционный потенциал и накапливать нераспределенную прибыль.
Таким образом, результаты интерпретации значений интегрального индекса станут основой для принятия мер государственной политики, направленных на расширение сотрудничества и повышение эффективности взаимодей- ствия с крупным бизнесом в целях реализации задач экономического развития страны и ее территорий.
Результаты исследования
Апробацию разработанной методики предлагается провести на российских корпорациях черной металлургии. Это связано с тем, что черная металлургия представляет собой одну из наиболее развитых и важных отраслей промышленного производства, успешное развитие которой определяет индустриальный потенциал и возможности многих государств, в том числе России. Отрасль включает в себя добычу и переработку сырья, производство чугуна, стали, проката, кровельного железа, рельс и т. д. Потребителями ее продукции являются военно-промышленный комплекс, машиностроение, автомобилестроение, строительство, производство труб, нефтегазовая и многие другие отрасли4. Неслучайно объектами исследования выбраны ПАО «Северсталь», ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» и ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат» – российские предприятия отрасли черной металлургии, имеющие большую значимость в своем сегменте по показателям производства стали и формирования региональных бюджетов.
Отечественные сталелитейные компании Северсталь, ММК, НЛМК являются лидерами российского производства и входят в ТОП-50 мировых компаний (табл. 2).
Среди российских корпораций лидером по росту производства за исследуемый период стал Новолипецкий металлургический комбинат (+4,7%). Северсталь сократила объемы производства почти на 20%, что во многом объясняется ликвидацией производственных активов Severstal Columbus и Severstal Deaborn в Северной Америке. У Магнитогорского металлургического комбината сокращение объемов выплавки стали было незначительным и составило 3,8% от уровня 2012 года. В результате доля российских компаний в общемировом производстве стали уменьшилась с 2,7 до 2,1% соответственно.
Таблица 2. Производство стали крупнейшими мировыми компаниями в 2012–2019 гг.
Компания |
2012 г. |
2015 г. |
2019 г. |
Изменение, 2019 г. к 2012 г. |
|||||||
Млн тонн |
%* |
Место** |
Млн тонн |
%* |
Место** |
Млн тонн |
%* |
Место** |
% |
Место |
|
Пять крупнейших компаний |
|||||||||||
ArcelorMittal (Люксембург) |
93,6 |
6,0 |
1 |
97,1 |
6,0 |
1 |
97,3 |
5,2 |
1 |
104,0 |
без. изм. |
China Baowu Group (Китай) |
79,1 |
5,1 |
4 |
60,7 |
3,7 |
5 |
95,5 |
5,1 |
2 |
120,7 |
+2 |
NSSMC (Япония) |
47,9 |
3,1 |
2 |
46,4 |
2,9 |
3 |
51,7 |
2,8 |
3 |
107,9 |
–1 |
HBIS Group (Китай) |
42,8 |
2,7 |
3 |
47,8 |
2,9 |
2 |
46,6 |
2,4 |
4 |
108,8 |
–1 |
POSCO (Южная Корея) |
39,9 |
2,6 |
5 |
41,9 |
2,6 |
4 |
43,1 |
2,3 |
5 |
108,1 |
без. изм. |
Российские компании |
|||||||||||
НЛМК |
14,9 |
0,95 |
20 |
16,1 |
0,99 |
19 |
15,6 |
0,83 |
21 |
104,7 |
–1 |
ММК |
13,0 |
0,80 |
26 |
12,2 |
0,75 |
31 |
12,5 |
0,67 |
32 |
96,2 |
–6 |
Северсталь |
15,1 |
0,96 |
19 |
11,5 |
0,70 |
33 |
11,9 |
0,63 |
37 |
78,8 |
–18 |
Итого |
43,0 |
2,7 |
– |
39,8 |
2,4 |
– |
40,0 |
2,1 |
– |
93,0 |
– |
* Доля в мировом производстве стали. ** Место в рейтинге 50 крупнейших мировых компаний. Источник: данные Всемирной ассоциации стали. |
4 Роль черной металлургии в мировой экономике. URL:
На основе разработанной методики оценим уровень финансового взаимодействия государства и крупных корпораций на примере ПАО «Северсталь», ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» и ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат» в период с 2010 по 2019 год. Для проведения оценки использованы финансовая отчетность компаний5, находящаяся в открытом доступе в сети Интернет, а также данные ФНС6 и Росстата по Вологодской7, Челябинской8 и Липецкой9 областям.
Расчеты коэффициентов, предложенных в методическом инструментарии, указывают на следующие ключевые тенденции.
Во-первых, из-за десятикратного роста налога на прибыль в ПАО «Северсталь» увеличилась роль корпорации в формировании доходов регионального бюджета, что повлекло увеличение коэффициента формирования налога на прибыль региона, а также коэффициента формирования бюджетных доходов по налогу на прибыль. Отметим, что период с 2012 по 2015 год, который характеризовался введением КГН и убыточным финансовым результатом некоторых комбинатов, привел к снижению роли данных корпораций в формировании региональных бюджетов (табл. 3).
Во-вторых, существенно возросли значения коэффициентов налоговой нагрузки относительно выручки и валовой прибыли у ПАО «Северсталь» (рост в 1,5 и 1,6 раза соответственно; табл. 4 ) . Наибольшая средняя налоговая нагрузка как по выручке, так и по валовой прибыли характерна для ПАО «НЛМК» (3,8 и 15,8%), на втором месте – ПАО «ММК» (2,5 и 9,0%), на третьем – ПАО «Северсталь» (2,0 и 7,7%) соответственно. Причина выявленных расхождений между компаниями заключается в отсутствии режима консолидированного налогообложения в отношении Магнитогорского комбината, и его незначительном влиянии на налогооблагаемую базу Новолипецкого комбината.
Таблица 3. Доля налога на прибыль металлургических комбинатов в общих поступлениях налога на прибыль по региону и в региональных бюджетных доходах с 2010 по 2019 год
Период |
Доля налога на прибыль предприятия в общих поступлениях налога на прибыль по региону, % |
Доля налога на прибыль предприятия в бюджетных доходах региона, % |
||||
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
|
2010 |
40,4 |
8,7 |
47,4 |
9,4 |
1,5 |
11,6 |
2011 |
34,1 |
10,8 |
50,2 |
8,1 |
1,9 |
13,1 |
2012 |
6,3 |
9,0 |
41,8 |
1,3 |
1,4 |
9,1 |
2013 |
12,9 |
0,0 |
45,7 |
1,4 |
0,0 |
9,1 |
2014 |
8,0 |
0,6 |
61,5 |
1,1 |
0,1 |
14,9 |
2015 |
5,4 |
30,1 |
72,5 |
0,6 |
6,4 |
22,3 |
2016 |
22,6 |
37,6 |
58,4 |
3,9 |
8,6 |
16,6 |
2017 |
35,4 |
30,0 |
56,1 |
7,6 |
7,6 |
14,9 |
2018 |
54,0 |
38,0 |
68,2 |
15,0 |
10,2 |
22,7 |
2019 |
49,1 |
29,7 |
58,7 |
12,3 |
6,8 |
15,7 |
В среднем за 2010–2019 гг. |
26,8 |
19,5 |
56,1 |
6,1 |
4,4 |
15,0 |
2019 г. к 2010 г., раз |
1,2 |
3,4 |
1,2 |
1,3 |
4,5 |
1,4 |
Источник: данные ФНС России по Вологодской, Челябинской и Липецкой областям.
Таблица 4. Доля налога на прибыль металлургических комбинатов в выручке, валовой прибыли и прибыли до налогообложения с 2010 по 2019 год
Период |
Доля налога на прибыль в выручке, % |
Доля налога на прибыль в валовой прибыли, % |
||||
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
|
2010 |
2,5 |
1,0 |
2,9 |
9,8 |
5,7 |
10,7 |
2011 |
2,0 |
1,1 |
3,2 |
9,5 |
7,4 |
14,9 |
2012 |
0,7 |
0,8 |
1,9 |
3,8 |
5,0 |
13,5 |
2013 |
0,6 |
0,0 |
2,4 |
3,5 |
0,0 |
20,7 |
2014 |
0,9 |
0,1 |
3,7 |
3,6 |
0,2 |
15,3 |
2015 |
0,7 |
3,5 |
5,0 |
2,1 |
11,4 |
17,8 |
2016 |
1,4 |
4,6 |
4,1 |
4,6 |
14,8 |
14,1 |
2017 |
3,2 |
4,1 |
3,8 |
11,6 |
14,0 |
14,1 |
2018 |
4,1 |
5,4 |
5,5 |
13,2 |
16,6 |
16,8 |
2019 |
3,7 |
4,0 |
5,1 |
15,5 |
14,6 |
20,2 |
В среднем за 2010– 2019 гг. |
2,0 |
2,5 |
3,8 |
7,7 |
9,0 |
15,8 |
2019 г. к 2010 г., раз |
1,5 |
4,0 |
1,8 |
1,6 |
2,6 |
1,9 |
Источник: данные финансовой отчетности ПАО «Северсталь», ПАО «ММК» и ПАО «НЛМК».
В-третьих, доля дивидендов в чистой прибыли ПАО «НЛМК» увеличилась за исследуемый период в 3,7 раза, а за 2018–2019 гг. и вовсе превысила ее размер, что привело к использованию на эти цели даже части нераспределенной прибыли. Доля дивидендов в чистой прибыли Магнитогорского комбината возросла в 7,1 раза. Для всех предприятий в тот или иной период были характерны диви- дендные выплаты при убыточном финансовом результате (в 2010, 2011 и 2014 гг. – ПАО «Северсталь», в 2014 году – ПАО «ММК» и в 2013 году – ПАО «НЛМК»). Наибольшая средняя доля дивидендов в чистой прибыли характерна для ПАО «Северсталь» (0,89); на втором месте находится Новолипецкий комбинат (0,79), на третьем – ПАО «ММК» (0,40) (табл. 5). Отсюда следует вывод о том, что руководство
Таблица 5. Доля дивидендов в чистой прибыли (убытке) металлургических комбинатов с 2010 по 2019 год
Период |
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
|||
Доля дивидендов в ЧП*** |
Отклонение от средней нормы (0,5) |
Доля дивидендов в ЧП |
Отклонение от средней нормы (0,5) |
Доля дивидендов в ЧП |
Отклонение от средней нормы (0,5) |
|
2010 |
(0,17)* |
- |
0,15 |
-0,35 |
0,34 |
-0,16 |
2011 |
(8,02)* |
- |
0 |
-0,50 |
0,35 |
-0,15 |
2012 |
0,66 |
0,16 |
0,40 |
-0,11 |
0,17 |
-0,33 |
2013 |
0,86 |
0,36 |
0 |
-0,50 |
(0,31)* |
- |
2014 |
(4,71)* |
- |
(2,85)* |
- |
0,73 |
0,23 |
2015 |
1,23 |
0,73 |
0,32 |
-0,18 |
0,83 |
0,33 |
2016 |
0,80 |
0,30 |
0,32 |
-0,18 |
1,52 |
1,02 |
2017 |
0,71 |
0,21 |
0,46 |
-0,04 |
0,77 |
0,27 |
2018 |
1,08 |
0,58 |
0,90 |
0,40 |
1,16 |
0,66 |
2019 |
0,92 |
0,42 |
1,07 |
0,57 |
1,25 |
0,75 |
В среднем за 2010– 2019 гг.** |
0,89 |
0,39 |
0,40 |
-0,10 |
0,79 |
0,29 |
2019 г. к 2010 г., раз |
– |
– |
7,1 |
-1,6 |
3,7 |
-4,7 |
* В скобках показана доля дивидендов в убытке.
** Без учета выплат дивидендов при убытках.
*** В чистой прибыли.
Источник: данные финансовой отчетности ПАО «Северсталь», ПАО «ММК» и ПАО «НЛМК».
Магнитогорского комбината ведет более сдержанную распределительную политику. Об этом свидетельствует и место основного владельца ПАО «ММК» Виктора Рашникова в рейтинге богатейших людей России. По состоянию на 2020 год он уступает 11 позиций владельцу ПАО «Северсталь» Алексею Мордашову и 13 позиций – владельцу ПАО «НЛМК» Владимиру Лисину .
Стоит отметить, что налоговая оптимизация через дивиденды нежелательна, поскольку может вести к злоупотреблениям; поощрение инвестиций должно осуществляться путем прямой увязки размеров капиталовложений и налоговых льгот (например, через налоговые вычеты для определенных видов инвестиций).
В-четвертых, управленческая нагрузка по выручке за 10 лет сократилась на 0,3 п. п. у ПАО «Северсталь»; на 1,4 п. п. у ПАО «ММК» и выросла на 0,2 п. п. у Новолипецкого комбината. Однако такую ситуацию можно расценивать как намеренное сохранение объемов чистой прибыли для осуществления дивидендных выплат. Наибольший объем и удельный вес управленческих расходов по выручке и валовой прибыли для всех металлургических комбинатов пришелся на 2012 и 2013 гг. Магнитогорский комбинат сократил управленческие расходы в структуре валовой прибыли на 10,6 п. п. (табл. 6).
Далее перейдем к расчету интегрального коэффициента уровня финансового взаимодействия государства и крупных корпораций.
Уровень финансового взаимодействия ПАО «Северсталь» и ПАО «НЛМК» с государством за 10 лет сократился на 36 и 11% соответственно, а у ПАО «ММК» увеличился на 32% (рис. 4).
Снижение поступлений налога на прибыль от ПАО «Северсталь» в бюджет Вологодской области в результате создания консолидированной группы налогоплательщиков, а также рост дивидендных выплат при убытках отразились на уровне финансового взаимодействия, который в период с 2012 по 2016 год можно охарактеризовать как критический.
После 2016 года произошло сближение уровня финансового взаимодействия трех исследуемых корпораций с государством, что позволяет сформулировать следующие выводы относительно оценки уровня эффективности взаимодействия государства с исследуемыми корпорациями за 2010–2019 гг.:
– уровень государственно-корпоративного финансового взаимодействия оценивался преимущественно как низкий;
– за исключением резкого падения в 2014 году уровень эффективности находился примерно на одном уровне, что свидетельствует о застойном характере механизма взаимодействия;
Таблица 6. Доля управленческих расходов в структуре выручки и валовой прибыли металлургических комбинатов с 2010 по 2019 год, %
Период |
Доля управленческих расходов в выручке |
Доля управленческих расходов в валовой прибыли |
||||
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
ПАО «Северсталь» |
ПАО «ММК» |
ПАО «НЛМК» |
|
2010 |
3,7 |
3,0 |
3,4 |
14,9 |
16,6 |
12,6 |
2011 |
3,7 |
2,7 |
3,2 |
17,5 |
18,5 |
14,9 |
2012 |
5,3 |
3,1 |
3,3 |
28,4 |
19,2 |
22,9 |
2013 |
4,4 |
3,2 |
3,8 |
24,4 |
24,3 |
33,0 |
2014 |
3,8 |
2,5 |
3,8 |
14,1 |
10,9 |
15,7 |
2015 |
3,4 |
1,9 |
3,0 |
10,1 |
6,1 |
10,8 |
2016 |
3,7 |
1,7 |
4,1 |
12,0 |
5,5 |
14,3 |
2017 |
3,3 |
1,6 |
3,3 |
11,9 |
5,4 |
12,3 |
2018 |
3,0 |
1,4 |
3,3 |
9,4 |
4,4 |
10,0 |
2019 |
3,4 |
1,6 |
3,6 |
14,4 |
6,0 |
14,2 |
В среднем за 2010–2019 гг. |
3,8 |
2,3 |
3,5 |
15,7 |
11,7 |
16,1 |
2019 г. к 2010 г., п. п. |
-0,3 |
-1,4 |
+0,2 |
-0,5 |
-10,6 |
+1,6 |
Источник: данные финансовой отчетности ПАО «Северсталь», ПАО «ММК» и ПАО «НЛМК».
Рис. 4. Динамика интегрального коэффициента финансового взаимодействия металлургических корпораций с государством с 2010 по 2019 год

Источник: составлено авторами.
– динамический тренд оценки взаимодействия указывает на резкий провал ее уровня в 2014 году, что объясняется выплатой акционерам дивидендов, размер которых многократно превысил сумму убытков;
– уровень финансового взаимодействия ПАО «Северсталь» с государством оценивался в основном как «критический» и «низкий»; наибольшие оценки характеризовали финансовое взаимодействие государства и ПАО «НЛМК», что обусловлено расчетной ставкой налогообложения прибыли и существенной ролью предприятия в бюджетных доходах региона;
– все корпорации в большей или меньшей степени использовали прибыль в интересах собственников (выплата значительных сумм дивидендов даже при убытках).
Выводы и предложения
Проведенная с помощью разработанного методического инструментария оценка тенденций взаимодействия металлургических корпораций и государства указывает на недостаточно эффективное финансовое взаимо- действие данных экономических агентов. За исследуемый период механизм корпоративного управления окреп настолько, что может выстраивать альтернативную государственной власти вертикаль корпоративной власти, которая в первую очередь обеспечивает потребности корпорации, а уже по остаточному принципу – потребности населения территорий базирования. Более того, действующий механизм корпоративного управления продолжает поддерживаться мерами государственной политики, что подтверждается и растущим количеством трейдерных сделок, и беспрепятственными возможностями направления финансовых потоков в пользу конечных офшорных бенефициаров, и существованием законных способов налоговой оптимизации. Если бы российское законодательство ограничивало такие допущения, бюджетная обеспеченность населения в регионах базирования крупных корпораций могла бы существенно вырасти, повысив качество предоставляемых общественных услуг и уровень жизни граждан.
Исследование показало, что требуются решительные меры для повышения фискальной функции крупных корпораций, которые:
– во-первых, предполагают инвентаризацию норм, регулирующих налогообложение прибыли, на предмет исключения институциональных возможностей осуществления корпорациями налоговой оптимизации;
– во-вторых, пересматривают механизм возврата экспортного НДС и корректировку подходов к применению нулевой ставки НДС по экспортным операциям.
Проекты бюджетообразующих предприятий должны не противоречить стратегиям территориального развития региона, а соответствовать принципам социального партнерства и социальной ответственности бизнеса.
С этой точки зрения назрела острая необходимость создания и научного обоснования организационно-экономического механизма взаимодействия государства с крупными корпорациями, который будет способствовать реализации конституционных прав граждан, соответствовать национальным целям и при- оритетам, а также увязываться с задачами и инструментами государственной финансовой политики.
Данное исследование вносит вклад в развитие теоретической науки и образовывает фундамент для дальнейших размышлений по поводу оценки финансового взаимодействия корпораций и государства. Следует отметить, что наши дальнейшие исследования предполагается сосредоточить на углубленном выявлении причинно-следственных связей получения подобных оценочных результатов, существенно отклонившихся от нормативного уровня, а также разработке мер, направленных на повышение эффективности взаимодействия государства с крупными корпорациями, и организационно-экономического механизма.
Кроме того, результаты работы могут быть использованы органами государственной власти субъектов РФ при оценке вклада корпораций в пополнение региональных бюджетов и прогнозировании угроз снижения бюджетной обеспеченности территориальных систем.
Список литературы Металлургические корпорации и государство: тенденции финансового взаимодействия последнего десятилетия
- Хилько Н.А., Каргинова В.В. Корпоративная модернизация экономики необходимое условие повышения ее конкурентоспособности // Пространство экономики. 2009. № 2—3. C. 45—49.
- Добролежа Е.В. Вовлечение финансовых ресурсов крупных корпораций в социально-экономический потенциал российских регионов // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2011. № 36 (129). С. 59-63.
- Ильин В.А., Поварова А.И., Сычев М.Ф. Влияние интересов собственников металлургических корпораций на социально-экономическое развитие. Вологда: ИСЭРТ РАН, 2012. 102 с.
- Ильин В.А., Поварова А.И. Влияние металлургических корпораций на формирование доходов региональных бюджетов (2007-2016). Вологда: ВолНЦ РАН, 2019. 198 с.
- Ильин В.А., Поварова А.И. Крупнейшие металлургические корпорации и их роль в формировании бюджетных доходов: монография. Вологда: ВолНЦ РАН, 2019. 204 с.
- Поварова А.И. Регионы-металлурги: основные тенденции и проблемы социально-экономического развития // Проблемы развития территории. 2015. № 6 (80). С. 37-50.
- Буданов И.А. Управление развитием металлургии и глобальным рынком металла // Проблемы прогнозирования. 2020. № 6. С. 104-118.
- Тюрина Ю.Г. Методологические и практические проблемы оценки налогового потенциала региона // Известия ОГАУ. 2013. № 6 (44). С. 155-157.
- Creedy J., Gemmell N. Corporation tax asymmetries: Effective tax rates and profit shifting. International Tax and Public Finance, 2011, vol. 18, pp. 422-435.
- Park J., Lee Y. Corporate income taxes, corporate debt, and household debt. International Tax and Public Finance, 2019, vol. 26, iss. 3, no. 3, pp. 506-535.
- Reito F., Spagano S. Joint liability taxation and group auditing. Economia Politica, 2017, vol. 34, pp. 305-327.
- Abdullahi D.A. Effects of financial liberalization on financial market development and economic performance of the SSA region: An empirical assessment. Economic Modelling, 2013, vol. 30, pp. 261—273. DOI: https://doi. org/10.1016/j.econmod.2012.09.019
- Arendsen R., Oscar Peters O., Hedde M., Dijk J. Does e-government reduce the administrative burden of businesses? An assessment of business-to-government systems usage in the Netherlands. Government Information Quarterly, 2014, vol. 31, iss. 1, pp. 160-169.
- Leibus I. Assessment of agricultural tax burden in Latvia. Economic Science for Rural Development Conference Proceedings, 2017, vol. 46. pp. 272-278.
- Giriiniene G. Analysis of assessment methods of tax burden: Theoretical aspect. Economics and Management, 2012, vol. 17, no. 3, pp. 823-828. DOI: https://doi.org/10.5755/j01.em.17.3.2089
- Gudelis D., Guogis A. Integrating public and business management: A model of interaction between public and private sectors. Int Rev Public Nonprofit Mark, 2011, vol. 8, pp. 1-9. DOI: https://doi.org/10.1007/s12208-010-0063-4
- Максимова Т.В. Расчет налоговой нагрузки хозяйствующего субъекта: теория и практика // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2015. Т. 9. № 2. С. 110-116.
- Кирова Е.А. Методология определения налоговой нагрузки на хозяйствующие субъекты // Финансы. 1998. № 9. С. 30-42.
- Литвин М.А. Налоговая нагрузка и экономические интересы предприятий // Финансы. 1998. № 5. С. 29-31.
- Пчелинцев О.С., Минченко М.М. Региональная инфраструктура как условие экономического роста // Проблемы прогнозирования. 2004. № 6. С. 1-16.
- Ильин В.А., Морев М.В., Поварова А.И. Российский «капитализм для своих» (на примере крупнейших корпораций черной металлургии) // Общество и экономика. 2019. № 12. С. 22-58. DOI: 10.31857/ S020736760007835-7
- Ильин В.А. Частный капитал и национальные интересы. На примере собственников металлургических корпораций // Вестник Российской академии наук. 2013. № 7. С. 579-586.
- Ильин В.А., Поварова А.И. Консолидированное налогообложение и его последствия для региональных бюджетов // Экономика региона. 2019. № 4. С. 70-83. DOI: 10.17059/2019-1-6
- Ильин В.А., Поварова А.И. Недостатки налогового администрирования крупного бизнеса и их влияние на региональные бюджеты // Экономика региона. 2017. № 1. С. 51-57.
- Андреева Е.С. Оценка эффективности проектов государственно-частного партнерства: методологический подход // Вестник Казанского технологического университета. 2013. № 12. С. 300-303.
- Малышев М.К. О социальной ответственности крупного бизнеса (на примере ПАО «Северсталь») // Социальное пространство. 2020. Т. 6. № 1. URL: http://socialarea-journal.ru/article/28502. DOI: 10.15838/ sa.2020.1.23.5
- Малышев М.К. Роль крупного бизнеса в развитии территорий (на примере металлургических корпораций России) // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2020. № 17 (6). С. 144-155. DOI: https://doi.org/10.21686/2413-2829-2020-6-144-155
- Печенская М.А. Бюджетный потенциал муниципальных образований: оценка и направления развития // Проблемы прогнозирования. 2019. № 4. С. 120-131.
- Печенская М.А. Регион и федеральный центр: состояние и оценка результативности бюджетных отношений // Аудит и финансовый анализ. 2013. № 5. С. 397-404.
- Печенская-Полищук М.А. Инструменты и принципы распределения бюджетных ресурсов в регионе // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 2. С. 71-88.
- Губанова Е.С., Клещ В.С. Методологические аспекты анализа уровня неравномерности социально-экономического развития регионов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2017. Т. 10. № 1. С. 58-75. DOI: 10.15838/esc.2017.1.49.4
- Яшин С.Н., Коробова Ю.С. Метод расчета интегрального индекса инновационного развития региона // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. № 4 (334). С. 360-374.