МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«РОССИЙСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ДРУЖБЫ НАРОДОВ»
Факультет ЭКОНОМИЧЕСКИЙ
Кафедра ФИНАНСЫ И КРЕДИТ
«Допустить к защите»
Заведующий кафедрой «Финансы и кредит»
д.э.н., профессор
_________________Быстряков А.Я.
«___» ____________2021 г
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
МАГИСТРА
Направление 38.04.01. «Экономика»
Профиль: «Финансовое управление в секторах экономики»
ТЕМА: «Финансовая устойчивость компаний
авиационной отрасли России и Франции в
условиях экономической нестабильности и
пандемии COVID-19»
Выполнил студент: Павлинов Дмитрий Алексеевич
Группа ЭЭКмд-01–19
Студ. билет № 1032193442
Руководитель выпускной
квалификационной работы
Савчина Оксана Владимировна
к.э.н., доцент кафедры «Финансы и
кредит»
_____________________
(подпись)
Автор_____________________
(подпись)
Москва
2021 г.
Оглавление
Введение................................................................................................................. 3
Глава
1. Теоретические и методологические основы
оценки
финансовой устойчивости организаций.........................................................8
1.1. Сущность и концептуальные основы финансовой устойчивости
предприятия............................................................................................................. 8
1.2. Факторы, влияющие на финансовую устойчивость компаний....................14
1.3. Методологические подходы к оценке финансовой устойчивости
деятельности организаций: российская и зарубежная практика......................20
Глава 2. Анализ состояния авиационной отрасли России и Франции в
2013-2020 гг......................................................................................................... 31
2.1.
Анализ
основных
макроэкономических
индикаторов
развития
французской и российской экономик в рассматриваемый период....................31
2.2. Характеристика и динамика ключевых показателей авиационной отрасли
России и Франции в 2013–2020 гг.........................................................................53
2.3. Оценка влияния дестабилизирующих факторов воздействия на состояние
авиационной отрасли в кризисных условиях.......................................................89
Глава 3. Финансовая устойчивость и перспективы развития компаний
авиационной
отрасли
Франции
и
России
в
условиях
макроэкономической нестабильности........................................................101
3.1. Обоснование выбора и характеристика деятельности аэропортов МАУ и
Группы Paris Aéroport.......................................................................................... 101
3.2. Оценка финансовой устойчивости аэропортов МАУ и Франции их
ключевых перевозчиков в 2013–2020 гг.............................................................116
3.3. Основные проблемы, перспективы развития и рекомендации по
повышению
эффективности
деятельности
рассматриваемых
компаний
авиационной отрасли России и Франции в условиях экономических санкций и
коронавизации экономики..................................................................................141
Заключение........................................................................................................ 166
Список использованной литературы...........................................................171
ПРИЛОЖЕНИЕ 1............................................................................................... 184
ПРИЛОЖЕНИЕ 2............................................................................................... 185
ПРИЛОЖЕНИЕ 3............................................................................................... 186
ПРИЛОЖЕНИЕ 4............................................................................................... 187
ПРИЛОЖЕНИЕ 6............................................................................................... 189
ПРИЛОЖЕНИЕ 7............................................................................................... 190
ПРИЛОЖЕНИЕ 8............................................................................................... 191
2
ПРИЛОЖЕНИЕ 9............................................................................................... 193
ПРИЛОЖЕНИЕ 10............................................................................................. 194
ПРИЛОЖЕНИЕ 11............................................................................................. 196
ПРИЛОЖЕНИЕ 12............................................................................................. 197
Введение
Авиационная отрасль занимает важное место в экономике
любой
страны:
по
данным
Международной
организации
гражданской авиации (ICAO), авиационный рынок обеспечивает
3,6% мирового ВВП (объем оценочной добавленной стоимости
отрасли на 2017 год составил $2,7 трлн) и создает 65,5 млн
дополнительных рабочих мест для мировой экономики. Ежегодно
в мире с помощью воздушного транспорт перевозятся около 4
млрд пассажиров и 61 млн тонн груза. Это существенно влияет на
мобильность
населения
туристические
потоки
мира,
между
обеспечивает
странами,
а
стабильные
также
позволяет
стимулировать экспортные операции мирового рынка.
Как
часть
третичного
сектора
экономики,
авиационная
отрасль тесно связана с общими мировыми и национальными
макроэкономическими тенденциями. Во время экономических
спадов компании авиационного рынка сталкиваются с серьезными
проблемами
в
обеспечении
эффективной
и
бесперебойной
операционной деятельности практически самыми первыми: с
возникновением
кризисных
явлений
общее
благополучие
населения снижается, ввиду чего потенциальные потребители
продукта компаний авиационного сектора вынуждения отказаться
от использования их услуг. Помимо этого, другие отрасли, тесно
зависимые от воздушных перевозок, тоже могут испытывать
затруднения,
связанные,
например,
поставок товаров и услуг за рубеж.
3
со
снижением
объема
Сегодняшний кризис, возникший на фоне пандемии COVID19, является для авиационной отрасли самым трудным за всю
историю ее существования: авиакомпании были вынуждены на
время
полностью
перестать
осуществление
пассажирских
перевозок во время первой волны распространения инфекции
COVID-19, а во время второй и третьей волн – работать в себе
убыток.
По
последним
оценкам
Международной
ассоциации
воздушного транспорта (IATA), совокупный убыток авиакомпаний
в 2020 году составил $126,4 млрд, а прогнозное значение
показателя в 2021 году составит $47,7 млрд. По текущим
прогнозам авиационная отрасль восстановится полностью до
докризисных значений лишь к 2024 году. Такие тенденции в
отрасли во многом определяет актуальность работы и особый
интерес к ее изучению: каким образом с финансовой точки зрения
отрасль, чьи организации и до кризиса, вызванного глобальной
пандемией
COVID-19, работали
себе в убыток,
выживает в
условиях 60% спада объема пассажирских перевозок.
В рамках выпускной квалификационной работы произведена
оценка финансовой устойчивости и положения аэропортов России
(а именно аэропортов Московского авиационного узла – это
Международные аэропорты Внуково, Домодедово и Шереметьево)
и Франции (Группа аэропортов Paris Aéroport, включающая такие
крупнейшие аэропорты страны, как Шарль-де-Голль, Париж-Орли
и Париж-Ле-Бурже) и их главных перевозчиков.
Выбор авиационной отрасли для проведения комлексного
исследования
обусловлен,
во-первых,
особым
интересом
к
изучению комплекса мер, используемых для поддержки отрасли в
условиях
макроэкономической
нестабильности,
вызванной
пандемией COVID-19, а, во-вторых, ее стратегическим значением
для мировой экономики.
Выбор
именно
аэропортов
МАУ
для
России
и
Группы
аэропортов Paris Aéroport для Франции в качестве объектов для
4
проведения оценки финансовой устойчивости неслучаен: на долю
аэропортов Внуково, Домодедово и Шереметьево приходится
около 40% всего пассажиропотока России, а на долю трех
аэропортов
Группы
Paris
Aéroport
–
около
60%
всего
пассажиропотока Франции. Выбор именно Франции в качестве
зарубежной страны для проведения сравнительного анализа
финансовой устойчивости аэропортов обусловлен несколькими
факторами: авиакомпании рассматриваемых стран генерируют
схожие
объемы
по
пассажиропотоку;
по
уровню
качества
обслуживания (Skytrax, ASQ) анализиуремые аэропорты имеют
схожие оценки; все рассматриваемые аэропорты входят в ТОП-50
аэропортов
по
пассажиропотоку
в
2020
году;
по
форме
собственности рассматриваемые аэропорты имеют доли контроля
частного сектора; все аэропопрты занимают весомые доли в
структуре общего пассажиропотока страны.
Следует отметить, что авиация играет важную роль как в
экономике России, так и в экономике Франции: по данным IATA,
доля отрасли в ВВП России составляет 1,8% (объем ВДС - $22,7
млрд), в ВВП Франции – 4,3% (объем ВДС - $105 млрд), а число
создаваемых рабочих мест для экономик этих стран составляет 1
млн и 1,1 млн, соответственно. Помимо этого, до пандемии COVID19, темпы прироста авиационного рынка этих странно даже
превышали
темпов
среднегодовые
прироста
темпы
прироста
экономики:
экономики
в
во
Франции
2013–2019
гг.
составили 0,6%, а национального авиационного рынка – 7,1%. В
России среднегодовые темпы ВВП в 2013–2019 гг. суммарно
составили 1,1%, а авиационной отрасли – 6,1%.
Актуальность
и
научно-практическая
значимость
указанных проблем на современном этапе развития экономик
России и Франции предопределила выбор темы исследования:
«Финансовая
устойчивость
компаний
5
авиационной
отрасли
России и Франции в условиях экономической нестабильности и
пандемии COVID-19».
Целью
оценка
выпускной
финансовой
квалификационной
устойчивости
и
работы
является
перспектив
развития
компаний авиационной отрасли России и Франции, а также
разработка
рекомендаций
по
повышению
эффективности
их
деятельности в условиях макроэкономической нестабильности и
пандемии COVID-19.
Для
реализации
указанной
цели
необходимо
решить
следующие задачи:
изучить
сущность
и
концептуальные
основы
финансовой
устойчивости компаний;
определить основные факторы, влияющие на финансовую
устойчивость организаций;
рассмотреть основные методологические подходы к оценке
финансовой устойчивости деятельности организаций;
оценить
основные
макроэкономические
индикаторы
развития российской и французской экономик в 2013-2020 гг.;
проанализировать
динамику
ключевых
показателей
авиационной отрасли России и Франции в исследуемый период;
оценить влияние дестабилизирующих факторов воздействия
на состояние авиационной отрасли в кризисных условиях;
дать характеристику и выявить особенности деятельности
аэропортов МАУ и Группы Paris Aéroport;
провести оценку финансовой устойчивости аэропортов МАУ
и Группы Paris Aéroport и их ключевых перевозчиков в 2013-2020
гг.;
и
выявить основные проблемы, оценить перспективы развития
разработать
деятельности
рекомендации
исследуемых
по
повышению
авиационных
эффективности
компаний
России
Франции в условиях экономических санкций и коронакризиса.
6
и
Объектами исследования являются компании авиационной
отрасли
России
и
«Международный
аэропорт
Франции
аэропорт
«Шереметьево»
–
аэропорты
«Внуково»,
и
ООО
АО
МАУ
(АО
«Международный
«Международный
аэропорт
«Домодедово») и Группа Paris Aéroport, а также их ключевые
перевозчики.
Предметом исследования является комплекс финансовохозяйственных
отношений
рассматриваемых
аэропортов,
характеризующих степень их финансовой устойчивости, а также
совокупность финансово-экономических отношений, возникающих
между
главными
регуляторами
деятельности
авиационной
отрасли России и Франции и анализируемыми аэропортами в
условиях коронавизации экономики.
Теоретическая
Теоретические
устойчивости
и
и
статистическая
практические
компаний
базы
аспекты
исследования.
оценки
рассматривались
финансовой
широким
кругом
авторов: Алексеевой А. И., Альтманом Э., Артеменко В. Г., Батовой Т.
Н., Береговых Т.В., Бивером У., Блиссом Дж., Ван Хорном Дж. К.,
Васильевой Л.С., Гиляровской Л.Т., Дубовкой Е.В., Ефимовой О.В.,
Жулегой
И.А.,
Ковалевым
В.В.,
Шереметом А.Д. Особенности
такими
авторами,
как
Савицкой
Г.В.,
Турманидзе
Т.У.,
авиационной отрасли изучались
Богомоловым
Е.В.,
Костроминой
Е.В.
и
Скрыльниковой Н.И. Статистической и информационной базой
исследования явились данные консолидированной финансовой
отчетности
рассматриваемых
аэропортов
и
авиакомпаний,
Росстата, Евростата, Всемирного банка, IATA, ICAO, МВФ, ОЭСР,
Интерфакса, Европейского ЦБ, ЦБ РФ, Министерства финансов
РФ и flightradar24.
Научная
новизна
работы
заключается
в
проведении
сравнительного анализа состояния авиационной отрасли России и
Франции
в
динамике
за
2013-2020
гг.,
оценке
финансовой
устойчивости и перспектив развития деятельности крупнейших
7
российских
и
французских
аэропортов
и
авиакомпаний
в
рассматриваемый период, а также в разработке практических
рекомендаций по повышению эффективности их деятельности в
условиях экономических санкций и пандемии COVID-19.
В соответствии с поставленной целью и задачами выпускная
квалификационная работа магистра состоит из введения, трех
глав, заключения, списка литературы и приложений.
Во
введении
определяются
обосновывается
цель
и
задачи
актуальность
исследования,
темы,
а
также
концептуальные
основы
обосновывается выбор объекта исследования.
В
первой
финансовой
главе
раскрываются
устойчивости
компании,
определяются
факторы,
влияющие на финансовую стабильность организации, а также
рассматриваются
методики,
с
основные
помощью
отечественные
которых
и
зарубежные
проводится
диагностика
финансовой устойчивости компании.
Во второй главе анализируется состояние авиационной
отрасли России и Франции в 2013-2020 гг., оценивается степень
воздействия дестабилизирующих факторов на авиационный рынок
рассматриваемых
стран
в
условиях
экономической
нестабильности. В самом начале главы дается оценка основных
макроэкономических
индикаторов
развития
французской
и
российской экономик в рассматриваемый период.
В
третьей
главе
проводится
оценка
финансовой
устойчивости компаний авиационной отрасли Франции и России в
условиях макроэкономической нестабильности. В ней дается
обоснование выбора и характеристика деятельности аэропортов
МАУ,
Группы
анализируется
устойчивости
основные
Paris
Aéroport
динамика
их
и
основных
деятельности
проблемы,
их
в
оцениваются
ключевых
перевозчиков,
показателей
2013-2020
гг.
перспективы
финансовой
Выявляются
развития
и
разрабатываются рекомендации по повышению эффективности
8
деятельности рассматриваемых компаний авиационной отрасли
России
и
Франции
в
условиях
экономических
санкций
и
коронавизации экономики.
В заключении излагаются выводы, полученные в результате
исследования, в списке литературы – перечисляются основные
источники, с помощью которых проводилось данное исследование.
Программное обеспечение. Работа была написана с помощью
инструментов Microsoft Office и программой эконометрического
моделирования EViews 12. Все графики и диаграммы были
построены в Excel, рисунки и таблицы с результатами построения
эконометрических моделей были построены в EViews 12.
9
Глава 1. Теоретические и методологические основы оценки
финансовой устойчивости организаций
1.1. Сущность и концептуальные основы финансовой
устойчивости предприятия
Прежде чем приступить к оценке финансовой устойчивости
компаний авиационной отрасли России и Франции, необходимо
рассмотреть теоретические аспекты данного вопроса, а именно:
что такое финансовая устойчивость предприятия и каких видов
она бывает; какие факторы влияют на финансовую устойчивость
организации;
а
также
рассмотреть
ключевые
российские
и
зарубежные методы, с помощью которых возможно оценить
финансовую устойчивость компании. Именно данная часть работы
поможет
выявить
самый
оптимальный
метод
для
оценки
финансовой устойчивости организаций авиационного рынка.
Так, В. В. Ковалев подчеркивает, что в характеристике
финансовой устойчивости компании главным является понимание
значения источников средств. С этой целью автор выделяет
несколько поставщиков финансовых ресурсов: собственников,
лендеров
и
кредиторов.
устойчивость
С
организации
его
точки
определяется,
зрения
прежде
финансовая
всего,
его
взаимоотношениями с лендерами. Другими словами, финансовая
устойчивость предприятия зависит от оценки его способности
покрывать свои долгосрочные финансовые обязательства. В. В.
Ковалев обращает особое внимание на то, что краткосрочными
обязательствами
всегда
ожидается,
что
ухудшаться,
в
можно
финансовое
целях
оперативно
состояние
экономии
управлять:
компании
финансовых
средств
если
будет
можно
отказаться от взаимоотношений с кредиторами, покрывая долг
собственным
более
капиталом.
сложная
С
ситуация:
долгосрочными
как
10
правило,
заимствованиями
это
решение
стратегического характера и его последствия могут серьезно
сказываться н финансовых результатах в течение длительного
интервала времени. Если доля заемного капитала в структуре
совокупного
капитала
компании
велика,
велик
риск
возникновения банкротства [40, С. 377–378].
Берзон
И.И.
устойчивости
определяет
компании
противодействовать
обозримом
целью
как
негативным
будущем
без
анализ
финансовой
оценка
влияниям
способности
внешнего
существенного
риска
мира
в
потери
платежеспособности, а также возможности финансировать свою
деятельность не только за счет заемного капитала, но и за счет
собственного.
Финансовую
долгосрочного
периода
устойчивость
с
точки
характеризуется
зрения
стабильностью
деятельности компании, степенью зависимостью от кредиторов и
инвесторов, а также способностью поддерживать нормальный
уровень ликвидности и платежеспособности. Берзон И.И. также
выделяет, что понятие финансовой устойчивости многогранно,
поскольку
включает
оценку
разных
аспектов
деятельности
организации. Именно поэтому в определении самого понятия
финансовой устойчивости автор подчеркивает разные стороны
деятельности
компании:
она
может
быть
определена
как
способность обеспечить рост деловой активности предприятия
при одновременном сохранении платежеспособности в условиях
допустимого уровня финансового риска [16, С. 244–245].
Алексеева И. И. рассматривает финансовую устойчивость
организации как такое состояние ее финансовых ресурсов, их
распределение
и
использование,
обеспечивающее
развитие
организации на основе роста прибыли и капитал при сохранении
приемлемых
уровней
платежеспособности
и
ликвидности
в
условиях допустимого риска. Финансовая устойчивость при этом
определяется
как
финансирования
и
соотношение
их
разных
соответствия
11
видов
составу
источников
активов.
Она
подчеркивает, что финансово-устойчивой является компания,
которая может за счет собственных средств покрывать средства,
вложенные
в
активы,
а
также
та,
которая
не
допускает
неоправданной дебиторской и кредиторской задолженности и
расплачиваться вовремя по своим обязательства [6, С. 395–396].
Васильева
Л.
С.
определяет
суть
оценки
финансовой
устойчивости через оценку обеспеченности запасов и затрат
источникам
формирования.
Финансовая
устойчивость
организации прежде всего отражает определенную степень ее
платежеспособности. Ее можно оценить путем расчета излишка
или недостатка источников формирования запасов и затрат [19,
С.472-473].
Савицкая Г. В. выделяет, что платежеспособность компании
– это внешнее проявление ее финансового состояния, в то время
как финансовая устойчивость корпорации – это внутренняя ее
сторона,
которая
отражает
сбалансированность
денежных
потоков, доходов и расходов, а также средств и источников их
формирования.
финансовой
Автор
подчеркивает,
устойчивости
что
организации
для
обеспечения
необходимо
обладать
гибкой структурой капитала и уметь организовать его движение
таким
доходов
образом,
над
сохранение
чтобы
обеспечить
расходами.
Только
необходимого
обеспечения
таким
уровня
нормального
постоянное
превышение
образом
возможно
платежеспособности
функционирования
для
деятельности
предприятия. Савицкая Г. В. также обращает особое внимание на
то, что устойчивость финансового состояния компании – это
только
одна
устойчивости,
сторона
поскольку
проявления
само
по
ее
себе
общей
финансовой
понятие
финансовой
устойчивости в разы шире, чем понятие финансового состояния.
Финансовая устойчивость оценивается по разным индикаторам –
статичным и динамичным [75, С.382-383]:
12
К
первой
группе
показателей,
равновесие
индикаторов
характеризующие
отдельных
групп
можно
структуру
активов
отнести
капитала,
и
пассивов,
ликвидность баланса. С их помощью можно определить
финансовое состояние организации на определенную дату,
а также тип финансовой устойчивости компании.
Ко второй группе показателей относятся коэффициенты
деловой
активности,
они
тенденции
генерирования
капитала
и
характеризуют
прибыли,
эффективность
его
устойчивые
оборачиваемость
использования.
Положительная динамика таких показателей гарантирует
устойчивость финансового состояния предприятия.
Дж. К. Ван Хорн характеризует финансовую устойчивость на
макроуровне: он отмечает, что она проявляется, прежде всего, в
стабильном развитии компании, способности ее отвечать по своим
обязательствам. Другими словами, с точки зрения данного автора
финансовая устойчивость компании определяется уровнем ее
платежеспособности [18, С. 235–280].
По
мнению
А.Д.
Шеремета,
финансовая
устойчивость
компании характеризуется эффективным размещением средств
(активов) и характером источников их формирования (пассивов).
Он считает, что финансовая устойчивость организации зависит от
таких факторов, как выполнение финансового плана, пополнение
чистого оборотного капитала по мере возникновения такой
потребности за счет собственной прибыли, а также скоростью
оборачиваемости активов баланса. Однако ключевым показателем
финансовой
устойчивости
А.Д.
Шеремет
определяет
как
платежеспособность компании [89, С. 306–307].
Рассмотренные нами концептуальные основы определения
финансовой устойчивости компании различных отечественных и
зарубежных авторов во многом схожи, их основное отличие
заключается в выделяемом ими главном критерии, согласно
13
которому можно говорить о финансовой устойчивой деятельности
организации (см. Таблицу 1.1.).
Таблица 1.1.
Различия в трактовках понятия финансовой устойчивости
компании
Автор
Главный критерий
В. В. Ковалев
Отношения с лендерами
долгосрочных заимствований.
И.И. Берзон
Стабильность компании в
долгосрочной перспективе, ее
возможность расти и сохранять
высокий уровень
платежеспособности.
И. И. Алексеева
Способность предприятия за счет
собственных средств покрывать
текущие и долгосрочные
заимствования.
Л. С. Васильева
Соответствие текущего уровня
запасов и затрат источникам
формирования.
Г. В. Савицкая
Обеспечение сбалансированности
денежных потоков, доходов и
расходов, средств и источников их
формирования.
Дж. К. Ван Хорн
Такой уровень
платежеспособности компании,
обеспечивающий ее рост в
долгосрочной перспективе.
А.Д. Шеремет
Состояние счетов, которое дает
гарантию долгосрочной
платежеспособности компании.
Источник: [составлено автором по данным [6, 16, 18, 19, 40, 75, 89].
Обобщая вышесказанное, можно увидеть, что все трактовки к
определению
финансовой
платежеспособность
структуры
компании,
капитала
функционирования
устойчивости
а
для
компании
также
поиск
обеспечения
деятельности
как
выделяют
оптимальной
нормального
ключевые
критерии
достижения долгосрочной финансовой стабильности. Они все
подчеркивают, что финансовая устойчивость является более
сложной экономической категории, чем финансовое состояние
предприятия.
На
наш
взгляд,
наиболее
точное
и
полное
определение финансовой устойчивости компании дано Берзоном
14
И.И., поскольку оно охватывает разные аспекты деятельности
компании, а не только платежеспособность. Основываясь на таком
подходе, можно выдвинуть собственное авторское определение.
Так,
в
рамках
магистерской
диссертации
финансовая
устойчивость компании будет определяться как такое состояние
организации, при котором наблюдается рост показателей деловой
активности и рентабельности в динамике, при этом сохраняются
приемлемые
благодаря
уровни
платежеспособности
сохранению
оптимальной
и
ликвидности
структуры
капитала,
определяющей наилучшее соотношение «риск-прибыль».
Главной целью оценки финансовой устойчивости компании
заключается
в
поиске
путей
наращивания
капитала
и
обеспечения стабильного положения на рынке. Это достигается
прежде
всего
из
постоянного
поддерживания
платежеспособности рентабельности организации, а также путем
соблюдения оптимальной структуры актива и пассива баланса.
Исходя из цели оценки финансовой устойчивости предприятия
можно выделить задачи проведения такого анализа [103, С. 384–
386]:
1.
Своевременное и объективное определение финансовой
устойчивости компании, установление ее слабых сторон
и изучение причин их возникновения.
2.
Поиск резервов повышения финансовой устойчивости
организации, его платежеспособности.
3.
Разработка комплекс мероприятий, направленных на
более
эффективное
предприятия
и
использование
укрепление
его
ресурсов
финансовой
стабильности.
4.
Осуществление прогноза потенциальных финансовых
результатов
и
разработка
моделей
финансовой
устойчивости компании при разнообразных вариантах
использования средств.
15
Анализ финансовой устойчивости компании делится на два
вида:
Внутренний
анализ
формирования,
–
это
исследование
размещения,
процесса
распределения
и
использования капитала с целью поиска возможных
резервов
повышения
финансовой
устойчивости
организации.
Внешний
анализ
–
это
исследование
финансовой
устойчивости предприятия с целью прогнозирования
степени риска инвестирования средств и уровня его
доходности.
В экономической литературе принято выделять несколько
типов
финансовой
устойчивости.
К
таким
видам
относятся
следующие [19, С. 474–475]:
1. Абсолютная финансовая устойчивость – это состояние
предприятия, при котором запасы и затраты полностью
покрываются
чистым
оборотным
капитал.
Следует
отметить, что такое состояние на практике встречается
крайне редко. Помимо этого, такой тип финансовой
устойчивости не является оптимальным, поскольку он
свидетельствует о неумении менеджмента компании
использовать внешние источники для финансирования
текущей деятельности.
2. Нормальная финансовая устойчивость – это состояние
организации,
когда
покрываются
все
чистым
краткосрочными
ее
запасы
и
оборотным
кредитами
и
затраты
капиталом,
займами,
а
также
кредиторской задолженностью. Такой тип финансовой
устойчивости
гарантирует
платежеспособность
компании.
3. Неустойчивое
финансовое
положение
–
ситуация,
когда у компании все запасы и затраты покрываются за
16
счет всех источников капитала. Такой тип финансовой
устойчивости
является
привлекаемых
суммарную
допустимым,
заемных
стоимость
средств
если
не
величина
превышает
производственных
запасов
и
готовой продукции.
4. Кризисная финансовая устойчивость – это состояние
предприятия, при котором общих источников покрытия
не хватает для покрытия запасов и затрат. Такое
положение
дел
указывает
на
высокий
риск
возникновения банкротства компании.
Таким
основные
образом,
определена
концептуальные
сущность
основы
и
рассмотрены
финансовой
устойчивости
компании, а также цель, задачи, виды анализа и типы финансовой
устойчивости организации. Руководствуясь ими, можно успешно
оценить уровень финансовой устойчивости любого предприятия.
Однако,
до
этого
следует
учесть
ряд
важных
внешних
и
внутренних факторов, оказывающих значительное влияние на
финансовую устойчивость организаций. Речь о них пойдет в
следующей части работы.
1.2. Факторы, влияющие на финансовую устойчивость
компаний
Для того чтобы с более высокой точностью определить
текущий
уровень
финансовой
устойчивости
компании,
недостаточно ограничиться только расчетом основных групп
финансовых
показателей,
характеризующих
состояние
ее
деятельности. Более глубокий анализ подразумевает учет разных
факторов внешней и внутренней среды компании.
На
финансовую
устойчивость
организаций
оказывают
огромное влияние комплекс внешних и внутренних факторов.
Внутренние факторы – это те, которые напрямую зависят от
17
организации работы предприятия, в то время как внешние
факторы – это факторы, которые находятся «за пределами»
компании, но также сильно воздействуют на итоговые финансовые
результаты ее деятельности.
Так, сначала рассмотрим более подробно внешние факторы,
оказывающие влияние на финансовую устойчивость компании (см.
Рисунок 1.1.). Гиляровская Т. Л. подчеркивает, что в развитых
странах с устойчивой политической и экономической системой к
банкротству компании внешние факторы лишь на 1/3 причастны, в
остальных случаях более сильное воздействие на финансовую
стабильность
организации
оказывают
влияние
внутренние
факторы (2/3). В России же влияют в большей степени внешние
факторы,
среди
них
главный
фактор
–
это
политическая,
экономическая и финансовая нестабильность. Это существенно
влияет на уверенность предпринимателей в возможности ведения
и успешности бизнеса, так как этот фактор сильно отражается на
всех важнейших составляющих организации производства, сбыта
и
материально-технического
обеспечения.
Автор
относит
к
внешним факторам следующие [22, С. 269–273]:
1. Демографические
факторы:
состояние
демографии
страны определяет размер и структуру потребностей со
стороны потенциального клиента, а при известных
экономических условиях – и платежеспособный спрос
населения.
2. Макроэкономические факторы: состояние экономики
страны определяет уровень доходов и сбережений ее
населения, а значит и его покупательную способность.
Помимо этого, текущий уровень инфляции и ключевая
ставка
ЦБ
РФ
также
предпринимательскую
организации
учитывать
всегда
фазу
значительно
активность.
должен
обращать
экономического
18
цикла,
влияют
на
Менеджмент
внимание
в
и
которой
пребывает
экономики
страны,
поскольку
падение
спроса влечет за собой такие риски, как обострение
конкурентной
борьбы,
поглощение
компаний,
появление сильного конкурента на рынке.
3. Политические факторы: эти факторы имеют особое
значение
в
российской
экономике.
Сюда
относят
отношение государства к частному сектору, принципы
государственного
регулирования
и
контроля
предпринимательского сектора, отношения собственно,
ее приватизация или национализация. Все эти факторы
аккумулируются в законодательных нормах и законах,
которые
в
значительной
степени
определяют
нормальное функционирование деятельности фирмы.
4. Научно-технические
техники
факторы:
определяет
развитие
науки
составляющие
и
процесса
производства товара и его конкурентоспособность. Если
происходят
значительные
производства
осуществлять
товара,
изменения
в
технологии
предприятие
значительные
вынуждено
капитальные
расходы,
чтобы не отставать от конкурентов. Это может временно
отрицательно влиять на рентабельность предприятия в
случае,
если
неудачно
были
внедрены
новые
технологии. Помимо этого, у некоторых компаний нет
достаточно средств для осуществления реконструкции и
модернизации производства, ввиду чего она рискует
потерять
свою
рыночную
долю
на
фоне
более
прибыльных конкурентов.
5. Социокультурные факторы: такие факторы главным
образом
отражаются
потребления,
в
привычках
предпочтении
одних
отрицательном отношении к другим.
19
и
нормах
товаров
и
Демографические факторы
Макроэкономические факторы
Политические факторы
Научно-технические факторы
Социокультурные факторы
\
Рисунок 1.1. Основные группы внешних факторов,
влияющих на финансовую устойчивость компании
Источник: [составлено автором по данным [22]].
В
экономической
выделяют
рыночные
литературе
факторы,
также
которые
иногда
отдельно
включают
в
себя
снижение емкости внутреннего рынка, значительное снижение
спроса
населения,
снижение
активности
фондового
рынка,
усиление монополизма, а также нестабильность валютного рынка
[15,
С.
1405].
Следует
монополизации
рынка
отметить,
является
что
усиление
очень
важным
степени
аспектом,
влияющим на финансовую стабильность фирмы. Политика в
области
конкуренции
определяет
не
только
конкурентоспособность и эффективность работы компании, но и
уровень
жизни
граждан,
поскольку
здоровый
уровень
конкуренции в экономике создает условия для максимального
удовлетворения
потребностей
граждан
страны
в
товарах
и
услугах.
Некоторые ученые также выделяют экологические факторы.
Экологическая
ресурсов,
средств
состояние
характеризует
окружающей
наличие
среды.
природных
Компания
должна
учитывать такие аспекты своего внешнего окружения, потому что
они
оказывают
возможностей
непосредственное
ведения
бизнеса.
влияние
на
Деятельность
условия
и
организаций
некоторых отраслей напрямую зависит от состояния экологии,
профицита или дефицита некоторых видов ресурсов и сырья,
оснащения
производств
очистными
20
сооружениями,
вмешательства
государства
использования
и
в
процессах
воспроизводства
рационального
природных
ресурсов,
инвестиций в создание экологически чистых технологий [7, С. 52].
Теперь перейдем к рассмотрению внутренних факторов,
влияющих на финансовую стабильность организации. Обобщенно
все внутренние факторы, оказывающие влияние на деятельность
компании, можно классифицировать на следующие группы:
Факторы, характеризующие философию фирмы.
Факторы,
описывающие
принципы
деятельности
компании.
Факторы, влияющие на ресурсы организации и их
использование.
Качестве и использование факторов маркетинга.
Следует отметить, что эти группы факторов включают
большое
количество
действующих
в
каждой
компании
избирательно факторов. Если объектом исследования выступает
относительно маленькая организация, то большая часть их неудач
можно
связать
со
слабым
опытом
и
некомпетентностью
менеджмента, его несоответствием с изменившимся объективным
условиям,
невозможности
меняющейся
рыночной
способствующим
приспособления
конъюнктуры.
предотвратить
к
Важнейшим
такие
неудачи,
постоянно
фактором,
выступает
проведение регулярного экономического и финансового анализа
деятельности
компании,
наличие
на
предприятии
четко
выстроенной системы внутреннего контроля или проведения
аудиторских проверок.
Помимо обобщенной классификации, представленной выше,
ученые в целом выделяют как схожие, так и отличные друг от
друга
внутренние
факторы.
Следует
отметить,
что
в
экономической литературе не встречается единая классификация
внутренних
факторов,
поскольку
они
могут
различаться
в
зависимости от отрасли, в которой функционирует так или иная
21
компания. Рассмотрим более подробно внутренние факторы,
которые
встречаются
у
авторов,
занимающихся
вопросами
финансовой устойчивости деятельности организации (см. Таблицу
1.2.).
Таблица 1.2.
Взгляды ученых-экономистов на классификацию
внутренних факторов, влияющих на финансовую
устойчивость компании
Ученый
Внутренние факторы,
влияющие на финансовое
состояние организации
Т.У. Турманидзе [64]
Производственные, квалификация
работников, отраслевая
принадлежность
Т.Н. Батова [12, С. 220]
Положение компании на рынке,
уровень конкурентоспособности,
потенциал предприятия в деловом
сотрудничестве, степень
зависимости организации от
внешнего финансирования,
наличие неплатежеспособных
дебиторов
А.Д. Шеремет [64, С. 307]
Уровень конкурентоспособности,
собственный капитал,
собственные оборотные активы
И.А. Жулега [26, С. 65–66]
Структура имущества и капитала,
размеры прибыли, себестоимость
реализации продукции,
эффективность использования
имущества, уровень
платежеспособности, уровень
конкурентоспособности
О.В. Ефимова [25, С.5]
Финансовая стратегия
организации, ее целевые задачи,
производственный потенциал,
политика управления капиталом,
дивидендная политика,
финансовые альтернативы
22
привлечения финансовых средств
Источник: составлено автором по данным [12, 40, 42, 112, 122]].
Приведенные
учеными
факторы
можно
разделить
на
следующие группы (см. Рисунок 1.2.):
Организационные
Стадия жизненного цикла, отраслевая принадлежность,
организационная структура правления, имидж предприятия,
потенциал предприятия в деловом сотрудничестве, стратегия
фирмы, ее целевые задачи, дивидедная политика
Производственные
Масштаб и структура производства и основных средств, объем
продукции, качества продукции
Кадровые
Уровень квалификации сотрудников, мотивация работников,
текучесть кадров
Рыночные
Уровень конкурентоспособности, положение компании на рынке
Финансовые
Собственный капитал предприятия, заемный капитал, наличие
собственных оборотных активов, уровень задолженности,
степень зависимости от внешнего финансирования, наличие
неплатежеспособных дебиторов, себестоимость реализации
продукции, платежеспособность
Рисунок 1.2. Основные группы внутренних факторов,
влияющих на финансовое состояние организации
Источник: [составлено автором по данным [12, 32, 33, 84, 89]].
Рассмотрим для начала финансовые факторы. Одной из
главных
задач
любой
организации
является
достижение
достаточного количества собственных средств (прибыли), чтобы
уверенно себя чувствовать среди конкурентов. Все компании
ставят перед собой цель увеличить свою стоимость, поэтому
уровень
прибыли
возможность
должен
быть
направление
таким,
средств
чтобы
на
существовала
расширение
производственной деятельности. Однако, следует иметь в виду,
что для компании
средства,
их
значение имеют не только
объем
иногда
даже
собственные
недостаточен.
С
этой
предприятие должно привлекать и заемные средства, но важно
соблюдать равновесие между этими двумя видами источников
23
финансирования,
иначе
велик
риск
повышения
возможных
потерь.
Кадровые факторы влияют на финансовую устойчивость
предприятия следующим образом: чем выше квалификация и
ниже
текучесть
сотрудников
организации,
тем
стабильнее
осуществляется ее деятельность. Зачастую некомпетентность или
неопытность трудовых ресурсов компании может привести к
крупным финансовым неудачам.
Рыночные факторы являются сложно управляемыми в связи
с тем, что конъюнктура рынка постоянно меняется: появляются
новые
конкуренты,
уходят
старые,
усиливается
конкурентоспособность существующих фирм.
Производственные факторы также влияют на успех или
неудачу
деятельности
организации.
Важным
моментом
для
компании является выбор производимой продукции, способов ее
производства (другими словами, любое предприятие должно
выбрать
для
себя
определенную
модель
организации
и
управления).
Последние рассматриваемые факторы – организационные.
Финансовая устойчивость компании во многом определяется
стадией его жизненного цикла: например, крупные, успешные
компании, которые существуют на рынке уже давно, как правило,
имеют более стабильное финансовое положение, чем новые
организации. Однако это далеко не всегда так. Отраслевая
принадлежность компании также важна, поскольку некоторые
отрасли
менее
зависимы
от
состояния
макроэкономической
среды, в то время как другие напрямую зависят от текущих
изменений в экономике страны. Наконец, имидж предприятия –
важный фактор для любой компании, поскольку необходимо
стремиться не только к увеличению рыночной стоимости, но и к
повышению
клиентов,
узнаваемости.
но
и
Это
привлечет
потенциальных
24
не
инвесторов
только
для
новых
развития
производственной инфраструктуры. В нынешних условиях важное
значение
приобретают
(environmental,
social,
так
называемые
governance
factors).
ESG-факторы
Для
общества
и
инвесторов становится острым учет не только эффективности
деятельности компании с точки зрения результатов ее финансовохозяйственной деятельности, но и с точки зрения того, является
ли она экологически «чистой», создает ли она приемлемые
условия труда, а также вносит ли она вклад для населения мира.
Таким
внешние
образом,
факторы,
рассмотрены
влияющие
на
основные
внутренние
финансовую
и
устойчивость
организации. Для правильного и точного анализа финансового
положения компании данные факторы следует учитывать. Именно
они во многом объясняют подъемы и спады в деятельности
организации.
С
их
помощью
можно
эффективно
применять
основные способы оценки финансовой стабильности компании,
речь о которых пойдет в следующей части работы.
1.3. Методологические подходы к оценке финансовой
устойчивости деятельности организаций: российская и
зарубежная практика
Функционирование
обусловливает
предприятия
необходимость
в
рыночных
проведения
условиях
объективного
и
многостороннего финансового анализа хозяйственных операций,
позволяющий определить особенности его деятельности, выявить
сильные и слабые стороны его работы, а также на основе
полученных результатов выработать комплексные рекомендации
по повышению эффективности деятельности.
Актуальность
вопроса
также
подтверждается
активным
развитием отечественных и зарубежных методик диагностики
финансовой
подготовку
устойчивости
важных
организаций,
аналитических
25
направленных
выводов
для
на
принятия
управленческих решений и на разработку стратегии управления
финансовым положением. На сегодняшний день методики, с
помощью которых проводится комплексная оценка финансовой
устойчивости
организации,
можно
условно
разделить
на
следующие группы [30, С. 191–193] (см. Таблицу 1.3.).
Таблица 1.3.
Основные методики, позволяющие оценить финансовую
устойчивость компании
Ученые
Суть методики
Дж. К. Ван Хорн
Расчет
относительных
показателей,
отражающих
финансовую
устойчивость
организации, для получения оперативной
информации, необходимой для принятия
важных управленческих решений
Шеремет
А.Д., Расчет
абсолютных
и
относительных
Селезнева
Н.
Н., показателей, их соотношение между собой,
Ковалев
В.
В., позволяющее
получить
полноценную
Савицкая
Г.
В., информацию и происходящих процессах,
Подольский
В.И., связанных
с
финансовой
устойчивости
Ковалев А. И.
организации
Альтман Э., Тишоу
Таффлер Р., Бивер
Зайцева
О.
Федотова
М.
Савицкая Г.В.
Г., Расчет вероятности банкротства фирмы на
У., основании
сложных
регрессионных
П., многофакторных моделей
А.,
Фостер Дж.
Определение эффективности осуществления
финансовых инвестиций с учетом уровня
возможного риска
Блисс Дж., Винакор А.
Выявление взаимосвязи между финансовой
устойчивостью
организации
и
текущим
состоянием
ее
показателей
рыночной
активности (в особенности анализируется
рыночная цена акций предприятия)
Источник: [составлено автором по данным [30, С. 191–193]].
26
Методика Дж. К. Ван Хорна предусматривает следующие
этапы анализа финансовой устойчивости компании [19, С. 235–
280]:
1) Расчет финансовых коэффициентов.
2) Сравнение значений финансовых коэффициентов данной
компании со среднеотраслевыми.
3) Составление
выводов
о
платежеспособности,
степени
рентабельности
ликвидности,
и
деловой
активности.
В основе методики А.Д. Шеремета ключевым финансовой
устойчивости организации выступает ее платежеспособность.
Главным
задачами
предприятия
являются
выполнение
финансового плана и пополнение чистого оборотного капитала за
счет прибыли, а также увеличение скорости оборачиваемости
активов.
Ученый
преимущественно
считает,
зависит
что
от
финансовая
совокупности
устойчивость
хозяйственных
факторов. Именно поэтому при оценке финансовой устойчивости
компании необходимо руководствоваться не только балансом, но и
отчетом о финансовых результатах и другим формам отчетности.
А.Д. Шеремет предлагает осуществлять анализ прибыли и
рентабельности выпускаемой организацией продукции поэтапно:
Составление
ряда
показателей,
характеризующие
финансовые результаты организации.
Горизонтальный и вертикальный анализ прибыли.
Выявление влияния внешних и внутренних факторов на
величину прибыли и рентабельности.
Анализ влияния инфляции на прибыль.
Анализ структуры источников формирования прибыли.
Анализ рентабельности активов компании.
Маржинальный анализ прибыли.
Основным достоинством данной методики заключается в
применении
в
анализе
всех
форм
27
отчётности
предприятия.
Недостатком
банкротства
методики
компании
является
и
отсутствие
прогноза
основных
анализа
финансовых
индикаторов.
Методика А. И. Ковалева отличается более углубленным
анализом финансовой устойчивости предприятия и включает в
себя
экспресс-анализ,
который
подразумевает
выполнение
следующих этапов:
1) Проверка баланса на предмет правильности его прочтения
(арифметическая проверка показателей бухгалтерского
отчета по формальным и качественным признакам).
2) Знакомство с пояснительной запиской к бухгалтерской
отчётности,
оценка
условий,
в
которых
организация
основных
финансовых
функционирует в отчётном периоде.
3) Расчет
и
оценка
показателей
изменений
деятельности,
характеризующих
текущее
положение компании.
В рамках данной методики основной целью финансового
анализа
заключается
результатов
в
проведении
хозяйственной
обобщенной
деятельности
фирмы.
оценки
Однако,
у
экспресс-анализа есть свои недостатки:
Отсутствует
этап
прогнозирования
деятельности
предприятия на перспективу.
Не проводится рейтинговая оценка (то есть на основе
анализа
невозможным
предприятия
к
представляется
конкретному
типу
отнесение
финансовой
устойчивости).
Такой анализ, прежде всего, направлен на определение
вероятности банкротства предприятия. А. И. Ковалев предлагает
выполнить анализ банкротства на основе методики Альтмана.
В свою очередь В.Савицкая предлагает последовательно
проводить
анализ
финансовой
следующим образом [103, С.382-386]:
28
устойчивости
корпорации
1) Анализ состава и динамики прибыли.
2) Анализ финансовых результатов от реализации продукции и
услуг.
3) Анализ ценовой политики предприятия.
4) Анализ прочих доходов и расходов.
5) Анализ рентабельности компании.
6) Анализ использования прибыли.
Помимо
анализа
текущей
финансовой
устойчивости
предприятия необходимо осуществлять анализ вероятности его
банкротства. Это особенно актуально для тех компаний, которые
за отчетный период имели финансовые, организационные или
глобальные потери.
К финансовым потерям можно отнести потерю оборотного
капитала,
снижение
финансирования
из
государственного
бюджета, высокое налоговое бремя, рост курсовой разницы по
ранее полученным кредитам.
Организационные потери – это те, которые связаны с
неуспешным
структурой
управления
и
кадровым
составом
организации (неумение ориентироваться в рыночных условиях,
неумение вести маркетинговую работу, низкий уровень культуры
корпоративного управления).
К последним неудачам можно отнести глобальные потери,
связанные с высокой конкуренцией на внешнем и внутреннем
рынках в связи с ростом влияния глобализации.
В связи с этим ранее была специально выделена группа
ученых, которые оценивают вероятность банкротства компании.
Первым
финансовым
статистические
приемы
аналитиком,
в
сочетании
использовавшим
с
финансовыми
коэффициентами для прогнозирования вероятности банкротства
организации, был У. Бивер.
Уильям Бивер предложил свою систему коэффициентов для
оценки финансовой устойчивости фирмы, которая состои из
29
следующих индикаторов [71]: рентабельность активов; удельный
вес
заемных
средств
в
пассивах;
коэффициент
текущей
ликвидности; доля собственных оборотных средств в активах;
коэффициент Бивера, который рассчитывается как отношение
суммы чистой прибыли и амортизации к заемным средствам.
Полученные
нормативными
расчетные
индикаторы
значениями,
на
сравниваются
основе
такого
с
их
сравнения
выделяются три типа состояний организации: предприятие с
благополучной финансовой устойчивостью; предприятие, которое
имеет риск обанкротиться в течение года; предприятие, которое
имеет риск обанкротиться в течение следующих пяти лет.
Основными
использование
вынесение
преимуществами
коэффициента
суждения
о
данной
модели
рентабельности
сроках
являются
активов
наступления
и
банкротства
компании.
Что
выделить
касается
недостатков
следующие
показателя;
моменты:
сложность
методики
отсутствие
интерпретации
Бивера,
можно
результирующего
итогового
значения;
использование устаревших данных.
Более сложные модели оценки банкротства составил Эдвард
Альтман - (двухфакторная модель Альтмана, пятифакторная
модель Альтмана, модель Альтмана для компаний, чьи акции не
торгуются
на
биржевом
рынке
и
семифакторная
модель
Альтмана).
Z-модель Альтмана представляет собой математическую
формулу,
измеряющую
степень
риска
банкротства
каждой
отдельной организации. Модель является функцией от некоторых
индикаторов, которые характеризуют экономический потенциал
предприятия и результаты его работы за истекший год [131].
Самая
популярная
пятифакторная.
В
ней
разновидность
итоговый
модели
коэффициент
Альтмана
–
вероятности
банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей,
30
каждый из которых наделен определенным весом, установленным
статистическими методами:
Z счет =1,2 х К 1+1,4 х К 2+3,3 х К 3+0,6 Х К 4+ К 5,
Где:
К1 – доля оборотных средств в активах;
К2 – отношение нераспределенной прибыли к активам;
К3 – экономическая рентабельность активов;
К4 – отношение рыночной стоимости акций к привлеченным
средствам;
К5 – оборачиваемость активов.
Преимущество данной модели – ее переменные отражают
различные
аспекты
деятельности
предприятия,
с
помощью
которых возможно осуществить динамический прогноз колебаний
финансовой устойчивости компании.
Недостаток пятифакторной модели Альтмана заключается
в том, что она применима только в отношении акционерных
обществ, чьи акции обращаются на рынке ценных бумаг.
Поскольку большая часть рассматриваемых в следующих
частях магистерской диссертации компаний авиационной отрасли
не являются акционерными обществами, для оценки вероятности
банкротства организаций будет использована модифицированная
Z-модель Альтмана для непроизводственных компаний. Из данной
модели Альтман исключает показатель оборачиваемости активов,
а также заменяет отношение рыночной стоимости акций к
привлеченным средствам на коэффициент собственности. Также в
данном варианте модели несколько скорректированы весовые
множители [49]:
Z счет =6,35∗X 1+3 , 26∗X 2+6 , 72∗X 3+1 , 05∗X 4,
Где:
X1 – оборотный капитал/активы;
X2 – нераспределенная прибыль/активы;
X3 – прибыль до налогообложения/активы;
31
X4 – собственный капитал/обязательства.
Также существует скоринговая кредитная модель оценки
финансовой устойчивости компании, которая была разработана Г.
В. Савицкой. Ее отличие заключается в том, что в модели
компании классифицируются по пяти категориям в зависимости
от степени риск вероятности возникновения банкротства. Для
этого рассчитываются следующие три финансовые коэффициенты
[76]: рентабельность совокупного капитала; коэффициент текущей
ликвидности; коэффициент автономии.
По
каждому
из
этих
трех
показателей
присваиваются
определенные баллы, после чего суммируется общее количество
баллов и фирмы делятся на «классы». К первому классу относятся
предприятия с хорошей финансовой прочностью (>100 баллов), ко
второму
–
предприятия,
которые
невозврата долгов (от 65–99
имеют
небольшой
риск
баллов), к третьему – проблемные
предприятия (от 35-64 баллов), к четвертому – предприятия с
высоким риском банкротства (от 6-34 баллов), и, наконец, к
пятому классу – несостоятельные предприятия (от 0-5 баллов).
В
рамках
данной
работы
при
оценке
финансовой
устойчивости аэропортов России и Франции и их ключевых
перевозчиков
будут
использоваться
такие
модели
прогнозирования вероятности банкротства организаций, как Zмодель Альтмана и скоринговая модель Г.В. Савицкой. Помимо
этого, для определения общего уровня финансовой устойчивости
анализируемых
корпораций
будет
использоваться
методика
оценки финансовых коэффициентов Дж. К. Ван Хорна, поскольку,
используя
ее,
возможно
будет
многосторонне
сравнить
финансовую устойчивость и положение каждой анализируемой
компании на авиационном рынке [77, С.44-45].
Система
показателей,
устойчивость
предприятия,
финансовых
коэффициентов:
характеризующих
состоит
из
следующих
коэффициенты
32
финансовую
групп
ликвидности,
коэффициенты
деловой
рентабельности,
активности,
коэффициенты
коэффициенты
платежеспособности,
коэффициенты рыночной активности.
Коэффициенты
способность
ликвидности
предприятия
позволяют
оплатить
свои
определить
краткосрочные
обязательства в течение отчётного периода. Степень ликвидности
определяется
продолжительностью
временного
периода,
в
течение которого эта трансформация может быть осуществлена.
Следует отметить, что чем короче период, тем выше ликвидность
данного
актива,
трансформироваться
то
в
есть
чем
денежные
выше
его
средства.
способность
Помимо
этого,
необходимо учитывать то, что все коэффициенты ликвидности
являются нормируемыми. Основные коэффициенты ликвидности
представлены в Таблице 1.4. ниже.
Таблица 1.4.
Коэффициенты ликвидности
Показате
ль
Определение
Способ расчёта
Норматив
ное
значение
Коэффици
ент
текущей
ликвиднос
ти
Отражает способность
организации погашать
текущие
(краткосрочные)
обязательства за счет
только оборотных
активов
Отношение
оборотных средств
к краткосрочным
обязательствам
[1;2]
Коэффици
ент
быстрой
(срочной)
ликвиднос
ти
Отражает способность
компании погашать
свои текущие
обязательства в случае
возникновения
сложностей с
реализацией продукции
Отношение
разницы
оборотных средств
и запасов к
краткосрочным
обязательствам
[0,8;1]
Коэффици
ент
абсолютно
Показывает, какую
часть краткосрочной
(текущей)
Отношение суммы
денежных средств
и краткосрочных
[0,2;0,5]
33
й
ликвиднос
ти
задолженности
организация может
погасить на дату
составления
бухгалтерского баланса
срочно или в
ближайшее время
финансовых
вложений к
краткосрочным
обязательствам
Чистый
оборотный
капитал
Данный показатель
характеризует
величину оборотного
капитала, свободного от
краткосрочных
(текущих) обязательств
Разница
оборотных активов
и краткосрочных
обязательств
Оптимальн
ая
величина
зависит от
особенност
ей
деятельнос
ти
компании,
а также от
отрасли, в
которой
функциони
рует
организаци
я
Источник: [составлено автором по данным [18]].
Следующая группа коэффициентов – коэффициенты деловой
активности, которые позволяют оценить, насколько эффективно
предприятие использует свои средства. К ней относятся такие
показатели,
как
коэффициент
оборачиваемости
активов
(отношение чистой выручки от реализации к среднегодовой
стоимости активов: он показывает, сколько денежных единиц
выручки
принесла
каждая
единица
активов),
коэффициент
оборачиваемости дебиторской задолженности (отношение чистой
выручки от реализации к среднегодовой стоимости дебиторской
задолженности: он отражает, сколько раз в среднем дебиторская
задолженность превращалась в денежные средства в течение
отчётного периода), коэффициент оборачиваемости кредиторской
задолженности
продукции
к
(отношение
себестоимости
среднегодовой
34
стоимости
реализованной
кредиторской
задолженности – он показывает, сколько предприятию оборотов
требуется
для
оплаты
выставленных
кредиторами
счетов),
коэффициент оборачиваемости запасов (отношение себестоимости
реализованной продукции к среднегодовой стоимости запасов).
Если найти оборачиваемость запасов, дебиторской задолженности
и
кредиторской
задолженности
производственный,
в
операционный
днях,
и
можно
определить
финансовый
циклы
предприятия.
Коэффициенты
прибыльна
рентабельности
деятельность
показывают,
предприятия.
насколько
Данная
группа
показателей представлена в Таблице 1.5. ниже.
Таблица 1.5.
Показатели рентабельности
Показатель
Определение
Способ расчёта
Коэффициент
рентабельности
активов
(экономическая
рентабельность)
Сколько денежных
единиц прибыли
принесла одна
денежная единица
активов
Отношение чистой
прибыли к
среднегодовой
стоимости активов
Коэффициент
рентабельности
продаж
Сколько денежных
единиц прибыли
принесла каждая
денежная единица
реализованной
продукции
Отношение чистой
прибыли к чистой
выручки от
реализации
Коэффициент
рентабельности
собственного
капитала
Сколько денежных
единиц чистой
прибыли принесла
каждая денежная
единица, вложенная
собственниками
Отношение чистой
прибыли к
среднегодовой
стоимости
собственного
капитала
Источник: [составлено автором по данным [18]].
Следующая
коэффициенты
степень
группа
платежеспособности.
защищенности
предприятия.
финансовых
интересов
Платежеспособность
35
коэффициентов
Они
кредиторов
отражает
–
характеризуют
и
инвесторов
возможность
погашать в срок свои обязательства. Она складывается из двух
основных факторов: во-первых, из наличия активов (имущества
или
денежных
средств),
достаточных
для
погашения
всех
имеющих у организации обязательств, а, во-вторых, из степени
ликвидности имеющих активов, которая должна быть достаточна
для того, чтобы при необходимости реализовать их, привести в
деньги в сумме, достаточной для погашения обязательств.
К основным показателям платежеспособности относятся:
Коэффициент
собственности
–
отражает
долю
собственного капитала в структуре капитала предприятия
(нормативное значение – 60%).
Коэффициент финансовой зависимости
– показатель,
обратный коэффициенту собственности.
Коэффициент
финансового
левериджа
–
показывает
зависимость предприятия от внешних займов (нормальное
значение – ≤ 70%).
Коэффициент защищенности кредиторов – отражает
способность предприятия оплатить проценты по займам.
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности
собственными оборотными средствами – показывает
часть оборотных активов, которая финансируется за счёт
собственных средств организации.
Коэффициент маневренности собственного капитала –
отражает
долю
собственных
оборотных
средств
в
структуре собственного капитала.
Последняя группа показателей – коэффициенты рыночной
активности предприятия, которые характеризуют стоимость и
доходность
акций
компании.
Данные
показатели
отражают
рыночную привлекательность компании, то есть каким образом
оценивает фирму рынок. Анализ данных показателей выполняется
с целью принятия правильного решения об инвестировании и
позволяет руководству компании, собственникам и инвесторам
36
оценить
его
показатели
инвестиционную
рыночной
привлекательность.
активности
компании
Основные
представлены
в
таблице 1.6.
Таблица 1.6.
Коэффициенты рыночной активности
Показатель
Определение
Способ расчёта
Прибыль на
акцию
Показывает долю чистой
прибыли владельца
обыкновенной акции
Отношение чистой
прибыли к числу
обыкновенных акций в
обращении
Соотношение
рыночной
цены акции и
прибыли на
акцию
Сколько денежных единиц
согласны заплатить
акционеры за одну денежную
единицу чистой прибыли
компании
Отношение рыночной
стоимости одной
акции к прибыли на
акции
Балансовая
стоимость
акции
Стоимость чистых активов,
приходящаяся на одну акцию
Отношение разницы
стоимости
акционерного
капитала и стоимости
привилегированных
акций к числу
обыкновенных акций
Норма
дивиденда на
одну акцию
Показывает долю
дивидендных выплат в
расчёте на одну акцию
Отношение дивиденда
на одну акцию к
рыночной стоимости
одной акции
Коэффициент
выплаты
дивидендов
Показывает, какая часть
чистой прибыли была
израсходована на выплату
дивидендов (нормальное
значение <1)
Отношение дивиденда
на одну акцию к
чистой прибыли на
одну акцию
Источник: [составлено автором по данным [18]].
Рассмотрев методологическую основу оценки финансовой
устойчивости
организации,
можно
прийти
к
выводу,
что
необходимо учитывать и применять на практике сочетание всех
этих приемов, поскольку каждый из них имеет свои важные
преимущества и недостатки. Далее необходимо более подробно
37
рассмотреть макро- и меза- условия, в которых функционируют
анализируемые в третьей части работы компании, для выявления
причинно-следственных связей динамики ключевых финансовых
индикаторов, а также оценить степень воздействия кризисных
условий
экономики
на
эффективность
компаний.
38
деятельности
этих
Глава 2. Анализ состояния авиационной отрасли России и
Франции в 2013-2020 гг.
2.1. Анализ основных макроэкономических индикаторов
развития французской и российской экономик в
рассматриваемый период
Авиационная отрасль является одной из самых уязвимых
отраслей во время экономических кризисов. В условиях сжатия
потребительского
населения
спроса
такая
и
услуга,
снижающихся
как
реальных
авиатранспорт,
доходов
становится
роскошью. По данным опросов ВЦИОМ, около 26% респондентов
отметили, что не летают из-за высокой стоимости билетов [60].
Именно
эти
факторы
подчеркивают
важность
изучения
макросреды для понимания ключевых тенденций, происходящих в
отрасли
в
динамике.
Анализ
основных
макроэкономических
индикаторов помогает выявить причины, из-за которых динамика
показателей
отрасли
могла
быть
отрицательной
или
положительной.
В
данном
параграфе
анализ
состояния
российской
и
французской экономик будет проведен в динамике за 2013-2020
гг. на основе оценки основных макроэкономических показателей,
среди которых: валовый внутренний продукт (а также кратко
будет упомянуто о его структуре по доходам, расходам и валовой
добавленной стоимости), валовый внутренний продукт на душу
населения по ППС, индекс лучшей жизни ОЭСР, инфляция,
курсовая волатильность рубля (для экономики России) и цены на
нефть, уровень безработицы, инвестиции в основной капитал на
душу населения, доходы и расходы консолидированного бюджета
(а
также
их
структура),
объем
государственного
долга
по
отношению к ВВП, реальные располагаемые доходы населения, а
39
также ключевая (учетная) ставка. Все стоимостные показатели
при необходимости были скорректированы на цены 2020 года.
В качестве временного интервала для проведения анализа
был выбран период с 2013 по 2020 гг., так как он охватывает два
значимых кризиса – экономический кризис 2014–2015
гг. (для
России) и мировой кризис, вызванный пандемией COVID-19, 2020
г. – по настоящее время.
Так, для начала рассмотрим динамику темпов прироста
российской, французской и мировой экономик (см. Рисунок 2.1.). В
рассматриваемый период времени как у экономики России, так и
у экономики Франции темпы прироста были ниже мировых
значений: у Франции это объясняется тем, что она относится к
числу развитых экономик (по классификации МВФ – «advanced
economics»), для которых на текущем стадии развития характерны
более низкие темпы прироста, в то время как у развивающихся
стран из-за эффекта «низкой базы» темпы прироста ВВП более
высокие. В 2013–2020 гг. темпы прироста французской экономики
были выше темпов прироста российской пять раз: в 2014-2017 и
2019 гг. – на 0,2 п.п., 3,1 п.п., 0,9 п.п., 0,5 п.п. и 0,2 п.п.,
соответственно. В докризисном для российской экономики году
темпы прироста экономики были выше в России, чем во Франции
(на 1,2 п.п.), в 2018 году – на 0,7 п.п. и в 2020 году – на 5,1 п.п.
В период коронавирусного кризиса экономика России не так
сильно пострадала, как экономика Франции и других развитых
стран. В 2020 году темпы прироста экономики России составили 3,1%, мира – -3,3%, Франции – -8,2%. Это обусловлено, прежде
всего, следующими факторами [56]: в экономик наблюдаются
низкие темпы инфляции; экономика России характеризуется
низким соотношением госдуарственного долга к ВВП (оно меньше
15%, в то время как показатель в среднем по миру составляет
около
80%;
У
экономики
России
есть
большой
объем
государственных резервов: средства ФНБ составляет 10% ВВП
40
страны;
экономика
России
имеет
более
высокую
долю
государственного сектора по сравнению с малым и средним
бизнесом (высокая доля второго отмечается у развитых стран).
4.0 %
2.7%
2.9%
2.9%
2.6%
1.0%
1.1%
1.1%
2.0 %
1.8%
0.6%
0.2%
0.7%
0.0 %
2013
2014
2015
2016
3.3%
2.3%
1.8%
2017
3.0%
2.3%
1.5%
1.8%
2.5%
1.3%
2018
2019
2020
-2.0 %
-2.0%
-3.3%
-3.1%
-4.0 %
-6.0 %
-8.2%
-8.0 %
-1 0 .0%
Россия
Франция
Мир
Рисунок 2.1. Динамика темпов прироста мировой,
российской и французской экономик в 2013–2020 гг., в %
[Источник: составлено автором по данным МВФ. [Электронный ресурс].
URL:
https://www.imf.org/external/datamapper/NGDP_RPCH@WEO/OEMDC/ADV
EC/WEOWORLD (Дата обращения: 01.12.2020).
В
период
пандемии
COVID-19
российская
экономика
пострадала сильнее, чем другие страны своей соответствующей
аналитической группы по классификации МВФ – темпы прироста
развивающихся экономик в 2020 году составили -2,2%, что на 0,9
п.п. выше, чем у России. Несмотря на наличие благоприятных
факторов
«сглаживания»
последствий
кризиса
COVID-19,
у
российской экономики также существуют и сдерживающие – это
прежде
регионов
всего
страны
распределение
высокая
по
межрегиональная
основным
доходов
и
показателям
расходов
дифференциация
–
безработице,
между
бюджетами
соответствующих уровней и т. д. Эти факторы могли послужить
тому, что российская экономика хуже переживает кризис 2020
года, чем другие развивающиеся страны (см. Рисунок 2.2.).
Аналогичная ситуация у Франции: темпы приросты экономики
Франции были на 3,5 п.п. ниже, чем по развитым странам в целом.
41
Это может быть следствием более жесткого локдауна среди стран
Большой семёрки [105].
6.0 %
5.1%
4.7%
4.8%
4.5%
4.3%
4.5%
3.6%
4.0 %
2.5%
2.4%
2.1%
2.3%
1.8%
1.4%
2.0 %
1.6%
0.0 %
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
-2.2%
-2 .0 %
-4.7%
-4 .0 %
-6 .0 %
Развитые страны
Развивающиеся страны
Рисунок 2.2. Динамика темпов прироста экономик
развитых и развивающихся стран в 2013–2020 гг., в %
[Источник: составлено автором по данным МВФ. [Электронный ресурс].
URL:
https://www.imf.org/external/datamapper/NGDP_RPCH@WEO/OEMDC/ADV
EC/WEOWORLD (Дата обращения: 01.12.2020).
Теперь рассмотрим саму динамику валового внутреннего
продукта Франции и России в ценах 2020 года (см. Приложение
1), а также его структуру отдельно по доходам и отдельно по
расходам. Динамика валового внутреннего продукта используется
прежде
всего
для
оценки
общей
эффективности
функционирования экономики. С помощью его анализа можно
определить относительный успех или несостоятельность мер
экономической
измеряет
политики,
стоимость
проводимой
конечной
правительством.
продукции,
Он
произведенной
резидентами данной страны за определенный период времени.
ВВП можно измерить тремя способами: по добавленной стоимости
(производственный
метод),
по
расходам
(метод
конечного
использования) и по доходам (распределительный метод) [5].
Так, как отмечалось ранее, отрицательные темпы прироста
российского ВВП отмечались только два раза в рассматриваемом
периоде: сначала в кризисном 2015 году, где он упал на 2%, затем
в 2020 году на 3,1%, что было вызвано нынешним кризисом,
42
связанным с пандемией COVID-19 (см. Рисунок 2.3.). В 2015 году к
основным факторам снижения ВВП отнеслись такие, как действие
санкций
и
организаций
контрсанкций,
к
внешним
ограничений
финансовым
доступа
российских
ресурсам,
снижение
мировых цен на основные товары российского экспорта. Эти
факторы привели к ослаблению рубля и ускорению инфляционных
процессов [24].
111 ,
0 00
110,006
110 ,
0 00
108,547
109 ,
0 00
108 ,
0 00
106,967
106,644
106,633
107 ,
0 00
105,854
106 ,
0 00
105 ,
0 00
104,530
104,732
2015
2016
104 ,
0 00
103 ,
0 00
102 ,
0 00
101 ,
0 00
2013
2014
2017
2018
2019
2020
Рисунок 2.3. Динамика ВВП России в ценах 2020 году в
2013-2020 гг., в млрд руб.
[Источник: составлено автором по данным Росстата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://rosstat.gov.ru/accounts
(Дата
обращения:
02.12.2020).
Самыми благоприятными годами по росту ВВП в 2013–2020
гг. были 2017–2018 гг., где он вырос на 1,8%. В 2017 году рост
произошел
на
фоне
ускорения
процессов
увеличения
производства в глобальном масштабе, более высоких цен на
основные
товары
российского
экспорта
на
мировых
рынка,
заинтересованности инвесторов во вложениях в активы стран
переходного
типа
[29]. В 2018
году
положительные темпы
прироста ВВП были в основном связаны с благоприятными
условиями торговли, а именно продолжавшееся сотрудничество
ОПЕК и стран вне ОПЕК в отношении ограничения добычи нефти,
в результате чего цены на нефть поддерживались на относительно
высоком уровне [24].
43
Что касается структуры валовой добавленной стоимости
по отраслям экономики России (произведенный ВВП), то на 2020
год 80% произведенного ВВП приходится на 10 отраслей: это
обрабатывающие
розничная,
производства
ремонт
(14,8%),
автотранспортных
торговоля
средств
и
оптовая
и
мотоциклов
(13,1%), деятельность по опрациям с недвижимым имуществом
(10,5%), добыча полезных ископаемых (9,8%), государственное
управление и обеспечение военной безопасности, социальное
обеспечение
(8,3%),
транспортировка
и
хранение
(6,5%),
строительство (5,7%), деятельность финансовая и страхования
(4,9%), деятельность профессиональная, научная и техническая
(4,5%), сельское хозяйство, охота и рыболовство (4,1%).
Если рассмотреть структур ВВП России по источникам
доходов, то в 2013-2020 гг. она была практически неизменной,
однако доля оплаты труда наемных работников растет. В 2020
году на оплату труда наемных работников приходилось 49% ВВП
(+3 п.п. по сравнению с 2019 годом), на валовую прибыль
экономики и смешанные доходы – 40%, а остальные 11% – на
чистые налоги и импорт. По оценке Росстата, такое изменение
доли
оплаты
труда
наемных
работников
было
связано
с
увеличением объемов выплат работникам здравоохранения и иных
отраслей, участвующих в борьбе с пандемией [20].
Наконец, упомянем структуру ВВП России по расходам.
Данная структура в 2013-2020 гг. тоже по большей части осталась
неизменной, однако в 2020 году наблюдались такие тенденции,
как
сокращение
расходов
домашних
хозяйств
(падение
потребительского спроса), увеличение государственных расходов
(рост поддержки населения) и увеличение чистого экспорта из-за
более высокого сокращения импорта [20].
Теперь
рассмотрим
динамику
валового
внутреннего
продукта Франции за аналогичный период времени. До кризиса
COVID-19 среднегодовые темпы прироста экономики Франции
44
составили +1,1% в 2013-2019 гг., т.е. постоянно отмечалась
положительная динамика, однако они всегда были ниже средних
значений по миру и по развитым странам (см. Рисунок 2.4.).
Замедление роста ВВП в последние годы произошло на фоне
неопределенности и нестабильности мировой экономики, которые
повлияли на снижение экспорта и притока инвестиций [121, C.12].
В
2020
году
экономика
Франции
была
одна
из
самых
пострадавших на мировом рынке – снижение ВВП составило 8,2%. Это объясняется прежде всего тем, что в структуре
экономики страны преобладает третичный сектор (сервисная
экономика,
которая
напрямую
пострадала
от
действия
карантинных мер) – на него приходится порядка 70% всего ВВП
[110].
2 ,5 0 0 ,0 0 0
2,450,528
2 ,4 5 0 ,0 0 0
2,408,983
2 ,4 0 0 ,0 0 0
2,367,906
2 ,3 5 0 ,0 0 0
2,326,000
2,311,843
2,283,529
2,271,545
2,278,947
2 ,3 0 0 ,0 0 0
2 ,2 5 0 ,0 0 0
2 ,2 0 0 ,0 0 0
2 ,1 5 0 ,0 0 0
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Рисунок 2.4. Динамика ВВП Франции в 2013-2020 гг., в млн
евро
[Источник: составлено автором по данным Евростата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/NAMA_10_GDP__custom_83
5601/default/table?lang=en (Дата обращения: 03.12.2020).
Далее также рассмотрим структуру ВВП Франции по
трем основным методам.
Рассматривая структуру
ВВП по
производственному методу, можно отметить, что в отличие от
экономики России, экономика Франции – это прежде всего
сервисная экономика: 2/3 экономики приходится на сферу услуг,
1/3 – на промышленность, а на сельское хозяйство приходится
45
всего 1-2% экомики страны.
Франции
являются
Ключевыми отраслями экономики
автомобильная
промышленность,
авиастроение, химическая промышленность, электроэнергетика,
металлургия
и
туризм.
Из
этих
отраслей
преимущественно
главной является туризм (Франция является самой посещаемой
страной мира).
Структура ВВП Франции по использованию имеет схожие
тенденции
со
структурой
ВВП
России
по
использованию:
наблюдается преобладание расходов домашних хозяйств, однако в
2020 году их доля уменьшилась. Доля расходов государственного
управления,
напротив,
увеличилась
из-за
дополнительных
расходов на антикризисное управление. Чистый экспорт Франции
в рассматриваемом периоде всегда был отрицательным: страна
импортирует больше, чем экспортирует.
ВВП Франции по источникам доходов схож с ВВП России по
такому же методу: оплата труда наемных работников на 2020 год
составляет
51%,
валовая
прибыль
экономики
и
валовые
смешанные доходы – 32%, а чистые налоги на производство и
импорт – 17%.
Для того, чтобы с большей точностью сравнить общий
уровень
благосостояния
анализируемых
стран,
рассмотрим
следующий показатель – ВВП на душу населения по ППС.
Данный индикатор является валовым внутренним продуктом,
преобразованным в международные доллары на основе паритета
покупательной
способности.
В
свою
очередь
покупательная
способность между двумя странами – это отношение числа
денежных единиц одной страны, необходимых для приобретения в
стране такого же количества продукта, какое одна денежная
единица другой страны может приобрести в этой стране [151].
Так, в 2013–2020 гг. ВВП на душу населения по ППС
Франции в среднем была на 72%, чем показатель России. Помимо
этого, показатель Франции, за исключением 2020 года, постоянно
46
рос, в то время как у России он наблюдал отрицательную
динамику в кризисных 2014–2015 гг. Несмотря на отсутствие
кризисов до 2020 года, рост ВВП на душу населения по ППС
Франции значительно замедлился в последнем десятилетии (см.
Рисунок 2.5.) ввиду снижения роста производительности труда и
низких уровней занятости [159, с.12].
60 ,0 0 0
41,576
40,952
44,422
42,289
48,216
46,370
50 ,0 0 0
49,696
46,062
40 ,0 0 0
30 ,0 0 0
26,045
25,731
24,062
24,104
2015
2016
25,999
27,389
28,450
27,903
2018
2019
2020
20 ,0 0 0
10 ,0 0 0
0
2013
2014
2017
Франция
Россия
Рисунок 2.5. Динамика ВВП на душу населения по ППС
Франции и России в 2013–2020 гг., в м/н долл.
[Источник: составлено автором по данным МВФ. [Электронный ресурс].
URL: https://www.imf.org/external/datamapper/PPPPC@WEO/WEOWORLD/
MYS/SGP/IDN (Дата обращения: 04.12.2020)].
С конца мирового финансового кризиса 2008–2009 гг.
научное
экономическое
некоторые
недостатки
сообщество
ВВП
как
начинало
подчеркивать
основного
показателя
эффективности экономики той или иной страны. Так, лауреат
Нобелевской премии по экономики Джозеф Юджин Стиглиц
подчеркивает, что ВВП как мера измерения состояния экономики
страны «утрачивает» свою силу ввиду того, что не описывает
наиболее уязвимые и слабые ее стороны. Именно поэтому для
решений данной проблемы необходимо выстроить целую систему
индикаторов, которые учитывали бы такие важные аспекты, как
изменение
климата
(глобальное
потепление),
ухудшение
состояния окружающей среды, проблема истощения ресурсов,
рост
неравенства
в
доходах
населения,
рост
политического
недовольства и другие. Ученый указывает также на то, что рост
47
ВВП
на
всегда
ведет
за
собой
улучшение
социальной-
экономической ситуации страны [113].
Так, в 2011 году ОЭСР разработан индекс лучшей жизни,
который позволяет сравнить благосостояние в разных странах по
11 аспектам: это жилищные условия, доход, работа, общества,
образование,
экология,
гражданские
права,
здоровье,
удовлетворенность, безопасность и работа/отдых. Каждый аспект
включает в себя целую систему показателей, по которой потом
выстраивается рейтинг стран.
В рейтинге индекса лучшей жизни Россия в целом занимает
33 место из 40, в то время как Франция занимает более высокие
позиции и располагается на 18 месте. Практически по всем
параметрам Франция занимает более благоприятные позиции,
чем Россия: единственным исключением является параметр по
образованию, где Россия занимает 24 место, в то время как
Франция – 26 место. Примерно на одинаковом уровне в рейтинге
страны расположены по параметрам «работа» (25 и 24 место,
соответственно) и «общество» (27 и 25 место, соответственно, см.
Приложение 2).
Теперь перейдем к анализу динамики темпов инфляции.
Инфляция измеряется с помощью индекса потребительских цен,
который рассчитывает изменение во времени стоимости набора
продовольственных
и
непродовольственных
товаров
и
услуг,
потребляемых средним домохозяйством. Всего различают три
вида инфляции: умеренную (до 10% в год), галопирующую (от 10
до 100% в год) и гиперинфляцию (более 100% в год).
Так, в 2013–2020 гг. темпы инфляции во Франции в среднем
составили 0,9%, в то время как в России – 6,4%. Во Франции темпы
инфляции в рассматриваемом периоде не превышали даже 2%
(исключением является 2018 год, где они составили 2,1%), а после
роста в 2017–2018 гг. они вновь снизились в 2020 году и составили
0,5%. В Росси же в 2014–2015 гг. отмечалась даже галопирующая
48
инфляция – тогда она составила 11,4% и 12,9%, соответственно
(см. Рисунок 2.6.). На фоне мира темпы инфляции Франции в
2013–2020 гг. всегда были ниже, а России – в основном выше,
исключениями являются 2017 и 2019 гг.
1 4.0 %
12.9%
11.4%
1 2.0 %
1 0.0 %
8.0 %
6.5%
5.4%
6.0 %
4.3%
3.3%
3.3%
2.5%
4.0 %
2.9%
3.0%
2.8%
3.5%
4.9%
3.8%
3.0%
2.7%
2.1%
2.0 %
1.0%
0.6%
0.0 %
2013
2014
1.3%
1.2%
0.1%
2015
0.3%
2016
Франция
2017
Россия
0.5%
2018
2019
2020
Мир
Рисунок 2.6. Динамика темпов инфляции мира, Франции и
России в 2013–2020 гг., в %
[Источник: составлено автором по данным МВФ. [Электронный ресурс].
URL:
https://www.imf.org/external/datamapper/PCPIPCH@WEO/WEOWORLD/MY
S/SGP/IDN (Дата обращения: 04.12.2020)].
К факторам, вызвавшим рост инфляции РФ в 2014 году,
можно отнести, прежде всего, введение экономических санкций в
отношении России и ухудшение конъюнктуры мирового рынка
углеводородов. В этом году данный показатель был в разы выше
своего целевого ориентира (5%), вместе с этим завершалась
подготовка
к
введению
режима
таргетирования
инфляции,
который должен обеспечивать приоритет стабильности цен над
всеми другими целями денежно-кредитной политики [24]. В 2015
году инфляция России вновь имела высокие значения, показатель
вырос до 12,9% (на +1,5 п.п.), однако уже в 2016 году существенно
замедлилась
кредитной
инфляция
политике,
благодаря
которая
проводившейся
способствовала
денежной-
поддержанию
сберегательной модели поведения населения и одновременно не
ограничивала
формирование
восстановительных
тенденций
в
сфере производства [24]. Самое низкое значение инфляции в
49
2013–2020 гг. отмечалось в 2017 году, где она составила всего
2,5%. Такому замедлению инфляции способствовали постоянные и
временные факторы. К постоянным факторам относится динамика
потребительского спроса: его восстановление происходило плавно
на фоне сохранения достаточно жестких денежно-кредитных
условий, к временным –курсовая динамика в течение 2017 года.
Во
второй
половине
года
ключевым
временным
фактором,
повлиявшим на снижение инфляции, являлся рекордный урожай
зерновых и зернобобовых культур на фоне существенных запасов,
а также устойчивый рост выпуск продукции животноводства [24].
В кризисном 2020 году инфляция стала самой высокой с 2016 года
и составили 4,9%. Основной вклад в ускорение инфляции в 2020
году
внесли
произошедшее
ослабление
валютного
курса
и
ситуация на мировом и российском рынках сельскохозяйственной
продукции [74].
Еще
в
1998
году
Европейский
ЦБ
определил
целевой
ориентир для темпов инфляции – они должны быть ниже или
около 2% в среднесрочной перспективе, в связи с чем монетарная
политика Франции была нацелена на достижение этой цели [120].
Причина
такой
умеренно
низкой
низкими
инфляции
темпами
во
прироста
Франции
объясняется
экономики,
высоким
уровнем безработицы, отсутствием роста заработных плат, а
также обострением конкуренции частного сектора (борьба за
завоевание
доли
рынка
приводит
к
снижению
цен
производителей).
Далее
рассмотрим
курсовую
волатильность
рубля
и
динамику цен на нефть. Ввиду того, что Россия является
крупнейшим поставщиком нефти в мире, курс национальной
валюты находится в сильной зависимости от цен на нефть.
Помимо этого, темпы экономического роста также сильно зависит
от конъюнктуры мирового топливно-энергетического комплекса.
Если проанализировать динамику мировых цен на нефть (марка
50
Urals) и курса рубля к доллару, то можно отметить сильную
зависимость между этими двумя показателями: в 2013–2020 гг.
коэффициент корреляции между ними составляет -0,94. Следует
отметить, что данная зависимость является обратной: рост цен на
нефть приводит к укреплению рубля, снижение цены на нефть – к
его ослаблению (см. Рисунок 2.7.).
80 .0
12 0.0
72.1
67.0
107.9
70 .0
97.6
60 .0
62.7
61.0
64.7
10 0.0
58.4
80 .0
50 .0
31.8
10 .0
63.6
60 .0
53.0
51.2
30 .0
20 .0
70.0
38.4
40 .0
41.9
rxy=0,94
40 .0
41.7
20 .0
0.0
0.0
2013
2014
2015
2016
2017
Курс рубля к доллару
2018
2019
2020
Цена на нефть (Urals)
Рисунок 2.7. Динамика курса рубля к доллару и цены на
нефть в 2013–2020 гг., в руб.; в долл. за баррель
Источник: [составлено автором по данным Интерфакс. [Электронный
ресурс]. URL: https://www.interfax.ru/business/744016 (Дата обращения:
05.12.2020).
Так, наибольшее значение цены на нефть отмечалось в 2013
году, где она составила $107,9. На фоне этого складывалась
благоприятная внешнеэкономическая конъюнктура, сохранялась
устойчивость обменного курса рубля и продолжилось накопление
международных резервов. В 2020 году, напротив, цены на нефть
достигли
десятилетнего
минимума
($41,7).
Такое
снижение
произошло благодаря провалу переговоров стран-экспортеров
нефти ОПЕК+. Сторонам соглашения не удалось договориться о
продлении или заключении нового соглашения с Россией, ввиду
чего Россия вышла из сделки. Помимо этого, ситуация на
нефтяном рынке усугублялась еще спадом экономического роста,
а значит, и снижением спроса из-за карантинных ограничений,
связанных
с
пандемией
COVID-19.
В
результате
произошел взрывной рост предложения [52].
51
на
рынке
Следующий анализируемый макроэкономический индикатор
– уровень безработицы. Уровень безработицы – это ключевой
показатель рынка труда, показывающий отношение занятого
населения к общей численности населения в трудоспособном
возрасте (экономически активное население). В экономической
литературе встречается классификация безработицы по трем
основным типам [46, С. 162–163]: фиркционная, структурная и
циклическая.
Так, уровень безработицы Франции в 2013–2020 гг. в среднем
составил 9,5%, что на 3,8 п.п. больше, чем среднее значение по
миру в этот период времени, в то время как в России он несколько
ниже среднемировых значений: на 0,4 п.п. (см. Рисунок 2.8.).
Самые
высокие
значения
уровня
безработицы
в
экономике
Франции отмечались в 2015 году (10,4%), однако после этого года
данный показатель имел только отрицательную динамику, в
среднем он снижался на 0,4 п.п. в год. Исключением является
2020 год, когда в период пандемии показатель увеличился на 0,2
п.п. и составил 8,6%. Многие эксперты подчеркивают, что
безработица
является
главной
экономической
проблемой
Франции: в стране велика доля рабочих с низкой квалификацией и
перспективами для трудоустройства, а также наблюдается низкий
уровень занятости среди молодых специалистов [129]. Помимо
этого, из-за отсутствия высоких темпов экономического роста
рынок труда (а именно частный сектор) не создает достаточное
количество новых рабочих мест [14].
52
1 2 .0 %
9.9%
10.3%
10.4%
10.0%
9.4%
1 0 .0 %
9.0%
8.4%
8.6%
8 .0 %
6.5%
5.8%
6 .0 %
5.5%
5.6%
5.2%
5.6%
5.7%
5.6%
5.6%
5.6%
5.2%
4 .0 %
5.4%
5.4%
4.8%
4.6%
2018
2019
5.7%
2 .0 %
0 .0 %
2013
2014
2015
2016
2017
Франция
Россия
2020
Мир
Рисунок 2.8. Динамика уровня безработицы Франции,
России и мира в 2013–2020 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным Всемирного банка.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://data.worldbank.org/indicator/SL.UEM.TOTL.ZS?locations=1W (Дата
обращения: 05.12.2020).
Уровень безработицы в России в рассматриваемом периоде
всегда был ниже, чем показатель Франции. Однако в кризисном
2020 году данный индикатор в России вырос в более значительной
степени, чем во Франции: на 1,1 п.п. против 0,2 п.п. К основным
причинам такого резкого роста безработицы в России можно
отнести,
прежде
всего,
предлагаемая
Правительством
РФ
поддержка для тех, кто потерял работу из-за пандемического
кризиса:
оно
увеличило
максимальной
размер
пособия
по
безработицы до уровня МРОТ (12,13 тыс. руб.), а минимальный –
до 4,5 тыс. руб. В результате в начале кризиса число официально
зарегистрировавшихся безработных в центрах занятых выросло на
80% в апреле и на 63% в мае [13].
Одним из главных стимулов развития экономики любой
страны являются инвестиции. Они имеют важное значение,
поскольку
способствуют
производительность
труда
развитию
ввиду
экономики,
модернизации
повышают
производства,
расширяют сферы деятельности и предоставляют новые рабочие
места, снижая безработицу. Именно поэтому необходимо перейти
53
к рассмотрению динамики инвестиций в основной капитал на
душу населения.
В 2013–2020 гг. инвестиции в основной капитал на душу
населения Франции в среднем были в 3,75 раза больше, чем у
России (см. Рисунок 2.9). Несмотря на положительные темпы
прироста инвестиций в основной капитал на душу населения
Франции практически в каждом рассматриваемом году, они, как и
почти у любой страны Европы, остаются слишком низкими –
после мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. инвестиции
европейских стран восстанавливались очень слабо на фоне США и
Китая. Снижение частных инвестиций в основной капитал связано
с
отсутствием
перспектив
роста
совокупного
спроса,
нормативными барьерами и чрезмерным регулированием, общей
неопределенностью, а также с дисбалансом между желанием
сохранить
денежные
средства
и
желанием рисковать.
Спад
государственных инвестиций в основной капитал объясняется
прежде всего консолидацией бюджетных расходов. Как правило,
когда расходная часть бюджетов должна быть оптимизирована
для уменьшения уровня государственного долга, сокращают в
первую очередь именно инвестиционные расходы.
1 2 ,0 0 0
9,635
1 0 ,0 0 0
8,982
8,942
9,002
9,217
2,364
2,389
9,928
10,334
9,520
8 ,0 0 0
6 ,0 0 0
4 ,0 0 0
2,713
2,650
2,498
2,503
2,542
2,515
2018
2019
2020
2 ,0 0 0
0
2013
2014
2015
Франция
2016
Россия
2017
Рисунок 2.9. Динамика инвестиций в основной капитал на
душу населения Франции и России в 2013-2020 гг., в
постоянных ценах (долл. США)
54
Источник: [составлено автором по данным Всемирного банка.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://data.worldbank.org/indicator/NE.GDI.FTOT.KD (Дата обращения:
05.12.2020).
В России резкое снижение инвестиций в основной капитал
на душу населения отмечалось в 2014–2015 гг. – тогда темпы
прироста показателя составили -2,1% и -10,6%, соответственно.
Такая динамика была связана с тем, что из-за санкций у крупного
бизнеса резко сузился доступ к дешевому кредиту, а общие
возможности
финансирования
недостаточны
из-за
слабости
банковского сектора и неразвитости рынка облигаций, который
играет огромную роль в развитых странах. В свою очередь малому
и среднему бизнесу тоже сложно инвестировать в условиях
неустойчивости прав собственности и высоких ставок кредита.
Помимо этого, внешний нефтяной шок 2014–2016 гг. и спад в
экономике
привели
к
усугублению
общей
ситуации
с
инвестициями в России. Значительные вложения прошлых лет в
электроэнергетическую отрасль и связь привели к насыщению
мощностями и даже к их избытку. В других отраслях наблюдалось
явление «неблагоприятного инвестиционного климата», который
уже носит затяжной характер. В последние годы положительно на
динамику инвестиций в основной капитал страны повлияли
крупные инвестиционные проекты с госдуарственным участием
[24].
Инвестиционная активность компаний во многом зависит от
доступности получения внешнего финансирования. Стоимость
заемных средств определяется динамикой ключевой ставки ЦБ,
слишком дорогие условия их получения могут привести к отказу
бизнеса от своих инвестиционных планов, что может негативно
отразиться на экономическом росте. Именно поэтому необходимо
также рассмотреть динамику ключевой ставки ЦБ.
Так, ключевая ставка ЦБ России в анализируемом периоде
достигла своего пика в конце 2014 года, когда она составила 17%
55
(см.
Рисунок
2.10.).
Такое
решение
было
принято
из-за
необходимости ограничить существенно возросшие в последнее
время девальвационные и инфляционные риски [55]. В 2015 году
отмечалось снижение показателя до 11% из-за замедления роста
инфляции,
однако
он
остался
на
высоком
уровне
из-за
продолжающихся инфляционных рисков, связанные с возможным
дальнейшим ухудшением внешнеэкономической конъюнктуры на
фоне длительного сохранения цен на нефть на низком уровне,
нормализации денежно-кредитной политики ключевыми ЦБ и
продолжения замедления роста экономики Китая [10]. После 2015
года ключевая ставка ЦБ РФ постоянно снижалась – уже к 2020
году она была на 6,7 п.п. ниже уровней 2015 года. Такая динамика
–
результат
дальнейшего
снижения
темпов
инфляции.
В
рассматриваемом периоде ЦБ РФ повышал ключевую ставку
только два раза – в сентябре и декабре 2018 года. Ожидалось, что
решение Правительства РФ о повышении НДС с 18 до 20%
значительно ускорит инфляцию (до 5,5%-6%), однако по мнению
экспертов Минэкономразвития такое не произошло, поскольку
эффект от повышения НДС на цены был уже исчерпан [87]. В 2020
году ключевая ставка ЦБ РФ достигла исторически минимального
уровня в июле – она составила 4,25%. Такой шаг в сторону
уменьшения был сделан в рамках мягкой денежно-кредитной
политики, Дальнейшее снижение показателя пока не ожидается
из-за всплеска цен на продовольственные и непродовольственные
товары [11].
56
17.0%
18.0 %
16.0 %
14.0 %
11.0%
12.0 %
10.0%
10.0 %
7.8%
8.0 %
7.3%
5.5%
6.3%
6.0 %
4.3%
4.0 %
2.0 %
0.4%
0.1%
0.1%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0.0 %
2013
Франция
Россия
Рисунок 2.10. Динамика ключевой ставки ЦБ Франции и
России в 2013–2020 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным ЕЦБ и ЦБ РФ. [Электронный
ресурс]. URL: https://www.ecb.europa.eu/stats/policy_and_exchange_rates/
key_ecb_interest_rates/html/index.en.html;
https://www.cbr.ru/hd_base/KeyRate/. (Дата обращения: 06.12.2020)].
Нулевая ключевая ставка Франции объясняется политикой
еврозоны по поддержанию ценовой стабильности: сохранение
политики
монетарного
стимулирования
экономики
обосновывается тем, что инфляция до сих пор ниже целевого
уровня в 2%. Ожидается, что такие значения будут сохраняться
ввиду того, что резкого роста цен не предвидится [11].
Далее
перейдем
к
анализу
динамики
реальных
располагаемых доходов населения. Данный показатель является
очень важным: он показывает, какими суммам могут реально
распоряжаться
домашние
хозяйства.
Он
помогает
выявить
уровень жизни в стране и оценить эффективность выполнения
государством своих функций.
В 2013-2020 гг. (см. Рисунок 2.11.) среднее значение темпов
прироста реальных располагаемых доходов Франции составило
1%, в то время как у России отмечается отрицательное значение –
-1%.
После
очень
слабого
восстановления
роста
доходов
населения России в 2018–2019 гг. в 2020 году их динамика вновь
стала отрицательной, спад составил -3,5%. Существует несколько
объясняющих факторов динамики доходов населения России [51]:
57
отсутствует рост экономики, ввиду чего население не может
позволить себя тратить много денег на товары; наблюдается
ситуация, когда с ростом заработных плат растут и социальне
выплты, которые тянут показатель реальных доходов вниз; растут
расходы на потребительские кредиты; досчет тененового сектора
– теневая занятость негативно влияет на размеры взносов,
которые
получают
от
работадетелей
социальные
ВБФ;
отправление сотрудников в вынужденный отпуск за свой счет и
сокращение ФОТ во время пандемии COVID-19.
Небольшой рост реальных располагаемых доходов населения
Франции объясняется прежде всего усилением неравенства: 1%
самых богатых людей во Франции зарабатывают около 20% всех
денег, а медианное значение ежемесячного дохода составляет
около
1700
евро,
т.е.
около
50%
работающего
население
зарабатывают меньше этой суммы. Французское правительство
долгое время пыталось повысить снизить уровень неравенства, в
том числе за счет сокращения заработной платы. Однако, в
результате средние доходы людей низшего и среднего классов
начали стагнировать (рост составил в среднем 1%), в то время как
богатые становились еще более богатыми (их доходы росли
примерно на 3% в год).
3.3%
1.4%
1.7%
1.7%
1.0%
2.0%
1.2%
0.1%
-0.6%
2013
2014
2015
2016
2017
2018
1.0%
2019
-0.5%
2020
-0.5%
-1.2%
-2.4%
-3.5%
-4.5%
Франция
Россия
Рисунок 2.11. Динамика темпов прироста реальных
располагаемых доходов Франции и России в 2013-2020 гг, в
% (годовое выражение)
Источник: [составлено автором по данным ОЭСР (Франция) и Росстата
(Россия).
[Электронный
ресурс].
URL:
58
https://data.oecd.org/hha/household-disposable-income.htm;
https://rosstat.gov.ru/folder/13397 (Дата обращения: 06.12.2020).
Следующая
группа
рассматриваемых
показателей
касается состояния бюджета анализируемых стран и включает
в себя доходы и расходы консолидированного бюджета, а также
его профицита или дефицита. Так, консолидированный бюджет
России в анализируемом периоде был дефицитен 6 раз: в 20132017 гг. и в 2020 году (см. Рисунок 2.12.). Определим более
подробно причины возникновения дефицита консолидированного
бюджета страны в те или иные годы:
1.
2013 год: отмечалось снижение доходной части бюджета из-за
спада ненефтегазовых доходов в результате замедления роста
экономической активности, а также нефтегазовых доходов в
первую
очередь
вследствие
снижения
средней
за
соответствующий период цены на нефть сорта «Urals». Помимо
этого, увеличилась и расходная часть бюджета [24].
2.
2014 год: наблюдалось очередное снижение ненефтегазовых
доходов – в первую очередь страховых взносов на обязательное
социальное страхование и поступлений от внешнеэкономической
деятельности, оно было значительнее увеличения нефтегазовых
доходов и сокращения расходной части бюджета [24].
3.
2015 год: произошло падение нефтегазовых доходов при
одновременном
росте
ненефтегазовых
поступлений,
расходы
бюджета также увеличились, ввиду чего отношение дефицита к
ВВП страны увеличилось на 2,4 п.п. [24].
4.
2016
год:
приостановки
дефицита,
что
благоприятного
отмечались
расширения
структурного
свидетельствовало
вклада
положительные
о
бюджетной
тенденции
(ненефтегазового)
постепенном
снижении
политики
динамику
в
экономической активности. Однако, доходы консолидированного
бюджета вновь снизились. Расходная часть также отмечала
положительную
динамику
в
основным
59
за
счет
увеличения
расходов
по
направлениям
«национальная
оборона»,
«здравоохранение» и «охрана окружающей среды» [24].
5.
2017 год: наблюдался рост нефтегазовых и ненефтегазовых
доходов,
благодаря
чему
консолидированного
улучшения
существенно
бюджета.
Это
уменьшился
произошло
внешнеэкономической
в
дефицит
результате
конъюнктуры,
роста
экономической активности и повышения собираемости налогов,
так и за счет проведения сбалансированной политики расходов
[24].
6.
2020 год: пандемический кризис и падение цен на нефть –
главные
факторы
(существенно
серьезного
уменьшились
снижения
налоговые
доходов
бюджета
поступления).
Помимо
этого, появились дополнительные антикризисные меры, из-за
которых существенно увеличилась расходная часть бюджета.
Особенностью
кризиса
2020
года
–
это
рост
региональных
расходов, что не наблюдалось в предыдущих кризисных годах [59].
Профицит консолидированного бюджета России наблюдался
в
результате
относительно
благоприятной
высоких
цен
динамики
на
доходов
энергоносители,
на
фоне
улучшения
экономической активности и повышения собираемости налогов.
Помимо этого, положительное воздействие на состояние бюджета
страны оказал и предельный объем расходов бюджета, который
ограничивался бюджетным правилом [24].
50
40
30
2425
2728
30
27
3132
31
28
42
39
37
37
34
38
20
10
3
2
0
2013
-1
2014
-1
2015
-3
2016
2017
-3
-1
2018
-1 0
Доходы
Расходы
60
Профицит/дефицит
2019
2020
-4
Рисунок 2.12. Динамика доходов, расходов и
профицита/дефицита консолидированного бюджета России
в 2013-2020 гг., в трлн руб.
Источник: [составлено автором по данным Министерства финансов РФ.
[Электронный ресурс]. URL:
https://minfin.gov.ru/ru/statistics/fedbud/.
(Дата обращения: 06.12.2020).
Консолидированный
бюджет
Франции
в
анализируемом
периоде всегда был дефицитным (см. Рисунок 2.13). Главная
причина
возникновения
заключается
в
оптимистические
и
том,
сохранения
что
доходы
дефицита
Франции
прогнозируются
для
достижения
слишком
фискальной
консолидации, а расходы часто выходят из-под контроля в плане
их обоснованности и целесообразности. Из-за таких действий со
стороны Правительства страны бюджет с 1974 года ни разу не был
профицита,
а
целевые
значения
дефицита
бюджета
были
превышены более 11 раз [119].
1,6 00
1,4 00
1,300
1,207
1,306
1,217
1,313
1,229
1,319
1,234
1,338
1,268
2013
2014
2015
2016
2017
1,342
1,286
1,362
1,288
1,408
1,168
1,2 00
1,0 00
8 00
6 00
4 00
2 00
0
-93
-89
-84
-85
-70
2018
-55
2019
-74
2020
-2 00
-240
-4 00
Доходы
Расходы
Профицит/дефицит
Рисунок 2.13. Динамика доходов, расходов и
профицита/дефицита консолидированного бюджета
Франции в 2013-2020 гг., в млрд евро
Источник: [составлено автором по данным Евростата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/GOV_10A_EXP__custom_85
0794/default/table?lang=en. (Дата обращения: 06.12.2020).
Если рассмотреть доходы, расходы и профицит/дефицит
консолидированного бюджета по отношению к ВВП (в процентах)
у Франции и России, то можно прийти к следующим выводам:
61
1. Доходы
консолидированного
бюджета
Франции
по
отношению к ВВП страны в среднем на 18,7 п.п. больше,
чем доходы консолидированного бюджета России: 52,9%
против 32,4%
2. Расходы
консолидированного
бюджета
Франции
по
отношению к ВВП страны в среднем на 21,7 п.п. больше,
чем расходы консолидированного бюджета России: 57,2%
против 35,5%.
3. Дефицит бюджета Франции по отношению к ВВП за
исключением 2016 года всегда был выше показателя
России. Даже во время экономического кризиса России
2014-2015 гг. дефицит бюджета по отношению к ВВП РФ
был на 2,8 п.п. и 0,2 п.п. выше, чем у Франции.
4. В кризисном 2020 году состояние бюджета Франции
ухудшилось в более значительной степени, чем состояние
бюджета в России: показатель дефицита в % к ВВП у
Франции увеличился на 7,5 п.п., у России – на 5,9 п.п.: 10,5% против -4%, соответственно.
Далее рассмотрим кратко упомянем структуру доходной
части консолидированных бюджетов Франции и России. Так, у
обеих
стран
на
протяжении
анализируемого
периода
доля
налоговых доходов была выше, чем доля неналоговых в общей
структуре доходов консолидированного бюджета, причем эта доля
у обеих стран в последние годы увеличивается: в 2020 году они
уже составили 86% как у России, так и у Франции.
Если рассмотреть отдельно структуру налоговых доходов
России в 2020 году, то можно заметить следующее: доминируют
страховые
возносы
на
обязательное
социальное
страхование
(25%), дальше идут НДС (20%), прочие налоги (20%), НДФЛ (13%),
налог на прибыль (12%), акцизы (6%) и ввозные пошлины (2%). Во
Франции большая часть налоговых доходов консолированного
бюджета также приходится на страховые взносы: в 2019 году на
62
них приходилось 33% всех доходов. Далее идут налог на товары и
услуги (27%), НДФЛ (21%), налог на имущество (9%), налог на
прибыль (5%), налог на заработную плату и рабочую силу (4%) и
прочие налоги (1%).
Теперь
рассмотрим
структуру
расходной
части
консолидированных бюджетов Франции и России. В России
большая часть расходов консолидированного бюджета страны в
2020
году
приходилась
на
социальную
политику
(35%),
национальную экономику (14%), здравоохранение (12%) и на
образование (10%). Меньше 10% расходов бюджета приходится на
такие статьи расходной части, как национальная оборона (8%),
национальная безопасность и правоохранительная деятельность
(6%),
общегосударственные
вопросы
(6%),
ЖКХ
(4%),
обслуживание государственного и муниципального долга (2%). На
такие расходы, как культура и кинематография, физическая
культура и спорт, СМИ и охрана окружающей среды приходится
меньше 1% всех расходов консолидированного бюджета страны.
Что касается структуры расходной части бюджета Франции,
то в ней также преобладают расходы на социальную защиту,
однако они занимают более высокую долю, чем в России –
примерно на 8 п.п. выш (43% в 2019 году). Далее идут расходы на
здравоохранение (14,5%), на отрасли экономики (10,8%) и на
общие общественные блага (10,0%) и на образование (9,5%).
Меньше 10% приходится на расходы на оборону (3,1%), на
общественный
порядок
и
безопасность
(3,0%),
рекреацию,
культуру и религию (2,6%), ЖКХ (1,9%) и на охранку окружающей
среды (1,8%).
Наконец, перейдем к анализу последнего рассматриваемого
показателя, а именно отношения объема государственного
долга к ВВП страны (в процентах). Со временем кризисов начала
XXI в. наибольшие долговые обязательства по отношению к
собственному
ВВП
имеют
развитые
63
страны:
такая
картина
наблюдается и у Франции, у которой среднее значение отношения
государственного долга к ВВП в 2013-2020 гг. составило 98,9%, а в
2020 году оно достигло значения выше 100% и составило 115,7%
(см.
Рисунок
2.13.).
Такие
значения
показателя
создают
определенные риски для экономики страны, а также нарушают
условия Пакта стабильности и роста ЕС 1997 г., согласно
которому размер государственного долга не должен превышать
60% ВВП. Еще до пандемии, в 2019 году, эксперты МВФ
подчеркнули
рискованность
такого
высокого
отношения
государственного долга к ВВП и призвали Правительство Франции
сократить объем государственных расходов.
У России же, напротив, отношение государственного долга к
ВВП является незначительным по международным меркам – в
среднем данный показатель в 2013-2020 гг. составил 13,3%. На
сегодняшний день долговая стратегия России включает такие
направления, как [61, С.146-153]: снижение государственного
долга по отношению к ВВП; использование Стабилизационного
фонда
для
замещение
погашения
внешнего
государственного
долга
внутренними
внешнего
долга;
заимствованиями;
развитие национального рынка государственных ценных бумаг;
минимизация стоимости заимствований; повышение кредитных
кредитных
рейтингов
страны;
обеспечение
безусловной
платежеспособности.
1 40.
0%
115.7%
1 20.
0%
93.4%
1 00.
0%
94.9%
95.6%
98.0%
98.3%
98.0%
97.6%
13.0%
13.6%
12.9%
12.6%
13.6%
12.3%
2014
2015
2016
2017
2018
2019
80 .
0%
60 .
0%
40 .
0%
20 .
0%
10.3%
17.8%
0.
0%
2013
Франция
2020
Россия
Рисунок 2.13. Динамика отношения государственного долга
к ВВП Франции и России в 2013-2020 гг., в %
64
Источник: [составлено автором по данным Министерства финансов РФ
и
Евростата.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://minfin.gov.ru/ru/statistics/fedbud/;https://ec.europa.eu/eurostat/
databrowser/view/GOV_10A_EXP__custom_850794/default/table?lang=en
(Дата обращения: 06.12.2020)].
Таким
образом,
макроэкономические
проанализировав
индикаторы
французской
основные
и
российской
экономик в 2013-2020 гг., можно прийти к следующим выводам:
1. Российская экономика характеризовалась отрицательными и
низкими темпами прироста ВВП, однако в кризисном 2020
году она меньше пострадала, чем экономика Франции и
развитых стран в целом. Тем не менее, по показателю ВВП на
душу населения по ППС Россия почти в 2 раза отстает от
Франции; умеренными темпами инфляции в 2013, 2016–2020
гг., галопирующими в периодах экономического кризиса 2014–
2015 гг.; сильной обратной зависимостью между состоянием
национальной валюты от цен на нефть, сильной прямой
зависимостью между вторым и уровнем доходов бюджетной
системы страны; относительно низким на фоне Франции и
мира уровнем безработицы; крайне низкими темпами прироста
инвестиций
в
основной
капитала
на
душу
населения;
отрицательной динамикой ключевой ставки ЦБ РФ с конца
2015
года;
отрицательными
темпами
прироста
реальных
располагаемых доходов населения; за исключением 2018-2019
гг. дефицитом консолидированного бюджета страны; крайне
низким уровнем государственного долга по отношению к ВВП.
2. Французская
экономика
характеризовалась
в
основном
скромным ростом экономики: в 2013–2019 гг. он не превышал
1,5–2% и был ниже мирового роста. Экономика Франции во
время
пандемии
COVID-19,
была
одной
из
самых
пострадавших; более высоким показателем ВВП на душу
населения по ППС по сравнению с Россией; близкими к нулю
темпами
инфляции;
высоким
65
уровнем
безработицы
по
сравнению с миром и Россией; положительной динамикой
инвестиций в основной капитал на душу населения; нулевой
ключевой ставкой ЦБ страны; в основном ростом реальных
располагаемых доходов населения, но не превышающим 2%;
постоянным дефицитом консолидированного бюджета страны
и
крайне
высоким
уровнем
государственного
долга
по
отношению к ВВП.
Выявленные тенденции помогут при проведении анализа
состояния авиационной отрасли в 2013–2020 гг., речь о котором
пойдет в следующей части работы.
2.2. Характеристика и динамика ключевых показателей
авиационной отрасли России и Франции в 2013–2020 гг.
В рамках данного параграфа будут определены основные
участники
авиационной
предложения,
степень
отрасли
со
монополизации
стороны
рынка
спроса
с
и
помощью
коэффициента концентрации и индекса Херфиндаля-Хиршмана
(HHI), а также проанализированы в динамике за 2013-2020 гг.
такие ключевые показатели авиационной отрасли, как: доля
отрасли
в
ВВП
страны,
пассажирооборот,
пассажиропоток
(авиакомпаний, аэропортов), процент занятости пассажирских
кресел,
процент
грузооборот,
грузопоток
коммерческой
(авиакомпаний,
загрузки,
число
аэропортов),
авиакомпаний
и
аэродромов, коэффициент авиационной подвижности, уровень цен
на билетов, уровень цен на авиационное топливо, текущий парк
самолетов авиакомпаний и их возрастная структура, а также
объем инвестиций отрасли.
Так,
структурно
авиакомпаний,
авиационный
аэродромов
и
рынок
аэропортов,
состоит
из
опытных
конструкторских бюро и научно-исследовательских институтов,
авиастроительных заводов, лизинговых компаний, авиаремонтных
заводов и компаний, предоставляющих услуги по техническому
66
обслуживанию
и
ремонту
(ТОиР),
топливнозаправочных
комплексов и главного регулятора деятельности авиационной
отрасли – Федерального агентства воздушного транспорта (ФАВТ
или Росавиация – для России), Управления гражданской авиации
Франции (DGAC – French Civil Aviation Authority – для Франции).
Рассмотрим
каждого
участника
и
его
роль
в
обеспечении
бесперебойного функционирования отрасли (см. Рисунок 2.14.).
Авиационные власти (на примере ФАВТ) – это федеральный
орган исполнительной власти, который осуществляет функции по
оказанию государственных услуг и управлению государственным
имуществом в области воздушного транспорта, использования
воздушного пространства РФ, аэронавигационного обслуживания
пользователей
воздушного
пространств
РФ
и
авиационно-
космического поиска и спасания, а также функции по оказанию
государственных услуг в области транспортной безопасности в
этой сфере и по государственной регистрации прав на ВС и сделок
с ними. ФАВТ находится в ведении Министерства транспорта РФ
[66]. Представляя интерес государства, они взаимодействуют
абсолютно со всеми участниками рынка гражданской авиации.
Контур
регулятора
Авиационные
власти (ФАВТ,
DGAC)
ОКБ
Авиастрои
тельный
завод
Лизинго
вая
компани
Контур
предложения
Авиако
мпании
ТЗК
Аэропор
ты
Авиарем
67 онтный
завод
Компан
ии
ТОиР
Контур спроса
Пассажиры,
грузовые
перевозки
Рисунок 2.14. Основные участники авиационного
рынка и их взаимодействия
Источник: [составлено автором по данным [78]. [Электронный ресурс.
URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rynok-grazhdanskoy-aviatsii-v-rossiiformalnye-i-neformalnye-vzaimodeystviya-aktorov
(Дата
обращения:
12.02.2021)].
Авиакомпания – это юридическое лицо, имеющее воздушное
судно на право собственности, на условиях аренды или на ином
законном основании, использующее указанное ВС для полетов и
имеющее сертификат (свидетельство) эксплуатанта [81]. Они
оказывают услуги по перевозке пассажиров и грузов, на качество
оказываемых ими услуг для потребителей влияют прежде всего
парк воздушных судов, расписание полетов, а также уровень
обслуживания
пассажиров.
Они
взаимодействуют
со
всеми
участниками авиационного рынка: с аэропортами – прежде всего
для
базирования в них,
прилета;
с
осуществления процедур
техническими
службами
–
для
вылета
и
технического
обслуживания ВС, с ремонтными организациями – для проведения
ремонтных работ ВС; с конструкторскими бюро и НИИ – для
проведения процедуры согласования документов; с лизинговыми
компаниями – для получения в лизинг самолеты и прочего
дорогостоящего оборудования, с авиастроительными заводами –
для согласования материалов, необходимых для постройки ВС, с
топливно-заправочного комплексами – для заправки ВС топливом
и
другими
горюче-смазочными
материалами,
а
также
с
пассажирами и другим авиакомпаниями – для выполнениям
совместных рейсов в рамках код-шеринговых соглашений.
68
Аэродром
–
это
расположенными
участок
на
нем
земли
или
зданиями,
акватория
сооружениями
с
и
оборудованием, предназначенный для взлета, посадки, руления и
стоянки ВС. Аэропорт – более обширное понятие – это комплекса
сооружений, который включает в себя аэродром, аэровокзал,
другие сооружения. Он принимает и отправляет ВС, обслуживает
воздушные перевозки и имеет для этих целей необходимое
оборудование
[80].
большинством
также
участников
авиакомпаниями,
компаниями
Аэропорты
(для
ремонтными
взаимодействуют
с
авиационного
рынка:
организациями,
лизинговыми
оборудования),
с
с
топливно-заправочными
комплексами (ТЗК, как правило, арендуют площадь на территории
аэропорта),
пассажирами
и
другими
потребителями
услуг
авиакомпаний.
Опытно-конструкторское бюро – это организации, которые
проектируют ВС, а также контролируют все процессы, связаны с
их
технологической
доработкой.
Государственный
научно-
исследовательский институт гражданской авиации ведет единую
базу о состоянии воздушных суд российских авиакомпаний.
Опытно-конструкторские
бюро
напрямую
взаимодействуют
с
авиакомпаниями, ремонтными компаниями, авиастроительными
предприятиями, лизинговыми организациями – для согласования
технической документации и с другими ОКБ для обмена опытом и
промышленного шпионажа.
Авиастроительные заводы –
рынка,
главная
деятельность
это субъект авиационного
которого
заключается
в
производстве воздушных судов. На сегодняшний день число таких
заводов крайне маленькое. Они взаимодействуют прежде всего с
опытно-конструкторскими
бюро
для
согласования
конструкторской документации, авиакомпаниями, ремонтными
организациями, лизинговыми компаниями (получение заказов,
69
получение в лизинг оборудования), другими авиастроительными
заводами для обмена опытом.
Авиационные
компании,
лизинговые
которые
компании
покупает
–
воздушные
это
суда
лизинговые
у
завода-
изготовителя с помощью ресурсов банковской системы, а потом
передает
эти
самолеты
в
эксплуатацию
перевозчикам.
Авиакомпании в свою очередь получают новые ВС с рассрочкой
платежа на несколько лет. Существование таких организаций для
отрасли
очень
выгодно:
авиационные
заводы
получают
постоянные заказы на поставку новой техники и деньги на
поддержание своего производства, а авиакомпании обновляют
свой парк ВС. Авиализинговые компании также взаимодействуют
с большинством участников авиационного рынка, предоставляя
им в лизинг дорогостояще оборудование.
Авиаремонтные
заводы
и
компании,
предоставляющие
услуги по техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР) – это
организации, которые выполняют работы на стадии эксплуатации
воздушных
судов
для
поддержания
их
летной
годности
и
готовности к полету. Проведение таких услуг является одним из
факторов безопасности полетов.
Топливно-заправочный комплекс – это компании, которые
предоставляют авиакомпаниям авиационные горюче-смазочные
материалы. Они напрямую взаимодействуют с аэропортами и
авиакомпаниями.
Со стороны спроса главными участниками авиационного
рынка являются физические и юридические лица. Физические
лица в основном пользуются услугами воздушных перевозок,
юридические лица – грузовых перевозок. Согласно ст. 100 ВЗК РФ,
пассажир – это физическое лицо, которое заключило договор
воздушной перевозки пассажира, либо физическое лицо, в целях
перевозки
которого
заключен
(воздушный чартер) [82].
70
договор
фрахтования
ВС
В рамках данной работы объектом исследования среди
субъектов авиационного рынка будут более подробно изучены:
Со
стороны
предложения
авиационных
услуг
–
авиакомпании и аэропорты.
Со стороны спроса – физические и юридические лица.
Так,
сначала
проанализируем
число
аэропортов
и
авиакомпаний в России и во Франции в сфере коммерческих
воздушных перевозок. По состоянию на март 2021 г. в России
насчитывается
эксплуатанта
111
для
авиакомпаний,
осуществления
имеющих
сертификат
коммерческих
воздушных
перевозок, 55% из них имеют право осуществлять международные
воздушные перевозки, остальные 45% могу осуществлять полеты
только внутри страны [60]. Что касается числа аэропортов
федерального
Правительства
значения,
РФ
от
то,
20.04.2016
согласно
г.
№726-р
распоряжению
[60]
их
общее
количество – 91 аэропорт, причем 39 из них – международные
[48].
Во Франции же насчитывается около 170 аэропортов: это
говорит
о
том,
что
на
400 000
жителей
приходится
один
аэропортов. Число аэропортов Франции превышает количество
аэропортов в Великобритании почти в 3 раза, Италии – почти в 6
раза, Германии – почти в 12 раз. Однако, следует отметить, что
меньше 50% этих аэропортов генерируют нормальный уровень
коммерческого пассажиропотока. Оставшаяся часть существуют
преимущественно
за
счет
регионального
субсидирования.
Пассажиропоток превышает 1 млн человек лишь у 16 аэропортов:
такое число пассажиров – это минимальный необходимый уровень
для обеспечения нормальной финансовой устойчивости аэропорта
[100].
По
числу
действующих
национальных
перевозчиков
Франция, наоборот, значительно уступает числу авиакомпаний в
России: их всего 30.
71
Теперь
необходимо
монополизации
определить,
авиационного
Херфиндаля-Хиршмана
концентрации,
а,
рынка
(HHI)
а
во-вторых,
во-первых,
с
помощью
также
тип
степень
индекса
коэффициента
рынка.
Так,
индекс
Херфиндаля-Хиршмана – это показатель уровня монополизации
рынка, который рассчитывается как сумма квадратов процентных
долей рынка, занимаемых каждым его участником [35]:
n
HHI =∑ S2i ,
i=1
где: Si – это доля каждого конкретного участника рынка.
Так, если рассчитать индекс Хернфиндаля-Хиршмана для
российских
авиакомпаний
результата:
если
за
2020
рассчитывать
год,
индекс
то
с
получаем
учетом
того,
два
что
пассажиропотоки авиакомпаний Группы Аэрофлот (а именно
авиакомпании
Аэрофлот,
Победа,
Россия
и
Аврора)
не
складываются вместе, то получаем, что он равен 1165 – это
говорит о том, что рынок коммерческих авиационных перевозок
является
рынком
с
сильным
уровнем
монополизации
(концентрации) и может классифицироваться как олигополия (см.
Приложение
3).
Если
же
рассчитывать
складывая пассажиропотоки
данный
показатель,
авиакомпаний Группы
Аэрофлот
вместе, то получаем значение 2378 – это уже свидетельствовало
бы о том, что данный рынок является рынком с высоким уровнем
монополизации (концентрации) и может классифицироваться как
монополия (см. Приложение 8).
Для французских авиакомпаний расчет также может быть
произведен двумя вариантами: на рынке также присутствует
большая Группа перевозчиков под брендом Air France Group (туда
входят Air France, Transavia France, Air France HOP!). Так, если
рассчитывать доли этих перевозчиков отдельно, то получаем, что
Индекс Херфиндаля-Хиршмана равен 5010 (см. Приложение 4).
Если же суммировать пассажиропотоки этих авиакомпаний, то
72
показатель получается очень высоким – 7524. Это говорит об
очень высоком уровнем концентрации рынка у одной группы
авиакомпаний
(см.
Приложение
5).
Оба
варианта
расчетов
позволяют сделать один и тот же вывод: французский рынок
коммерческих воздушных перевозок по этому параметру является
монополией.
Далее рассчитаем коэффициент концентрации отдельно
для четырех крупнейших авиакомпаний России и Франции.
Расчет будет производиться именно по четырем перевозчикам,
поскольку считается, что если четыре крупнейшие компании
контролируют
считается
40%
или
более
олигополистической
совокупного
[64,
С.
рынка,
570].
отрасль
Коэффициент
концентрации определяется как сумма долей рынка n самых
крупных компаний. Чем ближе значение данного показателя к
100, тем более монополизирован рынок:
n
CR n=∑ Si
i=1
где: Si – это доля каждого конкретного участника рынка.
Так, на долю четырех крупнейших авиакомпаний России
(Аэрофлот, Сибирь, Победа и Россия) приходится 60% всего
объема перевезенных пассажиров, а на долю четырех крупнейших
перевозчиков Франции (Air France, Transavia France, Air Corsica и
Air France HOP!) приходится практически 90% всего объема
пассажиропотока страны. Следовательно, по данному критерию
можно прийти к окончательному выводу, что рынок коммерческих
пассажирских перевозок данных стран – олигополистический.
Есть и другие формальные критерии, по которым можно
определить, что данный рынок является олигополистическим. Вопервых,
рынок
пассажирских
авиаперевозок
характеризуется
наличием «недопроизводства» продукции (например, в России
около 16% пассажирских кресел остаются свободными, то есть
существует наличие свободных емкостей). Во-вторых, на рынке
73
продукция дифференцирована: пассажир может выбрать удобный
ему
рейс
по
времени
вылета,
по
качеству
сервисного
обслуживания на борту, по ценам и т.д. Есть и барьеры для входа
на рынок: для создания авиационного парка необходимо большой
объем инвестиций [17].
Если
рассчитать
коэффициент
концентрации
по
пассажиропотоку аэропортов России и Франции, получается
такая же картина: на долю четырех крупнейших аэропортов
России приходится 46% всего объема перевезенных пассажиров
через аэропорты, а на долю четырех крупнейших французских
аэропортов – 74% (см. Таблицу 2.1.).
Таблица 2.1.
Расчет коэффициента концентрации для четырех
крупнейших российских и французских аэропортов
Аэропорт
Пассажиропот
ок (чел.)
Доля (%)
Коэффициент
концентрации
(CR4, %)
Россия
Шереметьево
19 566 402
15,1%
Домодедово
16 389 427
12,6%
45,9%
Внуково
12 565 241
9,7%
Пулково
10 944 241
8,7%
Франция
Шарль-де-Голль 22 242 299
39,7%
Париж-Орли
10 782 724
19,3%
Ницца
4 574 388
8,2%
Лазурный
73,5%
Берег
Лионский
3 539 768
6,3%
аэропорт
имени СентЭкзюпери
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия);
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-osnovnieproizvodstvennie-pokazateli-aeroportov-obyom-perevoz/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/avia_paoa/default/table?
lang=en. (Дата обращения: 14.02.2021).
Следует отметить, что дерегулирование и либерализация
воздушного транспорта произошли еще во второй половине ХХ
века: до 60-70ых годов ХХ века в отрасль характеризовалась
74
политикой протекционизма и государственного регулирования
всех сторон деятельности гражданской авиации [43, C. 45-47].
Однако, уже после Второй мировой войны появилась идея отхода
от
административного
управления
авиационной
отраслью
и
распространения на нее рыночных начал. В результате уже в 1978
в США был принят Закон «о дерегулировании деятельности
авиакомпаний» [125]. После внедрения конкурентных начал в
США
за
ними
последовали
Канада,
европейские
страны
и
Австралия. Их опыт показал, что либерализация рынка дала
сильный
импульс
для
развития
структуры
всей
системы
авиационной отрасли в целом.
В
Европе
программа
в
1987
по
авиационных
году
была
постепенному
перевозок.
согласована
трехлетняя
дерегулированию
Авиакомпаниям
рынка
одной
страны
разрешалось иметь до 60% кресел в сообщении между парой
городов, а также они имели право самостоятельно назначать
авиационные тарифы. В России за последние 20 лет авиационный
рынок также прошел через важный путь дерегулирования: Росту
авиационного рынка помогли высокие темпы роста экономики
страны и почти неограниченная конкуренция. В 2004 году был
полностью либерализован рынок
Следует
отметить,
что
полная
воздушных авиалиний
либерализация
[39].
авиационного
рынка, как и почти любого другого рынка, достаточна сложна:
существует много примеров в истории, когда это приводило к
негативным последствиям (например, Калифорнийский кризис в
сфере
электроэнергетики
отмечают,
которая
что
также
полная
США).
Однако,
либерализация
соответствовала
бы
многие
эксперты
авиационного
нормам
рынка,
безопасности,
возможна и можно привести к большим преимуществам для
потребителя авиационных услуг (больший выбор за меньшие
цены) [98].
75
Теперь перейдем к определению роли авиационной отрасли
в экономике России и Франции с помощью анализа ее доли по
отношению к ВВП и ряда частных показателей. По самым
недавним оценкам совокупный вклад авиационной отрасли в
мировую экономику оценивается в 3,6% мирового ВВП ($2,7 трлн,
65,5 млн рабочих мест). Существует несколько видов влияния
авиационной отрасли на мировую экономику (см. Рисунок 2.15.):
1. Прямое воздействие: авиационная отрасль сама по себе
является
значительным
источником
экономической
активности, создавая рабочие места, которые напрямую
обслуживают пассажиров – это сотрудники авиакомпаний,
аэропортов, компаний наземного обслуживания. Помимо
этого, авиационная отрасль также обеспечивает рабочие
места
в
производящие
производственном
самолеты
и
секторе
детали
для
(компании,
них).
Прямое
воздействие авиации оценивается в 10,2 млн дополнительно
создаваемых рабочих мест и $704,4 млрд добавленной
стоимости мирового ВВП. Следует также отметить, что
авиационная
отрасль
отличается
высокой
производительностью труда: в среднем на одного работника
авиации приходится $69 000 в год, что почти в 3 раза выше
среднего значения по мировой экономики в целом.
2. Косвенное
воздействие:
косвенное
воздействие
авиационной отрасли на мировую экономику генерируется
поставщиками отрасли. Косвенное воздействие отрасли
оценивается в 11 млн дополнительно создаваемых рабочих
мест и $638 млрд добавленной стоимости мирового ВВП.
3. Индуцированное
воздействие:
расходы
сотрудников,
напрямую и косвенно связанных с авиационной отраслью,
также индуцировано поддерживают существование рабочих
мест других отраслей экономики. По всему миру около 8
млн индуцированных рабочих мест поддерживаются с
76
помощью
расходов
сотрудников
авиационной
отрасли.
Индуцированное воздействие оценивается в $454 млрд.
4. Каталитическое воздействие: многие отрасли напрямую
зависят
от
бесперебойного
и
эффективного
функционирования авиационной отрасли. Например, она
обеспечивает работу систем доставок грузов и почты в
логистических цепочках согласно концепции «точно в
срок»; стимулирует движение ПИИ между странами и
регионам; поддерживает инновации с помощью создания
эффективных
сетей
расположенными
в
связи
разных
между
частях
организациями,
мира.
Хорошие
воздушные транспортные связи иногда напрямую влияет на
выбор компаний в части того, куда им инвестировать.
Странам необходима развитая маршрутная сеть для того,
чтобы в полной степени участвовать в процессах мировой
экономики.
Самая
«зависимая»
от
авиационного
бизнеса
отрасль является туризм. На сегодняшний день
ежегодно насчитывается около 1,4 млрд туристов,
половина из которых добрались до пункта своего
назначения с помощью воздушного транспорта.
Туризм, поддерживаемый авиационной отраслью,
обеспечивает около 37 млн рабочих мест или $897
млрд добавленной стоимости мирового ВВП.
77
10.2
704.4
10.8
7.8
637.8
65.5
2693.1
454
36.7
896.9
Число создаваемых рабочих мест
Прямое воздействие
Индуцированное воздействие
Итого
Вклад в ВВП
Косвенное воздействие
Каталистическое воздействие, туризм
Рисунок 2.15. Вклад авиационной отрасли в мировую
экономику в 2017 году, в млн чел (рабочие места); млрд
долл. (ВВП)
Источник: [составлено автором по данным ICAO. [Электронный ресурс].
URL: https://www.icao.int/sustainability/Documents/AVIATION-BENEFITS2019-web.pdf (Дата обращения: 29.04.2021).
В российской экономике доля авиационной отрасли в ВВП
составляла 1,8% в 2017 году, в то время как во Франции этот
показатель на 138% больше и составляет 4,3% (см. Таблицу 2.2.).
По объему валовой добавленной стоимости показатель Франции
почти в 5 раз больше аналогичного показателя России: $22,7 млрд
против $105 млрд. Сопоставимы данные стран по числу людей,
занятых в данной отрасли: в России это 1 млн человек, во
Франции – на 100 тысяч больше (1,1 млн). Значение создаваемой
валовой добавленной стоимости авиации сопоставимо с ВВП таких
стран, как Швейцария или Аргентина [155]. Авиационная отрасль
Франции занимает 3,9% в мире, в то время как России на 3,1%
процентных пункта ниже – 0,8%.
Таблица 2.2.
Социально-экономические показатели, отражающие роль
авиационной отрасли России и Франции в развитии их
экономик в 2017 году
Показатель
Россия
Франция
78
Мир
Доля в ВВП
1,8%
4,3%
3,6%
Объем валовой
добавленной
стоимости
$22,7 млрд
$105 млрд
$2,7 трлн
Количество
рабочих мест в
отрасли
1 млн
1,1 млн
35,5 млн
Доля в мире
0,8%
3,9%
-
Источник: [составлено автором по данным IATA. [Электронный ресурс].
URL: https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/economic-reports/
france--value-of-aviation/;
https://www.iata.org/en/iatarepository/publications/economic-reports/russian-federation--value-ofaviation/ (Дата обращения: 12.12.2020).
Сравнивать эффективность авиационной отрасли России и
Франции
можно
рассчитываются
транспорта
и
по
ряду
частных
Международной
(IATA).
К
ним
индексов,
ассоциацией
относятся
которые
воздушного
показатель
содействия
пассажирам, который отражает степень подвижности населения
по миру; индекс визовых обязательств, который измеряет степень
визовых ограничений (где 10 – визовые ограничения вовсе
отсутствуют, 0 – визовые ограничения присутствуют для любых
иностранных
граждан);
конкурентоспособности
индекс
–
отношения
показывает,
затрат
насколько
и
легко
авиакомпаниям участвовать в конкурентной борьбе на рынке; и,
наконец,
показатель
отражающий
содействия
насколько
грузовым
страна
авиаперевозкам,
«облегчает»
процесс
осуществления грузовых авиаперевозок через свои таможенные и
пограничные процедуры (см. Таблицу 2.3.).
Так,
по
всем
рассматриваемым
индексам
авиационная
отрасль России отстает от Франции: во Франции население более
мобильно (показатель содействия почти в два раза больше),
иностранные туристы в меньшей степени обременены визовыми
79
обязательствами для посещения Франции (этот факт – прямой
результат отсутствия визовых ограничений для стран-участников
ЕС и ряда других стран), авиакомпаниям легче конкурировать
друг
с
другом
и
их
деятельность
менее
затратна
(но
незначительно – по данному параметру значение Франции лишь
на 0,2 выше, чем значение России), а таможенный и пограничный
контроль для грузовых перевозок во Франции значительно мягче,
чем в России – показатель содействия грузовым перевозкам
Франции почти в два раза выше, чем в России.
Таблица 2.3.
Сравнение авиационной отрасли России и Франции по ряду
частных индексов в 2017-2018 гг.
Показатель
Россия
Франция
Показатель содействия
пассажирам (Passenger
Facilitation Score) – 2018
г.
2,3 из 10
4,8 из 10
Индекс визовых
обязательств (Visa
Requirements Score) –
2017 г.
1 из 10
2,4 из 10
Индекс отношения
затрат и
конкурентоспособности
(Cost Competitiveness
Score) – 2017 г.
7,8 из 10
8 из 10
Показатель содействия
грузовым перевозкам
(Air Trade Facilitation
Index) – 2018 г.
4,4 из 10
8,4 из 10
Источник: [составлено автором по данным IATA. [Электронный ресурс].
URL: https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/economic-reports/
france--value-of-aviation/;
https://www.iata.org/en/iatarepository/publications/economic-reports/russian-federation--value-ofaviation/ (Дата обращения: 12.12.2020).
Следующий
рассматриваемый
показатель
–
пассажиропоток авиакомпаний и аэропортов Франции и России.
80
Пассажиропоток
перевозит
отражает
конкретный
количество
вид
пассажиров,
транспорта
за
которых
определенный
промежуток времени (в рамках данного анализа – за год). Для
начала
проанализируем
динамику
пассажиропотока
национальных перевозчиков, который отличается от показателя
пассажиропотока
аэропортов
на
величину
пассажиров,
перевезенных иностранными перевозчиками (см. Рисунок 2.16.).
Так, в России среднегодовые темпы прироста пассажиропотока
национальных
перевозчиков,
за
исключением
2020
года,
составили +6,1%, во Франции данный показатель рос более
высокими
темпами
Французские
–
примерно
перевозчики
всегда
на
1
п.п.
отмечали
выше
(+7,1%).
положительную
динамику роста, в то время как в России в кризисный 2015 и в
тяжелый для авиационного рынка страны 2016 год показатель
отмечал отрицательную динамику, но быстро восстанавливался в
2017–2019 гг. В кризисном 2020 году российские авиакомпании
пострадали от пандемии COVID-19 в меньшей степени, чем
французские перевозчики: пассажиропоток перевозчиков России
снизился на 46%, в то время как у французских перевозчиков он
снизился на 70%. Следует отметить, что объем перевезенных
пассажиров у французских авиакомпаний и у российских не
сильно
отличается
–
среднее
отклонение
в
2013–2019
гг.
составило 11%.
В
начале
рассматриваемого
периода
(2013–2014
гг.)
у
национальных перевозчиков России отмечалась положительная
динамика пассажиропотока: такой рост был обусловлен активным
развитием внутренних перевозок – в 2014 году этот сегмент вырос
на 18% по сравнению с 2013 годом, несмотря на то, что его темпы
прироста с 2000 года не превышали 3-4% в год. Это произошло на
фоне
реализации
программ
субсидирования
региональных
перевозок: в 2014 году Федеральным агентством воздушного
транспорта
(ФАВТ)
были
реализованы
81
5
программ
субсидирования,
воздушных
направленных
перевозок.
Общий
на
развитие
объем
региональных
финансирования
этих
программ составил 8,7 млрд рублей.
В 2015 году, после постоянной положительной динамики
пассажиропоток российских перевозчиков, впервые отмечалась
отрицательная динамика показателя – он снизился на 1,2% по
сравнению с 2014 годом и составил 92,1 млн человек. Такое
снижение
объясняется
двумя
факторами:
во-первых,
продолжением экономического кризиса 2014–2015 гг., а, вовторых,
рядом
факторов
внешнеполитических
(например,
и
внутриэкономических
сокращением
числа
популярных
международных маршрутов – в Турцию, Египет и Украину) [63].
В 2016 году российские авиакомпании вновь отметили
отрицательные темпы прироста пассажиропотока – по сравнению
с 2015 годом они снизились на 3,8% и составили 88,5 млн человек.
Как и в 2015 году, снижение произошло из-за сокращения
пассажиропотока международного сегмента: он снизился на
18,6%, в то время как внутренние перевозки выросли на 7,3%.
Помимо этого, отрицательная динамика была обусловлена уходом
второй по величине российской авиакомпании в октябре 2015
года (АК «Трансаэро»), а также дальнейшим снижение реальных
располагаемых доходов населения, которые напрямую влияют на
подвижность
населения
макроэкономических
страны.
индикаторов
с
О
связи
динамикой
главных
показателей
авиационной отрасли речь пойдет в следующей части работы [64].
1 4 0.0
128.1
116.2
1 2 0.0
105.1
1 0 0.0
84.6
93.2
93.6
92.1
96.7
105.7
99.7
88.6
111.1
115.8
80 .0
69.2
71.5
60 .0
40 .0
34.8
20 .0
0 .0
2013
2014
2015
2016
2017
Россия
82
Франция
2018
2019
2020
Рисунок 2.16. Динамика пассажиропотока национальных
перевозчиков России и Франции в 2013–2020 гг., в млн чел.
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция)1.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOC__custom_90168
4/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.12.2020).
После
отрицательной
динамики
в
2015–2016
гг.
пассажирские перевозки восстановились в 2015 году и достигли
рекордных значений – они составили 105 млн пассажиров, что на
19%
выше
показателя
2016
года.
Рост
отмечался
как
во
внутреннем, так и в международном сегменте – на 11% и 32%,
соответственно.
Основным
фактором
роста
являлось
снятие
ограничений на осуществление чартерных полетов в Турцию [65].
В 2018–2019 гг. пассажирские перевозки продолжали расти: в
2018 году основным драйвером такого роста были региональные
авиаперевозки: доля региональных пассажиров, осуществляющих
полеты,
минуя
Москву,
выросла
и
составила
26,8%.
Такой
результат вновь наблюдался ввиду реализации федеральных и
региональных
программ
субсидирования
региональных
авиаперевозок [25]. В 2019 году рост международного сегмента
опережал рост внутреннего: 16,3% против 6%. Помимо этого,
продолжалась активная реализации программ субсидирования
региональных
авиационных
перевозок
–
в
2019
году
были
реализованы две такие программы, совокупный бюджет которых
составил 17, млрд рублей. Следует отметить, что с 2000 года
региональные авиаперевозки выросли на 17,8 млн пассажиров (с
5,4 млн пассажиров в 2000 г. до 19,2 млн пассажиров в 2019 г.). За
этот период времени значительно выросла и доля региональных
1
Данные по пассажиропотоку французских перевозчиков были получены расчетным
путем: из официальных данных по пассажиропотоку французских аэропортов
Евростата были вычтены данные по объему перевезенных пассажиров из французских
аэропортов иностранными перевозчиками за 2017 год (по остальным годам объем был
рассчитан исходя из доли перевезенных пассажиров иностранными перевозчиками)
83
пассажиров, осуществляющих полеты, минуя Москвы: в 2019 году
данный показатель уже составил 39% [26].
Интересной является динамика структуры пассажиропотока
в разрезе основных географических сегментов: если в начале
анализируемого
периода
доминировали
международные
перевозки – 54%, то в 2014 году внутренние перевозки уже
сравнялись с международными, в с 2015 года в структуре
пассажиропотока российских перевозчиков стабильно лидирует
ВВЛ-сегмент: пики приходятся на 2016 год (64% - следствие
закрытия крупнейших международных направлений, ухода с
рынка крупнейшего национального перевозчика «Трансаэро» и
реализации
программ
субсидирования
региональных
авиаперевозок) и на 2020 год (81% - следствие закрытия границ во
время пандемии COVID-19). Во Франции другая картина: доля
международных перевозок постоянно доминировала в структуре
пассажиропотока французских авиакомпаний на международный
сегмент
в
Изучение
среднем
приходилось
структуры
78%.
пассажиропотока
(см.
по
Рисунок
2.17.).
сегментам
важно
прежде всего потому, что это может иметь прямое влияние на
финансовую
стабильность
аэропортов
и
их
авиакомпаний-
партнеров: международные перевозки традиционное дороже, чем
внутренние.
100%
19%
90 %
50%
54%
36%
43%
80 %
40%
41%
43%
70 %
73%
80%
60 %
80%
72%
80%
81%
81%
81%
50 %
81%
40 %
50%
46%
64%
57%
30 %
60%
59%
57%
20 %
27%
10 %
20%
20%
28%
20%
19%
0%
ВВЛ
84
МВЛ
19%
19%
Рисунок 2.17. Динамика структуры пассажиропотока
российских и французских авиакомпаний в 2013–2020 гг., в
%
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOC__custom_90168
4/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.12.2020).
Далее рассмотрим динамику пассажиропотока аэропортов
Франции и России: по большей части она будет совпадать с
динамкой пассажиропотока национальных перевозчиков, однако
здесь интересно рассмотреть другой аспект – насколько данный
показатель будет отличаться или не отличаться у анализируемых
стран, поскольку доля иностранных перевозчиков в структуре
пассажиропотока
аэропортов
этих
стран
может
сильно
отличаться. Так, пассажиропоток аэропортов России в 2014–2020
гг. был в среднем на 40% выше показателя аэропортов Франции.
Доля иностранных перевозчиков аэропортов у России несколько
выше,
чем
у
Франции
–
примерно
на
12
п.п.,
поэтому,
рассматривая пассажиропоток именно аэропортов этих стран,
отличия между ними более значительные, чем между объемами
национальных перевозчиков (см. Рисунок 2.18.).
2 50 .0
220.9
206.6
186.8
2 00 .0
157.8
159.3
159.6
1 50 .0
136.4
140.9
145.3
154.1
162.0
168.7
129.6
1 00 .0
50 .0
50.8
0.0
2014
2015
2016
2017
Россия
2018
2019
2020
Франция
Рисунок 2.18. Динамика пассажиропотока аэропортов
России и Франции в 2014–2020 гг., млн чел.
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-osnovnieproizvodstvennie-pokazateli-aeroportov-obyom-perevoz/;
85
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOC__custom_90168
4/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.12.2020).
Теперь
перейдем
к
анализу
показателя
процента
занятости пассажирских кресел (см. Рисунок 2.19). Он отражает
относительную долю общего числа кресел, занятую пассажирами.
Ввиду
отсутствия
большинства
данных
французских
по
данному
авиакомпаний,
показателю
для
для
Франции
рассматривается динамика процента занятости пассажирских
кресел перевозчика Air France, который занимает 70% в общем
пассажиропотоке страны. Во Франции в 2013–2020 гг. данный
показатель был в среднем на 3,7 п.п. выше, чем в России. У обеих
стран процент занятости пассажирских кресел на протяжении
всего
рассматриваемого
периода
отмечал
положительную
динамику роста, за исключением кризисного 2020 года, где он
снизился на 9,4 п.п. для России и на 15,7 п.п. для Франции.
Следует отметить, что для России в сегменте МВЛ процент
занятости пассажирских кресел несколько выше, чем в сегменте
ВВЛ, хотя эта тенденция постепенно уходит с рынка: в 2013 году
разница между ними была значительной – около 7%, в то время
как в 2020 году она составила лишь 2%. Это связано с тем, что в
сегменте международных перевозок большая доля чартерных
рейсов.
1 0 0 .0 %
9 0 .0 %
83.6%
84.6%
85.3%
85.6%
87.0%
87.8%
88.3%
79.8%
79.7%
81.1%
83.2%
83.8%
83.9%
2014
2015
2016
2017
2018
2019
8 0 .0 %
79.5%
7 0 .0 %
72.6%
74.5%
6 0 .0 %
5 0 .0 %
4 0 .0 %
3 0 .0 %
2 0 .0 %
1 0 .0 %
0 .0 %
2013
Россия
2020
Франция (Air France)
Рисунок 2.19. Динамика процента занятости пассажирских
кресел России и Франции в 2013–2020 гг., в %
86
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
официального сайта Air France (Франция). [Электронный ресурс]. URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://www.airfranceklm.com/en/categorie-des-communiques/traffic. (Дата
обращения: 19.02.2021).
Следующий
Грузопоток
анализируемый
будет
показатель
рассматриваться
–
грузопоток.
отдельно
только
для
авиакомпаний, т. к. показатели аэропортов России при таком
анализе
будут,
национальных
наоборот,
несколько
перевозчиков,
ниже
поскольку
показателей
в
итоговых
статистических отчетах Росавиации не указывается суммарный
показатель грузопотока, а лишь данные по всем аэропортам
России, часть которых не дают разрешение на публикацию. Из-за
этого общая сумма имеющихся данных не дает реальное значение
показателя.
Грузопоток отражает объем перевезенных грузов и почты за
год (см. Рисунок 2.20.). Так, среднегодовые темпы прироста
грузопотока России в 2013–2019 гг. составил +2,0%, что на 0,5
п.п. выше, чем аналогичный показатель у Франции (+1,5%).
Однако, значения России в рассматриваемом периоде были в
среднем на 32% ниже, чем значения Франции. Следует отметить,
что вплоть до 2017 года грузопоток Франции отмечал только
положительную
динамику.
В
России
же
динамика
данного
показателя была нестабильной: снижения отмечались в 2016 и
2019 гг., однако в кризисном 2020 году грузопоток российских
перевозчиков вырос на 2,3%, в то время как у Франции он упал на
10%.
87
1,8 00
1,620
1,634
1,681
1,648
1,652
1,631
1,6 00
1,468
1,468
1,4 00
1,131
1,2 00
1,001
1,036
1,064
2014
2015
1,0 00
1,176
1,147
1,174
2018
2019
2020
977
8 00
6 00
4 00
2 00
0
2013
2016
2017
Россия
Франция
Рисунок 2.20. Динамика грузопотока российских и
французских перевозчиков в 2013–2020 гг., в тыс. тонн
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOC__custom_90168
4/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.12.2020).
Так, на снижение грузопотока российских авиакомпаний в
2016 году повлияли в основном внешние факторы: прежде всего –
прекращение воздушного сообщения с Украиной. В 2019 году
грузоперевозки упали на 2,4% ввиду превышения предложения
над спросом, замедлением роста мировой торговли, а также
экономико-политическим
напряжением
между
ключевыми
мировыми державами. Помимо этого, существенное влияние на
падение грузовых перевозок в 2019 году оказал тенденция «modal
shift» (смена авиационного транспорта на морской и наземный
виды транспортировки груза и почты), а также наращивание
объемов
транзитного
груза
на
Ближнем
Востоке
через
альтернативные коридоры (вместо Транссибирского маршрутка).
Как раз международные грузовые перевозки в 2019 году и
снизились: внутренние, наоборот, в этот период отмечались рост
на 5,5%. Следовательно, существующие в мире торговые войны –
основная причина снижения международного сегмента грузовых
перевозок.
Отрицательная
динамика
грузопотока
французских
перевозчиков в 2018–2019 гг. также была связана с ухудшение
88
мировой
экономико-политической
ситуации.
Более
высокие
значения данного показателя у Франции объясняется тем, что в
последние годы активно реализуются программы по расширению
производственных
мощностей,
которые
включает
развитие
логистической и складской инфраструктуры ключевых аэропортов
страны: прежде всего это аэропорт Шарль де Голль. Благодаря
новым
разработкам,
направленным
на
облегчение
процесса
доставки и отгрузки грузов и почты в аэропорту, в последние годы
значительно снизились цены на авиационные перевозки, и, как
следствие, воздушный транспорт стал более привлекательным для
логистических компаний [111].
Следует отметить, что грузовые перевозки не так сильно
пострадали во время пандемии COVID-19, как пассажирские. Это
было связано прежде всего с необходимостью осуществления
перевозок
медицинских
необходимости
между
товаров
странами.
и
других
Ожидается,
товаров
что
первой
с
ростом
экономической активности ввиду стабилизации промышленного
производства
и
экспортных
операций,
грузоперевозки
будут
постепенно восстанавливаться и даже расти [106]. В 2020 году
происходил переворот общих трендов рынка грузовых перевозок:
если
в
начале
года
примерно
половину
рынка
грузовых
авиаперевозок забрали себе пассажирские авиакомпании (товары
перемещались
по
миру
в
огромных
багажных
отсеках
широкофюзеляжных лайнеров), то сейчас грузовые авиакомпании
получили шанс на временный возврат части рынка ввиду запретов
на пассажирские перевозки [103].
89
1 0 0%
90%
80%
70%
68%
71%
91%
93%
72%
76%
60%
92%
75%
92%
73%
75%
92%
73%
88%
92%
92%
50%
40%
30%
20%
32%
29%
7%
28%
24%
10%
9%
8%
25%
8%
27%
25%
8%
8%
27%
8%
12%
0%
ВВЛ
МВЛ
Рисунок 2.21. Динамика структуры грузопотока российских
и французских авиакомпаний в 2013–2020 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOC__custom_90168
4/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.12.2020).
Далее рассмотрим структуру грузопотока национальных
перевозчиков России и Франции (см. Рисунок 2.21.). Как в России,
так и во Франции в структуре грузоперевозок доминируют
международный сегмент: в среднем 73% перевезенных грузов и
почты российскими авиакомпаниями приходится на МВЛ, во
Франции эта доля еще выше и составляет 91%. Следует отметить,
что в России в среднем 3% грузопотока в международном
сегменте приходится на направления СНГ, остальные 97% - на
направления вне СНГ.
80 .0 %
70 .0 %
66.9%
60 .0 %
63.1%
66.6%
66.4%
66.2%
60.5%
59.4%
68.7%
70.9%
69.5%
61.1%
58.2%
59.9%
60.3%
57.7%
50 .0 %
47.5%
40 .0 %
30 .0 %
20 .0 %
10 .0 %
0.0 %
2013
2014
2015
2016
Россия
2017
2018
2019
2020
Франция (Air France)
Рисунок 2.22. Динамика процента коммерческой загрузки
России и Франции в 2013–2020 гг., в %
90
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
официального сайта Air France (Франция). [Электронный ресурс]. URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://www.airfranceklm.com/en/categorie-des-communiques/traffic. (Дата
обращения: 19.02.2021).
Следующий
анализируемый
индикатор
–
показатель
процента коммерческой загрузки, который определяется как
сумма всех грузов и условной массы пассажиров к максимальной
взлетной массе ВС (см. Рисунок 2.22.). Так же, как и для
показателя процента занятости пассажирских кресел, значения
Франции – это значения индикаторов авиакомпании Air France
ввиду
отсутствия
данных
по
остальным
национальным
перевозчикам страны. В России процент коммерческой загрузки в
2013–2020 гг. в среднем составил 67,0% (67,9% без 2020 года),
динамика
была
положительной
в
2014,
2017–2018
гг.,
отрицательной – в 2015–2016 и 2019-2020 гг. Снижение процента
коммерческой загрузки в 2020 году составило 8,4%. Во Франции
показатель процента коммерческой загрузки также отмечал
нестабильную динамику: в 2015–2016, 2019–2020 гг. он снижался,
а рост наблюдался только в 2014 и 2018 гг. Снижение показателя
в 2020 году было на 2,8 п.п. выше, чем у России и составило 10,2%. В России процент коммерческой загрузки в сегменте
международных перевозок в начале анализируемого периода
была выше, чем в сегмент внутренних: на 5 п.п., 2 п.п., и 2 п.п. в
2013–2015 гг., соответственно. Смена тренда произошла в 2016
году и наблюдается до сих пор.
Теперь
рассмотрим
пассажирооборот
национальных
перевозчиков России и Франции. Пассажирооборот характеризует
перевозку
пассажиров
с
учетом
расстояний,
на
которые
перевезены пассажиры и измеряется в пассажиро-километрах. Он
определяется
пассажиров
путем
по
суммирования
каждой
позиции
произведений
перевозки
на
количество
расстояние
перевозки [77]. Так, в 2013–2019 гг. показатель пассажирооборота
91
российских авиакомпаний был в среднем на 43% выше, чем у
французских
перевозчиков:
это
в
основном
объясняется
различиями в размерах территорий – внутренние перевозки в
России осуществляются на гораздо больших расстояниях, чем во
Франции. (см. Рисунок 2.23.). Среднегодовые темпы прироста
пассажирооборота российских авиакомпаний составили +5,3% в
2013–2019 гг., французских авиакомпаний – +4,1%. В 2020 году
пассажирооборот национальных перевозчиков России снизился на
53% и составил 153 512 321 тыс. пасс. км, что даже ниже
показателя Франции в 2019 году – на 23%.
322,981,429
286,930,317
259,384,952
225,157,296
241,429,351
226,843,354
154,011,000
160,296,000
166,388,000
2013
2014
2015
215,593,930
176,886,000
189,534,000
196,044,000
199,131,000
2017
2018
2019
2016
Россия
Франция
Рисунок 2.23. Динамика пассажирооборота российских и
французских авиакомпаний в 2013–2019 гг., в тыс. пасс. км
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_TPPA__custom_90097
8/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.02.2021).
В структуре пассажирооборота российских перевозчиков
на
протяжении
всего
анализируемого
периода
доминировал
сегмент направлений дальнего зарубежья, однако с 2013 года его
доля, как и доля направлений стран СНГ, падает: в 2019 году она
уже была на 4 п.п. ниже уровней 2013 года. Доля сегмента
внутренних перевозок в этот период времени, наоборот, вырос –
на 7 п.п., благодаря программам субсидирования региональных
перевозок.
В
кризисном
2020
92
году
на
внутренний
сегмент
приходилось 69% пассажирооборота, на международный – 31%
(см. Рисунок 2.24.).
10 0%
90 %
29%
80 %
70 %
58%
57%
7%
6%
50%
45%
50%
50%
54%
2%
60 %
50 %
40 %
7%
7%
6%
6%
4%
69%
30 %
20 %
35%
37%
2013
2014
44%
48%
44%
44%
42%
2017
2018
2019
10 %
0%
2015
2016
ВВЛ
СНГ
2020
ДЗ
Рисунок 2.24. Структура пассажирооборота российских
авиакомпаний по ключевым географическим сегментам в
2013–2020 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. [Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozkiperevozki-passazhirov/ (Дата обращения: 19.12.2020).
Евростат
разбивает
пассажирооборот
французских
авиакомпаний по другой классификации: выделяется сегмент
внутренних перевозок и перевозок в пределах стран-членов ЕС,
сегмент международных перевозок в страны-не членами ЕС, а
также сегмент перевозок «через Францию», то есть это объемы
перевозок самолетов, которые пролетают над Францией, но не
приземляются
в
рассматриваемом
одном
из
периоде
аэропортов
структура
страны.
Так,
в
пассажирооборота
французских авиакомпаний практически не менялась: примерно
22% приходится на сегмент внутренних перевозок и перевозок в
пределах стран-членов ЕС, 13% - международные перевозки в
страны-не члены ЕС, остальные 65% - на перевозки «через
Францию» (см. Рисунок 2.25.).
93
1 00 %
90 %
80 %
70 %
63%
63%
63%
64%
65%
65%
65%
14%
14%
14%
13%
13%
13%
13%
23%
23%
23%
22%
22%
22%
22%
2013
2014
2016
2017
2018
2019
60 %
50 %
40 %
30 %
20 %
10 %
0%
2015
ВВЛ и ЕС
МВЛ не страны ЕС
Рисунок 2.25. Структура пассажирооборота французских
авиакомпаний по ключевым географическим сегментам в
2013–2019 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным Евростата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_TPPA__custom_90097
8/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.02.2021).
Далее рассмотрим аналогичный индикатор для грузовых
перевозок – показатель грузооборота. Грузооборот авиакомпаний
– это объем работы воздушного транспорта по перевозкам грузов,
измеряется
в
тонно-километрах.
Он
рассчитывается
путем
суммирования произведений массы перевезенных грузов и почты
в тоннах на расстояние перевозки в километрах [77.]. Так, у
грузооборота
наблюдалась
российских
авиакомпаний
положительная
практически
динамика:
темпы
всегда
прироста
показателя составили 2,8%, 5,8%, 20,7%, 15,4% и 2,9% в 2014–
2018 гг., соответственно. В 2019–2020 гг. отмечалось снижение:
на -5,4% и -3,7%, сооfтветственно. Среднегодовые темпы прироста,
за
исключением
грузооборот,
2020
наоборот,
года,
в
составили
основном
+5,7%.
отмечал
Во
Франции
отрицательную
динамику: индикатор снизился на -3,1%, -1,1%, -1,0% и -2,7% в
2015–2016
среднегодовые
гг.,
2018-2019
темпы
гг.,
прироста,
соответственно,
благодаря
однако
положительным
темпам прироста в 2013 и 2017 гг. (когда рост составил +11,9% и
3,7%, соответственно), составили +1,0%. В среднем показатель
грузооборота французских перевозчиков в 2013–2019 гг. был на
94
324%
ниже,
чем
аналогичный
показатель
российских
авиакомпаний (см. Рисунок 2.26.).
9,0 0 0,0 00
7,591,534
8,0 0 0,0 00
7,388,599
6,579,350
7,0 0 0,0 00
6,0 0 0,0 00
5,011,591
7,812,699
5,151,563
5,450,618
5,0 0 0,0 00
4,0 0 0,0 00
3,0 0 0,0 00
2,0 0 0,0 00
1,400,000
1,567,000
1,518,000
1,502,000
1,558,000
1,543,000
1,502,000
2014
2015
2016
2017
2018
2019
1,0 0 0,0 00
0
2013
Россия
Франция
Рисунок 2.26. Динамика грузооборота российских и
французских авиакомпаний в 2013–2019 гг., в тыс. тонн. км
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-perevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_TPGO__custom_90101
4/default/table?lang=en. (Дата обращения: 19.02.2021).
Аналогичным
образом
рассмотрим
структуру
грузооборота для российских и французских перевозчиков. Так, в
структуре грузооборота в 2013–2020 гг. всегда доминировал
сегмент направлений дальнего зарубежья, причем его доля
практически всегда увеличивалась: в 2020 году она составила
86%, что на 7 п.п. показателя 2013 года. Доля направлений СНГ
осталась практической неизменной и составляет лишь 1% в общей
структуре
грузооборота,
а
доля
внутренних
направлений
в
анализируемом периоде времени уменьшилась на 7 п.п (см.
Рисунок 2.27.).
10 0%
90 %
80 %
70 %
60 %
79%
80%
84%
86%
87%
88%
87%
86%
50 %
40 %
30 %
20 %
10 %
1%
1%
21%
1%
19%
1%
1%
11%
0%
13%
1%
12%
1%
15%
12%
14%
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0%
ВВЛ
СНГ
95
ДЗ
Рисунок 2.27. Структура грузооборота российских
авиакомпаний по ключевым географическим сегментам в
2013–2020 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. [Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozkiperevozki-passazhirov/ (Дата обращения: 19.12.2020).
В
структуре
доминируют
грузооборота
перевозки
«через
французских
Францию»,
авиакомпаний
хотя
их
доля
уменьшилась с 2013 года на 6 п.п. и составила 54% в 2019 году.
Далее идут международные перевозки в страны, которые не
являются членами ЕС, их доля в 2019 году составила 30%, что на
4 п.п. выше уровней 2013 года. Внутренние перевозки и перевозки
между странами-членами ЕС в среднем в 2013–2019 гг. занимали
15% (см. Рисунок 2.28.).
1 00 %
90 %
80 %
70 %
60%
54%
53%
53%
53%
54%
54%
31%
31%
31%
31%
31%
30%
60 %
50 %
40 %
30 %
26%
20 %
10 %
14%
15%
16%
16%
16%
15%
16%
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
0%
ВВЛ и ЕС
МВЛ не страны ЕС
Рисунок 2.28. Структура грузооборота французских
авиакомпаний по ключевым географическим сегментам в
2013–2020 гг., в %
Источник: [составлено автором по данным Евростата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_TPGO__custom_90101
4/default/table?lang=en (Дата обращения: 19.12.2020).
Следующий
анализируемый
показатель
–
коэффициент
авиационной подвижности. Данный индикатор характеризует
среднее авиаперелетов, совершаемых одним жителем страны, и
рассчитывается как отношение числа отправленных пассажиров
из аэропортов страны к численности населения. Он выступает в
качестве
основного
реализации
показателя, отражающего
государственных
и
региональных
эффективность
программ
по
стимулированию подвижности населения России, особенно в
96
сегменте региональных перевозок [4]. К основным целям развития
региональных перевозок относятся следующие [85]: обеспечение
транспортной доступности регионов РФ; повышение авиационной
подвижности
населения
России;
обеспечение
условий
для
повышения деловой активности.
Для достижения этих целей в последние годы активно
реализуются
направленные
регулирования
специальные
на
инвестиционные
совершенствование
коммерческих
перевозок;
программы,
государственного
на
обеспечение
функционирования и развития региональной аэродромной сети;
на развитие и обновления парка ВС; на совершенствование
механизмов
перевозок
субсидирования
из
бюджетов
региональных
различных
уровней;
авиационных
на
снижение
себестоимости региональных авиаперевозок. В начале 2010-х гг.
целевое
значение
данного
показателя
в
дорожных
картах
реализуемых программ составляло 1, а достигнуть это значение
планировалось к 2020 году. Если посмотреть на динамику данного
показателя и на темпы его прироста, то достигнуть таких
значений практически удалось: уже в 2019 году коэффициент
авиационной подвижности уже составил 0,87, что на 0,28 выше
показателя 2013 года. Если бы не пандемия COVID-19, в 2020 году
показатель, вероятнее всего, вновь бы вырос и составил бы 0,95–1.
Это говорит о том, что в целом реализуемые программы в сфере
развития региональных авиаперевозок показывают эффективные
результаты. Коэффициент авиационной подвижности, несмотря на
значительные улучшения в последние годы, все равно отстает от
значений развитых стран, в том числе Франции: в 2013–2019 гг.
значения
коэффициента
авиационной
подвижности
России
практически был в 2 раза ниже значений показателя Франции
(см. Рисунок 2.29.).
97
2.
00
1.73
1.
80
1.45
1.41
1.66
1.58
1.49
1.
60
1.
40
1.08
1.
20
1.
00
0.87
0.
80
0.65
0.
60
0.59
0.79
0.72
0.63
0.53
0.60
0.47
0.
40
0.
20
0.
00
2013
2014
2015
2016
2017
Россия
2018
2019
2020
Франция
Рисунок 2.29. Динамика коэффициента авиационной
подвижности России и Франции в 2013–2020 гг., в кол-ве
авиаперелетов, совершенных одним жителем страны
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия),
Евростата (Франция) и Всемирного банка (данные по численности
населения).
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozkiperevozki-passazhirov/;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOC__custom_90168
4/default/table?lang=en;
https://data.worldbank.org/indicator/SP.POP.TOTL.
(Дата
обращения:
06.04.2021).
Восстановление коэффициента авиационной подвижности
будет зависеть от несколько факторов, главным из которых
является
уровень
на
авиационные
билеты.
С
этой
целью
рассмотрим следующий показатель – средний тариф RT2 (RoundTrip – полет «туда и обратно») эконом и бизнес-классов на 1000
км в докризисном и послекризисном периодах. Так, в 2020 году
стоимость
пассажирских
перевозок
была
значительно
ниже
уровня 2019 года: в сентябре 2020 года цены на билеты эконом
класса (тариф, при котором пассажиру разрешается иметь с собой
помимо ручной клади багаж до 20-23 кг) на 30% ниже, чем в
сентябре
2019
года,
бизнес-класса
2
–
на
43%.
Дальнейшее
Данные по ценам на билеты собирались автором на семь периодов: сентябрь 2019
года, март, май, июнь, июль, август и сентябрь 2020 года. Сбор этих данных
осуществлялся по следующим критериям: рассматривались только прямые рейсы и
рейсы из Москвы; даты полетов устанавливались на месяц вперед; рассматривались
билеты в обе стороны – «туда» и «обратно»; изучались три вида тарифов:
минимальный (где в цену билета входи только ручная кладь), оптимальный (ручная
кладь и багаж до 20-23 кг) и максимальный (для большинства авиакомпаний этот
тариф, как правило, тариф бизнес-класса, но для перевозчиков, у которых нет такого
класса обслуживания, брался самый дорогой билет из предлагаемых вне зависимости
от класса обслуживания; собирались цены на билеты по топ-19 авиакомпания России,
обеспечивающим более 90% пассажиропотока страны; источников данных цен на
билеты выступали официальные веб-сайты рассматриваемых перевозчиков.
98
снижение цен наблюдалось и в августе, традиционно самом
дорогом месяце в году, когда авиакомпании накапливают средств
для работы в низком сезоне – на 23% (см. Рисунок 2.30.).
42,326
45 ,0 0 0
39,559
38,041
40 ,0 0 0
33,731
35 ,0 0 0
30,700
30 ,0 0 0
23,577
25 ,0 0 0
22,571
20 ,0 0 0
15 ,0 0 0
10 ,0 0 0
7,053
6,733
4,927
5,258
5,615
5,465
4,889
May-20
Jun-20
Jul-20
Aug-20
Sep-20
5 ,0 0 0
0
Sep-19
Mar-20
Бизнес класс
Эконом класс
Рисунок 2.30. Динамика стоимости авиаперелета экономкласса и бизнеса-класса российских перевозчиков в 2019–
2020 гг., в руб. на тыс. км
Источник: [рассчитано и составлено автором по официальным данным
сайтов анализируемых авиакомпаний].
Во время действия карантинных мер цены на авиационные
перелеты эконом класса упали на 5% и 30% в марте и в мае 2020
года по сравнению с сентябрем 2019 года, соответственно. После
открытия внутренних перевозок в июне 2020 года цены на билеты
незначительно выросли в июне и июле 2020 года – на 7% и 14%
соответственно по сравнению с маем 2020 года, однако такие
цены до сих пор были ниже уровня сентября 2019 года – на 25% и
20%,
соответственно.
Цены
на
авиаперелеты
бизнес-класса
наблюдали более резкую динамику роста в июле 2020 года (они
выросли на 24% по сравнению с июнем 2020 года), что может
быть
связано
обслуживания:
с
категорией
эластичность
потребителям
спроса
такого
авиаперевозок
качества
для
них
несколько ниже, чем для потребителей эконом класс (стоимость
услуги
менее
необходима,
ощутима
например,
для
семейного
для
деятельности).
99
бюджета
осуществления
и
местами
трудовой
Согласно
данным
IATA
(Международной
ассоциацией
воздушного транспорта), существует несколько факторов, из-за
которых стоимость авиаперелетов после снятия ограничительных
мер в связи с пандемией COVID-19 будет оставаться на низком
уровне или даже снижаться: низкий спрос; низкие цены на
топливо; существование проблемы избыточных мощностей.
Однако есть и некоторые факторы в пользу повышения цен
на билеты: это прежде всего рост расходов на организацию
социальной дистанции, снижение оборачиваемости воздушных
ссуд ввиду роста времени на их дезинфекцию, а также рост сборов
за пользование инфраструктурой. В условиях продленного Uобразного восстановления спроса [126] (наиболее вероятный
сценарий развития событий после пандемии), сразу ожидать роста
стоимости авиаперевозок не стоит [116], поскольку перевозчики
будут бороться за ограниченное число пассажиров, для которых
низкая стоимость билета будет выступать в качестве главного
критерия выбора авиакомпании.
К уровням спроса 2019 года, по оценкам IATA, рынок
авиаперевозок
вернется
только
2024
году
[124].
Многие
специалисты авиационной индустрии также отмечают, что цены
на билеты будут оставаться на стабильно низком уровне, за
исключением ситуации, при которой крупные авиакомпании будут
постепенно уходить с рынка [115]: банкротство перевозчиков
приводит к снижению конкуренции, вследствие чего «выжившие»
игроки будут постепенно повышать цены.
Таким образом, до конца 2021 года для восстановления
пассажирского спроса, а значит, и для повышения мобильности
населения мира, авиакомпании, вероятнее всего, продолжать
следовать по модели ценовой борьбы (одна из типичных моделей
поведения олигополистического рынка): она будет продолжаться
до тех пор, пока некоторые перевозчики начнут уходить с рынка
из-за
банкротства.
Однако,
такое
100
положение
дел
имеет
определенные
риски:
ценовые
войны
зачастую
ведут
к
негативным последствиям – ценовое преимущество компании, как
правило,
длится
недолго,
поскольку
конкуренты
быстро
реагируют на снижение цен.
Во Франции по шести авиакомпаниям, обеспечивающим 95%
всего пассажиропотока страны, цены на авиабилеты в 2020–2021
гг. также ниже уровней 2019 года: весной 2021 года средний
тариф RT на 1000 км составил 6 108 рублей3 – это на 14% ниже
уровней 2019 года и на 20% выше текущих уровней цен на билеты
по российским авиакомпаниям.
Исходя из данных по ценам на авиабилеты перевозчиков и
числом направлений их маршрутной сети, можно сегментировать
все
авиакомпании
по
определенным
группам
(такого
рода
классификация важна для того, что более точно понять, какое
место на рынке занимают те или иные перевозчики):
1. Авиакомпании-лидеры: это перевозчики с высокими ценами и
большим числом прямых направлений.
2. Нишевые авиакомпании: это перевозчики с высокими ценами
и маленьким число прямых направлений (такие авиакомпании
в основным специализируются на уникальные направления –
для России это перевозчики, специализирующиеся на города
северной части России и Дальнего Востока).
3. Бюджетные авиакомпании: это авиакомпании с низкими
ценами и большим числом прямых направлений (то есть
перевозчики, которые имеют LCC (Low Cost Carrier) бизнесмодель).
4. Авиакомпании в зоне риска: это перевозчики с низкими
ценами и маленьким числом прямых направлений. К этой
группе относятся большая часть российских и французских
3
Средний тариф RT на 1000 км для французских перевозчиков рассчитывался таким
же методом, что и для российских авиакомпаний, однако более ограниченным: для
каждой авиакомпании рассматривались билеты из аэропорта базирования не по всем
направлениям перевозчика, по пяти крупнейшим.
101
перевозчиков, и борьба за выживание в этом сегменте острее
всего. Такие авиакомпании в большей мере подвержены риску
вероятности возникновения банкротства, за исключением
ограниченного числа игроков.
С целью разделения анализируемых авиакомпаний на эти
четыре группы был рассчитан доверительный интервал (разница
между
максимальным
деленное
на
число
и
минимальным
групп,
на
значением
которые
будут
выборки,
разделены
перевозчики [86]) для цен на билеты и для числа направлений
авиакомпании (см. Рисунок 2.31.).
Так,
в
группу
авиакомпаний-лидеров
вошли
следующие
перевозчики: Сибирь, Аэрофлот, Air France и Transavia France. В
группу нишевых авиакомпаний вошли такие перевозчики, как
Нордстар,
РусЛайн,
бюджетным
Северсталь,
авиакомпаниям
Ямал
относятся
и
Air
Corisca.
Победа,
К
ЮТэйр,
Уральские авиалинии и Air France HOP! Наконец, в группу «зоны
риска» вошли Азимут, Азур Эйр, Алроса, Pegas Fly, ИрАэро,
Smartavia, Red Wings, Россия, Nordwind Airlines, Якутия, Air
К о ли ч есто н ап р авл ен и й
Austral и Air Caraibes.
Авиакомпаниилидеры
70
Бюджетные
авиакомпании
60
50
40
Зона
30
риска
Нишевые авиакомпании
20
10
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
Средний оптимальный тариф на 1000 км. руб.
Рисунок 2.31. Ценовые сегменты российских и французских
перевозчиков в 2020 году
Источник: [рассчитано и составлено автором по официальным данным
сайтов анализируемых авиакомпаний].
102
На
авиационную
подвижность
населения
также
могут
косвенные влиять цены на авиационное топливо, поскольку они
главным образом влияют на цены на авиабилеты – затраты на
авиационное
топливо
занимает
пятую
часть
всех
расходов
авиакомпаний [35]. Именно поэтому следующим показателем
для рассмотрения будет динамика цен на авиационное топливо.
Так,
среднегодовые
темпы
прироста
цен
на
авиаГСМ
в
рассматриваемом периоде составили лишь +0,2% (см. Рисунок
2.32.). В целом до 2020 года рост цен на авиатопливо не превышал
инфляцию, а в 2020 году из-за падения объема перевезенных
пассажиров стоимость авиакерсоина практически изменилась
незначительно, лишь к концу года отмечалось резкое снижение.
Однако, уже весной текущего года стоимость авиатоплива начала
расти, хотя объективных причин повышения пока нет. Это
значительно увеличит издержки на топливо, что приведет к
нарастанию
финансовой
нагрузки
авиакомпаний
[21].
Как
следствие, цены на авиабилеты также будут дорожать, что может
отрицательно сказаться на мобильность населения.
7 0 ,0 0 0
6 0 ,0 0 0
57,166
55,643
55,006
53,038
52,879
5 2,308
51,436
46,681
45 ,683
45 ,310
45 ,303
4 3,915
4 3,809
41 ,920
5 0 ,0 0 0
4 0 ,0 0 0
3 0 ,0 0 0
2 0 ,0 0 0
1 0 ,0 0 0
0
Рисунок 2.32. Динамика цен на авиаГСМ в 2014–2020 гг., в
руб-тонна (скорректированных с учетом индексовдефляторов)
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. [Электронный
ресурс]. URL: https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-cenyna-aviagsm/ (Дата обращения: 18.04.2021).
103
По
предварительным
данным
IATA,
потребление
авиационного топлива в 2020 году сократится примерно до 220
млрд литров, что на 40% ниже показателя 2019 года в результате
резкого снижения объема авиаперевозок. В 2021 году также
ожидается, что спрос на авиакеросин, вероятнее всего, не
превысит 300 млрд литров, поскольку интенсивность перевозок не
восстановится до уровней 2019 года. Ожидается, что стоимость
авиатоплива в 2021 году будет постепенно подниматься: примерно
на 35% [79].
На рост авиационного рынка также влияет развитие и
обновление парка ВС. С этой целью рассмотрим следующую
группу показателей: во-первых, определим количество ВС у
каждой российской и французской авиакомпаний, а, во-вторых,
возрастную
структуру
этих
ВС4.
Так,
общее
число
ВС
российских авиакомпаний составляет 956, их средний возраст – 11
лет. Аэрофлот, S7 Airlines, Россия, Ютэйр и Уральские авиалинии
имеют
наибольшее
число
ВС
–
223,
115,
77,
71
и
54,
соответственно. Причем у Аэрофлота, S7 Airlines и России средний
возраст парка ВС ниже среднего по рынку, что свидетельствует о
том, что они более ускоренно его обновляют. У Ютэйр возрастная
структура ВС сильно выше среднего значения по рынку (на 5 лет),
в то время как у Уральских авиалиний она ему соответствует. У
авиакомпаний Ижавиа, Северсталь, ЮВТ Аэро, Алроса и Ангара
наименьшее число ВС – суммарно в их владении находятся 38 ВС,
что соответствует парку ВС лоукостера победы. Самые молодые
парки ВС отмечаются у Азимута, Победы и у Аэрофлота – их
средние значения составляют 3 года, 4 года и 5 лет. Самые старые
парки ВС отмечаются у Ижавиа, Azur Air и ЮВТ Аэро – их средний
возраст составляет 27 лет, 21 год и 20 лет, соответственно (см.
Рисунок 2.33.).
4
Количество и возрастная структура ВС российских и французских авиакомпаний
были определены с помощью сайта Flightradar24, который на ежедневной основе
обновляет информацию подобного рода.
104
250
30
223
25
200
150
100
50
20
115
15
77 71
54 51
10
38 38 33 31 30
29 21
18 16 15 15 15 15 13 10 10
7
0
5
6
5
0
Количество
Средний возраст
Рисунок 2.33. Текущий парк ВС российских перевозчиков и
их возрастная структура, кол-во, лет
Источник: [составлено автором по данным Flightradar24. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.flightradar24.com/
(Дата
обращения:
26.04.2021).
Во Франции число ВС у национальных перевозчиков на 58%
ниже числа ВС у российских авиакомпаний и составляет 404,
причем
средний
возраст
этих
ВС,
наоборот,
выше
среднероссийского показателя – приблизительно на 2 года, что
говорит о более старом парке ВС французских перевозчиков.
Группа Air France, ASL Airlines France и Air Caraibes имеют
наибольшее число ВС – 282, 18 и 16, соответственно. Однако,
средний возраст парка ВС у этих перевозчиков, за исключением
Air Caraibes, превышает среднее значение по французскому рынку
– на 1 год и 10 лет, соответственно. У авиакомпаний French Bee
(относительно новый лоукост-перевозчик на рынке), La Compagnie
и Open Skies наименьшее число ВС – суммарно в их владении
находятся 8 ВС. Самые молодые парки ВС отмечаются у Air Tahiti
Nui, La Compagnie и Open Skies – их средние значения составляет
1-2 года, а самые старые – у Chalair Aviation, ASL Airlines France
Aviation и Air France – 23, 23 и 14 лет, соответственно (см. Рисунок
2.34.).
105
300
25
282
250
20
200
15
150
10
100
50
5
18
16
14
13
12
10
9
7
6
5
0
Количество
4
4
2
2
0
Средний возраст
Рисунок 2.34. Текущий парк ВС французских перевозчиков
и их возрастная структура, кол-во, лет
Источник: [составлено автором по данным Flightradar24. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.flightradar24.com/
(Дата
обращения:
26.04.2021).
Наконец,
рассмотрим
последний
анализируемый
показатель в рамках данной части магистерской диссертации,
а
именно
динамику
объема
инвестиций.
Инвестиции
в
авиационную отрасль России и Франции будут анализироваться
как относительный показатель, то есть в расчете на пассажира.
Для этого общий объем инвестиционных средств необходимо
разделить на пассажиропоток этих стран. Так, по данным ОЭСР, в
2013–2019 гг. общий объем инвестиций в авиационную отрасль
России составил 4,2 млрд евро, а в авиационную отрасль Франции
– 4,1 млрд евро, что на 1,4% ниже показателя России. В
перерасчете на пассажира в среднем в анализируемом периоде на
одного российского пассажира приходилось 6,3 евро, в то время
как на одного французского пассажира – 5,9 евро, что на 6,4%
ниже показателя России (см. Рисунок 2.35.). Однако, следует
отметить, что в последние годы (2017–2019 гг.) показатель
инвестиций в авиационную отрасль на пассажира Франции почти
в 3 раза выше показателя России.
106
9.4
1 0.
0
9.3
9.3
8.9
8.4
9.
0
7.6
8.
0
6.7
7.
0
6.0
6.
0
5.3
5.
0
4.2
3.7
3.7
4.
0
3.
0
2.3
2.
0
0.8
1.
0
0.
0
2013
2014
2015
2016
Россия
2017
2018
2019
Франция
Рисунок 2.35. Динамика инвестиций в авиационную
отрасль на пассажира России и Франции в 2013–2019 гг., в
евро
Источник: [составлено автором по данным ОЭСР. [Электронный
ресурс]. URL: https://data.oecd.org/transport/infrastructure-investment.htm
(Дата обращения: 22.04.2021).
Следует отметить, что в России реализуются специальные
федеральные
адресные
инвестиционные
программы,
направленные на развитие авиационной отрасли страны. Так в
рамках
реализации
федеральной
адресной
инвестиционной
программы в сфере воздушного транспорта в 2013–2020 гг. было
выделено 183 404 451 тыс. рублей из запанированных 325 960 707
рублей (56%), что указывает на достаточно большой процент
недофинансирования.
инвестиционные
В
средства
рассматриваемом
выделялись
в
рамках
периоде
реализации
различных федеральных целевых программ (см. Приложение 7).
Таким
образом,
проведен
анализ
динамики
основных
показателей развития авиационной отрасли России и Франции в
2013–2020
гг.
В
рамках
данной
части
работы
можно
сформулировать следующие выводы:
1.
Структурно
авиационный
рынок
представляет
собой
сложную систему взаимодействия участников, состоящую из
авиакомпаний, аэродромов и аэропортов, опытно-конструкторских
бюро и научно-исследовательских институтов, авиастроительных
заводов,
лизинговых
организаций,
107
авиаремонтных
заводов
и
компаний,
предоставляющих
услуг
по
техническому
обслуживанию и ремонту, топливно-заправочных комплексов и
главного регулятора деятельности всех ранее перечисленных
субъектов рынка.
2.
Рынок авиакомпаний и аэропортов можно классифицировать
как олигополистический: об этом свидетельствуют расчетные
значения
индексов
Помимо
этого,
концентрации
и
Херфиндаля-Хиршмана.
существует
определенный
уровень
недопроизводства продукции на рынке, продукция субъектов
рынка
является
дифференцированной,
из-за
необходимости
высоких инвестиций формируется значительный барьер для входа
на рынок.
3.
Авиационный
рынок
уже
давно
прошел
через
путь
дерегулирования (процесс начинался еще со второй половины XX
века для развитых стран, для России – несколько позже). Сейчас
существует большое количество авиакомпаний и аэропортов, что
создает условия высокой эффективности распределения ресурсов,
свободу
обмена,
гибкости
и
адаптивности
к
изменяющейся
рыночной конъюнктуры.
4.
Роль авиационного рынка в экономике анализируемых стран
значительна и очевидна: для России он обеспечивает 1,8% ВВП
страны
(или
$22,7
млрд
добавленной
стоимости,
1
млн
дополнительных рабочих мест). Для экономики Франции вклад
несколько
выше:
примерно
4,3%
ВВП
страны
($105
млрд
добавленной стоимости, 1,1 млн рабочих мест).
5.
по
До кризиса COVID-19 авиационная отрасль России и Франции
пассажиропотоку
характеризовалась
в
основном
положительной динамикой роста (за исключением кризисных
годов в российской экономике, когда объемы перевезенных
пассажиров падали из-за снижающихся реальных располагаемых
доходов
населения
и
закрытия
некоторых
крупных
международных направлений). Следует отметить, что структура
108
пассажиропотока
у
рассматриваемых
стран
отличается:
во
Франции доминирует международный сегмент, в то время как в
России – внутренний. Как раз из-за этого факт во время пандемии
COVID-19 французская авиационная отрасль пострадал сильнее,
чем российская. По проценту занятости пассажирских кресел
показатели Франции всегда были выше показателей России.
6.
Грузопоток
анализируемых
стран
имел
неустойчивую
динамику и до пандемии COVID-19 из-за существующих в мировой
экономике торговых войн. Однако, во время кризиса 2020 года
данный показатель пострадал в меньшей степени, чем показатель
пассажирских перевозок: это было связано, во-первых, с острой
необходимостью
осуществления
перевозок
товаров
первой
необходимости (в основном – товары медицинского назначения), а
также временной переориентацией пассажирских перевозчиков
на грузовой сегмент. По показателю процента коммерческой
загрузки Россия всегда отмечала более высокие значения по
сравнению с Францией.
7.
Россия
имеет
более
высокие
значения
показателей
пассажирооборота и грузооборота из-за географического фактора:
в стране высока доля внутреннего сегмента, а расстояния между
городами внутри страны в разы больше, чем между городами
внутри Франции.
8.
Авиационная мобильность населения Франции почти в два
раза выше, чем население России. Несмотря на это, программы по
субсидированию
региональных
перевозок
в
последние
годы
значительно повысили коэффициент авиационной подвижности
населения,
однако
среднегодовые
темпы
прироста
данного
показателя несколько ниже, чем у Франции.
9.
Цены на авиационные билеты во время пандемии COVID-19
отмечают
динамику
снижения:
пока
авиакомпании
будут
следовать моделью ценовой войны, поскольку низкие цены на
авиабилеты еще значительное время будут выступать в качестве
109
главного критерия выбора перевозчика для пассажира. Большая
часть авиакомпаний по классификации их в зависимости от
развитости маршрутной сети и уровня цен на сегодняшний день
относятся к категории «зона риска».
10.
Текущий парк ВС авиакомпаний Франции несколько отстает
от парка ВС России с точки зрения количества ВС во владении
национальных перевозчиков и их возрастной структуры. Это
говорит о том, что авиакомпании России чаще модернизируют
свой парк ВС.
11.
В 2013–2019 гг. объем инвестиций на пассажира в России
был несколько выше, чем во Франции – это может быть связано с
активным развитием аэропортовой инфраструктуры России в
период подготовки в Чемпионату мира по футболу 2018 года.
12.
Федеральная
авиационной
адресная
отрасли
России
инвестиционная
характеризуется
программа
значительным
уровнем недофинансирования, хотя в некоторые годы показывала
очень высокую эффективность.
Далее будет более подробно рассмотрена связь между
динамикой рассмотренных макроэкономических индикаторов и
показателей
авиационной
отрасли:
это
поможет
установить
зависимость отрасли от общих макроэкономических тенденций
анализируемых стран.
2.3. Оценка влияния дестабилизирующих факторов
воздействия на состояние авиационной отрасли в
кризисных условиях
Авиационная отрасль является одной из самых уязвимых
секторов
напрямую
экономики:
зависит
динамика
от
ее
состояния
ключевых
показателей
экономики
страны.
Следовательно, когда в экономике наблюдается рост (растут ВВП,
реальные
располагаемые
доходы
110
населения,
инвестиции
в
основной капитал, численность населения; укрепляется курс
доллар
к
рублю),
характеризоваться
периодах
и
положительной
авиационная
экономических
динамикой
отрасль.
кризисов
все
И,
будет
наоборот,
названные
в
ранее
макроэкономические индикаторы, которые будут снижаться и
ухудшаться, будут выступать в качестве дестабилизирующих
факторов воздействия на состояние отрасли. С целью оценки
степени влияния дестабилизирующих факторов на динамику
ключевых
показателей
авиационной
отрасли
в
кризисных
условиях будет применен метод наименьших квадратов (модель
регрессии). Этот метод дает представление о том, каким образом
две
переменные
связаны.
В
рамках
нашего
исследования
зависимыми переменными будут, в одном случае, пассажиропоток
авиакомпаний России и Франции, а в другом – грузопоток
перевозчиков анализируемых стран. Они будут определяться
другими
переменными,
так
называемыми
объясняющие
переменные (независимые переменные, регрессоры) – то есть
макроэкономическими индикаторами, выступающими в качестве
дестабилизирующих факторов в кризисных условиях.
Построение множественной регрессии в ходе исследования
зависимости
пассажиропотока/грузопотока
от
динамики
макроэкономических индикаторов было осуществлено с помощью
инструментов
программы
«Eviews».
Основная
цель
множественной регрессии заключается в построении модели с
большим
числом
факторов,
определив,
во-первых,
отдельное
влияние каждого из факторов, а, во-вторых, совокупное влияние
этих факторов на зависимую переменную. Факторы, которые
включаются
в
множественную
регрессию,
должны
соответствовать определенным требованиям: они должны быть
количественно измеримыми; они не должны коррелировать между
собой, тем более находиться в точной функциональной связи.
Иначе
имеет
место
быть
проблема
111
мультиколлнеарности
–
ситуация, при которой невозможно определить изолированное
влияние
фактора
корреляции
на
между
зависимую
двумя
переменную
объясняющими
из-за
высокой
переменными.
В
результате система нормальных уравнений может оказаться слабо
обусловленной, возникает неустойчивость оценок коэффициентов
регрессии.
В
ходе
факторы,
исследования
способствующие
будут
использованы
оказать
влияние
следующие
на
зависимую
переменную:
1.
ВВП на душу населения по ПСС – чем более развита
экономики страны, тем более развиты транспортные связи с
внешним
миром,
а,
следовательно,
тем
выше
пассажиропоток/грузопоток.
2.
Динамика
среднедушевых
доходов
населения,
скорректированных на прожиточный минимум страны – чем
выше доходы населения, тем более оно мобильно. Также: чем
больше степень превышения доходов населения над минимальной
суммой, необходимой для жизни, тем большое возможностей у
такого населения пользоваться и потреблять товары/услуги не
первой
необходимости,
к
которым
в
том
числе
относится
возможность путешествовать с помощью воздушного транспорта.
3.
Инвестиции в основной капитал на душу населения – чем
выше инвестиции, тем более высоки объем осуществляемых
перевозок как внутри страны, так и за ее пределами.
4.
Динамика курс доллара к рублю – чем более стабилен
валютный курс, тем более стабильна внешняя и внутренняя
торговля.
5.
Численность
населения
–
чем
больше
численность
населения, тем больше потенциального спроса у этих людей на
совершение авиаперевозки.
В качестве временного интервала был выбран период с 2000
по 2020 год (то есть общее количество наблюдений для всех
112
показателей – 21), источником данных для всех показателей
выступает Всемирный банк. Все названные выше показатели
полностью
удовлетворяют
первому
условию
измеримости
показателей. Далее необходимо определить степени взаимосвязи
между объясняющими переменными для того, чтобы в оценке
соблюдалось второе условие, которое связано с отсутствием
тесной зависимости между регрессорами уравнения. Для этого
необходимо построить корреляционную матрицу.
Таблица 2.4.
Корреляционная матрица пассажиропотока России и
ключевых макроэкономических индикаторов
Показатели
PAX
GDP_PER_CAPITA_PPP
INCOME_PER_CAPITA
PAX
GDP_PER_CAPIT
A_PPP
INCOME_PER_C
APITA
CAPITAL_INVES
TMENT_GR
POPULATION
1,00
0,78
0,93
-0,54
0,47
0,80
0,78
1,00
0,90
-0,44
-0,03
0,55
0,93
0,90
1,00
-0,61
0,34
0,82
-0,54
-0,44
-0,61
1,00
-0,22
-0,54
0,47
-0,03
0,34
-0,22
1,00
0,77
0,80
0,55
0,82
-0,54
0,77
1,00
USD_RUB
CAPITAL_INVESTMENT_GR POPULATION USD_RUB
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Так, по корреляционной матрице можно сделать следующие
выводы:
1.
Сильная прямая связь отмечается между пассажиропотоком
и ВВП на душу населения по ППС; между пассажиропотоком и
среднедушевыми доходами населения, скорректированными на
прожиточный минимум и между пассажиропотоком и курсом
доллара к рублю. Поскольку среднедушевые доходы населения,
скорректированные на прожиточный минимум страны, сильно
коррелируют как с курсом доллара к рублю, так и с ВВП на душу
населения по ППС, возникает проблема мультиколлинеарности.
Однако,
в
итоговое
уравнение
оценки
воздействия
макроэкономических индикаторов на пассажиропоток мы оставим
113
ту переменную, которая в большей степени коррелирует с
зависимой переменной.
2.
Умеренная
прямая
связь
наблюдается
между
пассажиропотоком и численностью населения. Данный фактор не
сильно коррелирует с другими факторами (кроме курса доллара к
рублю, но данный фактор на предыдущем этапе был исключен),
поэтому его мы также можем включить в итоговое уравнение.
3.
Умеренная обратная связь отмечается у пассажиропотока с
темпами прироста инвестиций в основной капитал. Однако, этот
фактор
сильно
населения,
коррелирует
со
скорректированными
среднедушевыми
на
прожиточный
доходам
минимум.
Поскольку он слабее коррелирует с нашей зависимой переменной
в
сравнении
с
корреляцией
между
пассажиропотоком
и
среднедушевыми доходами населения, его мы также дальше не
будем рассматривать.
Таким образом, в большей степени влиять на динамику
пассажиропотока
среднедушевые
страны
доходы
будут
влиять
населения,
два
фактора
–
это
скорректированные
на
прожиточный минимум и численность населения.
Далее
необходимо
воспользоваться
одним
из
методов
построения множественной регрессии. Существует всего три
метода: метод исключения; метод включения; метод шагового
регрессионного анализа. В ходе данного исследования будет
использован второй метод из вышеперечисленных, то есть метод
включения.
Согласно
данному
методу,
в
модель
включают
факторы по одному в определенной последовательности: сначала
выбирается доминирующий фактор, то есть фактор с наибольшим
коэффициентом
корреляции
с
зависимой
(эндогенной)
переменной, а потом включаются остальные факторы по одному
по мере уменьшения коэффициента корреляции с зависимой
переменной.
После
включения
каждого
фактора
проводится
специальный статистический тест, а именно тест Уальда, суть
114
которого
сумму
основана
квадратов
на
проверке
остатков
за
существенности
счет
включения
сокращения
в
уравнение
рассматриваемого фактора [45, С. 46–65].
Так, двухфакторная модель зависимости пассажиропотока от
среднедушевых
доходов
населения,
скорректированных
на
прожиточный минимум нам показывает, что по критерию Фишера
уравнение в целом статистически значимою. Коэффициент при
переменной INCOME_PER_CAPITA, согласно тесту Стьюдента,
статистически
значимый,
однако
свободный
коэффициент
уравнения является статистически незначимым на всех уровнях
значимости (см. Рисунок 2.36.)
Dependent Variable: PAX
Method: Least Squares
Date: 05/06/21 Time: 01:51
Sample: 2000 2020
Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
INCOME_PER_CAPITA
3709328.
2824.549
5822153.
264.3535
0.637106
10.68474
0.5317
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.857318
0.849809
13710678
3.57E+15
-373.8542
114.1637
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
57075217
35378293
35.79564
35.89512
35.81723
1.256034
Рисунок 2.36. Двухфакторная модель зависимости
пассажиропотока России от среднедушевых доходов
населения, скорректированных на прожиточный минимум
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
При добавлении фактора численности населения страны (см.
Рисунок 2.37), скорректированный коэффициент детерминации
стал выше, чем при парной регрессии (примерно на 0,02). По
критерию Фишера уравнение осталось статистически значимым.
По
критерию
Стьюдента
коэффициент
перед
переменной
INCOME_PER_CAPITA остался статистически значимым на всех
уровнях значимости, а при переменной POPULATION – только на
115
10% уровне значимости (p-значение=0,06). Такая же ситуация
отмечается
у
свободного
коэффициента
уравнения:
он
статистически значимый только на 10% уровне значимости, что
лучше,
чем
в
значение=0,06).
численности
случае
модели
Помимо
этого,
населения
в
с
при
уравнение
двумя
факторами
добавлении
модели
(p-
фактора
снизились
и
информационные критерии Акаике и Шварца.
Dependent Variable: PAX
Method: Least Squares
Date: 05/06/21 Time: 01:57
Sample: 2000 2020
Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-5.22E+08
INCOME_PER_CAPITA 2647.019
POPULATION
3.654712
2.63E+08
261.3736
1.831415
-1.981058
10.12734
1.995567
0.0631
0.0000
0.0613
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.883167
0.870185
12746744
2.92E+15
-371.7556
68.03271
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
57075217
35378293
35.69101
35.84023
35.72340
1.571965
Рисунок 2.37. Трехфакторная модель зависимости
пассажиропотока России от среднедушевых доходов
населения, скорректированных на прожиточный минимум
и от численности населения
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Результаты
теста
Уальда
подтвердили
целесообразность
включения в модель фактора численности населения страны:
значение F-статистики равна 3,48, а соответствующее p-значение
–
0,04:
нулевая
гипотеза
о
правномерности
органичения
отвергается на 5 и 10% уровнях значимости.
Таким образом, составлена модель, с помощью которой
можно
оценить
степень
влияния
макроэкономических
индикаторов на динамику пассажиропотока страны. Однако, до
того, как окончательно определить степень влияния данных
116
факторов, необходимо провести ряд статистических тестов на
наличие
таких
проблем,
как
гетероскедастичность,
а
спецификацию
(возможно,
модели
автокорреляция
также
выбрать
для
или
наилучшую
описания
данной
зависимости больше подходят нелинейные модели).
Поскольку
данные
зависимой
переменной
являются
временными, необходимо проверить, есть ли автокорреляция. При
оценке
трехфакторной
модели
коэффициент
Дарбина-
Уотсона=1,57. Проведение теста Дарбина-Уостона основывается
на проверке следующих гипотез:
H0: нет автокорреляции первого порядка
H1: есть положительная автокорреляция первого порядка.
С помощью таблицы Дарбина-Уотсона можно определить
критические значения статистики Дарбина-Уотсона при двух
регрессорах и 21 наблюдению, они равны: Dl=1,13, Du=1,54.
Поскольку Dw> Du, H1 отвергается и подтверждается нулевая
гипотеза об отсутствии автокорреляции первого порядка.
В
рамках
исследования
также
были
рассмотрены
альтернативные спецификации модели, а именно нелинейные
функции (степенная, показательная). Для определения того,
является
ли
нелиенйная
воспользовался
модель
частный
лучше,
случай
чем
теста
линейная,
Бокса-Кокса,
предложенным Зарембки. Для этого создавалась специальная
переменная PAXST, которая приводит все переменные к одному
масштабу (получается путем деления переменной PAX на ее
среднегеометрическое
значение)
[63,
С.
66–72].
Главным
критерием в определении наилучшей модели среди построенных
выступает
наименьшая
сумма
RSS
квадратов
отмечалась
остатков.
у
Получилось,
степенной
что
(двойной
логарифмической модели, RSSlog-log==0,001<RSSlog-lin=0,002<RSSlin=1,321).
lin
117
Таким
образом,
статистически
критерию
значимой
Стьюдента
переменных
уровнях
окончательная
всех
все
являются
значимости.
на
модель
уровнях
значимости.
коэффициенты
статистическими
Коэффициент
является
По
объясняющих
значимыми
детерминации
на
всех
уравнения
является высоким – он составляет 0,93. Это говорит о том, что
93%
изменений
изменениями
в
пассажиропотока
среднедушевых
страны
объясняются
доходах
населения,
скорректированных на прожиточный минимум и численности
населения. Остальные 7% объясняются другими, не включенными
в модель факторами (см. Рисунок 2.38.). О качестве модели также
свидетельствует низкое значение показателя средней ошибки
аппроксимации – он составляет всего 0,66%. Это говорит о том,
что прогнозные данные по модели практически совпадают с
фактическими данными.
Dependent Variable: LOG(PAX)
Method: Least Squares
Date: 05/06/21 Time: 02:58
Sample: 2000 2020
Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-269.8148
LOG(INCOME_PER_CAPITA) 0.681456
LOG(POPULATION)
14.95278
66.14929
0.046453
3.521772
-4.078876
14.66976
4.245812
0.0007
0.0000
0.0005
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
0.930573
0.922858
0.179754
0.581604
7.860411
120.6317
0.000000
17.66665
0.647192
-0.462896
-0.313679
-0.430512
1.571641
Рисунок 2.38. Трехфакторная степенная модель
зависимости пассажиропотока России от среднедушевых
доходов населения, скорректированных на прожиточный
минимум и от численности населения
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
118
Окончательное уравнение модели может быть записано
следующим образом:
PAX =−269 ,81∗INCOME ¿0 , 68∗POPULATION 14 , 95
Интерпретировать
значения
коэффициентов
перед
независимыми переменными можно следующим образом:
Значение перед коэффициентом среднедушевых доходов
населения,
скорректированных
на
прожиточный
минимум, показывает, что при увеличении данного
показателя на 1%, пассажиропоток страны увеличится
на 0,68%.
Значение перед коэффициентом численности населения
страны
показывает,
что
при
увеличении
этого
показателя на 1%, пассажиропоток страны увеличится
на 14,95%.
В
кризисных
факторов,
таких
условиях
как
влияние
уменьшение
дестабилизирующих
среднедушевых
доходов,
скорректированных на прожиточный минимум или снижение
численности населения, можно оценить следующим образом: при
уменьшении первого показателя на 1%, пассажиропоток страны
снизится на 0,68%. При снижении второго показателя на 1%,
пассажиропоток воздушного транспорта снизится на 15%. Таким
образом, ухудшение динамики ключевых макроэкономических
индикаторов напрямую ведет за собой ухудшение динамики
показателей авиационной отрасли.
Для грузовых перевозок будет проведен анализ влияния
только трех факторов (наиболее подходящих с логической точки
зрения), а именно ВВП на душу населения по ППС, инвестиций в
основной капитал на душу населения и курс доллара к рублю.
Проведем
аналогичные
процедуры
для
моделирования
грузопотока, которые проводились для построения уравнения
регрессии пассажиропотока.
Таблица 2.5.
119
Корреляционная матрица грузопотока России и
ключевых макроэкономических индикаторов
Показатели
FREIGHT
GDP_PER_CAPITA_PPP
USD_RUB
CAPITAL_INVESTMENT_GR
FREIGHT
1,00
0,82
0,97
-0,55
GDP_PER_CAPITA_PPP
0,82
1,00
0,55
-0,44
USD_RUB
0,87
0,55
1,00
-0,54
CAPITAL_INVESTMENT_GR
-0,55
-0,44
-0,54
1,00
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Так, по корреляционной матрице можно сделать следующие
выводы (см. Таблицу 2.5.):
1. Сильная прямая связь отмечается между грузопотоком
и курсом доллара к рублю, а также между ним и ВВП на
душу населения по ППС. Следует отметить, что между
данными показателям тоже есть взаимосвязь, но она не
настолько значительна, чтобы исключить более слабо
коррелирующий с зависимой переменной фактор.
2. Умеренная обратная связь отмечается у грузопотока с
темпами прироста инвестиций в основной капитал. Этот
фактор также связан обратной зависимостью с ВВП на
душу населения по ППС и с курсом доллара к рублю,
однако не настолько сильной, чтобы исключить его из
построения модели.
Таким образом, все отобранные факторы будут так или иначе
влиют на динамику грузопотока страны. Далее воспользуемся
методом
включения
целесообразности
факторов
включения
для
тех
точного
или
иных
определения
независимых
переменных.
Так, двухфакторная модель зависимости грузопотока от
курса доллара к рублю показывает нам, что по критерию Фишера
уравнение в целом статистически значимо. Коэффициент при
переменной USD_RUB, согласно тесту Стьюдента, статистически
значимый на всех уровнях значимости, а свободный коэффициент
120
уравнения – только на 5% и 10% уровнях значимости (см. Рисунок
2.53.).
Dependent Variable: FREIGHT
Method: Least Squares
Date: 05/06/21 Time: 05:00
Sample: 2000 2020
Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
USD_RUB
-1520.743
132.6811
728.7706
17.04212
-2.086724
7.785479
0.0506
0.0000
0.761348
0.748787
1249.023
29641098
-178.4793
60.61369
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
3741.332
2492.007
17.18850
17.28798
17.21009
1.716419
Рисунок 2.39. Двухфакторная модель зависимости
грузопотока России от динамики курса доллара к рублю
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
При добавлении фактора ВВП на душу населения по ППС
(см.
Рисунок
детерминации
двухфакторной
уравнение
2.40.),
в
скорректированный
трехфакторной
(примерно
осталось
на
модели
0,17).
статистически
стал
По
коэффициент
выше,
критерию
значимым.
По
чем
в
Фишера
критерию
Стьюдента абсолютные все коэффициенты перед зависимыми
переменными
являются
статистически
значимыми
на
всех
уровнях значимости. Помимо этого, при добавлении данного
фактора
в
уравнение
снизились
информационные
критерии
Акаике и Шварца. Проведя тест Уальда, можно заключить, что
нулевая гипотеза о правомерности ограничения отвергается на
5% и 10% уровнях значимости, поскольку F-статистика равна при
p-значение
0,04.
Следовательно,
в
модель
включить ВВП на душу населения по ППС.
Dependent Variable: FREIGHT
Method: Least Squares
121
целесообразно
Date: 05/06/21 Time: 05:05
Sample: 2000 2020
Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
USD_RUB
GDP_PER_CAPITA_PPP
-6489.387
92.21710
0.287002
911.8239
11.91006
0.046605
-7.116930
7.742790
6.158207
0.0000
0.0000
0.0000
0.923185
0.914650
728.0311
9540527.
-166.5763
108.1652
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
3741.332
2492.007
16.15013
16.29935
16.18251
1.600807
Рисунок 2.40. Трехфакторная модель зависимости
грузопотока от курса доллара к рублю и ВВП на душу
населения по ППС
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
При включении фактора темпов прироста инвестиций в
основной
капитал
ухудшается:
на
душу
населения,
скорректированный
модель
коэффициент
несколько
детерминации
снижается на 0,01, растут информационные критерии Акаике и
Шварца. Сам коэффициент при новой независимой переменной
является статистически незначимым на всех уровнях значимости
(p-значение 0,89). Проведенный тест Уальда также подтвердил
нецелесообразность
включения
данного
фатора
в
итоговую
модель: p-значение при F-статистики было равно 0,9. Таким
образом,
в
окончательное
уравнение
оценки
влияния
дестабилизирующих факторов на величину грузопотока
этот
фактор не будет включен.
Так, составлена модель, с помощью которой можно оценить
степень влияния макроэкономических индикаторов на динамику
грузопотока страны. Она включает в себя такие факторы, как:
динамика курса доллара к рублю и ВВП на душу населения по
122
ППС. Далее проведем тест на проверку наличия автокорреляции
первого порядка, а также определим лучшую спецификацию
модели.
При оценке трехфакторной модели коэффициент ДарбинаУотсона=1,60.
С
помощью
таблицы
Дарбина-Уотсона
можно
определить критические значения статистики Дарбина-Уотсона
при двух регрессорах и 21 наблюдению, они равны: Dl=1,13,
Du=1,54. Поскольку Dw> Du, H1 отвергается и подтверждается
нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции первого порядка.
Далее были рассмотрены альтернативные спецификации
модели,
log
а
именно
нелинейные
функции.
Поскольку
RSSlog-
=0,99<RSSlog-lin=1,12<RSSlin-lin=1,14, в качестве итоговой формы
модели была выбрана степенная (двойная логарифмическая)
модель.
Таким
образом,
статистически
критерию
значимой
Стьюдента
переменных
уровнях
окончательная
являются
значимости.
на
все
всех
модель
уровнях
значимости.
коэффициенты
статистическими
Коэффициент
является
По
объясняющих
значимыми
детерминации
на
всех
уравнения
является высоким – он составляет 0,92. Это говорит о том, что
92% изменений грузопотока страны объясняются изменениями в
курсе доллар к рублю и ВВП на душу населения по ППС.
Остальные 8% объясняются другими, не включенными в модель
факторами
(см.
Рисунок
2.41.).
О
качестве
модели
также
свидетельсвует низкое значение показателя средней ошибки
аппроксимации – он составляет всего 2,10%.
Dependent Variable: LOG(FREIGHT)
Method: Least Squares
Date: 05/06/21 Time: 05:29
Sample: 2000 2020
Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-20.03997
LOG(USD_RUB)
0.944015
LOG(GDP_PER_CAPITA_PPP) 2.455226
2.807869
0.166203
0.306380
-7.137073
5.679878
8.013669
0.0000
0.0000
0.0000
123
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.915861
0.906512
0.235314
0.996709
2.204384
97.96608
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.971765
0.769611
0.075773
0.224990
0.108157
1.647468
Рисунок 2.41. Трехфакторная степенная модель
зависимости грузопотока России от динамики курса
доллара к рублю и ВВП на душу населения по ППС
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Окончательное уравнение модели может быть записано
следующим образом:
FREIGHT =−20,04∗USD RUB0 ,94∗GDP ¿2,46
Интерпретировать
значения
коэффициентов
перед
независимыми переменными можно следующим образом:
Значение перед коэффициентом курса доллара к рублю
показывает, что при его увеличении на 1%, грузопоток
страны увеличится на 0,94%.
Значение
перед
коэффициентом
ВВП
на
душу
населения по ППС показывает, что при росте этого
показателя на 1%, грузопоток страны увеличится на
2,46%.
В
кризисных
условиях
влияние
дестабилизирующих
факторов, таких как ослабление курса национальной валюты или
снижение ВВП на душу населения по ППС, можно оценить
следующим образом: при уменьшении курса доллара к рублю на
1%, грузопоток снизится на 0,94%, а при снижении ВВП на душу
населения по ППС на 1%, грузопоток будет снижаться в среднем
на 2,46%.
Таким
образом,
оценена
степень
воздействия
дестабилизирующих факторов на динамику авиационной отрасли.
Поскольку такие важные показатели авиационного рынка, как
объем перевезенных пассажиров и объем перевезенных грузов и
124
почты имеют прямую
(в основном
сильную)
взаимосвязь
с
основными макроэкономическими индикаторами, то в кризисных
условиях,
когда
эффективности
наблюдается
экономики,
авиационную
отрасль
пассажиропотока
отрицательная
основных
степень
будет
главным
динамика
спад
их
воздействия
сильной.
образом
снижения
будет
показателей
На
на
величину
негативно
среднедушевых
влиять
доходов
населения, скорректированных на прожиточный минимум, а на
величину грузопотока – ослабление курса национальной валюты.
В рамках данной главы выпускной квалификационной работы
магистра
была
индикаторов
рассмотрена
российской
и
динамика
французской
макроэкономических
экономик,
оценено
текущее состояние развития авиационного рынка анализируемых
стран, а также рассмотрена степень влияния дестабилизирующих
факторов
на
показатели
авиационного
рынка.
Полученные
результаты и выводы по данной главе помогут в следующей части
работы,
которая
будет
посвящена
оценке
устойчивости ряда компаний авиационной отрасли.
125
финансовой
Глава 3. Финансовая устойчивость и перспективы
развития компаний авиационной отрасли Франции и
России в условиях макроэкономической
нестабильности
3.1. Обоснование выбора и характеристика
деятельности аэропортов МАУ и Группы Paris Aéroport
Настоящая
глава
будет
посвящена
оценке
финансовой
устойчивости аэропортов МАУ и Группы Paris Aéroport и их
ключевых авиакомпаний-партнеров в 2013-2020 гг., а также
определению
текущих
анализируемых
проблем
компаний
с
и
перспектив
разработкой
развития
практических
рекомендаций по повышению эффективности их деятельности. До
того, как провести оценку финансовой устойчивости исследуемых
аэропортов,
компаний,
необходимо,
а,
во-первых,
во-вторых,
кратко
обосновать
описать
их
выбор
этих
деятельность
и
положение на соответствующих рынках.
Как говорилось во вступительной части настоящей работы,
выбор
аэропортов
основывался
на
нескольких
критериях.
Рассмотрим более подробно каждого из них.
1.
Пассажиропоток
рассматриваемых
авиакомпаний-партнеров
аэропортов
находится
на
примерно
одинаковом уровне: если разделить все страны по объемам
перевезенных пассажиров с помощью воздушного транспорта на 5
групп с помощью расчета доверительного интервала (разница
между максимальным значением показателя и минимальным его
значением, деленная на число планируемых для составления
классификации
групп).
По
данным
Всемирного
банка,
максимальное значение пассажиропотока в 2019 году отмечалось
у США – 926 737 000 пассажиров, вслед за ними идет Китай со
значением
659 629 070
пассажиров.
126
Однако,
эти
значения
являются
«выбросами»
в
раках
нашей
выборки,
поскольку
превышают среднее значение пассажиропотока по всем странам
мира более, чем на три стандартных отклонения. С целью
правильного
составления
классификации
стран
по
пассажиропотоку мы исключим значения пассажиропотока этих
стран из выборки. Получаем, что: Xmax=170 161 848 (значение
Ирландии), Xmin=316 (значение Монако), тогда:
Доверительный интервал=
Таким
образом,
с
x max −x min 170161848−316
=
=34 03236
5
5
помощью
расчетного
значения
доверительного интервала можно классифицировать все страны
по пяти группам (см. Таблицу 3.1.).
Таблица 3.1.
Классификация стран по размеру пассажиропотока
Группа
Нижний интервал
Верхний интервал
группы
группы
Первая
316
34 032 622
Вторая
34 032 622
68 064 929
Третья
68 064 929
102 097 235
Четвертая
102 097 235
136 129 542
Пятая
136 129 542
170 161 848
Источник: [составлено автором по данным Всемирного
[Электронный
ресурс].
URL:
https://data.worldbank.org/.
обращения: 15.02.2021).
банка.
(Дата
Так, по данным 2019 года Россия входит в четвертую группу
стран с пассажиропотоком 115 482 744, в то время как Франция –
в третью группу стран с пассажиропотоком 71 289 277. Это
говорит
о
том,
что
данные
страны
генерируют
примерно
одинаковые уровни пассажиропотока. Следует также отметить,
что данным Всемирного банка отражают пассажиропоток только
национальных авиакомпаний. Если к этому числу прибавить
объем перевезенных пассажиров зарубежными авиакомпаниямипартнерами
анализируемых
аэропортов,
показателей еще больше приблизится.
127
то
значения
этих
2. По уровню качества оказания услуг анализируемые
аэропорты отраслевых рейтинговых агентств аэропорты МАУ
и
Группа
аэропортов
одинаковые
позиции.
Paris
Здесь
Aéroport
занимают
рассматриваются
два
примерно
ключевых
рейтинга: рейтинг качества услуг британского консалтингового
агентства SkyTrax и рейтинг ACI ASQ (Airport Service Quality).
Так, по рейтингу SkyTrax французские аэропорты имеют
оценку 4 звезд из 5, российские – 3 звезд из 5, то есть
оцениваются
чуть
ниже.
Однако,
по
рейтингу
ASQ
все
рассматриваемые аэропорты имеют приблизительно одинаковую
оценку (см. Таблицу 3.2.).
Таблица 3.2.
Оценки качества услуг французских и российских
аэропортов ведущими отраслевыми агентствами в 2020
году
ASQ5
Около * из
Париж-Шарль-де-Голль (CDG)
4 из 5 звезд
5
Около * из
Париж-Орли (ORY)
4 из 5 звезд
5
Около * из
Домодедово (DME)
3 из 5 звезд
5
Около * из
Внуково (VKO)
3 из 5 звезд
5
Около * из
Шереметьево (SVO)
3 из 5 звезд
5
Источник: [составлено автором по данным SkyTrax. [Электронный
ресурс]. URL: https://skytraxratings.com/airports?stars=3®ions=russiaand-cis (Дата обращения: 17.03.2021).
Аэропорт
SkyTrax
3. По объему перевезенных пассажиров в 2020 году
практические все анализируемые аэропорты вошли в Топ 50
крупнейших аэропортов по данному показателю. По итогам 2020
года аэропорт Шарлль-де-Голль и Париж-Орли суммарно заняли
5
Полная оценка не может быть указана, информация является коммерческой тайной.
128
21 место в рейтинге крупнейших аэропортов мира (22 242 299
пассажиров). Далее идет аэропорт Шереметьево на 33 месте
(19 566 402 пассажиров), затем идет аэропорт Домодедово на 48
месте (16 389 427 пассажиров). Единственный аэропорт, который
не вошел в данный рейтинг, является аэропорт Внуково.
4. Обе группы аэропортов занимают значительные доли в
общей структуре пассажиропоток соответствующих стран.
Так, в 2020 году аэропорты МАУ занимали около 40% всего
пассажиропотока России, а аэропорты Группы Paris Aéroport –
65% (см. Таблицу 3.3.).
Таблица 3.3.
Доля анализируемых аэропортов в структуре
пассажиропотока их стран в 2020 году
Россия
Франция
16 389
DME
427 CDG
22 242 299
19 566
SVO
402 ORY
10 782 724
12 565 Итого по Paris
VKO
241 Aéroport
33 025 023
48 521 Суммарно по
Итого по МАУ
070 Франции
50 770 772
Суммарно по
124 562
России
814 Доля Paris
Доля МАУ
39% Aéroport
65%
Источник: [составлено автором по данным Росавиации (Россия) и
Евростата
(Франция).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-stat-dannye/;
https://ec.europa.eu/eurostat/data/database.
(Дата
обращения:
18.03.2021).
5.
Выбранные
аэропорты
имеют
схожу
структуру
собственности. Так, абсолютные все анализируемые аэропорты
имеют
значительную
долю
частного
бизнеса
в
структуре
капитала. У ООО «Международный аэропорт «Домодедово» в
структуре капитала на долю государства приходится ровно 0%
[53],
аэропорт
является
полностью
частным.
У
аэропортов
Внуково и Шереметьево смешанная форма собственности, но
большая часть приходится на частные лица. А у аэропортов
129
Группы Paris Aéroport – смешанная форма собственности с
преобладающей долей государства (см. Рисунок 3.1.).
В структуре акционерного капитала АО «Международный
аэропорт «Шереметьево» входят ООО «Шереметьево-Холдинг»
(66%), Российская Федерация в лице Росимущества (30%), ПАО
«Аэрофлот (2%), и «ВЭБ Капитал» (1%) [23].
В структуре акционерного капитала АО «Международный
аэропорт
«Внуково»
входят
Российская
Федерация
(25%)
и
частные компании ОАО «Аэропорт Внуково», ОАО «Авиационная
нефтяная компания» (75%) [27].
Наконец, в структуру капитала аэропортов Группы Paris
Aéroport входят [102]: Французское государство – 51%; Royal
Schipol Group – 8%; VINCI – 8%; частные акционеры – 4%;
институциональные
инвесторы
–
22%;
Credit
Agricole;
Assurances/Predica – 5%; сотрудники компании – 2,1%.
10 0%
9 0%
8 0%
49.40%
7 0%
69.54%
74.90%
6 0%
5 0%
100.00%
4 0%
3 0%
50.60%
2 0%
30.46%
25.10%
1 0%
0%
0.00%
DME
SVO
VKO
Государство
Paris Aéroport
Частные лица
Рисунок 3.1. Структура капитала анализируемых
аэропортов по формам собственности
Источник: [составлено автором
рассматриваемых аэропортов].
по
данным
официальных
сайтов
Так, определив критерии, по которым выбирались аэропорты
для проведения оценки финансовой устойчивости, опишем кратко
деятельность каждого из них.
На сегодняшний день Московский аэропорт Домодедово
является одной из крупнейших воздушных гаваней России: в 2020
году аэропорт обслужил 16,3
млн человек, уступая, таким
130
образом,
только
натуральных
аэропорту
показателей
Шереметьево.
Московской
По
аэропорт
объемам
Домодедово
входит в категорию крупнейших аэропортов Восточной Европы,
согласно классификации Международного совета аэропортов (ACI
–
Airports
Council
International).
О
качестве
аэропорта
свидетельствует прежде всего тот факт, что для полетов в Москву
его
выбирают
авиакомпании-члены
ведущих
мировых
авиационных альянсов – Star Alliance и oneworld [50].
Авиакомпании-партнеры аэропорта Домодедово формируют
развитую маршрутную сеть, которая обеспечивает наилучшие
условия для трансферных перевозок. Общее количество таких
перевозчиков
(выполняющих
регулярные
пассажирские
и
грузовые перевозки) в аэропорту Домодедово составляет 44
авиакомпании.
маршрутную
Эти
сеть,
авиакомпании
которая
обеспечивают
включает
в
себя
аэропорту
порядка
200
направлений, из которых около 40 является уникальными.
В целом аэропорт Домодедово – это группа компаний [70],
состоящая из 17 разных предприятий, являющихся операторами
бизнеса. К этим предприятиям относятся следующие (см. Рисунок
3.2.).
ООО
«Международный
аэропорт
«Домодедово»
ООО «ДОМОДЕДОВО
ФЬЮЭЛ СЕРВИСИЗ»
Оператор по
авиатопливообеспечению
ВС
ООО «ДОМОДЕДОВО
КОММЕРШЛ
СЕРВИСИЗ»
Агент по работе с АК и
операторами авиац. дея-
ООО «ДОМОДЕДОВО
НОН-АВИЭЙШН
СЭЙЛИЗ»
Единый агент по работе
с неавиац. агентами
ООО «ДОМОДЕДОВО
СЕКЬЮРИТИ»
Служба авиационной
безопасности
ООО «ДОМОДЕДОВО
АЙТИ СЕРВИСИЗ»
Единый провайдер ITсервисов
ООО «ДОМОДЕДОВО
ПЭССЕНДЖЕР
ТЕРМИНАЛ»
Упр-ие
производственными
ресурсами
131 пасс.
ООО «ДОМОДЕДОВО
ЭРПОРТ ХЭНДЛИНГ»
Наземное обслуживание
воздушных судов
ООО «ДОМОДЕДОВО
ЭССЕТ
МЕНЕДЖМЕНТ»
Управление активами
неавиационного бизнеса
ООО «ДОМОДЕДОВО
СЛОТ
АЛЛОКЕЙШЕН»
Управление основными
ресурсами аэропорта
ООО «ДОМОДЕДОВО
ЭРФИЛД»
Управление аэродромной
инфраструктурой
ООО «ДОМОДЕДОВО
КЭТЕРИНГ»
Крупнейшая в ВЕ и СНГ
фабрика бортового
питания
ООО «ДОМОДЕДОВО
ТРЕЙНИНГ»
Учебный центр для
сотрудников
ООО «ДОМОДЕДОВО
ИНТЕГРЕЙШН»
Управление проектами
IT-инфраструктуры
ООО «ДОМОДЕДОВО
КОНСТРАКШН
МЕНЕДЖМЕНТ»
Упр-ие капит.
строительством
ООО «ДОМОДЕДОВО
КАРГО»
Упр-ие грузовым
терминалом
Рисунок 3.2. Структура Группы компаний ООО
«Международный аэропорт «Домодедово»
Источник: [составлено автором по данным [95]].
Московский аэропорт Шереметьево является одним из
крупнейших
хабовых
аэропортов
Европы
и
крупнейшим
российским аэропортом по объемам перевезенных грузовых и
пассажирских перевозок. Маршрутная сеть аэропорта на 2019
года составляет более 230 направлений. Аэропорт занимает
высокие позиции по уровню качества оказываемых услуг: он
является мировым лидером по пунктуальности полетов и ранее
занимал рейтинг 5 звезд
Skytrax [91]. Услугами аэропорта
Шереметьево пользуются авиакомпании-представители всех трех
крупных мировых альянсов – SkyTeam (авиакомпании Air France,
KLM, Czech Airlines, Alitalia, China Southern Airlines, Korean Air и
прочие), Star Alliance (Air China,АО
LOT, другие) и Oneworld (Finnair).
«Международный
Группа компаний АО «Международный
аэропорт «Шереметьево»
аэропорт
(см. Рисунок 3.3.) состоит«Шереметеьво»
из 8 дочерних структур [29]:
ЗАО «Топливнозаправочный
комплекс
Шереметеьво»
ООО «Москва Карго»
Грузовой терминал
аэропорта,
отвечатющий за
грузовые и почтвые
ООО «Шереметьево
ВИП»
Обслуживание VIP и
обизнес-залов аэропорта
ООО «Империал
Дьюти Фри»
ООО «Шереметьево
безопасность
Группа магазинов
беспошлинной торговли
на территори АВК
Обеспечение
транспортной и
авиационной
ООО «Шереметьево
Паркинг»
ООО «Шереметьево
Хэндлинг»
Управление
парковочными
пространстами АП
ООО «Шереметьево
реклама»
132
Размещение рекламы на
территори аэропорта
Процессы наземного
обслуживания
пассажиров и ВС
Рисунок 3.3. Структура Группы компаний АО
«Международный аэропорт «Шереметьево»
Источник: [составлено автором по данным [29]].
Московский аэропорт Внуково – это старейший аэропорт
Московского
авиационного
узла,
который
занимает
особую
позицию на данном рынке ввиду того, что он является лидером по
числу рейсов деловой авиации. Как раз в начале деятельности
аэропорт базировался только на обслуживание рейсов ВС высших
должностных
лиц
страны,
глав
иностранных
государств
и
правительств, которые прибывали в России [83].
Бурное развитие аэропорт получил после 2004 года, когда
началась модернизация аэропортового комплекса и была введена
в эксплуатацию международный терминал B. Маршрутная сеть
аэропорта охватывает всю территорию России, а также страны
ближнего зарубежья, Европы, Азии, Африки и Америки. В 2019
году общее число авиакомпаний-партнеров составило 30, причем
большая доля из них – это авиакомпании-лоукостер (такие как
Победа, Wizz Air, flyduba и Fly One). Главным преимуществом
данного аэропорта является тот факт, что среди аэропортов МАУ
он
является
единственным,
который
располагается
внутри
столичного мегаполиса [83].
К периметру бизнеса аэропорта Внуково (см. Рисунок 3.4.)
относятся около 19 дочерних структур [69]:
АО
«Международный
аэропорт «Внуково»
ООО «Автопарк»
Оператор парковочного
комплекса аэропорта
ООО «ЦУНО»
Заключение комплексных
договоров и договоро об
уровне качестве услуг с
ООО «Эй-Джи-Эс»
Профессиональная уборка
АВК и ВС
133
АО «Центр БизнесАвиации»
Комплекс по
обслуживанию
ЗАО «ТЗС», ЗАО
«АЗК»
Занимаются заправкой
ВС
ЗАО «Ю-Ти-Джи»
Оператор наземного и
оперативного
технического
обслуживания ВС
ЗАО «Внуковская
инвестиционная
компания»
ЗАО «ВИППОРТ»
Предоставление услуг
наземного обслуживания
рейсов деловой авиации
ООО «ВИП Лаундж»
Обслуживание
пассажиров VIP-класса
ООО «Трансагентство
Внково»
Менеджмент
инвестиционных
проектов в
ЗАО «Внуково
терминал»
ООО «Авиаброкер»
Продажа авиац. билетов,
гост услуг, билетов на
аэроэкспресс
Коммерческая обработка
грузов
Таможенный брокер
аэропорта Внуково
ОАО «ВАРЗ-400», АО
«Восток Техникал
Сервис»
ООО «Внуково-Карго»
Гостиничный
комплекс «Внуково»
Обеспечение почтовогрузовых перевозок
Техническое
обслуживание и ремонт
Услуг по гостиничному
бизнесу
Учебнотренировочный центр
аэропорта
ООО «Скай Фуд
Внуково»
Предоставление услуг по
авиационному кейтерингу
Обучение сотрудников
компании
Рисунок 3.4. Структура Группы компаний АО
«Международный аэропорт «Внуково»
Источник: [составлено автором по данным [94]].
До того охарактеризуем деятельность Группы аэропортов
Paris
Aéroport,
рассмотрим
позиции
каждого
Московского
аэропорта на рынке МАУ по ключевым натуральным показателям
деятельности. Понимание существующей конкурентной среды, в
которой действуют данные аэропорты, дает возможность выявить
причинно-следственные связи основных тенденций их развития.
Рассмотрим
объем
перевезенного
груза
перевезенных
и
почты
пассажиров
аэропортов
и
объем
Московского
авиационного узла.
Так,
в
начале
рассматриваемого
периода
по
объему
перевезенных пассажиров абсолютным лидером с долей 43,4% в
2013 году и 42,9% в 2014 году являлся аэропорт Домодедово,
однако после 2014 года лидером стал аэропорт Шереметьево, у
134
которого с 2013 года доля присутствия на рынке выросла на 7,8
процентных пунктов, в то время как у Домодедово она упала на
15,6% (см. Рисунок 3.5.). У аэропорта Внуково доля на рынке
также выросла – на 7,8 процентных пунктов. Такая динамика
объясняется
несколькими
причинами:
это,
во-первых,
прекращение полетов или уход рынка авиакомпаний аэропорта
Домодедово, которые занимали значительную долю в общем
пассажиропотоке (к таким авиакомпаниям относятся Трансаэро в
2015 году, Air Berlin, Air Bishkek и Easy Jet в 2016 году, ВИМ-Авиа
в 2017 году и Саратовские авиалинии в 2018 году). Основная
причина ухода с рынка этих перевозчиков – низкая финансовая
устойчивость. Во-вторых, значительно усиливается конкурентная
борьба между аэропортами, ввиду чего возникает миграция
авиакомпаний. За рассматриваемый
период времени больше
авиакомпаний ушли из Домодедово во Внуково и в Шереметьево,
чем наоборот.
6 0 .0
49.4
5 0 .0
45.3
39.6
4 0 .0
29.0
30.8
3 0 .0
31.3
33.0
31.3
30.5
33.7
28.5
30.7
29.4
21.5
2 0 .0
15.8
11.2
1 0 .0
12.7
28.3
24.0
18.1
19.6
16.4
12.6
13.9
0.0
2013
2014
2015
2016
Внуково
2017
Домодедово
2018
2019
2020
Шереметьево
Рисунок 3.5. Динамика пассажиропотока аэропортов
Московского авиационного узла в 2013–2020 гг., в млн чел.
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-osnovnieproizvodstvennie-pokazateli-aeroportov-obyomy-mau/ (Дата обращения:
05.05.2021)].
Такая миграция обусловлена также несколькими факторами.
Во-первых, конкуренты проводят активную политику скидок, а, вовторых, активно развивают свою инфраструктуру. За последние 8
лет
прошло
значительное
развитие
135
и
модернизация
инфраструктуры аэропортов-конкурентов. У аэропорта Внуково в
2013 году произошла реконструкция взлетно-посадочной полосы1, а у аэропорта Шереметьево открылся пассажирский терминал
B, новая парковка, грузовой терминал Москва Карго, топливнозаправочный комплекс в 2018 году, а в 2019 году произошло
открытие пассажирского терминала С1, появилась еще одна
парковка и была запущена взлетно-посадочная полоса-3. Развитие
инфраструктуры аэропортов-конкурентов объясняется крупными
инвестициями.
аэропортов
Государство
МАУ,
однако
инвестирует
эти
в
инфраструктуру
инвестиции
распределяются
неравномерно: в рамках реализации ФЦП «Развитие транспортной
системы России (2010-2020 годы)» в период с 2013 по 2020 гг.
аэропорт Шереметьево получил суммарно 45 541 736 тыс. руб.,
аэропорт Домодедово – 13 658 369 тыс. руб., а аэропорт Внуково –
лишь
640 036
тыс.
руб.
(крупные
инвестиционные
проекты
аэропорта Внуково в основном приходились в 2010-2012 гг.). Если
пересчитать выделенные инвестиции на пассажира, то получится,
что на каждого пассажира аэропорта Шереметьево приходилось
163 рубля федеральных инвестиций, аэропорта Домодедово – 60
рублей, а аэропорта Внуково – 5 рублей (см. Рисунок 3.6.).
1 80
163
1 60
1 40
1 20
1 00
80
60
60
40
20
5
0
Шерем етьево
Домодедово
Внуково
Рисунок 3.6. Федеральные инвестиции на пассажира
аэропортов МАУ в 2013–2020 гг.
Источник: [составлено автором по данным ФАИП. [Электронный
ресурс].
URL:
https://faip.economy.gov.ru/cgi/uis/faip.cgi/G1/ol/2018?
br=15&yover=2020 (Дата обращения: 02.05.2021).
Есть еще одна причина, по которой пассажиропоток одного
из аэропортов МАУ растет более быстрыми темпами, чем у
136
остальных. Речь идет об аэропорте Шереметьево, который имеет
самый развитый международный сегмент среди аэропортов МАУ.
Такое развитие обусловлено еще одним диспаритетом: в этот раз
он
касается
допусков
международных
авиакомпаний
перевозок.
межведомственной
Выдача
комиссией
к
осуществлению
допуска
принимается
Росавиации
на
основе
определенных критериев, по которым присваиваются баллы.
Несмотря
на
перевозчики
то,
что
в
большинстве
аэропортов
МАУ
случаев
все
соответствуют
крупные
критериям
Росавиации, допуски к осуществлению международных перевозок
чаще всего получают авиакомпании, у которых базовый аэропорт
является Шереметьево (речь в основном идет о ПАО «Аэрофлот,
см. Рисунок 3.7.).
14
13
12
11
10
8
8
7
7
6
4
2
2
2
1
1
0
Рисунок 3.7. Число выданных коммерческих прав по
аэропортам в разрезе разных конкурентных ситуаций в
2017–2019 гг.
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. [Электронный
ресурс]. URL: https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-dopuskperevozchikov-k-vypolneniju-mezhdunarodnyh-perevozok/
(Дата
обращения: 05.05.2021).
Так,
по
четырем
разным
конкурентным
ситуациям
получаются следующие результаты:
Когда за получение коммерческих прав конкурировали
авиакомпании,
вылетающие
из
Шереметьево
и
авиакомпании, вылетающие из Внуково: всего таких
случаев было 3, в двух из них допуск получили
авиакомпании
Внуково
(а
именно
авиакомпании
Победа), в одном – авиакомпании Шереметьево (а
137
именно
авиакомпании
Северный
Ветер
против
авиакомпании ЮТэйр).
Когда за получение коммерческих прав конкурировали
авиакомпании Домодедово и авиакомпании Внуково:
такая встречалась чаще всего в анализируемом периоде
(всего 21 случай). Авиакомпании аэропорта Домодедово
получили допуск 13 раз, Внуково – 8.
Когда за получение коммерческих прав конкурировали
авиакомпании
Шереметьево
и
авиакомпании
Домодедово: всего таких случаев было 14, причем 13 из
них – это конкурентная борьба между Аэрофлотом и
Сибирью. Каждый раз, когда за получение допуска к
осуществлению
конкурировали
международных
эти
два
перевозок
перевозчика,
Росавиация
объявляла победителем Аэрофлот, а Сибирь получала
отказ.
Когда за получение коммерческих прав конкурировали
одновременно авиакомпании всех аэропортов. Всего
таких
случаев
Домодедово
и
было
16,
авиакомпании
Шереметьево
побеждали
аэропорта
одинаковое
количеством раз, авиакомпании Внуково – всего два
раза. Следует отметить, что авиакомпания Аэрофлот не
фигурировала в таких случаях – если авиакомпании
Домодедово
получали
допуск
против
авиакомпаний
Шереметьево, то это был только в случае, когда они
конкурировали с Северным Ветром.
В целом, в 2013–2020 гг. у аэропорта Внуково и Шереметьево
постоянно
наблюдалась
положительная
динамика
роста
пассажиропотока, за исключением 2020 года, где из-за действия
карантинных
ограничений,
связанных
с
распространением
коронавирусной инфекции, мировая авиация характеризовалась
колоссальными убытками и падениями по основным натуральным
138
и
финансовым
показателям. Если
рассчитать
среднегодовые
темпы прироста без учета 2020 года, то у аэропорта Внуково они
составили 10%, у аэропорта Шереметьево – 6,9%, а у аэропорта
Домодедово
они
отрицательные:
-1,1%.
С
2015
года
(за
исключением 2017 года) у аэропорта Домодедово постоянно
наблюдалась
самые
отрицательная
большие
падения
динамика
пришли
на
данного
2015
показателя
(уход
с
–
рынка
авиакомпании Трансаэро) и 2020 (пандемия COVID-19) – они
составили -7,7% и -42,0% соответственно.
Теперь перейдем к анализу объема перевезенного груза и
почты (см. Рисунок 3.8.). Так, абсолютным лидером в данном
сегменте
авиационного
рынка
среди
московских
аэропортов
является аэропорт Шереметьево – его доля варьировалась от 48%
в 2014 году до 68% в 2020 году. Далее с уменьшающейся долей в
последние 8 лет идет аэропорт Домодедово – в 2020 году она
составила 19%, что на 22 процентных пункта меньше, чем в 2013
году. На последнем месте на рынке грузовых перевозок находится
аэропорт Внуково с долей 13% в 2020 году, однако с начала
рассматриваемого периода она выросла на 4 процентных пункта.
Лидерство
аэропорта
Шереметьево
объясняется
наличием
крупных грузовых перевозчиков (например, AirBridgeCargo) и изза развития грузовой инфраструктуры. Среднегодовые темпы
прироста грузовых перевозок составили 4,8%, -9,5% и 3,7% у
аэропортов Внуково, Домодедово и Шереметьево, соответственно.
379
4 00
330
3 50
345
330
3 00
256
246
2 50
218
199
2 00
200
187
1 50
152
148
142
143
127
90
64
65
2019
2020
1 00
50
45
46
42
2014
2015
52
69
75
2017
2018
0
2013
Внуково
2016
Домодедово
139
Шереметьево
Рисунок 3.8. Динамика грузопотока аэропортов
Московского авиационного узла в 2013–2020 гг., в тыс.
тонн
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-osnovnieproizvodstvennie-pokazateli-aeroportov-obyomy-mau/ (Дата обращения:
05.05.2021).
В 2020 году грузовые перевозки не так сильно пострадали от
коронавирусного
кризиса,
как
пассажирские:
в
аэропортах
Домодедово и Шереметьево их объем упал на 29% и 13%
соответственно, в то время как у аэропорта Внуково они вовсе
выросли
–
всего
на
3%.
Это
связано
с
необходимостью
осуществления перевозок медицинских товаров и других товаров
первой необходимости между странами. Ожидается, что с ростом
экономической активности ввиду стабилизации промышленного
производства и экспортных операций, грузовые авиаперевозки
будут постепенно восстанавливаться на уровни 2019 года и даже
превышать их.
По проведенному анализу позиций московских аэропортов
можно заключить, что рынок московского авиационного узла
можно
охарактеризовать
аэропортами
ведется
как
очень
постоянная
и
динамичный,
активная
между
конкурентная
борьба. Аэропорт Домодедово за последние 8 лет существенно
снизил свою долю присутствия на рынке: она перераспределилась
поровну между аэропортами Внуково и Шереметьево из-за ухода
крупнейших авиакомпаний-партнеров и стремительного развития
инфраструктуры конкурентов. Однако, в последние кварталы 2020
года на лидерские позиции вновь вышел аэропорт Домодедово –
это
прямой
результат
закрытия
международного
сегмента
пассажирских перевозок, который является основным в структуре
перевезенных
пассажиров
аэропорта
Шереметьево.
Далее
перейдем к рассмотрению особенностей деятельности Группы
аэропортов Paris Aéroport.
140
Так, в группу аэропортов Paris Aéroport входят следующие
Парижские аэропорты: Париж-Шарль-де-Голль, Париж-Орли и
аэропорт Париж-Ле-Бурже. Последний генерирует маленькие
объемы перевезенных пассажиров ввиду того, что осуществляет
только рейсы деловой авиации. Самым крупным аэропортом среди
данной группы является аэропорт Париж-Шарль-де-Голль. Его
деятельность можно описывать следующими производственными
показателями [122]:
Аэропорт имеет три пассажирских терминала с годовой
пропускной способностью, равной 79 млн пассажирам.
Аэропорт имеет 6 грузовых терминалов.
До пандемии COVID-19 аэропорт был 10 самым крупным
аэропортом мира, вторым самым крупным аэропортом
Европы и самым крупным аэропортом Франции.
Маршрутная сеть охватывает 329 направлений. Число
авиакомпаний-партнеров превышает 100.
На территории аэропорта функционируют около 700
разных компаний.
Парковочный комплекс включает 28300 машинно-мест.
К ключевым преимуществам аэропорта следует отнести
такие, как: высокое качество инфраструктуры: аэропорт имеет
самые современные терминалы и взлетно-посадочные полосы;
возможно дальнейшее развитие аэропорта: его территория имеет
избыточные
земельные
площади
под
будущий
девелопмент;
является мировым хабом для ключевых авиакомпаний альянса
SkyTeam; является европейским хабом для крупных экспрессоператоров грузы и почты: FedEx и French Post Office.
Аэропорт
Париж-Орли
является
вторым
французским
аэропортом по объему обслуженных пассажиров, его маршрутная
сеть включает 143 направлений. Однако, следует отметить, что
если аэропорт Шарлль-де-Голль фокусируется в основном на
международные перевозки, то аэропорт Париж-Орли является
141
лидером по внутренним. К основным преимуществам аэропорта
можно отнести близость к Парижу, умеренные эксплуатационные
расходы из-за низких расстояний осуществляемых перевозок,
гибкость ВПП, а также низкая степень наравномерности полетов.
К главному недостатку аэропорта относится тот факт, что с 1994
года у него есть ограничения на число взлетно-посадочных
операций в год (оно не должно превышать 250000), а также то,
что аэропорт не работает в ночное время [123].
На рынке пассажирских перевозок аэропортов Франции
Группа
аэропортов
лидирующие
Paris
позиции:
в
Aéroport
2013–2020
постоянно
гг.
средняя
занимала
доля
этих
аэропортов составила 66%, на остальные аэропорты Франции
приходился треть пассажиропотока страны. Однако, следует
отметить, что доля группы в последние годы несколько упала: в
2013 году она составляла 68%, а к 2019 году она снизилась на 4
п.п.
и
составила
64%,
несмотря
на
постоянный
рост
пассажиропотока в динамике. Внутри Группы пассажиропоток
между аэропортами Шарль-де-Голль и Париж-Орли постоянно
распределялся одинаково: на первый аэропорт приходится 70%
пассажиропотока Группы, на второй – 30% (см. Рисунок 3.9.).
120
100
90
92
95
97
46
48
101
105
108
80
53
60
43
44
57
61
33
40
18
20
0
2013
2014
2015
2016
2017
Группа аэропортов Paris Aéroport
2018
2019
2020
Прочие аэропорты Франции
Рисунок 3.9. Динамика пассажиропотока аэропортов
Группы Paris Aéroport и прочих аэропортов Франции в 2013–
2020 гг., в млн чел.
Источник: [составлено автором по данным Евростата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_PAOA__custom_92854
2/default/table?lang=en (Дата обращения: 05.04.2021).
142
На рынке грузовых перевозок Группа аэропортов
Pairs
Aéroport практически является монополистом: в среднем на долю
аэропортов Шарль-де-Голль и Париж-Орли приходилось
92%
объема перевезенного грузы и почты французских аэропортов,
прочие
аэропорты
обеспечивали
остальные
8%
грузопотока
страны. Распределение грузопотока между аэропортами Группы
выглядело
следующим
образом:
аэропорт
Шарль-де-Голль
в
среднем перевозил 96% грузов и почты Группы, аэропорта ПарижОрли – в среднем 4% (см. Рисунок 3.10.).
2,
5 00
2,191
2,217
2,214
2,260
171
164
187
191
2014
2015
2016
2017
2,200
2,133
2,108
2,
0 00
1,552
1,
5 00
1,
0 00
500
189
275
177
32
0
2013
Группа аэропортов Paris Aéroport
2018
2019
2020
Прочие аэропорты Франции
Рисунок 3.10. Динамика грузопотока аэропортов Группы
Paris Aéroport и прочих аэропортов Франции в 2013–2020
гг., тыс. тонн
Источник: [составлено автором по данным Евростата. [Электронный
ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/AVIA_GOOA__custom_9285
46/default/table?lang=en (Дата обращения: 05.04.2021).
Таким
образом,
аэропортов
для
устойчивости,
аэропортов,
проведения
обоснование
оценки
охарактеризована
а
соответствующих
рассчитать
проведено
также
основные
присутстви.
финансовые
финансовой
деятельность
рассмотрены
рынках
выбора
их
позиции
Далее
этих
на
необходимо
коэффициенты
для
определения уровня их финансовой стабильности.
3.2. Оценка финансовой устойчивости аэропортов МАУ
и Франции их ключевых перевозчиков в 2013–2020 гг.
143
Оценка
финансовой
устойчивости
компании
важна
для
выявления резервов повышения эффективности ее деятельности.
Целью
проведения
такой
оценки
заключается
в
получении
оперативных результатов финансово-хозяйственной деятельности
организации
в
динамике
для
разработки
и
принятия
экономически обоснованных решений, которые направлены на
устойчивый рост основных финансовых показателей предприятия.
В рамках данного параграфа для оценки финансовой устойчивости
аэропортов МАУ и Франции будет использоваться методика Дж.
К. Ван Хорна (анализ системы финансовых индикаторов, а именно:
коэффициентов ликвидности, деловой активности, рентабельности
и
платежеспособности).
результаты
Следует
отметить,
финансов-хозяйственной
что
поскольку
деятельности
аэропортов
Шарль-де-Голль и Париж-Орли не раскрываются в открытом
доступе, а лишь консолидируются как единые под Группой
аэропортов
Paris
Aéroport,
аэропортов
МАУ
будет
оценка
финансовой
сравниваться
именно
устойчивости
с
финансовой
устойчивости Группы французских аэропортов, а не по отдельно.
Оценка аэропортов МАУ как единой Группы невозможно, так как
они между собой организацинно никак не связаны.
Следует
отметить,
что
АО
«Международный
аэропорт
«Внуково» не формирует отчетность по стандартам МСФО и
представляет результат только по стандартам РСБУ. Именно
поэтому результаты его финансово-хозяйственной деятельности
будут
рассматриваться
Помимо
этого,
на
отдельно
момент
от
остальных
написания
аэропортов.
выпускной
квалификационной работы остальными российскими аэропортами
пока не размещена в открытом доступе консолидированная
финансовая отчетность по МСФО за 2020 год, поэтому будет
проведена
оценка
изменений
ключевых
финансовых
коэффициентов отдельно по каждому аэропорту, не сравнивания
их между собой (т.к. по российским аэропортам они будут
144
рассчитаны по стандартам РСБУ, по Группе аэропортов Франции –
по стандартам МСФО)6.
Так,
первая
группа
анализируемых
показателей
–
коэффициенты ликвидности (см. Таблицу 3.4.). Они позволяют
определить, может ли компания оплачивать свои краткосрочные
обязательства в течение отчетного периода. К этой группе
финансовых
индикаторов
относятся
ликвидности,
коэффициент
коэффициент
абсолютной
собственных
оборотных
относительные
срочной
коэффициент
(быстрой)
ликвидности,
средств.
показатели
Важно
данной
а
текущей
ликвидности,
также
отметить,
группы
величина
что
все
являются
нормируемыми.
Таблица 3.4.
Динамика показателей ликвидности ООО «Международный
аэропорт «Домодедово», АО «Международный аэропорт
«Шереметьево» и Группы аэропортов Paris Aéroport в 2013–
2019 гг.
Показатель
2013
2014
2015
2016
ООО "Международный аэропорт "Домодедово"
2,48
2,43
1,70
2,14
Коэффициент текущей ликвидности
2,38
2,33
1,62
1,99
Коэффициент срочной ликвидности
1,66
1,78
1,10
1,30
Коэффициент абсолютный ликвидности
12 795
17 682 10 697 12 582
Чистый оборотный капитал
АО "Международный аэропорт "Шереметьево"
0,90
0,45
1,00
3,38
Коэффициент текущей ликвидности
0,83
0,44
0,96
3,21
Коэффициент срочной ликвидности
0,60
0,33
0,75
2,79
Коэффициент абсолютный ликвидности
-549
-9 383
-42 27 003
Чистый оборотный капитал
Группа аэропортов Paris Aéroport
1,26
2,19
2,30
2,00
Коэффициент текущей ликвидности
1,25
2,18
2,28
1,97
Коэффициент срочной ликвидности
0,79
1,51
1,69
1,44
Коэффициент абсолютный ликвидности
15 867
54 829 93 738 91 675
Чистый оборотный капитал
2017
2018
2019
0,88
0,80
0,40
-3 164
0,93
0,80
0,28
-1 151
1,00
0,87
0,38
-26
3,08
2,90
2,33
26 806
2,69
2,46
1,93
25 120
1,43
1,24
0,87
9 410
1,69
1,67
1,16
89 334
1,22
1,20
0,86
41 932
1,11
1,08
0,72
23 781
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
данным
консолидированной финансовой отчетности по МСФО организаций].
Коэффициент текущей ликвидности рассчитывается путем
деления суммы оборотных активов на сумму краткосрочных
обязательств и показывает степень, в которой оборотные активы
6
Для ООО «Международный аэропорт
изменений финансовых коэффициентов по
сравнению с аналогичным периодом 2019
открытом доступе и полных данных за 2020
«Домодедово» будет проведена оценка
МСФО за первые 6 месяцев 2020 года по
года ввиду отсутствия данных по РСБУ в
год по МСФО.
145
покрывают краткосрочные пассивы. Он в основном представляет
интерес для инвесторов. У ООО «Международный аэропорт
«Домодедово» в начале рассматриваемого периода (2013–2016 гг.)
коэффициент текущей ликвидности всегда лежал в пределах
нормативного значения (от 1 до 2), иногда даже превышая его.
Однако, с 2017 года значения данного показателя стали ниже
нормативных. Это произошло из-за того, что компания нарушила
условия кредитного ковенанта с Райффайзенбанком, ввиду чего
кредитор потребовал выплатить долг в более ранние сроки [41]. С
ростом прибыли аэропорта ситуация позже стабилизировалась и к
2019
году
показатель
«Международный
вновь
аэропорт
соответствовал
«Шереметьево»
норме.
У
ситуация
АО
ровно
противоположная: в начале рассматриваемого периода (2013–
2015
гг.)
коэффициент
текущей
ликвидности
лежал
ниже
нормативного значения, а с 2016 года его значения существенно
превышали норму. Это произошло на фоне консолидации активов
компании, которая началась еще в 2016 году: в это время
аэропорт консолидировал государственные активы и частные
компании, которые входили в периметр его деятельности. В
результате доля государства в уставном капитале аэропорта
составила 31,5%, а остальные 68,5% приходится на частные
компании [90]. У Группы аэропортов Paris Aéroport коэффициент
текущей ликвидности всегда лежал в пределах нормы или
превышал ее, однако в последние годы отмечается отрицательная
динамика показателя: группа наращивала объем краткосрочных
обязательств с 2016 года в среднем на 24%, в то время как
оборотные активы росли лишь на 7%.
Теперь
ликвидности.
ликвидности
рассмотрим
Он
на
коэффициент
отличается
величину
от
запасов
срочной
коэффициента
и
затрат
(быстрой)
текущей
компании
и
представляет интерес для банков. Его нормативное значение
лежит в пределах от 0,8 до 1. У ООО «Международный аэропорт
146
«Домодедово»
динамкой
динамика
данного
коэффициента
индикатора
текущей
совпадает
ликвидности:
в
с
начале
рассматриваемого периода его значения превышали нормативные
значения. Однако, в последние годы в отличие от показателя
текущей ликвидности он лежал ровно в пределах нормы: в
основном это результат относительно низкой доли запасов и
затрат в структуре оборотных активов организации (около 13%). У
АО «Международный аэропорт «Шереметьево» показатель всегда
лежал в пределах нормы, а после консолидации группы –
превышал ее. Единственным исключением является 2014 год,
когда аэропорт нарушил ряд требований кредитного соглашения с
ОАО «Сбербанк» и необходимо было выплатить тело долга по
кредиту в более ранние сроки. В результате таких штрафных
санкций сумма краткосрочных обязательств превысила сумму
оборотных
аэропортов
активов
Paris
на
8 047
Aéroport
млн
рублей
динамика
[123].
У
коэффициента
Группы
срочной
ликвидности совпадает с динамкой предыдущего показателя: доля
запасов в оборотных активах группы составляет меньше 1%.
Далее
проанализируем
коэффициент
абсолютной
ликвидности. Он рассчитывает путем деления суммы денежных
средств
и
краткосрочных
финансовых
вложений
на
объем
краткосрочных обязательств и представляет наибольший интерес
для поставщиков и материалов. Его нормативное значение лежит
в пределах от 0,2 до 0,5. У ООО «Международный аэропорт
«Домодедово» до 2017 года отмечалось превышение данного
показателя,
ликвидности,
как
и
далее
в
случае
показатель
c
другими
лежал
в
коэффициентами
пределах
нормы,
несмотря на уменьшение величины денежных средств и их
эквивалентов, связанное с покрытием отрицательных курсовых
разниц [42]. У АО «Международный аэропорт «Шереметьево»
показатель всегда лежал в пределах нормы или превышал ее,
147
такая
же
ситуация
отмечалась
у
Группы
аэропортов
Paris
Aéroport.
Наконец, рассмотрим величину собственных оборотных
средств. Он является абсолютным и рассчитывается как разница
между
величиной
оборотных
активов
и
краткосрочных
обязательств. Оптимальная величина зависит от особенностей
деятельности организации, ее отраслевой специфики и рыночной
конъюнктуры. У ООО «Международный аэропорт «Домодедово»
он
принимал
отрицательные
значения
в
годы
нарушения
компанией условий кредитных ковенантов перед банками, у АО
«Международный
аэропорт
«Шереметьево»
он
был
отрицательным в годы до консолидации бизнеса, в то время как у
Группы
аэропортов
Paris
Aéroport
он
всегда
принимал
положительные значения.
Таким образом, по показателям ликвидности анализируемых
компаний можно сделать вывод, что стабильнее всего в динамике
была Группа аэропортов Paris Aéroport, АО «Международный
аэропорт
«Шереметьево»
улучшило
ситуацию
после
важной
консолидации периметров его бизнеса, а у ООО «Международный
аэропорт «Домодедово» проблемы возникали на фоне нарушения
условий по кредитным договорам, но к 2019 году ситуация
стабилизировалась.
Другими
словами,
все
рассматриваемые
аэропорты имеют приемлемые уровни ликвидности.
Теперь
рассмотрим
активности.
использования
Они
группу
отражают
компанией
своих
коэффициентов
степень
средств.
деловой
эффективности
К
данной
группе
финансовых индикаторов относятся следующие: коэффициент
оборачиваемости активов, дебиторской задолженности, запасов,
кредиторской
задолженности,
а
также
производственный,
операционный и финансовый циклы (см. Таблицу 3.5.).
Таблица 3.5.
148
Динамика показателей деловой активности ООО
«Международный аэропорт «Домодедово», АО
«Международный аэропорт «Шереметьево» и Группы
аэропортов Paris Aéroport в 2013–2019 гг.7
Показатель
2013
2014
2015
ООО "Международный аэропорт "Домодедово"
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
15,63
15,47
14,14
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
23
24
26
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
7,62
7,35
6,94
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
48
50
53
Коэффициент оборачиваемости запасов
32,29
26,42
22,75
Оборачиваемость запасов в днях
11
14
16
Операционный цикл
35
37
42
Финансовый цикл
-13
-12
-11
Коэффициент оборачиваемости активов
0,54
0,48
0,41
АО "Международный аэропорт "Шереметьево"
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
14,62
14,28
15,30
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
25
26
24
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
4,56
4,84
5,03
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
80
75
73
Коэффициент оборачиваемости запасов
42,53
50,05
56,53
Оборачиваемость запасов в днях
9
7
6
Операционный цикл
34
33
30
Финансовый цикл
-46
-43
-42
Коэффициент оборачиваемости активов
0,34
0,36
0,41
Группа аэропортов Paris Aéroport
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
5,16
5,17
5,64
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
71
71
65
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
4,08
4,90
4,49
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
89
74
81
Коэффициент оборачиваемости запасов
101,94
108,52 109,19
Оборачиваемость запасов в днях
4
3
3
Операционный цикл
74
74
68
Финансовый цикл
-15
0
-13
Коэффициент оборачиваемости активов
0,29
0,29
0,29
2016
2017
2018
2019
14,04
26
5,89
62
18,77
19
45
-17
0,38
15,12
24
6,40
57
16,80
22
46
-11
0,38
14,51
25
5,87
62
15,10
24
49
-13
0,36
11,57
32
4,26
86
12,77
29
60
-26
0,30
19,77
18
5,67
64
21,94
17
35
-29
0,37
11,12
33
5,20
70
13,21
28
60
-10
0,32
9,53
38
5,85
62
13,15
28
66
4
0,38
15,75
23
6,12
60
14,32
25
49
-11
0,46
5,54
66
3,89
94
82,14
4
70
-23
0,28
6,08
60
4,79
76
72,64
5
65
-11
0,29
6,32
58
5,94
61
84,73
4
62
1
0,26
7,60
48
3,93
93
37,76
10
58
-35
0,29
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
данным
консолидированной финансовой отчетности по МСФО организаций].
Так, на каждый рубль, вложенный в активы компании
(коэффициент
оборачиваемости
активов)
для
ООО
«Международный аэропорт «Домодедово» в среднем в 2013–2019
гг. приходилось 0,40 рублей выручки, для АО «Международный
аэропорт «Шереметьево» - 0,38 рублей выручки, а для Группы
аэропортов
Paris
Aéroport
–
0,28
рублей
выручки.
Однако,
динамика данного показателя у всех анализируемых аэропортов
разная: у ООО «Международный аэропорт «Домодедово» она была
постоянно отрицательной – такая ситуация сложилась из-за более
стремительного
роста
активов
7
по
сравнению
с
выручкой
Данные по Группе аэропортов Paris Aéroport в финансовой отчетности по МСФО
даны в млн евро. В целях проведения сравнения значений российских аэропортов с
французскими аэропортами значения статей баланса и отчета о финансовых
результатах были переведены в рубли по средневзвешенному курсу евро
149
(среднегодовые темпы прироста активов составили +6,9%, а
выручки
–
лишь
«Шереметьево»
+0,5%).
У
показатель
АО
«Международный
начал
аэропорт
стремительно расти
после
консолидации в годы роста доли присутствия аэропорта на рынке
МАУ. У группы аэропортов Paris Aéroport величина коэффициента
оборачиваемости активов практически не менялась.
Эффективнее всего работу по сбору оплаты за поставленные
товары (оказанные услуги) организовали ООО «Международный
аэропорт
«Домодедово»
«Шереметьево»,
у
и
АО
которых
«Международный
коэффициент
аэропорт
оборачиваемости
дебиторской задолженности в среднем в 2013–2019 гг. составил
14,35
рублей
и
14,34
рублей,
соответственно.
У
Группы
аэропортов Paris Aéroport среднее значение показателя в 2013–
2019 гг. отстает от российских аэропортов на 59%. Это может
говорить
о
наличии
большого
числа
неплатежеспособных
контрагентов и других проблем сбыта.
Самое высокое качество управления запасами отмечается у
Группы
аэропортов
Paris
Aéroport,
у
которой
коэффициент
оборачиваемости запасов в рассматриваемом периоде времени в
среднем составил 85,27 руб., что практически в 2 и в 3 раза
значений
российских
аэропортов:
аэропорт
«Шереметьево»
среднее
у
АО
«Международный
значение
коэффициента
оборачиваемости запасов составило 30,25 руб., в то время как у
ООО «Международный аэропорт «Домодедово» – 20,70 руб.
Следует отметить, что в динамике данный показатель у всех
аэропортов снижается: это может свидетельствовать о том, что
аэропорты накапливают излишки запасов.
Рассматривая
коэффициент
оборачиваемости
кредиторской задолженности, следует отметить, что для любой
компании желательно, чтобы его значения были низкими: это
позволяет иметь остаток неоплаченных обязательств в качестве
бесплатного источника финансирования текущей деятельности.
150
Так, самое низкое значение коэффициента оборачиваемости
кредиторской задолженности в 2013–2019 гг. отмечался у Группы
аэропортов
Paris
Aéroport
–
4,58
руб,
далее
идет
АО
«Международный аэропорт «Шереметьево» со значением 5,32
руб., на последнем месте находится ООО «Международный
аэропорт «Домодедово», у которого значение данного показателя
составило 6,33 руб.
Далее рассмотрим итоговые показатели деловой активности,
а именно производственный, операционный и финансовый циклы.
Производственный цикл – это период времени, по окончании
которого организация получает свою готовую продукцию. Он
получается
путем
расчета
коэффициента
оборачиваемости
запасов в днях (общее количество дней в году делится на сам
коэффициент).
Наилучшее
значения
показателя
среди
анализируемых аэропортов наблюдалось у Группы аэропортов
Paris Aéroport – всего 4 дня, что практически в 4 раза ниже
значений аэропортов Домодедово и Шереметьево (17 дней и 19
дней, соответственно).
Операционный цикл – это промежуток времени, который
включает себя производственный цикл и время, в течение
которого поступает оплата за реализованную готовую продукцию.
Он рассчитывается путем суммирования оборачиваемости запасов
и дебиторской задолженности в днях. По этому показателю
позиции аэропортов ровно противоположные: лидером является
ООО
«Международный
аэропорт
«Домодедово»
со
средним
значением 44 дней, далее идет АО «Международный аэропорт
«Шереметьево» со значением 45 дней, на последнем месте
располагается Группа аэропортов Paris Aéroport со значением 67
дней.
Наконец, рассмотрим финансовый цикл, характеризующий
количество
дней
задолженности.
Он
между
погашением
рассчитывается
151
путем
кредиторской
суммирования
операционного
цикла
с
оборачиваемостью
кредиторской
задолженности в днях. Увеличение положительных значений
финансового цикла приводит к снижению финансовой надежности
компании, поскольку в таком случае происходит одновременное
снижение
платежеспособности
и
ликвидности.
Уменьшение
финансового цикла ведет к улучшение финансовой устойчивости
компании, повышению эффективности управления кредиторской
задолженностью и оборотными активами предприятия. Среди
рассматриваемых
показателя
аэропортов
отмечается
у
наилучшее
АО
значение
«Международный
данного
аэропорт
«Шереметьево» (-25 дней), далее идет ООО «Международный
аэропорт «Домодедово» со значением -15 дней, а вслед за ним
идет Группа аэропортов Paris Aéroport (-14 дней).
Таким
образом,
коэффициентам
задолженности
можно
прийти
оборачиваемости
самая
российских аэропортов,
высокая
к
выводу,
активов
и
эффективность
что
по
дебиторской
отмечается
у
в то время как по коэффициентам
оборачиваемости запасов и кредиторской задолженности – у
французских. Однако, по итоговым показателям операционного и
финансового циклов в 2013–2019 гг. лидировали аэропорты
России.
Следующие анализируемые показатели – коэффициенты
рентабельности,
отражающие
степень
прибыльности
деятельности компании. К этой группе индикаторов относятся
такие, как коэффициент рентабельности активов, коэффициент
рентабельности
собственного
капитала
и
коэффициент
рентабельности продаж (см. Таблицу 3.6.).
Таблица 3.6.
Динамика показателей рентабельности ООО
«Международный аэропорт «Домодедово», АО
«Международный аэропорт «Шереметьево» и Группы
аэропортов Paris Aéroport в 2013–2019 гг.
152
Показатель
2013
2014
2015
ООО "Международный аэропорт "Домодедово"
Коэффициент рентабельности продаж
23,6% 27,7% 20,7%
Коэффициент рентабельности активов
12,9% 13,2%
8,4%
Коэффициент рентабельности собственного капитала
19,5% 22,8% 14,9%
АО "Международный аэропорт "Шереметьево"
Коэффициент рентабельности продаж
-8,0% -78,5% -37,1%
Коэффициент рентабельности активов
-2,7% -28,3% -15,2%
Коэффициент рентабельности собственного капитала
-26,7% -86,5% -82,5%
Группа аэропортов Paris Aéroport
Коэффициент рентабельности продаж
-1,9%
0,2% 12,1%
Коэффициент рентабельности активов
-0,5%
0,1%
4,9%
Коэффициент рентабельности собственного капитала
-0,8%
0,1%
5,5%
2016
2017
2018
2019
21,2%
8,0%
18,0%
23,0%
8,7%
19,0%
-1,9%
-0,7%
-2,0%
28,6%
8,5%
22,7%
30,9%
11,6%
14,5%
29,6%
9,6%
15,0%
19,0%
7,2%
11,4%
27,2%
12,6%
19,9%
29,5%
2,1%
1,2%
6,6%
0,6%
0,5%
8,8%
1,6%
2,1%
8,2%
1,7%
2,1%
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
данным
консолидированной финансовой отчетности по МСФО организаций].
Так,
деятельность
ООО
«Международный
аэропорт
«Домодедово» в 2013–2019 гг. была убыточной только один раз – в
2018 году. Тогда убыток в размере 833 млн рублей возник из-за
убытка от курсовой разницы по долговым ценным бумагам,
выраженным в долларах США (7079 млн рублей). В остальные
годы деятельности аэропорта всегда была прибыльной, самое
высокое
значение
коэффициента
рентабельности
продаж
отмечалось в 2019 году за счет достаточно низкой выручки на
фоне
одного
аэропорта
из
за
самых
высоких
значений
анализируемый
чистой
период.
прибыли
Коэффициент
рентабельности активов был выше всего у аэропорта в 2014 году,
когда рост чистой прибыли превысил рост суммы активов (на 5
п.п.).
Рентабельности
собственного
капитала
также
была
наивысшей в 2014 году: рост чистой прибыли превысил рост
собственного капитала компании на 17 п.п.
До консолидации бизнеса деятельность АО «Международный
аэропорт «Шереметьево» всегда была убыточной. В 2013 году на
убыточность
деятельности
компании
повлияли
потери
из-за
курсовых разниц в размере 791 млн руб. [9]. В 2014 году
произошла такая же ситуация: даже существенное увеличение
выручки не смогло покрыть курсовую разницу (проценты по
кредитам аэропорт платит в валюте). В 2015 году вновь был
зафиксирован чистый убыток по той же причине, ввиду чего
153
высший
менеджмент
аэропорта
начал
вести
переговоры
с
банками по поводу вариант перевода кредитов в рубли, а также
увеличения срока возврата кредитов (речь шла о кредитах,
выданных
ВЭБ
Обязательства
и
по
ВТБ
ним
на
строительство
составляли
$900
терминала
млн)
[126].
D.
После
процессов консолидации бизнеса, а также во время увеличения
доли на рынке МАУ, с 2016 года аэропорт Шереметьев отмечал
только прибыльные результаты своей деятельности. Наилучшее
значение коэффициента рентабельности продаж отмечалось в
2016 году из-за 150% роста чистой прибыли по сравнению с 10%
ростом
выручки.
Самые
высокие
значения
показателей
рентабельности активов и собственного капитала отмечались в
2019 году: тогда чистая прибыль выросла практически в 2 раза на
фоне 15% роста активов и суммы собственного капитала.
Деятельность
Группы
аэропортов
Paris
Aéroport
была
убыточной только один раз в рассматриваемом периоде – в 2013
году. Это произошло на фоне стремительного роста долговой
нагрузки
аэропорта.
В
целом
показатели
рентабельности
российских аэропортов в разы выше французских: коэффициент
рентабельности
продаж
в
прибыльные
годы
у
аэропорта
Шереметьево в среднем составлял 30%, у аэропорта Домодедово –
20%, в то время как у Группы Paris Aéroport – 11%. То же самое
можно сказать и про коэффициенты рентабельности активов и
собственного
капитала
–
у
российских
аэропортов
в
рассматриваемом периоде они в среднем составляли 10–20%, а у
французских – лишь 2%.
По анализу показателей рентабельности можно заключить,
что
с
2016
аэропортов
года
всегда
деятельности
была
российских
прибыльной,
однако
и
французских
уровень
такой
прибыльности у вторых аэропортов значительно ниже, чем у
первых.
154
Наконец, рассмотрим последнюю группу показателей, а
именно
коэффициенты
платежеспособности.
Они
характеризуют степень защищенности кредиторов и инвесторов
компании от возникновения неблагоприятных рисков. К данной
группе
относятся
собственности,
следующие
коэффициент
коэффициент
финансового
индикаторов:
коэффициент
финансовой
зависимости,
левериджа,
коэффициент
обеспеченности текущей деятельности собственными оборотными
средствами, коэффициент маневренности оборотного капитала и
коэффициент защищенности кредиторов (см. Таблицу 3.7.).
Так,
для
начала
проведем
анализ
коэффициента
собственности. Его можно получить путем деления собственного
капитала компании на итог баланса. У него есть нормативное
значение, которое находится выше 60%. Абсолютно у всех
анализируемых
аэропортов
рассматриваемом
значение
периоде
лежал
данного
ниже
показателя
нормы.
У
в
ООО
«Международный аэропорт «Домодедово» он в среднем составил
0,46,
причем
в
последние
годы
отмечается
отрицательная
динамика из-за отрицательных темпов прироста собственного
капитала
по
сравнению
с
заемным:
среднегодовые
темпы
прироста собственных средств в указанном периоде составили 0,34%, в то время как среднегодовые темпы прироста заемного
капитала
-
+14%.
У
АО
«Международный
аэропорт
«Шереметьево» коэффициент собственности в среднем составил
0,4,
однако
положительная
после
консолидации
динамика
роста.
До
бизнеса
отмечается
консолидации
бизнеса
величина собственного капитала аэропортов в 2015 году даже
была отрицательной из-за высокой доли непокрытого убытка,
накопленного за 5 лет убыточной деятельности организации. У
Группы аэропортов Paris Aéroport самое низкое среднее значение
коэффициента собственности за 2013–2019 гг. – всего 0,37. Как и у
аэропорта
Домодедово,
собственный
155
капитал
французских
аэропортов рос медленнее, чем заемный: 15% против 18%.
Следует отметить, что авиационная отрасль известна дефицитом
собственных источников финансирования. Как правило, из-за
высоких потребностей таких компаний в инвестициях, большую
долю
в
структуре
капитала
занимают
краткосрочные
заимствования.
Таблица 3.7.
Динамика показателей платежеспособности ООО
«Международный аэропорт «Домодедово», АО
«Международный аэропорт «Шереметьево» и Группы
аэропортов Paris Aéroport в 2013–2019 гг.
Показатель
2013
2014
2015
ООО "Международный аэропорт "Домодедово"
Коэффициент финансового левериджа
0,65
0,85
0,86
Коэффициент собственности
0,57
0,53
0,51
Коэффициент финансовой зависимости
1,65
1,85
1,86
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
0,60
0,59
0,41
Коэффициент маневренности собственного капитала
0,26
0,35
0,20
Коэффициент защищенности кредиторов
25,61
12,78
7,43
АО "Международный аэропорт "Шереметьево"
Коэффициент финансового левериджа
7,12
5,41
-6,53
Коэффициент собственности
0,58
0,21
0,06
Коэффициент финансовой зависимости
9,60
3,15
-5,53
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
-0,12
-1,20
0,00
Коэффициент маневренности собственного капитала
-0,10
-0,55
0,00
Коэффициент защищенности кредиторов
0,50
-4,55
-1,14
Группа аэропортов Paris Aéroport
Коэффициент финансового левериджа
1,54
1,46
1,53
Коэффициент собственности
0,39
0,40
0,39
Коэффициент финансовой зависимости
2,54
2,46
2,53
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
0,21
0,54
0,57
Коэффициент маневренности собственного капитала
0,10
0,27
0,33
Коэффициент защищенности кредиторов
4,62
6,33
5,65
2016
2017
2018
2019
1,24
0,49
2,24
0,53
0,28
9,48
1,33
0,41
2,33
-0,14
-0,06
11,47
2,02
0,36
3,02
-0,07
-0,03
3,71
1,68
0,35
2,68
0,00
0,00
5,51
0,78
0,24
1,78
0,70
0,35
3,96
0,60
0,58
1,60
0,68
0,30
5,26
0,69
0,57
1,69
0,63
0,26
5,60
0,69
0,55
1,69
0,30
0,08
11,40
1,47
0,40
2,47
0,50
0,29
5,55
1,63
0,34
2,63
0,41
0,24
4,87
1,77
0,35
2,77
0,18
0,10
3,93
1,76
0,35
2,76
0,10
0,05
3,87
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
данным
консолидированной финансовой отчетности по МСФО организаций].
Далее рассмотрим коэффициент финансовой зависимости.
Он является обратным показателем коэффициенту собственности.
Если значения этого коэффициента растут в динамике, это
свидетельствует об увеличении заемного капитала в общей
структуре
капитала.
Ввиду
относительно
низких
значений
коэффициентов собственности анализируемых аэропортов России
156
и
Франции,
коэффициент
финансовой
зависимости
у
них
достаточно высокий: самое низкое среднее значение показателя
отмечается у ООО «Международный аэропорт «Домодедово» –
2,23, далее идет АО «Международный аэропорт «Шереметьево» –
2,58, на последнем месте располагается Группа аэропортов Paris
Aéroport со значением 2,69.
Теперь перейдем к анализу коэффициента финансового
левериджа. Он отражает степень зависимости компании от
внешних
источников
нормируемым,
где
финансирования
его
нормальное
и
также
значение
не
является
должно
превышать 70%. У ООО «Международный аэропорт «Домодедово»
после 2013 года коэффициент всегда был выше нормы, самое
высокое значение приходилось на 2018 год, где он составил 2,02.
Это связано прежде всего с привлечением заемных средств для
проектов
по
расширению
аэропорта
Шереметьево,
аэропортом
с
отмечалось
ранее,
аэропортовой
который,
государственным
получает
инфраструктуры.
во-первых,
участием,
наибольшую
а,
У
является
во-вторых,
как
государственную
поддержку в рамках реализации ФЦП, в последние годы, несмотря
на такое же активное развитие инфраструктурных объектов,
значение показателя в годы после консолидации периметров
бизнеса лежит в пределах нормативного значения. У
Paris
Aéroport данный показатель всегда превышал норму.
Далее
рассмотрим
коэффициент
защищенности
кредиторов. Он отражает способность организации оплатить
проценты по займам. Чем выше данный показатель, тем более
высока финансовая устойчивость компании. Если показатель
принимает значение меньше 1, то приток денежных средств
предприятия недостаточен для выплаты процентов по кредитам.
Так,
у
ООО
«Международный
аэропорт
«Домодедов»
в
анализируемом периоде времени было самое высокое среднее
значение показателя – 11. У Paris Aéroport он тоже был высоким и
157
составил в среднем 5, в то время как у АО «Международный
аэропорт «Шереметьево» из-за убыточных 2013–2015 гг. он в
среднем равнялся 3. Такие значения указывают на то, что все
аэропорты, несмотря на высокую долю заемных средств, способно
расплачиваться по своим процентным расходам.
Теперь
проведем
анализ
показателя
обеспеченности
текущей деятельности чистым оборотным капиталам. Он
показывает, какая часть оборотных активов финансируется за
счет
собственных
оборотных
средств.
Нормальное
значение
показателя составляет не менее 0,1. До 2019 года у всех
рассматриваемых аэропортов были значения, соответствующей
норме, однако из-за увеличения краткосрочных обязательств в
2019 году и, как следствие, уменьшения величины чистого
оборотного
капитала,
возникли
трудности
с
10%
финансированием оборотных активов собственными оборотными
средствами.
Наконец,
рассмотрим
коэффициентов
маневренности
собственных
последний
платежеспособности
собственного
оборотных
капитала.
средств
в
показатель
–
Он
группы
коэффициент
отражает
структуре
долю
собственного
капитала компании. Как и в случае с предыдущим показателем, в
последнем 2019 году отмечалось его ухудшение из-за спада
чистого оборотного капитала у всех рассматриваемых аэропортов.
Таким
образом,
по
показателям
платежеспособности
анализируемых аэропортов можно сделать вывод, что все они в
значительной степени зависят от заемных средств. Однако,
благодаря высокой рентабельности деятельности (за исключением
2013–2015
гг.)
для
аэропорта
Шереметьево,
2013
г.
для
французских аэропортов и 2018 г. для аэропорта Домодедово) у
аэропортов достаточно средств для того, чтобы кредиторы и
инвесторы чувствовали себя уверены в том, что все процентные
платежи будут выполнены.
158
По проведенному сравнительному анализу можно заключить,
что все рассматриваемые аэропорты имеют как сильные, так и
слабые стороны, но их объединяют в основном достаточно общие
тенденции: приемлемые уровни ликвидност; хорошие значения
финансового цикла для российских аэропортов, для французских
есть
место
для
оптимизации;
в
основном
отмечается
прибыльность деятельность, однако у французских аэропортов
уровни рентабельности несколько ниже; высокая зависимость от
внешнего финансирования, но не создающая значительные риски
ввиду достаточности средств для покрытия процентных расходов.
Далее необходимо рассмотреть степень влияния кризиса
авиационной
основные
отрасли,
вызванного
рассмотренные
ранее
пандемией
финансовые
COVID-19
на
коэффициенты
деятельности по имеющимся данным. Предполагается, что из
категории достаточно высокой финансовой устойчивости все
анализируемые
аэропорты
неопределенной
финансовой
перейдут
в
устойчивостью.
категорию
Так,
для
с
ООО
«Международный аэропорт «Домодедово» за первые 6 месяцев
2020 года по сравнению с аналогичным периодом 2019 года
ухудшения отмечаются абсолютно по всем показателям (см.
Таблицу 3.8.):
Ухудшились
коэффициенты
ликвидности
компании,
чистый оборотный капитал остался отрицательным,
причем эта величина увеличилась почти в 2,5 раза.
Коэффициент
нормы,
текущей
коэффициент
ликвидности
срочной
остался
ликвидности
ниже
также
принял значение, ниже нормативного.
Показатели платежеспособности за указанный период
времени отражают рост доли зависимости от внешних
источников финансирования, причем из-за убыточности
деятельности компания не справляется с покрытием
процентных расходов.
159
Из-за временной приостановки пассажирских перевозок
ввиду
пандемии
COVID-19
компания
за
первые
6
месяцев 2020 года зафиксировала рекордные убытки.
Значительно
ухудшились
сроки
возврата
денежных
средств от контрагентов, однако из-за продления срока
возраста
кредитных
ресурсов
удалось
сохранить
приемлемый уровень финансового цикла.
Таблица 3.8.
Динамика финансовых коэффициентов ООО
«Международный аэропорт «Домодедово» за первые 6
месяцев 2019-2020 гг.8
Показатель
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент срочной ликвидности
Коэффициент абсолютный ликвидности
Чистый оборотный капитал
Коэффициент финансового левериджа
Коэффициент собственности
Коэффициент финансовой зависимости
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
Коэффициент маневренности собственного капитала
Коэффициент защищенности кредиторов
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости запасов
Оборачиваемость запасов в днях
Операционный цикл
Финансовый цикл
Коэффициент оборачиваемости активов
Коэффициент рентабельности продаж
Коэффициент рентабельности активов
Коэффициент рентабельности собственного капитала
2019 6м
0,95
0,81
0,29
-720
1,59
0,37
2,59
-0,05
-0,02
14,17
5,53
66
2,12
172
6,44
57
123
-49
0,14
30,7%
4,2%
11,8%
2020 6м Δ2020 6м-2019 6м
0,89
-0,06
0,77
-0,03
0,35
0,06
-1 858
-1 138
1,97
0,39
0,35
-0,02
2,97
0,39
-0,13
-0,08
-0,04
-0,03
-3,36
-17,53
3,11
-2,42
117
51
1,35
-0,77
270
98
4,38
-2,06
83
27
201
78
-70
-20
0,08
-0,06
-46,1%
-77%
-3,6%
-8%
-10,4%
-22%
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
консолидированной
финансовой
отчетности
по
«Международный аэропорт «Домодедово»].
по
данным
МСФО
ООО
Схожая ситуация отмечается и у АО «Международный
аэропорт
«Шереметьево».
Значительно
увеличилась
доля
заемного капитала в структуре капитала компании, а из-за
убыточной деятельности она теперь испытывает сложности с
возвратом
процентных
обязательств.
Как
и
у
аэропорта
Домодедово, значительно замедлился срок возврата денежных
8
«Красным» могут быть отмечены положительные величины, если для данного
показателя увеличение характеризуется как ухудшение финансовой устойчивости
компании. Такая же ситуация для отрицательных величин, отмеченным «зеленым».
160
средств
от
контрагентов,
однако
ускорился
срок
возврата
кредиторской задолженности, ввиду чего финансовой цикл для
организации
ухудшился.
Деятельности
характеризовалась
убытком,
нормальные
ликвидности
уровни
однако
и
компании
удалось
даже
сохранить
увеличить
чистый
оборотный капитал (см. Таблицу 3.9.).
Таблица 3.9.
Динамика финансовых коэффициентов АО
«Международный аэропорт «Шереметьево» в 2019–2020 гг.
Показатель
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент срочной ликвидности
Коэффициент абсолютный ликвидности
Чистый оборотный капитал
Коэффициент финансового левериджа
Коэффициент собственности
Коэффициент финансовой зависимости
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
Коэффициент маневренности собственного капитала
Коэффициент защищенности кредиторов
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости запасов
Оборачиваемость запасов в днях
Операционный цикл
Финансовый цикл
Коэффициент оборачиваемости активов
Коэффициент рентабельности продаж
Коэффициент рентабельности активов
Коэффициент рентабельности собственного капитала
2019
2020
1,67
1,81
1,63
1,77
1,22
1,41
8 920 861 10 064 381
0,65
0,91
0,60
0,52
1,65
1,91
0,40
0,45
0,08
0,09
8,94
-0,66
9,43
4,33
39
84
1,93
3,55
189
103
29,48
30,76
12
12
51
96
-138
-7
0,22
0,10
56,0%
-1,0%
12,6%
-0,1%
20,0%
-0,2%
Δ2020-2019
0,14
0,14
0,20
1 143 520
0,26
-0,08
0,26
0,05
0,01
-9,60
-5,10
46
1,62
-87
1,28
-1
45
132
-0,13
-57%
-13%
-20%
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным
консолидированной финансовой отчетности по РСБУ АО
«Международный аэропорт «Шереметьево»].
Наконец,
рассмотрим
степень
влияния
коронавирусного
кризиса на деятельность аэропортов Группы
Paris Aéroport.
Ситуация у французских аэропортов схожа с ситуацией АО
«Международный аэропорт «Шереметьево»: они закончили год с
колоссальным
убытком,
ухудшились
все
показатели
платежеспособности, процентные расходы стали возвращаться
быстрее,
чем
средства
от
контрагентов,
однако
компания
практически в 6 раз увеличила величину чистого оборотного
161
капитала и сохранила относительно высокий уровень ликвидности
(см. Таблицу 3.10.).
Таблица 3.10.
Динамика финансовых коэффициентов Группы аэропортов
Paris Aéroport в 2019–2020 гг.
Показатель
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент срочной ликвидности
Коэффициент абсолютный ликвидности
Чистый оборотный капитал
Коэффициент финансового левериджа
Коэффициент собственности
Коэффициент финансовой зависимости
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
Коэффициент маневренности собственного капитала
Коэффициент защищенности кредиторов
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости запасов
Оборачиваемость запасов в днях
Операционный цикл
Финансовый цикл
Коэффициент оборачиваемости активов
Коэффициент рентабельности продаж
Коэффициент рентабельности активов
Коэффициент рентабельности собственного капитала
2019
1,11
1,08
0,72
23 781
1,76
0,35
2,76
0,10
0,05
3,87
7,60
48
3,93
93
37,76
10
58
-35
0,29
13,6%
3,9%
10,5%
2020
1,44
1,42
1,08
120 870
3,41
0,26
4,41
0,30
0,35
-2,04
3,88
94
3,08
119
25,80
14
108
-10
0,13
-70,9%
-9,1%
-36,0%
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
консолидированной финансовой отчетности по МСФО
аэропортов Paris Aéroport].
Δ2020-2019
0,33
0,34
0,36
97 089
1,64
-0,10
1,64
0,20
0,29
-5,90
-3,72
46
-0,85
26
-11,96
4
51
25
-0,16
-84%
-13%
-46%
данным
Группы
По проведенному анализу, можно сказать, что влияние
пандемии COVID-19 на авиационную отрасль Франции очень
значительное: аэропорты перешли из категории организаций с
высокой финансовой устойчивостью в категорию компаний с
серьезными финансовыми трудностями.
Теперь
перейдем
к
заключительной
части
данного
параграфа, которая будет заключаться в проведении отдельной
162
оценки
финансовой
устойчивости
для
АО
«Международный
аэропорт «Внуково». Как отмечалось ранее, данный аэропорт не
брался
в
финансовая
сравнение
отчетность
с
другими
компанией
аэропортами,
формируется
поскольку
только
по
стандартам РСБУ.
Таблица 3.11.
Динамика финансовых коэффициентов АО
«Международный аэропорт «Внуково» в 2013–2020 гг.
Показатель
Коэффициент текущей ликвидности
Коэффициент срочной ликвидности
Коэффициент абсолютный ликвидности
Чистый оборотный капитал
Коэффициент финансового левериджа
Коэффициент собственности
Коэффициент финансовой зависимости
Коэффициент обеспеченности текущей деятельности СОС
Коэффициент маневренности собственного капитала
Коэффициент защищенности кредиторов
Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности
Оборачиваемость дебиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности
Оборачиваемость кредиторской задолженности в днях
Коэффициент оборачиваемости запасов
Оборачиваемость запасов в днях
Операционный цикл
Финансовый цикл
Коэффициент оборачиваемости активов
Коэффициент рентабельности продаж
Коэффициент рентабельности активов
Коэффициент рентабельности собственного капитала
2013
0,37
0,37
0,00
-1 345 557
0,07
0,94
1,07
-1,67
-0,67
0,87
0,89
409
7,50
49
41,09
9
417
369
0,28
-1,9%
-0,5%
-0,8%
2014
0,50
0,49
0,00
-1 182 169
0,16
0,86
1,16
-1,01
-0,58
1,21
1,54
237
3,93
93
41,81
9
246
153
0,40
-0,2%
-0,1%
-0,1%
2015
2016
2017
2018
2019
2020
0,31
0,04
0,08
0,13
0,17
0,18
0,30
0,04
0,07
0,13
0,17
0,18
0,01
0,01
0,03
0,07
0,12
0,11
-1 418 311 -18 256 467 -48 193 031 -48 175 991 -46 215 855 -45 186 813
0,06
0,01
0,31
0,31
0,30
0,29
0,97
0,55
0,56
0,76
0,76
0,78
1,06
1,01
1,31
1,31
1,30
1,29
-2,27
-26,53
-11,89
-6,73
-4,74
-4,55
-0,73
-0,97
-1,16
-1,14
-1,07
-1,06
-7,80
0,00
0,44
2,26
2,34
0,52
1,32
1,35
2,32
3,78
3,85
2,10
277
271
157
97
95
174
4,22
8,57
3,05
4,02
3,95
3,60
87
43
120
91
92
101
53,21
66,14
33,75
40,73
36,76
32,85
7
6
11
9
10
11
284
277
168
106
105
185
197
234
49
15
12
83
0,40
0,07
0,09
0,18
0,20
0,12
-12,1%
-29,5%
-6,6%
8,8%
8,2%
-4,6%
-4,9%
-2,1%
-0,6%
1,6%
1,7%
-0,6%
-5,5%
-1,2%
-0,5%
2,1%
2,1%
-0,7%
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
консолидированной
финансовой
отчетности
по
«Международный аэропорт «Внуково»].
по
данным
РСБУ
АО
Так, аэропорт Внуково, в отличие от рассмотренных ранее
аэропортов, всегда отмечал относительно низкую финансовую
устойчивость своей деятельности, хотя в годы до пандемии COVID19 (2018–2019 гг.) наблюдались улучшения по ряду показателей.
Абсолютно все показатели ликвидности в 2013–2020 гг. были
ниже
нормативных
значений,
величина
чистого
оборотного
капитала из года в год. Причем, аэропорт тоже прошел через
процедуру консолидации активов, но в отличие от аэропорта
163
Шереметьево — это, наоборот, сильно повлияло на ухудшение
финансовой
устойчивости
аэропорта
(см.
Таблицу
3.11.).
Консолидация активов аэропорта была осуществлена в два этапа.
На первом этапе проводилась дополнительная эмиссия акций АО
«Международный аэропорт «Внуково», в рамках которой частные
акционеры
аэропорта
и
Российская
Федерация
передали
в
уставный капитал компании согласованные активы, которые
входили
в
периметр
произошло
консолидации.
присоединение
к
На
втором
аэропорту
его
же
этапе
ключевых
юридических лиц, а именно АО «Аэропорт Внуково», АО «ВнуковоИнвест» и ООО «АВИАТЕХИНВЕСТ» [44]. Низкая ликвидность
аэропорта
объясняется
многократным
превышением
краткосрочных обязательств над оборотными активами. Отличие
данного аэропорта от ранее анализируемых заключается в более
высокой доле внеоборотных активов по сравнению с долей
оборотных активов.
Показатели деловой активности аэропорта Внуково тоже
являются
неблагоприятными:
контрагентов
принимает
срок
иногда
возврата
значения,
средств
равные
от
одному
календарному году, в то время как кредиторская задолженность
возвращается в разы быстрее. На этом фоне складывается
положительный финансовый цикл, ввиду чего аэропорт иногда
может испытывать трудности, связанные с дефицитом средств для
обеспечения нормального функционирования.
Деятельность аэропорта была убыточной практически на
протяжении всего анализируемого периода. Рассмотрим более
подробно причины возникновения убытка в те или иные годы, а
также каким образом аэропорту удалось до кризиса, связанного с
пандемией COVID-19, выйти на рентабельную деятельность:
2014 год: спад количества перевезенных пассажиров на фоне
экономических санкций и снижения стоимости рубля [61].
164
2015
год: дальнейшее снижение пассажиропотока
из-за
потери существующих и недостаточного привлечения новых
потребителей
в
связи
с
высокой
конкуренцией
среди
аэропортов МАУ, а также влияние валютных рисков [8].
2016
год:
прекращение
деятельности
крупнейшего
для
аэропорта перевозчика «Трансаэро», а также закрытие ряда
международных направлений [88].
2018–2019
гг.
–
выход
на
прибыльность
деятельности:
активное развитие главного перевозчика аэропорта Победы, а
также приход новых финансово устойчивых зарубежных
перевозчиков из аэропорта Домодедово.
Показатели
платежеспособности
аэропорта
Внуково,
в
отличие от аэропортов Домодедово, Шереметьево и аэропортов
Группы Paris Aéroport, имеют благоприятные значения: высока
доля
собственных
средств
в
структуре
капитала
компании,
отмечается низкая зависимость от внешнего финансирования.
Однако, несмотря на невысокую долю заемного капитала, в
некоторые годы аэропорт Внуково все равно испытывал трудности
с
покрытием
текущих
процентов
расходов,
что
говорит
о
неустойчивости деятельности. Помимо этого, из-за отрицательной
величины
чистого
оборотного
капитала
коэффициенты
обеспеченности текущей деятельности собственными оборотными
средствами
и
маневренности
собственного
капитала
свидетельствуют о недостаточном уровне оборотных активов.
Проведенный анализ финансовой устойчивости по аэропорту
Внуково указывает на низкую финансовую стабильность компании
как до пандемии COVID-19, как и во время нее. Несмотря на
улучшения финансовых результатов в 2018–2019 гг., аэропорт
Внуково
в
основном
характеризовался
крайне
низкой
ликвидностью, слабой оборачиваемостью активов, убыточностью
деятельности,
но
относительно
платежеспособности.
165
высоким
уровнем
Далее проведем экспресс-оценку финансовой устойчивости
ключевых
перевозчиков
анализируемых
аэропортов
путем
определения типа финансовой устойчивости авиакомпании, а
также вероятности ее банкротства с помощью модели Альтмана.
Это необходимо потому, что финансовая устойчивость аэропортов
тесно зависит от стабильности их авиакомпаний. Как было видно в
предыдущем
параграфе
работы,
из-за
низкой
финансовой
устойчивости некоторых авиакомпаний ООО «Международный
аэропорт «Домодедово» в последние годы умеренно терял свою
долю
на
рынке,
тем
самым
ухудшались
и
результаты
его
финансово-хозяйственной деятельности. Финансовая устойчивость
перевозчиков будет определена на два периода: до пандемии
COVID-19 (2019 год) и в период после пандемии COVID-19 (2020
год). Поскольку во внимание берется 2020 год, когда большую
часть времени международные воздушные линии были закрыты,
для
российских
аэропортов
будет
оцениваться
финансовая
стабильность только национальных авиакомпаний-партнеров.
Так, напомним, что в рамках настоящего исследования для
расчета
вероятности
использовалась
ее
банкротства
модификация
по
для
модели
Альтмана
непроизводственных
предприятий (см. п. 1.3.).
Для начала определим степень финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров
«Домодедово»,
который
ООО
имеет
«Международный
самую
аэропорт
диверсифицированную
клиентскую базу среди аэропортов МАУ.
В 2019 году из 11 национальных перевозчиков-партнеров
аэропорта Домодедово 6 (55%) являлись финансово устойчивыми
(это АО «Авиакомпания «Сибирь», АО «Авиакомпания «ИрАэро»,
АО «Авиакомпания «АЛРОСА», ОАО «Авиационная транспортная
компания «Ямал», ОАО «Авиакомпания «Уральские авиалинии» и
АО «Нордавиа – региональные авиалинии»). Одна авиакомпания
(9%) имела неопределенную финансовую устойчивость (ООО
166
«Авиапредприятие «Северсталь»), остальные 4 перевозчика уже
были финансово неустойчивыми (36%) – это АО «Ред Вингс», АО
«Авиакомпания «Нордстар», АО «Ижавиа» и АО «Авиакомпания
РОЯЛ ФЛАЙТ» (см. Таблицу 3.12.). В 2020 году же абсолютно все
авиакомпании
наблюдали
ухудшение
своей
финансовой
устойчивости: уже 8 из 11 компании имели существенные
финансовые риски, согласно расчетам по модели Альтмана. Две
авиакомпании имели неопределенную финансовую устойчивость
(это
АО
«Авиакомпания
«ИрАэро»
и
ОАО
«Авиационная
транспортная компания «Ямал»), одна сохранила высокий уровень
финансовой
устойчивости
(АО
«Авиакомпания
«АЛРОСА»).
Следует отметить, что несмотря на сохранение некоторыми
перевозчиками финансовой устойчивости, абсолютно у всех из
них
ухудшились
значения
итогового
показателя
Z-счета.
В
большей степени он ухудшился у АО «Ред Вингс» (на -6,45), АО
«Авиакомпания
«Нордстар»
(-6,25)
и
ОАО
Авиакомпания
«Уральские авиалинии» (на -5,44). В меньшей степени пострадали
более
мелкие
по
объемам
перевезенных
пассажиров
авиакомпании.
Таблица 3.12.
Расчет вероятности банкротства авиакомпанийпартнеров ООО «Международный аэропорт «Домодедово» в
2019–2020 гг. по модели Альтмана для непроизводственных
компаний
Авиакомпания
АО "Авиакомпания "Сибирь"
АО "Ред Вингс"
АО "Авиакомпания "ИрАэро"
АО "Авиакомпания "АЛРОСА"
АО "Авиакомпания "Нордстар"
ОАО "Авиационная транспортая компания "Ямал"
ОАО Авиакомпания "Уральские авиалинии"
ООО "Авиапредприятие "Северсталь"
АО "Ижавиа"
АО "Нордавиа - региональные авиалинии"
АО "Авиакомпания РОЯЛ ФЛАЙТ"
Х1
0,35
-0,06
0,34
0,41
0,06
0,01
0,21
0,17
-0,34
0,38
0,02
Х2
0,24
-0,84
0,11
0,37
0,01
0,31
0,28
0,03
-0,13
0,41
0,05
2019
Х3
0,06
-0,01
0,04
0,18
-0,14
0,17
0,12
0,06
0,00
0,04
0,03
Х4
Z-счёт
0,32
3,77
-0,12
-3,36
0,13
3,00
2,89
8,13
0,83
0,37
0,71
2,97
0,51
3,58
0,13
1,76
0,07
-2,53
0,76
4,88
0,06
0,60
Х1
0,06
-0,32
0,21
0,46
-0,54
-0,10
0,02
0,03
-0,36
0,28
-0,09
Х2
0,16
-1,21
0,09
0,38
-0,25
0,20
0,02
-0,05
-0,24
0,15
-0,05
2020
Х3
-0,07
-0,50
0,01
0,01
-0,23
0,21
-0,32
-0,03
-0,22
-0,31
-0,13
Х4
Z-счёт
0,19
0,57
-0,36
-9,81
0,10
1,86
3,01
7,48
0,03
-5,88
0,71
2,12
0,10
-1,85
0,06
-0,16
0,39
-4,24
0,22
0,45
-0,04
-1,66
Δ2020-2019
-3,19
-6,45
-1,14
-0,65
-6,25
-0,85
-5,44
-1,92
-1,71
-4,43
-2,26
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
По типу финансовой устойчивости, которая определяется с
помощью статей только бухгалтерского баланса предприятия, в
167
2019 году результаты были практически такими же, что и по
модели Альтмана: финансовая устойчивость 55% национальных
перевозчиков-партнеров аэропорта Домодедово была абсолютной,
нормальной
она
была
18%,
а
у
27%
-
неустойчивой
(см.
Приложение 8). В 2020 году произошло существенные изменения:
АО «Авиакомпания «Сибирь», АО «Авиакомпания «ИрАэро», ОАО
Авиакомпания «Уральские авиалинии», сменили тип финансовой
устойчивости с абсолютной на нормальную; ОАО «Авиационная
транспортная компания «Ямал» стало отмечать неустойчивое
положение хозяйственной деятельности.
Таким
образом,
до
авиакомпаний-партнеров
пандемии
ООО
COVID-19
большая
«Международный
часть
аэропорт
«Домодедово» были финансово устойчивыми, причем крупнейшие
из них по объему перевезенных пассажиров также отражают
стабильные финансовые результаты. Однако, есть и средние по
генерируемым объемам пассажиропотока перевозчики, которые
отмечают неустойчивую финансовую стабильность – как раз они
для аэропорта представляют особые в риски в части потери
хорошей доли пассажиропотока.
Теперь рассмотрим финансовую устойчивость российских
авиакомпаний-партнеров
«Шереметьево»:
всего
АО
их
«Международный
5,
причем
аэропорт
большая
часть
пассажиропотока (около 76% в 2019 году) приходится на одну
авиакомпанию,
а
именно
на
ПАО
«Аэрофлот
–
российские
авиалинии». Так, в 2019 году две авиакомпании аэропорта
Шереметьево отмечали низкую финансовую устойчивость: к ним
относятся АО «Авиакомпания «Россия» и АО «Авиакомпания
РОЯЛ ФЛАЙТ». Крупнейший перевозчик аэропорта Шереметьево
ПАО «Аэрофлот – российские авиалинии» имел неопределенную
финансовую неустойчивость (в основном из-за низкого значения
собственных оборотных средств), а ООО «Авиакомпания «Икар»
был финансово устойчивым (см. Таблицу 3.13.). В 2020 году
168
абсолютно все авиакомпании аэропорта Шереметьево попали в
зону риску, причем ранее финансово устойчивое авиакомпания
Икар пострадал больше всего (это связано с тем, что этот
перевозчик в основном выполняет чартерные международные
полеты, а в условиях закрытия границ авиакомпания потеряла
свой ключевой сегмент в сфере пассажирских перевозок).
Таблица 3.13.
Расчет вероятности банкротства авиакомпанийпартнеров АО «Международный аэропорт «Шереметьево» в
2019–2020 гг. по модели Альтмана для непроизводственных
компаний9
Авиакомпания
Х1
N/A
0,02
0,02
-0,15
0,23
ООО "Северный Ветер"
ПАО "Аэрофлот - российские авиалинии"
АО "Авиакомпания РОЯЛ ФЛАЙТ"
АО "Авиакомпания "Россия"
ООО "Авиакомпания "Икар"
Х2
N/A
0,34
0,05
0,12
0,14
2019
Х3
N/A
0,01
0,03
0,07
0,09
Х4
Z-счёт
N/A
N/A
0,54
1,92
0,06
0,60
0,23
0,11
0,37
2,93
Х1
N/A
0,12
-0,09
-0,33
-0,22
2020
Х3
N/A
-0,45
-0,13
-0,11
-0,43
Х2
N/A
-0,10
-0,05
0,01
-0,21
Х4
Z-счёт
N/A
N/A
0,24
-2,34
-0,04
-1,66
0,07
-2,75
-0,08
-5,09
Δ2020-2019
N/A
-4,27
-2,26
-2,87
-8,02
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
По
типу
статьям
финансовой
бухгалтерского
устойчивости,
баланса
определяемому
компаний,
абсолютно
по
все
авиакомпании-партнеры аэропорта Шереметьево как до пандемии
COVID-19,
так
и
после
имели
неустойчивое
финансовое
положение. Единственным исключением является авиакомпания
Аэрофлот,
которая
смогла
даже
улучшить
тип
финансовой
устойчивости в период кризиса: с нормальной до абсолютной. Это
произошло благодаря более стремительного роста оборотных
активов по сравнению с краткосрочными обязательствами – 40%
против 18% (см. Приложение 9). По проведенным оценкам можно
сделать
вывод,
что
несмотря
авиакомпаний-партнеров
финансово
неустойчивой,
на
аэропорта
это
вряд
то,
что
большая
Шереметьево
ли
часть
является
сказывается
на
ее
деятельности ввиду того, что большая часть пассажиропотока
компании генерируется национальным перевозчиком Аэрофлотом
и его зарубежными авиакомпаниями-партнерами.
9
Данные бухгалтерской отчетности ООО «Северный Ветер» в открытом доступе
отсутствуют
169
Далее
оценим
национальных
уровень
финансовой
перевозчиков-партнеров
АО
устойчивости
«Международный
аэропорт Внуково». Так, по модели Альтмана для этого аэропорта
практически не произошло изменений в 2020 году по сравнению с
2019 годом. В 2019 году 60% авиакомпаний аэропорта Внуково
являлись
финансово
неустойчивыми,
причем
эта
доля
сохранилась и в 2020 году. Незначительно уменьшилась доля
финансово устойчивых перевозчиков – с 30% до 20%. Только одна
авиакомпания, которая также вылетает из аэропорта Домодедово,
поменяла свое положение и сместилась в зону неопределенности.
Однако,
как
и
уменьшение
в
аэропортах
Z-счет
Домодедово
наблюдалось
у
и
всех
Шереметьево,
перевозчиков,
в
особенности у АО «Авиакомпания «Якутия» (снижение составило
-6,28), ООО «АЗУР эйр» (-3,22) и АО «Авиакомпания «Россия» (2,87).
Такое
большое
отрицательное значение
Z-счет
у АО
«Авиакомпания «Якутия» объясняется прежде всего чрезвычайно
высокой долей непокрытого убытка. Такая ситуация является
типичной для авиакомпаний: многие из них на протяжении
нескольких лет теряют больше денег, чем зарабатывают [57].
Следует отметить, что во время пандемии COVID-19 у
аэропорта Внуково самое большое количество авиакомпанийпартнеров, которые смогли сохранить финансовую устойчивость
(см. Таблицу 3.14.). К таким авиакомпаниям относятся ООО
Авиапредприятие
«Победа».
В
стратегическим
генеральной
«Газпром
случае
авиа»
с
ООО
Газпромавиа
значением
авиакомпаний
и
для
«Авиакомпания
это
объясняется
перевозчика,
являющегося
крупнейшей
энергетической
компании страны ПАО «Гразпром». Авиакомпания Победа же
смогла сохранить чистую прибыль благодаря тому факту, что ее
пассажиропоток в период пандемии практически не пострадал:
снижение
сложилось
составило
на
фоне
всего
того,
10%
к
что,
170
уровню
2019
во-первых,
в
года.
Это
структуре
авиакомпании доминируют в основном внутренние перевозки, а,
во-вторых, сама модель бизнеса перевозчика (лоукостовая модель
– LCC), является наиболее привлекательной для пассажиров,
которым в условиях снижающихся реальных доходов прежде всего
важна самая низкая стоимость авиаперелета [3].
Таблица 3.14.
Расчет вероятности банкротства авиакомпанийпартнеров АО «Международный аэропорт «Внуково» в
2019–2020 гг. по модели Альтмана для непроизводственных
компаний
Авиакомпания
ООО "АЗУР эйр"
ПАО "Авиакомпания "ЮТэйр"
АО "Авиакомпания АЗИМУТ"
ООО "АЙ ФЛАЙ"
ООО Авиапредприятие "Газпром авиа"
АО Авиационная компания "РусЛайн"
ООО "Авиакомпания Победа"
АО "Авиакомпания "Якутия"
ОАО "Авиационная транспортая компания "Ямал"
АО "Авиакомпания "Россия"
Х1
-0,01
-0,73
-0,35
-0,22
0,09
0,61
0,15
-0,82
0,01
-0,15
2019
Х3
-0,01
-0,13
0,03
0,00
-0,07
0,02
0,31
0,05
0,17
0,07
Х2
0,01
-0,87
-0,16
-0,15
-0,06
0,03
0,29
-2,62
0,31
0,12
Х4
Z-счёт
0,01
-0,08
-0,31
-8,83
-0,14
-2,78
0,01
-1,90
2,74
2,83
0,08
4,32
0,54
4,55
-0,56 -14,18
0,71
2,97
0,23
0,11
Х1
-0,25
-0,90
-0,41
-0,29
0,11
0,55
0,23
-1,10
-0,10
-0,33
Х2
-0,12
-1,26
-0,16
-0,21
-0,08
0,04
0,33
-2,59
0,20
0,01
2020
Х3
-0,17
-0,05
-0,04
-0,07
-0,02
0,01
0,08
-0,62
0,21
-0,11
Х4
Z-счёт
-0,11
-3,30
-0,41 -10,73
-0,14
-3,57
-0,05
-3,15
2,35
2,75
0,09
3,91
0,63
3,80
-0,60 -20,45
0,71
2,12
0,07
-2,75
Δ2020-2019
-3,22
-1,90
-0,80
-1,25
-0,08
-0,41
-0,74
-6,28
-0,85
-2,87
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
По типу финансовой устойчивости только один перевозчик у
аэропорта
Внуково
отмечал
ухудшение
(ОАО
«Авиационная
транспортная компания «Ямал», финансовое положение которого
стало неустойчивым). Остальные авиакомпании сохранили тот
уровень финансовой устойчивости, который наблюдался и до
пандемии COVID-19. По данному методу к числу перевозчиков с
абсолютной
финансовой
«Авиакомпания
устойчивостью
«РусЛайн»:
в
добавляется
основном
это
АО
результат
относительно низких на фоне средних по рынку объемов затрат и
запасов (см. Приложение 10). Следует также отметить большую
величину отрицательных собственных оборотных средств ПАО
«Авиакомпания
«ЮТэйр»,
которое
является
второй
авиакомпанией по величине генерируемого пассажиропотока для
аэропорта Внуково. Такая ситуация наблюдается у перевозчика
уже давно: еще в 2015 году она испытывал серьезные финансовые
трудности и перевела все свои долги в два синдицированных
кредита. Уже в декабре 2018 года она не смогла заплатить
171
проценты по кредиту, а переговоры о реструктуризации долгов
авиакомпании ведутся до сих пор. Такое положение дел создает
существенные риски для аэропорта Внуково, в то время как
финансовая неустойчивость более мелких перевозчиков по объему
пассажиропотока пока не представляет особой опасности.
Наконец, определим финансовую устойчивость основных
авиакомпаний-партнеров Paris Aéroport. Следует отметить, что из
аэропортов Шарль-де-Голля и Париж-Орли вылетает большое
число как национальных, так и иностранных перевозчиков. К
ключевым национальным перевозчикам относятся такие, как Air
France, Air Caraibes, Corsair, French Bee, Transavia France. Однако,
большая
часть
этих
авиакомпаний
не
раскрывают
свои
финансовые результаты в открытом доступе, поэтому экспрессоценка финансовой устойчивости будет проводиться только для
Air France. Более того, основную долю пассажиропотока этой
Группы
аэропортов
генерируют
в
основном
зарубежные
авиакомпании – это перевозчики easyJet, Vueling и Lufthansa (есть
еще
ряд
иностранных
маршрутная
сеть
перевозчиков-партнеров,
из
аэропортов
однако
ограничивается
их
1–2
направлениям, в то время как названные ранее авиакомпании
имеют
развитую
маршрутную
сеть
из
рассматриваемых
французских аэропортов). Аэропорт Париж-Ле-Бурже не будет
анализироваться, поскольку он в основном обеспечивает рейс
деловой авиации.
Так,
в
2019
перевозчиков
финансово
году
Группы
по
модели
аэропортов
неустойчивыми
–
это
Альтмана
Paris
50%
Aéroport
крупнейший
крупных
уже
были
национальный
перевозчик Air France и испанский бюджетный лоукостер Vueling
Airliens, причем из них двоих Air France имел самое низкое
значение Z-счета, что является существенным фактором риска
для анализируемых аэропортом с учетом того, что данный
перевозчик занимает самую большую долю в генерируемом
172
пассажиропотоке. Остальные 50% авиакомпаний – EasyJet plc и
Deutsche
Lufthansa
AG
имели
неопределенный
éуровень
финансовой устойчивости, однако в 2020 году абсолютно все
рассматриваемые авиакомпании стали финансово неустойчивыми,
причем пострадали больше всего лоукостовские перевозчики
Vueling Airlines (-3,68) и EasyJet plc (-2,37, см. Таблицу 3.15.).
Таблица 3.15.
Расчет вероятности банкротства авиакомпаний-партнеров
Группы аэропортов Paris Aéroport в 2019–2020 гг. по модели
Альтмана для непроизводственных компаний
Авиакомпания
Х1
-0,13
-0,04
-0,07
0,01
Air France
Vueling Airlines
EasyJet plc
Deutsche Lufthansa AG
2019
Х3
Х2
-0,09
0,02
0,27
0,21
0,01
0,07
0,05
0,00
Х4
Z-счёт
0,08
-0,99
0,24
0,53
0,58
1,40
0,53
1,32
Х1
-0,06
-0,12
-0,15
-0,03
Х2
-0,33
-0,23
0,11
0,20
2020
Х3
-0,23
-0,25
-0,10
-0,07
Х4
Z-счёт
-0,15
-3,19
0,05
-3,14
0,29
-0,97
0,46
0,47
Δ2020-2019
-2,19
-3,68
-2,37
-0,84
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по МСФО организаций].
Если
анализировать
финансовую
устойчивость
авиакомпаний-партнеров Группы аэропортов Paris Aéroport по
второму способу, то результаты получаются более благоприятные
(в основном за счет того, что данный способ не учитывать размер
полученной прибыли, что сильно занижало оценку по модели
Альтмана): абсолютно все перевозчики отмечают нормальную
финансовую устойчивость как в 2019 году, так и в 2020, причем
авиакомпания
Lufthansa
в
допандемийный
период
имел
абсолютную финансовую устойчивость (см. Приложение 11). По
проведенным
оценкам
деятельности
для
можно
заключить,
иностранных
что
авиакомпаний
убыточная
еще
чаще
встречается, чем у российских национальных перевозчиков. Если
посмотреть
на
рассматриваемых
самую
крупную
аэропортов
авиакомпанию
Air-France,
в
2013–2020
для
гг.
деятельность ни один раз характеризовалась убытками: в 2013–
2014 гг. это было связано с протестами пилотов, которые
заканчивались
уходом
из
авиакомпании
из-за
недовольства,
связанного с текущим уровнем заработной платы [97]. В итоге
173
перевозчику необходимо было тратить больше, во-первых, на
поиск новых сотрудников, а, во-вторых, на повышение фонда
заработной платы для них. В 2017 году убытки были связан с
внеоборотным расходам, связанным с прекращением признания
пенсионных
активов
авиакомпании.
Это
в
составе
произошло
о
финансовых
ввиду
результатах
увеличения
рисков,
связанных с пенсионными планами пилотов [96]. Тем не менее,
большая часть существующих рисков авиакомпании покрывает
государственная помощь: доля французского правительства в
структуре собственности перевозчика составляет 16%.
По итогам 2020 года сразу же виден эффект коронавирусного
кризиса на финансовую устойчивость авиакомпаний: если в 2019
году большая часть перевозчиков имела либо неопределенную
финансовую устойчивость, либо стабильную, то в 2020 году
практически
все
авиакомпании
закончили
год
с убыточной
деятельностью и риск возникновения банкротства существенно
вырос. Такое состояние ключевых авиакомпаний-перевозчиков
анализируемых
в
работе
аэропортов
может
существенное
повлиять и на деятельность вторых. Как раз далее оценим ряд
финансовых коэффициентов, с помощью которых будет оценена
финансовую устойчивость рассматриваемых в работе аэропортов.
Таким образом, проведена оценка финансовой устойчивости
как
аэропортов
России
и
Франции,
авиакомпаний-партнеров.
В
следующей
диссертации
проблемы
будут
рассмотрены
рассматриваемых
так
более
и
части
их
магистерской
подробно
организаций,
ключевых
основные
определены
их
перспективы развития, а также составлены рекомендации по
повышению эффективностью их деятельности.
174
3.3. Основные проблемы, перспективы развития и
рекомендации по повышению эффективности
деятельности рассматриваемых компаний авиационной
отрасли России и Франции в условиях экономических
санкций и коронавизации экономики
В рамках данной части работы будут определены основные
проблемы рассматриваемых компаний и авиационной отрасли в
целом в условиях пандемии COVID-19, оценены перспективы
развития
с
помощью
моделей
(модель
Альтмана,
банкротства
Савицкой),
а
также
на
прогнозирования
скоринговая
основании
вероятности
модель
полученных
в
Г.
В.
этой
и
предыдущей частей работы будут составлены рекомендации по
повышению
эффективности
деятельности
анализируемых
аэропортов.
Так,
для
банкротства
начала
определим
у аэропортов
вероятность
возникновения
МАУ и аэропортов
Группы
Paris
Aéroport. Данные для расчета итоговых показателей по модели
Альтмана и скоринговой модели Г. В. Савицкой будут взяты за
2018-2019
гг.
Выбор
именно
2019
года
обусловлен
двумя
причинами: во-первых, многие российские аэропорты еще не
опубликовали полные финансовые результаты за 2020 год; вовторых, по 2020 году могут сложиться несколько искаженные
результаты
из-за
резкого
ухудшения
всех
финансовых
показателей деятельности аэропортов под воздействием пандемии
COVID-19. Если авиакомпании являются субъектами авиационной
отрасли, которые более подвижны и уязвимы различным внешним
рискам
(то
банкротами),
есть
то
даже
крупные
аэропорты
игроки
занимают
могут
более
резко
стать
стратегическое
значение в отрасли, особенно крупнейшие. Они будут в большей
степени поддерживаться государствами анализируемых стран,
175
помимо
этого,
по
немногочисленны.
сравнению
Именно
с
число
поэтому
перевозчиком
риск
они
вероятности
возникновения банкротства у аэропортов невысок, данная оценка
проводится
с
целью
определения
степени
их
финансовой
устойчивости, которая подтверждала бы выводы предыдущей
части работы.
Так, начнем с Z-моделью Альмана для непроизводственных
компаний, которая использовалась нами в предыдущей части
работы для определения финансовой устойчивости авиакомпанийпартнеров анализируемых стран. Так, по полученным расчетам
можно сделать следующие выводы (см. Таблицу 3.16.):
Таблица 3.16.
Расчет вероятности банкротства ООО «Международный
аэропорт «Домодедово», АО «Международный аэропорт
«Шереметьево, АО «Международный аэропорт «Внуково» и
Группы аэропортов Paris Aéroport по модели Альтмана для
непроизводственных компаний10
2018
2019
DME
SVO
VKO
CDG
DME
SVO
VKO
CDG
-0,01
0,15
-0,86
0,04
0,00
0,05
-0,84
0,02
0,24
0,50
0,41
0,05
0,28
0,53
0,43
0,05
0,01
0,08
0,02
0,27
0,09
0,15
0,02
0,24
0,50
1,45
3,27
0,57
0,60
1,46
3,47
0,57
1,29
4,73
-0,72
2,82
2,16
4,58
-0,30
2,54
Показатель/Компания
Доля оборотного капитала в активах
Отношение нераспределенной прибыли к активам
Отношение прибыли до налогообложения к активам
Доля СК в обязательствах
Z-счёт
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
данным
консолидированной финансовой отчетности по МСФО (DME, SVO, CDG)
РСБУ (VKO) организаций].
В
2018–2019
гг.
все
анализируемые
аэропорты
сохраняли одинаковый тип финансовой устойчивости:
для аэропорта Шереметьево – это высокая финансовая
устойчивость («зеленая зона»), для аэропортов Группы
Paris
Aéroport
–
это
неопределенная
финансовая
устойчивость («серая зона»), для аэропорта Внуково –
низкая финансовая устойчивость («красная зона, зона
финансового риска).
10
Где DME – ООО «Международный аэропорт «Домодедово», SVO – АО
«Международный аэропорт «Шереметьево», VKO – АО «Международный аэропорт
«Внуково», CDG – Группа аэропортов Paris Aéroport.
176
У
аэропортов
Группы
Paris
Aéroport
и
аэропорта
Домодедово такой тип финансовой устойчивости по
данной
модели
получился
потому,
что
весовой
показатель для доли оборотного капитала в активах
является достаточно высоким, а оборотный капитал у
Домодедово в 2018-2019 гг. принимал отрицательную
величину,
у
французских
аэропортов
он
был
положительным, но его величина существенно отставал
от суммарной величины активов.
У
аэропорта
Внуково
устойчивости
такой
сложился
тип
также
финансовой
по
причине
отрицательной величины оборотного капитала, а также
относительно
небольшой
налогообложения
на
величины
фоне
прибыли
суммарных
до
активов
компании.
По всем показателям модели аэропорт Шереметьево
характеризуется
как
самый
финансово
устойчивый
среди остальных.
Далее
перейдем
к
оценке
вероятности
банкротства
рассматриваемых компаний с помощью скоринговой модели Г. В.
Савицкой. Суть данной методики заключается в присвоении
определенного
количества
баллов
коэффициенту
рентабельности
коэффициенту
собственности
по
трем
показателям:
по
капитала;
по
совокупного
и
по
полученные
по
коэффициент
текущей
ликвидности.
Далее
баллы,
данным
показателям,
суммируются и каждая организация относится к определенному
«классу», который указывает на уровень ее платежеспособности.
Поскольку в таблице присвоения баллов даны не все возможные
значения показателей и соответствующих ими баллы, а лишь
интервалы (см. Приложение 12), для более точного расчета в
случае
необходимости
строилась
177
система
уравнений
и
определялись ее основные параметры. Например, рентабельность
совокупного
капитала
у
ООО
«Международный
аэропорт
«Домодедово» в 2019 году была равна 22,7%. В таблице Г. В.
Савицкой такое значение рентабельности лежит в диапазоне 2
класса: организации, у которых коэффициент рентабельности
равен
29,9%,
получают
49,9
баллов.
Если
коэффициент
рентабельности компании равен 20%, то она получает 35 баллов.
Следовательно, для аэропорта Домодедово мы находим точное
количество баллов следующим образом:
b=49,9
{29,9k+
20 k+b=35
Пусть b=49,9-29,9k, тогда:
k=1,5051, b=4,8989, следовательно, получаем уравнение:
y=1,5051k+48989.
совокупного
Подставляя
капитала
аэропорта
значение
коэффициента
Домодедово
в
полученное
уравнение, мы получим 39 присвоенных баллов за данный
показатель для компании.
Так,
по
полученным
результатам
с
использованием
скоринговой модели Г.В. Савицкой можно прийти к следующим
выводам (см. Таблицу 3.17.):
В 2018 году только один аэропорт характеризовался высоким
уровнем финансовой прочности – это аэропорт Шереметьево,
которому было присвоено 91 балл из 100 возможных. У компании
отмечалась очень высокая рентабельность совокупного капитала,
приемлемая доля собственных средств в структуре капитала и
очень высокий коэффициент текущий ликвидности.
В 2018 году остальные анализируемые аэропорты были
отнесены
к
четвертому
классу.
Компании
такого
класса
характеризуется как проблемные, их кредиторы рискуют потерять
вложенные средства. У аэропорта Домодедово такое положение
дел сложилось на фоне убыточной деятельности, низкой доли
собственных средств и ликвидности чуть ниже нормы. У Внуково
178
это
результат
низкой
рентабельности
и
очень
низкой
ликвидности, а у французских аэропортов такие результаты
объясняются
низкой
рентабельностью
и
низкой
долей
собственных средств.
В 2019 году положение французских аэропортов и аэропорта
Внуково практически не поменялось, у аэропорта Домодедово она
существенное улучшилась благодаря прибыльной деятельности, а
у аэропорта Шереметьево она ухудшилась на пару классов из-за
уменьшения ликвидности и рентабельность совокупного капитала.
Таблица 3.17.
Расчет вероятности наступления банкротства с помощью
скоринговой модели Г. В. Савицкой
2018
2019
DME
SVO
VKO
CDG
DME
SVO
VKO
CDG
Коэффициент рентабельности совокупного капитала
-2,0%
27,2%
2,1%
2,1%
22,7%
19,0%
2,1%
2,1%
Коэффициент собственности
0,36
0,57
0,76
0,35
0,35
0,55
0,76
0,35
Коэффициент текущей ликвидности
0,93
2,69
0,13
1,22
1,00
1,43
0,17
1,11
Итого баллы по коэффициенту рентабельности СК
0
46
7
7
39
34
7
7
Итого баллы по коэффициенту собственности
7
15
20
6
6
14
20
6
Итого баллы по коэффициенту текущей ликвидности
0
30
0
5
0
11
0
1
Суммарные баллы:
7
91
27
18
45
59
27
15
Класс: Четвертый Первый Четвертый Четвертый Третий Третий Четвертый Четвертый
Показатель/Компания
Источник:
[рассчитано
и
составлено
автором
по
данным
консолидированной финансовой отчетности по МСФО (DME, SVO, CDG)
РСБУ (VKO) организаций].
Таким
образом,
рассчитав
вероятность
наступления
банкротства по модели Альтмана и Г. В. Савицкой, можно прийти
к выводу, что эти методы вновь подчеркнули существующие
проблемы у рассматриваемых аэропортов, в основном связанные с
низкой долей собственных средств в структуре капитала, которая
указывает на риск неплатежеспособности, а также с низким
уровнем ликвидности аэропортов в последние годы.
Для оценки перспектив развития анализируемых аэропортов
рассчитаем
прогнозные
величины
основных
натуральных
показателей (пассажиропотока, грузооборот), а также финансовых
индикаторов (выручка) на ближайшие 2 года. В основу прогноза
основных натуральных показателей [118] будут применяться
рекомендации ICAO (Международная организация гражданской
авиации), согласно которым пассажиропоток – это функция от
179
динамики ВВП на душу населения и стоимости авиаперелета (в то
время как грузооборот – функция от динамики общего объема
ВВП). Поскольку отсутствуют полноценные данные для каждой
анализируемой страны, второй параметр этих рекомендаций не
будет рассматриваться.
Так, если посмотреть на динамику мировых данных по
пассажиропотоку
и
ВВП
на
душу
населения
и
построить
диаграмму рассеяния для этих показателей, можно прийти к
выводу, что между ними сильная прямая связь (коэффициент
корреляции составляет 0,96), причем эта связь лучше всего
описывается
степенной
функцией
(см.
Рисунок
3.11.).
Коэффициент детерминации показывает, что до 97% изменений
пассажиропотока объясняются изменениями в ВВП на душу
населения.
5000
4500
4000
R² = 0.97
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
Рисунок 3.11. Диаграмма рассеяния между мировым
пассажиропотоком и ВВП на душу населения, в млн чел
(пассажиропоток), долл. США (ВВП на душу населения) в
1970–2020 гг.
Источник: [составлено автором
[Электронный
ресурс].
URL:
обращения: 02.05.2021).
по данным Всемирного
https://data.worldbank.org/
банка.
(Дата
Между грузооборотом и динамикой ВВП отмечается еще
более
сильная
прямая
связь:
их
коэффициент
корреляции
составляет 0,99. Лучше всего это связь описывается линейной
функцией
(см.
Рисунок
3.12.).
Коэффициент
детерминации
показывает, что до 98% изменений пассажиропоток объясняются
изменениями в ВВП. Определив зависимость между ВВП на душу
180
населения
и
пассажиропотоком,
а
также
между
ВВП
и
грузооборотом, построим прогнозные модели пассажиропотока и
грузооборота России и Франции по статистическим данным этих
стран.
250000
R² = 0.98
200000
150000
100000
50000
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
Рисунок 3.12. Диаграмма рассеяния между мировым
грузооборотом и ВВП, в млн тонна-км (грузооборот), млрд
долл. США (ВВП) в 1970–2020 гг.
Источник: [составлено автором
[Электронный
ресурс].
URL:
обращения: 02.05.2021).
Так,
аналогично
настоящей
с
по данным Всемирного
https://data.worldbank.org/
третьей
магистерской
частью
диссертации,
второго
построим
банка.
(Дата
параграфа
три
вида
моделей: линейную, степенную и показательную и определим,
какая из них лучше все описывает изменения пассажиропотока в
зависимости от изменений в ВВП на душу населения сначала для
России, а затем для Франции.
Построив
линейную
и
нелинейные
модели,
по
статистическому тексту Бокса-Кокса получилось, что наулишая
модель
для
моделирования
пассажиропотока
является
полулогарифмическая степенная модель, т.к. RSSlog-lin=1,37<RSSloglog
=1,77<RSSlin-lin=4,23. Полученная итоговая модель представлена
ниже (см. Рисунок 3.13.). По критерию Фишера уравнение
является статистически значимым. По t-статистики Стьюдента
коэффициенты
перед
переменными
181
также
являются
статистически
значимыми
на
всех
уровнях
значимости.
Коэффициент детерминации модели равен 0,85. Это говорит о том,
что
85%
изменений
пассажиропотока
России
объясняются
изменениями в ВВП на душу населения, другие 15% объясняются
прочими факторами, не включенными в данную модель. Значение
статистики Дарбина-Уотсона лежит между значениями нижней и
верхней границ для определения автокорреляции по таблице
Дарбина-Уотсона: DW=1,37, du=1,45, dl=1,19 для модели с 1
регрессором и 24 наблюдениями, dl<DW<du. Это говорит о том,
что
автокорреляция
для
данной
модели
лежит
в
зоне
неопределенности, оснований для отклонения или подтверждения
нулевой гипотезы о наличии автокорреляции первого порядка не
имеются. О качестве полученной модели также свидетельствует
низкая средняя ошибка аппроксимации – она составляет всего
лишь 1,11%.
Dependent Variable: LOG(PAX)
Method: Least Squares
Date: 05/09/21 Time: 15:15
Sample: 1997 2020
Included observations: 24
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GDP_PER_CAPITA
15.07273
4.89E-06
0.226730
4.47E-07
66.47880
10.93561
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.844619
0.837556
0.249250
1.366760
0.332801
119.5876
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
17.48893
0.618420
0.138933
0.237104
0.164978
1.373767
Рисунок 3.13. Двухфакторная показательная модель
зависимости пассажиропотока от ВВП на душу населения
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Таким образом, итоговое уравнение, по которому будет
осуществляться
прогноз
пассажиропотока
выглядит следующим образом:
182
аэропортов
МАУ,
PAX =15,07∗4,89 E−06 GDP
Коэффициент
¿
перед
объясняющей
переменной
можно
интерпретировать следующим образом: при увеличении ВВП на
душу населения на 1 долл., пассажиропоток страны увеличится на
0,0005%. По прогнозам МВФ [47] ожидается, что российская
экономика вырастет на 3,8% как в 2021, так и в 2022 году.
Подставляя эти значения в наше уравнение, мы получим:
Для
2021
года:
LOG(PAX21)
06*(GDP_PER_CAPITA20*1,038),
EXP
=15,07+(4,89E(LOG
(PAX21)
=PAX21=73 246 111 пассажиров.
Для
2022
года:LOG(PAX22)
=15,07+(4,89E-06*(GDP_PER-
CAPITA21*1,038), EXP (LOG (PAX22) =82 205 044 пассажиров.
Так, по данной модели получается, что пассажиропоток
России увеличится на 17,5% в 2021 году, а в 2022 году – на 12,2%.
Следует отметить, что расчетной прогноз по полученной модели в
целом совпадает со среднеотраслевыми прогнозами: несмотря на
рост пассажиропотока в 2021–2022 гг., значения остаются ниже
уровней 2019 года: на 37% и 17%, соответственно. Ожидается, что
лишь
к
2024
году
полностью
восстановятся
пассажирские
перевозки до докризисных значений.
Теперь определим пассажиропоток аэропортов МАУ исходя
из прогнозных значений по рынку в целом. Он будет определяться
путем умножения пассажиропотока на долю соответствующего
аэропорта на российском рынке. Здесь имеет место быть два
допущения:
1. Для 2021 года доли аэропортов МАУ будут взяты за
2020 год, поскольку большая часть международных
направлений остаются закрытыми, а, следовательно,
доля
аэропорта
Шереметьево
будет
оставаться
относительно низкой, в то время как доля аэропортов
Домодедово и Внуково будут более высокими из-за
развитого внутреннего сегмента. Для 2022 года будут
183
взяты доли аэропортов за 2019 год с предположением,
что с
ускорением процесса
международные
перевозки
вакцинации
начнут
населения
стремительно
восстанавливаться.
2. Полученные
значение
рассчитывались
по
исходя
пассажиропотоку
из
России
пассажиропотока
авиакомпаний страны. Для получения значения по
аэропортам
значение
по
авиакомпаниям
будет
умножаться на 1,8, поскольку в среднем в 2014–2020 гг.
пассажиропоток аэропортов превышал пассажиропоток
авиакомпаний на 80%. Следует отметить, что доля
аэропортов МАУ в общем пассажиропотоке аэропортов
России в среднем составляет 40–50%.
Так, исходя из прогнозной модели и указанных выше
допущений, пассажиропоток аэропорта Домодедово в 2021 году
составит 17,8 млн пассажиров, что на 8,5% выше уровней 2020
года, в 2022 году он вырастит на 4,9% и составит 18,5 млн
пассажиров, что на 13% выше уровней 2020 года. У аэропорта
Шереметьево пассажиропоток в 2021 году составит 21,2 млн
пассажиров, что на 8,7% выше уровней 2020 года, в 2022 году
рост составит 47% (31,4 млн пассажиров), что на 60% уровней
2020 года. Наконец, у аэропорта Внуково пассажиропоток в 2021
году вырастит на 8,7%, а в 2022 году – на 15% и составит 13,7 млн
и 15,7 млн пассажиров, соответственно (см. Таблицу 3.18.).
Таблица 3.18.
Прогноз пассажиропотока аэропортов МАУ на 2021–2022 гг.
184
Расчетный параметр
Расчетные значения пассажиропотока авиакомпаний России
Расчетные значения пассажиропотока аэропортов России
Доля аэропортов МАУ в пассажиропотоке аэропортов России
Доля аэропорта Домодедово, 2019 г.
Доля аэропорта Домодедово, 2020 г.
Доля аэропорта Шереметьево, 2019 г.
Доля аэропорта Шереметьево, 2020 г.
Доля аэропорта Внуково, 2019 г.
Доля аэропорта Внуково, 2020 г.
Аэропорт Домодедово
Аэропорт Шереметьево
Аэропорт Внуково
2021
2022
73 246 111 82 205 044
131 843 000 147 969 079
40,0%
45,0%
27,8%
33,8%
47,1%
40,3%
23,6%
25,9%
17 825 174 18 510 932
21 253 092 31 362 046
13 658 935 15 714 316
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Теперь проведем
аналогичные
процедуры
для прогноза
грузооборота аэропортов МАУ, а также построим отдельные
модели для прогноза этих же натуральных показателей для
французских
аэропортов.
Построив
линейную
и
нелинейные
уравнения для моделирования динамики грузооборота и проведя
статистически тест Бокса-Кокса, предложенному Зарембки, было
определено, что полулогарифмическая показательная модель
является лучшей: RSSlog-lin=1,83<RSSlog-log=2,47<RSSlin-lin=7,37.
Полученная
Рисунок
3.14.).
статистически
итоговая
По
модель
критерию
значимым.
коэффициенты
перед
статистически
представлена
Фишера
По
уравнение
t-статистики
переменными
значимыми
на
ниже
всех
является
Стьюдента
также
уровнях
(см.
являются
значимости.
Коэффициент детерминации модели равен 0,90. Это говорит о том,
что
90%
изменениями
факторами,
изменений
в
не
ВВП,
грузооборота
другие
включенными
10%
в
России
объясняются
объясняются
данную
модель.
прочими
Значение
статистики Дарбина-Уотсона лежит между значениями нижней и
верхней границ для определения автокорреляции по таблице
Дарбина-Уотсона: DW=1,46, du=1,48, dl=1,32 для модели с 1
регрессором и 28 наблюдениями, dl <DW <du. Это говорит о том,
185
что
автокорреляция
для
данной
модели
лежит
в
зоне
неопределенности, оснований для отклонения или подтверждения
нулевой гипотезы о наличии автокорреляции первого порядка не
имеются. О качестве полученной модели также свидетельствует
низкая средняя ошибка аппроксимации – она составляет всего
лишь 2,50%
Dependent Variable: LOG(FREIGHT)
Method: Least Squares
Date: 05/09/21 Time: 16:56
Sample: 1993 2020
Included observations: 28
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
GDP
4.650988
2.24E-12
0.202383
1.48E-13
22.98108
15.15062
0.0000
0.0000
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.898255
0.894342
0.265230
1.829020
-1.532336
229.5413
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
7.621694
0.815964
0.252310
0.347467
0.281400
1.457526
Рисунок 3.14. Двухфакторная показательная модель
зависимости грузооборота от ВВП
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Таким образом, итоговое уравнение, по которому будет
осуществляться прогноз грузооборота аэропортов МАУ, выглядит
следующим образом:
FREIGHT =4,65∗2,35 E−12 GDP
Коэффициент
перед
объясняющей
переменной
можно
интерпретировать следующим образом: при увеличении 1 долл.,
грузооборот страны увеличится на 0,00000000002%. По прогнозам
МВФ ожидается, что российская экономика вырастет на 3,8% как
в 2021, так и в 2022 году. Подставляя эти значения в наше
уравнение, мы получим:
186
Для
2021
12*(GDP20*1,038),
года:
LOG(FREIGHT21)
EXP(LOG(FREIGHT21)
=4,65+(2,35E-
=FREIGHT21=6747
млн
тонна-км
Для
2022
года:LOG(FREIGHT22)
=4,65+(2,35E-
12*(GDP21*1,038), EXP(LOG(PAX22) =7904 млн тонна-км
Так, по расчетной модели получается, что грузооборот
России уже в 2021 году восстановится и его значения будут выше,
чем докризисные значения показателя: он составит 6747 млн
тонна-км, что на 5,8% выше уровней 2020 года и на 1,9% выше
уровней 2019 года. Такой результат неудивителен с учетом того,
во-первых, грузовые перевозки в период пандемии COVID-19
пострадали в меньшей степени, чем пассажирские, а, во-вторых,
по
отраслевым
прогнозам
ожидается
более
ускоренное
восстановление рынка грузовых перевозок по сравнению с рынком
пассажирских. В 2022 году показатель вновь вырастит на 17% и
составит 7904 млн тонна-км.
Теперь определим грузооборот аэропортов МАУ исходя из
прогнозных значений по рынку в целом. Он будет определяться
путем
умножения
грузооборота
на
долю
соответствующего
аэропорта на российском рынке. Здесь имеет место быть два
допущения:
1.
Как для 2021 года, так и для 2022 года будет взята доли
аэропортов МАУ за 2019 год, поскольку по данному показателя
структура аэропортов практически не поменялась в период
пандемии COVID-19.
2.
Доля аэропортов МАУ в общем грузообороте аэропортов
России в среднем составляет 60–65%.
Так, исходя из прогнозной модели и указанных выше
допущений, грузооборот аэропорта Домодедово в 2021 году
составит 891 млн тонна-км: это на 2% выше уровней 2020 года, но
на 0,9% ниже уровней 2020 года. В 2022 году показатель вновь
вырастит и составит уже 1130 млн тонна-км, что уже превышает
187
докризисный период. У аэропорта Шереметьево грузооборот
увеличится сначала на 2% в 2021 году, а затем на 27% в 2022
году. Однако, грузооборот аэропорта в 2021 году также будет чуть
ниже уровней 2019 года. У аэропорта Внуково в 2021 году
составит 445 млн тонна-км, в 2022 году – 565 млн тонна км. К 2022
году грузооборот аэропорта будет на 16% выше уровней 2019 года
(см. Таблицу 3.19.).
Таблица 3.19.
Прогноз грузооборота аэропортов МАУ в 2021–2022 гг.
Расчетный параметр
Расчетные значения грузооборота аэропортов России
Доля аэропортов МАУ в грузообороте аэропортов России
Доля аэропорта Домодедово, 2019 г.
Доля аэропорта Шереметьево, 2019 г.
Доля аэропорта Внуково, 2019 г.
Аэропорт Домодедово
Аэропорт Шереметьево
Аэропорт Внуково
2021
6 747
60,0%
22,0%
67,0%
11,0%
891
2 712
445
2022
7 904
65,0%
1 130
3 442
565
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Теперь
спрогнозируем
грузооборота
для
величины
аэропортов
пассажиропотока
Франции.Так,
для
и
Франции
зависимость пассажиропотока от ВВП на душу населения лучше
всего
описывается
двойной
логарифмической
(степенной)
моделью, причем коэффициент детерминации у этой модели даже
выше, чем у модели зависимости пассажиропотока и ВВП на душу
населения
России
–
он
составляет
93%.
Более
высокий
коэффициент детерминации для данной модели может быть
следствием того, для модели Франции включалось большое число
наблюдений.
статистически
Итоговое
значимо,
уравнение
по
коэффициенты
критерию
уравнения
Фишера
также
статистически значимы по критерию Стьюдента на всех уровнях
значимости. Статистика Дарбина-Уотсона равна 1,90, что лежит
выше верхнего предела dU для модели с одним регрессором и 51
188
наблюдением. Это говорит о том, что нулевая гипотеза о наличии
автокорреляции первого порядка отклоняется. Качество модели
также подтверждается низкой средней ошибкой аппроксимации –
он составляет лишь 0,45%.
Итоговая модель выглядит следующим образом:
PAX =−8,84∗GDP ¿2,57
Значения
увеличении
коэффициентов
ВВП
на
душу
модели
показывают,
населения
что
при
на
1%,
Франции
пассажиропоток Франции увеличивается на 2,57%. С помощью
этого
уравнения
оценим
пассажиропоток
анализируемых
французских аэропортов с учетом следующих допущений:
1.
Доля
Группы
аэропортов
Paris
Aéroport
в
общем
пассажиропотоке французских аэропортов в 2020 году занимало
примерно 60%. Это значение и будет использоваться в расчетной
оценке пассажиропотока Группы на 2021–2022 гг.
2.
Пассажиропоток аэропортов Франции был в среднем на 35%
выше
пассажиропотока
пассажиропоток
умножения
авиакомпаний.
аэропортов
прогнозного
страны
В
будет
значения
связи
с
этим,
получен
путем
пассажиропотока
авиакомпаний на 1,35.
3.
Рост показателя ВВП на душу населения в 2021 году
устанавливается на уровне +5,5%, в 2022 году – +4,4%, согласно
прогнозам Европейской комиссии [108].
Так, в 2021 году рост пассажиропотока аэропортов Группы
Paris Aéroport составит 13,5%, а в 2022 году объем перевезенных
пассажиров аэропортов будет на 27% выше уровней 2021 года и
на 45% выше уровней 2020 года, но все равно ниже уровней 2019
года, как и в случае с аэропортами МАУ (см. Таблицу 3.20).
Таблица 3.20.
Прогноз пассажиропотока аэропортов Группы Paris
Aéroport на 2021–2022 гг.
189
Расчетный параметр
Расчетные значения пассажиропотока авиакомпаний Франции
Расчетные значения пассажиропотока аэропортов Франции
Доля аэропортов Группы Paris Aéroport, 2020 г.
Пассажиропоток Группы аэропортов Paris Aéroport
2021
2022
46 281 217 59 091 251
62 479 643 79 773 189
60%
60%
37 487 786 47 863 913
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Наконец,
спрогнозируем
рассматриваемых
величину
французских
грузооборота
аэропортов.
Результаты
моделирования представлены в приложения 26, 27 и 28. Так, для
Франции зависимость между грузооборотом и ВВП, как и в случае
с
пассажиропотоком,
описывается
степенной
функцией.
Коэффициент детерминации данной модели является высоким, но
значительно ниже значений предыдущих моделей – 79%, то есть
еще 21% изменений грузооборота объясняются не включенными в
модель факторами.
Итоговое уравнение является статистически значимым по
критерию
Фишера,
переменными
по
статистически
Статистика
а
критерию
значимыми
Дарбина
правомерности
автокорреляции
коэффициенты
Стьюдента
на
Уотсона
отклонения
первого
перед
всех
порядка.
также
уровнях
больше
нулевой
независимыми
2,
являются
значимости.
что
гипотезы
говорит
о
Средняя
о
наличии
ошибка
аппроксимации модели также низкая – она составляет лишь 3,4%.
Итоговая модель выглядит следующим образом:
FREIGHT =−48,89∗GDP 2,01
Значения коэффициента перед объясняющей переменной
показывает, что при увеличении ВВП Франции на 1%, грузооборот
Франции увеличивается на 2,01%. С помощью этого уравнения
оценим грузооборот рассматриваемых аэропортов Франции с
учетом допущения того, что они занимают 90% в общей структуре
грузооборота страны. Так, по прогнозной модели получается, что
грузооборота анализируемых французских аэропортов увеличился
190
на 9,9% в 2021 году, а в 2022 году – еще на 9%. К концу 2022 года
грузооборот будет на 20% выше уровней 2020 года и даже выше
докризисных уровней – примерно на 14% (см. Таблице 3.21.).
Таблица 3.21.
Прогноз грузооборота аэропортов Группы Paris Aéroport на
2021–2022 гг.
Расчетный параметр
Расчетные значение пассажирооборота аэропортов Франции
Доля аэропортов Группы Paris Aéroport, 2020 г.
Грузооборот Группы аэропортов Paris Aéroport
2021
4 714
90%
4 243
2022
5 141
90%
4 627
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным Всемирного
банка с помощью программы «Eviews». [Электронный ресурс]. URL:
https://data.worldbank.org/ (Дата обращения: 30.04.2021)].
Таким
образом,
по
полученным
прогнозным
данным
натуральных показателей аэропортов МАУ и аэропортов Группы
Paris Aéroport можно сделать вывод, что с ростом экономики этих
стран как воздушные перевозки, так и грузовые перевозки будут
постепенно
восстанавливаться.
Однако,
как
показывают
расчетные данные полученных моделей, а также отраслевые
прогнозы, восстановление пассажиропотока до уровней 2019 года
будет идти медленнее, чем восстановление грузового сектора.
Далее составим прогноз выручки анализируемых аэропортов на
2021–2022 гг. методом аналитического выравнивания.
Так, для начала составим прогноз выручки ООО «Международный
аэропорт «Домодедово» на 2012–2022 гг.11 (см. Таблицу 3.22.).
Таблица 3.22.
Исходные и расчетные данные для построения линии
тренда выручки ООО «Международный аэропорт
«Домодедово»
11
Данные по выручки аэропорта Домодедово за 2020 год рассчитывались путем
умножения снижения показателя за первые 9 месяцев 2020 года по МСФО на
значение 2019 года
191
ООО "Международный аэропорт "Домодедово"
Выручка (млн руб.)
Период
yt
t
t^2
yt*t yt=a+bt
2013 39 924
-4
16
-159 696 42 836
2014 41 224
-3
9
-123 672 41 509
2015 39 446
-2
4
-78 892 40 181
2016 38 153
-1
1
-38 153 38 854
2017 40 612
1
1
40 612 36 199
2018 42 880
2
4
85 760 34 872
2019 37 500
3
9
112 500 33 545
2020 20 475
4
16
81 900 32 217
Итого 300 214
0
60
-79 641
-
Источник: [Рассчитано автором по данным
финансовой отчетности компании по МСФО].
С
помощью
метода
наименьших
консолидированной
квадратов
необходимо
рассчитать параметры a и b из следующей системы уравнения:
na+b ∑ t=∑ y t
{∑
a
2
t + b ∑ t =∑ y t t
214
{608 a=300
b=−79 641
Из первого уравнения необходимо выразить a, чтобы затем
подставить его значение во второе уравнение и получить b. Таким
образом, получаем, что a=37527, b=-1327. Уравнение тренда
будет иметь вид: y t =37527−1327 t
Теоретические значения выручки организации за 2013–2020
гг. представлены в таблице выше, рассчитаем значения выручки
ООО «Международный аэропорт «Домодедово» в 2021–2022 гг.: В
2021 году выручка аэропорта вырастит до 30890 млн руб., что на
51% выше уровня 2020 года, однако ниже уровней 2019 года на
17%. В 2022 году выручка организации снизится по сравнению с
2021 годом – примерно на 4%. Такие результаты получилось на
фоне того, что и до пандемии COVID-19 (с 2018 года) отмечалась
отрицательная динамика выручки компании.
192
Аналогичным
образом
определим
прогноз
выручки
по
остальным анализируемым аэропортам12.
Таблица 3.23.
Исходные и расчетные данные для построения линии
тренда выручки АО «Международный аэропорт
«Шереметьево»
АО "Международный аэропорт "Шереметьево"
Выручка (млн руб.)
Период
yt
t
t^2
yt*t yt=a+bt
2013 17 638
-4
16
-70 552 15 908
2014 18 970
-3
9
-56 910 22 010
2015 22 573
-2
4
-45 146 28 111
2016 36 188
-1
1
-36 188 34 213
2017 45 218
1
1
45 218 46 417
2018 57 980
2
4
115 960 52 519
2019 82 088
3
9
246 264 58 620
2020 41 865
4
16
167 460 64 722
Итого 322 520
0
60
366 106
Источник: [Рассчитано автором по данным
финансовой отчетности компании по МСФО].
консолидированной
Применяя МНК, получаем, что a=40315, b=6102. Уравнение
тренда будет иметь вид: y t =40315+6102t
Теоретические значения за 2013–2020 гг. представлены в
таблице выше, проведем расчет выручки АО «Международный
аэропорт «Шереметьево» в 2021–2022 гг. Ожидается, что выручка
компании в 2021 году вырастит на 69% и составит 70824 млн руб.,
что ниже уровней 2019 года на 14%. В 2022 году выручка
аэропорта Шереметьево опять вырастит и составит 76 926 млн
руб., что выше уровней 2021 года на 8,6% но ниже уровней 2019
года на 6%. Такие результаты получились на фоне постоянно
растущей выручки компании до кризисного 2020 года. Однако
следует иметь в виду, что результаты по 2021 году могут быть
несколько искажены, поскольку в структуре выручки аэропорта
Шереметьево большая доля приходилась
12
на международный
Данные по выручки аэропорта Шереметьево за 2020 год рассчитывались путем
умножения темпов снижения показателя по РСБУ на показатель 2019 года по МСФО
193
коммерческий
сегмент,
который
вряд
ли
в
полном
объеме
восстановится до конца 2021 года. Результаты по 2022 году, с
учетом
более
ускоренного
возобновления
международного
авиасообщения, более реалистичным.
Таблица 3.24.
Исходные и расчетные данные для построения линии
тренда выручки АО «Международный аэропорт «Внуково»
АО "Международный аэропорт "Внуково"
Выручка (млн руб.)
Период
yt
t
t^2
yt*t
yt=a+bt
2013
870
-4
16
-3 479
-664
2014
898
-3
9
-2 695
588
2015
889
-2
4
-1 779
1 840
2016
745
-1
1
-745
3 092
2017
3 429
1
1
3 429
5 596
2018
10 072
2
4
20 145
6 848
2019
11 146
3
9
33 437
8 100
2020
6 703
4
16
26 812
9 352
Итого 34 752
0
60
75 124
Источник: [Рассчитано автором по данным
финансовой отчетности компании по РСБУ].
Вновь
воспользуемся
методом
консолидированной
наименьших
квадратов
и
получим, что a=4344, b=1252. Уравнение тренда будет иметь вид:
y t =4344+1252t
Теоретические значения за 2013–2020 гг. представлены в
таблице выше, проведем расчет выручки АО «Международный
аэропорт «Внуково» по полученному уравнению тренда в 2021–
2022 гг. В 2021 году выручка аэропорта Внуково вырастит на 58%
и составит 10604 млн рублей, что ниже уровней 2019 года на 5%.
В 2022 году выручка аэропорта полностью восстановится до
допандемийных уровней и составит 11856 млн рублей, что на 12%
выше значения 2021 года и на 6% выше значения 2019 года.
Такие результаты весьма оптимистичны, но возможно в условиях
того, что главный перевозчика аэропорта – авиакомпания Победа
была единственной авиакомпаний, которая закончила 2020 год с
194
чистой
прибылью.
тарифной
Привлекательность
политики
пассажиропотока
может
для
перевозчика
существенно
аэропорта
Внуково
в
увеличить
и,
как
плане
приток
следствие,
привести к более быстрым темпам восстановления выручки
компании.
Наконец, применим МНК для расчета прогноза выручки по
рассматриваемым
французским
аэропортам.
Получаем,
что
a=217771, b=17739, уравнение тренда будет иметь следующий
вид: y t =217771+17739t
Теоретические
значения
выручки
за
2013–2020
гг.
представлены в таблице ниже. С помощью полученной линии
тренда определим, что выручка компании в 2021 году составит
306 466 млн руб., что на 74% выше уровней 2020 года, но на 10%
ниже
докризисного
уровня.
Как
и
в
случае
с
аэропортом
Шереметьево, анализируемые французские аэропорты сильно
зависимо от международного сегмента, который будет дольше
восстанавливаться
в
условиях
пандемии
COVID-19.
Поэтому
результаты по 2021 году, сложившиеся на фоне постоянного роста
выручки до 2019 года, могут быть несколько завышены. В 2022
году выручка компании должна вырасти на 6% по сравнению с
уровнем 2021 года, где он составит 324 205 млн руб. Такое
значение показателя к 2022 году достижимо, однако оно все
равно ниже уровней 2019 года на 5%.
Таблица 3.25.
Исходные и расчетные данные для построения линии
тренда выручки
Группы аэропортов Paris Aéroport в 2021–2022 гг.
195
Группа аэропортов Paris Aéroport
Выручка (млн руб.)
Период
yt
t
t^2
yt*t
2013
116 530
-4
16
-466 119
2014
141 825
-3
9
-425 474
2015
198 930
-2
4
-397 861
2016
218 759
-1
1
-218 759
2017
252 833
1
1
252 833
2018
296 336
2
4
592 672
2019
340 760
3
9
1 022 280
2020
176 193
4
16
704 772
Итого 1 742 166
0
60
1 064 345
Источник: [Рассчитано автором по данным
финансовой отчетности компании по МСФО].
yt=a+bt
146 814
164 554
182 293
200 032
235 510
253 249
270 988
288 727
-
консолидированной
Таким образом, проведен прогноз выручки анализируемых
аэропортов
на
ближайшие
2
года
с
помощью
метода
аналитического выравнивания. Практически по всем аэропортам
получились одинаковые результаты: в 2021–2022 гг. ожидается
рост выручки на фоне очень высокого снижения показателя в
2020 году из-за пандемии COVID-19. Однако, значения выручки
даже к 2022 году не будут превышать значений докризисного
2019 года (исключением является аэропорт Внуково). Помимо
этого, из-за негативных тенденций с 2018 года, у аэропорта
Домодедово после роста выручки в 2021 году по сравнению с 2020
годом будет отмечаться спад показателя в 2022 году.
Далее необходимо рассмотреть основные проблемы, которые
существуют на сегодняшний день как в отрасли, так и у
рассматриваемых
аэропортов,
а
также
то,
каким
образом
государства анализируемых стран поддержали отрасль в период
пандемии COVID-19. Помимо этого, на основании результатов
этой и предыдущей частей 3 главы настоящей магистерской
диссертации, будут составлены рекомендации по повышению
эффективности деятельности рассматриваемых аэропортов.
К ключевой проблеме отрасли в целом относится тот след,
который оставил за собой и продолжает оставлять кризис 2020
196
года,
связанный
с
пандемией
COVID-19.
По
данным
ICAO
(Международная организация гражданской авиации), снижение
мирового пассажиропотока в 2020 году составило 60% – с 4,5 млрд
пассажиров в 2019 году до 1,8 млрд пассажиров в 2019 году.
Процент занятости пассажирских кресел (его среднее значение
по миру) снизился на 50%. В итоге суммарно авиакомпании по
всему миру потеряли около $370 млрд, а аэропорты и организации
наземного
обслуживания
–
около
$115
млрд
и
13
млрд,
соответственно. В периодах самых жестких карантинных мер
(весна 2020 год, в особенности – март и апрель) мировой
пассажиропоток
снизился
на
92%
в
апреле
2020
года
по
сравнению с аналогичным периодом 2019 года, причем серьезнее
всего
по
понятным
причинам
пострадали
международные
перевозки: они снизились на 98%, в то время как внутренние – на
87%. Сегодня продолжается очень высокая неопределенность для
авиакомпаний:
больше
всего
международные
прибыли
возобновляются,
то
для
вновь
направления,
перевозчиков
закрываются
и
которые
дают
аэропортов,
из-за
роста
то
числа
заболеваемости населения коронавирусной инфекцией. Такая
ситуация создает серьезные риски как для перевозчиков, так и
для
аэропортов.
Авиакомпании
вынуждены
«бороться»
за
пассажира за счет снижения тарифов, однако они должны это
делать
таким
образом,
рентабельность.
чтобы
Аэропортам
же
сохранить
хотя
приходится
бы
(в
нулевую
большинстве
случаев) отказываться от важных инвестиционных проектов и
оптимизировать свою расходную часть, чтобы также сохранить
приемлемый уровень финансовой устойчивости [100].
Риски такого положения дел заключаются прежде всего в
том,
что
авиакомпании
не
имеют
достаточного
количества
собственных средств: около 75% перевозчиков имеют резерв
меньше,
чем
государственной
на
три
месяца,
поддержке
поэтому
отрасли
197
очень
потребность
высока.
в
Для
аэропортов это тоже создает проблемы, поскольку в противном
случае
у
них
возникнет
пул
из
финансовых
неустойчивых
авиакомпаний, которые могут в любую секунду стать банкротами.
По
данным
IATA
(Международная
ассоциация
воздушного
транспорта), мировая авиационная отрасль нуждается в $200
млрд, чтобы спокойно пережить кризис, связанный с пандемией
COVID-19.
Безусловно,
шанс
полного
исчезновения
авиации
невозможен. Рынок снизится примерно на половину, некоторые
игроки
уйдут
с
рынка,
восстанавливаться.
после
Компании,
чего
он
которые
постепенно
начнет
настроены
выжить
должны, с одной стороны, максимально сокращать свои расходы, с
другой – не жалеть свои ресурсы на сохранение ценного, а с
третей – думать о внедрении новых услуг для пассажиров, которые
могли бы дать дополнительную прибыль [38].
По оценкам экспертов, для большинства перевозчиков шанс
выжить в текущих условиях оценивается примерно 50 на 50. С
большей вероятностью выживут те авиакомпании, которые тесно
связаны
с
государством,
а
также
маленькие
региональные
перевозчики, которые обычно близки к властям регионов (такие
авиакомпании
в
основном
обслуживают
критически
1–2
критически важные направления). У чартерных авиакомпаний и
тех
перевозчиков,
федерального
которые
значения,
не
имеют
риски
статус
авиакомпаний
значительно
высокие.
Соответственно, аэропорты с большой долей вторых авиакомпаний
также имеют существенные проблемы [94].
Эти же проблемы, безусловно, отмечаются и у авиационных
отраслей
России
и
Франции.
По
итогам
2020
годам,
пассажиропоток российских аэропортов упал на 41%, в то время
как показатель французских аэропортов – на 77%. В связи с этим,
были
предприняты
определенные
правительствами этих стран.
198
меры
поддержки
В
России
Правительства
13
мая
№661
2020
«О
года
вышло
представлении
в
Постановление
2020
году
из
федерального бюджета субсидий российским авиакомпаниям на
частичную компенсацию расходов в связи со снижением доходов
таких авиакомпаний в результате падения объемов пассажирских
воздушных
перевозок
вследствие
распространения
новой
коронавирусной инфекции» [94].Согласно данному документу,
российские авиакомпании получили 23,4 млрд рублей (сумма
рассчитывалась исходя из числа «потерянных пассажиров», за
каждого потерянного клиента давали 685 рублей) на возмещение
убытков, связанных с распространением инфекции COVID-19.
Выделенные субсидии были предназначены для:
Выплаты заработных плат авиационному персоналу (не
менее 60% от общего объема субсидий).
Выплаты лизинговых платежей (не более 30% от общего
объема трансфертов).
Оплаты стоянки ВС (не более 10% от общего объема).
На
операционную
деятельность
и
содержание
имущества.
По состоянию на декабрь
2020 год сумма программы
субсидирования была сокращена с 23,4 млрд рублей до 20,9 млрд
рублей. На 11 декабря 2020 года российским авиакомпаниям уже
были предоставлены субсидии в размере 13,63 млрд рублей, а
аэропортам – 9,1 млрд рублей [73]. Помимо этого, продлился срок
действия самой программы: ранее она должна была закончиться в
июле, позже ее длительность увеличили до ноября.
Ранее в марте 2020 года было выделено 1,5 млрд рублей
помощи национальным перевозчикам для вывоза россиян из
зарубежных
стран
[37].
Осенью
2020
года
российские
авиакомпании попросили у правительства выделить еще 50 млрд
рублей федеральной помощи. Однако многие эксперты отмечают,
что новые ассигнования из бюджета на поддержку перевозчиков
199
маловероятные, несмотря на то, что их финансовую устойчивость
продолжала ухудшаться. Это объясняется тем, что возможности
по финансовой поддержку консолидированного бюджета страны
ограничены,
а
ранее
выделенные
средства
государственной
помощи авиакомпаниям не были освоены в полном объеме.
Помимо
этого,
эксперты
отрасли
также
подчеркивали,
что
помощь должны получать прежде всего финансово устойчивости
авиакомпании,
причем
оценивать
эту
устойчивость
должны
кредиторы, а не правительство [95]. Конкретного ответа на запрос
перевозчиков не было получено, однако Глава Министерства
финансов России Антон Силуанов в декабре сообщил, что в
консолидированном бюджете страны в 2021 году есть лишь 18
млрд рублей на поддержку перевозчиков.
В начале 2021 года Ассоциация эксплуатантов воздушного
транспорта (в которую входят все крупнейшие перевозчики
страны) вновь попросила у правительства выделить 53 млрд
субсидий
на
частичную
компенсацию
расходной
части
авиакомпаний. В их письме для правительства авиакомпании
просят компенсировать расходы, которые будут сформированы по
итогам периода с декабря 2020 года по июнь 2021 года.
Ассоциация
предлагает
в
первую
очередь
направлять
эти
субсидии на заработные платы персоналу, лизинг и оплату
стоянки ВС. Также отмечается, что экономическое положение
перевозчиков в 2021 году продолжит ухудшаться из-за снижения
спроса, низких уровней доходов населения, ограничений на
международные перевозчики, волатильности курса национальной
валюты, а также из-за роста нагрузки по налоговым платежам, по
которым ранее была предоставлена отсрочка [95].
Что
касается
аэропортов,
то
в
июне
2020
года
были
утверждены правила предоставления им субсидий. Для получения
субсидии аэропорт обязан иметь российскую прописку, причем
было установлено ограничение для компаний с иностранным
200
участием:
доля
юридических,
зарегистрированных
в
низконалоговых юрисдикциях или офшорных зонах, не должна
была в совокупности превышать 50%. Помимо этого, аэропорт не
должен был находиться в стадии реорганизации, ликвидации или
банкротства,
а
задолженности
требованиями,
также
он
перед
не
должен
иметь
федеральным
субсидии
просроченной
бюджетом.
рассчитывались
Согласно
ежемесячно
по
результатам каждого месяца с апреля по июнь 2020 года или же
одновременное за пару месяцев этого же периода. Общая сумма
выделенной помощи аэропортам и организациям, входящим с
ними в одну группу, составила 10,9 млрд руб. из резервного фонда
правительства. Указанные средства давались на выплату зарплаты
персоналу, уплату страховых платежей, на содержание, ремонт и
эксплуатацию зданий, оборудования и транспорта [68].
Во Франции в июне 2020 года правительство заявило о
программе поддержки авиационной отрасли страны, которая
подразумевает
выделение
около
$16,9
млрд.
Одним
из
обязательных условий получения этих средств является факт
инвестирования авиакомпаний и аэропортов в ВС с низкими
выбросами
углекислого
газа,
поскольку
Франция
стремится
сделать ее авиационную отрасль «самой экологически чистой».
Данная
программа
включает
осуществление
прямых
государственных инвестиций, выделение субсидий, кредитов, а
также
гарантий
по
кредитам
[110].
Позже,
в
2021
году,
правительство дополнительно выделило $4,7 млрд для главного
стратегического национального перевозчика страны – Air France.
Такая ситуация сложилась на фоне увеличения доли государства в
структуре
капитала
авиакомпании
(то
есть
эта
помощь
рассматривались как компенсация в период рекапитализации)
[96].
Таким образом, на фоне резкого падения пассажиропотока
России
и
Франции
в
2020
году
201
из-за
пандемии
COVID-19
правительство этих стран оказали необходимую государственную
помощь для покрытия убытков. Однако, по оценкам экспертов,
объем финансовой помощи хватает лишь на дополнительные 8,5
месяцев
нормального
специалисты
существования.
подчеркивают,
что
Именно
выделенная
поэтому
финансовая
поддержка не способна спасти всех игроков рынка. В результате
аэропорты, у которых авиакомпании-партнеры будут постепенно
уходить с рынка, тоже серьезно пострадают.
Ниже представлены основные проблемы рассматриваемых
аэропортов с точки зрения финансовой устойчивости, а также
рекомендации по повышению эффективности их деятельности (см.
Таблицу 3.26.).
Таблица 3.26.
Основные проблемы и рекомендации по их устранению
анализируемых российских и французских аэропортов
Аэропорт
ООО
«Международный
аэропорт
«Домодедово»
АО «Международный
аэропорт
«Шереметьево»
Проблема
Низкая текущая
ликвидность
Рекомендация
Нарастить объем
денежных средств до
уровней 2017 года
путем соблюдения
условий кредитного
ковенанта по
ключевым кредитным
договорам
Рост оборачиваемости Вести переговоры с
дебиторской
недобросовестными и
задолженности в днях потенциально
неплатежеспособным
и контрагентами,
установить более
жесткие условия
возврата денежных
средств, в случае
несоблюдения
установить штрафные
санкции
Низкий коэффициент Провести переоценку
собственности
основных фондов для
увеличения
добавочного капитала
Снижающийся объем
Не допустить
оборотных активов
дальнейшее
снижение объема
202
Низкое значение
финансового цикла на
фоне среднего
значения по рынку
«Недостающий»
уровень собственного
капитала
АО «Международный
аэропорт «Внуково»
Чрезвычайно низкий
уровень ликвидности
по всем показателям
данный группы
Крайне высокий
коэффициент
оборачиваемости
дебиторской
задолженности в днях
203
денежных средств и
краткосрочных
финансовых
вложений в условиях
стремительного
наращивания
долговой нагрузки
компании из-за
взятых кредитов по
масштабным
инвестиционным
проектам
Можно допустить
замедленнее срока
возврата
краткосрочных
обязательств до
уровня,
превышающего срок
возврата дебиторской
задолженности от
контрагентов на 10–
15%
Поддержать уровень
наращивания
собственного
капитала в среднем
на 20% в год для
достижения
нормативного
значения
коэффициента
собственности
Осуществить
оптимизацию
структуры активов в
качестве уменьшения
внеоборотных активов
по сравнению с
оборотными. На
сегодняшний день
оборотные активы
компании занимают
лишь 19% в структуре
активов
Провести переговоры
в недобросовестными
авиакомпаниямипартнерами (в
частности с ПАО
«ЮТэйр» ввиду
долголетних проблем
перевозчика с
платежеспособностью
) для уменьшения
срока возврата
дебиторской
задолженности, т. к. в
некоторые годы у
аэропорта срок
возврата дебиторской
задолженности
превышал год
Недостаточный
Пересмотр долговой
уровень прибыли до
нагрузки с целью
выплаты процентов и
недопущения
налогов для покрытия нарушений условий
процентных платежей ключевых кредиторов
и/или увеличение
уровней
прибыльности путем
привлечения новых
перевозчиков и отказ
от финансово
нестабильных
Снижающийся
Ускорить погашение
уровень ликвидности
краткосрочных
кредитов для
достижения уровней
ликвидности 2016–
2017 гг.
Высокий уровень
Обеспечить такой
финансовой
рост собственного
зависимости от
капитала, который
внешнего
превышал бы рост
финансирования
заемного капитала в
Группа аэропортов
1,5 раза для
Paris Aéroport
обеспечения
«идеального»
соотношения
показателей в
размере 60%/40%
Рост оборачиваемости Ускорить
запасов в днях
оборачиваемость
запасов путем
оптимизации
логистических
процессов компании
Источник: [составлено автором по полученным результатам оценки
финансовой устойчивости рассматриваемых аэропортов].
204
Таким
образом,
в
рамках
данной
главы
магистерской
диссертации была охарактеризована деятельность анализируемых
аэропортов; оценена как их финансовая устойчивость, так и
финансовое
положение
спрогнозирована
ключевых
вероятность
авиакомпаний-партнеров;
наступления
банкротства
аэропортов, динамика их ключевых натуральных и финансовых
показателей на ближайшие 2 года. Помимо этого, рассмотрены
ключевые проблемы функционирования авиационной отрасли на
сегодняшний
сглаживанию
день,
меры
негативных
поддержки
эффектов
этих
правительства
проблем,
по
указаны
ключевые проблемы финансовой устойчивости российских и
французских
аэропортов
и
составлены
рекомендации
по
повышению эффективности их деятельности.
Заключение
Авиационная отрасль является одной из самых важных для
экономики любой страны: она занимает существенную долю в
ВВП России и Франции, а также обеспечивает население большим
числом рабочих мест. Текущий кризис, связанный с пандемией
COVID-19, сильнее всего ударил по компаниям авиационного
сектора. Упали основные натуральные показатели деятельности
авиакомпаний
и
аэропортов
и,
как
следствие,
значительно
ухудшилась их финансовая устойчивость.
По результатам проведенного исследования в выпускной
квалификационной работе магистра были получены следующие
научные результаты и сформулированы выводы:
1.
Рассмотрены
концептуальные
основы
определения
финансовой устойчивости компаний. В научной литературе в
205
трактовках понятия «финансовая устойчивость» есть как схожие
элементы,
так
и
характеристикам
существенные
данного
различия.
понятия
К
относят
общим
критерий
платежеспособности компании, а также ее способность найти
такую
структуру
нормальное
капитала,
которая
функционирование
ее
позволит
деятельности.
обеспечить
В
качестве
отличительных критериев ученые также выделяют стабильность
компании в долгосрочной перспективе, ее возможность расти в
динамике,
соответствие
финансирования,
запасов
обеспечение
и
затрат
источникам
сбалансированности
денежных
потоков, доходов и расходов, состояние счетов организации. На
основе проанализированного теоретического материала автором
предложено собственное определение финансовой устойчивости
компании:
это
наблюдается
такое
рост
состояние
организации,
показателей
деловой
при
котором
активности
и
рентабельности в динамике, при этом сохраняются приемлемые
уровни платежеспособности и ликвидности благодаря сохранению
оптимальной
структуры
капитала,
определяющей
наилучшее
соотношение «риск-прибыль».
2.
Определены основные факторы, влияющие на финансовую
устойчивость компаний. К внешним факторам авторы учебников
по
финансовому
менеджменту
макроэкономические,
социокультурные,
относят
политические,
экологические
и
демографические,
научно-технические,
рыночные
факторы.
Внутренние факторы, которые оказывают влияние на финансовую
стабильность предприятия, менее однозначны, в зависимости от
отраслевой специфики фирмы их может быть много. К ключевым
же
факторам
авторы
относят
организационные,
производственные, кадровые, рыночные, финансовые, факторы
философии фирмы, и маркетинговые.
3.
Изучены основные методики, которые используются для
оценки финансовой устойчивости компаний. В рамках данной
206
работы для оценки финансовой устойчивости аэропортов МАУ и
аэропортов Группы Paris Aéroport была использована методика
Дж. К. Ван Хорна, которая включает в себя расчет основных групп
финансовых
ликвидности,
коэффициентов.
деловой
К
ним
активности,
относятся
показатели
рентабельности
и
платежеспособности. Оценка вероятности банкротства аэропортов
и
их
ключевых
авиакомпаний-партнеров
производилась
с
помощью модели Альтмана для непроизводственных компаний и
скоринговой модели Г.В. Савицкой.
4.
В период с 2013 по 2020 гг. для российской экономики были
характерны отрицательные или низкие темпы прироста ВВП,
умеренные или галопирующие темпы инфляции; отмечалась
высокая обратная зависимость между состоянием национальной
валюты и цены на нефть; наблюдались низкие темпы прироста
инвестиций в основной капитал на душу населения, низкая
безработица, отрицательная динамика ключевой ставки ЦБ РФ,
отрицательные темпы прироста реальных располагаемых доходов;
бюджетная система страны была в основной дефицитной, однако
отмечался очень низкий уровень государственного долга по
отношению к ВВП по сравнению с развитыми экономиками.
5.
Французская
характеризовалась
экономика
низкими
в
рассматриваемый
темпами
прироста
период
ВВП,
более
высоким показателем ВВП на душу населения по ППС по
сравнению с Россией, близкими к нулю темпами инфляции,
крайне высоким уровнем безработицы, положительной динамикой
инвестиций в основной капитал на душу населения, нулевой
ставкой ЕЦБ, ростом реальных располагаемых доходов населения,
постоянным дефицитом консолидированного бюджета страны и
высоким уровнем государственного долга по отношению к ВВП.
По
индексу
лучшей
жизни
Франция
практически
по
параметрам занимает более высокие позиции, чем Россия.
207
всем
6.
Структурно
авиационный
рынок
представляет
собой
сложную структуру из большого числа субъектов. Его можно
классифицировать
как
рынок
олигополии
из-за
высокийх
коэффициентов концентрации, значительных барьеров для входа
на
рынок,
дифференциации
продукции
и
недопроизводства
продукции. Помимо этого, путь либерализации авиационного
рынка в большинстве стран мира уже пройден. Роль авиационного
рынка в экономике России и Франции значительна: он занимает
1,8% ВВП России и 4,3% ВВП Франции, а также создает
дополнительно 1 млн и 1,1 млн рабочих мест для этих стран,
соответственно.
До
пандемии
COVID-19
авиационной
рынок
России и Франции в основном характеризовался ростом в части
пассажиропотока и неустойчивой динамикой грузовых перевозок
из-за
существующих
в
мировой
экономике
торговых
войн.
Авиационная мобильность населения России в последние годы
стремительно растет, но до сих пор отстает от значений Франции.
В период пандемии COVID-19 авиакомпании России и Франции
следовали олигополистической моделью ценовой войны, снижая
уровень
своих
тарифов.
Текущей
парк
ВС
России
более
многочислен и молод, чем у Франции. По объему инвестиций на
пассажира авиационные отрасли анализируемых стран находятся
примерно на одинаковом уровне.
7.
Определена
факторов
степень
экономики
на
воздействия
основные
дестабилизирующих
показатели
авиационной
отрасли: при уменьшении среднедушевых доходов страны на 1%,
пассажиропоток
уменьшается
на
0,68%,
а
при
уменьшении
численности населения на 1%, пассажиропоток страны может
упасть на 14,95%. Рассматривая грузопоток страны, автор пришел
к выводу, что в большей степени на его величину влияют курс
доллара к рублю и ВВП на душу населения по ПСС: при
уменьшении данных показателей на 1%, грузопоток страны
уменьшается до 3%.
208
8.
Выбор анализируемых аэропортов основывался на таких
критериях,
как
схожий
размер
пассажиропотока
России
и
Франции; почти одинаковые оценки уровня качества оказываемых
услуг
отраслевых
рассматриваемых
рейтинговых
агентств;
аэропортов
в
преобладание
структуре
общего
пассажиропотока России и Франции; а также похожие формы
собственности.
Все
выбранные
для
анализа
финансовой
устойчивости аэропорты являются международными и имеют
сложную структуру деятельности.
9.
В
годы
аэропортов
до
пандемии
отмечались
аэропортов
в
деятельности
следующие
ликвидность
всегда
тренды:
была
анализируемых
у
французских
высокой,
у
АО
«Международный аэропорт «Шереметьево» высокая ликвидность
отмечалась после консолидации бизнеса, у ООО «Международный
аэропорт
«Домодедово»
кредитных
ковенантов
в
последние
показатели
годы
из-за
ликвидности
нарушения
значительно
снижались в динамике, а у АО «Международный аэропорт
«Внуково» ликвидность всегда была низкой. По показателям
оборачиваемости в динамике лидируют российские аэропорты (за
исключением аэропорта Внуково, у котрого в динамике всегда
наблюдалась
слабая
оборачиваемость
активов),
как
и
по
показателям рентабельности (начиная с 2016 года, деятельность
всех аэропортов, кроме Внуково, была прибыльной). Помимо
этого, у всех рассматриваемых аэропортов отмечается высокая
зависимость от заемных средств, однако риски инвесторов и
кредиторов были не высокими, поскольку компании в основном
могли покрывать свои долговые обязательства. В 2020 году
финансовая
устойчивость
аэропортов
и
их
ключевых
авиакомпаний-партнеров существенно ухудшилась из-за резкого
падения объемов перевезенных пассажиров в период пандемии
COVID-19. Авиакомпании и до кризиса 2020 года зачастую
работали себе в убыток, а изучаемые аэропорты по всем группам
209
финансовых
показателей
относительно
высокой
перешли
из
финансовой
группу
компаний
устойчивостью
в
с
группу
организаций с проблемами в текущей финансово-хозяйственной
деятельности.
10.
Прогнозы вероятности банкротства аэропортов еще один раз
подтверждают
резкое
ухудшение
состояние
их
финансовой
устойчивости. По составленным прогнозным моделям ожидается,
что пассажиропоток аэропортов МАУ и группы аэропортов Paris
Aéroport будет расти, но достигнет уровней 2019 года лишь к 2024
году. Грузопоток же восстановится уже в ближайшее время.
Выручка аэропортов также будет наблюдать положительную
динамику, но достигнет уровней 2019 года, скорее всего, лишь к
2023-2024 гг.
11.
В период пандемии COVID-19 на фоне спада основных
производственных
показателей
деятельности
компаний
авиационной отрасли правительства России и Франции оказали
финансовую
помощь
авиакомпаниям
и
аэропортам
на
поддержание текущей деятельности. Однако, этот объем далеко
не достаточен для того, чтобы остались «живыми» все игроки
рынка,
а
также
для
того,
чтобы
«выжившие»
сохранили
приемлемый уровень финансовой устойчивости.
12.
На
основе
устойчивости
проведенного
рассматриваемых
исследования
аэропортов
и
финансовой
их
ключевых
перевозчиков были разработаны практические рекомендации,
направленные на повышение эффективности их деятельности: для
аэропорта Домодедово необходимо нарастить объем денежных
средств
до
уровней
2017
года
путем
соблюдения
условий
кредитных ковенантов; для аэропорта Шереметьево – заемедление
срока возврата краткосрочных обязательств с целью оптимизации
финансового цикла; для аэропорта Внуково – повысить долю
оборотных
активов
в
структуре
активов
компании
(на
сегодняшний день она крайне мала – 19%); для аэропортов
210
Группы Paris Aéroport – обеспечить рост собственного капитала до
уровня «идеального» соотношения собственных и заемных средств
в
размере
60%/40%.
К
основным
проблемам,
с
которыми
сталкиваются анализируемые в работе аэропорты можно отнести
низкую ликвидность, высокую степень зависимости от внешнего
финансирования и плохой уровень взаимодействия с ключевыми
контрагентами.
211
Список использованной литературы
1. Авиакомпании.
[Электронный
ресурс].
http://www.vnukovo.ru/flights/airlines/
(Дата
URL:
обращения:
10.04.2021).
2. Авиакомпании попросили у правительства субсидии на 53
млрд
рублей.
[Электронный
https://www.kommersant.ru/doc/4655072
ресурс].
(Дата
URL:
обращения:
04.05.2021).
3. Авиакомпания «Победа» в 2020 г. получила 1,4 млрд руб.
чистой
прибыли.
[Электронный
https://www.interfax.ru/business/745968
ресурс].
(Дата
URL:
обращения:
28.04.2021).
4. Авиационная подвижность населения России. [Электронный
ресурс]. URL: http://www.ato.ru/content/aviacionnaya-podvizhnostnaseleniya-rossii#. (Дата обращения: 05.04.2021).
5. Агапова
Т.
А.,
Серегина
С.
Ф.
–
Макроэкономика:
Учебник/Под общей ред. д.э.н., проф. А. В. Сидоровича; МГУ им.
М. В. Ломоносова. – 6-е изд., стереотип. – М.: Издательство
«Дело и Сервис», 2004. – С.23-24.
6. Алексеева А. И., Васильев Ю. В., Малеева А. В., Ушвицкий
Л.И. – Комплексный экономический анализ хозяйственной
деятельности: Учебное пособие – М.: Финансы и статистика,
2006. – С. 395–396.
7. Артеменко В.Г., Беллендир М.В. – Финансовый анализ:
учебное пособие. – М.: ДИС, 2012. – С.52.
8. Аэропорт Внуково увеличил чистый убыток. [Электронный
ресурс].
URL:
https://jets.ru/news/aeroport_vnukovo_uvelichil_chistyy_ubytok/
(Дата обращения: 30.04.2021).
212
9. Аэропорт Шереметьево понес убытки по МСФО в 2013 году в
сумме
1,115
млрд
руб.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://tass.ru/ekonomika/1250132 (Дата обращения: 29.04.2021).
10.
Банк России сохранил ключевую ставку на уровне
11,00% годовых. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/
press/PR/?file=11122015_133000keyrate2015-1211T13_15_16.htm (Дата обращения: 06.12.2020).
11.
третий
Банк России сохранил ключевую ставку на уровне 4,25%
раз
подряд.
[Электронный
ресурс].
https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2020/12/18
URL:
(Дата
обращения: 06.12.2020).
12.
Батова Т. Н., Васюхин О. В., Павлова Е. А., Сажнева Л.П.
– Экономика промышленного предприятия: Учебное пособие.
СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. – С.220.
13.
Безработица в России выросла до максимума за восемь
лет. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/economics/
(Дата обращения: 05.12.2020).
14.
Безработица по Франции достигла рекордных значений.
[Электронный
ресурс].
https://www.rbc.ru/economics/28/01/2014
URL:
(Дата
обращения:
05.12.2020).
15.
Береговых
Т.В.,
Кудряшева
Я.Ю.
–
Внутренние
и
внешние факторы, влияющие на финансовую устойчивость
предприятия – «Ученые заметки ТОГУ» т.5 – №4 – 2014 г. – С.
1405.
16.
Берзон Н.И., Теплова Т. В. – Финансовый менеджмент:
учебник / коллектив авторов; под ред. Н.И. Берзона и Т.В.
тепловой. – М.: КНОРУС, 2014. – С.244-245
17.
Богомолов Е. В. – Проявление олигополии на рынке
пассажирских авиаперевозок в России // Transport Business in
Russia // №4 – 2015 г.
213
18.
Ван Хорн, Джеймс С., Вахович мл., Джон М. – Основы
финансового менеджмента, 12-е издание: Пер. с англ. – М.:
ООО «И. Д. Вильяме», 2008. С. 235–280.
19.
Васильева Л. С. – Финансовый анализ: учебник / Л. С.
Васильева, М.В. Петровская – М.: КНОРУС, 2006. – С. 472–476.
20.
ВВП
России
в
2020
году
снизился
на
3,1%.
[Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/ekonomika/10598143
(Дата обращения: 03.12.2020).
21.
В России могут подорожать авиабилеты. [Электронный
ресурс]. URL: https://finance.rambler.ru/money/46012494-v-rossiimogut-podorozhat-aviabilety/ (Дата обращения: 15.04.2021).
22.
Гиляровская Л. Т. – Экономический анализ: Учебник
для вузов / Под ред. Л. Т. Гиляровской – 2-е изд., доп. – М.:
ЮНИТИ-ДАНА, 2004 г. – С. 269–273.
23.
Годовой
«Шереметьево».
отчет
АО
«Международный
[Электронный
аэропорт
ресурс].
URL:
https://www.svo.aero/bitrix/upload/sprint.editor/07a/07a4954553b9
61006113da8ac26553be.pdf (Дата обращения: 20.03.2021).
24.
Годовые отчеты ЦБ РФ за 2013-2018 гг. [Электронный
ресурс]. URL: https://cbr.ru/about_br/publ/god/ (Дата обращения:
06.12.2020).
25.
Доклад «Об итогах работы Федерального агентства
воздушного транспорта в 2018 году, основных задачах на 2019
год и среднесрочную перспективу». [Электронный ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/o-rosaviacii-kollegija-materially/?id=5204
(Дата обращения: 12.12.2020).
26.
Доклад «Об итогах работы Федерального агентства
воздушного транспорта в 2019 году, основных задачах на 2020
год и среднесрочную перспективу». [Электронный ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/o-rosaviacii-kollegija-materially/?id=6241
(Дата обращения: 13.12.2020).
214
27.
Доля государства в консолидированном аэропорту
«Внуково» составит 25,1%. [Электронный ресурс]. URL: https://
www.interfax.ru/business/494967 (Дата обращения: 20.03.2021).
28.
Доля затрат российских авиакомпаний на топливо
сократилась
до
20%.
[Электронный
https://ria.ru/20180607/1522315354.html
ресурс].
(Дата
URL:
обращения:
17.04.2021).
29.
Дочерние предприятия. [Электронный ресурс]. URL:
https://www.svo.aero/ru/about/subsidiary
(Дата
обращения:
10.04.2021).
30.
Дубовка Е.Ю. – Методические подходы к оценке
финансового состояния предприятия // Фундаментальные и
прикладные
научные
исследования:
актуальные
вопросы,
достижения и инновации – 2017. С.191-193.
31.
Еврозону
продолжат
[Электронный
накачивать
деньгами.
ресурс].
URL:
https://www.gazeta.ru/business/2017/06/07/10712543.shtml (Дата
обращения: 06.12.2020).
32.
Ефимова О.В. – Финансовый анализ. 3-е изд, перераб. и
доп. – М.: Изд-во «Бухгалтерский учет», 1999 год. С. 5.
33.
Жулега
И.А.
–
Методология
анализ
финансового
состояния предприятия: монография / И.А. Жулега; ГУАП. –
СПб., 2006 г. – С.65-66.
34.
Инвестиции в основной капитал и источники их
финансирования – Аналитический центр при Правительстве РФ
– Бюллетень о текущих тенденциях экономики №17 – сентябрь,
2016 г. – С. 2-4.
35.
URL:
Индекс Херфиндаля-Хиршмана. [Электронный ресурс].
https://profmeter.com.ua/Encyclopedia/detail.php?ID=1022
(Дата обращения: 14.02.2021).
215
36.
Итоги
2014.
[Электронный
ресурс].
http://corp.vnukovo.ru/general-information/results/
URL:
(Дата
обращения: 30.04.2021).
37.
Кабмин выделил 23,4 млрд рублей на поддержку
российских авиакомпаний. [Электронный ресурс]. URL: https://
www.rbc.ru/rbcfreenews (Дата обращения: 03.05.2021).
38.
Как пандемия изменит авиацию в России и в мире.
[Электронный
ресурс].
https://carnegie.ru/commentary/81585
URL:
(Дата
обращения:
03.05.2021).
39.
Как Россия 20 лет восстанавливала авиационной и
железнодорожный
транспорт.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.vedomosti.ru/business/articles/2019/11/26/817115kak-rossiya-20-let-vosstanavlivala (Дата обращения: 27.04.2021).
40.
Ковалев В.В. – Финансовый менеджмент; теория и
практика. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ТК Велби, Изд-во
Проспект, 2007. – С.377-378.
41.
Консолидированная финансовая отчетность за год,
закончившийся 31 декабря 2017 года. [Электронный ресурс].
URL: https://business.dme.ru/files/2018/07/19 (Дата обращения:
28.04.2021).
42.
Консолидированная финансовая отчетность за год,
закончившийся 31 декабря 2018 год. [Электронный ресурс].
URL: https://business.dme.ru/files/doc/DME-Limited-IFRS-2018.pdf
(Дата обращения: (28.04.2021).
43.
Костромина Е. В. – Авиатранспортный маркетинг:
Учебник – 2-е изд., испр. и доп. – М.: ИНФРА-М. 2015 г. – С.4547
44.
Консолидация
активов
Внуковского
аэропортового
комплекса набазе АО «Международный аэропорт «Внуково»
завершилась
15
сентября.
[Электронный
216
ресурс].
URL:
http://corp.vnukovo.ru/press/news/
(Дата
обращения:
30.04.2021).
45.
Матюшок
В.М.
–
Основы
эконометрического
моделирования с использованием EVIEWS: учебное пособие.
Изд. 2-е, перераб. и доп. / В.М. Матюшок, С.А. Балашова, И.В.
Лазанюк. – Москва: РУДН, 2020. – с. 46-65
46.
Макконнелл К.Р., Брю С.Л. – Экономикс: принципы,
проблемы и политика: Пер. с 14-го англ. изд. – М.: ИНФРА-М,
2003. – XXXVI, С.162-163
47.
МВФ улучшил прогноз роста ВВП РФ в 2021 году до
3,8%.
[Электронный
ресурс].
URL:
(Дата
обращения:
https://www.interfax.ru/business/759744
02.05.2021).
48.
Международные аэропорты. [Электронный ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-ajeroporty-i-ajerodromy-
mezhdunarodnye-ajeroporty/ (Дата обращения: 13.02.2021).
49.
Модель Альмана: формулы и примеры расчета в Excel.
[Электронный ресурс]. URL: https://www.fd.ru/articles/ (Дата
обращения: 13.03.2021).
50.
ресурс].
Московской
URL:
аэропорт
Домодедово.
[Электронный
https://business.dme.ru/company/about/
(Дата
обращения: 13.05.2021).
51.
Названы
причины
[Электронный
падения
доходов
ресурс].
https://lenta.ru/news/2019/06/10/revenues/
россиян.
URL:
(Дата
обращения:
06.12.2020).
52.
«На нефтяном рынке началась настоящая ценовая
война». Эксперты об обрушении цен на сырье. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.vedomosti.ru/economics
обращения: 05.12.2020).
217
(Дата
53.
Один из владельцев аэропорт Домодедово переехал с
Мальты
в
Нидерланды.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.rbc.ru/business/ (Дата обращения: 20.03.2021).
54.
Отдельная финансовая отчетность за 2014 год в
соответствии с МСФО на русском языке. [Электронный ресурс].
URL:
https://www.svo.aero/ru/about/investors/annual-accounts
(Дата обращения: 28.04.2021).
55.
О ключевой ставке Банка России и других мерах Банка
России. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru/press/
(Дата обращения: 06.12.2020).
56.
Открытая лекция Владимира Викторовича Климанова –
«Бюджетная
политика
в
эпоху
пандемии».
[Электронный
ресурс]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=51gMFsoymX4
(Дата обращения: 01.12.2020).
57.
Павлинов
Д.А.
–
Оценка
финансового
состояния
системообразующих организаций энергетической отрасли РФ в
условиях
экономической
нестабильности
(Выпускная
квалификационная работа бакалавра) – 2019 г. – 175 С.
58.
Павлинов Д.А. – Финансовое состояние российских и
французских авиакомпаний в современных условиях – 2020 г. –
82 С. (Курсовая работа магистра)
59.
Пандемия привела к дефициту бюджетов почти у 70%
российских регионов. Какие из них испытывают наибольшую
нехватку
доходов.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.rbc.ru/economics/20/01/2021/6006aeb99a794714a760
05c9 (Дата обращения: 06.12.2020).
60.
Первым делом – самолёты! Россияне о гражданской
авиации. [Электронный ресурс]. URL: https://wciom.ru/analyticalreviews (Дата обращения: 01.12.2020).
61.
Пономаренко Е.В. – Экономика общественного сектора:
учебник / Е.В. Пономаренко, В.А. Исаев. – Москва: КНОРУС,
2018 – С.146-153.
218
62.
Постановление
Коллегии
Федерального
агентства
воздушного транспорта №1-13-1-К от 26.02.2015 г. «Об итогах
работы Федерального агентства воздушного транспорта в 2014
году,
основных
задача
на
2015
год
и
среднесрочную
перспективу». [Электронный ресурс]. URL: https://favt.gov.ru/orosaviacii-kollegija-postanovlenija/ (Дата обращения: 12.12.2020).
63.
Постановление
Коллегии
Федерального
агентства
воздушного транспорта №1-13-1-К от 25.03.2016 г. «Об итогах
работы Федерального агентства воздушного транспорта в 2015
году,
основных
задачах
перспективу.
на
2016
год
[Электронный
и
среднесрочную
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/public/materials//c/1/3/1/a/c131aec3ec11be3518
ef4e26fd64adc9.rtf (Дата обращения: 12.12.2020).
64.
Постановление
Коллегии
Федерального
агентства
воздушного транспорта №1-КОЛ от 03.06.2017 г. «Об итогах
работы Федерального агентства воздушного транспорта в 2016
году,
основных
задачах
на
2017
год
и
среднесрочную
перспективу. [Электронный ресурс]. URL: https://favt.gov.ru/orosaviacii-kollegija-postanovlenija/ (Дата обращения: 12.12.2020).
65.
Постановление
воздушного
Коллегии
транспорта
№1-КОЛ
Федерального
«Об
агентства
итогах
работы
Федерального агентства воздушного транспорта в 2017 году,
основных задачах на 2018 год и среднесрочную перспективу.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/o-rosaviacii-
kollegija-materially/?id=4190 (Дата обращения: 12.12.2020).
66.
«Об
Постановление Правительства РФ от 30.07.2004 г. №397
утверждении
воздушного
положения
транспорта».
о
Федеральном
[Электронный
https://favt.gov.ru/about-rosaviation/
(Дата
агентстве
ресурс].
URL:
обращения:
12.02.2021).
67.
Постановление Правительства РФ от 13 мая 2020 г.
№661 «О предоставлении в 2020 году из федерального бюджета
219
субсидий
российским
авиакомпаниям
на
частичную
компенсацию расходов в связи со снижением доходов таких
авиакомпаний в результате падения объемов пассажирских
перевозок вследствие распространения новой коронавирусной
инфекции». [Электронный ресурс]. URL: http://gov.garant.ru/
(Дата обращения: 03.05.2021).
68.
Правительство
субсидий
аэропортам.
утвердило
правила
[Электронный
предоставления
ресурс].
URL:
https://www.rbc.ru/rbcfreenews/ (Дата обращения: 04.05.2021).
69.
Предприятия.
[Электронный
ресурс].
URL:
http://corp.vnukovo.ru/enterprises/ (Дата обращения: 10.04.2021).
70.
Предприятия аэропорта. [Электронный ресурс]. URL:
https://business.dme.ru/company/group/
(Дата
обращения:
13.05.2021).
71.
Прогнозирование вероятности банкротства на основе
модели Бивера. [Электронный ресурс]. URL: http://afdanalyse.ru/
publ/ (Дата обращения: 20.12.2019).
72.
г.
Распоряжение Правительства РФ №726-р от 20.04.2016
–
Перечень
[Электронный
аэропортов
ресурс].
URL:
федерального
значения.
https://favt.gov.ru/
(Дата
обращения: 13.02.2021).
73.
Росавиация предоставила авиакомпаниям субсидии на
сумму
13,6
млрд
рублей.
[Электронный
https://tass.ru/ekonomika/10255731
(Дата
ресурс].
URL:
обращения:
04.05.2021).
74.
Росстат оценил инфляцию в России по итогам 2020 года
в 4,9%. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/
(Дата
обращения: 04.12.2020).
75.
Савицкая Г. В. – Анализ хозяйственной деятельности
предприятия: Учебник. – 5-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М,
2009. С. 382–386.
220
76.
Савицкая Г. В. – Анализ хозяйственной деятельности
предприятия: Учеб. пособие / Г.В. Савицкая – 7-е изд., испр. –
Мн.: Новое знание, 2002. – 704 С.
77.
Савчина О.В. Финансовое состояние и перспективы
развития деятельности российских энергетических компаний в
условиях экономической нестабильности / О.В. Савчина, Д.А.
Павлинов // Вестник МГПУ. Серия «Экономика». — 2021. — № 1.
— С. 42—64. — DOI: 10.25688/2312–6647.2021.27.1.4.
78.
Скрыльникова Н. И. – Рынок гражданской авиации в
России:
формальные
и
неформальные
взаимодействия
акторов // Экономическая социология – Т. 8 - №5 – Ноябрь, 2007
год – С.104-110.
79.
году
Спрос на авиатопливо в мире снизится на 40% в 2020
–
IATA.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.argusmedia.com/news/2119154-spros-na-aviatoplivo-vmire-snizitsia-na-40-v-2020-g--iata (Дата обращения: 18.04.2021).
80.
Статья 40 Воздушного кодекса РФ. Аэродромы и
аэропорты.
[Электронный
ресурс].
http://www.consultant.ru/document/
(Дата
URL:
обращения:
12.02.2021).
81.
Статья
61
Воздушного
кодекса
РФ.
Авиационное
предприятие и эксплуатант. [Электронный ресурс]. URL: http://
www.consultant.ru/document/ (Дата обращения: 12.02.2021).
82.
Статья 100 Воздушного кодекс РФ. Перевозчик и
пассажир. [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/
document/ / (Дата обращения: 12.02.2021).
83.
Стратегия
развития.
[Электронный
ресурс].
URL:
http://corp.vnukovo.ru/general-information/development-strategy/
(Дата обращения: 10.04.2021).
84.
Турманидзе Т.У., Финансовый анализ. Учебник – 2-ое
изд., перераб. и доп. – М: ЮНИТН-ДАНА, 2013. – 287 С.
221
85.
Усилия
государства
для
развития
региональных
авиаперевозок в Российской Федерации. [Электронный ресурс].
URL:
https://avialine.su/images/pdf/present_sogl.pdf
(Дата
обращения: 05.04.2021).
86.
Холина В.Н. – Как самому составить классификацию
стран? // Общественная география современного мира – Глава 3
– 2008 г.
87.
ЦБ сохранил ключевую ставку и допустил ее снижение
в 2019 году. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rbc.ru/
(Дата обращения: 06.12.2020).
88.
за
Чистый убыток аэропорта «Внуково» по РСБУ снизился
год
на
36%.
[Электронный
ресурс].
URL:
http://www.finmarket.ru/ (Дата обращения: 30.04.2021).
89.
Шеремет А.Д. – Комплексный анализ хозяйственной
деятельности – М.: ИНФРА-М, 2006. С. 306–307.
90.
Шереметьево подлетело к консолидации. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.kommersant.ru/doc/2917105
(Дата
обращения: 28.04.2021).
91.
Шереметьево
сегодня.
[Электронный
ресурс].
https://www.svo.aero/ru/about/sheremetyevo-today
URL:
(Дата
обращения: 10.04.2021).
92.
в
«Шереметьево» хочет конвертировать долг из долларов
рубли.
[Электронный
https://www.vedomosti.ru/business/
ресурс].
(Дата
URL:
обращения:
30.04.2021).
93.
после
Экономист рассказал, какие авиакомпании выживут
кризиса.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://regnum.ru/news/economy/3052275.html (Дата обращения:
03.05.2021).
94.
Эксперты
оценили
потребности
авиакомпаний
в
господдержке из-за пандемии. [Электронный ресурс]. URL:
https://www.rbc.ru/ (Дата обращения: 04.05.2021).
222
95.
Air France Gets $4.7 billion More in Aid from French State.
[Электронный ресурс]. URL: https://www.ainonline.com/aviationnews/air-transport/2021-04-06/air-france-gets-47-billion-more-aidfrench-state (Дата обращения: 04.05.2021).
96.
Air France-KLM: Full Year 2017 Results: Strong Operating
Results and Significant Strengthening of the Financial Structure.
[Электронный ресурс]. URL: :https://www.airfranceklm.com/sites/
default (Дата обращения: 16.12.2020).
97.
Air France: Seven years of losses before Work Council
clash reveals a cracked mirror. [Электронный ресурс]. URL:
https://centreforaviation.com/analysis/reports/
(Дата обращения:
16.12.2020).
98.
Airline
Liberalisation.
[Электронный
https://www.iata.org/en/iata-repository
(Дата
ресурс].
URL:
обращения:
28.04.2021).
99.
Air travel down 60 per cent, as airline industry losses top
$370
billion:
ICAO.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://news.un.org/en/story/2021/01/1082302 (Дата обращения:
03.05.2021).
100.
Are there too many airports in France? [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.french-
property.com/news/travel_france/airports_france.
(Дата
обращения: 13.02.2021).
101.
Aviation Benefits Report – 2019. [Электронный ресурс].
URL:
https://www.icao.int/sustainability/Documents/AVIATION-
BENEFITS-2019-web.pdf (Дата обращения: 27.04.2021).
102.
Breakdown of shareholding structure in percentage of
capital and voting rights as of 31 December 2018. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.parisaeroport.fr/en/group/finance/aeroports-de-parisshares/shareholders-structure (Дата обращения: 20.03.2021).
223
103.
COVID-19
как
шанс
[Электронный
для
грузовой
авиации.
ресурс].
URL:
http://atomvestnik.ru/2020/06/04/covid-19-kak-shans-dlja-gruzovojaviacii/ (Дата обращения: 13.12.2020).
104.
COVID-19: Cost of air travel once restrictions start to lift.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.iata.org/en/iata-
repository/publications/ (Дата обращения: 28.08.2020).
105.
COVID-19 dealt a shock to the world’s top economies.
Here’s who has fared the worst. [Электронный ресурс]. URL:
https://edition.cnn.com/2020/08/28/economy/
(Дата обращения:
01.12.2020).
106.
Economic Development – ICAO: October 2020: Air
Transport
Monthly
Monitor.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.icao.int/sustainability/Documents/MonthlyMonitor2020/ (Дата обращения: 13.12.2020).
107.
Economic forecast for France. [Электронный ресурс].
URL:
https://ec.europa.eu/info/business-economy-euro/economic-
performance-and-forecasts/ (Дата обращения: 02.05.2021).
108.
Enderlein H., Pisani-Ferry J. – Reforms, Investment and
Growth: An agenda for France, Germany and Europe – November,
2014 // P.22-23
109.
France announces $16,9 billion in aid for aviation industry.
[Электронный
ресурс].
https://abcnews.go.com/International.
URL:
(Дата
обращения:
04.05.2021).
110.
France Economic Outlook. [Электронный ресурс]. URL:
https://www.focus-economics.com/countries/france.
(Дата
обращения: 03.12.2020).
111.
France Freight and Logistics Market – Growth, Trends and
Forecasts
(2020-2025).
[Электронный
ресурс].
https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/
обращения: 13.12.2020).
224
URL:
(Дата
112.
France: inflation is not responding – BNP Paribas –
Economic Research Department // December, 2015 – P.1-3.
113.
GDP is the wrong tool for measuring what matters.
[Электронный
ресурс].
https://www.scientificamerican.com/
/
URL:
(Дата
обращения:
05.02.2021).
114.
Gross
Domestic
Product
for
France.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://fred.stlouisfed.org/series/CPMNACSCAB1GQFR
(Дата
обращения: 02.12.2020).
115.
How COVID-19 will change air travel as we know it.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.bbc.com/future/article/20200709-how-covid-19-willchange-air-travel-as-we-know-it (Дата обращения: 30.08.2020).
116.
How expensive will air travel be after the COVID-19 crisis?
[Электронный ресурс]. URL: https://edition.cnn.com/travel/article/
air-travel-expensive-coronavirus/index.html
(Дата
обращения:
29.08.2020).
117.
ICAO Long-Term Traffic Forecasts. [Электронный ресурс].
URL: https://www.icao.int/safety/ (Дата обращения: 02.05.2021).
118.
Largest
If Aviation Was A Country, It Would Be the World’s 20 th
By
GDP.
[Электронный
https://www.forbes.com/sites/jamesasquith/
ресурс].
(Дата
URL:
обращения:
12.12.2020).
119.
for
It’s not just Italy – France’s 2019 budget is also a concern
Brussels.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.cnbc.com/2018/10/24/france-2019-budget-is-also-aconcern-for-brussels.html. (Дата обращения: 06.12.2020).
120.
Low rates: what are the causes and what are the effects
for France? [Электронный ресурс]. URL: https://www.banquefrance.fr/en/intervention/low-rates-what-are-causes-and-what-areeffects-france (Дата обращения: 04.12.2020).
225
121.
OECD Economic Surveys – Overview – France – April 2019.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.oecd.org/economy/surveys/France-2019-OECDeconomic-survey-overview.pdf (Дата обращения: 03.12.2020).
122.
Paris-Charles
de
Gaulle:
[Электронный
Description
of
the
airport.
ресурс].
URL:
https://www.parisaeroport.fr/en/professionals/airlines-services/airli
nes-our-platforms/airlines-paris-charles-de-gaulle
(Дата
обращения: 04.05.2021).
123.
Paris-Orly:
Description
of
the
airport.
[Электронный
ресурс]. URL: https://www.parisaeroport.fr/en/professionals (Дата
обращения: 04.05.2021).
124.
Recovery Delayed as International Travel Remains Locked
Down.
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.iata.org/en/pressroom/pr/2020-07-28-02/
(Дата
обращения: 30.08.2020).
125.
S.2493 (95th): Airline Deregulation Act. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.govtrack.us/congress/bills
(Дата
обращения: 26.04.2021).
126.
The Post COVID-19 Flight Plan for Airlines. [Электронный
ресурс].
URL:
https://image-src.bcg.com/Images/
f(Дата
обращения: 28.08.2020).
127.
The Importance of Air Transport to France. [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.iata.org/en/i
(Дата
обращения:
12.12.2020).
128.
The
Importance
Federation.
of
Air
Transport
[Электронный
to
the
Russian
ресурс].
URL:
https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/economicreports/russian-federation--value-of-aviationr.
(Дата
обращения:
12.12.2020).
129.
changing
The new OECD Jobs Strategy – Good jobs for all in a
world
of
work
–
226
How
does
France
compare?
[Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/france/jobsstrategy-FRANCE-EN.pdf (Дата обращения: 05.12.2020).
130.
Why is Unemployment in France so high? [Электронный
ресурс].
URL:
https://www.elibrary.imf.org/view/IMF001/07949-
9781451966589/07949-9781451966589/079499781451966589_A001.xml?language=en&redirect=true
(Дата
обращения: 04.12.2020).
131.
Z-модель
Альтмана.
[Электронный
ресурс].
URL:
http://www.economicportal.ru/ponyatiya-all/altman_z_model.html
(Дата обращения: 20.12.2019).
ПРИЛОЖЕНИЯ
227
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Перерасчет ВВП России и Франции в 2013–2020 гг. с учетом
индексов-дефляторов
Показатель
ВВП Франции, млн евро
ВВП России, млрд руб.
Дефлятор ВВП Франции
Дефлятор ВВП России
Скорректированный ВВП Франции, млн евро
Скорректированный ВВП России, млрд руб.
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2 117 189 2 149 765 2 198 432 2 234 129 2 297 242 2 360 687 2 425 708 2 278 947
72 986
79 030
83 087
85 616
91 843 103 862 109 242 106 967
101,0
101,0
101,0
101,0
101,0
101,0
101,0
101,0
100,0
107,5
107,2
102,8
105,3
111,1
103,8
100,7
2 271 545 2 283 529 2 311 843 2 326 000 2 367 906 2 408 983 2 450 528 2 278 947
105 854 106 633 104 530 104 732 106 644 108 547 110 006 106 967
Источник: [составлено автором по данным Росстат (ВВП России);
Евростата (ВВП Франции; Всемирного банка (индекс-дефляторы).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.imf.org/external/datamapper/PPPPC@WEO/OEMDC/ADVEC/W
EOWORLD;
https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/NAMA_10_GDP__custom_83
5601/default/table?lang=en;
https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.DEFL.KD.ZG
(Дата
обращения: 02.12.2020).
228
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Положение России и Франции в общем рейтинге индекса
лучшей жизни ОЭСР, а также по отдельным параметрам
рейтинга в 2020 году
Аспект рейтинга/место в рейтинге из40 (значение показателя)
Россия
Франция
Общее положение в рейтинге
33
18
Жилищные условия
36
15
в т.ч. количество комнат на человека
40 (0,9 комнат) 17 (1,8 комнат)
жилье без коммунальных удобств
37 (14,8%)
15 (0,5%)
расходы на жилье
5 (18%)
23 (21%)
Доходы
34
13
в т.ч. доход семьи после уплаты налогов
33 ($17 831)
9 ($31 304)
социальное неравенство
32 (7,13)
12 (4,42)
чистое благосостояние семьи
31 ($113 972)
15 ($280 653)
Работа
25
24
в т.ч. уровень занятости
17 (70,3%)
31 (65,2%)
уровень долгосрочной безработицы
18 (1,6%)
30 (4,0%)
личные заработки
35 ($23 124)
14 ($43 755)
обеспеченность работой
15 (4,5%)
27 (7,6%)
Общество
27
25
в т.ч. качество сети поддержки
27 (89,3%)
25 (90,3%)
Образование
24
26
в т.ч. уровень образования
2 (94%)
26 (78,4%)
количество лет для получения образования
33 (16,2 лет)
38 (16,5 лет)
знания студентов/учеников в области математики, точных наук и качество чтения 22 (492 балла) 20 (496 баллов)
Экология
39
26
в т.ч. уровень загрязнения воздухом
26 (15,5 мкг)
19 (13,4 мкг)
качество воды
40 (55%)
19 (81,3%)
Гражданские права
37
21
в т.ч. активность избирателей
23 (68%)
15 (75%)
вовлечение заинтересованных сторон в разработку правил
40 (0,8 инд)
13 (2,1 инд)
Здоровье
39
22
в т.ч. продолжительность жизни
39 (71,8 год)
11 (82,4 года)
самооценка состояния здоровья
38 (43%)
26 (66,3%)
Удовлетворенность
34
21
в т.ч. удовлетворенность жизнью
34 (5,8 баллов) 21 (6,5 баллов)
Безопасность
36
19
в т.ч. чувство безопасности идя по улицам ночью в одиночестве
35 (52,8%)
20 (70,5%)
уровень убийств
36 (9,6 коэфф)
6 (0,5 коэфф)
Работа/Отдых
12
5
Сотрудники, посвящающие работе много времени
1 (0,1%)
26 (7,7%)
Время, посвященное отдыху и уходу за собой
18 (15 часов)
2 (16,4 часов)
Источник: [составлено автором по данным Индекс лучшей жизни ОЭСР.
[Электронный ресурс]. URL: http://www.oecdbetterlifeindex.org/ru/topics/
environment-ru/ (Дата обращения: 05.02.2021).
229
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
Расчет индекса Херфиндаля-Хиршмана для российских
авиакомпаний в 2020 году13
Авиакомпания
Пассажиропоток
Доля
HHI
Аэрофлот
14 563 135
21%
442
Сибирь
12 349 229
18%
318
Победа
9 086 736
13%
172
Россия
5 710 793
8%
68
Уральские авиалинии
5 632 152
8%
66
Ютэйр
4 898 219
7%
50
Северный Ветер
2 939 149
4%
18
Азур Эйр
1 930 037
3%
8
Нордавиа
1 637 604
2%
6
Ред Вингс
1 536 902
2%
5
Азимут
1 221 638
2%
3
Роял Флайт
917 313
1%
2
НордСтар
877 141
1%
2
Аврора
795 873
1%
1
Икар
760 085
1%
1
Ямал
698 287
1%
1
ИрАэро
591 830
1%
1
Якутия
499 511
1%
1
РусЛайн
374 822
1%
0
Алроса
368 968
1%
0
14
ЮВТ Аэро
*
*
*
Северсталь
*
*
*
Ангара
214 911
0%
0
Ай Флай
*
*
*
КрасАвиа
147 050
0%
0
Газпромавиа
141 124
0%
0
Полярные авиалинии
88 824
0%
0
Сибирская Легкая
Авиация
57 778
0%
0
Ямал
*
*
*
Ижавиа
50 103
0%
0
Хабаровские авиалинии
*
*
*
Витязь Аэро
*
*
*
ЧукотАВИА
40 401
0%
0
Итого:
69 244 544
100%
1 165
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. [Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozkiperevozki-passazhirov/ (Дата обращения: 15.02.2021).
Прим.: первый вариант расчета, где пассажиропотоки авиакомпаний
Группы Аэрофлот не суммируются, соответственно для каждого
перевозчика отдельно рассчитывается его доля на рынке
14
Прим.: * означает, что Росавиация не получила от авиакомпании
подтверждения на публикацию
13
230
ПРИЛОЖЕНИЕ 4
Расчет индекса Херфиндаля-Хиршмана для российских
авиакомпаний в 2020 году15
Пассажиропо
ток Доля
Авиакомпания
Группа Аэрофлот (Аэрофлот,
Победа, Россия, Аврора)
Сибирь
Уральские авиалинии
Ютэйр
Северный Ветер
Азур Эйр
Нордавиа
Ред Вингс
Азимут
Роял Флайт
НордСтар
Икар
Ямал
ИрАэро
Якутия
РусЛайн
Алроса
ЮВТ Аэро
Северсталь
Ангара
Ай Флай
КрасАвиа
Газпромавиа
Полярные авиалинии
Сибирская Легкая Авиация
Ямал
Ижавиа
Хабаровские авиалинии
Витязь Аэро
ЧукотАВИА
Итого:
30
12
5
4
2
1
1
1
1
156
349
632
898
939
930
637
536
221
917
877
760
698
591
499
374
368
537
229
152
219
149
037
604
902
638
313
141
085
287
830
511
822
968
*16
*
214 911
*
147 050
141 124
88 824
57 778
*
50 103
*
*
40 401
69 244 544
44%
18%
8%
7%
4%
3%
2%
2%
2%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
1%
*
*
0%
*
*
0%
0%
0%
*
*
*
*
0%
100%
HHI
1897
318
66
50
18
8
6
5
3
2
2
1
1
1
1
0
0
*
*
0
*
*
0
0
0
*
*
*
*
0
2 378
Прим.: второй вариант расчета, где пассажиропотоки авиакомпаний
Группы Аэрофлот суммируются, соответственно доля рассчитывается
только по Группе в целом.
16
Прим.: * означает, что Росавиация не получила от авиакомпании
подтверждения на публикацию
15
231
Источник: [составлено автором по данным Росавиации. [Электронный
ресурс].
URL:
https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozkiperevozki-passazhirov/ (Дата обращения: 15.02.2021).
232
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
Расчет индекса Херфиндаля-Хиршмана для французских
авиакомпаний в 2020 году1718
Авиакомпания
Air France
Transavia France
Air Corsica
Air France HOP!
Air Caraibes
Air Austral
Corsair International
Air Tahiti Nui
Air Antilles Express
Aircalin
French Bee
ASL Airlines France
Chalair Aviation
St Barth Commuter
Twin Jet
La Compagnie
Open Skies
Astonjet
Air Guyane Express
Finist'air
IGavion
Итого:
Пассажиропоток
Доля
HHI
27 726 850
70%
4 795
5 182 000
13%
173
1 600 000
4%
17
1 156 150
3%
9
1 071 551
3%
7
660 233
2%
3
518 323
1%
2
337 630
1%
1
303 034
1%
1
257 928
1%
0
242 256
1%
0
107 957
0%
0
76 217
0%
0
34 375
0%
0
29 891
0%
0
25 171
0%
0
17 539
0%
0
6 690
0%
0
-19
39 353 794
100%
5 010
Источник: [составлено автором по данным официального сайта Air
France (для Группы авиакомпаний Air France; flightradar24 (для
остальных
перевозчиков).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.airfranceklm.com/sites/default/files/q4_2020_press_release_en_
final.pdf; https://www.flightradar24.com/data/airlines. (Дата обращения:
13.02.2021).
Прим.: первый вариант расчета, где пассажиропотоки авиакомпаний
Группы Air France не суммируются, соответственно для каждого
перевозчика отдельно рассчитывается его доля на рынке
18
Прим.: данные по всем авиакомпаниям, кроме авиакомпаний Группы
Air France, были получены оценочным путем с помощью инструмента
Flightradar24:
по
типу
эксплуатируемого
ВС
пассажиропоток
рассчитывался по формуле: ПП=кресельная емкость ВС*средний
процентный коммерческой загрузки на рынке
19
Прим.: - означает, что данные по данной авиакомпании отсутствуют
как в открытом доступе, так и на сайте flightradar24 (нет возможности
провести оценку примерных объемов)
17
233
ПРИЛОЖЕНИЕ 6
Расчет индекса Херфиндаля-Хиршмана для французских
авиакомпаний в 2020 году2021
Авиакомпания
Air France Group (Air France,
Transavia France, Air France HOP!,
KLM)
Air Corsica
Air Caraibes
Air Austral
Corsair International
Air Tahiti Nui
Air Antilles Express
Aircalin
French Bee
ASL Airlines France
Chalair Aviation
St Barth Commuter
Twin Jet
La Compagnie
Open Skies
Astonjet
Air Guyane Express
Finist'air
IGavion
Пассажиропото
к
Дол
я
HHI
34 065 000
1 600 000
1 071 551
660 233
518 323
337 630
303 034
257 928
242 256
107 957
76 217
34 375
29 891
25 171
17 539
6 690
-22
-
87%
7493
4%
17
3%
7
2%
3
1%
2
1%
1
1%
1
1%
0
1%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
0%
0
100
Итого:
39 353 794
%
7524
Источник: [составлено автором по данным официального сайта Air
France (для Группы авиакомпаний Air France; flightradar24 (для
остальных
перевозчиков).
[Электронный
ресурс].
URL:
https://www.airfranceklm.com/sites/default/files/q4_2020_press_release_en_
final.pdf; https://www.flightradar24.com/data/airlines. (Дата обращения:
13.02.2021).
Прим.: второй вариант расчета, где пассажиропотоки авиакомпаний
Группы Air France суммируются, соответственно доля рассчитывается
только по Группе в целом
21
Прим.: данные по всем авиакомпаниям, кроме авиакомпаний Группы
Air France, были получены оценочным путем с помощью инструмента
Flightradar24:
по
типу
эксплуатируемого
ВС
пассажиропоток
рассчитывался по формуле: ПП=кресельная емкость ВС*средний
процентный коммерческой загрузки на рынке
22
Прим.: - означает, что данные по данной авиакомпании отсутствуют
как в открытом доступе, так и на сайте flightradar24 (нет возможности
провести оценку примерных объемов)
20
234
ПРИЛОЖЕНИЕ 7
Объемы финансирования федеральной адресной
инвестиционной программы в сфере воздушного
транспорта по программной и непрограммной части в 20132020т гг., в тыс. руб.
Год
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Реализуемые ФЦП/непрограммная часть
План
Факт
Процент выполнения
ФЦП "Социально-экономическое развитие
Курильских островов (Сахалинская область)" на
2007-2015 гг.
880 000
880 000
100%
ФЦП "Модернизация Единой системы
организации воздушного движения РФ" 20092015 гг.
1 830 057
584 362
32%
ФЦП "Экономическое и социальное развитие
Дальнего Востока и Забайкалья на период до
2013 года"
4 548 000
4 444 130
98%
ФЦП "Развитие транспортной системы России
(2010-2015 гг.)"
23 705 842
22 590 541
95%
Непрограмнная часть
622 071
614 436
0%
Итого:
ФЦП "Развитие транспортной системы России
(2010-2020 гг.)"
ФЦП "Модернизация Единой системы
организации воздушного движения РФ (20092020 гг.)"
ФЦП "Экономическое и социальное развитие
Дальнего Востока и Байкальского региона на
период до 2018 года"
ФЦП "Социальное-экономическое развитие
Республики Крым и г. Севастополя до 2020
года"
Итого:
ФЦП "Развитие транспортной системы России
(2010-2020 гг.)"
ФЦП "Модернизация Единой системы
организации воздушного движения РФ (20092020 гг.)"
ФЦП "Экономическое и социальное развитие
Дальнего Востока и Байкальского региона на
период до 2018 года"
ФЦП "Социальное-экономическое развитие
Республики Крым и г. Севастополя до 2020
года"
31 585 970
29 113 469
92%
35 382 897
31 967 713
90%
1 314 531
1 276 577
97%
3 668 172
2 757 398
75%
814 741
41 180 340
813 919
36 815 608
100%
89%
42 350 908
29 035 008
69%
703 825
407 489
58%
1 518 337
716 534
47%
450 000
0
0%
Итого:
ФЦП "Развитие транспортной системы России
(2010-2021 гг.)"
ФЦП "Экономическое и социальне развитие
Дальнего Востока и Байкальского региона на
период до 2018 года"
Итого:
ФЦП "Развитие транспортной системы России
(2010-2021 гг.)"
Итого:
45 023 070
30 159 031
67%
41 361 111
24 958 215
60%
5 948 345
47 309 456
3 344 083
28 302 299
56%
60%
49 785 442
49 785 442
39 073 472
39 073 472
78%
78%
Непрограммная часть
Итого:
ФЦП "Развитие Республики Карелия на период
до 2020 года"
Непрограммная часть
Итого:
ФЦП "Развитие Республики Карелия на период
до 2020 года"
Непрограммная часть
Итого:
41 646 448
41 646 448
32 645 382
32 645 382
78%
78%
69 045
29 420 546
29 489 591
0
14 470 819
14 470 819
0%
49%
49%
398 274
39 542 117
39 940 391
396 603
38 356 847
38 753 450
100%
97%
97% И
сточник: [составлено автором по данным ФАИП. [Электронный ресурс].
236
URL: https://faip.economy.gov.ru/cgi/uis/faip.cgi/G1/ol/2020?br=15
обращения: 27.04.2021).
(Дата
ПРИЛОЖЕНИЕ 8
Определение типа финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров ООО «Международный аэропорт
«Домодедово»23
23
Где СОС – собственные оборотные средства; ЗИЗ – сумма запасов и затрат; ДП –
долгосрочные пассивы; КП – краткосрочные пассивы. Данные отображены в тыс. руб.
237
АО "Авиакомпания "Сибирь"
2019
2020
3 635 105
5 140 069
23 369 922
3 921 825
15 000 000
15 000 000
36 204 818
44 282 214
СОС>ЗИЗ
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Абсолютная
Нормальная
АО "Ред Вингс"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
1 010 842
942 344
Собственные оборотные средства
-333 870
-1 848 121
Долгосрочные обязательства
1 810 996
3 228 952
Краткосрочные обязательства
4 280 402
5 714 720
Выполняется условие
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Тип финансовой устойчивости
Нормальная
Нормальная
АО "Авиакомпания "ИрАэро"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
1 089 067
1 546 779
Собственные оборотные средства
1 140 909
907 983
Долгосрочные обязательства
1 034 200
797 804
Краткосрочные обязательства
1 980 423
3 072 491
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Нормальная
АО "Авиакомпания "Нордстар"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
438 067
541 228
Собственные оборотные средства
265 625
-3 856 491
Долгосрочные обязательства
0
0
Краткосрочные обязательства
2 436 762
6 964 084
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
ОАО "Авиационная транспортая компания "Ямал"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
571 104
454 530
Собственные оборотные средства
71 704
-609 039
Долгосрочные обязательства
988 688
187 416
Краткосрочные обязательства
1 924 583
3 225 353
Выполняется условие
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Нормальная
Неустойчивое положение
ОАО Авиакомпания "Уральские авиалинии"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
1 452 618
1 449 119
Собственные оборотные средства
4 684 704
442 021
Долгосрочные обязательства
2 353 200
4 516 915
Краткосрочные обязательства
12 609 682
14 954 712
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Нормальная
Показатель
Запасы и затраты
Собственные оборотные средства
Долгосрочные обязательства
Краткосрочные обязательства
Выполняется условие
Тип финансовой устойчивости
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
ПРОДОЛЖЕНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ 8
Определение типа финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров ООО «Международный аэропорт
«Домодедово»24
24
Где СОС – собственные оборотные средства; ЗИЗ – сумма запасов и затрат; ДП –
долгосрочные пассивы; КП – краткосрочные пассивы. Данные отображены в тыс. руб.
238
ООО "Авиапредприятие "Северсталь"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
114 289
148 013
Собственные оборотные средства
1 336 638
521 085
Долгосрочные обязательства
9 093 556
7 357 203
Краткосрочные обязательства
1 411 465
1 453 907
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС>ЗИЗ
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Абсолютная
АО "Ижавиа"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
41 015
145 653
Собственные оборотные средства
-286 716
-617 079
Долгосрочные обязательства
3 070
2 823
Краткосрочные обязательства
793 048
1 212 493
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
АО "Нордавиа - региональные авиалинии"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
461 719
487 777
Собственные оборотные средства
1 276 492
833 478
Долгосрочные обязательства
42 664
459 247
Краткосрочные обязательства
1 885 585
2 010 075
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС>ЗИЗ
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Абсолютная
АО "Авиакомпания РОЯЛ ФЛАЙТ"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
960 217
937 650
Собственные оборотные средства
107 915
-354 363
Долгосрочные обязательства
6 908
3 505
Краткосрочные обязательства
4 486 128
3 998 076
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
АО "Авиакомпания "АЛРОСА"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
422 160
341 624
Собственные оборотные средства
1 511 984
1 713 215
Долгосрочные обязательства
22 504
51 478
Краткосрочные обязательства
932 609
1 042 655
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС>ЗИЗ
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Абсолютная
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
ПРИЛОЖЕНИЕ 9
Определение типа финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров АО «Международный аэропорт
«Шереметьево»25
25
Где СОС – собственные оборотные средства; ЗИЗ – сумма запасов и затрат; ДП –
долгосрочные пассивы; КП – краткосрочные пассивы. Данные отображены в тыс. руб.
239
ПАО "Аэрофлот - российские авиалинии"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
11 130 369
14 324 363
Собственные оборотные средства
4 829 982
32 708 285
Долгосрочные обязательства
9 409 138
76 974 173
Краткосрочные обязательства
119 796 370
140 784 464
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Тип финансовой устойчивости
Нормальная
Абсолютная
АО "Авиакомпания РОЯЛ ФЛАЙТ"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
960 217
937 650
Собственные оборотные средства
107 915
-354 363
Долгосрочные обязательства
6 908
3 505
Краткосрочные обязательства
4 486 128
3 998 076
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
АО "Авиакомпания "Россия"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
5 693 877
7 088 450
Собственные оборотные средства
-5 593 708
-14 018 313
Долгосрочные обязательства
9 571 583
10 615 030
Краткосрочные обязательства
21 426 781
29 628 688
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
ООО "Авиакомпания "Икар"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
754 042
791 720
Собственные оборотные средства
699 028
-706 288
Долгосрочные обязательства
3 910
2 998
Краткосрочные обязательства
2 266 728
3 572 109
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
ПРИЛОЖЕНИЕ 10
Определение типа финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров АО «Международный аэропорт
«Внуково»26
26
Где СОС – собственные оборотные средства; ЗИЗ – сумма запасов и затрат; ДП –
долгосрочные пассивы; КП – краткосрочные пассивы. Данные отображены в тыс. руб.
240
ООО "АЗУР эйр"
Показатель
Запасы и затраты
Собственные оборотные средства
Долгосрочные обязательства
Краткосрочные обязательства
Выполняется условие
Тип финансовой устойчивости
2019
2020
1 626 581
1 773 516
-126 631
-2 247 610
7 825
6 728
9 067 806
10 187 167
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
ПАО "Авиакомпания "ЮТэйр"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
1 887 065
1 201 478
Собственные оборотные средства
-47 990 346
-41 833 919
Долгосрочные обязательства
16 616 712
16 025 850
Краткосрочные обязательства
78 799 324
62 654 269
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
ОАО "Авиационная транспортая компания "Ямал"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
571 104
454 530
Собственные оборотные средства
71 704
-609 039
Долгосрочные обязательства
988 688
187 416
Краткосрочные обязательства
1 924 583
3 225 353
Выполняется условие
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Нормальная
Неустойчивое положение
АО "Авиакомпания АЗИМУТ"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
874 158
892 413
Собственные оборотные средства
-1 182 855
-1 783 100
Долгосрочные обязательства
911 381
689 473
Краткосрочные обязательства
2 981 845
4 398 849
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
ООО "АЙ ФЛАЙ"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
621 581
620 870
Собственные оборотные средства
-1 471 840
-2 004 477
Долгосрочные обязательства
486 432
214 952
Краткосрочные обязательства
6 206 798
6 941 531
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
ПРОДОЛЖЕНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ 10
Определение типа финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров АО «Международный аэропорт
«Внуково»27
27
Где СОС – собственные оборотные средства; ЗИЗ – сумма запасов и затрат; ДП –
долгосрочные пассивы; КП – краткосрочные пассивы. Данные отображены в тыс. руб.
241
ООО Авиапредприятие "Газпром авиа"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
2 837 817
3 009 931
Собственные оборотные средства
3 661 077
4 665 635
Долгосрочные обязательства
6 329 944
6 132 523
Краткосрочные обязательства
4 287 403
6 895 153
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС>ЗИЗ
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Абсолютная
АО "Авиакомпания "Россия"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
5 693 877
7 088 450
Собственные оборотные средства
-5 593 708
-14 018 313
Долгосрочные обязательства
9 571 583
10 615 030
Краткосрочные обязательства
21 426 781
29 628 688
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
АО "Авиакомпания "РусЛайн"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
326 382
240 681
Собственные оборотные средства
1 047 420
912 272
Долгосрочные обязательства
950 574
808 940
Краткосрочные обязательства
631 875
705 640
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС>ЗИЗ
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Абсолютная
ООО "Авиакомпания "Победа"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
772 713
822 591
Собственные оборотные средства
2 994 935
5 107 571
Долгосрочные обязательства
1 953 945
2 807 277
Краткосрочные обязательства
11 422 536
10 902 600
Выполняется условие
СОС>ЗИЗ
СОС>ЗИЗ
Тип финансовой устойчивости
Абсолютная
Абсолютная
АО "Авиакомпания "Якутия"
Показатель
2019
2020
Запасы и затраты
668 055
534 936
Собственные оборотные средства
-3 657 314
-6 111 594
Долгосрочные обязательства
4 221 153
5 290 031
Краткосрочные обязательства
5 938 899
8 827 167
Выполняется условие
СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП СОС+ДП<ЗИЗ<СОС+ДП+КП
Тип финансовой устойчивости
Неустойчивое положение
Неустойчивое положение
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по РСБУ организаций].
242
ПРИЛОЖЕНИЕ 11
Определение типа финансовой устойчивости
авиакомпаний-партнеров Группы аэропортов Paris
Aéroport28
Air France
Показатель
Запасы и затраты
Собственные оборотные средства
Долгосрочные обязательства
Краткосрочные обязательства
Выполняется условие
Тип финансовой устойчивости
Показатель
Запасы и затраты
Собственные оборотные средства
Долгосрочные обязательства
Краткосрочные обязательства
Выполняется условие
Тип финансовой устойчивости
2019
703
-4 110
15 787
12 649
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
Vueling Airlines
2019
2 295
-1 421
15 874
12 748
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
2020
995
-1 883
23 851
11 778
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
2020
557
-3 676
17 432
11 516
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
EasyJet plc
Показатель
Запасы и затраты
Собственные оборотные средства
Долгосрочные обязательства
Краткосрочные обязательства
Выполняется условие
Тип финансовой устойчивости
Показатель
Запасы и затраты
Собственные оборотные средства
Долгосрочные обязательства
Краткосрочные обязательства
Выполняется условие
Тип финансовой устойчивости
2019
147
-549
2 510
2 668
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
Deutsche Lufthansa AG
2019
108
226
10 746
7 042
СОС>ЗИЗ
Абсолютная
2020
21
-1 263
2 748
3 826
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
2020
111
-1 087
11 229
3 187
СОС<ЗИЗ<СОС+ДП
Нормальная
Источник: [рассчитано и составлено автором по данным финансовой
отчетности по МСФО организаций].
28
Где СОС – собственные оборотные средства; ЗИЗ – сумма запасов и затрат; ДП –
долгосрочные пассивы; КП – краткосрочные пассивы. Данные для Air France, Vueling
Airlines и Deutsche Lufthansa AG отображены в млн евро, для EasyJet plc – в млн
фунтов.
243
ПРИЛОЖЕНИЕ 12
Группировка предприятий на классы по уровню
платежеспособности
Границы классов согласно критериям
Показатель
I класс
Рентабельнос
ть
совокупного
капитала, %
30% и
выше 50
баллов
Коэффициент
текущей
ликвидности
2,0 и
выше 30
баллов
Коэффициент
ы финансовой
независимост
и
V
II класс
III класс
IV класс
класс
мене
от 19,9 до
от 9,9 до
е 1%
от 29,9-20%
10% - от
1% - от
-0
- от 49,9 до
34,9 до 20
19,9 до 5
балл
35 баллов
баллов
баллов
ов
1и
от 1,99 до
от 1,69 до
ниже
1,7 - от 29,9 1,4 - от 19,9 от 1,39 до
-0
до 20
до 10
1,1 - от 9,9 балл
баллов
баллов
до 1 балла
ов
мене
от 0,69 до
е 0,2
0,45 - от
от 0,44 до
от 0,29 до
-0
19,9 до 10
0,3 - от 9,9 0,20 - от 5 балл
баллов
до 5 баллов до 1 балла
ов
0,7 и
выше 20
баллов
100
баллов
Границы
и
от 99 до 65 от 64 до 35
классов
выше
баллов
баллов
Источник: [составлено автором по данным [75]].
244
от 34 до 6
баллов
0
балл
ов
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв🙀😽😸😿😾👏😺😹😻😾🙀🙀😼😾🤝🤝👍🤲🏻😿🙀👏👍👍👏😿😿😻😼😻🙀