Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,984

АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ

Куликова Е.С. 1 Львова М.И. 1
1 ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет»
В современных экономических условиях задолженность организаций становится критическим фактором, определяющим устойчивость и конкурентоспособность предприятий в региональном контексте. В Свердловской области данная проблема приобретает особую актуальность ввиду высокой концентрации промышленных предприятий и значительной доли межотраслевых связей. В представленной статье раскрываются особенности формирования задолженностей организаций Свердловской области и причины, влияющие на их состояние. Анализируется влияние макроэкономических факторов и специфики регионального рынка на возможности управления задолженностью. В работе уделено внимание существующим подходам к оптимизации долговых обязательств в контексте повышения финансовой устойчивости. Рассматриваются вопросы совершенствования методов управления дебиторской и кредиторской задолженностью, а также практические инструменты минимизации рисков невозврата и просрочек. Авторами обобщены и систематизированы результаты предыдущих исследований, которые демонстрируют важность комплексного анализа для принятия эффективных управленческих решений. В ходе исследования выявляются наиболее уязвимые аспекты в структурах задолженности организаций, предлагаются рекомендации по повышению эффективности финансового менеджмента, а также определяется влияние инновационных методов управления на результаты хозяйственной деятельности. Полученные результаты позволяют определить, каким образом совершенствовать организационную и финансовую политику предприятий, чтобы обеспечить сбалансированное развитие и повысить конкурентоспособность. Уделяется внимание не только теоретическим, но и прикладным вопросам: исследование нацелено на формирование практических рекомендаций, учитывающих специфику региона.
дебиторская задолженность
кредиторская задолженность
финансы
анализ
управление
риск
ликвидность
1. Бенц Д.С., Резепин А.В. Среднесрочные тренды экономического и технологического развития регионов металлургического профиля // Journal of New Economy. 2023. Т. 24. № 3. С. 91–118. DOI: 10.29141/2658-5081-2023-24-3-5.
2. Быстрицкая А.Ю., Головин А.А., Майкова С.Д., Николенко Д.В. О проблеме дебиторской задолженности в экономике России // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2021. Т. 10. № 1 (34). С. 107–110. DOI: 10.26140/anie-2021-1001-0025.
3. Дроботова О.О. Дебиторская задолженность в российской экономике: региональные тенденции // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 5. С. 200–214. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-5-200-214.
4. Бондина Н.Н., Бондин И.А. Анализ и оценка состояния дебиторской и кредиторской задолженности в сельскохозяйственных организациях // Международный сельскохозяйственный журнал. 2020. № 1. С. 40–42. DOI: 10.24411/2587-6740-2020-11008.
5. Варгунин В.И., Куренков П.В., Сафронов С.А. Экономика регулирования дебиторской и кредиторской задолженностей // Вестник СамГУПС. 2022. № 3 (57). С. 50–59. EDN: EZTOZS.
6. Шашкова Т.Н., Хабибуллина Л.Ж. Дебиторская и кредиторская задолженность: современное состояние, проблемы и методы управления // Вестник БИСТ. 2023. № 2 (59). С. 111–117. DOI: 10.47598/2078-9025-2023-2-59-111-117.
7. Смышляева Е.Г. Информационная база оценки дебиторской и кредиторской задолженности организации энергетического комплекса // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2020. Т. 9. № 2 (31). С. 315–318. DOI: 10.26140/anie-2020-0902-0074.
8. Панина И.В. Аналитическое обеспечение управления дебиторской и кредиторской задолженностью в условиях экономического кризиса // Современная экономика: проблемы и решения. 2020. № 6 (126). С. 96–104. DOI: 10.17308/meps.2020.6/2386.
9. Азжеурова К.Е., Щербаков Д.Б. Эффективное управление дебиторской задолженностью организаций в контексте финансового менеджмента // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2022. Т. 12. № 5. С. 189–202. DOI: 10.21869/2223-1552-2022-12-5-189-202.
10. Хамбулатова З.Р., Аслаханова М.А. Теоретико-методологические основы анализа и управления дебиторской и кредиторской задолженностью предприятия // Актуальные вопросы современной экономики. 2020. № 3. С. 629–635. DOI: 10.34755/IROK.2020.99.45.021. EDN: VOBPGR.
11. Смотрицкая И.И., Фролова Н.Д. Инсайдерская собственность и эффективность деятельности российских публичных компаний: эконометрические оценки // Управленец. 2023. Т. 14. № 3. С. 2–16. DOI: 10.29141/2218-5003-2023-14-3-1.
12. Пугач А.А., Бубновская Т.В. Управление дебиторской и кредиторской задолженностью как элемент обеспечения экономической безопасности предприятия: практические аспекты // Вестник университета. 2022. № 12. С. 162–170. DOI: 10.26425/1816-4277-2022-12-162-170.
13. Власов М.В., Сидоров А.А. Цифровые решения в деятельности малых логистических предприятий (на примере Свердловской области) // Цифровые модели и решения. 2024. Т. 3. № 3. С. 60–67. DOI: 10.29141/2949-477X-2024-3-3-4.
14. Корниенко А.С. Применение экономических методов анализа дебиторской и кредиторской задолженности при принятии управленческих решений // Тенденции развития науки и образования. 2024. № 110–6. С. 77–80. DOI: 10.18411/trnio-06-2024-284.
15. Ибрагимова Н.Т. Дебиторская задолженность: настоящее возникновение, анализ и управление // Актуальные вопросы современной экономики. 2020. № 2. С. 342–346. DOI: 10.34755/IROK.2020.70.77.053.
16. Литовченко О.В. Разработка рекомендаций по повышению эффективности управления дебиторской и кредиторской задолженности // Актуальные вопросы современной экономики. 2022. № 5. С. 724–733.
17. Храмцова Д.А. Управление дебиторской и кредиторской задолженностью в коммерческой организации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. № 3–2 (73). С. 213–216. DOI: 10.24412/2411-0450-2021-3-2-213-216.
18. Кулешова А.И., Вельм М.В. Управление дебиторской задолженностью // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. № 3–2 (73). С. 34–38. DOI: 10.24412/2411-0450-2021-3-2-34-38.

Введение

В условиях стремительного усложнения хозяйственных процессов и финансовых отношений долгосрочная устойчивость предприятий во многом зависит от умелого управления их обязательствами. Своевременный контроль дебиторской и кредиторской задолженностей позволяет не только поддерживать оптимальную ликвидность, но и формировать более устойчивую финансовую модель, которая способна противостоять рыночным шокам и кризисным явлениям. Для Свердловской области данный аспект особенно актуален, учитывая ее статус одного из крупнейших промышленных регионов России. В экономике области доминируют предприятия металлургии, машиностроения, химической промышленности, строительства и торговли, которые характеризуются многоступенчатой цепочкой поставок и длительным периодом производственного цикла [1]. Во многом именно сложность этих цепочек приводит к накоплению задолженностей в существенных объемах. Увеличение просроченных платежей в конечном итоге отражается на деловой активности всего региона, затрудняя доступ к кредитным ресурсам, ослабляя инвестиционный климат и снижая конкурентоспособность предприятий. Дебиторская задолженность означает суммы, которые организации должны получить от своих контрагентов, покупателей и заказчиков. При этом существенный рост просрочки нередко указывает на проблемы с платежной дисциплиной партнеров, что может приводить к кассовым разрывам и создавать угрозу для своевременного выполнения собственных обязательств. Кредиторская задолженность, в свою очередь, отражает обязательства компании перед поставщиками, подрядчиками, государственными органами и внебюджетными фондами. Если платежи по кредиторской задолженности регулярно переносятся или не выполняются в срок, предприятие сталкивается с риском утраты деловой репутации и негативными последствиями, связанными с судебными тяжбами и штрафными санкциями.

Проблематика управления дебиторской и кредиторской задолженностями активно обсуждается в научной литературе, поскольку от качества управления долгами напрямую зависят ликвидность, платежеспособность и конкурентоспособность предприятия. Так, ряд авторов отмечают, что формирование просроченной дебиторской задолженности способно существенно ограничивать денежные потоки и в конечном итоге приводить к кассовым разрывам [2]. Своевременная оценка риска невозврата, по мнению некоторых исследователей, требует комплексного мониторинга финансового состояния контрагентов и анализа макроэкономических факторов [3]. Другая группа специалистов обращает внимание на особенности отраслевой специфики: в капиталоемких секторах с длительным производственным циклом, таких как металлургия и машиностроение, высокий уровень задолженности часто объясняется большим числом промежуточных звеньев в цепочках поставок [4]. При этом важнейшую роль играет система внутреннего контроля, которая позволяет оперативно отслеживать состояние расчетов и корректировать финансовую политику компании [5]. Согласно исследованиям, проведенным в ряде регионов России, существует значительная вариативность в уровне просроченной задолженности, обусловленная различиями в структуре экономики и региональных программах поддержки бизнеса [6]. Указывается, что проблемы с расчетами по кредиторской задолженности могут негативно сказываться на возможностях привлечения внешних инвестиций, поскольку подрывают доверие банковского сектора и потенциальных партнеров [7]. При этом механизм прогнозирования денежных потоков и своевременная оценка платежеспособности предприятия становятся критически важными [8]. Некоторые авторы объединяют несколько подходов к оценке задолженности, подчеркивая, что именно интегральная методика, учитывающая бухгалтерскую, управленческую и экономико-математическую составляющие, позволяет сформировать наиболее полную картину [9]. Другие исследования указывают на прямую связь эффективности управления дебиторской задолженностью с корпоративной культурой и системой мотивации сотрудников, участвующих в процессах взыскания долгов [10, 11]. В вопросе управления кредиторской задолженностью особую актуальность приобретает стратегическое планирование, которое включает оптимизацию графика платежей, поиск наиболее выгодных условий сотрудничества с поставщиками и применение современных IT-решений для автоматизации расчетов [12, 13]. При этом ряд авторов отмечает, что без детального анализа и учета сезонных колебаний в спросе, а также специфики налогообложения, предложенные инструменты могут оказаться малоэффективными [14]. В условиях экономической нестабильности повышается роль государственных мер регулирования и поддержки, нацеленных на укрепление платежной дисциплины и снижение уровня безнадежных долгов [15]. Вместе с тем часть исследователей указывает на недостаток методических рекомендаций, позволяющих учесть региональные особенности и отраслевые различия [16]. Следовательно, формирование единых стандартов управления задолженностями должно сопровождаться адаптацией под конкретные условия [17]. В этом контексте учет тенденций цифровизации и развитие электронного документооборота являются дополнительными факторами, способствующими повышению прозрачности расчетов [18].

Цель исследования – провести комплексный анализ динамики и структуры дебиторской и кредиторской задолженностей организаций Свердловской области на основе статистических данных за 2005–2024 гг., выявить проблемные зоны дебиторской и кредиторской задолженностей организаций в системе расчетов и предложить практические рекомендации по повышению эффективности управления задолженностями в региональном контексте.

Материалы и методы исследования

Исследование опирается на методы статистического анализа, экономико-математического моделирования, а также на качественные подходы в виде экспертных оценок и сравнительного анализа. В качестве эмпирической базы были использованы данные оперативной статистической отчетности о состоянии дебиторской и кредиторской задолженностей организаций Свердловской области в период с 2005 по 2024 г.

На первом этапе работы была проведена предварительная систематизация данных, включающая группировку показателей по годам, видам задолженностей (дебиторская, кредиторская) и выделение подсегментов (просроченная задолженность, задолженность по платежам в бюджет, во внебюджетные фонды и т.д.). Данная процедура позволила выявить общую динамику изменения задолженностей и построить ряд временных рядов, демонстрирующих тенденции на долгосрочном интервале.

На втором этапе применялись статистические методы выявления трендов и точек перелома в динамике. В частности, анализировались коэффициенты прироста и темпы изменения просроченной задолженности, а также структуры задолженностей в разрезе должников (для дебиторской) и кредиторов (для кредиторской). Одновременно были оценены корреляционные связи между ростом задолженностей и ключевыми макроэкономическими переменными, такими как уровень инфляции, динамика промышленного производства и изменения в налоговом законодательстве.

Для построения прогностических моделей использовались методики экстраполяции на основе трендовых функций и анализ сценариев, включающих изменения во внешней среде (например, колебания цен на металлопродукцию, энергоносители, сырье для химической промышленности). При этом учитывалась специфика Свердловской области как промышленно ориентированного региона, на который значительное влияние оказывает мировой рынок.

Результаты исследования и их обсуждение

Управление задолженностью является одной из важнейших задач финансового менеджмента, позволяя поддерживать оптимальный баланс между поступающими и исходящими платежами, а также обеспечивать устойчивость предприятия к внешним и внутренним шокам. Особенно это актуально для промышленных регионов с развитыми отраслями, где нередки длительные производственные циклы и многоступенчатые цепочки поставок. В Свердловской области динамика задолженностей за период с 2005 по 2024 г. отражает как глобальные экономические тренды, так и локальные особенности развития региональной экономики. Периоды интенсивного роста задолженностей нередко совпадали с волатильностью на сырьевых рынках, банковскими кризисами или изменениями в государственном регулировании. В подобных условиях предприятия сталкивались с трудностями при планировании денежных потоков, согласовании условий с контрагентами и получении кредитных ресурсов.

В табл. 1 приведены основные статистические данные по задолженностям организаций Свердловской области за период с 2005 по 2024 г.

По данным табл. 1, совокупная кредиторская задолженность увеличилась с 187,46 млрд руб. в 2005 г. до 3389,2 млрд руб. в 2024 г. Примечательно, что просроченная задолженность при этом также возросла – с 33,21 млрд до 122,70 млрд руб. Наибольшую долю в структуре кредиторской задолженности занимают обязательства перед поставщиками и подрядчиками, которые в последние годы превысили 1 трлн руб., а к 2024 г. достигли почти 1,48 трлн руб.

Хотя в ряде лет отмечается относительное снижение просрочки (например, в 2018–2019 гг. в сравнении с 2017 г.), общий тренд показывает неуклонный рост задолженностей. Причины могут быть связаны с усложнением расчетных операций, использованием длительных отсрочек платежей, а также с периодическими затруднениями в доступе к банковскому финансированию.

Из табл. 2 следует, что дебиторская задолженность возросла с 172,47 млрд руб. в 2005 г. до 2921,27 млрд руб. в 2024 г. Просроченная часть также увеличилась – с 29,26 млрд до 112,38 млрд руб. за тот же период. Наибольший вклад в общую сумму дебиторской задолженности традиционно вносит задолженность покупателей и заказчиков, которая на 2024 г. достигла 1,46 трлн руб., из них 92,25 млрд руб. – просроченные обязательства. За исследуемый период заметны колебания: в отдельные годы (например, 2018 и 2020 гг.) темпы роста дебиторской задолженности относились к умеренным значениям, но в период 2021–2022 гг. наблюдался резкий скачок, что может быть обусловлено как макроэкономическими факторами (курсовые колебания, рост инфляции, ухудшение платежеспособности контрагентов), так и внутренними факторами самих предприятий (сокращение штата сотрудников, отвечающих за сбор дебиторской задолженности, или переход на новые схемы оплаты).

Таблица 1

Динамика кредиторской задолженности организаций Свердловской области, 2005–2024 гг. (млн руб.)

Год

Кредиторская задолженность

из нее: просроченная

Задолженность поставщикам и подрядчикам

из нее: просроченная

Задолженность по платежам в бюджет

из нее: просроченная

Задолженность во внебюджетные фонды

из нее: просроченная

2005

187463

33208

96924

17719

15401

5638

8131

4908

2010

395280

30285

223034

24545

27690

2633

5060

889

2015

845595

64049

438944

56368

32800

1515

10477

1324

2016

916643

70856

473825

61429

37505

1629

11174

1267

2017

980068

84171

507236

71918

36967

2011

10562

1343

2018

1053480

72115

516312

61779

39918

1592

10735

1284

2019

1124946

73633

553991

63147

50580

1933

11436

1282

2020

1318800

87279

653910

69221

58874

2037

11898

1348

2021

1810631

77103

873587

60667

84192

1927

13504

1010

2022

2279171

89314

936694

72800

87051

1702

27256

1429

2023

2723363

85508

1138910

53125

109541

3099

22090

855

2024

3389200

122699

1476958

87413

138914

3857

22610

784

Источник: составлено авторами на основе данных Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области. [Электронный ресурс]. URL: https://66.rosstat.gov.ru/folder/29690 (дата обращения: 01.04.2025).

Таблица 2

Динамика дебиторской задолженности организаций Свердловской области, 2005–2024 гг. (млн руб.)

Год

Дебиторская задолженность

из нее: просроченная

Задолженность покупателей и заказчиков

из нее: просроченная

2005

172467

29258

112226

24111

2010

364782

28196

226067

22069

2015

710656

63243

423559

42716

2016

881708

70559

456842

57484

2017

955025

82399

486367

60764

2018

1027709

70243

549627

46389

2019

1010749

83188

549785

61365

2020

1135670

78769

587795

64382

2021

1394733

85285

725106

71568

2022

1983145

110194

977046

96906

2023

2565166

92658

1203848

76254

2024

2921268

112379

1465081

92252

Источник: составлено авторами на основе данных Управления Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области и Курганской области. [Электронный ресурс]. URL: https://66.rosstat.gov.ru/folder/29690 (дата обращения: 01.04.2025).

Сопоставление динамики кредиторской и дебиторской задолженностей демонстрирует общую тенденцию к росту обеих форм обязательств, что несомненно указывает на усложнение расчетных отношений в регионе:

1. Увеличение абсолютных показателей. И кредиторская, и дебиторская задолженности растут значительными темпами, преодолевая к 2024 г. отметку в 2–3 трлн руб. Рост просроченной части в обоих случаях свидетельствует о том, что предприятия сталкиваются с проблемами во взаимоотношениях со своими контрагентами и (или) испытывают нехватку оборотных средств.

2. Основной массив задолженности сосредоточен в расчетах с поставщиками и подрядчиками (по кредиторской) и покупателями и заказчиками (по дебиторской). Это отражает специфику промышленных и торговых предприятий Свердловской области, где крупные объемы сырья, материалов и готовой продукции формируют значительные денежные потоки.

3. Нагрузка на бюджет и внебюджетные фонды. Долги перед бюджетом и фондами также подвержены росту, хотя в абсолютном выражении они меньше, чем задолженности между хозяйствующими субъектами. Тем не менее их просрочка может приводить к начислению штрафов, пени и другим санкциям, снижающим рентабельность предприятий.

4. Колебания в части просроченной задолженности. На протяжении ряда лет (например, 2017–2019 гг.) просрочка по кредиторским обязательствам менялась нерегулярно, что может свидетельствовать о том, что некоторые предприятия находили способы реструктуризировать долги или получали временные послабления от контрагентов.

5. Влияние внешних факторов. Резкие скачки в 2021–2022 гг. по дебиторской задолженности и продолжающийся рост кредиторской могут быть связаны с последствиями пандемии COVID-19, изменениями в торгово-экономической политике и трудностями с логистикой, которые особенно затронули крупные промышленные компании.

6. Перспективы и риски. С одной стороны, высокий уровень задолженности может свидетельствовать о расширении хозяйственной деятельности (больше сделок, операций), с другой – увеличивает уязвимость предприятий к кассовым разрывам и возможным неплатежам со стороны контрагентов.

Таблица 3

Выявленные проблемы и возможные решения

Выявленные проблемы

Возможные решения

1. Высокий рост просроченной кредиторской задолженности, особенно в расчетах с поставщиками и подрядчиками

– Введение системного управления платежным календарем и лимитов на закупки.

– Реструктуризация долгов с использованием индивидуальных графиков оплаты

2. Увеличение просроченной дебиторской задолженности, связанное с невысокой платежной дисциплиной покупателей

– Усиление кредитного контроля: внедрение скоринговых систем для оценки платежеспособности контрагентов.

– Применение систем скидок за досрочную оплату

3. Недостаточная прозрачность в расчетах по налогам и взносам во внебюджетные фонды

– Автоматизация налогового учета и контроля за сроками платежей.

– Регулярные внутренние аудиты и взаимодействие с налоговыми органами для урегулирования долгов

4. Сложности при взыскании дебиторской задолженности, увеличение затрат на судебные процедуры

– Использование досудебных мер урегулирования: переговоры, медиативные практики.

– Применение факторинга и страхования дебиторской задолженности

5. Ограниченность оборотных средств у предприятий, что затрудняет своевременную оплату кредиторской задолженности

– Привлечение краткосрочных кредитных линий на льготных условиях.

– Оптимизация запасов и сокращение непрофильных активов для высвобождения ликвидности

6. Зависимость от внешних факторов (рыночная волатильность, изменения в налоговом законодательстве, логистические проблемы)

– Мониторинг экономических и правовых изменений.

– Диверсификация поставщиков, расширение круга покупателей

7. Нехватка эффективных IT-инструментов для оперативного контроля задолженностей

– Внедрение специализированных программ (ERP, CRM) для учета и контроля платежей.

– Обучение персонала навыкам управления цифровыми платформами

В целом количественные показатели говорят о необходимости более активного внедрения методов управления денежными потоками, систем электронного документооборота и технологических решений для контроля расчетов. Для предприятий, имеющих сложную структуру снабжения и сбыта, важно своевременно анализировать кредитоспособность покупателей, а также корректировать условия договоров с поставщиками и подрядчиками.

Как видно из табл. 3, ключевые проблемы связаны с несбалансированным развитием системы расчетов, недостаточной оценкой рисков контрагентов и недостатком финансовых ресурсов. Решения предполагают комплексный подход, включающий техническую, организационную и правовую составляющие.

Заключение

Проведенный анализ динамики дебиторской и кредиторской задолженностей организаций Свердловской области за 2005–2024 гг. свидетельствует о масштабном росте долговых обязательств. Увеличение просроченных платежей как в межфирменных расчетах, так и в отношении платежей в бюджет и внебюджетные фонды указывает на недостаточность существующих мер финансового контроля и планирования. По мере усложнения цепочек поставок и повышения влияния внешнеэкономических факторов, перед предприятиями все острее встают задачи своевременного управления денежными потоками и минимизации рисков неплатежей. В условиях, когда дебиторская задолженность приближается к 3 трлн руб., а кредиторская – к 3,4 трлн руб., особое значение приобретает выстраивание прозрачных и предсказуемых отношений с контрагентами. Крупные промышленные компании нуждаются в комплексных инструментах для оценки платежеспособности заказчиков, а малые и средние предприятия требуют эффективной поддержки в сфере коротких кредитных линий и оперативного факторинга. Предложенные в работе меры по реструктуризации долгов, активизации досудебного урегулирования дебиторских обязательств и формированию систем электронного контроля расчетов могут способствовать сокращению просроченных сумм, укреплению платежной дисциплины и повышению устойчивости всей региональной экономики. В частности, внедрение скоринговых систем, автоматизированных платежных календарей и расширение мер господдержки для ответственных заемщиков выглядит наиболее перспективным направлением.

Таким образом, комплексный подход, сочетающий технологические, организационные и финансовые решения, способен дать ощутимый эффект в снижении кредиторских и дебиторских рисков. Своевременная реализация данных мер позволит предприятиям Свердловской области повысить свою конкурентоспособность, снизить издержки, связанные с судебными разбирательствами и штрафами, а также улучшить доступ к инвестиционным ресурсам. С учетом значимости региона в общероссийском масштабе позитивные изменения в сфере управления задолженностями послужат дополнительным импульсом для экономического роста и повышения благосостояния.


Библиографическая ссылка

Куликова Е.С., Львова М.И. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ЗАДОЛЖЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ СВЕРДЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ // Фундаментальные исследования. 2025. № 6. С. 43-49;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43853 (дата обращения: 04.07.2025).
DOI: https://doi.org/10.17513/fr.43853