Тенденции деятельности компаний малого бизнеса Санкт-Петербурга

обзор 26/01/2022

Правительством Санкт-Петербурга разработаны компенсационные и восстановительные меры поддержки малого и среднего бизнеса в Санкт-Петербурге на 2022 г.

Это может способствовать повышению экономической устойчивости малых предприятий Санкт-Петербурга, в деятельности которых за последние 5 лет наблюдаются отрицательные тенденции.

Наиболее значимыми из них являются: снижение темпов прироста средних размеров чистых активов, выручки и прибыли, увеличение количества компаний с отрицательными значениями чистых активов, рост чистых убытков, снижение показателей рентабельности инвестиций и деловой активности.

Среди позитивных тенденций отмечаются: наращивание объемов чистых активов, выручки и прибыли.

Для данного анализа Информационным агентством Credinform в Системе Глобас были отобраны крупнейшие по объему годовой выручки за последние имеющиеся в органах государственной статистики и Федеральной налоговой службы отчетные периоды (2015 – 2020 гг.) компании Санкт-Петербурга, зарегистрированные в Едином реестре субъектов малого и среднего предпринимательства ФНС РФ (ТОП-1000).

Чистые активы - показатель, отражающий реальную стоимость имущества предприятия, рассчитывается ежегодно как разность между активами на балансе предприятия и его долговыми обязательствами. Показатель чистых активов является отрицательным (недостаточность имущества), если задолженность предприятия превышает стоимость его имущества.

Крупнейшей компанией ТОП-1000 по размеру чистых активов является ООО АКЦЕПТ, ИНН 7801212360, вложения в ценные бумаги. В 2020 г. чистые активы составляли более 6 млрд руб.

Наименьшим размером чистых активов в ТОП-1000 обладало НАО АДАМАНТ, ИНН 7826018614, аренда и управление собственным или арендованным недвижимым имуществом. Недостаточность имущества в 2020 г. выражалась отрицательной величиной -3,8 млрд руб.

За пятилетний период средние показатели размеров чистых активов в ТОП-1000 увеличивались со снижением темпов их прироста (Рисунок 1).

Рисунок 1. Изменение средних показателей размера чистых активов ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 1. Изменение средних показателей размера чистых активов ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Доли компаний с недостаточностью имущества в ТОП-1000 в течение пяти лет имели негативную тенденцию к росту. (Рисунок 2).

Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 2. Доли компаний с отрицательными значениями чистых активов в ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Выручка
Крупнейшей компанией ТОП-1000 по размеру выручки в 2020 г. является ООО АЛАРМ-МОТОРС ЛАХТА, ИНН 7814367593, торговля розничная легковыми автомобилями и легкими автотранспортными средствами в специализированных магазинах. Выручка составила 3,5 млрд руб.

В течение пяти лет средние показатели объемов выручки в ТОП-1000 имеют тенденцию к увеличению со снижением темпов их прироста год к году. (Рисунок 3).

Рисунок 3. Изменение средних показателей объемов выручки ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг. Рисунок 3. Изменение средних показателей объемов выручки ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг.

Прибыль и убытки
Крупнейшей компанией ТОП-1000 по размеру чистой прибыли в 2020 г. является ООО МАВИС, ИНН 7805460162, деятельность агентств недвижимости за вознаграждение или на договорной основе. Прибыль составила 995 млн руб.

За пятилетний период показатели средних размеров прибыли в ТОП-1000 увеличиваются со снижением темпов их прироста год к году. (Рисунок 4).

Рисунок 4. Изменение средних показателей прибыли (убытка) ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 4. Изменение средних показателей прибыли (убытка) ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

За пятилетний период средние значения показателей чистой прибыли и чистого убытка в ТОП-1000 имеют разнонаправленные тенденции к увеличению. (Рисунок 5).

Рисунок 5. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг. Рисунок 5. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2016 – 2020 гг.

Основные финансовые коэффициенты
За пятилетний период средние показатели коэффициента общей ликвидности в ТОП-1000 находились выше интервала рекомендуемых значений - от 1,0 до 2,0, с тенденцией к росту. (Рисунок 6).

Коэффициент общей ликвидности (отношение суммы оборотных средств к краткосрочным обязательствам) - показывает достаточность средств организации для погашения своих краткосрочных обязательств.

Рисунок 6. Изменение средних значений коэффициента общей ликвидности ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 6. Изменение средних значений коэффициента общей ликвидности ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

В течение пяти лет, средние показатели коэффициента рентабельности инвестиций в ТОП-1000 демонстрировали тенденцию к снижению. (Рисунок 7).

Коэффициент рассчитывается как отношение чистой прибыли к сумме собственного капитала и долгосрочных обязательств и демонстрирует отдачу от вовлеченного в коммерческую деятельность собственного капитала и долгосрочно привлеченных средств организации.

Рисунок 7. Изменение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 7. Изменение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Коэффициент оборачиваемости активов - рассчитывается как отношение выручки от реализации к средней величине совокупных активов за период и характеризует эффективность использования всех имеющихся ресурсов, независимо от источников их привлечения. Коэффициент показывает, сколько раз за год совершается полный цикл производства и обращения, приносящий прибыль.

За пятилетний период средние показатели данного коэффициента деловой активности в ТОП-1000 имели тенденцию к снижению (Рисунок 8).

Рисунок 8. Изменение средних значений коэффициента оборачиваемости активов ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг. Рисунок 8. Изменение средних значений коэффициента оборачиваемости активов ТОП-1000 в 2016 - 2020 гг.

Малый бизнес
Из всех компаний, зарегистрированных в Едином реестре субъектов малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы РФ наибольшую долю в общем объеме выручки ТОП-1000 в 2020 г. имеют средние предприятия (Рисунок 9).

Рисунок 9. Доли выручки субъектов малого и среднего предпринимательства в ТОП-1000 Рисунок 9. Доли выручки субъектов малого и среднего предпринимательства в ТОП-1000

Скоринг бухгалтерской отчетности
Оценка финансового положения компаний ТОП-1000 показывает, что наибольшая часть из них находится в финансовом положении выше среднего. (Рисунок 10).

Рисунок 10. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности Рисунок 10. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности

Индекс платежеспособности Глобас
Подавляющей части компаний ТОП-1000 присвоен наивысший и высокий Индекс платежеспособности Глобас. Это свидетельствует об их способности в полной мере отвечать по своим долговым обязательствам (Рисунок 11).

Рисунок 11. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас Рисунок 11. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас

Вывод
Комплексная оценка деятельности ТОП-1000 компаний малого бизнеса Санкт-Петербурга свидетельствует о преобладании отрицательных тенденций в их деятельности в период с 2016 по 2020 гг. (Таблица 1).

Таблица 1. Положительные и отрицательные тенденции, факторы оценки
Тенденции и факторы оценки Удельный вес фактора, %
Динамика среднего размера чистых активов up10
Темп прироста (снижения) среднего размера чистых активов down-10
Рост / снижение доли предприятий с отрицательными значениями чистых активов down-10
Динамика среднего размера выручки up10
Темп прироста (снижения) среднего размера выручки down-10
Динамика среднего размера прибыли (убытка) up10
Темп прироста (снижения) среднего размера прибыли (убытка) down-10
Рост / снижение средних размеров чистой прибыли up10
Рост / снижение средних размеров чистого убытка down-10
Рост / снижение средних значений коэффициента общей ликвидности up5
Рост / снижение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций down-10
Рост / снижение средних значений коэффициента оборачиваемости активов, раз down-10
Финансовое положение (наибольшая доля) up10
Индекс платежеспособности Глобас (наибольшая доля) up10
Среднее значение удельного веса факторов down-0,4

вверх положительная тенденция (фактор), вниз отрицательная тенденция (фактор)