Тенденции деятельности крупнейших российских компаний в сфере информационных технологий

обзор 31.01.2020

Информационное агентство Credinform представляет обзор тенденций деятельности крупнейших российских компаний в сфере информационных технологий.

Для анализа были крупнейшие (ТОП-1000) по объему годовой выручки за последние имеющиеся в органах государственной статистики отчетные периоды (2013 - 2018 годы) IT-компании. Анализ проводился на основе данных Информационно-аналитической системы Глобас.

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

Крупнейшим предприятием отрасли по размеру чистых активов является ООО МЭЙЛ.РУ, ИНН 7743001840, г. Москва. В 2018 году чистые активы компании составляли более 129 млрд рублей.

Наименьшим размером чистых активов в ТОП-1000 обладало ООО СТЕК ДАТА НЕТВОРК, ИНН 7713730490, г. Москва. В отношении компании рассматривается дело о банкротстве, наблюдение введено с 02.09.2019.

Недостаточность имущества этого предприятия в 2018 году выражалась отрицательной величиной -1,2 млрд рублей.

За десятилетний период средние отраслевые размеры чистых активов имеют тенденцию к снижению (Рисунок 1).

Рисунок 1. Изменение средних отраслевых показателей размера чистых активов в 2009 – 2018 годах Рисунок 1. Изменение средних отраслевых показателей размера чистых активов в 2009 – 2018 годах

Доли предприятий с недостаточностью имущества в ТОП-1000 в последние пять лет имеют тенденцию к снижению (Рисунок 2).

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

Выручка от реализации
Объем выручки 10 ведущих предприятий отрасли в 2018 году составил 51% от суммарной выручки предприятий ТОП-1000. (Рисунок 3). Это свидетельствует о высоком уровне монополизации.

Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2018 года ТОП-1000 Рисунок 3. Доли участия компаний ТОП-10 в суммарной выручке 2018 года ТОП-1000

В целом наблюдается тенденция к снижению объемов выручки (Рисунок 4).

Рисунок 4. Изменение средних отраслевых показателей выручки в 2009 – 2018 годах Рисунок 4. Изменение средних отраслевых показателей выручки в 2009 – 2018 годах

Прибыль и убытки
Крупнейшим предприятием отрасли по размеру чистой прибыли является также ООО МЭЙЛ.РУ, ИНН 7743001840, г. Москва. В 2018 году прибыль компании составила 5,8 млрд рублей.

За десятилетний период показатели средних отраслевых размеров прибыли имеют тенденцию к снижению (Рисунок 5).

Рисунок 5. Изменение средних отраслевых показателей прибыли (убытка) в 2009 – 2018 годах Рисунок 5. Изменение средних отраслевых показателей прибыли (убытка) в 2009 – 2018 годах

За пятилетний период средние значения показателей чистой прибыли предприятий ТОП-1000 имеют тенденцию росту, при этом средний размер чистого убытка снижается. (Рисунок 6).

Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2014 – 2018 годах Рисунок 6. Изменение средних значений показателей чистой прибыли и чистого убытка компаний ТОП-1000 в 2014 – 2018 годах

Основные финансовые коэффициенты
За десятилетний период средние отраслевые показатели коэффициента общей ликвидности находились в интервале рекомендуемых значений - от 1,0 до 2,0, с тенденцией к росту. (Рисунок 7).

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

Рисунок 7. Изменение средних отраслевых значений коэффициента общей ликвидности в 2009 – 2018 годах Рисунок 7. Изменение средних отраслевых значений коэффициента общей ликвидности в 2009 – 2018 годах

В течение десяти лет, наблюдается тенденция к снижению значений средних отраслевых показателей коэффициента рентабельности инвестиций. (Рисунок 8).

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 8. Изменение средних отраслевых значений коэффициента рентабельности инвестиций в 2009 – 2018 годах Рисунок 8. Изменение средних отраслевых значений коэффициента рентабельности инвестиций в 2009 – 2018 годах

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 десятилетний период показатели данного коэффициента деловой активности показывали тенденцию к снижению (Рисунок 9).

Рисунок 9. Изменение средних отраслевых значений коэффициента оборачиваемости активов в 2009 – 2018 годах Рисунок 9. Изменение средних отраслевых значений коэффициента оборачиваемости активов в 2009 – 2018 годах

Малый бизнес
78% предприятий ТОП-1000 зарегистрированы в Реестре субъектов малого и среднего предпринимательства Федеральной налоговой службы РФ. При этом доля их суммарной выручки в общем объеме ТОП-1000 составляет 21,1%, что равно среднему показателю по стране (Рисунок 10).

Рисунок 10. Доли выручки субъектов малого и среднего предпринимательства в ТОП-1000 Рисунок 10. Доли выручки субъектов малого и среднего предпринимательства в ТОП-1000

Основные регионы деятельности
Предприятия ТОП-1000 зарегистрированы в 73 регионах и распределены по территории страны крайне неравномерно. Почти 83% крупнейших по объему выручки предприятий сосредоточены в г. Москве (Рисунок 11).

Рисунок 11. Распределение выручки компаний ТОП-1000 по регионам России Рисунок 11. Распределение выручки компаний ТОП-1000 по регионам России

Скоринг бухгалтерской отчетности
Оценка финансового положения предприятий ТОП-1000 показывает, что наибольшая часть из них находится в финансовом положении выше среднего. (Рисунок 12).

Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности Рисунок 12. Распределение компаний ТОП-1000 по скорингу бухгалтерской отчетности

Индекс платежеспособности Глобас
Наибольшей части предприятий ТОП-1000 присвоен наивысший или высокий Индекс платежеспособности Глобас, что свидетельствует об их способности своевременно и в полном объеме погашать свои долговые обязательства (Рисунок 13).

Рисунок 13. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас Рисунок 13. Распределение компаний ТОП-1000 по Индексу платежеспособности Глобас

Вывод
Комплексная оценка деятельности крупнейших российских компаний в сфере информационных технологий, учитывающая основные индексы, финансовые показатели и коэффициенты, свидетельствует об отсутствии ярко выраженной тенденции (Таблица 1).

Таблица 1. Положительные и отрицательные тенденции, факторы оценки
Тенденции и факторы оценки Удельный вес фактора, %
Темп прироста (снижения) среднего размера чистых активов down-10
Рост / снижение доли предприятий с отрицательными значениями чистых активов up10
Уровень конкуренции / монополизации down-10
Темп прироста (снижения) среднего размера выручки down-10
Темп прироста (снижения) среднего размера прибыли (убытка) down-10
Рост / снижение средних размеров чистой прибыли компаний ТОП-1000 up10
Рост / снижение средних размеров чистого убытка компаний ТОП-1000 up10
Рост / снижение средних значений коэффициента общей ликвидности up10
Рост / снижение средних значений коэффициента рентабельности инвестиций down-10
Рост / снижение средних значений коэффициента оборачиваемости активов, раз down-10
Доля малого и среднего бизнеса по объему выручки более 21% up10
Региональная концентрация down-10
Финансовое положение (наибольшая доля) up10
Индекс платежеспособности Глобас (наибольшая доля) up10
Среднее значение удельного веса факторов up0,0

Up положительная тенденция (фактор), Down отрицательная тенденция (фактор).