Platební morálka strojírenských firem v ČR Payment habits of engineering companies in the Czech Republic Jindřich Špička* ABSTRAKT Cílem článku je identifikovat, porovnat a vyhodnotit finanční situaci firem s odlišnou platební morálkou ve strojírenském průmyslu ČR v průměru období 2008 – 2012 s využitím individuálních podnikových dat a vhodných statistických metod (Kolmogorov-Smirnovův test). Článek je zaměřen na vyhodnocení platebního rizika pocházejícího od strojírenských firem. S využitím individuálních dat 2012 firem z odvětví strojírenství bylo zjištěno, že platební morálka se zvyšuje s rostoucí rentabilitou aktiv, vyšší likviditou, nižší zadlužeností a vyšším obratem závazků. Platební morálka strojírenských firem byla vyhodnocena jako velmi dobrá. V souboru se však vyskytuje necelých 6 % bonitních firem s velmi špatnou platební morálkou, které svým dodavatelům zvyšují riziko druhotné platební neschopnosti. Klíčová slova: Platební morálka, strojírenství, druhotná platební neschopnost. ABSTRACT The aim of the article is to identify, compare and evaluate financial position of companies with different payment habits in the Czech engineering industry in the period 2008 – 2012 using individual data and felicitous statistical methods (Kolmogorov-Smirnov test). The article focuses on evaluation of the default risk coming from engineering companies. Based on sample of 2012 engineering companies, the results show that payment habits increase with higher return on assets, higher liquidity, lower debt ratio and higher liability turnover. Payment habits of engineering companies are very good. However, about 6 % of solvent companies have poor payments habits. Such companies are risky for their suppliers with respect to the secondary insolvency phenomenon. Key words: Payment habits, engineering industry, secondary insolvency. JEL classification: G32, G33
Úvod Strojírenství bylo a stále je významným odvětvím národního hospodářství ČR. Na hrubé přidané hodnotě ČR v běžných cenách se podílí necelými deseti procenty s rostoucí tendencí. Český statistický úřad (ČSÚ) v ročních národních účtech uvádí, že v roce 2008 tvořilo strojírenství 8,7 % hrubé přidané hodnoty, v roce 2012 podíl strojírenství stoupl na 9,8 % hrubé přidané hodnoty. Součástí strojírenského průmyslu je i výroba motorových vozidel, která je v ČR reprezentována několika významnými korporacemi, například v oblasti osobních automobilů jsou významnými hráči společnosti ŠKODA AUTO a.s., Toyota
Článek je zpracován jako jeden z výstupů výzkumného projektu "Výzkum insolvenční praxe v ČR s cílem vytvořit návrhy změn legislativy, které by umožnily zvýšení výnosů z insolvenčních řízení pro věřitele a tím by napomohly zvýšení konkurenceschopnosti české ekonomiky" registrovaného u Technologické agentury České republiky (TA ČR) pod evidenčním číslem TD020190. * Ing. Jindřich Špička, Ph.D. – odborný asistent, vědecký asistent II. Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta podnikohospodářská, katedra podnikové ekonomiky. Affiliation: University of Economics, Prague, Faculty of Business Administration, Nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3 – Žižkov, e-mail:
[email protected]; Czech Republic
Peugeot Citron Automobile Czech, s.r.o. a Hyundai Motor Czech s.r.o., které jsou zároveň významnými exportéry. Hospodářská recese se (nejen) ve strojírenství projevila poklesem zahraniční poptávky, což nejvíce postihlo automobilový průmysl a elektrotechniku, tj. odvětví, která dlouhodobě táhnou celý průmysl ČR (Dubská, 2009). Krize měla rovněž dopad na úvěrové zatížení subjektů ve strojírenství, především z pohledu vlastnické struktury, kdy lze předpokládat, že podíl úvěrů ze zahraničí tuzemským automobilovým společnostem není zanedbatelný (Dubská, 2009). Z údajů ČSÚ z databáze nových zahraničních zakázek vyplývá, že meziroční pokles nových zahraničních zakázek se projevil v automobilovém průmyslu (CZ-NACE 29) v několika vlnách - od prosince 2007 do února 2008, v květnu a v červnu 2008 a pak soustavně v dlouhé vlně od srpna 2008 do července 2009. Další dlouhodobější meziroční pokles nových zahraničních zakázek pak nastal od listopadu 2012 do března 2013. Z hlediska počtu registrovaných insolvencí patří strojírenský průmysl mezi relativně rizikové obory. Na tisíc registrovaných firem připadlo 2,09 insolvencí v roce 2013, což je 16. místo v žebříčku insolvencí zveřejňovaném společností Creditreform1, jedno místo za stavebnictvím. Strojírenský průmysl je do značné míry závislý na poptávce ze zahraničí a globální hospodářská krize „dominovým efektem“ ovlivní strojírenské firmy prakticky po celém světě. Z hlediska vývoje počtu insolvencí na tisíc registrovaných firem se situace proti roku 2012 zlepšila (pokles z hodnoty 3,56). V roce 2011 byl počet insolvencí na tisíc registrovaných firem 3,37, o rok předtím pak 3,02. Do insolvence se může firma dostat buď zaviněně (záměrným jednáním vlastníků nebo manažerů), nebo nezaviněně v důsledku poklesu poptávky po produkci a nižších tržeb nebo v důsledku neschopnosti či neochoty zákazníků hradit faktury. Platební morálku firem je možné charakterizovat platební neschopností či platební nevůlí. Platební neschopnost je neschopnost dlužníka dostát svým závazkům včas a v plném rozsahu (Kislingerová, 2009). Při platební nevůli existují na straně dlužníka disponibilní zdroje, ale dlužník využívá možnosti zadržet peníze, neboť jsou pro něj benefity z tohoto postupu větší než zápory (Kislingerová, 2009). Důležitým úkolem insolvenčního zákona je zejména posílení postavení věřitelů, kteří řádně plní své závazky vůči jiným osobám a kteří se dostávají do problémů na základě druhotné platební neschopnosti (Štípek, 2013). Platební morálka firem je důležitým ukazatelem nejen finanční situace, ale také obchodních zvyklostí v každém odvětví. Jak uvádí Holečková (2008), provozní riziko platební neschopnosti může být ovlivněno realizačním rizikem (riziko, že se nepodaří prodat všechny hotové výrobky a zboží) a inkasním rizikem (riziko, že nedojde k inkasu všech pohledávek). Realizační riziko bývá na úrovni odvětví způsobeno poklesem poptávky v době recese. Inkasní riziko je důsledek platební neschopnosti nebo nevůle odběratelů a způsobuje dané společnosti stav tzv. druhotné platební neschopnosti. Právě inkasnímu riziku je věnován tento článek. Platební riziko je součástí rizik v obchodních vztazích a vzniká důsledkem poskytnutí obchodního úvěru (úvěrové riziko), jak uvádí Režňáková (2006). Řízení platebního rizika je jedním z důležitých úkolů finančního managementu (Tichý, 2006; Nývltová, Marinič, 2010; Smejkal, Rais, 2013). Jungmann a Sagemann (2011) uvádějí, že špatnou platební morálku zákazníků vnímá přibližně třetina podniků v ČR (34,4 %) jako hlavní příčinu krize podniku, přičemž špatná platební morálka zákazníků je druhou nejčastěji uváděnou hlavní příčinou, hned za poklesem poptávky.
1
http://www.creditreform.cz/novinky-downloads/vyvoj-insolvenci-v-cr.html [cit. 12. 8. 2014]
Cílem článku je identifikovat, porovnat a vyhodnotit finanční situaci firem s odlišnou platební morálkou ve strojírenském průmyslu ČR v průměru období 2008 – 2012 s využitím individuálních podnikových dat a vhodných statistických metod. Článek je zaměřen na vyhodnocení platebního rizika pocházejícího od strojírenských firem buď mezi sebou, nebo směrem do jiných (dodavatelských) odvětví. Struktura článku je následující. Po uvedení zdrojů dat a představení použitého metodického aparátu následují výsledky analýzy. Výsledky obsahují statistické porovnání podniků podle platební morálky a finanční analýzu dvaceti firem s nejhorší platební morálkou. Výsledky jsou založeny na analýze 2012 podniků působících ve strojírenství a na datech o jejich platební morálce zpracovaných společností Bisnode. Závěry syntetizují výsledky analýzy a formulují názor na využití indexu platební morálky ve finanční analýze.
Data a metodika Data použitá v analýze jsou sekundární, obsažená v účetních závěrkách společností registrovaných v Obchodním rejstříku. Metodický aparát využívá testování statistických hypotéz. Analýza čerpá data z účetních závěrek strojírenských podniků a z platebního indexu zpracovaného a poskytnutého firmou Bisnode. Účetní závěrky poskytla společnost Bisnode v rámci licence databáze Albertina Gold Edition 6/2014. Strojírenství je Českým statistickým úřadem definováno následujícími kódy CZ-NACE: 26 - Výroba počítačů a elektronických a optických přístrojů a zařízení. 27 - Výroba elektrických zařízení. 28 - Výroba strojů a zařízení j. n. 29 - Výroba motorových vozidel (kromě motocyklů), přívěsů a návěsů. 30 - Výroba ostatních dopravních prostředků a zařízení. Datový soubor obsahuje 2012 společností, které mají dostupná a kompletní data z účetních závěrek za všechny roky v období 2008 – 2012. Uvedené počty podniků reprezentují podniky s účetními závěrkami. Společnosti, které nemají povinnost vkládat účetní závěrku do Obchodního rejstříku v základním souboru, obsaženy nejsou. Jako referenční časové období pro analýzu jsou vybrány roky 2008 – 2012, kdy se nejvíce projevily efekty globální hospodářské recese. Pro vyhodnocení finanční situace podniků jsou použity poměrové ukazatele používané v rámci paralelní ukazatelové soustavy a agregovaný bankrotní index IN05. Vyhodnoceny jsou následující poměrové ukazatele finanční analýzy: Rentabilita aktiv (ROA, %) = (hospodářský výsledek před zdaněním + nákladové úroky) / aktiva celkem Účinnost výkonové spotřeby = tržby za prodej vlastních výrobků a služeb / výkonová spotřeba Celková míra zadluženosti (%) = (cizí zdroje – rezervy) / pasiva celkem Míra zadluženosti bankovními úvěry (%) = bankovní úvěry a finanční výpomoci / pasiva celkem Likvidita L3 = (oběžná aktiva – dlouhodobé pohledávky) / (krátkodobé závazky + krátkodobé bankovní úvěry a finanční výpomoci)
Likvidita L1 = krátkodobý finanční majetek / (krátkodobé závazky + krátkodobé bankovní úvěry a finanční výpomoci) Obrat aktiv = výnosy celkem / aktiva celkem Obrat krátkodobých závazků = výnosy celkem / (krátkodobé závazky + krátkodobé bankovní úvěry a finanční výpomoci) Ze všech finančních indikátorů jsou vytvořeny prosté aritmetické průměry za celé uvedené období, které jsou podrobeny čištění souboru od extrémních hodnot a statistické analýze. Extrémní hodnoty jsou detekovány současně na všech ukazatelích finanční analýzy včetně indexu IN05. Identifikace extrémních hodnot v souboru je provedena pomocí statistické metody T2 testu využívajícího Mahalanobisovy vzdálenosti2. Odlehlé hodnoty jsou následně vizuálně posouzeny v kontextu s ostatními finančními indikátory daného podniku. Platební morálka firem je hodnocena platebním indexem společnosti Bisnode, která jej konstruuje a průběžně aktualizuje na základě informací dodávaných přímo jednotlivými společnostmi. Platební informace jsou poskytovány smluvními partnery společnosti Bisnode, mezi něž patří jak velké významné společnosti z různých oborů, tak menší a střední společnosti. Základním zdrojem dat o platební morálce firem jsou faktury za prodané výrobky, zboží nebo poskytnuté služby. Z faktur a zpoždění jejich úhrady je možné získat přehled o tom, kolik dnů po/před splatností platí daná firma své závazky. Mimo to je platební morálka firmy porovnávána s příslušným odvětvím. Na základě hodnocení individuální platební morálky firmy je vypočítán platební index, který má podobu ratingové známky, obdobné, jakou používají mezinárodní ratingové agentury. Pro účely tohoto článku byla klasifikační stupnice firmy Bisnode redukována na tři základní stupně podle následujícího schématu (tabulka 1). Důvodem redukce byl velmi malý počet subjektů v některých třídách platebního indexu Bisnode, zejména v třídách s velmi špatnou platební morálkou. Platební index je porovnán s často využívaným bankrotním modelem v ČR, kterým je index IN05 (Neumaierová, Neumaier, 2005). Index IN05 je agregovaným indexem poměrových finančních ukazatelů, který zohledňuje rentabilitu, zadluženost, solventnost, aktivitu a likviditu firmy. Pokud hodnota indexu přesáhne hranici 1,6, je společnost hodnocena jako bonitní. Pokud index klesne pod hranici menší nebo rovnou 0,9, pak je podnik hodnocen jako bankrotní. V intervalu mezi spodní a horní hranicí existuje pásmo tzv. šedé zóny. Neumaierová a Neumaier uvádějí ve své původní práci vysokou vypovídací schopnost modelu. Relativně vysokou vypovídací schopnost indexu IN05 v českém prostředí potvrzují také další autoři (Maňasová, 2008, Čámská, Hájek, 2012, Machek, 2014). Tab. 1: Klasifikace platební morálky firem a počet firem v souboru Platební index Bisnode A – řádně B1 – nadprůměrně B2 – průměrně B3 – podprůměrně C1 – pomalu
2
Počet dnů po splatnosti 0 1 – 15 16 – 30 31 – 45 46 – 60
Platební index modifikovaný pro článek A (700 subjektů) B (1 142 subjektů) C (170 subjektů)
Mahalanobisova vzdálenost uvažuje různé pravděpodobnosti výskytu v dané oblasti. Mahalanobisovy vzdálenosti jsou uvažovány vzhledem k nějaké matici kovariancí, případně určitému vektoru průměrů (Hendl, 2012, str. 522).
C2 – pomalu C3 – pomalu D1 – pozdě D2 – pozdě D3 – pozdě E1 – extrémně pozdě E2 – extrémně pozdě E3 – extrémně pozdě
61 – 75 76 – 90 91 – 120 121 – 150 151 – 180 181 – 240 241 – 300 déle než 300 dnů Zdroj: Bisnode, modifikace autorem
Původním záměrem autora bylo porovnat tři skupiny subjektů s odlišnou platební morálkou pomocí analýzy rozptylu ANOVA (Hindls a kol., 2007). K tomu je však zapotřebí, aby byly všechny tři skupiny přibližně stejně velké (není splněno) a aby všechny pozorované náhodné veličiny byly nezávislé s normálním rozdělením (normalita nebyla potvrzena) a stejným neznámým rozptylem (není splněno). Normalita rozdělení byla předem ověřena testem šikmosti, špičatosti a omnibus testem (D’Agostino a kol., 1990). Modifikovaný Levenův test homogenity rozptylů byl využit k analýze rozptylů souborů. Použití tohoto testu nevyžaduje dodržení podmínky normality rozdělení souboru. Protože nebyly splněny podmínky použití metody ANOVA, bylo nutné přistoupit k párovému srovnání jednotlivých skupin firem podle platební morálky pomocí KolmogorovSmirnovova testu shody rozdělení. Testuje se hypotéza H0: F(x) = F0(x) proti alternativě H1: F(x) ≠ F0(x) pro všechna x, kde F(x) je distribuční funkce druhého výběrového souboru dat (Hendl, 2012). V případě této analýzy je testována shoda rozdělení četnosti dvou souborů (výběrů). Testovány byly následující nulové hypotézy:
H1: Velikost firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než velikost firem s horší platební morálkou.
H2: Rentabilita aktiv firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než rentabilita aktiv firem s horší platební morálkou.
H3: Účinnost výkonové spotřeby firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než účinnost výkonové spotřeby firem s horší platební morálkou.
H4: Index IN05 firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než index IN05 firem s horší platební morálkou.
H5: Likvidita firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než likvidita firem s horší platební morálkou.
H6: Zadluženost firem s lepší platební morálkou je statisticky významně nižší než zadluženost firem s horší platební morálkou.
H7: Obrat aktiv firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než obrat aktiv firem s horší platební morálkou.
H8: Obrat závazků firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než obrat závazků firem s horší platební morálkou.
U sledovaných finančně-ekonomických ukazatelů je uvedena základní popisná statistika (prostý aritmetický průměr, medián, směrodatná odchylka).
Článek se zabývá také identifikací a charakteristikou skupiny podniků s dobrým finančním zdravím a nízkou pravděpodobností bankrotu (podle indexu IN05) a špatnou platební morálkou. Tyto firmy představují potenciální riziko pro dodavatele, kteří se mohou dostat do insolvence v důsledku druhotné platební neschopnosti.
Výsledky Tabulka 2 obsahuje popisnou statistiku a výsledky Kolmogorov-Smirnovova testu dobré shody rozdělení z hlediska aktiv, vlastního kapitálu, stáří a souhrnného indexu IN05. V dalších tabulkách jsou testovány poměrové ukazatele finanční analýzy. Tab. 2: Výsledky statistického porovnání podniků podle platební morálky (I) Ukazatel
Charakteristika Průměr Medián Aktiva (tis. Kč) Směr. odchylka Sig.* Průměr Vlastní kapitál Medián (tis. Kč) Směr. odchylka Sig.* Průměr Medián Stáří (roky) Směr. odchylka Sig.* Průměr Medián IN05 Směr. odchylka Sig.*
Skupina A Skupina B 218 947,2 544 357,3 21 851,5 52 894,0 1 002 027 4 459 842 A < B, B > C 99 169,8 247 701,7 12 294,7 23 439,4 378 277,3 2 398 104 A < B, B > C 16,899 17,110 18 18 5,439 5,504 36,225 27,637 31,313 24,191 45,512 38,425 A > B, B > C, A > C
Skupina C 157 573,2 35 519,5 367 143,2 53 602,07 8 069,6 162 520,2 17,035 18 5,381 9,306 10,581 42,508
Poznámka: * statisticky významné jednostranné rozdíly mezi skupinami na hladině významnosti = 0,05 Zdroj: autor
V průměru největší skupinou podniku z hlediska průměrné výše aktiv i vlastního kapitálu je skupina B. V průměru nejmenší podniky se vyskytují ve skupině C, kde je i řada podniků se záporným vlastním kapitálem v důsledku nadměrného využívání cizích zdrojů. Skupiny se neliší ve stáří podniku, a nelze proto jednoznačně tvrdit, že například podniky s delší historií mají lepší platební morálku. Souhrnný index IN05 jednoznačně ukazuje, že podniky s lepší platební morálkou mají lepší finanční zdraví. Průměr podniků indexu IN05 ve skupině C však výrazně převyšuje hranici bonitního pásma. Podrobněji bude skupina C zkoumána níže. Tabulka 3 informuje o rentabilitě aktiv a účinnosti výkonové spotřeby mezi jednotlivými skupinami podniků podle platební morálky. Tab. 3: Výsledky statistického porovnání podniků podle platební morálky (II) Ukazatel ROA (%)
Charakteristika Průměr Medián Směr. odchylka
Skupina A 8,805 7,536 11,329
Skupina B 6,710 5,797 9,553
Skupina C 2,219 2,520 10,469
Účinnost výkonové spotřeby
Sig.* Průměr Medián Směr. odchylka Sig.*
A > B, B > C, A > C 2,398 2,099 1,802 1,719 1,780 1,500 A > B, A > C
2,096 1,682 1,746
Poznámka: * statisticky významné jednostranné rozdíly mezi skupinami na hladině významnosti = 0,05 Zdroj: autor
Protože ukazatel ROA má v indexu IN05 největší váhu, potvrdil se předpoklad, že také z hlediska ROA existují mezi skupinami podniků statisticky významné rozdíly a podniky s lepší platební morálkou mají i vyšší rentabilitu aktiv. Objem generovaných tržeb z vlastních výrobků a služeb z jedné koruny výkonové spotřeby je statisticky významně vyšší u skupiny A, tj. podniků s řádnou platební morálkou, v porovnání s ostatními skupinami. Účinnost výkonové spotřeby se mezi skupinami B a C výrazně neliší. Tab. 4: Výsledky statistického porovnání podniků podle platební morálky (III) Ukazatel
Charakteristika Průměr Medián Likvidita L3 Směr. odchylka Sig.* Průměr Medián Likvidita L1 Směr. odchylka Sig.* Průměr Celková míra Medián zadluženosti Směr. odchylka (%) Sig.* Průměr Míra zadluženosti Medián bank. úvěry Směr. odchylka (%) Sig.* Průměr Medián Obrat aktiv Směr. odchylka Sig.* Průměr Medián Obrat závazků Směr. odchylka Sig.*
Skupina A Skupina B 3,489 2,611 2,478 1,846 3,190 2,424 A > B, B > C, A > C 1,470 0,791 0,668 0,282 2,124 1,498 A > B, B > C, A > C 43,605 50,225 37,014 48,107 30,684 26,981 A < B, B < C, A < C 6,468 10,212 0,615 4,351 11,072 13,096 A < B, B < C, A < C 1,879 1,784 1,660 1,573 1,014 0,887 A>B 7,901 6,256 6,845 5,140 5,176 4,296 A > B, B > C, A > C
Skupina C 1,586 1,193 1,220 0,320 0,099 0,593 69,777 69,749 29,754 15,303 10,192 15,501 1,911 1,762 0,974 4,068 3,378 2,670
Poznámka: * statisticky významné jednostranné rozdíly mezi skupinami na hladině významnosti = 0,05 Zdroj: autor
Tabulka 4 dokazuje, že podniky s řádnou platební morálkou mají vyšší běžnou i okamžitou likviditu než podniky s horší platební morálkou. Nelze však dávat do přímé souvislosti horší platební morálku a nižší likviditu, protože v řadě podniků může být nižší
likvidita záměrně udržovaná například s využitím kontokorentního úvěru. Statistická analýza dále prokázala, že podniky s horší platební morálkou jsou více zadlužené, což se týká nejen krátkodobých a dlouhodobých závazků, ale i bankovních úvěrů a výpomocí. Kombinace nižší rentability s vyšší zadlužeností může být příčinou nižší schopnosti splácet závazky, tj. horší platební morálky. U obratu aktiv byl prokázán jen statisticky významný rozdíl mezi skupinou podniků s řádnou platební morálkou (A) a s nadprůměrnou, respektive průměrnou platební morálkou (B). Testování rozdílů obratu závazků mezi skupinami prokázalo, že se zhoršující se platební morálkou klesá obrat závazků a zvyšuje se tak doba jejich úhrady, což je v souladu s očekáváním. V následující části článku je podrobněji analyzována skupina podniků kategorie C s nejhorší platební morálkou s cílem zjistit zastoupení bonitních podniků v této skupině. Pokud pomineme podniky vyhodnocené indexem IN05 v rozmezí šedé zóny, kterých je z celého souboru 2012 subjektů pouze 13 (0,65 %), pak můžeme na základě platebního indexu a indexu IN05 rozdělit soubor do několika skupin (tabulka 5). Tab. 5: Výsledky statistického porovnání podniků podle platební morálky (III) Platební index / Index IN05 A B C Celkem
Bankrotní
Bonitní
Šedá zóna
Celkem
4,62% 9,49% 2,44% 16,55%
30,12% 46,77% 5,91% 82,80%
0,05% 0,50% 0,10% 0,65%
34,79% 56,76% 8,45% 100,00%
Zdroj: autor
V souboru je celkem 82,80 % bonitních firem. Tři čtvrtiny (76,89 %) bonitních firem jsou hodnoceny řádným, nadprůměrným nebo průměrným platebním indexem, kdy doba úhrady faktury po splatnosti nepřesáhne 30 dnů. Pouze 5,91 % firem, které byly v průměru let 2008 – 2012 hodnoceny jako bonitní, je hodnoceno platebním indexem C. Tato skupina teoreticky hospodaří s relativně dobrým finančním zdravím, ale platební morálka těchto firem je podprůměrná. V souboru bankrotních firem (16,55 % z celku) je platebním indexem C hodnoceno nejméně firem. Naopak nejvíce společností platební index řádný, nadprůměrný nebo průměrný. Z tabulky 5 vyplývá, že ve strojírenském průmyslu existují jak firmy s relativně dobrým finančním zdravím a špatnou platební morálkou (5,91 %), tak firmy, které směřují k bankrotu, ale mají řádnou platební morálku (4,62 %). Skupina bonitních podniků s horší platební morálkou obsahuje 119 podniků. Podle podrobné klasifikace platební morálky od společnosti Bisnode je rozdělení stupňů platební morálky následující (procenta ze souboru 119 firem): -
B3
52,94 %
-
C1
15,13 %
-
C2
7,56 %
-
C3
7,56 %
-
D1
5,88 %
-
D2
2,52 %
-
D3
1,68 %
-
E1
3,36 %
-
E3
3,36 %
Více než polovina podniků v této skupině je ve zpoždění s platbami faktur od 31 do 45 dnů. Více než tři měsíce po splatnosti platí faktury 16,81 % bonitních firem (třídy D1 až E3). Těchto 20 bonitních firem s velmi špatnou platební morálkou jsou převážně společnosti s ručením omezeným s průměrnou výší aktiv 82 321,42 tis. Kč a průměrným stářím 16,8 let. Nejvíce firem se vyskytuje v CZ-NACE 28 – výroba strojů a zařízení jinde neuvedených. Index IN05 je za pětileté období na průměrné úrovni 25,792 (obrázek 1). Obr. 1: Index IN05 ve skupině bonitních podniků s nejhorší platební morálkou D1 až E
Zdroj: autor
Soubor dvaceti bonitních firem s nejhorší platební morálkou je možné charakterizovat následujícími poměrovými ukazateli finanční analýzy za období 2008 – 2012. Výsledky jsou porovnány s průměry celého souboru 2012 firem (tabulka 6). Tab. 6: Finanční kondice dvaceti bonitních firem s nejhorší platební morálkou Ukazatel ROA (%) Běžená likvidita (L3) Okamžitá likvidita (L1) Celková zadluženost (%) Zadluženost bankovními úvěry (%) Obrat aktiv Obrat závazků
Průměr 20 firem 6,29 % 1,53 0,32 65,20 %
Průměr odvětví 7,06 % 2,83 0,99 49,57 %
11,53 %
9,34 %
2,00 4,24
1,83 6,64 Zdroj: autor
Rentabilita aktiv dvaceti bonitních firem s nejhorší platební morálkou byla v období 2008 – 2012 v průměru 6,29 %, což je nižší hodnota než u průměru odvětví. Běžná a okamžitá likvidita jsou sice výrazně nižší, než je průměr odvětví, nevybočují nicméně z doporučených hodnot. Soubor dvaceti firem pravděpodobně preferuje agresivnější styl krátkodobého finančního řízení v porovnání s odvětvím. Nižší likvidita však může být způsobena také vyšší zadlužeností a nutností splácet jistinu a úroky z úvěru. Celková zadluženost i zadluženost bankovními úvěry jsou výrazně vyšší, než je průměr odvětví. Obrat aktiv je vyšší než u průměru odvětví, obrat závazků je však výrazně menší (a doba úhrady závazků výrazně delší) než u průměru odvětví.
Z uvedené analýzy mohou být patrné důvody, proč dvacet bonitních firem má špatnou platební morálkou. Příčinou může být vyšší zadluženost podniku3, ale pravděpodobným důvodem může být i zvolená strategie finančního řízení orientovaná na zlepšení obchodního deficitu a zlepšení cash flow firmy odkladem plateb. Pozdním hrazením závazků však tyto firmy komplikují situaci svým dodavatelům a zvyšují tak riziko jejich druhotné platební neschopnosti.
Závěry Cílem článku je identifikovat, porovnat a vyhodnotit finanční situaci firem s odlišnou platební morálkou ve strojírenském průmyslu ČR v průměru období 2008 – 2012 s využitím individuálních podnikových dat a vhodných statistických metod. Článek je zaměřen na vyhodnocení platebního rizika pocházejícího od strojírenských firem buď mezi sebou, nebo směrem do jiných (dodavatelských) odvětví. Výsledky jsou založeny na analýze 2012 podniků působících ve strojírenství a na datech o jejich platební morálce zpracovaných společností Bisnode. Platební morálka firem ve strojírenství je velmi dobrá. Řádným, nadprůměrným nebo průměrným platebním indexem, kdy společnosti platí své závazky nejpozději 30 dnů po splatnosti, je hodnoceno 91,55 % podniků v souboru. Testování hypotéz potvrdilo, že subjekty s lepší platební morálkou mají vyšší index IN05 (H4), rentabilitu aktiv (H2), vyšší běžnou i okamžitou likviditu (H5), nižší celkovou zadluženost a zadluženost bankovními úvěry (H6) a vyšší obrat závazků (H8) než je průměr skupin firem s horší platební morálkou. Nebyla však zcela potvrzena hypotéza o tom, že velikost firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než velikost firem s horší platební morálkou (H1, platí pouze mezi skupinami B a C). V průměru největší skupinou firem z hlediska velikosti je skupina B s nadprůměrným či průměrným platebním indexem. Velké firmy si mohou vzhledem ke své vyjednávací schopnosti a pozici na trhu dovolit hradit faktury po splatnosti, ne však déle než je psychologická hranice 30 dnů. Dále neplatí, že účinnost výkonové spotřeby firem s lepší platební morálkou je statisticky významně vyšší než účinnost výkonové spotřeby firem s horší platební morálkou (H3, platí pouze mezi skupinami A a B, A a C, nikoliv mezi B a C). Obrat aktiv je statisticky významně vyšší pouze u skupiny A v porovnání se skupinou B (hypotéza H7 nebyla zcela potvrzena). Byly identifikovány dva extrémy. Na jedné straně hospodaří firmy, jejichž platební index je podprůměrný až extrémně špatný a tyto společnosti hradí své závazky déle než 30 dnů po splatnosti. Přesto má tato skupina firem dobré finanční zdraví a příznivý index IN05 (5,91 % souboru). Tyto podniky představují vysoké riziko pro své dodavatele, kteří se mohou dostat do druhotné platební neschopnosti. Kromě neschopnosti platit závazky řádně a včas může být u některých z těchto firem platební nevůle a špatná platební morálka způsobená záměrným jednáním managementu s cílem získat bezplatný obchodní úvěr. Na druhé straně existují firmy s relativně špatným finančním zdravím a vysokou pravděpodobností bankrotu, které hradí své závazky řádně v době splatnosti (4,62 % souboru). Příspěvek ukazuje, že finanční poměrové ukazatele a bankrotní modely jsou sice účinným nástrojem pro vyhodnocení a predikci finanční situace firem, avšak pro dokreslení chování firem ve směnných vztazích je účelné použít doplňující indikátor, kterým je platební morálka klasifikovaná ratingovým hodnocením.
3
Odkladem plateb se zvyšují závazky z obchodních vztahů, které zvyšují celkovou míru zadluženosti firmy.
Literatura: [1] D’Agostino R. a kol. (1990). A Suggestion for Using Powerful and Informative Tests of Normality. The American Statistician, 1990, roč. 44, č. 4, s. 316-321. [2] Bisnode. Databáze Albertina Gold Edition CZ. Zdroj dostupný v síti VŠE. [3] Čámská, D. – Hájek, J. (2012). Companies related to the glass making industry and their financial health. In Kislingerová, E., Špička, J. (ed.): Transakční náklady českých ekonomických subjektů v insolvenčním řízení, možnosti jejich snižování a zlepšení statistiky insolvenčních řízení. Praha, Česká národní banka, Oeconomica, s. 11-16, 2012. [4] Dubská, D. (2009). Český průmysl: s čím stojí a padá v době recese. Český statistický úřad, studie č. e-8010-09. http://www.czso.cz/csu/2009edicniplan.nsf/p/8010-09 [5] Hendl, J. (2012). Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál, 734 s., 2012. [6] Hindls, R. a kol. (2007). Statistika pro ekonomy. 8. vyd. Praha: Professional Publishing, 2007. 415 s. ISBN 978-80-86946-43-6. [7] Holečková, J. (2008). Finanční analýza firmy. 1. vydání. Praha: Aspi, 2008. 208 s. [8] Jungmann, J. – Sagemann, B. (2011). Financial Crisis in Eastern Europe: Road to Recovery. Gabler Verlag, Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 636 s., 2011. [9] Kislingerová, E. (2009). Podnik v časech krize. 1. vydání. Praha: Grada, 2009. 206 s. [10] Machek, O. (2014). Long-term Predictive Ability of Bankruptcy Models in the Czech Republic: Evidence from 2007-2012. Central European Business Review, roč. 3, č. 2, s. 14-17. [11] Maňasová, Z. (2008). Úpadky podniků v České republice a možnosti jejich včasné predikce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze, 2008. Doktorská disertační práce. [12] Neumaierová, I. – Neumaier, I. (2005). Index IN05. In Červinek, P. (ed.) Evropské finanční systémy 2005. Brno, Masarykova univerzita, s. 143-148, 2005. [13] Nývltová, R. – Marinič, P. (2010). Finanční řízení podniku. Moderní metody a trendy. 1. vydání. Praha: Grada, 208 s., 2010. [14] Režňáková, M. (2006). Řízení platebního rizika podniku. In Řízení a modelování finančních rizik. Ostrava, VŠB-TU, s. 300-307, 2006. [15] Smejkal, V. – Rais, K. (2013). Řízení rizik ve firmách a jiných organizacích. 4. aktualizované a rozšířené vydání. Praha: Grada, 488 s., 2013. [16] Štípek, V. (2013). Insolvence a věřitel. In Kislingerová, E., Špička, J. (eds.) Insolvence 2013 – konec jedné etapy, začátek další? Praha, Česká národní banka, Oeconomica, s. 117-120, 2013. [17] Tichý M. (2006). Ovládání rizika: analýza a management. 1. vydání. Praha: C. H. Beck, 2006, 396 s.
