ZESZYTY NAUKOWESzkoy Gwnej Gospodarstwa Wiejskiego

w Warszawie

EKONOMIKAi ORGANIZACJA

GOSPODARKIYWNOCIOWEJ

NR 82 (2010)

Wydawnictwo SGGWWarszawa 2010

KOMITET REDAKCYJNYWojciech Ciechomski, Alina Daniowska, Micha Pietrzak, Henryk Runowski, Izabella Sikorska-Wolak, Joanna Szwacka-Mokrzycka, Maria Zajczkowska redaktor naczelna, Aneta Stako sekretarz Komitetu Redakcyjnego

RECENZENCIStanisaw Bagieski, Sawomir Juszczyk, Bogdan Klepacki, Joanna Paliszkiewicz, Henryk Runowski, Stanisaw Stako, Wojciech Zitara

Redaktor Jan KiryjowRedaktor techniczny Violetta Kaska-Zmarzowska

ISSN 2081-6979

Wydawnictwo SGGWul. Nowoursynowska 166, 02-787 Warszawatel. (22) 593 55 20 (-22, -25 sprzeda), fax (22) 593 55 21e-mail: wydawnictwo@sggw.plwww.wydawnictwosggw.pl

Druk: Agencja Reklamowo-Wydawnicza A. Grzegorczyk, www.grzeg.com.pl

Spis treci

Joanna O. Paliszkiewicz Zaufanie a wyniki dziaalnoci przedsibiorstw przegld literatury ....................... 5

Joanna Kisieliska, Adam Waszkowski Polskie modele do prognozowania bankructwa przedsibiorstw i ich weryfi kacja ..... 17

Katarzyna BoratyskaPoziom obcie podatkowych a zagroenie bankructwem przedsibiorstw piwowarskich ................................................................................... 33

Jarosaw Poterajrda fi nansowania powszechnych towarzystw emerytalnych ................................ 47

Leszek Borowiec Informatycznie wspomaganie rachunkowoci budetowej i zarzdzania fi nansami jednostek owiatowych sektora publicznego ............................................ 61

Sawomir Juszczyk, Micha Tymiski Dwukryterialna koncepcja budowy portfela inwestycyjnego metod programowania dynamicznego .................................................................................. 75

Sebastian TomczakWpyw kryzysu gospodarczego na kondycj fi nansow spek z sektora transportu publicznego ............................................................................................... 91

Mirosaw Wasilewski, Anna Wasilewska, Agnieszka Bezat Innowacyjno przedsibiorstw przetwrstwa rolno-spoywczego: stan wiedzy i kierunki dalszych bada ....................................................................... 103

Justyna Dyduch Zyski z handlu uprawnieniami do emisji gazw cieplarnianych jako rdo fi nansowania dziaalnoci przedsibiorstw na przykadzie sektora elektrowni zawodowych ............................................................................................ 115

Walenty Poczta, Joanna redziska, Anna ZiemiskaZrnicowanie sytuacji fi nansowo-dochodowej gospodarstw rolnych krajw Unii Europejskiej w wybranych typach rolniczych ................................................... 127

Magdalena HodunStrategie gospodarowania kapitaem obrotowym netto a sytuacja fi nansowa przedsibiorstw przemysowych ................................................................................ 139

Rafa RosiskiObcienia fi skalne dochodu uzyskiwanego z dziaalnoci rolniczej w Polsce ........ 151

Joanna BerenickaKredyt kupiecki koszty i korzyci w aspekcie wzrostu gospodarstwa ................... 161

Joanna urakowska-SawaSytuacja fi nansowa przedsibiorstw przemysowych wedug faz cyklu ycia .......... 173

Ewa Szafraniec-SilutaOcena fi nansowania inwestycji rolniczych leasingiem .............................................. 183

Justyna Franc-DbrowskaZjawisko wypat dywidend w przedsibiorstwach rolniczych i w spkach giedowych sektora spoywczego ......................................................... 193

Jan DworniakStrategie fi nansowania spdzielni mleczarskich ....................................................... 203

Serhiy Zabolotnyy Metodyczne aspekty modelowania struktury majtku obrotowego w koncepcji synchronizacji zarzdzania pynnoci fi nansow ............................... 215

Wioletta TurowskaEwidencja, rozliczanie i skutki rozrachunkw przedsibiorstw rolniczych z tytuu podatku VAT ................................................................................................. 229

Leonard Smolarski Dopaty do indywidualnych gospodarstw rolnych w wojewdztwie lskim ........... 239

Agnieszka Strzelecka Zmiany w strukturze nadwyek fi nansowych rolnikw indywidualnych w Polsce lokowanych w bankach w latach 20002010 ............................................. 257

Mirosaw Wasilewski, Agnieszka GaeckaPynno fi nansowa gospodarstw rolniczych pooonych w wojewdztwie lubelskim .................................................................................................................... 267

Joanna O. Paliszkiewicz Katedra Ekonomiki i Organizacji PrzedsibiorstwSzkoa Gwna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Zaufanie a wyniki dziaalnoci przedsibiorstw przegld literatury1

Wstp

Zaufanie ma pozytywny wpyw na zarzdzanie organizacjami i relacje mi-dzy pracownikami, dlatego te koncepcja ta cieszy si coraz wikszym zaintere-sowaniem ze strony praktykw, jak i badaczy [Argyris 1964; Dirks, Ferrin 2002, s. 611628]. Wczesne prace nad zaufaniem, takie jak badania psychologa Rottera, skupiay si na zaufaniu na poziomie indywidualnym [Rotter 1967, s. 651665; Rotter 1971, s. 443450; Rotter 1980, s.1-7], badano te zaufanie w relacjach midzyludzkich [Larzxelere, Huston 1980, s. 595604]. Pniejsze prace kon-centroway si na zaufaniu jednostki do instytucji, takich jak urzdnicy lub inni przedstawiciele tych organizacji, ktrzy dziaaj w imieniu jednostek, ktre mog im ufa lub nie [Barber 1983; Luhmann 1980 s. 4103]. Kolejne prac dotyczyy zaufania jednostek do rzdu [Warren 1999, s. 310345; Braithwaite, Levi 1998]. Badano rwnie korelacj pomidzy zaufaniem a optymizmem i religijnoci w spoeczestwie [Widner, Mundt 1998, s. 124] oraz zwizek midzy kapi-taem spoecznym (w tym zaufaniem) oraz zdrowiem mieszkacw [Kawachi, Kennedy, Wilkinson 1999, s. 719731]. Obecnie prowadzi si wiele bada doty-czcych zaufania organizacyjnego, ktre koncentruj si na: zaufaniu pomidzy pracownikami [Dirks 2000, s. 10041012; Langfred 2004, s. 385399], zaufaniu pomidzy pracownikami a ich bezporednim zwierzchnikiem [Aryee, Budhwar, Chen 2002, s. 267285; Deluga 1994, s. 315326; Dirks 2000, s. 10041012; Dirks, Ferrin 2002, s. 611628] lub na zaufaniu organizacyjnym [Creed, Miles 1996, s. 1638; Huff, Kelley 2003, s. 8190; Huff, Kelley 2005, s. 96102]. Zaufanie w organizacjach jest bardzo podane, poniewa redukuje koszty trans-akcyjne, wpywa na konkurencyjno [Gulati 1995, s. 85112; Barney, Hansen 1994, s. 271284; Uzzi 1997, s. 3567; Dyer 1997 s. 535556; Hogan, Curphy,

1 Artyku przygotowany w ramach realizacji projektu badawczego zatytuowanego Orientacja na zaufanie a wyniki ekonomiczne przedsibiorstw nr N N115 549238 fi nansowanego przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyszego.

6

Hogan 1994, s. 493504] oraz promuje dzielenie si wiedz midzy czonkami zespow co uatwia wspprac i wpywa na popraw wydajnoci pracownikw [Aoki 1988; Clark, Takahiro 1991; Nishiguchi 1994].

Celem artykuu jest analiza przeprowadzonych bada dotyczcych zaufania w organizacjach i jego wpywu na koszty transakcyjne, konkurencyjno oraz dzielenie si wiedz.

Pojcie zaufania

W literaturze istnieje wiele defi nicji zaufania przedstawianych z rnych per-spektyw, np. psychologicznej, spoecznej, ekonomicznej [Paliszkiewicz 2010].

R. Hardin [Hardin 2009, s. 25] w ksice pt. Zaufanie przedstawia trzy podejcia do defi niowania zaufania. Wedug autora, ufa komu to znaczy wie-rzy, e osob t kieruj dobre intencje oraz e jest zdolna do tego, czego si od niej oczekuje. Trzy opisane koncepcje rni si co do tego, co miayby znaczy dobre intencje wobec osoby ufajcej. Jedna z koncepcji to model zawierajcych korzyci. Zakada ona, e dla osoby, ktrej zaufano, korzystne jest utrzymywanie relacji z ufajcym, a to stanowi zacht do bycia wiarygodnym. Pozostae dwie teorie tumacz wiarygodno osoby zaufanej bd przez moralne zobowizanie, bd te przez psychologiczne lub charakterologiczne skonnoci do tego, by okaza si godnym zaufania. Wszystkie trzy przedstawione koncepcje opieraj si na ocenie wiarygodnoci osoby potencjalnie zaufanej. F. Fukuyama [Fukuy-ama 1997, s. 38] za wskazuje na bezporednie zwizki zaufania oraz systemu norm i wartoci, traktujc zaufanie jako mechanizm oparty na zaoeniu, e in-nych czonkw danej spoecznoci cechuje uczciwe i kooperatywne zachowa-nie, oparte na wsplnie wyznawanych wartociach. E. Guszek [Guszek 2002, s. 123124] proponuje z kolei traktowanie zaufania jako wiary w to, e adna strona nie wykorzysta saboci tej drugiej, lub te jako wynik sankcji zniechca-jcych do zachowa oportunistycznych. Jeszcze inne podejcie reprezentuje L.T. Hosmer [Hosmer 1995, s.393], dowodzc, e zaufanie jest poleganiem osoby, grupy lub organizacji na dobrowolnie przyjtym zobowizaniu innej osoby, gru-py czy organizacji do poznania oraz ochrony praw i interesw wszystkich stron zaangaowanych we wsplny wysiek. Od strony modelowej do pojcia zaufania podchodzi A. Niecior [Niecior 1999, s. 23], prezentujc model relacji zaufania ZUQ. Na tej podstawie traktuje zaufanie jako stosunek trjczonowy midzy ob-darzanym zaufaniem Z (czowiek), ufajcym U (czowiek) i przestrzeni Q od-niesienia (cecha), bdcy synergiczn sum trzech relacji dwuczonowych (ZU, ZQ, UQ). Coote, Forrest i Tam [Coote, Forrest, Tam 2003, s. 595604] twierdz, e zaufanie istnieje, kiedy jeden podmiot ufa w uczciwo i solidno drugiego

7

partnera. Meyer i in. [Mayer, Davis, Schoorman 1995] okrelaj zaufanie jako ch ufajcego do bycia zalenym od dziaa innej osoby, opart na oczekiwaniu, e powiernik zachowa si odpowiednio z punktu widzenia ufajcego, niezalenie od moliwoci jego monitorowania lub kontrolowania. Wedug Zaheera i in. [Za-heer, McEvily, Perrone 1998, s. 141159], jest to oczekiwanie, e na partnerze mona polega, i dotrzyma swoich zobowiza w sposb przewidywalny oraz e bdzie dziaa uczciwie w obliczu rnych moliwoci.

Zarzdzanie zaufaniem moe by rozumiane na dwa sposoby [Arrow 1974]:po pierwsze, jako proces, w ktrym podmiot (np. lider, organizacja, czonek zespou) zyskuje zaufanie innych. Zaufanie jest wanym przyczynkiem dla sukcesu oraz przetrwania, jako e umoliwia wspprac midzy stronami (nierzadko zdarza si jednak, e cz ludzi usiuje z wielu powodw budo-wa faszywy obraz wasnej wiarygodnoci, chociaby dla osobistych ko-rzyci),po drugie, jako proces oceny wiarygodnoci innych jednostek. Jest on rw-nie wany jako proces uzyskiwania wysokiej wiarygodnoci wasnej.Mimo wewntrznego zrnicowania powyszych defi nicji, mona

wskaza jako element wsplny zwizanie zjawiska zaufania z dziaaniami innych ludzi. Wedug autora, zaufanie to wiara, e druga strona [Paliszkiewicz 2010]:

nie bdzie dziaaa przeciwko nam,bdzie dziaaa w sposb, ktry jest dla nas korzystny,bdzie wiarygodna,bdzie zachowywaa si w sposb przewidywalny i zgodny z powszechnie przyjtymi normami.

Zaufanie a koszty transakcyjne

Proces wymiany ekonomicznej odbywa si w czasie i niejednokrotnie czas midzy dostarczeniem jakiego dobra czy usugi a zapaceniem za nie, (lub od-wrotnie) jest dosy dugi. Brak zaufania midzy uczestnikami wymiany stwarza konieczno zawierania umw o skomplikowanych warunkach i angaowania prawnikw, ktrym trzeba za to paci, czyli zwikszaj si koszty transakcji. Zaufanie redukuje w sposb istotny te koszty, a wic ma pozytywny wpyw na efektywno dziaania okrelonej jednostki czy fi rmy, a porednio caego syste-mu gospodarczego [Lewicka-Strzaecka 2003, s. 195207].

Badania potwierdzaj teoretyczne przypuszczenie, e zaufanie zmniejsza koszty transakcyjne [Dyer, Chu 2003, s. 5768]. Koszty transakcyjne to na-kady zwizane z przeprowadzeniem relacji biznesowej. Wedug Williamsona

8

[Williamson 1985], mona je podzieli na cztery rodzaje: koszty poszukiwania, koszty kontraktowania, koszty monitorowania, koszty egzekwowania. Poszu-kiwanie partnera wymiany generuje koszty zwizane z zebraniem informacji, identyfi kacj i ocen potencjalnych kontrahentw. Kontraktowanie dotyczy na-kadw w procesach negocjacji i sporzdzania umowy. Koszty monitorowania s zwizane z kontrol, czy strona wywizuje si z zobowiza. Egzekwowanie pociga za sob koszty utraconych korzyci i dochodzenia praw w wypadku, gdy partner biznesowy zawiedzie i nie wypeni warunkw umowy. Zaufanie klien-ta, pracownika, a nawet dostawcy redukuje koszty ich pozyskiwania na skutek pojawiajcej si lojalnoci. Dodatkowo pozwala fi rmie skorzysta z ustnego po-lecenia, jakie moe wydawa podmiot obdarzajcy zaufaniem. Umoliwia atwe dostosowywanie si do zmieniajcych si warunkw bez koniecznoci obwa-rowywania dziaa szczegowymi kontraktami, bdcych efektem dugich ne-gocjacji. Zmniejsza te potrzeb kontroli i monitoringu. W ten sposb redukuje koszty transakcyjne oraz czas zawierania umw i realizacji zada. Zaufanie od-grywa rwnie istotn rol w kontraktach nastawionych na innowacje radykalne, gdzie trudno przewidzie wszystkie scenariusze rozwoju sytuacji i nie mona dokadnie okreli rezultatu kocowego; monitoring nigdy nie jest perfekcyjny, a zaufanie wypenia powstae w ten sposb luki [Grudzewski, Hejduk, Sankow-ska, Watuchowicz 2009, s. 59].

Badacze zauwayli rwnie [Brown, Leigh 1996, s. 358368; Aryee, Budh-war, Chen 2002, s. 267285], e kiedy pracownicy maj zaufanie do menede-rw najwyszego szczebla, ich zaangaowanie i identyfi kowanie si z organi-zacj wzrasta; prowadzi to do ciszej pracy i spdzania w niej wikszej iloci czasu i wkadania wikszej iloci energii w wykonywanie zada. Mona wic przyj, e wiksze zaangaowanie wynikajce z zaufania prowadzi do wikszej efektywnoci pracy.

Zaufanie a konkurencyjno zachowania konsumentw

Zaufanie jest jednym z najwaniejszych regulatorw decyzji podejmowa-nych przez konsumentw na rynku. Peni ono dwie podstawowe funkcje w wy-borach konsumenckich [Lewicka-Strzaecka 2003, s. 195207]. Pierwsza z nich polega na ograniczaniu ryzyka zwizanego z zakupem, druga na przezwycia-niu zoonoci poznawczej. Jeeli konsument nie chce ponosi zbyt wielkiego ryzyka zwizanego z kupnem danego produktu, powtrzy wybr, z ktrego by zadowolony w przeszoci, skorzysta z rekomendacji znajomych albo zdecyduje si na blisk sobie mark. Funkcja ograniczania ryzyka peniona jest zatem przez

9

zaufanie wykalkulowane i instytucjonalne. Jak zauwaaj Falkowski i Tyszka [Falkowski, Tyszka 2001], ryzyko konsumenta jest zwizane z rnymi aspekta-mi jego decyzji. Ryzyko funkcjonalne dotyczy niepewnoci, czy produkt bdzie spenia podane funkcje oraz czy producent dotrzyma wszystkich jawnych i niejawnych zobowiza z nim zwizanych, np. usug serwisowych. Ryzyko fi -nansowe okrela niepewno co do adekwatnoci ceny produktu oraz ukrytych kosztw, ktre trzeba bdzie zapaci w przyszoci. Ryzyko niepodanych skutkw ubocznych wie si z obaw o szkodliwe efekty uywania produktu. Jeszcze innym rodzajem ryzyka jest ryzyko psychologiczne, wyraajce niepew-no co do osobistej satysfakcji z produktu. Druga funkcja zaufania w wybo-rach konsumenckich polega na redukowaniu coraz wyszego stopnia zoonoci technicznej, organizacyjnej i informacyjnej, skadajcych si na stale rosnc zoono poznawcz, towarzyszc nawet bardzo prostym decyzjom na rynku. Konsument nie ma moliwoci ani nawet szans czasowych, technicznych, inte-lektualnych zapozna si ze wszystkimi warunkami, na jakich zgadza si na akt wymiany i oszacowa konsekwencji, jakie on powoduje. Konsekwencje mog by bezporednie, ale mog ujawni si po duszym okresie, mog dla konsu-menta by w ogle niedostrzegalne. aden konsument nie jest w stanie fi zycznie zapoznawa si z treci ulotek, instrukcji, gwarancji, umw towarzyszcych wszystkich towarom czy usugom, z ktrych korzysta. Nikt nie jest wszechstron-nie kompetentny, tak by zrozumie wszystkie szczegy techniczne i uwarun-kowania prawne zawieranych umw. Jednym ze sposobw redukcji zoonoci poznawczej towarzyszcej decyzjom konsumenta jest zaufanie, czyli przyjcie zaoenia, e majca przewag organizacja nie wykorzysta jej, by szkodzi na-bywcom towarw i usug. Czynniki warunkujce przyjcie tego zaoenia maj w duym stopniu emocjonalny charakter, a zatem funkcja przezwyciania zo-onoci poznawczej towarzyszcej wyborom konsumenckim peniona jest gw-nie przez zaufanie osobiste [Lewicka-Strzaecka 2003, s. 195207].

Zaufanie a dzielenie si wiedz

Zaufanie moe mie wpyw na wymian wiedzy zarwno bezporednio, jak i porednio poprzez relacje i kultur organizacyjn. Wykreowanie kultury orga-nizacyjnej, w ktrej centraln rol odgrywa zaufanie, sprzyja procesom zwiza-nym z zarzdzaniem wiedz.

Aspektem, ktry pozytywnie wpywa na budow kultury dzielenia si wie-dz i zaufania jest geografi czna blisko partnerw relacji. Komunikacja twa-rz w twarz jest najefektywniejsz form wymiany informacji. Liczne badania z wykorzystaniem dylematu spoecznego udowodniy, e bezporednia rozmowa

10

tworzy najwyszy klimat zaufania [Grudzewski, Hejduk, Sankowska, Watucho-wicz 2007, s. 115]. Kultura promujca dzielenie si wiedz wyrnia si cztere-ma cechami charakterystycznymi [Jemielniak, Komiski 2008, s. 180, 181]:

autonomi polegajc na delegowaniu uprawnie i uprawomocnieniu pracownikw. Pracownicy s traktowani z szacunkiem i z zaufaniem, po-niewa przeoeni rezygnuj z moliwoci monitorowania i kontrolowania podwadnych. Wanym elementem autonomii jest akceptacja bdw przez organizacj; rnorodnoci objawiajc si m.in. w zespoach interdyscyplinarnych, wielokulturowym pochodzeniu pracownikw. Niebezpieczestwem dla r-norodnoci s nieefektywna komunikacja i konfl ikty;chaosem pracownicy powinni mie poczucie tego, e wszystko si zmie-nia;nadmiarowoci rozwj wiedzy wymaga zasobw. Wane jest wic pozo-stawienie rezerwy czasu i rodkw, ktre pozwol na rozwijanie i szerzenie tego zasobu, aby uzyska przewag.W literaturze pojawio si te pojcie kultury zaufania, ktra rozumiana jest

jako system regu norm i wartoci regulujcych obdarzanie zaufaniem oraz spenianie oczekiwa i odwzajemnianie zaufania [Sztompka 2007, s. 223, 224]. Oglna ufno, jak przejawiaj ludzie bdcy czci spoeczestwa, jest za-rwno wynikiem, jak i rdem kultury zaufania. Jeli bilans wynikw wszyst-kich relacji jest dodatni (tj. relacje oparte na zaufaniu daway generalnie pozy-tywne rezultaty) i wystpuj w rnych dziedzinach ycia, to moe rozwin si uoglniona regua zaufania, przeksztacajc si w kultur zaufania. Ufno przechodzc z poziomu jednostki na poziom masowy (charakterystyczny dla du-ych grup ludzi) staje si normalnym zachowaniem. Powstaje wtedy rodowisko zaufania, gdzie ludziom si ufa, poniewa czym normalnym jest ufa. Kiedy oczywiste zachowanie przeksztaca si w regu, zasad, i staje si nakazem lu-dziom powinno si ufa, poniewa tak trzeba, powstaje kultura zaufania. Kultu-ra zaufania cechuje si dwiema zasadami [Sztompka 2007, s. 286]:1. Naley ufa innym, dopki nie okae si, e s niewiarygodni.2. Naley spenia oczekiwania innych, wynikajce z okazanego nam zaufania,

dopki nie okae si, e zaufanie byo pozorowane. Kultura zaufania jest wzmacniana wraz ze wzrostem aktw zaufania

potwierdzonych pozytywnymi wynikami. Jest to cigy proces. P. Sztompka twierdzi, e istnieje pi warunkw makrospoecznych sprzyjajcych i uniemoliwiajcych powstanie kultury zaufania w wyniku kumulacji pozytywnych dowiadcze bdcych skutkiem zaufania [Sztompka 2007, s. 276280]. Cho te warunki zostay zaproponowane dla skali spoeczestwa, mona je z powodzeniem przeoy na poziom organizacji:

11

1. Spjno normatywna, czyli spjno zasad, regu opisujcych dane spoe-czestwo. Tworz one szkielet, na ktrym oparte s zachowania ludzi. Da-jc poczucie bezpieczestwa i unormowania, sprzyjaj wyraaniu zaufania. W organizacji jest to jasny i przejrzysty zestaw zasad, ktry okrela reguy dziaania.

2. Trwao porzdku, ktra tworzy stabilno i rodzi poczucie bezpieczestwa. Odnosi si ten warunek rwnie do rutynowoci zachowa, ktra sprzyja przewidywaniu zachowa ludzi. Dla wspczesnych organizacji jest to wa-runek ciki do spenienia i wynika z turbulentnego otoczenia. Organizacja w odniesieniu do otoczenia powinna by dla pracownikw oaz spokoju. Nawet jeli sama przechodzi zmiany, powinny by one odpowiednio zako-munikowane, co pozwoli na zmniejszenie oporu wobec zmian.

3. Przejrzysto organizacji spoecznej dostp do wiarygodnych informacji.4. Swojsko otoczenia, ktra odnosi si do otaczajcej czowieka przestrzeni

(architektura, wygld, kolory, zapachy). Skoro zaufanie jest relacj midzy ludmi, naley ich do siebie zbliy, chociaby przez posiadanie jedynie okrgych stow w salach konferencyjnych, organizowanie zielonych po-kojw, w ktrych pracownicy mog swobodnie i przyjaznej atmosferze rozwin relacje.

5. Odpowiedzialno innych ludzi i instytucji, ktre funkcjonujc prawidowo wyznaczaj standardy zachowa, respektowane przez wszystkie podmioty. Wyrniono rwnie pi warunkw sprzyjajcych powstaniu kultury nie-

ufnoci, ktre s antagonizmami wyej wymienionych: chaos normatywny, ra-dykalna zmiana, powszechna tajemniczo organizacji, obco otoczenia, arbi-tralno i nieodpowiedzialno.

Nelson i Cooprider [Nelson, Cooprider 1996] badali zaufanie, ktre wpy-wa na dzielenie si wiedz i opisali zwizek przyczynowo-skutkowy. Wskazali oni, e zaufanie wpywa na dzielenie si wiedz i to oddziauje na wyniki gru-py. Kiedy w organizacji istnieje zaufanie, to ludzie chtniej dziel si uyteczn wiedz [Zand 1972], jak rwnie chtniej suchaj i absorbuj wiedz innych [Mayer, Davis, Schoorman 1995]. Abrams [Abrams, Cross, Lesser, Levin 2003] wskazuje, e zaufanie prowadzi do wikszej wymiany wiedzy oglnej, spra-wia, e wymiana wiedzy jest mniej kosztowna, a i wiedza uzyskana od wsp-pracownikw jest moliwa do wykorzystania. Edmondson [Edmondson 1999 s. 350383] potwierdzi, e zaufanie midzy czonkami zespou wpywa na otwarto w komunikacji, poniewa jeeli ludzie czuj, e kto jest wiarygod-ny, to chtniej dziel si swoimi umiejtnociami i dowiadczeniami. Wedug Hwanga i Burgersa [Hwang, Burgers 1997], zaufanie jest kluczowym elemen-tem interakcji midzy osobami, ktre bd korzysta ze wsppracy ze sob, ale musz wzi take pod uwag fakt, e jedna osoba nad drug moe uzyska

12

przewag. Wedug tych badaczy, zaufanie redukuje strach przed dzieleniem si wiedz i wpywa na oczekiwania co do zachowania w przyszoci innych osb. Bez zaufania wewntrzny rynek wiedzy nie bdzie funkcjonowa efektywnie, poniewa pracownicy bd si bali dzieli wiedz, jeeli nie bd odpowiednio za to wynagradzani [Davenport, Prusak 1998; Nahapiet, Goshal 1998; Teece, Pi-sano, Shuen 1997]. Wedug Hwanga i Burgersa [Hwang, Burgers, 1997], zaufa-nie redukuje strach przed zdrad, oszukaniem, zwolnieniem, przed utrat wasnej niepowtarzalnej wartoci. Strach przed utrat wasnej niepowtarzalnej wartoci jest gwn barier do dzielenia si wiedz, o czym wiadcz badania Empsona [Empson 2001]. Szczeglnie ten problem uwydatnia si w sytuacji, gdy ludzie musz podzieli si cenn wiedz, a w zamian dostaj niewiele, nie dostrzegajc wartoci w wiedzy innych. Rozwaajc relacje midzy strachem przed utrat wasnej niepowtarzalnej wartoci i wiedzy, naley wzi pod uwag tak sytu-acj, e dzielc si wiedz tracimy rdo naszej przewagi nad innymi i wszyscy na tym korzystaj oprcz dzielcego si wiedz [Wasko, Faraj 2005]. W takiej sytuacji ludzie zazwyczaj niechtnie dziel si wiedz. W zwizku z tym mona stwierdzi, e strach przed utrat wasnej niepowtarzalnej wartoci negatywnie wpywa na proces dzielenia si wiedz.

Podsumowanie

Z przeprowadzonej analizy wynikw bada wynika, e zaufanie pozytyw-nie wpywa na wyniki dziaalnoci przez redukowanie kosztw transakcyjnych, zwikszanie konkurencyjnoci przez budowanie zaufania klienta do organizacji oraz zwikszanie efektywnoci pracy przez wymian wiedzy midzy pracow-nikami. Zaufanie umoliwia kontrol wiedzy ukrytej, niemoliwej do kontrolo-wania przez mechanizmy formalne ze wzgldu na jej unikalno i may stopie skodyfi kowania. Zaufanie stymuluje take procesy uczenia przez generowanie wizi spoecznych stanowicych nieformalne kanay komunikacji, rozszerzanie zakresu postrzeganej odpowiedzialnoci czy powikszanie obszaru potencjal-nych okazji do uczenia si.

Zaufanie jest rzecz kruch. Trzeba je dugo budowa, atwo zniszczy i trudno odzyska. A skoro zaufanie budzi zaufanie, a nieufno budzi nieufno, to utrzymanie zaufania wymaga starannej troski ze strony kierownictwa.

Zaufanie powinno by budowane w caej organizacji, w tym stale naley pokonywa bariery ustalone przez tradycyjne struktury organizacyjne. Sugestie dotyczce budowania zaufania mog by nastpujce: budowanie kultury organi-zacyjnej opartej na zaufaniu, decentralizacja i spaszczanie struktur organizacyj-nych, aby umoliwi pracownikom wspuczestnictwo w podejmowaniu decy-

13

zji, redukcja kontroli na rzecz zwikszenia zaufania do pracownikw, zachcanie pracownikw do brania udziau np. w sesjach twrczego mylenia, docenianie pracownikw i wyrnianie ich np. tytuem pracownik miesica, szkolenia pra-cownikw dotyczce zarzdzania wiedz.

Podsumowujc, naley podkreli, e rozwijanie problematyki zaufania w naukach o zarzdzaniu to wany element wspczesnej wiedzy. Zaufanie w or-ganizacji jest coraz czciej tematem bada naukowych i traktowane jest jako odrbna kategoria kompleksowego zarzdzania przedsibiorstwem.

Literatura

ABRAMS L.C., CROSS R., LESSER E., LEVIN D.Z.: Nurturing interpersonal trust in knowledge-sharing networks. Academy of Management Executive nr 17(4), 2003.

AOKI M.: Information, Incentives, and Bargaining in the Japanese Economy. Cambridge University Press, New York 1988.

ARGYRIS C.: Integrating the Individual and the Organization. Wiley, New York 1964.ARROW K.: The Limits of Organization. Oxford University Press, Nowy Jork 1974. ARYEE S., BUDHWAR P.S., CHEN Z.X.: Trust as a mediator of the relationship between

organizational justice and work outcomes: Test of asocial exchange model. Journal of Organizational Behavior, nr 23, 2002.

BARBER B.: The Logic and Limits of Trust. Rutgers University Press, New Brunswick 1983.

BARNEY J.B., HANSEN M.H.: Trustworthiness as a source of competitive advantage. Strategic Management Journal, nr 15, 1994.

BRAITHWAITE V., LEVI M.: (red.) Trust and Governance. Russell Sage Foundation, New York 1998.

BROWN S.P., LEIGH T.W.: A new look at psychological climate and its relationship to job involvement, effort, and performance. Journal of Applied Psychology, nr 81, 1996.

CLARK K., TAKAHIRO F.: Product Development Performance. Harvard Business School Press, Boston MA 1991.

COOTE L., FORREST E.J., TAM T.W.: An investigation into commitment In non-Western industrial marketing relationships. Industrial Marketing Management, vol. 32 (7), 2003.

CREED W.E.D., MILES R.E.: Trust in organizations: A conceptual framework linking orga-nizational forms, managerial philosophies, and the opportunity costs of controls, [w:] pod red. R.M. Kramera, T. R. Tylera, Trust in organizations: Frontiers of theory and research. Thousand Oaks, CA: Sage, 1996.

DAVENPORT TH., PRUSAK L.: Working knowledge-how organizations manage what they know. Harvard Business School Press, Boston 1998.

DELUGA R.J.: Supervisor trust building, leader-member exchange and organizational be-havior. Journal of Occupational and Organizational Psychology, nr 67, 1994.

14

DIRKS K.T., FERRIN D.L.: Trust in leadership: Meta-analytic fi ndings and implications for research and practice. Journal of Applied Psychology, nr 87, 2002.

DIRKS K.T.: Trust in leadership and team performance: Evidence from NCAA basketball. Journal of Applied Psychology, nr 85, 2000.

DYER J.H., CHU W.C.: The role of trustworthiness In reducing trans action costs and im-proving performance: empirical evidence from the United States, Japan, and Korea. Organizational Science, nr 14 (1), 2003.

DYER J.H.: Effective interfi rm collaboration: How fi rms minimize transaction costs and maximize transaction value, Strategic Management Journal, nr 18 (1), 1997.

EDMONDSON A.: Psychological safety and learning behavior in work teams. Admini-strative Science Quarterly, nr 44, 1999.

EMPSON L.: Fear of exploitation and fear of contamination: impediments to knowledge sharing in mergers between professional service firms. Human Relations nr 54 (7), 2001.

FALKOWSKI A., TYSZKA T.: Psychologia zachowa konsumenckich. Gdaskie Wydaw-nictwo Psychologiczne, Gdask 2001.

FUKUYAMA F.: Zaufanie. Kapita spoeczny a droga do dobrobytu. Wydawnictwo Nauko-we PWN, Warszawa-Wrocaw, 1997.

GUSZEK E.: Zaufanie jako istotny skadnik kapitau intelektualnego przedsibiorstwa. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocawiu, nr 963, 2002.

GRUDZEWSKI W.M., HEJDUK I.K., SANKOWSKA A., WATUCHOWICZ M.: Zarz-dzanie zaufaniem w organizacjach wirtualnych. Difi n, Warszawa 2007.

GRUDZEWSKI W.M., HEJDUK I.K., SANKOWSKA A., WATUCHOWICZ M.: Zarz-dzanie zaufaniem w przedsibiorstwie, Ofi cyna a Wolters Kluwer business, Krakw 2009.

GULATI R.: Familiarity breeds trust? The implications of repeated ties for contractual cho-ice in alliances. Academy Management Journal, nr 38, 1995.

HARDIN R.: Zaufanie. Wydawnictwo Sic, Warszawa 2009.HOGAN R., CURPHY G., HOGAN J.: What we know about leadership: Effectiveness and

personality. American Psychologist, nr 49, 1994.HOSMER L.T.: Trust: The Connecting Link Between Organizational Theory and Philiso-

phical Ethics. Academy of Management Review, nr 20, 1995.HUFF L., KELLEY L.: Levels of organizational trust in individualist versus collectivist

societies: A seven-nation study. Organization Science, nr 14, 2003.HUFF L., KELLEY L.: Is collectivism a liability? The impact of trust on organizational

trust and customer orientation: A seven-nation study. Journal of Business Research, nr 58, 2005.

HWANG P., BURGERS W.P.: Properties of trust: an analytical view. Organisational Beha-vior and Human Decision Processes nr 69 (1), 1997.

JEMIELNIAK D., KOMISKI A.K. (red.): Zarzdzanie wiedz. Wydawnictwa Akade-mickie i Profesjonalne, Warszawa 2008.

KAWACHI I., KENNEDY B.P., WILKINSON R.G.: Crime, social disorganization and relative deprivation, Social Science and Medicine, nr 48 (6), 1999.

15

LANGFRED C.W.: Too much of a good thing? Negative effects of high trust and individual autonomy in self-managing teams. Academy of Management Journal, nr 47, 2004.

LARZXELERE R.E., HUSTON T.L.: The dyadic trust scale: toward understanding inter-personal trust in close relationships. Journal of Marriage and the Family, 1980.

LEWICKA-STRZAECKA A.: Zaufanie w relacji konsument-biznes. Prakseologia nr 143, 2003.

LUHMANN N.: Trust: A Mechanism for the Reduction of Social Complexity, [w:] pod red. N. Luhmanna, Trust and Power. Wiley, New York 1980.

MAYER R.C., DAVIS J.H., SCHOORMAN F.D.: An Integrative Model of Organizational Trust, Academy of Management Journal, Vol. 38, No. 3, 1995.

NAHAPIET J., GOSHAL S.: Social capital, intellectual capital and the organizational ad-vantage. Academy of Management Review nr 23 (2), 1998.

NELSON K., COOPRIDER J.: The Contribution of Shared Knowledge to IS Group Perfor-mance. MIS Quarterly, Vol. 20. No. 4, 1996.

NIECIOR A.: Zaufanie w normach ISO serii 9000:2000. Problemy Jakoci nr 9, 1999.

NISHIGUCHI T.: Strategic Industrial Sourcing. Oxford University Press, New York 1994.

PALISZKIEWICZ J.O.: Organizational trust a critical review of the empirical research, [w:] Proceedings of 2010 International Conference on Technology Innovation and In-dustrial Management, 1618 June 2010 Pattaya, Tajlandia.

ROTTER J.B.: A New Scale for the Measurement of Interpersonal Trust. Journal of Perso-nality, nr 35 (4), 1967.

ROTTER J.B.: Generalized Expectancies for Interpersonal Trust. American Psychologist, nr 26 (5), 1971.

ROTTER J.B.: Interpersonal Trust, Trustworthiness, and Gullibility. American Psycholo-gist, nr 35, 1980.

SZTOMPKA P.: Zaufanie. Fundament spoeczestwa. Wyd. Znak, Krakw 2007.TEECE D.J., PISANO G., SHUEN A.: Dynamic capabilities and strategic management.

Strategic Management Journal nr 18 (7) 1997.UZZI B.,: Social structure and competition in interfi rm networks: The paradox of embed-

dedness. Administrative Science Quarterly, nr 42, 1997.WARREN M.E.: Democratic Theory and Trust, [w:] pod red. M.E. Warrena, Democracy

and Trust. Cambrige University Press, Cambrige 1999.WASKO M.M., FARAJ S.: Why should I share? Examining social capital and knowledge

contribution in electronic networks of practice. MIS Quarterly nr 29 (1), 2005.WIDNER J., MUNDT A.: Researching social capital in Africa. Africa, nr 68(1), 1998.WILLIAMSON O.E.: The Economic Institution of Capitalism. Free Press, New York 1985.ZAHEER A., MCEVILY B., PERRONE V.: Does trust matter? Exploring the effects of

interorganizational and interpersonal trust on performance. Organization Science, nr 9 (2), 1998.

ZAND D.E.: Trust and Managerial Problem Solving. Administrative Science Quarterly, Vol. 17, No. 2, 1972.

16

Trust and performance literature review

Abstract

The purpose of the article was to determine the role of trust in modern econ-omy and making analysis of studies connected with trust and performance. The analysis shows that trust in organizations is very important because: it reduces transaction costs affect the competitiveness and promote knowledge sharing be-tween members of groups which facilitates collaboration and improves produc-tivity.

Joanna Kisieliska, Adam Waszkowski Wydzia Nauk Ekonomicznych Szkoa Gwna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Polskie modele do prognozowania bankructwa przedsibiorstw i ich weryfi kacja

Wstp

Dua zoono warunkw prowadzenia dziaalnoci gospodarczej oraz dy-namiczna zmienno otoczenia mikro- i makroekonomicznego przedsibiorstwa zwiksza skal oraz ryzyko bankructwa. Do podstawowych przyczyn upadoci jednostek gospodarczych mona zaliczy brak zdolnoci menederskich, oszu-stwa fi nansowe oraz brak umiejtnoci zarzdzania ryzykiem. Czynniki te pr-dzej czy pniej znajd swoje odzwierciedlenie w sprawozdaniach fi nansowych. Prowadz one nieuchronnie do ujemnego wyniku fi nansowego, a wczeniej do znacznego obnienia pynnoci i wypacalnoci jednostki. Upado zarwno z prawnego, jak i ekonomicznego punktu widzenia jest ostatnim etapem cyklu ycia przedsibiorstwa. Samo zjawisko bankructwa w powojennej gospodar-ce polskiej pojawio si przede wszystkim jako nastpstwo polityki pieninej Balcerowicza oraz wprowadzenia ustawy regulujcej dziaalno gospodarcz. Zmiany legislacyjne spowodoway wprowadzenie regu rynkowych jako mecha-nizmw ksztatujcych ustrj gospodarczy. Konsekwencj tych dziaa bya we-ryfi kacja efektywnoci gospodarowania. Brak dostosowa prowadzi do zwik-szenia ryzyka bankructwa, a jego skala i negatywne skutki gospodarcze obliguj do podejmowania krokw zapobiegawczych oraz legislacyjnego uwarunkowania drugiej szansy w postaci postpowania naprawczego. Naturalnym staje si do-skonalenie obecnych rozwiza prognostycznych oraz poszukiwanie nowych.

Prace w zakresie prognozowania upadoci fi rm za pomoc analizy dyskry-minacyjnej zostay rozpoczte przez Altmana [1968], ktry zbudowa model kla-syfi kacyjny wykorzystujcy 5 wskanikw fi nansowych. Badania byy nastpnie kontynuowane przez licznych autorw opracowujcych modele klasyfi kacyjne dla gospodarek rnych pastw i stosujcych coraz to nowoczeniejsze metody wielowymiarowej analizy danych (bogaty przegld pimiennictwa powicone-go tej problematyce zawiera praca Kisieliskiej [2008]). Transformacja gospo-darki polskiej w latach 90., ktrej konsekwencj byo coraz czciej wystpujce

18

zjawisko upadoci przedsibiorstw, spowodowaa zainteresowanie ekonomi-stw polskich metodami pozwalajcymi na wykrycie zagroenia bankructwem. Dowiadczenia wielu autorw wskazay na nieskuteczno zagranicznych mo-deli upadociowych. Mona wymieni tu prace Iwanicza [1995], Stasiewskiego [1996], Gaszy [1997], Rogowskiego [1999] czy Koralun-Berenickiej [2006]. Autorzy ci zwracaj uwag na potrzeb budowania modeli na podstawie danych pochodzcych z gospodarki polskiej. W standardach sprawozdawczoci fi nanso-wej w poszczeglnych krajach wystpuj bowiem znaczne rnice. Znajduje to swoje odzwierciedlenie zarwno w nazewnictwie, jak i pozycjach sprawozda, co czsto uniemoliwia obliczenie jednakowych wskanikw fi nansowych. Wy-chodzc naprzeciw oczekiwaniom, polskich modeli klasyfi kacyjnych dla rne-go typu jednostek gospodarczych powstao w latach 90. kilka, a po roku 2000 przynajmniej kilkanacie i nadal opracowywane s kolejne.

Podkrelenia wymaga fakt, e w prowadzeniu dziaalnoci gospodarczej istotn rol odgrywa zmienno otoczenia przedsibiorstwa. Dotyczy to mi-dzy innymi polityki fi skalnej i zmian legislacyjnych, mao stabilnych zwaszcza w warunkach polskich. Warto wic zada pytanie o aktualno oszacowanych ju modeli predykcji bankructwa.

Celem niniejszego artykuu jest weryfi kacja skutecznoci wybranych pol-skich modeli upadoci dla grupy przedsibiorstw, ktre zbankrutoway w okresie 20032008 oraz fi rm znajdujcych si w dobrej kondycji fi nansowej. Wykorzy-stano wyniki fi nansowe spek notowanych na Warszawskiej Giedzie Papierw Wartociowych opublikowane przez serwis Notoria (wersja 17.70, X 2009) oraz w Monitorze Polskim B.

Przegld polskich modeli klasyfi kacyjnych

Wikszo polskich modeli do prognozowania upadoci zbudowano za po-moc liniowej analizy dyskryminacyjnej. Model taki stanowi liniow kombina-cj cech i moe by zapisany jako:

T0LFD = x (1)

gdzie: x jest wektorem cech, a 0 i s wspczynnikami funkcji dyskrymi-nacyjnej. Budowa modelu polega na oszacowaniu wspczynnikw 0 i tak, aby wartoci LFD dla wybranego obiektu pozwalay okrela klas, do ktrej on naley. W przypadku modeli upadociowych wyrniamy dwie klasy: fi rmy za-groone bankructwem i fi rmy w dobrej kondycji. Wektor cech obejmuje zwykle zestawy wskanikw fi nansowych. Formuy pozwalajce wyliczy oszacowanie

19

wspczynnikw LFD znale mona w literaturze (np. Madalla [2004]). Zwy-kle jednak do wyznaczenia ich wykorzystuje si gotowe pakiety statystyczne, np. Statistica, Stata, Gretl.

Popularnymi modelami stosowanymi do prognozowania bankructwa s tak-e modele logitowe. W modelu logitowym liniowa kombinacja cech uzupeniona o wyraz wolny przeksztacana jest przez funkcj logistyczn. Posta modelu jest wic nastpujca:

1LG1 1

z

z ze

e e (2)

gdzie: z = a0 + aTx. Model logitowy (LG) ma istotn zalet wobec liniowej funkcji dyskrymina-

cyjnej (LFD). Zakres jego zmian mieci si bowiem w przedziale (0, 1), podczas gdy LFD moe teoretycznie przyjmowa wartoci z przedziau (, +). W mo-delach klasyfi kacyjnych (prognozujcych upado) podane jest, aby zmienna zalena bya zmienn dychotomiczn, a wobec tego wartoci zwracane przez model logitowy daj atwiejsz interpretacj.

W dalszej czci artykuu przedstawiono wybrane polskie model upado-ci, ktre stan si przedmiotem weryfi kacji. Bd to modele w postaci liniowej funkcji dyskryminacyjnej oraz modele logitowe. Modele sieciowe prezentowane s w pracy Korola i Prusaka [2005], jednak ich uycie wymagaoby dysponowa-nia oprogramowaniem, ktrego autorzy uyli do stworzenia sieci oraz zbudowa-nymi przy jego zastosowaniu sieciami.

Model A. Hody (M_H)

Hoda [2001] podda analizie prb 40 przedsibiorstw upadych oraz 40 przedsibiorstw charakteryzujcych si dobr sytuacj fi nansow. Przedsibior-stwa stanowiy homogeniczn grup sklasyfi kowan w Europejskiej Klasyfi -kacji Dziaalnoci Gospodarczej pod numerami 4574. Dane pochodziy z lat 19931996. Analiza obejmowaa trzy etapy. W pierwszym wybrano 28 wska-nikw fi nansowych z grup pynnoci, rentownoci obrotowoci oraz stopnia za-duenia. Dla przedsibiorstw upadych wskaniki te zostay wyznaczone na rok przed ogoszeniem bankructwa. W drugim etapie wyodrbniono ze wstpnego zestawu 13, a w trzecim 5 zmiennych objaniajcych. Ostatecznie w modelu uwzgldniono wskaniki nastpujce:

PWP (podstawowy wskanik pynnoci) = aktywa obrotowe/zobowizania krtkoterminowe,

20

SZ (stopa zaduenia) = zobowizania ogem/suma bilansowa,ZM (zyskowno majtku) = wynik fi nansowy netto/rednioroczny majtek ogem,WOZ (wskanik obrotu zobowiza) = przecitny stan zobowiza krtkoterminowych/(koszty dziaalnoci operacyjnej pozostae koszty operacyjne),RM (rotacja majtku) = przychody ogem/rednioroczny majtek ogem.Hoda [2001] bada wstpnie zdolno prognostyczn kadego ze wskani-

kw osobno, tworzc system jednowymiarowy. Najwiksz zdolnoci progno-styczn charakteryzowa si wskanik PWP (86%), najmniejsz RM (56%). Oszacowana wielowymiarowa liniowa funkcja dyskryminacyjna ostatecznie przyja posta:

ZH = 0,605 + 0,681PWP 0,0196SZ + 0,00969ZM +

+ 0,000672WOZ+0,157RM (3)

Poniewa prba bya zbilansowana, wartoci rozgraniczajca klasy byo 0. Firm zaliczano do bankrutw, jeli wskanik ZH by ujemny. Model pozwoli uzyska czny udzia poprawnych identyfi kacji na poziomie 92,5%, co naley uzna za wynik dobry. Klasyfi kacja bya minimalnie asymetryczna, poniewa poprawnie rozpoznano 95% bankrutw i 90% fi rm w dobrej kondycji.

W omawianym modelu wprowadzono rwnie szar stref, ktra obejmu-je obiekty nalece zarwno do klasy bankrutw, jak i fi rm w dobrej kondycji. A. Hoda oszacowa jej zakres, przyjmujc za doln granic niepewnoci warto 0,3, a grn na poziomie 0,1.

Modele J. Gajdki i T. Stosa (M_GS)

Model Gajdki i Stosa [2003] powsta z myl o ocenie kondycji fi nanso-wej przedsibiorstw notowanych na warszawskiej Giedzie Papierw Wartocio-wych. System ten opracowano na podstawie zbilansowanej prbie skadajcej si z 34 obiektw (17 przedsibiorstw upadych, ktrym przyporzdkowano 17 jednostek zdrowych o podobnym profi lu dziaalnoci).

Oszacowany liniowy model dyskryminacyjny przyj nastpujc posta:

Z = 0,0005X1 + 2,0552X2 + 1,7260X3 + 0,1155X4 (4)

gdzie:X1 = zobowizania krtkoterminowe/koszt wytworzenia produkcji sprzedanej,X2 = wynik netto/suma bilansowa,

21

X3 = wynik brutto/przychody netto ze sprzeday,X4 = suma bilansowa/zobowizania ogem.

Szara strefa w modelu (4) mieci si w przedziale , a war-toci graniczn jest zero. Dla Z < 0 przedsibiorstwo klasyfi kowane jest do grupy zagroonych upadkiem, dla Z > 0 do grupy jednostek o dobrym standingu. Udzia poprawnych rozpozna w prbie badawczej by rwny 100%.

Modele B. Prusaka

Kolejnymi przykadami systemw wczesnego ostrzegania s modele Prusa-ka [2005]. Autor przedstawi dwie liniowe funkcje dyskryminacyjne, obydwie zawierajce szar stref.

Posta modelu pierwszego P1 (M_P1) jest nastpujca:

P1 = 1,5685 + 6,5245X1 + 0,148X2 + 0,4061X3 + 2,1754X4 (5)

gdzie:X1 = zysk operacyjny/suma bilansowa,X2 = koszty operacyjne/zobowizania krtkoterminowe,X3 = aktywa obrotowe/zobowizania krtkoterminowe,X4 = zysk operacyjny/przychody ze sprzeday.

Model drugi P2 (M_P2) natomiast okrelony jest formu:

P2 = 1,8713 + 1,4383X1 + 0,1878X2 + 5,0229X3 (6)

gdzie:X1 = (zysk netto + amortyzacja)/zobowizania ogem,X2 = koszty operacyjne/zobowizania krtkoterminowe,X3 = zysk ze sprzeday/suma bilansowa.

Zbir danych zosta podzielony na prb uczc i testow. Pierwsza za-wieraa 40 przedsibiorstw w dobrej kondycji fi nansowej oraz 40 zagroonych bankructwem. Jednostki dobrano parami wedug brany. Prba testowa obejmo-waa 39 obiektw upadych oraz 39 niezagroonych bankructwem. Oba modele uwzgldniaj istnienie szarej strefy, w ktrej klasyfi kacja obciona jest bdem. Dla modelu P1 szara strefa zawiera si w przedziale , a punkt gra-niczny ustalono na poziomie 0,13. Dla modelu P2 natomiast by to przedzia z punktem granicznym rwnym 0,295. Model P1 poprawnie roz-pozna 100% obiektw z prby uczcej i 89,74% z prby testowej, model P2 odpowiednio 97,40 i 94,87%.

22

Modele powstae w Instytucie Bada Ekonomicznych PAN

Mczyska i Zawadzki [2006] opracowali 7 modeli wczesnego ostrzegania. Autorzy przeprowadzili badania na zbilansowanej prbie 80 spek notowanych na GPW w Warszawie, wykorzystujc sprawozdania fi nansowe z lat 19972001 oraz obliczone na ich podstawie wskaniki fi nansowe. W badaniach wykorzysta-no 45 wskanikw charakteryzujcych rentowno, pynno, poziom zadue-nia, sprawno operacyjn oraz dynamik wzrostu przedsibiorstw. Do selekcji wskanikw wykorzystano mierniki umownej odlegoci zbiorw, trafno kla-syfi kacji na podstawie jednoczynnikowej funkcji dyskryminacyjnej oraz wsp-czynnik -Wilksa. Zmienne uyte ostatecznie do budowy modeli przedstawiono w tabeli 1.

Tabela 1Defi nicja i oznaczenia wskanikw wykorzystanych w modelach IBE PAN

Wskanik Oznaczenie Licznik MianownikStopa wzrostu przycho-dw RP Przychodu ze sprzeday

Przychody za rok poprzedni

Rentowno operacyjna aktyww WO/A Wynik operacyjny Suma aktyww

Rentowno netto przy-chodw WN/P Wynik fi nansowy netto

Przychody ze sprze-day

Skumulowana rentow-no brutto aktyww WB(3)/A

Wynik fi nansowy brutto za okres 3 lat Suma aktyww

Udzia kapitau wasne-go w fi nansowaniu KW/A Kapita wasny Suma aktyww

Struktura kapitau wa-snego (KW KZ)/A

Kapita wasny kapita zakadowy Suma aktyww

Zdolno spaty zadu-enia (WN + AM)/Z

Wynik fi nansowy netto + amortyzacja Zobowizania czne

Zdolno pokrycia kosz-tw fi nansowych WO/KF Wynik operacyjny Koszty fi nansowe

Pynno bieca MO/ZKT Aktywa obrotowe Zobowizania krtko-terminowe

Pynno aktyww KO/MT Kapita obrotowy Warto majtku trwaegoProduktywno aktyww P/A Przychody ze sprzeday Suma aktywwWielko wzgldna ak-tyww Log A

Logarytm dziesitny war-toci aktyww 1

rdo: Mczyska E., Zawadzki M. [2006].

23

W tabeli 2 przedstawiono wspczynniki liniowych funkcji dyskryminacyj-nych dla poszczeglnych modeli. Punkt graniczny rozdzielajcy klasy by rwny zeru, a zagroenie upadoci wystpuje, jeli warto LFD < 0.

Weryfi kacja modeli zostaa przeprowadzona na zbiorze skadajcych si z 48 przedsibiorstw, z czego w przypadku 26 ogoszono upado, a 22 z nich cha-rakteryzowaa poprawna sytuacja fi nansowa. Modele te poprawnie rozpoznay 95% przedsibiorstw niezagroonych upadkiem. W przypadku bankrutw kady z modeli poprawnie zidentyfi kowa co najmniej 75% przypadkw, co wedug autorw byo wynikiem subiektywnego charakteru upadoci, niewynikajcej bezporednio z kondycji fi nansowej.

Model D. Wierzby (M_W)

W badaniach nad procesem upadoci przedsibiorstw Wierzba [2000] wy-korzysta dane pochodzce z 24 przedsibiorstw zagroonych upadkiem oraz z 24 o dobrej kondycji fi nansowej. Grup zagroonych upadkiem stanowiy jed-nostki, wzgldem ktrych upado zostaa ogoszona wyrokiem sdu gospodar-czego, lub wobec ktrych w latach 19951998 trwao postpowanie ukadowe.

Tabela 2Wagi wskanikw wykorzystanych w modelach IBE PAN

Wskanik (x)Wagi wskanikw dla modelu

PAN-A PAN-B PAN-C PAN-D PAN-E PAN-F PAN-GRP 5,577 5,837 5,896 6,029WO/A 1,427 2,231 2,831 6,546 9,004 9,478 9,498WN/P 0,154 0,222WB(3)/A 0,310 0,496KW/A 1,937 0,945 0,539 1,546 1,177 3,613 3,566(KW-KZ)/A 1,598 2,028 2,538 1,463 1,889(WN+AM)/Z 3,203 3,472 3,655 3,585 3,134 3,246 2,903WO/KF 0,436 0,495 0,467MO/ZKT 0,192 0,166 0,179 0,363 0,500 0,455 0,452KO/MT 0,140 0,195 0,226 0,172 0,160P/A 0,386 0,030 0,168 0,114 0,749 0,802Log A 1,715Wyraz wolny 9,832 0,392 0,678 0,593 1,962 2,478 1,498

rdo: Mczyska E., Zawadzki M. [2006].

24

Autor ze zbioru wstpnie wzitych pod uwag 12 wskanikw wybra 4, ktre posuyy do konstrukcji liniowej funkcji dyskryminacyjnej postaci:

Z = 3,26X1 + 2,16X2 + 0,69X3 + 0,30X4 (7)

gdzie:X1 = (zysk z dziaalnoci operacyjnej amortyzacja)/aktywa ogem,X2 = (zysk z dziaalnoci operacyjnej amortyzacja)/sprzeda produktw,X3 = aktywa obrotowe/zobowizania cakowite,X4 = kapita obrotowy/aktywa ogem.

Wartoci rozgraniczajc klasy jest zero, przy czym warto Z < 0 wskazuje na przynaleno obiektu do grupy bankrutw. Model poprawnie zidentyfi kowa 92% obiektw z prby uczcej.

Model poznaski (M_P)

Model poznaski Hamrola, Czajki i Piechockiego [2004] zosta opraco-wany na podstawie analizy sprawozda fi nansowych prby 100 spek prawa handlowego z lat 19992002 (z czego poow stanowiy fi rmy zdrowe). Jako upade przyjto spki, dla ktrych przeprowadzono postpowanie upadocio-we lub ukadowe. Dobierajc spki zdrowe kierowano si porwnywaln wiel-koci aktyww. Dla kadej analizowanej jednostki obliczono 31 wskanikw, cho ostatecznie w modelu uwzgldniono jedynie cztery z nich:X1 = wynik fi nansowy netto/majtek cakowity, X2 = (majtek obrotowy zapasy)/zobowizania krtkoterminowe, X3 = kapita stay/aktywa,X4 = wynik fi nansowy ze sprzeday/przychody ze sprzeday.

Liniowy model dyskryminacyjny M_P okrela formua:W = 2,368 + 3,562X1 + 1,588X2 + 4,288X3 + 6,719X4 (8)

W modelu powyszym przedsibiorstwa zagroone upadoci w perspekty-wie jednego roku osigaj ujemn warto wskanika W, przedsibiorstwa nie-zagroone za dodatni. Model poprawnie rozpozna 96% spek (92% upadych i 100% w dobrej kondycji).

Modele logitowe Gruszczyskiego

Gruszczyski [2003] swoje badania przeprowadzi na bazie okoo 200 spra-wozda fi nansowych zebranych w ramach projektw badawczych KBN, kt-re posuyy do wyboru metod eksperck 23 przedsibiorstw znajdujcych si

25

w zdecydowanie zej sytuacji fi nansowej oraz 23 przedsibiorstw o dobrym stan-dingu. Na ich podstawie oszacowano dwumianowe modele logitowe, w ktrych zmienn objanian jest zmienna dychotomiczna yi. Dla fi rm w zej sytuacji fi -nansowej yi = 0, natomiast w dobrej yi = 1. Wykorzystane w analizie wskaniki przedstawiono w tabeli 3.

Oceny parametrw wybranych modeli oraz trafnoci prognozy przedstawio-no w tabeli 4. Mona przypuszcza, e ze wzgldu na obecno wyrazu wolnego w podanych modelach oraz zbilansowan wielko prby punktem rozgranicza-jcym klasy jest zero.

Tabela 3Defi nicje i oznaczenia wskanikw wykorzystane w modelach logitowych Gruszczy-skiego

Symbol Wskanik Licznik MianownikROA1 rentowno aktyww zysk operacyjny aktywa

R1 mara zysku brutto zysk brutto przychody ze sprzeday netto

A2 obrt zobowizaniami koszty produkcji sprze-danejzobowizania krtkoter-minowe

Z1 stopa zaduenia majtku zobowizania ogem aktywa

W19 wskanik 19 zapasy przychody ze sprzeday netto

rdo: Opracowanie wasne na podstawie Gruszczyski [2003], s. 14.

Tabela 4Dwumianowe modele logitowe Gruszczyskiego

Model Parametry Ocena parametruTrafno prognozy

(yi = 0) [ %]Trafno prognozy

(yi = 1) [%]

MLD1staaROA1Z1

1,35087,5153

6,190386,96 86,96

MLD2staaROA1W19

0,31338,7592

8,006982,61 86,96

MLD3

staaR1Z1W19

4,351522,87485,5926

26,1083

91,30 95,65

MLD4staaR1A2

4,723816,1075

0,576186,96 86,96

rdo: Opracowanie wasne na podstawie Gruszczyski [2003], s. 1719.

26

Wyniki bada

Weryfi kacj przedstawionych wyej modeli przeprowadzono na podstawie prby ekspercko wybranych 16 przedsibiorstw: 8 uznanych za upade oraz 8 o dobrej kondycji fi nansowej. Do grupy bankrutw zaliczono spk informa-tyczn Techmex S.A. (spka nr 1), odzieow Monnari Trade S.A. (nr 2), Za-kady Naprawcze Taboru Kolejowego apy (nr 3) oraz Kronieskie Huty Szka (nr 4). Wobec tych jednostek w 2009 roku odpowiednie ze wzgldu na siedzib sdy gospodarcze ogosiy upado likwidacyjn. W tej samej grupie znalazy si rwnie Odlewnie Polskie (nr 5), handlowy Pronox Technology S.A. (spka nr 6, ktrej upado z moliwoci zawarcia ukadu z wierzycielami ogoszono w 2009 roku), Centrozap S.A. (nr 7, wyrok sdu z 2004 roku) oraz Prchnik S.A. (nr 8). Kryterium doboru przedsibiorstw o poprawnym standingu byo po-dobiestwo bran. Jako jednostki zdrowe, wobec ktrych wiadomo, e w 2009 roku nie ogoszono upadoci prawomocnym wyrokiem sdu, wybrano: Opti-mus S.A. (spka nr 9 dziaajca w brany informatycznej), Lubawa S.A. (nr 10, producent specjalistycznych tkanin powlekanych), Optopol Technology S.A. (nr 11, przemys elektromaszynowy), Stalprodukt S.A. (nr 12, przemys meta-lowy), Comp S.A. (nr 13, doradztwo w zakresie sprztu komputerowego), Do-radztwo Gospodarcze DGA S.A. (spka nr 14), Relpol S.A. (nr 15, produkcja sprztu do sterowania procesami przemysowymi) oraz Wojas S.A. (nr 16, pro-dukcja obuwia).

W tabeli 5 przedstawiono klasyfi kacj wszystkich wzitych pod uwag sp-ek uzyskan 17 modelami.

Do oceny jakoci klasyfi kacji przeprowadzonej za pomoc opisanych wyej modeli wykorzystano wzgldne wskaniki trafnoci, ktre okrelaj nastpujce formuy:

globalny procent poprawnych klasyfi kacji: 00 11n nWtn

(9)

procent poprawnych identyfi kacji elementw klasy 0: Wtnn0

00

0

= (10)

procent poprawnych klasyfi kacji elementw klasy 1: 1111

nWtn

(11)

gdzie: n czna liczba spek, n0 liczba bankrutw,n1 liczba spek w dobrej kondycji, n00 liczba poprawnie rozpoznanych bankrutw,n11 liczba poprawnie rozpoznanych spek w dobrej kondycji.

27

W tabeli 6 przedstawiono globalne wskaniki trafnoci klasyfi kacji oraz wskaniki trafnoci dla obydwu klas. Najlepsze wyniki uzyskano za pomoc mo-deli M_GS oraz PAN-F. Klasyfi kacje obydwoma modelami oceni naley jako dobr (powyej 90% poprawnych rozpozna). Obydwa modele wykazuj nie-wielk asymetri. Lepiej rozpoznawane s spki dobre, gorzej bankruci.

Niemal 90-procentow (dokadnie 87,5%) trafno otrzymano modelami PAN-B, PAN-C, PAN-G. Modele te jednak cechuje znacznie wiksza asymetria klasyfi kacji. Rwnie w tym przypadku lepiej rozpoznawane s fi rmy dobre.

Ostatnim modelem, ktry da wyniki akceptowalne jest model M_P1. Uzy-skano nim ponad 80-procentow trafno klasyfi kacji, ktr cechowaa niewiel-ka asymetria. Model ten lepiej rozpoznawa bankrutw.

Klasyfi kacje przeprowadzone modelami PAN-A, M_W, M_H, PAN-D, PAN-E, M_P i MLD2 nie mog by zaakceptowane nie ze wzgldu na niski udzia poprawnych rozpozna, lecz ze wzgldu na asymetri identyfi kacji. Udzia poprawnych rozpozna jednej z klas na poziomie zblionym lub niszym od lo-sowego (czyli 50%) wymaga odrzucenia otrzymanych rezultatw. Pozostae mo-dele (MLD3, MLD4, M_P2 i MLD1) cechuje udzia poprawnych identyfi kacji na poziomie niewiele przekraczajcym losowy lub nawet niszy ni losowy, przy rwnoczenie bardzo silnych asymetriach.

Tabela 5Klasyfi kacja poszczeglnych jednostek do grup

ModelPrzedsibiorstwa upade Przedsibiorstwa zdrowe

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16M_H 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1M_GS 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1M_P1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1M_P2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0PAN-A 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1PAN-B 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1PAN-C 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1PAN-D 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1PAN-E 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1PAN-F 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1PAN-G 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1M_W 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1M_P 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1MLD1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0MLD2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0MLD3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0MLD4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0

rdo: Opracowanie wasne.

28

W ostatniej kolumnie tabeli 6 podano liczb zmiennych niezalenych uwzgldnionych w poszczeglnych modelach. Naley zauway, e wszystkie modele wykorzystujce poniej 4 zmiennych day sabe klasyfi kacje. Moe to oznacza, e informacje zawarte w dwch czy trzech wskanikach s niewy-starczajce, aby dokona poprawnej oceny kondycji fi rmy. Z drugiej strony, naj-lepszy model (M_GS) wykorzystywa jedynie cztery wskaniki, a drugi w ko-lejnoci (PAN-F) pi. Niele spisa si model wykorzystujcy 11 wskanikw (PAN-B), natomiast sabe rezultaty da model oparty na 12 wskanikach (PAN--A), rozpoznajc niewiele ponad 50% bankrutw1.

Przy konstrukcji modeli prognozujcych bankructwo dobr zestaww wska-nikw jest spraw kluczow one bowiem decyduj o jego jakoci. Wszystkie metody pozwalaj dla okrelonego zbioru danych dobra model w danej klasie (liniowych, logitowych itp.) najlepszy. Jedynie niektre realizacje sieci neurono-wych maj wbudowane mechanizmy pozwalajce testowa zestawy zmiennych niezalenych stanowicych ich wejcia. Zastosowanie analizy dyskryminacyjnej w wersji krokowej pozwala eliminowa zmienne oceniane jako mao przydat-ne bd dodawa te, ktre zdaj si by najbardziej cennymi. Naley jednak pamita, e ocena te jest dokonywana na pewnym stopniu zoonoci modelu i moe okaza si, e na innym nie jest waciwa (pisz o tym Borkowski, Dudek i Szczesny [2003], s. 72).

Przedstawione w tabeli 6 wyniki klasyfi kacji wskazuj na niewielk przy-datno wikszoci opracowanych modeli. Pozytywnie zweryfi kowano jedynie 6 spord nich. Konieczne jest wic poszukiwanie innego podejcia do identyfi -kacji fi rm bankrutujcych. Prb tak moe by klasyfi kacja rnymi modelami i na tej podstawie dokonana ocena czna. W tabeli 7 przedstawiono udzia po-prawnych identyfi kacji wszystkich wzitych pod uwag jednostek uzyskanych 17 modelami. Okazuje si, e prawie wszystkie spki poprawnie zidentyfi ko-wao ponad 50% modeli. Kopot sprawiy jedynie fi rmy 1 i 2, ktre poprawnie rozpoznao jedynie 35% (8 modeli) i 47% (6 modeli). Techmex S.A. (spka nr 1) i Monnari Trade S.A. (nr 2) s fi rmami duymi o wysokim poziomie aktyww (Techmex prawie 400 mln PLN, Monnari prawie 200 mln). W przypadku modeli

1Modele PAN-B i PAN-A wykorzystuj niemal jednakowe zestawy zmiennych niezalenych. Wprowadzony do modelu PAN-A logarytm z aktyww wyranie pogorszy jego skuteczno.

Tabela 7Procentowy udzia poprawnych rozpozna spek giedowych

Nr.spki 4 7 3 5 12 8 14 6 10 11 13 15 16 9 2 1

Udzia 100 100 94 94 94 88 88 76 76 71 71 71 71 65 47 35

rdo: Opracowanie wasne.

29

wykorzystujcych wskaniki, w ktrych licznikach wystpuje poziom aktyww, moe wystpi podniesienie wartoci zwracanej przez model. By moe dla tych fi rm naleaoby opracowa modele odrbne.

Podsumowanie

Metody analizy dyskryminacyjnej oraz modele dychotomicznej zmiennej objanianej mog by narzdziem umoliwiajcym zbudowanie prognozy sytu-acji fi nansowej przedsibiorstwa oraz ewentualnego zagroenia bankructwem. W niniejszym artykule zostay opisane wybrane modele upadociowe opraco-wane przez polskich badaczy. Skuteczno ich zostaa zweryfi kowana na przy-kadzie wybranych spek giedowych. Okazao si, e wskazanie modelu po-jedynczego moe by niewystarczajce do prawidowej oceny kondycji fi rmy. Jeli jednak wzite zostan pod uwag identyfi kacje dokonane za pomoc wielu modeli, to prawidowa ocena sytuacji jest znacznie bardziej prawdopodobna.

Badania pokazay ponadto, e modele wykorzystujce wiksz liczb wska-nikw fi nansowych daway zwykle wiksz trafno klasyfi kacji. Modele opie-

Tabela 6Wyniki klasyfi kacji dla wybranych spek giedowych

Model Wt [%] Wt0 [%] Wt1 [%]Liczba

zmiennych niezalenych

M_GS 93,8 87,5 100 4PAN-F 93,8 87,5 100 5PAN-B 87,5 75 100 11PAN-C 87,5 75 100 9PAN-G 87,5 75 100 4M_P1 81,3 87,5 75 4PAN-A 81,3 52,6 100 12M_W 81,3 62,5 100 4M_H 75 50 100 5PAN-D 75 50 100 8PAN-E 75 62,5 87,5 7M_P 75 50 100 4MLD2 75 87,5 62,5 2MLD3 62,5 100 25 3MLD4 62,5 100 25 2M_P2 50 87,5 12,5 3MLD1 43,75 87,5 0 2

rdo: Opracowanie wasne.

30

rajce swoje wskazania jedynie na dwch bd trzech wskanikach sabo spe-niay swoje zadanie. Jest to zrozumiae, gdy informacja o obiekcie klasyfi kacji jest w takim przypadku zbyt uboga, aby umoliwia dokonanie trafnej oceny.

Literatura

ALTMAN E.I.: Financial Ratios, Discriminant analysis and the prediction of corporate ban-kruptcy. Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, September 1968.

BORKOWSKI B., DUDEK H., SZCZESNY W.: Ekonometria. Wybrane zagadnienia. Wy-dawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2003.

GAJDKA J., STOS D.: Ocena kondycji fi nansowej polskich spek publicznych w okresie 19982001. [w:] Czas na pienidz, Zarzdzanie fi nansami, Mierzenie wynikw i wyce-na przedsibiorstw, t. 1 pod red. D. Zarzeckiego, Wydawnictwo Uniwersytetu Szczeci-skiego, Szczecin 2003.

GASZA R.: Zwizek midzy wynikami analizy typu Altmana a ksztatowaniem si kursw akcji wybranych spek giedowych w Polsce. Rezultaty bada najstarszych spek gie-dowych w latach 19911995. Bank i Kredyt, Nr 3, 1997.

GRUSZCZYSKI M.: Modele mikroekonometrii w analizie i prognozowaniu zagroenia fi nansowego przedsibiorstw. Studia Ekonomiczne Nr 34, Wydawnictwo INE PAN, Warszawa 2003.

HAMROL M., CZAJKA B., PIECHOCKI M.: Upado przedsibiorstw metoda analizy dyskryminacyjnej. Przegld Organizacji nr 6/2004.

HODA A.: Prognozowanie bankructwa jednostki w warunkach gospodarki polskiej z wyko-rzystaniem funkcji dyskryminacyjnej ZH . Rachunkowo nr 5/2001.

IWANICZ M.: Kopotw z Altmanem cig dalszy. Gazeta Bankowa, 3/1995.KISIELISKA J.: Modele klasyfi kacyjne prognozowania sytuacji fi nansowej gospodarstw

rolniczych. Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2008.KORALUN-BERENICKA J.: Ocena moliwoci wykorzystania wybranych funkcji dyskry-

minacyjnych w analizie polskich spek giedowych. Studia i Prace Kolegium Zarzdza-nia i Finansw. Zeszyt Naukowy 69, SGH w Warszawie, 2006.

KOROL T., PRUSAK B.: Upado przedsibiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji. CedeWu.pl Wydawnictwo Fachowe, Warszawa 2005.

MADALLA G.S.: Limited- dependent and qualitative variables in econometrics. Cambridge University Press, Cambridge 2004.

MCZYSKA E., ZAWADZKI M.: Dyskryminacyjne modele predykcji bankructwa przed-sibiorstw. Ekonomista 2/2006.

PRUSAK B.: Nowoczesne metody prognozowania zagroenia fi nansowego przedsibior-stwa. Difi n, Warszawa 2005.

ROGOWSKI W.: Moliwo wczesnego rozpoznawania symptomw zagroenia zdolnoci patniczej przedsibiorstwa. Bank i Kredyt, Nr 6, 1999.

STASIEWSKI T.: Z-score indeks przewidywanego upadku przedsibiorstwa. Rachunko-wo, Nr 12, 1996.

31

WIERZBA D.: Wczesne wykrywanie przedsibiorstw zagroonych upadoci na podsta-wie analizy wskanikw fi nansowych teoria i badania empiryczne. Zeszyty Naukowe 9/2000, Wydawnictwo Wyszej Szkoy Ekonomiczno-Informatycznej w Warszawie, Warszawa 2000.

Polish models to predict bankruptcy and its verifi cation

Abstract

The paper presents 17 models of developed corporate bankruptcy predic-tion for the Polish economy. These were the model of Hoda [2001], Gajdka and Stos [2003], two models of Prusak [2005], seven models of Mczyska and Zawadzki [2006], Wierzba [2000], Harmol, Czajka and Piechocki [2004] and four models of Gruszczyski [2003]. The effectiveness of models was verifi ed for the 8 companies that went bankrupt during the period 20032008 and 8 fi rms in good fi nancial condition. Studies have shown that the quality of the resulting classifi cation was satisfactory only for six models. In the remaining cases there was too low proportion of correct identifi cation, or too strong asymmetry in the diagnosis classes. If, however, were considered to indicate all the analyzed mod-els, it turned out that 14 companies recognized correctly most of them. Individual companies correctly classifi ed from 65 to 100% of the models. Research has shown that poor performance gave the classifi cation model using a small number of fi nancial indicators.

Katarzyna BoratyskaKatedra Ekonomiki i Organizacji Przedsibiorstw Szkoa Gwna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Poziom obcie podatkowych a zagroenie bankructwem przedsibiorstw piwowarskich

Wstp

Stosunkowo sabe rozpoznanie tematu upadoci fi rm w agrobiznesie prze-mawia za potrzeb prowadzenia prac badawczych mogcych przyczyni si do lepszego rozpoznania tego zjawiska, w tym take podstawowych si spraw-czych i moliwych nastpstw dla caej gospodarki [Kowalczyk 2009, s. 127]. Problematyka funkcjonowania browarw jest szczeglnie wana w dobie kry-zysu gospodarczego. W latach 90. nastpoway zmiany w uwarunkowaniach oraz sposobie funkcjonowania wikszoci przedsibiorstw piwowarskich. Podkreli naley, i zagadnienie bankructwa przedsibiorstw piwowarskich, przyczyn i skutkw upadoci jednostek w tym obszarze z punktu widzenia ekonomii nie byo dotychczas przedmiotem zainteresowania wielu badaczy. Istnieje wic potrzeba rozpoznania tego zjawiska. Pozwoli to m.in. na wyod-rbnienie specyfi cznych zagroe kontynuacji dziaania przedsibiorstw piwo-warskich.

Naley podkreli wkad przemysu piwowarskiego w rozwj przemysu spoywczego i polskiej gospodarki. W brany piwowarskiej bezporednio za-trudnionych jest okoo 15 000 pracownikw. Porednie zatrudnienie w przed-sibiorstwach kooperujcych jest bardzo due (np. w fi rmach zajmujcych si dostawami do browarw zatrudnionych jest ponad 56 000 osb, w sektorze detalicznym 23 700 pracownikw) [The Contribution Made by Beer to the European Economy 2006, s. 143]. Brana ta zapewnia take due wpywy do budetu pastwa pochodzce z podatku akcyzowego i VAT. Polityka podat-kowa pastwa jest zatem istotnym mechanizmem wyhamowujcym lub po-budzajcym aktywno podmiotw na rynku piwa. Zwaszcza coraz wikszy fi skalizm w tym zakresie przyczynia si (wedug krzywej Laffera) do coraz wikszej skali i aktywnoci szarej strefy. Zwiksza si wwczas opacalno przemytu, sprzeda nielegalnej produkcji czy opacalno nieopodatkowania

34

wyrobu, co niestety nie sprzyja kondycji fi nansowej i rentownoci dziaalnoci producentw dziaajcych zgodnie z obowizujcymi przepisami prawa [Bo-rowska 2009, s. 16].

Cel i metody bada

Celem bada byo przedstawienie wysokoci obcie podatkowych pro-dukcji i sprzeday piwa w Polsce i pozostaych, wybranych krajach Unii Euro-pejskiej oraz prba okrelenia ich wpywu na zagroenie bankructwem browa-rw. Autorka skupia si wycznie na analizie wysokoci podatkw porednich (podatku akcyzowego oraz podatku od wartoci dodanej VAT), pomijajc, kwestie zwizane z podatkiem dochodowym od osb fi zycznych/prawnych.

Konieczne byo take ustalenie czynnikw kluczowych, ktre miay decy-dujcy wpyw na badane przedsibiorstwa. W celu poznania opinii ekspertw na temat wpywu czynnikw wewntrznych i zewntrznych (w tym obcie podatkowych) na funkcjonowanie przedsibiorstwa piwowarskiego przepro-wadzono wywiad kierowany na podstawie kwestionariusza z prezesami zarz-du siedmiu browarw wchodzcych w skad nastpujcych grup kapitaowych: ywiec S.A., Kompania Piwowarska S.A, Carlsberg Okocim S.A. Dokonali oni oceny siy pozytywnego i negatywnego oddziaywania czynnikw wewntrz-nych i zewntrznych, ktre mog mie wpyw na rozwj bd zagroenie ban-kructwem browaru. W artykule skupiono si na zaprezentowaniu wycznie czynnikw zewntrznych. Skala oceny zostaa przedstawiona w tabeli 1. Ze wzgldu na tajemnic handlow nazwy poszczeglnych browarw wchodz-cych w skad grup piwowarskich oznaczono literami od A do G.

Tabela 1Skala oceny siy oddziaywania pozytywnego i negatywnego czynnikw zewntrznych w przedsibiorstwach

Sia oddziaywania negatywnego Sia oddziaywania pozytywnego

5 4 3 2 1 +1 +2 +3 +4 +5bardzo dua dua rednia maa

bardzo maa

bardzo maa maa rednia dua

bardzo dua

rdo: Opracowanie wasne.

W artykule wykorzystano literatur krajow i zagraniczn, dane Zwizku Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego Browary Polskie oraz Ministerstwa Finansw. Dokonano take analizy zwizanych z podjtym tematem aktw prawnych.

35

Przyczyny bankructwa przedsibiorstw agrobiznesu, ze szczeglnym uwzgldnieniem zagroe dla funkcjonowania browarw

Przedsibiorstwa wykazuj symptomy zbliajcego si kryzysu na dugo przedtem, zanim dojdzie do upadoci. Charakteryzuj je zwykle: stagnacja, nie-wykorzystane w peni zasoby, nieefektywne zarzdzanie. Symptomy zagroenia dla kontynuowania dziaalnoci przez jednostki gospodarcze mog by bardzo rne. Z punktu widzenia rachunkowoci jako rdo informacji o sytuacji fi nan-sowej przedsibiorstw wyrnia si podzia zagroe dla kontynuowania dzia-alnoci ze wzgldu na ich charakter. Zgodnie z tym kryterium mona wyrni dwie grupy zagroe: objawy o charakterze fi nansowym oraz niefi nansowym [Boratyska 2009, s. 452]. Przyczyny upadoci przedsibiorstw o charakterze ekonomicznym mona podzieli na mikro- (endogeniczne) i makroekonomicz-ne (egzogeniczne). Przyczyny mikroekonomiczne tkwi w samym przedsibior-stwie, a wic jego strukturze organizacyjnej, w systemie zarzdzania oraz w sys-temie informacji ekonomicznej. Kierownictwo ma na nie wpyw w odrnieniu do przyczyn makroekonomicznych, ktre s od przedsibiorstwa niezalene. Eg-zogeniczne przyczyny upadoci przedsibiorstw mona podzieli na trzy grupy:1) zwizane z sytuacj w brany (np. silna konkurencja);2) wynikajce z krajowego otoczenia przedsibiorstwa (np. zmiany prawa go-

spodarczego i systemu podatkowego, recesja w gospodarce, due zmiany kursw walutowych, stp procentowych);

3) wynikajce z sytuacji na wiecie (np. zmiany gospodarcze i polityczne w in-nych krajach) [Nowak 2000, s. 6667].Wedug S. Kowalczyka [Kowalczyk 2009, s. 127], procesy zachodzce we

wspczesnej gospodarce wiatowej wskazuj na potrzeb identyfi kacji wyst-pujcych coraz liczniej niepewnoci, moliwych rodzajw ryzyka oraz ich na-stpstw dla sfery agrobiznesu i produkcji ywnoci. Kowalczyk [2009, s. 127] wskazuje, i agrobiznes charakteryzuj cechy waciwe tylko dla tego podsys-temu gospodarki, ktre okrelaj nie tylko jego specyfi k, lecz take skonno do rozwoju i upadoci tworzcych go podmiotw gospodarczych. Znaczna licz-ba cech typowych dla agrobiznesu w istocie wynika ze specyfi ki i odmienno-ci samego rolnictwa od pozostaych ogniw agrobiznesu, a take od sektorw poza agrobiznesem. Podstawowe siy przyspieszajce upadoci w agrobiznesie to m.in. sezonowo dziaalnoci (w odniesieniu do browarw moemy mwi o sezonowoci sprzeday najwiksze zakupy i spoycie piwa odnotowywa-ne s w okresie od maja do padziernika), przestrzenny charakter produkcji i po-pytu, procesy globalizacyjne (rys. 1).

36

Wedug raportu Dun&Bradstreet, poowa maych polskich fi rm jest w nieko-rzystnej sytuacji fi nansowej. Przyczyn s coraz wiksze problemy ze ciganiem nalenoci. W marcu 2010 r. warto niezapaconych faktur w 40 najwikszych na polskim rynku przedsibiorstwach brany budowlanej sigaa prawie 129 mln z, w 25 fi rmach brany spoywczej ponad 171 mln z, a w 15 wiodcych fi rmach brany kosmetycznej 99 mln z. Problemy z patnociami maj take fi rmy che-miczne produkujce dla rolnictwa [Woniak 2010, s. B1].

Z przeprowadzonego z prezesami przedsibiorstw piwowarskich wywiadu kierowanego wynika, i do gwnych szans zaliczono: projekty inwestycyjne, znalezienie inwestora zagranicznego, zmian kultury spoycia alkoholu, popyt, natomiast do gwnych zagroe funkcjonowania browarw: konkurencj, re-strykcje reklamowe, podatki (rys. 2). Jak wynika z informacji zamieszczonych na rysunku 2, poziom podatkw ma dla brany piwowarskiej istotne znaczenie

Czynniki przyspieszaj cebankructwo

krtki czas sprzeda yproduktu,

du e uzale nienie od warunkw naturalnych

sezonowodzia alno ci, produkcji i sprzeda y,

przestrzenny charakter produkcji i odbiorcw,

niski poziom koncentracji i skala produkcji,

zr nicowany charakter podmiotw w poszczeglnych ogniwach agrobiznesu,

globalizacyjna pu apkasurowcowa.

Czynniki przeciwdzia aj cebankructwu

produkcja artyku w podstawowych,

stosunkowo niska innowacyjnoproduktowa,

niski poziom wydajno ci pracy,

silne zale no ci personalne i kapita owe pomi dzy jednostkprodukcyjna gospodarstwem domowym,

intensywnoi zr nicowany charakter kontaktw z rynkiem,

rozwini te regulacje rynkowe,

realizacja funkcji pozaprodukcyjnych.

Rysunek 1Cechy agrobiznesu przyspieszajce i przeciwdziaajce bankructwom przedsibiorstw rdo: Opracowanie wasne na podstawie: S. Kowalczyk, 2009: Przyczyny upadoci fi rm agrobiznesu, [w:] Meandry upadoci przedsibiorstw. Klska czy druga szansa (red. nauk. E. Mczyska). SGH, Warszawa 2009, s. 118126.

37

jako czynnik, ktry moe zagraa kontynuacji dziaalnoci, w zwizku z tym w dalszej czci artykuu autorka przedstawia kwestie zwizane z opodatkowa-niem browarw podatkiem akcyzowym i VAT.

Zasady oraz poziom opodatkowania produkcji//sprzeday piwa podatkiem akcyzowym i VAT

Przepisy systemu podatkowego Unii Europejskiej wymagaj, aby pastwa czonkowskie w zakresie struktury i stawek podatku akcyzowego dla wyrobw akcyzowych stosoway okrelony dla poszczeglnych wyrobw poziom mini-malny wysokoci podatku. Pastwa czonkowskie mog jednak zawsze ustali i stosowa na podstawie wasnej polityki fi skalnej wysze stawki akcyzy. Takie rozwizanie kwestii ksztatowania poziomu stawek podatku akcyzowego powo-

Rysunek 2Szanse i zagroenia funkcjonowania browarwrdo: Badania wasne (skala ocen jak w tab. 1).

38

duje, e w Unii Europejskiej wystpuje due zrnicowanie wysokoci obcie fi skalnych dla poszczeglnych wyrobw akcyzowych. Dodatkowo, w celu wy-penienia kryterium minimalnego poziomu opodatkowania, Polska podobnie jak inne pastwa czonkowskie, ktre nie przyjy wsplnej waluty, zmuszona jest do corocznego przegldu poziomu opodatkowania wyrobw akcyzowych w za-lenoci od obowizujcego na dany rok kursu euro w stosunku do waluty krajo-wej i ewentualnej korekty stawek akcyzy. Minimalne poziomy stawek okrelone s w dyrektywie Rady 92/84/EWG z 19 padziernika 1992 r. w sprawie zblienia stawek podatku akcyzowego dla alkoholu i napojw alkoholowych.

Jednoczenie naley wskaza, e uwzgldniajc sytuacj gospodarcz pa-stwa, Minister Finansw moe w drodze rozporzdzenia obnia stawki akcy-zy na poszczeglne wyroby akcyzowe, rnicowa je w zalenoci od rodzaju w robu oraz okrela warunki ich stosowania na okres nie duszy ni 3 miesice w odstpach co najmniej trzymiesicznych. Takie uprawnienie, zgodnie z prze-pisami przejciowymi ustawy, przysuguje Ministrowi Finansw do 31 grudnia 2011 r.

Piwem w rozumieniu ustawy o podatku akcyzowym s wszelkie wyroby objte pozycj CN 2203 00 oraz wszelkie wyroby zawierajce mieszanin piwa z napojami bezalkoholowymi, objte pozycj CN 2206 00, jeeli rzeczywista ob-jtociowa moc alkoholu w tych wyrobach przekracza 0,5% objtoci. Produkcj piwa w rozumieniu powyszej ustawy jest wytwarzanie lub przetwarzanie piwa, a take jego rozlew. Podstaw opodatkowania piwa jest liczba hektolitrw go-towego wyrobu na 1 stopie Plato. Stawka akcyzy na piwo w 2010 r. wynosi 7,79 z od 1 hektolitra za kady stopie Plato gotowego wyrobu. Minister wa-ciwy do spraw fi nansw publicznych okrela, w drodze rozporzdzenia, szcze-gowe metody oceny parametrw sucych do ustalenia podstawy opodatko-wania piwa, w szczeglnoci wyznaczania liczby stopni Plato w piwie gotowym, uwzgldniajc przepisy prawa Wsplnoty Europejskiej w zakresie akcyzy oraz technologi wytwarzania piwa.

Obcienia fi skalne brany piwowarskiej w 1999 r. wyniosy blisko 3,4 mld z, co stanowio ponad 59% przychodw tego sektora. Podwyka akcyzy bya szczeglnie niekorzystna dla browarnictwa, gdy stanowia ona blisko 44% wartoci ogu podatkw paconych przez t bran, natomiast podatek VAT 49% [Okrzesik 2000, s. 67].

W 2002 r. podwyszona akcyza przyniosa budetowi ponad 2 mld z wpy-ww, jednake przyczynia si do zahamowania wzrostu konsumpcji i sprzeday piwa, gdy cz kosztw producenci przerzucili na klientw. Podatek akcyzowy i podatek VAT w 2004 r. stanowiy prawie 60% ceny piwa. Akcyza wynosia 22,5 euro/hl, podczas gdy np. w Niemczech 9,0, w Czechach 9,6, Sowacji 8,9, na Litwie 10,35 euro/hl. Wysze stawki miaa tylko Austria, gdzie akcyza wyniosa

39

25 euro/hl. Akcyza na piwo w Polsce bya ponad 2 razy wysza w porwnaniu do Litwy, Sowacji, Czech czy Niemiec.

Za 2005 r. przedsibiorstwa piwowarskie wpaciy do budetu pastwa ak-cyz w wysokoci ponad 2,5 mld z. Doliczajc VAT, CIT i podatki lokalne, w sumie browary zasiliy budet kwot 6 mld z [Pko 30 mln hl 2006]. Nale-y podkreli wzrost wpyww z akcyzy od piwa w latach 20022007. W 2008 r. w porwnaniu do 2007 r. nastpi ich nieznaczny spadek. Najwysze wpywy z akcyzy od piwa odnotowano w 2009 r. (rys. 3).

Zwizek Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego Browary Polskie osza-cowa, i w 2009 r. sprzeda piwa w Polsce spada a o 10 proc. w stosunku do roku poprzedniego. Wedug Browarw Polskich, tak wielki spadek sprzeday wywoao przede wszystkim podniesienie od 1 marca 2009 r. akcyzy o 13,6 proc. Skutkowao to podwyk detalicznej ceny piwa od 6 do 9 gr. Konsumenci nie za-akceptowali kolejnej podwyki, tym bardziej e ju od dwch lat browary prze-rzucay na nich rosnce koszty surowcw i opakowa. W wyniku tej operacji fi nansowej browary w Polsce sprzeday w 2009 r. tylko 32 mln 250 tys. hektoli-trw piwa. Rok wczeniej sprzeda wyniosa 35 mln 861 tys. Najwikszy spa-dek sprzeday brana piwna zanotowaa w drugim kwartale 2009 r. Od kwietnia do koca czerwca 2009 r. nastpio jej zmniejszenie o 13,5 proc. W czerwcu 2009 r. sprzeda spada a o 18,4 proc. Przyczynia si do tego take pogoda [Prusek 2010].

Mimo spadku sprzeday piwa resort fi nansw osign swj cel, poniewa z akcyzy browary wpaciy 3,176 mld z, czyli 101 proc. zaoe budetowych.

0,000,501,001,502,002,503,003,50

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009L ata

[w m ld z l]

Rysunek 3Wpywy z akcyzy od piwa do budetu pastwa w latach 20022009rdo Dane Zwizku Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego zamieszczone na http://www.browary-polskie.pl/rynek_piwa/wyniki_branzy.php z dnia 10.07.2009 oraz Polish Beverage Report, IntelliNews, April 2010.

40

Budet dziki wyszej akcyzie planowa ekstra 460 mln z na Rezerw Solidar-noci, specjalny fundusz sucy agodzeniu skutkw kryzysu dla najuboszych. Rzd rozwiza t rezerw w trakcie nowelizacji budetu w poowie 2009 r.

Podatek VAT na piwo w Polsce wynosi 22% i jest znacznie wyszy ni np. w Czechach, Niemczech, Hiszpanii, Luksemburgu czy Szwajcarii (rys. 4). Po-woduje to znaczne dysproporcje midzy cenami piwa w Polsce i w krajach s-siednich. Rnice te mog w przyszoci zagrozi funkcjonowaniu blisko 20 bro-warw dziaajcych wzdu poudniowej i zachodniej granicy. Dlatego te due znaczenie dla rozwoju brany browarniczej maj ewentualne zmiany wysokoci akcyzy na ten napj, ktre w zalenoci od kierunku bd stymulowa lub ogra-nicza popyt na piwo.

Skutki utrzymania wysokich obcie podatkowych na piwo w kontekcie zagroenia bankructwem browarw

Przedstawiciele brany podkrelali zbyt wysokie obcienia podatkowe, np. stawki akcyzy wysze w Polsce w porwnaniu do pozostaych krajw UE. Powo-duje to wzrost kosztw jeli obcienie akcyz wzrasta szybciej ni przychody, to przewaga wypracowana przez wzrost skali produkcji i obnianie si kosz-tw jednostkowych zostaje zmniejszona przez wzrost akcyzy; np. mae i rednie browary maj ograniczone moliwoci obniania kosztw jednostkowych przez wzrost skali produkcji. W przyblieniu 1-procentowa podwyka ceny piwa po-woduje niemal 1-procentowy spadek jego sprzeday [Okrzesik 2003].

0 5 10 15 20 25

Szw ajc ar iaLuk s em burg

N iem c yH is zp an ia Po r tug al ia

W ie lk a Bry taniaH o lan dia

G rec jaC zec h yAus tr iaPo ls k a

[% ]

Rysunek 4Wysoko podatku VAT na piwo w wybranych krajach w 2008 r.rdo: Opracowanie na podstawie danych Zwizku Pracodawcw Przemysu Piwowar-skiego Browary Polskie.

41

Piwowarzy krytykowali zmian poziomu akcyzy wprowadzon od 1 marca 2009 r., poniewa przewidywali spadek spoycia, zamknicia browarw i zwol-nienia pracownikw. Przedstawiciele brany sygnalizowali, e wpywy budeto-we musiay zosta zuboone o wpywy z podatkw VAT, CIT i PIT ze wzgldu na zmniejszenie sprzeday i zamknicie kilku browarw [Prusek 2010]. Kompa-nia Piwowarska zlikwidowaa ze wzgldu na brak opacalnoci produkcji duy zakad w Kielcach zwalniajc 130 osb, a z regionalnych browarw nie prze-trwa Racibrz. Rwnie czstochowski zakad Kmicic doczy do zlikwidowa-nych browarw: Hetman z Krasnegostawu (Lubelskie), Victoria z Mckiej Woli (dzkie) i Grybw z Siokowej (Maopolskie).

Naley zwrci ponadto uwag, i obowizek podatkowy w akcyzie po-wstaje z dniem wykonania czynnoci podlegajcych opodatkowaniu. Podatnicy dokonujcy obrotu wyrobami akcyzowymi zharmonizowanymi zobowizani s do obliczenia akcyzy wstpnie za okresy dzienne. Wpata dzienna akcyzy musi by dokonana najpniej 25. dnia po dniu, w ktrym powsta obowizek podat-kowy. Moment zapaty akcyzy przez producenta nie jest powizany bezpored-nio z otrzymaniem zapaty od kontrahenta za produkty, co moe mie istotny, negatywny wpyw na pynno fi nansow przedsibiorcy. Przedsibiorstwo, ktre spenia okrelone wymogi zapewniajce bezpieczestwo poboru akcyzy, moe skorzysta z procedury zawieszenia poboru akcyzy (mog by to wycz-nie skad podatkowy, zarejestrowany handlowiec, niezarejestrowany handlowiec i przedstawiciel podatkowy). Procedura ta zwiksza pynno fi nansow przed-sibiorstwa (nie wszystkie przedsibiorstwa uzyskay taki status ze wzgldu na barier fi nansow zwizan z brakiem moliwoci zoenia kaucji pieninej oraz zalegoci podatkowe sytuacja ta dotyczya gwnie maych i rednich browarw).

Zwizek Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego szacowa, i po przyst-pieniu Polski do UE konkurencyjno brany piwowarskiej moe w znacznym stopniu pogorszy si ze wzgldu na rozbienoci w wysokoci obcie podat-kowych midzy Polsk a krajami ssiednimi. Twierdzono, e poszerzenie UE i zniesienie granic spowoduje import piwa, gwnie z Czech, Sowacji i Niemiec. Kraje te (szczeglnie Niemcy) charakteryzuj si nadprodukcj piwa, a nisze obcienia fi skalne spowoduj jego atrakcyjno cenow. Przykadem moe by Dania, gdzie wskutek zbyt wysokiej akcyzy okoo 20% spoywanego piwa po-chodzi z prywatnego importu z Niemiec [Boratyska 2006, s.106].

W Szwecji w latach 19942003 tzw. import prywatny wzrs a o 670%, podczas gdy rynek piwa zaledwie o 1%. W 2002 r. do Szwecji wwieziono w dro-dze importu prywatnego okoo 1 mln hl piwa. Negatywny by wpyw tego zjawi-ska na konkurencyjno lokalnego przemysu piwowarskiego kilka browarw zamknito, kilka innych zagroonych byo bankructwem [akomy 2003]. Od

42

2001 r. poziom zatrudnienia w szwedzkim przemyle piwowarskim zmniejszy si o 30% [A Report 2006, s. 8].

Okoo 30 mln litrw piwa ze sklepw przygranicznych wwieziono do Au-strii z Niemiec i Czech, co stanowio okoo 3% oglnego poziomu konsumpcji. Ponad 42 mln litrw piwa wynis prywatny import piwa do Finlandii w okre-sie od maja 2004 do maja 2005 r. i stanowi on prawie 10% oglnego poziomu konsumpcji. Zakupy piwa w sklepach przygranicznych wzrosy znaczco od momentu wstpienia Estonii do UE, wwczas rzd ponis strat 50 mln euro z tytuu zmniejszonych wpyww do budetu pastwa [A Report 2006, s. 9].

Finowie w marcu 2004 r. obniyli podatek akcyzowy na wyroby alkoholo-we. Akcyz na spirytualia zmniejszono o 44%, wino 10%, piwo 32%, a na inne wyroby fermentowane 40%. Przeprowadzili oni obliczenia, opierajc si na dyrektywie unijnej, mwicej o moliwoci wwozu wyrobw alkoholowych, oraz na rnicach w cenie midzy swoim krajem a Estoni. Wynika z nich, e kadorazowo obywatel Finlandii bdzie mg wwie do swego pastwa z Esto-nii 110 litrw piwa, 10 litrw wdek, 90 litrw wina oraz 20 litrw innych napo-jw alkoholowych. W Estonii zapaci za ten pakiet okoo 1000 euro, podczas gdy w kraju musiaby na te same towary przeznaczy o 1000 euro wicej. Jedynym racjonalnym rozwizaniem w tym wypadku byo obnienie akcyzy na alkohol na rynku krajowym, przez co import indywidualny ma wystpowa w duo mniej-szej skali. To z kolei ma zapobiec gwatownemu spadkowi wpyww do budetu pastwa, a take zamykaniu browarw, na ktrych produkty byoby coraz mniej chtnych [akomy 2003].

Wydaje si, e piwa importowane, bez nasilonych dziaa marketingowych i rozwinitych sieci dystrybucji, nie s w stanie zagrozi browarom funkcjonu-jcym w Polsce ofi cjalnie. Legalnie importowane piwo nie przekroczy 1,52% w jego spoyciu ogem. Prawdziwym problemem moe by jednak napyw piwa przywoonego z zagranicy przez ludno. Zgodnie z unijnym prawem, po 1 maja 2004 r. kady podrny moe legalnie przywie zza granicy do wasne-go uytku do 10 litrw mocnych alkoholi, 90 litrw wina, 110 litrw piwa i 20 litrw innych napojw pochodzcych z fermentacji1.

Zwizek Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego Browary Polskie oce-nia, e po wejciu Polski do Unii Europejskiej 20% piwa na naszym rynku b-dzie pochodzi z tzw. importu prywatnego. Do najbardziej zagroonych impor-tem prywatnym browarw polskich po akcesji naleay wszystkie browary przy-graniczne, m.in. Bosman, Dojlidy, Okocim, Grybw, ywiec, Tychy, Gubczyce, Witnica, Piast, Lwwek lski [Boratyska 2009, s. 11]. Bankructwo przedsi-

1 Dyrektywa Horyzontalna 92/12 z 25 lutego 1992 r.

43

biorstwa piwowarskiego to koszty nie tylko dla wacicieli, fi rm kooperujcych, ale take dla caej gospodarki (np. konieczno wypat zasikw dla bezrobot-nych). Ponadto, warto zwrci uwag na negatywne konsekwencje spowodo-wane bankructwem browaru dla budetu pastwa, tzn. zmniejszenie dochodw podatkowych (podmiot, ktry zbankrutowa zaprzestaje pacenia podatkw).

Zakadajc, e konsumpcja piwa bdzie wynosi okoo 25 mln hl rocznie (w 2005 r. produkcja piwa osigna poziom okoo 30 mln hl), to przy 25-pro-centowym imporcie prywatnym straty budetu z tytuu VAT i akcyzy przekracza-j 1 mld z (tab. 2).

Tabela 2Konsekwencje utrzymania wysokich obcie podatkowych na piwo po wstpieniu Polski do Unii Europejskiej

Import indywidualny w rynku [%]

Spadek sprzeday [mln hl]

Straty [mln z]

VAT na akcyzie ogem10 2,50 221 214 43515 3,75 331 322 65320 5,00 422 429 87125 6,25 552 537 1088

rdo: Dane Zwizku Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego Browary Polskie, www.browary-polskie.pl z dnia 02.05.2006.

Wzrost konsumpcji taszego piwa z importu oznaczaby nie tylko radykal-ne zmniejszenie wpyww do budetu pastwa, straty producentw, ale jeszcze wysz stop bezrobocia. Spadek sprzeday piwa produkowanego przez krajo-wych wytwrcw o 20%, w wyniku rozwoju importu prywatnego, spowodowa-by likwidacj 3,6 tys. miejsc pracy w browarnictwie oraz 7,4 tys. etatw w bran-ach kooperujcych [Dane Zwizku Pracodawcw Przemysu Piwowarskiego zamieszczone na www.browary-polskie.pl z dnia 02.05.2006].

Podsumowanie

W artykule zwrcono uwag, e prezesi browarw podobnie oceniali czyn-niki oddziaywania zewntrznego. Wynikao to ze specyfi ki funkcjonowania w tej samej brany i napotykania na podobne szanse i zagroenia. Wrd tych ostatnich zosta wymieniony take poziom podatkw. Przedstawiciele brany wskazywali, e podwyszanie poziomu podatku akcyzowego moe by czynni-kiem zagraajcym funkcjonowaniu browaru, podkrelajc do liczne dotych-czasowe bankructwa przedsibiorstw tej brany.

44

Wysokie obcienia fi skalne s czynnikiem znacznie ograniczajcym kon-kurencyjno polskich browarw w warunkach otwarcia granic po przystpieniu Polski do Unii Europejskiej. Przykady innych krajw europejskich wskazuj na konieczno obnienia akcyzy na piwo take w Polsce. Dalszy jej wzrost w naj-bliszych latach moe doprowadzi do obnienia rentownoci czy nawet upadku wielu maych i rednich przedsibiorstw przemysu piwowarskiego.

Literatura

A Report for The Brewers of Europe by Oxford Economic Forecasting, The Consequences of the Proposed Increase in the Minimum Excise Duty Rates For Beer. Oxford Economic, January 2006.

BORATYSKA K.: Obcienia podatkowe a konkurencyjno przedsibiorstw agrobiznesu po wstpieniu Polski do Unii Europejskiej. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocawiu, nr 1118, Tom 1, 2006.

BORATYSKA K.: Przyczyny upadoci przedsibiorstw w Polsce. Zeszyty Naukowe Uni-wersytetu Szczeciskiego nr 549, Ekonomiczne Problemy Usug nr 39, 2009.

BORATYSKA K.: Rynek piwa w Polsce i perspektywy jego rozwoju. Zeszyty Naukowe Szkoy Gwnej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Ekonomika i Organizacja Go-spodarki ywnociowej nr 75, 2009.

BOROWSKA A.: Przemiany na rynku napojw alkoholowych w Polsce w latach 19902007, Zeszyty Naukowe Szkoy Gwnej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Problemy Rolnictwa wiatowego, Tom 9 (XXIV), 2009.

Dane pochodzce z badanych browarw.Dyrektywa Horyzontalna 92/12 z 25 lutego 1992 r.KOWALCZYK S.: Przyczyny upadoci firm agrobiznesu, [w:] Meandry upadoci przedsi-

biorstw. Klska czy druga szansa (red. nauk. E. Mczyska). SGH, Warszawa 2009.AKOMY J.: Lekki wzrost w piwie, Rynki Alkoholowe 2003, nr 11 (104).NOWAK E.: Rachunkowo jako rdo informacji o sytuacji finansowej przedsibiorstw

w ocenie zagroenia upadoci. Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy, nr 2 (12), 2008.

OKRZESIK J.: Brewing industry, Business News Poland 2003, No 7. OKRZESIK J.: Przemys browarniczy w Polsce, Brane, rynki, sektory polskiej gospodarki,

Boss Rolnictwo 2000, nr 22.Pko 30 mln hektolitrw piwa, Gazeta Wyborcza, 02.02.2006.Polish Beverage Report, IntelliNews, April 2010.PRUSEK T.: Sprzeda piwa spada w 2009 r. w Polsce o 10,1 proc., Gazeta Wyborcza,

25.02.2010, artyku zamieszczony na stronie internetowej z dnia 27.07.2010 r. http://wyborcza.biz/biznes/1,101562,7603186,Sprzedaz_piwa_spadla_w_2009_r__w_Pol-sce_o_10_1_proc_.html

The Contribution Made by Beer to the European Economy. Employment, value added and tax. Ernst&Young Netherlands, Amsterdam 2006.

45

Ustawa z dnia 11 marca 2004 r. o podatku od towarw i usug (Dz.U. z 2004 r. Nr 54, poz. 535)

Ustawa z dnia 6 grudnia 2008 r. o podatku akcyzowym (Dz.U. z 2009 r. Nr 3, poz. 11).WONIAK A.: Maym firmom jest coraz trudniej przetrwa. Rzeczpospolita nr 115 z dnia

19.05.2010.www.mf.gov.pl

The level of fi scal burden and threat of brewery enterprises bankruptcy

Abstract

In this article the level of fi scal burden in terms of threat of brewery enter-prises bankruptcy was discussed. On the basis on chairmen of enterprises opin-ions the Author stated that too high fi scal duties (e.g. excise tax) are signifi cant factor limited breweries development. Tax government policy has tremendous importance for the beer industry representatives. On the one hand, excessive fi scal impact could decreasing tax revenues, on the other hand, it can lead to production and sales effectiveness reduction, and therefore threat of enterprises bankruptcy.

Jarosaw PoterajInstytut Przedsibiorczoci Pastwowa Wysza Szkoa Informatyki i Przedsibiorczoci w omy

rda fi