Ocena wpływu płynności finansowej na rentowność w badanych szpitalach

4.5. Ocena wpływu płynności finansowej

na rentowność w badanych szpitalach

– modelowanie ekonometryczne

Dodatkowo, w  celu zweryfikowania założeń dotyczących wpływu płynności finansowej na rentowność w polskich szpitalach, oszacowany został model ekono-metryczny. Zanim uzyskano zaprezentowaną poniżej wersję modelu, wykonano szereg estymacji uwzględniających zarówno różne zmienne, jak również postaci modelu. Wynikały one z przeglądu literatury zaprezentowanego we wcześniejszej części pracy (zob. tabela 3.4). Na tej podstawie zostały również dobrane ostatecz-ne zmienostatecz-ne do estymacji. Jako zmienna objaśniana posłużyła rentowność mająt-ku ogółem (ROA), stanowiąca również zastosowane we wcześniejszych analizach kryterium podziału na szpitale najbardziej i najmniej rentowne.

Estymacja modelu wykonana została dla danych panelowych. By wybrać odpo-wiedni estymator (z efektami losowymi lub efektami stałymi), należy przeprowa-dzić test Hausmana, który pozwala zweryfikować, jakiego estymatora należy użyć. Jeśli wartość p-value dla testu Hausmana przyjmuje wartość mniejszą niż 0,05, to należy zastosować estymator efektów stałych (FE), jeśli przyjmuje wartość więk-szą, należy wybrać estymator efektów losowych (RE). Dlatego też każdorazowo

analizowano wartości p-value dla testu Hausmana. Poniżej przedstawiono esty-mację modelu dla danych panelowych z efektami stałymi. Najlepsze oszacowanie uzyskano dla logarytmicznej postaci modelu. Postać analityczna modelu przedsta-wia się następująco:

ȋȌαƒͲΪƒͳȋȌΪƒʹȋȌΪƒ͵ȋȌΪ

ΪƒͶȋȌΪƒͷȋȌΪƒ͸ȋȌΪƒ͹ȋȌΪ

gdzie:

CZ – cykl zapasów,

TA – wartość majątku ogółem,

QR – wskaźnik podwyższonej (szybkiej) płynności finansowej,

CR – wskaźnik bieżącej płynności finansowej,

DR – wskaźnik zadłużenia ogółem,

CKG – cykl konwersji gotówki,

S – wartość przychodów ze sprzedaży.

Należy tu od razu wskazać na pewne ograniczenie, wynikające z zastosowa-nia postaci logarytmicznej modelu. Mianowicie, ze względu na to, że postać ta eliminuje obserwacje, w przypadku których wystąpiły wartości ujemne, znacznie ogranicza to liczbę jednostek danych przekrojowych. Mając również to na uwadze, należy stwierdzić, że wykonane modelowanie dotyczyło tylko i wyłącznie szpitali uzyskujących w analizowanym okresie dodatnią rentowność.

Poniżej została przedstawiona postać modelu po oszacowaniu parametrów przy wykorzystaniu pakietu Gretl6, jak również podstawowe charakterystyki modelu.

ȋ) = −38,9605 − 1,07832 Ln(ȌΪͳǡͻͺͺͻͷȋȌΪͲǡ͸͹ͳ͸ʹͶȋȌΪ Ϊͳǡ͸ͺͳͳͷȋȌΪͳǡͶͶͻͳͲȋ) − 0,122306 Ln(ȌΪͳǡͶͷ͸ͲͷȋȌΪ

6 Program Gretl, autorstwa Allina Cottrella z Uniwersytetu Wake Forest w Północnej Karolinie w Stanach Zjednoczonych, jest rozwijanym od kilku lat pakietem ekonometrycznym. Nale-ży do oprogramowań Powszechnej Licencji Publicznej (GNU), czyli o swobodnym dostępie dla wszystkich użytkowników. Program ten, niezwykle popularny i powszechnie stosowany na świecie, zawiera podstawowe procedury i metody ekonometryczne – http://www.kufel. torun.pl/ [dostęp: 14.01.2019].

Ocena wpływu płynności finansowej na rentowność… 189

Tabela 4.20. Model rentowności majątku ogółem analizowanych szpitali

*** poziom istotności α = 0,01, ** poziom istotności α = 0,05, * poziom istotności α = 0,1. Źródło: opracowanie własne przy wykorzystaniu programu Gretl oraz danych z bazy Amadeus.

Weryfikacja hipotez o normalności rozkładu reszt

W  celu oceny normalności rozkładu reszt został zastosowany test Door-nika-Hansena (1994). Uzyskano w  nim Chi-kwadrat(2) = 3,35251 z  wartością p 0,187073. W związku z tym, na poziomie istotności α = 0,05 nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, mówiącej iż dystrybuanta empiryczna ma rozkład normalny (0,187073 > 0,05).

Współczynniki dopasowania

Uzyskany w modelu współczynnik dopasowania LSDV R-kwadrat = 0,760719 jest dosyć wysoki. Natomiast Within R-kwadrat = 0,303984 jest znacznie niższy. Oznacza to, że dla większości zmiennych zróżnicowanie między jednostkami jest znacznie wyższe niż dla poszczególnych jednostek.

Estymacja modelu dla danych panelowych z efektami stałymi, z wykorzystaniem 134 obser-wacji, włączono 48 jednostek danych przekrojowych

Zmienna zależna (Y): ln_ROA

Zmienna ^Współczyn-_nik Błąd stand. t-Studenta Wartość p Istotność

const −38,9605 10,1873 −3,824 0,0003 *** Ln_CZ −1,07832 0,675592 −1,596 0,1145 Ln_TA 1,98895 1,07501 1,850 0,0680 * Ln_QR 0,671624 0,255044 2,633 0,0102 ** Ln_CR 1,68115 0,634276 2,651 0,0097 *** Ln_DR 1,44910 0,517720 2,799 0,0064 *** Ln_CKG −0,122306 0,134731 −0,9078 0,3668 Ln_S 1,45605 1,55129 0,9386 0,3508

LSDV R-kwadrat 0,760719 _R-kwadrat^Within 0,303984 LSDV F(54, 79) 4,651027 ^{Wartość p dla} _{testu F} 3,85e-10

Weryfikacja hipotez o istotności parametrów

Analizując wartość statystyki t-Studenta wraz z wartością prawdopodobień-stwa jej uzyskania dla poszczególnych zmiennych objaśniających występujących w modelu, widać, iż istotny wpływ na zmienną objaśnianą, czyli uzyskiwaną ren-towność majątku ogółem (ROA), mają:

• na poziomie istotności α = 0,05: wskaźnik podwyższonej (szybkiej) płynno-ści finansowej (QR);

• na poziomie istotności α = 0,1: wartość majątku ogółem (TA).

Interpretacja parametrów

• a₁ = −1,07832, jeżeli cykl zapasów wzrósłby o jednostkę, czyli wydłużył się o jeden dzień, to rentowność majątku ogółem (ROA) spadłaby o 1,07832%. • a₂ = 1,98895, jeżeli wartość majątku ogółem wzrośnie o jednostkę – tj. o 1 zł,

to rentowność majątku ogółem wzrośnie o 1,98895%.

• a₃ = 0,671624, jeżeli wskaźnik podwyższonej płynności finansowej wzrośnie o jednostkę, to rentowność majątku ogółem wzrośnie o 0,671624%.

• a₄ = 1,68115, jeżeli wskaźnik bieżącej płynności finansowej wzrośnie o jed-nostkę, to rentowność majątku ogółem wzrośnie o 1,68115%.

• a₅ = 1,44910, jeżeli wskaźnik ogólnego zadłużenia wzrośnie o jednostkę, to rentowność majątku ogółem wzrośnie o 1,44910%.

• a₆ = −0,122306, jeżeli cykl konwersji gotówki wzrośnie o jednostkę (wydłuży się o jeden dzień), to rentowność majątku ogółem spadnie o −0,122306%. • a₇ = 1,45605, jeżeli przychody ze sprzedaży wzrosną o jednostkę (1 zł), to

rentowność majątku ogółem wzrośnie o 1,45605%.

Ocena merytoryczna modelu

Wszystkie znaki parametrów przy zmiennych są zgodne z przytaczanymi we wcześniejszej części pracy rozważaniami dotyczącymi szpitali.

Na szczególną uwagę z punktu widzenia realizowanego badania i tematu pracy zasługują tutaj podstawowe miary płynności finansowej – tj. wskaźnik bieżącej (CR) oraz podwyższonej płynności finansowej (QR). Ich zmiany wpływają w po-zytywny i istotny sposób na uzyskiwaną przez szpitale rentowność. Potwierdza to wnioski z wykonywanych wcześniej analiz wskazujących na pozytywną zależność występującą pomiędzy płynnością finansową i rentownością w sektorze polskich szpitali, wykazanych podczas analizy strategii zarządzania płynnością finansową w analizowanych szpitalach oraz analizy korelacji. Relacja ta nie jest zgodna z za-obserwowanymi trendami w tym zakresie dotyczącymi typowych przedsiębiorstw funkcjonujących w realiach rynkowych. Świadczy to o tym, że szpitale nie powin-ny być postrzegane przez pryzmat typowych przedsiębiorstw.

Za miary płynności finansowej również uznawane są wykorzystane w mode-lu zmienne dotyczące cykw mode-lu konwersji gotówki – tj. sam cykl konwersji gotówki (CKG) oraz cykl zapasów (CZ). Niestety w ich przypadku uzyskane oszacowania

Ocena wpływu płynności finansowej na rentowność… 191

parametrów nie są statystycznie istotne, w związku z tym trudno wysnuwać tu dalsze wnioski.

Na rentowność majątku w istotny i pozytywny sposób wpływa natomiast po-ziom posiadanego majątku ogółem (TA). Pozostaje to również w zgodzie z logiką finansów i ekonomii. Choć – jak to zostało wcześniej wykazane – szpitale posia-dające niższy poziom aktywów operacyjnych (czyli majątku wykorzystywanego w działalności operacyjnej), osiągają wyższe poziomy rentowności (co może wy-nikać z lepszego i bardziej sprawnego wykorzystania majątku operacyjnego lub też jego niższej wartości, uzyskanej w wyniku amortyzacji), to jednak łączna wartość majątku świadczy często o  rozmiarach szpitala. Duże szpitale mogą uzyskiwać wyższą rentowność, np. ze względu wyższą posiadaną liczbę łóżek czy większe kontrakty NFZ z uwagi na posiadanie większej liczby oddziałów. Taka sytuacja może przyczyniać się do efektów skali.

Na rentowność majątku ogółem w przypadku analizowanych szpitali wpływa w istotny i pozytywny sposób również poziom ogólnego zadłużenia (DR). Wyko-rzystanie kapitału obcego może przyczyniać się do wzrostu rentowności – oczy-wiście jeśli to nie jest zadłużenie nadmierne, które wpędza szpitale w trudności finansowe, związane z  wyższym poziomem ryzyka finansowego (Kołosowska i in., 2014: 47–80). Mając na uwadze przytoczone ograniczenia modelu, który ze względu na postać logarytmiczną dotyczy jedynie szpitali posiadających dodatnią rentowność, czyli takich, które raczej nie mają trudnej sytuacji finansowej, należy stwierdzić, że pozytywny wpływ zadłużenia na uzyskiwaną rentowność jest jak najbardziej uzasadniony.

Dokonując ogólnej oceny modelu, należy pamiętać o  jego ograniczeniach. Przede wszystkim ze względu na zastosowaną postać logarytmiczną można stwierdzić, że dotyczy on jedynie jednostek szpitalnych cechujących się w anali-zowanym okresie dodatnią rentownością. Co więcej, należy mieć na uwadze, że uzyskane współczynniki dopasowania pozostawiają miejsce na poszukiwanie jesz-cze innych, dodatkowych zmiennych, które mogą wpływać na zmienną zależną. Badanie jednak zostało wykonane w oparciu o zmienne wynikające z literatury (tabela 3.4). Ponadto, tak jak to zostało wskazane wykonany został szereg estyma-cji obejmujących różne warianty tychże zmiennych, a zaprezentowana postać mo-delu stanowiła najlepsze oszacowanie. Stąd wniosek, że owe dodatkowe zmienne objaśniane powinny pochodzić spoza tego zestawu. Kolejną kwestię stanowi to, że nie wszystkie parametry przy zmiennych okazały się istotne statystycznie. Choć te najważniejsze z punktu widzenia niniejszej pracy, czyli wskaźniki płynności finan-sowej, są istotne statystycznie, to jednak dalsze badania mogłyby uwzględniać też już wspomniane dodatkowe zmienne (spoza zestawu wskazywanego w literaturze przedmiotu – zob. tabela 3.4), przy których wszystkie parametry byłyby istotne statystycznie.

4.6. Podsumowanie

Niniejszy rozdział miał charakter empiryczny, a  jego celem była identyfikacja strategii zarządzania płynnością finansową w  kontekście uzyskiwanej rentow-ności, jak również identyfikacja czynników finansowych wpływających na ren-towność szpitala. Analizy przedstawione w  rozdziale miały ułatwić weryfikację hipotez zakładających, że najbardziej rentowne szpitale stosują konserwatywne strategie zarządzania płynnością finansową w przeciwieństwie do szpitali najmniej rentownych, stosujących strategie agresywne, a także, że na rentowność szpitala w sposób istotny wpływa płynność finansowa. Ponadto, dokonana została tu em-piryczna weryfikacja, dotycząca wcześniejszych rozważań dotyczących kierunku i siły wpływu płynności finansowej na rentowność wśród polskich szpitali oraz założenia, że pomiędzy płynnością finansową i rentownością w szpitalu zachodzi istotna pozytywna zależność. Analizy tu zawarte wspomagać mogą również proces weryfikacji hipotezy, że głównym problemem w zakresie zarządzania finansami szpitali w Polsce jest wysoki poziom zobowiązań krótkoterminowych.

Wyniki analiz empirycznych zaprezentowanych w niniejszym rozdziale wska-zują na istotne wnioski. Pomiędzy analizowanymi grupami szpitali, podzielonymi zarówno pod względem kryterium płynności finansowej, jak i rentowności, wy-stępowały znaczące różnice w przypadku większości analizowanych wskaźników finansowych, co może wskazywać odmienne podejście do procesu zarządzania finansowego tychże grup. Szpitale, które stosowały konserwatywne strategie zarzą-dzania płynnością finansową uzyskiwały najwyższe poziomy rentowności, podczas gdy te stosujące strategie agresywne najniższe. Nie jest to zgodne z założeniem, że strategie agresywne mają przekładać się na większe ryzyko finansowe, ale też wyższą rentowność, a strategie konserwatywne wyższe bezpieczeństwo finansowe kosztem obniżonej rentowności. Sytuacja taka miałaby wynikać z teorii zakładają-cych negatywną zależność pomiędzy płynnością finansową i rentownością. Tym-czasem w zrealizowanym badaniu wystąpiła sytuacja odwrotna. Wskazuje to na pozytywny związek płynności finansowej i rentowności w analizowanych grupach szpitali. Pozytywny związek pomiędzy płynnością finansową i rentownością został również potwierdzony przy wykorzystaniu innych narzędzi – tj. analizy korelacji liniowej Pearsona, a także przy pomocy modelowania ekonometrycznego. Taka sytuacja wskazuje na to, że wśród analizowanych szpitali nie zachodziły klasyczne zależności finansowe występujące pośród typowych przedsiębiorstw.

Ponadto wyniki uzyskane w części empirycznej pozwalają na przygotowanie pewnych rekomendacji dotyczących zarządzania płynnością finansową w szpitalu. Zarządzanie płynnością finansową w szpitalu wydaje się być szczególnie istotne, gdyż – tak jak to zostało potwierdzone w  badaniu – szpitale swoją działalność opierają przede wszystkim na krótkoterminowych formach finansowania, przy niewielkim udziale finansowania długoterminowego. Niezależnie od

zastosowa-Podsumowanie 193

nego w badaniu kryterium podziału szpitali (tj. płynności finansowej – dzielące szpitale na te stosujące strategie agresywne, umiarkowane, konserwatywne – lub uzyskiwanej rentowności – dzielącej szpitale na najbardziej i najmniej rentowne) zauważyć można było znaczące różnice w podejściu do procesu zarządzania finan-sowego występujące pomiędzy szpitalami, a przejawiające się w dużej rozbieżności pomiędzy większością analizowanych w pracy wskaźników finansowych w wyod-rębnionych grupach. Należy jednak zauważyć, że wszystkie szpitale, niezależnie od grupy, w której się znajdowały, nie miały realnego wpływu na zarządzanie zapasa-mi i należnościazapasa-mi. Podobne cykle zapasów, wynoszące ok. 6–8 dni, we wszystkich wyodrębnionych na potrzeby badania grupach szpitali mogą wynikać z pewnych minimalnych norm dotyczących utrzymywania odpowiedniego poziomu zapasów przez szpitale, celem zapewnienia ciągłości udzielania świadczeń zdrowotnych. Trzeba jednak zaznaczyć, że działalność szpitalną charakteryzują raczej niskie wartości utrzymywanych zapasów, na co wskazywać mogą niewielkie rozbieżno-ści pomiędzy bieżącym i szybkim wskaźnikiem płynnorozbieżno-ści finansowej. Spływ na-leżności, niezależnie od badanej grupy szpitali, wynosił natomiast zwykle około 42–51 dni. Wynika to z tego, że większość udzielanych przez szpitale świadczeń finansowanych jest ze środków NFZ i stosowanych przez płatnika standardowych procedur związanych z zapłatą za świadczenia zdrowotne. Brak możliwości real-nego oddziaływania na cykl należności uzyskiwanych od płatnika, a także częste problemy z uzyskaniem szybkiej zapłaty z NFZ za tzw. nadwykonania, czy wręcz trudności z uzyskaniem tejże zapłaty w ogóle, stanowią pewne ograniczenie w pol-skim systemie ochrony zdrowia i  przyczyniają się do problemów finansowych szpitali. Niemniej jednak, szpitale mogą realnie oddziaływać na pozostałe aspekty zarządzania płynnością finansową, co potwierdzały istotne różnice w przypadku pozostałych badanych wskaźników finansowych poświęconych ocenie płynności finansowej. W niniejszym rozdziale zostało wykazane, że w badanym okresie pew-na część szpitali radziła sobie zpew-nacznie lepiej niż pozostałe, uzyskując lepsze wy-niki finansowe oraz cechując się lepszą kondycją finansową. Były to szpitale, które stosowały konserwatywne strategie zarządzania płynnością finansową.

Mając to na uwadze, w ramach rekomendacji dla pozostałych szpitali można wskazać, że powinny one znacznie większą uwagę przywiązywać do utrzymywa-nia wyższych poziomów płynności finansowej. Wyniki uzyskane na podstawie modelowania ekonometrycznego wskazują, że w zakresie zarządzania płynnością finansową, osoby zarządzające szpitalami najwięcej uwagi powinny przykładać do wskaźników bieżącej oraz szybkiej płynności finansowej, gdyż to one w istot-ny sposób determinują rentowność szpitala. Na podstawie rozważań zawartych w części empirycznej można by tu podać przedział 1,1–4,4 jako optymalny dla wskaźnika bieżącej płynności finansowej oraz przedział 1,05–4,2 jako optymalny dla wskaźnika szybkiej płynności finansowej.