Инновационный проект: эффективность, риск, шанс

№45-1,

экономические науки

В статье обозревается сложившаяся на настоящий момент практика оценки эффективности, рисков и шансов инновационного проекта

Похожие материалы

Введение

Инновационная деятельность традиционно планируется и реализуется в формате инновационно-инвестиционных проектов. Проект – это деятельность, имеющая начало и конец, реализуемая в соответствии с международными стандартами проектной деятельности, на основе заранее разработанного плана (графика), силами проектной команды с предустановленными ролями и регламентом внутрипроектной коммуникации. Любой проект подлежит бюджетированию и планфактному контролю, с непрерывной оценкой метрик эффективности, риска и шанса. Здесь и далее, без нарушения общности, мы будем опускать атрибут «инвестиционный», применительно к инновационному проекту, предполагая по умолчанию, что инновационные проекты подлежат оценке эффективности инвестиций на основе хорошо известных стандартов [1, 2].

Поскольку на предприятии одновременно развёртывается несколько инновационных проектов в различных сферах деятельности, подлежат осмыслению следующие принципы совместного управления этими проектами:

  • распределение инвестиционных ресурсов между проектами и консолидация их бюджетов;
  • назначение ключевых исполнителей на проекты однотипного содержания, перемещение носителей значимых компетенций между проектами;
  • оценка взаимной синергии проектов, корреляции проектов между собой;
  • оценка влияния отдельных проектов на жизнедеятельность предприятия, вклада этих проектов в достижение стратегического результата.

Таким образом, компания осуществляет переход от управления набором разнородных проектов к управлению единым портфелем проектов. Тогда портфель – это организованная совокупность проектов (в данном случае инновационных), управляемая с единых методологических позиций, по единым правилам, в рамках единого консолидированного бюджета портфеля.

Можно сделать различение типов портфелей, в зависимости от рисков и шансов, сопряжённых с этими портфелями. Наименее рискованными являются портфели проектов, ориентированных на техническое перевооружение (без замены технологического принципа), на реновацию, обновление производственных фондов. Инновационная составляющая таких проектов минимальна; риски таких проектов тоже минимальны, равно как и шансы.

Следующая разновидность портфеля – это хорошо изученный в научной литературе фондовый портфель, где ценные бумаги с фиксированным доходом (облигации и векселя) соседствуют с бумагами, где будущая доходность обладает существенной волатильностью (акции и паи открытых взаимных фондов). Чем выше доля в портфеле бумаг с фиксированным доходом, тем ниже волатильность доходности по портфелю, но тем ниже и шансы заработать сверхдоход. Более того: если существует нормативное требование на ожидаемый доход, то рост доли облигаций в портфеле может привести и к росту риска, сделать облигации бесполезными для портфеля [3]. Инновационность этого типа портфеля сосредоточена в технологиях, которые применяются для управления им (в частности, при оптимизации по критериям «доходность – волатильность» или «доходность-риск» [4]).

Широко в хозяйственной практике представлены портфели прямых инвестиций, в том числе в форме закрытых паевых инвестиционных фондов недвижимости (ЗПИФН). Характерным примером являются строительные портфели [5], когда один застройщик может одновременно сопровождать 40-50 строений – в порядке первоначального строительства, реконструкции и сопровождения. Сами по себе строительные проекты могут содержать в своём составе инновационный компонент, но преимущественно строительная технология базируется на уже апробированных подходах. Инновационность в проектах прямых инвестиций возникает, когда традиционная деятельность в подобных портфелях начинается гибридизироваться с нетрадиционной (финансовые технологии, технологии страхования, технологии нестандартного продвижения товаров и услуг в рынок). Такие нетрадиционные компоненты фигурируют в портфеле в роли финансовых и реальных опционов. Что же до управления таким портфелем, то там инновационность состоит в преодолении существенной информационной неопределённости в части ожидаемых результатов по портфелю, в том числе с применением нетрадиционного математического аппарата (теории нечётких множеств и мягких вычислений).

Наконец, мы приходим к собственно инновационным портфелям. Можно выделить несколько подклассов таких портфелей:

  • портфели инновационных товаров и услуг, когда на выходе портфеля появляются новые товары и услуги с высокой инновационностью, предполагающей особые способы их рыночного продвижения и ценообразования;
  • портфели организационных преобразований, когда в рамках масштабной программы организационных изменений проектируются и внедряются отдельные деловые инициативы, требующие обособленного финансирования;
  • портфели создания ценностей, когда на выходе таких портфелей возникают элементы корпоративного бренда, деловой репутации компаний и их первых лиц (PR), рекламных компаний.

С точки зрения Бостонской матрицы, все инновационные проекты являются «стартапами», т.е. обладают высокими Рисками и Шансами в своей реализации. В частности, стартапы преследует риск младенческой смертности (в формулировках жизненного цикла по Адизесу). Посевной венчурный принцип предполагает, что из 10 инноваций в портфеле через год выживет одна-две, и именно эти две выжившие инновации, которые эволюционно переходят в статус «звёзд» по Бостонской матрице, окупят стартовые инвестиции на весь портфель. Соответственно, портфель инноваций является агрессивным в инвестиционном смысле, обладает ненормативно высокими Рисками и Шансами, равно как и сверхнормативной Эффективностью. Всё это позволяет проводить аналогию между портфелем инновационных проектов и портфелем деривативов (финансовых и реальных опционов).

Высокий риск инновационных портфелей приводит к тому, что при оценке экономической эффективности портфеля в рамках доходного подхода следует закладывать ставку дисконтирования денежных потоков проекта на уровне 25% годовых и выше. Это резко сужает область применения доходного подхода для оценки эффективности. В частности, если стартап или портфель стартапов не окупается в рамках горизонта планирования 3-5 лет, то за пределами этого горизонта окупаемости уже нет (если, разумеется, портфель выращивается не на продажу третьим сторонам; в этом случае ликвидационный поток в состоянии окупить портфель и на более длительных горизонтах планирования). Поэтому приходится кардинально менять парадигму экономического анализа для случая портфеля инноваций. В частности, необходимо сосредоточиться на детальной проработке инновационного проекта в разрезе его стратегического позиционирования, в том числе, с применением технологии системы сбалансированных показателей (ССП).

Управление инновационным проектом на основе модифицированной системы сбалансированных показателей (ССП)

В [4, 6] подробно обосновывается принцип использования ССП для целей идентификации и анализа эффективности и риска инновационных проектов. Там же указывается, что традиционная система вида Нортона-Каплана [7] не приспособлена для моделирования логики инновационного бизнеса и должна быть кардинально модифицирована. В настоящей статье указанный принцип дополняется нижеследующими ключевыми соображениями.

А. ССП настолько универсальный в применении инструмент, что с его помощью можно моделировать логику развития не только предприятия, но и отдельного проекта в рамках предприятия. При этом ССП могут претерпевать декомпозицию и агрегирование. Также с помощью ССП можно моделировать портфель инноваций (путём агрегирования ССП проектов), увязывать ССП портфеля и ССП предприятия, моделируя портфель инновационных проектов в качестве глобальной опционной комбинации.

Б. Комплексная стратегическая карта 4х4, предложенная в цитируемых работах, должна быть замещена картой 4х6, с добавлением карт Оказий и Шансов (рис. 1).

Рисунок 1  Комплексная карта 4х6. Источник: [8]

Рисунок 1 – Комплексная карта 4х6. Источник: [8]

Обозначения стратегических перспектив сводной карты: Е – эффекты (effects), R – взаимоотношения (relationships), P – процессы (processes), A – ресурсы (assets).

Отрисовка комплексной карты в формате рис. 1 указывает на то, что экономическая система предприятия и/или портфеля и/или проекта должна быть охвачена положительными и отрицательными обратными связями, т.е. обладать свойством самообусловленности [9]. Положительные обратные связи – это связи расширенного и суженного воспроизводства экономической системы. Отрицательные обратные связи – это контура управления, направленные на временное размыкание положительных обратных связей, в тех случаях, когда их действие начинает отрицательно сказываться на экономической системе. Также отрицательные обратные связи балансируют все слои стратегических карт, устанавливая пропорцию между ресурсами бизнеса и его результатами [10].

В. Изначально комплексная стратегическая карта постулируется как
граф-схема с нечётко-логическими связями, где в качестве экзогенных входов могут выступать специальные «стыковочные» переменные, к которым будут прикладываться «расплывчатые» сценарии Угроз и Оказий, а также детерминированные сценарии Решений. Соответственно, на выходе карты (на перспективе эффектов) будут возникать показатели в форме нечётких чисел произвольного вида. В том числе, нечётким числом будет представлена и эффективность проекта / портфеля / компании. Сравнивая это число с нормативами N1 по риску и N2 по шансу, можно произвести количественную оценку рисков и шансов, что и будет сделано в конце статьи.

Г. Управление инновационным проектом на основе комплексной карты предполагает, что решения, вырабатываемые по результатам осуществления проекта, структурируются на основе полученных измерений, в то время как проект выполняется в условиях существенных вызовов, оказывающих на проект своё влияние, позитивное или негативное. Чем сильнее вызов, тем выше вероятность / возможность потери устойчивости, накопления негативов без намёка на позитив, тем выше риск банкротства (несостоятельности) проекта.

Д. Генерация решений должна осуществляться по алёртному принципу, когда прямое количественное измерение рисков замещается (дублируется) принципом загорания индикаторных лампочек на панели управления. Если загорается жёлтая лампочка, это повод для выработки антирисковых и прошансовых Решений в штатном режиме (без напряжения топ-менеджмента). Если загорается красная лампочка,
топ-менеджмент должен быть мобилизован по тревоге, а решения должны носить аварийный («пожарный») характер.

Основные принципы оценки эффективности, рисков и шансов инновационного проекта

В соответствии с [1], экономическая оценка инвестиционных проектов (включая инновационные) должна производиться на основе бюджета движения денежных средств (БДДС, плановая форма 4 традиционного бухгалтерского баланса). За основу при анализе берутся чистые денежные потоки проекта (NCF – Net Cash Flow), которые грубо могут быть определены как сумма сальдо операционного и инвестиционного блоков БДДС.
В [10] излагается ряд методических проблем и традиционных ошибок оценивания NCF по бухгалтерскому БДДС и ставится вопрос о переходе от бухгалтерского БДДС к управленческому БДДС, в целях корректной экономической оценки проекта. В частности, необходимо все операции по собственному капиталу заводить в инвестиционный блок управленческого БДДС (включая дивидендные платежи), а выплаты процентов по кредитам переносить из операционного блока в финансовый.

В этом случае чистые денежные потоки проекта определяются как

NCF = СальдоОД + СальдоИД – Проценты, (1)

где СальдоОД – плановое сальдо денежных потоков операционной деятельности, СальдоИД – плановое сальдо денежных потоков инвестиционной деятельности, Проценты – отток процентных выплат по кредитам и займам (не включая выплат по телу кредита).

Далее NCF проходят процедуру дисконтирования в БДДС. Выбор ставки дисконтирования – это отдельная научная задача. В соответствии с теорией инвестиционного планирования, ставка дисконтирования раскладывается на безрисковую и рисковую составляющие. Безрисковая ставка определяется как средневзвешенная ставка доходности по депозиту в надёжном банке (традиционная ошибка в этом случае – отождествлять безрисковую ставку и ключевую ставку ЦБ РФ). Рисковая ставка определяется по классу риска проекта; основной принцип здесь – установить взаимно-однозначное соответствие между риском данного проекта и риском вложений в аналогичные по доходности ценные бумаги (см. таблицу 1).

Таблица 1 – Соответствие безрисковой ставки дисконтирования и доходности по фондовым инструментам

Класс риска

Содержание проекта

Фондовый аналог

Премия за риск к безрисковой ставке

1

Реновация, техническое перевооружение

Государственные обязательства

0 – 3% годовых

2

Локальные организационные изменения, проекты с ясным рынком

Корпоративные облигации

5 – 8% годовых

3

Проекты с неясным рынком, инновации на действующем предприятии

Акции, паи взаимных фондов

10 – 15% годовых

4

Инновации «с нуля», антикризисные мероприятия, масштабные орг. изменения

Деривативы

Свыше 20% годовых

Источник: собственные исследования автора

После того как ставка дисконтирования по проекту определена, действует формула для дисконтированных потоков:

{DNCF}_{i}={NCF}_{i}/{(1+r)}^{i}, (2)

где i – номер планового интервала (месяц, квартал, год), r – ставка дисконтирования, процентов годовых, приведённая к периоду планового интервала. Тогда основной эффект от проекта – его чистая современная ценность (NPV – Net Present Value) определяется по формуле:

NCF=\sum_{T}^{i=0}{DNCF}_{i} (3)

где T – номер последнего планового интервала, отвечающего горизонту инвестиционного плана. Обращаем внимание на то, что интервалы нумеруются с нуля. Это связано с тем, что условный нулевой интервал соответствует потоку стартовых инвестиционных платежей, и соответствующие денежные потоки, в соответствии с теорией, не подлежат дисконтированию.

Наиболее распространённые меры эффективности проекта:

  • внутренняя норма доходности проекта (IRR – Internal Rate of Return) – ставка дисконтирования проекта, при которой NPV = 0;
  • индекс доходности проекта (PI – Profitability Index), определяющийся по формуле:

PI = NPV/I +1, (4)

где I – объём стартовых инвестиционных затрат по проекту. С информационной точки зрения, индикатор PI обнаруживает свою глубокую вторичность, и оценки IRR, в контексте доходного подхода, оказывается вполне достаточно.

Однако в работе уже указывалось, что традиционный доходный подход к оценки инвестиций начинает терпеть сбой, когда сводная ставка дисконтирования денежных потоков начинает превышать 25% годовых. В этом случае, она начинает приближаться к рациональному требованию по доходности стандартных инвестиционных проектов. Волатильность ожиданий по потокам в этом случае начинает резко возрастать, и сама инвестиционная оценка начинает терять свою основательность. Чтобы избежать издержек, свойственных доходному подходу, необходимо предпринимать следующие дополнительные усилия:

  • размывать предположения о будущих денежных потоках. Стандартный подход в этой части – оценивать проект по трём сценариям его развития: пессимистическому, среднеожидаемому и оптимистическому [1]. Однако такой подход вступает в противоречие с подходом, основанным на ставке дисконтирования, потому что риски неполучения части потоков по проекту уже включены в эту ставку. Соответственно, нужно исключать ставку дисконтирования из оценки, а все риски закладывать в сценарные гипотезы;
  • в ходе «размыва» потоков, определиться с парадигмой анализа. Здесь возможно применение трёх основных подходов: интервальные оценки, вероятностные распределения, нечётко-множественные распределения;
  • достраивать бюджет до вида полной финансовой модели, пристыковывая к листу БДДС остальные плановые формы – управленческий баланс (управленческая форма 1), отчёт о доходах и расходах (управленческая форма 2), отчёт об изменении собственного капитала (управленческая форма 3). В этом случае, можно заместить в анализе показатель эффективности IRR на показатель среднеожидаемой отдачи на собственный капитал (ROE) по состоянию на последний расчётный год проекта, где

ROE = ЧП / СК, (5)

где ЧП – чистая прибыль за последний расчётный год (форма 2), СК – средневзвешенный собственный капитал за период оценивания
(форма 1);

  • выработать двуставочные рациональные нормативы N1 и N2 для эффективности проекта, когда в системе распознаются Негативные и Позитивные состояния. Всё это целиком определяется классом риска проекта (см. табл. 1). Например, строители будут довольны, если ROE по их проектам (на стадии реализации квартир) не будет падать ниже 30%-40% годовых. В случае же инновационных стартапов, это нормативное требование к доходности оказывается совершенно недостаточным; в первые год-два владельцы ещё согласны терпеть плановый убыток по проекту, но в последующие годы ROE должно выходить на уровни 80-100% годовых. В этом случае можно считать, что инновационный проект раскрылся, использовал свой шанс.

Приведём соотношения для рисков и шансов инновационных проектов в трёх парадигмах: интервальная, вероятностная, нечётко-множественная. Для случая рисков соответствующие соотношения сформулированы в [11]; для случая шансов они записываются по аналогии.

Интервальная парадигма. Если мы формулируем ожидания по ROE в интервальной форме [ROEmin, ROEmax] и устанавливаем нормативы по риску на уровне N1, а по шансу – на уровне N2, причём выполняется условие

{ROE}_{min}<N1<N2<{ROE}_{max}, (6)

то справедлива оценка риска:

Risk=Poss(ROE<N1)=(N1-{ROE}_{min})/({ROE}_{max}-{ROE}_{min}, (7)

и риск-функция Risk (N1) имеет кусочно-линейный вид, т.е. быстро растёт при удалении N1 от абсциссы ROEmin. Это говорит о том, что интервальные оценки являются информационно-недостаточными для оценки, как рисков, так и шансов.

По аналогии, шанс проекта оценивается по формуле:

Chance=Poss(ROE>N2)=1-(N2-{ROE}_{min}/({ROE}_{max}-{ROE}_{min}) (8)

Естественно, шанс-функция проекта Chance (N2) кусочно-линейным темпом убывает с ростом N2. То есть, чем выше требования по «позитивной доходности», тем тяжелее проекту в эти требования вписаться.

Вероятностная парадигма. Пусть ROE – случайная величина с известным законом распределения F(х), плотность распределения f(x) = F’(x). Тогда:

Risk=\int_{-\propto }^{N1}\ f(x)dx=F(N1) (9)

Chance=1-\int_{-\propto }^{N2}\ f(x)dx=1-F(N2) (10)

В данном случае, риск-функция и шанс-функция проекта повторяют профиль функции вероятностного распределения ROE. Если закон распределения ROE – нормальный (классическое допущение), то в районе абсцисс N1 и N2 функция распределения меняет свои значения плавно. В этом случае, вероятностные функции оказываются вполне пригодными для моделирования и часто применяются в практике оценки рисков (например, [12]).

Нечётко-множественная парадигма. Пусть ROE – нечёткое число произвольного вида, представленное своими интервалами a-принадлежности в пространстве «носитель – функция принадлежности». Здесь a - это уровень принадлежности носителя (в качестве которого выступает ROE), изменяющийся от 0 до 1. В этом случае, сравнивая сегментные интервалы с нормативными уровнями N1 и N2, мы приходим к локальным оценкам Riska и Chancea по рискам и шансам соответственно. Тогда интегральная оценка риска и шанса проекта:

Risk=1-\int_{\alpha =0}^{1}\ {Risk}_{\alpha }d\alpha (11)

Chance=1-\int_{\alpha =0}^{1}\ {Chance}_{\alpha }d\alpha (12)

В ряде случаев (11) и (12) могут быть представлены в форме компактных аналитических соотношений (например, для случая, когда ROE – треугольное нечёткое число). В приближённом исчислении, если произвести дробление интервала принадлежности не на бесконечно малые величины da, а на интервалы обозримой величины (например, с шагом 0.1 по оси ординат), то получим 11 интервалов принадлежности, и выражения (11) и (12) могут быть переписаны следующим образом [4]:

Risk=\sum_{\alpha=0}^{1}{Risk}_{\alpha }/11 (13)

Chance=\sum_{\alpha=0}^{1}{Chance}_{\alpha }/11 (14)

Наиболее перспективной парадигмой для моделирования рисков и шансов отдельных инновационных проектов и портфелей на их основе – представляется нечётко-множественная парадигма, обладающая невероятной гибкостью с точки зрения генерации соответствующих модельных описаний.

Заключение

Когда известны значения эффективности, риска и шанса по отдельному инновационному проекту в составе портфеля, не составляет труда получить аналогичные оценки и по портфелю проектов в целом. Если проекты имеют фиксированные бюджеты, то множество портфельных решений счётно, и можно выделить группу оптимальных портфельных решений по Парето, как множество недоминированных портфельных альтернатив [11]. Тем самым, неэффективные (высокорискованные, низкошансовые) проекты будут удалены из портфеля, а сам инновационный портфель – оптимизирован. Собственно, именно оптимизация инновационного портфеля в координатах «эффективность – риск – шанс» является конечной целью настоящей работы.

Список литературы

  1. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (утверждено Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по строительной, архитектурной и жилищной политике 21.06.1999 N ВК 477).
  2. Кулик Ю. А., Козловский А. Н. Построение системы риск-менеджмента на предприятиях электромашиностроения // Экономические науки. - №12 (109), 2013.
  3. Недосекин А.О., Абдулаева З.И.. Парадокс «волатильность – риск» в задачах портфельного анализа // Труды XIХ Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM’2016), 25-27 мая 2016 г., г.Санкт-Петербург. – Санкт-Петербург: СПБГЭТУ «ЛЭТИ», 2016.
  4. Абдулаева З.И. Стратегический анализ инновационных рисков / З.И. Абдулаева, А.О. Недосекин. - СПб: Изд. СПбГПУ, 2013. – 146 с.
  5. Недосекин А.О. Real Estate Portfolio Management Mix (REPMM) – новая концепция управления портфелем недвижимости // Top-Manager, 2004, № 6.
  6. Абдулаева З.И. Разработка методов управления рисками инновационной деятельности / Дисс. на соискание уч. ст. канд. экон. наук. – СПб, Санкт-Петербургский университет управления и экономики, 2013. – 200 с. - Также на сайте: http://zina.ifel.ru/docs/Diss_AZ.pdf .
  7. Нортон Д. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты / Д. Нортон, Р. Каплан. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. – 493 с.
  8. Виноградов В.В. Нечётко-множественная модель анализа экономической устойчивости минерально-сырьевого комплекса РФ // Труды XIХ Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM’2016), 25-27 мая 2016 г., г. Санкт-Петербург. – Санкт-Петербург: СПБГЭТУ «ЛЭТИ», 2016.
  9. Абдулаева З.И., Недосекин А.О. Анализ риска самообусловленных организационных систем / А.О. Недосекин, З.И. Абдулаева // Аудит и Финансовый анализ. - 2013. - №3. - с. 200-213.
  10. Абдулаева З.И., Недосекин А.О. Модели и методы финансового планирования / З.И. Абдулаева, А.О. Недосекин. – СПб.: Изд-во Политехн. Ун-та, 2013. – 177с.
  11. Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Финансовая математика в 2х т.т. – СПб: Изд. СПбГГУ, 2013. – 219 с.
  12. Ампилов Ю.П., Герт А.А. Экономическая геология. – М.: Геоинформмарк, 2006. – 400 с.