Совместный учёт эффективности, риска и шанса портфеля инновационных проектов

№46-3,

экономические науки

В статье рассматриваются основные условия для совместного учёта эффективности, риска и шанса портфеля инновационных проектов.

Похожие материалы

Инновации на промышленном предприятии выступают не в качестве средства инвестирования свободных капиталов, а как инструмент выживания и развития в современных кризисных условиях. Промышленные предприятия в России функционируют в условиях жесточайшей конкуренции с аналогичными европейскими и южноазиатскими компаниями. В парадигме Ким Чан – Моборн [1] рыночное позиционирование российской промышленности – это «алый океан», где низкая маржинальность бизнеса (в силу высокой конкуренции и стандартного предложения товара) сопровождается низкой оборачиваемостью всех активов (из-за перегруженности промышленных предприятий производственными фондами). Чтобы выйти в рынок «голубого океана», где есть возможность гибко управлять торговой наценкой на товары и услуги, формируя эксклюзивное рыночное предложение, необходимо проектировать и внедрять инновации. Такая инновационная деятельность осуществляется в портфельном режиме, то есть все инновационные проекты управляются с единых позиций, по единым правилам, в рамках единого бюджетного ограничения. Ставится задача оптимизации портфеля одновременно по ряду критериев, среди которых главными являются эффективность, риск и шанс.

Сложившаяся практика управления портфелем инноваций (в рамках опыта моего предприятия и в целом отраслевого опыта) говорит о следующем:

  • доходный подход к экономическому анализу эффективности проектов, подробно описанный в [2], не может полноценно применяться в случае «стартапов» - инновационных проектов с высоким уровнем риска. Ставка дисконтирования будущих денежных потоков, применяемая к проектам этого класса, должна заведомо превышать уровень 25-30% годовых. В таких расчётных условиях, все денежные потоки, возникающие за рамками горизонта проектирования 5 лет, будут критически обесценены. Что же касается промышленных инноваций, то «срок созревания» соответствующих проектов может доходить и до 10 лет, особенно если речь идёт о внедрении принципиально новых наукоёмких технологий. Получается, что проекты этого класса не окупаются за приемлемое время и должны признаваться экономически неэффективными. Однако по факту это далеко не так; просто эффект проекта становится отложенным во времени, и он не распознаётся в рамках классического подхода;
  • оказывается практически невозможным использовать подход, рекомендуемый в [3], для формирования трёх сценариев развития инновационного проекта: пессимистического, среднеожидаемого и оптимистического. Слишком высок уровень неопределённости в отношении будущего состояния инновационного проекта, слишком велика волатильность в ожиданиях результата. В этих условиях дискретная «трёхточечная» оценка теряет всякий смысл;
  • равным образом, нет никаких оснований для интерпретации будущих денежных потоков случайными величинами с известными заранее законами вероятностного распределения. Чтобы использовать вероятности в классическом частотном смысле, необходимо устанавливать факт массовости и статистической однородности будущих событий в проекте (чего заведомо нет). К тому же, применение в инновационных проектах реальных опционов гибкости [4,5] (что встречается сплошь и рядом) делает бесполезным применение гладких вероятностных распределений (например, нормального закона распределения), так как эти распределения всё равно деформируются (проходят усечение на левом фронте и/или излом на правом фронте функции распределения).

Соответственно, корпус основных идей для анализа портфеля инноваций представляется следующим:

  • нужно совместно анализировать эффективность, риск и шанс инновационного портфеля, применяя результаты теории нечётких множеств и мягких вычислений [6, 4];
  • необходимо ориентироваться не на традиционные показатели экономической эффективности, такие как NPV и IRR, а на финальную оценку отдачи на собственный капитал проекта (ROE), измеряемую на этапе полного раскрытия проекта, при переходе его из стадии «знак вопроса» в стадию «звезда» (в смысле матрицы БКГ). При этом ROE интерпретируется как нечёткое число произвольного вида и оценивается с использованием модифицированной системы сбалансированных показателей проекта (по аналогии с тем, как это делается в [7]);
  • портфель инноваций подлежит оптимизации в многокритериальном поле «эффективность – риск – шанс - …», где шанс фигурирует в качестве целевой функции, а все остальные критерии – в качестве ограничений в задаче оптимизации. При этом можно рассматривать как дискретную постановку задачи (классический подход Парето), так и оптимизацию в непрерывном портфельном поле;
  • сам по себе инновационный портфель, в отношении к действующему промышленному предприятию, выступает в качестве глобальной опционной комбинации, составленной из реальных опционов-проектов. В составе такой комбинации есть опционы хеджирующей направленности (включаемые для отсечения потенциальных убытков), равно как и опционы форсирующей направленности (включаемые для извлечения сверхдоходов, способных перекрыть убытки в остальных проектах портфеля). Инновационный портфель выступает в качестве своеобразного катализатора, без которого «химическая реакция» раскрытия деловой среды предприятия просто не пойдёт.

Заявляемый в данной работе подход апробирован при управлении портфелем инновационно-инвестиционных проектов на возглавляемом мною предприятии. Этот опыт также помог нашей группе при выдвижении законодательной инициативы [8].

Список литературы

  1. Чан Ким В., Моборн Р. Стратегия голубого океана. – М.: Изд.-во Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 304 с.
  2. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. – М.: Дело, 2002. – 888 с.
  3. 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).
  4. Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Оптимизация бизнес-портфеля, содержащего реальные опционы / А.О. Недосекин, З.И. Абдулаева // М: Аудит и Финансовый анализ. - 2013. - №1. - с. 249-253.
  5. Сергеев И.Б., Шварева Е.В. Метод реальных опционов в оценке стоимости нефтяных компаний. // Сборник тезисов докладов 7-ой Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России». Тезисы докладов – М.: Изд-во РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2007г. – с. 536 – 540.
  6. Козловский А.Н. Инновационный проект: эффективность, риск, шанс // NovaInfo. – 2016. - № 45-1. – На сайте: http://novainfo.ru/article/5802.
  7. Недосекин А.О., Абдулаева З.И., Шкатов М.Ю. Разработка системы сбалансированных показателей (ССП) для морской нефтегазовой смешанной компании (МНСК) с использованием нечётко-множественных описаний // Аудит и финансовый анализ. – 2013. - №3. – С. 126 – 134.
  8. Закон Псковской области № 1665-ОЗ от 12.05.2016 «О мерах государственной поддержки инновационной деятельности на территории Псковской области». – На сайте: http://sobranie.pskov.ru/files/documents/1665-OZ.doc .