Действующий
В настоящее время проблема инновационного развития российской экономики активно обсуждается на теоретическом и практическом уровнях. Уже понятен и не вызывает сомнений тот факт, что без инноваций выйти на уровень мировой конкурентоспособности не представляется возможным. Этот выбор в полной мере соответствует вектору развития теорий конкурентных преимуществ, направленному, как показал анализ, на рост интеллектуального компонента в установлении стойкого конкурентного преимущества. Кроме того, необходимость инновационного развития российской экономики продиктовано объективными факторами: очевидно, что в ближайшие 20 лет Россия начнет терять статус одного из крупнейших поставщиков ресурсов, возникает необходимость в качественном совершенствовании экономики (рис.1).
Тем не менее, создание и развитие инновационной сферы в РФ все еще носит весьма ограниченный характер. Так, в России внедряются лишь 10% разработанных инноваций, при этом лишь 9,4% российских предприятий являются инновационными [1, c. 37], в то время как в странах с инновационной экономикой эти показатели составляют 30% и 45%, соответственно [2].
Существенным фактором, тормозящим процесс развития инновационной экономики как в РФ, так и во всем мире, является высокая степень рисков инновационной деятельности. В связи с этим особую актуальность приобретает совершенствование методического обеспечения риск-менеджмента – процесса принятия и выполнения управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятного результата и минимизацию возможных потерь, вызванных его реализацией [3, с. 226].
Повышенные риски инновационных проектов требуют тщательной, многослойной прогнозной оценки, не ограничивающейся выявлением основных факторов рисков. Нам представляется целесообразным предложить методический подход к прогнозированию рисков и некоторых мер по их снижению, состоящий их трех этапов.
Прогнозирование совокупного риска проекта по разработке и/или выведению на рынок инновационного продукта.
1. Предварительная оценка конкурентоспособности инновационного продукта позволит изначально «отсеять» те проекты, результат реализации которых с большой долей вероятности не будет принят рынком. Такую оценку предлагается провести с помощью построения матрицы в двумерной системе координат: «коэффициент инновационности» и «затраты на внедрение инновационного продукта» [4, с. 74-79].
Теоретически рыночный успех инновационного продукта в наиболее общем виде будет зависеть от соотношения степени его инновационности (с точки зрения улучшения функциональности, либо улучшения соотношения «цена/качество») и разницы в цене по сравнению с продуктом предыдущего поколения (в случае улучшения функциональности). Степень инновационности может быть измерена степенью соответствия продукта признакам инновации: «рациональный характер для потребителя» и «новизна применяемых технологий и процессов», для измерения которой мы предлагаем ввести показатель «коэффициент инновационности», отражающий оценку функций и характеристик нового продукта по отношению к функциям и характеристикам продукта предыдущего поколения с точки зрения инновационной составляющей.
Предполагается, что основу данных для расчета коэффициента будут составлять экспертные оценки, при этом необходимо учесть различия в важности отдельных составляющих инновационности. В отраслях, где характеристики продукта могут быть выражены количественно, возможна количественная оценка данных параметров и дальнейший ее перевод в баллы для возможности сопоставления с прочими параметрами:
КТЕХ – коэффициент, учитывающий технологическую новизну применяемых технологий и процессов изготовления;
Оценка коэффициента позволит получить значение первой координаты в матрице предварительной оценки конкурентоспособности инновационного продукта.
Для получения второй координаты, прежде всего, необходимо учесть, что при сравнении цен продуктов разных поколений нельзя ограничиваться только затратами на приобретение того или иного продукта, необходимо учесть затраты на его эксплуатацию и утилизацию (в случае их существования), а также так называемые «затраты на переключение». Причины возникновения последних могут иметь психологический, экономический или смешанный характер. Причины психологического характера связаны с нежеланием пользователя изменять привычку или навык использования прежнего продукта, и в большей степени они характерны для рынков В2С. Экономические причины возникновения затрат на переключение, характерные для рынков В2В, связаны с необходимостью нести дополнительные затраты на переналадку технологий, переобучение персонала и часто неизбежными потерями в период освоения новой техники.
Таким образом, при сравнении цен существующих и инновационных продуктов к цене последних должна быть добавлена величина «затрат на переключение». Назовем эту сумму «затраты на внедрение инновационного продукта».
Пример графического представления результатов применения метода предварительной оценки конкурентоспособности инновационного продукта представлен на рис. 2.
Очевидно, что в рассмотренном примере в продуктовом портфеле компании наиболее конкурентоспособными являются продукты 2 и 4, поскольку они обладают наибольшей величиной соотношения степени инновационности и затрат на внедрение продукта (понятно, что потребитель всегда стремится к максимизации этого соотношения). Заметим, что для достижения большей полноты оценок, в матрице необходимо указать позиции продуктов конкурентов.
Таким образом, предварительная оценка по соотношению «коэффициент инновационности» / «затраты на внедрение продукта» позволяет отобрать наиболее конкурентоспособные инновационные продукты и снизить риск непринятия продукта рынком.
2. Второй этап предлагаемого метода посвящен прогнозированию совокупного риска проекта по разработке и/или выведению на рынок инновационного продукта, прошедшего предварительную оценку конкурентоспособности, и, следовательно, это прогнозирование строится на предположении, что продукт потенциально может иметь рыночный успех.
Анализ разработанной нами классификации методов (рис.3), опубликованных в различных источниках, позволяет констатировать, что если оценка отдельных факторов рисков инновационного проекта достаточно тщательно проработана, и для каждого случая можно найти адекватный метод, вопрос прогнозирования совокупного риска всего инновационного проекта на протяжении его жизненного цикла, все еще остается слабо проработанным.
| Название | Сущность | Случаи применения |
| Вероятностно-статистические методы | Анализ временных рядов, установление корреляционных связей с какими-либо показателями и др. Основной принцип – установление статистических зависимостей от конечного числа заранее известных числовых факторов | Оценка риска уже действующих проектов, либо при наличии данных по аналогичным проектам при наличии четких числовых данных |
| Методы статистики нечисловых данных | Методы интервальной статистики и интервальной математики, а также методы теории нечеткости. Основной принцип – установление зависимостей от конечного числа заранее известных нечисловых факторов | Оценка риска уже действующих проектов, либо при наличии данных по аналогичным проектам при наличии нечисловых данных |
| Методы теории конфликтов (теории игр) | Оценка результатов в зависимости от комбинации действий участников. Моделирование ситуаций. | Неопределенность связана с активными действиями соперников или партнеров |
Существенным недостатком всех перечисленных подходов к оценке совокупного риска инновационного проекта является признание детерминизма систем (под системой в данном случае понимается инновационный проект с его участниками, системой коммуникаций и взаимодействий). Существующие подходы позволяют получить общую оценку риска всего проекта (как в виде конкретного числа, так и в виде интервала значений) на основе учета влияния конечного, заранее определенного перечня внешних факторов, не учитывая при этом влияние внутренних сил проекта.
С нашей точки зрения, нивелировать этот недостаток позволит метод оценки риска, разработанный на основе теории самоорганизации.
Поскольку инновационные проекты зависят, как правило, от взаимодействия большого числа участников, данным системам присуще свойство самоорганизации.
Теория самоорганизации (теория динамического хаоса) получила широкое распространение в физике, некоторое распространение для моделирования социальных (в первую очередь политических) систем; в экономике она используется, в основном, для прогнозирования рыночного курса акций.
Основная отличительная черта теории – учет взаимного влияния факторов системы друг на друга. В соответствии с теорией самоорганизации система обладает следующими свойствами [5, с. 67]:
наличие обратной связи (поведение системы в любой момент времени зависит от ее состояния в прошлом, более того, текущее состояние влияет на поведение системы в будущем);
Следует иметь в виду, что теория самоорганизации применима, в первую очередь, в краткосрочном периоде, что обусловлено следующим. Если в относительно короткий промежуток времени реализуется большое число факторов риска, вероятен крах проекта, т.к. вследствие эффекта «снежного кома» факторы риска будут оказывать влияние друг на друга: решение одной проблемы потребует затрат ресурсов (в т.ч. и временных), отвлекая их от решения другой проблемы, может породить дополнительные проблемы и т.п. И наоборот, если реализовался один рисковый фактор и его влияние было преодолено, после чего прошел значительный промежуток времени до проявления влияния второго фактора, то первый фактор не окажет существенного влияния на проект в целом.
Таким образом, несмотря на то, что инновации рискованны в принципе, наиболее опасными моментами для предприятия будут либо появление непреодолимых факторов, либо появление в короткий промежуток времени большого числа различных факторов. То есть задача управления рисками состоит, помимо «классического» выделения наиболее существенных факторов риска, еще и в выделении моментов концентрации влияния нескольких факторов.
Данный факт в соответствии с теорией самоорганизации объясняется и характеризуется показателем энтропии, отражающим степень неупорядоченности состояния системы, соответственно, для возникновения упорядочения в системе необходим отток (диссипация) энтропии.
Диапазон значений искомого показателя, к которому стремится система, в терминологии теории самоорганизации называется аттрактор, причем, на наш взгляд, применительно к инновационным проектам наиболее применим странный («хаотический») тип аттрактора.
Используя определения классического системного анализа, энтропии системы будет соответствовать совокупный риск на каждом из этапов. Отличие будет заключаться в учете взаимного влияния отдельных частных факторов друг на друга.
Значению аттрактора будет соответствовать накопленный (кумулятивный) риск инновационного проекта. Отличие от традиционных методов оценки риска заключается, во-первых, в учете обратной связи, во-вторых, в учете свойства фрактальности системы, то есть повторения схожих действий участников проекта и, соответственно, динамики состояния системы.
Чтобы определить значение аттрактора системы (кумулятивного риска), необходимо определить показатель энтропии (совокупного риска) на каждом из этапов жизненного цикла инновационного проекта, что, в свою очередь, требует оценки отдельных частных факторов риска. Для этого, во-первых, тем или иным известным методом необходимо спрогнозировать наиболее существенные факторы риска, во-вторых, по каждому из факторов количественно определить комплекс параметров, указанных в таблице 2.