Корпоративный форсайт и оценка инновационной активности промышленного предприятия

Стратегия инновационного развития РФ на период до 2020 г. закрепила тезис о том, что становление нашего государства как одного из мировых лидеров, способных обеспечить высокий уровень благосостояния населения, невозможно без перехода экономики на инновационную модель развития [1]. Стратегия была утверждена в декабре 2011 года и стала закономерной реакцией руководства страны на сложившуюся ситуацию в экономике, заключавшуюся в значительной диспропорции в ее отраслевой структуре и большим отставанием от стран-лидеров в инновационной сфере (рис. 1) [2–5].

Однако за прошедшее время структура экономики страны не претерпела значительных изменений, продолжилось развитие по экстенсивной модели с явным доминированием сырьевой отрасли. Подтверждением данного тезиса являются также негативные тенденции в экономике РФ, возникшие во второй половине 2014 г. на фоне обострившейся политической обстановки и масштабного снижения цен на энергоносители. Сложившаяся ситуация не отменяет ключевых положений стратегии инновационного развития, а лишь ужесточает требования к темпам и качеству их реализации.

Согласно общепринятому международному определению, инновация есть введение в употребление какого-либо нового или значительно улучшенного продукта (товара или услуги) или процесса, нового метода маркетинга или нового организационного метода в деловой практике, органи- зации рабочих мест или внешних связях [6]. Важно понимать, что инновация является конечным результатом инновационной деятельности и должна быть воплощена в новом рыночном продукте или новом технологическом, организационном, маркетинговом процессе, используемом на практике [7]. Таким образом, ключевым субъектом инновационной деятельности является фирма, которая осуществляет разработку и внедрение инноваций для повышения конкурентоспособности и изменения собственного положения на рынке. Роль государства в инновационном процессе заключается в первую очередь в создании соответствующей среды и ресурсной поддержке организаций, осуществляющих инновационную деятельность.

Одна из ключевых характеристик процесса разработки и внедрения инноваций – высокий уровень неопределенности потенциальных результатов. Будущие достижения в знаниях и технологиях, перспективы развития рынков, уровень спроса на новые продукты и технологии зачастую бывают непредсказуемыми, причем уровень неопределенности варьируется в зависимости от отрасли, жизненного цикла продукта и многих других факторов. В значительном диапазоне может измениться потребность во времени и ресурсах, необходимых для успешной реализации инновационного плана. Таким образом, одной из ключевых задач, стоящих перед руководством фирмы, планирующей реализовать инновационный проект, является качественное прогнозирование его результатов.

♦

56,7

29,4

7,9

8,9

6,8 11,6

9,1

7,0 12,0

8,9

^™ Россия, добыча полез. ископ.

^™ Россия, обраб. производства

— ♦ — ЕС 2010

(промышленность)

— ■ — США 2011

(промышленность)

—*— Россия, всего

2010             2011             2012

Рис. 1. Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, %

Вопросы прогнозирования социально-экономических процессов нашли свое отражение в трудах многих отечественных и зарубежных ученых: И.В. Бестужева-Лады, Н.Д. Кондратьева, В.В. Леонтьева, С.Г. Светунькова, Б.М. Кузыка, В.И. Ку-шилина, В.Дж. Абернати, Дж.М. Уттербака и других. В настоящее время насчитываются сотни различных методов прогнозирования, однако на практике регулярно используется несколько десятков базовых методов. Общая классификация основных методов представлена на рис. 2 [8–10].

Применение экспертных методов прогнозирования оправданно в ситуациях, когда использование формализованных методов осложнено высокой неопределенностью исследуемого процесса, отсутствием или недостаточным количеством статистической информации об объекте, высокой сложностью прогнозируемого явления [8]. Достоверность и точность экспертных прогнозов уступает прогнозам, созданным с применением математического аппарата, поэтому в экономической науке ключевую роль играют именно формализованные методы моделирования и прогнозирования.

Выбор метода прогнозирования определяется задачами прогнозирования и конкретными условиями функционирования исследуемого процесса. Инновационная деятельность предприятия характеризуется высокой степенью неопределенности. Кроме того, при внедрении нового продукта или инновационного процесса отсутствует необходимое количества ретроспективных данных для построения экстраполяционных моделей, которые могли бы описать поведение фирмы на рынке в результате реализации инновационного проекта. Описанные характеристики говорят о том, что достоверное прогнозирование результатов инновационной деятельности невозможно без применения экспертных методов. Совокупность подобных методов под общим названием «форсайт» нашла широкое применение среди специалистов, занимающихся стратегическим планированием и прогнозированием, как на государственном, так и на корпоративном уровне.

Форсайт представляет собой систему методов экспертной оценки стратегических направлений социально-экономического и инновационного развития, выявления технологических прорывов, способных оказать воздействие на экономику и общество в средне- и долгосрочной перспективе [11]. Среди наиболее продуктивно используемых методов форсайта – Дельфи, критические технологии, разработка сценариев, технологическая дорожная карта и формирование экспертных панелей [12, 13, 15]. Однако важно понимать, что форсайт – это не просто набор различных техник предвидения и прогнозирования, но в первую очередь процесс, который предполагает постоянную обратную связь корпорации и участвующих в форсайте экспертов, прежде всего для корректировки выработанных стратегий. Кроме того, все форсайт-исследования исходят из предположения, что существует множество вариантов будущего, и вероятность наступления одного из них зависит от действий, который предпринимаются в текущее время. Поэтому результатом таких исследований становятся стратегии и программы средне- и долгосрочного развития с перечнем конкретных мероприятий и направлений развития.

Несмотря на постоянное развитие и совершенствование системы методов форсайта и накопленный за последние десятилетия опыт, уровень их внедрения и применения в различных организациях значительно отличается. Разработанные прогнозы часто не соответствуют реальному развитию того или иного социально-экономического процесса в силу его сложности и многофакторной зависимости от внешних условий. В подобных обстоятельствах многие корпорации (как отечественные, так и зарубежные) ограничивают применение трудовых и временных ресурсов для проведения форсайт-исследований. Таким образом, специфичные черты экспертных методов прогнозирования делают их недостаточно эффективными для всестороннего анализа инновационной активности предприятия и подталкивают исследователей к поиску дополнительных аналитических инструментов.

Рис. 2. Классификация методов социально-экономического прогнозирования

Несмотря на то, что на сегодняшний момент не существует эффективной методики, описывающей применение количественных методов для прогнозирования результатов инновационной деятельности предприятия, существует возможность количественной оценки этих результатов. Данное утверждение основано на предположении, что внедрение и освоение инноваций - это разновидность инвестиционного процесса, и, следовательно, предполагает вложение определенного количества ресурсов (материальных, человеческих, временных) на этапе разработки и внедрения инновации с последующей генерацией денежного потока и изменением положения фирмы на отраслевом рынке. При этом данный процесс является конечным и ограничен жизненным циклом инновации. Оценка подобных количественных характеристик предполагает использование математического аппарата.

Выскажем предположение, что с этой точки зрения инновационный процесс может быть смоделирован с применением экономико-математических методов, в частности с помощью широко используемых в микроэкономике для анализа абсолютных показателей производства степенных производственных функций [14].

Производственная функция, известная в экономической теории как функция Кобба-Дугласа, позволяет исследовать объёмы производства в зависимости от двух факторов производства - численности и основных производственных фондов:

ТП = А • N ^a • ОПФ ^в , (1) где ТП - товарная продукция, тыс. руб./год; N -численность персонала, чел.; ОПФ - объём основных производственных фондов, тыс. руб.; A -эмпирически определяемый коэффициент, обеспечивающий сопряжение размерности левой и правой части и одновременно выполняющий роль масштабного переводного множителя между всеми компонентами формулы (1); а , в - коэффициенты эластичности выпуска продукции по соответствующему ресурсу, безразм.

Для промышленных предприятий, имеющих высокую материалоемкость продукции, в производственной функции целесообразно учесть влияние материальных ресурсов на выпуск продукции. Также при оценке инновационной активности необходимо учесть влияние «автономного» технического прогресса нейтрального по Хиксу, дополнив формулу (1) множителем e ^Xt [11]. В результате функция приобретает вид:

ТП = А • N ^a • ОПФ ^в • OC ^Y • e ^Xt , (2) где ОС - оборотные средства, тыс. руб./год; / -эластичность выпуска продукции по оборотным средствам, безразм.; e - основание натурального логарифма; X - коэффициент эластичности, показывающий влияние «автономного» технического прогресса на результаты производства, безразм.; * - время, нормированное относительно базового года, год, ( * _t = T - Т_б ).

Параметры производственных функций A,a,в,у,2 в наиболее общем виде находятся на основе ретроспективных данных о ТП, N, ОПФ, ОС, t как решение системы уравнений:

m  mmmm

Z In Tni = m - ln A + a- Z In Ni + в- Z ОПФ^ Y- Z ln OCi + 2 - Z ti , i = 1 i = 1 i = 1 mm

Z (In ТП • In Ni ) = In A - Z ln Ni + a - Z (ln Ni )² + в' Z (ln ОПФ^ In Ni ) + i = 1                            i = 1 i = 1

i = 1

m

i = 1

m

i

i = 1

mm

Y- Z (ln OCi - ln Ni ) + 2 - Z ( ti - ln Ni ),

m

m

m     mm    m

Z (ln ТП. - ln ОПФi) = ln A - Z ln ОПФi +a - Z (ln ОПФi - ln Ni) +в - Z (lnОПФi )2 + i = 1                               i = 1 i = 1                          i = 1

i = 1

m

m

Y - Z (ln ОПФ^ ln OCi ) + 2 - Z ( ti - ln ОПФ_i ), i = 1                             i = 1

mm

m

m

Z (ln ТП -ln OCi ) = ln A - Z ln OCi + a - Z (ln OCi -ln Ni ) + в - Z (ln OCi -ln ОПФ₁ ) + i = 1         * i = 1          ^{1        1} i = 1         ^{1             1}

i = 1

mm

Y- Z (lnOC)2 + 2- Z (t; -lnOC.), i = 1 i = 1

mmmmm

Z ( ti -ln ТП ) = ln A - Z ti + a - Z ( ti -ln Ni ) + в - Z ( ti -ln ОПФ^ + у - Z ( ti -ln OCi ) + 2 . i = 1                        i = 1 i = 1 i = 1                       i = 1

m

Z i = 1

ti

В системе уравнений (3) m - число лет за которое собраны ретроспективные данные ( m > 4).

Использование метода степенных производственных функций для анализа экономики производства часто затруднено тем, что система уравнений (3) может не иметь решения. Это объясняется тем, что между статистическими данными может существовать зависимость, обусловленная не столько их функциональной связью, сколько близостью во времени наборов экзогенных переменных, когда все величины изменяются пропорционально. При этом возникает явление, названное Мендерсхаузеном эффектом мультиколлинеарности между независимыми переменными. Для преодоления этого барьера необходимо сделать следующие преобразования.

Разделим полный дифференциал функции (2) на саму функцию. Получим:

dTП / ТП = a - dN / N + в - d ОПФ / ОПФ + у - dOCIOC + 2 - dt .          (4)

Введем обозначения:

ТП^ 1- ТП dTП / ТП = 2-- i ^{1 1}----- i- = z ,

ТП., ,+ ТП.

N dN IN = 2- —i

Ni

N .^, + N.

i +1 i

= x ,

ОПФ. , , - ОПФ.

OC.^, - OC.

dOC I OC = 2 i + 1---- i- = w,

^OCi + 1 ^{+ OC}i

^dt = ti + 1 ti = ^1.

d ОПФ / ОПФ = 2-- i +l------ i- = y ,

ОПФ. _т+ ОПФ.

Выражение (4) преобразуется в уравнение:

z = a - x + в' У + Y - w + 2 .

На основе преобразованных исходных данных из системы уравнений (6) находим коэффициенты эластичности а,Р,у, 2 .

mmmm

Z Zi= 2-m + a-Z x + в-Z yi + Y-Zw, i=1                         i=1             i=1

m            m       m        mm mmmmm

Z(x • zi)=2 - Z xi+a - Z xi+в - Z(xi • yi)+y - Z(xi • w), i=1                     i=1 i=1 i=1

mmmmm

Z(yfzi) = 2 - Z yi+ a - Z(xi • yi)+ в - Z У2 + Y- Z(yf wi), i=1                      i=1 i=1                      i=1 i=1

m            m        m            m            m

Z ⁽ w i • z ) = ^{2 -} Z w i ^{+ a -} Z ⁽ x • w i ) ^{+ в -} Z ⁽ y i • w ) ⁺ y ^- Z w ² . i = 1                       i = 1               i = 1                       i = 1                       i = 1

По найденным числовым значениям коэффициентов эластичности по формуле находится коэффициент A :

A =

m

∑zi⋅xαi⋅yiβ⋅wγi ⋅eλ⋅t i=1

∑ ^m ( x ^α i ⋅ y i ^β ⋅ w ^γ i ⋅ e ^{λ ⋅ t} )² i = 1

Найденные по описанной методике параметры производственной функции (2) представляют собой 2 экономико-математические модели производственной деятельности промышленного предприятия за 5 лет до и 5 лет после внедрения инновационного проекта. Их достоверность проверяется аналитически по оценке отклонений фактических значений экзогенного показателя на ретроспективном участке от соответствующих им теоретических значений. Оценка может осуществляться по широко известным критериям согласия: Фишера, Стьюдента, Колмогорова – Смирнова и другим, используемым для проверки статистических гипотез в обычных моделях аппроксимации.

Разность результирующих показателей производства Д ТП = ТП / — ТП _t+1 характеризует результат от внедрения конкретного инновационного проекта. При этом инновационная активность предприятия (IA), применительно к данному инновационному проекту, может быть оценена по сумме динамики показателей эластичности производства за анализируемый период производства:

^IA = ⁽« t+i ^— a t ) + ⁽P t+i ^— P t ) + (у /+1 ^— Y t ) +

( ^л /+1 - ^Я / У

В условиях современной экономической и политической нестабильности внешняя среда любой организации является крайне агрессивной и мало предсказуемой. Реализация инвестиционных и тем более инновационных проектов в таких условиях затруднительна и сопряжена с большими рисками. Однако именно в такой ситуации необходимо реализовывать масштабные структурные изменения, направленные на активное применение инновационных технологий и продуктов, импортозамеще-ние, развитие отстающих отраслей. Без их активного внедрения изменение общего состояния экономической системы невозможно. В сложившейся ситуации экономико-математические модели инновационной деятельности предприятия должны стать инструментом эффективного руководителя, позволяющими принимать оптимальные управленческие решения.