Стратегии принятия инновационных решений в условиях риска и неопределённости

УДК 51-77

Стратегии принятия инновационных решений в условиях риска и неопределённости

Купчишина Е.В.

студент

Филиал МГУ имени М.В. Ломоносова в г. Севастополе,

факультет экономики и управления,

отделение управления,

Севастополь, Украина

E-mail: sigrdriva@inbox.ru
Построение сценариев инновационного развития экономической системы, а также оценка и прогнозирование их последствий выступает одной из основополагающих целей управления рисками. Одним из главных направлений риск-менеджмента является минимизация издержек, связанных с рисками реализации инновационных стратегий. Критериями успешности вышеуказанной деятельности могут выступать такие показатели, как степень соответствия достигнутых результатов целям, установленным в плане инновационного развития Ф({Ц_i}), величина дополнительных инновационных издержек, возникших как следствие обеспечения достижения вышеуказанных целей f({ΔC_i}), а также своевременность выполнения задач инновационного развития F({ΔT_i}), [1; 2]. Следует отметить, что среда научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) характеризуется ограниченностью доступных для экономической системы информационных ресурсов. Кроме того, ей присуща неточность данных относительно условий и вероятности реализации альтернатив её развития. По существу, данные характеристики формируются вследствие дефицита знаний у лица, принимающего инновационные решения, что может обуславливаться уровнем развития знаний с цивилизационных позиций, а также факторами, присущими определённой ситуации (ограничение величины временных и инструментально-методологических ресурсов получения информации, доступа к информационным ресурсам и т.д.).

Примечательно, что неопределённости присуще многообразие форм проявления, [3]:

1) вероятностные распределения, где точно определено распределение случайной величины, однако её значение остаётся неизвестным;

2) субъективные вероятности, которые содержат в себе выявленные в результате применения экспертного метода значения случайной величины, но не предоставляющие точной информации относительно её распределения;

3) интервальная неопределённость, подразумевающая возможность принятия вероятностью конкретных событий любого значения в некотором интервале, при этом её распределение остаётся неизвестным.

Специфика инновационной деятельности подразумевает сложность процесса реализации конкретного проекта, что обуславливается дилеммой поиска путей оптимизации инновационного решения, направленного на повышение его коммерческой ценности (p_и.р.→max), с точки зрения опыта деятельности экономической системы в сфере НИОКР, а также потенциала самого нововведения. Опыт позволяет нейтрализовать воздействие присущего инновационной среде свойства асимметрии информации. В свою очередь, определение временных границ реализации инновационного решения в соответствии с перспективой сохранения им уровня диффузии на рынке в равной мере оказывает существенное влияние как на длительность жизненного цикла проекта, так и на степень успешности инновационного менеджмента. Повышенный уровень рисков среды НИОКР также сопряжён с высоким уровнем конкуренции на инновационном рынке, объяснением чему может выступить исключение ситуации обладания отдельной экономической системой совокупностью инновационного опыта всех субъектов научно-технической деятельности, ведущее к повышению неопределённости принятия решений и затруднению процесса проникновения нововведения на рынок.

Низкие показатели эффективности проектов влекут за собой повышение вероятности реализации рисков инновационной деятельности, что необходимо учитывать при поддержании конкурентоспособности инновационного решения: результаты исследований глобальной патентной практики свидетельствуют о способности не более 10% фундаментальных исследований к практической применимости, при этом наблюдается закономерная устойчивость соотношения кардинальных нововведений и проектов с высокими показателями финансовой ценности в пределах 0,03 процента от анализируемой совокупности (приблизительно на 3000 высокодоходных приходится 1 кардинальное инновационное решение).

Анализ материалов исследований научно-технической деятельности [4; 5] позволяет выделить основные затруднения, препятствующие формированию целостной системы управления рисками инновационной деятельности:

1) ограниченность информационных ресурсов, касающихся прогнозирования оценок, главным образом в области радикальных инноваций (в частности, при проектировании вариантов восприятия конкретного инновационного решения различными участниками процесса, перспектив развития инновационной системы в целом) и относящихся к конкретной тематике научно-исследовательской и опытно-конструкторской деятельности;

2) множественность критериев для показателей, что под влиянием дефицита информации о фундаментальных предпосылках инновационного решения влечёт за собой неполноту данных стоимостного характера, подлежащих сравнению с данными иных альтернатив;

3) множество методов оценки, применяемых для одного и того же количественно выраженного параметра (в частности, стоимости инновационного решения и т.д.). Так, отсутствие единого стандарта оценки расходов на НИОКР препятствует дальнейшему сопоставлению данных различных инновационных решений;

4) политика субъектов инновационной деятельности в отношении поддержки конфиденциальности данных, следствием чего выступает неточность и снижение качества информационных ресурсов;

5) подверженность показателей инновационного развития конкретной экономической системы изменениям во времени. В частности, как показывает практика, издержки, связанные с транспортировкой, человеческими ресурсами, а также материальным обеспечением реализации инновационного проекта, в настоящий момент подвергаются значительным изменениям и, более того, во многом зависят от конкретного места реализации инновационного решения;

6) ограниченность источников оценки степени неполноты информации, что препятствует формированию теоретических основ сравнения данных об альтернативах инновационных решений.

Неопределённость среды НИОКР вызывает необходимость создания системы управления рисками инновационного развития экономической системы. Система риск-менеджмента должна содержать комплекс мер, подкреплённых методами, принципами и инструментарием принятия управленческих решений, а также стремиться к повышению эффективности инновационных решений, оптимизации стоимости осуществления целей, поставленных руководящими структурами, и снижению степени неопределённости результатов научно-исследовательской деятельности. Следует учитывать, что возможно моделирование жизненного цикла риска как процесса в форме временного интервала с точками зарождения, или начала, и окончания. Последний из вышеуказанных определяет момент ликвидации рисковой ситуации, а также её последствий и негативных отклонений.

Моделирование инновационных процессов как неотъемлемый элемент стратегического планирования деятельности в сфере НИОКР предполагает исследование экономической системы с точки зрения факторов, обладающих рядом вероятностных характеристик. Одним из ключевых преимуществ качественного анализа стратегии инновационного развития является возможность формирования системы рисков НИОКР с целью их минимизации в перспективе. Стоимостное выражение последствий реализации исследуемые факторы приобретают посредством методов количественного анализа. В свою очередь, комплексное применение вышеуказанных методов позволяет снизить интенсивность действия рисков на реализацию инновационного решения. Оба класса аналитических методов в масштабе своего действия осуществляют проверку объекта (экономической системы, отдельных её элементов или их групп) на соответствие его деятельности поставленным целям. Вышеуказанные диагностические процессы также целесообразны при определении степени устойчивости стратегической и тактической составляющих дерева целей экономической системы, что, в свою очередь, минимизирует вероятность возникновения внешних и внутренних конфликтных ситуаций.

Специалистами указывается целесообразность взаимодополняющего сочетания количественных и качественных методов оценки рисковых ситуаций ввиду стремления к максимальной ясности содержания альтернатив инновационного развития, [5]. На пути решения данной задачи стоит необходимость приведения информации о вариантах развития сферы НИОКР в соответствие с системой параметров, характеризующих её с точки зрения единства и комплексности. Особое место при построении моделей управления рисками занимает совершенствование методологической базы оценки уровня неопределённости инновационной деятельности. На современном этапе одной из характерных черт риск-менеджмента является неточность прогнозов жизнеспособности инновационного решения, что влечёт за собой необходимость создания фундаментальных основ обеспечения исходных данных для разработки моделей развития инновационных экономических систем.

В качестве количественных методов риск-анализа в данной статье предлагаются методы оценки эффективности реализации инновационного решения. Основными показателями для данной группы методов выступают период окупаемости инновационного проекта PP (Payback Period), чистая приведённая (дисконтированная) стоимость NPV (Net Present Value), внутренняя норма рентабельности IRR (Internal Rate of Return), а также индекс рентабельности PI (Profitability Index).

Распространённость показателя периода окупаемости PP в практике инновационного менеджмента обуславливается главным образом возможностью вычислить соотношение затрат на реализацию инновационного решения и его результатов. Показатель определяется по формуле PP=I0P , где PP - период окупаемости; I₀ - первоначальные инновационные затраты; Р - чистый поток денежных средств от реализации инновационного решения.

Чистая приведённая стоимость NPV служит выражением конечных результатов осуществления инновационного решения посредством приведения всей совокупности денежных потоков к определённому моменту времени: NPV=1nPt1+dt-I0, где Pt- объём денежных средств как результатов реализации данного решения в периоде t; d – норма дисконта; n – продолжительность периода действия проекта в годах; I₀ – первоначальные инновационные затраты. В случае, если чистая приведённая стоимость приобретает отрицательное значение, делается вывод о неэффективности инновационного решения.

Фактически, в качестве внутренней нормы рентабельности IRR выступает значение нормы дисконта d, при котором объём чистой приведённой стоимости инновационного проекта NPV=1nPt1+dt-I0=0. Как показывает практика, при достижении показателем IRR значения более или равного 15-20% проект признаётся эффективным.

В свою очередь, показатель индекса рентабельности (доходности) PI определяется посредством отношения расходов к доходам от реализации инновационного решения, приведённым к некоторому моменту времени: PI=t=0nPt1+dtt=0nIt1+dt . Как и в случае с NPV, проект считается неэффективным при отрицательном значении показателя. Привлекательность альтернативы инновационной деятельности экономической системы возрастает с повышением значения индекса рентабельности. Очевидно, что, принимая отрицательное значение, данный показатель свидетельствует о низком уровне эффективности инновационного решения.

Таким образом, управление рисками направлено на обеспечение реализации целей инновационного развития, что может быть достигнуто посредством согласованности цели риск-менеджмента с деревом целей экономической системы как единого целого. Следует подчеркнуть, что ввиду своих особенностей деятельность в сфере НИОКР не укладывается в рамки финансово-экономического анализа рисковых ситуаций. Инновационное развитие подвержено существенному воздействию факторов чисто технического и технологического, социального и иного происхождения, в связи с чем представляется необходимым проектирование единого, оптимизированного для конкретной экономической системы комплекса управления рисками, действие которого распространяется на различные критерии оценки, способствуя, в свою очередь, осуществлению процессов профилактики рисковых ситуаций.

Литература

1. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталёв Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000. – 224 с.

2. Инновационная деятельность: экономика и управление/ Под научной редакцией В.П. Васильева. – М.: ТЕИС, 2008. – 332 с.

3. Власов С.Н. Математическая модель управления риском инновационной деятельности в условиях неопределенности. - Ученые записки Орловского государственного университета, № 3(37), 2010. - С. 5-9.

4. Hall J. et al. Managing technological and social uncertainties of innovation: The evolution of Brazilian energy and agriculture. - Technological Forecasting & Social Change № 78, 2011. – P. 1147–1157.

5. Markusson N., Chalmers H. Characterising CCS learning: The role of quantitative methods and alternative approaches. - Technological Forecasting and Social Change, 2012, doi:10.1016/j.techfore.2011.12.010.