CC BY
31
Теория и практика общественного развития. 2022. № 5. С. 35-38. Theory and Practice of Social Development. 2022. No. 5. P. 35-38.
Научная статья УДК 330.322
https://doi.org/10.24158/tipor.2022.5.5
Инструменты оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в образовательных организациях
Даниил Кимович Абрашин
Национальный исследовательский университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия, [email protected]
Аннотация. В статье рассматриваются основные методы оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в высшей школе. На основании анализа рекомендаций, стандартов, ГОСТов, иных технических и нормативных актов по данной теме представлена оригинальная классификация из наиболее популярных инструментов оценки, которые могут лечь в основу будущей системы поддержки принятия решений о реализации инновационных проектов в образовательных организациях. Сформирована группа из четырех интегральных показателей, которые могут быть использованы для оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в образовательных организациях. В состав группы вошли: инвестиционная привлекательность, потенциал коммерциализации, маркетинг, юнит-экономика. Рассмотрен состав каждого из показателей. Заключается, что они могут лечь в основу перспективной разработки специальной модели оценки инновационных проектов с целью обеспечения ее комплексности.
Ключевые слова: инвестиции, поддержка стартапов, инновации, оценка инновационных проектов, системы поддержки принятия решений, юнит-экономика, маркетинг, диффузия инноваций
Для цитирования: Абрашин Д.К. Инструменты оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в образовательных организациях // Теория и практика общественного развития. 2022. № 5. С. 35-38. https://doi.org/10.24158/tipor.2022.5.5.
Original article
Tools of assessing the economic efficiency of innovative projects in educational organizations Daniil K. Abrashin
ITMO National Research University, St. Petersburg, Russia, [email protected]
Abstract. The article deals with the main methods of assessing the economic efficiency of the implementation of innovative projects in higher education. Analysis of recommendations, standards, GOSTs, and other technical and regulatory acts on the topic was conducted. An original classification based on the most popular assessment tools that can form the basis of the future decision support system for the implementation of innovative projects in educational organizations is presented. A group of four integral indicators that can be used to assess the economic efficiency of the implementation of innovative projects in educational organizations is formed, the composition of each of the indicators is considered. The group included: investment attractiveness, commercialization potential, marketing, unit economics. The composition of each of the indicators is considered.
Keywords: investment, startup support, innovation, evaluation of innovative projects, decision support systems, unit economics, marketing, diffusion of innovations
For citation: Abrashin, D.K. (2022) Tools for assessing the economic efficiency of innovative projects in educational organizations. Theory and Practice of Social Development. (5), 35-38. Available from: doi:10.24158/ti-por.2022.5.5 (In Russian).
В настоящее время сектор высшего образования в России занимает третье место по генерации знаний (26,4 %), уступая государственному сектору (38,3 %) и отраслевым институтам (32,9 %)1. Рост интереса к инновациям в высшей школе является важным этапом развития современной науки, экономики и общества в целом. Однако тот факт, что зачастую инициаторами и руководителями инновационных проектов выступают не имеющие опыта студенты, приводит к определенным трудностям.
1 Учет и мониторинг малых инновационных предприятий научно-образовательной сферы [Электронный ресурс] // Министерство науки и высшего образования Российской Федерации. URL: https://mip.extech.ru/ (дата обращения: 30.03.2022).
© Абрашин Д.К., 2022
Создание модели оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в образовательных организациях позволит своевременно выявлять угрозы и возможности для реализации инновационных проектов и оперативно принимать решения в соответствии с набором требований по проекту, описанных задач и запланированных результатов. Первым этапом построения модели является определение критериев оценки, которые наиболее полно отражают эффективность реализации инновационных проектов в высшей школе. Вопросам данной тематики посвящено множество рекомендаций, стандартов, ГОСТов, иных технических и нормативных актов. На основании анализа этих документов можно выделить четыре интегральных показателя оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в высшей школе, которые представлены в табл. 1.
Таблица 1 - Интегральные показатели оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в высшей школе
Показатель Состав
Инвестиционная привлекательность Чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма рентабельности (IRR), норма прибыльности (PI) и др.
Потенциал коммерциализации Совокупный среднегодовой темп роста рынка (CAGR), планируемая доля продукта на рынке, наличие заинтересованных в реализации проекта стейкхолдеров и потенциальный спрос
Маркетинг Оценка стоимости продвижения продукта, каналов коммуникации, плана продаж, коэффициент конверсии лидов (LCR),окупаемость инвестиций в маркетинг (ROMI)
Юнит-экономика Стоимость привлечения клиента (CAC), пожизненная ценность клиента (LTV), себестоимость реализованной продукции (COGS), доход на клиента (ARPC)
Рассмотрим их подробнее.
Инвестиционная привлекательность. В эту группу входят показатели потенциальной отдачи от инвестиций в проект. Наиболее популярным из них является чистый дисконтированный доход (МРУ). Классический вариант расчета МРУ осуществляется по формуле (1):
NPV _ yn CF(+)t уп CFm (1)
где NPV - чистая приведенная стоимость;
CF (+) t- объем генерируемых проектом денежных средств в период t;
d - норма дисконта;
t - продолжительность периода действия проекта в годах;
CF (0) t - первоначальные инвестиционные затраты в период t.
Приняв NPV = 0, мы можем определить внутреннюю норму рентабельности проекта (IRR). Очевидно, что IRR должен быть выше ставки дисконтирования, иначе проект приносит убытки (Bodie, ..., et al., 2002).
Также следует рассчитать норму прибыльности (Profitability Index, PI) проекта. Показатель представляет собой отношение приведенных доходов, ожидаемых от инвестиции, к сумме инвестированного капитала. Расчет осуществляется по формуле (2):
PI _ / CFm. (2)
Можно заметить, что все показатели этой группы зависят от ставки дисконтирования, поэтому определение нормы дисконта d является основой расчетов (Kapelyuk, 2020).
Потенциал коммерциализации. Эта группа показателей характеризует объем и динамику рынка, потенциальный спрос и возможности масштабирования продукта. Совокупный среднегодовой темп роста рынка можно рассчитать по формуле (3):
CAGR = (EV/ BV) 1 / n - 1, (3)
где CAGR - совокупный среднегодовой темп роста рынка;
BV - начальное значение показателей роста рынка;
EV - конечное значение показателей роста рынка;
n - число периодов (лет).
При расчете планируемой доли продукта на рынке и объемов потенциального спроса можно ориентироваться на статистику поисковых запросов или оценить индекс развития товарной категории по формуле (4):
CDI = (PC / RH) * 100 (4)
где CDI - индекс развития товарной категории;
PC - процент продаж товарной категории в конкретном регионе;
RH - процент населения конкретного региона от общей численности проживающих в стране.
Поскольку речь идет об инновациях, целесообразно делать корректировку показателей в соответствии с теорией диффузии инноваций. Диффузия инноваций - это теория, которая стремится объяснить, как, почему и с какой скоростью новые идеи и технологии распространяются через разные аудитории (Фиров и др., 2012). На основании этой теории возможно создание корректирующих коэффициентов при оценке экономической эффективности инновации на рынке.
Маркетинг. Показатели этой категории определяют эффективность маркетинговой деятельности. Они включают в себя оценку стоимости продвижения продукта, каналов коммуникации, плана продаж и др. Ключевым для этой группы является показатель окупаемости инвестиций в маркетинг (ROMI), рассчитываемый по формуле (5):
ROMI = (MP - MC) / MC * 100 %, (5)
где MP - общие доходы от маркетинга;
MC - общие расходы на маркетинг.
Оценка затрат на привлечение потенциальных потребителей к посадочной странице (лен-дингу) осуществляется с помощью показателя цены за клик (CPC). CPC - это отношение рекламного бюджета к общему количеству кликов по рекламным объявлениям. Аналогичным образом определяется доход за клик (RPC). Этот показатель представляет собой отношение доходов от рекламы к количеству кликов по рекламному объявлению (Жуков, 2013).
Важное место в оценке эффективности маркетинговой деятельности занимает конверсия лидов. Под лидами в интернет-маркетинге понимается контактная информация, которую потенциальный потребитель добровольно оставляет на сайте рекламодателя, а под конверсией лидов -процесс перехода этой информации в покупку. Оценка этого показателя осуществляется с помощью коэффициента конверсии лидов (LCR), определяемого по формуле (6):
LCR = L / I * 100 %, (6)
где L - лиды за период;
I - общее число заинтересовавшихся продуктом за период.
Юнит-экономика. После оценки маркетинговых показателей можно определить затраты проекта и его прибыльность с одного клиента. Экономическое моделирование такого рода называется юнит-экономикой. Ее методы тесно связаны с маркетинговыми показателями (Грачева, Ляпина, 2006).
Для общей оценки стоимости привлечения одного клиента определяется отношение суммы расходов к количеству клиентов (CAC). Если речь идет о продукте, который подразумевает дальнейшее сотрудничество с клиентом после покупки (подписка, покупка расходных материалов и др.), то рассчитывается пожизненная ценность клиента (LTV) по формуле (7):
LTV = (T* AOV * AGM * ALT) / CQ, (7)
где T - среднее количество транзакций;
AOV - средний доход от каждого заказа за период;
AGM - средний коэффициент прибыли;
ALT - средний жизненный цикл клиента.
На основании соотношения LTV и CAC можно сделать выводы об эффективности текущей бизнес-модели. Если оно равно единице или меньше, то это говорит о том, что расходы на привлечение клиента выше, чем доходы, поэтому бизнес несет убытки. Нормальным является отношение 3 к 1 и больше.
Важное место во всей экономической оценке реализации инновационного продукта играет себестоимость реализованной продукции. В модели юнит-экономики этот показатель обозначается как COGS и рассчитывается путем умножения переменных расходов на количество реализованной продукции. Зная себестоимость, можно по формуле (8) оценить доход на одного клиента (ARPC). Под этим показателем понимается выручка, которую один клиент приносит компании за определенный период:
ARPC = (AvP - COGS) * APC -1 sCOGS, (8)
где AvP - средняя стоимость покупки;
APC - средний чек от одного клиента;
1 sCOGS - расходы на первую продажу.
В заключение можно отметить, что в статье представлена авторская классификация наиболее популярных инструментов оценки реализации инновационных проектов. Также предложена система интегральных показателей, на основании которых в дальнейшем возможно формирование модели оценки экономической эффективности реализации инновационных проектов в образовательных организациях.
Список источников:
Грачева М.В., Ляпина С.Ю. Анализ и управление рисками инновационной деятельности // Инновации. 2006. № 1 (88). С. 38-47.
Жуков П.Е. Влияние финансовых рисков корпорации на ставку дисконтирования и вероятность дефолта // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. 2013. № 2 (16). С. 55-62.
Фиров Н.В., Христофорова И.В., Соколов С.В. Влияние инновационного потенциала предприятия на ставку дисконтирования и вероятность успешной реализации инновационных проектов // Вопросы региональной экономики. 2012. № 2 (11). С. 49-56.
Bodie Z., Kane A., Marcus A.J. Investments. North Kingstown, 2002. 1015 p.
Kapelyuk Z. Labour Productivity: Myths and Realities // Revista Inclusiones. 2020. Vol. 7: Número especial. Trabajo en Equipo sin Fronteras. P. 574-586.
References:
Bodie, Z., Kane, A. & Marcus, A. J. (2002) Investments. North Kingstown. 1015 p.
Firov, N. V., Hristoforova, I. V. & Sokolov, S. V. (2012) The Influence of the Innovative Capacity of Enterprises the Discount Rate and the Likelihood of Successful Implementation of Innovative Projects. Voprosy regional'noi ekonomiki. (2 (11)), 49-56 (in Russian).
Gracheva, M. V. & Lyapina, S. Yu. (2006) Analiz i upravlenie riskami innovatsionnoi deyatel'nosti [Analysis and Risk Management of Innovation Activity]. Innovatsii. (1 (88)), 38-47 (in Russian).
Kapelyuk, Z. (2020) Labour Productivity: Myths and Realities. Revista Inclusiones. 7: Trabajo en Equipo sin Fronteras, 574-586. Zhukov, P. E. (2013) Financial Risks of Corporation, Discount Rates and Default Probability. Nauchno-issledovatel'skii fi-nansovyi institut. Finansovyi zhurnal. (2 (16)), 55-62 (in Russian).
Информация об авторе Д.К. Абрашин - аспирант Национального исследовательского университета ИТМО, Санкт-Петербург, Россия.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=912582.
Information about the author D.K. Abrashin - a post-graduate student at ITMO National Research University, St. Petersburg, Russia.
https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=912582.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 21.03.2022; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 11.04.2022; Принята к публикации / Accepted for publication 29.04.2022.
