CC BY
80
АНКУДИНОВ Андрей Борисович
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры финансового менеджмента
Казанский (Приволжский) федеральный университет
420008, РФ, г. Казань, ул. Кремлевская, 18 Контактный телефон: (843) 291-13-00 e-mail: [email protected]
САФИ НА Лилия Александровна
Старший преподаватель кафедры финансового менеджмента
Казанский (Приволжский) федеральный университет
420008, РФ, г. Казань, ул. Кремлевская, 18 Контактный телефон: (843) 291-13-00 e-mail: [email protected]
Инструменты стимулирования инновационной деятельности предприятий промышленности как элемент стоимостного управления
Ключевые слова: предприятия промышленности; инвестиции в инновационную деятельность; система мотивации менеджмента предприятий промышленности; экономическая добавленная стоимость.
Аннотация. Проблема построения системы мотивации менеджмента, стимулирующей инвестиции предприятий (в первую очередь промышленных) в инновационную деятельность, относится к числу наиболее актуальных в современной управленческой науке. В статье приведен анализ динамики развития систем стимулирования менеджмента коммерческих предприятий как на основе традиционных показателей эффективности деятельности, так и с помощью показателя экономической добавленной стоимости. Представлена модификация системы стимулирования менеджмента промышленного предприятия посредством формирования банка бонусов, направленная на создание акционерной стоимости путем инвестирования в инновационную деятельность.
Общеизвестно, что в основе инновационного развития любого предприятия лежат творческий потенциал и знания персонала. Вместе с тем ключевую роль в определении стратегии развития любого предприятия, а также в размещении и эксплуатации инвестиционных ресурсов играют совет директоров и топ-менеджмент. Однако согласно агентской теории [1. Р. 305-360; 2. Р. 288-307] объективно существует конфликт интересов собственников предприятия и его менеджмента, который наиболее полно проявляется в выработке стратегии инвестирования в инновационную деятельность. Для решения данной проблемы необходимо сформировать систему мотивации менеджмента предприятия, стимулирующую инвестиции в инновационную деятельность. При этом инвестиции в инновации должны рассматриваться не как самоцель, а как незаменимый в условиях рыночной экономики инструмент достижения основной цели управления современным бизнесом - формирование акционерной стоимости. Особую актуальность такая система мотивации приобретает для предприятий промышленности, на которых агентский конфликт проявляется особенно остро вследствие объективно длительных сроков окупаемости капитальных инвестиций.
© Анкудинов А. Б., Сафина Л. А., 2011
Кроме того, характерные для формирующихся рыночных экономик низкоэффективные финансовые рынки в большинстве случаев не выступают достаточным индикатором обусловленного технологическим отставанием снижения конкурентоспособности промышленных предприятий в долгосрочной перспективе.
Мировой практикой выработан ряд подходов к построению системы компенсационных выплат менеджменту. Основу построения мотивационных схем составляют показатели результативности деятельности предприятия.
Типичная система вознаграждения (рис. 1), в которой используют традиционные показатели эффективности деятельности, имеет следующие основные характеристики:
• возможность выплаты целевого бонуса в случае достижения определенного (целевого) уровня финансового показателя, лежащего в основе бонусной системы; обычно таким показателем выступает плановый размер чистой операционной прибыли;
• необходимость перед получением бонуса достичь порогового уровня показателя;
• при достижении определенного уровня (верхнего предела) целевого показателя бонусные выплаты не подлежат увеличению в случае дальнейшего его (целевого показателя) роста.
Рис. 1. Типовая система вознаграждения, основанная на традиционных показателях эффективности деятельности компании
В западных компаниях построение подобной системы обычно происходит по следующей схеме. При установлении границ целевого показателя бонус выплачивается только в случае достижения 80%-ного уровня от установленного значения целевого показателя и перестает расти при достижении 120% от его значения. В пределах от 80 до 120% целевого показателя бонус колеблется от 50% запланированного уровня компенсационных выплат (когда достигается 80% целевого значения выбранного показателя) до 150% в случае достижения верхней границы [3. Р. 132].
Данный подход имеет ряд существенных недостатков. Во-первых, традиционные показатели (обычно это величина чистой операционной прибыли или рентабельности капитала компании), лежащие в основе подобных бонусных систем, не способны адекватно отражать создание стоимости для владельцев бизнеса, и не учитывают затраты на капитал, используемый для достижения поставленных целей.
Во-вторых, лимитирование пороговых значений целевых показателей создает ситуации, дестимулирующие менеджмент на дальнейшее увеличение показателей, лежащих в основе бонусной системы, при достижении пороговых значений которых менеджмент будет стремиться минимизировать дальнейшее их увеличение в текущем отчетном периоде с целью переноса прибыли или выручки на будущие периоды.
В-третьих, подобные системы могут привести к снижению мотивации менеджмента еще и потому, что в случае достижения планового показателя в текущем году целевой показатель на следующий период устанавливается, как правило, выше, и, напротив, в случае недовыполнения плана в текущем периоде целевой показатель может быть снижен на следующий период.
Все указанные недостатки снижают мотивацию менеджмента к принятию долгосрочных инвестиционных проектов, в первую очередь инновационного характера, ориентируя на краткосрочные инвестиции, которые зачастую генерируют краткосрочные прибыли, но разрушают стоимость компании. Последнее обстоятельство особенно значимо для предприятий промышленности, конкурентоспособность которых обусловлена именно реализацией инновационных проектов.
Авторами в ранее опубликованной статье [4] был дан сравнительный анализ основных индикаторов прироста стоимости предприятий, результатом которого стало выделение показателя экономической добавленной стоимости (Economic Value Added -EVA) в качестве наиболее эффективного индикатора создания стоимости компании.
Базовым подходом к построению системы компенсационных выплат на основе показателя экономической добавленной стоимости является выплата определенного процента от уровня достигнутого показателя EVA. Однако такая система компенсационных выплат неэффективна, если учесть долгосрочные перспективы развития бизнеса; это достаточно веский аргумент для отказа от нее в качестве стимула к принятию инновационных инвестиционных проектов.
Механизмы вознаграждения, основанные на показателе EVA, иногда бывают разработаны таким образом, чтобы наказывать менеджеров, отказывающихся от будущего роста ради текущей EVA. Менеджеры частично вознаграждаются с учетом добавленной экономической стоимости данного года, но другая ее часть удерживается в компенсационном резерве, становясь доступной менеджеру только после окончания определенного периода (3 или 4 года). Для подобного рода подходов характерен ряд ограничений. Во-первых, четко обозначенный срок пребывания менеджера в должности предполагает, что при использовании этой меры узнать добавленную экономическую стоимость через 3 или 4 года можно лишь в лучшем случае. Реальные издержки компромиссного выбора в отношении роста будут выявлены гораздо позднее. Во-вторых, эти подходы в действительности нацелены на пенализацию менеджеров, увеличивающих добавленную экономическую стоимость будущих периодов в более сложном случае, когда добавленная экономическая стоимость продолжает расти, но темпы роста ниже, чем могли бы быть [5. С. 1163].
Последующий этап развития бонус-планов, основанных на показателе EVA - разработка так называемого XY-плана, который учитывает изменения будущей EVA. Согласно данному подходу бонус менеджмента вычисляется по следующей формуле:
B = (x% х EVA) + (y% х AEVA), (1)
где В - бонус; х, у - коэффициенты чувствительности; AEVA - изменение EVA за отчетный период.
При этом коэффициент x << y, так как динамике показателя придается большее значение, чем его абсолютной величине. С учетом показателя AEVA происходит поощрение менеджеров за улучшение деятельности; в то же время величина x% х EVA зарабатывается в том случае, если достигнуто положительное значение EVA.
Схемы, построенные на показателе EVA и банке бонусов, очень разнообразны; их выбор часто бывает обусловлен отраслевыми особенностями (рисками и наличием доступного денежного потока для распределения) и степенью влияния внешних факторов.
Данная система применяется с 90-х годов XX века в компаниях США и Европы, внедривших в систему управления концепцию EVA. Примером компаний, внедривших
данную бонус-систему, являются компания Cilcorp, занимающаяся передачей электричества и натурального газа в США и внедрившая EVA в 1988 г., и корпорация Crane -производитель высокотехнологичного промышленного оборудования в США и использующая EVA с 1990 г. [3. P. 137].
Следующим этапом развития систем компенсационных выплат на основе показателя EVA является модифицированная версия XY-плана, в которой выполнены две важных корректировки. Во-первых, вместо произведения (x% х EVA) в нем используется целевое значение бонуса (как правило, оно равно средней величине компенсационных выплат менеджерам на аналогичных позициях в других компаниях), а во-вторых, из AEVA вычитается ее изменение, ожидаемое в начале отчетного периода (expected EVA improvement (EI)). Исходя из этого, формулу расчета бонуса можно записать следующим образом:
TB
B = TB + y% X (AEVA - EI) = TB +--------x (AEVA - EI), (2)
7 EVA. t ,
int erval
где В - бонус; ТВ - целевой бонус; AEVA - изменение EVA за отчетный период; EI - ожидаемое изменение EVA; у - коэффициент чувствительности; EVAinterval - интервал EVA.
В данной системе компенсационных выплат показателем результативности деятельности компании выступает превышение фактического изменения EVA за отчетный период над ожидаемым. Преимущества такого построения системы компенсационных выплат заключаются в следующем: а) показатель AEVA применим для всех компаний, независимо от того, какое значение - положительное или отрицательное - принимает показатель EVA; б) показатель AEVA в большей степени, чем показатель EVA, отображает создание стоимости для акционеров за отчетный период.
На рис. 2 приведена система компенсационных выплат на основе показателя EVA.
Рис. 2. Современная система компенсационных выплат на основе показателя EVA [3. С. 139]
Таким образом, заработанный бонус представляет собой сумму целевого бонуса и фиксированного процента от превышения фактического увеличения показателя EVA над ожидаемым (его величина может быть как положительной, так и отрицательной). При этом целевой бонус зарабатывается в случае достижения ожидаемой величины увеличения показателя EVA, при котором второе слагаемое в формуле (2) равно нулю. Заработанный бонус может принимать как положительные, так и отрицательные значения, и для того, чтобы нивелировать колебания выплачиваемого бонуса, был создан
так называемый банк бонусов. Если банк бонусов отрицателен, бонус не выплачивается. При положительном значении банка бонусов в конце отчетного периода выплачивается вознаграждение в пределах величины целевого бонуса плюс одна треть от величины баланса банка бонусов на конец отчетного периода. Основной чертой бонус-банка является то, что дополнительные бонусы накапливаются и станут выплачивать в будущем только в случае успешной деятельности. Таким образом, отсроченные бонусные платежи удлиняют горизонт оценки принимаемых менеджерами решений и, следовательно, уменьшают вероятность принятия краткосрочных решений ради увеличения текущего компенсационного пакета [6. С. 22].
Все параметры формулы (2) (целевой бонус, коэффициент чувствительности у, ожидаемое изменение EVA) должны периодически пересматриваться и при необходимости корректироваться, или подвергаться так называемой калибровке, которая нацелена на три основных параметра: целевой бонус, ожидаемое увеличение показателя EVA и интервал EVA. Калибровка целевого бонуса основана на конкурентном анализе выплачиваемых бонусов по сравнению с аналогичными предприятиями. Менеджеры зарабатывают целевой бонус при достижении уровня увеличения показателя EVA, обеспечивающего требуемый возврат на вложенный капитал собственников. Интервал EVA определяет чувствительность бонуса на основе показателя EVA к избыточному увеличению показателя EVA. Чем больше (меньше) интервал EVA, тем выше (ниже) чувствительность бонуса к оправданию действиями менеджмента ожиданий инвесторов. Логической отправной точкой определения интервала EVA является расчет так называемого дефицита EVA, который ожидается при обеспечении нулевого возврата акционерам. При предположении, что акционеры получают нулевой возврат на их инвестиции, бонус менеджеров отсутствует. Таким образом, интервал EVA определяет так называемый леверидж благосостояния менеджмента предприятия, который показывает, на сколько процентов изменится бонус менеджмента при изменении благосостояния собственников на 1%.
Однако рассмотренные системы премирования на основании показателя EVA имеют определенные недостатки:
1) различное отношение к риску. Менеджеры осуществляют высокие недиверсифицированные инвестиции человеческого капитала в предприятие, которым управляют. В связи с этим они менее склонны к рисковым проектам, нежели собственники бизнеса, которые могут диверсифицировать свой риск путем создания портфеля инвестиций в компании с различным уровнем риска;
2) сложность использования систем стимулирования менеджмента предприятий на основе показателя EVA для отраслей, имеющих циклические колебания деловой активности. В немалой степени это справедливо для ряда отраслей промышленности;
3) сложность использования подобных систем стимулирования для компаний на развивающихся рынках капитала, а также тех из них, которые находятся на стадии start-up.
Несмотря на перечисленные ограничения, построение системы мотивации персонала на основе показателя EVA нивелирует недостатки систем мотивации, в основе которых лежат традиционные показатели оценки эффективности деятельности предприятия, и позволяет существенно снизить агентские конфликты, возникающие между собственниками и менеджментом. Кроме того, системы построения компенсационных выплат на основе показателя EVA позволяют создавать долгосрочные схемы стимулирования принятия таких инвестиционных проектов, которые увеличивают стоимость бизнеса, что способствует решению важной задачи эффективного распределения капитала. Однако проанализированные выше недостатки не позволяют полноценно применять рассмотренные системы мотивации на основе показателя EVA для промышленных предприятий, инвестирующих в НИОКР.
В связи с тем, что инвестиции в инновационную деятельность создают стоимость, считаем целесообразным при создании системы стимулирования менеджмента предприятия, помимо показателя EVA, включать показатель, оценивающий инвестиции в инновации. Фактически НИОКР обладают характеристиками опциона колл, поэтому затраты на НИОКР представляют собой ценность этого опциона, а проекты или продукты, способные возникнуть благодаря исследованиям, описываются выплатами по опционам. Следовательно, оценить ценность затрат на НИОКР можно с использованием методик оценки опционов, в частности модели оценки стоимости европейского опциона колл на бездивидендную акцию с уплатой премии, которая имеет следующий вид [5. С. 1069]:
C = Sх N(dj) -Kх е~kfxt х N(d2); (3)
где dí = —K--------р-2-; d2 = d1 - стхt2; 5 - текущая цена актива; Kхe кх - текущая
стх t2
оценка (РУ) цены исполнения при непрерывном дисконтировании; к, - ставка процента (безрисковая доходность), соответствующая сроку «жизни» опциона; t - срок действия опциона, т. е. число лет между данным моментом времени и моментом исполнения опциона; е - основание натурального логарифма; е = 2,71828; ст2 - дисперсия натурального логарифма коэффициента, показывающего изменение стоимости базового актива, который можно определить как «коэффициент доходности базового актива» (вычисляется как стандартное отклонение числового ряда, полученного взятием натурального логарифма коэффициента доходности базового актива в виде отношения цен базового актива в соответствующие периоды. Например, если используются дневные данные, то формула выглядит так: 1п (сегодня/вчера)); Ы(ф - интегральная функция плотности нормального распределения.
Необходимо отметить, что модель Блэка-Шоулза требует, чтобы в исходных данных корректно учитывался фактор времени. Данный фактор влияет на оценки двояко:
1) факт непрерывности, а не дискретности времени приводит к тому, что мы ис-
-к, хЛ
пользуем вариант приведенной стоимости с непрерывным временем е ‘ , а не дискретный вариант (1 + к,)-(. Это также означает, что входные данные (такие, как безрисковая ставка) должны быть модифицированы для соответствия непрерывному времени. Например, если ставка одногодичной казначейской облигации равна 6,2%, то безрисковая ставка, используемая в модели Блэка-Шоулза, составит:
Непрерывная безрисковая ставка = 1п(1 + дискретная безрисковая ставка) =
= 1п(1,062) = 0,06015, или 6,015%;
2) имеется в виду период, в течение которого оцениваются входные данные. Предположим, нам известна исходная ежегодная ставка. Дисперсию, которая используется в модели, также следует привести к годовому уровню. Дисперсию, оцененную на основе величины 1п (коэффициента доходности актива), можно легко привести к годовому уровню, поскольку дисперсия линейно зависит от времени, если автокорреляция равна нулю. Таким образом, если для оценки дисперсии используются месячные или недельные цены, то дисперсия приводится к годовому масштабу путем умножения на 12 или 52 соответственно.
В приложении к затратам на НИОКР в формуле (3) считаем целесообразным использовать следующие величины:
5 - текущая ценность экономических рент, получаемых благодаря внедрению инноваций;
К - сумма инвестиций в НИОКР.
Моментом исполнения опциона считаем момент восприятия рынком инновационного проекта и закрепления устойчивых конкурентных преимуществ.
На основе выполненных авторами ранее исследований было установлено, что срок действия опциона t составляет 8 лет [7]. Безрисковая доходность принимается равной ставке по 8-летним государственным облигациям.
Одним из вариантов выведения дисперсии, используемой в формуле (3), является построение имитационных моделей.
Таким образом, предлагаемая формула расчета бонуса менеджменту компании будет выглядеть следующим образом:
B = TB + y% х (ДБУА - EI + С), (4)
где В - бонус; ТВ - целевой бонус; AEVA - изменение показателя EVA за отчетный период; EI - ожидаемое изменение показателя EVA; у - коэффициент чувствительности; С - оценочная величина затрат на НИОКР, рассчитанная по формуле (3).
Вместе с тем считаем, что допущением вышеизложенной формулы должно быть ограничение величины средневзвешенной стоимости капитала (WACC) при расчете показателя EVA в связи с тем, что инновационно-активные промышленные предприятия зачастую характеризуются высоким риском, вызванным неопределенностью результатов инновационной деятельности. Для нивелирования данного факта необходимо, на наш взгляд, при расчете показателя EVA использовать среднеотраслевую величину показателя WACC.
Рассмотрим пример использования предлагаемой системы компенсационных выплат менеджменту (см. таблицу).
Предлагаемая система компенсационных выплат менеджменту предприятия
Показатель Период выплат
Год 1-й Год 2-й Год 3-й
EVA, тыс. р. -10000 -13000 -2 000
Изменение EVA (AEVA), тыс. р. 10 000 -3 000 11 000
Плановое (ожидаемое) изменение EVA, тыс. р. 3 000 3 000 3 000
Текущая ценность экономических рент, получаемых благодаря внедрению инноваций S, тыс. р. 1 000 1 500 2 000
Цена исполнения K, тыс. р. 5 000 6 000 7 000
Дисперсия ценности экономических рент 0,654 0,789 0,896
Модифицированная безрисковая ставка доходности к, % 7,557 7,441 7,776
di 0,70 0,94 1,10
d2 -1,58 -1,57 -1,57
N(di) 0,76 0,83 0,87
N(d2) 0,06 0,06 0,06
Величина инвестиций в НИОКР, тыс. р. 604,49 1 047,92 1 513,13
Целевой бонус, тыс. р. 80 80 80
Коэффициент чувствительности у, % 3 3 3
Заработанный бонус, тыс. р. 308 -69 365
Заработанный бонус + сумма в банке, тыс. р. 308 84 368
Выплаченный бонус, тыс. р. 156 81 176
Остаток средств в банке бонусов, тыс. р. 152 2 192
Рассмотренный условный пример демонстрирует возможность дополнительного стимулирования инвестирования в инновации при использовании предлагаемой методики расчета бонуса. Особое внимание следует обратить на то, что бонус выплачивается
и при отрицательных значениях показателя EVA, характерных для большинства отечественных промышленных предприятий, буквально переотягощенных активами.
По результатам проведенного анализа можно сделать следующие выводы. Традиционные показатели деятельности промышленного предприятия имеют существенные недостатки, не позволяющие сформировать систему стимулирования менеджмента, ориентированную на создание стоимости на основе инвестиций в инновации. Адекватным показателем, лежащим в основе построения системы мотивации менеджмента, выступает показатель EVA. Предложенная модификация системы мотивации менеджмента промышленного предприятия на основе создания банка бонусов, по мнению авторов, будет направлена на стимулирование инвестиций в инновации и создание стоимости. Оценка применения данной системы вознаграждения возможна при накоплении адекватной эмпирической базы и является предметом дальнейших исследований.
Источники
1. Jensen M. C., Meckling W. H. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure // Journal of Financial Economics. 1976. Vol. 3, no. 4.
2. Fama E. F. Agency Problems and the Theory of the Firm // Journal of Political Economy. 1980. Vol. 88, no. 2.
3. Young D. S., O’Byrne S. F. EVA and Value Based Management: A Practical Guide to Implementation. N. Y. : McGraw-Hill, 2001.
4. Сафина Л. А. Сравнительный анализ индикаторов создания стоимости компании при инвестировании в инновационную деятельность // Экон. вестн. Республики Татарстан. 2010. № 1.
5. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов : пер. с англ. 2-е изд. М. : Альпина Бизнес Букс, 2004.
6. Теплова Т. В. Финансовые механизмы корпоративного управления: банк бонусов и опционные модели оценки вклада (Ч. 3) // Менеджмент сегодня. 2005. № 1.
7. Ankudinov A. B., Safina L. A. Investment in Innovations as Value Driver: Review of Empirical Studies and Analysis of Impact on Value Creation in Emerging Markets // International Journal of Humanities and Social Science. 2011. Vol. 1, no. 5.
