МЕТОДИКА МНОГОФАКТОРНОЙ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ХОЛДИНГОВ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ16
TECHNIQUE OF THE MULTIPLE-FACTOR ASSESSMENT OF INNOVATIVE ACTIVITY OF HOLDINGS IN THE INDUSTRY
A.B. ТРАЧУК, доктор экон. наук, профессор, научный руководитель факультета менеджмента
Н.В. ЛИНДЕР, канд. экон. наук, доцент, заместитель декана факультета менеджмента
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
A.V. TRACHUK, doctor of economics sciences, full professor, research supervisor of faculty of management
N.V. LINDER, Ph.D, associate professor, deputy dean of faculty of management
Financial University under the Government of the Russian Federation Аннотация
Повышение эффективности и результативности инновационной деятельности является приоритетной задачей компаний промышленного сектора. В связи с этим встает вопрос адекватной оценки результатов инновационной деятельности крупных компаний промышленного сектора. В статье представлена методика многофакторной оценки инновационной активности крупных промышленных холдингов, которую можно использовать как в академических исследованиях, так на практике для определения эффективности инновационной деятельности промышленных холдингов.
Abstract
Increase of efficiency and productivity of innovative activity is a priority task of the companies of industrial sector. In this regard there is a question of an adequate assessment of results of innovative activity of the large companies of industrial sector. The technique of a multiple-factor assessment of innovative activity of large industrial holdings, which can be used as in the academic researches, so in practice for determination of efficiency of innovative activity of industrial holdings is presented in article.
16 Статья подготовлена на основе результатов исследования «Обеспечение управляемости промышленных холдингов и обеспечение инновационного развития», проведенного за счет средств бюджетного финансирования в рамках госзадания Финансового университета, 2015.
Ключевые слова: результаты инновационной деятельности, оценка инновационной активности, ключевые показатели эффективности и результативности, промышленные холдинги.
Keywords: results of innovative activity, assessment of innovative activity, key indicators of efficiency and productivity of innovative activity, industrial holdings.
Введение
Инновационное развитие является необходимым условием конкурентоспособности экономики страны и этому уделяется большое внимание. Как известно, на крупные промышленные структуры приходится большая часть ВВП страны, в связи с чем, особенностью данного исследования является изучение инновационного процесса в крупных холдинговых структурах в промышленности и построение методики многофакторной оценки инновационной активности. В основе данного исследования лежит широкое определение инновационного процесса, включающее в себя виды деятельности, ориентированные не только на изобретение и внедрение абсолютного нового, но и на заимствование и адаптацию уже существующего: они не обязательно должны немедленно вести к глобальному лидерству, однако важны для постоянного повышения эффективности и конкурентоспособности компании.
В крупных российских компаниях нет общепринятого определения инновационной деятельности [1]. Как правило, к данной деятельности компании относят НИОКР, включая разработку новых технологий, внедрение разработок и совершенствование методов управления, бизнес-процессов и комплексных ИТ-систем. На наш взгляд, с учетом особенностей деятельности крупных промышленных структур, можно рекомендовать следующее определение: инновационная деятельность - это научные, технологические, организационные, финансовые и коммерческие действия, направленные на создание новых и усовершенствование существующих продуктов и процессов, с последующей их коммерциализацией или внедрением внутри компании.
Таким образом, инновации в холдинговых структурах представляют собой сложный комплексный феномен, который трудно оценить только по вторичным источникам.
Методология исследования
Для формирования методики оценки инновационной деятельности холдинговой структуры мы использовали последовательный подход, включающий:
- сбор и анализ информации относительно показателей, используемых для оценки инновационной активности холдинговых структур в промышленности;
- составление агрегированного и короткого списка показателей, оценивающих инновационную деятельность с учетом выявленных факторов результативности инновационной деятельности;
- формирование агрегированного показателя инновационной активности промышленных холдингов.
Сбор информации включал в себя:
- анализ отечественной и зарубежной литературы, относительно измерения инновационной активности промышленных компаний.
- анализ публикуемых отчетов консалтинговых компаний по применяемым показателям для оценки инновационной активности крупных промышленных структур;
- анализ данных по оценке инновационной активности крупных промышленных структур американского центра производительности и качества (APQC);
- сбор и анализ материалов веб-сайтов крупных промышленных холдингов, а также анализ стратегий инновационного развития и программ инновационного развития госкорпораций и компаний с государственным участием по применяемым показателям для оценки инновационной деятельности;
- интервью с экспертами относительно показателей для оценки инновационной активности холдинговых структур.
Для анализа литературных источников была отобрана научная литература по критериям: релевантность, надежность источника (научная обоснованность работы подтверждена), рецензируемость публикуемых материалов.
Затем были проанализированы Программы инновационного развития госкорпораций и компаний с государственным участием, таких как: ГК «Росатом», ОАО «РусГидро», ОАО «ФСК ЕЭС», ОАО «Газпром», ОАО «РЖД», ОАО «Системный оператор Единой энергетической системы», ФГУП «Росморпорт», ФГУП «Уралвагонзавод». А также проанализированы стратегии инновационного развития частных крупных холдинговых структур (всего порядка 57 холдингов в промышленности).
Далее были изучены отчеты по инновационным компаниям крупных консалтинговых компаний. Такие отчеты объединяют опыт ведущих мировых практик по всем направлениям инновационного развития и описывают инструменты для анализа и разработки рекомендаций по развитию инновационных компаний, а также содержат агрегированную информацию о последних трендах в области инноваций и прорывных технологий, оказывающих влияние на мировую экономику.
Также мы обратились к опыту американской некоммерческой организации APQC (American Productivity & Quality Center), специализирующейся на исследованиях в области эффективности бизнес-процессов, проведении сравнительного анализа практик различных компаний, определении лучших практик [6]. При проведении исследований 300
APQC базируется иа информации, предоставляемой организациями-членами APQC. В настоящее время членами APQC являются более 320 глобальных компаний. Поэтому показатели, полученные APQC, при проведении исследований и интерпретации результатов инновационной деятельности для нас также были интересны.
Проведение интервью с экспертами и обработка данных: проведены глубинные интервью с представителями холдингов в промышленности. Для предварительного тестирования выбранных аспектов инновационной деятельности холдинга в малой выборке проведены 16 интервью с менеджерами холдингов в промышленных отраслях. В выборку вошли как российские, так и зарубежные холдинги, работающие на российском рынке. Материалы интервью были проанализированы с помощью контент-анализа.
Отбор показателей: отбор показателей был осуществлен в привязке к факторам, оценивающим ключевые факторы результативности инновационной деятельности холдинговых структур.
Анализ и агрегирование показателей: первоначальный список, включающий 103 показателя инновационной активности был агрегирован и приведен к единой методологии с учетом незначительных различий в формулировках и единицах измерения. Далее на основе агрегированного списка был сформирован короткий список показателей, на основе которого сформирован агрегированный показатель инновационной активности. Методология исследования приведена на рис. 1.
Подход к формированию рекомендуемого списка КПЭ для оценки инновационной деятельности холдингов в промышленности
Расширенный список показателей по результатам анализа различных источников агрегируется и приводится к единой терминологии с учетом незначительных различий в формулировках и единицах измерения Далее, на основании агрегированного списка, формируется короткий список КПЭ. Интегральный показатель для холдингов строится на основании рекомендуемого короткого списка показателей_
Компании-лидеры
Интервью с экспертами
Американский центр производительности и качества (АРС2С)
Анализ программ инновационного развития госкорпораций и компаний с государственным участием. Стратегии инновационного развития промышленных
_____ Х0£1й.инг2в_ _ ___
Публикации в научной литературе на тему инновационной деятельности
список (все выявленные показатели)
103КПЭ
Агрегирование перечня КПЭ: • Схожесть метрик
Незначительные различия в ф
список (с учетом приведения показателей)
Короткий список (с учетом специфики)
5 КПЭ (3+2)
овсу ►
Рис. 1. Методология формирования многофакторной оценки инновационной
активности
Результаты исследования
Отобранные показатели прошли процесс агрегации с целью исключить дублирование и объединить показатели, близкие по смыслу. Мы проанализировали показатели на предмет их тематического содержания, назначения в соответствии с факторами результативности инновационной деятельности, формулировки и единицы измерения. В результате получен агрегированный перечень показателей (табл.1).
Таблица 1
Агрегированный список показателей для оценки инновационной активности
холдингов
Ключевые факторы результативности инновационной деятельности Примеры показателей для оценки инновационной деятельности
1 2
Клиенто- ориентированность ■ Количество новых категорий продукции или услуг, внедренных в отчетном году. ■ Доля сертифицированной по международным стандартам продукции в общем объеме производства компании.
Фокус на технологические инновации ■ Доля современного оборудования в технологическом парке компании (с учетом технологических особенностей отраслей). ■ Процент дефектов, нарушений и отклонений, обнаруженных в ходе процесса контроля, %. ■ Среднее количество контролей качества по сравнению с целевым. ■ Процент улучшений, выполненных при проведении процесса по улучшению, %. ■ Среднее время на адаптацию приобретенного инновационного продукта, дней. ■ Прирост числа используемых патентов, %. ■ Количество патентов, полученных за расчетный и предыдущие два года. ■ Доля внедренных патентов от общего числа патентов, полученных организацией, %. ■ Доля отклоненных патентов, %. ■ Средний промежуток времени между возникновением идеи и получением патента, %. ■ Количество текущих инновационных проектов. ■ Доля НИОКР, по которым имеются отставания от графика реализации проекта, %.
Размер компании и конкурентоспособность ■ Экономический эффект от использования НИОКР и инноваций, млн. руб. ■ Рост производительности труда, %. ■ Сокращение затрат от внедрения технологий, в %.
Таблица 1 (продолжение)
1 2
Ключевая роль СЕО ■ Количество новых компетенций у организации за счет результатов инновационной деятельности. ■ Процент затрат времени топ-менеджмента на рост инноваций, %. ■ Доля собственных инноваций в общем объеме инноваций, %. ■ Доля закупок несырьевой инновационной продукции у российских предприятий, %.
Объем общих вложений в деятельность холдинга (как текущих, так и капитальных) ■ Структура расходов на НИР и ОКР. ■ Доля расходов на НИОКР в выручке, %. ■ Расходы на НИОКР в отчетном году, млн. руб. ■ Расходы на НИОКР на 1 сотрудника в текущем отчетном периоде, руб. ■ Темпы роста расходов на НИОКР по отношению к предыдущим трем годам, %. ■ Доля расходов на НИОКР на разработку принципиально новых технологий / продуктов, %. ■ Доля затрат на НИОКР, давшие положительные результаты, в общем объеме затрат на НИОКР, работы по которым закончены в отчетном периоде, %. ■ Доля расходов на НИОКР в неключевые инновационные проекты, %. ■ Доля расходов на НИОКР на модернизацию существующих технологий / продуктов, %. ■ Средняя стоимость патента, млн. руб. ■ Затраты на НИОКР к количеству полученных патентов, млн. руб.
Квалифицированный персонал и обучение сотрудников ■ Количество инструментов и методологий, доступных сотрудникам, занятым в инновационной деятельности. ■ Доля сотрудников, прошедших подготовку и обучение в области инновационной деятельности, %. ■ Численность персонала, занятого в НИОКР, чел. ■ Количество внедренных в производственную деятельность тематик НИОКР за расчетный период и предыдущие три года. ■ Доля кандидатов и докторов наук, вовлеченных в проект, %
Межфирменное сотрудничество ■ Финансирование научной базы и проводимых исследований вузов и НИИ, млн. руб. ■ Количество предложений по созданию новых технологий, технических и технологических решений, полученных от дочерних обществ и организаций в расчетном году.
Затем показатели агрегированного списка были проанализированы по факторам:
- доступность исходных данных и транспарентность методологии расчета;
- имеется более 1 упоминания в исходных источниках информации.
Далее для формирования агрегированного показателя были отобраны 5
ключевых показателей, соответствующих таким факторам результативности как: клиентоориентированность, фокус на технологические инновации, размер компании и конкурентоспособность, объем общих вложений в деятельность холдинга, квалифицированный персонал и обучение сотрудников и три индикативных показателя, согласующихся со стратегией инновационного развития холдингов (ключевая роль топ-менеджмента) и показатель, характеризующий степень межфирменного сотрудничества.
В табл. 2 отражены пять ключевых показателей оценки инновационной активности холдинговых структур, которые включены в расчет интегрированного показателя инновационной активности и три индикативных, не включенных в состав агрегированного показателя, но отражающих стратегию инновационного развития компании и уровень межфирменного сотрудничества как внешнего, так и внутрифирменного.С учетом проведенного анализа мы предлагаем расчет интегрального показателя инновационной активности холдингов в промышленности по следующей модели:
КР1ИД= X!*« ткфакг)/ КР11(План))*100%) + X2*(( КР12(факт)/ KPI2(плaн))*100%) + Xз*(( КРЬ(факт)/ КРЬ(план))*100%)+ Х4*(( КР14(фаКт)/ КР14(план))*100%) + Х5*(( КРЬ(ф акт / КРЬ( план ))*100%),
где: Х1, Х2, Хз Х4, Х5 - доли в интегральном показателе КР11, КРЬ, КР1з, КР14, КРЬ соответственно;
Х1 + Х2 + Хз +Х4 + Х5 = 100%.
Выбор весовых коэффициентов X должен быть обусловлен инновационной стратегией холдинга и приоритетностью поставленных задач.
Таким образом, для формирования интегрального показателя инновационной активности промышленных холдингов были проанализированы опубликованные отчеты 57 компаний-лидеров в промышленных отраслях за последние 5 лет, более 40 научных публикаций по оценке инновационной активности холдингов, проведено 16 интервью с экспертами - руководителями крупных промышленных холдингов по оценке инновационной деятельности, проанализированы КПЭ оценки инновационной деятельности, рекомендуемые Американским центром производительности и качества (APQC).
В результате исследований была предложена методика многофакторной оценки инновационной активности холдингов в промышленности, отобраны 5 ключевых показателя эффективности, рекомендованные для расчета интегрального показателя, и 3 индикативных показателя, не входящих в интегральный показатель; предложен алгоритм расчета интегрального показателя инновационной активности. 304
Таблица 2
Ключевые и индикативные показатели инновационной активности
Факторы результативности инновационной деятельности Показатель Методология расчета
1 2 3
Ключевые показатели
Клиентоориентированность Количество новых категорий продукции или услуг, внедренных в отчетном году ки1=енп1+еу1 где НП - количество новых видов продуктов, внедренных в новом году, У - количество новых услуг в отчетном году
Фокус на технологические инновации Количество патентов и иных нематериальных активов, по результатам проведенных НИОКР, полученных за расчетный период и предыдущие два года, шт. киг=е*л+ V тр, + 2 кр, где п,т,к - количество патентов и иных нематериальных активов (р), по результатам проведенных НИОКР
Размер холдинга и конкурентоспособность Экономический эффект от использования НИОКР и инноваций, млн. руб. КР13 =2ДР+2ДС,где ДС - экономия за счет снижения себестоимости производства ДР - прибыль, полученная от продажи новых товаров и услуг
Квалифицированный персонал и обучение сотрудников Доля сотрудников, прошедших подготовку и обучение в области инновационной деятельности,% КРЦ = (Ряфа,П) * 100% где Ря - фактическая численность сотрудников, прошедших подготовку и обучение в текущем году в области инновационной деятельности; П среднесписочная численность сотрудников за отчетный год
Таблица 2 (продолжение)
1 2 3
Объем общих вложений в деятельность холдинга (как текущих, так и капитальных) Объем финансирования инновационных проектов, включая НИОКР за счет собственных средств, в процентах к выручке холдинга за услуги (по РСБУ) кр15 = (К,чфакт,'ю * 100% где К - фактический объем финансирования инновационных проектов, включая НИОКР в отчетном году; К -фактическая выручка компании за услуги за отчетный год.
Индикативные показатели
Ключевая роль СЕО Количество новых компетенций у организации за счет результатов инновационной деятельности кр1а — 2 к, где к - количество новых компетенций
Внешнее межфирменное сотрудничество Финансирование научной базы и проводимых исследований вузов и НИИ, %. кр17 =НБзфакт \ К где НБя - фактический объем финансирования научной базы и проводимых исследований ВУЗами в отчетном году; К - фактический объем финансирования инновационных проектов, включая НИОКР в отчетном году
Внутрифирменное сотрудничество компаний холдинга Количество предложений по созданию новых технологий, технических и технологических решений, полученных от дочерних обществ и организаций в расчетном году кр13 = 2 дт + 2 дтр, где дт - новые технологии, разработанные ДЗО дтр — технологические решения, разработанные ДЗО и переданные материнской компании.
Предложенный алгоритм расчета интегрального показателя инновационной деятельности позволяет компенсировать недостаточное достижение целевых значений по одним показателям, перевыполнением целевых значений по другим показателям. На основании российской
практики, значение интегрального показателя может считаться удовлетворительным, если оно отклоняется в меньшую сторону не более, чем на 10%.
В дополнение к интегральному показателю в результате исследования рекомендуется рассчитывать три индикативных показателя, значения которых не влияют на интегральный показатель:
1. Комплексный показатель развития научной базы и проводимых исследований вузов, НИИ, научных организаций, ИИР и технологических платформ, в процентах.
2. Количество предложений по созданию новых технологий, технических и технологических решений, полученных от дочерних обществ и организаций в расчетном году.
3. Количество новых компетенций у организации за счет результатов инновационной деятельности.
Индикативные показатели должны быть согласованы с инновационной программой и политикой компании, а также с приоритетами стратегического развития промышленных холдингов.
Библиографический список
1. Godener, A., Soderquist, K., 2004. Use and impact of performance measurement results in R&D and NPD: an exploratory study. R&D Manage. 34 (2), 191-219.
2. Kaplan, R.S., Norton, D.P., 1992. The balanced scorecard—measures that drive performance. Harvard Bus. Rev. 70 (1), 71-79.
3. Neely, A., Adams, C., Kennerley, M., 2002. The Performance Prism: The Scorecard for Measuring and Managing Business Success. Financial Times Prentice Hall.
4. Milbergs, E., Vonortas, N., 2005. Innovation Metrics: Measurement to Insight. White Paper for the National Innovation Initiative 21st Century Innovation Working Group, 1-7 ( http://www.innovationtools.com/pdf/Innovation-Metrics-NII.pdf) .
5. Gurhan Gunday, G., Ulusoy, G., Kilic, K., Alpkan, L., 2011. Effects of innovation types on firm performance. Int. J. Prod. Econ. 133, 662-676.
6. Brown, G.M., Svenson, R.A., 1988. Measuring R&D productivity. Res. Technol. Manage. 31 (4), 11-15.
7. Cooper, R.G., Kleinschmidt, E.J., 1995. Benchmarking the firm's critical success factors in new product development. J. Prod. Innov. Manage. 12 (5), 374391.
8. Kuczmarski, T.D., 2000. Measuring your return on innovation. Marketing Manage. 9 (1), 25-32.
9. Griffin, A., Page, A.L., 1996. PDMA success measurement project— recommended measures for product development success and failure. J. Prod. Innov. Manage. 13 (6), 478-496.
10. Collins, J., Smith, D., 1999. Innovation Metrics: A Framework to Accelerate Growth. Prism-Cambridge Massachusetts 3, 33-47.
11. Wong, A., 2001. The Metrics of Innovation. Virtual Strategist 1, 1-5 (http://www. virtualstrategist.net/pdf/1-4-1.pdf).
12. Bremser, W.G., Barsky, N.P., 2004. Utilizing the balanced scorecard for R&D performance measurement. R&D Manage. 34 (3), 229-234.
Bibliographical list
1. Godener, A., Soderquist, K., 2004. Use and impact of performance measurement results in R&D and NPD: an exploratory study. R&D Manage. 34 (2), 191-219.
2. Kaplan, R.S., Norton, D.P., 1992. The balanced scorecard—measures that drive performance. Harvard Bus. Rev. 70 (1), 71-79.
3. Neely, A., Adams, C., Kennerley, M., 2002. The Performance Prism: The Scorecard for Measuring and Managing Business Success. Financial Times Prentice Hall.
4. Milbergs, E., Vonortas, N., 2005. Innovation Metrics: Measurement to Insight. White Paper for the National Innovation Initiative 21st Century Innovation Working Group, 1-7 (http://www.innovationtools.com/pdf/Innovation-Metrics-NII.pdf).
5. Gurhan Gunday, G., Ulusoy, G., Kilic, K., Alpkan, L., 2011. Effects of innovation types on firm performance. Int. J. Prod. Econ. 133, 662-676.
6. Brown, G.M., Svenson, R.A., 1988. Measuring R&D productivity. Res. Technol. Manage. 31 (4), 11-15.
7. Cooper, R.G., Kleinschmidt, E.J., 1995. Benchmarking the firm's critical success factors in new product development. J. Prod. Innov. Manage. 12 (5), 374391.
8. Kuczmarski, T.D., 2000. Measuring your return on innovation. Marketing Manage. 9 (1), 25-32.
9. Griffin, A., Page, A.L., 1996. PDMA success measurement project— recommended measures for product development success and failure. J. Prod. Innov. Manage. 13 (6), 478-496.
10. Collins, J., Smith, D., 1999. Innovation Metrics: A Framework to Accelerate Growth. Prism-Cambridge Massachusetts 3, 33-47.
11. Wong, A., 2001. The Metrics of Innovation. Virtual Strategist 1, 1-5 (http://www. virtualstrategist.net/pdf/1-4-1.pdf).
12. Bremser, W.G., Barsky, N.P., 2004. Utilizing the balanced scorecard for R&D performance measurement. R&D Manage. 34 (3), 229-234.
Контактная информация / Contact links
8 (499) 270-22-08
NVLinder@fa.ru