1. ГОСТ Р51901.1-2002. Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем.
2. Диллон Б., Сингх Ч. Инженерные методы обеспечения надежности систем. М.: Мир, 1984. 318 с.
3. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефте-химических процессах. Л.: Химия, 1983. 352 с.
4. Якуш С.Е., Эсманский Р.К. Анализ пожарных рисков. Часть I: Подходы и методы // Проблемы анализа риска. Т. 6. 2009. № 3. С. 8-27.
5. ПБ 09-540-03. Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств. Утв. постановлени-
ями список
ем Госгортехнадзора России от 05.05.2003 г. № 29. М.: ПИО ОБТ, 2003.
6. Смирнов, Г.Г. Конструирование безопасных аппаратов для химических и нефте-химических производств: справочник. Л.: Машиностроение, 1988. 303 с.
7. Тридворнов А.В. Оценка природного, техногенного и комплексного рисков территориально-промышленных образований (на примере Красноярского края): дис. ... канд. техн. наук: 05.11.13. М.: РГБ, 2008.
8. Шубин В.С., Рюмин Ю.А. Надежность оборудования химических и нефтеперерабатывающих производств: учебник для студентов вузов. М.: Химия, 2006. 359 с.
УДК 005.591.6
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРА ИННОВАЦИОННОГО ЛАГА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
В.Л. Рупосов1, И.М. Осипова2, М.С. Чернышенко3
Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрена суть инновационного лага как экономического явления. Обоснована необходимость определения временного промежутка между эффектом внедрения инновации и проявлением этого эффекта на себестоимости продукции. Выделены основные этапы выявления инновационного лага. Приведён пример определения инновационного лага по итогам реализации программы «Тотальной оптимизации производства» ОАО «Иркутскэнерго». Ил. 4. Табл. 2. Библиогр. 1 назв.
Ключевые слова: инновация; инновационный лаг; прогнозирование экономических показателей инновационной деятельности; корреляционный анализ; корреляционная функция; уравнение регрессии.
THE PROCEDURE TO DETERMINE THE INNOVATION LAG SIZE FOR PREDICTING ECONOMIC INDICATORS V.L. Ruposov, I.M. Osipova, M.S. Chernyshenko
National Research Irkutsk State Technical University, 83, Lermontov St., Irkutsk, 664074.
The essence of the innovation lag as an economic phenomenon is examined. The necessity to determine a time interval between the effect of innovation introduction and the manifestation of this effect on production prime cost is proved. The main stages of innovation lag identification are revealed. The article provides an example of the innovation lag determination on the basis of the realization results of the program of "Total optimization of production" of "Irkutskenergo" PLC. 4 figures. 2 tables. 1. sources.
Key words: innovation; innovation lag; predicting economic indicators of innovation activity; correlation analysis; correlation function; regression equation.
Из определения понятия инновационный лаг следует, что это период времени от появления инновации до воплощения ее в практическую деятельность, приносящую эффект. Иными словами, это временной отрезок между моментом вложения средств в разработку и коммерциализацию нововведения и моментом получения экономического эффекта от внедрения
данной инновации в практическую деятельность. Инновационный лаг позволяет планировать деятельность компании и выявлять способы снижения затрат и повышения прибыли в периодах, необходимых для проведения изменений в организации. Важную роль значение инновационного лага играет в тех случаях, когда процесс создания добавленной стоимости не
1Рупосов Виталий Леонидович, кандидат геолого-минералогических наук, доцент, директор технопарка, тел.: (3952) 405901, факс (3952) 4050B0, е-mail: vitality@mail.ru
Ruposov Vitaly, Candidate of Geological and Mineralogical sciences, Associate Professor, Director of the Technopark, tel.: (3952) 405901, fax: (3952) 4050B0, e-mail: vitality@mail.ru
2Осипова Ирина Михайловна, кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры экономики и менеджмента, тел.: (3952) 40509б.
Osipova Irina, Candidate of Economics, Senior Lecturer of the Department of Economics and Management, tel.: (3952) 40509б.
3Чернышенко Марина Сергеевна, старший преподаватель кафедры экономики и менеджмента, тел.: (3952) 40509б, е-mail: karo_m@mail.ru
Chernyshenko Marina, Senior Lecturer of the Department of Economics and Management, tel.: (3952) 40509б, e-mail: karo_m@mail.ru
прекращается. В такой ситуации процессы внедрения нововведений идут без принципиального изменения технологии, а экономический эффект размыт серией связанных бизнес-процессов. Ярким примером этого являются непрерывные технологии выработки электроэнергии, когда процесс производства нельзя остановить, а инновации позволяют оптимизировать отдельные производственные операции без полной остановки основной технологии.
Основной сложностью определения инновационного лага является его нечеткая количественная оценка. В организации процессы внедрения инновации часто являются стихийными - без соответствующего управления и учета. Для оценки инновационного лага необходимо иметь централизованную систему внедрения инноваций и результирующий параметр, позволяющий определить эффективность данных нововведений.
С февраля 2003 года ОАО «Иркутскэнерго» реализует проект «Тотальная оптимизация производства», в самой организации проект обозначают коротко - ТОП. Основная цель данной программы - привлечь к решению конкретных задач инициативных и грамотных сотрудников филиалов иркутской энергосистемы. С начала реализации программы у персонала появилась возможность увидеть проблемы с экономической и организационной точки зрения и принять участие в их решении. Параллельно с данным проектом реализуются методы всеобщего управления качеством, одним из которых является непрерывное совершенствование на основе принципов бережливого производства.
Задача программы ТОП - повысить эффективность производства за счет использования интеллектуального потенциала работников путём внедрения системы вознаграждений за нововведения. Основной идеей программы является привлечение к нововведениям работников всех уровней. Отбор идей идет по принципу наибольшего экономического эффекта. По итогам реализации проекта ТОП в 2010 году отмечается следующая тенденция: наибольшую активность участия в программе проявляют инженерно-технические работники (по данным к началу 2011 года около 60% предложений), на втором месте по количеству реализованных идей идут рабочие специальности - 40%, а доля предложений от руководителей составляет 16% [1].
Основная причина, по которой наибольшее количество предложений поступает от инженерно-технических работников, связана с их высоким уровнем квалификации по сравнению с рабочими и относительной близостью к технологическим проблемам по сравнению с руководящим составом. Немаловажным аспектом является наибольший экономический эффект от данных предложений.
Наряду с проектом ТОП ОАО «Иркутскэнерго» реализует ряд эффективных мероприятий, имеющих сходные с основной программой цели. Это, например, проведение конкурса идей и проектов «Моя карьера», направленного на выявление и развитие высокопотенциальных и результативных молодых сотрудников.
К участию в данном конкурсе привлекаются активные сотрудники для защиты проектов, направленных на повышение эффективности деятельности компании. Проведение таких мероприятий по совершенствованию системы всеобщего управления качеством, как стандартизация операционных процедур, направлено на решение проблем и повышение качества эксплуатации, технического обслуживания и ремонта оборудования, освоение «Карты потока создания ценности», рациональную организацию рабочего места с использованием методики 5Б.
Главным достоинством программы ТОП является возможность проведения количественной оценки всех мероприятий, выраженной в стоимостной форме. Это позволяет учитывать средства, затраченные организацией на реализацию инновации в определенный период времени.
По итогам реализации ОАО «Иркутскэнерго» программы ТОП в 2010 году общий экономический эффект по предложениям составил 121 млн рублей, что на 18% процентов больше плана. В 2008 году было получено порядка 67 млн рублей. При оценке динамики по проекту с 2004 года, в котором был получен первый экономический эффект в 22 млн рублей, она имеет четко выраженный рост. Но существуют провалы, которые можно наблюдать, например, в 2009 году, когда произошел спад и экономический эффект составил чуть более 48 млн рублей.
Для выявления наличия инновационного лага и определения его значения необходимо провести анализ с использованием экономико-математических методов, состоящий из следующих этапов:
1)установление зависимости между экономическими величинами (корреляционный анализ);
2) выявление шага смещения (корреляционная функция со смещением);
3) формирование модели (построить уравнение регрессии);
4) определение инновационного лага.
На предварительном этапе необходимо определить данные, которые будут использоваться для проведения анализа зависимости экономических показателей. Как указывалось выше, по проекту ТОП с 2004 года ОАО «Иркутскэнерго» ведёт статистику по полученному экономическому эффекту. Одним из важнейших качественных показателей, в обобщенном виде отражающих все стороны хозяйственной деятельности предприятия, является себестоимость продукции, для энергетического предприятия в качестве такого показателя могут выступать удельные затраты (руб./кВт-ч). Необходимо показать степень тесноты связи между данными результативными и факторными признаками.
Для проведения корреляционного анализа по итогам реализации программы ТОП за несколько лет были взяты квартальные данные и сведены в табл. 1.
Для оценки связи между данными используются формула ковариации
СОУ^ =
п(п -1)
1=1 1=1
Таблица 1
Экономический эффект ТОП и удельные затраты на производство электроэнергии
Период Эффект ТОП, млн руб. Удельные затраты, руб./кВт-ч
1 0 0,198
2 5,19 0,205
3 5,51 0,180
4 12,54 0,180
5 12,49 0,171
6 10,06 0,207
7 3,63 0,186
8 8,9 0,195
9 9,49 0,170
10 7,9 0,150
11 9,6 0,178
и формула коэффициента корреляции
Соу
хг
г =
Для расчёта не используются упрощённые формулы, так как количество показателей, используемых для проведения оценки, невелико.
Анализируя корреляционную таблицу, можно предположить, что отдача от вложений возможна не сейчас же, а через некоторый момент времени. Доказательством тому служат коэффициенты корреляции, полученные при совмещении рядов данных.
Для наглядности динамики изменения показателей на рис. 1 приведён совмещенный график двух показателей.
По результатам вычислений получается, что коэффициент корреляции низкий с обратной связью и равен 0,33. Для иллюстрации показателя построен график корреляционного поля (рис. 2).
Под корреляционным полем (диаграммой рассеяния) переменных понимается графическое представление результатов измерений этих переменных в плоскости. На основании анализа корреляционного поля легко решить вопрос о наличии или отсутствии связи, проследить характер связи (линейная, нелинейная, функциональная или стохастическая) и ее тенденцию (положительная, отрицательная).
Коэффициент корреляции необходимо оценивать с помощью показателя ошибки и надежности. Стандарт (ошибка) коэффициента корреляции рассчитывается по формуле
°г =
1 - г2
4п
Этот показатель используют для расчета надежности коэффициента корреляции, который рассчитывается по формуле
м = —.
Расчет коэффициента корреляции считается надежным, если показатель будет больше трех, в противном случае необходимо увеличивать число измерений. В рассматриваемой ситуации показатель надежности равен 1,24, что свидетельствует о ненадежности вычисления коэффициента корреляции.
г
Рис. 1. Графики двух показателей: эффект ТОП, удельные затраты
0,22 0,21 0,2 0,19 0,18 0,17 0,16 0,15 0,14 0,13
Удельные затраты, руб./кВт-ч
Ь %
Эффект ТОП, млн руб.
468 Рис. 2. Корреляционное поле
10
12
14
На втором этапе проведения анализа задаётся корреляционная функция со смещением рядов относительно друг друга. Предпосылкой такого анализа является наличие определенной временной задержки между эффектом внедрения инновации и проявления этого эффекта на себестоимости продукции, что и можно назвать временным лагом. Проявление инновационного лага будет выявлено повышением коэффициента корреляции относительно эталонной зависимости при отсутствии смещения.
В табл. 2 приведены сводные данные по проведённым расчетам для двух вариантов, с использованием первой строчки данных и без нее, когда расчеты проводились со второй строчки.
Как видно из табл. 2, повышение отрицательной связи к пятому смещению свидетельствует о наличии
сильной обратной связи между данными. Таким образом, данное смещение выявляет зависимость между повышением эффективности программы ТОП и удельных издержек на выработку электроэнергии. Для наглядности были построены графики данной зависимости, приведённые на рис. 3.
На третьем этапе рассчитывается экономико-математическая модель на основе регрессионного анализа. Для этого необходимо построить корреляционное поле со смещением, соответствующим наиболее сильной зависимости. В данном случае это смещение равно пяти с коэффициентом корреляции -0,92 и надежностью, равной 19,1, что намного выше трех. Следовательно, данные значения можно использовать для построения уравнения регрессии (рис. 4).
Расчет коэффициентов вариации в двух вариантах
Таблица 2
Вариант 1 Вариант 2
Смещение Коэффициент корреляции Надежность коэффициента корреляции Смещение Коэффициент корреляции Надежность коэффициента корреляции
0 -0,333540445 1,244700475 0 -0,204013101 0,706020428
1 -0,351708349 1,331145708 1 -0,061687835 0,205376942
2 0,394674495 1,550506433 2 0,53708995 2,50349931
3 0,296566047 1,078449465 3 0,403015548 1,595852099
4 -0,096948688 0,324593292 4 -0,310298953 1,138794531
5 -0,917134046 19,14699141 5 -0,862176844 11,14165186
6 -0,620168764 3,342375964 6 -0,591780763 3,020511318
7 -0,296032755 1,076137288 7 0,693336727 4,42828388
8 -0,189654727 0,652482662
0
2
Рис. 3. Коэффициент корреляции со смещением ряда
Рис. 4. Корреляционное поле при смещении, равном пяти
В результате рассчитано уравнение регрессии с параметрами а = - 0,0037 и Ь = 0,2092. Итоговая формула выглядит следующим образом:
у = -0,0037х + 0,2092, где у - удельные затраты, которые при эффекте от программы ТОП будут наблюдаться через один год и три месяца (смещение 5).
Расчет среднеквадратического отклонения (0,079 руб./кВт-ч) показывает, что модель работает надежно, следовательно, ее можно использовать для прогнозирования снижения себестоимости выработки продукции в зависимости от эффекта, полученного от программы ТОП.
Итоговым выводом является размер инновационного лага, равный одному году и трем месяцам. Неточность вычисления инновационного лага может быть связана с ограниченностью факторов и приуроченностью к квартальным значениям. Данный иннова-
ционный лаг может использоваться и на других энергетических компаниях, так как при похожей структуре бизнеса процессы инновационного развития предприятия будут очень близкими, следовательно, и временные параметры тоже совпадут.
Данная методика определения инновационного лага может применяться в различных отраслях и организациях. Можно использовать данный алгоритм для оценки инновационного лага при реализации инновационных программ различного уровня, как федеральных, так и региональных. Знание наличия и значение инновационного лага позволит руководству организации принимать решения в области планирования инновационной деятельности предприятия.
Исследование выполнено при поддержке ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы» (государственный контракт № 14.740.11.1401).
Библиографический список
1. http://www.irkutskenergo.ru/qa/3056.html