CC BY
15Оценка эффективности инновационных бизнес-идей на ранней стадии разработки
Волков Иван Васильевич,
к.э.н, ст. преподаватель, кафедра Экономика минерально-сырьевого комплекса, Геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе, ivvolkov65@mail.ru
Обоснована актуальность оценки бизнес-идей на начальном этапе их формирования. Рассмотрены основные подходы к оценке инновационных решений в условиях высокого риска, смены технологических, организационных, информационных и других факторов. Предложен алгоритм создания системы оценки бизнес-идей, включающий критерии их оценки на качественном уровне, а далее - оценки при помощи балльной шкалы. Обоснован выбор данных критериев, не исключающих использование и других способов оценки эффективности новых решений, а также наличия дополнительных критериев в системе. Предложен относительный экономический показатель, который позволит проверить достоверность и сходимость оценки конкретных бизнес-планов данной системой критериев. Сделан вывод о необходимости определения веса каждого критерия в системе оценки бизнес-идей. С учетом особенностей ряда бизнес-идей и их различной эффективности система может быть дополнена, а сами критерии пересмотрены и скорректированы. Установлено, что балльные оценки в рамках каждого критерия также могут быть рассчитаны более точно. Отмечено, что для более полной реализации предложенного алгоритма построения модели дальнейшим направлением исследований авторов станут прикладные разработки. Их результатом станет универсальный метод оценки эффективности бизнес-идей, основанный на использовании наиболее общих критериев технологического развития.
Ключевые слова: «бизнес-идея», «критерии оценки», «технологическое развитие», «эффективность бизнес-идей».
см см о см
см
О!
^
н
О Ш
т
X
<
т о х
X
Фундаментом инновационной разработки, определяющим ее доходность, служит научная идея. Чаще всего она вырабатывается в процессе фундаментальных исследований. Иногда они не направлены на получение дохода, но в ряде случаев исследования научных организаций также ориентированы на дальнейшую коммерциализацию. Их результаты также могут рассматриваться как инновации, а деятельность научных организаций - выстраиваться по принципам, схожим с построением инновационного процесса. Это требует высокой квалификации специалистов, особой организации работ, зачастую - продолжительного периода изысканий. Поэтому такая деятельность требует немалых расходов со стороны государства либо коммерческих организаций и должна, по меньшей мере, окупаться. Результаты ряда исследований могут быть использованы при коммерциализации, другие - остаться невостребованными.
Трансформация результатов фундаментальных исследований, при возможности их коммерциализации связаны с инициацией инновационного проекта и инвестированием средств для его реализации. То есть, выполнением прикладных исследований, опытно-конструкторских работ, маркетингом и внедрением инновации на рынок. Во всех случаях инвестиционные расходы для осуществления работ по указанным этапам бывают достаточно велики. Это связано с тем, что бизнес-идея на начальном этапе ее разработки редко подлежит точному описанию. Кроме того, на стадии формулировки идеи имеют значение неопределенность спроса, расходов и риски финансовых потерь.
По данным причинам важной научной и прикладной задачей становится создание метода оценки эффективности бизнес-идей на стадии их разработки.
При анализе исследований в сфере оценки бизнес-идей выделено два принципиально разных направления. Первый, количественный, отражает финансовые только интересы инвесторов, кредиторов и основателей бизнеса. Они компьютеризированы, просты в использовании. Поэтому их популярность объяснима, но она далеко не всегда позволяет оценить потенциал идей, тем более, что данный вид деятельности во многом стал бизнесом. При этом активно используются программные средства, а субъективные критерии оценки авторов цифровых систем далеко не всегда учитывают потенциал фундаментальных научных исследований, которые могут быть основой оцениваемых бизнес-идей. [1]
Второе направление в сфере оценки бизнес-идей основано на изучении наиболее общих законов развития технологий, рынков, потребностей, ресурсов и других важнейших экономических категорий, которое было начато Й.Шумпетером при создании теории инноваций [2, 3].
Второе указанное направление носит качественно иной характер, и оценки новых решений также первона-
чально устанавливает качественные, однако, в дальнейшем они могут иметь и количественную оценку. В составе данного направления выделено несколько подходов, которые могут стать гипотезой для разработки аппарата оценки инновационных разработок. Ею станет следующее предположение. Использование нескольких подходов, содержащих качественно разные критерии эффективности, и обобщение их результатов в единой модели позволит существенно повысить точность оценки бизнес-идей. Таким образом, совокупность разнородных характеристик позволит более точно оценить потенциал, эффективность инновации и возможность ее коммерциализации.
Основными подходами к оценке эффективности научных разработок и потенциальной возможности реализации бизнес-идей на их основе выбраны следующие.
Первый подход основан на изучении закона технологических трансформаций и сопровождающих их изменений показателей производительности труда. Суть закона, сформулированного и обоснованного В.С. Мучником, состоит в следующем.
Развитие технологии и техники в истории насчитывает ряд стадий, которые объединяются в три этапа. Первый этап, индустриальный, включает в себя семь стадий, которые отражают последовательное разделение технологического процесса на более дробные циклические операции, их механизацию и управление с помощью автоматизацию систем.
Второй этап, постиндустриальный, основан на мало-операционности, поточности и создании наукоемкой продукции.
Ценность в этих построениях представляют количественные характеристики изменения социально-экономических показателей по стадиям технологического развития. Они базируются на анализе результатов использования множества технологий в различных отраслях экономики по многим странам мира.
По мере роста наукоемкости и цифровизации производства технический фактор исчерпывает свои возможности, поэтому требуется использование новых ресурсов. Ими становятся инновации в организации, управлении производством, включая изменение его структуры, маркетинговые решения, активное использование сетевых данных и цифровых решений. При этом, как и прежде, важнейшие бизнес-идеи разрабатываются и для создания продукции с новыми потребительскими свойствами. В результате этого открывается новый, III этап и XI стадия в развитии бизнес-идей, которые приводят к новым технологическим решениям.
Переход к этапу III позволяет повысить рентабельность инновационных разработок в среднем до 60-90%. Это приводит к росту эффективности бизнес-идей, высокой конкурентоспособности конкретных разработок и всей национальной экономики. Предполагается, что этап III разовьется в несколько стадий в связи с использованием новых решений в области менеджмента и подойдет к IV-му - социально-экономическому этапу преобразований.
Указанный подход был предложен в начале формирования постиндустриального этапа развития экономики, однако, подкреплен богатым статистическим материалом из разных отраслей экономики многих стран. Наличие численных оценок производительности труда для более ранних стадий позволяет вычислить соответствующие значения для дополнительной стадии методом экстраполяции. Поэтому данная шкала может быть
одним из критериев в системе показателей, используемых для оценки эффективности бизнес-идей. Динамика экономических показателей по стадиям и этапам технологического развития показаны в табл. 1.
Таблица 1
Динамика экономических показателей по стадиям и этапам
Этапы I II
Стадии I II III IV V VI VII VIII IX X
Производи- 1 * * * 8-12 15- 30- 35-40 150- >200
тельность 20 35 200
живого
труда
Фондоот- 1 * * * 0,06 0,06 0,06 0,09 0,13 0,16
дача
Не меньшее значение имеют классификации стадий технологического развития, предложенные и другими исследователями. Так, С.Ю. Глазьевым была разработана теория экономических укладов, в рамках которой выделено шесть таких периодов. Каждый из них имеет свойственные ему ресурсы, факторы и достижения. Следует отметить, что пятый уклад, как и остальные, делится на ряд стадий, и его важнейшим элементом является цифровая экономика. Она, в свою очередь, также имеет этапы своего развития. А шестой этап в классификации С.Ю. Глазьева имеет прогнозный характер и относится к периоду 2030-2090 гг.
У ряда авторов - схожие взгляды на классификацию стадий технологического развития. [4]
Вторым подходом к оценке эффективности бизнес-идей является шкала таксономических оценок проф. Р. Коллера. В табл. 2 приведены виды (таксоны) преобразований и их эффективность.
Таблица 2
Вид Содержание Рост эффективности
I Создание новых функциональных структур и/или обнаружение новых областей применения 10-100 раз и более
II Использование новых принципов 2-10 раз
III Создание новых конструктивных решений в рамках известных принципов 10-50%
IV Оптимизация параметров технических и экономических структур 2-10%
Таким образом, ученый выделил четыре таксона преобразований, отличающихся содержанием решений и их эффективностью:
Первый таксон - создание новых функциональных структур и/или обнаружение новых областей применения, обеспечивающих повышение результативности от 10 до 100 раз (и более). Для первого таксона неизбежны не только технико-технологические изменения и изменения в организации технологических процессов на конкретных предприятиях, но и подходы к разработке бизнес-идей. Очевидными примерами таких бизнес-идей и разработок являются сеть Интернет, выстроенные в ней базы и программные средства, изменившие жизнь мобильные средства коммуникаций и многое другое. И для создания каждой такой успешной бизнес-идеи потребовались интеллектуальные и финансовые вложения, которые принесли разработчикам высокий доход;
X X
о го А с.
X
го m
о
м о м м
см см о см
о ш т
X
3
<
т О X X
Второй таксон - использование новых принципов (физических, химических, биологических, организационных, управленческих и др.) позволяющих повысить результативность в 2-10 раз. Применительно ко второму таксону преобразований в отечественной науке создан метод поиска новых принципов решения, включающий построение функциональной структуры и формирование технических функций элементов в виде физических преобразований входных воздействий в выходной результат, а также алгоритм компьютерного поиска цепочек (последовательных, параллельных, комбинированных) физических эффектов, реализующих заданные технические функции. [5]
Подобными методами в России получено значительное количество патентоспособных технических решений в десяти проблемных направлениях. Они отличаются от известных по экономической эффективности от нескольких раз до нескольких десятков раз.
В настоящее время увеличение возможностей метода поиска принципиально новых решений специалисты видят в создании систем коллективного пользования BigDate, которые часто называются банками данных по эффектам (физическим, химическим, биологическим и т.д.), или банками знаний. Значение создания этих банков определяется тем, что любой разработчик получает возможность использовать гораздо более широкий набор эффектов или их комбинаций, чем может сохраняться в памяти одного человека либо возникнуть в результате умозрительного формирования сочетаний. В результате вероятность нахождения ранее неизвестных и более эффективных решений увеличивается.
На основе национальных банков последовательно формируется международный банк по биологическим эффектам. С использованием отечественных банков данных российские специалисты получили значительное количество патентов на лекарственные средства и разработали медицинские технологии, существенно превосходящие по эффективности зарубежные аналоги.
Следует отметить также, что выполненные работы по созданию программных сред и банков данных позволили также подготовить учебно-методические материалы, которые широко применяются в учебном процессе и используется практически во всех отечественных и зарубежных вузах. [6, 7]
На современном этапе научно-информационной эпохи широко используется термин «технология», отвечающий на вопрос о том, как создаются более результативные артефакты. Применительно к развитию инженерных артефактов наукоемкого характера всеобщее признание получает идея малооперационного потока. Данный подход позволяет организовывать технологический процесс в самонастраивающемся режиме, обеспечивая одновременно снижение инвестиций и текущих издержек производства, повышение экологичности и комфортности процесса.
Если предприятие нацелено на создание и использование таких технологий, то уже после смены трех поколений инженерных решений оно способно самообеспечивать расширенное воспроизводство всех видов ресурсов, включая расходы на создание научно- технологического задела и освоение новых процессов. При этом в состав бизнес идей входят не только технико-технологические, но и организационно-управленческие инновации.
Поэтому особенно значимым направлением в формировании банков данных становится их создание по организационно-управленческим эффектам и решениям. Такие, по сути, банки бизнес-идей позволяют сравнить разрабатываемые бизнес-идеи с аналогами либо конкурентами, оценить потенциал решения и его эффективность.
Третий таксон - создание новых конструктивных решений в рамках известных принципов, приводящих к повышению результативности на 10-50%. Смысл данного вида преобразований достаточно понятен, при этом для них не всегда необходима разработка бизнес-идеи;
Третий таксон - расчет и оптимизация параметров технических и экономических структур, дающая возможность повысить результативность на 2-10%. Оптимизация параметров систем часто выполняется с использованием программных средств. Специалисты экономического профиля ограничиваются структурными изменениями, которые предполагают изменение долевого участия известных решений. Бизнес-идеи технико-технологического характера, как правило, остаются вне поля их зрения, хотя имеют большой потенциал - например, при разработке и модернизации новых видов продукции.
Первый шаг к овладению методом направленного инженерного творчества был сделан Ф. Цвикки, создавшим метод морфологического анализа и синтеза в технике. [8,9, 10] Авторским коллективом, который он возглавил, было получено свыше 10 тыс. патентов, многое из которых были реализованы на практике. В дальнейшем он был направлен на совершенствование приемов организации и менеджмента, где также получены значимые результаты.
Важный шаг в обучении изобретательству был сделан в 70-е годы ХХ века. Сторонники идеи алгоритмизации изобретений, изучив несколько тысяч заявок на изобретения, установили, что изобретатели используют арсенал всего из нескольких десятков логических приемов. Исследователи назвали, инвентаризовали и описали их содержание. Наиболее важными в этой работе оказались широкомасштабные эксперименты по обучению приемам изобретательской работы. С использованием этих приемов в процессе обучения и после него получено несколько тысяч новых технических решений, защищенных авторскими свидетельствами. Это привело к созданию школ изобретателей. Сами изобретения к бизнес-идеям отнести можно не всегда, однако метод их создания - допустимо.
Позднее на основе этого аналога были созданы и поставлены на серийное производство «изобретающие машины» в США и Японии. С их помощью были получены сотни тысяч изобретений в области техники. Однако со временем интерес к таким программным разработкам снизился и сместился в сторону более результативных преобразований.
Каждая рубрика шкалы эффективности преобразований обладает вербальным описанием и адекватными количественными оценками. При этом критерий эффективности обозначен неоднозначно, что свидетельствует лишь о качественной оценке бизнес-идей и решений на их основе. Диапазон значений роста эффективности решений установлен по аналогии со стадиями и этапами технологических трансформаций. Кроме того, имеется содержательная связь и корреляция данных зависимостей. Так, верхняя граница шкалы значений эффективности преобразований может соответствовать десятой стадии технологического развития.
Есть предположение о зарождении еще одного, более результативного, чем первый, таксона преобразований. Одно из последствий научно-технологического развития - возникновение в природе кругооборота новых, созданных человеком физических, химических и биологически активных веществ. Закономерности кругооборота этих веществ, квалиметрия их воздействия на флору, фауну, человека еще мало изучены, отсутствуют приемлемые модели кругооборота и взаимовоздействий.
Важно отметить, что сегодня активно создаются методы разработки технологий, заранее отвечающие качественно новым потребностям человека или создающие такие потребности. Они позволяют выявить новые потребности и разработать принципиально новые бизнес-идеи, эффективность реализации которых очень высока.
Следует отметить, что при всей значимости и результативности бизнес-идей не более 10% усилий их разработчиков затрачивается на создание решений, относящихся к первому и второму (наиболее результативным) таксонам. При этом остальные 90% усилий обеспечивают меньший суммарный экономический эффект, чем эффект от первых 10% работ, что отражает известный принцип Парето. [11, 12]
Разумеется, первоочередное внимание при разработке бизнес-идей следует уделять тем из них, содержание которых близко наиболее эффективным - первому и второму таксонам преобразований. Однако их обнаружение и детальная проработка неизбежно вызывают потребность в одновременном появлении преобразований, относящихся к третьему и четвертому таксонам. Поэтому наиболее эффективным направлением работы предприятий станет изменение сложившейся доли таксонов во всей совокупности преобразований. Было бы целесообразным, чтобы 40-60% работ по созданию бизнес-идей были связаны с первым и вторым таксонами.
Третий качественный подход к оценке эффективности бизнес-идей основан на использовании в ней определенной формы движения материи. При использовании уже известных эффектов они располагаются следующим образом:
- организационно-экономическая;
- биологическая;
- химическая;
- физико- химическая;
- механическая и физическая.
В соответствии с этим порядком им может быть присвоена балльная оценка по аналогии со стадиями и этапами технологического развития. Если бизнес-идея использует вновь открытые эффекты фундаментального характера при любой форме движения материи, ее балльная оценка может быть повышена.
Верхний уровень балльных оценок, в основном, соответствует шкале стадий и этапов технологического развития. При этом необходимо также учитывать колебания, связанные с используемой формой движения материи и возможным использованием вновь открытых эффектов фундаментального характера.
Четвертый подход предполагает оценку бизнес-идеи на основе расчета наукоемкости бизнес-идеи и инновационного проекта, реализуемого на ее основе. Вербальная оценка включает две шкалы качественного определения эффективности бизнес-идеи:
а) высокая, выше средней, средняя, ниже средней, низкая;
б) наукоемкие бизнес-идеи, типовые бизнес-идеи. В последнем случае через балльную оценку могут учитываться также прорывные бизнес-идеи, которые еще не переводят их в разряд высоких, наукоемких, но заметно повышают ее эффективность по сравнении со среднестатистической.
Обобщенное значение балльной оценки вычисляется как среднеарифметическое по четырем предложенным критериям. Можно также использовать другие методы расчета балльной оценки.
Число и содержание критериев, которые могут использоваться для оценки бизнес-идей, далеко не полно и не может рассматриваться как абсолютно точные. Сами бизнес-идеи - это цели в сочетании со способами их достижения, поэтому и оцениваться они могут разными методами.
Полученные балльные оценки нуждаются в проверке и подтверждении, а, возможно, и в корректировке предложенной гипотезы. Для этого необходимо опереться на признанный критерий достоверности научного предположения - показатели реализованных проектов или разработанных бизнес-планов их реализации.
Среди показателей, с которыми будет производиться сопоставление балльных оценок, надлежит выбрать наиболее обобщающий и свободный от частных влияний. В качестве такого показателя целесообразно принять показатель рентабельности инновационных решений, реализованных при помощи конкретных бизнес-идей. Этот экономический показатель является относительной величиной.
Степень сходимости балльных оценок с ожидаемыми показателями рентабельности может свидетельствовать в пользу или против выбранного способа балльной оценки и его деталей. Поэтому на базе предложенного алгоритма построения модели дальнейшим направлением исследований авторов станут прикладные разработки - создание аппарата для оценки работоспособности модели за счет анализа реализованных бизнес проектов и бизнес-идей, находящихся на стадии формирования.
Литература
1. E.E. Jukova, I.Y. Ilina, M.V. Gundarin, E.V. Potekhina, A.I. Zotova, I.N. Misanova, Journal of Environmental Management and Tourism,Volume 10, 2 (34), 441-447 (2019), doi.org/10.14505//jemt.v10.2(34).22
2. J. Schumpeter, Economics, Finance, Business & Industry,214 (2013), https://doi.org/10.4324/9781315016917
3. N.A. Kameneva, Journal of Engineering Science and Technology,Volume 10, 4, 434 - 441 (2015).
4. А.А. Marchuk,Economics: Yesterday, Today and Tomorrow, Volume 8, 8A, pp. 159-164 (2018).
5. A.V.Zaboleeva-Zotova, A.S.Bobkov, Y. A.Orlova, V. L.Rozaliev, A. I.Polovinkin, In Proceedings of the IADIS International Conferences - Interfaces and Human Computer Interaction 2013, IHCI 2013 and Game and Entertainment Technologies 2013, 299-304(2013).
6. Toktarova V.I., Ivanova A.V. Implementation of pedagogical innovations in the electronic educational environment of the university,Volume6,3, 179-186 (2015), DOI: 10.5901/mjss.2015.v6n3s7p179
X X
o
ro А с.
X
го m
о
м о м м
7. I.Kusumaningrum, Ganefri, S.Anori, M.S.Dewy, H.Hidayat, International Journal of Environmental and Science Education, Volumell, 18, 11917-11930 (2016).
8. E.Egorova, A.Chepovskiy, A. A. Lavrentiev, Journal of Mathematical Sciences, Volume 214, 802-813 (2016).
9. A.M.Fedotov, J.A.Tusupov, M.A.Sambetbayeva, O.A.Fedotova, S.K.Sagnayeva, A.A.Bapanov, S.Z. Tazhibaeva,Journal of Theoretical and Applied Information Technology,Volume86, 1, 96-111 (2016).
10. D.L.Rakov, A.V. Sinyev, Journal of Machinery Manufacture and Reliability, Volume 44, 7, 650-657(2015).
11. V.D.Noghin, Computational Mathematics and Mathematical Physics,Volume 55,12, 1975-1980 (2015).
12. Kobzev R.A., Chernova N.M. Journal of Engineering and Applied Sciences. Volume11,19, 11313-11316 (2016).
CN CN O CN
Evaluation of the effectiveness of innovative business ideas at an early stage of development
Volkov I.V.
Geological Prospecting University named after. S. Ordzhonikidze
JEL classification: D24, D41, D84, D92, O11, O12, O31, O32, O34_
The relevance of evaluating business ideas at the initial stage of their formation is substantiated. The main approaches to the evaluation of innovative solutions under conditions of high risk, changes in technological, organizational, informational and other factors are considered. An algorithm for creating a system for evaluating business ideas is proposed, including criteria for their evaluation at a qualitative level, and then - evaluation using a point scale. The choice of these criteria is substantiated, which does not exclude the use of other methods for evaluating the effectiveness of new solutions, as well as the presence of additional criteria in the system. A relative economic indicator is proposed, which will allow checking the reliability and convergence of the assessment of specific business plans by this system of criteria. It is concluded that it is necessary to determine the weight of each criterion in the system for evaluating business ideas. Taking into account the peculiarities of a number of business ideas and their varying effectiveness, the system can be supplemented, and the criteria themselves revised and adjusted. It was found that the scores within each criterion can also be calculated more accurately. It is noted that for a more complete implementation of the proposed algorithm for constructing a model, the further direction of the research of the authors will be applied developments. Their result will be a universal method for evaluating the effectiveness of business ideas, based on the use of the most common criteria for technological development.
Keywords: "business idea", "evaluation criteria", "technological development", "effectiveness of business ideas".
References
1.E.E. Jukova, I.Y. Ilina, M.V. Gundarin, E.V. Potekhina, A.I. Zotova, I.N. Misanova, Journal of Environmental Management and Tourism, Volume 10, 2 (34), 441-447 (2019), doi.org/10.14505//jemt.v10.2(34).22
2. J. Schumpeter, Economics, Finance, Business & Industry, 214 (2013),
https://doi.org/10.4324/9781315016917
3.N.A. Kameneva, Journal of Engineering Science and Technology, Volume 10, 4, 434 - 441 (2015).
4. A.A. Marchuk, Economics: Yesterday, Today and Tomorrow, Volume 8,
8A, pp. 159-164 (2018).
5. A.V.Zaboleeva-Zotova, A.S.Bobkov, Y.A.Orlova, V.L.Rozaliev, A.I.Polovinkin, In Proceedings of the IADIS International Conferences -Interfaces and Human Computer Interaction 2013, IHCI 2013 and Game and Entertainment Technologies 2013, 299-304(2013).
6. Toktarova V.I., Ivanova A.V. Implementation of pedagogical innovations in
the electronic educational environment of the university, Volume 6, 3, 179-186 (2015), doi: 10.5901/mjss.2015.v6n3s7p179
7. I. Kusumaningrum, Ganefri, S. Anori, M. S. Dewy, H. Hidayat, International
Journal of Environmental and Science Education, Volume 11, 18, 1191711930 (2016).
8. E. Egorova, A. Chepovskiy, A. A. Lavrentiev, Journal of Mathematical
Sciences, Volume 214, 802-813 (2016).
9. A.M.Fedotov, J.A.Tusupov, M.A.Sambetbayeva, O.A.Fedotova, S.K.Sagnayeva, A.A.Bapanov, S.Z. Tazhibaeva, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Volume 86, 1, 96-111 (2016).
10. D.L. Rakov, A.V. Sinyev, Journal of Machinery Manufacture and Reliability, Volume 44, 7, 650-657(2015).
11. V. D. Noghin, Computational Mathematics and Mathematical Physics, Volume 55,12, 1975-1980 (2015).
12. Kobzev R.A., Chernova N.M. Journal of Engineering and Applied Sciences. Volume11,19, 11313-11316 (2016).
o m m x
3
<
m o x
X
