CC BY
38
УДК 338.22.0212
ПРОГНОЗНАЯ МОДЕЛЬ СЦЕНАРИЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА НА ПРИМЕРЕ УТИЛИЗАЦИИ ЗОЛОШЛАКОВ
1 9
© В.А. Перегудов1, И.Г. Перегудова2
Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассматриваются существующие методики разработки сценариев реализации инновационных проектов. Описываются основные компоненты концепции риска для инновационных проектов. Обосновывается целесообразность применения имитационного моделирования для совершенствования количественных методов анализа рисков инновационных проектов. Авторами предлагается прогнозная модель сценария реализации инновационного проекта на примере утилизации золошлаков ЗАО «Иркутскзолопродукт».
Ключевые слова: инновационный менеджмент; сценарий реализации проекта; уровень значимости; имитационное моделирование; прогнозная модель.
PREDICTIVE MODEL OF INNOVATIVE PROJECT IMPLEMENTATION SCENARIO FOR THE CASE OF ASH AND
SLAG DISPOSAL
V.A. Peregudov, I.G. Peregudova
Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
Having considered existing methodologies for innovation project implementation scenario, the article describes the basic components of the risk concept for innovative projects. It also justifies the feasibility of simulation to improve the quantitative methods of innovation project risk analysis. The author proposes a predictive model of the innovative project implementation scenario on the example of "Irkutskzoloprodukt" JSC ash and slag disposal.
Key words: innovation management; project implementation scenario; level of significance; simulation; predictive model.
С точки зрения теории систем управления, инновационный проект как объект управления должен быть наблюдаемым и управляемым, т.е. выделяются некоторые характеристики, по которым можно постоянно контролировать ход выполнения проекта (наблюдаемость). Далее имеются механизмы своевременного воздействия на ход реализации проекта (управляемость) в автоматическом режиме (по некоторым параметрам) или в автоматизированном - через руководителя проекта [1].
Свойство управляемости тесно связано с условиями неопределенности, сопутствующими любому инновационному проекту.
Каждый проект, независимо от сложности и объема работ, необходимых для его выполнения, проходит в своем развитии определенные моменты - от состояния, когда «проекта еще нет», до состояния, когда «проекта уже нет».
Совокупность ступеней развития - от возникновения идеи до полного завершения проекта - образует жизненный цикл проекта, подразделяемый на фазы (стадии, этапы).
Существуют некоторые отличия в определении количества фаз и их содержания, поскольку данные характеристики во многом зависят от условий осуществления конкретного проекта и опыта основных
участников. Несмотря на это, логика и основное содержание процесса развития проектов во всех случаях являются общими.
Работы по реализации проекта принято делить на следующие фазы:
1. Формирование концепции.
2. Разработка коммерческого предложения.
3. Проектирование.
4. Изготовление.
5. Сдача объекта и завершения проекта.
Уровень значимости проекта определяет сложность, длительность, состав исполнителей, масштаб, характер продвижения результатов инновационного процесса, что влияет на содержание проектного управления.
Важнейшими областями принятия решений в инновационной деятельности является отбор проектов для реализации и прекращение работы над проектом до его завершения. Основное различие между ними связано с качеством информации, на основе которой принимаются решения.
Оценка инновационного проекта - важнейшая процедура на начальной стадии проекта, но она также представляет собой непрерывный процесс, предполагающий возможность остановки проекта в любой момент в связи с появляющейся дополнительной ин-
1Перегудов Владимир Алексеевич, старший преподаватель кафедры мировой экономики, тел.: 89148827586, e-mail: pva8383@mail.ru
Peregudov Vladimir, Senior Lecturer of the Department of World Economy, tel.: 89148827586, e-mail: pva8383@mail.ru
2Перегудова Ирина Геннадьевна, кандидат технических наук, доцент кафедры мировой экономики, тел.: 89149325278, e-mail: pvew52@mail.ru
Peregudova Irina, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of World Economy, tel.: 89149325278, e-mail: pvew52@mail.ru
формацией. Таким образом, это одна из процедур оперативного управления инновационной деятельностью.
Успех проекта зависит от многих других факторов, обычно не учитываемых при проведении экономической оценки, однако их следует принимать во внимание на самых ранних стадиях отбора и оценки.
Оценка должна основываться на четком формальном базисе и включать следующие компоненты:
1. Выявление факторов, относящихся к проекту.
2. Оценку проектных предложений по этим факторам с использованием количественной информации или экспертных оценок.
3. Принятие или отказ от проектных предложений на основе сделанных оценок.
4. Выявление областей, где нужна дополнительная информация, и выделение ресурсов на ее получение.
5. Сопоставление новой информации с той, что использовалась при первоначальной оценке.
6. Оценку воздействия на проект выделенных новых переменных.
7. Принятие решения о продолжении или прекращении работы над проектом.
К основным факторам, которые должны быть учтены в процедуре оценки, относятся:
1. Финансовые результаты реализации проекта;
2. Воздействие данного проекта на другие в рамках портфеля инновационных проектов корпорации;
3. Влияние проекта в случае его успеха на экономику корпорации в целом.
Один из главных признаков инновационного проекта - неопределенность, под которой понимается неполнота или неточность информации о предпосылках, условиях или последствиях реализации проекта, в том числе о связанных с ними затратах и результатах. В целом причинами неопределенности являются основные три группы факторов: незнание, случайность и противодействие.
В частности, неопределенность объясняется тем, что экономические проблемы сводятся, в своей сущности, к задачам выбора из некоторого числа альтернатив. При этом экономические агенты (организации и индивиды) не располагают полным знанием ситуации для выработки оптимального решения, а также не имеют вычислительных средств достаточной мощности для адекватного учета всей доступной им информации [2].
Неопределенность условий реализации проекта не является заданной. По мере осуществления проекта участникам поступает дополнительная информация об условиях реализации и ранее существующая неопределенность снижается.
В количественном отношении неопределенность подразумевает возможность отклонения результата от ожидаемого (или среднего) значения как в меньшую, так и в большую сторону. Такая неопределенность носит название «спекулятивной», в отличие от «чистой» неопределенности, предполагающей только возможность негативных отклонений конечного результата деятельности._
В современной экономической теории в качестве «индикатора» (или «двойника») неопределенности выступает категория риска. Основное различие между риском и неопределенностью заключается в том, известны ли принимающему решения субъекту количественные вероятности наступления определенных событий. Как правило, термин риск используется для характеристики экономической ситуации, в которой известны все вероятности происхождения событий. В случае же, когда не имеется возможности оценить на субъективной или объективной основе вероятности получения тех или иных результатов (возникновения событий), используется термин неопределенность.
Соответственно, под риском в экономической теории понимается вероятность (угроза) потери части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов и/или обратное - возможность получения значительной выгоды (дохода) в результате осуществления инновационного проекта. Риск также можно определить как обобщенную субъективную характеристику ситуации принятия решения в условиях неопределенности, отражающую возможность появления и значимость для субъекта принятия решений ущерба в результате последствий предпочтения какого-либо решения. Поэтому любой вид анализа и оценки должны проводиться с учетом риска и неопределенности.
Выделяют два типа риска: статический (катастрофический) и динамический. Статический риск соответствует «чистой» неопределенности, а динамический -«спекулятивной» неопределенности. Статический (катастрофический) риск - вероятность необратимых потерь активов вследствие нанесения непоправимого ущерба субъекту экономики, вызванного непредвиденными изменениями многочисленных факторов внешней и внутренней среды.
Динамический риск связан с возникновением непредвиденных изменений стоимости рассматриваемого объекта под действием факторов внешней среды (например, колебаний экономической конъюнктуры), а также неадекватных управленческих решений (фактической реализации стратегии, отличающейся от той, которая соответствует заранее оцененному максимальному значению критерия эффективности). Отличие динамических рисков от статических заключается в том, что последние могут проявиться, как правило, только однократно на протяжении срока инвестирования и их появление означает прекращение инвестиционного проекта, тогда как динамические риски могут реализовываться неоднократно за время реализации проекта, не приводя при этом к его прекращению.
В отличие от неопределенности вообще, риск является измеримой величиной, и его количественной мерой служит вероятность неблагоприятного исхода. В наиболее общем виде инновационный риск можно определить как возможность полной или частичной потери капитала, инвестируемого в инновационные проекты. В более узком смысле под инновационным риском понимается измеримая вероятность недополучения прибыли либо потери доходов в ходе реализа-
ции инновационных проектов. Объектом риска в данном случае выступают имущественные интересы лица, осуществляющего вложения своих средств, т.е. инвестора.
Следует отметить основные компоненты концепции риска для инновационных проектов:
1. Риск имеет место по отношению к будущему, а значит, тесно связан с принятием решения.
2. Категории неопределенность и риск тесно связаны, однако это не синонимы.
3. Риск возникает в тех случаях, когда надо принять решение (один из вариантов перевода слова риск - «принятие решения, результат которого неизвестен»).
4. Риск субъективен, а неопределенность объективна.
5. Для инновации справедливо правило: «Если нет риска, то нет и ничего нового»; в таком случае инновация как орудие глобальной конкуренции становится бессмысленной.
Любой риск инновационного проектирования многогранен в своих проявлениях и представляет собою сложную конструкцию из элементов других рисков. Проявления риска индивидуальны для каждого участника ситуации.
Таким образом, риск инновационного проекта -система факторов, проявляющаяся в виде комплексов рисков, индивидуальных для каждого участника проекта в количественном и качественном отношениях.
Для совершенствования количественных методов анализа рисков инновационных проектов предлагается использовать имитационное моделирование. Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными - от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы до решения конкретных практических задач. В настоящее время имитационное моделирование применяют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне.
Как следует из определения, имитация - компьютерный эксперимент. Единственное отличие подобного эксперимента от реального состоит в том, что он проводится с моделью системы, а не с самой системой. Однако проведение реальных экспериментов с экономическими системами, по крайней мере, неразумно, поскольку требует значительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Таким образом, имитация является единственным способом исследования систем без осуществления реальных экспериментов.
В практической деятельности менеджерам не всегда удается собрать исчерпывающий пакет данных, позволяющий с высокой долей уверенности принять обоснованное решение. Поэтому в качестве альтернативы при оценке рисков инновационных проектов, как правило, используют прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.д.
Чтобы адекватно оценить риски, необходимо иметь достаточно информации для формулировки правдоподобных гипотез о вероятностных распределениях ключевых параметров проекта. В подобных
случаях предлагается отсутствующие фактические данные заменять величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. сгенерированными компьютером). При решении многих задач финансового анализа используются стохастические модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов (величин). Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло.
Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели).
Проведение имитационного эксперимента должно включать следующие этапы:
1. Установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения.
2. Задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели.
3. Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели.
4. Расчет основных характеристик распределений исходных и выходных показателей.
5. Проведение анализа полученных результатов и представление их для принятия решения.
Сумма всех отрицательных значений NPV в полученной генеральной совокупности может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта. Аналогично сумма всех положительных значений NPV может трактоваться как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае отклонения проекта. Несмотря на всю условность этих показателей, в целом они представляют собой индикаторы целесообразности проведения дальнейшего анализа.
По оценке авторов, рисковым событием в любом проекте является получение отрицательной NPV, вероятность чего определяется в ходе проведения имитационного анализа и имитационного эксперимента. При этом затраты предприятия на проект, за исключением инвестиций, неизбежно подвергаются риску.
Для количественной оценки инновационного риска предприятию-инвестору необходимо знать все возможные последствия принимаемого решения и вероятность его последствий. Это достигается путем проверки многочисленных значений, выданных компьютером.
Имитационное моделирование позволяет учесть максимально возможное число факторов внешней среды для принятия управленческих решений и является наиболее мощным средством анализа инновационных рисков. Необходимость его применения в отечественной финансовой практике обусловлена особенностями российского рынка, характеризующегося субъективизмом, зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности.
Результаты имитации могут быть дополнены вероятностным и статистическим анализом и в целом обеспечивают менеджера наиболее полной информацией о степени влияния ключевых факторов на ожидаемые результаты и возможных сценариях развития событий.
Прогнозирование, основанное на использовании методов статистического анализа ретроспективных данных, допустимо в том случае, когда между прошлым и будущим имеется определенная причинно-следственная связь. Можно утверждать, что анализ ретроспективных данных служит надежной основой для прогноза будущих действий, однако не следует забывать, что прогностические оценки, полученные методом статистического анализа, подлежат корректировке, если известны факторы, влияние которых с той или иной вероятностью ожидается в будущем.
При выборе прогнозирующей функции предпочтение отдается той аналитической форме, которая обеспечивает минимальное из стандартных отклонений как погрешность оценки аппроксимации. Поэтому если нет уверенности, что тот или иной вид прогнозирующей функции заведомо предпочтительнее других, то следует испытать несколько различных форм про-
3. Вибропрессованные изделия (стеновые камни).
На основе уровня инфляции 2008 года, составившей 13,3%, была выбрана номинальная ставка дисконта 13,3% и рассчитан коэффициент дисконтирования 24,3%, применяемый для оценки эффективности инновационных проектов и учитывающий специфические (коммерческие) риски при реализации проекта.
По каждому строительному материалу авторами разрабатывались три разных варианта инновационных проектов: вероятный; оптимистичный; пессимистичный. Расчеты по ним велись в двух наборах: по ставке 13,3% (без учета региональных рисков) и по ставке 24,3% (с учетом региональных рисков).
В ходе настоящего исследования была создана прогнозная модель сценария реализации инновационного проекта, именуемая «Соотношение объемов производства (0) и цены реализации (Р) строительных материалов». Она учитывает региональный риск, включенный в ставку дисконтирования для проекта, реализуемого в Иркутской области, и наглядно показывает, как при утилизации золошлаков целесообразно соотносить цену конкретного продукта с объемом его выпуска (см. рисунок).
Соотношение объемов производства (О) и цены реализации (Р) строительных материалов
гнозирующей функции и выбрать наилучшую в соответствии с критерием минимизации стандартного отклонения.
Авторами был детально проанализирован инвестиционный проект ЗАО «Иркутскзолопродукт»: «Производство БЗГ и бетонов из ЗШО ТЭЦ-9», реализованный в 2008 году и предусматривающий производство следующих строительных материалов на зо-лошлаковой основе [3, 4]:
1. Безобжиговый зольный гравий.
2. Бетон М350.
По итогам данного исследования для безобжигового зольного гравия, обладающего наименьшей рентабельностью, был выбран оптимистичный вариант инновационного проекта при ставке дисконта 24,3%; для бетона М350, требующего клиентской базы и частых продаж, - пессимистичный вариант инновационного проекта при ставке дисконта 13,3%; для вибропрессованных изделий (стеновых камней), представляющих наименьший уровень риска и самую высокую рентабельность, - вероятный вариант инновационного проекта с плавающей ставкой.
Отличие предлагаемого подхода от уже существующих заключается в том, что экспертные оценки используются только для определения диапазонов исходных показателей проекта, т.е. величины отклонения в ту или иную сторону. Тем самым до минимума сводится субъективный фактор, способный повлиять
на выводы. Определив заранее факторы риска и поставив перед экспертами задачу по оценке результирующих показателей, можно добиться того, что конечные результаты будут более объективными.
Статья поступила 17.04.2015 г.
Библиографический список
1. Ивасенко А.Г. Инновационный менеджмент. Новосибирск: kutskenergo.ru (25.01.2015). СГГА, 2007. 174 с.
2. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. М.: Финансы, 2009. 402 с.
3. ОАО «Иркутскэнерго», [Электронный ресурс]. URL: ir-
4. Производство БЗГ и бетонов из ЗШО ТЭЦ-9: инвестиционный проект ЗАО «Иркутскзолопродукт» [Электронный ресурс]. URL: zolprod.irkutskenergo.ru (18.12.2014).
УДК 330
КОРПОРАТИВНАЯ СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ В РАМКАХ ГОСУДАРСТВЕННОГО СТРОИТЕЛЬНОГО ЗАКАЗА
Л
© А.И. Пискарев1
Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, 26.
Рассмотрено действительное состояние корпоративной социальной ответственности в России, в частности в строительной отрасли, а также степень влияния государства на ее развитие через осуществление процедуры государственного заказа. Произведен факторный анализ существующей методики оценки КСО в строительной отрасли. Предложен объективный механизм оценки социальной ответственности компаний в рамках государственного строительного заказа.
Ключевые слова: корпоративная социальная ответственность; государственный строительный заказ; капиталоемкость социальных проектов; рейтинг социальной ответственности; социальный отчет.
CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY WITHIN THE PUBLIC BUILDING ORDER A.I. Piskarev
Moscow State University of Civil Engineering, 26 Yaroslavskoe Shosse, Moscow, 129337, Russia.
The article discusses the actual state of corporate social responsibility in Russia, in construction industry in particular, and estimates the degree of state influence on its development through the implementation of the state order. The factor analysis of the current methodology of corporate social responsibility evaluation in the construction industry is carried out. A non-biased mechanism of assessing corporate social responsibility of companies as a part of the state building order is proposed.
Keywords: corporate social responsibility; state building order; capital intensity of social projects; rating of social responsibility; social report.
Корпоративная социальная ответственность (далее по тексту КСО) на западе является серьезным инструментом, в первую очередь, для формирования общественного мнения, а цели варьируются в соответствии с колебаниями социально-экономической системы. Для современной истории России термин довольно новый, а обсуждение и развитие явилось следствием особенностей переходного периода от социалистического типа экономики к рыночной.
Под социальной ответственностью в классической трактовке понимаем:
— добросовестную деловую практику;
— всестороннее развитие сотрудников предприятия;
— охрану труда и здоровья;
— охрану окружающей среды и применение экологичных и ресурсосберегающих технологий;
— развитие региональной социальной инфраструктуры [2].
Отечественный опыт социальной направленности бизнеса свидетельствует о его структурном формировании в конце девятнадцатого столетия в форме благотворительных и филантропических проектов. В царской России, до революции, эта деятельность сводилась к строительству владельцами предприятий и промышленниками школ, больниц, жилья для рабочих и других объектов.
В послереволюционный период традиции филан-
1Пискарев Александр Игоревич, аспирант кафедры экономики и управления в строительстве, тел.: 89168263649, e-mail: alexpiskarev@yandex.ru
Piskarev Aleksandr, Postgraduate of the Department of Economy and Management in Construction, tel.: 89168263649, e-mail: alexpiskarev@yandex.ru
