Технологии оценки индекса инновационного потенциала компании Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

икономически науки

Бондаренко Татьяна Григорьевна, Бородин Александр Иванович ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ ИНДЕКСА ИННОВАЦИОННОГО ...

UDC 330

DOI: 10.34671/SCH.SVB.2019.0303.0021

ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ ИНДЕКСА ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА КОМПАНИИ

© 2019

AuthorID: 658741 SPIN: 6023-0543 ORCID: 0000-0003-1009-5931 ScopusID: 57192673484

Бондаренко Татьяна Григорьевна, кандидат экономических наук, доцент базовой кафедры финансов и экономики Китая

AuthorID: 238830 SPIN: 5167-9840 ResearcherID: G-5698-2015 ORCID: 0000-0002-2872-1008 ScopusID: 56658374000

Бородин Александр Иванович, доктор экономических наук,

профессор кафедры финансового менеджмента Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова (117997, Российская Федерация, Москва, Стремянный пер., 36, e-mail: Borodin.AI@rea.ru) Аннотация. В статье исследованы современные национальные и международные проблемы финансового обеспечения инновационного развития компаний. Представлены пути решения выявленных проблем, которые являются отправной точкой в формировании основных принципов финансового обеспечения политики инновационного развития нефтегазовых компаний на национальном и международном уровнях. Проведенный анализ действующих инвестиционных проектов, перспективных инвестиционных планов предприятий и экспорта показал, что их наличие является необходимым условием в процессе оценки прогнозных позиций компании. Данная гипотеза доказана результатами рейтинговой оценки деятельности нефтегазовых компаний, рассчитанной по модели уровня инновационной деятельности. Авторами описана и проиллюстрирована попытка спрогнозировать возможные будущие позиции компании, путем анализа будущих перспективных, международных и региональных энергетических проектов. Для этого были проанализированы инвестиционные проекты компании, формирующие ее инвестиционные программы и инвестиционные потоки, и на их основе визуализированы ее потенциальные экспортные мощности 2020 года. Полученная обобщенная оценка индекса инвестиционного потенциала компаний нефтегазовой отрасли прошла процедуру сравнения с результатами прогнозных вычислений официально публикуемой информации. Для определения ценовых долгосрочных прогнозных ориентиров были проведены расчеты по различным сценариям развития движения денежных потоков от экспорта ресурсов, что дало возможность определения значений показателя «нераспределенная прибыль» по трем сценариям (базовый, оптимистичный, пессимистичный).

Ключевые слова: сценарии потенциальных значений, финансовый потенциал, внутренний инвестиционный потенциал, оценка компании, ожидание будущих инвестиций, интегральная оценка.

TECHNOLOGIES FOR ASSESSING THE COMPANY'S INNOVATION POTENTIAL INDEX

© 2019

Bondarenko Tatiana Grigorievna, Candidate of Sciences in Economics, Associate Professor, Basic Department of Finance and Economics of China Borodin Alex Ivanovich, Doctor of Sciences in Economics, Professor, Department of Financial Management Plekhanov Russian University of Economics (117997, Russia, Moscow, Stremyannyper. 36, e-mail: Borodin.AI@rea.ru) Abstract. The article studies contemporary national and international problems of financial maintenance of innovative development of companies. Presents solutions to the identified problems which are the starting point in formulating the main principles of financial support policy of innovative development of oil and gas companies at the national and international levels. An analysis of the current investment projects future investment plans of enterprises and exports have shown that their presence is required in the process of assessing the forecast position of the company. This hypothesis is proved by results of rating estimation of activity of oil and gas companies, calculated according to the model the level of innovation activities. The authors described and illustrated the attempt to predict the possible future positions of the company, by analysing the future perspective, international and regional energy projects. This was analyzed investment projects of the company, forming its investment program and investment flows, and on the basis of their visualized its potential export capacity in 2020. A generalized index of investment potential of oil and gas companies passed the procedure of comparison with the results of the forecast calculations officially published information. To determine the long-term forecast price targets were calculated under different scenarios of development of the cash flow from the export of resources that gave the opportunity to determine the values of the index "retained earnings" for the three scenarios (base, optimistic, pessimistic).

Keywords: scenarios of potential values, financial potential, internal investment potential, the evaluation of the company, future investment expectation, integral estimate.

ВВЕДЕНИЕ

Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными и практическими задачами. Использование финансовых показателей для оценки уровня инновационной деятельности предприятий является широко распространенной практикой. Ежегодно публикуемая компаниями финансовая отчетность обеспечивает сравнительное поле, которое является основным источником данных для проведения анализа. Несмотря на известные методы расчета с учетом опреде-

ления индексов инновационного потенциала, требуются дальнейшие исследования с целью анализа изменений состояния совокупных показателей с течением времени. Это означает формирование иной оценки при изменении программ развития корпоративных структур с предложенными показателями модели.

Таким образом, чтобы обеспечить оценку позиций компаний в рейтинге, необходимо пересмотреть и спрогнозировать планируемые инвестиционные проекты предприятия с целью прогнозирования возможных

Bondarenko Tatiana Grigorievna, Borodin Alex Ivanovich economic

TECHNOLOGIES FOR ASSESSING THE COMPANY'S ... sceinces

будущих позиций.

Государственная финансовая политика в области инновационного развития ставит задачу более расширенного и сложнокомбинированного развития, поддержки в целом благоприятного инвестиционного климата не только на макроуровне, но и на уровне стратегически важных отраслей экономики и предприятий, их формирующих.

Анализ последних исследований и публикаций, в которых рассматривались аспекты этой проблемы и на которых обосновывается автор; выделение неразрешенных раньше частей общей проблемы.

В настоящее время активно ведутся дискуссии по поводу выбора курса развития современной структуры экономической политики. Одно из превалирующих представлений состоит в необходимости обеспечения развития высокотехнологичных и инновационных отраслей путем перераспределения части прибыли, полученных в энергоемких секторах экономики, связанных с эксплуатацией природных [1]. Как свидетельствует зарубежный опыт, нефтегазовая отрасль является одной из самых высокотехнологичных отраслей в мире. По результатам анализа можно сделать вывод, что максимальным потенциалом инновационного развития (в том числе финансовым потенциалом) обладают зарубежные компании нефтегазовой отрасли. Также необходимо отметить понижательный тренд по суммарному финансовому потенциалу российских компаний этой отрасли [2-7].

С другой стороны, глобализация, интеграция и, вследствие этого, реализация международных и региональных инвестиционных проектов ставят перед предприятиями важный целевой ориентир, полагая, выявить стратегически крупные компании и инвестиционно-энергетические проекты, и на основе результатов их деятельности и финансовых ожиданий от реализации инвестиционных проектов проанализировать и оценить перспективные позиции по уровню инновационного развития.

Основным источником финансирования инновационных разработок в российских компаниях является бюджетное финансирование, и его доля растет. Доля собственного финансирования компаний имеет тенденцию к снижению, сократившись до 15% в 2016 году [8]. Доля иностранных инвестиций в инновационное развитие в компаниях также снизилась.

Это связано с секторальными санкциями и ухудшением инвестиционного климата в российской экономике. В развитых странах ситуация иная. Соотношение источников финансирования инновационного развития складываются в пользу собственных средств компаний: соответственно 63%, 65%, 55% и 65% против 27%, 20%, 32% и 22% иностранных инвестиций для США, Японии, Великобритании и Германии соответственно [9].

МЕТОДОЛОГИЯ

Формирование целей статьи. Определить прогнозный уровень инновационного развития по трем различным сценариям по модели оценки уровня инновационного развития компании в нефтегазовой отрасли РФ.

Постановка задания. Формирование финансового потенциала корпоративного инновационного развития является стратегически важным для любого руководства при принятии эффективных бизнес-решений. На финансовый потенциал корпоративного инновационного развития влияют стратегические приоритеты корпоративного развития; альтернативные методы повышения доходов; конкурентные преимущества предприятия; корпоративные риски инновационного финансирования [10]. Пытаясь сделать финансовую политику корпоративного инновационного развития компании эффективной, необходимо изучить факторы, влияющие на финансовый потенциал.

Используемые в исследовании методы, методики и технологии. Для данной статьи была использована ме-88

тодология исследования, состоящая из кейс-анализа. Инструмент рейтинговых коэффициентов, определяющих позицию и потенциал нефтегазовых компаний был отобраны как пример, который помогает продемонстрировать важность финансовых активов, доступных бизнесу нефтегазовой отрасли в современной России, что в конечном итоге выражается в росте конкурентоспособности данного сегмента.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Изложение основного материала исследования с полным обоснованием полученных научных результатов.

Анализ действующих инвестиционных проектов, перспективных инвестиционных планов предприятий и экспорта является необходимым условием в процессе оценки прогнозных позиций компании. Иными словами, при формировании сценариев прогнозного анализа необходимость оценки внутренних инвестиционных возможностей и прогнозные инвестиционные ожидания (оттоки финансовых ресурсов) являются важным фактором.

По результатам рейтинговой оценки деятельности нефтегазовых компаний, рассчитанной по модели уровня инновационной деятельности, можно сказать, что исследуемая нефтяная компания с государственным участием (далее в статье КОМПАНИЯ) на настоящем этапе имеет низкие показатели 11РС (индекс инновационного потенциала компании) (таблица 1).

Таблица 1 - Рейтинг компаний по модели 11РС, по годам*

Компания, IIPC 1-й период 2-й период 3-й период

КОМПАНИЯ 0,83607 5 0,35134 7 0,60182 7

BP PLC {British Petroleum) 0,41404 7 0,700« 1 4 0.81141 5

ExxonMobil 1,31398 3 1,807333 1 1,90382 1

Statoil 0,46329 6 0,445609 6 0,74771 6

Total 1,56077 1 0,673664 5 1,38528 2

Chevron 1,31285 4 1,187679 3 1,06788 4

ЛУКойл 1,32899 2 1,269235 2 1.2141 3

* составлено авторами

Данная модель подходит для компаний с низким показателем фактора «отраслевой существенности» и «фактора коэффициента прироста» таких, как: ConocoPhilips, ЛУКойл и Роснефть. Исследуемая КОМПАНИЯ также входит по своим показателям в эту группу.

Таблица 2 - Инвестиционные проекты КОМПАНИИ, формирующие инвестиционные программы и инвестиционные потоки

№ Название проекта Планируемые сроки реализации Предполагаемые объемы добычи долевое участие <%Гага

1 Проект 1. Разработка газовых и газоконденсатных месторождений: юг 2020-2025 13миллнардовкубометровгазаи 17 миллионов тонн конденсата

2 Проект 2. Разработка газоконденсатных месторождений: север 2020-2025 20мнллнардовкубометровгазаи 20 миллионов тонн конденсата

3 Проект 3. Расширение газовых месторождений С 2018-по 2025 16 млрд.кн. газа в год 10

4 Проект 4. Расширение газоконденсатных месторождений До 2024 2 5-30 мил л. тонн 11,5

5 Проект 5.Запуск сайклинг-процесса: юго-запад 206 млн. оарр 20

б Проект 6.Запуск сайклинг-процесса: север После 2015 73 млн. тонн 25

Проект 1. Строительство станции постоянной добычи газа После 2015 205 тыс. тонн 25

S Проект 8. Реструктуризация скважинс запасами газа и газоконденсата с 200 млрд. кубометров газа и 40 млн. тонн конденсата

отбора газа

У Проект 9. Ре структуризация водонапорной системы скважин с запасами газа и газоконденсата 400 млрд. кубометровгаза и 80млн.тонн конденсата

* составлено авторами по данным внутренней отчетности КОМПАНИИ

По результатам расчета были определены позиции КОМПАНИИ за 3 последних финансовых года. Слабые позиции КОМПАНИИ свидетельствуют о низких значениях параметров модели, на которых базируется оцен-Scientific Vector of the Balkans. 2019. Т. 3. № 3(5)

икономически науки

Бондаренко Татьяна Григорьевна, Бородин Александр Иванович ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ ИНДЕКСА ИННОВАЦИОННОГО ...

ка уровня инновационного развития. Вследствие этого, реализации стратегических задач отрасли на международном уровне и реализации политики инновационного развития на внутреннем рынке представляется маловероятным.

Далее в таблице 2 будет произведена попытка спрогнозировать возможные будущие позиции компании, путем анализа будущих перспективных, международных и региональных энергетических проектов.

Таким образом, проведя предварительный анализ, можно заключить, что по сценариям до 2020 года экспортные мощности составят величины, представленные в таблице 3.

Таблица 3 - Потенциальные экспортные мощности КОМПАНИИ в до 2020 года*

Сценарии Мощности экспорта

Нефть (млн.т.) Газ (млрд. к. м.)

базовый (реалистический) 30-35 25-30

оптимистический 40-45 20-25

пессимистический 25-30 15-20

* составлено авторами

Сравнение полученных результатов с результатами в других исследованиях. Данные приведенного расчета не сильно дифференцированы от официальных прогнозных данных правительства, где средняя планируемая добыча нефти в анализируемый трехгодичный период составляет 40,5 млн. т. и 27,4 млрд. кубометров газа. При этом спрос на энергию в мире за последние десятилетия увеличился значительно и может возрасти до 33% к 2030 г. от уровня 2016 г. [11, 12]

Для определения ценовых долгосрочных прогнозных ориентиров на нефть марки «Brent» воспользуемся данными «Агентства Прогнозирования Экономики» и рассчитаем по различным сценариям развития денежные потоки от экспорта ресурсов, для определения возможных значений показателя «нераспределенная прибыль» [13]. Расчет приводится в таблице 4.

1. Базовый (реалистический) сценарий. Исходными базисами сценария является предположения о стабильной внешнеэкономической конъюнктуре мирового рынка нефти и газа, не значительных снижениях объема добычи и экспорта сырья.

Таблица 4 - Расчет поток денежных ресурсов по базовому сценарию развития*

Год Потоки от реал. Нефти Потоки от реал. Газа Итого потоков

(млрд, 1) (млрд. $) (млрд- $)

2015 18-20 10 28-35

2016 18-20 10 28-35

2017 20-22 10 30-35

2018 22-25 10 30-35

2019 20-22 10 30-35

2020 22-25 10 30-35

Итого к 2020 г. 170-200

* составлено авторами по данным [9] Расчет в табл. 4 демонстрирует, что к 2020 году, т.е. за 5-6 лет, доходы от углеводородных запасов могут составить порядка 180 млрд. долл., но необходимо отметить, что основным фактором, повлиявшим на рост доходов, несомненно, является динамика цен на мировом нефтяном рынке. Но это не единственная причина. Немаловажную роль сыграло и изменение пропорций, по которым делится нефть, добываемая на основе соглашений о разделе продукции. Исходя из долей распределения прибыли между государством и консорциумом (80/20), прибыль консорциумом может составить около 35 млрд. $. Доля государственной компании в консорциуме в среднем по различным проектам составит около 15%. Итого прибыли к получению государственной компанией равняется около 5,5 млрд. долл. накопительным итогом к 2020 году.

2. Оптимистический сценарий. Оптимистичный вариант прогноза исходит не только и не столько из благоприятных внешних условий - повышения спроса, роста мировых цен, но из благоприятных данных о добыче и

росте объема экспортируемого сырья. Расчет приводится в таблице 5.

Таблица 5 - Расчет поток денежных ресурсов по оптимистичному сценарию развития*

Год Потоки от реал. Нефти Потоки от реал. Газа Итого потоков

{млрд S) (млрд 5) (млрд. 5)

2015 25-30 11-12 35

2016 28 12,5 40,5

2017 28 12,5 40,5

201S 28 12,5 40,5

2019 28 12,5 40,5

2020 28 12,5 40,5

Итого к 2020 г. 243

* составлено авторами

Исходя из расчетов в табл. 5 и долей распределения прибыли между государством и консорциумом (80/20), прибыль консорциумом может составить около 48,5 млрд. $. Доля государственно компании в консорциуме в среднем по проектам составляет 15%. Итого прибыли к получению равняется 7,5 млрд. долл. накопительным итогом к 2020 году.

3. Пессимистичный (негативный) сценарий. Исходными базисами сценария является предположения о существенном снижении объемов экспортируемого сырья, нестабильной внешнеэкономической конъюнктуре мирового рынка нефти и газа т.е. снижения цен на энергоносители (таблица 6).

Таблица 6 - Расчет поток денежных ресурсов по негативному сценарию развития*

Год Потоки Ol реал. Нефти Потоки от реал. Газа Итого потоков

(млрд S) (млрд S)

2015 17 7,5 25

2016 17 7,5 25

2017 17 7,5 25

2018 17 7,5 25

2019 17 7,5 25

2020 17 7,5 25

Итого к 2020 г. 150

* составлено авторами

Расчет, проведенный в табл. 6, и доли распределения прибыли между государством и консорциумом (80/20) демонстрируют, что прибыль консорциумом может составить около 30 млрд. $. Доля государственной компании в консорциуме в среднем по проектам составляет 15%. Итого прибыль к получению равна 4,5 млрд. долл. накопительным итогом к 2020 году. Таким образом, прогнозные (ожидаемые) значения прибыли к получению накопительным итогом к 2020 представлены в таблице 7.

Таблица 7 - Сценарии развития государственной компании*

№ Сценарий развития Ожидаемая прибыль к получению

1 базовый (реалистичный) сценарий 5,5 млрд. долл.

2 оптимистичный сценарий 7,5 млрд. долл

3 негативный сценарий 4,5 млрд. долл

* составлено авторами

Данные вышеуказанных таблиц позволяют определить нераспределенную прибыль государственной компании (таблица 8).

Таблица 8 - Нераспределенная прибыль по различным сценариям к 2020 году*

Годы Нераспр еделенная прибыль ГНК АР (КОМПАНИИ) млрд.S (р еа листнчныи) сценарий (млрд. $) сценарий (млрд. $) сценарий_(млрд. $)

2009 11

2010 10,75

2011 11

2012 11,9

2020 5,5+11,9= 17,4 7,5+11,9=19,4 4,5+11,9=16,4

* составлено авторами по данным [9] Возможные значения показателя капитализация по ВНА к 2020 году могут составить 32,0 млрд. долл. Показатель «свободный денежный поток» примем нулевым, т.к. за анализируемые периоды данный показатель находился на минимальных уровнях.

Таким образом, определим прогнозный уровень ин-

Bondarenko Tatiana Grigorievna, Borodin Alex Ivanovich TECHNOLOGIES FOR ASSESSING THE COMPANY'S .

economic sceinces

новационного развития по трем различным сценариям по модели оценки уровня инновационного развития:

1. базовый (реалистичный) сценарий

IIPC 2020 = (17,4+ 0)/32= 0,54

2. оптимистичный сценарий

IIPC 2020 = (19,4+0)/32= 0,60

негативный сценарий

IIPC 2020 = (16,4+0)/ 32= 0,51

ВЫВОДЫ

Выводы исследования. Анализируя прогнозные значения потенциала компании можно сказать, что к 2020 году компания с государственным участием, по базовому и оптимистичному сценарию, превзойдет уровень текущего года и сохранит свою позицию и потенциал по реализации инвестиционно-инновационных проектов как по реализации собственных энергетических проектах в определенных регионах, так и на международных площадках.

Перспективы дальнейших изысканий в данном направлении. Стоит отметить, что в перспективе данное исследование может быть усовершенствовано за счет увеличения рассматриваемого периода, количества рассматриваемых компаний, а также финансовых показателей, что позволило бы получить более еще более углубленный анализ, а также отразить влияние проведенных сделок M&A на компании нефтегазового сектора, что поможет осуществить моделирование, суть которого заключается соотношении стоимости актива с текущей стоимостью ожидаемых в будущем денежных потоков, приходящихся на данный актив. Считаем, что данное направление позволит достичь уточненных результатов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Barge-Gil A., Lopes A. R versus D: Estimating the Differentiated Effect of Research and Development on Innovation Results. Industrial and Corporate Change, 2015, vol. 24, iss. 1, pp. 93—129. [Электронный ресурс] URL: https://doi.org/10.1093/icc/dtu002

2. Ziyadin S., Streltsova E., Borodin A. I., Kiseleva N., Yakovenko I., Baimukhanbetova E. Assessment of Investment Attractiveness of Projects on the Basis of Environmental Factors // Sustainability. 2019. No. 11(9). P. 1-16

3. Gryzunova N.V., Ekimova K.V., Zakharova D.S., Ordov K.V., Kolmakov V.V., Danko T.P., Sekerin V.D. Monetary policy and economy: transmission channels and business competitiveness // Espacios. 2018. Т. 39. № 19. С. 1.

4. Криворотько И.А. Анализ мировых торговых стратегий ведущих нефтяных компаний и перспективы их развития // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2015. № 3 (12). С. 28-31.

5. Затолокин И.А. Особенности современного развития отраслей нефтегазового комплекса // Вестник НГИЭИ. 2015. № 3 (46). С. 45-48.

6. Мехди Ф.З.О. Регулирование бизнеса в нефтяном секторе Азербайджана //Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 3 (20). С. 250-262.

7. Рыкова И.Н., Табуров Д.Ю. Источники финансирования и кредитования нефтегазового комплекса // Вестник НГИЭИ. 2018. № 6 (85). С. 97-109.

8. Kosov M.E., Akhmadeev R.G., Bykanova O.A. Economic practicability substation of financial instrument choice. Journal of Applied Economic Sciences, 2016, vol. 11, iss. 8, pp. 1613 — 1623.

9. Patent Research, Intelligence and Services Training [Электронный ресурс] // Официальный сайт Thomson Reuters. Режим доступа URL: http://ip.thomsonreuters.com/training/innovation

10. §u§u §., Birsan M. The Financial Diagnosis — Component of the Global Diagnosis and Instrument of the Financial Analysis. The Annals of Dunarea de Jos University of Galati, 2009, no. 2, pp. 271—280. [Электронный ресурс] URL: http://www.ann.ugal.ro/eco/Doc2009_2/ Susu_Birsan.pdf

11. BP. Statistical Review of World Energy [Электронный ресурс] — 2016. - URL: www.bp.com/statisticalreview

12. BP. Energy Outlook 2030 [Электронный ресурс] — 2013. - URL: https://www.bp. com/content/dam/bp/pdf/energy-economics/energy-out-look-2015/bp-energyoutlook-booklet_2013.pdf

13. Прогноз цен на нефть [Электронный ресурс] // Официальный сайт Агентства Прогнозирования Экономики URL: https://apecon. ru/tsena-na-neft-prognoz-tsen-na-neft-na-zavtra-nedeluy-mesyats-gody-brent-wti

90

Scientific Vector of the Balkans. 2019. Т. 3. № 3(5)