CC BY
2II. наконец, существенное значение имеет внешняя деловая среда, в которой функционируют предприятия и организации кластера. Очевидно, что основы регулирования устанавливает государство.
Именно в развитии кластеров, основанных на знаниях, государство играет существенную роль посредством осуществления инновационной политики и инвестиционных программ. Это особенно важно для экономических систем, где инфраструктура бизнеса и инноваций развита хуже, в этих случаях, государство будет играть критическую роль в развитии кластера. Кроме того, учитывая разнообразные стратегии, которые могут быть приняты в развитии кластера, стратегический выбор, в конечном счете, сделанный государством, может оказать значительное влияние на динамику развития кластера.
Из анализа практики государственного управления развитием кластеров, можно выделить следующие показательные примеры стратегического выбора. Прежде всего, тго касается выбора участников кластера: государство может сосредоточиться на местных или иностранных ресурсах в развитии кластера. Это могут быть частные фирмы (привлечение иностранных фирм против поддержки своих), трудовые ресурсы (приглашенные иностранные специалисты против развития местных талантов), и также университеты/ научные центры (привлечение иностранных организаций против укрепления позиций местных учреждении).
Другой решающий выбор - выбор времени входа на рынки зарождающихся технологий: государство должно решить, когда начнется формирование кластера для появляющихся рынков и технологии. Это может быть выход на мировой рынок с новой технологией и стратегией первого продавца, или >то может быть рынок устоявшейся технологии со стратегий последователя.
Национальные программы инновационного развития, по существу. представляют собой формализованный поток такого рода стратегических решений (в идеале, на практике, к сожалению. >то встречается нечасто). Большинство национальных программ в странах -членах ОЭСР явно или неявно связывает больше чем один стратегический поток. Несколько программ призваны объединить, три направления развития: регионального развития, науки и техноло-
гий, промышленности. Ключевой вопрос состоит в том, может ж одна программа обратиться ко всем тем направлениям одновреме»-] но. В течение долгот времени политика инновационного развктчи в Европе в целом переориентировалась от опоры на малые и ^хм пне предприятия к определению в качестве приоритетов соэламИ национальных центров конкурентоспособности в форме кластеров которые все более и более сосредотачиваются на технологи« * инновациях.
Как можно заметить, многие аспекты политики ннновацнеа ною развития стран Европейского Союза важны для решения ц^Я гих проблем модернизации, поставленных, например, в «Концов! нии долгосрочного развития Российской Федерации на период * 2020 года» [I] и других программных документах российского прш вительства. Надеемся, что опыт стран успешно продвигающей по пути инновационного развития будет учет в стратегических рм шеннях российских предприятий и правительства Российской Зчш дерации.
Литература:
1. Концепция долгосрочного развития Российской Фслср лш на период до 2020 года. Утв.расп. Правителства Российской Фс» рации 17.11.2008. № 1662-р.
2. Пястолов СМ.. Сударев О.И. Эволюционная модель гх«ш дения экономического субъекта: монография / Пястолов С -|J Сударев О.И. М.: Издательство «Палсотип», 2008.
3. Яковлева Н.В. Институциональные факторы инноваияоЛ ного развития промышленных регионов/ Вестник российской ¿лн демии естественных наук . серия экономическая . 2009/4, с. 9- 4.1
4. Barkley D., Henry M. Advantages and Disadvantage* Я Targeting Industry Clusters, RF.DRL Research Report 09-2001-Я Regional Economic Development Research Laboratory, CleiaM University. Clemson, SC. September 2001.
5. Competitive Regional Clusters. National policy арргоэЛШ OECD Reviews of Regional Innovation. OECD 2007.
6. Gordon I.. McCann P. Industrial clusters: Complets agglomeration and/or social networks?// Urban Studies. - 2000 - -4L 37.-№3.-PP. 513-532.
УЧЕТ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ В ОЦЕНКЕ
ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ
Селютина Н.А.. аспирант. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Статья содержит результаты исследований по разработке метода учета показателей дифференциации доходов в оценке ЛхтвИ ности жилья. Предложен новый показатель дифференциации доходов населения на региональная уровне - соотношение медиантаШ среднедушевых денежных доходов, получены модели, связывающие зтот показатель с кохрфициентом фондов и коэффициентам *•} ни. Изложенный в статье метод учета показателей дифференциации доходов в оценке доступности жилья апробирован при индикя^Ш ном /панировании показателей обеспечения населения жильем регионов Центральной России и разработке предложений по вклшчл^Ж показателей обеспечения населения жильем в систему показателей уровня и качества ж изни.
Ключевые слова: доступность жилья, дифференциация денежных доходов, коэффициент фондов, коэффициент Джини, соотнв^В ние медианных и среднедушевых денежных доходов.
MAINSTREAMING INCOME DIFFERENTIATION IN EVALUATION AFFORDABL E
HOUSING
Selyutina N.. the post-graduate student. Moscow State University
The article contains the results of studies on the development of the method of calculation of indicators of income differentiation in asasmU affonlability. A new indicator of income differentiation at the regional level the ratio of the median and average income, received a model thai the figure by a factor of funds and the Gini coefficient. Set out in the paper, the method of calculation of indicators of income differentiar*mU assessing affordability tested with indicative planning figures provision of housing regions of Central Russia and the development ofргаршаЬщ include provision of housing indicators in performance and quality of life.
Keywords: affordable housing, differentiation incomes, assets ratio, the Gini coefficient, the ratio of median and average income.
Проблема доступности населению качественного жилья в советской и постсоветской России существует десятилетня и до настоящего времени является актуальной [1]. Если в прежней России крестьянин-серендяк строил себе просторный удобный дом, то в современном обществе, вооруженном мощной строительной индустрией. даже куда более скромное жилище для большинства граждан остается труднодостижимой мечтой 12]. Не решили жилищную
проблему ни послереволюционная экспроприация и «уплати: ШМ буржуйских квартир с низкой платой за съем жилья и комм\?ящй ные услуга, ни ориентация с середины 50-х годов сгронтель^ш комплекса страны па выпуск типовых серийных домов, ни рожлвЛ пая эпохой «перестройки» программа «Жилище - 2000», соси^Я которой была поставлена задача обеспечить к 2000 году к 11 .цЛ советскую отдельной квартирой или домом. Автор интернет-^Н
ct ли
емен-внтня сред-зание еров. НИХ II
ЦНОН-MIIO-
нцеп-од до ) пра-цихся ix peri Фе-
lauiiii Рсде-
повс-С.М..
ЦНОН-Я ака-14. »es of >1-01, mson
iches.
exes, - Vol.
IKE
vmyn-чых и Ц.ми-юшн-Iенню
юше-
LE
sssirig I links ion in als lo
;ние» наль-ыюго «ден-пасно «дую -пуб-
ликации [2] отмечает: «К сожалению, вскоре обнаружилась неспособность государства удовлетворять не го что «рост», а даже самые элементарные потребности...».
История попыток решить жилищную проблему имела продолжение В 19% г. на заседании Межведомственной комиссии по вопросам реализации государственной целевой программы «Жилище» была рассмотрена и одобрена концепция федеральной программы «Свой дом». Ориентиром доступности жилья в »той программе должна была стать «стоимость одного квадратного метра общей площади жилья в индивидуальном доме с автономными источниками жизнеобеспечения, не превышающая среднего днух.чесячного денежного дохода ни душу населения в субъектах Российской Федерации» (выделено нами - Н А). Простой расчет показывает, что за дом площадью 120 кв. м «среднестатистический» человек должен отдать шработок двадцати лет, т.е. посвятить этому примерно половину своей трудовой жизни.
Итак, каких-либо существенных изменений в подходах к решению жилищной проблемы в нашей стране в 20-м веке не произошло, проблема доступности жилья до сих пор существует. Многие аналитики (см.. например, [3]) справедливо полагают, что сутью жилищной проблемы является обеспечение доступности жилища для домохозяйств (семьи и одинокие граждане), у которых доходы не соответствуют затратам на его воспроизводство (строительство. реконструкция, модернизация, ремонт, содержание). По таких домохозяйств сегодня большинство среди тех, у кого жилищные условия ниже социального стандарта.
Обеспечение доступности жилища для граждан, имеющих средние и низкие доходы, может осуществляться двумя способами. Первый это повышение их платежеспособного спроса на жилье за счет роста доходов и оказания им государственной поддержки. Для тгого в структуре расходов домохозяйств доля, направляемая на удовлетворение жилищной потребности, должна возрасти. Но увеличение этой доли, в том числе за счет государственной поддержки. не должно сопровождаться уменьшением потребления домохо-зяйствамн других жизненно важных благ ниже установленного уровня. Для большинства домохозяйств такое увеличение доходов непосредственно связано с ростом заработной платы. Второй способ - это снижение стоимости воспроизводства жилища, причем не только затрат, связанных с его строительством и приобретением в собственность, но и эксплуатационных издержек.
С точки зрения статистики как науки, в анализе доступности жилья важно правильно выбрать систему показателей, отражающих изучаемые массовые процессы. Полезным здесь является использование понятия индикатора коммерческой доступности жилья, предложенного специалистами аналитического агентства КЛУАУ [4]: «Жилье считается доступным, если его стоимость составляет менее трех годовых доходов домохозяйств (до вычета налогов). При этом в качестве основного показателя берется средне-медианный доход» |5|.
Наряду с этим индикатором, агентством рассчитывает-
ся ко >ффпциента доступности жилья:
* = ///„. (1)
где / г одовой доход условного домохозяйства в составе трех человек, каждый из которых располагает медианным душевым доходом; I годовой доход, необходимый для приобретения жилья площадью 54 кв. м в течение трех лет.
В оценке уровня доступности жилья агентством К\\'АУ приняты следующие общемировые критерии габл. I.
При всей условности данной схемы (не учитывается доля сбережении. реальная численность домохозяйства, его состав) представляется, что мониторинг индикатора коммерческой доступности жилья, определяемого как количество кв. м жилья, которое мо-
жет приобрести среднестатистическое домохозяйство к> трет человек на первичном и вторичном рынках, при условии, что из них располагает медианным уровнем доходов, и они инасстнрч-ют доходы в приобретение жилья в течение трех лет. сравнение .г. величины по регионам позволяет судить о динамике и регжжаль-ной дифференциации доступности жилья населению.
Сформулированная таким образом задача связана с необходимостью наличия данных по медианным значениям денежных доходов населения по регионам, тогда как отечественная статистика фиксирует среднедушевые показатели. Между средними и медианными показателями имеется связь, но она является функциональной лишь в случае соблюдения единого для всех регионов распределения денежных доходов населения, но это не так существ;. >• >т значительные региональные особенности в самом характере распределения. Яркий пример являют регионы Центральной России с одной стороны, г. Москва, где отношение среднедушевых доходов десятой чисти наиболее и наименее обеспеченных жителей (коэффициент фондов) в 2011 г. достигало 27,3 крат, а коэффициент Джини, характеризующий степень отклонения распределения денежных доходов от равномерного достигал величины 0,503. что намного больше критических значений, с другой - периферийные регионы, в которых коэффициент фондов составлял от 10,2 в Тверской области до 15.8 в Московской, а коэффициент Джинн в »тих же регионах 0.352 и 0.414 соответственно [6]. Понятно, что распределения денежных доходов населения в столь различных условиях будут отличаться.
Сказанное актуализирует исследования, направленные на разработку метода учета показателей дифференциации доходов в оценке доступности жилья. Ниже излагаются результаты выполненных в этом направлении исследований. Эмпирической базой при этом служили статистические данные источника [6], охватывающие временной интервал 2005-2011 гг.. инструментарием статистического анализа являлся пакет статистических программ анализа данных общественных наук SPSS Base [7. 8|.
Результаты ранжирования регионов Центральной России по показателям дифференциации денежных доходов в начальный и конечный годы изучаемого временного интервала 2005-2011 гг. коэффициентов фондов и Джинн представлены на диаграммах рис. 1. а-г. Сравнивая диаграммы рисунка, можно заметить, что за изучаемый период сменились и лидеры, и аутсайдеры но неравномерности денежных доходов населения: если в 2005 г. в лидирующую тройку регионов, кроме безусловного «лидера» г. Москвы входили Воронежская и Орловская области, то в 2011 г. второе и третье места заняли Московская и Тамбовская области. В тройку же регионов с наименьшей дифференциацией денежных доходов населения в 2005 г. входили Ивановская. Тульская и Владимирская области, а в 2011 г. Тверская. Ивановская и Костромская области (перечислены в порядке возрастания коэффициентов дифференциации доходов).
Анализ распределений показателей дифференциации среднедушевых денежных доходов населения регионов ЦФО показывает, что данные по г. Москве являются «выбросами» (в статистическом смысле), поэтому в дальнейшем будем рассматривать однородную выборку периферийных регионов, включая Московскую область. После исключения данных по г. Москве из региональной выборки их распределение, согласно критерию Колмогорова-Смирнова [81. не противоречат нормальному закону, и это позволяет использовать параметрические процедуры одномерной и многомерной статистики.
Однако очевидно, что рассмотренные выше коэффициенты фондов и Джини характеризуют дифференциацию среднедушевых денежных доходов населения регионов лишь в целом (ннтеграль-
Таблнпа 1. Общемировые критерии доступности жилья. Источник: [4]
Категория Значение коэффициента
Жилье доступно (affordable) до 3 лет
Жилье не очень доступно (moderately imaffordable) o r 3 до 4 лет
Приобретение жилья осложнено (seriously imaffordable) от 4 до 5 лет
Жилье существенно недоступно (severely imaffordable) более 5 лет
а
2005
2011
40
30
ш
0 ч
1
о
-е-
ш s
=r
s f
m о
20
10
шшш
, . V- -
Регион
Регион
2005
2011
s
i
i ф
.600
.400
.200
3"
s
#
е
m
2 0.000
1-х Ф s 3-s
■е-#
m О
,600
.400
200
0,000
пгп
Регион
Регион
Рис. 1. Ранжирование регионов Центрального федерального округа по показателям дифференциации среднедушевых денежньа доходов населения в 2005 и 2011 гг.: и. 6 коэффициенту фондов: «. - коэффициенту Джинн. Пунктир - уровень Российски *
Федерации
но) и не дают представления об их дифференциации по группам населения. В то же время, дополнительную информацию о дифференциации населения по доходам дают распределения численности населения по величине денежных доходов, приводимые в статистических источниках в региональном разрезе.
11еобходимо отастзгть, что недостатком этой информации является слишком крупные интервалы групп населения 20-пронен-тные в случае распределения общего объема денежных доходов и свыше 35 тыс. руб. в месяц в случае распределения численности по величине денежных доходов. Покажем это на примере данных за 2011 г. по г. Москве. В источнике [6] указывается, что если удельный вес общего объема денежных доходов, приходящихся на первую наименее обеспеченную группу населения - в 2011 г. составил 3.8% в общем объеме денежных доходов, то удельный вес общего объема денежных доходов, приходящихся на пятую - наиболее обеспеченную группу населения составил 55,1%, т.е. больше половины населения региона. Это не позволяет дать более или менее точную оценку коэффициента фондов и коэффициента Джини, поскольку для этого необходимо располагать информацией хотя бы по 10-процентным группам населения. Диалогичные проблемы
имеются и с оценкой медианных доходов. Гак. денежные свыше 35 тыс. руб. в месяц в 2011 году имели 42.4% насел Москвы, доходы от 25 до 35 тыс. руб. в месяц 14.2%. Сум это 56.6% всего населения, и отсюда понятно, что медианные ды также не могут быть оценены достаточно точно.
Используя эти данные, можно, тем не менее, дать прн" телыгую оценку медианных значений денежных доходов. Дня го необходимо построить кумулятивную кривую в коорди «Середина интервала доходов» - «Численность населения» и делить медиану денежных доходов по абсциссе графика с той 50%. Рис. 2 иллюстрирует выполняемые прн этом граф построения для населения РФ в целом и г. Москвы.
Нами выполнены графические построения для регионов по данным за 2011 г.: полученные оценки медианных значений нежных доходов населения сведены в табл. 2. прн этом в дв>ч последних графах даны соотношения медианных и средних нин показателя. Видно, что эти соотношения варьируют от мального значения для доходов населения г. Москвы (51.0°.' максимального значения для доходов населения Тверской (69,8%).
РФ -2011
г Москва - 2011
Середина интервала доходов, руб. / мес Середина интервала доходов, руб. / мес
Рис. 2. Графическая оценка медианных денежных доходов населения (данные за 2011 г.): а - РФ в целом; б - г. Москвы. Пунктирная горизонтальная прямая отмечает 50-процентный уровень численности населения, вертикальная медиану денежных доходов
Таблица 2. Оценки медианных значений денежных доходов населения регионов ЦФО в 2011 г. (расчеты автора)
10000
20000 30000
40000
0 10000 20000 30000 40000
Регион Код Медианное значение денежных доходов, руб. / мес. (расчет) Среднедушевые денежные доходы. руб. / мес. Источник (6| Соотношение медианных н средних значений дохода, %
Белгородская обл. 1 12000 18800 63,8
Брянская обл. 2 10250 15348 66.8
Владимирская обл. 3 4860 14312 68,9
Воронежская обл. 4 10310 15871 65.0
Ннановская обл. S 9010 13006 69,3
Калужская обл. 6 1144» 17557 65.4
Костромская обл. 7 10230 14823 69,0
Курская обл. 8 10915 16387 66,6
Липецкая обл. 9 II190 16811 66.6
Московская обл. 10 16050 25605 62.7
Орловская обл. II 9715 14824 65.5
Рязанская обл. 12 10175 14788 68,8
Смоленская обл. 13 10880 15969 68.1
Тамбовская обл. 14 9800 15151 64.7
Тверская обл. 15 10430 14943 69,8
Тульская обл. 16 11350 16975 66.9
Ярославская обл. 17 10460 15509 67,4
г. Москва 18 24640 47319 52.1
РФ 1000 12850 20755 61.9
Анализируя данные табл. 2. можно заметить, что соотношение медианных значений денежных доходов населения регионов ЦФО к среднедушевым не является постоянной величиной, а уменьшается с ростом среднедушевых доходов, и это усложняет задачу расчета медианных значений по известным средним показателям.
Хотя статистические справочники не содержат информации по медианным денежным доходам населения, в них, помимо данных по среднедушевым доходам, приводятся показатели дифференциации доходов - коэффициент фондов и коэффициент Джинн. Предположительно, соотношение медианных и среднедушевых денежных доходов населения субъектов РФ связано с этими показателями. Действительно, выполненный нами анализ показал наличие сильной корреляции между соотношением медианных и среднедушевых денежных доходов населения, в одной стороны, и коэффициентами фондов и Джини, с другой. Соответствующие поля рассеяния. построенные по данным за 2011 г. для полной выборки регионов Центрального федерального округа, иллюстрируют эти корреляции - рис. 3.
Проверка распределений всех трех аналитических показателей по критерию Колмогорова-Смирнова [8] не выявила отклонений от нормального закона, и это позволило построить линейные регрессии соотношения медианных и среднедушевых денежных доходов населения И/Ме( р по коэффициенту фондов А'ф и коэффициенту
Джинн К.
.1*1111»
^ =79.879-1,036 А' ; (2)
"1,483-117,192 (3)
Модели (2) н (3) характеризуются высокими показателями качества: коэффициент детерминации Л:=0,983 и 0.986 соответственно. критерии Фишера /-=927,0 и 1110,8 значим на уровне не хуже 0,0005.
Таким образом, наряду с традиционными показателями дифференциации денежных доходов населения - коэффициентами фондов и Джини индикатором степени дифференциации текежных доходов населения является также соотношение ме тианных ¡' сре недушевых денежных доходов населения и _ чем больше лн;.-ференцнация доходов, тем это соотношение меньше
Cl
2011
Rsq = 0 9830
Rsq = 0 98ii
.30 .35 .40 ,45 .50 \ ,55
Коэффициент фондов
Коэффициент Джини
Рис. 3. Связь соотношения медианных и среднедушевых денежных доходов населения регионов ЦФО с показателями дифференциации доходов (данные за 20! I г.): а коэффициентом фондов: 6 - коэффициентом Джини
il
2010
Rsq = 0 9996 thru origin
„ 2010
s z
■8-m о jÉ
О С н (1) т о пз
CL
75
70
65
- 60
х
tu 3 о
X
Е о о О
55
50
/
/
/
/
/
?o „/
i
p
Jb
;
/
/
/
/
/
/
/
/
/
/
О /
/
t
Rsq = 0 9996 thru origin
50 55 60 65 70 75
50 55 60 65 70 75
Соотношение W. % (расчет по кумуляте)
Соотношение W, % (расчет по кумуляте)
Рис. 4. Сопоставление результатов расчетов соотношения медианных и среднедушевых денежных доходов населения по даннь
2010 г.: ч - по модели (2): б - по модели (3)
Оценку информативности предлагаемого индикатора степени дифференциации денежных доходов населения - соотношения медианных и среднедушевых денежных доходов населения дает коэффициент вариации его значении по регионам Центрального федерального округа 1—6.1%. Хотя эта величина несколько меньше вариабельности коэффициента Джини Г-8,7%. преимущество предлагаемого индикатора степени дифференциации денежных доходов населения по сравнению с коэффициентом Джини - в его интерпретируемости.
Дпя проверки возможности более широкого применения моделей (2) и (3) - не только для данных за 2011 год. но и за другие годы нами выполнены расчеты соотношения медианных и среднедушевых денежных доходов населения регионов ЦФО за 2010 г.. с одной стороны, по этим моделям и. с другой стороны, путем построения кумулятивных кривых в координатах «Середина интервала доходов» «Численность населения», с последующим расчетом соотношения медианных и среднедушевых денежных доходов населения по известным значениям среднедушевых доходов.
Из графиков, представленных на рис. 4. следует удовлетвори-
тельное совпадение результатов этих расчетов коэффициент терминации в обоих случаях составляет высокое значение/?-' 11 (при построении линий регрессии и расчете значений ко~ ента детерминации свободный член полагали равным нуль" ким образом, модели (2) и (3) могут быть рекомендованы для чета медианных значений денежных доходов населения ре ЦФО по известным значениям среднедушевых денежных д и коэффициентов фондов и Джини.
Изложенный метод учета показателей дифференциации дов в оценке доступности жилья апробирован при индик планировании показателей обеспечения населения жильем нов Центральной России и разработке предложений по вкг показателей обеспечения населения жильем в систему по лей уровня и качества жизни.
Литература:
1. Аганбегян А. Строительство жилья - локомотив соц экономического развития страны И Вопросы экономики. 2012
2. Кравец II.Г. Жилищная проблема. Электронный ресурс^
жим доступа: http://your-ecology.narod.ru/articlc2_2.html.
3. Жилищная проблема и жилищная политика. Электронный ресурс. Режим доступа: http://portal-law.ru/inceklopedia/ dst'dst"_sjfsdt"af/.
4. Мониторинг доступности 2012. Электронный ресурс. Режим доступа Октябрь 2012. Портал аналитического агентства Rway.ru. Электронный ресурс. Режим доступа: http://rway.ru/monitoring/ publication89-2898.aspx.
5. Важнейшие показатели рынка 2012. Бюллетень №209. Сайт
Rway.ru. Август 2012. Электронный ресурс. Режим доступа, hep rway.ru/FilcHandlcr.ashx7guid -2 Dostupnost_karty.pdf.
6. Регионы России. Социально-экономические пока trre , I 1 Стат. сб. / Росстат. М. 2012.
7. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.
8. Бююль А.. Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых икономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП». 2002.
О НЕКОТОРЫХ ВОПРОСАХ МИНИМИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННЫХ РИСКОВ в ЭКОНОМИЧЕСКОМ МЕХАНИЗМЕ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Веретснов А.О.. аспирант Международной академии оценки и консалтинга (МАОК)
В статье рассмотрены вопросы минимизации инновационных рисков в экономическом механизме упрощения инновационной деятельностью лесопромышленных предприятий.
Ключевые слова: инновационные риски, инновационный процесс, инновационная деятельность, инновационный потенциал, инновационное предприятие.
ON SOME ISSUES ТО MINIMIZE THE RISKS OF INNOVATION IN ECONOMIC MANAGEMENT MECHANISM INNOVATION TIMBER COMPANIES
Veretenov A., the post-graduate student. International Academy of valuation and consulting The questions minimize the risks of innovation in economic management mechanism innovation timber companies. Keywords: innovation risks, the process of innovation, innovation, innovation potential, innovative enterprise.
В современных экономических условиях в российских лесопромышленных предприятиях управление рисками исходит из предложения, что при реализации инновационных проектов потери всё-таки возникают. Они неизбежны, но их величину можно ограничить. Применение методов управления рисками приводит к тому, что размер потерь становится сопоставимым с тем выигрышем, который принесёт инновация. Поэтому одной из основных проблем при управлении рисками являются сопоставление и оценка полезности н меры риска при реализации инновации.
Риски инновационной деятельности можно определить как вероятность потерь, возникающих при инвестировании средств в производство новых видов продукции, в разработку новых видов оборудования и новых технологий, которые могут не принести ожидаемого эффекта.
Оценка инновационного риска осуществляется по правилам, аналогичным оценке коммерческих рисков. В отличие от коммерческих. инновационные риски связаны с коммерциализацией новых видов продукции.
В процессе реализации инновационного проекта осуществляются разные виды деятельности: операционная, инвестиционная, финансовая. Все перечисленные виды деятельности связаны с типовыми рисками инновационного проекта.
К рискам инновационных проектов следует отнести ряд специфических рисков.
11аучно-техннческие риски: отрицательные результаты 11ИОКР: несоответствие технического уровня производства техническому уровню инновации, несоответствие кадров профессиональным требованиям проекта; отклонение в сроках реализации этапов проектирования: возникновение непредвиденных научно-технических проблем.
Наиболее достоверные результаты оценки инновационных рисков даёт применение известных статистических методов, которые позволяют анализировать и оценивать различные варианты реализации проектов.
Избежать полностью риска в инновационной деятельности невозможно. т.к. инновация и риск - две взаимосвязанные категории. Для снижения риска в инновационной деятельности могут быть рекомендованы несколько путей: распределение риска между участниками: резервирование: страхование; диверсификация инновационной деятельности.
Распределение риска между участниками. Принцип распреде-
ления заключается в том, чтооы передать максимальную ответственность за риск тому участнику, который лучше всех может его контролировать.
Резервирование. Резерв всегда повышает надёжность функционирования системы, т.к. при отказе элемент может быть заменён из резерва. Величина резерва должна быть не меньше величины колебания параметров системы во времени. В этом случае затраты на резервы должны всегда быть ниже издержек, связанных с восстановлением отказа.
Страхование. Это. передача определённого риска страховой компании. Поскольку с увеличением роста риска сумма ставок страхования растёт, страховой компании выгодно страховать события при незначительном проценте оплаты риска. Производят страхования от несчастных случаев, сохранности грузов при транспортировании. сохранности оборудования, объектов гражданской ответственности по рискам строительных организаций и т.н.
Диверсификация инновационной деятельности. Снижение инновационного риска путём диверсификации (разделении) инновационной деятельности предусматривает распределение усилий разработчиков (исследователей), а также инвестиций для осуществления разнообразных инновационных проектов непосредственно не связанных один с другим.
Эффективное управление риском включает прогнозирование возможных трудностей и планирование мероприятий с целью уменьшения неблагоприятных последствий, а не просто реагирование на неблагоприятные события после того, как они уже произошли.
В связи с тем, что управление рисками осуществляется в условиях неполной информации о возможных будущих последствиях принимаемого решения, то весьма вероятно, что многие аспекты избранной стратегии риск-менеджмента могут оказаться неудовлетворительными. Поэтому обязателен этап общей проверки . который призван установить, как работают принятая стратегия и тактика риск-менеджмента, чтобы в случае необходимости внести соответствующие коррективы.
В современных экономических условиях российские лесопромышленные предприятия не проявляют особой заинтересованности в активной инновационной деятельности. Анализ показывает, что причины этого явления, объясняется недостаточностью у предприятий собственных инвестиционных ресурсов, высокими процентными ставками по кредитам коммерческих банков, а также
