CC BY
285 (110) - 2008
Выбор инноваций
ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ МЕХАНИЗМЫ ОЦЕНКИ И ВЫБОРА ИННОВАЦИЙ ПРИ ПРЕДОСТАВЛЕНИИ ПРОЕКТНОГО ФИНАНСИРОВАНИЯ
л.а. Воронина,
доктор экономических наук, профессор
е.в. трофименко
Кубанский государственный университет
с.в. ратнер,
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Южного научного центра РАН
Инновационные проекты преимущественно характеризуются высокими объемами инвестиций и высокими рисками, которые не могут быть обеспечены в рамках существующей структуры предприятия, если риски проекта превышают возможности инициатора проекта. Денежное обеспечение работ по таким проектам целесообразно осуществлять с использованием методов и подходов проектного финансирования.
«Проектное финансирование» — это устойчивый термин, применяемый для обозначения вполне определенного финансового инструмента. Под проектным финансированием чаще всего подразумевается финансирование инвестиционного проекта, при котором инвестор ориентируется преимущественно на финансовый поток, генерируемый этим проектом как источник возврата предоставленных ресурсов. При этом поступление денежных средств от реализации проекта должно обеспечить своевременно и в полном объеме покрытие всех производственных расходов и долговых обязательств. В соответствии с этим при финансировании проекта важную роль играет не столько кредитоспособность должника или возможного гаранта, имеющая решающее значение при получении банковского кредита, сколько рентабельность данного проекта. Из-за этой особенности данного способа финансирования он не так широко распространен в России и требует больших трудовых
затрат и затрат времени на подготовку проекта к реализации и получение финансирования. Инициатор проекта должен наглядно и убедительно доказать, что проект жизнеспособен, подвердить свою документацию практическими расчетами, т. е. полностью пройти достаточно трудоемкий и дорогостоящий процесс бизнес-планирования.
На сегодняшний день многие банки, предоставляющие услуги по проектному финансированию, по-прежнему осуществляют регрессию на действующий бизнес и требуют обеспречения в виде существующих активов предприятия. Оценка бизнеса проводится с применением трех подходов:
• доходный (расчет стоимости бизнеса по величине будущих доходов);
• затратный (расчет стоимости бизнеса с точки зрения затрат, которые предприниматель должен осуществить для создания аналогичного предприятия);
• сравнительный, или рыночный (расчет стоимости бизнеса по анализу цен, по которым аналогичные предприятия продаются на сегодняшний день).
Проблема состоит в том, что данные традиционные подходы никак не учитывают специфики предлагаемых проектов, а именно их инновационного характера, общей социально-экономической значимости, вклада в укрепление национальной конкурентоспособности, экологических параметров,
Выбор иННоВаций
5 (110) - 2008
а также нестандартного характера денежных потоков [1]. Поэтому разработка новых формализованных механизмов оценки инвестиционных проектов, преодолевающих указанные недостатки, является тем более актуальной, чем более широкое распространение получает проектное финансирование в России.
Разобъем задачу разработки механизма оценки инновационного проекта на три основные подзадачи — разработка модифицированных показателей экономической эффективности, определение совокупности критериев отбора проектов, разработка формализованной процедуры выбора проектов из множества допустимых альтенатив — и рассмотрим способы решения каждой из них.
1. Проведенный анализ общепринятых характеристик инвестиционных проектов, рекомендованных UNIDO Международного экономического института при ООН [2], а именно NPV, IRR, срока окупаемости и рентабельности, показывает их адекватность в оценке естественных свойств стандартных проектов. При этом нестандартным инвестиционным проектом (потоком платежей) [1] будем называть множество векторов C = (c0,...c;,...,c¡,---cn), у которых для какого-либо i< j, ct< 0, а Cj > 0, где ct — размеры выплат в /-Й месяц, п — срок выполнения проект а в месяцах. Заметим, что ситуация с. < О соответствует вкладу инвестора в проект денежных средств, а cj > 0 — поступлению выплат инвестору. Большинство инновационных проектов обладают именно свойствами нестандартных инвестиционных проектов, так как требуют периодических затрат на поддержание патентов и ноу-хау, а также серьезный комплекс маркетинг-микс [3]. Если проект нестандартный, то сравнение желательно проводить на основе модифицированных показателей, которые бы учитывали характер чередования положительных и отрицательных компонентов потока платежей.
Рассмотрим возможности использования модифицированных характеристик проектов, подробно представленных в [1]. Одним из вспомогательных показателей может выступать MS(C, Q) — минимум средств, необходимых для финансирования проекта, который определяется следующим образом:
MS(C,Q) = - min cq
где Q — заданная банковская политика;
С — поток платежей при заданной банковской политике;
— коэффициент дисконтирования для /-го месяца;
п — срок выполнения проекта;
k — произвольный период времени от 0 до п. С использованием данной вспомогательной величины оказывается возможным построение формул модифицированной рентабельности MR, модифицированного срока окупаемости MTS, а именно:
NVP(C,Q)
MR(C,Q = -
(1)
MS(C,Q) '
MTS(C, Q) = max {k: NPVk (C, Q) < 0 }+1. (2)
Нетрудно заметить, что модифицированная рентабельность определяет дисконтированную отдачу на единицу средств, необходимых для финансирования проекта. С ростом выплат чистый приведенный доход растет, а минимум средств, необходимых для финансирования потока, не увеличивается. Следовательно, даже для нестандартного проекта модифицированная рентабельность с ростом выплат не уменьшается.
Анализируя формулу (2), приходим к выводу, что модифицированный срок окупаемости — это момент, начиная с которого проект не приносит убытков. Перенос выплат на более ранние сроки может либо сохранить, либо уменьшить модифицированный срок окупаемости.
Как показали результаты вычислительных экспериментов, представленные в [1], в случае, когда эксперт владеет достаточно надежным прогнозом банковской политики, использование показателей (1), (2) является более предпочтительным.
2. Качественные показатели каждого инновационного проекта уникальны. Это соотношения между затратами и результатами, которые плохо поддаются количественной оценке, например бюджетная эффективность, учитывающая финансовые последствия для бюджетов всех уровней, или народнохозяйственная экономическая эффективность, учитывающая затраты и результаты, выходящие за пределы прямых финансовых интересов участников проекта и допускающие стоимостное выражение. Кроме того, некоторые качественные показатели вообще практически невозможно оценить количественно, как, например, социальные, политические, экологические и т. д. Отметим, что эта проблема актуальна и для некоторых других видов проектов — социальных, организационных и. т. д. В этом случае одним из наиболее эффективных механизмов комплексного оценивания проекта является дерево целей.
Для реализации проекта в целом, как правило, необходимо обеспечить реализацию подпроектов более низкого уровня. Последовательно детализируя структуру проекта, получим дерево целей. При этом корневой вершиной будет агрегированный показатель степени реализации проекта, висячими вершинами — показатели деятельности кол-
[=0
Выбор инноваций
5 (110) - 2008
Эффективность системы сбора данных КЗ
плотность точек отбора проб не менее 1 на 2 кв. км + режим «on line» - 4
плотность точек отбора проб не менее 1 на 5 кв. км + режим не менее 2 раз в сутки - 3
плотность точек отбора проб не менее 1 на 10 кв. км + режим не менее 1 раз сутки - 2
плотность точек отбора проб менее 1 на 10 кв. м - 1
Имеется в виду режим передачи собранных проб в мониторинговый центр
Уровень внедрения комплексной технологии утилизации отходов К5
внедрена на 90% буровых - 4 внедрена на 75% буровых - 3 внедрена на 60% буровых - 2 внедрена на 50% буровых - 1
Уровень соответствия управленческих решений К4
Соответствуют менее 50% - 1 Соответствуют на 50% и выше - 2 Соответствуют на 70% и выше - 3 Соответствуют на 90% и выше - 4
Уровень реабилитации экосистем К6
80% экосистем реабилитировано - 4 60% экосистем реабилитировано - 3 50% экосистем реабилитировано - 2 30% экосистем реабилитировано - 1
Имеется в виду процент от общего количества экосистем, присутствующих в Азовском бассейне
Рис. 1. Правила начисления баллов в дискретной шкале
лективов исполнителей — «ячеек» проекта. Далее степень достижения каждой из целей оценивается по дискретной шкале (определенной емкости). Для определения оценки на некотором уровне необходимо знать правила ее получения из оценок более низкого уровня (задать некоторые правила агрегирования оценок).
Рассмотрим процедуру декомпозиции на примере реального комплексного инновационного проекта, разработанного при участии ученых Кубанского государственного университета, НП «ИТЦ «Кубань-Юг», Азовскогого НИИ рыбного хозяйства, и государственного научного центра «Южморгеоэко» и реализуемого в настоящее время ООО «НК «Приа-зовнефть» с использованием механизмов проектного финансирования [4]. Суть проекта заключается в экологическом оздоровлении Азовского моря. В качестве комплексного показателя выберем «Уровень экологического оздоровления» и обозначим данный критерий К. Отметим, что экономическая эффективность данного проекта не является решающим критерием при принятии решения о финансировании, так как проект является социально значимым. Проведем декомпозицию проекта. По оценкам экспертов, критерий К определяется «уровнем оперативности принятия решений по защите окружающей среды» в случае аварийного разлива нефти К1 и «уровнем биоразноообразия в Азовском
море» К2. Далее предположим, что К1 определяется «эффективностью системы сбора мониторинговых данных» о состоянии геоэкологии в Азовском море (К3) и «уровнем соответствия» решений, полученных с помощью разработанных методик принятия решений реальной ситуации (К4), а К2 определяется «уровнем внедрения комплексной технологии по утилизации отходов» поисково-разведочного и эксплуатационного бурения на шельфе Азовского моря (К5) и «уровнем реабилитации экосистем» (К6).
Степень достижения каждой из целей (вершины построенного дерева) будем оценивать по некоторой дискретной шкале. Каждому из значений этой порядковой шкалы поставим в соответствие числа 1, 2, 3,..., N. При этом емкость шкалы (число N ничем не ограничена, и число различных оценок-градаций может выбираться, во-первых, с учетом специфики проекта, во-вторых, с учетом того, что с ростом емкости шкалы растет вычислительная сложность оптимизационных задач. Для выбранного примера возьмем четырехбалльную шкалу с оценками «плохо» (1),« удовлетворительно» (2), «хорошо» (3), «отлично» (4). Введем конкретные правила начисления баллов, как, например, показано на рис. 1.
Теперь определим процедуру агрегирования оценок при помощи матрицы свертки. Матрица свертки согласно [5] — это:
■ правило агрегирования двух оценок;
■ по строкам располагаются показатели по одному критерию, по столбцам — показатели по другому критерию;
■ на пересечении столбца и строки — агрегированная оценка.
На рис. 2 приведен пример задания матриц свертки для получения агрегированной оценки на одном из уровней иерархии дерева целей проекта «Экологическое оздоровление Азовского моря».
Заметим, что при проведении измерений необходимо отделять существенно несравнимые альтернативы от несравнимых альтернатив, допускающих косвенную сравнительную оценку. Особенностью измерения и оценивания качества сложных систем является то, что для одной системы по разным частным показателям качества могут
5 (110) - 2008
КЗ \К4 1 2 3 4
1 1 1 2 2
2 1 2 2 3
3 2 3 3 3
4 3 3 4 4
Рис. 2. Уровень оперативности принятия решений по защите окружающей среды К1
применяться любые из типов шкал — от самых слабых до самых сильных. При этом для получения надежного значения показателя может проводиться несколько измерений. Кроме того, обобщенный показатель системы может представлять собой некоторую осредненную величину однородных частных показателей.
При работе с величинами, измеренными в разных шкалах, необходимо соблюдать определенные правила, которые не всегда очевидны. Иначе неизбежны грубые просчеты и промахи при оценке систем. Приведем основные правила:
■ при обработке характеристик, измеренных в разных шкалах, необходимо определение перечня допустимых операций и правила соответствия оценок;
■ введение обобщенных показателей системы как осредненной величины однородных частных показателей.
3. В условиях ограниченности финансовых ресурсов перед экспертом на заключительной стадии отбора проектов возникает задача выбора одного или нескольких проектов из множества допустимых альтернатив. При большом числе рассматриваемых объектов простое ранжирование проектов по совокупности критериев становится весьма затруднительным в силу необходимости установления взаимосвязи и отношений предпочтения между
Литература
всеми объектами. Число связей в данном случае растет пропорционально квадрату числа проектов. Сохранение в памяти и анализ большой совокупности взаимосвязей ограничиваются психологическими возможностями человека. Поэтому при ранжировании большого числа объектов (более 9) эксперты могут допускать существенные ошибки. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов является более простой задачей. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности.
Для представления результатов измерений большого числа парных сравнений можно использовать матрицу парных сравнений [5]. Однако в данном случае более удобной процедурой выбора является медианный способ попарного сравнения, при котором выполняется следующая простая последовательность действий:
■ выбираются и упорядочиваются два любых элемента из множества альтернатив;
■ третий элемент сравнивают с лучшим из первых двух, а если он хуже, то с худшим, и так находят его место;
■ четвертый элемент сравнивают с медианным и определяют левый или правый полуряд для дальнейшего уточнения места четвертого элемента и т. д.
Следует заметить, что последний способ сравнения объектов свободен от недостатков, связанных с возможной непоследовательностью эксперта в предпочтениях, а следовательно, является более формализованным.
Таким образом, хорошо разработанный математический аппарат системного анализа впервые применяется в проблеме оценки эффективности инновационных проектов как составной части инвестиционных при проектном финансировании.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ № р-юг-офи 06-06-96803
1. Бронштейн Е. М, Черняк Д. А. Сравнительный анализ показателей эффективности инвестиционных проектов// Экономика и математические методы — 2005. — Т. . 41. — № 2. — С. 21 — 28.
2. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. — М.: Экономика, 2000.
3. Темердашев З. А., Ратнер С. В., Грицай В. В., Колесникова Л. Ф, Воронина Л. А., Коваленко В. Н. Основы проектного менеджмента в научно-инновационной и предпринимательской деятельности: Методическое пособие. — Краснодар, 2004. — 96 с.
4. Шудренко А. А., Ратнер С. В. Эффективная инновационная политика как основа устойчивого развития компании (на примере ОО «НК «Приазовнефть» // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. — 2006. — № 9. - С. 30 - 35.
5. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.Н. Волковой, В. Н. Козлова. — М.: Высшая школа, 2004. — 616 с.
