CC BY
44
УДК 658.012.123+658.5.016 ББК У9(2)-56
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ САМООРГАНИЗАЦИИ К ОЦЕНКЕ СОВОКУПНОГО РИСКА ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ
А.С. Буймов
Статья посвящена рассмотрению проблемы прогнозирования суммарного риска инновационной деятельности. Была заложена модель на основе теории самоорганизации, которая позволяет оценить влияние тех или иных факторов риска на суммарный риск инновационной деятельности и реалистично спрогнозировать состояние дел на всем протяжении жизненного цикла инновации.
Ключевые слова: инновации, инновационная деятельности, риск, риск-
менеджмент, прогнозирование риска, оценка риска, самоорганизация, принцип самоорганизации.
Во второй половине XX века наука и техника завоевали в общественном сознании населения большинства стран мира роль основного средства обеспечения экономического роста и повышения качества жизни [1, с. 9]. Такое значение науки связано, в первую очередь, с понятием инноваций.
В современной экономике инновации представляют собой эффективное средство повышения конкурентоспособности предприятий, поскольку ведут к созданию новых продуктов и выходу предприятия на новые рынки, к притоку инвестиций и снижению себестоимости продукции. Кроме того, внедрение инновационных решений ускоряет научно-технический прогресс, создает новые рабочие места, повышает общий уровень экономического развития. Все это вполне логично привело к росту интереса к проблеме инновационного развития как со стороны государственных органов, так и со стороны бизнеса.
Тем не менее, создание и развитие инновационной сферы в РФ носит ограниченный характер. Существенным фактором, тормозящим этот процесс как в РФ, так и во всем мире, является высокая степень рисков инновационной деятельности.
Под риском инновационной деятельности будем понимать вероятность потерь, возникающих в процессе осуществления инновационной деятельности, а также вероятность недостижения ожидаемого эффекта.
Таким образом, одна из важнейших задач инновационного менеджмента на текущий момент -управление рисками. В научной литературе под управлением рисками (риск-менеджментом) понимается процесс принятия и выполнения управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятного результата и минимизацию возможных потерь, вызванных его реализацией [2, с. 226].
Очевидно, что для принятия указанных управленческих решений необходимо априори знать о существовании каждого из факторов риска и о вероятности его реализации, поэтому важней-
шим этапом управления рисками, делающим возможным сам процесс риск-менеджмента, может быть названо прогнозирование риска.
По результатам анализа научной литературы была разработана следующая классификация методов прогнозирования и оценки риска инновационной деятельности (рис. 1).
Каждый из указанных методов позволяет оценить риск отдельного частного фактора риска (отдельного события) в процессе инновационной деятельности.
Таким образом, оценка рисков отдельных факторов достаточно тщательно проработана, для каждого случая можно найти адекватный метод оценки отдельного фактора риска.
Вместе с тем в научной литературе остается слабо проработанным вопрос учета и прогнозирования совокупного риска всего инновационного проекта или инновационной деятельности на протяжении всего жизненного цикла инновации.
В настоящее время применяются следующие подходы к учету неопределенности и описанию риска инновационного проекта в целом (см. таблицу).
Среди перечисленных методов наибольшее распространение получила первая группа ввиду простоты и достаточно мягких условий применения.
Вместе с тем важнейшим недостатком всех перечисленных подходов к учету рисков и неопределенностей является, на наш взгляд, признание детерминизма систем. Под системой в данном случае понимается инновационный проект с его участниками, системой коммуникаций и взаимодействий. Существующие подходы позволяют получить общую оценку риска всего проекта (как в виде конкретного числа, так и в виде интервала значений) на основе учета влияния конечного заранее определенного перечня внешних факторов, не учитывая при этом влияние внутренних сил проекта.
Поскольку инновационные проекты зависят, как правило, от взаимодействия большого числа участников, данным системам свойственно, на наш взгляд, свойство самоорганизации.
Буй мов А. С.
Метод Метод Аналитиче- Статистиче-
аналогий экспертных ские ские
оценок методы методы
Мягкая
рейтинговая
оценка
Непосредст-
венно
ранжирование
Попарное
сравнение
Ранжирование на основе балльной оценки
Специфиче-
ские
методы
Вычисление и анализ критериев
Анализ
чувствитель-
ности
Использование
математической
статистики
Построение
сценариев
Метод
Монте-Карло
Рис. 1. Классификация методов оценки риска инновационного проекта Методы учета неопределенности и описанию риска инновационного проекта в целом
Название Сущность Случаи применения
Вероятностно- статистические методы Анализ временных рядов, установление корреляционных связей с какими-либо показателями и др. Основной принцип - установление статистических зависимостей от конечного числа заранее известных числовых факторов Оценка риска уже действующих проектов, либо при наличии данных по аналогичным проектам при наличии четких числовых данных
Методы статистики нечисловых данных Методы интервальной статистики и интервальной математики, а также методы теории нечеткости. Основной принцип - установление зависимостей от конечного числа заранее известных нечисловых факторов Оценка риска уже действующих проектов, либо при наличии данных по аналогичным проектам при наличии нечисловых данных
Методы теории конфликтов (теории игр) Оценка результатов в зависимости от комбинации действий участников [3]. Моделирование ситуаций. Неопределенность связана с активными действиями соперников или партнеров
Управление инвестициями и инновационной деятельностью
Для учета указанных внутренних сил системы воспользуемся теорией самоорганизации (теорией динамического хаоса), получившей широкое распространение в физике, некоторое распространение для моделирования социальных (в первую очередь политических) систем, в экономике она используется, в основном, дня прогнозирования рыночного курса акций.
Основная отличительная черта данной теории- учет взаимного влияния факторов системы друг на друга.
В соответствии с теорией самоорганизации система обладает следующими свойствами [4, с. 67].
1. Наличие обратной связи (поведение системы в любой момент времени зависит от ее состояния в прошлом, более того, текущее состояние влияет на поведение системы в будущем).
2. Возможность наличия более одного положения равновесия (вплоть до бесконечности).
3. Фрактальность системы.
4. Чувствительная зависимость от начальных условий.
Кроме того, в соответствии с теорией самоорганизации, система может быть охарактеризована показателем энтропии, отражающим степень неупорядоченности ее состояния. Для возникновения упорядочения в системе необходим отток (диссипация) энтропии.
Благодаря обратной связи энтропия системы на каждом этапе зависит от энтропии на предыдущих этапах, в случае отсутствия соответствующих управляющих воздействий энтропия возрастает, причем это возрастание происходит тем быстрее, чем больше значение энтропии на каждом из этапов.
Диапазон значений искомого показателя, к которому стремится система, в терминологии теории самоорганизации называется аттрактор, причем, на наш взгляд, применительно к инновационным проектам наиболее применим странный («хаотический», фрактальный) тип аттрактора.
Сложность в применении данной системы заключена в расчете показателя энтропии и скорости изменения диапазона аттрактора в зависимости от значения и динамики показателя энтропии.
Значение энтропии, на наш взгляд, должно рассчитываться на основе экспертных оценок состояния системы, при этом, на наш взгляд, целесообразно условно разделить проект на качественно однородные по содержанию этапы в соответствии с этапами жизненного цикла инновации.
При этом каждому из этапов жизненного цикла инновации должно быть уделено достаточное внимание. В частности, в описанных в научной и деловой литературе моделях, посвященных анализу рисков, в первую очередь оценивается состояние дел по проведению и/или внедрению инновационных разработок, недостаточное внимание уделяется управлению проектом с позиций инновационного менеджмента, а также этапу коммерциализации инновации. В то же время, потенци-
ально успешная разработка может не дойти до этапа внедрения в силу отсутствия координации действий участников проекта, либо разработка может быть не принята рынком в силу некачественной проработки маркетинговой деятельности на этапе проектирования.
Поэтому при оценке энтропии системы равное внимание должно уделяться как состоянию дел по разработке и внедрению инноваций, так и организации управления проектом.
Вторая неизвестная величина - зависимость скорости изменения диапазона аттрактора от значения и динамики энтропии - может быть выведена из данных статистики инновационных проектов и установлена как стандартный предустановленный коэффициент для различных отраслей. Причем энтропия каждого из этапов усиливает действие энтропии предыдущих этапов, таким образом, реализуется действие закона синергии. Большое значение энтропии на каком-либо этапе проекта делает его реализацию высокорискованной, поскольку состояние системы к концу проекта будет труднопрогнозируемым (диапазон аттрактора будет очень большим). Это объясняет чувствительную зависимость системы от начальных условий.
Кроме того, сложность вызывает расчет указанной скорости изменения диапазона аттрактора от значения и динамики энтропии с учетом показателя «цена риска».
Дело в том, что на общую величину риска проекта влияют риски отдельных частных факторов, причем ущерб от одних может измеряться рублями, а от других - миллионами. Естественно, что их влияние на проект будет различным.
Таким образом, общий риск проекта в произвольный момент времени зависит от следующих 3-х факторов;
1) рисков отдельных частных факторов в предыдущие моменты времени;
2) возможных потерь от этих факторов;
3) взаимного синергетического влияния отдельных факторов друг на друга и на проект в целом.
Графическая иллюстрация действия системы представлена на рис. 2. По оси ординат отложено значение прогнозируемого показателя (например, выручки или величины денежного потока), по оси абсцисс - время реализации проекта, условно разбитое по этапам жизненного цикла.
Предлагаемый метод прогнозирования может быть принят для управления рисками проекта: необходимо составить прогноз нескольких показателей инновационного проекта, например, прогноз поступлений от реализации инноваций, затрат на инновационную деятельность и др.
В реальных условиях необходимо строить несколько графиков для различных начальных условий. Полученные значения прогнозируемых показателей позволяют выделить наиболее критичные для проекта факторы риска и стадии жиз-
.—-----г-....—<------!------1------г"...........-г-------г-*---г......;-----ч-------!............т......
Разработка Выход на Подъем Замедление Зрелость Насыщение Стагнация Спад
рынок рынка
—Ф~Значение показателя ——Нижняя граница аттрактора Верхняя граница аттрактора
Рис. 2. Иллюстрация применения теории самоорганизации для инновационной деятельности предприятия
ненного цикла. На основе полученных данных формируются управленческие решения, направленные на снижение риска по прогнозируемым показателям и снижение возможных негативных последствий.
Как правило, в теории самоорганизации, если требуется вычислить характеристики аттрактора реальной системы, математическая модель которой неизвестна, используют метод временной задержки координат. Данный метод основывается на использовании свойства фрактальности системы, т. е. на повторении на более высоком уровне в развитии законов системы, проявившихся ранее.
Однако в большинстве случаев для инновационных проектов данный метод неприменим, так как он по определению предполагает новизну либо для рынка, либо для предприятия. Таким образом, метод временной задержки координат может быть применен лишь в том случае, когда оценка риска производится в процессе реализации проекта при наличии фактических данных по оцениваемому показателю.
Главное достоинство этого метода - разработанность практических приложений и универсальность. Метод строится на вычислении автокорреляционной функции временного ряда и вычислении задержки (временного лага), через которую повторяется развитие системы.
Во всех других случаях, когда проект реализуется впервые, необходимо применение других методов вычисления характеристик аттрактора. В этом случае предлагается использовать следующий ниже подход.
В наиболее общем виде риск (в данном случае под диапазоном аттрактора понимается величина риска) может быть представлен как сумма риска
текущего этапа жизненного цикла инновационного проекта и рисков предыдущих этапов:
ЕР* = ^ + к ЕР, где ЕР[ - суммарный риск к завершению ьго этапа проекта; Р, - сумма рисков факторов ьго этапа, взвешенная по «цене риска»; ЕР - сумма рисков предыдущих этапов, взвешенная по «цене риска»; к - коэффициент, учитывающий влияние суммарного риска предшествующих этапов на общий риск проекта.
Существующие сегодня методики оценки риска частных факторов позволяют вычислить (или оценить) риск текущего этапа, наибольшую сложность представляет расчет коэффициента к.
С нашей точки зрения, наиболее точным решением, позволяющим рассчитать данный коэффициент, будет расчет исходя из статистики реализации схожих проектов, возможно, расчет усредненных коэффициентов для различных отраслей.
Таким образом, сведем все условия и варианты применения модели самоорганизации и расчета характеристик аттрактора:
1. В случае оценки риска в процессе реализации проекта, когда имеются фактические ретроспективные данные, целесообразно использование метода временной задержки координат.
2. В случае оценки риска нового проекта, при наличии статистики по схожим проектам - оценка методом сравнения, вывод коэффициента к, применение поправочных коэффициентов.
3. В случае оценки риска нового проекта, при отсутствии статистики по схожим проектам - использование для сравнения среднеотраслевых показателей. В данном случае необходимо, чтобы были осуществлены и находились в свободном доступе расчеты по другим проектам в отрасли в прошлом.
Управление инвестициями и инновационной деятельностью
Необходимо отметить, что теория самоорганизации применяется для прогнозирования в краткосрочном периоде ввиду чувствительной зависимости от начальных условий и учета большого количества неизвестных факторов, кроме того, она содержит определенные сложности в расчете и сборе исходной информации. Все это накладывает существенные ограничения на применимость моделей в рамках теории самоорганизации. Однако их использование позволит более реалистично оценить перспективы реализации инновационного проекта.
Литература
1. Твисс, Б. Управление научно-техническими нововведениями / Б. Твисс. — М.: Экономика, 1989. - С. 9.
2. Инновационный менеджмент: учеб. пособие / В.И. Аверченков, Е.Е. Ваинмаер. — 2-е изд. -М.: Флинта: МПСИ, 2008. - С. 226.
3. Орлов, А.И. Эконометрика: различные виды рисков / А.И. Орлов. - М.: Изд-во «Экзамен», 2002. - С. 347.
4. Петерс, Э. Порядок и хаос на рынках капитала / Э. Петерс; пер. В.И. Гусева. - М.: Мир, 2000. - С. 67.
Поступила в редакцию 1 апреля 2010 г.
Буймов Антон Сергеевич. Аспирант кафедры «Экономика и финансы», Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск). Область научных интересов - экономика, управление инновационной деятельностью предприятия.
Buymov Anton Sergeevitch. Postgraduate student of the Economics and Finance De-partement of South Ural State University, Chelyabinsk. Research interests: economics, management of innovative activity of enterprises.
Tel.: 8-904 308-47-15. E-mail: [email protected]
