Основи внутрішньо-фірмового управління нововведеннями: стратегія і структура (стр. 29 из 40)
де Rn – коефіцієнт приведення (окупності) капіталовкладення, алгебраїчна величина; е – постійна величина, експонента; Т – період розробки, впровадження і виробництва нового продукту в літах; Dt – грошові надходження від продажу продукту в рік t; Ct – капвкладення протягом t-го року. Очевидно, що отриманий з вищенаведеної формули коефіцієнт окупності – це заданий "зсередини", рамками даного проекту показник, значимість якого для приймаюче рішення особи не може поширюватися на інші проекти; тому він і називається "внутрішньою нормою прибутковості". Він відбиває максимально можливий рівень рентабельності для конкретного інноваційного проекту. Порівняння проектів за абсолютним значенням коефіцієнтів окупності неможливо, тому що вони відбивають специфічні особливості проектів. Ці задані зсередини показники можуть зіставлятися по своїх відносних значеннях, у порівнянні зі ззовні заданим показником ефективності капвкладень. Такий показник являє собою усереднене значення ефективності одиниці капіталу в часі, що існує в конкретній області його додатків. Таким показником, що представляє собою норматив окупності капіталовкладень для будь-якого проекту в даній галузі, є критична (гранична) ставка дисконтування (hurdle internal rate of return).
Очевидно, що, якщо розрахункова величина окупності задовольняє умові Rп ≥ Rк (Rк - критична ставка дисконтування), те проект вважається ефективним з фінансової точки зору і може бути прийнятий до розробки і впровадження. У такий спосіб здійснюється первісний добір проектів, заснований на порівняльному аналізі коефіцієнтів окупності.
Цей показник може використовуватися в сполучення з іншими названими показниками, що дає додаткову оцінку ризику при доборі інноваційних проектів.
Однак, для того, щоб невизначеність і ризик, з якими особливо сполучені нововведення, були надані найбільше повно, методологія добору проектів за фінансовими критеріями піддається в останні роки значної модифікації на основі використання теорій імовірностей і теорії ігор.
В області економічної теорії розходження між ризиком і невизначеністю часто ґрунтується на тім, відомо або невідомий розподіл можливих результатів. Якщо відомий розподіл результатів може бути розраховане або задано, то використовується термін ризик; у противному случав - невизначеність.
Ризик зв'язаний з недостатнім знанням майбутнього. Розрахунки виробничих витрат мають внутрішні помилки передбачуваного і непередбаченого характеру. За винятком крапок особливо високої невизначеності минулий досвід, або накопичений у фірмі, або наявний у багажі керуючого, або десь ще, допомагає виразити розміри ризику у визначенні витрат. Визначення майбутніх прибутків "друга задача при прийнятті рішень щодо програм нововведень і значно більш важка. Прогнози майбутніх ринків, часток ринку, що визначають очікувані розміри продажу, доходів, норму прибутковості – усе це сильно варіює від випадку до випадку. Але і тут минулий досвід дає визначені критерії для виміру ризику. У тому випадку, якщо ґрунтуються на вихідному з досвіду аналізі й описі ризику, то при калькуляції таких показників, як строк окупності капвкладень, приведена вартість капіталу застосовуються традиційні методи розрахунку вартості капіталу (виміряється нормою відсотка на використовуваний капітал). Це значить, що проекти з більш високим ризиком ґрунтуються на більш високій нормі дисконтування, тобто передбачається більш високий позиковий відсоток, ніж для проектів, міні ризикованих (коротше строк окупності, менше використання позикових засобів). З цього приводу американський економіст Э.Мітчелл пише: "Оскільки інвестори звичайно не схильні до ризику, вони віддають перевагу інвестиціям із ймовірним розподілом майбутніх значень (доходів), що тісно згруповані, або менш розсіяні, стосовно середнього. Вони діють відповідно до цієї переваги шляхом застосування більш високих ставок дисконтування до більш ризикованих інвестицій у порівнянні з менш ризикованими".
У відповідностей з таким розрахунком одержують останній підсумковий показник внутрішньої норми прибутку, або коефіцієнта окупності. Природно, перевага віддається програмам з більш високим показником коефіцієнта окупності (у порівнянні з "граничним" показником).
Сучасний підхід до аналізу ризику полягає в тім, що керуючому, що приймає рішення щодо вибору програм, представляється таблиця з розподілом імовірності тієї або іншої норми прибутку (коефіцієнта окупності) по обох програмах.
Якщо, наприклад, керуючий має інформацію, що очікувана норма прибутку по першій програмі – 9,2%, а по другий – 10,3%, те він, природно, віддає перевагу другої. Якщо ж він буде знати, крім цього, що по першій програмі імовірність повної втрати капіталу 1 шанс із 20, одержання 4%-5% прибутку – I шанс із 10, 8-10% - 2 з 10, 30% - 1 з 50, а по другій програмі можливість повної втрати капіталу - 1 шанс із 10, одержання 3-5% прибутку - 1 з 10, 9-11% - 2 з 10 і 30% - 1 з 100, то вибір може бути іншим. Велика можливість повної втрати капіталу по програмі з великим коефіцієнтом окупності може застерегти адміністрацію від вибору саме цієї, яка здавалася спочатку, більш кращою, програми. При аналізі ризику, зв'язаного з капвкладеннями, на основі формалізованого методу з використанням машинного моделювання не обмежується розглядом розподілу імовірностей якогось одного показника; досліджуються в комплексі усі фактори, що впливають на успіх тієї або іншої програми, а саме: яким може бути розмір ринку, динаміка його розвитку, розрахункова ціна нового продукту, необхідні інвестиційні засоби, терміни амортизації, постійні й експлуатаційні витрати.
Поряд із зазначеними методами аналізу ризику, у яких використовуються математичні розрахунки імовірності того або іншого показника, застосовуються й інші формалізовані прийоми, як наприклад, імітаційний, а також аналіз "чутливості" якого-небудь з елементів капвкладень; до застосовуваної норми прибутку. Вихід на більш високий рівень коефіцієнта окупності веде до підвищення і загального рівня капвкладень і всіх їхніх елементів на визначений відсоток. Саме такий метод аналізу ризику використаний у моделі, опис якої дано нижче.
Застосування математичних методів з використанням машинного моделювання ще недостатньо для прийняття керуючим остаточного рішення, а надає йому лише інформації про ризик. Ця інформація повинна бути зважена і доповнена розуміннями про розвиток загального рівня наукових досліджень у корпорації і про їхнє комерційне застосування в майбутньому.
§ 2. методи оцінки і добору програм нововведення
Критерії оцінки інноваційних програм у сукупності з аналізом ризику, складають наріжні камені всіх моделей добору, тобто правил, по яких проходить процедура оцінки і добору проектів нововведень. Її результатом є відповіді на наступні питання:
1. Яка частка ринку повинна бути завойована для ефективної реалізації нової продуктової програми?
2. Які технологічні нововведення необхідні?
3. Що відбудеться, якщо час, витрати і виконання задач не будуть відповідати запланованим?
4. Чи маються джерела додаткових фондів?
5. Що відбудеться, якщо проект виявиться невдалим?
На сторінках літератури, присвяченої керуванню дослідженнями і розробками, питання про методи оцінки програми є черговим. Моделі оцінки з'являються буквально сотнями, і за рідкісним винятком, більшість з них ніколи не використовується в практиці. Їх умовно можна розбити на 8 типів: індексні, оцінки портфеля програм, теорії рішень, аналізу ризику, граничних господарських величин, бальні і моделі контрольних аркушів і портфелів. Усі вони викликають критичні зауваження по наступних пунктах.
Більшість моделей сконструйована в розрахунку на єдине приймаюче рішення особа, а не на організацію як таку і не на безліч відповідальних за ухвалення рішення осіб. У їхній основі лежить припущення, що особа, що приймає рішення, має вичерпну інформацію про можливий ризик, витрати, ціни, наявності трудових і матеріально-фінансових ресурсів, а також, що організаційні цілі й обмеження, стабільні і добре відомі. Передбачається, далі, що поряд з цією інформацією при виборі програми мається якісний прогноз їхньої ефективності. Програми при цьому розглядаються як незалежні реальності, ігнорується їх технічний або економічний взаємозв'язок. Виходить, що безліч цілей і обмежень реального світу згладжуються і залишається єдина мета і єдине обмеження – цільова норма прибутковості. Практично всі спроби комплексного підходу, який би враховував безліч факторів, в основі своєї завжди мали і будуть мати головну мету капіталістичного виробництва, виражену у формі росту норми прибутковості.
Відомий американський фахівець в області дослідження інноваційної практики в сучасній корпорації Э.Менсфілд, визнає, що, як правило, у реальному житті найчастіше використовується найпростіша модель оцінки і вибору проектів, що він виражає математичною формулою лінійного програмування задачі максимізації доходів при обмежених ресурсах. Він вважає головним недоліком методів оцінки, через якого вони відкидаються практиками керування, то, що в них найчастіше не відбиває необхідність прийняття рішень в умовах невизначеності інформації, у той час як застосування ускладнених моделей обходиться недешево. У середньому впровадження у фірмі системи ПАТТЕРН, наприклад, коштує 250 тис. дол., а її експлуатація близько 50 тис.дол. щорічно. Але, мабуть, найбільша слабість формалізованих методів оцінки програм полягає в тому, що при їхньому використанні практично не враховуються психологічні особливості бачення фахівця з оцінки проектів, його роль в ухваленні рішення про їхній вибір. Аналіз розробки найбільш цікавих і важливих відкриттів і впровадження їх у виробництво показує, що, як правило, у процесі добору недооцінювалися найбільш прибуткові з них, а менш прибуткові – переоцінювалися. Такий результат виникає через острах відповідальності за ухвалення ризикованого рішення. Звідси низька ефективність методів оцінки програм.