Оценка комплексных инновационных проектов с применением метода реальных опционов

Бобылев Г.В. Учреждение Российской академии наук Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск.

Перспективы инновационного развития отечественной экономики во многом связаны с возможностями наиболее эффективного использования потенциала сектора науки и образования.

Проблемы анализа и оценки инновационного потенциала научных разработок являются остро дискуссионными, и это связано не столько с существованием различных научных школ, сколько с влиянием результатов таких исследований на обоснование политических и инвестиционных решений, имеющих стратегический характер и долгосрочные последствия.

Примером таких решений может являться создание соответствующей инфраструктуры: бизнес–инкубаторов, технопарков, нано-фабов, особых экономических зон, финансовых институтов инновационной деятельности. Такие институты инновационной экономики, являются относительно новыми для экономики России, многие из них находятся в стадии своего становления. Соответственно находятся в развитии теоретические и практические подходы экономической науки, которые призваны обеспечивать и сопровождать их создание.

Развитие институтов инновационной экономики не является безвозмездным. Стимулируя инновационное развитие, государство рассчитывает вернуть свои инвестиции в виде увеличения налоговой базы, возникающее в результате прироста ВВП от развития секторов высокотехнологичной экономики.

Создавать рыночные институты инновационной деятельности необходимо в местах высокой концентрации инновационного потенциала. На текущем этапе инновационная инфраструктура должна обеспечивать его реализацию. Для обоснования принятия решений о выделении инвестиций на развитие инфраструктуры, оценки их эффективности, необходимо диагностировать и оценивать инновационный потенциал.

Количественная оценка инновационного потенциала территории или объекта, который как предполагается, обладает высоким инновационным потенциалом, на практике сталкивается с рядом проблем. Такой объект, в виде которого может выступать, например: научный центр, наукоград, кластер, высшее учебное заведение, содержит в себе или вокруг себя достаточно большое число инновационных проектов. При этом результаты реализации инновационных проектов обладают высокой степенью неопределённости.

В среде инженеров - конструкторов существует высказывание, что одновременно при выполнении работ невозможно достичь выполнения следующих условий: скорость, качество, дешевизна.

Так и при экономической оценке проекта разработчик или организация, которая проводит эту оценку, сталкивается при работе с рядом естественных ограничений и противоречий.

Проектные работы ограничены бюджетом и временем. Как следствие, работы по оценке комплексного проекта имеют такие же ограничения. Объективные обстоятельства выполнения работ, требования, предъявляемые к обоснованности и качеству оценок, часто входят в противоречие с выделяемым на данную работу бюджетом и временем.

В качестве примера можно привести инновационную компанию, которая хочет привлечь финансирование в свои проекты и при этом не имеет достаточных финансовых ресурсов для проведения работ по бизнес - планированию с привлечением внешних консультантов.

В аналогичной ситуации могут оказаться разработчики документации для региона, заявка которого подаётся в федеральное агентство или министерство для участия в конкурсе по развитию инновационной инфраструктуры на своей территории. Решение об участии может быть принято руководством региона достаточно поздно, когда до окончания подачи конкурсных заявок остаётся относительно мало времени и при этом на проведение работ выделяется небольшой бюджет.

Разработчик технико-экономического обоснования, бизнес-плана попадает в ситуацию, когда за достаточно ограниченное, относительно объёма работ время и бюджет необходимо выдать достаточно качественный результат. При этом с учётом специфики комплексного проекта, который состоит из множества проектов и мероприятий. Как отмечалось выше, достичь этого, то есть сделать такую работу одновременно качественно, быстро и дёшево практически невозможно. Как следствие, надо чем-то жертвовать. Поэтому обычно понижается качество или обоснованность таких оценок, однако при этом уровень проработки информации, тем не менее, позволяет принять обоснованное управленческое решение.

Последовательная и глубокая проработка каждого из оцениваемых проектов в этой ситуации, как правило, достаточно проблематична. Поскольку может, не хватит ресурсов и задача не будет выполнена. Выход может быть найден в комбинации методов экономических оценок проекта.

Таким образом, прямой расчёт эффектов от реализации каждого проекта, а затем получение совокупного эффекта требует существенных финансовых и временных ресурсов. На практике такая оценка выполняется в условиях жёстких бюджетных и временных ограничений. Существующие подходы к оценке инновационного потенциала таких образований сконцентрированы в основном на качественных, а не на экономических количественных оценках. По мнению автора, количественные и качественные подходы оценки инновационного потенциала при принятии решений должны быть взаимно дополняющими.

В рамках работы ИЭОПП СО РАН по программе Президиума РАН «Технологический прогноз развития экономики России с учётом мировых интеграционных процессов» нами предложен методический подход с применением метода реальных опционов, направленный на количественную оценку верхней границы потенциального вклада в экономику группы комплексных инновационных проектов. В основе подхода лежит оценка эффектов от реализации ряда «эталонных» проектов, на основе которых с применением соответствующих мультипликаторов рассчитывается вклад в экономику всей совокупности оцениваемых проектов. Применение данного подхода позволяет получить количественную оценку вклада проектов в экономику, за относительно меньший расход финансовых и временных ресурсов. Такая оценка может являться одним из оснований для принятия решений о создании инновационной инфраструктуры, использоваться при разработке инновационной составляющей стратегии социально-экономического развития региона, прогнозах развития инновационного сегмента экономики.

Рисунок 1. Последовательность оценки инновационного потенциала комплексных инновационных проектов на основе использования ряда эталонных проектов [1].

Основой для расчёта мультипликатора (затраты-эффекты) основанного на данных «эталонных» инновационных проектов, являются прогнозные данные об их финансовых потоках.

Будущие доходы особенно сложно прогнозировать для инновационных проектов. Как отмечалось в работе [2] условия реализации инновационных проектов, часто могут быть отнесены к критическим, что определяется неопределённостями, связанными как с технологическими рисками реализации проекта, так и реакцией рынка, на предлагаемое нововведение.

Что касается метода реальных опционов, то помимо инструментария, позволяющего построить функцию будущих доходов, с учётом размера отраслевых рисков, в его рамках предлагается содержательная трактовка получаемых оценок с точки зрения оценки потенциала проекта.

Как отмечает Родионов Н.В., особенностью метода реальных опционов является то что если прогнозируются будущие доходы инвестиционного проекта какими они «видятся» из настоящего момента, то речь идёт о «справедливой» оценке нематериального актива, которым является ещё не реализованный инвестиционный проект. При этом под «справедливой» оценкой понимается объективная верхняя граница его потенциала [3].

Дополнительным плюсом является то, что этот метод хорошо работает в условиях неопределенности, которая является свойством инновационных проектов.

По нашему мнению, применение этого метода при оценке эталонных проектов и, соответственно при построении мультипликатора (затраты- эффекты), позволяет более точно оценить именно потенциал реализации комплексных инновационных проектов и, получить альтернативные численные оценки значения как экономического эффекта от проектов, так и значения рассчитанного на их основе мультипликатора.

В табл. 1 приведены показатели прироста ВВП от реализации «эталонных» проектов [4].

Таблица 1. Показатели прироста ВВП

	Исходные показатели в терминах фактических потоков денежных средств	Показатели, полученные при использовании опционной модели	Относительный прирост мультипликаторов, %
Мультипликатор прямого эффекта в результате производства инноваций
Формула	=	=
Значение	1,7	1,9	11,8
Мультипликатор прироста ВВП в результате производства и потребления инноваций
Формула	=	=
Значение	24,9	26,6	6,3

Где — прямой эффект прироста ВВП от внедрения инновационных проектов; — прирост текущих и капитальных затрат, обеспечивающий прямой эффект прироста ВДС. — общий (прямой и косвенный) эффект прироста ВВП от внедрения инновационных проектов; — прирост текущих и капитальных затрат, обеспечивающий общий эффект прироста ВДС.

Предлагаемый подход был применён для получения оценки эффекта от реализации тринадцати сводных мега проектов по выпуску высокотехнологической продукции на основе разработок СО РАН в период до 2010 г. Получена верхняя оценка суммарного прироста ВВП от реализации данных проектов в размере 570,72 млрд. рублей.

Литература:

Бобылев Г.В., Кузнецов А.В. Оценка потенциала ряда инновационных проектов СО РАН // Инновационный потенциал научного центра: методологические и методические проблемы анализа и оценки / отв. ред. В.И. Суслов; науч. ред. Н.А. Кравченко, Г.А. Унтура. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2007. - Гл. 4, § 15.
Бобылев Г.В. Экономические оценки инновационных проектов при устойчивом и критическом режимах их реализации // Сложные системы в экстремальных условиях : тез. докл. XIV Всерос. симпозиума с международным участием, 23-28 июня 2008 г., природный парк "Ергаки" / [ред. кол.: Р.Г. Хлебопрос и др.]. - Красноярск : Красн. науч. центр, СО РАН, 2008. - С. 74-75.
Родионов Н.В. О реальных опционах. Аудит и финансовый анализ №3. 2005.
Бобылев Г.В. Морозова М.М. Инновационный потенциал Научного центра: методологические и методические проблемы анализа и оценки/ под. Редакцией Суслова В.И.-Новосибирск: М Сибирское научное издательство, 2007. Гл. 4, § 16. - С. 230-246.

PAGE 5

Оценка комплексных инновационных проектов с применением метода реальных опционов