Экономическая оценка инновационных проектов с применением метода реальных опционов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Бобылев, Георгий Владимирович

• Бобылев, Георгий Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бобылев, Георгий Владимирович

Введение.

ГЛАВА 1. Подходы к оценке вклада в экономику инновационных проектов.

1.1. Инновационные проекты и их особенности.

1.2. Проблемы оценки инновационных проектов.

1.3. Анализ методических подходов оценки инновационного потенциала и экономической эффективности.

Глава 2. Оценка вклада в экономику группы инновационных проектов с применением метода реальных опционов.

2.1. Концепции и методы оценки эффективности и стоимости проектов.

2.2. Методы оценки общественной эффективности проекта.

2.3. Оценка инновационных проектов с применением реальных опционов.

2.4. Анализ применения методов оценки инновационных проектов (по стадиям инновационного процесса).

2.5. Общая схема оценки вклада в экономику группы инновационных проектов

ГЛАВА 3. Применение методики оценки вклада в экономику группы инновационных проектов

3.1. Анализ потенциала ряда инновационных проектов СО РАН.

3.2. Оценка вклада мегапроектов в прирост ВВП России (на базе разработок СО

РАН).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономическая оценка инновационных проектов с применением метода реальных опционов»

Переход экономики России на инновационный путь развития является в последние годы одним из приоритетов государственной политики. Причиной этого является осознание несбалансированности существующей структуры экономики, которая характеризуется высокой долей сырьевых отраслей. Так доля нефти и нефтепродуктов в структуре экспорта России около 40%, газа -20%, чёрных и цветных металлов - 15%, угля - 3%. Текущий финансово-экономический кризис наглядно показал, что одним из основных факторов, негативно повлиявших на экономику, явилось резкое снижение цен на сырьё на мировых рынках.

Таким образом, последние события только подтвердили актуальность диверсификации общественного производства в целом и повышения в нём доли высокотехнологичных инновационных отраслей в частности.

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 политические и инвестиционные решения, имеющие стратегический характер и долгосрочные последствия.

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

Типичной мировой практикой является участие государства в создании инфраструктуры инновационной деятельности. Элементы такого- подхода реализуются и в России. Государство, в соответствии с существующим законодательством, может финансировать создание элементов инфраструктуры инновационной деятельности из бюджетов различных уровней. Как правило, такое финансирование является долевым участием федерального и региональных бюджетов, а также частных инвесторов. Примером такого проекта является, например, создание ОЭЗ технико-внедренческого типа в городе Томске.

Стимулируя инновационное развитие, государство рассчитывает вернуть свои инвестиции в виде увеличения налоговой базы, которое возникает в результате прироста ВВП от развития секторов высокотехнологичной экономики.

Создавать рыночные институты инновационной деятельности необходимо в местах высокой концентрации инновационного потенциала. Инновационная инфраструктура должна содействовать его реализации. Для обоснования принятия решений о выделении инвестиций на развитие инфраструктуры, оценки их эффективности, необходимо диагностировать и оценивать инновационный потенциал.

Количественная экономическая оценка инновационного потенциала территории или объекта на практике сталкивается с рядом проблем. Такой объект, в виде которого может выступать научный центр, наукоград, кластер или высшее учебное заведение, содержит в себе или вокруг себя достаточно большое число инновационных проектов. Например, количество инновационных проектов, развивающихся вокруг Новосибирского научного центра, по разным оценкам достигает тысячи. При этом результаты реализации инновационных проектов обладают высокой степенью неопределённости. 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, как правило, представляют собой систему индикаторов, характеризующих наличие и состояние инновационного потенциала, например: количество зарегистрированных патентов, созданных инновационных компаний, количество и объём заявок, поданных в различные инвестиционные фонды, и др.

Количественные экономические оценки, в отличие от системы индикаторов, сконцентрированы на определении возможных экономических эффектов от реализации инновационного потенциала. Данные эффекты выражаются в виде экономических показателей, например: - чистый приведенный доход от реализации инновационных проектов; увеличение налоговых поступлений; прирост ВВП и др.

По мнению автора, данные подходы должны быть взаимно дополняющими.

В основе методического подхода, развиваемого в данной работе, лежит оценка эффектов от реализации ряда «эталонных» инновационных проектов, получаемая с применением метода реальных опционов. Специфика метода реальных опционов позволяет получить верхнюю оценку эффектов от реализации проектов.

На основе полученных размеров эффектов «эталонных» проектов рассчитываются соответствующие мультипликаторы затраты - эффекты, учитывающие прямые и косвенные эффекты от их реализации.

С использованием соответствующих мультипликаторов рассчитывается верхняя оценка вклада в экономику всей совокупности оцениваемых проектов.

Данный подход позволяет оценить верхнюю границу потенциального прироста валового внутреннего продукта.

Применение данного подхода, позволяет получить экономию времени и финансовых ресурсов при проведении работ по оценке эффектов от реализации-группы инновационных проектов:

Такая оценка может являться одним из оснований для принятияфешений о создании инновационной инфраструктуры, использоваться при разработке инновационной' составляющей стратегии социально-экономического развития региона, а также для прогнозов развития инновационного сегмента'экономики. Объект исследования - инновационные проекты на базе разработок СО

РАН.

Предмет исследования1 - подходы оценке инновационных проектов и экономические эффекты от их реализации.

Целью диссертационного * исследования является разработка количественных методов оценки влияния инновационных проектов на экономическое развитие.

Основные задачи исследования:

1) анализ проблем оценки инновационных проектов;

2) анализ методических подходов, к оценке инновационного потенциала, стоимости и экономической эффективности проектов;

3) уточнение классификации методов, оценки инновационных проектов^ зависимости от* стадии инновационного процесса, на* которой они находятся;

4) разработка методического подхода с применением метода-реальных опционов, направленного на оценку вклада группы инновационных проектов в экономику;

5) анализ инновационного потенциала «эталонных» инновационных проектов на базе разработок СО РАН;

6) расчёт вклада в экономику сводных мегапроектов на базе разработок СО' РАН с применением метода реальных опционов. Сравнительный анализ результатов прироста ВВП'от реализации сводных мегапроектов на базе разработок СО РАН, полученных в рамках базового исследования и по предлагаемой в работе методике.

Методология исследования основывается на принципах проектного подхода, методах анализа коммерческой и общественной эффективности проектов, методах оценки стоимости предприятий, теории финансовых и реальных опционов.

Теоретической основой исследования являются:

1. Работы по теории опционов, которые выполнили зарубежные исследователи М. Amram, М. J. Brennnan, F. Cortelezzi, A. Damodaran, A. Dixit, Jason Hsu, N. Kulatilaka, O. Lint, S. Myron, L.Trigeorgis, M. Tsui, F. Black, R. Pindyck, E. Schwartz, P. Fernandez. Сайт www.realoptions.org содержит много интересных работ по реальным опционам.

2. Работы по опционам российских исследователей А. Аполлонова, А. В. Бухвалова, Н. Бруслановой, М. А. Каневой, М. В. Лычагина, Н. В. Родионова,

A. Ю.Сысоева.

3. Работы по теории инноваций, которые выполнили российские исследователи А. О. Баранов, Т. Ф. Гареев, В. С. Зверев, В. В. Ивантер, Н. А. Кравченко, Н. И. Комков, П. А. Минакир, В. Л. Макаров, А. Е. Варшавский, А.

B. Кузнецов, Л. С. Марков, Т.С. Новикова, В. И. Суслов, Г. А. Унтура, М.А. Ягольницер.

3. Работы по анализу инвестиционных проектов и оценке предприятий, которые выполнили российские и зарубежные исследователи: П.Л. Виленский, В. М. Елисеев, В. В. Григорьев, М. А. Федотова, Г. Глесмонд, Р. Келли. В. Н. Лившиц, А. А. Наумов, Д. А. Шубин, Е. А. Монастырный, Н. П. Макашева. Научная новизна исследования состоит в следующем: 1. Уточнена классификация- применимости методов экономической оценки инновационного проекта в зависимости от стадии инновационного процесса, на которой он находится. Данная классификация- систематизирует и дополняет предыдущие исследования.

2. Предложена новая интерпретация понятия инновационного потенциала проекта, как верхней оценки прироста ВВП в результате его реализации, учитывающей прямые и косвенные эффекты от внедрения в производство нового продукта или технологии.

3. Создан методический подход оценки вклада в экономику группы инновационных проектов с применением метода реальных опционов. 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. Подход включает в себя: 1) уточнённые критерии отбора «эталонных» проектов; 2) авторскую модификацию общей схемы оценки вклада в экономику группы инновационных проектов; 3) алгоритм расчёта мультипликатора «затраты-эффекты» с применением модели Блэка-Шоулза для расчёта стоимости реального опциона инновационных проектов.

4. С применением разработанного подхода получены количественные верхние оценки вклада в экономику группы мегапроектов на базе разработок СО РАН. Впервые удалость оценить степень расхождения результатов оценки получаемых двумя методами.

Практическая значимость работы состоит в возможности использования полученных результатов в целях:

1) количественной оценки инновационного потенциала: научного центра, группы комплексных инновационных проектов и т. п.;

2) применения разработанного методического подхода для обоснования элементов решений о размещении объектов инновационной инфраструктуры.

Реализация результатов диссертационного исследования:

В рамках работы диссертанта по программе Президиума РАН «Технологический прогноз развития экономики России с учётом мировых интеграционных процессов», субпроект «Оценка возможного вклада инновационных проектов Новосибирского научного центра (ННЦ) в экономику страны, её регионов и отраслей».

При разработке конкурсной документации создания мультидисциплинарного нанотехнологического центра «Сигма» (Новосибирск/Томск) для участия в первом, открытом конкурсе государственной корпорации «Российская корпорация нанотехнологий» по созданию нанотехнологических центров. По результатам конкурсного отбора принято положительное решение о создании данного центра.

Материалы диссертационного исследования используются диссертантом в процессе преподавания курса «Бизнес-планирование» на факультете государственного и муниципального управления НГАУ, тренинге «Бизнес-планирование», проводимом по заказу Администрации Новосибирской области в целях создания центров инновационной компетенции на промышленных предприятиях.

Апробация работы. Основные результаты диссертационного исследования докладывались на X Сибирском инновационном форуме с международным участием (Томск, 2007), на Всероссийском симпозиуме с международным участием «Сложные системы в экстремальных условиях» (Красноярск, 2008), первом Российском экономическом конгрессе (Москва, 2009), на семинарах по высокотехнологичной экономике ИЭОПП СО РАН (2007, 2009).

Публикации. По теме диссертации опубликовано четырнадцать научных работ общим объёмом 9,3 п.л. (личный вклад соискателя 2,6 п.л.), в том числе, три публикации в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.

Объём .и структура работы. Текст диссертации изложен на 151 странице, содержит 15 таблиц, 11 рисунков и 1 приложение. Список литературных источников включает 100 наименований. Структура работы соответствует очерёдности решаемых в ней задач.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Бобылев, Георгий Владимирович

Выводы

Основной объект экономической оценки в- работе это* инновационные проекты, которые соответственно ориентированы на высокотехнологичные отрасли и рынки, характеризующиеся* высокой долей рисков и неопределённости.

Проведённый анализ подходов<к оценке стоимости предприятий, методов оценки эффективности' проекта, общественной эффективности проекта, теории опционов, основных моделей ценообразования опционов, реальных опционов позволяет сделать вывод, что для решения поставленной в работе задачи целесообразно использовать синтез различных методов и подходов.

Соответствующими решению задачи оценки совокупности проектов являются подходы, использующие различные мультипликаторы. Применение метода реальных опционов, обеспечивает необходимую гибкость в условиях высокой доли рисков и неопределенности, которая характеризует инновационные проекты

Комбинация метода реальных опционов и мультипликаторов, по нашему мнению, является соответствующим подходом для решения поставленной в работе задачи определения эффектов от реализации группы комплексных проектов с учётом рыночной неопределённости.

2.4. Анализ применения методов оценки инновационных проектов (по стадиям инновационного процесса)

Во второй главе были рассмотрены основные методы оценки инвестиционных проектов, которые, по нашему мнению, являются основой разработки соответствующего инструментария для-оценки вклада в экономику группы инновационных проектов.

Если брать определённую совокупность проектов, то, как правило, проекты из этой совокупности находятся на разных стадиях осуществления.

Так, например, анализ ряда проектов, основанных на разработках СО РАН, показал, что. рассмотренные инновационные проекты неравномерно распределены по этапам инновационного процесса. Этап опытных* и промышленных образцов* - 57 %. Научные разработки - 5 %. Серийное

•5П производство — 21%.

В зависимости от этапа инновационного процесса, на котором находится проект, целесообразно, применять различные методы его оценки. [Кравченко, Рыданных, 2007].

Анализ литературы показал, что достаточно полная классификация применимости методов оценки в зависимости от этапа инновационного процесса, на которой находится проект, не представлена.

39 Бобылев Г.В., Кузнецов A.B. 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. H.A. Кравченко, Г.А. Унтура. - Новосибирск : ИЭОПП СО РАН, 2007. - Гл. 4, § 15. - С. 219.

В публикациях есть элементы системы применения методов оценки» в зависимости от её целей и типа проекта. Например, в работе [Кравченко Н.А., Рыданных Н.О., 2007] при обзоре методических подходов к оценке инновационных проектов проводится хороший анализ методов, условий их применимости в зависимости от стадии реализации проекта. Однако системно зависимость применимости методов оценки от этапов' инновационного процесса не приводится.

Тем не менее, следующая далее классификация разрабатывается с применением ряда элементов предлагаемого в данной работе методического подхода, который характеризуется следующим:

1) обоснованием использования- разных методов оценки и выделения критериев выбора того или иного метода;

2) разработкой последовательности идентификации, измерения и* оценки эффектов от реализации инновации;

3) расширением состава измеримых эффектов по сравнению с существующими в отечественной практике подходами;

4) разработкой инструментария, оценки инновационного потенциала на основе комбинации- качественных и количественных методов в зависимости от особенностей проекта и целей оценки.

Л. С. Марков и М'. А. Ягольницер отмечают: «Являясь процессом обобщения и упорядочения, классифицирование позволяет в компактной форме организовать знания заданной предметной области» [Марков Л.С., Ягольницер М.А., 2007].

Таким образом, классификация методов оценки, инновационных проектов в зависимости от стадии инновационного процесса должна быть полезной разработчикам при решении задачи выбора метода оценки.

Очевидно, что такая классификация зависит от этапа инновационного процесса, на котором находится проект. Существует достаточно много моделей инновационного процесса. Так в работе [Гареев, 2006] приводится обзор соответствующей литературы. <

Первое поколение моделей - это так называемые «подталкиваемые технологиями» (technologypush) или «линейные». Они* доминировали с середины 50-х до конца 60-х гг. прошлого века.

В середине 1960-х - начале 1970-х гг. появилось второе поколение моделей, называемых «подтягиваемые спросом» (thedemandpull).

В дальнейшем усиление конкуренции и сокращение жизненного цикла товаров привели к необходимости более тесной взаимосвязи НИОКР с другими стадиями инновационного процесса. Это привело к появлению модели, где инновационный процесс начинают рассматривать как комбинацию двух предыдущих моделей. В данном виде моделей, получивших название «интерактивные модели», новые знания комбинировались со старыми. Т. Ф. Гареев отмечает, что так или иначе эти модели-оставались линейными [Гареев, 2006].

В середине 1980-х гг. новая организация производства на японских предприятиях привела к появлению нового поколения моделей инновационного процесса - интегрированных.

В пятом поколении моделей инновационного процесса особое внимание уделяется использованию электронных инструментов* — информационных и коммуникационных технологий (ICT - Information and Communication Technologies) - для укрепления внутренних и внешних связей предприятия.

В шестом поколении моделей инновационного процесса, основанных на знании и обучении, упор сделан на скрытые знания (скрытые знания/Implicit (Tacit) knowledge - персональные знания, неразрывно связанные с индивидуальным опытом) и, следовательно, на механизмы, которые позволяют их.

Анализ моделей, приведённых выше, показал, что их развитие идёт по пути усложнения видов связей между различными этапами, уточнения факторов, влияющих на интенсивность инновационного процесса.

Однако само содержание этапов инновационного процесса остаётся практически неизменным в разных поколениях моделей. Поэтому для разработки классификации применения методов оценки в зависимости от этапа инновационного процесса, на котором находится инновационный проект, можно взять линейную» модель инновационного процесса, приведённую на схеме 2.1. Это позволит сделать классификацию наиболее наглядной, а информацию, содержащуюся в ней, удобной для применения.

Схема 2.1

Линейная модель инновационного процесса

Существующие подходы к оценке инновационных проектов- можно разделить на две группы, объединяющие, соответственно, количественные и качественные методы.

Количественные методы были подробно! рассмотрены-, в первой главе. Качественные методы опираются на экспертные оценки различных параметров. Примером такого метода может служить, подход, реализованный в рамках проекта Тас1з «Инновационные центры и наукограды». Обзор метода Тас1э приводится в работе [Кравченко, Рыданных, 2007].

Принципиальная основа данного подхода достаточно прозрачна: экспертами оценивается группа факторов, взаимодействие которых благотворно влияет на успех разработки и реализации технологической инновации.

Для методики ТАСК в качестве таких факторов выступают:

- «качество» организации, реализующей проект;

- техническая и технологическая зрелость инновации;

- перспективы рынка инновационного продукта/технологии.

Далее используются достаточно стандартные процедуры рейтинговых оценок с более или менее обоснованным выбором весов отдельных показателей.

Между количественными и качественными методами особое место занимает комбинационно-ситуационный подход (КСП) к анализу проектов. Данный подход предложен и подробно рассмотрен в работе [Кравченко, Рыданных, 2007].

Авторы подхода отмечают, что в его основу положены следующие принципы:

- инновационные проекты весьма неоднородны, они отличаются по ряду существенных параметров, прежде всего по уровню технологической зрелости, уровню новизны и потенциальному масштабу распространения;

- результаты реализации инноваций разнообразны и проявляются во многих сферах;

- особенности проектов и эффектов от их реализации определяют возможность и необходимость комбинации качественных и количественных методов и приемов оценки их инновационного потенциала в зависимости от ситуации.

Данный подход предлагает гибко выбирать количественный или качественный метод анализа в зависимости от этапа развития проекта и наличия информации и разрабатывать инструментарий оценки проекта в зависимости от особенностей проекта и целей оценки.

Предлагаемая далее в работе классификация методов оценки, проекта в зависимости от стадии инновационного процесса, на которой находится инновационный проект, является развитием принципов, заложенных в комбинированно-ситуационном подходе к анализу проектов.

Соотнесение стадий реализации инновационного проекта со стадиями линейной модели инновационного процесса и характеристика получаемых оценок проекта на соответствующих стадиях приведена в табл. 2.4.

Как видно из табл. 2.4, по мере движения проекта к более поздним этапам инновационного процесса экономические оценки смещаются от качественных к количественным и становятся более обоснованными. Основная причина этого заключается в том, что на ранних стадиях разработчики проекта слабо представляют, что конкретно в итоге они будут предлагать на рынок. То есть, неизвестны достаточно точно потребительские свойства продукции и как следствие, стоимостные характеристики производства, конкурентная ситуация, целевые группы потребителей, и т. п. Соответственно, об оценке количественных эффектов реализации проекта, находящегося на ранних стадиях инновационного процесса говорить достаточно сложно.

Когда же появляется промышленный образец, возникает возможность оценить стоимость производства, более чётко представляется целевой, рынок и т. п., что создаёт предпосылки для расчёта количественных экономических характеристик инновационного проекта.

Далее в табл. 2.4 проводится анализ конкретных методов оценки инновационных проектов, большинство из которых было рассмотрено в первой главе. Рассматриваются их недостатки и сильные стороны и методы оценки, соотносятся со стадиями инновационного процесса.

Для классификации предлагается, выделить следующий критерий сопоставления метода оценки и этапа инновационного процесса:

• допустимость применения соответствующего метода оценки на данном этапе инновационного процесса (в основе допустимости применения лежит наличие информации о характеристиках инновационного проекта):

Характеристика экономических оценок проекта в зависимости от стадии его реализации

Этап инновационного процесса Наличие информации

ФИ - ПИ (фундаментальные и прикладные исследования) Отсутствует достаточно точная информация о характеристиках производства, себестоимости продукции, её цене. Нет обоснованных оценок возможного рынка потребителей соответствующей инновации, потенциального объема продаж и т. д. Как следствие, все возможные экономические и иные оценки носят чисто умозрительный (гипотетический) характер.

ОКР - ПО - СП. Опытно-конструкторские работы. Промышленный образец, мелкосерийное производство, серийное производство Наличие опытного образа позволяет оценить себестоимость продукции, экономические параметры проекта при мелкосерийном и серийном производстве. Оценки рынка, прогнозирование объёмов продаж и соответственно прогнозирование денежных потоков от реализации инновации становится более точным.

Далее в табл. 2.5 проведён анализ применения различных методов оценки, в зависимости от этапа инновационного процесса, на котором находится инновационный проект.

Сопоставление методов оценки инновационных проектов и этапов инновационного процесса

Методы оценки инновационных проектов Недостатки Преимущества Этап инновационного процесса

Качественные методы, например методика «ТАОБ» 1. Сильная зависимость интегральной оценки от состава экспертов и использованных процедур проведения экспертизы. 2. Сравнительный характер методики и проблемы с выбором аналогов и эталонов. 3. Отсутствие оценки финансового результата. 1. Возможность использования экспертов в предметной области инновации. 2. Возможность изменения состава и числа показателей. 3. Простота, доступность и понятность методики. Прикладные исследования, Опытный образец

Количественные методы: Главным достоинством количественных методов является получение денежной, финансовой оценки ожидаемых результатов реализации инноваций.

Методы, основанные на процедуре дисконтирования денежных потоков (ДДП). Их прогностическая ценность определяется точностью исходных предположений. Все методические подходы, основанные на ДЦП-моделях, опираются на прогнозы будущих объемов продаж и цен инновационной продукции. [4 ] Однако чем более инновационный характер имеет продукт/процесс/услуга, тем менее достоверными будут прогнозируемые величины. Мелкосерийное производство, Производство, Сбыт

1. 40 Кравченко H.A. Рыданных H.O. Методические подходы к оценке инновационных проектов//Инновационный потенциал Научного центра: методологические и методические проблемы анализа и оценки/ под. редакцией Суслова В.И.-Новосибирск: M Сибирское научное издательство, 2007. §11. С. 140-154.

Для количественных подходов типична зависимость результатов от возможностей прогнозирования (степени обоснованности): - объемов продаж инновационной продукции; - цен и затрат; - - ставки дисконтирования (альтернативной стоимости капитала).

Метод КРУ Метод ИРУ, традиционно используемый для оценки проектов, имеет один существенный недостаток — он не принимает в расчет возможных изменений деятельности в будущем. Метод широко известен. Технология применения отработана. Показывает относительно объективные результаты для проектов с низкими рыночными рисками. Производство, сбыт

Метод №У Расчёты в рамках метода могут быть инструментально сложными и требовать разработки дополнительных вычислительных алгоритмов, что делает их достаточно затратными. Показывает будущую стоимость доходов от реализации проекта, что в ряде случаев даёт дополнительную информацию для принятия решений. Может учитывать эффекты от рекапитализации чистых денежных потоков Производство, Сбыт.

Метод Реальных опционов Применение метода требует высокой квалификации. Из-за неразвитости рынка активов результаты, получаемые с помощью метода, должны быть интерпретированы с осторожностью. По ряду параметров, необходимых для оценки(среднеквадратичное отклонение (а)), в условиях России нет необходимой статистики, что снижает точность оценок. Применение метода реальных опционов обеспечивает необходимую гибкость, как при реализации проекта, так и в проведении его экономической оценки. Даёт дополнительную информацию для принятия решений по проекту. В случае, когда оценка ЫРУ<0, метод РО может оценить проект положительно. Метод РО позволяет получить объективную верхнюю оценку потенциала проекта [Родионов 2005, с. 163]. Опытный образец, мелкосерийное производство, производство, сбыт

Использование качественных методов наиболее оправдано для инновационных проектов, находящихся на ранних стадиях инновационного цикла. Это связано с отсутствием достаточной информации для проведения количественных оценок.

Таким образом, синтез информации, представленный в таблицах 2.5, 2.4. и схеме 2.1, представлен на схеме 2.2 и таблице 2.6.

Схема 2.2

Применение методов оценки проекта в зависимости от стадии инновационного процесса

ЯО, КРУ метод рейтинговых оценок

ФИ пи

ОКР оп

Количественная определённость

ЯО, ЫРУ,

ПО СП шах неопределённость результата инновационного проекта

ГП1П

М качественные методы ■■ количественные методы

Данная схема отражает следующие качественные зависимости применения методов оценки проекта в зависимости от этапа инновационного процесса.

В её нижней части для наглядности' приведена линейная модель инновационного процесса.

Ось абсцисс отражает то, что неопределённость результатов реализации' инновационного проекта уменьшается по мере продвижения проекта по стадиям инновационного процесса. Неопределённость результатов связана с наличием технической и рыночной информации по проекту, качество и количество которой увеличивается по мере продвижения проекта по этапам инновационного процесса.

На оси ординат отражается достоверность оценок, которая также изменяется от минимальной до высокой. Методы оценок инновационных проектов расположены над соответствующими' стадиями инновационного цикла, а степень достоверности получаемых с помощью^ данного метода оценок отражает расположение метода относительно оси ординат.

Заключение

В диссертационной работе исследован ряд теоретических, методологических и прикладных вопросов оценки экономического потенциала инновационных проектов. В результате исследования сделаны следующие выводы и получены научные результаты:

1. Для оценки вклада в экономику группы инновационных проектов целесообразно применять сочетание различных методов оценки.

2. Целесообразность применения метода оценки инновационного проекта зависит от этапа инновационного процесса, на котором он находится.

3. Применение метода реальных опционов позволяет получить верхнюю оценку вклада инновационного проекта в экономику.

4. Предложена классификация методов оценки инновационного проекта в зависимости от стадии* инновационного процесса. Качество и количество рыночной и технологической информации об инновационном проекте зависит от этапа инновационного' процесса, на котором« он находится. По мере продвижения инновационного проекта на- более поздние этапы количество и качество- информации* увеличивается. Основным фактором, влияющим на выбор метода оценки, является наличие технологической и рыночной информации об инновационном проекте.

6. В работе разработан методический подход, направленный на количественную оценку верхней границы потенциального вклада в экономику группы 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 за меньший расход финансовых и временных ресурсов.

7. Получены результаты расчёта новым методом на той же самой информационной базе. Прирост ВВП от реализации инновационных мегапроектов на базе разработок СО РАН, полученный предложенным в работе

122 методом, отличается на 6,7%. Небольшой размер расхождения, по нашему мнению, связан с тем, что методом РО был пересчитан прирост ВДС прямых эффектов, которые в структуре суммарного прироста ВДС составляют всего 5,7 %. То, что по результатам расчетов, основанных на разработанном в работе методом, получено превышение, соответствует гипотезе, что метод РО даёт большие значения стоимости проектов, поскольку лучше учитывает риски и, соответственно, связанный с ними возможный прирост стоимости.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бобылев, Георгий Владимирович, 2010 год

1. Алексеев C.F. Интегральная оценка инновационного г потенциала региона: Проблемьгсовременной экономики. № 2( 30);.

2. Александр: Аполлонов: Можно ли эффективно использовать, методы оценки реальных- опционов в малом бизнесе? Финансовый менеджмент. №6. 2007.

3. Будогоская, H.A. Лукашева. М. : ФГУ НИИ РИНКЦЭ, НП "Инноватика", 2009. - С. 138-142.

4. Бобылев Г.В., Кузнецов A.B. Оценка потенциала ряда инновационных проектов СО РАН // Инновационный потенциал научного центра: методологические и методические проблемы анализа и оценки / отв. ред.

5. B.И. Суслов ; науч. ред. H.A. Кравченко, Г.А. Унтура. Новосибирск : ИЭОПП СО РАН, 2007. - Гл. 4, § 15. - С. 219-230.

6. Бобылев Г.В., Кузнецов A.B., Морозова М.М. Экономическая оценка наукоемких проектов // Регион: экономика и социология. 2007. - № 2.1. C. 5-19.

7. Бобылев. Г.В., Кузнецов A.B., Горбачева Н.В. Условия- и факторы реализации инновационного потенциала региона // Регион: экономика-и социология-. 2008. - № 1. - С. 113-126.

8. Бобылев Г.В. Концепция-технопарка Академгородка г. Новосибирска // Красноярск. Технологии будущего : сб. материалов общегородской ассамблеи, 18-19 апр. 2008 г. Красноярск : Сиб. фед. ун-т, 2008. - С. 5456.

9. Бухвалов A.B. Реальные опционы в менеджменте: введение в проблему. Российский журнал менеджмента 2(1). 2004. С. 3-32.

10. Виленский П.Л., Лившиц В.Н. Оценка эффективности инвестиционных проектов с учётом реальных характеристик экономической среды. Аудит и финансовый анализ.№3-2000

11. Винокуров В.И. Основные термины и определения в сфере инноваций.// Инновации. 2005.-№ 4.

12. Гареев Т.Ф. Эволюция моделей инновационного процесса. Вестник «ТИСБИ». №2. 2006.

13. Григорьев В.В., Федотова М.А. Оценка предприятия: теория и практика.- М.: Инфра-М, 1997.

14. Десмонд Гленн М., Келли Ричард Э. Руководство по оценке бизнеса. -М.:РОО, 1994.-С.113.

15. Добрецов Н.Л., Кулипанов Г.Н., Фомин В.М., Задорожный В.М. Направления инновационного развития Сибирского научно-производственного комплекса // Регион: экономика и социология, № 3, 2005.

16. Задорожный В.М., Лобурец Ю.В., Проблемы реализации научных разработок Сибирского отделения РАН// Регион: экономика и социология. 2005. №1.

17. Инвестиционное сопровождение инноваций/ под. Ред. Г.А. Унтруры.-Новосибирск. ИЭОПП СО РАН, 2006.- с.248.

18. Инновационный потенциал Научного центра: методологические и методические проблемы анализа и оценки/ под. редакцией Суслова В.И.Новосибирск : М Сибирское научное издательство, 2007.-276 с.

19. Инновационные проекты: опыт Новосибирского научного центра/ Иод., Ред. В.И. Суслова. Часть 2;,- Новосибирск: ИЭ0ПИ С© РАН,.2004W2521 с.

20. Комков; Н.И., Гаврилов С.Л., Пешков O.A. Анализ, возможностей; перехода к инновационному развитшо экономики. Научные труды ИНП РАН. М.: Макс Пресс, 2004.

21. Комков Н!И!, Гаврилов; GJIL Научно-технологическое' развитие: формирование и оценка потенциала стратегий управлениям/Проблемы прогнозирования. 2001. №5.

22. Комплексная оценка инновационного потенциала промышленного предприятия: методические рекомендации. Томск : ТГУ, 2004.

23. Кочетков С. Оценка инновационного, потенциала промышленных предприятий.// Экономист.//2007 -№5.- С. 34-38;

24. Лычагин M.B. Финансовая экономика: Курс лекций для магистрантов: учеб. Пособие для вузов. Новосибирск: Издательство СО РАН, 2005.344 с.

25. Макаров B.JL, Варшавский А.Е., Козырев А.Н., Экономика знаний: уроки для России. Научно-практический журнал «Концепции». 2003. № 1(11).

26. Макашева Н.П. Монастырный Е.А. Комплексная оценка инновационного потенциала проекта. Экспресс-оценка инновационного потенциала совокупности проектов. Методические рекомендации. Томск 2004.

27. Методические рекомендации,по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). Официальное издание. М.: Экономика, 2000.

28. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. М. 1994.

29. Наумов A.A., Шубин Д.А., Стрелюк И.В. Моделирование и оптимизация инвестиционных проектов.// Материалы VI Международной конференции АПЭП-2002, Т. 7. Новосибирск: НГТУ, 2002, с. 65-67.

30. Новикова Т.С. Анализ общественной эффективности инвестиционных проектов. Новосибирск: ИЭОПП, 2005.

31. Новикова Т.С. Инновационный потенциал Научного центра: методологические и методические проблемы анализа и оценки. §12 / под. редакцией Суслова В.И.-Новосибирск :М Сибирское научное издательство, 2007.- 276 с.

32. Программа фундаментальных исследований президиума РАН. Научно-технологический прогноз развития экономики России. (2009-2011 г.г.) Российская академия наук. Москва 2008.

33. Родионов Н.В. О реальных опционах. Аудит и финансовый анализ №3. 2005.

34. Смирнова Г.А., Титова М.Н., Мазур Е.П. Инновационный потенциал предприятий, его оценка и методы реализации//Инновации. 2001. -№7.

35. Сысоев А.Ю. Использование моделей «реальных опционов при оценке эффективности инвестиционных проектов. Вестник Ф.А. 4 (28). 2003

36. Толковый словарь «Инновационная деятельность». Термины инновационного менеджмента и смежных областей ( от А до Я) 2-е изд. Доп. / Отв. Ред. В.И. Суслов. Новосибирск: Сибирское научное издательство, 2008. 224 с.

37. Толковый словарь «Инновационная деятельность». Термины инновационного менеджмента и смежных областей ( от А до Я) 2-е изд. Доп. / Отв. Ред. В.И. Суслов. Новосибирск: Сибирское научное издательство, 2008. 224 с.

38. Технико-экономическое обоснование создания особой экономической зоны технико-внедренческого типа в Новосибирской области. Новосибирск 2005.

39. Трифилова A.A. Анализ инновационного потенциала предприятия// Инновации 2003. — № 6.

40. Amram M., Kulatilaka N. 1999. Real Options: Managing Strategic Investment in an Uncertain World. Harvard Business School Press: Boston, MA.

41. Black F. Sholes M. The valuation of option contracts and test of market efficiency// Journal of finance. 1972. Vol. 27, No 2. P. 389-417.

42. Brennan M. J., Trigeorgis L. (eds) 2000. Project Flexibility, Agency, and Competition: New Developments and Applications of Real Options. Oxford University Press: N. Y.

43. Copeland T., Antikarov Real Options: A Practitioner's Guide. TEXERE. V. 2001.

44. CSFB, Real Options, Martha Amram and Nalin Kulatilaka, Harvard Business School Press, 1999.

45. Dixit A., Pindyck R. Investment under Uncertainty. Princeton University Press, Princeton, N. Y. 1994.

46. Flavia Cortelezzi. Giovanni Villani. Valuation of R&D Sequential Exchange Options Using Monte Carlo Approach. University of Foggia Press. 2009.

47. Geske, Robert. The valuation of compound options // Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 7(1), pages 63-81, March 1979.*

48. Get real. Using real options in security analysis. Frontiers of finance. Volume 10. Credit Suisse first Boston analysis. 1999.

49. Guide to Practical Project Appraisal. Social Benefit-Cost Analysis in Developing Countries. UNIDO, Vienna, 1986.

50. Jason Hsu. Eduardo Schwartz. A Model of R&D Valuation and the Design of Research Incentives. UCLA Anderson School of Management. June 2004.

51. Lenos Trigeorgis. Real Options and Interactions with Financial Flexibility. Financial Management, Autumn. 1993.

52. Lint O. Pennings E. An options approach to the new product development process: a case study at Philips Electronics. R&D Management. 31 (2) : 163 172. 2001.63.