О критериях и методах оценки инвестиций в информационные технологии

© 2003 г. А.Л. Басовский

О КРИТЕРИЯХ И МЕТОДАХ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Информационные технологии (ИТ) находят все более широкое распространение. Инвестиции в создание и применение в экономике нашей страны ИТ быстро росли в течение всего последнего десятилетия, их величина ежегодно, за исключением 1996 и 1998 гг., удваивалась. Однако критерии и методы оценки, применяемые в российских условиях, строятся без учета особенностей этого вида инвестиций. Поэтому представляется целесообразным ознакомиться с результатами исследований по этой тематике аналитиков и управленческих консультантов из развитых стран.

На сегодняшний день разработаны десятки методик управления инвестициями в ИТ, включающие собственные критерии и показатели. Рассмотрим две наиболее распространенные группы методик управления вложениями в ИТ, а также кратко охарактеризуем теорию реальных опционов, используемую при оценке инвестиций в ИТ.

Первая группа - это современные методики обоснования управленческих решений, которые изначально разрабатывались как инструментарий не только в области ИТ, но и в целом по предприятию. Доминирующее положение в этой группе занимают BSC (Balanced Scorecard - сбалансированная оценочная ведомость) Д. Нортона и Р. Каплана и EVA - управление С. Стюарта.

Методики получили свое название от критериев оценки эффективности (работы предприятия, подразделения, инвестиционного проекта), на которых они основаны.

BSC - это группа количественных показателей, характеризующих цели предприятия (подразделения или отдельного проекта) [1].

EVA

- показатель, выражающий генерируемую проектом (подразделением или компанией) чистую прибыль за вычетом стоимости привлекаемого капитала [2].

BSC предлагает формулировать цели предприятия и оценивать эффективность работы с четырех взаимосвязанных точек зрения - перспектив в терминологии Р. Каплана и Д. Нортона [1]: обучение и рост, внутренние процессы, потребители, финансы. Таким образом, согласно Р. Каплану и Д. Нортону, балансируется внимание высшего руководства, традиционно смещенное в сторону финансовых показателей, с другими, критически важными для работы предприятия, факторами.

В основе взаимосвязи перспектив лежит следующая логика. Перспектива «финансы» являются конечной целью для коммерческих предприятий. В перспективе «потребители» определяются задачи, которые позво-

лят предприятию достичь целей в области финансов. В перспективе «внутренние процессы» определяется, как должны быть организованы процессы, чтобы добиться целей в перспективе потребители и финансы. Перспектива «обучение и рост» определяет, как должна организация обучаться и развиваться для того, чтобы быть способной решить задачи, поставленные в перспективах «внутренние процессы» и «потребители». Например, какие базы данных должны быть созданы для того, чтобы лучше обслужить клиента.

При разработке стратегии Р. Каплан и Д. Нортон предлагают использовать стратегические карты - графические схемы (рис. 1), где стрелками показаны причинно-следственные связи между отдельными целями [3].

Рис. 1. Логика сбалансированной оценочной ведомости

Конкретные показатели определяются при помощи эконометрических методов и экспертным путем, выявляя зависимости, определяющие, что важно для достижения целей, установленных при разработке стратегии. Укрупненная сбалансированная оценочная ведомость разрабатывается для всего предприятия, а затем детализируется в сбалансированных ведомостях подразделений. Для ИТ подразделения может быть разработана собственная оценочная ведомость. При этом потребителями выступают другие подразделения компании. Часто при определении целей для подразделения ИТ используются параметры общей ведомости по предприятию [4].

В методике EVA-управление предлагается вместо традиционного показателя NPV (Net Present Value - чистая приведенная стоимость), рассчитываемого на основании денежных потоков, использовать показатель EVA, рассчитываемый на основании бухгалтерских данных. EVA определяется по формуле [2]:

EVA = NOP АТ - Cost of Capital, где NOPAT (Net Operating Profit After Tax) - прибыль после уплаты налогов за определенный период, как правило, год; Cost of Capital - стоимость привлекаемого капитала.

Для расчета NOPAT используются скорректированные показатели бухгалтерской отчетности. Основные корректировки касаются расходов на маркетинг, исследования и разработки. Эти затраты производятся с целью получения дохода в долгосрочной перспективе, рассматриваются как капитальные вложения и амортизируются.

Традиционно расходы на ИТ в американских компаниях утверждались в рамках текущего бюджетного планирования и стоимость капитала, связанного с такими проектами, игнорировалась. EVA-управление предлагает оценку показателя EVA каждого проекта в области ИТ. Если проект косвенным образом влияет на прибыль компании (как, например, внедрение ERP-системы), то анализируют, каким образом внедряемые технологии изменяют работу предприятия, привязывая характеристики проекта к показателям, позволяющим оценить NOPAT [4]. Результат сравнивается с вариантом отказа от проекта. Считается, что каждое вложение должно приносить экономическую выгоду, если не в краткосрочном, то обязательно в долгосрочном периоде.

Компания «Meta Group» в рамках своей методики (Economic Value Sourced - EVS) предлагает для расчета показателя EVA проекта в области ИТ определять изменение четырех факторов и соответственно их влияние на EVA: увеличение доходов, повышение производительности, сокращение времени вывода новых продуктов на рынок и снижение риска.

Реализация методик управления как BSC, так и EVA основана на ставших уже классическими принципах П. Дукера, который свой подход назвал МВО (Management By Objectives) управление по целям, и он сводится к следующим основным постулатам [5]:

1. Четкая формулировка стратегии. На ее основе формулируются четкие цели в виде иерархии для каждого подразделения.

2. Цели подразделения детализируют общие, за счет чего достигается синергия (усиление эффекта в результате согласованности действий). В BSC это реализуется через сбалансированные оценочные ведомости подразделений. В EVA-управлении ориентиром для разных функциональных подразделений выступает целевая рентабельность в виде показателя EVA.

3. Цели должны иметь количественные показатели, которые позволяют оценить степень их достижений. В BSC - это группы показателей в четырех перспективах, в EVA-управлении - плановый уровень EVA для проектов данного уровня риска.

4. Адекватная мотивация персонала (привязка премий, бонусов к количественным показателям, характеризующим цели).

Сравнительный анализ методик приведен в табл. 1.

Таблица 1

Сравнение методик EVA-управление и BSC

Критерий оценки проекта BSC Система показателей в четырех областях Е V A-у прав ление Показатель EVA

Реализация 1. Система количественных показателей, характеризующих цели 2. Зависимость вознаграждения работников от выполнения количественных показателей

Области применения методик управления EVA и BSC несколько различаются. EVA ориентирована исключительно на корпорации (открытые акционерные общества в Европе). BSC может быть реализована в некоммерческом секторе и в муниципальном управлении (в этом случае причинно-следственные связи между перспективами - «потребители» становятся ключевой, а «финансы» - поддерживающей).

Возможно совместное использование методик: (1) основной является BSC, EVA-анализ используется в финансовой перспективе; (2) основной является EVA, BSC служит для контроля выполнения проектов.

Тем не менее EVA и BSC - это продукты конкурирующих организаций, борющихся за примерно один и тот же сегмент рынка - крупные корпорации.

Обратимся к специфичным методикам, разработанным именно для управления ИТ. Группу методов под названием «Управление портфелем ИТ» объединяют подходы, где ИТ рассматриваются как портфель активов на фондовом рынке. Типичным для него является разбиение разных технологий на подгруппы (портфели) и применение к ним разных методов оценки.

Профессора Мельбурнского университета П. Вэйл и М. Бродбент на основании своего восьмилетие го исследования 75-ти транснациональных корпораций предложили разделять портфель ИТ на следующие четыре группы [6]: инфраструктурные, трансакционные, информационные и стратегические ИТ. Инфраструктурные - это технологии, которые обеспечивают основу для создания автоматизированной информационной системы

- коммуникации, средства создания специализированного программного обеспечения, аппаратное обеспечение. Трансакционные - это текущие операции, такие, как обработка заказов, печать технологических карт. Информационные - системы анализа и поддержки принятия решений. Стра-

тегические - это проекты, создающие конкурентные преимущества компании, такие, как системы торговли через Интернет.

Удельные веса этих групп в общем объеме инвестиций в ИТ были установлены в результате обследования (табл. 2).

Таблица 2

Портфели ИТ, предлагаемые П. Вэйлом и М. Бродбент

Инвестиции, входящие в портфель Структура портфеля компаний, %

всех промышленных

Инфраструктурные 70 64

Трансакционные 8 7

Информационные 14 20

Стратегические 8 9

Условное деление ИТ на портфели приемлемо только для весьма крупных предприятий. Сами П.Вэйл и М. Бродбент признают ограниченность такого подхода, так как одна и та же технология может относиться к четырем портфелям одновременно. В то же время при оценке любого проекта можно предположить, что ИТ могут приносить выгоду как в виде новых возможностей в области самих ИТ (инфраструктура), автоматизации расчетов и других работ (трансакционные и информационные), конкурентных преимуществ, включая новые предложения для покупателя (стратегические).

П. Вэйл и М. Бродбент для оценки инвестиций ИТ предлагают ряд методов (графические схемы и карты, качественные показатели, опросы и т.д.), опирающиеся в основном на субъективные экспертные оценки. В противоположность им Д. Хуббард в созданной им методике «прикладная информационная экономика» (Applied Information Economics - AIE), настаивает на необходимости применения к ИТ ряда инструментов финансовой науки со всем их математическим аппаратом.

Отличительными характеристиками AIE является применение современной портфельной теории Г. Марковца к ИТ (включая кривые безразличия как критерий соответствия проекта требования инвестора), теории страхования, теории реальных опционов, а также таких инструментов финансового рынка, как хэджирование. Применение этих методов требует большого объема исследований (для выявления первичных данных и составления адекватных прогнозов) и математических вычислений. Поэтому реализация AIE возможна только на крупных предприятиях.

Эмпирическим путем Д. Хуббард установил два критически важных для проекта ИТ показателя [7] :

- шанс отмены проекта - двоичная величина (либо проект будет завершен, либо отменен);

- использование системы - это два показателя: период времени, который пройдет с момента завершения проекта до начала его полноценного использования, и вероятность того, что часть аудитории, на которую направлен проект, не будет пользоваться им вообще.

Д. Хуббард объясняет их важность следующим. Если проект будет отменен, он не принесет никаких выгод, но определенные затраты будут сделаны. Сложные информационные системы не всегда сразу же принимаются теми, для кого они созданы - люди склонны сопротивляться переменам. В этом случае цели, ради которых система создана, не достигнуты, и никаких выгод проект не приносит - это тоже чистые потери.

Существует еще один инструмент инвестиционного анализа под названием «Оценка реальных опционов» (Real Options Valuation - ROV). ROV -это приложение методов оценки опционов (ценных бумаг, дающих право, но не обязательство на покупку или продажу акций) к дополнительным возможностям, связанным с инвестиционным проектом. Для ИТ наиболее типичным является применение ROV для оценки инвестиций в инфраструктуру. Подробнее о ROV и других методах финансовой науки можно узнать из [8, 9].

Внедрение каждой из рассмотренных методик на среднем российском предприятии затруднительно по следующим причинам:

1. Анализ рассчитан на предприятия, работающие в условиях развитого фондового рынка и ведущие учет по общепринятым принципам бухгалтерского учета (Generally Accepted Accounting Principles - GAAP). Показатели (стоимость собственного капитала, характеристики риска) рассчитываются на основе их данных.

2. Для выявления причинно-следственных связей требуется большой объем уже накопленной релевантной информации о покупателях, внутренних процессах и т.п.; ее на российских предприятиях для достоверного анализа, как правило, недостаточно.

3. Внедрение стоит дорого и ориентировано на крупные предприятия. В России они в основном невелики. Средняя численность персонала промышленного предприятия в РФ составила в 2001 г. 85,7 чел. [10].

Однако, несмотря на сложности, связанные с последовательной реализацией конкретной методики, считаем возможным и целесообразным применение основных концепций. В частности, следует выработать стратегию в области ИТ, используя общую стратегию предприятия, планируемую бизнес-модель и организационную структуру. Имея такую основу, можно проводить детальный финансовый анализ проектов, который дает возможность определить, насколько та или иная функция программного обеспечения ценна для предприятия.

Литература

1. Kaplan R.S., Norton D.P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Boston, 1996.

2. Ehrbar A. EVA: The Real Key to Creating Wealth. N.Y., 1998.

3. Kaplan R.S., Norton D.P. Having Trouble with Your Strategy? Then Map It // Harvard Business Review. September-October 2000. Vol. 78 № 5. P. 167 - 176.

4. Berry J. How to Apply EVA to IT. // CIO Magazine Jan. 15, 2003. (http://www.cio.com/archive/011503/eva.html).

5. Мескон MX., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. М., 1997.

6. Weill P., Broadbent М. Leveraging The New Infrastructure : How Market Leaders Capitalize on Information Technology. Boston, 1998.

7. Hubbard D. The IT Measurement Inversion // CIO Enterprise Magazine Apr. 15, 1999. (http://www.cio.com/archive/enterprise/041599_checks.html).

8. Брейли P., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. М., 1997.

9. Amram М., Kulatilaka N. Real Options: Managing Strategic Investments in a World of Uncertainty. Harvard. 1999.

10. Российский статистический ежегодник: Стат. сб. / Госкомстат России. М.,

2002.

Тульский государственный педагогический университет 23 мая 2003 г.