Разработка рекомендаций по оценке инновационной привлекательности российских предприятий

Разработка рекомендаций по оценке инновационной привлекательности

российских предприятий

Е.В. Рябова, к.э.н., доцент кафедры Финансового менеджмента Нижегородского филиала Научно исследовательского университета - Высшая Школа Экономики

e-mail: eryabova@hse.ru

Корнева М. П., бакалавр по направлению «Экономика» 3 года обучения Нижегородского филиала Научно исследовательского университета - Высшая Школа Экономики e-mail: mpkorneva@edu.hse.ru Штен Г.И., бакалавр по направлению «Менеджмент» 3 года обучения Нижегородского филиала Научно исследовательского университета - Высшая Школа Экономики e-mail: gishten@edu.hse.ru

Аннотация

Инновационная деятельность предприятий важна не только для государства, но и для самих предприятий. До настоящего времени отсутствует методика оценки привлекательности инновационного проекта и его влияния на финансовые результаты деятельности компании, не выявлены факторы, способствующие развитию инновационного потенциала предприятия. В этой связи у инвестора при обосновании выбора инновационного проекта возникают сложности по оценке инновационной привлекательности самого хозяйствующего субъекта. В этой связи данная статья посвящена рассмотрению перспектив и проблем развития инновационной деятельности на территории РФ, разработке отдельных рекомендаций по оценке инновационной привлекательности российских предприятий.

Ключевые слова: инновация, инновационная деятельность, оценка привлекательности предприятий

Annotation

Innovation activities of the enterprises are valuable not only for the State, but also for the enterprises themselves. There is no method of evaluation of innovation projects prospects as well as its influence on the company performance developed by now, no factors promoting an enterprise innovative potential development are identified. In this respect, when substantiating an innovation project the investor meets the difficulties in evaluation of the innovation attractiveness of the business entity itself. Therefore, the present article covers the perspectives and problems of the innovation activity on the territory of the Russian Federation, provides for some recommendations on evaluation of the Russian enterprises innovation prospects.

Key words: innovation, innovation activities, enterprises prospects evaluation

1. Тенденции развития инновационной деятельности в РФ.

Важнейшим фактором, повышающим эффективность использования потенциала предприятия в настоящее время, является развитие инноваций. Каждое новое поколение инноваций в технике и технологии расширяет сферу своего влияния в социальную жизнь, а также повышение качества жизни человека. Кроме того, инновационная активность компаний занимает центральную позицию в повышении конкурентоспособности, поскольку современные организации вынуждены внедрять прогрессивные методы ведения бизнеса не только для обновления продукции, но и внедрения качественно новых технологий.

Для наглядности значимости нематериальной составляющей современного предприятия проанализируем количество, качество и объем

коммерческих сделок по экспорту (импорту) технологий и услуг технического характера между российскими и международными партнерами за 2007 - 2010 года в целом по РФ. Статистику по экспорту (импорту) данных активов можно посмотреть на сайте www.hse.ru в разделе «Единый архив». Объем данных операций составляет 0,22% от ВВП в 2009 год (www.cbr.ru), хотя в данной статистической форме отражаются только соглашения по обмену технологиями с зарубежными странами (партнерами). Внутренние сделки между резидентами РФ в статистической форме №1-лицензия не отражаются. Статистические данные для анализа экспортных операций представлены в таблицах 1 и 2.

Из представленных данных в таблицах видно, что экспорт технологий и услуг технического характера с зарубежными странами (партнерами) каждый год представлен по всем категориям. Имеется в целом снижение по количеству заключенных сделок в 2009 году относительно 2007 и 2008 годов. Данное сокращение может быть связано с финансовым кризисом 2008 года.

2007 2008

Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям

тыс. руб. тыс. руб. тыс. рублей тыс. рублей тыс. руб. тыс. рублей

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Российская Федерация

Всего по категориям 1825 53748962 51169241 15935803 1863 65052852 61259003 21673779

патент на изобретения 7 376409,4 284549,4 9050,4 5 248022 156162 2681,3

патентная лицензия на изобретение 21 366977,5 366630,3 130093,5 22 485417,9 485417 135970,7

полезная модель 1 12,5 12,5 12,5 14 468892,4 131262 91958,4

ноу-хау 22 523624,8 523546,3 48169,2 28 1054199 1003690 247203,2

товарный знак 15 256416 256416 192870,5 17 500073,5 500064 498622,3

промышленный образец 7 89356,5 89356,5 62314,3 8 720402,2 720402 95960,2

инжиниринговые услуги 654 38118531 35763528 6773954 795 47258998 44546482 12694799

научные исследования и разработки 642 6104666 6087719 2540791 637 9289944 8821896 3907114

прочее 456 7912969 7797483 6178548 337 5026904 4893626 3999469

2009 2010

Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям

тыс. рублей тыс. руб. тыс. рублей тыс. рублей тыс. руб. тыс. рублей

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Российская Федерация

Всего по категориям 1767 67123496 60775438 19288084 1867 85473694 76943155 19066091

патент на изобретения 4 - - 6824,6 7 10605 8788 17298,1

беспатентное изобретение 1 322,2 267,1 322,2 8 82378,9 82378,9 60117

патентная лицензия на изобретение 34 878314 878313,7 382132,9 42 512632,9 512608,3 357767,5

полезная модель 12 395059,1 27724,9 29048,9 10 237606,3 52034,4 52034,4

ноу-хау 29 1554204 1503432 342121,6 33 1781784 1006240 419125,3

товарный знак 8 10955,3 10955,3 13093,9 19 72746,9 69376,9 23044,8

промышленный образец 1 700000 700000 105350 1 800000 800000 75917

инжиниринговые услуги 712 50230032 44891632 12862313 682 65014134 58646112 11229877

научные исследования и разработки 672 11031187 10491250 3754617 692 11160055 10436759 4177350

прочее 294 2323422 2271862 1792259 373 5801751 5328858 2653560

В 2008 году относительно 2007 года наблюдается в целом увеличение сделок лишь на 2%, но если рассматривать поэлементно, то это связано с ростом сделок по продаже: полезных моделей (на 93%); ноу - хау (на 27%); товарных знаков (на 13%); инжиниринговых услуг (на 22%). Одновременно с этим происходило сокращение сделок и по количеству, и по сумме, связанных с экспортом: патентов на изобретения (на 29%); научных

исследований и разработок (на 1%); прочих объектов (на 26%).

В 2009 году наблюдается снижение по количеству заключаемых сделок на 5% относительно 2008 года и на 3% по отношению к 2007 г., но стоимостная их характеристика выросла на 3% и 25% соответственно. Наиболее существенное сокращение при этом наблюдается по экспорту инжиниринговых услуг (на 11%), товарных знаков (на 53%), промышленных образов (на 87%) и прочих объектов (в среднем на 26%).

В 2010 году наблюдается существенный рост относительно 2009 года, как количества заключенных соглашений, так и стоимостной их характеристики. По количеству совершенных сделок мы не только достигли докризисный уровень 2007 года, но и преумножили его (на 2,3%). В 2010 году сократилось лишь количество соглашений по экспорту инжиниринговых услуг (на 4,2 %).

Если рассматривать динамику по каждой категории, то стоит обратить внимание, что в 2009 и 2010 годах существенно сократилось количество сделок по продаже промышленных образцов (с 7 до 1, что составляет -86%).

В табл.3,4 отражены коммерческие сделки по импорту технологий и услуг технического характера за 2007 - 2010 года. Из представленных таблиц следует, что количество сделок по импорту технологий и услуг технического характера в 2008 году по отношению к 2007 году выросло на 209, что нельзя сказать про 2009 год. Количество сделок в 2009 году по сравнению с 2007 незначительно выше, но по сравнению с 2008 на 179 соглашений меньше. На наш взгляд, на данную ситуацию, конечно же, оказал негативное влияние финансовый кризис 2008 года.

Коммерческие сделки по импорту технологий и услуг технического характера с зарубежными странами (партнерами) по

территориям РФ за 2007- 2008 года

2007 2008

Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям

тыс. руб. тыс. руб. тыс. рублей тыс. рублей тыс. руб. тыс. рублей

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Российская Федерация

Всего по категориям 1524 65116489 62049849 35715116 1733 97886675 93500589 55111340

патент на изобретения 20 1437658 1432651 368431 24 1431605 1431505 258445

патентную лицензию на изобретение 45 3141608 2877768 1719804 52 3213866 3055266 1707640

полезная модель 7 20787 17295,1 23565 8 10580 9435 17213

ноу-хау 46 3647448 3585463 1748308 40 3051168 2998247 1196024

товарный знак 62 8411972 8411580 5529000 68 10301076 10298303 11309071

промышленный образец 2 14219 14219 14126 2 40071 40071

инжиниринговые услуги 870 35824077 33229205 18908197 992 57047483 54026110 29719421

научные исследования и разработки 117 2191954 2183506 820535 111 2399496 2396776 820973

прочее 355 10426766 10298162 6583149 436 20391330 19244877 10082553

2009 2010

Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям Число соглашений Стоимость предмета соглашения Чистая стоимость предмета соглашения Поступления (выплаты) в отчетном году по соглашениям

тыс. рублей тыс. рублей тыс. рублей тыс. рублей тыс. рублей тыс. рублей

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Российская Федерация

Всего по категориям 1554 87313491 83181816 45699612 1943 87187130,2 83398417,8 42822792,9

патент на изобретения 15 568726,7 568626,7 34831,4 5 382561,4 382561,4 121735,7

патентную лицензию на изобретение 83 3652778 3541129 2257246 70 4986650,9 4594087,7 2518168

полезная модель 4 7148,9 6561,2 8167,7 13 383179,2 383179,2 110293,4

ноу-хау 32 3446355 3442074 1867512 41 3360949,8 3356463 1882325,4

товарный знак 89 10519198 10519198 12266651 108 14531674,5 14257454,6 12458829,2

промышленный образец 1 345,3 345,3 31,3 1 474,3 474,3 67,2

инжиниринговые услуги 936 58005933 54401834 22871560 1080 49771737,6 47347272,6 15772024,2

научным исследования и разработки 67 1119744 1029883 612504,9 89 1356737,2 1352116,1 1494434,7

прочее 327 9993262 9672164 5781107 536 12413165,3 11724808,9 8464915,1

Наибольший рост по количеству и по стоимости соглашений в 2008 г. наблюдается по сделкам, связанным с приобретением инжиниринговых услуг. Общая их стоимость выросла на 59,24%. Под инжинирингом понимается выполнение по контракту с заказчиком инженерноконсультационных услуг по подготовке, обеспечению процесса производства и реализации продукции, обслуживанию строительства и эксплуатации промышленных, инфраструктурных и прочих объектов. В комплекс инжиниринговых услуг не включается стоимость машин и оборудования, поставляемых при экспорте или импорте товаров. В 2008 году также увеличились соглашения по научным исследованиям и разработкам. В данной категории отражаются, например, объекты авторского права на специально разработанное под поставленную задачу программное обеспечение. От 20 до 25% в общей структуре по количеству занимают прочие сделки. По стоимости данные соглашения, например, в 2009 году составляют 11,44%. К прочим сделкам относятся: не имеющие технического содержания, но связанные с реализацией конкретного соглашения; обмен технологиями; маркетинговые, рекламные, финансовые, страховые, транспортные и другие услуги.

В 2009 году наблюдается устойчивый рост количества соглашений относительно 2007 и 2008 годов по нескольким категориям, в частности по приобретению патентных лицензий на изобретения, товарных знаков и инжиниринговых услуг.

Совокупная стоимость всех соглашений в 2008 г. выросла относительно результатов 2007 года на 32,77 млн.руб., что составляет темп прироста на уровне 50,33%. В 2009 году стоимость предметов соглашений выросла на 34,08% к 2007г. и уменьшилась на 10,8% по отношению к 2008 г. Если рассматривать 2010 год, то видно, что наблюдается различная тенденция по видам сделок. Например, по таким видам, как полезная модель, ноу - хау, товарный знак прослеживается положительная тенденция относительно 2009 года. Однако совокупная стоимость и количество сделок по импорту патентов на изобретения сокращается. Это может быть связано, с

одной стороны, с уменьшением деловой активности хозяйствующих субъектов, с другой стороны, что российские предприятия самостоятельно занялись разработкой инноваций в данной области.

Если рассчитать среднюю стоимость сделки по импорту технологий и услуг технического характера, то получится, что в 2007 году она составила

42.7 млн.руб., в 2008 г. - 56,5 млн.руб., в 2009 г. - 56,2 млн.руб., а в 2010 г. -

44.8 млн.руб. Если произвести аналогичные расчеты по экспортным сделкам, то имеем, что в 2007 г. средняя стоимость составила 29,5 млн.руб., в 2008 г. -

34.9 млн.руб., в 2009 - 37,9 млн.руб. и в 2010 г. - 45,8 млн.руб.

Проведенный анализ позволяет нам судить, хоть о небольшой, но положительной динамике инновационного развития российских предприятий. Однако данное развитие связано в большей степени с импортом технологий и услуг технического характера, а не наоборот. В этой связи нами в дальнейшем изучаются причины низкого уровня инновационного развития российских предприятий.

2. Выявление проблем развития инновационной деятельности российских предприятий

Для анализа перспектив и существующих проблем развития инновационной деятельности в Нижегородской области было проведено анкетирование крупных Нижегородских предприятий, а для субъектов малого бизнеса был осуществлен опрос участников бизнес - инкубатора Нижнего Новгорода.

Следует отметить, что все рассматриваемые хозяйствующие субъекты понимают важность внедрения инноваций и считают это необходимым условием для дальнейшего развития. Однако, нет четкого понимания самого термина инновации. Одни респонденты под инновацией понимают знания, умения и технологии, которые могут быть предметом купли-продажи и использоваться для достижения конкурентных преимуществ. Другие респонденты инновацию ассоциируют с созданием качественно нового продукта, то есть того, чего еще не существует до настоящего момента времени. Однако, на наш взгляд, под инновацией можно также рассматривать

производство товаров (оказание услуг, выполнение работ), которые уже используются, но на других рынках сбыта.

Многие респонденты отмечают, что реальная выгода от успешного инновационного проекта, как правило, оказывается выше прогнозируемой. В этой связи и проявляется повышенный интерес к объектам интеллектуальной собственности, а, следовательно, и инновационной деятельности хозяйствующих субъектов со стороны инвесторов, государства и прочих заинтересованных лиц. Однако инновационное развитие предприятий требует концентрации финансовых, материальных, научно-технических и человеческих ресурсов. На практике большинство инновационных проектов прекращается еще до запуска или проваливается на стадии коммерциализации. В связи с этим важной управленческой задачей является отбор сильных проектов для инвестиций.

При этом оценка инновационного проекта во многом зависит от его внутренних характеристик - специфики продукции или услуг, рыночного спроса на них, технологических особенностей производства, квалификации работников и корпоративной культуры компании и т.д. Значительное влияние также оказывают внешние факторы - политическая и экономическая ситуация в стране, инвестиционная привлекательность страны и ее отдельных регионов, поддержка инновационных проектов со стороны государства и частных инвесторов. То есть при оценке стоимости проекта стоит учитывать значительное число микро- и макроэкономических факторов. К тому же, процедуру оценки значительно усложняет необходимость учитывать большое число показателей, которые зачастую противоречат друг другу, и жесткие временные рамки.

В качестве основополагающего внешнего фактора развития инновационной деятельности в стране и регионах является то, что Правительство Российской Федерации и региональные органы власти прикладывают усилия для поддержки предприятий и предпринимателей, занимающихся инновационной деятельностью. Цель, которую преследует Правительство РФ, состоит в оптимизации системы государственной

поддержки предпринимательства и обеспечении условий развития малого бизнеса в качестве одного из источников формирования федерального, областного и местных бюджетов, создании новых рабочих мест, развитии территорий и секторов экономики, повышении качества жизни населения.

Таким образом, государство действительно заинтересовано инвестировать в развитие инновационной деятельности на малых предприятиях. Для осуществления поставленной цели были созданы инновационные бизнес-инкубаторы, призванные обеспечивать максимально благоприятные условия для начального развития малых предприятий. Однако крупные предприятия, как показал опрос и анализ статистических данных, также занимаются инновациями и рассчитывают на государственную поддержку и в плане нормативного регулирования, и получении финансовой помощи.

Кроме положительных аспектов перспектив развития инновационной деятельности в РФ были выявлены и проблемы в данной области. Например, в эти же рассматриваемые периоды появились соглашения на беспатентное изобретение, и их количество, стоимость существенно растет. На наш взгляд, это может быть связано с тем, что в РФ существуют определенные организационные и нормативные трудности по осуществлению патентования. Данные предположения подтвердились при проведении опроса и анкетирования респондентов.

Анализ ответов респондентов показал, что средние и крупные предприятия для инновационного развития, как правило, могут рассчитывать только на собственные средства.

Мы сгруппировали выявленные проблемы на две большие группы, а именно, связанные с конкурентоспособностью субъекта бизнеса и с государственным регулированием. В составе первой группы можно отметить: недоступность финансовых ресурсов; недостаточное

информационное обеспечение по широкому спектру предпринимательской деятельности; отсутствие единых методов оценки инновационных проектов; низкая эффективность функционирования областной системы обучения и

консультирования малого и среднего бизнеса. В составе второй группы можно выделить: несовершенство и нестабильность нормативного правового регулирования; административные барьеры; недостаточное развитие инфраструктуры поддержки субъектов малого предпринимательства.

3. Характеристика общепринятых методов оценки инвестиционных проектов

При оценке эффективности инновационного проекта и у инвестора и у самого хозяйствующего субъекта возникают определенные сложности в обосновании выбранного метода. На практике выделяют четыре подхода оценки инвестиционных проектов: затратный, доходный, сравнительный, и метод опционов.

Затратный подход — совокупность методов оценки стоимости объекта, основанных на определении затрат, необходимых для воспроизводства либо замещения объекта, с учетом его износа.

Затратный подход обладает исключительной универсальностью, теоретически любой объект техники поддаётся оценке этим подходом. При затратном подходе в качестве меры стоимости принимается сумма затрат на создание и последующую продажу объекта, т.е. его себестоимость. Затраты на изготовление объекта и его последующую реализацию — очень важный фактор в формировании стоимости. Методы затратного подхода предполагают обязательную оценку возможной полной себестоимости изготовления объекта и других затрат, которые несет изготовитель и продавец.

При затратном подходе собирается и анализируется информация о внутреннем строении объекта, его структуре и составе основных элементов. При этом одной технической характеристики недостаточно, требуется подробное описание конструкции, чертежи общего вида и спецификации. Проводится также тщательный осмотр объекта.

Это и является ограничением данного подхода для оценки эффективности инновационного проекта. В качестве недостатков в

применении данного метода оценки также можно отметить, что в этом подходе важную роль играет оценка степени износа оцениваемого объекта.

Доходный подход (Income Approach) - совокупность методов оценки стоимости, основанных на определении ожидаемых доходов. Данный подход позволяет определить стоимость проекта посредством учета количества, качества и продолжительности, которые проект будет приносить в течение прогнозного периода времени. Доходный подход предусматривает использование метода капитализации и метода дисконтированных денежных потоков [3]. Большинство респондентов отклоняют данный метод оценки, так как достаточно сложно спрогнозировать ожидаемые денежные потоки.

Сравнительный метод оценки основан на принципе отбора компаний по тождеству производимой продукции, то есть ее объема и качества. Но инновационный проект характеризуется тем, что не имеет потенциальных конкурентов, поэтому данный метод невозможно применить на ранних стадиях развития инновационного предприятия. Стоимость инновационного проекта на более поздних этапах, когда уже выявлены определенные результаты, может быть оценена методом мультипликаторов, который является аналогом сравнительного подхода к оценке бизнеса.

Сравнительный метод, в частности метод мультипликаторов, намного проще интерпретировать и предоставить по нему реальные показатели. Однако, информацией, предоставляемой данным методом, достаточно легко манипулировать. Квалифицированный финансовый менеджер, который способен выбирать набор мультипликаторов, всегда может выбрать лишь те из них, которые представляют его проект с наилучшей стороны. Оценка риска в данном методе также нигде не учитывается, что является главной негативной характеристикой данного метода. Ведь инвестору необходимо не только предоставить данные о текущей состоятельности проекта, но и о факторах риска, поскольку часто он имеет также доступ к фондовому рынку, не только отечественному, но и зарубежному.

Метод реальных опционов чаще всего используется при необходимости принятия последовательных инвестиционных решений.

Главный элемент использования оценки стоимости реальных опционов - это риски и неопределенность будущего развития. Этот метод дает возможность изменять и применять оптимальные решения в будущем, а так же учитывает большее количество факторов. Соответственно выделяют две группы дополнительных возможностей:

• возможности изменения параметров с течением времени, таких как расширение или сокращение проекта, отказ от реализации проекта, изменение источников сырья

• возможности, характеризующие внешнюю сторону проекта, то есть без завершения первого проекта, появляется возможность приступить к реализации второго проекта [2].

Но следует отметить, что для определения стоимости реальных опционов используют модель Блэка-Шоулза, которая имеет ряд ограничений:

• оцениваемый актив должен быть ликвидным

• изменчивость цены актива должна оставаться одинаковой

• опцион не может быть реализован до срока его исполнения. Представленные ограничения существенно влияют на практическое

применение данного метода для оценки эффективности инновационного проекта.

Исходя из проведенного анализа достоинств и недостатков методов оценки бизнеса, очевидно, что на ранних этапах развития проекта, таких как посев и start up, частные инвесторы (бизнес-ангелы) инвестируют в те проекты, в которых они увидят коммерческую перспективу, исходя из профессионального суждения, а не на основе научно обоснованного метода.

Как было отмечено выше, предприятия, занимающиеся инновационной деятельностью, рассчитывают на финансовую поддержку со стороны государства и инвестора. Таким образом, сложившаяся ситуация в данном секторе экономики требует совершенствования государственной политики поддержки и развития инновационных предприятий не только с позиции нормативного регулирования, но и с финансовой стороны. Однако для

оказания финансовой поддержки инноваций у инвестора и государства возникают сложности по оценке привлекательности не только проекта, но и хозяйствующего субъекта. Данный факт, на наш взгляд, во многом зависит от рисков инновационного проекта и инновационной привлекательности хозяйствующего субъекта.

4. Разработка модели оценки инновационной привлекательности предприятий

В этой связи на основе эконометрического пакета EViews 7 нами была выявлена зависимость инновационной привлекательности компании от величины и структуры расходов на НИОКР.

Целью исследования является выявление зависимости величины расходов на НИОКР от различных факторов, таких как бухгалтерские показатели, отражающие финансовое положение организации и финансовых коэффициентов, расчет которых является достаточно распространенным. Количественная оценка проведена на основе эконометрического пакета EViews 7.

Исследуемая база данных сформирована на основе бухгалтерской отчетности 190 крупных предприятий, расположенных на территории Российской Федерации, за 2010 год. Выборка состоит из предприятий с числом работников свыше 10 000 человек. Информация о финансовых показателях и коэффициентах была сформирована информационноаналитической системы FIRA PRO.

Массив данных включает в себя следующую информацию:

1. общие характеристики организации: организационно-правовая

форма собственности, возраст;

2. финансовые показатели: чистая прибыль, управленческие расходы, долгосрочные займы и кредиты, сумма расходов по незаконченным НИОКР, чистые денежные средства от инвестиционной деятельности;

3. финансовые коэффициенты и индикаторы: текущая ликвидность (общее покрытие), соотношение собственного и заемного капитала.

Тестируемая в данном исследовании гипотеза предполагает выявление зависимости величины расходов на НИОКР от различных факторов, оценить значимость их влияния, рассмотреть, одинаковы ли модели формирования расходов на НИОКР для предприятий с различной организационно-правовой формой собственности, и рассчитать расходы на НИОКР, которые предположительно имеет предприятие со средними статистическими показателями.

Для оценки значимости влияния факторов была построена множественная линейная регрессионная модель вида:

expenditure_on_r_d = а0 + а1* пе^1^к + а2*те + а3*11с + unfimshed_r_d + a5*ncia + а6*с1 + а7*^е + г

где а0 - константа, г - шум (случайная ошибка), expenditure_on_r_d -зависимая переменная, определяющая расходы на НИОКР.

В качестве объясняющих переменных были использованы показатели финансовой отчетности предприятий и финансовые коэффициенты:

net_profit - чистая прибыль (тыс.руб.) [2010]. В рассматриваемой модели чистая прибыль является показателем, отражающим общее финансовое состояние предприятия. Поскольку расходы на НИОКР направлены на создание новых активов, (как материальных, так и нематериальных), которые в свою очередь переносят свою стоимость на себестоимость продукции, и как любые другие расходы, сокращают чистую прибыль предприятия, то предполагается отрицательная зависимость от данной переменной.

те - управленческие расходы (тыс.руб.) [2010]. Данная переменная используется в модели в качестве своеобразного индикатора готовности предприятия инвестировать в инновационные технологии. Предполагается, что значительную долю в общепроизводственных расходах организации составляют расходы на содержание административного аппарата. Поэтому крупные суммы, отвлеченные в эту статью, уменьшают размер свободных

средств предприятия, которые возможно инвестировать в развитие НИОКР. Поэтому предполагается отрицательная зависимость.

11с - долгосрочные займы и кредиты (тыс.руб.) [2010]. - Показатель характеризует зависимость вложений в НИОКР от внешних займов и кредитов. Кредиты и займы могут использоваться как стартовый капитал в начало разработок и дальнейшего внедрения инноваций в компанию. Но, так же стоит учитывать тот факт, что с увеличением займов и кредитов повышается риск неплатежеспособности компании. А так же показатель отражает потенциальную опасность возникновения дефицита денежных средств, что так же не может стимулировать вложение денежных средств в разработку и внедрение инноваций.

unfinished_r_d - сумма расходов по незаконченным НИОКР (тыс.руб.) [2010]. Инновационная активность организаций может привести к повышению эффективности операционного процесса лишь в будущем периоде. Поэтому расходы по незаконченным НИОКР отражают стоимость текущих разработок организации, что иллюстрирует ее инновационную активность в текущем периоде. Расходы по незаконченным НИОКР являются одной из составляющих анализируемой переменной, предполагается положительная зависимость.

п^а - чистые денежные средства от инвестиционной деятельности (тыс.руб.) [2010]. Данный показатель отражает денежные потоки от инвестиционной деятельности предприятия. Для организаций, инвестирующих в инновационные технологии, он может включать в себя расходы на приобретение нематериальных активов, модернизацию или приобретение основных средств, расходы на научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические разработки с осуществлением финансовых вложений. Расходы на НИОКР уменьшают чистые денежные средства от инвестиционной деятельности, поэтому прогнозируется отрицательная зависимость от данного показателя.

с1 - текущая ликвидность (общее покрытие), раз. Данный показатель отражает финансовую устойчивость предприятия, то есть его способность

отвечать по краткосрочным обязательствам. Предполагается, что организация, должна быть способной регулировать свои краткосрочные обязательства, поэтому зависимость от данного фактора должна быть положительной.

^е - соотношение заемного и собственного капитала, раз [2010]. Показатель характеризует соотношение собственных и заемных средств в источниках финансирования компании, т.е. характеризуют степень финансовой независимости компании от кредиторов. Использование в модели данной переменной позволяет выявить, зависит ли объем инвестиций в инновационные проекты от структуры капитала. Согласно модели Модильяни - Миллера, структура капитала не влияет на стоимость компании и на ее инвестиционную привлекательность. Следовательно, предполагается, что данная переменная не оказывает значимого влияния на размер инвестиций в НИОКР.

opfs - организационно-правовая форма собственности (мультиноминальная переменная). Не используется при построении первичной регрессии. Включается в модель для последующей оценки сходства или различия моделей формирования расходов на НИОКР для предприятий с различной организационно-правовой формой собственности.

1 - открытые акционерные общества;

2 - унитарные предприятия, основанные на праве хозяйственного ведения;

3 - представительства и филиалы;

4 - закрытые акционерные общества;

5 - общества с ограниченной ответственностью;

6 - частные учреждения.

Прежде чем приступать к анализу модели была проведена проверка данных на наличие ошибок и выбросов. В результате этого из массива были исключены предприятия, по которым отсутствуют данные бухгалтерской отчетности или не осуществляющие деятельности. Для этого при построении

регрессионной модели было задано условие, что выручка от продаж должна быть больше нуля.

Затем была осуществлена проверка объясняющих переменных на мультиколлинеарность. Для этого была построена ковариационновариационная матрица (табл. 5). По результатам ее анализа можно сделать вывод, что проблема мальтиколлинеарности в модели отсутствует.

Для того, чтобы результаты проводимых впоследствии тестов были адекватными, модель была проверена на гетероскедастичность. Для этого был проведен тест Уайта, который показал, что регрессионные остатки не являются гомоскедастичными (РгоЬ. Chi-Square=0). Следовательно, это может привести к искаженным результатам. Для предотвращения этого были применены поправки Уайта (для пересчета стандартных ошибок регрессии) и двухшаговый метод борьбы. В результате была получена модель без гетероскедастичности.

Таблица 5

Ковариационно-вариационная матрица.

кьс МЕ КСІЛ КЕТ PR OFIT ШБШКНЕ D_R_D

кьс 1.000000 0.098929 -0.380992 -0.101085 0.139575 -0.067536

МЕ 0.098929 1.000000 -0.093026 0.082128 0.109282 0.351405

КСІЛ -0.380992 0.093026 1.000000 -0.110940 0.327961 0.003347

-0.101085 0.082128 -0.110940 1.000000 0.276377 0.107761

NET_PROFIT 0.139575 0.109282 -0.327961 0.276377 1.000000 0.060342

UNFINISHED R D -0.067536 0.351405 0.003347 0.107761 0.060342 1.000000

Однако, прежде чем приступить к анализу регрессии, мы с помощью теста - Чоу убедились в правильности сформированной выборки и оценили модель на наличие структурной изменчивости. В этой связи нами было проанализировано, совпадают ли модели формирования расходов на НИОКР для предприятий с различной организационно-правовой формой

собственности, так как в нашей выборке участвовали предприятия различных организационно - правовых форм. Из них 55% -хозяйствующие субъекты, являющиеся открытыми акционерными обществами (далее ОАО), а остальные 45% - предприятия иной формы собственности.

Для проведения данного теста была введена новая бинарная переменная opfsl, которая равна единице, если предприятие является ОАО, и равна нулю, если иное. Тестируемой гипотезой при этом являлось отсутствие в модели структурной изменчивости, то есть при анализе регрессии допустимо анализировать все данные как единую выборку. Однако, по результатам теста - Чоу видно (Табл. 6), что гипотеза об отсутствии в модели структурной изменчивости отвергается на 1% уровне значимости (Probability Chi-square равна 0,0004). Значит, при анализе выборки необходимо сортировать данные в зависимости от формы собственности.

Таблица 6

Тест - Чоу

Chow Breakpoint Test: 87

Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints

Varying regressors: All equation variables

Equation Sample: 1 190 IF REVENUES_FR0M_SALES>0

F-statistic 3.491880 Prob. F(8,166) 0.0009

Log likelihood ratio 28.30745 Prob. Chi-Square(8) 0.0004

Wald Statistic 27.93504 Prob. Chi-Square(8) 0.0005

Поскольку для данной выборки наиболее распространенной организационно-правовой формой является ОАО (104 из 190 предприятий), то дальнейший анализ произведен именно для этих предприятий.

После сделанных предпосылок можно приступить непосредственно к анализу полученной регрессионной модели по оценке влияния

анализируемых факторов на независимую переменную для ОАО (табл.7).

Уравнение оцениваемой регрессии имеет вид:

expenditure_on_r_d = -10071.53 - 0.001125* net_profit - 0.005698*те +

0.000562*11с + 0.512034*unfinished_r_d - 0.004201*ncia + 555.9586*с1 + 42.63915*^е

На основе значения F-статистики можно сделать вывод о тот, что модель статистически значима на 1% уровне.

Знаки коэффициентов перед объясняющими переменными соответствуют прогнозируемым. Полученные оценки коэффициентов позволяют сделать выводы об их значимости при оценке их влияния на величину научно - исследовательских и опытно - конструкторских разработок. Так, сумма расходов по незаконченным НИОКР и чистые доходы от инвестиционной деятельности значимы на 1% уровне значимости; управленческие расходы значимы на 5% уровне. Следовательно, выбранные регрессоры действительно оказывают значимое влияние на сумму расходов на НИОКР.

Таблица 7

Регрессионная модель для ОАО

Dependent Variable: EXPENDITURE ON R D

Method: Least Squares

Sample: 1 190 IF REVENUES FROM SALES>0 AND OPFS=1

Included observations: 104

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -10071.53 207б5.01 -0.485024 0.б288

NET PROFIT -0.001125 0.001037 -1.084273 0.2810

ME -0.005б98 0.002837 -2.008195 0.0474

LLC 0.0005б2 0.00058б 0.95793б 0.3405

UNFINISHED R D 0.512034 0.052115 9.825099 0.0000

NCIA -0.004201 0.000540 -7.781033 0.0000

CL 555.958б 8б97.094 0.0б3925 0.9492

RDE 42.б3915 1034.154 0.041231 0.9б72

R-squared 0.888581 Mean dependent var б9022.30

Adjusted R-squared 0.880457 S.D. dependent var 372345.0

S.E. of regression 128738.4 Akaike info criterion 2б.4427б

Sum squared resid 1.59E+12 Schwarz criterion 2б.б4б17

Log likelihood -13б7.023 Hannan-Quinn criter. 2б.5251б

F-statistic 109.3733 Durbin-Watson stat 1.б49550

Prob(F-statistic) 0.000000

Построенная модель позволяет сделать вывод и о том, что сумма расходов на НИОКР не зависит от структуры капитала, поскольку переменная rde, показывающая соотношение заемного и собственного капитала, незначима даже на 10% уровне. Это очень важный результат особенно для инновационных предприятий, так как модели их финансирования очень разнообразные, и, как правило, предполагают внешнее заемное финансирование. Данный вывод подтверждает гипотезу Модильяни-Миллера о том, что стоимость предприятия (в частности его инвестиционная привлекательность и инвестиции на НИОКР) не зависит от структуры капитала.

При помощи регрессионного анализа была рассчитана возможная среднегодовая сумма расходов на НИОКР, которую предприятие со средними статистическими показателями может осуществить при эффективном управлении уже имеющимися ресурсами. Стоит напомнить, что для анализа были отобраны только открытые акционерные общества, так как модель имеет структурную изменчивость в зависимости от организационно - правовой формы.

Чтобы осуществить прогноз значения среднестатистических расходов на НИОКР, необходимо сначала сгенерировать модель предприятия, обладающего средними характеристиками. Для этого в программе EViews были заданы средние показатели для предприятия, являющегося открытым акционерным обществом, предварительно все прочие предприятия были исключены из выборки.

При помощи инструмента Forecast было оценено значение годовых расходов на НИОКР, которые готово осуществлять предприятие со средними статистическими характеристиками (табл.8). Оно составило 25 091 000 руб. Из 104 открытых акционерных обществ только 24 предприятия на 31.12.2010 тратили на НИОКР больше этой суммы, что отражает низкую готовность предприятий расходовать средства на внедрение инновационных проектов.

Таблица 8

Прогнозирование величины расходов на НИОКР в программе EViews для открытых акционерных обществ со средними статистическими

характеристиками

EXPENDITURF ± 2 S.E.

Forecast: EXPENDITURF

Actual: EXPENDITURE_ON _R_D

Forecast sample: 1 190 IF REVENUES...

Included observations: 104

Root Mean Squared Error 123687.8

Mean Absolute Error 49640.54

Mean Abs. Percent Error 1302.380

Theil Inequality Coefficient 0.168747

Bias Proportion 0.000000

Variance Proportion 0.029524

Covariance Proportion 0.970476

Анализ выборки показал, что предприятия, инвестирующие в НИОКР выше среднего уровня, составляют достаточно малую часть, от общего числа предприятий. Таким образом, рынок инноваций в России находится на ранней стадии развития, но, как показали результаты анкетирования, важность развития и внедрения инновационных проектов признают практически все предприятия, независимо от их сферы деятельности.

Список используемых источников

1. Положение по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» ПБУ 14/2007. Утв. Приказом Минфина РФ от 27.12.2007 г. № 153н

2. Быкова А.А., Молодчик М.А. Практики «открытых инноваций» в России: эмпирическое исследование инновационного поведения предприятий Пермского края/ А.А. Быкова, Молодчик М.А.// «Корпоративные финансы», 2009. № 3. С.77-93

3. Данилюк А. Оценить невозможное / А. Данилюк // Правовая система Консультант Плюс, 2007. № 17. С. 24-28

4. Есипов В.Е., Маховикова Г.А., Терехова В.В. Оценка бизнеса. СПб.: Питер, 2002. С. 416 : ил.-

5. Рогова Е.М. Венчурный менеджмент: учеб. Пособие [Текст] / Е.М. Рогова, E.A. Ткаченко, ЭА. Фияксель; Гос. Ун-т - Высшая школа, экономики. М.: Изд. Дом Гос. Ун-та - Высшей школы экономики, 2011. С.440

6. Фатхутдинов Р.А. Инновацинный менеджмент. Учебник 4-е изд. СПб.: Питер, 2003. С. 400 : ил.-

7. Хомутский Д.Ю. Управленческая оценка и отбор инновационных проектов // Менеджмент инноваций, 2009. № 6. С. 110-115

8. FIRA PRO Информационная аналитическая система. URL: http://www.fira.ru/