Экономика знаний

Учебник

Под редакцией
кандидата экономических наук
Н. В. Лукашова

ebooks@prospekt.org

Информация о книге

УДК 338.28(075.8)

ББК 65.23-5я73

Э40

Авторы:

Лукашов Н. В., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Артемова Д. И., ассистент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Кораблева О. Н., доктор экономических наук, профессор кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Левченко А. В., кандидат экономических наук, ассистент кафедры операционного менеджмента СПбГУ; Лукашов В. Н., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Молчанов Н. Н., доктор экономических наук, заведующий кафедрой экономики исследований и разработок СПбГУ; Мотовилов О. В., доктор экономических наук, профессор кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Муравьева О. С., кандидат экономических наук, ассистент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Осипов С. В., доктор экономических наук, профессор; Павель Е. В., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Поляков Н. А., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Спиридонова Е. А., кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ; Шарахин П. С., кандидат экономических наук, преподаватель кафедры экономики исследований и разработок СПбГУ.

Рецензенты:

Удовиченко А. С., кандидат экономических наук, руководитель Центра интеллектуальной собственности трансфера технологий Физико-технического института имени А. Ф. Иоффе;

Сергеев А. И., кандидат экономических наук, начальник отдела коммерциализации интеллектуальной собственности и трансфера технологий Управления — Центра коммерциализации интеллектуальной собственности и трансфера технологий СПбГУ.

В учебнике рассматриваются вопросы, связанные с управлением исследованиями и разработками на этапах от фундаментальных исследований до коммерциализации новшеств и создания инноваций.

Представлены и проанализированы теоретические аспекты экономики знаний, методология оценки запланированных результатов и затрат в рамках полных инновационных проектов. При рассмотрении вопросов, связанных с операционным менеджментом знаний, представлены различные концепции управления знаниями, положения, связанные с финансированием и инфрастуктурой как научной, так и инновационной деятельности, вопросы логистики и управления цепями поставок в экономике знаний. Отдельно и всесторонне раскрыта тематика маркетинга знаний и нововведений. Приведен анализ подходов к коммерциализации интеллектуальной собственности. Уделено внимание организационной составляющей воспроизводства знаний в рамках процесса высшего университетского образования.

К каждой главе сформирован практикум, включающий вопросы для повторения, демонстрационные и проверочные тесты и задачи.

Соответствует актуальным требованиям Федерального образовательного стандарта высшего образования.

Законодательство приведено по состоянию на декабрь 2019 г.

Учебник предназначен для студентов бакалавриата и магистратуры экономических вузов, будет интересен аспирантам, слушателям курсов повышения квалификации и финансовоэкономическим специалистам фирм.

УДК 338.28(075.8)

ББК 65.23-5я73

© Коллектив авторов, 2021

© ООО «Проспект», 2021

ПРЕДИСЛОВИЕ

Различные вопросы, связанные с управлением исследованиями, разработками и управлением инновациями, т. е. с экономикой знаний, вызывают повышенный интерес у общества в целом и менеджеров и предпринимателей в частности.

Общепризнан в мире и не подлежит сомнению тезис о тесной корреляции между экономическим успехом какого-либо государства, достатке общества и его всемерном поступательном развитии и развитии, в свою очередь, экономики знаний в этом государстве. В нашей стране в последние годы также делается ставка на механизм инновационной модернизации общественного хозяйства. Для этого создаются условия к привлечению молодежи к участию в прикладных исследованиях, создаются новые институты развития.

Материал учебника посвящен актуальной теме — хозяйственному управлению исследованиями, разработками, новшествами и инновациями. Большое количество публикаций на тему экономики знаний еще раз подтверждает интерес к различным аспектам создания новшеств и реализации инноваций в России. В учебнике рассмотрены знания как объект экономических исследований, представлены интеллектуальные услуги в структуре интеллектуального капитала, всесторонняя методология оценки эффективности знаний. Отдельные главы посвящены операционному управлению знаниями и маркетингу знаний и инноваций. Отражены современные подходы к коммерциализации интеллектуальной собственности и вопросы воспроизводства знаний в системе высшего образования.

В учебнике разработан методический комплекс, включающий контрольные и аналитические вопросы, проверочные тесты, задачи и мини-кейсы.

Учебник подготовлен на основе базовых учебных дисциплин экономического факультета СПбГУ: «Экономика знаний», «Венчурное предпринимательство, франчайзинг в инновационной сфере и трансферт технологий», «Инжиниринг и маркетинг высокотехнологичных товаров и услуг», «Инноватика», «Инновационная экономика», «Маркетинг инноваций», «Национальные инновационные системы», «Прогнозирование в инновационной сфере», «Управление инновациями», «Финансирование инновационной деятельности», «Экосистема инноваций».

Изучение материала книги позволит сформировать следующие компетенции:

знать:

— взаимодействие экономики знаний и информационной экономики;

— методологию оценки эффективности знаний;

— концепции управления знаниями;

— инфраструктуру научной деятельности;

— инфраструктуру инновационной деятельности;

— процесс создания интеллектуальной собственности;

— особенности покупательского поведения на рынке интеллектуальных услуг и знаний;

— каналы трансфера знаний через университетские научные конференции;

уметь:

— воспринимать знания как объект экономических исследований;

— вычленять интеллектуальные услуги в структуре интеллектуального капитала;

— оценивать научно-техническую и социальную эффективность знаний и инноваций;

— управлять цепями поставок в экономике знаний;

— проводить планирование коммерциализации интеллектуальной собственности;

— осуществлять академическое предпринимательство;

владеть:

— пониманием интеллектуального капитала, как объекта экономики знаний;

— методами оценки экономической эффективности знаний;

— подходами к финансированию научной и инновационной деятельности;

— понятием «научный потенциал»;

— методами оценки интеллектуальной собственности;

— методологией маркетинга знаний и инноваций;

— современным пониманием места университетов в экономических системах.

Глава 1. ЗНАНИЯ В СИСТЕМЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ КАТЕГОРИЙ

В результате изучения материала главы студент должен:

знать:

— какую роль занимают знания в информационной иерархии;

— отражение инновационной направленности науки в структуре научной деятельности;

— факторы, влияющие на выделение экономики знаний в самостоятельное научное направление;

— этапы инновационного цикла и стадии НИОКР;

— отличия инновационных проектов полного и неполного циклов;

— современные особенности научной деятельности;

— экономико-правовую сущность интеллектуального капитала;

— различные подходы к классификации интеллектуального капитала;

— этапы развития секторов экономики, включая четвертичный сектор;

— основные виды, категории и характеристики интеллектуальных услуг;

— отличия интеллектуальных услуг от материальных товаров;

уметь:

— отличать стадии НИОКР с точки зрения их отношения к получению и применению нового знания;

— обосновать актуальность изучения проблем экономики знаний;

— отличать понятия «интеллектуальный капитал», «нематериальные активы», «интеллектуальная собственность»;

— определить роль интеллектуальных услуг в структуре экономики знаний;

— оценить уровень новизны интеллектуальной услуги;

— отличать интеллектуальные услуги, основанные на технологиях, от профессиональных и креативных услуг;

владеть:

— пониманием предмета и объекта изучения экономики знаний;

— пониманием предмета экономики знания как учебной дисциплины;

— основными методами управления различными элементами интеллектуального капитала;

— понятийным аппаратом в сфере интеллектуальных услуг;

— классификацией инноваций интеллектуальных услуг;

— методикой обоснования выбора интеллектуальной услуги компанией.

1.1. Знания как объект экономических исследований

Науку как ключевое понятие социального прогресса следует понимать в самом широком смысле как общий базис и фундамент развития общества, сужая понятийное поле как междисциплинарную структуру исследований и, наконец, в самом узком смысле — как отрасль общественного хозяйства, т. е. отрасль экономики страны.

В современном нам мире вряд ли найдется здравомыслящий человек, который возьмется опровергать тезис о первичности результатов научных изысканий в поступательном развитии всех основных элементов индустриального и постиндустриального типов общества.

Безусловно, одним из критичных и важнейших элементов современного общества является его экономика в широком смысле этого понятия, т. е. хозяйственная деятельность, другими словами — совокупность общественных отношений в сфере производства, обмена, распределения и потребления продукции.

Таким образом, изучение результатов научных изысканий и, разумеется, самого процесса этих изысканий с помощью экономических исследований не только логично и закономерно, но крайне полезно и более того — необходимо для понимания механизма функционирования мироздания в целом и места каждого из нас в этом мире в частности. Экономические исследования, в свою очередь, необходимо воспринимать как определенную специализированную институцию, т. е. систему правил и наставлений, применение которых при анализе некого объекта объективизирует его внутреннее наполнение и содержание именно с хозяйственной стороны.

Помимо того, что наука является базой развития всех элементов нашего общества, она сама является своеобразной системой общественных отношений, структурированной определенным образом для наилучшего достижения запланированных исследователем результатов. Влияние науки на экономику или, лучше сказать, на общественное хозяйство — наиболее рельефно на примере этапности разработки новых товаров, т. е. товаров, либо создающих новую общественную потребность, либо по-новому удовлетворяющих уже существующую потребность.

В индустриальных и постиндустриальных обществах принято выделять следующие этапы разработки нового товара или, как их еще называют, этапы инновационного цикла:

— этап разработки;

— этап инвестиционного проектирования;

— этап промышленного производства.

Задачами этапа разработки являются: во-первых, выявление неудовлетворенной потребности, как объекта приложения усилий предпринимателя; во-вторых, обоснование технической возможности удовлетворения данной потребности; в-третьих, поиск путей удовлетворения анализируемой общественной потребности.

Задачами этапа инвестиционного проектирования выступают:

— выбор наиболее оптимального с экономической точки зрения способа удовлетворения потребности;

— проработка выбранного способа удовлетворения потребности с технической точки зрения, другими словами — создание опытного образца;

— проработка выбранного способа удовлетворения потребности, с организационно-экономической точки зрения, т. е. формализация технологии производства продукции;

— экономическая оценка выбранной технологии производства.

И наконец, задачами этапа промышленного производства выступают техническая доработка опытного образца до уровня промышленного образца, инжиниринговое обеспечение проекта и развертывание серийного производства.

Все этапы инновационного цикла включают в себя так называемые полные инновационные проекты, их еще называют — инновационные проекты первого рода, а инновационные проекты второго рода, или неполные инновационные проекты состоят из двух последних этапов, или из одного этапа промышленного производства (см. рис. 1.1).

Рис. 1.1. Этапы инновационного цикла

Этапы инновационного цикла носят организационно-управленческий характер и, в свою очередь, соответствуют (соотносятся с) стадиям научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (стадии НИОКР), которые институциональны по своей сути.

Выделяют следующие стадии НИОКР:

Фундаментальные исследования, определяемые как деятельность, направленная на получение новых знаний об основных закономерностях строения, функционирования и развития человека, общества, окружающей среды (фундаментальные научные исследования теоретического характера или свободные фундаментальные исследования) и (или) теоретические исследования в целях последующего практического применения их результатов (ориентированные научные исследования). Уточним: фундаментальные исследования теоретического характера — экспериментальная или теоретическая деятельность, направленная на получение новых знаний об основных закономерностях строения, функционирования и развития человека, общества, окружающей среды, в свою очередь, ориентированные научные исследования — исследования, направленные на получение новых знаний в целях их последующего практического применения.

Прикладные научные исследования – исследования, направленные преимущественно на применение новых знаний для достижения практических целей и решения конкретных задач.

Опытно-конструкторские работы (ОКР) — комплекс работ по разработке конструкторской и технологической документации на опытный образец, изготовлению и испытаниям опытного образца изделия, выполняемых по техническому заданию (см. рис. 1.2).

Фундаментальные
научные исследования
Прикладные
научные
исследования
Опытно-
конструк-
торские
работы

Свободные фундамен-
тальные
исследования
Ориентиро-
ванные научные
исследования

Поисковые научные
исследования

Рис. 1.2. Стадии НИОКР

Существует также понятие поисковых научных исследований, которые определяются как исследования, направленные на получение новых знаний в целях их последующего практического применения и (или) на применение новых знаний и проводимые путем выполнения научно-исследовательских работ, т. е., по существу, включают в себя ориентированные и прикладные научные исследования.

Вставка 1.1
Необходимо помнить, что фундаментальные исследования, так или иначе, создают новые знания, прикладные исследования используют новые знания для достижения конкретной практической цели, а ОКР — формализуют путь достижения этой цели. При этом задача поисковых исследований — достижение практической цели новыми или уже полученными до того знаниями.

Вернемся к этапам инновационного цикла и увяжем их со стадиями НИОКР.

Этап разработки включает в себя следующие стадии научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ: фундаментальные научные исследования и прикладные научные исследования, или фундаментальные научные исследования теоретического характера и поисковые научные исследования.

Этап инвестиционного проектирования полностью вбирает в себя опытно-конструкторские работы.

Этап промышленного производства не опирается на стадии НИОКР, однако неправильно будет думать, что в рамках данного этапа вообще отсутствует исследовательская составляющая: как мы помним, на этом этапе производятся техническая доработка опытного образца до уровня промышленного образца и инжиниринговое обеспечение проекта. Промышленное производство традиционно связывают с так называемой заводской наукой, т. е. с инженерно-конструкторскими работами, выполняемыми непосредственно на производстве силами сотрудников самой производственной фирмы, а не специального ее исследовательского подразделения или даже сторонней исследовательско-конструкторской организации.

Неполные инновационные проекты, или проекты второго рода, могут проводиться исключительно силами и средствами фирм и организаций, выступающих инициаторами подобного проекта; однако поисковые исследования по причине их долгосрочности и, следовательно, крайней затратности редко становятся объектом приложения усилий частного бизнеса. Свободные же фундаментальные исследования вообще выпадают из системы инновационных проектов, поскольку целью проведения подобных исследований является процесс познания как таковой.

В этом смысле структурные единицы науки (исследовательские институты) и их целокупность, т. е. целостный набор взаимосвязанных частиц (Российская академия наук), представляют собой не что иное, как одну из отраслей экономики страны.

Именно такое понимание науки и является максимально суженным понятийным полем. Методы исследования науки в данном контексте принципиально не отличаются от методологии исследования прочих отраслей общественного хозяйства.

И если наука как организованная структура представляет собой, по существу, важнейшую отрасль национальных экономик развитых стран, то знания, бесспорно, — есть важнейший межотраслевой ресурс, создающий так называемое устойчивое конкурентное преимущество.

Само по себе конкурентное преимущество может быть создано менеджментом фирмы с помощью ее ресурсов, т. е. с помощью всего того комплекса используемых в хозяйственной деятельности средств (в самом широком понимании этого слова), что задействован в производственном процессе данной фирмы, включая широкий спектр как личностных, так и организационных аспектов. При этом ресурсы могут характеризоваться, помимо прочего, осязаемостью или неосязаемостью. Осязаемые ресурсы — это комплекс средств, которые можно видеть, осязать или количественно измерить. В первую очередь это финансовый ресурс, оцениваемый рентабельностью, ликвидностью и финансовой устойчивостью фирмы. Далее, это так называемый физический ресурс (здания, сооружения, местоположение предприятий, доступ к сырью и т. д.), оцениваемый через оснащенность оборудованием и технологической оснасткой, логистическими затратами, различными затратами на обеспечение производственного процесса. Несомненно, к осязаемым ресурсам относится и человеческий ресурс, оцениваемый по уровню профессиональной подготовки персонала, опыту и т. д. И последнее — организационный ресурс, выражающийся в формальной структуре подотчетности, планирования, контроля и координации, закрепленной в различного рода локальных нормативных актах — должностных инструкциях, регламентах, положениях.

Информация об осязаемых ресурсах фирмы ввиду возможности их оценки доступна в той или иной степени любому заинтересованному лицу, в том числе конкурентам, а значит, по возможности копируема.

Именно поэтому источником устойчивого конкурентного преимущества скорее становятся неосязаемые ресурсы, т. е. ресурсы невидимые, не поддающиеся однозначной финансовой оценке. По этим причинам неосязаемые ресурсы часто непоняты конкурентам, следовательно, и не повторяются ими.

К неосязаемым ресурсам обычно относят:

— во-первых, репутацию и имидж товара и фирмы у контрагентов, причем для потребителей они выражаются через восприятие продукта как положительно зарекомендовавшего себя, а для поставщиков — через стабильное долгосрочное сотрудничество, что, в свою очередь, формализуется через знания и опыт менеджмента компании;

— во-вторых, так называемый технологический ресурс, включающий в себя весь спектр объектов интеллектуальной собственности, используемый фирмой при создании инноваций, а также знания и навыки, необходимые для его эффективного применения;

— наконец, в-третьих, инновационный ресурс, включающий в себя функционирующий комплекс специального научно-технического оборудования и специалистов-исследователей, способный к применению в рамках поисковых исследований новых знаний и формализации путей применения этих знаний в рамках ОКР с возможностью их будущей коммерциализации.

Как мы видим, категория «знание» как хозяйственный ресурс возникает при анализе трижды и являет собой фундаментальную базу неосязаемых ресурсов. Знание как экономическая категория присутствует на всех этапах инновационного цикла, включающего в себя как стадии НИОКР, так и промышленное производство.

Так как же надо понимать данную хозяйственную категорию с точки зрения экономики?

Знание — это форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека, т. е. познания. Само же познание есть не что иное, как процесс отображения и воспроизведения действительности в мышлении субъекта, результатом которого являются новые знания.

Очевидно, что сугубая субъективность знаний не дает возможности управления ими в межличностной среде, т. е. в структуре, где присутствуют хотя бы два человека. Для того чтобы эти люди могли, так или иначе, использовать свои знания в какой-либо совместной деятельности и таким образом развивать свое сообщество в самом широком смысле этого слова, в том числе и увеличивать социум, знание одного из них должно быть признано таковым и партнером. Следовательно, для этих двух индивидуумов некоторые знания должны объективизироваться, т. е. в данном крайне замкнутом социуме стать объективными сущностями, более не зависящими от субъективного сознания отдельного человека, другими словами, стать истинным знанием. Упрощая ситуацию, скажем так: наши индивидуумы должны договориться между собой, что из того, что они знают в отдельности, является действительным для обоих.

Очевидно, что увеличение размерности исследуемого социума с неизбежностью будет уменьшать количество истинных знаний, так как договариваться отдельным личностям между собой станет все сложнее и сложнее. Поскольку договориться об истинном знании внутри себя социум не в силах, то сам процесс познания для каждого индивидуума становится бессмысленным, так как его результаты не будут признаны другими членами сообщества. Более того, и использование накопленных за время развития общества знаний, в том числе и навыков, также остановится, поскольку «правящая балом» презумпция превалирования субъективного восприятия действительности над истинным знанием заставит пересматривать уже, казалось бы, устоявшиеся и объективные результаты познания предшественников. Все это с неизбежностью приведет к быстрой архаизации всего социума.

Что же может объективизировать знания в глазах абсолютного большинства членов социума? Для накопленных знаний критерием их истинности должна выступать (и выступает) практическая воспроизводимость результатов использования этих знаний; для новых же знаний, полученных не от предыдущих поколений, а в ходе постоянного познания, критерием выступает логическая обоснованность и доказательность.

Следовательно, если результат познавательной деятельности человека удовлетворяет вышеупомянутым критериям объективности знаний (логическая доказательность и воспроизводимость результатов использования знаний), то такие знания становятся истинными для всего социума. Эти знания обычно именуют научными знаниями. Именно они поддаются осознанному управлению и являются объектом экономических исследований. В дальнейшем под понятием знание будут пониматься именно знания научные.

Таким образом, знание как экономический ресурс является фундаментом результатов каждого из этапов разработки нового товара: новшество (результат этапа разработки) → инновация (результат этапа инвестиционного проектирования) → товар (результат этапа промышленного производства).

Вставка 1.2
Необходимо помнить, что предметом экономики знаний, как научной дисциплины, являются экономические исследования, а объектом — научные знания.
Следующие разделы будут посвящены процессу управления таким специфическим экономическим ресурсом, как знания на всех этапах разработки нового товара.

1.2. Экономика знаний и информационная экономика

В современном мире основной производительной силой общества становятся знания и креативные ресурсы.

Великий русский ученый В. И. Вернадский в своей работе «Вопрос о естественных производительных силах в России» писал: «Богатство страны или народа может быть разложено на две хотя и связанные, но во многом независимые друг от друга части: 1) силы природы той территории, которая находится в распоряжении страны, и 2) силы народа, который эту территорию занимает… Силы народа определяются его способностью к работе, его честностью, моральными и умственными качествами, его знаниями и талантливостью. Народ, стоящий в этих отношениях очень высоко, может достичь очень многого — и даже думаю всего — и в том случае, если силы страны им занятой ничтожны. Духовные силы человечества — его знания, его воля и его нравственная сила, — несомненно, являются основным, определяющим условием национального богатства. Обладая ими, народ в сложных условиях исторической жизни приобретет и добудет себе необходимые для их проявления силы природы».

В историческом аспекте становление науки как социального института, главной функцией которого является постоянное генерирование нового знания, было результатом великой научной революции, получившей свои истоки и развитие в эпоху Возрождения и Просвещения. Потом появилась целая плеяда ученых, которые полагали, что «будущее общество — это общество, основанное на научном знании» (Фрэнсис Бэкон, Сен-Симон, Конт, К. Маркс и др.). Так, например, К. Маркс высказал два важных постулата. Первый из них был связан с превращением науки в непосредственную производительную силу (он первым отметил эту тенденцию, впоследствии она была подтверждена практикой). Второй постулат определял роль науки и научного понимания социальных взаимодействий в построении рационального общества, отношения в котором будут прозрачными. В. И. Вернадский эту идею сформулировал следующим образом — «общество, основанное на разуме, где человек, вооруженный наукой и новой технологией, превращается в геологическую и даже в космическую силу».

С развитием цивилизации, наступлением новейшей нанотехнологической революции, углублением конвергенции наук и технологий возникают все более сложные интегрированные, межотраслевые технологии: нейробиология, робототехника микроэлектроника, космонавтика, высокотехнологичное машиностроение и др. Все они объединены с помощью использования научного знания и информационных технологий.

Академик РАН М. В. Ковальчук пишет: «Мы создали столь развитую цивилизацию благодаря науке, познавая законы окружающего нас мира, преобразуя его с помощью все более сложных и совершенных технологий… Сама парадигма развития нашей цивилизации с момента ее зарождения до сегодняшнего дня заключалась в том, чтобы взять у природы максимум „любой ценой”. В результате сформировалась ресурсозатратная и разрушающая природную среду техносфера… что привело человечество к истощению ресурсов (энергетических, питьевой воды, полезных ископаемых, леса, посевных площадей и др.), стремительному ухудшению экологии, подвело к той черте, за которой влияние техносферы на окружающий нас мир станет неуправляемым, … что несет угрозу существования всего человечества».

Таким образом, экономическая система, основанная на знаниях, будет эффективна только в том случае, если она соответствует целям развития общества и обеспечивает их достижение. Как справедливо отмечают проф. А. Л. Гапоненко и Т. М. Орлова «Экономика, основанная на знаниях, — это экономика, создающая, распространяющая и использующая знания для обеспечения своего роста и конкурентоспособности».

По мнению российских ученых (академики РАН — В. Л. Макаров, В. А. Лекторский, М. В. Ковальчук, Г. Б. Клейнер и др.), современное научное знание — это синтез генерации оригинальных идей, элементов, моделей, НБИК — технологий (нано-, био-, информационных, когнитивных технологий), а экономика знаний — наука о процессах создания, накопления, распространения и использования научного знания.

В своей работе «Микроэкономика знаний» (2007) В. Л. Макаров, Г. Б. Клейнер развивают новое направление экономической науки — экономику знания, рассматривают основные элементы микроаналитического описания такой экономики, анализируют многообразие и важность функций, исполняемых экономической системой, основанной на знаниях, характеризуют принципиальные особенности экономики знаний как стадии развития народного хозяйства. При этом отмечается, что, по оценкам РАН, в начале XXI в. около 80% рабочих мест в США и в Европе относятся к областям экономики, производящим либо знания, либо технологии, либо программные продукты.

Экономическое развитие приводит к перераспределению интеллектуальных и физических трудовых затрат. Возрастающая роль информации и знания в общественном производстве приводит к том, что физический труд уступает место «всеобщему универсальному труду» и становится вторичным по отношению к нему. Такой объединяет в себе всю совокупность научных и технических знаний, накопленных человечеством. Знание и информация становятся стратегическим ресурсом, определяющим уровень конкурентоспособности и экономического потенциала. Как отмечал Т. Сокайя: «Мы вступаем в новый этап цивилизации, на котором движущей силой являются ценности, создаваемые знаниями».

Формирование экономики знаний опирается на развитие трудовой теории стоимости. Знание превращается в основой источник стоимости. Объединение знаний с современными технологиями, позволяющими обрабатывать значительные объемы информации, превращают знания в ведущий фактор производства.

Признавая роль знаний в общественном производстве, необходимо определить, что является носителем знаний и основой формирования креативных ресурсов.

В конце ХХ в. исследователями (Р. Акофф и др.) была предложена структура информационной иерархии, включающая четыре основные составляющие: данные, информацию, знания, мудрость. В соответствии с заданной иерархией основой системы является понятие «данные», которое можно определить, как представление информации в формализованном виде для последующей интерпретации. Следующий — информационный уровень — привносит добавление контекста. Понятие «знание» связано с формированием методов и способов работы с контекстом и трансформацией информации как ресурса в процессе производства. Последний уровень иерархии занимает понятие «мудрость», которое на данном этапе носит, скорее, философский характер.

Все перечисленные понятия неотделимы друг от друга.

Вставка 1.3
В некоторых источниках информация имеет более широкую трактовку и рассматривается как ознакомление, разъяснение, представление, сообщение, сведения о чем-либо, передаваемые людьми или ИВТ; данные (сигналы, индикаторы и т. п.), неразрывно связанные с управлением процессами; передача, отражение разнообразия в любых объектах и процессах (неживой и живой природы).

Информация как таковая во все времена была основой для принятия решений, хотя ее качество, полнота, способы передачи существенно менялись.

С развитием компьютерной техники и информационных технологий, углублением социальных последствий информатизации различных сфер экономической и политической жизни, научные знания и форма их представления — информация, становятся стратегическими ресурсами наряду с материальными, финансовыми и др.

В результате формируется новое научное направление экономических исследований — экономика знаний и информационные технологии в экономике. Это две взаимосвязанные области науки, в которых информация выступает носителем знания, формой его выражения. Чтобы уметь интегрировать и применять накопленные знания для решения сложных задач, необходимо рассматривать объект исследования как единое целое, располагая эту информацию в контексте, где она приобретает смысл.

Несмотря на важность информации и данных, ведущая роль в информационной иерархии принадлежит знаниям.

Информация и данные становятся реальной производительной силой общества в том случае, если они трансформируются в знания. Кроме того, знание представляет собой способ определения ценности информации, которая увеличивается в зависимости от степени ее проработанности. Знание позволяет систематизировать имеющийся поток сведений и превратить его в упорядоченное взаимодействие информации и человеческого труда.

Поскольку знание является фактором систематизации, целесообразно его рассматривать в контексте теории систем.

В соответствии с классификацией знаний, они могут быть научными и вненаучными. Основу экономики знаний составляют научные знания, которые имеют эмпирическую или теоретическую доказательную базу. Наряду с фактическими, декларативными знаниями, интерес представляют процедурные знания, имеющие трансформационную природу. Такие знания опосредуют преобразование, верификацию и управление информацией.

Условием научности любого знания является его воспроизводимость. Сейчас знания, имеющие прикладную перспективу, стали товаром, предметом конкуренции. Тем не менее было бы ошибочно оценивать значимость научных знаний исключительно через уменьшение количества труда путем его замещения все новыми машинами. Стимул полезного труда должен быть прежде всего связан с возможностью реализации человеческого потенциала. В структуре содержания труда явно прослеживается смещение акцентов на творческое начало, креативность, что соответствует инновационному направлению развития общества в целом. Понятие «человеческого труда» трансформируется в понятие «человеческий капитал».

Значимость человеческого фактора определяет важность еще одного вида знаний — личностного. Этот вид относится к вненаучному знанию и зависит от познавательных способностей и интеллектуальной деятельности каждого индивидуума. Зачастую личностное знание носит неявный, скрытый характер и довольно трудно поддается формализации. Выявление этого знания связано с понятием креативности.

Однако человеческий капитал приносит доход, если он реализуется на практике. Это получило название креативности.

Креативность в широком понимании определяется как способность к генерации существенных новаций в любом виде. В экономическом смысле креативность понимается как продуктивная, ориентированная на результат способность работника к генерации инновационных идей в любой деятельности. Эти идеи должны быть востребованы, легко распространяемы и эффективны, а их реализация — приносить добавленную стоимость.

К общим чертам, свойственным креативной деятельности, можно отнести, с одной стороны, творческую составляющую труда, определяющую развитие инноваций, а с другой — нацеленность на результат, степень полезности и возможность получения добавленной стоимости.

Следует заметить, что знания, профессиональная компетентность, трудовые навыки, опыт принадлежат личности и являются неотчуждаемой собственностью; креативность — отчуждаема и приносит доход в любой деятельности.

Большой вклад в развитие теории креативной деятельности внесли русские ученые — профессор О. Н. Мельников, профессор Н. А. Горелов.

Таким образом, формирование условий для креативного труда работников является необходимой предпосылкой инновационного пути решения социально-экономических, научных и технологических проблем, дальнейшего развития общества, основанного на знаниях.

Современная наука является сложной системой профессионально организованной социальной деятельностью миллионов исследователей, насчитывающей во всем мире около 10 млн ученых, из них около 350 тыс. работают в России.

В настоящее время сформировались две принципиальные особенности научной деятельности. Первая состоит в смещении приоритетов в сторону практического применения научного знания для создания новой техники и технологий, а также производства новых товаров и услуг. Процесс поиска и обоснования научной истины отходит на второй план. Сейчас знание, имеющее прикладную перспективу, стало товаром, предметом конкуренции и торга. «Приоритет прикладных отраслей науки, — отмечает профессор Д. И. Дубровский, — становится подавляющим, что определяется интересами государства и крупных корпораций, для которых теоретические вопросы, фундаментального характера имеют крайне малое значение и вызывают некоторое внимание лишь тогда, когда просматривается близкая связь между ними и разработками новейших вооружений или каким-то особенно прибыльным видом производства».

Вторая особенность современной науки определяется ярко выраженным социальным и коллективным характером научной деятельности. Научные коллективы, а не отдельные ученые, становятся главными субъектами современной науки. Это, в свою очередь, вызывает необходимость разделения труда в рамках функционирования коллективного субъекта науки: теоретики, экспериментаторы, создатели опытных моделей, конструкторы, инженеры, математики-прикладники, экономисты, менеджеры и др.

Поэтому отношения между членами профессионального научного сообщества (человеческий фактор) приобретают актуальное значение с точки зрения менеджмента, требующего учета профессиональной, социальной, коммуникационной, психологической, прикладной (креативной) составляющих.

Инновационный характер современной науки приводит к необходимости ее регулирования как с социальной, так и с экономической точек зрения.

Это связано с тем, что инновационная направленность научной деятельности оказывает непосредственное влияние на производство новых образцов техники, технологий, товаров и услуг. Следовательно, инновации определяют наукоемкую потребительную стоимость, востребованную практикой. Поэтому инновационные знания, встроенные в экономику, являются объектом экономического регулирования со стороны общества в качестве одного из ее звеньев.

Инновационная направленность науки получила также отражение в структуре научной деятельности: если принять общий объем всех видов научной деятельности за 100%, то их распределение выглядит следующим образом: фундаментальные научные исследования — 8–10% всего объема; прикладные исследования — 25–30%; инновационный блок — более 50% (опытно-конструкторские, инженерные, технические и технологические разработки) и менеджмент (управление научными исследованиями, маркетинговое сопровождение, продажа опытных образцов будущих массовых инноваций) — 8–10% от совокупных затрат на развитие науки.

Очень важно, чтобы эта цепочка науки работала как единое целое, в тесной взаимосвязи с экономикой, получая необходимую финансовую и материально-техническую поддержку.

Доля расходов на науку в большинстве развитых стран составляет 2–3% от ВВП. В России этот показатель составляет около 1,1%. По показателю удельного веса затрат на науку в ВВП Россия существенно отстает от ведущих стран мира, находясь на 35-м месте. В пятерку лидеров входят Израиль (4,25%), Республика Корея (4,23%), Швейцария (3,42%), Япония (3,29%) и Швеция (3,28%).

В 2016 г. внутренние затраты на исследования и разработки в России составили 943,8 млрд рублей, это меньше на 0,4% по сравнению с предыдущим годом. Россия занимает 10-е место в рейтинге ведущих стран мира по величине рассматриваемого показателя, уступив в последнее время свою позицию Бразилии. Тройку лидеров по данному показателю составляю США, Китай Япония.

Знание имеет двоякую природу. С одной стороны, оно может быть рассмотрено как товар, который производится и продается в рамках определенных моделей экономической деятельности. С другой стороны, это орудие или предмет труда, нематериальный инструмент, использование которого необходимо для обеспечения наилучшего действия всех секторов экономики. Оба значения термина «знание» существуют в диалектическом единстве. Возможно разграничение его смыслового содержания, но оно не подлежит разделению, поскольку любой фактор экономики (а не только знание) обычно выполняет эти две функции.

Обобщая имеющиеся в научной литературе представления, можно сказать, что «знание — продукт общественной материальной и духовной деятельности людей; идеальное выражение в знаковой форме объективных свойств и связей мира, природного и человеческого. Знания рассматриваются как потенциал для действий, имеющий тесную связь с результатами, как способность к эффективным действиям, использование которой позволяет увеличивать темпы инновационной деятельности, своевременно проводить реструктуризацию бизнеса, ориентированную на создание ценностей для потребителей, снижать затраты и т. д., т. е. приводить к росту эффективности работы организаций. Это подвижное соединение опыта, ценностей, информации и экспертного понимания».

Выделение экономики знаний в самостоятельное научное направление обусловлено развитием экономических отношений. Можно выделить ряд факторов, влияющих на этот процесс.

Прежде всего, поскольку любая форма экономики характеризуется непрерывным процессом совершенствования разделения труда, то возникновение новых форм общественного разделения труда, как и факторов производства, приводит к формированию новой ведущей производительной силы общества.

Одновременно меняются содержание труда и структура занятости в экономике: численность работников в материальном производстве уменьшается, а во вспомогательном — увеличивается. Во многих исследованиях (см., например, доклад The Economist Intelligence Unit — «Тенденции в экономике, индустрии и корпоративной жизни. Прогноз на 2020 год») отмечается, что в ближайший период произойдет трансформация источников приращения добавленной стоимости. Поскольку в качестве основного фактора называется нематериальная составляющая, любой вид деятельности будет потреблять гораздо больший объем творческих сил, чем ранее. Об этом говорит и наметившийся в последние годы (как за рубежом, так и в России) отказ от противопоставления «умственный труд — физический труд» в пользу «стандартный труд — творческий труд». Причем творческой может быть не только интеллектуальная деятельность, но и любой производственный труд.

Вопросы изменения содержания и структуры труда имеют также и международный аспект. Ускорение мировых интеграционных процессов приводит к росту межстранового разделения труда и возникновению специализации на уровне отдельно взятых стран и регионов. Но значительные резервы, которые несет глобализация, связанные с повышением эффективности производства благодаря углублению разделения труда, росту экономик в результате оптимизации размещения ресурсов в мире и т. д., противопоставляются увеличению социальной напряженности, трудовым конфликтам, возникновению экологических и техногенных катастроф.

В качестве одной из причин возникновения экономики знаний также следует отметить, жесткую встроенность современной науки в экономику в качестве одного из ее звеньев. Первый шаг в этом направлении сделали Германия, США, а позже ряд развитых стран в 80-е гг. XX в. С этого времени наука стала важной частью бизнеса, а начиная с XX в. во всех ведущих странах мира связь науки и экономики стала определяющей конкурентоспособность.

Развитие экономики знаний переходит на качественно новый уровень при дополнении научного знания возможностями информационных технологий. Интеграция новых знаний, носителями которых являются люди, и знаний, связанных с технологиями, формирует новый вид компетенций, которые образуют так называемые ключевые компетенции, которые формируют конкурентное преимущество компаний. Основными ресурсами их создания являются знания и креативность. Развитие креативного потенциала, генерация новых знаний и их эффективное использование, успешное внедрение инноваций — все это является необходимыми условиями работы в новой экономической среде.

Уровень развития знаний определяет динамику рынка предоставления интеллектуальных услуг, включающий продажу высоких технологий, патентов, ноу-хау и другой продукции. На сегодняшний день это один из наиболее динамичных сегментов мировой торговли. Международные продажи технологий, интеллектуальных услуг и высокотехнологичных изделий в совокупности составляют почти четверть общего объема мирового экспорта. Это подталкивает компании к интенсивному наращиванию нематериальных активов, использованию интеллектуальных ресурсов, обладающих способностью многократно участвовать в создании новых ценностей без значительных дополнительных вложений оборотных средств.

Стремительное ускорение технологической революции, особенно благодаря Интернету и новым информационным и коммуникационным технологиям, созданию конвергентных технологий, новых сегментов экономики знаний и др., обусловливает необходимость ускорения перехода к инновационной модели развития.

В условиях установления экономических санкций против России формирование в экономике новых быстроразвивающихся секторов разработки и применения прорывных технологий (НБИК) и технологий экономики знаний являются катализатором инновационного развития, который позволяет усилить конкурентные преимущества экономики.

Таким образом, актуальность изучения проблем экономики знаний обусловлена неуклонным возрастанием в высокотехнологичном бизнесе научных знаний — интеллектуальных активов, включая научные, информационные, консалтинговые, инжиниринговые услуги и технологии, патенты, лицензии, ноу-хау, базы данных, изобретения, программное обеспечение, товарные знаки и др., составляющие более четверти общего объема мирового экспорта товаров и услуг.

В настоящее время доля не учитываемых интеллектуальных активов доходит до 90% в рыночной стоимости российских компаний. Поэтому изучение и анализ ключевых свойств и параметров порядка использования интеллектуального капитала, разработка на этой основе системы и методов управления знаниями позволит поддерживать конкурентоспособность на мировом уровне.

Большинство исследователей сходятся во мнении, что проблема интеллектуального капитала может быть переведена на качественно новый уровень путем объединения научного знания и самого процесса генерации научных идей с возможностями информационных технологий. При этом знания, наравне с другими ресурсами, являющимися факторами производства, создаются, обрабатываются и применяются для решения операционных и стратегических задач. Поэтому широкое внедрение и использование современных технологий работы с данными и информацией являются другим важным аспектом поддержания конкурентоспособности экономики.

Исследование проблем экономики знания в контексте использования информационных технологий требует комплексного, системного рассмотрения.

В Российской Федерации в 2010 г. была принята Государственная программа «Информационное общество (2010–2020 гг.)». В рамках данной программы были разработаны приоритеты и цели государственной политики в сфере развития информационных технологий и экономики знания. Основными из них являются: повышение качества жизни граждан; обеспечение конкурентоспособности России; развитие экономической, социально-политической, культурной и духовной сфер жизни общества; совершенствование системы государственного регулирования и др.

Таким образом, итоговым результатом программы станет наличие широкого спектра возможностей использования научных знаний в производственных, образовательных и социальных целях. Эти возможности будут доступны для любого гражданина вне зависимости от его возраста, состояния здоровья, региона проживания и др. Возможности использования научных знаний и информационных технологий обеспечиваются за счет создания соответствующей инфраструктуры, цифрового контента и подготовки пользователей. Выполнение Программы создает условия для повышения качества труда, образования, медицинского обслуживания, социальной защиты населения на основе развития и использования информационных технологий и научного знания.

На современном этапе эта Программа получила свое развитие в разработке концепции цифровой экономики, в основу которой заложена идея оптимизации работы с данными.

Для достижения целей Программы информатизации общества и создания цифровой экономики предстоит решить комплекс научно-исследовательских, производственно-технических, экономических, правовых, социальных и других проблем, которые в целом в области науки могут быть охарактеризованы как создание метаэкономики, основанной на знаниях, по отношению к отраслевым экономикам (изучающим экономические аспекты материальной базы информационных технологий, их эффективного применения, создания научных знаний и средств их передачи, формирования рынка информационных услуг и др.).

Эта область знания специфически проявляет себя в исследовании информации как ресурса, в обобщенном рассмотрении информационных отношений, объединяя отдельные их аспекты в единый объект, функционирующий в системе рынка и государственного регулирования. В этом контексте главная роль метаэкономики знания состоит в изучении закономерностей и тенденций развития сферы применения научного знания для решения задач информатизации общества, создающего реальную возможность использования интеллектуальных ресурсов (человеческого капитала). В этой роли может выступать экономика знаний.

Метаэкономика, основанная на знаниях, рассматривает объект исследования как единое целое, исходя из системного подхода и контекстуализации научного знания.

Продуктом метаэкономики, основанной на знаниях, могут быть теоретические, методологические и практические выводы и предложения по повышению эффективности использования знания в экономике, информационно-технологической сфере, во всех сферах человеческой деятельности, расширении границ общения и сотрудничества, взаимопомощи и взаимоинформирования в бизнесе, науке, культуре и образовании, выявлении новых средств познания и коммуникации, увеличении доступности информационных ресурсов и др.

В зарубежных научных исследованиях аналогичных проблем акцент главным образом делается на характеристике особенностей научно-технического прогресса на каждом этапе его развития в контексте формирования общественно-политических систем, выделяя при этом: аграрное общество, индустриальное общество, постиндустриальное общество, информационное общество… Исходя из этой логики, очевидно, следует ожидать появления: «нанообщества», «биообщества», «когнитивного общества» и т. д. Главная цель зарубежных авторов современных теорий общественного развития — найти релевантное понятие (определение) характера сложившихся общественных отношений в современном глобальном мире (см. работы Д. Белла, Ф. Махлупа, У. Мартина, Т. Умесао, М. Парата, Й. Масуда, К. Курокава, Т. Стоунера, Р. Карца, Н. Штера, М. Кастельса, Г. Бехманна, А. Горца, Б. Польре, Р. Друкера, А. Корсани, П. Вайнгарта и др.).

Мы полагаем, что общество знания и экономика знаний, как его ядро, на сегодняшний день представляют собой наиболее зрелое и всеобъемлющее определение постиндустриальной экономики.

В итоге выделим предмет экономики знания как учебной дисциплины в широком смысле. Экономика знания — наука о закономерностях и тенденциях развития сферы применения знания о процессах создания, накопления, распространения и использования знания в экономических, социальных, образовательных и культурных целях на основе информационных технологий, где информация выступает носителем научного знания, формой его выражения.

1.3. Интеллектуальный капитал как объект экономики знаний

Еще в VII в. родоначальник английской классической политэкономии У. Петти позиционировал человеческие ресурсы как важный фактор процветания страны. Так, в своей работе «Слово мудрым» в главе «О ценности населения» (1664 г.) он писал, что слава государя основывается на численности, искусности и трудолюбии его народа. Автор одним из первых предпринял попытку оценить денежную стоимость производительных качеств человеческой личности. В своем главном труде «Политическая арифметика» (1676 г.) автор предложил метод подсчета ценности каждого человека: ценность основной массы людей, как и земли, равна двадцатикратному годовому доходу, который они приносят.

В XVIII в. эти идеи получили дальнейшее развитие в трудах А. Смита. В своем труде «Исследование о природе и причинах богатства народов» он вводит целый ряд понятий, характеризующих сферу трудовых отношений, доказывая, что решающая роль в формировании национального богатства принадлежит живым производительным силам работника, его навыкам и способностям.

Дальнейшую разработку идей А. Смита продолжил выдающийся представитель классической политэкономии Д. Рикардо, который особо выделил роль образования, объясняя отставание стран в экономическом развитии, наряду с другими причинами, недостатком образования у всех социальных слоев.

На рубеже ХIХ–ХХ вв. в мировой экономической мысли сформировался ряд направлений и школ, занимающихся анализом природы человека с точки зрения его производительных способностей. Некоторые ученые объявили капиталом самого человека (Л. Вальрас, Дж. М. Кларк, Г. Д. Маклеод, Дж. Мак-Куллох, Й. Тюнен, И. Фишер, У. Фарр, Т. Уитштейн и др.). Ряд экономистов отстаивали позицию о том, что капиталом является не сам человек, а унаследованные и приобретенные им качества и способности (Н. Сениор, Ф. Лист, Дж. Уолш и др.).

Определенный вклад в развитие школы человеческого капитала внесла русская экономическая школа. Изучением проблем народного образования и его влияния на социально-экономическое развитие России занимались такие видные ученые, как М. В. Ломоносов, Д. И. Менделеев, К. П. Победоносцев, Е. И. Трубецкой, П. М. Шестаков, Е. Н. Янжул и др. Можно констатировать, что идея: «Будет России образованна, будет и богата» во многом предвосхитила те выводы, к которым впоследствии пришли многие специалисты, занимавшиеся проблемами экономики образования.

В 1920-е гг. известный экономист Н. Д. Кондратьев отметил, что основные капитальные блага функционируют десятки лет, требуя весьма длительного времени и огромных затрат на их производство. В их состав предлагалось включать и квалифицированную рабочую силу.

В целом эволюция научных идей и взглядов на человека, структура его производительных способностей и качеств, их роли в экономике характеризуются многообразием подходов, зачастую незавершенных и противоречивых, но с достаточно выраженной тенденцией преемственности идей. Однако до середины XX в. целостной концепции человеческого капитала еще не существовало.

Значительное внимание уделялось вопросам изучения интеллектуального капитала и в XX в. Первоначально объектом изучения по-прежнему выступал преимущественно «человеческий капитал». Существенным отличием от предшествующих исследований явилось смещение акцента с макроуровня (человеческие ресурсы как основа процветания страны) на микроуровень (человеческий капитал как фактор производства компании). Впервые важность роли знаний и умений работников в процессе функционирования фирмы была отмечена в теории человеческого капитала, разработанной на рубеже 50–60-х гг. XX в. двумя американскими экономистами Теодором Шульцем и Генри Беккером. Согласно данной теории, человеческий капитал, формируемый на основе врожденных способностей людей, а также целенаправленных инвестиций в его развитие, может наравне с другими формами капитала приносить доход его владельцу.

Теория человеческого капитала произвела определенный переворот в экономике труда, так как постулировала:

переход от текущих показателей к показателям, охватывающим весь жизненный цикл (пожизненные заработки и доходы);

выделение инвестиционных аспектов в поведении агентов на рынке труда;

признание человеческого времени в качестве ключевого экономического ресурса.

Основные подходы к трактовке понятия «человеческий капитал» представлены ниже (табл. 1.1)

Таблица 1.1

Различные подходы к определению человеческого капитала

Определение человеческого капитала | Автор
Совокупность приобретенных знаний, навыков, мотивации и энергии, которыми наделены человеческие существа и которые могут использоваться в течение определенного периода времени в целях производства товаров и услуг | У. Боуэн
Способность индивидуума к производству товаров и услуг, его производительные способности и дарования | Л. Туроу
Фонд, функция которого — производство трудовых услуг в общепринятых единицах измерения и который в этом своем качестве аналогичен машине как представителю вещественного капитала | Й. Бен-Порэт
Приведенная стоимость прошлых инвестиций в навыки людей, а не ценность людей самих по себе | М. Блауг
Результат осуществленных в человека инвестиций. При этом основными направлениями инвестиций являются: обучение; подготовка на производстве; здравоохранение; миграция; получение информации о ценах и доходах | Г. Беккер

Таким образом, определения человеческого капитала можно разделить на две группы. В рамках первой группы человеческий капитал предлагается понимать, как совокупность имеющихся у человека запасов, способностей и качеств, применяемых в процессе производства благ. Другая группа определений делает акцент на инвестиционном характере накопления человеческого капитала в результате различных форм человеческой активности.

Разработка теории человеческого капитала была продолжена подробным изучением роли технологического фактора в обеспечении экономического роста. П. Ромер пришел к выводу о существовании трех направлений инвестиций, обеспечивающих экономический рост: вложения в новое знание, вложения в человеческий капитал, инвестиции, нацеленные на распространение умений. Таким образом, экономический рост, по мнению Ромера, обеспечивается развитием новых идей. Очевидно, что разработка этих идей требует инвестиций в сферу НИОКР, но размер этих инвестиций снижается со временем за счет того, что индустрия, производящая знание может использовать уже имеющийся и постоянно увеличивающийся запас знаний. Следует отметить, что теория Ромера одна из первых обратила внимание на распространение результатов интеллектуального труда. В этой связи автор акцентирует внимание на следующих моментах:

— при получении нового знания часто имеет место межотраслевой эффект, т. е. возможность использовать полученное знание для разработок в других отраслях;

— знание может выступать в качестве как общественного, так и частного блага, но, как правило, находится на грани;

— эксплуатация знаний — превращение их в форму продукта, технологии с целью снижения издержек, повышения производительности, роста доходов.

Важность рациональной эксплуатации знаний постулируется и в других исследованиях. В концепции Б. Карлсона и Е. Теймаза отмечаются две причины экономического роста: технологический прогресс и экономическая компетентность, под которой авторы понимают способность фирмы получать конкретные преимущества от использования достижений технологического прогресса и результатов интеллектуального труда. По мнению авторов, экономическая компетентность является более значимым фактором, чем технологический прогресс.

С течением времени, в связи с форсированием осуществления НИОКР, из-за роста темпов научно-технического прогресса сфера исследований расширилась, и внимание исследователей сконцентрировалось не только на человеческом капитале, но на более масштабной категории — «интеллектуальный капитал». Ценность данной категории обозначил К. Свейби, введя его в 1986 г. в широкое употребление в своей книге «Невидимый балансовый отчет».

Прежде всего ученых-экономистов интересовала структура интеллектуального капитала, относительно которой существовали разные мнения. Структура интеллектуального капитала, согласно Свейби (который отождествлял интеллектуальный капитал с категорией нематериальных активов), представлена на рис. 1.3:

Рис. 1.3. Структура интеллектуального капитала по К. Свейби

Во внутреннюю структуру компании входят административные процессы, такие как: концепции, модели, шаблоны, компьютерные системы, патенты и др. Они создаются сотрудниками фирмы, но, по большей мере, относятся к собственности компании. Однако, кроме перечисленного, существует такая часть внутренней структуры, как неформальная деятельность, внутренние сети, «культура» или «дух» организации, не принадлежащая непосредственно компании. Таким образом, внутренняя структура частично, но не полностью зависит от людей.

Внешнюю структуру компании, в соответствии с концепцией Свейби, можно рассматривать как систему нематериальных взаимоотношений с поставщиками и покупателями, формирующую репутацию фирмы, а также отношения с конкурентами. Часть таких взаимоотношений может оказывать влияние на интеллектуальную собственность, например бренд.

Индивидуальная компетентность включает в себя способности сотрудников фирмы, такие как образование, опыт, социальные навыки.

В развитие теории интеллектуального, Л. Эдвинсон и М. Мэлоун предложили более детальную классификацию, определив ее как «совокупность человеческого капитала, организационного (или структурного) капитала и клиентского капитала, каждый из которых может быть заемным или собственным» (см. рис. 1.4).

Рис. 1.4. Структура интеллектуального капитала по Л. Эдвинсону и М. Мэлоуну

В приведенной схеме авторы отождествили человеческий капитал с компетенцией сотрудников в классификации Свейби. Эта часть не может быть собственностью компании. Под структурным капиталом понимается все, что имеет отношение к организации в целом — то, что имеется у фирмы, когда ее сотрудники находятся за пределами офиса. Это отношения с клиентами, включая договоры и контракты, и организационный капитал, представляющий из себя все активы фирмы, дающие возможность повысить эффективность ее работы, а также организационные способности, сопряженные с предоставлением услуг компанией или созданием продукта. Организационный капитал разделен на инновационный, состоящий по большей части из прав интеллектуальной собственности (патентов, лицензионных соглашений), а также процессный капитал, связанный с инфраструктурой компании (различные производственные, сбытовые, сервисные системы и т. п.).

Э. Брукинг и Е. Мотта в своем исследовании предложили иную концепцию, рассматривая интеллектуальный капитал как нематериальные активы, и представили более развернутую структуру интеллектуального капитала, включив в него:

активы рынка;

активы интеллектуальной собственности;

активы инфраструктуры;

гуманитарные активы.

В качестве гуманитарных активов предлагается рассматривать всю совокупность коллективных знаний работников предприятия, их способностей к творчеству, решению проблем, лидерских качеств, а также предпринимательских и управленческих умений. Сущность инфраструктурных активов в обеспечении функционирования компании. В их состав входят бизнес-процессы, процессы управления, общая культура организации и др. Рыночными активами являются объекты, определяющие положение фирмы на рынке: благоприятные для компании соглашения, контакты, связи, дистрибутивные каналы и др. В состав рыночных активов также могут быть включены средства индивидуализации (товарные знаки, торговые марки, фирменные наименования). Таким образом, в группу «Активы интеллектуальной собственности» входят только результаты исследований и разработок (изобретения, полезные модели, промышленные образцы и ноу-хау).

Как видно из большинства рассмотренных классификаций, отождествляет интеллектуальный капитал и нематериальные активы лишь К. Свейби. Большинство авторов считают интеллектуальной капитал более широкой категорией по отношению к интеллектуальной собственности и нематериальным активам, которые лишь составляют его часть. Данная взаимосвязь отражена на рис. 1.5. Помимо интеллектуальной собственности, интеллектуальный капитал включает такие элементы, как трудовые ресурсы и капитал клиентов, на которые компания не может законодательно оформить права собственности. Для отражения интеллектуальной собственности на балансе компании необходимо соблюдение ряда условий, например, соответствие срока использования законодательно установленному сроку, обоснование возможности генерировать доход, отсутствие у компании намерений отчуждать данный актив в будущем.

Рис. 1.5. Взаимосвязь категорий «интеллектуальный капитал», «интеллектуальная собственность», «нематериальные активы»

Одна из важнейших проблем в сфере интеллектуального капитала — сложность его учета. В соответствии с принципами бухгалтерского учета, принятыми в большинстве развитых стран, ресурсы рассматриваются как «активы». Поэтому они должны быть четко определены и отделены от прочих активов. Фирма осуществляет над ними эффективный контроль, что позволяет прогнозировать будущие экономические выгоды от их использования. Следовательно, существует возможность определить, не уменьшились ли они, и если да, то насколько (например, вследствие амортизации или обесценивания). Термин «актив» призван обозначать нечто, непосредственно находящееся в собственности компании — оборудование, финансовые активы и поддающиеся идентификации нематериальные активы. Таким образом, если нельзя дать однозначного и четкого определения активу, то он не будет отражен в книгах учета.

Большинство элементов интеллектуального капитала находится вне традиционного бухгалтерского учета. Например, назначение специалиста на ключевой для компании пост не находит никакого отражения в бухгалтерских книгах. Аналогично никак не отражается утрата компанией одного из своих ценных клиентов. Однако если предприятие покидает ведущий специалист по продажам, существует большая вероятность, что он заберет с собой наработанную клиентуру, что отразится на прибылях компании. Но даже этот факт никак не отражается в рамках традиционного учета.

Таким образом, стандартный бухгалтерский учет дает лишь частичное представление о делах компании. Поэтому многие предприятия составляют отчеты об интеллектуальном капитале (Intellectual Capital Accounts), представляющие собой дополнение к традиционным бухгалтерским отчетам. Подобный отчет — инструмент управления интеллектуальным капиталом, а также способ обосновать инвестиционную привлекательность компании.

Именно с целью составления подобных отчетов, а также в рамках управления интеллектуальным капиталом, требуется его оценка. Существующие методики можно разделить на четыре группы:

1) прямые методы, основанные на непосредственной количественной оценке различных составляющих интеллектуального капитала (direct intellectual capital methods);

2) методы, основанные на рыночной капитализации, оценивающие разницу между рыночной стоимостью и балансовой стоимостью активов (market capitalization methods);

3) методы, основанные на рентабельности активов, согласно которым разница между среднеотраслевой рентабельностью активов и рентабельностью активов целевого предприятия и есть дополнительная эффективность, которую генерирует интеллектуальный капитал (return on assets methods);

4) индикаторные методы, оценивающие различные индексы и параметры (преимущественно качественные, а не количественные), которые, как предполагается, влияют на величину интеллектуального капитала (scorecard methods).

Описание ключевых методов представлено в табл. 1.2.

Таблица 1.2

Основные методы оценки интеллектуального капитала

Метод
Автор
Описание

Прямые методы

Technology Broker
А. Brooking
Стоимость интеллектуального капитала оценивается на основе диагностики ответов на 20 вопросов, которые характеризуют четыре основных компонента интеллектуального капитала

Citation-Weighted Patents
N. Bontis
Интеллектуальный капитал и его эффективность оцениваются на основе влияния НИОКР на ряд индикаторов, таких как число патентов и отношение стоимости патентов к обороту и т. п.

The Value Explorer™
D. Andriessen, R. Tiessen
Методология учета, предложенная KPMG для вычисления и распределения стоимости интеллектуального капитала между следующими видами активов: навыками и неявными знаниями; коллективными ценностями и нормами; технологиями и явными знаниями; основными и управленческими процессами

Методы, основанные на рыночной капитализации

Market-to-Book Value
В. Stewart, D. Luthy
Стоимость интеллектуального капитала предприятия оценивается как разница между его рыночной и балансовой стоимостями

Методы, основанные на рентабельности активов

Calculated Intangible Value
B. Stewart
На основе отраслевого коэффициента ROA определяется ожидаемая прибыль компании с ее идентифицируемых активов. Избыточная прибыль (в случае ее наличия), определяемая как разность между фактической и ожидаемой прибылью, относится на эффект интеллектуального капитала. Стоимость интеллектуального капитала определяется путем капитализации величины избыточной прибыли

Индикаторные методы

Skandia Navigator™
L. Edvinsson, A. Malone
Интеллектуальный капитал оценивается посредством анализа и агрегирования 164 индикаторов (91 — для интеллектуального капитала, 73 — традиционные показатели), которые используются для охвата пяти основных компонентов: финансов; клиентов; процессов; обновления и развития; человеческого капитала

Value Chain Scoreboard™
B. Lev
Матрица нефинансовых индикаторов структурируется на три категории согласно циклу развития: открытие/обучение; внедрение; коммерциализация

Intangible Asset Monitor
K. E. Sveiby
Менеджмент выбирает индикаторы на основе стратегических целей фирмы для того, чтобы оценить четыре аспекта создания новой стоимости с помощью интеллектуального капитала: рост; обновление; эффективность; сокращение риска (стабильность)

Balanced Scorecard
R. Kaplan, D. Norton
Деятельность компании оценивается с помощью индикаторов, которые разделены на четыре основных направления: финансовое; маркетинговое; производственное; интеллектуальное. Индикаторы строятся на основе стратегических целей фирмы

Для того чтобы интеллектуальный капитал действительно обеспечил компании конкурентные преимущества, необходимо осуществлять грамотное управление им. Очевидно, что усилия менеджмента должны учитывать специфику различных элементов интеллектуального капитала. В табл. 1.3 синтезированы рассмотренные выше подходы к структурированию интеллектуального капитала и с учетом выделенных элементов предлагается комплекс управленческих решений.

Таблица 1.3

Мероприятия по управлению различными элементами интеллектуального капитала

Элемент интеллектуального капитала
Описание
Управленческие мероприятия

Человеческий капитал
Знания, навыки, квалификация сотрудников
Поиск кадров;
создание системы мотивации к труду;
содействие сплоченности коллектива;
закрепление персонала за компанией посредством долгосрочных контрактов, создания конкурентных преимуществ в сфере условий труда по сравнению с компаниями-конкурентами

Капитал
процессов
Производственные, сбытовые, финансовые, управленческие схемы, обеспечивающие компании конкурентные преимущества
Создание надежного режима коммерческой тайны для охраны коммерческих, технологических, финансовых и прочих ноу-хау компании;
осуществление бенч-маркинга с целью совершенствования собственных бизнес-схем

Активы интеллектуальной собственности в сфере исследований и разработок
Права на изобретения, полезные модели, промышленные образцы
Проведение НИОКР с целью создания результатов интеллектуальной деятельности;
обеспечение надежной правовой зашиты;
мониторинг соблюдения прав интеллектуальной собственности

Капитал
клиентов
Долгосрочное взаимодействие с потребителями, позволяющее снизить коммерческие риски в сфере реализации товара
Формирование потребительской лояльности;
повышение качества продукции и услуг;
введение системы накопительных скидок;
индивидуальный маркетинг;
бренд-менеджмент

Активы рынка
Права на средства индивидуализации (товарные знаки, фирменные наименования и т. п.);
репутация компании на рынке;
выгодные долгосрочные контракты с контрагентами
Соблюдение бизнес-этики;
бренд-менеджмент

1.4. Интеллектуальные услуги в структуре экономики знаний

В начале своего существования экономическая наука отводила услугам второстепенную роль. Полезным считался труд, в результате которого получался материальный (осязаемый) продукт, например, в области сельского хозяйства, при добыче полезных ископаемых, изготовлении одежды и предметов быта. «Непроизводительный» труд не приветствовался, а в некоторых случаях даже осуждался (например, ростовщичество).

На протяжении XVIII–XIX вв. экономисты спорили о природе и роли услуг, но единогласно соглашались с тем, что выделить этот сектор можно только по остаточному принципу. К нему причисляли виды деятельности, которые напрямую не относились ни к добывающим, ни к обрабатывающим отраслям экономики.

В ходе промышленных революций XVII–XVIII вв. произошел переход от аграрного общества с преобладанием в экономике первичного сектора (в основном сельского хозяйства) к индустриальному, где наибольшую долю общественного продукта производил вторичный сектор.

Еще в 1935 г. Алан Фишер увидел перспективу развития трех уровней секторов в экономике и предложил считать сферу услуг третичным сектором экономики, вслед за обрабатывающим (вторичным) и добывающим (первичным) секторами. А в 1940 г. трехсекторную модель Фишера развил Колин Кларк и предсказал третичному сектору в недалеком будущем роль локомотива экономического роста. Он предопределил «взлет» сектора услуг и его доминирование над прочими секторами.

Можно выделить последовательно сменяющие друг друга доминирующие модели секторов экономики с точки зрения характера выпускаемой продукции:

Первичный сектор экономики — связан с развитием добывающей промышленности. К нему также относят сельское хозяйство, рыболовство, лесоводство и охоту. Основными продуктами сектора являются материальные продукты данных отраслей народного хозяйства.

Вторичный сектор экономики — обусловлен развитием обрабатывающей промышленности и строительства. Общество, которое существует в условиях господствующего вторичного сектора экономики, называется индустриальным.

Сам переход от первичного ко вторичному экономическому уровню был связан с промышленной революцией в XIX в.

Третичный сектор экономики — известен как сектор услуг, а его целью является не производство благ, а предоставление услуг для удовлетворения человеческих и производственных нужд и потребностей. На сегодняшний день он предполагает активное развитие традиционных услуг, репликация которых не требует высококвалифицированного творческого труда.

Гипотеза К. Кларка о последовательной смене доминирования в экономике трех ее секторов подтвердилась статистическими данными в странах с устойчивым экономическим развитием. С тех пор модель Кларка-Фишера стала общепризнанной. Третичный сектор изначально объединял все услуги — от транспорта и связи до образования и государственного управления. По мере накопления знаний о сфере услуг обнаружилась ее разнородность, вследствие чего встал вопрос о правомерности отнесения всех услуг к одному сектору экономики (третичному).

На смену индустриальному обществу пришло постиндустриальное, в котором стала доминировать сфера услуг. Что в конечном итоге привело к появлению экономики знаний.

Основным ресурсом при производстве услуг является труд. Однако труд, используемый при оказании различных услуг, требует разного уровня образования и квалификации (сравните труд парикмахера и профессора вуза). По этой причине сектор услуг был условно разделен на два — путем выделения сектора интеллектуальных (знаниеемких) услуг, который исследователи по сложившейся традиции назвали четвертичным. В него включены те виды услуг, которые требуют высококвалифицированного креативного труда.

Четвертичный сектор экономики был добавлен к традиционной трехсекторной классификации Колина Гранта Кларка в 2000-е гг. и обусловлен производством интеллектуальных (knowledge-intensive — знаниеемких) услуг. Переход от третичного к четвертичному экономическому уровню связан с технологической революцией в сфере услуг и появлением информационных технологий.

Еще в третьей четверти ХХ в. некоторые западные ученые стали выдвигать идеи об экономике будущего, основанной на знаниях, — так называемой интеллектуальной экономике. О ее становлении, как о стратегическом направлении развития, было отмечено в 2000 г. на заседании Европейского совета в г. Лиссабоне. Важным центральным продуктом экономики знаний являются интеллектуальные услуги.

Интеллектуальная экономика, или экономика знаний, может считаться доминирующим сектором, когда более половины населения будет занято в секторе интеллектуальных видов деятельности.

Рассмотрим несколько определений понятия «интеллектуальная услуга».

Исследователи Высшей Школы Экономики определяют интеллектуальную услугу как «не имеющий товарной формы продукт интеллектуальной деятельности, предназначенный для разового удовлетворения человеческих и производственных нужд». В категорию этих видов деятельности включены те виды услуг, которые требуют высококвалифицированного творческого труда.

Й. Майлз под интеллектуальными услугами понимает услуги, которые участвуют в экономической деятельности, и предназначены для создания, накопления и распространения знаний.

С. Страмбак приводит такое определение: «это услуги, производящие знания и потребляющие знания».

А. Кох, Г. Стротман отмечают, что интеллектуальные услуги опираются на информацию, новые технологии, новые методы управления, производства и продаж, и определяют их как «персонализированные услуги, предлагающие диверсифицированный спектр высококвалифицированных решений».

Итак, интеллектуальные услуги, являясь базовым продуктом экономики знаний, представляют собой результат высококвалифицированного творческого труда, предназначенный для разового удовлетворения человеческих и производственных нужд, реализуемый на возмездной основе.

Ключевым словом является «интеллектуальные». Если третичный сектор экономики предполагает деятельность по репликации стандартных услуг, то четвертичный — то, что услуга не может быть типовой. Всегда необходима ее адаптация к особенностям конкретного потребителя, что представляет собой знаниеемкий процесс.

Важным критерием, отличающим интеллектуальную услугу от стандартной услуги, является индивидуализированный характер ее производства с применением высококвалифицированного творческого труда.

Интеллектуальные услуги являются источниками, носителями и пользователями инноваций. В отраслях экономики, основанной на знаниях, занято большое количество лиц с высшим университетским образованием; сотрудники компаний активно используют новые знания, а также навыки наукоемкого труда. Компании, производящие интеллектуальные услуги, становятся «центрами добавленной стоимости».

Основным базовым фактором производства всех интеллектуальных услуг является знание, а одним из оснований, составляющих экономику знаний, согласно данным Всемирного банка¹, является образование (требуется наличие высококвалифицированных специалистов, способных создавать, распространять и использовать знания).

Виды интеллектуальных услуг существенно отличаются друг от друга, поэтому по ряду позиций предполагают самостоятельные методологические базы и теории. Глобально они могут быть для потребительского или промышленного рынков.

Более распространенной группой являются деловые услуги (knowledge intensive business services — KIBS), или их называют услуги промышленного сектора: консалтинговые, финансовые, юридические, исследовательские, инжиниринговые, информационные и т. п. В настоящее время они стали необходимым условием успешной деятельности компаний других секторов; по статистике эта группа играет важную роль в развитых странах, составляя, например, 10% от общей добавленной стоимости в странах ОЭСР.

Интеллектуальные услуги могут оказываться с использованием или без использования технологий.

Примерами интеллектуальных услуг, основанных на технологиях, являются: программное обеспечение, обучение в области новых технологий; проектирование; научные/лабораторные испытания, экологические услуги с использованием новых технологий, услуги в области нейромаркетинга, и др.

В то же время примерами интеллектуальных услуг, не использующих технологии, могут быть маркетинговые исследования и реклама, юридические услуги, финансовые услуги, офисные услуги и др.

Классификация видов экономической деятельности (ОКВЭД) охватывает сферу интеллектуальных услуг по нескольким разделам (табл. 1.4).

Таблица 1.4

Основные виды и категории интеллектуальных услуг

Коды ОКВЭД
Виды деятельности
Категории интеллек-
туальных услуг

60–63
72
Деятельность в области телевидения и радиовещания.
Деятельность в сфере телекоммуникаций.
Разработка компьютерного программного обеспечения, консультационные услуги в данной области и др. сопутствующие услуги.
Деятельность в области информационных технологий.
Научные исследования и разработки
Высокотех-
нологичные услуги

50–51
71
74
Деятельность воздушного и космического транспорта.
Деятельность в области архитектуры и инженерно-технического проектирования, технических испытаний, исследований и анализа.
Деятельность проч. профессиональная, научная и техническая
Техноло-
гичные услуги

69–70
73
78, 80
Деятельность в области права и бухгалтерского учета.
Деятельность головных офисов, консультирование по вопросам управления.
Деятельность рекламная и исследования конъюнктуры рынка.
Деятельность по трудоустройству и подбору персонала.
Деятельность по обеспечению безопасности и проведению расследований
Професси-
ональные услуги

64–66
Деятельность финансовая и страховая
Финансо-
вые услуги

58
84–93
Деятельность издательская.
Государственное управление и местное самоуправление, обеспечение национальной безопасности, социальное страхование.
Образование.
Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг.
Деятельность в области культуры, организации досуга и развлечений
Прочие услуги

В своем развитии сектор интеллектуальных услуг прошел три исследовательских этапа:

1 этап. Понятия, общая характеристика, классификации, роль в экономике и экономике знаний. (1995–2000 гг.).

2 этап. Углубленное исследование сектора интеллектуальных деловых услуг по отдельным направлениям, таким как инновации; сопроизводство; уровень технологичности; человеческий фактор. (2000–2010 гг.).

3 этап. Исследования по отдельным видам интеллектуальных услуг, включая множественные эмпирические исследования по отдельным секторам; разработка методологических баз по ряду из них. (2010 г. — по настоящее время).

Вставка 1.4
Пионером исследований в области «экономики знаний» является Ф. Махлуп. Он-то и вводит данное понятие в своей работе в 1962 г. Автор также выделил направление «профессиональных услуг», которые оказывают компании, продающие знания. Ф. Махлуп обозначил юридические, инжиниринговые, бухгалтерские, аудиторские и медицинские услуги, предполагающие продажу специализированных знаний. В своих исследованиях автор опирался на статистические данные.

Отметим, в чем отличие интеллектуальных услуг от материальных товаров:

1. Производство материальных продуктов чаще всего первично по отношению к его приобретению или размещению заказа на покупку. Производство услуги всегда вторично, осуществляется после формирования заказа. Оно представляет собой полезное действие, сопровождающее зачастую поставку материального объекта (изделия). Оценивать результат оказания услуги удобнее на стадии оценки материального продукта, и эта оценка осуществляется по косвенным признакам.

2. Производство материальных товаров, как правило, осуществляется без участия потребителей. При производстве услуг клиент может принимать активное участие в их производстве, особенно если услуга направлена непосредственно на потребителя.

3. Для производителя интеллектуальных услуг главным производственным ресурсом является высококвалифицированный труд. Значение фактора капитала существенно меньше, а земли практически ничтожно. Основной производственный ресурс по своей природе нематериален. Важную роль в производстве интеллектуальных услуг играют человеческие ресурсы и активы знаний. Исследователи Института Фраунгофера подтвердили гипотезу, что отдельные лица компании могут оказывать решающее значение для своих фирм и оказываемых услуг, повышая ценность создаваемых и передаваемых знаний и инноваций. Наличие уникальных специалистов в компании является существенным преимуществом при реализации интеллектуальных услуг. Такие личности выступают в качестве инновационных катализаторов при оказании интеллектуальных услуг, являясь ангелами по передаче знаний (knowledge-transfer angels).

4. Производство интеллектуальных услуг требует профессиональной специализации, а сама технология производства интеллектуальной услуги трехкомпонентна и включает в себя:

— оборудование и материальную часть;

— входящую информацию;

— методы оказания услуги.

Можно выделить 3 группы интеллектуальных услуг:

1) основанные на новых технологиях (technology-related services — T-KIBS). Они в основном связаны с информационными и коммуникационными технологиями, а также технической деятельностью (IT, проектирование, инжиниринг, R & D Consulting, и т. д.);

2) профессиональные услуги (professional services — P-KIBS). Они могут быть оказаны активным пользователям новых технологий (например, услуги управления, юридические, бухгалтерские услуги, исследование рынка и др.). Интеллектуальные услуги опираются на профессиональные знания; это могут быть научные и технологические знания или более администрированные и социальные знания;

3) креативные (творческие) интеллектуальные услуги (creative services — C-KIBS). К ним отнесены: культура, графика, реклама, дизайн, СМИ.

Отметим основные моменты, связанные с производством интеллектуальных услуг.

Прежде всего все интеллектуальные услуги наделены свойством «знаниеемкости». Это основная черта, которая отделяет услуги третичного от услуг четвертичного секторов. Тем не менее природа знаниеемкости «неопределенная, ненаблюдаемая и неоперациональная». Только косвенные признаки могут говорить об ее наличии и масштабе.

Во-вторых, маркетинг отношений играет значимую роль в производстве интеллектуальных услуг и учитывает особенности конкретного потребителя. Возникает востребованность в сопроизводстве услуг вместе с ее заказчиком. Практически невозможно интеллектуальную услугу произвести без помощи потребителя. Последний должен как минимум предоставить информационный ресурс, а у услуги появляются два производителя. Взаимодействие поставщика и заказчика может носить очень длительный характер. Потребитель попадает в так называемый сервисный ландшафт, который характеризуется вовлеченностью заказчика (consumer-intensity) и сообслуживанием (servuction).

Распространенной методологией маркетинга отношений является методология структурирования функции качества (Quality Function Deployment (QFD)), представляющая собой набор инструментов и методов, которые позволяют создавать продукты с гарантированным потребительским качеством. При этом потребитель активно участвует в процессе создания нового продукта или услуги, происходит ликвидация разрыва между техническим и потребительским качеством.

В-третьих, всем интеллектуальным услугам свойственна кастомизация (индивидуализация). Услуга, которая стала полностью стандартной, уже не может считаться интеллектуальной (или знаниеемкой). Для интеллектуальных услуг, безусловно, характерен средний и высокий уровень кастомизации.

В-четвертых, технологичность. Это использование в процессе оказания услуги не только запаса соответствующих знаний, который охватывает процесс изготовления продукта, но также специального технически сложного оборудования, необходимого для оказания услуги.

В-пятых, высокий компетентностный уровень клиента или потребителя услуги. Особенностью потребления интеллектуальной услуги является то, что не каждый может ее принять и получить полезный эффект. Заказчик должен обладать определенным потенциалом технологических знаний (или тезаурусом), чтобы воспользоваться тем, что было создано профессионалами. Поэтому требуется профессиональная подготовленность потребителя для преодоления барьера невоспринимаемости услуги.

Наконец, можно отметить высокую инновационную активность компаний, производящих интеллектуальные услуги, поскольку они являются:

— потребителями инноваций;

— носителями инноваций;

— производителями инноваций.

Инновационная активность предполагает либо использование новых технологий, инновационного оборудования при оказании услуги, или же сама услуга представляет собой инновацию.

П. Гертог, исследуя особенности инноваций в сфере интеллектуальных услуг, классифицирует эти особенности по 6 направлениям:

Концепция услуги.

Новые способы взаимодействия с потребителем.

Новые процессы создания стоимости.

Новые способы извлечения дохода.

Кадровые, организационные, культурные элементы.

Технологические элементы.

В Руководстве Осло отмечено, что «инновационная деятельность в сфере услуг имеет тенденцию к непрерывности, представляя собой серию поэтапных изменений в продуктах и процессах. Иногда это может затруднять выявление инноваций в сфере услуг как отдельных событий, т. е. как фактов осуществления значительного изменения в продуктах, процессах или иных методах»².

Внешними источниками инновативности интеллектуальных услуг являются поставщики и потребители. Б. Тезер утверждает, что интеллектуальные услуги более склонны к организационному сдвигу, нежели продуктовые/процессные инновации³.

Поскольку знания неразрывно связаны с понятием «инновации», дадим определение услуге-инновации. Это новый или усовершенствованный способ удовлетворения потребностей клиента, который позволяет получить дополнительную экономическую/социальную выгоду (эффект). Данный способ может быть как технологическим и нетехнологическим.

Схематично отразим факторы, которые обуславливают инновации интеллектуальных услуг (рис. 1.6).

Рис. 1.6. Особенности инноваций интеллектуальных услуг

В целом особенности инноваций интеллектуальных услуг можно выразить следующими положениями:

— во-первых, так же, как для материальных товаров, для многих интеллектуальных услуг свойственны как технологические, так и институциональные инновации;

— во-вторых, процессные инновации первичны по отношению к продуктовым;

— в-третьих, часть инноваций ориентированы на стандартизацию базовой составляющей услуги, позволяющей снизить ее себестоимость, другая часть ориентирована на индивидуализацию и повышение качества услуги;

— в-четвертых, по степени новизны можно выделить несколько базовых уровней инноваций — от принципиально новых интеллектуальных услуг, не имеющих аналогов на рынке, до типовых решений, предполагающих несущественную адаптацию под конкретного потребителя.

Практикум

Вопросы и задания для повторения

Приведите аргументы того, что «будущее общество — это общество, основанное на научном знании».

Что включает в себя современное научное знание?

Почему знание становится стратегическим ресурсом?

Обоснуйте, почему знание становится ведущим фактором производства.

Какие основные составляющие входят в структуру информационной иерархии?

Приведите определение термина «экономика знаний».

Какую роль выполняет информация в экономике знаний?

Каким образом взаимосвязаны знания и информация?

Какой вид знаний составляет основу экономики знаний?

Что такое «воспроизводимость» знаний?

Приведите определение термина «человеческий капитал».

С каким видом знания связано понятие «креативность»?

В чем заключаются особенности современной научной деятельности?

Почему инновационные знания становятся объектом экономического регулирования?

Как распределяются совокупные затраты на развитие науки?

В чем заключается двоякая природа знаний?

Какие факторы повлияли на выделение экономики знаний в самостоятельное научное направление?

С чем связана трансформация источников приращения добавленной стоимости?

Какие факторы подталкивают компании к наращиванию нематериальных активов?

Чем обусловлена значимость изучения проблем экономики знаний?

В чем заключаются отличия между понятиями «интеллектуальный капитал», «интеллектуальная собственность», «нематериальные активы»?

Дайте определение человеческому капиталу. В чем заключается его роль в развитии компании?

Перечислите ключевые направления инвестиций в развитие человеческого капитала.

Сопоставьте различные подходы к структурированию интеллектуального капитала. В чем заключаются сходства и различия?

Какие три группы методов оценки интеллектуального капитала вам известны?

Перечислите ключевые стратегические мероприятия при управлении различными элементами интеллектуального капитала.

Сформулируйте понятие и особенности интеллектуальных услуг.

Обоснуйте, что интеллектуальные услуги являются основным продуктом экономики знаний.

Назовите этапы развития секторов экономики.

Перечислите основные отличия интеллектуальных услуг от материальных товаров с позиции удовлетворения потребности.

В чем отличие интеллектуальных услуг, основанных на технологиях, от профессиональных и креативных? Приведите примеры.

Перечислите виды и особенности инноваций интеллектуальных услуг.

Перечислите основные уровни экономического развития территории. Каковы критерии отнесения экономики к каждому из уровней?

Перечислите уровни новизны интеллектуальных услуг. Приведите примеры.

Демонстрационные тесты

1. Что из перечисленного не относится к интеллектуальному капиталу:

а) права на патент на изобретение;

б) ноу-хау компании;

в) квалификация персонала фирмы;

г) товарный знак, находящийся в категории бренда;

д) статья, опубликованная по результатам конференции, в которой принимали участие работники компании;

е) относится все перечисленное.

Ответ: е), права на патент, товарный знак и ноу-хау компании — ее нематериальные активы, статья — объект авторского права, персонал — элемент человеческого капитала.

2. В какой блок интеллектуального капитала, согласно классификации К. Свейби, может быть отнесен капитал клиентов, выделенный Эдвинсоном и Мэлоуном:

а) внешняя структура;

б) внутренняя структура;

в) компетенция сотрудников.

Ответ: в), так как внешнюю структуру компании, в соответствии с концепцией Свейби, можно рассматривать как систему взаимоотношений с поставщиками и покупателями, формирующую репутацию фирмы и способствующую созданию бренда.

3. Каким из указанных ниже способов нельзя оценить интеллектуальный капитал:

а) как разность между рыночной и балансовой стоимостями предприятия;

б) как балансовую стоимость его нематериальных активов;

в) как капитализацию величины ежегодно получаемой избыточной прибыли;

г) на основе анализа системы индикаторов.

Ответ: б), так как, во-первых, помимо нематериальных активов в интеллектуальный капитал включены проч. элементы; во-вторых, балансовая стоимость не является справедливым показателем с точки зрения оценки — необходимо определять рыночную стоимость.

Тесты для самостоятельной работы

1. Каким(и) элементом(ами) интеллектуального капитала позволяют управлять мероприятия по бренд-менеджменту:

а) капитал клиента; б) капитал процессов; в) человеческий капитал;

г) активы рынка; д) а + б; е) б + в; ж) а + г; з) а + б + в + г.

2. Какие индикаторы не заложены в модель оценки интеллектуального капитала, согласно методики Balanced Scorecard:

а) маркетинговые; б) финансовые; в) производственные;

г) интеллектуальные; д) б + в; е) а + б + г; ж) заложены все указанные.

3. Отметьте верное(ые) высказывание(я):

а) при надлежащем менеджменте компания может организовать тотальный контроль над всеми элементами интеллектуального капитала;

б) интеллектуальный капитал — только квалификация, навыки и интеллектуальные способности сотрудников;

в) в Российской Федерации человеческий капитал может учитываться как нематериальный актив фирмы;

г) а + б д) а + в е) б + в ж) нет верных высказываний.

4. Определите категории интеллектуальных услуг для перечисленных видов деятельности:

а) научные исследования и разработки;

б) страховая и финансовая деятельность;

в) архитектурная деятельность;

г) издательская деятельность;

д) рекламная деятельность.

5. Допишите недостающую характеристику интеллектуальной услуги:

1) технологичность; 2) индивидуализация; 3) сопроизводство; 4) знаниеемкость;

5) _______________________.

6. Какое из определений интеллектуальной услуги наиболее полно отражает ее содержание?

а) это деятельность, результаты которой не имеют материального выражения, реализуются и потребляются в процессе осуществления этой деятельности;

б) результат высококвалифицированного творческого труда, предназначенный для разового удовлетворения человеческих и производственных нужд, реализуемый на возмездной основе;

в) это деятельность, основанная на реализации профессиональных знаний;

г) совокупность неосязаемых действий, выполняемых с целью удовлетворения нужд и потребностей клиентов, не приводящих к владению чем-либо.

7. Дополните названия секторов экономики исходя из классификации Фишера-Кларка и современной концепции:

первичный сектор экономики | …
вторичный сектор экономики | сектор обрабатывающей промышленности
третичный сектор экономики | …
четвертичный сектор экономики | …

8. Приведите по 2 примера:

Интеллектуальные услуги со слабовыраженной материальной составляющей
1.
2.

Интеллектуальные услуги с сильно выраженной материальной составляющей
1.
2.

9. Какой (какие) из элементов в основном формирует добавленную стоимость интеллектуальных услуг:

а) капитал; б) персонал; в) труд; г) земля.

10. Какое свойство интеллектуальной услуги обусловлено маркетингом отношений?

а) технологичность; б) индивидуализация; в) сопроизводство; г) знаниеемкость.

Рекомендуемая литература

Вернадский В. И. Труды по истории науки в России. М.: Наука, 1988.

Вернадский В. И. Философские мысли натуралиста. М.: Наука, 2014.

Гапоненко А. Л., Орлова Т. М. Управление знаниями. М.: Эксмо, 2008.

Глазьев С. Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов // Вопросы экономики. 2009. № 3.

Горелов Н. А., Мельников О. Н., Круглов Д. В. Управление человеческими ресурсами: современный подход: учебник и практикум для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2016.

Горелов Н. А., Мельников О. Н., Кораблева (Литун) О. Н. [и др.] Основы наукоемкой экономики: учебник / под ред. проф. И. А. Максимцева. М.: Креативная экономика, 2011.

Дорошенко М. Е. Инновационный потенциал сектора интеллектуальных услуг в России // Форсайт. 2011. № 4. Т. 5. С. 50–65.

Дорошенко М. Е. Интеллектуальные услуги сегодня и завтра // Форсайт. 2007. № 2. С. 37–45.

Информационное общество (2011–2020 гг.). Программа Правительства РФ. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 20 октября 2010 г. № 1815-р.

Ковальчук М. В. [и др.] Конвергенция наук и технологий — новый этап научно-технического развития // Вопросы философии. 2013. № 3.

Кондратьев Н. Д. Большие циклы конъюнктуры. М., 1928.

Котомина О. В. Дефиниции интеллектуальных услуг: некоторые аспекты систематизации // Экономика и управление. 2013. № 4. С. 55–60.

Лебедев С. А. Пересборка эпистемологического // Вопросы философии. 2015. № 6.

Наука. Технология. Человек. Материалы круглого стола // Вопросы философии. 2015. № 9.

Майлз Й. Сервисные инновации в XXI веке // Форсайт. 2011. Т. 5. № 2. С. 4–15.

Макаров В. Л. Экономика знаний: уроки для России // Вестник РАН. 2003. Т. 73. № 5. С. 450–2003.

Макаров В. Л., Клейнер Г. Б. Микроэкономика знаний. М.: Экономика, 2007.

Мельников О. Н. Управление интеллектуально-креативными ресурсами наукоемких производств. М.: Креативная экономика, 2010.

Муравьева О. С. Конкурентоспособность инжиниринговых проектов и их роль в создании инноваций // Инновации. 2015. № 1 (195). С. 32–37.

Муравьева О. С. Управление конкурентоспособностью инжиниринговых услуг // Экономика и управление. 2016. № 2 (124). С. 47–56.

Сакайя Т. Стоимость, создаваемая знаниями, или История будущего. Токио, 1985.

Сухарев О. С. Информационная экономика: знания, конкуренция и рост. М.: Финансы и статистика, 2015.

Спиридонова Е. А. Интеллектуальная собственность. Выбор стратегии коммерциализации. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. 160 с.

ТАСС // URL: http://tass.ru/nauka/4543601

Управление инновациями и интеллектуальной собственностью фирмы / [С. В. Валдайцев и др.]; под ред. С. В. Валдайцева: монография. М.: Проспект, 2014. 416 с.

Цифровая экономика. Программа развития цифровой экономики в Российской Федерации до 2035 г.

Koch A. Absorptive capacity and innovation in the knowledge-intensive business service sector / A. Koch, H. Strotmann // Economics of Innovation and New Technology. 2008. Vol. 17. № 6. P. 511–531.

Strambach S. Knowledge-Intensive Business Services (KIBS) as drivers of multilevel knowledge dynamics // International Journal of Services Technology and Management. 2008. № 10 (2). Р. 152–174.

Tether B. Competition and Innovation amongst Knowledge Intensive and Other Service Firms: Evidence from Germany / B. Tether, C. Hipp // In: B. Andersen, J. Howells, R. Hull, I. Miles, J. Roberts. Knowledge and Innovation in the New Service Economy. Edward Elgar, 2000.

Глава 2. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ И ЗАТРАТ В ЭКОНОМИКЕ ЗНАНИЙ

В результате изучения материала главы студент должен:

знать:

— основные теоретические аспекты оценки эффективности знаний;

— основные виды эффектов, возникающих при оценке комплексной эффективности знаний;

— основные направления оценки эффективности знаний;

— методы оценки социальной эффективности знаний;

уметь:

— применять на практике методы оценки научно-технической эффективности знаний;

— применять на практике методы оценки экономической эффективности знаний;

владеть:

— методологией оценки эффективности знаний;

— специальным эффектометрическим понятийным аппаратом.

2.1. Методология оценки эффективности знаний

Прежде чем перейти к рассмотрению методов оценки результатов и затрат в экономике знаний, определим, что представляют собой объект и предмет теоретических основ оценки эффективности знаний.

Объектом оценки эффективности знаний выступают непосредственно сами знания, причем как уже было отмечено в предыдущей главе, к знаниям в равной мере можно отнести и новшества, и инновации.

Вставка 2.1
Необходимо помнить, что инновация — это конечный результат внедрения новшества с целью изменения объекта управления и получения экономического, социального, научно-технического и другого вида эффекта; другими словами, инновация — это результат создания и коммерчески выгодного освоения новшества, где новшество — новый порядок, новый обычай, новый метод, изобретение, новое явление.

Понятие «инновация» вплотную примыкает к категории инновационного проекта как его результат; понятие же новшества является синонимом нововведения.

И если инновация — это категория организационно-экономическая, то новшество — категория организационно-техническая. Эти категории обладают соответствующими видами новизны — организационно-экономической и организационно-технической.

Разумеется, оценки всех видов эффектов новшества и инноваций будут опираться на разные критерии эффективности и даже теоретически не могут совпадать, несмотря на то, что зачастую и используют очень схожую методологию.

Методология оценки, т. е. чем, с помощью каких методов оцениваются знания, и является предметом теории оценки эффективности знаний.

Методы оценки эффективности знаний опираются на критерии эффективности знаний, как стены дома на его фундамент. Однако, памятуя о принципиальной разнице между критериями эффективности новшеств и инноваций, в этой главе будет рассмотрено, по существу, построение двух разных зданий оценки, хоть и стоящих рядом на одной и той же понятийной почве.

В данной главе будут рассмотрены: первое — методология оценки эффективности знаний (§ 2.1), а именно: теоретические аспекты оценки эффективности знаний и методологические основы оценки эффективности новшеств и инноваций; второе — научно-техническая эффективность знаний и инноваций (§ 2.2); третье — оценка экономической эффективности знаний (§ 2.3) как с точки зрения оценки новшеств, так и с точки зрения оценки инноваций; четвертое — социальная эффективность знаний (§ 2.4). В заключение главы будут предложены тесты, задачи и др. контрольно-измерительные материалы по теме оценки результатов и затрат в экономике знаний.

Начнем с теории, так как под методологией оценки эффективности традиционно понимают теоретический базис эффектометрии и общие принципы построения моделей оценки.

Теория оценки технологических знаний в экономической науке начала формироваться после Второй мировой войны, в конце 40-х гг. XX в. Это направление экономической теории связано с именами выдающихся американских экономистов, областью исследования которых выступала финансовая математика, таких как Ирвинг Фишер, Франко Модильяни, Джеймс Тобин, Уильям Шарп. В нашей стране теоретические и методологические основы эффектометрии связаны с научной деятельностью легендарных ученых-экономистов: Виктора Валентиновича Новожилова, Леонида Витальевича Канторовича, Дмитрия Семеновича Львова. Эти и др. исследователи сформировали общее понимание объектов оценки эффективности капиталовложений в новые знания, предметов данной оценки и принципов создания конкретных моделей оценки. Именно эти вопросы и будут последовательно затронуты в данном параграфе.

Как в момент принятия решения о вложении средств в разработку того или иного новшества, так и на стадии принятия решения о промышленном внедрении нововведения встает вопрос о результативности самих инвестиций в разработку и внедрение и таким образом самой эффективности инновационного проекта. От ответов на эти вопросы напрямую зависит и проведение ориентированных научных исследований⁴, т. е. тех НИР, которые, в отличие от чисто фундаментальных, предполагают теоретический поиск решения практической научно-технической задачи и реализацию инновационного проекта, коммерциализирующего результаты этих НИР.

Таким образом, оценка вложений средств в технологические знания, так или иначе, затрагивает процесс от получения теоретического результата научных исследований до получения коммерческого результата от промышленного внедрения инновации, т. е. следующую цепочку получения и управления новыми знаниями: ОИ (ориентированные исследования) → ОКР (опытно-констукторские работы) → Коммерциализация результатов ОКР. В целом вышеописанная организационно-экономическая цепочка представляет собой так называемый инновационный проект полного цикла (или полный инновационный проект).

Вставка 2.2
Необходимо помнить, что чаще всего экономисты сталкиваются с инновационным проектом неполного цикла, т. е. с планируемым комплексом мероприятий, направленных лишь на коммерциализацию результатов ОКР, проведение которых с данным проектом не отождествляется. Исходя из этого, само понятие «инновационный проект» без соответствующего уточнения следует рассматривать как проект коммерциализации новшества без учета детерминировавших само нововведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, т. е. инновационный проект в узком смысле данного понятия.

Следовательно, объектами оценки эффективности технологических знаний могут выступать: во-первых, нововведения/новшества, являющиеся результатом, либо стадии ориентированных поисковых исследований, либо результатом опытно-конструкторских работ; во-вторых, инновации, являющиеся планируемым результатом коммерциализации новшества.

При этом оценка новшества, по существу, является оценкой инновационного проекта полного цикла с направлением коммерциализации нововведения, носящим вероятностный характер, хотя и, очевидно, наиболее оптимальным с точки зрения эффектометриста, т. е. экономиста, оценивающего эффективность данного нововведения.

Оценка же инновации логично подразумевает исследование эффективности инновационного проекта в узком смысле этого понятия, т. е. оценку детального плана конкретного направления коммерциализации новшества.

Теперь перейдем к обсуждению предмета оценки технологических знаний.

Результаты внедрения в производство инновации всегда достаточно многоплановы. Прежде всего это может быть прибыль, вытеснение с рынка конкурента или же защита от его агрессивной политики, создание рабочих мест, развитие региона в социально-культурном отношении, важнейший научно-технический прорыв в ранее не разработанной научной области, база для создания какой-либо уникальной инновации или просто выгодное вложение временно свободных средств для инвестора. Данные результаты принято группировать в экономические, социальные, научно-технические и др. группы.

Эти группы результатов представляют собой различные эффекты инновационного процесса. Первичными являются, помимо экономического, социальный и научно-технический эффекты. Однако для более полного представления об эффектах инвестирования в технологические знания необходимо также отметить существование множества вторичных эффектов, некоторые из которых (например, военно-политический) при определенных обстоятельствах могут из категории вторичных перейти в категорию первичных.

Таким образом, эффект от разработки новшества или от внедрения инновации — это совокупность однонаправленных планируемых результатов данных процессов.

Следовательно, экономический эффект инновации (инновационного проекта) — это комплекс всех экономических результатов плана промышленного внедрения технологического новшества.

Экономический же эффект самого нововведения — это экономический эффект оптимального варианта внедрения нововведения из множества доступных вариантов реализации данного новшества с учетом его разработки, т. е. экономический эффект инновационного проекта полного цикла.

Необходимо помнить, что эффекты инновационной деятельности разнокачественные, но взаимосвязанные (см. рис. 2.1). Они характеризуют результаты инновационного проекта раздельно или совместно, но всегда только по присущим им критериям и показателям. Даже если некоторый результат инновационного цикла используется как критерий оценки более чем одного эффекта, рассмотренный под разными углами зрения, он, как правило, в конечном итоге, благодаря различной постановке целей, дает показатели диаметрально противоположной направленности.

В качестве примера можно привести показатель количества рабочих мест: с экономической точки зрения результат по этому показателю должен стремиться к минимуму, чтобы снизить затраты, однако с социальной же точки зрения приветствуется создание дополнительных рабочих мест и, следовательно, результат по этому показателю должен стремиться к максимуму.

Рис. 2.1. Взаимодействие первичных видов эффектов между собой

Эффект от капиталовложений в получение технологических знаний — это результат, характеризующийся какой-либо определенной величиной. С помощью математического аппарата эффект, таким образом, можно представить как абсолютную величину вектора, направленность которого наиболее точно будет отражена понятием эффективности. То есть эффективность показывает куда ведут результаты последовательных действий, а эффект отражает их абсолютный размер. Следовательно, нельзя говорить об отрицательной величине эффекта (он может либо быть, либо не быть) без привязки к эффективности. Именно эффективность задает направленность действия, только она может определяться как положительная или как отрицательная и, соответственно, только вместе с ней абсолютную величину эффекта также можно условно обозначить как положительную или как отрицательную.

Поскольку «эффективность» рассматривается как понятие, характеризующееся определенной направленностью, необходимо отметить динамику этого понятия. Направленность чего-либо подразумевает действие по переходу из некоторой исходной точки в некоторую конечную, результирующую точку с одновременным сдвигом во времени. Если исходить из того, что величина вектора, характеризующего эффективность — это результат, то конечная точка отражает соответственно количественную составляющую этого результата, и тогда исходная точка есть не что иное, как затраты на достижения этого результата.

Исходя из вышесказанного, эффективность в общем виде есть отношение полезного эффекта (результата) к затратам на его получение.

Координата конца вектора, отражающего эффект инвестирования в получение технологического знания, является положительной, поскольку определяется длиной вектора, т. е. величиной эффекта (величина же эффекта как отмечено выше может быть либо положительной, либо нулевой), так и координатой начала вектора, которая, в свою очередь, может быть только положительной, — из ничего нельзя получить нечто. Иными словами, если исходная точка (затраты) нулевая, то и вектора эффективности просто не будет существовать.

Графическая интерпретация вышесказанного может быть представлена следующим образом (рис. 2.2):

Рис. 2.2. Вектор результата, характеризующий положительный фактический эффект: α — вектор, характеризующий эффективность;
Т — шкала времени; К — натуральные единицы, выступающие
в качестве соизмерителя затрат и результатов

Угол наклона вектора может варьироваться от 0 до 90 градусов, так как он ограничен осью времени.

В данном случае на графике изображен вектор положительной эффективности, т. е. результаты превышают затраты.

Соответственно, график вектора с отрицательной эффективностью, т. е затраты превышают результаты, будет выглядеть следующим образом (рис. 2.3):

Рис. 2.3. Вектор результата, характеризующий отрицательный фактический эффект

Значительно больший интерес вызывает случай, когда вектор эффективности параллелен оси Т (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Вектор результата, характеризующий неопределенный фактический эффект

Здесь мы имеем положительную величину вектора, но в то же время, что показательно, результаты равны затратам, т. е. эффект равен 0. В чем же дело? Если обратиться к предыдущим графикам, то нетрудно заметить, что абсолютная величина эффекта (величина вектора) в обоих случаях не равна величине отложенного на оси К результата. Получается, что недостающую величину эффекта «съело» время.

Отсюда логично вытекает, что величина натуральных единиц, которые выступают в качестве соизмерителя затрат и результатов, зависит от времени.

Если в качестве натуральных единиц выступают деньги, то их зависимость от времени основана на одном из центральных экономических постулатов, а именно: на желательном перманентном поступлении дохода на инвестированные средства в размере не меньшем среднего значения, которое можно было бы получить, вложив капитальные средства (деньги, либо иные ресурсы) в один из других проектов, реализуемых в отрасли промышленности, к которой принадлежит и сам оцениваемый проект.

Очевидно, чтобы получить абсолютную величину эффекта через определенный временной интервал, необходимо скорректировать сегодняшнюю величину эффекта на показатель средней доходности, которую можно было бы получить на данном рынке с этой денежной величины, вложенной в сопоставимый инвестиционный объект и за тот же период (т. е., Эt = Э/αt, где Э — величина эффекта в денежных единицах на начало периода вложения средств; Эt — величина эффекта в денежных единицах в период реинвестиции [t]; α — коэффициент приведения средств).

Графически обесценение во времени денежных величин может быть представлено в следующем виде (рис. 2.5).

Гораздо сложнее рассматривать проблему соизмерения затрат и результатов, зависящих от времени, не с точки зрения денежных единиц, а с точки зрения единиц, характеризующих затраты труда.

Рис. 2.5. Обесценение во времени величин денежных средств

Действительно, если непосредственные затраты труда разработчиков и создателей новой техники достаточно легко просчитываются и их можно свести к стоимостным показателям (например, заработная плата), то измерение результатов самого труда основывается как на измерении продукции, так и на измерении материальных затрат, поскольку труд не только дает, но и берет продукцию (средства производства). Отсюда результат, т. е. продукт труда, есть не что иное, как разность между тем, что труд дает и тем, что он берет. Эту разницу (как приращение массы потребительных стоимостей, порожденное живым трудом) в натуральных единицах нельзя измерить из-за разнородности потребительных стоимостей продукции и затраченных на нее средств производства, но ее можно измерить косвенно, т. е. в стоимостных единицах; и если результат живого труда измерять с учетом соответствия его потребностям (т. е. в действующих ценах), то отношение результата к затратам труда и выразит его эффективность. Таким образом, затраты и результаты труда можно свести к денежным суммам.

Однако можно и не сводить затраты труда к денежным единицам, а, руководствуясь здравым смыслом, проанализировать процесс создания новшества и влияние времени на труд разработчиков.

Научные работники, создавая новую технику в процессе проведения ориентированных НИР, генерируют своим трудом уникальный комплекс характеристик, закладываемых в нововведение. Этот комплекс и является результатом их деятельности и на момент своего создания — он уникален. Но наука не стоит на месте и с высокой долей вероятности можно сказать, что через определенный промежуток времени в другом месте и другими разработчиками (или там же и теме же людьми) будет создана техника, превышающая по своим характеристикам уже созданную (инженеры говорят — «корабль устаревает на стапеле»). Таким образом, результат труда разработчиков обесценивается со временем (т. е., Эt = Э/αt, где Э — величина эффекта в единицах труда на момент разработки нововведения; Эt — величина эффекта в единицах труда в период t после разработки; α — среднегодовой темп научного развития в данной области знаний).

Графически обесценение во времени результатов научного труда может быть представлено в следующем виде (рис. 2.6):

Рис. 2.6. Обесценение во времени результатов научного труда

Как видно на графике, процесс обесценения затрат в создание технологических знаний предельно объективен и практически не зависит от того, в каких именно величинах эти затраты измерялись, планировались и финансировались (или еще только будут измеряться, планироваться и финансироваться).

Все вышеизложенное позволяет утверждать, что предметом оценки процесса получения технологических знаний могут и должны выступать показатели, измеряющие эффект данного процесса и эффективность затрат на него, причем данные показатели обязательно должны учитывать фактор разницы времени между вложением средств в создание знаний и получением запланированного результата.

Вставка 2.3
Необходимо помнить, что:
— объектами оценки процесса создания технологических знаний выступают новшества (нововведения), как результат НИОКР, и инновации, как результат инновационных проектов;
— оцениваются при этом в случае новшеств — вероятностные результаты коммерциализации новшества наиболее оптимальным путем, а в случае инноваций — плановые результаты конкретного инновационного проекта;
— предметами оценки процесса создания технологических знаний выступают показатели, характеризующие эффект либо эффективность новшеств или инноваций, с учетом фактора времени.

Теперь поговорим о методологических основах оценки эффективности технологических знаний.

Эффективность технологических знаний характеризуется системой показателей, отражающих соотношение затрат и результатов разработки новшества или внедрения инновации, позволяющих судить:

— во-первых, о привлекательности для кого-либо рассматриваемого нововведения или инновации;

— во-вторых, о преимуществах новшеств/инноваций над аналогами.

Различные системы указанных показателей называют методами оценки эффективности.

Как таковых методов оценки эффективности знаний, как экономической, научно-технической, социальной, так и любой другой, может быть сколь угодно много. Для оценки каждого из эффектов от разработки новшества или внедрения инновации может быть предложен свой метод. Все зависит от вида эффекта, отрасли внедрения инновации, цели нововведения и т. д. Однако существуют общепризнанные системы показателей экономической эффективности новшеств и инноваций, а также методы оценки неэкономических эффектов. Некоторые методы экономической оценки инноваций используются при решении нетривиальных, с точки зрения постановки целей оценки, задач, либо же для приближенной и упрощенной оценки.

Основными подходами к оценке как новшеств, так и инноваций, традиционно являются балльные, индексные и стоимостные модели. Рассмотрим их подробнее.

Хронологически первым был формализован балльный подход. Классической работой на эту тему считается монография Брайана Твисса (Brian C. Twiss) «Managing technological innovation», изданная в 1974 г. (в нашей стране переводное издание было опубликовано в 1989 г.).

Основополагающим методом в рамках рассматриваемого подхода выступает так называемый «Метод балльной оценки», который заключается в составлении максимально полного перечня критериев, которые необходимо принять во внимание организации, реализующей инновационный проект или финансирующей создание нововведения. Данный метод гарантирует, что ни один из критериев не будет забыт, даже если возникнут трудности с первоначальной оценкой. Примерным перечнем подобных критериев, отнюдь не являющимся исчерпывающим, для оценки новшества или инновации может быть следующий:

А. Цели компании, стратегия, политика и ценности:

Совместим ли проект с текущей стратегией компании и долгосрочным планом?

Оправдывает ли потенциал проекта изменения в стратегии?

Согласуется ли проект с представлением о компании?

Соответствует ли проект отношению компании к риску?

Соответствует ли проект отношению компании к нововведениям?

Отвечает ли проект требованиям компании с учетом временного аспекта (долгосрочные или краткосрочные аспекты)?

Б. Рыночные критерии:

Отвечает ли проект четко определенным потребностям рынка?

Оценка общей емкости рынка.

Оценка доли рынка.

Оценка периода выпуска продукта.

Вероятность коммерческого успеха.

Вероятный объем продаж.

Временной аспект рыночного плана.

Воздействие на существующие продукты.

Ценообразование и восприятие потребителем.

Позиция в конкурентной борьбе.

Соответствие существующим каналам распределения.

Оценка стартовых затрат.

В. Научно-технические критерии:

Соответствует ли проект стратегии НИОКР в компании?

Оправдывает ли потенциал проекта изменения в стратегии НИОКР?

Вероятность технического успеха.

Стоимость и время разработки.

Патентная чистота.

Наличие научно-технических ресурсов.

Возможные будущие разработки продукта и будущие применения новой генерируемой технологии.

Воздействие на др. проекты.

Г. Финансовые критерии:

Стоимость НИОКР.

Вложения в производство.

Вложения в маркетинг.

Наличие финансов в нужные периоды времени.

Влияние на др. проекты, требующие финансовых средств.

Время достижения точки равновесия и максимальное отрицательное значение кумулятивной оценки расходов и доходов.

Потенциальный годовой размер прибыли.

Ожидаемая норма прибыли.

Отвечает ли проект критериям эффективности капитальных вложений, принятым в компании?

Д. Производственные критерии:

Новые процессы.

Наличие производственного персонала (по численности и квалификации).

Соответствие имеющимся мощностям.

Цена и наличие материалов.

Издержки производства.

Потребность в дополнительных мощностях.

Безопасность производства.

Добавленная стоимость.

Е. Внешние и экологические критерии:

Возможные вредные воздействия продуктов и производственных процессов.

Влияние общественного мнения.

Текущее и перспективное законодательство.

Воздействие на уровень занятости.

Как нетрудно заметить, приведенный перечень критериев характеризует данный метод как попытку создать некую обобщающую методику для определения эффективности проекта финансирования разработок или проекта внедрения инновации через совокупность различных эффектов.

Рассмотренный перечень получает развитие в профиле проекта, где каждый из критериев имеет стандартную оценку (см. рис. 2.7).

Рис. 2.7. Профиль проекта
Источник: Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями.
М.: Экономика, 1989. С. 172.

При составлении профиля должно быть высказано мнение по каждой позиции на базе количественного анализа и проведено сравнение с формальным или неформальным представлением о том, что соответствует понятиям: «очень хорошо», «хорошо», «удовлетворительно», «плохо», «очень плохо». На этом этапе появляется искушение увеличить число позиций в каждой колонке, с целью получения исчерпывающей количественной оценки проекта, что может нивелировать значимость отдельных, исключительно важных критериев, ввести в заблуждение, поскольку некоторые критерии исключительно важны. Например, оценка патентной чистоты как «очень плохо» обычно означает отказ от проекта независимо от других его достоинств.

Как правило, выбранные критерии имеют различную весомость для общего успеха проекта, однако данное обстоятельство не отражается в профиле проекта, если все параметры имеют равную весомость.

Следующим шагом является создание системы балльной оценки качеств проекта, где отдельным позициям в соответствии с их важностью присваиваются баллы, ранговые характеристики также получают количественную оценку.

Обобщающая количественная оценка выводится из суммы баллов, которая и рассматривается в качестве показателя ценности проекта. Наиболее эффективным признается и, соответственно, реализуется тот проект, сумма баллов по которому окажется больше.

Расчет балльной оценки представлен в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Балльная оценка качеств проекта

Фак-
тор
Зна-
чи-
мость фак-
тора
Оценка по эталону
Оцен-
ка вкла-
да фак-
тора

Очень хоро-
шо 5
Хоро-
шо 4
Удо-
вле-
тво-
ри-
тель-
но 3
Плохо 2
Очень плохо 2

А. Корпоративные критерии

1
10
5

50

2
8

4

32

3
8

2

16

4
9

4

36

Б. Рыночные критерии

1
10

3

30

2
6

1
6

и т. д.

Обобщающая оценка
627

Несмотря на то, что данный подход отличается простотой алгоритма применения критериев балльной оценки, остается нерешенным вопрос — насколько полезным может оказаться такой показатель для оценки объективной эффективности инновации или нововведения? Поскольку представления и мнения экспертов, используемые при выставлении весов значимости каждому отдельному фактору, а также при присвоении численных значений каждой категории (например, «очень плохо» — 1; «очень хорошо» — 5) настолько субъективны, что сама система оценки вызывает сомнение в своей объективной показательности. Кроме того, ни одна из комплексных систем оценки не в состоянии обеспечить сбалансированного сочетания простоты и точности, поскольку никакая процедура расчета априори не может воспрепятствовать субъективным оценкам информации, которые опираются на личную проницательность отдельно взятых экспертов.

Отметим, что прочие методы, относящиеся к «балльной» группе, сохраняя в целом рассмотренный механизм оценки, лишь уточняют для частных случаев отдельные шаги алгоритма «Метода балльной оценки» (например: используют адаптированный и относящийся только к отдельному конкретному объекту оценки перечень критериев; используют различные комбинации статистических методов обработки эмпирической информационной базы для снижения субъективизма и получения более объективной оценки; используют результирующий критерий для принятия окончательного решения по отдельно взятому варианту оценки).

В целом, как показывает практика, именно балльные подходы наиболее востребованы крупными компаниями при оценке необходимости проведения внутренних инновационных проектов.

Индексный подход к экономической оценке технологических знаний чаще всего сводят к параметрическим моделям и, если для оценки инвестиций в разработку инновации уже на стадии опытно-конструкторских работ (ОКР) вполне достаточно применения модели «Степень удовлетворения потребностей» (CSI), то для оценки научно-исследовательских работ (НИР), носящих фундаментальный характер, используют так называемый метод «Научно-технического уровня» (НТУ). Таким образом, чистые индексные подходы, как правило, связаны так или иначе с оценкой научно-технической или социальной эффективности.

Индексные подходы активно используются для оценки результатов НИОКР по госзаказам, что связано с некоммерческими целями подобных инвестиций.

Стоимостной подход к оценке новшеств и инноваций представлен самой широкой и разнообразной группой методов. Под стоимостными методами понимают модели, фактический результат расчетов по которым представляет собой либо доход в самом широком понимании данного понятия (от прямой коммерческой выгоды до сэкономленных средств), выраженный в денежных единицах, либо доходность (также в самом широком понимании), так или иначе сводящаяся к процентам на инвестиционные средства. Таким образом, стоимостные методы могут иметь как абсолютный, так и относительный результат.

Кроме того, стоимостные модели оценки могут быть как сингулярными (использующими один принцип оценки), так и комплексными (использующими механизмы ряда сингулярных моделей). Сингулярные методы используют исключительно стоимостные и крайне редко вероятностные исходные данные, т. е. их можно назвать стоимостными методами в узком смысле. Комплексные методы базой для своего алгоритма имеют либо индексные, либо балльные подходы (хотя второй вариант в специальной литературе и не описан, однако принципиально не исключен).

Сингулярные стоимостные методы будут описаны в § 2.3 «Оценка экономической эффективности знаний». Некоторые же комплексные методы, наряду с чисто индексными подходами, будут отражены в § 2.2 «Научно-техническая эффективность технологических знаний» и § 2.4 «Социальная эффективность знаний».

2.2. Научно-техническая эффективность знаний

Оценку научно-технического эффекта технологических знаний традиционно относят к оценке первичных эффектов. Методологической основой данного вида эффективности выступает определение так называемого научно-технического уровня (НТУ) нововведения, являющегося индексным показателем.

НТУ нововведения — это сводный показатель качества, характеризующий степень соответствия обобщающей расчетной оценки важнейших эксплуатационно-технических параметров конкретного образца новой техники обобщающей нормативной оценке значений этих же параметров (в равных единицах измерения), принимаемой для данного вида техники на определенный отрезок времени.

Обобщающей расчетной оценкой могут выступать: фактическая оценка (фактически достигнутые значения в процессе выполнения НИОКР); ожидаемая оценка (значения параметров, которые предполагается получить в процессе выполнения НИОКР); задаваемая оценка (значения параметров, предусмотренных в техническом задании на НИОКР); плановая оценка (значения параметров, планируемые на тот или иной календарный период).

В качестве обобщающей нормативной оценки могут быть приняты: максимально возможная оценка (получаемая в лабораторных, т. е. идеальных условиях); мировая оценка (лучшие показатели параметров аналогичных изделий); планируемая оценка (которая предусматривает улучшение оптимальных на данный момент мировых показателей).

Для каждого из выбранных эксплуатационно-технических параметров путем проведения экспертизы определяются коэффициенты значимости (Кзнl). Сумма этих коэффициентов исследуемых параметров должна быть равна единице.

Непосредственно расчет НТУ осуществляется по следующему алгоритму:

1. Производится расчет НТУ по каждому оцениваемому параметру (l) в изделии (i) (Kfyil); причем для параметров, значение которых должно стремиться к минимуму —

в свою очередь, для параметров, значения которых должны стремиться к максимуму –

где bil — достигнутое значение (l) параметра в оцениваемом (i) изделии;

bnl — наилучшее значение (l) параметра в лучшем изделии-аналоге.

2. Сводный показатель достигнутого НТУ (Kfyi) определяется по сумме частных показателей, взвешенных по значимости параметров:

где t — количество параметров.

По существу, показатель НТУ нововведения является формализованным отражением научно-технического эффекта продуктовой инновации. Затратами в данном случае выступают значения параметров лучшего существующего аналога, результатами же — значения параметров, достигнутые в оцениваемом нововведении. Соответственно, если сводный показатель достигнутого изделием НТУ (соотношение результатов и затрат) больше 100%, то с научно-технической точки зрения НИОКР были проведены эффективно.

Для лучшего понимания данного метода в конце главы рассмотрим его применение на условном примере (демонстрационной задаче).

Необходимо отметить, что НТУ, как и любые индексные модели оценки эффективности, основанные на параметрическом подходе, обладает одним неоспоримым достоинством — он понятен и логичен. Это обстоятельство позволяет его применять практически для любого объекта оценки и в любом направлении исследований.

Однако НТУ обладает и одним очень существенным недостатком, который ставит объективность значений практических оценок данного показателя под сомнение. Этот недостаток — субъективность используемых в параметрической модели переменных. Если даже вывести за скобки научно-технические параметры новшества, которые могут быть численно детерминированы лишь с помощью балльных оценок (например, эргономичность), то все равно как перечень используемых в процессе оценки параметров нововведения формируемый экспертами, так и значения коэффициентов значимости, определяемые экспертно, существенно нивелируют объективизм значения оценки НТУ в глазах эффектометристов.

В связи с этим основное направление использования модели определения научно-технического уровня на практике — «от обратного»: модель используется для выставления технического задания инженерам-разработчикам новой техники на достижение конкретных величин значений определенных параметров при заданном НТУ проектируемого изделия.

Заканчивая анализ индексных подходов к оценке научно-технической эффективности, хотелось бы остановиться на методе оценки экономической эффективности производства новой техники по государственному оборонному заказу.

Интересен этот метод оценки тем, что соотносятся разнокачественные величины. Оценка эффективности производства техники осуществляется с точки зрения заказчика, т. е. государства.

В основе предлагаемого подхода к оценке экономической эффективности заложен классический принцип соотношения результатов и затрат на их достижение. В качестве результатов предполагается прирост качественных характеристик разрабатываемого объекта по отношению к существующему аналогу. Затратами же является сумма инвестиций в разработку новой техники и в пуско-наладочные работы по ее серийному производству.

При этом возможны два исходных положения, определяющих алгоритм расчета экономической эффективности.

Первый вариант: если стоимость разработанной техники меньше стоимости имеющейся техники аналогичного назначения (т. е., ΔZ = (Z₁ — Z₀) < 0, где ΔZ — разность между стоимостью разработанной техники и стоимостью имеющейся техники; Z₁ — стоимость разработанной техники; Z₀ — стоимость имеющейся техники) и взвешенная на коэффициенты значимости сумма отношений основных тактико-технических параметров (ΔТТХ) больше единицы (расчет ΔТТХ представлен в табл. 2.2), то рассчитывается показатель минимально эффективного количества продукции, которое необходимо произвести:

Qmin = I₀/ ΔZ, (2.4)

где Qmin — искомое минимально эффективное количество продукции, которое необходимо произвести;

I₀ — сумма инвестиций в разработку новой техники и в пуско-наладочные работы по серийному производству этой техники на предприятии.

Таблица 2.2

Определение взвешенной на коэффициенты значимости суммы отношений основных тактико-технических параметров (ΔТТХ)

Тактико-технические параметры
Зна-
чение ТТП у имею-
щейся тех-
ники
Зна-
чение ТТП у раз-
рабо-
тан-
ной тех-
ники
Коффициент значимости (Кзн)
ΔТТП взвешанные с учетом Кзн

ТТП1 → max
а
б
0,2
б/а × 0,2

ТТП2 → min
в
г
0,8
в/г × 0,8

Сумма
Кзн = 1
Сумма ΔТТП =
ΔТТХ

Если принимается решение о производстве новой техники в количестве, превышающем Qmin, то данное производство признается эффективным.

Второй вариант: если стоимость разработанной техники превышает стоимость имеющегося аналога, т. е. ΔZ > 0, (причем ΔТТХ должно быть > 1, в противном случае организация производства признается неэффективной), предлагается рассчитывать коэффициент эффективности следующим образом:

Кэф = ΔТТХ / Zотн, (2.5)

где Zотн — отношение стоимости разработанной техники к стоимости имеющейся, т. е. Zотн = Z₁/Z₀.

Если расчетное значение Кэф < 1, то производство техники признается не эффективным, поскольку относительный прирост тактико-технических характеристик с точки зрения понятия эффективности не перекрывает относительное увеличение текущих затрат (стоимости продукции) на его достижение.

Если же расчетное значение Кэф > 1, то рассчитывается Qmin:

Таким образом, если принимается решение о производстве данного вида продукции в количестве, превышающем Qmin, то производство спецтехники признается эффективным.

Если же производство хотя бы одной единицы спецтехники даст возможность продавать устаревшие аналоги на международном рынке, то первоначальные затраты на создание нового образца должны быть уменьшены на величину дисконтируемых прибылей, которые получит государство, но не более чем на величину первоначальных затрат (т. е. ).

Несмотря на то, что индексных моделей определения эффективности технологических знаний, основывающихся на выявлении научно-технического эффекта, в специальной экономической литературе приводится достаточно много, нет необходимости их здесь рассматривать, поскольку объединяет все эти модели единый принцип — соотношение результатов и затрат. Отличие в моделях определяется, прежде всего, различными трактовками как самих результатов НИОКР, так и затрат на их достижение.

2.3. Экономическая эффективность знаний

К методам оценки экономической эффективности технологических знаний традиционно относят в основном стоимостные модели.

Отличительной чертой стоимостных моделей является то, что и категория затрат и категория результатов, так или иначе, измеряются в стоимостных единицах, т. е. в деньгах. Следовательно, и игнорировать фактор времени эффектометрист права не имеет.

Учет же фактора времени логически напрямую связан с учетом рисков вложения средств в создание и коммерциализацию знаний, т. е., другими словами, в уникальный инвестиционный проект.

Перед непосредственным рассмотрением моделей экономической оценки инноваций и нововведений, по нашему мнению, было бы правильно определиться со стоимостным наполнением как результатов, так и затрат на их достижение, а также рассмотреть методологию учета проектных рисков при учете фактора времени в процессе капиталовложений.

Традиционно в прикладной экономике затраты на создание новшеств и инноваций, как и любого продукта, принято разделять на капитальные и текущие.

Вставка 2.4
Необходимо помнить, что капитальные затраты — совокупность затрат, направляемых на создание новых, реконструкцию и расширение действующих основных фондов, т. е. внеоборотных активов предприятия. Такие затраты можно назвать одноразовыми, в отличие от регулярных и перманентных текущих затрат, являющимися прямыми и сопутствующими расходами на создание продукции с помощью основных фондов. К текущим затратам относят все виды сырья, обработанных производственных материалов и компонентов, участвующих в производстве и переносящих свою стоимость на вновь создаваемый продукт сразу и целиком, затраты на оплату труда и т. д.

Так как затраты этих двух категорий разнокачественные, их, хоть они и измеряются одинаково в денежных единицах, складывать в короткий и средний промежуток времени нельзя, поскольку капитальные затраты создают предпосылку к появлению текущих. Данное положение объясняется тем, что вложение этих же капитальных затрат в некий другой проект, создало бы другие текущие затраты. Таким образом, текущие затраты вторичны, по сравнению с капитальными. Однако совокупные затраты должны учитывать и те и другие. Встает вопрос — как максимально полно учесть (определить) совокупные затраты?

Практически, вариантов всего два.

В первом варианте мы можем посчитать совокупные затраты за весь срок инвестиционного проекта по созданию новшества либо инновации, т. е. за весь период существования объекта инвестирования средств.

Поясним данное положение на условном примере разработки некого новшества.

Для разработки новшества нам необходимы: лабораторное оборудование, два сотрудника (ученый и лаборант), набор микросхем и отдельно стоящее здание. На разработку мы планируем потратить три года. Капитальными затратами будут выступать средства на приобретение лабораторного оборудования и отдельно стоящего здания. Текущими затратами выступят как явные затраты, а именно: годовые расходы на оплату труда ученого и лаборанта, годовая стоимость сырья, т. е. набора микросхем, так и неявные затраты — годовые эксплуатационные платежи за здание, оборудование и налоги. Таким образом, совокупными затратами будут выступать: во-первых, сумма средств затраченная на приобретение лабораторного оборудования за минусом средств вырученных от его продажи через три года; во-вторых, затраты на приобретение дома опять же за минусом дохода от его будущей продажи; в-третьих, сумма перечисленных выше годовых текущих затрат увеличенная в три раза (так как три года реализуется проект).

Во втором варианте, если нам не известно, сколько времени будет реализовываться инвестиционный проект, т. е. сколько именно лет будут генерироваться текущие затраты, мы может посчитать условно-годовые совокупные затраты. Для этого необходимо от капитальных затрат, создаваемых один раз и на весь срок реализации инвестиционного проекта, перейти к категории требуемого необходимого годового возмещения за понесенные однажды капитальные затраты.

Обратившись к нашему условному примеру, раскроем логику механизма формирования условно-годовых совокупных затрат. Начнем с текущих затрат, как более простых в данном случае. Естественно, что их величина будет меняться год от года, однако изменения вряд ли будут принципиально большими. Следовательно, мы можем, хотя бы ориентировочно, заявить о неких среднегодовых текущих затратах.

Рассмотрим далее капитальные затраты. Во-первых, мы должны убрать из расчета капитальных затрат ликвидационную стоимость, поскольку мы не знаем какая она может быть (срок же эксплуатации лабораторного оборудования и отдельно стоящего здания нам не известен). Во-вторых, представим, что инвестор приобрел оборудование и здание, но не передавал их проекту, а сдал в аренду некому третьему лицу. За эту операцию он должен получать рентные платежи. Так вот, именно от этих рентных платежей инвестор и отказывается, приобретая для проекта лабораторное оборудование и здание. Эта сумма и есть требуемое необходимое годовое возмещение за понесенные капитальные затраты. И она, как и текущие затраты, годовая.

Если сумму годового возмещения и сумму среднегодовых текущих затрат сложить, то мы получим условно-годовые совокупные затраты. Отметим, что именно таким образом принято рассчитывать нормативную (или плановую) себестоимость выпуска промышленной продукции.

Нетрудно заметить, что общие совокупные затраты за весь срок инвестирования в создание новых знаний — величина достаточно точная, чего нельзя сказать о сумме условно-годовых совокупных затрат, зато последняя позволяет определить экономическую эффективность долгосрочных вложений.

Теперь перейдем к стоимостной форме результатов от понесенных выше затрат.

Строго говоря, таковая форма одна — это выручка. Выручку могут генерировать поступления от продажи готовой продукции или неиспользуемых активов. Например, ликвидационная стоимость оборудования в конце проекта, если удалось продать ненужные уже внеоборотные активы. Однако надо помнить, что данная ликвидационная стоимость может уже участвовать в определении капитальных затрат, уменьшая таким образом их первоначальную величину. Тогда учитывать ликвидационную стоимость и в доходах проекта нельзя во избежание двойного счета.

Взаимодействие, а точнее разность, результатов и затрат на их достижение создает экономический эффект как по периодам проекта, так и всего проекта в целом.

Таким эффектом, как правило, выступает либо прибыль, либо денежный поток.

Прибыль — это больше бухгалтерский показатель, являющийся разницей между выручкой и себестоимостью продукции за период (как правило — год). Себестоимость, как величина, содержащая в себе амортизацию, т. е. часть стоимости основных фондов, является по своей сути условно-годовыми совокупными затратами. Следовательно, показатель прибыли в виде эффекта — показатель не точный и, кроме того, он не сравнимый, поскольку прибылей может быть много и зависят они от системы учета, национальных особенностей и т. д. Таким образом, сравнивать проекты по этому критерию тяжело и зачастую ошибочно.

Именно по этим причинам, основным показателем эффекта, применяемым в инвестиционной деятельности в целом и при экономической оценке технологических знаний в частности, является так называемый денежный поток.

Денежный поток, генерируемый инвестиционным проектом, это сальдо неприведенных притоков и оттоков за конкретный плановый период реализации проекта (шаг реализации проекта). Денежный поток может быть представлен в виде алгебраической суммы определенных составляющих, которыми, в свою очередь, могут выступать как различные составляющие доходов и расходов по проекту за период, так и отдельно взятые потоки реальных денег, порожденные разнонаправленными экономико-инвестиционными действиями руководства проекта. В свою очередь, значение денежного потока на каждом шаге реализации проекта характеризуется:

— притоком, равным размеру денежных поступлений (или результатов в стоимостном выражении) на этом шаге;

— оттоком, равным платежам на этом шаге;

— сальдо (активным балансом, эффектом), равным разности между притоком и оттоком.

Кроме того, денежный поток состоит из частичных потоков от отдельных видов деятельности, а именно:

— денежного потока от инвестиционной деятельности (ДПид);

— денежного потока от операционной деятельности (ДПод);

— денежного потока от финансовой деятельности (ДПфд).

К оттокам для денежного потока от инвестиционной деятельности относятся капитальные вложения, затраты на пуско-наладочные работы, ликвидационные затраты в конце проекта, затраты на увеличение оборотного капитала и средства, вложенные в дополнительные фонды. К притокам — продажа активов (возможно, условная) в течение и по окончании проекта, поступления за счет уменьшения оборотного капитала.

К притокам для денежного потока от операционной деятельности относятся выручка от реализации, а также проч. и внереализационные доходы, в том числе поступления от средств, вложенных в дополнительные фонды. К оттокам — производственные издержки, налоги.

К притокам для денежного потока от финансовой деятельности относятся вложения собственного (акционерного) капитала и привлеченных средств, т. е. вложения субсидий и дотаций, заемных средств, в том числе и за счет выпуска предприятием собственных долговых ценных бумаг, к оттокам — затраты на возврат и обслуживание займов и выпущенных предприятием долговых ценных бумаг (в полном объеме, независимо от того, были они включены в притоки или в дополнительные фонды), а также при необходимости — затраты на выплату дивидендов по акциям предприятия.

В целях упрощения и практической реализуемости инвестиционных расчетов принимается, что генерируемые в рамках одного временного периода поступления и платежи целиком имеют место быть либо в начале, либо в конце периода, т. е. они концентрируются на одной из его границ. В первом случае поток называется потоком пренумерандо, во втором — потокам постнумерандо.

Еще один классификационный срез разделяет денежные потоки проекта по принципу детального учета в них инвестиционных средств на денежные потоки для владельцев собственного капитала (ДП вл. СК) и бездолговые денежные потоки (FCF).

Денежный поток для владельцев собственного капитала, или полный денежный поток, отражает в своей структуре планируемый способ финансирования стартовых и последующих инвестиций, обеспечивающих жизненный цикл проекта. Применительно к каждому будущему периоду в денежном потоке учитываются ожидаемые:

— прирост долгосрочной задолженности предприятия (приток вновь взятых в займы кредитных средств);

— уменьшение обязательств предприятия (отток средств вследствие планируемого на будущий период погашения части основного долга по ранее взятым кредитам);

— выплата процентов по кредитам в порядке их текущего обслуживания.

В свою очередь, бездолговой денежный поток, или свободный денежный поток (FCF), не отражает планируемого движения и стоимости кредитных средств, используемых для финансирования инвестиционного процесса.

Таким образом, свободный (бездолговой) денежный поток можно определить как сумму денежных потоков от инвестиционной и операционной деятельности (FCF = ДПид + ДПод).

Вставка 2.5
Необходимо помнить, что денежный поток для владельцев капитала, он же полный денежный поток, можно определить как сумму денежных потоков от финансовой, инвестиционной и операционной деятельности (ДП вл. СК = ДПфд + ДПид + ДПод), а бездолговой, он же свободный денежный поток, является лишь суммой денежных потоков от инвестиционной и операционной деятельности (FCF = ДПид + ДПод) и не включает притоки и оттоки от финансовой деятельности.

Если в денежном потоке для владельцев собственного капитала инвестиции в проект это притоки, а оттоками являются проценты за кредит и реинвестиции, то в логике бездолгового денежного потока инвестиции — это вложения средств и, следовательно, отток денег.

Бездолговые денежные потоки позволяют оценить эффект без привязки к способу и системе финансирования проекта, показывая затраты и доходы от самой экономической идеи. Использование же денежного потока для владельцев собственного капитала представляет и оценивает проект не в виде экономической идеи, а в виде инвестиционной структуры, конкретного плана коммерциализации новшества.

Для более полного понимания сущности экономических эффектов, возникающих при оценке знаний, необходимо затронуть вопрос учета рисков капиталовложений в процесс создания этих знаний и коммерциализации результатов этого процесса.

Финансовая цель управления проектными рисками всегда заключается в уменьшении вероятности неполучения запланированного уровня дохода на каждый инвестированный рубль.

Принцип, которым достигается данная цель в системе управления любыми инвестициями, и капиталовложения в создание знаний здесь не исключение, следующий: адекватное рискам снижение планируемых или прогнозируемых доходов (эффектов) по периодам инвестиционного проекта.

Воздействовать же с целью адекватного уменьшения планового дохода по периодам реализации проекта можно либо на денежные потоки путем их уменьшения, либо на ставку дисконтирования, посредством ее увеличения.

Ставка дисконтирования — это минимально приемлемая доходность доступной инвестору и сопоставимой по рискам инвестиционной альтернативы.

Вставка 2.6
Необходимо помнить, что ставка дисконтирования, ее так же именуют нормой дисконта или нормой приведения, это показатель учета альтернативной стоимости капитальных вложений в проект или, иначе, вменяемая этим вложениям доходность, т. е. та самая требуемая необходимая годовая величина возмещения за понесенные однажды капитальные затраты, переведенная в величины доходности.

Оба направления потенциально приемлемы, и оба направления, так или иначе, создают при реализации плана проекта реальные запасы денежных средств. Причем запасы денежных средств создаются либо напрямую, через рисковые резервные фонды, либо опосредованно, через возможность недополучения дохода по периодам, путем планирования в качестве финансового результата расчетного периода величины денежного потока меньшей, чем ожидаемая.

В свою очередь, отмеченные направления реализуются на практике конкретными методами, которые могут быть распределены по результирующим группам следующим образом: методы, подразумевающие уменьшение значений денежных потоков, и методы, подразумевающие увеличение адекватно рискам ставки дисконтирования по проекту. Критерием же отнесения методов в соответствующую группу выступает объект воздействия различных методов и моделей учета проектных рисков при экономической оценке процесса создания и коммерциализации технологических знаний.

В табл. 2.3 приведена в систематизированном виде классификационная группировка методов учета рисков в денежных потоках.

Таблица 2.3

Методология управления проектными рисками

Методы учета рисков в денежных потоках
Методы учета рисков в ставке дисконта

Метод/Модель
Принцип действия
Метод/Модель
Принцип действия

Методы коммерческого страхования рисков
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями конкретных рисков
Кумуля-
тивное построение ставки дискон-
тирования
Увеличение ставки дискон-
тирования, адекватно конкретным выявленным факторам проектных рисков (несистема-
тических)

Различные биржевые методы самострахования рисков
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями конкретных рисков

резервирование контрагентов
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями конкретных рисков
Расчет ставки дисконта на основе арбит-
ражной теории стоимости капита-
льных активов (АРТ)
Увеличение ставки дискон-
тирования, адекватно конкретным выявленным факторам проектных рисков (система-
тических)

Резервирование средств и ресурсов, адекватных ожидаемым рискам
Отток — общий рисковый резервный фонд

Оттоки — совокупность целевых рисковых резервных фондов

Резервирование времени
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями конкретных рисков
Модель оценки капи-
тальных активов (CAPM)
Увеличение ставки дискон-
тирования, адекватно рисковости проекта в целом

Капитальные участия с контрагентами
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями конкретных рисков

Оптимизация портфеля ценных бумаг
Оттоки — стоимость мероприятий для создания общего рискового резервного фонда
Ставка дискон-
тирования как величина, обратная соотно-
шению «Цена/Прибыль» («P/E»)
Увеличение ставки дискон-
тирования, адекватно рисковости проекта в целом

Синхронизация периодов с параллельными проектами фирмы
Притоки — вероят-
ностные оттоки других проектов фирмы

Создание «теневого» менеджмента по проекту
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями конкретных рисков
Ставка дисконта на уровне коэффи-
циента рентабе-
льности инвестиций (ROI)
Увеличение ставки дискон-
тирования, адекватно рисковости проекта в целом

Подготовка различных резервных мероприятий
Оттоки — стоимость мероприятий по борьбе с последствиями
конкретных рисков

Метод сценариев
Уменьшение планируемых притоков, адекватно рискам проекта
Метод аналога
Увеличение ставки дискон-
тирования, адекватно рисковости проекта в целом

Метод достоверных эквивалентов
Уменьшение планируемых притоков, адекватно рискам проекта

Далее подробно остановимся на экономической оценке эффективности новшеств и научных исследований.

Научно-исследовательские работы (НИР), как правило, относят к фундаментальной науке. Напомним, что, согласно Федеральному закону «О науке и государственной научно-технической политике», подобные исследования могут носить в том числе ориентированный, поисковый характер. Различие в целях проведения НИР: ориентированные исследования проводятся для получения конкретного хоть и теоретического результата, теоретические фундаментальные же — следуют логике развития науки как таковой, т. е. практическое применение результатов таких исследований не планируется, поскольку не планируются и сами результаты подобных работ; исследователь может лишь предполагать, куда именно приведет его исследование.

Таким образом, в отличие от ориентированных исследований, методология экономической оценки которых предложена экономической наукой и будет рассмотрена ниже, экономическая оценка теоретических фундаментальных исследований становится крайне проблематичной.

Однако начать хотелось бы с более простых методических аспектов, а именно с экономической оценки новшеств.

Новшествами или нововведениями называют конечный результат опытно-конструкторских работ (ОКР), причем технологические нововведения принципиально возможны в двух основных формах: новый продукт или новый способ производства, т. е. новая технология.

Специальная методология оценки процессных нововведений (новых технологий) в нашей стране появилась более полувека назад — в феврале 1961 г. Государственным научно-техническим комитетом Совета Министров СССР была утверждена первая методика определения годового экономического эффекта, получаемого в результате внедрения новой техники — и, благодаря своей специфике, не устарела и по сей день.

Данный подход построен на учете совокупных затрат на производство продукции по определенной технологии, что и отразилось в его названии — Метод приведенных затрат.

Приведенные затраты представляют собой сумму текущих затрат, под которыми понималась себестоимость и капитальных вложений, приведенных к одинаковой размерности в соответствии с нормативом эффективности. Из нескольких вариантов капиталовложений наилучшим (наиболее эффективным) признается тот, приведенные затраты по которому меньше, т. е.:

Ci + Ен × Ki → min, (2.7)

где Ci — текущие затраты (себестоимость) по варианту i;

Ki — капитальные вложения по варианту i;

Ен — нормативный коэффициент сравнительной эффективности капитальных вложений, или норматив экономической эффективности капитальных вложений.

Исходя из этой предпосылки, эффект от внедрения новой техники в целом и новой технологии в частности определялся как разность приведенных затрат, определенных до и после внедрения.

Остановимся более подробно на рассмотрении «краеугольного камня» метода — нормативного коэффициента сравнительной эффективности капитальных вложений.

Единого мнения об экономической природе этого коэффициента среди экономистов не существует. Так, методические рекомендации 1961 г. предлагали определять его как величину, обратную нормативному сроку окупаемости, т. е. приравнивали годовую ставку нормативного коэффициента сравнительной эффективности капитальных вложений к годовой норме амортизации. При всей простоте использования данного способа для экономических расчетов не понятно на основании чего норма амортизации (величина более бухгалтерская чем экономическая) становится коэффициентом эффективности? Сами авторы модели приведенных затрат, в частности академик Д. С. Львов, определяли норматив экономической эффективности капитальных вложений как общественно оправданный предел увеличения текущих затрат на замещение единицы единовременных затрат и одновременно — как минимально допустимый уровень эффективности этих вложений. Следовательно, норматив экономической эффективности капитальных вложений, по существу, выступает в роли вменяемой инвестиционным вложениям годовой доходности или же требуемой величины отдачи на капитал, т. е. — ставки дисконтирования. Именно так данный коэффициент понимают сейчас.

Необходимо также отметить, что суммирование капитальных затрат (К) на внедрение новой технологии, произведенных в разных годовых интервалах, для расчета эффективности осуществлялось с учетом фактора времени. Разногодовые величины капитальных вложений мультиплицировались на первый плановый год производства продукции по новой технологии, т. е. на тот год, в котором впервые планировались текущие затраты. Следовательно, коэффициент приведения выглядел следующим образом:

αt = (1 + E)t, (2.8)

где t — количество лет, отделяющее конец года осуществления капитальных вложений от начала расчетного года (наиболее ранний из всех рассматриваемых вариантов календарный год);

Е — норматив приведения.

Поскольку очевидно, что экономическая природа норматива экономической эффективности капитальных вложений (Ен) и норматива приведения (Е) одинакова, то, применяя метод приведенных затрат в настоящее время, и норматив эффективности и норматив приведения можно рассматривать как ставку дисконтирования. И это верно. Однако условия и экономические закономерности плановой экономики заставляли экономистов смотреть на процесс учета альтернативных возможностей капиталовложений по-другому. Так, значение норматива приведения было постоянно для всего народного хозяйства и составляло 10%. Значения же норматива эффективности варьировались в зависимости от отрасли и были в диапазоне от 12 до 15%. Предприятия слабо технологически развитых отраслей, например пищевой промышленности, могли оперировать минимальным значением норматива эффективности в 12%, что позволяло внедрять больше разработок по сравнению с высокоразвитыми отраслями, такими как, например, авиапромышленность, так как для вложений в эти нововведения требования отдачи на капитал были меньше. Откуда же разница значений нормативов приведения и эффективности? Дело в том, что в императиве плановой экономики деньги имели куда меньший вес и значение, чем материальные активы, так как рублей можно было еще напечатать. Кроме того, деньги несли на себе и универсальную социальную функцию — жизнеобеспечение населения СССР, что не могло давать никакой краткосрочной коммерческой отдачи. Таким образом, на момент капиталовложений, ресурсы (тогда еще деньги) стоили дешевле, чем созданные на их основе материальные активы.

К достоинствам метода приведенных затрат, несомненно, относятся его простота и определенность. В настоящее время данный метод определения экономического эффекта и отбора технологий остается одним из самых простых. Именно это качество приведенных затрат и делает его основным с точки зрения начальной оценки применения новых технологий в производстве, поскольку на момент первичного обоснования стоимостные характеристики новой технологии носят во многом приближенный характер, что не позволяет применять более сложные динамические подходы.

Однако максимальное упрощение метода и определило его недостатки. Одним из серьезных недостатков является его ограниченность области применения: выбор одного оптимального (с экономической точки зрения) проектного решения из двух и более, не влияющих на конечный результат самого проекта. Это обусловлено использованием исключительно затратной составляющей понятия «эффективность». Таким образом, для оценки продуктовых новшеств приведенные затраты не подходят.

Кроме того, двойной учет капиталовложений в классической советской версии метода незаслуженно давал преференции трудоемким и ресурсоемким технологиям по сравнению с капиталоемкими. Двойной учет обеспечивался применением себестоимости в качестве текущих затрат, а себестоимость за счет амортизации, это скорее условно совокупные затраты. Таким образом, практическое применение метода приведенных затрат требует от эффектометриста очищение планового показателя общей себестоимости от амортизационных отчислений.

И наконец, экономический эффект, рассчитанный с использованием метода приведенных затрат отражает результат следующего года после внедрения нововведения и не показывает совокупный эффект за весь срок использования новой технологии.

В конце главы рассмотрим применение метода приведенных затрат на условном примере (Демонстрационная задача).

Перейдем к рассмотрению методологии оценки продуктовых новшеств.

Если детальный план коммерциализации новшества еще не составлен, (т. е. оценить инновацию как инновационный проект пока не представляется возможным), то для оценки продуктовых новшеств допустимо применить так называемый метод модифицированной чистой приведенной стоимости (net present value modified for valuation of innovation; MNPV).

Данный метод позволяет оценить экономические перспективы нововведения, ориентируясь на конкретное направление его применения.

Учет фактора времени и рисков вложения средств в разработку планов производства продуктового нововведения, согласно MNPV, осуществляется не в ставке дисконтирования, а в так называемом нормативном сроке окупаемости капиталовложений, являющимся, по своей сути, сроком, за который инвестиционные вложения в создание инновации на базе технического нововведения должны полностью окупиться с инвестиционной точки зрения, т. е. принести доход, сопоставимый с размером капиталовложений. Следовательно, нормативный срок окупаемости капиталовложений есть не что иное, как дисконтированный срок окупаемости любого проекта с некой ставкой дисконтирования i, или период [0; α]. Зная этот период, необходимо и достаточно требовать положительной величины от суммарных недисконтированных свободных (бездолговых) денежных потоков, генерируемых возможным инновационным проектом, за период [0; α]. Таким образом, расчет так называемого метода модифицированной чистой приведенной стоимости для оценки нововведений (net present value modified for valuation of innovation) должен выглядеть следующим образом:

Использование свободных денежных потоков объясняется тем, что, в отличие от экономической оценки плана коммерциализации инновации (т. е. конкретного инновационного проекта), на этапе поиска практического применения разработанного новшества экономисты не могут оперировать величинами плановых полных денежных потоков; доступными являются только прогнозные, условно-плановые величины исключительно свободных денежных потоков, — на данном этапе инновационного цикла речь о финансировании инвестиций в инновацию не идет, поскольку вначале необходимо обосновать экономическую эффективность нововведения как такового.

Вернемся к нормативному сроку окупаемости, т. е. к детерминированию периода от 0 до α. Определение величины этого логического фундамента метода MNPV лежит в области увязки прогнозного срока реализации инновационного проекта на базе оцениваемого новшества и ставки дисконтирования по этому предполагаемому проекту в один коэффициент. Для этого необходимо установить между этими характеристиками возможной инновации зависимость, которая может быть выражена в следующем виде:

b(1+i)α − b = b → (1+i)α − 1 = 1 → (1+i) = 2,

где b — величина, отражающая начальные капиталовложения в проект.

Таким образом, нормативный срок окупаемости (величина α в годах) будет равен:

α = log1+i 2, (2.10)

Необходимо отметить, что результат расчета по формуле (2.9) должен интересовать нас только в отношении его положительности, так как любое положительное значение этого показателя будет говорить об экономической эффективности нововведения, а отрицательное — о его неэффективности. Не более того. Абсолютное же значение будет являться неким безликим доходом (либо убытком), который могла бы получить средняя по способностям группа менеджеров, работающих в данный момент на виртуальном, наиболее показательном для отрасли реализации возможного проекта предприятии. В этом и состоит главное отличие данного показателя от чистого дисконтированного дохода (NPV), значение которого однозначно показывает доход, который получит определенная группа управленцев, используя для этого какой-либо инвестиционный проект с данными характеристиками.

В конце главы рассмотрим на условном примере применение метода модифицированной для оценки нововведений чистой приведенной стоимости (MNPV).

После изложения методологических аспектов экономической оценки процессных нововведений и продуктовых новшеств логичным представляется рассмотрение методологических подходов, позволяющих оценить НИР, носящих ориентированный характер.

Фундаментальные исследования ориентированного характера являются составной частью так называемых инновационных проектов полного цикла, которые надо отличать от просто инновационных проектов. Инновационный проект полного цикла включает в себя не только процесс коммерциализации новшества (процесс создания инновации), другими словами, инновационный проект в узком смысле этого понятия, но и процесс создания этого новшества, т. е. непосредственно сами ориентированные исследования. Такие проекты описываются следующей схемой: ориентированные исследования → опытно-констукторские работы → коммерциализация результатов ОКР.

Следовательно, оценка экономического эффекта ориентированных исследований, как составной части инновационного проекта полного цикла, по существу, тождественна оценке экономического эффекта от самого инновационного проекта полного цикла, так как в случае НИР, как части полного инновационного проекта, другого варианта использования результатов исследований, кроме как базиса дальнейшего планируемого инновационного проекта, просто не существует.

Полный инновационный проект с точки зрения принятия решений инвестором о финансировании вложений логично распадается на два этапа: этап 1 — ориентированные исследования; этап 2 — собственно проект коммерциализации новшества, разрабатываемого на основе результатов предыдущего этапа, т. е. неполный инновационный проект.

Для инвестора проект разбивается на этапы по причине принципиальной возможности отказа от дальнейших инвестиций в проект после первого этапа. На первом этапе инвестор соглашается финансировать фундаментальные ориентированные исследования, у него возникает упущенная выгода, однако, он согласится профинансировать второй этап только в том случае, если результаты по первому этапу будут признаны положительными, следовательно, и на втором этапе вложений в проект также возникает упущенная выгода (альтернативная стоимость), которая по своей величине будет отличаться от альтернативной стоимости этапа вложений в ориентированные исследования.

Процесс принятия решения о допустимости финансирования ориентированных исследований предполагает согласие инвестора с планом затрат (сметой) на эти разработки. Подобный план подразумевает поэтапное выделение средств исследовательскому коллективу, поскольку смета утверждается в начале «нулевого» шага реализации полного инновационного проекта, то у вкладываемых в рамках всего первого этапа средств отсутствует внутриэтапная альтернативная стоимость.

Вставка 2.7
Необходимо помнить, что альтернативная стоимость, она же упущенная выгода, возникает в результате предпочтения одного инвестиционного решения другому в процессе выбора между ними.

В случае экономической оценки ориентированных исследований выбор инвестиционного решения осуществляется инвестором один раз: в начале «нулевого» шага, т. е. инвестор, согласившись профинансировать исследования, по существу, сразу вкладывает всю необходимую сумму в них (Зфи), поскольку отказ от согласованной, одобренной им сметы затрат уже не рассматривается.

Таким образом, на этапе фундаментальных исследований формируется первая ставка дисконтирования (i₁), отражающая упущенную выгоду в период от начала «нулевого» шага реализации проекта до окончания НИР (период [0; n]).

Второй этап инновационного проекта полного цикла (период [n + 1; m]) предполагает коммерциализацию инновации, базисом которой служит положительный результат фундаментальных исследований первого этапа. На данном этапе предполагается проведение классического инновационного проекта в узком смысле данного понятия, и его экономическая оценка базируется на модель чистого дисконтированного дохода (NPV).

В конце n-го (начале n + 1-го) периода инвестор снова находится в точке бифуркации, т. е. стоит перед выбором о дальнейшем финансировании инвестиций в инновационный проект. Если он продолжит инвестиции, то автоматически инициирует коммерциализацию инновации на основе результатов предыдущего этапа.

Если исходить из рациональности принятия решений инвестором, то в этой точке выбор заранее предопределен результатами фундаментальных исследований.

Таким образом, на этапе коммерциализации инновации формируется вторая ставка дисконтирования (i₂), отражающая упущенную выгоду за весь период инновационного проекта полного цикла, т. е. период [0; m].

Эффект всего инновационного проекта полного цикла зависит от успеха оцениваемых ориентированных исследований. Следовательно, модель экономической оценки НИР должна учитывать вероятность получения положительных (запланированных) результатов исследований.

Существуют два варианта решения данной проблемы. Во-первых, если смета затрат на финансирование фундаментальных исследований, с которой соглашается инвестор априори, неизменна (т. е. дополнительные средства на преодоление возможных технических сложностей не выделяются), то эффект от коммерциализации инновации носит вероятностный характер и должен корректироваться на вероятность достижения запланированного положительного результата НИР первого этапа (Рфи). Во-вторых, если смета затрат на финансирование фундаментальных исследований может быть изменена в сторону увеличения, и исследователи смогут получить дополнительные средства на преодоление возможных технических сложностей для безусловного (с вероятностью, близкой к единице) достижения положительного результата НИР, то сумма затрат на ориентированные исследования должна быть объективно увеличена на величину проектного риска, отражаемую ставкой дисконтирования по первому этапу (i₁).

При условии использования бездолговых денежных потоков постнумерандо, модель экономической оценки научных исследований ориентированного характера при неизменности плановых сметных затрат на НИР, в рамках инновационного проекта полного цикла, имеет следующий вид:

где Эфи — искомая величина экономического эффекта ориентированных НИР в рамках инновационного проекта полного цикла;

Зфи — величина затрат на ориентированные НИР, отраженная в смете затрат;

NPV(i₂) — величина сформированного по ставке приведения i₂ чистого дисконтированного дохода от коммерциализации инновации, основой которой выступают достигнутые исследователями на предыдущем этапе запланированные научно-технические результаты;

R — номинальная безрисковая ставка дисконтирования.

Если исходить из возможности адекватного научно-техническим рискам увеличения сметы затрат на НИР, то при условии использования бездолговых денежных потоков постнумерандо, модель экономической оценки научных исследований при возможности кратного рискам увеличения плановых сметных затрат в рамках инновационного проекта полного цикла имеет следующий вид:

Заканчивая описание модели экономической оценки ориентированных НИР, необходимо еще раз акцентировать внимание, что данный подход не может помочь в экономической оценке теоретических фундаментальных исследований, так как сфера возможного применения их результатов на этапе планирования затрат на НИР не определена. В экономических исследованиях последней четверти XX в. были попытки отдельных ученых формализовать методологию оценки чисто фундаментальных НИР. Эти наработки сводились к смешанным, индексно-стоимостным подходам. Однако данные модели своего широкого практического применения пока так и не нашли. Это направление экономической эффектометрии еще ждет своего исследователя.

В конце главы предлагаем рассмотреть на условном примере один из вариантов применения метода оценки экономического эффекта ориентированных НИР.

Рассмотрев модели экономической оценки нововведений (либо новшеств), необходимо, хоть и кратко, затронуть вопрос экономической оценки инноваций.

Несмотря на то, что методы, используемые для оценки новшеств и инноваций, основаны зачастую на одних и тех же принципах, используют одинаковые переменные, да и критериально-целевые показатели оценки во многом схожи, нельзя забывать, что, в сущности, оцениваются совершенно разные экономические объекты: в случае новшеств — вероятностные результаты коммерциализации новшества наиболее оптимальным путем, а в случае инноваций — плановые результаты конкретного инновационного проекта.

Вставка 2.8
Необходимо помнить и понимать, что оценка инновации всегда сводится к оценке инновационного проекта, т. е. комплекса взаимосвязанных мероприятий, направленных на коммерциализацию новшества. Оценка же инновационного проекта, таким образом, сводится к оценке предлагаемого плана реализации этого комплекса мероприятий.

Теоретически существуют два основных методологических направления оценки инноваций: статические и динамические методы. Разница между ними сводится к учету фактора времени: статические методы фактор времени не учитывают, отсюда и их наименование от слова «статика». Статические методы экономической оценки — это простые методы, которые используются главным образом для быстрой и приближенной оценки экономической привлекательности инвестиционных проектов. Они могут быть рекомендованы для применения на ранних стадиях экспертизы инвестиционных проектов, имеющих относительно короткий период жизненного цикла.

Перечислим наиболее часто применяемые из них.

Во-первых, необходимо отметить так называемый метод суммарной прибыли (ПΣ). Это прибыль (в широком понимании) получаемая в результате реализации проекта. Она определяется как разность совокупных результатов и затрат, вызванных реализацией проекта внедрения в производство нововведения.

где Рt — стоимостная оценка результатов, получаемая участником проекта

в течение t-го интервала времени;

Зt — совокупные затраты, совершаемые участником проекта в течение t-го интервала времени;

m — число временных интервалов жизненного цикла проекта.

Во-вторых, показатель среднегодовой прибыли , который является расчетным показателем, определяющим усредненную величину годовой чистой прибыли проекта:

где Т — продолжительность инвестиционного периода в годах.

В-третьих, анализ точки безубыточности, который состоит в определении такого критического объема продаж, при котором выручка от реализации становится равной валовым издержкам:

Qa = FC / (P — AVC), (2.15)

где Qa — критический объем продаж (точка безубыточности);

FC — постоянные издержки, величина которых не зависит от роста
объемов производства продукции;

P — цена единицы продукции;

AVC — средние переменные издержки единицы продукции.

Суммарная величина переменных издержек (VC) пропорциональна объему производства (VC = AVC × Q, где Q — объем производства в натуральных единицах).

При анализе точки безубыточности необходимо сопоставить планируемый объем продаж продукции с критическим объемом продаж. Если планируемый объем продаж значительно превышают Qa, то с большой долей вероятности можно говорить о прибыльности проекта. Этот метод можно успешно применять в первую очередь для монопродуктовых проектов, правда большинство инвестиционных проектов на ранних стадиях таковыми и являются.

Графически определение точки безубыточности представлено на рис. 2.8.

Рис. 2.8. Графическое обоснование точки безубыточности

В-четвертых, метод рентабельности инвестиций (ROI). Этот показатель определяется как отношение годовой прибыли к вложенным в проект инвестициям:

где Пt — прибыль от реализации в году t;

I — начальные инвестиции.

Этот показатель может быть рассчитан как по данным одного из годовых плановых периодов реализации проекта (обычно для этого выбирается год, соответствующий реализации проекта на полную производственную мощность), так и по усредненному показателю чистой прибыли, или по отдельным годам реализации проекта.

Таким образом, ROI дает возможность установить не только факт прибыльности проекта, но и оценить степень этой прибыльности.

В-пятых, классический показатель простого периода окупаемости инвестиций. Он определяет промежуток времени от момента инвестирования в проект до момента, когда чистый доход от реализации проекта полностью окупает начальные инвестиции в проект. Считается, что чем меньше период окупаемости проекта, тем он более привлекателен.

В-шестых, часто используют показатель среднего простого срока окупаемости инвестиций. Он рассчитывается как величина обратная ROI.

Рентабельность инвестиций (ROI), используемая для определения данного показателя, должна быть рассчитана исключительно по среднегодовой прибыли, так как проч. варианты (по максимальной прибыли или по плановой прибыли по отдельным годам реализации проекта) экономического смысла не имеют.

Надо понимать, что показатели простого периода окупаемости инвестиций и среднего простого срока окупаемости инвестиций суть есть разные показатели, которые дают разные временные периоды возврата инвестиционных средств: если простой период окупаемости инвестиций достаточно точно, хоть и без учета альтернативной стоимости инвестиций, покажет период, когда доход по проекту полностью покроет инвестиционные вложения, то средний простой срок окупаемости инвестиций лишь определит период, когда накопленная прибыль по проекту достигла бы величины инвестиций в данный проект, однако при условии, что каждый годовой период проекта генерировал бы плановую среднегодовую для этого проекта прибыль.

Очевидно, что показатель простого периода окупаемости инвестиций является хоть и временным, но абсолютным показателем, а средний простой срок окупаемости инвестиций — относительная временная модель, экономический смысл применения которой сводится исключительно к отбору для финансирования по данному критерию одного проекта из нескольких приемлемых.

И в-седьмых, метод расчета коэффициента эффективности (ARR). Это в целом бухгалтерский показатель. Алгоритм расчета исключительно прост, что и предопределяет широкое использование его в экономической практике: коэффициент эффективности инвестиции, называемый также учетной нормой прибыли (ARR), рассчитывается делением среднегодовой чистой прибыли (ЧП) на среднюю величину инвестиции. Средняя величина инвестиции находится делением исходной суммы капитальных вложений (I₀) на два, если предполагаем, что по истечении срока реализации анализируемого проекта все капитальные затраты будут списаны с баланса и лишатся, таким образом, своей стоимостной оценки, если же допускается наличие остаточной или ликвидационной стоимости (ЛС), то ее оценка должна быть учтена в расчетах путем ее прибавления к использованным и списанным инвестициям, ведь с точки зрения бухгалтерии, ликвидационная стоимость суть есть затраты, которые несет фирма для избавления от остатков ненужных активов.

Метод ARR исходит из предположения, что инвестируя средства в проект, инвестор теряет и их остаточную (ликвидационную) стоимость, что является, по крайней мере, спорным утверждением с точки зрения инвестиционного менеджмента: если рассматривается случай самофинансирования инициатором проекта, то всю ликвидационную стоимость следует вычитать из инвестиций, так как ее наличие увеличивает доходность проекта, если речь идет о стороннем инвестировании, то в этом случае чаще всего под инвестиционный проект создается совместное предприятие с участием инициатора проекта и инвестора, и при описанном варианте реализации инвестиционного проекта часть ликвидационной стоимости должна вернуться к инвестору, увеличив доходность его вложений.

В целом необходимо подчеркнуть, что статические методы считаются достаточно грубыми при оценке инвестиционных проектов и их практическое применение оправдывается только простотой вычисления соответствующих оценочных показателей.

При работе с проектами инновационными, т. е. при оценке инноваций, статические подходы могут быть рекомендованы к применению лишь в случаях, когда при оценке необходимо подчеркнуть некоторую особенность конкретного инновационного проекта. Они не могут выступать как самостоятельные модели оценки, так как не учитывая фактор времени, и таким образом, и проектные риски, статические методы не учитывают две важнейших характеристики инновационных проектов, отличающих их от проектов инвестиционных: долгосрочность коммерциализации инноваций и повышенные по отношению к среднерыночным, проектные риски.

Именно поэтому основой оценки инноваций являются динамические модели.

Экономическая оценка проекта, в зависимости от спланированных денежных потоков, будет содержать либо оценку ценности проекта с помощью полных денежных потоков (денежных потоков для владельцев собственного капитала), либо оценку его эффективности при работе со свободными (бездолговыми) денежными потоками. Однако в любом случае основным методом экономической оценки инновационных проектов, впрочем, как и инвестиционных, является метод чистой приведенной стоимости (ЧДД; NPV), который рассчитывается как разность дисконтированных поступлений и платежей, производимых за весь срок реализации проекта (см. формулу (2.19)).

где n — количество временных интервалов в инвестиционном периоде или плановый срок длительности проекта;

i — ставка дисконтирования;

t — номер периода от 0 до n;

СFt — денежный поток, инициируемый проектом в период t.

Лишь показатель NPV корректно работает со всеми видами денежных потоков. Прочие динамические методы, являющиеся производными от чистой приведенной стоимости показателями, используют либо свободные денежные потоки, либо чистые операционные потоки⁵.

2.4. Социальная эффективность знаний

Напомним, что эффекты, сопровождающие инновации, имеют различную направленность. Основными группами этих эффектов являются научно-технический эффект, экономический эффект и социальный эффект, который можно сопоставить в том числе и с улучшением условий труда и отдыха людей, повышением квалификации персонала и т. д.

Оценивая эффективность конкретного инновационного проекта, принято оперировать такими понятиями, как «затраты» и «результаты». Затраты представляют собой те ресурсы, которые используются для реализации проекта, а результат в общем случае характеризует последствия его реализации в производственной, финансовой, инвестиционной, социальной, научно-технической, экологической и др. сферах. Реализация любого инновационного проекта сопровождается появлением разного рода результатов практически во всех сферах общественной жизни, затрагивая интересы не только непосредственных участников проекта, но и других хозяйствующих субъектов. В том числе любой проект по созданию и/или коммерциализации нововведения инициирует множество результатов социальной, экологической направленности. И не только результатов, но и эффектов, как заранее предполагаемых (планируемых) результатов.

Социальные и экологические эффекты при оценке эффективности проектов учитываются только в том случае, если имеют стоимостное выражение.

Эффективность проекта можно разделить на общественную и коммерческую. При этом общественная эффективность включает социально-экономические последствия осуществления проекта для общества, т. е. проект рассматривается с точки зрения общества в предположении, что оно получает результаты и несет затраты. При расчете показателя общественной эффективности применяется метод чистого дисконтированного дохода (NPV), но с рядом дополнительных поправок. В частности, в денежных потоках отражается стоимостная оценка последствий осуществления данного проекта в других отраслях экономики, в социальной и экологической сферах. Из притоков и оттоков денежных средств исключаются их составляющие, связанные с получением кредитов и уплатой процентов по ним, субсидий, дотаций и др. Производимая в ходе реализации проекта продукция и необходимые для этого ресурсы оцениваются в специальных экономических ценах.

Эти и другие изменения позволяют посмотреть на проект, так сказать, «глазами общества».

Подобный подход впервые в нашей стране был постулирован еще в середине 1970-х гг. Некоторые ученые предлагали проводить интегральную оценку эффективности нововведений, количественные результаты которой зависели бы прежде всего от того содержания, которое вкладывается в новшество, и исходя из которого устанавливается круг оцениваемых мероприятий.

Следовательно, интегральный эффект рассчитывался бы следующим образом:

где ЭΣ — интегральный эффект от внедрения новой техники;

— сумма различных видов эффектов, в том числе и социальной направленности, возникающих при внедрении новой техники, выраженных в стоимостной форме.

Однако, при всей своей теоретической понятности и простоте, за прошедшие почти полвека не было разработано практического алгоритма использования данного подхода. В этой связи уместно вспомнить высказывание К. Маркса о том, что критерием истины является практика.

Комплексная оценка общественной эффективности, предлагаемая в «Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов» в целом основана на тех же принципах и, таким образом, зачастую не оправдывает себя. Ценность данной методологии снижают следующие причины:

— крайне высокая сложность расчетов;

— невозможность учесть все социально-экономические эффекты, возникающие при реализации проекта;

— отсутствие участника, которому интересен данный показатель, «представителя общества».

Целью метода, разработанного и утвержденного государственными органами власти, является получение единой общей оценки общественной эффективности проекта в целом. Однако очевидной является невозможность учета всех социально-экономических эффектов, сопровождающих коммерциализацию инновации. Следовательно, полученная в конце оценка является неполной и теряет свою ценность. И, наконец, если NPV инновационного проекта показывает величину денежных средств, которую инвестор ожидает получить от проекта после того, как денежные притоки окупят его первоначальные инвестиционные затраты и периодические денежные оттоки, связанные с осуществлением проекта, то комплексная оценка общественной эффективности не несет соответствующей информации конкретному лицу.

В качестве «представителя общества» выступает государство, так как будучи потенциальным инвестором, оно заинтересовано в результатах проекта. Однако для государства больший интерес скорее представляют частные показатели социально-экономической эффективности в конкретных регионах и отраслях, нежели комплексная сложная по наполнению и пониманию оценка в целом.

Частными показателями социальной эффективности могут являться: улучшение здоровья населения в регионе, создание дополнительных рабочих мест, увеличение свободного времени и т. д.

К преимуществам частных показателей социальной эффективности, т. е. — социальных эффектов, можно отнести следующее:

— их легче контролировать в ходе осуществления проекта;

— становясь инвестором того или иного инновационного