Актуальные проблемы экономики и управления на предприятиях машиностр

должен сформировать активную позицию студента, оснастить его современными информационно-коммуникационными технологиями (в том числе технологиями дистанционного обучения), сделать его способным к образовательной деятельности в течение всей своей жизни;

– в условиях современной технологической модернизации, развития новых высокотехнологичных отраслей национальной экономики, производящих наукоемкую продукцию, и усиления роли инновационных процессов в воспроизводстве человеческого капитала особенно большое значение приобретает формирование интегрированных инновационнообразовательных кластерных структур. Кластерная форма организации различных институциональных структур на основе сети устойчивых связей между всеми его участниками приводит к созданию особой формы человеческого капитала, которая концентрирует разнообразные научные и технологические изобретения, трансформируя их в инновации, коммерциализация которых обеспечивает достижение конкурентных преимуществ образовательного учреждения. При исследовании формирования, а также важнейших тенденций развития кластеров в развитых странах выявлены некоторые характерные черты. Во всех случаях важнейшим фактором современной конкурентоспособности кластеров является высокий уровень развития системы взаимосвязанных институтов и отраслей. Это явилось результатом рыночных отношений и эффективной конкуренции, а также государственной политики в формировании национальной инновационной системы и подготовки высококвалифицированных кадров.

Таким образом, успешное решение этих актуальных проблем развития системы образования обеспечит эффективную реализацию стратегии инновационного развития в целях устойчивого роста экономики страны и повышения ее конкурентоспособности на мировом рынке.

471

Н.М. Боброва Пермский национальный исследовательский политехнический университет г. Пермь, Россия

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКА ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОТНОСИТЕЛЬНО УЧЕТА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Проведен анализ методов количественной оценки рисков и обоснован выбор метода «Дерево решений» для количественной оценки рисков инновационной деятельности.

Ключевые слова: риск инновационной деятельности, методы оценки риска, анализ методов количественной оценки рисков.

N.M. Bobrova

Perm National Research Polytechnic University

Perm, Russian Federation

THE COMPARATIVE ANALYSIS OF METHODS OF THE QUANTITATIVE ASSESSMENT OF RISK OF INNOVATIVE ACTIVITY CONCERNING THE ACCOUNTING OF UNCERTAINTY

In article the analysis of methods of a quantitative assessment of risks is carried out and the choice of the Tree of Decisions method for a quantitative assessment of risks of innovative activity is reasonable.

Keywords: risk of innovative activity, methods of an assessment of risk, analysis of methods of a quantitative assessment of risks.

Инновационная деятельность обладает высокой степенью неопределенности. Очень трудно предвидеть, какая инновация будет иметь успех на рынке, а какая не будет пользоваться спросом, поэтому инновационным предприятиям следует проводить тщательный анализ инновационных проектов с целью выявления и возможного управления рисками, связанными с неопределенностью. Под неопределенностью чаще всего понимают состояние неоднозначности развития определенных событий в будущем, состояние нашего незнания и невозможности точно предска-

472

зать основные величины и показатели развития деятельности предприятия, в том числе реализации инновационного проекта.

Большую роль в повышении объективности оценки эффективности инновационной деятельности играет корректная оценка влияния неопределенности и риска на результаты инновационного проекта. Обоснованность принимаемого инвестиционного решения напрямую зависит от того, насколько объективно и всесторонне проведена эта оценка. Любой инновационный проект характеризуется множеством факторов неопределенности: неопределенность исходных данных, внешней среды; неопределенность, связанная с характером, вариантами и моделью реализации проекта и т.д. Именно факторы неопределенности определяют риск проекта, т.е. опасность потери ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов. При анализе долгосрочных инновационных проектов необходимо прогнозировать во времени будущее состояние большого числа различных параметров проекта, и чем больше факторов неопределенности будет при этом учтено, тем более точной будет оценка рисков инновационной деятельности. Для выявления наиболее подходящего метода количественной оценки риска инновационной деятельности ниже проведено сравнение наиболее широко применяемых и рекомендуемых теорией и практикой инструментариев для оценки влияния риска и неопределенности на результаты проекта по технике проведения и учету неопределенности (табл. 1).

Таблица 1

Техника проведения и учет неопределенности в методах количественной оценки риска

Каждый метод имеет свои недостатки в оценке неопределенности и риска. Недостатком метода корректировки нормы дисконта можно считать отсутствие информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и их оценки. При этом полученные результаты существенно зависят только от одного показателя – нормы дисконта. Метод достоверных эквивалентов также не позволяет провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров. Кроме того, при определе-

474

нии коэффициентов достоверности денежные потоки от реализации инновационного проекта интерпретируются как поступления от безрисковых вложений, что приводит к невозможности проведения анализа эффективности проекта в условиях неопределенности и риска. Анализ чувствительности не всегда правомерен, так как, являясь однофакторным методом, он не предусматривает того, что изменение одной переменной, необходимой для расчета, может повлечь изменение другой переменной. Основным недостатком метода сценариев является рассмотрение только нескольких возможных исходов по проекту, хотя в действительности число возможных исходов не ограничено. Кроме того, сценарии могут не иметь достоверного обоснования, т.е. данные могут быть гипотетическими. Использование анализа вероятностных распределений потоков платежей предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. Однако распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности только на основе анализа прошлого опыта и при наличии больших объемов фактических данных, что совершенно не характерно для инновационных проектов. Метод дерева решений основан на исходной предпосылке о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития.

Поскольку некоторые недостатки присущи всем методам оценки риска, для выявления наиболее подходящего метода для количественной оценки риска инновационной деятельности, обладающей высокой степенью неопределенности, можно провести сравнительный анализ методов, где за основу сравнения взять объективность учета неопределенности. Вероятностная оценка большего количества событий в методе будет давать и более объективный результат (табл. 2).

Таблица 2

Объективность учета неопределенности в методах количественной оценки риска

Окончание табл. 2

На основании проведенного сравнительного анализа методов оценки риска можно сделать вывод о том, что для количественной оценки рисков инновационной деятельности, которой присуща высокая степень неопределенности, лучше всего подходит метод «Дерево решений», как наиболее объективный. Он в отличие от других методов позволяет учесть то, что решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и, в свою очередь, определяют сценарий дальнейшего развития событий.

При использовании данного метода все возможные этапы и сценарии развития инновационного проекта становятся абсолютно «прозрачными» для менеджмента. Кроме того, на дереве решений можно не только отследить развитие событий, но и проанализировать значимость тех или иных управленческих решений с точки зрения влияния на итоговый результат. А поскольку дерево решений дает наглядное представление о вероятных рисках инновационного проекта и их количественную оценку, это позволяет компании заранее составить запасной план действий, если ситуация будет развиваться по неблагоприятному сценарию.

476

О.В. Буторина Пермский национальный исследовательский политехнический университет г. Пермь, Россия

ПРОБЛЕМЫ ПЕРИОДИЗАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ ТЕОРИИ ЦИКЛИЧНОСТИ

Представлена методология периодизации экономического развития с точки зрения теории цикличности. На ее основе выделена природа современного экономического кризиса как трансформационного, обусловленного наслоением сверхдолгосрочных, долгосрочных и среднесрочных циклов.

Ключевые слова: системный кризис, сверхдолгосрочный, долгосрочный, среднесрочный циклы, структура современного цикла.

O.V. Butorina

Perm National Research Polytechnic University

Perm, Russian Federation

PROBLEMS OF THE PERIODIZATION OF ECONOMIC DEVELOPMENT FROM THE POINT OF VIEW OF TSIKLICHENOSTI'S THEORY

In work the periodization methodology a periodization of economic development from the point of view of the recurrence theory is presented. On its basis the nature of a modern economic crisis as the transformational crisis caused by stratification of superlong-term, long-term and medium-term cycles is allocated.

Keywords: system crisis, superlong-term, long-term, medium-term cycles, structure of a modern cycle.

Современный мировой экономический кризис (его природа, особенности протекания, определяющие его глубину и масштабность) вызвал интерес научной общественности к исследованию циклических процессов для разработки и реализации комплексной нивелирующей политики. В публикациях остро обсуждаются вопросы, связанные с выявлением и систематизацией причин, определяющих сущность современных процессов, а также проводится сопоставление с масштабными

477

(системными) кризисами на протяжении всего ХХ века, оценивается адекватность их преодоления.

Несмотря на многообразие оценок, можно согласиться с В. Пантиным, акцентирующим внимание на закономерности и неизбежности современного кризиса, связанного с долгосрочными тенденциями (мегатрендами) мирового политического и экономического развития [2, с. 14]. Он аккумулирует кризисные тенденции во всех структурных элементах системы: производственной, структурной, трудовой, социальной, политической и геополитической.

Если использовать терминологию Н.Д. Кондратьева [1, с. 60] и Ю.В. Яковца [3, с. 4], это сверхдолгосрочные (цивилизационные) циклы, связанные со сменой цивилизаций, технологических и экономических способов производства. Они подчиняют себе нижестоящие циклы, прежде всего более изученные среднесрочные и долгосрочные (научнотехнические, большие, конъюнктурные, длинные волны). В основе долгосрочных циклов лежит периодическая смена научно-технических направлений, преобладающих технологических укладов, каждый из которых включает несколько следующих друг за другом поколений техники.

На сегодняшний день не отрицается наличие взаимодействия между циклами в различных сферах, образующего сложную ткань пульсации общественного развития [3, с. 3].

При этом нерешенными остаются вопросы, связанные с периодизацией не столько среднесрочных и долгосрочных циклов, сколько сверхдолгосрочных, систематизацией показателей их проявления в рамках национальной экономики и мировой экономической системы в целом и, как следствие, с прогнозированием и нивелированием негативных тенденций общественного развития.

Таким образом, в рамках данной работы делается попытка осуществить периодизацию экономического развития с точки зрения теории цикличности.

Для реализации поставленной цели необходимо уточнить следую-

щее:

–циклы являются всеобщей формой прогрессивного развития любых систем в природе и обществе;

–каждый цикл проходит в своем развитии 5 фаз: зарождение в недрах предыдущего цикла, инновационные становления, распространение (диффузия), стабильное развитие (зрелость), вытеснение новой, более прогрессивной системой (кризисная фаза). После этого возможен либо

478

переход системы в новое качественное состояние (очередной цикл в ее динамике), либо распад с сохранением на какое-то время реликтов ушедшей в прошлое системы [3, с. 1];

–циклы разнообразных сфер экономики характеризуются наличием прямых и обратных зависимых связей (рекуррентность);

–рекуррентные зависимости определяются взаимообусловленностью циклических процессов; можно предположить, что сверхдолгосрочные циклы (двухсот-трехсотлетние) подчиняют своей ритмике долгосрочные (полувековые, выделяемые на основе господства технологического уклада), а они, в свою очередь, – среднесрочные (десятилетние)

циклы [3, с. 4];

–на глубину и продолжительность сверхдолгосрочных циклов может оказывать влияние система внешних и внутренних факторов (способность системы к саморазвитию, проявляющаяся в высоком уровне адаптации к меняющимся внешним условиям).

Выделенные зависимости позволили нам осуществить периодизацию общественного развития на основе выделения границ долгосрочных (научно-технологического и структурного) циклов (таблица). Это позволит определить временные границы индустриального и постиндустриального (инновационного) циклов.

Для начала нужно отметить, что нововведения и технологические новшества, обеспеченные инвестиционными ресурсами, способствуют изменениям в материально-технической инфраструктуре, замене основных производственных фондов, формированию новых тенденций на рынке труда, уровне и качестве жизни, как следствие – структурным преобразованиям в экономике в целом, системно определяемым как новый тип хозяйствования.

Выделенные взаимосвязи между технологическими и структурными циклами имеют определенные особенности. Наиболее общая и очевидная – каждый новый виток разработанных и внедренных новаций порождал появление новых производств и отраслей, отмирание прежних (названных старыми или традиционными). В этой связи особо следует отметить неоднородность роли и значимости самих технологических укладов: они с большой степенью вероятности могут быть разделены на революционные, «взламывающие» экономическую систему и общественное развитие, и эволюционные, адаптирующие способ производства и отраслевую структуру к внешним изменениям. К первым можно отнести 1-й технологический уклад, положивший основу индустриальной экономике, тогда как 2, 3 и 4-й являлись его эволюционным продолжением.

479