Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

МЕТОДИКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НЕФТЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-1-96-102

Полный текст:

Аннотация

Представлена методика многокритериальной оценки уровня инновационной активности нефтедобывающих предприятий, которая может быть применена для формирования стратегии устойчивого развития предприятия, отрасли; повышения уровня управления инновационной деятельностью нефтяных компаний. Использование данной методики дает практический инструментарий для повышения качества принимаемых решений в части оказания мер государственной поддержки реальным инновационным проектам, что в свою очередь способствует более эффективному расходованию бюджетных средств. В статье подробно описан алгоритм методики оценки инновационной активности нефтедобывающих предприятий, включающий в себя ряд последовательно выполняемых этапов с использованием специальных программ для статистического анализа Microsoft Excel 2013 и Statistica Advanced for Windows v.10.

Для цитирования:


Смирнов Д.Б. МЕТОДИКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НЕФТЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2016;(1):96-102. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-1-96-102

For citation:


Smirnov D.B. METHOD OF MULTICRITERIA ASSESSMENT OF THE LEVEL OF INNOVATIVE ACTIVITY OF THE OIL PRODUCING COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2016;(1):96-102. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-1-96-102

Введение

В настоящее время для инновационной дея­тельности российских нефтяных компаний в не­дропользовании характерны негативные тенден­ции:

  • применение методов повышения нефтеот­дачи только на высокодебитных, т. е. наибо­лее продуктивных скважинах, что отрица­тельно влияет на коэффициент извлечения нефти [Дунаев В. Ф., Шпаков В. А., 2011];
  • существенное сокращение научно-исследо­вательской работы;
  • использование преимущественно зарубеж­ных технологий [Bordoff J., Houser T., 2014].

В результате низкой инновационной деятель­ности отечественных нефтедобывающих пред­приятий постоянно увеличивается количество простаивающих скважин - более 25% от обще­го эксплуатационного фонда, по данным Мини­стерства энергетики РФ. Именно это и объясняет необходимость разработки методики многокри­териальной оценки уровня инновационной актив­ности нефтедобывающих предприятий.

Оценка инновационной активности нефтедобывающих предприятий

Инновационную активность нефтедобыва­ющих предприятий можно рассматривать в раз­резе национальной экономики (макроуровень), отдельных отраслей (мезоуровень), компании (микроуровень) (табл. 1). Таким образом, ис­пользуя индикаторы инновационной активности, может быть сформирована модель управления инновационной активностью и конкурентоспо­собностью на каждом уровне.

Алгоритм реализации методики оценки инно­вационной активности нефтедобывающих пред­приятий предусматривает прохождение несколь­ких этапов (рис. 1). На каждом этапе решаются определенные задачи:

Первый этап заключается в установлении ис­ходных параметров, определяющих инновацион­ную активность нефтедобывающих предприятий. Нами пересмотрено качественное содержание показателя инновационной активности предприя­тий. Инновационная емкость продукции нефтедо­бывающего предприятия Еи характеризует объем затрат на технологические инновации Сти, кото­рый приходится на 1 рубль общего объема произ­веденной промышленнойпродукции Vnn:

Удельный вес затрат технологических инно­ваций Yти от общего объема инновационной про­дукции предприятия Vип показывает, какую долю стоимости инновационной продукции составля­ют затраты на технологические инновации:

Данный показатель тесно коррелирует с ис­ходным показателем затрат на технологические инновации, т. е. изменение одного из них влечет за собой аналогичное изменение другого.

Доля инновационной продукции вобъеме производства Yип определяется как Yип = Vип/Vпп.

Затраты на технологические инновации, приходящиеся на 1 рубль объема производства, в первую очередь связаны с низкой долей самой инновационной продукции в объеме производ­ства. Показатель отдачи технологических инно­ваций Rти определим как обратный показателю емкости:

Следовательно, показатель инновационной отдачи отражает объем производства, который приходится на 1 рубль затрат на технологические инновации.

Показателем предлагаемой группы остается традиционный показатель инновационной актив­ности, который мы интерпретируем как удельный вес предприятий, использующих инновационные технологии отрасли Yиа:

где Киа - количество предприятий, использу­ющих инновационные технологии; Кобщ - общее количество обследованных предприятий.

Таким образом, мы определили пять показате­лей, опосредованно характеризующих инноваци­онную активность промышленных предприятий.

Второй этап. Перед нами стоит задача опре­делить интегрированную оценку на основе не­скольких различных оценок. Разработанную выше группу производных критериев с соответ-

ствующими моделями переведем в индексы I1 - I5 с общей единицей измерения:

где Ii - индекс i-го порядка; Xi - критерий i-го порядка; Xmln, Xmax - минимальное и максималь­ное значения производных показателей.

 

Таблица 1

Индикаторы инновационной активности на различных экономических уровнях

Уровень

Фактор конкурентоспособности

Индикатор инновационной активности

Макроуровень

Экономическая конкурен­тоспособность достигается за счет внедрения иннова­ционных производственных систем, увеличения доли наукоемкой продукции; общего количества уче­ных, количества патентов, количества пользователей интернета и т.д.

Государственные расходы на НИОКР; наличие налоговых льгот для предприятий, вы­пускающих инновационные продукты; уровень развития инновационной инфраструк­туры; общее количество ученых, количество патентов, количество пользователей интернета

Мезоуровень

Конкурентоспособность отрасли определяется долей наукоемкой продукции; об­щего количества патентов, количества ученых и т.п.

Отраслевые расходы на НИОКР; количество работни­ков, занятых в научно-ис­следовательских работах; степень участия в разработке инноваций

Микроуровень

Конкурентоспособность компании определяется обладанием информацией, инновационными техноло­гиями, новыми методами в сфере управления интеллек­туальной собственностью, человеческим капиталом

Реализация инновационных проектов; участие в раз­работке инновационных продуктов; общее количество патентов; количество занятых работников в научно-иссле­довательских работах

 

Рис. 1. Алгоритм разработки методики оценки инновационной активности нефтедобывающих предприятий

Для разработки методики формирования ком­плексного индекса инновационной активности субъектов хозяйствования /иа нами проанализиро­ваны варианты модели по способу расчета сред­ней арифметической, средней геометрической и среднего гармонического:

где Ia - средняя арифметическая индексов инновационной активности; Ii - индекс i-го по­рядка; n - количество индексов Ii.

где Ire - средняя геометрическая индексов инновационной активности.

где Ira - среднее гармоническое индексов инновационной активности.

Все перечисленные методы формирования комплексного индекса инновационной активно­сти нефтедобывающих предприятий имеют раз­личную эффективность, о чем свидетельствует анализ парной корреляции, проведенный для каж­дого индекса от и до и результирующего индекса Iиа. Коэффициент парной корреляции рассчиты­вался на персональном компьютере в програм­мах Microsoft Excel 2013 и Statlstlca Advanced for Windows v.10.

Данный метод расчета комплексного индекса инновационной активности нефтедобывающих предприятий выбран потому, что тесная связь (r > 0,5) была выявлена по четырем из пяти ин­дексов, при том что в показателях «средняя ариф­метическая» и «средняя геометрическая» уровень данной связи наблюдался только по двум из пяти индексов.

Третий этап. С учетом выбранного метода собирается информация. В нашем случае для обе­спечения максимальной точности релевантная информация достаточно ограничена: объем про­изводства, объем инновационной продукции предприятий, затраты на технологические инно­вации предприятий и число предприятий, исполь­зующих инновационные технологии.

Четвертый и пятый этапы заключаются в обработке и анализе полученной информации для установления достоверности рассматривае­мых характеристик. Обработка сводится к вычис­лению интегрального индекса инновационной ак­тивности субъектов хозяйствования при помощи статистических методов анализа.

В настоящее время не существует единой методики объективной оценки инновационной активности нефтедобывающих компаний. За­рубежный опыт в данной сфере практически не освещается в научной литературе. На практике каждая нефтяная компания оценивает свою ин­тегральную инновационную активность по соб­ственным методикам.

На основании данных Федеральной службы государственной статистики рассчитаем показа­тели за 2010-2015 годы:

  • инновационная емкость продукции Еи;
  • инновационная отдача Rти;
  • удельный вес затрат на инновационные тех­нологии в объеме инновационного произ­водства предприятий Yти;
  • доля инновационной продукции в общем объеме производства Yип;
  • удельный вес предприятий, использующих инновационные технологии, в общем коли­честве обследованных предприятий Yиа.

Инновационная емкость продукции производ­ства составила:

Показатель инновационной отдачи рассчитан следующим образом:

Удельный вес затрат на инновационные тех­нологии в объеме инновационного производства предприятий составил:

Доля инновационной продукции в объеме промышленного производства определена следующим образом:

Доля инновационно-активных предприятий отрасли рассчитывается так:

Сведем полученные показатели в единую ма­трицу с присвоением каждому показателю соот­ветствующего обозначения (табл. 2).

Для нахождения интегрированной оценки производные критерии переведем в индексы I1 - I5 с общей единицей измерения:

В качестве примера приведем расчеты на основе данных за 2009 год:

Аналогичным образом рассчитаем индексы за 2010-2015 гг. и сведем их в табл. 3. Расчет ком­плексного индекса инновационной активности предприятий производился нами тремя способа­ми: среднее арифметическое, среднее геометриче­ское и среднее гармоническое. Так, для 2015 года комплексные индексы равны:

 

Таблица 2

Производные показатели инновационной активности предприятий в 2009-2015 годах

Показатель

Обозна­чение

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Инновационная емкость продукции

Еи

0,00949

0,00914

0,01277

0,01228

0,01068

0,01113

0,00669

Удельный вес затрат на инновационные техно­логии в объеме инновационного производства предприятий

Yти

41,40

47,30

55,70

51,30

54,80

101,70

75,80

Доля инновационной продукции в общем объ­еме производства

Yпи

2,29

1,93

2,29

2,39

1,95

1,09

0,88

Инновационная отдача

Rти

105,37

109,41

78,31

81,43

93,63

89,85

149,47

Удельный вес предприятий, использующих инновационные технологии

Yиа

2,10

2,30

3,40

4,80

4,80

4,00

3,90

 

Таблица 3

Индексы инновационной активности в 2009-2015 годах

Индекс

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

I1

0,00949

0,00914

0,01277

0,01228

0,01068

0,01113

0,00669

I2

0,4140

0,4730

0,5570

0,5130

0,5480

1,0170

0,7580

I3

0,0229

0,0193

0,0229

0,0239

0,0195

0,0109

0,0088

I4

0,7025

0,7294

0,5221

0,5428

0,6242

0,5990

1,0000

I5

0,0210

0,0230

0,0340

0,0480

0,0480

0,0400

0,0390

Рассчитанные тремя способами индексы ин­новационной активности предприятий отражены в табл. 4.

 

Таблица 4

Комплексные индексы инновационной активности промышленной индустрии РФ в 2009-2015 годах

Период

Среднее арифметическое

Ia

Среднее геометрическое

I re

Среднее гармоническое

I ra

2009

0,2851

0,0710

0,0249

2010

0,3038

0,0718

0,0241

2011

0,2677

0,0830

0,0323

2012

0,2675

0,0882

0,0339

2013

0,2955

0,0858

0,0296

2014

0,3792

0,0834

0,0239

2015

0,3625

0,0705

0,0172

Нами произведен анализ парной корреляции для индексов I1 - I5 и результирующего индекса Iиа (табл. 5).

Так как значения коэффициента корреляции находятся в пределах от 0 до 1 (0< k <1), то в пред­ставленной таблице видна тесная связь средней гармонической (г > 0,5) с четырьмя из пяти индексов. Следовательно, наиболее точным является метод расчета комплексного индекса инноваци­онной активности предприятий, в основе которо­го лежит среднее гармоническое.

 

Таблица 5

Матрица коэффициентов парной корреляции

Показатель

I1

I2

13

I4

I5

1re

1ra

I1

1

 

 

 

 

 

 

 

I2

0,249

1

 

 

 

 

 

 

I3

0,171

-0,899

1

 

 

 

 

 

I4

-0,996

-0,301

-0,116

1

 

 

 

 

I5

0,64

0,35

-0,126

-0,693

1

 

 

 

Ia

-0,394

-0,928

0,713

0,435

-0,298

1

 

 

1re

0,382

-0,708

0,827

-0,355

0,362

0,666

1

 

1ra

0,771

-0,367

0,674

-0,75

0,578

0,239

0,876

1

Итак, высокое значение коэффициента парной корреляции между показателем комплексный ин­декс инновационной активности Ira и фактором Еи(k = 0,771) отражает устойчивую связь между инновационной емкостью промышленной про­дукции и многокритериальной оценкой иннова­ционной активности.

Действительно, чем выше соотношение за­трат на технологические инновации к общему объему промышленного производства, тем выше значение комплексного индекса инновационной активности.

Коэффициент парной корреляции между комплексным индексом и долей инновационной продукции в объеме производства (k = 0,674) под­тверждает положение, что в случае роста доли инновационной продукции в общем объеме про­мышленной продукции будет расти и комплекс­ный индекс инновационной активности.

Связь доли инновационной продукции в объ­еме производства с комплексным индексом инно­вационной активности составляет: k = 0,75.

Наконец, совершенно очевидна зависимость комплексного индекса инновационной активно­сти от удельного веса предприятий, использую­щих инновационные технологии, в общем коли­честве обследованных предприятий. Чем больше инновационных проектов, тем больше комплекс­ный индекс (k = -0,578).

Влияние удельного веса затрат на инноваци­онные технологии в объеме инновационного про­изводства предприятий на комплексный индекс инновационной активности оказалось менее зна­чительным (k = -0,367).

Следовательно, комплексный индекс инно­вационной активности предприятий позволяет определить уровень инновационного развития во временн0м разрезе (рис. 2), который наглядно демонстрирует снижение инновационной актив­ности российских предприятий, а значит, и кон­курентоспособность отечественной продукции. Аналогичным образом можно произвести расчет комплексного индекса инновационной активно­сти экономических субъектов РФ в региональном и отраслевом разрезе.

Далее проверим наличие тренда в исходном временн0м ряду (7 значений) методом Фостера - Стюарта. На первом этапе сравним каждый уро­вень исходного временного ряда, начиная со вто­рого уровня, со всеми предыдущими, а также определим числовые последовательности:

Вычислим соответствующие значения логи­ческих функций kt, lt (табл. 6).

На втором этапе вычислим:

Мы получили значения S = -2, d = 30.

Третий этап заключается в проверке гипотез можно ли считать случайными:

  • отклонение d от μ - математического ожи­дания величины d для ряда, в котором уров­ни расположены случайным образом;
  • отклонение величины S от нуля.

Проверка проводится с использованием рас­четных значений /-критерия Стьюдента для сред­ней и для дисперсии:

где td - средняя; tS - дисперсия; σ1 - среднеквадрати­ческое отклонение s; σ2 - среднеква­дратическое откло­нение d [Boyer J., Frank B., Green B. et al., 2010]. Их значения приведены в табл. 7. После соответству­ющих расчетов мы получили: td = 0,817327, tS = 12,7577.

На четвертом этапе расчетные значения ts и td сравниваются с табличным значением t-критерия Стьюдента с заданным уровнем значимости ta. Если расчетное значение меньше табличного, то принимается гипотеза об отсутствии соответ­ствующего тренда; в противном случае тренд есть.

 

Рис. 2. Комплексный индекс инновационной активности предприятий РФ в 2009-2015 годах

 

 

Таблица 6

Значения показателей kt, It

kt

0

1

0

0

1

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

It

1

0

1

1

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

kt+lt

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

kt–It

-1

1

-1

-1

1

-1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

-1

 

Рис. 3. Полиномиальный трендовый анализ комплексного индекса инновационной активности

Выбираем /-критическое с уровнем значимо­сти 0,95% и степенями свободы равными 28: /кр = 2,04. Сравнение показывает: td < /кр < tS, а значит, у данного временного ряда имеется тренд в сред­нем, а тренда дисперсии уровней ряда нет.

Далее построим уравнение тренда, для это­го выбираем полином четвертого порядка, так как он более точно повторяет динамику исходно­го временного ряда (рис. 3). Модель имеет форму: у = 0,0000002х4 - 0,00002х3 - 0,0003х2 - 0,0009х + 0,0241.

 

Таблица 7

Табличные значения показателей μ, σ1, σ2

n

10

20

30

40

μ

3,86

5,20

5,99

6,56

σ1

1,28

1,68

1,88

2,02

σ2

1,96

2,28

2,45

2,56

Для проверки общего качества уравнения ре­грессии (соответствия полученной модели стати­стическим данным) используется коэффициент детерминации R2. В нашей модели коэффициент R2 = 0,9724, то есть очень близок к 1. Столь высо­кое значение коэффициента детерминации гово­рит о высоком качестве модели.

Следует заметить, что разработанная мето­дика многокритериальной оценки уровня ин­новационной активности предприятий имеет практическую значимость, так как позволяет прогнозировать данный показатель в будущем. Например, на предстоящие пять периодов ком­плексный индекс инновационной активности до­стигнет уровня 0,0234, увеличившись по сравне­нию с предыдущим периодом на 0,0062 (рис. 4).

 

Рис. 4. Прогноз полиномиального тренда комплексного индекса инновационной активности

Заключение

Таким образом, по сравнению с традиционны­ми методиками оценки инновационной активно­сти у разработанной методики многокритериаль­ной оценки уровня инновационной активности предприятий есть следующие преимущества:

  • более высокие точность и скорость обра­ботки информации и подготовки заключе­ний для принятия решений;
  • системный подход к проведению оценки текущего состояния инновационной актив­ности;
  • оптимальный алгоритм проведения оцен­ки инновационной активности различных субъектов экономики: регионов, отраслей, отдельных предприятий.

Применение методики в практической дея­тельности позволяет решить следующие зада­чи:

  • повышение качества принимаемых реше­ний в части оказания мер государственной поддержки реальным инновационным про­ектам, что, в свою очередь, способствует более эффективному расходованию бюд­жетных средств;
  • возможность отслеживать динамику ин­новационной деятельности предприятий как один из важнейших макроэкономиче­ских параметров;
  • повысить методический уровень управле­ния инновационной деятельностью пред­приятий;
  • использовать методику для практического решения задач по формированию стратегии устойчивого развития предприятия, компа­нии, отрасли и т. д.;

Предлагаемая методика позволяет выявлять направления дальнейшего развития и совершен­ствования системы комплексной оценки инно­вационной активности нефтедобывающих пред­приятий.

Список литературы

1. Дунаев В. Ф., Шпаков В. А., Епифанова Н. П. и др. (2011) Экономика нефтяной и газовой промышленности. М.: Нефть и газ. 352 c.

2. Министерство энергетики Российской Федерации. ( [б.г.]) URL: http://minenergo.gov.ru.

3. Федеральная служба государственной статистики. ( [б.г.]) URL: http://www.gks.ru.

4. Bordoff J., Houser T. (2014) American gas to the rescue? The impact of us LNG exports on European security and Russian foreign policy // Center on Global Energy Policy. New York. (60 p.)

5. Boyer J., Frank B., Green B. et al. (2010) Business Intelligence Strategy. A Practical Guide for Achieving BI Excellence / MC Press Online. Ketchum. 132 p.


Об авторе

Д. Б. Смирнов
ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве РФ»; ООО «ИНТЕР РАО – Экспорт»
Россия

Аспирант кафедры стратегического и антикризисного управления ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве РФ», эксперт отдела финансов и казначейства ООО «ИНТЕР РАО –  Экспорт». Область научных интересов: вопросы оценки экономической эффективности и стратегического планирования деятельности предприятий ТЭКа.



Для цитирования:


Смирнов Д.Б. МЕТОДИКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НЕФТЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2016;(1):96-102. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-1-96-102

For citation:


Smirnov D.B. METHOD OF MULTICRITERIA ASSESSMENT OF THE LEVEL OF INNOVATIVE ACTIVITY OF THE OIL PRODUCING COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2016;(1):96-102. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-1-96-102

Просмотров: 466


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)