Промышленные компании являются ключевым элементом национальной инновационной системы. Объем их вложений в исследования и разработки (ИиР), инновационные проекты достаточно значим, чтобы оказывать определяющее влияние на технологическое развитие соответствующих отраслей промышленности. Механизмами такого воздействия могут быть трансфер технологий и коммерциализация собственных разработок, заказ на ИиР и инновационную продукцию (работы, услуги), создание конкурентной среды на рынках присутствия компании, подталкивающей других субъектов к аналогичным нововведениям. Роль промышленных компаний как драйверов инновационного развития должна учитываться при выработке их технологических стратегий, определении приоритетных технологических направлений, на которых будут концентрироваться ресурсы.

Вместе с тем при принятии стратегических решений необходимо правильно проводить оценку инновационной активности промышленных компаний.

Существует множество исследований, посвященных измерению инновационной деятельности компаний. Однако единый подход к пониманию оценки, позволяющей наиболее полно оценить уровень инновационной активности, не выработан. Чаще всего в литературе встречаются подходы, основанные на индикаторах: расходы на R&D, количество патентов, цитирование патентов, количество новых продуктов, выведенных на рынок, и проч.

Цель данного исследования - более глубокое изучение индикаторов инновационной деятельности промышленных компаний и формирование многомерной агрегированной оценки инновационной деятельности промышленных предприятий. Формирование подобного индикатора позволит более информативно проводить оценку инновационной деятельности компаний и трансформации ее инновационного поведения.

Исследования, посвященные измерению инновационной деятельности, можно разделить на три основных направления:

Существует множество исследований, посвященных измерению ресурсов на входе и результатов на выходе как показателей результативности инновационной деятельности компаний в различных отраслях и сферах деятельности. Так, в работе Поттерса (Potters, 2009) на основе данных 3247 испанских компаний проанализировано влияние инновационных ресурсов (входов) на инновационное поведение, и сделан вывод, что один и тот же набор ресурсов приводит к различным результатам инновационной деятельности в зависимости от того, к какому инновационному режиму принадлежит компания.

Мюллер и др. (Muller, A., Valikangas, L., Merlyn, P., 2005) обозначили три области оценки (ресурсы, возможности и лидерство), а Милбергс и Вонортас (Milbergs и Vonortas, 2006) классифицировали показатели по четырем этапам (показатели входящих потоков, показатели выходящих потоков, показатели процессов и показатели инноваций). Примерно в то же время Адамс и др. (Adams, R., Bessant, J., Phelps, R., 2006) в своем обзоре литературы по инновационному менеджменту определили шесть ключевых аспектов оценки: входящие потоки, управление знаниями, инновационная стратегия, организация и организационная культура, управление портфелем, управление проектами и коммерциализация.

В работе испанских исследователей Вега-Хурадо и др. (J. Vega-Jurado, A. Gutierrez-Gracia, I. Fernandez-de-Lucio, and L. Manjarres-Henriquez, 2008) проанализирована деятельность 6094 производственных компаний Испании и сделан вывод, что ключевым фактором эффективности инновационной деятельности являются технологические инновации. В дальнейшем эти выводы были положены в основу инновационной политики Испании.

В докладе Консультативного комитета по инновациям и экономике 21 века (США) (M. Reffitt, C. Sorenson, N. Blodgett, R. Waclawek, and B. Weaver, 2007) делается вывод о том, что большинство исследований сосредоточено на изучении входов (ресурсов) для инновационной деятельности, в то время как работ, посвященных результативности инновационной деятельности, недостаточно. Ключевым выводом доклада стало заключение о необходимости улучшать измерение инновационной деятельности, анализируя как можно больше новых индикаторов инноваций, особенно характеризующих результативность. Этот вывод подчеркивается и в работе Голд (Gold, 1973) «Влияние технологических инноваций - понятия и измерение», которая находит неудовлетворительными исследования об инновационных измерениях и предполагает, что необходимы модели, связывающие входы и выходы инновационной деятельности.

Это приводит в дальнейших исследованиях к формированию моделей, определяющих зависимость между производительностью и вложениями компаний в инновационную деятельность. Так, например, Гриффит и др. (R. Griffith, E. Huergo, J. Mairesse, and B. Peters, 2006) на статистических данных четырех стран (Франция, Германия, Испания и Великобритания) определяют, что результаты инновационной деятельности, выраженные в доле инновационной продукции, зависят от размера вложений компании в исследования и разработки, определенные на одного занятого в сфере исследований и разработок.

Второе направление исследований сосредоточено на метриках и методологиях измерения инновационной активности компаний.

Так, например, в исследовании Л. Морриса (L. Morris, 2008) формирование метрик инновационной деятельности привязано к каждому этапу инновационного процесса. Всего Моррис выделил девять ключевых процессов появления инноваций - стратегическое мышление, управление портфелем и показатели, исследование, воображение, понимание, планирование, инновационное развитие, развитие рынка и продажи. На каждом этапе Моррис выделил возможные количественные и качественные метрики. Возможности использования процессного подхода к оценке эффективности инновационной деятельности описаны в работе (Трачук, Тарасов, 2015).

И. Паллистер (Pallister I., 2010) в своей работе также идентифицирует метрики для измерения инноваций и делит их на метрики, характеризующие инновационный процесс, и метрики, характеризующие инновационную активность компании. При этом Паллистер отмечает, что различные механизмы измерения, входные индикаторы и индикаторы результативности будут отличаться в зависимости от отрасли, в которой работает компания.

Действительно, существует множество исследований оценки эффективности инновационной деятельности компаний различных отраслей, в которых применяются различные показатели. Например, в исследовании Хансена и др. (E. Hansen, H. Juslin, and C. Knowles, 2007) проведено интервью с менеджерами лесной промышленности и выявлены показатели и факторы, стимулирующие инновационную деятельность. Исследование Ивановой (Иванова А. В., 2015) также посвящено определению метрик результативности инновационной деятельности предприятий лесных биотехнологий. Автором предложена система, включающая показатели: обеспеченности производственными мощностями для создания инноваций; состояния подготовительных процессов; обеспеченности материально-техническими ресурсами; кадровый потенциал. Б. Поздняковым (Поздняков, 2009), анализирующим эффективность инновационной деятельности в льняном подкомплексе, обоснована необходимость учета прироста стоимости содержащегося в льнотрестах волокна. Также автором предложено учитывать не только прямой эффект инновационной деятельности, но и косвенный, связанный с экологическими эффектами.

Данные исследования подтверждают справедливость выдвинутого Паллистером тезиса о необходимости применения различных механизмов измерений инноваций и их результативности в компаниях разных отраслей. К такому же выводу приходит Б. Глассман (Glassman, 2009), который определяет единый набор данных для оценки инновационной эффективности и приходит к заключению, что использовать его для всех компаний в различных отраслях нельзя. Поэтому Глассман предлагает использовать субъективные меры, характеризующие особенности инновационного процесса компаний в конкретных отраслях и дает рекомендации, как выбрать метрики согласно потребностям компаний.

Ряд исследователей предлагает использовать не отдельные показатели для оценки результативности инновационной деятельности, а модели, позволяющие проводить комплексный анализ. Так, П. Гупта (Gupta, 2007) в своем исследовании приходит к выводу, что большинство исследований измеряют результативность инноваций путем измерения доли инновационной продукции, что не дает возможности проводить полноценный анализ инновационной деятельности компании и ее результативности. В этой связи автор предлагает модель SIPOC (S - поставщик, I - вход, P - процесс, O - продукция и C - клиент), позволяющую проанализировать инновационный процесс.

Комбс и др. (R. Coombs, P. Narandren, and A. Richards, 1996) предложили модель оценки инновационной деятельности LBIOI. Данная модель позволяет оценить степень новизны выпускаемых компаниями продуктов, а также технологий. Вместе с тем, данная модель неприменима для оценки процессных и организационных инноваций.

Кордеро (Cordero, 1990) создает модель измерения эффективности инноваций, используя индикаторы ресурсов и продукта. При этом он измеряет каждую выделенную им стадию инновационного процесса: перспективное проектирование, моделирование и производство опытного образца, испытания и коммерциализация. Результаты проведенного исследования показывают, что наиболее часто используемые индикаторы для оценки - это качество технической продукции, уровень достижения целей и объем работ, завершенных вовремя.

Вераг и Кфир (Verhaeghe, A., Kfir, R., 2002) представили модель менеджмента и оценки, состоящую из 10 отдельных аспектов: лидерство, ресурсное обеспечение инноваций, системы и инструменты, предложение инноваций, предложение разработок, трансфер технологий, поглощение технологий, рыночный фокус, инновационная деятельность и нет-воркинг.

Суомала (Suomala, P., 2004) обосновал подход к оценке в соответствии с жизненным циклом. По его мнению, на каждой фазе цикла следует использовать специально подобранные показатели деятельности. Суомала выделил следующие фазы жизненного цикла инновационного продукта: (1) технико-экономическое обоснование/подготовка; (2) разработка продукта; (3) запуск на рынке; (4) активная фаза; (5) поддержка, обеспечение и дальнейшие разработки; (6) конец цикла.

Ортис и др. (Ortiz F. I., Brito E. E., and Ovalles M. L., 2007) предлагает систему измерения для технологических инноваций продуктов и процессов. Они используют наборы индикаторов, идентифицированных экспертами, чтобы определить систему измерения. Система состоит из инструментов, процедур и методологий для анализа эффективности инновационной деятельности и позволяет проводить сравнение среди компаний различных отраслей и сфер деятельности.

И наконец, ряд исследователей используют эконометрическое моделирование для анализа взаимосвязи инноваций и результативности деятельности компании. Так, например, Мэрес и Монен [Mairesse J. and Mohnen P. A., 2004] при помощи эконометрического моделирования показывают, что вложения компании в R&D положительно влияют на результативность инновационной деятельности и производительность компании в целом. Они также находят, что в целом эластичность вложений в исследования и разработки выше в низкотехнологичных отраслях промышленности по сравнению с высокотехнологичными отраслями. В работе (Trachuk., Linder., 2018) использовано эконометрическое моделирование на основе данных российских промышленных компаний и сделан вывод, что воздействие вложений в инновационную деятельность на производительность зависит от «интенсивности» вложений в ИиР; отношения между вложениями в инновации и ростом производительности нелинейны и имеют устойчивую положительную взаимосвязь только после того, как достигнута определенная критическая масса вложений в НИОКР; значительное воздействие на взаимосвязь вложений в инновации и производительность оказывает характеристика отрасли, в которой работает компания. Компании, работающие в высокотехнологичных отраслях, не только больше вкладывают в ИиР, инновационную деятельность, но и имеют более высокую производительность, обусловленную научными исследованиями и разработками.

Люф и Хешмати (Loof и Heshmati, 2002) проводят эконометрические исследования на основе данных шведских компаний-производителей. Данное исследование также сфокусировано на отношениях между инновациями и ростом производительности среди промышленных компаний. Они рассматривают существующие эконометрические методы, а затем предлагают новую модель и применяют ее к сформированному набору данных. Результаты показывают, что уровень эффективности инновационной деятельности значительно возрастает при увеличении вложений в ИиР.

Третья группа исследований посвящена использованию многомерных показателей, позволяющих провести оценку различных аспектов инновационной деятельности компании.

Так, в работе (Sood и Tellis, 2009) рассматривается приращение стоимости инноваций на каждом этапе инновационного процесса. Результатом исследования стал вывод, что на прирост стоимости инноваций влияет в большей степени фаза разработки инноваций, чем фаза коммерциализации. Таким образом, для привлечения большего внимания рынка компании должны как можно больше рекламировать свои исследования и разработки.

Авторами Чой и Коу (Choi & Ko, 2010) предложена интегрированная оценка инновационной деятельности, позволяющая измерить как эффективность вложений в R&D, так и их воздействие на результаты инновационной деятельности. Оценка состоит из четырех групп инновационных метрик и измеряет все инновационные процессы компании. Также интегрированная оценка инновационной деятельности предложена в работе (Трачук, Линдер, 2016).

В исследовании Саломо и др. (S. Salomo, K. Talke, and N. Strecker, 2008) впервые определяется понятие инновационных ориентаций компании, под которыми понимается стратегия управления инновационной деятельностью компании. При этом выделяются такие области управления, как совместные исследования и разработки, потребительская ценность, формирование потребительских групп, технологическое лидерство и формирование уникальных компетенций компании. Выводами данного исследования является заключение, что только те компании, которые управляют инновационными областями, более успешны и имеют портфели более инновационных продуктов, чем другие.

Розэермель и Гесс (Rothaermeland, Hess, 2007) развивают многоуровневую теоретическую модель, чтобы оценить инновационность на трех разных уровнях: уровень отдельной компании, отраслевой уровень и уровень сетей. Они собирают данные фармацевтических фирм и строят зависимость уровня инновационной продукции от независимых переменных (факторов) - инвестиции в R&D, размер компании, численность занятых и т.д. Это исследование показывает, что интеллектуальный человеческий капитал в наибольшей степени влияет на инновационность фирмы.

Шапиро (A. R. Shapiro, 2006) в своих трудах приходит к выводу, что невозможно определить инновационность компании какой-либо единственной мерой. В работе предлагается использовать «фиксированные» и «переменные» показатели в парах, чтобы наиболее эффективно провести анализ уровня инновационной активности.

При этом под «фиксированной мерой» понимается процент дохода от продажи новых продуктов, а переменными показателями являются технологии, производство, организационные инновации и т.д., что также показывает степень новизны и инновационности. Объединяя эти показатели, автор полагает, что уровень инновационной активности компании будет измерен лучше.

Наше исследование сфокусировано на исследовании факторов, способствующих повышению результативности инновационной деятельности промышленных компаний и формированию агрегированной оценки инновационной деятельности.

Инновации в промышленных компаниях представляют собой сложный комплексный феномен, который трудно оценить только по вторичным источникам. Поэтому для формирования агрегированного показателя оценки инновационной деятельности мы использовали последовательный подход, включающий:

Сбор информации включал в себя:

Для анализа литературных источников была отобрана научная литература по критериям: релевантность, надежность источника (научная обоснованность работы подтверждена), рецензируемость публикуемых материалов.

Затем были проанализированы программы инновационного развития госкорпораций и компаний с государственным участием, таких, как:

Также проанализированы стратегии инновационного развития частных крупных промышленных структур (всего порядка 57 компаний).

Далее были изучены отчеты по инновационным компаниям крупных консалтинговых агентств. Такие отчеты объединяют опыт ведущих мировых практик по всем направлениям инновационного развития и описывают инструменты для анализа и разработки рекомендаций по развитию инновационных компаний, а также содержат агрегированную информацию о последних трендах в области инноваций и прорывных технологий, оказывающих влияние на мировую экономику.

Также мы обратились к опыту Американской некоммерческой организации APQC (American Productivity & Quality Center), специализирующейся на исследованиях в области эффективности бизнес-процессов, проведении сравнительного анализа практик различных компаний, определении лучших практик.

При проведении исследований APQC базируется на информации, предоставляемой организациями - членами APQC. В настоящее время членами APQC являются более 320 глобальных компаний. Поэтому показатели, полученные APQC при проведении исследований и интерпретации результатов инновационной деятельности, для нас также были интересны.

Проведение интервью с экспертами и обработка данных: для предварительного тестирования выбранных аспектов инновационной деятельности компаний в малой выборке проведены 16 интервью с менеджерами компаний, работающих в различных промышленных отраслях. В выборку вошли как российские, так и зарубежные компании, работающие на российском рынке. Материалы интервью были проанализированы с помощью контент-анализа.

Отбор показателей: отбор показателей был осуществлен с привязкой к факторам, оценивающим ключевые факторы результативности инновационной деятельности промышленных компаний.

Анализ и агрегирование показателей: первоначальный список, включающий 103 показателя инновационной активности, был агрегирован и приведен к единой методологии с учетом незначительных различий в формулировках и единицах измерения. Далее на основе агрегированного списка был сформирован короткий список показателей, на основе которого сформирован агрегированный показатель инновационной активности.

Методология исследования приведена на рис. 1.

Анализ существующей литературы выделяет четыре классических фактора результативности инновационной деятельности компаний: возможность доступа к финансовому капиталу, квалифицированный персонал, эффективная организация инновационного процесса и формирование корпоративной культуры, направленной на креативность (см., например, Calantone., Chan, Cui, 2012; Galende and de la Fuente, 2013; Gatignon, Tushman, Smith, and Anderson, 2012].

Вместе с тем, проведенное нами исследование на основе глубинных интервью позволяет дополнить их еще рядом факторов, определяющих успех инновационной деятельности промышленных компаний.

Фокус на технологические инновации. Большинство из опрошенных руководителей компаний отметили как фактор успеха проведение исследований, развитие научно-технологических идей, создание и разработку новой продукции (78%). При этом при вложении дополнительных инвестиций в инновационную деятельность 69% направили бы их на разработку новых продуктов; 61% - на внедрение новых технологий и приобретение оборудования. При анализе стратегий инновационного развития 46% предприятий ставят приоритетной целью продуктовые инновации, 64% видят цель в улучшающих инновациях (снижении себестоимости, модифицирование под запросы потребителей, улучшении качественных характеристик товара), 31% ориентированы на создание принципиально новых продуктов или услуг.

Клиентоориентированность. 74% руководителей компаний считают важным фактором успеха удовлетворенность клиентов, 69% - способность компании адаптировать продукт или услугу под требования потребителей; 58% - создание не просто инновационного продукта, а комбинации продуктов, услуг, информации, позволяющей удовлетворить потребность конкретного клиента; 43% - создание для клиента возможности переключения на новый продукт компании; 51% - выработку механизма взаимодействия с клиентом, направленного на укрепление лояльности и удовлетворенности клиента.

Обучение сотрудников. 78% респондентов считают одним из важных факторов успеха наличие высокопрофессиональной команды разработчиков и инженеров-конструкторов, а также обучение сотрудников в целях формирования компетенций по разработке новых технологических решений и продуктов.

Размер компании и конкурентоспособность. 71% опрошенных руководителей компаний считают значимым фактором для повышения инновационной активности размер компании, т.к. большие размеры дают больше возможностей доступа к капиталу, большую долю рынка и проч. 88% руководителей считают свои компании лидерами рынка, из них 23% назвали свои компании бесспорными лидерами, 62% признали, что возглавляемая ими компания является одним из 2-3 лидеров на рынке.

Выход на международные рынки. 74% компаний осуществляют свою деятельность не только на российском, но и на зарубежном рынке, осуществляя экспорт товаров и услуг. Средняя доля экспорта среди опрошенных компаний составляет 16%.

Ключевая роль CEO. 87% респондентов считают генерального директора компании основным инициатором программ разработки новых продуктов и услуг. Так, в 58% компаний CEO руководил созданием хотя бы одного продукта компании, а в 31% компаний - разработкой всех новых продуктов.

Межфирменное сотрудничество. 76% руководителей промышленных компаний признали фактор межфирменного сотрудничества важным для успеха инновационной деятельности, при этом 68% считают более важным сотрудничество между подразделениями компании или внутри холдинга, 44% - сотрудничество с внешними организациями.

Возможность получать внешнее финансирование не была названа в числе основных факторов успеха инновационной деятельности компаний. Господдержка также не сыграла ключевой роли в развитии инноваций рассматриваемых нами компаний. 82% руководителей ответили, что они хотя бы раз получали какую-либо поддержку государства, но только для 13% получение господдержки существенно повлияло на развитие бизнеса и инновационную активность. 52% компаний получали от государства грантовое финансирование. Данные опроса также показывают, что 49% компаний не сталкиваются с существенными административными барьерами в процессе разработки и коммерциализации инноваций, а 23% считают, что такие барьеры есть, но они уже научились преодолевать их.

Таким образом, нами выявлены следующие ключевые факторы, способствующие повышению результативности инновационной деятельности:

Далее рассмотрим формирование агрегированного показателя оценки инновационной деятельности с учетов выявленных факторов результативности.

По результатам проведенного обзора литературы, можно выделить следующие показатели для оценки инновационной активности компаний (табл. 1).

Далее нами были проанализированы показатели с медианными значениями, рекомендуемые Американским центром производительности и качества2 (табл. 2).

В табл. 3 представлены результаты анализа показателей оценки инновационной активности, отраженных в программах инновационного развития государственных корпораций и компаний с государственным участием, а также стратегий инновационного развития частных промышленных компаний.

Анализ отчетов консультационных компаний позволяет использовать лучшие мировые практики при анализе инновационной деятельности и выявлении показателей для оценки инновационной активности. Примеры основных КПЭ, используемых для оценки консалтинговыми компаниями, приведены в табл. 4.

Далее на основе проведенного анализа и выявления показателей для оценки инновационной активности составлен расширенный список показателей, состоящий из 103 КПЭ.

В результате анализа получен расширенный список показателей, потенциально подходящих для включения в состав интегрального показателя оценки инновационной активности промышленной компании.

Отобранные на предыдущем этапе 103 показателя прошли процесс агрегации с целью исключения двойного учета показателей и объединения показателей, близких по смыслу. Мы проанализировали показатели на предмет их тематического содержания, формулировок, единиц измерения и назначения в соответствии с факторами результативности инновационной деятельности.

В результате получен агрегированный перечень показателей (табл. 5).

Затем показатели агрегированного списка были проанализированы по факторам:

Далее для формирования агрегированного показателя были отобраны 5 ключевых показателей, соответствующих таким факторам результативности, как клиентоориентированность, фокус на технологические инновации, размер компании и конкурентоспособность, объем общих вложений в деятельность компании, квалифицированный персонал и обучение сотрудников, а также три индикативных показателя, согласующихся со стратегией инновационного развития промышленной компании (ключевая роль топ-менеджмента), и показатель, характеризующий степень межфирменного сотрудничества.

В табл. 6 отражены пять ключевых показателей оценки инновационной активности промышленных компаний, которые включены в расчет интегрированного показателя инновационной активности, и три индикативных показателя, не включенных в состав агрегированного показателя, но отражающих стратегию инновационного развития компании и уровень межфирменного сотрудничества, как внешнего, так и внутрифирменного.

С учетом проведенного анализа мы предлагаем расчет интегрального показателя инновационной активности промышленной компании по следующей модели:

где: X1, X2, X3 X4, X5 - доли в интегральном показателе KPI1, KPI2, KPI3, KPI4, KPI5 соответственно;

X1 + X2 + X3 +X4 + X5 = 100%.

Выбор весовых коэффициентов Х должен быть обусловлен инновационной стратегией компании и приоритетностью поставленных задач.

Таким образом, для формирования интегрального показателя инновационной активности промышленных компаний были проанализированы опубликованные отчеты 57 компаний - лидеров в промышленных отраслях за последние 5 лет, более 40 научных публикаций по оценке инновационной активности компаний, проведено 16 интервью с экспертами - руководителями крупных промышленных компаний по оценке инновационной деятельности, проанализированы КПЭ оценки инновационной деятельности, рекомендуемые Американским центром производительности и качества (APQC).

В результате исследований была предложена методика многофакторной оценки инновационной активности промышленных компаний, отобраны 5 ключевых показателей эффективности, рекомендованных для расчета интегрального показателя, и 3 индикативных показателя, не входящих в интегральный показатель; предложен алгоритм расчета интегрального показателя инновационной активности.

Предложенный алгоритм расчета интегрального показателя инновационной деятельности позволяет компенсировать недостаточное достижение целевых значений по одним показателям перевыполнением целевых значений по другим показателям. Для российской практики значение интегрального показателя может считаться удовлетворительным, если оно отклоняется в меньшую сторону не более, чем на 10%.

В дополнение к интегральному показателю, в результате исследования рекомендуется рассчитывать три индикативных показателя, значения которых не влияют на интегральный показатель:

Индикативные показатели должны быть согласованы с инновационной программой и политикой компании, а также с приоритетами стратегического развития промышленных компаний.

1. Источник: составлено авторами2. urrl: http://www.apqc.org3. Источник: составлено авторами