МЕТОДИКА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НЕФТЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ

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 Е_и характеризует объем затрат на технологические инновации С_ти, кото­рый приходится на 1 рубль общего объема произ­веденной промышленнойпродукции V_nn:

Удельный вес затрат технологических инно­ваций Y_ти от общего объема инновационной про­дукции предприятия V_ип 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 Y_ип определяется как Y_ип = V_ип/V_пп.

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 R_ти 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 Y_иа:

где К_иа - количество предприятий, использу­ющих инновационные технологии; К_общ - 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 I_i - индекс i-го порядка; X_i - критерий i-го порядка; X_mln, X_max - минимальное и максималь­ное значения производных показателей.

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 I_a - средняя арифметическая индексов инновационной активности; I_i - индекс i-го по­рядка; n - количество индексов I_i.

где I_re - средняя геометрическая индексов инновационной активности.

где I_ra - 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 I_иа. 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 Е_и;
• инновационная отдача R_ти;
• удельный вес затрат на инновационные тех­нологии в объеме инновационного произ­водства предприятий Y_ти;
• доля инновационной продукции в общем объеме производства Y_ип;
• удельный вес предприятий, использующих инновационные технологии, в общем коли­честве обследованных предприятий Y_иа.

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:

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

Нами произведен анализ парной корреляции для индексов I₁ - I₅ и результирующего индекса I_иа (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.

Итак, высокое значение коэффициента парной корреляции между показателем комплексный ин­декс инновационной активности I_ra и фактором Е_и(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 k_t, l_t (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 t_d - средняя; t_S - 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: t_d = 0,817327, t_S = 12,7577.

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

Выбираем /-критическое с уровнем значимо­сти 0,95% и степенями свободы равными 28: /_кр = 2,04. Сравнение показывает: td < /_кр < t_S, 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.

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).

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.