Approaches to assessing and modeling the innovation capital of high-tech Russian and foreign enterprises in the machine-building industry with a system for managing the full life cycle of high-tech products

Инновационный капитал традиционно является одной из составляющих интеллектуального капитала организации и характеризует конкурентоспособность высокотехнологичного предприятия на рынке, подразумевая непрерывное совершенствование качества продукции за счет применения инновационных технологий. На сегодняшний день переход на инновационный путь развития общепринято считается одним из эффективных путей выхода из экономического кризиса. Среди российских ученых, активно изучающих формирование интеллектуального капитала и его компонентов, в т.ч. инновационный капитал, можно выделить [1–3] (Kazakov, Reutskiy, Sokolyanskiy, 2020; Kaganov, Sokolyanskiy, Volosnikova, Ishimtsev, Ishimtsev, 2015; Pashkov, Tolmachev, Sokolyanskiy, 2020).

В таблице 1 представлены факторы успеха использования инновационного капитала в создании ценности компании.

Таблица 1

Показатели оценки вклада инновационного капитала в создание ценности компании

В настоящей работе авторами поставлена цель: предложить оптимальные подходы для оценки и моделирования инновационного капитала высокотехнологичных предприятий с системой управления полным жизненным циклом высокотехнологичной продукции.

Исходя из цели работы, авторы определяют ряд задач:

1) предложить развернутую систему прокси-показателей инновационного капитала;

2) на основе данных литературы выбрать современный подход к оценке величины инновационного капитала, приближенной к системе прокси-показателей;

3) обосновать модель инновационного капитала высокотехнологичного предприятия на платформе производственной функции.

Предметной областью настоящего исследования является экономическая категория и одновременно атрибут высокотехнологичного предприятия машиностроительной отрасли – инновационный капитал.

Объектом исследования выбраны российские и зарубежные предприятия аэрокосмической отрасли, являющиеся лидерами в своем сегменте рынка [5, 8] .

В качестве открытых источников авторы использовали корпоративные журналы высокотехнологичных предприятий, размещенные на соответствующих сайтах.

Авторы настоящего исследования использовали методы статистики и математического моделирования.

Гипотеза, выдвигаемая авторами, следующая: показать реальные возможности подхода Кижека и метода создания производственной функции для оценки и моделирования инновационного капитала высокотехнологичного предприятия.

Выбор финансовых и нефинансовых прокси-показателей инновационного капитала основан на источниках [4] (Berezinets, Udovichenko, Sysolyatina, 2010).

Представлены качественные прокси-показатели инновационного капитала:

· количество новых товаров/услуг/процессов, внедренных в течение последних трех лет;

· среднее время разработки нового товара/услуги/процесса;

· количество и качество патентов и патентных притязаний;

· количество и качество сотрудников, занятых в R&D-сфере;

· поддержка инновационной культуры со стороны менеджмента;

· сильная поддержка инноваций со стороны менеджмента.

Среди финансовых показателей инновационного капитала можно выделить:

· затраты на R&D;

· продажи по новым товарам и услугам;

· доход от лицензионных взносов.

В качестве инструментария для оценки инновационного капитала была использована модель, предложенная T. Kijek [1] (Kazakov, Reutskiy, Sokolyanskiy, 2020):

Таблица 2

Расчет величины инновационного капитала компании Locheed Martin

Таблица 3

Расчет величины инновационного капитала компании Heico

Таблица 4

Расчет величины инновационного капитала компании РКК «Энергия»

Таблица 5

Расчет величины инновационного капитала компании ПАО «Протон-ПМ»

Источник: составлено авторами.

Рисунок 1. Графики зависимостей инновационного капитала компаний от времени в млн $

Источник: составлено авторами.

Полученные результаты свидетельствуют о достаточной точности расчетов величины инновационного капитала при использовании формулы Кижека [1, 10] (Kazakov, Reutskiy, Sokolyanskiy, 2020); Furman, Porter, Stern, 2002). Результаты коррелируют с данными, полученными в работах [1, 10] (Kazakov, Reutskiy, Sokolyanskiy, 2020); Furman, Porter, Stern, 2002).

Вместе с тем авторы настоящего исследования несколько продвинулись вперед с точки зрения квантитативности в аспекте исчисления инновационного капитала, и подтверждением вышеизложенного является предложенный одним из соавторов исследования, В.В. Соколянским, подход к созданию модели инновационного капитала высокотехнологичного предприятия с системой управления полным жизненным циклом продукции.

Так, в 2020 г. Соколянский, Казаков и Реуцкий [1] (Kazakov, Reutskiy, Sokolyanskiy, 2020) предложили новый вид производственной функции инновационного капитала, описываемый следующей системой уравнений:

Указанный подход базировался на ряде информативных прокси-показателей инновационного капитала [10] (Furman, Porter, Stern, 2002), среди которых выделены:

1. Трудовые часы.

2. Коэффициент инновационного роста.

3. Прирост выпуска продукции.

4. Коэффициент рентабельности инноваций.

Объектами для данного исследования послужили зарубежные высокотехнологичные инновационные предприятия машиностроительной отрасли, среди которых: Aerojet Rocketdyne, The Boeing Company, Safran SA. [11–14].

Для проверки работоспособности предложенной модели инновационного капитала был рассчитан такой прокси-показатель, как прирост выпуска продукции. После построения производственной функции был построен ее график, который представляет собой пересечение двух графиков: плоскости и однополосного параболоида. Объем образовавшейся в результате пересечения фигуры и характеризует выпуск продукции. Сравнение объемов таких фигур, построенных по данным разных лет, позволяет определить собственно прирост выпуска продукции.

Прокси-показатели инновационного капитала предприятия Aerojet Rocketdyne, The Boeing Company, Safran SA, которые были использованы для расчетов, сведены в таблицу 9, график созданной функции приведен на рисунке 1.

Таблица 6

Прокси-показатели инновационного капитала для предприятия Safran SA

Таблица 7

Прокси-показатели инновационного капитала для предприятия The Boeing Company

Таблица 8

Прокси-показатели инновационного капитала для предприятия Aerojet Rocketdyne 2010–2018

Таблица 9

Результаты расчета прокси-показателей прироста выпуска продукции

На рисунке 2 представлены усредненные значения посчитанного прокси-показателя (прирост выпуска продукции) трех предприятий с 2010 по 2018 г. Здесь Aerojet Rocketdyne характеризуется графиком с черной заливкой, Safran SA – графиком с серой заливкой, The Boeing Company – графиком с белой заливкой и черным контуром, плоскость с черным контуром характеризует среднее количество рабочих часов в год по производственному календарю. Можем наблюдать, что самый высокий средний показатель прироста выпуска продукции за выбранный период принадлежит предприятию Safran SA, что соответствует самому большому объему фигуры, образованной пересечением параболоида с плоскостью. Худший результат из перечисленных предприятий по данному показателю имеет Aerojet Rocketdyne. Однако это, возможно, связано с тем, что при увеличении затрат на инновации предприятие Safran SA имеет стабильный прирост объема производства продукции в денежном эквиваленте в отличие от предприятия The Boeing Company, которое при неизменных затратах на инновации с каждым годом имеет все большее увеличение прироста объема производства продукции. Все вышеперечисленное указывает на то, что эффективнее всего инновационные подходы в управлении были использованы в нашем случае в The Boeing Company.

Рисунок 2. График производственной функции модели инновационного капитала, построенной на основе исходных прокси-показателей для трех высокотехнологичных предприятий машиностроительной отрасли

Источник: [1] (Kazakov, Reutskiy, Sokolyanskiy, 2020).

Представленные результаты позволяют сделать ряд выводов. Так, предположенная модель инновационного капитала на платформе производственной функции позволяет прогнозировать поведение такого важного прокси-показателя инновационного капитала, как прирост выпуска предприятия. В то же время апробация подхода Кижека для исчисления величины инновационного капитала высокотехнологичных предприятий с системой управления полным жизненным циклом высокотехнологичной продукции является предпосылкой для создания в будущем приемлемой модели инновационного капитала, базирующего на системе финансовых, нефинансовых и качественных прокси-показателей.