Application of the theory of preferences to financing decisions for innovative projects in the pharmaceutical industry

Gusev D.A.1, Parinov A.A.2, Semenikhin V.A.2, Pyataeva O.A.2
1 Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
2 Высшая школа экономики

Journal paper

Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 15, Number 2 (April-June 2025)

Citation:

Abstract:
The strategic development of the domestic pharmaceutical industry crucially depends on the success of innovative projects implemented by economic agents. The creation of favorable conditions for financing innovative projects is currently carried out by certain categories of market participants (public organizations, credit institutions, and venture funds). The interests of these groups are often divergent. The authors\' B2B approach to the development and adoption of multi-criteria decision-making allows for optimal interaction of decision makers in the financing process to increase the efficiency of financing and promote innovative projects. The article examines the process and criteria for decision-making on financing innovative projects in the pharmaceutical industry. The research objective was to make a conclusion about the possibility of applying the multi-criteria approach to decision modeling in B2B marketing of innovative projects in the pharmaceutical industry. The article presents results of analysis of preferences of parties involved in decision-making on financing innovation in the pharmaceutical industry. Partial criteria of participants participating in decision-making on financing innovative project in the industry are proposed. The steps of a multi-criteria approach to modeling the preferences of decision makers on financing an innovative project are formulated. Examples of validation of the authors\' approach in the decision-making process on investment in Palmyra Biofarm LLC are discussed.

Keywords: B2B marketing, innovation, financing, preference modeling, multi-criteria modeling, pharmaceutical industry

JEL-classification: O32, O30, O31



Введение

Актуальность исследуемых в статье вопросов подчеркивается, во-первых, высокой значимостью отрасли в отечественной экономике, что подтверждается наличием существенного вклада в ускорение научно-технологического развития страны, поддержанием национального суверенитета в области медицины; во-вторых, наличием социального эффекта (отрасль обеспечивает население необходимыми лекарственными препаратами); в-третьих, беспрецедентными изменениями, произошедшими на рынке лекарственных препаратов на горизонте 2014-2024 гг. Последнее было связано как с ограничением ввоза ряда лекарственных препаратов на территорию РФ, так и с воздействием пандемии, а далее – с последствиями введения западных санкций, что привело к существенному изменению рынка, трансформации бизнес-моделей организаций, присутствующих на нем. Наряду с позитивными изменениями (которые, в основном, касались переориентации рынка на отечественное производство), наблюдаются и проблемы инвестиционного, организационного, инфраструктурного плана [9, 11, 17].

Целью статьи является анализ возможности использования метода многокритериального моделирования для формирования потребительских предпочтений в фармацевтической отрасли. Научная новизна исследования заключается в формировании рекомендаций по использованию метода многокритериального моделирования для организаций фармацевтической отрасли и других отраслей экономики.

Методика исследования

Подход авторов настоящей статьи базируется на теории предпочтений, которая разрабатывалась исследователями в различных направлениях [14, 16], и на сегодняшний день активно используется в маркетинге и экономике потребительского поведения. Положения и следствия указанной теории позволяют сформировать выводы о механизме принятия решения о том или ином поведении потребителя на рынке. Что касается случаев использования данной теории в инвестиционной сфере, то речь может идти о принятии решений о выделении финансовых средств, в т.ч. для случаев, когда речь идет о множестве заинтересованных лиц. Вместе с тем, подтверждений о применении теории в отношении рассматриваемых в статье вопросов в отечественной литературе выявлено не было.

В качестве инструментально-методологической основы использовался сравнительный подход, многофакторный анализ, экономико-математическое моделирование, методы экспертной оценки, синергетический подход, компетентностный подход, проблемно-целевой подход.

Результаты

Авторы статьи отмечают ряд тенденций, характерных для современного этапа развития фармацевтического рынка: наличие выявленной потребности в реализации новых проектов, в т.ч. инвестиционного / инновационного характера. Однако, развитие таких проектов, как и рынка инновационных проектов в отрасли в целом, сдерживается различными факторами на различных (макро-, мезо-, микро-) уровнях. В перечне сдерживающих развитие рынка факторов большую роль играет фактор ограничения притока инвестиционных средств на реализацию инновационных проектов в отрасли.

Следует, вместе с тем, отметить, что фармацевтические инновации являются одними из самых привлекательных для инвесторов в целом. Критерием сравнения с эффективностью инвестиций в другие отрасли является процент возврата на вложенный капитал, который превышает аналогичный показатель, например, в сфере информационно-коммуникационных технологий [1].

В России инвестиции в инновации на фармацевтическом рынке также являются достаточно эффективными [13]. Однако, имеет место недофинансированность отечественных инновационных проектов, что имеет следствием повышение длительности цикла исследований и разработок (прежде всего, за счет первой стадии - научных исследований), проблемы с упаковкой продуктов, выводом их на рынок и пр.

Авторы настоящей статьи сходятся во мнении, что одной из причин недофинансирования инновационных проектов в отрасли является низкая активность самих инициаторов инноваций в инфраструктурном обеспечении своих проектов в среде потенциальных поставщиков финансовых средств. В данном случае имеет место как недостаток компетенций в части продвижения инновационных разработок (маркетинговых, коммуникационных и пр.), так и недостаточное количество источников финансирования (конкретных организаций, фондов, имеющих соответствующие программы и предложения для игроков фармацевтического рынка).

В свете вышесказанного целесообразным, по мнению авторов статьи, могло бы быть использование различных инструментов взаимодействия и процедур для продвижения продуктов фармацевтических исследований другим организациям. В отличие от маркетинговых процессов, реализуемых между организацией и конечными потребителями-физическими лицами, business to business (B2B) маркетинг позволяет привлекать значительно большие объемы финансирования со стороны заинтересованных участников рынка, обладающих финансовым и инвестиционным потенциалом. Вместе с тем, B2B маркетинг (в частности, для фармацевтической отрасли) требует использования адаптированных инструментов и подходов.

Заключение о высокой актуальности разработки методик принятия решения о выделении финансирования множеством заинтересованных лиц было сделано авторами на основании библиометрического анализа (3, 4). В научной литературе были описаны случаи, когда инициаторы инновационных проектов обращаются за поддержкой в организации следующих категорий:

- государственные фонды, институты;

- банки (кредитные учреждения);

- инвестиционные венчурные фонды.

Государственные интересы (реализуемые в соответствующих фондах и институтах) имеют, как правило, длительный горизонт планирования и приоритет создания собственных производственных мощностей лекарств для реализации стратегии импортозамещения, значение которой сегодня трудно переоценить. В этой связи критически важным становится наличие передовых и суверенных технологий, которые предполагают создание благоприятных условий для разработки и внедрения инноваций. Подобная схема финансирования предполагает получение коммерчески успешных результатов в долгосрочном ключе. В этой связи для реализации инновационных проектов имеют место определенные препятствия в виде избыточной бюрократизации и необходимости обеспечения соответствия ожидаемых результатов ключевым показателям долгосрочных планов развития отрасли, устанавливаемых соответствующими ведомствами. Кроме того, могут иметь место различия в интерпретации и реализации маркетинговой стратегии взаимодействия с потребителями (с точки зрения организаций с государственным участием и коммерческих организаций).

Что касается организаций банковского сектора, то в данном случае имеет место недостаточный учет специфики инноваций в фармацевтике. Значительное влияние на политику принятия решений инициатив и требований финансового регулятора, необходимость соблюдения требований к оценке заемщиков (с т.зр. минимизации рисков возврата кредитных средств) делают неэффективной практику получения финансирования в банковских структурах для реализации инновационных проектов для организаций отрасли.

Венчурные инвестиционные фонды, в свою очередь, могут создавать альтернативные государству условия поддержки и развития инновационных проектов и далеко не так чувствительны к возможным потерям, как представители банковского сектора. Тем не менее, в отличие от организаций с государственным участием, в данном случае коммерческие интересы превалируют над исследовательскими, при этом предпочтение отдается высокоприбыльным, менее рисковым проектам; в то же время фармацевтическая отрасль имеет длительный цикл и предполагает множество рисков в процессе разработки препаратов [8].

Предпочтения сторон, принимающих участие в принятии решения о финансировании инновационного проекта в фармацевтике, были сгруппированы авторами статьи в табл. 1.

Таблица 1 - Предпочтения сторон, принимающих участие в принятии решения о финансировании инновационного проекта в фармацевтике

Сторона
Критерий оценки
Основание принятия решений
Государственный фонд
Соответствие стратегическим программам развития государства
Эффективность импортозамещения и развития отечественных технологий, причем измеряемая в ключевых показателях отчетности, принятой в государственных институтах
Соответствие формальным ограничениям государственной поддержки
Государство предъявляет требования к получателям финансирования и их
Финансовая устойчивость проекта на долгосрочной перспективе
Интересны именно долгосрочные проекты с высоким потенциалом масштабирования производства
Банк
Доходность и устойчивость
Соответствие внутренним правилам кредитования и директивам финансового регулятора
Кредитные риски
Минимизация рисков невозврата кредитных средств с учетом стандартных практик страхования
Венчурный инвестиционный фонд
Доходность
Потенциал роста доходности и масштаба проекта, достаточный для покрытия убытков по другим поддержанным проектам
Риски
Допускается существенный риск потери вложений
Маркетинговая стратегия
Возможности масштабирования и быстрого роста имеют большое значение
Источник: экспертная оценка авторов статьи

Анализ представленной выше таблицы позволяет сделать вывод, что интересы и предпочтения различных сторон, участвующих в принятии решений о финансировании инновационных проектов в фармацевтической отрасли, часто находятся в противоречии по описанным выше причинам. В частности, государственные интересы и стратегические долгосрочные цели не обязательно могут быть достаточно привлекательными для привлечения коммерческих средств; в то же время, приоритеты венчурных инвестиционных фондов не отражают необходимости стратегического движения в сторону инновационного развития и импортозамещения, и т.д.

Для решения задачи согласования предпочтений различных групп инвесторов в процессе принятия решения о финансировании инновационных проектов авторами была использована теория многокритериального выбора, позволяющая использовать несколько (в т.ч. противоречивых) критериев (представленных, например, в столбце 2 Табл.1) и обеспечивать их согласование.

Теория многокритериального выбора основана, в свою очередь, на методологии MCDM (multiple criteria decision making) в части дискретного множества решений (MADM) [2, 5, 6, 15]). Гипотеза авторов статьи состояла в том, что разработанные в теории многокритериального выбора подходы ( [7, 10, 12]) могут быть использованы и для моделирования предпочтений сторон, принимающих решения о финансировании.

В процессе апробации гипотезы были выделены дополнительные (частные) критерии участников, принимающих участие в принятии решения о финансировании, а также разработаны этапы многокритериального подхода к моделированию предпочтений лиц, принимающих решения о финансировании инновационного проекта в фармацевтической отрасли.

На первом этапе предпочтения были экспертным путем формализованы в виде перечня показателей (частных критериев) - Табл.2.

Таблица 2 - Некоторые возможные частные критерии участников, принимающих участие в принятии решения о финансировании инновационного проекта в фармацевтике

Сторона
Частный критерий
Ед. измерения
Государственный фонд
Доля национальной фармацевтики в объеме ВВП
%
Доля продукции фармрынка в общем объеме экспорта РФ
%
Количество отечественных биотехнологий, которые находятся на 1-2 фазах доклинических исследований.
шт.
Банк
Чистый дисконтированный доход
руб.
Внутренняя норма доходности
%
Срок окупаемости
мес.
Венчурный инвестиционный фонд
(Vc.ru, 2019)
Степень готовности продукта
балл
Эффективности команды проекта
балл
Сколько времени может пройти с момента его инвестиции до момента получения ликвидности
мес.
Соотношение оценки стоимости компании к ее годовой выручке
безразмерный индекс
Источник: экспертная оценка авторов статьи

Из табл. 2. стало очевидным, что частные критерии могут иметь различную природу и единицы измерения, что на практике требует проведения процедуры нормирования данных.

Было принято решение о том, что наиболее эффективным будет сочетание ранжирований инновационных проектов, полученных на основе: а) формального преобразования данных в интегральный показатель; б) учета частично формализованных предпочтений сторон, принимающих решение о финансировании.

Результатом использования такого подхода стал набор ранжирований, который может использоваться для создания метрик позиционирования инновационных проектов.

Формирование данных оценки для конкретного инновационного проекта может проводиться с использованием различных источников: проведения экспертных опросов, анкетных исследований и пр., при этом перечень частных критериев уточняется для последующего ранжирования. Далее представлены этапы многокритериального подхода к моделированию предпочтений лиц, принимающих решения о финансировании инновационного проекта.

1. Подготовка данных:

¾ определение сторон принятия решений;

¾ задание перечня частных критериев каждой стороны;

¾ определение весов частных критериев;

¾ задание перечня анализируемых инновационных проектов;

¾ подготовка данных инновационных проектов.

2. Ранжирование инновационных проектов на основе данных:

¾ задание критерия выбора;

¾ ранжирование инновационных проектов от наилучшего к наихудшему;

3. Ранжирование инновационных проектов на основе опросов:

¾ проведение опроса среди респондентов;

¾ усреднение ранжирований;

4. Сравнение ранжирований и вычисление метрик инновационных проектов

¾ анализ совпадений и расхождений ранжирований на основе данных и опросов;

¾ формирование метрик;

¾ расчет интегрального рейтинга проектов.

Представленный подход является универсальным и позволяет получить предварительную оценку инновационного проекта перед принятием решения об источнике финансирование, а на последующих этапах – упростить реализацию инновационных проектов и продвижение их результатов на рынок. В этой связи моделирование предпочтений участников процесса принятия решений о финансировании на ранних стадиях разработки инноваций может помочь диагностировать различные трудности и риски, представить решения возникших проблемных вопросов с учетом актуальных практик B2B маркетинга.

Элементы представленного в табл. 3 многокритериального подхода к оценке инновационного проекта использовались при подготовке подачи заявок на финансирование проектов ООО «Пальмира Биофарма». Организация занимается научно-исследовательскими разработками в области биофармацевтики и разработкой современных белковых терапевтических препаратов. Формализация критериев участия в конкурсах Фармбиотех 2022, Новатор Москвы 2021, а также подача заявок на микрогранты в фонд Сколково (ВЭБ-РФ) позволила получить финансирование заявок на российские и международные патенты в 2021–2024 гг. В результате были получены четыре российских и один международный патент, заявки на локализацию которого были поданы в патентные ведомства Европы и США.

Полученные результаты позволяют сделать вывод о возможности использования представленного многокритериального подхода к оценке перспектив финансирования инновационных проектов и потенциальной эффективности использования разработанного подхода.

Заключение

Проведенный анализ управления рисками для торговых организаций с учетом реализуемых в отрасли цифровых процессов позволил сделать ряд выводов.

Во-первых, управление рисками в торговле имеет определенную специфику, связанную с процессом купли и продажи (более точно – перепродажи) товаров, в еще большей степени риски специфицируются с учетом цифровизации. В этой связи базовая концепция управлении рисками может использоваться, однако, необходимо ее дополнение рядом элементов, целенаправленно воздействующих на организацию торгового процесса в данных условиях.

Во-вторых, существует используемая ранее методика управления риском, которая для торговых организаций может быть дополнена ключевыми показателями эффективности организации цифровых процессов, воздействие на которые приводит к результату – нивелированию рисковых событий. Для обеспечения этих показателей могут быть задействованы ключевые сотрудники торговой организации, отвечающие за соответствующие функциональные области.

В-третьих, в статье был проиллюстрирован процесс управления рисками торговых организаций, который может состоять из нескольких стадий, определенных в соответствии со стадиями управленческого процесса в целом. Второй и третий методы могут быть использованы как дополняющие при разработке стратегий управления рисками торговых организаций с учетом цифровизации на перспективу.


References:

Brodetskiy G.L. i dr. (2020). Optimizatsiya resheniy po mnogim kriteriyam v issledovaniyakh logistiki [Optimization of solutions based on many criteria in logistics research] Moscow: INFRA-M. (in Russian).

Frennea C. et al. (2018). Value Appropriation and Firm Shareholder Value: Role of Advertising and Receivables Management Journal of Marketing Research. (2). 291-309. doi: 10.1509/jmr.17.0123.

Gusev D.A. (2014). Novye vozmozhnosti formalizatsii predpochteniy LPR pri vybore resheniy po mnogim kriteriyam v logistike [New opportunities for formalizing LPR preferences when choosing solutions based on many criteria in logistics]. Logistika segodnya. (5). 300-317. (in Russian).

Gwo-Hshiung T., Jih-Jeng H. (2011). Multiple Attribute Decision Making New York: Chapman and Hall/CRC.

Han R., Lam H.K.S., Zhan Y., Wang Y., Dwivedi Y.K., Tan K.H. (2021). Artificial intelligence in business-to-business marketing: a bibliometric analysis of current research status, development and future directions Industrial Management & Data Systems. doi: 10.1108/IMDS-05-2021-0300.

Krivoguzova A.S., Vasyutenko D.M. (2022). Rol venchurnogo kapitala v finansirovanii innovatsiy v Rossiyskoy Federatsii [The role of venture capital in financing innovation in the russian federation]. Naukosfera. (12-1). 457-461. (in Russian).

Kuzina A.A., Pyataeva O.A. (2022). Politika importozameshcheniya na sovremennom farmatsevticheskom rynke [Import substitution policy in the modern pharmaceutical market] Digital transformation of industry: new horizons. 111-117. (in Russian).

Nogin V.D. (2005). Prinyatie resheniy v mnogokriterialnoy srede [Decision-making in a multi-criteria environment] M.: FIZMATLIT. (in Russian).

Ovod A.I., Solyanina V.A., Mamaev A.A., Yakovleva M.K. (2023). Farmatsevticheskiy rynok RF posle pandemii: rezultaty i posledstviya [Pharmaceutical market of the Russian Federation after the pandemic: results and consequences]. Vestnik Altayskoy akademii ekonomiki i prava. (4-1). 115-121. (in Russian). doi: 10.17513/vaael.2772.

Pandey N., Nayal P., Rathore A.S. (2020). Digital marketing for B2B organizations: structured literature review and future research directions Journal of Business and Industrial Marketing. 35 (7). 1191-1204. doi: 10.1108/jbim-06-2019-0283.

Podinovskiy V.V. (2019). Idei i metody teorii vazhnosti kriteriev v mnogokriterialnyh zadachakh prinyatiya resheniy [Ideas and methods of the theory of the importance of criteria in multi-criteria decision-making tasks] M.: Nauka. (in Russian).

Pyataeva O.A., Kuzina A.A. (2022). Upravlenie loyalnostyu: luchshie praktiki i primery liderstva na farmatsevticheskom rynke [Loyalty management: best practices and examples of leadership in the pharmaceutical market] Project Management: Career and Business. 136-140. (in Russian).

Romanov I.A. (2013). Primenenie teorii predpochteniy pri analize innovatsionnyh proektov [Application of the theory of preferences at the analysis of the innovative project]. Perspectives of science and education. (6(6)). 210-214. (in Russian).

Saati T.L. (2015). Prinyatie resheniy pri zavisimostyakh i obratnyh svyazyakh. Analiticheskie seti [Decision-making with dependencies and feedbacks. Analytical networks] M.: LKI. (in Russian).

Sapir Zh. (2005). Novye podkhody teorii individualnyh predpochteniy i ee sledstviya [New approaches of the individual preferences’ theory and its consequences]. The HSE Economic Journal. 9 (3). 325-360. (in Russian).

Thakkar J.J. (2021). Multi-Criteria Decision Making System. 336

Страница обновлена: 01.04.2025 в 19:26:05