Управление инновационным развитиемнефтегазового кластера в условияхформирования нового технологического уклада

Учитывая, что работа корпоративных венчурных фондов осуществляется по модели открытых инноваций, предполагающих активный обмен знаниями и компетенциями различных участников инновационного процесса, можно также ожидать, что общее повышение уровня инновационной активности в нефтегазовом кластере приведет к формированию более широкого спектра предложений инновационных разработок для решения стратегических задач Газпрома, чем это планируется в настоящий момент, включая разработки, связанные с применением альтернативных источников энергии (например, таких как демонстрационный проект Chevron по использованию солнечной энергии для снижения вязкости тяжелой нефти в процессе ее добычи). В этом случае своевременная корректировка стратегических направлений инновационного развития и расширение проектного портфеля компании способны снизить риск отставания Газпрома как лидера инновационного развития российской экономики в промышленном освоении нового технологического уклада.

Для определения оптимального времени указанной корректировки инвестиционной стратегии в работе формализована имитационная модель развития нефтегазовой компании в зависимости от выбираемой ею стратегии формирования проектного портфеля, которую в дальнейшем для простоты будем называть стратегией инвестирования.

Будем считать, что определенную долю прибыли П (нераспределенная прибыль) компания реинвестирует в разработку новых технологий по следующим направлениям: альтернативная энергетика (технология В); инновационные технологии разведки и добычи (технология А); инновационные технологии транспортировки (технология А / конвергентные технологии); инновационные технологии переработки (конвергентные технологии). Входной параметр k – коэффициент интенсивности инвестирования (доля прибыли, направляемой на развитие инновационных технологий трех рассматриваемых типов).

Справедливость предположения об инвестировании части собственных средств в разработку и внедрение инновационных технологий подтверждается эмпирическими данными официальной статистики и отчетности крупных нефтегазовых корпораций. Допустим, что распределение инвестиционных ресурсов компании по данным направлениям происходит в процентном соотношении, соответствующем приоритетам, заложенным в ее стратегии или в энергетической стратегии государства, если основным собственником компании является государство. Учитывая данные аспекты, инвестиции компании ОАО «Газпром» в разработку и внедрение новых технологий можно оценить следующим образом: 95% – на технологии группы А, 5 % – на технологии группы В (табл. 2).

Таблица 2

Входные и выходные параметры имитационной модели,
преобразующие уравнения (авторская разработка)

Параметры модели	Экспликация уравнений	Степень участия в модели
Входные параметры	А, В – текущая себестоимость природного газа и нефтепродуктов k – коэффициент интенсивности инвестирования Объем добычи, Объем производства	Задаются пользователем. Участвуют в формировании внутренних переменных модели и в уравнениях перехода
Внутренние переменные модели	– инвестиции компании на i-м шаге имитационного цикла – инвестиции компании в разработку и внедрение технологий А и конвергентных технологий на i-м шаге – инвестиции компании в разработку и внедрение технологий В на i-м шаге	Участвуют в уравнениях распределения прибыли
	– прибыль от инвестиций в разработку инновационных решений по направлениям технологии А и конвергентных технологий	Участвуют в уравнении формирования прибыли
Уравнения перехода		Уравнение распределения прибыли и инвестиционного ресурса
		Уравнения формирования прибыли за счет сбыта продукции и получения отдачи от инвестиций
Выходные параметры		Общая прибыль компании в i-м году

Заметим, что в табл. 2 входные параметры «объем добычи», «объем производства» для упрощения приняты константами, соответствующими текущему уровню объемов производства той или иной компании. Очевидно, что при циклических снижениях спроса на продукцию, связанных с колебаниями деловой активности в мировой экономике, нефтегазовые компании обычно сокращают добычу, стремясь сохранить установившийся уровень цен. Однако в нашем случае природа снижения спроса совершенно иная, определяемая сменой технологического уклада и представляемая в виде долгосрочного нисходящего тренда. Поэтому будем считать, что компании-производители поддерживают текущие объемы производства, чтобы получить максимальную прибыль из существующих технологий. Инвестиции в указанные ранее технологии через определенное время (равное периоду окупаемости инвестиционных проектов, направленных на разработку и внедрение инновационных технологий) снижают величину соответствующего компонента себестоимости продукции (в процентном соотношении равную рентабельности инвестиций), что, в свою очередь, ведет к увеличению прибыли и инвестиционных возможностей компании. В модели (см. табл. 2) это отражено введением дополнительного члена в уравнение перехода, описывающее прибыль компании (. Чтобы оценить величину на каждом шаге имитационного цикла, необходимо знать период окупаемости инвестиционных проектов по разработке и внедрению инновационных технологий в рамках выбранных направлений, а также их рентабельность, что определяется на основе эмпирических данных по нефтегазовой отрасли в целом и отчетов о деятельности исследуемой компании в частности.

В качестве внешних условий развития компании рассматривается реализация сценария BLUE развития мировой экономики. Заложенные в него цифры использованы для калибровки модели. Так, например, согласно сценарию BLUE снижение спроса на нефтепродукты в 2012–2050 гг. составит 1,3 % в год в предположении о линейном характере данного процесса. Вероятность данного предположения подтверждается динамикой снижения специальных тарифов на получаемую из альтернативных источников электроэнергию, заложенной в Renewable Energy Sources Act (Германия), которая также является линейной и составляет 5 % в год начиная с 2015 г. В соответствии с тем же сценарием BLUE снижение спроса на природный газ составит 0,3 % в год.

Формализованная модель позволяет определить качественные закономерности развития компаний и оценить относительные показатели роста в динамике, но не их абсолютные величины. Экзогенными параметрами, вводимыми в модель, являются текущие цена единицы основной продукции компании и объем реализации продукции. Учитывая качественный характер построений, при задании данных параметров на входе модели необходимо лишь правильно оценить их порядок. Однако при этом результаты, полученные на выходе, нуждаются в корректной интерпретации: полученные количественные оценки имеют смысл лишь в сравнении с их первоначальными значениями. Так, количественные оценки прибыли можно правильно интерпретировать лишь в процентном соотношении с первоначальной прибылью, полученной на нулевом имитационном цикле (рис. 4).

В процессе моделирования под традиционной инвестиционной стратегией понимается стратегия, согласно которой 95 % ресурсов направляется на разработку и внедрение инновационных технологий А и конвергентных технологий и 5 % – на разработку и внедрение альтернативных технологий. Смешанная стратегия предполагает инвестирование 80 % ресурсов в развитие технологий А и 20 % – в развитие технологий В.

Альтернативная стратегия – стратегия формирования проектного портфеля компании, при которой 50 % инвестиционных ресурсов направляется на развитие технологий В. Доля нераспределенной прибыли, инвестируемой в разработку технологий всех типов (коэффициент интенсивности инвестирования k, 0

Рис. 4. Сравнительная динамика общей прибыли компании при использовании
инвестиционных стратегий различного типа: а – при k = 0,2; б – при k = 0,4
(авторская разработка)

Анализ динамики прибыли компании при использовании различных стратегий инвестирования позволяет сделать следующее предположение: добиться максимальных значений средней за период прибыли компании возможно путем смены традиционной или смешанной инвестиционной стратегии на альтернативную на определенном шаге имитационного цикла. Проверка данного предположения показала, что при небольших значениях коэффициента интенсивности инвестиций оптимальным временем перехода компании от традиционной инвестиционной стратегии к альтернативной является 20–30-й шаг имитационного периода. При более высоких значениях коэффициента интенсивности инвестирования оптимальное время перехода к альтернативной инвестиционной стратегии достаточно резко смещается ближе к началу имитационного цикла.

Рис. 5. Разница в значениях средней за период прибыли между традиционной,
смешанной и альтернативной стратегиями в зависимости от значения
коэффициента интенсивности инвестирования (авторская разработка)

Так, результаты моделирования при k = 0,5 свидетельствуют о том, что значения средней за период прибыли компании при использовании традиционной стратегии в чистом виде и прибыли, полученной при смене традиционной инвестиционной стратегии на альтернативную, сравниваются на 6-м шаге имитационного цикла. Переход к альтернативной стратегии после 8-го шага приводит к резкому увеличению потери в значениях средней прибыли.

Формализация имитационной модели позволяет спрогнозировать развитие нефтегазовой компании в условиях формирования нового технологического уклада в энергетической отрасли и реализации различных инвестиционных стратегий.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах автора:

Статьи в центральных научных журналах, рекомендованных ВАК

1. Ратнер С.В., Михайлов В.О. Стратегическая конкурентоспособность нефтегазовых кластеров в ситуации технологического разрыва // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 34 (241). 0,8 п.л. (авт. – 0,4 п.л.).
2. Ратнер С.В., Михайлов В.О. Диверсификация проектного портфеля нефтегазовых корпораций как способ поддержания стратегической конкурентоспособности // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 13. 1,6 п.л. (авт. – 0,8 п.л.).
3. Ратнер С.В., Михайлов В.О. Управление развитием энергетических компаний в ситуации технологического разрыва // Управление большими системами. 2012. Вып. 37. 1,0 п.л. (авт. – 0,5 п.л.).
4. Михайлов В.О. Оценка необходимого уровня технологической диверсификации проектного портфеля нефтегазовых корпораций // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2013. № 3. 0,8 п.л.

Публикации в других изданиях

5. Михайлов В.О., Ратнер С.В. Инновации в энергетической сфере: мировой опыт и перспективы для России // Управление инновациями-2011: материалы Междунар. науч.-практ. конф. М.: ИПУ РАН. 0,3 п.л. (авт. – 0,1 п.л.).
6. Михайлов В.О. Критерии конкурентоспособности нефтегазового кластера // Экономика: теория и практика. 2011. № 3 (23). 0,6 п.л.
7. Михайлов В.О. Моделирование инвестиционной деятельности нефтегазовых компаний в ситуации технологического разрыва // Экономика вчера, сегодня, завтра. 2012. № 5–6. 0,8 п.л.
8. Михайлов В.О. Генезис понятия «конкурентоспособность» в современном институциональном ландшафте // Приоритеты социально-эко­номического развития Юга России: материалы IX регион. науч.-практ. конф. Краснодар: Южный институт менеджмента, 2012. 0,3 п.л.
9. Михайлов В.О. Уровни конкурентоспособности кластера // Развитие социально-культурной сферы Юга России: материалы регион. науч.-практ. конф. Краснодар: Всероссийский заочный финансово-экономический институт, 2012. 0,3 п.л.

Научное издание

Михайлов Валерий Олегович

Управление ИннОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ
нефтегазового кластера в условиях
формирования нового технологического уклада

Автореферат

________________________________________________________

Подписано в печать 11.03.2013. Формат 60 841/16.

Уч.-изд. л. 1,3. Тираж 150 экз. Заказ № 1043

Типография ООО «Компания «Грейд-Принт»

350075, г. Краснодар, ул. Сормовская, 1/2.