Оценка эффективности использования интеллектуальных активов

Прежде всего, при анализе  влияния ИТ на производительность новая  методология учитывала нестационарность временных рядов, характерную для инновационных процессов. Эта методология отражала существенный прогресс в эконометрике достигнутый в 70-е-80-е годы, когда, в частности, было установлено, что применение традиционных статистических методов к нестационарным рядам дает ошибочные результаты (ложную корреляцию или наоборот). В итоге были разработаны новые методы анализа нестационарных данных. Удивительно, но в считающихся наиболее авторитетными исследованиях Jorgenson, Stiroh и Van Ark применялась устаревшая эконометрическая методология¹⁰, что в частности показывалось противоречивое влияние ИКТ на параметр TFP. Применение методологии O’Mahony и Vecchi к обширной панели данных за период с 1976 по 2000 для 55 отраслей экономики США и Великобритании показало сильное влияние ИТ на общую эффективность факторов производства.

«Строго научные методы»  оценки влияния ИТ на производительность, основанные на эконометрическом анализе панельных данных по развитым экономикам, в целом представили доказательства для снятия «парадокса Солоу». В свете результатов этих исследований, возникновение данного парадокса объясняется двумя основными причинами. Первая, – «позитивная»: наличие лага времени между изменением показателей, характеризующих ИКТ, например, инвестированием в ИТ и ростом производительности труда. Вторая, – «негативная»: парадокс ошибочно возрастал в значимости из-за применения недостаточно точных количественных методов исследования. В то же время, ограничение данного методологического подхода состоит в следующих моментах. Первое: он не может объяснить причинность. Второе: в его рамках нельзя проанализировать каналы и механизмы влияния ИКТ на производительность. Третье: основываясь на неоклассической теории, он не позволяет проанализировать инновационное развитие, что убедительно показали еще четверть века назад Нельсон и Уинтер (Нельсон и Уинтер, 1982). Поэтому внедрение новых информационных технологий, непосредственно приводящее к росту производительности труда, осталось «за кадром», относясь к пресловутому лагу времени, пока эффект от их внедрения еще не проявился. Вместе с тем, именно этот отрезок наиболее важен для обоснования стратегий внедрения ИКТ и мер поддержки информационных технологий.

Первые опыты исследования влияния  ИТ на производительность в России

Marcin Piatkowski из польского исследовательского центра TIGER опубликовал в 2003 результаты исследования влияния инвестиций в ИТ на экономический рост и производительность труда в группе стран с переходной экономикой, включая Россию (Piatkowski, 2003). По методологии данное исследование, в основном, копировало рассмотренные выше работы Jorgenson и Stiroh. Автором был получен ряд интересных результатов. Установлено, что относительно данной группы стран влияние инвестиций в ИКТ на рост производительности в 1992 – 2001 г.г. было намного больше, чем можно было бы ожидать при их уровне экономического развития. Наиболее существенным для нас является то, что исключение из данной закономерности составляла только Россия, где вклад инвестиций ИКТ в изменение производительности труда был существенным и отрицательным – 11.3% в 1995-2000. Эти данные корреспондируют с результатами по текущему проекту, которые также показывают слабую связь между затрачиваемыми ресурсами ИТ и эффектом.

В то же время, ценность подобного  исследования снижают следующие  обстоятельства. Во-первых, методология исследования повторяет и «наследует» слабые места традиционного подхода Jorgenson, Stiroh и Van Ark. Во-вторых, применительно к результатам, полученным по России, прибавляется еще один существенный недостаток, уменьшающий их ценность. В то время как в целом, по Центральной и Восточной Европе, автор использует известные информационные источники, включая IDC, когда речь идет о парадоксальных выводах относительно России, указывается, что использована собственная информация автора (например, в случае сокращения накопленного капитала в ИКТ в 1995 - 2000 годах). При этом, ни сами данные, ни их изначальный источник или способ сбора не приводятся. И, наконец, третий принципиальный недостаток  – использование оценок российского ВВП (см. обсуждение ниже).

В 2005 Сергей Перминов и  Елена Егорова (ЦЭМИ) опубликовали результаты исследования (Perminov, Egorova, 2005), в котором наиболее интересны следующие результаты по оценке влияния ИКТ на производительность труда в России.  Резкий спад производительности ИТ в 1990-1995 сменился ростом в 1996-2000, хотя и с отставанием от развитых стран. С 1998 года наблюдается (с некоторыми исключениями) тенденция роста ИТ сектора. Весьма интересной оказалась разница в росте производительности по показателям валового выпуска и добавленной стоимости в отраслях, использующих ИКТ в 1990-1995: 3.5% и -4.6%, а также более быстрые темпы роста по сравнению с США и Западной Европой в 1996-2000 (5.6% против 4.7% и 1.6%). Примененная методология оценивает вклад ИКТ в производительность труда косвенно, через сравнение роста производительности труда в отраслях-создателях ИКТ, высокотехнологичных отраслях и традиционных отраслях.

Следует также указать  на интересное исследование Сергея Циреля, где автор использует оригинальный подход, позволяющий провести статистический анализ качественной информации, в первую очередь, по материалам The Global Competitiveness Report с целью определить влияние ИТ на экономические показатели  (Цирель, 2004). Автором был применен весьма интересный новаторский подход, когда методология исследования позволяла проанализировать факторы, характеризующие конкурентоспособность отдельных стран в их взаимосвязи с показателями ИКТ. По некоторых областях была выявлена тесная корреляция между показателями ИКТ и эффектами, определяющими конкурентоспособность отельных стран. Однако наличие статистически значимой связи в целом не установлено не было. По-нашему мнению, это можно объяснить двумя обстоятельствами. Первое: непосредственно показателей, характеризующих ИКТ, в используемом как источнике первичной информации отчете было недостаточно и они непосредственно не разрабатывались для оценки ИКТ¹¹. Поэтому автору пришлось использовать, по большей части, косвенные показатели. Второе: методология тестирования основывалась на корреляционном анализе, ограничения которого рассмотрены в начале данного обзора.

Проблема надежности выводов по оценке производительности для ВВП  России

Ниже приведены две  таблицы из справочника World Fact Book, публикуемого ЦРУ США: оценки ВВП России (первая таблица) и оценки изменения ВВП России, опубликованные там же на следующий год (вторая таблица). Речь идет об оценках ВВП  по паритету покупательной способности валют, которая показывает реальные масштабы экономики, а не особенности денежно-кредитной политики и конъюнктуру валютных рынков. 

Таблица 11. Абсолютный ВВП по РРР некоторых стран с переходной экономикой и темпы его изменения за соответствующий период

Источник: CIA World Fact Book за соответствующие годы (World Fact Book, 1998-2002)

Несоответствие данных двух таблиц отражает ежегодный пересмотр  собственных оценок ВВП достаточно квалифицированными экспертами¹². В этих условиях использовать данные ВВП для оценки влияния ИКТ на производительность представляется весьма ненадежным, по крайней мере, для периода 1990-х-первой половины 2000-х годов. Одним из факторов подобного феномена является доля неучтенного (теневого оборота) вполне легальных отраслей экономики, другим – сложности с оценкой сопоставимых цен, что отражается в постоянном пересмотре экспертных оценок ВВП по РРР.

Исследования на основе методологии  анализа экономического эффекта (economic impact analysis)

Эта методология восходит корнями к анализу косвенных  эффектов крупных инфраструктурных проектов и отличается от тестирования гипотез, основанных на теоретических концепциях, которое описано выше. В его основе также лежит модель, связывающая затраты и результаты, но эта модель намного более подробная. Эконометрические исследования позволяют доказать и оценить. Данная методология не позволяет доказать, но позволяет показать – описать влияние ИТ на производительность и оценить степень такого влияния. Таким образом, становятся более понятны каналы и, до определенной степени, механизмы подобного влияния.

При анализе экономической  эффективности (economic impact analysis), наряду со сложным экономическим моделированием применяются наиболее простые методы анализа (бизнес обзоры (survey studies), исследования рынка (market studies), сравнительное исследование конкретных случаев (comparable case studies)). Принципы анализа экономической эффективности взяты из анализа производительности (productivity impact analysis), традиционно центральной процедуры исследования крупных инфраструктурных проектов, например, в дорожном строительстве (NCHRP, 2000) в рамках «анализа затраты – эффект» (input – output analysis).

Широко известны исследования IDC, обычно наглядно показывающие значительную степень влияния ИКТ на все стороны экономической деятельности, включая производительность труда и дающие точную количественную оценку степени такого влияния.

Исследование Economist Intelligence Unit 2004 г. (EIU, 2004) представляет собой симбиоз  методологии анализа экономического эффекта и методологии бизнес-обзора. Проблематика исследования производительности труда занимает в нем особое место. В плане лучшего понимания результатов анализа производительности труда в России важна следующая закономерность, установленная исследователями EIU: ИТ начинает оказывать позитивное влияние только после того как, достигнут некий первоначальный, критический уровень развития  ИКТ. Особо интересна идентификация барьеров, обуславливающих отставание Европейских стран в использовании достижений ИТ для роста экономической эффективности, и возможностей для сокращения подобного отставания. В частности показано, что слабость стран Евросоюза, в полной мере использовать достижения ИТ для роста производительности труда, наиболее остро проявляется в области развития малого бизнеса. Можно предположить, что указанная проблема даже более остро проявляется в российских условиях, где роль малого бизнеса в экономике еще меньше.

Бизнес обзоры

Методология бизнес обзора не претендует на строгую научную  доказательность, но позволяет детально описать и понять конкретные движущие силы, ограничения, каналы и механизмы влияния ИТ на эффективность, в том числе, на производительность труда.

Интерес представляет проект iSociety, поддержанный Microsoft и PricewaterhouseCoopers, по влиянию ИТ на эффективность повседневного бизнеса в Великобритании и показавший низкую степень такого влияния. Основную причину авторы исследования видят в низком уровне научно-технической компетенции средних менеджеров, недостаточном уровне подготовки пользователей и отсутствии взаимопонимания ИТ- подразделений с другими частями фирмы (Technology isn't Working at Work, 2003). Подобное, по характеру, исследование представляло бы интерес для России.

Особняком стоит исследование McKinsey, анализировавшее каналы влияния ИКТ на производительность на основе изучения соответствующих бизнес-процессов, которое мы условно относим к данной категории. Причем здесь возникает еще один важный и сложный для исследования аспект, так как бизнес-процессы связаны с учетом комплиметарных интеллектуальных активов при инновациях ИТ, что представляет собой отдельную сложную проблему (Платонов, 2006). Как отмечает И. Агамирзян «если у компании имеется передовая CRM-система, но нет хорошей клиентской базы, то система ничему не поможет. Идти надо сверху, от бизнес-процессов» (iOne, 2005). Сбор количественной информации по бизнес-процессам в исследовательских целях – крайне сложная задача, для стороннего исследователя едва ли возможная, так как затрагивает область коммерческой тайны.  Исследование стало возможным, так как оказалось «побочным продуктом» деятельности мирового лидера в области управленческого консультирования.

Перспективные направления исследования влияния  ИТ на производительность

Результаты текущего исследования показывают, что в России влияние ИТ на производительность неоднозначно и поэтому сделать достаточно обоснованные и обобщающие выводы, воспользовавшись ограниченным кругом относительно простых индикаторов, невозможно. Расширенный сбор данных по ресурсам ИТ – задача сложная, но ее решение зависит от самих исследователей и находящихся в их распоряжении ресурсов. Другой же фактор находится вне их контроля – повышение степени надежности оценок российского ВВП, без которого бессмысленно применять сложный эконометрический инструментарий, позволяющий протестировать влияние ИТ. Из-за проблем с оценкой ВВП, «классическое» тестирование влияния ИТ на производительность по методологии Jorgenson, Stiroh, усовершенствованной O’Mahony и Vecchi, вопрос достаточно отдаленной перспективы – не менее 5 лет. Когда такое тестирование станет возможным, оно, скорее всего, покажет взаимосвязь между ИТ и производительностью, так как эта тенденция, как показывают зарубежные исследования, проявляется повсюду. Весьма вероятно, что такое воздействие будет обнаружено с определенным лагом, вызванным инновациями ИТ.

Существует два перспективных  направления развития исследования по данной проблематике.

Первое перспективное  направление: количественное исследование каналов влияния ИТ на производительность с установлением строгих причинно-следственных связей. Следует отметить, что такое исследование требует наличия соответствующих панельных данных, которые для России придется формировать заранее. Оно особенно актуально для обоснования мер экономической политики по стимулированию инноваций ИТ. Хотя попытки исследований в этой области предпринимались и за рубежом, исследование носило бы, во многом, пионерный характер. Однако для анализа причинности требуются временные ряды достаточной длительности (10 лет и более). Это направление на долгосрочную перспективу, так как еще пройдет немало времени пока накопится информация для построения временных рядов, охватывающих достаточно длинный период времени.

Второе перспективное  направление: идентифицировать и объяснить организационно-экономические механизмы влияния ИТ на производительность, прежде всего осуществляемое через инновации (ИТ и организационные инновации, возможность или экономическая целесообразность которых появляется из-за ИТ). Это направление может быть наиболее интересно и актуально по трем следующим соображениям. Во-первых, оно признается наименее проработанным и наиболее перспективным большинством зарубежных исследователей, например, экспертами Майкрософт (Mundie, Haynes, 2006). Во-вторых, так как национальная специфика проявляется через механизмы влияния ИТ на производительность, анализ механизмов – необходимое условие для понимания особенностей влияния ИТ на производительность в условиях России. В-третьих, несмотря на то, что исследование механизмов и соответствующих интеллектуальных активов – сложная методическая и организационная проблема, ее сложность не принципиально выше для условий России, по сравнению со зрелыми рыночными экономиками.