9.4. Метод имитации

В экономике под имитацией понимается создание модели реаль­ных хозяйственных ситуаций и манипулирование этой моделью в целях получения выводов о действительном мире.

Имитирующая модель представляет собой абстрактную от реальности модель, но довольно близкую к реальной действитёльности, чтобы дать полезные наблюдения, анализ или оценки этой действительности. В имитирующей модели опускаются многие детали, но она несет достаточную информацию для решения определенной задачи.

Ценность применения метода имитации в инновационном менедж­менте состоит, в том, что этот метод и имитирующие модели позво­ляют:

1. Избежать затрат, связанных с экспериментированием в реальных условиях.

2. Достигнуть экономии времени по сравнению со временем, требуемым для наблюдения реальных изменений и взаимодействий в хозяйственном процессе.

3. Помочь менеджерам и разработчикам инноваций лучше понять многообразие факторов взаимосвязей, действующих в экономических системах. Имитирующие модели в ходе их разработки и использования позволяют специалистам лучше понять основные причинно-следственные зависимости, изучить, каким образом система связана с другой – увидеть влияние внешних сил на данную производственную систему.

Имитирующие модели используются для:

• определения характеристик тех или иных систем;

• осуществления сравнений между различными системами;

• изучения последствий изменений внутри определенной системы.

Для воспроизведения реальной действительности важно иметь широкий диапазон случаев и важно сравнить вероятности для различных случаев. Эта проблема может быть разрешена методом Монте-Карло.

Метод Монте-Карло – это метод имитации для приближенного воспроизводства реальных явлений. Он объединяет анализ чувствительности и анализ распределений вероятностей входящих переменных.

Метод Монте-Карло позволяет построить модель при минимуме данных, а также максимизировать значение данных, используемых в модели. Он может быть применён для решения почти всех задач при условии, что альтернативы могут быть выражены количественно. Построение модели начинается с определения функциональных зависимостей в реальной системе. После этого метод Монте-Карло позволяет получить количественное решение, используя теорию вероятности и таблицы случайных чисел.

Глава 10. Прогнозирование в инновационном менеджменте

10.1. Понятие и принципы прогнозирования инноваций

Прогнозирование инновационного развития экономики и предприятия является одним из важнейших методов повышения обоснованности подготовки решений по выработке и реализации научно-технической и инновационной политики. В связи с тем, что прогнозирование инновационного развития связано с научным предвидением изменения основных факторов производства и внешней среды организации, оно должно проводиться по двум основным направлениям. В первое следует включать прогнозы научных изысканий и возможностей их поэтапной трансформации в инновации по каждому элементу производственных ресурсов (техника, энергетика, материалы, средства труда, технологические системы, организация и управление обновленными системами). Во второе входят прогнозы социально-экономических результатов прогнозов первого направления, оптимальных сроков и масштабов использования новых возможностей, структурные перестройки системы и необходимые инвестиционные ресурсы.

Под прогнозом понимается научно обоснованное суждение о возможных состояниях организации и ее среды в будущем, об альтернативных путях и сроках его осуществления. Процесс разработки прогнозов называется прогнозированием. При этом прогноз выступает как фактор, ориентирующий организацию на возможности развития в будущем, а прогнозирование является инструментом разработки планов.

Цель прогнозирования – создать научные предпосылки для принятия управленческих решений, которые включают научный анализ тенденций развития общественного производства, оценку возможных последствий пронимаемых решений, обоснование направлений социально- экономического развития организации.

Прогнозирование всегда предваряет решение и служит одним из способов подготовки принятия последнего, но решение далеко не обязательно реализуется в планировании. Экономическая наука сформулировала ряд принципов, соблюдение которых позволяет выработать наиболее вероятные прогнозы развития инноваций и использования их возможностей в научно техническом обновлении производственных систем:

• принцип системности означает взаимосвязанность и взаимоподчиненность прогнозов развития системы и подсистем;

• принцип согласованности требует координации нормативных и поисковых прогнозов;

• принцип научности требует познания законов и закономерностей развития объекта прогнозирования (системы в целом и отдельных подсистем);

• принцип динамичности определяет непрерывность процесса прогнозирования и рассмотрения объекта в динамике, стабильность исследовательской деятельности по разработке системы прогнозов инновационного развития;

• принцип преемственности позволяет рассматривать любой объект прогнозирования из прошлого через настоящее в будущее, а также воспринимать каждый прогноз как вытекающий из предыдущего. Это дает основание для постоянной корректировки и совершенствования системы прогнозов на базе обновляемой информации об НТП, объекте, методах прогнозирования;

• принцип верификации побуждает определить достоверность и обоснованность прогноза НТП, различных способов и методов предвидения, формирования информации (тенденции, гипотезы, факторный анализ объекта и т.п.);

• принцип вариантности особенно важен при прогнозировании социально-экономической составляющей НТП. У менеджера, принимающего решение по проблемам научно-технического обновления, всегда должна быть возможность выбора оптимального варианта при изменяющихся условиях как НТП, так и хозяйственных систем по причине их многоцелевой направленности.

К основным задачам прогнозирования в инновационном менеджменте относят:

1. Определение перспектив ближайшего отдаленного будущего. Это прогноз рыночной потребности в конкретных товарах и услугах на основе маркетинговых исследований, выявление экономических, социальных и научно-технических тенденций, наиболее оказывающих влияние на ту или иную потребность, а также выбор показателей, определяющих величину полезного эффекта прогнозируемой продукции и управления.

2. Выработка оптимальных текущих и перспективных планов с опорой на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде. В этом случае определяется метод прогнозирования исходя из времени прогноза; прогнозируются качеcтвенные показатели новой продукции; дается прогноз организационно-технического уровня производства по стадиям жизненного цикла продукции; выбираются критерии максимально полезного эффекта показателей качества при оптимизации совокупных затрат на ЖЦП; обоснование экономической целесообразности разработки новой или обновленной продукции исходя из ресурсов организации и приоритетов развития.

Усложнение и увеличение задач, стоящих перед организацией, требует соединения многочисленных частных прогнозов в единую систему. Система прогнозов объединяет в одно целое перспективное развитие всех сторон деятельности организации: экономики, производства, продукции, технологии, социальной сферы и ее внешней среды.

Под системой прогнозирования можно понимать определенное единство методологии, организации разработки прогнозов, обеспечивающих их согласованность, преемственность и непрерывность в соответствии с порядком составления планов экономического и социального развития предприятия.

В инновационном прогнозировании можно выделить несколько этапов, подходов, отличающихся один от другого целями, исходной информацией, спецификой используемых методов. Выделяются, как правило, три этапа.

Первый – генетический, поисковый, исследовательский. Второй – целевой, обеспечивающий результативный поиск рациональных путей воздействия на те или иные условия развития объекта прогнозирования. Этот этап называется иногда нормативным. Третий этап как бы уравнивает два первых этапа и представляет собой оптимальный вариант с точки зрения согласования наличных ресурсов и социально-экономических и экологических результатов их использования.

Ядром долгосрочного прогнозирования является предвидение циклов и кризисов в динамике социально-экономических систем. Следует исходить из того, что цикличность, закономерная неравномерность являются всеобщей формой динамики любых систем и что периодические кризисы – это неизбежная фаза этой динамики. Современный этап развития предполагает переход к предвидению цикличных колебаний разной размерности, к диагностике кризисов, к выбору эффективных путей выхода из них. Это относится к среднесрочным (десятилетним) технологическим (смена поколений техники) и экономическим циклам; долгосрочным (полувековым) технологическим (смена преобладающих технологических укладов) и Кондратьевским циклам; многовековым цивилизационным циклам – при смене технологических и экономических способов производства, мировых цивилизаций.

Целью и результатом предвидения являются не предсказания конкретных событий, а предвидение тенденций развития и цикличных колебаний, исследования возникающих проблем будущего и возможных путей их решения на инновационной основе.

Долгосрочные научно-технические и инновационные прогнозы служат исходной базой для выбора стратегических инновационных приоритетов, периодическая корректировка которых должна учитываться в перечне приоритетных направлений развития науки и техники и критических технологий, пользующихся прямой и косвенной государственной поддержкой.