Krukova_Teoretitch_innovatika

отрасли (новые знания), так и субъективно новой (существующие внешние знания). Цепная модель подвергается критике за игнорирование широкого институционального окружения, в котором протекает процесс нововведения.

Вопросы для самоконтроля:

1.Что такое инновационный процесс?

2.Назовите три логические формы инновационного процесса.

3.Из каких основных элементов инновационный процесс состоит?

4.Что такое диффузия инноваций?

5.Охарактеризуйте особенности линейных моделей инновационных процессов. Приведите примеры.

6.Охарактеризуйте особенности нелинейных моделей инновационных процессов. Приведите примеры.

7.Какие формализованные методы генерации и отбора идей инновационной деятельности. Вы знаете?

61

ЛЕКЦИЯ 7 Тема 7 Теория конкуренции и оценка рисков в инновационной

деятельности.

Применение информационных технологий в инноватике

Большинство прогрессивных нововведений находит реальное воплощение в создании наукоемкой и конкурентоспособной продукции, что является одним из важных результатов инновационной деятельности. Диапазон распространения нововведений проявляется при вступлении в контакт с человеком, его потребностями. Следовательно, практика выступает в качестве определителя ценностей как непосредственно, так и опосредованным путем в системе общественных отношений.

Глубокие перемены в сфере экономики неминуемо отразились на положении организаций промышленности, обострив проблемы, связанные с конкурентоспособностью продукции не только на внешнем, но и на внутреннем рынке.

Конкуренция заставляет улучшать качество продукции, расширять ее ассортимент, снижать издержки производства. Она является главным фактором восприимчивости организаций промышленности к нововведениям, так как способствует превращению рыночных отношений в систему экономического принуждения к высокоэффективному труду. В то же время конкуренция в области инновационной деятельности – это своего рода конкурс неординарных решений научно-технических, социально-экономических и других не менее важных проблем.

Ценностные отношения образуют особую группу факторов регуляции в рыночной экономике. Ценности определяются их вовлечѐнностью в практику общественных отношений. Они играют ориентационную роль в жизнедеятельности людей. При этом наука прямо или косвенно через технику, производство или быт влияет на человеческие потребности. Она меняет цели, идеалы и интересы людей и тем самым содействует развитию новых ценностей. В то же время наука сама относится к сфере ценностей интеллектуально развитого человека и общества в целом. Она вовлекается во все сферы практической деятельности.

Перед ученым, творцом научного знания, в науке всегда содержатся такие неменяющиеся интересы, как получение новой плодотворной идеи или концепции, которые представляют собой эвристическую ценность. В процессе исследования осуществляются строгие внутринаучные оценки, проводится сопоставление гипотез и теорий с объективной действительностью, экспериментом. При этом явления действительности представляют собой ценности в основном как объекты практического освоения, рассматриваемые в той роли, которую они имеют в жизнедеятельности общества и экономических отношений.

Естественно, что оценить можно только вещественные проявления результатов научного поиска, которые имеют практический характер и

62

обеспечивают конкурентоспособность продукции путем, например, использования новейших изобретений.

Интеллектуальная собственность на изобретения закрепляется патентами и лицензиями, что позволяет творческому индивидууму иметь определенные дивиденды. Именно здесь происходит слияние рационального и эмоцио- нально-иррациональных начал, когда обладатели интеллектуальной собственности соединяют свободу выбора занятий научной и научнопрактической деятельностью с трезвым расчетом экономической целесообразности. При этом в условиях рыночного равноправия и партнерства возникают предпосылки для установления социальной справедливости в оплате труда за создание продукции на уровне мировых аналогов. Роль интеллекта в инновационной деятельности постоянно возрастает, так как конкурентоспособность продукции все чаще зависит от еѐ наукоѐмкости. В стоимости товара увеличивается доля затрат интеллектуального, а не физического труда.

Формирование конкурентной среды и понятие риска в инновационной деятельности

Вусловиях монополии крупных научно-технических организаций понятие «конкуренция» воспринималось как негативное явление, чуждое принципам многолетней практики соревнования. Однако распространение соревнования на интеллектуальный труд и творчество, инновационную деятельность, было, по меньшей мере, неуместным. Принципы соревнования не учитывали наличие интеллектуальной собственности в отличие от общенародной или государственной. Соревнование базировалось на гласности, сравнимости получаемых результатов и всегда противопоставлялось конкуренции.

Вто же время конкуренция как явление не отрицалась в сфере создания оборонной техники. В этой сфере доминировала форма неценовой конкуренции, выразителем которой являлось техническое превосходство оборонной продукции в сравнении с зарубежными аналогами. Для этого организациям оборонного комплекса создавались со стороны государства благоприятные социально-экономические условия с обеспечением всеми необходимыми ресурсами.

К примерам неценовой конкуренции относятся работы и достижения в области космической техники, ядерной энергетики, авиа- и судостроения, других отраслей оборонного комплекса. Как правило, назначалась головная организация (ЦНИИ, ОКБ), возглавляемая крупным ученым, специалистом по созданию определенных видов техники. Головная организация наделялась необходимыми средствами и финансировала из своей сметы затрат работы, выполняемые на договорных началах контрагентами (НИИ, СКБ, лабораториями вузовской науки, опытными заводами), контролировала выполнение и осуществляла приемку результатов работ в установленные сроки. По особо важным направлениям работ предусматривалось финансирование многовариантного решения имеющихся проблем.

Формирование конкурентной среды в рыночных условиях хозяйствования тесно связано с дальнейшим развитием договорных отношений

63

между субъектами инновационной деятельности. На основе договоров большинство прикладных НИР и особенно ОКР стали приобретать товарную форму, непосредственно влияя на ценностный аспект нововведений. При этом конкуренция возникает в результате конкурсного выполнения исследований и разработок, когда оцениваются такие, например, составляющие инновационной деятельности, как неординарные изобретения или полезные модели. Впоследствии влияние конкурсного решения имеющихся проблем получает объективную оценку при коммерциализации осваиваемой в производстве новой продукции, ее реализации как товара.

К приоритетным направлениям конкуренции в инновационной деятельности относятся информационные технологии и электроника, робототехнические системы, лазерная техника, новые материалы, аэрокосмические комплексы, волоконно-оптические средства связи, прецизионные и плазменные технологии.

Развитие конкуренции на конкурсных началах в наукоемких отраслях промышленности дает возможность существенно повысить результативность инновационной деятельности. Организация конкурсного выполнения работ постепенно ликвидирует условия, которые способствовали оплате труда в научно-технических организациях не за конкретные результаты, а за его затраты. Конкурсы и связанная с ними конкуренция повышают наукоѐмкость научно-технических решений путем прямых инвестиций в создание полезных моделей и изобретательскую деятельность.

Известно, что после эскизно-технического проектирования следует этап работ по разработке рабочей конструкторской документации, изготовлению и испытаниям опытных образцов новых изделий. На его выполнение требуются ресурсы, значительно превышающие затраты по прикладным НИР и эскизнотехническому проектированию. В этой связи прекращение финансирования вариантов работ, не прошедших по конкурсу, позволит избежать заведомо бесполезных затрат на разработку рабочей конструкторской документации, изготовление и испытания опытных образцов. В конечном итоге развитие конкуренции в инновационной деятельности приводит к горизонтальной интеграции НИОКР, что представляет собой одно из главных направлений организации инновационной активности на современном этапе развития общественного производства.

Соотношения затрат на выполнение прикладных НИР и укрупненных стадий ОКР по этапам инновационных процессов приведены на слайде 2.3. Приведѐнные соотношения определены на основе статистической обработки данных по отчѐтным калькуляциям законченных ОКР в научно-технических организациях трѐх отраслей народного хозяйства за период времени более 10 лет.

Понятие риска в инноватике

Понятие риска тесно связано с инновационной деятельностью организаций промышленности и сферы услуг. Доходы от инноваций зависят от умелого определения степени риска и методов управления рисками. При этом инноваторам важно располагать несколькими вариантами внедрения

64

нововведений, чтобы иметь шанс получить хороший доход. Отсюда следует, что разработка различных вариантов для последующего конкурсного отбора является обязательным условием выявления полезности инновации, ее последующей реализации в инновационном проекте.

Классификация и идентификация рисков необходима для их своевременной оценки, прогнозирования негативных факторов при реализации инновационных процессов. Знания о характере рисков, их идентификация по видам и базовым признакам позволяет разрабатывать мероприятия по снижению рисков в инновационной деятельности, например, по инновациям, имеющим аналоги.

Методы анализа неопределенности в процессе реализации инновационного проекта, а также анализа имеющегося риска базируются на их качественной оценке посредством рейтинга. Весьма распространенной формой проведения рейтинга является ранжирование. В основу ранжирования закладываются экспертные оценки с последующей конкордацией, то есть согласованием мнений экспертов. Рейтинговая и другие качественные оценки упрощают анализ имеющихся рисков, снижают возможность субъективных выводов. Более подробно вопрос управления рисками в инновационной деятельности будет рассмотрен в последующих лекциях.

Информационные технологии в инноватике

В обеспечении динамически устойчивого развития экономики первостепенная роль принадлежит инновациям и их внедрению в процессе инновационной деятельности. Инновационная деятельность предполагает непрерывное обновление технической и технологической базы производства, освоение и выпуск новой конкурентоспособной продукции, эффективное проникновение на мировые рынки товаров и услуг. Все это требует реформирования всех сфер общественной жизни и экономической деятельности и формирования конкурентоспособной инновационной экономики.

Информационные технологии, компьютеризированные системы и высокие производственные технологии являются базовыми системами инновационной экономики. Они в своем развитии радикально трансформируют все средства получения, обработки, передачи и производства информации, радикально технологизируют интеллектуальную деятельность (например, автоматизация проектирования и технологической подготовки производства, автоматизированный контроль хода производства, автоматизация ведения финансово-бухгалтерской отчетности и организационно-распорядительной деятельности, многоязычный автоматизированный перевод, диагностика и распознавание образов и т.п.).

Рассмотрим некоторые категории информационных технологий, которые используются в инновационной деятельности.

1) Компьютеризированное управление технологическим оборудованием

(CAD/CAM/CAE-системы)

оформления конструкторской документации (более привычно они именуются системами автоматизированного проектирования САПР). Как правило, в современные CAD-системы входят модули моделирования трехмерной объемной конструкции (детали) и оформления чертежей и текстовой конструкторской документации (спецификаций, ведомостей и т.д.). Ведущие трехмерные CAD-системы позволяют реализовать идею сквозного цикла подготовки и производства сложных промышленных изделий.

CAM-системы (computer-aided manufacturing компьютерная поддержка изготовления) предназначены для проектирования обработки изделий на станках с числовым программным управлением (ЧПУ) и выдачи программ для этих станков (фрезерных, сверлильных, эрозионных, пробивных, токарных, шлифовальных и др.). CAM-системы еще называют системами технологической подготовки производства. В настоящее время они являются практически единственным способом для изготовления сложнопрофильных деталей и сокращения цикла их производства. В CAM-системах используется трехмерная модель детали, созданная в CAD-системе.

САЕ-системы (computer-aided engineering поддержка инженерных расчетов) представляют собой обширный класс систем, каждая из которых позволяет решать определенную расчетную задачу. В CAЕ-системах также используется трехмерная модель изделия, созданная в CAD-системе. CAEсистемы еще называют системами инженерного анализа.

Примерами CAD/CAM-систем являются Pro/Engineer, Unigraphics, CATIA, EUCLID, I-DEAS, AutCAD LT, Medusa, TrueCAD, КОМПАС, БАЗИС и др.

2) Автоматизированные системы управления инновационными проектами – комплексное программное обеспечение, включающее в себя приложения для планирования задач, составления расписания, контроля цены и управления бюджетом, распределения ресурсов, совместной работы, общения, быстрого управления, документирования и администрирования системы, которое используются совместно для управления крупными инновационными проектами.

В задачи программного обеспечения для управления проектами входит: Планирование планирование различных событий, зависящих друг от друга;

планирование расписания работы сотрудников и управление ресурсами;

расчет времени, необходимого на решение каждой из задач;

сортировка задач в зависимости от сроков их завершения;

управление нескольким проектами одновременно. Управление данными и предоставление информации

Программное обеспечение для управления проектами предоставляет большое количество требуемой информации, такой как:

список задач для сотрудников и информацию распределения ресурсов;

обзор информации о сроках выполнения задач; ранние предупреждения о возможных рисках, связанных с проектом;

66

информации о рабочей нагрузке; информация о ходе проекта, показатели и их прогнозирование.

Примерами систем управления проектами являются: MS Project, Cerebro, GanttProject, KPlato, OpenProj, Open Workbench, TaskJuggler.

3)Информационные технологии анализа и оценки инновационных

проектов

Для оценки инвестиционной привлекательности тех или иных инновационных проектов, как правило, требуется группа экспертов, обладающих специальными знаниями в различных областях экономики (маркетинг, финансовый и управленческий учет, инвестиции, налоговое планирование и т.д.). Такими кадрами обладают консалтинговые фирмы, которые оказывают такого рода услуги компаниям. Однако стоимость этих услуг сегодня многим предприятиям недоступна. Поэтому единственной возможностью, самостоятельно, рассчитать и проанализировать инновационный проект, является использование специальных компьютерных программ, которые в той или иной степени помогают решить поставленные задачи. Основные требования, которые предъявляются к компьютерным программам такого класса:

– проводить расчет и всесторонний анализ бизнес-плана инновационного проекта;

– оценивать влияние внешних факторов и внутренних параметров на общую эффективность проекта;

– проводить сравнительную оценку для отбора наиболее перспективного варианта проекта;

– быстро выполнять все рутинные вычислительные операции;

– на основании расчета и анализа подготавливать документацию по проекту для представления ее потенциальному инвестору или кредитору.

Сегодня на российском рынке существует около десятка компьютерных программ для расчета и сравнительного анализа инновационных проектов, как отечественных, так и зарубежных. Среди отечественных можно назвать – «Project Expert» фирмы «Про-Инвест», «Инвестор» фирмы «ИНЭК», «АльтИнвест» фирмы «Альт», FOCCAL фирмы «ЦентрИнвестСофт», «ТЭОИНВЕСТ» Института проблем управления РАН; среди зарубежных - COMFAR

(Computer Model for Feasibility Analysis and Reporting) и PROPSPIN (Project Profile Screening and Pre-appraisal Information system), созданные в UNIDO.

4)Информационные технологии интеллектуального анализа данных

(Data Mining)

Системы интеллектуального анализа данных (Data Mining) – подкласс систем поддержки принятия решений, задачей которых является поиск скрытых, нетривиальных, содержательных закономерностей в больших объемах разнородных, сложно структурированных данных, накопленных в хранилищах и базах данных. Такие системы основаны на совокупности методов

итехнологий из различных областей знания, включая методы машинного

67

статистического анализа, технологии построения и организации хранилищ данных.

Примерами систем интеллектуального анализа данных являются: SAS Enterprise Miner, PolyAnalyst, STATISTICA Data Miner, Deductor, Oracle Data Mining.

Сферы применения систем интеллектуального анализа данных

Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - она везде, где имеются какие-либо данные. Но в первую очередь методы Data Mining интересуют коммерческие и инновационные компании, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных (Data Warehousing). Опыт многих таких предприятий показывает, что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%.

Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков инновационных компаний в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

Проблемы автоматизации в инноватике

Развитие новых информационных технологий расширяет процесс интернационализации хозяйственной деятельности. В настоящее время эта деятельность, известная как экономическая глобализация, охватывает практически все регионы мира.

В России инновационная активность реального сектора крайне низка: разработку и внедрение технологических инноваций осуществляют около 5% промышленных предприятий (в развитых странах 80-87%); на наиболее перспективные инновации расходы составляют 2,5%; используется 8-10% инновационных идей и проектов (в Японии - 95%, в США - 62%); из 500 запатентованных изобретений находит применение только одно 5.

Наибольшие затраты на инновации российских предприятий составляют приобретение машин и оборудования (62,2%). В то же время на приобретение новых технологий расходуется только 18,3% всех средств, затрачиваемых на инновации. Из них на приобретение права на использование объектов интеллектуальной собственности - 10,6%. В общем объеме затрат предприятий на инновации подавляющую долю составляют собственные средства - 82,3%, доля иностранных инвестиций - 5,3%, федерального бюджета - 2,8%, бюджетов субъектов Российской Федерации - 1,3%, внебюджетных фондов - 2,7% 6.

По мнению экспертов, в настоящее время к основным российским макротехнологиям, которые могут составить конкуренцию иностранным, являются космос, авиация, судостроение, спецхимия, ядерная энергетика, биотехнология микроэлектроника, специальное машиностроение. По этим направлениям Россия обладает собственной научной школой, а уровень имеющейся базы знаний для выхода на конкурентный уровень оценивается в 70-80% от мирового.

Технологический облик России к XXI в. сложился как результат развития общества, направляющего свои основные ресурсы на обеспечение стратегической безопасности. За 90-е годы ВВП России сократился в 2 раза и

68

стал меньше ВВП США в 10 раз, Китая в 5 раз, а показатель ВВП на душу населения в 10 раз меньше, чем в странах "большой семерки" /95/.

За последнее десятилетие изменилась структура экономики России: ключевыми стали топливная промышленность, электроэнергетика, черная и цветная металлургия (доля в объеме промышленной продукции - 50%, в объеме экспорта - 70%). В развитых странах доля машиностроения и металлообработки в промышленности составляет до 50%, в России - 18% /95/.

Медленно идет процесс слияния производственных мощностей в корпоративные структуры. Для сравнения: на мировом рынке в сфере авиакосмоса 9 крупных фирм имеют доход 150-160 млрд. долл., а 500 российских авиакосмических предприятий - 3-4 млрд. долл. Это объясняется тем, что крупные корпорации обеспечивают конкурсные преимущества за счет эффективного использования научно-технического потенциала, закупок патентов и ноу-хау, информатизации производства, создания интеллектуальных производственных систем.

В России с начала 1990-х годов техническое перевооружение производственных мощностей практически не проводится. Объем выпуска продукции станкостроения - базы технического перевооружения - сокращается, ухудшается структура станочного парка с ЧПУ и прецизионные установки составляют 1,1% и 3,3% соответственно.

Все это обусловило то, что доля России в мировом экспорте составляет 1,5-1,6%, а структура экспорта характеризуется сырьевой направленностью. В качестве некоторых факторов, тормозящих развитие российского экспорта, можно указать:

низкая конкурентоспособность промышленной продукции, отсутствие средств для внедрения научных разработок и сертификации экспортной продукции;

международная дискриминация российских экспортеров; пока еще низкий инвестиционный рейтинг России; разрыв связей с партнерами в странах СНГ; недостаток опыта и знаний российских экспортеров.

Вопросы для самоконтроля:

1.Что относят к приоритетным направлениям конкуренции в инновационной деятельности?

2.Какие информационные технологии, используемые в инновационной деятельности, Вы знаете?

3.Расскажите об информационных системах управления инновационными проектами? Какие задачи они решают?

4.Расскажите об информационных системах анализа и оценки инвестиционной привлекательности инновационных проектов. Приведите примеры.

69

ЛЕКЦИЯ 8 Тема 8 Теории инновационного развития: теория длинных волн Н.Д.

Кондратьева, теории инноваций Шумпетера и Кузнеца

Кондратьев Н.Д. (4 марта 1892 17 сентября 1938) русский экономист, основоположник теории больших циклов экономической конъюнктуры. Длинные волны, открытые Н.Д. Кондратьевым, были результатом изучения циклов мировой экономики за 200 лет. Он изучал объективные характеристики

итенденции рыночной экономики. Им был выявлен ряд закономерностей в развитии больших циклов, которые он назвал «эмпирическими правильностями».

Большую роль в реальном планировании Кондратьев придавал экономическим прогнозам. Заслуга ученого состоит в разработке концепции научного планирования, сознательного воздействия на экономику при сохранении механизмов рыночного регулирования. Уже в конце 1920-х гг. он подошел к концепции индикативного планирования (индикативное планирование – это планирование, оперирующее показателями-индикаторами, в частности: индексами изменения экономических величин, структурными соотношениями, динамикой дисконтирования, подвижностью учетных ставок и т.д.), реализованной на Западе лишь после Второй мировой войны.

Мировой науке Кондратьев известен, прежде всего, как автор теории больших циклов хозяйственной конъюнктуры. Он развил идею множественности циклов, выделив различные модели циклических колебаний: сезонные (продолжительность – меньше года), короткие (3-3,5 года), торговопромышленные (средние – 7-11 лет) и большие (48-55 лет) (рис.3).

Он изучал статистические данные по Англии, Германии, США (динамику цен, процента на капитал, заработной платы, объема внешней торговли, производства основных видов промышленной продукции). Период наблюдений

ианализа составлял максимально 140 лет. На этот отрезок пришлось 2,5 больших цикла. Кондратьев во многом предугадал «Великую депрессию» 1930- х гг.

Понижатель

1920 г.

ная волна

1914/20 гг.

Рисунок 6 – Длинные волны Кондратьева

70