Институт бизнеса и права
Сборник научных трудов
Внимание!
При использовании материалов сборника ссылка на сайт и указание автора обязательно

 
новости
об институте
правила приёма
научная работа
      конференции
      СНО
часто задаваемые вопросы
форум
баннеры, игры, ссылки
Филиалы:

Нижневартовск
Череповец



Rambler's Top100  
 
 
 
be number one  

designed by baranenko.com  

Powered by Sun

ШЕШЕГОВ С.В.
Аспирант,
Санкт-Петербургский государственный университет низкотемпературных и пищевых технологий

Проблемы прогнозирования инновационных процессов

Прогнозирование (англ. Forecasting, Prediction, от греч. Prognosis - предвидение) - опережающее отражение будущего; вид познавательной деятельности, направленной на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе анализа его состояния в прошлом и настоящем. [1]

В настоящее время прогнозирование вошло практически во все сферы деятельности человека. Каждый день люди в той или иной степени сталкиваются с прогнозами: от повседневных прогнозов - погоды, гороскопов и до специальных – прогнозов курса валют, сейсмических прогнозов и т.д. По времени, на которое делаются прогнозы, различают: кратко-, средне-, долго- и сверхдолгосрочный периоды. В зависимости от масштабов распространения прогнозы могут делиться на общегосударственные, региональные, уровня предприятий.

Прогнозирование является неотъемлемой частью деятельностью любой коммерческой организации. На основе прогнозирования составляются и корректируются планы работы предприятия. В инновационной деятельности прогнозирование сводится к определению предполагаемой инновационной продукции с определенными характеристиками в соответствующей области научных исследований и сроков её выпуска. Время создания инновационной продукции есть общее время, затраченное на всех стадиях инновационного процесса.

Прогнозирование ведётся на основе информации, которая может быть условно разделена в зависимости от способа получения информации на два класса: фактографической и экспертной информации. Источник фактографической информации содержит документально зафиксированные данные, а источником экспертной информации является непосредственно эксперт. По характеру содержащейся информации разделяют: источники параметрической информации и непараметрической информации. Источники параметрической информации содержат размерные (количественные) технико-экономические параметры объекта прогнозирования, такие как мощность, производительность, энергоёмкость, себестоимость, масса и т.д. Примерами источников параметрических информации могут служить каталоги машин, приборов, оборудования, рекламные проспекты, технические паспорта изделий и др. В источниках непараметрической информации отсутствуют какие-либо величины, а существо вопроса изложено на уровне принципов или качественных характеристик. Примерами источников непараметрической информации являются описание изобретений, патентов, качественные результаты теоретических исследований, материалы научно-технических программ. [2, стр. 89-90]

Прогнозирование инновационной деятельности относится к научно – техническому прогнозу и является, пожалуй, одной из самых трудных областей прогнозирования. А на разных её стадиях прогноз не может быть одинаковым по срокам и методам прогнозирования. Уход от единой системы прогнозирования обусловлен неоднородностью стадий инновационного процесса, барьерами, возникающими в ходе его реализации, трудностями с массовым внедрением в производство, нестабильностью экономической и политической обстановки в государстве, а в настоящее время с экономическим кризисом. Возникающие в ходе инновационного процесса проблемы вызывают увеличение его продолжительности.

Прогнозирование как инновационной, так и других видов деятельности в большей степени основывается на данных прошлых лет. Для инновационной деятельности это будут данные о времени прохождения всего инновационного цикла от стадии возникновения идеи до стадии распространения продукции.

Одной из наименее прогнозируемых стадий инновационной деятельности является стадия создания инновационной идеи. Прогнозирование этой стадии основывается на таких данных как: количество исследователей занятых поиском идеи и их квалификация, количество и качество необходимых источников информации (Интернет, телефон, базы данных и др.). А также данных о времени согласования и подписания соответствующих документов для исследований в той или иной области. Сложность прогнозирования заключается в том, что эта стадия носит спонтанный характер. И запланировать сроки создания инновационной идеи практически невозможно. Время создания инновационной идеи складывается из времени, затраченного на поиск этой идеи (на изучение литературы в данной области науки, изучение и сравнение подобных идей), времени на формулировку идеи и на её научное обоснование.

Но даже если рассмотреть инновационный цикл уже после нахождения инновационной идеи, то его дальнейшее прогнозирование также является весьма сложным процессом. На стадии поисковых и прикладных исследований из-за нехватки денежных средств, может возникнуть замедление или прекращение исследований. На практике это связано с поиском инвесторов, заинтересованных во внедрении инновации именно в их сферу деятельности (бывают случаи и негативного отношения к инновациям всей отрасли), а также трудности с обоснованием достаточных выгод предпринимателя от внедрения инновации. Еще одной важной проблемой на этой стадии является процесс патентования и лицензирования. Прогноз этой стадии инновационного процесса строится как на данных, относящихся к стадии создания инновационной идеи, а также данных о наличии необходимой экспериментальной базы (оборудование, реактивы) и кадровом составе (исследователи, лаборанты и т.д.).

Разработка - это деятельность, направленная на создание новой продукции и технологии производства. Разработка включает в себя проведение опытно-конструкторских (при создании машин, оборудования) и опытно-технологических работ (при создании материалов, веществ, технологий). [3]

На стадии разработки нового продукта могут возникнуть сложности с проведением испытаний (поиск специалистов с соответствующим допуском для работы с бактериями, которые используются в химическом, пищевом производстве и др.)

На этапе подготовки производства и освоения технологии возникают следующие трудности, такие как установка нового, модернизация или переналадка старого оборудования, внедрение нового технологического процесса, обучение персонала. На этой стадии для прогнозирования необходимы данные о конкретном предприятии, на котором планируется внедрить инновационную идею. Такими данными являются количество специально обученных работников, перечень необходимого оборудования, виды и характеристики сырья, технологии и др.

На стадии распространения инновационного продукта необходимыми для составления прогноза в большинстве своём будут данные маркетинговых исследований: данные о возможных рынках сбыта в других регионах (странах) и их объём, условия выхода на рынки других стран, наличие конкурентов.

Проблемами, которые мешают распространению инноваций, являются законодательные барьеры в государстве, высокие таможенные сборы при экспорте продукции в другие страны, запрет на ввоз комплектующих, трудности при регистрации инновационных решений и инновационной продукции. Самые распространенные проблемы перечислены в таблице.





Источники

1.http://www.glossary.ru/cgi-bin/gl_sch2.cgi?RPwujtunowuigtol 20:30 13.09.2009
2.Морозов Ю.П. Технологические инновации в промышленности: Монография, Н.Новгород: Изд-во Нижегородского коммерческого института,1998. 259 с.
3. http://www.sci-innov.ru/docs/104/ , 19-00 27.01.2009

предыдущая статья следующая статья

Cборник научных статей
«Глобальный экономический кризис: реалии и пути преодоления»,
СПб.: Институт бизнеса и права, 2009
© Институт бизнеса и права с 1994 года