Моделирование и прогнозирование экономических показателей коммерциализации инновационных проектов

• Автор: Мищенко, Владислав Евгеньевич
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Челябинск
• Количество страниц: 224 с. : ил.

Глава 1. Теоретико-методические аспекты проблемы коммерциализации инновационных проектов
§1.1. Развитие инноватики и современные подходы к определению ее категорий §1.2. Опыт развитых стран в коммерциализации инновационных проектов и
проблемы российской экономики
§1.3. Обзор методических подходов к прогнозированию экономических показателей процесса коммерциализации инновационных проектов
Глава 2. Основные аспекты методов прогнозирования экономических показателей процесса коммерциализации инновационных проектов
§2.1 Разработка методического подхода к прогнозированию экономических показателей коммерциализации инновационных проектов и их классификация54 §2.2. Предварительное прогнозирование экономических показателей
коммерциализации инновационного проекта
§2.3. Инструмент когнитивных карт, как основа окончательного прогнозирования экономических показателей процесса коммерциализации
инновационного проекта
§2.4. Общие элементы экономико-математической модели когнитивной карты процесса коммерциализации инновационного проекта
Глава 3. Моделирование и организационно-информационное обеспечение процесса прогнозирования коммерциализацией инновационных проектов
§3.1 Когнитивные карты и организационное обеспечение процесса прогнозирования экономических показателей коммерциализации
инновационного проекта
§3,2 Апробация разработанного комплекса методов
Заключение
Список иллюстративного материала
Список литературы
Приложение А (обязательное) Обеспечение процесса коммерциализации инновационных проектов в развитых странах

Приложение Б (обязательное) Схема прогнозирования экономических показателей инновационного проекта, направленного на повышение производительности труда
Приложение В (обязательное) Список факторов, представленных в разработанных когнитивных картах
Приложение Г (обязательное) Список связей, представленных в разработанных когнитивных картах
Приложение Д (обязательное) Разработанные для целей диссертационного исследования типы когнитивных карт
Приложение Е (обязательное) Исходные данные для математических моделей разработанных когнитивных карт
Приложение Ж (обязательное) Апробация разработанного комплекса методов на базе ОАО «ЧАМЗ»

Актуальность темы исследования. Начиная с 60-ых годов XX в. степень влияния инноваций на экономику развитых стран неуклонно растет. На сегодняшний день в странах Евросоюза, Японии и США деятельность более 50% хозяйствующих субъектов носит инновационный характер. Повышение конкурентоспособности, как на уровне государства, так и на уровне предприятия, сейчас практически невозможно без инноваций.
Россия в значительной степени отстает от развитых стран в инновационной сфере: по данным РОСНАНО, доля инновационных предприятий в нашей стране не превышает 10%. Причина этого кроется, прежде всего, в природе инновационной деятельности, которая характеризуется чрезвычайной неопределенностью результатов, а значит, и высоким уровнем риска.
В развитых странах риск, который несут инновационные предприятия, в значительной степени нивелируется за счет государства. Поддержка со стороны правительства осуществляется практически на всех этапах инновационного процесса и заключается в различных программах, субсидиях, налоговых льготах, информационном и организационном обеспечении.
В России подобного рода поддержка осуществляется в несоизмеримо меньшем объеме, соответственно, практически всю полноту рисков несут непосредственно инновационные предприятия, что является одной из основных причин низкой активности в этой сфере. Расходы на НИОКР в США в 2012 г. составили 2,66% ВВП ($418 млрд.), в России — 1,48% ВВП ($5 млрд.)1. С каждым годом объемы поддержки инновационной деятельности со стороны государства увеличиваются, но достижение уровня, достигнутого развитыми странами, в ближайшей перспективе крайне мало вероятно. Тем не меЕюе, повышать конкурентоспособность необходимо в настоящий момент.
1 По данным

Методы моделирования
Основаны на создании некой условной модели изучаемого процесса. Являются наиболее подходящими для анализа процесса коммерциализации инновационных проектов, поскольку весьма универсальны в силу своего разнообразия и несут минимум ограничений. При этом при построении модели необходимо учитывать высокую степень дифференциации элементов процесса коммерциализации.
Следует отметить, что широко известных и неоднократно доказавших собственную практическую эффективность специализированных методов прогнозирования экономических показателей коммерциализации инновационного процесса как в российской, так и в мировой практике на сегодняшний день не существует.
Количество публикаций, непосредственно описывающих попытку исследователя разработать какую-либо модель (методику и т.п.) для прогнозирования экономических показателей коммерциализации инновационных проектов, очень невелико. При этом в большинстве из них предлагается использовать общедоступное и весьма популярное программное обеспечение для прогнозирования без внесения каких-либо изменений, связанных с появлением инновационной составляющей, в алгоритмы его работы. Например, Д. А. Ахмедзянов, С. Поезжалова, С. Г. Селиванов в статье [6] предлагают использовать для этих целей Microsoft Project, Project Expert, внесение изменений в алгоритмы работы которых невозможно по определению в связи с отсутствием исходного кода этих программ в свободном доступе (open source).
Из зарубежных публикаций, на наш взгляд, следует выделить «Report on Interviews on the Commercialization of Innovation» by Julio Rosa and Antoine Rose, поскольку в нем сопоставлен ряд моделей известных исследователей инновационных процессов (Н. Randall Goldsmith, James Andrew, Andrew Sirkin etc). Все эти модели представляют собой различные схемы взаимосвязей блоков и элементов инновационных процессов с добавлением некоторых элементов SWOT-анализа и характеризуются отсутствием расчетных составляющих.