Темы для подготовки к экзамену по дисциплине
«Теория инноваций»
1. «Нововведение» («инновация»), «новшество» («новация»)
«Нововведение» («инновация») - масштабное воплощение нового знания, применение в практической деятельности позитивных результатов научно-иследовательской и изобретательской деятельности
«новшество» («новация») - Результат законченных научных исследований (фундаментальных и прикладных), опытно-конструкторских разработок, иные научно-технические достижения. Новые идеи могут иметь платформу открытий, рационализаторских предложений, понятий, методик, инструкций и т.д.
2. Новаторы. Инноваторы
Новатор – человек, открывший новшество или который вносит новые идеи в какой-нибудь области.
Инноватор – человек, который осуществил успешную коммерциализацию новшества. Инноватор использует новшество для получения коммерческой выгоды.
3. Признаки инноваций (4)
1)научно-техническая новизна;
2) реализуемость: экологическая, организационно-правовая, финансово-экономическая, морально-нравственная
3)востребованность обществом
4)несут устойчивый полезный эффект и технологическое многократное воспроизведение
4. Типы инноваций (3)
1)Фундаментальные
2)Усовершенствующие
3)Модификационные (частные)?
5. Виды инноваций (5)
1) продуктовые 2)процессные; 3)маркетинговые; 4)организационно- управленческие 5) экономические
6. Кластеры инноваций (инновационные кластеры)
инновационный кластер это группа предприятий различных отраслей, связанных с одной инновацией
Пример: инновация IPhone и все прилегающие к нему новые ПО, аксессуары, модификаторы.
- Формы общественного развития: экстенсивное, интенсивное иинновационное развитие.
Экстенсивный путь развития – увеличение количественное
Интенсивный путь развития –увеличение качественное
Инновационный – использование принципиально нового ресурса, меняется технологическая база
На примере производства: экстенсивный путь- закупка большого кол-ва уже используемого оборудования, интенсивный – большая эксплуатация оборудования, инновационный – меняем оборудование на радикально новое
Прогресс и регресс
Прогре́сс (лат. progressus — движение вперёд, успех) — направление развития от низшего к высшему, поступательное движение вперед, к лучшему. Противоположность — регресс.
Социальный прогресс — глобальный, всемирно-исторический процесс восхождения человеческих обществ от примитивных состояний (дикости) к вершинам цивилизованного состояния, основанного на высших научно-технических, политико-правовых, нравственно-этических достижениях.
Пример: уйти от пера и ручки к печатной машинке
Регресс — переход от более высоких форм развития к низшим, движение назад, изменения к худшему; противоположность прогрессу.
Пример: пересесть с автомобиля на велосипеды
Научно-технический прогресс. Научно-техническая революция
Научно-технический прогресс – это непрерывный и сложный процесс открытия и использования новых знаний и достижений в хозяйственной жизни. В результате научно – технического прогресса происходит развитие и совершенствование всех элементов производительных сил: средств и предметов труда, рабочей силы, технологии, организации и управления производством.
Научно-технический прогресс – за несколько поколений
Научно-техническая революция – за 1 поколение
Технологический уклад
Технологический уклад –совокупность технологий, которые определяют экономику станы
Т Йозеф Шумпетер в работе "Теория экономического развития" (1934) связал технологические уклады с циклами Кондратьева.
Термин введен в науку российскими экономистами Д. С. Львовым и С. Ю. Глазьевым
Всего выделяется 5 существующих укладов и 1 гипотетический, который должен сменить существующий с развитием науки и техники.
Первый уклад (волна)
Первая волна (1785—1835 гг.) сформировала технологический уклад, основанный на новых технологиях в текстильной промышленности, использовании энергии воды.
Второй уклад (волна)
Вторая волна (1830—1890 гг.) — ускоренное развитие транспорта (строительство железных дорог, паровое судоходство), возникновение механического производства во всех отраслях на основе парового двигателя.
Третий уклад (волна)
Третья волна (1880—1940 гг.) базируется на использовании в промышленном производстве электрической энергии, развитии тяжелого машиностроения и электротехнической промышленности на основе использования стального проката, новых открытий в области химии. Были внедрены радиосвязь, телеграф, автомобили. Появились крупные фирмы, картели,синдикаты
, тресты. На рынке господствовали монополии. Началась концентрация банковского и финансового капитала.Четвертый уклад (волна)
Четвертая волна (1930—1990 гг.) сформировала уклад, основанный на дальнейшем развитии энергетики с использованием нефти и нефтепродуктов, газа, средств связи, новых синтетических материалов. Это эра массового производства автомобилей, тракторов, самолетов, различных видов вооружения, товаров народного потребления. Появились и широко распространились компьютеры и программные продукты для них, радары. Атом используется в военных и затем в мирных целях. Организовано массовое производство на основе конвейерной технологии. На рынке господствует олигопольная конкуренция. Появились транснациональные и межнациональные компании, которые осуществляли прямые инвестиции в рынки различных стран.
Пятый уклад (волна)
Пятая волна (1985—2035 гг.) опирается на достижения в области микроэлектроники, информатики, биотехнологии, генной инженерии, новых видов энергии, материалов, освоения космического пространства, спутниковой связи и т. п. Происходит переход от разрозненных фирм к единой сети крупных и мелких компаний, соединенных электронной сетью на основе Интернета, осуществляющих тесное взаимодействие в области технологий, контроля качества продукции, планирования инноваций.
Шестой уклад (волна)
Шестой техноуклад будет характеризоваться следующими направлениями[4]:
§ Биотехнологии
§ Нанотехнологии
§ Проектирование живого
§ Вложения в человека, система образования нового уровня
§ Новое природопользование (высокие экотехнологии)
§ Робототехника, искусственный интеллект, гибкие системы «безлюдного» производства
§ Лазерная техника
§ Компактная и сверхэффективная энергетика, отход от углеводородов, децентрализованные, «умные» сети энергоснабжения
§ Закрывающие технологии в прежних отраслях (фондо-, энерго- и трудосбережение)
§ Новые виды транспорта (большегрузность, скорость, дальность, дешевизна), комбинированные транспортные системы
§ Производство конструкционных материалов с заранее заданными свойствами
§ Усадебная урбанизация «тканевого» типа, города-полисы
§ Новая медицина (здраворазвитие, восстановление здоровья)
§ Высокие гуманитарные технологии, повышение способностей человека и организаций
§ Проектирование будущего и управление им
§ Технологии сборки и уничтожения социальных субъектов
§ Использование водорода в качестве экологически чистого энергоносителя
11. Социальные и экономические функции инноваций: экономия живого труда, рост качества продукта труда, стимулирование потребления, развитие возможностей цивилизации.
Экономические: экономия живого труда, рост качества продукта труда, стимулирование потребления, развитие возможностей цивилизации.
Социальные: обеспечение баланса спроса и предложения, повышение качества жизни, самореализация личности
12. Теория длинных волн
Н. Д. Кондратьев
Это и есть те самые технологические уклады
Характерный период — 50 лет с возможным отклонением в 10 лет (от 40 до 60 лет). Циклы состоят из чередующихся фаз относительно высоких и относительно низких темпов экономического роста.
Для периода после промышленной революции обычно выделяются следующие кондратьевские циклы/волны:
§ 1 цикл — с 1803 до 1841-43 гг. (отмечены моменты минимумов экономических показателей мировой экономики)
§ 2 цикл — с 1844-51 до 1890-96 гг.
§ 3 цикл — с 1891-96 до 1945-47 гг.
§ 4 цикл — с 1945-47 до 1981-83 гг.
§ 5 цикл — с 1981-83 до ~2018 г. (прогноз)
§ 6 цикл — с ~2018 до ~ 2060 (прогноз)
13. Закономерности («правильности») экономического развития
Й. Шумпетер
темп роста
1,6 – «депрессия» безработица,нищита
2 – «оживление» чуть-чуть лучше
3 – «рост» темпы эконом. Роста увеличиваются
4 – «процветание» макс. Темпы эк. Роста, мин. Ур безработицы, макс. Ур. Жизни
5- «спад» спад потребления, сокращение объема производства, появление безработицы, снижение ур. Жизни
На повышательной стадии кривая накопления должна быть ниже кривой потребления, поэтому низкие % для вложения в предпринимательскую деятельность.
14. Теория мультицикличности и волновых колебаний?
В волновой теории Кондратьева австрийский экономист И. Шумпетер увидел возможность преодоления кризисов и спадов в общественном производстве за счет инновационного обновления капитала через технические, организационные, экономические и управленческие нововведения. В его фундаментальной работе «Деловые циклы» (1939г.) дана
теория мультицикличности волновых колебаний, эффективной конкуренции и, вместо ценовой, разработана концепция эффективной монополии [5, 31]. В теории и методологии инноватики приведенные Шумпетеромделовые циклы в настоящее время принято связывать со сменой технологических укладов в общественном производстве. В каждом технологическом укладе имеются свои ключевые факторы, которые влияют на создание нового продукта, использование новой технологии и организации производства, появление новых рынков сбыта и источников сырья.
15. Й. Шумпетер
16. Теория мультицикличности и волновых колебаний
17. Эффективная монополия
18. Роль банков в инновационных процессах
19. Инновации по Шумпетеру
20. Антрепренерство и его роль в общественном развитии
21. Характеристики инновационных процессов
22. Жизненный цикл технического уклада, продукта, технологии, инноваций. Стадии жизненного цикла
23. Виды жизненных циклов продуктов и технологий
24. Типы инновационного поведения организаций
25. Мониторинг инновационной деятельности: понятие и особенности
26. Инновационная активность как экономическая категория. Факторы инновационной активности
27. Показатели, характеризующие инновационную активность
28. Инновационный климат
29. Инновационный потенциал: сущность и подходы к формированию и оценке
Инновационный потенциал — описание возможностей организации по достижению целей за счёт реализации инновационных проектов. Для удобства анализа инновационного потенциала проектырасполагают в порядке убывания эффективности, эффекты и затраты представляют в виде накопленных сумм.
Величина инновационного потенциала определяется наличием научно-исследовательских, проектно-конструкторских, технологических организаций, экспериментальных производств, опытных полигонов, учебных заведений, персонала и технических средств этих организаций.
Определение перспектив развития экономики страны и ее регионов предполагает оценку инновационного потенциала. В то же время само понятие инновационного потенциала вследствие многоаспектности в экономической литературе трактуется различными способами, например как:
· совокупность различных видов ресурсов, необходимых для осуществления инновационной деятельности [1];
· способность системы к трансформации в новое состояние с целью удовлетворения потребностей (индивида, рынка и т. п.) [2];
· структура, объединяющая три составляющие потенциала: ресурсную, внутреннюю и результативную, которые существуют во взаимодействии, предполагают и обусловливают друг друга [3];
· возможность создания новшеств, осуществления инноваций, готовность воспринять нововведения для последующего эффективного использования на уровне, соответствующем мировому [4].
В данном исследовании авторы ориентировались на приведенное ниже определение инновационного потенциала, которое, с одной стороны, представляет собой своего рода симбиоз перечисленных выше определений, а с другой - отвечает нашему пониманию исследуемого предмета и соответствует отобранному нами набору показателей, используемых для оценки уровня инновационного потенциала.
Инновационный потенциал - это триединая структура, включающая в себя следующие компоненты:
· субъекты, генерирующие инновации;
· инновационные посредники;
· потребители инноваций.
В мировой практике существуют различные показатели, оценивающие уровень развития инновационной деятельности: оценка человеческого капитала; показатели, измеряющие знания, научно-технический прогресс; отдельные показатели фондового рынка, ВРП и т.д. Очевидно, что исследуемый в работе показатель инновационного потенциала не тождествен ни ВРП, ни какому-либо аналогичному показателю, характеризующему масштаб экономической активности региона.
30. Этапы разработки прогноза научно-технологического развития отрасли: состав, последовательность, содержание и результаты
Результаты:
Определения тенденций и прогнозирования перспектив развития научно-технического и технологического развития отрасли на основе построения прогнозной модели, анализа эмпирических данных и результатов экспертизы.
Состав:
1) Введение
Раскрывается актуальность и значимость разработки прогноза научно-технического и технологического развития отрасли.
Главная задача введения – ответить на вопрос: «Почему именно данная отрасль выбрана в качестве объекта прогнозирования?»
2) Общие понятия и определение отрасли
В первом разделе «ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОТРАСЛИ» раскрывается характеристика объекта прогнозирования. В данном разделе должен быть получен ответ на вопрос: что включает в себя выбранная отрасль как объект прогноза научно-технического и технологического развития, какие параметры развития подлежат анализу и прогнозированию, где проходят границы отрасли.
3) Историческая справка.
Необходимо представить ключевые технико-технологические параметры отрасли в их динамике. Включает графики, рассматривает технологические и техничение аспекты, минуя экономические характеристики.
4) Современное состояние отрасли
Должно быть представлено структурированное описание основных представителей данной отрасли (предприятий, организаций, индивидуальных предпринимателей, крупных холдингов и др.)
5) Ключевые технологические факторы развития отрасли
выделяются факторы внутренней и внешней среды, определяющие тенденции и темпы развития отрасли. Эти факторы, с одной стороны, должны вытекать из динамики внутреннего технологического уровня отрасли (в соответствии с разделом 3), а, с другой стороны, обусловливаются характером влияния внешней среды. Необходимо отметить, что в данном разделе речь должна идти именно о технологических факторах развития отрасли.
6) Лимиты и ограничение отрасли
должно быть представлено влияние нетехнологических факторов на технику, технологию и организацию производства в отрасли.
7) Модель развития отрасли
В качестве модели могут быть выбраны модели жизненных циклов; S-образные (логистические) кривые; параметрические (эмпирические, корреляционно-регрессионные, аппроксимирующие, экстраполирующие и др.) зависимости; комбинированные модели и др. Инструментами формирования модели могут служить дерево целей, морфологический анализ, разработка сценариев и др. Модель может формироваться также на основе суждений экспертов.
8) Исходные данные для моделирования и методы их получения
Исходными данными могут служить данные государственной статистики, сведения из отраслевых источников информации (в том числе, профессиональных изданий), результаты проведенной экспертизы; обобщение публикаций на основе контекстного анализа и др.).
9) Прогноз развития на 3-5, 15-20 лет.
Прогнозы разрабатываются на основе моделей, представленных в 6-м разделе работы, по исходным данным, приведенным в 7-м разделе, то есть теоретические модели должны быть представлены в привязке к конкретному содержанию.
10) Заключение
11) Информационные источники
12) Приложения
31. Экономико-математические модели, используемые для прогнозирования научно-технологического развития отрасли: характеристика и особенности использования. Интерпретация результатов моделирования процессов развития на основе моделей
Модели:
a) модели жизненных циклов;
Данная модель может использоваться для прогнозирования продаж товаров, период существования на рынке которых ограничен, ввиду чего в спросе на продукт будут явно выражены тенденции вначале к росту, после чего продажи пойдут на спад (пока товар совсем не прекратит свое существование). К данной категории, например, относятся:
- одежда, из-за влияния моды,
- книги, особенно популярные романы, детективы и другие,
- техника, ввиду технического прогресса и быстрого вывода на рынок новых изделий.
b) S-образные (логистические) кривые;
 |
Универсальным инструментом, описывающим развитие технико-экономических систем, является логистическая (S-образная) кривая, представляющая собой зависимость результатов развития объекта прогнозирования (технологического параметра) от затрат на достижение этого результата (выраженных затратами времени, инвестициями и др.). С помощью S-образной кривой моделируется процесс резкого (скачком) перехода от одного стабильного состояния к другому, процесс радикальных изменений технико-экономической системы, сопровождающих ее инновационную деятельность, процесс нарастания и развития технологических изменений.
Анализ S-образной кривой позволяет ответить на основные вопросы, связанные с прогнозированием развития объекта прогнозирования, в частности, – о замене технологии или выводе на рынок нового товара-заменителя
c) параметрические (эмпирические, корреляционно-регрессионные, аппроксимирующие, экстраполирующие,экспоненциальная и др.) зависимости;
Экстраполяция по скользящей средней используется в том случае, если имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней. Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные.
Табл. 1. Пример прогнозной оценки совершенствования технологии на основе скользящей средней с периодом n = 5
| Год | |||||||||||
| Прирост коэффициента использования металла, % (фактически) | |||||||||||
| Прогноз для 6-го года | (8+9+7+8+7):5= | 7,9 | |||||||||
| Прогноз для 7-го года | (9+7+8+7+6):5= | 7,4 | |||||||||
| Прогноз для 8-го года | (7+8+7+6+7):5= | ||||||||||
| Прогноз для 9-го года | (8+7+6+7+6):5= | 6,9 | |||||||||
| Прогноз для 10-го года | (7+6+7+6+5):5= | 6,1 | |||||||||
| Прогноз для 11-го года | (6+7+6+5+4):5= | 5,6 | |||||||||
|
Рис. 3. Пример прогнозной оценки совершенствования технологии на основе скользящей средне c периодом n = 5
Экспоненциальная средняя используется в следующем случае. Для скользящей средней очевидно, что чем более длительным является период средней, тем меньше колебания скользящей средней. При достаточно большом периоде прогноз «вырождается» в близкую к горизонтальной прямую линию. То есть влияние прошлых наблюдений ослабляется по мере удаления от момента, для которого определяется средняя. Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом «устаревания» данных является расчет экспоненциальных средних показателей, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений.
Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле:
Qt+1 = k yt + (1 – k) Qt;
Где Qt – экспоненциальная средняя (сглаженное значение
уровня ряда) на момент t;
k – коэффициент, характеризующий вес текущего
наблюдения при расчете экспоненциальной средней
(параметр сглаживания), причем 0 < k <1.
Табл. 3. Пример прогнозной оценки совершенствования технологии
на основе экспоненциальной средней (k = 0,2)
| Год | |||||||||||
| Прирост коэффициента использования металла, % (фактически) | |||||||||||
| Прогноз | 8,2 | 8,0 | 8,0 | 7,8 | 7,4 | 7,3 | 7,1 | 6,7 | 6,5 |
Расчет прогнозного значения для 6-го года:
Q6 = 0,2 × 7 + (1 – 0,2)× 8,0=7,8
d) комбинированные модели и др.
32. Характеристика требований к моделям научно-технологического развития отрасли как к объектам прогнозирования
Выбор метода прогнозирования и его использование для определения тенденций и прогнозирования перспектив развития научно-технического и технологического развития отрасли на основе построения прогнозной модели, анализа эмпирических данных и результатов экспертизы. При этом требуется обосновать выбор метода прогнозирования для конкретного применения.
Многообразие возможностей решения данной задачи обуслов-лено следующими причинами:
– существует разнообразие угроз и возможностей, возникающих во внешней среде, сочетание проявления которых многократно увеличивает число ситуаций, анализируемых при принятии стратегических решений;
– неопределенность в отношении факторов технологического развития приводит к появлению большого количества разнообразных сценариев, разрабатываемых на основе различных методов прогнозирования.
В итоге, решение о стратегическом выборе направлений иннова-ционного развития организаций должно базироваться не только на основе результатов маркетингового анализа, но и с учетом прогноза в отношении научно-технического и технологического развития отрасли, в которой предполагается развитие бизнеса.
33. Формы разработки прогнозов научно-технологического развития отраслей: предвидение и предуказание. Цели и особенности разработки, способы изложения прогноза
В основе прогноза лежит предвидение, которое может быть научным и обыденным (интуиция). Предвидение реализуется в виде (1) предсказания (предчувствия или предвосхищение – на уровне интуиции, предугадывание – исходя из опыта, по аналогии) и (2) предуказания.
Предсказание – достоверное, основанное на логической последовательности суждение о состоянии какого-либо объекта (явления или процесса) в будущем.
Предсказание также может содержать описание возможных или желательных перспектив, состояний, решений проблем будущего.
Предуказание – решение будущих проблем на основе информации о будущем для целенаправленной деятельности.
Предуказание может быть сформулировано в одной из следующих форм:
Целеполагание – установление идеально предположенного результата деятельности.
Планирование – проекция в будущее деятельности для достижения поставленной цели при определенных средствах и условиях.
Программирование – согласование мероприятий в пространстве и времени для реализации плана.
Проектирование – создание организационного механизма реализации программы.
34. Формирование комплексных систем прогнозирования научно-технологического развития на предприятии: цели, методы и области применения результатов
Цель:
- Нахождение наиболее вероятных и перспективных путей развития предприятия для повышения конкурентоспособности.
- Целью создания прогноза является уменьшение того уровня неопределенности, в пределах которого менеджер должен принимать решения.
Все методы: прогнозирования (их более 100) можно разделить на две группы:
- неформализованные (эвристические);
- формализованные.
К числу неформализованных относят:
- индивидуальные экспертные оценки;
- коллективные экспертные оценки;
- написание сценариев и т.д.
К формализованным методам относят:
- методы экстраполяции;
- моделирование.
Области применения результатов:
ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ
Область применения: Экономическая конъюнктура. Решение проблем научно-технического прогресса. Развитие объектов большой сложности.
Предназначение, решаемые задачи: Для объекта, развитие которого не поддается предметному описанию, математической формализации. В условиях отсутствия достоверной статистики относительно объекта управления. В условиях большой неопределенности. При отсутствии ЭВМ. В экстремальных ситуациях.
Особенности применения: По экспертным оценкам 7-9 специалистов. Выработка коллективного мнения группы экспертов. Требуется много времени для опроса и обработки данных.
МЕТОД ЭВРИСТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Область применения: Научно-технические объекты и проблемы, развитие которых плохо поддается формализации.
Предназначение, решаемые задачи: Нахождение оптимальных способов создания проектируемых (модернизируемых) систем. Выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области.
Особенности применения: Математический аппарат неприменим. Специально обрабатываются прогнозные оценки объекта путем систематизированного опроса экспертов в узкой области науки, техники, производства. Информационный массив создается набором заполненных экспертами таблиц.
КОЛЛЕКТИВНАЯ ГЕНЕРАЦИЯ ИДЕЙ
Область применения: Получение блока идей по прогнозированию и принятию решений.
Предназначение, решаемые задачи: Определение всего возможного круга вариантов развития управляемого объекта. Определение альтернативного круга факторов, воздействующих на объект прогноза. Получение сценария развития объекта управления.
Особенности применения: Синтез объекта прогноза, мультифакторный анализ событий со стороны определяющих это событие факторов.
МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
Область применения: При малом объеме информации об изучаемой проблеме для получения систематизирований по всем возможным ее решениям.
Предназначение, решаемые задачи: Прогнозирование возможного исхода фундаментальных исследований. При открытии новых рынков, формировании новых потребностей.
Особенности применения: Структурные взаимосвязи между объектами, явлениями и концепциями. Всеобщность предполагает использование полной совокупности знаний об объекте. Необходимое требование — полное отсутствие предварительных суждений. Содержит этапы: формулирование проблемы; анализ параметров; построение «морфологичееского ящика», содержащего все решения; изучение всех решений.
ПРОГНОЗНЫЙ ГРАФ И «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ»
Область применения: Структурное прогнозирование: нахождение решения проблемы при сохранении функций, но с изменением структуры объекта.
Предназначение, решаемые задачи: Прогнозирование развития объекта в целом. Формулирование сценария достижения прогнозируемой цели, уровня цели, критерия и весов, ранжированных вершин.
35. Факторы и источники изменений, определяющие необходимость прогнозирования научно-технологического развития отрасли
http://www.psylive.ru/articles/4681_zachem-nuzhno-biznes-prognozirovanie.aspx
- Технология достигает своего естественного предела
- Появляется альтернативная более совершенная технология
Рынок - нестабильная и динамичная система, но это среда в которой предприятие функционирует. Безусловно, частично предприятие может влиять на рынок, но во многом ему приходится принимать его таким, какой он есть (и каков он будет).
При планировании возникает много вопросов относительно платежеспособного спроса, динамики цен, инвестиционного климата и т.д. Частично на эти вопросы можно ответить при помощи прогнозирования.
Система прогнозирования на предприятии снижает уровень неопределенности будущего. И как следствие - повышает качество управления и влияет, в конечном счете, на финансовые показатели деятельности предприятия.
36. Типовые задачи прогнозирования отраслевого научно-технологического развития: описание и возможности их решения
Задачи ставятся в при определении следующих позиций:
1. масштаб прогнозирования;
2. время упреждения или временной горизонт прогноза;
3. характер объекта;
4. функциональный признак;
5. степень детерминированности (определенности) объектов прогнозирования;
6. характер развития объектов прогнозирования во времени;
7. степень информационной обеспеченности объектов прогнозирования.
8. По масштабу прогнозирования выделяют:
· макроэкономический прогноз;
· структурный (межотраслевой и межрегиональный) прогноз;
· прогнозы развития народнохозяйственных комплексов (энергетического, инвестиционного, аграрно-промышленного и др.);
· прогнозы отраслевые и региональные;
· прогнозы развития отдельных предприятий, АО, а также отдельных производств и продуктов.
9. По времени упреждения или временному горизонту все прогнозы подразделяются на:
· оперативные (до 1 месяца);
· краткосрочные (от 1 месяца до 1 года);
· среднесрочные (от 1 года до 5 лет);
· долгосрочные (от 5 лет до 15-20 лет);
· дальнесрочные (свыше 20 лет).
37. Современные тенденции научно-технологического развития, определяющие актуальность развития теории и практики прогнозирования отраслевого научно-технологического развития
Как следует из прогнозов долгосрочного технико-экономического развития, предел устойчивого роста доминирующего сегодня технологического уклада будет достигнут во втором десятилетии ХХI века. К этому времени сформируется воспроизводственная система следующего технологического уклада, становление которой происходит в настоящее время. Наиболее вероятными ключевыми направлениями его развития станут: биотехнологии, системы искусственного интеллекта, глобальные информационные сети и интегрированные высокоскоростные транспортные системы. Дальнейшее развитие получат гибкая автоматизация производства, космические технологии, производство конструкционных материалов с заранее заданными свойствами, ядерная энергетика, авиаперевозки. Рост потребления природного газа будет дополнен расширением сферы использования водорода в качестве экологически чистого энергоносителя. Произойдет еще большая интеллектуализация производства, переход к непрерывному инновационному процессу в большинстве отраслей и непрерывному образованию в большинстве профессий. Прогресс в технологиях переработки информации, системах телекоммуникаций, финансовых технологиях повлечет за собой дальнейшую глобализацию экономики, формирование единого мирового рынка товаров, капитала, труда.
Современный экономический рост характеризуется ведущим значением научно-технического прогресса и интеллектуализацией основных факторов производства. Внедрение нововведений стало ключевым фактором рыночной конкуренции, позволяя передовым фирмам добиваться сверхприбылей за счет присвоения интеллектуальной ренты, образующейся при монопольном использовании новых более эффективных продуктов и технологий.
Важной особенностью современного экономического роста стал переход к непрерывному инновационному процессу в практике управления. Проведение НИОКР занимает все больший вес в инвестициях, превышая в наукоемких отраслях расходы на приобретение оборудования и строительство.
Вывод: предвиденье развития какой-либо отрасли поможет вкладывать деньги технологии, которые повысят конкурентоспособность предприятия. Отсутствие результатов прогнозирование приведёт к потере средств и времени.
http://letscount.ru/2011-10/globalnie-tendencii-economicheskogo-razvitiya/#_ftn2
38. Процесс составления прогноза научно-технологического развития на предприятии: содержание и последовательность этапов
1. Сбор данных
2. Редукция или уплотнение данных
3. Построение модели и ее оценка
4. Экстраполяция выбранной модели (фактический прогноз)
5. Оценка полученного прогноза
Этап 1, сбор данных, предполагает получение корректных данных и обязательную проверку того, что они верны. Этот этап часто является наиболее сомнительной частью всего процесса прогнозирования и в то же время наиболее сложен для проверки, поскольку последующие этапы с одинаковым успехом могут производиться с использованием данных, как соответствующих изучаемой проблеме, так и не соответствующих ей. Всякий раз, когда возникает необходимость получить в организации определенные данные, их сбор и проверка обязательно сопровождаются множеством различных проблем.
Этап 2, редукция или уплотнение данных, часто оказывается необходимым, так как для выполнения прогнозирования может быть собрано как слишком много исходных данных, так и слишком мало. Некоторые данные могут не иметь прямого отношения к рассматриваемой задаче, а будут лишь снижать точность прогнозирования. Другие данные могут соответствовать проблеме, но только в контексте некоторого конкретного исторического периода. Например, при прогнозировании продаж малолитражных автомобилей целесообразно будет использовать данные о продажах автомобилей только с момента введения эмбарго на нефть в 1970-х годах, а не данные за последние 50 лет.
Этап 3, построение модели и ее оценка, состоит в подборе модели прогноза, наиболее соответствующей особенностям собранных данных в смысле минимизации ошибки прогноза. Чем проще модель, тем лучше она будет воспринята менеджерами фирмы, ответственными за принятие решения, и тем выше будет их доверие к полученному прогнозу. Часто следует отдавать предпочтение не более сложному подходу к прогнозированию, предлагающему немного больше точности, а более простому, понятному руководителям компании. Когда выбранный метод получает поддержку у менеджеров, то и результаты прогнозирования активно ими используются. Из сказанного очевидно, что оценка непременно должна применяться в процессе выбора.
Этап 4, экстраполяция выбранной модели, предусматривает фактическое получение требуемого прогноза, поскольку необходимые данные уже собраны и, возможно, редуцированы, а соответствующая модель прогноза определена. Часто для проверки точности получаемых результатов применяется прогнозирование на недавно прошедшие периоды, для которых исследуемые величины уже известны. Наблюдаемые ошибки затем определенным образом анализируются. Эта процедура обсуждается ниже, при описании этапа 5.
Этап 5, оценка полученного прогноза, состоит в сравнении вычисленных величин с действительно наблюдаемыми значениями. Для этой цели часть наиболее свежей фактической информации обычно исключается из множества анализируемых данных. После того как модель прогноза будет подобрана, выполняется прогноз на эти периоды и полученные результаты сравниваются с известными наблюдаемыми значениями. Некоторые процедуры прогнозирования предусматривают суммирование абсолютных значений ошибок и представляют либо эту сумму, либо частное от деления ее на число прогнозируемых значений, представляющее собой значение средней ошибки прогноза. Другие процедуры используют сумму квадратов ошибок, которая затем сравнивается с аналогичными числами, полученными для альтернативных методов прогнозирования. Некоторые процедуры отслеживают и отмечают величину пределов ошибки за период прогнозирования.
39. Прогнозирование отраслевого научно-технологического развития как область научного знания: предмет, метод, цели и задачи, история становления и развития. Роль прогнозирования научно-технологического развития отрасли в обеспечении конкурентоспособности организации.
Предмет
Многообразие проблем, возникающих при обеспечении жизнедеятельности предприятия и являющихся предметом прогнозирования, приводит к появлению большого количества разнообразных прогнозов, разрабатываемых на основе определенных методов прогнозирования.
Методы, цели, (см. вопрос 34)
Задачи
В задачу прогнозирования входят: выявление и исследование потребностей всех экономических объектов и субъектов, с последующим адекватным их отражением в системах прогнозов различного уровня и детализацией.
