Введение к работе
Актуальность темы исследования. Одной из приоритетных целей экономической политики Российской Федерации, направленной на повышение эффективности национальной экономики, является переход на инновационный путь развития, т.к. именно технологическая составляющая определяет производительность труда, а значит, в конечном счёте, и экономическую ситуацию в целом.
Крайне важной тенденцией последнего десятилетия является то, что из двух основных факторов - технологического и рыночного, от которых зависит успех реализации инновационного проекта, всё большую роль занимает именно рыночный фактор. Безусловно, до сих пор существует множество инновационных проектов, где главной сложностью является создание самого продукта, и успех на этом этапе практически обеспечивает успех всего проекта в целом. Однако, всё больше становится таких проектов, разработка которых является относительно несложным процессом, а наибольшие ресурсы требуется для того, чтобы успешно вывести продукт на рынок, и именно рыночные риски являются доминирующими в данном случае.
Риски, связанные с выходом инновационного продукта на рынок, можно сократить, если иметь возможность более точного прогнозирования ожидаемого спроса на данный продукт. Существующие на настоящий момент методы оценки спроса не учитывают многих факторов, дают существенную погрешность и ограничены в применении.
Распространение информации благодаря межличностным коммуникациям является одним из главных факторов, влияющих на спрос, и, в конечном счёте, на число клиентов, прибыль и коммерческий успех многих организаций. В настоящее время успех многих инновационных проектов определяется тем, способен ли единичный, уникальный результат инновационной деятельности вызвать такой интерес у потребителей, чтобы они рекомендовали его другим и, тем самым, способствовали диффузии инновации.
Особенно важен фактор рекомендаций для интернет-проектов, так как они обычно генерируют относительно невысокие доходы с каждого посетителя, поэтому привлекать новых потребителей с помощью рекламы часто бывает невыгодно, и развитие возможно только благодаря вовлечению пользователей через рекомендации. Яркими примерами являются социальные сети, в том числе facebook.com, twitter.com, vkontakte.ru, которые завоевали популярность именно благодаря тому, что их пользователи приглашали своих друзей присоединиться к этим социальным сетям.
Благодаря усовершенствованию средств коммуникаций скорость передачи информации увеличивается, поэтому фактор рекомендаций приобретает всё большую значимость. Из-за изменений коммуникационной среды характер влияния фактора рекомендаций претерпевает качественные изменения, которые требуют дополнительного изучения.
Во многих случаях, единственным фактором, который отличает коммерчески успешный проект от убыточного, является именно фактор рекомендаций. Поэтому игнорирование данного фактора при прогнозировании результатов инновационных проектов может привести к существенному снижению качества такого прогноза.
Вероятность превращения потенциального потребителя, информированного благодаря рекомендациям, в клиента инновационно- активной компании, как правило, очень высока, так как большинство людей гораздо больше доверяют своим друзьям и знакомым, чем рекламе. Кроме того, традиционная реклама сама по себе становится всё менее эффективной, т.к. вызывает у многих раздражение, от неё устали и часто она воспринимается как заведомая ложь.
Подтверждением этого является исследование об отношении к рекламе, проведённое в 2009 году международной аналитической компанией Nielsen. В ходе исследования было опрошено более 25000 человек из разных стран мира, в том числе из России. Оказалось, что большинство россиян доверят рекомендациям друзей и знакомых, а доверие рекламе у россиян оказалось намного ниже, чем в среднем по миру. Поэтому тема рекомендаций является особенно актуальной именно для России.
В настоящее время не разработано методических подходов к учету фактора рекомендаций наряду с прочими критериями при прогнозировании результатов инновационных проектов, что обусловливает актуальность данного исследования и его практическую значимость.
Степень разработанности проблемы. Теоретической базой диссертационной работы послужили труды таких российских и зарубежных учёных, как Анисимов Ю.П., Бриль А.Р., Верховская О.Р., Воробьёв В.П., Друкер П.Ф., Карлик А.Е., Котлер Ф., Кузнец С.С., Морозова Г.А., Окрепилов В.В., Платонов В.В., Рогова Е.М., Серебрякова А.Б., Ткаченко Е.А., Титов А.Б., Фияксель Э.А.
В области диффузии инноваций и описания экономического эффекта от межличностных коммуникаций диссертационная работа опирается в первую очередь на труды таких специалистов, как: Бандура А., Басс Ф.М., Лоурей Т.М., Махаджан В., Мюллер Е., Робертс Дж.Х., Роджерс Е.М., Тард Г., Хагерстренд Т., Холмс Дж.Х.
Нельзя не отметить недостаточное внимание к теме диффузии инноваций со стороны отечественных учёных, что отчасти объясняется неактуальностью этой темы в советский период. Среди немногих российских учёных, исследовавших данную тему, следует отметить исследования: Алексеева Е.В., Кравченко В.Н., Приходько Т.И., Юрьева В.В., Яковлева М.А. С переходом к рыночной экономике и развитием средств коммуникаций актуальность данной темы существенно возросла, поэтому необходимо стремиться к сокращению разрыва между зарубежными и отечественными наработками в данной области.
Цель и задачи исследования. Цель работы - разработать методические рекомендации по прогнозированию спроса на результаты инновационного проекта, которые позволяли бы учесть фактор межличностных коммуникаций в аудитории, формирующей спрос на данный продукт (он же - фактор рекомендаций).
Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:
-
Произвести анализ существующих исследований и определить степень разработанности проблемы определения экономического эффекта от фактора рекомендаций.
-
Уточнить методические аспекты, связанные с фактором рекомендаций.
-
Составить модель, которая бы позволяла связать прогнозируемое количество покупателей инновационного продукта с другими факторами, которые возможно было бы установить с большей точностью.
-
Определить перечень исходных параметров, необходимых для данных расчётов, и разработать методы определения этих параметров.
-
Разработать алгоритм сбора данных и автоматических вычислений для практического применения данной модели
-
В целях проверки работоспособности модели и расширения сферы её применения, разработать обратный алгоритм, на основе которого можно было бы по имеющимся фактическим данным получить входные параметры модели.
-
Провести апробацию модели на примере нескольких инновационных проектов
Объект и предмет исследования.
Объектом исследования являются инновационные проекты на стадии выхода на рынок.
Предметом исследования являются теоретические и методические аспекты оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в рыночных условиях.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются труды отечественных и зарубежных учёных в области управления инновациями, инновационного маркетинга, диффузии инноваций, инновационного предпринимательства.
Диссертационное исследование осуществлялось на базе общенаучных методов исследования - системного подхода, анализа и синтеза, методов логического, экономико-математического и компьютерного моделирования. Для автоматизации подсчётов использовался язык программирования PHP 5.3 на базе Apache HTTP Server.
Информационной базой исследования являются материалы, собранные автором в ходе исследований инновационных проектов, разрабатываемых резидентами бизнес-инкубатора «Ингрия» (ОАО «Технопарк Санкт-Петербурга»), а также материалы органов статистики Российской Федерации и другие статистические материалы, предоставляемые государственными и частными отечественными и зарубежными организациями.
Соответствие диссертации Паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует паспорту научной специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями) и включает следующие пункты: 2.2. Разработка методологии и методов оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах; 2.10. Оценка инновационной активности хозяйствующих субъектов в целях обеспечения их устойчивого экономического развития и роста стоимости; 2.27. Структура, идентификация и управление рисками инновационной деятельности на разных стадиях жизненного цикла инноваций.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что в нём произведено комплексное исследование различных факторов, связанных с реализацией инновационных проектов и прогнозированием спроса на результаты инновационной деятельности, включающих фактор межличностных коммуникаций (фактор рекомендаций), и разработаны методические положения по прогнозированию экономических результатов таких проектов с учётом этих факторов.
Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем:
-
уточнено понятие фактора межличностных коммуникаций (фактора рекомендаций) применительно к диффузии инноваций и прогнозированию результатов инновационной деятельности - к рекомендациям отнесены явления передачи информации о новом товаре, услуге или инновационно- активной организации в процессе межличностных коммуникаций;
-
впервые предложен методический подход к оценке инновационного проекта, учитывающий фактор рекомендаций для определения инвестиционной привлекательности проекта. Подход опирается на модель, учитывающую информированность потребителей, затраты на рекламу и продвижение инновационных продуктов и ряд других параметров;
-
предложен способ количественной оценки ряда качественных характеристик инновационного проекта, в том числе способности вызывать интерес у потенциальных клиентов и скорости распространения информации об инновационном продукте благодаря фактору рекомендаций. Определена зависимость прогнозируемой выручки инновационного проекта от этих параметров;
-
предложен способ дихотомического разделения видов рекламного воздействия на потенциального потребителя, для каждого из видов предложена соответствующая математическая модель для описания результатов воздействия.
-
предложен способ классификации источников появления новых клиентов у инновационного проекта, для каждого выделенного типа источника предложена математическая модель, определяющая динамику этого источника.
-
в предложенном методе установлена математическая зависимость между рекламным бюджетом и чистой прибылью инновационного проекта за рассматриваемый период, что позволяет с определённой погрешностью найти экстремум у соответствующей функции и вычислить, какой объём рекламного бюджета будет приближен к оптимальному с наибольшей вероятностью.
- разработан алгоритм, объединяющий описанные выше выявленные зависимости, и позволяющий спрогнозировать прибыль по анализируемому инновационному проекту за заданный период. Кроме этого, разработан обратный алгоритм, позволяющий на основе фактически имеющихся данных за относительно короткий период определить параметры, используемые в модели, для экстраполяции на будущие периоды.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что автором развиты научно-методические принципы оценки инновационных проектов, позволяющие учитывать в том числе фактор межличностных коммуникаций.
Практическая значимость исследования состоит в разработке предложений, методических рекомендаций и выводов, полученных в диссертационной работе, которые могут быть использованы для оценки инновационных проектов инвестиционными (венчурными) фондами; для прогнозирования собственных ожидаемых результатов самими инновационными проектами; высшими учебными заведениями и научно- исследовательскими организациями для проведения анализа инновационных проектов; региональными и федеральными органами государственной власти для определения наиболее перспективных проектов, нуждающихся в государственной поддержке.
Достоверность результатов исследования обеспечивается использованием в качестве теоретической и методологической базы диссертации основных положений экономической теории, трудов отечественных и зарубежных авторов в области управления и оценки инновационных проектов, инновационного маркетинга, а также применением общенаучных методов исследования - системного анализа, экономико- математического моделирования.
Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования, сформулированные в диссертации, опубликованы и изложены в сообщениях и докладах на научных конференциях. Апробация предложенной модели оценки инновационных проектов произведена на примере нескольких инновационных проектов-резидентов бизнес-инкубатора «Ингрия» (ОАО «Технопарк Санкт-Петербурга»).
Публикации. Соискателем по результатам диссертационного исследования опубликовано 8 печатных работ общим объемом 3,3 п.л. (авторских 3,1 п.л.), в том числе две общим объемом 1,3 п. л. - в журналах, рекомендуемых Высшей аттестационной комиссией РФ для опубликования научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата и доктора наук. В указанных работах рассматриваются теоретические и методологические проблемы прогнозирования экономических результатов инновационного проекта на основе фактора рекомендаций.
Структура диссертации. Структура и логика диссертационного исследования разработаны согласно поставленным целям и соответствуют содержанию задач исследования. Диссертационное исследование состоит из введения, трёх глав, заключения и списка литературы. В первой главе делается теоретическое обобщение опыта в области прогнозирования экономических результатов реализации инновационных проектов. Вторая глава содержит методические предложения по расчёту экономических результатов реализации инновационных проектов. В третьей главе описанные методы применяются на примере двух инновационных проектов. Приложение содержит пример программного кода, реализующий описанные в диссертационном исследовании методы.
