Инновационный процесс – это последовательный процесс, начинающийся с появления новой идеи, приводящей к фундаментальному исследованию, и заканчивающийся выходом на рынок нового товара. Из-за сложности и неоднородности данного процесса для измерения и анализа инновационной активности компаний требуется использовать комплексы различных показателей. С одной стороны, это позволяет проводить расчеты и предсказывать эффективность выбранной стратегии, с другой – может увеличить статистическую погрешность из-за неполноты данных и несовершенства эконометрических методов.

Построение модели

Инновационный процесс состоит из нескольких этапов. В современных условиях, когда постоянное обновление – глобальное и локальное – это синоним конкурентоспособности, компаниям все чаще становится все более выгодно заниматься совместными разработками практически на всем протяжении инновационного процесса. Конечно, способы и методы проведения совместных разработок на разных этапах инновационного процесса будут разными, однако мотивы, в общем, одинаковы. В основном это уменьшение затрат (в том числе и временных) и увеличение эффективности проводимой инновационной деятельности.

В работе авторов [1] анализируется эффективность совместной инновационной деятельности на стадии НИОКР – когда более абстрактные идеи начинают воплощаться в реальные товары. В данной статье, продолжающей изучение эффективности союзов компаний и научных центров для проведения разработок, будет рассмотрен вопрос совместной инновационной деятельности на самом первом этапе инновационной деятельности – этапе появления идей. При каких условиях будет выгодно проводить исследования совместно с другими компаниями и как выбрать правильного союзника в инновационной деятельности.

Исследования показывают, что количество научно-исследовательских союзов компаний как на техническом, так и на проектном уровне возрастает, так же, как их эффективность [4, 5, 6].

Но несмотря на это вопрос эффективности инновационной деятельности компании действующей в одиночку или если она войдет в научно-исследовательский союз, открыт и не имеет однозначного ответа. Сторонники теории совместных разработок считают, что хоть союз статистически выдает меньше новых идей, зато чаще позволяет их более полно воплотить в реальность. Например, в работе «Одиночка-изобретатель, миф или реальность?» Сайн и Флеминг [5] рассматривают креативность как эволюционный процесс, состоящий из трех этапов: выдвижение идей, отбор и дальнейшая разработка. Данная теория показывает, что союзы куда решительнее отвергают плохие идеи, чем индивидуальные разработчики, что ведет к увеличению эффективности инновационной деятельности. Однако данный подход не учитывает возникающие в союзе организационные трудности, которые, наоборот, уменьшают эффективность [2, 3]. Кроме того, следует помнить, что для научно-исследовательского союза будут характерны все проблемы обычных человеческих взаимоотношений, таких как языковые сложности или разный уровень и направления в образовании (особенно актуально при союзе с научными центрами).

Для анализа совместной деятельности на этапе разработки идей в статье предложена математическая модель, описывающая процесс распространения инновационных идей, возникающих при объединении двух и более корпораций.

Если до объединения фирма A владеет инновационными идеями в количестве S_a, а фирма B в количестве S_b, то оценка выгоды от инноваций, полученных в результате объединения:

Величина (изменяется в промежутке от 0 до ), причем если S_A∩B (количество знаний, общих для фирмы A и B) увеличивается, то , если S_A∩B уменьшается, то γ → ∞.

Пройдя фазу взаимного «обогащения» (объединения знаний), фирмы получат совокупные знания, в виде

(1)

где выражение (S_B + γ(S_A + S_B)) определяет те уникальные знания, которые привносит фирма B (которых не было у фирмы A).

Из формулы (1) следует, что эффективность обучения фирмы A определяется значением параметра α Î (0, 1). Параметр α зависит от значения параметра γ, так как чем больше у фирм A и B общих знаний, тем легче они коммуницируют, с другой стороны, чем большее количество знаний у фирм – общее, тем меньше вероятность построения новых знаний.

Взаимное обучение фирм A и B может проходить по следующей схеме:

где , – новые знания; r – коэффициент креативности, определяющий степень эффективности коммуникации A и B и взаимного обучения.

Тогда процесс преобразования инновационных знаний можно представить в виде абстрактного итерационного процесса:

θ = 1 + α – αγ; rθ ∈ (0, 1).

Представим взаимное обогащение (обмен информацией, взаимное сотрудничество) как многоэтапный процесс:

тогда (2)

Знания, полученные в результате проведения n этапов обучения, можно определить в виде

При количестве этапов n достаточно большом получаем

n → ∞;

(3)

S_AB =(1 – γ)(S_A + S_B).

Тогда окончательно S после этапов будет равно

тогда

Величина λ (определяется ранг уровня коллаборации).

θ = 1 + α(1 –γ). (4)

В (4) определяем α = сγ (линейная функция величины γ), тогда

θ = 1 + сγ(1 – γ) = 1 + сγ – сγ2

θ(γ) – исследуем:

Экстремум функции θ(γ) достигается при . Это точка максимума.

Квадратичная зависимость позволяет сделать вывод, что, если γ медленно меняется в окрестности нуля, то эффективность обучения α растет линейно (порядок величины c), то есть коллаборация двух фирм будет эффективной при . Дальнейшее увеличение γ не увеличивает эффективность объединения.

Заключение

Возможность построения математической модели, описывающей зависимость эффективности инновационных процессов от выбора фирм-партнеров, позволяет априорно оценить инновационную стратегию компании и эффективность работы в союзе. Предлагаемую в статье модель можно рассматривать как модель первого этапа при принятии решения компанией, заниматься ли разработками, опираясь только на свои силы, или входить в научно-исследовательский союз. Данная модель позволяет оценить эффективность возможных партнеров на самом первом этапе инновационного процесса и отсеять тех, союз с которыми будет непродуктивным. Как самое начало инновационного процесса этот этап крайне важен для компании.

Рецензенты:

Рыманов А.Ю., д.э.н., профессор, зав. кафедрой финансов и налоговой политики факультета бизнеса, ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный технический университет», г. Новосибирск;

Баженов Г.Е., д.э.н., профессор кафедры менеджмента факультета бизнеса, ФГБОУ ВПО «Новосибирский государственный технический университет», г. Новосибирск.

Работа поступила в редакцию 10.04.2015.