Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,441

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СОВМЕСТНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ЭТАПЕ НИОКР

Аверихина Е.О. 1 Титова В.А. 1
1 ФГОУ ВПО «Новосибирский государственный технический университет»
В статье предложен метод расчета эффективности вхождения или создания компанией научно-технического союза на начальном этапе инновационного процесса. На современном этапе фирме важно найти точку между тенденцией к созданию неработоспособных и затратных инноваций и оптимизацией количества и качества новых идей с их последующей коммерционализацией. Тренд к постоянному обновлению продукции и технологий увеличивает количество рисков компании, но в случае корректной оценки инновационных возможностей и их реализации позволит получить конкурентное преимущество и занять ведущую позицию на рынке, поэтому решение, заниматься ли разработками, опираясь только на собственные силы, или входить в союз, так важно для компании. Предложенная математическая модель, описывающая зависимость эффективности инновационных процессов от выбора фирм-партнеров, позволяет априорно оценить инновационную стратегию компании и эффективность работы в союзе.
инновации
научно-исследовательские союзы
расчет эффективности
стратегия
1. Титова В.А., Аверихина Е.О. Анализ инновационной деятельности компании на рынке высокотехнологичной продукции // Интеграл. – 2012. – № 1.
2. Dahlin K., Taylor M., Fichman M. Today’s Edisons or weekend hobbyists: Technical merit and success of inventions by independent inventors // Res. Policy. – 2004. – № 33(8). – Р. 1167–1183.
3. Diehl M., Stroebe W. Productivity loss in brainstorming groups: Toward the solution of a riddle // Journal of Personality and Social Psychology. – 1987. – № 53(3). – Р. 497–509.
4. Morris D., Hergert M. Trends in International Collaborative Agreements // Columbia Journal of World Business. – 1987. – № 22(2). – Р. 15–21.
5. Singh J., Fleming L. Lone Inventors as Sources of Breakthroughs: Myth or Reality? // Management Science. – 2010. – № 56(1). – Р. 41–56.
6. Wuchty S., Jones B., Uzzi B. The increasing dominance of teams in production of knowledge // Science. – 2007. – № 316(5827). – Р. 1036–1039.

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 Sa, а фирма B в количестве Sb, то оценка выгоды от инноваций, полученных в результате объединения:

averih01.wmf

Величина averih02.wmf (изменяется в промежутке от 0 до averih03.wmf), причем если SA∩B (количество знаний, общих для фирмы A и B) увеличивается, то averih04.wmf, если SA∩B уменьшается, то γ → ∞.

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

averih05.wmf (1)

где выражение (SB + γ(SA + SB)) 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:

averih06.wmf

где averih07.wmf, averih08.wmf – 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:

averih09.wmf

θ = 1 + α – αγ; rθ ∈ (0, 1).

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

averih010.wmf

тогда averih011.wmf (2)

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

averih012.wmf

При количестве этапов n достаточно большом получаем

n → ∞;

averih013.wmf (3)

SAB =(1 – γ)(SA + SB).

Тогда окончательно S после этапов будет равно

averih014.wmf

тогда averih015.wmf

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:

averih016.wmf

averih017.wmf

Экстремум функции θ(γ) достигается при averih018.wmf. 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 averih019.wmf. 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.


Библиографическая ссылка

Аверихина Е.О., Титова В.А. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СОВМЕСТНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ЭТАПЕ НИОКР // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2-15. – С. 3338-3340;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=37781 (дата обращения: 13.06.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074