CC BY
17
УДК 338.45:65.012.23
ПРОГНОЗУВАННЯ 1ННОВАЦШНО1 АКТИВНОСТ1 ПРОМИСЛОВИХ П1ДПРИСМСТВ 1НСТРУМЕНТАМИ 1М1ТАЦ1ЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
Б1ЗНЕС-ПРОЦЕС1В
Л.О. Волощук, к.е.н., доц.
О.1. Носовець
Одеський нацюнальний полгтехтчний унгверситет, Одеса, Украгна
ВолощукЛ.О., Носовець 0.1. Прогнозування тнова-цшноi активностг промысловых тдприемств iнстру-ментами iмiтацiйного моделювання бiзнес-процесiв.
У данш статл оглядово доолджено основоположш теорй дифузп iнновацiй та розробленi виходячи з них моделi оцiнки поширення нововведень, розглянуто аспекти створення репонально! екожмчно! моделi оцiнки дифузп шновацшних товарiв, запропоновано iмiтацiйну системно-динамiчну модель ринково! дифузп шновацш, реалiзовану в програмi iThink та подано прогноз шновацшно! активностi промислових тдприемств на наступний перiод в 11 роюв.
Ключовi слова: шноващя, дифузiя, система, аналз, модель
Волощук Л.А., Носовец А.И. Прогнозирование инновационной активности промышленных предприятий инструментами имитационного моделирования бизнес-процессов.
В данной статье обзорно исследовано основополагающие теории диффузии инноваций и разработаны исходя из них модели оценки распространения нововведений, рассмотрены аспекты создания региональной экономической модели оценки диффузии инновационных товаров, предложено имитационную системно-динамическую модель рыночной диффузии инноваций, реализованную в программе iThink и представлен прогноз инновационной активности промышленных предприятий на следующий период в 11 лет.
Ключевые слова: инновация, диффузия, система, анализ, модель
Voloshchuk L.O., Nosovets O.I. Prediction of innovative activity of industrial simulation modeling tools of business-processes.
This article surveillance studies basic theory of diffusion of innovation and are developed based on valuation models spread innovations, discussed aspects of regional economic models for evaluating the diffusion of innovative products proposed simulation system-dynamic model of market diffusion of innovations implemented in the program iThink and prognosis given innovative activity of industrial enterprises during the next 11 years.
Keywords: innovation, diffusion, system, analysis, model
Вефективному управлшш тдприемниць-кою дiяльнiстю важливу роль вщграе достовiрна оцшка, здшснювана на основi своечасного отримання шформацп та li глибинно! обробки з можливютю гнучко! змши дiапазону дослщжувано! шформацп в процеа виконання аналiзу в залежносп вiд виявлених тенденцiй та виникнення нових потреб за допомо-гою обраного аналiтичного iнструментарiю, все бшьше в зв'язку з сучасними тенденцiями в науцi та технолопях виступаючого у виглядi програмного забезпечення як1сного виконання управлiнських функцiй людським капiталом суб'ектiв господарювання. Враховуючи актившсть коливання ринково! кон'юнктури завдяки включенню в процес вiдтворення науково! емносп, що проявляеться у впровадженнi шновацш, актуальнiсть використання методiв швидк1сно1 оцшки зростае на ряду з забезпеченням !х вiдповiдними програмними продуктами, направленими на задоволення постiйно зростаючих потреб управлiння.
1нновацп як запорука досягнення швидкого успiху, що в шдприемнищга виявляеться у пiдвищеннi фшансових показник1в з наданням значення його сталому характеру, потребують постiйного контролю на вах стадiях життевого циклу з прийняттям необхiдних заходiв напрямку пiдвищення отримуваних вiд !х впровадження економiчних, соцiальних та iнших ефекпв. Iнформацiйна складова розробок характеризуеться каналами И поширення, за яш в теорп iнновацiй вiдповiдае поняття «дифузiя», введене Е. Роджерсом 1962 рощ. Розгалужена система поширення нововведень потребуе, враховуючи особливостi ринку, конкретно! розробки, попиту на не!, фшансових можливостей потенцiйних комерцiалiзаторiв та сприйняття потенцiйними покупцями продуктових результатiв !! використання, масштабного вивчення та розробки моделей оцiнки механiзму !! дп.
Анaлiз останшх дослiджень та публшацш
Дослiдженням та побудовою систем оцшки поширення нововведень тсля !х комерцiалiзацп та представлення на ринку займалася низка зарубiжних вчених: Ф. Басса, Д. Белл, Д. Джейно,
Л. Динг, П. Калш, В. Крiшнан, В. Кумар, М. Портера, Е. Роджерс, С. Стерн, Дж. Фурман, М. Хсу, П. Шломо, А.А. Емельянов, И.Ф. Цисарь, Е.Ш. Шаймиева та шш^
Видшення невирiшених ранiше частин загально! проблеми. Визначена Е.В. £вдоки-мовим [1] низка невирiшених питань в побудовi економiчноl моделi оцшки дифузп iнновацiйного товару не втрачае свое актуальностi, в тому чи^ в регiональному аспектi:
— вщсутня регiональна економiчна модель оцiнки дифузп iнновацiй, що враховуе особливостi економш регiонiв (показники рiвня економiчного розвитку репону, ресурсного забезпечення регiону тд вироб-ництво iнновацiй та показники, що характеризують прiоритети держави i регiональних органiв влади щодо розвитку репону);
— вщсутня модель оцшки дифузп шновацш, що враховуе тип ринку розповсюдження нового продукту;
— вщсутня модель оцiнки дифузп iнновацiйних товарiв.
Написанi дисертацп по поширенню шновацш в репонах не вирiшують зазначених проблем, осшльки заснованi лише на коефщентах шновацп й iмiтaцil (Максвелл К. Хсу, Лей Динг).
Бшьштсть робгг за моделями оцiнки шновацш не враховують тип ринку, на якому поширюеться новий продукт. Iншi дослiдження розглядають лише монопольний ринок (Калiш, Шломо). Отже, спостерпаеться пробiл у розробщ моделей оцiнки поширення iнновацiй на шших типах ринк1в. До того ж, не розроблено жодно1 моделi оцiнки поширення iнновацiй, е взаемодоповнюючими товаром до iншого (випадок, при якому поширення товару-шновацп залежить вщ споживання iншого товару-комплементу) [1].
Мета статтi полягае в обгрунтуванш та розробщ моделi оцiнки дифузп шновацш як об'екту правлшня шляхом дослщження причинно-наслщ-кового механiзму виникнення циклiв шновацшно! активностi та поширення шновацш (шновацшних продуктiв), досягнення яко1 можливе шляхом здiйснення iмiтацiйного моделювання економiч-них процесiв, що являються предметом защкавле-ностi, з метою забезпечення 1х подальшого розвитку визначенням мiсця в системi та направлено1 ди кожного компоненту в складнш схемi взаемозв'язк1в.
Виклад основного матерiалу дослiдження
Для виявлення, оцшки i прогнозування ключових факторiв, закономiрностей i характеристик поширення шновацш i нових продуктiв в межах репональних ринк1в застосовуються iмiтацiйнi моделi [2].
Iмiтацiйне моделювання контрольованого процесу або керованого об'екта - це високорiвнева iнформацiйна технологiя, яка забезпечуе роботи зi створення або модифшацп iмiтaцiйноl моделi, а також експлуатацш iмiтaцiйноl моделi та
iнтерпретацiю результапв. Отже, як засiб реалiзацil такого моделювання, iмiтацiйна модель - це комплексна математична i алгоритмiчна модель дослщжувано! системи [3].
Сучасний стан технологш iмiтацiйного моделювання дозволяе забезпечити мониторинг та об'ективну оцiнку складових фiнансового стану дискретно в чай [4].
Представлена Е. Роджерсом класифшащя суспшьства за ознакою вiдкритостi шноващям вiдбивае iдеальну ситуацiю та, як вщомо, майже нiколи не зуст^чаеться на практицi у 11 повноцшному проявi, призвiвши до необхiдностi тдвищення точностi прогнозування поширення iнновацiй та 1х вщповщно! фшансово! вiддачi.
У зв'язку з останнiм в 1969 рощ Френк М. Басс публшуе модель оцшки поширення шновацш. Суть моделi дифузп шновацш Басса полягае в наступному. Нехай юнуе якийсь ринок, на якому проявляется принципово новий продукт, який не мае аналопв, ^ вiдповiдно, конкуренцп з боку шших продукпв. Даний продукт створюе новий попит, тобто формуеться потенщал ринку [5].
Значш вiдхилення даних соцюлопчних опитувань вiд прогнозiв поширення шновацш, наприклад мобiльного зв'язку та 1нтернету, побудованi на основi трипараметрично! лопстич-них моделей, призводять до потреби в побудовi моделей поширення шновацш в неоднорщному соцiально-економiчнiй системi [6].
Й. Шумпетер бачить в динамщ кашталютич-но! економiки синтез трьох хвиль: найкоротшою, тривалiстю 40 мюящв (3,3 року); 7-11 рошв; i, нарештi, кондратьевсько!. Накладення одше! хвилi на iншу пояснюе загальний стан кон'юнктурш в кожен даний момент. У сво!й моделi циклу вш пропонуе чотирьохфазову схему, в якш за тдйо-мом слщ рецесiя (спад), за нею депреая i нaрештi, пожвавлення. Всi три хвилi проходять у своему розвитку зазначеш фази [7].
Дослiдивши обширний статистичний мaтерiaл, пов'язаний з циктчшстю чергування змiнювaних фаз у промисловому виробництвi, економiст Н.Д. Кондратьев встановив юнування довгих хвиль, або великих циктв кон'юнктури протяжнiстю в 4060 рок1в.
Щоб виявити велик цикли кон'юнктури, Кондратьев позначив промислово-кашталютичш цикли як середнi цикли протяжшстю в 9 рок1в. Це було необхщно для вирiвнювaння статистичних даних, крiм того, гасило вплив малих циктв з бiльш короткими коливаннями в 3-3,5 року, на яш звертав увагу aнглiйський економют Дж. К1т-чин [8].
Розробимо мехашзм прогнозно! оцiнки вiд впровадження iнновaцiй та проведемо за нею aнaлiз шновацшно! дiяльностi промислових тдприемств Одесько! облaстi за допомогою iмiтaцiйного моделювання на бaзi програми ^Ыпк, розглянуто! в другому роздiлi, на перевiрку прикладного застосування.
Модель буде побудована, опираючись на витрати на iнновaцiйну дiяльнiсть в регiонaльному
po3pi3i на n^craBi даних за 2012-2014 рр., наданих наступного пiсля верхньо! границi arani30BaH0ro
на запит до Головного управлшням статистики в Одеськ1й областi, у грошовому вимiрюваннi абсолютних величин 3i скороченням до тис. грн. Оберемо за допомогою пункту Run Specs меню Run перюд моделювання 11 рошв, починаючи з
перiоду, а крок моделювання 1 рщ що представляе собою одиницi вимiрювання часу.
1мггацшна модель аналiзу циклiв шновацшно! дiяльностi та поширення iнновацiй представлена на рис. 1.
Рис. 1. 1мггацшна модель аналiзу циклiв шновацшно! активностi та поширення шновацш
Задамо так1 припущення в основнш частиш модел1 - сектор «Випуск шновацш». Фундаментальна прикладш дослщження можуть бгги розтягнуп у чай на невизначений перюд в залежносп в1д поставлено! задачу наявносп напрацювань за певною тематикою та галуз1 економ1ки майбутнього застосування очшуваного нововведення за першочерговим призначенням, але, враховуючи специфшу блоку тимчасово! затримки (конвееру, часу здшснення науково -дослщно! розробки), перюду перебування у розробщ (блощ модел1 ПРОЦЕС РОЗРОБКИ) було надано фшсований характер, щентичний мшмально можливому у заданих часових параметрах моделювання - кроку м1ж обчисленнями, тобто 1 р1к.
Науково-дослщна оргашзащя приймае замовлення на розробку нового виду продукту чи
способу виробництва або удосконалення юнуючих модифшацш з частковою передоплатою 1 через 1 р1к представляе нововведення. Блок ВИРОБ-НИЦТВО вщображае виробництво товар1в, надання послуг тсля впровадження нововведення. Шсля розповсюдження шноваци та !! широкого використання через певний пром1жок часу в залежносп в1д штенсивносп застосування нових технологш, насиченосп ринку та перерозпод1лу ринку м1ж тдприемцями та тдприемцями -користувачами новащею, спаду попиту на нову продукцш шноващя стар1е та виходить 1з ужитку або вдосконалюеться, випуск за нею припиняеться або скорочуеться в1дпов1дно, зам1щуючись бшьш новими, вдосконаленими виробами. Формал1защя встановлених законом1рностей процесу дифузп шновацш на вйх стад1ях !х життевого циклу наведено в табл. 1.
Таблиця 1. Формалiзацiя закономiрноcтей процесу дифузп шновацш в iмiтацшнш моделi для аналiзу циклiв iнновацiйноï активноcтi та поширення шновацш
Змшна Тип змiнноï Значення змшно!' або формула Призначення
1 2 3 4
Сектор «ВИПУСК ШНОВАЦШ»
ПРОЦЕС РОЗРОБКИ Конвейер Transit time = 1 INTIAL = 1000000 Процес розробки нововведення або вдосконалення кнуючих товар1в, процеав, метод1в
ВИРОБНИЦТВО Конвейер Transit time = 11 INTIAL = 542200 Процес застосування нововведення в практищ шдприемства у вигляд1 ново1 або вдосконалено1 продукци
ПОТРЕБА В 1ННОВАЦ1ЯХ Конвертер = RANDOM (1000000,1500000) Потреба споживач1в в товарах з яюсно новими або вдосконаленими характеристиками
Продовження таблицi 1
1 2 3 4
ДЕФ1ЦИТ Конвертер = ПОТРЕБА В 1ННОВАЦ1ЯХ -ВИРОБНИЦТВО Р1зниця ]шж потребою в нових товарах та застосовуваних новпшх технолопях
ФАКТИЧНА РЕАЛ1ЗАЦ1Я Конвертер = СУМА ЧИСТОГО ВПРОВАДЖЕННЯ * 0.5 * (0.025 + RANDOM (0.026,0.135)) + СУМА ЧИСТОГО ВПРОВАДЖЕННЯ * 0.5 * (0.025 * RANDOM (0.136,0.68)) Реальный випуск нового продукту як фшансового результуючого показника шновацшно! д1яльносп шсля впровадження нововведення, зменшеного на його технолопчне старшня, актуальносп для ринку шд час впровадження з урахуванням знаходження дшсного вщгуку у потенцшних споживач1в через фактичне придбання такого продукту, що вщображаеться у вигляд1 опору споживач1в, страху невизначеносп, повшьно! змши стереопипв, тобто продукт, що «прижився» на ринку [ пришс своему виробнику позитивний економшчний ефект
ВПРОВАДЖЕННЯ % Конвертер = RANDOM (0.01,0.1) Стушнь втрати новизни новащею шж час 11 впровадження у виробнищга
СУМА ЧИСТОГО ВПРОВАДЖЕННЯ Конвертер = РЕАЛЬНИЙ ВИПУСК -РЕАЛЬНИЙ ВИПУСК * ВПРОВАДЖЕННЯ % Вартють шновацшно! продукци шсля зменшення 11 на кшъюсннй вим1р втрати новизни новацп шд час впровадження
ЗНОС % Конвертер = RANDOM (0.05,1) у вигляд1 граф1чно! функцй Стушть старшня шновацп протягом 11 використання у вигляд1 коефщенту морального зносу
ПОПИТ НА РОЗРОБКИ Потж = ДЕФ1ЦИТ Потж попиту або надходження замовлення до науково -дослщно! оргашзацп
НА ВИРОБНИЦТВО Потж = КОМЕРЦ1АЛ1ЗАЦ1Я Потж шдготовки нововведення до впровадження через здшснення необхщних фшансових, трудових, часових, оргашзацшних тощо витрат
МОРАЛЬНИЙ ЗНОС Потж = ЗНОС % Потж старшня шновацш в процес1 !х безпосереднього використання в склад1 реал1зованих товар1в, послуг, р1шень шд впливом потреб споживач1в, що виражаеться моральним зносом
РЕАЛЬНИЙ ВИПУСК Потж = 1 Потж реально! вартост шновацшно! продукци з врахуванням старшня шновацш з !х подальшим виходом 1з ужитку, вдосконаленням
Сектор «КОМЕРЦ1АЛ1ЗАЦ1Я»
КОМЕРЦ1А-Л1ЗАЦ1Я Конвертер (НА ВИРОБНИЦТВО + (НА ВИРОБНИЦТВО * ВИТРАТН1СТЬ %) + (НА ВИРОБНИЦТВО * ПЕРСОНАЛ %) + (НА ВИРОБНИЦТВО * ПОДАТОК %) + (НА ВИРОБНИЦТВО * 1НФОРМАТИЗАЦ1Я %)) * 1НФЛЯЦ1Я % * Ф1НАНСУВАННЯ % Зб1рний показник впливу сукупност фактор1в зовшшнього та внутршнього середовищ на впровадження (процес шдготовки новацп до 11 практичного використання), що вщображае накопичену суму витрат
ВИТРАТН1СТЬ % Конвертер = RANDOM (0.7,0.9) Вартють розробки, представлена високими витратами на впровадження нововведення при високих ризиках реал1зацп ново! або вдосконалено! продукци
ПЕРСОНАЛ % Конвертер = 0.1 Вщсутшсть квал1фжованого персоналу на еташ впровадження шновацш незалежно вщ кадрового потенщалу шдприемства
ПОДАТОК % Конвертер = RANDOM (0.05,0.3) ставка Вщсутшсть з боку держави ефективних програм з1 стимулювання шновацшно! д1яльносп з послаблення податкового тиску у вигляд1 зменшених податкових ставок, надання податкових «кашкул» на перших етапах реал1зацп шновацшно! продукци тощо
1НФОРМА-ТИЗАЦ1Я % Конвертер = RANDOM (0.05,0.3) Вщсутшсть шформацп про технологи, шформацп про ринки, труднощ1 знаходження партнер1в для шновацшно! д1яльносп, недостатшсть шституцшного забезпечення шновацшно! д1яльносп
Ф1НАНСУ-ВАННЯ % Конвертер = IF RANDOM (0,1)<0.2 ELSE 1 Вщсутшсть внутр1шшх та зовшшшх джерел фшансування
1НФЛЯЦ1Я % Конвертер = RANDOM (0.3,1) Швидю шфляцшш процеси, шдвищуюч1 ризики вщ впровадження шновацш
Дамо роз'яснення щодо заданих napaMeTpiB iмiтaцшно! моделi. Виходячи з первюних статистичних даних, отриманих вiд репонального вiддiлення Державно! статистично! служби Укра!ни, значення блок1в ПРОЦЕС РОЗРОБКИ та ВИРОБНИЦТВО на перший розрахунковий перюд вкaзaнi з огляду на динамжу iнновaцiйних витрат промислових пiдприeмств Одеського репону за остaннi три роки.
Зважаючи на дiю широкого кола фага^в на iнновaцiйну дiяльнiсть господарюючих суб'екпв, що буде описано нижче, та поясненi цим !х обмежеш фiнaнсовi можливостi щодо придбання результату роботи науково-дослщних оргaнiзaцiй - нововведения - в рaзi зовнiшнього характеру набутих знань та певно! складносп отримання повно! вiддaчi вiд впровадження результaтiв здiйснених власними силами розробок в рaзi не
патентування та розповсюдження й тривалосп окупносп витрат, значения елементу ВИРОБНИЦТВО створено! модел! задано в меншому вщ реал!зацшно! цши готового надшшовшого на ринок нових технологш нововведення (блок ПРОЦЕС РОЗРОБКИ) значенш, посилаючись на наступш чинники:
— розгляд не одиничного замовлення, а розповсюдження нових щей у вигляд1 товар1в, технологш та оргашзацшних ршень, виконаних на потребу ринку сторонньо! для окремого тдприемства оргашзащею;
— закладення в щну оргашзащею розробником, розповсюджувачем певно! частки понесених витрат з врахуванням поступового повернення витрачених ресурйв у фшансовому екиваленп вим1рювання;
— значения малого б1знесу як рушшно! сили економ1ки та представлення на ринку новинок тдприемцями переважно цього сектору як поштовху до переходу на вищий щабель класифшацп тдприемств за розм1ром та потенцшного покупця розробки науково -дослщно! оргашзацп.
Згщно з дифузшною моделлю Е. Роджерса, викладеною у його книз1 «Дифуз!я шновацш», юную п'ять р1вшв прийняття р!зномаштного новаторства членами суспшьства та визначена на !х основ! вщповщна к1льк1сть груп споживач1в за критер1ем вщкритосп до новинок. Враховуюч! розподш населення за частками (новатори - 2,5%, ранш послщовники - 13,5%, ратша бшьшють -34%, тзтша бшьшють - 34%, консерватори -16%) були задан параметри для ФАКТИЧНО1 РЕАЛ1ЗАЦП. Також у формул! було враховано на шдстав1 отриманих статистичних даних 1нновац1йно! активносп п1дприемств р1зних галузей економ1ки р1вном1рний розпод1л по споживанню м1ж р1зними видами промисловост1 та окремо шформацшно-телекомушкацшними технолог1ями за об'емом в1дпов1дних витрат в розм1р1 50%.
Коеф1ц1ент морального зносу було встановлено в розм1р1 вщ 5 % до повно! втрати розробкою свое! актуальност1 та новизни - 100% - з розподшом у вигляд1 граф1чно! функцп його значення у поступовому зростанш на протяз1 всього пер1оду моделювання.
Введення ряду фактор1в зовн1шнього та внутршнього впливу на здiйснения 1нновац1йно! д1яльност1 представлено на рис. 1. в додатковому сектор1 «Комерщал!защя»
Перетворювачам ВИТРАТШСТЬ, ПЕРСОНАЛ, ПОДАТОК були задаш приблизш прогнозн1 значення з врахуванням сучасних тенденц1й.
В1дпов1дно до канал1в дифуз1! 1нновац1й за Кер1вництвом Осло [9] та слабких зв'язк1в розповсюдження шформацп в кра!н1 про р1зноманггш новацп перетворювач модельних одиниць 1НФОРМАТИЗАЦ1Я був встановлений на р1вн1 5%-30%, при чому верхня границя штервалу виступае як оптим1стична прогнозна величина.
Конвертер Ф1НАНСУВАННЯ заданий на умов1 в1рог1дност1 отримання суб'ектами господарсько! дояльносп необх1дного ф1нансового забезпечення на провадження 1нновац1йно! д!яль-ност1 на позицп застосування новац1!, при чому було обрано штервальний вар1ант встановлення парламенпв з метою розгляду можливост1 фшансування на частков1 зм1ни або шновацшну модиф1кац1ю виробництва в меншому розм1р1.
За даними оф1ц1йного сайту Мшютерства ф1нанс1в (http://minfin.com.ua/) в жовтн1 2015 р. вдекс 1нфляц1! в Укра!т складае 98,7%, а станом на останню дату вказаного м1сяця накопичувальним п1дсумком - 139%. Враховуючи динам1ку коливань даного макроеконом1чного показника за офщшними даними та реальн1 шфляцшш процеси з посиланням на поточне економ1чне та пол1тичне становище в кра!ш перетворювачу модельних одиниць 1НФЛЯЦ1Я % було задано значення в штервал1 збiльшения в1д 30% до 100% ор1ентовано на практику коливань 1ндексу споживчих ц1н за р1к в перспектив! на 10 наступних аналопчних пер!од!в.
Под!ею, яка управляе моделлю, служить ринковий попит на шновацшну продукцш.
Таким чином, у вщповщносп до класиф!кац!! !м!тац!йних моделей, приведено! в другому роздш, побудована являеться динам!чною, стохастичною, дискретною.
З рис. 1 видно присутнють у модел! контуру (циклу, петл!) негативного зворотного зв'язку: ДЕФЩИТ - ПОПИТ НА РОЗРОБКИ - ПРОЦЕС РОЗРОБКИ - ВИРОБНИЦТВО - ДЕФЩИТ. Збшьшення потреби в шноващях веде до збшьшення дефщиту, попиту на розробки, процесу розробки, виробництва.
Запустити модель на виконання. Сл!д зазначити наявнють в модел! ц!лого ряду зовшшшх (екзогенних) зм!нних: ПОТРЕБА В 1ННОВАЦ1ЯХ, ВПРОВАДЖЕННЯ, ФАКТИЧНА РЕАЛ1ЗАЦ1Я, ЗНОС, ВИТРАТШСТЬ, ПЕРСОНАЛ, ПОДАТОК, 1НФОРМАТИЗАЦ1Я, ФШАНСУВАННЯ, 1НФЛЯЦ1Я. З пом!ж них змшна ФАКТИЧНА РЕАЛ1ЗАЦ1Я була вщображена на граф!ку (рис. 2) з метою встановлення залежност! !нновац!й, у фактичному результат! прийнятих ринком, та тих, що принесли дох!д !х к1нцевим реал!заторам, та необх!дност! задоволення нових потреб, виникаючих в процеа експлуатац!! вже наявних на ринку товар!в та технолог!й, тобто ПОПИТУ НА РОЗРОБКУ, вщ втрати новов-веденнями свое! новизна та актуальносп в м!ру збшьшення !нновац!йних товар!в на ринку (старшня !нновац!й), тобто РЕАЛЬНОГО ВИПУСКУ, в динам!ц!.
Залежшсть попиту та випуску з обернено пропорцшним характером тако! залежноси тдтверджуе лог!ку ринково! кон'юнктури та в прогноз! на 11 наступних риншв в Одеському репош позначаеться сильними змшами зростання та падшня, що говорить про висок! активнють змши смак1в споживач!в та р!вень морального зносу запропонованих вироб!в. Крива прийняття
ринком запропонованих виробiв з врахуванням подiлу покупщв на п'ять груп Е. Роджерсом за ознакою прийняття нового у результуючому показнику суб'екпв пiдприeмництва мае значно «спокштш» коливання, що говорить про стабшьшсть успiху iнновацiй тсля !х впровадження на протязi ще десятку рок1в з позначення в шнщ прогнозного перiоду його тдвищення з причин:
— набуття шновацшними товарами бiльших споживчих якостей, осшльки модифжацп
товарiв згiдно з мiжнародними стандартами не вважаються такими, що мають iнновацiйних характер змiн; — збшьшення емностi ринку товарiв, що випускаються;
в тдтвердження теорп дифузп шновацш внаслiдок поступового завоювання ринку такими товарами у груп з бшьшим порогом консервативности.
Iнновацiйна динамша
1000000
900000
800000
ifl 700000
ft
1-е 600000
о
В 500000
ta 400000
ю
и 300000
200000
100000
Попит на розробки
Реальний випуск
Фактична реатзаидя
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Роки
0
Рис. 2. Графж шновацшно1 динам1ки ПОПИТУ НА РОЗРОБКИ (1), РЕЛЬНИЙ ВИПУСК (2), ФАКТИЧНА РЕАЛ1ЗАЦ1Я (3)
В свою чергу значна р1зниця м1ж кривими
РЕАЛЬНОГО ВИПУСКУ та ФАКТИЧНОÏ
РЕАЛ1ЗАЦП свщчить про:
— вщставання р1вня науково-техшчного прогресу в1д бшьш швидших темтв виникнення все нових i нових потреб, це ж стосуеться i не завжди наявного бажання виробнишв деяких галузей частих змш у технологiчному процесi, зокрема з причини високих витрат та невиправданих швидкостей окупностi, що приводить до полшшення товарiв за к1льк1сними та яшсними показниками без врахування з тако! позицiï розгляду маркетингових рiшень;
— вплив iндексу споживчих цiн на фiнансовi можливостi домогосподарств з врахуванням економiчноï та полiтичноï ситуацiï в краш на кожну окрему дату та випкаю чого з цього перерозпод^ наявних в них кошпв на задоволення елементарних та нагальних потреб незалежно вiд шновацшносп придбаних товарiв;
— оповiщення потенцшних покупцiв шновацш-ного продукту чи технологи з позицп к1нцевих споживачiв та виробникiв-користувачiв промiжною сировиною та матерiалами, покупними напiвфабрикати та комоле-
ктуючими виробами, переданими на переробку матерiалами тощо.
За всiма шшими показниками зпдно з даними цього графжу коливання, цикли та кризи: ДЕФ1ЦИТ, ПОПИТ НА РОЗРОБКИ, ПРОЦЕС РОЗРОБКИ, наявностi iнновацiй у робот -ВИРОБНИЦТВО. З запiзненням починаеться зменшення цих показник1в у проявi зменшення виробництва таких товарiв, або аж до 1х припинення.
У математичнiй теорп систем управлiння доведено, що в системах з негативним зворотним зв'язком затзнюваннями i накопиченнями можливi коливання i стiйкiсть. В економiцi це цикли та кризи. Такий закон нашо! системи. Основнi характеристики циклiв - це перюд i амплiтуда коливань (глибина циклу) [3]. Можна дослщжувати залежнiсть стiйкостi системи вiд рiзних лагiв науково-дослiдного процесу.
Якщо змiнювати значення параметрiв затримки в блощ розробка, то можна зробити висновок iз збiльшенням затримки, тобто вщставання реакцп розробки на попит, зростае амплиуда i перiод коливань показнишв шновацшно! системи. Знижуеться стiйкiсть системи розробка - випуск, зростае нестшшсть, можливють криз. За допомогою iмiтацiйноl моделi можливо досль
джувати вплив терм1ну зберпання змшами новизни, старшня шновацш на динашку системи.
Якщо змшити значення параметра затримки (випуск товар1в, що зазнали шновацшних змш) в блощ ВИРОБНИЦТВО, то можна зробити висно-вок, що !з збшьшенням затримки зростае ампль туда 1 перюд показник1в шновацшно! системи, тобто знижуеться !! стшшсть, зростае нестшшсть, можливють криз. Це характерно для галузей, що виробляють товари довгострокового користування або тривалого збер1гання, в результат! чого старшня шновацш протшае швидшими темпами ще на стадп впровадження, тим самим збшьшуючи ризики тако! шновацшно! дояльносп.
Для товар1в разового або нетривалого споживання, що не шдлягають тривалому зберь ганню, при нетривалих затримках виробництва, коливання будуть меншими, що бшьш робить шновацп такого проф1лю бшьш випдними для шдприемщв 1, в свою чергу, гальм1вними для
науково-дослшного прогресу, вш чого неза-доволеш потреби споживач1в тшьки зростають, в результат! чого наступний технолопчний «бум» очшуеться в б!льшому розм!р!. Система в такому випадку в!дносно стшка. Це в!дпов!дае !стор!! економ!ки, коли кризи з'явилися з розвитком великого машинного виробництва.
Оскшьки модель розраховуеться на основ! шновацшних витрат !, в!дпов!дно, у грошовому вим!рнику, окупн!сть !нновац!й (крива РЕАЛЬНИИ ВИПУСК) доц!льно буде сп!вставити з витратами, понесеними п!д час !х впровадження (крива КОМЕРЦ1АЛ1ЗАЦ1Я), п!д впливом фактор!в зовн!шнього та внутр!шнього впливу.
Як видно з граф!ку, (рис. 3) залежшсть кривих зм!нних вшбиваеться !! перем!нним характером з прямо! на зворотну в областях зростання ! спаду з поступовим скороченням пер!оду тривалост! кожного типу тако! залежносп.
Iнновацiйна динамiка
к л
ю О
Комерц1ал1зац1я Реальний випуск
1800000 1600000 1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Роки
Рис. 3. Графш шновацшно! динам!ки РЕАЛЬНОГО ВИПУСКУ (1) та КОМЕРЦ1АЛ1ЗАЦП (2)
Окупшсть понесених витрат на технолопчш зм!ни шновацшного характеру показана вищим положенням вшповшно! криво! на б!льш!й частин! кожно! знижувально! фази !нновац!йного розвитку внаслшок стар!ння п!дприемницьких !нновац!й.
Також причиною такого розмщення кривих на граф!ку прямо! залежност! може служити наявшсть або в!дсутн!сть достатнього ф!нансування, високий р!вень !нфляц!!, маючий влив невиправданого зб!льшення !нновац!йних ризик1в для провадження даного виду економ!чно! д!яльност!.
Шдвищувальш фази характеризуються впровадження нових технолопчних р!шень, п!дтверджуваних показником КОМЕРЦ1АЛ1ЗАЦ11 та поступовим вибуттям у вигляд! спаду вшповшно! криво! з втратою новизни та набуттям набридливост! !нновац!й.
Пштвердженням зроблених висновк1в щодо за-лежносп попиту на технолог!чну результативн!сть
науково-дослшних орган1зац1й та наукових в1дд1-л!в промислових п!дприемств - розробки - вш задоволення потреб споживач!в виробництвом в!дпов!дно! продукц!! та залежност! необхшносп !нновац!йного оновлення виробництва в!д ба-жання купувати запропоновану продукц!ю може служити наповнення фонд!в п!д час запуску мо-дел! на виконання при введених зм!нних за заданими параметрами (рис. 4).
Узагальнена модель Басса (вихшна модель Басса, враховуе маркетингов! зм!нн!), представлена Ф. Бассом, В. Кршнаном ! Д. Джейно, модель В. Кршнаном ! В. Кумаром на шдстав! узагальнено! модел! Ф. Басса та шш! досл!джують т!льки вшмшносп в дифуз!йних процесах в декшькох системах ! не враховують ефекти взаемовпливу ! взаемод!! цих систем [1]. Побудована в процеа дослщження модель дозволяе виконати ц! завдання в певному степен!.
Рис. 4. Запуск виконання моделi для аналiзу циклiв iнновацiйноï активностi та поширення iнновацiй
На користь розроблено1' моделi аналiзу шновацшно1' активностi промислових пiдприемств та поширення шновацш свiдчить факт ширшого охоплення на вiдмiну вiд теорiï Ф. Басса, що визначаеться у врахуванш не тiльки позицiï домогосподарств як шнцевого споживача iнновацiй у виглядi виробленоï з 1х застосуванням продукцп, виконаних робiт, отриманих послуг, а й позицп виробник1в (пiдприемцiв) як безпосередшх комерцiалiзаторiв нововведень.
Висновки
Слад вiдзначити вiдсутнiсть регiональних моделей оцшки поширення iнновацiй як подальшого напрямку дослiдження, як1 враховують так1 особливосп регiонiв, як показники рiвня економiчного розвитку регiону, ресурсного забезпечення репону пiд виробництво iнновацiй та показники, що характеризують прiоритети держави i регiональних органiв влади щодо розвитку репону. Крiм того, вiдсутнi моделi
оцiнки ефектiв взаемовпливу i взаемодп регiональних систем з урахуванням пере-рахованих особливостей регiонiв (Крiшнаном i Кумаром сформована лише загальна модель, що вимагае конкретизацп для бiльш точного прогнозування) [1].
Таким чином, створен в майбутньому регiональнi економiчнi моделi оцiнки поширення iнновацiй внесуть значний внесок як у репональну економiчну науку, так i в моделi оцiнки поширення iнновацiй [1]. В свою чергу, розроблену на пiдставi теоретичного вивчення особливостей шновацшно! дiяльностi модель для аналiзу циктв iнновацiйноl активностi промислових пiдприемств можна використовувати для цiлей оцiнки даного виду економiчноl дiяльностi як на загально-державному та на репональному рiвнях, зокрема для визначення шновацшно! емносп, так i для окремого господарюючого суб'екта.
Список л^ератури:
1. Евдокимов С.А. Перспективы развития региональных экономических моделей оценки диффузии инноваций инновационных товаров-комплементов / С.А. Евдокимов // Материалы II Международной научно-практической конференции «Регион в период модернизации: социальные институты» (Новгород, 5 апреля 2013 г.). - К.: НИСОЦ. 2013. - С. 109-118 [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://khamovniky.ru/upload/iblock/c9d/ c9d8d0559dd741eb6d1b6b4ebcddeb98.pdf.
2. Кравченко В.Н., Приходько Т.И. Имитационная модель диффузии инновационной продукции промышленного назначения // Новое в экономической кибернетике: Сб. науч. ст. / Донецкий нац. ун-т. - Донецк: ДонНУ. - 2006. № 3 - C. 52-64 [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://modeling.at.Ua/_ld/0/1_ArticleKVNPTI_n.pdf.
3. Методичш вказiвки до виконання практичних завдань з дисциплши «1мггацшне моделювання» для студенпв IV курсу уйх форм навчання напряму тдготовки 6.030502 «Економiчна кибернетика» / Укл. О.А. Клеткова. - Одеса: ОНПУ, 2014 р. - 71 с.
4. Клеткова О.А. Ьштацшна модель страхово! компанп як споаб досягнення стратепчних фшансових цiлей / О.А. Клеткова // Економша: реали часу. Науковий журнал. - 2013. - № 4 (9). - С. 195-201 [Електронний ресурс] - Режим доступу до журн.: http://www.economics. opu.ua/2013/n4.html.
5. Bass, Frank M. 1994. The Evolution of General Theory of the Diffusion of Technological Innovations, Polykarp Kusch Series, The University of Texas at Dallas, 1 - 22.
6. Делицын Л.Л. Моделирование распространения нововведения в неоднородной социально-экономической системе с учетом цен и демографических процессов / Л.Л. Делицын // Труды VIII
Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (Москва, 9 августа 2009 г.). - К.: SICPRO. 2009. - С. 118-121 [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://ww.hse.rll/data/2014/02/11/13284Ш09/118-121%20Н.Н.Жидкевич.pdf.
7. Колокольников О.Г. Менеджмент инновационных процессов на основе реструктуризации предприятия на технологические системы [Текст] / О.Г. Колокольников // Инновации. - 2007. -№1. - С. 91-95.
8. Шаймиева Э.Ш. Актуальная исследовательская проблематика диффузионного процесса для формирования инновационно-технологической системы региона / Э.Ш. Шаймиева // Региональная инновационная система. - 2010. - № 4. - С. 2-8 [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www.v-itc.ru/investregion/2010/04/pdf/2010-04-01.pdf.
9. Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям / Совместная публикация ОЭСР и Евростата. - [Третье изд.] - М.: ЦИСН, 2010. - 192 с.
10. Особливосп облжу шновацшно! д!яльносп промислових тдприемств за м1жнародними та нацюнальними стандартами [Електронний ресурс] / Л О. Волощук, О. I. Носовець // Економша: реалп часу. Науковий журнал. - 2015. - № 5 (21). - С. 188-193. - Режим доступу до журн.: http://economics.opu.ua/files/archive/2015/n5.html.
Надано до редакцп 07.11.2015
Волощук Лщя Олександавна / Lidia O. Voloshchuk
l. a. voloschuk@gmail. com
Носовець Олександра IropÍBra / Oleksandra I. Nosovets
Professorka@ukr. net
Посилання на статтю / Reference a Journal Article:
Прогнозування шновацшно! aKmueHocmi промислових тдприемств ÍHcmpyMeHmcmu iмiтацiйного моделювання бiзнес-процесiв [Електронний ресурс] / Л. О. Волощук, О. I. Носовець // Економта: реалп часу. Науковий журнал. - 2015. - № 6 (22). - С. 147-155. - Режим доступу до журн.: http://economics.opu.ua/files/ archive/2015/n6.html
