Прогнозирование в инновационном менеджменте

Управление инновационным процессом невозможно без реализации такой функции, как прогнозирование. Научно-техническое прогнозирование как составная часть планирования инновационной деятельности выступает источником формирования принципиально новых направлений техники или решений при ее конструировании.

Прогноз сокращает количество вариантов проработки на стадии формирования плана, повышает глубину и качество его обоснования, формирует конечные цели плана, определяет условия его выполнения, моделирует возможные пути развития объекта, необходимые для их осуществления мероприятия и ожидаемые результаты. Разнообразие видов научно-технических прогнозов и задач, решаемых с их помощью в области инновационного менеджмента, требует применения различных систем и методов построения самих прогнозов.

Каждый прогноз возникает в результате многоступенчатого процесса получения необходимой информации, ее переработки с помощью специальных приемов и оценки достоверности полученных результатов. От того, какие конкретные данные необходимы для разработки прогноза, зависит выбор носителей информации, способ се получения, последовательность и ОГЛАВЛЕНИЕ выполнения специальных расчетов с целью объективной оценки перспектив развития исследуемого объекта.

Современная практика насчитывает более 130 различных методов разработки прогнозов. Все многообразие методических приемов научно-технического прогнозирования условно можно свести к трем основным группам: прогнозирование на основе экстраполяции; экспертные методы прогнозирования и методы моделирования.

При прогнозировании развития науки и материально-технических инноваций наиболее часто применяются методы экстраполяции. Их сущность состоит в том, что, анализируя изменения отдельных параметров разрабатываемой техники и технологии в прошлом и исследуя факторы, обусловливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях развития и путях совершенствования этой сферы в будущем.

В научно-техническом прогнозировании принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции: задачи динамического и статического анализа. В динамической задаче главным и единственным фактором развития выступает фактор времени. В этом случае прогноз развития инновационного процесса составляется на основе анализа временных рядов, отражающих изменения того или иного прогнозируемого параметра во времени.

Непосредственное прогнозирование параметров развития методом экстраполяции производится по рассчитанным аппроксимирующим функциям. Для этого выбирают требуемое значение аргумента периода прогнозирования, лежащее за пределами эмпирических данных, вводят его в полученное уравнение и рассчитывают ожидаемое значение прогнозируемого параметра в будущем.

В аналитическом выражении развития прогнозируемого объекта (параметра) фактор времени рассматривается как независимая переменная, а значения параметров выступают как функция этой переменной. Однако развитие материально-технической сферы инноватики и соответствующее изменение прогнозируемых параметров зависят не от того, сколько времени прошло с исходного момента, а от того, какие факторы, в каком направлении и с какой интенсивностью влияли на его развитие. Поэтому крайне важно в процессе разработки прогноза исследовать зависимости главных прогнозируемых параметров от факторов, влияющих па их развитие.

Прогнозирование параметров по факторам, влияющим на их развитие, осуществляется на основе методов корреляционно-регрессионного анализа.

Экстраполяция тенденций относится к количественным методам прогнозирования. Для прогнозирования же качественных характеристик, а также социально-экономических объектов, развитие которых не поддается формализации и статистическому моделированию, широко используются методы экспертных оценок. Суть экспертных методов научно-технического прогнозирования состоит в том, что на основе априорных оценок группы специалистов делается заключение о путях развития и перспективных направлениях научных исследований и разработок.

Ряд методов отражает нормативный подход к разработке научно-технических прогнозов. При таком подходе перспективы развития определяются исходя из заранее установленной цели. В этом случае задача прогноза состоит в том, чтобы сформировать структуру взаимосвязанных элементов, обеспечивающих безусловное и наиболее рациональное достижение установленной цели. Структура взаимосвязанных элементов образует иерархическую систему, графическое изображение которой называют "дерево целей". На каждом уровне дерева целей располагаются элементы, раскрывающие ОГЛАВЛЕНИЕ или средства решения проблем вышестоящего уровня.

Одним из наиболее перспективных подходов к разработке прогнозов считается моделирование процессов развития, т.е. определение перспектив техники на основе адекватных моделей ее развития. По характеру используемых моделей различаются логические, информационные и математические модели прогнозирования. Логическое моделирование включает тщательное изучение внутренней логики развития прогнозируемого объекта и разработку на этой основе соответствующих исторических моделей-образцов. Практический интерес представляют методы построения различных информационных моделей. В настоящее время разработаны и используются методы научно-технического прогнозирования, основанные на анализе информационных массивов, содержащихся в заявках на изобретения и выданных патентных документах.

Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы анализа тенденций развития техники. Они позволяют дать количественное описание динамики развития реальных объектов прогнозирования, изучить характер и направления влияния на их изменение различных факторов. Для моделирования процессов научно-технического развития особенно часто используются методы статистического анализа, исследование производственных функций, динамическое программирование.