Модель инновационного потенциала вуза

В конце двадцатого века практика инновационной деятельности и ее теоретическое осмысление привели к выводу о недостаточной эффективности линейных моделей для описания, анализа и интерпретации «инновационных процессов» и «вызова спроса» (market pull). В числе недостатков данных моделей Д. Роман отмечает [7, с. 291]: не прогнозируемость появления новых продуктов из научных центров; чрезмерное увлечение научными исследованиями, не приносящими "коммерческой отдачи или выходящими за рамки технологической специализации данной организации; отсутствие взаимопонимания, достаточного уровня коммуникаций между научно-исследовательскими и другими подразделениями организации, прежде всего, между производственными и маркетинговыми; однофакторные взаимосвязи и упрощенное описание; сложность и низкий уровень коммерциализации новшеств и др.

Развитие данных тенденций и расширение эмпирических исследований инновационной практики, а также попытки их более глубокого теоретического осмысления привели к пониманию нелинейной интерпретации процесса нововведений и развития инновационного потенциала.

Нелинейная модель была предложена Р. Росвеллом и получила название «сопряженная (coupling) модель нововведений». Ее особенность заключается в выделении логически последовательных, функционально обособленных, но взаимодействующих и взаимозависимых этапов. Достоинствами данной модели являются представление нововведения как результат взаимодополнительности технологических возможностей и рыночных потребностей в рамках инновационной организации и отказ от упрощенного понимания и описания инновационной деятельности и инновационного процесса [1, с. 38].

В модели достаточно наглядно интерпретируется нововведение с точки зрения многовариантности методов и источников последовательного снижения неопределенности и трансформации ее в оценку риска. Ее важное отличие состоит и в том, что конкретные события жизненного цикла нововведений связаны не только с формальной организационной структурой, но главным образом с ориентацией на конечный экономический результат.

Нелинейная интегрированная модель подчеркивает непредсказуемость возникновения сложных проблем, решение которых может потребовать дополнительных научных изысканий, вплоть до фундаментальных, на любом этапе цикла [4, с. 87].

В нелинейной модели на первый план выходит управление знаниями, которые являются понятием более сложным, чем просто данные, информация, теория или практический опыт. Задача использования знаний в инновационной стратегии оказывается труднее, чем управление материальными, финансовыми активами или трудовыми ресурсами . Управление знаниями позволяет улавливать слабые рыночные, технологические и финансовые сигналы и раньше конкурентов запускать инновационный процесс, когда возможности еще высоки и привлекательны [6, с. 95]. На рис. 1 представлена модель ИПВ как динамической системы. Вход, выход и внешняя среда являются внешним окружением системы инновационного потенциала вуза. Модель разработана на исходных параметрах модели учетных и оценочных показателей инновационной деятельности вуза СВ. Кортова [2, с. 63] и модели системы инновационного менеджмента Л.Н. Оголевой [3, с. 36]. К входным параметрам модели относятся-когнитивные научные знания или генерация знаний, совокупность материальных, трудовых, финансовых, информационных, интеллектуальных и др. ресурсов, нормативных и правовых регламентации. К выходным параметрам относят НИР и НИОКР, новые процессы, продукты, услуги, образцы, модели, прототипы, прибыль (в бизнесе) или общественная польза (в социальной сфере), нематериальные активы - лицензии, патенты, ноу-хау, эффекты, новые знания работников, рост производства, освоение новых сегментов и новых рынков, социальная ответственность, удовлетворенность работников [5, с. 54].

Рисунок 1. Динамическая нелинейная модель ИПВ

Предлагаемая модель допускает возможность осуществления отдельных этапов инновационного процесса силами научных, конструкторских, опытных или производственных подразделений высшего учебного заведения без обязательного вовлечения научных и рыночных исследований или с использованием одного или обоих указанных этапов.

Модели, построенные с помощью данного метода, представляют собой экспертные системы, содержащие знания специалистов о характере воздействия входных факторов на исследуемый ИПВ, эта модель позволяет с высокой точностью исследовать ИПВ и прогнозировать его состояние, при соблюдении методики их использования они могут использоваться для анализа, оценки и прогнозирования ИПВ.