Оценка эффективности инновационного проекта

Министерство образования и науки РФ

ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет инженерной экологии»

Кафедра: «Менеджмент и Экономика»

Дисциплина: «Инновационный менеджмент»

Курсовой проект

на тему: «Оценка эффективности инновационного проекта»

Вариант - 10

Выполнил: студент IV курса

Очной формы обучения

Группы Э-42

Колупаева Людмила Андреевна

Проверила:

доц. Лапшина Ольга Васильевна

Москва – 2011г.

Содержание

Раздел I. Теоритическая часть

Введение

1.              Эволюция подходов к технологическому прогнозированию

2.              Виды технологических прогнозов

3.              Методы коллективных экспертных оценок: метод коллективной генерации идей, метод Дельфи, метод экспертных комиссий

4.              Методы прогнозной экстраполяции

5.              Методы моделирования

6.              Перспективные направления развития научно-технического развития

7.     Прогнозирование в зарубежных странах

7.1 Прогнозирование в США

7.2 Прогнозирование в Германии…………………………………………………………..21

7.3 Прогнозирование во Франции

Раздел II. Практическая часть

I. Расчет исходных показателей проекта

II. Расчеты показателей экономической эффективности исходного варианта проекта

III. Анализ показателей экономической эффективности и оценка эффективности исходного варианта инновационного проекта

IV. Расчет исходных показателей улучшенного проекта

V. Расчет показателей экономической эффективности улучшенного варианта инновационного проекта

VI. Анализ показателей экономической эффективности улучшенного варианта проекта, сравнение с показателями исходного варианта

VII. Сравнительная таблица основных показателей экономической эффективности исходного и улучшенного варианта проектов

Заключение

Список использованной литературы:

Раздел I. Теоритическая часть

Введение

Латинское слово innovatio (обновление, улучшение) является основой английского слова innovation (инновация), имеющего в переводе на русский язык значения «нововведение, новшество». Следовательно, термин «инновация» ассоциируется прежде всего с внесением нового, внедрением последних достижений науки и техники в производство и все другие сферы жизни людей. Несмотря на кажущуюся простоту, понятие «инновация» является весьма емким, многогранным. И в экономической литературе в настоящее время нет его единого толкования.

Понятие инновация более широкое, чем "новая техника", т.к. последнее применяется только в отношении орудий труда, новых материалов, реагентов и пр., используемых в основном в производстве. Понятие же инновация распространяется на новый продукт или услугу, способ их производства, новшество в организационной, финансовой, научно-исследовательской и других сферах, любое усовершенствование, обеспечивающее экономию затрат или создающее условия для такой экономии.

Инновация — использование результатов научных исследований и разработок, направленных на совершенствование процесса деятельности производства, экономических, правовых и социальных отношений в области науки, культуры, образования и в других сферах деятельности общества. Этот термин может иметь различные значения в разных контекстах, и выбор их зависит от конкретных целей измерения или анализа.

Производственные предприятия должны постоянно совершенствовать все сферы своей деятельности, вводить различные новшества в связи с наличием объективных факторов: возрастающие потребности населения, конкуренция, развитие науки и техники. В этих условиях ни одно предприятие не сможет сколько-нибудь долго существовать без заметных усовершенствований своей деятельности. Побудительным мотивом развития инноваций на предприятии является стремление снизить издержки предпринимательской деятельности и увеличить прибыль в условиях жесткой конкуренции.

Отсюда у каждого предприятия возникает необходимость создавать конкурентные преимущества, а это возможно за счет использования инноваций.

Инновационная деятельность предприятия – это деятельность, направленная на использование результатов научных исследований и разработок для обновления номенклатуры и улучшения качества выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления.

1.      Эволюция подходов к технологическому прогнозированию

Прогнозирование социально-экономических явлений имеет за рубежом многовековую историю. Она ведется, по меньшей мере, со времен культа бога-прорицателя Аполлона в Древней Греции. В Средние века Нострадамусом был написан трактат "Столетия" (первое издание увидело свет в 1555 г.), сохранивший популярность до настоящего времени. Наконец, нельзя не вспомнить в этой связи имя Мальтуса, идеи которого в течение многих лет стимулировали прогностические исследования в области демографии, экологии и ресурсного обеспечения.

Новая волна интереса к проблемам социально-экономического прогнозирования, а также научному обоснованию и методологии построения прогнозов берет начало в послевоенные годы XX в. Значительную роль в этом сыграла в конце 60 — начале 70-х гг. активная деятельность Римского клуба по применению для целей научного прогнозирования моделей системной динамики Дж. Форрестера (1971) и Д. Мидоуза (1972). Работа последнего "Пределы роста" количественно обосновала серьезные угрозы, которые могут возникнуть на пути устойчивого развития человечества как единого целого из-за сокращения запасов энергии и сырьевых ресурсов, а также вследствие интенсивного загрязнения окружающей среды при сохранении наблюдавшихся ранее темпов производства и роста населения.

Существенный прогресс в области методологии и анализа данных был достигнут в рамках второго доклада Римского клуба, подготовленного под руководством М. Месаровича и Э. Пестеля (1974). Авторы доклада использовали в своем исследовании подход, учитывавший взаимосвязи основных регионов планеты.

Результаты этих и ряда других исследований способствовали тому, что начиная с 70-х гг. в круг интересов и постоянного вни­мания политиков, экономистов и социологов прочно вошли про­блемы преодоления неравенства между бедными и богатыми стра­нами, защиты окружающей среды и климатических последствий ее загрязнения, поиска альтернативных моделей развития челове­ческой цивилизации.

Понимание того, что решение этих проблем неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, а также необходимость эффек­тивного распределения ограниченных бюджетных ресурсов на осу­ществление НИОКР и инноваций стимулировали на национальном уровне целый ряд крупных исследовательских проектов и долго­срочных программ в области прогнозирования.

Пик активности в этой области приходится на 90-е гг. Он был связан с приближением нового тысячелетия и естественным же­ланием заглянуть в будущее. Среди появившихся в это время работ можно назвать книги Дж. Нэсбитт и П. Эбурдин "Что нас ждет в 90-е годы. Мегатенденции. Год 2000", Дж. Л. Петерсона "Путь к 2015 году" (1994); научный прогноз группы сотрудни­ков американского университета им. Дж. Вашингтона "Новые тех­нологии: что нам ждать в 2001—2030 гг." (1997), фундаменталь­ную монографию Дж. Ф. Коутса, Дж. Б. Махаффи и Э. Хайнса "2025: сценарии развития США и мирового сообщества под воз­действием науки и технологий" (1997), сценарный проект Евро­пейской Комиссии 1999 г. "Scenarios Europe 2010" и многие дру­гие работы.

Наряду с глобальными прогнозами развития человечества был сделан ряд отраслевых прогнозов: прогноз старшего вице-прези­дента корпорации IBM П. Хорна "Информационные технологии изменят весь окружающий мир"; прогноз Института окружающей среды Франции "Окружающая среда XXI века"; многочисленные прогнозы в области сельского хозяйства, здравоохранения, транс­порта и пр.

Казалось бы, со вступлением в новый век и новое тысячелетие прогностическая активность должна пойти на спад. Но этого не произошло. Виной тому стал во многом рост цен на энергоресурсы и связанное с этим обострение энергетических проблем, масштаб­ные климатические катаклизмы во многих частях света, вызван­ные, как полагает ряд исследователей, последствиями техноген­ного загрязнения окружающей среды, демографические проблемы и многие другие факторы.

Так или иначе, но мы наблюдаем сегодня новый всплеск инте­реса к прогнозам будущего во всех временных интервалах от крат­косрочного (на один-три года) до долгосрочного (на 30—50 и бо­лее лет). Их разработчиками выступают уже не только отдельные ученые или научные коллективы, но и крупнейшие частные кон­сультационно-аналитические центры (например, Goldman Sachs, Price Waterhouse Coopers, "РЭНД Корпорейшн"), промышленные корпорации (в частности, Exxon Mobil, IBM), ведущие международ­ные организации (ФАО и Агентство по окружающей среде при ООН, Международное энергетическое агентство и др.).

Основным катализатором усилий в области прогнозирования является желание выделить и исследовать самые острые проблемы, с которыми человечеству придется столкнуться уже в обозримом будущем, найти наиболее перспективные пути для их решения. Кроме того, регулярно подтверждаемые экономические прогнозы свидетельствуют о правильности используемых при их построе­нии исходных теоретических гипотез и экономических моделей, а это дает основание для эффективного распределения ограничен­ных общественных ресурсов, экономического планирования и раз­работки более эффективной долгосрочной социально-экономиче­ской стратегии. Отклонения от прогнозных значений дают, в свою очередь, серьезные основания для размышлений о причинах их возникновения.

Анализ научных публикаций показывает, что проблема выбора методологии для построения прогнозов, особенно на средне- и долгосрочную перспективу, еще далека от своего решения. В на­стоящее время в практике прогнозирования используются самые разные подходы, что объясняется продолжающимся развитием теории с учетом постоянно изменяющихся экономических условий и имеющихся у исследователей возможностей.

Можно выделить три основных характерных периода развития современной методологии прогностических исследований.

Первый период охватывает 50-е — 60-е гг. XX в. Основное со­держание этого периода во многом определялось тем, что он при­ходился на годы "холодной войны" и обострения отношений меж­ду странами Востока и Запада. Создание атомной, а затем и водо­родной бомбы, рождение атомной энергетики, развитие ракетной техники и запуск первого искусственного спутника Земли проде­монстрировали в явном виде высокий потенциал использования научного знания как в мирных, так и в военных целях. Отсюда четкая ориентация выполнявшихся в те годы прогнозов на анализ возможностей применения последних достижений науки и техни­ки в военно-технической области и выработку мер по своевремен­ному противодействию таким попыткам со стороны вероятного противника.

В данный период получили заметное развитие количественные методы прогнозирования, базирующиеся на использовании приме­нительно к указанным задачам методов математики и статистики. Среди них — анализ временных рядов, линейный и множествен­ный регрессионный анализ, разработка эконометрических моделей, методы стохастического моделирования.

Общая особенность большинства этих методов заключалась в том, что они ориентировались на предсказание значений отдель­ных переменных изучаемой системы или ее поведения в целом на основе уже известных количественных показателей. Иными словами, будущее рассматривалось в этих моделях как линейная экстраполяция прошлого.

Существование государственного заказа на определение буду­щих технологических прорывов в военной области, подкреплен­ное необходимым финансированием из бюджетных источников, позволило проделать в те годы большую аналитическую работу по изучению, обобщению, обоснованию применимости и сопо­ставлению различных методов научно-технического прогнози­рования. Результаты этих исследований нашли в дальнейшем отражение в получивших широкую известность переведенных на русский язык специальных монографиях и научных статьях Дж. Мартино, Р. Эйреса, Э. Янча и ряда других авторов.

Под влиянием этих и многих других работ постепенно сложи­лось понимание того, что простая линейная экстраполяция эмпи­рических данных дает адекватные прогнозы лишь на очень огра­ниченном отрезке времени. С увеличением прогнозного интервала дисперсия любой количественной характеристики, представляе­мой случайной величиной, неизбежно возрастает до значений, которые лишают полученные прогнозные оценки практической ценности.

Значительные трудности в применении количественных методов для получения надежных с математической точки зрения прогнозов создает необходимость использования достаточно больших, "длинных" и достоверных массивов статистических дан­ных.