Разработка моделей и методов оценки инновационного потенциала высокотехнологичных промышленных продуктов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Костерин, Сергей Геннадьевич

• Костерин, Сергей Геннадьевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Костерин, Сергей Геннадьевич

Введение

ГЛАВА 1. Моделирование инновации как основа технологии создания новых продуктов

1.1. Модель инновации как основа технологического развития производства новых продуктов

1.2. Концепция оценки успеха коммерциализации нового продукта на основе его инновационного потенциала

1.3. Исследование роста инновационного потенциала продукции предприятия в условиях конкурентного окружения

1.4. Анализ изменений восприятия потребителями инновационности продуктов

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. Сравнительный анализ инновационных продуктов в условиях конкурентного окружения

2.1. Модели оценки эффективности инновационных продуктов с позиций спроса и предложения

2.2. Моделирование предпочтений потребителей инновационных продуктов с помощью функции полезности

2.3. Метод определения равновесных цен и качественных параметров для конкурирующих продуктов

2.4. Анализ инновационных преимуществ высокотехнологичных продуктов в условиях эволюции потребительских предпочтений

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. Оценка инновационных изменений на рынке высокотехнологичных продуктов на примере смартфонов

3.1. Особенности исследования конкуренции между моделями смартфонов с применением технологии анализа инновационного потенциала

3.2. Методика построения количественной шкалы эволюции высокотехнологичных компонент инновационных продуктов

3.3. Анализ тенденций создания инноваций на рынке смартфонов

3.4. Моделирование восприятия потребителями смартфонов с помощью функции полезности

3.5. Определение равновесных условий ведения конкуренции между изучаемыми смартфонами

3.6. Оценка инновационного потенциала смартфонов с учетом эволюционного развития высоких технологий

Выводы по главе 3

Заключение

Список используемой литературы

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Описание обобщенного метода моментов

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Тест проверки коррелируемости инструментальной

переменной с независимыми параметрами

ПРИЛОЖЕНИЕ С. Тест проверки на некоррелируемость инструментальной

переменной с погрешностями оценки функции полезности

ПРИЛОЖЕНИЕ D. Исходные данные об изучаемых смартфонах

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Построение количественной шкалы для оценки технологий

производства процессоров для смартфонов

ПРИЛОЖЕНИЕ F. Расчет значений количественных шкал для оценки

инновационных возможностей параметров смартфонов

ПРИЛОЖЕНИЕ G. Построение количественной шкалы для оценки прогнозируемого интереса к технологии производства процессора для

смартфона

ПРИЛОЖЕНИЕ Н. Оценки интереса к инновационным возможностям параметра тактовой частоты процессора смартфона по состоянию на 2013 год

с прогнозом на 2014 год

ПРИЛОЖЕНИЕ I. Построение количественной шкалы для оценки прогнозируемого интереса к инновационным возможностям камеры высокого разрешения для смартфона по состоянию на 2013 год с прогнозом на 2014 год

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Прогноз востребованности технических характеристик смартфонов на 2014 год

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка моделей и методов оценки инновационного потенциала высокотехнологичных промышленных продуктов»

Введение

Актуальность темы исследования

Стратегическая перспектива развития российской экономики базируется на активизации инновационных процессов. Создание инноваций в промышленности является определяющим фактором, который обеспечивает высокие темпы роста, повышение конкурентоспособности и национальной безопасности экономики России на мировом рынке. Активизация инновационных процессов на российских промышленных предприятиях основано не только на создании и внедрении инновационных технологий производства, но и сопровождается выпуском новых продуктов, обладающих свойствами инноваций. Успех инновационной деятельности промышленного предприятия определяется конечными коммерческими результатами продвижения нового продукта на рынок. Новый продукт считается инновационным, если он востребован рынком и обеспечивает производителю получение прибыли. Между конечными результатами коммерциализации инновационного продукта и ключевыми факторами, определяющими его успех на рынке, существуют сложные причинно-следственные зависимости. Анализ воздействия факторов успеха на конечные результаты коммерциализации позволяет определить подходы к построению методики оценки инновационного продукта. Разработчики и производители заинтересованы в оценке ожидаемого успеха коммерциализации инновационного продукта на ранних стадиях его проектирования. На всех последующих этапах жизненного цикла продукта также необходимо оценивать результаты его продвижения на рынок. Оценки успеха коммерциализации продукта позволяют принимать решение о внесении улучшающих инноваций для продления его жизни на рынке. Анализ результатов коммерциализации продукта позволяет определять момент запуска альтернативной инновации для удержания целевого сегмента рынка. Однако оценка коммерческих возможностей инновационного продукта

представляет собой сложную задачу.

Известные подходы к изучению коммерческих возможностей нового продукта промышленного производства ориентированы на анализ отдельных факторов успеха и в большинстве случаев предоставляют субъективные оценки ожидаемого результата коммерциализации. Широко применяются подходы к построению регрессионных функций, которые позволяют оценить рыночный успех нового продукта на основе исследования статистики создания аналогичных продуктов. Известность получил анализ новых продуктов с применением аддитивных и иерархических критериев качества, оцениваемого экспертами. Указанные подходы базируются на предположении о существовании функциональной зависимости между коммерческим результатом и ключевыми факторами успеха, прежде всего такими, как качественные параметры и цена продукта. Рассмотренные подходы применяются для изучения отдельных новых моделей и их сравнения с конкурирующими продуктами. Также для изучения конкурирующих продуктов применяются модели теории игр. Игровые модели описывают реакцию рынка на изменение цен и качественных параметров конкурирующих продуктов. Игровые подходы основаны на значительно более сложных предположениях о влиянии качества и цены продукта на его коммерческий результат, чем линейная функциональная зависимость. Игровые подходы учитывают воздействие конкурирующих продуктов друг на друга.

Однако сложность исследования зависимости коммерческого результата нового продукта от его качественных параметров и цены значительно возрастает, когда изучаемый продукт является высокотехнологичным инновационным продуктом промышленного производства. Изучение функциональных зависимостей, определяющих успех нового продукта на рынке, не дает полного представления о коммерческих возможностях инновационного продукта, а при использовании игровых моделей должна быть учтена реакция рынка на появление инновационных технологий, которые приводят к смене восприятия потребителями преимуществ конкурирующих

инновационных продуктов. Исследование воздействия друг на друга конкурирующих инновационных продуктов в условиях эволюционной смены технологий их производства позволяет раскрыть механизмы коммерциализации инноваций.

В рамках решения данной исследовательской задачи наряду с традиционными инструментами изучения факторов успеха должны быть применены новые методы анализа коммерческих возможностей инновационных продуктов промышленного производства. В диссертационной работе предлагается метод изучения инновационных продуктов на основе применения понятия границы производственных возможностей.

При решении данной исследовательской задачи в диссертационной работе предлагаются модели и методы анализа коммерческих возможностей инновационных продуктов промышленного производства.

Область исследования. Диссертационное исследование выполнено по специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» в соответствии с Паспортом специальностей ВАК РФ (экономические науки), пунктами 1.4: «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обеспечения инвестиционных решений» и 2.2: «Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер.

Целью диссертационной работы является исследование и разработка методов оценки инновационного потенциала высокотехнологичных продуктов в условиях конкуренции на основе математических моделей и методов.

В соответствии с обозначенной целью поставлены следующие задачи

диссертационного исследования:

• Исследовать методы и модели оценки конкурентных преимуществ новых продуктов и сформулировать определение инновационного потенциала высокотехнологичных продуктов на основе анализа данных методов;

• Предложить математические модели оценки инновационного потенциала новых продуктов как формальной основы проведения сравнительного анализа конкурирующих высокотехнологичных продуктов;

• Разработать методику количественного измерения параметров предлагаемых моделей оценки инновационного потенциала на основе эконометрических методов;

• Реализовать метод анализа изменений инновационного потенциала новых продуктов в условиях эволюционного развития технологий производства, приводящего к смене потребительских предпочтений.

• Апробировать полученные результаты исследования в рамках изучения инновационного потенциала новых моделей смартфонов с привлечением данных, предоставленных российскими предприятиями, торгующими коммуникационным оборудованием, на основе современного программного обеспечения и информационных технологий.

Предметом исследования являются модели и методы оценки инновационных продуктов в условиях конкуренции, что служит основой для принятия решений по повышению эффективности их коммерциализации.

Объектом исследования является система параметров инновационных высокотехнологичных продуктов, изменяющихся в условиях эволюционной смены технологий их производства и конкурентного окружения во времени.

Методологической основой работы служат: модели и методы сопоставительного анализа многопараметрических объектов, разработанные на

основе концепции эффективности по М. Фарреллу [83], предложенные А. Чарнзом, В. Купером, Э. Родесом, Р. Банкером с использованием концепции оптимальности по Парето; методы теории игр [47], [58], модели дискретного выбора и функций полезности [71], [104], модели и методы исследования инноваций [111], технологии исследования коммерческого успеха новых продуктов [44], [77]; методы теории индексов обобщенной производительности, предложенные Е. Лайперьесом [100], X. Пааше [112], И. Фишером [84], В. Дивертом [79], Р. Фаре [82], С. Малмквистом [103].

Научная новизна исследования состоит в следующем:

• Сформулировано авторское определение понятия инновационного потенциала нового продукта как меры эффективности его коммерциализации, что позволяет количественно сравнить его с конкурирующими продуктами.

• Предложены математические модели оценки инновационного потенциала новых продуктов для формализации процедуры сравнительного анализа результатов их коммерциализации, что обеспечивает принятие обоснованных стратегических и технологических решений по развитию инновации.

• Уточнен метод оценки функции полезности инновационных продуктов на основе применения обобщенного метода моментов с привлечением ограничений на ее коэффициенты для построения наиболее точной модели их потребительского выбора в зависимости от цены и качества и определения параметров модели оценки инновационного потенциала новых продуктов.

• Разработан метод определения равновесных цен и качественных параметров конкурирующих продуктов на основе использования игровой модели для их объективного сопоставления в равных условиях достижения максимальных результатов коммерциализации.

• Предложена методика оценки изменений инновационного потенциала на основе индексов производительности для

обоснованного выбора среди конкурирующих инноваций нового продукта, способного наращивать свой потенциал при эволюционной смене технологий, что позволяет принимать решения о развитии улучшающей инновации.

• Реализовано программное обеспечение в среде Microsoft.NET для поддержки процедур оценки инновационного потенциала новых продуктов, выпускаемых конкурирующими промышленными предприятиями и определения направления их инновационного улучшения.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическое значение диссертационной работы состоит в создании формальных методик сравнительного анализа инновационных высокотехнологичных продуктов промышленного производства как системы многопараметрических объектов управления. Предлагаемые методики анализа позволяют находить решение при разработке инновационных высокотехнологичных продуктов и определять эффективные методы их коммерциализации.

Разработанное программное обеспечение позволило на практике реализовать предложенные методы сопоставительного анализа инновационных высокотехнологичных продуктов, таких, как смартфоны, которые в условиях эволюционной смены технологий изменяют свой инновационный потенциал.

Предлагаемая методика и реализованное программное обеспечение могут быть применены в производственных и дистрибьюторских компаниях для оценки успешной коммерциализации новых высокотехнологичных продуктов. В частности, предложенная автором методика сравнительного анализа новых продуктов промышленного производства с применением разработанных моделей и методов оценки инновационного потенциала новых продуктов использована в деятельности ООО «Лаборатория «СинАр» для повышения конкурентоспособности производимой продукции, что подтверждается актом внедрения.

Материалы диссертации использованы в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Нижегородского государственного университета им. Н.И.Лобачевского» при чтении курса лекций, при формировании рабочих программ, сборников задач и заданий для практических занятий, учебных пособий по дисциплине «Инновационный менеджмент» магистерской программы по направлению «Экономика» профиль «Экономика инновационной деятельности и производственное предпринимательство».

Апробация работы. Основные положения работы были апробированы автором в рамках маркетингового исследования инновационного потенциала новых моделей смартфонов с привлечением данных, предоставленных российскими предприятиями, торгующими коммуникационным оборудованием.

Основные положения диссертации докладывались на:

восьмой международной научно-практической конференции «Государственное регулирование экономики. Инновационный путь развития» (г. Нижний Новгород, ННГУ, 19-21 апреля 2011 года);

- международной научной конференции MK3-2013-013 «Of beaming and organization of effective functioning of innovation sphere of economy enterprise, industry, the complex» («Развитие процессов формирования и организации эффективного функционирования инновационной сферы экономики предприятий, отраслей, комплексов»; Австрия, г. Зальцбург, 28-30 апреля 2013 года);

- международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономической науки» (г. Киров, 27 мая 2011 года);

- международной научно-практической конференции «Инновационный подход к развитию регионов» (г. Киров, 30 мая 2012 года);

- XII Международной научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, науке и технике» (г. Пенза, 25-26 октября 2012 года);

- I Международной конференции «Научный аспект инновационных

исследований» (г. Самара, 6-8 марта 2013 года);

девятой международной научно-практической конференции «Инновационная экономика XXI века» (г. Нижний Новгород, ННГУ, 9-11 апреля 2013 года)

- международной научно-практической конференции «Стратегии развития отраслей в региональной экономике» (г. Киров, 31 мая 2013 года);

Основные положения диссертационной работы изложены в 12 научных публикациях общим объемом 4 печатных листа (авторский вклад 2,5 печатных листа), в том числе в 4 публикациях в изданиях ВАК:

Костерин С.Г. Анализ инновационного потенциала новой продукции промышленного предприятия [Текст] / С.Г. Костерин, А.А. Абрамов // Вестник Тамбовского Университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2012. - Выпуск 11 (115). — стр. 90 - 96. - 0,4 п.л. (авт. 0,2 п.л.)

Kosterin S.G. Estimation of innovative products commercialization efficiency using productivity index [Text] / S.G. Kosterin, A.A. Abramov // Proceedings of the International Conference "Development of the process of formation and organization of effective functioning of innovative services business economics, branches, complexes". - Austria, Salzburg, 28 - 30 April 2013. - Salzburg, 2013. - 0,2 п.л. (авт. 0,1 п.л.)

Костерин С.Г. Инновационная деятельность промышленного предприятия как основа его развития в рыночной экономике [Текст] / С.Г. Костерин, А.А. Абрамов // Социально-экономические явления и процессы. -2013. -№1.-с. 27-31.-0,6 п.л. (авт. 0,3 п.л.)

Костерин С.Г. Анализ развития промышленного потенциала Нижегородского региона на основе внедрения инновационной продукции [Текст] / С.Г. Костерин, А.А. Абрамов // Государственное регулирование экономики. Инновационный путь развития: Материалы восьмой международной научно-практической конференции. - Нижний Новгород, 19 -21 апреля 2011 г. - Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Лобачевского, 2011. -с. 108 - 116. - 0,5 п.л. (авт. 0,2 п.л.)

Костерин С.Г. Моделирование инновационного потенциала продукции предприятия на основе анализа ее инновационности [Текст] / С.Г. Костерин, A.A. Абрамов // XII Международная научно-техническая конференция «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике»: Сборник статей. - Пенза, 25 - 26 октября 2012 г. - Пенза: Приволжский Дом Знаний, 2012. - с. 130 - 132. - 0,2 п.л. (авт. 0,1 п.л.)

Костерин С.Г. Сравнительный анализ инновационного потенциала новых продуктов с применением индекса производительности [Текст] / С.Г. Костерин, A.A. Абрамов // Инновационная экономика XXI века: Материалы девятой международной научно-практической конференции. - Нижний Новгород, 9-11 апреля 2013 г. - Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Лобачевского, 2013. - 0,3 п.л. (авт. ОД п.л.)

Костерин С.Г. Применение индекса производительности для исследования инновационного потенциала новых продуктов [Текст] / С.Г. Костерин, A.A. Абрамов // Стратегии развития отраслей в региональной экономике: Материалы Международной научно-практической конференции. -Киров, 2013.-0,2 п.л. (авт. 0,1 п.л.)

Костерин С.Г. Исследование эффективности инновационной деятельности регионов Российской Федерации на основе DEA-анализа [Текст] / С.Г. Костерин // Актуальные вопросы экономической науки: Материалы Международной научно-практической конференции. - Киров, 2011. - с. 128 -131.-0,2 п.л.

Костерин С.Г. Анализ динамики инновационного развития регионов с применением индекса Малмквиста [Текст] / С.Г. Костерин // Инновационный подход к развитию регионов: Материалы Международной научно-практической конференции. - Киров, 2012.-е. 103 - 106. - 0,2 п.л.

Костерин С.Г. Оценка инновационного потенциала новых изделий с применением модели эффективности [Текст] / С.Г. Костерин // Материалы 1-ой международной научно-практической конференции «Научные аспекты инновационных исследований». - Том 1. - Самара, 6-8 марта 2013 г. - Самара:

Изд-во ООО «Инсома-Пресс», 2013. - с. 88 - 91. - 0,2 п.л.

Костерин С.Г. Сравнительное исследование эффективности инвестиций в инновации на примере электроэнергетических компаний Группы Газпром [Текст] / С.Г. Костерин, Ю.А. Назарова, А.Г. Костерин, В.Д. Долгушин // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия «Экономика». -2012.- № 2. — с. 89 - 97. - 0,5 п.л. (авт. 0,2 п.л.)

Костерин С.Г. Сравнение инвестиционной эффективности инноваций в электроэнергетической отрасли России на примере компаний ОАО «Газпром» [Текст] / С.Г. Костерин, Ю.А. Назарова, В.Д. Долгушин, А.Г. Костерин, // Менеджмент в России и за рубежом. - 2012. - № 4. - с. 103 - 111. - 0,5 п.л. (авт. 0,2 п.л.)

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, содержащих 69 формул, 16 таблиц и 28 рисунков, заключения и списка использованной литературы (125 наименований). Объем основной части диссертационной работы составляет 179 страниц машинописного текста.

ГЛАВА 1. Моделирование инновации как основа технологии создания новых продуктов

В рамках первой главы проведен анализ известных определений инновационного продукта. Выделены ключевые свойства инновационного продукта, которые необходимо исследовать при изучении результатов коммерциализации новых высокотехнологичных продуктов. На основе концепции инновационности нового продукта как основы исследования его коммерческого успеха формулируется понятие инновационного потенциала.

Проведен анализ причинно-следственных зависимостей между факторами успеха инновационности и конечными результатами коммерциализации. Сформулировано определение инновационного потенциала продукта и определены направления его исследования в конкурентном окружении. С учетом сформулированного представления об инновационном потенциале проведен обзор известных моделей и методов сравнительного анализа новых продуктов и определены свойства многокритериальной модели оценки коммерческого успеха новых продуктов.

Новизна предлагаемого подхода к оценке успеха инновационного продукта определяется возможностью построения схемы причинно-следственных отношений между конечными результатами коммерциализации и факторами, от которых зависит его инновационный потенциал. Раскрывается содержание понятия «инновационный потенциал» и дается его определение. В отличие от известных подходов к оценке успеха инноваций, предлагаемый метод раскрывает логику достижения коммерческого результата через формирование инновационности продукта на основе создания его инновационного потенциала, а предлагаемый подход к анализу механизма достижения его успешной коммерциализации позволяет построить метрики для количественной оценки инновационного потенциала продукта на различных этапах жизненного цикла.

1.1. Модель инновации как основа технологического развития производства новых продуктов

В данном разделе сформулировано определение инновационного продукта с учетом концепции новизны, диффузии, жизненного цикла, моделей создания коммерческого успеха. Под инновацией принято понимать «реализацию нового или значительно улучшенного продукта (товара или услуги), процесса, маркетингового метода или нового метода организации бизнес-практики, рабочего места или внешних отношений» [111]. В данном исследовании рассматривается понятие инновации в более узком смысле, а предметом изучения является понятие «продуктовая инновация». Данный термин - это перевод английского термина «product innovation». Как синоним данного термина используем словосочетание «инновационный продукт». Данный термин применим для обозначения продукции предприятия, обладающей свойствами инновационности, которые позволяют идентифицировать новый продукт как инновацию и установить причинно-следственные связи между параметрами инновационного потенциала нового продукта, его инновационностью и результатами коммерциализации. Данный подход позволяет определить понятие «инновационного потенциала нового продукта» и предложить метод его оценки.

Для целей исследования необходимо определить базовые элементы понятия инновационного продукта и технологии его создания — это:

• Определение понятия «инновационный продукт»;

• Новизна и свойства инновационности;

• Диффузия инновации;

• Жизненный цикл инновационного продукта;

• Модели создания инновации.

Перечисленные выше базовые представления об инновационном продукте и технологии его создания введены различными исследователями инноваций и имеют многочисленные вариации определений [55], [56], [90],

[111]. Однако, для того чтобы сформулировать предлагаемый метод оценки инновационного потенциала нового продукта, следует конкретизировать эти определения, выделяя характерные свойства указанных понятий.

При определении понятия «инновационный продукт» следует использовать методические рекомендации OECD [111], которые учитываются Росстатом при подготовке инструкций по сбору статистической отчетности о выпуске инновационной продукции и создании инновационных технологий в РФ [1]. Основные базовые определения инноваций взаимно дополняют друг друга в процессе создания инновационного продукта и его продвижения конечным потребителям.

Под инновационным продуктом (продуктовой инновацией) понимают товары и услуги, которые превосходят по своим качественным и функциональным характеристикам ранее произведенные аналоги или продукты конкурентов. Понятие инновационного продукта может применено как физическому продукту, так и к услуге, оказываемой конечным потребителям. Поэтому в ряде исследований используют уточнения данного термина. Понятие «инновационный продукт» рассматривают как инновацию «физического» товара, а улучшение предоставляемой услуги или ввод принципиально новой услуги определяют как «инновационную услугу», принимая за основу английский термин «service innovation».

При создании инновационного продукта (услуги) может быть создана новая или значительно улучшенная технология его проектирования, производства и предоставления конечному потребителю. Данное улучшение принято называть «инновацией процесса» или «технологической инновацией».

Особое внимание уделяется продвижению нового продукта конечным потребителям с использованием маркетинговых технологий [51]. Улучшение исследований потребностей покупателей, выделение новых сегментов рынка, позиционирование продукта по новым качественным характеристикам, улучшенные методы вывода продукта на рынок и т.д. - определяют

значительные изменения в маркетинговых технологиях и рассматриваются как маркетинговые инновации.

Новые стратегии назначения цен на продукты предприятия с учетом конкуренции и принципов дифференциации качественных параметров продукции рассматриваются как инновации ценообразования.

Деятельность предприятия, направленная на повышение эффективности бизнес-процессов и развитие стратегических партнерских отношений с другими организациями, рассматривается как организационная инновация.

Выше приведены базовые виды инноваций могут дополнять друг друга. Например, инновации бизнес-процессов, рассматриваемые как технологические инновации, могут включать в себя улучшение производства продукта и маркетинговые инновации. В свою очередь, инновации процессов могут быть составной частью организационной инновации.

Рассмотренные понятия инновационного продукта и других базовых видов инновации будут использованы в дальнейшем для определения понятия «инновационный потенциал продукта» и его использования для оценки результатов коммерциализации инновации.

Новый продукт рассматривается как инновационный, если он обладает свойством новизны. Разработчик нового продукта предлагает покупателю новое свойство или улучшение качества ранее известной характеристики продукта. При этом потребитель должен быть готов понять и воспринять это новое свойство или его улучшение и для этого обладать определенными знаниями. В теории инноваций новизна продукта рассматривается как функция ранее приобретенных потребителем знаний о продукте или функциях, которые новый продукт представляет.

Новизна продукта является относительным свойством и означает, что предлагаемый продукт может восприниматься как новый для предприятия-производителя и/или для его конкурентов по отрасли. Относительность представлений о новизне продукта позволяет построить наиболее известную классификацию инноваций - радикальная инновация, новое предложение и

улучшающая инновация.

Считается, что радикальная инновация «оказывает значительное влияние на весь рынок и экономическую деятельность предприятий на этом рынке. Концепция прорывной инновации фокусируется на ее влиянии на рынок наряду с новизной. Прорывная инновация может изменить структуру рынка и привести к устареванию существующих продуктов» [111].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Костерин, Сергей Геннадьевич, 2013 год

Список используемой литературы

1. Федеральная служба государственной статистики. Приказ от 25.08.2011 № 373"Об утверждении статистического инструментария для организации федерального статистического наблюдения за деятельностью, осуществляемой в сфере науки и инноваций" [Электронный ресурс] / КонсультантПлюс : Электронная справочная система. - Электрон, дан. - Режим доступа:

http:^ase.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=119681;fld=134; dst=100019. - Загл. с экрана.

2. Аналитический отчет компании «Евросеть» по рынкам портативной электроники в РФ за 2012 год [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://euroset.ru/corp/pr_information/corp_news/3237426/. - Загл. с экрана.

3. Абдукаримов В.И. Экономический анализ формирования процедур делового совершенства менеджмента качества промышленных предприятий и организаций [Текст] / В.И. Абдукаримов, Б.И. Герасимов, А.Ю. Сизикин // Вестник Тамбовского университета. - 2008. - Выпуск 4 (60). - с. 351 - 354.

4. Абрамов A.A. Анализ развития промышленного потенциала Нижегородского региона на основе внедрения инновационной продукции [Текст] / A.A. Абрамов, С.Г. Костерин // Государственное регулирование экономики. Инновационный путь развития: Материалы восьмой международной научно-практической конференции. - Нижний Новгород, 19 — 21 апреля 2011 г. - Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Лобачевского, 2011. — с. 108-116.

5. Абрамов A.A. Анализ инновационного потенциала новой продукции промышленного предприятия [Текст] / A.A. Абрамов, С.Г.Костерин // Вестник Тамбовского Университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2012. -Выпуск 11 (115). — с. 90 - 96.

6. Абрамов A.A. Инновационная деятельность промышленного предприятия как основа его развития в рыночной экономике [Текст] / A.A.

Абрамов, С.Г.Костерин // Социально-экономические явления и процессы. — 2013. -№1.-с. 27-31.

7. Абрамов A.A. Моделирование инновационного потенциала продукции предприятия на основе анализа ее инновационности [Текст] / A.A. Абрамов, С.Г. Костерин // XII Международная научно-техническая конференция «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике»: Сборник статей. - Пенза, 25 - 26 октября 2012 г. - Пенза: Приволжский Дом Знаний, 2012.

8. Абрамов A.A. Сравнительный анализ инновационного потенциала новых продуктов с применением индекса производительности [Текст] / A.A. Абрамов, С.Г. Костерин // Инновационная экономика XXI века: Материалы девятой международной научно-практической конференции. - Нижний Новгород, 9-11 апреля 2013 г. - Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Лобачевского, 2013.

9. Абрамов A.A. Применение индекса производительности для исследования инновационного потенциала новых продуктов [Текст] / A.A. Абрамов, С.Г. Костерин // Стратегии развития отраслей в региональной экономике: Материалы Международной научно-практической конференции. — Киров, 31 мая 2013.-Киров, 2013.

10. Артамонов Н.В. Введение в эконометрику: Курс лекций [Текст] / Н.В. Артамонов. - М.: МГИМО, 2010.

11. Асаул А.Н. Модернизация экономики на основе технологических инноваций [Текст] / А.Н. Асаул, Б.М. Карпов, В.Б. Перевязкин, М.К. Старовойтов. - СПб.: AHO ИПЭВ, 2008. - 606 с.

12. Белоусов Д.А. Оценка инновационного потенциала производственной деятельности организаций [Текст]: автореф. дис.... канд. экон. наук / Д.А. Белоусов; Уральский государственный экономический университет. - Новосибирск, 1998. - 25 с.

13. Большой энциклопедический словарь [Текст]. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Большая Российская энциклопедия; СПб.: Норинт, 1997. - 1456 е.:

ил.-ISBN: 5-85270-160-2.

14. Бусыгин В.П. Микроэкономический анализ несовершенных рынков [Текст] / В.П. Бусыгин, Е.В. Желободько, С.Г. Коковин, A.A. Цыплаков. -Новосибирск, 1999.

15. Вечканов Г.С. Микроэкономика: учебник для вузов [Текст] / Г.С. Вечканов, Г. Р. Вечканова. - 2 издание. - СПб: Питер, 2012. - 464 с.

16. Высшая математика для экономистов [Текст]. Учебник / Под ред. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ, 2003. - 479 с. - ISBN 5-238-00991-7

17. Васильев Ф.П. Методы оптимизации [Текст] / Ф.П. Васильев. - М.: Издательство «Факториал», 2001. - 824 с.

18. Данциг Д. Линейное программирование, его применения и обобщения [Текст] / Д.Данциг. - М.: Прогресс, 1966. - 600 с.

19. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ [Текст] / Н. Дрейпер, Г. Смит; Перевод с английского Ю.П. Адлера. - М.:Статистика, 1973 -392 с.

20. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике [Текст] : учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности "Математические методы в экономике" и другим экономическим специальностям / И.Н. Дрогобыцкий. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 508 е.: ил. - ISBN 978-5-279-03242-6

21. Дэннис Д. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений [Текст] / Д. Дэннис, Р. Шнабель. - М.: Мир, 1988. - 440 с.

22. Ефимычев Ю.И. Инновационный путь развития предприятий в конкурентных условиях [Текст] / Ю.И. Ефимычев, О.В. Трофимов // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2008. - №1. - с. 151 -154.

23. Исследование операций в экономике [Текст] / Под ред. Н.Ш. Кремера. -М.: ЮНИТИ, 1997. - 430 с.

24. Иберла К. Факторный анализ [Текст] / К. Иберла. - М.: Статистика,

1980. - 398 е.: ил.

25. Иванов С.А., Осип Е.Я. Инновационный потенциал развития экономической безопасности хозяйственной системы [Текст] / С.А. Иванов, Е.Я. Осип // Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России. -2009.-№2.-С. 120-133.

26. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент: Учебно-методический комплекс [Текст] / С.Д. Ильенкова, В.И. Кузнецов, С.Ю. Ягудин. М.: МЭСИ, 2009. 192 с.

27. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория [Текст] / М. Интрилигатор. - М.: Прогресс, 1975. - 597 с.

28. Искосков М.О. Управление инновациями и качеством на предприятии [Текст] / М.О. Искосков, Д.В. Антипов // Вектор науки ТГУ. -2009. -№ 1(4). - С. 58-62.

29. Кокурин Д.И. Инновационная экономика (управленческий и маркетинговый аспекты) [Текст] / Д.И. Кокурин, В.И. Волков, Е.И. Сафиуллина. - М.: Экономика, 2011. - 532 с.

30. Краткий обзор рынка смартфонов в России по итогам 2011 года [Электронный ресурс] / электрон. дан. - Режим доступа: http://www.svyaznoy.ru/news/?ID=1481055. - Загл. с экрана.

31. Костерин А.Г. Применение индекса Малмквиста в технологии бенчмаркинга [Текст]/ А.Г. Костерин, C.B. Логанов, И.Г. Костерин // Менеджмент в России и за рубежом. - 2007. - №4. - с. 8-24.

32. Костерин А.Г. Технология организации бенчмаркинга на основе DEA анализа [Текст] / А.Г. Костерин, C.B. Логанов, И.Г. Костерин // Методы менеджмента качества - 2007. - №6. - с. 18-24.

33. Костерин С.Г. Исследование эффективности инновационной деятельности регионов Российской Федерации на основе DEA-анализа [Текст] / С.Г. Костерин // Актуальные вопросы экономической науки: Материалы Международной научно-практической конференции. - Киров, 2011.-е. 128 — 131.

34. Костерин С.Г. Анализ динамики инновационного развития регионов с применением индекса Малмквиста [Текст] / С.Г. Костерин // Инновационный подход к развитию регионов: Материалы Международной научно-практической конференции. - Киров, 2012. - с. 103 - 106.

35. Костерин С.Г. Оценка инновационного потенциала новых изделий с применением модели эффективности [Текст] / С.Г. Костерин // Материалы 1-ой международной научно-практической конференции «Научные аспекты инновационных исследований». - Том 1. - Самара, 6-8 марта 2013 г. - Самара: Изд-во ООО «Инсома-Пресс», 2013. - с. 88 - 91.

36. Котлер Ф. Основы маркетинга: Краткий курс [Текст] / Ф. Котлер. -М.: Издательский дом "Вильяме", 2007. - 656 с.

37. Лотов А.В. Многокритериальные задачи принятия решений [Текст]: учебное пособие / А.В. Лотов, И.И. Поспелова. - М.: МАКС Пресс, 2008. - 197 с.

38. Мильнер Б.З. Управление знаниями: эволюция и революция в организации [Текст] / Б.З. Мильнер. - М.: 2003. - 176 с.

39. Мобильный Интернет в России [Текст] / Подготовлено J'son & Partners Management Consultancy по заказу Google Inc. - Google Mobile Day: материалы конференции. - Москва, 2012.

40. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели [Текст] / Э. Мулен; перевод с английского О.Р.Меньшиковой под ред. И.С. Меньшикова. - М.: Мир, 1991. - 464 с.

41. Назарова Ю.А. Сравнительное исследование эффективности инвестиций в инновации на примере электроэнергетических компаний Группы Газпром [Текст] / Ю.А. Назарова, С.Г. Костерин, А.Г. Костерин, В.Д. Долгушин // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия «Экономика». -2012.-№2. —с. 89-97.

42. Назарова Ю.А. Сравнение инвестиционной эффективности инноваций в электроэнергетической отрасли России на примере компаний ОАО «Газпром» [Текст] / Ю.А. Назарова, С.Г. Костерин, В.Д. Долгушин, А.Г.

Костерин, // Менеджмент в России и за рубежом. - 2012. - № 4. - стр. 103 - 111.

43. Национальные инновационные системы в России и ЕС [Текст] / Под ред. В.И. Иванова, Н.И. Ивановой, Й. Розебума, X. Хайсберса. - М.: ЦИПРАН РАН, 2006.-280 с.

44. Овсиенко Ю.В. Методологические проблемы оценивания эффективности инвестиционных проектов [Текст] / Ю.В. Овсиенко, Д.С. Львов // Экономико-математические методы. - 1995. - т.31, вып.2. - с. 5 - 19.

45. Окунь Я. Факторный анализ [Текст] / Я. Окунь. - М.: Статистика,

1974.

46. Орлов А.И. Эконометрика [Текст]. Учебник / А.И. Орлов - М.: Экзамен, 2002. - 576 с.

47. Оуэн Г. Теория игр [Текст] / Г. Оуэн. - М.: Мир, 1971. - 216 с.

48. Поделинская И.А. Стратегическое планирование: Учебное пособие [Текст] / И.А. Поделинская, М.В. Бянкин. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2005. -55 с.

49. Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач [Текст] / В.В. Подиновский, В.Д. Ногин. - М.: Наука, 1982.-256 с.

50. Портер М. Конкуренция [Текст] / М. Портер. - М.: Вильяме, 2005.

51. Русаков В. Маркетинг и управление [Текст] / В. Русаков, Ю. Овсиенко, А. Григорян // Маркетинг. - 1993. - № 3. - с. 19-28.

52. Технологические инновации в России [Текст] / ЦИСН. - М.: ЦИСН, 1997.-207 с.

53. Теория инновационной экономики: учебник [Текст] / Под ред. О.С. Белокрыловой. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 376 с.

54. Титов А.Б. Характеристика и принципы классификации инноваций [Текст] / А.Б. Титов. - СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, 1998. - 125 с.

55. Трифонов Ю.В. Инновационная деятельность и механизмы ее организации на региональном уровне [Текст] / Ю.В. Трифонов, A.B. Жариков,

Ю.С. Ширяева // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2012. - №1(1). - с. 213 - 216.

56. Трифонов Ю.В. Механизмы стратегического управления инновационной деятельностью на предприятиях [Текст] /Ю.В. Трифонов, Д.Ю. Соколов // Вестник Нижегородского университета им. Н.И.Лобачевского. -2012.-№2(2).-с. 261 -264.

57. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений [Текст] / П. Фишберн. - М.: Наука, 1978. - 352 с.

58. Фон Нейман Д. Теория игр и экономическое поведение [Текст] / Д. фон Нейман, О. Моргенштерн. - М.: Наука, 1970. - 708 стр.

59. Чесброу Г. Открытые инновации [Текст] / Г. Чесброу. - М.: Поколение, 2007. - 336 с.

60. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация [Текст]. Теория, расчет и приложения / Штойер Р.; Пер. с англ. Е. М. Столяровой; Под ред. А. В. Лотова. - М.: Радио и связь,1992. - 504 с. - ISBN 5256010166.

61. Эконометрика [Текст] / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 344 е.: ил. - ISBN 5-279-01955-0.

62. Экономико-математическое моделирование [Текст] : учебник для студентов вузов / Под ред. И.Н.Дрогобыцкого. - М.: Экзамен, 2004. - 798 е.: ил. -ISBN 5-94692-165-7.

63. Янковский К.П. Введение в инновационное предпринимательство [Текст] / К.П. Янковский. - Спб.: Питер, 2004. - 192 стр. - ISBN: 5-94723-721-0.

64. Android Marks Fourth Anniversary Since Launch with 75.0% Market Share in Third Quarter, According to IDC [Electronic resource]. - Режим доступа: http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS23771812. - Загл. с экрана.

65. Abramov A.A. Estimation of innovative products commercialization efficiency using productivity index [Text] / A.A. Abramov, S.G. Kosterin // Proceedings of the International Conference "Development of the process of formation and organization of effective functioning of innovative services business economics, branches, complexes". - Austria, Salzburg, 28 - 30 April 2013. -

Salzburg, 2013.

66. Ali-Yrkko J. Who Captures Value in Global Supply Chains? Case Nokia N95 smartphone [Text]/ J. Ali-Yrkko, P. Rouvinen, T. Seppala, P. Yla-Anttila // ETLA Discussion Papers, No. 1240, 2011.

67. Banker R. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis [Text] / R. Banker, A. Charnes, W.W. Cooper // Management Science. - 1978. - Vol. 30. - p. 1078 - 1092.

68. Bass F.M. A New Product Growth Model for Consumer Durables [Text] / F.M. Bass // Management Science. - 1969. - Vol. 15 (January). - pp. 215-227.

69. Bass F.M. Modeling the marketing-mix influence in new-product diffusion [Text] / F.M. Bass, D. Jain, T. Krishnan // New-Product Diffusion Models: eds. V. Mahajan, E. Muller, Y. Wind. - Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 2000.

70. Baum C.F. Instrumental variables and GMM: Estimation and Testing [Text] / C.F. Baum, M.E. Schaffer, S. Stillmann // Stata Journal. - 2003. - Vol. 3, No. l.-p. 1-31.

71. Berry, S. Automobile Prices in Market Equilibrium [Text] / S. Berry, J. Levinsohn, A. Pakes // Econometrica. - 1995. - Vol. 63, No. 4. - p. 841-890

72. Bresnahan T. Departures from Marginal-Cost Pricing in the American Automobile Industry [Text] / T. Bresnahan // Journal of Econometrics. - 1981. - Vol. 17.-p. 201-227.

73. Bresnahan T. Competition and Collusion in the American Automobile Oligopoly: The 1955 Price War [Text] / T. Bresnahan // Journal of Industrial Economics. - 1987. - Vol. 35. - p. 457-482.

74. Chao C.-C. Analysis of Google's strategy on Android [Text] / C.-C. Chao, Z. Fan, J. Lin, A. Saha. - MS&E 270 Company Paper, 2010.

75. Charnes A. Measuring the efficiency of decision making units [Text] / A. Charnes, W.W Cooper, E. Rhodes // European Journal of Operational Research. -1978.-Vol.2.-p. 429-444.

76. Cooper L.G. Market share analysis: evaluating competitive marketing

»

effectiveness [Text] / L.G. Cooper, M. Nakanishi. - Boston: Kluwer Academic Publishers, 1988. - 272 p. - ISBN: 0-89838-278-5.

77. Cooper R.G. Winning at New Products [Text] / R.G. Cooper. - MA: Addison-Wesley, 1986. -ISBN-13: 978-0201136654

78. Cooper W.W. Handbook on Data Envelopment Analysis [Text] / W.W. Cooper, L. Seiford and J. Zhu. -Boston: Kluwer Academic Publishers, March 1, 2004.

79. Diewert, W. E. Exact and Superlative Index Numbers [Text] / W. E. Diewert // Journal of Econometrics. - 1976. - Vol. 4, No.2. - p. 115-146.

80. Easingwood C. A Non-Uniform Influence Innovation Diffusion Model of New Product Acceptance [Text] / C. Easingwood, V. Mahajan, E. Muller // Marketing Science. - 1983. - Vol. 2. - p. 273-295.

81. Easingwood C. An analogical approach to the long term forecasting of major new products [Text] / C. Easingwood // International Journal of Forecasting. -1989.-Vol. 5.-p. 69-82.

82. Fare, R. Production Frontiers [Text] / R.Fare, S. Grosskopf, C.A.K. Lovell. - Cambridge: Cambridge University Press, 1994. - 310 p. - ISBN: 9780521420334.

83. Farrell, M.J. The measurement of productive efficiency [Text] / M.J. Farrell // Journal of the Royal Statistical Society. - 1957. - Series A, General 125, Part 2. —p. 252-267

84. Fisher, I. The Purchasing Power of Money [Text] / I. Fisher. - London: Cosimo Classics, 2007. - 528 p. - ISBN-13: 978-1602069572.

85. Gartner Says Worldwide Mobile Phone Sales Declined 1.7 Percent in 2012 [Electronic resource] / Gartner, Inc. — Электрон, данные. - Режим доступа: http://www.gartner.com/newsroom/id/2335616.

86. Goettler R.L. Does AMD spur Intel to innovate more? [Text] / RX.Goettler, B.R. Gordon // Journal of Political Economy. - 2011. - Vol. 119, No. 6. -p. 1141-1200.

87. Hansen, L. Large Sample Properties of Generalized Method of Moments

Estimators [Text] / L. Hansen // Econometrica. - 1982. - Vol. 50, No. 4. - p. 10291054.

88. Hausman J. Competitive Analysis with Differentiated Products [Text] / J. Hausman, G. Leonard, J.D. Zona // Annales d'Economie et de Statistique. - 1994. -Vol. 34.-p. 159-180.

89. Hausman J. Valuation of New Goods under Perfect and Imperfect Competition [Text] / J. Hausman // The Economics of New Goods, Studies in Income and Wealth: eds. T. Bresnahan, R. Gordon. - Vol. 58. - Chicago: National Bureau of Economic Research, 1996.

90. Henderson R.M. Architectural innovation: the reconfiguration of existing product technologies, and the failure of established firms [Text] / R.M. Henderson, K.B. Clark // Administrative Science Quarterly. - 1990. - Vol. 35. - p. 9-30.

91. Ho. T.-H. Managing demand and sales dynamics in new product diffusion under supply constraint [Text] / T.-H. Ho, S. Savin, C. Terwiesch // Management Science. - 2002. - Vol. 48. - p. 187 - 206.

92. Horsky D. Advertising and the diffusion of new products [Text] / D. Horsky, L.S. Simon // Marketing Science. - 1983. - Vol. 2. - p. 1 - 18.

93. Ishikawa K. Guide to Quality Control [Text] / K.Ishikawa. - Asian Productivity Organization, UNTPUB, 1976. - ISBN 92-833-1036-5.

94. Jain, D. C., Mahajan, V., & Muller, E. (1991). Innovation diffusion in presence of supply restrictions. Marketing Science, 10, 83- 90.

95. Jorgenson, D. W. The Explanation of Productivity Change [Text] / D. W. Jorgenson, Z. Griliches // Review of Economic Studies. - 1967. - Vol.34, No.3. -p.249-280.

96. Kano N. Attractive quality and must-be quality [Text] / N. Kano, N. Seraku, F. Takahashi, S. Tsuji // The Journal of the Japanese Society for Quality Control. - 1984. - Vol. 14 No. 2. - p. 39 - 48.

97. Keeney R. New Industrial Product Design and Evaluation Using Multiattribute Value Analysis [Text] / R. Keeney, G. Lilien // Journal of Product Innovation Management. - 1987. - Vol. 4. - p. 185 - 198.

98. Kline, S.J. An overview of innovation [Text] / S.J. Kline, N. Rosenberg. // R. Landau & N. Rosenberg (eds.). The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth. - Washington, D.C.: National Academy Press, 1986. — p.275-305.

99. Krishnan T.V. Impact of a Late Entrant on the Diffusion of a New Product/Service [Text] / T.V. Krishnan, F. Bass, V. Kumar // Journal of Marketing Research. - 2000. - Vol. 37, No. 2. - p. 269 - 278.

100. Laspeyres, E. Die Berechnung einer mittleren Waarenpreissteigerung [Text] / E. Laspeyres // Jahrbucher fur Nationalökonomie und Statistik. - 1871. -Vol.16.-p. 296-314.

101. Lin F. Operating System Battle in the Ecosystem of Smartphone Industry [Text] / F. Lin, W. Ye // Proceedings of the 2009 International Symposium on Information Engineering and Electronic Commerce. - 2009. - p.617 - 621.

102. Lou W. The Effects of Product Ageing on Demand [Text]: The Case of Digital Cameras / W.Lou, D.Prentice, X.Yin // Working Papers from School of Economics, La Trobe University. - 2008. - No. 6. - p. 1 - 44.

103. Malmquist S. Index Numbers and Indifference Curves [Text] / S. Malmquist // Trabajos de Estatistica. - 1953. - Vol.4, No. 1. - p. 209-242.

104. McFadden D. Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behaviour [Text] / D. McFadden //Frontiers in Econometrics: eds. P. Zarembka. -New York: Academic Press, 1974. - chapter 4. - p 105-142.

105. McFadden D. Instrumental Variables [Text]/D. McFadden // Lecture Notes on Econometrics. - University of Berkeley, CA, 1999.

106. Nevo A. A Practitioner's Guide to Estimation of Random-Coefficients Logit Models of Demand [Text] / A. Nevo // Journal of Economics and Management Strategy. - 2000. - Vol. 9 No. 4. - p. 513 - 548.

107. Nevo A. Measuring Market Power in the Ready-To-Eat Cereal Industry [Text] / A. Nevo // Econometrica. - 2001. - Vol. 69, No. 2. - p. 307-342.

108. Nevo A. Mergers with Differentiated Products: The Case of the Ready-To-Eat Cereal Industry [Text] / A. Nevo // RAND Journal of Economics. - 2000. -

4

q

Vol. 31, No. 3.-p. 395-421.

109. Nevo A. Empirical models of consumer behavior [Text] / A. Nevo // Annual Review of Economics. - 2011. - No. 1. - p. 51 - 75.

110. Nordman R. Commercialization Success in Early Stage Technology Companies [Text] / R. Nordman, D. Thomas, G. Hansen. - Rocket Builders, June 25th, 2004.-48 p.

111. Oslo Manual: Guidelines on Collecting and Interpreting Innovation Data [Text] / OECD. - 3rd ed. - Paris: OECD Publishing, 2005. - 166 p. - ISBN: 92-6401308-3.

112. Paasche, H. Uber die Preisentwicklung der letzten Jahre nach den Hamburger Borsennotirungen [Text] / H. Paasche // Jahrbucher fur Nationalökonomie und Statistik. - 1874. - Vol.23. - p. 168-178.

113. Parker P. Specifying Competitive Effects in Diffusion Models [Text]: An Empirical Analysis / P. Parker, H. Gatignon // International Journal of Research in Marketing. - 1994. - Vol. 11. - p. 17 - 39.

114. Pearson K. Mathematical contribution to the theory of evolution. II. Skew variation in homogeneous material [Text] / K. Pearson // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. - 1895. - Vol. A, No. 186. - p. 343414.

115. Pihlqvist M. A Journey in the Smartphone Landscape [Text]: How and Why Market Shares Are Moving Between Different Platforms / M. Pihlqvist, C. Sundqvist, W. Steien — Master thesis in business administration. - Lund University, 2011

116. Radas S. Diffusion Models in Marketing: How to Incorporate the Effect of External Influence? [Text] / S. Radas// Privredna Kretanja i Ekonomska Politika -2005.-No. 105-p. 31-51.

117. Robinson B. Dynamic Price Models for New Product Planning [Text] / B. Robinson, C. Lakhani // Management Science. - 1975. - Vol.10. - p. 1113-1122.

118. Rogers E.M. Diffusion of Innovations [Text] / E.M. Rogers. - New York: The Free Press, 1962. - 367 p.

119. Saaty T. L. How to Make a Decision [Text]: The Analytic Hierarchy Process [Text] / T. L. Saaty // European Journal of Operations Research. - 1990. -Vol. 48. - p. 9-26.

120. Seber G.A.F. Nonlinear Regression [Text] / G.A.F. Seber, C.J. Wild. -New York: John Wiley and Sons, 1989.

121. Song M. A Hybrid Discrete Choice Model of Differentiated Product Demand with an Application to Personal Computers [Text] / M.Song // Simon Graduate School of Business Working Paper Series. - 2008. - No. 12. - p. 1 - 58.

122. Train K. Discrete Choice Models with Simulation [Text] / K. Train -Cambridge: Cambridge University Press, 2003.

123. Tuomi, I. Networks of Innovation. Change and Meaning in the Age of the Internet [Text] /1. Tuomi. - Oxford University Press, 2002. - p. 133.

124. Von Hippel, E. Sources of Innovation [Text] / E. von Hippel. - Oxford University Press, 1988. - p. 22-25.

125. Wind Y.V. New Product Forecasting[Text]: Models and Applications / Y.V. Wind, V. Mahajan, R.C. Cardozo. - Lexington, Mass.: Lexington Books, 1981.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Описание обобщенного метода моментов

Пусть известен набор из N значений случайной величины Y = (yl,y2,...,yj,...,yN), которая есть функция от К независимых переменных X = (хх,х2,...,хк,...,хк). Обозначим коэффициенты данной функциональной зависимости за 0 = (9Х, в2,..., 9Г,..., 9К). Введенные обозначения позволяют записать исследуемую функциональную зависимость в виде выражения (А1): Y = f(X, О) 1•> »*""' ^к »* •'' ^К ' » ' " "' ^г ' * " ' ^R ) ' (А 1)

Используем предположение, что существует одна или несколько функций gb (7,Х;0), математическое ожидание значений которых для наблюдений (Y,X) равно нулю, или формально:

= = (А2)

где В - число функций, математическое ожидание которых для наблюдений (Y,X) равно нулю.

Выражение вида (А2) принято называть моментным условием. Функция gb(Y,X',Q), задающая данное условие, называется моментной функцией. Может быть введено несколько моментных условий с применением различных функций вида gb(Y,X;Q).

При поиске значений коэффициентов 0 теоретические значения математических ожиданий заменяются на выборочные средние, вычисляемые для наблюдаемых значений (Y,X). Если число моментных условий равно числу оцениваемых параметров, то применяется традиционный метод моментов, который был предложен К. Пирсоном в 1894 году [114]. Согласно Пирсону, значения коэффициентов 0 находятся как решение системы уравнений вида (A3): 1 N

—yZgb(yl,xllxl2,...,xlk,...,xlK;®) = 0,b = l,...,B,B = K (A3)

iV i=i

Если число моментных условий превышает число оцениваемых параметров, то для поиска значений коэффициентов применяется обобщенный

метод моментов, предложенный Хансеном [87]. Согласно Хансену, для поиска коэффициентов 0 решается задача безусловной минимизации квадратичной формы, построенной на моментных условиях (А2). Задача минимизации записывается в матричном виде следующим образом:

<р(&) = gr(Y,X;0)ф-,g(Y,X;0) пуп, (А4)

где g(Y,X;0) - вектор значений моментных функций,

Ф = gг(Y,X;0)g(Y,X;0) - матрица дисперсий-ковариаций моментных функций.

Для поиска значений коэффициентов оцениваемой функции возьмем частные производные от выражения (А4), которые приравняем к нулю. Это позволяет получить систему уравнений относительно оцениваемых коэффициентов определяемой функции.

В разделе 2.2 предлагается применить метод инструментальных переменных для поиска коэффициентов функции полезности инновационных продуктов. Метод инструментальных переменных представляет собой частный случай обобщенного метода моментов. При использовании метода инструментальных переменных моментные условия вида (А2) строятся на основе свойства нулевой корреляции между инструментальными переменными и случайными погрешностями оценки функции полезности. В разделе 2.2.2 предлагается подход к определению коэффициентов функции полезности на основе обобщенного метода моментов, позволяющий учесть особенности влияния параметров цены продукта и его качества на значение его полезности.

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Тест проверки коррелируемости инструментальной переменной с независимыми параметрами

Тест для проверки корреляции инструментальных переменных с ценой описан в работе [70]. Проведение данного теста подразумевает выполнение следующей последовательности действий:

Шаг 1. Оценить коэффициенты функции линейной регрессии между ценой и проверяемыми инструментальными переменными. Регрессия имеет следующий вид:

(В1)

т=\

Где Р; - цена продукта / (у' = 1,...,|У|),

п( - количество проверяемых инструментальных переменных, £ - значение я?-ой {т = \,...,пс) инструментальной переменной, вычисленное для продукта у (/ = 1,.. «/)),

¡лт - оцениваемый коэффициент при инструментальной переменной ¿¡т (ти = 1,...,иД

V} - случайная погрешность оценки зависимости цены р} от инструментальных переменных £.

Для оценки коэффициентов функции (В1) применяется метод наименьших квадратов.

Шаг 2. Вычислить для каждой проверяемой инструментальной переменной экспериментальный t -критерий Стьюдента.

Экспериментальный /-критерий Стьюдента вычисляется по формуле (В2):

КО = -тЦг, (В2)

где сг{мт ) - стандартная ошибка коэффициента /лт при переменной .

Шаг 3. Проверить значимость отличия от нуля коэффициента /лт.

Данная проверка выполняется путем сравнения значения экспериментального критерия /(¿Гт), вычисленного по формуле (В2), с табличным значением г-

критерия Стьюдента /(/1,(|У|-п()) при уровне значимости Я = 0.05 и (¡./|-пс) степенях свободы. Если экспериментальный критерий по абсолютному значению превышает табличное значение, то переменная значимо

коррелирует с ценой. В противном случае корреляция между ценой и переменной незначима. Формальная интерпретация результатов проверки корреляции инструментальных переменных с ценой приведена в таблице 17.

Интерпретация результатов проверки корреляции между инструментальными

переменными и значениями цен

Таблица 17

Условие Содержательная интерпретация

ЕСЛИ ТО Переменная = значимо коррелирует с ценой

ЕСЛИ ТО Корреляция между переменной С,т и ценой незначима; переменную следует исключить из рассмотрения

Шаг 4. Исключить из рассмотрения все переменные, признанные незначимо коррелирующими с ценой на шаге 3.

Шаг 5. Повторять шаги 1 - 4 до тех пор, пока все переменные, оставшиеся в регрессии (В1), не будут признаны значимо влияющими на цену.

Сформулированный тест позволяет проверить значимость корреляции используемых инструментальных переменных с ценой и отсеять незначимые.

ПРИЛОЖЕНИЕ С. Тест проверки на некоррелируемость инструментальной переменной с погрешностями оценки функции полезности

Независимость от значений погрешностей оценки полезностей является важным свойством инструментальных переменных. Проверка наличия данного свойства у сконструированных переменных выполняется с помощью теста, предложенного Хансеном [87].

При использовании J-теста Хансена необходимо выполнить следующую последовательность действий:

Шаг 1. Вычислить значение целевой функции обобщенного метода моментов <p(ß) при коэффициентах 0, найденных в результате решения задачи (2.32)-(2.34);

Шаг 2. Вычислить значение J-критерия Хансена. Данная величина, согласно [87], вычисляется согласно формуле (С1):

H = \J\(P{®), (С1)

где

Н - значение J-критерия Хансена,

(р{&) - значение целевой функции обобщенного метода моментов (2.32), вычисленное на шаге 1,

|/| - количество продуктов, представленных на изучаемом рынке.

В работе Хансена [87] доказано, что величина Н подчиняется закону распределения х2 •

Шаг 3. Сравнить вычисленное значение Н с табличным значением критерия х2 ПРИ уровне значимости Я = 0,05 и (nz -пв) степенях свободы, где пс - количество используемых инструментальных переменных, пе - количество коэффициентов функции полезности (2.20). Если значение J-критерия Хансена

меньше, чем табличное значение критерия х2 •> то используемые инструментальные переменные незначимо коррелируют с погрешностями 8. Формальная интерпретация результатов построения J-критерия Хансена приведена в таблице 18.

Интерпретация результатов проверки некоррелируемости инструментальных переменных и погрешностей оценки функции полезности

Таблица 18

Условие Содержательная интерпретация

ЕСЛИ \Н\ < Ж2(Л,пс-пв) ТО Инструментальные переменные С, незначимо коррелируют с погрешностями г

ЕСЛИ Щ> X2{^,nc-nQ) ТО Корреляция между инструментальными переменными С, и погрешностями 6 считается значимой; инструментальные переменные подобраны некорректно.

Исходные данные о смартфонах, применяемые при анализе инновационных изменений

Таблица 19

Moae.Tk oiapr^oHa 4» C. В 5 = в 0> 6 a j Cb 3 i rt Я w S ® =< Г» Й 4 о >4 p. в a 5 Цена в долларах США Время на рынке 1 i * «2 О g о Е о ч Время от первой версии до обновления ОС и 0 W 1 et г» S Уровень тактовой частоты процессора Технология производства процессора Диагональ э крана, мм Качество видео Стандарты сотовой связи 5 к 9 £ С ¡2 II и & £ & 2 а О Разрешение камеры Решим макросъемки Вспышка Емкость батареи

1 2 3 4 5 б 7 S 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

HTC Desire HD 0,0291 12268,83 388,00 27 106188 0,0015 22 147 1000 МГц 45 нм 109,0 нет 6 7 3 8МП 1 1 1230

HTC EVO 4G 0,0271 11066,93 3-49,99 33 102255 0,0017 18 146 1000 МГц 65 нм 109,0 720р 2 4 2 8 МП 0 1 1500

HTC One X 0,0217 13595,32 429,95 9 97274 0,0013 42 137 1500 МГц 40 нм 119,0 10S0p 8 б 4 8 МП 1 0 1800

Motorola DROID RAZR 0,0061 10087,00 319,00 14 67695 0,0019 37 100 1000 МГц 45 нм 109,0 I0S0p 2 4 3 8 МП 1 0 1780

Motorola DROID X 0,0116 13280,69 420,00 30 85213 0,0018 18 146 720 МГц 45 нм 109,0 нет 2 4 4 8 МП 1 1 1540

Samsung Galaxy S m 0,0047 30341,96 959,56 4 74332 0,0018 43 158 1600 МГц 32 нм 122,0 lOSOp 7 6 4 8 МП 1 1 2100

Samsung Galaxy S2 0,0118 11351,83 359,00 3 83508 0,0014 43 158 1400 МГц 45 нм 108,5 lOSOp 8 6 4 8 МП 1 1650

Samsung Galaxy S 0,0091 10909,14 345,00 27 78658 0,0015 24 5 1000 МГц 45 нм 100,8 нет 5 4 3 5 МП 1 1 1500

Samsung Galaxy Y 0,0093 5372,04 169,89 15 77265 0,0013 37 100 800 МГц 65 нм 76,0 нет 7 б 3 2 МП 1 0 1200

Samsung Galaxy Note II 0,0455 26687,87 844,00 2 U4337 0,0016 45 4 1600 МГц 32 вм 140,9 lOSOp 5 5 4 8 МП 1 1 3100

Samsung Galaxy Ace 0,0133 9172,22 290,07 24 86524 0,0013 28 52 800 МГц 65 нм 88Д нет 6 5 3 5 МП 1 1350

Samsung Galaxy Note 0,1147 8822,18 279,00 12 125459 0,0014 37 100 1400 МГц 45 нм 134,6 нет 6 4 4 8 МП 1 1 2500

Samsung Galaxy Mini 0,0116 9170,00 290,00 23 84557 0,0013 2S 52 600 МГц 65 нм 79,8 нет 6 5 3 ЗД МП 0 1200

Samsung Galaxy Nexus 0,0150 19668,08 622,00 10 93800 0,0014 42 137 1500 МГц 45 нм 118.1 ШОр 9 б 4 5 МП 1 1 1750

Samsung Galaxy S Plus 0,0083 15160ДЗ 479,44 20 78658 0,0015 29 62 1500 МГц 45 нм 100,8 нет 7 7 3 5 МП 1 0 1650

Samsung Galaxy Y Duos 0,0187 6412,05 202,78 13 90457 0,0013 31 73 800 МГц 65 нм 89,0 нет 3 3 3 ЗД МП 0 0 1600

Я ъ К

¡=1

О *

и

и

5

И

О В

о

и о

Ja

а

£ S

1а

83

а а

ег

м

Л О

о\ а

w

Л S3 Л 2

й о 2 S3 43

н ►е-о а аз

оо

On

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Построение количественной шкалы для оценки технологий производства процессоров для смартфонов

Ключевой характеристикой инновационного совершенства смартфона служит информация о технологии изготовления процессора, как важнейшего конструктивного элемента продукта. Уровень технологического совершенства изготовления процессоров характеризуется минимальной шириной полупроводниковых элементов, измеряемой в нанометрах (сокращенно - нм). С уменьшением ширины проводников в цепях процессора увеличивается количество полупроводниковых элементов на одну единицу площади процессора, что способствует росту производительности процессора. Использование высокопроизводительного процессора усиливает конкурентные преимущества смартфона.

Технология производства процессора имеет обозначение, которое указывает минимальную ширину полупроводниковых элементов внутренних электрических цепей процессора в нанометрах (например, технология «65 нм», «45 нм» и т.д.). В таблице 3 приведены технические данные о процессорах, используемых в изучаемых смартфонах.

На рис. 29 представлена кривая эволюции развития технологий производства процессоров для смартфонов с 2006 по 2012 год, а также приведен прогноз появления инновационной технологии на 2014 год.

Построим количественную шкалу для качественного сопоставления технологий производства процессоров для смартфонов. Результаты расчета значений шкалы приведены в приложении F, а сама построенная количественная шкала приведена в таблице 20. Шкала была построена относительно состояния рынка смартфонов в 2013 году. В таблице 22 приложения F приведены параметры каждой технологии производства процессоров (столбцы 1 - 6), а в столбце 7 указаны количественные оценки изучаемых технологий, вычисленные по предлагаемой методике. Значения шкалы вычислены согласно выражению (3.8).

Рис. 29 Кривая эволюции технологий производства процессоров для смартфонов (с 2006 года с прогнозом на 2014 год)

Построенная количественная шкала (таблица 20) использована для оценки технологий производства процессоров, применяемых в изучаемых смартфонах. При исследовании динамических изменений инновационного потенциала изучаемых продуктов необходимо оценить значения параметра «Технология производства процессора» с учетом ожидаемого развития рынка смартфонов. Будем рассматривать состояние интереса к инновационным технологиям производства процессоров в 2014 году. Построим с помощью предложенной методики прогнозные оценки технологий производства процессора. С учетом прогноза смены технологий в 2014 году в количественной шкале изменились оценки технологий. Значения обновленной шкалы приведены в таблице 20, а прогнозные оценки параметра «Технология производства процессора» приведены в таблице 21.

Анализ оценок технологий производства процессора показал, что в 2013 году наибольший интерес к инновационным возможностям был проявлен к технологиям «65 нм» и «45 нм». Описание оценки рассматриваемого параметра приведено в приложении в.

Построенная количественная шкала оценки интереса к инновационным возможностям технологии изготовления процессоров для смартфонов по состоянию на 2013 год с прогнозом на 2014 год

Таблица 20

Название технологии производства процессора Год начала применения технологии Текущее состояние на 2013 год Прогноз на 2014 год

Значение по шкале (оценка интереса к инновационным возможностям технологии) Значение по шкале (оценка прогнозируемого интереса к инновационным возможностям технологии)

1 2 3 4

65 нм 2006 0,357 0,0003

45 нм 2008 0,800 0,0567

40 нм 2008 0,100 0,0888

32 нм 2010 0,333 0,6750

Оценка параметра «Технология производства процессора» для изучаемых смартфонов по состоянию на 2013 год с прогнозом на 2014 год

Таблица 21

Модель смартфона Технология производства процессора согласно техническому паспорту (текстовое Год начала применения технологии Количественное значение параметра "Технология производства процессора"

Текущее состояние на 2013 год Прогноз на 2014 год

1 2 3 4 5

НТС Desire HD 45 нм 2008 0,800 0,0567

HTCEV0 4G 65 нм 2006 0,357 0,0003

НТС One X 40 нм 2008 0,100 0,0888

Motorola DROID RAZR 45 нм 2008 0,800 0,0567

Motorola DROID X 45 нм 2008 0,800 0,0567

Samsung Galaxy S Ш 32 нм 2010 0,333 0,6750

Samsung Galaxy S2 45 нм 2008 0,800 0,0567

Samsung Galaxy S 45 нм 2008 0,800 0,0567

Samsung Galaxy Y 65 нм 2006 0,357 0,0003

Samsung Galaxy Note П 32 нм 2010 0,333 0,6750

Samsung Galaxy Ace 65 нм 2006 0,357 0,0003

Samsung Galaxy Note 45 нм 2008 0,800 0,0567

Samsung Galaxy Mini 65 нм 2006 0,357 0,0003

Samsung Galaxy Nexus 45 нм 2008 0,800 0,0567

Samsung Galaxy S Plus 45 нм 2008 0,800 0,0567

Samsung Galaxy Y Duos 65 нм 2006 0,357 0,0003

Повышенный интерес объясняется тем, что риски, связанные с внедрением данных технологий в выпускаемые продукты, хорошо известны производителям. Ожидается, что к 2014 году технологии «65 нм» и «45 нм»

устареют. Интерес возрастет к технологии «32 нм». Смартфоны с процессорами, произведенными по технологии «32 нм», получат дополнительные конкурентные преимущества. В изучаемой выборке данная технология применена в смартфонах «Samsung Galaxy S III» и «Samsung Galaxy Note II».

ПРИЛОЖЕНИЕ Р. Расчет значений количественных шкал для оценки инновационных возможностей параметров смартфонов

Рассмотрим процесс построения количественной шкалы оценки инновационных технологий на примере технологий производства процессора.

На момент анализа в = 2013 году на мировом рынке смартфонов присутствуют 5 технологий производства процессоров: «65 нм», «45 нм», «40 нм», «32 нм» и «22 нм». Так как технология «22 нм» в изучаемой выборке не представлена, будем рассматривать 4 технологии: «65 нм», «45 нм», «40 нм» и «32 нм».

Упорядочим рассматриваемые технологии в порядке их появления на рынке. Присвоим технологиям порядковые номера от 1 до 4. Номер <1 = 1 соответствует наиболее устаревшей технологии («65 нм»), а номер с1 = 4 -наиболее новой из рассматриваемых технологий («32 нм»). Момент появления каждой технологии й будем обозначать за td. Момент появления наиболее устаревшей технологии «65 нм» примем за момент начала эволюции рассматриваемого технологического направления.

В 2014 году ожидается начало применения технологии «14 нм». Примем данный момент времени за момент ожидаемого технологического прорыва. Будем также рассматривать момент технологического прорыва как момент построения прогнозных оценок изучаемых технологий по предлагаемой шкале.

Проиллюстрируем построение оценки технологии по количественной шкале на примере технологии «45 нм». На момент анализа в 2013 году данная технология является наиболее распространенной среди изучаемых смартфонов. Согласно принятой выше схеме нумерации технологий, данной технологии соответствует номер с1 = 2.

Построение оценки технологии «45 нм» по предлагаемой шкале

сводится к выполнению следующих шагов:

Шаг 1. Определение доли времени использования рассматриваемой технологии в процессе эволюции изучаемого технологического направления. Первый продукт, при производстве которого была использована технология «45 нм», было выпущено в /2 =2008 году. Согласно формуле (3.6), доля времени применения технологии «45 нм» равна: ^ ti-t2 2013-2008 5

Тп=~—" =-= - = 0,625 (ЕП

12 2014-2006 8 к 4

Шаг 2. Определение доли продуктов, при производстве которых использована рассматриваемая технология. Определим, сколько смартфонов имеют процессор на основе технологии «45 нм». На момент анализа данная технология реализована в пп = 8 смартфонах. Доля смартфонов с данной технологией, оцененная на момент ti по формуле (3.7), равна:

1 па 8 Л с

Шаг 3. Вычисление оценки изучаемой технологии по количественной шкале. Согласно выражению (3.8), оценка технологии «45 нм» по предлагаемой количественной шкале вычисляется следующим образом:

4=_0!5_ =

'2 Тп 0,625 У >

Ниже в таблице 22 приведены оценки каждой из технологий для 2013

года по построенной количественной шкале. В таблице 23 приведены

результаты оценки технологий производства процессоров, реализованных в

изучаемых смартфонах.

Построенная количественная шкала оценки интереса к инновационным технологиям изготовления процессоров для смартфонов по состоянию на 2013

год

Таблица 22

Название технологии производства процессора Год начала применения технологии Текущее состояние на 2013 год

Число изделий с технологией Доля изделий с технологией Время применения технологии Доля технологии в эволюции Значение по шкале (оценка интереса к инновационным возможностям технологии)

1 2 3 4 5 6 7

65 им 2006 5 0,3125 7 0,875 0357

45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

40 км 2008 1 0,0625 5 0,625 ОДОО

32 нм 2010 2 0,1250 3 0,375 0,333

Оценка параметра «Технология производства процессора» по состоянию на

2013 год для изучаемых смартфонов

Таблица 23

Модель смартфона Технология производства процессора согласно техническому паспорту (текстовое обозначение) Год начала применения технологии Текущее состояние на 2013 год

Число изделий с технологией Доля изделий с технологией Время применения технологии Доля технологии в эволюции Количественное значение параметра "Технология производства процессора"

1 2 3 4 5 6 7 8

HTCDesieHD 45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

HTCEV04G 65 нм 2006 5 0,3125 7 0,875 0,357

HTCOneX 40 нм 2008 1 0,0625 5 0,625 0,100

Motorola DR.OID RAZR 45 нм 2008 8 0.5000 5 0,625 0,800

Motorola DROID X 45 нм 2008 8 0.5000 5 0,625 0,800

Samsung Galaxy S HI 32 нм 2010 2 0,1250 3 0,375 0,333

Samsung Galaxy S2 45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

Samsung Galaxy S 45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

Samsung Galaxy Y 65 им 2006 5 0,3125 7 0,875 0,357

Samsung Galaxy Note II 32 нм 2010 2 0,1250 3 0,375 0,333

Samsung Galaxy Ace 65 нм 2006 5 0,3125 7 0,875 0,357

Samsung Galaxy Note 45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

Samsung Galaxy Mini 65 нм 2006 5 03125 7 0,875 0,357

Samsung Galaxy Nexus 45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

Samsung Galaxy S Plus 45 нм 2008 8 0,5000 5 0,625 0,800

Samsung Galaxy Y Duos 65 нм 2006 5 0,3125 7 0,875 0357

ПРИЛОЖЕНИЕ в. Построение количественной шкалы для оценки прогнозируемого интереса к технологии производства процессора для смартфона

Для построения прогнозной оценки рассматриваемых технологий по количественной шкале необходима информация о вероятностях потери интереса производителей к более старым технологиям и замене их при производстве продуктов более новыми. Данные вероятности могут быть получены экспертным путем. Представим информацию о данных вероятностях в виде матрицы смены технологий Р(//+1), построенной для момента прогноза . Строкам матрицы соответствуют технологии, которые могут быть заменены на более новые. Столбцам матрицы соответствуют технологии, к использованию которых производители могут перейти от более устаревших технологий. Технологии в строках и столбцах упорядочены по времени их появления на рынке. Элементы главной диагонали матрицы смены технологий соответствуют вероятности сохранения уже используемой технологии. На элемент ры ) матрицы смены технологий действуют следующие ограничения:

• Если номер строки больше номера столбца матрицы, то элемент матрицы на данной позиции равен 0: ры(!1+х) = 0, если к>1. Это объясняется тем, что в данном случае элемент рк,^1+х) соответствует вероятности перехода от более новой технологии к к более старой технологии /, что невозможно;

• Сумма вероятностей по каждой к-ой строке равна 1: ]>]Ры(У,+1) = 1 •

I

Это объясняется тем, что в момент /(+1 возможно принятие только

одного из двух решений относительно технологии к: сохранение технологии к или переход к более новой технологии /( / > к).

Пример матрицы смены технологий, построенный для технологий

производства процессора приведен в таблице 24.

Пример заполнения матрицы смены технологий

Таблица 24

Название технологии 65 нм 45 нм 40 нм 32 нм 22 нм 14 нм

1 2 3 4 5 6 7

65 нм 0,001 0,024 0,025 0,300 0,600 0,050

45 нм 0 0,070 0,080 0,350 0,450 0,050

40 нм 0 0 0,300 0,400 0,250 0,050

32 нм 0 0 0 0,350 0,600 0,050

22 нм 0 0 0 0 0,950 0,050

14 нм 0 0 0 0 0 1,000

Проиллюстрируем построение прогноза оценок технологий по предлагаемой шкале для технологии «45 нм». Для этого выполним следующую последовательность шагов:

Шаг 1. Построение прогноза доли продуктов, использующих рассматриваемую технологию. Определим прогнозируемую долю смартфонов, которые будут использовать технологию «45 нм» в ¿;+1=2014 году. Используем данные об использовании технологии «45 нм» в текущий момент и вероятности смены технологий, приведенные в таблице 24.

Подставим в формулу (3.7) доли продуктов с изучаемой технологией прогнозное значение количества смартфонов с технологией «45 нм», вычисляемое по формуле (3.5). Получаем следующий прогноз доли смартфонов с технологией «45 нм» на момент 1М:

3 _ к> 2 к<2 /+1,2 - '

И

_ 8-(8x0,08 +8x0,35+ 8x0,45+ 8x0,05) (Р1)

" 16 + 0!024Х5 = 16

Шаг 2. Определение доли времени использования изучаемой технологии к моменту прогноза. Согласно (3.6), доля времени использования

технологии «45 нм» к =2014 году составит

2014-2008 = 6 ,+1'2 2014-2006 8 К }

Шаг 3. Определение прогнозной оценки рассматриваемой

технологии по предлагаемой количественной шкале. Построим согласно

выражению (3.8) прогнозную оценку технологии «45 нм» по предлагаемой

шкале на момент времени :

_ 4+и _ 0,0425

V

1+1,2 Т 0 75 ± 1+1.2 '

0,0567 (БЗ)

1 (+1,2

Описание прогнозной оценки технологий производства процессоров для смартфонов приведено в таблице 25.

Построенная количественная шкала прогнозируемого интереса к технологиям производства процессоров для смартфонов по ожидаемому состоянию

на 2014 год

Таблица 25

Название технологии производства процессора Год начала применения технологии Прогноз на 2014 год

Число изделий с технологией Доля изделий с технологией Время применения технологии Доля технологии Б ЭВОЛЮЦИИ Значение по шкале (оценка прогнозируемого интереса к инновационным возможностям технологии)

1 2 3 4 5 б 7

65 нм 2006 0 0,0003 8 1,000 0,0003

45 нм 2008 1 0,0425 б 0,750 0,0567

40 нм 2008 1 0,0666 б 0,750 0,0888

32 нм 2010 5 0,3375 4 0,500 0,6750

Количественные шкалы для 2013 года и их прогнозы на 2014 год построены для следующих технических характеристик изучаемых смартфонов:

• Технология производства процессора;

• Технология повышения тактовой частоты процессора;

• Технология реализации высокого разрешения встроенных камер. Результаты построения количественных шкал для данных характеристик