Mēs piedāvājam 

 

Sadarbības partneri 

             
 

Uzņēmuma inovācijas rādītāji

Alfrēds Klainehts (Alfred Kleinknecht) 1977.gadā absolvēja Berlīnes Brīvās universitātes Ekonomikas fakultāti, bet 1984.gadā ieguva filozofijas zinātņu doktora grādu ekonomikā Amsterdamas Brīvajā universitātē, kur vēlāk, no 1994. līdz 1997.gadam, pasniedza ražošanas ekonomikas kursu, bet pēc tam uzsāka inovāciju ekonomikas profesora amata gaitas Delftas Tehniskajā universitātē. Viņa pētījumu centrā vienmēr bijusi inovāciju ekonomika, inovācijas veicinošie faktori, inovāciju un ekonomikas norises un darba tirgus.

Klainehta kontā ir valsts mēroga industriālo inovāciju pētījumi Nīderlandē 1983., 1988. un 1992.gadā. Kopā ar citiem pētniekiem Kopienas inovāciju pētījuma (Community Innovation Survey) ietvaros viņš apkopoja dažādu Eiropas uzņēmumu mikroekonomiskos rādītājus un iesaistījās OECD inovāciju mērījumu OSLO rokasgrāmatas izveidē, savukārt 1990.gadu sākumā koordinēja Eiropas valstu tīklu kopdarba “Literāri pamatotie inovāciju iznākuma rādītāji” (“Literature-based innovation output indicators” (LBIO)) izstrādi, ko atbalstīja Ispras Perspektīvo tehnoloģiju pētniecības institūts (Varese, Itālija).

Savā rakstā “Netriviālā izvēle” (2002) Klainehts apspriedis visbiežāk izmantoto inovāciju indikatoru stiprās un vājās puses:

1. izpētes un attīstības izmaksas (ko mēra procentuāli no uzņēmuma kopējiem ienākumiem) un

2. patentu pieteikumu skaits gadā.

Viņš apgalvojis, ka šo ierasto metožu izmantošana atspoguļo tikai ļoti būtiskus trūkumus uzņēmuma novatorisma novērtējumā, jo tās pārāk vienkāršo reāli notiekošos inovāciju procesus. Klainehts uzsvēris nepieciešamību esošos parametrus papildināt ar jauniem, dziļākiem un alternatīvos inovāciju rādītājus definējis šādi:

  • kopējais inovāciju izmantojums;
  • imitējošo produktu apgrozījuma daļa;
  • novatorisko produktu apgrozījuma daļa;
  • paziņojumi par jaunajiem produktiem nozares un tehniskajos žurnālos;
  • pamata inovācijas.

Jāuzsver, ka ir atšķirība starp inovāciju rādītājiem un to rezultativitātes mērījumiem. Inovāciju rādītāji tiek izmantoti kā ievaddati uzņēmuma novatorisko aktivitāšu novērtēšanai, turpretī rezultativitātes dati atspoguļo iznākuma faktorus pēc inovācijas ieviešanas tirgū.

KOPĒJAIS INOVĀCIJU IZMANTOJUMS

Atšķirībā no ikgadējo izpētes un attīstības izmaksu pārraudzības kopējo inovāciju izmantojumu konkrētā laika posmā nosaka izmantojuma veids, uzņēmuma lielums un tā pamatdarbības veids (nozares klasifikācija). Izmantojumam ir četras sastāvdaļas:

1. Iekšējie un ārējie izpētes un attīstības izdevumi, mehānismu un aprīkojuma iegāde

Šo parametru novērtē pēc mūsdienīga aprīkojuma esamības un daudzuma, kā arī datoraprīkojuma, kas iegādāts, lai attīstītu jaunu vai uzlabotu esoša produkta izstrādi.

2. Ārējo speciālo zināšanu (know-how) iegūšana

To novērtē pēc iegūtajām patenta tiesībām, nepatentēto izgudrojumu, licenču, preču zīmju, programmatūras un citu intelektuālā īpašuma formu esamības un daudzuma, ko var izmantot inovāciju procesā.

3. Apmācība

Tiek novērtēta pēc iekšējo un ārējo darbinieku apmācības programmu esamības un skaita, kas ir tieši vērstas uz inovācijas attīstību vai ieviešanu.

4. Dizains un citi ražošanas/piegādes atbalsta veidi

Parametrs tiek novērtēts pēc tehniskā nodrošinājuma un uz produkta/procesu inovāciju vērsto procedūru esamības un skaita.

NOVATORISKO/IMITĒJOŠO PRODUKTU DAĻA APGROZĪJUMĀ

Šī kategorija ļauj novērtēt, cik radikālas vai inkrementālas ir uzņēmumā realizētās inovācijas. Lai novērtētu atšķirību, inovācijas tiek sakārtotas trīs dimensijās atkarībā no tā, vai uzņēmuma produktu klāsts pēdējo trīs gadu laikā:

  • būtiski nemainījās;
  • mainījās pakāpeniski;
  • mainījās radikāli vai to nomainīja pilnīgi jauns sortiments.

Tālāk uzņēmuma darbības gadā piedāvāto produktu/pakalpojumu izmaiņu līmenim tiek pretstatīts pērnā gada apgrozījums.

PAZIŅOJUMI PAR JAUNAJIEM PRODUKTIEM

Paziņojumi par jaunajiem produktiem tiek uzskatīti par ievaddatiem, pēc kuriem var novērtēt kompānijas novatorismu. Daži gan tos uztver kā iznākuma datus, jo tas ir ātrs, tiesa, gana neprecīzs, datu iegūšanas veids. Tomēr, kamēr produktu dzīvotspēju nav apliecinājis tirgus, to patentus var izmantot vienīgi kā vidēja līmeņa mainīgos.

No otras puses, šādu paziņojumu apkopošana nozares un tehniskajos žurnālos ir ātrs veids, kā iegūt informāciju. Dati ir lēti iegūstami, viegli apstrādājami un prezentējami. Šis mainīgais ļauj aplūkot, kā atšķirības uzņēmuma lielumā un tirgus struktūrā un inovācijas ir saistītas savā starpā, tādējādi sniedzot vispusīgu vietējo novatorisko aktivitāšu ainu salīdzinājumā ar vispārējiem izpētes un attīstības rādītājiem.

PAMATA INOVĀCIJAS

Saskaņā ar klasteru hipotēzi inovāciju izplatība noris atbilstoši konkrētam laika posmam, tādējādi veicinot daudzu jaunu tehnoloģiju plašākas izmantošanas un piesātināšanas fāžu pārklāšanos to radīto produktu dzīves ciklā.

Dati par pamata inovācijām līdz šim parasti tika lietoti vēsturiskā kontekstā, jo ne visas inovācijas atbilst “jaunuma” kategorijai. Tādas pamata inovācijas kā, piemēram, dzelzceļa bums 1940.gadu beigās vai benzīna dzinēja izplatīšanās laikā pēc Otrā pasaules kara līdz 1970.gadiem, atšķiras no ierastajām ražošanas sistēmām un nodrošina aizvien jaunas saiknes ar tirgiem un patērētājiem.

Tādējādi uzņēmumā un tā darbības sfērā ieviesto pamata inovāciju uzskaite un klasterēšana spēj atainot paradigmas izmaiņas un var tikt izmantota kā atbalsts tehnoloģiskajai attīstībai vidēji ilgā un ilgā termiņā.

Lai gan mūsdienās sarakstīts ļoti daudz literatūras par inovāciju rezultativitātes novērtēšanu nozares līmenī, novatorisma izpēte uzņēmumā līdz šim bija visai pavirša. Augot būvniecības sektora publisko iestāžu zināšanām, tradicionālo inovāciju indikatoru klāstā tiek ieviesti arī nopietnāki kvantitatīvie mērījumi. Tādējādi inovāciju iznākuma dati nacionālā līmenī kļūst izmantojami uzņēmuma līmeņa inovāciju monitoringam un stimulēšanai, Klainehta kvantitatīvos inovāciju indikatorus izmantojot kā loģisku soli kompānijās, kas vēlas atbalstīt un attīstīt novatorismu.

PLUSI:

  • Jaunie Klainehta piedāvātie parametri ir vērtīgi, jo inovāciju novērtēšanai uzņēmumā izmanto kvantitatīvās metodes. Tiek uzsvērta atšķirība starp inovāciju ievaddatiem un iznākuma datiem, kas ļauj novērst novatorisma koncepta nenoteiktību.
  • Jaunie parametri līdz ar tradicionālajiem vērtēšanas kritērijiem sniedz vispusīgu uzņēmuma aktivitāšu ainu un nodrošina vadlīnijas inovāciju dienaskārtības noteikšanai uz veikto mērījumu pamata.
  • Piedāvājot labāku, detalizētāku inovācijas procesa izpratni, jaunie parametri nodrošina lielāku kontroli pār inovāciju procesu kā pār vienotu parādību un ļauj mazināt distanci starp uzņēmuma inovāciju stratēģiju un tā uzņēmējdarbības virzienu.

MĪNUSI:

  • Modelis sniedz ieskatu vispārējo inovācijas procesu kontrolē uzņēmumā, aplūkojot inovāciju ievaddatus un iznākuma datus, taču tas neatspoguļo inovācijas procesu būtību uzņēmuma ietvaros. Tas pasaka „kas”, nevis „kā”.
  • Problēmas rada lietotās mērvienības, jo daudzi uzņēmumi vai nu neveic sistemātisku šādu datu apkopošanu, vai nespēj savākt nepieciešamos materiālus un/vai piesaistīt ekspertus, kas varētu strukturēt uzņēmuma inovāciju procesus. Tādējādi pētījums var būt neobjektīvs, to var ietekmēt publikācijas izdevumos, uzņēmuma sabiedrisko attiecību dienests un ekspertu viedoklis.
  • Dati par novatorisko produktu apgrozījuma daļu uzņēmumā var izrādīties jutīgi pret uzņēmuma produkta dzīves ciklu, kas dažādiem produktiem var atšķirties. Ļoti sarežģīti ir novērot starpnozaru tehnoloģiju attīstību, it īpaši gadījumos, kad vienai tehnoloģijai var būt dažādi dzīves cikli atkarībā no nozares.