ФАКТОРЫ ДИНАМИКИ СПРОСА
НА ИННОВАЦИОННЫЕ ТОВАРЫ
Подготовила:
Прыткова Екатерина
Научный руководитель:
д.э.н., Светуньков С. Г.
Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург
2015
• Социальные опросы и интервью. Контент-
анализ
• Экспертные оценки. Модели с экзогенными
параметрами инновационного процесса
• Вторичные данные о продажах. Модели
роста
2
Подходы к изучению диффузии
инноваций
Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Структура исследований
Цель: тестирование качества подгонки и/или прогнозных свойств
Этапы:
1. Построение моделей роста (подбор параметров)
2. Оценка качества подгонки модели
3. Корректировка параметров*
4. Экстраполяция полученных результатов на будущие периоды
5. Сравнение прогнозных свойств (MAPE, MAE, ME, etc.)
6. Интерпретация полученных результатов. Выводы
Результат: отсутствие доказательств систематического
превосходства какой-либо модели над другими
Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015 3
Концептуальная модель
4
Характеристики
страны
Доля
новаторов
в населении
Экономические
Социальные Политические
Уровень
инновационности
Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Цель
Поиск внешних факторов и количественная
оценка их влияния на склонность к
принятию инноваций в разных странах
- Новые эффективные каналы/способы продвижения
- Снижение затрат и рисков отторжения
- Индикация условий внешней для рынка среды
Обоснованный выбор маркетинговых
методов/инструментов (прим. «4P»)
5Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Этапы исследования
Этап 1: Построение моделей роста
– Оценка параметров процесса диффузии
– Сравнение стран по склонности к принятию
инноваций
Этап 2: Эконометрический анализ
– Определение детерминантов инновационной
открытости страны
6Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
2)(
)(2
)1(
)(
)(






tqp
tqp
e
p
q
e
p
qpm
tА
A(t) – число покупателей, включившихся потребление в
периоде t
m – точка рыночного насыщения
p – вероятное число покупок, приходящихся на новаторов
q – вероятное число покупок, сделанных под влиянием
устных рекомендаций и имитации поведения новаторов
7
Модель Басса
Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Данные
• 51 страна
• Ежегодные данные о продажах за 2000-2012 гг.:
– персональные компьютеры,
– мобильные телефоны,
– широкополосный Интернет,
– спутниковое телевидение.
• Набор из 16 объясняющих переменных
8Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Топ-10 инновационных стран
Ранг
внутри
группы
Инновационные группы
1 2 3 4
1 Финляндия Гонконг
Новая
Зеландия
Болгария
2 Дания Ирландия Словакия Венгрия
3 Норвегия Австрия Сингапур
4
Швеция
Израиль
Бельгия
5 Швейцария
9Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Топ-10 инновационных стран
10Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Детерминанты инновационности
Переменная Связь
Коэффициент Джини обратная
Уровень доходов населения страны
(набор дамми-переменных)
прямая
Государственные расходы на
образование (логарифмическая)
нелинейная
Ожидаемая продолжительность
образования (обратная параболическая)
нелинейная
Централизация населения прямая
11Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
Выводы
• Существует взаимосвязь между факторами
внешней среды и открытостью к инновациям
• Гипотеза о межстрановых различиях, как следствии
разных комбинаций внешних факторов не была
опровергнута
• Аналогичное исследование внутренних факторов
поможет сформировать более полное
представление о процессе диффузии инноваций
12Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ
Подготовила:
Прыткова Екатерина
Научный руководитель:
д.э.н., Светуньков С. Г.
Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург
2015

Доклад "Факторы динамики спроса на инновационные товары"

  • 1.
    ФАКТОРЫ ДИНАМИКИ СПРОСА НАИННОВАЦИОННЫЕ ТОВАРЫ Подготовила: Прыткова Екатерина Научный руководитель: д.э.н., Светуньков С. Г. Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург 2015
  • 2.
    • Социальные опросыи интервью. Контент- анализ • Экспертные оценки. Модели с экзогенными параметрами инновационного процесса • Вторичные данные о продажах. Модели роста 2 Подходы к изучению диффузии инноваций Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 3.
    Структура исследований Цель: тестированиекачества подгонки и/или прогнозных свойств Этапы: 1. Построение моделей роста (подбор параметров) 2. Оценка качества подгонки модели 3. Корректировка параметров* 4. Экстраполяция полученных результатов на будущие периоды 5. Сравнение прогнозных свойств (MAPE, MAE, ME, etc.) 6. Интерпретация полученных результатов. Выводы Результат: отсутствие доказательств систематического превосходства какой-либо модели над другими Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015 3
  • 4.
    Концептуальная модель 4 Характеристики страны Доля новаторов в населении Экономические СоциальныеПолитические Уровень инновационности Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 5.
    Цель Поиск внешних факторови количественная оценка их влияния на склонность к принятию инноваций в разных странах - Новые эффективные каналы/способы продвижения - Снижение затрат и рисков отторжения - Индикация условий внешней для рынка среды Обоснованный выбор маркетинговых методов/инструментов (прим. «4P») 5Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 6.
    Этапы исследования Этап 1:Построение моделей роста – Оценка параметров процесса диффузии – Сравнение стран по склонности к принятию инноваций Этап 2: Эконометрический анализ – Определение детерминантов инновационной открытости страны 6Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 7.
    2)( )(2 )1( )( )(       tqp tqp e p q e p qpm tА A(t) – числопокупателей, включившихся потребление в периоде t m – точка рыночного насыщения p – вероятное число покупок, приходящихся на новаторов q – вероятное число покупок, сделанных под влиянием устных рекомендаций и имитации поведения новаторов 7 Модель Басса Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 8.
    Данные • 51 страна •Ежегодные данные о продажах за 2000-2012 гг.: – персональные компьютеры, – мобильные телефоны, – широкополосный Интернет, – спутниковое телевидение. • Набор из 16 объясняющих переменных 8Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 9.
    Топ-10 инновационных стран Ранг внутри группы Инновационныегруппы 1 2 3 4 1 Финляндия Гонконг Новая Зеландия Болгария 2 Дания Ирландия Словакия Венгрия 3 Норвегия Австрия Сингапур 4 Швеция Израиль Бельгия 5 Швейцария 9Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 10.
    Топ-10 инновационных стран 10ВысшаяШкола Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 11.
    Детерминанты инновационности Переменная Связь КоэффициентДжини обратная Уровень доходов населения страны (набор дамми-переменных) прямая Государственные расходы на образование (логарифмическая) нелинейная Ожидаемая продолжительность образования (обратная параболическая) нелинейная Централизация населения прямая 11Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 12.
    Выводы • Существует взаимосвязьмежду факторами внешней среды и открытостью к инновациям • Гипотеза о межстрановых различиях, как следствии разных комбинаций внешних факторов не была опровергнута • Аналогичное исследование внутренних факторов поможет сформировать более полное представление о процессе диффузии инноваций 12Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург, 2015
  • 13.
    СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ Подготовила: ПрытковаЕкатерина Научный руководитель: д.э.н., Светуньков С. Г. Высшая Школа Экономики – Санкт-Петербург 2015