Термины инновационного менеджмента и смежных областей (стр. 7 )

Соответствующие проекту баллы суммируются по всем 20 индикаторам, характеризующим его возможные риски, и их сумма вычитается из суммы баллов привлекательности проекта.

Если итоговая сумма баллов после вычитания равна 40 и более, то проект является приоритетным — его реализация может быть начата уже сейчас. Если итоговая сумма баллов между 25 и 40, то проект является перспективным — над ним еще надо работать. Если итоговая сумма баллов меньше 25, то проект является проблемным — у него гораздо больше слабостей, чем преимуществ.

Метод Дельфи

— метод группового экспертного прогноза, при котором проводится индивидуальный опрос экспертов с использованием анкет для выяснения их мнения относительно будущих гипотетических событий (своеобразная «мозговая атака» на поставленную проблему). Причем на данном этапе исключается непосредственное общение между членами экспертной группы. Далее проводится оценка результатов и формирование обобщенного прогноза группы экспертов.

Метод комиссий

— метод группового экспертного прогноза, предполагающий проведение общей дискуссии с целью выработки единого мнения по обсуждаемому кругу вопросов. Типичным примером использования этого метода являются регулярно проводимые конъюнктурные совещания по основным товарным рынкам. Этот метод имеет существенные недостатки, т. к. здесь значительную роль играют такие психологические факторы, как мнения авторитетов.

Метод «мозговой атаки»

— метод группового экспертного прогноза, заключающийся в разделении решения проблемы на две части: генерирование новых идей и оценку предложенных идей. Соответственно образуются две группы экспертов: группа генераторов идей и группа аналитиков.

«Мозговой атакой» руководит ведущий. Сеанс начинается со вступительного слова ведущего, объясняющего проблему и необходимость ее решения, а также напоминающего правила заседания. Затем он предлагает начать выдвигать идеи или выдвигает для начала сам одну-две идеи. При этом важно, чтобы высказывались любые идеи, даже если их практическая ценность в данный момент кажется сомнительной. Сеанс продолжается от 15–20 до 40–45 мин без перерывов и заканчивается, когда поток предложений иссякает. Время выступления — не более одной–двух минут.

Метод реальных опционов

— метод оценки инновационных проектов, характеризующихся высокой неопределенностью ожидаемых результатов. Предполагает перенос из финансового в реальный сектор экономики концепции опционов и их применение для оценки инновационных проектов. Используемый при этом опцион на нефинансовый актив носит название «реальный опцион» и является опционом на «покупку проекта» — опционом «колл».

Предполагается, что потенциальный инвестор (или группа инвесторов, выступающая как единое лицо) владеет опционом, дающим право (но не обязанность) приобрести инновационный проект, уплатив определенную сумму (инвестиционные издержки).

В этом случае приведенная (к моменту первого вложения) стоимость инвестиционных затрат соответствует цене исполнения опциона Х, тогда как приведенная стоимость ожидаемых денежных потоков соответствует цене базового актива S. Период времени до исполнения опциона t — это период до принятия инвестиционного решения.

Риск проекта задается параметром волатильности проекта, в качестве которой при расчетах может использоваться волатильность актива, лежащего в основе проекта (например, цена нового товара при проекте создания его производства). В качестве коэффициента дисконтирования выступает безрисковая ставка.

В случаях, когда в каждом периоде имеются два сценария изменения рыночной стоимости базовых активов и эта ситуация распространяется на все обозримое число периодов принятия инвестиционных решений, для оценки реальных опционов используется формула Блэка—Шоулза, разработанная для финансовых опционов типа «колл»:

С = N(d1) · S – N(d2) · PV(X),

где С — стоимость реального опциона;

N(d) — интегральная функция нормального распределения:

d1= ln [S : PV(X)] : () + () : 2;

d2 = d1 · (),

где — для реальных опционов это «изменчивость цены активов» (рыночно оцененный риск). Для реальных активов обычным способом оценки данного параметра является анализ статистических данных за прошлые периоды;

S — для реального опциона это приведенная стоимость денежных потоков от реализации той инвестиционной возможности, которую инвестор получит в результате осуществления инвестиционного проекта;

PV(X) = Xe–rt — приведенная стоимость инвестиций на осуществление проекта или ликвидационной стоимости при отказе от проекта;

Х — цена исполнения опциона (для реальных опционов это затраты на осуществление проекта);

e — число, являющееся основанием натурального логарифма (округленное значение 2,71828);

r — краткосрочная безрисковая ставка доходности;

t — время до истечения срока исполнения опциона (реализации содержащейся в опционе возможности) или время до следующей точки принятия решения.

Однако имеется ряд ограничений, сужающих сферу применения данной формулы:

— оцениваемый актив должен быть ликвидным (необходимо наличие рынка для оцениваемого актива);

— изменчивость цены актива остается одинаковой (то есть не происходит резких скачков цен);

— опцион не может быть реализован до срока его исполнения (европейский опцион).

Кроме того, при практическом использовании формулы могут возникнуть трудности, связанные с получением достоверных исходных данных, необходимых для расчета (время до реализации заложенных в проекте возможностей, значение дисперсии и т. д.)

Формула Блэка—Шоулза подходит для оценки простых реальных опционов, имеющих единственный источник неопределенности и единственную дату принятия инвестиционного решения. Когда существует несколько источников неопределенности или большое количество дат принятия решения, более точную оценку реального опциона дают расчеты с использованием биномиальной модели.

Вычисление стоимости опциона на основе данной модели представляет собой движение по «дереву решений», где в каждой точке менеджеры стараются принять наилучшие решения.

При построении «дерева решений» с большим количеством дат принятия решений применяются те же принципы расчета стоимости реального опциона, что и для рассмотренной выше одноступенчатой модели.

Однако чем больше узлов принятия решений, тем сложнее сделать оценку. На практике основные трудности использования биномиальной модели связаны с определением значений относительного роста и снижения стоимости бизнеса в каждом периоде, а также вероятностей положительного и негативного варианта развития событий.

Применение метода реальных опционов дает возможность менеджерам (инвесторам) изменять и принимать оптимальные решения в будущем в соответствии с поступающей информацией.

Методом реальных опционов не только учитываются, но и количественно оцениваются такие действия менеджеров:

— возможность отложить начало реализации проекта;

— возможность получить дополнительную информацию об успешности проекта путем выпуска опытного образца продукта и/или проведения маркетингового исследования;

— возможность досрочного прекращения проекта.

В инновационной сфере основными видами реальных опционов являются:

• опцион выхода — возможность прекратить проект на любой стадии;

• опцион на изменение масштабов производства, в том числе опцион на сокращение — если рыночные условия благоприятны, фирма может увеличить объем затрат и выпуска, обратное также верно; при этом основное внимание уделяется его частному случаю — опцион расширения, или возможности увеличения производства продукции;

• опцион ожидания — возможность задержать начало реализации инвестиционного проекта или изменить время начала любой из последующих стадий;

• опцион контроля — возможность отслеживать и оценивать успешность проекта на разных стадиях;

• опцион переключения — возможность изменения технологии производства или набора производимых товаров;

• опцион роста — означает все дополнительные возможности, открывающиеся перед фирмой после реализации данного проекта.

Основное преимущество метода реальных опционов состоит в том, что он изменяет взгляды лиц, принимающих решения, на неопределенность и риск. Применение реальных опционов позволяет распознавать неопределенность в череде стратегических решений, для того чтобы извлекать из этой неопределенности доход с помощью реальных опционов. Кроме того, выявленные риски могут быть переложены на другого участника рынка после выплаты ему соответствующего вознаграждения. Иными словами, риски могут быть хеджированы с помощью финансовых контрактов.

Метод «суда»

— метод группового экспертного прогноза, предполагающий организацию работы группы экспертов в соответствии с правилами ведения судебного процесса. «Подсудимым» является анализируемая проблема. Лица, заинтересованные в ее правильном решении, выполняют роли судьи и заседателей, а лидеры групп экспертов, высказывающих альтернативные точки зрения, — прокурора и защиты. Суд ведет обсуждение и выносит окончательное решение.

Методология

— ориентированная на достижение целей исследования упорядоченная совокупность познавательных средств, методов, приемов, используемых в какой-либо науке (при осуществлении конкретных исследований в какой-либо области). Методология предполагает формирование языка описания изучаемых процессов и явлений (онтологию), определение сферы применимости отдельных процедур и методов (объяснение, доказательство, эксперимент), анализ исследовательских принципов, подходов и концепций (редукционизм, холизм, элеметаризм, системный подход).

Методы кадрового обеспечения инноваций

— совокупность приемов, используемых для решения следующих задач:

— отбора и расстановки кадров;

— организации подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров;

— управления структурой и уровнем знаний персонала;

— комплектации и использования персонала.

Методы коллективной экспертизы

— получение обобщенного мнения в ходе совместного обсуждения поставленной проблемы группой экспертов, находящихся в непосредственном контакте. К этим методам можно отнести:

• открытое обсуждение («метод комиссий»),

• «мозговая атака»,

• «суд»,

• «Дельфи».

Методы оценки эффективности проектов

— методы расчета показателей, характеризующих социально-экономическую эффективность проектов. В качестве обобщающих показателей при этом используются:

• чистый дисконтированный доход (Net Present Value (NPV)),

• внутренняя норма доходности / внутренняя норма рентабельности (Internal Rate of Return (IRR)),

• индекс доходности / индекс прибыльности, рентабельность, эффективность капитальных вложений (Profitability Index (PI)),

• срок окупаемости / период окупаемости (Pay-back period (РР),

• стоимость реальных опционов.

Кроме того, для проектов, завершающихся созданием новой или модернизированной продукции, к числу показателей, используемых для их оценки, относятся также:

• взвешенный показатель качества,

• конкурентоспособная цена,

• объем импортозамещающей продукции,

• объем экспортных поступлений.

Для оценки проектов могут использоваться и другие показатели, отражающие отраслевую и функциональную специфику, в том числе: энергоемкость продукции, материалоемкость, выручка от реализации интеллектуальной собственности, ноу-хау.

Методы снижения проектных рисков

— диверсификация деятельности, распределение риска между участниками проекта, страхование и перестрахование, резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов.

Методы экспертных оценок

— это комплекс логических и математико-cтатистических методов и процедур, направленных на получение от специалистов информации, необходимой для принятия того или иного решения. Методы экспертных оценок позволяют выявить информацию, содержащуюся в скрытом виде у специалистов, представителей деловых кругов, продавцов, покупателей и т. д.

Наибольшее распространение получили методы экспертных оценок при осуществлении:

• анализа и прогнозирования национальных и мировых товарных рынков;

• анализа эффективности работы изучаемой организации;

• формирования однородных групп продукции, выборе базисного изделия (изделия-эталона, образца) и изделия-конкурента;

• выбора из всех параметров анализируемого изделия главных свойств и ранжирование их по степени значимости для конечного результата;

• выбора из всех параметров анализируемого изделия или отдела таких свойств, которые в большей степени влияют на динамику затрат;

• определения ориентировочной стоимости научных разработок на стадии заявки на них со стороны заказчика.

Многофункциональный парк

— см. парк многофункциональный.

Моделирование имитационное

— моделирование поведения системы или отдельных ее подсистем при разных внешних и внутренних условиях. При моделировании экономических организаций имитируется сеть бизнес-процессов либо ее часть, в том числе при разных параметрах как самих этих бизнес-процессов, так и распределения ресурсов.

Моделирование информационное

— описание информационной структуры объектов (сущностей, атрибутов, ключей) с идентификацией отношений между ними (например, построение модели по методологии IDEF1).

Моделирование процессное

— описание деятельности предприятия в виде бизнес-процессов, непрерывных взаимосвязанных функций (например, построение модели в виде организационно-функциональной схемы или по методологии IDEF0).

Модель

— стандартизированная проекция реальной системы, взятая с определенными допущениями. Модели используются для анализа, планирования, прогнозирования реальной действительности. Модели могут быть имитационные, математические, оптимизационные, статистические.

Модель инновационного процесса японская

— включает массовое заимствование и адаптацию нововведений к условиям организаций, внутреннюю конкуренцию групп коллектива по решению проблем нововведений за счет параллельной деятельности групп внедрения (кружков качества). Одновременная работа над проблемой нескольких групп персонала, действующих в нескольких направлениях ускоряет решение инновационных задач.

Модель инновационного технологического базиса

— матрица содержательных классификаций, строки которой — координата X — представляют собой упрощенный аналог общественных потребностей, а именно важнейшие секторы экономической и социальной сферы, а столбцы — координата Y — важнейшие укрупненные направления технологий, возникших на базе одного или совокупности полезных эффектов, открытых в результате исследований в физических, химических, биологических и информационных областях.

Для практических целей в качестве X предлагается рассматривать сферы (приложения), в которых могут быть реализованы предлагаемые инновационные проекты:

• Топливно-энергетический комплекс.

• Коммуникационный комплекс (производственная инфраструктура, дороги, транспорт, связь).

• Нефтегазохимический комплекс.

• Химико-металлургический комплекс.

• Лесной комплекс.

• Агропромышленный комплекс и пушное звероводство.

• Легкая промышленность.

• Строительный комплекс.

• Машиностроительный комплекс, микроэлектроника, оптика, полиграфия, керамика, композиты.

• Военно-технический (оборонный) комплекс, космос, атомная промышленность.

• Комплекс недропользования, водопользования и экологии.

• Жилищно-коммунальный комплекс.

• Бизнес-инфраструктурный комплекс.

• Комплекс школьного и дошкольного образования.

• Научно-образовательный и инновационный комплекс.

• Комплекс общественной безопасности и МЧС.

• Комплекс фармакологии, здравоохранения и рекреации и туризма.

• Спортивный комплекс.

• Комплекс культуры и искусства.

• Государственное управление.

Эти комплексы могут быть дезагрегированы с учетом специфики регионов и развития отраслей.

В качестве Y предлагается рассматривать важнейшие укрупненные научно-технологические направления, сформировавшиеся в рамках мирового научного сообщества, России и отдельных научных центров. Эффект, открытый и исследованный в фундаментальном и прикладном отношении, инженерно-проработанный порождает класс технологий, например, лазерные технологии, нанотехнологии и др., которые создают платформу для инновационной деятельности на базе новых поколений технологий.

В клетке матрицы накапливается информация о проектах и отдельных разработках, о степени их готовности к внедрению, патентной защищенности, о способах взаимодействий партнеров и инвесторов и др., что может повлиять на ход коммерциализации разработок.

Модель инновационного технологического базиса используется в качестве инструмента анализа и прогнозирования научно-технического и технологического развития национальной экономики в целом и хозяйства отдельных регионов. Она позволяет более концентрированно, рассматривая всю совокупность возможных к реализации инновационных проектов, размещаемых в системе координат X и Y, оценить:

— приоритеты национальной экономики (конкурентоспособность национальной экономики, решение актуальных социально-экономических и экологических задач и т. п.);

— ведущие технологические принципы (типы эффектов, определяющих рассматриваемый этап развития экономики, то есть лежащих в основе применяемых в различных отраслях технологий);

— использование определенной структуры видов новых полезных эффектов, продолжение использования ранее применяемых полезных эффектов;

— комплексность в использовании полезных эффектов (новых, новых и «старых», «старых»).

Модель организационно-функциональная (процессная)

— модель деловых процессов, основывающаяся на линейно-иерархической и функциональной структуре организации, графическое описание сети бизнес-процессов в виде взаимосвязанной последовательности работ, реализуемой отдельными элементами организационной структуры («рабочими местами», «штатными единицами»), с информационными, вещественными и/или финансовыми потоками между ними. Данная модель позволяет выявить и точно определить все бизнес-правила организации и ее подсистем, проанализировать их, а также, выявив «узкие» места и внося изменения в деловой процесс, определить распорядителей и ответственных за процесс, степень влияния предлагаемых изменений на существующие бизнес-правила.

Для описания данной модели может использоваться процессная методология IDEF0 (Integrated Definition Function Modeling), которая в настоящее время принята в качестве федерального стандарта США. Методология успешно применялась в самых различных отраслях, продемонстрировав себя как эффективное средство анализа, проектирования и представления деловых процессов.

Модель феноменологическая

— модель, охватывающая набор наблюдаемых явлений, которую можно использовать для прогнозирования. При этом не ставится целью объяснить причины, лежащие в основе этого явления или связать их общими законами.

Мониторинг

— деятельность по регулярному рассмотрению хода инновационного проекта или иной деятельности, осуществляемая в целях обеспечения достижения целей, сформулированных в техническом задании.

Мотивационная сфера личности

— сфера, включающая потребности, убеждения, мировоззрение, идеалы, склонности, интересы, желания, стремления, притязания, самооценку, ожидаемую оценку личности референт-группой.

Мотивация

— побуждение людей к активной деятельности для достижения личных целей или целей фирмы. Она неразрывно связана с потребностями, удовлетворение которых служит мотивом к действию. Существуют разные классификации потребностей. Наиболее агрегированная классификация предполагает деление потребностей на первичные и вторичные. Первичные потребности являются по своей природе физиологическими — к ним относят потребность в пище, одежде, жилье и т. п. Особенность первичных потребностей заключается в том, что они имеют предел насыщения, за рамками которого их влияние на мотивацию значительно сокращается. Вторичные потребности называют духовными — это потребности в уважении, успехе, самовыражении и т. п. Их удовлетворение во многом зависит от корпоративной культуры, принятой ценностной ориентации, от уровня управленческой культуры менеджера.

При низком уровне жизни руководители могут поощрять подчиненных почти исключительно экономическими стимулами. При высоких заработках и достаточном уровне социальных благ на первое место выходят духовные потребности. В этом случае, проявляя инициативу и творческий подход, подчиненный полагает, что, помимо материального вознаграждения, повысятся его престиж, уважение коллектива, степень его самовыражения. Затрачивая определенные усилия, работник ожидает, что результат приведет к удовлетворению его потребностей, но если связь между затрачиваемыми усилиями и желаемым результатом не прослеживается, то мотивация работника ослабевает — неудовлетворенная потребность отрицательно сказывается на мотивации труда и в итоге на его эффективности.

Мотивация кадровых инноваций

— побуждение руководителей и персонала кадровых служб организации к деятельности, совершенствованию ее кадрового потенциала. Обеспечивается системой экономических, социальных рычагов и стимулов, под воздействием которых человек (руководитель и исполнитель) заинтересован в использовании как собственных, так и привнесенных в организацию кадровых новаций.

Наилучшая существующая технология

— см. технология наилучшая существующая.

Налоговые льготы для исследований и разработок

— см. льготы для исследований и разработок налоговые.

Нанотехнологии

— совокупность технологий, использующих эффекты, проявляющиеся на уровне атомов и молекул (наноуровне). Основными направлениями развития нанотехнологий на ближайшие десятилетия являются:

— механосинтез, то есть составление молекул из атомов с помощью механического приближения до тех пор, пока не вступят в действие соответствующие химические связи. Осуществляется наноманипулятором, способным захватывать отдельные атомы и молекулы и манипулировать ими в радиусе до 100 нм. В свою очередь, наноманипулятор управляется нанокомпьютером, встроенным в робот-сборщик (ассемблер);

— сборка любых макроскопических объектов по заранее снятой либо разработанной трехмерной сетке расположения атомов;

— преобразование любых видов энергии с большим КПД и создание эффективных устройств для получения электроэнергии из солнечного излучения с КПД около 90 % на основе механоэлектрических нанопреобразователей;

— «самосборка» (репликация) собственных аналогов комплексом «нанокомпьютер — наноманипулятор» (ассемблером) без непосредственного вмешательства человека.

На основе нанотехнологий по-новому будут решаться проблемы:

а) обеспечения сырьем и материалами (направленный синтез материалов с заданными свойствами из нескольких самых распространенных типов атомов: углерод, водород, кремний, азот, кислород, сера и др.). Появятся возможности создавать материалы сверхпрочные, сверхлегкие и негорючие, а также так называемые «умные» материалы;

б) конструирования машин и механизмов, ранее недоступных человеку из-за сложности конструкции, отсутствия подходящих технологий сборки (они будут состоять из небольшого количества деталей сложной формы);

в) медицины и биотехнологии (медицинские нанороботы для диагностики и лечения, создание тканевых культур и органов человека и др.);

г) непосредственного общения человека с единой глобальной информационной сетью огромной производительности (через непосредственный доступ к его головному мозгу и органам чувств).

Направление научное (научно-техническое)

— совокупность научных работ, объединенных общностью объекта исследования, методами исследования, общностью тем и их взаимосвязанностью, принадлежностью к одной научной школе. Научное направление, как правило, имеет определенные научные приоритеты и четко определенную перспективу.

Направления инновационной политики РФ приоритетные

— направления реализации государственной инновационной политики, способствующие:

— созданию, освоению и распространению техники и технологий, которые ведут к кардинальным изменениям в технологическом базисе страны. Эти работы носят, как правило, межотраслевой характер и не могут быть выполнены при существующем монопродуктовом (отраслевом) принципе организации и планировании производства;

— реализации крупных отраслевых научно-технических проектов, требующих масштабной концентрации ресурсов, которая не под силу отдельным предприятиям;

— созданию научно-технического обеспечения мероприятий, направленных на реализацию социальных целей общества (через развитие здравоохранения, образования, культуры, охраны окружающей среды, инфраструктуры);

— развитию участия РФ в международном разделения труда в условиях современного НТП.

Направления развития науки и техники приоритетные

— научно-технические направления, обеспечивающие основной вклад в решение ключевых проблем развития народного хозяйства и тем самым — в достижение текущих и долгосрочных социально-экономических целей развития РФ.

Население экономически активное

— совокупность лиц, потенциально способных участвовать в производстве материальных ценностей и оказании услуг. В соответствии с методологией, разработанной ООН, к данной категории населения относятся:

а) предприниматели;

б) лица, работающие по найму;

в) помогающие члены семей;

г) лица, не имеющие в данный момент работы, но желающие получить ее (к данной категории не относят учащихся, иждивенцев).

Наука

— сфера деятельности по получению и систематизации объективных знаний о действительности. Научная сфера структурируется по предмету исследований, определяющему структуру видов наук (например, выделяются математические, физические, химические, биологические, экономические, гуманитарные науки). В рамках каждого из видов наук выполняются фундаментальные (теоретические) и прикладные исследования. Результатом фундаментальных исследований являются новые эффекты, новые структуры и типы связей между объектами материального мира и в рамках общества. Результаты прикладных исследований — разработки (научно-технические, социально-экономические, экологические) — являются основой инноваций.

Наукоград

— муниципальное образование с градообразующим научно-производственным комплексом. Статус наукограда присваивается муниципальному образованию Президентом Российской Федерации по представлению Правительства Российской Федерации на срок до двадцати пяти лет. При этом он утверждает определенные Правительством Российской Федерации приоритетные для данного наукограда направления научной, научно-технической, инновационной деятельности, экспериментальных разработок, испытаний, подготовки кадров в соответствии с государственными приоритетами развития науки и техники, а также представленную Правительством Российской Федерации программу развития наукограда, в которой определены меры государственной поддержки данного наукограда с учетом его специфики.

Статус наукограда может быть сохранен муниципальному образованию по истечении установленного срока в порядке, предусмотренном законом (Федеральный закон от 7 апреля 1999 г. «О статусе наукограда Российской Федерации», ст. 1, ст. 3, ст. 6).

Наукоемкая продукция

— см. продукция наукоемкая.

Наукоемкие отрасли

— см. отрасли наукоемкие.

Наукоемкость

— показатель, характеризующий долю научно-исследовательской деятельности и разработок в общем объеме деятельности. Применяется для оценки научно-технического уровня отраслей и крупных фирм. На практике применяются, как правило, два показателя: удельный вес научных и инженерно-технических работников в общей их численности и удельный вес затрат на научно-исследовательскую деятельность и разработки (НИОКР) в общей величине затрат за определенный период (год).

Для молодых и «восходящих» отраслей, таких как искусственный интеллект, космические технологии, программное обеспечение, биотехнология, керамика, волоконная оптика, робототехника, компьютеры, авиастроение, показатели наукоемкости значительно выше, чем для «зрелых» (энергетика, общее машиностроение, нефтехимия). Для «заходящих» отраслей (черная металлургия, добывающая промышленность) показатели наукоемкости значительно ниже, чем средневзвешенные по промышленности в целом.

Научная и/или научно-техническая продукция

— см. продукция научная и/или научно-техническая.

Научная организация

— см. организация научная.

Научная организация труда, НОТ

— см. организация труда научная.

Научная (научно-техническая) проблема

— см. проблема научная (научно-техническая).

Научная тема

— см. тема научная.

Научное (научно-техническое) направление

— см. направление научное (научно-техническое).

Научно-исследовательская деятельность

— см. деятельность научно-исследовательская.

Научно-техническая деятельность

— см. деятельность научно-техническая.

Научно-техническая революция, НТР

(Scientific-technical revolution) — см. революция научно-техническая.

Научно-технические (технологические) инновации

— см. инновации научно-технические.

Научно-технический потенциал

— см. потенциал научно-технический.

Научно-технический прогресс, НТП

(Scientific-technological progress) — см. прогресс научно-технический.

Научные исследования и опытно-конструкторские разработки, НИОКР

— творческая деятельность, осуществляемая на систематической основе с цель увеличения суммы научных знаний, в том числе о человеке, природе и обществе, а также поиска новых областей применения этих знаний. Охватывает поиск новых эффектов и структур и разработку на их основе новых и модифицированных продуктов и технологических процессов.

Исследования могут быть фундаментальными (направленными на совершенствование научных принципов и не ставящими задачей получение продукта в качестве конечного результата) и прикладными (использующими методы и результаты фундаментальных исследований в конкретных коммерческих целях). Под опытно-конструкторской разработкой обычно понимается формирование замысла нового продукта, создание его лабораторной модели и последующая конструкторская и технологическая проработка, а также внесение улучшений в существующий продукт, осуществляемые совместно учеными и инженерами.

Научный и/или научно-технический результат

— см. результат научный и/или научно-технический.

Научный парк (бизнес-парк, технологический парк)

— см. парк научный.

Национальная инновационная система

— см. система инновационная национальная.

Национальная технологическая база

— см. база национальная технологическая.

Неинновационные изменения в продукции и процессах

— см. изменения в продукции и процессах неинновационные.

Некоммерческий инновационный фонд

— см. фонд инновационный некоммерческий.

Новация

— синоним слова новшество. Данный термин может также применяться в других сферах деятельности. В частности, в рамках гражданского права новация означает соглашение сторон о замене одного заключенного ими обязательства другим обязательством.

Новизна

— одно из требований понятия патентоспособности изобретения. Если изобретение использовалось ранее или было известно другим, оно не является новым и не может быть защищено патентом.

Новизна полезной модели

— одно из условий патентоспособности полезной модели. Полезная модель является новой, если совокупность ее существенных признаков не встречается (неизвестна) в образцах существующей техники аналогичного назначения.

Нововведение

— новшество, доведенное до уровня промышленного образца, действующей модели или стандартизированного метода, являющееся причиной и стимулом целенаправленных изменений в рамках организации. Основными характеристиками нововведений являются:

— предмет, объект, метод и радикальность изменений;

— степень новизны;

— масштабность и системность изменений;

— стоимость изменений, объем трудовых, финансовых и временных затрат на осуществление изменений;

— прогнозируемые и получаемые эффекты в организации от изменений;

— потенциал нововведений, степень расширения прогнозируемых возможностей организации, обусловленных проектируемыми изменениями.

Нововведения кадровые

— целевая деятельность по внедрению новшеств в сфере формирования и управления персоналом организации, направленная на повышение кадрового потенциала и эффективности его функционирования, повышение эффективности функционирования подсистем организации.

Новшество

— новые систематизированные знания, закрепленные в знаковой или материальной форме, являющиеся результатом интеллектуальной научной или практической деятельности и способные быть предметом нововведения. Новшества могут быть разделены на следующие классы:

— научные открытия;

— изобретения и рационализаторские предложения (решения);

— результаты научно-технических разработок (полезная модель, проектное решение, ноу-хау, промышленный образец, компьютерная программа, топология микросхем и др.);

— новые эффективные технологические и управленческие методы.

Новшество единичное

— отдельно взятое новшество, способное стать нововведением в организации и представляющее интерес для его дальнейшей доработки с целью коммерческого использования.

Новшество объектное

— определенный вид новшества — материального объекта, который может быть использован как нововведение в продуктовой или процессной инновации.

Новые знания

— см. знания новые.

Норма доходности инновационного проекта внутренняя

— ставка дисконтирования, при которой чистый дисконтированный доход становится равным нулю: NPV = 0. Проект является эффективным, если внутренняя норма доходности проекта больше или равна установленной ставке дисконтирования r. Последняя определяется как нормальный уровень отдачи инвестиций, соответствующий альтернативной стоимости капитала.

Ноу-хау (знаю как)

— совокупность неразглашаемых знаний и навыков, относящихся к реализации технологии или технологических процессов. Является предметом интеллектуальной собственности и в этом качестве может стать объектом купли-продажи и других форм передачи (например, вклад в предприятие) другим — отличным от владельца — субъектам.