Прогнозирование рынка высокотехнологичных товаров

И.В. Татаринцева, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва

Прогнозирование рынка традиционных товаров в основном сводится к экстраполяции трендов, что даёт относительно хорошие результаты при его плавном развитии. Но для инновационных высокотехнологичных товаров, а также в кризисных экономических условиях при резких переменах на рынке такой подход не применим. В этих случаях математическое моделирование может предсказывать такого рода развитие событий, поскольку даёт возможность предсказания внутренней динамики поведения экономических систем и позволяет проследить вмешательство регулятора в процесс. При выработке стратегии важным вопросом наряду с финансовыми показателями является прогнозирование доли компании на развивающемся рынке. Чем большую долю рынка займет компания, тем большие доходы получит и тем больше будет её прибыль. Прогнозируя рыночную долю, важно не только получить надежный ответ на вопрос, какова она будет через определённый промежуток времени, но и по возможности выявить параметры и механизмы влияния на эту долю.

Высокотехнологичные товары – это новые технически сложные товары, произведенные на базе новейших технологий с уникальной комбинацией признаков, имеющие, как правило, короткий жизненный цикл и ориентированные на формирование инновационного рыночного спроса. К особенностям высокотехнологичных товаров, обусловливающим необходимость их отнесения в отдельную категорию, относятся1:

значительные инвестиции в исследования и разработки (доля затрат на них не менее 15 % от общего объема затрат);
наличие рыночной новизны товара, когда товар удовлетворяет новую потребность или обеспечивает удовлетворение уже известной потребности на ином качественном уровне;
производство товара не для удовлетворения уже имеющегося потребительского спроса, а формирование рыночного спроса;
короткий жизненный цикл, нередко достигающий нескольких месяцев, с последующим вытеснением с рынка новой технологией;
продажа товара сопряжена с оказанием целого комплекса предпродажных и послепродажных услуг;
высокая степень глобализации производства и сбыта, сильная зависимость от конъюнктуры мирового рынка;
продажа является сделкой в сфере интеллектуальной собственности, что усложняет процесс ценообразования из-за необходимости оценки стоимости знаний;
блочность (модульность) систем и компонентов товара, что создаёт эффект цепной реакции, когда каждая инновация создаёт возможности для создания ещё большего количества инноваций;
затраты на производство первой партии товара часто намного выше по сравнению с затратами на выпуск последующих экземпляров, а продажи растут за счет «сетевого эффекта», при котором полезность продукта является функцией от числа потребителей;
неопределенность рыночной реакции – неопределенности спроса и конкурентного окружения.

Конкуренция на высокотехнологичных рынках часто проявляется в виде соревнования форм продуктов, или новых способов удовлетворения запросов потребителей. Продажи любого товара имеют некий цикл. Сначала товар новый и его внедряют, потом о нём узнают, и идёт активный рост продаж, затем рост, хотя и продолжается, но уже замедляется – этап зрелости, после которого происходит спад продаж: сначала намечается тенденция (этап насыщения), а потом и окончательный спад. Для высокотехнологичных товаров является важным формирование рыночного спроса, позволяющего влиять на продолжительность этапов жизненного цикла высокотехнологичного товара. Наличие аутентичной модели конкуренции позволяет упростить изучение рынка, так как дает возможность проводить эксперименты на модели.

В предлагаемой модели2 рассматривалась область конкурентного взаимодействия экономических агентов, поскольку конкуренция есть динамический процесс. Несмотря на постоянный отток и приток агентов, на стабильно развивающемся рынке инновационных высокотехнологичных товаров могут возникать более или менее стабильные (квазистационарные) соотношения рыночных долей компаний-конкурентов. Динамические уравнения модели должны приводить к таким квазистационарным состояниям. Рыночная доля компании определяется уровнем финансовых затрат на обслуживание рынка (сервис, инвестиции) и продвижение товаров. Для случая присутствия на рынке N компаний введем функцию времени Xi(t), описывающую объём рынка i-й компании объём товара в натуральных единицах в момент времени t (если выбрать объём дохода за товар, выраженный в деньгах, то возникает необходимость учёта инфляции и дисконтирования). Тогда получим систему дифференциальных уравнений, описывающих конкуренцию на рынке высокотехнологичных товаров N компаний,

где ai - относительные затраты компании i на производство высокотехнологичного товара, bi - относительные затраты компании i на его продвижение, в последнем слагаемом, характеризующем отъём доли рынка у конкурента оператор суммирования означает сумму по всем j, кроме j = i; ki – коэффициент, описывающий насыщение рынка.

Система дифференциальных уравнений охватывает как стадию роста рынка, так и стадию насыщения, хотя характер процессов на стадии роста и насыщения совершенно разный. Достоинство такой математической модели состоит в том, что можно детально проследить как переходные процессы на стадии роста рынка (что очень важно, так как, как правило, основных результатов конкурирующие компании добиваются именно на стадии роста), так и процессы на стадии насыщенного рынка, когда передел рынка становится весьма затратным. Модель описывает конкуренцию компаний, позволяет классифицировать рынки и выявить существенные закономерности конкуренции, моделировать воздействие на рынок через параметры. Она предлагает новые инструменты для анализа, управления, оценки эффективности, устойчивости и прогнозирования рынка3, позволяет выработать критерии входа в рынок инновационных высокотехнологичных товаров.

Анализ результатов расчётов показал, что начало освоения рынка слишком сильно растянуто из-за слишком малых значений параметра bi (низких значений bi/ai < 0,08, зато завершающая стадия освоения рынка идет нормально. Следовательно, для успешного продвижения инновационных высокотехнологичных товаров надо обеспечить за счет привлечения достаточного стартового капитала и маркетингового сопровождения всех стадий проекта значения bi/ai. = 0,22 – 0,28. Кроме того, надо подобрать такую величину цены товара, чтобы начавшийся спад первичных продаж (временной лаг между насыщением сегмента рынка продвинутых потребителей – новаторов и их последователями) был скомпенсирован появлением вторичного спроса на улучшенную модель этого товара.

Результатом исследований явилась разработка стратегии и системы управления продвижением высокотехнологичных товаров на рынок. В их основу положена адаптивная модель управления (рис.), которая в зависимости от изменения характеристик процесса продвижения товара изменяет его логистическую структуру и параметры. Принципиальная проблема адаптивного управления заключается в том, чтобы отыскать алгоритм работы устройства адаптации, способного по текущей информации о развитии рынка таким образом изменять регулятор, чтобы скомпенсировать влияние факторов, препятствующих процессу продвижения высокотехнологичных товаров. Задача усложняется тем, что, адаптивная система с учётом работы устройства адаптации является принципиально нелинейной и нестационарной. Регулятор выстраивает управление4 так, чтобы в системе выполнялись заданные (планируемые) требования к развитию рынка, например, чтобы между выходом объекта х(t) и управляющим воздействием g(t) поддерживалось соотношение вида

x(t)=F(g(t),t)

с заданной степенью точности, несмотря на действие возмущений f(t), (t), характеризующих истинную и информационную неопределенность. Устройство адаптации (УА) призвано на основе априорной и текущей информации об изменении значений x(t), g(t), и u(t) модифицировать вектор настраиваемых параметров регулятора v(t) – например, относительных затрат компании на производство высокотехнологичного товара ai, относительных затрат на его продвижение bi, коэффициента, описывающего насыщение рынка, а возможно, и структуру регулятора, с целью обеспечения заданных характеристик системы управления.

Представленная система позволяет на основе результатов прогнозирования развития рынка высокотехнологичных товаров выстраивать систему управления так, чтобы в текущий период времени выполнялись действия на развития рынка в направлении спрогнозированного уровня и с учётом истинной (неопределенность спроса, технологическая неопределенность, неопределенность конкурентного окружения) и информационной неопределённостей5.

Одной из ключевых и мало изученных особенностей высокотехнологичных товаров является их сопряженность с риском, обусловленным высокой неопределенностью рыночной реакции со стороны потребителей и конкурентов, а также сложностью адаптации технологии. Для различных этапов жизненного цикла высокотехнологичных товаров представляется рациональной следующая стратегия создания страхового запаса:

внедрение – страхового запаса нет, так как, возможно, вывод высокотехнологичного товара на рынок закончится неудачно, однако на складе необходимо держать запас, достаточный для полноценной поддержки самого внедрения;
рост – лучше иметь максимально большой страховой запас, чтобы удовлетворить спрос всех потенциальных потребителей и не упустить возможную прибыль (даже если произошла переоценка, рост спроса позволит быстро обернуть излишки в следующий период времени);
зрелость – страховой запас держится в таком количестве, какое необходимо для обеспечения нужного уровня сервиса, определяемом уже исходя из рентабельности и вариативности продаж товара;
насыщение – минимальный страховой запас (вклад только компоненты, ответственной за страхование от срыва поставки, – страхование значительного увеличения спроса не производится);
спад – отсутствие страхового запаса как такового (текущие запасы надо регулярно проверять на ожидаемые сроки их продажи – на данном этапе лучше не удовлетворить небольшой спрос, нежели остаться с неликвидами).

1 Скрипина О. Ю. Рынки высокотехнологичных товаров: особенности и конъюнктура // Формирование технической политики инновационных наукоемких технологий: Материалы научно-практической конференции. – СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. – с. 506-511.

2 Жулего В.Г. Прогнозирование телекоммуникационного рынка на основе динамической модели конкуренции // Экономические стратегии. – 2007. – № 5 – 6. – С. 112-120

3 Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные производственно-корпоративные структуры: организация, экономика, управление, проектирование, эффективность, устойчивость. – М.: Экзамен, 2008. – 621 с.

4 Татаринцева И.В. Модель управления инновационным потенциалом экономического субъекта // Вестник РУДН. Серия: Экономика. – 2007. – № 1. – С. 27 – 35.

5 Татаринцева И.В., Васин А.В. Модель информационного обеспечения стратегии продаж инновационного товара // Вестник Брянского гос. техн. университета. – 2008. № 4. С. 76 – 83

PAGE 4

EMBED Word.Picture.8

Прогнозирование рынка высокотехнологичных товаров