<<
>>

Зарубежный опыт технологического прогнозирования1

Прогнозирование социально-экономических явлений имеет за рубежом многовековую историю — по меньшей мере со времен культа бога-прорицателя Аполлона в Древней Греции. В средние века был написан трактат Нострадамуса «Столетия» (первое издание увидело свет в 1555 г.), сохранивший свою широкую известность и популярность до настоящего времени.

Наконец, нельзя не вспомнить в этой связи имя Мальтуса, идеи которого в течение многих лет стимулировали прогностические исследования в области демографии, экологии и ресурсного обеспечения.

Интерес к проблемам социально-экономического прогнозирования, а также научному обоснованию и методологии построения прогнозов усилился в послевоенные годы XX в. Значительную роль в этом сыграла в конце 60-х — начале 70-х годов активная деятельность Римского клуба по применению для целей научного прогнозирования моделей 1

Раздел подготовлен к.т.н., ведущим научным сотрудником ИМЭМО РАН А.А. Дагаевым.

450

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

системной динамики Форрестера (1971 г.) и Мидоуза (1972 г.). Работа последнего «Пределы роста» количественно обосновала серьезные угрозы, которые могут возникнуть на пути устойчивого развития человечества как единого целого из-за сокращения запасов энергии и сырьевых ресурсов, а также вследствие интенсивного загрязнения окружающей среды при сохранении современных ранее темпов производства и роста населения.

Существенный прогресс в области методологии прогнозирования и анализа данных был достигнут в рамках второго доклада Римского клуба, подготовленного под руководством Месаровича и Пестеля (1974 г.). Авторы доклада использовали в своем исследовании подход, учитывавший взаимосвязи основных регионов планеты.

Результаты этих и ряда других исследований способствовали тому, что начиная с 70-х годов в круг интересов и постоянного внимания политиков, экономистов и социологов прочно вошли проблемы преодоления неравенства между бедными и богатыми странами, защиты окружающей среды и климатических последствий ее загрязнения, поиска альтернативных моделей развития человеческой цивилизации.

Понимание того, что решение этих проблем неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, а также необходимость эффективного распределения ограниченных бюджетных ресурсов на осуществление НИОКР и инноваций стимулировали на национальном уровне целый ряд крупных исследовательских проектов и долгосрочных программ в области прогнозирования.

Пик активности в этой области приходится на 90-е годы, что было связано с приближением нового тысячелетия и естественным желанием заглянуть в будущее.

Среди появившихся в это время работ можно назвать: Дж. Нэсбитт и П. Эбурдин «Что нас ждет в 90-е годы. Мегатенденции. Год 2000», Дж.Л. Петерсон «Путь к 2015 году» (1994 г.), научный прогноз группы сотрудников американского университета им. Дж. Вашингтона «Новые технологии: что нам ждать в 2001-2030 гг.» (1997 г.), фундаментальная монография Дж.Ф. Коутса, Дж.Б. Махаффи и Э. Хайнса «2025: сценарии развития США и мирового сообщества под воздействием науки и технологий» (1997 г.), сценарный проект Ев-

451

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

ропейской комиссии 1999 г. «Scenarious Еигоре 2010» и многие другие работы.

Наряду с глобальными прогнозами был выполнен ряд отраслевых прогнозов, например прогноз старшего вице-президента корпорации ИБМ П. Хорна «Информационные технологии изменят весь окружающий мир», прогноз Института окружающей среды Франции «Окружающая среда XXI века», многочисленные прогнозы в области сельского хозяйства, здравоохранения, транспорта и пр.

Казалось бы, со вступлением в новый век и новое тысячелетие прогностическая активность должна была пойти на спад. Но этого не произошло. «Виной» тому во многом стали рост цен на энергоресурсы и связанное с этим обострение энергетических проблем человечества, климатические катаклизмы во многих частях света, вызванные, как полагают ряд исследователей, последствиями техногенного загрязнения окружающей среды, демографические проблемы и многие другие факторы.

Сегодня наблюдается новый виток интереса к прогнозам будущего во всех временных интервалах — от краткосрочных (на 1-3 года) до долгосрочных (на 30-50 лет и более). Их разработчиками выступают уже не только отдельные ученые или научные коллективы, но и крупнейшие частные консультационно-аналитические центры (например, «Голдман Сакс», «ПрайсУотерхаусКуперс», «РЭНД Корпорейшн»), промышленные корпорации (в частности, «Экк-сонМобил», ИБМ), ведущие международные организации (ФАО и Агентство по окружающей среде при ООН, Международное энергетическое агентство и др.).

Основным катализатором усилий в области прогнозирования является желание выделить и исследовать самые острые проблемы, с которыми человечеству придется столкнуться в обозримом будущем, найти наиболее перспективные пути для их преодоления.

Кроме того, регулярно подтверждающиеся экономические прогнозы свидетельствуют о правильности используемых при их построении исходных теоретических гипотез и экономических моделей, а это дает возможность эффективно распределять ограниченные общественные ресурсы, осуществлять экономическое планирование и разработки более эффективной долгосрочной социально-экономической стратегии. Отклонения от прогноз-

452

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

ных значений дают, в свою очередь, серьезную пищу для размышлений о вызывающих их причинах.

Анализ научных публикаций показывает, что проблема выбора методологии для построения прогнозов, особенно на средне- и долгосрочную перспективу, еще далека от своего решения. В настоящее время в практике прогнозирования используются самые разные подходы, что является следствием продолжающегося развития теории с учетом постоянно изменяющихся экономических условий и имеющихся у исследователей возможностей.

Можно выделить три основных характерных периода развития современной методологии прогностических исследований.

Первый период охватывает 50-60-е годы минувшего столетия. Основное содержание этого периода определялось тем, что он приходился на годы «холодной войны» и обострения отношений между странами Востока и Запада. Создание атомной, а затем и водородной бомбы, рождение атомной энергетики, развитие ракетной техники и запуск первого искусственного спутника Земли продемонстрировали в явном виде высокий потенциал использования научного знания как в мирных, так и в военных целях. Отсюда сильная ориентация выполнявшихся в те годы прогнозов на анализ возможностей применения последних достижений науки и техники в военно-технической области и выработку мер по своевременному противодействию таким попыткам со стороны вероятного противника.

В данный период получили заметное развитие количественные методы прогнозирования, базирующиеся на использовании и модификации применительно к указанным задачам методов математики и статистики.

Среди них — анализ временных рядов, линейный и множественный регрессионный анализ, разработка эконометрических моделей, методы стохастического моделирования.

Общая особенность большинства этих методов заключалась в том, что они нацеливались на предсказание значений отдельных переменных изучаемой системы или ее поведения в целом на основе известных из прошлого количественных показателей. Иными словами, будущее рассматривалось в этих моделях как линейная экстраполяция прошлого.

453

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Существование «государственного заказа» на определение будущих технологических прорывов в военной области, подкрепленное необходимым финансированием из бюджетных источников, позволило проделать в те годы большую аналитическую работу по изучению, обобщению, обоснованию применимости и сопоставлению различных методов научно-технического прогнозирования. Результаты этих исследований нашли в дальнейшем отражение в получивших широкую известность в переведенных на русский язык специальных монографиях и научных статьях Дж. Мартино1, Р. Эйреса2, Э. Янча3 и ряда других авторов.

Под влиянием этих и многих других работ постепенно сложилось понимание того, что простая линейная экстраполяция эмпирических данных дает адекватные прогнозы лишь на очень ограниченном отрезке времени. С увеличением прогнозного интервала дисперсия любой количественной характеристики, аппроксимируемой случайной величиной, неизбежно возрастает до значений, которые лишают полученные прогнозные оценки практической ценности. Значительные трудности в применении количественных методов для получения надежных с математической точки зрения прогнозов создает необходимость использования достаточно больших, «длинных» и достоверных массивов статистических данных. Но главная проблема заключается в том, что статистические методы в принципе не позволяют учитывать быстро протекающие изменения изучаемой системы, обусловленные появлением новых факторов развития, например, формированием принципиально новых экономических условий, осуществлением технологических нововведений и пр.

В итоге многих лет интенсивного научного поиска специалисты постепенно пришли к выводу о том, что объективные и точные прогнозы могут быть получены лишь на качественной основе, в результате многоэтапных процедур проведения экспертных оценок с привлечением ведущих 1

Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977. 2

Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М.: Мир, 1972. 3

Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1974.

454

€dited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

представителей конкретных областей знаний. Важную роль в обеспечении перехода к новой методологической парадигме прогнозирования сыграл подготовленный корпорацией «РЭНД» в 1964 г. и получивший затем широкую мировую известность «Доклад об изучении долгосрочного прогнозирования».

Переориентация на использование качественных оценок, в основе которых лежит анализ суждений высококвалифицированных экспертов в тех или иных областях научного знания, означала начало второго периода в развитии прогнозных исследований и сопровождалась разработкой новых методов прогнозирования.

Ведущее место среди новых инструментов прогнозирования занял разработанный Хелмером метод Дельфи. Он преследует цель получения максимально согласованной точки зрения команды экспертов по интересующему вопросу путем организации нескольких туров итеративных индивидуальных опросов с использованием специально подготовленных вопросников. Полученные в ходе каждого тура результаты опросов обрабатываются и доводятся затем до экспертов, которые могут согласиться с общим мнением коллег или обосновать свою отличающуюся по каким-то причинам позицию. Процедура опроса продолжается многократно до тех пор, пока не возникнет ситуация, когда новый тур не оказывает существенного влияния на полученные результаты.

В это же время получили развитие и распространение многие другие методы прогнозирования. Среди них: •

матричный метод, направленный на выявление взаимного влияния различных событий, определяющих будущее развитие интересующей системы в пределах установленного горизонта прогнозирования; •

метод анализа иерархий1, который был разработан Т. Саати применительно к задачам теории принятия решений и наряду с этим используется для прогнозирования развития сложных систем большой размерности; •

прогнозно-аналитический подход, основанный на построении «дерева целей», в частности одна из его разновидностей — система «ПАТТЕРН», которая получила

1 На русском языке он подробно представлен в книге: Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и Связь, 1993.

455

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

широкую известность после применения при разработке американского проекта «Аполлон»; •

морфологический метод, который пришел в практику прогнозирования из астрономии1. Суть метода состоит в том, что строится морфологическая матрица, представляющая все возможные и невозможные комбинации свойств, реализация которых могла бы привести к решению поставленной проблемы. Заключительный этап работы состоит в отборе с помощью экспертов наиболее вероятных, в том числе нетривиальных, решений, неожиданно открывающихся в результате построения матрицы.

Представленные методы дают общее представление о направлениях в развитии качественно новых для рассматриваемого периода подходов к долгосрочному прогнозированию, однако далеко не исчерпывают весь арсенал прогностических методов, опирающихся на анализ мнений экспертов. В частности, к ним с полным правом относят методы организации так называемого мозгового штурма в различных вариантах и метод написания сценариев, получивший особенно широкое распространение для прогнозирования на сверхдлинные периоды.

Второй период развития прогностических исследований отличался от первого не только по методологическим принципам, но и по основным объектам исследования, круг которых существенно расширился. Окончание периода «холодной войны» и ослабление международной напряженности в сочетании с обострением глобальных проблем человечества (ростом народонаселения, истощением природных ресурсов, усилением конкуренции на мировом рынке, увеличением разрыва в уровне жизни развитых и развивающихся стран, разрушением окружающей среды в результате производственных процессов и интенсивного развития транспорта и т.д.) постепенно способствовали переориентации основного вектора прогнозных исследований с военных и технологических на экономические и социальные проблемы, чему в немалой степени способствовали вызвавшие всеобщее внимание научной общественности работы ученых

1 Его создателем является известный швейцарский астроном Ф. Цвикки.

456

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Римского клуба, выполненные на основе моделей системной динамики.

Построенные исходя из анализа мнений экспертов прогнозы имеют обычно как важное познавательное, так и сугубо прикладное значение. Они необходимы для решения задач стратегического планирования и распределения ресурсов не только на государственном уровне, но и на уровне действующих в глобальных масштабах крупнейших транснациональных корпораций. Не случаен поэтому заметный рост внимания к прогностическим исследованиям в 80-90-е годы в большинстве индустриально развитых стран мира.

В дополнение к упоминавшимся выше пионерским работам специалистов Римского клуба, впервые поставившим на обсуждение многие острые проблемы глобального развития человечества, стали выполняться прогнозные исследования более узкой прикладной направленности, рассматривающие возможное влияние новых технологий на экономику с учетом интересов отдельных индустриальных стран или перспектив развития отдельных отраслей промышленности.

Горизонт таких прогнозов обычно исходит из существования деловых и инвестиционных циклов. Этот горизонт может находиться в пределах от 8-12 (циклы Жуглара) до 15-30 (циклы Кузнеца) лет. Наряду с инвестиционными циклами принципиально важное значение имеют более протяженные инновационные циклы, смена которых сопровождается появлением качественно новых технологий (циклы Кондратьева).

Даже те прогностические исследования, которые преследуют более общие цели, например разработку прогноза развития национальной экономики в целом, сегодня вынуждены более тщательно учитывать различные циклические явления, происходящие в экономике и научно-технической сфере.

Циклические закономерности отмечаются даже в таких относительно новых направлениях бизнеса, как венчурное инвестирование. Наложение венчурных циклов на длинную волну Кондратьева может усиливать неравномерность экономического развития за счет освоения технологических нововведений на отрезке времени в несколько десятилетий.

457

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Важное значение для развития национальной экономики имеет прогнозирование цен на основные энергоносители. Статистическое изучение динамики изменения цен на нефть с 1972 по 2003 г. с помощью фильтра Ходрика — Прескотта дает основание говорить о существовании на указанном отрезке времени 11 циклов со средней продолжительностью 35,5 месяца. Тем не менее методология их долгосрочного прогнозирования в настоящее время еще до конца не разработана.

Завершение XX в. и переход в новое тысячелетие — естественная веха в экономической истории цивилизации. Неудивительно, что к ней был приурочен ряд специальных исследований и публикаций, авторы которых стремятся осмыслить итоги прошлого и заглянуть в будущее на более длительную перспективу — в 50, 100 и даже 1000 лет.

Важное место в большинстве подобных работ занимает прогнозирование новых научных и технологических достижений, а также оценка их влияния на природу и общество. При этом по понятным причинам используются несколько иные, чем при краткосрочном и среднесрочном прогнозировании, методологические подходы. В частности, основной упор переносится на применение метода написания сценариев и метода экспертных оценок.

По существу с появлением подобных прогнозов можно говорить о наступлении третьего периода развития прогностических исследований, отличающегося от второго периода по ряду характерных признаков и особенностей.

Задача представления будущего в силу ее важности для выработки стратегических решений в масштабах государства постепенно выходит за пределы сферы компетенции научного сообщества. К ее решению активно подключаются правительственные и деловые круги ведущих индустриальных стран, представители различных социальных слоев общества. В ряде стран на национальном уровне идет формирование частно-государственного партнерства по определению путей эффективного развития экономики и общества в условиях повышения роли новых технологий, заметных бюджетных и ресурсных ограничений, вызовов глобализации, климатических и экологических изменений, демографических сдвигов и пр.

458

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Широкое распространение получил в этой связи метод «Форсайт», или «Предвидение», увязывающий алгоритмы качественного прогнозирования (применение метода Дельфи, сценарные подходы и пр.) с общими подходами к управлению социально-экономическим развитием общества и интересами национального бизнеса. Если к началу 90-х годов «Форсайт» развивался только в четырех странах (США, Германии, Японии и Австралии), то в 2001 г. число таких стран достигло 291.

Цель его применения в самом широком смысле — это достижение наиболее полного консенсуса в обществе по вопросам социально-экономического и научно-технического развития. Одна из характерных особенностей этого подхода состоит также в том, что его содержание определяется внутренними возможностями и потребностями развития каждой конкретной страны. Начиная с 2005 г. аналогичные исследования развиваются и в России.

Критическое значение для развития экономики, которое приобрела за последние годы энергетика, предопределило стратегическую важность долгосрочного прогнозирования энергопотребления и доступности энергоресурсов в масштабах отдельных стран, регионов и всего мира. Фактически на этой основе сформировалось одно из самых мощных направлений долгосрочного прогнозирования. В настоящее время эту работу финансируют или ведут непосредственно на постоянной основе такие зарубежные организации, как Международное энергетическое агентство, Всемирный энергетический совет, ЕС и Европейская комиссия, Международный институт прикладного системного анализа, Управление энергетической информации США и целый ряд других национальных государственных и неправительственных исследовательских организаций.

На рубеже нового века четко обозначилась крайне важная и актуальная проблема обеспечения устойчивого развития в масштабах всего человечества. Данная проблема имеет существенно более дальний временной горизонт, а энер-

1 Опыт разных стран по формированию и использованию метода «Форсайт» подробно представлен Н.В. Шелюбской в монографии ИМЭМО РАН «На пороге экономики знаний (мировая практика научно-инновационного развития)». Под ред. А.А. Дынкина, А.А. Да- гаева М.: ИМЭМО, 2004.

459

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

гетика рассматривается здесь в качестве одной из ее определяющих слагаемых. За пределами 30-летнего прогнозного периода на передний край анализа выходят принципиально новые проблемы — возможность истощения установленных на сегодняшний день запасов энергоресурсов, изменение спроса на традиционные энергоносители, распространение альтернативных источников энергии и др. Одним из важнейших факторов, которые необходимо учитывать в этом случае, является научно-технический прогресс, что существенно повышает сложность рассматриваемой задачи.

В последние годы появились серьезные научные прогнозы, рассчитанные на три десятилетия и даже полувековую перспективу. Например, ежегодные прогнозы Международного энергетического агентства о состоянии и перспективах мировой энергетики (2002-2006 гг.), прогноз «Перспективы глобальных инноваций» корпорации ИБМ (2004 г.), прогноз корпорации «ПрайсУотерхаусКуперс» «Мир в 2050 г.» (2006 г.), прогноз корпорации «РЭНД» «Глобальная технологическая революция 2020» (2006 г.). Как правило, такие прогнозы по силам лишь крупным междисциплинарным исследовательским коллективам, имеющим серьезное финансовое обеспечение. Поэтому появление каждого такого прогноза становится событием научной жизни и широко обсуждается специалистами. Разработан и периодически уточняется демографический прогноз ООН на период до

2050 г.

К середине 90-х годов было разработано уже достаточно много различных методов, применявшихся с той или иной долей успеха к различным задачам социально-экономического прогнозирования. Часть этих методов хорошо формализована и опирается на применение известного математического аппарата. Другие методы находятся на грани между наукой и искусством, ставят цель мобилизовать интуицию и другие подсознательные ресурсы и возможности человека. Наконец, существуют методы, целью которых является не столько получение каких-то конкретных оценок, сколько достижение согласованной позиции по видению будущего у группы участвующих в работе экспертов, влияющих на процесс принятия решений о распределении ресурсов на цели развития общества.

460

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Этот метод основан на сочетании интуиции экспертов и определенного везения. Примером его применения в какой-то мере может служить научная фантастика. Основная трудность заключается в том, что практически невозможно отличить хороший и плохой прогнозы до тех пор, пока не наступило время их осуществления. По этой причине данный метод целесообразно применять в сочетании с другими методами прогнозирования (методом Дельфи, «мозговым штурмом» и др.)

Экстраполяция тенденций

В рамках этого метода изучаются тенденции и циклы наблюдавшихся показателей, которые экстраполируются на будущее с помощью математических методов. В основе данного подхода лежит предположение о том, что будущее формируется под влиянием тех же сил, которые играли определяющую роль в прошлом. Основная область его применения — это краткосрочное прогнозирование. При построении прогнозов на среднесрочную и долгосрочную перспективу дисперсия (допустимый разброс) экстраполируемых показателей увеличивается так быстро, что использовать математическое ожидание (наиболее вероятное значение) конкретного количественного показателя становится с практической точки зрения совершенно бессмысленно.

Важнейшее значение для выбора данного метода играет стабильность условий на протяжении достаточно большого отрезка времени, охватывающего как наблюдавшийся в прошлом, так и прогнозируемый отрезок времени (существование «инерции развития»). В качестве примера области, для которой существование подобной инерции подтверждается практикой, можно назвать динамику энергопотребления (с учетом сезонных трендов). С другой стороны, практически не наблюдается такой инерции в области моды. Что касается новых отраслей промышленности или новых технологий, то говорить применительно к ним о наличии или отсутствии инерции, по мнению зарубежных специалистов, не имеет смысла из-за коротких интервалов наблюдения. Применение методов экстраполяции при построении прогнозов будет в этом случае малооправданным.

461

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

На практике применению экстраполяционных методов предшествуют взвешенное сглаживание данных и их декомпозиция с целью выделения основного тренда и его отделения от сезонных и случайных компонентов.

Методы моделирования

Для изучения и прогнозирования поведения сложных систем нередко используются методы математического моделирования, основанные на аналогиях. Примером могут служить разнообразные логистические кривые с асимптотическими пределами роста (5-образные кривые). Зная примерно точку, в которой находится изучаемый процесс на построенной 5-образной кривой, можно судить о том, насколько он далек от фазы насыщения. Методологическую трудность представляют определение этой точки и обоснование выбора используемой зависимости.

Другим, более широко применяемым на практике при построении социальных прогнозов математическим методом прогнозирования является множественный регрессионный анализ. В отличие от простой экстраполяции тенденции этот метод позволяет учитывать связь прогнозируемой переменной с другими переменными, характеризующими состояние изучаемой системы.

Третий метод математического моделирования опирается на разработки из области теории игр. Искусственно создается ситуация, при которой эксперт или компьютер действуют в рамках заранее установленной для них роли или набора правил поведения. В зависимости от изменения окружающих условий и результатов переработки поступающей сложной и порой противоречивой информации эксперт или компьютер принимает те или иные решения, которые могут служить ориентиром при прогнозировании поведения других факторов в аналогичных условиях.

Метод, основанный на построении матрицы взаимного влияния

Многие прогнозируемые события взаимосвязаны, и появление одного из них влияет на вероятность появления других событий. Для того чтобы учесть это влияние, строится матрица вероятностей наступления определенного со-

462

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

бытия одновременно с другим событием или при отсутствии оного. Один из позитивных моментов использования этого подхода состоит в том, что прогнозисту приходится более тщательно исследовать взаимосвязи между различными элементами изучаемой системы.

Метод написания сценариев

В настоящее время данный метод становится одним из самых распространенных при построении долгосрочных прогнозов развития сложных систем в отсутствие необходимых для этого более надежных данных. Обычно предполагается три возможных сценария развития событий: оптимистичный, пессимистичный и наиболее вероятный, который находится где-то между двумя крайними случаями. Отталкиваясь от этих сценариев, лицо, ответственное за принятие решения, должно определить возможные последствия при развитии событий по пессимистичному сценарию, приемлемость наиболее вероятного сценария и способность извлечь выгоду в случае наступления оптимистичного сценария.

Построение «дерева целей» (решений)

Первоначально метод построения «дерева целей» применялся для иллюстрации структурных взаимосвязей между возможными решениями и действиями изучаемого объекта в условиях альтернативного выбора. Использование компьютеров позволило строить очень сложное «дерево целей», состоящее из многих подсистем и учитывающее многочисленные обратные связи между ними. Метод широко используется в практике принятия решений при наличии ясных альтернатив и представлений об их полезности (например, через сопоставления выгод и рисков тех или иных решений).

Методы, основанные на выработке согласованных суждений

При прогнозировании развития сложных систем широко практикуется привлечение большого числа экспертов. Их мнения по рассматриваемому вопросу часто не совпадают и могут даже быть диаметрально противоположными. Чтобы уменьшить эти расхождения и повысить точность прогнозов, применяются методы, способствующие достижению согласия экспертов.

463

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Простейший вариант этого метода заключается в том, что экспертов собирают вместе и предлагают выработать общую точку зрения. Как отмечают зарубежные специалисты, этот подход нельзя назвать оптимальным из-за того, что на конечный результат могут повлиять групповые предпочтения или полемические способности отдельных участников.

Устранить эти проблемы позволяет использование метода Дельфи. В этом случае каждый привлекаемый эксперт действует в общей команде на квазианонимных условиях. Схематически это выглядит примерно следующим образом. В ходе первого опросного тура экспертов просят представить свой прогноз по интересующему вопросу. Полученные результаты доводятся до сведения каждого участника. Их просят прокомментировать крайние точки зрения и подтвердить и обосновать или изменить после знакомства с другими ответами свое собственное мнение. После этого процедура опроса повторяется еще несколько раз до тех пор, пока не достигается приемлемое для организаторов совпадение прогнозов.

Комбинированные методы

Очевидно, что ни один из известных методов не подходит для всех возможных ситуаций, которые могут возникнуть в практике прогнозирования будущего. В этой связи целесообразно применять несколько различных методов, что способствует на практике повышению точности прогнозов. Однако рецептов для определения оптимального набора таких методов не существует. Известно лишь, что попытки объединения количественных и качественных прогнозов иногда приводили в итоге к снижению их точности. С самых общих позиций желательно, чтобы недостатки одних методов компенсировались преимуществами других.

«Форсайт» как разновидностъ методов, основанных на выработке согласованных суждений

Широкое распространение в разных странах получил в последние годы метод «Форсайт», увязывающий алгоритмы самых разных методов прогнозирования (метода Дельфи, написания сценариев и пр.) с общими подходами к управле-

€dited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

464 нию социально-экономическим развитием общества и интересами национального бизнеса. Цель применения метода «Форсайт» в самом широком смысле — это достижение наиболее полного согласия экспертного сообщества по вопросам социально-экономического и научно-технологического развития. Одна из характерных особенностей этого подхода состоит также в том, что его конкретное наполнение диктуется внутренними возможностями и потребностями развития каждого конкретного государства.

В Японии, которая была одним из пионеров организации подобных исследований, первый 30-летний технологический прогноз был разработан Агентством по науке и технике еще в 1970 г. с целью обеспечить правительство и частный сектор общим видением перспектив науки и техники, что представлялось совершенно необходимым для выработки согласованных политических, экономических и научно-технических решений в рассматриваемой области. Для этого с помощью метода Дельфи были опрошены несколько тысяч экспертов. С тех пор такие прогнозные исследования проводятся на регулярной основе с периодичностью в 5 лет (табл. 16.1).

Проведенный несколько лет назад опрос промышленных компаний о ценности подобных технологических прогнозов показал, что из 250 респондентов 59% оценивают их как «очень важные» и еще 35% — как «заслуживающие внимания». Результаты прогнозов используются чаще всего для «планирования НИОКР и бизнес-проектов» (72%) и «анализа среднесрочных технологических трендов» (61%).

Проверка результативности первого прогноза, выполненного в 1970 г., показала, что в течение следующих 20 лет полностью или частично оправдались 64% сделанных оценок. Вместе с тем японские специалисты видят ценность методологии «Форсайт» даже не столько в достоверности получаемых оценок и принимаемых на основе прогнозов управленческих решений, сколько в самом процессе выработки согласованных оценок.

Одним из основных недостатков многих долгосрочных прогнозов можно считать то, что они не учитывают возможность заметного количественного и качественного роста производительности труда в связи с осуществлением в 20-30-х годах нового века ожидаемых технологических

465

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Осуществление проектов «Технологический “Форсайт”»

в Японии Поряд

ковый

номер Год

осуществ

ления Количество охваченных технологических областей Количество

тематических

разделов Прогнозный

период Число

экспертов 1 1970-1971 5 644 1971-2000 2482 2 1976 7 656 1976-2005 1316 3 1981-1982 13 800 1981-2010 1727 4 1986 17 1071 1986-2015 2007 5 1991 16 1149 1991-2020 2385 6 1996 14 1072 1996-2025 3586 7 2000 16 1065 2001-2030 Нет

данных Источник: Michio Seya. Technology Foresight in Japan. Материалы международного семинара по применению технологии «Форсайт» в науке и технике. Бразилия, 2000.

прорывов, обусловленных переходом к шестому технологическому укладу — нанотехнологиям, биотехнологиям, альтернативным источникам энергии и пр.

В этой связи особый интерес представляют выполненные и опубликованные в последнее время прогнозы технологического развития, которые пытаются учитывать ожидаемые технологические сдвиги.

Корпорация «РЭНД» представила в 2006 г. прогноз «Глобальная технологическая революция 2020». В этом прогнозе были выделены 56 наиболее перспективных технологических приложений, из которых затем была отобрана для дальнейшего рассмотрения репрезентативная группа из 16 направлений. Она использовалась для изучения возможностей разных стран в освоении новых технологий и их применении для повышения темпов экономического роста, развития международной торговли, социального развития, решения задач национальной и военной безопасности. В короткую выборку вошли следующие направления: 1)

использование дешевой солнечной энергии; 2)

применение технологий беспроводной связи в сельской местности;

466

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

3) устройства связи для повсеместного доступа к информации; 4)

создание генетически модифицированных культур растений; 5)

разработка методов быстрых биопроб; 6)

создание более совершенных методов очистки воды с использованием фильтров и каталитических систем; 7)

адресная доставка лекарственных препаратов к больным органам; 8)

удешевление технологий автономного жилищного строительства; 9)

переход на экологически чистое промышленное производство; 10)

создание «гибридных» автомобилей; 11)

разработка первазивных датчиков; 12)

производство искусственных аналогов тканей живого организма; 13)

повсеместная радиочастотная маркировка коммерческих продуктов и отдельных индивидуумов; 14)

создание более совершенных методов диагностики и хирургии; 15)

создание компьютеров со специальными свойствами; 16)

квантовая криптография.

Были оценены возможности разных стран по освоению 16 выделенных технологий. Согласно выводам авторов, ведущие позиции в ближайшие годы будут занимать США, Канада и Германия (наивысшие оценки). Чуть отстает от них группа из четырех стран: Израиль, Япония, Австралия и Южная Корея. Китай и Индия находятся примерно в середине используемой 100-балльной шкалы оценок. Польша и Россия получили от экспертов оценки в диапазоне от 30 до 40 баллов. Далее за ними следует группа, включающая Бразилию, Мексику, Чили и Турцию. Следующую группу составляют ЮАР, Индонезия, Колумбия. Замыкают рейтинг с большим отставанием Грузия, Пакистан, Чад, Непал, Иран, Кения, Иордания, Фиджи, Доминиканская Республика, Египет и Камерун.

Авторы исследования пришли к выводу, что в ближайшие полтора десятилетия ведущую роль в мировом научно-технологическом развитии будут по-прежнему играть страны Северной Америки, Западной Европы и Азии.

467

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Вскоре ожидается усиление позиций Китая, Индии и стран Восточной Европы. Вместе с тем разрыв между лидерами и технологически отсталыми странами мира будет и дальше углубляться.

По ряду новых перспективных направлений многие страны имеют примерно одинаковые стартовые позиции и конечный результат будет во многом зависеть от накопленного человеческого капитала и условий, созданных государством для его эффективной реализации.

Значительное внимание взаимосвязи между технологическими факторами и макроэкономическими показателями уделяется в последние годы на уровне крупнейших промышленных корпораций. Например, в 2004 г. американская корпорация ИБМ выступила с инициативой подготовить с привлечением большого числа специалистов из разных научных центров обзор глобальных инноваций, охватывающий не только сферу информационных технологий, но и более широкую область изменения условий развития общества под влиянием новых научных открытий и технологических достижений.

Проанализировав внутрикорпоративные методы прогнозирования, участники работы пришли к выводу о том, что для решения поставленной проблемы необходимо пересмотреть саму идеологию этого процесса. Оказалось, что у ИБМ есть хорошие методы исследования технологий и тенденций в бизнесе, но нет целостного понимания воздействия инноваций на экономику и социальную сферу, что отражается на эффективности прогностических усилий.

Практиковавшийся прежде подход, основанный на подготовке глобального технологического обзора, глубоко исследовал перспективные направления развития новых технологий в научных лабораториях и на рынке, уделяя особое внимание тем тенденциям, которые могут быть разрушительными или предвещают значительные перемены. Этот метод позволял достаточно точно предвидеть будущее. С его помощью удалось принять ряд оправданных решений и сделать необходимые инвестиции в будущие направления развития новых технологий. Кроме того, метод использовался для оценки возможного влияния, которое новые технологии могут оказать на отдельные отрасли (банковское дело, автотранспорт и т.д.). Помимо подготовки глобально-

468

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

го обзора технологий, сотрудники ИБМ подробно исследовали отдельные отрасли промышленности и тенденции рынка.

Но это были лишь отдельные шаги, которые предпринимались внутри компании. Расширение подхода к инновациям требовало изменить такую практику.

В целях расширения сотрудничества было необходимо узнать о важных подходах, существующих за пределами компании — в частности, о взглядах тех, кто на практике использует новые технологии: клиентов, партнеров (как научных, так и деловых), ведущих теоретиков и идеологов инновационных перемен.

У компании возникло понимание необходимости изменения подхода, построенного на принципе «сначала изобрести, затем применять», весьма распространенного в современном бизнесе. Сложилось представление о том, что центр тяжести в области инноваций смещается с решения узких задач, связанных в основном с технологиями или отдельными видами бизнеса, к проблемам и возможностям, с которыми предстоит столкнуться на уровне общества в целом.

Новый подход ИБМ основан на том, что вместо определения технологий, которые, как представляется, могли бы улучшить качество жизни, компания должна исследовать те сферы жизни, которые прежде всего нуждаются в улучшении, а затем проводить работу в рамках разных дисциплин, чтобы создавать инновации, влияющие на эти сферы.

Поэтому, планируя обзор глобальных инноваций, ИБМ поставила перед собой две основные цели.

Во-первых, применить метод объединения новаторского подхода в бизнесе и профессионального опыта в сфере технологий за пределами компании, чтобы учесть мнение ведущих специалистов науки, клиентов и партнеров в тех областях, которые имеют решающее значение для осуществления инноваций.

Во-вторых, начинать с изучения тех областей, которые приобретут решающее значение для общества через 5-10 лет, затем исследовать возможное применение научных знаний в бизнесе и других сферах жизни общества и, наконец, проанализировать, какие технологии или методы нуждаются в дальнейшем развитии.

469

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Работа над обзором началась в июне 2004 г. с нескольких «мозговых штурмов» внутри компании с привлечением лидеров технических и бизнес-дисциплин. Исследовались текущие тенденции (общественные, промышленные и технологические), и на этой основе были сформулированы несколько постановочных вопросов, призванных стимулировать дальнейшее обсуждение и новые идеи инновационного развития. Первоначально участники проекта не ограничивались узким кругом тем — они касались как здравоохранения, образования, окружающей среды, так и новых областей науки и обществознания. Однако скоро стало очевидным, что подход к инновациям с точки зрения развития всего общества может оказаться слишком сложным и трудоемким.

Поэтому после тщательного анализа были отобраны всего три темы, которые обладают наибольшим потенциалом с точки зрения улучшения качества жизни, а также способны стимулировать появление значительных экономических перспектив: «Здравоохранение», «Государство и граждане», «Бизнес на работе и в жизни».

Большое внимание уделяется в настоящее время прогнозированию ситуации с мировыми энергетическими ресурсами и анализу вытекающих из нее глобальных социально-экономических последствий. Новое понимание остроты возможных в этой области проблем сложилось за рубежом уже по крайней мере в середине 90-х годов. Интерес к этой проблематике еще более вырос в связи с резким ростом цен на нефть в 2005-м — первой половине 2006 г.

На первом этапе работы была предпринята попытка прогнозирования потребностей в энергетических услугах на отдаленную перспективу (вплоть до 2100 г.). Для этого моделировались основные социокультурные функции, из которых складываются стиль жизни и поведение человека, оценивались потребности в энергетических услугах со стороны отдельных индивидуумов, производственной системы экономики и транспортной системы.

Самые первые предварительные оценки были получены для региона, включающего 15 стран ЕС, на основе следующих основных посылок.

Численность населения и домохозяйств будет определяться тремя основными факторами:

470

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

• увеличением рождаемости с 1,4 ребенка на одну женщину в настоящее время до 1,8 ребенка в 2100 г.; •

иммиграцией населения из других регионов в среднем по 2 млн человек в год; •

ростом числа домохозяйств, состоящих из одного человека или неполных семей (один родитель).

Развитие экономики ЕС будет определяться двумя ос

новными факторами: рабочей силой (что является

следствием демографических тенденций) и уровнем информатизации: последний повысится на 64% благодаря развитию системы дополнительного образования. Однако влияние этих факторов будет во многом ограничено тремя социальными явлениями: •

снижением среднего пенсионного возраста с 65 до 60 лет; •

увеличением количества выходных и праздников в среднем до 7 недель с 5 недель в настоящее время; •

сокращением длительности рабочей недели.

Кроме того, в исследовании предполагалось, что увеличится участие женщин в профессиональной жизни, сократится объем времени, расходуемого на «питание и приготовление пищи», и утвердятся частные модели организации транспорта.

С учетом этих посылок были получены три следующих основных вывода. 1.

Даже в отсутствие каких-либо значительных изменений в современной технологической парадигме относительно спроса на энергоресурсы и эффективности использования энергии потребности 15 стран ЕС в течение нового столетия практически удвоятся, что будет означать в долгосрочной перспективе снижение энергетической интенсивности (useful energy intensity) ВВП на 0,7% в год. 2.

При сохранении доминирующей роли технологий, основанных на применении традиционных продуктов переработки ископаемых топлив, спрос на первичные энергоресурсы увеличится значительно больше, чем в 2 раза. 3.

Три четверти увеличения потребности в энергии будет приходиться на области с высокой плотностью населения и промышленности, что будет способствовать реализации централизованных/сетевых энергетических решений.

Международное энергетическое агентство (IEA) ежегодно публикует фундаментальные прогнозы энергетичес-

471

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

кой ситуации в мире до 2030 г. В докладе, представленном 7 ноября 2006 г., отмечается, что, исходя из наблюдаемых тенденций и их экстраполяции, энергетическое будущее видится сегодня «грязным, небезопасным и дорогим». Однако переход к новой государственной политике в области энергетики может сделать это будущее «чистым, искусным и конкурентоспособным».

В сценарии, основанном на предположении о сохранении основных направлений нынешней политики, глобальный спрос на энергоресурсы увеличится к 2030 г. на 53%. Свыше 70% этого прироста приходится на долю развивающихся стран во главе с Китаем и Индией. Спрос на нефть увеличится. Импорт нефти и газа в странах ОЭСР и развивающихся азиатских странах будет увеличиваться еще быстрее, чем спрос. Рост потребления традиционных энергоресурсов приведет к увеличению в глобальной эмиссии двуокиси углерода на 55% — в 2030 г. При этом уже к 2010 г. пальма первенства в загрязнении окружающей среды перейдет от США к Китаю.

Однако существует альтернативный сценарий энергетической политики, который может обеспечить более устойчивое развитие. Он основан на реализации рассматриваемых сегодня в разных странах мер по повышению эффективности использования энергоресурсов, увеличению роли ядерной энергетики, переходу к другим возобновляемым источникам энергии. В этом сценарии прогнозируется уменьшение глобального спроса на энергоресурсы к 2030 г. на 10%, что эквивалентно объему потребления энергии в Китае в настоящее время. При этом эмиссия СО2 сократится на 16%.

Реализация новой энергетической политики потребует дополнительных инвестиций, однако, как считают эксперты, эти инвестиции отвечают критерию «стоимость — эффективность». Один дополнительный доллар капиталовложений в более эффективное энергетическое оборудование и электроприборы дает в среднем экономию в 2 долл. инвестиций на создание инфраструктуры генерации, передачи и распределения электроэнергии.

Эксперты обращают внимание на то, что после наблюдавшегося последнее время повышения цен на первичные энергоресурсы уголь становится более дешевым источни-

472

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

ком получения электроэнергии, чем природный газ. Еще более дешевым источником электроэнергии могут стать атомные электростанции. Что касается биотоплива, то его удельный вес в структуре транспортных энергоресурсов увеличится с 1% в настоящее время до 4% к 2030 г. по консервативному сценарию и до 7% — по альтернативному сценарию.

Заметное место в ряде прогнозных исследований отводится вопросам внешней торговли и потенциальным изменениям, которые могут произойти на рынке в результате освоения новых технологий и инновационного развития общества.

Национальный научный фонд США в своем издании Бсіепсе аnd Engeneering Indicators — 20041 использует специальную методику прогнозирования и оценки, которая позволяет сравнивать потенциал разных стран с точки зрения возможности их превращения в более крупных экспортеров высокотехнологичной продукции в следующий 15-летний период. Для этого используются четыре основные группы индикаторов: •

национальные ориентиры — сведения о том, что страна предпринимает действия, направленные на становление технологической конкурентоспособности; эти доказательства могут быть выражены явно или неявно в национальных стратегиях, предусматривающих кооперацию между государственным и частным секторами экономики (частно-государственное партнерство); •

социально-экономическая инфраструктура — социальные и экономические институты, которые управляют материальными, человеческими, организационными и экономическими ресурсами, необходимыми в современной, основанной на применении передовых технологий, индустриальной экономике; индикаторы этой группы включают существование динамичных рынков капитала, новые тенденции в формировании капитала, уровень иностранных инвестиций и национальные инвестиции в сферу образования; •

технологическая инфраструктура — социальные и экономические институты, которые вносят прямой вклад в

1 National Science Board. National Science Foundation. Science and Engineering Indicators. 2004. P. 6-8.

473

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

способность нации разрабатывать, производить и выводить на рынок новые технологии; эта группа индикаторов учитывает существование системы защиты интеллектуальной собственности, возможности для использования результатов НИОКР в промышленных приложениях, компетентность в производстве высокотехнологичной продукции, способность готовить квалифицированных ученых и инженеров; •

производственный потенциал — материальные и человеческие ресурсы, участвующие в производстве продукции, и эффективность использования этих ресурсов; эта группа индикаторов учитывает текущий уровень высокотехнологичного производства, качество и производительность труда рабочей силы, наличие высококвалифицированных работников и навыков инновационного менеджмента.

На основе этой методики была выполнена оценка экспортного потенциала в области высокотехнологичного производства 15 стран мира, в том числе шести стран Азии (Китай, Индия, Индонезия, Малайзия, Филиппины, Таиланд), трех стран Центральной Европы (Чехия, Венгрия, Польша), четырех стран Латинской Америки (Аргентина, Бразилия, Мексика и Венесуэла), а также Ирландии и Израиля, которые демонстрируют рост технологической активности. Исходные данные переводились в метрическую шкалу с диапазоном оценок от 0 до 100.

Индикаторы первой группы (4 показателя) позволили выявить страны, в которых бизнес, правительство и культура способствуют развитию высоких технологий. Для этого использовались опросы международных экспертов и ранее опубликованные данные. В ходе опроса экспертов просили проранжировать национальные стратегии, которые способствуют высокотехнологичному развитию; социальные факторы, которые благоприятствуют технологическим изменениям, и предпринимательский дух. Ранжирование национальных факторов риска для иностранных инвестиций в следующие 5 лет производилось на основе опубликованных данных.

Индикаторы второй группы (3 показателя) строились на основе опубликованных данных по доле населения, посещающего старшие классы школы или получающего высшее

474

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

образование, данных опроса о мобильности капитала и готовности иностранных бизнесменов инвестировать и вести дело в данной стране.

Индикаторы третьей группы (6 показателей) были получены из опубликованных данных о числе ученых, занятых в сфере НИОКР; опубликованных сведений о национальных закупках оборудования для электронной обработки данных; результатов опроса экспертов, которых попросили оценить возможности каждой страны по организации обучения ее граждан академическим и инженерным дисциплинам на местах, способность эффективно использовать полученные технологические знания, связь НИОКР с промышленностью.

Индикаторы четвертой группы (4 показателя) учитывали мнение экспертов о наличии обученных работников, количество существующих высокотехнологичных компаний, уровень подготовки менеджеров, опубликованные данные о производстве электронной продукции.

Полученные в итоге результаты сравнения представлены в табл. 16.2. Для сравнения там же приводятся полученные по аналогичной методике данные по индустриально развитым странам: США, Японии и Германии.

Как следует из таблицы, наилучшие шансы стать крупными экспортерами высокотехнологичной продукции в ближайшие 15 лет среди оценивавшихся стран имеют Ирландия и Израиль. Хорошие перспективы также у Китая и Венгрии.

Описанная методика дает возможность проводить систематическую оценку будущего положения разных стран на рынке высокотехнологичной продукции и может служить основой для дальнейших модификаций под различные задачи экономического прогнозирования.

В целом на основании представленного мирового опыта использования различных методологических подходов для целей социально-экономического и технологического прогнозирования можно сделать вывод о том, что эта проблема занимает важное место в ряду современных зарубежных экономических исследований как в силу практической значимости, так и из-за крайней сложности и трудоемкости существующих на сегодняшний день путей ее решения. Работы в этом направлении все чаще ведутся на регулярной ос-

475

€dited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

Индикаторы технологической конкурентоспособности на 2002 г. Страны Нацио

нальные

ориентиры Социально

экономическая

инфра

структура Технологи

ческая

инфра

структура Производ

ственный

потенциал Всего Аргентина 44,9 52,4 31,0 32,5 160,7 Бразилия 52,5 50,5 35,4 35,8 174,2 Китай 63,0 55,0 55,2 49,6 222,7 Чехия 64,6 64,4 34,7 44,6 208,3 Германия 75,6 78,2 65,5 65,0 284,3 Венгрия 66,7 67,9 40,0 42,2 216,7 Индия 62,5 49,3 37,0 47,8 196,6 Индонезия 45,1 39,1 20,7 27,7 132,6 Ирландия 84,1 80,7 44,2 53,0 262,0 Израиль 79,5 85,0 52,3 49,4 266,2 Япония 76,4 67,6 73,8 80,3 298,1 Малайзия 73,0 64,9 28,8 39,1 205,9 Мексика 55,2 49,0 28,7 35,4 168,2 Филиппины 59,3 55,0 24,0 45,0 183,3 Польша 63,7 68,3 36,6 42,5 211,1 Южная Корея 80,4 81,1 45,2 52,3 259,0 Тайвань 83,0 84,4 45,3 59,6 272,2 США 79,8 85,9 92,7 82,8 341,2 Таиланд 47,7 54,2 23,9 30,9 156,7 Венесуэла 37,2 46,0 19,5 20,3 123,0 Источник: Science and Engineering Indicators. 2004. P. 6-18.

476

Edited uiith Infix PDF €ditor

- free for non-commercial use.

нове, к их осуществлению привлекаются значительные научные силы и ресурсы государства и частного сектора. Тем не менее остается еще целый ряд нерешенных вопросов, связанных с выбором в пользу той или иной методологии прогнозирования, оценкой возникающих при этом погрешностей и определением степени достоверности полученных результатов. Поэтому необходимы продолжение научных исследований и широкий обмен опытом в этом направлении. 16.2.

<< | >>
Источник: Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец. Прогнозирование, стратегическое планирование и национальное программирование: Учебник. — Москва: Экономика. — 604 с.. 2011

Еще по теме Зарубежный опыт технологического прогнозирования1:

  1. Зарубежный опыт технологического прогнозирования1
Яндекс.Метрика