Научно-техническое прогнозирование перспектив технологических укладов

Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы анализа тенденций развития техники. Они позволяют дать количественное описание динамики развития реальных объектов прогнозирования, изучить характер и направления влияния на их изменение различных факторов. Для моделирования процессов научно-технического развития особенно часто используются методы статистического анализа, исследование производственных функций, динамическое программирование. Необходимо особо отметить, что ни один из реально существующих прогнозов не разрабатывается на основе только одного метода. Создание прогноза развития конкретного вида техники представляет собой сложное исследование, в процессе выполнения которого используются самые разнообразные методы и подходы, образующие комплексные системы прогнозирования. В зарубежной практике прогнозирования известны такие системы, как ПАТТЕРН, ЦППО (Франция), ФОРКАСТ и КВЕСТ, Дельфи и др.

Система прогнозирования развития науки и техники включает создание прогнозов по приоритетным направлениям научно-технического развития страны, региональным, отраслевым и подотраслевым проблемам, а также прогнозов развития отдельных видов техники. Координацию работ по методологическим и организационным вопросам государственного научно-технического прогнозирования осуществляет Минпромнауки РФ. Единство в подходах и обязательности прогнозной проработки разрабатываемых планов и инновационных программ в стране должно обеспечиваться Федеральным законом «О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития РФ». Однако основная роль в научно-техническом прогнозировании принадлежит ИП, использующим прогнозы в маркетинговых исследованиях и при формировании продуктово-тематических планов инновационной деятельности. Можно выделить три вида задач, решаемых на ИП в системе научно-технического прогнозирования: создание, накопление и постоянное обновление информационной базы прогнозов; методическое и организационное обеспечение и координация работ по разработке научно-технических прогнозов.

Информационная база прогнозирования включает данные о структуре и объемах спроса на инновационный продукт или разработки ИП, сведения о законченных работах, данные о состоянии отечественных разработок в исследуемой области, сведения о зарубежных достижениях, патентную информацию и сведения о конъюнктуре внешнего рынка и т. п. Организационное обеспечение системы прогнозов на ИП предусматривает создание специальных служб, осуществляющих сбор и систематизацию научно-технической информации, разработку прогнозов развития науки и техники, размножение результатов прогнозирования и обеспечение использования их в процессе формирования тематических планов.

2.2 методы научно-технологического  прогнозирования 

Все многообразие методических приемов научно-технического прогнозирования можно свести к 3 важнейшим группам:

1) прогнозирование на основе  экстраполяции;

2) экспертные методы прогнозирования;

3) методы моделирования.

Сущность методов экстраполяции состоит в том, что, анализируя изменения отдельных параметров разрабатываемого объекта в прошлом и исследуя факторы, обуславливающие эти изменения, можно сделать вывод о закономерностях его развития в будущем. Основными методами экстраполяции являются:

1) динамическая экстраполяция;

2) статическая экстраполяция;

3) экстраполяция по огибающим  кривым.

При динамическом экстраполировании главным и единственным фактором развития является фактор времени. В этом случае прогноз изменения параметров объекта в будущем строится по аналогии с предшествующей практикой его развития. Чаще всего для прогнозирования технических параметров используется функция вида:

Y = b0 + b1*t

где Y – прогнозируемый параметр,

t - время,

b0 и b1- расчетные коэффициенты.

В реальной действительности изменение параметра во времени выступает как результат действия многих факторов. Поэтому крайне важно исследовать зависимость главных прогнозируемых параметров от факторов, влияющих на их развитие. Эта задача решается с помощью статической экстраполяции. Прогнозирование параметров под воздействием влияющих факторов осуществляется на основе корреляционного и регрессионного анализа. Типичным примером статичного экстраполирования является прогноз цены на технику под влиянием изменения таких факторов, как материалоемкость, трудоемкость, производительность, надежность, долговечность и т.д.

Для прогнозирования быстро изменяющихся процессов и объектов применяется метод экстраполяции по огибающим кривым. Содержание этого метода заключается в построении огибающей кривой, приближенно отражающей общую тенденцию изменения прогнозируемого параметра по данным, характерным для различных поколений или семейств объектов одного функционального назначения (см. рисунок).

Экстраполяция тенденций относится к количественным методам прогнозирования. Для прогнозирования же качественных характеристик, а также объектов, развитие которых не поддается формализации и статистическому моделированию, широко используются методы экспертных оценок.

Суть экспертных методов научно-технического прогнозирования состоит в том, что на основе априорных оценок специалиста или группы специалистов делается заключение о путях развития науки и техники, перспективных направлений научных исследований и разработок. 

Индивидуальные методы экспертизы предусматривают персональную работу с каждым экспертом и получение частного, не согласованного с другими мнениями заключение эксперта. Иногда опрос проводится методом «интервью» при непосредственном взаимодействии с экспертом. При этом эксперт руководствуется, в основном, лишь априорными представлениями о прогнозируемом объекте. Чаще экспертов опрашивают заочно путем передачи им заготовленных анкет. В этом случае индивидуальные экспертные оценки носят аналитический характер, т.к. эксперт имеет возможность получить и проанализировать всю необходимую информации о развитии прогнозируемых объектов.

Метод морфологического анализа предусматривает строгую процедуру анализа и оценки возможных вариантов решения сложных много плановых технических проблем. Суть этой процедуры заключается в расчленении проблемы на отдельные составляющие, в определении возможных их состояний в будущем и последовательном рассмотрении всевозможных сочетаний ожидаемых состояний по всем составляющим проблемы.

В целях получения обоснованности индивидуальных прогнозов оценки нескольких экспертов сопоставляются и объединяются между собой, образуя коллективную экспертную оценку. Использование такого метода позволяет повысить точность и глубину разрабатываемых прогнозов. Одним из недостатков этого метода является то, что мнение экспертов может носить компромиссный характер в ущерб получению цельного оригинального решения. Этот недостаток особенно характерен для метода, получившего название метода «комиссий», где группа экспертов под руководством ведущего делает прогноз развития определенного события или объекта.

Метод «мозговой атаки» представляет собой процедуру прогнозирования, состоящую из 2 этапов. На первом этапе генерируются идеи, новые технические решения, на втором – проводится практическая оценка полученной информации и отбор рациональных решений. Принципами этого метода являются: отсутствие лидерства, количество идей важнее качества, отсутствие авторства идей, развитие ранее высказанной идеи другими участниками.

Процедура метода «635» предполагает получение прогнозной оценки следующим образом. 6 участников предлагают по 3 варианта оценки ситуации, в которые потом по кругу каждым из участников вносятся изменения и дополнения. Таким образом получаются 18 вариантов коллективной оценки определенной ситуации.

Метод «Делфи» предусматривает полную изоляцию экспертов друг от друга и анонимность их мнений, опрос проводится в виде анкет. Групповое решение принимается на основе статистической обработки индивидуальных оценок с учетом степени согласованности мнений экспертов.

Метод взвешенных оценок используется, когда необходимо дать прогноз соотношения взаимосвязанных элементов, обеспечивающих безусловные и наиболее рациональные достижения установленных целей. Содержание этого метода заключается в построении «дерева целей» и разработке для каждого уровня целей проблем и путей достижения данной цели.

Моделирование процессов развития науки и техники является наиболее перспективным подходом к разработке прогнозов, По характеру используемых моделей различаются логические, информационные и математические модели.

Логическое моделирование исходит из тщательного изучения внутренней логики развития изучаемого объекта и разработку на этой основе прогноза его состояния с учетом сравнения с аналогичными историческими моделями.

Метод сценариев предусматривает многовариантное поведение прогнозируемого объекта с учетом наступления или ненаступления соответствующих событий и выбор наиболее вероятного варианта развития.

В настоящее время разработаны и широко используются методы научно технического прогнозирования, основанные на анализе информационных массивов в научных публикациях, заявках на изобретения и выданных патентах. Подобная информация дает возможность с большой вероятностью и точностью дать прогноз основных тенденций и направлений развития науки и техники. Во многих странах анализ подобной информации определяет тематическую политику инновационных предприятий.

Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы прогнозирования тенденций развития техники. Они позволяют дать количественные описания динамики развития объектов прогнозирования, изучить характер и направления влияния на них различных факторов. Для моделирования процессов научно-технического прогресса особенно часто используются методы статистического анализа, исследования производственных функций, динамическое программирование.

Необходимо отметить, что ни один из реальных прогнозов не разрабатывается с использованием лишь одного метода. Разработка прогноза развития конкретного объекта представляет собой сложное исследование, в процессе выполнения которого используются самые разнообразные методы и подходы, образующие комплексные системы прогнозирования.

2.3 научно технологическое прогнозирование  в экономике Японии

В Японии действуют 4 научно-технологических центра, которые сконцентрированы в

государственных структурах, корпорациях и негосударственных центрах. [19]. В Японии раз

в пять лет разрабатывается долгосрочный прогноз научно-технологического развития страны. Первый прогноз был опубликован в 1971 г. Горизонт прогнозирования составляет 30 лет.

Разработка прогноза опирается на технологию Форсайта, основанную на методе Дельфи. Тематика прогнозов в перспективных отраслях на протяжении всего времени их проведения

постепенно расширялась. Если первый прогноз охватывал пять тематических областей, то

последние – более 15-ти.

Число экспертов, участвующих в опросах, к последнему прогнозу превысило 4 тыс.

Цель прогноза – получение наиболее полного представления о направлениях развития науки

и техники на длительную перспективу и оценок для принимающих решения о финансировании НИОКР во всех секторах экономики. Технологический Форсайт в Японии формирует

основы государственной научно-технической политики и является исходным для разработки

технологических стратегий в корпоративном секторе.

Правительство – самый активный участник инновационной политики Японии. Ведомства, занимающиеся формированием и управлением национальными научно-

32

технологическими программами, в том числе и Форсайтом, включают: управление Кабинета

министров, отвечающего за формирование государственных приоритетов, разработку национальной научно-технической политики и общую координацию важнейших проектов в данной области, а также семь министерств, в рамках которых реализуются намеченные планы в

области научно-технической политики.

Ведущей организацией по формированию и разработке государственной политики в

области науки и технологии, основанной на прогнозировании важнейших тенденций, является Национальный институт научно-технологической политики. Его главным звеном стал

центр Научно-технологического прогнозирования. Центр отвечает за информирование Совета по научно-технической политике (Council for Science and Technology Policy – CSTP) и собственного министерства о сложившихся тенденциях и реальных прорывах в науке, а также за

выполнение каждые пять лет долгосрочного национального прогноза в данной области по

методу Дельфи.

Формированием у первых лиц исполнительной власти страны цельного и достаточно

полного представления о состоянии и перспективах развития научно-технологической сферы

занимается CSTP. Председателем CSTP является премьер-министр страны, членами Совета –

все министры, а также ведущие ученые страны. CSTP проводит регулярные конференции по

наиболее актуальным вопросам научно-технологической политики Японии и вырабатывает

официальные рекомендации по ее проведению.

Научный совет в Японии представляет научную общественность, занимающуюся вопросами обсуждения и формирования национальных приоритетов в области науки и технологий в течение последних 20-ти лет. Совет ежегодно готовит до 30-ти докладов по наиболее

актуальным вопросам организации отечественной науки и международного научно-

технического сотрудничества.

При исключительно высокой роли государственных структур в организации Форсайта

удается добиться широкого представительства в нем и других секторов путем привлечения

экспертов из бизнеса, научных организаций, университетов. Так, среди экспертов, занятых в

подготовке седьмого прогноза, 36% работали в частных фирмах, 37% – в университетах, 15%

– в государственных организациях и 12% – в некоммерческих организациях. Это позволило

обеспечить широкий охват рассматриваемых технологических достижений.

Метод технологического прогноза Дельфи является ключевым, используемым в японском Форсайте. Разработанная в США в конце 1950-х годов для развития оборонного сектора