Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Тема 16 Зарубежный опыт прогнозирования .docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
196.22 Кб
Скачать

16.1.1. Основные этапы становления и развития зарубежных прогностических исследований

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.

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. Марти-но1, 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 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»1.

1 Мартына 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.

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 Делъфи. 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 иерархий2, 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 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.

1 Gordon T.J., Helmer O. Report on Long-Range Forecasting Study. The RAND Corporation, Santa Monica, Calif., Sept., 1964.

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

1 Его создателем является известный швейцарский астроном Ф. Цвикки.

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 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 десятилетий1.

Важное значение для развития национальной экономики имеет прогнозирование цен на основные энергоносители.

1 Dagaev АЛ. The Cyclic Dynamic of the Venture Capital/In.: Kondratieff Waves, Warfare and World Security. Ed. by T .Devezas. Amsterdam etc.: IOS Press, 2006.

Статистическое изучение динамики изменения цен на нефть с 1972 по 2003 г. с помощью фильтра Ходрика — Пре-скотта дает основание говорить о существовании на указан­ном отрезке времени 11 циклов со средней продолжитель­ностью 35,5 месяца1. 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.

1 MansoJ.R.P. Are there Long Term Cycles in the Evolution of the Oil Price? A Research using the Hodrick-Prescott Filter/In.: Kondratieff Waves, Warfare and World Security. Ed. by T.Devezas. Amsterdam etc.: IOS Press, 2006.

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 (International Energy Agency), Всемирный энергетический совет (World Energy Council), EC и Европейская комиссия, Международный институт прикладного системного анализа (IIASA), Управление энергетической информации США (U.S. Energy Information Administration) и ряд национальных государственных и неправительственных исследовательских организаций.

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. Дагаева, 2004.

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 энер­гетика рассматривается здесь в качестве одного 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 «ПрайсУотерхаусКупере» «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 года.