3.7.2. Прогноз и динамика сложных социально‑технологических систем

После того, как осознано существование горизонта прогноза, после того, как понято, с системами какой сложности можно иметь дело, уточнены вопросы, которые можно задать, и данные, которые нужны, чтобы на них отвечать, мы получаем инструмент для описания самых разных явлений и процессов. Особенно полезен этот инструмент может быть, при прогнозировании поведения социально-технологических систем, для которых пока не известны количественные законы, определяющие их динамику.

3.7.2.1. Моделирование развития высшей школы

Рис. 3.7.11 Макроэкономические траектории невосприимчивой к нововведениям экономики

Кривые показывают, как меняются выраженные в условных единицах ресурсы (длинный пунктир), объем производства (сплошная линия) и научно-технический потенциал (короткий пунктир) в некоторой стране с течением времени. В конце концов, страна оказывается в положении банановой республики. Переменная t на этом рисунке – время в годах.

В качестве первого примера обсудим моделирование и прогноз развития высшей школы. В 1994 году к нам обратилось Министерство образования России и Всемирный банк реконструкции и развития. Речь шла о выделении кредита на реконструкцию высшей школы в размере 2‑х миллиардов долларов. Были достаточно благополучные, в сравнении с нынешними, времена.

И тогда возник вопрос: если будут реализованы пожелания Всемирного банка, то к чему это приведет в 5‑ти, 10‑ти, 20‑летней перспективе на макроуровне, на уровне макроэкономики, на среднем уровне, на микроуровне.

Остановимся на макромодели. Мы проанализировали статистику ООН, исходя из представлений нелинейной динамики. Оказалось, что индустриальное развитие и роль науки и образования могут быть определены (если мы хотим получить грубую качественную картину) в результате компьютерного анализа дискретного отображения для трех переменных. Одна переменная характеризует ресурсы. Другая переменная отражает производство, валовой внутренний продукт. И третья переменная характеризует науку плюс образование (рис. 3.7.11).

Рис. 3.3.12 Макроэкономические траектории экономики, восприимчивой к инновациям

Восприимчивость экономики гораздо выше, чем в предыдущем случае и страна совершает "технологический рывок", выводящий ее в число развитых стран. Здесь мы наблюдаем ситуацию, когда общество достигает некоторого уровня развития, после чего происходит смена основных ресурсов развития, и дальнейший рост обеспечивается интеллектуальной сферой.

Оказалось, что есть две ключевые

величины в этой системе. Одна величина – это время запаздывания. То есть, если наука и образование начнут завтра работать намного лучше, то экономика это почувствует с запаздыванием от 3 до 5 лет.

Второе – восприимчивость к инновациям. По данным статистики, с которыми мы работали, если принять восприимчивость японской экономики за десятку, то для американской экономики это 8, для Западной Европы это 6, для Советского Союза это единичка.

А теперь допустим некую модельную ситуацию. Страна, имеющая богатые ресурсы, начинает индустриализацию и вкладывает деньги в науку. Но коэффициент восприимчивости – ноль.

Рис. 3.7.13 Макроэкономические траектории экономики, восприимчивой к инновациям, при урезании финансирования

Усвоение новаций то же, что и на рис. 3.7.12, но финансирование интеллектуальной сферы урезано вдвое. В результате к критическому моменту начала спада производства развитие интеллектуальной сферы не достигло необходимого уровня и не смогло оказать заметного влияния на развитие общества. Результаты – почти те же, что и на рис. 3.7.11.

То есть у нас активно развивается наука, но поскольку экономика не воспринимает никакие научные исследования, то в конце мы оказываемся на уровне возобновляемых ресурсов (рис. 3.3.11). С этой точки зрения, совершенно иной становится роль науки. Наука нужна для того, чтобы она нашла новые источники развития.

Например, известно, что соли урана в 30-е годы рассматривались как прекрасные красители. А потом оказалось, что уран годен для чего-то еще.

А теперь рассмотрим следующее. Допустим, что в результате неких реформ нам удалось поднять восприимчивость экономики. Тут ситуация следующая (рис. 3.7.12): послереформенная ситуация для нас близка к тому, что есть в Японии, имеет место форсированный рост. А вот теперь на этом резком росте мы взяли и финансирование образования и науки сократили вдвое. И оказывается, что мы имеем совершенно другую кривую, напоминающую, ту, которая была в начале (рис. 3.7.13). То есть, мы попали в ловушку: наука не финансируется, потому что экономика бедна; экономика бедна, потому что нет разработок и эффективных технологий.

Оказалось, что модели Всемирного банка реконструкции и развития, с которыми мы сравнивали результаты, дают примерно такую же картину, как наша. Эксперты Банка считают, что для России такая картина была бы нормальной – выход на этот устойчивый низкопродуктивный режим. Но мы мыслим несколько иначе.