Чернецов А.Н.
МЕТОДЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ *
Аннотация:
в статье раскрываются основные методы практического содержания процесса прогнозирования в инновационной сфере, рассматриваются проблемы и особенности прогнозирования инновационного развития России. Автором подчеркивается, что одной из основных особенностей научно-технологического прогнозирования является многообразие применяемых методологических подходов и, соответственно, неоднозначность результатов
Ключевые слова:
инновации, научно-технологическое прогнозирование, методы прогнозирования, прогноз, технологическое прогнозирование, технология, методы технологического прогнозирования
Научно-технологическое прогнозирование, являясь разновидностью прогнозирования как такового, обладает всеми основными его признаками и отвечает основополагающим принципам, таким как системность, адекватность, альтернативность. В то же время, имеет особенности, обусловленные спецификой предметной области, отличающие его от прогнозирования, применяемого в других сферах науки. Характерной чертой инновационного прогнозирования является необходимость следования принципу непрерывности, учитывающему все стадии полного инновационного цикла — от фундаментальных научных исследований до коммерциализации инновационных разработок, освоения, производства и сбыта инновационных товаров и услуг. По определению, технологическое прогнозирование направлено на прогнозирование будущих технологических возможностей, атрибутов и параметров. Это не попытка предсказать, как будут протекать технологические процессы. В той же степени технологическое прогнозирование не служит цели повышения рентабельности. Суть этого процесса заключается в том, что можно прогнозировать появление и наличие технологической возможности или атрибута, в то время как общество может не нуждаться в этой возможности. Рассмотрим процесс технологических инноваций. На прогресс и направление развития технологий влияют многие факторы. Наука, организационная политика, организационная структура управления, случай, потребность, финансирование – все эти факторы играют важную роль в определении того, какие технологии, скорее всего, будут доступны нам в будущем. [2] Другой характеристикой технологического прогнозирования является неопределенность степени изменения технологических возможностей. Многие возможности имеют тенденцию к экспоненциальному росту до тех пор, пока они не достигают каких-то естественных границ, например, скорость полета самолета, размер компьютерной памяти и времени доступа к памяти, удельная мощность на литр объема для двигателя внутреннего сгорания и другие. Это является следствием того, что новая технология базируется на предшествующей и от этой комбинации возникает синергетический эффект. В результате наложения технологий часто возникает синергия, характеризующаяся неожиданным и внезапным ростом технологической возможности. Исторически в технологическом прогнозировании сложилась традиция полагаться на мнение наиболее авторитетных экспертов в своей области. Такой подход все больше теряет свою применимость, поскольку технологический прогресс стал зависеть от взаимодействия нескольких, порой совершенно различных, технологий. Отдельный человек в очень редких случаях имеет требуемый уровень знаний во всех релевантных областях. К тому же, играют свою роль факторы управления и финансирования некоторых технологий, имеющих существенное влияние на степень и скорость технологических изменений. Основные методы технологического прогнозирования можно разделить на 2 группы: методы, основанные на числовых данных, и экспертные (субъективные) методы. Прогнозирование на основе обработки числовых данных экстраполирует исторические тенденции путем генерирования подходящей, с точки зрения статистики, числовой последовательности в будущее. Только небольшое число статистических методов имеют дело со сложными взаимозависимостями. Субъективное прогнозирование также может основываться на проекциях прошлого, но в качестве источника информации такие модели используют субъективную оценку экспертов. Следует еще раз подчеркнуть, что технологическое прогнозирование наиболее подходит для предсказания технологических возможностей, а не отдельных характеристик специфических технологических устройств. [4] Экстраполировать – значит сделать заключение о будущем на основе прошлого: если какое-то время наблюдался постоянный темп технологического изменения и улучшения, то целесообразно предположить, что данный темп сохранится и в будущем. Можно выделить четыре подхода использования экстраполяции тренда. Статистическая аппроксимация кривой. Этот метод применим для прогнозирования технологических возможностей. Посредством статистических процедур происходит подгонка прошлых данных к одной или нескольким математическим функциям, например, линейной, логарифмической, Фурье или экспоненциальной. Лучшее соответствие выбирается при помощи статистических тестов, а затем прогноз экстраполируется из выбранного математического соотношения. Анализ пределов. В конечном счете, любой рост ограничен, и всегда существует абсолютный предел прогрессу, который либо осознается специалистами по прогнозированию, либо нет. Рано или поздно проекции должны отражать тот факт, что улучшения могут привести очень близко к этому пределу, но никогда не позволят его преодолеть. Например, тренд по увеличению эффективности трансформации энергии (коэффициент полезного действия) не может превысить 100%. Если современный уровень техники, развитие которой пытаются прогнозировать, далек от теоретического предела, то применение экстраполяции вполне целесообразно. Если, однако, текущая технология приближается к своему пределу или если она не признается исследователями, то прогнозы прошлых улучшений могут серьезно переоценить будущие достижения. Корреляция трендов. Иногда одна технология является предшествующей для другой. Часто достижения предшествующей технологии можно легко перенести на последующую. Когда существует подобная преемственность, знание изменений в технологии-предшественнице можно использовать для предсказания курса развития последующей технологии так же далеко в будущем, каков временной разрыв между двумя технологиями. Экстраполяция данных по предшествующей технологии позволяет также прогнозировать развитие последующей технологии далее, чем на временной разрыв между ними. [1] Многопараметрическая корреляция трендов. Случается, что последующая технология основывается на достижениях не одной, а нескольких предшествующих технологий. В таких случаях последующая технология является композитом или смесью технологий-предшественниц. Фиксированные комбинации предшествующих технологий могут изменять последующую, но в большинстве случаев комбинации не фиксированы, и вклады разных предшественников могут сильно варьировать. Например, улучшение в скорости самолета может являться результатом улучшения в двигателях, материалах, контрольных механизмах, топливе, аэродинамике или различных комбинаций этих факторов. Наиболее общими подходами к научно-технологическому прогнозированию являются генетический (изыскательский) и нормативный (телеологический). Генетический подход строится на ретроспективе развития экономической системы, синтезирует при этом тенденции прошлого и перспективные наработки НИОКР. Генетические прогнозы исходят из предположения об инерционности многих социально-экономических процессов, означающей, что на будущее состояние преимущественно влияют постоянно действующие факторы, определяющие основной тренд развития, отклонение от которого возникает под менее значительным воздействием случайных факторов.
Номер журнала Вестник науки №6 (15) том 4
Ссылка для цитирования:
Чернецов А.Н. МЕТОДЫ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ // Вестник науки №6 (15) том 4. С. 124 - 129. 2019 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/1790 (дата обращения: 25.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2019. 16+