Прогнозирование инновационого потенциала

     Разработки (конструкторские, технологические, проектные  и организационные) предназначаются  для экспериментальной, опытной проверки возможности создания новой техники, технологии, продуктов, а также для модернизации серийно выпускаемых предметов и средств труда. Продуктами труда на стадии разработки являются заявки на изобретение, рабочие чертежи на изготовление новой техники, опытные образцы, отчеты об их испытании, подготовке производства к выпуску новой продукции, изменении технологии, схемы новых систем управления, проекты создания новых цехов, предприятий, развития видов транспорта и т.п. Главным при осуществлении прогнозов развития науки и техники на стадии разработки являются выбор наиболее перспективных разработок, существенно влияющих на рост производительности труда, сокращение расхода материалов на единицу продукции, рациональное использование природных ресурсов, охрана окружающей среды, т.е. выбирается лучший вариант по экономическим и техническим показателям. При прогнозировании разработок основными объектами прогноза являются: качество, стоимость, эффективность, потребность в трудовых, финансовых, материальных ресурсах на создание новой техники.

     При прогнозировании прикладных исследований и разного рода разработок применяются  методы экстраполяции, экспертных оценок, моделирования, оптимизации, а также  методы, основанные на анализе патентной  документации и научно-технической информации.

     Стадия  подготовки производства предназначается  для строительства предприятий  по выпуску новых средств и  предметов труда, подготовки действующих  предприятий к выпуску новой  техники за счет частичной или  полной модернизации, реконструкции производства, для сооружения опытных и опытно-промышленных установок.

     Основными задачами прогнозирования на этой стадии являются выбор, обоснование и определение  путей наиболее быстрого сооружения предприятий и реконструкции  действующих.

     Стадия  подготовки производства в некоторых  отраслях экономики может сливаться  со стадией разработки. Подготовку производства можно сократить во времени за счет внедрения мероприятий  по подготовке производства при выпуске  опытного образца, партии.

     Серийное производство предназначается для выпуска новых средств, предметов труда и продуктов. На этой стадии НТП окончательно осуществляются идеи, выдвинутые на предшествующих стадиях. На стадии серийного производства основными задачами НТП являются внедрение новой техники, материалов, технологии, существенно увеличивающих производительность труда во всех отраслях экономики и эффективность общественного производства за счет экономии материалов, энергии, лучшей организации труда, использования основных фондов, повышения качества выпускаемой продукции.

     На  стадии эксплуатации новая техника  поступает на производство и в  личное потребление. После морального и физического устаревания изделия  и продукты снимаются с серийного  производства и эксплуатации, т.е. завершается жизненный цикл определенного вида техники.

     В процессе прогнозных расчетов производства и эксплуатации новой техники  используются методы экспертных оценок, экстраполяции, оптимизации, факторные  и имитационные модели, система укрупненных  балансовых расчетов. При выборе методов прогнозирования важным является глубина упреждения прогноза. Если прогнозируемый процесс можно представить эволюционным, без скачков, то применение формализованных методов оправдано для определения скачка и оценки времени его осуществления; если же в нем возможно появление скачков, то необходимо применять методы экспертных оценок, а на участках эволюционного процесса применять формализованные методы.

     Методы  экспертных оценок основываются на мнении одного или нескольких специалистов (экспертов) о перспективах развития науки и техники. Следует отметить, что существуют области науки и техники, в которых невозможно использовать другие методы прогнозирования, а также сферы, где отсутствует информация о состоянии объекта в прошлом периоде или научно-техническое развитие в большей степени зависит от принимаемых решений, чем от самих технических возможностей производства. Рассмотрим некоторые методы, получившие распространение в мировой практике.

     Метод комиссий. Суть этого метода состоит  в том, что специалисты при принятии решения влияют друг на друга так, чтобы компенсировать свои ошибки. Этот метод обладает как преимуществами, так и недостатками.

     Среди основных преимуществ следует отметить такие, как:

     1) информационная насыщенность, т.е.  если состав комиссии тщательно подобран и в нее включены лица, являющиеся специалистами в данной области науки и техники, то общее количество информации, которой располагает группа, гораздо больше информации, которой располагает каждый из членов в отдельности;

     2) равенство количества факторов, т.е. количество факторов, относящихся  к данной области науки и  техники, рассматриваемых группой,  не меньше количества факторов, рассматриваемых любым членом  группы;

     3) коллективная ответственность экспертов.  Суть этого принципа состоит в том, что группы экспертов с большей готовностью принимают на себя ответственность, чем отдельные специалисты. Это обстоятельство имеет очень важное значение при прогнозировании. Возможно, что прогноз весьма "профессионально рискован" для отдельного специалиста и в корне отличается от общепринятых суждений коллег. Тогда предложение этого прогноза может неблагоприятно отразиться на дальнейшей научной деятельности специалиста. Совместная же работа в комиссии дает возможность эксперту убедить коллег по работе в группе в правильности своих взглядов, а их поддержка, возможно, избавит от сомнений и заставит пойти на риск.

     Недостатки  метода:

     1) группа специалистов может оказывать  сильное давление на отдельных  членов группы, вынуждая, например, одного согласиться с большинством, даже если последний понимает, что общая точка зрения ошибочна;

     2) эксперименты с небольшими группами  показали, что часто берет верх  не обоснованность, а количество  замечаний "за" и "против". Следовательно, "крикливое" меньшинство может подавить остальных участников группы, даже если при объективном рассмотрении не будет обладать каким-либо преимуществом;

     3) существенное влияние на группу  может оказывать профессионал  с хорошей репутацией или же  просто эксперт, обладающий даром  убеждения.

     При прогнозировании методом комиссий приходится смиряться с его недостатками в силу весомости его преимуществ.

     Метод "Дельфи" является наиболее прогрессивным  методом, позволяющим устранить  указанные недостатки, и предполагает осуществление опроса группы специалистов с помощью серии анкет, причем в анкете содержатся не только вопросы, но и имеется информация относительно степени согласованности мнений членов группы. Каждое последующее представление анкеты на рассмотрение называется "туром опроса", а коллектив экспертов — "жюри".

     Метод написания сценариев предполагает установление логической последовательности событий с тем, чтобы показать, как, исходя из существующей или какой-либо другой заданной ситуации, может шаг  за шагом развертываться будущее состояние. При использовании этого метода в научно-техническом прогнозировании отмечают следующие положительные моменты:

     • сценарии максимально ослабляют  традиционность мышления. Они, по словам одного из первых ведущих специалистов этого метода, "позволяют погрузиться в незнакомый, и быстро изменяющийся мир настоящего и будущего";

     • сценарии способствуют детализации  исследователем процессов, которые  он мог бы упустить, руководствуясь лишь абстрактными соображениями.

     Метод исторической аналогии — один из возможных подходов к более "строгому" прогнозированию, заключающийся в сравнении прогнозируемых трансформаций новых технологических структур или отдельных технологий с какой-либо сходной технологической трансформацией в прошлом.

     Метод коллективной генерации идей («мозговая атака») широко используется в мировой практике при прогнозировании развития науки и техники. Применяются и его модификации, в частности метод "635". Следует отметить, что с помощью данных методов целесообразно осуществлять прогнозы на кратко- и среднесрочный периоды.

     Мировой опыт свидетельствует, что из всех методов  экспертных оценок метод "Дельфи" представляет собой наиболее совершенный  образец экспертного прогнозирования  развития науки и техники.

     Методы  прогнозирования по аналогии следует  отнести к категории "наивных" моделей. "Наивность" их заключается в предположении, что какова бы ни была причина, вызвавшая определенное поведение технологической трансформации в прошлом, она будет вызывать подобное поведение и в будущем.

     Метод морфологического анализа разработан швейцарским астрономом Цвикки, когда он был временно привлечен к участию в ранних стадиях ракетных исследований и разработок фирмы "Аэроджет инжиниринг корпорейшн". По словам создателя, "метод ... охватывает всю совокупность решений данной проблемы" и предполагает осуществление прогноза по этапам:

     1-й  этап — дается точная формулировка  проблемы, требующей решения;

     2-й  этап — определяются важнейшие  параметры, от которых зависит  решение проблемы; таким образом,  второй этап заключается в изучении всех параметров и выделении из них особо значимых;

     3-й  этап — по данным параметрам  строится матрица, и формируются  возможные варианты решения проблемы;

     4-й  этап — определяется функциональная  ценность всей совокупности полученных  решений;

     5-й  этап — осуществляется выбор оптимальных решений и способов их реализации.

     Методы  экстраполяции тенденций предполагают, что существующий темп технического развития сохранится и в будущем. При этом в зависимости от установленной  закономерности (предшествующая—последующая) прогноз ведется по экспоненциальному или линейному закону. Особое место при использовании методов экстраполяции тенденций занимает выбор и обоснование параметров прогнозируемого объекта. Каждый параметр должен быть измеримым и характеризовать по возможности обобщенную функцию. При этом необходимо располагать данными о прошлом развитии параметра. Кроме того, параметр должен удовлетворять требованию сопоставимости.

     Хотя  методы экстраполяции являются простыми и широко применяются в практике, они имеют серьезные недостатки, так как не позволяют предсказать результат развития науки и техники в случае изменения условий. Не могут быть получены и данные о том, какие условия следовало бы изменить, чтобы добиться желаемого темпа внедрения нововведений. Самым же значительным недостатком является недостоверность прогнозных данных при большом временном интервале. В связи с этим методы экстраполяции целесообразно применять на начальном этапе научно-технического прогнозирования. 
 
 
 

     Заключение   

     Вероятностно-статистические методы эффективны только при достаточно большом числе повторяющихся событий, когда это число превосходит 50, или, может быть, 10.

     Вероятностно-статистический анализ предполагает научно-обоснованный расчет различных коэффициентов, позволяющих  делать соответствующие оценки.

     Таким образом, применение статистики опирается  на вероятностную модель явления  или процесса. Используются два параллельных ряда понятий – относящиеся к  теории (вероятностной модели) и  относящиеся к практике (выборке  результатов наблюдений). Например, теоретической вероятности соответствует частота, найденная по выборке. Математическому ожиданию (теоретический ряд) соответствует выборочное среднее арифметическое (практический ряд). Как правило, выборочные характеристики являются оценками теоретических. При этом величины, относящиеся к теоретическому ряду, «находятся в головах исследователей», относятся к миру идей (по древнегреческому философу Платону), недоступны для непосредственного измерения. Исследователи располагают лишь выборочными данными, с помощью которых они стараются установить интересующие их свойства теоретической вероятностной модели.

     Зачем же нужна вероятностная модель? Дело в том, что только с ее помощью  можно перенести свойства, установленные  по результатам анализа конкретной выборки, на другие выборки, а также на всю так называемую генеральную совокупность. Термин «генеральная совокупность» используется, когда речь идет о большой, но конечной совокупности изучаемых единиц. Например, о совокупности всех жителей России или совокупности всех потребителей растворимого кофе в Москве. Цель маркетинговых или социологических опросов состоит в том, чтобы утверждения, полученные по выборке из сотен или тысяч человек, перенести на генеральные совокупности в несколько миллионов человек. При контроле качества в роли генеральной совокупности выступает партия продукции.