Зарубежный опыт корпоративного и национального прогнозирования научно-технологического развития

Мировая экономика характеризуется растущим интересом к научно-технологическому прогнозированию. Подобные прогнозы выступают инструментами формирования стратегий развития, а также подготовки программ и корпоративных планов. Используется аналогичные методы и на государственном уровне. Результативность разрабатываемых прогнозов во значительной мере определяется методами и формами организации, которые использовались при составлении [19, с.11].

Так, на сегодня в мире разрабатывают порядка 700 масштабных прогнозов научно-технологического развития, примерно 230 — в США, 130 — в Европе. Признается, что в США прогнозирование –это важнейшая форма регулирования национальной экономики [17, с. 15-17]. К разработке прогнозов привлекаю все категории заинтересованных лиц - авторитетных ученых, разработчиков технологий, бизнесменов и практиков.

Общее состояния прогностической деятельности Евросоюза говорит о развитии и преобладающем использовании форсайт-исследований в сравнении с известными и привычными традиционными формами прогнозов.

Форсайт – это система методов экспертной оценки стратегических направлений как социально-экономического, так и инновационного развития, позволяющая выявить технологические прорывы, способные оказать воздействие на экономику и общество в средне- и долгосрочной перспективе. Основа таких прогнозов – экспертные оценки.

Ныне форсайт-прогнозы признаны и широко используются в качестве одного из ключевых инструментов при формирований государственной политики в странах Западной Европы [19, с. 12].

Причем,/ стоит отметить, что и организация, и методика форсайт-исследований, применяемых в европейских странах, имеют существенные различия в странах-лидерах в области европейской прогностической деятельности, таких как: Великобритания, Германия, Испания, Италия, Нидерланды, Швеция, Финляндия, Франция. Изучение их сложившейся практики форсайт-прогнозирования в период становления представляется и последующего развития представляется чрезвычайно актуальным с точки зрения возможности использования столь успешно используемого и востребованного инструмента в условиях России.

Становление форсайт-исследований в Германии характеризуется их совместным выполнением исследований с Японией в рамках сотрудничества. Это обуславливается тем, что в Германии сочли актуальным перенять опыт использования метода Дельфи, где Япония – признанный мировой лидер. Данная методология разрабатывалась в в конце 1950-х годов США для своего оборонного сектора, но японцы значительно усовершенствовали методику, переориентировав ее на социально-экономические аспекты, с тех пор ее понимают как синоним Форсайта.

Другой важнейшей исследовательской задачей выступает разработка общей методологии мониторинга имеющихся технологических трендов [25, с. 58]. Подобная методология по сути содержит методы выявления зарождающихся технологий, а также технологических решений проблем, исследовательские фронты и определение потенциальных исследовательских областей, а также другие типы трендов.

Различия в протекающем процессе технологического мониторинга обусловливаются как постановкой задачи, так и источниками данных, а также - методами их анализа. На рис. 1 показаны различные возможные пути всех этапов мониторинга технологических трендов. Исходя из этого, можно сделать вывод, что процесс мониторинга зависит от выбранного типа тренда (такие как, например, зарождающиеся технологии, исследовательские фронты, технологические решения, потенциальные исследовательские области и т. д.); или источников информации (базы данных публикаций, патенты, новости и т. д.); а также методов извлечения информации (, список ключевых слов, широкий тематический запрос и т.д); учитываются и единицы анализа, и методы обработки и валидации выявленных трендов (качественные, количественные и их комбинации) [17, с.16].

Рис. 1. Основные характеристики качества прогноза везде ссылки

Основой прогнозирования «дельфийским методом» выступают сводки и группировки статистической информации. Однако, поверхностность подхода к методологическому обеспечению может создавать проблему отсутствия фильтров для отсеивания недостоверных прогнозов. Экспертные инструменты в свою очередь отличаются ограниченным охватом данных, некоторой долей субъективизма и возможностью лоббирования личных интересов. Такие проблемы требуют совершенствования методов прогнозирования, и решение найдено – это создание систем комплексного управления большими массивами данных, называемое BigData. Поскольку современный уровень развития информационных технологий дает возможность быстро и качественно анализировать большие объемы данных, нивелируя недостатки экспертных инструментов прогнозирования.

Проблема здесь заключается в том, что системы интеллектуального анализа больших массивов данных, которые могут позволить интегрировать разнородные данные и извлекать из них конкретные значимые выводы, на сегодня, носят, как правило, узкоспециализированный характер и ориентируются на конкретных пользователей. Кроме того, разработка подобных систем весьма капиталоемкая задача, требующая значительных затрат времени.

Однако передовой опыт Японии показывает, что использовать указанные методы реально и на государственном уровне. Более того, это приносит значительные позитивные результаты в долгосрочном периоде. Поэтому, представляется необходимым в целях повышения качества научно-технологического прогноза, использовать данные, получаемые в результате форсайт-исследований методом экспертных процедур путем дополнительного использования при прогнозировании инструментов теории решения изобретательских задач (ТРИЗ). Это в значительной мере будет способствовать повышению качества прогнозов, благодаря использованию творческого воображения и потенциала экспертов соотношении не только с их субъективным мнением, но и независимыми от их мнения объективными законами развития технических систем. Что значительно улучшит качество прогнозов.