Предисловие

Прогнозирование научно-технического прогресса — важный инструмент планирования развития народного хозяйства Советского Союза. В принятом XXV съездом КПСС документе «Основные направления развития народного хозяйства СССР на 1976—1980 гг.» решено «Повысить обоснованность прогнозов научно-технического прогресса и социально-экономических процессов, расширить использование этих прогнозов при разработке народнохозяйственных планов»1.

Как известно, прогнозирование научно-технического прогресса — дело исключительно сложное. Научно-технический прогресс на отдельных стадиях и отрезках проходит ряд этапов от зарождения научных идей до многообразного распространения последствий массового использования продуктов или процессов, в которых эти идеи в конечном счете находят материальное воплощение. Разные этапы этого процесса характеризуются различной управляемостью, возможностью и масштабами планомерного вмешательства в их ход. Так, процесс разработки новых научных идей, технических решений зависит от действия множества различных факторов, и в связи с этим его конкретные результаты и продолжительность в значительной степени содержат элементы неопределенности. В то же время освоение производства продукции, использование процессов, в которых эти новые идеи и решения воплощены, могут стать объектом планомерного управления: в рамках социалистического общества — на любом уровне, при капитализме — как правило, лишь на уровне предприятий и фирм. Однако и здесь сохраняется некоторый элемент неопределенности, которая присуща предшествующему этапу. Это суждение следует распространить и на этап проявления последствий отдельных научно-технических сдвигов, который, кроме того, характеризуется и собственной неопределенностью, проистекающей из факта многообразия, сложности и далеко не полной изученности всей системы взаимодействий, присущих человеческому обществу и его связям с природой.

Все это делает перспективное научно-техническое развитие объектом прогнозирования и при этом — объектом особой трудности. Наряду с этим важность получения все более надежных прогнозов этого процесса неуклонно возрастает в связи с особыми чертами современной научно-технической революции. Ца нынешнем уровне развития человеческого общества количественные, экстенсивные факторы его прогресса все больше перемещаются на второй план, уступая место качественному совершенствованию производства, потреб

ления, образа жизни. Этот факт нашел весьма четкое выражение в материалах и решениях XXV съезда КПСС. Вместе с тем это объективное требование современности пробивает себе путь и через стихийные антагонистические процессы, господствующие в капиталистическом обществе, и находит свое выражение в разнообразных явлениях базисного и надстроечного порядка. Ясно, что в решении качественных задач общественного развития одним из основных инструментов является научно-технический прогресс. В значительной мере именно поэтому происходит и, видимо, будет продолжаться интеграция отдельных этапов этого процесса: науки, технического творчества, производства, использования его результатов и учета последствий. В свою очередь такая интеграция сократила продолжительность научно-технического развития на отдельных направлениях, сблизила во времени их начальные и конечные отрезки, придала этому процессу особую практическую значимость и силу. С другой стороны, человечество оснащено ныне столь мощными и быстро совершенствуемыми средствами воздействия на окружающую природу, что характер, результаты, последствия отдельных научно-техниче- ских сдвигов оказывают сильное и подчас кардинальное воздействие на все человеческое общество.

Возрастающая значимость, скорость, мощь результатов научно- технического прогресса делают особо важным его научное предвидение. Это обстоятельство обусловливает значительные усилия, которые уделяются методике и организации научно-технического прогнозирования в нашей стране и в капиталистических государствах.

В Советском Союзе систематически переводятся и публикуются наиболее серьезные труды в области научно-технического прогнозирования. Предлагаемая читателю книга продолжает серию таких публикаций. Это — обширный сборник тематически систематизированных статей специалистов в методологии и методике, организации и практике научно-технического прогнозирования в США. Составители и редакторы книги — американские профессоры Дж. Брайт и М. Шеман.

Дж. Брайт знаком советскому читателю как составитель, редактор и один из авторов книги «Научно-техническое прогнозирование для промышленности и правительственных учреждений», переведенной на русский язык и опубликованной издательством «Прогресс» в 1972 г. Это издание представляло собой специально подготовленный к печати сборник материалов конференции по методам научно-техниче- ского прогнозирования, проведенной в США Центром по вопросам промышленного управления в 1967 г. Новая книга обобщает материалы, представленные на курсах и семинарах этого Центра в 1968— 1971 гг. и специально подготовленные их авторами (с необходимым обновлением) к изданию для читателей из среды менеджеров, т. е.

руководящих сотрудников управленческого аппарата частных компаний.

Таким образом, эта книга отражает совершенствование в принципах, методах, организации научно-технического прогнозирования в США, происшедшее или выявившееся в конце 60-х — начале 70-х годов в - результате многолетних исследований и разработок в этой области. Эта книга содержит изложение ряда новых теорий и концепций в области научно-технического прогнозирования, характеризует развитие некоторых ранее известных принципов и методов этого плана, попытки учесть в прогнозах науки и техники взаимодействие этой сферы общественной деятельности с некоторыми «внешними» для нее факторами — политическими, социальными, экологическими, рассказывает об опыте организации прогностической работы в рассматриваемой сфере.

Содержание этой книги, компетентное отражение в ней событий переднего края всего широкого фронта прогностической работы в области научно-технического развития, развернутой в правительственных учреждениях, крупных фирмах, научно-исследовательских учреждениях и высших учебных заведениях США, делает ее, на наш взгляд, безусловно интересной для советского читателя, существенно и весьма конкретно пополняет ранее изданные в нашей стране переводные работы по данной проблеме (Янча, Брайта, .Мартино, Мэнсфилда и др.).

Содержащиеся в книге статьи сгруппированы по тематическому принципу в пять частей: «Пути совершенствования научно-техниче- ского прогнозирования», «Новое в методах научно-технического прогнозирования», «Применение научно-технического прогнозирования к практическим проблемам», «Расширение рамок научно-техниче- ского прогнозирования — учет внешних фактбров» и «Организация научно-технического прогнозирования». При переводе ряд менее интересных для советского читателя статей был по разным мотивам исключен: одни — как рассказывающие об опыте научно-техническо- го прогнозирования исключительно в рамках военного ведомства США, другие — как посвященные учету в прогнозах специфических для капиталистической системы политических, социальных и организационных аспектов научно-технического развития. Наконец, некоторые статьи (в частности, входящие в четвертую и пятую части книги) были при переводе опущены для наибольшей ориентации русского издания на вопросы методологии и методики научно-тех- нического прогнозирования, на их практическое применение.

Наибольшее число статей в публикуемом варианте сборника посвящено проблемам методики прогнозирования научно-техничес

кого прогресса.

Среди работ первого направления наибольшее внимание, на наш взгляд, привлекает статья физика Д. Пайка — пионера применения метода Делфи в отраслевом прогнозировании научно-технического прогресса. В публикуемой статье автор предлагает оригинальный подход к решению проблемы определения возможного будущего развития техники с помощью системы диаграмм[1]. В этих двумерных диаграммах по одной оси отложено время, по другой — внешние факторы, определяющие конкретные пути (или ограничения) развития соответствующего устройства или технологии. Такими факторами могут быть экологические и социальные условия развития, технические возможности осуществления открытий и изобретений, емкость рынка (спрос) и т. д. Цель создания такой системы связанных между собой в логической последовательности диаграмм — выявить альтернативы для будущих технических решений и их возможных последствий. По мнению автора, подобного рода диаграммы окажут такую же помощь прогнозисту, как географическая карта путешественнику. Большое место в статье уделено описанию методики построения диаграмм.

К названному направлению можно отнести и статью составителя сборника Дж. Брайта, которую, по-видимому, можно выдвинуть на первое место в сборнике по степени новизны предлагаемых идей В статье предлагается в качестве инструмента прогноза использование «сигналов-провозвестников». Выбор подобных сигналов и их применение базируются прежде всего на глубоком содержательном анализе исследуемой проблемы и условий, в которых протекает процесс создания и утилизации новшеств и изобретений.

Ряд статей сборника в той или иной мере затрагивает проблемы прогнозирования с помощью экстраполяции. Интерес к этому старейшему и наиболее распространенному методу можно понять.

При экстраполяции явно или неявно исходят из двух допущений: Развитие явления может быть с достаточным основанием охарактеризовано плавной (эволюторной) траекторией — трендом. Тренд

обычно поддается формализации, его представляют в виде некоторой функции времени. Общие условия формирования тренда не претерпят существенных изменений в будущем.

Экстраполяция базируется на свойстве инерционности некоторых явлений. В самом деле, процессы развития, как известно, носят диалектический характер, который, в частности, проявляется в сочетании черт устойчивости и изменчивости этого развития. Соотношение этих черт в характеристике развития за определенные хронологические интервалы весьма важно для прогнозирования. Так, если изучаемые и прогнозируемые процессы имеют достаточно длительную историю и накоплен материал, позволяющий вскрыть закономерность и тенденции в их развитии и взаимосвязях с другими явлениями, а сами процессы обладают большой инерционностью, то гипотеза о будущем развитии этих процессов в значительной мере, хотя и не исключительно, может базироваться на анализе прошлого. Инерционность проявляется двояким образом: во-первых, как инерционность взаимосвязей, т. е. как сохранение в основных чертах механизма формирования явления (иначе говоря, сохранение зависимости, корреляции прогнозируемой переменной от совокупности переменных-аргументов); во-вторых, как инерционность в развитии отдельных сторон процессов, т. е. как некоторую степень сохранения их характера,— темпов, направления, колеблемости основных количественных показателей на протяжении сравнительно длительных хронологических отрезков.

Инерционность первого рода позволяет применить в прогнозировании уравнения, характеризующие зависимости явлений (например, различного рода регрессии); инерционность второго рода дает возможность для экстраполяции трендов.

При рассмотрении экстраполяции трендов[2] затрагивается ряд вопросов, связанных, так сказать, с философией самого метода и интерпретацией получаемых результатов. Рассматриваются также некоторые специальные тренды с ограничениями, проблемы корреляции трендов различных технических параметров. Интересной новацией является введенное недавно понятие «качественного тренда». Автор одной из статей, Джекович, предостерегает от излишнего увлечения экстраполяцией на основе тренда, особенно если предпринимаются попытки прогнозирования экономических переменных. Надо отметить, что опасность механического подхода к экстраполяции отмечалась в советской статистической литературе еще в 20—30-х годах. Экономическое прогнозирование — слишком серьезное дело, для того чтобы можно было ограничиться одними формальными подходами. Джекович предлагает рассматривать тренд лишь как некоторую отправную базу для прогнозирования, как инструмент

получения «прогностического сырья», которое должно пройти соответствующую дальнейшую обработку.

Инерционность первого роДа используется как основа для построения моделей, характеризующих связь изменения технологического параметра с кумулятивной численностью произведенных соответствующих устройств (статья А. Фусфелда). При построении указанной модели, названной несколько претенциозно — «функция технического прогресса», предполагается, что с увеличением общего выпуска продукции растут средства, вкладываемые в НИОКР, накапливаются различные совершенствования и новшества. Предлагаемая регрессионная модель по своей форме повторяет известную в технико-экономическом анализе «кривую обучения». Регрессионные модели стали особенно широко применяться в прогнозировании в последнее время. Это объясняется прежде всего тем, что причинно- следственный механизм выступает в регрессионных уравнениях, так сказать, в наглядной форме. Прогноз в этом случае лучше поддается содержательной интерпретации, чем простая экстраполяция тенденции. Во всяком случае, при применении регрессий (а точнее, при их получении) становится более ясным воздействие отдельных факторов, и прогнозист полнее понимает природу исследуемого явления. Кроме того, регрессии создают базу для расчетного экспериментирования с целью получения ответов на вопросы типа «Что будет, если...?».

Ряд статей посвящен различным асректам использования в целях научно-технического прогнозирования так называемого «метода построения дерева целей»[3]. Этот метод в различных его разновидностях довольно широко используется в капиталистических странах для «нормативного прогнозирования», исходящего из каких-либо общих целей перспективного развития и позволяющего построить дерево соподчиненных целей и задач, оценить их относительную важность для достижения намеченного результата, соответственно распределить имеющиеся ресурсы.

* В книге применение этого метода показано на примере прогнозирования результатов астрономических исследований (статья Гордона и Раффенспергера). Другая статья, связанная с использованием «дерева целей» для научно-технического прогнозирования (автор Свэгер), посвящена распространению этого «дерева» на области, «внешние» по отношению к тому или иному конкретному объекту перспективного анализа: окружающая обстановка (включая все развитие науки и техники) и реакция «потребителя» на результаты использования прогнозируемых научно-технических сдвигов. По своему построению это дерево является «горизонтальным», т. е. отображает структуру взаимодействия и связей исследуемого объекта с дру

гими. Оно предназначено для выявления различных перспективных ситуаций, которые следует учесть при разработке прогноза, и тем самым, скорее, представляет собой инструмент построения «сценариев» (с помощью определения показателей относительной важности отдельных изменений обстановки), чем метод «нормативного прогнозирования». Статья представляет собой подробное изложение методики построения таких вариантных схем, которые автор назвал «деревьями на перспективу».

Попытка применения моделей системной динамики (имитационные модели, впервые предложенные Дж. Форрестером[4]) для решения некоторых проблем научно-технического прогнозирования приводится в работе А. Блэкмена. В качестве объекта анализа взята деятельность промышленной исследовательской лаборатории. Статья вызывает определенный интерес, поскольку имитационный подход к прогнозированию сочетается в ней с нормативным и учетом ряда ограничений. Строго говоря, здесь речь идет не о прогнозировании, а о выявлении различных альтернатив деятельности лаборатории, ориентированных на потребность.

В части, содержащей материалы, относящиеся к практическому применению методов научно-технического прогнозирования к конкретным проблемам современности, приведены прогнозы развития электронно-вычислительной техники, реактивных двигателей, систем связи. В соответствующих статьях продемонстрировано использование различных методов научно-технического прогнозирования: экстраполяция тренда, морфологический и структурный анализы, приемы статистического прогнозирования. Цели, преследовавшиеся при разработке представленных в этой части прогнозов, также различны: обоснование для проектирования новой техники, выбор наилучших образцов техники для перспективного сбыта, отбор наиболее многообещающих тем при планировании исследовательской работы и т. д. Статьи, помещенные в этой части, изобилуют конкретными сведениями, приспособлены к практическим интересам промышленных фирм и их отраслевых групп.

На наш взгляд, наиболее перспективные методы прогнозирования научно-технического развития должны содержать элементы большинства из перечисленных выше приемов прогнозирования. Эти методы и практические разработки прогнозов научно-технического развития, освещенные в данной книге, будут представлять интерес для советских экономистов.

Доктор экономических наук Л. М. Громов Доктор экономических наук Е. М. Чет ы р кин