Прогнозирование и планирование инновационной деятельности организации

3) существенное влияние  па принятие прогноза может  оказывать какой-либо профессионал  с хорошей репутацией или же  просто эксперт, обладающий даром убеждения.

При прогнозировании  методом комиссий приходится примиряться с недостатками этого метода за счет его преимуществ.

Наиболее прогрессивным  методом, позволяющим устранить  указанные недостатки, является метод "Дельфи", который характеризуется тремя отличительными особенностями: анонимностью, возможностью использования результатов предыдущих туров опроса, обработкой точек зрения на ЭВМ и наличием обратной связи с экспертами для выработки согласованного суждения по решаемой проблеме. Метод "Дельфи" осуществляется путем опроса группы специалистов с помощью серии анкет, причем в анкете не только задаются вопросы, но имеется и информация относительно степени согласованности мнений членов группы. Каждое последующее представление анкеты на рассмотрение называется "туром опроса", а коллектив экспертов в этом методе получил название "жюри".   В первом туре опроса анкета является бесструктурной и допускает любые ответы. В анкете члены жюри опрашиваются для составления прогноза в определенной области науки и техники. Члены же жюри отбираются, как правило, так, что они гораздо лучше, чем  руководитель, знают соответствующую область науки и техники. После того, как прогнозы членов жюри возвратились к руководителю, он должен объединить их в единый прогноз. Этот прогноз расчленяется на ряд отдельных событий, формируется перечень событий, который становится анкетой второго тура.

Во втором туре члены  жюри получают перечень событий и  должны определить даты, когда может произойти реализация этих событий, а также привести соображения, в силу которых они считают свои оценки правильными. После того как прогнозы и оценки дат, сделанные членами жюри, вернулись к руководителю, последний должен подготовить статистическую сводку мнений членов жюри, упоминая аргументы и доводы в пользу того, что событие произойдет раньше или позже. Третья анкета состоит из перечня событий, групповой медианы дат наступления событий и дат верхнего и нижнего квартилей для каждого события.

В третьем туре члены  жюри получают перечень событий, статистическое описание мнений жюри и сводку аргументов. Их просят дать обзор документов и сформулировать новые оценки предполагаемой даты наступления каждого события. Если их новая оценка не попала в интервал между квартилями, то их просят обосновать свою точку зрения и прокомментировать точку зрения тех, кто придерживается противоположных взглядов. Работа же руководителя после получения им анкет во многом аналогична той, которую он выполнял после второго тура. Oн должен суммировать оценки группы, рассчитав новые медианы и квартили, суммировать аргументы, а затем объединить все это в новый прогноз.

В четвертом туре члены жюри получают вышеупомянутый прогноз и, приняв во внимание аргументы и критику, должны составить свой вариант прогноза. Руководитель, получив прогнозы от членов жюри, снова рассчитывает медианы и квартили дат для каждого события. Конечный вариант прогноза состоит из перечня событий с соответствующими медианами и квартилями дат.

Описанный выше метод  представляет собой первоначальный вариант, разработанный в США сотрудниками "РЭНД корпорейшн". В настоящее же время существует ряд его модификаций, в том числе и с применением ЭВМ, что позволяет повысить эффективность метода.

Метод написания сценариев  предполагает установление логической последовательности событий, чтобы показать, как исходя из существующей или какой-либо другой заданной ситуации, может шаг за шагом развертываться будущее состояние. Для научно-технического прогнозирования с использованием этого метода 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 принуждают исследователя  заниматься деталями и процессами, которые он мог бы упустить, руководствуясь лишь абстрактными соображениями.

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

Историческая аналогия всегда играла некоторую осознанную или неосознанную роль при прогнозировании, которое распространяется лишь на соседний или следующий за ним уровень, например при прогнозировании воздействия определенного нововведения на рынок.

При использовании метода аналогии необходимо учитывать ряд  его особенностей. Прежде чем пользоваться выявленными прогнозированием аналогиями, следует провести их тщательное сопоставление, установить, что это сходство носит не случайный характер. Если не соблюдать этого требования, можно допустить существенные ошибки.

Весьма сложно также, учитывая разные исторические условия, получить достоверный прогноз о  возможном исходе прогнозируемой ситуации на основе аналогичного исхода прошлого события. Для решения этой проблемы рекомендуется учитывать совокупность факторов, относящихся к окружающей обстановке и условиям, оказывающим существенное влияние на прогнозируемый вид нововведения. К таким факторам относятся: технологические, экономические, управленческие, политические, исторические, социальные, культурные, интеллектуальные, этические и экологические. Каждый из них состоит из нескольких элементов.

Таким образом, необходимыми предпосылками успешной реализации метода аналогий являются: предварительный анализ и структуризация технологического развития соответствующей экономической системы, установление ее положения в иерархии глобального технико-экономического развития, выявление национальных особенностей. Лишь после этого возможно установление временной шкалы описания измеряемого процесса и выбор отражающих его показателей, которые должны быть представлены в виде динамических рядов достаточной длины.

При использовании метода аналогий мерой уровня развития технологической структуры экономики той или иной страны служат выраженные в годах характеристики расстояния между достигнутым страной в момент измерения и эталонным уровнем соответствующих параметров технологического развития. В качестве эталонной траектории технологического развития может рассматриваться траектория развития стран-лидеров соответствующих технологических укладов.

Следует отметить, что  уникальные особенности национальных экономик затрудняют их сравнение. Кроме  того, по имеющимся оценкам, погрешность важнейших экономических показателей, исчисляемых статистическими службами развитых стран, составляет 10— 18%. Она еще больше возрастает при сведении показателей, измеренных в разных странах, к сопоставимому виду. Однако это не означает, что с такой информацией нельзя работать. Опыт макроэкономических исследований говорит не только о возможности, но и о плодотворности использования межстрановых сопоставлений для получения не только качественных, но и довольно точных количественных выводов, в том числе и прогнозного характера.

В прошлом историческая аналогия применялась для сопоставления культур. В настоящее же время этот метод в качестве вспомогательного средства для прогнозирования инноваций помогает совершенствовать прогностическую интуицию.

Широко используется в мировой практике при прогнозировании развития науки и техники метод коллективной генерации идей (мозговая атака). 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 усовершенствованный  образец экспертного прогнозирования развития науки и техники.

Методы прогнозирования  по аналогии следует отнести к категории "наивных" моделей. "Наивность" их заключается в предположении о том, 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". Oн предполагает осуществление прогноза ею этапам:

1-й — дается точная  формулировка проблемы, подлежащей  решению;

2-й — определяются  важные характерные параметры,  от которых зависит решение проблемы. Таким образом, второй шаг заключается в изучении всех параметров и выделении из них особо значимых;

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

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

5-й — осуществляется выбор наиболее 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, характеризовать по возможности обобщенную функцию и являться комбинированным. 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, однако они имеют серьезные недостатки. Они не позволяют предсказать результат в развитии науки и техники в случае изменения условий. Не могут быть получены 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. Поэтому методы экстраполяции целесообразно применять на начальном этапе научно-технического прогнозирования.

Многие ученые, занимающиеся проблемами прогнозирования в области  НТП и инноваций, считают, что  в технологическом прогнозировании очередным практическим шагом должна быть разработка моделей. Так, Мартино, еще в 70-е годы предложил идти по пути преодоления недостатков "наивных" моделей, разрабатывать методы и модели, которые дали бы возможность проникнуть во внутренние механизмы поведения технологических систем. Эти методы предполагают использование знания взаимосвязей, причин и следствий внутри технологических систем.

Практика свидетельствует, что  целесообразно параллельно использовать как "наивные" модели, уточняя и развивая их, так и причинно-следственные. В моделях необходимо учитывать число ученых и инженеров, расходы на НИОКР, оценку современного уровня научно-исследовательского и опытно-производственного оборудования и другие факторы, оказывающие влияние на рост производительности той или иной прогнозируемой технологической системы и позволяющие предсказать ее будущее развитие.

Необходимость применения комбинированных методов прогнозирования возникает в случае, если для решения определенной проблемы можно одновременно использовать несколько методов, а также тогда, когда осуществляется прогноз нескольких взаимодействующих технологических систем. При системном анализе взаимодействия между несколькими прогнозами применяются матрицы взаимодействия событий. Матрица может быть использована также для обработки результатов прогнозов, полученных другими методами.

Кроме рассмотренных выше методов, используемых главным образом при "поисковом", исследовательском прогнозировании, применяются еще ряд так называемых нормативных методов. С их помощью рассматриваются все элементы прогнозируемых технологических систем или процессов, их трансформаций, анализируются взаимосвязи между этими элементами, исследуются затраты.

Самыми распространенными  методами разработки нормативных прогнозов являются "деревья целей", морфологические модели, рассмотренные выше, и блок-схемы последовательности выполнения задач. "Деревья целей" применяются в тех случаях, когда анализируемую систему или процесс можно представить в виде уровней причинных взаимосвязей, уровней сложности или иерархических уровней. Морфологические модели используются тогда, когда систему или процесс можно расчленить на элементы, обладающие в свою очередь способностью независимо видоизменяться. Блок-схемы последовательности выполнения задач применяются в тех случаях, когда систему или процесс можно представить в виде одной или нескольких цепочек последовательных этапов. Большое значение в практике современного прогнозирования технологических изменений отводится изучению истории важнейших научно-технических достижений, мониторингу за тенденциями развития всех областей науки и техники, выявлению потребностей общества в решении научно-технических и связанных с ними проблем. Для организации постоянного наблюдения за мировым фронтом научно-технического развития в стране следует иметь разветвленную систему такого мониторинга с целью выявления событий—предшественников будущих важных научно-технических изобретений и открытий.