Технологическое прогнозирование - Мартино Дж.

Автор: Мартино Дж.
Теги: переводная литература издательство прогресс управленческие решения теория прогнозирования
Год: 1977
Похожие
Экономика как исусство. Методологические вопросы применения экономической теории в прикладных социально-экономических исследованиях. (ЭТСР)
Рабочая книга по прогнозированию
Теория прогнозирования и принятия решений
Малое прекрасно. Экономика, в которой люди имеют значение
Текст
                    JOSEPH P. MARTINO
Technological
Forecasting
for Decisionmaking
NEW YORK
1972
«iA9
Дж.Мартино
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ
П РОГНОЗИРОВАНИЕ
I к'рснод с английского
«М.1ЦАЯ РЕДАКЦИЯ И ПОСЛЕСЛОВИЕ
И Ж ЮРА ЭКОНОМИЧЕСКИХ НАУК
I» И МАКСИМЕНКО
Фуждаментальна* $ибЯ1#тежш
;<;■ b ЛЕГКОГО
I ос • \,-\::- •'*■" :-HOri
Ynhp^jxh: ■:■■:?.; i"»a
инв. № }OQ.S0
11 : lА ТЕЛЬСТВО «ПРОГРЕСС»
i' >( KBA 1977

нического развития Дж. Мартино дает широкую картину
современного состояния исследований в данной области. На обширном
фактическом материале отражены применяемые в прогностической
деятельности методы, способы расчета и анализа воздействующих
факторов. Представляет значительный интерес описание роли
технологического прогнозирования в процессе принятия решений и
планирования деятельности на различных уровнях и в различных
областях.
При изложении проблем прогнозирования Дж. Мартино исходит
из определенных классовых позиций и интересов, что должно
учитываться советскими читателями при ознакомлении с материалом
книги.
I П Л I» Л I
1ШКДКНИЕ
I «НО IAKOK ТКХНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ?
)ia киша посвящена технологическому прогнозированию. В ней
мм посшрасмся ответить на следующие вопросы: Как составлять
м|)о| по 1ы? Как применять их в конкретных условиях? Как добиться,
•I ioIh.i npoi ho'im были полезны при принятии решений? Данная глава
ц|нц 1анляс1 собой введение, в ней приводится определение
некоторых юрминон, которые будут использованы в книге.
Но мерных, что означает термин «технология» (technology)? Но-
in и- университетское издание словаря Вебстера дает два взаимосвя-
i.iiiiii.ix определения этого термина: «технический метод достижения
ii|>.ik тческих целей» и «совокупность способов, используемых для
iiii'iv'k'iimm предметов, необходимых для существования человека и
мм мини удобств для него». Эллул [1] использует слово «техника»
(li't |||||(.|ис) почти н том же смысле, в каком словарь Вебстера трак-
ivi-i пониже «технология» (technology): «техника — это
совокупит к. меюдоп, рациональным образом разработанных и
обладающих лбеолюпюй )(|)(|)cki И1ШОС1ЫО (на данном этапе развития
экономики) но всех облаоях челонеческой деятельности». Эйрес [2]
i.i i следующее определение пою термина: «целенаправленное
применение упорядоченных знаний на практике, особенно в сфере про-
и шилеiна». Ми одно из них определений не является точным, по-
нимн.ку стремится включить «все» инструменты, методы и
процедуры и ни их «совокупность», используемые для выполнения функций,
попетых челонеку [3]. Невозможно дать определение, которое вклю-
•1.1 но бы все факторы независимо oi того, представляем ли мы их себе
ими HCi, и котрос в ю же самое время давало бы точную характерис-
шку всем тем флкюрам. которые оно включает. В нашей книге мы
примем во внимание свойственную термину «технология» неточность,
ihhkoiii.kv жслаи'лмш дать такое определение, которое учитывало
1н.| нес приведенные выше обстоятельства. Это необходимо для того,
•моОм убедиться в том, что мы не случайно пропустили что-то, что
ц)||*ио быть включено в определение этого термина. В нашей книге
1 'юно «1СХПОЛОГИЯ» будет использоваться в этом общем смысле.
И час i нос i и, зтот термин охватывает не только механические устрой-
7

ства, но включает также такие «средства программирования», как
различные процедуры и методы организации человеческой
деятельности, а также средства, используемые для описания или
моделирования поведения человека.
Мы имеем дело с прогнозированием технологии, когда
технология должна рассматриваться в широком смысле. В частности,
«технологический прогноз представляет собой предсказание будущих
характеристик полезных машин, процедур или методов работы».
Это определение прогноза заключает в себе два важных момента.
Во-первых, технологический прогноз имеет дело с такими
показателями, как параметры технических характеристик работы машины
(например, скорость, производительность, точность выполнения
операций и т. д.). Прогноз ничего не говорит о том, как эти показатели
будут достигнуты. Иначе говоря, прогнозисту не нужно самому
изобретать машину (или что-нибудь ей подобное), появление которой
он заранее предсказал. Прогноз может даже предусматривать
достижение таких технических характеристик, которые выходят за пределы
возможностей технических устройств, выполняющих те или иные
определенные функции. Прогнозисту не нужно указывать, каким
образом эти пределы будут преодолены. Прогнозист выполнил свою
задачу, если предсказал, что эти ограничения будут в будущем
преодолены.
Во-вторых, при технологическом прогнозировании имеют дело
с машинами, процедурами и методами работы.
Некоторые авторы дали более расширенные определения
технологического прогноза. Эти определения предусматривают, чтобы
прогноз был сделан с высоким уровнем достоверности и включал бы
характеристику тех ресурсов, которые требуются для реализации
этого прогноза. Однако эти требования, хотя и необходимые в
некоторых случаях, не должны выполняться во всех технологических
прогнозах. Например, когда существует значительная
неопределенность в наступлении того или иного события, прогноз с высоким
уровнем достоверности будет обязательно предусматривать широкие
пределы достоверности (выраженные в процентах от абсолютных
значений прогнозируемых величин). Хотя последнее обстоятельство
и «защищает» прогнозиста, такой прогноз дает мало пользы тем,
кто им пользуется. В этих случаях для выражения высокой степени
неопределенности следует использовать не пределы достоверности,
а другие способы. В этих случаях установление высокого уровня
достоверности может привести нас к неудаче. Принцип выделения
ресурсов, необходимых для того, чтобы реализовать прогноз
возможностей, имеет значение только для принимающих решения
специалистов, способных существенно изменить структуру ресурсов, которые
в дальнейшем предполагается направить на развитие конкретной
технологии. Если специалист, принимающий решение, занимается
проблемами технологии, разрабатываемой и финансируемой другими,
то в этом случае, по-видимому, невозможно обеспечить его
информацией о ресурсах, необходимых для реализации прогноза. Даже
8
если он и получит необходимую информацию, он не сможет
действовать достаточно эффективно. •
Не следует требовать включения'; в определение прогноза
информации о ресурсах.
Для конкретизации этого положения рассмотрим несколько
технологических прогнозов. Эти прогнозы являются гипотетическими и
предназначены исключительно для иллюстрации основных харак-
1Сристик прогнозов.
Прогноз 1. «В будущем конструкционные материалы, исполь-
«уемые в самолетостроении, будут более прочными, чем те, которые
применяются в настоящее время». Это утверждение соответствует
приведенному выше определению технологического прогноза.
Однако такой прогноз не является особенно ценным для принятия решений.
I"i о полезность равноценна полезности прогноза погоды следующего
содержания: «Температура воздуха будущим летом будет выше,
чем она была прошлой зимой». Почти нет сомнений относительно
обоснованности этого прогноза, но ценность его невелика.
Прогноз 2. «В 1980 г. в самолетостроении будут использоваться
пластмассы с прочностью на разрыв, равной 200 тыс. пси». Этот
прогноз также соответствует нашему определению технологического
прогноза, и его точность достаточна для испельзования в процессе
принятия решений. Однако использовать такой прогноз рискованно,
поскольку он может быть неточным. Ситуация здесь такая же, как
у метеоролога, который предсказывает: «15 июня максимальная
юмпература воздуха составит 35°С». Значение такого прогноза
выше, чем значение предыдущего прогноза, но он также может быть
неправильным.
Прогноз 3. «Предполагается, что в 1980 г. показатель прочности
па разрыв для пластмасс, используемых в самолетостроении, соста-
нит 200 тыс. пси; этот показатель будет колебаться с 50%-ной
вероятностью от 170 тыс. до 240 тыс. пси». Такой прогноз трудно оценить —
правильный он или ошибочный. Даже если показатель прочности на
разрыв выйдет за пределы указанного интервала, прогноз может
псе еще считаться «правильным» (совершенным). Тем не менее такой
прогноз имеет не меньшее значение для специалиста, принимающего
решения, чем предшествующий, и, возможно, его значение даже более
иысокое. Такой прогноз не только предупреждает специалиста о том,
•по ожидать, но и дает ему некоторое представление о возможном
изменении интересующего его параметра.
Прогноз 4. «В 1980 г. будут созданы различные типы
конструкционных материалов, используемых в самолетостроении, с
показанием разрыва на прочность от 200 тыс. до 240 тыс. пси».
Вероятное 11> —50%. Этот прогноз отличается от предыдущего прогноза
1см, что он включает более широкий круг материалов. Такой про-
i но I. вероятно, будет иметь меньшее значение для принятия решений
и о i ношении тех или иных конкретных материалов, но его ценность
t'iи авиаконструктора, по-видимому, больше, чем ценность пред-
шестующего прогноза. Разработчику нет смысла беспокоиться о
9

том. какой конкретный материал обеспечит ту прочность на разрыв,
которая ему необходима для разработки конструкций, но ему нужно
знать, какова будет максимальная прочность на разрыв имеющихся
в наличии материалов.
При анализе приведенных выше прогнозов можно выделить
следующие четыре элемента, допускающие определение: период
времени (прогнозируемый период), особенности технологии,
характеристики (цели и показатели прогноза), выявляемые с помощью
технологии, и вероятность достижения этих характеристик.
Прогнозируемый период может быть установлен приблизительно или задан точно.
Пределы технологии, являющейся объектом прогнозирования, могут
быть определены точно, или же они могут толковаться весьма широко.
Цели и показатели прогноза выражены либо только в общих чертах,
либо им могут быть даны точные количественные оценки.
Вероятность достижения этих целей и показателей может быть выражена
либо в общей форме, например «высокая» или «низкая», либо же они
могут иметь точную, количественную оценку. Для каждого из
вышеуказанных элементов прогноза степень точности может изменяться
в пределах этих двух кратных значений. Если имеется фиксированное
количество информации, на которой основывается прогноз,
увеличение точности одного элемента прогноза происходит за счет
снижения точности других элементов. Следовательно, та точность, которая
соответствует каждому элементу прогноза, определяется исходя из
той задачи, для решения которой был разработан данный прогноз.
В одних случаях при принятии решений может потребоваться
прогноз развития более широкой области технологии; в других случаях
необходим прогноз более узкой сферы развития технологии. В одних
случаях продолжительность прогнозируемого периода указывается
точно; в других случаях обозначается период в несколько лет.
Очевидно, прогноз должен быть приспособлен к той ситуации, для
которой принимается решение; точность каждого элемента прогноза
должна соответствовать данной ситуации.
Прогноз 5. «В течение трех лет можно повысить показатель
прочности на разрыв пластмасс на 20%; с 50%-ной вероятностью того,
что на завершение необходимых работ будет затрачено от 2,5 до
4 лет. На это потребуется 10 млн. долл. с 50%-ной вероятностью,
что затраты будут находиться в пределах от 8 млн. до 15 млн. долл.».
Это и есть технологический прогноз, удовлетворяющий нашему
определению и включающий все вышеуказанные четыре элемента.
Кроме того, в прогнозе учитываются затраты, необходимые для
реализации интересующего нас нововведения. Как отмечалось выше,
прогноз не обязательно должен предусматривать ресурсы,
необходимые для его выполнения, и все-таки удовлетворять нашему
определению технологического прогноза. Однако существуют такие случаи,
когда в прогнозе должны предусматриваться затраты, необходимые
для его реализации. Вполне возможно, что решение, которое
основывается на таком прогнозе, будет в известной степени зависеть от
размера необходимых ресурсов. Следовательно, в таких случаях важно,
10
чтобы в прогнозе присутствовал элемент затрат, необходимых для
его реализации. Однако это требуется не всегда, поэтому не во всех
прогнозах перечисляются ресурсы, йеобходимые для их реализации.
Прежде чем перейти к некоторым" другим проблемам, рассмотрим
гри понятия, которые часто встречаются в нашей книге и
интерпретируются в весьма специальном смысле.
Первым из этих терминов является понятие «функциональные
характеристики». Задача технологии — выполнять определенные
функции. «Функциональные характеристики» — это показатель
способности технологии выполнять эти функции. Это понятие имеет
более широкий смысл, чем техническая характеристика работы
машины. Например, функцией, которая должна выполняться, является
транспортировка людей. Одним из показателей функциональных
характеристик является скорость. Следовательно, транспортные
средства могут иметь свои функциональные характеристики, измеряемые
количеством пройденных миль в час. Однако конкретная машина,
используемая для выполнения этой функции, может также иметь
один или несколько технических показателей функционирования,
например расход топлива в галлонах на милю пробега, коэффициент
производительности и т. д. Эти показатели представляют интерес
для специалиста по технологическому прогнозированию в том
смысле, что они связаны со способностью машины выполнять ту
функцию, для которой эта машина предназначена. «Уровень
функциональных характеристик» является просто количественным показателем
тех функциональных характеристик, которые существуют в заданный
промежуток времени. Например, показателем функциональных
характеристик транспортной авиации является количество человеко-
миль в час. В 1969 г. максимальный уровень функциональных харак-
1еристик гражданской авиации в США составил 314 тыс. человеко-
миль в час.
Вторым понятием является «технический подход». Это понятие
означает конкретные технические средства решения данной
проблемы или выполнения определенной функции. Его легче
проиллюстрировать, чем дать ему точное определение. Например, поршневой и
реактивный двигатели воплощают два различных технических
подхода к решению проблемы создания авиационного двигателя. Лампы
накаливания и лампы дневного света также представляют собой два
различных технических подхода к решению проблемы освещения.
Электронные лампы и транзисторы являются двумя подходами к
использованию электронных импульсов. В некоторых случаях трудно
определить, являются ли два каких-либо устройства совершенно
различными техническими подходами к решению одной и той же проб-
1смы. Например, можно задать вопрос, могут ли турбореактивный и
i урбовентиляторный двигатели представлять собой два различных
1ехнических подхода, или же реактивные двигатели как класс
являются единственным техническим подходом к решению данной
проблемы. В конкретных случаях эта неопределенность решается в
зависимости от масштаба данной проблемы.
1!

Если рассматривается широкая область технологии, то считается,
что ряд более или менее взаимосвязанных устройств представляет
собой единственный технический метод. Однако если
рассматриваемая область технологии суживается, то этот «единственный»
технический метод может быть расчленен на несколько отличающихся
друг от друга технических подходов. Иначе говоря, в одних
обстоятельствах мы могли бы характеризовать поршневые и реактивные
двигатели как два различных технических подхода к решению одной
и той же задачи; в других обстоятельствах турбореактивные и
турбовентиляторные двигатели можно было бы рассматривать как
воплощающие два различных технических подхода. Следовательно,
классификация технических подходов не является строгой, но и она будет
изменяться в соответствии с изменением ситуации.
Наконец, мы будем часто употреблять понятие «технология».
В настоящее время это понятие означает нечто более широкое, чем
«единственный технический метод». Этот термин обычно относится
к системе или к ряду технических методов, которые имеют некоторые
общие основные характеристики и обычно используются для решения
одной и той же проблемы или выполнения одной и той же функции.
Например, группу осветительных приборов можно рассматривать
как единую технологию, включая электрические лампочки
накаливания и топливные источники освещения; причем каждый источник
освещения представляет собой целый ряд технических методов
решения данной проблемы. Можно сказать, что автомобили и самолеты
представляют собой две конкурирующие технологии, каждая из
которых выполняет функцию по перевозке пассажиров на большие
расстояния. Поэтому случаи использования понятия «технология»
в этом более узком смысле легко отличить от более широкой его
интерпретации, приведенной выше.
2. ЭТАПЫ НОВОВВЕДЕНИЙ
Никакое технологическое устройство не переходит
непосредственно из ума изобретателя в сферу широкого использования. На своем
пути оно проходит через ряд последовательных этапов. Учет этапов
нововведений имеет большое значение при технологическом
прогнозировании, поэтому прогнозист должен ясно представить себе, какой
именно этап нововведений он прогнозирует. Кроме того, когда он
пытается использовать прошлую информацию относительно того
или иного устройства, он должен быть хорошо знаком с тем этапом
нововведения, который представлен с помощью экспериментально
полученных значений переменных. Вполне возможно, что путаница
в данных, представляющих несколько этапов нововведения, может
привести к ошибкам. Важной обязанностью специалиста по
технологическому прогнозированию является последовательный отбор
прошлой информации, с тем чтобы все временные интервалы отражали
данный этап нововведения.
12
Каковы этапы, через которые проходит каждое нововведение?
I'.i мичные авторы дали свои перечни;этих этапов. Некоторые авторы
1>.н чпеняли процесс нововведения наиболее подробные этапы, но об-
■ Ii.iм их схема была примерно одинаковой. Этого, разумеется, следо-
и.гю ожидать, поскольку путь, по которому проходит нововведение,
я ищется, как правило, непрерывным.
Разделение пути нововведений на этапы производится для удоб-
г i на исследователя. Важным обстоятельством является то, что
этапы, выбранные с учетом непрерывности технического развития,
кщжиы поддаваться однозначному определению, т. е. не должно
но тикать сомнений относительно того, достигло ли данное ново-
миедение определенного этапа своего развития или нет. Мы будем
использовать приводимые ниже этапы для иллюстрации тех
изменений, которые претерпевает каждое нововведение, начиная с момен-
iu его открытия и кончая успешным его осуществлением:
1) научные открытия;
2) лабораторные исследования;
3) разработка производственных образцов;
4) коммерческое внедрение или использование в
производственных условиях;
5) широкое распространение в данной отра'сли хозяйства;
6) применение в других отраслях хозяйства;
7) социальные и экономические результаты внедрения
нововведения.
По-видимому, с помощью этого перечня можно с необходимой
степенью точности определить наиболее важные этапы
нововведений, в то же время избегая их подробной классификации, что могло
бы сделать перечень слишком громоздким.
Научные открытия. На этом этапе нововведение существует в
ниде научного понимания некоторого фактора, явления и т. д. В из-
нсстном отношении нельзя использовать этот этап для решения
какой-либо проблемы или осуществления той или иной функции.
Вообще говоря, научные открытия представляют собой просто
источник знаний, за счет которого могут быть получены решения
определенных конкретных проблем.
Лабораторные исследования. На этом этапе было найдено
конкретное решение проблемы и была разработана лабораторная
модель. Несомненно, что при этом не были нарушены ни физические,
ни природные законы; появилась возможность выполнять
необходимые функции или решить интересующую нас проблему, но только
II лабораторных условиях. На этом этапе нововведения могут описы-
нагься такими терминами, как «настольная модель» «breadboard
model» или «brassboard model». Нововведения, несомненно, не будут
функционировать достаточно хорошо за пределами лаборатории или
при отсутствии постоянного внимания со стороны
квалифицированного инженера.
Разработка производственных образцов. На этом этапе создается
1акое устройство, которое предназначено для успешного функциони-
13

рования в производственных условиях. Предполагается, что
устройство обладает достаточной прочностью и надежностью, хорошо
работает и легко поддается обслуживанию, иначе говоря, может
выполнять свои функции в руках обычного потребителя. Следует
заметить, что часто цель создания производственных образцов состоит
в проверке того, будет ли конструкция в действительности
функционировать так, как ей «положено» в заданных условиях.
Производственный образец потребительского изделия должен быть проверен и
испытан группой «типичных» покупателей; производственный
образец военного прибора или устройства проверяется на маневрах с
участием «типичных» войск и т. д. На этом этапе прибор или
устройство должны продемонстрировать соответствие конструкции ее
назначению.
Коммерческое внедрение или использование в производственных
условиях. На этом этапе нововведение должно доказать не только
свою техническую и конструкторскую состоятельность, но и
возможность коммерческой реализации. При этом, как предполагается,
нововведение должно показать, что желание людей достаточно для
того, чтобы приобрести данное изделие и отказаться от других.
«Первая производственная модель» часто соответствует тому
моменту времени, когда то или иное нововведение достигает данного
этапа своего развития.
Широкое распространение в данной отрасли хозяйства. На этом
этапе показывается, что нововведение по техническим и
экономическим показателям превосходит все то, что до сих пор использовалось
в прошлом для выполнения данной функции, и что оно полностью
может заменить все существовавшие до этого устройства, методы и
т. п. Невозможно точно определить тот момент, когда нововведение
достигнет этого этапа своего развития. Этот момент можно было бы
представить в виде относительной доли (в процентах) от суммарного
потенциального использования данного изделия, процента валового
национального продукта (ВНП), процента продаж всех товаров,
выполняющих одну и ту же функцию, процента всех товаров,
находящихся в пользовании и имеющих одно и то же назначение и т. п.
Если прогнозист имеет некоторую свободу в отношении точного
определения понятия «широкое распространение в данной отрасли
хозяйства» в каждом конкретном случае и если он это сделал, то
ему придется строго придерживаться этого определения и в
дальнейшем.
Применение в других отраслях хозяйства. На этом этапе
исследований нововведение не только вытесняет или заменяет старое
устройство или методы, прежде применявшиеся для выполнения
определенной функции, но также начинает использоваться для выполнения
таких функций, которые старые устройства или методы никогда не
выполняли. (Транзистор не только полностью заменил лампу в
электронной аппаратуре обычного типа, но и начал применяться там,
где электронные лампы никогда не использовались, например в
системах зажигания в автомобилях и в приборах автоматического
14
управления, для установки выдержки (экспозиции) в кинокамерах
it) встроенным экспонометром.)
Результаты внедрения нововведения. Когда какое-либо
нововведение достигает этой стадии, оно в извес гной степени либо изменяет
поведение общества, либо оказывается, что значительная часть
экономики страны связана с этим нововведением. Например,
телевидение определенно оказало серьезное воздействие на американское
общество. Автомобиль не только сильно повлиял на американское
общество, но и привел к такому положению, когда более 10% ВНП
США связано с производством, продажей, эксплуатацией и обслужи-
нанием автомобилей.
Разумеется, не каждое нововведение проходит через все эти
этапы. В одних случаях нововведения могут достичь того или иного
напа и не будут «двигаться» дальше. В других случаях два или
несколько этапов прохождения нововведения могут быть объединены.
Например, имели место такие случаи, когда первая
производственная модель изобретения одновременно становилась и
производственным образцом. Однако такая практика объединения этапов
нововведения является рискованной. Это положение подтверждают
многочисленные случаи, когда первая производственная или
эксплуатационная модель нововведения содержала серьезные дефекты,
которые можно было обнаружить только путем испытания и
проверки производственного образца. Дефекты, выявленные в процессе
испытания производственного образца, не могут быть устранены
с минимальными затратами (само же устройство при наличии таких
дефектов непригодно для эксплуатации). Наконец, нельзя предпола-
1ать, что все нововведения основываются на научных открытиях.
К основе большинства нововведений лежит в определенной степени
эмпирическое содержание; многие нововведения, особенно в
прошлом, основывались на чистом эмпиризме. Следовательно, вполне
возможно, что новое устройство могло миновать первый этап; оно
могло начать свое «движение» со второго или даже третьего этапа.
Как и в любом подобном случае, такая практика «перескакивания
этапов» увеличивает возможность неудачи. Тем не менее имеется
много примеров таких нововведений, которые успешно
«перескочили» один или несколько этапов.
Этапы нововведений характеризовались выходом продукции в
виде тех или иных приборов и устройств. Однако следует
подчеркнуть, что любое нововведение не всегда предполагает разработку
аппаратурной оснастки; специалист по технологическому
прогнозированию интересуется не только методами и процессами работы,
но и разработкой аппаратурной оснастки.
Нововведения в области производственных процессов будут также
проходить те же самые этапы, что и нововведения в области
аппаратурной оснастки. В качестве иллюстрации этого типа нововведения
рассмотрим систему ПЕРТ (метод оценки и пересмотра программ),
которая является нововведением в области управления
производством и была разработана специальной службой для выполнения
15

проектов в ВМФ США в рамках программы, которая привела к
созданию ракеты «Поларис», запускаемой с подводной лодки.
Первоначально метод ПЕРТ разрабатывался с тем, чтобы получить
улучшенные средства управления работами в рамках
рассредоточенной и сложной программы создания ракеты «Поларис». Позднее
этот метод получил широкое распространение в министерстве
обороны США и в Национальном управлении по аэронавтике и
исследованию космического пространства (НАСА) в качестве средства
управления сложными проектами в области исследований и разработок.
Затем этот метод распространился также и в других сферах
деятельности. Например, метод ПЕРТ широко используется в
строительстве как средство управления работами по созданию основных
строительных проектов, для обеспечения того, чтобы различные задачи
выполнялись в определенной последовательности и по графику.
Однако до сих пор метод ПЕРТ не оказывал сколько-нибудь важного
влияния в социальной или экономической области.
При использовании понятия «этап нововведения», видимо,
необходимо уточнить, что именно означает термин «отдельный
технологический прогноз». Можно задаться вопросом, подтверждает ли
прогноз предвидение того, что определенная идея технически
осуществима, что она с коммерческой точки зрения будет удачной и будет
превосходить все другие процессы и методы, предназначенные для
выполнения одной и той же функции, и т. д.
Необходимо проследить, чтобы прогноз, относящийся к одному
этапу, не был ошибочно приложен к более поздней стадии.
Например, прогноз технической осуществимости идеи не следует смешивать
с прогнозом коммерческого успеха. Первый прогноз не всегда
подразумевает второй.
Определив технологию и установив те этапы, через которые
технологическое нововведение должно пройти, мы теперь готовы
рассмотреть некоторые другие стороны технологического
прогнозирования.
Во-первых, рассмотрим проблему, почему необходимо
прогнозирование.
3. АЛЬТЕРНАТИВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЮ
Утверждение о том, что что-то является для нас необходимым,
означает, что либо вообще не существует других вариантов, либо
по крайней мере не существует иных приемлемых для нас вариантов.
Следовательно, изучая проблему, почему необходимо
прогнозирование, мы должны исследовать возможные альтернативы
прогнозирования. Существует ряд вариантов, альтернативных рациональному
и точному прогнозированию технологии; мы рассмотрим некоторые
из наиболее существенных вариантов.
Отсутствие прогноза. Этот вариант означает, что мы подходим
к рассмотрению будущего, действуя вслепую. В буквальном смысле
16
слова это означает, что мы не пытаемся определить, как будет вы-
i лядеть будущее, и что решения принимаются безотносительно от
их будущих последствий, благоприятных или неблагоприятных.
Должно быть ясно, что любая организация, функционирующая на
•той основе, не выживет. Даже если внешние условия не изменяются,
большинство принятых решений будут ошибочными, поскольку при
их принятии не принимается во внимание прогноз о постоянстве
внешних условий. Если же последние изменялись быстро, то крах
организации может наступить еще быстрее, поскольку решение,
которое является правильным в течение короткого промежутка
времени, может оказаться неправильным в течение более длительного
периода времени. В большинстве случаев, однако, понятие
«отсутствие прогноза» не следует понимать буквально; в действительности
)то понятие просто означает либо постоянство внешних условий,
либо лишь незначительное их изменение. Следовательно, когда
специалист, принимающий решение, утверждает, что он не применяет
технологические прогнозы, то это в действительности означает, что
он не допускает возможности изменения технологии в будущем. Он
принимает свое решение на основе прогноза о том, что технология
к тот период, когда будут реализоваться его решения, останется
такой же, какой она была в момент принятия решения. Следовательно,
в данном случае мы имеем весьма специфический, хотя и не точный
прогноз, а не альтернативу прогнозированию.
Принцип «может случиться все что угодно». В этом случае
будущее рассматривается только как игра случая, считается, что ничего
нельзя сделать для того, чтобы воздействовать на будущее в
желаемом направлении, и что поэтому нет смысла пытаться предугадать
это будущее. Сомнительно, чтобы можно было найти хотя бы одного
специалиста по принятию решений, который руководствовался в
своей личной жизни этими принципами. Даже если он утверждает
обратное, все же он, вероятно, берет с собой зонтик в облачные дни.
Следовательно, если он все же решается придерживаться таких
принципов в отношении принимаемых им служебных решений, то в
действительности это означает что-то другое, возможно попытку
избежать дополнительных усилий, связанных с необходимостью
применять прогноз. Очевидно, любой специалист, принимающий решения
на основе этого принципа, обречен на неудачу. В частности, он может
обнаружить, что его фирма не в состоянии противостоять
конкуренции со стороны других компаний, которые предпринимают усилия
предугадать будущее с помощью рациональных методов. Любая
фирма, осуществляющая свою деятельность на основе принципа
«может случиться все что угодно», может просуществовать лишь
и течение короткого промежутка времени.
Принцип «славное прошлое». Здесь надеются на прошлое и
игнорируют будущее. Руководители многих компаний могут отметить
шачительные достижения в деятельности своих фирм в тот или иной
период в прошлом. Сам факт сушествования таких фирм в течение
длительного периода времени показывает, что они, вероятно, пра-
•увдаментальна* бвблм'гек!
ГОРЬК0В( КОГО
Государственной»
Унивеооктета

вильно направляли свою деятельность. К сожалению, если условия
деятельности фирмы изменяются, маловероятно, чтобы стратегия
и решения, которые приводили к успеху в прошлом, останутся
пригодными и в будущем. Упорная приверженность идеалам «славного
прошлого» при предположении о том, что это «славное прошлое»
гарантирует наступление «славного будущего», ведет к неминуемой
катастрофе. Короче говоря, любая фирма, концентрирующая все
свое внимание на прошлой деятельности, вместо анализа перспектив
своего развития в будущем может превратиться в музейный экспонат.
Прогнозирование «сквозь шоры». В этом случае технология
развивается в фиксированном направлении, подобно старинным
оконным ставням на роликах, причем задано только направление этого
движения. Этот вид прогнозирования характеризуется такими
понятиями, как «выше, быстрее и дальше» или «больше и лучше».
Предполагается, что будущее будет похоже на прошлое, только
уровень развития будет более высоким. В этом случае по крайней
мере признается неизбежность изменений; следовательно, этот
принцип несколько лучше, чем другие альтернативы прогнозированию,
хотя при этом отрицается возможность существования других
направлений развития технологии. Например, развитие данного
технического метода (технологии) может приостановиться или пойти
в другом направлении, если появится другой, более эффективный
технический метод. Любая фирма, которая опирается на
прогнозирование «сквозь шоры», рано или поздно попадет в тупик, поскольку
те или иные непредвиденные изменения технологии положат конец
тому курсу действий, которого эта компания придерживается.
Принцип «решительные действия». Сущность этого принципа
лучше всего можно охарактеризовать следующими словами:
«Нажать кнопку тревоги». Ожидают того момента, когда появится та
или иная проблема или наступит кризисная обстановка; сразу же после
этого осуществляются соответствующие действия, с тем чтобы
смягчить неблагоприятное влияние этой проблемы! На протяжении
длительного периода времени принцип «решительные действия»
означал, что в данной фирме не наблюдался какой-либо прогресс в
отношении решения своих задач. Результатом такой реакции на
наступление кризисных явлений может быть только зигзагообразное
развитие фирмы вместо непосредственного «движения» к определенной
цели. Более того, этот принцип основывается на предположении о
том, что руководители фирмы будут иметь время для принятия
эффективных решений после наступления кризисной обстановки. Если
это предположение не оправдывается, то фирма теряет возможность
существовать дальше. Наконец, в этом случае игнорируется тот факт,
что можно было бы полностью избежать кризисной обстановки,
если бы использовался соответствующий прогноз. Следовательно,
этот метод прогнозирования практически неприемлем, хотя иногда
и используется.
Прогнозирование с помощью «гения». В действительности этот
метод не является альтернативой прогнозированию, поскольку преду-
18
(м;п ривает подготовку прогноза. Однако он исключает
использование рациональных и точных методов получения прогнозов. Этот
мс год состоит в нахождении «гения>> и в получении от него
интуитивною прогноза. Следует признать, ч^о в прошлом было много
«прогнозов гения» и что многие из них. были удачными. К сожалению,
было также сделано много прогнозов как неправильных, так и
бесполезных. Р. Ленц, один из создателей технологического
прогнозирования, характеризовал недостатки прогнозов, составляемых с
помощью «гения», следующим образом: «Невозможно научить,
дорого обходится изучить и нет возможности для обозрения другими».
Очевидно, нет безошибочного метода получения прогноза с помощью
«1ения»; даже если бы «гений» нашелся, его прогноз никем не может
быть проверен, даже другим «гением». Его прогноз приходится
принимать на веру. Возможно, что в некоторых случаях нет другого
прогноза, который мог бы заменить прогноз «гения». Однако если
существуют рациональные и точные методы прогнозирования, то их
и следует использовать. В действительности такие методы помогают
специалисту, принимающему решение, найти своего «гения».
Мы рассматривали все эти методы прогнозирования для
доказательства того утверждения, что в действительности нет какого-либо
одного способа прогнозирования. Если специалист, принимающий
решения, располагает несколькими вариантами прогноза, он
выбирает среди них такой, какой обеспечит ему получение наиболее
желательного результата. Таким образом, его решение должно всегда
основываться на каком-либо прогнозе. Следовательно, специалист,
принимающий решение, не имеет выбора относительно того, будет
ли он сам разрабатывать прогноз или только использовать его.
Он может только выбрать между прогнозом, составленным с
помощью рациональных и точных методов, и прогнозом, полученным с
помощью интуиции.
Преимуществом рациональных методов является то, что они
доступны для изучения, могут быть описаны в словесной форме и
объяснены. Эти методы обеспечивают разработку такой методики,
которую может применять любой специалист, прошедший
необходимую подготовку. В действительности, в некоторых случаях даже
гарантируется получение с помощью этих методов одинакового
прогноза независимо от того, кто пользуется им.
Преимущество точных методов состоит в том, что они могут быть
проверены другими специалистами. В частности, такой прогноз
может быть проверен несколькими специалистами до его одобрения
лицом, принимающим решение. При проверке прогноза можно было
бы убедиться, допущены ли были какие-либо ошибки при
применении данного метода в расчетах или при обработке данных. Более
того, такой прогноз всегда может быть пересмотрен, с тем чтобы
убедиться в его пригодности в любой последовательный момент
времени. Если внешние условия изменились в такой степени, что это
привело к нецелесообразности реализации прогноза, то в этом
случае необходимо изменить и те планы, которые были разработаны на
14

основе этого прогноза, с тем чтобы учесть изменившиеся условия.
Если прогноз не является ни рациональным, ни точным, он не может
быть подвергнут последовательному пересмотру и проверке для того,
чтобы убедиться в его пригодности; при этом предполагается, что
планы, разработанные на основе такого прогноза, остаются
неизменными, несмотря на то обстоятельство, что они могут уже не
соответствовать изменившейся обстановке. Для специалиста,
принимающего решения, существует еще одна «спорная с прогнозом
проблема», если даже первый и соглашается с тем, что у него нет другой
альтернативы прогнозированию и что он признает преимущества
рациональных и точных методов.
4. ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ ПРОГНОЗ ДОСТОВЕРНЫМ?
С первого взгляда может показаться, что «хороший» прогноз —
это такой прогноз, который оказывается достоверным. Что будет,
если такой прогноз окажется ошибочным? Например, человек
разрабатывает прогноз погоды. Он может интересоваться прогнозом
погоды из простого любопытства, но вероятнее всего, он составляет
планы мероприятий, на осуществление которых будет влиять
состояние погоды. Разумеется, он желает так спланировать свои действия,
чтобы были учтены любые изменения погоды, т. е. либо использовать
преимущества хорошей погоды, либо подготовиться к плохой
погоде. Прогноз оказывается бесполезным для него, если при
построении плана своих действий он исходил из прогноза хорошей погоды,
а погода оказалась плохой. И что еще хуже, это может ошибочно
привести его к отходу от привычных приготовлений к наступлению
плохой погоды, как будто прогноз погоды должен быть правильным
для того, чтобы быть полезным.
Многие исследователи пытаются оценивать технологический
прогноз (а также экономический прогноз, политический прогноз или
прогноз рынка) на основе такого же критерия. Чтобы прогноз был
хорошим, он должен оказаться достоверным. Однако имеются два
обстоятельства, препятствующие применению этого критерия для
оценки технологического прогноза. Первое обстоятельство,
имеющее, однако, меньшее значение, состоит в том, что он не дает нам
способа оценки качества прогноза до наступления данного события.
Второе и самое важное по значению обстоятельство заключается
в том, что в данном случае игнорируется тот метод, с помощью
которого прогнозы используются для принятия решения.
Ситуации могут быть классифицированы в зависимости от
степени управления ими со стороны специалиста, принимающего
решения. Существуют ситуации, совершенно не управляемые
специалистами, принимающими решения. Например, к таким ситуациям
относится погода. Но существуют и такие ситуации (например,
цвет галстука), которыми человек управляет полностью. В самом
деле, некоторые важные решения, связанные, например, с выбором
20
с г.лебной карьеры или выполнением той или иной работы, отно-
HiHU, по крайней мере теоретически, к этой категории ситуаций,
iin пюстью управляемых человеком.; Разумеется, имеются и такие
i it i \.щии, в отношении которых специалист, принимающий решения,
I» мцествляет только частичный контроль. К этой категории
ситуации относится большинство ежедневно принимаемых решений, в том
числе и ряд весьма важных. Взаимосвязь между полезностью про-
i поза и его достоверностью зависит от степени управления ситуацией
а» стороны специалиста, принимающего решения.
С одной стороны, специалист, принимающий решения,
приспосабливает свои действия к возможному исходу события, если он не
имеет никаких возможностей его изменить. Ei о цель — максими-
«ировать получение преимуществ от благоприятного исхода собы-
1ия или минимизировать ущерб от его неблагоприятного исхода.
Г!сли такой прогноз окажется недостоверным, то он не будет
полезным для него (так же, как и рассмотренный выше прогноз погоды).
С другой стороны, если специалист, принимающий решения,
может полностью управлять исходом события, то в таком случае
tin даже не нуждается в прогнозе. Исход события все равно будет
таким, каким он хотел. Кто-то другой может найти такой прогноз
полезным, но он сам не нуждается в прогнозе тех действий, которые
он собирается осуществлять.
В «промежуточных» случаях, когда специалист, принимающий
решения, обладает лишь частичным контролем над исходом
события, ему необходим прогноз, но его полезность, достаточно большая,
вряд ли заставит специалиста что-то сделать для повышения степени
сю достоверности. Причина этого лежит в парадоксе
«самоосуществляющихся» и «самоаннулирующихся» прогнозов.
«Самоосуществляющийся» прогноз — это такой прогноз, который оказывается
достоверным только потому, что был сделан; «самоаннулирующийся»
прогноз — такой прогноз, который, наоборот, становится
недостоверным только потому, что он был сделан. Прогноз событий не
осуществится, если «самоосуществляющийся» прогноз не был
составлен (или по крайней мере об этом не было объявлено публично).
Если «самоаннулирующийся» прогноз не был сделан, то событие,
наступление которого было бы предсказано, не должно произойти.
Какова природа этого парадокса?
Сущность этого парадокса состоит в том, что он возникает на
основе естественной реакции со стороны тех людей, которые считают
прогноз достоверным и надеются на него. Предположим, что
известный экономист составляет прогноз о том, что в следующем году
и экономике США наступит спад. Допустим, что этот прогноз был
широко распространен и одобрен общественностью. Какова будет
естественная реакция человека, поверившего в наступление спада?
Если он является разумным человеком, он выплатит долги, не будет
заключать никаких новых контрактов, реализует все свои ценные
бумаги и т. д. Если многие люди будут действовать подобным
образом, спад наступит неизбежно. В данном случае мы имеем харак-
21

терный пример «самоосуществляющегося» прогноза. Этот пример
до некоторой степени нереален, поскольку вряд ли люди будут
согласовывать свои действия с прогнозом какого-либо отдельного
человека. Однако существует много таких ситуаций, когда прогноз
из авторитетного источника будет принят и вследствие естественной
реакции людей окажется либо достоверным, либо ошибочным.
Шон [5] приводит следующий пример. В 50-х годах появились
прогнозы о том, что США столкнутся с нехваткой ученых и инженеров.
Эти прогнозы привели к изменению структуры приема молодежи в
аспирантуру. Если в какой-либо отрасли хозяйства ощущается
нехватка специалистов, то соответственно будет возрастать заработная
плата. Следовательно, разумная реакция со стороны тех, кто делает
выбор своей карьеры, будет выражаться в стремлении получить
работу в этой отрасли хозяйства. Если достаточное количество людей
поступит таким образом, прогноз окажется недостоверным (и будет
«самоаннулирующимся»).
Заметим, что не все прогнозы могут быть причиной
рассмотренного нами парадокса. Прогноз не может быть ни
«самоосуществляющимся», ни «самоаннулирующимся», если разумная реакция людей
на прогноз не влияет на исход события. Каждый технологический
прогноз выполняется или отвергается не автоматически. Парадокс
возникает только в ситуациях, связанных с принятием решений.
Как отмечалось ранее, большинство ежедневно принимаемых
решений основывается на прогнозах, когда осуществляется
частичный контроль за исходом события. Специалист, принимающий
решения, заинтересован в том, чтобы оказать воздействие на исход
события любым возможным для него способом. Если он имеет дело
с прогнозом, который он считает желательным для себя, он будет
осуществлять такой контроль, какой он сможет обеспечить, с тем
чтобы прогноз был реализован. Если же он встретится с прогнозом,
который он считает нежелательным, он использует свое влияние,
чтобы затруднить его реализацию. Следовательно, в исходе
события будут присутствовать определенные элементы либо
«самоосуществляющегося», либо «самоаннулирующегося» прогноза.
Все это означает, что качество прогноза не может измеряться
его достоверностью. Предположим, что специалист, принимающий
решения, имеет дело с прогнозом нежелательного для него исхода
события. Исходя из этого, он действует так, чтобы предотвратить
нежелательный для него исход события, и ему удается это сделать.
Таким образом, он отвергает прогноз. Но можно ли на основе этого
утверждать, что прогноз был ошибочным и поэтому не имеет
никакой ценности? Или, наоборот, следует признать, что прогноз был
весьма полезным для специалиста, принимающего решения? Если
прогноза не было, специалист не стал бы действовать так, как он
действовал, и поэтому получил бы нежелательный для себя исход
события. Такая же ситуация могла возникнуть и тогда, когда специалист,
принимающий решения, действовал бы так, чтобы добиться
благоприятного исхода события на основе прогноза о том, что такой
22
тлод события возможен. Этот прогноз был полезным, но не потому.
•но он «автоматически» оказался достоверным, а потому, что заста-
1И1II специалиста, принимающего рефения, выполнять
соответствующие действия. К этой проблеме мы еще вернемся в следующей главе.
Однако сейчас мы только отметим, что показателем ценности про-
i ио'ш является не только его достоверность, т. е. окажется ли про-
ihoi правильным или нет, но и его полезность для специалиста,
способного принять правильное и своевременное решение.
Эта точка зрения на показатель качества прогноза должна быть
принята как специалистами, принимающими решения, так и прогно-
чистами. Специалист, принимающий решения, может попасть в труд-
нос положение, если будет оценивать прогнозы, исходя из того,
окажутся ли они достоверными или нет. Некоторые прогнозисты,
имея в виду парадокс «самоосуществляющихся» и
«самоаннулирующихся» прогнозов, утверждали, что прогнозист учитывает
вероятную реакцию людей на прогноз в такой форме, чтобы он казался
правильным. Конечный результат состоял бы в том, что прогнозы
стали бы полностью бесполезными при принятии решений и были бы
похожи на прогнозы дельфийского оракула, которые считают
неясными и двусмысленными, оставляющими место для различных
интерпретаций.
Ход событий доказал бы правоту прогнозиста, но его прогнозы
не дали бы преимуществ никому. Следовательно, специалист,
принимающий решения и желающий и дальше получать компетентную
профессиональную помощь от своих прогнозистов, должен
оценивать качество консультации с точки зрения полезности для принятия
решений, а не с точки зрения того, окажется ли прогноз в конечном
счете достоверным. Кроме того, прогнозист должен признать, что
его цель должна быть полезной, даже если это означает, что она
ошибочна.
Если мы признаем, что показатель качества прогноза не зависит
от его достоверности, тем самым мы даем возможность определить
качество прогноза в период его разработки. Иначе говоря, можно
измерить прогноз с точки зрения его полезности для принятия
решений. Каким образом можно продолжать делать такие измерения?
Важно признать, что сам прогноз ничего не дает для будущего,
наоборот, прогноз полностью основывается на прошлом. Шаффлер
[4] отметил это обстоятельство следующим образом: «Операция
предсказания является логической операцией. Предсказание есть
подтверждение информации о будущем. Любая информация
относительно будущего всегда основывается на информации, имеющейся
в настоящее время, поскольку мы не имеем и не можем иметь
непосредственного представления о будущем. Другими словами, мы
можем включить в прогноз будущего только ту часть информации,
которая в соответствии с правилами логики вытекает из информации
относительно настоящего и прошлого развития и которой мы
располагали в то время, когда мы желали сделать прогноз». Следовательно,
в одном весьма реальном смысле прогноз ничего не говорит нам о
23

будущем. Вместо этого он говорит только о применении имеющейся
информации о прошлом, которая связана с будущим с помощью
логических структурных умозаключений. Следовательно, полезность
какого-либо прогноза для целей принятия решений зависит от
обоснованности используемой в прогнозе логической структуры и степени
использования имеющейся информации. Целая глава будет
посвящена проблеме оценки прогнозов, в частности оценки логической
структуры, посредством которой в прогнозе прошлое соединяется
с будущим, а татсже определению степени использования имеющейся
информации. Пока мы просто отметим, как уже упоминалось выше,
что показателем качества прогноза является его полезность для
принятия решения и что оценить эту полезность можно тогда, когда
прогноз уже сделан. Отметим, что такая оценка может быть
применена только в отношении рациональных и точных прогнозов.
Разумеется, эта способность оценивать полезность рациональных
и точных прогнозов является еще одним доводом в пользу прогноза
этого типа. Однако необходима осторожность. В данной книге
неоднократно подчеркивается, что применение одной и той же методики
не может гарантировать прогнозиста от ошибки; это может только
уменьшить вероятность ошибки. Следовательно, прогнозист никогда
полностью не уверен, что он разработал самый полезный прогноз
на основе имевшихся в его распоряжении данных и используемых им
ресурсах. Следует напомнить, что прогнозирование — это
рискованное занятие. Единственным утешением для прогнозиста является
то обстоятельство, что в период быстрого изменения обстановки
использование любого другого метода может быть сопряжено с
еще большим риском.
5. КАК ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ПРОГНОЗ?
Выше мы определили принципы использования прогноза для
принятия решений. В следующей главе эта проблема будет
рассмотрена подробнее. Однако и здесь необходимо остановиться на этом
вопросе. На рис. 1 приводятся пять этапов цикла деятельности
любой организации. Разумеется, с таким же успехом можно было
разделить этот циклический процесс на большее или меньшее число
этапов. Разделение цикла деятельности фирмы на пять этапов было
сделано просто ради удобства прогнозирования.
Первым этапом цикла деятельности фирмы является
прогнозирование, что показано в верхней части цикла. В прогнозе
констатируются будущие возможности или вероятности осуществления тех
или иных событий. На основе этого прогноза разрабатывается план.
В плане предусматривается последовательность выполнения тех
работ, которые необходимы для достижения поставленной цели. На
основе плана составляется программа, в которой перечисляются
ресурсы, необходимые для выполнения плана. В программе
предусматривается распределение материальных ресурсов между определенны-
24
мн нидами деятельности, выделяются конкретные специалисты для
иммолнения определенных задач и т. д. Затем необходимо оценить
|кчультаты выполнения программ. Был ли план выполнен успешно?
Дили ли затраты ресурсов желаемые результаты? Является ли до-
мшнутый уровень производительности удовлетворительным? По-
пученные оценки характеризуют фактическое положение фирмы и
Рис. 1. Цикл деятельности организации
дают возможность сравнить его с тем, которое предполагалось в
плане. Отклонение фактического положения фирмы от
ожидавшегося обусловливается появлением новых, непредвиденных условий.
Это может означать, что прогноз, лежащий в основе плана, в такой
же мере не является больше обоснованным. Взяв результаты оценки
в качестве нового, отправного этапа, разрабатывается новый
прогноз и цикл продолжается дальше.
Следует отметить, что развитие по этому циклу не является
серией дискретных этапов. В действительности каждый вид развивается
непрерывно. Прогноз должен пересматриваться по мере поступления
новой информации. Если необходимо, также должен быть
пересмотрен и план, даже если он еще и не выполнен. То же самое относится
и к другим этапам цикла. Более того, по мере возрастания трудностей
может возникнуть необходимость отойти назад на один или два
этапа и пересмотреть ранее выполненную работу. Тем не менее общая
схема цикла аналогична схеме, показанной на рис. 1. В частности,
прогноз основывается на оценке фактического положения фирмы,
а план — на прогнозе будущих изменений условий деятельности
фирмы.
Следовательно, прогноз является «затратами» в процессе
составления планов и принятия решений. Выше отмечалось, что ценность
прогноза измеряется единственно его полезностью в этом процессе.
Какую же именно роль играет прогноз в этом процессе? Ленц так
ответил на этот вопрос:
«1. Прогноз определяет границы планирования.
25

2. В прогнозе устанавливаются реально осуществимые темпы
технического развития; план составляется таким образом, чтобы
полностью использовать все эти возможности.
3. Перечисляются все имеющиеся варианты прогноза, доступные
для специалистов, принимающих решения.
4. Прогноз отмечает те возможности, которые, если это
желательно, могут быть реализованы.
5. Прогноз обеспечивает разработку исходных показателей для
составления плана.
Таким образом, план можно сравнить с прогнозом в любой
момент времени, чтобы определить, может ли он (план) еще быть
выполнен или же вследствие изменений в прогнозе план также должен
быть изменен.
6. Прогноз является своего рода сигналом, предупреждающим
того, кто принимает решения о возможности в будущем продолжать
нынешнюю деятельность».
Прогноз при выполнении каждой из этих функций обеспечивает
получение определенной части информации, необходимой для
специалиста, принимающего решения. В следующей главе эта роль
прогноза в планировании и принятии решений рассматривается
достаточно подробно.
Однако в этой связи следует отметить, что прогноз никогда не
принуждает специалиста принимать решения; он сам может решить,
учитывая условия прогноза, что для достижения поставленных целей
необходимо осуществить те или иные действия. Нельзя сказать, что
прогноз вынуждает его предпринимать эти действия; специалист,
принимающий решения, не теряет свободы своих действий
вследствие наличия прогноза. На самом деле, свобода действий такого
специалиста только увеличивается, поскольку прогноз помогает
ему ознакомиться с теми вариантами действий, которые в противном
случае ему были недоступны. Важно отметить, что цель прогноза
состоит в улучшении качества принимаемых решений, не
ограничивая при этом число вариантов решения, а также не вынуждая
специалиста принимать определенные решения.
ЛИТЕРАТУРА
1. А у res R. U. Technological Forecasting and Long-Range Planning. New York.
McGraw-Hill, 1969. (Имеется русский перевод: Э й р е с Р. Научно-техническое
прогнозирование н долгосрочное планирование. М.. «Мир», 1972.)
2. Ellul J. The Technological Societe. New York, Vintage Books, 1964.
3. M a r 11 n о J. P. A classification system for military functions, technologies and
sciences. IEEE Transactions on Engineering Management EM-14, 1967, p. 63—65.
4. Schoeffler S. The Failures of Economics: A Diagnostic Study. Cambridge,
Mass. Harvard Univ. Press, 1955.
5. S с h о n D. A. Forecasting and Technological Forecasting. Daedalus, Summer
1967.
I Jl А В А 2
МЕТОД ДЕЛФИ
I. ВВЕДЕНИЕ
Как указывалось выше, существует ряд проблем, связанных с
использованием «экспертов» для разработки прогнозов. Можно
указать более удачные методы составления прогноза, чем метод
с использованием экспертов. Однако существуют такие области
технологии, в которых невозможно использовать другие методы про-
гнозирования, кроме экспертных оценок. В первую очередь это
относится к тем новым областям, где отсутствует достаточная
информация о прошлом, или к таким областям технологии, которые
включают суждения относительно влияния многих сходящихся факторов,
или, наконец, к тем областям технологии, где научно-техническое
развитие в большей степени зависит от принимаемых решений,
чём от самих технических возможностей. Если прогноз необходимо
получить в этих областях науки и техники, он должен быть основан
на мнении и суждении экспертов.
Рассмотрим метод прогнозирования, связанный с использованием
комиссий или_гр_уггп -экспертов [Суть этих методов состоит в том,
что специалисты, входящие в одну группу, будут влиять друг на
друга так, чтобы компенсировать ошибки друг другаГ~7
2. ПРЕИМУЩЕСТВА КОМИССИЙ
Комиссии и группы экспертов обладают рядом преимуществ,
которые делают их использование желательным при определенных
обстоятельствах. Мы рассмотрим каждое из этих преимуществ
довольно подробно.
(^^Общеизвестно, что сумма информации, имеющейся в группе,
не меньше количества информации, которой располагает любой из
членов этой группы. Даже если один из специалистов знаком с данной
проблемой в большей степени, чем все остальные участки группы,
вместе взятые, другие члены группы все еще в состоянии сделать
полезный вклад. Если состав группы тщательно подобран и в нее
включены только лица, являющиеся специалистами в данной
области науки или техники, общее количество информации, которой
27

Как говорилось в примере со сверхзвуковыми самолетами, очень
важно, чтобы из прошлого отбирались сопоставимые точечные
данные. Все они должны относиться или к первому коммерческому
образцу техники, или к первому производственному изделию, или
первому прототипу, или первой демонстрации в лаборатории и т. д.
Если некоторые точечные данные представляют первое
производственное изделие, другие соответствуют широкому коммерческому
распространению, а третьи — первой демонстрации в лаборатории,
то тенденция, подобранная к этим точечным данным из прошлого,
будет значительно искажена и не совсем пригодна для
прогнозирования. Конечно, это положение следует согласовывать с реальными
данными. Если имеющиеся данные с этой точки зрения
несостоятельны и для одних устройств точка относится к началу цикла
существования, а для других к более позднему периоду, то у прогнозиста
нет выбора. Он должен использовать данные, которые у него есть.
Однако ему следует знать об ущербе, который наносится его
тенденции. В частности, он должен следить за сосредоточениями одного
типа данных на одном конце рассматриваемого отрезка времени.
Наконец, прогнозист не может допустить, что
экстраполированные тенденции осуществятся в результате пассивного ожидания,
особенно когда существующая в прошлом тенденция создавалась в
результате энергичных действий многих участников развития
данного вида техники. Прогнозист не может быть осведомлен о всех
решениях и взаимодействиях, которые привели к существованию
тенденции, выявленной им по данным из прошлого. Он может только
принять допущение, что какими бы ни были факторы, которые привели
к существованию тенденции в прошлом, они будут продолжать
действовать таким же образом (4-6). В частности, если его собственная
организация играла большую роль в развитии прошлых тенденций,
он не может допустить, что тенденции сохранятся, если эта
организация изменит свой уровень активности в этой области.
Когда известно, что некоторые из действовавших раньше
факторов изменятся, тогда нельзя использовать методы экстраполяции,
рассмотренные в настоящей главе, по крайней мере ограничиваться
только ими. Некоторые подходы, которые следует использовать в
такой ситуации, будут рассмотрены в гл. 6 и 8.
ЛИТЕРАТУРА
1. AyresR. U. Envelope curve forecasting, in Technological Forecasting for Industry
and Government, James R. Bright, Ed. Englewood Cliffs, N. J., Prentice-Hall, 1968
2. Freiser M. J. and Marcus P. M. A survey of some physical limitations
on computer elements, IEEE Transactions on Magnetics MAG-5, 1969, p 82-90.
3. L a m a r W. E. Military aircraft: Technology for the next generation, Aeronautics
Astronautics, July 1969.
4. Lenz R. C. Technological Forecasting, 2nd ed, ASD-TDR-62-414, Aeronautical
Systems Division, Wright-Patterson Air Force Base, Ohio, June 1962.
5. M a r t i n о J. P. Correlation of technological trends. Technological Forecasting.
1970, Vol. 1, p. 347-354. Vol. 1, p. 73-82.
6. M a r t i n о J. P. Technological forecasting and the autonomy of technology.
Technological Forecasting, 1969. VoL 1, p. 73-82.
182
ГЛАВА 6
АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
I. ВВЕДЕНИЕ
В гл. 3—5 были рассмотрены методы рационального и явно
сформулированного прогнозирования, противоположного интуитивному
прогнозированию, лежащему в основе метода Делфи. Применение
указанных методов обеспечивает более объективный подход к
прогнозированию. Однако эти подходы обладают существенными
ограничениями.
Аналогии, кривые роста и тенденций предполагают, что в то
время, когда для данной части системы, создающей технологию, в целом
известны взаимосвязи между затратами ресурсов и
технологическими результатами, не известен ни один из внутренних механизмов
действия системы. Еще чаще в этих подходах не предполагается
даже знание взаимосвязей затрат и результатов. В них просто
допускается, что условия, определяющие поведение системы в прошлом,
какими бы они ни были, будут определять характер ее поведения и в
будущем.
Хотя эти методы чрезвычайно полезны и широко применяются,
тем не менее необходимо ясно представлять себе, что они обладают
следующими серьезными недостатками:
а) не способны учитывать уже происшедшие изменения условий,
определяющие прошлое поведение системы, и, следовательно, то,
что данное поведение не будет продолжаться в будущем;
б) не дают возможности предсказать результат даже в том
случае, когда известно, что одно или несколько, вероятно, важных
условий могут измениться и что последнее приведет к изменению темпа
технологических нововведений;
в) не могут предоставить данных относительно того, какие
условия следует изменить и насколько, чтобы добиться желательного
изменения темпа технологических нововведений.
В определенных случаях указанные недостатки приводят к тому,
что прогнозист, ограничивающийся использованием только
вышеупомянутых методов, не может сообщить сведений, полезных лицу,
принимающему решения. Но тогда возникает вопрос: какие
имеющиеся методы дадут возможность прогнозисту преодолеть указанные
ограничения?
183

Роберте [15] обрисовал историю экономического прогнозирова-
вания в виде прохождения им пяти этапов, с шестым этапом в
перспективе:
1) интуитивное, экспертное или пророческое прогнозирование;
2) «наивные» модели;
3) простые корреляционные прогнозные модели;
4) комплексные многомерные эконометрические прогнозы;
5) динамические причинно-следственные модели;
6) обучающиеся модели.
Метод Делфи представляет собой усовершенствованный образец
экспертного прогнозирования, а методы, описанные в гл. 3—5,
попадают в категорию «наивных» моделей, — их «наивность»
заключается в предположении о том, что, какова бы ни была причина,
вызывающая определенное поведение в прошлом, она будет
вызывать подобное поведение и в будущем. Это допущение
методологически наивно, но на практике оно имело большой успех не только в
экономике, но и в технологическом прогнозировании. Метод
экстраполяции тенденций, описанный в предыдущей главе, относится
к типу корреляционных прогнозных моделей. Роберте [15], Ленц [9],
автор [11] и другие утверждают, что следующим логическим шагом
в развитии методов технологического прогнозирования будет
разработка и использование на практике прогнозных моделей,
следующих за четвертым и пятым этапами из истории экономического
прогнозирования. В частности, Роберте предлагал перешагнуть через
некоторые промежуточные этапы и переходить непосредственно к
пятому и шестому этапам. Другие авторы утверждали, что
промежуточные этапы нельзя пропускать, так как они необходимы для
успеха последующих этапов.
Независимо от непреложного направления развития, которому
следует технологическое прогнозирование, общее представление
достаточно ясно. Для преодоления недостатков «наивных» прогнозных
моделей мы должны применять методы, которые дадут нам
возможность проникнуть во внутренние механизмы действия системы,
порождающей технологию, и в которых используется знание
взаимосвязей причин и следствий внутри этой системы.
Однако прежде чем взяться за разработку причинно-следственных
моделей научно-технического развития, имело бы смысл спросить,
что говорит опыт экономистов по использованию подобных
моделей. Оправдалась ли претензия этих моделей на превосходство над
«наивными» моделями? Если нет, то едва ли стоило подражать им
в технологическом прогнозировании. Армстронг [1] изучил эту
проблему для причинно-следственных экономических моделей. Он
отмечает, что исследователи-экономисты обычно предполагают, что
причинно-следственные модели превосходят «наивные» модели, хотя
на практике большинство прогнозистов используют «наивные»
методы или предварительные проектировки. Армстронг указывает,
что «наивные» модели проще и дешевле, но эта их сторона
становится все менее важной по мере появления все большего количества
184
более точных экономических данных. Затем Армстронг
рассматривает вопрос точности прогнозирования и находит, что в
определенных случаях причинно-следственные модели предпочтительнее. Это
те случаи, когда важные переменные претерпевают значительные
изменения. Конечно, это именно те случаи, которые в равной степени
интересны и для технологического прогнозирования. Следовательно,
мы можем заключить, что опыт экономистов скорее обнадеживает,
чем разочаровывает.
Но что мы тогда ожидали бы от причинных моделей? Шаффлер
[18, с. 12] цитирует Нортропа, рассматривающего экономическое
прогнозирование: «...для данной науки существует динамическая
теория в том случае, когда ее основных понятий достаточно для
обозначения определенного состояния системы в заданный момент
времени, а ее основные положения дают возможность дедуктивно
вывести определенное состояние системы для любого момента в
будущем». Это означает, что причинно-следственная модель и
связанная с ней теория должны дать возможность определить, каковы
те основные переменные, которые влияют на техническое развитие.
Более того, эти переменные должны быть действенно описаны,
так чтобы их можно было измерить или подсчитать с помощью
объективных средств. И наконец, должны быть известны взаимосвязи
между причинами и следствиями, так чтобы при полном описании
системы измеримыми показателями стало возможным чисто
дедуктивно предсказать будущее техническое развитие.
С нашей точки зрения, критерий Нортропа может оказаться
чрезмерным. Конечно, очень важно, чтобы в причинно-следственной
модели и соответствующей ей теории говорилось, каковы основные
переменные. Не менее важно, чтобы эти переменные были действенно
описаны измеримыми количественными показателями. „Однако для
того, чтобы вывести будущее состояние системы чисто дедуктивно,
необходимо в описание системы ввести все важные элементы и
переменные. Требовалось бы включить психологические,
социологические и, возможно, этические соображения. С точки зрения
технологического прогнозирования это увело бы нас слишком далеко. Мы
были бы удовлетворены моделью, в которую входили «данные»,
определенные нетехнологические переменные, которые нельзя
дедуктивно вывести из описания состояния системы в некоторьш момент
прошлого. Эти переменные в экономических моделях называются
«экзогенными переменными» в отличие от «эндогенных переменных»,
которые являются внутренними для системы и могут быть
дедуктивно выведены, исходя из описания прошлых состояний системы.
Таким образом, нашей целью становится построение такой
разновидности модели, которая включает как эндогенные, так и
экзогенные переменные. Эти переменные должны быть действенно
описаны. В модели должны быть известны и установлены взаимосвязи
между переменными. Тогда при задании современного состояния
системы и значений экзогенных переменных, начиная от настоящего
момента до некоторого момента времени в будущем, модель должна
185

предсказывать ход научно-технического развития вплоть до
заданного момента времени. Отметим, что эта процедура требует прогноза
экзогенных переменных. Но при этом мы как раз и сталкиваемся
с той ситуацией, в которой нам хочется применить
причинно-следственные модели, где мы либо уже имеем прогноз изменений этих
переменных, либо хотим изменить их для того, чтобы воздействовать
на результат. Забегая немного вперед, можно сказать, что мы хотели
бы иметь модель, которая исходит из таких показателей, как число
ученых и инженеров, число и типы научно-исследовательского
оборудования, прогнозы расходов на исследования и разработки,
описание современного уровня технологии и т. д., и затем дает
предсказание уровня функциональных характеристик в определенный момент
времени в будущем. Точнее говоря, мы хотели бы учесть все факторы,
влияющие на рост производительности, например, гражданского
транспортного самолета, и предсказать его будущую
производительность.
Легко себе представить, что в настоящее время модели,
пригодные для технологического прогнозирования, все еще далеки от
нашего идеала. Тем не менее были сделаны важные шаги в направлении
построения таких моделей и получены важные результаты. Далее
в данной главе мы рассмотрим некоторые представительные
выборки из современных прогнозных моделей. Этот обзор не может,
конечно, охватить все существующие работы, но поможет составить
картину общего уровня достижений в данной области.
2. МОДЕЛИ С КРИВОЙ РОСТА
Мы наблюдали в гл. 3, что рост в течение некоторого периода
времени уровня функциональных характеристик, достигаемый
каким-либо определенным технологическим подходом, можно
успешно описать с помощью стандартизированных S-образных кривых
того или иного типа. Первоначально такие кривые были введены в
технологическое прогнозирование по точной аналогии с процессами
роста различных биологических систем. Однако в дальнейшем
полезность таких кривых основывалась в большей степени на
очевидной успешности их использования, а не на законности аналогий,
которые в лучшем случае весьма отдаленны. Поэтому многие
исследователи пробовали разработать модели, в которых получались S-об-
разные кривые роста и в которые входили элементы, явно имеющие
некоторое значение для научно-технического развития. Мы
рассмотрим три такие попытки: модель Айзенсона — Хартмана, в которой
рассматривается рост информации; «универсальную модель роста»
Флойда и модель диффузии нововведения в отрасли
промышленности, построенную Мэнсфилдом.
Модель Айзенсона — Хартмана. Айзенсон [7] и Хартман [5]
независимо друг от друга разработали модели, весьма схожие по своем}
подходу. Ввиду сходства этих моделей мы рассмотрим их как одну.
186
Эта модель основывается на понятии роста информации. Многие
авторы указывали, что проект научно-технических
усовершенствований, по существу, представляет собой; процесс приобретения
информации, относящейся к соответствукяцему способу создания
элемента какого-либо технического устройства. Таким образом,
усовершенствование в определенной области включает приобретение
информации относительно способов, которыми можно заставить
действовать определенный технологический подход.
Увеличение общего объема информации относительно
конкретного технологического подхода может зависеть от количества уже
имеющейся информации, от числа людей, занятых приобретением
новой информации, и от предельного общего объема информации,
которую можно получить для данного технологического подхода.
Простейший вариант модели можно выразить следующим образом:
-— = */*. (6-1)
где: / —текущий объем информации;
N — число людей, занятых в соответствующей области;
К — может быть просто коэффициентом пропорциональности
или функцией, включающей все остальные переменные.
Если мы. примем, что N — постоянная, а К включает
функциональные зависимости, отражающие степень приближения к верхнему
пределу L, который представляет максимально возможное
количество информации в данной области, то мы можем переписать
вышеприведенное выражение следующим образом:
-2-[1-t]jv* (6-2)
= KiNdt.
или
dl
'[-i]
Решая уравнение, получаем
/ = к . (6-3)
•+[т-'к"""
В последнем выражении можно узнать кривую Перла, которая,
как это мы обнаружили ранее, может оказаться полезной при
описании технического развития. Однако совсем не обязательно, чтобы
рассматриваемая модель давала в результате кривую Перла. Если
число исследователей, занятых в данной области техники, не
постоянно, а возрастает (как это было бы в случае новой и
развивающейся области техники), то получилась бы другая форма S-образной
кривой. Кроме того, мы выбрали особенно простую функциональную за-
187

висимость для выражения приближения к верхнему пределу
возможного объема информации в рассматриваемой области. Ничто,
однако, не заставляло нас выбрать именно эту зависимость, выбор же
другой формы зависимости привел бы, конечно, к кривой другого
вида.
В предыдущей модели неявно предполагается, что вся текущая
информация в определенной области исследований доступна всем
работникам данной области, которые взаимодействуют с некоторой
частью этой информации. Указанную зависимость можно явно
записать следующим образом:
■2~"**('-Н-
Здесь /, L и N имеют прежние значения, а р — вероятность
взаимодействия с имеющимся запасом информации, К — функция
производительности, которая показывает темп выработки новой
информации при наличии взаимодействия. Решение данного уравнения
почти такое же, как и предыдущего, за исключением того, что
постоянные при экспоненте имеют другое значение.
Возможна также иная модификация данной модели, основанная
на другом подходе к описанию взаимодействия между работниками
в рассматриваемой области исследования и наличным запасом
знаний. Можно представить, что между работниками определенной
области исследований в единицу времени происходит некоторое
число контактов по передаче информации. В результате каждого из
таких взаимодействий появляется новое знание со средним темпом,
равным т—числу независимых работников, не получающих от других
информации в рассматриваемой области исследований (т —
положительное число, которое может принимать значения, большие или
меньшие единицы). Если в области исследования занято N
работников, то между ними возможно N(N—1)/2 взаимодействий. Пусть/
обозначает долю этих возможных взаимодействий, фактически
происходящих в единицу времени. В данной модификации члены модели,
включающие число работников, следует умножить на постоянную,
представляющую среднюю производительность отдельного работ^
ника.
При данных предположениях уравнение, описывающее темп роста
информации, приобретает следующий вид:
7-*['-r][* + "aTJIl- (М>
. Если при этом N намного больше единицы, что справедливо для
большинства областей науки и техники, то данное выражение можно
упростить:
188
Для простоты примем, что N — постоянная. Решая уравнение,
получаем
: KmfNH
I = L-(L-I0)e tt .
Это S-образная кривая, имеющая значение /0 при ( = 0. Она
достигает своего верхнего предела L при t, стремящемся к бесконечности.
Однако в отличие от кривой Перла она имеет значение /=/0 при
некотором конечном отрицательном значении г.
Последняя форма модели имеет несколько интересных значений,
если мы на мгновение откажемся от нашего условия рассматривать
исключительно модели роста. В новой области науки отношение
//Ьдостаточно мало, так что можно пренебречь им. Однако, если
в этой области занято более десяти человек, допущение о том, что
N2 намного больше N, в достаточной мере справедливо.
Следовательно, можно записать:
±.-±.XmfK..
Если мы затем допустим, что рост числа работников в данной области
происходит по экспоненте, т. е. N = N0ecl, то имеем
что можно записать как
ln[^-] = ln[j-/Cm/^] + 2rf.
Иначе говоря, логарифм прироста информации возрастает линейно
с темпом, равным удвоенному темпу роста числа работников,
занятых в рассматриваемой области исследований. Рис. 59 иллюстрирует
эту зависимость. На нем показано издание научных работ по лазерам
и мазерам с 1957 по 1968 г. Темп роста с ,1958 по 1964 г. равен 0,5349,
а с 1964 по 1968 г. — 0,1901. На языке модели можно сказать, что
публикация работ растет быстрее, чем число исследователей, до тех
пор пока область исследований не станет чрезмерно обширной для
эффективного взаимодействия. После этого темп роста постепенно
приближается к величине темпа роста числа исследователей. Заметим,
что было принято измерение информации по числу опубликованных
работ. Это не вполне удовлетворительная мера информации, но в
отсутствие лучшей меры она широко используется и общепринята.
Возвращаясь к рассмотрению моделей роста, отметим, что
возможны многие другие преобразования модели Айзенсона — Хартма-
на на основе выбора иных форм функций, представляющих
взаимодействие ученых и инженеров друг с другом и с имеющимися
запасами информации. Кроме того, как было показано выше, можно по
189

/0*1
ioJ-
I
§ 102
10
/ I 1 1 : I I I I i I I L J_ ._.
1957 58 59 6061 6263 64 65 666768
Год
P н с. 5 9. Число статей, опубликованных по мазерам
и лазерам
желанию также снять условие неизменности числа исследователей в
отдельной области. До тех пор пока функция, представляющая рост
(или сокращение) числа работников, легко интегрируется, можно
использовать данную модель, и во многих случаях это полезнее,
чем допущение о неизменности численности работников в какой-
либо области исследований.
Другая довольно очевидная модификация модели состоит в
использовании более сложной зависимости между темпом роста
информации и общим запасом информации, чем использованное выше
простое соотношение (1—И Ц. Например, можно было бы взять
(1 —// Ц", где а — некоторое положительное число. Можно было бы
также выбрать еще более сложное выражение.
Однако эти модификации модели Айзенсона — Хартмана в
общем неоправданны. Во-первых, имеющиеся данные обычно настолько
неточны, что указанные уточнения модели нисколько не помогут.
Они вносят ложную и необоснованную точность. Во-вторых, сама
модель обладает множеством недостатков. В ней неявно
предполагается, что чем больше информации передается, тем тгучше, и не
учитывается возможность уменьшающейся отдачи по мере го го, как
исследователи тратят все большую часть своего времени на сбор
информации и все меньшую — на исследования. В-третьих, в модели
предполагается отсутствие ограничений на выработку информации.
Допускается, что, если исследователь имеет благоприятную
возможность дать новую информацию, он обязательно сделает это. Это не
всегда соответствует действительности, так как исследователь во
многих случаях преследует определенную цель. Если при этом по-
190
генциальное добавление к общему запасу информации явно не
способствует достижению этой цели, то исследователь не пойдет по
данному пути. В-четвертых, в модели не учитываются никакие
ограничения на потоки информации, как, например, производственные
секреты фирм, секретная военная информация и т. д.
Несмотря на указанные недостатки, модель имеет несколько
применений. В какой-то мере она раскрывает процесс создания научно-
технических усовершенствований и проливает некоторый свет на
вероятные результаты определенных изменений условий в отдельных
областях науки и техники, например таких, как влияние роста числа
занятых исследователей, влияние более эффективных потоков
информации и т. д. В целом эта модель, вероятно, наиболее полезна в двух
крайних случаях спектра объема исследований: для крайне малых
областей науки и техники, только еще зарождающихся, когда все
исследователи знают друг друга и показатель взаимодействий между
учеными близок единице; и для чрезвычайно обширных областей
науки и техники, в которых уже имеется большой запас информации
и большое число исследователей вносит свой вклад в ее расширение,
так что доступ отдельного работника как к новой, так и к старой
информации ограничивается количеством времени, которое он
может посвятить передаче и получению информации, по отношению к
времени выполнения его собственной работы. Для средних по объему
областей исследований рассмотренная модель менее полезна.
Универсальная кривая роста. Эта модель была разработана Флой-
дом [4] и представляет собой попытку объяснить научно-техническое
развитие на основе усилий пО улучшению существующих
функциональных характеристик. Модель исходит из допущения, что
внимание направляется на развитие функциональных характеристик,
уровень которых обозначается как / Имеется также всего М возможных
способов, которые можно испытать для увеличения значения / и из
которых X успешны (конечно, ни А/, ни X неизмеримы). Далее
предполагается, что порядок открытия успешных способов не имеет
значения.
Если попытка увеличить / успешна, то насколько возрастет /?
Флойд предполагает следующую зависимость между успешными
попытками и степенью усовершенствования:
_*! = ! . (6-6)
Дх k(M-X)
Иначе говоря, рост связывается с «израсходованием» нескольких
успешных способов (т. е. с уменьшением количества оставшихся
успешных способов X) и является функцией числа уже
израсходованных успешных способов. Это неизбежно приводит к уменьшающейся
отдаче по мере роста/ Указанное соотношение можно преобразовать,
привести в дифференциальную форму и интегрировать следующим
образом: о f
191

Заметим, что по мере приближения числа оставшихся
неиспользованными успешных способов X к нулю / стремится к своему
верхнему пределу F. Укажем также, что переменные под знаком
интегрирования отмечены штрихом, чтобы отличить их от пределов
интегрирования. Интегрируя обе части соотношения; получаем
-*=1-Г*('-'\ (6-8)
Рассмотрим теперь ситуацию, в которой какой-либо работник в
данной области старается увеличить уровень функциональных
характеристик. Если он добьется успеха, то функциональные
характеристики вырастут до уровня /. При использовании одного способа
в одной попытке априорная вероятность успеха для него равна
отношению числа оставшихся неиспользованными успешных способов
X к общему числу возможных способов М. Таким образом,
вероятность достижения уровня/в одной попытке можно записать
следующим образом:
Р(М) = ^-- (6-9)
Вероятность неудачи, конечно, есть просто дополнительная
вероятность 1—P(f, 1). Если теперь принять, что в области занято
W работников, каждый из которых обладает производительностью
испытания N способов в единицу времени, и все они работают в
течение промежутка времени Л г, то вероятность того, что ни один из них
не добьется успеха, равна
[1-1Г <6-10)
Вероятность по крайней мере одного успеха дополнительна данной,
следовательно, вероятность достижения по крайней мере уровня /
в течение периода времени Аг можно записать так:
Теперь в уравнение (6-11) можно подставить выражение,
полученное ранее для отношения Х/М, в результате чего получим
Р (/, At) = 1 - е~ iF~ f)kNWSi. (6-12)
Это значит, что мы теперь выразили вероятность достижения по
крайней мере уровня / показателями, которые можно измерить или
оценить (за возможным исключением к). Иначе говоря, мы
исключили из соотношения неизмеримые величины X и М. Данное
выражение определяет вероятность достижения по крайней мере уровня/.
Если мы предположим, что временной промежуток настолько мал,
что вероятностью осуществления двух успешных попыток в этом
192
промежутке можно пренебречь, то данное выражение определяет
вероятность достижения точно уровня / Дополнительная
вероятность, конечно, есть вероятность отсутствия какого-бы то ни было
улучшения.
Допустим теперь, что длительный период времени разделен на
промежутки А, г, каждый из которых столь непродолжителен, что
вероятность достижения двух успехов в один и тот же промежуток
пренебрежимо мала. Тогда вероятность неполучения успеха в f-ом
промежутке времени равна
1 - Р (/, Д{/) = е~ <*-OWi V . (6_13)
Следует иметь в виду, что в этом выражении значения к, N и Смогут
различаться в разные промежутки времени. Теперь вероятность того,
что в течение длительного периода времени, состоящего из указанных
промежутков, не произойдет никаких улучшений функциональных
характеристик, можно выразить следующим образом:
Тогда для вероятности достижения по крайней мере уровня/получаем
Ptf.O- i_e-(F-f,?vw (6.14)
Поскольку выбранные промежутки времени малы, можно заменить
суммирование интегрированием, в результате чего получаем
следующее выражение:
t
— (F—f) f kNWdf
P(f,t)=l-e — (6-15)
Теперь мы определили этим выражением вероятность достижения
по крайней мере уровня/функциональных характеристик к моменту
времени t. Затем можно задать вопрос: какого уровня можно достичь
или превзойти с некоторой заданной вероятностью, например равной
50%? Если мы интересуемся 50%-ным значением вероятности
достижения уровня/, можно положить P(f, i) равным 0,5 и решить уравнение
t
_ (F_f) f kNWdf
0,5=1 —в
или
t
— IF—f) f kNWdf
e = 0,5,
или
In (2) = (F — f) j kNWdf. (6-16)
7-165
193

Правая часть этого уравнения постоянная. Но интеграл есть
положительная, монотонная неубывающая функция времени, и до тех пор,
пока W»e равна нулю, он будет положительной монотонно
возрастающей функцией. Для компенсации этого необходимо также, чтобы /
было монотонной возрастающей функцией времени, которая
асимптотически приближается к F. Это именно и дает нам кривую роста
нужного вида.
Для оценки/нам необходимо, однако, иметь какой-то способ
выполнения указанного интегрирования. Для того чтобы увидеть, как
это можно было бы сделать, нам нужно исследовать каждый из членов
под знаком интегрирования. Коэффициент пропорциональности к
в некоторых случаях фактически постоянен и в большинстве случаев
изменяется очень незначительно. Производительность
исследователя N, выражаемая числом попыток в единицу времени, возрастает
по мере развития науки и техники (наличие ЭВМ и т. п.), но этот рост
в- большинстве случаев значительно замедлен. Однако число
работников W может быстро изменяться. Флойд полагал, что число
работников в некоторой определенной области исследования зависит от
темпа развития в этой области. Он предложил следующую форму
зависимости для числа работников W:
где W0(t) — общее число наличных работников, fc — уровень
функциональных характеристик, достигнутый в какой-либо
конкурирующей области науки и техники, к1 — постоянный коэффициент
пропорциональности. Таким образом, численность исследователей в данной
области не только пропорциональна общему числу имеющихся
работников, но зависит также от того, насколько рассматриваемый
подход по достигнутым функциональным характеристикам превосходит
некоторый конкурирующий технический подход. Имея выражение
для W, теперь можно написать:
ln(2) = (F-f)f\f-teT(t')dt', (6-18)
—со
где T(t') = k(r)N(r) W0(t)fci-
Это можно переписать следующим образом:
= —5— f if — feT (f) dt'. (6-19)
(F — f) ln(2) J " /c/ v '
00
Затем Флойд применяет преобразование
Yr=}—kLL. (6-20)
1-f/F
Флойд также допускает, что, поскольку функция Г(г) только медленно
меняется с течением времени, интеграл от нее можно
аппроксимировать линейным выражением
194
Jrwtf-Ctf + c,.
(6-21)
Проведя эти замены, он смог выполнить интегрирование и получить
ураипение
Y + ln(y—l) = Ct.
(6-22)
1хли известны верхний предел F и значение fc для конкурирующей
техники, то для вычисления постоянной/требуется знать два
фактических значения С. Если имеется больше исторических данных, то
можно использовать наилучшее приближение для С.
Хотя решение этого уравнения не так уж сложно, все же оно
довольно утомительно. Для упрощения использования своего подхода
Флойд построил номограмму решения уравнения. Эта номограмма
воспроизведена на рис. 60. Мы проиллюстрируем ее использование
на примере.
0,1 0J 02 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
1 1 1 1—
Точка отсчета-
Рис. 6 0.
-3-2-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Y+in(Y-l)=Ct
Номограмма для построения кривой роста по
методу Флойда
На номограмме, показанной на рис. 60, нанесены значения/ /F против
Q для случая /с = 0. Поскольку во многих случаях /с отлично от нуля,
наверху представлена специальная шкала fcIF для преобразования
«необработанного» отношения/^ в соответствующие значения в том
случае, когда fc не равно нулю. Точка отсчета находится в правом
верхнем углу графика при значении fcjF=\.
В первых двух столбцах табл. 16 приведен сокращенный перечень
рекордов скорости, установленных винтовыми самолетами. Две
последние цифры — неофициальные рекорды, установленные
самолетами «ХР-47Н» и «ХР-47/». Поскольку они были установлены
без соблюдения международных правил регистрации рекордов
скорости, они не включены в таблицу рекордов скорости для самолетов.
7*
195

Таб.шца 16
Год
1912
1913
1920
1921
1922
1923
1924
1932
1933
1934
1935
1937
1939
1943
1944
Скорость (миль/ч)
108,2
126,7
194,5
205,2
222,9
266,6
278,5
294,3
304,9
314,3
352,4
379,6
469,2
490,0
504,0
f/F
0,18
0,255
0,324
0,342
0,372
■0,445
0,464
0,482
0,508
0,524
0,588
0,633
0,781
0,816
0,840
Шкалированное
f/F
0,03
0,11
0,19
0,22
0,24
0,33
0,36
0,38
0,41
0,43
0,50
0,56
0,67
0,77
0,80
Ct
—2,7
—1,25
—0,25
0,0
0,25
0,85
1,1
1,3
1,4
1,6
2,1
2,6
4,0
5,5
6,25
В качестве максимального значения F для винтовых самолетов
мы принимаем величину 600 миль/ч. Для /с примем значение
100 миль/ч, что приблизительно равно практической максимальной
скорости поезда. Взяв рекорды скорости из второго столбца и
разделив их на 600, получим значения f/F, показанные в третьем столбце
таблицы. Теперь перед использованием номограммы необходимо
получить шкалированные значения f/F, поскольку /с отлично от нуля.
Сначала проведем вертикальную линию на номограмме для
значения fcIF, равного 100/600, или 0,167, что показано на рис. 60
пунктиром. Затем начертим горизонтальную линию для значения
flF, равного 0,18 (первое число в третьем столбце табл. 16); эта линия
также изображена пунктиром на рис. 60. Полученное пересечение
двух линий показано на номограмме точкой. Затем с помощью
линейки проводим линию от точки отсчета (в правом верхнем углу
номограммы) через построенную точку пересечения и до левой
шкалы f!fc. Там мы находим шкалированное значение f/F, равное
0,03, которое вводим в четвертый столбец табл. 16. Таким же
способом получены и другие числа в этом столбце.
В конце концов мы используем кривую на номограмме для
получения значений Ct, соответствующих шкалированным значениям
flF. Для этого проводим горизонтальную линию от шкалированного
значения f/F до этой кривой и считываем соответствующие значения
Ct, как это показано пунктирными прямыми в нижнем левом углу
рис. 60. Находим, что значение Ct равно —2/7. Эта величина вводится
в пятый столбец табл. 16. Остальные числа этого столбца получены
подобным же образом.
196
Для оценки С можно использовать любые два значения Ct, но
имеет о этого мы возьмем первые семь чисел из списка (рекорды,
усыновленные между 1912 и 1924 гг. включительно). Нанесем на
график эти значения Ct против соответствующих лет, как показано на
рис. 61. Показанная прямая линия есть наилучшее приближение к
i очечным данным, сделанное от руки. Эта линия наилучшего
приближения показывает, что t равно нулю в 1921 г., а наклон С
приблизительно равен 0,28. Теперь мы готовы определить некоторые точки
на нашей кривой предсказанной тенденции. Это показано в табл. 17.
Желательные годы представлены в первом столбце. Соответствую-
6
5
4
3
2
0
-1
-2
-3
1900 1910 1920 19301940 1950
Год
Рис. 6 1. Ct no календарным годам, полученное по
номограмме Флойда для примера с рекордами
скорости самолета
щие значения Ct считаны с рис. 61 с помощью линии наибольшего
приближения.
Затем мы применяем процедуру, в точности обратную
предыдущему использованию номограммы. Мы начинаем с определения
значений Ct, затем получаем соответствующие шкалированные
значения flF, использовав для этого построенную кривую. Эти числа
показаны в третьем столбце табл. 17. После этого, поскольку^
отлично от нуля, мы должны преобразовать полученные значения в
«необработанные» величины flF. Для этого нужно отложить
шкалированные значения f/F на левой шкале рис. 62 и провести прямую
линию от отмеченной точки до точки отсчета. «Необработанные»
значения f/F считываются там, где эта линия пересекается с пунктирной
вертикальной прямой, проведенной через соответствующее значение
шкалы fdF. Результаты указанных манипуляций показаны в четвер-
J I I I J L
197

том столбце табл. 17. Числа в пятом столбце этой таблицы
вычисляют простым умножением величин из четвертого столбца на
значение F (в данном случае равном 600 миль/ч).
1910
1920 1930 1940
Год
1950
о /
°2
дЗ
Рис. 6 2.
Кривая роста для примера с рекордами
скорости самолетов
Таблица 17
Год
1910
1915
1920
1925
1930
1935
1940
1950
Q
—3,08
—1,68
—0,28
1,12
2,55
3,9
5,3
7,84
Шкалированное
/IF
0,02
0,08
0,19
0,37
0,55
0,67
0,76
0,85
/IF
0,175
0,23
0,32
0,47
0,625
0,725
0,80
0,87
Скорость (миль/ч)
105
138
192
282
375
435
480
521
Результаты расчетов нанесены на график, показанный на рис. 62.
Точки, обозначенные кружочками, использовались для определения
кривой тенденции. Как и можно было ожидать, они дают хорошее
приближение к кривой тенденции. Точками (обозначены
квадратиками) показаны официальные рекорды скорости из нижней части
198
i;i6ji. 16. Большинство из них располагается несколько ниже кривой,
i;i исключением последнего значения для 1939 г., которое почти
лежит на кривой. Также очень близко ю кривой располагаются два
неофициальных рекорда, обозначенные треугольниками. Возможное
объяснение плохого приближения фактических значений к кривой
1снденции в начале 30-х годов заключается в том, что кризис 1929—
1933 гг. задержал ряд усилий, которые были бы осуществлены ранее.
Однако это не может служить окончательным объяснением,
поскольку рекорд, установленный в 1932 г., примерно равен тому, который
ожидался в 1926 г., до начала Великого кризиса. Во всяком случае,
рекорды, установленные в конце 30-х и 40-х годов, лежат на графике
близко от кривой тенденции. Возможно также, что кривая тенденции
дала бы лучшее приближение, если бы при ее построении
использовались другие значения F и fc и если бы значения С определялись бы
более точными методами, чем выравнивание вручную по ряду
начальных данных.
Данная универсальная кривая роста представляется подходящей
для прогнозирования роста функциональных характеристик
отдельного технологического подхода. При этом требуется определить
верхний предел роста функциональных характеристик, а также
уровень функциональных характеристик любого технологического
подхода, который мог бы конкурировать с рассматриваемым подходом.
Для вычисления постоянной нужны по крайней мере два фактических
значения. Определение кривой роста с помощью номограммы Флой-
да довольно просто и быстро.
Диффузия нововведения в отрасли. В гл. 4 было показано, что
диффузия нововведения и замена старой техники на новую может быть
представлена S-образной кривой. Однако нет уверенности в том, что
две кривые диффузии или замещения, даже если они относятся к
одной и той же отрасли, будут иметь одинаковую крутизну или один и
тот же интервал между двумя заданными точками на кривых, как,
например, характеризующими 10%-ное и 90%-ное проникновение
новой техники. В соответствии с обычными доводами в пользу
использования причинно-следственных моделей можно заключить,
что форму S-образной кривой можно было бы предсказать более
точно, если бы эта форма кривой была бы соотнесена с некоторыми
измеримыми характеристиками самого нововведения или
потенциальных адептов, перенявших его.
Именно это и было сделано Мэнсфилдом [10]. Он разработал
модель, в которой скорость диффузии нововведения в какой-либо
отрасли зависит от некоторых объективно измеримых показателей.
Его модель дает хорошее приближение к фактическим данным
относительно 12 нововведений из четырех различных отраслей. Мэнс-
филд изучил следующие отрасли и нововведения: черная
металлургия (коксовальная печь с улавливанием побочных продуктов,
непрерывный широкополосный стан, непрерывная линия отжига для белой
жести); угольная промышленность (опрокидывающаяся вагонетка,
безрельсовая передвижная погрузочная машина, горный комбайн
199

с непрерывной последовательностью операций); пивоваренная
промышленность (машина для погрузки тары, оловянный контейнер,
скоростной наполнитель бутылок); железнодорожный транспорт
(тепловоз, диспетчерская централизация, горочное тормозное
устройство). Указанные нововведения охватывают период времени от
1890 г. для первой коксовальной печи с улавливанием побочных
продуктов до конца 40-х годов для установки первого скоростного
наполнителя бутылок. Построение модели организуется следующим
образом.
Вначале определяем следующие переменные:
rty — число фирм в отрасли j, которые приняли нововведение j
(и для которых можно получить данные; недостаток данных
приводит к тому, что п имеет разные значения для различных нововведений
в одной и той же отрасли);
Щ) (0 — число фирм, принявших нововведение j в отрасли ;' в
момент времени t;
L{j — доля «отставших» фирм, не использующих нововведение
(в момент времени t), но которые внедрят его к моменту времени t+1:
mtJ(t + l)—mtj(t)
1*1] — ————— •
ntj — mijV)
Pjj — прибыльность нововведения;
Sy — объем капиталовложений, необходимых для осуществления
нововведения.
Показатели прибыльности и размеров капиталовложений требуют
дополнительных толкований. Для определения относительной
прибыльности нововведения Мэнсфилд взял данные о сроке
окупаемости капиталовложений, необходимом для оправдания последних
в каждой отрасли (т. е. о периоде времени, в течение которого
прибыли или экономия, полученные в результате капиталовложений,
возместят стоимость капиталовложений), и данные о сроке окупаемости
вложений в рассматриваемое нововведение. p{j равно отношению
среднего максимального срока окупаемости, обязательного в
отрасли i в момент внедрения новшества, к сроку окупаемости для
нововведения j. Этот показатель служит грубой мерой относительной
прибыльности нововведения по сравнению с другими
альтернативами капиталовложений. S,j равно средним начальным вложениям в
нововведение j, деленным на средний объем фондов гц- фирм в
отрасли i на момент внедрения нововведения. Этот показатель служит
грубой мерой степени рискованности решения принять нововведение.
Модель исходит из предположения, что доля отставших
последователей, которые принимают нововведение в течение некоторого
периода времени, есть функция от его прибыльности, от объема
капиталовложений на внедрение нововведения и от доли фирм, уже
принявших нововведение. Это можно выразить следующим образом:
Ltj = ft (т„ (t)/ntJ, piJt StJ). (6-23)
200
Предполагается, что данная функция различна в разных отраслях.
Однако, в общем, представляется разумным считать, что Ьвозраста-
ci с ростом доли фирм, уже принявших нововведение, и с ростом
прибыльности нововведения. И наоборот, очень вероятно, что
увеличение объема капиталовложений уменьшает L.
Для упрощения математических выкладок будем рассматривать
данную, функцию таким образом, как будто число фирм, принявших
нововведение, может- изменяться непрерывно, а не иметь только
целочисленные значения. Сделав это допущение, можно затем
разложить функцию Ltj в ряд Тейлора. Положим, что можно пренебречь
третьими степенями всех переменных и вторыми степенями доли
фирм, принявших нововведение к моменту времени t. В этом случае
имеем
«17(0 . о , т*'(0 .
LtJ = ап + с,2 -^ 1- alapi} + aikStJ + atsPtj — Н
tltj nij
+ ateStj — + anPtjSt, + ai8pj+ al9Sj+ •--, (6-24)
где остальные члены пренебрежимо малы и могут содержать
переменные, не указанные выше. Это выражение можно переписать
следующим образом:
Щ) V + 1) — тч (0 = [nij — mtJ (01 atl +
+ aII^+---+altSwa+-"l- (6-25)
Если единицы измерения времени достаточно малы, можно заменить
левую часть выражения дифференциалом, в результате чего получим
*2gL = [«,,-«„(01 [<?,,+ Л,^] . (6-26)
где Qtj — сумма всех членов из уравнения (6-24), не содержащих
mij(t)lmj, a
0J7 = аа + atsPtj + <*ie Su+ ■•• (6-27)
Решение уравнения (6-26)
h)+(Qij+<fiij)t Qij
ni}
-За]
тч = К . имо,+*„и J • (6-28>
l+ehj+(Qtj+?tj)t
где /у — постоянная интегрированная.
201

Наложим условие, что m^it) должно быть равно нулю, при
достаточном продвижении обратно во времени, т. е. должно быть время,
до которого ни одна фирма не принимала нововведения; /я„- может
стремиться к нулю при стремлении времени t к минус бесконечности
только в том случае, если Q равна нулю. При данном упрощении
выражение (6-28) сводится к следующему:
от"(')= 1+g-(w> • <6-29>
В последнем выражении можно узнать кривую Перла. Однако Мэнс-
филд не останавливается на данном простом повторении вывода
кривой Перла. Следующий шаг состоит в демонстрации того, что
фц определенным образом связано с pt- и Sn. Отметим, что форма
S-образной кривой зависит только от ф(- . Единственный эффект
/у — перемещение всей кривойвправо или влево.
В анализ Мансфилда входят еще два шага. На первом шаге он
определяет /у и фг для каждого из 12 случаев, беря наилучшее
приближение к имеющимся фактическим данным. На следующем шаге
по этим данным фц строится регрессионное уравнение с
использованием известных значений р,-- и Sy . Это обеспечивает двойную
проверку гипотезы о том, что диффузия нововведения определяется
относительной прибыльностью и объемом необходимых
капиталовложений в соответствии с равенством (6-29). Во-первых, проверяется, дает
ли хорошее приближение к фактическим данным кривая Перла,
построенная по значениям /у и фу ; во-вторых, проверяется, согласуется
ли значение ф(. , вычисленное на основе регрессионного уравнения,
со значениями, определенными исходя из фактических данных.
На первом этапе мы преобразуем кривую Перла так, как это было
показано в гл. 4, в результате чего получаем
lnL ^ml-^ + ^W- (6-30)
\_nl} — mti(t) J
Для получения оценок /,-• и ф^ по фактическим данным можно теперь
использовать метод наименьших квадратов, как мы делали в гл. 4.
Однако Мэнсфилд использует модифицированную версию данной
процедуры, описанную в [3]. Используется тот же принцип, но
приписывая различающиеся веса различным наблюдениям, с помощью
модифицированной процедуры определяется приближение к
S-образной кривой, которое иногда считается более удовлетворительным
со статистической точки зрения. Однако для наших целей различие
между двумя процедурами не имеет значения.
В табл. 18 представлены результаты процедуры выравнивания
кривой. Для каждого нововведения в таблице дается число фирм в
выборке, прибыльность и объем капиталовложений, оценки /,-.- и <f,- •,
полученные по выравненной кривой. В последних двух столбцах
показаны коэффициенты корреляции (г„) для регрессии по уравнению
(6-30) и мера ошибки выравнивания.
202
Таблица 18
Двенадцать нововведений в четырех отраслях
Нововведение
Тепловоз
Диспетчерская централизация
Горочное тормозное устройство
Непрерывный широкополосный
стан
Коксовальная печь с
улавливанием побочных продуктов
Непрерывный отжиг
Опрокидывающаяся вагонетка
Безрельсовая передвижная
погрузочная машина
Горный комбайн с непрерывной
последовательностью операций
Оловянный контейнер
Скоростной наполнитель бутылок
Машина для погрузки тары
Источник: [10, с. 142].
Выборочные данные
"У
25
24
25
12
12
9
15
15
17
22
16
19
"Ч
1,59
1,48
1,25
1,87.
1,47
1,25
1,74
1,65
2,00
5,07
1,20
1,67
Ч
0,015
0,024
0,785
4,908
2,083
0,554
0,013
0,019
0,301
0,267
0,575
0,115
Оценки параметров
'</
—6,64
—7,13
—3,95
—10,47
—1,47
—8,51
—13,48
—13,03
—24,96
—84,35
—20,58
—29,07
У
0,20
0,19
0,11
0,34
0,17
0,17
0,32
0,32
0,49
2,40
0,36
0,55
r'j
0,89
0,94
0,90
0,95
0,98
0,93
0,95
0,97
0,98
0,96
0,97
0,97


квадратичная
ошибка
2,13
1,52
5,02
0,90
0,84
1,42
2,03
1,66
2,22
3,00
0,95
1,58
Эта мера ошибки получена следующим образом. Для каждого
из промежутков времени, соответствующих определению Ltj,
сравнивается фактическое число фирм и число, оцененное по уравнению
наилучшего приближения. Находится и возводится в квадрат
разность между ними. Затем берется среднее значение квадратов
разностей для всех временных промежутков. Число в таблице —
квадратный корень из этого среднего значения (часто оно называется
среднеквадратичной ошибкой). Все коэффициенты корреляции очень велики,
что указывает на хорошее приближение регрессионных уравнений
к фактическим данным. Среднеквадратичные ошибки также малы —
в большинстве случаев они меньше 10% числа фирм в выборках.
Получив оценки <^,-;- для каждого нововведения, на следующем
этапе строим регрессионное уравнение по этим оценкам и величинам
Рп и Sjj. Начнем с допущения, что удовлетворительное приближение
можно получить из уравнения
Фи — bt + а1Ьрч + at£tJ + ztJ, (6-31)
^e b,- равно ai2 из равенства (6-24) плюс математическое ожидание
суммы всех членов, опущенных в этом равенстве, а 2ц—случайная
ошибка со средним значением, равным нулю. Мы допустили, что
постоянный член Ь, относится ко всем нововведениям в отдельной
203

отрасли, но может меняться от отрасли к отрасли. Затем мы
полагаем, что я,-5 = я5 и я,-6=я6, т. е. эти коэффициенты относятся ко всем
нововведениям во всех отраслях и не различаются по разным
отраслям. Таким образом, вместо регрессионного выравнивания по
уравнению (6-31) для каждой из четырех отраслей отдельно мы
фактически проводим выравнивание по следующему регрессионному
уравнению:
Фц = Mi + ЗД + bsd3 + btdt + a^ + OeSt,. (6-32)
В этом уравнении применяется прием, часто используемый в
подобных ситуациях. В него включены d, — фиктивные переменные,
которым приписывается значение 1, когда соответствующие данные в
уравнении используются для отрасли г',и значение 0 во всех
остальных случаях. Этот прием позволяет использовать все данные по всем
отраслям для оценки а5 и а6 и в то же время получить отдельные
значения для fo, по каждой отрасли. Проведя регрессионный анализ,
Мэнсфилд получает следующие значения параметров уравнения:
Ф
4j-
-0,291
—0,57
—0.5?
-0,59
+ 0,5Э0р„ —0.027S,., (6-33)
(0,015) (0,014)
Постоянные в больших фигурных скобках относятся по порядку
сверху вниз соответственно к пивоваренной промышленности,
угольной промышленности, черной металлургии, железнодорожному
транспорту. Коэффициенты прир0 и Sit имеют ожидаемые знаки, т. е. рост
прибыльности увеличивает 0 а рост объема требуемых начальных
капиталовложений уменьшает 0,у. Числа в скобках под
коэффициентами — стандартные отклонения коэффициентов. Оба
коэффициента существенно отличны от нуля.
Можно следующим образом интерпретировать результаты
регрессионного анализа. Эффект прибыльности и объема необходимых
первоначальных капиталовложений одинаков для всех отраслей,
но нововведения со сравнимой прибыльностью и объемом
капиталовложений в одних отраслях принимаются быстрее, чем в других.
В частности, пивоваренная промышленность намного быстрее
принимает нововведения, чем другие три отрасли.
Окончательная проверка модели состоит в сравнении значений
0^, полученных из уравнения (6-33), со значениями, полученными на
основе соответствующих фактических данных, входящих в
уравнение (6-32). По существу, мы спрашиваем, дает ли регрессионное
уравнение те же самые значения данных, которые мы ввели в него?
Если это справедливо, то указанные значения данных хорошо
объясняются переменными регрессионного уравнения, а именно
прибыльностью и объемом капиталовложений. Если мы не получим обратно
тех же самых значений данных, то придем к выводу, что рассмотрен-
204
in.ie переменные фактически не объясняют изменения Фи. На рис. 63
представлен график соотношения фактических и оцененных
значений Ф,-,.. Прямая, проведенная под углом в 45°, обозначает равенство
этих величин; иначе говоря, если все величины, выходящие из
регрессионного анализа, равны всем величинам, входящим в него, то все
соответствующие им точки на графике попадут на прямую с
наклоном в 45°
§ 2,5
|
1 2,0
чэ
5 1,5
1 1.0
Я- 0,5
0
0,5 1,0 1,5 2,0 2,5
Вычисленное значение
Рис. 6 3. Сопоставление фактических и
вычислительных значений фц для исследованных Мэнсфилдом
12 нововведений
Как можно увидеть на рисунке, все точки действительно
располагаются вблизи к линии с наклоном в 45°, что свидетельствует о
фактическом объяснении двумя переменными — прибыльностью и
объемом капиталовложений — поведения переменной Ф(>. Поскольку
мы уже видели раньше, что различные значения Ф,, действительно
дают приближение к фактическим данным, описывающим диффузию
рассматриваемых нововведений в четырех отраслях, то очевидно,
что модель вполне подтверждается данными. На основе
приведенных результатов можно сделать вывод, что скорость диффузии
нововведения в отрасли можно предсказывать на основе данных о его
прибыльности и необходимых начальных капиталовложениях.
В дополнение к рассмотренным переменным Мэнсфилд
исследовал также влияние остающегося полезного срока службы
оборудования, вытесняемого нововведением, темпа роста объема продаж
отрасли во время его внедрения, фазы делового цикла в это время и
собственно времени, т. е. проверяется гипотеза, увеличивается или
уменьшается в целом скорость диффузии нововведения с течением
времени. Он обнаружил, что влияние этих переменных
статистически несущественно по сравнению с двумя переменными,
проанализированными выше.
205

Какой вывод мы теперь можем сделать из полученных
результатов? Как указывает Мэнсфилд, использованная им выборка едва ли
представляет поперечное сечение американской промышленности,
кроме того, объем выборки не очень велик. Поэтому результаты
следует интерпретировать с большой осторожностью. Возможно даже,
что намного большая выборка изменила бы результаты Мэнсфилда
на обратные. Тем не менее обнадеживает сам факт, что простая
причинно-следственная модель процесса диффузии достигает большого
успеха в объяснении ряда данных. С точки зрения технологического
прогнозирования оказывается возможным построить кривую для
предсказания темпа диффузии нововведения в определенной отрасли
исходя из знания максимально допустимого срока окупаемости в
отрасли, срока окупаемости для рассматриваемого
капиталовложения, средних фондов фирм отрасли и объема первоначальных
капиталовложений, необходимых для данного нововведения. Для
проверки того, что полученные Мэнсфилдом коэффициенты для
прибыльности и объема капиталовложений также применимы к отрасли и для
получения величин ft,, специфических для данной отрасли, было бы
необходимо повторить его анализ для нескольких прошлых
нововведений, уже внедренных в отрасль.
В данном разделе рассматривались модели, предназначенные для
объяснения явления кривых роста. Оказалось, что модель Айзенсо-
на — Хартмана, хотя и чрезвычайно простая, проливает некоторый
свет на внутренние механизмы действия процесса
научно-технического развития. Однако представляется, что эта модель не обладает
большими прогнозными возможностями и не имеет широкого
применения. Универсальная кривая роста Флойда дедуктивно выведена
из теоретических соображений, но, очевидно, дает хорошее
приближение к фактическим научно-техническим данным в обширной
области и могла бы найти широкое применение в качестве инструмента
прогнозирования. Модель диффузии нововведений Мэнсфилда
включает эмпирическое определение коэффициентов для простой
гипотетической модели. Хотя и может оказаться необходимым
переопределить эти коэффициенты для отдельных случаев, модель может
быть чрезвычайно полезной для предсказания скорости диффузии
нововведения в отрасли. Различными исследователями предлагались
другие модели с использованием кривых роста [8], но ни одна из них
не оказалась значительно лучше моделей, описанных выше. Три
рассмотренные модели представляют достаточно хорошую выборку из
существующих моделей кривых роста, и им свойственны сила и
слабость всего класса подобных моделей.
3. МОДЕЛИ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО РОСТА
Мы видели в гл. 5, что в истории многих областей технологии
наблюдается экспоненциальный рост. Мы наблюдали также, что
выдвигается множество обоснований того, почему рост должен быть
206
экспоненциальным, но несмотря на давнюю историю веры в
экспоненциальный рост, до сих пор не придуманы удовлетворительные
объяснения ему. Холтон [6] был одним из первых, кто выдвинул
бихевиористское объяснение данному явлению. Наблюдая за
экспоненциальным ростом мощности ускорителей ядерных частиц, он пишет
[6, с. 378]: «Отдельная исследовательская группа будет занята
разработкой и воплощением идеи — обычно это бывает один из членов
группы, как было в. случае первых ускорителей, а затем будет
работать над ее полным использованием. На это может потребоваться
от двух до пяти лет. Тем временем другая группа может, так сказать,
смотреть поверх голов исследователей из первой группы, которые
поглощены выполнением своей задачи, и видеть за пределами этой
задачи благоприятное для себя поле деятельности. Основываясь на
том, что уже известно из еще не полностью завершенной работы
первой группы, вторая группа обходит первую и утверждается в новой
области. Развитие физики идет не только маршем, но еще лучше —
скачками».
Холтону не нужно было ограничивать свое утверждение областью
физики. Во многих других областях науки и техники обнаруживается
соревнование подобного же типа, в котором каждый из участников
стремится добиться преимущества перед другими, перескочив через
них. Сименс [19] развил эту идею соревнования в модель, которая,
кажется, удовлетворительно объясняет явление экспоненциального
роста. Опишем эту модель.
Допустим, что существуют два соперника — А и В. Пусть они
находятся в ситуации, будь то военная, коммерческая или научная,
в которой каждый хочет превзойти другого по уровню некоторых
функциональных характеристик. Такая ситуация может возникать
вследствие желания ответить на военную угрозу, получить
коммерческое преимущество или добиться приоритета в некоторой области
научных исследований. Положим, что А хочет на 100% опередить В,
а В хочет на 100% опередить А. Допустим, что А имеет время
реакции S, проходящее от момента принятия решения о начале нового
проекта до момента достижения проектом поставленной перед ним
цели. Время реакции В равно Т. Допустим, что у А есть доля времени
реакции / где /— число между нулем и единицей. Иначе говоря,
после того как В начало выполнение проекта для того, чтобы
превзойти современный уровень А, А желает подождать в течение доли /
времени реакции В, прежде чем начать свой собственный проект по
преодолению уровня В. В в свою очередь имеет долю времени
реакции g. Конечно, А и В могут оказаться в полностью симметричном
положении, если у обоих одинаковое время и доля времени реакции
и оба хотят на одинаковый процент превзойти друг друга. Допущение
асимметрии не усложнит значительно модель и придаст ей большую
общность.
Допустим, что А начинает в момент времени t=0 с уровня
функциональных характеристик, равного единице.
В момент времени г=0 В начинает проект с целью превзойти пер-
207

венство А. Этот проект имеет целью достичь уровня (1 +п), который
будет получен в момент времени Т.
Как только В начнет свой проект, А подождет в течение периода
времени JT, затем начнет контрпроект. Целью этого проекта будет
получение уровня (1+т) (1+и), который будет достигнут в момент
времени JT+ S.
Затем В начнет проект в момент JT+gS. У него будет цель
(1+т) (1+и)2, которая будет достигнута в момент (f+l)T+gS.
Затем А начинает проект в момент 2fT+gS, целью которого будет
(1+т)2(1+и)2, которая будет достигнута в момент 2JT+(g+l)S.
Потом В начнет проект в момент 2JT+ 2gS, целью которого будет
(1+т)2(1+и)3, которая будет достигнута в момент (2f+l)T+2gS.
Далее начнет проект А в момент 3JT+2gS, целью которого будет
(1+т)3(1+и)3, которая будет достигнута в момент 3JT+(2g+l)S.
Теперь мы видим, как действует процесс перескакивания, и можем
обобщить приведенные выражения.
А начнет один из своих обходящих проектов в момент времени
pJT+(p—l)gS, где р — любое целое число. Перед проектом стоит
цель (1+тУ(1+п)р, которая будет достигнута в момент времени
p/T+[(p-l)g+l]S.
В начнет один из своих обходящих проектов в момент
qfT+qgS, где q — любое целое число. Проект достигнет своей цели
(1 + т)*(1+и),+1 в момент (qf+l)T+qgS.
Теперь мы можем увидеть, что промежуток времени между
созданием «новых моделей» для А равен JT+gS, а отношение уровней
функциональных характеристик новой и предшествующей моделей
равно (1+т) (1+и). Точно так же В будет создавать новые модели
через промежутки времени JT+gS, причем каждая из новых моделей
будет превосходить предшествующую ей модель в (1+т)(1+и)
раз по своим функциональным характеристикам. Часть времени
возможности А будут превосходящими и часть времени — В. Доля
времени, в течение которого один из них будет ведущим, зависит от
соответствующих значений времени и доли времени реакции.
Описанное выше наращивание фактически образует
геометрическую прогрессию вследствие дискретного ступенчатого характера
процесса. Однако если мы представим, что технология плавно
возрастает между моментами внедрения последовательдьпг мп лелей,
то процесс эквивалентен экспоненциальному росту. ЭкснииЛ^' ...ож-
но оценить следующим образом:
^(fr+e$) = (1+OT)(1+n)>
или
д_ 1п[(1+т)(1+я)}
tT + gS
Как и ожидалось, чем короче время реакции и меньше доля
времени реакции на ожидание у обоих соперников, тем круче экспонента
208
или, эквивалентно, больше темп роста. Аналогично чем больше
желаемое преимущество одного соперника перед другим, тем больше
темп роста.
Случай с многими соперниками; не отличается значительно от
описанного. Можно представить, что каждый планирует превзойти
имеющегося лидера путем приращения, достаточного для лидерства
в течение удовлетворительного периода времени. Одновременно
каждый соперник старается следить также за текущими проектами
всех прочих соперников, с тем чтобы обеспечить для себя то, что его
в свою очередь не обойдут вскоре после того или незадолго до того,
как его модель будет готова. Можно показать, что в этом случае все
соперники будут стремиться принять одинаковый процент прироста
для своих целей и одну и ту же долю времени реакции. Те, чье время
реакции намного длиннее, чем у соперников, вскоре были бы
вытеснены с рынка, поэтому у всех появляется также стремление достичь
одного и того же времени реакции. В данных условиях развитие будет
экспоненциальным и все соперники, оставшиеся на рынке, будут
поочередно стремиться к лидерству.
Несмотря на то что модель дает теоретическое объяснение
экспоненциального роста и все переменные, входящие в нее, измеримы
(хотя бы в принципе), она обладает рядом недостатков. В ней неявно
предполагается, что время реакции соперников определяется
факторами, иными, чем ограничения на возможный рост технологии.
Иначе говоря, если один из соперников ставит перед собой цель, то
предполагается, что он в действительности способен достичь ее с
помощью некоторых значительных усилий и расходов. Очевидно,
на практике ни время реакции, ни процентный прирост
усовершенствований нельзя установить произвольно, по усмотрению соперников.
Чересчур амбициозные проекты, с помощью которых пытаются
достичь «слишком многого очень скоро», обернутся неудачей или в
лучшем случае будут не верны либо в отношении фактически полученных
технических характеристик, либо в отношении фактической даты
поставки. Таким образом, рассмотренная модель объясняет, почему
в случае соревнований рост должен быть экспоненциальным, пока
технология допускает это. Но она не объясняет, почему возможен
экспоненциальный рост.
В качестве иллюстрации применения модели мы рассмотрим
внедрение коммерческого пассажирского транспортного самолета.
В табл. 19 представлены год внедрения и производительность (в пас-
сажиро-милях в час) ведущих пассажирских самолетов, освоенных
тремя основными производителями, которые в течение 30 лет
непрерывно господствовали на рынке. В таблице приведены также
промежутки времени между последовательными ведущими моделями
каждой фирмы, а также отношение производительностей для двух
последовательных моделей. Мы можем вычислить для каждой фирмы
средний промежуток времени между внедрением последовательных
моделей и среднее значение натурального логарифма отношения
производительностей. Затем мы можем взять отношения среднего
209

Таблица 19
Ведущие пассажирские транспортные самолеты,
внедренные тремя ведущими фирмами США
Год
«Боинг»
1933
1938
1949
1959
1969
«Дуглас»
1934
1935
1940
1947
1954
1958
«Логхид»
1934
1940
1946
1950
1958
Пассажиро-мили в час
2000
7 524
32 250
112 833
313 600
2 982
4 620
11 550
21 420
38 855
109 431
1 920
3 808
21 056 '
34 040
44 100
Промежуток времени,
лет
5
11
10
10
1
5
7
7
4
6
6
4
8
Отношение
производительности
3,8
4,3
3,5
2,8
1,6
2,5
1,9
1,8
2,8
2,0
5,5
1,6
1,3
натурального логарифма к среднему промежутку времени между
последовательными моделями. Для трех фирм получаются
следующие величины: «Боинг» — 0,143; «Дуглас»— 0,144; «Локхид» —
0,131. Средняя по отрасли из этих трех величин равна 0,139. Эта
величина не очень отличается от значения 0,12945, полученного в гл. 5
для экспоненты, описывающей общий рост производительности
транспортной авиации (в пассажиро-милях) и которая включает
множество самолетов, имеющих более низкую производительность, чем
соответствующие ведущие модели. Поскольку мы рассматриваем
трех конкурентов, построенная выше модель непосредственно
неприменима и нельзя использовать простую экспоненциальную
зависимость. Кроме того, по крайней мере после второй мировой войны
время реакции фирм определялось больше тем, оплатят ли
авиалинии свои последние покупки и будут ли готовы покупать больше
самолетов, а не технологическими соображениями. Тем не менее
очевидны конкурентные аспекты рынка, на котором каждый из
конкурентов внедряет последовательные модели самолетов с примерно
равным темпом, захватывая лидерство на различные промежутки
210
времени. Хотя иллюстрация модели была бы более
удовлетворительной, если мы могли бы получить «правильную» экспоненту
непосредственно на основе знания темпа, с которым авиалинии могут
принимать новые самолеты (чем определяется интервал между
последовательными моделями), она демонстрирует правильность основы
модели в конкурентной ситуации.
4. СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ
В двух предшествующих разделах рассматривались модели, целью
построения которых было теоретическое обоснование поведения,
наблюдающегося во многих областях технологии, а именно явления
кривых роста и экспоненциального роста. Этими моделями мы
старались объяснить это наблюдаемое поведение исходя из знания
структурных переменных, измеримых хотя бы в принципе. В данном
разделе мы рассмотрим некоторые иные модели, в которых будем
стараться объяснить рост технологии на языке структурных
переменных, но которые не ограничиваются попытками обосновать
определенное наблюдаемое поведение.
Сначала мы рассмотрим некоторые чрезвычайно простые модели,
в которых патентная деятельность соотносится-с
капиталовложениями. Затем мы рассмотрим модель, связывающую
производительность отобранных фирм химической и фармацевтической
промышленности с вложениями в исследования и разработки этих фирм.
И наконец, мы рассмотрим модель, в которой время и стоимость
разработки авиационного автопилота предсказываются на основе
научно-технических возможностей, необходимых для создания
автопилота.
Патенты и научно-техническое развитие. В то время как мы бы
хотели получить возможность предсказывать ход развития
определенных функциональных характеристик, опыт экономистов
показывает, что многие обобщенные меры экономической эффективности
предсказывать, особенно с помощью грубых средств, имевшихся на
ранней стадии развития науки, легче, чем детальные компоненты
указанных агрегатов. Иначе говоря, может оказаться, что легче
предсказать валовой национальный продукт, чем общий объем продаж
отдельной отрасли, не говоря уж об отдельной компании. Тот же
подход, очевидно, годится и для технологического прогнозирования.
Иначе говоря, вместо простого сетования по поводу недостатка
методов прогнозирования отдельных областей технологии можно было
бы попытаться использовать любые из имеющихся средств,
пригодных для прогнозирования технического развития в целом.
Одна из возможных мер технического развития — число
выданных в год патентов. Сандерс [16] рассматривает недостатки
патентной статистики как общей меры научно-технического развития.
Он утверждает, что для того, чтобы патенты служили показателем
изобретательской деятельности, должны соблюдаться два условия:
211

а) часть изобретательской деятельности, результатом которой
является патентование изобретений, должна оставаться существенно
неизменной в течение того периода времени, когда считается, что
число патентов служит полезным показателем; б) средние затраты на
один патент должны оставаться неизменными. Сандерс сомневается
в том, что оба условия имеют место в действительности. Во-первых,
разные отрасли имеют различные склонности к патентованию своих
изобретений. Кроме того, в прошлом большинство изобретений
делалось отдельными лицами, которые нуждались в защите для
использования собственных изобретений. В настоящее время большинство
изобретений выполняется в крупных компаниях, которые не
нуждаются в защите в такой же степени. Более того, поскольку отношение
к патентам общественности и государственных органов изменилось,
сами патенты имеют иной смысл, чем был принят когда-то. И
наконец, средние экономические затраты на патент, вероятно,
различаются у индивидуального изобретателя и корпорации. Поскольку
произошел сдвиг в пользу увеличения числа изобретений в
корпорациях, то, вероятно, изменились и затраты на патент.
Шмуклер указывает в ответ, что даже если патентная статистика
настолько плоха, как это утверждает Сандерс, то во многих случаях
она — единственное из имеющегося и ее следует использовать.
Более того, хотя возражения Сандерса могут быть справедливыми в
принципе, на практике патентная статистика не так плоха, как можно
заключить, следуя за Сандерсом. До 1940 г. патентная статистика
довольно представительно характеризовала изобретательскую
деятельность. Статистика после 1940 г. не столь хороша из-за
последствий второй мировой войны и из-за антипатентной позиции
американских судов, начало которой было положено в последние годы
«Нового курса». Однако мы более всего нуждаемся в данных именно
за период до 40-х годов, поскольку не имеем достаточно данных о
расходах на НИОКР за этот период. Наконец, Шмуклер ссылается
на исследование Национального научного фонда, показавшее, по
данным выборки из шести отраслей, каждая из которых разделялась
на три части (т. е. размер выборки равен 18), за 1953—1954 гг., что
коэффициент корреляции между расходами на НИОКР и числом
патентов г = 0,83. Шмуклер затем высказывает предположение, что,
если бы имелись данные, указанная корреляция была бы более тесной.
Таким образом, он делает вывод, что по крайней мере для более
раннего периода патентная статистика служит полезным показателем
изобретательской деятельности, и эти данные легкодоступны.
Шмуклер провел обширный ряд исследований по патентной
статистике. Большинство его работ изложено в [17]. Среди
опубликованных результатов имеется несколько регрессионных моделей, которые,
по-видимому, объясняют изменения в числе патентов в зависимости
от других переменных, которые можно рассматривать как
влияющие на изобретательскую деятельность. Эти модели могут затем
служить для объяснения с точки зрения указанных переменных
технического развития в целом.
212
Первоначальные исследования Шмуклера посвящены вопросу о
направлении причинно-следственных связей между технологией и
экономикой. Многие авторы предполагали, что технология движет
экономику. Но по крайней мере патентяая статистика не подтверждает
данное положение. Во всяком случае, патентная статистика ясно
показывает, что техническое развитие направляется экономическим
развитием, а не наоборот. Установив этот момент, можно перейти к
рассмотрению некоторых результатов, представляющих
значительный интерес для технологического прогнозирования.
Шмуклер обнаружил, что курс акций железных дорог прекрасно
коррелирует с периодами капиталовложений в железные дороги,
что само по себе неудивительно. Однако это означает, что
легкодоступные курсы акций могут служить показателем инвестиций в
основные фонды железных дорог. Затем в свою очередь курсы акций
можно скоррелировать с патентами на капитальное оборудование и
сооружения железных дорог (что включает практически все изобретенное
для использования на железных дорогах). Шмуклер сообщает о
некоторых результатах исследований Гриличса, получившего следующее
регрессионное уравнение:
\ogPl=alogSt + blogSt_l+clogSt^+c(l—c)logSM +
+ C(l-c)MogSM+.-.* (6-34)
Здесь Р, — число патентов, S, — курс акций железных дорог в году г.
При использовании регрессионного уравнения подобного типа
выбирается величина с и проводится регрессионный анализ для
получения а и Ь. Затем это можно повторить для различных значений с,
для определения, дающего наилучшее приближение (конечно, а и Ь
изменяются с изменением с). Гриличс нашел, что с=0,1 дает
минимальную остаточную стандартную ошибку. Использовав это
значение, получаем в результате уравнение
log Pt = 0,23 log St + 0,29 log Sw + 0,1 log Sb2 + 0,09 log SM +
(0,08) (0,08)
+ 0,081 log S^ + 0,073 log SM... (6-35)
Ряд коэффициентов при членах, начиная с года (t—2) и ранее, имеет
сумму, равную единице. Отсюда сумма всех коэффициентов равна
примерно 1,5. Это свидетельствует о том, что приблизительно одна
треть общего влияния изменения капиталовложений ощущается в
течение двух лет, а остающийся эффект распределяется на
последующие годы и постепенно уменьшается. Взглянув с другой точки зрения,
получаем, что примерно две трети влияния на изобретательскую
деятельность последующих лет исходит от капиталовложений в
текущий и предшествующие годы. Таким образом, с помощью
данного уравнения можно прогнозировать общее научно-техническое
развитие по крайней мере на год вперед. Шмуклер идет дальше,
показывая, что тот же тип взаимосвязи сохраняется для капиталовложе-
213

ний в конкретные виды железнодорожного оборудования, в
частности в железнодорожные пути, в товарные и пассажирские вагоны.
Таким образом, хотя он и не строит уравнений, подобных (6-35),
предположительно эти уравнения можно вывести для других
отраслей, где имеются основания полагать, что патенты в этой отрасли
служат хорошим показателем технического развития в них.
Между прочим, следует отметить, что уравнение (6-35) есть
исключение из замечания о том, что технологические данные не
существуют для регулярных интервалов. Так как и курсы акций, и
число патентов можно получить за каждый год, то можно
использовать общепринятый у экономистов метод, а именно «экспонен-
циональное сглаживание». Строго говоря, его можно назвать
геометрическим сглаживанием. Основная идея заключается в том, что,
имея распределенные по равным периодам данные, строим
уравнение, в котором последовательно более ранние данные умножаются
на последовательно более высокие степени числа, меньшего единицы.
Коэффициенты при этом образуют геометрическую прогрессию.
Практически это означает, что всем более ранним данным придаются
все меньшие веса при определении величины, которую надо
прогнозировать. В тех случаях, где имеются такого рода данные, можно
использовать более мощные средства анализа, чем простые
регрессионные методы.
Продолжая разбирать работу Шмуклера, можно задать другой
вопрос. Если найдена хорошая взаимосвязь между
капиталовложениями и изобретениями в области оборудования, то как поведет себя
это соотношение, при сравнении разных отраслей? Может оказаться,
что в ряде отраслей имеется иная сфера для усовершенствований или
в них трудятся более изобретательные люди, или их структура
больше способствует изобретательству. Таким образом, мы не можем
ожидать, что одна и та же зависимость между капиталовложениями
и патентами сохранится для всех отраслей.
Шмуклер попытался ответить на этот вопрос, проведя
регрессионный анализ числа патентов за двухлетний период в зависимости от
капиталовложений в год, предшествующий последнему периоду,
по данным 21 отрасли. Некоторые из полученных им результатов
имеют следующий вид:
log Лмо-ш2= 1,174 + 0,927 log /1М9, г* = 0,918. (6-36)
(0,080) (0,070)
log *Wimo = 0,598 + 0,940 log /„4,, г* = 0,905. (6-37)
(0,116) (0,070)
Как показывают величины г2 — коэффициента детерминации,
уравнения дают хорошие приближения к данным. Отклонения
капиталовложений между отраслями почти на 90% объясняются различиями
в числе патентов.
Укажем на разницу между постоянными членами для двух лет.
Эта разница показывает, что данный уровень капиталовложений
214
давал бы меньше патентов в 1948—1950 гг., чем в 1940—1942 гг.
Это подтверждает сказанное ранее о тенденции к уменьшению
патентования изобретений как из-за антипатентного отношения части
американских судов, так и из-за меньшей нужды корпораций в
патентной защите. Тем не менее коэффициенты регрессии приблизительно
одинаковы в обоих периодах и очень близки единице. С точки зрения
прогнозиста, это означает, что данный процентный рост
капиталовложений будет сопровождаться по ожиданию примерно таким же
процентным увеличением числа патентов.
Здесь уместно привести еще один результат Шмуклера. Для более
ранних лет данные об инвестициях не так широко распространены,
однако Шмуклер обнаружил, что стоимость, добавленная обработкой
в отрасли, явно коррелирует с числом патентов, что указывает на
возможность использования этого показателя вместо
капиталовложений, поскольку данные о ней легче получить. Используя стоимость,
добавленную обработкой, в качестве объясняющей переменной,
Шмуклер получил следующие результаты для периода 1899—1937 гг.:
log Р, = 0,273 + 0,966 log V, г* = 0,856. (6-38)
(0,072) (0,034)
Высокое значение коэффициента детерминации .показывает, что
уравнение хорошо приближает данные. Заметим также, что коэффициент
регрессии, по существу, тот же, что и полученный в двух предыдущих
уравнениях, в которых в качестве объясняющей переменной
использовались капиталовложения. Конечно, постоянный член меньше,
так как капиталовложения примерно пропорциональны, но меньше
по величине, чем стоимость, добавленная обработкой.
Шмуклер установил также, что, когда регрессионный анализ
проводится для отдельных отраслей, коэффициент регрессии для
стоимости, добавленной обработкой, может существенно отличаться
от единицы, вследствие чего три вышеприведенных уравнения нельзя
некритически применять ко всем отраслям. Кроме того, как
указывалось выше, данные результаты применимы только к патентам на
капитальное оборудование и сооружения. Результаты страдают теми
же недостатками, что и патенты как показатель технического
развития (в частности, ценность патентов различна). И наконец,
результаты основываются на классификации патентов соответственно
отраслям, в которых они используются, а не отраслям, в которых они
создаются. Таким образом, капиталовложения в сталелитейную
промышленность, например, нельзя использовать для
прогнозирования числа патентов на изделия, в которых используется сталь.
В связи с этим результаты, полученные Шмуклером, следует
использовать очень осторожно. Тем не менее результаты весьма
примечательны с точки зрения технологического прогнозирования в том,
что они показывают, как общий уровень научно-технического
развития, выраженный числом выданных патентов, можно предсказать
на год или два вперед исходя из данных о капиталовложениях.
215

Производительность в промышленности и вложения в НИОКР.
В только что описанной модели общая мера научно-технического
развития в экономике была связана с мерой капиталовложений.
Теперь мы возьмем более точную меру технического развития, а
именно рост производительности промышленности, и попытаемся
связать ее непосредственно с расходами на НИОКР. Описываемая
работа была выполнена Минасяном- и опубликована в [12].
В общем, в анализ производительности промышленности входит
определение общего объема выпуска продукции какой-либо отрасли
как функции труда и капитала, затраченных в этой отрасли для
обеспечения данного выпуска. Иными словами, можно записать:
X = f(L,K), (6-39)
где X — общий объем продукции фирмы или отрасли, L— труд,
К — капиталовложения, затраченные на производство продукции.
Все три переменные выражены в денежных единицах, и при
сравнении данных за разные годы их численные значения необходимо де-
флировать по соответствующим индексам цен или заработной платы.
Для наших целей мы перепишем выражение (6-39) в более
употребительной форме, а именно:
X = f(L„Kt,P^ (6-40)
где Р представляет производительность. Параметр Р вызывает
сдвиг производственной функции, включающей Lu К таким
образом, что с ростом Р те же самые Ьи К дают большее X. Допустим
также, что научно-техническое развитие, которое мы хотим выявить,
нейтрально, т. е. одинаково влияет на труд и капитал. В этом случае
наше уравнение можно записать следующим образом:
X = PJ(Lt>K^. (6-41)
Таким образом, производительность оказывается прямым
множителем функции, включающей труд и капитал. Следует указать, что
существование выражения типа (6-39) и. последующих
производственных функций означает, что уже разрешена техническая проблема
максимизации. Иначе говоря, предполагается, что для получения
продукции используется наиболее эффективное сочетание труда и
капитала. Равностоящее, но менее эффективное сочетание труда и
капитала, или эффективное сочетание, но неэффективно
используемое из-за внешних ограничений (например, из-за недостатка сырья),
дало бы меньше продукции, чем то, которое получается на основе
данной производственной функции.
Минасян рассматривает множество проблем, затрудняющих
выполнение задачи оценки изменения производительности. Среди них
проблемы наличия экономии от масштаба производства, проблемы
надлежащего распределения расходов и доходов в фирмах,
производящих большое количество разнообразной продукции, вопросы
216
приложимости результатов одних отраслей к другим, задачи
построения правильных индексов цен и заработной платы. Указанные
проблемы, несмотря на их важность при конкретных применениях
модели, не представляют для нас большого интереса и не будут здесь
рассматриваться.
Модель Минасяна адресуется непосредственно к вопросу о росте
производительности и к зависимости его от расходов на НИОКР.
Цель работы состоит в проверке следующей конкретной гипотезы:
«Чем больше расходы на научные исследования и разработки,
измеряемые несколькими описанными ниже способами, тем больше
последующий темп роста производительности фирмы». Иными
словами, Минасян пытается объяснить различия темпов роста фирм в
отдельной отрасли различиями в расходах на НИОКР. Он взял
выборку из 23 фирм в химической и фармацевтической
промышленности.
Упомянутые в формулировке гипотезы НИОКР получают
следующим образом. Минасян использует две такие меры, и для его
выборки фирм они дают, по существу, одинаковые результаты.
Так как та или иная фирма может оказаться лучшей в различных
других приложениях, мы здесь опишем обе:
/=1956 /=1966
51 (Расходы ) У\ (Расходы \
D «JggU НИОКР), _ tJ&MHHOKP),
Ai — ,_195s , Ak г=1й8 (b-4^)
2 (imp*) 2 ъ
/=1947 /=1947
Для проведения непосредственных сравнений фирм различных
размеров Минасян пересчитал первоначальные значения расходов на
НИОКР по вышеприведенным уравнениям. R, представляет расходы
на НИОКР, деленные на общие затраты в производственном
процессе. Показатель степени а будет объяснен ниже. Rk представляет
общие расхода на НИОКР, деленные на капиталовложения в
предприятие. Оба указанных метода дают поправку на общий объем
производственной деятельности, но несколько различным образом.
Расходы были взяты за период с 1947 по 1956 г. В сущности, эти две
переменные — R и Rk — суть попытки измерить/интенсивность
исследований отдельных фирм, а не общий объем их
научно-исследовательских работ.
Для конкретного выражения производственной функции
Минасян избрал простое, но очень широко используемое уравнение,
известное под названием производственной функции Кобба —
Дугласа, которая имеет следующий вид:
Х^РДЯГ*. (6-43)
Показатель степени а — число между нулем и единицей. Требование
о том, чтобы сумма степеней равнялась единице, предназначено для
устранения эффекта масштабности (например, при удвоении как
217

труда, так и капитала объем производства удваивается, а не
учетверяется). Конкретное значение а (или (1—а), поскольку положение
труда и капитала в формуле совершенно симметрично, характеризует
степень взаимозаменяемости труда и капитала. Возможно ли
сократить затраты, заменяя труд на капитал или наоборот, зависит от
уровня заработной платы, процентной ставки и численного значения а.
Параметр а можно вычислить следующим образом:
фонд заработной платы
фонд зарплаты + прибыли до -f выплата + амортизация
выплаты на- процен-
логов тов
Имея величину параметра а, мы можем решить уравнение (6-43)
относительно производительности каждой фирмы
Р = Х{
Для двух последовательных лет можно получить
Р( _ xtLtJ[Kt—i
Pt-\ Xt_lL'fKt'~a
Мы положим Р,1Р0 = Сеы и проведем регрессию Ы(Р0/Р,) по
времени. Темп роста производительности будет равен, конечно, Ь.
Минасян получил вышеприведенным способом временной ряд
производительности для каждой фирмы за период 1947—1956 гг.
Затем он предположил, что влияние расходов на НИОКР будет
ощущаться с некоторым запозданием. Таким образом, становится
необходимым определить тот временной лаг, при котором расходы
на НИОКР оказывают максимальное воздействие на рост
производительности. Он сделал это, взяв отдельные промежутки времени из
периода 11 лет, для которых имелись данные о производительности
и расходах на НИОКР. Для каждого промежутка, состоящего из
нескольких лет, проводилась регрессия логарифма производительности
по времени, причем коэффициент регрессии служил затем в качестве
среднего темпа роста производительности за соответствующий
промежуток времени. Затем проводилась регрессия темпов роста
производительности за более поздний промежуток времени по расходам
на НИОКР за более ранний промежуток, что делалось для разных
пар промежутков; в результате этого были получены как
коэффициенты регрессии, так и коэффициенты детерминации. Поскольку в
распоряжении исследователя имелись данные за 11 лет и поскольку
каждый промежуток времени должен был быть по возможности
наиболее длительным для сведения к минимуму ошибок оценивания,
пришлось произвести некоторое наложение промежутков для
измерения расходов на НИОКР и промежутков для определения роста
производительности. Несмотря на это, оказалось, что максимальные
218
значения коэффициентов детерминации получались тогда, когда
концы промежутков времени смещались относительно друг друга на
период от одного до четырех лет. Как при увеличении лага между
промежутками времени, так и при уменьшении длительности
промежутков коэффициенты детерминации уменьшались.
Результаты Минасяна суммированы в табл. 20, где показаны
значения коэффициентов, полученных для двух наиболее возможных
промежутков времени с лагом в один год. Данные о НИОКР
охватывают период 1947—1956 гг., а данные о производительности
определены как средние темпы роста за период 1947—1957 гг.
Коэффициенты регрессии существенны при уровне значимости 1%, и обе меры
расходов на НИОКР оказываются одинаково приемлемыми для
объяснения роста производительности. Обе меры объясняют около
70% различий темпов роста производительности среди разных фирм.
Таблица 20
Регрессия роста производительности па расходы
на НИОКР для 23 фирм
R/
Rk
Мера
1947—
1947—
НИОКР
-1956
-1956
гг.
гг.
Коэффициент
регрессии*
0,250
(0,044)
0,294
(0,044)
г2
*0,67
0,73
• Коэффициент регрессии — темп роста
производительности по расходам на НИОКР, определен для периода
1947—1957 гг.
Минасян рассмотрел также некоторые альтернативные гипотезы,
которые могли бы объяснить наблюдаемое поведение. В частности,
он исследовал возможность того, что прибыльность влияет на
НИОКР, а не наоборот; что капиталовложения в предприятия и
оборудование могли бы объяснить рост лучше, чем НИОКР; что рост
порождается экономией от масштаба производства (т. е. продукция
становится дешевле по мере расширения фирмы); что рост
вызывается монопольными ценами на продукцию. Ни одна из этих
альтернативных гипотез не оказалась успешной в деле объяснения данных,
и в большинстве случаев связь между соответствующей переменной
и ростом производительности статистически несущественна. Отсюда
Минасян делает заключение, что расходы на НИОКР суть весьма
существенная независимая переменная, объясняющая темп роста
производительности в химической и фармацевтической
промышленности.
Минасян указывает, что, поскольку его выборка была случайной
(из-за проблемы сбора данных), результаты следует толковать с
219

большой осторожностью. Неясно, можно ли эти результаты отнести
к остальной части соответствующих отраслей и тем более к другим
отраслям. Некоторые из прочих соображений, как, например,
проблемы построения индексов цен и заработной платы, упоминались
выше. Хотя эти вопросы не имеют отношения к теории, выходящей за
рамки рассмотренной модели, они имеют важное значение для
практических приложений ввиду того, что могут создать серьезные
затруднения.
Тем не менее вышеизложенное можно считать успешным
использованием причинно-следственной модели для объяснения роста
функциональных характеристик технологии, а именно
производительности, с точки зрения затрат на НИОКР. Имея в виду упомянутые
трудности, все же оказывается возможным строить подобные модели
для других отраслей и использовать эти модели для прогнозирования
воздействия на производительность прошлых расходов на НИОКР.
Прогнозирование времени и затрат на разработку автопилота.
Часто оказывается необходимым прогнозировать время и затраты,
которые требуются для выполнения проекта, направленного на
совершенствование технологии. Для случаев обычного производства
или строительства, в которых существо процесса состоит в
повторении производимого прежде, прогнозирование времени и затрат на
выполнение проекта не столь затруднительно. Для проекта
разработки, направленного на достижение прогресса в технологии,
неизбежно, однако, вовлечение никогда прежде не создаваемых
элементов. Отсюда неизбежно какое-то участие технологического
прогнозирования. Прилагалось много усилий для создания модели, с
помощью которой можно прогнозировать время и затраты,
необходимые для разработки, исходя из степени требуемых
усовершенствований технологии^ других измеримых характеристик
разрабатываемого устройства. Здесь мы изучим одну из наиболее детальных
моделей для исследования необходимого уровня развития технологии.
Рассматриваемая модель была разработана в Корпорации
исследований по планированию для Лаборатории динамики полета
ВВС США [13]. Она была предназначена для прогнозирования
времени и затрат на разработку новых автопилотов для пилотируемого
самолета и ракет с аэродинамической поддержкой.
Как и обычно, в исследованиях подобного рода вначале
необходимо установить основные принципы с тем, чтобы данные о
различных проектах разработки были совместимы. Необходимо точно
определить, какая совокупность функций свойственна автопилоту,
поскольку ряд этих функций в большей мере присущ системам
управления летательным аппаратом, чем некоторые другие. Нужно
определить, какие затраты следует учесть (например, будут ли включены
в общую сумму затраты на испытание в аэродинамической трубе).
И наконец, следует определить, что будет считаться начальным и
конечным оментом процесса выполнения проекта разработки.
Суть не в том, что одно из определений указанных моментов более
или менее правильно, чем другие, а в том, что весьма существенно
220
применить одно и то же определение для всех проектов, которые
будут использоваться как источники данных, с тем чтобы данные
были согласованы. Ввиду того что для выравнивания данных будут
использованы регрессионные методы^ использование несовместных
данных внесет в модель значительные ошибки.
Общая идея подобной модели состоит в том, что существует
взаимосвязь между уровнем функциональных характеристик,
поставленных в качестве цели разработки, и временем и затратами на
выполнение проекта. На следующем этапе определяется совокупность
характеристик устройства — в данном случае автопилота, — для
которых имеются серьезные инженерные обоснования причин
необходимости связывать их с временем и затратами. Если совокупность
характеристик выбирается как переменные в модели, которые
«только случайно» коррелируют с временем и затратами в выборке, то не
может быть никакой гарантии, что эта корреляция сохранится и для
будущих автопилотов. Таким образом, прогнозные возможности
модели могут оказаться чрезвычайно незначительными. Даже когда
переменные выбирают исходя из инженерных соображений, все еще
нет гарантии, что в будущем сохранится та же зависимость времени
и затрат, которая была справедлива для выборки. Однако степень
уверенности прогнозиста в построенной модели в этом случае может
быть намного выше, так как найденные зависимости обоснованы
более чем простым случайным совпадением.
Приняв упомянутые решения относительно того, что составляет
предмет исследования (например, что такое в точности автопилот)
и какие нужны фактические данные об истории проектов разработки
автопилотов, необходимо собрать данные. В процессе сбора данных
может оказаться, что о некоторых из технических параметров, по
которым желательно иметь данные, сведения отсутствуют, или что
практически весьма сложно определить начальный момент проекта,
или возникают какие-то иные трудности. В этом случае необходимо
изменить основные принципы. И наконец, постепенно будет собрана
совместимая совокупность данных обо всех автопилотах. Для
рассматриваемой здесь модели была взята выборка, состоящая из 25
автопилотов, разработанных в течение семилетнего периода.
При сборе данных необходимо обеспечить, чтобы в выборку
попали устройства с достаточно широкой областью варьирования
первоначально отобранных переменных. Например, если окажется,
что каждый автопилот в выборке имеет почти один и тот же вес, то
последний нельзя будет использовать в качестве предсказывающей
переменной. Кроме того, необходимо обеспечить наличие большого
разнообразия комбинаций этих переменных. Например, если
окажется, что все автопилоты, предназначенные для летательных
аппаратов с большим значением числа Маха, предназначены также для
использования на летательных аппаратах с высоким потолком, то
вместе число Маха и потолок нельзя использовать в качестве
предсказывающих переменных, так как регрессионный анализ не сможет
различить их. Таким образом, на данном этапе может оказаться не-
221

обходимым выбросить некоторые из первоначально отобранных
переменных, если выборка не предоставит о них достаточной
информации.
И наконец, оставшиеся данные может потребоваться
скорректировать в соответствии с изменением внешних условий. Как
говорилось выше в отношении некоторых других моделей данного раздела,
может понадобиться дефлировать стоимостные данные по
соответствующему индексу для того, чтобы сделать сравнимыми данные
за разные годы. В примере с моделью автопилота в качестве
дефлятора использовался сводный стоимостный индекс министерства
обороны. Кроме того, было признано, что при разработке автопилотов
используются достижения общего технического прогресса в
электронике, особенно при сокращении веса; поэтому вес электронных
компонентов автопилота следует корректировать с учетом этого.
Ниже это уточнение будет рассмотрено подробнее.
Имея согласованную совокупность данных, пригодных для всех
автопилотов в выборке, исследователь готов к построению
регрессионной модели. Так как используемые методы корректировки
данных могут оказаться применимыми к другим областям технологии,
мы рассмотрим их, прежде чем представить результаты
регрессионного анализа.
Общая область действия автопилота должна включать
летательные аппараты как с максимальным числом Маха, так и с
максимальным потолком. В дополнение характеристики самого летательного
аппарата можно представить отношением длины корпуса к размаху
крыльев. Указанные факторы далее обозначаются как М, h и IJIW
соответственно и не корректируются по годам.
Было получено несколько мер уровня функциональных
характеристик системы на основе использования экспертных суждений
инженеров в отношении некоторых характеристик автопилота или
летательного аппарата, на котором он будет использоваться.
В табл. 21 представлен список всех функций, которые выполняет
хотя бы один из отобранных автопилотов. Для каждого автопилота
было определено, выполняет он или нет каждую из указанных
функций. Самой простой мерой функциональных характеристик данного
автопилота был бы подсчет общего числа выполняемых им функций.
Вместо этого, однако, показатель функциональных характеристик
Kf был определен как взвешенная сумма числа выполняемых
функций, причем веса основывались на экспертном суждении о трудности
обеспечения каждой отдельной функции для определенного
летательного аппарата.
Другой экспертный фактор, сложность конструкции Кт, был
рассчитан исходя из числа необходимых электрогидравлических
силовых приводов, из того, имеют ли несколько приводов одинаковую
конструкцию, и- из объема работы по конструированию оригинала
для привода каждого типа.
Было замечено, что в ранних автопилотах, представленных в
выборке, использовались электронные лампы, а в более современных —
222
Таблица 21
Возможные функция автопилота
Ось тангажа
Демпфирование
Ограничение перегрузки
Ограничение угла тангажа
Автобалансировка
Стабилизация положения
Стабилизация высоты
Выдерживание числа Маха
Выдерживание воздушной скорости
Выдерживание соотношения высоты и числа Маха
Автоматический_набор высоты и пикирование
Управление штурвалом
Бомбардировочные маневры на малой высоте
Слежение за глиссадой (для системы посадки по приборам)
Радиокоманда
Управление огнем (например, артиллерийским огием или доставкой оружия
к цели)
Автоматическая навигация
Ось крена
Демпфирование
Автобалансировка
Стабилизация угла крена
Стабилизация курса
Управление штурвалом
Задание курса
Бомбардировочные маневры на малой высоте
Посадка по приборам
Радиокоманда
Автоматическая навигация
Ось рыскания
Демпфирование
Радиокоманда
Координированные развороты
Компенсация
Воздушная скорость (приборная)
Воздушная скорость (истинная)
Барометрическая высота
Число Маха
Вес (например, по мере вырабатывания топлива и уменьшения веса)
Динамическое давление
полупроводники и в очень немногих использовалось и то и другое
вместе-. Вес электронного оборудования всех автопилотов
корректировался путем преобразования каждой схемы с электронными
лампами в эквивалентную схему на полупроводниках, вес которой и
оценивался. Другое уточнение было сделано в отношении веса
отдельных контейнеров, поскольку вес упаковочных контейнеров и кабелей
для этих контейнеров не был сочтен подходящей мерой трудности
разработки. И последняя корректировка была сделана для тех
автопилотов, которые имели дублирующие или запасные компоненты
для увеличения надежности. Указанные коррекции получили
следующие обозначения:
223

AW, относится к различиям в упаковке в соответствии с числом
отдельных упаковок компонентов;
AW2 относится к различиям в весе между автопилотами с
электронными лампами и транзисторами;
AW3 относится к обеспечению надежности.
Затем были следующим образом определены три веса:
We = W + AWlt
Wa*=W—AW2 — AWa,
Wca^W + bWi— AWt — AW„
где W— нескорректированный вес автопилота.
Последним экспертным показателем была «сфера охвата»
программы ST- При этом учитывались такие соображения,) как: способен
ли летательный аппарат, на котором установлен автопилот,
достигать сверхзвуковых скоростей или его скорость ограничена скоростью
звука; является ли конструкция автопилота развитием прежних
конструкций или это одна из первых моделей; серийная это или
экспериментальная модель; пилотируем ли летательный аппарат или нет;
требует ли контракт проведения системного анализа, испытаний
качества или работоспособности, использования полномасштабного
тренажера; тип заключенного контракта; разрабатывался ли
автопилот субподрядчиком или подрядчиком на разработку
летательного аппарата.
Имея определенные указанным образом переменные, в качестве
моделей проверялись различные математические зависимости с
использованием различных комбинаций переменных. Коэффициенты
модели определялись регрессионными методами. Одна из моделей
для затрат и времени разработки представлена ниже:
С = 53,735^ + 10,93ГМ + WJfp
7- 15,61 + 1,414 ^-+2,602(W- S^y ■
Обратите внимание на фактор (D,- — 1950), образующий делитель
двух членов модели времени. Этот фактор включен для учета общего
повышения уровня технического развития, которое происходит
независимо от разработки автопилота. D, — дата начала программы
разработки автопилота, определенной на первой стадии построения
модели. В уравнении для затрат Np — число прототипов, которые
требуется произвести по контракту.
Данная модель представляет собой конкретную попытку
предсказать время и затраты на выполнение разработки, исходя из задания
определенного уровня функциональных характеристик в качестве
результата разработки. Построение модели было начато в 1961 г.,
а результаты были опубликованы в 1963 г. С тех пор было
разработано несколько моделей, основанных на том же принципе. Однако
224
в большинстве прочих моделей не рассматривалась детально точная
мера увеличения уровня необходимых функциональных
характеристик. Некоторые из них были столь примитивны, что для них
требовалось оценить степень технологического совершенства всего лишь
по шкале из чисел 1, 2, 3. Однако в тех случаях, где технологические
тонкости можно найти с той же степенью детальности, что и в модели
автопилота, для построения моделей прогнозирования времени и
затрат можно воспользоваться аналогичными методами.
Кроме описанных в данном разделе, стоит упомянуть еще о
некоторых моделях. Мэнсфилд [10, с. 66] предложил модель, сходную
в принципе с моделью Минасяна, но в которой прибыльность
связывается с расходами на НИОКР. Таким образом, ее можно
использовать как средство для оценки нормы прибыли на НИОКР,
трактуемые как капиталовложения. Грабовский [20] представил работу,
аналогичную работе Мэнсфилда, в которой была построена
линейная регрессионная модель, связывающая рост объема продаж
продукции с расходами на НИОКР в химической и фармацевтической
промышленности. Хотя у этих моделей есть много интересных аспектов,
они представляют большую ценность для экономистов, а не для
технологического прогнозирования. Их значение для технологического
прогнозирования состоит в том, что они дают дополнительное
доказательство возможности построения структурных моделей
научно-технического развития. И хотя в этой области требуются еще
обширные работы и исследования, уже стала вполне очевидной
возможность построения моделей, дающих подробное объяснение
внутренних механизмов действия научно-технического развития, которые
можно использовать для прогнозирования времени и затрат,
необходимых для достижения определенного уровня функциональных
характеристик.
5. НЕДОСТАТКИ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ
В трех предыдущих разделах мы рассмотрели различные типы
причинно-следственных моделей, с помощью которых пытались
объяснить научно-техническое развитие на основе внутренних
механизмов действия системы, ответственной за это развитие. У каждой
из моделей были свои преимущества и недостатки, которые
обсуждались при их анализе. Однако весь класс причинно-следственных
моделей обладает рядом общих недостатков, которые мы сейчас
и рассмотрим.
Шаффлер [18] представил детальный критический анализ
недостатков объяснительных и прогнозных моделей, используемых в
экономике. Многое из сказанного им относится также и к моделям
технологического прогнозирования, так что нижеприведенные
комментарии заимствованы нами из его замечаний об экономических моделях.
Некоторые из них приведены в их оригинальной форме, тогда как
другие были несколько изменены с учетом различий между
экономикой и технологией как объектов прогнозирования.
8-165
225

Наибольший недостаток- всех моделей, особенно описанных в
разделе 4 настоящей главы, состоит в отсутствии существенных
обоснований того, почему технология и связанные с ней работники
должны вести себя описанным образом. У этих моделей нет такого же
авторитетного основания, как, например, у гравитационной модели
солнечной системы. Поведение солнечной системы вызывается
существующей причиной, лежащей в основе сущности вещества и
энергии. Причины человеческого поведения поняты далеко не полностью,
но можно с уверенностью сказать, что оно гораздо менее «неизбежно»,
чем поведение солнечной системы. Таким образом, даже если
объяснительная модель очень близко описывает прошлое поведение, то
мы гораздо менее уверены в том, что она столь же точно будет
описывать будущее поведение, чем, скажем, в том, что солнце
поднимется завтра по расписанию.
Другой недостаток связан с неотъемлемыми ошибками,
присущими моделям, описывающим системы, создающие технологию.
В технологическом прогнозировании используются те же процедуры,
что и в эконометрике. Предлагается математическая модель
системы. Затем прогнозист определяет коэффициенты модели на основе
прошлых данных. Эти данные содержат ошибки. По крайней мере
они содержат ошибки округления и агрегирования. Они могут
содержать также ошибки, вызванные небрежностью: неправильным
копированием, расшифровкой данных по записям и т. п. И наконец,
существенные части данных могут выпасть вследствие
преднамеренного искажения или отказа раскрыть их. Таким образом, даже при
неизменности описанного моделью поведения она не сможет более
или менее точно предсказать поведение из-за внесенных в нее ошибок,
вызванных ошибочностью фактических данных, использованных при
построении модели.
Следует указать также на несколько частных недостатков.
Фактически они представляют особые случаи одного или обоих
упомянутых общих недостатков, но заслуживают отдельного рассмотрения.
Многие модели, особенно рассмотренные в разделе 4, можно
охарактеризовать как эмпирические выражения поведения. Взаимосвязь
между двумя или большим числом переменных определяется
статистическими методами, часто с помощью регрессионных уравнений.
Эти эмпирические уравнения поведения можно использовать для
прогнозирования, только если известно, что выражаемые ими
взаимосвязи неизменны во времени. Когда такие уравнения используются в
физических науках, то обычно предполагается наличие некой
«необходимой» причины сохранения связей. Но этого нельзя утверждать
в технологическом прогнозировании. Можно только полагать, что
связь будет продолжать сохраняться и что может не быть признаков,
предвещающих приближение нарушения этой взаимосвязи.
Любая модель может содержать только часть переменных,
имеющих отношение к проблеме. Обычно стараются включить в модель
«важные» переменные, а менее «важные» или «неважные» —
исключить. Часто мы определяем это по величине коэффициента детерми-
226
нации, т. е. по тому, какая часть общей изменчивости данных
объясняется переменными, которые мы положили в качестве
«объясняющих». Но нет уверенности в том, что -переменная, бывшая «неважной»
в прошлом, не может внезапно стать «важной». Например,
содержимое и количество отходов, порождаемых научно-техническим
развитием, не казалось таким уж важным в прошлом. Но в будущем вполне
может оказаться, что эта переменная важнее ряда других переменных,
включаемых ныне в модели прогнозирования.
В конечном счете все прогнозные модели обладают одним
методологическим недостатком, который возникает следующим образом:
так или иначе собирают данные о ряде эмпирических наблюдений,
выдвигают ряд гипотез. Если бы эти гипотезы были истинны, то
эмпирические наблюдения были бы их логическим следствием. Тот факт,
что базирующаяся на гипотезах модель «объясняет» первоначальный
ряд данных или, в более сложных случаях, иную совокупность
наблюдений того же самого явления, принимается в качестве основания
признания фактической истинности гипотезы. В логике это
называется ошибкой основания логического вывода. Тот факт, что
подтверждены следствия гипотезы, не доказывает справедливости
гипотезы, так как вполне может существовать множество совокупностей
совершенно различных гипотез, с помощью которых можно
объяснить те же эмпирические наблюдения. Выбор из альтернативных
совокупностей гипотез, объясняющих одни и те же события, есть
предмет главным образом субъективного суждения, базирующегося
на «разумности» гипотезы или на эстетическом удовлетворении,
получаемом автором от модели.
Какой же мы сделаем вывод из этого перечисления недостатков?
Что положение безнадежно и мы можем только махнуть рукой на
это дело? Вовсе нет. Как говорилось выше, мы не можем избежать
прогнозирования или даже решить не прогнозировать. Поэтому нам
надлежит делать это как можно лучше. И поскольку
причинно-следственные модели, очевидно, представляют собой лучший, чем
альтернативные методы, способ прогнозирования, мы должны ими
заниматься. Обсуждение недостатков, свойственных
причинно-следственным моделям, нацелено на предупреждение возможных ошибок,
а не служит основанием для отказа от этих моделей.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящей главе мы рассмотрели модели научно-технического
развития. В этих моделях стараются развить и использовать
понимание деталей указанного процесса. Это значит, что должны быть
выявлены элементы процесса и их взаимодействие. Когда это сделано,
можно определить параметры модели с помощью либо
непосредственного измерения, либо регрессионных методов. Затем можно
использовать модели для предсказания будущего хода развития
технологии тогда, когда известно, что некоторые элементы ситуации
227
8*

начинают изменяться; или, наоборот, эти модели можно
использовать в качестве руководства для курса действий по определению того,
какие элементы ситуации следует изменить и насколько для
достижения желательного технологического результата.
Вероятно, невозможно, да и не нужно, создавать модели, которые
исчерпывающим образом могли бы предсказывать будущий ход
научно-технического прогресса. Технология не образует закрытой
или автономной системы: она реагирует на воздействие социальных,
политических, экономических и, возможно, эстетических и этических
внешних факторов. Включение этих факторов как эндогенных
переменных в модель научно-технического развития, даже если бы это
было возможно, означало бы создание такой модели, в которой
технологические факторы составляют лишь малую часть. Вероятно,
предпочтительнее строить такие модели, в которых указанные
нетехнологические факторы трактуются как экзогенные переменные,
прогнозируемые в первую очередь таким образом, что предсказанные
их значения можно было использовать в качестве входных данных
для модели прогнозирования технологии. (Заметим, однако, что это
оставляет открытым вопрос, совместимы ли прогнозируемые
значения экзогенных переменных с результирующим технологическим
прогнозом. Следовательно, может оказаться необходимым
произвести ряд итераций процесса до получения согласованной
совокупности прогнозов. Этот подход рассматривается в гл. 8.)
Ввиду того что процесс научно-технического развития по самой
своей сути гораздо менее «необходимый» процесс, чем физические
и химические процессы, построенные модели обладают меньшей
предсказательной силой, чем обычно ожидается от моделей в
фундаментальных науках. Тем не менее при изменяющихся условиях
или там, где требуются руководящие указания,
причинно-следственные модели могут дать ответы, которые нельзя получить никаким
способом, за исключением суждений экспертов. Несмотря на свои
недостатки, эти модели играют важную роль в технологическом
прогнозировании.
Современный уровень развития моделей технологического
прогнозирования чрезвычайно низок. Существующие модели имеют
весьма ограниченное применение в практическом прогнозировании.
В значительной степени это вызвано тем, что до настоящего
времени делались очень незначительные усилия по разработке и
усовершенствованию таких моделей. И примитивный уровень современных
моделей не является поводом для пессимистических выводов, а
должен быть основанием для надежды. Ведь если даже столь
ограниченные усилия, которые были фактически затрачены, дали столь
успешные результаты, то мы можем ожидать получения намного лучших
результатов в случае применения больших усилий к большему
количеству данных во многих различных ситуациях.
228
ЛИТЕРАТУРА
1. Armstrong J. S. Long-Range Forecasting for International Markets.
In.: R. L. King. Ed., Marketing and The New Science of Planning. Homewood, American
Marketing Association, 1968.
2. А у r e s R. U. Technological Forecasting and Long-Range Planning. New York,
McGraw-Hill), 1969. (Имеется русский перевод: Эйрес Р. «Научно-техническое прогно-
шрование и долгосрочное планирование. М., «Мир», 1972.)
3. Berkson J. A. Statistically Precise and Relatively Simple Method of Estimating
.the Bio-Assay with Quantal Response, Based on the Logistic Function. Journal of the
American Statistical Association, 1953, Vol. 48, 565-599.
4. Floyd A. L A Methodogy for Trend-Forecasting of Figures of Merit
Technological Forecasting for Industry and Government. J. R. Bright, Ed. Englewood
Cliffs, Prentice-Hall, 1968. (Имеется русский перевод в книге: Научно-техническое
прогнозирование для промышленности и правительственных учреждений. М., «Прогресс»,
1972, с. 57—70.)
5. Hatrman L. M. Technological Forecasting. В: Multinational Corporate
Planning, G. A. Steiner, W. Cannon, Eds., New York, Crowell-Collier, 1966.
6. Hoi ton G. Scientific Research and Scholarship: Notes toward the Design of
Proper Scales. Daedalus, 1962, Vol. 91, 362-399.
7. Isenson R. S. Technological Forecasting in Perspective. Management Science,
1966, Vol. 3, B-70-83.
8. Jantsch E. Technological forecasting in perspective (Paris, France and
Washington, D. C.: Organization for Economic Cooperation and Development), 1967.
9. L e n z R. C. Technological Forecasting, 2nd ed., Report ASD-TDR-62-414,
Aeronautical Systems Division, Wright-Patterson AFB, Ohio, 1962.
10. Mansfield E. Industrial Research and Technological Innovation. New York,
W. W. Norton, 1968.
11. Marti no J. P. Forecasting the progress of technology. Air University Review,
March-April 1969, p. 11-20.
12. Mi nasi an J. P. The economics of research and development. B: The Rate
and Direction of Inventive Activity, Princeton, N. J.: Princeton Univ. Press, 1962.
13. Planning Research Corporation. Techniques for Predicting R&D Costs and
Schedules of Automatic Flight Control Systems: I Aerodynamic Vehicles, AD 607283.
Clearinghouse for Federal Scientific and Technical Information.
14. Price D. J. Little Science, Big Science. New York, Columbia Univ. Press, 1963.
15. Roberts E. B. Exploratory and normative technological forecasting: A
critical appraisal. Technological Forecasting, 1969, Jfel, p. 113-127.
16. Sanders B. S. Some difficulties in measuring inventive activity. B: The Rate
and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors. Princeton. N. J.
Princeton Univ. Press, 1962.
17. Schmookler J. Invention and Economic Growth. Cambridge, Mass.:
Harvard Univ. Press, 1966.
18. Schoeffler S. The Failures of Economics: A Diagnostic Study. Cambridge,
Mass. Harvard Univ. Press, 1955.
19. Sea mans R. C. Action and reaction. Technological Forecasting, 1969, № 1,
p. 17-32.
20. G r a b о w s k i H. G. The Determinants and Effects of Industrial Research and
Development Econometric Research Program Memorandum 82. Princeton University,
Princeton, N. J., 1966.

ГЛАВА 8
КОМБИНИРОВАНИЕ ПРОГНОЗОВ
1. ВВЕДЕНИЕ
Эта глава посвящена методам прогнозирования. Для того чтобы
точнее определить области их применения, рассматриваются
достоинства и недостатки отдельных методов. В том случае, когда для
решения определенной проблемы можно использовать лишь один
метод прогнозирования, следует отдать предпочтение методу,
наиболее соответствующему поставленной цели. Но нередко возможно
использовать одновременно несколько методов (например, наличие
данных для построения кривой роста или тенденции почти всегда
позволяет применять и метод Делфи). В этих случаях не стоит
останавливаться на одном «наиболее подходящем» методе, а лучше
попробовать сопоставить прогнозы, полученные разными методами.
При этом достоинства одного метода могут компенсировать
недостатки другого.
Необходимость комбинирования методов прогнозирования
возникает также и в другом случае — при взаимодействии нескольких
технологий. Как показывает анализ сделанных ранее прогнозов,
ошибки чаще всего возникают там, где прогнозист упустил из виду
смежные области. Прогноз уровня развития какой-либо области
может оказаться заниженным, если он разработан с учетом только
одного вида технологии, а другой, более эффективный
технологический подход не попал в поле зрения прогнозиста. Возникает также
проблема согласованности прогнозов. Некоторые виды технологии
можно прогнозировать изолированно, не обращая внимания на
возникающие несоответствия.
В этой главе мы рассмотрим несколько примеров сочетания
разных прогнозов одной технологии и комбинирования прогнозов
различных технологий. Наконец, систематически излагается процедура
анализа взаимодействия нескольких прогнозов и возможных
несоответствий.
2. ПРОГНОЗЫ ОДНОЙ ТЕХНОЛОГИИ
Основной причиной комбинирования прогнозов одной и той же
технологии является стремление преодолеть слабые стороны одного
метода прогнозирования, используя преимущества другого метода.
262
Кроме того, применение более чем одного метода прогнозирования
позволяет прогнозисту глубже заглянуть в процессы развития
прогнозируемой технологии. Это приводит к нескольким последствиям.
Во-первых, у комбинированного прогноза большая вероятность
оказаться точным (хотя точность, как мы покажем в следующей главе,
не самый важный критерий оценки прогноза). Кроме того,
прогнозисту легче оценивать воздействие всех факторов, способных
повлиять на его прогноз. Он может получить консультацию о воздействии
этих факторов у лиц, принимающих решения и использующих
прогноз. Это может иметь значение, поскольку лица, принимающие
решения, могут иметь собственные прогнозы событий, «внешние» по
отношению к прогнозируемой технологии. Наконец, когда будущее
наступает и прогнозист наблюдает действительный ход событий,
ему легче модифицировать или обновить свой прогноз путем
использования вновь полученной информации.
Для прогноза одной технологии часто используется
комбинирование кривой общей тенденции и отдельных кривых роста. На рис. 64
мы видим следующие друг за другом кривые роста, каждая из
которых описывает уровень функциональных характеристик, создаваемых
определенным технологическим методом. На рисунке представлена
кривая общей тенденции, учитывающая только фактические данные,
относящиеся к оптимальному для данного момента техническому
методу (например, данные о методе В и участвующие в расчете
тенденции относятся к тому интервалу, где метод В уже превосходит
метод А, но еще не превзойден С). Заметим, что в данном случае
кривая общей тенденции рассчитывалась таким образом, чтобы она
1
I
I
I
1
I
Общая
тенденция
Год
Рис.
6 4. Последовательные кривые роста и общая
тенденция для одной технологии
263

проходила через точки, отражающие фактические данные. Иногда
пользуются альтернативным методом, при котором кривая
тенденции является касательной ко всем кривым роста. Такая кривая носит
название «огибающей кривой» и представляет собой скорее верхний
предел для технологии, а не среднюю кривую тенденции, вокруг
которой разработаны отдельные достижения.
Как отмечалось в главе, посвященной экстраполяции тенденций,
уверенность в сохранении общей тенденции определяется тем фактом,
что у технологии есть история сменявших друг друга технических
методов.
Поэтому в ситуации, изображенной на данном рисунке, кривая
общей тенденции отражает уровень функциональных характеристик,
который предполагается достигнуть в будущем. Если вданный момент
используется подход В и уровень создаваемых им функциональных
характеристик падает ниже кривой тенденции, прогнозист делает
вывод о близости метода к насыщению и необходимости
идентификации следующего метода. С. Заметим, чю это еще не гарантирует
методу С роль «последователя». Какой-нибудь альтернативный, еще
неидентифицированный подход может оказаться на уровне метода С
и благодаря меньшим издержкам или еще какому-нибудь
преимуществу может оказаться предпочтительнее метода С. Если в данный
момент применяется метод С и результаты его использования
находятся выше кривой тенденции, прогнозист может считать, что
метод С еше не устарел и имеет перспективы развития. Как только
показатели использования метода С окажутся ниже кривой тенденции,
прогнозист может отметить в его использовании близость к
насыщению и невозможность достигнуть уровня кривой тенденции с его
помощью. Итак, методу С угрожает опасность устареть из-за
появления пока еще неидентифииированного преемника.
Используя сочетание кривых роста и общей тенденции,
прогнозист может сделать некоторые выводы о будущем развитии
технологии, которые невозможно было бы получить, применяя порознь
каждый из этих методов. Рассматривая только кривые роста,
прогнозист не мог бы ничего сказать о том, когда на смену существующему
технологическому подходу придет следующий. Располагая только
кривой общей тенденции, прогнозист не мог бы ничего сказать ни
о соотношении какого-то конкретного технологического подхода с
общей тенденцией, ни о необходимости заняться поисками нового
метода.
Другая часто встречающаяся комбинация прогнозов — это
сочетание экстраполяции тенденции с одной или несколькими
аналогиями. Рассеяние фактических точек вокруг кривой тенденции мы обычно
приписываем воздействию случайностей, не поддающихся контролю
и измерению. Однако систематические отклонения (при построении
регрессий они принимают форму последовательности остаточных
членов с тем же знаком) могут свидетельствовать не только о
случайных влияниях. Там, где обнаруживаются такие систематические
отклонения, мы имеем возможность применить аналогию.
264
Рассмотрим рис. 65. На нем изображена кривая тенденции,
проходящая через некоторое количество фактических точек. Некоторые
отклонения от тенденции могут по своей природе быть случайными.
Однако в точках А к В имеем дел* скорее с систематическими, чем
случайными отклонениями. Какое-то событие в точке А вызвало
временное отставание развития технологии от тенденции, после чего
оно вновь догоняет ее. В точке В изображается отклонение другого
типа. Сначала технология отстает от тенденции, а затем перетоняет ее.
Технология развивается быстрее тенденции, затем ее рост
замедляется, а тенденция тем временем «догоняет» ее. Возможны и другие
типы систематических отклонений, в частности обратные описанным.
Год
Рис. 6 5. Отклонение от долгосрочной тенденции
При появлении систематическою отклонения необходимо выявить
его причину. Если какое-то событие или влияние можно
идентифицировать как объяснение отклонения, то появление подобного события
может стать причиной аналогичного отклонения. Чем больше два
события удовлетворяют критерию формальной аналогии, тем более
надежен прогноз подобного отклонения. Если событие, служащее
причиной отклонения, опережает это последнее, т. е. если событие
сопровождается определенною характера отклонением от
тенденции, то осуществление события служит предупредительным сигналом
о том. какого поведения следует ожидать.
Если событие и отклонение от тенденции происходит в одно и то
же время, то для прогнозирования отклонения необходим
предварительный прогноз самого события. Но иной раз легче предсказать
событие, чем сопровождающие его отклонения. Если это так. то
задача прогнозиста облегчается.
265
it
V
д
1?
о
а
(Л
<п
р
V
ся
L3
О
*
<п
л
JT
-о
и
*•
о
сз
а-
V
■г
§»

К типичным событиям, вызывающим отклонения, относятся
войны и депрессии. Им свойственно влиять одновременно на многие
технологии. На рис. 31, иллюстрирующем рост эффективности
коммерческих электростанций, можно видеть воздействие войны,
которое вызывает отставание в развитии технологии. В других
отраслях или технологиях отклонения от тенденпии могут возникать
из-за событий другого типа. Эти события могут не оказывать
воздействия на другие отрасли или технологии. К типичным событиям этой
категории относятся политические решения о поощрении или
прекращении поощрения какой-либо технологии. Если такие события или
факторы, специфические для каждой отдельной технологии или
отрасли, можно идентифицировать, то они могут оказаться
полезными в прогнозировании этой технологии или отрасли.
Сочетание метода аналогий с методом экстраполяции тенденпии
имеет целью предсказание отклонений от тенденции — отклонений,
порождаемых внешними событиями или факторами, связанными
с ними. Что до других применений аналогии, то здесь важно
установить, в какой мере аналогия между событием, служащим
основанием для прогноза, и исторической моделью события отвечает
критерию формальной аналогии.
3. ПРОГНОЗЫ РАЗЛИЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В предыдущем разделе показано, что комбинация прогнозов
одной и той же технологии может пригодиться для уточнения или
улучшения прогнозов этой технологии. Однако еще важнее может
оказаться сочетание прогнозов различных технологий. В основе этого
лежит возможность какого-либо взаимодействия или взаимосвязи
между технологиями. Если дело обстоит именно так, никто не станет
прогнозировать одну технологию без учета других. Это необходимо
также для создания согласованной общей картины или «сценария
будущего». В последние годы появилось много сборников статей,
каждая из которых написана экспертом в какой-либо области и
содержит прогноз ее будущего развития. Некоторые из этих книг поражают
несогласованностью отдельных положений разделов. Прогноз
событий в одной статье должен был бы резко изменить или полностью
аннулировать прогнозы, содержащиеся в другой статье. При чтении
такой книги приходишь к выводу, что ни один из авторов не читал
разделы, написанные другими, а редактор или не заметил
противоречий, или предпочел не разрешать их. Рассмотрим несколько
случаев, иллюстрирующих возникновение проблем взаимодействия и
несогласованности.
Одним из простейших примеров взаимосвязи тенденпии может
служить «продолжение до абсурда». В этом случае заданная
тенденция при бесконечном продолжении приводит к абсурдному выводу.
Это означает, что должно случиться нечто такое, что изменит
тенденцию или придаст ей противоположное направление. Например,
если считать, что темпы роста населения мира сохранятся и в буду-
266
щем, то можно прийти к фантастическим выводам о плотности
населения на один квадратный метр земли в различные моменты
следующего тысячелетия. Конечно, эти выводы бессмысленны.
Следовательно, если прогнозист и не в состоянии предсказать конкретное
событие или фактор, который вызовет изменение тенденции, он все-
таки может недвусмысленно констатировать неизбежность будущего
резкого изменения тенденции и избежать абсурдного вывода,
возникающего при сохранении последней. Среди тенденций, которые
определенно не могут сохраняться бесконечно, можно назвать число
ежегодно выпускаемых научных работ, количество автомобилей на
душу населения и годовой объем производства электроэнергии в
киловатт-часах.
1930 1940 1950 1960 1970
Год
1940 1950 1960 1970 1980 1990
Год
Рис. 6 6. Население США, количество научных
работников в США и доля научных работников в
населении США
Рис. 6 7. ВНП США, затраты на исследования и
разработки и доля затрат иа исследования и разработки
в ВНП
Другой пример взаимосвязи тенденций приводится на рис. 66
и 67 [3]. Начиная с 1940 (если не раньше) по 1960 г. наука как сфера
деятельности росла в Соединенных Штатах экспоненциально. Само
по себе это неудивительно. Удивительное состояло в том, что темпы
роста науки превышали темпы роста общества в пелом. На рис. 66
показано, что количество ученых в Соединенных Штатах росло
быстрее, чем население. Затраты на исследования и разработки, как видно
на рис. 67, росли быстрее, чем валовой национальный продукт, по
267

крайней мере в начале 60-х годов. Если бесконечно продолжать эти
две кривые, то в результате почти каждый житель Соединенных
Штатов должен был бы стать ученым, а весь валовой национальный
продукт тратился бы на исследования и разработки. Абсурдность
подобного вывода указывает на то, что темпы роста науки раньше
или позже должны понизиться до темпов роста всего общества или
стать ниже этого уровня. К середине 60-х годов «замедление» стало
заметно, а к 1970 г. не было сомнения, что достигнуто равновесие,
т. е. в 1970 г. темпы роста науки пришли в соответствие с темпами
роста общества.
Этот пример можно распространить и на более широкий класс
ситуаций. В любом случае, когда один компонент целого растет
быстрее, чем целое, ситуация неравновесия не может длиться
бесконечно. Или этот компонент превратится в целое, поглотив все
остальные компоненты, или темпы роста компонента замедлятся и
сравняются с темпами роста целого. Чтобы выявить предстоящее изменение
одной или нескольких тенденций, можно использовать
экстраполяцию независимо от того, взаимодействуют две или более технологии.
Следующий пример содержит более развернутую иллюстрацию
взаимодействия нескольких тенденций. Авиалинии заинтересованы в
показателях оплачиваемых посадочных место-миль (ОПММ),
непосредственно отражающих их доход. Число наличных посадочных
место-миль (НПММ), прогнозируемое на ближайшие несколько лет,
зависит от спроса на рынке и сравнительно независимо от других
двух факторов, которые в значительной мере контролируются
авиакомпаниями. Показатели ОПММ интересны постольку, поскольку
они отражают величину загрузки системы контроля над воздушным
транспортом, создаваемой запланированными рейсами. Пользуясь
этими тремя переменными, можно получить еще два интересных
показателя. Соотношение ОПММ/НПММ известно как фактор
загрузки и представляет собой среднюю долю мест, фактически
оплаченных пассажирами. Авиакомпании прилагают много
усилий, изменяя . графики полетов и принимая специальные меры
для того, чтобы поднять загрузку выше 50%. Соотношение
НПММ/ОПММ — это среднее число посадочных мест на один
рейс, определяемое средним размером самолета. Этот показатель
интересен как авиалиниям, так и самолетостроительным компаниям,
поскольку он выявляет, какого размера самолеты необходимо
покупать или производить.
В табл. 24 приводятся средние размеры самолета и прогноз
средних размеров самолета на 1970— 1979 гг. Этот прогноз получен путем
экстраполяции тенденции, возрастающей экспоненциально,
рассчитанной по данным 1950—1968 гг. К 1979 г. средний размер самолета
достигнет 215,43 места. Но, пользуясь другим методом, можно
получить другой прогноз среднего размера самолета. Можно сделать
независимые друг от друга прогнозы НПММ и ОПММ и их
соотношение использовать в качестве прогноза среднего размера самолета.
В табл. 25 приводятся прогнозы НПММ и ОПММ до 1979 г., а также
268
их соотношение. Прогнозы были получены путем экстраполяции
тенденции, возрастающей экспоненциально, рассчитанной на основе
данных за 1950—1968 гг. Полученный таким способом прогноз
среднего размера самолета на 1979 г. составляет 101,25 места. Эта
величина не достигает и половины цифры, полученной другим способом.
Налицо явная несогласованность, которую необходимо устранить.
Нельзя просто не замечать расхождения между двумя прогнозами,
если оно составляет 2:1.
Таблица 24
Средние размеры самолета*
Год
1950
1955
1956
1957
1958
1959
1960
1961
196?
1963
1964
1965
1966
Число мест
35,30
49,45
53,98
52,31
54,58
57.52
65,69
74,07
81,79
86,61
89,41
91,81
93,0>
Гол
1967
1968
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976 -
1977
1978
1979
Число мест
100,30
100,84
123,25
131,13
139,54
148,46
157,98
168,07
178,85
190,28
202,49
215,43
• До 1968 г. включительно — фактические данные, до 1979 г. — npoi ноз, составлен
ный с помощью экстраполяции тенлеинии.
Таб.ища 25
Прогноз деятельности американского гражданского
воздушного флота
Гол
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
■ ■
Количестве
HOCil ||>ЧНЫ\
V4clTO-4H.1I.. \*.ЧН
246 60?
280 737
319 521
363 664
414000
471 194
536 290
610 520
694 864
790 861
Протяженность
оплаченных
рейсов млн миль
1,993
2,130
2,276
2,43-
2.600
2.778
2,969
3.173
3.391
3.624
Средний размер
самолета
■иисло посадочных
мест)
64,31
67,66
71,14
74,83
78,69
82,76
87,04
91,54
96,27
101,25
269

Устранение «разногласия» между этими двумя прогнозами
требует анализа взаимосвязи размера самолета с двумя другими
прогнозируемыми переменными. Авиакомпании могут обеспечить любое
количество наличных место-миль, запланировав большее число
рейсов маленьких самолетов или меньшее число рейсов больших
самолетов. Если число наличных место-миль и оплаченных миль полета
увеличивается в соответствии с экстраполированными тенденциями,
то правильным будет меньший прогноз среднего размера самолета.
Но если число наличных место-миль и средний размер самолета
будут возрастать в соответствии с экстраполяцией их тенденпий, то
число оплаченных миль полета в 1979 г. будет примерно вдвое меньше
величины, приведенной в табл. 25, или немного меньше фактической
величины за 1968 г.
Причина кроется в том, что эти тенденции не являются
независимыми друг от друга, наоборот, они взаимозависимы, так как одна
из них представляет собой отношение двух других. Экстраполяция
всех трех дает несогласующиеся между собой результаты. Ясно, что
необходимо изменить темп роста, по крайней мере одной из трех
переменных, чтобы она согласовывалась с остальными двумя. Признав
этот факт, мы можем попытаться улучшить свой прогноз, установив,
какая из переменных должна отклоняться от своей исторической
тенденции. Изменится ли тенденция авиакомпаний использовать
самолеты все большего размера? Или они будут планировать
меньший доход от полета той же дальности, чтобы загрузка самолетов
все большего размера оставалась на «приемлемом» уровне?
Разумеется, неправдоподобно, чтобы авиакомпании следовали
одновременно тенденции роста числа оплаченных миль полета и
тенденции увеличения среднего размера самолета. Это означало бы
увеличение количества наличных место-миль более быстрым темпом,
чем задается тенденцией, и соответственно уровень загрузки
составил бы примерно 25%. Такой уровень загрузки был бы невыгодным.
Пользуясь наличной фактической информацией, мы не можем
установить, что предпочтут изменить авиакомпании: рост среднего
размера самолета или рост числа оплаченных миль полета? Нам
нужна дополнительная информация. Однако анализ, приведенный
в работе [4], свидетельствует о том, что авиакомпании следуют
тенденции к увеличению самолетов и уменьшают частоту рейсов, если
требуется поддержать загрузку самолетов. Рост реальной зарплаты
служащих воздушного транспорта совпал по времени с падением
дохода авиакомпаний на одну пассажиро-милю (в постоянных ценах).
Воздушные линии могли сохранить свою рентабельность только
одним путем — повысить производительность труда в расчете на
одного занятого путем использования все больших самолетов.
Поэтому авиакомпании, скорее всего, будут придерживаться
соответствующей тенденции в отношении среднего размера самолетов.
Если исторически сложившийся темп роста спроса не ускорится, то
можно ожидать, что общая дальность оплаченных полетов начнет
снижаться или по крайней мере рост ее замедлится.
270
В приведенных выше примерах мы рассмотрели несколько
несогласованных или противоречивых прогнозов. Теперь рассмотрим
пример затруднения другого рода. Нередко лучший способ составить
прогноз какой-либо системы или ; технического устройства — это
скомбинировать предварительно разработанные прогнозы
отдельных компонентов или подсистем. Рассмотрим составленный этим
методом прогноз развития военного воздушного транспорта на 1985 г.
Описание этого прогноза взято нами из работы [5].
Для каждого из приводимых ниже показателей были составлены
отдельные прогнозы (указаны номера таблиц, содержащих
фактические данные, и графиков с данными прогнозов и датами).
Объем грузового отделения
Длина грузового отделения
Ширина грузового отделения
Высота грузового отделения
Вес груза
Средняя скорость полета
Максимальная тяга одного двигателя
№ таблицы
№ графика
8-3
8-3
8-3
8-3
8-4
8;5
8-6
8-5
8-6
8-6
8-7
8-8
8-9
8-1
Для составления прогноза на 1985 г. эти показатели можно
объединить в единую картину возможного состояния военного транспорта
на этот момент. Ниже приводятся прогнозы:
Объем грузового отделения
Длина грузового отделения
Ширина грузового отделения
Высота грузового отделения
Вес груза
Средняя скорость полета
Максимальная тяга одного двигателя
Суммарная тяга четырех двигателей
Прогноз
60 000 куб. футов
120 » »
18 » »
14 » »
560 000 фунтов
580 миль/ч
120 000 фунтов
480 000 фунтов
Прежде всего эти прогнозы не согласованы. Объем грузового
отделения, разумеется, равен произведению длины, ширины и
высоты. Это произведение составляет 32 000 куб. футов, что значительно
меньше прогнозируемого объема. Затруднение состоит в том, что
фюзеляж самолета в разрезе всегда представляет собой окружность,
и это позволяет добиться максимальной прочности конструкций или
271

достичь минимального веса. Отсюда следует, что ширина и высота
должны быть примерно одинаковыми, но если продолжать
увеличивать ширину помещения, одновремеЯно сохраняя сечение в форме
огружности, могут возникнуть затруднения. Потребуется делать
двухэтажный грузовой отсек, чтобы полностью использовать его
объем при сохранении фюзеляжа с круглым сечением. Это может
затруднить перемещение грузов. На борту самолета потребуются
лифты, подъемники (или какое-то наземное подъемно-транспортное
оборудование для погрузки и разгрузки верхнего этажа грузового
отделения). Военным для ускорения погрузки было бы удобнее
использовать одноэтажное грузовое отделение, расположенное на
высоте кузова грузовика. Следовательно, высота грузового отделения
практически достигла предела (14 футов). Если при прогнозировании
объема должна сохраняться разумная длина фюзеляжа, то
необходимо придать его сечению эллиптическую форму, а потому
предполагается, что объем сохранится при том. что длина и ширина изменятся,
поскольку высота достигла своего практического предела и уже
отклонилась от своей фактической тенденции. Устранив эту
несогласованность, мы можем объединить эти отдельные прогнозы в общий
прогноз военного транспортного самолета на 1985 г На рис. 74
представлена одна из возможных ею конфигураций В принципе она
относится к типу, называемому «летаюшее крыло», для которого
характерно четырехугольное сечение грузового отсека В этом случае
отсутствуют конструкционные проблемы, существующие при
эллиптическом сечении каркаса самолета Это не единственно возможная
конфигурация самолета, удовлетворяющая требованиям
индивидуальных прогнозов, но только она удовлетворяет этим
требованиям в рамках необходимой аэродинамической и конструкционной
эффективности
Этот пример типичен для класса задач, в которых отдельные части
целого прогнозируются изолированно, а обший прогноз получается
в результате их комбинации. При таком подходе между отдельными
элементами должны существовать некие соотношения, подобные
соотношениям в конструкции самолета Без них невозможно
получить целое посредством сочетания частей Кроме того, во всех случаях
необходима проверка прогнозов на несогласованность. Все
выявленные противоречия должны быть устранены, прежде чем приступить
к комбинированию прогнозов. Такой подход может оказаться очень
эффективным, если легче разработать прогноз отдельных
компонентов, чем прогно? их комбинации
Перейдем к другому виду задачи, гребуюшей комбинации npoi но-
зов. В предыдущих примерах рассматривались прогнозы,
составленные методом экстраполяции тенденций. Но прогнозы часю
являются предсказанием дискретных событий, которые должны
произойти в определенное время. Например, часто такую форму имеют
прогнозы, разработанные по методу Делфи. Прогнозист может
получить такие прогнозы из одного или из нескольких источников.
Затем он должен проверить возможность взаимосвязи между ними.
273

ГЛАВА 10
ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
1. ВВЕДЕНИЕ
В предыдущих главах настоящей книги рассматривались методы
составления технологических прогнозов. Основное внимание при
этом уделялось техническим и методологическим вопросам. Однако
составление прогноза не самоцель. Каждый технологический прогноз
составляют для использования его в качестве информации,
необходимой для принятия решений. Хотя мы ниже подробнее остановимся
на этом положении, о нем следует упомянуть уже сейчас.
Единственное обоснование технологического прогноза — польза от него при
принятии решений. Если он бесполезен для планирования и принятия
решений, то не имеет никакой ценности. Это справедливо независимо
от изящества, точности или строгости метода прогнозирования,
а также широты и достоверности использованных данных.
В следующих главах мы рассмотрим использование
технологических прогнозов при планировании и принятии решений в
определенных областях применения. В этих областях технологическое
прогнозирование широко использовалось и используется в
настоящее время. Мы будем рассматривать те области приложения, в
которых накоплен большой опыт. В каждой из глав рассматриваются
единственные в своем роде проблемы применения технологических
прогнозов при планировании и принятии решений. Однако не
следует считать, что это единственные области, в которых можно
использовать результаты технологического прогнозирования. Не
следует также думать, что данные области строго разграничены и что
применение результатов прогнозирования в одной из них не имеет
отношения к другой. Наоборот, для всех областей применения
существуют общие особенности как рассмотренные в нашей книге,
так и вовсе не упомянутые.
В этой главе мы обсудим некоторые общие особенности. Таким
образом, эта глава будет служить введением к рассмотрению
конкретных областей применения технологического
прогнозирования.
332
2. ПРОЦЕСС ПЛАНИРОВАНИЯ
- Что мы имеем в виду, когда говорим о планировании?
Отличается ли чем-нибудь долгосрочное планирование от средне- и
краткосрочного? Как связаны планирование й принятие решений? Мы
постараемся последовательно ответить на все эти вопросы.
При определении того, что же такое планирование, проще начать
с того, чем планирование не является. Нижеследующие утверждения —
пересказ положений Дракера [3].
а) Планирование — не прогнозирование. Иначе говоря, план —
это не точное утверждение о том, что должно произойти, а скорее
утверждение о том, что «похоже» на разумный курс действий в свете
имеющейся информации.
б) Планирование не связано с будущими решениями. Оно связано
с будущностью нынешних решений. Мы не можем решать сейчас,
что произойдет в будущем. По самой своей сущности будущее
неопределенно. Действие, которое предстоит совершить в будущем, может
казаться разумным сегодня. Однако, когда наступит время совершить
это действие, ситуация может измениться. На основе имеющейся
более полной информации мы можем обнаружить, Что данное
действие больше не представляется разумным. Обстоятельства могут
сложиться так, что данное действие совершить будет просто невозможно.
Поэтому решение о том, что «делать» в будущем, зачастую является
нерациональным занятием. (Это не значит, что не следует
планировать в расчете на непредвиденное обстоятельство. Решение о том,
что, если это случится, мы будем делать то и то, может оказаться
вполне разумным. Весьма вероятно, что неразумным будет решение
о том, что мы будем делать то и то независимо от обстоятельств.)
Таким образом, планирование имеет дело с будущим результатом
нынешних решений. Решения, принятые в настоящем, не могут
приниматься только для настоящего; мы обязаны учитывать
будущие результаты нынешних решений. Цель планирования и состоит в
том, чтобы дать нам возможность учесть эти будущие последствия.
в) Планирование — не попытка устранить риск. Дракер
указывает, что риск не только присущ хозяйственной деятельности, но и
составляет неотъемлемую часть коммерческой хозяйственной
деятельности. В равной степени это справедливо и по отношению к
деятельности, связанной с другими социальными целями. Принятые
ныне решения требуют затраты ресурсов в настоящее время: Так
как будущее неопределенно, то затраты ресурсов неизбежно
рискованны. Устранение риска не является целью планирования, так как
устранить риск невозможно. Целью не является также сведение риска
к минимуму, так как это неэкономично. Цель планирования
заключается в гарантии того, что взятый на себя риск должен быть
обоснованным риском. Дракер указывает на то, что эффективное планирование
позволяет лицу, принимающему решения, рисковать, так как,
приняв на себя обоснованный риск, он обеспечивает себе максимальную
отдачу от затраченных им ресурсов.
333

Определив то, чем не является планирование, мы обсудим теперь
определение того, что же такое планирование. Мы приведем
определение, данное Дрором [2].
«Планирование — это процесс подготовки совокупности решений
для действий в будущем, направленных на достижение целей с
помощью оптимальных средств».
Во-первых, планирование — это процесс. Это означает, что оно
выполняется непрерывно и требует ресурсов для дальнейшего
продолжения. Кроме того, процесс планирования следует отличать от
плана. План — это совокупность решений для действий в будущем.
Его можно принять любыми способами, рациональными или
нерациональными. Его не обязательно принимать с помощью
планирования. План — это документ, в котором содержатся результаты
планирования.
Во-вторых, планирование заключается в подготовке
совокупности решений, а не в принятии ряда решений. Суть заключается в том,
что планированием обычно занимаются не те лица, которые
принимают решения и ответственны за их окончательное исполнение.
Таким образом, результаты планирования должны быть утверждены
и исполнены лицами, не являющимися плановиками. Здесь просто
обращается особое внимание на неоднократно повторяемое
утверждение, что в организации группа по планированию играет роль
помощника специальных управляющих по планированию, а не
производит планирование.
В-третьих, планирование заключается в подготовке совокупности
решений. Вероятно, решение можно принимать только раз. Однако
планирование обязательно должно иметь дело с множеством
взаимозависимых и последовательных решений.
В-четвертых, эти решения предназначены для действий. И
действительно, Дрор подчеркивает в работе [1], что «важный результат
планирования — не сам план, а влияние плана (если таковое имеется)
на социальные ситуации». Таким образом, если планирующая
деятельность не приводит к действиям, она приведет к напрасной
затрате ресурсов, использованных на ее проведение.
В-пятых, эти действия могут совершаться в будущем. Данный
пункт подтверждает точку зрения Дракера на будущность действий
по планированию. Он может казаться противоречащим положению
Дракера относительно решений, принимаемых в настоящее время;
ниже мы еще вернемся к рассмотрению этого момента.
В-шестых, действия направлены на достижение целей.
Планирование должно нести ответственность перед целями организации,
в которой производится планирование. Дрор обращает внимание
на то, что планирование обычно не начинается с четко определенной
совокупности целей. Зачастую цели описывают в неопределенных
выражениях. Как указывалось в 1Л. 9, во многих случаях невозможно
добиться четкой формулировки целей организации. Поэтому первый
этап планирования может заключаться в получении более четких
определений целей из имеющихся приблизительных и неясных ут-
334
верждений относительно целей организации. Но хотя этот этап может
оказаться неотъемлемой частью планирования, необходимо
проводить различие между деятельностью по постановке целей,
осуществляемой на политическом уровне, и деятельностью в области
планирования по достижению поставленных целей.
И наконец, цели должны достигаться оптимальными средствами.
Эта часть определения касается рациональности планирования.
Планирование — это не просто приспособление будущего к нашим
пожеланиям, но оно должно осуществляться при наиболее
эффективном и целесообразном использовании имеющихся ресурсов. Дрор
считает необходимым подчеркнуть, что при такой оптимизации
следует учитывать ресурсы, требующиеся не только для выполнения
решений, принятых в результате планирования, но и ресурсы,
израсходованные на само планирование. Иными словами,
совершенствование процесса планирования должно обеспечивать такое влияние
его на социальные ситуации, ради которого стоит нести
дополнительные издержки по ею усовершенствованию.
Давайте разберемся теперь н противоречии между
утверждениями Дракера относительно невозможности принятия решений в
настоящем о действиях, которые предстоит совершить в будущем, и
определением планирования как нынешнего принятия решений о
будущих действиях, данным Дрором Это противоречие в большей
степени кажущееся, чем действительное, однако в нем заключается одна
из наиболее серьезных концептуальных трудностей, возникающих
при попытках составления и выполнения планов. Прежде всего план,
составленный в результате процесса планирования, должен быть
принят полностью. Это не значит, что руководители организации не
могут отвергнуть план, составленный группой по планированию,
или вернуть его на переделку. Мы говорим о том, что, когда
составленный план наконец удовлетворит лиц, принимающих решения,
последние должны принять весь план. В противном случае план не
сможет выполнить своей фунтсиии руководящего указания для всех
подчиненных элементов, которые должны гармонично
сообразовывать свои настоящие и будущие действия. Таким образом, решение
принять план (т. е. результаты процесса планирования) есть
теперешнее решение о совершении определенных действий в будущем.
Ясно, что подобная ситуация неизбежна. Если план предназначен
для достижения некоторой цели в будущем, в нем должна быть
предписана последовательность этапов, и в настоящее время возможно
приступить к осуществлению только первого из них. В
действительности первый этап имеет смысл только в связи с остальной
последовательностью этапов. Таким образом, в данном смысле принятие
плана есть нынешнее решение о совершении некоторого действия в
будущем. Или если взглянуть несколько по-иному, то это —
нынешнее решение о том, что необходимо будет вновь принимать решение
относительно выполнения действия, когда придет для этого время.
Эти соображения подводят к точке зрения Дракера. Решение о
начале действия в настоящем времени — реальное решение. Его ре-
335

зультатом будет немедленное выделение ресурсов. Это безвозвратно
исключает возможность альтернативного выбора. Но решение
начать действие в некоторый будущий момент — совсем иное дело.
Если решение о начале действия должно быть принято заново, когда
подойдет время, то нынешнее решение — не настоящее решение,
в лучшем случае это, по словам Дракера, «благое пожелание». Если
решение о начале действия в будущем должно быть принято заново,
когда придет для этого время, то его можно также отменить. Решение,
принятое в настоящее время, о действии, производимом в будущем,
не обладает силой, чтобы обязать ту же самую группу лиц,
принимающих решения, когда наступит это будущее, и они должны принять
положительное решение о начале выполнения прежде
запланированных действий.
Как указывалось выше, в момент составления плана в качестве
оптимальных средств достижения поставленной цели может
представиться определенная последовательность совершаемых действий.
Но по мере постепенного наступления будущего и появления все
большего количества информации данная последовательность действий
может оказаться не столь необходимой, как в самом начале. Может
обнаружиться, что более уместна иная последовательность
действий. Поэтому весьма существенно, чтобы планирование было гибким,
с тем чтобы с течением времени по мере накопления информации
можно было пересматривать планы, составленные прежде. В этом
одна из главных причин, по которой Дрор уделяет особое внимание
непрерывности планирования. Если планирование ведется с
перерывами, то организация буквально будет «действовать вслепую» в
промежутках между пересмотрами плана. Таким образом, даже если
план принят и представляет собой решение, принятое в настоящее
время, относительно выполнения последовательности будущих
действий, следует понимать, что план может быть подвергнут
пересмотру; и план действительно будет пересмотрен, если окажется
неподходящим в свете полученной впоследствии дополнительной
информации.
Таким образом, мы видим, что между точками зрения Дракера
и Дрора нет реального противоречия.
Однако кажущееся противоречие между рассмотренными
точками зрения иллюстрирует одну из наиболее серьезных трудностей,
связанных с планированием. Для слишком большого числа людей
план представляет собой распоряжение, утвержденное наверху
(например, в Вашингтоне, в главном управлении корпораций или в
другом подобном же месте), которое в мельчайших деталях
предписывает действия каждого подчиненного элемента, начиная с настоящего
момента и вплоть до некоторого момента времени в отдаленном
будущем, и которому нужно неуклонно следовать независимо от
конкретной ситуации и изменения условий. Следует признать, что
фактически именно профессиональные плановики представляют свои
планы таким образом, при этом они считают личным оскорблением
предложения о том, что их планы должны оставлять место для про-
336
явления инициативы на более низких уровнях или должны явно
предусматривать возможности их пересмотра в свете последующей
информации. '■
Если лицо, принимающее решения^ убедится в том, что все
планы — «жесткие» и им нужно следовать неуклонно, то как же оно
будет реагировать на планирование? Конечно, оно отвергнет всю
концепцию планирования в целом. Оно знает из своего
практического опыта, что нет такого мудреца, который смог бы составить
детальный план, которому можно было бы успешно следовать в
будущем неопределенно долго. Ему прекрасно известно, что
обстоятельства изменятся и из-за этих изменений может понадобиться
пересмотреть запланированные действия. В результате лицо,
принимающее решения, приходит к выводу: «Если именно это —
планирование, я не хочу иметь с ним никакого дела». По опыту автора
значительная часть противодействия концепции «планирования»
возникает вследствие указанного ошибочного понимания сущности
планирования. Очень важно, чтобы сами плановики и прогнозисты
полностью понимали истинную сущность планирования.
Обратимся к проблемам долго-, средне- и краткосрочного
планирования. Можно ли принять какой-либо произвольный промежуток
времени для разграничения каждого из этих временных пределов
планирования? Конечно, нет. Длительность долгосрочного или
краткосрочного планирования будет зависеть от характера организации,
вида ее деятельности и продолжительности промежутка времени от
начала до завершения запланированных действий.
Краткосрочное планирование представляет собой планирование
действий, которые нужно начинать в настоящий момент или в
ближайшем будущем; оно включает решения, которые нельзя
откладывать на долгое время. Периоды какой длительности следует
рассматривать при составлении краткосрочных планов? Как уже
говорилось выше, это зависит исключительно от «степени будущности»
(самих решений). Рассмотрим, например, проект, который
понадобится через 20 лет и на завершение которого уйдет столько же
времени. Очевидно, что решение о начале выполнения проекта нельзя
откладывать. Отсрочка фактически равносильна отрицательному
решению. Планирование этою проекта в действительности является
краткосрочным планированием, хотя в данном случае охватывается
промежуток времени но крайней мере в 20 лет. Этот пример вовсе
не является условным. Деревообрабатывающая компания,
выращивающая собственный лес, может обнаружить, что именно теперь
следует планировать поставку лесоматериалов, которые должны
быть в наличии через 20 лет или более. В данном случае решение о
том, сколько сейчас посадить деревьев, будет зависеть от оценок того,
какое количество лесоматериалов понадобится через 20 лет. Таким
образом, хотя краткосрочное планирование касается только
текущих решений, оно должно быть обращено к настолько отдаленному
будущему, которое соответствует степени будущности
рассматриваемых решений.
12-165
337

С другой стороны, долгосрочное планирование представляет
собой планирование для решений, которые можно принять через
некоторое время. Поскольку такие решения можно отсрочить, при
нятие долгосрочного плана не означает, что решения окончательны.
Как мы ранее видели, нынешнее решение в будущем может быть
отменено. Возникает вопрос, зачем нужен долгосрочный план, если на
практике план может быть радикально пересмотрен до того, как
наступит время выполнять его? Основная причина принятия
долгосрочного плана состоит в обеспечении того, чтобы организация не
поставила себя невольно в безвыходное положение из-за неудачного
выбора ряда краткосрочных планов. Цель долгосрочного плана
состоит в определении генеральной линии достижения целей
организации, с тем чтобы краткосрочные планы можно было составить в
соответствии с данным долгосрочным планом. При отсутствии
долгосрочного плана существует реальная опасность, что
последовательные краткосрочные планы будут базироваться на требованиях
момента и не будет общего продвижения в сторону достижения
целей организации даже в течение периода, охватывающего несколько
краткосрочных планов. Таким образом, хотя долгосрочные планы
и подвергаются пересмотру до их исполнения, каждая организация,
намеревающаяся продолжать свою деятельность в течение
длительного времени, должна иметь долгосрочный план. И совершенно
очевидно, что долгосрочный план должен относиться к периоду
времени, охватывающему по крайней мере два краткосрочных плана.
Таким образом, даже если организация следует текущему
краткосрочному плану, у нее будет некоторое представление о том, что ей
предстоит сделать, когда будет выполнен текущий краткосрочный
план. Например, деревообрабатывающая компания, о которой
говорилось выше, должна иметь план относительно того, что ей делать
е землей, на которой она высадила деревья, после того как они будут
вырублены. Продаст ли она землю или засадит деревьями? А если
засадит, то какой породы будут эти деревья? Эти вопросы не следует
игнорировать, их следует обдумать заблаговременно и дать ответ на
них на основе долгосрочного плана.
Среднесрочный план относится, конечно, к периоду времени,
промежуточному по отношению к соответствующим
краткосрочному и долгосрочному планам. Среднесрочный план в основном
направлен на выполнение тех же задач, что и долгосрочный план, но
охватывает меньший период времени. Среднесрочный план имеет
отношение к целям, служащим промежуточными этапами в
достижении долгосрочных целей. Его направленность определяется
долгосрочным планом, и в свою очередь он определяет направленность
краткосрочных планов.
Краткосрочные планы касаются решений, которые должны быть
выполнены в ближайшем будущем. Среднесрочный план определяет
направленность ряда краткосрочных планов. Как минимум
среднесрочный план дает возможность организации составить некоторое
представление о том, что она будет делать, когда будет завершено
338
выполнение текущего краткосрочного плана. Долгосрочный план
определяет направленность ряда среднесрочных планов и связан с
ними так же, как эти последние связанны с краткосрочными планами.
Сущность процесса планирования одна и та же во всех трех случаях
и соответствует нашему определению планирования. Но между
этими тремя типами планов существуют различия в детальности, в
точности определения сроков и степени завершенности. Не каждой
организации, однако, нужны все эти три типа планов, хотя каждая
организация нуждается в плане, касающемся неотложных решений,
а также в плане, гарантирующем, что ряд краткосрочных планов
приводит к достижению поставленной цели.
В определении планирования мы замечаем связь между
планированием и принятием решений. В сущности, план — это
последовательность решений. Но в действительности взаимосвязь между ними
более сложна. План может быть составлен на основе решений,
направленных на достижение определенной цели. Таким образом, и
решение может обосновывать планирование, точно так же как
планирование обосновывает решения. Разница при этом — в сфере охвата
и длительности во времени. Планирование больших масштабов и
длительности должно вытекать из решения больших масштабов и
длительности и в свою очередь приводить к ряду решений, каждое
из которых меньше по масштабам и длительности. Следовательно,
планирование и принятие решений итеративны и обусловливают
друг друга.
3. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
Мы рассматривали планирование с точки зрения принятия
решений. План представляет собой множество или последовательность
взаимосвязанных решений. Теперь мы рассмотрим отдельные
решения.
В предыдущем разделе мы рассмотрели определение
планирования. Вместо того чтобы давать определение принятию решений, мы
просто опишем его. Вот одно из описаний принятия решений.
Принятие решения — это выбор одного курса действий из
множества осуществимых курсов действий.
Это описание включает несколько элементов, каждый из которых
является важным аспектом принятия решений.
Во-первых, принятие решений означает действие. Если решение
не приводит к действию, то оно бесполезно. Это действие обычно
заключается в изменении нынешней ситуации. Даже если нынешняя
ситуация сохраняется в результате данного решения, то этот факт
следует рассматривать как положительное решение, поскольку
результатом решения могло бы быть изменение.
Во-вторых, курсы действий должны быть осуществимыми. Они
должны соответствовать возможностям лица, принимающего
решение. Если нет осуществимых курсов действий, то никакого решения
принять невозможно.
12*
339

В-третьих, должно быть множество курсов действий. Это значит,
что будет доступен более чем один курс действий. Элементы этого
множества должны быть отчетливо различимы либо в отношении
предпринимаемых действий, либо по используемым средствам. Если
в распоряжении имеется только один курс действий, то это и есть
решение.
В-четвертых, принятие решений заключается в выборе одного из
нескольких курсов действий. При этом обычно предполагается
ограниченность некоторого вида ресурсов. Если всем из имеющихся
курсов действий можно следовать одновременно, то это и есть решение.
Решение становится необходимым только тогда, когда имеется
более одного курса действий и не всем из них можно одновременно
следовать.
И наконец, выбор между курсами действий не должен быть
пассивным. Если ситуации позволяют произвольно развиваться до тех
пор, пока не будут исключены все курсы действий, кроме одного,
или пока обстоятельства не приведут к выбору определенного курса
действий, то в таком случае лицо, принимающее решения, будет
лишним.
В этом описании принятия решений отсутствует один важный
аспект, которого мы коснемся в следующем разделе. Но прежде
чем сделать это, мы рассмотрим несколько других аспектов
принятия решений, неявно подразумеваемых в данном описании.
Первый аспект — оптимальность. Предположим, что перед
лицом, принимающим решения, предстоят два курса действий. Первый
из них и стоит дешевле, и приносит больший доход, чем второй.
Очевидно, что первый курс действий предпочтителен. Говорят, что
первый «доминирует» над вторым. Если один курс действий
доминирует над всеми остальными, то он и будет оптимальным решением.
Однако в большинстве практических ситуаций не существует
доминирующего курса действий. В таких случаях удачное решение иногда
характеризуют как «дающее наибольшую отдачу при наименьших
затратах» или каким-либо другим подобным выражением. Однако
такая формулировка бессмысленна, так как она не дает
рекомендаций лицу, принимающему решения, по выбору одного курса действий
среди остальных. Какие бы курсы действий ни рассматривал
принимающий решения, обычно оказывается возможным найти
«дополнительный» курс действий, более дешевый, чем каждый из множества
курсов действий. Таким образом, можно составить
последовательность курсов действий все более дешевых, причем последний член
последовательности будет характеризоваться нулевыми затратами.
Точно так же обычно возможно придумать дополнительный курс
действий, дающий большую отдачу, чем каждый из других
элементов множества курсов действий. Следовательно, можно составить
последовательность курсов действий, дающих все большую отдачу,
причем последний из них будет давать бесконечно большую отдачу.
В результате принимающий решения получает последовательность
курсов действий, в которой по крайней мере один из курсов действий
340
ipc6veT нулевых затрат и. еще один дает бесконечно большую
отдачу. Раз доминируемые курсы действий исключены из этой последо-
ii;i гельности, то те из курсов действий, которые дают большую
отдачу, также и стоят дороже. Отсюда «наибольшая отдача»
бесконечна, а «наименьшие затрать») равны нулю, причем ни один курс
действий не обладает сразу двумя этими характеристиками. Если лицо,
принимающее решения, хочет получить больший доход, оно должно
больше заплатить за него. Нам следует поискать более осмысленных
описаний «удачных» решений. Это приводит нас к проблеме
оптимальности.
Существуют две «крайние точки» проблемы оптимальности,
которые максимально упрощают последнюю. Первая относится к
ситуации, в которой фиксированы ресурсы, выделяемые на
достижение некоторой цели, и задача состоит в получении возможно
большего дохода при заданных ресурсах. Простым примером может
служить проблема вложения суммы денег, представляющей собой
дар или наследство. Эта сумма должна быть вложена вся целиком,
и единственный вопрос состоит в том, какое вложение даст
наибольшую прибыль. Это — решение по максимизации дохода при
фиксированных затратах. Существует и обратная ситуация, в которой
заранее точно определен некоторый доход, которого нужно
достигнуть. Меньший доход неприемлем, а больший — излишен. Задача
заключается в достижении этого желательного дохода с возможно
наименьшими затратами. Типичным примером подобной ситуации
служит практика государственных органов объявлять конкурс на
достижение технических характеристик, скажем, при постройке
дороги или здания. Точно обусловливается желаемая «отдача» в виде
эксплуатационных качеств, площади помещений и т. п. Заключение
контракта с участником конкурса, предложившего минимальную
цену, и дает возможность получить указанные выгоды при
наименьших затратах. Это — решение по минимизации затрат при
фиксированной отдаче.
Намного сложнее и технически «интереснее» ситуация, в которой
не фиксированы ни затраты, ни отдача. При этом имеется область
возможных доходов между нижним их уровнем, при котором они
едва приемлемы, и верхним уровнем (который может быть и
бесконечным), при котором дополнительное увеличение доходов
становится излишним. Точно так же существует некоторый верхний уровень
приемлемых затрат и нижний их уровень (возможно, нулевой),
определяющий наименьшую их величину, которая будет израсходована.
Это наиболее трудноразрешимая разновидность проблемы
оптимальности. В общем, дополнительные доходы можно получить за
дополнительную плату. Оптимальность означает балансирование
доходов и затрат, т. е. выбор определенной точки, в которой
дополнительные доходы сверх допустимого минимума стоят
дополнительных затрат, а дальнейшее увеличение доходов не стоит
дальнейшего прироста затрат, израсходованных на его получение.
Значительная часть содержания экономики, исследования операций
341

и множества других научных дисциплин связана с проблемой
оптимальности в условиях отсутствия фиксации и затрат, и доходов.
Однако подробное обсуждение этой проблемы мало поможет нам.
Достаточно сказать, что большинство решений связано с данным
типом проблемы оптимальности — начиная от личного решения о том,
какую конструкцию или модель бытового прибора купить, и кончая
общегосударственными решениями относительно уровня
расходования ресурсов на такие области, как здравоохранение или
образование. Лучшее качество или эффективность всегда могут быть
получены за счет больших затрат, но лицо, принимающее решения, должно
сделать вывод, что в некоторой точке добавочный доход более не
стоит добавочных затрат на него. Фактически выявление этой точки
и есть основа проблемы принятия решений.
Второй аспект — информация. Решения не принимаются при
отсутствии данных. Лицо, принимающее решения, должно знать
доступные ему курсы действий, стоимость и доход для каждого из них.
Однако заметим, что оно никогда не сможет знать полных затрат или
полной отдачи каждого курса действий. Многие затраты и доходы
слишком отдалены во времени и пространстве, чтобы их можно
было определить. Многие будут иметь место только в результате
наличия цепи обстоятельств, слишком длинной и сложной, чтобы ее
можно было проследить. Некоторые из затрат и доходов для курса
действий не ясны до совершения соответствующих действий. И тем
не менее при принятии решений очень важно, чтобы все существенные
затраты и доходы каждого курса действий были выявлены до
принятия решения.
И опять же невозможно, чтобы лицу, принимающему решения,
были известны все доступные ему осуществимые курсы действий,
так как в реальных ситуациях обычно имеется бесконечное число
допустимых курсов действий. Многие из них отличаются от других
бесконечно мало, и многие характеризуются абсурдно высокими
затратами или низкими доходами. Поэтому вовсе не обязательно знать
все эти курсы действий. И тем не менее при принятии решений очень
важно, чтобы все «удачные» курсы действий были выявлены до
принятия решения.
Тогда должно быть очевидным, что качество решения находится
в тесной зависимости от качества и полноты информации, на которой
оно основано. Иногда удачные решения получаются по счастливой
случайности, независимо от качества или адекватности информации.
Однако обычно совершается намного больше неправильных
действий, чем правильных, так что лицо, принимающее решения, которое
полагается на случай, будет сталкиваться гораздо чаще с
«несчастливыми» случайностями, чем со «счастливыми». С другой стороны,
информацию никогда нельзя получить без затрат. Для ее получения
нужны время, усилия и деньги. Руководитель, который получает
гораздо больше информации, чем ему нужно, или который требует все
большего и большего подтверждения имеющейся достаточно
достоверной информации, не обеспечивает принятия оптимального реше-
342
ния. Ценность дополнительной информации в данной ситуации
намнем о меньше затрат на нее. Кроме того,, лицо, принимающее
решения, которое откладывает решение в надежде получить еще больше
информации, ведет себя отнюдь не оптимально. Оно никогда не
сможет получить полной информации. Раз оно имеет достаточное
количество информации, то отсрочка решения может не дать ничего
большего, чем сокращение числа доступных ему альтернатив, поскольку
некоторые из них будут исключены обстоятельствами. Ожидание
может вынудить его принять решение худшее, чем оптимальное.
Хотя информация и необходима для принятия решений, она всегда
неполна; в каждый момент времени имеется только конечное
количество информации, а дополнительное приращение ее можно
получить только за плату. Вследствие этого решение о том, сколько
информации собирать, сколько времени и ресурсов затратить на
дополнительный сбор ее, может оказаться столь же важным, что и основное
решение, для принятия которого собирают данную информацию.
Третий аспект — неопределенность. Выше уже говорилось, что
у лица, принимающего решения, никогда нет полной информации о
курсах действий, затратах или доходах. Однако ситуация не
настолько проста. Имеющаяся у него информация может заключать в себе
неопределенность. Иными словами, отдача от курса, действий может
быть не полностью определенной; затраты могут быть не полностью
определенными; осуществимость некоторого курса действий может
оказаться не полностью определенной. Предыдущий аспект
относился к тому, что знает и чего не знает лицо, принимающее решения
Данный аспект относится к тому, насколько хорошо ему известно то
что он знает.
Решения подразделяются на три категории. Решения в условия>
определенности — это те решения, результат которых известен с
полной определенностью. Решения в условиях риска — это те
решения, результаты которых неизвестны, но для которых известны вес
возможные результаты и вероятность осуществления каждого из
них. Решения в условиях неопределенности — это те решения, дл*
которых не известны ни вероятность результатов, ни, возможно,
даже сами результаты. Мы можем проиллюстрировать эти
различные ситуации, представив ящик, наполненный разноцветными
шарами. «Решение», которое нам нужно принять, заключается в
угадывании цвета шара, который будет извлечен из ящика в результате
случайного выбора. Мы должны заплатить за участие в игре, а за
правильное определение цвета шара мы получим вознаграждение.
Это имитирует ситуацию принятия решений в том, что имеется
несколько курсов действий, из которых делается выбор, с каждым
курсом действий связаны затраты и каждое удачное решение
сопровождается доходом. Если нам сообщат только, что в ящике есть
несколько красных и несколько зеленых шаров, то мы будем принимать
решение в условиях неопределенности. Мы не знаем пропорции
красных и зеленых шаров, и мы не уверены в том, не может ли в
ящике оказаться некоторое количество голубых, желтых и прочих шаров,
343

о которых нам не было сообщено. Если нам затем скажут, что в
ящике есть только красные и зеленые шары и что число красных шаров
составляет 30% от общего количества шаров, то мы будем принимать
решение в условиях риска. Мы знаем шансы извлечения красного или
зеленого шара и можем подсчитать ожидаемый доход от каждого
«решения». И наконец, предположим, что нам сообщили о наличии
в ящике только красных шаров. В этом случае мы будем принимать
решение в условиях определенности (как можно предположить,
подобная ситуация весьма редка).
Принятие этих трех типов решений резко не отличается друг от
друга, а, скорее, зависит от информации, имеющейся для принятия
решений. Например, предположим, что нам сообщили, что в ящике
содержатся только красные и зеленые шары и что число красных
шаров составляет не менее 20% и не более 40% общего количества
шаров. Здесь уже не будет решения в условиях неопределенности,
поскольку мы имеем некоторую информацию относительно
результатов; но при этом и не будет решения в условиях риска, так как нам
неизвестны точные шансы. Эта ситуация занимает промежуточное
положение между ситуациями неопределенности и риска. Чем уже
границы, в которые мы можем заключить вероятность извлечения
красного шара, тем больше мы приближаемся к принятию решений
в условиях риска. Если нам разрешается провести ряд экспериментов
или сделать некоторый отбор образцов для определения доли красных
шаров, то мы можем превратить часть неопределенности в риск.
Более того, раз нам известны затраты и доходы, связанные с
различными «решениями», мы .можем подсчитать, сколько мы должны
будем заплатить за информацию, позволяющую перейти от
«решений» в условиях неопределенности к решениям в условиях риска.
Предположим, что нам сообщили о наличии в ящике 1 тыс.
шаров, один из которых красный, а остальные зеленые. И опять наше
«решение» будет состоять в угадывании результатов случайного
извлечения шаров. Строго говоря, здесь мы имеем дело с принятием
решений в условиях риска. Но данная ситуация близко соответствует
решению в условиях определенности. Таким образом, мы можем
встретиться с ситуациями, промежуточными между риском и
определенностью, в которых вероятность одного из исходов приближается
к единице. В некоторых случаях возможно превратить часть или весь
риск в определенность на основе полученных данных о возможных
результатах. Например, предположим, что вместо чисто случайного
извлечения шаров мы узнали, что в 90% случаев за красным шаром
следует зеленый и в 90% случаев за зеленым шаром следует красный.
В этом случае стоило бы узнать цвет последнего извлеченного шара,
прежде чем принять наше «решение». Раз нам известны затраты и
доходы, связанные с каждым «решением», мы можем подсчитать,
сколько мы должны быть готовы заплатить за ту информацию,
которая преобразует риск в нечто близкое определенности.
Мы рассмотрели описание принятия решений с точки зрения
выбора альтернатив, а также некоторые неявные аспекты принятия ре-
344
шсний, а именно: оптимальность решения, необходимость
информации для принятия решений, проблемы неопределенности имеющейся
у пас информации. В частности, мы рассмотрели концепцию
приобретения дополнительной информации ц$я сокращения
неопределенности. Теперь мы рассмотрим роль, которую играют некоторые
методы, помогающие лицу, принимающему решения, снабжая его
информацией.
4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
В данном разделе мы обсудим ряд имеющихся у принимающего
решения средств, обеспечивающих его информацией для решений.
Мы рассмотрим их под общим названием системного анализа. Речь
идет о любом из многочисленных методов вычисления баланса
затрат и доходов, которые мы ранее описывали как основу проблемы
принятия решений. Методы системного анализа служат для точного
исчисления затрат и доходов, которые ожидаются от каждого
осуществимого курса действий, и могут также оказаться полезными при
определении .осуществимости данного курса действий.
Люди принимали решения с незапамятных времен. Конечно,
цель состояла в том, чтобы решения принять так, чтобы
максимизировать общую отдачу суммарных ресурсов, которые люди должны
были вложить или какими должны были рисковать. Однако обычно
это делалось на основе интуиции или опыта. Для того чтобы принять
решение в конкретном случае, человек суммировал некоторым
интуитивным, не вполне явным образом свои знания о затратах и
выгодах во всех сходных ситуациях, с которыми он встречался или о
которых слышал. Общее назначение системного анализа состоит в
устранении необходимости интуитивного манипулирования с той
частью информации, с которой можно обращаться разумно и
определенно.
Например, опытный игрок может иметь интуитивное чувство
правильности сделанной им ставки на выпадение кости в конкретной
ситуации. Однако содержатели игорных домов не зависят от
интуитивных ощущений. Им прекрасно известно, что выпадение кости и
соответствующая ставка могут быть точно рассчитаны на основе
законов вероятности. Поэтому они нанимают математиков для
проведения подобных расчетов. Эти математики вполне могут проиграть,
если будут «ставить» против опытного игрока, так как у них не
хватит опыта, который вырабатывает интуитивное чувство игры. Они
будут тратить много времени на расчет решений, к которым может
быстро прийти опытный игрок. Однако благодаря помощи
математиков игорные дома являются прибыльными предприятиями.
Расчеты математиков, хотя и требуют много времени, гораздо точнее
любой интуиции игрока. Имея правильные решения, рассчитанные
заблаговременно, игорные дома добиваются успеха, используя
служащих, совершенно не обладающих игровой интуицией, но
следующих правилам, установленным игорным домом.
345

Системный анализ может заменить основанную на опыте
интуицию в самых разнообразных ситуациях. В любой ситуации, которая
окажется подчиняющейся объективным законам, таким, как законы
вероятности, системный анализ можно непосредственно применять
вместо интуиции. Но его можно использовать также и во многих
других типах ситуаций. Лицо, принимающее решения, которое
основывает свои решения на интуиции, в основном ограничивается своим
собственным опытом и, возможно, также опытом других, с которым
он сможет ознакомиться «из вторых рук». Но системный анализ
основывается на опыте неопределенно большого числа людей; он
заключает в себе гораздо больший опыт, чем тот,#который может
приобрести отдельный человек. Поэтому даже в ситуациях,
требующих чистого эмпирического опыта, системный анализ иногда может
заменить интуицию. Но в чем состоит ограниченность, если таковая
имеется, системного анализа? Может ли он заменить опыт, интуицию
или суждение во всех случаях? А если нет, то почему? Для
иллюстрации этого момента мы вернемся к описанию принятия решений,
приведенному в предыдущем разделе, и рассмотрим недостающий
в нем аспект.
Будем рассматривать гипотетическое лицо, принимающее
решения. Пусть это будет высокопоставленный руководящий работник
какой-либо организации. Он получает одну из самых высоких ставок
жалованья, выплачиваемых его организацией. Давайте
предположим, что его организация встретилась с проблемой, требующей
разрешения, и решение нельзя больше откладывать. Поэтому
руководитель требует от своего аппарата, состоящего из специалистов в
разных областях системного анализа, совета относительно возможных
курсов действий. В нужное время они сообщают ему, что перед ним
открыты три курса действий: А, Б и В. Все они осуществимы, но
стоимость их такова, что можно следовать только одному из них.
Специалисты выразили все затраты в одинаковых единицах. Для каждого
курса действий они вычислили чистый доход (т. е. валовой доход за
вычетом затрат), который равен соответственно X, У и Z.
Руководитель должен теперь сделать выбор среди этих трех альтернатив.
Данная ситуация соответствует описанию принятия решений,
представленному ранее. Есть несколько курсов действий. Все
осуществимы, но не всем можно следовать — выбрать нужно только
один. Как будет выбирать руководитель? Предполагается, что он
выбирает тот курс действий, который приносит наибольший доход.
Иными словами, он выбирает исходя из того, что больше всего —
X, Y или Z?
Теперь мы можем задать вопрос, вероятно ли, что наш
гипотетический руководитель занимает свой высокий пост и получает высокую
зарплату за способность выбирать из ряда чисел наибольшее число.
Совершенно очевидно, нет. Его организация ожидает от него
большего. Если решение можно свести к выбору наибольшего числа из
ряда чисел, то здесь вовсе не требуется лицо, принимающее решения.
Задачу можно решить с помощью ЭВМ. От лица, принимающего ре-
346
шсния, ожидают выбора, именно когда решение нельзя свести к
выбору наибольшего из ряда чисел.
Этот пример иллюстрирует недостаток описания принятия
решений, приведенного выше. В нем* дается объективнб точное
описание действия, однако теряется существо последнего. Существо
принятия решений состоит в том, что в нем должны заключаться
несоизмеримые величины. Оно должно включать выбор, при котором за-
|раты и доходы нельзя выразить в одних единицах, так что нельзя
попросту вычесть затраты из доходов, чтобы получить чистую
прибыль.
Для конкретизации этого давайте рассмотрим решение, типичное
для космической программы. Положим, что имеется два курса
действий — А и Б. Каждый из них характеризуется издержками,
выраженными в долларах и жизнях, и каждый из них дает результат,
выраженный в приросте научных знаний. Предположим, что в
простейшем случае А и Б дают в точности одинаковое количество научных
знаний, при этом А стоит дороже Б по затратам, Б стоит больше А
в отношении жизней. Какой курс действий избрать? Совершенно
очевидно, что эти два курса действий нельзя расположить в
определенном порядке на шкале, по которой доходы минус затраты
позволят сделать очевидный выбор. Проблема включает несоизмеримые
величины. Ее можно отнести к реальным проблемам принятия
решений. Если мы усложним ее, предположив, что А дает больше
научных знаний, чем Б, то решение станет еще более затруднительным.
Мы должны каким-то образом определить, стоят ли дополнительно
приобретенные знания дополнительных затрат.
Именно для принятия решений такого рода организации дают
лицам, принимающим решения, большие полномочия. Они
отвечают за принятие решений, требующих учета несоизмеримых затрат
и выгод. Но как вообще можно принимать решения, включающие
несоизмеримые величиньА По определению, несоизмеримость не
позволяет использовать рациональный расчет. Но все же должны
быть сделаны какие-то расчеты, какие-то выводы также и для
несоизмеримых величин. Каким-то образом они должны быть соизмеримы.
Как же это производится?
Совершенно очевидно, что это делается, так как ежедневно
принимаются решения с учетом несоизмеримых величин. Ответ на этот
вопрос состоит в том, что решение основывается на ценностях. Как
говорилось в гл. 3, «...таким образом, ценности играют ключевую
роль обеспечения средств согласования несравнимых альтернатив».
При этом ценности служат для соизмерения несоизмеримых величин.
Для иллюстрации этого положения рассмотрим другой пример.
Предположим, что лицо, принимающее решения, выполняет
следующие обязанности: оно получает заявки от ученых на дотацию
по обеспечению их исследований. Его задача состоит в решении,
какую из заявок поддержать при наличии ограничений на его
бюджет. У него есть штат специалистов, рассматривающих приходящие
заявки и отсеивающих неудовлетворительные; все оставшиеся за-
347

явки стоит поддержать. К несчастью, в сумме обоснованные заявки
требуют больше денег, чем позволяет бюджет лица, принимающего
решения.
Лицо, принимающее решения, находит, что эти заявки можно
сгруппировать, например, в две категории: исследования в области
медицины и исследования в области образования. В пределах каждой
категории штат данного руководителя способен оценить заявки по
их приоритетности. Хотя все они и «хороши», но неодинаково
хороши — одни лучше других. Но штат специалистов не способен
объединить два списка в один приоритетный список, поскольку не
имеет рационального или объективного способа оценки медицины
относительно образования. Таким образом, лицо, принимающее
решения, оказывается в положении, когда оно может финансировать
больше медицинских исследований только за счет финансирования
меньшего числа исследований в области образования, и наоборот.
Как же ему следует поступить? Что важнее: финансирование
образования или медицины? Это зависит от ценностей, которых
придерживается лицо, принимающее решения, или организация, которую
он представляет. Как указывалось в гл. 3, все еще не выяснено,
можно ли ценности продемонстрировать эмпирически. До тех пор пока
эта проблема не получит положительного разрешения (а возможно,
этого никогда не произойдет), не будет дано правильного ответа на
вопрос о том, какая из двух рассматриваемых областей научных
исследований важнее. Иными словами, нельзя доказать, что имеется
какой-либо единственный ответ, более верный, чем все остальные
ответы. Правильное решение — предмет суждения. Это не означает,
что одно субъективное суждение так же хорошо, как и другое, и что
не имеет значения, какое решение принять. Наоборот, это имеет
большое значение. В частности, оно очень много значит для общества,
которому будут полезны результаты исследований; Должно быть
учтено «мнение» общества об относительной важности
здравоохранения и образования. Кроме того, это «мнение» может изменяться с
течением времени. Если нация страдает в целом плохим здоровьем,
то она может решить, что медицина имеет первостепенное значение.
Как только общий уровень здоровья поднимется до некоторой
удовлетворительной величины, то люди могут решить, что им можно
более высок оценивать образование. Таким образом, выбирая
заявки для субсидирования, лицо, принимающее решения, должно
выражать ценности, которых придерживается общество, членом
которого оно является.
Это и есть настоящая проблема принятия решения. При этом
лицо, принимающее решение, вынуждено делать выбор между двумя
несоизмеримыми ценностями. В простейшем из рассматриваемых
случаев оно может решить, что здоровье важнее образования. Тогда
ему надлежит начать с верхней части списка приоритетности заявок
на финансирование медицинских исследований. Если этот список
будет исчерпан до полного израсходования всего бюджета, он может
тогда начать рассмотрение с верхней части приоритетного списка
348
финансирования исследований в области образования. Если же
руководитель решит, что образование важнее здоровья, то процедуру
следует провести в обратном порядке.
Предположим, однако, что руководитель решил, что ни одна из
этих областей не важна настолько, что ему не следует отказываться
от другой. Иными словами, он считает, что ценность здоровья и
образования такова, что ему следует обеспечить какую-то часть
каждой из этих областей. Не избегают ли при этом компромиссном
решении проблемы ценностей, что делает необязательным выбор между
здравоохранением и образованием? Наоборот, такое решение
наталкивается на проблему ценностей в наиболее сложной ее форме.
Каждую возможную комбинацию ассигнований, в точности
исчерпывающую данный бюджет, можно считать отдельным курсом
действий. Руководитель должен при этом решить, какой из данных курсов
действий обладает наибольшей социальной ценностью.
Предположим, что руководитель пытается избежать рассмотрения проблемы,
применив «жребий» для выбора среди «хороших» заявок. Но может
ли он избавиться таким образом от проблемы ценностей? Нет, не
может, потому что по результатам «жеребьевки» можно рассчитать
не выраженную явно систему ценностей. Производя выбор среди
несоизмеримых величин, лицо, принимающее решения, не может
избежать проблемы определения ценностей. Она возникает,
несмотря на все его усилия избавиться от нее.
Проблема ценностей будет возникать всегда, так как только с их
помощью лицо, принимающее решения, может согласовать
несоизмеримые величины. Что же происходит в том случае, когда реальные
решения требуют рассмотрения несоизмеримых величин и когда
последние препятствуют использованию рациональных расчетов?
Неужели методы системного анализа не будут играть нтсакой роли
в принятии реальных решений? Если в проблему включены ценности,
следует ли лицу, принимающему решения, ограничиваться
применением чисто интуитивного подхода? Скажем, в нашем примере, разве
у руководителя нет других возможностей, кроме как рассматривать
заявки по одной, делая отчаянные попытки решить с помощью
интуиции, следует ли их поддержать? Вовсе нет. Подобный подход не
только придает чрезмерное значение интуитивной оценке характера
ценностей, но и не позволяет надлежащим образом реализовать
преимущества помощи, которую могут оказать методы системного
анализа.
Мы уже говорили, что можно оценить ряд заявок на проведение
исследований в области образования; то же самое можно сделать
и для медицинских исследований. И может оказаться возможным
получить количественную меру относительной важности каждой из
рассматриваемых заявок в пределах каждой из двух данных областей.
Например, заявки на медицинские исследования можно оценить по
числу, ныне теряемых по болезни человеко-дней, которых можно было
бы избежать в результате проведения данных исследований. Заявки
на исследования в области образования можно оценить по среднему
349

приросту баллов, набранных учащимися при стандартных
испытаниях успеваемости, полученному в результате проведения
соответствующих исследований. Что же теперь надо делать принимающему
решения? Ему нужно решить, сколько сбереженных человеко-часов
заболевания эквивалентно по социальной ценности одному проценту
среднего прироста успеваемости учащихся при проведении
конкретной ее проверки. Это все же будет выбором между несоизмеримыми
величинами, и при этом должны быть отражены общественные
ценности. Но, воспользовавшись системным анализом, лицо,
принимающее решения, учтет эти результаты при нахождении компромисса
между образованием и здравоохранением. Ему теперь нужно только
сделать окончательное решение относительно такого согласования.
Как только он примет решение, выбор заявки для субсидирования
будет производиться путем простого вычисления.
Итак, каждой заявке посредством системного анализа было
придано числовое значение, характеризующее меру отдачи от
субсидирования данной заявки. Для каждой комбинации заявок,
рассматриваемой как курс действий, отдача была представлена в виде двух
несоизмеримых ценностей — здравоохранения и образования. Это
предел, до которого целесообразно применять системный анализ. Но он
раскрывает сущность требуемого решения. Лицу, принимающему
решение, нужно решить, какая пара несоизмеримых величин в
наибольшей степени согласуется с ценностями, принятыми в том
обществе, в котором оно действует. Как только руководитель примет такое
решение, то оно непосредственно определяет надлежащий курс
действий, однако при этом необходимо произвести точный расчет для
обоснования этого курса. Все это значит, что процесс определения
относительных оценок в пределах каждой области осуществляется
специалистами, применяющими системный анализ, тогда как увязка
областей представляет собой решение, которое должен принимать
руководитель. Этот общий подход является оптимальной
комбинацией системного анализа и интуиции.
Заметим, что в нашем примере мы не затрагивали проблему
неопределенности успеха выполнения каждой заявки в случае ее
субсидирования. Хотя этот учет усложняет проблему, он не делает ее
неразрешимой. Рассмотрение неопределенности в таком разрезе не
повлияло бы на нашу аргументацию.
Рассмотрев данный пример, мы можем сделать вывод о задаче
лица, принимающего решения. При этом весьма существенно, что
его деятельность начинается там, где прекращают действовать цифры.
Его задача — соизмерять несоизмеримое. Его обязанность так
интерпретировать ценности тех, перед кем он несет ответственность,
чтобы компромиссы, которые он находит между несоизмеримыми
величинами, правильно отражали эти ценности.
Кроме того, становится ясной роль системного анализа при
принятии решения. Она состоит в создании по возможности более
прочной основы для лица, принимающего решения, когда он покидает
сферу чисел и попадает в сферу ценностей. Давайте вернемся к наше-
350
му первому примеру с руководителем, которому предложены три
курса действий, результаты которых выражены соизмеримыми
величинами. Понятно, что в данном решении не учитываются
несоизмеримые величины. Однако аналитики выполнили возложенную на
них задачу, т. е. подготовили данные для принятия решения в таком
виде. Однако возможно, что штат руководителя чрезмерно упростил
проблему, например путем исключения из анализа всех
несоизмеримых величин. Сделав так, они взяли на себя прерогативы лица,
принимающего решение. Вместо того чтобы дать ему совет, они навязали
ему конкретное решение. В этом случае системный анализ выходит
за присущие ему границы. В этом заключается такая же серьезная
ошибка, как и в отказе лица, принимающего решения,
воспользоваться всеми преимуществами содействия и разъяснения, которые
может предоставить системный анализ.
По опыту автора, один крупный источник затруднений,
возникающих при попытках разработать и реализовать рациональные методы
принятия оптимальных решений или распределения ресурсов,
состоит в неспособности понять соотношение системного анализа и
интуиции. Существуют сторонники системного анализа,
предлагающие свести принятие решений к задаче выбора наибольшего числа
из ряда чисел, соответственно предлагающие автоматизировать весь
процесс в целом. Очевидно, они игнорируют тот факт, что для
осуществления этого им придется либо исключить из своих расчетов все
несоизмеримые величины, кроме одной, либо принять некое
произвольное соответствие или их эквивалентность. Лица, принимающие
решения, по-видимому, разделяются на две группы: доверяющие
сторонникам системного анализа и несогласные с ними. Ни
чрезмерно восторженные аналитики,. ни «защищающиеся» руководители не
способствуют разрешению проблемы наиболее эффективного
применения и системного анализа, и интуиции.
Очевидно, что ни интуиция, ни анализ по отдельности не
разрешат проблем принятия решений, необходимо использовать и то и
другое. Что требуется лицу, принимающему решение, от анализа и
от аналитика, помогающего ему? Во-первых, ясное определение
проблемы. Это может звучать как парадокс. Можно, конечно, возразить,
что определение сущности проблемы есть прерогатива лица,
принимающего решения. Однако, согласно почти всеобщему опыту
исследователей операций, специалистов по управлению и прогнозистов
всех видов, призываемых на помощь для решения какой-либо
проблемы, первоначальная формулировка проблемы в лучшем случае бывает
неполной, а зачастую и ■ совершенно ошибочной. Таким образом,
первой задачей аналитиков становится рассмотрение
первоначальной формулировки проблемы и выяснение существа реальной
проблемы. По размышлении можно понять, что данная ситуация почти
неизбежна. Если сущность проблемы очевидна, то услуги аналитика
не нужны. Поэтому специалист в любой области системного анализа
должен ожидать, что представленная ему проблема будет иметь
нечеткую структуру, неполностью определена и трудна для интерпре-
351

тации. Таким образом, одна из функций, которую он выполняет,
состоит в прояснении истинной сущности проблемы.
Во-вторых, выявление важнейших затрат и выгод, связанных с
решением. Как указывалось выше, здесь не имеются в виду все
затраты и выгоды. Полностью их невозможно учесть, и этого никогда
не следует требовать. Однако очень важно, чтобы до принятия
решения были выявлены основные затраты и выгоды. Если существенные
затраты обнаружатся только после выполнения решения, то это
будет результатом плохого анализа. Такое выявление важных затрат
и выгод неизбежно включает определение несоизмеримых затрат и
выгод. Если все затраты и выгоды окажутся соизмеримыми, то это
прежде всего будет указывать на то, что в данном случае нет места
для принятия реального решения. Решение проблемы можно
передать ЭВМ. Однако, скорее всего, подобный вывод будет указывать
на то, что аналитик не выполнил свою работу достаточно
обоснованно. Выявление затрат и выгод, особенно несоизмеримых, составляет
существенную помощь, которую аналитик оказывает лицу,
принимающему решения.
В-третьих, определение достижимой комбинации затрат и выгод.
Любое решение требует затрат и приносит пользу. Лицу,
принимающему решения, нужно знать, из каких возможных комбинаций выгод
и затрат оно может сделать выбор. Если затраты двух или более
несоизмеримых видов (например, доллары и жизнь людей), то лицу,
принимающему решения, нужно знать выгоды, которые можно
получить при различных комбинациях этих затрат. Точно так же если
выгоды двух или более несоизмеримых видов (например, научные
знания и подготовленные выпускники — два результата
университетских научных исследований), то лицу, принимающему решения,
необходимо знать затраты на различные комбинации этих выгод.
Если же и затраты и выгоды включают по крайней мере по две
несоизмеримые величины, то проблема еще больше усложняется, а
помощь аналитика становится еще более необходимой. Выполнение
данной функции на практике представляет собой реальную основу
аналитической работы. Две предыдущие функции, хотя и важны
сами по себе, являются лишь базой для выполнения этой функции.
И наконец, в-четвертых, лицо, принимающее решения, вправе
ожидать, что аналитик не примет за него решение. Иными словами,
он имеет право ожидать, что аналитик в ясной и понятной форме
представит ему достижимые комбинации затрат и выгод. Аналитик
не должен брать на себя функции лица, принимающего решения, ни
путем исключения одной или нескольких несоизмеримых величин,
ни с помощью использования своего собственного суждения
относительно подходящей увязки двух несоизмеримых величин, ни
посредством упрощения проблемы. Одним словом, аналитик
должен остановиться, выполнив третью функцию. Он не имеет права
идти дальше. На этом мы завершаем рассмотрение сущности
принятия решений и помощи, которую может оказать системный анализ
352
лицу, принимающему решения. Теперь мы обратим наше внимание
на особую роль, которую играет при этом технологическое
прогнозирование.
5. РОЛЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Существует много методов системного анализа, пригодных для
дополнения интуиции и субъективного суждения лица,
принимающего решения. Неполный их перечень включает экономическое,
демографическое, политическое, социальное и технологическое
прогнозирование, изучение рынка, исследование операций. При этом
технологическое прогнозирование — только один из многих методов,
доступных лицу, принимающему решения. Хотя почти всегда оно
полезно, но в ряде случаев может оказать меньшую помощь, чем
другие указанные методы. И ни в коем случае технологическое
прогнозирование не будет вытеснять или заменять какой-либо из этих
методов. В связи с этим следует помнить, что, несмотря на то что в книге
рассматривается только технологическое прогнозирование,
указанные другие методы также играют свою роль, и прогнозист научно-
технического развития должен суметь сработаться со специалистами
в соответствующих областях. Так, например, методы составления
комбинированных прогнозов, описанные в гл. 8, могут оказаться
полезными при подготовке составных прогнозов, включающих вместе
или по отдельности науку и технику, экономику, население, политику
и социальные вопросы. Во всяком случае, специалист по
технологическому прогнозированию должен быть готов объединить свои
усилия с практической работой специалистов в других областях
системного анализа.
Короче говоря, роль технологического прогнозирования
заключается в обеспечении информацией о будущей науке и технике; иными
словами, информация о науке и технике, существование которой
ожидается в некоторый момент будущего или которая может
появиться при затрате соответствующих ресурсов, или должна
появиться, если определенные группы предпримут конкретные действия,
или будут достигнуты поставленные цели. Если для принятия
решения нужен такой тип информации, то тогда требуется специалист по
технологическому прогнозированию. Конкретный вид прогноза или
информации, полученной с его помощью, будет зависеть от
характера самого решения.
Любой руководитель сталкивается с решениями четырех
основных типов, а именно: изменение целей организации, изменение
структуры организации, изменение распределения ресурсов между
различными элементами организации, изменение в принципах
использования людей в организации. Эти типы решений относятся ко
всем уровням организации и применяются к той части организации,
за которою ответственно лицо, принимающее решения. Конечно, на
более низких \ровнях возможность принятия решения ограничена
решениями, принимаемыми на верхних уровнях, или с\ шествующей
политикой организации И тем не менее остается справедливым, что
353

деятельность любого лица, принимающего решения на любом
уровне, может быть классифицирована подобным образом. Конкретное
решение может включать более одного из данных типов решений.
Но его всегда можно расчленить на ряд решений, каждое из которых
относится только к одному из указанных типов.
Следует отметить, что решения, описанные с точки зрения того,
что они изменяют, включают первоначальные решения относительно
начала деятельности или создания назначений, которые прежде не
существовали. Это все же представляет изменение предыдущей
ситуации, и поэтому соответствующие решения относятся к одному
из четырех основных типов. Кроме того, решение не изменять что-
либо — тоже решение. Сохранение статус-кво всегда выступает в
качестве одного из вариантов выбора. К несчастью, слишком часто
выдвижение альтернатив сохранения существующего положения
откладывается до тех пор, пока не становится ясным, что последствия
сохранения статус-кво неприемлемы. Таким образом, фактически во
многих случаях решения о сохранении статус-кво принимаются по
недосмотру. В принципе решение не изменять чего-либо следует
обосновывать так же внимательно и тщательно, как и решения об
изменении. Таким образом, все решения начать, продолжить или
изменить что-либо входят в четыре вышеуказанных типа.
Мы рассмотрим роль технологического прогнозирования в
предоставлении информации для решения каждого из указанных типов.
Изложение будет довольно общим, поскольку мы не будем уделять
особого внимания решениям в конкретных областях применения.
Но подобное обобщенное изложение может навести на размышления
о широких возможностях практического применения во многих
областях.
При рассмотрении типов решений мы воспользуемся тем, что
каждая организация так или иначе связана с наукой и техникой.
Организация может основываться на определенной технике, она может
использовать определенную технику в своей деятельности, она может
производить продукцию (как материальную, так и нематериальную),
в которой воплощены определенные научно-технические достижения.
Каждую технологию, с которой связана организация, окружает
научно-техническая среда, состоящая из конкурирующих,
поддерживающих и дополняющих видов технологии. Решения, касающиеся любого
аспекта организации, должны учитывать возможные изменения в
технологии, с которой связана организация, а также изменения в
научно-технической среде.
Изменение целей организации. Определение целей организации
дает ответы на следующие вопросы. Какую функцию должна
выполнять наша организация? Какой тип организации нам хотелось
бы иметь? Ответы на эти вопросы обусловлены технологией, и
может потребоваться их изменение при изменении технологии.
Проблема выполняемых функций вызывает множество
дополнительных вопросов. Хотим ли мы полностью связать себя с
определенным видом технологии? С определенным сырьем? С определенным
354
технологическим процессом или технологическим методом? С
определенной проблемой?
Если организация сделала выбор, полностью связав себя с
определенным видом технологии, она рискует столкнуться с тем, что ее
функции перейдут к другим организациям, связанным с лучшими или
преемственными видами технологии. Рассмотрим, например,
пассажирские пароходные и железнодорожные компании. Они решили,
что их функции состоят соответственно в перевозке пассажиров на
пароходах и по железным дорогам. Если тот вид технологии, с
которым они отождествили свои интересы, устарел ввиду конкуренции
со стороны нового вида технологии, то они устарели вместе с ним.
При решении, что их функция заключается в пассажирских
перевозках любыми видами транспорта, они могли бы изменить свою
деятельность, вложив средства в конкурирующий вид техники. И
пароходные, и железнодорожные компании могли бы принять участие в
авиаперевозках. Или, например, железнодорожные компании могли
бы принять участие в скоростных транзитных перевозках, в
автобусных перевозках или любых других подходах к общей задаче
перевозки людей. Возможно, что их попытки произвести подобные изменения
могли бы быть заблокированы контролирующими ведомствами,
в которых конкуренция рассматривается как конкуренция между
видами транспорта. Тем не менее добровольно или вынужденно они
сохранили исключительную связь с определенным видом
технологии, что в конечном счете завело их в тупик. Как правило,
организации, попавшие в тупик, обнаруживают, что им становится труднее
привлекать компетентных управляющих и молодых работников,
которые видят, что у организации нет будущего и что их старые
сотрудники заинтересованы главным.образом в своей личной безопасности.
Таким образом, организация, которую в прошлом отождествляли
с единственным видом технологии, может захотеть изменить или
расширить выполняемые ею функции, как только она поймет, что
используемый конкретный вид технологии превзойден другим видом.
Это не значит, что технологическое .прогнозирование вынуждает
изменять или расширять цели. Мы говорим только, что решение
изменять или не изменять должно быть обдуманным и должно
основываться на прогнозе соответствующих областей науки и техники.
Если организация сделала выбор, полностью связав себя с
определенным сырьем или материалом, она рискует столкнуться с тем,
что ее функции перейдут к другим организациям, связанным с
другими исходными материалами, которые могут выполнять ту же
функцию с меньшими затратами, или более эффективно. Таким образом,
это относится к дополняющей технологии, основанной на
использовании определенного материала и на использовании потенциально
конкурентоспособных материалов. Если составитель
технологического прогноза укажет, что при традиционном использовании
материала он будет заменен другим материалом, то организация может
пожелать использовать также и другой материал или может захотеть
найти другие приложения для своего прежнего материала.
355

Рассмотрим, например, компанию, которая эксплуатирует
угольные шахты. В прошлом ее отождествляли с производством угля,
который использовался как топливо. Прогнозы технологии для
производства энергии и тепла могут показать, что вследствие изменений
в данной технологии уголь может быть заменен другими видами
топлива. Компания в таком случае может захотеть использовать
топливо вообще, а не просто уголь. Или она может захотеть найти
другие области применения угля, например в качестве исходного
материала для химического синтеза. В этом случае могут принести
пользу прогнозы соответствующих разделов химической
промышленности. И наконец, компания может воспользоваться более
прямым подходом, начав такие научные исследования и разработки в
области технологии для производства тепла и энергии, которые
помогли бы сохранить конкурентоспособность угля. И вновь прогноз
потенциальных возможностей углепотребляющей технологии помог
бы при принятии соответствующих решений.
Если организация сделала выбор, полностью связав себя с
определенным технологическим процессом или технологическим
методом, она рискует столкнуться с тем, что ее функции перейдут к
организации, связанной с другими технологическими процессами или
техническими методами, которые могут добиться того же
результата более дешевыми или более эффективными средствами. Таким
образом, это относится к иным видам технологии, которые могли
бы выполнять одну и ту же функцию. Это относится также к другим
функциям, которые могут быть выполнены с помощью
технологического процесса, с которым связаны рассматриваемые организации,
и, таким образом, касается других видов технологии, которые
выполняют иные функции. Рассмотрим, к примеру, компанию, которая
в прошлом производила ткань для одежды. Прогнозы технологии
одежды, такой, как применение нетканых материалов или бумаги,
позволят выявить степень угрозы, которую они представляют для
ее традиционной продукции. Компания может пожелать расширить
сферу своей деятельности, связать ее вообще с одеждой независимо
от того, используются ли для этого тканые или нетканые материалы
или ткань вообще не употребляется. И наоборот, она может
пожелать сохранить свою привязанность к текстильной промышленности,
но найти ей другое применение. Тогда компания заинтересуется
применением тканей не для одежды, и в этой связи будет заинтересована
в составлении прогнозов соответствующих областей технологии.
Она может также заинтересоваться изготовлением материалов,
отличных от тканей, как, например, металлического волокна,
стеклянного волокна и т. д. Тогда компания будет пытаться определить
функции, которые могут выполнять эти материалы, и будет
заинтересована в составлении прогнозов конкурирующих видов
технологии, выполняющих те же функции.
Если организация сделает выбор, оставшись целиком связанной
с определенной проблемой, то она подвергается риску, что проблема
будет решена, возможно, в результате ее собственных усилий и что
356
выполнение ее функций тем самым закончится. Одной иллюстрацией
организации, первоначально отождествляемой с решением
конкретной проблемы, может служить Национальный фонд. Эта
организация была основана для борьбы с полиомиелитом путем оказания
помощи страдающим этой болезнью и путем организации
исследований по лечению и профилактике этой болезни. В конце концов стало
ясно, что проблема близится к полному разрешению, что в немалой
степени обязано деятельности самого фонда. Фактически это было
прогнозом медицинской технологии. Тогда организация оказалась
перед выбором. Следует ли ей придерживаться первоначальной
ориентации исключительно на данную проблему, концентрируя свои
усилия на оказании помощи все меньшему числу людей, все еще
страдающих от полиомиелита, и отказавшись от поддержки
исследований? Или следует обратиться к более широкой сфере деятельности?
Эта конкретная организация понимает, что ею был подготовлен ряд
талантливых специалистов и создана организационная структура,
которые могли быть использованы при выполнении разнообразных
задач, и общество понесет ущерб, если эти возможности не будут
использованы. Поэтому организация изменила свои цели. Вместо
того чтобы продолжать заниматься исключительно одной
проблемой, она расширила сферу своей деятельности. Такая ситуация,
когда организация, учрежденная для решения*определенной
проблемы, обнаруживает, что она находится на грани смены другой,
встречается довольно-таки часто. При этом технологический прогноз,
относящийся не только к проблемам, с которыми связана данная
организация, но и к другим проблемам, может оказать помощь в
решении того, выбирать ли новые цели и если да, то какие именно новые
цели выбрать.
Вопрос о типе желательной для нас организации относится к
таким вещам, как размер, степень специализации, степень постоянства.
Каждая из этих характеристик годится для сознательного выбора,
на который может повлиять технологический прогноз.
Что касается размера, то организация должна рассматривать
не только абсолютный размер, но и размер относительно величины
других сходных организаций. Преимущества, которые предоставляет
небольшой абсолютный размер организации, заключаются обычно
в ее большей гибкости, в более быстрой реакции на внешние
перемены и, в общем, в более «дружественной» атмосфере. Преимущества
иметь бблыпую в абсолютном смысле организацию заключаются
в возможности затрачивать больший объем ресурсов на достижение
определенной цели, в большем разнообразии благоприятных
возможностей работы (местоположение, род деятельности и т. п.) для ее
членов или служащих, в больших возможностях осуществлять
широкий круг полномочий и обязанностей. Таким образом, имеются
достаточные основания для выбора любой из этих целей. Однако
этот выбор не может быть сделан без учета внешних обстоятельств.
Один серьезный недостаток меньшей организации состоит в ее
слабой конкурентоспособности. С другой стороны, относительно не-
357

большие организации часто удостаиваются меньшего
нежелательного внимания со стороны «посторонних». Поэтому имеются также
веские основания для выбора вполне определенного размера
организации, поставленного в качестве цели.
Оба решения, касающиеся как абсолютного, так и относительного
размера организации, обусловлены технической оснащенностью
организации. Например, если тот вид технологии, с которым связана
организация, требует определенного минимального масштаба
применения, необходимого для его эффективности или экономической
конкурентоспособности, то это накладывает ограничения на
минимальный размер организации, который можно установить в качестве
своей цели. Выбор в качестве цели меньшего размера означает
фактически решение прекратить существование. С другой стороны,
если техника, с которой связана" организация, быстро изменяется, то
привязанность к крупным сооружениям может оказаться
равносильной сознательному выбору устаревшей технологии. Поэтому выбор
размера организации должен основываться на прогнозе того вида
техники, с которым связана организация.
Когда организация поставила перед собой цель, выраженную в
виде функции, которую она будет выполнять в обществе, она должна
принять решения относительно размаха своей деятельности. Будет
ли она выполнять только небольшую часть функции, специализируясь
на некотором ее аспекте, или она постарается выполнять все аспекты
функции? В некоторой степени данное решение обусловлено
решением относительно размеров организации. Менее крупные
организации почти всегда вынуждены специализироваться, тогда как
большие организации обладают обширными возможностями успешно
выполнять все аспекты функции. Таким образом, решение о
специализации зачастую необходимо принимать совместно с решением
относительно размера. Решение о степени специализации включает
некоторые из тех же самых соображений, которые учитываются при
принятии решения относительно самой функции. Не заведет ли
данная специализация в тупик? Как быстро нужно переходить от одной
специализации к другой, когда эти специализации устареют? В какой
мере технологическое прогнозирование может заранее «оповестить»
о предстоящем устаревании специализации? Решение о расширении
сферы деятельности затрагивает другие вопросы. Сколько видов
технологии войдет в полный объем выбранной организацией функции?
Что повлечет за собой обязательство о расширении деятельности —
в отношении численности персонала, разнообразия профессий,
разнообразия и количества оборудования, числа местоположений,
организационной техники (приемов и методов)? И здесь опять-таки
технологическое прогнозирование может предоставить информацию,
на которой может быть основано рациональное решение.
Проблема степени постоянства существования важна как для
самой организации, так и для общества, в котором она
функционирует. Не все организации нуждаются в постоянном существовании,
и не всем организациям следует постоянно существовать. Пока орга-
358
низация успешно и эффективно выполняет некоторую полезную
функцию, общество заинтересовано в ее существовании. Однако если
организация бесполезно и неэффективно- растрачивает ресурсы, то
общество предпочтет ликвидировать подобную организацию,
высвободив ее ресурсы (особенно людей) для использования в других
организациях. Не следует полагать, что каждая организация должна
быть постоянной. Решение относительно степени постоянства
существования организации должно приниматься сознательно.
Риск, связанный с решением о степени постоянства
существования организации, состоит в возможности выбора слишком
краткосрочной или слишком долгосрочной цели. Иными словами,
некоторую организацию могут основать исходя из предположения, что
она будет нужна только на короткое время, возможно, для решения
ограниченной проблемы. Многие из ее организационных
мероприятий будут иметь преходящий и временный характер. Однако может
оказаться, что организация нужна в течение гораздо более
длительного периода времени, чем первоначально предполагалось. При этом
очень трудно перестроить организацию таким образом, чтобы она
больше соответствовала своему постоянному характеру. Вследствие
этого организация будет с трудом выполнять, возможно, важную
функцию, будучи стесненной структурой, предназначенной для
выполнения временной функции. И наоборот, может быть основана
организация, которая, как предполагалось, будет существовать
продолжительный срок или постоянно. Однако необходимость в ней
исчезла, и ее следует расформировать. Образование постоянной
структуры для достижения временной цели по меньшей мере
неэффективно. В худшем случае постоянная организация может даже не
заметить, что функция ее стала ненужной, и будет продолжать
выполнять ее просто по инерции. Это тем более вероятно, чем дальше
отстоит организация от конкурентной борьбы, подобной конкуренции
на рынке. Коммерческая организация, функции которой больше не
нужны, исчезнет почти сразу же. Государственная и частная, но
некоммерческая организация зачастую может надолго пережить свои
функции. Следовательно, при определении степени постоянства
существования, на которое должна быть рассчитана организация,
нужен прогноз постоянства выполняемых ею функций. В него будет
входить прогноз любых изменений в технологии, с которой связана
организация, а также конкурирующей и дополняющей технологии.
Организация неизбежно оказывает воздействие на общество,
точно так же как общество влияет на нее. Пределы и интенсивность
такого воздействия будут зависеть в некоторой степени от размеров
организации и ресурсов, имеющихся в ее распоряжении, а также в
известной степени от морального авторитета, которым обладает
организация.
Изменение структуры организации. Существует два основных
аспекта организационной структуры, на которые влияет технология.
Это централизация в противоположность децентрализации и
вертикальная интеграция в противоположность горизонтальной.
359

На степень необходимой централизации будет влиять характер
выполняемой ею функции. Если деятельность организации
«физически» рассредоточена, а деятельность в каждом местоположении
отвечает непосредственно местным условиям, то требуется весьма
незначительная централизация. И наоборот, если деятельность
различных частей организации должна быть тесно скоординирована и
интегрирована для того, чтобы организация вообще могла
функционировать, то тогда необходима высокая степень централизации.
(Примером этого может служить организация типа авиалинии.)
Однако, хотя функция, выполняемая организацией, и влияет на
нужную степень централизации, могут существовать технические
пределы, ограничивающие желательную степень централизации или
децентрализации, которую может достичь организация.
Большей централизации могут способствовать некоторые
удачные методы управления и применения организационной техники.
И наоборот, неподходящие методы управления могут
воспрепятствовать централизации. Потенциальные возможности по передаче
и обработке данных могут оказаться недостаточными для того,
чтобы позволить одному центральному ведомству управиться с
массой деталей, необходимых для эффективного функционирования
организации. Следовательно, организация будет менее
централизованной, чем она была бы в противном случае.
При принятии решений, касающихся степени централизации
организации, руководитель получает помощь также и от
прогнозирования соответствующих областей технологии. Требует ли технология,
с которой связана организация, высокой степени централизации?
Будет ли изменяться требуемая степень централизации? Будут ли
изменения, вызванные ограниченностью методов и техники
управления, будут ли они направлены в сторону увеличения централизации
или децентрализации? Технологическое прогнозирование должно
помочь ответить на подобные вопросы, давая возможность
принимать более рациональные решения по этим проблемам.
Проблема вертикальной или горизонтальной интеграции
связана с тем, хочет ли организация принять участие в каждом этапе
выполнения какой-либо функции или она желает вместо этого
специализироваться только на определенном этапе. Например, фирма по
производству молочных продуктов, которая имеет свои фермы,
использует собственные маслобойни, обеспечивает розничную
продажу и доставку продукции, является вертикально интегрированной
организацией. И наоборот, молочная фирма, которая использует
много маслобоен, но покупает молоко у независимых производителей
и продает свою продукцию только через розничные магазины,
является горизонтально интегрированной организацией.
Как у коммерческих, так и у организаций других типов с каждым
из указанных видов операций связаны свои преимущества и
недостатки. Мы рассматриваем здесь то влияние, которое может оказать
техническое развитие на способность организации придерживаться
интеграции определенного типа.
360
Горизонтально интегрированная организация должна
обеспечивать, чтобы ее технология соответствовала предшествующим и
последующим этапам технологического процесса. Изменения должны
по меньшей мере вынуждать организацию вносить достаточные для
поддержания совместимости изменения в собственную технику,
операции или и то и другое. Кроме того, организация может
обнаружить, что для обеспечения совместимости ей становится
необходимым проникнуть в более ранние или поздние этапы технологического
процесса. Так, например, многие компании, занимающиеся
производством радиоэлектронной продукции, прежде закупали отдельные
компоненты у поставщиков (электроннолучевые трубки,
сопротивления, конденсаторы и т. п.) и собирали из них готовые изделия. С
появлением микроэлектронных и печатных схем радиоэлектронная
продукция не производится путем сборки отдельных компонентов.
Производится «целая единица», причем компоненты печатаются в
виде схем на картоне все сразу. Поэтому многие компании взялись за
производство своих собственных печатных схем. Фактически в
результате технического развития, которое в некоторой степени
изменило характер их продукции, они проникли в предыдущий этап тех-
пологического процесса — в изготовление «компонентов». Таким
образом, они сделали шаг в сторону вертикальной интеграции.
В качестве иллюстрации противоположной ситуации можно
представить себе сталелитейную компанию, которая владеет
собственными угольными шахтами. Изменения в технике угледобычи могут
поставить перед компанией вопрос о том, стоит ли модернизировать
оборудование на собственных шахтах для того, чтобы сохранить
стоимость собственного угля ниже стоимости угля, купленного на
стороне. Компания может решить, что для нее предпочтительнее не
делать этого шага, и попытаться продать свои шахты компаниям,
специализирующимся на добыче угля, предоставив им самим решать
задачу по модернизации шахт. Это будет шагом в сторону от
вертикальной интеграции.
При решении вопросов относительно вертикальной или
горизонтальной интеграции очень важно учитывать изменения в технологии
на каждом этапе технологического процесса и изменения в
технологии, конкурирующей с данной на этом этапе. Если организация
приняла решение в пользу вертикальной интеграции, то она сохранит
контроль над несколькими последовательными этапами
технологического процесса, что поможет ей обеспечить их совместимость.
Однако она рискует обнаружить, что технология, конкурирующая с
используемой ею на одном из этапов, приведет к устареванию ее
собственных операций. Если организация примет решение в пользу
горизонтальной интеграции, она избавится от обеспечения
технического превосходства на всех этапах технологического процесса.
Однако она подвергается риску, что изменения в технике на
предыдущих или последующих этапах технологического процесса приведут
к несовместимости ее собственной деятельности с техникой,
используемой на этих этапах. Так же как и в других случаях принятия реше-
361

ний, планирование, базирующееся на прогнозах соответствующих
областей технологии, поможет лицу, принимающему решения, идти
лишь на обоснованный риск.
Изменение распределения ресурсов среди элементов организации.
Влияние техники на изменение распределения ресурсов относится
главным образом к проблеме устаревания. Следует избегать
капиталовложений или расходов на деятельность или оборудование,
которое вскоре устареет. И наоборот, следует увеличивать
капиталовложения или расходы в оборудование, в котором воплощены
новые научно-технические достижения, или в операции, в которых
участвует или используется новая техника. Конечно, это особенно
важно в коммерческой деятельности. Рассмотрим, например, завод,
на котором используется технологический процесс, не поддающийся
существенному усовершенствованию, так как примененный в нем
технический подход достиг предела своих физических возможностей.
Ясно, что этот завод не следует расширять за счет такого же
оборудования. Вместо этого расходы на такое оборудование должны быть
минимально необходимыми для поддержания максимально
эффективной его эксплуатации, тогда как основная часть ресурсов должна
быть направлена на приобретение оборудования, представляющего
собой следующее техническое поколение. Такое последующее
поколение оборудования, конечно же, может быть установлено на той же
фабрике, что и предыдущее поколение оборудования. Суть дела
состоит в необходимости избегать приобретения устаревшего
оборудования. Однако проблема изменения распределения ресурсов в
предвидении технического развития не ограничивается
коммерческими организациями. Рассмотрим, например, государственное
ведомство, занимающееся установлением стандартов, правил техники
безопасности и т. п. для техники, применяемой для выполнения
определенной функции. Это ведомство не должно ждать до тех пор, пока
новый технический подход не начнет использоваться в широких
масштабах и начнут возникать трудности, прежде чем направить
часть своих ресурсов на установление соответствующих стандартов.
На основе технологического прогноза перехода к новому
техническому подходу это ведомство должно предпринять некоторые
действия, предупреждающие возникающие трудности задолго до того,
как они станут серьезными. Точно так же оно должно сокращать
затраты на работы, связанные с вытесняемым техническим подходом.
Таким образом, для любой организации, на которую оказывает
влияние техническое развитие (а сюда относятся почти все организации),
технологические прогнозы могут оказать значительную помощь в
обеспечении надлежащего распределения ^ресурсов, что дает
возможность раньше приступить к использованию лучшей техники и
избежать излишних расходов на деятельность с применением
устаревающей техники.
Изменение расстановки людей в пределах организации. В
значительной степени положение людей в организации
непосредственно.зависит от распределения ресурсов. Это особенно верно, когда распреде-
362
ляемые «ресурсы» суть фактически зарплата служащих. Этот вид
изменения расстановки людей можно объединить с предыдущим
вопросом распределения ресурсов. Здесь мы рассмотрим те изменения
в расстановке людей, которые не вытекают автоматически из
изменения распределения ресурсов. В значительной степени это
заключается в служебных перемещениях людей определенной квалификации.
Например, директор лаборатории может перевести ученого с
выполнения задачи, связанной с устаревшей техникой, на выполнение
задачи, относящейся к новой технике. При этом предполагается, что
квалификация ученого может быть достаточна и что он одинаково
способен выполнять обе задачи. Если это не так, то, прежде чем
ориентировать ученого на выполнение новой задачи, может оказаться
необходимым предоставить ему возможность дополнительной
подготовки. Однако не все люди, вовлеченные в перемещения по службе,
вызванные техническим развитием, обязательно должны обладать
квалификацией, непосредственно связанной с новой технологией.
Может понадобиться перевести на работу, связанную с новой
технологией, и других специалистов, например бухгалтеров. Работа их
при новом назначении будет близка их основной квалификации,
но им, быть может, понадобится несколько модифицировать свою
деятельность с учетом особых или необычных требований,
предъявляемых их новым видом деятельности. Это может означать, что
перемещения по службе надо производить достаточно
заблаговременно, чтобы специалисты смогли ознакомиться с этими новыми
требованиями до того, как они начнут выполнять свою новую работу
в полном объеме. То же самое справедливо и в отношении
контролирующего персонала, который должен достаточно хорошо
познакомиться с новой сферой деятельности для того, чтобы эффективно
контролировать ее непосредственных исполнителей. И наконец,
может оказаться желательным ориентировать руководящий персонал
на выполнение задачи по осуществлению перехода к новой
технологии. Очевидно, что это должно быть сделано задолго до выделения
ресурсов на новый вид деятельности. Следует заметить, что любое
из указанных служебных перемещений может включать найм новых
людей и увольнение людей, которых нельзя больше эффективно
использовать для деятельности, связанной с новой технологией.
Во всяком случае, изменение служебного положения людей любым
из вышеописанных способов можно провести более рационально и
упорядоченно, если положить в его основу прогноз тех изменений
в технологии, которые и сделали необходимыми данные служебные
перемещения. Без соответствующего прогноза эти перемещения
персонала неизбежно будут произведены наспех. Это нежелательно с
точки зрения отдельного человека, и организация может лишиться
специалистов, которые благодаря своему большому опыту хорошо
знают дело и которых можно было бы эффективно использовать при
своевременном планировании.
Итак, роль технологического прогнозирования в принятии
решений заключается в обеспечении лица, принимающего решения, ин-
363

формацией о будущем уровне технологии. Имея эту информацию,
руководитель может принимать более рациональные решения о
необходимых изменениях целей организации, ее структуры,
распределения ресурсов и назначения людей в организации. Он сможет
предвидеть изменения в технологии и в связи с этим осуществлять
переход от старой к новой технологии с меньшим нарушением
деятельности организации.
Однако следует признать, что технологическое прогнозирование
ни в каком отношении не принуждает лицо, принимающее решения,
делать определенный выбор или производить определенные
изменения. Оно просто предоставляет ему информацию, на основе которой
надо принимать решения. Если, например, прогноз покажет, что
технология, с которой связана организация, скоро будет полностью
вытеснена, то может оказаться, что руководитель вынужден будет
принять решение в пользу последующего поколения техники.
Здравый смысл, по-видимому, продиктует ему, что не следует связывать
себя с техникой, которая собирается исчезнуть. Но не прогноз
принудил к этому решению. Решение принимается под давлением
изменяющихся обстоятельств, а прогноз только информирует об этих
изменяющихся обстоятельствах. Сам прогноз не заставляет принять
определенное решение, или, собственно говоря, вообще какое-либо
решение. Лицо, принимающее решения, вполне может игнорировать
прогноз. Оно может отложить решение до тех пор, пока
обстоятельства не приведут его к невозможности сохранения статус-кво и,
возможно, приведут к ликвидации его организации. Роль прогноза
состоит в предоставлении лицу, принимающему решения, возможности
сделать разумный выбор из имеющихся вариантов, если перед ним
еще открыта возможность хоть какого-то выбора. Прогноз не
навязывает ему определенного выбора.
6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Цель технологического прогнозирования — обеспечить
информацию, которая по крайней мере частично будет служить основой для
планирования и принятия решений. Прогнозирование не самоцель.
Если оно бесполезно для планирования и принятия решений,
необходимость в прогнозировании отпадает.
Планирование — это деятельность, с помощью которой
стараются учесть будущность нынешних решений, т. е. текущие решения
сопровождаются будущими последствиями. С помощью
планирования пытаются обеспечить, чтобы нынешние и будущие решения
были эффективны в деле продвижения организации в направлении
ее целей, что делается путем рассмотрения вопроса о том,
согласуются ли последствия решений с этими целями.
Принятие решений представляет собой выбор оптимального из
возможных вариантов, в частности выбор, включающий нахождение
компромисса между несоизмеримыми величинами. Функция лица,
364
принимающего решения, состоит в осуществлении выбора в тех
ситуациях, в которых затраты и доходы не измеряются в одних и тех же
величинах, и поэтому невозможно просто вычесть затраты из
доходов. Работе лица, принимающего решения, оказывают помощь
несколько разновидностей системного анализа, целью которого
является информирование его об имеющихся комбинациях затрат и
доходов.
Технологическое прогнозирование — один из видов системного
анализа, доступных лицу, принимающему решения. Оно
информирует о будущих научно-технических условиях, включая технологию,
с которой связана его организация, технологию, конкурирующую с
имеющейся в организации, технологию, обеспечивающую и
дополняющую то, что используется в организации. Имея такую
информацию, руководитель получает возможность принимать
рациональные решения об изменениях, которые нужно произвести в его
организации, чтобы развить ее успехи.
ЛИТЕРАТУРА
1. D г о г Y. Public Policymaking Reexamined (San Francisco, Calif.: Chandler),
1968.
2. D г о г Y. The planning process: A facet design. Planning, Programming,
Budgeting: A Systems Approach to Management (Chicago, 111.: Markham), 1968.
3. D r u с k e r P. F. Long-range planning. Management Science, 1959, № 5, p. 238-249.

ГЛАВА 17
ОЦЕНКА ПРОГНОЗОВ КАК ИНФОРМАЦИИ
ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
1. ВВЕДЕНИЕ
В предыдущих главах отмечалось, что качественность прогноза
может быть мало связана с вопросом о том, сбудется он или нет.
Это утверждение основано на двух соображениях. Важнейшее из
них — парадокс самоосуществления или самоаннулирования.
Специалист, принимающий решения на основе прогноза, в какой бы степени
он ни контролировал ситуацию, попытается предотвратить
неблагоприятный прогноз или увеличить вероятность благоприятного
прогноза. Другое соображение заключается в том, что критерий
«сбылся ли прогноз?» можно применять только после того, как
событие произошло. Критерий «сбудется ли прогноз?» применять
невозможно, так как «единственная определенность» прогноза
состоит в том, что он в некоторой степени будет неправильным.
Однако мы хотим располагать методом оценки прогноза, который
можно применить до завершения событий и использовать тогда,
когда прогноз выступает в роли входной информации для принятия
решения. Следует признать, что невозможно обойти проблему оценки
прогноза. Даже некритическое принятие или категорическое
отрицание прогноза — акции, представляющие собой оценку. Поскольку
нельзя избежать оценки прогноза, нам хочется располагать
рациональным методом оценки, который можно применять к любому
прогнозу и правильность применения которого в свою очередь можно
оценить.
Как подчеркивалось в предыдущих главах, подходящий критерий
для определения качества прогноза — его полезность для лица,
принимающего решения (т. е. помогает ли прогноз принять правильные
и своевременные решения). На основе этого критерия был разработан
метод оценки, известный под названием «опросная модель» [3].
Следует отметить, что модель построена с точки зрения лица,
принимающего решения, а не с точки зрения прогнозиста. Перввна-
чально модель была разработана для того, чтобы помочь лицам,
принимающим решения, оценить представленные им прогнозы. Хотя
в настоящей книге изложение ведется главным образом с точки
зрения прогнозиста, в данной главе мы встанем на точку зрения
специалиста, принимающего решения.
534
2. ОПРОСНАЯ МОДЕЛЬ
Этот метод оценки называется «опросом», потому что в нем
используется специально составленный ряд вопросов. Такой подход
был выбран сознательно, с целью избежать априорных определений,
что относится и что не относится к оценке прогноза. В конструкции
модели сделана попытка максимально повысить вероятность учета
всех соображений, имеющих отношение к делу.
Структура модели, а именно определенный ряд вопросов,
задаваемых в установленном порядке, дает следующие результаты:
1) вопросы косвенно выражают критерии, использованные при
оценке;
2) порядок вопросов помогает с самого начала выявить проблему;
3) по выявлении проблемы порядок вопросов дает возможность
систематически выяснять ключевые элементы проблемы;
4) ключевые элементы проблемы служат затем критериями
поиска дополнительной информации;
5) как только таким образом выявлены соответствующие
относящиеся к делу данные, можно проверить их достоверность, т. е.
модель позволяет вести эффективный поиск тех элементов, которые
оказываются существенными в каждом конкретном случае.
Модель включает следующие этапы:
1) опрос относительно потребности;
2) опрос относительно основной'причины;
3) опрос относительно уместности;
4) опрос относительно достоверности.
Опрос относительно потребности. Этот этап должен выявить
те аспекты будущего, которые необходимо знать. Соответственно
вопросы направлены на определение цели или назначения прогноза.
Следующие конкретные вопросы относятся к данному этапу опроса:
а) Кому нужен данный прогноз? Этот вопрос направлен на
выявление конкретного лица, организации, ведомства, компании, страны
и т. д., которые должны применять или для которых должно быть
принято рассматриваемое решение. В решении должны
учитываться ценности, которых придерживается данное лицо или организация,
так как человеческие ценности не универсальны. Все последующие
вопросы должны иметь отношение к этому специально
определенному лицу (организации), которое ниже будет обозначено как «мы».
6) Что нам интересно знать о будущем? Это зависит не только
от действующего лица «мы», но и от конкретного решения, которое
надо принять. Рассматриваемая область вначале должна быть как
можно более широкой, с тем чтобы избежать опасности исключения
элементов, которые впоследствии оказались бы существенными,
но которые можно упустить при слишком узком определении
«нашей» области.
в) Насколько настоятельна потребность в данном прогнозе?
Этот вопрос направлен на выяснение структуры ценностей, которых
придерживается действующее лицо. Ответ зависит от того, что мы
535

стремимся получить или чего избежать и насколько это для нас
ценно. Он зависит также от настоятельности принимаемого решения,
как, например, повлияет ли оно на существование действующего
лица, или на эффективность его деятельности в будущем, или просто
на его удобства и комфорт. Ответ на этот вопрос даст критерий,
который определит, насколько точен должен быть прогноз, и сколько
усилий должно быть затрачено на его оценку.
г) Какова должна быть глубина составляемого прогноза? Ответ
на этот вопрос зависит от рода нашей деятельности и принимаемого
решения. Что касается деятельности, то следует уделить внимание
темпам изменений, их последовательности, запаздываниям и
отсрочкам. Мы должны рассмотреть весь период времени, прошедший
с момента поступления информации, через принятие решения и до
окончательного его осуществления. Сюда должно входить
выполнение решений с помощью такого рода деятельности, как
программирование, конструирование, обучение, доводка и период освоения
вплоть до полномасштабной эксплуатации. Одним словом, в сколь
отдаленное будущее нужно нам заглянуть, зависит от того, что мы
собираемся делать и сколько на это потребуется времени. Среди
всего прочего ответ на данный вопрос будет использован для
исключения факторов, которые не могут иметь никакого влияния или
влияние которых, по существу, неизменно в течение рассматриваемого
периода времени.
Опрос относительно основной причины. Данный этап
предназначен для выявления факторов, которые могут вызвать изменения в
тех вещах, которые мы желаем знать о будущем интересующей нас
отдаленности. Опрос на этом этапе проводится итеративным
образом, а именно каждый раз выявляется фактор, способный вызвать
изменение, а затем спрашивается, что может быть причиной
изменения данного фактора. Конечным результатом данного этапа после
проведения итераций будет дерево целей. Это будет, в частности,
дерево целей, специфическое для рассматриваемой области в течение
интересующего нас периода времени. Однако в отличие от
большинства других деревьев целей самый нижний уровень
«основополагающих причин» должен состоять из небольшого числа многократно
повторяемых элементов. Последние суть ключевые элементы,
которые детально изучаются на последующих этапах опроса. В
проведении данного этапа опроса могут помочь следующие специальные
вопросы.
а) Каким образом может измениться данная общая изучаемая
область? При этом мы исследуем интересующую нас область или
предмет и пытаемся выявить формы их изменения. Эти формы можно
разделить на изменение величины, состава и характера. Изменение
величины относится к таким показателям, как численность,
физический размер, уровень возможностей и т. п. Изменения состава могут
включать изменения пропорций различных компонентов, добавление
или исключение компонентов. Изменения характера означают
изменения в организации или взаимосвязей компонентов. По выявлении
536
возможных форм изменений мы подготовлены к следующему шагу.
б) Что может вызвать данные изменения? Теперь мы изучаем
каждую из возможных форм изменений с целью выявления
возможных причин изменений. Следует указать, что многие возможные
причины изменений сами по себе могут оказаться недостаточными
и даже не необходимыми для того, чтобы изменение произошло.
Они могут оказаться лишь способствующими изменению. И тем
не менее их следует включить в рассмотрение. В помощь выявлению
таких причин мы принимаем в расчет тот факт, что техника не
существует в вакууме, а связана с окружающей обстановкой. Каждый
элемент окружающей обстановки может оказаться причиной или
препятствием для изменения. Следовательно, нам будет легче
выявить причины изменений путем расчленения окружающей
обстановки на ряд аспектов. Мы воспользуемся совокупностью аспектов,
впервые введенных в гл. 3. В гл. 3 мы касались сходства ситуаций
в отношении каждого аспекта; здесь же, наоборот, мы будем
определять возможные изменения в каждом из аспектов существующей
окружающей обстановки. Ниже мы рассмотрим каждый аспект
отдельно и определим, каким образом он может вызвать изменение
или помешать ему.
Технологический аспект. Каждая технология Связана с
конкурирующими, поддерживающими, дополняющими областями
технологии. Мы уже знакомились с примерами конкурирующей технологии,
которая может вызвать исчезновение конкретной рассматриваемой
области технологии. Изменения в поддерживающей или
дополняющей технологии также могут оказать воздействие, либо позволяя,
либо требуя изменений рассматриваемой технологии. При опросе
Относительно технологического аспекта полезно задать следующие
вопросы. Произойдут ли изменения в конкурирующей технологии?
Если да, то как это повлияет на конкурентоспособность
прогнозируемой и конкурирующей технологии? Имеется ли возможность
практической реализации технологии, ныне находящейся в
эмбриональном состоянии? Может ли оказать воздействие комбинация
достижений в нескольких областях? Требуются ли для обеспечения
прогнозируемой технологии другие виды технологии (например,
для ее производства, технического обслуживания, энергоснабжения,
транспортировки)? Если да, то каковы возможные изменения в
поддерживающей технологии? Должна ли прогнозируемая
технология оставаться совместимой с существующими видами технологии
(например, в отношении частоты энергоснабжения, ширины полосы
частот, физических размеров)? Если да, то какие изменения могли бы
произойти в этой дополняющей технологии?
Экономический аспект. Данный компонент окружающей
обстановки имеет отношение к затратам и доходам. Изменения
абсолютного или относительного уровня издержек или доходов могут
вызвать изменения в технике. Например, устойчивое снижение издержек
воздушного сообщения внесло перемены в технику «трансокеанского
передвижения людей».
537

В отношении этого аспекта полезно задать следующие вопросы.
Изменятся ли издержки производства, использования или
эксплуатации данного вида техники? Изменится ли общий экономический
климат? Будет ли обеспечено финансирование в масштабах,
необходимых для осуществления интересующего нас потенциального
изменения? Будут ли установлены, увеличены, уменьшены или
прекращены правительственные субсидии? Изменится ли размер
потенциального рынка?
Управленческий аспект. В любой данный момент времени
существует лучший уровень техники управления, который ограничивает
размер и сложность предприятий, которые поддаются управлению.
Изменения в уровне управления могут либо заставить, либо
произвести, сделать возможным изменения в технике. Уже упоминалось
изобретение усовершенствованного метода управления — метода ПЕРТ,
связанного с проектом ракеты «Поларис». В отношении
управленческого аспекта можно задать следующие полезные вопросы.
Потребовал бы возможный научно-технический сдвиг организации
предприятий, по своим масштабам выходящим за пределы возможностей
современной техники управления, или специальных управленческих
групп, ответственных за его возникновение? Произойдут ли
изменения в возможностях управления, которые заставят отказаться от
современной технической практики? Произойдут ли такие
изменения в управлении, которые дадут возможность принять виды техники,
прежде не поддававшиеся управлению?
Политический аспект. Политический аспект неизбежно влияет
на техническое развитие. Некоторые из его эффектов зачастую
косвенные и неожиданные. Уже упоминались ограничения, наложенные
на проект «Плаушер», предназначенный для разработки техники
ядерных взрывов в мирных целях, таких, как проведение каналов и
сооружение гаваней. Осуществление проекта было задержано потому,
что успешность проекта могла бы представить угрозу для гораздо
более важных целей, таких, как запрещение атомных испытаний и
договор о нераспространении ядерного оружия. С другой стороны,
исследования и разработки в области сейсмологии и ее приложений
стимулировались в 60-х годах поисками средств контроля за
соблюдением запрещения подземных ядерных испытаний. Другим
примером является проект «Орион», целью которого была разработка
«космического летательного аппарата, приводимого в движение
атомными бомбами». Это должен был быть космический
летательный аппарат, который периодически взрывал бы позади себя
«ядерную капсулу». Сила взрыва передавалась бы системе «толкающей
платформы» и пружин и использовалась бы для ускорения аппарата.
Уже одних проблем испытания аппарата было бы достаточно, чтобы
возбудить сомнения людей, заинтересованных в запрешении ядерных
испытаний. Еще более угрожающей была идея создания хотя бы и
малого числа этих аппаратов, летающих в космосе и несуших десятки
или сотни «ядерных капсул», каждая из которых эквивалентна
ядерной бомбе небольшой мощности. Проект движимого бомбами кос-
538
мического корабля просто неосуществим в условиях нынешнего
политического климата. Однако не все примеры влияния политики
на техническое развитие связаны с использованием атомной энергии.
Разработка большегрузного вертолета, известного под названием
«летающий кран», была ускорена крупномасштабными наземными
военными операциями США во Вьетнаме. В течение некоторого
времени этот вид техники находился в состоянии технической
осуществимости. Для перевода его в состояние практического
использования потребовалось возникновение политической проблемы войны.
И наконец, Симмондс указал, что рост размеров нефтеналивных
танкеров имел легко прогнозируемую тенденцию до Суэпкого
кризиса в 1956 г., после чего он резко подскочил до новой кривой
тенденции, которая была на 70% выше первой, но шла параллельно
ей [2]. В связи с закрытием Суэпкого канала и желанием нефтяных
компаний не зависеть от него возрос спрос на танкеры с большим
радиусом действия. Это требование вызвало увеличение размеров
танкеров примерно на 70%, после чего темп роста вновь вернулся
к прежнему значению.
В отношении политической среды можно задать два основных
вопроса. Кто получает выгоду? Кто несет убытки? Однако эти
вопросы полезно было бы несколько конкретизировать. Произойдут ли
изменения в задачах и обязанностях существующих организаций?
Будут ли созданы новые организации, выполняющие задачи и
обязанности, в настоящее время ни на кого не возложенные? Изменятся
ли позипии политического руководства? Существует ли возможность
изменения политического руководства, особенно в результате смерти
или выхода в отставку длительно работающих руководителей
ведомств? Какова вероятность, что новое руководство займет другую
позицию? Вероятны ли изменения государственного
стимулирования или ограничения технического развития? Существует ли личная
заинтересованность либо в сохранении современного
научно-технического уровня, либо в его изменении? Если да, то кто получит
выгоду от этого сохранения? А кто от изменения? Кто понесет убытки
при сохранении уровня? А кто при изменении его? Будут ли
изменения в технике способствовать или угрожать достижению
определенных политических пелей, которые сами по себе не имеют
отношения к технике? Будет ли поддерживать или угрожать
каким-нибудь политическим целям признание изменений в технике, имеющих
некоторый определенный источник?
Социальный аспект. Техника используется обществом и будет
подвергаться его воздействию. Поэтому необходимо исследовать
сопиальный аспект окружающей обстановки, с тем чтобы выявить
возможные социальные причины изменений в технике. Например,
рост населения США повлиял на многие области техники, включая
транспорт, связь и электроэнергетику. Как абсолютный размер,
так и приспособляемость этих видов техники возросли в результате
увеличения численности населения. Полезно задать следующие
вопросы относительно данного аспекта. Произойдут ли изменения
539

в численности населения? Изменится ли возрастная .структура
населения? Изменится ли географическое размещение населения?
Произойдут ли изменения в чэсновных общественных институтах, таких,
как семья, школа, деловой -мир, правительство? Произойдут ли
изменения в «идеальном образе» общества, которое оно составило
само о себе?
Культурный аспект. Здесь мы касаемся ценностей, которых
придерживается общество в целом или его основные группы. Эти
ценности могут оказать огромное влияние на степень
научно-технических сдвигов. Ценностная ориентация на успех, экономический рост,
прогресс, вероятно, будет выражаться в ускорении темпа
технического развития. Если общество придает этим ценностям небольшое
значение, то, вероятно, техническое развитие будет осуществляться
замедленно. Относительно данного аспекта окружающей обстановки
полезно задать следующие вопросы. Имеются ли признаки
возможного крупномасштабного изменения в системе ценностей всего
общества или какой-либо из его основных составных частей?
Существуют ли различия в ценностях, которых придерживаются различные
общественные группы? Могут ли демографические или иные сдвиги
изменить относительный вес групп, придерживающихся различных
систем ценностей?
Интеллектуальный аспект. Здесь мы коснемся ценностей,
которых придерживаются интеллектуальные лидеры общества.
Признанные этими интеллектуальными лидерами ценности могут
существенно повлиять на ход развития науки и техники, поскольку
интеллектуальные лидеры могут оказывать непосредственное воздействие
на процессы принятия решений и распределения ресурсов, а также
могут мобилизовать общественное мнение на решение вопросов,
по которым общественность еще не сформулировала своего мнения.
Полезно задать следующие вопросы относительно данного
аспекта. Произойдут ли изменения в ценностях, признанных
интеллектуальными лидерами общества? Изменится ли. состав
интеллектуального руководства общества по таким причинам, как смерть,
выход в отставку, провал при назначении на новую должность,
географическое перемещение или переезд отдельных лиц и т. д.?
Произойдут ли изменения в ценностях, принятых интеллектуальным
руководством, по причинам преходящего характера?
Этический аспект. Как индивидуумы, так и группы склонны
к суждению о правильности и неправильности событий и положений.
Это суждение основывается на этических соображениях. Поэтому
эти соображения надо учитывать при оценке вероятности перемен.
Например, многие возможности, обрисованные Тейлором в его
книге «Биологическая бомба замедленного действия» [4], поднимают
серьезные этические вопросы о том, следует ли их разрешать или
они должны быть обязательными.
Относительно данного аспекта полезно задавать следующие
вопросы. Возможны ли изменения в этической позиции, которая
поддерживала или терпела современную практику? Какова вероят-
540
ная реакция этических групп на конкретные возможные изменения?
Вероятно ли отступление от этических позиций, которые до сих пор
препятствовали переменам?
Экологический аспект. До недавнего времени соображения
экологического характера не .имели принципиального значения при
рассмотрении возможности научно-технического развития. Однако
весьма вероятно, что эти соображения будут играть более важную
роль в будущем, причем они становятся более существенными,
чем чисто научно-технические соображения. Например, к 1970 г.
беспокойство о загрязнении атмосферы автомобилями и
реактивными самолетами достигло такого уровня, что за счет увеличения
стоимости и ухудшения функциональных характеристик оба типа
транспортных средств пришлось оборудовать устройствами,
ограничивающими загрязнение. Это явление вполне может повториться
в будущем и по отношению к другим видам техники.
Относительно данного аспекта полезно задать следующие
вопросы. Вероятно ли, что экологический эффект современной практики
вызовет перемены? В чем будет состоять экологический эффект
конкретного возможного изменения? Первоначальный эффект?
Долгосрочный эффект, если техника будет эксплуатироваться в широких
масштабах? Имеется ли альтернатива с меньшим экологическим
эффектом при относительно небольших дополнительных
издержках и незначительном снижении уровня функциональных
характеристик?
Проведя анализ каждой формы изменений в отношении
рассмотренных аспектов окружающей среды, мы выявили несколько
факторов, которые, по-видимому, могут вызвать изменения в
прогнозируемой технологии. Далее мы переходим к следующему шагу.
в) Для каждого из выявленных факторов мы повторяем данный
процесс. Мы спрашиваем, что может вызвать изменение данного
фактора? Затем следует изучить каждый фактор с точки зрения
соответствующих компонентов окружающей среды для того, чтобы
определить, какие именно факторы могут вызвать изменения
рассматриваемого фактора. Эта итеративная процедура повторяется
для стольких уровней, сколько необходимо для достижения в опросе
совокупности «основополагающих» причин, которые не считаются
заслуживающими дальнейшего изучения.
г) Каковы ключевые элементы в рассматриваемой области? При
достижении конца итеративного процесса опроса относительно
основных причин, а именно совокупности «основополагающих» причин,
обычно случается, что эти причины по нескольку раз встречаются
на самом нижнем уровне дерева целей. Тогда эти повторяющиеся
причины и являются ключевыми элементами рассматриваемой
области. Конечно, тот фактор, который встречается только один раз,
также может быть ключевым элементом, если эффект его достаточно
велик.
Опрос относительно уместности. На предыдущем этапе мы
выявили ключевые элементы изучаемой области. Теперь же мы впервые
541
»

рассматриваем фактический прогноз, который пытаемся оценить.
Имеется три типа ключевых элементов: 1) уместные и учтенные,
т. е. элементы, которые оказались ключевыми и были включены в
прогноз; 2) уместные, но неучтенные, т. е. те элементы, которые
являются ключевыми, но которые упущены; 3) неуместные, но
учтенные, т. е. те элементы, которые не имеют отношения к делу, но
включены в прогноз. Затем элементы, оказавшиеся уместными и
учтенными, на следующем этапе оцениваются на предмет их
достоверности. Следует указать, что наличие неуместного или отсутствие
уместного материала не обязательно говорит об ошибке в прогнозе.
Первоначально прогноз мог быть составлен с какой-то иной целью
или для другой исследуемой области, которая только частично
совпадает с интересующей нас областью.
Опрос относительно достоверности. Вся информация,
оказавшаяся как уместной, так и учтенной в прогнозе, должна быть теперь
оценена на достоверность. Это касается не только подразумеваемых
фактов, но также и допущения и использованных методов. Никакой
прогноз не следует принимать за чистую монету.
а) Воспроизводим ли метод? Воспроизводимый метод — это
процедура, этапы которой может повторить любой человек, а не только
автор прогноза. Если какие-нибудь этапы методики включают
интуитивные или экспертные суждения, то метод не воспроизводим. Это
утверждение не означает, что не следует пользоваться интуицией,
а означает то, что достоверность интуиции не может служить
предметом внешней оценки. Лицо, принимающее решения, которое
использует прогноз, имеет право знать, какая часть методики невос-
производима.
б) Формально непротиворечива ли использованная логика? Раз
было определено, что метод воспроизводим, то единственный
полезный вопрос, который еще можно задать относительно его, — это
является ли метод формально непротиворечивым. Это связано с тем,
что основной критерий формальной непротиворечивости состоит
в том, что выводы должны быть необходимым следствием посылок
или допущений. Если использован воспроизводимый метод, его
следует проверить с точки зрения правил формальной логики. В
методике или в ее конкретных приложениях могут быть обнаружены
такие логические ошибки, как логический круг, уклонение от сути
вопроса, недостаточное основание и т. д. Наличие логической ошибки
сделает недостоверными все выводы, следующие за тем местом,
где она совершена. Этот вопрос не касается эмпирических
логических умозаключений, таких, как индукция, поскольку сделанные в
них выводы не следуют из данных с необходимостью, а всего лишь
вероятны.
в) Каковы допущения? Термин «допущение» относится ко всем
законам, принципам, аксиомам, гипотезам, теориям и посылкам,
положенным в основу прогноза. В случае использования
воспроизводимых методов такое выявление допущений специально
предназначено для учета допущений, связывающих прошлые данные с будущим
542
поведением. Если, например, предполагается конкретный закон
роста, то факт принятия данного допущения должен быть сделан
явным. Особенно важны любые допущения, только
подразумеваемые в прогнозе, но не высказанные явно. Необходимо выявить их
и сделать явными.
г) Охарактеризованы ли допущения должным образом? На
следующем шаге будет проверяться обоснованность допущений. Это
можно сделать только в отношении допущений, охарактеризованных
должным образом. В частности, в допущении должны быть
определены условия, при которых оно применимо или неприменимо, и
данные, необходимые для подтверждения или опровержения его. Если
допущение охарактеризовано недостаточно, то невозможно
определить достоверность выведенных из него заключений. Ниже даны
некоторые вспомогательные вопросы, которые могут помочь
выяснить, адекватны ли определения.
1) Данное допущение—статическое или динамическое?
Статические допущения относятся к состояниям или условиям, и для них
должен быть конкретно определен момент времени, на который они
справедливы. К динамическим допущениям относятся утверждения
относительно темпа, ускорения, последовательности, задержки или
причинной связи. Для всех динамических допущений должен быть
конкретно определен вид изменения и период времени, в течение
которого происходит данное изменение. Статическое допущение,
верное для одного момента времени, может оказаться недостоверным
в применении к некоторому другому моменту временя. Динамическое
допущение, справедливое в течение некоторого периода времени,
может оказаться ненадежным в применении к другому периоду
времени.
2) Данное допущение — реалистическое или гуманистическое?
Реалистические допущения относятся к явлениям, по существу
независимым от человеческого мнения. К ним относятся данные о
физическом мире или прошлых действиях человеческих существ.
Гуманистические допущения относятся к ценностям, представлениям,
будущим действиям, намерениям, целям человека и т. д. В
гуманистическом допущении должна быть конкретно определена группа или
индивидуум, к которым оно относится, поскольку допущение может
оказаться неверным по отношению к другой группе или
индивидууму. Для допущений относительно стоимости, ценности, издержек
или риска должно быть точно определено, к кому они применяются.
д) Насколько обоснованы допущения? Выявив допущения,
лежащие в основе прогноза, и охарактеризовав их надлежащим
образом, мы теперь можем приступить к проверке их обоснованности.
Сушествует два способа такой проверки: подтверждение
авторитетом и подтверждение данными.
1) Является ли данное допущение необходимым следствием
соответствующих законов, принципов и аксиом или оно поддерживается
неким экспертом в рассматриваемой области? Ответ «нет»
означал бы, что допущение отклонено и поэтому несостоятельно. Ответ
543

«да» означал бы только, что мы перенесли вопрос на шаг назад.
Законы, принципы и аксиомы или экспертное суждение
предлагаемого специалиста должны быть подвергнуты сомнению. Хотя
вопрос о том, насколько «далеко зайти» в исследовании
последовательности законов или экспертов, решается на основе субъективного
суждения, мы приходим к положению, в котором обоснованность
закона или экспертизы либо принимается на веру, либо может быть
определена эмпирически. В последнем случае подтверждение
авторитетом превращается в подтверждение данными, что мы ниже и
рассматриваем.
2) Какие имеются данные для подтверждения или опровержения
допущения? Мы сделали явными допущения, лежащие в основе
прогноза, и обеспечили себе их адекватную характеристику. Теперь
их надо подвергнуть эмпирической проверке. Заметим, однако, что
мы пытаемся оценить прогноз. Полное подтверждение возможно
только в будущем и даже тогда может оказаться невозможным
(например, парадокс самоосуществления или самоаннулирования).
Поэтому вопрос о достаточности имеющихся данных для обоснования
допущения решается на основе суждения. Например, общепринятые
научные законы обычно можно считать обоснованными.
Предполагаемые изменения ценностей, которых придерживаются другие люди,
могут оказаться, однако, чрезвычайно недостоверными. Суждению
относительно достаточности данных может оказать помощь ряд
дополнительных вопросов, представленных ниже.
е) Имеют ли отношение данные факты к рассматриваемому
допущению? Иными словами, следует поставить вопрос о том,
соотносятся ли имеющиеся данные с характером допущения. Здесь
применены следующие критерии:
1) Данные для подтверждения или опровержения статического
допущения должны быть получены для конкретного момента
времени, определенного данным допущением (этот момент может быть
определенным этапом динамического процесса).
2) Данные для подтверждения или опровержения динамического
допущения должны собираться последовательно по ходу времени
или процесса. Частота наблюдений и длительность периода времени
для сбора данных должны соответствовать характеру допущения.
3) Данные для подтверждения или опровержения реалистического
допущения (факта) должны собираться, обрабатываться и
представляться таким образом, чтобы по возможности исключить оценку
человека и его предубеждений. Это важно, потому что вера или
неверие людей не имеют отношения к реальной действительности.
Включение человеческих оценок послужит только уменьшению
достоверности предполагаемых фактов.
4) Данные для подтверждения или опровержения
гуманистического допущения (например, относительно ценностей или
представлений некоторого лица или группы) должны быть получены на основе
изучения поведения, письменных и устных высказываний или группы,
к которым относится данное допущение. Различные группы людей
544
могут истолковывать одни и те же действительные факты по-разному
и могут иметь различные взгляды насчет того, что желательно и что
нежелательно. Единственным действенным способом определения
того, во что верят другие люди и что они представляют, является
изучение их образа действия. В особенности следует избегать ошибки,
приписывая другим свои собственные пенности или предполагая,
что они воспринимают действительность точно так же, как мы.
ж) Насколько точны данные? Этот вопрос ставит проблему,
насколько хорошо мы знаем то, что нам кажется известным.
Существует два источника ошибок: неопределенность наблюдения или
измерения и сознательное или невольное искажение.
1) Неопределенность наблюдения. Присуща любому
воспринимающему устройству. Но в естественных науках эту неопределенность
обычно мож"о оценить. В социальных пауках оценка ее может
оказаться сложнее, так как акт измерения может изменить объект
измерения (человеческие ценности, представления и т. п.). В каждом
случае необходимо оценивать эту неопределенность конкретных
имеющихся данных.
2) Неопределенность измерений. Может возникнуть даже при
точно наблюдаемых данных. Источники ошибок: округление,
агрегирование, выборка из большей совокупности и т. -д.
з) Сознательное искажение. В данном случае результаты
наблюдений искажают так, чтобы они соответствовали существующим
человеческим ценностям. Следует выявить ведомство (лицо или
группу), которое собирает данные, и изучить его прошлую
деятельность с целью определения возможных «пристрастий», которые
можно потом соотнести с результатами наблюдений.
4) Невольное искажение. Вызывается философией, культурой,
идеологией и т. п. наблюдателя. Имеет своим источником такие
факторы, как «самоочевидная правда» культуры, бесспорные
аксиомы научной дисциплины или скрытые допущения популярной
философии. Подобное бессознательное искажение проявляется как в
отборе, так и в классификации данных, и его чрезвычайно сложно
выявить, особенно в том случае, когда лицо, оценивающее прогноз,
само разделяет бессознательные предположения собирателей данных.
Однако в этом необходимо разобраться особенно тогда, когда
прогноз касается действий людей, которые могут и не разделять
бессознательных предположений других.
з) Подтверждают или опровергают рассматриваемое
допущение имеющиеся данные? Предположения о будущих условиях
никогда нельзя опровергнуть или подтвердить на основе имеющихся
данных. Лицо, оценивающее прогноз, должно по своему мнению
определить, принять ему или отвергнуть допущение, исходя из
имеющихся данных. Предположения о прошлых и нынешних условиях
в принципе можно подтвердить абсолютно точно, но может
оказаться неоправданным сбор «всех» необходимых данных. Кроме
того, данных о прошлом может больше не быть в наличии (в
результате смерти очевидцев, уничтожения записей и т. д.). И здесь вновь
545

следует воспользоваться субъективным суждением для ответа на
вопрос, достаточно ли имеющихся данных для принятия решения
относительно рассматриваемого допущения. В некоторых случаях
всех данных, которые можно было получить в пределах отведенного
времени или выделенных средств, может оказаться все еще
недостаточно для определения достоверности предположения. В этом случае
предположение и все его следствия должны быть оценены как
имеющие неопределенную достоверность.
На этом мы завершаем описание опросной модели. Напомним
четыре основных этапа.
1. Опрос относительно потребности. Решение анализируется с
целью определения того, какой прогноз нужен, что он должен
включать, насколько точен он должен быть и на какой период времени
должен быть сделан прогноз.
2. Опрос относительно основной причины. Элементы, которые на
предыдущем этапе были определены как необходимые части
прогноза, анализируются с целью выявления причин изменений.
3. Опрос относительно уместности. Анализируется сам прогноз
с целью определения того, сколько в нем содержится информации
относительно факторов, которые были ранее определены как
влияющие на прогнозируемые объекты.
4. Опрос относительно достоверности. Элементы информации,
прежде определенные как необходимые, так и фактически
наличествующие в данном прогнозе, оцениваются на предмет их
достоверности.
Задавая эту упорядоченную последовательность вопросов
относительно изучаемой области и данного прогноза, мы проводим
оценку уместности и достоверности последнего. Весьма уместный
для изучаемой области и весьма достоверный (т. е. дающий
обоснованные выводы из лучших имеющихся данных) прогноз чрезвычайно
полезен в качестве входной информации для принятия решения.
Заметим, что это не претензия на обоснованность прогноза в любом
отношении. Этим утверждением мы советуем руководителю
воспользоваться этим прогнозом при принятии решения относительно
прогноза. Иными словами, лицу, принимающему решения, вероятно,
будет лучше использовать прогноз, чем отвергнуть или
проигнорировать его. Если прогноз оказался неуместным или недостоверным
или и тем и другим, то мы советуем руководителю отвергнуть его.
Если предмет достаточно важен, а имеющийся прогноз недостаточно
уместен или достоверен, то мы очень советуем руководителю начать
подготовку другого, более полезного прогноза.
3. СЦЕНАРИЙ
Ниже мы рассмотрим применение опросной модели на
конкретном примере. В реальном случае мы, конечно, находим лицо,
принимающее решения, которое связано с данной ситуацией и столкнулось
546
с проблемой оценки представленного ему прогноза. В нашем же
примере—ситуация обратная. Был выбран прогноз для оценки, главным
образом исходя из соображений его пригодности и удобства, и нужно
определить гипотетическое лицо, принимающее решения, и
гипотетическую ситуацию, чтобы провести оценку прогноза. Таким
образом, проведенный анализ носит несколько искусственный характер.
Об этом свидетельствует в первую очередь то, что невозможно
привести фактические данные того объема и характера, которые были бы
доступны реальному лицу, принимающему решения. С другой
стороны, именно искусственность примера позволяет нам представить
его в виде, при котором на первый план выдвигается оценка, а не
принятие решения, поэтому пример может сослужить хорошую службу.
Мы взяли следующий сценарий. Один из руководителей
самолетостроительной компании «Хайфлай» ответствен за принятие
решения в недалеком будущем относительно числа и времени разработки
и производства новых моделей самолетов, которые компания будет
поставлять на внутренние авиалинии США. Его решением может быть
отсрочка в принятии решения на определенный срок до тех пор, пока
не появится дополнительная информация. Этот руководитель
должен оценить рынок для различных моделей самолетов, которые
могут быть разработаны, момент времени, в который они должны быть
выброшены на рынок, норму производства и длительность выпуска
серии, которые следует планировать компании. Он проявляет
интерес к одному из видов поступающей информации для принимаемого
им решения, а именно к сведениям относительно рынка воздушных
сообщений, и особенно к сведениям о количестве рентабельных пас-
сажиро-миль, налетанных на внутренних коммерческих авиалиниях
США. Прогноз этого рынка выпускает ежегодно Федеральное
авиационное агентство (ФАА) США, и нужно оценить последнее его
издание (для 1969—1980 финансовых годов). Прогноз ФАА следует
оценить исключительно с точки зрения его полезности для
самолетостроительной компании «Хайфлай» при принятии конкретного
решения .
Сразу же следует оговорить, что ни одно из нижеследующих
замечаний не было сделано с целью опорочить сам прогноз или ФАА.
ФАА публикует ежегодный прогноз и предоставляет информацию
о данных, которые вошли в него, а также о допущениях, на которых
основан прогноз. Прогнозы публикует ряд государственных
ведомств, но при этом читателям не сообщаются ни лежащие в его
основе данные, ни основные предположения. Другие государственные
ведомства публикуют серии прогнозов, причем каждый прогноз
основан на различной комбинации допущений, но не сообщается, какую
из этих комбинаций ведомство считает наиболее вероятной.
Прогноз ФАА из-за его недвусмысленности в большей мере открыт для
критики по конкретным пунктам, но тем самым он представляет
большую ценность для потребителя. «Бесстрашный прогноз» ФАА
следует считать одним из самых полезных прогнозов, выпускаемых
правительством США.
547

Оценка прогноза будет проведена путем поэтапного прохождения
через опросную модель: определения того, какая информация нужна,
каковы причины изменений, сколько относящейся к делу
информации содержится в прогнозе, насколько достоверна эта информация.
Это дает возможность сделать вывод о полезности прогноза лицу,
принимающему решения, в самолетостроительной компании
«Хаифлай».
Опрос относительно потребности. Здесь мы попытаемся точно
определить, какой характер прогноза требуется с тем, чтобы в
дальнейшем сравнить эти требования с оцениваемым фактическим
прогнозом.
1. Кому нужен прогноз? Этот прогноз требуется
самолетостроительной компании «Хайфлай».
2. Что нам интересно знать о будущем? Мы хотим знать
потребности в новых самолетах для того, чтобы в соответствии с прогнозом
мы могли составить календарный план внедрения и производства
новых моделей. Мы допустим, что эти потребности авиалиний
будут основаны, по крайней мере частично, на спросе
путешествующей публики на воздушные сообщения. Таким образом, мы будем
заинтересованы узнать количество рентабельных пассажиро-миль,
которые будут налетаны на внутренних коммерческих
авиалиниях США.
3. Насколько сильна наша потребность в прогнозе? Для этого
нужно, с точки зрения компании «Хайфлай», оценить издержки как
переоценки, так и недооценки спроса на новые самолеты со стороны
авиакомпаний.
а) Издержки недооценки потребностей. В настоящее время мы
создаем оборудование, необходимое для производства конкретных
моделей самолетов. Значительная недооценка рынка новых
самолетов, вероятно, означала бы, что мы слишком задержались с
внедрением новых моделей вместо тех, которые мы производим в
настоящее время. Перед лицом конкуренции со стороны более новых
моделей других производителей мы не смогли бы продавать ныне
производимые нами самолеты. Это значило бы не только потери продаж
и прибылей, но и увольнение квалифицированных рабочих, поскольку
мы не могли бы предоставить им работу. Это представило бы угрозу
существованию компании в будущем. Умеренная недооценка
потребностей означала бы, что мы имели бы готовые новые модели, но,
возможно, не совсем вовремя. Мы запаслись бы оборудованием для
меньших норм производства, чем фактически требовалось. Это
привело бы к некоторым потерям в продажах в пользу конкурентов,
сумевших удовлетворить требованиям на более ранние даты поставки.
Попытка ускорить производство привела бы к увеличению издержек,
тем самым сократив прибыль от проданных самолетов. Таким
образом, умеренная недооценка повлекла бы сокращение прибылей по
сравнению с правильной оценкой.
б) Издержки переоценки потребностей. Умеренная переоценка
опроса означала бы, что новые модели, возможно, были бы готовы
548
слишком рано и, таким образом, в техническом отношении уступали
бы моделям конкурентов, которые внедряют свои новые модели
своевременно. В результате этого произойдут некоторые потери в
объеме продаж и сократится прибыль от одного проданного
самолета, так как мы вынуждены будем несколько уменьшить цену, чтобы
выдержать конкуренцию со стороны технически более совершенного
самолета. Кроме того, мы поставим оборудование в расчете на гораздо
большие нормы производства, чем будет требоваться фактически,
что означало бы эксплуатацию его при недогрузке мощности с
возросшими накладными расходами. Это также сократило бы нашу
прибыль. Значительная переоценка означала бы, вероятно, что мы
разработали слишком много новых моделей и поставили оборудование
для производства намного большего объема, чем фактически
требуется. Мы никогда не возместим расходов на разработку некоторых
моделей. Это означало бы также списание значительной части
оборудования задолго до его полной амортизации. Все это нанесло бы
значительный ущерб прибылям компании. Кроме того, мы набрали
бы лишних рабочих, которых пришлось бы уволить. И наконец,
потери, возможно, затруднили бы нам выделение средств для
разработки следующего поколения коммерческих транспортных
самолетов, что представляло бы угрозу для наших долгосрочных
перспектив.
Таким образом, как недооценка, так и переоценка плохи, а
возможно, что недооценка хуже. В любом случае оправданы
значительные усилия с целью составления более точного прогноза, так как
потенциальные дополнительные прибыли от точного прогноза могут
быть очень большими.
Следует отметить, что в реальном случае у руководителей
самолетостроительной компании «Хайфлай» имелись бы данные, которые
можно было бы использовать для количественной оценки ожидаемых
потерь из-за определенной ошибки прогноза. В реальном случае
следует получить эти количественные оценки. На их определение следует
затратить усилия, достаточные для того, чтобы их точность
оказалась сравнимой с точностью, требующейся от прогноза.
4. На какой период времени нам нужен прогноз? Его определяют,
исходя из двух соображений. Во-первых, исходя из времени,
необходимого для перевода самолета с этапа проектирования, через этапы
создания прототипа, выдачи свидетельства ФАА, вплоть до этапа
производства. Во-вторых, исходя из длительности периода времени,
в течение которого самолет все еще будет конкурентоспособным,
что частично определяет запланированную длительность выпуска
серии и норму производства. В прошлом в компании «Хайфлай»
затрачивалось в среднем четыре года, начиная от проектирования
и кончая коммерческим внедрением, а период производства новой
модели продолжался в среднем примерно пять лет после
коммерческого внедрения. Таким образом, мы имеем дело с периодом времени
по крайней мере в девять лет, если решение относительно начала
проектирования новой модели должно быть принято именно сейчас.
549

Если же такое решение должно быть отложено на некоторое время,
то это время следует прибавить к периоду прогнозирования. (Следует
заметить, что, хотя эти временные интервалы не являются
неразумными для авиационной промышленности в целом, они могут не иметь
силы для отдельных компаний. В качестве отправного момента для
этих оценок в каждом конкретном случае следует использовать
собственные фактические данные.)
Опрос относительно основной причины. Здесь мы попытаемся
выявить причины изменений в прогнозируемых объектах, а именно в
количестве рентабельных пассажиро-миль, налетанных на
внутренних коммерческих авиалиниях США.
Мы начнем с выявления двух типов изменений, возможных у
рассматриваемой переменной: изменение величины и изменение состава.
Общее количество рентабельных пассажиро-миль может изменяться
по абсолютной величине, а также в отношении распределения его
по различным типам перевозок. Затем мы попытаемся выяснить
факторы, которые могли бы повлиять на каждую из этих
разновидностей изменений. Мы также выявим причины изменений этих
факторов и будем продолжать подобный процесс до тех пор, пока не
достигнем некоторого фактора, который мы можем считать
основополагающим в том смысле, что далее не стоит продвигаться в деле
определения причин изменения более низкого уровня.
Результатом этой последовательности итераций опроса
относительно основной причины будет два дерева целей, изображенные на
рис. 108 и 109. На рис. 108 показана последовательность факторов,
вызывающих изменение общего количества рентабельных
пассажиро-миль. На рис. 109 показана последовательность факторов,
вызывающих изменение состава этого общего количества.
В качестве примера проследуем по одной из ветвей дерева целей.
На количество рентабельных пассажиро-миль оказывает влияние
общая численность населения (чем больше людей, тем больше тех,
которые, вероятно, пожелают летать), пропускная способность системы
(недостаточная пропускная способность ограничит число полетов),
величина и тип конкуренции со стороны других видов транспорта
и связи (их можно использовать вместо воздушных перевозок). На
конкуренцию со стороны других видов сообщения влияют
современный уровень телевизионной связи (которую в некоторой степени
можно использовать вместо воздушного сообщения),
государственная транспортная политика и структура налогообложения (поскольку
субсидии и налоги, как, например, налог на право собственности на
полосу отчуждения железных дорог, оказывают различное влияние
на различные виды транспорта), степень содействия воздушным
перевозкам с помощью рекламы и других средств, современный
уровень скоростного наземного транспорта (который может в некоторых
случаях заменять воздушный транспорт). На скоростной наземный
транспорт в свою очередь оказывает воздействие деятельность
конгресса США, министерства транспорта и администрации железных
дорог.
550

I
РетпаОель
ные nacat / q
щю-мши
|Щ
Состав
12
[Деловые
поездки
ШТГ
Географическое
распростране-
ние корпорации
ЩШ
Слияния
I
Новые
заводы
J
~\1.2.2
Туризм
IZZZ7
faooHOP неделей
каникулы,
выходные дни
~\1222
V21.12
Министер\
ство
\юстиции
ВНП
pacxot
нареклщ\
1
IpaHcnoprrir
ные
издержки
ВНП
на душу
населенщ
I
\Население\
ВНП
Рис. 10 9. Дерево целей, показывающее факторы, влияющие на изменение
количества частных авиапутешествий
Точно таким же образом можно проследить и все прочие ветви
деревьев, изображенных на обоих рисунках. На каждом шагу задают
вопрос: «Какой фактор может вызвать изменение в данном
элементе?» На самом нижнем или «основополагающем» уровне дерева
целей мы обнаружим одинаковые элементы, повторяющиеся несколько
раз. В нашем случае это авиакомпании, конгресс США, ФАА, ВНП,
население. В общей картине все они оказались весьма значимыми
факторами.
Полный анализ дерева целей приведен в приложении к настоящей
главе. Читателю следует заметить, что в гипотетическом примере
приведенного вида остается мало места для детального анализа.
Поэтому анализ в приложении предназначен больше для иллюстрации
метода и подхода, чем для сообщения читателю каких-либо сведений
относительно авиационного транспорта. Однако в реальном случае
следует предпринять гораздо более исчерпывающий анализ, чтобы
гарантировать выявление всех существенных факторов на всех
уровнях причинной обусловленности. Приведенный в приложении анализ
будет совершенно недостаточным для случая принятия решения,
касающегося нескольких сотен миллионов долларов и возможного
продолжения существования крупной корпорации.
Если бы мы намеревались составить нашу собственную
прогнозную модель, то мы бы далее выявили истинную сущность причинных
зависимостей на каждом уровне дерева целей и выявили бы данные
о величине и направлении воздействий различных факторов. Но
вместо этого мы оцениваем рассматриваемый прогноз. Поэтому мы
интересуемся, в какой степени в этом прогнозе учтены различные
552
факторы, которые мы нашли связанными с определением величины
и состава рентабельных пассажиро-миль.
Опрос относительно уместности. Здесь мы исследуем прогноз
на предмет определения таких элементов, которые 1) уместны и
учтены, 2) уместны, но не учтены, 3) неуместны, но учтены.
Сам прогноз представлен в табл. 34. В правом столбце показан
прогноз ФАА, составленный в январе 1969 г. и охватывающий 1969—
1980 финансовые годы. Можно увидеть, что в нем действительно
дается прогноз интересующей нас величины — количества
рентабельных пассажиро-миль, налетанных на авиалиниях, и что он охватывает
период времени, который мы ранее сочли необходимым.
Таблица 34
Прогнозы рентабельности пассажиро-миль, налетанных
иа внутренних коммерческих авиалиниях США*
Год, на готорый
составлен прогноз
1957
1958
1959
1960
1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1962
23,8
25,5
26,8
30,0
30.5
32,0
35,0
38,0
41,5
44,0
45,0
Финансовый год, в
1964
33,0
35,1
38,2
40,0
42,5
45,0
47,0
49,0
51,0
61,0
1965
41,3
46,0
49,0
52,0
55,0
58,0
61,0
котором
1966
47,3
54,2
59,6
64,6
70,0
75,9
82,3
составлен
1967
.
57,9
66,1
74,0
81,0
89,4
100,0
112,0
126,0
200,0
прогноз
1968
65,7
80,2
89,5
100,0
110,0
123,0
136,0
151,0
258,0.
1969
81,6
91,2
100,5
111,8
125,0
139,0
155,0
170,0
260,0
288,0
* Числа над чертой в каждом столбце - фактические данные: под чертой —
прогнозы.
Методика подготовки прогноза ФАА заключается в следующем.
Во-первых, прогнозируется рост ВНП США. Принято, что ВНП
будет возрастать с постоянным темпом в 4,25% в год (в постоянных
ценах). Затем оценивается доля ВНП, израсходованная на воздушное
553

сообщение. Она получена путем экстраполяции тенденций по
прошлым данным и, по предположению, возрастет с 0,6% в 1969 до 0,85%
в 1980 финансовом году. Произведение спрогнозированного ВНП и
доли ВНП, израсходованного на воздушное сообщение, даст общий
доход от пассажирских авиаперевозок в год. Затем оценивается
рентабельность на пассажиро-милю, исходя из некоторых допущений
относительно структуры оплаты за проезд, уменьшения полетов по
первому классу в пользу туристского класса и т. д. В рассматриваемом
прогнозе было принято специальное допущение о том, что плата за
пассажиро-милю (в постоянных ценах) уменьшается ежегодно на 3%
в течение прогнозируемого периода. Затем ежегодный суммарный
доход от пассажирских авиаперевозок делят на рентабельность пас-
сажиро-миль за каждый год и получают общее ежегодное количество
рентабельных пассажиро-миль в каждом году.
Таким образом, мы видим, что в прогнозе учитывается рост ВНП,
но специально не учитывается ни рост численности населения, ни
позиции ведомств, ответственных за обеспечение необходимых средств.
Конкуренция со стороны других видов транспорта учтена лишь неявно
в предположении о захвате авиаперевозками все большей доли ВНП.
Вся проблема состава перевозок затронута лишь косвенно в
предположениях о сдвигах в доходе на пассажиро-милю в результате
изменений в предпочтении пассажирами тех или иных мест на самолете.
Таким образом, мы находим, что, хотя прогноз и не содержит
неуместной информации, в нем содержится только часть уместной
информации.
Опрос относительно достоверности. Определив полученную в
прогнозе относящуюся к делу информацию, мы затем исследуем
достоверность этой информации.
1. Воспроизводимы ли методы? Представленная методика может
быть воспроизведена полностью. Всю информацию, необходимую
для повторения вычислений, можно получить либо из письменного
прогноза, либо из общедоступных источников.
2. Логика формально непротиворечива? Положительный ответ
на этот вопрос тривиален. В формально сформулированной модели
используется только логика арифметики, которую можно счесть
непротиворечивой.
3. Каковы допущения? В методике содержится множество
допущений, часть которых сделана явно, а часть подразумевается.
а) ВНП будет продолжать расти на 4,25% ежегодно (в
постоянных ценах).
б) Плата за пассажиро-милю на внутренних авиалиниях будет
падать ежегодно на 3% (в постоянных пенах) в течение
прогнозируемого периода.
в) Доля ВНП, израсходованная на авиаперевозки, будет
устойчиво возрастать с 0,6% в 1969 г. до 0,85% в 1980 г.
г) Рост не замедлится из-за перегрузки аэропортов или
контрольных ограничений воздушных перевозок.
д) Направление сдвига в перевозках от других видов транспорта
554
в пользу авиационного не изменится в течение прогнозируемого
периода.
4. Надлежащим ли образом сформулированы допущения? Пять
приведенных выше допущений, по-видимому, сформулированы
должным образом для их проверки.
5. Насколько обоснованы допущения? Хотя каждое допущение
и можно было бы исследовать весьма подробно, мы ограничимся
лишь кратким рассмотрением каждого из них.
а) Рост ВНП. Как следует из представленной в прогнозе
информации, очевидно, что ФАА воспользовалось наилучшей имеющейся
информацией для выбора именно этого значения темпа роста.
Вероятно, это наиболее достоверное значение, которое можно получить.
б) Плата за пассажиро-милю. Это допущение нельзя оценить на
основе информации, представленной в прогнозе. Предположительно,
у ФАА имеются более детальные данные, которые можно было бы
использовать для определения того, приемлемо ли допущение или
следует допустить какое-то иное изменение платы.
в) Доля ВНП, израсходованная на авиаперевозки. Это допущение
в свою очередь основано на нескольких других допущениях о
благосостоянии потенциальных туристов, потребностях в деловых
поездках, конкуренции со стороны других видов транспорта. На основе
представленных в прогнозе данных невозможно "определить
обоснованность настоящего допущения.
г) Ограничения на рост, вызванные недостаточной пропускной
способностью. Это одно из решающих допущений, лежащих в
основе всего прогноза, особенно его долгосрочного аспекта, но оно не
затрагивается вовсе. Прогноз не дает возможности оценить его
достоверность.
д) Конкуренция со стороны других видов транспорта. Это
допущение, хотя оно фактически входит в допущение (в), выделено
специально ввиду большого интереса к нему в настоящее время.
Наблюдается очевидная концентрация усилий по усовершенствованию
наземного транспорта, успешное завершение которых значительно
повлияет на воздушное сообщение.
В настоящем примере мы рассмотрели допущения очень кратко.
В реальном случае следует потратить большие усилия на проверку
допущений, так как мы выше видели, что высокая степень точности
прогноза оправдана с точки зрения избавления от крупных потерь.
Вероятно, обоснованность только допущения (а) нельзя увеличить
с помощью дополнительных усилий. Следует тщательно
исследовать допущения (б) и (в). Следует собрать и в максимально
возможной степени исследовать отраслевые данные и данные ФАА, так как
числовые ошибки, допущенные в отношении этих факторов,
непосредственно выразятся в виде ошибок прогноза. Допущения (г) и (д)
ставят несколько иную проблему. Фактически в этих допущениях
утверждается, что не будет существовать определенных ограничений
на рост воздушного сообщения или эффект их будет незначительным.
Если эти допущения справедливы, то они фактически не будут учи-
555

тываться при расчете прогноза авиаперевозок. Однако если
допущения неверны, то следует тщательно оценить их эффект. Ими, по
существу, пренебрегли при подготовке прогноза ФАА, а они могут
сильно повлиять на рост воздушного сообщения.
Фактическая проверка. Как показывает вышеприведенный анализ,
было принято два допущения, не учтенных должным образом в
прогнозе. Если эти предположения не осуществятся, то это приведет к
сокращению объема воздушных перевозок, в результате чего прогноз
переоценит его. Однако в прошлом не наблюдалось значительного
ограничения роста воздушных сообщений из-за перегрузки пропускных
способностей. Кроме того, железные дороги, автобусные линии,
личные автомобили не конкурируют сильно с авиалиниями по тем типам
перевозок, для которых обычно используются самолеты. Рост
благосостояния привел к увеличению перевозок, и значительная часть
этого увеличения приходится на авиалинии, а не на конкурирующие
виды транспорта. Поскольку эти потенциальные ограничения роста
воздушного сообщения не существовали в прошлом, мы имеем
благоприятную возможность проверить фактическую обоснованность
первых трех допущений (взятых вместе) и предсказаний,
базирующихся на них. Нам известно, что ВНП действительно растет, что средняя
плата за проезд падает и что все большая доля ВНП расходуется
на авиационные перевозки. Насколько точны были прошлые
прогнозы, в которых использовались эти подтвердившиеся допущения? Ряд
данных нанесен на рис. ПО, который дает возможность
сравнить фактические данные с прошлыми прогнозами. Можно увидеть,
200
§ 100
!
8 50
о
сз
20
50 55 60 65 70 75 80
Финансовый год
о Фактические
° Прогнозные
Рис. 110. Исторический рост количества
авиаперевозок в сравнении с прогнозом ФАА
556
что прошлым прогнозам свойственна тенденция недооценивать
будущий рост воздушных сообщений, причем иногда весьма
значительно Однако это сравнение не совсем законно, так как использованная
ФАА методика была значительно усовершенствована с тех пор, как
были сделаны первые прогнозы, и возможно, что более «свежие»
прогнозы будут лучше. Тем не менее представляется, что если
допущения (г) и (д) справедливы, то прогноз, вероятно, даст недооценку
фактического объема воздушных перевозок.
Укажем что на практике исторические данные, использованные
в настоящей фактической проверке, были бы в действительности
употреблены на пятом шаге опроса относительно достоверности. Однако
в данном примере это не дало бы нам возможности проверить
эффективность опросной модели.
4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Оценка прогноза неизбежна, в крайнем случае она может
выражаться в решении использовать или отвергнуть прогноз. Поэтому
желательно иметь некоторый рациональный и ясный метод оценки
прогноза который можно было бы применить до .того, как прогноз
будет использован в качестве основы для решений. Был разработан
один из таких методов, названный опросной моделью. Эта модель
предназначена для оценки лицом, принимающим решения,
представленных ему прогнозов. Ей могут воспользоваться также прогнозисты
для оценки полезности собственных прогнозов.
Для определения полезности прогнозов в опросной модели
используется упорядоченная серия вопросов. Эти вопросы делятся на четыре
группы опрос относительно полезности, опрос относительно
основной причины, опрос относительно уместности и опрос относительно
достоверности.
Применив данный метод к реальному прогнозу, мы увидели, что
модель приводит к решающим допущениям, лежащим в основе
прогноза и дает нам возможность оценить уместность и достоверность
прогноза в отношении требований, предъявленных конкретным
решениям В частности, модель позволяет выявить множество
ограничивающих факторов, которые могут стать действующими и которые,
следовательно, заслуживают более тщательной оценки, чем та,
которая проводилась в первоначальном прогнозе. Модель также
позволяет выявить некоторые допущения, достоверность которых
неопределима на основе данных, имеющихся в прогнозе.
Следует отметить, что, хотя по замыслу метод представляется
рациональным и, по-видимому, окажется эффективным в применении
к реальному прогнозу, серия вопросов, включенных в модель,
требует знания изучаемой области. Опросная модель не механическая
процедура, которую можно провести, выучив ее наизусть, чтобы
добиться успеха в оценке полезности прогноза. Модель позволяет
проводить оценку упорядоченно и эффективно и дает возможность зада-
557

вать специальные вопросы, которые можно упустить при менее ясном
или более интуитивном подходе к оценке прогнозов. При оценке
особенно полезно было бы знать о том, какие неудачи постигли
прошлые прогнозы в изучаемой области. Применение опросной модели
для систематизации и уточнения такого знания ошибок прошлых
прогнозов даст возможность гораздо эффективнее и тщательнее
использовать прошлый опыт для оценки современных прогнозов.
ПРИЛОЖЕНИЕ. ДЕРЕВО ЦЕЛЕЙ
В данном разделе подробнее, чем в основной части главы,
описано построение дерева целей для изменения воздушного сообщения.
Настоящее объяснение скорее является примером рассуждений,
которым должно руководствоваться при построении дерева целей, чем
для освещения внутренней динамики авиационного транспорта.
Объяснение ведется последовательно по уровням.
1.0. Общее количество рентабельных пассажиро-миль,
налетанных на внутренних коммерческих авиалиниях США, может
изменяться в двух отношениях — по абсолютному объему перевозок и по
составу этих перевозок.
1.1. Наблюдаемый объем перевозок может изменяться в
результате изменения таких факторов, как численность населения,
пропускная способность системы, уровень конкуренции со стороны других
видов транспорта. При прочих равных условиях чем большая
численность населения, тем больше абсолютное число людей,
пользующихся всеми видами транспорта, включая и воздушный. Пропускная
способность системы оказывает лишь ограничивающее воздействие.
Увеличение пропускной способности при неперегруженной системе
не приведет к увеличению объема перевозок, а неудача в деле
увеличения пропускной способности ограничит перевозки уровнем
насыщения. Конкуренция со стороны других видов транспорта будет
влиять на абсолютный объем воздушных сообщений, поскольку другие
виды транспорта, по крайней мере потенциально, способны
предоставить услуги, частично или полностью эквивалентные
авиаперевозкам.
1.2. Состав рынка воздушного сообщения может измениться в
отношении доли, которую занимают в нем деловые поездки и туризм.
1.1.1. Для целей настоящего анализа население представляет
собой основополагающую причину. (Мы не будем рассматривать
причины изменения численности населения.)
1.1.2. Пропускная способность системы в свою очередь может
быть изменена в результате изменений следующих факторов:
величины коммерческого воздушного флота, имеющегося в наличии,
размера и эффективности пассажирских аэровокзалов, числа и
пропускной способности аэропортов, эффективности регулирования
воздушного движения.
Каждый из этих факторов может оказаться узким местом всей
системы. Несоответствие требованиям любого из этих факторов мо-
558
жет ограничить сверху абсолютный объем воздушного сообщения,
который можно фактически достичь.
1.1.3. Конкуренция со стороны других видов транспорта может
измениться в результате изменения следующих факторов: дальней
связи, транспортной политики и структуры налогов, содействия
воздушным сообщениям, скоростного наземного транспорта. Дальняя
связь в некоторой степени заменяет поездки. Это верно как в
отношении деловых поездок, так и развлекательных путешествий.
Постоянные телефонные разговоры с живущими в другом городе
родственниками могут заменить периодические визиты к ним. Точно так же
проведение совещаний по телефону, пересылка документов с помощью
электронного фотокопирования и т. п. могут частично заменить
деловые поездки. По мере усовершенствования этих возможностей
может сокращаться потребность в поездках. Транспортная политика и
структура налогообложения влияют на конкуренцию со стороны
других видов транспорта в той мере, в какой с различными видами
транспорта «обращаются» по-разному. Например, налоги на полосу
отчуждения железных дорог налагают на железные дороги издержки,
которые не ощущаются авиалиниями, автобусными линиями и т. д.
Субсидии авиакомпании в некоторой степени могут компенсировать
неблагоприятные экономические факторы. Политика, поощряющая
или препятствующая росту других видов транспорта, влияет на
степень их конкурентоспособности по сравнению с воздушным
сообщением. Поэтому изменение политики и практики налогообложения
может изменить уровень конкурентной борьбы, которую приходится
вести авиаперевозкам с другими видами транспорта. Скоростной
наземный транспорт рассматривается отдельно, потому что он в
значительной степени финансируется Федеральным правительством и
его сознательно предполагают использовать в качестве замены
воздушному движению в таких районах с интенсивным движением, как
Северовосточный коридор. Успех усилий по развитию
быстродействующей и удобной системы скоростного наземного транспорта
привлечет к нему некоторое число людей, которые в настоящее время
совершают поездки по воздуху.
1.2.1. Деловые поездки могут изменяться в зависимости от
степени географической распыленности корпораций и от
«общегосударственное™» рынков. Если корпорации стремятся расширить
географическую сферу размещения своих подразделений, филиалов и т. п.,
то это приведет к увеличению объема поездок между данными
элементами корпораций. Аналогичным образом, если «местные»
корпорации обнаружат, что они могут вести продажу на
общегосударственном рынке, то это приведет к увеличению объема поездок персонала,
занятого сбытом и продажами, производителей работ и т. п.
1.2.2. Изменения в туристических поездках могут произойти в
результате изменений продолжительности рабочей недели, времени,
выделенного на каникулы и выходные дни, уровня благосостояния
населения, который приблизительно характеризуется отношением
ВНП к численности населения, т. е. ВНП на душу населения.
559

1.1.2.1. Величина коммерческого воздушного флота может
измениться в результате действий, предпринимаемых авиакомпаниями
в области приобретения новых и сохранения или продажи старых
самолетов. В нашем анализе авиакомпании будут считаться
основополагающей причиной и не будут исследоваться причины изменений
в их деятельности.
1.1.2.2. Размер и эффективность пассажирских аэровокзалов
может изменяться в результате деятельности муниципалитетов тех
городов, которые они обслуживают, ассигнований конгресса на их
сооружение и расширение, деятельности авиакомпаний не только в
отношении расходов на материальное оборудование, но и в
отношении линии поведения и процедур при продаже билетов, обработке
багажа и т. д. Эти факторы будут считаться основополагающими.
1.1.2.3. Число и пропускная способность аэропортов может
изменяться в результате деятельности муниципалитетов городов, которые
обслуживают данные аэропорты, и ассигнований конгресса на
сооружение и расширение новых аэропортов. Эти причины изменений
будут считаться основополагающими.
1.1.2.4. Эффективность системы регулирования воздушного
движения зависит от изменений способности системы управлять
самолетом с земли и от навигационной точности самолета.
Непосредственное управление самолетом с земли увеличивает нагрузку системы
регулирования движения. Существует некоторый уровень
максимальной нагрузки для данного числа авиадиспетчеров, снабженных
данным типом оборудования. Увеличение точности навигации самолета
уменьшит нагрузку диспетчерского персонала и даст возможность
использовать больше самолетов в том же самом воздушном
пространстве. Оба результата приведут к увеличению мощности системы
регулирования движения.
1.1.3.2. Транспортную политику и структуру налогообложения
может изменить конгресс или министерство транспорта. Они
считаются основополагающими причинами.
1.1.3.3. Уровень содействия воздушному сообщению могут
изменить авиалинии, увеличивая или сокращая рекламу, принятые
поощрительные платежи и т. д. Это будет считаться основополагающей
причиной.
1.1.3.4. На воздействие скоростного наземного транспорта может
повлиять деятельность конгресса, администрации железных дорог и
министерства транспорта. Они считаются основополагающими
причинами.
1.2.1.1. Географическое распространение корпораций зависит
от слияний территориально рассеянных небольших компаний, а
также от сооружения новых заводов вблизи рынков сбыта, источников
сырья или в других благоприятных местах, отличающихся от
современных местоположений заводов.
1.2.1.2. Степень, в которой корпорация, имеющая одно "или более
производственных предприятий в одном районе, может вести ебьп
продукции на общегосударственном рынке, зависит от издержек про-
560
никновения на общегосударственный рынок с помощью рекламы и
от транспортных издержек. Сокращение этих издержек облегчает
проникновение на общегосударственный рынок, рост их затруднит
проникновение. В нашем анализе мы будем считать это
основополагающей причиной.
1.2.2.1. Для настоящего анализа свободное время работников,
зависящее от продолжительности рабочей недели и степени, в которой
рост производительности труда выливается в дополнительные
каникулы и выходные дни, будет считаться основополагающей причиной.
1.2.2.2. Изменение дохода на душу населения зависит от
изменений как ВНП, так и численности населения. В данном анализе эти
факторы будут считаться основополагающей причиной.
1.1.2.4.1. Способность регулировать с земли все возрастающий
объем воздушного движения зависит от объема НИОКР,
проводимых для проектирования средств увеличения производительности
авиадиспетчеров и от установки этого разработанного оборудования
в больших масштабах.
1.1.2.4.2. Точность навигации самолета будет зависеть от
склонности авиакомпаний закупать и устанавливать усовершенствованное
навигационное оборудование и от готовности ФАА и конгресса
финансировать установку наземных частей усовершенствованных
навигационных систем. В настоящем анализе это считается
основополагающей причиной.
1.2.1.1.1. Слияние корпораций, в результате которого возникают
более географически рассеянные организации, будет зависеть от
антитрестовской политики министерства юстиции. В настоящем анализе
это считается основополагающей причиной.
1.2.1.1.2. Уровень строительства новых заводов зависит от
ожидаемой деловой конъюнктуры и наличия капитала для
финансирования нового строительства. На то и на другое влияют изменения ВНП.
Последнее считается основополагающей причиной.
1.1.2.4.1.1. НИОКР средств увеличения производительности
наземных авиадиспетчеров зависит от готовности ФАА и конгресса
выделить средства на эти цели. Эти факторы считаются
основополагающей причиной изменения.
1.1.2.4.1.2. Установка усовершенствованного оборудования для
наземных авиадиспетчеров зависит от готовности ФАА и конгресса
выделять средства на эти цели. Эти факторы будут считаться
основополагающими причинами изменений.
Как мы продемонстрировали, можно проводить опрос
относительно основной причины с целью анализа интересующего нас
явления. Опрос можно проводить итеративно, причем о каждой
выявленной причине можно задавать одинаковые вопросы. В конечном
счете анализ приведет нас к основополагающему уровню причинной
зависимости, дальнейший анализ которой не оправдан. В общем,
одни и те же основополагающие причины появляются несколько раз,
т. е. небольшое число основополагающих причин влияет на
интересующий нас фактор через посредство множества ветвей дерева. Во
19-165
561

многих случаях вполне может оказаться, что эффекты, вызванные
одной и той же причиной, но прослеженные по различным ветвям,
имеют тенденцию компенсировать друг друга.
ЛИТЕРАТУРА
1. Simmonds W. Н. С. Institutional Behavior Patterns for Prediction.
Technological Forecasting Conference. Industrial Management Center, January 1970.
2. S w e 11 В. Н. Fundamental Theory and Problems Related to Long Range
Forecasting. Report ORA-68-0013. Office of Research Analyses. U. S. Air Force, December 1968
3. T а у 1 о r G. R. The Biological Time Bomb (New York: New American Library)
шло Jr
ПОСЛЕСЛОВИЕ
Основополагающей концепцией марксистско-ленинской науки
является сознательное и целенаправленное управление процессами
развития общества. Функции предвидения, прогнозирования,
планирования являются важнейшими элементами процесса управления.
Поэтому в системе управления народным хозяйством прогнозы всегда
предшествовали составлению перспективных планов и были
направлены на повышение их научной обоснованности.
Гениальным образцом прогноза является ленинский «Набросок
научно-технических работ», составленный в апреле 1918 г. История
современного научно-технического и экономического
прогнозирования в нашей стране начинается с этого документа. «Набросок
плана научно-технических работ» сыграл огромную роль в
подготовке плана ГОЭЛРО — первого единого перспективного
хозяйственного плана, который был охарактеризован В. И. Лениным, как план
«...переорганизации самых основ экономики России...»1
Разработка довоенных пятилетних планов, крупных
народнохозяйственных задач, которые ставила партия перед народом, всегда
базировалась на прогнозных оценках как возможного развития науки
и техники, так и возможностей экономики, социальных процессов и
других факторов.
В современных условиях значение прогнозирования развития
науки и техники для планирования общественного производства
особенно возросло.
Роль прогнозирования заключается в следующем:
1. В своевременной подготовке данных о возможной экономии
общественных ресурсов, когда возникает противоречие между
расширением сферы научно-технической деятельности и
ограниченностью ресурсов. В подобных случаях прогнозирование способствует
получению данных о возможной концентрации средств на
общественно полезных направлениях.
2. В учете факторов, которые в будущем могут вызвать
качественные и количественные изменения объектов управления.
1 В. И. Ленин. Поли. собр. соч., т. 42, с. 141.
19*
563