Конкретные приемы обсуждаются в разделе о технологическом прогнози­ровании в главе 3. 21 страница

Матрицы и контексты. Стремление к упорядоченному спо­собу рассмотрения вероятных возможностей доминирует над боль­шей частью работ, проводимых в рамках “морфологических ис­следований” и “построения дерева целей”. В принципе, их мож­но считать систематическими усилиями, направленными на ис­следование всех возможных вариантов решения крупномасштаб­ных проблем. Новым в них являются способ упорядочения и ис­пользование математических методов для количественной оцен­ки значимости различных параметров проблемы⁵⁷.

Морфологический метод был разработан швейцарским астро­номом Ф.Цвикки в период его работы в обсерваториях “Маунт-

⁵⁷ См.: Jantsch E. Technological Forecasting in Perspective. P. 175.

 

Уидсон” и “Маунт-Паломар” в рамках исследований, проводив­шихся корпорацией “Аэроджет инжиниринг” в штате Калифор­ния⁵⁸. В своих ранних работах в области ракетного движения и реактивных двигателей он показал, что морфологическая струк­тура, охватывающая различные комбинации одиннадцати клас­сов переменных, когда каждый класс обладает собственным диа­пазоном возможностей (например, класс “топливо” включал в качестве вариантов газообразное, жидкое и твердое топливо, класс “движение” — поступательное, вращательное и колебательное и т.п.), дает 25 344 возможных варианта двигателей. Предыдущая оценка такого же рода, произведенная в 1943 году на основе мень­шего количества параметров, дала 576 возможностей, среди ко­торых были и секретные тогда германские авиационная бомба с реактивным пульсирующим двигателем “V-1” и ракета “V-2”; за­метим, что это было сделано в то время, когда профессор Линде-манн, научный советник У.Черчидля, не сумел оценить потенци­ал ракеты “V-2” даже после того, как ему были показаны ее фо­тографии, поскольку он в принципе отвергал саму возможность создания жидкого ракетного топлива.

Как отмечал Э.Янтш, “полномасштабное применение схемы морфологического анализа, как это осуществил Ф.Цвикки при разработке типов топлива для ракетных и реактивных двигате­лей, имело значительный успех и сыграло решающую роль в вы­боре нетрадиционного подхода на ранних стадиях разработок”. Идея морфологических схем, указывает Э.Янтш, используется рядом компаний для планирования или даже для блокирования возможных будущих изобретений путем принятия мер для патентования, пусть и несколько абстрактного, различных вари­антов сочетания базовых параметров. (“Например, в свое вре­мя наблюдалась патентная “лихорадка”, проявлявшаяся в стрем­лении запатентовать все ранее не запатентованные области схе­мы охлаждения (замедления) реакции деления в ядерных реак­торах”.⁵⁹)

Необходимость подчинить прогнозирование конкретным це­лям различного уровня положило начало идее “дерева целей”, иногда именуемого также “опорным деревом” иди просто “дере-

⁵⁸ См.: Jantsch E. Technological Forecasting in Perspective. P. 176.

⁵⁹ Ibid. P. 178-180.

 

вом принятия решений”. Концепция “дерева целей” впервые была предложена Ч.Черчменом и Р.Акоффом в 1957 году⁶⁰ и представ­ляет собой упорядочивающий инструмент (подобный организа­ционной схеме компании), используемый для формирования эле­ментов целевой программы и соотнесения их со специфическими целями различных уровней и областей деятельности. Новизна метода, предложенного Ч.Черчменом и Р.Акоффом, заключалась в том, что ими предпринималась попытка придать различным функциональным подсистемам количественные веса и коэффи­циенты с целью выявить, какие из возможных комбинаций обес­печивают наилучшую отдачу.

Хотя “дерево целей” представляет собой просто инструмент лучшего изображения проблемы, необходимость прогнозирова­ния остается несомненной при оценке новых видов техники, по­явление которых ожидается через 5, 10 иди 15 лет. Одно из отде­лений компании “Норт америкэн эвиэйшн” в Анахейме (штат Калифорния) использует “дерево целей”, именуемое SCORE (по первым буквам английского названия: Select Concrete Objectives for Research Emphasis [“Выбор конкретных целей для приори­тетных исследований”]), для соотнесения перспективных задач на 5—15 дет с частными стратегиями научных исследований и разработок. Самым значительным примером “дерева принятия решений” является система программируемого планирования бюд­жета, используемая Министерством обороны США.

В свое время Н.Винер определил систему как “организован­ную сложность”. Когда же приходится иметь дело, как в НАСА, с 301 задачей, 195 системами, 786 подсистемами и 687 функцио­нальными элементами, деятельность, связанная с контролем за достижением целей, оценкой подученных результатов, подсчетом эффекта воздействия технических новшеств в одной системе на все другие и т.д., становится поистине ужасающим делом. Ис­пользование всех этих матриц и морфологических схем представ­ляет собой попытку обеспечить какие-то ориентиры, позволяю­щие видеть и держать под контролем все эти взаимосвязи.

Время распространения [технических новшеств]. П.Саму-эдьсон сделал фундаментальный вывод о том, что объем выпус-

⁶⁰ См.: Churchman C.W., Ackoff R.L., Arnoff E.L. Introduction to Operations Research. N.Y., 1957.

 

ка продукции, который может быть получен на базе определен­ной совокупности основных факторов производства, “зависит от состояния техники”, существующего в то иди иное время⁶¹. Поэтому осведомленность о направлениях развития и распро­странении техники имеет решающее значение ддя выживания любого предприятия. Однако следует иметь в виду, что техни­ческие прогнозы редко предсказывают, или вообще не могут предсказать, появление конкретных изобретений. Инновации, подобно политическим событиям, часто бывают внезапными, представляя собой прорыв, ставший результатом творческой де­ятельности исследователя. Никто не предсказывал транзистор Э.Шокли иди лазер Ч.Таунса. Большинство технических про­гнозов предполагают появление изобретения — это является важнейшим моментом, — после чего их авторы переходят к пред­сказанию темпов последующего развития посредством новых ступеней эскалации, как это происходит при использовании метода огибающих кривых, или темпов распространения, по мере того, как изобретение проникает [на все новые и новые пред­приятия ] определенной отрасли. Главным экономическим мето­дом технологического прогнозирования является именно оцен­ка темпов распространения.

Достоверно установлено, что темпы распространения техни­ки в экономике США за последние 75 дет ускорились, что стадо одним из факторов формирования распространенного мнения о росте темпов социальных перемен в целом. 6 исследовании Ф.Линна, выполненном для президентской комиссии по автоматизации, говорится, во-первых, что средний период времени с момента первоначального технологического открытия до признания его коммерческого потенциала сократился с 30 дет, характерных для технических новшеств, внедренных в начале этого столетия (1880—1919 годы), до 16 лет в период после первой мировой войны и до 9 в послевоенную эпоху; и, во-вторых, что время, требуемое для воплощения фундаментального технического изоб­ретения в коммерческий продукт иди процесс, сократилось за исследуемый 60—70-летний период с 7 до 5 дет⁶².

⁶¹ См.: Samuelson P. Problems of the American Economy. N.Y., 1962.

⁶² См.; Technology and the American Economy. Appendix I.

Период создания новой продукции резко сократился глав­ным образом благодаря расширению научных исследований и разработок; при этом время, затрачиваемое на освоение рынка, уменьшилось не столь существенно. Особого внимания заслу­живает та часть выводов Ф.Линна, где он с “достаточной степе­нью уверенности” утверждает, что “те технические новшества, которые окажут значительное воздействие на нашу экономику и общество в следующие пять лет, уже используются на коммер­ческой основе, а те, которые окажут значительное социальное и экономическое влияние в период 1970—1975 годов, сегодня на­ходятся в стадии отчетливо видимой коммерческой разработ­ки”. Именно на такой основе и возможно социальное и техни­ческое планирование.

Несмотря на этот общий вывод, темпы появления нововведе­ний и их распространения существенно различаются по секто­рам экономики и отраслям промышленности. В 1961 году Э.Мэнсфилд проследил, с какой скоростью распространялось использо­вание двенадцати новшеств от предприятия к предприятию в четырех отраслях: производстве коксующегося угля, черной ме­таллургии, железнодорожном транспорте и пивоварении. Потре­бовалось двадцать и более дет со времени первого успешного коммерческого применения для внедрения на всех основных фир­мах соответствующих отраслей таких достижений как централи­зованное управление движением, вагонные тормоза, коксовые печи с утилизацией побочных продуктов и непрерывный отжиг. Толь­ко в случаях с конвейерно-погрузочной машиной, тарой из бедой жести и непрерывной проходкой потребовалось десять или ме­нее лет для внедрения их всеми крупными фирмами отрасли. Ф.Линн также пришел в своем исследовании к выводу, что темпы распространения инноваций в производстве потребительских благ почти в два раза превышают соответствующий показатель в тя­желой промышленности.

Эти исследования проведены на материалах прошлого. Пред­принимались и некоторые усилия по прогнозированию темпов и направлений распространения технологий. В своей работе “Рас­пространение инноваций”⁶³ Э.Роджерс изучал поведение кривых

⁶³ См.: Rogers E.M. Diffusion of Innovations. Glencoe (111.), 1962.

 

распространения (принимая в качестве измерителей объем про­дукции в долларах и количество ее единиц, находящихся в пользо­вании) с течением времени для установления их характерных форм. Э.Мэнсфилд предложил простую модель⁶⁴, построенную вокруг идеи о том, что вероятность, с какой фирма будет вне­дрять техническое новшество, возрастает пропорционально чис­лу компаний, уже использующих его, и прибыльности такого при­менения, но снижается в зависимости от размеров требуемых для этого капиталовложений. Однако пока все эти попытки про­гнозирования носят экспериментальный характер.

Вопрос распространения техники переносит нас из области технологического в сферу экономического и социального про­гнозирования, так как использование нового изобретения или новой продукции совершенно очевидно зависит не только от их технической эффективности, но и от их стоимости, того, как они воспринимаются потребителями, их социальных издержек, по­бочных последствий и т.п.; таким образом, внедрение любого нового изобретения зависит от экономических ограничений, по­литики правительства, ценностей и социальной ориентации по­требителей.

Технология, в определенном смысле, — это взаимодействие человека с природой, в котором усилия человека вырвать ее сек­реты наталкиваются на физические законы и опираются на чело­веческую изобретательность, открывающую ее скрытые тайны. Однако экономическая и социальная жизнь — это игра между людьми, прогнозирование которой имеет дело со стратегиями, диспозициями и ожиданиями, изменяющимися в ходе того, как индивиды стремятся, — либо сотрудничая, либо находясь в анта­гонистических отношениях с другими индивидами, — увеличить собственные преимущества.

Все это происходит в рамках социальных ограничений, оп­ределение которых есть задача прогнозиста. Никакое общество не меняется по мановению чьей-то руки или благодаря ловкой теоретической фразе. Существуют природные ограничения (кли­матические условия, запасы ресурсов), сложившиеся обычаи, привычки, традиции или просто сопротивление большинства. Те, кто, базируясь на нескольких ярких примерах, строил увле-

⁶⁴ См.: Mansfield E. Econometrica. October 1961.

 

кательные прогнозы о радикальной роли автоматизации, забы­вали о том простом факте, что даже с созданием новых отрас­лей, таких, как обработка данных или цифровой контроль, и достижением ими объема продаж в несколько миллиардов дол­ларов, влияние этих отраслей на экономику, ежегодно произво­дящую товаров на триллион долларов, останется весьма незна­чительным.

Внешним ограничителем служат темпы экономического рос­та, и такие теоретики, как Р.Солоу из Массачусетсского техно­логического института (чья разработка модели экономического роста, ныне обоснованно именуемая моделью Рикардо — Мар­кса — Солоу, является одним из достижений современной эко­номической науки), утверждают, что каждая экономика обла­дает “естественными” темпами роста, производными от темпов роста населения и уровня технического прогресса (последний определяется через рост производительности, появление новых изобретений, совершенствование в структуре организаций, си­стеме образования и т.д.)⁶⁵. Ввиду существования определен­ных устойчивых институциональных отношений (моделей мо­билизации и использования капитала, доли национального до­хода, используемой на потребление, и т.п.), больших масс рабо­чей силы, значительных природных ресурсов и огромных масш­табов ВНП, даже революционное внедрение технических нов­шеств (таких, какие появились в сельском хозяйстве) не приве­дет к заметному увеличению общего уровня производительно­сти. Некоторые общества имеют более высокие темпы роста, чем другие, поскольку они позже взяли старт и стремятся дог­нать идущих впереди. Развитые экономики также могут на ко­роткие периоды времени ускорить, в пределах определенных границ, темпы своего роста, однако сдвиг “производственной функции” в направлении большего использования капитала вы­зывает в перспективе увеличение издержек на его обновление, снижение предельной эффективности и замедление темпов рос­та производительности до их “естественного” уровня. Так, со­гласно исследованиям Э.Денисона, “естественные” темпы рос­та экономики США, ввиду сложившихся традиций и уровня

⁶⁵ См.: Solow R.M. Investment and Technical Change // Arrow K.J., Karlin S., Suppes P. (Eds.) Mathematical Models in the Social Science. Stanford, 1959.

 

техники, составляют около 3 процентов в год⁶⁶. В конечном сче­те — по крайней мере логически, хотя, вероятно, и социологи­чески, — поскольку техника, как часть совокупного знания, доступна всем обществам, темпы роста различных экономик могут обнаружить тенденцию к выравниванию. Однако в пре­делах любого поддающегося оценке периода времени ограниче­нием, определяющим рамки прогнозов любого экономиста или социолога, являются темпы хозяйственного роста — именно этот показатель определяет, насколько велики ресурсы, которые мо­гут быть использованы в общественных целях, — и это служит основанием любого социального прогноза.

Мы утверждали, что технология составляет одну из осей пост­индустриального общества; другой его осью является знание как фундаментальный ресурс. Знание и техника воплощены в соци­альных институтах и представлены людьми. Таким образом, мы можем вести речь об обществе знания (knowledge society). Како­вы же его основные параметры?

СТРУКТУРА ОБЩЕСТВА ЗНАНИЯ

Совершенно очевидно, что постиндустриальное общество представ­ляет собой общество знания в двояком смысле: во-первых, источ­ником инноваций во все большей мере становятся исследования и разработки (более того, возникают новые отношения между нау­кой и технологией ввиду центрального места теоретического зна­ния); во-вторых, прогресс общества, измеряемый возрастающей долей ВНП и возрастающей частью занятой рабочей силы, все более однозначно определяется успехами в области знания.

Ф.Махлуп в результате своих героических усилий по расчетам части ВНП, направляемой на производство и распространение знаний, пришел к выводу, что в США в 1958 году на эти цели было израсходовано около 29 процентов ВНП, или 136,4 млрд. долл.⁶⁷ (Распределение этой общей суммы показано в таблице 3-1.)

^es См.: Denison E. Sources of Economic Growth. Committee on Economic Development, N.Y., 1962.

⁶⁷ См.: MacMup F. The Production and Distribution of Knowledge... P. 360-361. Данные о доле расходов на образование в отношении к ВНП приводятся по изда нию правительства США: Digest of Educational Statistics. U.S. Government Prin­ting Office, 1970. P. 21.

 

 

ТАБДИЦАЗ-1