logo search
Инновац _менеджм_последн

14.1. Сущность и содержание эпистемологии как теории познания прогнозирования инноваций

Эпистемология (гр. epstemologia) прогнозирования инноваций представляет теорию познания прогнозирования нововведений и научно-технического прогресса. В теории познания обычно выделяют два принципиально противоположных подхода к динамике научно-технического прогресса:

• онтологический;

• теологический.

Онтология (гр. on (ontos) — сущее + логия) — философское учение о бытие, его основах, принципах, структуре и закономерностях. Сущность онтологического подхода в динамике инновационного и научно-технического прогресса заключается в том, что инновации рассматривают как проявление саморазвивающегося динамического процесса. Другими словами, однажды начавшись на определенном этапе цивилизации, научно-технический прогресс продолжается и сегодня. Он представляет собой как бы ответную реакцию на проблемы, возникающие перед наукой и техникой, и на возможности постоянно развивающейся научно-технической мысли.

Эти проблемы и возможности можно представить как внутренние (т. е. эндогенные) факторы.

Термин «теологический подход» происходит от слова теология (гр. theologia (theos — бог + logos — учение)) и означает наличие некоторой общественной цели, что обычно предполагает следование какому-нибудь правилу или подчинение определенному закону.

Сущность теологического подхода в динамике инновационного и научно-технического прогресса заключается в том, что инновации рассматриваются как результат объективного процесса, определяемого соответствующей потребностью общества (необходимостью коренной перестройки экономики, сильным потребительским спросом, революцией, политической или военной потребностью и т. п.).

Эту потребность можно представить как внешние (т. е. экзогенные) факторы.

Теория теологического подхода принимает во внимание как большое количество изобретений и открытий, появившихся почти одновременно и независимо друг от друга, так и случаи их преждевременного появления. Другими словами, инновации появляются в ответ на какой-то стимул или сигнал, которым может оказаться как недостаток научных знаний, так и внутренний (эндогенный) фактор. Это связано с тем, что обычно спрос порождает предложение и очень редко наоборот.

Первичность влияния внешних факторов на инновации, научно-технический прогресс предполагают, что направление прогресса, а также его темпы могут быть указаны лишь в той мере, в какой сам научно-технический прогресс является следствием изменившихся потребностей. Другими словами, осознание потребности потребителем означает разработку научных методов, технологий и технических средств для ее удовлетворения.

В рыночной экономике со свойственной ей свободной конкуренцией на рынке инновации и научно-технический прогресс всегда будут отражать экономические взаимоотношения между покупателями и продавцами. При изучении спроса покупателей всегда нужно считаться с известной неопределенностью. Умение предвидеть, что желает покупатель, — это необходимое, но еще не совсем достаточное условие коммерческого успеха. В связи с тем, что на рынке имеется большое количество покупателей и их потребности меняются медленно, можно прогнозировать пути инноваций и научно-технического прогресса в предположении, что наука и техника развиваются под влиянием своих внутренних законов развития исходя из своих собственных возможностей.

Также существует рынок одного покупателя. Таким покупателем может быть, например, какое-нибудь министерство, правительственное ведомство или государство. Такой рынок называется унитарным (фр. unitare /лат. unitas — единство) рынком, т. е. единым, составляющим одно целое. При унитарном рынке можно точно определить цель инновации, ее задачи и какие изменения необходимы для выполнения этих задач.

Теологический прогноз дает указание на возможность какого-либо события в некоторый момент времени в будущем. Такие указания обычно можно получить путем анализа системы прогнозов относительно будущего данной разработки (инновации). Наиболее надежной является экстраполяция темпов появления инноваций (изобретений) при данном уровне финансирования или спроса.

Прогнозирование в инновационном менеджменте представляет собой комплексную вероятностную оценку содержания, направлений и объемов будущего развития науки и техники в той или иной области. Основная функция инновационного прогнозирования заключается в поиске наиболее эффективных путей развития исследуемых объектов на основе всестороннего ретроспективного анализа и изучения тенденций их изменения.

В системе управления прогноз обеспечивает решение следующих важных задач:

В целях глубокого обоснования подготавливаемых планов развития науки и техники предусматривается разработка трех типов прогнозов: краткосрочных, охватывающих период от 1 года до 5 лет, среднесрочных, рассчитанных на период до 15 лет, и долгосрочных (15 и более лет).

При определении оптимального периода инновационного прогнозирования должны учитываться характер конкретного объекта прогнозирования, а также общие темпы НТП в данной области знаний. Чем уже тематически рамки разрабатываемого прогноза, тем меньше должен быть период прогнозирования. В новых, быстро развивающихся областях науки и техники период прогнозирования укорачивается, а сами прогнозы обновляются чаще, чем традиционных областях.

Разнообразие видов инновационных прогнозов и задач, решаемых с их помощью в системе управления наукой техникой, требует применения различных систем и методов построения самих прогнозов.

В системе инновационного прогнозирования выделяют следующие методы:

Сущность методов экстраполяции, применяемых при прогнозировании науки и техники, состоит в том, что, анализируя изменение отдельных параметров разрабатываемого объекта в прошлом и исследуя факторы, обусловливающие эти изменения, можно сделать выводы о закономерностях его развития и путях совершенствования в будущем.

В прогнозировании объектов инновационной сферы принято выделять два вида задач, решаемых методами экстраполяции: задачи динамического и статического анализа.

При динамическом экстраполировании главным и единственным фактором развития выступает фактор времени. В этом случае прогноз развития научного направления или вида техники составляется на основе тщательного анализа временных рядов, отражающих изменение того или иного прогнозируемого параметра во времени. Например, анализируется изменение во времени таких параметров, как мощность, скорость, надежность, весогабаритные характеристики и т. п.

Динамическая задача прогнозирования предполагает наличие поступательных эволюционных процессов в развитии прогнозируемых процессов с однонаправленным изменением основных параметров. В этом случае прогноз изменения параметров объекта в будущем строится по аналогии с ретроспективной практикой его развития.

Чаще всего для прогнозирования технических параметров используются функции вида

,

где — прогнозируемый параметр;

— год в прогнозируемом периоде;

и — расчетные коэффициенты аппроксимирующей функции.

В аналитическом выражении развития прогнозируемого объекта (параметра) фактор времени рассматривается как независимая переменная, а значение параметров выступают как функции этой переменной.

Прогнозирование параметров по факторам, влияющим на их развитие, осуществляется на основе методов корреляционного и регрессионного анализа. Типичным примером экстраполяции параметров проектируемой техники методами корреляционного и регрессионного анализа является прогнозирование значений трудоемкости разработки машин и агрегатов по совокупности конструктивных, технологических и эксплуатационных факторов.

Для прогнозирования быстро эволюционирующих процессов и объектов применяется экстраполяция переменных по огибающим кривым. Содержание этого метода заключается в построении огибающей кривой. Прогнозирование по огибающей кривой сводится к экстраполяции точечных или интервальных значений параметра на тот или иной период.

Для прогнозирования качественных характеристик, а также объектов, развитие которых не поддается формализации и статистическому моделированию, широко используются методы экспертных оценок.

Суть экспертных методов инновационного прогнозирования состоит в том, что на основе априорных оценок квалифицированного специалиста или группы специалистов делается заключение о путях развития науки и техники, перспективных направлениях научных исследований и разработок. В зависимости от формы работы с экспертами различают индивидуальные и коллективные методы экспертизы.

Индивидуальные методы экспертизы предусматривают персональную работу с каждым экспертом и получение частного, предварительно не согласованного с другими мнениями заключения эксперта.

Содержание разнообразных методов коллективных экспертных оценок сводится главным образом к тому, чтобы использовать все достоинства групповой экспертизы, сведя к минимуму ее недостатки. Осуществляется это, прежде всего, путем создания условий, благоприятствующих формированию объективных оценок. Групповое решение принимается не с учетом мнения большинства, а на основе статистической обработки индивидуальных оценок с учетом степени согласованности мнений экспертов, которая характеризуется относительной величиной размаха индивидуальных оценок.

Одним из наиболее перспективных подходов к разработке прогнозов считается моделирование процессов развития науки и техники. Моделирование можно представить как процесс оперирования изучаемым объектом, цель которого состоит в построении математической модели, отражающей наиболее существенные закономерности поведения исследуемого процесса, явления или объекта в тесном взаимодействии с факторами их определяющими.

По характеру используемых моделей различаются логические, информационные и математические модели прогнозирования.

Логическое моделирование включает тщательное изучение внутренней логики развития прогнозируемого объекта и разработку на этой основе соответствующих исторических моделей (образцов). Исторические аналогии используются затем при решении конкретных ситуаций и задач развития прогнозируемого объекта.

Практический интерес представляют методы построения различных информационных моделей. Так, статистический анализ числа научных публикаций, научных журналов частоты использования печатных работ и т. п. дает возможность судить о темпах и характере развития научных дисциплин, тех или иных видов техники.

Математические модели прогнозирования представляют собой наиболее универсальные и достаточно строгие методы анализа тенденций развития техники. Они позволяют дать количественное описание динамики развития реальных объектов прогнозирования, изучить характер и направления влияния на их изменение различных факторов. Для моделирования процессов научно-технического развития особенно часто используются методы статистического анализа, исследование производственных функций, динамическое программирование.