Методический аппарат отраслевого прогнозирования включает в себя довольно обширный набор методов, применяемых как независимо друг от друга, так и в различных сочетаниях. Наибольшее распространение в практике отраслевого прогнозирования получили методы:
· системно-структурного анализа;
· статистические;
· экспертных оценок;
· анализа патентной информации;
· аналоговые и поисковые;
· моделирования.
Системно-структурный анализ объекта прогнозирования является обязательным этапом, исходным моментом всего процесса разработки прогноза. Он
начинается с описания прогнозируемой системы. В процессе описания должны быть выделены основные объекты окружающей среды, взаимодействующие с прогнозируемой системой, внешние и внутренние (прямые и обратные) связи. Внешней средой служит сфера потребления продукции отрасли и совокупность отраслей-поставщиков.
Инструментом системно-структурного анализа системы с ее внешними и внутренними связями служат граф-модели или блок-схемы системы. Например, метод «дерева целей и задач» позволяет наглядно продемонстрировать иерархическое деление общих целей, задач развития системы на конкретные подцели и задачи с определением мероприятий, способствующих их решению.
К статистическим методам относится группа методов, основанных на математическом анализе упорядоченной статистической информации. Это экстраполяция, многофакторные корреляционные и регрессионные зависимости, производственные функции и т.д.
Метод экстраполяции в общем виде сводится к расчету параметров развития процессов и явлений (технического прогресса, определения потребности в изделиях отрасли, развития производства) на основе математического анализа тенденции и темпов их динамики за предшествующие периоды с последующим логическим продолжением (экстраполяцией) этих параметров на прогнозируемый период развития.
Широко используется графическое экстраполирование, преимущества которого заключаются в надежности и малой трудоемкости. Метод экстраполяции по огибающей кривой, суть которого заключается в том, что рассчитанную фактическую тенденцию развития в виде огибающей кривой продлевают на будущее, можно рекомендовать при прогнозировании отдельных показателей научно-технического прогресса (роста числа публикаций, роста числа новых видов изделий, оценки величин параметров и др.).
Применение методов экстраполяции требует творческого подхода, логического анализа полученных результатов, учета факторов, отражающих сущность исследуемых процессов и явлений. Большое значение для повышения надежности и точности экстраполяции имеет качество гипотезы будущих изменений прогнозируемой системы.
В большей степени роль гипотезы в принятии правильного решения проявляется в использовании метода экспертных оценок.
Метод экспертных оценок представляет собой процедуру формирования объективного мнения о качественных и количественных характеристиках объекта прогнозирования путем обработки и анализа совокупности индивидуальных мнений
экспертов. Качество экспертной оценки, ее надежность и обоснованность в решающей степени зависят от выбранной методики сбора и обработки индивидуальных экспертных заключений, которая включает в себя:
· выбор состава экспертов и оценку их компетентности;
· составление анкет для опроса экспертов;
· получение экспертных заключений;
· оценку согласованности мнений экспертов;
· оценку достоверности результатов;
· программу для обработки экспертных заключений.
Решение таких сложных задач, как прогнозирование развития новых направлений техники, служащее основой для определения перспективной потребности, вызывает необходимость постоянного совершенствования методов получения экспертных оценок, а также сочетания их с другими методами.
Как показывает опыт, прогнозирование развития новых направлений, например, электронной техники успешнее решается методом экспертных оценок в сочетании с методом «дерева целей» (методом PATTERN). На основе анализа составленного «дерева целей» по методу PATTERN с учетом полученных прогнозных оценок улучшения параметров основных классов приборов и основных технологических процессов определяются вероятные пути развития отдельных направлений электронной техники в перспективе на ряд лет, которые кладутся в основу прогнозирования потребности в продукции отрасли.
Методы анализа патентной информации применяются преимущественно для прогнозирования научно-технического развития. Общая идея использования патентов в научно-техническом прогнозировании исходит из того, что зафиксированное техническое решение с вероятностью, равной 2/3, будет в среднем через 2 – 5 лет в массовом производстве.
Исследования патентной информации проводятся в два этапа. На первом этапе решаются следующие вопросы: какое направление разработок перспективно, какими путями достигается это перспективное направление, каково состояние разработок. На основе анализа количества выдаваемых в единицу времени патентов выявляется динамика патентования, разрабатывается качественный прогноз с некоторыми допущениями. На следующем, втором этапе подвергается анализу перспективное направление технических разработок. Решаются следующие вопросы:
· каково состояние разработок на современном этапе и в перспективе;
· насколько существующие патенты блокировали дальнейшие разработки в этом направлении;
· какие патенты следует ожидать в ближайшем будущем?
Методика прогноза основывается на количественной оценке патентов и их сравнении по определенным критериям. Критерии должны предусматривать оценку:
· технического уровня изобретения;
· широты проблемы;
· сложности изобретения;
· коэффициента спроса на изобретения;
· актуальности.
На основе этих оценок определяется общий уровень научно-технических разработок по данному направлению.
В настоящее время насчитывается несколько методов прогнозирования на основе обработки научно-технической (патентной) информации. К числу их можно отнести следующие:
· научно-технического прогнозирования на основе технико-экономического анализа изобретений;
· прогнозирования развития техники путем оценки инженерно-технической значимости изобретений;
· определения уровня научно-технических разработок и тенденций их развития;
· прогнозирования развития техники на основе теоретико-информационного анализа патентов;
· прогнозирования научно-технического прогресса на основе качественно-количественного анализа динамики выдачи патентов.
Из аналоговых и поисковых методов в отраслевом прогнозировании находят применение компаративный метод, морфологическое моделирование, методы случайного поиска и «мозговой атаки».
Компаративный метод основан на использовании опыта тех стран, где исследуемая техника (технология) уже получила распространение либо накоплен некоторый опыт ее разработки и прогнозирования. Этот метод широко применяется в научно-техническом прогнозировании в целях определения сроков и объемов
внедрения новой техники и технологии, а также для получения количественных значений технико-экономических показателей.
Морфологическое моделирование представляет собой метод поиска решения путем систематизированного и непредвзятого описания всех возможных решений проблемы. Применяется оно в основном в области научно-технического прогнозирования Сущность морфологического моделирования заключается в следующем:
1) производится точная формулировка проблемы, подлежащей решению;
2) отбираются все существенные характеристики (параметры), качественное и количественное описание которых определит решение проблемы;
3) для каждой характеристики (параметра) выписываются все возможные независимые решения (свойства);
4) отбираются наиболее ценные решения для дальнейших, более детальных разработок.
Метод случайного поиска заключается в свободном (неупорядоченном) рассмотрении возможных ситуаций будущего развития проблемы с последующим критическим обсуждением.
Метод «мозговой атаки» основан на проведении групповых обсуждений без взаимной оценки выступлений, высказывания носят монтажный характер, участники дополняют друг друга, приветствуются усовершенствования и сочетания выдвигаемых идей и предложений Метод «мозговой атаки» эффективен при рассмотрении следующих прогностических вопросов: организационных, методических, относящихся непосредственно к самому объекту прогнозирования
Смысл математического моделирования состоит в воспроизведении средствами логики и математики картины сложного взаимодействия факторов, управляющих развитием процессов и явлений. Конечным этапом моделирования является построение математической модели, служащей непосредственным инструментом количественного анализа и прогноза параметров объекта.
Поскольку для сложных систем, к которым относятся социально-экономические системы и явления, происходящие в них, например, процессы научно-технического развития, невозможно, как правило, построить математическую модель исключительно по результатам наблюдений за их функционированием: моделирование выполняется в несколько этапов. Основными из них являются следующие:
1) построение логической модели объекта (содержательное описание процесса, экономическая постановка задачи). В процессе построения логической модели осуществляется глубокий анализ смысла объективного процесса и управляющих им закономерностей. Изучение сущности процесса позволяет обнаружить и осмыслить ранее неизвестные его свойства и их внешние признаки. Таким образом, логическое моделирование процессов экономического развития служит средством повышения уровня знаний об их внутреннем содержании и формах его внешнего выражения;
2) построение формализованной схемы, представляющее собой промежуточный этап между содержательным описанием и математической моделью. Необходимость в построении формализованной схемы возникает, например, если информация первоначальной экономической постановки недостаточна для точного формального описания объекта и требуется проведение дополнительных исследовании. На данном этапе получает окончательную редакцию содержательное описание процесса. Формализованная схема точно указывает искомые величины, параметры системы и внешние факторы, которые должны быть учтены в модели;
3) построение математической модели, т.е. разработка системы уравнений, отражающей в статической или динамической форме зависимость основных параметров прогнозируемого объекта от внешних и внутренних факторов и условий его развития. Использование математических моделей повышает эффективность прогнозирования, позволяет рассмотреть большое число возможных вариантов прогноза и выбрать из них наилучший.
Выбор того или иного метода прогнозирования производится с учетом цели исследования, особенностей объекта, прогноза возможностей информационного обеспечения, ресурсов времени, требований точности, величины периода прогнозирования и степени освоенности данного метода. Как правило, в отраслевом прогнозировании применяется комбинация методов. Наиболее широкое распространение в практике прогнозирования развития промышленности получили три метода: экстраполяционный, экспертных оценок и экономико-математическое моделирование, а также их сочетание с другими методами.