Как уже говорилось, недостаточная формализованность вышеперечисленных методов интуитивного мышления, неустраненность воздействия точек зрения экспертов друг на друга, за исключением случаев, когда это является условием игры, потребовали выработки более четких процедур, получивших свое законченное выражение в методе «Дельфы», разработанном в недрах корпорации «РЭНД» в 1964 г.
Цель метода – на основе последовательных индивидуальных опросов, дополняемых информацией о реакции на них со стороны других экспертов, после каждого шага итерации прийти к максимальному согласию, причем эта реакция носит обобщенный, анонимный характер. Метод предполагает исключительно письменную форму контактов и, таким образом, на каждом предшествующем шаге исключает давление чужих точек зрения, а на каждом последующем, напротив, дает возможность оценить степень своей индивидуальности или стереотипности.
Процедура по методу «Дельфа» (или «Дельфийская процедура») предполагает ряд последовательных этапов. Обычно их не более пяти. На первом этапе участников просят в письменной форме высказаться по определенному кругу вопросов, например о вероятных последствиях на выход региона из состава России. В результате составляется первичный список из некоторого (обычно в несколько десятков) числа пунктов.
На втором этапе участникам экспертизы (игры) предлагают в письменной форме оценить вероятность реализации каждого из указанных пунктов в один из периодов за определенный срок, например за 20 лет. Ответ за пределами 20 лет означает «никогда». Эти оценки вероятностей затем комбинируются в виде квартилей и медиан. Для нормального распределения значения медианы будут равняться 0,0 вероятности, а для квартилей соответственно – 0,67 и 0,67.
В приведенном примере (20-летний горизонт прогноза) экспертные оценки распределились таким образом: медиана по пункту «восстановление жизненного уровня до выхода» составила 7 лет, а для квартиля 3 года и 10 лет. Это означает, что четверть участников полагала, что восстановление жизненного уровня произойдет в равновероятную дату (50% вероятность) до 3 лет, половина – до
7 лет, а одна четверть полагала, что данное событие произойдет только после 10-летнего срока. Как правило, в рамках второго этапа примерно по 1/3 пунктов достигается известное согласие, т. е. большинство экспертов называют близкие сроки реализации данного события. На третьем этапе участников извещают о том, что согласие достигнуто по 1/3 пунктов (извещение обычно делается в письменной форме), но в целях интенсификации игрового варианта «Дельфийской процедуры» более целесообразно на данном этапе известить об этом устно, а инакомыслящих попросить в письменной или опять же устной форме изложить свои аргументы. Одновременно участникам предлагают обосновать причины расхождения по остальным пунктам. Как правило, после этого разброс временных параметров существенно сужается.
На четвертом этапе повторяется то же, что и на третьем. В итоге за четыре тура обычно удается достигнуть согласия по подавляющему большинству пунктов. После пятого этапа дальнейшие попытки согласования по оставшимся пунктам становятся малоэффективными. Проведенный рядом специалистов анализ итогов «Дельфийской процедуры» показал, что если на первом этапе медиана прогноза равна X лет с момента прогноза, то нижний квартиль составит 2/3 X, а верхний – 5/3 X, т. е. применительно к рассмотренному случаю ожидаемые значения квартилей должны быть 4,3 года и 11,7 лет. Диапазон квартилей по мере итераций сокращается, и в общем случае отношение начального диапазона к конечному составляет 5/8, т. е. в нашем случае до 4–6 лет теоретически. В действительности исходный разброс квартилей был 7 лет, а конечный 3 года (5–8 лет), что в определяющей степени явилось следствием перехода на последних этапах к открытым формам согласования мнений (табл. 4.1.1, 4.1.2).
Таблица 4.1.1. Пример теста на региональную компетентность (Кемеровская область)
|
Вопросы |
Ответы |
|
|
1 |
Площадь |
96 тыс. м2 |
|
2 |
Основные элементы орографии |
Кузнецкая котловина, Кузнецкий Алатау, Салаирский кряж |
|
3 |
Где находится самая низкая отметка высот над уровнем моря |
р. Томь на границе с Томской областью |
|
4 |
Типы высотной поясности |
Лесостепь – горно-таежные леса – альпийские луга и высокогорные тундры |
|
5 |
Население |
2,8 млн чел. (2010) |
|
6 |
Плотность населения |
29,5 чел./км² (2010) |
|
7 |
Удельный вес городского населения |
84,9 % (2010). |
|
8 |
Первые три города по численности населения |
Новокузнецк (563,8), Кемерово (532,9), Прокопьевск (210) |
|
9 |
С кем граничит |
Новосибирская, Томская обл., Алтайский, Красноярский кр., Р. Алтай, Р. Хакасия |
|
10 |
Место среди регионов по ВРП |
17-е, ВРП |
|
11 |
Ведущие отрасли специализации промышленности |
угольная, металлургия, машиностроение |
|
12 |
Основные железнодорожные магистрали |
Транссиб, Южсиб |
|
13 |
Первые три народа по численности |
русские, татары, украинцы |
|
14 |
Объекты природного и культурного наследия |
заповедник «Кузнецкий Алатау» |
|
15 |
Бренды |
На усмотрение студентов |
Таблица 4.1.2. Пример суммарной матрицы экспертных оценок
|
Критическая технология |
1-й квартиль 2011–2015 |
2-й квартиль 2016–2020 |
3-й квартиль 2021–2025 |
4-й квартиль 2026–2030 |
за пределами РС |
|
водородная энергия |
0 |
2 |
4 |
2 |
9 |
|
децентрализованные энергетические системы |
0 |
4 |
3 |
5 |
6 |
|
Технологии создания энергоэффективных двигателей |
1 |
4 |
7 |
6 |
5 |
|
Технологии создания прецизионной контрольно-измерительной техники |
1 |
4 |
5 |
4 |
5 |
|
Выпуск дальнемагистральных лайнеров «Ил-96» и региональных «Ан-148» |
4 |
4 |
5 |
3 |
5 |
|
малотоннажное судостроение |
0 |
5 |
3 |
3 |
5 |
|
Модернизация транспортного и сельскохозяйственного машиностроения. |
7 |
5 |
6 |
5 |
5 |
|
Технологии и программное обеспечение распределенных и высокопроизводительных ВС |
4 |
1 |
3 |
5 |
8 |
|
Мультисервисные сети связи |
3 |
5 |
5 |
3 |
7 |
|
Интеллектуальные робототехнические системы на базе нейрокомпьютеров |
0 |
0 |
0 |
2 |
11 |
|
Полное покрытие области оптико-волоконными системами |
0 |
5 |
2 |
4 |
4 |
|
Мембранные сенсоры и биосенсоры, мембранные катализаторы и реакторы для безотходных процессов |
2 |
2 |
2 |
8 |
6 |
|
Разработка технологического оборудования для получения фуллереносодержащей смеси, нановолокон и нанотрубок, керамические материалы и нанокерамика |
2 |
1 |
3 |
4 |
6 |
|
Дизайн химических продуктов и материалов с заданными cвойствами |
2 |
4 |
5 |
4 |
4 |
|
Технологии экологически безопасного ресурсосберегающего производства и переработки с/х сырья |
7 |
4 |
8 |
6 |
5 |
|
Биологические средства питания и защиты растений и животных |
5 |
5 |
7 |
5 |
5 |
|
Трансгенные формы растений и животных |
3 |
2 |
5 |
4 |
7 |
|
биоконсервация с/х сырья; разработка продуктов специального назначения; селективное выделение биогаза. Переработка вторичного пищевого сырья с выделением ценных компонентов |
4 |
7 |
5 |
4 |
6 |
|
Беспилотная авиация для сельскохозяственных нужд |
0 |
4 |
4 |
6 |
6 |
|
Беспашенное земледелие, экологически чистое земледелие |
3 |
3 |
4 |
4 |
7 |
|
Развитие малой авиации |
0 |
3 |
7 |
2 |
6 |
|
Высокоскоростной наземный транспорт |
0 |
1 |
7 |
6 |
6 |
|
Образовательные технологии для внедрения и развития инновационной культуры |
7 |
2 |
4 |
6 |
4 |
|
Технологии медицинской диагностики, лечения и реабилитации населения |
7 |
3 |
4 |
3 |
6 |
|
Медицинские технологии, в т.ч. биоинженерия, телемедицина |
0 |
4 |
7 |
4 |
5 |
|
Развитие экомониторинга, сберегающий подход к применению источников энергии, новые технологии фильтрации и очистки воды, воздуха, переработки твердых отходов |
3 |
5 |
4 |
6 |
3 |
|
Увеличение численности крупных ВИК в АПК Воронежской области |
8 |
6 |
4 |
2 |
3 |
|
Разработка месторождений ПИ с наименьшими ресурсозатратами и min выбросами в окр. среду |
1 |
4 |
2 |
5 |
6 |
|
нетрадиционные технологии глубокой переработки горнорудного и техногенного сырья |
0 |
1 |
4 |
4 |
7 |
Приоритетное направление – тематическое направление научно-технологического развития межотраслевого (междисциплинарного) значения, способное внести наибольший вклад в обеспечение безопасности страны, ускорение экономического роста, повышение конкурентоспособности страны за счет развития технологической базы экономики и наукоемких производств.
Приоритетные направления развития науки, технологий и техники Российской Федерации задают общий вектор научно-технического развития страны и представляют собой те области реального сектора экономики России, в которых применение новых технологий и техники может принести наибольший совокупный эффект.
Критическая технология – комплекс межотраслевых (междисциплинарных) технологических решений, которые создают предпосылки для дальнейшего развития различных тематических технологических направлений, имеют широкий потенциальный круг конкурентоспособных инновационных приложений в разных отраслях экономики и вносят в совокупности наибольший вклад в реализацию приоритетных направлений развития науки, технологий и техники. Критические технологии концентрируют области технологических разработок, которые носят прорывной характер, могут быть использованы в разных отраслях экономики и обладают наибольшим инновационным потенциалом.
Для подготовки информационных, аналитических и прогнозных материалов по приоритетному направлению «Рациональное природопользование» на период до 2030 г. был использован комплекс методик долгосрочного прогнозирования технологического развития (Форсайт). Он включает в себя всю совокупность методов исследовательского (или поискового) прогнозирования (exploratory technological forecasting), которое начинается с оценки имеющегося в данный момент базиса знаний и ориентировано на будущее нормативного прогнозирования (normative technological forecasting), первоначально оценивающего будущие цели, потребности, желания, миссии и т. п. и идущим в обратном направлении — к настоящему (Габор).
Подготовка материалов для прогноза и дорожных карт (сетевых графиков) включает в себя:
– перечень требований по подбору экспертов («Концепция эксперта в области рационального природопользования»);
– программу тренингов для сотрудников центров прогнозирования;
– материалы по организации и проведению мониторинга, включая научно-методический план описания отрасли.
Научно-методический план изучения состояния отрасли
Описание и анализ состояния и перспектив развития отрасли решает следующие задачи:
• изучение состояния и тенденций развития отрасли на фоне тенденций мирового развития;
• оценки конкурентоспособности Российской Федерации на мировом рынке;
• получение исходной информации для научно-технического прогноза развития производства и реализации продукции и услуг предприятий (организаций) с учетом конкуренции на мировых рынках.
Для решения первой задачи целесообразно провести анализ современного состояния отрасли и описать возможные тенденции ее развития на фоне глобальных научно-технологических трендов, а также описать структуру организации отрасли, получение патентов, развитие соответствующих технологий и производств в планируемых регионах сбыта продукции (представления услуг) внутри страны и за рубежом.
Для решения второй задачи необходимо проанализировать основных конкурентов на мировых рынках по следующим позициям:
– номенклатура и объем выпускаемой продукции (предоставляемой услуги);
– конкурентоспособности продукции (услуги) на мировых рынках;
– рынки, на которых работают конкуренты, и их доли на этих рынках;
– состояние научно-технологической производственной базы конкурентов.
Описание отрасли должно включать в себя следующую информацию
1. Описание отрасли. Включает в себя описание основных игроков (персоналий, предприятий и организаций) с целью формирования представления об этих субъектах инновационного процесса как объектах инвестирования или возможном партнере при реализации заявленных целей. Описание отрасли должно включать в себя следующие данные:
• описание сегмента рынка, в котором работают персоналии, предприятия и организации;
• региональная структура науки и производства (распределение научных и производственных мощностей по регионам);
• состояние основных фондов, материально-технической базы предприятий и организаций отрасли;
• общий объем продаж по отрасли и объем продаж по основным блокам инновационного цикла;
• перечень основных потребителей продукции и услуг;
• название предприятий и организаций, их организационно-правовая форма (для персоналий – место работы);
• юридический и почтовый адрес, телефон, электронную почту, интернет-сайт;
• краткая экономико-географическая и историческая (биографическая) справка (место нахождения персоналии, предприятия или организации, дата образования или начала специализации в данной области, специализация персоналий, предприятий и организаций);
• для предприятий и организаций (источник – отчеты предприятий, вывешиваемые в интернете):
– данные о персонале и его агрегированная структура;
– структура активов;
– объем выпускаемой продукции (услуги), доля экспорта; доля рынка продукции;
– потребители продукции или услуги, их местонахождение и объемы потребления;
– позиционный анализ (качество продукции и услуг, уровень технологии, уровень производственных издержек, квалификация персонала и т.д.).
2. Перечень основной продукции и услуг, предлагаемых основными игроками (персоналиями, предприятиями и организациями) данной отрасли.
В данном разделе необходимо дать краткое содержательное описание потребительских свойств продукции (услуги), предлагаемой основными игроками, а также результаты сравнительного анализа с аналогами на мировых рынках. Рекомендуется следующая схема описания продукции (услуги):
– функциональное назначение и область применения (для каких потребителей предназначена продукция или услуга);
– основные характеристики продукции (услуги);
– показатели технологичности и универсальности продукции (услуги);
– стадия развития продукта или услуги (идея, эскизный проект, рабочий проект, прототип, опытная партия, серийное производство);
– требования к продукции или услуге (к контролю качества, подготовке пользователей, обслуживанию);
– возможности дальнейшего развития продукта (услуги);
– сведения о патентно-лицензионной защите, торговых знаках, авторских правах и других объектах интеллектуальной собственности;
– структура выпуска продукции (услуги) в натуральных и стоимостных показателях в настоящее время;
– концепция развития продукции (услуги) следующих поколений;
– преимущества продукции перед аналогами;
– экспортные возможности продукции.
3. Географическое положение отраслевого рынка (локальный, региональный, национальный, международный).
4. Оценка рынков: описание сегмента рынка, на котором работает или предполагают работать основные игроки; характеристика имеющихся основных потребительских групп; характеристика потенциальных потребителей; наиболее перспективные клиенты.
В данном разделе обычно оцениваются рыночные возможности предприятий и организаций. Прогноз объема сбыта продукции (услуг) предприятия или организации является наиболее важным и сложным.
Результаты исследования рынка являются также базой для разработки долгосрочной стратегии и текущей политики в отрасли, определяют ее потребности в материальных, людских и финансовых ресурсах.
Раздел включает несколько блоков
Первая часть предполагает описание существующей ситуации на рынке: структуры рынка, конкуренции со стороны других поставщиков аналогичной продукции (услуги) или ее заменяющей продукцией, реакции рынка на социально-экономические процессы, каналов распределения продукции, темпов роста потребления и т. д. Определение спроса включает в себя оценку величины и структуры текущего спроса и перспективу его изменения. Текущий спрос определяется общим количеством продукции (услуги), проданной по определенной цене на конкретном рынке за какой-либо период времени (обычно 3–5 лет). Информация должна позволить оценить размеры и структуру текущего спроса, а также основные сегменты рынка по конечному пользователю, географическому делению и категориям потребителей.
Приводятся также результаты анализа конкурентных качеств продукции (услуги). Анализ конкурентоспособности продукции (услуги) проводят, как правило, по показателям потребительских качеств и стоимостным показателям в соответствии с общепринятыми в России методиками. Сопоставление продукции с имеющимися аналогами определяет ее место среди них.
Для конкретизации анализа в рамках каждой из рассматриваемых критических технологий был введен классификатор ключевых направлений – тематических областей, методов и технологических решений (табл. 4.2.1).
Таблица 4.2.1 . Основные направления (тематические области, методы, технологические решения) в рамках критических технологий
|
КТ-19 |
КТ-20 |
КТ-20 |
|
1) системы эффективного мониторинга атмосферы, океана, водных объектов суши, криосферы, ландшафтов и растительного покрова (включая контактные и специализированные дистанционные наблюдения) |
1) развитие техноло- |
1) диагностика состояния природных и опас- |
|
2) создание единой математической модели, воспроизводящей динамику атмосферы, океана, вод суши, состояния криосферы, основных (климатически важных) процессов в биосфере, предназначенной для прогноза состояния климата и окружающей среды |
2) создание приборной базы для современных технологий поиска и разведки полезных ископаемых |
2) оценка и снижение риска потерь для населения, объектов экономики и территорий от техногенных катастроф и стихийных бедствий и разработка мер по уменьшению ущерба от них |
|
3) технологии четырехмерного усвоения данных, развитие гидродинамических моделей атмосферы и гидросферы, развитие методики обработки результатов моделирования, в том числе за счет создания объектно-ориентированных моделей |
3) создание методических основ и методик проведения поисковых и разведочных работ по новым технологиям для обеспечения прироста минерально-сырьевой базы России |
3) внедрение методов неразрушающего контроля |
|
4) технологии сверхкраткосрочного, крат- |
4) освоение месторождений посредством глубокой переработки стратегических полезных ископаемых |
4) создание комплексов оперативно-диспетчерского управления и различных средств ведения спасательных работ и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций |
|
5) методики оценки и технологии использования водных, климатических, почвенных и биологических ресурсов для обеспечения эффективности управленческих решений |
5) технологии и комплексы оборудования для эффективной дезинтеграции и транспортирования минерального сырья со снижением энергозатрат на 25–30% по сравнению с существу- |
5) моделирование (разработка) эффективных сценариев реагирования, обеспечения устойчивости и сейсмостойкости зданий и сооружений при воздействии природных и техногенных катастроф |
|
6) технологии восстановления нарушенных земель, ландшафтов и биоразнообразия |
6) методы предварительной концентрации полезного компонента |
6) разработка методов прогноза природных и техногенных катастроф и их последствий на основе данных наблюдений и современных представлений о процессах их подготовки и развития |
|
7) технологии управления природными процессами с учетом влияния хозяйственной деятельности и изменений климата |
7) процессы селективной дезинтеграции |
7) создание и актуализация баз данных по природным и техногенным катастрофам, текущим наблюдениям состава атмосферы, сейсмических и геофизических полей |
|
8) технологии создания проблемно-ориентированных информационно-аналитических систем компонентов природной среды |
8) разработка новых высокоэффективных технологий извлечения черных, цветных, редких и благородных металлов из руд и концентратов |
8) создание новых и развитие существующих сетей сейсмических и геофизических наблюдений |
|
9) технологии оценки качества прогнозирования и усвоения прогностических данных при обеспечении хозяйственной деятельности |
9) технологии комплексной и глубокой переработки минерального сырья |
9) развитие методов дистанционного мониторинга при помощи космических спутниковых систем |
|
10) создание аппаратуры, приборов, средств обработки информации и программно-вычислительных комплексов для дистанционного контроля и мониторинга поверхности Земли, атмосферы и гидросферы (для систем наземного, водного, авиационного и спутникового базирования) |
10) добыча нефти и газа за счет применения экологически безопасных безотходных технологий |
10) создание баз данных по дизъюнктивным нарушениям разного масштабного уровня (по системам естественных трещин горных пород, разломам и т.д.) |
|
11) изучение эволюции и средообразующих функций биоразнообразия |
11) увеличение нефтеотдачи пластов с различными физико-химическими условиями и типами нефти |
11) создание системы раннего обнаружения условий, способствующих формированию экстремальных экологических ситуаций природного и техногенного происхождения |
|
12) разработка методологических основ мониторинга биораз- |
12) технологии доразведки, добычи и транспортировки (включая создание танкеров ледо- |
12) технологии прогноза геокатастроф природного (землетрясения, наводнения, пожары, оползни, сели, лавины, тропические и внетропические циклоны, цунами и пр.) и техногенного характера (горные удары, взрывы и подземные пожары в условиях освоения подземного пространства, аварии на магистральных трубопроводах, атомных электростанциях, мостах и в тоннелях) |
|
13) инвентаризация разнообразия животного и растительного мира России и разработка технологий его сохранения |
13) технологии повышения степени извлечения жидких углеводородов из нефтегазо-конденсатных месторождений России |
13) средства мониторинга, контроля риска возникновения, а также уменьшения последствий чрезвычайных ситуаций техногенного и природного характера для здоровья человека и окружающей среды. |
|
14) исследование закономерностей формирования биоразнообразия, а также устойчивости и адаптивных возможностей природных биосистем разных иерархических уровней к климатическим и антропогенным воздействиям |
14) технологии и оборудование на их основе для добычи жидкого и газообразного углеводородного сырья с трудноизвлекаемыми запасами, включая газогидратные месторождения |
|
|
15) принципы и технологии сохранения и восстановления редких и находящихся под угрозой исчезновения видов и экосистем, в том числе, расположенных в районах разработок и транспортировки продуктов нефтегазового комплекса РФ |
15) транспортировка нефти и газа морским и трубопроводным транспортом |
|
|
16) технологии водоподготовки и водоснабжения населения РФ, а также очистки и переработки продуктов коммунального водоотведения, промышленных стоков и дренажей |
16) технологии интенсификации добычи угля, повышение качества и ценности угольной продукции |
|
|
17) технологии очистки отходящих газов промышленных и энергетических предприятий, коммунальных и бытовых энергетических установок, а также выхлопных газов транспортных устройств и мобильных энергетических установок от токсичных компонентов |
17) технологии и оборудование на их основе для извлечения и утилизации метана высокогазоносных угольных месторождений |
|
|
18) создание методов и технологии стерилизации воздушной среды |
18) технологии добычи нетрадиционных видов углеводородов, включая шахтный метан, развитие технологий добычи попутных газов. |
|
|
19) развитие научно-технологической и технической базы систем обращения с коммунальными отходами |
||
|
20) обеспечение безопасной утилизации опасных техногенных образований и отходов, в том числе ЛПУ (лечебно-профилактических учреждений) |
||
|
21) повышение степени использования сырьевого потенциала техногенных образований и отходов |
||
|
22) повышение степени использования энергетического потенциала техногенных образований и отходов |
Составлено на основе Паспортов Критических технологий, предоставленных НИУ ВШЭ С. П. Земцовым
Заключение: на основании результатов анализа состояния и тенденций развития (структура отрасли, основные игроки, оценки рынков) формируются прогноз (план) сбыта продукции (услуг) предприятий и организаций и в целом перспективы развития отрасли. Таким образом, выявляются основные технологические тренды и перспективы научно-технологического развития по отдельным секторам инновационного развития.
Пример: «Технологии предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера»
Методологически в основу определения сфер компетенции было решено положить анкетирование вузов в сочетании с анализом открытых источников информации. Метод анкетирования с использованием различных блоков вопросов позволяет определить, как сами вузы позиционируют себя в предлагаемой предметной области. Адресатами анкеты стали те представители вузов, которые в присланных письмах от руководителей вузов были заявлены как координаторы отраслевых центров прогнозирвоания. Таким образом, в самом механизме анкетирования уже был заложен элемент экспертной оценки компетенций по имеющимся наработкам, результатам исследований, конкретным технологиям, теми специалистами, которые хорошо владеют первичным материалом. Возможная субъективность этой оценки компенсируется тем, что на последующих этапах реализации проекта выдвинутые технологии будут дополнительно оцениваться широким кругом экспертов, большая часть которых не будет иметь отношения к данному вузу.
Основными целями анкетирования были выявление наиболее важных компетенций отраслевых центров в части трех критических технологий по ПН «Рациональное природопользование».
Для этого в первом блоке разработанной анкеты вузам предлагалось указать основные направления в рамках указанных критических технологий, по которым университет обладает наибольшим научно-исследовательским/образовательным потенциалом. Для унификации результатов выбор предлагалось осуществлять из закрытого перечня вариантов (классификатора КТ), причем вуз мог выбрать сколько угодно вариантов ответов.
Второй блок вопросов касался выявления сетевых взаимодействий в части кооперации с реальным сектором экономики. Для этого требовалось указать названия других вузов / НИИ / промышленных предприятий и референтных лиц в них, с которыми взаимодействует университет в выделенных научных областях.
Третий блок вопросов касался собственно технологий. Для выявления научно-технологического потенциала вузов предлагалось указать, ведутся ли в соответствующем университете разработки новых технологий для предприятий или иные работы по договорам. Необходимо было также привести примеры разработок новых технологий в области рационального природопользования (за последние
3 года), а также охарактеризовать формы внедренческой деятельности вуза (технопарки, инновационно-технологические центры, центры трансфера технологий, центры инновационного консалтинга и др.), ведущие активную практическую деятельность в указанных областях. В числе указанных вузов / НИИ /предприятий требовалось указать ведущие научные школы или крупные научные достижения (назвать учреждение и дисциплину) и ведущих экспертов, работающих там.
При анализе содержания полученных анкет было учтено объективное ограничение возможностей вузов по отражению всех результатов своей деятельности в столь краткой форме. Так, полнота ответов многих вузов, особенно крупных (как например, Томский государственный университет, Новосибирский государственный университет и др.), явно ограничена, что связано с большим количеством партнеров, высокой динамикой научных исследований, лабильной структурой, что затрудняет абсолютно полное отражение всего многообразия образовательной и научно-исследовательской деятельности вузов по ПН «Рациональное природопользование».
В результате обработки анкет по анализу сфер компетенции ведущих вузов в части научно-исследовательской/образовательной деятельности, кооперации с реальным сектором экономики выявлены:
1) тематические области по каждой из трех критических технологий, по которым вуз обладает наибольшим образовательным и научно-исследовательским потенциалом;
2) перечень основных исследований и разработок за последние 3 года по указанным критическим технологиям;
3) наличие инновационных подразделений в составе вузов в части деятельности, связанной с ПН «Рациональное природопользование»;
4) основные партнеры в части взаимодействия с вузами /НИИ/ промышленными предприятиями реального сектора экономики;
5) существующие и перспективные отраслевые и региональные кластеры (альянсы) на основе анализа взаимодействия университетов между собой, с научными организациями, предприятиями реального сектора экономики.
Ниже представлено описание основных сфер компетенции ведущих вузов – участников отраслевых центров в части исследований и разработок, образовательной деятельности, кооперации с реальным сектором экономики.
Специфика получения прогнозной информации в Форсайте
1. Большинство методов Форсайта основаны на извлечении и синтезе экспертного знания, которое до начала исследования находилось в сегментированном виде.
2. В ходе Форсайта через экспертные процедуры сегменты сливаются и, взаимодействуя между собой, порождают новое знание – прогноз научно-технического и социального развития.
3. Экспертное прогнозирование формируется на основе интерактивности индивидуальных оценок, т. е. суждений квалифицированных специалистов по поводу исследуемых явлений.
4. Экспертные процедуры в Форсайте разрабатываются как совокупность методов, направленных на организацию совместной работы специалистов по единому плану (рис. 4.2.1).
↓
↓
↓
Рис. 4.2.1. Схема взаимодействия экспертов
Виды экспертных групп
1. Крупномасштабные экспертные группы: 1–3 тыс. экспертов. Применяются при проведении большого Дельфи.
Примеры:
Японский Дельфи 2005 г. по 13 предметным областям: опрошено 2659 экспертов;
Российский Дельфи 2007–2008 гг., проведенный Форсайт-центром ВШЭ по 9 предметным областям: опрошено 2039 экспертов.
2. Большие экспертные группы: от 100 до 1000 экспертов. Применяются при проведении опросов Дельфи по одной предметной области.
Пример: Российский Дельфи 2009–2010 гг. (Форсайт-центр ВШЭ) по перспективам развития нанотехнологий: опрошено 579 экспертов.
3. Средние экспертные группы: от 30 до 100 экспертов. Применяются при проведении глубинных экспертных интервью и одноразовых анкетных опросах.
Пример: глубинный опрос экспертов по нанотехнологиям при разработке перечня тем для Дельфи в 2009 г.: опрошено 110 экспертов.
4. Малые экспертные группы (панели): от 10 до 30 человек. Применяются при построении дорожных карт, разработке сценариев и критических технологий, «мозговых штурмах» и др. формах очной работы экспертов. Фокус-группы – 10–15 чел.
5. Экспертные процедуры.
6. Экспертные панели (отраслевые эксперты).
7. Интервью.
8. Опросы.
Преимущественно к разработке сценариев развития, дорожных карт и пр. будут привлекаться малые экспертные группы (10–30 человек).
Разработка «Концепции эксперта»
• Известные ученые – представители исследовательских организаций, осуществляющих исследования и разработки (РАН, ГНЦ, ведущих научных центров и университетов), эксперты Роснауки, РФФИ и РФТР, участники международных научных проектов, конференций.
• Ведущие специалисты – представители предприятий и организаций.
Каждый эксперт должен соответствовать по крайней мере одному из следующих критериев:
• иметь публикации в реферируемых научных журналах, входящих в базу Web of Science (компания Thomson Reuters), индекс цитирования за последние 5 лет выше среднего мирового уровня для области нанотехнологий;
• иметь российские или европейские патенты;
• представлять предприятие или организацию, входящую в перечень ведущих российских предприятий и организаций сферы нанотехнологий, и быть номинированным руководством данного предприятия или организации в качестве эксперта.
Методы сбора информации об экспертах
1. Библиометрический анализ.
1.1. Количественный анализ публицистической деятельности эксперта (количество статей по тематикам, по коллективу авторов, по языку написания, по названию издания и т.д.).
1.2. Анализ индексов цитирования авторов.
2. Патентный анализ.
3. Метод кономинации (поиск новых респондентов по рекомендации авторитетных экспертов).
4. Изучение информационных баз данных РФФИ и других научных фондов.
5. Сбор информации о руководителях проектов в рамках ФЦНТП.
6. Сбор информации о специалистах вузов, научных центров, промышленных предприятий, крупных компаний.
7. Обзор научной литературы.
8. Сбор информации об участниках научных конференций, симпозиумов, круглых столов.
Приложения экспертных методов
1. Создание и использование экспертных систем (экспертная система – система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений).
2. Методы проведения сертификации и лицензирования видов деятельности.
Деловые игры как сквозной элемент подготовки студентов в рамках данного метода
1. Проверка региональной компетентности потенциальных экспертов. Проведение деловой игры «Экспертиза» по сценарию дельфийской процедуры.
2. Экспертиза конкретных проектов, в т.ч. Докладов Римского клуба.
Обсуждение результатов
1. Выявление существующих региональных кластеров
На первом этапе форсайт-исследования формируется база данных организаций, участвующих в КТ-19 (табл. 4.2.2).
Таблица 4.2.2. Общее число взаимодействующих в кластере организаций в области КТ-19
|
Образовательные учреждения |
Научно-исследовательские центры |
Предприятия |
Сумма |
|
|
КТ 19 |
25 |
42 |
62 |
129 |
Рассчитано С. П. Земцовым
Кластеры выделялись исходя из количества участвующих в них организаций и связей между ними. С помощью метода картодиаграммы была показана организационная структура кластеров (рис. 4.2.2), в которой выделены три ключевые стадии инновационного процесса – образование (университеты), фундаментальная и прикладная наука (НИИ) и предприятия реального сектора экономики. Размер диаграммы прямо пропорционален количеству организаций. Связи между кластером и организациями из других городов показаны методом знаков движения, чем шире знак движения, тем больше связей с этим городом. Если взаимодействие происходит внутри кластера, оно изображается выгнутой стрелкой.
Для каждого вузовского кластера был рассчитан описанный ранее индекс инновационного потенциала. «Ядро» отраслевого кластера: ТюмГУ, РГГМУ, СПГГУ, КФУ. «Срединные центры»: БГНИУ, БФУ, ТУСУР, СГУ, НГУ, ТГУ. Слабые кластеры: ПГНИУ, ТПУ, РХТУ.
Рис. 4.2.2. Региональные и межрегиональные кластеры в рамках КТ-19
Выделяются Центральный, Уральский, Сибирский и Северо-Западный межрегиональные кластеры. У большинства центров прослеживается ориентация на инновационный кластер столицы. Крупнейшими кластерами по количеству участвующих организаций являются Московский (намеренно изъят из картосхемы, так как из-за высоких показателей противоречит выбранной методике), Пермский и Томский.
Таблица 4.2.3. Расчет индекса инновационного потенциала вузов
|
|
ТюмГУ |
РГГМУ |
СПГГУ |
КФУ |
БГНИУ |
БФУ |
ТУСУР |
ТГУ |
СГУ |
НГУ |
ПГНИУ |
ТПУ |
РХТУ |
|
Компетенции |
0.85 |
1.00 |
0.69 |
1.00 |
0.15 |
0.46 |
0.38 |
0.35 |
0.23 |
0.54 |
0.15 |
0.00 |
0.46 |
|
Взаимодействия |
0.64 |
0.32 |
0.24 |
0.20 |
0.52 |
0.40 |
0.52 |
0.24 |
0.20 |
0.28 |
0.36 |
0.20 |
0.00 |
|
Новые технологии |
0.83 |
1.00 |
0.50 |
0.83 |
1.00 |
0.50 |
0.67 |
0.17 |
0.33 |
0.17 |
0.50 |
0.50 |
0.00 |
|
Центры внедрения |
1.00 |
0.25 |
0.75 |
0.00 |
0.25 |
0.50 |
0.00 |
0.75 |
0.75 |
0.50 |
0.00 |
0.00 |
0.00 |
|
Среднее |
0.83 |
0.64 |
0.55 |
0.51 |
0.48 |
0.47 |
0.39 |
0.38 |
0.38 |
0.37 |
0.25 |
0.18 |
0.12 |
Рассчитано С. П. Земцовым
Центральный межрегиональный кластер включает в себя ряд ключевых центров – Московский, Саратовский, Белгородский и Казанский. Калининградский кластер по структуре и вектору связей также следует относить к Центральному кластеру. Меньшее количество организаций и связей компенсировалось в данном кластере высокими показателями инновационности (табл. 4.2.3), состоявшем в оценке разнообразия компетенций, взаимодействий, новых технологий и центров внедрения. Высокую роль играет образовательная стадия, при этом вузы активно взаимодействуют друг с другом и Москвой. Из технологической цепочки рассматриваемых кластеров выпадает научно-исследовательское звено (сконцентрированное преимущественно в столичном регионе).
Другой крупный кластер сформировался в южной части Западной Сибири. Можно говорить о формировании в Томске мощного инновационного «ядра» – сформировавшейся региональной инновационной системы, включающей в себя все стадии инновационного цикла, охватывающей 3 взаимодействующих между собой вуза и около 50 сторонних организаций. Вместе с Новосибирском они образуют крупнейший за пределами Московского столичного региона межрегиональный кластер. Ярко выделяется роль научно-
исследовательских организаций (Новосибирский Академгородок) и вузов Томска (старейшего университетского города Сибири), которые замкнуты преимущественно на себя. Томск также отличается набором и разнообразием предприятий.
Третий по значимости инновационный кластер с высоким потенциалом сложился в Санкт-Петербурге (РГГМУ, СПГГУ), но ориентирован преимущественно на собственные потребности.
Уральский кластер включает в себя комплекс организаций (преимущественно реального сектора экономики) в Пермском крае, Екатеринбурге и Челябинске, а также Тюменский субкластер с самым высоким инновационным потенциалом среди рассмотренных центров уральского кластера. Однако из цепочки явно выпадает образовательная стадия.
В связи с выявленной ограниченностью связей между организациями (низкий коэффициент связности сети, ориентированность сети на столичный регион) в рамках критической технологии трудно говорить о существовании сложившегося единого отраслевого кластера, скорее, каждый вуз-участник формирует в рамках собственных компетенций локальный (часто региональный) отраслевой кластер. Последнее соотносится с идеями М. Портера и М. Энрайта о роли географического фактора в формировании кластеров, а также не противоречит концепции, предложенной авторами о концентрации стадий большого инновационного цикла в рамках инновационных зон.
2. Оценка инновационного потенциала выявленных кластеров
Следующий этап анализа потребовал верификации первично полученных данных, что привело к составлению дополнительной базы данных на основе отраслевого подхода (по направлениям исследований) в рамках стадий технологической цепочки, или инновационного цикла. По ряду причин не вошли организации из Уральского межрегионального кластера (в частности ТюмГУ обладает лишь 7 патентами в КТ-19, ПГНИУ– 9). Для каждой организации была рассчитана публикационная и патентная активность (по описанной выше методике).
Недостаток условно «отраслевой» методики от описанной выше «территориальной» заключается в невозможности оценить реальные связи в рамках технологической цепочки между организациями и кластерами. Поэтому дается индикативная оценка отдельных организаций, что может сильно искажать показатели всего кластера. Так выдающаяся публикационная активность Института океанологии РАН им. П. П. Ширшова искажает как всю методику нормирования, так и показатели двух кластеров – РГГМУ и БФУ, которые указали институт как одного из партнеров, получив, таким образом, статус лидирующих центров превосходства.
На основе второй методики были выделены следующие центры превосходства, сложившиеся вокруг вузов – центров прогнозирования в рамках КТ-19: Национальный исследовательский Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского (СГУ), Российский государственный гидрометеорологический университет (РГГМУ), Белгородский государственный научно-исследовательский университет (БГУ), Балтийский федеральный университет им. И. Канта (БФУ), Новосибирский национальный исследовательский государственный университет (НГУ), Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева (РХТУ). Кластер Томского политехнического университета не рассматривался в рамках анализа из-за малых масштабов, в нем были представлены лишь три взаимодействующие организации: Томский политехнический университет
(21 патент, 57 публикаций), Институт геологии и геофизики нефти и газа СО РАН (12 и 0), ОАО «Томскгеомониторинг» (11 и 0).
Анализ ведущих организаций в рамках стадий инновационого цикла предполагал три основных этапа:
1) анализ ведущих публикационных и патентных организаций в рамках КТ;
2) анализ стадий, их распределение между региональными кластерами;
3) сравнение региональных кластеров друг с другом (оценка индекса инновационности и индекса разнообразия).
Всего в рамках КТ-19 было выявлено 79 организаций, непосредственно связанных с центрами превосходства, но только часть из них обладает открытыми публикациями – 64 организации и патентами – 36 организаций.
Среди крупнейших организаций по публикационной (табл. 4.2.4) и патентной (табл. 4.2.5) активности выделяются Институт океанологии РАН им. П. П. Ширшова, ФГБУН Институт цитологии и генетики СО РАН и НГУ, которые являются лидерами данных показателей по обеим категориям. Выделяются также и сами центры превосходства (стадия образование):
БелГУ, НГУ, РГГМУ, РХТУ, последние три также выступают центрами превосходства для лидирующих организаций.
В среднем на одну организацию (включая организации с нулевыми значениями индикаторов) приходится 77,8 публикации и 6,6 патента, эти показатели могут использоваться для оценки возможности включения в работу технологической платформы сторонних организаций. Индекс Херфиндаля – Хиршмана показывает очень высокую степень разнообразия: 0,06 и 0,07 по публикациям и по патентам соответственно, что свидетельствует об относительной «равноправности» организаций: ни одна организация существенно не превалирует над остальными.
Крупнейшими публикационными центрами (см. табл. 4.2.4), как и ожидалось, являются организации – учреждения РАН, занимающиеся фундаментальными науками (Институт океанологии РАН им. П. П. Ширшова, Институт водных проблем РАН, ФГБУН Институт систематики и экологии животных СО РАН, ФГБУН Институт водных и экологических проблем СО РАН, ФГБУН Институт почвоведения и агрохимии СО РАН). Основная специализация данных центров исследования в области динамики и мониторинга океана, атмосферы, рек – всего гидрометеорологического цикла, а также биосферные исследования: экология, биоразнообразие и т. д. Среди лидеров также присутствуют университеты: БелГУ преимущественно специализируется на почвоведении, агрохимии, исследовании ландшафтов; НГУ и РГГМУ – гидрометеорологическая тематика.
Среди лидеров по патентной активности организации фундаментальной и прикладной науки, только один вуз – НГУ, тесно связанный с Академгородком и СО РАН, а также предприятие. Первые три организации (табл. 4.2.5) специализируются на изучении разных сторон биосферы, остальные – на изучении динамики гидросферы, литосферы, эффективного использования ресурсов.
Таблица 4.2.4. Крупнейшие публикационные центры
|
Стадия / Показатель |
Центр превос-ходства |
Кол-во статей |
Доля от всех статей |
|
БелГУ |
БелГУ |
613 |
0,10 |
|
Институт океанологии РАН им. П. П. Ширшова |
БФУ, РГГМУ |
603 |
0,10 |
|
Институт водных проблем РАН |
РХТУ |
505 |
0,08 |
|
НГУ |
НГУ |
463 |
0,08 |
|
ФГБУН Институт систематики и экологии животных СО РАН |
НГУ |
439 |
0,07 |
|
РГГМУ |
РГГМУ |
419 |
0,07 |
|
ФГБОУН Центральный сибирский ботанический сад СО РАН |
НГУ |
399 |
0,06 |
|
ФГБУН Институт водных и экологических проблем СО РАН |
НГУ |
332 |
0,05 |
|
ФГБУН Институт почвоведения и агрохимии СО РАН |
НГУ |
268 |
0,04 |
|
Иркутский государственный технический университет |
РХТУ |
217 |
0,04 |
|
РХТУ |
РХТУ |
198 |
0,03 |
|
Институт физики атмосферы имени А. М. Обухова РАН |
РХТУ |
184 |
0,03 |
|
ФГБУН Институт цитологии и генетики СО РАН |
НГУ |
132 |
0,02 |
|
ФГБОУ ВПО «Калининградский государственный технический университет» |
БФУ |
125 |
0,02 |
|
НИЦ экологической безопасности РАН (НИЦЭБ РАН) |
РГГМУ |
119 |
0,02 |
|
Государственный Гидрологический институт (ГГИ) |
РГГМУ |
103 |
0,02 |
|
ФВГОУ ВПО «ВКА имени А. Ф. Можайского» МО РФ |
РГГМУ |
101 |
0,02 |
Таблица 4.2.5. Крупнейшие центры патентовладения.
|
|
Количество патентов |
Доля от всех патентов |
|
ФГБНУ ВНИИ систем орошения и сельхозводоснабжения «Радуга» |
72 |
0,14 |
|
ФГБУН Институт цитологии и генетики СО РАН |
59 |
0,11 |
|
ВНИИ рыбного хозяйства и океанографии (ВНИРО) |
59 |
0,11 |
|
ОАО «ВНИИ гидротехники им. Б. Е. Веденеева» |
50 |
0,10 |
|
ОАО «Саратовнефтегаз» |
31 |
0,06 |
|
Институт океанологии РАН им. П. П. Ширшова |
26 |
0,05 |
|
НГУ |
25 |
0,05 |
Заключение
Проиллюстрированный вариант анализа с использованием методики «Форсайт» в целом подтвердил обоснованность выбранных центров превосходства и составленных на их основе кластеров. Примененная в исследовании методика в целом оправдала себя. Ее единственным ограничением стало наличие организаций – партнеров с высокими показателями публикационной и патентной активности, что несколько исказило значение индекса инновационности, но в работе индекс активно дополнялся расчетами показателей на одну организацию и долей в общем количестве, что верифицировало проведенные расчеты.
Проведенное исследование показало недостаточное количество организаций, занимающихся прикладными исследованиями, высокую концентрацию прикладных исследований и предприятий в кластерах РГГМУ и БФУ. Ведущими кластерами являются
РГГМУ, БФУ и НГУ.
Перспективы развития рынков в рамках данного направления в значительной степени зависят от позиции органов государственной власти и гражданского общества, так как преимущественно связаны с вопросами экологического контроля и безопасности.
Рассматриваемый здесь вариант деловой игры «Экспертиза» предполагает, что участники игры прослушали полный курс «Экономическая и социальная география России», включая региональный раздел. Игровой комплекс имитирует эколого-географическую экспертизу проектов (строительства ГЭС, АЭС, освоения новых территорий, мелиораций, строительства новых городов, переброски части стока рек и т. п.). Предлагаемые варианты являются упрощенными модификациями аналогичных игр, проводимых на географическом факультете МГУ для студентов старших курсов не экономико-географических специальностей. Помимо научной цели, игра преследует и воспитательный момент – привить учащимся навыки коллективной работы в целях поиска взаимоприемлемого компромисса с сохранением непреходящей ценности того широкого спектра идей, который представляет напряженный труд группы индивидуумов.
Сценарий игры предполагает использование любого из методов интеллектуального мышления, о которых говорилось выше. По выбору руководителя или по сориентированному выбору участников. Наиболее приемлемыми представляются варианты, в рамках которых участники-эксперты могли бы вначале высказать оценочные суждения по рассматриваемому проекту, а затем попытаться найти решение, обеспечивающее максимальное единодушие. При этом учитывая, что вариант, основанный на убеждении участников экспертизы в правоте своей точки зрения, в определенной мере будет задействован в игре «Выборы». Здесь далее по тексту представляется более целесообразным имитация прямой «мозговой атаки» и «Дельфийской процедуры».
Цель игры – выявить уровень подготовленности студентов, прежде всего по региональным разделам, умение их интегрировать имеющиеся знания для получения нового качества. В определенном смысле игру можно рассматривать как зачетную по всему курсу.
Игра проводится на безмашинной основе, хотя при наличии в вузе соответствующего технического и математического обеспечения возможен быстрый перевод на машинную основу экспертиз, проводимых по методу «Дельфы» при резком сокращении времени игры.
Игру желательно проводить на реальных примерах, ориентируясь на те из них, которые наиболее обеспечены материалами и на которых сосредоточен общественный интерес. Это помимо всего прочего будет воспитывать в участниках гражданственность своей жизненной позиции. Возможна также ориентация на местные специфические интересы, и в этом случае игра становится инициирующей интерес к краеведению.
Достоинством игры является отсутствие необходимости объединения участников в группы, что снижает эффективность индивидуального контроля. Для участников она привлекательна возможностью высказать свою точку зрения в прямом или косвенном диалоге в зависимости от выбранного сценария.
Дельфийский вариант игры предполагает членение ее на отдельные этапы и, соответственно, возможность окончания игры на любом из них, что позволяет широко варьировать время проведения игры от 30 минут с последующим разбором до нескольких часов в течение нескольких, дней, что может применяться для длительного инициирования интереса. Однако в этом случае необходимо учитывать специфические особенности группового сознания участников и общего уровня подготовленности группы, чтобы не произошел срыв интереса.
Здесь мы приводим три наиболее часто используемых сценария проведения деловой игры «Экспертиза».
ПОДГОТОВКА ДЕЛОВОЙ ИГРЫ
Тема. Экспертиза проекта строительства (ГЭС, АЭС, дамбы в Финском заливе, проекта освоения Западной Сибири, переброски части стока северных рек, осушения или освоения участка земли, генеральной схемы развития отрасли и т. п.).
Учебные цели
1. Закрепление материала учебного плана по всему курсу «Экономическая и социальная география России».
2. Инициирование интереса «к малой родине».
3. Привитие навыка коллективного поиска взаимоприемлемых вариантов при сохранении принципиальной позиции.
4. Контроль знания фактического материала.
Исходная обстановка
1. Характеристика проблемы в общих терминах.
2. Условия комплексности проекта:
а) учет максимального числа значимых связей, в том числе и лежащих за рамками собственно географической проблематики;
б) многовариантность возможных решений;
в) возможности попутного решения других проблем;
г) определение начального и конечного состояния, общих контуров траектории достижения этого состояния по проекту;
д) характеристика социально-экономического потенциала региона, его природно-ресурсного потенциала как условие региональной компетентности экспертов.
Социально-экономическая ситуация региона и динамика ее изменения. В проекте следует неявное упущение по некоторым важным параметрам, чтобы раскрыть возможность участникам выявить их и высказаться на данную тему. Наиболее целесообразным представляется придание некоторой механистичности проекту, изъяв из него неопределенности как природного, так и антропогенного характера. Существенно оживляет сценарий одновариантность проекта, которая вынуждает участников предлагать инициативно альтернативные проекты решений.
Состав участников и их роли
Руководитель – представитель проекта. Все участники являются независимыми экспертами, специализирующимися в широкой области знаний экономической и социальной географии.
Система стимулирования
Она включает предварительный отбор экспертов путем проверки их региональной компетентности применительно к тому району, по которому разработан переданный на экспертизу проект. Оценки выставляются экспертам по пятибалльной шкале за активность (число выступлений), нетривиальность мышления (степень оригинальности предложений), за краткость (время ответа), за умение найти взаимоприемлемый вариант.
ПРОВЕДЕНИЕ ДЕЛОВОЙ ИГРЫ
Сценарий деловой игры по I варианту
Вывешивается реальная карта района, для которого рассматривается соответствующий проект. На карте с помощью условных обозначений наносятся основные объекты проекта. На доске или в специальной таблице выносятся основные технико-экономические параметры проекта. Например, при проекте Новой Крымской АЭС на карте Крыма наносится АЭС, связанная с ней инфраструктура, основные объекты межгосударственного значения, прежде всего рекреационно-курортные зоны (рис. 4.3.1). Имеется возможность широко использовать «Атлас Крыма». Кроме того, по географическому атласу и Атласу СССР (в перспективе Крым появится в национальном атласе России) у экспертов есть возможность ориентироваться в природно-климатических условиях (циркуляции атмосферы, сейсмичности, стоку и т.п.) и социально-экономической обстановке (плотность и структура населения, основные хозяйственные объекты и т.п.).
После оглашения основных условий проекта и, что особенно важно, причин его разработки производится первый общий опрос экспертов, который может быть осуществлен простым голосованием: кто за проект, кто против и кто не определился. Затем каждой из трех групп экспертов дается возможность аргументировать свою позицию путем простых ответов. Например, применительно к Крымской АЭС:
ЗА – в Республике резкий дефицит электроэнергии, АЭС является экологически чистой, расположена в относительно малонаселенной части Крыма, удобно обеспечена инфраструктурой, строится в связке с другими источниками электроэнергии (гелио-, ветро-, тепловые насосы и др.), отсутствие выбросов углекислого газа исключает парниковый эффект, от которого Крым, как приморская территория, может пострадать и т. д.
ПРОТИВ – АЭС все-таки является источником радиоактивного загрязнения, зона отличается высокой сейсмичностью, и поэтому велика опасность аварии, плотность населения большая. Крым – уникальный уголок природы и т. п.
НЕ определились – неизвестно, как АЭС будет влиять на окружающую среду, каковы долгосрочные последствия воздействия на население, каковы дополнительные затраты на повышение надежности и т.п.
Краткие варианты мотивов заносятся в таблицу на доске. После мотивировок проводится повторное голосование, результаты заносятся в таблицу. На следующем этапе участники, высказавшиеся против, кратко излагают варианты, альтернативные предложенному проекту. Например, строительство ТЭС, работающей на природном газе, строительство линии электропередач через Керченский пролив, нетрадиционные источники энергии, экономия энергопотребления и т. п. По результатам проводится голосование. На следующем этапе свою оценку предложенных проектов дают сторонники строительства АЭС. Не определившиеся к этому времени либо присоединяются к оценке одной из групп, либо мотивируют сохранение по-прежнему нейтральной позиции. После аргументов сторонников строительства АЭС проводится очередное голосование. Если голосование не выявило квалифицированного большинства среди экспертов по проекту (2/3), то создается согласительная комиссия из представителей (по одному) от каждой группы, которая проводит публичные дебаты с более развернутой мотивировкой своей позиции. При этом участники дебатов должны быть предупреждены на этом этапе, что оценивается, прежде всего, способностью найти взаимоприемлемый компромисс.
Рис. 4.3.1. Карта-схема полуострова Крым
По окончании дебатов проводится заключительное голосование. Задача этапа считается выполненной, если достигнуто широкое согласие по проекту.
В тех случаях, когда в группе значительное число учащихся, целесообразно для поддержания высокого темпа игры и предоставления равных возможностей всем участникам ввести регламентацию. После первого голосования участник каждой из определившихся групп экспертов имеет право высказаться не более одного раза по мотивам голосования и альтернативным проектам или их критике. В этом случае предусматривается, что после начального голосования участникам дается 3 минуты для выработки тактики поведения. Предполагается возможность передачи идей друг другу и резервирование за наиболее сильными участниками групп выступлений на согласительной комиссии. В этом случае число участников согласительной комиссии может быть расширено до двух-трех от каждой группы.
Сценарий игры по II варианту
Другим вариантом проведения игры является расширение возможностей выбора ролей и моделей поведения участников.
Состав участников и их роли
Предполагается наличие группы (не более трех человек); авторов проекта. Желательно, чтобы в нее вошли наиболее сильные ученики.
Группа экспертов, представляющая конкретные научные организации: Крымский федеральный университет, Институт географии РАН, Институт экономики РАН, Институт социологии РАН, Институт биологии РАН и др.
Группа экспертов, представляющая отрасли: Росатом, Минэнерго, Минпромторг, Минэкономразвития и др. Группа экспертов, представляющая территориальные органы управления: глава администрации, представитель отдела социально-экономического развития, санэпидемстанция, депутаты.
Представители общественности: политические партии, жители, общественные организации и объединения граждан, пресса.
На первом этапе участники выбирают роли. Руководитель излагает для всех условия игры и дает информацию по теме и задание на дом. Обычно после этого следует сделать перерыв на несколько дней, чтобы участники вошли в роли и подготовились их играть. Важно предусмотреть, чтобы позиции участников экспертизы были достаточно разными. Это можно сделать как путем определения границ возможных позиций по каждой роли, так и общей рекомендацией ее придерживаться. Например, по сценарию проекта АЭС представители министерств, авторы проекта, часть депутатов, представитель прессы, какая-либо общественная ассоциация должны придерживаться позиции в целом поддержки проекта. Представители политических партий, администрация в целом обязаны придерживаться позиции, отвергающей строительство станции. Остальные вправе свободно определиться.
Основная часть игры начинается пятиминутным докладом представителей проекта. Затем следуют вопросы, которые фиксируются ведущим, он же председатель экспертной комиссии. Затем дается слово одному из представителей министерства, институтов, советам, представителям общественности. Пресса права выступать не имеет, но может каждому участнику задать один вопрос. После первого тура выступлений – повторное выступление представителей проекта. Если остаются вопросы, могут выступить в том же порядке остальные участники игры.
На вопрос дается 30 секунд, на ответ до 1 минуты. Возможным вариантом могут стать выборы согласительной комиссии из числа участников, которой поручается подготовить такой проект и представить для обсуждения.
Сценарий игры по III варианту
Интересным вариантом проведения деловой игры является использование «Дельфийской процедуры» для выявления спектра мнений учащихся по тому или иному вопросу. Первым этапом является отбор экспертов. Для этого на одном из семинаров проводится тестовая проверка региональной компетентности участников, а точнее, их знаний по тому или иному району. Например, для случая с Крымской АЭС это могут быть следующие вопросы.
1. Где находится Крым, с какими регионами он граничит?
2. Природные условия Крыма: рельеф, климат, растительность, вулканизм и т. д.
3. Природные ресурсы Крыма: полезные ископаемые, водные ресурсы, рекреационные, лесные и т. д.
4. Население Крыма: численность, плотность города, национальность, распределение населения по территории, в том числе оценка доли населения, проживающего в 3- и 30-километровой зоне от АЭС.
5. Характеристика промышленности: отрасли специализации, доля потенциала вблизи АЭС.
6. Характеристика сельского хозяйства: специализация, характеристика территории вблизи АЭС.
7. Транспорт: виды транспорта и их значение, их характеристика в 30-километровой зоне и транспортная обеспеченность площади АЭС.
8. Характеристика основных курортных районов по привлекательности, оценка тех, которые попадают в зону АЭС.
9. Перечислить районы-аналоги и причины, по которым они выделены. В том случае, когда отсутствует возможность посвятить отдельное занятие тестированию, может применяться иная система.
Тест включает в себя (пример)
1. Крым находится (на берегу Черного моря; на берегу Азовского моря; на берегу Каспийского моря; омывается Азовским и Черным морями).
2. Крым граничит (с Одесской областью; Николаевской; Херсонской; Запорожской областями Украины; Краснодарским краем).
3. Климат в Крыму (лето прохладное и дождливое, зима сухая и холодная; лето теплое, дождливое, зима сухая и теплая; лето сухое и жаркое, зима сухая и теплая; лето сухое и жаркое, зима дождливая и ветреная; лето сухое и жаркое, зима умеренно-прохладная и малоснежная).
4. Сейсмичность в районе станции (отсутствует; слабая (до 4 баллов); 5 баллов; 6 баллов; 7 баллов; 8 баллов; 9 баллов; 10 баллов; 11 баллов; 12 баллов по 12-балльной шкале).
По итогам тестирования отбираются эксперты, ответившие удовлетворительно без грубых ошибок на все тесты или вопросы. Из числа этих учеников формируется группа экспертов, остальные участвуют в качестве зрителей.
На первом этапе эксперты должны в письменной форме указать факторы, которые, по их мнению, должны учитываться при размещении АЭС в Крыму. Полученные ответы вывешиваются на доске, и на следующем этапе эксперты должны в баллах от 0 до 10 взвесить значение указанных факторов. По факторам, о которых достигнуто согласие, дается задание остальным участникам (не экспертам) дать оценку (в письменной форме) возможности размещения АЭС, и если да, то в каком районе Крыма.
На следующем этапе эксперты, чьи оценки сильно отличаются от основной, должны в устной форме коротко (до 3 минут) изложить аргументы в пользу своей точки зрения. После этого вновь даются оценки. Таким образом, получается некое поле итоговых баллов оценки факторов размещения АЭС. На основе этих оценок факторы ранжируются и дается согласованное заключение о строительстве АЭС. В том случае, если полного согласия достичь не удается, то в заключение вносится также особое мнение эксперта или группы экспертов.
Кроме экспертизы крупных хозяйственных объектов и проектов, для инициирования интереса учащихся можно вносить в сценарий конкретные хозяйственные ситуации по территориям их проживания. Например, для москвичей это будет проект развития присоединенных территорий, или малого железнодорожного кольца, для Санкт-Петербурга – оценка последствий строительства защитной дамбы, для Иркутска – проект освоения Байкала и т. д. Существенный интерес представляет также экспертиза географических последствий крупных природных катаклизмов (землетрясения, наводнения, засухи, лавины, сели и т. д.) и технических аварий (Чернобыльская АЭС и АЭС Факусима, сброс загрязнений в водоемы, авария на предприятиях и т. д.).
В настоящий момент в периодической литературе, доступной широкому читателю, обсуждается значительное число проектов, представляющих интерес для проведения игры. Это проекты строительства нефте- и газопроводов по дну Черного, Каспийского, Азовского и др. морей; освоение Штокмановского нефтяного месторождения на шельфе Баренцева моря; Сухоложского золоторудного месторождения в Иркутской области и др.
В 1968 г. по инициативе Аурелио Печчеи [1, 2] (общественного деятеля и бизнесмена, тогда входившего в руководство фирмы «Оливетти») был создан Римский клуб – неправительственная организация ученых, предпринимателей, общественных деятелей. Клуб был создан с целью анализа и поиска решений глобальных проблем. С самого начала существования Клуба его задачей стало привлечение внимания широкой общественности к накопившимся глобальным проблемам. Довольно быстро члены Клуба осознали, что наилучшей формой достижения подобной цели было бы создание и использование математических моделей. Это позволило бы, с их точки зрения, представить существующие проблемы в наиболее объективном ракурсе и поставить их в центр внимания всего общества.
В июне 1970 г. на заседании в Берне Римский клуб предложил профессору МТИ, руководителю группы системной динамики
Дж. Форрестеру разработать модель глобального развития. Уже через 4 недели тот представил примитивную модель, грубо имитирующую основные процессы мировой системы. Эта модель получила название «Мир-1». Последующая доработка и отладка привела к появлению так называемой модели «Мир-2». Именно ее мы и рассмотрим подробнее. Описание самой модели, анализ полученных результатов и выводы были опубликованы в книге «Мировая динамика», увидевшей свет в 1971 г.
Модель Форрестера построена на основании принципов системной динамики – метода изучения сложных систем с нелинейными обратными связями. Основы подхода изложены в книгах «Индустриальная динамика» и «Динамика города» (см. список литературы). Метод системной динамики предполагает, что для основных фазовых переменных (так называемых системных уровней) пишутся дифференциальные уравнения одного и того же типа:
,
где y+ – положительный темп скорости переменной y, включающий в себя все факторы, вызывающие рост переменной y; y– –– отрицательный темп скорости, включающий в себя все факторы, вызывающие убывание переменной y.
Предполагается, что эти темпы расщепляются на произведение функций, зависящих только от «факторов» – комбинаций основных переменных, т.е. в свою очередь, самих являющихся функциями системных уровней:
y ± = g(y1, y2,…, yn) = f(F1, F2,…, Fk) = f1(F1) f2(F2) … fk(Fk),
где Fj = gi (yi1, ..., yim)– факторы, причем m = m(j) < n, k = k(j) < n (число уровней). То есть факторов меньше, чем основных переменных, и каждый фактор зависит не от всех системных уровней, а только от какой-то их части. Это позволяет упростить задачу моделирования.
Моделирование Форрестером проводилось поэтапно
1. Концепция – выделение основных мировых процессов (быстрый рост населения; индустриализация и связанный с ней промышленный рост; рост отходов производства; нехватка ресурсов) и на этой основе определение основных переменных (системных уровней): население P; основные фонды K; доля фондов в сельском хозяйстве X; уровень загрязнения Z; количество невозобновляемых природных ресурсов R. Кроме того, определялись факторы, через которые осуществляется взаимовлияние переменных при построении дифференциальных уравнений: относительная численность населения PP (население, нормированное на его численность в 1970 году); удельный капитал KP; материальный уровень жизни C; относительный уровень питания F; нормированная величина удельного капитала в сельском хозяйстве XP; относительное загрязнение ZS; доля остающихся ресурсов RR. В дополнение Форрестером введено понятие «качество жизни» Q, как индикатора, зависящего от PP, C, F, ZS: Q = QC QF QP QZ.
2. Составление уравнений. Для системных уровней пишется система дифференциальных уравнений, которая в упрощенном виде записывается так:
(1) 
,
(2) 
,
(3) 
,
(4) 
,
(5) 
,
где B = B(C, F, PP, ZS) = cB·BC(C)·BF(F)·BP(PP)·BZ(ZS) – темп рождаемости;
D = D(C, F, PP, ZS) = cD·DC(C)·DF(F)·DP(PP)·DZ(ZS) – темп смертности;
K+ = K+(P, C) = P·KC(C) – скорость производства основных фондов;
X+ = X+(F, Q) = XF(F)·XQ(Q) / TX – прирост доли сельскохозяйственных фондов;
Z+ = Z+(P, KP) = P·ZK(KP) – скорость генерации загрязнения;
TZ = TZ(ZS) – характерное время естественного разложения загрязнени;
R– = R–(P, C) = P·RC(C) – скорость потребления ресурсов.
Уравнения для вспомогательных переменных:
– относительная плотность населения;
– удельный капитал;
– относительное загрязнение;
– доля оставшихся ресурсов;
– относительная величина сельскохозяйственных фондов;
– относительное качество жизни;
– уровень питания;
– материальный уровень жизни.
Все обозначенные выше буквы с подстрочными символами (BC, BF, KC и т. д.) представляют собой таблицы с линейной интерполяцией (множители). Эти таблицы строились (задавались) либо экспертами в данной области, либо – если экспертов не было – самим Форрестером (например, рис. 4.4.1 и 4.4.2).
Рис. 4.4.1. Множитель BC(C)
Рис. 4.4.2. Множитель ER(R)
Свои расчеты Форрестер проводил для периода 1900–2100 гг. (до 1970 г. ретроспектива, а затем прогноз). Параметры модели (cB, cD, cK ) подбирались так, чтобы динамика системы совпала с реальной мировой динамикой периода 1900–1970 гг. результаты расчета приведены на рис. 4.4.3.
(а) ► 
◄ (б)
Рис. 4.4.3.
В общем виде модель Форрестера – это кризис ввиду истощения ресурсов. Сначала падает материальный уровень жизни, потом численность населения и капитал. Кризис наступает примерно к 2020–2030 гг. Графики представлены в двух масштабах (рис. 4.4.3): переменные уровень питания F, уровень жизни C и количество ресурсов R меняются от 0 до 1,2, а доля фондов в сельском хозяйстве – от 0 до 0,45. Видно, что после периода монотонного роста численность населения с 2025 г. начинает уменьшаться, причем за 75 лет сокращается в полтора раза, т. е. почти на 2 млрд чел. Невозобновляемых природных ресурсов к 2100 г. остается меньше ⅓ начальных запасов (R0), уровень загрязнения к 2050 г. в несколько раз превышает стандартный уровень (ZN), а затем начинает падать, что является следствием общего упадка промышленности и сокращения численности населения. Уровень жизни достигает максимума примерно в 2000 г., а затем падает. Относительный уровень питания после 1970 г. незначительно уменьшается примерно до 2015 г., затем вырастает из-за того, что падает население, хотя в целом ведет себя весьма стабильно – это связано главным образом с заложенным в модель механизмом распределения инвестиций по отраслям. Как только сокращаются ресурсы, резко падает численность населения и промышленное производство. Главный недостаток модели – недоучет НТП, хотя тем самым Форрестер показал необходимость развития нужных технологий, решающих тот круг задач, который рассматривается в модели. Изменяя поочередно параметры модели, Форрестер проигрывал (имитационное моделирование) различные сценарии развития.
Следует заметить, что Форрестер не ставил задачу точного определения количественных характеристик мировой системы, а ориентировался на выявление общих тенденций динамики основных переменных и оценку чувствительности результатов по отношению к различным заложенным в модель предположениям.
Единственный способ избежать кризиса, связанного, как считал Форрестер, с экспоненциальным ростом, – переход к глобальному равновесию, когда переменные системы выходят на стационарные значения и не меняются. Оценивая модель «Мир-2», следует отметить, что это пример простого и ясного подхода к моделированию сложных нелинейных систем.
Ученик Форрестера – Д. Медоуз, построил более детальную модель «Мир-3», опубликовав результаты исследования в книге «Пределы роста», которая стала первым официальным докладом, подготовленного по инициативе Римского клуба. Однако и в ней игнорирование географической специфики, факторов неравномерности регионального развития, эффектов диффузии инноваций привело к некорректным результатам, а некоторые зависимости (табличные функции) оказались просто неверными. По пути дальнейшей детализации и усложнения пошли и другие специалисты в области глобального моделирования (Месарович, Пестель, Эррер, Кай, Судзуки, Линнеман, Робертс и др). В СССР модели разрабатывались во ВНИИСИ и ВЦ АН СССР. Интерес представляют также предложения по модификации модели Форрестера Махова С.А., В. А. Егорова, В. М. Матросова и др., в них основной упор делался на решение экологических проблем. В целом проведенные исследования показали, что решающее значение для достижения стационарного режима имеет амортизация (восстановление) ресурсов и очистка загрязнения.