CC BY
18
Дагаев А.А.
ведущий научный сотрудник ИМЭМО РАН
важней всего погода в доме...
эволюция и перспективы совершенствования методологии долгосрочного
экономического прогнозирования1
Окончание. Начало в № 1/2005
Одним из магистральных направлений в множестве неструктурированных подходов является научно-технологическое прогнозирование. Сегодня можно выделить три основных этапа развития прикладных прогностических исследований, посвященных изучению влияния достижений научно-технического прогресса на экономику.
Первый этап связан с попытками прогнозирования на основе количественных методов. Он охватывает 50-60-е годы минувшего столетия. Основное содержание этого этапа во многом определялось тем, что он приходился на годы холодной войны и обострения отношений между странами Востока и Запада. Создание атомной, в затем и водородной бомбы, рождение атомной энергетики, развитие ракетной техники и запуск первого искусственного спутника Земли продемонстрировали в явном виде высокий потенциал применения научного знания как в мирных, так и в военных целях. Отсюда -преимущественная ориентация вы-
полнявшихся в те годы прогнозов на анализ возможностей использования последних достижений науки и техники в военно-технической области и выработку мер по своевременному противодействию таким попыткам со стороны вероятного противника.
В этот период получили заметное развитие методы прогнозирования, основанные на использовании и модификации применительно к указанным задачам методов математики и математической статистики. Среди них - анализ временных рядов, линейный и множественный регрессионный анализ, разработка эконометрических моделей, методы стохастического моделирования.
Общая особенность большинства этих методов заключалась в том, что они нацеливались на предсказание значений отдельных переменных изучаемой системы или ее поведения в целом на основе известных по предыдущему отрезку времени количественных показателей. Иными словами, будущее рассматривалось в этих моделях как линейная (или подчиненная любо-
му другому установленному закону) экстраполяция событий прошлого.
Существование «государственного заказа» на определение будущих технологических прорывов в военной области, подкрепленное необходимым финансированием из бюджетных источников, позволило проделать в те годы большую аналитическую работу по изучению, обобщению, обоснованию применимости и сопоставлению различных методов научно-технического и технологического прогнозирования. Результаты этих исследований нашли отражение в получивших широкую известность специальных монографиях и научных статьях Дж. Мартино, Р. Эйреса, Э. Янча и ряда других авторов.
Под влиянием этих и многих других работ постепенно сложилось понимание того, что простая экстраполяция эмпирических данных дает адекватные прогнозы лишь на очень коротком отрезке времени. С увеличением прогнозного интервала дисперсия любой количественной характеристики, аппроксимируемой случайной величиной, неизбежно возрастает до значе-
статистические методы в принципе не позволяют
учитывать быстро протекающие изменения изучаемой динамической системы
ний, которые лишают полученные прогнозные оценки практической ценности.
Значительные трудности в применении количественных методов для получения надежных с математической точки зрения прогнозов создает необходимость использования достаточно больших, «длинных», и достоверных массивов статистических данных. Но самая главная проблема заключается в том, что статистические методы в принципе не позволяют учитывать быстро протекающие изменения изучаемой динамической системы, обусловленные появлением новых факторов развития, например, формированием принципиально новых экономических условий, осуществлением технологических нововведений и пр.
В результате многолетнего интенсивного научного поиска специалисты постепенно пришли к выводу о том, что более объективные и точные прогнозы могут быть получены лишь на качественной основе, в результате многоэтапных процедур проведения экспертных оценок с привлечением ведущих представителей конкретных областей знаний. Важную роль в обеспечении перехода к новой методологической парадигме прогнозирования сыграл подготовленный корпорацией "РЭНД" в 1964 году и получивший затем широкую мировую известность "Доклад об изучении долгосрочного прогнозирования". Переориентация на использование качественных оценок, в основе которыхлежитанализ суждений высококвалифицированных экспертов в тех или иных областях научного знания, означала начало второ-
го этапа в развитии прогнозных исследований и сопровождалась разработкой новых методов прогнозирования.
Ниже представлены только некоторые из методов, получивших в 70-80 годы прошлого века наиболее широкое распространение. Следует сразу же отметить, что большинство таких методов носит универсальный характер и применимо без существенных ограничений для решения задач краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования. Ведущее место среди новых инструментов прогнозирования занял разработанный Хелмером метод Дельфи. Наряду с ним получили широкое распространение матричный метод, метод анализа иерархий, метод, основанный на построении дерева целей ( в частности, метод ПАТТЕРН), морфологический метод, метод так называемого «мозгового штурма» в различных вариантах и метод написания сценариев, получивший широкое распространение не только в рамках привычных задач, но и для прогнозирования на сверхдлинные промежутки времени в 50, 100 и даже 1000 лет4.
Серьезным испытанием для методов макроэкономического прогнозирования и экономической теории в целом стали экономические кризисы 70-х годов, вызванные в значительной мере ростом цен на нефть и другие энергоресурсы. В дальнейшем к энергетическим кризисам добавились различные «шо-ки от перегрева», связанные с переоценкой и последующим резким падением цен акций на фондовом рынке, «политические шоки», обус-
более объективные и точные прогнозы могут
быть получены лишь на качественной основе
ловленные необходимостью сдерживания инфляции за счет роста банковской учетной ставки, и ряд других факторов.
Понимание важности достоверных экономических прогнозов привело в 90-е годы к формированию на национальном уровне частно-государственных партнерств по определению путей эффективного развития экономики и общества в условиях повышения роли новых технологий, действия бюджетных и ресурсных ограничений, вызовов глобализации, климатических и экологических изменений, демографических сдвигов и пр. Наступил, по сути дела, третий этап развития прогностических исследований. Широкое распространение получил метод «Форсайт», или «Предвидение», увязывающий алгоритмы качественного прогнозирования (применение метода Дельфи, сценарные подходы и пр.) с общими подходами к управлению социально-экономическим развитием общества и интересами национального бизнеса. Цель применения метода «Форсайт» в самом широком смысле - это достижение наиболее полного консенсуса в обществе по вопросам социально-экономического и научно-технического развития. Одна из характерных особенностей этого подхода состоит также в том, что его содер-
серьезным испытанием
для методов макроэкономического
прогнозирования и экономической теории
в целом стали экономические кризисы 70-х годов
жание определяется внутренними возможностями и потребностями развития каждой конкретной страны. Если к началу 90-х годов «Форсайт» развивался только в четырех странах (США, Германии, Японии и Австралии), то в 2001 г. число таких стран достигло 29. Одним из наиболее интересных направлений современного прогнозирования является моделирование и учет регулярно повторяющихся циклических явлений в экономике, получивших название циклов (волн) Кондратьева (с периодом 50-70 лет), циклов Кузнеца (15-17 лет), циклов Жуглара (бизнес-циклов, повторяющихся с периодичностью 8-9 лет), циклов Китчина (3-4 года) и других. Однако и здесь отмечается значительное расхождение в понимании механизмов и оценках экономического влияния различных циклов.
Сегодня горизонт деловых прогнозов явно или неявно исходит из предположения о существовании бизнес- и инвестиционных циклов. Этот горизонт может находиться в пределах от 10 до 30 лет. Наряду с
инвестиционными циклами принципиально важное значение имеют более протяженные инновационные циклы, смена которых сопровождается появлением качественно новых технологий. Поэтому даже те прогностические исследования, которые преследуют более общие цели, например, разработку прогноза развития национальной экономики в целом, сегодня должны более тщательно учитывать различные циклические явления, происходящие в экономике и научно-технической сфере. Циклические закономерности отмечаются даже в таких относительно новых направлениях бизнеса, как венчурное инвестирование. Наложение венчурных циклов на длинную волну Кондратьева может усиливать неравномерность экономического развития за счет освоения технологических нововведений на отрезке времени в несколько десятилетий .
Важное значение для развития национальной экономики имеет прогнозирование цен на основные энергоносители. Статистическое изучение динамики изменения цен на нефть с 1972 по 2003 гг. с помощью фильтра Ходрика-Прескотта дает основание говорить о существовании на указанном отрезке времени 11 циклов со средней продолжительностью 35,5 месяцев.9 Тем не менее, методология их долгосрочного прогнозирования в настоящее время еще не разработана. Игнорирование цикличности приводит к тому, что появляются чрезмерно оптимистичные экстра-поляционные прогнозы роста цен на нефть как в краткосрочной, так и среднесрочной перспективе. Ори-
ентация на подобные прогнозы при разработке бюджета и стратегии экономического развития может привести к негативным последствиям для экономики. Таким образом, можно говорить о том, что существует большой теоретический и практический интерес к проблемам прогнозирования социально-экономической динамики. Выполняемые в этом направлении работы нацелены на поиск решения самых актуальных проблем развития, с которыми человечество неизбежно столкнется уже в ближайшей четверти нового XXI века. Вместе с тем, большинство выполняемых прогнозов ориентировано на конкретные практические задачи и слабо интегрировано в структурные макроэкономические модели, что сужает область их практического применения. Это определяет актуальность совершенствования методов долгосрочного прогнозирования в увязке с новыми подходами в макроэкономической теории.
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта РГНФ «Методология долгосрочного прогнозирования цикличной динамики экономики России», проект № 04-02-00174а.
2 Глубокий обзор работ того времени содержится в переведенных позднее на русский язык фундаментальных монографиях: Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Наука, 1976; Дрей-пер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М.: Статистика, 1973; Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука. - М.: Мир, 1978; Тейл Г. Прикладное экономичес-
кое прогнозирование. - М.: Прогресс, 1970 и других книгах.
3 Gordon T.J., Helmer O. Report on LongRange Forecasting Study. - The RAND Corporation, Santa Monica, Calif., Sept., 1964.
4 AC/UNU Millenium Project. Millenium's 3000 Study. /American Council for the United Nations University. - Wash., D.C.
5 Опыт разных стран по формированию и использованию метода «Форсайт» подробно представлен Н.В.Шелюбской в монографии ИМЭМО РАН «На пороге экономики знаний (мировая практика научно-инновационного развития)» / Под ред. Дынкина А.А. и Дагаева А.А.-М.: Изд. ИМЭМО, 2004.
6 Об этом свидетельствуют, в частности, результаты состоявшейся в феврале 2005 года в Португалии международной конференции «Kondratieff Waves, Warfare and World Security».
7 Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века. - М.: Экономика, 2004.
8 Dagaev A.A. The Cyclic Dynamic of the Venture Capital. - Kondratieff Waves, Warfare and World Security: Тезисы докладов международной конференции. -Covilha, 2005.
9 J.R.P.Manso. Are there Long Term Cycles in the Evolution of the Oil Price? A Research using the Hodrick-Prescott Filter. Ibid.
экономическое прогнозирование
oO
