CC BY
1
МАКРОЕКОНОМ1ЧН1 ТА РЕГ1ОНАЛЬН1 ПРОБЛЕМИ РОЗВИТКУ ПРОМИСЛОВОСТ1
УДК 338.45.01
DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry2022.04.005 Валентин Павлович Вишневський,
д-р екон. наук, 3aeidyea4 eiddrny
1нститут еконо]шки промисловосп НАН Укра!ни вул. Мари Капшст, 2, м. Кт'в, 03057, Укра!на
E-mail: vishnevskyi@nas.gov.ua
https://orcid.org/0000-0002-8539-0444;
Олександр Володимирович Греч1шкш,
канд. екон. наук, начальник eiddrny
Рахункова палата Укра!ни
вул. Вадима Гетьмана, 8/26, м. Ки!в, 03057, Укра!на
E-mail: iskrometko@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-5910-7123
ПЕРЕДБАЧЕННЯ 1НДУСТР1АЛЬНОГО МАИБУТНЬОГО: АСПЕКТИ ТЕОР11
Важлившть питань передбачення 1ндустр1ального майбутнього обумовлена особливим значенням сучасно! промисловост для нащонально! конкурентоспроможноси, шновацш та зайнятоси, а також тими фундаментальними зрушеннями, що вщбуваються в свт у зв'язку з розгортанням Четверто! промислово! революци. Нова 1ндустр1ал1зац1я вщкривае принци-пово нов1 можливост розвитку, пов'язаш з штегращею цифрових i матер1альних технологи, але водночас створюе i новi загрози та ризики для безпеки життедiяльностi, зaйнятостi, на-вколишнього середовища тощо. Тому важливими е систематичш дослiдження в цiй сферi, засноваш на вiдповiдному теоретичному фундaментi.
Прогностична дiяльнiсть у промисловостi представлена рiзними видами практик, спря-мованими на передбачення майбутнього. Встановлено, що передумовою ще! дiяльностi е принцип безперервност розвитку, який полягае в тому, що протягом певного часу окремi аспекти культури та шституцшно! структури суспiльствa залишаються без iстотних змш, зберiгaючи свою спaдковiсть. У зв'язку з цим з'являеться можливють виявлення загальних, а отже, досить тривалих фaкторiв (причин) i тенденцiй (наслщюв), якi вже проявилися в да-ний час та, ймовiрно, продовжать свою дш в подальшому. На основi !х пiзнaння можна ви-значати зaкономiрностi майбутнього розвитку.
Основними методами дослщження майбутнього економiки загалом i промисловостi зо-крема е стратепчний форсайтинг i довгострокове прогнозування. Обидва цi методи призна-чеш для дослiдження довгострокових aспектiв розвитку та встановлення того, що може вщ-бутися. А !х вщмшшсть полягае в такому: форсайтинг передбачае побудову переважно як> сних обрaзiв майбутнього, створення випереджальних альтернативних сценарив розвитку подiй, а прогнозування зазвичай мае кшьюсний характер, характеризуе майбутне, спираю-чись на регулярностi, характерш для дано! об'ектно! сфери.
Як форсайтинг, так i прогнозування спираються на використання шструментарш еко-номшо-математичного моделювання. Але у випадку прогнозування результати розрахунюв зазвичай iнтерпретують як шформащю про те, що очжуеться (у межах довiрчих iнтервaлiв), а при форсайтингу - як шформацш про ймовiрнi сценарп розвитку подш, признaченi для виявлення нових можливостей i загроз розвитку.
З урахуванням нишшньо! геопол^ично! турбулентностi та стратепчно! невизнaченостi в Укра!ш найближчим часом найбшьш затребуваним iнструментом дослiджень промисло-вого майбутнього може стати стратепчний форсайтинг.
© В. П. Вишневський, О. В. Гречшшн, 2022
Ключовi слова: промисловють, довгостроковий розвиток, шструменти дослщження, передбачення, прогностична дiяльнiсть, прогнозування, форсайтинг. JEL: B40, L50, 010
Св^ова фiнансово-економiчна криза 2007-2008 рр., спричинена проблемами фь нансово! сфери, тдвела риску пiд поперед-шм етапом свiтового розвитку i вщродила iнтерес до прискореного розвитку реального сектору економши. Спочатку в Имеч-чинi (Germany Trade & Invest, 2014), а поим в усьому свiтi почали говорити про шдуст-рiальний ренесанс, нову промислову рево-люцiю i смарт-iндустрiю (1ндустрш 4.0). Нова промисловiсть породжуе тдривш (англ. disruptive) виробничi технологи 1, що швидко змiнюють людину та суспшьство, призводять до трансформацiй геоекономiч-но! структури i формують нову кiберфiзи-чну реальнiсть. Реальний сектор став ще бiльш важливим у зв'язку з пандемiею COVID-19, яка продемонструвала, що в критичних ситуащях, коли йдеться про на-щональну безпеку та екзистенцiальнi за-грози, «всесильш» грошi стають «безси-лими», адже нiхто не хоче продавати такi товари (апарати ШВЛ, вакцини тощо), якi потрiбнi самому. Не випадково, наприклад, у GC так гостро ставлять питання про забез-печення технолопчного суверенiтету: «Вщ-тепер кожна кра!на або група кра!н повинна задати собi три питання. По-перше, чи про-дукуемо ми потрiбнi нам технологи? Якщо ш, то чи е у нас доступ до них iз низки дже-рел? А якщо все-таки ш, то чи ми маемо га-рантований, безперешкодний, довгостроко-вий (бшьше п'яти роюв) доступ до них вiд монопольних або олiгопольних постачаль-никiв з одше! кра!ни, як правило, США або Китаю?». 2 Це вже не звичайна економiчна постановка питання про взаемозв'язок мiж щлями й обмеженими ресурсами, що мають
альтернативне застосування, а пол^еконо-MÎ4HÎ проблеми влади та безпеки.
У зв'язку з революцшним характером зрушень у виробничш сферi особливого значення набувають довгостроковi фактори i тенденци розвитку промисловоси, якi ви-значають ïï майбутне. Це простежуеться в дослщженнях впливових зарубiжних орга-нiзацiй (World Economic Forum, McKinsey & Company, Deloitte, PwC та iн.), яю вже мають низку передбачень у цш сферi та про-довжують дослiдження можливого промис-лового майбутнього (WEF, 2012; McKinsey Global Institute, 2012; Foresight, 2013; Deloitte, 2015; Malmkvist, Sachse, Beurle, 2016; PWC, 2016; Kautzsch, Kronenwett, Thibault, 2017; Eurofound, 2019) та ш. Наприклад, у дослщженш O. Wyman йдеться про довгостроковi перспективи промисловост у зв'язку з новими мегатрендами, що являють собою поеднання технологiчних стрибкiв i потрясшь у глобальному суспiльствi та на-вколишньому середовищi, яю змiнюють економ^, бiзнес i спосiб життя. Зокрема, зростаючий тиск на навколишне середо-вище i проблеми з демографiею потребують бiльш екологiчно чистоï енерги та мiст, якi бiльш ефективно функщонують. Цi фак-тори, у свою чергу, стимулюють попит на вiдновлюванi джерела енерги та штелектуа-льнi транспортш системи для запобiгання заторам. Можливi технологiчнi рiшення включають збiльшення емност накопичу-вачiв енергiï, що дозволить розширити асо-ртимент електромобiлiв, поставки вщнов-люваноï енергiï в умовах змши погоди тощо (Kautzsch, Kronenwett, Thibault, 2017, р. 2). Фахiвцi Eurofound (Свропейський фонд iз полшшення умов життя та працi) звертають
1 nigpHBHHMH e TaKi TexHonorii, aKi BnnHBaMTb Ha HopManbHy po6oTy rany3i a6o pnHKy, BHTicHHMTb ycraneHy npogyKmro a6o TexHonoriro, ctbopmmhh HOBy rany3b a6o phhok (CFI, 2021. Disruptive Technology -Overview, Examples, Success Factors. Retrieved 18 April 2021, from https://corporatefinanceinstitute.com/re-sources/ knowledge/other/disruptive-technology/).
2 Hauser H. (2021). The Struggle for Technology Sovereignty in Europe - Project Syndicate.
Retrieved 31 March 2021, from https://www.project-syndicate.org/commentary/europe-technology-sovereignty-
imperative-by-hermann-hauser-2021-03
-EKOHOMiKa npoMucnoeocmi ^^ Economy of Industry-
6 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2022, № 4 (100)
увагу на те, що поширення передових тех-нологiй обумовлюе зростання вщносного значення европейсько1 промисловостi в довгостроковому перюд^ але одночасно може посилити репональш вiдмiнностi все-рединi держав-члешв GC, а також вислов-люють стурбованiсть про можливу втрату потенцшних робочих мiсць (Eurofound, 2019, р. 1, 2).
Серед науковщв США, яю дослщжу-ють теорiю промислово1 полiтики, довго-строковi фактори i тенденцп розвитку про-мисловостi, слщ вiдзначити: D. Rodrik (Kennedy School of Government, Harvard University, Cambridge, MA, USA) (Rodrik, 2014; 2018), який пов'язуе майбутне i^^CT-рiального розвитку 3i здiйсненням вщповщ-но1 промислово1 полiтики, яка сприяе новп-нiм технологiями, формуванню нових гло-бальних ланцюгiв створення вартостi та еколопзаци виробництва; G. Tassey (National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, USA) (Tassey, 2010) - вщ-значае, що дом^юча у США неокласична економiчна фiлософiя вже е недостатньою, пiдкреслюе системний характер сучасних виробничих технологш та обгрунтовуе не-обхiднiсть створення державно-приватних iнновацiйних екосистем для ïx розвитку та впровадження; фаxiвцiв iз Brookings Institution, Washington, DC (Baily, Bosworth, 2014) - аналiзують майбутнш розвиток ви-робничого сектору та його значення для економiки США, а також проблеми, обумо-вленi тим, що частина найбшьших амери-канських корпорацш перенесли своï вироб-ничi потужностi за кордон. Iншi фаxiвцi (Fort, Pierce, Schott, 2018) акцентують увагу на проблемах зменшення кшькосп робочих мiсць в обробнiй промисловост США та зниження конкурентоспроможностi нащо-нального виробництва на свiтовому ринку.
У Сврот теоретичним проблемам перспектив шдустри та промисловоï полпики присвячено роботи таких авторiв: J. Rüttgers (Chair of the High-Level Strategy Group on Industrial Technologies, European Commission, Directorate-General for Research and Innovation. Directorate D - Industrial Technologies) (European Commission, 2018) - наголошуе,
що прюритетом у промисловш полпищ £С у nepcneKmBi мають стати штучний ште-лект i юбербезпека; J. Foreman-Peck (University of Cardiff, UK) - аналiзуe теоретико-iсторичнi аспекти iндустрiалiзацп, якi впли-вають на шляхи ïï розвитку в майбутньому (Foreman-Peck, 2014); P. Aghion (The Collège de France) - пщкреслюе важлившть перегляду традицшно' промислово' полiтики, що спираеться на новi данi про ефектив-нiсть державного втручання (Aghion, Boulanger, Cohen, 2011), а також обгрунтовуе, що промислова полпика, яка надае перевагу конкурентоспроможним секторам або заохочуе конкуренцш, сприяе зростанню продуктивностi (Aghion, Cai, Dewatripont, Du, Harrison, Legros, 2015).
Особливост азiатськоï парадигми промислово' полпики представлеш в роботах Luosha Du (China Development Bank, Beijing, China) (Du, Harrison, Jefferson 2012), Ling Li (Old Dominion University, Norfolk, USA) (Li, 2018), Ha-Joon Chang (University of Cambridge, UK) (Chang, Andreoni, 2020), Sanjaya Lall (Oxford University, England, United Kingdom) (Lall, 2006). Зокрема, Ling Li на основi порiвняння шмецько' програми «Industry 4.0» та програми «Made in China 2025» робить висновки щодо перспектив подальшого збiльшення виробничого поте-нцiалу Китаю за рахунок шновацшно' про-дукцп, оптимiзацiï структури китайсько' промисловостi, надання прiоритету якостi над кiлькiстю, навчання i залучення талан-тiв, еколопзаци виробництва (Li, 2018).
У РФ, що вiдрiзняеться специфiчним iнституцiйним середовищем, характерним для пострадянських кра'н, новi погляди на теоретичнi засади промислово' полiтики i перспективи розвитку передового виробни-цтва розробляе С. Глазьев (Нащональна ф> нансова рада Банку Росп) (Глазьев, 2009; 2012) - один з авторiв вщомо' концепци те-хнологiчних укладiв. Слщ також вщзначити роботи В. Дементьева (Центральний еконо-мiко-математичний iнститут РАН) (Дементьев, 2019), Б. Титова (загальноросшська громадська органiзацiя «Дшова Роая») (Титов, Широв, 2017), В. Кондратьева (Центр промислових та швестицшних дослiджень
1нституту CBiTOBoi' економiки i мiжнародних вщносин, м. Москва) (Кондратьев, 2015), В. Тамбовцева (Московський державний ушверситет iM. М.В. Ломоносова) (Тамбов-цев, 2017), £. Балацького (Центр макроеко-номiчних дослiджень Фiнансового ушвер-ситету при Урядi РФ) (Балацкий, 2019).
В Укра!ш, крiм фахiвцiв профiльного 1нституту економiки промисловостi НАН Укра!ни (Вишневский, Амоша, Збаразская, Охтень, Череватский, 2013; Вишневський, Вieцька, Гаркушенко та ш., 2018), теорети-чнi аспекти проблем формування i реалiза-цп промислово! полiтики дослiджують нау-ковцi 1нституту економiки i прогнозування НАН Укра!ни, Нацiонального iнституту стратегiчних дослiджень, Науково-дослщ-ного центру iндустрiальних проблем розви-тку НАН Укра!ни. Це, зокрема, роботи Ю. Кiндзерського (Кiндзерський, 2017; 2021), Я. Жалша (Жалiло, 2012), М. Кизима (Кизим, 2020) та ш. Як тдкреслюе Ю. Кшд-зерський, Укрш'ш потрiбна iнклюзивна ш-дустрiалiзацiя, новi пiдходи до формування пол^ики li здiйснення, виходячи з розу-мiння змiсту концепту шклюзивного розви-тку, аналiзу моделей та досвщу iндустрiалi-зацп пiд кутом зору теорш про шклюзи-вш/екстрактивш iнститути, соцiальнi порядки, структурш та фундаментальнi фак-тори розвитку, а також з огляду на негативш сощальш ефекти, зумовленi науково-техш-чним прогресом (Кiндзерський, 2021).
Навт цей дуже стислий огляд свщ-чить про те, що проблеми промислового розвитку i майбутнього промисловост е над-звичайно актуальними. Але при цьому його перспективи часто ощнюються по-рiзному. Наприклад, фахiвцi McKinsey Global Institute (McKinsey Global Institute, 2017, р. 2) вважають, що всупереч автоматизацп виро-бництва «... св^овш економiцi насправдi потрiбен кожен ерг людсько! працi, що за-стосовуеться на додаток до робоив, для по-долання тенденцш демографiчного ста-рiння як у розвинутих кра!нах, так i в тих, що розвиваються», у той час як, наприклад, £. Балацький (2019, с. 11) небезпiдставно стверджуе, що пщсумком технологiчного прогресу може стати «... величезна армiя
непотрiбних людей, освiта i лiкування яких стане економiчно невиправданим».
I прикладiв таких розбiжностей мо-жна навести багато. Очевидно, що рiзнi ощ-нки сучасних iндустрiальних процесiв обу-мовленi новизною та складнiстю питань, яю виникають у зв'язку з принциповими но-вими можливостями, загрозами та ризи-ками, якi вщкривають кiберфiзичнi техно-логii, штучний штелект i роботизацiя. З ура-хуванням особливоi значущостi промисло-востi для нащональних економiк це означав, що проблема потребуе подальшого поглиб-леного та всебiчного аналiзу.
Мета статт - визначення понять, здат-них сформувати ращональш пiдстави для коректного порiвняння рiзних точок зору i пiдходiв.
Актуальнiсть розгляду теоретико-ме-тодолопчних аспектiв проблеми обумов-лена також тим, що зазвичай у наукових до-слiдженнях бшьше уваги придiляeться пи-танням передових виробничих технологiй, насамперед цифрових (що зрозумшо), i менше - шституцшним, еволюцiйним, сощ-окультурним чинникам, яю також мають ва-жливе значення i потребують наукового аналiзу в новому контекста Крiм того, слщ ураховувати, що ситуацiя швидко змшю-еться, у тому числi тд впливом пандемii СОУГО-19, а також загострення проблем ге-ополiтичного протистояння, якi iстотно вплинули на св^ову економiку i конкурент-нi позицп багатьох краiн. Наразi, виходячи вже з нових реалiй, потрiбно переосмислю-вати перспективи розвитку нацiональних промислових систем у динамiчному свiтi.
Навщо потр1бно заглядати у промислове майбутне?
Для того щоб правильно розум^и сьо-годення i спрямовувати своi дii, необхiдно передбачати майбутне. Як зазначае К. Яс-перс, «Бачення сьогодення такою самою мь рою залежить вiд сприйняття минулого, як вщ прогнозування майбутнього. Нашi думки про майбутне впливають на те, як ми бачимо минуле i сьогодення. Прогнозуюче iсторичне мислення визначае нашi дп» (Ясперс, 1991, с. 155).
У цьому сена бачення сьогодення промисловост нерозривно пов'язане з перспективами ïï розвитку в довгостроковому перюдь Пiд довгостроковим перiодом у да-ному випадку розумiеться строк вщ 10 рокiв i бiльше - досить великий для того, щоб проявилася дiя тривалих факторiв i тенден-цiй розвитку, якi формують нову технолоп-чну, економiчну, сощальну, екологiчну та iн. реальнiсть 1 Очевидно, що нiхто не знае i не може знати його точно' тривалостг Якщо орiентуватися на довп Кондрать-евськi хвилi в економщ, то фази 'х тдйому та спаду займають близько двох-трьох деся-тилiть кожна (Глазьев, 2012, с. 28), тобто в сумi 40-60 роюв, а повний життевий цикл технолопчних укладiв, за С. Глазьевим, -близько столптя (Глазьев, 2012, с. 30). Але зазвичай так далеко не заглядають, оскшьки чим бшьше перiод аналiзу, тим менше ймо-вiрнiсть коректного передбачення майбут-нього. Тому, як правило, вибирають не на-стшьки довгий термiн. Наприклад, у страте-гiчному форсайтi £С вiн обмежений 2050 р. (приблизно 30 рокiв), коли, як оч^еться, Свропа може стати першим ^матично ней-тральним континентом2. У Кита' також ставлять стратепчну мету на перюд до 2050 р. - пщшти до рiвня розвинутих еко-номiк i стати процвiтаючою, сильною, демократичною, розвинутою в культурному вщношенш кра'ною (Hu, Yan, Tang, Liu, 2021). Однак таке цшепокладання явно при-урочене до 100^ччя створення КНР (2048 р.). Регулярш звiти National Intelligence Council (США) охоплюють перiод 1520 рокiв (NIC, 2010; 2012; 2021).
Виходячи з аналiзу свпового розвитку в останнi десятилптя (див., наприклад, European Commission, 2018), можна стверд-жувати, що в довгостроковому перiодi роз-виток сучасно' промисловостi, з одного боку, вщкривае новi перспективи приско-
рення шклюзивного економiчного зростан-ня, створення високопродуктивних робочих мiсць, полiпшення добробуту людей, а з ш-шого - стикаеться з низкою вщомих проблем - технолопчних, кадрових, еколопч-них тощо. Крiм того, виникають новi пи-тання, обумовленi швидким розвитком к> берфiзичних систем i штучного штелекту, якi чинять ютотний, часто несподiваний вплив не тшьки на виробництво й еконо-м^, але також на природу, людину i сус-пiльство.
Наприклад, еколопчш проблеми по-ширення технологи п'ятого поколшня моб> льного зв'язку 5G. Вона мае принципово ва-жливе значення для промислового 1нтер-нету речей (Industrial Internet of Things, IIoT), оскiльки забезпечуе три важливих па-раметри: високу швидкiсть передачi даних (1 Гбiт/с у середньому i бшьше 10 Гбп/с у години тк), наднизьку затримку передачi шформацп (1-10 мс) i можливiсть одночас-ного пiдключення велико' кiлькостi при-стро'в (до 1 млн на 1 км2 та одну базову ста-нцш) (Механик, 2020). В еколопчному ас-пектi основнi проблеми впровадження мереж 5G пов'язаш з масовим виробництвом компонентiв шфраструктури, а також iз т-двищенням попиту споживачiв на новi при-стро', що пiдтримують цю технолопю i впливають на довкiлля через утилiзацiю. Але не тiльки це. Мобшьний зв'язок п'ятого поколiння заснований на мшметрових ра-дiохвилях, як ранiше не використовувалися в таких широких масштабах, а тому е ризик прояву його негативних ефекпв на бюгео-ценози. Уже е дослщження, якi довели вплив мЫметрових хвиль на птахiв (змiна форми яець горобщв, вплив на процеси ро-змноження та гнiздування пернатих тощо) i бджiл (погiршення нав^ацшних навичок, синдром руйнування бджолиних Ымей)3. Очевидно, що такi порушення окремих
1 Kopotkoctpokobhm BBa^aeTbca nepiog 1-3 poKH, a cepegmocTpoKOBUM - 5-7 poKiB.
2 European Commission (2020). Strategic Foresight Report. Retrieved 3 May 2021, from https://ec.eu-ropa.eu/info/strategy/strategic-planning/strategic-foresight/2020-strategic-foresight-report_en
3 Curran C. (2020). What Will 5G Mean for the Environment? - The Henry M. Jackson School of International Studies. Retrieved 29 April 2021, from https://jsis.washington.edu/news/what-will-5g-mean-for-the-envi-ronment/
компонентсв бiогеоценозiв, якщо вони проявляться повною мiрою, можуть мати сер-йознi наслiдки для екосистем загалом.
Ще одним прикладом iншого плану е загрози «наглядового капiталiзму», пов'яза-ного з розвитком кiберфiзичного виробниц-тва i нових цифрових технологи. Як зазна-чае С. Зубофф (8. 2иЬо£Г 2019), керiвники цифрових платформ, використовуючи в> льно надаш 1'м данi, дiстали можливiсть впливати на процеси прийняття рiшень, спостериати i контролювати мислення. Бiльш того, коли одержат дат застосову-ються для таргетування реклами та змши поведiнки людей, вони створюють «повед> нковий надлишок» i «капiтал спостере-ження», за допомогою якого оргашзований безперервний економiчний процес приватного привласнення «поведiнкового надлиш-ку». За тако1' постановки питання йдеться вже навт не про цифровi дат як про новий клас активiв, що можна використовувати, наприклад, з метою оподаткування, а про новi форми капiталiзму i фундаментальнi викривлення людсько' поведiнки, якi можуть спричинити далекосяжш наслiдки для сощально1' органiзацii суспiльства.
Виходячи з гостроти нишшнього переломного перiоду розвитку економiки i су-спiльства, який характеризуеться глобальною нестабшьшстю (Вишневский, Шелу-дько, 2017), важливiсть систематичних дос-лiджень майбутнього набувае особливого значення. Принаймнi, якщо особи, яю прий-мають рiшення, отримають шформащю про майбутнi виклики i можливоси, вони змо-жуть своечасно вщреагувати на не1' для того, щоб звести до мiнiмуму шкоду або максим> зувати вигоди.
При цьому важливо пщкреслити, що метою статтi не е дослщження довгостроко-вих полiтико-економiчних аспекпв про-блеми розвитку промисловостi. 11' постановка бшьш «приземлена» та операщональна, а саме обумовлена переосмисленням зна-чення i визнанням осо6ливо1 ролi промисло-востi в сучасному свiтi.
По-перше, сучасна iндустрiя е генератором науково-технiчного прогресу та
iнновацiй в економiцi. Наприклад, у £С, який е одним Î3 свiтових економiчних цент-piB, на частку промисловостi, яка виробляе близько 16% ВВП, припадае понад 60% ви-трат на НДДКР i майже 50% - на шновацп (European Commission, 2018, p. 13). Подруге, вона виступае одним i3 головних дpайвеpiв економiчного зростання. Попит з боку промисловост пiдтpимуе бiзнес-пос-луги та iншi непpомисловi сфери дiяльностi, пiдвищуе потребу у висококвалiфiкованiй pобочiй силi та сприяе розвитку pинкiв пpацi в шших секторах господарства. Потрете, промисловшть е важливим чинником глобально1 конкуpентоспpоможностi нащо-нальних економiк. У £С вона забезпечуе по-над 80% експорту товаpiв (European Commission, 2018, p. 13) i майже 60% загальних обсяпв експорту (з урахуванням експорту послуг).
У зв'язку з цим стае очевидним, що пе-редбачати розвиток промисловостс, ïï новi можливостi, виклики та ризики стае одним iз прюритетних завдань економiчноï без-пеки як на нащональному i pегiональному piвнях, так i на piвнi господарюючих суб'ек-тiв.
Зокрема, для менеджменту тдпри-емств велике значення може мати розу-мiння перспективних потреб своïх клiентiв, формування альтернативних сценарпв розвитку (а не просто точкових пpогнозiв), за-снованих на аналiзi довгострокових тpендiв розвитку ринюв пpисутностi й можливос-тей входження на пеpспективнi новi ринки у зв'язку з переходом на новi технологи, ма-теpiали, пpодуктовi лшп тощо.
Для полiтикiв важливо розум^и, як глобальнi мегатренди (великомасштабнi, довгостpоковi тенденцiï розвитку iндустpiï) можуть вплинути на нацiональну промис-ловiсть та ïï окpемi сектори, як у зв'язку з цим можуть змшитися конкурентш позицiï тих чи шших краш, pегiонiв у свiтi, як слщ вибудовувати нову промислову пол^ику, що необхiдно зробити у сфеpi шфраструк-тури, науки, пiдготовки та перепщготовки кадpiв, нормативно-правового регулювання економжи та iн.
- Економжа npoMucnoeocmi
Economy of Industry -
Можливосп та проблеми передбачення.
Нелшшний характер промислового розвитку
Дослiджувати довгостроковi фактори i тенденцп розвитку промисловостi - це означае заглядати в l! майбутне або здшс-нювати прогностичну д1яльтсть, тобто рь знi види практик, загальним для яких е !х характер, що передбачае майбутне1 (Пирож-кова, 2016, с. 114).
У науковш лiтературi шнуе багато уя-влень про те, якими термшами можна опи-сувати щ практики. В економiцi сьогодш прийнято виокремлювати передбачення (англ. foresighting) i прогнозування (англ. Forecasting)2. 1х основна вiдмiннiсть полягае в тому, що передбачення припускае побу-дову переважно якiсних моделей (образiв) майбутнього, створення випереджаючих альтернативних сценарiiв розвитку подш, а прогнозування зазвичай мае кшьюсний характер, характеризуе майбутне на основi минулих даних й аналiзу факторiв i тенден-цiй розвитку.
Передумовою успiшноi прогностич-но! дiяльностi, яка визначае ii принципову можлившть, е твердження про безперерв-шсть розвитку - соцiального, культурного, економiчного тощо: «... основний принцип, на якому базуеться ... прогностика, - це фь лософсько-соцiологiчна концепцiя безпере-рвностi розвитку (поступального, регресив-ного, а нерщко i стагнацiйного)» (Ли, 2002, с. 17). Пщстава полягае в тому, що з часом багато аспекив культури та шституцшно! структури суспiльства зберiгаються без ю-тотних змiн. I хоча «... несподiванi соща-льнi, технологiчнi та еколопчш змiни заво-рожують, але схильнiсть бачити стрiмкi й дивовижш змiни, що виникають всюди, е вщм^ною рисою футуристiв i прогнозисив. Майбутне мiстить безперервнiсть i змши, стазiс i потiк» (Bengston, 2018, р. 4).
Безперервшсть розвитку передбачае необхщшсть виявлення загальних, а отже,
досить тривалих, факторiв (причин) i тенде-нцiй (наслiдкiв), якi вже проявилися сьогодш та, ймовiрно, у зв'язку з протяжшстю процеЫв розвитку в просторi й чаа, продо-вжать свою дiю в майбутньому.
При цьому велике значення мае те, що, по-перше, змiни в економщ загалом та в промисловост зокрема рiдко вщбува-ються за прямою лмею. Це обумовлено чинником життевого циклу технологш. Як зазначае фахiвець у сферi !х прогнозування P. Saffo, «.. .найбшьш важливi поди, як правило, дотримуються форми S-подiбноi криво! статечного закону: змши починаються повшьно i поступово, тихо просуваються вперед, а поим раптово вибухають, у тдсу-мку звужуються i навiть падають назад» (Saffo, 2007, р. 4). S-подiбний (лопстичний) характер процесiв технологiчного розвитку детально описано у спещальнш лiтературi щодо науково-технiчного прогресу i техно-логiчних революцiй (Фостер, 1987; Перес, 2011; Vishnevsky, Harkushenko, Kniaziev, 2020).
По-друге, багато змш мають циклiч-ний (ци^чно-хвильовий) характер. В еко-номщ це добре вiдомо: уявлення про цикл> чний розвиток К. Маркса, який головною причиною перiодичних криз капiталiзму вважав протирiччя мiж суспiльним характером виробництва i приватно-капiталiстич-ним привласненням; велию цикли кон'юнк-тури (довгi хвилi) М. Кондратьева; хвилi iнновацiй Й. Шумпетера; технологiчнi ук-лади С. Глазьева; середньостроковi цикли Жугляра та ш (Белоусов, Бирюков, 2011).
Можна також об'еднати концепцн S-подiбного життевого циклу технологiй i довгих економiчних циклiв, як це зробив, наприклад, М. Хiроока (M. Hirooka, 2006), який обгрунтував наявшсть зв'язкiв мiж iнновацiями i довгими хвилями Кондратьева (дифузiя технолопчних нововведень си-нхронiзуеться з наростаючою фазою довго! хвилi), i побудувати математичнi моделi
1 Прогностична д1яльшсть - це 61льш широке поняття, н1ж прогностика, п1д якою зазвичай розумь ють наукову дисципл1ну, що вивчае загальн1 принципи прогнозування розвитку i законом1рносп процесу розробки прогнозiв (Пирожкова, 2016, с. 114).
2 OECD (2021). What is Foresight? - Organisation for Economic Co-operation and Development. (2021). Retrieved 1 May 2021, from https://www.oecd.org/strategic-foresight/whatisforesight/
довгострокового прогнозування шнова-цiйно-економiчного розвитку (Акаев, Хиро-ока, 2009).
У зв'язку з постульованим S-подiбним характером технолопчних змiн i ци^ч-ним - економiчних !х легше аналiзувати, оскшьки завдяки цьому стае легше розу-мiти, чого можна чекати вщ майбутнього: якщо вiдомо, що в минулому змiни вщбува-лися за певним законом i очiкуеться, що цей закон в цшому збереже свою силу, то стае легше передбачити характер змш у перспектива
Але легше не означае просто. Основ-ний принцип мислення про майбутне поля-гае в його множинностк замють одного майбутнього насправдi юнуе незлiченна кшь-юсть його можливих альтернативних варiа-н-пв (Bengston, 2018, р. 2). I заздалегщь передбачити, який iз них буде втiлено, дуже складно. До того ж гладкий переб^ розви-тку може в будь-який момент перерватися у зв'язку з появою чергового «чорного лебедя» - важко передбачувано! рщюсно! поди, що чинить ютотний вплив на економ^ та суспiльство. Останнiм прикладом е пан-демiя COVID-19, яка, ^м сильного потря-сiння медично! сфери, негативно позначи-лася на дшовш активностi та зруйнувала до-бробут багатьох людей, що очевидно впли-нуло на економiчнi показники, !х передба-чення i прогнози. Наприклад, МВФ у жовтш 2019 р. прогнозував зростання свпово! еко-номiки в 2020 р. на 3,4%, а фактично вона обвалилася на 3,3%, у тому чи^ в кра!нах Сврозони на 6,6%1.
Тому iнодi вже добре передбачити знак змш (зростання або спад). Проте, не-зважаючи на ймовiрнiсть появи «чорних ле-бедiв», нiхто не вщмшяв ди довгострокових факторiв i тенденцш розвитку (за винятком сценарив глобально! катастрофи): люди продовжують народжуватися, навчатися та працювати, технiка i технологи -
вдосконалюватися, суспiльство - адаптува-тися до нових обставин тощо. У цьому сенсi в довгостроковому перiодi ситуацiю можна вважати бшьш-менш передбачуваною, якщо тiльки правильно вибирати i застосо-вувати шструменти дослiдження майбутнього й обережно штерпретувати одержанi за !х допомогою результати.
Прогностична д1яльн1сть у промисло-вост1: стратег1чний форсайтинг i довгострокове прогнозування
Як зазначено вище, прогностична дiя-льнiсть як практика, пов'язана з дослщжен-ням майбутнього, виступае у виглядi фор-сайтингу та прогнозування. Оскшьки в да-нш роботi йдеться про далекi горизонти розвитку, то доцшьно бшьш детально зупини-
тися на стратепчному форсайтингу i довго-
•2
строковому прогнозуванш .
Спочатку слiд вщзначити !х схожiсть. По-перше, обидва щ методи призна-ченi для дослщження довгострокових аспе-ктiв соцiально-економiчного, у тому чи^ промислового, розвитку. При цьому вщпо-вiдно до стандартно! економiчно! теорi! в довгостроковому перiодi немае фiксованих факторiв виробництва, оскшьки в ринкових суб'ектiв е достатньо часу для вщповвд на виклики розвитку i змiни рiвня випуску за допомогою iнвестицiй в основний i людсь-кий капiтал, входження в галузь або виходу з не! тощо (на вiдмiну вщ короткостроко-вого перiоду, коли деяю фактори вважа-ються змiнними, оскшьки залежать вiд об-сягiв виробництва, а iншi - фiксованими). У свою чергу, бшьша кiлькiсть змшних означае бiльший ступiнь невизначеноси, за якого можливi результати подш та ймовiр-нiсть !х настання е невiдомими, а отже, тру-днощi прогностично! дiяльностi - бшь-шими.
По-друге, i стратегiчний форсайтинг, i довгострокове прогнозування призначенi
1 IMF (2021). World Economic Outlook Reports. Retrieved 4 May 2021, from https://www.imf.org/en/pub-lications/weo
2 OopcaHTHHr (foresighting) i nporao3yBaHHa (forecasting) - ^ npo^cn gocmg^eHHa, pe3y^bTaTaMH aKHx e BignoBigHi goKyMeHTH - ^opcaHT (foresight) i nporH03 (forecast). AH&roriHHO CTpaTeryBaHHH (strategizing) i n^aHyBaHHH (planning) - ^ пpoцесн o6rpyHTyBaHHH m^en i gin, pe3y^bTaTaMH akhx e CTpaTeria (strategy) i raaH (plan).
-EKOHOMiKa npoMucnoeocmi ^^ Economy of Industry-
12 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2022, № 4 (100)
переважно для визначення того, що може вщбутися, а не того, як слщ вчиняти. Тобто вони призначеш для отримання шформаци, яка може бути використана у процес визначення спектру можливих цiлей, а не для 1х вибору та прийняття вiдповiдних управлш-ських ршень. Для визначення того, як слщ чинити, використовуються iншi методи -стратегування (постановка цшей) i плану-вання (розподiл ресурсiв для 1х досягнення). У зв'язку з цим доцшьно зауважити, що «Предметом економiчноl науки не може бути визначення цшей, яю суспiльство мае ставити перед собою. У будь-якому суспшь-ствi постають питання, пов'язанi з цшепо-кладанням, але визначення цшей не входить до сфери економiчноl науки; втсм, воно
взагалi не входить до сфери науки. ... Цш можуть бути виявленi лише шляхом функ-цiонування полпично! системи, у рамках процедур, як розрiзняються вiд краши до краши i вiд епохи до епохи. Але при цьому вирiшуеться одне i те саме завдання - досягнення компромшу мiж устремлiннями рiз-них громадянз урахуванням того, як це зви-чайно бувае, що щ устремлiння е супереч-ливими» (Алле, 1994, с. 17).
Тобто форсайтинг i прогнозування (у даному випадку стратегiчний форсайтинг i довгострокове прогнозування) бшьшою мь рою призначеш для виршення наукових за-вдань, а стратегування i планування - для практичних: полiтичних, управлiнських та ш (див. рисунок).
Рисунок - Методи поводження з економ1чним майбутшм
Джерело: складено авторами.
Вiдмiнностi стратепчного форсайтин-гу та довгострокового прогнозування е такими.
По-перше, за змютом. Як зазначено вище, форсайтинг не передбачае майбут-нього, а дослщжуе рiзнi, перш за все яюсш його сценари з урахуванням довгостроко-вих факторiв i тенденцiй розвитку. При цьому «... мета полягае не в тому, щоб «отримати правильне майбутне», а в тому, щоб розширити i переосмислити дiапазон
можливих подiй, якi необхiдно врахову-вати, виявити HOBi можливостi й оскаржити потенцшно згубш ще! та очжування, закла-денi в поточну полiтику, стратеги та плани». На вiдмiну вiд форсайтингу, прогнозування - це «кшьюсний процес екстра-поляци з минулого для ощнки майбутнiх умов» (Cook, 2014, р. 532). Прогнозування передбачае майбутне на основi аналiзу ми-нулих даних, або, висловлюючись фшософ-ською мовою, математичнi обчислення та
моделювання,
якi
випливають
iз
достатнього обсягу релевантних даних i ре-гулярностей, характерних для дано1' об'ект-но1' сфери (Пирожкова, 2016, с. 111).
У випадку прогнозування регулярно-ст (закономipностi) явищ i пpоцесiв прий-маються як вiдомi та застосовуються для створення пpогнозiв, а у випадку форсай-тингу цi регулярной ще потpiбно шукати i доводити, формуючи потiм за ïx допомогою набip можливих альтернатив розвитку. У цьому сена форсайтинг логiчно передуе прогнозуванню.
По-друге, за застосовуваними шстру-ментами аналiзу.
У пpоцесi стpатегiчного форсайтингу використовують piзноманiтнi iнстpументи, якi часто нацшеш на формування й аналiз якiсниx ваpiантiв майбутнього з викорис-танням у тому числi «м'яких» даних (штер-в'ю, думок, результат тестiв, складання pейтингiв тощо). Це, зокрема 1:
сканування гоpизонтiв (horizon scanning) - систематичний процес пошуку i до-слiдження сигналiв про змiни в сьогоденнi та ïx потенцiйнi наслiдки в майбутньому з використанням теxнiк кабiнетниx досль джень (аналiзу, виконаного попередниками, включаючи огляди iснуючоï лiтеpатуpи) i експертних оцiнок (метод Делфi, метод ко-лективноï генеpацiï iдей та ш);
аналiз мегатpендiв (megatrends analysis) - вивчення тенденцiй глобального масштабу, що спостеpiгаються в даний час на перетиш сфер пол^ики i можуть спричи-нити складш й багатовимipнi наслiдки в майбутньому;
бачення та зворотне бачення (visi-oning and back-casting) - розроблення ситу-ацiй iдеального (небажаного) майбутнього, а також робота у зворотному напpямi щодо визначення того, якi кроки слщ pеалiзувати (яких дiй уникати);
сценарне планування (scenario planning) - розроблення альтернативних планiв майбутнього з метою ïx аналiзу та отри-мання уpокiв з точки зору можливих наслщ-кiв для сьогодення.
У процес прогнозування, зокрема довгострокового, використовують бшьш жорсткi шструменти аналiзу, нацiленi на передбачення кшьюсних характеристик майбутнього, зазвичай на основi «твердих» даних (цифрово! iнформацii, одержано! в результат застосування валiдних i надiйних методiв, статистичних даних тощо). Цих ш-струментiв дуже багато, як i способiв !х кла-сифiкацii (див. наприклад, Armstrong, 2001). 1х можна подiлити на ri, якi (Chambers, Mullick, Smith, 1971):
не встановлюють причинно-наслщко-вих зв'язюв мiж змiнними, а заснованi на аналiзi часових рядiв (time series analysis and projection), що передбачае дослщження за-кономiрностей розвитку в минулому i пере-несення !х на майбутне (проста екстраполя-щя, метод ковзних середнiх, метод експоне-нцiального згладжування та iн.);
пов'язаш з встановленням причинно-наслiдкових зв'язюв мiж змiнними, так званi каузальш моделi (causal models), якi вводять вщносини мiж елементами системи, у тому чи^ з використанням шторичних даних, але не тiльки (регресивш моделi, метод гру-пового врахування аргументiв, iмiтацiйнi моделi, моделi штучних нейронних мереж та iн.).
Для близьких часових горизонив час-тше застосовують бiльш простi методи екс-траполяцii, а далекi горизонти, пов'язаш з бшьшим ступенем невизначеностi, зазвичай дослщжують шляхом побудови бiльш скла-дних каузальних моделей.
Також слiд зазначити, що кшьюсш методи i математичнi моделi можуть вико-ристовуватися i для форсайтингу, i для прогнозування. Зрештою, це обчислення за формулами з постановкою первинних даних. При цьому можуть бути використаш найр> зноманiтнiшi данi - з числа фактично спос-тережуваних регулярностей (закономiрнос-тей, що вже проявилися в сьогоденш, та якi, ймовiрно, будуть дотримуватися i в майбу-тньому), або з передбачуваних чи альтерна-тивних регулярностей.
1 OECD (2019). Strategic Foresight for Better Policies. Retrieved 24 June 2021, from https://www.oecd.org/strategic-foresight/ourwork/Strategic%20Foresight%20for%20Better%20Policies.pdf
- Економжа npoMucnoeocmi
Economy of Industry -
У першому випадку кiлькiснi розраху-нки можна штерпретувати як прогноз (ви-значення того, що буде), для якого бажано вказувати довiрчий iнтервал (приблизний дiапазон значень, якi покривають невiдомий параметр iз заданою надiйнiстю), а в другому - як шструмент передбачення, що сприяе за допомогою розрахункiв форму-ванню й аналiзу рiзних сценарив розвитку подiй, необхщних для того, щоб виявити го-ловнi важелi впливу на майбутш процеси i загрози потрапляння в пастку поганих сценарив.
Проблема вибору ефективних методiв дослiдження не мае однозначного вир> шення: !х доводиться дiставати з наявного «кошика» з урахуванням особистого дос-вiду використання та специфiки аналiзова-но! ситуаци. Зокрема, що стосуеться Укра-!ни, то з урахуванням подш 2022 р. найбли-жчим часом найбшьш затребуваним шстру-ментом може стати стратепчний форсай-тинг.
Висновки. Проблеми довгострокового iндустрiального розвитку та промислового майбутнього виробництва е надзвичайно актуальними. Це обумовлено особливим значенням сучасно! промисловостi для на-цюнально! конкурентоспроможностi, шно-вацiй та зайнятоси, а також тими надзви-чайно швидкими та фундаментальними зру-шеннями, якi вiдбуваються в свiтi у зв'язку з розгортанням Четверто! промислово! революций Про особливу роль сучасно! про-мисловостi у свт стверджують впливовi мiжнароднi органiзацi!, тдкреслюючи, що !! розвиток пов'язаний iз новими мегартрен-дами, якi поеднують технологiчнi стрибки i кардинальнi змши у глобальному суспшьс-твi й навколишньому середовищi, що впли-вають на економiку, бiзнес i споаб життя. Причому йдеться не тшьки про новi можли-востi, але i про загрози, якi важливо своеча-сно iдентифiкувати з метою зменшення ри-зикiв розвитку, пов'язаних, зокрема, з мож-ливими втратами потенцшних робочих мiсць, монополiзацiею цифрового простору, проявою небажаних ефекпв для екосис-тем тощо.
Для вирiшення цих проблем важливо на систематичнш основi здiйснювати про-гностичну дiяльнiсть у сферi промислово-стi, тобто рiзнi види практик, загальним для яких е !х характер, спрямований на передбачення майбутнього. Передумовою ще! дiя-льностi е принцип безперервност розвитку, який полягае в тому, що з часом окремi аспекта культури та iнституцiйно! структури суспiльства залишаються на певний перюд без iстотних змiн, зберiгаючи свою спадко-вiсть. Таким чином, безперервшсть розви-тку передбачае виявлення загальних, а отже, досить тривалих факторiв (причин) i тенденцiй (наслiдкiв), яю вже проявилися в даний час та, ймовiрно, продовжать свою дш в майбутньому.
Основними методами дослщження економiчного майбутнього загалом i промислового зокрема е стратепчний форсайтинг i довгострокове прогнозування. 1х схожють полягае в тому, що вони призначеш для до-слiдження довгострокових аспектiв розвитку та встановлення того, що може вщбу-тися, а не того, яю ршення приймати. Для обгрунтування управлiнських ршень вико-ристовуються iншi методи - стратегування (постановка цiлей) i планування (розподiл ресурсiв для !х досягнення).
Вiдмiннiсть зазначених методiв полягае в тому, що форсайтинг передбачае побу-дову переважно яюсних моделей (образiв) майбутнього, створення випереджальних альтернативних сценарi!в розвитку подш, а прогнозування зазвичай мае кшьюсний характер, характеризуе майбутне на основi минулих даних й аналiзу довгострокових факторiв i тенденцiй розвитку. У цьому сена форсайтинг лопчно передуе прогнозу-ванню.
Що стосуеться !х наукового обгрунтування з використанням рiзноманiтних мате-матичних методiв i моделей, то вони мо-жуть застосовуватися як для довгостроко-вого прогнозування, так i для стратепчного форсайтингу. Але в першому випадку (при прогнозуванш) результати розрахунюв зазвичай iнтерпретуються як визначення того, що вiдбуватиметься (з урахуванням меж до-вiрчих iнтервалiв), а в другому (при
форсайтингу) - як шструмент виявлення но-вих можливостей i загроз розвитку в дале-кiй перспективi.
При цьому для правильного вибору методiв дослщження майбутнього важливо враховувати особливост його предметно! сфери - як саме вщбуваеться iндустрiаль-ний розвиток у тш чи iншiй кра!ш, як зм> нюються його ключовi технологи, якi саме фактори i тенденцн, що забезпечують зв'я-зок сьогодення з майбутшм, у тому чи^ у промисловостi, слiд брати до уваги.
Л1тература
Акаев А.А., Хироока М. (2009). Об одной математической модели для долгосрочного прогнозирования динамики инновационно-экономического развития. Доклады РАН. № 6. Т. 425. С. 727-732. Алле М. (1994). Современная экономическая наука и факты. THESIS. № 4. C. 11-19. Балацкий Е.В. (2019). Глобальные вызовы четвёртой промышленной революции. Terra Economicus. Т. 17 (2). С. 6-22. DOI: https://doi.org/10.23683/2073-6606-2019-17-2-6-2
Белоусов В.Д., Бирюков В.А. (2011). Проблема циклических кризисов в современной макроэкономической теории. Вестник Московского университета. Сер. 6. Экономика. № 1. С. 15-39. Вишневский В.П., Амоша А.И., Збаразская Л.А., Охтень А.А., Череватский Д.Ю. (2013). Промышленная политика и управление развитием промышленности в условиях системных дисбалансов: концептуальные основы; под ред. В.П. Вишневского и Л.А. Збаразской. Донецк: НАН Украины, Ин-т экономики пром-сти. 180 с. Вишневский В.П., Шелудько Н.М. (2017). Глобальная финансовая нестабильность как "новая нормальность": истоки, вызовы, перспективы. Terra Economicus. Т. 15 (3). С. 32-55. DOI: https://doi.org/ 10.23683/2073-6606-2017-15-3-32-55 Глазьев С.Ю. (2009). Мировой экономический кризис как процесс смены технологических укладов. Вопросы экономики. № 3. С. 26-38.
Глазьев С.Ю. (2012). Современная теория длинных волн в развитии экономики. Экономическая наука современной России. № 2 (57). С. 27-42.
Дементьев В.Е. (2019). Промышленные революции и смена технологических укладов. Друкеровский вестник. № 1 (27). С. 5-17. Б01: https://doi.org/10.17213/ 2312-6469-2019-1-5-17.
Кизим М.О., 1ванов Ю.Б., Хаустова В.£. та ш. (2020). Мехашзм державног тдтрим-ки реконструкцп промисловост1 Украгни; за ред. М.О. Кизима. Харюв: ФОП Лiбуркiна Л. М. 360 с.
Юндзерський Ю. (2017). Деiндустрiалiзацiя та п детермшанти у свт та в Украшг Економжа Украгни. № 11 (672). С. 48-72.
Юндзерський Ю. (2021). 1нклюзивна iндуст-рiалiзацiя для сталого розвитку: до засад теорп i пол^ики формування. Економжа Украгни. № 5 (714). С. 3-39. Б01: https://doi.org/10.15407/economyukr.2021. 05.003
Кондратьев В.Б. (2015). Промышленная политика как гарант стабильности экономики. Региональная Россия. № 3. С. 3039.
Ли Вл.Ф. (2002). Теория международного прогнозирования. Учебное пособие для студентов Дипломатической академии МИД РФ. Москва: Научная книга, 287 с.
Механик А. (2020, 24-30 августа). Это сладкое слово - 5& Эксперт. № 35 (1173). С. 54-58.
Перес К. (2011). Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и периодов процветания; пер. с англ. Ф.В. Маевского. Москва: Дело. 232 с.
Пирожкова С.В. (2016). Предсказание, прогноз, сценарий: к вопросу о разнообразии результатов исследования будущего. Философия науки и техники. № 21 (2). С. 111-129. Б01: https://doi.org/10.21146/ 2413-9084-2016-21-2-111-129
Тамбовцев В. (2017). Нуждается ли промышленная политика в теоретических оправданиях? Вопросы экономики. № 5. С. 29-44. Б01: https://doi.org/10.32609/ 0042-8736-2017-5-29-44
- Економжа промисловостi
Economy of Industry -
Титов Б., Широв А. (2017). Стратегия роста для России. Вопросы экономики. № 12. С. 24-39. DOI: https://doi.org/10.32609/ 0042-8736-2017-12-24-39 Фостер Р. (1987). Обновление производства: атакующие выигрывают: пер. с англ. / Общ. ред. и вступ. ст. В.И. Данилова-Данильяна. Москва: Прогресс, 272 с. Ясперс К. Смысл и назначение истории; пер.
с нем. Москва: Политиздат, 1991. 527 с. Aghion P., Boulanger J., Cohen E. (2011). Rethinking industrial policy. Bruegel Policy Briefs. Iss. 04. 8 p. Aghion P., Cai J., Dewatripont M., Du L., Harrison A., Legros P. (2015). Industrial Policy and Competition. American Economic Journal: Macroeconomics. Vol. 7 (4). P. 1-32. DOI: https://doi.org/10.1257/mac. 20120103
Armstrong J. S. (Ed.) (2001). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. New York, Boston, Dordrecht, London, Moscow: Kluwer Academic Publishers. 849 p. Baily M., Bosworth В. (2014). US Manufacturing: Understanding Its Past and Its Potential Future. Journal of Economic Perspectives. Vol. 28 (1). Р. 3-26. DOI: https://doi.org/10.1257/jep.28.L3 Bengston D.N. (2018). Principles for Thinking about the Future and Foresight Education. World Futures Review. Vol. 10 (3). Р. 193202. DOI: https://doi.org/10.1177/194675 6718777252 Chambers J.C., Mullick S.K., Smith D.D. (1971). How to choose the right forecasting technique. Harvard business review. Vol. 49 (4). P. 45-74. Chang H.J., Andreoni A. (2020). Industrial Policy in the 21st Century. Development and Change. Vol. 51. P. 324-351. DOI: https://doi.org/10.1111/dech.12570 Cook C.N., Inayatullah S., Burgman M.A., Sutherland W.J., Wintle B.A. (2014). Strategic foresight: how planning for the unpredictable can improve environmental decision-making. Trends in Ecology & Evolution. Vol. 29 (3). Р. 531-541. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tree.2014.07.005
Deloitte (2015). The future of manufacturing: Making things in a changing world. Deloitte: University Press. 49 p.
Du L., Harrison A., Jefferson G.H. (2012). Testing for horizontal and vertical foreign investment spillovers in China, 1998-2007. Journal of Asian Economics. Vol. 23 (3). P. 234-243. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.asieco.2011.01.001
Eurofound (2019). The future of manufacturing in Europe. Luxembourg: Publications Office of the European Union. 71 p.
European Commission (2018). Re-finding Industry - Defining Innovation. Directorate-General for Research and Innovation. Directorate D - Industrial Technologies. Luxembourg: Publications Office of the European Union. 52 p.
Foreman-Peck J. (2014) European Industrial Policies in the Post-War Boom: Planning the Economic Miracle. Ed. by C. Grabas, A. Nutzenadel. Industrial Policy in Europe after 1945. London: Palgrave Macmillan.
Foresight (2013). The Future of Manufacturing: A new era of opportunity and challenge for the UK. Summary Report. London: The Government Office for Science. 53 p.
Fort T.C., Pierce J.R., Schott P.K. (2018). New Perspectives on the Decline of US Manufacturing Employment. The Journal of Economic Perspectives. Vol. 32 (2). P. 47-72. DOI: https://doi.org/10.3386/w24490
Germany Trade & Invest (2014). INDUSTRIE 4.0: Smart Manufacturing for the Future. Berlin, Germany. 39 p.
Hirooka M. (2006). Innovation Dynamism and Economic Growth. A Nonlinear Perspective. Cheltenham; Northampton (MA): Edward Elgar. 426 p.
Hu A., Yan Y., Tang X., Liu S. (2021). 2050 China: Becoming a Great Modern Socialist Country. Singapore: Springer Nature, 105 p.
Kautzsch T., Kronenwett D., Thibault G. (2017). Megatrends and the future of industry: A new era in manufacturing presents long-term opportunities. Oliver Wyman, 6 p.
Lall S. (2006). Industrial policy in developing countries: what can we learn from East Asia? International handbook on industrial
policy. Ed. by P. Bianchi and S. Labory. Cheltenham, UK, Northampton, MA, USA: Edward Elgar. P. 79-97.
Li L. (2018). China's manufacturing locus in 2025: With a comparison of "Made-inChina 2025" and "Industry 4.0". Technological Forecasting and Social Change. Vol. 135. P. 66-74. DOI: https://doi.org/10. 1016/j.techfore.2017.05.028
Malmkvist L., Sachse J., Beurle D. (2016). The future of manufacturing - Building the future through agility and innovation. Fu-ture-iQ. 48 p.
McKinsey Global Institute (2017). A future that works: automation, employment, and productivity. McKinsey & Company, December. 135 p.
McKinsey Global Institute. McKinsey Operations Practice (2012). Manufacturing the future: The next era of global growth and innovation. McKinsey & Company. 170 p.
NIC (2010). Global Governance 2025: at a Critical Juncture. 4th edition. A Publication of the National Intelligence Council. 69 p.
NIC (2012). Global Trends 2030: Alternative Worlds. 5th edition. A Publication of the National Intelligence Council. 140 p.
NIC (2021). Global Trends 2040: A More Contested World. 7th edition. A Publication of the National Intelligence Council. 144 p.
PwC (2016). The future of industries: Bringing down the walls. PwC's future in sight series. 13 p.
Rodrik D. (2014). Green industrial policy. Oxford Review of Economic Policy. Vol. 30 (3). P. 469-491. DOI: https://doi.org/10.1093/ oxrep/gru025
Rodrik D. (2018). New Technologies, Global Value Chains, and the Developing Economies. Pathways for Prosperity Commission Background Paper Series; no. 1. Oxford. United Kingdom. 27 p.
Saffo P. (2007). Six Rules for Effective Forecasting. Harvard Business Review. Vol. 85 (7-8). P. 122-131.
Tassey G. (2010). Rationales and mechanisms for revitalizing US manufacturing R&D strategies. The Journal of Technology Transfer. Vol. 35. P. 283-333. DOI: https://doi.org/10.1007/s10961-009-9150-2
Vishnevsky V.P., Harkushenko O.M., Kniaziev S.I. (2020). Technology Gaps: The Concept, Models, and Ways of Overcoming. Nauka ta Innovacii. Vol. 16. No. 2. P. 3-17. DOI: https://doi.org/10.15407/scine16.02.003 WEF (2012). The Future of Manufacturing. Opportunities to drive economic growth. A World Economic Forum Report in collaboration with Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Switzerland: Cologny/Geneva. 83 p. Zuboff S. (2019). The age of surveillance capitalism. The fight for the future at the new frontier of power. London: Profile Books. 704 p.
References
Akaev, A.A., & Hirooka, M. (2009). About a mathematical model for long-term forecasting of the dynamics of innovation and economic development. Herald of the Russian Academy of Sciences, 6 (425), pp. 727-732 [in Russian].
Alley, M. (1994). Modern economic science and facts. THESIS, 4, pp. 11-19 [in Russian].
Balatsky, E.V. (2019). Global challenges of the Fourth Industrial Revolution. Terra Economicus, vol. 17(2), pp. 6-22. DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-2-6-2 [in Russian].
Belousov, V.D., & Biryukov, V.A. (2011). The problem of cyclical crises in modern macroeconomic theory. Bulletin of Moscow University. Series 6. Economics, 1, pp. 15-39 [in Russian].
Vishnevsky, V.P., Amosha, A.I., Zbarazs-kaya, L.A., Okhten, A.A., & Cherevats-ky, D.Yu. (2013). Industrial policy and management of industrial development in conditions of systemic imbalances: conceptual foundations. In V.P. Vishnevsky and L.A. Zbarazskaya (Eds.). Donetsk: NAS of Ukraine, Institute of Industrial Economics. 180 p. [in Russian].
Vishnevsky, V.P., & Sheludko, N.M. (2017). Global financial instability as a "new normality": origins, challenges, prospects. Terra Economicus, 15 (3), pp. 32-55. DOI: https://doi.org/10.23683/2073-6606-2017-15-3-32-55 [in Russian].
- EKOHOMiKa npoMucnoeocmi
^^ Economy of Industry -
Glazyev, S.Yu. (2009). The global economic crisis as a process of changing technological patterns. Voprosy Ekonomiki, 3, pp. 26-38 [in Russian].
Glazyev, S.Yu. (2012). The modern theory of long waves in the development of the economy. Economics of Contemporary Russia, 2 (57), pp. 27-42 [in Russian].
Dementiev, V.E. (2019). Industrial revolutions and technological changes. Drucker's Bulletin, 1(27), pp. 5-17. DOI: https://doi. org/10.17213/2312-6469-2019-1-5-17 [in Russian].
Kizim, M.O., Ivanov, Yu.B., Khaustova, V.E. ets. (2020). Mechanism of state support for industrial reconstruction in Ukraine; In M.O. Kizim (Ed.); Kharkiv: FOP Liburkina L. M. 360 p. [in Ukrainian].
Kindzersky, Yu. (2017). Deindustrialization and its determinants in the world and in Ukraine. Economy of Ukraine, 11 (672), pp. 48-72 [in Ukrainian].
Kindzersky, Yu. (2021). Inclusive industrialization for sustainable development: to the foundations of the theory and policy of formation. Economy of Ukraine, 5 (714), pp. 3-39. DOI: https://doi.org/10.15407/ economyukr.2021.05.003 [in Ukrainian].
Kondratiev, V.B. (2015). Industrial policy as a guarantor of economic stability. Regional Russia, 3, pp. 30-39 [in Russian].
Li, Vl.F. (2002). Theory of international forecasting. Textbook for students Diplomatic Academy of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation. Moscow: Scientific book, 287 p. [in Russian].
Mechanic, A. (2020, August 24-30). That sweet word is 5G. Expert, 35 (1173), pp. 54-58 [in Russian].
Peres, K. (2011). Technological revolutions and financial capital. Dynamics of bubbles and periods ofprosperity. Translation from English by F.V. Maevsky. Moscow: Delo, 232 p. [in Russian].
Pirozhkova, S.V. (2016). Prediction, forecast, scenario: on the question of the diversity of the results of future research. Philosophy of Science and Technology, 21 (2),
pp. 111-129. DOI: https://doi.org/10.211 46/2413-9084-2016-21-2-111-129 [in Russian].
Tambovtsev, V. (2017). Does industrial policy need theoretical justifications? Voprosy Ekonomiki, 5, pp. 29-44. DOI: https://doi. org/10.32609/0042-8736-2017-5-29-44 [in Russian]. Titov, B., & Shirov, A. (2017). Growth strategy for Russia. Voprosy Ekonomiki, 12, pp. 24-39. DOI: https://doi.org/10.32609/ 0042-8736-2017-12-24-39 [in Russian]. Foster, R. (1987). Innovation: the attackers advantage. Translation from English / General ed. and the introduction of V.I. Danilova-Danilyana. Moscow: Progress, 272 p. [in Russian]. Jaspers, K. (1991). The meaning and purpose of history. Translation from German. Moscow: Politizdat, 527 p. [in Russian]. Aghion, P., Boulanger, J., & Cohen E. (2011). Rethinking industrial policy. Bruegel Policy Briefs, 04, 8 p. Aghion, P., Cai, J., Dewatripont, M., Du, L., Harrison, A., & Legros P. (2015). Industrial Policy and Competition. American Economic Journal: Macroeconomics, 7 (4), pp. 1-32. DOI: https://doi.org/10. 1257/mac.20120103 Armstrong, J. S. (Ed.) (2001). Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. New York, Boston, Dordrecht, London, Moscow: Kluwer Academic Publishers, 849 p. Baily, M., & Bosworth, В. (2014). US Manufacturing: Understanding Its Past and Its Potential Future. Journal of Economic Perspectives, 28 (1), рр. 3-26. DOI: https://doi.org/10.1257/jep.28.L3 Bengston, D.N. (2018). Principles for Thinking about the Future and Foresight Education. World Futures Review, 10(3), рр. 193-202. DOI: https://doi.org/10.11 77/1946756718777252 Chambers, J.C., Mullick, S.K., & Smith, D.D. (1971). How to choose the right forecasting technique. Harvard business review, 49 (4), pp. 45-74.
Экономика промышленности-
19
Chang, H.J., & Andreoni, A. (2020). Industrial Policy in the 21st Century. Development and Change, 51, pp. 324-351. DOI: https://doi.org/10.1111/dech.12570 Cook, C.N., Inayatullah, S., Burgman, M.A., Sutherland, W.J., & Wintle, B.A. (2014). Strategic foresight: how planning for the unpredictable can improve environmental decision-making. Trends in Ecology & Evolution, 29 (3), pp. 531-541. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tree.2014.07.005 Deloitte (2015). The future of manufacturing: Making things in a changing world. Deloitte University Press, 49 p. Du, L., Harrison, A., & Jefferson, G.H. (2012). Testing for horizontal and vertical foreign investment spillovers in China, 1998-2007. Journal of Asian Economics, 23 (3), pp. 234-243. DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.asieco.2011.01.001 Eurofound (2019). The future of manufacturing in Europe. Publications Office of the European Union, Luxembourg, 71 p. European Commission (2018). Re-finding Industry - Defining Innovation. Directorate-General for Research and Innovation. Directorate D - Industrial Technologies. Luxembourg: Publications Office of the European Union. 52 p. Foreman-Peck, J. (2014) European Industrial Policies in the Post-War Boom: Planning the Economic Miracle. In C. Grabas, A. Nutzenadel (Eds). Industrial Policy in Europe after 1945. London; Palgrave Macmillan.
Foresight (2013). The Future of Manufacturing: A new era of opportunity and challenge for the UK. Summary Report. The Government Office for Science, London, 53 p.
Fort, T.C., Pierce, J.R., & Schott, P.K. (2018). New Perspectives on the Decline of US Manufacturing Employment. The Journal of Economic Perspectives, 32 (2), pp. 4772. DOI: https://doi.org/10.3386/w24490 Germany Trade & Invest (2014). INDUSTRIE 4.0: Smart Manufacturing for the Future. Berlin, Germany, 39 p.
Hirooka, M. (2006). Innovation Dynamism and Economic Growth. A Nonlinear Perspective. Cheltenham; Northampton (MA): Edward Elgar, 426 p.
Hu, A., Yan, Y., Tang, X., & Liu, S. (2021). 2050 China: Becoming a Great Modern Socialist Country. Singapore: Springer Nature, 105 p.
Kautzsch, T., Kronenwett, D., & Thibault, G. (2017). Megatrends and the future of industry: A new era in manufacturing presents long-term opportunities. Oliver Wy-man, 6 p.
Lall, S. (2006). Industrial policy in developing countries: what can we learn from East Asia? International handbook on industrial policy. In P. Bianchi and S. Labory (Eds). Cheltenham, UK, Northampton, MA, USA: Edward Elgar, pp. 79-97.
Li, L. (2018). China's manufacturing locus in 2025: With a comparison of "Made-inChina 2025" and "Industry 4.0". Technological Forecasting and Social Change, 135, pp. 66-74. DOI: https://doi.org/10. 1016/j.techfore.2017.05.028
Malmkvist, L., Sachse, J., Beurle, D. (2016). The future of manufacturing - Building the future through agility and innovation. Fu-ture-iQ, 48 p.
McKinsey Global Institute (2017). A future that works: automation, employment, and productivity. McKinsey & Company, December, 135 p.
McKinsey Global Institute. McKinsey Operations Practice (2012). Manufacturing the future: The next era of global growth and innovation. McKinsey & Company, 170 p.
NIC (2010). Global Governance 2025: at a Critical Juncture. 4th edition. A Publication of the National Intelligence Council, 69 p.
NIC (2012). Global Trends 2030: Alternative Worlds. 5th edition. A Publication of the National Intelligence Council, 140 p.
NIC (2021). Global Trends 2040: A More Contested World. 7th edition. A
- EKOHOMiKa npoMucnoeocmi
^^ Economy of Industry -
Publication of the National Intelligence Council, 144 p.
PwC (2016). The future of industries: Bringing down the walls. PwC's future in sight series. 13 p.
Rodrik, D. (2014). Green industrial policy. Oxford Review of Economic Policy, 30 (3), pp. 469-491. DOI: https://doi.org/10.10 93/oxrep/gru025
Rodrik, D. (2018). New Technologies, Global Value Chains, and the Developing Economies. Pathways for Prosperity Commission Background Paper Series; no. 1. Oxford. United Kingdom, 27 p.
Saffo, P. (2007). Six Rules for Effective Forecasting. Harvard Business Review, 85 (78), pp. 122-131.
Tassey, G. (2010). Rationales and mechanisms for revitalizing US manufacturing
R&D strategies. The Journal of Technology Transfer, 35, pp. 283-333. DOI: https://doi.org/10.1007/s10961-009-9150-2
Vishnevsky, V.P., Harkushenko, O.M., & Kniaziev, S.I. (2020). Technology Gaps: The Concept, Models, and Ways of Overcoming. Sci. innov., 16 (2), pp. 3-17. DOI: https://doi.org/10.15407/scine16.02.003
WEF (2012). The Future of Manufacturing. Opportunities to drive economic growth. A World Economic Forum Report in collaboration with Deloitte Touche Tohmatsu Limited. Cologny/Geneva Switzerland, 83 p.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism. The fight for the future at the new frontier of power. London: Profile Books. 704 pp.
Валентин Павлович Вишневский,
д-р экон. наук, зав. отделом Институт экономики промышленности НАН Украины ул. Марии Капнист, 2, г. Киев, 03057, Украина E-mail: vishnevskyi@nas.gov.ua https://orcid.org/0000-0002-8539-0444; Александр Владимирович Гречишкин, канд. экон. наук, начальник отдела Счетная палата Украины ул. Вадима Гетьмана, 8/26, г. Киев, 03057, Украина E-mail: iskrometko@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-5910-7123
ПРЕДВИДЕНИЕ ИНДУСТРИАЛЬНОГО БУДУЩЕГО: АСПЕКТЫ ТЕОРИИ
Важность вопросов предвидения индустриального будущего обусловлена особым значением современной промышленности для национальной конкурентоспособности, инноваций и занятости, а также фундаментальными сдвигами, происходящими в мире в связи с развертыванием Четвертой промышленной революции. Новая индустриализация открывает принципиально новые возможности развития, связанные с интеграцией цифровых и материальных технологий, но одновременно создает и новые угрозы и риски для безопасности жизнедеятельности, занятости, окружающей среды и т.д. Поэтому так важны систематические исследования в этой сфере, основанные на соответствующем теоретическом фундаменте.
Прогностическая деятельность в сфере промышленности представлена разными видами практик, направленными на предвидение будущего. Установлено, что исходной посылкой этой деятельности является принцип непрерывности развития, который заключается в том, что в течение определенного времени отдельные аспекты культуры и институциональной структуры общества остаются без существенных изменений, сохраняя свою преемственность. В этой связи появляется возможность выявления общих, а следовательно, достаточно длительных, факторов (причин) и тенденций (следствий), которые уже проявились в
настоящем и, вероятно, продолжат свое действие в будущем. На основе познания этих факторов и тенденций можно выявлять закономерности будущего развития.
Основными методами исследования будущего экономики в целом и промышленности в частности являются стратегический форсайтинг и долгосрочное прогнозирование. Оба эти метода предназначены для исследования долгосрочных аспектов развития и установления того, что может произойти. А их отличие состоит в том, что форсайтинг предполагает построение преимущественно качественных образов будущего, создание опережающих альтернативных сценариев развития событий, а прогнозирование обычно носит количественный характер, характеризует будущее, опираясь на регулярности, характерные для данной объектной сферы.
Как форсайтинг, так и прогнозирование опираются на использование инструментария экономико-математического моделирования. Но в случае прогнозирования результаты расчетов обычно интерпретируются как информация о том, что ожидается (в пределах доверительных интервалов), а при форсайтинге - как информация о возможных сценариях развития событий, предназначенных для выявления новых возможностей и угроз развития.
С учетом нынешней геополитической турбулентности и стратегической неопределенности в Украине в ближайшее время наиболее востребованным инструментом исследований промышленного будущего может стать стратегический форсайтинг.
Ключевые слова: промышленность, долгосрочное развитие, инструменты исследования, предсказание, прогностическая деятельность, прогнозирование, форсайтинг.
JEL: B40, L50, O10
Valentine P. Vishnevsky,
Dr. Econ. Sciences, Head of the Department Institute of Industrial Economics of the NAS of Ukraine 2 Maria Kapnist Street, Kyiv, 03057, Ukraine E-mail: vishnevskyi@nas.gov.ua https://orcid.org/0000-0002-8539-0444; Oleksandr V. Grechishkin, PhD in Economics, Head of the Department Accounting Chamber 8/26 Vadim Hetman St., Kyiv, 03057, Ukraine E-mail: iskrometko@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-5910-7123
FORESEEING THE INDUSTRIAL FUTURE: ASPECTS OF THE THEORY
The importance of foreseeing the industrial future is due to the special importance of modern industry for national competitiveness, innovation and employment, as well as the fundamental shifts taking place in the world in connection with the deployment of the Fourth Industrial Revolution. New industrialization opens up fundamentally new development opportunities associated with the integration of digital and material technologies, but at the same time creates new threats and risks for life safety, employment, environment, etc. Therefore, it is so important to engage in systematic research in this area, which should be based on an appropriate theoretical foundation.
Forecasting activities in an industry are represented by various types of practices aimed at predicting the future. It has been established that the initial premise of this activity is the principle of continuity of development, the meaning of which lies in the fact that for a certain time certain aspects of the culture and institutional structure of society remain without significant changes, maintaining their continuity. In this regard, it becomes possible to identify common - and, therefore, rather long - factors (causes) and trends (consequences), that have already manifested themselves
-Економжа промисловостi Economy of Industry-
22 ISSN 1562-109X Econ. promisl.
2022, № 4 (100)
in the present and are likely to continue their action in the future. Based on the knowledge of these factors and trends, it is possible to define the patterns of future development.
It was revealed that the main methods for studying the future of the economy in general and industry in particular are strategic foresighting and long-term forecasting. Both of these methods combine in that they are designed to explore the long aspects of development and establish what might happen rather than what decisions to make. And their difference lies in the fact that foresight is engaged in the construction of predominantly qualitative images of the future, the creation of anticipatory alternative scenarios for the development of events, while forecasting is usually quantitative in nature, characterizes the future, based on the regularities characteristic of a given object sphere.
Both foresight and forecasting are based on the use of economic and mathematical modelling tools. But in the case of forecasting, the results of calculations are usually interpreted as information about what is expected (within confidence intervals), and in the case of foresighting, as information about possible scenarios for the development of events designed to identify new opportunities and threats to development.
Given the current state of geopolitical turbulence and strategic uncertainty, in the near future in Ukraine, strategic foresight may become the most popular tool for studying the industrial future.
Keywords: industry, long-term development, research tools, prediction, prognostic activity, forecasting, foresighting.
JEL: B40, L50, O10
Формат цитування:
Вишневський В. П., Гречшкш О. В. (2022). Передбачення iндустрiального майбут-нього: аспекти теори. Економжа промисловост1. № 4 (100). С. 5-23. DOI: http://doi.org/10. 15407/econindustry2022.04.005
Vishnevsky, V. Р., & Grechishkin, O. V. (2022). Foreseeing the industrial future: aspects of the theory. Econ. promisl., 4 (100), рр. 5-23. DOI: http://doi.org/10.15407/econindustry 2022.04.005
Надшшла до редакцИ 19.10.2022 р.
