CC BY
0
ОБ ОПЫТЕ ПРИМЕНЕНИЯ СТРУКТУРНОГО ПОДХОДА К СЦЕНИРОВАНИЮ ДОЛГОСРОЧНОГО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПРОСНОГО МЕТОДА1
БЕЛОУСОВ Дмитрий Рэмович, к.э.н., [email protected], Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, Институт народнохозяйственного прогнозирования, Российская академия наук, Москва, Россия Scopus Author ID: 24337605600
CАБЕЛЬНИКОВА Екатерина Михайловна, [email protected], Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, Институт народнохозяйственного прогнозирования, Российская академия наук, Москва, Россия Scopus Author ID: 56610174800
В статье рассматриваются основные подходы к построению сценариев долгосрочного социально-экономического развития, выявляются их ключевые преимущества и недостатки. Приводятся результаты применения структурного подхода к построению сценариев с использованием данных опроса экспертов по основным направлениям долгосрочного социально-экономического развития. Предлагается двухшаговая процедура, в рамках которой факторы упорядочиваются по важности для долгосрочного развития и выстраиваются связи между ними. Описываются полученные три сценария.
Ключевые слова: сценарии, прогноз, структурный метод, социально-экономическое развитие, опрос, анализ факторов, зависимость факторов, уровень связи, кластеры, матрица связей.
DOI: 10.47711/0868-6351-205-60-71
Введение. Одним из основных элементов долгосрочного анализа и прогнозирования, определяющих специфику данной деятельности, является необходимость работать с высокой и растущей во времени неопределенностью.
Для того чтобы нарастание неопределенности не обессмыслило прогноз, необходимо найти способ управлять ею, обеспечивая при этом приемлемый уровень качества разработанного «образа будущего» (с точки зрения таких критериев, как вероятность реализации, внутренняя согласованность и проч.).
При этом возникающая неопределенность может быть обусловлена различными факторами, в частности, неопределенностью поведения в средне- и долгосрочной перспективе отдельных экономических агентов (прежде всего, речь идет о государстве и крупном бизнесе). Инновационная неопределенность связана с возникновением на прогнозном периоде качественно новых факторов или ограничений развития, которые не ожидались на момент формирования прогноза. Субординационная неопределенность обусловлена наличием определенных связей между анализируемым объектом и подсистемой, которая является частью большей системы. Соответственно, изменения в общей системе должны оказать то или иное влияние на состояние анализируемого объекта. Так, например, глобальные научно-технологические тенденции формируют (до определенной степени) научно-технологическую повестку в России.
Для структурирования и снижения степени указанных неопределенностей используют сценарный подход, в рамках которого неопределенности могут быть описаны
1 Работа выполнена в рамках программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2024 г. (ТЗ-52) и проекта «Горизонт 2040», который был запущен в ноябре 2022 г. Агентством стратегических инициатив и Российским экспортным центром.
Авторы выражают благодарность ведущему эксперту ЦМАКП Волкову Р.Г. за ценные рекомендации в рамках проведения опроса.
в терминах вероятности реализации (более или менее высокой) и оцениваемого срока возникновения/реализации. Таким образом, сценарии представляют собой набор внутренне связанных и непротиворечивых высказываний о принципиальных вариантах развития ситуации (включая поведение субъектов экономики, развитие внешней ситуации и т. д.) в той или иной предметной сфере. Сценарный подход предполагает формирование нескольких внутренне непротиворечивых вариантов описания будущего (сценариев), различающихся набором контролируемых параметров2) и в совокупности охватывающих все (или почти все) пространство возможных вариантов развития событий.
Сценарный подход. Сценарный подход для прогнозирования социально-экономического и научно-технического развития активно начали применять изначально в военной сфере, что было обусловлено вопросами безопасности. В частности, концепция сценарного прогнозирования в ее текущем понимании возникла после окончания Второй мировой войны как метод военного планирования. ВВС США начали применять данный подход для оценки возможных действий противников и, соответственно, подготовки ответа на эти действия. Большой вклад во внедрение сценарного подхода как метода управления неопределенностью внесло Минобороны США в 1950-е годы3 [1].
Однозначного определения термина «сценарий» не существует [2-4]. Как отмечается в [5], сценарии представляют собой обобщенный термин для качественно разных подходов к прогнозированию. В [6] сценарии определяются как вербальное описание возможного состояния или динамики развития объекта исследования в будущем, которые основываются на количественных и в некоторых случаях качественных оценках экспертов.
Сценарии представляют собой гипотетические последовательности событий, построенные с целью сфокусировать внимание на причинно-следственных связях процессов и тех или иных действиях лиц, принимающих решения [7].
Сценарии - это описания путешествий в возможное будущее, которые отражают различные предположения о том, как будут развиваться текущие тенденции, как проявятся критические неопределенности и какие новые факторы окажут воздействие [8].
В целом в западной литературе сценарии, как правило, понимаются как некое подробное словесное описание ситуации в будущем. Так, многие авторы (в частности, в [9]) отмечают, что сценарий должен включать в себя следующее:
- описание возможной будущей ситуации (концептуальное будущее [10]);
- пути развития, которые могут привести к такой будущей ситуации.
Существуют различные классификации сценариев, в том числе в зависимости:
- от горизонта прогнозирования - краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные;
- от уровня агрегирования - макроуровень, мезоуровень и микроуровень;
- от подхода к прогнозированию - нормативные и поисковые.
Наиболее значимым представляется разделение на нормативные и поисковые сценарии.
Нормативный сценарий предполагает выделение конечной цели в будущем и рассмотрение возможных путей ее достижения.
В [11] нормативные сценарии разбиваются на два типа - нормативные сценарии сохранения и нормативные сценарии трансформации.
2 Возможно, отражающих различную логику развития в отдельных вариантах будущего.
3 В 1960-е годы Герман Кан, который на тот момент работал в американской корпорации RAND, усовершенствовал сценарии как инструмент прогнозирования. Впоследствии он стал одним из ведущих футурологов страны, в частности, следует отметить его вклад в развитие военного сценирования, в том числе, «лестницу эскалации», последовательно описывающую варианты шагов, которые могут привести к состоянию «война» в разных обстоятельствах, и «Машину судного дня». Следует отметить, что корпорация RAND и в настоящее время выступает одной из наиболее авторитетных структур в сфере долгосрочного прогнозирования.
В сценарии сохранения исследуются способы достижения поставленной цели при существующей структуре объекта. Данный тип сценария основывается на сохранении структуры объекта и приспособлении ее к требуемой траектории развития. Такой вариант сценариев может быть реализован как с использованием математического оптимизационного инструментария, так и с применением качественных методов анализа.
В сценарии трансформации, как правило, ставится цель, которая не может быть достигнута при существующей структуре объекта. В связи с этим расчет сценариев проводится в основном с использованием техники ретрополяции. Результатом такого сценирования являются цели-образы будущего, необходимые для достижения поставленной задачи.
В рамках поискового сценирования точкой отсчета выступает текущее состояние системы, и исследуются возможные состояния, к которым она может прийти при реализации тех или иных тенденций.
Данный вид сценирования применяется в случаях, когда требуется структурировать неопределенность относительно будущих состояний анализируемого объекта и обычно рассматриваются наиболее вероятные сценарии.
Общепризнанной классификации подходов к построению сценариев не существует: существуют различные подходы и применяемые в их рамках методы [12]. Так, например, в [13] выделяются пять основных подходов: сценарии на базе экстраполяции данных, формализованные сценарные техники, морфологический анализ, интуитивная логика, нормативно-нарративные сценарии.
В [14] среди подходов получения сценариев выделяют анализ альтернативного будущего, построение «конуса вероятности» (cone of plausibility), морфологический анализ, множественные сценарии, простые сценарии и «мозговой штурм».
Можно классифицировать подходы и несколько иначе4, при этом они могут применяться не только в чистом виде, но и в виде комбинации элементов различных подходов.
В частности, традиционным подходом для российского долгосрочного социально-экономического прогнозирования стало использование морфологического подхода к сценированию, который включает в себя элементы вероятностного подхода и метода сценарных матриц [15-17].
Морфологический подход основан на выделении того или иного главного фактора и на работе с вариантами развития, связанными с неопределенностями, относящимися именно к данному (главному) фактору: построение соответствующих матриц/деревьев сценариев, где в узлах соответствующих графов - выбор того или иного исхода неопределенности (например, США и Китай смогут договориться/перейдут к открытому конфликту), широкое применение техники сценарных осей [18; 19]. К числу достоинств морфологического подхода, прежде всего, относится внутренняя целостность разрабатываемых сценариев, поскольку все противоречия контролируются и, по возможности, выносятся на уровень «сценарных развилок».
Наиболее уязвимый для критики аспект морфологического подхода - высокая роль субъективных взглядов в процессе формирования сценариев. При ошибке на уровне первичных предположений о том, какие факторы являются ключевыми, а какие - нет, вся конструкция сценариев может оказаться ошибочной.
Данный недостаток существенно смягчается в рамках реализации метода альтернативных сценариев, получившего распространение в США (в том числе, в военно-политическом анализе5) и ограниченно применяемого в настоящее время в России. Данный подход к сценированию носит название структурного подхода.
4 Классический метод, метод построения сценарных матриц, метод альтернативных сценариев, вероятностный подход к сценированию, метод «Неизбежное будущее».
5 В качестве примера можно привести классический доклад Национального совета по разведке [20].
В его рамках отказываются от распространенного разделения на сценарии (например, базовый, оптимистический и пессимистический) на основе нескольких сценарных развилок, а оперируют равноправными альтернативными сценариями, каждый из которых представляет собой «набор» некоторых тенденций, опирающихся на специфический набор драйверов (факторов), определяющий особенности именно данного сценария, его отличия от любых других. В этом смысле конкретный сценарий (формирующийся вокруг выделенных факторов) становится своего рода смысловой осью, структурирующей вокруг себя в качестве основного все остальные факторы и (менее значимые) сценарии6.
При этом полученные сценарии могут содержать общие (пересекающиеся) составляющие, однако в общем случае могут существенно отличаться по набору входящих в них факторов.
Методика исследования. Целью применения метода альтернативных сценариев (структурного подхода к сценированию) является достижение максимальной формализации процесса отбора факторов и связей между ними, составляющих тот или иной сценарий. Исследование предполагает следующие этапы.
Этап I - выделение важнейших факторов, формирующих тренды будущего периода на основе «мозгового штурма». Данный этап совпадает с первым этапом реализации морфологического подхода к сценированию.
Этап II. Оценка важности/значимости с точки зрения долгосрочного развития каждого выбранного фактора, вошедшего в перечень.
Этап III. Оценка тесноты связи между выделенными факторами.
Этап IV. Группировка выделенных факторов на основе субъективно оцененных экспертами характеристик тесноты связи между ними (чем теснее связь внутри группы факторов, тем ближе факторы расположены друг относительно друга в пространстве), а также их важности/значимости.
Этап V - формирование отдельных сценариев на основе выделенных групп факторов. При этом очевидно, что некоторые факторы могут находиться на пересечении нескольких групп и, таким образом, иметь отношение к нескольким сценариям.
Полученные в результате реализации структурного подхода сценарии (в отличие от построенных в рамках морфологического подхода) различаются самим набором действующих в них сценарных факторов, а не выбором сценарных развилок в рамках конкретного набора факторов.
Этап I. На основе «мозгового штурма» и проведенных пилотных предварительных опросов экспертов авторами был сформирован следующий перечень из 21 -го фактора (табл. 1).
Для реализации Этапов II-III авторами была разработана анкета для опроса экспертов. Анкета состоит из двух частей. В первой части экспертам предлагается оценить уровень важности того или иного фактора для долгосрочного развития по десятибалльной шкале, где 0 означает полное отсутствие воздействия данного фактора и 1 - очень слабую его значимость, а 10 - определяющую значимость для долгосрочного развития. Во второй части экспертам предлагается заполнить матрицу связей между всеми факторами, проставить коэффициент, характеризующий тесноту связей между направлениями А и Б в диапазоне от 0 (связь отсутствует в принципе) и 1 (связь очень слабая) до 10 (прямая каузальная обусловленность). При этом с учетом симметричности матрицы связей эксперты заполняют только ее нижнюю левую часть. Предполагается, что чем выше теснота связи между факторами, тем ближе они находятся в пространстве, образованном факторами, меньше «расстояние» между ними.
6 В этом смысле, например, в рамках сценария «Российско-американское противостояние» другие факторы и ожидаемые события, включая ближневосточные, структурируются вокруг него. А в сценарии «Большой ближневосточный конфликт» уже российско-американские отношения (наряду с другими факторами и их группами) формируются вокруг логики кризисных событий на Ближнем Востоке.
Таблица 1
Описание перечня факторов
№ Краткое наименование фактора Комментарий
1 Центры силы Выход из моноцентрической модели мировой экономики и политики, пе-
реструктурирование в систему конкурирующих/борющихся центров по-
литической и экономической силы
2 Новые лидеры Дрейф центров развития производства и технологий в страны бывшего
«глобального юга», восход новых суперэкономик
3 Деурбанизация Частичная «высокотехнологичная деурбанизация» в технологически раз-
витых странах
4 Восход Африки, Демографическим полюсом мира становится в значительной мере так
закат Европы: называемая «черная Африка», население которой растет; в Европе
демография и Японии сокращается
5 «Интернет всего», Повсеместная связность, «интернет всего», автономный транспорт. Новая робо-
роботы тизация, обеспечивающая индивидуализацию кастомизацию производства
6 Искусственный Развитый искусственный интеллект (в том числе генеративный) в критически
интеллект (ИИ) важных сферах, включая здоровье человека, оборону, транспорт и т. д.
7 Метавселенные Распространение «национальных» и корпоративных цифровых метавсе-
(МВ) ленных, со своей экономикой, культурными посланиями и др.
8 Изменение климата Как непосредственное, так и косвенное системное влияние изменчивости
климата (включая экстремальные погодные явления) на хозяйственную
деятельность
9 «Водный стресс» Сокращение физической и экономической доступности водных ресурсов
в населенных регионах мира
10 Массовые миграции Перемещение из неблагополучных регионов (в том числе по климатиче-
ским причинам)
11 Коррекция генома (Не)терапевтическая коррекция генома человека (возможно, на нелегаль-
ном рынке)
12 Новая ядерная Замыкание ядерного топливного цикла, реакторы четвертого поколения,
энергетика атомные станции малой мощности и др.
13 Умная электрификация Повсеместная «электрификация» транспорта и быта, умные энергосети
различного уровня с использованием накопителей энергии, распреде-
ленной генерации и т. д.
14 Клеточные технологии Включая прямое управление свойствами живых организмов, выращивание
сельского хозяйства продуктов питания из клеточных культур
15 Новая еда Важный социальный аспект: накопление «на потребительских полюсах»
(как внутри крупных стран, так и между государствами) противоположных
по содержанию «пакетов»: дорогого качественного «экологически чистого»
с прослеживаемыми свойствами традиционного продовольствия, включая
мясо/дешевого массового производства синтезированного белка и еды
из нетрадиционного белка для бедных стран и групп населения
16 Еда как лекарство Использование продовольствия для профилактики заболеваний и (или) ле-
чения инфекций
17 Новая медицина Распространение медицинской роботизации и качественно новых меди-
цинских препаратов
18 Трансплантация Рынок «выращенных/напечатанных органов» для трансплантации. Искус-
ственная матка
19 Прослеживаемость Повсеместная цифровая прослеживаемость «здорового/социально (корпо-
ративно) одобряемого поведения» человека
20 Освоение Арктики Активное освоение Арктики и дна Мирового Океана (в том числе с ис-
и Океана пользованием космических технологий)
21 Поселение в космосе Постоянные поселения на Луне и околоземной орбите (на «тяжелых дол-
говременных орбитальных станциях» (ДОС)), малотоннажное произ-
водство, ударные вооружения в космосе
Этап IV-Этап V. Группировка факторов производится на основе полученных результатов опроса и предполагает следующие шаги:
- анализ распределения полученных ответов респондентов с целью выявления согласованности мнений;
- расчет среднего уровня значимости каждого фактора для долгосрочного развития (как средней арифметической мнений экспертов);
- расчет матрицы средних коэффициентов тесноты связи (как средней арифметической мнений экспертов);
- контроль за корректностью заполнения матрицы тесноты связей респондентами.
Выделение групп проводится на основе метода построения графов. Реализация данного подхода для цели настоящего исследования предполагает следующие особенности:
- цвет каждого объекта (фактора) задается в зависимости от его уровня значимости для долгосрочного социально-экономического развития;
- связи между объектами (факторами) имеют двусторонний характер, степень тесноты связи также отображается цветом на графе.
Важным условием для выделения группы является наличие хотя бы одной парной связи высокого уровня между факторами, входящими в группу.
Экспертная панель. Панель экспертов для опроса формировалась из экспертов всех треков проекта «Горизонт-2040»: экология и климат, демография, технологии, космос, продовольствие, здравоохранение и пандемия, энергетика, экономика, социо-культура, Россия как субъект. Помимо этого, к опросу привлекался ряд экспертов авторитетных организаций в сфере прогнозирования развития экономики, науки и технологий, не входящих в состав экспертных групп проекта «Горизонт-2040».
Всего было получено 48 заполненных анкет, из них 43 эксперта заполнили обе части анкеты, 5 экспертов - только первую часть.
Оценка значимости факторов производилась с учетом 48 анкет (43 заполнены полностью и 5 - частично), а анализ связей между факторами - с учетом 43 анкет, заполненных полностью. При этом анализ показал, что учет пяти частично заполненных анкет достаточно слабо меняет уровень значимости и порядок ранжирования факторов.
Результаты исследования: формальный анализ. Анализ согласованности мнений экспертов показал, что есть группа факторов, по которым наблюдается консенсус мнений экспертов (например, развитие искусственного интеллекта и «интернета всего», формирование «центров силы»), а есть группа факторов, по которым консенсуса мнений нет, - более нишевые факторы (например, «Поселение в космосе»). Однако важно отметить, что по наиболее значимым факторам консенсус мнений отмечается. Основные характеристики распределения полученных ответов на первую часть анкеты представлены ниже (табл. 2).
Таким образом, наиболее значимыми факторами эксперты считают:
- искусственный интеллект;
- формирование центров силы;
- «интернет всего», роботов;
- новую медицину;
- прослеживаемость.
Наименее значимыми и наиболее волатильными с точки зрения оценок экспертов факторами являются:
- коррекция генома;
- еда как лекарство;
- деурбанизация;
- метавселенные;
- поселение в космосе.
Анализ тесноты связи между факторами позволил выделить наиболее связные между собой пары по итогам расчета средних уровней значимости и средней тесноты связи.
Был рассчитан «рейтинг» фактора как произведение среднего уровня значимости и средней тесноты связи, нормированных на их максимальные значения. Также факторы были проранжированы с точки зрения места, на котором они находятся как по средней значимости фактора, так и по средней тесноте связи (табл. 3).
Таблица 2
Основные характеристики распределения значимости факторов
№ Фактор Среднее значение Минимальное значение Максимальное значение Стандартное отклонение Коэффициент вариации, %
6 Искусственный интеллект (ИИ) 8,4 5 10 1,5 17
1 Центры силы 8,1 0 10 2,1 26
5 «Интернет всего», роботы 7,7 0 10 2,1 27
17 Новая медицина 7,2 2 10 2,0 28
19 Прослеживаемость 7,2 2 10 2,4 33
13 Умная электрификация 7,1 3 10 2,1 30
12 Новая ядерная энергетика 7,0 2 10 2,2 32
2 Новые лидеры 6,7 2 10 2,2 32
8 Изменение климата 6,6 0 10 2,4 36
10 Массовые миграции 6,5 3 10 2,0 31
18 Трансплантация 6,3 0 10 2,5 39
4 Восход Африки, закат Европы:
демография 6,2 0 10 2,6 42
14 Клеточные технологии
сельского хозяйства 6,2 2 10 2,2 36
9 Водный стресс 6,1 2 10 2,3 38
20 Освоение Арктики и Океана 5,8 1 10 2,3 39
15 Новая еда 5,7 0 10 2,1 37
11 Коррекция генома 4,9 0 10 2,7 56
16 Еда как лекарство 4,9 0 10 2,8 57
3 Деурбанизация 4,9 0 10 2,3 48
7 Метавселенные (МВ) 4,8 0 10 2,3 48
21 Поселение в космосе 4,4 0 10 2,6 59
Источник: рассчитано авторами по данным ответов экспертов.
Таблица 3
Ранжирование факторов по среднему уровню значимости для долгосрочного развития и средней тесноте связи
№ Фактор Средняя значимость Средняя теснота связи Рейтинг Место по средней значимости Место по средней тесноте связи
1 Центры силы 8,1 4,6 83 2 5
2 Новые лидеры 6,7 4,7 69 8 4
3 Деурбанизация 4,9 4,0 43 19 13
4 Восход Африки, закат Европы:
демография 6,2 4,0 54 12 15
5 «Интернет всего», роботы 7,7 4,7 81 3 3
6 Искусственный интеллект (ИИ) 8,4 5,4 100 1 1
7 Метавселенные (МВ) 4,8 3,1 32 20 21
8 Изменение климата 6,6 4,5 65 9 6
9 Водный стресс 6,1 4,0 54 14 14
10 Массовые миграции 6,5 4,1 58 10 11
11 Коррекция генома 4,9 3,2 35 17 19
12 Новая ядерная энергетика 7,0 3,8 58 7 17
13 Умная электрификация 7,1 3,9 62 6 16
14 Клеточные технологии сельского
хозяйства 6,2 4,4 60 13 7
15 Новая еда 5,7 4,3 54 16 8
16 Еда как лекарство 4,9 3,7 40 18 18
17 Новая медицина 7,2 4,9 77 4 2
18 Трансплантация 6,3 3,1 44 11 20
19 Прослеживаемость 7,2 4,1 65 5 12
20 Освоение Арктики и Океана 5,8 4,2 53 15 10
21 Поселение в космосе 4,4 4,2 40 21 9
Источник: составлено авторами по данным ответов экспертов.
В результате нами выделяются следующие группы факторов (табл. 4).
Таблица 4
Матрица факторов в пространстве «значимость-теснота связи»
Значимость
Низкая Высокая
5. «Гравитационные колодцы» 1. «Центры скоплений»
Деурбанизация Поселение в космосе Новая еда Искусственный интеллект «Интернет всего», роботы Центры силы Новая медицина Новые лидеры Изменение климата Высокая 8
3. «Главная последовательность» ЕЕ а и
Восход Африки Водный стресс Массовые миграции Клеточные технологии сельского хозяйства Я т о н с и Н
Прослеживаемость Освоение Арктики и Океана яа акз §
2. «Пылевые облака» 4. «Одинокие звезды» И
Коррекция генома Метавселенные Еда как лекарство Новая ядерная энергетика Умная электрификация Трансплантация
Первая, «Центры скоплений» - наиболее важные («весомые») факторы с точки зрения экспертов по уровню значимости для долгосрочного развития, имеющие при этом большое количество значимых связей с другими факторами (тем самым, структурирующие вокруг себя другие факторы). Это такие факторы, как: Искусственный интеллект, «Интернет всего», Новая медицина, Центры силы.
Вторая, противоположная ей по характеру, группа «Пылевые облака» - наименее важные факторы с точки зрения экспертов - как по уровню «веса», значимости для долгосрочного развития, так и по тесноте связей с другими факторами. Это, в частности, Коррекция генома, Метавселенные, Еда как лекарство.
Третья группа - факторы «главной последовательности» - средние и по значимости, и по составу связей с другими факторами, такие, например, как: Водный стресс, Массовые миграции, Восход Африки.
Четвертая группа. «Одинокие звезды» - факторы, достаточно значимые, весомые, с точки зрения долгосрочного развития, но слабо связанные с большинством других. К их числу относятся: Новая ядерная энергетика, Умная электрификация, Трансплантация.
Наконец, пятая группа, «Гравитационные колодцы» - факторы, характеризующиеся невысокой значимостью для долгосрочного развития, но при этом структурирующие пространство вокруг себя, будучи тесно связанными с другими факторами (в частности, Поселение в космосе, Деурбанизация, Новая еда).
Результаты исследования: группировка факторов. На основе полученной матрицы тесноты связей факторов был построен граф, характеризующий связи между факторами. Особенности построения графа:
- учитывается уровень значимости фактора для долгосрочного социально-экономического развития, полученный по итогам обработки результатов анкетирования экспертов в части 1 опросного листа. Размер круга с номером фактора определяется уровнем значимости. Используется следующая шкала уровней значимости:
ф - от 7,5 баллов и более;
О - от 7,0 до 7,5 баллов;
@ - от 6 до 7 баллов;
(V) - от 5 до 6 баллов; О - менее 5 баллов.
- Связь, определяемая значением оценки тесноты связи между факторами, задается как соединительная направленная линия от фактора В к фактору А.
Т линии показывает «тесноту связи» между объектами, или «близость» в пространстве в соответствии со следующей шкалой:
- - оценка тесноты связи от 8 баллов и более;
---- оценка тесноты связи от 7 до 8 баллов;
- ■ _ ■ _ ■ - оценка тесноты связи от 6 до 7 баллов;
................ - оценка тесноты связи менее 6 баллов.
Ниже представлен граф при уровне значимости 4,5 балла (Рисунок).
Рисунок. Группировка сценарных факторов при уровне значимости 4,5 балла
Анализ полученного графа позволяет выявить, что сценарные факторы распределились на три группы факторов - потенциальные основы для сценариев. При этом группы имеют пересекающуюся область. В ней находятся факторы, которые можно рассматривать как сценарные инварианты, поскольку по ним происходит пересечение групп.
Итоговые группы-сценарии выглядят следующим образом.
Группа 1 «Цифровой мир/город»
Данная группа представлена следующими факторами:
- фактор 3 «Деурбанизация»;
- фактор 5 «Интернет всего», роботы»;
- фактор 6 «Искусственный интеллект»;
- фактор 7 «Метавселенные»;
- фактор 13 «Умная электрификация»;
- фактор 17 «Новая медицина»;
- фактор 19 «Прослеживаемость»
Важно отметить, что максимальные по силе связи из всех образует треугольник -фактор 5, фактор 6 и фактор 19.
Группа 2 «Человек и здоровье»
Данная группа представлена следующими факторами:
- фактор 5 «Интернет всего», роботы»;
- фактор 6 «Искусственный интеллект»;
- фактор 11 «Коррекция генома»;
- фактор 14 «Клеточные технологии сельского хозяйства»;
- фактор 15 «Новая еда»;
- фактор 16 «Еда как лекарство»;
- фактор 17 «Новая медицина»;
- фактор 18 «Трансплантация»;
- фактор 21 «Поселение в космосе»
Группа 3 «Геополитика»
Данная группа формируется следующими факторами:
- фактор 1 «Центры силы»;
- фактор 2 «Новые лидеры»;
- фактор 4 «Восход Африки, закат Европы: демография»;
- фактор 8 «Изменение климата»;
- фактор 9 «Водный стресс»;
- фактор 10 «Массовые миграции»;
- фактор 20 «Освоение Арктики и Океана»
Особняком стоит фактор 12 «Новая ядерная энергетика».
Первый долгосрочный сценарий развития, понимаемый в рамках данного подхода как процесс, формируемый специфическим набором тесно связанных драйверов, может быть охарактеризован как сценарий «цифрового мира».
В его ядре три высокозначимых фактора, связанные почти со всеми остальными: «Интернет всего», роботизация», «Искусственный интеллект» и «Прослеживаемость». Менее значимы факторы в данной группе «деурбанизация», «метавселенные», «умная электрификация», «новая медицина».
Второй сценарий глобального развития, который может быть охарактеризован как сценарий «Человек и здоровье», формируется вокруг хорошо связанных друг с другом факторов «Интернет всего», роботы», «Искусственный интеллект», «Коррекция генома», «Клеточные технологии сельского хозяйства», «Новая еда», «Еда как лекарство», «Новая медицина», «Трансплантация», «Поселение в космосе».
Факторы «Интернет всего, роботы», «Искусственный интеллект» и «Новая медицина» являются инвариантными для обоих сценариев и, очевидно, заслуживают повышенного внимания.
Наконец, третий сценарий развития - «Геополитика» - формируется вокруг взаимосвязанных факторов: «Центры силы», «Новые лидеры», «Восход Африки, закат Европы: демография», «Изменение климата», «Водный стресс», «Массовые миграции», «Освоение Арктики и Океана». Отметим, что в «геополитическом» сценарии технологии не являются ключевыми драйверами, а драйверы связаны часто с факторами риска («водный стресс», «демографический закат Европы») или нагрузки («климат», «миграции»).
Особняком стоит фактор ядерной энергетики - он в той или иной мере связан со всеми тремя группами, но с очень ограниченным числом сопряженных факторов. Поэтому он является «почти консенсусным» - но все же «выколотой» точкой.
Важно отметить, что при выделении этих объединяющих сценарии факторов учитывались не только количество связей, но уровень их тесноты. Так, лишь три фактора -«Интернет всего», «Искусственный интеллект» и «Новая медицина» имеют большое количество связей с другими факторами (не менее семи связей при уровне значимости 5,5 балла и при этом хотя бы три из них - 7 баллов и более). Таким образом, эти факторы выступают как связующие и пересекаются для разных сценариев.
Заключение. Проведенный анализ позволяет заключить, что наиболее распространенным в отечественной практике подходом к построению сценариев средне- и долгосрочного социально-экономического и научно-технологического развития страны выступает морфологический подход, сочетающий в себе элементы вероятностного подхода и сценарных матриц. К числу его достоинств относятся внутренняя целостность разрабатываемых сценариев, оценка вероятности реализации того или иного сценария, визуализация. Основным недостатком его является достаточно высокая роль субъективных взглядов при формировании первичных гипотез относительно ключевых факторов и возможных сценарных развилок. В работе показано, что этот недостаток можно существенно смягчить при применении структурного подхода, в рамках которого отказываются от сценарных развилок в пользу равнозначных альтернативных сценариев, которые формируются как набор факторов, тенденций, специфических для того или иного сценария. В этом отношении структурный подход выступает как дополнение к морфологическому подходу - применение двух подходов и сопоставление полученных сценариев позволит существенно снизить уровень субъективизма экспертов.
Применение структурного подхода на базе проведенного опроса экспертов ключевых направлений социально-экономического и научно-технологического развития страны позволило разработать три сценария. Первый - «Цифровой мир» формируется вокруг развития искусственного интеллекта, масштабной роботизации, интернета всего и прослеживаемости. Второй - «Человек и здоровье» включает развитие искусственного интеллекта и интернета всего, но при этом предполагает активное развитие технологий, связанных с жизнью и здоровьем человека (коррекция генома, новая медицина, трансплантация, клеточные технологии сельского хозяйства, новая еда и проч.). Третий сценарий - «Геополитика» учитывает факторы геополитического развития («новые лидеры», «центры силы»), факторы риска («водный стресс», «демографический закат Европы») и нагрузки (изменение климата, массовые миграции).
Литература / References
1. Daum J. How scenario planning can significantly reduce strategic risks and boost value in the innovation chain // The New Economy Analyst Report. 2001. September 8.
2. Amer M., Daim T., Jetter A. A Review of scenario planning // Futures. 2013. No. 46. Pp. 23-40.
3. Araùjo W., Casimiro A. Prospective scenarios: Systematic review at lisa, emerald, scopus and web of science //Digital Journal of Library and Information Science. 2019. No. 18. Pp. 1-21. URL: https://doi.org/10.20396/ RDBCI.V18I0.8656945
4. Spaniol M., Rowland N. Defining scenario// Futures & foresight science. 2019. No. 1 (1). Pp. 1-13. URL: https:// onlinelibrary.wiley. com/doi/full/10.1002/ffo2.3
5. Roubelat F. Scenario planning as a networking process // Technological Forecast and Social Change. 2000. No. 65. Pp. 99-112.
6. Warfield J. An Overview of Futures Methods. Slaugher R. (Ed.), 1996. 256p.
7. Kahn H., Wiener A. The Year 2000 — A Framework for Speculation on the Next Thirty-Three Years, New York. Macmillan. 1967. Pp. 705-732.
8. UNEP (UnitedNations Environment Programme): GEO 3 Global environment outlook 3. Past: Present and Future Perspectives, 2002. 466p.
9. Greeuw S. et al. Cloudy Crystal Balls: An assessment of recent European and global Scenario studies andModels. Copenhagen: European Environment Agency. 2000. 116p.
10. MagrukA. Uncertainties, knowledge, andfutures in foresight studies — A case of the industry 4.0 // Foresight and STIGovernance. 2000. No. 14 (4). Pp. 20-33. URL: https://doi. org/10.17323/2500-2597.2020.4.20.33
11. Borjeson L., Hojer M., Dreborg K., Ekvall T., Finnveden G. Scenario types and techniques: Towards a user's guide//Futures. 2006. No. 38. Pp. 723-739.
12. Bishop P., Hines A., Collins T. The current state of scenario development: An overview of techniques // Foresight. 2007. No. 9 (1). Pp. 5-25. URL: https://doi.org/10.1108/14636680710727516
13. Kosow H., Gaßner R. Methods of Future and Scenario Analysis: Overview, Assessment, and Selection Criteria (DIE Studies, 39). Bonn: Deutsches Institut für Entwicklungspolitik gGmbH, 2008. 133 p.
14. Dhami M., Wicke L., Onkal D. Scenario generation and scenario quality using the cone of plausibility //Futures.
2022. No. 142. Pp. 1-11.
15. Широв А.А. Развитие российской экономики в среднесрочной перспективе: риски и возможности // Проблемы прогнозирования. 2023. № 2 (197). С. 6-17. DOI: 10.47711/0868-6351-197-6-17. [Shirov A.A. Razvitie rossiyskoy ekonomiki v srednesrochnoy perspektive: riski i vozmojnosti // Problemy prognozirovaniya. 2023. No. 2 (197). Pp. 6-17. (In Russ.)]
16. Широв А., Гусев М. Разработка сценарных условий как ключевой этап подготовки экономического прогноза, 2011. URL: https://ecfor.ru/publication/razrabotka-stsenarnyh-uslovij-kak-etap-podgotovki-prognoza/ [Shirov A., GusevM. Razrabotka stsenarnyih usloviy kakklyuchevoy etappodgotovki ekonomicheskogoprognoza, 2011. (In Russ.)]
17. Широв А., Колпаков А. Целевой сценарий социально-экономического развития России с низким уровнем нетто-выбросов парниковых газов до 2060 года // Проблемы прогнозирования. 2023. № 6 (201). С. 53-66. DOI: 10.47711/0868-6351-201-53-66. [Shirov A., Kolpakov A. Tselevoy stsenariy sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya Rossii s nizkim urovnem netto-vyibrosovparnikovyih gazov do 2060 goda //Problemy prognozirovaniya.
2023. No. 6 (201). Pp. 53-66. (In Russ.)]
18. Van't Klooster S., Van Asselt M. Practicing the Scenario-Axes Technique //Futures. 2006. No. 38 (1). Pp. 15-30. URL: https://doi. org/10.1016/j.futures. 2005.04.019
19. K. Van der Heijden Scenarios: the Art of Strategic Conversation Wiley, England. 1996. 384 p.
20. Mapping The Global Future: Report of the National Intelligence Council's 2020 Project Paperback. 2005. February 2, 120 p.
Статья поступила в редакцию 13.02.2024. Статья принята к публикации 14.03.2024.
Для цитирования: Д.Р. Белоусов, Е.М. Сабельникова. Об опыте применения структурного подхода к сценированию долгосрочного социально-экономического развития с использованием опросного метода // Проблемы прогнозирования. 2024. № 4 (205). С. 60-71. БО!: 10.47711/0868-6351-205-60-71
Summary
EXPERIENCE OF APPLYING STRUCTURAL APPROACH TO SCENARIO PLANNING FOR LONG-TERM SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT USING
THE SURVEY METHOD
D.R. BELOUSOV, Cand. Sci. (Econ.), Center for Macroeconomic Analysis and Short-Term Forecasting, Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia Scopus Author ID: 24337605600
E.M. SABEL'NIKOVA, Center for Macroeconomic Analysis and Short-Term Forecasting, Institute of Economic Forecasting, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
Scopus Author ID: 56610174800
Abstract. The article examines main approaches to creating scenarios for long-term socio-economic development and identifies their key advantages and disadvantages. The results of applying a structural approach to constructing scenarios using data from a survey of experts in the main areas of long-term socio-economic development are presented. A two-step procedure is proposed where the factors are ordered by significance for long-term development and relationships between them are identified. The resulting three scenarios are described.
Keywords: scenarios, forecast, structural method, socio-economic development, survey, factor analysis, factor dependence, level of relationship, clusters, matrix of relationships.
Received 13.02.2024. Accepted 14.03.2024.
For citation: D.R. Belousov and E.M. Sabel 'nikova. Experience of Applying Structural Approach to Scenario Planning for Long-Term Socio-Economic Development Using the Survey Method // Studies on Russian Economic Development. 2024. Vol. 35. No. 4. Pp. 508-517. DOI: 10.1134/S1075700724700060
