Файл: Баймуратов, У. Б. Экономическая эффективность и границы применения вычислительной техники.pdf

тентов и темпами роста промышленности и народного хо­ зяйства, темпами увеличения инвестиций и другими эко­ номическими показателями принципиального характера.

Для определения будущей динамики развития техни­ ки достаточно проанализировать фактическую информа­ цию за период от 3 до 5 лет, так как от момента подачи заявок на изобретение до момента выдачи авторского свидетельства обычно проходит от полутора до трех лет.

В распоряжении прогнозиста имеется много разновид­ ностей методов, основанных на патентной информации. Это технико-экономический анализ изобретения по баль­ ной системе, оценка технико-экономической значимости изобретения, изучение количества изобретений с учетом их качественных параметров и т. д.

Методы, основанные на изучении патентной информа­ ции, могут быть очень плодотворными при прогнозирова­ нии новых типов вычислительной техники, особенно ЭВМ, их ведущих технических параметров, например, произво­ дительности машин.

теоретическим основанием следует выделить три возмож­ ных подхода: «нормативный», «инерционный», а также сочетание того и другого. Рассмотрим это более подробно. «Нормативный подход» предполагает наличие заранее установленной конкретной потребности во внедрении вы­ числительной техники в народное хозяйство, которую не­ обходимо удовлетворить в прогнозируемом будущем. Он предусматривает, во-первых, постановку целей и задач развития вычислительной техники, во-вторых, определе­ ние путей достижения поставленных целей и задач и, в-третьих, предвидение экономических последствий при­ менения как отдельных видов, так и всей совокупности вычислительной техники. При этом возможна вариант­ ность в постановке целей и задач, в средствах их реализа­ ции, и как следствие ее, допустима вариация и экономи­ ческой эффективности.

119

Нормативный метод базируется на теории графов или «дерева целей». Структура «дерева целей» включает в себя генеральную цель, способы ее достижения, научнотехнические, экономические и организационные пробле­ мы и задачи, решение которых обязательно для достиже­ ния поставленной цели. Генеральной целью создания автоматизированных систем управления является совер­ шенствование управления и планирования народного хо­ зяйства и его отраслей, что, в конечном счете, обеспечит дальнейшее повышение производительности общественно­ го труда и ускорение темпов экономического роста.

В конкретном плане это означает рост производитель­ ности живого труда на предприятиях, улучшение исполь­ зования материальных и финансовых ресурсов, повыше­ ние оперативности управления и рост качества принимае­ мых решений и др. К задачам, указываемым в структуре «дерева целей» по созданию АСУ, относится разработка методических материалов, унифицирование проектной документации, внедрение типовых проектов решений по АСУ, автоматизация программирования, упорядочение отчетности и т. д.

После решения этих и других задач открываются воз­ можности для реализации проблем следующего уровня: организация программ проектирования, математическое обеспечение АСУ, разработка экономико-математических методов, создание технических средств, подготовка кад­ ров и др.

Нормативное прогнозирование в силу своей большой надежности и высокой реалистичности бесспорно имеет благоприятную перспективу в смысле практического ис­ пользования. Но в настоящее время оно вряд ли приме­ нимо, так как требует таких исходных данных, которые пока не существуют. Мы имеем в виду прежде всего от­ сутствие сведений о перспективных объемах перерабаты­ ваемой информации. Кстати заметим, что таковых не бы­ ло в прошлом и нет сейчас.

«Инерционный» подход предполагает распространение сложившихся тенденций и закономерностей в развитии и применении вычислительной техники на перспективный период. Он дает однозначные данные о перспективах раз­ вития механизации обработки экономической информа­ ции (без какой бы то ни было вариантности). По сравне­

120

нию с первым методом «инерционное» прогнозирование в некоторых случаях менее точное и менее надежное, но более доступное для исследователей. Большим достоинст­ вом его является также меньшая трудоемкость расчетов, возможность обходиться существующей информаци­ ей. Поэтому «инерционное» прогнозирование с практиче­ ской точки зрения более привлекательно, чем нормативное (особенно в тех случаях, когда механизация обработки экономической информации достигла высокого уровня).

Сочетание «нормативного» и «инерционного» подхо­ дов позволяет получить прогнозные результаты, обосно­ ванные как с точки зрения обеспечения нормативных це­ лей и задач, так и с точки зрения действия сложившихся тенденций и закономерностей, распространяемых на буду­ щее. Оно предполагает сопоставление данных, получен­ ных на основе нормативного и инерционного прогнозиро­ вания. Если при этом обнаруживаются «ножницы», то прогнозирование должно ответить на дополнительный во­ прос, каким образом можно добиться решения намечен­ ных целей и задач развития. Речь идет о разработке ком­ плекса мероприятий, направленных на такое ускорение научно-технического прогресса в сфере механизации вы­ числительных работ, которое обеспечило бы достижение поставленных целей и задач развития и применения вы­ числительной техники. Именно это позволяет провести стыковку и соотнесение друг с другом «нормативного» и «инерционного» подходов. Поскольку рассматриваемый подход есть синтез «нормативного» и «инерционного» под­ ходов, то преимущества его перед каждым из них очевид­ ны (идеальная содержательность прогнозов, большая обоснованность, достоверность, полнота прогнозных дан­ ных), но практическая применимость его связана с боль­ шими трудностями (прежде всего с необходимостью бога­ той исходной информации и с чрезмерной трудоемкостью

исследований).

Разработка прогнозов развития механизации обра­ ботки экономической информации — процесс многоэтап­ ный. В развернутом виде методологическая схема такого прогнозирования может быть представлена шестью круп­ ными этапами, характеризующимися собственными целя­ ми, методами и приемами исследования (излагаются в целесообразной последовательности):

121

Первый этап. Описание объекта прогнозирования, ана­ лиз сложившихся тенденций, характеризующих объект прогнозирования.

Объектом прогнозирования в данном случае выступает развитие и применение вычислительной техники для ме­ ханизированной обработки различного рода информации (экономической, инженерной и т. д.). Вычислительная техника, особенно ЭВМ, составляет важный компонент достижений современного научно-технического прогрес­ са. Ее экономическая роль чрезвычайно важна: передача многих интеллектуальных функций работников машинам увеличивает производительность труда работников, заня­ тых в сфере управления производством.

Целью данного этапа прогнозирования является по­ лучение информации о состоянии внедрения вычислитель­ ной техники, структуре парка машин (по типам). На дан­ ном этапе прогнозирования выясняется, какие виды ин­ формации и в каком соотношении перерабатываются с помощью разных видов вычислительной техники. В со­ став объекта прогнозирования могут входить различные сочетания универсальных и малогабаритных ЭВМ, вычис­ лительных перфорационных и клавишных машин. Сфера применения вычислительной техники для обработки эко­ номической информации — это вероятностная система, испытывающая воздействие случайных факторов. Пред­ видеть перспективы развития этой системы во всех дета­ лях принципиально невозможно, однако определить в первом приближении главные параметры ее можно и не­ обходимо.

При изучении этих вопросов используются традицион­ ные методы экономического анализа.

Второй этап. Анализ перспективных целей и задач в области механизации обработки экономической информа­ ции. Одной из главных черт экономического прогнозирова­ ния развития и внедрения вычислительной техники яв­ ляется постановка перспективных задач в данной обла­ сти. Должна быть сформулирована целевая концепция развития с определением ее количественных параметров, ибо лишь словесное определение цели и задач недостаточ­ но для прогнозирования средств их достижения. При этом возможна постановка как цели и задач, так и средств их реализации в нескольких вариантах, существенно отли­

122

чающихся друг от друга. Рассматриваемый этап прогно­ зирования направлен на то, чтобы выявить общие конту­ ры системы механизированной обработки информации в будущем, выработать целевую концепцию развития и придать тем самым прогнозам вычислительной техники нормативный характер. Формулирование главной цели развития и развертывание ее в виде «дерева целей и за­ дач» с количественными оценками составляет ответствен­ ную ступень прогнозирования. От реальности и обосно­ ванности принятой цели и соответствующих ей конкрет­ ных задач во многом зависит ценность результатов по­ следующих этапов исследования. Общую цель развития вычислительной техники на прогнозируемый период можно сформулировать, исходя из программных устано­ вок Коммунистической партии и Советского правительст­ ва по вопросам научно-технического прогресса в нашей стране. Например, в Директивах XXIV съезда КПСС в области совершенствования управления и планирования предусматривается широкое использование электронновычислительной и организационной техники, развертыва­ ния работы по созданию общегосударственной автомати­ зированной системы (ОГАС) сбора и обработки информа­ ции для учета, планирования и управления народным хозяйством на базе государственной системы вычисли­ тельных центров и единой автоматической сети связи2. В этой области предстоит выполнить огромную программу работ как в период 1971—1975 гг., так и за его преде­ лами.

Полное завершение создания ОГАС в прогнозных ис­ следованиях вполне правомерно рассматривать как целе­ вую концепцию развития, которая, однако, должна быть выражена в количественных параметрах. Одним из воз­ можных подходоз к количественной постановке приня­ той цели развития и применения вычислительной техни­ ки является показатель «объем перерабатываемой инфор­ мации».

Исходя из целевой концепции развития, определяются конкретные задачи внедрения вычислительных машин в народное хозяйство. Для этого еыясняются вопросы: ка­

ковы важнейшие резервы роста загрузки вычислительной

2 См.: «Материалы XXIV съезда КПСС». М., 1971, стр. 174.

123

техники, каковы наиболее трудоемкие типы задач, как изменится соотношение между ними и т. д. Полученные ответы на поставленные вопросы образуют основные за­ дачи, которые в перспективе возникнут перед министер­ ствами и ведомствами, а также органами планирования.

Третий этап. Прогнозирование объема экономической перерабатываемой информации. Определение перспектив­ ного объема информации относится к числу ключевых моментов прогнозирования вычислительной техники. С него начинается собственно прогнозирование. Данный этап направлен на то, чтобы получить достоверные вели­ чины объема перерабатываемой информации — ведущего количественного измерителя потоков информации. До­ стижение прогнозируемого объема перерабатываемой ин­ формации нами трактуется как преобразованная для удобств прогнозирования целевая концепция развития. По крайней мере, тот факт, что прогнозируемый объем информации является главной количественной мерой це­ левой концепции, не подлежит сомнению. Этот показа­ тель синтезирует в себе влияние двух основных тенден­ ций: расширения парка вычислительных машин и их технического совершенствования, выражающегося преж­ де всего в увеличении производительности техники. Дальнейший рост потока информации, поступающей на обработку, составляет важную тенденцию развития и при­ менения вычислительной техники. Прогнозируя объем перерабатываемой информации, можно представить це­ левую концепцию развития в конкретных величинах, сформулировать в количественно определенном виде. Это, з свою очередь, дает возможность сочетать инерционный метод прогнозирования с нормативным.

Прогнозирование объема информации может произ­ водиться методом экстраполяции. Иные методы из-за от­ сутствия обширных исходных данных пока мало прием­ лемы. Экстраполяция в данном случае пригодна потому, что динамические ряды объема информации, как и любая динамика, подчиняются статистическим закономерно­ стям, которые справедливы как для прошлого, так и для будущего. Эти ряды, как показывает опыт, легко подда­ ются статистическому описанию, а закономерности их формирования могут быть распространены на прогнози­ руемый период (до 10 лет).

124

Четвертый этап. Прогнозирование основных техниче­ ских параметров новых вычислительных машин. Это наи­ более трудный этап прогнозирования, требующий глубо­ ких специальных знаний и широкой эрудиции прогнози­ ста. Лучше всего его проводить специалистами по вычи­ слительной технике, прежде всего по электронно-вычис­ лительным машинам.

Цель данного этапа прогнозирования состоит в пред­ сказании наиболее вероятных и рациональных направле­ ний совершенствования вычислительной техники, на ос­ нове анализа научно-технического задела.

Научно-технический задел складывается из следую­ щих составных элементов:

а) существующих вычислительных машин, которые еще морально не устарели и сохранили свою высокую эф­ фективность ;

б) новых машин, по которым уже имеются готовые проекты;

в) машин, разрабатываемых в настоящее время; г) машин, проходящих испытания; д) машин, отраженных в патентах;

е) достижений фундаментальных наук, которые в перспективе могут быть воплощены в принципиально но­ вых машинах.

Большое значение имеет прогноз основных техниче­ ских данных различных видов вычислительных машин, таких, как быстродействие, среднее время выполнения операции, скорость ввода информации, скорость вывода информации. Эти данные могут быть представлены как интервальные прогнозы с указанием максимального, ми­ нимального и наиболее вероятностного значений. Должна быть определена и степень прогрессивности той или иной новой вычислительной техники в сравнении с существую­

щей.

Необходимо также, чтобы в центре внимания прогно­ зиста находилась оценка технической подготовленности новых типов машин, в зависимости от этого происходит их дифференциация на машины, которые можно исполь­ зовать без существенных доработок, на машины которые требуют дополнительного изучения и на машины, кото­ рые еще не готовы и требуют большого времени для вне­ дрения, чем прогнозируемый период. Для прогнозирова­

125

ния развития вычислительной техники большую пользу может принести изучение патентной информации. При прогнозировании технических параметров вычислитель­ ных машин возможно использовать методы экспертных оценок, экстраполяции, моделирования, анализа патент­ ной информации. Они взаимно дополняют друг друга. Но основными, на наш взгляд, являются экспертные оценки, в частности метод «Дельфи» (для принципиально новых машин) и экстраполяция (для существующих машин). При этом значение экспертных оценок тем выше, чем больше участвует в прогнозировании специалистов, ра­ ботающих в области создания, производства и примене­ ния вычислительных машин. Для выбора рационального метода прогнозирования имеют значение и такие крите­ рии, как наличие исходной информации, времени и средств, необходимых для прогнозирования.

Пятый этап. Прогнозирование структуры и экономи­ ческой эффективности парка вычислительных машин. По числу прогнозируемых показателей данный этап носит многоцелевой характер. Сюда входит получение таких прогнозных разноплановых данных, как количество вы­ числительных машин, структура их парка, себестоимость, удельные капитальные вложения и приведенные затраты на единицу обрабатываемой информации. Иными слова­ ми, речь идет об экономическом прогнозировании разви­ тия и применения вычислительной техники. Именно на данном этапе предсказываются как размеры потребных ресурсов, так и экономические последствия внедрения вы­ числительных машин. Если на предыдущем этапе объек­ том прогнозирования выступают отдельно взятые маши­ ны, то в данном случае имеется в виду весь парк различ­ ных вычислительных машин предприятия, отрасли или народного хозяйства в целом.

Прежде всего поэтому прогнозирование структуры и экономической эффективности парка вычислительной техники представляет комплексный процесс. Но есть и другие основания считать данный этап прогнозирования комплексным. На наш взгляд, из возможных методологи­ ческих подходов прогнозирования структуры и эффектив­ ности парка вычислительной техники в наибольшей мере приемлемо одновременное определение показателей коли­ чества различных видов машин и эффективность всего

126

их парка. В этом случае можно добиться большей стыков­ ки разных показателей, характеризующих парк вычис­ лительной техники, чем в случае раздельного их прогно­ зирования.

Прогнозы парка вычислительных машин складывают­ ся из определения показателей воспроизводства техники в натуре и по стоимости. Это количество и стоимость раз­ ных видов машин, прежде всего наиболее прогрессивных ЭВМ, темпы обновления парка, темпы выбытия устарев­ шей техники, доля ЭВМ в парке машин. Сюда же относят­ ся показатели, характеризующие рост производства вы­ числительных машин, ввоз их из-за границы. Состав по­ казателей воспроизводства вычислительной техники за­ висит от горизонта прогнозирования, масштаба прогнози­ руемого объекта и, конечно же, от полноты исходной ин­ формации. Количественный рост и качественное совер­ шенствование парка машин должны прогнозироваться та­ ким образом, чтобы, во-первых, обеспечить достижение поставленных целей по объему перерабатываемой инфор­ мации и, во-вторых, добиться повышения экономической эффективности парка вычислительной техники. Возмож­ на и даже целесообразна вариантность в расчетах парка вычислительной техники. Эта вариантность может вызы­ ваться не только вариантностью в постановке цели и за­ дач внедрения вычислительной техники, но и тем, что при отсутствии вариантности необходимо предусмотреть раз­ личные соотношения между прогнозируемыми типами машин с учетом лимита капитальных вложений и их эко­ номической эффективности.

Необходимо указать на возможность решения задач данного этапа прогнозирования двумя путями. Первый путь заключается в последовательном прогнозировании количества отдельных видов вычислительных машин, за­ тем определяются капитальные вложения на пополнение парка вычислительной техники и показатели их экономи­ ческой эффективности (приведенные затраты, срок оку­ паемости, себестоимость и др.). При этом соответствие прогнозов о количестве и структуре парка машин объему обрабатываемой информации контролируется прямым счетом. Если полученный прогнозный состав парка машин обеспечивает обработку такого объема информации, ко-

127