Виктор Орехов - Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания

• Название: Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания
• Автор: Виктор Орехов
• Жанр: Прочая научная литература

В работе рассмотрены закономерности развития человечества как системы, включая рост числа людей в процессе демографического перехода, рост знания человечества, особенности следования технологических революций в мире и их связь с ростом знания. Дан прогноз роста мирового ВВП и дат следующих технологических революций. Показано, что революции следуют парами, близкими по содержанию. Разработана методика прогнозирования развития человечества на базе расчета индикатора интеллектуального капитала как отдельных стран, так и мира в целом.

Для научных работников и преподавателей экономических специальностей, а также для всех, кто интересуется вопросами развития человечества, управления знаниями и прогнозирования.

---

4. Число профессий. Для глобальной реализации полученных новых знаний необходимо по каждому направлению знаний создать профессиональное сообщество. В работе[132] высказана гипотеза о том, что число таких профессий (NP) в мире равно числу людей, деленному на условную начальную численность человечества N0 = 100 000.

NP = N/N0. (5.3)

В соответствии с этой гипотезой в настоящее время в мире около 70 тыс. профессий и объем знаний на каждую профессию составляет 325 у.к. Примерно такое количество знаний может держать в поле своего профессионального внимания человек, но не знать досконально.

Достаточно близко к реальному и указанное выше количество профессий. Так, в общероссийском классификаторе профессий[133] в 1994 году содержалось около 10 тыс. профессий, однако в нем минимально были отражены наиболее наукоемкие профессии в области информационных и биотехнологий. Сказывается также то, что профессии вносятся в справочники с запаздыванием и далеко не все направления науки развиваются в России.

При таком определении профессии на каждую из них приходится примерно 100 специалистов в области R&D, в том числе по 25 на каждую из указанных выше языковых групп. Вполне вероятно, что именно требование к числу специалистов R&D в творческой группе и является реальным фактором, определяющим численность профессиональной группы в 100 000 человек.

5. Число изобретателей и инноваторов. По мнению ряда авторов (Й.А. Шумпетер, А.В. Подлазов, М. Кремер), рост технологий (Р) происходит вследствие того, что их создают удачные и сообразительные люди, которых тем больше, чем больше численность населения (1.6). Поскольку существенным и поддерживаемым обществом является то знание, которое используется в реальных инновациях и производстве общественных благ, отсюда следует взаимосвязь объема знаний с количеством людей.

Таким образом, имеется несколько факторов, которые связывают объем знаний с числом людей (табл. 5.4). В настоящее время можно относиться к ним как к гипотезам, однако это не уменьшает достоверности полученного выше эмпирического результата о пропорциональности объема знаний человечества числу людей.

Таблица 5.4. Гипотезы о причинах взаимосвязи объема знаний с числом людей

Представляется, что наиболее существенными являются причины 1, 3 и 4 (число владельцев знаний, его производителей и число профессий), однако и остальные факторы достаточно значимы, о чем свидетельствует наличие у них активных сторонников.

5.4. Связь объема знания и публикационной активности

Использованный выше подход к учету знаний человечества (см. табл. 5.1) хотя и не очень точен, но позволил рассмотреть всю картину роста знания на протяжении всей истории человечества, а также избежать влияния использования ИТ на определение объема знаний. Впрочем, объем знаний в библиотеке конгресса в 2012 году удовлетворительно укладывается в общую зависимость, несмотря на то что это уже время широкого использования ИТ. Не исключено, однако, что в 2012 году не учтен значительный объем знаний. Естественно, в последнее время появились и более точные данные по приросту нового знания, которые можно использовать для уточнения полученной картины.

Годовой прирост знания ΔZ можно оценить как по формулам (5.1), (5.2), так и по годовому объему публикаций и патентов в мире ΔP. Хотя они и не исчерпывают всех источников знаний, но являются основными тщательно фиксируемыми и недублированными источниками знания. На рис. 1.11 приведена зависимость числа публикаций в мире от времени, а на рис. 5.3 – число выдаваемых ежегодно патентов[134] (в миллионах). Здесь с целью исключения двойного учета учтены только патенты, выдаваемые резидентам.

Рис. 5.3. Число выдаваемых в мире за год патентов (млн/год)

Сравнение динамики выдачи патентов и публикаций показывает (рис. 5.4), что их число по-разному изменяется во времени. До 1946 года число патентов превышает число публикаций, а позднее, наоборот, количество публикаций в два-три раза превосходит число патентов. Это, видимо, связано с тем, что патенты стали тщательно регистрировать раньше, чем другие виды публикаций.

В то же время в базе Scopus представлено примерно 25 млн патентов[135]. С 1949 года, когда в базе Scopus наблюдается резкий скачок публикаций, во всем мире было выдано примерно 28 млн патентов. Таким образом, можно полагать, что до этой даты включение патентов в Scopus было ограниченным, а после ее весьма полным. Поэтому при расчете суммарного прироста числа публикаций и патентов ΔP(Т) до 1949 года суммировались данные по количеству патентов по патентной статистике и публикаций из базы Scopus, а начиная с этой даты использовались только данные из Scopus.

Рис. 5.4. Рост годового числа патентов и публикаций в мире

Для сравнения зависимостей ΔZ(Т) и ΔP(Т) было принято, что в среднем каждая публикация из базы Scopus (см. рис. 1.11) и каждый патент (см. рис. 5.3) имеют объем, равный 15 % у.к. При расчете прироста знания ΔZ до 1975 года использовалась гиперболическая формула (5.1), а после нее – формула (5.2), а также статистические данные по численности населения мира из работы С.П. Капицы[136] с линейной интерполяцией между приведенными значениями.

Результаты сравнения прироста объема знаний человечества ΔZ(Т), вычисленного по формулам (5.1), (5.2), и прироста публикаций и патентов ΔP(Т) приведены на рис. 5.5. Видно, что число публикаций и патентов составляет менее половины от расчетного объема знаний. Обе кривые выходят «на полку», однако между расчетной кривой и зафиксированным в Scopus объемом публикаций существует сдвиг по времени примерно на 25–30 лет. Это свидетельствует о том, что в формулах (5.1), (5.2) нужно учесть задержку по времени роста объема знаний по сравнению с ростом числа людей.

Рис. 5.5. Годовой прирост знаний, а также публикаций и патентов

В первом приближении это можно сделать, используя в формулах (5.1), (5.2) значение числа людей на 25 лет ранее N(T–25) и соответственно увеличив в 1,5 раза числовой коэффициент. При этом они приобретают следующий вид:

Z ≈ 2,25∙109 / (2050–Т)1,25; (5.4)

Z ≈ 30(N(Т–25)/N0)1,25. (5.5)

Сравнение аппроксимационных формул (5.1) и (5.4) для объема знаний, а также опорных точек из табл. 5.2 за последнее столетие дано на рис. 5.6.

Рис 5.6. Сравнение аппроксимационных формул (5.1) и (5.4)

Видно, что формула (5.4) значительно лучше аппроксимирует опорные точки в области демографического перехода, чем формула (5.1). При этом за счет сдвига в 25 лет гиперболическая зона и соответственно область применимости формулы для объема знаний (5.4) распространяется до 2000 года и даже дальше.

В табл. 5.5 приведены значения погрешностей формул (5.4) и (5.5) в разное время. Видно, что формула (5.5) лучше аппроксимирует опорные точки после 1960 года, но хуже в более удаленное назад время (табл. 5.5).

Таблица 5.5. Погрешности формул для объема знаний человечества

Если ограничить область применимости формулы (5.4), ее можно сделать еще более точной в диапазоне 1950–2005 годов, за счет увеличения постоянного коэффициента от 2,25 примерно до 2,4. Такой прием может быть использован при расчетах, поскольку данная формула более простая, чем формула (5.5), и не связана с определением численности населения.

Сравнение формул (5.2) и (5.5), приведенное на рис. 5.7, показывает, что в данной области они примерно одинаково точно аппроксимируют опорные точки по объему знания, причем вблизи 1960 года формула (5.2) даже несколько точнее.

Рис 5.7. Сравнение аппроксимационных формул (5.2) и (5.5)

В области 1975 года объем знаний по формуле (5.5) растет более медленно, что отражает заниженную численность человечества после войны и соответственно более быстро растет после 1990 года, что отражает быстрый послевоенный рост численности населения. Важно, что прирост объема знаний после 2015 года, согласно формуле (5.4), значительно выше, чем по формуле (5.2).

Сравнение расчетных значений прироста знания ΔZ(Т) по формулам (5.4) и (5.5) с приростом числа публикаций, включая патенты, ΔР(Т) дано на рис. 5.8. Для удобства сравнения здесь приведено утроенное значение ΔР(Т).

Рис. 5.8. Сравнение расчетного прироста знания с числом публикаций

Из рис. 5.8 видно, что кривые ΔZ(Т) и ΔР(Т) достаточно близки друг к другу, причем они примерно одновременно выходят на полку. Заметное отличие количества публикаций от расчетного прироста объема знаний наблюдается в период мировых войн, особенно в 1940–1945 годах. После 2020 года прирост объема знаний достаточно быстро уменьшается, что связано с демографическим переходом и падением темпов прироста населения мира.