Прогнозирование научно-технического прогресса

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего профессионального образования
«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
Кафедра «Макроэкономическое регулирование»
Р.М.Нижегородцев, Б.Д.Матризаев
Рабочая программа дисциплины
Прогнозирование научно-технического развития
подготовки магистра по направлению 38.04.02 «Менеджмент»
магистерская программа «Управление инновациями и
предпринимательство»
МОСКВА 2014
1
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего профессионального образования
«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
Кафедра «Макроэкономическое регулирование»
УТВЕРЖДАЮ
Ректор
__________ М.А.Эскиндаров
____ ___________ 2014 г.
Р.М.Нижегородцев, Б.Д.Матризаев
Рабочая программа дисциплины
Прогнозирование научно-технического развития
подготовки магистра по направлению 38.04.02 «Менеджмент»
магистерская программа «Управление инновациями и
предпринимательство»
Рекомендовано Ученым Советом Факультета международных экономических
отношений и Международного финансового факультета
протокол №_16_ от _16_сентября_ 2014г.
Одобрено кафедрой «Макроэкономическое регулирование»,
протокол №_1_ от _29_августа_ 2014г.
Москва 2014
2
УДК 338.24:330(073)
ББК 65.012. я73
Н 60
Рецензенты: проф., д.э.н. Пивоварова М.А., проф., д.э.н. Шманев С.В.
Р.М.Нижегородцев, Б.Д.Матризаев
Прогнозирование научно-технического развития: Рабочая программа
дисциплины подготовки магистра по направлению 38.04.02. «Менеджмент» и
магистерской
программы
«Управление
инновациями
и
предпринимательство». – М.: Финансовый университет при Правительстве
Российской Федерации, кафедра «Макроэкономическое регулирование»,
2012. – 38 с.
Дисциплина «Прогнозирование научно-технического развития» является
дисциплиной по выбору студентов магистерской программы «Управление инновациями и
предпринимательство».
Рабочая программа учебной дисциплины содержит требования к результатам
освоения дисциплины, программу, тематику практических и семинарских занятий и их
проведения, формы самостоятельной работы, систему оценивания и учебно-методическое
обеспечение дисциплины.
УДК 338.24:330 (073)
ББК 65.012. я73
Учебное издание
Роберт Михайлович Нижегородцев
Бахадыр Джуманиязович Матризаев
Прогнозирование научно-технического развития
Рабочая программа дисциплины
Компьютерный набор: Б.Д.Матризаев
Формат 6090/16. Гарнитура Times New Roman
Усл.п.л. 2,0. Изд.№ _________. Тираж _______ экз.
Заказ №_________
Отпечатано в Финансовом университете
© Р.М.Нижегородцев, Б.Д.Матризаев, 2014
© Финансовый университет, 2014
3
Содержание
1. Цели и задачи дисциплины
5
2. Место дисциплины в структуре ООП
5
3. Требования к результатам освоения дисциплины
6
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
8
5. Содержание дисциплины
9
6. Практические и семинарские занятия
11
7. Самостоятельная работа
13
8. Контрольные вопросы и система оценивания
14
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение
дисциплины
16
4
1. Цели и задачи дисциплины.
Цель дисциплины:
Формирование, систематизация и обновление теоретических знаний и
практических навыков в области прогнозирования современного научнотехнического развития, в том числе в Российской Федерации, а также
получение новых знаний, необходимых для обеспечения эффективной и
успешной профессиональной деятельности.
Задачи изучения дисциплины

формирование у обучаемых умений и навыков творческого
использования полученных знаний в области прогнозирования современного
научно-технического развития;
 овладение основами качественных и количественных методов
прогнозирования отдельных процессов, связанных с научно-техническим
развитием современных макросистем;
 ознакомление с различными аспектами и направлениями научнотехнического прогнозирования.
2. Место дисциплины в структуре ООП.
Дисциплина
«Прогнозирование
научно-технического
развития»
является обязательной дисциплиной магистерской программы по выбору
студентов.
Изучение
дисциплины
«Прогнозирование
научно-технического
развития» базируется на сумме знаний, полученных студентами в ходе
освоения дисциплин «Государственное регулирование инновационного и
научно-технического
развития»
и
«Инновационный
менеджмент»
соответствующих дисциплин ООП подготовки бакалавра экономики.
3. Требования к результатам освоения дисциплины
5
В совокупности с другими дисциплинами общенаучного цикла ФГОС
ВПО
дисциплина
«Прогнозирование
научно-технического
развития»
обеспечивает формирование следующих компетенций бакалавра экономики:
 способности развивать свой общекультурный и профессиональный
уровень и самостоятельно осваивать новые методы исследований (ОК1);
 способности к изменению научного и научно-производственного
профиля своей профессиональной деятельности (ОК - 2);
 способности самостоятельно приобретать и использовать новые знания
и умения (ОК-3);
 способности принимать организационно-управленческие решения и
оценивать их последствия (ОК-4);
 способности разрабатывать стратегии поведения на различных рынках
(ПК-7);
 способности проводить самостоятельные исследования в соответствии
с разработанной программой (ПК – 11).
Дополнительные компетенции магистерской программы:
 владение
теоретическими
знаниями
стратегии
социально-
экономического развития (ДКМП -1);
 способность
осуществлять
сбор,
анализ
и
обработку
данных,
необходимых для анализа основных барьеров и стимулов научнотехнического развития современных макросистем (ДКМП-3);
 умение на основе данных об экономических явлениях и процессах
использовать методы макроэкономического моделирования (на основе
ДКМП-4);
 умение анализировать и интерпретировать данные отечественной и
зарубежной статистики о научно-техническом развитии (ДКМП-6);
 способность критически оценивать предлагаемые варианты решений в
области макроэкономического управления (на основе ДКМП-7).
В результате овладения дисциплиной обучаемые должны
6
а) иметь представление:
 о методологических основах и задачах современного научнотехнического прогнозирования;
 о состоянии, основных инструментах, тенденциях и перспективах
прогнозирования научно-технического развития в РФ и его связи с
обеспечением глобальной конкурентоспособности;
 о теоретических основах принятия решений в области современного
научно-технического прогнозирования.
б) знать:
 основные
направления,
принципы,
цели
и
инструменты
формирования и развития современной системы научно-технического
прогнозирования;
 основные параметры, подлежащие прогнозированию в целях
разработки
рекомендаций
по
совершенствованию
научно-технической
политики современных макросистем.
в) приобрести навыки:
 поиска и самостоятельного изучения научно-теоретической и
учебно-методической литературы, раскрывающей основные направления,
принципы,
цели
и
инструменты
современного
научно-технического
прогнозирования;
 анализа
основных
направлений,
методов
и
инструментов
современного научно-технического прогнозирования, в том числе в целях
разработки рекомендаций по развитию научно-технической и инновационной
политики современных макросистем.
г) уметь:
– применять
различные
методы
прогнозирования
ключевых
научно-технического
развития
параметров научно-технического развития;
– осуществлять
прогнозирование
отдельных отраслевых рынков и макросистем;
7
 выражать и обосновывать свою позицию по вопросам развития
современных систем научно-технического прогнозирования.
Удельный вес интерактивных занятий в учебном процессе составляет
50%.
4. Объём дисциплины и виды учебной работы
Общая
трудоемкость
дисциплины
научно-
«Прогнозирование
технического развития» составляет 2 зачетные единицы. Распределение
общей трудоемкости по видам работы приведено в табл. 1.
Таблица 1.
Трудоёмкость дисциплины по видам работы (в часах)
Часы
Вид учебной работы
Всего
Семестр 1
Общая трудоёмкость дисциплины
72
72
в модуле
72
72
в сессию
72
72
Аудиторные занятия
28
28
Лекции (Л)
8
8
Семинарские занятия (С)
20
20
Самостоятельная работа
44
44
Удельный вес интерактивных занятий в учебном процессе составляет
50%.
8
5. Содержание дисциплины «Прогнозирование научнотехнического развития»
Тема 1. Введение. Жизненный цикл технологий
Актуальность, цели и задачи учебного курса. Цели и задачи
учебного курса «Государственное регулирование инновационного и научнотехнического развития». Структура курса, логика и формы обучения.
Логистическая кривая как модель жизненного цикла технологий.
Макроэкономические последствия инвестиционных решений на рынке
технологий.
Технологическое
«Технологическая
ловушка».
насыщение
Процесс
и
подавленная
замещения
инфляция.
технологий.
Технологические разрывы. Стратегии агентов на рынке технологий:
новаторы, имитаторы, консерваторы. «Зодиакальная» модель жизненного
цикла технологий. Инновационные риски и методы их анализа.
Тема 2. Качественное прогнозирование экономических процессов
Принципы
и
инструменты
качественного
прогнозирования.
Статистические методы сбора информации и ее обработки. Экспертные
методы сбора информации (интервью, анкетирование, групповые методы
анализа). Сценарный подход к прогнозированию. Активный прогноз.
Дорожное картирование (roadmapping). Когнитивные карты. Форсайт как
форма качественного прогноза. Имитационное моделирование и прогноз.
Рефлексивное управление и прогнозирование.
Тема 3. Регрессионные методы прогнозирования
Эконометрика
как
аппарат
экономического
прогнозирования.
Интеллектуальный анализ данных. Факторные регрессионные модели.
Значимость
факторов
и
степень
влияния.
Лаговые
модели.
Авторегрессионные модели и прогнозирование. Направленность времени.
Рост на ожиданиях. Кластерный анализ. Зоны аттракции, зоны бифуркации и
прогнозирование траекторий. Методы теории катастроф, прогнозирование
катастроф.
9
Тема 4. Прогнозирование стоимостных параметров НТП
Оценка вклада информационного производства в экономический рост
макросистем. Авторегрессионные модели стоимостных объемов величин
типа фонда и типа потока. Прогнозирование и оптимизация уровня
госрасходов на НИОКР. Задачи отраслевого прогнозирования развития
наукоемких отраслей.
Тема 5. Прогнозирование цены новой техники
Непараметрические модели цены (ориентация на издержки, на спрос,
на
конкуренцию).
потребительские
Параметрические
свойства).
модели
цены
(ориентация
Однопараметрический
на
метод.
Многопараметрический метод. Метод весовых коэффициентов. Балловый
метод. Регрессионные методы.
Часть 2 – Междисциплинарные связи тем дисциплины с
обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
№№
пп
Наименование
обеспечиваемых
(последующих) дисциплин
1.
Государственное
регулирование
инновационного и научнотехнического развития
Инновационный менеджмент
Эконометрика
Менеджмент
Макроэкономика
Мировая экономика и МЭО
Финансы и кредит
Налоги и налоговая система
РФ
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Таблица 2
№№
разделов
(тем)
данной
дисциплины,
необходимых
для
изучения
обеспечиваемых
(последующих) дисциплин
1
2
3
4
5
6
7
8
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
10
*
Часть 3 – Темы дисциплины и виды занятий
Учебно-тематический план
Таблица 3
№
п/п
Наименование
темы
1
Жизненный цикл
технологий
Качественное
прогнозирование
экономических
процессов
Регрессионные
методы
прогнозирования
Прогнозирование
стоимостных
параметров НТП
Прогнозирование
цены новой
техники
Написание
реферата
Итого
Всего
2
3
4
5
Всего
часов
Трудоемкость
Аудиторная работа
Общая Лекции Семинары
8
4
4
0
Самост.
работа
студентов
4
16
8
4
4
8
8
4
0
4
4
8
4
0
4
4
16
8
0
8
8
16
16
72
72
28
8
20
44
6. Практические и семинарские занятия
Проведение семинарских занятий имеет цель обучения студентов
основам самостоятельной творческой работы в рамках изучения данной
учебной дисциплины, а также текущего контроля знаний студентов. На
семинарских
занятиях,
помимо
обсуждения
текущего
материала,
предусмотренного содержанием учебной дисциплины, может уделяться
внимание решению проблем инструментального анализа, связанных с
написанием
рефератов.
Возможны
выступления
студентов
с
подготовленными рефератами (самостоятельными творческими работами) по
обсуждаемой тематике.
11
Примерное содержание семинарских занятий приведено в таблице 4.
Таблица 4.
Примерное содержание семинарских занятий
№
п/п
№
темы
Тематика практических занятий (семинаров)
Технологии проведения
1
2
2
3
3
4
4
5
5
5
Принципы и инструменты качественного прогнозирования.
Статистические методы сбора информации и ее обработки.
Экспертные методы сбора информации (интервью,
анкетирование, групповые методы анализа).
Сценарный подход к прогнозированию. Активный прогноз.
Дорожное картирование (roadmapping). Когнитивные
карты.
Форсайт как форма качественного прогноза.
Имитационное моделирование и прогноз.
Интеллектуальный анализ данных. Эконометрика как
аппарат экономического прогнозирования.
Факторные регрессионные модели. Значимость факторов и
степень влияния. Лаговые модели.
Авторегрессионные модели и прогнозирование.
Направленность времени. Рост на ожиданиях.
Кластерный анализ.
Методы теории катастроф, прогнозирование катастроф.
Оценка вклада информационного производства в
экономический рост макросистем.
Авторегрессионные модели стоимостных объемов величин
типа фонда и типа потока.
Прогнозирование и оптимизация уровня госрасходов на
НИОКР.
Задачи отраслевого прогнозирования развития наукоемких
отраслей.
Принципы ценообразования информационных продуктов.
Непараметрические модели цены (ориентация на издержки,
на спрос, на конкуренцию).
Параметрические модели цены (ориентация на
потребительские свойства).
Однопараметрический метод. Многопараметрический
метод.
Метод весовых коэффициентов. Балловый метод.
Регрессионные методы ценообразования информационных
продуктов.
ИТОГО
6
12
Трудоем
кость в
часах
4
4
4
4
4
20
7. Самостоятельная работа
В ходе самостоятельной работы с учебно-методической литературой
и
другими
образовательными
ресурсами
студент
должен
закрепить
теоретические знания, освоить методологию и методику прогнозирования
важнейших
параметров
научно-технического
развития
и
приобрести
практические навыки использования инструментального аппарата в целях
научно-технического прогнозирования.
Распределение бюджета времени, отведенного на самостоятельную
работу, приведено в таблице 5.
Таблица 5
Содержание и объем самостоятельной работы студентов
№
п/п
№
темы
Формы самостоятельной работы
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
Работа с литературой. Поиск информации в Интернете.
Овладение методологией управления жизненными циклами
нововведений и прогнозирования их динамики.
Работа с литературой. Поиск информации в Интернете.
Овладение методиками качественного прогнозирования
научно-технического развития (форсайт, дорожные карты и
т.п.), в том числе при помощи методов сценарного анализа.
Работа с литературой. Поиск информации в Интернете.
Овладение методологией и инструментарием
количественного прогнозирования важнейших
макропараметров научно-технического развития при
помощи регрессионных и кластерных моделей, а также
методов теории катастроф.
Работа с литературой. Поиск информации в Интернете.
Выработка навыков количественного прогнозирования
важнейших макропараметров научно-технического
развития при помощи регрессионных и кластерных
моделей.
Работа с литературой. Поиск информации в Интернете.
Овладение методологией и выработка навыков
прогнозирования стартового уровня цены
информационных продуктов при помощи различных
количественных методов, в том числе эконометрических.
Написание реферата – самостоятельной творческой работы
Итого
6
7
13
Трудое
мкость
в часах
4
8
4
4
8
16
44
8. Контроль знаний студентов
8.1. Подготовка докладов (выступлений), эссе
1. Построение моделей производственной функции и прогнозирование
вклада информационного производства в экономический рост макросистем.
2.
Построение
авторегрессионных
моделей
динамики
отгруженной
инновационной продукции.
3. Построение авторегрессионных моделей объема расходов на НИОКР и
инновации.
4. Прогнозирование и оптимизация доли государственных расходов в общем
объеме расходов на научные исследования и разработки.
5. Прогнозирование уровня цены новой техники, информационного
продукта, услуги.
Задания для подготовки реферата конкретизируются в ходе совместных
обсуждений преподавателя и студента. Выбирается конкретная макросистема
за определенный период ее развития (темы 1-4) либо конкретный
информационный продукт или локальный рынок в определенных временных
рамках (тема 5).
Подготовка реферата является допуском на зачет.
Положительная оценка знаний на зачете предполагает знакомство
обучаемого с теоретическими основами прогнозирования НТП и умение
решать практические задачи прогнозирования.
8.2. Уровень требований и критерии оценок
Для оценки степени освоения учебной дисциплины проводится
контроль знаний студентов в следующих формах:
- фронтальный опрос и проведение дискуссий на семинарских
занятиях,
- промежуточный контроль в процессе подготовки и защиты рефератов
(самостоятельных творческих работ),
- итоговый контроль при проведении зачета.
14
Итоговые знания на зачете оцениваются по 100-бальной системе.
Оценка в баллах осуществляется в комплексной форме с учетом:
 оценок за работу в семестре
 текущего контроля (аттестации)
 оценки знаний в ходе зачета
Ориентировочное распределение максимальных баллов по указанным
компонентам представлено в таблице.
Таблица 6
№ п/п
Виды контроля
Баллы
1
Работа в семестре
20
2
Текущий контроль (аттестация)
20
3
Результаты зачета
60
Итого
100
Оценка знаний по 100-балльной шкале в соответствие с критериями
Финансового университета реализуется следующим образом:
 менее 51 балла – «неудовлетворительно» (незачет)
 от 51 до 69 баллов – «удовлетворительно» (зачет)
 от 70 до 85 баллов – «хорошо» (зачет)
 свыше 86 баллов – «отлично» (зачет)
Баллы, полученные за текущий контроль (аттестацию), а также за
работу в семестре, конвертируются следующим образом:
Таблица 7
51-55 баллов
2 балла к зачету
76-80 баллов
6 баллов к зачету
56-60 баллов
4
81-85 баллов
14
61-65 баллов
6
86-90 баллов
16
66-70 баллов
8
90-95 баллов
18
71-75 баллов
10
96-100 баллов
20
15
Зачет проводится в устной форме.
Обязательным элементом контроля знаний по курсу «Прогнозирование
научно-технического
прогресса»
является
подготовка
реферата,
предполагающего решение конкретной задачи прогнозирования какого-либо
показателя технологического развития или совокупности таковых при
помощи изучаемых методов.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение
дисциплины
9.1. Рекомендуемая литература
Основная литература
1. Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социальноэкономических исследованиях. М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010.
2. Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социальноэкономических исследованиях : учеб. пособие / ЭБС MYBRARY : Финансы и
статистика, 2010 .
Дополнительная литература
1. Акаев А.А., Румянцева С.Ю., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Экономические
циклы и экономический рост. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2011.
2. Анищенко В.С. Знакомство с нелинейной динамикой. Москва – Ижевск, 2002.
3. Занг В.-Б. Синергетическая экономика: Время и перемены в нелинейной
экономической теории. М.: Мир, 1999.
4. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М., 1977.
5. Нижегородцев Р.М., Грибова Е.Н., Зенькова Л.П., Хатько А.Ю. Нелинейные
методы прогнозирования экономической динамики региона: Монография.
Харьков: ИД «Инжэк», 2008.
6. Прогноз и моделирование кризисов и мировой динамики/ Отв. ред. А.А.Акаев,
А.В. Коротаев, Г.Г.Малинецкий. М.: Изд-во ЛКИ, 2010.
16
7. Степанов
В.Г.
Эконометрика:
Учебный
курс
(учебно-методический
комплекс).[http://www.e-сollege.ru/xbooks/xbook019/book/index/index.html?go=part009*page.htm].
8. Теоретические
основы
и
модели
долгосрочного
макроэкономического
прогнозирования/ Науч. ред. Ю.В.Яковец. М.: МФК, 2004.
9. Управление риском: Риск, устойчивое развитие, синергетика/ Владимиров В.А.,
Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г. и др. М.: Наука, 2000.
10.Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. М., 1987.
11.Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М.:
Мир, 1971.
12.Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М., 1974.
13.Milett S.M., Honton E.J. A Manager’s Guide to Technology Forecasting and Strategy
Analysis Methods. Battelle Press, 1991.
17