[提要]本文评论了技术预测工作的最新水平,给出了应与未来学相区别的技术预测的目标、简史和基本原理。后者包括技术升级,技术换代,社会影响和定量的方法。用应用潜力和可靠性的观点对它们作了批判性的评价。最后得出结论:某些形式的技术预测对于战略计划的成功是至关紧要的,其应用无疑将日益增加。

技术预测正在从单变量方法发展到多变量分析,后者常常包括社会的、经济的和环境的发展趋势。本文讨论技术预测的对象,状态,它的方法论及其应用中的某些趋势。

技术预测研究是对未来发展和技术应用进行系统的调查研究。与其说它是要推测未来,不如说是要弄清:

——技术发展和其他发展存在着什么交互作用;

——什么行动是可能的,它们会有什么效果。

技术发展极少单独进行,当一系列相互因果关系都能阐明时,可以称之为一个复合发展。复合发展比起简单发展来,使未来更难推测。

考察可能的未来发展,揭示因果关系的类型、研究可以采取的行动及其后果,这就是技术预测的目的。

技术发展除了依赖于其他技术变化以外,日益受到经济、社会和政治发展的影响。反之亦然。这已导致技术预测与未来研究之间的泾渭消失。好在这两个研究领域用的是或多或少相同的方法。目前,技术预测这一术语常常是就研究对象而言,而不是就所用方法而言的。

技术预测研究的成果可以被机构和个人用作制订政策与考虑办法的信息。在企业和其他机构中,技术预测是制定战略计划过程的一部分。

所以,技术预测通常是讲究实用的,研究五至十年这样较短的时期,而且限于预测对象的范围。

就此而言、技术预测与一般所谓未来学不同。后者是对未来进行哲学的考察,时间和范围比技术预测广得多,而且未来学家个人的观点是首要的,有些未来学家已发展出一种与哲学很接近的逻辑的和完整的推理系统。

技术预测于五十年代末首先在美国发展起来,这有两个原因。第一,要将新技术要素尽快地应用于尽可能广阔的领域。换言之,受新技术要素昂贵的研究费用影响,必须寻找应用的新领域。第二个原因是当时美国实行的庞大的技术计划,特别是空间计划。在这些计划中,大规模地使用了所谓发展工作平行化。这就是说,譬如大运输飞机的各部分是在出色地严格规定的基础上平行地进行的,包括完成的日期、质量和成本,以及各部件的结构设计。只有在能够对各种计划的完成时间作出合理的可靠估计的时候,这种平行化才是可能的。为了作出这样的估计,技术预测就作为一种技术发展起来了。

为了能够管理日益复杂的技术发展,技术预测得到美国公共部门的倡导。同时在私人部门中,它也作为战略计划而出现了。

技术预测建立在关于技术发展的一般经验的基础上;在这些经验的基础上发展了一些技术预测方法。不过,技术预测没有固定的方法类型,研究的途径与方法的选择取决于各个研究者。

技术预测的基本原理

技术预测是建立在有关技术发展的一系列观察与推理基础上的。我想首先指出的是技术升级的现象。将一种技术的各个物质体现与时间的关系画出来,常常呈现令人惊奇的规律性。图1给出的例子是电灯泡的发展。这的质量是用每单位功率(瓦特)的光通量(流明)来表示的。可以看出曲线是S形的,这是一种常见的形式。这可以解释为,当一些关键难题解决以后,新技术的发展就较顺利了。可以看出,质量起初是指数增长的。但是每一种技术都有其发展极限,以反指数曲线的形式接近这个极限。两条曲线结合起来,就呈现S曲线。

2.2.1

第二是技术换代的现象。常常是这样,当一种技术已达到其顶点时,另一种新的技术在更高的水平上发展起来。这第二种技术的发展也遵循S曲线,这也由图1表示出来。

在图1中两条曲线不相交,但现实中它们常常相交,如图2所示。技术t4饱和。在时刻t2,技术的最初信号已很明显,在t2t4之间有一个过渡时期。技术的发展从t3开始正常往上。可是,这个时候的政策制定者如果忽略了任何技术发展皆有其极限这一事实,就会以为技术将按图2中的虚线(“曲棍球棒”预测)发展。因此,他们倾向于低估技术的潜力,认为它的性能和发展速度都低于技术Ⅰ。这恐怕是导致企业破产的最严重原因。

2.2.2

3标出了一系列照明技术达到其最大性能的时间,表明了技术换代的现象。它还显示了可能得到的最大性能。这就是所有能量都转变为光的那一点。不幸的是,并不总是能够显示这一最大点的。

2.2.3

第三是技术发展与社会发展的联系。例子之一是建筑物与房屋未来利用方面的不确定性。过去没有考虑到房屋利用目的的可能演变,所以我们现在有多余的房屋,然而却很难将它们变为供单个个人使用。今天这被看作一个严重缺点,在这种情况下,可以指望产生能使房屋及建筑物灵活利用的技术发展。

事实上,这就使人们想到结构装修专业化的发展和模数协调的大规模发展,使开放式体系建筑成为可能。即使人们不能预测从社会需要中将出现什么新技术,总可能预言某种类型的发展将出现。

第四,技术发展常常在它们出现以前很久就有了先兆。关于预应力混凝土的可能发展的文献最早发表于1896年。第一件专利于1928年获准,第一个手册出现于1936年。尽管如此,这种技术只是在二次大战后才得到广泛应用。

不仅在科学刊物和专利摘要中,而且是在所有信息源中,人们常可以区分什么新技术处于试验阶段,是谁正在发展它们。这种信息也许是企业的无价之宝。

第五涉及新技术的发展形势这种形式常常显示出令人吃惊的规律性,具有清晰可辨的阶段。第一阶段是科学发现或某种市场需要的发现。第二阶段中形成了一个理论或产生了满足市场需要的技术模型。在第三阶段,该理论得到实验室水平的检查,或者试验性模型通过了检查。第四阶段中扩大了规模,完成了试验计划,然后是第五阶段进入市场。第六阶段是新技术的普遍运用和进一步合理化。第七阶段有时被认为是把技术要素扩展到其他应用领域,但这种扩展也可以在其他阶段进行。布赖特(J. R. Bright)就指出了这一系列步骤(图4)。当一种技术已通过几个阶段以后,专家们就可以对其余阶段中的行为形式作出相当切实的估计。

2.2.4

最后我们要指出这一事实,很多技术参数可以用数据表示,从而很容易用图像描绘。就此而言,社会预测比技术预测更困难,经济预测居两者之间。

在上述基础上发展起来的方法是什么呢?它们可以用两种方式分类。首先,我们把可以延伸历史趋势的方法,即所谓外推法和研究技术与发展可能性的规范法区别开。另一种划分法是直接区别单变簠法和多变量法。结合这两种划分法,我们得到图5,其中列出了一系列方法。我们现在讨论其中的一些方法。

2.2.5

单变量外推技术

我们将讨论趋势外推法,置换分析和特尔斐法。

在趋势外推法中,将某种特征参数按时间点描绘。该参数可以是质量标准或成本,有时也用复合参数。例如,对飞机来说,速度和载客量都是重要的,这就可以用各个时间点的每小时人公里来描述。

特征参数常常是指数增长或减小的。这样的函数可以用半对数坐标直接画出。

在外推趋势时必须十分小心,我们已指出,指数增长不会永无止境地继续下去,在达到一定的饱和水平后,衰减就开始了。一个新技术并不全部或部分代替一种旧技术时,常常很难确定饱和水平,从而很难确定S形增长曲线在何处开始平伏起来。这就是说,趋势外推法只能用于S形增长曲线的中间—段上。

换言之,以下两个条件必须满足:

——技术发展的极限还不可见;

——过去形成的增长力必须延续到未来,不起变化。

如果后者不能满足,这就产生不连续的问题,外推是毫无意义的。不幸的是,这两个条件常常遭到破坏,而预测者仍使用半对数外推。这是因为这一类外推较为容易,还因为技术人员对他们的技术的展望常常过于乐观。他们往往不肯接受这样的事实:任何发展皆有极限,技术发展可被社会、经济发展或形势所阻延。

奇怪的是,外推法差不多都限于在时域内进行,虽然变换到频域中时,已经有了有效的技术进行数据的外推和分析。这些技术就是所谓谱分析技术。

一个数字时间序列,例如销售额,可以利用傅里叶变换把它变换到频域中,它给出了对频率的信号密度。时间信号的循环元素现在表现为频率信号的波峰。可以在频域中作出外推,再将结果变换到时域中。这类分析已经十分成功地应用于纺织周期(约3年),正常商业周期和较长的经济周期,如康德拉季耶夫周期。*

笔者没听说谱分析在技术预测中的应用实例。

置换分析是研究新技术置换旧技术的广度的一种方法。这时,对技术发展的极限已有较多的了解。常常存在能否完全置换的问题。置换分析的不确定性主要在于,新技术是否确实代替旧技术,抑或新技术只是刺激旧技术,从而旧技术仍存在并阻挠新技术进一步发展。但是,如果人们已经能够相当有把握地说,新技术将完全代替旧技术,那么置换分析是十分有用的技术,可以相当合理地预测出结果。

在置换分析中,Fisher-Pry公式是常用到的:

2.2.6

以前已作过很多置换分析。图6是帆船被蒸汽船所置换的例子。实线是真实历史的记录,虚线表示1830和1860年所计算的置换形式。可以,看出,1830年的预测过于乐观;换言之,置换比预料进行得慢。我们可以想象,原因在于旧技术卷土重来,在这例中是由于快速帆船的建造而使帆船技术登峰造极。这结果被包含在1860年的预测中,这就是该预测更接近此后的现实的原因。

2.2.7

最后,在特尔斐技术中,征询一些技术专家,他们认为某种重要突破将会在什么时候发生。

在特尔斐研究中,参加者要多次回答问题。第一次的回答和小组的主要观点都在第二轮中反馈回去,参加者考虑了自己的第一次回答和小组的一般观点后再回答问题。一些参加者会改变自己的意见,另一些坚持不变。第二轮的小组观点将不同于第一轮;参加者的答复常常互相接近。当答案的一致性足够明显或者答复仍相差甚远时,研究即可中止。

特尔斐法是为了在专家之间进行讨论并防止某些社会交互作用行为而发展起来的,这种行为发生在一般的小组讨论中,妨碍观点形成。在小组讨论中,人们往往更多地倾听权威人物的话,因此一些重要信息、不能充分表达出来。

特尔斐法是颇为吃力麻烦的,而且有些人相信,它的结果也可以通过直接会谈而得到。相反、特尔斐法的倡导者回答说,会谈者很少是完全客观的,而特尔斐法却可以避免这种效应。但是我们相信,一种负责的会谈方法,比如两个会谈者进行质询,不会比特尔斐法更主观片面,然而一定能够更有效地获取信息。至今为止,我们看到,很多未来研究者是不用特尔斐法的。相反,市场研究者用得越来越多。不幸,特尔斐法这一术语有时也用于一些专家之间的常规咨询。

我们将特尔斐法归入外推技术,因为参加者主要是根据过去进行推理的,倾向于把技术发展从过去延伸到未来。此外,特尔斐法是一维的,因为所有技术发展都是分别对待的,没有系统地研究与其他发展的交互作用。

多变量外推技术

与技术预测的单变量方法相对应,多变量方法发展起来了。这些方法企图系统地探讨哪些发展与所研究的发展交互作用。一些发展将促进所考察的发展,而另一些将反对它、阻碍它。例如,技术发展A可对B有直接的正影响,同时AC有正影响,而C却对B有负影响。人们期望A能促进B,结果却可能完全相反。如果B的发展受到AC之类的其他20个技术发展的强烈促进或阻碍,而这20个发展又互相影响,就很难确定所有这些发展一起将使B怎样发展。

可以处理这样的因果关系网的较重要的技术是交叉影响分析,数学模型和剧本技术。

在交叉影响分析中,对所研究的发展结构中的较重要的发展作了概括。这些趋势必须用可以定出其数值的方式加以描述,例如,可定出1980年的值1990年的值。一旦确定了有哪些趋势,就可以征询一组专家,请他们估计出1980年值和1990年值。

然后,专家们确定各趋势之间交互作用的权重。为此,请专家确定,当趋势i发生时,趋势j将受到促进还是阻碍。交互作用的量度可用,譬如说+5到-5之间的数来表示。或者也可以这样表示权重:强正交互作用,弱正交互作用,无交互作用,弱负交互作用,等等0交互作用的估计需要作出相当大的努力。如果研究20个趋势,就有380个交互作用。专家们之间的小分歧可平均处理,大分歧则在全体会议上讨论解决。交互作用系数和初值、终值的估计完成后,用计算机算出所谓计算终值等。这样做的意义如下:任何一个有完善头脑的人都会这样估计终值,考虑与其他发展的交互作用时既要考虑交互作用的强度,又要考虑发展的驱动力的强度,后者就是估计初值与终值之间的差。对常人来说,实际上不可能清算相当复杂的交互作用着的发展的集合,使得估计终值与交互作用系数值及各驱动力相一致。换言之,在估计终值与计算终值之间总存在差异。

某发展据认为将进展很大,因此为它定出较高的终值。同时,对这个发展的很多阻碍作用也设想了出来,用一系列负交互作用系数表示。当我们继续做下去,进行计算,我们发现计算最终结果远低于估计最终结果。在这种情况下,可以做以下两件事之一。

他可以承认他的估计终值过于乐观,从而调整此值,或者他可以坚持认为他的终值是实际的,他高估了负交互作用。他可以调整估计终值或交互作用系数或两者都调整,然后再进行运算。如此重复进行,直至计算终值与估计终值相接近,他从这过程中获知差异何在。

一旦我们有了一致的交互作用系数和终值集,此模型就可用于估计某些事件的效果。这儿,影响整个发展集的事件本身不受发展集的影响。例如,第二次能源危机可影响建设部门的发展,但这样一个能源危机的发生与工业部门的形势无关。用同样的方式,可以研究政府措施的影响。不是去猜测某项政府措施是否应实行,而是进行两次运算,一次有政府措施,一次没有。比较两次运算结果,就表明了措施的效果。尤其是在最后这种情况下,交叉影响分析是特别有用的。

从上述可见,交叉影响分析是不易进行的。首先必须有一个计算机程序。最近一些美国研究机构和一些英国研究机构已有适用的程序。但是准备工作和训练专家费时甚多。另一方面,它的优点在于,交叉影响分析的成果比单趋势外推的成果有价值得多。

第二种多变量方法只能简单一提。为种种发展及其交互作用可建立各种类型的数学模型。著名的系统动力学模型,自从罗马俱乐部的研究后尤其闻名于世。其他如企业的商业与财务模型等。这些模型包含了一个简化的非线性微分方程集。

第三种多变量未来研究方法是利用剧本的方法。剧本是一个可能的未来的描写,其中各部分相互联系或由此及彼逻辑地推出。它们通常是原始的描写,意欲向读者和研究者说明某些形势和行动的后果是什么。剧本不应用一般的模型建立,以便看出各剧本之间的相互关系。譬如,一个化学公司可以为它迅速国际化的变革建立一个剧本,再为它不如此行动建立一个剧本。在这两种情况下,剧本都描述了公司五年以后看来可能发生的情况。

使用一系列剧本的优点在于,并不一定必须作出未来的预测。尤其在总体发展的情况下,作出预测是很难的,因为人们倾向于把愿望当作可能。在此法中避免了这一点,因为愿望是作为对某特定剧本的干涉而表出的,而剧本内的发展原则上可以很客观地加以描绘。

规范方法

我们将考察的第三类方法是所谓规范法。即使这些方法用得甚少,它们在发现革新和多样化对象方面仍可能是相当重要的。规范法不是大量利用过去发生的技术发展来预测,而是寻求可以想象的未来可能性。人们编制出这些可能性后,就对它们的可行性和实际吸引力进行调查研究。

这一类中的一个方法即所谓形态分析。在形态分析中,首先确定该技术的因次。这是指一些可用不同方式加以利用的基本性质。从有关文献中取得的一个实例如图7所示6这个所谓形态盒是为卡片纸而建立的。卡片纸可以承受一定的力,从这一事实就能得出一个因次。如果我们将卡片纸用作包装材料,它就是承受重力(例如,一包糖,若没有包装盒,糖就会洒在桌子上)或承受运输和装卸时的机械力的材料。形态分析的核心是,在利用承受力这一特性时,要考虑到卡片纸可能承受的其他力。然后把可以想得起来的所有力总结起来,而先不管卡片纸是否一定胜任。还有辐射、热、声音等因素。在对其他因次分析了类似的所谓实现可能性后,定出这些实现可能性的组合。要从得到的大量组合中寻找其中每一个的实现形式。用这样的方法,可以探求新产品,例如利用卡片纸作隔热材料、隔音墙纸、制作房门,等等。

2.2.8

形态分析主要依赖于专家组的创造能力和专家组的领导。

形态分析的使用并不限。于某一时刻所给出的某些技术和材料。它还可以用于研究什么产品能够完成一个给定的功能。完全不同的产品可以完成同一功能,例如建筑中完成承载功能的种种材料。除了诸如预应力混凝土的不同供应者所生产的相似产品的竞争外,还有诸如钢结构与混凝土结构之间这样不同系统的竞争。功能之间的竞争常常更出乎意料,所以越是显而易见的产品在竞争中越危险。

在某些情况下,剧本技术也可用作规范分析的工具。不是从目前形势开始研究,而是从未来开始,例如从1995年有一个人工岛在北海投入使用这一“事实”开始。然后倒过来分析,哪一年必须开始建设,用什么技术,需要哪一类组织,需要什么许可证,为了申请这些许可证需要什么社会气候。也许最后会得出结论,在这一年完成这样一个人工岛是完全不可能的。无论如何,这样的分析有助于确定一些关键性的决策点。

规范分析技术尚不够完善,也许这是因为管理科学的一般方向是发展能够回答给定问题的方法,而不是提出新问题的方法。

单变量外推技术是技术预测中用得最多的方法,同时它有最大的局限性。趋势外推法只是在有限的时间内并且在特定条件下才是有意义的。置换分析是技术预测的更有效的方法之一,但它也只能在特定条件下使用。特尔斐法可以产生许多新观点,但是需要精心准备征询表,而且问题的数目相当有限。此外,无法控制所有参加者都能同样认真地回答问题。

技术预测和未来研究的多变量方法比单变量方法需要更多时间和更多知识。另一方面,它的结果也更全面完整,因此在企业和机构决定政策时更有价值。

在系统地寻找新的技术应用领域或寻找能满足给定市场功能的技术的时候,规范方法是有用的。

所有这些技术预测方法的用途是什么呢?对于过一天和尚撞一天钟而没有系统的战略计划的企业和机构,这些方法的用途是很可怀疑的。实行系统的战略计划程序的企业可以从技术预测中获益更多,因为它使外部分析和环境研究更透彻。决策的质量一般地正比于它依据的情报的质量。日益剧烈的竞争和环境的复杂化迫使它们制定更明确的政策,而技术预测有助于提供决策的依据。

可以期望技术预测在革新过程中的应用大大增加,虽然我们不能期望过甚。

技术预测不是应付企业和机构环境中发展不确定性的灵丹妙药,它拿不出问题的直接答案。但是,它可以系统地刻划问题的范围,有助于减少发展中的措手不及,有助于分析可能的决策的效果。

[R. &D. Management,1982年第1期]

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*康德拉季耶夫周期是以苏联经济学家康德拉季耶夫命的由物价、生产和商业活动的多次波动所构成的长期经济周期,每个周期为50~60年。