Процессуальные классификационные схемы как основа научного прогнозирования будущего

УДК 001.18

ПРОЦЕССУАЛЬНЫЕ КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ СХЕМЫ КАК ОСНОВА НАУЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БУДУЩЕГО

В.К. Щербин

Центр системного анализа и стратегических исследований Национальной академии наук Беларуси,

Аннотация. В статье рассматриваются процессуальные классификационные схемы: тренды, тенденции, мегатренды. Раскрываются позитивные и негативные факторы, влияющие на практику использования данной разновидности схем в странах СНГ. Обосновывается вывод о необходимости активизации на постсоветском пространстве процессов выявления, описания и использования процессуальных классификационных схем в целях научного прогнозирования будущего.

Ключевые слова: процессуальная классификационная схема, тренд, тенденция, мегатренд, метод экстраполяции тенденций, трендовый анализ, научное прогнозирование будущего.

Среди множества разнотипных классификационных схем («глубинных» и «поверхностных» [1], дидактических [2], дисциплинарных [3], понятийных [4], проблемных [5], фундаментальных и частных [6] и др.), созданных учеными в целях систематизации окружающей нас действительности, процессуальные классификационные схемы занимают особое место, поскольку они способствуют выполнению прогностической функции науки. Наиболее успешно данная функция сегодня реализуется в рамках экономической [7], социологической [8], политической [9] и технической [10] наук, а также в рамках междисциплинарных (инноватика [11], науковедение [12]) и трансдисциплинарных (экология [13]) областей знаний. Учитывая высокий уровень развития перечисленных выше наук и областей знаний, достаточно обоснованным выглядит вывод российского исследователя А.А. Кретова о том, именно «наличие прогностики в составе той или иной науки является свидетельством ее теоретической завершенности» [14]. Что же позволяет процессуальным классификационным схемам (к их числу относятся разнообразные перечни тенденций, микро-, макро- и мегатенденций, трендов, направлений, мегатрендов и т.п. когнитивных структур) служить надежной основой для научного прогнозирования будущего?

На наш взгляд, прогностическую направленность данному типу классификационных схем задает их использование для систематизации тех социальных процессов и явлений, которые имеют временную протяженность в прошлом, настоящем и будущем, т.е. являются динамичными, развивающимися процессами и явлениями. В частности, известный американский футуролог Дж. Нейсбит следующим образом обосновывает необходимость выявления и использования процессуальных классификационных схем в виде совокупностей мегатрендов: «В мире, где события и идеи анализируются до полного омертвения, где сложность растет гигантскими шагами, где информационный шум так громок, что его приходится перекрикивать, если мы хотим друг друга услышать, нам очень не хватает структуры. С помощью простой схемы мы можем начать понимать в мире смысл» [15].

В свою очередь, белорусский социолог Л.Г. Новикова считает наиболее сильным прогностическим качеством выявляемых тенденций отражение в них «тех социальных моментов, которые еще пребывают в становлении, представляют собой ростки будущего. Опираясь на выявленные социальные тенденции, исследователь может смоделировать ожидаемые явления и процессы - то, что существует сегодня в латентном состоянии или проявляется в виде отдельных симптомов, представить в закономерных, развившихся формах, показать их как актуальные и требующие общественного внимания» [16].

Наконец, по мнению российских экономистов В.Д. Марковой и С.А. Кузнецовой, тренды, как разновидности процессуальных классификационных схем, способствуют прогнозированию будущего тем, что они «фиксируют признаки завтрашнего дня сегодня... В основе любого тренда лежат широкие сдвиги в технологиях, поведении потребителей, потребительских предпочтениях. Эти сдвиги, которые кто-то обнаруживает, создают пространство для нового, открывают новые возможности для бизнеса, ведут к появлению новых стратегических зон хозяйствования либо могут создавать угрозу существующему бизнесу. Именно с позиций возможностей и угроз и адекватной реакции на них предпринимателей и менеджеров необходимо анализировать тренды и различные варианты развития событий в будущем» [17].

Именно отмеченными выше прогностическими качествами процессуальных классификационных схем обусловлено то, что из двухсот методов прогнозирования, разработанных еще в 1960-е гг. [18], сегодня наибольшей популярностью у отечественных и зарубежных исследователей будущего пользуется подход, направленный на выявление и экстраполяцию тенденций. В частности, американский футуролог Г.Т. Молитор считает, что «исследование тенденций развития - не единственный способ прогнозирования будущего, однако именно оно вызывает наибольшее доверие» [19].

Особенно широкий интерес к разнотипным процессуальным классификационным схемам наблюдается в западных странах, где выявлением, описанием и использованием таких схем, наряду с учеными, занимаются представители государственных органов управления, журналисты, сотрудники аналитических и консалтинговых центров, представители общественных объединений, подразделения крупнейших корпораций. К примеру, «сообщество TrendHunter.com собирает новинки, изобретения, тренды. В онлайне собрано около 15 тыс. трендов... На основании собранных данных готовится Trend Report, где, например, выделено 10 глобальных перспектив и около тысячи микротрендов» [20]. В ряде крупнейших производственных компаний мира (Coca-Cola и др.) созданы специальные отделы по отслеживанию тенденций [21].

Наконец, в рамках такой отрасли экономики, как маркетинг, появилось новое направление - «кул-хантинг, или охота за «крутым». Так стали называть систему поиска новых тенденций, стилей, предсказания трендов. Кулхантеры отслеживают ростки новых явлений, отличия, которые зарождаются в массах, сдвиги в субкультурах потребителей, а компании получают поток новых, рожденных улицей идей. Этим занимается, например, компания Instant Grass из Южной Африки, которая открыла сеть представительств в разных странах, в том числе и в России» [22].

Насколько актуальной и обоснованной для стран СНГ является необходимость более широкого выявления, описания и использования процессуальных классификационных схем в качестве метода научного прогнозирования будущего? На наш взгляд, отвечая на данный вопрос, следует учитывать две группы факторов. С одной стороны, как любой искусственный конструкт, процессуальные классификационные схемы имеют ряд очевидных недостатков:

1) подчеркнутая ориентация таких схем на национальный или страновой контекст их использования. В частности, обозреватель российского журнала «Секрет фирмы» К. Бочарский подчеркивает следующую особенность трендов, как разновидности процессуальных классификационных схем: «Большинство трендов неотделимо от контекста, поэтому во многом искусство увидеть тренд - это вопрос видения человека» [23];

2) чересчур субъективный и абстрактный характер выделяемых отдельными исследователями процессуальных классификационных схем (например, тенденций). Так, белорусский экономист С.Ю. Солодовников считает, что опора при изучении социальных структур исключительно на понятие «социальные страты» «не позволяет исследователю раскрыть реальные социально-экономические, политические, этнические и иные общественные противоречия, а также определить реальные, а не мнимые (абстрактные) тенденции развития социума и факторы, их определяющие» [24];

3) чрезмерная гипотетичность предположений о плавном, линейном характере развития того или иного процесса/явления, описываемого посредством выявления и экстраполяции на будущее изменяемых параметров такой разновидности процессуальных классификационных схем, как тенденция: «Экстраполяция тенденций - оценка будущих величин или значений параметров в предположении плавного непрерывного хода кривой их временной зависимости» [25]. Однако в действительности экономические, социальные, научно-технические и прочие общественные процессы и явления, описываемые и прогнозируемые при помощи тенденций, никогда не развиваются слишком устойчиво и плавно. Поэтому следует согласиться с выводом Л.Г. Новиковой о том, что простая линейная «экстраполяция по самой своей сути не может указать на будущие качественные изменения прогнозируемого объекта, ибо представляет собой механическое распространение современных тенденций и динамики развития на будущее в виде кривых количественного роста» [26].

Более того, как показывает мировой опыт экономического прогнозирования, простая линейная экстраполяция выявленных количественных данных о каком-либо явлении на его будущее развитие нередко приводит к курьёзам. Один из таких курьёзов (книга «Год 2000» Г. Кана и А. Винера, опубликованная в Лондоне в 1967 г.) рассматривается в статье известного российского футуролога Ю.В. Яковца: «Герман Кан взял всего лишь один показатель - валовой продукт на душу населения в его динамике за прошлые годы - и экстраполировал эту тенденцию на будущее. Получилась потрясающая воображение картина. В середине 60-х годов упомянутый показатель составлял в США более 3500 долл., в наиболее развитых странах Западной Европы - около 2000, в СССР - свыше 1250, а в Китае, Индии, Индонезии -меньше 100. При наблюдавшихся тогда тенденциях развитые страны Западной Европы имели шанс

достичь положения США 1965 г. лет через двадцать, СССР - через тридцать, а отсталые страны Азии -лет через 300-600. А США к этому времени повысят доход на душу населения в несколько раз и по-прежнему окажутся далеко впереди всех в эмпиреях «постиндустриального общества». Прошло всего три года, и эта «картина будущего» исчезла, как мираж» [27].

По указанным выше причинам, рассматривая «ахиллесову пяту» экстраполяционного прогнозирования («Оно срабатывает в рамках сложившихся тенденций, одной фазы цикла, но теряет свою силу, когда происходит перелом тенденций» [28]), Ю.В. Яковец при подготовке долгосрочных прогнозов отдает предпочтение использованию трендовых моделей, в процессе разработки которых учитываются как результаты экстраполяции наблюдаемых тенденций, так и эвристические возможности разного рода аналитических моделей (сценариев, матриц и т.п.): «Речь идет не о линейной экстраполяции, а об учете закономерной неравномерности, цикличности динамики, где взлёты перемежаются спадами, подъёмы -кризисами» [29].

С другой стороны, откровенное игнорирование в процессе прогнозирования и долгосрочного планирования народно-хозяйственного и социокультурного развития былого СССР ряда уже выявленных мировым научным сообществом процессуальных классификационных схем и чересчур инерционный механизм использования собственных научно-технических заделов и тенденций имели достаточно печальные последствия для судьбы нашего общего Отечества:

1) к примеру, еще до распада СССР отечественные специалисты в области промышленной политики открыто писали о том, что «тенденции развития СССР идут вразрез с тенденциями развития промышленно развитых капиталистических стран, поскольку в СССР продолжают развиваться отрасли промышленности, связанные с добыванием и переработкой природного сырья, что отражается в структуре патентной статистики. Наряду с этим вторичная переработка в нашей стране развивается явно медленными темпами, что предопределяет низкую по сравнению с другими странами изобретательскую активность в области химии»

[30]. Однако к доводам своих ученых о необходимости учета мировых тенденций информатизации, компьютеризации и роботизации производства при формировании отечественной промышленной политики советское руководство не прислушалось, слепо уповая на позитивный отечественный опыт форсированной индустриализации, что и явилось одной из главных причин поражения СССР в «холодной войне» с Западом;

2) жизненная необходимость преодоления инерционности в развитии сложившихся отечественных научно-технических заделов и промышленных тенденций осознавалась советскими экономистами еще в середине 1980-х гг.: «Эти тенденции и заделы несут на себе отпечаток прошлых социально-экономических условий. Если же эти условия изменились, то нет никаких оснований искать решение новых народно-хозяйственных проблем на базе сложившихся тенденций развития науки и техники»

[31]. Однако Госплан СССР настойчиво добивался практической реализации всех имеющихся фундаментальных заделов, включая откровенно устаревшие. Известный белорусский науковед Г.А. Несветай-лов писал по этому поводу следующее: «Безусловно, с народнохозяйственной точки зрения необходимо обеспечить возможно более полное прикладное использование каждого крупного результата фундаментальных исследований. Но интересы сбалансированного развития познавательной и прикладной функции науки требуют, чтобы ее учреждения надолго не задерживались на материализации всех потенциально возможных применений ранее полученных фундаментальных результатов» [32].

Самое печальное заключается в том, что и позднее, в постсоветский период, отношение к своевременному выявлению и адекватному использованию процессуальных классификационных схем в практике прогнозирования и долгосрочного планирования народно-хозяйственного и социокультурного развития новых независимых государств практически не изменилось к лучшему. Задумываясь о причинах столь низкого коэффициента полезного действия выявленных процессуальных классификационных схем, используемых сегодня на постсоветском пространстве, нельзя не согласиться со следующим выводом Ю.В. Яковца: «В руки лиц, принимающих решения, был дан инструментарий, позволяющий заранее «взвешивать» последствия еще только намечаемых решений и соответственно корректировать их. Скольких промахов, ошибок, бедствий удалось бы избежать в последние десятилетия, если бы к теоретическим достижениям технологического прогнозирования отнеслись более внимательно! Можно назвать только одну причину такой несуразности: извращенные отношения между сферами управления и предвидения, государством и подлинной наукой, рождающей новую парадигму» [33].

Более того, по мнению главного редактора «Малой российской энциклопедии прогностики» И.В. Бестужева-Лады, «общий язык между управленцами и прогнозистами не найден до сих пор» [34]. Причем явления недоучета и очевидной недостаточности выявленных процессуальных классификационных схем наблюдаются в практике научного прогнозирования не только на постсоветском пространстве, но и в других регионах мира. Именно об этом свидетельствует следующий вывод редактора британского журнала «The

Economist» К. Цукиер: «Существует мнение о том, что между представлениями людей о мире, тенденциях его развития и самим развитием имеются нестыковки. Мы живем в линейном мире, когда дело касается природы, но созданный нами мир технологий развивается экспоненциально. ...учитывая, с какой частотой нынче ломаются компьютеры, а телефоны сбрасывают звонки, сложно всерьез поверить, что все технические средства когда-нибудь начнут работать так, как говорится в их рекламе. Технологии редко развиваются в соответствии с человеческими предсказаниями» [35].

Представленные выше результаты анализа позитивных и негативных сторон использования процессуальных классификационных схем в целях научного прогнозирования будущего показывают, что в настоящее время выявлению, описанию и использованию трендов, тенденций, мегатрендов и иных процессуальных классификационных схем в рамках современной прогностики нет реальной альтернативы. Поэтому только максимально широкое применение данного вида классификационных схем и постоянное их совершенствование могут служить гарантией того, что они и в дальнейшем будут оставаться надежной основой научного прогнозирования будущего.

Библиографический список

1. Плотников Б.А. Семиотика текста: Параграфемика: Учебное пособие / Б.А. Плотников. - Минск, 1992. -С. 89-102.

2. Лебедев С.А. Современная философия науки: Дидактические схемы и словарь / С.А. Лебедев. - М.; Воронеж, 2010. - 384 с.

3. Щербин В.К. Дисциплинарные классификационные схемы - надежный навигатор в мире знаний // Гуманитарный научный журнал. - 2013. - № 1. - С. 40-43.

4. Щербин В.К. Классификационные схемы социальной реальности и текстовые способы их экспликации /

B.К. Щербин // Социология. - 2012. - № 4. - С. 13-27.

5. Щербин В.К. Использование проблемных классификационных схем в сфере науки и образования / В.К. Щербин // Молодежь в постиндустриальном обществе: сборник научных трудов. - Саратов; Дюссельдорф, 2013. - С. 203-206.

6. Степин В. С. Теоретическое знание. Структура, историческая эволюция. - М., 2000. - С. 124-125.

7. Кузык Б.Н. Прогнозирование и стратегическое планирование социально-экономического развития: учебник для вузов / Б.Н. Кузык, В.И. Кушлин, Ю.В. Яковец. - М., 2006. - 415 с.

8. Белл Д. Грядущее постиндустриальное общество: опыт социального прогнозирования / пер. с англ. / Д. Белл. - М., 1999. - 949 с.

9. Панарин А.С. Глобальное политическое прогнозирование: учебник для студентов вузов / А.С. Панарин. -М., 2000. - 272 с.

10. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса / пер. с англ. / Э. Янч. - 2-е изд. - М., 1974. -568 с.

11. Кузык Б.Н. Россия-2050: Стратегия инновационного прорыва / Б.Н. Кузык, Ю.В. Яковец. - 2-е изд. - М., 2005. - 624 с.

12. Щербин В.К. Комплексное науковедческое прогнозирование как инструмент государственной научно-технической политики / В.К. Щербин // Наука та наукознавство. - 2006. - № 3. - С. 65-67.

13. Розенберг Г.С. Экологическое прогнозирование (Функциональные предикторы временных рядов) / Г.С. Розенберг, В.К. Шитиков, П.М. Брусиловский. - Тольятти, 1994. - 182 с.

14. Кретов А.А. Основы лексико-семантической прогностики: Автореф. дисс. ... д-ра филол. наук / А.А. Кретов. - М., 1994. - С. 3.

15. Нейсбит Дж. Мегатренды / Пер. с англ. / Дж. Нейсбит. - М., 2003. - С. 20.

16. Новикова Л.Г. Социология как судьба: избранное. Воспоминания коллег / Л.Г. Новикова. - Минск, 2012. -

C. 74.

17. Маркова В.Д. Стратегический менеджмент: понятия, концепции, инструменты принятия решений: Справочное пособие / В.Д. Маркова, С.А. Кузнецова. - Новосибирск, 2010. - С. 119, 121.

18. Малая российская энциклопедия прогностики. - М., 2007. - С. 122.

19. Молитор Г.Т. Новое тысячелетие: тренды и прогнозы / Пер. с англ. / Г.Т. Молитор // Впереди XXI век: перспективы, прогнозы, футурологи. Антология современной классической прогностики. 1952-1999. - М., 2000. - С. 373.

20. Маркова В.Д. Стратегический менеджмент: понятия, концепции, инструменты принятия решений: Справочное пособие / В.Д. Маркова, С.А. Кузнецова. - Новосибирск, 2010. - С. 119.

21. Белл Т. Использование макротенденций / Т. Белл // Профессиональный перевод и управление информацией. - 2012. - № 5. - С. 9.

22. Маркова В.Д. Стратегический менеджмент: понятия, концепции, инструменты принятия решений: Справочное пособие / В.Д. Маркова, С.А. Кузнецова. - Новосибирск, 2010. - С. 119-120.

23. Секрет фирмы. - 2007. - № 18. - С. 40-42.

24. Солодовников С.Ю. Категории «социальный класс» и «социально-классовая структура» в контексте политико-экономического наследия П.А. Сорокина / С.Ю. Солодовников // Наследие. - 2014. - № 1. - С. 14.

25. Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование / пер. с англ. / Р. Эйрес. -М., 1971. - С. 288.

26. Новикова Л.Г. Социология как судьба: избранное. Воспоминания коллег / Л.Г. Новикова. - Минск, 2012. - С. 75.

27. Яковец Ю.В. Искусство научного предвидения: доктрины, технологии, сценарии / Ю.В. Яковец // Мировая экономика и международные отношения. - 2005. - № 4. - С. 111.

28. Там же. - С. 110.

29. Там же. - С. 109.

30. Тенденции развития крупных направлений научно-технического прогресса в промышленно развитых странах (Патентно-статистический обзор). - М., 1989. - С. 14.

31. Анчишкин А.И. Наука, техника, экономика / А.И. Анчишкин. - М., 1986. - С. 340.

32. Несветайлов Г.А. Диверсификация научных исследований как составная часть научно-технической политики региона / Г.А. Несветайлов // Научно-техническая политика региона: теория, методология, практика. -М., 1991. - С. 64.

33. Яковец Ю.В. Искусство научного предвидения: доктрины, технологии, сценарии / Ю.В. Яковец // Мировая экономика и международные отношения. - 2005. - № 4. - С. 113.

34. Бестужев-Лада И.В. Глобальный технологический прогноз на XXI век / И.В. Бестужев-Лада // Малая российская энциклопедия прогностики. - М., 2007. - С. 306.

35. Цукиер К. Паутина знаний / К. Цукиер // Мир в 2050 году / пер. с англ.; под ред. Д. Франклина и Дж. Эн-дрюса. - М., 2013. - С. 322, 325.

References

1. Plotnikov B.A. Semiotika texta: Paragrafemika: Uchebnoje posobie [Semiotics of Text: Paragraphemics: Textbook]. - Minsk, 1992. - P. 89-102. (In Russian).

2. Lebedev S.A. Sovremennaja filosofía nauki: Didakticheskie shemy i slovar' [Modern Philosophy of Science: Didactic Schemes and Dictionary]. - M.; Voronezh, 2010. - 384 p. (In Russian).

3. Shcherbin V.K. Disciplinarnye klassifikacionnye shemy - nadeznyj navigator v mire znanij [Disciplinary Classificational Schemes - a Reliable Navigator in the World of Knowledge]. Gumanitarnyj naychnyj zurnal. - Humanitarian Scientific Journal, 2013, no. 1. - P. 40-43. (In Russian).

4. Shcherbin V.K. Klassifikacionnye shemy social'noj real'nosti i textovye sposoby ich eksplikacijj [The Classificational Schemes of Social Reality and Textual Methods for their Explication]. Sociología. - Sociology, 2012, no. 4. - P. 13-27. (In Russian).

5. Shcherbin V.K. Ispol'zovanie problemnych klassifikacionnych shem v sfere nauki i obrazovania [Usage of Problematic Classificational Schemes in the Sphere of Science and Education]. Molodez v postindustrial'nom obshchestve [Youth in the Postindustrial Society]. - Saratov; Dusseldorf, 2013. - P. 203-206. (In Russian).

6. Stepin V.S. Teoreticheskoe znanie. Struktura, istoricheskaja evolucia [Theoretical Knowledge. Structure, Historical Evolution]. - M., 2000. - P. 124-125. (In Russian).

7. Kuzyk B.N., Kushlin V.I., Iakovets Yu.V. Prognozirovanie i strategicheskoe planirovanie social'no-ekonomicheskogo razvitia: uchebnik dl'a vuzov [Forecasting and Strategic Planning of Social-Economic Development: Textbook]. - M., 2006. - 415 p. (In Russian).

8. Bell D. Griadushchee postindustrial'noe obshchestvo: opyt social'nogo prognozirovania [Future Postindustrial Society: Experience of Social Forecasting]. - M., 1999. - 949 p. (In Russian).

9. Panarin A.S. Global'noe politicheskoe prognozirovanie: uchebnik dl'a studentov vuzov [Global Political Forecasting: Textbook]. - M., 2000. - 272 p. (In Russian).

10. Ianch E. Prognozirovanie nauchno-technicheskogo progressa [Forecasting of Scientific-Technical Progress]. -2nd. ed. - M., 1974. - 568 p. (In Russian).

11. Kuzyk B.N., Iakovets Ju.V. Strategia innovacionnogo proryva [The Strategy of the Innovational Breakthrough]. - 2nd ed. - M., 2005. - 624 p. (In Russian).

12. Shcherbin V.K. Kompleksnoe naukovedcheskoe prognozirovanie kak instrument gosudarstvennoi nauchno-technicheskoi politiki [Complex Science of Science Forecasting as the Instrument of State Scientific-Technical Policy]. Nauka ta naukoznavstvo. - Science and Science of Science, 2006, no. 3. - P. 65-67. (In Russian).

13. Rozenberg G.S., Shitikov V.K., Brusilovskij P.M. Ekologicheskoe prognozirovanie (Funkcional'nye predictory vremennych riadov) [Ecological Forecasting (Functional Predictors of Time Lines]. - Tolyatti, 1994. - 182 p. (In Russian).

14. Kretov A.A. Osnovy leksiko-semanticheskoi prognostiki: Avtoref. diss. ... d-ra filol. nauk [The Basics of Lexical-Semantic Forecasting: Theses of Diss. ... of Doctor of Philol. Sciences]. - M., 1994. - P. 3. (In Russian).

15. Nejsbit D. Megatrendy [Megatrends]. - M., 2003. - P. 20. (In Russian).

16. Novikova L.G. Sociología kak sud'ba: Izbrannoe. Vospominania kolleg [Sociology as Destiny: Selected Works. Reminiscences of Colleagues]. - Minsk, 2012. - P. 74. (In Russian).

17. Markova B.D., Kuznecova S.A. Strategicheskij menedzment: poniatia, koncepcii, instrumenty priniatia reshenij: Spravochnoe posobie [Strategic Management: Notions, Concepts, Instruments of Decision Making: Textbook]. - Novosibirsk, 2010. - P. 119, 121. (In Russian).

18. Malaja rossijskaja encyclopedia prognostiki [A Little Russian Encyclopedia of Forecasting]. - M., 2007. - P. 122. (In Russian).

19. Molitor G.T. Novoe tysiacheletie: trendy i prognozy [New Millennium: Trends and Forecasts]. Vperedi XXI vek: perspektivy, prognozy, futurology. Antologia sovremennoi klassicheskoi prognostiki. 1952-1999. [The XXI Century is Ahead: Perspectives, Forecasts, Futurologists. The Anthology of Modern Classic Forecasting. 1952-1999.]. - M., 2000. - P. 373. (In Russian).

20. Markova B.D., Kuznecova S.A. Strategicheskij menedzment: poniatia, koncepcii, instrumenty priniatia reshenij: Spravochnoe posobie [Strategic Management: Notions, Concepts, Instruments of Decision Making: Textbook]. - Novosibirsk, 2010. - P. 119. (In Russian).

21. Bell T. Ispol'zovanie makrotendencij [Usage of Macrotendencies]. Professional'nyj perevod i upravlenie informaciej. - Professional Translation and Information Management, 2012. no. 5. - P. 9. (In Russian).

22. Markova B.D., Kuznecova S.A. Strategicheskij menedzment: poniatia, koncepcii, instrumenty priniatia reshenij: Spravochnoe posobie [Strategic Management: Notions, Concepts, Instruments of Decision Making: Textbook]. - Novosibirsk, 2010. - P. 119-120. (In Russian).

23. Sekretfirmy. - The Secret of a Firm, 2007, no. 18. - P. 40-42. (In Russian).

24. Solodovnikov S.Yu. Kategorii "sotiaTnyj klass" i "social'no-klassovaja struktura" v kontekste politico-ekonomicheskogo nasledia P.A. Sorokina [Categories of "Social Class" and "Social-Class Structure" in the Context of Political-Economic Heritage of P.A. Sorokin]. Nasledie - Heritage, 2014, no. 1. - P. 14. (In Russian).

25. Eires P. Nauchno-tehnicheskoe prognozirovanie i dolgosrochnoe planirovanie [Scientific-Technical Forecasting and Long-Term Planning]. - M., 1971. - P. 288. (In Russian).

26. Novikova L.G. Sociologia kak sud'ba: Izbrannoe. Vospominania kolleg [Sociology as Destiny: Selected Works. Reminiscences of Colleagues]. - Minsk, 2012. - P. 75. (In Russian).

27. Yakovets Ju.V. Iskusstvo nauchnogo predvidenia: doktriny, technologii, scenarii [The Art of Scientific Foreseeing: Doctrines, Technologies, Scenarios]. Mirovaja ekonomika i mezdunarodnyje otnoshenia. - The World Economy and International Relations, 2005, no. 4. - P. 111. (In Russian).

28. Iakovets Ju.V. Iskusstvo nauchnogo predvidenia: doktriny, technologii, scenarii [Art of Scientific Foreseeing: Doctrines, Technologies, Scenarios]. Mirovaja ekonomika i mezdunarodnyje otnoshenia. - The World Economy and International Relations, 2005, no. 4. - P. 110. (In Russian).

29. Iakovets Ju.V. Iskusstvo nauchnogo predvidenia: doktriny, technologii, scenarii [Art of Scientific Foreseeing: Doctrines, Technologies, Scenarios]. Mirovaja ekonomika i mezdunarodnyje otnoshenia. - The World Economy and International Relations, 2005, no. 4. - P. 109. (In Russian).

30. Tendencii razvitia krupnych napravlenij nauchno-tehnicheskogo progressa v promyshlenno razvitych stranach (Patentno-statisticheskij obzor) [Tendencies of Development of Large Directions of Scientific-Technical Progress in Industrially Developed Countries (Patent-Statistical Review)]. - M., 1989. - P. 14. (In Russian).

31. Anchishkin A.I. Nauka, technika, ekonomika [Science, Technology, Economics]. - M., 1986. - P. 340. (In Russian).

32. Nesvetailov G.A. Diversifikacia nauchnych issledovanij kak sostavnaja chast' nauchno-tehnicheskoj politiki regiona [Diversification of Scientific Research as Component of Regional Scientific-Technical Policy]. Nauchno-tehnicheskaja politika regiona: teoria, metodologia, praktika [Regional Scientific-Technical Policy: Theory, Methodology, Practice]. - M., 1991. - P. 64. (In Russian).

33. Iakovets Ju.V. Iskusstvo nauchnogo predvidenia: doktriny, technologii, scenarii [Art of Scientific Foreseeing: Doctrines, Technologies, Scenarios]. Mirovaja ekonomika i mezdunarodnyje otnoshenia. - The World Economy and International Relations, 2005, no. 4. - P. 113. (In Russian).

34. Bestuzhev-Lada I.V. Global'nyj technologicheskij prognoz na XXI vek [Global Technological Forecast for the XXI Century]. Malaja rossijskaja encyclopedia prognostiki [A Little Russian Encyclopedia of Forecasting]. - M., 2007. - P. 306. (In Russian).

35. Cukier K. Pautina znanij [A Cobweb of Knowledge]. Mir v 2050 godu [The World in 2050]. - M., 2013. - P. 322, 325. (In Russian).