Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания. Часть 1. Основы анализа развития человечества (В. Д. Орехов, 2015)

Одним из первых количественным анализом в данной области занялся Томас Мальтус. Основные тезисы учения Мальтуса сводятся к следующему[5]:

1. Если возрастание населения не задерживается какими-либо препятствиями, то это население удваивается каждые 25 лет и, следовательно, возрастает… в геометрической прогрессии.

2. Средства существования при наиболее благоприятных условиях применения человеческого труда никогда не могут возрастать быстрее, чем в арифметической прогрессии.

3. Для сохранения равновесия и обеспечения существующего населения необходимым ему продовольствием нужно, чтобы население постоянно сдерживалось каким-либо высшим законом, чтобы тот из двух противоположных законов размножения, на стороне которого оказывается значительный перевес, сдерживался в определенных границах.

4. Препятствия к размножению, превышающему средства существования населения, разделяются на предупредительные и разрушительные; те и другие могут быть сведены к трем видам – нравственному обузданию, пороку и несчастью.

В результате работ Томаса Мальтуса стала популярной идея ограничения рождаемости и учета средств существования населения. Дальнейшие исследования показали, что население Земли растет согласно гиперболическому закону, т. е. быстрее, чем указывал Мальтус. Оказалось также, что средства существования не являются принципиальным ограничителем роста населения и в долговременной глобальной перспективе сами зависят от роста населения.

1.1. Мир как система

Один из важнейших вопросов, который требуется решить при анализе закономерностей развития человечества, заключается в понимании того, является ли мир единой системой и что делает его системой. Существенный вклад в понимание данного аспекта внесли труды А.Г. Франка, И.М. Валлерстайна[6] и других авторов, которыми в 1970-е годы был разработан так называемый «мир-системный» подход. Он был нацелен на анализ деталей развития и взаимодействия существовавших в мире экономических систем. В рамках этого подхода были выявлены интересные закономерности во взаимоотношениях центра и периферии мировой экономической системы в нашу эпоху.

Однако ряд важных идей, положенных в основу данной теории, содержал в себе причины ограниченности ее успеха. Так, важным для мир-системного анализа является стремление рассматривать человечество одновременно с экономической, политической и социокультурной точек зрения[7]. Чрезмерная сложность такого анализа и концентрация на многочисленных интересных и практически важных для развития капитализма деталях не дали возможности в рамках данного подхода получить действительно целостный взгляд на мир. Существенно, что распространение знаний, информации или технологий не фигурирует в качестве важного элемента функционирования этих систем. Так же сложно согласиться и с тем утверждением, что современная мир-система возникла лишь в XVI веке, прежде всего в Европе.

Следует отметить, что теория «системного подхода»[8], которая широко используется при анализе развития человечества (мира), в частности С.П. Капицей, относится к существенно другой области знаний, что приводит к терминологической неоднозначности. В данной работе рассматривается мир-система в смысле С.П. Капицы, а не И.М. Валлерстайна.

С.П. Капица детально проанализировал возможность рассмотрения человечества как единой системы и отметил, что «полученные результаты позволяют прийти к утверждению о единстве развития человечества как целого и рассматривать его как некую мировую структуру, глобальный суперорганизм, охваченный общим информационным взаимодействием»[9]. Он также подчеркивает, что «именно благодаря информации уже очень давно, с самого начала появления человека, шел непрерывный процесс сапиентации – развития способности к созданию, накоплению, передаче и использованию информации. …тысячи лет караваны и купцы, базарная площадь и деревенский колодец, мастера и монахи, барды и старцы, сидящие у семейного очага, служили той же цели – передаче культуры, знаний и размножению информации»[10].

Важной для понимания причин целостности мир-системы является работа А.В. Подлазова[11], в которой показано, что основой единства человечества как системы могут быть так называемые «жизнесберегающие технологии». В силу их важности для любого этноса они могут распространяться даже при редких контактах людей. А.В. Подлазов обращает внимание на то, что понятие «технология» здесь трактуется предельно широко и включает в себя не только способы хозяйствования, но и государственное управление, воинское искусство, религиозные доктрины, средства коммуникаций, торговлю, медицину и вообще любые знания и навыки, которые могут быть использованы для спасения человека от смерти или продления его жизни. Такие знания предлагается именовать жизнесберегающими технологиями.

1.2. Цикличность мирового развития

Важным аспектом развития человечества как системы является его цикличность. Среди авторов, занимавшихся данным вопросом, в первую очередь следует отметить Н.Д. Кондратьева[12] и Й.А. Шумпетера[13], которые изучили колебания экономической деятельности и выявили длинноволновые циклы продолжительностью примерно в 50 лет (рис. 1.1[14]). Они также указали на связь этих колебаний с научно-техническими инновациями.

Рис. 1.1. Современная периодизация длинных волн

Длинные циклы Кондратьева имеют следующую структуру: каждый цикл состоит из двух стадий или полуволн: повышательной и понижательной; весь цикл принято подразделять на четыре фазы: оживление, подъем, рецессия, депрессия.

Повышательная стадия охватывает период преобладания высокой экономической конъюнктуры (оживление и подъем) продолжительностью около 25 лет, когда она развивается динамично, преодолевая локальные спады. Понижательная стадия (спад и депрессия) – это период длительной низкой конъюнктуры продолжительностью 20–25 лет, когда, несмотря на временные подъемы, деловая активность является вялой, вследствие чего экономика развивается неустойчиво, впадая в кризисные периоды. Как правило, началу повышательной стадии предшествуют периоды кризиса или депрессии.

Считается[15], что основные элементы эндогенного механизма волн «по Кондратьеву» таковы:

1. Капиталистическая экономика представляет собой движение вокруг нескольких уровней равновесия. Равновесие «основных капитальных благ» определяет данный технический способ производства.

2. Обновление основных капитальных благ происходит не плавно, а толчками. При этом решающую роль играют научно-технические изобретения и нововведения.

3. Продолжительность длинного цикла определяется средним сроком жизни производственных инфраструктурных сооружений, которые являются одним из основных элементов капитальных благ общества.

4. Все социальные процессы, войны, революции, миграции населения представляются результатом преобразования экономического механизма.

5. Замена «основных капитальных благ» и выход из длительного спада требуют накопления ресурсов в натуральной и денежной форме. Когда это накопление достигает достаточной величины, возникает возможность радикального обновления основных капитальных благ, что выводит экономику на новый подъем.

Йозеф Шумпетер развил учение Н.Д. Кондратьева и разработал инновационную теорию длинных волн. Он указал, что главной движущей силой экономического развития являются научно-технические инновации. Й.А. Шумпетер писал, что «когда какая-либо инновация внедряется в экономику, имеет место так называемый "вихрь созидательного разрушения", подрывающий равновесие прежней экономической системы, вызывающий уход старых технологий, отживших организационных структур и появление новых отраслей, новых институциональных возможностей, в результате чего возникает небывалый динамизм экономического развития. Инновации все больше выступают в роли локомотива экономического развития, определяя его эффективность и рост производительности труда. Инновации как процесс поддерживаются инвестициями и соответствующими институтами, без чего не действует механизм их реализации»[16].

Вместе с тем при существующем уровне развития данной теории не удалось с достаточной точностью предсказать мировой финансово-экономический кризис, начавшийся в 2008 году[17].

Существует еще ряд видов экономических циклов[18]: Дж. Китчнина (2–4 года), К. Жугляра (7–12 лет), С. Кузнеца (16–25 лет), однако их причины не столь тесно связаны со знаниями и инновациями, поэтому мы не будем рассматривать их в этой работе.

Ряд авторов указывают на то, что исторические, культурные и технологические изменения в истории человечества происходят не через равные промежутки, а в логарифмическом масштабе времени. Соответственно продолжительность этих эпох при приближении к современности быстро уменьшается. Так, С.П. Капица предлагает датировку начала эпох[19], представленную в табл. 1.1.

Таблица 1.1. История человечества в логарифмической шкале времени

Согласно теории SINIC, разработанной около 1970 года основателем корпорации «ОМРОН» Кадзума Татеиси[20], с древнейших времен до наших дней в истории человечества произошло десять главных инновационных сдвигов, датировка которых приведена в табл. 1.2. Следует отметить, что прогноз даты биотехнологической революции, представленный в этой работе, достаточно хорошо совпадает со временем начала последнего мирового финансово-экономического кризиса.

Таблица 1.2. Десять стадий развития технологий человечества по К. Татеиси

В работе А.Д. Панова[21] последовательность технологических революций человечества продолжается в прошлое, вплоть до появления жизни на Земле, как показано на рис. 1.2. Здесь ΔТ_n – промежуток времени от даты революции с номером n до даты сингулярности, соответствующей пределу последовательности революций.

Рис. 1.2. Датировка революций по А.Д. Панову

Важно, что при рассмотрении человечества с точки зрения цикличности мирового развития выявляется хорошо структурированное взаимодействие частей данной системы на протяжении миллионов лет, причем с приближением к современности особенности циклических процессов прослеживаются все лучше.

1.3. Моделирование развития человечества

Родоначальником построения математических моделей мирового развития является профессор Джей Форрестер. Он разработал методику «системной динамики», позволяющую моделировать развитие человечества с помощью ЭВМ. Первые результаты были опубликованы в книге «Мировая динамика» в 1971 году. Для анализа мировой динамики Форрестер выделил следующие основные переменные, зависящие от времени[22]: «население, капиталовложения (фонды), географическое пространство, природные ресурсы, загрязнение и производство продуктов питания». Следует обратить внимание, что развитие технологий или рост знаний не входят в число переменных данной системы. Характерно, что свою работу, которая продолжалась 15 лет, Форрестер рассматривает «лишь в качестве предварительной попытки моделирования таких систем»[23]. Он также утверждает, что «точная и окончательная модель мировой системы никогда не может быть построена»[24].

Как отмечал классик теории сложности М. Джаксон, «системная динамика не в состоянии предсказать развитие, если в будущем будут возникать любого рода случайности или качественные изменения среды, например технологические революции или экономические кризисы»[25].

Продолжателем работ по моделированию мировой динамики стал Денис Медоуз[26], который доложил полученные результаты на заседании Римского клуба в 1972 году. Суть этого доклада заключается в том, что при сохранении существующей тенденции к росту человечества уже следующие поколения достигнут пределов демографической и экономической экспансии, что приведет мир к кризису и краху. Для того чтобы избежать глобальной катастрофы, на смену существующей парадигме роста должна прийти парадигма «устойчивого развития».

Детальный анализ исследований, проведенных в данном направлении, дан в работах В.А. Садовничьего, А.А. Акаева, А.В. Коротаева и др.[27]. Там же отмечено, что: «несмотря на большое количество исследований и разнообразных моделей в данной области, в настоящее время моделирование мировой динамики переживает определенный кризис, проявлением которого явилась неспособность внятно предсказать мировые финансово-экономические потрясения 2008 года. Для преодоления существующих проблем необходимо заново осмыслить принципы, положенные в основу моделирования мировой динамики. Надо избежать искуса усложнения моделей, сделать их более прозрачными, при этом не утрачивая, а наращивая уровень их системности».

Тем не менее определенный прогресс в понимании динамики развития человечества был достигнут, причем с использованием относительно простых научных инструментов.

1.4. Рост численности человечества

В 1960 году в журнале Science была опубликована работа[28] Х. Форстера, П. Мора и Л. Амиот, в которой показано, что между 1 и 1958 годами н. э. динамика численности населения мира (N) может быть описана при помощи уравнения гиперболы

N ≈ C/(T₁—T). (1.1)

Здесь Т – время, измеряемое в годах, С ≈ 180 млрд – постоянная с размерностью [чел.∙лет], а T₁ ≈ 2025 год.

Сергей Петрович Капица[29] обратил внимание на то, что уравнение гиперболы является решением дифференциального уравнения

dN/dT = N²/ C. (1.2)

Это означает, что темп роста населения Земли в среднем пропорционален квадрату численности населения в данный момент. Скорость роста микроорганизмов при отсутствии дефицита питания описывается уравнением типа dN/dT = N/C, а его решением является экспонента, которая считается одной из наиболее быстро растущих функций. Человечество же росло пропорционально квадрату своей численности. В результате в момент времени T₁ ≈ 2025 год численность населения, согласно формуле (1.1), должна была бы стать бесконечно большой.

Однако в реальности после 1960 года мир-система перешла в другое состояние, которое называется «демографическим переходом» и характеризуется замедлением темпов роста населения. В дальнейшем, согласно прогнозам[30], численность населения Земли должна выйти на стабильный уровень порядка 9–11 млрд человек, как показано на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Модели роста населения Земли (млн чел.)

С.П. Капица предложил также уравнение для описания численности человечества на стадии демографического перехода (1.3) и его решение[31] (1.4), которое хорошо согласуется со статистическими данными по росту населения Земли:

dN/dT = C/((T₁– T)²– t ²); (1.3)

N = (C/t)∙Arcth ((T₁– T) /t). (1.4)

Однако эти уравнения «не раскрывают сути действующих законов, оставаясь на феноменологическом уровне констатацией обнаруженной эмпирической закономерности»[32].

Важным результатом, полученным С.П. Капицей, является то, что квадратичная зависимость скорости роста от численности человечества на гиперболической стадии свидетельствует о наличии коллективного взаимодействия. Оно «…определяется механизмом распространения и размножения обобщенной информации в масштабе человечества»[33]. Однако более детального представления о том, что такое «обобщенная информация», как она распространяется, как влияет на рост человечества и почему столь резко снижается ее влияние в период демографического перехода, в работах С.П. Капицы нет.

Существенный вклад в понимание данного вопроса сделал А.В. Подлазов, который обосновал, что свойство единства человечества как системы с самого начала ее существования могло обеспечивать только распространение «жизнесберегающих технологий»[34]. Уровень развития этих технологий Р он определил[35] через уменьшение среднего коэффициента смертности k_d, которое достигается благодаря их действию, т. е. Р = k_d– k_d0, где k_d0 ≈ 0,06 год^–1 – коэффициент смертности первобытного человека. Предполагается, что все человечество характеризуется единым уровнем этих технологий. До демографического перехода средний коэффициент рождаемости k_b можно считать приблизительно постоянным и равным k_b0≈ k_d0. Таким образом, скорость роста народонаселения определяется формулой

dN/dT = PN. (1.5)

Для определения зависимости уровня технологий от времени А. В. Подлазов предлагает формулу, которая имеет вид

dP/dT = PN/C, (1.6)

где константа С определяет трудозатраты, необходимые для увеличения Р в е раз при постоянном N.

Интегрируя систему (1.5) – (1.6), А.В. Подлазов получает уравнение, которое он называет «основным уравнением теоретической демографии»[36]

N = CP. (1.7)

Подставляя его в (1.5), получим уравнение для роста человечества (1.2).

В этих построениях есть довольно спорные допущения. Так, согласно формуле (1.6), с ростом уровня технологий производительность труда каждого изобретателя пропорционально возрастает, что вовсе не очевидно. Здесь следует напомнить о работе Дж. А. Хюбнера, в которой утверждается, что количество крупных технических изобретений за год, деленное на численность населения мира после 1915 года, падает (рис. 1.4)[37].

Рис. 1.4. Число крупных изобретений в год на миллиард жителей мира

Аналогичный подход к определению уравнения для темпов роста технологий использует и М. Кремер[38], хотя он определяет уровень технологий через уравнение для мирового ВВП (G)

G/N = rPN^α-1. (1.8)

Вызывает сомнение и то, что уровень технологий принимается единым для всей Земли. Представляется, что при высокой неоднородности развития технологий в разных странах в одних будет высокая смертность, а в других низкая рождаемость, что может привести к низким суммарным темпам роста населения.

Существенные сложности испытывает данная теория и при объяснении процесса демографического перехода. А.В. Подлазов предположил, что при приближении уровня жизнесберегающих технологий к своему верхнему значению уменьшается жизнесберегающий эффект от их использования. Соответственно он адаптировал дифференциальное уравнение для роста уровня технологий, которое позволяет получить решение демографического уравнения, достаточно хорошо соответствующее статистическим данным.

А.В. Коротаева, А.С. Малкова, Д.А. Халтурина отмечают[39] другой важный недостаток модели А.В. Подлазова – противоречащее действительности суждение о том, что демографический переход связан с невозможностью уменьшения смертности. Демографические данные четко указывают на то, что переход связан с резким уменьшением рождаемости.

М. Кремер[40] решает проблему объяснения процесса демографического перехода за счет введения достаточно сложной зависимости относительных темпов прироста числа людей (рождаемость минус смертность) – ΔN/N от валового продукта на душу населения – G/N, которая представлена на рис. 1.5. Причиной снижения прироста ΔN/N при больших значениях G/N, по его мнению, является нежелание состоятельных семей иметь много детей.

Рис. 1.5. Зависимость темпов роста населения от доходов на душу населения

Однако, как отмечено в работе А.В. Коротаева и др.[41], модель М. Кремера сильно усложнена и перегружена введением нескольких дополнительных параметров, которые следует эмпирически оценивать. В результате неясно, в какой мере хорошее согласие полученных расчетов со статистическими данными является следствием использования этих коэффициентов.

В работах А.В. Коротаева, А.С. Малкова, Д.А. Халтуриной[42] уровень технологии определяется, как ВВП на душу населения P = G/N, и он же характеризует производительность труда человека. В уравнении для скорости роста населения (аналог уравнения (1.5)) используется тот факт, что при малых G/N темпы роста населения линейно зависят от ВВП на душу населения (см. рис. 1.5). Соответственно

dN/dT = a(G/N – m)N = aSN, (1.9)

где S – избыточный продукт, производимый на одного человека сверх продукта m – минимально необходимого для воспроизведения населения с нулевой скоростью роста.

В качестве уравнения для избыточного продукта используется формула

dS/dT = bSN, (1.10)

которая имеет эмпирическое обоснование для G/N < 3000 междунар. долл. 1995 года (см. Приложение 3).

Для подсчета мирового ВВП (G) предложено уравнение (1.11):

G = N∙(m + γN). (1.11)

Здесь константы γ и m имеют значения γ = 1,04∙10^-6 долл./чел.²∙год; m = 221 долл./чел.∙год, а ВВП измеряется в междунар. долл. 1995 года.

Для объяснения феномена демографического перехода А.В. Коротаев и др.[43] используют тезис, что «женская грамотность является ведущим фактором снижения рождаемости в ходе модернизации». Система уравнений для описания роста населения, технологий и грамотности L в процессе демографического перехода приобретает вид:

dN/dT = aSN(1 – L); (1.12)

dS/dT = bSN; (1.10)

dL/dT = cSL(1 – L). (1.13)

Проведенные расчеты роста населения и других параметров в соответствии с данной моделью согласуются с имеющимися статистическими данными.

Таким образом, четыре группы авторов разработали математические модели, по-разному объясняющие процесс демографического перехода и дающие достаточно хорошее согласие с имеющимися данными о динамике населения Земли.

1.5. Динамика мирового ВВП

А.В. Коротаев, А.С. Малков, Д.А. Халтурина[44] приводят статистический график зависимости мирового ВВП от численности населения мира (рис. 1.6), а также предлагают уравнение (1.11) для аппроксимации этой зависимости.

Рис. 1.6. Зависимость мирового ВВП от численности населения мира

Следует отметить, что примерно квадратичная зависимость мирового ВВП от численности населения Земли (G ~ N²) является зависимостью порядка величины, но на нее накладываются достаточно значительные отклонения. Так, с 1950 по 2010 год мировой ВВП возрос в десять раз, а отклонение величины параметра G/N² от значения, определенного согласно формуле (1.11) и равного G/N²= m/N + γ, составило до 30 %, как видно из рис. 1.7.

Графики на рис. 1.7 построены согласно данным А. Медисона[45], труды которого являются базовыми для определения динамики ВВП и численности населения различных стран мира в сопоставимых величинах (здесь G дано в трлн междунар. долл. 1990 года, а N – в млрд человек).

Рис. 1.7. Зависимость мирового ВВП от квадрата численности населения

Опубликованная в 2006 году работа главы макроэкономического подразделения компании «ПрайсвотерхаусКуперс» (PwC) Джона Хоксворта[46] с прогнозом потенциального роста ВВП 17 крупнейших экономик мира в период до 2050 года совершила своеобразный переворот в умах экономистов, политиков и бизнесменов. Затем эти прогнозы неоднократно уточнялись, особенно в связи с кризисом 2008 года, однако вывод остается прежним: в достаточно близкой перспективе экономика Китая может обогнать экономику США, а семь быстро развивающихся стран (E7) обгонят страны «Большой семерки» (G7) по размеру ВВП. Если считать ВВП по паритету покупательной способности, то время смены лидирующей семерки произойдет около 2017 года (рис. 1.8)[47]. ВВП на рис. 1.8 дан в междунар. долл. 2011 года.

Работа Дж. Хоксворта является показательной с точки зрения демонстрации того, насколько важны долгосрочные прогнозы развития мир-системы и особенно показателя ВВП. Она также характерна тем, что в ней не заметны явные признаки использования системного подхода, учета коллективного взаимодействия частей человечества и знаниевой компоненты развития мира. В основе построения прогноза лежит метод аппроксимации.

Рис. 1.8. Динамика ВВП (по ППС) стран G7 и Е7

Характерно, что большинство отмеченных выше авторов, кроме Й.А. Шумпетера и Н.Д. Кондратьева, не учитывают в своих теориях напрямую результаты мыслительной деятельности человечества. Между тем вряд ли у кого есть сомнения, что именно она является важнейшим фактором развития. Как указывал С.П. Капица[48], развитие человечества как динамической системы обязано «взаимодействию, охватывающему всех людей» и возникло «с появлением человека, одаренного сознанием». Хотя в ряде приведенных выше работ используется в качестве параметра «уровень технологий», авторы не выясняют, как он связан с мыслительной деятельностью людей.

1.6. Роль фактора знания

Рис. 1.9. «Знание» – фреска Роберта Рида

Широко известен афоризм Фрэнсиса Бэкона «знание – сила». Другой перевод этого высказывания еще более категоричен: «знание – это власть». В начале XVII века Ф. Бэкон провозгласил целью науки увеличение власти человека над природой[49]. Он разработал и популяризировал исследовательский метод «индукции», который стал предшественником научного метода.

Тем не менее до последнего времени экономисты уделяли фактору знания далеко не первостепенную роль. Так, в работе Нонака и Такеучи отмечается: «…экономисты неоклассического направления отрицали огромное значение как неформализованного, так и формализованного знания, находящегося в собственности субъектов экономики и не представленного в виде информации о ценах»[50].

Одним из первых обратил внимание на роль знания в экономических процессах Й.А. Шумпетер, который придавал особое значение комбинированию формализованных знаний[51].

Признаки радикальных изменений роли знания в числе первых заметил известный теоретик менеджмента Питер Друкер. В работе «Посткапиталистическое общество»[52] он изложил свое мнение, согласно которому капитализм вступает в «общество знания», где основным экономическим ресурсом является не капитал, природные ресурсы или труд, а знание. Ключевое место в этом обществе будут занимать специалисты, создающие знание.

Под понятием «экономика знаний» подразумевают общество, в котором знания, наука и инновации играют доминирующую роль в экономическом развитии. Возникновение экономики знаний связано с возрастанием роли знаний в качестве фактора производства. Исторически концепция экономики знаний «пришла на смену концепции информационного общества, которая в свою очередь сформировалась на основе разработок по изучению постиндустриального общества»[53]. Понятие «экономика знаний» связано со следующими основными позициями:

● знания становятся ключевым фактором роста наряду с капиталом и трудом;

● производство знаний становится важнейшим звеном развития экономики;

● резко возрастает роль кодифицированных знаний;

● информационные и коммуникационные технологии становятся важнейшим базисом развития знаний[54].

«В качестве главного поставщика новых знаний наука, прежде всего фундаментальная, играет первостепенную роль в обеспечении роста всех развитых экономик мира. …Результаты фундаментальных исследований носят общественный характер и в большей части открыты для всех заинтересованных пользователей. Новые научные открытия и крупные технологические сдвиги, как правило, имеют обширную историю получения фундаментальных результатов и заключают в себе труд ученых многих поколений и нескольких фундаментальных направлений»[55].

Отличие подхода к инновациям в экономике знаний заключается в том, что они базируются не столько на изобретениях и новых комбинациях ресурсов, как раньше, сколько на потоках знаний и информации, полученных в результате целенаправленного развития науки и техники. Инновации же играют роль замыкающего контура, который заставляет двигаться все компоненты экономики знаний и приводит к экономическому развитию и росту качества жизни[56].

Преимущественное развитие сектора услуг по сравнению с промышленным производством является одной из важных черт постиндустриального периода и экономики знания. В развитых странах на долю услуг приходится около 70 % добавленной стоимости[57].

Главными активами общества знания выступают специалисты, как единственно возможные носители творческого начала и неявного знания[58].

Известные теории из области «управления знанием» прежде всего указывают на принципиальное различие между данными, информацией и знанием. Так, объем цифровых данных, хранимых во всем мире, в 2006 году составил 161 млрд Гбайт, а объем изданных книг – в 3 млн раз меньше, или 52 000 Гбайт[59].

В этом смысле данные – это набор объективных данных о событии, а информация – данные, упорядоченные с определенной целью, придающей ей уместность и предназначение. Для преобразования данных в информацию используется процедура «5К», включающая в себя категоризацию, калькуляцию, контекстуализацию, корректировку и конденсацию[60].

Знание – это информация, наделенная смыслом, действенная, готовая к использованию. Для преобразования информации в знание используется процедура «4С»: сравнение, следствия, связи и суждения, а также процесс осмысления, включающий в себя сбор информации, анализ, синтез, обмен и использование[61].

Знание можно также разделить на следующие основные типы[62], [63].

1. Причины, цели (видение). Отвечает на вопрос: «почему»? Дает основания для структурирования проблем и стремления к достижению успеха.

2. Предмет знания (факты, концепции, теории, конструкции). Отвечает на вопрос: «что»?

3. Алгоритмы (процедуры, методы, ноу-хау, технологии, умение сделать на практике). Отвечает на вопрос: «как» сделать?

4. Альтернативы (варианты, нюансы). Отвечает на вопросы: «кто», «где», «когда», «в каких условиях»?

Еще один классификационный признак отражает, представлено ли знание в явном виде (кодифицировано, формализовано) или неявном (скрытом, неформализованном). Явное знание выражается в словах, цифрах, знаках, формулах, схемах, образах и т. д. Такое знание легко передается и размножается, поэтому оно принадлежит всему человечеству и оказывает влияние на продуктивную деятельность.

Но в процессе мышления и практической деятельности люди в основном оперируют неявными знаниями, находящимися в их сознании. При этом явное знание представляет собой лишь «верхушку айсберга», то, что удалось формализовать. Следует отметить, что явное и неявное знания находятся в тесной взаимосвязи, поскольку только люди могут создавать явные знания. Четыре вида трансформации в процессе создания организационного знания, согласно работе Нонака и Такеучи[64], представлены на рис. 1.10.

Следует также отметить значительные успехи в области учета объема создаваемых человечеством знаний. Так, создано несколько реферативных баз, которые позволяют достаточно полно учесть объем опубликованных работ в области исследований и разработок, особенно за последнее столетие. Например, на рис. 1.11 представлена общая картина публикационной активности в мире за последние годы, согласно реферативной базе Scopus[65].

Рис. 1.10. Трансформации в процессе создания организационного знания

Рис. 1.11. Объем научных публикаций, согласно реферативной базе Scopus

На ноябрь 2012 года в этой базе зафиксировано 49 млн публикаций в журналах и конференциях, в том числе 28 млн опубликованных после 1996 года, а также 25 млн патентов и 376 млн индексированных научных веб-страниц[66].

В настоящее время, согласно базе Scopus, ежегодно во всем мире публикуется более миллиона статей и патентов, причем производится тщательный отбор изданий, публикации в которых берутся в учет и тем самым гарантируется минимальный уровень дублирования знаний, попадающих в эту базу.

Таким образом, важность научных знаний для развития человечества не подвергается никаким сомнениям. Тем более странно, что в рассмотренных выше теориях развития человечества столь мало учитывается фактор знания.

Основные результаты главы 1

Ряд направлений исследований развития человечества зашел в тупик, в частности в попытках охватить проблему слишком широким фронтом.

Многие исследователи не учитывают фактор знания в своих работах, в то же время другие авторы отмечают системную важность знания для развития человечества.

Перед изучением отдельных аспектов развития человечества полезно рассмотреть его как систему[67], [68]. Это важно для того, чтобы не расширять без необходимости объем исследуемых далее факторов и не упустить ключевые.

Отметим, что в системном подходе существует принцип «взгляд с высоты»[69]. Согласно ему, попытка рассмотреть всю сложную систему «крупным планом» приводит к тому, что исчезают мелкие детали. Приблизившись же, начинаешь различать детали, но теряешь понимание системы как целого. Поэтому в своем исследовании мы будем стремиться производить анализ наиболее крупным планом. Предполагается, что это позволит избежать ловушки сложности, с которой не смогли справиться многие авторы, изучавшую данную задачу.

Еще один парадокс системного подхода, который называется «ловушка Эшера», заключается в том, что, исследовав детально несколько подсистем сложной системы, мы затем окажемся перед проблемой их неполной совместимости. Отдельные фрагменты не будут соединяться в единое целое, многое будет казаться несовпадающим одно с другим. Следует вполне осознанно быть готовым к этому, занимаясь исследованием сложных, а особенно сверхсложных систем, каковыми являются человек и человечество.

Важнейшим аспектом системного анализа является функция, которую выполняет система в системе более высокого уровня – надсистеме. Для человечества надсистемой является биосфера. С появлением человечества в биосфере стала быстро развиваться функция информационного взаимодействия. До этого информационное взаимодействие охватывало, преимущественно, процессы внутри живых организмов, а также процессы наследования и основным видом фиксации информации были генетические процессы.

С появлением человека важную функцию передачи информации стало выполнять сообщество разумных организмов, а информация стала фиксироваться в сознании людей, а затем в виде продуктов труда, знаковых систем и компьютерных устройств. Быстро стало расти знание человечества и система информационных взаимосвязей между людьми. Таким образом, функция человечества, его предназначение заключаются в становлении и развитии разума и мышления на Земле. В более далекой перспективе можно говорить о развитии разума в межзвездных масштабах.

Нередко авторы противопоставляют наличие функции знания с тем необузданным ростом человечества, который ведет к экологическим проблемам и вызывает сомнения в разумности человека. Однако так же можно отнестись и к жизни вообще, которая проникла во все уголки планеты и захватила ее полностью и безраздельно. Всякая новая парадигма жизни стремится реализовать себя полностью и дойти до пределов развития. Так и разум на базе человечества через гиперболический рост стремится достигнуть пределов своего развития, не очень заботясь о последствиях, которые могут быть и трагическими.

Для того чтобы проанализировать человечество как систему, на самом высоком уровне уместно использовать такие инструменты, как системные схемы, модель «входа-выхода», анализ размерностей и подобия. Важно также выявить замкнутые циклы с обратной связью, которые позволяют поддерживать развитие человечества.

С.П. Капица выявил один из таких важных циклов, основанный на росте числа людей пропорционально квадрату их численности (до демографического перехода). Такой цикл можно представить в виде схемы, которая дана на рис. 2.1.

Рис 2.1. Системная схема деятельности человечества

Его основными элементами являются человечество, которое характеризуется своей численностью, – N, мировой ВВП – G, а также процессы производства ВВП и его потребления, которые можно характеризовать величиной G/N.

С.П. Капица отметил, что квадратичный рост связан с информационным взаимодействием людей. Для учета этого фактора усложним системную схему развития человечества, включив в нее знание в качестве важного системного элемента.

Для создания «знания» как системного элемента необходимо выделить НИОКР (R&D) в качестве подсистемы для формирования знания и его преобразования в образцы полезных продуктов, «образование», как подсистему для доведения знания до работников и отделить квалифицированных «работников» как носителей «знания», которые используют его для производства. Тем самым у нас появляется второй контур деятельности, нацеленный не непосредственно на производство мирового ВВП, а на производство знания. Соответствующая системная схема цикла развития человечества на базе знания приведена на рис. 2.2.

Рис. 2.2. Цикл развития человечества с учетом знания

По принципу отношения к знанию мы разделили потребление человечества на четыре части:

● инвестирование в науку, создающую знание, и разработки (НИОКР);

● образование и обучение работников;

● инвестиции в производство;

● жизнеобеспечение человечества и др.

Согласно данной схеме, рост числа людей (общество) происходит в связи с ростом ВВП, причем растущее по численности человечество создает все больше знаний, которые влияют на ускорение роста производства и объема ВВП. Далее мы более детально рассмотрим компоненты данного цикла развития и их взаимосвязи.

Схема входа-выхода (рис. 2.3) позволяет сформировать еще один взгляд на функционирование человечества как системы.

Рис. 2.3. Схема входа-выхода для человечества

В результате функционирования этой системы на протяжении всей истории человечества происходил рост первых четырех входных ресурсов: числа и квалификации работников, объема знаний, выпуска продуктов, объем которых может быть оценен в финансовых единицах, и развития средств производства. Природные ресурсы в противоположность этому исчерпываются, и пока можно прогнозировать лишь сохранение природной среды в приемлемом состоянии. Однако в настоящее время уровень эксплуатации природы приблизился к предельному уровню, и рано или поздно, но необходимо будет перейти к режиму широкого воспроизводства ресурсов, требуемых для функционирования данной системы. Пристальное внимание нужно уделить энергетическим и водным ресурсам, а также факторам, влияющим на стабильность климата, сохранение биосферы и природной среды.

2.2. Параметры системы, характеризующей развитие человечества

Рассмотрим основные параметры системы, характеризующей развитие человечества в целом: численность населения, производительная деятельность, знание человечества, использование природных ресурсов и др. Можно отметить следующие характерные параметры.

1. t – характерное время жизни человека. Согласно С.П. Капице, t ≈ 45 лет. Эта величина примерно равна среднему возрасту людей, а также времени трудоспособной деятельности человека. Размерность этой величины применительно к данной задаче [t] – год. Здесь квадратными скобками обозначается размерность величины. В прошлом данная величина была заметно меньше, и это нужно учитывать при рассмотрении истории человечества.

2. Т – текущее время. Исчисляется от так называемого начала нашей эры или рождества Христова (с точки зрения человечества как системы, дата начала эры относительно произвольная). [Т] – год. Безразмерный параметр времени – Т/t.

3. Т₀ – время существования человечества до настоящего времени. Считается, что Т₀ ≈ 1,6 млн лет. Размерность этой величины: [Т₀] – год. Если Т₀ отнести к характерному времени жизни человека, то получим безразмерный параметр времени существования человечества – Т₀/t ≈ 35 550.

4. Т₁ – дата сингулярности. Дата, в которую при гиперболическом росте человечества его численность стала бы бесконечной. Согласно С.П. Капице, Т₁ ≈ 2025 год, если отсчитывать от начала эры. [Т₁] – год. Существенно, что дата сингулярности фактически определилась в далеком прошлом.

Численность населения

5. N – число людей. Величина не имеет размерности, целочисленная и меняется во времени. Однако разумно ввести аналог размерности для этой единицы [N] = чел. с тем, чтобы отличать единицы людей от других штучных объектов, не обладающих мышлением. Таким образом, шкала измерения содержит две позиции: разумный и неразумный.

6. N₀ – численность начальной популяции людей во время Т₀. По оценкам С.П. Капицы, N₀ ≈ 100 000 чел. Может быть введена безразмерная численность населения, равная N/N₀.

7. N_max – максимальное число людей, которое, согласно существующим теориям[71], составит N_max ~ 11 млрд чел. Отношение N_max/N₀ ≈ 110 000.

8. С – константа гиперболического роста. Может быть определена из уравнения роста численности населения Земли в гиперболический период C ≈ N₀(T₁ – T₀) ≈ 10⁵∙1,6∙10⁶ ≈ 160 млрд. Отсюда следует, что данный параметр не является независимым. Размерность [С] = чел.∙год.

На протяжении 1,6 млн лет эта величина могла несколько изменяться. Кроме того, при аппроксимации статистических данных по численности населения Земли в разное время вычислялись разные значения этого параметра, поэтому в работах можно встретить его значения C ≈ 180 ± 20 млрд.

Основные характеристики человечества, связанные со временем и численностью населения, могут быть изображены в виде схемы, представленной на рис. 2.4.

Рис. 2.4. Характеристики человечества, связанные со временем и численностью

9. G – валовой внутренний продукт (ВВП) – показатель, отражающий рыночную стоимость всех товаров и услуг, произведённых за год во всех отраслях экономики. Номинальный ВВП выражен в текущих ценах данного года, а реальный (с поправкой на инфляцию) – в ценах базисного года. Для измерения валового продукта удобно пользоваться единицей измерения – международ. долл. (см. Приложение 3). Различаются единицы, определенные по рыночному курсу, а также паритету покупательной способности (ППС). При этом нужно указывать базисный год данной единицы. Размерность [G] = долл./год (в литературе обычно обозначают ВВП в долл., не отражая временную часть размерности).

g = G/N – ВВП на душу населения. Важный производный параметр, характеризующий среднюю производительность труда человека и соответственно уровень потребления. [G/N] = долл./чел.∙год.

10. m – производительность труда человека[72] с минимальным использованием орудий труда и знаний, обеспечивающая нулевой уровень воспроизводства населения. Величина m ≈ 221 долл./чел.∙год (в междунар. долл. 1995 года), а размерность [m] = долл./чел.∙год. Данный показатель характеризует линейный член в уравнении (1.11) для мирового ВВП G = N∙(m + γN).

11. γ – константа, характеризующая величину квадратичного члена в уравнении (1.11) мирового ВВП и показывающая, как быстро растет мировой ВВП по мере роста населения Земли[73]. Величина γ ≈ 1,04∙10^-6, долл./чел.²год (в междунар. долл. 1995 года), а размерность [γ] = долл./чел.²год.

12. Z – суммарный объем кодифицированных знаний человечества. Для измерения объема кодифицированных знаний человечества введем единицу меры – «условная книга» или сокращенно (у.к.). [Z] = у.к. Одна условная книга равна по объему знания книге, которая при оцифровании будет содержать объем информации в размере 1 Мбайт. Введением такой единицы мы показываем значительное различие между знанием и информацией. В печатном виде 1 у.к. имеет объем примерно 100 страниц формата А4 с малым содержанием иллюстраций. В настоящее время объем знаний человечества Z ~ 23 млн у.к.[74]

13. Z₀ – начальный объем знаний человечества в момент его зарождения. [Z₀] = у.к. Величина Z₀ ~ 20 у.к.[75] и близка к объему знаний одного человека в то время.

14. Для характеристики объема явных знаний, которыми оперирует один человек, можно ввести величину Z_h (h – human). [Z_h] = у.к./чел. В настоящее время величина Z_h~ 300 у.к./чел.

В своей деятельности человечество использует различные природные ресурсы, и нагрузка на природную среду постоянно возрастает. Существуют разные мнения о пределе этой нагрузки, однако явных свидетельств о том, что рост населения Земли существенно зависит в настоящее время от этих факторов, не зафиксировано. Тем не менее необходимо учитывать наличие факторов нагрузки на природную среду и некоторые из них мы отметим.

15. S_С – используемая людьми площадь Земли. Доля поверхности Земли, которую занимает человечество, постоянно возрастала, и в настоящее время люди используют почти всю поверхность суши и малую часть водной поверхности. Площадь суши Земли около 150 млн км².

16. S_h – территория, необходимая для обеспечения существования одного человека. На дату, близкую к дате сингулярности (2014 год), на одного человека приходится: в Японии 0,3 га земли, в Индии – 0,29 га, в Великобритании – 0,41 га, причем из этой площади существенную часть занимают горы и другие не пригодные к обработке территории. Таким образом, при современном уровне технологий для существования одного человека достаточно порядка 0,3 га = 0,003 км² суши.

Современная нагрузка на поверхность суши составляет в среднем около 50 чел./км². Максимальная нагрузка в конце демографического перехода составит около 70 чел./км², что не намного больше, чем сейчас, и потому представляется некритическим. В начале существования человечества эта нагрузка составляла около одного человека на 1 500 км².

17. Среди других параметров важными являются нагрузки на следующие ресурсы: энергетические, воздушную среду, пресную воду, пахотные земли (около 10 % суши), ископаемые, биоразнообразие и др. Соответствующие параметры мы будем вводить по мере их рассмотрения.

2.3. Анализ размерности и подобия

Таким образом, система параметров, которые характеризуют человечество как единую систему, включает в себя следующий, близкий к минимальному, набор параметров:

t, Т, Т₀, Т_1,N, N_0,N_max, G, m, γ, Z, Z_h,Z₀, S_С, S_h.(2.1)

Из них четыре параметра являются переменными: Т, N, G, Z, а одиннадцать – константами, характеризующими человечество:

t, Т₀, Т₁, N₀, N_max, m, γ, Z₀Z_h, S_С, S_h. (2.2)

Система параметров, характеризующих человечество, определена на следующей совокупности независимых размерностей:

[T], [N], [G], [Z], [S]. (2.3)

Размерности параметров системы (2.3) следующие: время [Т] – год, число людей [N] – чел., ВВП [G] – долл./год, объем знания [Z] – у.к., используемая площадь Земли [S] – км².

Согласно Пи-теореме теории размерностей[76], это означает, что система безразмерных параметров, определяющих человечество как систему, может быть уменьшена на пять единиц по сравнению с количеством размерных параметров (2.2).

В качестве безразмерных переменных для изучения данной системы можно использовать следующие комбинации:

Т/t, N/N_max, G/γN², Z/Z_h. (2.4)

Система безразмерных параметров подобия, характеризующих человечество, согласно Пи-теореме, включает в себя шесть комбинаций (11 – 5 = 6). Рассмотрим их.

1. (Т₀– Т₁)/t – безразмерный параметр времени от зарождения человечества до точки сингулярности. Поскольку Т₀ ≈ Т₁, величиной Т₁ можно пренебречь, и существенной является только комбинация Т₀/t ~ 36 000. Фактически это означает, что один из определяющих параметров является несущественным и система безразмерных параметров подобия может быть сокращена до пяти. Характерное время жизни человека t несколько меняется по времени. Тем не менее смысл данного параметра подобия заключается в том, что он близок к числу поколений существования человечества до демографического перехода.

2. N_max /N₀ – отношение максимальной и минимальной численности населения Земли. Величина данного параметра порядка 100 000.

3. γ N_max /m – параметр, характеризующий максимальный средний по человечеству рост производительности труда за счет фактора знания, γ N_max /m ≈ 50.

4. Z_h/Z₀ – рост объема знаний одного человека от зарождения человечества до современности. Z_h /Z₀ ~ 15. Этот параметр характеризует запас изменчивости (роста) разума человека как биологического существа.

5. S_С/N_max∙S_h – отношение площади суши Земли к максимальной территории, необходимой для существования человечества, S_С/N_max·S_h ≈ 5.

6. С/(N_max∙t) – отношение характерных времен демографического перехода и жизни человека не является независимым параметром подобия, поскольку С/N_max∙t = N₀∙T₀ /N_max∙t. Однако этот производный безразмерный параметр иногда более удобно использовать, поскольку он имеет понятный смысл и величину, не исчисляющуюся миллиардами. Так, величина С/N_max ≈ 16 лет, соответственно С/N_max∙t ≈ 16/45 ≈ 0,36.

Представленный выше анализ параметров, позволяющих характеризовать человечество как систему, с точки зрения теории размерности и подобия, позволил заметно сократить количество независимых параметров подобия. Тем не менее видно, что их количество достаточно велико. Более детально мы рассмотрим взаимосвязь этих параметров ниже.

Основные результаты главы 2

Человечество целесообразно рассматривать с точки зрения системного подхода, что обеспечивает целостность его изучения и учет основных параметров развития без отвлечения на второстепенные факторы.

Предназначение человечества, его основная функция в биосфере заключаются в становлении и развитии разума и мышления на Земле.

Как было показано выше, рост числа людей является одним из основных факторов, характеризующих человечество как систему, поэтому необходимо более детально рассмотреть его характеристики во взаимосвязи с анализом параметров размерности и подобия и системным анализом.

3.1. Модель роста численности человечества

В главе 1 был приведен ряд моделей, описывающих процесс демографического перехода[77], [78], [79], [80]. Исторически последняя из них, учитывающая наработки предыдущих авторов, была предложена в работе А.В. Коротаевым и др. и исходит из имеющего некоторое статистическое обоснование предположения, что причиной демографического перехода является рост грамотности женщин.

Однако динамика суммарного коэффициента рождаемости (СКР) в мире[81] (рис. 3.1) показывает, что до 1970 года он был стабильно высоким и влияния грамотности женщин на него заметно не было.

Рис. 3.1. Динамика суммарного коэффициента рождаемости (СКР) в мире

В 1970 году численность населения Земли составляла около 3,7 млрд чел., а уровень грамотности был более 50 % (рис. 3.2). Хотя уровень грамотности женщин несколько отстает от среднего[82], но он был достаточно высоким, и если бы причиной демографического перехода была именно грамотность женщин, то СКР начал бы плавно уменьшаться до 1970 года.

Рис. 3.2. Зависимость уровня грамотности от численности населения Земли[83].

В то же время авторы этой работы не рассмотрели в числе параметров, которые могли снижать рождаемость, ВВП на душу населения. Данное исключение было сделано в связи с тем, что авторы увидели противоречие «между низким уровнем рождаемости в России и других постсоветских странах Восточной Европы и резким понижением их уровня жизни»[84].

Однако данное противоречие может быть кажущимся, поскольку в теории сложности[85], [86] и физике известно такое явление, как гистерезис, заключающееся в том, что прямой и обратный ход процесса происходят по-разному.

Вместе с тем известно, что процесс индустриализации, который происходит во многих странах примерно в то же время, что и демографический переход, сопровождается не только ростом грамотности, но и вовлечением женщин в производственную деятельность. Ясно, что совмещать работу по найму с воспитанием детей (далее под воспитанием детей подразумевается полный цикл деятельности по рождению, уходу, обеспечению всем необходимым и воспитанию детей) очень сложно. Поэтому количество детей в семьях уменьшается до уровня, позволяющего сочетать работу с воспитанием детей. А рост грамотности женщин является зависимым процессом, поскольку вовлечение в производственную деятельность требует роста квалификации и соответственно грамотности. Данная гипотеза позволяет предположить, что рост грамотности женщин является не причиной, а следствием более важного с точки зрения экономики процесса роста участия женщин в производственной деятельности. С учетом данной гипотезы наиболее логичной представляется модель Кремера, хотя она и излишне усложнена.

Важной идеей М. Кремера[87], которую мы используем, является зависимость уровня рождаемости от ВВП на душу населения (см. рис. 1.5). На рис. 3.3 дана зависимость суммарного коэффициента рождаемости от ВВП на душу населения (по ППС), построенная для 85 стран мира с населением свыше ~10 млн чел.[88]. Видно, что, несмотря на случайный характер зависимости, с увеличением ВВП на душу населения уровень рождаемости падает. Уже при G/N > 7000 долл. (в долл. 2009 года) суммарный коэффициент рождаемости опускается до двух-трех, т. е. до уровня, вблизи которого численность населения меняется относительно медленно.

Рис. 3.3. Связь рождаемости и валового продукта на душу населения

Далее логично предположить, что причиной демографического перехода является не просто нежелание состоятельных семей иметь много детей, а некоторая экономическая логика. Скорее всего женщины или семьи делают выбор между двумя альтернативами (воспитывать детей или работать по найму и иметь меньше детей). Если работа в качестве наемного работника приносит доход больше некоторого значения, соответствующего ценности появления детей, то женщина предпочитает воспитывать меньше детей и работает по найму. И чем больше может заработать женщина, работая по найму, тем в меньшей степени она стремится воспитывать детей.

Конечно, нельзя отрицать и роль культурных факторов, но влияние экономических причин более жесткое. Если мужчина не может прокормить семью из пяти детей и двух взрослых, то два работающих и двое детей – гораздо более выгодная альтернатива, дающая возможность уйти от полуголодного существования.

При формировании математической модели роста численности населения Земли логично предположить, что прирост населения dN за время dT пропорционален трем факторам:

1) числу людей – N;

2) уровню избыточного ВВП на душу населения – (G/N – m), что создает возможности для рождения детей и их воспитания (m – прожиточный минимум, обеспечивающий нулевой уровень воспроизводства населения, см. рис. 1.11);

3) некоторому ограничивающему фактору, особенности которого таковы, что он отражает характеристики описанного выше выбора по принципу альтернативной стоимости и обеспечивает:

● рост относительной рождаемости при малых значениях G/N,

● падение относительной рождаемости при высоких G/N.

Для того чтобы придать модели более аналитический характер, чем в работе М. Кремера, выберем этот ограничивающий фактор в простейшем виде, в частности подобным по структуре аналогичному фактору в известном уравнении логистического роста, описывающем размножение неразумных живых организмов. Соответственно ограничивающий фактор будет иметь вид 1 – kG/N, где k – константа. Из этого следует, что дифференциальное уравнение роста человечества будет иметь следующий общий вид:

dN/ dT = А·N·(G/N – m)·(1 – k·G/N). (3.1)

Для определения величины G/N используем приведенное выше выражение (1.11), согласно которому

G = N·(m + γN).

Соответственно уравнение (3.1) может быть преобразовано к виду

dN/ dT = А·γ·(1 – k·m)·N^2·(1 – kγN/(1 – k∙m)). (3.2)

Далее оно может быть представлено в более простом виде

dN/ dT =(1/С)∙N²∙(1 —N/N_max). (3.3)

При N/N_max → 0 уравнение (3.3) преобразуется в уравнение типа (1.2), соответствующее гиперболическому росту населения. При N/N_max → 1 уравнение (3.3) превращается в уравнение dN/dT = 0, а его решение N = N_max. Именно эти два предельных случая использованы для замены неизвестных констант в уравнении (3.2) при переходе к (3.3) с помощью выражений:

А∙γ(1 – k∙m) = 1/С; (3.4)

k∙γ/(1 – k∙m) = 1/N_max. (3.5)

При N/N_max ~ 1 влияние ограничивающего фактора становится существенным и темп роста численности населения падает. Нормированная функция относительного темпа роста населения

Y = 4(С/N)dN/ dT = 4(N/N_max)(1 —N/N_max) (3.6)

представляет собой перевернутую квадратичную параболу (рис. 3.4).

Рис. 3.4. Нормированная функция относительного темпа роста населения

Отметим, что уравнение (3.3) может быть непосредственно проверено на адекватность. Например, при известной производной dN/dT оно позволяет вычислить максимальную численность человечества

N_max= N/(1 – C(dN/dT)/N²). (3.7)

Так, в 1995 году скорость роста населения Земли составила dN/dT = 87,4 млн чел. в год, N = 5 682 млн чел.[89]. При С = 160 млрд чел.∙лет получим, что величина N_max = 10 млрд чел., что близко к прогнозируемой максимальной численности человечества, что подтверждает корректность уравнения (3.3).

3.2. Численное решение

Решение дифференциального уравнения (3.3) численным методом приведено на рис. 3.5 и обозначено: «F2» (число людей дано в млн чел.). Там же для сравнения дано решение, предложенное С.П. Капицей (F1). Здесь С – константа из уравнений (1.2), (3.3), которая была выбрана из условия наилучшей аппроксимации С = 160 млрд чел. год, а величина N_max = 10 150 млн чел.

Из рис. 3.5 видно, что решение данного уравнения относительно незначительно отличается от кривой С. П. Капицы. Наибольшее отличие от статистических данных наблюдается, как и у кривой Капицы, в начале XX века, что является следствием двух мировых войн, пандемии испанки и гражданской войны в России, которые привели к отклонению от теоретической зависимости до 10 %. После 1960 года, т. е. в период демографического перехода, отклонение от статистических данных не превышает 5 %, а от кривой F1 – 3,5 %.

Рис. 3.5. Варианты кривой демографического перехода (млн чел.)

Для более точного сравнения разных уравнений демографического перехода они представлены в табл. 3.1.

Таблица 3.1. Погрешность кривой демографического перехода

Там же приведены значения численности населения Земли N по статистическим данным, на которые опирался С.П. Капица[90]. Здесь ΔN/N – относительное отклонение решения от статистических значений. Видно, что предложенное решение F2 достаточно хорошо согласуется со статистическими данными и еще ближе к теоретической кривой С.П. Капицы, в которой также не могли учитываться такие факторы, как войны и пандемии.

Отметим, что период после 1960 года в мировой истории связан с максимальными темпами экономического роста, отсутствием значительных войн и кризисов, а также быстрым постколониальным развитием стран третьего мира. В этот момент наблюдались быстрые темпы роста населения Земли, которые не только компенсировали потери начала ХХ века, но и привели к превышению реальной численности населения по сравнению с теоретической зависимостью на 3–5 % в период 1975–2000 годов (см. рис. 3.5).

3.3. Аналитическое решение

Уравнение (3.3) может быть решено и аналитически. Для этого введем безразмерную переменную Х = N/N_max и преобразуем уравнение (3.3) к виду

(1 / (Х²(1 – Х))dХ = (N_max/С)dT. (3.8)

Решение этого уравнения имеет вид

1/Х – Ln (Х/(1 – X)) = (N_max/С)(Т₁– Т). (3.9)

Возвращаясь к переменной N, получим

T = Т₁– С/N – (C/N_max)Ln(N/(N_max– N)). (3.10)

Величина C/N_max имеет размерность времени и характеризует время демографического перехода С/N_max = N₀T₀ /N_max ≈ 16 лет. Если ввести параметр характерного времени демографического перехода t₁ = С/N_max = N₀T₀ /N_max, то мы можем в уравнении (3.8) ввести безразмерный параметр времени t = T/t₁ = T × N_max/T₀N₀ и преобразовать это уравнение в полностью безразмерное, причем в нем не будет ни одного безразмерного параметра подобия. Соответственно решение уравнения в безразмерном виде имеет общий вид

N/N_max= F(TN_max/T₀N₀) = F(T/ t₁).

Характерно, что величина Т₁ при численном решении не является параметром решения и задание начальной точки для расчета, например, N(T=1800 год) или точки, в которой мы хотим получить хорошее согласование результатов, вполне компенсирует отсутствие данного параметра. Дата Т₁ играет роль типа начала координат, и ее изменение приводит к сдвигу всей кривой по времени. Хорошее согласование аналитического решения со статистическими данными достигалось при C/N_max =16 лет, N_max = 10…10,15 млрд чел. и Т₁ = 2022 год. Аналитическое и численное решения дают одну и ту же зависимость N(T).

3.4. Анализ параметров решения

Для лучшего понимания смысла полученного решения вернемся к значениям констант А и k в уравнениях (3.1), (3.2).

Коэффициент k определяет, при каком уровне G/N люди предпочитают наемный труд воспитанию детей (собственно в этом и есть смысл демографического перехода). Размерность k – [чел. × год/долл.]. Из представленного выше выражения (3.5) для константы k видно, что параметр k = 1 /γ∙N_max(1 + m/ γ∙N_max). Поскольку m/ γ∙N_max ≈ 0,02, с точностью в 2 % k = 1 /γ∙N_max. При N_max =10 000 млн чел. 1/k ≈ 10 400 долл./чел.∙год (в междунар. долл. 1995 года).

Коэффициент А характеризует относительную скорость роста численности населения Земли в зависимости от роста ВВП на душу населения, который связан с накоплением знания человечества, в свою очередь зависящего от числа людей. Из выражения (3.4) следует, что величина А = 1/С∙γ∙(1 – k∙m) = 1/С∙γ∙(1 – m/γ∙N_max) ≈ 1/С∙γ. При С ≈ 16∙10¹⁰ чел.∙год коэффициент А ≈ 1/(γ∙С) = 6∙10^-6 чел./долл.

В уравнении (3.10) определяющим параметром является отношение C/N_max, имеющее размерность времени. Выражая N_max и С через константы А, γ, k, получим, что С∙N_max = k/А = 16 лет. Таким образом, данный параметр представляет собой отношение величины G/N, при которой происходит демографический переход, к коэффициенту роста G/N в зависимости от численности населения Земли. Фактически он означает, как быстро будет достигнут уровень ВВП, соответствующий изменению демографического поведения семей.

Снижение рождаемости вопреки росту благосостояния становится существенным при величине ограничивающего фактора k∙G/N ~ 0,3. При этом (G/N)_dem ≈ 0,3/k ≈ 3 120 долл./чел. (здесь долл. – междунар. долл. 1995 года; в долл. 2011 года эта величина примерно на 37 % больше и составляет ~4 260 долл.). Такого уровня данная величина для мира в целом достигла примерно в 1960 году, после чего начался быстрый спад рождаемости в мире (см. рис. 3.1). Характерно, что эта величина примерно в 15 раз больше прожиточного минимума, обеспечивающего нулевой уровень воспроизводства населения, – m.

Из полученных уравнений (3.1), (3.3) видно, какие характеристики человечества как синергетической системы влияют на рост ее численности и наступление демографического перехода:

● на начальной стадии гиперболического роста это коэффициент С, который характеризует темп прироста населения во взаимосвязи с ростом уровня жизни (G/N) населения и его численностью;

● вблизи демографического перехода это порог, после которого участие женщин в наемном труде становится более привлекательным, чем воспитание детей (G/N) _dem ≈ 4 260 долл./чел. (в долл. 2011 года), а также характерный масштаб времени демографического перехода t₁ ≈ СN_max ≈ 16 лет.

Следует также отметить, что удовлетворительные результаты, которые дает принятая в уравнении (3.1) форма ограничивающего фактора (см. рис. 3.4), связаны с тем, что в мире есть и высокоразвитые и менее развитые страны. При более однородном составе населения, вероятно, должны иметь место решения с депопуляцией населения, как это наблюдается в реальности. Не исключено, что при некоторой модификации уравнение (3.1) может быть применено и к отдельной стране, но соотношения (3.3), (3.6) в этом случае будут другими.

3.5. Системные эффекты

Рассмотренная выше модель процесса демографического перехода приводит не только к снижению рождаемости, но и к увеличению числа работающих с высокой производительностью труда людей (женщин), а также потенциальных изобретателей. В дальнейшем данный фактор необходимо исследовать более детально.

Следует отметить, что человечество в течение всего периода своего развития находилось в весьма неестественном для систем состоянии, а именно системы с положительной обратной связью по основному своему параметру – численности населения. Примером таких систем является взрыв ядерной бомбы. Пока все ядра не пройдут реакцию, деление развивается по экспоненциальному закону. Человечество, как мы отмечали выше, росло по не менее быстро растущему закону – гиперболическому и увеличило свою численность со 100 000 до 7 000 000 000 человек. При этом в отличие от взрыва бомбы количество «действующих агентов» здесь не исчерпывается, а растет.

Отличие гиперболы от экспоненты, которая часто воспринимается как синоним наиболее быстро растущей зависимости, заключается в том, что гипербола значительно быстрее растет на конечной стадии процесса и значительно медленнее на начальной. Именно поэтому человечество очень длительное время развивалось довольно медленно, а затем последовал очень быстрый рост.

Обычно сложные системы ведут себя как упругая сеть, восстанавливающая свое состояние после отклонения от равновесия. Они удивительно устойчивы по отношению к различным воздействиям. Только воздействие на особые точки системы может вывести ее из этого состояния и перевести в другое состояние. В качестве таких воздействий можно было бы подозревать рост плотности населения свыше предела комфортного существования, исчерпание природных ресурсов или падение благосостояния. Однако по данным позициям отрицательные обратные связи в явном виде пока реально не проявляются. Критическим воздействием оказалась востребованная альтернатива рождению детей.

Отметим еще один эффект, который присутствует в сложных системах. Использованная при выводе уравнения (3.1) гипотеза о том, что при росте выше некоторого уровня (G/N) _dem рождаемость падает, не означает верности противоположного утверждения. Эта гипотеза основана на предположении, что в обществе с растущим ВВП в соответствии с принципом альтернативной стоимости происходит переход от одного способа воспроизводства населения к другому в результате того, что работа по найму становится более выгодной. Тем не менее данный переход происходит не сразу после того, как работа по найму стала более выгодной, а после того, как выгоды такого перехода могут компенсировать все затраты на процесс перехода, связанные с приобретением квалификации, трудоустройством, изменением жизненного уклада, обеспечением ухода за существующей семьей и др.

Однако в обществе, в котором работа женщин по найму уже является общественно принятым поведением, противоположный переход связан с совершенно другими факторами, в том числе социальными и культурными, которые существенно понижают альтернативную стоимость воспитания детей. В результате обратный переход, как правило, не происходит даже при значительном снижении валового внутреннего продукта на душу населения, т. е. возникает явление гистерезиса.

Еще один важный результат можно заметить, совместив формулу (1.11) с выводом о том, что численность человечества будет ограничена некоторым максимальным числом N_max. Это означает, что для человечества существует предел роста ВВП на душу населения

g_мах= (G/N)_мах= m + γN_max≈ 10 621 долл./чел.∙год (3.11)

(в междунар. долл. 1995 года, при N_max = 10 млрд чел.). Для того чтобы отчасти компенсировать погрешности формулы (1.11) и необходимость перевода значений в доллары соответствующего года, представим выражение (3.11) в следующем виде:

g_max/g ≈ (m + γN_max)/(m + γN). (3.12)

С точностью порядка 2 % формулу (3.12) можно представить в виде

g_max/g ≈ N_max/N. (3.13)

Отсюда следует, что мировой ВВП на душу населения может вырасти после 2011 года лишь на 42 %, а мировой ВВП – в два раза в долл. 2011 года, т. е. примерно до G_мах ≈ 180 млрд долл. (если N_max > 10 млрд чел., то G_мах будет соответственно больше).

Однако согласно прогнозу PwC²⁵ (см. рис. 1.8), в 2050 году ВВП по ППС 20 крупнейших экономик мира вырастет до 214 трлн долл. 2011 года (рост в 3,5 раза), что соответствует мировому ВВП, примерно равному 273 трлн долл. Таким образом, данный расчет ниже прогноза PwC примерно в 1,6 раза.

В чем причина такого противоречия прогнозов? С одной стороны, мы отмечали выше, что прогноз компании PwC сделан без учета эффектов взаимодействия государств. С другой стороны, переход человечества как системы в новое состояние в связи с демографическим переходом может привести к существенному изменению многих ее характеристик, в том числе и росту ВВП сверх соответствующего формуле (3.1) значения.

И этому есть определенные предпосылки. В частности, можно отметить, что быстрый рост ВВП стран Е7 связан с тем, что происходит быстрый рост производительности труда (G/N) группы стран со значительно большим населением (в 4,5 раза), чем в странах G7. При этом рост производительности труда происходит в результате диффузии технологий от стран G7 к Е7, поскольку сами страны Е7 пока значительно отстают с точки зрения производства новых технологий.

Но еще 100 лет назад такого ускорения развития развивающихся стран за счет развитых не происходило. Таким образом, мы видим, что технологии стали иным образом передаваться от одних стран к другим в последнее столетие. И этот процесс может еще сильнее измениться в дальнейшем. С одной стороны, может произойти дальнейшее снижение барьеров передачи технологий (если этот процесс не будет замедлен противостоянием). Но с другой стороны, сами развивающиеся страны могут начать вносить значительно больший вклад в развитие технологий человечества, и это даст дополнительные выгоды развитым странам в результате синергетического эффекта. Варианты реализации этих возможностей могут существенно влиять на достоверность прогнозов.

Отметим еще одно следствие сделанного выше прогноза возможного прекращения роста ВВП и ВВП на душу населения. В качестве последствий такого хода событий может быть стагнация развития человечества. Современный бизнес нацелен на постоянный рост производства, и его отсутствие считается большой проблемой. Указанный выше результат означает, что рост вообще может прекратиться, останутся только колебания или медленный дрейф. Это не означает состояния постоянного кризиса, это просто совершенно другая логика существования экономики. Кроме того, инновационные процессы могут приобрести совершенно иной характер – будет внедряться в новых местах и условиях то, что уже давно известно, а принципиально новые технологии создаваться не будут. И это следствие перехода человечества к стадии демографического перехода, а затем «демографической стабилизации», хотя, естественно, есть и другие альтернативы, которые мы рассмотрим ниже.

С точки зрения стремления к увеличению уровня жизни населения Земли важно понять, какой стратегии роста населения следует придерживаться. Многие авторы начиная с Мальтуса считали, что для этого необходимо ограничивать рост населения Земли, в связи с чем до сих пор обсуждаются теории типа «золотого миллиарда». В ряде стран действуют программы сокращения рождаемости.

В то же время проведенный выше анализ (формула 3.13) показывает, что рост конечного населения Земли N_max позволяет увеличить благосостояние всех жителей Земли, включая и массовое население богатых стран. Но увеличить население Земли и компенсировать депопуляцию развитых стран можно, прежде всего, за счет этносов, имеющих низкий ВВП на душу населения и соответственно высокий уровень рождаемости (см. рис. 3.3). Таким образом, мировое сообщество должно очень внимательно относиться к возможности увеличения населения Земли и рассматривать ее как потенциально лучшую демографическую стратегию. При этом, конечно, следует тщательно взвешивать и реальность опасности исчерпания природных ресурсов.

Основные результаты главы 3

Дифференциальное уравнение роста численности человечества (N) в зависимости от времени (Т) имеет вид

dN/ dT =(1/С)N²(1 —N/N_max),

а его аналитическое решение, хорошо согласующееся со статистическими данными, –

T = Т₁– С/N – (C/N_max) Ln(N/(N_max– N)).

Хотя решение (3.3) и получено с использованием феноменологического выражения для G/N (1.11), однако в форме (3.1) оно носит более фундаментальный характер и демонстрирует, что основным фактором, влияющим на рост человечества, является валовой внутренний продукт на душу населения, т. е. экономический фактор, а не близость к дате сингулярности, как в уравнении, предложенном С.П. Капицей.

Рассмотренная математическая модель роста численности человечества имеет преимущества по сравнению с работами других авторов. Так, в отличие от модели М. Кремера эта модель позволяет получить результат в виде аналитических функций, без введения дополнительных эмпирических параметров, что улучшает возможности проверки ее адекватности и делает ее более наглядной. В отличие от модели А.В. Коротаева, А.С. Малкова, Д.А. Халтуриной[91] данная модель не требует введения дополнительного параметра грамотности женщин, что важно с точки зрения принципа «бритвы Оккама».

Предложенный подход к решению задачи демографического перехода указывает на важность для популяционной динамики акта принятия семьями решения по выбору одной из двух альтернатив: воспитывать детей или работать по найму. Хотя ВВП на душу населения и играет доминирующую роль в данном выборе, но в развитых странах общество потенциально может найти ресурсы для альтернативной мотивации семей с тем, чтобы обеспечить свою демографическую состоятельность.

Большое значение имеет полученный вывод о возможности прекращения роста мирового ВВП и ВВП на душу населения. При этом человечество может как система перейти к состоянию отсутствия развития (стагнации).

Кроме таких феноменов развития человечества, как гиперболический рост и демографический переход, очень важным является циклическое развитие. Как отмечалось в главе 1, разные авторы находят различные причины цикличности развития и доминирующую теорию выделить сложно. В данной работе предпринята попытка найти причины как цикличности вообще, так и современного экономического кризиса в рамках рассмотрения развития человечества как системы.

4.1. Технологические революции

Для выявления закономерности следования технологических сдвигов рассмотрим отмеченные различными авторами кризисные, поворотные или революционные даты долговременного характера в пределах нашей эры, которые приведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1. Датировка технологических революций разными авторами

Датировка технологических революций приводится по данным: Кондратьева Н.Д.[92], Шумпетера Й.А.[93], Глазьева С.Ю.[94], Яковец Ю.В.[95], Татеиси К.[96], Дьяконова И.М.[97], Капица С.П.[98], Молчанова А.В[99]. Орехова В.Д[100]. Bunch, В et al.[101], Подлазова А.В.[102].

Видно, что одни из этих дат считают важными для развития человечества большинство авторов, а другие – далеко не все. Отметим также, что в некоторых работах неявно отмечена неравнозначность разных технологических революций. Так, в приведенной на рис. 1.1 схеме современной периодизации длинных волн глубина первой и третьей волн Кондратьева показана явно меньшей, чем второй и четвертой. Аналогичную закономерность можно заметить на рис. 4.1, на котором приведены относительные темпы годового роста мирового ВВП в процентах[103]. Видно, что глубина спада, соответствующего кризису в области 1880–1900 годов, относительно невелика по сравнению с 1931–1935 годами (здесь спады 1915–1920 и 1940–1945 годов соответствуют мировым войнам).

Рис. 4.1. Темпы роста мирового ВВП, %

Второй интересный факт заключается в том, что если исключить столбцы № 3, 5, 7, которые, как видно из табл. 4.1, относительно реже других отмечаются авторами, то оставшиеся образуют последовательность дат – T_n, промежутки между которыми – ΔT_n+1 = T_n+1 – T_n – представляют собой геометрическую прогрессию со знаменателем 1/2. В этой последовательности продолжительность n+1 эпохи – ΔT_n+1 = ΔT₁/2ⁿ. Если за начальную революцию выбрать условную дату феодальной революции – T₀ = 630 год, то, просуммировав данную последовательность при ΔT₁ = 696 лет, получим, что даты последующих революций будут выражаться формулой

T_n= T₀ + 2 ΔT₁(1–2^-n). (4.1)

Такая закономерность связана с гиперболическим законом роста численности человечества до 1960 года, что более детально будет рассмотрено ниже. Отметим также, что эту последовательность T_n можно продолжить и дальше в прошлое, вплоть до зарождения человечества[104].

4.2. Волны-«предвестники»

Вернемся к рассмотрению тех волн (революций, сдвигов), которые не входят в последовательность (4.1). Они также достаточно мощные, и некоторые из них широко известны в истории человечества, в частности «первая промышленная революция», произошедшая около 1770 года. Ориентировочно они происходят между более мощными волнами, как показано в табл. 4.2. Кроме того, эти дополнительные волны служат своего рода «предвестниками», по появлению которых можно судить о следующей более мощной технологической революции. Для обозначения дополнительных волн (революций) мы далее будем использовать для сокращения вместо слова «предвестник» приставку «пред» или соотнося с предыдущей революцией – «пост».

Таблица 4.2. Даты технологических революций, включая предвестников

Логично предположить, что эти предвестники разбивают технологические эпохи так, что полученные временные интервалы ΔT_n образуют единую последовательность, представляющую собой геометрическую прогрессию со знаменателем, равным корню квадратному из 0,5, т. е. 0,5 ^0,5 ≈ 0,707. При этом продолжительность эпох между революциями будет выражаться формулой ΔT_n+1 = ΔT_n /2^1/2 = ΔT₁ /2^n/2. Соответственно, даты революций будут выражаться аналогично с (4.1) последовательностью (4.2):

T_n= 52,5 + 1970∙(1–2^-n/2). (4.2)

Даты технологических сдвигов, произошедших с начала нашей эры, включая и волны-предвестники, приведены в табл. 4.2. Там же для сравнения даны даты, представленные в работах классиков данного направления (см. табл. 4.1). Характерно, что при n → ∞ согласно формулам (4.1) и (4.2) T_n→ 2022 году, то есть к условной дате сингулярности.

Здесь даты революций указаны с точностью до одного года, поскольку формулы (4.1), (4.2) при округлении будут давать значительные погрешности на больших промежутках времени. Однако ясно, что реальные технологические сдвиги происходят не точно в указанное время и более корректно округлять их примерно до десятилетий, что мы далее будем делать по мере необходимости.

Видно, что определенные таким образом даты революций № 6 и 8 (см. табл. 4.2: нумерация волн изменена) достаточно хорошо соответствуют двум из волн Н.Д. Кондратьева, а дата революции № 4 – началу эпохи Возрождения.

Однако появляются еще три даты, не отмеченные ранее: начало нашей эры (~52 год), 1038 и 1961 годы, которые можно трактовать как предвестники феодальной, ремесленной и кибернетической революций. Само по себе то, что современное летоисчисление производится от начала нашей эры, свидетельствует о важности первой из этих дат для всего человечества.

Революция 1961 года не отмечена значительными кризисами, однако это время наиболее быстрых темпов роста населения Земли и ее экономики, что, видимо, смягчило негативные кризисные моменты. Кроме того, это дата начала демографического перехода и перехода человечества как системы в новое состояние. Соответствующий технологический сдвиг многие авторы называют «постиндустриальным»[105] и он характеризуется тем, что производство услуг превосходит производство товаров и важным элементом экономического развития становятся инновации.

Даты революций после 1979 года уже нельзя определять по формуле (4.2), поскольку существенным становится замедление роста населения и знания в результате демографического перехода. Поэтому здесь указаны условные даты, близкие к указанным в табл. 4.1, а более детально этот вопрос будет рассмотрен ниже.

4.3. Содержание технологических революций

Предложенное выше деление технологических революций на два вида (основные и предвестники) требует проверки правомерности данного утверждения. С этой целью в табл. 4.3 приведены основные технические, технологические и организационные достижения, характеризующие рассматриваемые революции и последующие эпохи[106],[107], [108]. Аналогичный перечень часто называют технологическим укладом, однако в данном случае рассматриваются не только технические достижения, но и те, что связаны с жизнесберегающими технологиями и распространением знаний.

При этом за даты соответствующих инноваций принято время, когда их использование находилось в стадии быстрого роста, вблизи точки перегиба логистической кривой (даты округлены до десятилетий). Поскольку для нас наиболее важны близкие к современности технологические сдвиги, ограничимся событиями, начинающимися с ремесленной революции. Для характеристики технологических достижений эпох по мере наличия соответствующих инноваций будем использовать следующие факторы: название революции, способ производства, ключевой фактор, двигатель, энергоноситель, транспортное средство, инструмент, материал, оружие, инноватор, метод лечения, технология передачи информации, метод обучения и др.

Таблица 4.3. Инновации, характеризующие технологические эпохи

n Годы Технические, технологические и другие достижения

3 1330–1530 Ремесленная революция (проторенессанс): ремесленное производство, ручной труд, цеховая система, банк, ветряная мельница, полностью парусные суда, навигация, астролябия, медицинские инструменты, листовое стекло, арбалет, порох, артиллерия, изобретения Леонардо да Винчи, техника живописи, принципы перспективы, университет, открытие Америки

4 1530–1680 Возрождение: товарное производство, авторское и патентное право, географические открытия, гуманитарные науки, конный плуг, токарный станок, зеркало, огнестрельное ружье, аналитическая геометрия, таблица логарифмов, труды Н. Коперника, Г. Галилея, И. Кеплера, Е. Торричелли, Ф. Парацельса, книгопечатание, возникновение мир-системы по И.М. Валлерстайну

5 1680–1780 Классическая наука: научный подход, телескоп, микроскоп, маятниковые часы, термометр, арифмометр, фрезерный станок, паровой двигатель, оружие с кремниевым затвором, дифференциальное исчисление, законы И. Ньютона, академия наук, научный журнал, педагогика

6 1780–1850 Первая промышленная революция (К1): мануфактурное производство, текстильная машина, жатка, энергия каменного угля и воды, транспортный канал, велосипед, монгольфьер, железо, ковкий чугун, «вольтов столб», нарезное оружие, стальное перо, печатная машинка

7 1850–1900 Вторая промышленная революция (К2): фабричное производство, системы машин, станки, машиностроение, угледобыча, черная металлургия, керосин, электрогенератор, электролампа, турбина, железнодорожный транспорт, пароход, бетон, телеграф, почтовая связь

8 1900–1935 Предвестник НТР (К3): автоматическое производство, электрический двигатель, двигатель внутреннего сгорания, электричество, бензин, сталь, тяжелое машиностроение, цветная металлургия, неорганическая химия, автомобиль, дирижабль, самолет, танк, автоматическое оружие, электронная лампа, обучение по переписке

9 1935–1960 Научно-техническая революция (К4): современная наука, серийное производство, конвейер, автоматика, дизельный двигатель, ТРД, авиация, нефтепродукты, органическая химия, пластмассы, сплавы, алюминий, рентген, радар, кондиционер, холодильник, телефон, телевидение, ЭВМ, транзистор, радиотехника, теория относительности, квантовая физика, ядерное оружие, спутник, СМИ, вакцины, антибиотики, заочное обучение

10 1960–1980 Предкибернетическая революция (постиндустриальная): инновационная экономика, преобладание сферы услуг, сетевое производство, демографический переход, возрождение развивающихся стран, резкий рост качества жизни людей, электроника, кибернетика, информатика, языки программирования, интегральные микросхемы, суперкомпьютер, ракетная техника, космические полеты, ядерная энергия, газ, синтетические волокна, пленки, сети супермаркетов, массовая культура, программированное обучение, деловые игры, мозговой штурм, ТРИЗ

11 1980–2010 Кибернетическая (информационная) революция (К5): информатизация, телекоммуникации, гибкое производство, фабрика услуг, газовая энергетика, персональный компьютер, Интернет, оптоволокно, микрочип, бытовая электроника, мобильная связь, лазер, светодиод, высокотемпературная сверхпроводимость, робототехника, спутник связи, спейс шаттл, космический телескоп, темная материя, бозоны Хигса, композитные материалы, кардиохирургия, томограф, платежные системы, Интернет-торговля, корпоративные информационные системы, поисковые машины, системы распознавания, секвенирование, анализ генома человека, ГМО, клонирование, дистанционное обучение, компьютерная грамотность

12 2010–2038 Предбиотехнологическая революция (К6): глобализация, генная инженерия, наноэлектроника, нанотехнология, новая фармацевтика, биомедицина, имплантация, клеточные технологии, возобновляемая энергетика, сланцевый газ, наноматериалы, мультимедиа, 3D-печать, управление знаниями, элементы экономики знания, электронное обучение

13 2038 … Биотехнологическая революция: продление срока жизни людей до ~150 лет, лечение самых опасных болезней, регенерация органов, генно-модифицированные люди, первые бессмертные, возрождение вымерших животных, рождение детей в искусственной среде, мыслящие животные, телепатия, управление демографией, искусственный интеллект, квантовый компьютер, термоядерный реактор, биоэнергетика

Из табл. 4.3 достаточно хорошо заметно, что соответствующие указанным датам инновационные сдвиги по своему содержанию попарно связаны. Так, эпоха Возрождения 1530–1680 годов и последующий сдвиг 1680–1780 годов, связанный с возникновением классической науки, в значительной мере перекликаются содержательно, и оба они связаны со становлением науки.

Первая и вторая промышленные революции связаны со становлением промышленного производства, которое развивается на базе достижений предыдущих научных сдвигов и принципов механики. Хотя конкретные технологические достижения этих эпох и различаются, в них есть много общего.

Следующие два инновационных сдвига 1900–1935 и 1935–1960 годов связаны с научно-технической революцией. Их основная черта – автоматизация производства и массовое использование достижений науки в технике.

Далее следует пара инновационных сдвигов 1960–1980 и 1980–2010 годов, которые базируются на достижениях кибернетики, информационных технологий, микроэлектроники, компьютерной техники и т. д. По мнению К. Татеиси, сердцевиной этих революций являются технологии «трех К»[109]: компьютеры, коммуникации и контроль (управление). Вместе с тем реализуются и ряд радикальных инноваций НТР, особенно в первый из указанных периодов. Среди них следует отметить ядерную и ракетно-космическую технику.

Выделение этих двух эпох можно заметить в трудах авторов, которые отмечают, что на смену индустриальному обществу приходит постиндустриальное[110], [111]. Оно в свою очередь заменяется информационным (кибернетическим) и далее – обществом знания[112]. Однако термин «постиндустриальная» не характеризует движущие силы технологической революции, и в этом смысле содержательнее слово «предкибернетическая».

Следует отметить, что в литературе в качестве названия революции конца XX века значительно чаще употребляется термин «информационная», чем «кибернетическая». Однако ключевым действующим агентом этой революции является именно кибернетика, а информация существовала всегда, причем иногда отмечают, что данная революция является четвертой из числа информационных.

По поводу содержания последних технологических сдвигов 2010 в настоящее время наибольший объем публикаций в мире сосредоточен в областях, связанных с медициной и биотехнологиями[113], [114]: медицина ~35 %; биохимия, генетика, молекулярная биология ~13 %; биология и сельское хозяйство ~5 %; фармакология и токсикология ~4 %; иммунология и микробиология ~3 %. В этих областях наблюдается наибольший объем революционных достижений, но их использование еще не привело к реальному изменению жизни людей и экономики. Видимо, этого следует ожидать от следующего технологического сдвига, результаты которого можно лишь прогнозировать.

В то же время продолжается поток новых технических решений, являющихся результатом кибернетической революции. Кроме того, важным фактором развития является использование нанотехнологий. Значительных результатов, которые можно было бы отнести к НТР, относительно мало. Следует отметить, что все выявленные сдвиги-предвестники несут значительный объем инноваций, мало уступающий по количеству основному сдвигу. Однако результаты второго из пары сдвигов, как правило, более значимы для человечества, поскольку позволяют полностью реализовать потенциал революции.

4.4. Профиль технологических волн

Интересно исследовать изменение частоты появления изобретений в зависимости от предложенных дат технологических революций. Для этого воспользуемся статистическими данными Всемирной организации интеллектуальной собственности[115] о числе запатентованных за год изобретений в мире – Н по отношению к численности человечества – N в период с 1883 по 2008 год. Для того чтобы продлить эту закономерность в прошлое до 1450 года, Э.Ф. Немцовым[116] была использована статистика крупных изобретений, приведенная в работе Д. Хюбнера[117] (см. рис. 1.4) и основанная на данных В. Банча и А. Хелеманса[118]. Однако две указанные зависимости после 1900 года показывают противоречивые тенденции: согласно статистике крупных изобретений Д. Хюбнера (см. рис. 1.4), изобретательность людей снижается, а согласно патентной статистике (рис. 4.2) – растет.

Рис. 4.2. Число выданных патентов на изобретения на миллион жителей Земли

Было принято, что более объективными за последние 100 лет являются данные патентной статистики. Для «сшивки» двух кривых были взяты данные за 1905 год, из которых следует, что одно крупное изобретение эквивалентно 1 700 запатентованным изобретениям. Скорректированная кривая крупных изобретений[119] приведена на рис. 4.3.

Рис. 4.3. Число крупных изобретений на миллиард жителей Земли

Для определения профиля инновационной активности технологических эпох воспользуемся данными о крупных изобретениях, приведенными на рис. 4.3, а также датами технологических революций согласно табл. 4.2. При этом будем рассматривать соответствующие революции попарно – революция-предвестник и основная. Для того чтобы сравнить профили активности патентования, нормируем значения Н к среднему по профилю за каждую пару волн и среднее значение Н приравняем к уровню 50 %. По оси абсцисс отложим точку от начала революции, причем точке 1 соответствует начало революции-предвестника, точке 11 – начало основной технологической революции, а точке 21 – конец цикла и начало следующей революции-предвестника (шкала равномерная). Соответствующие профили представлены на рис. 4.4.

Рис. 4.4. Относительные профили изобретательской активности технологических эпох

Характерной особенностью этих профилей является то, что революция-предвестник, как правило, начинается с относительно малого числа изобретений и максимум инноваций достигается вблизи окончания данной эпохи. Основная же революция начинается со спада инновационной активности, а затем наблюдается рост числа изобретений в преддверии новой революции-предвестника[120].

Видно, что профили различных технологических эпох относительно сильно отличаются, что свидетельствует о значительной случайной компоненте и, возможно, влиянии более кратковременных экономических циклов. Вместе с тем профили эпох (волн) предвестников и основных достаточно значительно отличаются друг от друга и довольно близки внутри каждого из типов, чтобы утверждать, что это именно парные волны.

Можно также предполагать, что значительное число изобретений, появившихся в конце волны-предвестника, не успевают в полной мере реализоваться, вероятно из-за недостатка соответствующих ресурсов (инвестиций, спроса потребителей, понимания инвесторами направления технологической революции, квалифицированных специалистов соответствующих профессий). Тем не менее определенные решения принимаются предпринимателями и начинается внедрение пробных образцов продуктов новой технологической эпохи.

После этого в ходе основной волны следует спад инновационной активности, в течение которого реализуются наработанные ранее инновации. К концу основной волны начинается подъем инновационной активности, связанный с рождением идей для новой пары технологических революций.

Основные результаты главы 4

Выявленные Н.Д. Кондратьевым длинные волны за пределами непосредственно рассмотренного им временного периода имеют более сложную структуру, чем можно судить по изученным им трем волнам. Эта волновая структура простирается как в прошлое, так и в будущее, но периоды между волнами не являются постоянными по продолжительности. В прошлом они образуют геометрическую прогрессию, что соответствует гиперболическому закону роста человечества. Наименьшая длина волны соответствует началу демографического перехода (1960 год).

Технологические революции следуют парами, тесно связанными содержательно, например Первая и Вторая промышленные революции.

Продолжительность эпох между основными технологическими революциями соответствует геометрической прогрессии по времени со знаменателем, равным 0,5 для основных революций, а даты этих революций выражаются формулой

T_n= 630 + 1392∙(1–2^-n).

Перед основными революциями происходят революции-предвестники, причем суммарная последовательность революций описывается геометрической прогрессией со знаменателем, равным корню квадратному из 0,5

T_n= 52 + 1970∙(1–2^-n/2).

Изобретательская активность в течение волны-предвестника характеризуется постоянным повышением количества изобретений, а основная волна начинается со снижения активности, к концу же эпохи активность возрастает.