Эксперты ВШЭ выявили низкую точность технологических прогнозов в сфере транспорта

© iStock

Исследователи НИУ ВШЭ проанализировали научные прогнозы о развитии транспорта за последние 50 лет, чтобы оценить их точность. Оказалось, что средняя сбываемость таких прогнозов не превышает 25%, причем наиболее низкие значения отмечаются в сфере авиации и железных дорог. По мнению ученых, причина — в несовершенстве метода прогнозирования и сложном устройстве индустрии транспорта. Результаты работы опубликованы в журнале Technological Forecasting and Social Change.

Сегодня методы форсайта активно используются при формировании научно-технической политики, национальных стратегий, инвестиционных программ. Один из ключевых инструментов прогнозирования — опросы Дельфи. Это структурированный метод сбора и синтеза знаний, основанный на анонимных многораундовых опросах экспертов с контролируемой обратной связью. Он позволяет сформировать взвешенную оценку перспектив технологического развития. Но вопрос о том, насколько точны такие прогнозы и можно ли на них опираться при принятии решений, остается открытым.

Команда ученых из Форсайт-центра Института статистических исследований и экономики знаний и Института экономики транспорта и транспортной политики НИУ ВШЭ проанализировала несколько раундов японских дельфи-опросов, посвященных развитию транспортных технологий. В фокусе внимания оказались 647 наблюдений по 167 темам — от высокоскоростных железных дорог до автономного транспорта.

Япония представляет уникальный кейс: с 1970-х годов в стране регулярно проводятся масштабные дельфи-опросы экспертов по перспективам науки и технологий. Это позволяет не просто анализировать текущие ожидания, а сопоставлять прошлые прогнозы с реальными результатами.

Выводы оказались неожиданными: точность предсказаний технологического развития транспорта, сделанных по классической методике Дельфи, составляет лишь 25%. Это означает, что три прогноза из четырех не реализуются. Ученые предположили, что низкая предсказуемость может объясняться как структурной сложностью транспортного сектора, так и недостатками метода Дельфи. 

Татьяна Кулакова

«Транспорт можно назвать системой систем: он состоит из множества неоднородных объектов инфраструктуры, разных видов транспорта, которые управляются и функционируют независимо, но составляют единую систему, которая активно развивается через инновации», — говорит директор Института экономики транспорта и транспортной политики факультета городского и регионального развития НИУ ВШЭ Татьяна Кулакова.

Однако экологические ограничения, институциональная инерция и длительный жизненный цикл транспортной инфраструктуры существенно сдерживают развитие сектора и растягивают внедрение инноваций за пределы разумного горизонта планирования. 

Вторая причина низкой сбываемости прогнозов — системные недостатки метода Дельфи. Оказалось, что второй раунд опроса, проводимый для уточнения прогнозов, может не приближать консенсус, а, напротив, увеличивать дисперсию оценок.

Олеся Майбах

«Традиционно Дельфи позиционируется как наиболее выверенный экспертный метод, что формирует завышенные ожидания от точности его прогнозов. Обнаруженное снижение точности во втором раунде (23,4% против 26,4% в первом) ставит под сомнение одно из его ключевых преимуществ — предположение, что итерация автоматически улучшает качество суждений», — объясняет автор исследования, заведующий отделом методологии и организации форсайт-исследований Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Олеся Майбах. 

По ее словам, на практике обратная связь может усиливать конформистское давление, подавляя нетрадиционные, но потенциально точные оценки. «В качестве альтернативы классическому второму раунду целесообразно использовать форсайт-сессии с обсуждением разногласий, где расхождения в оценках рассматриваются как ресурс, а не как шум»,— говорит Майбах.

Еще одним неожиданным научным открытием стал эффект «ямы предсказуемости», когда точность прогнозов не соотносится со стадией зрелости технологии. Интуитивно кажется, что чем ближе технология к активному применению, тем легче оценить ее перспективы. Но ученые заметили, что наименее предсказуемыми оказываются технологии на пограничной стадии — когда они уже вышли из лабораторий и начали внедряться или улучшаться. Прогнозы для технологий, находящихся как на более ранней стадии — исследований и разработок, так и на более поздней стадии — перехода от внедрения к широкому распространению, были значительно точнее. 

Алексей Сухарев

«Низкая точность среднесрочных предсказаний может иллюстрировать так называемый эффект “долины смерти”, когда технологии не доходят до рынка по экономическим, а не по техническим причинам. Частые ошибки участников дельфи-опросов в среднесрочных предсказаниях могут быть связаны с тем, что экспертам трудно решить, какое именно из нескольких похожих технически готовых решений выстрелит на рынке. Например, было непросто предсказать победу аккумуляторных электромобилей над автомобилями на водородных топливных элементах», — считает эксперт Форсайт-центра Алексей Сухарев.

Распределение сбывшихся прогнозов по горизонту планирования

Sukhayl Niyazov, Olesia Maibakh, Alexei Sukharev, Tatiana Kulakova, Andrey Ufimtsev. Evaluating Delphi survey accuracy in transportation: Evidence from Japanese technology foresight. Technological Forecasting and Social Change, Volume 224, 2026

По мнению авторов,  для повышения точности долгосрочных прогнозов стоит пересмотреть традиционные подходы к экспертной аналитике. В первую очередь при прогнозировании следует ориентироваться на отраслевые модели, учитывающие секторальные регуляторные и инфраструктурные ограничения. И наконец, для успешного прогноза важно сочетать различные методы форсайта. Классический Дельфи должен дополняться анализом больших данных, моделированием системной динамики и сценарным планированием, чтобы смягчить когнитивные искажения экспертов.