Модель — это упрощение системы реального мира, позволяющее выделить ее основные компоненты и способы функционирования. Общая характеристика системного подхода к моделированию устойчивого развития заключается в том, что три аспекта – природный, социально-экономический и политический – связаны между собой взаимодействием между различными переменными состояния.
В Таблице 13.1 приведены примеры подходов к моделированию устойчивого развития. Для каждого из них необходимы большие массивы статистических данных, и от качества последних зависит качество построенных моделей, глубина и достоверность полученных выводов. Все модели, приведенные в таблице, используют статистический анализ для проверки чувствительности параметров, а также для верификации результатов моделирования. Также следует отметить, что моделирование не заменяет ответственного принятия решений.
| Метод | Преимущества | Ограничения |
| Модели баз данных | Легкий доступ и манипулирование данными для проведения статистического анализа и построения системы однократных сценариев | Настолько хороши, насколько хороши данные; отсутствие динамики |
| Системы поддержки принятия решений | Могут интегрировать различные источники в полезный пакет. Как правило основаны на эмпирических данных и новых разработках, включают в себя экспертные системы и нейронные сети | Как и выше; не заменяют ответственного принятия решений. Могут не решить задачу, с которой сталкиваются лица, принимающие решения, или которую хотят решить исследователи |
| Динамические модели | Хорошо подходят для изучения изменений во времени и сценариев экономической и иной политик | Нехватка данных; включает тестирование чувствительности параметров и обеспечение правильной «причинно-следственной» связи |
| Эконометрические модели1 | Эмпирические модели | Будущее может быть не таким, как прошлое. |
| Модели «затраты-выпуск» (input-output) и модели общего равновесия | Очень хороши для работы с дезагрегированными данными | Требования к данным; предположения о технологии. Часто не хватает динамики |
| Оптимизационные модели | Хорошо, если известна целевая функция | Проверка чувствительности параметров затруднена, максимум должен быть глобальным, а не локальным |
|
Геоинформационные системы (ГИС) |
Основаны на реляционных базах данных; показывают локальную информацию; обрабатывается множество переменных | Нет объяснительной силы |
| Максимизация энтропии | На основе наибольшей вероятности. Строгий математический подход | Математический аппарат сложен, предполагается, что люди действуют индивидуальными атомистическими способами |
| Составление сценариев | Создание альтернативных вариантов будущего | Часто расплывчатые процессы для достижения неопределенных будущих целей |
| Статистические методы | Продуманная теория; простота использования и, как правило, используется со всеми вышеперечисленными подходами | Как и в любом другом моделировании, должны быть выполнены требования к объему данных и соблюдены статистические допущения |
Таблица 13.1. Классификация подходов к моделированию устойчивого развития с указанием преимуществ и ограничений
Источник: Handbook of sustainable development planning, 2013. P. 19
Рассмотрим более подробно некоторые из приведенных подходов к моделированию устойчивого развития.
Моделирование выбросов загрязняющих веществ
Нобелевскую премию по экономическим наукам 2018 г. присудили Уильяму Нордхаусу за работы в области глобального долгосрочного макроэкономического анализа. У. Нордхаус – американский экономист, ученик Р. Солоу (нобелевского лауреата 1987 г., автора классической модели экономического роста, названной его именем), известен в том числе благодаря учебнику по экономике, написанному им в соавторстве с П. Самуэльсоном (классиком экономического анализа и также нобелевским лауреатом).
Вклад У. Нордхауса, за который присуждена премия, заключается в разработке в начале 1990-х гг. первой динамической комплексной экономико-климатической компьютерной модели DICE (Dynamic Integrated Climate-Economy), за которой последовала разработка других подобных моделей. DICE принадлежит к классу моделей комплексной оценки (IAM), используемых в эколого-экономических исследованиях еще с 1980-х гг. Она позволяет производить количественную оценку долгосрочных перспектив развития мировой экономики с учетом растущего влияния фактора климатических изменений, принимая во внимание вероятностный характер самих изменений и последствий их влияния на различные секторы экономики и динамику мирового ВВП. Разработанное в 1990-е г. У. Нордхаусом и его учениками семейство моделей RICE (Regional Integrated Climate-Economy) позволяет давать вышеупомянутую оценку применительно к экономике регионов мира (Северной Америки, Европы и т.д.).
В указанных моделях экономика выступает «в двух лицах»:
- как источник техногенных выбросов парниковых газов, которые способствуют росту температуры воздуха над поверхностью суши и, что особенно важно, мирового океана, с вытекающими отсюда последствиями для условий хозяйствования и благосостояния, максимизация которого является целевой функцией.
- как реципиент указанных последствий, которые по-разному сказываются на развитии конкретных секторов экономики и динамике мирового ВВП. В модели указанная динамика определяется набором факторов, в числе которых, кроме капитала, трудовых ресурсов и технологического уровня производства, экономический ущерб от последствий глобального потепления и затраты на его предотвращение.
Модели У. Нордхауса, как и любые другие модели, не раз становились объектом для критики. Однако это не умаляет их ценности как инструмента построения сценариев социально-экономического развития на долгосрочную перспективу и их вклада в развитие экономической науки, который позволил значительно расширить сферу экономического анализа.
Одним из способов моделирования выбросов углекислого газа (CO₂) и других парниковых газов является использование одной из нескольких моделей общей циркуляции атмосферы (AGCM) или общей циркуляции океана в атмосфере (AOGCM), созданных такими организациями, как Метеорологическое управление Великобритании или CSIRO, Австралия (IPCC, 1990, 2000; Moffatt, 2004). Если же мы хотим понять вклад различных видов экономической деятельности в производство выбросов CO₂ в атмосферу, то можно использовать модели «затраты-выпуск», о которой мы подробнее поговорим в параграфе 13.2 настоящей главы.
Динамическое моделирование
Поскольку устойчивое развитие – это процесс, объединяющий социально-экономические и экологические аспекты реального мира для нынешнего и будущих поколений, очевидна необходимость динамического моделирования этих процессов (Moffatt, 2006). Динамическая модель – это модель, в явном виде включающая в свои уравнения временное измерение.
Первые модели «устойчивого развития» были разработаны исследователями Массачусетского технологического института под общим названием модели «пределов роста» (Forrester, 1971; Meadows et al, 1972; Meadows et al., 2004). Они были положены в основу имеющих мировую известность Докладов Римскому клубу (см. Главы 1 и 2). В этих моделях использовалась системная динамика как способ взаимосвязи положительных и отрицательных обратных связей для имитации простых моделей мира. Основными переменными состояния были численность населения, капитал, использование невозобновляемых ресурсов, загрязнение окружающей среды и покупательная способность. Общий вывод, который был сделан на основе этих моделей, заключался в том, что при сохранении нынешних тенденций роста рано или поздно мировая система разрушится, поскольку мы достигнем пределов роста. Однако если изменить некоторые параметры, то неизбежный коллапс можно отсрочить на неопределенное время и добиться управляемого перехода к устойчивому развитию.
На основе этих моделей Деннис Медоуз разработал игру для обучения управленческих кадров Стратегема, которая была переведена и уже много лет используется в обучении студентов экономического факультета МГУ.
Ранние модели Форестера и Медоуза подверглись резкой критике как, по сути, мальтузианские, использующие слишком широкие категории (например, мир был сведён всего к пяти переменным, включая глобальный загрязнитель), игнорирующие цены в рыночном механизме и слишком грубые в своём географическом разрешении. Более того, если бы в модели пределов роста был добавлен контур социальной обратной связи, то сценарий гибели человечества можно было бы предотвратить. Несмотря на многочисленные критические замечания в адрес моделей пределов роста, их аппарат продолжает развиваться.
Более детальная попытка моделирования глобальной и национальной экономик в рамках единой иерархической динамической модели устойчивого развития была описана в других работах (Moffatt et al., 2001; Moffatt, 2004). Эта динамическая модель включала выбросы CO₂ в атмосферу, оценку глобального мирового продукта и экосистем, а также изменение численности населения и потребление чистой первичной продукции. Был рассмотрен ряд сценариев, где при сохранении численности населения планеты на уровне 10 млрд человек и изменении моделей торговли на справедливой основе удалось смоделировать устойчивое развитие в глобальном и национальном масштабах.
Если мы хотим добиться прогресса в моделировании устойчивого развития, то можно предположить, что исследователи должны строить свои модели на прочной теоретической основе и интегрировать их с индикаторами для обеспечения точного моделирования отдельных показателей устойчивого развития (см. Главу 3).
Сценарии устойчивого развития
Сценарии – это представления о вероятном будущем, используемые для обоснования принимаемых решений. Сценарии, как правило, содержат описательную часть (предположения, лежащие в их основе) и количественные аспекты (показатели, используемые для сравнения некоторых альтернативных вариантов развития событий). Сценарий отличается от научного прогноза тем, что он не обязательно проверяет теорию, лежащую в его основе, и не даёт точных сведений о времени и месте наступления события, как, например, при прогнозировании приливов и отливов. Сценарии не являются прогнозами, как, например, прогнозы погоды. Сценарии используются в основном для того, чтобы представить себе будущее, отличное от текущей ситуации. Текущая ситуация часто используется в качестве исходного режима для обсуждения предположения о том, что все идёт как обычно (business as usual). Поскольку сценарии имеют дело с неопределённым будущим, они должны быть внутренне непротиворечивыми и правдоподобными, и на них могут влиять наши текущие решения. Одна из главных особенностей сценариев заключается в том, что они бросают вызов и потенциально изменяют наши внутренние модели реальности, а также могут привести к стратегическим действиям.
К середине 1980-х г. сценарии стали внедряться в бизнес, причём ведущую роль в этой работе сыграла нефтяная компания Shell. Двадцать лет спустя компания Shell изучила последствия продолжения в виде «разрушенного» мира, опирающегося на современные технологии использования ископаемого топлива, или перехода к миру возобновляемых источников энергии, названного сценарием «Blueprint».
Использование динамических моделей часто приводит к разработке сценариев развития, как, например, в моделях пределов роста / за пределами роста. Аналогичным образом, модель международного будущего (IFs)2 изучает демографические изменения вместе с сельским хозяйством, энергетикой, экономикой, экологией и социально-политическими аспектами изменений в глобальном масштабе, а также в странах и группах регионов. Эта сложная модель позволяет пользователям изучить различные сценарии, которые могут привести к устойчивому развитию, но при этом признает, что будущее неопределённо и действовать в условиях неопределённости нужно так, как будто мы понимаем последствия наших текущих действий. Модель включает 186 страны и использует как качественную, так и количественную информацию для проверки результатов.
Пожалуй, больше всего научных и политических усилий было затрачено на изучение глобального изменения климата (IPCC (МГЭИК)) и глобальной экологической перспективы (GEO4). Исследования МГЭИК основаны на детальных научных данных и включают около 40 сценариев выбросов парниковых газов по четырём основным направлениям (a1, a2, b1 и b2). Сценарии a1 и b1 имеют глобальный характер, причём в первом случае предлагается модифицированная «business as usual»-модель, а во втором - снижение затрат на материалы и эффективные технологии чистой энергии. Сценарии a2 и b2 имеют региональный масштаб и предполагают фрагментарные технологические изменения в области энергопотребления, в то время как b2 предусматривает локальные решения по обеспечению устойчивости. Степень глобального потепления, связанная с каждым из этих сценариев, варьируется от максимального значения в 2,9 градуса до максимального значения в 6,4 градуса Цельсия.
Возможные последствия усиления парникового эффекта на национальном и региональном уровнях были рассмотрены в многочисленных интегрированных моделях, таких как IMAGE – интегрированная модель для оценки парникового эффекта. Интересной разработкой в области моделирования является модель DEARS, представляющая собой динамическую модель энергоэкономической оценки для мультирегиональных и мультисекторальных отраслей с целью оценки политики сокращения выбросов углерода. Эта модель динамически связывает 18 регионов с 18 неэнергетическими и 12 энергетическими секторами путём использования моделирования «затраты-выпуск» с процедурами оптимизации. ACROPOLIS: оценка вариантов политики реагирования на изменение климата представляет собой аналогичный энергетический набор моделей, используемых для изучения вопросов энергетики, экологии и устойчивого развития. Эти модели являются сложными и способны удовлетворить некоторые из опасений политиков, учёных и общественности относительно последствий выбросов парниковых газов.
Моделирование земной системы, её биоразнообразия и антропогенного воздействия с целью обеспечения устойчивости является масштабной задачей. Стоит ожидать, что развитие исследований в области моделирования устойчивого развития и альтернативных сценариев будущего будет сопряжено с конкуренцией различных взглядов на это будущее.
Более подробно об эконометрических моделях можно узнать в интерактивном цифровом учебнике «Дружелюбная эконометрика» (Картаев Ф.С.,2021) https://books.econ.msu.ru/Introduction-to-Econometrics/↩︎
International Futures (IFs) is a free and open-source quantitative tool for thinking about long-term futures.
URL: https://korbel.du.edu/pardee/content/international-futures-platform#:~:text=IFs%20is%20a%20global%20model,variables%20from%202015%20to%202100 ↩︎