Вольф Кицес (wolf_kitses) wrote,
Вольф Кицес
wolf_kitses

Category:

За пределами роста-3

Окончание. См.начало и продолжение.

Аннотация. Завершающая часть анализа модели пределов роста и её сопоставления с реальной динамикой. Описаны принципы моделирования и структура модели. Анализируется кибернетический механизм развития экологического кризиса, на его основе показано, почему в рамках сценария «бизнес как всегда» обычные регуляторы – рынок и технологии – не просто включаются с запозданием, но, включившись, ухудшают ситуацию. Описаны системные преимущества плановой экономики по переходу к экологически устойчивому развитию.


Птенец альбатроса, погибший от пластикового мусора

Достоинства метода моделирования

Моделирование будущего развития сложных систем ставит два важных вопроса. Первый: как моделировать это будущее, чтобы модель была состоятельна, ведь мы не пророки, а само развитие в силу нелинейности управляющих им зависимостей контринтуитивно – раз за разом расходится с выводами линейной экстраполяции, которую «по умолчанию» рвутся применять везде и всегда[1]? Второй – в чём состоит форрестеровский метод системно-динамического моделирования, чем отличается от обычных математических методов моделирования поведения сложных систем?

На первый дан общий ответ когнитивистами, занимающимися отработкой навыков управления судном, самолётом и пр. на тренажёрах, имитирующих реальное управление. При моделировании сложных систем для задач управления важна не натуралистичность, но верное отражение немногих параметров, критически важных для формируемого навыка. Надо моделировать на тренажёре и отрабатывать у людей технику управления, обеспечивающую уровень гарантированности результата выше некоторого (чем больше, тем лучше) при всём многообразии случайностей, непредсказуемых или «возмущающих» событий, возможных в реальности[2].

Здесь действует принцип – чем выше разнообразие событий контекста, независимо от которых (или даже вопреки им) мы достигаем устойчиво нужного результата[3], тем лучше. Вероятность его реализации сочетанным действием причин, учтённых в модели (и наша уверенность в его наступлении с определённой вероятностью, belief) отражает состоятельность прогноза. Видно, что данное требование к управлению системами (и, переходя в нашу область, к прогнозу развития сложной системы в будущем) означает знание – и использование — закона функционирования этих последних. Ведь закон есть регулярная, раз за разом повторяющаяся связь между переменными[4] (здесь – состояниями среды обитания под воздействием экономического развития), способная «пробить» себе дорогу в хаосе разнообразных случайностей. Совокупность последних образует контекст, в нашем случае – человеческий, или социальный.

Хороший пример — навык управления движением супертанкеров. «В начале 1980-х гг. фирма ESSO построила на озере недалеко от Гренобля учебный танкер и целую серию причальных сооружений в 1/25 реальной величины. Однако при этом время реализации команды, то есть лаг-период от подачи команды изменить курс до фактического изменения курса судна также оказывается в несколько раз меньше (в реальности он порядка 20 мин.). Поэтому тренировка вызывала отрицательный перенос — успешность проведения реальных танкеров после таких тренажёров оказывалась ниже, чем без тренировки[5]»

Важный вывод отсюда: никакая модель не может, не сможет, и не должна воспроизводить моделируемую систему в подробностях, излишняя точность здесь будет помехой. Что действительно важно – это понять, уметь выделить и отразить в модели существенные параметры, изменения которых (естественные[6] или связанные с управляющими воздействиями) критически значимы с точки зрения нашей задачи. В нашем случае это – совместима ли мировая динамика, развёртывающаяся по «стандартному сценарию», с экологической ёмкостью биосферы? Позволяют ли регуляторы, присущие «бизнесу как всегда» — рынок и технологии – вовремя «тормознуть», не допустив выхода за пределы и/или за время пребывания на кризисной траектории («за пределами роста») решить проблемы, возникшие и разрастающиеся в связи с «выходом», тем самым сделав пределы несущественными[7]? Прогоны модели на оба вопроса отвечают «нет», а авторский анализ объясняет, почему.


Сравнение реальных тенденций развития мира (точки) с прогнозами при стандартном сценарии (сплошные линии) и сценарии «нулевого роста» (врезка)

«Действительно, в исходную модель… не включали отдельные контуры, описывающие технологический прогресс, который мог бы автоматически решить все проблемы, связанные с экспоненциальным ростом экологической нагрузки. Это было сделано намеренно, поскольку мы и тогда не верили, и сейчас не верим, что такие технологические прорывы могут возникнуть сами собой или в результате саморегуляции свободного рынка. Развитие технологий может быть впечатляющим и даже достаточным, но только если будут приняты определённые решения в социальной сфере и если будут желаниям и средства воплотить их в жизнь. И даже если всё сложится именно так, всё равно необходимые технологии будут появляться с существенным запаздыванием. Таков наш взгляд на мир сегодня, и таким же он был 30 лет назад. Именно этот взгляд нашёл отражение в модели World3» (С.226-227).

Использованный Медоузами метод системно-динамического моделирования хорош тем, что в «каше» колебаний и трендов, составляющих мировую динамику, «отделяет тверди от вод», то есть устойчивые тенденции, обусловленные причинно-следственными связями, их переплетением и взаимодействием, от неопределённости, связанной с избыточными факторами и непрогнозируемыми событиями вроде войн или научных открытий. В чём его отличие от «обычного» математического моделирования сложных систем? Если модель состоятельна, то тенденции, прогнозируемые для будущего устойчиво реализуются в нём независимо от событий, которые модель по понятным причинам не может и не пытается прогнозировать, вроде новых научных открытий, изобретения новых технологий. Пробьют себе дорогу, как естественнонаучные законы (или почти как).

В самом худшем случае не предусмотренные моделью события и процессы воздействуют лишь количественно — сократят долю дисперсии, объяснимой моделью (скажем, с 80% до 50%), но не отменят эти последние. Иными словами, если модель состоятельна, прогнозируемые ею тенденции развития инвариантны, несмотря на неустранимые «возмущения» и новизну и устойчивы к неопределённости, которую можно задать большей или меньшей. Что есть главное достоинство метода.

При обычных методах математического моделирования разного рода процессов, развивающихся во времени, используются формулы, ставящие моделируемые характеристики в зависимость от времени или параметров других процессов. Главное, что эта зависимость постоянна на всём интервале прогноза, а не переопределяется год от года в зависимости от изменившегося состояния системы и взаимных соотношений её компонентов.

Соответственно, время здесь течёт непрерывно. Напротив, при системнодинамическом моделировании время дискретно, а формулы для расчёта (прогноза) состояний системы и её компонентов рекуррентны. Взаимные соотношения и зависимости между системными единицами и процессами[8] каждый год[9] переопределяются заново в зависимости от изменившегося состояния системы. Здесь постоянны не моделирующие зависимости, но правила их изменения, и начальное состояние, «от которого» как от печки, идут эти последние.

Так, в компьютерной популяции World3-91 индивиды ежегодно «выбирают» работу в разных отраслях экономики – добыче минерального сырья, производстве промышленных товаров, в производстве пищи, в очистке загрязнений от остальных отраслей. Или, будучи не работниками, а предпринимателями, «выбирают» те же самые отрасли для инвестирования капиталов. Затем заработанные деньги и приросшие инвестиции (вложенный капитал+полученная прибыль) вновь вкладываются в данные отрасли через потребление или реинвестиции. Так что деньги, заработанные по результатам прошлого года, начинают «работать» в следующем году.

Важно подчеркнуть: здесь моделируется чисто рыночная экономика с индивидами – homo economicus, абсолютно рациональными участниками рынка, как в роли работников/потребителей, так и в роли предпринимателей/инвесторов. Они работают и вкладывают капитал в первую очередь в тех отраслях, которые гарантируют максимальный доход, в виде зарплаты или прибыли с капитала. Не успевшие там «занять места» распределяются по другим отраслям сообразно доходности.

Поэтому по ходу развития при изменениях прибыльности разных отраслей капитал и рабочие руки направленно «перетекают» между ними, соответственно усиливая или ослабляя производственную активность. Потребительская активность индивидов однотипно меняется вслед за сдвигом соотношений «цена-качество» выпускаемых ими товаров. Поэтому линии мировой динамики не плавные, но содержат резкие скачки и изломы, в моменты, когда переопределяется знак зависимостей между элементами системы по результатам предшествующего развития.

Например, при низком уровне индустриализации экономики и урбанизации оба процесса существенно стимулируют рост населения, но при переходе некого предела начинают его ингибировать, как видим на графиках и стандартного сценария, и сценария «нулевого роста». Первый отличается от второго лишь тем, что промышленный рост в период стимуляции демографического роста в первом случае много меньше, чем во втором, а в период ингибирования – наоборот, больше. Поэтому сопоставимый подъём загрязнения от промышленного роста в стандартном сценарии «обрушивает» систему, а в «нулевом» — стабилизирует её[10], ибо до этого опережающее развитие городской и промышленной инфраструктуры «сбило» демографический взрыв, и больше прибыли от развития можно направить на купирование разного рода экологических рисков, а не на «поддержание штанов». В стандартном сценарии так не получится – взаимодействие промышленного и демографического роста с самого начала организовано так, что стимулирует демографический взрыв и потребительское давление настолько сильно, так что когда надо купировать экологические последствия этого, нельзя выделить необходимую долю капитала, почти весь он уходит на обслуживание витальных потребностей и поддержку возникших мощностей.

Параллель с логистической моделью роста популяции

Для нас, биологов, важно, что модель пределов роста по структуре и предсказаниям изоморфна логистической модели роста популяций Ферхюльста-Пирла dN/dt = r*N(1-N/K[11]). N здесь – текущая численность, r – мальтузианский параметр, мгновенная скорость роста численности, равная разности рождаемости b и смертности d в каждой точке кривой. K – предельная ёмкость среды, также определённая через численность[12]. Согласно ей, популяция S-образно растёт со скоростью r и, начиная с некоторых N, постепенно тормозит около предела, заданного ёмкостью среды (К). «Физический» смысл здесь тот же, что у движения крупного тела в вязкой среде. У долгоживущих видов, вроде копытных, рост проскакивает предел «по инерции», и если нет хищников, сокращающих численность, популяция дальше мрёт от голода и болезней, как олени на плато Кайбаб.

Важный момент состоит в том, что у подавляющего большинства видов животных зане включаются механизмы внутрипопуляционной регуляции, зависимые от плотности. В результате кривая «тормозит» сильно раньше пределов, особенно у т.н. «социальных» видов. Существенная часть ресурсов, «добытых» индивидами из среды обитания, здесь «конвертируется» не в новых особей, но в поддержание социальной структуры группировок и «привычного» уровня социальной связанности и социальной зависимости. Без этого зверьки «неспособны» результативно конкурировать, делиться на «лучших» и «худших», с поощрением первых естественным отбором и пр.

В отличие от «несоциальных» видов, у «социальных» чрезмерное разрежение так же гибельно, как и переуплотнение. Поэтому механизмы внутрипопуляционной регуляции, здесь включаются не только увеличением, но и уменьшением плотности, — например, после истребления и иной неизбирательной гибели, чтобы «собрать» уцелевших в поселения с должной плотностью социальной среды и интенсивностью контактов. Недонаселение здесь губительно также, как и перенаселение. С ростом численности таких видов частота и интенсивность контактов особей также растут[13], делая задачи регуляции всё более сложными, насущными и времязатратными, что тормозит рост.

Признаком всего перечисленного служит отмеченная у подавляющего большинства видов отрицательная корреляция между такими параметрами уравнения Ферхюльста-Пирла, как достигнутая численность N и мальтузианский параметр r. Единственное исключение – «несоциальные» виды с максимально лабильной стратегией, вроде норвежского лемминга Lemmus lemmus и азиатского бурундука Eutamias sibiricus; тут все ресурсы, добытые индивидами из среды, «конвертируются» в новых особей.

Человек отличается двумя особенностями. Во-первых, корреляция r и N в уравнении у него положительна. В отличие от животных, его популяции растут численно не за счёт большей размножаемости индивидов, а за счёт увеличения среднеожидаемой продолжительности жизни всей популяции (СОПЖ), то есть плодов общественного и научно-технического прогресса индивидам.

«С точки зрения зоолога человек отличается от всех прочих млекопитающих невозможным сочетанием двух черт популяционной динамики. Обычно зоологи делят виды на r-стратегов и K-стратегов: первые обладают высокой рождаемостью и высокой смертностью, живут, как правило, в нестабильных условиях, быстро размножаются в благоприятной ситуации, а при наступлении неблагоприятной массово гибнут. Это, например, лемминги, полёвки и многие другие мелкие грызуны и насекомоядные. К-виды обычно живут в стабильных условиях, имеют более или менее постоянную численность, медленно размножаются, могут избегать массовой гибели, но если таковая происходит — медленно восстанавливаются после неё.

Человек же — единственный биологический вид, сочетающий в себе r-тип динамики численности популяции, с К-типом её воспроизводства. Первое – это быстрые взлёты численности населения тех или иных территорий, связанные с прогрессивной урбанизацией, развитием территории и обвальные падения вследствие войн, голода, болезней и т.д., особенно в доиндустриальную эпоху.

Второе же — долгая беременность, малое количество рождений за жизнь, долгий период беспомощности детёнышей и т.д. У других видов млекопитающих, даже имеющих меньшую массу, и, значит, в потенциале — более быстрое размножение, тип популяционной динамики всегда гармонирует с типом воспроизводства, у человека — находится в контрапункте с ним.

Второй аспект, по которому Homo sapiens отличается от всех прочих видов млекопитающих, тем, что увеличение местных популяций людей всегда идёт не за счёт увеличения размножаемости индивидов, но её падения — но при увеличении средней ожидаемой продолжительности жизни, позволяющей большему числу людей в популяции до этого самого воспроизводства дожить и в нём долговременно участвовать.

Наибольшая индивидуальная размножаемость — 16-18 детей за жизнь — наблюдается в племенах австралийских аборигенов, с трудом восстанавливающих свою, в среднем постоянную численность, после периодических засух. Когда же численность населения некоторой территории долговременно (в исторических масштабах времени) растёт, число рождений за жизнь неуклонно падает при возрастании СОПЖ. Что и наблюдалось на всём протяжении истории нашей цивилизации: всякий быстрый рост населения на некоторых территориях, обычно связанный с урбанизацией и индустриализацией, сопровождается столь же быстрым падением размножаемости индивидов при опережающем росте СОПЖ, что сейчас, что в средневековье, что в эллинистическую эпоху[14].

Иными словами, только у людей воспроизводство популяции является «общим делом» в том смысле, что существующий паттерн социальной структуры, присущие ей отношения, вносят в увеличение СОПЖ существенно больший вклад, чем биологический потенциал индивидов. Не говоря уже о том, что без включения в систему социальных отношений родившиеся организмы не становятся людьми, а социальные отношения изменяются только кооперативно, в борьбе одних групп (классов, слоёв) с другими.

И наоборот – общественный регресс, «возобновляющий» действие тех факторов смертности, которые казались преодолёнными в предыдущем развитии и поэтому уменьшающий СОПЖ, ведёт не к компенсаторному росту рождаемости, но к её общему падению. Так, рост сверхсмертности в трудоспособном возрасте, вызванный увеличением социального стресса и других средовых рисков (травмы и отравления, заболевания, войны, техногенные катастрофы и ДТП) стал главным фактором снижения СОПЖ после 1991 г. во всех бывших республиках СССР и бывших соцстранах. За счёт чего как шагреневая кожа, постоянно сжималась база людей, могущих начать репродукцию, что и послужило причиной падения общего числа рождении в каждый следующий момент времени.

Соответственно, родиться ребёнок может только от тех родителей, которых минула смертность до репродуктивного возраста благодаря увеличению СОПЖ. Поэтому демографы, использующие софизм: мол, умереть не может тот, кто не родился, все умирающие сперва рождаются, поэтому подъём рождаемости наиболее важная задача. ставят телегу перед лошадью. На деле же уровень смертности в родительском поколении, обусловленной специфическими средовыми рисками данного общества, от «социальных язв» и болезней до экологии и производственных травм – причинный фактор, объясняющее, а рождаемость поколения «детей» — объясняемое, отклик. См.подробней анализ книги «Репродуктивные проблемы демографического развития России» и «Демографический переход: шаг первый, шаг последний»

Благодаря этому к размножению допускаются те, кто в более отсталых обществах вообще не дожил бы до него, не мог бы создать семью из-за бедности, чей репродуктивный потенциал был бы снижен болезнями[15] и пр. Поэтому, чтобы прийти к успеху даже в чисто дарвиновском смысле, людям надо вкладываться не в собственное размножение, а в эти плоды, развивающие общественную инфраструктуру, обслуживающую всех (пусть при неравном доступе в классовом обществе). Или как минимум в улучшение собственной позиции в обществе, но не в максимизацию размножения. Что мы и видим в демографии богатых семей в Швеции и др. странах.

Во-вторых, у нас, грешных, потребности «размножаются» сильно быстрей, чем сами люди, почему потребительское давление на среду обитания[16] несравнимо сильнее демографического. Соответственно, у животных преобразованность среды обитания предопределяется численностью и активностью индивидов: тут типичен пример бобра, зубра и странствующего голубя. У нашего вида она определяется производством, потреблением (включая рекреацию) и складированием отходов, то есть больше общественной практикой и обслуживающей её техникой, чем индивидуальной активностью. Если бы люди вторично перерабатывали бóльшую долю отходов, чем сейчас, или меньше размещали их в экосистемах, они могли бы отчуждать в свою пользу много больший процент первичной продукции, чем сейчас[17].

Соответственно, предел в модели Медоузов по смыслу тот же, что в модели Ферхюльста-Пирла – экологическая ёмкость ландшафтов[18], эксплуатируемых для нужд мирового хозяйства. Это последнее образует среду обитания человечества, аналогичную социальной среде в сообществах млекопитающих и птиц, и развивает её в ходе общественного и научно-технического прогресса. Однако предел связан не столько с численностью, сколько с потребительским давлением, разным у разных частей человечества и чем дальше, тем больше зависит не от первого, а от второго. Поэтому по оси ординат отложена не достигнутая численность N, а качество жизни разных членов популяции, оцениваемое индексом развития человеческого потенциала (Human Development Index), о котором рассказано выше.

В третьих, рост популяции животных в окрестности пределов управляется простеньким контуром из одной положительной и двух отрицательных обратных связей. Первая – прогрессия размножения, задающая темпы роста и силу «инерции» последнего. Вторые – контроль со стороны хищников, болезней с паразитами и бескормицы, с одной стороны, и плотностно-зависимые регуляторы, в основном социальной природы, с другой.

В понимании популяционной динамики конкурируют две концепции – стохастицизм и регуляционизм[19]. Первая предполагает, что популяция ведёт себя чисто мальтузиански – никаких внутренних регуляторов у неё нет, особи размножаются насколько позволяют ресурсы до тех пор, пока численность не превысит предел, за которым её снижают голод, хищники и болезни. Нижний предел численности, соответственно, определяется ресурсами. Вторая — что у популяции есть внутренние механизмы гомеостаза, которые «тормозят» рост численности задолго до достижения верхнего предела, но и не позволяют «упасть» вследствие неблагоприятных средовых флуктуаций, болезней или истребительных мероприятий. Есть и промежуточный взгляд, согласно которому при колебаниях численности нижний предел определяется средовыми факторами, верхний – регуляторными способностями популяционной системы.

В целом, чем более «социален» вид, тем больше значат внутренние регуляторы, равным образом в отношении верхнего и нижнего пределов численности, чем менее социален, тем больше значат внешние факторы.

Регуляция роста человеческого хозяйства (частью которого выступает рост численности населения, и не самой важной, в сравнении с производством) устроена намного сложнее. Самая «биологичная» её часть — воспроизводство населения – регулируется в принципе так же, как у животных, контуром из одной положительной и одной отрицательной обратной связи. Первый контур (хищники, болезни, бескормица) для нашего вида в целом не актуален в силу вышеописанного – локальные выходы человечества за предел в первый момент подталкивают общество совершенствовать технологии добычи ресурсов, чтобы пройти по кризисной траектории дальше при прежней эффективности ресурсопользования, а не «загоняют обратно» под линию К.

Второй контур, аналог плотностно-зависимой регуляции, на нас, в отличие от животных, действует двойственно. С одной стороны, главный фактор демографического перехода в популяции – распространение образования, рост числа лет, потраченных на обучение, с другой, он – лишь один из аспектов процесса развития. Все прочие составляющие (урбанизация, индустриализация, рост социального равенства, развитие медицины и рост доходов занятых в городской экономике) СОПЖ увеличивают, что, напротив, рост численности стимулирует. Однако начиная с 1980-х гг. первый аспект пересиливает второй, и чем дальше, тем больше. К 2040-2050 гг. демографический переход закончится даже в «третьем мире[20]».

Таким образом, в отличие от животных, в воспроизводстве населения контуры смертности и рождаемости не взаимодействуют со средой напрямую. Они «сцеплены», как в шестерёнчатой передаче, с изоморфными контурами воспроизводства разных видов капитала и регулируются ими через производство продуктов питания и промтоваров, с одной стороны, через производство услуг, в первую очередь образования и лечения, с другой, и через предложения рабочих мест с разной зарплатой, с третьей.

Другое отличие от популяционного роста у животных состоит в том, что циклы воспроизводства разных видов капитала оказывают на рост населения и друг на друга не однонаправленный эффект, а двойственный. До определённого предела они стимулируют рост, но по достижении определённого порога стимуляция скачком сменяется ингибированием, положительная обратная связь – отрицательной. Или наоборот (рис.17-18). Регулирование воспроизводства каждого компонента связано не с внешней средой, а с динамикой соседних циклов, и достигается за счёт стимулирующего или ингибирующего воздействия на коэффициенты.
Читать далее


Tags: всемирная история, добыча сырья, история СССР, капитализм, лесное хозяйство, методология, мировая динамика, охрана природы, пределы роста, прогресс технологий, регенерация ресурсов, сельское хозяйство, социализм, социальная психология, теория систем, экологический кризис, экологическое моделирование и прогноз, экология города
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 4 comments