К расчетному 2080 г. мировая экономика производит в 30 раз больше промышленной продукции и в 6 раз больше продовольствия, чем было произведено в 2000 г. Чтобы добиться этих результатов, за первые 80 лет XXI в. был накоплен промышленный капитал, в 40 раз превышающий промышленный капитал за весь XX в. По ходу такого нарастания капитала, как показано на рис. 4.8, происходит постепенное незначительное уменьшение использования невозобновимых ресурсов, а количество выбросов уменьшается в сравнении с 2000 г. в 8 раз. Уровень благосостояния людей возрастает с 2000 г. к 2080 г. на 25 %, а экологическая нагрузка снижается на 40 %. В конце расчетного периода, в 2100 г., нагрузка на окружающую среду оказывается заметно ниже устойчивого уровня.
Некоторые люди верят, что такой сценарий возможен; они ожидают, что именно так и будет, а пока проявляют беспечность. Нам известны случаи значительного увеличения эффективности в отдельно взятых странах, в отдельных секторах экономики, в отдельных промышленных процессах. Многие из таких примеров мы привели в гл. 3. Мы надеемся и уверены, что дальнейший рост эффективности вполне возможен, включая даже стократное увеличение. Однако данные, представленные в гл. 3, показывают, что в масштабах всей мировой экономики такие улучшения быстро не происходят. Даже если бы никакие факторы не препятствовали наступлению столь быстрых изменений, сыграл бы свою роль срок службы капитала — время, через которое необходимо заменять или модифицировать парк машин, обновлять здания и оборудование, обслуживающее глобальную экономику. А еще проявилась бы ограниченная способность существующего капитала производить настолько больше дополнительного капитала: такой сценарий «дематериализации» нам представляется нереальным. Политические и бюрократические ограничения при осуществлении такого «неограниченного» сценария, столь свойственные «реальной жизни», умножают трудности, препятствуя тому, чтобы рыночная система ценовыми методами сигнализировала о необходимости роста экономической эффективности технологий.
Мы приводим этот сценарий в книге не потому, что рассматриваем его как один из возможных или вероятных вариантов будущего в «реальном мире», а поскольку, по нашему мнению, он хорошо иллюстрирует особенности модели World3 и компьютерного моделирования.
Он позволяет понять, что в модель World3 встроены определенные внутренние ограничения по численности населения и по капиталу. Структура модели такова, что раньше или позже численность населения планеты достигнет максимума и начнет уменьшаться, если промышленная продукция на душу населения достигнет достаточно высоких значений. В «реальном мире» мы не видим никаких предпосылок к тому, чтобы богатейшие люди или страны потеряли интерес к тому, чтобы стать еще богаче. Поэтому встроенные в модель стратегии основаны на предположении о том, что владельцы капитала продолжат неограниченное стремление получать прибыли и что потребители всегда будут стремиться увеличить потребление. Эти предположения, кстати, можно изменить, что будет выполнено в сценариях в гл. 7.
На рис. 4.8 также отражен один из самых известных принципов моделирования — GIGO (Garbage In, Garbage Out) — «Если мусор на входе, то мусор на выходе». Если в модель введены нереалистичные допущения, то и получатся неправдоподобные результаты. Компьютер может выдать вам логические выводы из сделанных вами допущений, однако он не в состоянии оценить правдоподобие самих допущений. Если в модель введено предположение, что промышленный капитал может вырасти в 40 раз, что физические пределы больше не имеют значения, что технические новшества можно внедрить на промышленные предприятия уже через 2 года после разработки и без затрат, то World 3 выдаст на выходе практически неограниченный экономический рост при снижающейся экологической нагрузке. Важный вопрос при использовании такой и любой другой модели: правдоподобны ли исходные допущения?
Мы не считаем правдоподобными допущения, на которых основан рис. 4.8. Мы полагаем, что этот сценарий утопичен, на практике нереализуем. Поэтому мы назвали его «Сценарий двух НЕ» — Неограниченный вход, Неограниченный выход. Если же задать модели более реалистичные допущения, то модель начинает выдавать поведение растущей системы в условиях действия физических пределов.
Раст физического объекта по мере приближения к пределу замедлится, а затем остановится (S-образная, логистическая кривая) только в том случае, если объект получит точные и своевременные сигналы о своем местоположении по отношению к этим пределам, и если его реакция на эти сигналы будет быстрой и точной (рис. 4.9, b ).
Представьте себе, что вы ведете машину и светофор впереди переключается на красный. В обычных условиях вы можете плавно затормозить и остановиться перед светофором, поскольку вовремя получили точный визуальный сигнал — красный свет; поскольку ваш мозг быстро на это отреагировал, приказав ноге нажать на тормоз; и поскольку машина немедленно отзывается на это нажатие, а вы из своего опыта знаете, насколько быстро она сможет остановиться, и регулируете нажатие на педаль тормоза.
Если же часть ветрового стекла со стороны водителя запотела, и вы вынуждены спрашивать своего пассажира о том, какой горит свет, то задержка с получением ответа (даже короткая) может привести к тому, что вы проскочите на красный — или же вы заранее должны сбросить скорость, компенсируя этим возможную задержку. Если же пассажир сказал неправду, или вы решили, что ослышались, или если тормоза сработают только через пару минут, или если на дороге гололедица, то остановиться вы сможете только через несколько сотен метров. К этому моменту, возможно, вы не только проскочите несколько красных светофоров, но и угодите в аварию.
Если сигналы обратной связи запаздывают или искажаются, если им не верят или отрицают их существование, если в ответных действиях системы есть ошибка или система в состоянии ответить только после большого запаздывания, то она не сможет войти в допустимые пределы и прийти к равновесному состоянию. Если имеет место хотя бы одно из перечисленных условий, то система отреагирует слишком поздно и выйдет за пределы (рис. 4.9, с и d).
Мы уже описали некоторые виды задержек, связанных с поступлением информации и принятием ответных действий в World3. Один из примеров — запаздывание между моментом, когда загрязнитель попадает в биосферу, и моментом, когда становится заметен наносимый им вред здоровью человека или производству продовольствия. Так, между моментом выброса в приземный слой атмосферы молекулы хлорфторуглеводорода и моментом, когда она начнет разрушать стратосферный озоновый слой, проходит 10–15 лет. Также важны и политические задержки. Часто между обнаружением проблемы, ее признанием и принятием общих мер проходят годы. Такие запаздывания мы рассматриваем в следующей главе.
Рис. 4.9. Структурные причины четырех возможных типов поведения в модели World3
Еще одна иллюстрация к важности запаздываний — история с утечкой в окружающую среду полихлорбифенилов (ПХБ). С 1929 г. промышленность произвела около 2 млн т маслянистой, устойчивой, негорючей жидкости — ПХБ[142]. Их использовали в основном для рассеивания тепла в электрических конденсаторах и трансформаторах, но также и в качестве рабочей жидкости в гидравлических системах, в качестве смазочного материала, огнезащитного вещества и компонента пестицидов, красок, лаков, чернил и копировальной бумаги без пачкающего слоя. За 40 лет использования ПХБ попали на свалки, в зоны вдоль дорог, в канализацию, грунтовые воды и поверхностные водоемы, ведь тогда о возможных последствиях для окружающей среды никто не думал. В 1966 г., когда проводилось знаменитое исследование содержания ДДТ в окружающей среде, датский исследователь Сорен Дженсен (Soren Jensen) сообщил, что, кроме ДДТ, повсеместно были обнаружены и другие токсичные вещества — ПХБ[143]. Затем другие исследователи подтвердили, что ПХБ обнаруживаются практически в любой экосистеме земного шара.
ПХБ можно встретить практически в любом элементе глобальной экосистемы. В атмосферу ПХБ попадают в основном из гидросферы… Отложения ПХБ были обнаружены в реках, озерах, океанических зонах… Детальное исследование экосистемы Великих озер показало, что ПХБ накапливаются в тканях живых организмов и передаются по пищевым цепям.
Природа Канады (Environment Canada), 1991
ДДТ и ПХБ — единственные хлорорганические соединения, систематически обнаруживаемые в тканях арктических морских млекопитающих… Содержание ПХБ в грудном молоке эскимосских женщин — одно из самых высоких зарегистрированных значений… Потребление большого количества рыбы и мяса морских животных, вероятно, основная причина накопления ПХБ в тканях человека… Эти результаты показывают, что такие токсичные соединения, как ПХБ, могут существенно влиять на снижение иммунитета и распространение инфекционных заболеваний среди эскимосских детей.
