Radical Uncertainty: Decision-Making Beyond the Numbers Kindle Edition - John Kay

В конце девятнадцатого века возникло опасение, что рост производительности сельского хозяйства, который сделал опасения Мальтуса беспочвенными, будет остановлен из-за ограниченных запасов удобрения гуано, в основном поставляемого из Перу. Немецкий химик Фриц Хабер открыл процесс фиксации атмосферного азота, и когда Первая мировая война привела к блокаде немецких портов, его открытие было развернуто в промышленных масштабах. Производство продуктов питания больше не зависело от экскрементов морских птиц.

Марион Кинг Хабберт, американский геолог, популяризировал понятие "пик нефти"; в 1950-х годах он предсказал, что добыча нефти в США достигнет неустойчивого пика в 1965 году и что аналогичный пик мировой добычи наступит примерно в 2000 году. Америка действительно столкнулась с пиком добычи нефти в 1970 году - внутренняя добыча впоследствии упала; но благодаря сланцевым месторождениям пик добычи нефти в США на момент написания статьи пришелся на 2018 год и, как ожидается, будет выше в 2019 году. Мировое производство нефти в 2000 году примерно вдвое превысило уровень, предсказанный Хаббертом, и продолжает расти. Сегодня мрачные прогнозисты уже не говорят о том, что в мире закончится нефть, но утверждают, что отказ от ископаемых видов топлива приведет к тому, что крупные и некогда ценные запасы нефти и угля навсегда останутся в земле - "невостребованные активы". В "Пределах роста", публикации 1972 года, подготовленной Римским клубом, международной группой экологически озабоченных людей, утверждалось, что экономический рост должен прекратиться в течение следующего столетия из-за ограничений на все виды минеральных ресурсов. Было продано 30 миллионов экземпляров. Справедливости ради следует признать, что у них есть еще пятьдесят лет, чтобы доказать свою правоту.

Что здесь происходит? Постоянное внимание, уделяемое этим предсказателям, и популярность их трудов - которая, кажется, сохраняется даже после того, как становится очевидным, что они ошибались, - отражает общую человеческую склонность к апокалиптическим повествованиям. Лот спасся от гнева Божьего, убежав из Содома; пророчество Ионы позволило Ниневии избежать подобной участи. Сегодня Питер Тиль, миллиардер, основатель PayPal, подготовился к армагеддону, который может возникнуть в результате распада социальной организации с помощью кибертехнологий, построив бункер в большом поместье в отдаленной Новой Зеландии. Хотя провал всех апокалиптических предсказаний на сегодняшний день оправдывает значительный скептицизм по отношению к новым, нельзя делать вывод, что все подобные повествования ложны; господству человека на Земле когда-нибудь придет конец, хотя, вероятно, не из-за нехватки угля, гуано или лития.

Модели малого мира, такие как модели Мальтуса и Джевонса, ценны для обоснования аргументов, но бесполезны как инструменты прогнозирования. Предсказания Эрлиха были смехотворны, но он был прав, когда поставил вопрос о том, как прокормить растущее население. Не случайно, что такие авторы, как Эрлих, Хабберт и авторы доклада Римского клуба, все имеют образование в области естественных наук и применяют ошибочное предположение, что спрос на такие ресурсы, как нефть, электричество и вода, определяется физическими отношениями между товарами. Они игнорируют влияние на цены изменений в балансе между спросом и предложением. Они также игнорируют тот факт, что, несмотря на непредсказуемость, технологии, скорее всего, будут реагировать на возникающие проблемы - существенная нестационарность окружающей среды. Цены и конкуренция способствуют не только открытиям и инновациям, но и изменениям в предпочтениях и ожиданиях.

Мальтус был не только экономистом, но и полемистом, но никогда не был настолько глуп, чтобы поверить, что он мог предсказать кризисы, которые описывала его модель. И, если правильно проанализировать изложенную им схему, она позволяет нам понять, какие факторы влияют на производительность сельского хозяйства и демографические переходы. Джевонс - один из великих умов своего времени, но также непредсказуемый эксцентрик, чья одержимость проблемой нехватки ресурсов сделала его накопителем бумаги, - прожил достаточно долго после Мальтуса, чтобы понять некоторые слабые стороны мальтусовской заботы о запасах продовольствия. Он писал, что "равнины Северной Америки и России - это наши кукурузные поля; Чикаго и Одесса - наши зернохранилища; Канада и Прибалтика - наши лесные массивы; Австралия - наши овцеводческие фермы, а в Аргентине и западных прериях Северной Америки - наши стада волов... Индусы и китайцы выращивают для нас чай, а наши плантации кофе, сахара и пряностей находятся в Индии. Испания и Франция - наши виноградники, а Средиземноморье - наш фруктовый сад". Похоже, он не понимал, что аналогичный аргумент может быть применим и к топливу: Саудовская Аравия - наша угольная шахта, солнце и ветер - наши локомотивы. И все же Джевонс никогда бы не смог включить еще неизвестные ресурсы и месторождения ресурсов в модель прогнозирования, которая описывала бы "мир таким, какой он есть на самом деле".

 

Транспортное моделирование

В Великобритании инвестиционные решения по транспортным проектам оцениваются с помощью модели, известной как WebTAG. Для того чтобы получить государственное финансирование на транспортный проект, оценка должна быть выполнена в соответствии с подробным официальным руководством, содержащимся в WebTAG и "Зеленой книге" Казначейства по оценке проектов. В мире WebTAG время имеет денежную оценку в зависимости от того, каким из тринадцати видов транспорта пользуется человек. Время пассажира такси стоит 13,57 фунтов стерлингов в час (по состоянию на 2018 год и в ценах 2002 года), но время водителя такси менее ценно - 9,94 фунтов стерлингов в час. Время менеджеров хедж-фондов, идущих на работу пешком, и журналистов, едущих в офис на велосипеде, стоит £7,69 в час, но любая задержка курьера Deliveroo на мотоцикле оценивается, как и время пассажира такси, в £13,57 (меньше, если она использует педальный велосипед). Модель требует, чтобы этот уровень точности сохранялся и в будущем. Прогнозы роста позволяют предсказать, насколько ценным будет время каждой группы в 2052 году, до копейки. Если вы также хотите узнать, сколько людей будет ездить в автомобиле по вечером в будний день в 2036 году, электронные таблицы WebTAG дадут ответ. Это упражнение в фантазии гарантирует, что каждая ячейка электронной таблицы может быть заполнена, и что в конце процесса будут получены некоторые цифры. Читатель может сам оценить, насколько им следует доверять.

Поскольку большинство цифр придуманные, их обычно можно подобрать так, чтобы получить желаемый результат. Какова стоимость высокоскоростной линии от Лондона до Бирмингема и далее? Дебаты вокруг модели WebTAG сосредоточены на этих оценках времени. Смогут ли деловые люди продуктивно использовать свое время в поездах с помощью портативных компьютеров? Или они будут тратить свое время за £xx.xx в час (читателям предлагается придумать свою собственную цифру) на бездумные звонки в офис, которые мы слишком часто слышим в существующих не высокоскоростных поездах? Как мы можем узнать? Сколько бы люди заплатили, чтобы успеть