Моделирование должно быть возможностью проверить ваши предположения, а не просто подтвердить их. Shutterstock
Фундаментальный энергетический план правительства Тернбулла, Национальная энергетическая гарантия, было призвано положить конец десятилетнему тупику в области политики в области энергетики и климата в Австралии.
Как это ни парадоксально, поскольку открытие в октябре 2017, обсуждение повышенный значительно, в результате чего правительство сейчас отошел от компонента сокращения выбросов в политике.
Большое внимание было уделено высокой политической драме - и фундаментальным конфликтам по поводу важности сокращения выбросов. Но еще одним ключевым вопросом является Отсутствие доверия в моделях правительства, предсказывающих результаты своей политики.
Например, правительство заявило в этом месяце, что NEG сократит счета домашних хозяйств на A $ 150 в год. Независимые аналитики, так же как Труд, работа и Greens политиков, поставили под сомнение эту цифру. Они указывают, что другие Модели предлагают разные результаты - особенно, объявленные федеральным министром энергетики Джошем Фридденбергом в октябре 2017, который предсказал сокращение A $ 100. Все эти группы призвали к полному выпуску правительственной моделирующей работы.
Но если моделирование - это форма научного анализа, почему разные модели дают такие разные результаты?
Что такое модель?
Модель представляет собой упрощенное представление о реальности, но эта «реальность» определяется модельером. Мы даем модели набор входов и выдает набор выходов.
Процесс моделирования включает в себя последовательность «вариантов», которые модельер делает о методах использования, входных данных для подачи и отношениях между этими данными (то есть, что влияет на то, что).
Придание некоторым факторам большего веса - преднамеренно или нечаянно - модельер может сделать один результат более привлекательным, вероятным или важным, чем другие.
Представьте, что вы попросите поваров 100 из разных стран сделать лучший суп из лапши в мире. Они бы выбрали разные ингредиенты, виды лапши и способы приготовления.
Эти варианты отражают рецепты, которые они уже знают, вкусы, которые им лично нравятся или не нравятся, и ингредиенты, с которыми они знакомы. Они формируют их предубеждения относительно того, какой должен быть хороший суп из лапши. Вы не удивитесь, если увидите 100 очень разные супы из лапши в конце этого соревнования!
Как и суп из лапши, модели политики также изготавливаются с использованием различных ингредиентов, которые определяются выбором и смещениями их модельеров и заинтересованных сторон. Кумулятивный эффект этих выборов создает разные модели и, следовательно, разные результаты.
Вот почему некоторые модельеры и аналитики утверждают, что ни одна модель не является «правильной моделью», так как ни один суп из лапши не является правильным супом из лапши и что ни одна модель не приведет к "установленная правдивость».
Итак, как мы можем разрабатывать политики с использованием моделей, которые заполнены предубеждениями и заинтересованными интересами?
Исследование, а не предсказание
Вот наш ответ: мы не должны рассматривать модели инструментов для «предсказания», а скорее для «исследования». Мы не должны ожидать, что модели дадут нам «ответ» на наши вопросы политики. Нам нужны модели для изучения ряда сценариев для обсуждения вопросов политики.
Давайте рассмотрим пример сокращения выбросов парниковых газов. Есть много способов сделать это. Мы можем трансформировать наши системы выработки электроэнергии, чтобы увеличить количество возобновляемых источников энергии; мы можем повысить эффективность строительства; мы можем использовать более чистые транспортные средства.
Каждый путь имеет своих оппонентов и сторонников. Они могут спорить о своих преимуществах, их последствиях и о том, сколько инвестиций каждый заслуживает из конечной суммы денег.
В традиционном прогностическом подходе мы будем моделировать каждый вариант политики (или комбинацию вариантов) и оценивать его влияние на выбросы. (И, вероятно, каждая сторона будет проводить свое собственное моделирование с их собственными неявными предположениями.)
Но в исследовательском подходе мы рассматриваем модель как нечто, с чем можно играть, чтобы «тестировать» варианты политики. Мы меняем предположения, лежащие в основе модели, и видим, как изменяются результаты. Мы меняем будущие сценарии и запускаем множество сценариев и видим, как параметры политики выполняются в разных сценариях. И в конце этого игривого упражнения нет единого ответа! Каждый результат зависит от предположений и сценариев, из которых он был подготовлен, и - в решающей степени - все эти допущения документируются и становятся прозрачными.
Мы использовали этот подход для расследования переход к чистой энергии, Они, как и Австралия, занимаются очень сложными политическими и социальными проблемами, которые не сводятся к традиционным способам моделирования, которые стремятся дать единый ответ.
Мы, конечно же, не предполагаем, что поисковое моделирование является серебряной пулей для решения политических разногласий по сложным вопросам политики. Однако это может трансформировать наше понимание моделей из процесса «черного ящика» в прозрачный процесс, открытый для проверки. Он может превратить неявные предположения в явные сценарии, которые можно протестировать и обсудить. Таким образом, у нас может быть больше политик, которые будут выполнять то, что они обещают, - и общепринятая основа информации, над которой можно спорить.
Об авторе
Ширин Малекпур, руководитель исследования в области стратегического планирования и исследований будущего, Институт устойчивого развития Монаш, Университет Монаш и Енаят А. Моаллеми, научный сотрудник, UNSW
Эта статья изначально была опубликована в Беседа, Прочтите оригинал статьи.
Книги по этой теме
