Эколого-социально-экономическая имитационная игра
"Мы решили придумать свою собственную планету, населить ее выдуманными персонажами, наделить эти персонажи способностью создавать технологии, вести войну и т.д."
|
|---|
Проблема устойчивого развития мирового сообщества (sustainable development) приобретает с течением времени все большее значение. Одним из подходов к ее анализу является разработка и исследование имитационных математических моделей, воспроизводящих демографические, экономические, социальные, информационные, экологические процессы в странах мирового сообщества на временах соизмеримых со временем жизни поколения (несколько десятков лет). Первые модели такого характера, оказавшие большое влияние как на формирование самого понятия об устойчивом развитии, так и на развитие имитационного математического моделирования, принадлежат Дж. Форрестеру [1] и Д. Медоузу [2]. Данная страница отражает состояние, в котором в настоящее время (декабрь 2001 г.) находится разработка эколого-социально-экономической имитационной модели (ЭСЭИМ) и соответствующей имитационной системы, предназначеных для воспроизведения на характерных временах, соизмеримых со временем жизни поколения (несколько десятков лет), процессов развития науки, образования, здравоохранения, демографического процесса, процесса общественного производства, инновационного процесса, т.е. процесса возникновения и внедрения новых технологий и новых потребительских товаров или новых качеств в производимых товарах, информационного процесса, т.е. процесса сбора, обработки, хранения, передачи информации, процесса эволюции структуры потребления, процесса загрязнения окружающей среды.
Предполагается разработать варианты модели, которые воспроизводят указанные процессы, как в масштабе отдельной страны, так и для группы стран с учетом их взаимного влияния друг на друга. Предполагается эксплуатировать модель в режиме выполнения имитационных экспериментов и имитационных игр для выявления условий, при которых обеспечивается устойчивое развитие стран на указанных характерных временах. Другими словами, с помощью модели предполагается выявлять возможные механизмы кризисных явлений, связанные с отсутствием должного согласования между перечисленными выше процессами. Предполагается разработать вариант имитационной игры, предназначенный для использования в учебном процессе в ВУЗах в рамках учебных курсов, связанных с тематикой "Устойчивое развитие". Исследование поддержано Российским гуманитарным научным фондом (грант 01-02-00019а). Эта страница будет обновляться по мере продвижения разработки и появления новых результатов.
Процесс разработки "больших" проблемно-ориентированных имитационных систем (проблемно-ориентированная имитационная система - это совокупность имитационной модели некоторого сложного процесса и компьютерных программных средств, поддерживающих эксплуатацию этой модели [3]), состоит из следующих основных этапов:
В настоящее время разработка находится на пятом из перечисленных выше этапов - этапе идентификации, отладки, испытаний, демонстраций макета имитационной системы. Ниже кратко описывается содержание выполненных этапов.
Этап общей концепции. Один из аспектов проблемы устойчивого развития стран мирового сообщества состоит в том, чтобы обеспечить комфортные условия существования на Земле не только живущему сейчас, но и последующим поколениям людей. Поэтому характерное время, на которое должен распространяться анализ проблемы устойчивого развития, должно быть по крайней мере соизмеримо со временем жизни поколения, т.е. оно должно составлять несколько десятков лет. На таких характерных временах экологические, демографические, социальные, экономические процессы нельзя рассматривать отдельно друг от друга - они взаимосвязаны. Увеличение населения на Земле вызывает увеличение объемов производства и соответствующее загрязнение окружающей среды. Загрязнение среды влияет на демографический процесс. На таких характерных временах, далее, нельзя не учитывать инновационный процесс, состоящий в разработке и внедрении более рентабельных (т.е. "высвобождающих" труд) технологий, или технологий, приводящих к появлению новых потребительских товаров или новых потребительских качеств в существующих товарах. Новые технологии производит прикладная наука, используя новые знания о Природе, которые производит фундаментальная наука. Развитие науки, как фундаментальной, так и прикладной, невозможно без соответствующего развития образования. Развитие образования вызывает эволюцию социальной структуры населения и оказывает влияние на демографические процессы: уменьшаются как коэффициенты смертности, так и коэффициенты рождаемости; население "стареет". Развитие образования оказывает влияние также на структуру потребления и, через рыночные механизмы - на производственный процесс. Приведены лишь некоторые примеры взаимосвязей между развитием науки, образования, инновационным процессом, развитием производства, демографическими и социальными процессами, экологией на характерных временах, соизмеримых со временем жизни поколения.
Для достаточно полного исследования этих взаимосвязей, по нашему мнению, необходимо сочетание математических и гуманитарных средств анализа и прогноза сложных процессов. Охарактеризуем кратко представления разработчиков о таком сочетании. В основе этих представлений лежат работы академика Н.Н. Моисеева [4]. Явления, процессы, системы, прогноз которых (в пределах практически необходимой точности) доступен в настоящее время средствам математического моделирования, предлагается называть "простыми". (Примером "простого" процесса является движение центра масс кометы Галлея в окрестности Солнца, если прогноз этого движения необходимо осуществить с точностью, позволяющей вывести ракету в окрестность кометы для выполнения фотоснимков ее ядра). Тогда те явления, процессы, системы, прогноз которых с необходимой практически точностью недоступен сейчас средствам математического моделирования, однако, этот прогноз может быть дан специалистами в соответствующей сфере деятельности - экспертами, естественно называть "сложными". (Примером "сложного" процесса является прогноз развития болезни у пациента, выполняемый опытным врачом при назначении курса лечения.) Методы получения таких прогнозов предлагается называть "гуманитарными". Введенная терминология подчеркивает интуитивно очевидный аспект двойственности между математическими и гуманитарными методами анализа и прогноза. Возможно, она не вполне удачна, потому, например, что имеются процессы, прогноз которых доступен только математическим методам и недоступен гуманитарным, как это имеет место с прогнозом движения центра масс кометы Галлея, т.е. она не соблюдает "равенства" между "математическим" и "гуманитарным". Альтернативной терминологией является трактовка математических методов анализа и прогноза как "жестких", гуманитарных - как "мягких".
Деление явлений, процессов, систем на "простые" и "сложные" (т.е. методов их анализа и прогноза на "жесткие" и "мягкие") не является исчерпывающим. Имеются явления, процессы, системы, прогноз которых недоступен в настоящее время ни математическим, ни гуманитарным средствам. Кроме того, граница между математическими и гуманитарными средствами анализа и прогноза явлений, процессов, систем не является неподвижной. По мере развития технологии математического моделирования некоторые явления, процессы, системы, ранее бывшие "сложными", т.е. недоступными этой технологии, превращаются в "простые": математические методы анализа и прогноза как бы "вторгаются" в гуманитарную сферу.
Имеет место и противоположный процесс, т.е. процесс вторжения гуманитарных методов анализа и прогноза в математические. Во-первых, построению любой математической модели предшествует гуманитарная фаза анализа изучения явления, поскольку нужно "понимать" то, что подвергается математическому моделированию. Во-вторых, понятия и представления, возникшие в ходе математического моделирования, результаты математического моделирования, используются для прогноза явлений, процессов, систем, более сложных, чем те, которые непосредственно доступны математическим средствам. Например, как подчеркивалось выше, в формировании самого представление об устойчивом развитии мирового сообщества и о важности экологической составляющей этого развития большую роль сыграли модели Дж. Форрестера -Д. Медоуза.
Отмеченные аспекты взаимного влияния гуманитарных и математических методов анализа и прогноза явлений, процессов, систем являются на самом деле лишь грубой моделью этого взаимодействия. В настоящее время гуманитарные прогнозы многих "сложных" процессов (в экономике, медицине, социологии и т.д.) "поддерживаются" целыми системами математических моделей. С другой стороны, любая из стадий технологии математического моделирования (составление, идентификация, верификация, эксплуатация математической модели [3]) предоставляет свои возможности для гуманитарного "понимания" моделируемого явления, процесса, системы и соответствующих прогнозов. Таким образом, граница между математическими и гуманитарными методами анализа и прогноза "размывается", причем, "в обе стороны". Этот процесс "размывания" границы между гуманитарным и математическим, между "жесткими" и "мягкими" средствами анализа и прогноза, является процессом формирования технологий анализа и прогноза, объединяющих возможности математических и гуманитарных методов исследования. Такие технологии, по нашему мнению, позволяют существенно расширить область реальных явлений, процессов, систем, которые поддаются адекватному прогнозу
Этап разработки имитационной модели. Целью ЭСЭИМ является моделирование эволюции виртуального мира, состоящего из стран. Каждая страна характеризуется распределением населения по возрасту и образованности. Учитываются три уровня образованности людей: люди с дипломом об окончании средней школы, люди с дипломом об окончании высшего учебного заведения и люди с дипломом об окончании аспирантуры. В соответствии с этим активное население стран делится на следующие социальные слои: рабочие, служащие, ученые. Экономика стран воспроизводится с помощью варианта макроэкономической модели, разработанной школой академика А.А. Петрова [7,12,16].
Учитываются следующие группы отраслей производства: добывающие отрасли, обрабатывающие отрасли, образовательная отрасль, отрасль здравоохранения, экологическая отрасль, информационная отрасль, наука, отрасль, производящая новые технологии, оборонная отрасль, т.е. отрасль, производящая вооружения, отрасли, производящие то, что принято называть "духовными ценностями" (религия, культура, искусство). Далее для краткости отрасли, производящие духовные ценности, будут называться "культурными отраслями", а то, что они производят будет именоваться словом "культура". Отметим, что употребляемое здесь словосочетание "отрасль производства" имеет нетрадиционное для математической экономики содержание. В ЭСЭИМ возможно также появление в процессе функционирования производственной структуры новых отраслей производства, производящих новые предметы потребления, которых не существовало в момент времени, соответствующий началу процесса имитации.
Добывающие отрасли извлекают природные ресурсы и подготавливают их для использования в других отраслях. Обрабатывающие отрасли производят "традиционные" предметы потребления. Образовательная отрасль производит "образованность" людей, необходимую при осуществлении производственных процессов во всех других отраслях в соответствии с действующими в них технологиями (см. далее описание технологий). Здравоохранение "производит" коэффициенты человеческой рождаемости и смертности (более точно - зависимости этих коэффициентов от возраста, образованности и параметров, характеризующих степень загрязнения среды обитания). Экологическая отрасль собирает информацию о загрязнителях, выбрасываемых в окружающую среду в процессе производства, изучает их влияние на биосферу и здоровье людей, проектирует, производит и эксплуатирует очистные сооружения. Можно сказать, что экологическая отрасль производит параметры окружающей среды, влияющие на характеристики модели, связанные с людьми. Информационная отрасль производит средства сбора, обработки, хранения, передачи информации и саму информацию, являющуюся в ЭСЭИМ как предметом конечного потребления людей, так и продуктом, используемым в процессе производства во всех других отраслях. Наука производит новые знания о природе. Новые знания используются для производства новых технологий. Можно сказать, что новые знания являются "сырьем" для производства новых технологий.
В рамках ЭСЭИМ никакие вооруженные конфликты между странами имитировать не предполагается, т.е. заранее считается, что виртуальный мир, воспроизводимый ЭСЭИМ, развивается без вооруженных конфликтов. Поэтому можно считать, что оборонные отрасли стран производят их "безопасность". По своим связям с другими отраслями оборонная отрасль в ЭСЭИМ (как это ни парадоксально) родственна отраслям, производящим духовные ценности: и военная отрасль и религия, культура, искусство для производства своей продукции используют продукцию других отраслей, но их продукция в производственных процессах в других отраслях непосредственно не используется и эта продукция поэтому является в некотором смысле "чистым" потреблением. (На самом деле, продукция "культурных" отраслей, по крайней мере в "развитых странах", используется в производственных процессах других отраслей: достижение должной "культуры производства" невозможно без достаточной "общей" культуры людей, участвующих в производственном процессе. Аналогично, оборонная отрасль влияет на производство в мирных отраслях: некоторые технологии, возникающие в оборонной отрасли используются затем и для производства мирной продукции. Взаимосвязи, о которых здесь идет речь, изучены плохо и в ЭСЭИМ пока отражены быть не могут.)
В одной и той же отрасли могут использоваться несколько технологий. Технологии в ЭСЭИМ характеризуются, во-первых, количествами продуктов других отраслей производства, необходимых для обеспечения выпуска единицы продукта данной отрасли. Такие величины называются леонтьевскими коэффициентами [17]. Поскольку образование (обучение людей) в ЭСЭИМ является отраслью производства, то в эту систему величин входят трудозатраты людей различного уровня образованности, необходимые для производства единицы продукции данной отрасли. Таким образом, указанные трудозатраты являются в ЭСЭИМ леонтьевскими коэффициентами. Во-вторых, технологии в ЭСЭИМ характеризуются количеством природных ресурсов и количествами загрязнений, выбрасываемых в окружающую среду на единицу производимого продукта. Каждая технология в каждой стране характеризуется распределением мощности (максимального выпуска продукции) соответствующих данной технологии производственных фондов по возрасту (или, что то же самое, по времени ввода в строй этой мощности).
В модели фигурируют три типа экономических агентов: правительства стран, частные фирмы и домашние хозяйства. Правительства имеют средства в результате сбора налогов с прибылей фирм и зарплаты, получаемой в домашних хозяйствах. Правительство может направлять эти средства на инвестиции в различные отрасли экономики (в том числе на образование, здравоохранение, культуру), на пенсионное обеспечение, выплаты безработным, а также на оборону. Ставки налогообложения и распределение расходов по указанным статьям являются государственным управлением (т.е. внешними характеристиками, задаваемыми в рамках сценариев имитационных экспериментов или имитационных игр). Частные фирмы инвестируют в отрасли, а в пределах отрасли - в технологии, приносящие прибыли. Эти технологии производит соответствующая отрасль, используя добытые наукой новые знания. Домашние хозяйства тратят получаемую заработную плату в соответствии со структурой потребления. Структура потребления в ЭСЭИМ - это доля истраченных домашними хозяйствами заработанных средств на приобретение продукции отраслей производства (в том числе средства, истраченные на образование, здравоохранение, продукцию информационной отрасли, продукцию культурных отраслей).
Финансовая сфера в ЭСЭИМ не моделируется. На самом общем уровне экономическую часть ЭСЭИМ можно трактовать как описание процессов производства, распределения, потребления материальных благ, подчиненное естественным законам сохранения: то, что производится тратится или на потребление или на увеличение запаса соответствующей продукции на рынках.
Этап разработки компьютерных программ, реализующих упрощенный вариант модели. Вычислительный процесс, определяющий прогностические (внутренние) характеристики модели, состоит из демографического блока, блока, вычисляющего выпуск продукции отраслями производства, блока, вычисляющего цены на продукцию отраслей производства и на труд людей с различной степенью образованности, экологического блока. Временной шаг модели равен году. Демографический блок рассчитывает распределение людей в странах по возрасту (в соответствии с коэффициентами рождаемости и смертности, зависящими от возраста, образованности, загрязнения окружающей среды; эти зависимости являются "выпуском" отрасли здравоохранения) и по образованности (в соответствии с выпуском отрасли образования - см. ниже).
В блоке, вычисляющем выпуск продукции отраслями производства, реализуется расчет производственной демографии, т.е. выполняется вычисление возрастного распределения мощностей, соответствующих имеющимся технологиям. Мощности, соответствующие данной технологии, аналогично людям, "рождаются" в момент, отстоящий "на время строительства" от момента инвестиции, "стареют" в соответствии с интенсивностью эксплуатации, и "умирают", т.е. выводятся из процесса эксплуатации при достижении "возраста списания". Этот возраст вычисляется в модели. Затем в этом блоке вычисляется множества рентабельных технологий, т.е. таких, что цена на рынке (см. далее описание рынков) единицы продукции той отрасли, к которой относится данная технология, превосходит затраты на выпуск этой единицы. Затраты определятся по леонтьевским коэффициентам (сюда входят и трудозатраты) с учетом возрастной структуры соответствующих фондов. В эти затраты возможно включать плату за выбросы загрязнителей, что является одним из механизмов поддержки экологической отрасли (см. далее). Вычисленное множество рентабельных технологий позволяет определить спрос на рабочую силу различного уровня образованности (см. выше описание технологий). Фактический выпуск продукции в ЭСЭИМ осуществляют те технологии, которые обеспечены рабочей силой. Количество же рабочей силы вычисляется в демографическом блоке (см. выше описание демографического блока). Сопоставление спроса на труд, предъявляемого рентабельными технологиями, с его предложением, определяемым демографическим процессом, позволяет вычислить уровень безработицы или, наоборот, дефицит рабочей силы, что влияет на цену труда (см. далее). Определяются также производственные потребности каждой страны на продукцию всех отраслей, а тем самым, ее экспорт или импорт. Рынки продукции отраслей в ЭСЭИМ считаются мировыми, рынок труда - свой для каждой страны.
Цены на продукцию отраслей на мировом рынке определяются в соответствии с вариантом известной модели рынка [7]. Именно, выпуски отраслей производства, работающих на мировой рынок, пополняют запасы соответствующей продукции на этом рынке. Спрос на продукцию отраслей предъявляют экономические агенты: правительства стран - в соответствии с принятыми решениями о распределении своих расходов, частные фирмы - в соответствии с решениями о своих инвестициях, домашние хозяйства - в соответствии со структурой потребления. Цена единицы продукции отрасли зависит от знака и абсолютной величины скорости изменения запаса продукции этой отрасли на рынке. Аналогично описываются рынки труда. Миграцию населения (рабочей силы) из страны в страну предполагается вычислять в демографическом блоке с учетом миграционных законов и мер, предпринимаемых странами по защите своих рынков труда.
Охарактеризованная общая схема не распространяется на научную, образовательную, культурную и экологическую отрасли. В ЭСЭИМ рынок продукции научной отрасли отсутствует: считается, что продукция научной отрасли в стране пропорциональна количеству ученых в ней. На существующем уровне проработки ЭСЭИМ рынки услуг культурных отраслей не описаны, функционирование этих отраслей описывается на очень упрощенном уровне. Что касается образовательной отрасли, то ее функционирование в ЭСЭИМ существенно отличается от остальных отраслей. Дело в том, что "с позиций ЭСЭИМ" образовательная отрасль (образовательные учреждения) продает не свою продукцию - образованность людей, а информацию о зарплате и социальном статусе, которые будет иметь человек, получивший соответствующее образование (т.е. информацию о качестве своей продукции). Эта особенность образовательной отрасли делает рынок образовательных услуг отличным от рынка продукции всех других отраслей. В рамках ЭСЭИМ возможно, в принципе, описание этого рынка, однако разработка соответствующей модели выходит за рамки ресурсов, которыми располагает коллектив. В разработанном варианте модели выпуск образовательной отрасли считается пропорциональным государственным расходам и расходам домашних хозяйств на образование. Государственные расходы на образование являются в ЭСЭИМ внешними характеристиками, т.е. способ их конкретизации фиксируется в рамках сценариев имитационных экспериментов. Расходы домашних хозяйств на образование определяются в ЭСЭИМ структурой потребления.
Как уже говорилось в начале данного раздела, ЭСЭИМ моделирует некоторый виртуальный мир. Задача вычислить с практически приемлемой точностью эволюцию характеристик какой-либо реальной страны или группы стран на характерных временах порядка жизни поколения в рамках ЭСЭИМ в настоящее время нереальна. Основным препятствием является отсутствие необходимой экзогенной информации. Например, нетрадиционное для современной математической экономики деление производственной структуры на отрасли (выделение образования, здравоохранения, информатики, экологии в отдельные отрасли), естественное, когда речь идет о характерных временах, соизмеримых со временем жизни поколения, приводит к тому, что в современной эконометрической литературе нельзя найти информации о леонтьевских коэффициентах, соответствующих этому делению. Кроме того, практически невозможно дать прогноз значений этих коэффициентов, соответствующих тем технологиям, которых сейчас нет, и которые появятся на указанных характерных временах. Одной из самых трудных проблем, связанных с разработкой ЭСЭИМ, является конкретизация эволюции структуры потребления на временах порядка нескольких десятков лет. Еще одной проблемой является конкретизация объемов производств оборонных отраслей стран. Если заранее предполагается отсутствие в имитируемом мире вооруженных конфликтов, то это означает, что страны производят вооружения в объемах, обеспечивающих их безопасность, т.е. в имитируем мире имеет место ситуация стратегической стабильности. Но стратегическая стабильность может обеспечиваться при разных уровнях производства вооружений в странах, в частности, - при нулевых. Какой именно уровень реализуется в реальности? Однозначного ответа на этот вопрос в настоящее время быть не может. Обсуждаемые проблемы - это проблемы идентификации модели, т.е. определения внешних характеристик модели, которые в рамках модели считаются известными.
Тем не менее в рамках ЭСЭИМ можно надеяться выявить механизмы возникновения кризисных явлений, связанных с несогласованностью развития учитываемых процессов, с неравномерностью развития стран и предложить меры (политические, экономические, социальные, правовые) по их предотвращению. Предлагаемая в ЭСЭИМ структуризация производственного процесса позволяет на гуманитарном уровне высказать предположения о таких механизмах. Реализующий описанный упрощенный вариант модели программный комплекс написан на языках ПАСКАЛЬ и С++.
Этап разработки макета имитационной системы. Разработанный макет имитационной системы состоит из описанного выше реализующего упрощенный вариант модели программного комплекса, системы визуализации имитационных экспериментов и средств, позволяющих выполнять имитационные игры с моделью в сетевом режиме с использованием ИНТЕРНЕТ. Система визуализации позволяет выводить характеристики имитируемых процессов в виде графиков и схем и воспроизводить динамику процессов (см. разделы "Демография", "Экономика", "Экология" и соответствующие инструкции в этих разделах). Опишем ту часть имитационной системы, которая позволяет реализовать имитационную игру, воспроизводящую развитие описанных выше процессов в группе стран. Реализован сетевой вариант имитационный игры, позволяющий выполнять в ИНТЕРНЕТ имитационные эксперименты и имитационные игры с моделью группой пользователей, представляющих страны. Основная программа, выполняющая вычисление значений характеристик стран в некотором году по их известным значениям в предыдущем году находится на сервере ВЦ РАН. Пользователь, представляющий некоторую страну, должен со своего терминала войти в ИНТЕРНЕТ на соответствующую страницу на информационном сервере (в настоящее время адрес этой страницы http://www.ccas.ru/Pavlovsky/Game/index.htm), авторизоваться (задать пароль) и задать свои управления (см. раздел "Управления"). Эти управления будут переданы основной программе, расположенной на вычислительном сервере (http://niva.ccas.ru) которая выполнит вычисления значений характеристик на очередном временном шаге, когда все участники игры зададут свои управления. Результаты вычислений с помощью системы визуализации попадут на информационный сервер, а с него - на терминалы пользователей на клиентских компьютерах.
Описанный сетевой вариант имитационной системы реализован с использованием языков Pascal, MS Visual C++, HTML, JavaScript, Perl.
Этап идентификации, отладки, испытаний, демонстраций макета. Именно на этом этапе, как уже говорилось выше, находится в настоящий момент разработка. Содержанием этого этапа является выполнение имитационных экспериментов с целью устранения ошибок в имеющихся программах, совершенствования моделей имитируемых процессов, совершенствования системы визуализации, идентификации моделей.
© 2001, ВЦ им. А.А.Дородницына РАН, кафедра Проблем Устойчивого Развития РХТУ им. Д.И.Менделеева.