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22.9 全球模型的诸多问题

的网。库存(货币、石油、食物、资本,诸如此类)流入某些特定的节点(代表一般进程,比如说耕种),在那里引发其他库存的流出。举例来说,货币、土地、肥料以及劳动力流入农场之后,就会引流出未加工的食物。而食物、石油和其他一些库存流入工厂则生产出肥料,从而完成一个反馈回路。由回路,次级回路和交叉回路组成的意大利面似的迷宫构成了完整的世界。每个回路对其他回路的影响都是可以调整的,而且视现实世界中的数据比率而定。比如,每公斤肥料、每公斤水,能在一公顷的田里生产出多少粮食,又会产生多少污染和废料。确实,在所有的复杂系统里,单一调整所产生的影响都无法事先估量;必须让它在整个系统中展现出来之后,才能进行测度。

活系统必须为存活而预期。可是,预测机制的复杂性绝不能盖过活系统本身。我们可以详细地考查“增长的极限”模型,以此作为预测机制固有困难的实例。选择这个特殊的模型有四个理由。首先,它的重新发布要求人类在作出预测努力的时候,把它(重新)看做可以依赖的预测装置。其次,这个模型提供了方便的二十年期进行评估。它二十年前侦测到的那些模式是否仍占有优势?再次,“增长的极限”模型的优点之一在于,它是可以评论的。它生成的是可以量化的结果,而不是含糊其辞的描述。也就是说,它是可以检验的。最后,为地球上人类生活的未来建立模型是最野心勃勃的目标。无论成功还是失败,如此杰出的尝试都会教给我们如何运用模型预测极其复杂的适应系统。人确实要反躬自问:到底有没有信心模拟或预测像世界这样一种看起来完全不可预测的进程?反馈驱动的模型能够成为复杂现象的可靠预报器吗?

“增长的极限”模型有很多可抨击的地方。

其中包括:它并非极度复杂;它塞满了反馈回路;它演练情景。但是,我从模型里还发现有如下弱点:

有限的总体情景。“增长的极限”与其说是在探索各种真实存在的多样性的可能的未来,倒不如说它不过是在一组颇为有限的假设上演绎大量微小的变化。它所探查的那些“可能的未来”,绝大多数似乎都只是在它那些作者们那里才说得通。二十年前建立模型的时候,作者们觉得有限的资源会枯竭是个合理的假设,他们就把那些没有建立在这个假设基础上的情景忽略掉了。但是,资源(比如稀有金属、石油或者肥料)并没有减少。任何一种真正的预测模型,都必须具备能够产生“想象不到”的情景的能力。一个系统在可能性的空间要有充分的活动余地,可以游荡到出乎我们意料的地方,这很重要。说它是一门艺术,是因为模型拥有了太多的自由度,就变得不可驾驭了,而把它拘束得太紧,它就变得不可靠了。

错误的假设。甚至最好的模型,也会因为错误的前提而误入歧途。就“增长的极限”来说,它的一个关键性的原始假设,就是认为世界只容纳了可供二百五十年使用的不可再生资源,而且对于这种资源的需求在迅猛发展。二十年过后,我们已经知道这两个假设全都是错误的。石油和矿物的储量增加了,而它们的价格却没有增加;同时,对某些原材料的需求,比如铜,并未呈指数增长。1992年重新发布这一模型的时候,作者对这些假设做了修改。现在的基础假设是污染必然会随着发展而增加。

如果以过去的二十年作为指南的话,我能想象,这样的一条假设,在未来的二十年中,也需要修正。这种基本性的“调整”必须要做,因为“增长的极限”模型需要它……没有为学习留下余地。一批早期的批评者曾经开玩笑说,他们用“增长的极限”模型模拟一千八百到一千九百年这段时间,结果发现“街上堆了一层有二十英尺高的马粪”。因为当时的社会,使用马来进行运输的比例正在增长,所以这是一个逻辑外推。那些半开玩笑半当真的批评者认为,“增长的极限”模型没有提供技术学习、效率提高,以及人类行为自律能力、改革发明能力的规则。

这个模型内里连接着某种类型的适应。当危机发生的时候(比如污染增加了),资本资产就会转过来处理危机(于是污染的生成系数就降低了)。可是,这种学习,既非分散的,也不是终端开放的。事实上,这两种类型建模都不容易。本书其他地方提到的很多研究都是有关在人造环境或自然环境中实现分布式学习和终端开放式增长的开拓性努力。而如果没有这种分散的、终端开放的学习,要不了多少日子,真实的世界就可以胜过模型。

现实生活中,印度、非洲、中国以及南美的人口并没有按照“增长的极限”模型的假设性规划来改变他们的行为。而他们之所以适应,是因为他们自有的即时的学习周期。比如,全球出生率的下降速度快得超过了任何人的预测,使得“增长的极限”这个模型(和绝大多数其他预测一样)措手不及。这是否归因于“增长的极限”之类的世界末日预言的影响呢?更为合情理的机制是,受过教育的妇女生育的子女少,过得也越好,而人们会仿效过得好的人。而她们并不知道,也不关心全球的增长极限。政府的种种激励促进了这些本来就已经出现的局部动态的发展。无论什么地方的人,总是为了自己的直接利益而行动和学习。这也适用于其他方面的功能,比

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