К описанному в этой книге отношение двойственное. Нам известно, как работает наш мир, но этого недостаточно. Наши знания поразительны, наше невежество ошеломляет. Мы можем понять, что лучше, но не можем приблизиться к идеалу. Я верю, что оба полюса этой двойственности имеют право на существование, так как узнала очень многое, изучая системы.
Наши знания о мире — не что иное, как модель. Наши модели согласованы с окружающим миром. Но они не способны полностью описать реальность
В этой главе приводятся некоторые соображения о том, почему динамические системы так часто нас удивляют. С другой стороны, наши ментальные модели не способны учесть все сложности реального мира, — по крайней мере, те случаи, которые мы не можем заметить с точки зрения самих систем. Это своего рода предупреждения о скрытых препятствиях на нашем пути. Мы не сможем правильно сориентироваться в запутанном мире обратных связей, если не перестанем обращать внимание только на краткосрочные события и не начнем учитывать поведение в долгосрочной перспективе и структуру систем; если не осознаем, где пролегают ложные границы и где наша рациональность ограничена; если не будем учитывать ограничивающие факторы, нелинейные зависимости и запаздывания. Если не учитывать устойчивость, самоорганизацию и иерархию систем, то, скорее всего, нам не удастся понять принцип их работы, и мы не воспроизведем их.
Плохая это новость или хорошая — зависит от вашего желания контролировать мир и удивляться его тайнам. Но заключается она в следующем: даже если вы и поймете некоторые характеристики всех систем, вы не перестанете поражаться их поведению.
Обманчивые явления
Система — это большая черная коробка,
Замки которой мы не можем открыть,
Мы знаем лишь то, что
Что-то входит и что-то выходит из нее.
Наблюдая за входными и выходными данными,
Связанными параметрами,
Мы иногда можем угадать
Входное или выходное значение и состояние системы.
Если эта связь хороша и стабильна,
Тогда мы можем сделать предсказание,
Но если она ложна — упаси Боже!
Нам придется силой открывать крышку!
Кеннет Боулдинг
[25], экономист
Системы вводят нас в заблуждение — или мы сами водим себя за нос, наблюдая за миром, — демонстрируя серии последовательных событий. Ежедневные новости повествуют о выборах, войнах, политических соглашениях, катастрофах, обвалах и подъемах фондового рынка. Мы обсуждаем друг с другом определенные события в определенное время и в определенном месте. Команда выиграла матч. Река затопила город. Индекс Доу — Джонса акций промышленных компаний достиг 10 000. Где-то нашли нефть. Вырубили лес. Все события — это данные, постоянно поступающие из черного ящика системы.
События могут быть впечатляющими: автокатастрофы, убийства, великие победы, ужасающие трагедии. Они вызывают в нас эмоции. Хотя мы видели тысячи подобных происшествий на экранах наших телевизоров и читали о них на первых полосах газет, каждое отличается от предыдущего, чтобы мы не потеряли к ним интерес (как мы не теряем интерес к хаотическим изменениям погоды). Считать, что мир состоит из последовательности событий, невероятно занимательно и удивительно, ведь в этом случае мы не можем предугадать или объяснить, что произойдет в будущем. События будто верхушка айсберга, возвышающаяся над поверхностью воды, — наиболее проявленные аспекты поведения более крупных систем, но зачастую они совсем не важны.
Мы перестанем так часто удивляться, если поймем, как отдельные события накапливаются и проявляются в динамических паттернах поведения. Команда выигрывает игру за игрой. Уровень реки поднимается из-за частых дождей и спадает во время засухи. Индекс Доу — Джонса находится на пике уже два года. Новые нефтяные залежи находят все реже и реже. Скорость вырубки лесов растет.
Поведение системы зависит от ее изменения во времени: ее роста, стагнации, упадка, отклонений, случайных флуктуаций или эволюции. Если бы новости преподносили нам в историческом контексте, мы лучше понимали бы, как развиваются события, а не рассматривали отдельный эпизод. Когда исследователь систем сталкивается с проблемой, он первым делом ищет данные о системе, изучает временные графики и историю системы. И делает он это потому, что именно анализ долгосрочного поведения дает возможность немного разобраться в поведении системных структур. Это — ключ к пониманию не только того, что происходит, но и почему.
Структура системы включает в себя запасы, потоки и циклы обратной связи. Схемы из прямоугольников и стрелок (мои студенты называют их «спагетти с тефтелями») дают представление о структуре системы. Она определяет, какие типы поведения может проявить система. Целенаправленный балансирующий цикл обратной связи служит достижению или поддержанию состояния динамического равновесия. Усиливающий цикл обратной связи приводит к экспонентному росту. Если эти два цикла взаимосвязаны, то процессы в системе могут ускоряться, замедляться и достигать равновесия. Если в системе присутствуют запаздывания, то могут возникнуть колебания. Если циклы работают периодически, быстрыми рывками, то поведение системы становится менее предсказуемым.
Поведение системы определяется ее структурой. Оно проявляется в виде серии событий, происходящих за какой-либо промежуток времени
Специалисты, изучающие системы, пытаются понять то структуру (строя диаграммы запаса, прироста и обратной связи), то поведение систем (анализируя временные графики); связь между рукой, которая запускает пружину (событие), последующими колебаниями (поведение) и механическими характеристиками спиралей пружины (структура).
Такой простой пример, как сжатие или растяжение пружины, делает очевидными различия между событием, поведением и структурой. Более того, зачастую анализ не останавливается на событиях. Прислушайтесь к ежедневным разговорам, почему фондовый рынок повел себя так, а не иначе. Акции пошли вверх (или вниз), потому что доллар США упал (или вырос), или базисная ставка выросла (или упала), или демократы выиграли (или проиграли), или одна страна вторглась в другую (или не стала этого делать). Это анализ событий, приводящих к другим событиям.
Подобные объяснения не позволяют предугадать, что случится завтра. Они не предоставят возможность изменить поведение системы, сделать фондовый рынок менее изменчивым, или выбрать хороший индикатор финансового состояния корпораций, или найти способ поддержать инвестиции, и не только.
Анализ экономических систем зачастую проводят на более глубоком уровне, когда учитывается поведение системы в определенный промежуток времени. При построении эконометрических моделей предпринимаются попытки найти статистические связи между прошлыми трендами дохода, сбережений, инвестиций, расходов государства, процентной ставки, объема производства и тому подобного. Для описания таких связей часто используют сложные уравнения.
