Геополитическая катастрофа – как она выглядит?

Размещено на http://www.allbest.ru/

Геополитическая катастрофа - как она выглядит?

Балякин А.А.

к.ф.-м.н., начальник отдела многостороннего научно-технического сотрудничества, НИЦ "Курчатовский институт"

Жулего В.Г.

к.ф.-м.н., главный советник Администрации президента НИЦ "Курчатовский институт"

Аннотация

Ключевые слова: моделирование сложных систем, демография, математические модели, прогнозирование, социально-экономическое развитие.

Abstract

Keywords: complex systems modeling, demographics, mathematical models, foresight, socio-economic development.

2020 год характеризуется ростом проявлений социально-экономической нестабильности практически во всех странах мира. Одной из очевидных причин является пандемия коронавируса, из-за которой многие страны ввели жесткие карантинные меры. В результате даже те страны, где наблюдался умеренный экономический рост, вступили в рецессию. Это, в свою очередь, вызвало опасный рост уровня протестного движения, что вынуждает нас вернуться еще раз к обсуждению причин и механизмов возникновения кризисных ситуаций.

Изучение механизмов возникновения социальной напряженности, приводящих к серьезному изменению существующих жизненных практик, представляет собой научную задачу, имеющую непосредственную практическую ценность. К сожалению, на данный момент, принципиально не определены и не сформулированы основополагающие подходы в прогнозировании и предупреждении социальных конфликтов как на региональном, так и на федеральном уровнях управления, что и приводит к росту протестных движений и возникновению острых проблем в политической, экономической и социальной сферах [1, 2].

Проблема прогнозирования социально-экономической кризисов или политической нестабильности уже имеет определенную историю, определенные успехи в этом направлении связаны с методами форсайта и/или математического моделирования социально-экономических процессов. Если же говорить собственно о социологии, то здесь на сегодня сформировалось два основных подхода (см. подробное обсуждение в [2]): это, во-первых, методы социологического исследования с целью выявления настроений граждан и, во-вторых, методы статистического анализа объективных показателей экономической, социальной, политической жизни и др., предупреждающих о зонах напряженности точнее, чем социологические опросы (многочисленная литература содержится в ссылках [3, 4]).

Важность прогнозирования социальной динамики и поиск решения глобальных рисков и вызовов зафиксированы в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации [5], а текущие требования российского законодательства прямо устанавливают необходимость при принятии управленческих решений опираться на результаты научного прогнозирования социально-экономических процессов [6].

Авторами ранее был предложен подход, оперирующий демографическими параметрами как показателями социально-экономического развития. Как оказалось, стратовая модель долгосрочной динамики народонаселения ("фонового" развития общества) дает хорошие, т.е. достаточно точные прогнозы роста народонаселения по странам [7, 8], а полученные прогнозы могут служить дополнительными критериями приближения или возникновения кризисных ситуаций.

Предложенный нами подход в аспекте учета влияния демографических процессов на социоэкономическое развитие общества, хотя и имеет свою специфику, перекликается с моделью макроэкономической динамики Гущина-Малкова (где описаны экономические циклы роста ВВП США) [9], моделью великой дивергенции/конвергенции Коротаева [10], и моделью роста народонаселения Капицы [11]. Опираясь на эти подходы, нами была предложена общая модель социодемографической динамики, при конструировании которой мы руководствовались следующими принципами:

· отказ от простоты, если она противоречит реальности,

· опора на реальные процессы хозяйственного управления,

· отказ от концепции "статического" равновесия,

· определение структуры модели и ее параметров непосредственно из реального поведения субъектов,

· верификация модели как итеративный процесс большой размерности со многими вариантами и возможностями, позволяющий легко включать новые нелинейные зависимости,

· включение "развития" системы как необходимого элемента модели с возникновением новых диссипативных структур, проявляющих тенденцию к повышению уровня организации.

· замена оптимизационного подхода принятием решений на основе неполной информации,

· перенос цели математического моделирования с выбора альтернатив на улучшение экономического поведения,

· возможность описания процессов взаимной трансформации потоков энергии, вещества или информации.

Именно в этом ключе мы и строим свои модели. Ретроспективный анализ показывает, что наши предыдущие расчеты прогнозов роста народонаселения для ряда стран показали хорошее согласие с наблюдаемыми статистическими данными. В частности, ранее нами были рассчитаны прогнозы для стран Прибалтики, Украины, Белоруссии и некоторых других стран. В настоящей работе мы сопоставляем данный прогноз со статистическими данными за последние 4 года. Обсуждение полученных результатов и их соотнесение с наблюдаемой динамикой и составляет суть настоящей работы. Отмечаемое неуклонное падение численности населения ряда стран вкупе с неутешительными демографическими прогнозами (на основании моделей, доказавших свою валидность) и приводит авторов к формулировке "геополитической катастрофы".

Геополитическая катастрофа

Основная идея использовавшейся авторами модели динамики населения состоит в разделении общества на две относительно независимые страты: городского и сельского населения, причем у каждой страты имеется собственная динамика роста и, кроме того, идет процесс миграции из села в город (урбанизация), а также наличествует миграция между странами [7].

Ниже приведены результаты численного моделирования на перспективу на основании нашей модели, проведенного в 2014 г. Кружками указаны статистические данные, использовавшиеся при построении расчетов, квадраты - статистические данные, приведенные для сравнения с расчетными значениями (подробнее приведены на врезках к каждому рисунку). Даются данные для населения городской и деревенской страт, и суммарное значение населения (сумма "города" и "деревни").

На основании полученного прогноза и статистических данных за последние 4 года (показаны на рис. 1-7), можно сделать некоторые важные выводы о динамике процессов:

· Во-первых, во всех постсоветских странах с 1991 г. начинаются резкие перемены в динамике роста народонаселения;

· Поведение графиков указывает на то, что вблизи точки 1991 г. имела место "геополитическая катастрофа" - только во времена войн страны демонстрируют такие резкие перемены в динамике роста народонаселения В реферативных целях мы приводим здесь график роста народонаселения Индии (рис. 7) - где процесс развивается естественным образом, и подобная "геополитическая катастрофа" отсутствует.;

· Во всех без исключения странах происходит замедление роста народонаселения;

· Характер изменения сельской страты и городской - разный, городское население оказалось значительно более чувствительно к переменам;

· Данные графики позволяют придать некоторый новый смысл такому понятию, как "демографический переход": на графиках видна точка, в которой численность городской и сельской страты сравниваются, а далее городское население начинает превышать сельское. Начиная с этого момента, общую динамику роста все в большей степени определяет городская страта, и именно это приводит сначала к замедлению роста численности населения, а затем - к его сокращению. Все это дает основание назвать точку пересечения роста сельского и городского населения "точкой демографического перехода" Таким образом наша модель позволяет уточнить понятие "демографического перехода", т.е. определить его начало. ;

· Точка демографического перехода характеризует процесс урбанизации стран, или, по другому, "индустриализации". Из приведенных стран процесс урбанизации раньше всех начался в Эстонии, потом в Латвии, затем в России, Украине, Литве и Белоруссии Для Индии точка демографического перехода по прогнозу будет вблизи 2060 г.;

· Единственной страной, в которой процесс урбанизации не остановился, является Белоруссия, что говорит о том, что она одновременно является наименее пострадавшей страной в указанной "геополитической катастрофе". С другой стороны, это "замедление" катастрофы может означать лишь ее "откладывание": в случае ошибочных управленческих решений Белоруссия должна будет в относительно сжатые сроки повторить путь других постсоветских стран;

· Самое быстрое восстановление первоначальных трендов показывает Россия - сравнение прогноза со статданными показывает, что развитие России переходит с умеренно-пессимистического сценария на умеренно-оптимистический;

· Смена траектории развития в России началась около 2005 г. с момента принятия решения о "выдаче материнского капитала". Принятая мера демонстрирует свою эффективность.

· Все остальные постсоветские страны, кроме Белоруссии, развиваются по пессимистическому сценарию - численность населения сокращается угрожающими темпами, так что на горизонте жизни одного поколения в этих странах наступит депопуляция (особенно плохо дела обстоят в Литве и Латвии);

· Для Эстонии можно дать умеренно пессимистический сценарий развития - в последние годы наметились позитивные тренды, при условии их закрепления депопуляции можно будет избежать;

Рисунок 1.

Прогноз роста народонаселения России до 2060 г. И ретроанализ с 2015 до 2020 гг.

Графики для России показывают, что она преодолела первоначальный негативный тренд депопуляции и вышла на новый нейтральный тренд, более того, статданные за последние 4 года показывают смену тренда - начинается рост народонаселения. В 2015 году мы рассматривали три сценария развития для России, ближе всего к наблюдаемым данным оказался нейтральный сценарий, однако последние статистические данные указывают выход на позитивный сценарий роста.

Наиболее безболезненно перемены перенесла Белоруссия - на численности сельского населения перемены не отразились, а городское после непродолжительной стагнации снова стало расти, что говорит о продолжающейся индустриализации страны.

Рисунок 2.

Прогноз роста народонаселения Белоруссии до 2060 г. и ретроанализ с 2015 до 2020 гг.

Рисунок 3.

Прогноз роста народонаселения Украины и ретроанализ с 2015 до 2020

Рисунок 4.

Прогноз роста народонаселения Литвы и ретроанализ с 2015 до 2020 гг.

Рисунок 5.

Прогноз роста народонаселения Латвии до 2060 г. и ретроанализ с 2015 до 2020 гг.

Рисунок 6.

Прогноз роста народонаселения Эстонии до 2060 г. и ретроанализ с 2015 до 2020 гг.

Рисунок 7.

Прогноз роста народонаселения Индии до 2060 г. и ретроанализ с 2015 до 2020 гг.

Точка демографического перехода в Индии наступит между 2050 и 2060 гг.

В реферативных целях приводим также прогноз для Индии (Рис.7). В этой стране, в отличие от Китая, не вводилась жесткое регулирование рождаемости, и не происходило никаких внутренних или внешних конфликтов, соответственно, ее можно использовать для сравнения как страну, не пережившую геополитическую катастрофу.

В целом все постсоветские государства демонстрируют в той или иной мере резкое изменение в динамике роста народонаселения: устойчивое движение к депопуляции в Украине, быстрая депопуляция в Литве и Латвии, стабилизация и смена тренда в Эстонии, относительная стабилизация в России. Полученные данные количественно иллюстрируют "геополитическую катастрофу". Наблюдаемые на данном историческом этапе резкие изменения в динамике населения сопровождают либо войны, либо распады государств. И воспроизводимые здесь графики очень наглядно демонстрируют эти процессы Графики роста народонаселения (хотя и в совершенно другом масштабе) напоминают всплески сейсмоактивности при регистрации землетрясений, это и наводит на мысль называть это явление геополитической катастрофой.

Выводы

Все изученные постсоветские страны демонстрируют тенденцию к депопуляции населения, причем как в сельской страте, так и в городской. Это может свидетельствовать о продолжающемся социально-экономическом кризисе в этих странах.

Не во всех этих странах демографический кризис привел к протестным выступлениям населения, что объясняется тем, что активная часть населения Прибалтики мигрировала в ЕС. В то же время в Украине прошла череда "майданов", которая привела с одной стороны к открытию границ с ЕС (хотя и не полноценному), а с другой стороны - с резкому упадку промышленного производства и массовому закрытию предприятий. Итогом стал "сброс" лишнего активного населения, и практически окончательная потеря Украиной перспектив к изменению популяционной динамики. Белоруссия пока сохраняет устойчивое развитие и демонстрирует продолжающийся процесс индустриализации, который, однако, как показывает практика соседей, легко может быть нарушен ошибочными политическими решениями Отсутствие объективных причин для протестного движения в Белоруссии говорит о чисто "политтехнологической" природе кризиса, который можно считать результатом "гибридной войны". .

Такая специфическая динамика роста народонаселения в Украине и Прибалтике дает нам основания назвать эту ситуацию "институциональной ловушкой", в которую попали эти страны. Предполагалось, что принимаемые в этих странах меры (новые законы, присоединение к ЕС и т.д.) решат структурные и экономические проблемы в этих странах, на практике же они привели деиндустриализации и депопуляции этих стран. Это и дает основания называть эту ситуацию "институциональной ловушкой", так как эти проблемы не разрешимы в рамках принятых в этих странах институций.

Наряду с нашими прогнозами несколько раньше была опубликована работа А.В. Коротаева, где изучалась социально-политическая динамика Центр-Периферия [12], и где была сформулирована модель "процессов великой дивергенции и великой конвергенции". В работе на основе этой модели были получены прогнозы развития по группам развитых и развивающихся стран (Центр и Периферия). Было показано, что в этой модели конвергенции/дивергенции в развитии Периферии наступает этап, когда она ускоренно догоняет Центр по доходу на душу населения, т.е. должна происходить конвергенция стран с различным уровнем развития. В то же время, наши расчеты прогнозов в модели популяционной динамики применительно к Прибалтике показали быструю депопуляцию этих стран, которая должна произойти на горизонте жизни одного поколения, т.е. Периферия становится безлюдной, происходит рост уровня жизни, при отсутствии таковой! Причины депопуляции две: первая - падение рождаемости с ростом уровня жизни, вторая - миграция населения "за образованием" и "за высокооплачиваемой работой". Статистические данные хорошо подтверждают этот вывод.

Описанная ситуация в системе ЕС, когда глобальные тренды приводят к депопуляции Периферии, названа нами примером институциональной ловушки. Возникновение такой ловушки исторически обусловлено распадом ранее единой страны, когда экономический уклад и все исторические и экономические связи резко оборваны, а новые "институции" еще не проверены временем и недостаточно хорошо изучены последствия их введения.

В этом случае активная часть населения стремится перебраться в страны (регионы) с устоявшимися и функционирующими институтами. В результате работоспособное население Периферии стремительно покидает ее и оседает в Центре, где и уровень жизни, и уровень образования населения выше. Как показывает практика, молодежь, которая едет в Центр за "образованием", остается там навсегда, так как хорошо обученные молодые люди с европейским менталитетом легко находят работу по месту учебы и адаптируются в обществе, возвращение на родину в этой ситуации - это скорее исключение, а не правило (возвращение в ловушку). Таким образом "свобода передвижения рабочей силы" и есть конечная причина депопуляции Периферии.

Для того, чтобы понять, что же будет происходить в этой системе с экономикой на самом деле, необходимо совместное рассмотрение модели роста экономики и демографической моделей, а если быть точнее, то необходимо сконструировать общую модель социо-эконо-демографической динамики общности типа ЕС, учитывающей как социальные, так и экономические и демографические особенности функционирования сложных систем. Такая задача нами поставлена и решается в рамках работ по проекту РФФИ № 20-010-00576. Общая модель по необходимости оказывается довольно сложной, однако есть основания считать, что именно в такой постановке прогнозы модели будут реалистичными, и полезными.

Таким образом, авторы считают необходимым развивать описанный в настоящей работе подход, который опирается не только (и не столько!) на статистические наблюдения параметров, но принципиально важно - на моделирование социо-эконо-демографической динамики в их взаимосвязи. И только такой подход позволит избежать противоречивых выводов, с одной стороны, и позволит выработать эффективные рекомендации для управления этими процессами. политический нестабильность глобальный

Список литературы

1. Тучков Е.В. Социальная напряженность в регионах Центра России: Механизмы диагностики и регулирования. Автореф. канд. социол. н. - Орел, 2000. - 30 с.

2. Кузина Н.В. Прогнозирование зон социальной напряженности на основе анализа данных региональной статистики // Международный правовой курьер. - http://inter-legal.ru/prognozirovanie-zon-sotsialnoj-napryazhennosti-na-osnove-analiza-dannyh-regionalnoj-statistiki-1. DOI: 10.34790/IL.2020.17.58.001

3. Акинин П.В., Кузьмин Д.С., Маньшин Р.В. и др. Диагностика социальной напряжённости в обществе: Региональный аспект / Под ред. П.В. Акинина, С.В. Рязанцева. - Ставрополь: Сервисшкола, 2002. - 239 с.

4. Ефимов К.М. Моделирование процессов распространения социальной напряженности = Modelling processes of social tension spreading. - М.: Академия, 2009. - 159 с.

5. Указ Президента Российской Федерации от 01.12.2016 г. № 642 О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

6. Федеральный закон N 172-ФЗ "О стратегическом планировании в Российской Федерации".

7. Zhulego V.G., Balyakin A.A.. Chaos Modeling and Simulation (CMSIM) 3: "2-Phase Model for Population Growth". 2015. - P. 193-204.

8. Балякин А.А., Жулего В.Г., Гаджимурадов Т.А. Подходы к изучению региональных демографических трендов: риски и вызовы для России // Цифровизация экономических систем: теория и практика. - СПб.: Политех-Пресс, 2020. - 796 с. (Раздел 3.4, с. 341-364).

9. Guschina Yu.A., Malkov S. Yu. Modeling of the macroeconomic dynamics // Труды третьей международной конференции "Математическое моделирование социальной и экономической динамики" MMSED-2010. - C.85-87.

10. Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Законы истории: Математическое моделирование Мир-Системы. Демография, экономика, культура. Изд. 2-е, испр. и доп. - М.: КомКнига, 2007.

11. Капица С.П. Общая теория роста населения Земли. - М., 1999.

12. Коротаев А.В. Математическое моделирование процессов великой дивергенции и великой конвергенции // Первая российская конференция "Социофизика и социоинженерия". - М., 2015. - С. 16-18.