Лекции для студентов

Лекции по системному анализу в чрезвычайных ситуациях. Часть 4

Государственный уровень.

До недавнего времени ключевыми инструментами для прогнозирования развития страны и планирования на различные сроки служили макроэкономические модели. В таких моделях последствия бедствий и катастроф игнорировались, либо учитывались как малые поправки. Однако в последние годы ситуация изменилась и, вероятно, факторы, учитывающие риск и неопределенность, станут неотъемлемым атрибутом этих моделей. Причин для этого несколько.

1) Чем меньше валовой внутренний продукт (ВВП), тем большая его доля, как показывает статистика, идет на ликвидацию последствий катастроф и стихийных бедствий. Если в развитых странах эта доля составляет 3‑5%, то известное землетрясение в Никарагуа нанесло ущерб, превышающий весь ВВП страны. Как известно, ВВП России в последнее десятилетие значительно сократился. Если в 80‑х годах страна занимала второе место в мире по этому показателю, то сегодня она находится на 15‑й позиции и на 109‑м месте по ВВП на душу населения. С другой стороны, число аварий стремительно растет. Экстраполяция такого роста на ближайшее десятилетие показала, что эта доля может достигнуть четверти всего бюджета государства. Сейчас существенное сокращение числа аварий и смягчение последствий катастроф может дать увеличение бюджета на суммы, превышающие итоги многих планов стабилизации и экономических реформ.        

2) Рост масштабов катастроф делает их все более заметным фактором экономической жизни. Достаточно напомнить об объеме затрат Советского Союза на ликвидацию последствий Чернобыльской аварии.

3) Устойчивость общества по отношению к бедствиям непосредственно зависит от состояния экономики. Она же, в случае слабой экономики, непосредственно зависит от мировой конъюнктуры. Ее изменение может быть сравнимо с последствиями крупной войны. Это означает новые опасности для людей в природной и техногенной сферах.

4) Глобальные климатические изменения привели к тому, что урожаи во многих районах рискованного земледелия стали гораздо менее стабильными (засухи в одних местах, ливни и наводнения в других, подъем уровня водоемов и т.д.).

Три последних фактора приводят к тому, что традиционные для макроэкономики переменные (стоимость основных фондов, доходы бюджета и др.) становятся случайными величинами. Это приводит к необходимости разработки своеобразной "макроэкономики риска".

Другой класс моделей связан с технологической политикой национального уровня, с изменением структурной политики. Характерный пример — стратегия развития топливно-энергетического комплекса. Здесь есть широкий спектр альтернатив. От полного отказа от атомной энергетики и рисков, связанных с ней (по этому пути сейчас идут в Швеции), до ее форсированного развития (во Франции атомные электростанции дают более 70% энергии). Каждый из способов промышленного получения энергии имеет свои недостатки и несет свои опасности (загрязнение окружающей среды кислотными дождями и потребление невосполнимых ресурсов для тепловых станций, затопление больших территорий, сложные и дорогие технологии поддержания плотин в рабочем состоянии для ГЭС). Решения в этой сфере должны основываться на моделях типа "управление ресурсами". При этом управлять приходится не только финансовыми потоками и материальными ресурсами, но и связанными с ними рисками.

Еще один класс моделей связан со структурой государственного управления. Многие крупные государства имеют федеративное устройство. Встает вопрос о взаимодействии субъектов федерации в области риска и безопасности. Типичный пример — неурожай или стихийные бедствия, поразившие ряд регионов. Очевидная идея состоит в страховании территорий, в трансфертных платежах, которые направляют благополучные субъекты пострадавшим. Математическое моделирование в этой важной области только начато. Вместе с тем надо отдавать себе отчет, что региональное страхование и трансферты будут эффективны, если бедствий такого масштаба достаточно мало, а благополучных субъектов много.

Длинные цепи причинно-следственных связей, упоминавшиеся выше, могут быть исключительно важны на характерных временах в десятки лет. К таким связям относятся социальные, связанные с пенсионным обеспечением (напомним слова одного римского императора о том, что основой величия и могущества Рима является его отношение к ветеранам), с помощью пострадавшим во время бедствий. Обсуждавшиеся выше пенсионные схемы — традиционные объекты актуарной математики — исходят из чисто экономических соображений. Это представляется недостаточным. Здесь нужны модели, которые бы учитывали психологические и социально-психологические факторы. В самом деле, должно ли государство только накормить и обогреть пострадавшего и оказать ему медицинскую помощь или также взять на себя заботы по его дальнейшему трудоустройству или обеспечению жильем? В разных странах политика различна. Она определяется не только уровнем жизни общества, но и традициями, социально-психологическими факторами, ролью государства в жизни человека. Управляя уровнем социальных гарантий, мы управляем отношением большой прослойки людей к системообразующим ценностям.

Большой класс математических моделей можно назвать моделями мониторинга федерального уровня. Эти модели лежат в основе всех систем сбора и анализа информации, систем прогноза, на основе которого и должны приниматься решения.

Системы космического наблюдения, сеть сейсмостанций и метеостанций и др. определяются тем, какая информация и в каком объеме нам нужна. Это диктуется теми представлениями о стихийных бедствиях и катастрофах, которыми мы располагаем. А они, в свою очередь, опираются на математические модели. В моделировании ряда бедствий был достигнут большой прогресс который, вероятно, приведет к успехам и в предсказании опасностей.