Работа и ее правила

Пару лет назад я прочитал статью под названием «Следы на пути к сингулярности: глобальная модель численности населения объясняет замедление роста в конце XX века и предсказывает пик в ближайшие десять лет». 

Главный вывод статьи — о том, что численность населения мира близка к пику, — показался мне интригующим, но доступная на тот момент статистика численности населения, казалось, свидетельствовала о продолжающемся росте примерно на 80 миллионов человек в год. 

Я не был знаком с автором, Крисом Байстроффом, но сделал мысленную пометку следить за тем, как его моделирование соотносится с развивающимися демографическими тенденциями. 

С тех пор в Китае, Южной Корее, Японии и многих других странах было зарегистрировано значительное сокращение численности населения. Официальные прогнозы роста населения в мире быстро пересматриваются в сторону уменьшения. Недавно я перечитал статью Быстрова и был впечатлён как её методологией, так и выводами. Я связался с ним и предложил ему дать интервью по электронной почте; он любезно согласился.

Крис Бистрофф — уроженец Сан-Франциско, который изучал биохимию в Калифорнийском университете в Сан-Диего и получил докторскую степень, изучая трёхмерные структуры белковых молекул. 

Он проходил постдокторскую стажировку в Калифорнийском университете в Сан-Франциско и Вашингтонском университете, а в 1990-х годах был приглашённым профессором в Национальном инженерном университете (UNI) в Никарагуа. 

В 1999 году он занял преподавательскую должность в Политехническом институте Ренсселера (RPI) в северной части штата Нью-Йорк, где работает до сих пор. В RPI он дослужился до звания профессора и руководит исследовательской лабораторией, финансируемой Национальным научным фондом, Национальными институтами здравоохранения и Фондом Грэнтэма. 

В настоящее время его лаборатория работает над созданием противозачаточной вакцины и противозачаточного трансгена для временного негормонального контроля рождаемости у мужчин и женщин. Быстрофф читает курсы по структуре белков, компьютерному моделированию белков, а с 2016 года — курс по моделированию человеческой популяции. На его счету 75 рецензируемых опубликованных статей, а также одна книга и три патента.

РХ: Спасибо, Крис, что нашли время ответить на несколько вопросов. Давайте начнём с базовой информации. Как обычно составляется статистика о населении? И как демографы прогнозируют рост населения? Есть ли у вас критика в адрес этих методов?

CB: Я имел удовольствие дать интервью для подкаста вместе с демографом Вольфгангом Лутцем, который является ведущим автором публикаций, используемых ООН для составления прогнозов численности населения. 

Лутц делает прогнозы, используя тенденции в показателях рождаемости и смертности, их первые и вторые производные, а также стохастическую модель иммиграции. Я критиковал этот метод, говоря, что он игнорирует глобальные ограничения. 

Когда я сказал об этом во время нашего интервью, Лутц возразил, что (перефразируя его ответ) физических ограничений для роста населения не существует. 

По его мнению, изменение климата и другие факторы, влияющие на окружающую среду, оказывают незначительное влияние на показатели рождаемости и смертности. Он считает, что снижение рождаемости связано с теорией демографического перехода (DTT), которая утверждает, что экономическое развитие приводит к уменьшению размера семьи. 

DTT заложена в демографические прогнозы через предположение, что общий коэффициент рождаемости приблизится к значению, необходимому для воспроизводства населения (TFR=2,1); это несмотря на то, что в последнее время во многих странах TFR значительно ниже 2 и продолжает снижаться. 

Я пытался убедить его в альтернативной точке зрения, согласно которой Земля имеет право голоса, потому что в его модели нет ни Земли, ни границ, ни пропускной способности (Лутц отвергал идею о том, что у планеты есть пропускная способность). 

Чтобы убедить его, я указал на прогнозируемое влияние изменения климата на сельское хозяйство. Я указал на истощение запасов пресной воды. Но для изменения укоренившейся модели нужны не только данные и аргументы.

Статистические данные о населении могут быть получены в результате переписи населения или на основе данных о рождаемости и смертности. Оба метода имеют свои недостатки. 

Перепись населения считается более точным методом, но данные переписи могут быть политизированы. Китай, по сути, признал, что завысил численность своего населения. Индия гордится тем, что обогнала Китай по численности населения. 

В США штаты заинтересованы в завышении численности населения, поскольку это может дать им дополнительные места в Конгрессе. Данные переписи населения не всегда являются прямым подсчётом. Для оценки доли неответивших используются прогнозы, данные о рождаемости и смертности, а также демографические данные. 

Затем к полученным ответам прибавляется предполагаемое количество неопознанных лиц, чтобы получить общее число. Я не изучал процент неопознанных лиц, но думаю, что он должен быть довольно высоким, возможно, 10%. Если это так, то данные переписи могут быть искажены ожиданиями. 

Так было в Китае, о чём сообщил обозреватель Yi Fuxian. Китай завысил численность населения в 2020 году, а также объёмы производства сельскохозяйственной продукции. Статья 2010 года показала, что Китай делал это и в прошлом, значительно занижая показатели смертности. Люди спрашивают, почему мои прогнозы не оправдались, и я думаю, что прогнозы хороши настолько, насколько хороши исходные данные.

РХ: Ваш анализ приводит вас к выводу, с которым, скорее всего, согласятся немногие демографы. Чем ваша методология отличается от их методологии? Как бы вы защитили её от вероятной критики?

КБ: В дискуссиях с несколькими демографами, с которыми я встречался (я не демограф, как вы, возможно, знаете, я биохимик), я заставлял их защищаться, но не слышал убедительных доводов. Типичная защита заключается в том, чтобы сказать: «Это то, что говорят все». Это заблуждение. То, что все это говорят, не означает, что это правда. 

В 2020 году я общался с Джоном Стерманом (Массачусетский технологический институт) на конференции Общества системной динамики в Альбукерке. Стерман является ведущим автором En-Roads, комплексной модели изменения климата. Я уверен, что вы знаете об этом и, вероятно, играли с ней. 

Модель численности населения в En-Roads взята из модели численности населения ООН. Я пожаловался, что в модели нет обратной связи между изменением климата и численностью населения, хотя мы знаем, что она должна быть. Более точная модель численности населения должна допускать крах (использую драматический термин). На этом он перестал со мной разговаривать.

Я также заставил Вольфганга Лутца защищаться. Когда в конце интервью ведущий спросил нас, что мы можем вынести из критики друг друга, Лутц сказал, что рассмотрит возможность введения глобальных ограничений в свою модель. Я, в свою очередь, сказал, что начну больше уделять внимания экономике.

Моя модель отличается тем, что я фокусируюсь на предельной ёмкости (которая не подходит для таких демографов, как Лутц). Я придерживаюсь теории, что вид с K-отбором ограничен предельной ёмкостью и что мы — вид с K-отбором. Это основы экологии. 

Кроме того, моя модель использует возможности системной динамики, на которую меня вдохновила книга «Пределы роста». Системный подход позволяет мне устанавливать ограничения таким образом, что демографический анализ этого не позволяет. Например, я рассматриваю общую биологическую ёмкость Земли как подсистему с двумя запасами в глобальных гектарных единицах. 

Подсистема не может расти, как не может расти Земля. Мы можем только перераспределять гектары (между биосферой и ноосферой), но не можем добавлять гектары. Эта точка зрения основана на идеях Билла Риса и Матиса Вакернагеля. Кроме того, моя модель отличается тем, что в ней явно учитывается влияние технологий и технологии рассматриваются как нечто живое, растущее экспоненциально. 

Другие авторы публиковали статьи о технологиях, но я не знаю ни одной, в которой бы они были включены в формальную модель. Они всегда обсуждаются неформально (т. е. без использования цифр). Наконец, я не могу не упомянуть об аспекте машинного обучения. Моя модель была подогнана под данные о населении с помощью простого алгоритма машинного обучения (в моей статье он называется hyperfit). 

Программа позволила мне оптимизировать параметры модели, несмотря на то, что они взаимосвязаны. Например, общая биоёмкость Земли — это неизвестная величина, которую я могу найти с помощью машинного обучения, но она коррелирует с другим параметром — чувствительностью ёмкости к потере экосистемы. С помощью гиперфитинга я смог изучить взаимосвязь параметров, и это было полезно для описательной части статьи.

РХ: Какие доказательства того, что численность населения Земли сейчас действительно достигла пика, вы видите?

CB: Общий коэффициент рождаемости более чем у половины населения мира в настоящее время ниже уровня воспроизводства. Уже одно это должно говорить нам о том, что население сокращается. Некоторые считают, что общий коэффициент рождаемости говорит о рождаемости в будущем, но это не так. 

Существует такое понятие, как «демографическая инерция», если возрастная демографическая структура смещена (много молодых людей), но она не сильно смещена, поэтому общий коэффициент рождаемости связан с рождаемостью сейчас и выражает это число в терминах среднего размера семьи в будущем. 

Итак, мы можем рассматривать СКР как показатель динамики численности населения. Я ещё не делал этого, но если бы я умножил СКР на размер страны и сложил результаты по всем странам (а затем разделил на су

https://www.resilience.org/stories/2024-02-07/is-world-population-peaking-now/