Здесь может помочь аналогия с более простым явлением, таким как аварийность, например, автотранспорта. Казалось бы, все усилия водителей и пешеходов, строителей дорог и милиции устремлены на уменьшение числа несчастных случаев. Тем не менее статистика аварий удивительно постоянна и, с одной стороны, лишь медленно уменьшается за счет деятельности всех указанных лиц, а с другой -- растет по мере увеличения числа машин, следуя устойчивым статистическим закономерностям. При этом даже знание конкретных механизмов и причин аварий может лишь с трудом повлиять на индивидуальное поведение шофера, но уже мало влияет на результирующую статистику безопасности движения[ 1 ].

Очевидно, что в намного более сложной системе человечества не только гораздо сложнее проследить и просуммировать все явления, определяющие его рост, но и гораздо труднее повлиять на ход событий в предвидимом будущем, которое в значительной мере определено поведением человечества как развивающейся динамической системы. Именно в силу таких обстоятельств развитый феноменологический подход представляется обещающим, несмотря на указанные ограничения и статистическую природу законов, управляющих ростом и развитием. Это тем более верно, что речь идет об основных явлениях, характеризующих рост человечества, и мотивах репродуктивного поведения самого человека.

3.1 Принципы моделирования

3.2 Линейный и экспоненциальный рост

3.3 Гиперболический рост населения мира

3.4 Закон квадратичного роста

3.5 Информационная природа роста

3.6 Резюме результатов математических расчетов

Hам не дано предугадать, как слово наше отзовется...

Ф. И. Тютчев

В главе изложены принципы построения математических моделей на примере линейной, экспоненциальной и нелинейной (квадратичной) зависимости роста населения от времени. Увеличение всего населения Земли происходит по гиперболическому закону и устремляется в бесконечность за конечное время. Скорость роста, пропорциональная квадрату численности населения Земли, приводит к представлению о коллективном взаимодействии, в основе которого лежит обмен информацией.

Создание модели состоит в последовательном применении принципов системного развития по отношению к фактическим данным, которыми мы располагаем. Цель не в подгонке формул к численным данным, а в поиске математических образов, которые выражают поведение системы и соответствуют поставленной задаче. Поэтому представление о системе и о законах ее развития являются существенной частью исследования.

На каждом шаге следует учитывать, что как сами данные, так и модель только приближенно описывают действительность. Эту степень приближения следует оценивать, и на ее основе определять применимость тех или иных представлений. Возможно, этот процесс последовательного построения моделей более всего развит в теоретической физике. Однако перенесение таких методов построения моделей, которые могли бы претендовать на то, чтобы дорасти до статуса теории, в область исследования динамики населения далеко не очевидно, скорее даже невероятно.

Рис. 3.1

Различные виды зависимости роста населения от времени: A -- линейный рост, B -- экспоненциальный рост, С -- гиперболический рост

Прежде чем рассматривать результаты теории роста человечества, обратимся к двум простым моделям -- линейного и экспоненциального роста. В настоящее время (в 1999 г.), при населении мира в 6 млрд и приросте в 85 млн в год, линейный рост (рис. 3.1, A), экстраполированный в недавнее прошлое, приводит к тому, что 6^.10⁹:85^.10⁶ = 70 лет тому назад (в год рождения автора) все должно было бы начаться с нуля! Таким образом, линейная экстраполяция может дать удовлетворительные результаты на один -- два года, но в наше время демографического перехода продление ее даже на поколение не допустимо ни в прошлое, ни в будущее.

Рассмотрим экспоненциальный рост (рис. 3.1, B). Предполагая, что человечество в прошлом удваивалось за те же 40 лет, что и сегодня, оценим, когда такой процесс мог начаться. Для этого выразим численность населения мира, как степень двойки: 6^.10⁹ 2³². Значит, 32 поколения или 40*32=1280 лет тому назад, в VII в., за 200 лет до крещения Руси, все могло начаться с Адама и Евы! Даже если мы увеличим время удвоения в 10 раз, то этот момент отодвинется к началу неолита, когда население мира уже было порядка 10 млн (см. рис 5.2).

Заметим, что рост по геометрической прогрессии или развитие по логистическому закону [83, 134, 152] описываются линейными уравнениями. Но экспоненциальный рост и экспоненциальная асимптотика логистики не удовлетворяют условию масштабной инвариантности. В этом случае есть внутренний масштаб -- время T_e роста в e=2,72 раз или время удвоения T₂=0,7T_e. Линейный рост, однако, удовлетворяет условию масштабной инвариантности, так как для него нет такого характерного времени.

Логистическую кривую часто используют для описания развития систем, претерпевающих переход от роста к насыщению. Обычно графики, с тем или иным успехом, подгоняют под данные вблизи области перехода и не обращают внимания на то, как эта зависимость описывает поведение системы вдали от этой области (см. рис. П.7). Однако для сложных и существенно нелинейных систем развитие вдали от критических точек перехода, так называемое асимптотическое поведение, характеризует собственную динамику системы и должно в полной мере учитываться при описании роста и переходного процесса.

Рис 3.2 Линейный рост в двойном (A) и экспоненциальный рост в полулогарифмическом масштабе, спрямляющем любую экспоненту (B)

Рассмотрим для примера линейный рост как результат развития системы, в которой появляются не люди, а автомобили. Очевидно, что за увеличенное в 2 раза время будет выпущено в 2 раза больше машин, а два автозавода произведут в 2 раза больше автомобилей. Это есть следствие аддитивности системы производства, ее линейности. Правда, при сотрудничестве заводов общее производство может увеличиться более чем в два раза -- в такой системе заводов производство в результате взаимодействия будет расти нелинейно.

В случае увеличения числа людей предположим, что рост будет происходить быстрее, по экспоненциальному закону, следуя правилу сложных процентов -- поскольку люди, в отличие от автомобилей, сами способны к воспроизводству. Экспоненциальный рост обладает свойством линейности, и такие процессы можно суммировать. Если мы удвоим число людей, то и скорость роста также удвоится, следуя линейности и аддитивности такой системы. Подчеркнем, что экспоненциальный рост связан только с индивидуальной способностью организма человека или семьи к размножению, непосредственно не зависящей от каких-либо взаимодействий в системе, к которой принадлежат люди.

Следующий шаг при рассмотрении закона роста числа людей был сделан Мальтусом [50]. Опираясь на наблюдения за ростом численности населения в Америке, он установил, что в условиях неограниченных территориальных ресурсов население растет экспоненциально, удваиваясь в этих условиях за 18 лет. В то же время он предположил, что производство пищи происходит по линейному закону и будет отставать от роста населения. Основной вывод Мальтуса, а также его последователей, состоял в том, что рост населения будет ограничиваться производством пищи и ресурсами.