建模應該是測試您的假設的機會，而不僅僅是確認它們。 SHUTTERSTOCK
特恩布爾政府的旗艦能源計劃， 國家能源保障，旨在結束澳大利亞長達十年的能源和氣候政策僵局。
諷刺的是，因為它 10月2017揭幕，辯論有 提高 相當於政府現在的結果 放棄了政策的減排部分.
高度重視政治戲劇 - 以及減排重要性的根本性衝突。 但另一個關鍵問題是 缺乏信任 在政府模型中預測其政策的結果。
例如，政府本月聲稱NEG將每年減少家庭賬單A $ 150。 獨立分析師，以及 勞動 及 青菜 政治家們質疑這個數字。 他們指出其他 模型 提出了不同的結果 - 特別是聯邦能源部長Josh Frydenberg在10月2017宣布的結果，該預測減少了A $ 100。 所有這些團體都呼籲全面發布政府的模擬工作。
但如果建模是科學分析的一種形式，為什麼不同的模型會給出不同的結果呢？
什麼是模特？
模型是現實的簡化表示，但“現實”由模型師定義。 我們給模型一組輸入，它產生一組輸出。
建模過程涉及一系列“選擇”，建模者對使用的方法，輸入的輸入數據以及這些數據之間的關係（即影響什麼）之間的關係進行了討論。
通過給予某些因素更多的重量 - 無論是故意的還是 無意中 - 建模者可以使一個結果看起來比其他結果更具吸引力，可能性或重要性。
想像一下，要求來自不同國家的100廚師製作世界上最好的麵條湯。 他們都會選擇不同的食材，麵條類型和烹飪方式。
這些選擇將反映他們已經知道的食譜，他們個人喜歡或不喜歡的口味，以及他們熟悉的成分。 這些形成了他們對優質麵條應該是什麼的偏見。 如果您在本次比賽結束時看到100非常不同的麵條湯，您不會感到驚訝！
像麵條湯一樣，政策模型也是由各種成分製成的，這些成分是由建模者和利益相關者的選擇和偏見所塑造的。 這些選擇的累積效應會產生不同的模型，因此產生不同的結果。
這就是為什麼一些建模師和分析師現在認為沒有模型是“正確”的模型，正如沒有麵條湯是正確的麵條湯，並且沒有單一的模型會導致“確立真實性“。
那麼，我們如何使用充滿偏見和既得利益的模型來設計政策呢？
探索，而非預測
這裡是 我們的答案：我們不應該考慮“預測”的模型工具，而應該考慮“探索”。 我們不應期望模型能夠為我們的政策問題提供“答案”。 我們需要模型來探索一系列方案，以便為政策討論提供信息。
讓我們以減少溫室氣體排放為例。 有很多方法可以做到這一點。 我們可以改造我們的發電系統，以增加可再生能源的數量; 我們可以提高建築效率; 我們可以使用更清潔的運輸工具。
每條路都有其對手和支持者。 他們可能會爭論他們的利益，他們的後果，以及從有限的資金池中獲得多少投資。
在傳統的預測方法中，我們將對每個政策選項（或選項組合）進行建模，並評估其對排放的影響。 （並且可能每一方都會採用他們自己的隱含假設進行自己的建模。）
但是在探索性方法中，我們將模型視為可以使用的模型，以“測試”策略選項。 我們更改模型背後的假設，並查看結果如何變化。 我們更改未來方案並運行多個方案，並了解策略選項在不同方案下的性能。 在這個有趣的運動結束時，沒有一個答案！ 每個結果都取決於假設和產生它的情景，並且 - 至關重要的是 - 這些假設都記錄在案並且是透明的。
我們用這種方法來調查印度的 過渡到清潔能源。 他們和澳大利亞一樣，正在處理高度複雜的政治和社會問題，這些問題並沒有完全折疊成傳統的建模方式，而是建立了單一的答案。
我們當然不建議探索性建模是解決複雜政策問題上政治差異的靈丹妙藥。然而，它可以將我們對模型的理解從“黑盒”過程轉變為透明的過程，以便進行詳細審查。 它可以將隱式假設轉變為可以進行測試和辯論的明確場景。 通過這種方式，我們可能會有更多的政策可以實現他們的承諾 - 以及一個共同商定的信息基礎。
關於作者
Shirin Malekpour，蒙納士可持續發展研究所戰略規劃和期貨研究的研究負責人， 莫納什大學 和Enayat A. Moallemi，研究員， 新南威爾士大學
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