建模應該是一個測試你的假設的機會，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，自從它 2017年XNUMX月揭幕, 爭論有 提高 相當大，結果是政府現在已經 放棄了政策中的減排部分.
人們的大量注意力都集中在了高度的政治戲劇以及關於減排重要性的根本衝突上。 但另一個關鍵問題是 缺乏信任 在預測其政策結果的政府模型中。
例如，政府本月聲稱 NEG 每年將減少家庭賬單 150 澳元。 獨立分析師，以及 勞動 和 青菜 政治家們對這個數字提出了質疑。 他們指出，其他 模型 得出了不同的結果——尤其是聯邦能源部長 Josh Frydenberg 在 2017 年 100 月宣布的一項預測，預計將減少 XNUMX 澳元。 所有這些團體都呼籲全面釋放政府的建模工作。
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如此不同的結果呢？
什麼是模特？
模型是現實的簡化表示，但“現實”是由建模者定義的。 我們為模型提供一組輸入，它會產生一組輸出。
建模過程涉及建模者對要使用的方法、要輸入的輸入數據以及這些數據之間的關係（即什麼影響什麼）做出的一系列“選擇”。
通過給予某些因素更多的權重——無論是故意還是 無意中 – 建模者可以使一種結果看起來比其他結果更有吸引力、更可能或更重要。
想像一下，請來自不同國家的 100 名廚師製作世界上最好的麵條湯。 他們都會選擇不同的食材、麵條類型和烹飪方法。
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。 這些形成了他們對於什麼是好的麵條湯的偏見。 如果您在比賽結束時看到 100 種截然不同的麵條湯，您不會感到驚訝！
就像麵條湯一樣，政策模型也是由多種成分製成的，這些成分是由建模者和利益相關者的選擇和偏見決定的。 這些選擇的累積效應創建了不同的模型，因此產生了不同的結果。
這就是為什麼一些建模者和分析師現在認為沒有一個模型是“正確的”模型，就像沒有麵條湯是正確的麵條湯一樣，並且沒有一個模型會導致“既定的真實性“。
那麼，我們如何才能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：我們不應該考慮模型工具的“預測”，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“正確”答案。 我們需要模型來探索一系列場景，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交通工具。
每條道路都有其反對者和支持者。 他們可能會爭論其好處、後果以及每個人應該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。 （可能每一方都會根據自己的隱含假設進行自己的建模。）
但在探索性方法中，我們將模型視為可玩的東西，以“測試”政策選擇。 我們改變模型的假設並觀察結果如何變化。 我們改變未來的場景並運行大量場景，看看政策選項在不同場景下的表現如何。 在這個有趣的練習結束時，沒有單一的答案！ 每個結果都取決於假設和產生結果的場景，而且最重要的是，這些假設都被記錄下來並變得透明。
我們用這種方法來調查印度 過渡到清潔能源。 像澳大利亞一樣，他們正在處理高度複雜的政治和社會問題，這些問題並不能完全融入傳統的建模方式，而傳統的建模方式力求給出單一答案。
我們當然並不認為探索性建模是解決複雜政策問題上政治分歧的靈丹妙藥。然而，它可以將我們對模型的理解從“黑匣子”過程轉變為開放接受審查的透明過程。 它可以將隱含的假設轉化為可以測試和辯論的明確場景。 通過這種方式，我們可能會制定更多的政策來兌現其承諾，並建立一個共同商定的信息基礎來進行爭論。
關於作者
Shirin Malekpour，莫納什可持續發展研究所戰略規劃和未來研究主管， 莫納什大學 和 Enayat A. Moallemi，助理研究員， 新南威爾士大學
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