Орехов Виктор Дмитриевич, к.т.н.
Предложен комплекс моделей для количественного прогнозирования будущего человечества. Представлена модель для расчета численности человечества в будущем, включая стадию демографического перехода. Даны оценки роста знания мира. Выполнен прогноз дат технологических революций будущего.
Ключевые слова: прогнозирование, будущее, человечество, модели прогнозирования, численность человечества, технологические революции будущего, прогноз ВВП мира, знание человечества.
Следует отметить, что в последнее время ряд направлений исследований по прогнозированию будущего человечества зашел в тупик, в частности в попытках охватить проблему слишком широким фронтом. При этом большинство исследователей не учитывают фактор знания в своих работах, хотя достаточно очевидно, что он играет ключевую роль в вопросах прогнозирования будущего. Это связано, прежде всего, со сложностью корректного измерения объема знания. Тем не менее, определенные возможности учета фактора знания существуют, а поскольку он играет роль «величины порядка», то даже приближенный учет его может значительно повысить адекватность прогнозов будущего человечества, что, безусловно, важно для нашей цивилизации.
1. Прогнозирование численности человечества
Одной из основных закономерностей применительно к прогнозированию будущего человечества является рост числа людей (N). Многие тысячелетия этот рост происходил в соответствии с гиперболическим законом [1] в зависимости от времени (Т):
N = C/(Т1-Т) = 180 (млрд чел.) / (2025–Т) (1)
Однако после 1960 года темп роста стал замедляться и, как ожидается, остановиться на уровне 10—11 млрд человек. Именно этот процесс замедления роста и был назван демографическим переходом.
Автором данной работы сформулирована гипотеза [2], суть которой заключается в том, что причиной демографического перехода является не просто нежелание обеспеченных семей иметь много детей, а экономическая логика. Женщины (или семьи) делают выбор между двумя альтернативами: воспитывать детей или работать по найму и иметь меньше детей. В соответствии с данной гипотезой показано, что дифференциальное уравнение роста численности человечества будет иметь следующий общий вид:
dN/ dT = АN(G/N – m)(1 – kG/N). (2)
Здесь G/N – ВВП на душу населения в долларах в год; А, m, k – коэффициенты. Коэффициент k – характеризует снижение рождаемости при росте благосостояния.
Далее это уравнение можно представить в более компактном виде (3), причем оно имеет решение (4), которое представляет собой прогноз численности человечества в будущем, графически представленный на рис. 1.
Указанное решение хорошо согласуется со статистическими данными (рис. 1), как на стадии гиперболического роста, так и в период демографического перехода.
Рис. 1. Прогноз численности человечества в будущем (млн чел.)
2. Прогнозирование объема знаний человечества
Закономерности роста явных знаний человечества можно оценить по объему библиотечных фондов в крупнейших библиотеках мира, которые представлены в таблице 1.
Таблица 1. Объем явных знаний человечества
Объект оценивания |
Год |
Население Земли, |
Объем знаний, |
Объем знаний, у.к. на тыс. чел. |
Библиотека конгресса |
2012 |
7 000 |
21 500 |
3,07 |
Библиотека конгресса |
2000 |
6 000 |
18 000 |
3,00 |
Библиотека конгресса |
1960 |
3 077 |
9 000 |
2,92 |
Александрийская библиотека |
–300 |
86 |
80 |
0,93 |
Зарождающееся человечество |
–1 600 000 |
0,1 |
0,02 |
0,20 |
Как видно из табл. 1, объем явных знаний в расчете на одного человека меняется по времени относительно медленно. Таким образом, основным параметром, влияющим на объем знания человечества Z, является число людей – N. Соответственно для аппроксимации мирового объема знаний можно использовать формулу типа гиперболы [3]:
Формула (5) верна в период гиперболического роста человечества. Используя выражение для численности человечества в этот период, можно получить выражение для объема знаний, корректное и в период демографического перехода [4],
(здесь N0 = 100 000 – условная начальная численность человечества [1]).
Использованный выше подход к учету роста знаний человечества во времени позволил рассмотреть картину роста знания на протяжении всей истории человечества. Однако в последнее время появились и более точные данные по росту научного знания, которые также были использованы [5] для уточнения полученной картины роста знаний. Они показали, что в формулах (5), (6) нужно учесть задержку роста знаний во времени по сравнению с ростом числа людей (рост до трудоспособного возраста). В первом приближении это можно сделать, используя в этих формулах значение числа людей на 25 лет ранее N(T–25) и соответственно увеличив в 1,5 раза числовой коэффициент [5]. При этом выражения для роста знания во времени (5) приобретает вид (7), причем область применимости данной формулы продляется примерно до 2010 года, а далее более корректно использовать формулу (8)
3. Прогнозирование технологических революций
Анализ проведенных ранее исследований датировки технологических революций показал, что даты этих революций соответствуют геометрической прогрессии (9), что связано с гиперболическим законом роста численности человечества [5].
Отметим также, что эту последовательность Tn можно продолжить и дальше в прошлое, вплоть до зарождения человечества.
Следует отметить, что между указанными революциями ряд авторов отмечает наличие промежуточных технологических революций, к которым можно отнести: Возрождение (1530 г.), Первую промышленную революцию (1776 г.), третью волну Кондратьева (1899 г.), постиндустриальный технологический сдвиг. С учетом этих технологических революций, которые предлагается называть «предвестниками», даты технологических революций определяются (до 1960 г.) геометрической прогрессией (10)
Однако данная зависимость не может быть основой для прямого прогнозирования будущих технологических революций человеческой цивилизации, поскольку после 1960 года прекратился гиперболический рост численности человечества и соответственно закономерность изменилась. Однако анализ числа людей и объема знаний, которые соответствуют датам технологических революций (9, 10) показывает, что между революциями (включая предвестники) объем знаний меняется в постоянное число раз (1,47), а число людей в 1,41 раза. Это дает инструмент для прогнозирования будущих технологических революций.
Таблица 2. Прогноз технологических революций будущего
Год |
Технологическая революция |
N, млрд |
Z, млн у.к. |
Рост Z, раз |
Рост N, раз |
1770 |
Первая промышленная |
0,78 |
1,96 |
1,47 |
1,40 |
1844 |
Вторая промышленная |
1,10 |
2,88 |
1,47 |
1,41 |
1899 |
Предвестник НТР |
1,59 |
4,25 |
1,47 |
1,44 |
1939 |
Научно-техническая |
2,33 |
6,24 |
1,47 |
1,47 |
1968 |
Предкибернетическая |
3,54 |
9,19 |
1,47 |
1,52 |
1990 |
Кибернетическая |
5,25 |
13,5 |
1,47 |
1,48 |
2006 |
Предбиотехнологическая |
6,53 |
19,8 |
1,47 |
1,24 |
2026 |
Биотехнологическая |
7,97 |
29,2 |
1,47 |
1,22 |
2059 |
Предвестник революции знания |
9,80 |
42,9 |
1,47 |
1,23 |
4. Прогнозирование мирового ВВП в будущем
В работе [5] показано, что мировой ВВП прямо пропорционален объему знаний человечества и его можно вычислить в будущем по формуле (11), где k = 0,67 или через численность человечества по формуле (12).
В связи с процессом демографического перехода между 2010 и 2080 годом наблюдается широкая зона, в которой ВВП мира растет практически линейно, увеличиваясь за 70 лет в пять раз. Затем ВВП мира быстро выходит на постоянный уровень около 460 трлн долларов (в ценах 2015 года по ППС). Прогноз ВВП показывает, что приближенное уравнение прямой, описывающей мировой ВВП до 2080 года (в трлн междунар. долл. 2015 года по ППС) выражается формулой (13):
G = 4,53(Т – 1990). (13)
Выводы
Представлен комплекс моделей для количественного прогнозирования характеристик будущего человечества: численности человечества, объема явных знаний, дат технологических революций и величины ВВП мира.
Литература
- Капица С.П. Математическая модель роста населения мира // Мат. модел. – 1992. – Т. 4. – №6. http://www.mathnet.ru/links/5c400f8e7fa7e82d3591297ef0071fac/mm2087.pdf
- Орехов В.Д. Компактная модель роста численности человечества. Social processes Regulation in the context of economics, law and management. Materials digest of LIII International Research and Practice Conference. London, June 06–June 11, 2013, pр. 56–58. http://gisap.eu/ru/node/26542
- Орехов В. Д. Знания в системе развития общества // Бизнес-образование, РАБО. – 2010. – №28. – С. 77.
- Орехов В. Д. Прогнозирование в сложном окружении // XIV-й всеросс. симпоз.: «Стратегическое планирование и развитие предприятий». – М., 2013. – №5. – С. 108.
- Орехов В.Д. Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания. Монография. – Жуковский: МИМ ЛИНК, 2015.