Португалии и других стран эксплуатировали казавшиеся безграничными отмели Гранд-Банк. К 1960-м годам повышение эффективности современных технологий рыболовства привело к перелову рыбы во многих местах. В 1968 году у берегов Ньюфаундленда было выловлено 480 000 тонн трески, и запасы трески начали сокращаться. Многие страны отреагировали на перелов, расширив свои территориальные воды, чтобы защитить отечественных рыбаков. В 1977 году Канада взяла под контроль почти все воды Гранд-Бэнкс.

В соответствии с канадской традицией страна взяла курс на развитие рыбной промышленности, которая должна была оживить ослабевающую экономику Новой Шотландии и Ньюфаундленда. Правительство выделило субсидии на строительство траулеров и поручило Управлению рыболовства Доминиона определить общий допустимый улов; этот улов должен быть установлен таким образом, чтобы обеспечить не только выживание, но и рост запасов и постепенное расширение отрасли. Управление по рыболовству разработало сложные модели, на которых основывались его рекомендации. Однако запасы трески продолжали сокращаться. На 1992 год общий допустимый улов был установлен на уровне 145 000 тонн. Этот год оказался последним годом коммерческого промысла трески на Большой отмели. Рыба исчезла, и в году промысел окончательно закрылся. Сегодня только около 5000 тонн трески ежегодно вылавливается на удочку любительскими и кустарными рыбаками.

Было бы неправильно возлагать всю ответственность за крах рыболовства на Гранд-Бэнкс исключительно на моделистов. Жадные рыбаки и лживые политики должны взять на себя большую часть вины. Но моделирование использовалось для оправдания действий и бездействия политиков и промышленности. Первоначальный импульс к определению лимитов на вылов рыбы, основанный на данных моделирования и науки об окружающей среде, был фактически перевернут; "доказательства", полученные с помощью моделей, в конечном итоге оправдывали политику, а не защищали рыбные запасы. Разработчики моделей стали соучастниками экологической катастрофы.

 

Дезинформация о миграции

В 2004 году десять стран, включая восемь бывших коммунистических, вступили в Европейский Союз, и их граждане получили право работать в других странах-членах. По оценкам Европейской комиссии, миграция из присоединяющихся стран в другие члены ЕС первоначально составит от 70 000 до 150 000 человек в год, а затем будет снижаться. Британское правительство ожидало, что от 5000 до 13 000 из них приедут в Великобританию. К моменту референдума по Brexit в 2016 году не менее 1,6 миллиона жителей Великобритании были иммигрантами из присоединившихся стран. Еще 450 000 человек приехали в Великобританию из Румынии и Болгарии, которые присоединились к ЕС немного позже. В Ирландии около 240 000 человек - 5% населения Ирландии - были мигрантами из этих новых членов ЕС.

Мы не собираемся здесь обсуждать плюсы и минусы такой миграции. Но аргументы должны быть основаны на точных данных и тщательном анализе. Самое важное исследование, на которое частично опирались все остальные, было проведено по заказу Европейской комиссии через Европейский интеграционный консорциум. В этом исследовании подчеркивается, что предыдущий раунд присоединения более бедных стран - Греции, Португалии и Испании в 1980-х годах - привел к незначительной миграции. Самые высокие прогнозы - все равно слишком низкие - были сделаны немецким институтом Ifo, который объяснил, почему аналогия с предыдущим раундом ненадежна. Бывшие коммунистические государства ранее сделали эмиграцию практически невозможной. Самое главное, что разница в доходах между первоначальными членами ЕС и более поздними новичками была намного больше, чем у стран, присоединившихся к ЕС в 1980-х годах. Европейская комиссия имеет опыт заказа академических исследований, которые преувеличивают преимущества и преуменьшают издержки интеграции.

Достойный восхищения акцент британского правительства на политике, основанной на фактах, слишком часто сводится, как это произошло при оценке миграционных потоков, к доказательствам, основанным на политике: информация предоставляется в поддержку выводов, которые, по мнению тех, кто готовит исследования, нужны политикам. Наш опыт, как самостоятельной разработки моделей, так и наблюдения за использованием моделей в политических и деловых контекстах, показывает, что модели редко используются в качестве вклада в процесс принятия решений; их цель - помочь обосновать уже определенный курс действий для советов директоров корпораций, министров правительства или внешних регуляторов. Те, кто управляет финансовыми учреждениями, хотят быть уверены в том, что их риски контролируются, а те, кто спонсирует крупные транспортные проекты, хотят быть уверены, что такие проекты будут реализованы. Истинная природа этого мероприятия редко заключается в попытке устранить неопределенность, но - как в случае с канадским рыболовством - в предоставлении поверхностного объективного обоснования решения, которое было принято на других основаниях. Экономическая неудача проекта трамвая в Эдинбурге не помешала политической поддержке его дальнейшего расширения.

Во многих из этих упражнений эмпирические оценки проводятся одной из небольшого числа консалтинговых фирм, для которых такое моделирование является основным бизнесом, и которые знают ответы, которые хотели бы услышать те, кто спонсирует исследования. Их коммерческий успех зависит от предоставления того, что хотят их клиенты. Ученые, которые добиваются внимания общественности и официального финансирования исследований, слишком легко вовлекаются в этот процесс.

 

Злоупотребление моделями

Описанные выше упражнения имеют общие недостатки. Все они демонстрируют по крайней мере некоторые из следующих недостатков, а большинство иллюстрируют все из них.

Во-первых, при моделировании применяется общий шаблон к разрозненным ситуациям. Существуют большие различия в характере и масштабах транспортных проектов, в деятельности организаций, называющих себя "банками", а также в условиях занятости и социального обеспечения в странах-членах Европейского Союза. В каждом из этих случаев вера в то, что общий подход позволяет достичь объективности или сопоставимости, была опровергнута событиями.

Во-вторых, упражнения по моделированию основаны на заполнении пробелов в знаниях путем изобретения чисел, часто в огромных количествах. Некоторые из этих придуманных чисел будут предписаны - как в WebTAG - в то время как другие оставлены на усмотрение моделистов, которые, в результате сложности моделей, могут быть единственными людьми, понимающими влияние на ответы сделанных предположений. Действительно, поверхностным преимуществом общего шаблона является то, что большую часть моделирования можно оставить младшим аналитикам, в результате чего связь между допущениями и результатами может быть вообще никому не понятна.

В-третьих, эти упражнения обязательно предполагают, почти всегда без обоснования, стационарность лежащих в их основе процессов. Возможно, были основания предполагать, что наука, лежащая в основе рыболовства, хорошо изучена, хотя это оказалось не так. Но не было даже априорных оснований полагать, что исторический опыт дефолтов по ипотечным кредитам будет применяться в будущем, что уровень исторической доходности инвестиционных продуктов является хорошим ориентиром для будущей доходности, или что модели, которые были подогнаны под данные из Испании, будут описывать миграцию из Польши. И ничего из этого не подтвердилось на практике.

В-четвертых, в отсутствие стационарности эти моделирования не имеют средств учета неопределенности, и