モデリングは、それらを確認するだけでなく、あなたの仮定をテストする機会になるはずです。 シャッターストック
ターンブル政府の旗艦エネルギープラン、 国家エネルギー保証オーストラリアのエネルギーと気候政策に関する10年の長期の膠着を終わらせることを意図していた。
皮肉なことに、 2017で10月に発表、議論には 高められた かなりの結果、政府は今や 政策の排出削減要素から逸脱した.
高い政治劇への関心が高まり、排出削減の重要性に関する根本的な葛藤が生じています。 しかし、もう一つの重要な問題は、 信頼の欠如 彼らの政策の結果を予測する政府モデルでは、
例えば、政府は今月、NEGが家計調査を1年あたりA $ 150減額すると主張した。 独立系アナリスト、 と同様 労働 および 緑の党 政治家は、この数字に疑問を呈している。 彼らは、他の モデル 2017の削減を予測した10月の100でジョシュ・フライデンバーグ連邦エネルギー相が発表したものとは異なる結果を示唆している。 これらすべてのグループは、政府のモデリング作業の全面的なリリースを求めている。
しかし、モデリングが科学的分析の一形態である場合、なぜ異なるモデルがそのような異なる結果をもたらすのでしょうか？
モデルとは何ですか？
モデルは現実を単純化した表現ですが、「現実」はモデラーによって定義されます。 モデルに一連の入力を与え、一連の出力を生成します。
モデリングプロセスには、モデラーが使用するメソッド、フィードインする入力データ、およびこれらのデータ間の関係（つまり、何が何に影響を与えるか）に関する一連の「選択」が含まれます。
いくつかの要因をより重視することで、意図的に 無意識のうちに - モデラーは、ある結果を他のものよりも魅力的、可能性、または重要に見せることができます。
世界で最高のヌードルスープを作るために、さまざまな国の100の料理を頼むことを想像してみてください。 彼らはすべて異なった食材、種類の麺類、そして料理の方法を選択しました。
これらの選択肢は、彼らがすでに知っているレシピ、彼らが個人的に好きまたは嫌う味、そして彼らがよく知っている食材を反映するでしょう。 これらは、良いヌードルスープがあるべきであるということに関して、偏見を形成します。 この競争の終わりに100とは非常に異なる麺が見られると、あなたは驚かないでしょう！
ヌードルスープと同様に、政策モデルもさまざまな食材を使って作られています。さまざまな食材は、モデラーや利害関係者の選択と偏見によって形作られています。 これらの選択肢の累積的な効果は、異なるモデルを生み出し、結果は異なる。
そういうわけで、一部のモデラーやアナリストは、モデルが「正しい」モデルではないと主張しています。ヌードルスープは右のヌードルスープではありません。また、単一のモデルでは、確立された真実性"。
だから、バイアスや既得権益で満たされたモデルを使って、どのようにポリシーを設計できますか？
予測ではなく探査
ここにある 私たちの答え私たちは、 "予測"のためのモデルツールを考えるべきではなく、 "探査"のためのツールを考慮すべきです。 私たちは、モデルが私たちの政策質問に対する答えを "私たち"に与えるとは期待してはいけません。 ポリシーの議論に役立つさまざまなシナリオを模索するモデルが必要です。
温室効果ガスの排出削減の例を考えてみましょう。 これを行うには多くの方法があります。 再生可能エネルギーの量を増やすために発電システムを変えることができます。 建物の効率を向上させることができます。 よりクリーンな輸送手段を使用することができます。
それぞれの道には反対者と支持者がいます。 彼らは、彼らの利益、その結果、そしてどれくらいの投資が有限の資金プールからそれぞれどれだけの価値があるのかを議論するかもしれない。
従来の予測アプローチでは、各政策オプション（またはオプションの組み合わせ）をモデル化し、その排出量への影響を評価する。 （そしておそらくそれぞれの側は、彼ら自身の暗黙の前提のもとで、彼ら自身のモデリングを行うだろう）。
しかし、探索的なアプローチでは、政策オプションを「テスト」するために、モデルを扱うものとして扱います。 モデルの基礎となる仮定を変更し、結果がどのように変化するかを確認します。 将来のシナリオを変更し、多数のシナリオを実行し、異なるシナリオでポリシーオプションがどのように機能するかを確認します。 この遊び心のある運動の終わりには、一つの答えはありません！ それぞれの結果は、それが作成された前提条件とシナリオに依存しますが、これらの前提条件はすべて文書化され、透明化されています。
このアプローチを使用して、インドの クリーンエネルギーへの移行。 オーストラリアのように、彼らは複雑な政治的、社会的問題を扱っており、従来のモデリングの方法にうまく収まらず、一つの答えを出そうと努力しています。
しかし、探索的モデリングは、複雑な政策課題の政治的な違いを解決するための銀色の弾丸であることは確かではありません。しかし、モデルの理解を「ブラックボックス」プロセスから透明なプロセスに変えて精査することができます。 暗黙的な仮定をテストし論議できる明確なシナリオに変えることができます。 このようにして、私たちは約束するものを提供するより多くの方針と、議論すべき情報の共通して合意された基盤を持つかもしれません。
著者について
Shirin Malekpour、戦略的企画先物研究の研究リーダー、Monash Sustainable Development Institute、 モナッシュ大学 Enayat A. Moallemi、Research Associate、 UNSW
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