Количественные прогнозы можно условно разделить на три категории. Самая маленькая включает прогнозы, относящиеся к хорошо известным процессам, динамика которых ограничена относительно небольшим числом результатов. Вторая, более обширная категория включает прогнозы, указывающие в верном направлении, но с существенными неопределенностями в отношении конкретных результатов. Третья категория (я уже описывал некоторые образцы таких прогнозов в области энергии и экологии) — это количественные сказки: упражнения в таком прогнозировании изобилуют цифрами, но эти цифры являются результатом многоуровневых (и зачастую сомнительных) допущений, и процессы, о которых рассказывают эти компьютеризированные волшебные сказки, в реальном мире приводят совсем к другим результатам. Естественно, создатели таких упражнений могут отстаивать их эвристическую ценность, а непосвященные пользователи использовать часть выводов для укрепления собственных предрассудков или отказа от приемлемых альтернатив.
Только прогнозы первой категории (перспективные оценки, компьютерные модели) могут дать надежные выводы и полезные рекомендации, особенно если не заглядывать дальше чем на 10 лет вперед. Наглядным примером прогнозов в этой ограниченной категории могут служить демографические прогнозы в целом и прогнозы рождаемости в частности. Возьмем страну, коэффициент рождаемости в которой — то есть среднее число детей у одной женщины — был ниже уровня воспроизводства населения (для сохранения численности населения этот коэффициент должен быть не меньше 2,1) на протяжении одного поколения и, более того, за последние 10 лет снизился с 1,8 до 1,5. С такой низкой рождаемостью очень трудно бороться (за последние 30 лет это не удалось ни одной стране), и в течение следующих 10 лет существенного прироста населения ожидать не стоит[597]. Наиболее вероятный прогноз заключается в том, что коэффициент рождаемости может немного увеличиться (с 1,5 до 1,7) или уменьшиться еще больше (до 1,3). Точный прогноз невозможен даже при горизонте в 10 лет, но можно указать относительно узкий диапазон наиболее вероятных результатов. Например, прогноз ООН для Польши на 2030 г. предсказывал некоторое снижение численности населения, с 37,9 миллиона в 2020 г. до 36,9 миллиона, с отклонением от среднего всего ±2 % (без учета возможности массовой миграции в стране, где не склонны принимать иммигрантов), и вероятность того, что численность населения Польши в 2030 г. попадет в этот диапазон, очень велика[598].
В отличие от рождаемости, для сложных систем — отражающих взаимодействие многочисленных технологических, экономических и экологических факторов и серьезно зависящих от произвольных решений, таких как неожиданные щедрые субсидии правительства, новые законы или внезапное изменение политики, — даже краткосрочные прогнозы остаются крайне ненадежными и разброс предполагаемых результатов оказывается очень большим. Ярким примером этой категории могут служить прогнозы перехода всего мира на электромобили[599]. Технические трудности внедрения личных электромобилей не были непреодолимыми, но отрасль набирала обороты медленнее, чем заявляли энтузиасты несколько лет назад, в то время как двигатели внутреннего сгорания стали более эффективными и в ближайшие годы будут обладать такими преимуществами, как низкая начальная цена, привычность и развитый сервис[600].
Одни страны стали агрессивно продвигать электромобили, предлагая приличные субсидии или устанавливая обязательную долю новых автомобилей в будущем, в других странах помощь со стороны государства была минимальной или вообще отсутствовала. В результате почти все краткосрочные прогнозы глобальной электрификации автомобильного транспорта переоценили прогресс: в период с 2014 по 2016 г. считалось, что в 2020 г. доля электромобилей составит 8–11 %, а в реальности она не превысила 2,5 %[601]. А к 2019 г. прогнозы доли электромобилей среди всех транспортных средств к 2030 г. отличаются на порядок, при этом на протяжении следующего десятилетия реальные продажи автомобилей с двигателем внутреннего сгорания могут превышать продажи электромобилей
