为异构代理的复杂系统建模以更好地设计

然而，建立一个能够重现观测到的价格波动的模型是一个巨大的挑战，尽管这种波动似乎对理解环境退化和生物多样性丧失至关重要。事实上，一些森林砍伐的发生并不是直接因为全球农产品消费量的增加，而是由于对回报的自我强化预期，商品价格在全球范围内波动的结果（例如Arima等人，2011年，Morton等人，2006年）。在一个非均衡模型中，包括农业中异质主体对作物收益预期的决策表示，以及全球经济和农业商品双边贸易模型，可能会出现非常不同的动态。有人建议使用异构代理功能类型来提高模型的真实性（Arneth等人，2014年，Rounsevell等人，2014年）。虽然农产品的消费可能会导致价格替代和贸易模式的变化，但也可以进行大规模的土地清理和转换，以适应围绕价格变化的预期。这种模型产生了非常复杂的动态，但有助于确定在没有适当的土地管理政策的情况下，未来可能发生哪些类型的变化。然而，复杂的动态只会出现在包含异质性、增加回报和期望的模型中。当土地使用决策基于预期并受到邻里效应的影响时，可能会发生与技术差异类似的传染动态，即农业实践的差异。当考虑到这一点时，生物燃料政策进一步增加了不确定性和复杂性。

一方面，世界上一些地区购买乙醇的意愿可能超过世界其他地区购买粮食商品的能力，而另一方面，在土地使用决定已经做出并实施后，粮食短缺也可能通过商品价格感受到。有效地，一些生物燃料政策有可能为食品价格的大幅波动打开大门，但我们不知道是哪一种政策，以及在多大程度上。这个问题需要的模型类型目前不可用，但需要迅速解决。3.5. 对于决策者来说，更高的模型复杂度是一个好处还是一个缺点？低复杂性或简化形式的模型通常被认为有利于使用，因为它们具有更高的透明度，因此更适合于决策。一个例子是诺德豪斯的骰子模型的使用，该模型最初设计用于使用粗略数据的说明目的，但在包括美国和英国在内的一些国家已用于决策目的。较低的复杂性并不意味着更好的科学性，在某些情况下（如Nordhaus，2010），简化可能会导致潜在的明显错误的结论（其单一部门/经济的良好代表性排除了许多重要影响，如溢出和乘数）。此外，更根本的是，使用确定性模型预测（例如，基于碳的社会成本和边际减排成本的交叉确定性曲线得出的最优碳价格的决策）不是一种科学上正确的方法。这显然与基于复杂性的气候建模方式不一致。

没有人会现实地将预测2050年全球变暖的准确平均值的能力作为目标，也没有理由在经济学上证明这种说法是正确的。因此，我们认为，虽然更高复杂性的模型可能更难在政策圈中使用，但这种困难显然是由其更高的现实性和严谨性造成的。关键的考虑因素不是是否应该使用更简单或更复杂的模型，而是科学政策界面是否能够将更强大和现实的模型的结果传递给政策界。4.结论：可持续性政策制定的新可能性世界基于均衡和优化的模型适合用于规范性探索和确定技术经济环境系统的可设计未来配置。考虑到它们相对来说非常详细和经过测试，它们目前被视为标准方法。这是可能的，因为数学分析完全依赖于假设，不需要实际人类行为的经验知识。然而，这些模型只支持政策周期的某些步骤，因为它们提供了关于如何通过政策干预实现它们所描绘的理想配置或其可能性的模糊信息。这种差距是与人类行为缺乏因果关系的直接后果。根据政策选择，以任何可能性（无论多么低）生成准确预测未来事件进程的场景，需要对人类行为、其多样性和多智能体交互进行细粒度表示。这些表现必然是不完美的，因为它们是接近现实生活所必需的。人们经常认为，预测是不可能的，而严肃的可持续性科学只能以探索性情景的形式表达自己（例如。

van Vuuren等人，2011年）。相比之下，我们认为预测是必要的和不可避免的，并且可以在有限的可预测性范围内进行改进，同时更加关注已知的非线性和相互影响（Tetlock和Gardner，2015）。气候科学为一个领域提供了一个主要的例子，在这个领域，结果是以基于模型统计的可能性水平来表示的。预测并不总是准确的，但由于其对概率、参数及其不确定性的仔细量化，预测仍然有用。这在社会科学中是不可能的，没有内在的原因。我们注意到，气候共同体现在更倾向于使用“投影”一词，以表明模型模拟是对其输入有条件的预测。术语的这种区别虽然与我们案例中剩余的外生假设有关，但并不影响我们的基本结论。主要挑战在于可能性的量化，这在当前主流社会经济模型中是不可能的。然而，我们并不声称能够预测战争、选举结果、自然灾害、战略政治选择或其他独特事件的发生。因此，必须提出一个重要的警告，因为我们的方法论方法排除了某些事件的发生（就像天气预报一样，它没有考虑火山爆发的可能性，即使在活跃地区也是如此）。然而，本文提出的建模范式转变为可持续性政策制定开辟了一系列可能性。它允许量化——在不确定性范围内——特定政策的预期效果，旨在诱导特定代理人群体做出特定决策（如消费者购买、投资选择、土地使用决策）。

进行此类预测的能力具有显著的优势，包括减少创建政策组合所涉及的不确定性，以及通过多个部门模型的组合探索其跨部门影响的可能性。例如，人们可以研究电动汽车技术支持政策对电价的影响，这取决于采用电动汽车的速度，或者为保护生物多样性而制定的大规模土地法规对粮食价格的影响，或者，尽管如此，运输业生物燃料政策对毁林的影响。这些问题带来了重大的分析挑战，但他们的理解不能再等待了。我们相信，本文提出的新一代非均衡模型能够应对这一挑战。致谢作者希望感谢整个路标团队在资助提案制定过程中进行了富有成效的讨论。作者还热烈感谢辛勤的审稿人的评论，这些评论使我们极大地改进了我们的手稿，以及A.贾维斯的评论，他们的评论使我们详细地重新审视了概念。J-F.M.感谢D.Crawford-Brown、T.Barker和4CMR Staff以及学生们的支持。J-F.M.和惠普感谢剑桥计量经济学有限公司的支持。J.-F.M.感谢英国工程和物理科学研究委员会（EPSRC），研究金编号EP/K007254/1，J.-F.M.和J.V.感谢EPSRC（牛顿基金）EP/N002504/1的网络拨款。参考安德森，P.W.，1972年。更多是不同的。科学177（4047），393-396。安德森，P.W.，Pines，D.，Arrow，K.J.，1989年。经济是一个不断发展的复杂系统。圣菲研究所研究复杂科学。威斯特维尤出版社。安托夫，D.，托尔，R.，2014年。

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