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Historia de los Modelos Globales. Vicent Castellar-Busó & Rafael
Pla-López Introducción histórica.Hasta la década de los años 60, se utilizaron modelos econométricos para predecir el futuro de la economía. El alcance de estas prospecciones era, casi sin excepción, restringida a un país concreto. Sin embargo, en el año 1968 Lawrence Klein empieza la investigación con el Proyecto LINK para predecir la trayectoria futura de la economía mundial mediante la unión de modelos nacionales heterogéneos En la década de los años 70, hay un gran avance en el campo de la computación, que impulsa el planteamiento de modelos que utilizan el ordenador como herramienta fundamental. A partir de 1972 toman un gran ímpetu como consecuencia del Primer Informe del Club de Roma, titulado The Limits to Growth [ Nota 1 ], para el cual Jay Forrester y Dennis Madows, del MIT, desarrollan el modelo World 2 formulado desde la Dinámica de Sistemas [ Nota 2 ]. Este modelo atrajo mucho la atención porque se trataba de uno de los primeros modelos globales con la pretensión de alcanzar todo el planeta. Su característica principal era la habilidad para combinar elementos como la producción industrial, la población, el medio ambiente, la alimentación y la energía en un mundo a escala. Las actualizaciones World 3 y World 3/91 son obra de Dennis Madows y se presentaron en Beyond the Limits [ Nota 3 ]. Mesarovic y Pestel avanzaron en una dirección diferente a la seguida por Forrester y Madows al desarrollar su World Interdependence Modelo (WIM), utilizado para preparar el Segundo Informe del Club de Roma en el año 1974 con el título Mankind at the Turning Point [ Nota 4 ]. El modelo está descrito en World Modeling [ Nota 5 ] y en una serie de artículos. Mientras que The Limits to Growth trata el mundo como una entidad única, el equipo de Mesarovic y Pestel divide el mundo en regiones y desarrolla un modelo que considera las relaciones entre estas para predecir la evolución de la economía mundial y los cambios en el medio ambiente durante un intervalo temporal extenso. En cualquier caso, un punto común a los modelos de Forrester y Madows y al modelo de Mesarovic y Pestel es el uso de la Teoría de Sistemas como alternativa a la Econometría Clásica. Entre 1972 y 1981, el International Institute for Applied System Analysis (IIASA), en Laxeburg, Austria, es la sede anual del Global Modeling Symposiums. Después del modelo de Mesarovic y Pestel, se ha presentado en este foro una gran cantidad de modelos: En 1975 un grupo encabezado por Hanes Linneman de la Universidad Libre de los Países Bajos presenta World Fod and Agricultural Model (MOIRA) [ Nota 6 ]. En 1977, el economista y premio Nobel Leontief presenta el modelo WIOM (World Input-Output Modelo), en The Future of the World Economy [ Nota 7 ] y en numerosos artículos. El mismo año se presenta el modelo japonés FUGI [ Nota 8 ], [ Nota 9 ], [ Nota 10 ] (Future of Global Interdependence) desarrollado por Akira Onishi, Yoichi Kaya y Yutaka Suzuki y que se presentó en Global Model Simulation y en una extensa colección de artículos. En 1975 se presenta también Two-Worlds que considera el mundo separado en dos zonas: países desarrollados y Tercer Mundo, presentado en la obra Two-World Dynamics [ Nota 11 ]. Entre los años 1977 y 1983, en la antigua URSS fue formulado y expuesto el modelo SIM/GDP (System of Integrated Models/Global Developmente Proceses) [ Nota 12 ], dirigido por Sergei V. Dubovski con la colaboración de Dzherman M. Gvishiani y Viktor A. Gelovani del VNIISI de la Academia Soviética de Ciencias de Moscú. Finalmente, ya en la década de los 90 apareció World 4, una evolución de los modelos de Forrester y Meadows desarrollada también en el MIT por W. Cummings. Otros modelos son:
Modelos Globales [ Nota 19 ].Trabajos como los referidos son conocidos como Modelos Globales: simulaciones por ordenador caracterizadas por tres puntos:
En el Departament de Matemática Aplicada de la Universitat de Valencia, se ha desarrollado Un modelo sistémico de evolución social sostenible con el que enfocamos desde el punto de vista de la evolución social elementos económicos y ambientales. Presentamos una explicación más extensa de algunos Modelos Globales a continuación. World 2.
Como hemos dicho antes, World 2 y las siguientes
actualizaciones World 3 y World 3/91 constituyen el primer modelo integral
de la evolución del mundo. Fue desarrollado por Jay Forrester y Dennis
Meadows en el MIT. La técnica utilizada era de Dinámica de Sistemas
mostrada a la obra Worlds Dynamics en el año 1971. El modelo fue escrito
originariamente en el lenguaje DYNAMO y ejecutado en un ordenador UNIVAC
1108. Más tarde, M. R. Leavitt escribieron un código equivalente en
lenguaje BASIC para el ordenador IBM PC. World 2 representa el mundo como
una entidad geográfica única y su proyección alcanza hasta el año
2060. Los nacimientos y las defunciones, que están afectadas
por el producto de un multiplicador con que se representa el efecto
de otras variables como el hacinamiento, la contaminación, la
alimentación..., determinan la variación de la población. En
condiciones de estabilidad, la natalidad es superior a la mortalidad y,
por tanto, la población aumenta. Un aumento rápido de la población puede inducir
efectos negativos en el grado de satisfacción de la población de forma
que se generaría una respuesta para frenar el incremento de la
población. El hacinamiento representa el grado de satisfacción o
insatisfacción que puede tolerar un determinado nivel de población. Sin
embargo, aunque que el concepto es sencillo, cuantificarlo es difícil e
introduce un punto de vista subjetivo. Por este motivo, las versiones
posteriores Word 3 y Word 3/91 han eliminado esta variable. La interacción entre el nivel de alimentos disponibles
per cápita y la población se introduce remarcando que un aumento rápido
de la población hace que disminuya el capital per cápita y, por tanto,
el capital invertido en la agricultura per cápita y también la cantidad
de alimentos per cápita. En estas condiciones el número de nacimientos
disminuye y el número de defunciones aumenta. Además, el nivel de población actúa directamente
sobre los alimentos per cápita mediante el hacinamiento: el aumento del
primero causa el aumento del segundo. En esta situación, el modelo
determina que disminuyan los alimentos per cápita. Cuando aumenta el nivel de industrialización,
consecuencia de la inversión de capital, también aumenta el nivel de
contaminación que regula el nivel de población directamente porque
afecta la natalidad y la mortalidad y también indirectamente porque hace
que disminuya el rendimiento del capital invertido en la agricultura. Finalmente, el agotamiento de los recursos naturales,
acelerado por el aumento de la población, hace disminuir el rendimiento
del capital invertido. Esta situación tiende a nivelarse reduciendo la
fracción de capital invertido en la agricultura y, como consecuencia, la
población disminuye. La población determina la generación de capital, que
se acumula en el capital invertido. A partir del capital invertido per
cápita obtenemos el capital efectivo invertido per cápita, que se
interpreta como la fracción utilizada directamente para mejorar del nivel
de vida; esto hace que aumente la inversión. El aumento de la inversión hace que aumente la
contaminación, que se disipa en el medio ambiente con un retraso. Este
retraso aumenta con el nivel de contaminación. El modelo global.
El modelo incluye un conjunto de variables exógenas
representadas por parámetros fijos que no modifican la evolución del
modelo. Los valores constantes tomados se denominan valores normales.
Se toman las condiciones para 1970 como normales para el modelo y los
efectos de otras partes del sistema se introducen como multiplicadores
para modificar los valores normales. Por tanto, estos valen la unidad para
el año 1970. El comportamiento del modelo varía cuando varían las
variables exógenas. Así, se pueden considerar los resultados de diversas
estrategias. También es posible hacer un estudio de las variables
exógenas para conseguir un funcionamiento optimo. Como hemos mencionado, WIM es una creación de
Mesarovic y Pestel que trasladaron al lenguaje FORTRAN las ideas expuestas
en Mankind at the Turning Point. Fue Mihajlo Mesarovic quien
desarrolló el programa WIM. Entre sus colaboradores, Barry B. Hughes y
Thomas F. Shok jugaron el papel más importante. El modelo está formado
por 49 subprogramas y se desarrolló para un ordenador ModCom IV-A. Al
rededor de 21.000 valores describen el estado del sistema global para
cualquier instante. La obra World Modeling describe y documenta el
modelo. Hay que destacar que esta versión de WIM ha sido
superada por un nuevo modelo llamado GlobeSight. Este tiene los datos
actualizados y procesos adicionales. WIM presenta el mundo dividido en doce regiones: WIM es uno de los modelos globales que integra más
procesos:
El sistema global no se contempla como una unidad: al contrario, se considera como una familia de relaciones que interconectan los sistemas individuales. La importancia de esta distinción se manifiesta tanto en la comprensión de los procesos que se desarrollan en las diferentes naciones como en la consideración de estrategias conjuntas o eventuales conflictos. Los procesos se dan en diferentes niveles. El nivel más bajo se representa con modelos formales en cuanto a los cálculos numéricos y a las relaciones simbólicas. Según aumenta el nivel de los procesos, el modelo exige una intervención más activa y precisa por parte del usuario. Temporalmente, el modelo opera en una base anual: empieza con una descripción de la estado al principio de un año y las relaciones del modelo indican la estado factible al final del año según las asunciones aceptadas por el usuario respecto a la actividad política. Para realizar un análisis de sensibilidad o reforzar la credibilidad de los nuevos estados, es posible estudiar diferentes evoluciones con asunciones diferentes o se puede modificar la estructura del modelo. La elección de una familia adecuada de escenarios refuerza la coherencia del modelo. Además, el modelo demográfico también permite modificar aspectos locales como la variación de la natalidad o de la mortalidad y la distribución de la población en zonas urbanas y rústicas, o aspectos globales como la migración. La integración de submodelos económicos regionales se consigue con los modelos de comercio internacional y de financiación internacional. Los procesos comienzan con la determinación del tamaño de las demandas y de las capacidades de exportación de cada una de las naciones. Con estos datos, se busca una situación de igualdad entre la suma de las exportaciones y la suma de las importaciones. A continuación, el modelo de financiación internacional determina la deuda externa de las diferentes naciones y la variación del impacto en la economía internacional. La interacción entre los modelos económicos nacionales, el comercio internacional y la financiación alcanza una situación coherente con las necesidades de financiación y la situación económica de las naciones. Después, actúan los modelos de energía y agricultura, que están más limitados por cuestiones físicas que por la situación económica y con todos estos datos se evalúan los indicadores. Ahora el sistema se retroalimenta con la situación de los sistemas físicos y los indicadores sociales para evaluar el impacto de unos sistemas sobre otros. Por ejemplo, el impacto de la carencia de alimentos en la mortalidad, el impacto de la carencia de energía en la actividad económica, el impacto del clima en la producción de alimentos... Además de estas retroalimentaciones de unos sistemas sobre otros, que son necesarios para la consistencia del modelo, también hay retroalimentaciones dentro de un mismo sistema -como la acción del capital ya invertido, la prospección de fondos de materia prima o de energía...- y entre submodelos -como la influencia de la demografía en la historia de la carencia de alimentos-. Estos procesos corresponden a las características dinámicas del modelo. La flexibilidad del modelo permite aumentar el número de regiones, modificar sus características y cambiar las interrelaciones entre sistemas individuales. Por este motivo, este modelo ha sido utilizado para estudiar diferentes problemas:
Tras estudiar el funcionamiento del modelo WIM, Barry Hughes desarrolló el modelo IFS reuniendo aspectos de WIM con aspectos de otros modelos como SARUM y WIOM. También está escrito en lenguaje FORTRAN en un programa interactivo con el usuario que le permite modificar los procesos. La versión principal de IFS fue ejecutada en un ordenador HARRIS el año 1980 y consta de 21 subprogramas. Durante la década de los años 80, Hughes y sus estudiantes convirtieron el código FORTRAN al lenguaje BASIC, simplificaron el modelo y lo ejecutaron en un ordenador Apple II y en un ordenador IBM PC y así fue el primer modelo ejecutado en un ordenador personal: esta versión recibió el número de Micro-Ifs. La versión inicial del modelo IFS representa diez regiones:
Incluye los siguientes procesos:
Entre los años 1990 y 1992 se reformó significativamente el modelo original para preparar IFS90. Fueron actualizados los procesos descritos y se añadieron algunos nuevos (movilización social, poder del ejército, gastos en armamento, posibilidad de guerras...). También fue ampliado el número de regiones. Existe una versión en lenguaje BASIC que puede ejecutarse en ordenadores con CPU Intel. En el año 1993 apareció la versión para Macintosh programada en FutureBASIC. Este modelo del mundo emplea explícitamente asunciones detalladas, como estimaciones sobre cómo la influencia de la industria o el gobierno sobre el avance tecnológico afectará el empleo de energía en sectores individuales. En este sentido, hay que señalar que el valor de un modelo explícito depende de la exactitud de sus asunciones. La base de datos tridimensional (dos geográficas y una temporal) es muy extensa: se cubren cincuenta sectores económicos para cada una de las dieciséis regiones geográficas y la estandarización de los datos fue un problema difícil porque hay que tener en cuenta que se miden muchos productos en toneladas, unidades para la medida de áridos por acre, kilowatios para el consumo de energía eléctrica, dólares por barril de petróleo, partes por millón en la emisión de gases tóxicos... IFS representa el mundo dividido en regiones y deja que evolucionen en campos como la demografía, la alimentación y la agricultura, la energía, la economía, la política y el ambiente desde 1992 hasta 2050. Hace previsiones múltiples según varíen las asunciones respecto al funcionamiento del mundo y respecto a las opciones políticas de gobierno. Contiene seis módulos: demografía, agricultura, energía, economía, política y medio ambiente.
El proyecto fue un encargo del gobierno de la antigua Unión Soviética y estuvo dirigido por Sergei V. Dubovski con la colaboración de Dzherman M. Gvishiani y Victor A. Gelovani del VNIISI de la Academia Soviética de Ciencias de Moscú y está descrito en ruso en una colección de artículos que ocupa ocho volúmenes. El modelo comenzó confeccionarse en el año 1977 y la primera versión fue ejecutada en el año 1979, pero se siguió modificando hasta el año 1983. Después, se estudiaron diferentes escenarios que representaban diferentes situaciones. El modelo considera el mundo dividido en nueve regiones y toma como inicio el año 1975 para hacer proyecciones económicas, demográficas y, con menos detalle, ecológicas. En particular, divide el mundo en las siguientes regiones.
Y se consideran los siguientes elementos:
Mientras que otros modelos están constituidos por submodelos que representan la totalidad del mundo, Este modelo sólo hace esto para dos submodelos: Comercio exterior y flujos del comercio. Para los otros cinco submodelos, hay una unidad separada para cada una de las regiones. Por tanto hay 47 submodelos (5 submodelos x 9 regiones + 2 submodelos para el comercio). En principio, un usuario puede variar cualquiera de los 47 submodelos o puede añadir nuevos. Así, si, por ejemplo, el usuario desea explorar el futuro crecimiento económico del comercio entre China y Japón, puede conseguirlo cambiando sólo cuatro submodelos: los submodelos macroeconómicos para China y para Japón y los dos submodelos del comercio. Si piensa que las relaciones internacionales han cambiado, puede añadir su submodelo... El carácter modular y la flexibilidad son una característica importante para un modelo global. El submodelo macroeconómico.El submodelo macroeconómico se basa en cuatro procesos: acumulación de capital, avance tecnológico, cambios en la productividad de la fuerza de trabajo y evolución del precio de las materias primas y la energía.
En este apartado encontraremos las particulares más notables del enfoque marxista del modelo. Se introducen cuatro categorías divididas en veinte sectores económicos. Se calcula la producción y se reparte en la demanda intermedia y final. La fuerza de trabajo y el capital se distribuyen entre los sectores, y se determina la inversión en cada uno de los sectores. Les cuatro categorías son
El primer paso consiste en calcular los gastos en las cuatro categorías. Esto se hace multiplicando el PIB por cuatro coeficientes que suman la unidad. Estas cantidades se inicializan tomando como base el año 1975 y se ajustaran a las evoluciones. El segundo paso es distribuir los gastos entre los sectores económicos. Después se calcula la producción bruta por sector sumando el consumo interior y valor de la balanza comercial del sector. Para asignar la fuerza de trabajo a los sectores, se divide por los sueldos la diferencia en cada uno de los sectores entre el precio neto y el precio bruto (es decir, el valor añadido) y así obtenemos el número de obreros en cada uno de los sectores. Como presumiblemente esta cantidad no coincidirá con la población laboral, se reparte entre todos los sectores en proporción a los resultados de los cálculos anteriores. El sueldo y la jornada laboral, dos factores muy importantes, se introducen como constantes. El procedimiento para asignar capital a los sectores empieza calculando los respectivos niveles óptimos: El primer consiste en dividir en cada uno de los sectores la parte proporcional de la producción del capital no destinada a sueldos entre el total d3 todos los sectores. La proporción que se obtiene para cada uno de los sectores se multiplica por el capital disponible para invertir. El segundo paso para asignar el capital entre los sectores es calcular el incremente óptimo. Esto se hace teniendo en cuenta la cantidad óptima, la cantidad ya invertida y las pérdidas que se han producido. En cada sector, la cantidad óptima es el nivel de inversión necesario para alcanzar los objetivos calculados teniendo en cuenta los períodos que necesita la construcción de bienes de equipo. El método consiste en sumar durante los años del ciclo de la construcción la cantidad de capital necesaria multiplicada por la proporción efectiva. El incremento de capital que se espera destinar a un sector es proporcional al incremento del rendimiento del sector. En principio, también es posible modificar el modelo para recoger cambios en la voluntad política del gobierno. El submodelo del comercio.El comercio se modela mediante dos procesos que involucran cuatro áreas de la producción: primero se calcula el valor de las exportaciones, el de las importaciones y el del debito externo. Después se describen los flujos del comercio internacional. Las cuatro áreas son:
Se permite que las importaciones de una región se determinen mediante por cuotas o por la estructura del mercado. El mecanismo de la cuota es mucho simple, pero depende de si el consorcio importador (o el consumidor) se limita a asignar porciones de las importaciones después de establecer un precio para los artículos particulares o si el consorcio también determina una cuota total a las importaciones de ese artículo y de si los productores (exportadores) del artículo han creado su propio consorcio. Si los importadores no poseen una cuota global, cada región obtiene una porción de las exportaciones, que está determinada por el usuario y no depende del modelo. Si los importadores poseen una cuota, cada región recibe una porción predeterminada. Cuando las importaciones se determina según la estructura del mercado, una ecuación determina las importaciones y los factores determinantes son el crecimiento de la inversión, el crecimiento de la población, el equilibrio del comercio y los precios relativos. La determinación de las exportaciones refleja las importaciones y el usuario puede seleccionar o un sistema de cuotas o el sistema de mercado. Si se elige para un artículo, por ejemplo el petróleo, el sistema de cuotas, el consorcio exportador (OPEP) determinará el nivel del precio y entonces asignaría la proporción que exportará a cada región. Las importaciones se tratan de forma análoga. Como en los otros submodelos, hay variables adicionales, usualmente denotadas como indicadores, que calcula el programa (por ejemplo el crecimiento de una variable particular como la producción, o una suma de variables; por ejemplo, el coste de la suma de las importaciones de los diferentes productos que ha de ser igual al capital destinado a la importación). Después de que el programa ha determinado el total de importaciones y exportaciones deseables en cada área, presumiblemente habrá una diferencia entre las importaciones globales y las exportaciones globales (debido a la naturaleza de las ecuaciones) que es necesario corregir. Esta corrección se hace partiendo por dos la diferencia. Flujos del comercio interregional.La primera sección del modelo sólo trata el volumen de las importaciones y las exportaciones de cada región. La segunda herramienta del modelo del comercio consiste en repartir este volumen entre todas las regiones y este modelo emplea una técnica más realista que la empleada por los otros modelos comentados: en lugar de asignar el comercio como la unión de asignaciones bilaterales se busca una matriz de comercio que se ajusta de forma iterativa al óptimo que permiten las restricciones a las que está sometido el comercio. El submodelo demográfico.El submodelo demográfico calcula los nacimientos y las defunciones de cada región, y sigue los cambios de las pirámides de edad. Muchos de los cálculos de este modelo sólo se utilizan para predecir como se distribuye la edad en la población. A continuación describimos dos procesos que resultan especialmente interesantes. Un conjunto de ecuaciones hace referencia al número de nacimientos en cada una de las regiones. Seis factores afecten el número de nacimientos: el número de dones en edad fértil, la proporción de mujeres casadas de cada edad, la aportación del gobierno a la educación, la aportación del gobierno al sistema de salud, la proporción de mujeres activas en el mercado laboral y la renta per cápita. La edad media a que se contrae el matrimonio es un parámetro. El modelo es muy sensible al valor escogido para este parámetro. Tres factores influyen en el número de hijos deseados por la mujer. Este número disminuye cuando aumenta el nivel de estudios o la proporción de mujeres que trabajan fuera de casa, y aumenta con la renta per cápita (como una estimación del nivel de vida). El sexto factor para determinar el número de nacimientos tiene en cuenta el sistema de salud. Se considera la mortalidad infantil de forma que cuando se desea una cantidad de hijos se tiende a tener más para compensar este factor. Una vez conocido el número de nacimientos deseados, el modelo calcula el número de nacimientos reales. Esto se hace en dos pasos. Primero se calcula el número de niños que es probable que tenga una mujer casada cuando empieza su período fértil. A continuación, esta cantidad se reduce a causa de la edad a la que se casa y empieza a tener hijos. El primer cálculo incorpora la efectividad de las medidas de control de nacimientos que están relacionadas con el nivel de educación: se supone que con la educación aumentan las medidas de control de la natalidad y son más efectivas. En el segundo paso, el número esperado de hijos se multiplica por la proporción de los años de matrimonio respecto a los años de vida fértil de la mujer. Cuando ya se sabe el número de hijos que es probable que una mujer tenga, el siguiente paso es calcular la probabilidad de que esta mujer tenga un hijo en un año particular. Se espera que baje la probabilidad de tener un hijo desde un valor máximo al principio del matrimonio hasta cero en el instante en que llega a la menopausia. Se especifica que no se considera la posibilidad de tener hijos fuera del matrimonio, por tanto, cuando aumenta la edad mediana en la que se contrae el matrimonio, el número de nacimientos baja. Finalmente, se calcula el número de nacimientos multiplicando el número de mujeres en un grupo de edad particular por la probabilidad de tener hijos y se suma para todos los grupos de edad entre la edad del matrimonio y la edad de la menopausia. El segundo conjunto de ecuaciones del submodelo demográfico hace referencia a las defunciones en la población de una región. Además de la vejez, otros dos factores determinan la mortalidad: la situación del sistema de salud y la desnutrición. Los servicios de salud afectan de distinta forma a jóvenes y viejos. Por tanto, el modelo contiene ecuaciones para describir la efectividad de los gastos sanitarios en cada edad. Finalmente, se calcula el número de defunciones multiplicando la población de cada edad por la mortalidad de esa edad y sumando para todos los grupos de edad. El submodelo alimentario.El submodelo alimentario contiene dos secciones principales: la producción agropecuaria, y el consumo de alimentos. Una tercera sección hace de puente entre la producción y el consumo. El primer paso en la producción agrícola es determinar las entradas de trabajo y capital. A continuación, se determina la productividad biológica de las cosechas. La ecuación emplea de tres factores reales: la fertilidad natural de la tierra, la cantidad de fertilizantes aplicados y los avances tecnológicos que pueden aparecer, por ejemplo, nuevas variedades de grano. En el siguiente paso para determinar la producción agropecuaria se tiene en cuenta la extensión y la productividad de las tierras. Primero se define una medida de la tierra productiva para sumar las áreas de los diferentes tipos ponderadas por su productividad. El consumo de alimentos en el modelo se basa en la población de cada región y en las necesidades de nutrición de los individuos según la edad, el sexo y la actividad. El primer paso es asignar a la población sus necesidades separándola en los grupos mencionados. Después multiplicamos la población por unos parámetros que corresponden a la necesidad que se tiene de los diferentes nutrientes pero ninguna de las ecuaciones hace referencia explícita a la cantidad de alimentos ingeridos. El consumo de alimentos regional es la producción de alimentos regional más la cantidad importada menos la que se pierde, la que se malgasta y la que se exporta. Una variable mencionada antes en la descripción del submodelo demográfico es el nivel de alimentos necesarios para evitar la desnutrición. Dicho nivel es el mínimo entre todos los nutrientes necesitados. El submodelo de la energía.La mayor parte está incluida en el submodelo macroeconómico. Se estudia la magnitud y efectividad del avance tecnológico para anular la dependencia de las reserves energéticas fósiles y se supone que la avance tecnológico hace disminuir el coste de utilizar una fuente de energía inagotable. Críticas recibidas por los modelos.La crítica fundamental al modelo World 2, conocida como Crítica de la Universidad de Susex [ Nota 25 ], no incide en la fragilidad de los modelos para modelar cambios políticos como el fin de la guerra fría, un impulso internacional de los países ricos para desarrollar los países del Tercer Mundo sacrificando parte del nivel de vida propio o la posibilidad de conflictos bélicos. Esta situación debe entenderse como una restricción del modelo que será válido mientras no se produzcan estos cambios o, si es producen, mientras sus consecuencias no afecten las hipótesis asumidas por el modelo. La crítica de la Universidad de Susex incide en que el modelo acepta un progreso técnico en la industria continuo pero asume que las inversiones en la agricultura y en los recursos naturales producen un rendimiento decreciente y que no es posible un adelanto suficiente en la tecnología para evitar la contaminación. Con estas premisas, es indudable que el crecimiento se detendrá por el agotamiento de los recursos naturales, la asfixia producida por la contaminación o por la falta de inversión al sector agrícola cada vez menos productivo. Así, la conclusión es la misma que extrajeran un siglo antes y sin uso de modelos Matlhus y Ricardo [ Nota 26 ], quienes subestimaren el progreso técnico en la agricultura. Algunos autores van más allá y no admiten que algunos recursos son finitos y actúan como factores limitantes: esto está más cerca de la fantasía que de la ciencia [ Nota 27 ]. Las críticas de la Universidad de Susex están bien formuladas pero la intención del modelo es estudiar distintas situaciones, desde algunas muy favorables a otras muy adversas, y en cada una estimar los resultados finales. Ahora bien, el empleo de modelos deja claro que en un mundo con recursos finitos, en ocasiones, que una cota, por ejemplo, mayor nivel de reservas de petróleo aunque finitas, tome un valor más alto puede aumentar la intensidad del colapso y dificultar la recuperación. También se considera que al modelar el mundo como una unidad, la preocupación se basa sólo en el problema de las cotas y se ignora el problema de un reparto del consumo de los recursos más equilibrado entre países ricos y países pobres pero mientras tanto, Mesarovic y Pestel desarrollan el modelo WIM dividido en zonas que interactúan. En lo sucesivo, todos los modelos se han formulado de esta forma. Sin embargo, los autores, conscientes de las dificultades para predecir anomalías (es decir, comportamientos no previstos en la formulación de un modelo) que la evolución del mundo real presenta, incluyen la posibilidad de que el usuario actúe para introducirlas. Hemos señalado algunos ejemplos de anomalías, pero por su propia definición, no es posible saber con certeza sus efectos podrán rechazarse, corregirse o asumirse dentro de una tolerancia. Por ejemplo el modelo soviética SIM/GDP que se formuló para predecir el futuro en la URSS no puede suportar la anomalía de la disolución de la Unión Soviética. Por otra parte, los modelos económicos manipulan una gran cantidad de dadas con reglas propuestas por la Teoría Económica. Ahora bien, la previsión de una situación futura a largo plazo depende más de la fidelidad de las relaciones entre los datos que se manipulen que del empleo de un conjunto exhaustivo de datos. Así, la Teoría Económica explica, por ejemplo, la evolución del comercio del petróleo dentro de unas normas. Sin embargo, cambios cualitativos son difíciles de predecir y de explicar dentro de estos modelos. En el ejemplo del petróleo, los modelos se enfrentan al agotamiento de las reserves. Ante esta situación, una opción simplista consiste es modelarla con una descripción estrictamente cuantitativa en que la evolución del precio del petróleo (o de cualquier fuente de energía) se ajusta de forma inversamente proporcional a las reserves disponibles y será sustituida por otra cuando los precios se igualen. Pero también se puede optar por descripciones complejas en las que las empresas petrolíferas hacen inversiones en otros tipos de recursos e intentan influir en el mercado mediante la inversión en publicidad para que los gastos, la oferta y la demanda del mercado tiendan a distribuirse, con retrasos, de forma que los beneficios tiendan a su máximo. La incertidumbre de las previsiones quedó patente durante la crisis del petróleo de 1973 tan relacionada con de la guerra en Oriente Medio, justamente el año siguiente de la presentación del I Informe del Club de Roma que, recordemos, exponía las previsiones del modelo World 2. Recordemos también la Guerra del Golfo Persa el año 1991 y, mucho más actuales, el ataque contra las Torres Gemelas, el bombardeo de Afganistán y el posible ataque a Irak. Aunque los países occidentales presumen de poder controlar la situación, esta puede convertirse en incontrolable. De hecho, las situaciones bélicas y políticas son tremendamente difíciles de predecir: Por ejemplo, aunque la II Guerra Mundial es anterior a la formulación de los Modelos Globales [ Nota 28 ], hay dos detalles importantes:
Los cambios políticos que están produciéndose en la antigua URSS son especialmente interesantes porque los estudios del modelo soviético SIM/GDP concluyen el año 1983, una década antes de la desintegración del sistema social que se intentaba modelar. Respecto a otros aspectos, como, el consumo de alimentos transgénicos, el problema de la capa de ozono o el deshielo de los polos, la situación es más compleja porque ni siquiera los expertos están de acuerdo con sus efectos. Además, los caminos para solucionar sus consecuencias están supeditados a la producción de alternativas más económicas y a políticas medioambientales que impulsen su desarrollo. Estas situaciones se presentan a menudo. En el instante actual y en el mundo real vivimos un fenómeno nuevo: ¿Qué incidencia tendrá el desarrollo de la red InterNet en la evolución social? Podemos pensar en el futuro del teletrabajo y su influencia en la ciudad del futuro [ Nota 31 ], [ Nota 32 ], en la dificultad que tendrá la censura en las dictaduras que se mantengan unas décadas más, en la posible aprobación de leyes on line con referenda por mediante el correo electrónico [ Nota 33 ]. En resumen, observemos que cuando un modelo opta por un nivel de resolución muy detallado, la complejidad de las relaciones entre los elementos aumenta. Además de necesitar una cantidad de datos y restricciones mayor, que suele crecer exponencialmente con el número de elementos que se relacionen, es necesario que describan fielmente procesos más detallados. También es más difícil llegar a un acuerdo entre causas y efectos, y más aun, cuando es necesario introducirlos en un programa de ordenador de forma cuantitativa. Por tanto, cuando el nivel de resolución es muy detallado, obtenemos una descripción con más resolución, pero determinada por unes restricciones más constrictivas. Si las condiciones que es necesario asumir cambian, la descripción que proporciona el modelo teórico se aleja de la situación real y pierde su valor. Por el contrario, si las condiciones impuestas son generales, hay que conformarse con una descripción de la realidad con poca resolución, pero como contrapartida podemos esperarla más fiel. La única opción para hacer frente a las anomalías en
un modelo cuantificado es construirlo lo más robusto posible. Por tanto,
hay que exigir un comportamiento estable frente a la variación de los
parámetros. Un modelo determinista es opuesto a la aparición de
anomalías. Por el contrario, un modelo probabilístico puede conjugar
todos los posibles horizontes de futuro simultáneamente porque desde una
situación concreta, el modelo elegirá continuaciones diferentes en
ejecuciones diferentes sin afectar su estabilidad porque está se traslada
a la distribución de probabilidad de las posibles evoluciones y, así, es
posible modelar diferentes posibilidades. Por otra parte, pensamos que el carácter determinista
tampoco es fiel a la evolución social del mundo real [
Nota
34 ]. Por tanto, una característica fundamental del nuestro
modelo será el carácter probabilístico. De acuerdo con otros proyectos de investigación [
Nota
35 ], [ Nota
36 ], [ Nota
37 ] en un modelo de evolución social, es necesario
introducir un conjunto de sistemas que puedan elegir entre los
comportamientos disponibles para competir en un entorno común. Para
conseguir una situación compatible con la estabilidad, estudiaremos las
relaciones básicas que rigen la evolución en un ambiente competitivo [
Nota
38 ], [ Nota
39 ], [ Nota
40 ], [ Nota
41 ], [ Nota
42 ]. Hemos incluido estas relaciones para el caso
particular de la evolución de las sociedades humanes y hemos formulado un
modelo dentro del marco de la Teoría de Sistemas [
Nota
43 ], [ Nota
44 ], [ Nota
45 ], [ Nota
46 ] mediante una Teoría General de la Aprendizaje [
Nota
47 ], [ Nota
48 ]. El núcleo social del modelo fue desarrollado en
versiones sucesivas por el profesor Rafael Pla López del Departament de
Matemàtica Aplicada de la Universitat de València. La última versión,
realizada conjuntamente con el autor, fue implementada en el programa ModAprHG
(Modelo de Aprendizaje Histórico-Geográfico) en lenguaje C y se
ejecutó en un ordenador IBM 9021/500. Las conclusiones se presentaron en Model
of Historical-Geographical Evolution [
Nota
49 ]. Posteriormente, se ha modificado el modelo y recibe el
nombre MES (Modelo de Evolución Social), que incluye una
formulación distinta de las condiciones físicas del entorno ecológico [
Nota
50 ] y de las implicaciones económicas del consumo, la
reutilización y el reciclaje de los recursos. Posteriormente, el profesor R. Pla junto y su
colaborador el Dr. M. Nemiche han efectuado una nueva modificación del
modelo para estudiar la dualidad evolutiva Oriente-Occidente en el mundo
real.
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Introducción de Un Model Sistèmic de
Desenvolupament Social Sostenible
Tesis doctoral de V.
Castellar
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