Экономический прогноз часто воспринимается как оценка ожидаемой динамики отдельных макропоказателей. Однако за прогнозными значениями стоят решения, касающиеся инфраструктуры, жилья, производственных объектов и безопасности населения. Поэтому точность прогноза и корректность используемых моделей имеют не только академическое, но и практическое значение. В современных условиях речь идёт о совершенствовании методологии моделирования сложных социально-экономических систем, где ключевыми становятся оценка риска, анализ ущерба и поддержка управленческих решений.
Показательным примером расхождения прогнозных и фактических значений является ситуация 2022 года. Всемирный банк в апреле 2022 года прогнозировал снижение ВВП России на 11,2%, тогда как фактическое сокращение, по оценкам, составило около 2,1%. Такое расхождение стало предметом методологических обсуждений. В числе причин указываются ограничения моделей, ориентированных на относительно стабильные параметры и не в полной мере учитывающих быстрые изменения структуры экономики, а также сложность оперативного включения новых факторов в прогнозные расчёты.
Аналогичная логика применима и к сфере безопасности жизнедеятельности. Если модель недостаточно корректно оценивает вероятность и масштаб угрозы, она может формировать неполное представление об уровне защищённости. В результате последствия неблагоприятного события могут оказаться более значительными, чем предполагалось. С точки зрения теории моделирования здесь проявляется фундаментальная проблема адекватности модели. Как отмечает доцент кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета Сергей Григорьев, адекватность – понятие условное, поскольку полного соответствия модели реальному объекту быть не может: в противном случае это была бы не модель, а сам объект. Признание этой условности позволяет рассматривать прогноз не как окончательное предсказание, а как инструмент управления неопределённостью и оценки допустимых рисков.
В России ежегодный ущерб от наводнений оценивается примерно в 75 млрд рублей. Это затраты на восстановление инфраструктуры и жилья, а также потери в сельском хозяйстве, что составляет около 0,1–0,13% ВВП страны. Климатические модели показывают, что связь между ростом температур и ущербом имеет нелинейный характер: каждый дополнительный градус увеличивает влагосодержание атмосферы примерно на 7%, что способствует росту повторяемости экстремальных осадков. Согласно прогнозным оценкам, ущерб от наводнений в России в перспективе может превысить 300 млрд рублей в год, или выше 0,17% ВВП в нынешних ценах.
Общая статистика чрезвычайных ситуаций также указывает на изменчивость показателей. Материальный ущерб от ЧС в 2024 году увеличился на 9,8% по сравнению с 2023 годом. При этом годовые значения существенно различаются: от 8,5 млрд рублей в 2015 году до 163,8 млрд рублей в 2020 году. Такая волатильность представляет вызов для традиционных методов прогнозирования. Детерминированная модель, ориентированная на «средний» год, может давать существенные отклонения в годы с экстремальными событиями. Кроме того, в исследованиях по экономике катастроф отмечается, что макроэкономические прогнозные модели не всегда включают риски экстремальных климатических событий в качестве эндогенного фактора, что может приводить к систематическому занижению ожидаемого ущерба.
В качестве ответа на эти ограничения рассматривается переход от прогнозирования единственного значения к вероятностному и сценарному моделированию. Современные исследования в области оценки рисков ЧС всё чаще отказываются от статических индикаторов в пользу моделей, учитывающих динамические триггеры. Например, для оценки риска внезапных паводков применяется многосценарная вероятностная модель, связывающая статическую предрасположенность территории с динамическим фактором – интенсивностью осадков. Такая модель не выдаёт единственный «точный» прогноз, а количественно оценивает вероятность опасности при различных сценариях осадков. Это иной тип знания: не «завтра будет наводнение», а «при заданном уровне осадков риск для конкретных населённых пунктов классифицируется как высокий».
На этом уровне возникает запрос на концепцию системного риска, разработанную в работах профессора кафедры моделирования и системного анализа Финансового университета Татьяны Золотовой. Доктор физико-математических наук, автор монографии «Модели оценки коллективного и системного риска», она развивает идею о том, что риск в сложной системе не сводится к сумме индивидуальных рисков её элементов. Системный риск формируется из связей и взаимодействий между подсистемами и определяет уязвимость экономики перед каскадными эффектами. В контексте прогнозирования ущерба это означает, что недостаточно оценить вероятность наводнения для каждого района по отдельности; необходимо понимать, как сбой в одном звене – транспортном, энергетическом, финансовом – может распространяться через всю систему.
Наиболее последовательное воплощение этого подхода – полимодельные комплексы. В отличие от изолированной экономической модели, такой комплекс объединяет взаимосвязанные блоки: население, производство, финансы, рынок труда, экологию, ресурсную базу. Каждый блок описывает свою составляющую безопасности, а вместе они позволяют прогнозировать не только ВРП, но и динамику показателей региональной безопасности при различных сценариях развития. Комплекс обеспечивает оценку потенциальных угроз и даёт эксперту возможность вариативного расчёта и оперативной корректировки показателей. В научной литературе региональная безопасность рассматривается как совокупность шести взаимосвязанных составляющих – демографических процессов, социально-культурных аспектов, отраслей экономики, образования, экологии и финансовой системы. Полимодельный комплекс, включающий системно-динамические и агентные модели, позволяет исследовать факторы, влияющие на каждую из этих составляющих, верифицировать отдельные модели и строить прогнозы на основе их когерентного взаимодействия. Это не просто сумма моделей, а системный синтез, в котором связи между компонентами отражают структуру объекта.
Эта логика применяется и в оперативном управлении. Для краткосрочного прогнозирования ущерба от природных ЧС используются каскады моделей машинного обучения: первая модель прогнозирует прямой экономический ущерб, вторая – численность привлекаемых сил, третья – потребность в технике. Средняя абсолютная ошибка прогноза прямого ущерба на одно событие составляет около 350 млн рублей при коэффициенте детерминации R² = 0,35, а численности сил – 32 человека. Эти показатели важны для планирования ресурсов и своевременного развёртывания сил реагирования.
На методологическом уровне проблема, которую иллюстрируют эти примеры, была сформулирована в работах кафедры моделирования и системного анализа Финансового университета. Как отмечает профессор Татьяна Золотова, значительная часть прогнозных расхождений обусловлена несовершенством методологии и методики экономико-математического моделирования, которые в условиях турбулентной среды нуждаются в обновлении. Большинство моделей носят специализированный характер: агентно-ориентированные модели воспроизводят поведение субъектов, но ограниченно отражают эволюцию институтов; равновесные модели работают с количественными пропорциями, но могут игнорировать контекст; эконометрические модели опираются на данные, но не всегда учитывают содержательные ограничения. Ответом на этот вызов является методология системного комплексирования, разработанная на кафедре. Её суть – не в механическом соединении моделей, а в системном синтезе, при котором структура комплексной модели отражает структуру базовых подсистем моделируемой экономической системы, а связи между моделями соответствуют регулярному взаимодействию объектной, процессной, проектной и средовой подсистем. Когерентность – согласованное, непротиворечивое функционирование разнородных моделей – позволяет им восполнять ограничения друг друга и обеспечивать более объёмное понимание социально-экономической реальности. В терминах безопасности жизнедеятельности это означает переход от прогнозирования «ущерба вообще» к прогнозированию ущерба в системе, где экономические, социальные и экологические последствия рассматриваются не изолированно, а в их каскадном взаимодействии.
Таким образом, прогнозирование целесообразно рассматривать не как определение единственного точного значения, а как инструмент оценки рисков и поддержки решений. Прогноз, ориентированный только на один показатель, в условиях высокой неопределённости может давать существенные отклонения. Прогноз, встроенный в систему управления рисками и безопасности, не претендует на точное знание будущего, но очерчивает пространство возможных угроз и их вероятную стоимость. Расхождение в несколько процентных пунктов в макропрогнозе имеет значение для аналитики, однако расхождение в оценке паводкового риска для конкретной территории относится уже к сфере безопасности жизнедеятельности. Системное комплексирование экономических, социальных и экологических моделей позволяет повысить качество прогнозных оценок и использовать их как инструмент предотвращения ущерба. В этой логике академическая строгость – от корректного определения адекватности модели до количественной оценки системного риска – является не отвлечённой теорией, а условием обоснованных решений в области безопасности людей.