Устоявшаяся схема импорта и экспорта продовольствия в мире рушится, и важно вовремя предусмотреть возможные угрозы, начиная с природных и техногенных катастроф и заканчивая влиянием экономических альянсов. В Вышке предложили новый способ поиска подобных рисков.

В рамках лектория Экономической школы ФЭН состоялась лекция стажера-исследователя Международного центра анализа и выбора решений (МЦАВР), приглашенного преподавателя департамента математики Даниила Ткачева «Предсказать непредсказуемое. Как принимать решения в условиях полного отсутствия информации». Он рассказал о работе, проводимой сотрудниками МЦАВР (Ф.Т. Алескеров, С. Дутта, Д.С. Егоров, Д.С. Ткачев) в рамках стратегического проекта «Национальный центр научно-технологического и социально-экономического прогнозирования».

Даниил Ткачев

В настоящее время особую значимость приобрела продовольственная безопасность государств, которая зависит от прочности сложившейся в мире сети импорта и экспорта. Чтобы в нынешних политических и экономических условиях страна могла обеспечить себе надежную продовольственную базу, важно предусмотреть все возможные сценарии развития событий — в частности, грамотно просчитать уровень уязвимости того или иного государства к различным бедствиям, которые могут повлиять на поставки продуктов.

С этой целью исследователи создали модель продовольственной сети в условиях глубокой неопределенности, то есть в ситуациях, когда отсутствует статистика о развитии рассматриваемого события.

«Это могут быть события, которые ранее никогда не происходили или происходили, но носили сугубо индивидуальный характер. Например, авария на Чернобыльской АЭС или пандемия СOVID-19», — пояснил докладчик.

Один из способов понять, как действовать в такой ситуации, — провести сценарный анализ, когда для каждого варианта развития рассматриваемого события вычисляются последствия, которые произойдут в результате его наступления.

Особенно важную роль неопределенность играет в принятии экономических решений, например в сфере торговых отношений между странами.

«Основная цель заключалась в нахождении наиболее уязвимых стран в случае, если какие-то страны по различным причинам не смогут экспортировать или импортировать продовольствие. Сценарный анализ рассматривается нами как процесс моделирования изменения потоков продовольствия независимо от причин данного процесса», — рассказал Даниил Ткачев.

Для моделирования исследователи выбрали торговлю различными зерновыми культурами: пшеницей, рисом, кукурузой, просом, рожью и т.д. Для расчетов количество произведенного и экспортируемого зерна было переведено в углеводы. Например, в 2018 году Афганистан поставил в Пакистан 327 тонн проса и 2 тонны пшеницы. Значит, экспорт из Афганистана в Пакистан составил чуть более 239,67 тонны углеводов (0,7285*327 + 0,7257*2).

«Углеводы были выбраны потому, что играют важную роль в обеспечении энергией мозга и тела. Без них организм не может функционировать должным образом, так как углеводы являются основным источником энергии в рационе», — пояснил исследователь.

Фото: iStock

Для расчета уязвимости было решено использовать такие показатели, как количество произведенного и экспортируемого зерна в отобранных странах, численность населения в них и минимальный рекомендуемый EFSA (Европейское агентство по безопасности продуктов питания) уровень потребления углеводов (47,45 кг в год, или 130 грамм в день, на одного человека).

На основе этих данных были рассчитаны значения нехватки и избытка потребления углеводов на душу населения для каждой из стран в рассматриваемые годы (2018, 2019 и 2020). То есть страна А будет зависима от импорта из страны В, если в стране А наблюдается нехватка потребления рассматриваемого продукта без импорта из В.

Для работы были проанализированы открытые источники информации: база данных ООН, которая содержит детальную статистику импорта и экспорта различных товаров от статистических служб стран и территорий, данные по производству (выращиванию зерновых культур) из базы Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO).

Были рассчитаны индексы центральности, учитывающие групповое влияние стран (индекс группового влияния, индекс ключевого участника).

«Страны могут влиять друг на друга не только единолично, но и группами: создать экономический альянс и договориться о совместном влиянии на какую-то одну страну. Мы можем говорить, что страна или альянс могут оказывать влияние, если они при помощи суммарного экспорта группы могут создать в отдельной стране дефицит продовольствия. Если нет, значит, в стране есть некий запас прочности. Так мы можем рассчитать индекс группового влияния», — пояснил Даниил Ткачев.

В свою очередь, какая-либо страна приобретает статус ключевого участника, если в случае ее выхода из альянса группа больше не сможет оказывать влияние на выбранную страну, так как суммарный экспорт снизится.

Кроме того, отдельно были рассмотрены каскадные реакции в сети. Страна B может сократить экспорт в страну С в результате сокращения экспорта из A в B, чтобы не снижать свой уровень потребления.

С помощью рассмотренных методов можно выявить, какие страны окажутся наиболее уязвимыми в той или иной ситуации. Например, исследователи смоделировали ситуацию, которая произошла в 2022 году в результате наводнения в Пакистане. Предполагается, что страна полностью прекратила производство и, соответственно, экспорт зерновых, что оказало сильное негативное влияние на ее импортеров. Согласно информации на сайте UNICEF, в результате данного наводнения от нехватки еды пострадали почти 10 миллионов детей.

«Мы разработали новую модель поиска уязвимых стран в продовольственной сети, чего ранее никто не делал. Это позволяет выявить страны, наиболее уязвимые на сегодняшний день с точки зрения продовольственной безопасности. Мы планируем применять эту модель в анализе сетей экспорта других стратегических продуктов», — резюмировал докладчик.