Скачать книгу

kontekstis.

      Soov juhtida tootmist ja tarbimist, lähtudes meid punktist A punkti B toimetavast kitsalt määratletud lineaarsest loogikast, on toonud kaasa juhtimisvõtted, mis valitsevad nii ühiskonda kui majandust. Me oleme sunnitud vormistama isegi kõige lihtsamad algatused Exceli tabelites äriplaanideks, määratlema turundus-strateegiaid sõltumatute andmete põhjal ning muutma need rangeks tarneahela haldamiseks, mis pressib kõik (tajutavad) mittetõhusad lahendused süsteemist välja, tuues kaasa soovima-tuid tagajärgi. Selline abstraktsioon sunnib kõiki keskenduma konkurentsiturgudele (mis ei toimi sageli nagu peaks), piiratud arvu toodete valmistamisele ning konkureerima kas kvaliteedi või omahinna alusel. See paneb suure rõhu kulude kärpimisele, kaasa arvatud suurema mastaabisäästu saavutamise kaudu. Kõik oluli-sed otsused tehakse sellest lihtsast lineaarsest loogikast lähtudes.

      Ent kui uurime lähemalt loodust kui loojat taipame, et eluvõr-gustik, nii ökosüsteemi kui sotsiaalse süsteemina sellist lineaarset loogikat ei järgi. Liblikaks muunduv päevakoer teeb läbi meta-morfoosi, mida pole võimalik panna lineaarsesse matemaatikasse, sest tegu on mittelineaarse muundumisega. Looduses on arvukalt vastastikuseid seoseid, milles leiduvad tagasisideahelad ja mit-mekordselt suurendavad mõjud on paljude seoste põhjuseks – ja need jäävad sageli varjatuks. Otsides visalt vaid lühimat ja lihtsai-mat selgitust, kuidas “üks asi töötab korraga”, ei suuda me kunagi hoomata sellise keeruka eluvõrgustiku ulatust, kus tervik on alati suurem üksikosade summast.

      Looduse mittelineaarne käitumine väljendub näiteks pealtnäha kaootilises kasvukäitumises, kui bambusevõrsed väga lühikese aja jooksul “taimseks teraseks” sirguvad või vetikad väga kiiresti

      16

      toitainete suure tiheduse saavutavad – sarnast efektiivsust ei leia me üheski tööstuslikus protsessis. Liikide erakordne kasv ja muundumine jäävad loomulikult iseenda seatud piiridesse. Bambusetaim kasvab mõne nädalaga 25 meetri kõrguseks, kuid gravitatsioon pidurdab tema hoogsat kasvu, nii et see ei sirgu kunagi 100-meetriseks ja seejärel 200-meetriseks, isegi kui vett ja toitaineid on külluses. Looduslikud süsteemid toimivad selgelt määratletud ja ülimalt dünaamilistes raamistikes, kus kasvu piirav arvestus on sama huvitav, kui meie kujutlusvõimet köitvad algne pidurdamatu kasv ja muundumine. Mittelineaarsed meetodid äri kasvatamiseks ja ühiskondade vajaduste rahuldamiseks aitavad aru saada meie tegude tõelisest mõjust ning meie käeulatuses olevatest tähelepanuväärsetest võimalustest ümbritseva reaalsuse radikaalseks muutmiseks.

      Kui looduslikud süsteemid toimivad alati nende kandevõimega määratletud kindlates raamides, kus kontrollimehhanismid laie-nemise piiramiseks on paigas, tuleb majandusel selleni alles jõuda. Seetõttu põhineb suur osa kasvust tootmisel ja tarbimisel tempos, mis mitte ainult ei ammenda olemasolevaid ressursse, tekitades samas jäätmeid ja reostust, vaid röövib tulevastelt põlvedelt ka juurdepääsu neile varudele. Seepärast järgib sinine majandus mit-telineaarset meetodit, milles toetatakse kasvumuutujaid, et kasv ja muundumine oleksid kiiremad kui traditsioonilistes lineaarse kasvu mudelites võimalikuks peetakse. Samas rakendatakse kont-rolli- ja tasakaalustussüsteemi, mis võimaldab tegutseda toimuva projekti territooriumi kandevõime piirides, samuti suuremates, planeeti hõlmavates piirides meie kõigi jagatud ühisvara kvali-teeti luues ning sotsiaalset kapitali ja vastupidavust tugevdades.

      See ongi põhjus, miks kõik sinise majanduse projektid lähtuvad süsteemide dünaamika metoodikast, mille aluseks on 1970. aastate alguses Rooma Klubis raamatuna “Limits to

      17

      Growth” / "Kasvu piirid" esitletud uurimistöö selgrooks olev MIT-i (Massachusettsi tehnoloogiainstituut, USA) professori Jay Forresteri loodud modelleerimismeetod. Selline lähenemine võimaldab tuvastada arvukalt tuluvoogusid, tagasisideahelaid ja kordistiefekte, mis annavad teavet, mida tavalised Exceli tabelis kokku pandud lineaarsed mudelid nagu äriplaanid meile anda ei suuda. Lisaks pole selline lähenemine mitte ainult pikaajalise mõju ja potentsiaali suhtes selgust toov analüüsimeetod, vaid ka otsustusmehhanism, mis võtab nähtavalt omaks uuendusi ja alga-tusi, riske samal ajal selgelt esile tuues ja vähendades.

      1.2. Optimeeri süsteemi kasuks kõigile

      Äris on aksioomiks kasumi maksimeerimine. See omakorda nõuab tuludel ja kuludel hoolikalt silma peal hoidmist. Tulusid saab suurendada suuremat turuosa haarates, näiteks kaubamärki luues või paremaid tooteid valmistades. Kulusid saab vähendada, kärpides tootmistegurite, näiteks materjalisisendi või tööjõu kulu, või saavutades suuremat mastaabisäästu – mis tähendab, et mida rohkem midagi toota, seda odavamaks see ühiku kohta muutub.

      Taoline loogika – lõigata võimalikult suurt kasumit piiratud arvult toodetelt – on praegu valitsevas ärikultuuris sügavalt juurdunud. Kui võimas see loogika ka poleks, eluvõrgustikuna toimivas, omavahel seotud süsteemis jäävad sellisel puhul paljud võimalused kahe silma vahele. Praktikas saab ühe parameetri suurimat võimalikku väärtust saavutada üksnes teiste, seotud fak-torite arvelt. Kujutlege hetkeks, et puu suurendab maksimumini oma klorofüllitootmise, kuid jätab unarusse aurumise – tulemu-seks on ülekuumenemine. Või kana, kes keskendub üksnes mune-misele ega pööra tähelepanu tibude üleskasvatamisele. Pole vaja olla bioloog taipamaks, et üksik fookus üheleainsale tulemile saab

      18

      süsteemile olla mitte ainult kahjulik, vaid õõnestab ka pikaajalist ellujäämist.

      Tööriistad, mida kasutatakse suurima võimaliku kasumi saa-vutamise viiside arvutamiseks suudavad maksimeerida vaid ühte, parimal juhul kahte parameetrit – kõik ülejäänud kannatavad. Selline lähenemisviis annab parima tulemuse vaid ühe parameetri osas ega suuda tavaliselt minimeerida sellega seotud kahjulikke mõjusid. Siit tulenebki lineaarse lähenemise probleem – see teki-tab pimedaid nurki, kuhu peituvad negatiivsed tagajärjed. See toob kaasa süsteemi soovimatu kahjustamise, sest meie otsustus-vahendid ei lasknud meil näha kahjusid enne, kui need tekkisid.

      Seepärast valib sinise majanduse meetod loodusele omase põhimõtte optimeerida tervikut, mitte maksimeerida selle väljava-litud osi. Terviku optimeerimine hõlmab tegurite vahel valitseva hapra tasakaalu tunnustamist, et luua suurimaid võimalusi kogu süsteemi jaoks. Taoline meetod tagab, et me ei keskendu ülemäära üheleainsale sihtmärgile, näiteks ühest või piiratud arvust toode-test saadavale kasumile või ressursside ringlussevõtu hulgale. Nii saame kõrvaldada pimedad nurgad algatustest, mis küll kasvu, kasumit ja turuosa toodavad, võivad samas aga tuua kaasa varja-tud ja soovimatuid tagajärgi.

      Selleks kaardistab sinise majanduse meetod sisendid ja väljun-did, et tajuda süsteemide süsteemi jõudehetkel. Säärane lähenemis-viis suudab simuleerida tervet hulka uusi tulemusi, isegi niisugu-seid, mida me esialgu poleks osanud ette kujutadagi. Ehkki see võib paista mustkunstina, avastame ja võtame me pigem kasu-tusse selle, mis meil praegu on või on kogu aeg olemas olnud, ent millega seni ei arvestatud. See võib tähendada materjali-, raha- ja energiavarusid, samuti seoseid nähtuste vahel, mida me varem ei mõistnud. Kui need alamsüsteemid on kaardistatud, on võimalik näha, kuidas mitmed algatused, projektid, ärid ja kogukonnad

      19

      saavad koos areneda, luues pidevalt juurde eeliseid ning kõrval-dades negatiivseid mõjusid.

      Sinise majanduse meetodi jõud pole mitte üksnes projekti elluviimises, vaid pigem kanga kudumises omavahel seotud alga-tustest, mis üheskoos arenevad, tugevdavad elluviimise võimalik-kust, vähendavad riske ja optimeerivad väljundit viisil, mis toob rohkem kasu. Võimaluste avastamine taolises tegevuste kangas loob tänu tagasisideahelate ja majanduskordistite mittelineaarsu-sele kasu (nii otsest kui kaudset) enam. Kogu raamatus läbivalt kirjeldatud El Hierro juhtum on selle kohta hea näide. Algas kõik energeetikaprojektist,

Скачать книгу