Имя материала: Философия экономической науки

Автор: Канке В.А.

6.6.   интерпретация измерений и проверка теории

В предыдущих главах и параграфах неоднократно приходилось отмечать практический характер экономической теории. Она должна непременно доводиться до стадии ее проверки, а затем и практического использования. Это вроде бы тривиальное обстоятельство вряд ли вызывало бы особое внимание, если бы его осмысление не предполагало обращение к двум весьма утонченным наукам. Речь идет об экономической статистике и эконометрике, переживающих за последние три десятка лет подлинный бум. Косвенным свидетельством этого обстоятельства является все более частое присвоение эконометрикам Нобелевской премии. За период с 1969 по 2003 г. ее лауреатами стали восемь человек (Р. Фишер, Я. Тинберген, Л. Клейн, Т. Хаавелмо, Дж. Хекман, Д. Макфадден, Р. Энгл, К. Грэйнджер).

Провести демаркационную линию между экономической статистикой и эконометрикой непросто, они в ряде аспектов явно перекрывают друг друга. Порой экономическую статистику рассматривают как элемент эконометрики, но часто последняя понимается в качестве области первой. «Главная цель статистики — получение осмысленных заключений из несогласованных (подверженных разбросу) данных» [170, с. 9]. Эконометрика дословно означает наука об измерении экономических величин. Ее главная цель — установить, что можно измерить и что следует измерять, подтверждается ли теория и в какой степени ее целесообразно использовать для прогнозов. Эконометрика, подобно экономической статистике, также не может обойтись без разветвленной аргументации по поводу интерпретации данных измерений. Именно интерпретационный аспект является общим для двух рассматриваемых теорий. Но там, где на передний план выходит интерпретация, непременно пробивает час методологии. Строго говоря, и экономическая статистика, и эконометрика находят свое осмысление в методологических дисциплинах, а именно в философии соответственно экономической статистики и эконометрики. Но обе эти теории пока еще не сложились в самостоятельные дисциплины, они находятся в стадии становления. Наша задача состоит в вовлечении их основополагающих аспектов в общую философию экономической теории. Интересную попытку в этом направлении сделал М. Блауг [24, с. 67—70].

Он обратил внимание на следующие обстоятельства. Во-первых, гипотеза (теория), признающаяся истинной, выбирается; следовательно, всегда есть неисключаемый риск совершить ошибку. Во-вторых, выбор в соответствии с принятой в экономической статистике аргументацией осуществляется между по крайней мере двумя гипотезами (речь идет о гипотезах H0 и H1, где H0 — гипотеза о сходстве, а H1 — гипотеза о различии смысла данных с подвергаемой проверке теорией). В-третьих, интерпретация наблюдений невозможна без введения методологических норм, предполагающих, в частности, выбор уровня статистической значимости и статистического метода, а также лемм, например знаменитой леммы Неймана—Пирсона. Блауг критикует К. Поппера за то, что тот не учел уроки статистической проверки гипотез. Он убежден, что это можно было сделать, ибо такая проверка согласуется с концепцией фальсификции Поппера, согласно которой мы выбираем ту гипотезу, которая не опровергнута. Но нельзя не видеть, что при этом концепция фальсификации существенно модифицируется, ей придается вероятностный характер. Мы выбираем ту теорию, которая лучше других согласуется с методологическими критериями экономической статистики и эконометрики. Разумеется, и они не даны от века. Если бы Е. Нейман и Э. Пирсон не изобрели лемму, названную их именами, то ее не было бы. Ее, кстати, нельзя извлечь из эмпирии, в ней заключен огромный потенциал математики. Отметив нормативно-методологический характер основных положений экономической статистики, Блауг не стал обсуждать его соотношение с так называемой позитивной экономической теорией. Согласовать одно с другим едва ли возможно. Если бы

 

Блауг отважился на такое согласование, то он в качестве одного из адептов позитивной экономической теории непременно попал бы в затруднительное положение.

Отметим также, что теория статистической проверки гипотез явно льет воду на мельницу экономического плюрализма. Выбор-то всегда осуществляется между несколькими гипотезами. Так, Н0 может быть неоклассической версией, а Н1 — посткейнсианской. Статистическую теорию выбора между теориями на основе гипотезы Неймана — Пирсона [241, 223] обычно трактуют как разрешение дилеммы истинная теория — ложная теория. Но при плюрализме функция истинности не чужда каждой из теорий. В этих условиях особую значимость приобретает обстоятельство, подчеркиваемое А.Л. Куракиным: «Стремясь всемерно уменьшить вероятность одной из ошибок, мы неизбежно будем увеличивать вероятность другой. Данная связь является фундаментальным законом, без которого бессмысленно приниматься за оптимизацию решаемых систем» [85, с. 120].

А.Л. Куракин сделал интереснейшую попытку выявить мировоззренческие основания теории Неймана — Пирсона. Он показал, что аппарат математической статистики позволяет перейти от традиционного подхода к «позитивистскому» [85, с.125] В первом случае рассматриваются условные вероятности P[w/H}, выражающие вероятность Р попадания в ту или иную область опытных данных w при условии истинности гипотезы Hf Во втором случае в выражении для условных вероятностей w и Hi меняются местами. P{HJw} выражает истинность Hi при условии получения определенных опытных данных w. Исходным пунктом могут быть как гипотеза, так и опытные данные, с анализа которых обычно предпочитают исходить в своих размышлениях неопозитивисты. С точки зрения теории познания речь идет о чрезвычайно интересном положении, свидетельствующем о дополнительности двух подходов, двух теоретических восхождений: а) от теории к фактам; б) от фактов к теории. Пункты а) и б) выступают не в качестве альтернатив, а в качестве дополнений друг к другу.

Что же касается главного урока развития экономической статистики и эконометрики, то он состоит в том, что соотношение теории и данных является в высшей степени нетривиальным и многозвенным процессом. Некоторые его аспекты обсуждаются ниже.

Просматривая литературу по эконометрике, мы обратим внимание на статью К. Холдена [200], довольно тщательно выверенную в философском отношении. Он рассматривает шесть стадий эконометрического исследования и, что особенно впечатляет, всякий раз выделяет их проблемные аспекты. Именно в таком ключе должен действовать методолог. Последуем за К. Холденом, комментируя его выводы в философском отношении.

Стадия 1. Использование теории, в том числе для определения переменных и классификации их в качестве эндо- и экзогенных. На этой стадии масса проблемных вопросов возникает по поводу выбора корректной экономической теории, отнесения переменных к эндо-или экзогенным способам их измерения.

Стадия 2. Формулировка теории в виде набора уравнений. Огромные сложности начинаются уже при выборе вида уравнений. Как бы они ни определялись (обычно выбирается параметрическая линейная форма уравнений), в модель целесообразно включить параметр ошибки. Он имеет многофункциональное значение, связанное, в частности, с учетом нелинейных факторов, с подчеркиванием стохастической природы связи и ее типическим характером. Исследователь должен постоянно иметь в виду дилемму смыслового и типичного. Типичное в отличие от смыслового предполагает известное абстрагирование от индивидуального. Немалые сложности связаны также с выбором продолжительности единичного периода. Желательно, чтобы он выражал внутреннюю логику экономического процесса, а не доступность данных.

Стадия 3. Получение данных по каждой переменной. Главная проблема состоит в согласовании статистических рядов с теоретическими понятиями. Сложность здесь заключается в том, что данные собираются государственными службами не для целей научной работы. Как правило, данные пересматриваются, только после этого они становятся пригодными для научной работы.

Стадия 4. Применение эконометрических методов к данным и уравнениям для получения числовых значений параметров. Очень непросто провести спецификацию уравнений, учесть альтернативность моделей, оценить их методом наименьших квадратов или каким-либо другим подходящим способом.

Стадия 5. Изучение результатов на их удовлетворительность (применимость) как в экономическом, так и в статистическом отношении. Определенные на предыдущих стадиях коэффициенты могут не соответствовать их ожидаемым значениям. Обычно это вынуждает пересмотреть исходную формулировку теории. Должны быть соблюдены статистические тесты, в том числе связанные с условием отсутствия автокорреляции и гетероскопичности.

Стадия 6. Предсказание будущих значений эндогенных переменных. Сделанные прогнозы редко принимаются без дополнительных корректировок. Какие-то факторы не были учтены, изменилась экономическая политика, что привело к изменению соотношений генерирующих экономическое поведение переменных. Проверка прогнозов, как правило, выявляет их недостаточность, что инициирует ревизию всех рассмотренных выше шести стадий.

Таким образом, придание теории статистической и экономической основательности выступает как бег с препятствиями, в качестве которых выступают методологические альтернативы, без преодоления которых невозможно достичь концептуальных высот. В связи с ними появляются обвинения исследователей в непоследовательности, в частности в чрезмерном акценте либо на теории, либо на данных. Если имеет место первое, то не обходится без «подгонки данных». Во втором случае от исследователей ускользает концептуальная основательность. Но самое удивительное, что, несмотря на все вышеотмеченные сложности, рост научного знания непременно сопровождается эстафетой триумфов. Пожалуй, наиболее показательным примером в этом отношении является успех, достигнутый в анализе временных рядов с общими трендами [46, 70]. За особый вклад в этот анализ К. Грэйнджер был удостоен Нобелевской премии за 2003 г.

Временной ряд — это значения переменных, относящиеся к некоторой совокупности моментов календарного времени. Исходная эконометрическая задача состоит в выделении структуры, обычно в форме некоторого тренда, временного ряда. Различают стационарные, слабостационарные и нестационарные ряды. Временной ряд считается слабостационарным, если порождающий его механизм не меняется во времени, а процесс достиг статистического равновесия. Если безусловное математическое ожидание, дисперсии и ковариации процесса не зависят от времени и конечны, то процесс называется слабостационарным. При наличии отклонений от слабостационарности процесс называется нестационарным. Наиболее часто встречающимся и сложным для анализа является особый тип нестационарных процессов — так называемые ряды, стационарные в разностях, или интегрированные ряды порядка d. В простейшем случае d = 1. Смысл введения оператора разности первого порядка состоит в том, что ряд yt является нестационарным, но его разность y( — ytx является слабостационарным случайным процессом. Операторы разности позволяют преобразовать нестационарные ряды в слабостационарные, тем самым как раз и выявляется их неочевидная структура.

К. Грэйнджер первым показал, каким образом может быть выяснена коинтеграция интегрированных случайных процессов. В случае изучения связи двух интегрированных первого порядка случайных процессов она сводится к оценке посредством ряда тестов уравнения y = а + $х( [70, с. 43—44]. Для наших методологических целей нет необходимости входить в детали эконометрического анализа временных рядов. Сказанного достаточно для перехода к методологическим комментариям.

Впечатляет многоступенчатый эконометрический и статистический анализ временных рядов, приводящий в конечном счете к нетривиальным результатам. В его отсутствие в принципе не удалось бы выявить долгосрочную взаимосвязь между экономическими переменными. А ведь это является главным назначением экономической теории. Весьма показательным выступает также и такой момент. До разработки методов анализа коинтегрированных отношений исследователи часто сталкивались со случаями ложной корреляции между значениями переменных. А это означало, что не удавалось непротиворечиво согласовать различные уровни экономической науки, ее концептуальный фундамент и эконометрику [70, с. 40]. Желаемая гармония была достигнута, но, разумеется, она не является окончательной. Грэйнджер не без надежды на новый рост научного знания, относящегося к временным рядам, отмечает, «что процесс, посредством которого достигается удовлетворительная спецификация модели и затем осуществляется оценивание, остается спорным» [46, с. 700]. Показательно, что одну из своих книг он целиком посвятил методологическим спорам по поводу моделирования временных рядов [223].

Итак, многоступенчатость экономической науки (микроэкономика — макроэкономика — экономическая статистика — эконометрика) предполагает концептуальную основательность и согласованность ее составляющих. В этой связи ряд исследователей (Д. Хендри, Дж. Майзон) используют концепт «конгруэнтность экономической модели». «Конгруэнтность, — отмечает Майзон, — требует, чтобы модель соответствовала выборочным данным, характеристикам системы измерений и априорной теории и чтобы она могла вмещать в себя конкурирующие модели» [103, с.717]. Пожалуй, использование в указанном контексте термина «модель» неудачно. Очевидно, что речь идет о конгруэнтности (согласованности) всех структурных составляющих экономической науки,

 

рассматриваемой как системное целое. Что же касается принципа конгруэнтности, то он нам представляется действительно в высшей степени актуальным. Отметим прежде всего его фундаментальный, «сквозной» для экономической теории характер. Частичная конгруэнтность не скрепляет элементы экономической науки в единое целое и вырождается в конфирмационизм. Его недостаток Майзон вполне правомерно видит в том, что он сужает поле информации, следовательно, не вся она вовлекается в научный анализ [103, с. 717]. Принцип конгруэнтности не терпит какого-либо искусственного сужения. Он связан с требованием удовлетворения любой части и любого элемента экономической науки, в том числе теории и фактов, многозвенному спектру испытаний. Наивное представление о соответствии теории фактам оказывается не у дел. На наш взгляд, конгруэнтность должна восприниматься как фактор, насыщенный концептуальной силой, проявляющей благодаря усилиям исследователей свой потенциал не иначе как в росте научного знания. Именно в нем проявляется векторный характер концептуальных смыслов экономической науки. Если бы они не существовали, то экономическая наука, пожалуй, вращалась бы в кругу логических противоречий. К счастью, действительное положение дел не является таковым.

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 |