К спору о методе: исследование бедности или бедность исследования? |
Статьи - Анализ | |||
Г. Клейнер О статье М. Локшина Публикация М. Локшина посвящена аналитическому обзору содержания и структуры 250 статей о бедности в России, опубликованных в ряде известных отечественных научных журналов в 1992 - 2006 гг. Она завершается выводом о том, что «только в небольшой части статей ...применяется научный метод эмпирического исследования», вследствие чего «российские политики могут почерпнуть из них чрезвычайно мало» (с. 58). Я не являюсь специалистом по проблемам бедности и не могу выступать в роли адвоката авторов этих статей, многие из которых широко известны в России и в мире. Если бы содержание работы М. Локшина исчерпывалось обоснованием приведенного выше вывода, то мне не стоило бы вступать с ним в полемику. Но его статья намного шире. Она затрагивает ряд чрезвычайно важных для развития российской науки вопросов и крайне актуальна сейчас, в период активного реформирования РАН, перестройки организации фундаментальной и прикладной науки в России. Поэтому дальнейшее обсуждение мы будем вести не как профессиональный разговор двух «бедноведов», а как дискуссию двух ученых-экономистов. Прежде всего отметим, что статья М. Локшина весьма содержательна. В ней имеется немало верных и нетривиальных наблюдений, есть и утверждения ошибочные, банальные и наивные. Контингент читателей журнала «Вопросы экономики» чрезвычайно широк, он включает и прославленных российских ученых, и студенческую молодежь. Важно, чтобы молодые научные работники не восприняли (тем более с восторгом! ) всю высказанную в статье критику в адрес отечественных исследователей проблем бедности как абсолютную истину. О методологии экономической наукиМ. Локшин твердо убежден в существовании некоего эффективного "научного метода" - "набора приемов для изучения явлений и приобретения новых знаний, а также осмысления и уточнения уже полученных знаний". Он пишет далее: "В современных научных исследованиях природные явления или социальные феномены осмысливаются с помощью моделей и теорий, которые должны тестироваться и проверяться на достоверность" (с. 47). В статье приводится и последовательность шагов по реализации "научного метода". К сожалению, дело обстоит не так просто. Современный мир как объект анализа весьма сложен, научные задачи трудноразрешимы, а научное творчество не ограничивается строгим следованием заранее предписанным рецептам. Связь между теориями, моделями, эмпирическими данными, процессом исследования и интерпретацией его результатов гораздо сложнее, чем представлено в статье М. Локшина. В 2006 г. журнал "Вопросы экономики" опубликовал ряд статей, посвященных современному состоянию методологии экономической науки. В работах О. Ананьина, Т. Лоусона, Дж. Ходжсона рассматривалась связь между современной экономической теорией, политикой и практикой и подчеркивалась ее неоднозначность, которая привела к нежелательной и чрезмерной фрагментации и расслоению современной экономической науки(1). Согласно активно развивающейся в последнее десятилетие когнитивной концепции трансцендентального реализма(2), выделяются три слоя социально-экономической реальности, неодинаково воспринимаемые индивидами. По убыванию степени наблюдаемости различаются:
Когнитивный аспект проблемы заключается в том, что соответственно данному расслоению стратифицировалась и экономическая наука. В ней выделяются: экономическая теория, предметом которой являются структуры, механизмы и тенденции, относящиеся к глубинному и в принципе ненаблюдаемому слою экономической реальности; экономическая феноменология, концентрирующаяся на экономических феноменах и фактах; экономическая статистика и эконометрика, предметом изучения которых являются данные, характеризующие те или иные феномены, и соотношения между этими данными. В символической форме все три части экономики можно рассматривать как этажи своеобразного "дома" экономической науки: подвальный (фундаментальный); первый (феноменологический); верхний (ситуационный). Соответственно предметом эконометрики является изучение связей между данными (верхний этаж); экономической феноменологии - изучение связей между фактами (первый этаж); экономической теории - изучение связей между концепциями, аксиомами, предпосылками и правилами обоснования (вывода) (подвальный этаж). Особенность нынешней ситуации состоит в том, что эти дисциплины методологически и методически недостаточно связаны между собой. В таких условиях связь между ними осуществляется с помощью самостоятельной дисциплины - экономической методологии (можно назвать ее также "метаэкономикой"). Она изображена в виде лифта, способного передвигаться между этажами и доставлять с одного этажа на другой теоретические конструкции, факты, данные. Представленная схема, отметим, порождает и соответствующую типологию экономистов-исследователей:
Аналогично распределяется и значительная часть публикаций на экономические темы. Применительно к бедности продвижение на пути к синкретическому, целостному знанию об этом явлении на основе изучения ее статистики, феноменологии, особенностей, тенденций, движущих сил и механизмов требует не столько следования конвенциальным рецептам, сколько творческого взлета, преодоления межэтажных перекрытий. Таким образом, в настоящее время методология экономической науки в целом и конкретного исследования в частности не представляет собой, в отличие от ситуации в сфере естественных наук, однозначно определенного алгоритма, который необходимо соблюдать ученым. И если уж ссылаться на авторитеты, то уместно привести слова лауреата Нобелевской премии по физике П. Бриджмана: "Мне кажется, что вокруг Научного Метода поднято слишком много шума. Ученый никогда не следует сознательно некоему предписанному курсу действий, но чувствует полную свободу употребить любой метод или средство, которые на данный конкретный вопрос, как он думает, дадут верный ответ. В своей атаке на стоящую перед ним. частную проблему он не испытывает никакого тормозящего влияния прецедента или авторитета и совершенно свободен принять любой способ, который подскажет ему его изобретательность. Никто со стороны не сможет предсказать, что именно сделает отдельный исследователь или какому методу он последует. Коротко говоря, наука - это то, что делают ученые, и существует столько же научных методов, сколько отдельных ученых" (3) . О математических моделях общественных явленийВера М. Локшина в силу моделирования не уступает его вере в научный метод. Но и здесь ситуация не так однозначна, как кажется неспециалистам. В идеале хотелось бы, чтобы каждому изучаемому явлению соответствовала своя уникальная и адекватная математическая модель, с помощью которой можно было бы получать объективные ответы на интересующие нас вопросы. Однако в реальности структура отношений между объектом и его моделью весьма сложна. Представлены основные фигуранты и процессы, задействованные в построении и использовании математической модели реального изучаемого объекта: сам объект в его номинальном или реально моделируемом представлении; субъект, осуществляющий построение и использование модели; математический, информационный и вычислительный аппарат моделирования; процессы идентификации, предназначенные для спецификации переменных, вида и параметров модели; сама модель как математическая конструкция; интерпретация ее характеристик для получения новой информации об объекте (4) . Как можно видеть, между моделью и явлением - огромная дистанция, и результат моделирования зависит от многих субъективных факторов: предпосылок, эрудиции, искусства "модельера" и т. д. М. Локшин упрекает российских исследователей бедности в том, что они не используют нелинейных моделей (с. 54). Упрек справедлив. Но где остановиться "в поисках нелинейности"? Универсальное понятие "удовлетворительная точность" в социальных науках однозначно не определено. Отказ от линейности должен быть весьма убедительно мотивирован. Дело в том, что нелинейные и не линеаризуемые относительно их параметров модели обычно крайне неустойчивы. Они чувствительны не только к небольшим изменениям в составе исходных данных для идентификации модели и к выбору критерия оценки параметров (методы наименьших квадратов, модулей, максимального модуля и др.), но и, скажем, к такому, казалось бы, незначащему параметру, как выбор начальной точки в итерационных алгоритмах решения соответствующей задачи математического программирования. Условно говоря, чем "более нелинейную" модель вы строите, тем больше предпосылок приходится привлекать и тем более субъективный характер она приобретает. Для каждой модели необходим компромисс между адекватностью (соответствием информации об объекте и о модели) и эффективностью (соответствием модели целям моделирования). Выбор точки этого компромисса зависит от опыта и искусства "модельера". Ситуация становится еще более неоднозначной, если речь идет об учете неопределенности в значениях измеряемых социально-экономических показателей, о чем справедливо упоминает М. Локшин. Нельзя тем не менее согласиться с его мнением, что "вероятностный характер экономических прогнозов обусловлен стохастической по сути природой структурных зависимостей в экономике" (с. 53). Природа зависимостей в экономике действительно носит неопределенный, но далеко не всегда стохастический характер. Стохастика возникает тогда, когда имеющуюся неопределенность можно более или менее адекватно выразить на языке вероятностной модели. Но обоснованность ее применения совсем не очевидна. Сейчас достаточно широко применяются и другие формы и модели выражения неопределенности: интервальные величины; нечеткие величины; величины, наделенные правдоподобием, и др.(5) Как следствие, на результат построения и использования такой модели влияет множество субъективных решений, принимаемых в ходе моделирования. В целом результат моделирования зависит от трех информационных источников: информации о моделируемом объекте (объективной информации); знаний и навыков субъекта исследования (субъективной информации); информации, заключенной в аппарате моделирования (инструментальной информации). Несмотря на интенсивное развитие теории и практики моделирования, в том числе эконометрического, в XX в., о чем упоминает М. Локшин (с. 53-54), доля двух последних видов информации остается весьма высокой. Это делает интерпретацию результатов моделирования тоже своего рода искусством. Допускает ли интерпретацию первая производная построенной по статистическим данным производственной функции? А вторая, третья? Какова область применения построенной модели? Все эти вопросы не имеют обычно строго обоснованного ответа. В идеале вид модели, критерий оценивания ее параметров, область возможного применения должны однозначно определяться в зависимости от объекта и решаемой задачи. На самом деле это не так. Поэтому в социальных науках применение моделей не является гарантией или даже предпосылкой качества исследования. В названной области знаний трудно говорить о доказательствах в строгом смысле слова. Скорее речь идет о более или менее убедительном обосновании того или иного тезиса. О форме представления результатов исследований в научных статьяхМ. Локшин лишь отчасти прав, требуя от авторов статей о бедности: а) формулирования вопроса, требующего изучения; б) анализа имеющейся информации по данной теме; в) выдвижения гипотезы; г) описания данных и методов; д) интерпретации результатов и формулирования выводов (с. 48). Он не учитывает многообразия жанров научных статей. В зависимости от того, к какому этажу "дома" экономической науки относится публикация, она может носить эмпирический, феноменологический, концептуальный или методологический характер. Не каждый из этих жанров требует формулировки гипотезы: в статьях концептуального плана это не обязательно. Наоборот, их задача - создать предпосылки, очертить картину мира, в рамках которой могли бы формулироваться конкретные гипотезы. Не всегда значительное внимание должно уделяться описанию используемых данных и т. д. Несомненно, что большая часть мировой литературы по экономике отвечает требованиям М. Локшина. Но именно статьи, эссе, дискуссии, где вводятся новые концепции, понятия, подходы, выпадают из их "железной клетки". В какой последовательности должны излагаться сведения, перечисленные в пунктах (а) - (д)? Здесь тоже возможны разные подходы. Большинство авторов статей включают постановку задачи в начало работы. Тем самым предпочтение отдается той логике изложения, которая принята при описании решения текстовых задач из учебника математики: "дано"; "требуется доказать"; "решение"; "ответ". Однако допустима и другая логика, когда постановка задачи возникает одновременно с ответом, логически вытекая из описания ситуации и ее анализа. Так написаны и некоторые математические сочинения: изложение материала венчается фразой: "Таким образом, нами доказана следующая теорема...". Выбор между двумя способами изложения (от формулировки теоремы к ее доказательству или от описания ситуации через цепь рассуждений к формулировке теоремы) может быть обусловлен не только личными пристрастиями автора, но и важными особенностями процесса научного исследования. Фундаментальная проблема заключается в том, что реальная действительность непрерывна во времени и в пространстве. Таким же, в принципе, является и процесс ее научного исследования. В противоположность этому совокупность публикуемых статей дискретна, а каждая статья в значительной степени герметична, содержит "начала и концы". Во-первых, предметом статьи, как правило, является ограниченный фрагмент действительности, изучаемый при точно формулируемых предпосылках, однозначном делении переменных на экзогенные и эндогенные. Во-вторых, сам процесс подготовки статьи прерывает непрерывность научного поиска во времени и формирует "остров" в исследовательском пространстве. Именно с этой целью в ней фиксируется и описывается локальная ситуация, формулируется вопрос и получается ответ, в общем случае в силу указанной локальности содержащий лишь относительную информацию. Осознанное или неосознанное ощущение этого противоречия и заставляет одних исследователей вообще практически отказываться от написания статей в пользу подготовки книг, а других - стремиться к тому, чтобы погружение читателя в информационное поле статьи происходило постепенно. Легитимность такого способа изложения материала оправдывается и тем, что в экономической науке крайне редко удается доказать, в том числе с использованием моделей, какое-либо утверждение абсолютно строго (см. об этом выше). О факторах, об истине, о славеМожно согласиться с М. Локшиным в том, что поиск и анализ управляемых факторов бедности представляют собой одну из основных задач исследований (с. 50). К сожалению, понятие фактора не определяется в литературе однозначно, поэтому разные авторы используют его в различных смыслах. Порой в качестве фактора рассматривается аддитивная составляющая явления (скажем, доля дохода главы семьи в ее общем доходе), иногда происходит смешение факторов с обстоятельствами (условиями) его возникновения. По нашему мнению, фактором данного процесса следует считать более или менее однородный и обособленный поток событий (фактов), влияющий на него в меру своей интенсивности. При этом под влиянием надо понимать не просто численную корреляцию показателей, а наличие причинно-следственного механизма воздействия. В целях управления необходимо различать факторы, действующие статистически, точный механизм влияния которых неизвестен, и функционально, когда можно проследить их воздействие на данный процесс. В первом случае управление процессом обычно менее надежно, чем во втором. К сожалению, и в рассматриваемой работе, и во многих других статьях нет единого толкования основополагающих понятий экономического исследования. Какой вывод вытекает из сказанного? К использованию рекомендаций эмпирических исследований в экономической политике следует подходить с осторожностью. Поскольку истина, которую можно извлечь из большинства современных статей на экономические темы, относительна, локальна и основана на большом количестве явных и неявных предположений и допущений, распространение ее на реальные ситуации далеко не всегда правомерно. "Научно-прикладная" слава, которую на этом пути пытаются приобрести исследователи, редко бывает по-настоящему заслуженной. Обычно всегда можно подыскать аргументы и в пользу противоположных рекомендаций. Весьма причудливо сплелись разные понятия в следующей фразе М. Локшина: "Из-за множества факторов, влияющих на динамику бедности в стране, как неискушенным наблюдателям, так и политикам зачастую трудно различать качественные научные исследования и посредственные работы" (с. 45). Для некачественной статьи характерно неряшливое изложение, в ней присутствуют логические или методологические ошибки. Посредственная статья не содержит ярких идей и прорывных разработок. Смешение этих критериев, отождествление качественности с соответствием стандартам способны привести к снижению уровня научных работ. А теперь об истине. М. Локшин порой слишком суров по отношению к своим российским коллегам. Вот три примера. Утверждается, что "практически ни в одном исследовании не изучаются причины возникновения наблюдаемой бедности" (с. 50). Но в качестве примеров можно назвать статью Л. Овчаровой(6) и чуть более позднюю работу А. Бурдяк и Д. Поповой(7). Столь же определенно Локшин утверждает: "Ни одно из опубликованных в России исследований бедности не содержит формальной теоретической модели" (с. 52). В этой связи упомянем работу А. Подузова и Д. Кукушкина(8). Чтобы опровергнуть утверждение: "Ни в одной из рассмотренных статей нет ясного и подробного описания методологии формирования выборки, способа создания базовой совокупности для нее или инструментов исследования" (с. 53), достаточно сослаться на работу Т. Богомоловой и В. Топилиной(9). Что такое "высококачественная статья" в экономике? На наш взгляд, это работа, содержащая новые результаты, основанные на новых идеях и полученные с помощью новых, специально разработанных методов и/или моделей. Таким образом, в идеале новизна должна присутствовать в каждом из ее ключевых разделов. Подобные статьи будут занимать высшие места в воображаемом рейтинге публикаций. Конечно, далеко не любая статья отвечает этим условиям. Кроме "отличных статей" должны быть и "хорошие", и "удовлетворительные". Примером хорошей статьи служит и сама анализируемая работа М. Локшина, несмотря на то что она не соответствует по меньшей мере трем из восьми сформулированных им самим критериев (с. 57). И о погоде...М. Локшин безусловно прав, говоря об отсутствии метаанализа как жанра в нашей научной литературе (с. 57). Строго говоря, излагаемые в научных статьях результаты должны включаться в признанную обществом "копилку знаний" только после того, как они будут осмыслены в предметных профессиональных критико-аналитических обзорах. Было бы крайне полезным, если бы Российская академия наук как организация, лидирующая в сфере фундаментальных и прикладных научных исследований и расширяющая свою деятельность в сфере инноваций, на систематической основе силами предметных секций готовила и публиковала такие итоговые за определенный период обзоры. Подобно тому, как литературная критика сопутствует литературному творчеству, в наших "толстых" научных журналах должны появиться рубрики, предназначенные для публикации обзорных, аналитических и критических статей метааналитического характера. Система "научной критики" должна быть многоуровневой. Важно подводить "итоги науки" (сборник под таким названием выпускался одно время ВИНИТИ и сыграл большую роль в развитии отечественной и мировой науки). Благоприятный научный климат, "научная погода" складываются из разнонаправленных и разноуровневых научных течений; их анализ - необходимое условие развития науки. Наконец, такому же анализу должны подвергаться и научные журналы. Можно только приветствовать публикацию в "Вопросах экономики" статьи С. Аукуционека и Г. Чуркиной с анализом экономической периодики в 1988-2001 гг.(10) К сожалению, одна-две публикации такого рода не делают погоды в научном мире. Повлияет ли на эту погоду статья М. Локшина? Думается, да. Внесет ли она вклад в глобальное потепление научного климата? Думается, нет, и вот почему. От статьи веет духом мейнстрима, причем не только как неоклассического направления в экономической теории, но и как отражения некоего мощного течения в экономике в целом - в организации научных исследований, формировании конвенциального мнения, стандартов, оценок. М. Локшин не случайно противопоставляет "качественную" и "посредственную" статьи. Просто под словом "качественная" он подразумевает "стандартная". И тогда в число посредственных попадает множество статей, действительно двигающих науку вперед. Статья М. Локшина очень полезна. Она конструктивна, поучительна и могла бы служить хорошим руководством для молодых ученых. Однако молодая наука - это еще не вся наука. Задача поиска методов оценки научных статей с учетом многообразия их формы и содержания не может быть решена алгоритмическими методами без участия сложной многоуровневой и полифункциональной системы институтов научного сообщества. Ни структурные критерии, предлагаемые М. Локшиным, ни скалярные критерии типа индекса цитируемости, ни другие показатели популярности не смогут решить проблему оценки качества научных публикаций. Тот самый неуловимый, неверный, необъективный, а порой и злонамеренный "человеческий фактор", включенный в сложную структуру институтов, интересов, ожиданий науки, может стать фактором оценки качества работы ученого - и ученого-ремесленника, и ученого-творца - полноправных жильцов пронизываемого всеми ветрами "дома" экономической науки, дома, где порой возвышаются души, а порой разбиваются сердца. В статье М. Локшина ставилась следующая задача: "определение соответствия проводимых в России исследований бедности основным принципам и общепринятой концепции эмпирического научного анализа, а также оценка возможности использования их обобщенных результатов при выработке экономической политики и осмыслении ее последствий" (с. 45). Фактически это означает дать общую - и методологическую, и прагматическую - оценку исследований данного направления. Решена ли указанная задача? Адекватен ли отрицательный вердикт, вынесенный М. Локшиным? Нам представляется, что нет. Массовые явления, каждое из которых допускает оценку в порядковой шкале, можно оценивать по-разному, базируясь на трех основных подходах: "по минимальному", наихудшему представителю; "по среднему" в том или ином смысле уровню; "по наилучшему" представителю. Такие же подходы к оценке допускает и массив научных исследований. Статья М. Локшина направлена главным образом на получение "минимальной" оценки. Во многом с низкой оценкой минимального уровня рассматриваемого массива нельзя не согласиться. Полезно только понимать: в отношении научного творчества порой более важной является оценка по лучшим образцам публикаций, в числе которых в данном направлении исследований можно назвать статьи Н. М. Римашевской, А. Ю. Шевякова и А. Я. Кируты, Л. Н. Овчаровой, Л. И. Ниворожкиной, И. И. Корчагиной, Т. И. Богомоловой и многих других известных в России и за рубежом представителей отечественной экономической мысли. 1 Лоусон Т. Современная "экономическая теория" в свете реализма (предисловие О. Ананьина) // Вопросы экономики. 2006. N 2; Ходжсон Дж. О проблеме формализма в экономической теории // Вопросы экономики. 2006. N 3; Ходжсон Дж. Критический реализм и экономическая наука // Вопросы экономики. 2006. N 7. См. также: Клейнер Г. Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37, N 3. 2 См.: Lawson Т. Reorienting Economics. L.; NY.: Routledge, 2003; Лоусои Т. Указ. соч. 3 Бриджман П. В. О научном методе // Размышления физика. М., 1955. 4 Клейнер Г. Б. Указ. соч. 5 См., например: Клейнер Г. Б., Смоляк С. А. Эконометрическис зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука, 2000. 6 Овчарова Л. Н. Бедность: от измерения к политике // Уровень жизни населения регионов России. 2004. N 12. 7 Бурдяк А. Я., Попова Д. О. Причины бедности семей с детьми // Социальная политика: экспертиза, рекомендации, обзоры. 2007. N 6. С. 31-36. 8 Подузов А. А., Кукушкин Д. К. Бедность в России: масштабы и структурные особенности // Проблемы прогнозирования. 1999. N 1. С. 143 - 155. 9 Богомолова Т. Ю., Топилина В. С. Бедность в современной России: измерение и анализ // Экономическая паука современной России. 2005. N 1. С. 93 - 106. 10 Аукуционек С., Чуркина Г. Экономические журналы IB период рыночных реформ // Вопросы экономики. 2002. N 2.
|