Geum.ru

Н. Д. Кондратьев, Проблема предвидения

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6

Однако на самом деле мы далеки от этого идеала.

Уже из предыдущего изложения ясно, что необходимой предпосылкой предвидения является не только существование причинной связи явлений и закономерности их хода, но и существование третьей предпосылки, а именно знания этих связей и закономерностей, а также, разумеется, знания констелляции событий в какой-то исходный момент. Мы убедились, что при условии идеальной реализации точного знания всех причинных связей ограничивающие пределы прогноза исчезают. Но сделав такое допущение, мы сейчас же отметили его нереальность ввиду ограниченности нашего знания причинных связей. Тогда мы увидели, что возможности предвидения почти исчезают. Введение второй предпосылки, а именно закономерности хода событий, вновь существенно изменило положение дела, открыв новые горизонты для предвидения. Проанализировав природу закономерности и допустив, что нам идеально известны эти закономерности, мы убедились, что хотя возможности предвидения и не становятся безграничными, но все же с практической точки зрения они становятся почти безграничными. Однако допущение знания всех закономерностей исторически столь же нереально, как и допущение знания действия всех причин.

Отсюда совершенно ясно, что для получения более близких к действительности выводов о границах предвидения, в частности социально-экономического предвидения, мы должны теперь пристальнее всмотреться в характер третьей предпосылки прогноза, т.е. нашего знания причинных связей и закономерностей.

Поскольку первая и вторая предпосылки имеют объективный характер, постольку, если так можно выразиться, они всегда даны, Наоборот, интересующая нас третья предпосылка имеет переменный характер. В каждую историческую эпоху она дана лишь в той или другой, но ограниченной мере в соответствии с уровнем развития самой науки. Третья предпосылка всегда находится как бы в минимуме, и потому степень возможности прогноза в каждое данное время выступает прежде всего в качестве функции от уровня развития нашего знания. Что знание прогрессирует и совершенствуется, это является неоспоримым фактом. Но столь же неоспоримым является и тот факт, что знание никогда не представляет из себя предельно завершенного идеального целого в различных отношениях.

Во-первых, хотя в каждый данный момент имеется определенная констелляция событий, но мы никогда не знаем ее полностью. Во-вторых, как указывалось уже выше, хотя явления мира причинно и обусловлены, тем не менее мы никогда не знаем всех причинных связей. В-третьих, хотя явления мира и представляются закономерными, тем не менее мы никогда не располагаем знанием всех этих закономерностей, в особенности закономерностей динамического порядка. Во всех трех отношениях в силу сложности самой социальной действительности мы обладаем наименьшим запасом знаний именно в социально-экономических науках.

Наше знание ограничено, таким образом, прежде всего количественно, по объему. Но этого мало. Оно ограничено и качественно. Некоторые зависимости явлений, установленные наукой, можно считать строгими причинными зависимостями. Однако многие устанавливаемые наукой связи лишены этой строгости. Их можно было бы поэтому назвать эмпирическими.

То же самое имеет место и в отношении законов. Вскрывая закономерность хода событий, наука формулирует законы. Но необходимо различать два типа научных законов: законы каузальные и законы эмпирические. Всякий закон указывает на единообразие или в связи, или в последовательности явлений. Всякий закон стремится формулировать действие каких-то общих причин. Однако в одних случаях эти общие причины могут быть действительно вскрыты, хотя сама формула закона может и не содержать непосредственно указаний на эти причины1. В других случаях закон не только не указывает на причины, обусловливающие формулируемую им закономерность, но он причинно и не истолкован. Это будут законы эмпирические2.

Между строгой и эмпирической причинной зависимостью, между каузальным и эмпирическим законом существует глубокое различие. В то время как строгая причинная зависимость указывает на зависимость необходимую, эмпирическая зависимость лишена этой черты. В то время как каузальный закон для данных общих условий обладает общезначимостью, эмпирический закон лишен этой общезначимости.

Наряду с. этим необходимо иметь в виду, что как каузальные, так и эмпирические законы в одних случаях получают точное количественное выражение, в других они лишены этой формы и получают характер приблизительных, суммарных формул. Именно таковы, как общее правило, законы в социально-экономических науках, где мы до сих пор не можем найти путей для точного измерения событий.

Совершенно очевидно, что степень количественного и качественного ограничения нашего знания имеет определяющее значение в отношении пределов возможности прогноза. Чем больше круг нашего знания о причинных связях и закономерности явлений, чем более строгий характер носят устанавливаемые нами связи этих явлений, чем большее число установленных закономерностей поддается причинному объяснению и количественному выражению, тем шире наши возможности предвидения, тем точнее это предвидение. И наоборот.

Принципиально в любой области знания могут быть сформулированы строгие причинные связи и точные каузальные законы. Однако фактически и количественно в этом отношении между различными науками существует глубокое различие, которое кладет довольно резкую грань и между возможностями прогноза в различных областях знания. Это различие и эта грань обусловливаются различием природы изучаемого отдельными науками объекта и вытекающими отсюда особенностями употребляемых ими методов. Краткий анализ этих методов покажет, почему социально-экономические науки находятся здесь в относительно наименее благоприятном положении.

Как известно, основной метод нашего познания окружающего мира - это метод индуктивного исследования1. Однако точные причинные связи и законы мы можем вскрыть при помощи этого метода лишь в том случае, если соблюдены необходимые предпосылки строгости установки самой индукции.

Благодаря отмеченной выше устойчивости среды, а также возможности изоляции и эксперимента в наиболее полном виде эти предпосылки даны в области физико-химических наук2.

Однако даже и здесь мы не можем обеспечить идеальных предпосылок индукции1.

Отсюда можно утверждать, что вообще этих предпосылок в идеальном виде нет ни в одной отрасли знания. Поэтому во всех отраслях наше фактическое знание, полученное при помощи индукции, в сущности лишено абсолютной точности и имеет в свою очередь лишь вероятный характер. Но если в области математического естествознания наши индуктивные выводы достаточно приближаются к точным и практически могут приниматься за точные, то в других областях знания, в частности в социально-экономических науках, этого нет. Мы не можем сказать, что здесь совершенно нет условий для индукции2. Однако пределы возможности ее здесь весьма ограниченны. Вот почему социально-экономические науки широко пользуются иными методами познания.

Одним из таких методов является дедуктивный метод. Этим методом, конечно, пользуются и другие науки, в том числе и естествознание. Однако здесь он имеет явно вспомогательное значение.

Дедуктивный метод при отсутствии логических ошибок приводит к строгим выводам. В этом его сила. Однако он обладает такими чертами, которые делают его как таковой далеко не достаточным. Во-первых, верность дедуктивных выводов предполагает правильность исходных посылок. Но именно эти посылки уже не могут быть получены путем дедукции: они должны быть получены путем изучения реальной действительности3. Это делает дедуктивный метод как метод познания действительности зависимым. Во-вторых, дедуктивный метод не может дать ничего нового по сравнению с тем, что аналитически заложено в исходные предпосылки, на которые он опирается. Это ограничивает познавательную роль дедуктивного метода в смысле получения при его помощи новых зависимостей и законов. В-третьих, так как посылки, от которых отправляется дедукция, всегда носят общий характер и охватывают действительность лишь в некоторых самых общих разрезах, то и выводы, полученные при ее помощи, неизбежно имеют общий характер и не в состоянии охватить действительность достаточно полно. Это ограничивает значение дедуктивного метода как основы для уяснения действительности и предвидения событий, особенно в социальных науках, где эти выводы лишены количественной формы.

Предыдущие замечания не уменьшают значения дедуктивного метода. Но совершенно ясно, что этот метод не дает возможности достаточно полно охватить действительность и делать точные и детальные предсказания.

Весьма ограниченные возможности применения индуктивного метода в строгом смысле и недостаточность дедуктивного метода заставляют социально-экономические науки широко пользоваться приемами, которые по своей общей природе имеют индуктивный характер, но в то же время имеют и Совершенно своеобразные черты, которые отличают их от классической индукции.

Сюда относится, например, историко-сравнительный метод. По своей логической сущности историко-сравнительный метод имеет связь с методом индуктивного умозаключения по принципу сходства, различия или сопутствующих изменений. Однако об установке индукции в точном смысле слова здесь говорить нельзя. И хотя этот метод оказал, несомненно, очень большие услуги развитию социально-экономических наук1, но очевидно, что сам по себе он может привести к установлению лишь эмпирических связей и эмпирических законов, не допускающих количественного выражения, не могущих служить основанием для точного предвидения2.

Другой метод, который по своей общей природе является своеобразно индуктивным и к которому особенно социально-экономические науки прибегают все чаще и чаще, - это метод статистический. Статистический метод исходит из положения, что единичные события относительно случайны. Опираясь, далее, на положение, что при большом числе равновозможных единичных событий частные причины нейтрализуются, выступает действие общих причин и обнаруживается закономерность в ходе событий, он берет в качестве предмета анализа совокупности. Так как при большом числе единичных событий эмпирические частоты выхода событий весьма близко совпадают с их теоретической вероятностью, доступной определению на основе теории вероятностей, то в наиболее совершенной форме статистический метод выступает как метод статистико-математический1.

Нетрудно видеть, что в своих исходных основаниях статистический метод как бы воспроизводит действительную онтологическую модель строения мира и закономерности событий, как она была охарактеризована выше. В этом нужно видеть основную причину все растущего успеха статистического метода и его применения в самых различных отраслях знания: в астрономии, физике, химии, биологии, но больше всего в социально-экономических науках2.

Однако, схватывая в своих исходных принципиальных положениях наиболее адекватную онтологическую модель хода событий, статистический метод все же не гарантирует, что при своем применении он всегда воспроизводит действительный ход этих событий и вскрывает совершенно точно их связи и закономерности. Статистический метод есть все же только метод нашего познания, встречающий при своем применении ряд трудностей, которые лишают его возможности выявить строго и точно связи и закономерности действительности. Эти трудности лежат не только в сложности действительности, но и в качестве материала, в невозможности иметь то количество единичных наблюдений, которое необходимо, и, наконец, в наших субъективных ошибках.

Отсюда хотя статистический метод и позволяет нам вскрывать статические и динамические связи и закономерности между различными событиями данной совокупности, хотя математическая статистика и выражает эти связи даже количественно при помощи коэффициентов корреляции, дисперсии и т.д., однако на основе только статистического метода мы никогда не можем сказать, что вскрытые нами связи являются действительно причинными связями, что найденные нами закономерности являются действительно строгими каузальными законами явлений3.

Находимые при помощи статистического метода связи и правильности и их математическое выражение сплошь и рядом могут оказаться мнимыми, ложными. Статистический метод даже и в математической форме лишь более или менее совершенно систематизирует тот эмпирический материал, который мы имеем, помогая вскрыть эмпирические связи и закономерности. Но всегда необходимы иные дополнительные приемы, чтобы определить, что перед нами действительные причинные связи и закономерности. Так как другие приемы, такие, как индукция и дедукция, проще и доступнее в областях естествознания, так как здесь устойчивее и проще сами закономерности, так как, наконец, самые данные для статистической обработки здесь могут быть более полны, то и статистический метод в этих областях приводит нас к более точным и строгим выводам, чем в обществоведении.

Анализ третьей предпосылки предвидения приводит нас к следующему выводу. Как в силу количественной ограниченности, так и в силу качественного несовершенства нашего знания мы всюду лишены возможности абсолютно точного прогноза; однако в различных областях действительности фактические возможности предвидения весьма различны. В этом отношении можно наметить два крайних полюса возможностей. Область наибольших возможностей прогноза - это область тех отраслей естествознания, где мы, как в физике, химии, астрономии, располагаем достаточно большим числом установленных и выраженных в количественной форме причинных связей и закономерностей. Согласно предыдущему изложению и здесь мы не располагаем возможностями абсолютно точного предвидения событий во всей их полноте. Однако на основе большого числа количественно выраженных связей и законов здесь имеется возможность достаточно точного предвидения не только общих тенденций в ходе событий, но времени, места и интенсивности их проявления с определением вероятной ошибки прогноза. С практической точки зрения эти возможности прогноза представляются высокосовершениыми. Именно они дают нам основания сообразовать здесь свои действия с ходом космических событий, таких, как приливы, затмения, процессы химических реакций и т.д., именно они дают нам основания для точных расчетов при различных технических сооружениях и действиях.

Другой крайний полюс возможностей предвидения лежит и тех областях, в которых мы опираемся на такие пауки, как метеорология1, социально-экономические дисциплины, психологические науки и т.п., где не только весьма ограниченно число установленных причинных связей и закономерностей, но где они в большинстве случаев имеют приблизительный эмпирический характер и пока не поддаются точному количественному выражению. Поэтому здесь мы не только не в состоянии точно предвидеть грядущие события во всей их полноте, но или вовсе не в состоянии фиксировать время, место, а также интенсивность проявления событий и должны удовлетворяться предсказанием общих тенденций их хода, или можем фиксировать время, место и интенсивность событий лишь весьма приблизительно, часто не имея возможности определить степень вероятной ошибки прогноза.

Между этими полярными областями располагаются в известной градации все другие области действительности, где нам приходится прибегать к прогнозу.

Однако предыдущий анализ третьей предпосылки предвидения вскрыл перед нами пределы его возможности лишь в самой общей форме.

Опираясь на полученные выводы, продолжим теперь этот анализ и посмотрим, как преломляется ограничительное влияние третьей предпосылки прогноза при различных специальных условиях. При этом мы остановимся не на всех возможных условиях, а лишь на тех, которые имеют наибольшее значение в практике предвидения, особенно в социально-экономической жизни.

Степень недостаточности нашего знания, или роль третьей предпосылки прогноза, выступает с большей или меньшей силой, во-первых, в зависимости от характера тех задач, которые мы ставим предвидению, или, иначе, от степени тех претензий, которые мы предъявляем к прогнозу, во-вторых, в зависимости от особенностей природы событий той области действительности, в сфере которой мы применяем прогноз.

Если сосредоточить внимание на первом случае, то можно формулировать следующее положение: чем более сложную задачу ставим мы предвидению, тем менее точным и достоверным оно может быть. При этом основное значение для усложнения или, наоборот, для упрощения задачи прогноза имеют два условия: насколько конкретным, исчерпывающим хотим мы сделать свой прогноз и насколько отдаленным во времени является то событие или события, которые мы предсказываем.

Что касается первого условия, то, как правило, чем в более конкретном и индивидуализированном виде хотим мы предсказывать событие или события, тем. менее возможным и точным, хотя одновременно и тем более богатым по содержанию, становится наги прогноз.

Примерная схема убывания точности прогноза при этом такова. Допустим, что мы предсказываем наступление промышленно-торгового кризиса в условиях капиталистической системы хозяйства, но не указываем точно ни времени, ни места его наступления, ни тех конкретных его особенностей, которыми он будет сопровождаться. На основании имеющегося знания законов и особенностей капиталистической системы организации хозяйства мы можем считать это предсказание достаточно точным и почти достоверным. Правда, оно сохраняет условный характер, но лишь в одном отношении, а именно в том, что оно опирается на следующую предпосылку: система капиталистической организации хозяйства продолжает сохраняться без радикальных изменений в течение времени, достаточного для проявления капиталистического цикла. Однако нетрудно видеть, что, обладая почти достоверностью, это предвидение чрезвычайно обще по содержанию и потому малоплодотворно. Оно не говорит нам ничего, кроме того, что капиталистическая система хозяйства не может существовать без кризисов. Допустим теперь, что мы предсказываем наступление кризиса в определенном месте, не указывая, однако, определенно его времени и тех конкретных особенностей, которые он будет иметь. Степень точности нашего предсказания при этих условиях, несомненно, понизится. Вероятность, что наш прогноз окажется точным, упадет, Но очевидно, что если бы он оказался верным, то он оказался бы и более содержательным и практически более актуальным. Допустим далее, что мы предсказываем наступление промышленно-торгового кризиса и указываем не только место, но и время его наступления. Степень точности нашего предсказания понизится еще более. Но если бы это предсказание было верным, то оно оказалось бы еще более содержательным и еще более актуальным практически. Допустим, наконец, что мы предсказываем наступление кризиса и указываем не только время и место его наступления, но также и те важнейшие конкретные черты его развития, которыми он будет сопровождаться. При этих условиях степень точности нашего прогноза и степень вероятности его осуществления достигают наименьшего предела. Наоборот, если бы этот прогноз оказался верным, то он оказался бы и наиболее содержательным. Таким образом, зависимость точности нашего прогноза от характера задания ему совершенно бесспорна. На основании предыдущего анализа нетрудно установить и причину существования этой зависимости. Эта зависимость объясняется, с одной стороны, общей природой закономерностей, с другой - и главным образом, природой третьей предпосылки прогноза, т.е. природой нашего знания. Для того чтобы в точности и безошибочно предсказывать события в их конкретной полноте, нужно было бы обладать всеведением разума Лапласа. Но этого нет в действительности. Ясно, что чем конкретнее и сложнее предсказываемое нами событие, тем большая часть необходимых для прогноза причинных зависимостей и законов остается для нас неизвестной, тем менее точным и достоверным становится это предсказание. Символически эта мысль может быть выражена так: если событие, которое мы беремся предсказывать, характеризуется признаками а, b, с, d, е и т.д., если наличная сумма знания позволяет нам судить лишь об элементах а, b, с этого события, то ясно, что между подлежащим, т.е. предсказываемым событием, и сказуемым, т.е. совокупностью суждений, которые мы можем установить о будущем этого события на основе нашего знания, образуется несоответствие. Первое оказывается более богатым по содержанию, чем второе. Отсюда, решаясь на предсказание события более сложного, чем то позволяет сделать сумма нашего знания, наша мысль делает некоторый неправомерный скачок, результатом чего и является понижение степени точности и достоверности нашего предсказания.

Что касается теперь второго условия, или роли отдаленности времени, на которое мы строим прогноз, то она огромна. Чем отдаленнее от нас во времени предсказываемое событие, тем, как правило, менее возможным и достоверным становится предвидение. Очевидно, предсказания на отдаленное время были бы достаточно достоверны лишь в том случае, если бы при прочих равных условиях мы обладали достаточным знанием подлинных каузальных динамических законов и если бы мы могли количественно выражать их. Между тем именно достаточным знанием этих законов мы не располагаем. Кроме того, очень многие динамические законы имеют характер эмпирических, не поддающихся количественному выражению законов. Но если это так, то отсюда следует, что чем на более длительное время строим мы прогноз, тем менее данных за то, что мы учли все необходимые динамические закономерности, от которых зависит наступление или ненаступление интересующих нас событий, тем менее уверенности, что известные нам эмпирические закономерности, которые по крайней мере частично положены нами в основу прогноза, с течением времени будут по-прежнему удовлетворительно выражать действительность. Так как в общественно-экономических науках знание каузальных динамических1 и др. законов особенно ограничено, так как здесь роль эмпирических закономерностей в составе нашего знания особенно велика, то именно здесь прогноз на длительные сроки представляется наиболее трудным, именно здесь, решаясь на него, мы сплошь и рядом допускаем упомянутый выше незакономерный прыжок мысли.

Но если при несовершенстве нашего знания степень точности нашего предвидения меняется в зависимости от сложности поставленной предвидению задачи и отдаленности предсказываемого события во времени, то она может меняться, как отмечалось уже выше, также и в зависимости от объективных особенностей той области действительности, в сфере которой мы строим прогноз.