СТАТИСТИКИ ГЕНЕЗИС

ее происхождение и развитие следует рассматривать во взаимосвязи с общим руслом развития практического разума (как основы теории познания), т.к. статистическая наука, являясь позитивной наукой, в тоже время создает общую информационную основу всех позитивных наук, в т.ч. и науки экономической. Предыстория статистической науки – развитие системных представлений людей об источниках нового знания о природе и обществе. С древнейших времен люди сталкивались с многочисленными практическими проблемами, из которых часто вырастали теоретические проблемы, поскольку, пытаясь решить некоторые из своих практических проблем, люди строили те или иные теории. В науке эти теории всегда являются высоко конкурентными: их критически обсуждают, проверяют, выявляют скрытые ошибки и элиминируют худшие из теорий, так что только лучшие, наиболее адекватные из них выживают в этой борьбе. Именно т.о. и развивается наука в целом. Эволюцию теорий можно схематично изобразить: P1 → ТТ → ЕЕ → Р2 Исходная проблема P1 порождает попытки решить ее с помощью пробных теорий (tentative theories) ТТ. Затем пробные теории подвергаются критическому процессу устранения ошибок (error elimination) ЕЕ. Выявленные ошибки порождают новую проблему (или новые проблемы) Р2. Расстояние между исходной и новой проблемой часто очень велико. Именно оно указывает на достигнутый прогресс в развитии позитивной науки, который требует не только проверки и развития существующих теорий и гипотез, но и построения новых. Такой взгляд на прогресс научного знания очень напоминает взгляд Дарвина на естественный отбор путем устранения неприспособленных – на ошибки в ходе эволюции жизни, на ошибки при попытках адаптации, которая представляет собой последовательность проб и ошибок. Так же действует и наука – путем проб (создания пробных теорий ТТ) и устранения ошибок (ЕЕ).
Человек осознает необходимость устранения ошибок: он критикует свои теории, подвергая их суровой проверке (напр., Эйнштейн писал, что он рождает и отвергает теории каждые несколько минут). Осознанный подход к процессу устранения ошибок с необходимостью требует оправдания (джастификации) теорий наблюдениями. Такой эпистемологический подход можно назвать обсервационизмом, который исходит из того, что источником нашего знания являются наши чувства (или органы чувств), обеспечивающие восприятие т.н. «чувственных данных». С точки зрения обсервационизма наше знание есть результат (или сводка) обработки человеческим разумом чувственных данных, т.е. воспринятой эмпирической информации. Следовательно, свидетельством успешной джастификации теории или гипотезы, в контексте обсервационизма, могут считаться только повторяющиеся неудачные попытки опровергнуть ее эмпирически. Т.о., развитие обсервационизма: от теории неизменяемости сути вещей до материалистического эмпиризма, затем – до логического атомизма и теории дескрипций, развитых в идеях логического позитивизма – совокупность латентных процессов зарождения статистики (как позитивной науки и как искусства) в общем русле развития человеческого знания. Дальнейшее развитие концепции первичности результатов наблюдения, т.е. эмпирических данных о реально существующих объектах, привело к возникновению дескриптивной статистики, а также стохастики как метода статистического вывода, основанного на использовании закона больших чисел. Однако в рамках теории познания исследовалась не только проблема происхождения знания, но и, прежде всего, проблема логического обоснования системы знания, исследовалось взаимоотношение чувственности и разума, эмпирического и рационального. Эмпиризм пришел к уподоблению эмпирических данных (как элементарных единиц знания) своеобразным «атомам», взаимодействие которых порождает все остальные познавательные образования. В то время как в работах рационалистов 17–18 вв. анализировались проблемы взаимоотношений познающего индивида и внешнего мира.
Вследствие осуществленного Р. Декартом позиционирования мышления в качестве самостоятельной субстанции, «рациональной вещи», последователями рационализма были сформулированы и рассмотрены производные от них проблемы внешнего и внутреннего опыта, первичных и вторичных качеств. Дальнейшее развитие концепции «врожденных идей» привело к построению моделей как репрезентаций теории или реальности, и к организации научных экспериментов. Экономисты обычно не различают «теорию» и «модель», но часто бывает полезно рассматривать модели не только как репрезентации мира, но и как репрезентации теорий, служащие их упрощением или расширением. Модели в этом смысле служат посредниками между теориями и миром, т.е. эмпирическими данными. Репрезентация характеризуется двумя фундаментальными семантическими свойствами: представлением (т.е. собственно репрезентативным аспектом) и сходством. Кроме того, модели имеют познавательное значение, т.к. заменяют для исследователя представляемые ими системы. Поэтому появляется возможность, не изучая эти реальные системы непосредственно, сосредоточиться на свойствах и динамике, которые демонстрируют их репрезентации. Эпистемологический смысл этой деятельности состоит в том, что свойства моделей исследуются непосредственно, чтобы косвенным образом получить информацию о реальных системах в тех случаях, когда, по тем или иным причинам, адекватность непосредственного наблюдения за реально существующим объектом недостижима. Напр., в биологии животные изучаются как репрезентации людей, а большие системы математических уравнений анализируются физиками в качестве репрезентаций «большого взрыва». Первым блестящим примером репрезентации макроэкономической системы являются «Экономические таблицы» Ф.Кенэ, которые можно рассматривать как прообраз совр. системы национальных счетов (СНС).
Причины, обусловившие использование моделей-репрезентаций, могут быть этическими (напр., в медицинских исследованиях предпочтительно использовать животных, а не людей), экономическими (непосредственное исследование объекта может быть слишком дорогим) и эпистемологическими (исследуемые объекты недоступны, поскольку они слишком малы, слишком велики, слишком отдаленны в пространстве или времени или слишком сложны). В частности, использование СНС в качестве макростатистической модели национальной экономики обусловлено комбинацией всех трех указанных причин. В рамках модельных систем можно получить результаты, которые, могут прояснить некоторые факты, происходящие в реальном мире, на основе признанных в обществе представлений нормативной науки. Т.о., рационалистский подход к процессу познания мира привел к реализации метода обоснованных оценок, который является второй составляющей статистической науки и искусства статистики. Метод обоснованных оценок позволяет в настоящее время строить статистические модели, привлекая для этого любые методы визуализации данных. Напр., они могут быть представлены диаграммами, графиками, табл., системами балансовых уравнений и пр.
Прагматический аспект моделирования связан с функциями моделей, т.к. в качестве репрезентаций их можно рассматривать как четырехзвенное отношение: модель М – объект, используемый агентом А для репрезентации системы S с целью Р. Включение в анализ прикладных функций модели предполагает выявление прагматических ограничений, определяющих, в каком смысле и до какой степени статистическая модель должна походить на реальный объект.
Т.о., рационализм и эмпиризм являются фундаментальными эпистемологическими источниками статистической науки и искусства статистики, обусловившими ее роль в системе научного знания вообще и в экономической методологии, в частности. Именно противоречия между рационалистами и эмпириками лежат в основе не прекращающихся и сегодня столкновений между концепциями математической и социально-экономической статистики. Однако противоречие между рационализмом и эмпиризмом, в т.ч. выражаемое особенностями С.г. и искусства статистики является лишь кажущимся. Оно было опровергнуто еще нем. классической философией, которая, объясняя происхождение и функционирование внутреннего опыта как феномена психической жизни, непосредственно переживаемого познающим субъектом, исследовала историческое развитие форм практической и познавательной деятельности. Г. Гегель задачу такого исследования решил наиболее полно, утвердив диалектическую взаимозависимость субъекта и объекта, показав несостоятельность их метафизического противопоставления. Тем самым он подготовил обоснование единства теоретического, эмпирического и прикладного знания, которое должно стать основополагающим и в совр. трактовке предмета и метода статистики – как позитивной науки и как искусства (в контексте определений Кейнса). Исчерпывающая оценка состояния и развития процесса, сбор фактов, касающихся обоснованности тех или иных теорий и гипотез, оценка относительной степени доверия, которого заслуживает каждая их часть, очевидно, являются комплексной задачей статистики, решение которой в равной степени требует применения и стохастики, и обоснованных оценок. Только в этом случае, возможно эффективно обеспечить и удовлетворить потребность страны информационную, тем самым – реализацию роли статистики в науке и обществе. Вообще, необходимость удовлетворения информационных потребностей государства и общества являлась фактором позиционирования статистики в качестве самостоятельной сферы человеческого знания и практической деятельности в течение всего периода возникновения и развития статистики. Даже краткий экскурс в историю статистики показывает, что с момента возникновения государства (Древний Египет, Древнерусские княжества, Римская империя) статистическая деятельность становится частью гос. службы, и стремление государств мира к совершенствованию организации этой службы до сегодняшнего дня стимулирует развитие статистики. Косвенным образом значимость этого фактора, с точки зрения С.г., подтверждается даже общепринятым названием: Status (от лат. – государство).
Поэтому совр. государства, а также союзы государств и наднациональные органы придают первостепенное значение развитию статистики: в первую очередь, теории и методологии статистического наблюдения. Помимо описанного выше внешнего (по отношению к научному знанию) фактора, на С.г. оказало влияние развитие математического знания – внутренний фактор развития статистики. Открытия в области математических методов статистики, развитие теории вероятностей, разработка теории статистического вывода позволили расширить сферу эмпирики. Вместе с накоплением позитивного экономического знания, уже в эпоху позднего меркантилизма (17 в.) – все это привело к первым успехам статистической науки: построению эмпирических закономерностей развития денежного, а затем торгового баланса страны. Дальнейшее развитие статистических методов позволило представителям классической политической экономии статистически выявить и доказать важные прикладные эмпирические зависимости и закономерности. Однако лишь в 20 в. уровень развития математического инструментария статистики позволил в полном объеме реализовать в социально-экономической сфере возможности статистического вывода: У. Митчелл предложил эмпирико-статистическую исследовательскую программу для доказательства положений институционализма. Направления становления новых форм научного знания связаны с взаимопроникновением различных наук (т.н. синергетическим подходом), включая не только близкие по предмету исследования области знания – как, напр., экономика и социология, но и такие предметно различные сферы, как биология и экономика, экономика и физика.
Предпринимаются попытки создания эволюционной картины социальноэкономической реальности на основе, напр., популяционного подхода, теории хаоса и катастроф, эволюционной теории игр. В условиях бурной математизации науки роль статистики неизмеримо возрастает. При этом особенно опасной становится тенденция к применению статистики как чисто расчетной техники (на очень высоком уровне сложности, но без понимания предмета исследования на теоретическом уровне). Эта тенденция, в известной степени, отрывает статистику от реального мира, который является общей основой познания для всех позитивных наук, превращает ее в науку нормативную и одновременно дискредитирует искусство статистики построением различных «мертвых», не поддающихся разумному объяснению математико-статистических моделей или, наоборот, возможностью создания «рекламных» опусов, подтверждающих любую гипотезу, желательную для заказчика. Анализ повседневной практики статистического анализа (напр., в бизнесе или гос. управлении) показывает, что предпочтение чаще отдают традиционным «простым» методам дескриптивной статистики, позволяющим удовлетворить текущие информационные потребности, легко и наглядно интерпретируя полученные результаты. Т.о., к сожалению, приходится констатировать, что всеобщее поверхностное знакомство со статистикой (или с математическим инструментарием статистической обработки информации) порождает презрение к специальному знанию о статистической науке, о двуединой природе ее происхождения. Кажущаяся противоречивость эмпиризма и рационализма – фундаментальных источников статистической науки – обусловливает двойственность отношения к ней не только со стороны «потребителей» статистической методологии, но даже и со стороны многих ученых–статистиков отрицающих значимость метода обоснованных оценок на том основании, что все рассматриваемые проблемы могут быть решены исключительно прагматически. Однако, как писал один из величайших статистиков А.А. Чупров: «математиков, играющих в статистику, могут одолеть лишь статистики, вооруженные математикой». Следовательно, осознание единства стохастики и обоснованных оценок как двух равнозначных методов статистической науки является необходимым и достаточным условием разрешения противоречий между двумя концепциями развития статистики в будущем, а развитие и совершенствование теории и методологии наблюдения статистического – гарантией эффективного развития статистики и повышения ее престижа в науке и обществе. См. также Визуализации данных методы, Статистическая наука, Статистики этапы развития, Статистики место в научном знании.