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.
535
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
536
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
537
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.
538
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
539
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.