Системные экономические кризисы как фундаментальный фактор долгосрочного хозяйственного развития (1142158), страница 54
Текст из файла (страница 54)
Без них невозможно сколько-нибудьрезультативно дать количественную характеристику исчисляемых экономическихзависимостей и соотношений. Однако когда возникает качественный аспект,прогностические конструкции, созданные для выполнения сложных, но изначальнозаданныхвопределенномнаправлениирасчетов,начинаютпроявлятьнесостоятельность, объясняемую статичностью математического инструментария,перенесенного в экономику из точных наук [295, с. 7]. Эти модели начинаютиспытывать недостаток экспертных оценок, дефицит интуитивного познанияпроблематики, свойственного исключительно человеку.Несмотря на вышеизложенные обстоятельства, многосекторный анализи прогноз хозяйственного развития к настоящему времени превратился изисключительно теоретических упражнений в активно используемый инструментарийгосударственного управления экономическими процессами [32, с.
17, 19] и от степениэффективности его практического применения напрямую зависит решение задачдостижения сбалансированности параметров будущего экономического роста. Целыеакадемические учреждения и теоретические школы ориентированы на созданиеизощренных эконометрических построений. Так, один из передовых научных центров- Стэнфордский университет, расположенный около Сан-Франциско (США),«представляет собой целую школу эконометрического моделирования для самыхразнообразных сфер применения» [364, с. 143], включая даже политологию [80, с.
77].249В связи с этим следует выделить проблему ответственности прогнозирующего органане только за качество прогноза, но и за психологическое воздействие, которое такойпрогноз может оказать на рынок. В данном контексте уместно вспомнить автора идеисоздания первых прогностических систем (экономических барометров) А. де Фовиля(Франция), отмечавшего еще в 1888 г., что «между деловыми барометрамии метеорологическими есть существенное различие: сообщения метеорологическихбарометров не оказывают никакого влияния на то, какой будет погода, тогда какпрогнозы деловых барометров могут оказать значительное влияние на деловыетенденции» [504]. Указанную метафору вспоминал на встрече Комитета экспертов поэкономическим барометрам в декабре 1926 г. авторитетный исследовательэкономической конъюнктуры К. Джини (Италия).
Он допускал использованиепрогноза в монетарной политике и кредитном контроле как инструмента смягченияэкономических колебаний, однако был убежден, что более широкое обращениеэкономической информации будет иметь проциклический, а в худшем случае,дестабилизирующий эффект [524, с. 14-15]. Данное наблюдение гармонируетс позицией его австрийского коллеги О.
Моргенштерна, который, рассматривая опытсоздания ранних прогнозных моделей (в первую очередь, Гарвардского барометра),считал, что указанный «эксперимент» был весьма полезен для развития экономическойтеории, позволяя эмпирически верифицировать причинные связи, установленныеинтуитивно. Однако, когда его результаты были растиражированы и нашлипрактическое применение в части предпринимательского выбора, экспериментприобрел дестабилизирующий эффект. Фактически, широко распространенноедоверие к результатам экономических прогнозов способствовало изменению«ориентиров»предпринимателей,подвергаяопасности«рациональность»экономических процессов [589]. Указанная проблема актуальна и по настоящее время столетняя история использования все более совершенных и сложных прогностическихсистем не содержит ее успешного решения.5.3.2 Экономико-математические методы прогнозированияхозяйственной динамики: возможности и пределы примененияПри составлении экономических прогнозов может применяться весь наборимеющихся инструментов и методов, среди которых особый интерес представляют:экстраполяционный метод; интегральное макропрогнозирование; метод написания250сценариев; методы экспертных оценок; методы математического моделирования(см.
[6, с. 9-18]), а также представленный в настоящей работе метод количественнокачественной декомпозиции.Наиболеераспространеннымспособомпрогнозированияэкономическойдинамики в настоящее время является метод математического моделирования,который реализуется в рамках эконометрики - отдельного направления в анализеи прогнозе экономического развития, синтезирующего «достижения теоретическогоанализа экономики с возможностями математической статистики» [364, с.
140].До последней четверти XX века базовой функцией эконометрики считаласьматематическая верификация различных моделей, подготовленных в рамках развития«традиционной» экономической теории. Главной ее задачей являлось «наполнитьэмпирическим содержанием априорные экономические рассуждения» (Л. Клейн).Эконометрики того периода считали, что их метод «дополняет теорию, используяреальные данные для проверки и уточнения постулируемых отношений» (Э.
Маленво,цит. по: [131, с. 11]), а использование обработанной статистической информации«способно защитить экономическую теорию от догматизма« [364, с. 140]. Однакос 1970-х годов эконометрический инструментарий начал применяться также приопределении причинности экономических теорий. При этом формальные методыстали применяться и монетаристами (до этого большинство моделей быликейнсианскими) [270, с. 14].Эконометрические исследования объединяет общий недостаток – в нихнедооценены или отсутствуют вовсе качественные экспертные заключения. Бесспорно,что математика обладает мощным инструментарием для описания экономическихпроцессов, тем не менее, указанный инструментарий не рассчитан на учет всейсовокупностислучайныхвозмущений,зачастуюимеющихнеэкономическоепроисхождение. «На самом деле, как можно математически точно отразить фактордоверия? Как определить точку излома хозяйственной конъюнктуры, возникающуювследствие смены оптимистических ожиданий участников рынка паникой?»[80, с.
77]. Понимание указанного факта особенно значимо для экономики, где, какзамечал еще А. Смит, чрезвычайные и непредвиденные обстоятельства играютсерьезную роль (цит. по: [419, с. 85-86]).П. Самуэльсон обосновывает кризис экономической науки противоречиеммежду сложностью мира хозяйственных явлений и «простотой» экономическихтеорий, описывающих этот мир [244, с. 34]. Указанное наблюдение вполне применимо251к попыткам квантификации экономической науки.
Понятие «простота» в указанномконтексте, конечно, относится не к используемому математическому аппарату,а к самому методу, когда сложные, многогранные социальные и экономическиепроцессы загоняются в жесткие рамки математических формул в расчете на получениепростого, однозначного результата.Весьмазначимойдляопределенияместаэконометрикивсистемеэкономических знаний стала критика Дж. М. Кейнсом математического методаисследований в экономике, последовавшая за выходом книги Я. Тинбергена «Методи его приложения к инвестиционной активности» (1939 г.) [634].
Указанная критика восновном определена отличием подхода Дж. М. Кейнса от позиции экономическогомейнстрима к экономической науке, главным пунктом которой остается вопрос,можно ли экономику причислять к точным наукам. Мнение Я. Тинбергена являетсясозвучным современному мейнстриму в том, что экономический анализ должен бытьформализованным и нацеленным на решение четко заданных количественных задач.В данной логике экономика является точной дисциплиной, а объект исследованияподобен объектам естественнонаучных и технических отраслей.
«Кейнс отрицал это,утверждая, что экономическая среда непредсказуема и лабильна, а множествоэкономических переменных взаимосвязано многообразием непростых нелинейныхзависимостей,порождающихнепостоянствокоэффициентовкорреляциии обреченность попыток решения прогностических задач». По указанной причинеэкономическая практика не должна всецело полагаться на внешнюю безупречностьколичественных измерений, а должна опираться на реальные предпосылкии применять методы, способствующие пониманию и обоснованию указанной среды[366, с. 25, 35].
Кроме того, использование экономико-математических инструментовсоздает иллюзию безупречного доказательства там, где зачастую имеется только выводиз достаточно поверхностных наблюдений [106, с. 240].Несмотря на огромный потенциал, эконометрика не нашла у многихпризнанных экономистов безусловной поддержки. Так, В. В. Леонтьев рассматривалэконометрические методы в качестве «попытки компенсировать недостатокимеющихся данных путем широкого использования все более и более изощренныхстатистических приемов». Д.
Уорсвик находил в эконометрике «отсутствие связис конкретными фактами», утверждая, что математики в экономической науке«занимаются не столько изобретением средств систематизации и измеренияимеющихся фактов, сколько созданием неисчислимого множества претендующих на252это способов» [386, с. 176]. Аналогичным образом отзывался об эконометрикеДж. Хикс, писавший: «не следует преувеличивать значение эконометрических методовв экономической теории», а Ф.
Браун вообще считал, что «построение регрессийвременных рядов годится только для обмана» [482; 536; 570; 645] (цит. по:[386, с. 186]).Весьма критично относились к эконометрике экономисты австрийской школы.Например,Л. Мизесотмечал:«Множествоисследователейпоглощеныквантификацией экономики, считая, что экономическая наука должна подражатьхимии, развивавшейся от качественного к количественному состоянию. Их девиз:наука - это измерение. Однако они не способны осознать, что в деятельности обществастатистика - это всегда история, и что гипотетические функции и корреляции неописывают ничего, кроме того, что случилось в какой-то временной период в некоейгеографической области как результат деятельности человека» [587, с.
62].Его соотечественник Й. Шумпетер утверждал, что экономика является самойколичественной из наук, так как сама жизнь задает числовой формат экономическихзначений в отличине от других дисциплин, которые требуют изобретения процедуризмерения [386, с. 175]. Поэтому он считал весьма важным использованиематематических методов в экономике, при этом, однако, полагая, что математическийинструментарий не сможет никогда заместить интуитивного проникновения, котороепорождает способность к созидательному абстрагированию, где Д. Рикардо,Л. Вальрас и К.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
