Логические и нелогические методы

Рассмотрим сначала логические методы. Теоретический уровень получения нового знания — это мыслительный процесс. На ментальном уровне познания характер мыслительной деятельности человека таков, что вне зависимости от мировоззрения, теоретических посылок и фактических предпочтений познание, в том числе и научное, предполагает применение мыслительных процедур, методов, необходимых для осмысления фактов, формирования понятий и определений, осознания проблем, выдвижения гипотез и их проверки и т. п. Такими методами являются анализ, синтез, формализация, обобщение, аналогия, индукция, дедукция, абдукция, интерпретация. Именно они несут на себе основную нагрузку в процессе познания, и поэтому освоение логических методов составляет важнейшую часть любого профессионального, в том числе и экономического образования. Подробным описанием данных методов занимается логика, мы же ограничимся лишь кратким описанием их сути, что поможет нам определить границы их применения в экономических исследованиях.

Анализ (от греч. analysis — разложение, расчленение) — метод познания, представляющий расчленение исследуемого объекта на составные элементы с целью изучения его строения, признаков, свойств, внутренних связей, отношений. Анализ дает возможность исследователю проникать в сущность изучаемого явления путем расчленения его на составляющие элементы и выявлять главное, существенное.

В научном исследовании анализ как логическая операция (мысленный абстрактно-логический анализ) является необходимой его частью. Конечно, здесь не обойтись и без практического, эмпирического анализа. Однако для этого все равно необходимо теоретическое обоснование принципов и критерия, по которому происходит членение. Поэтому в науке используется большое число аналитических методов: математический анализ, морфологический, кластерный, системный, структурный, функциональный и т. д.

Следует заметить, что только бесконечное расчленение объекта не дает возможности сделать выводы о его сути. В каждой научной задаче существует предел, после которого дальнейшее расчленение не имеет смысла. Хотя, например, в начале XXI в. появилась так называемая молекулярная кулинария, рассматривающая пищевые продукты не как совокупность жиров, белков и т. д., а как совокупность молекул. Но и в этом случае для выяснения сути объекта, явления необходимо найти взаимосвязи между выявленными элементами и понять, почему они образуют единство объекта. На этом основании в любом научном исследовании анализ дополняется синтезом.

Синтез (от греч. synthesis — соединение, сочетание, составление) — это метод, представляющий мысленное соединение выявленных в результате анализа элементов, их признаков и отношений признаков в виде свойств, связей внутри объекта для изучения этого объекта как единого целого.

В процессе анализа выявляется то специфическое, что отличает элементы друг от друга. В результате синтеза выявляются те существенные общие признаки, которые связывают части в единое целое. Так, например, мы видим лес как нечто целое. В процессе анализа выясняется, что лес состоит из деревьев, кустарников, в нем растут трава, грибы, ягоды, живут различные животные, птицы, насекомые, микроорганизмы и т. д. Изучение взаимосвязей названных элементов позволяет нам изучать лес как нечто единое — биоценоз (от биои греч. koinos — общий). В результате мы лучше понимаем роль, место, значение каждого выделенного в процессе анализа элемента.

Методы научного анализа и синтеза (как мыслительные процессы) предполагают абстрагирование в понимании объекта научного исследования.

Абстрагирование (от лат. abstractio — отвлечение) — это логический метод научного познания, представляющий собой мысленное отвлечение от несущественных признаков и выделение существенных, сущностных признаков объекта, в результате чего и появляется логический или логико-геометрический образ объекта. Поэтому абстрагирование — это одна из наиболее фундаментальных познавательных логических процедур и важнейший метод научного исследования. В результате абстрагирования появляется возможность идеализировать (от фр. ideal — совершенство) объект, т. е. выделить только его существенные (с точки зрения данной теории) признаки и построить его теоретическую модель^[1]. Абстрагирование позволяет построить теоретическую модель и произвести теоретический эксперимент (см. гл. 1). Например, мысленный эксперимент Галилея привел к открытию принципа инерции. В связи с этим А. Эйнштейн и Л. Инфельд отмечали, что «закон инерции нельзя вывести непосредственно из эксперимента, его можно вывести лишь умозрительно — мышлением, связанным с наблюдением. Этот идеализированный эксперимент никогда нельзя выполнить в действительности, хотя он ведет к глубокому пониманию действительных экспериментов»^[2]. Именно абстрагирование позволяет делать обобщения, строить модели, проводить аналогии и на лингвистическом уровне познания формализовать существенные признаки в виде символов, формул или в виде языка науки.

Обобщение как результат мыслительного процесса представляет собой некий вывод, вытекающий из цепи рассуждений. Пределом обобщения являются понятия, которые нельзя обобщить, поскольку они не имеют родового понятия. Например, философские категории — бытие, сознание, движение, время и т. п. Процесс же научного обобщения как логический процесс представляет мысленный переход от единичных понятий к общим, от менее общих понятий — к более общим, от единичных (сингулярных) суждений — к общим (универсальным), и наоборот.

В научном исследовании наиболее часто применяют следующие методы исследования, позволяющие делать обобщения: дедукция, индукция, аналогия, абдукция, интерпретация.

Дедукция (от лат. deductio — выведение) — мыслительный процесс, в котором мысль исследователя идет от общего к частному (единичному). Мы уже рассматривали дедуктивное объяснение (см. гл. 1), суть которого выражается в известном силлогизме: «Все люди смертны» — «Сократ — человек» — «Сократ смертен». Это простейший силлогизм. Для оперирования сложными высказываниями в логике за время ее более чем двухтысячелетнего развития на базе дедуктивного метода возникли эпистемическая логика, символьная логика и т. д. Данные логические системы позволяют устанавливать истинность, ложность, степень неопределенности заключений и выводов научного исследования, которое оперирует сложными высказываниями.

Сущность рассматриваемого метода заключается в том, что если две первые посылки верны, истинны, то и вывод будет истинным. Однако в научных исследованиях зачастую не удается обеспечить истинность посылок. Кроме того, в процессе рассуждений мы доходим до таких суждений, для обоснования которых нет более общих посылок. В таких случаях применяется индукция.

Индукция (от лат. inductio — наведение). Значимость индуктивного метода наиболее упорно отстаивал сэр Френсис Бэкон (1561−1626), основоположник английского материализма, которому принадлежит известный афоризм «знание — сила». Последующую разработку индуктивные методы получили в творчестве Дж. Ст. Милля^[3], поэтому их зачастую называют «методы Бэкона — Милля». Суть метода можно проиллюстрировать следующим образом: 1) медь, железо, серебро — металлы; 2) медь теплопроводна, железо теплопроводно, серебро теплопроводно; 3) следовательно, все металлы теплопроводны.

Как видно в индукции, мысль идет от частного к общему. Обнаруживая в процессе анализа сходство признаков у отдельных объектов данного класса, исследователь делает предположение о том, что эти признаки характерны для всех прочих объектов данного класса. Необходимо подчеркнуть вероятностный, предположительный характер заключения, поэтому по характеру вывода (заключения) различают полную и неполную индукцию.

В тех редких в науке случаях, когда удается исследовать все объекты данного класса, появляется возможность сделать достоверные индуктивные выводы. Такая индукция называется полной.

Неполная индукция и есть индукция в подлинном смысле слова. Как мы уже сказали, в научных исследованиях практически невозможно обеспечить рассмотрение всех объектов одного класса, помимо этого объект может быть единственным. Поэтому общий вывод об объекте или классе объектов делается на том основании, что среди анализируемых фактов нет ни одного, противоречащего выводу. Конечно, заключения на основе неполной индукции делались человеком задолго до того, как ее сформулировал Ф. Бэкон, и делаются сейчас. Например, вывод, что «все мужчины — пьяницы» — это яркий пример индуктивного заключения на бытовом уровне. Такую индукцию называют перечислительной или популярной.

Научная неполная интуиция отличается от популярной степенью обоснованности выбора фактов и заключения. Для того чтобы индуктивное заключение имело вид научной гипотезы, необходимо соблюсти ряд условий. Во-первых, выборка фактов должна быть репрезентативной (т.е. обеспечивающей общность). Во-вторых, между фактами должна быть установлена причинная связь, позволяющая рассматривать изучаемые факты как единое целое. Но установить причинную связь явлений очень сложно. Для этого в логике разработаны приемы, называемые методами установления причинно-следственной связи, или методами научной индукции: метод единственного сходства, метод единственного различия, метод сопутствующих изменений, метод остатков.

Если не приняты меры по установлению такой связи, появляется возможность возникновения индуктивных рассуждений, которые можно иллюстрировать следующей шуткой. Употреблять огурцы в пищу опасно. Этот вывод не голословен и основан на большом статистическом материале. Практически все люди, страдающие хроническими заболеваниями, ели огурцы, 99% людей, умерших от рака, при жизни ели огурцы, 70,1% погибших в авиаи автокатастрофах накануне аварий употребляли огурцы в том или ином виде. Практически 70% преступников происходят из семей, где периодически употребляли огурцы, причем (что интересно) 98% несовершеннолетних правонарушителей происходят из семей, где огурцы употреблялись постоянно. Данный пример показывает, как легко глупость выдать за научную истину, обосновывая ошибочную гипотезу статистическими данными. Подобные казусы иногда встречаются в науке, и, к сожалению, особенно часто ими грешат экономические исследования. Заметим, что на этом основании К. Поппер отвергал индукцию как научный метод.

Тем не менее в экономических исследованиях переход от частных экономических фактов к общим положениям является основой многих теорий, позволяющих получать знания, соответствующие истинной правде. Во многом этому способствует развитие теории вероятности, которая составляет основы индуктивной методологии в экономико-математических моделях.

В настоящее время большинство исследователей не противопоставляют дедукцию индукции и признают взаимосвязь этих методов и их значимость в процессе научного познания. Это емко выразил физик Луи де Бройль: «Великие открытия — скачки научной мысли вперед — создаются индукцией, рисковым, но истинно творческим методом… Лишь одна дедукция может обеспечить проверку гипотез и служить ценным противоядием против не в меру разыгравшейся фантазии»^[4].

Таким образом, индукция является одним из главных методов построения научных гипотез. Разновидностями индуктивного метода (в смысле получения вероятностных гипотетических заключений) можно считать методы абдукции и аналогии.

Абдукция — это логический прием, особенностью которого является то, что из посылки, которая является условным высказыванием, и заключения вытекает вторая посылка. Если продолжить пример с Сократом, формула абдуктивного вывода будет примерно такой: «Предположим, что все люди смертны» , — первая посылка.

Заключение

: «Сократ — смертен». Тогда вероятно, что верна вторая посылка: «Сократ — человек». Этот метод еще более вероятностный, чем индукция. Его применение в научных исследованиях требует наличия у исследователя изрядной доли фантазии, воображения, интуиции, поскольку необходимо найти причинную связь между условностью первой посылки и заключением. Но при формировании и формулировании гипотез этот метод имеет большой эвристический потенциал.

Аналогия. В научных исследованиях часто возникает ситуация, когда, обнаружив сходство в некоторых признаках изучаемых объектов, мы можем предположить, что они имеют сходство и по другим признакам. Например, химический состав Солнца сходен с химическим составом Земли по многим признакам. Поэтому когда в 1868 г. на Солнце обнаружили новый химический элемент гелий, то по аналогии сделали вывод, что он должен быть и на Земле^[5]. Правильность такого вывода была установлена и подтверждена позже англичанином Уильмом Рамзаем, в 1895 г. Логическая формула метода аналогии выглядит следующим образом.

Объект, А обладает свойствами а, 6, с, д.

Объект Б обладает свойствами а, б, с.

Предположение (гипотеза): объект Б обладает свойством д.

Для достоверности подобности индуктивного вывода необходимо, чтобы совокупность рассматриваемых признаков, по которым сходятся объекты, была бы как можно шире, а также причинная связь между выделенными сходными признаками позволяла бы рассматривать изучаемые объекты или совокупности их признаков, как тождественные. Такое тождество позволяет использовать его для построения моделей объектов. Модель представляет собой аналог исследуемого объекта, изучая который, можно подтвердить или опровергнуть выдвинутые гипотезы^[6].

Построение теоретических моделей становится возможным потому, что возникший в сознании идеализированный образ объекта в виде существенных признаков и связей между ними на лингвистическом уровне можно облечь в формулы, выражающие смысл этих взаимосвязей. Такой метод называется формализацией. Но не во всякой науке использование этого метода представляется возможным. И, тем не менее, для пояснения смысла дедуктивных, индуктивных методов мы выше использовали метод формализации. При всей своей привлекательности формализация как метод познания имеет ограниченную область применения. И особенно это относится к экономическим исследованиям, где обычный язык позволяет более емко формулировать выводы, проводить аналогии и интерпретировать факты.

Интерпретация (от лат. interpretatio — толкование, разъяснение). Суть данного метода познания, его когнитивность проявляется в том, что факты, полученные в одной отрасли науки, можно «толковать» с позиции другой отрасли, выявляя тем самым новые закономерности. В итоге возникают междисциплинарные направления, например биофизика. Другой вид интерпретации состоит в объяснении научных фактов с позиции более общего учения. Так, мы уже отмечали, что с появлением квантовой физики факты классической физики интерпретируются как частный ее случай. В экономической науке метод интерпретации, особенно в первом его понимании, используется довольно широко. Например, экономическое поведение людей интерпретируется с позиции психологии, этики, социальной принадлежности, физиологии и т. п.

К логическим методам можно отнести аксиоматический метод^[7]. Здесь в основу теоретического построения всегда кладутся некие исходные положения — аксиомы, или постулаты, которые принимаются за истину. Затем из этих аксиом и постулатов логическим путем выводятся все остальные утверждения. Чаще всего данный метод связывают с дедукцией. Однако в той или иной степени аксиоматичность присутствует во всех логических методах и используется во всех областях науки, в том числе и в экономической. Очевидно, что главной проблемой аксиоматического метода является истинность аксиом. В силу этого обстоятельства основной областью применения аксиоматического метода являются математика, логика, химия, некоторые разделы физики.

Рассмотренные нами логические методы являются фундаментальными общенаучными способами получения нового научного знания. Причем не только научного, ведь люди используют эти методы в повседневной жизни вне зависимости от того, знают они или не знают, как они называются. Так, господин Журден из пьесы Ж. Б. Мольера «Мещанин во дворянстве» в зрелые годы с удивлением узнал, что всю жизнь «разговаривал прозой» .

Напомним, что перечисленные методы используются при построении умозаключений на уровне мышления и сознания. Однако феномен человеческого мышления еще слабо изучен, и поэтому в научной деятельности, как деятельности творческой, не последнюю роль играют другие методы — нелогические. Есть масса примеров того, что знания были получены методами, не только не связанными с формальной и математической логикой, но и прямо противоречащими ей. Самый яркий пример этому — интуиция (от лат. intueor — пристально смотреть). Интуиция представляет собой постижение истины без предварительных доказательств и логических рассуждений. Истины являются «как бы вдруг», во сне или наяву. По всей видимости, появлению таких истин предшествует длительная внутренняя скрытая работа мозга исследователя. В научной деятельности интуиция зачастую предваряет логические методы. Ученые сначала интуитивно открывают истину, а затем с помощью логических методов доказывают ее или пытаются это сделать. Так, например, теорема Пьера Ферма^[8] ждала своего доказательства почти четыре века.

• [1] Например, в экономических исследованиях наиболее известная идеализация и теоретическая модель homo economicus (человек экономический), введенная в оборот основателем классической школы А. Смитом.
• [2] Эйнштейн А., Инфельд Л. Эволюция физики. М.: Наука, 1965. С. 11.
• [3] Дж. С. Милль (1806−1873) — английский философ и экономист.
• [4] Бройль де Луи. По тропам науки. М.: Изд-во ГИИЛ, 1962. С. 178. Наиболее значительные последователи в философии Нового времени: T. Гоббс, Д. Локк, Дж. Беркли, Д. Юм (Англия), Э. Кондильяк, К. Гельвеций, П. Гольбах, Д. Дидро (Франция).
• [5] См.: Гелий: статья. URL: ru.wikipedia.org/wiki/.
• [6] Напомним, что в связи со сложностью и затратностью натурных экспериментов в экономических исследованиях, метод математического моделирования получил широкое распространение в экономической науке.
• [7] Аксиома — от греч. axioma — удостоенное, принятое положение.
• [8] Пьер де Ферма́ (Pierre de Fermat, 1601−1665) — французский математик, один из создателей аналитической геометрии, математического анализа, теории вероятности и теории чисел.