Теория длинных волн и теория предвидения Н.Д. Кондратьева

     Однако  нетрудно видеть, что именно то, что отличает воспроизведение или конструирование от простого описания, сближает его с прогнозом, так как и в случае прогноза мы совершаем переход от событий данных к событиям неизвестным. Но между ними существует и различие. Основное отличие конструирования от прогноза сводится к тому, что в первом случае речь идет о событиях, которые уже имели (или не имели) место в прошлом, а во втором - о событиях, которые еще только наступят (или не наступят) в будущем. Различие это, несомненно, существенно. Не говоря уже о том, что события будущего имеют совершенно иное влияние на мотивы нашего поведения, проблема прогноза как проблема предвосхищения будущего представляется неизмеримо более сложной и трудной, чем проблема конструирования. В случае конструирования между исследователем и событием прошлого всегда существует как бы непрерывная нить промежуточных пережитых событий. Поэтому исследователь прошлого может пользоваться как косвенными данными эпохи, к которой относится изучаемое событие, так и данными промежуточного времени, если это ему нужно, для уяснения событий интересующего его периода. В случае прогноза между исследователем и предсказываемым событием все еще существует разрыв, который еще ничем не заполнен и который исследователю нужно преодолеть, умозаключая от данных ему событий к событиям будущего. Но как бы ни было велико это различие воспроизведения и прогноза, ясно, что между ними существует логическое родство. Воспроизведение есть своего рода ретроспективный прогноз.

     Таким образом, в составе нашего знания обширное место занимают элементы, которые логически весьма близки к прогнозу. Это имеет огромное значение, так как по крайней мере в принципиальном отношении устраняет долю оснований для того недоверия, которое мы питаем к прогнозу, и ставит его на определенное место в системе нашего знания в каждый данный момент. И если мы видели, что проблема прогноза по сравнению с проблемой конструирования прошлого обладает своими специфическими трудностями, то одновременно мы не должны забывать другую основную ее особенность, рисующую ее в ином свете. События прошлого невозвратны. И единственный путь пополнить и уточнить наше знание о них лежит в нахождении новых источников и усовершенствовании методов их использования. Наоборот, в случае прогноза, самый ход времени и событий рано или поздно покажет, был ли этот прогноз верным или ошибочным. Отсюда в прогнозе мы имеем знание, которое всегда является как бы рабочей гипотезой, без которой мы, однако, не можем обойтись в практике. Прогноз состоит в обоснованном умозаключении от данных событий к событиям неизвестным и еще не наступившим, он возможен лишь в том случае, если между событиями действительности существует необходимая причинная связь. Причинная связь имеет всеобщий характер: нет явления, которое не имело бы своей причины или своих причин. возможность прогноза опирается на предпосылку существования всеобщей причинной связи событий. И если тем не менее прогноз возможен, он возможен лишь при условии, что существует не только причинная связь явлений, но одновременно и закономерность их хода. Под закономерностью мы понимаем единообразие хода событий понятие закономерности положительно опирается на действительное существование единообразия, повторяемости в окружающем мире. Закономерность событий есть результат взаимодействия большого числа элементарных явлений, рассматриваемых как реальная совокупность. закономерность можно характеризовать как линию необходимого и в то же время в среднем наиболее вероятного хода событий совокупности.        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. Введение второй предпосылки, а именно закономерности хода событий, вновь существенно изменило положение дела, открыв новые горизонты для предвидения.

     Если  допустить, что нам идеально известны закономерности, видно, что хотя возможности предвидения и не становятся безграничными, но все же с практической точки зрения они становятся почти безграничными. Однако допущение знания 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, то  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 (стечение обстоятельств) 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.

      Основной метод нашего познания окружающего мира - это метод индуктивного исследования (- метод мышления, при котором из частных суждений выводится общее). Однако точные причинные связи и законы мы можем вскрыть при помощи этого метода лишь в том случае, если соблюдены необходимые предпосылки строгости установки индукции. Однако  мы не можем обеспечить идеальных предпосылок индукции.

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 индукции.      Однако пределы возможности ее здесь весьма ограниченны. Вот почему социально-экономические науки широко пользуются иными методами познания.

     Одним из таких методов является дедуктивный метод (-метод мышления, при котором частное положение логическим путем выводится из общего). 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. 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 действительности. 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.

     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. И хотя этот метод оказал, несомненно, очень большие услуги развитию социально- экономических наук, 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 предвидения.

     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, 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-математический. Статистический метод успешно примененяется в самых различных отраслях знания: в астрономии, физике, химии, биологии, но больше всего в социально-экономических науках.

     Однако, 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. 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 связи являются действительно причинными связями, что найденные нами закономерности являются действительно строгими законами явлений.

     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 и в зависимости от объективных особенностей той области действительности, в сфере которой мы строим прогноз.

     Чем сложнее объективно та область, в которой мы строили прогноз, тем при прочих равных условиях относительно менее точным и достоверным он может быть. С этой точки зрения равным образом и как правило, прогноз в сфере социально-экономического бытия и в сфере метеорологических явлений и т.п. будет менее точен, чем в сфере более простых физико-химических и астрономических явлений.      Можно попытаться установить главнейшие типы прогноза, с которыми фактически приходится сталкиваться, и определить сравнительную степень их точности. В основу выделения основных типов прогноза  берем особенности самих предсказываемых событий, а для дальнейшей детализации этого деления - особенности применяемых в различных случаях методов прогноза.

     По  существу устанавливаемые ниже типы предвидения имеют значение для всех областей действительности. Однако мы рассматриваем их преимущественно в связи с опытами социально-экономического предвидения.

     I. Первый тип предвидения, который необходимо выделить, это предвидение событий, которые по существу или по крайней мере при данном состоянии знания представляются событиями иррегулярными, т.е. протекающими без всякой определенной правильности.

     Можно отметить применение двух основных методов, в зависимости от чего и сам первый тип прогноза выступает в виде двух разновидностей.

     Первый  метод можно назвать  методом прямого  прогноза. Этот метод состоит в том, что, анализируя развертывающийся ряд или ряды событий и исходя из тенденций их внутреннего развития, мы предсказываем необходимость выхода интересующего нас события. Этот метод по большей части применяется тогда, когда речь идет о предсказании возникновения или невозникновения событий. Но иногда он применяется и в случае, когда наступление события не вызывает сомнения и речь идет об определении его интенсивности. И именно этот метод прогноза является наиболее трудным и наименее точным. Однако первый тип предвидения, иногда строится на основе другого метода, метода косвенного прогноза. Допустим, что интересующее нас явление иррегулярно, но в его наступлении сомнения нет. И проблема сводится к определению его интенсивности (уровня, размеров и т.п.). Если на основании опыта прошлого установлена достаточно тесная связь этой интенсивности с какими-либо обычно предшествующими событиями и их интенсивностью, тогда мы можем по состоянию этих предшествующих событий или симптомов умозаключить о вероятной интенсивности интересующего нас явления. Таково, например, предсказание уровня урожайности и сбора различных культур по данным о состоянии погоды или по видам на урожай, запасов, по уровню цен на другие товары и т.п. Опыт показывает, что такое предсказание может быть достаточно точным. Однако этот метод терпит ряд ограничений. Во-первых, он имеет силу лишь на сравнительно очень короткие сроки, как правило, не превосходящие год; во-вторых, он приложим к ограниченному кругу явлений, а именно тех, для которых можно установить связь с предшествующими симптомами; в-третьих, в самом методе нет гарантий, что связи, на которые он опирается, не изменились и что, следовательно, возможность прогноза не утратилась.

     II. Второй тип предвидения состоит в предвидении событий, которые в своем ходе обнаруживают более или- менее правильную повторяемость, или цикличность. В данном случае мы не интересуемся иррегулярными чертами явления и в качестве события для предвидения берем лишь ту или другую фазу цикла его изменений, стремясь локализировать ее во времени и пространстве. К такому предвидению прибегают как в отношении к колебаниям отдельных цикличных элементов хозяйственной жизни, например цен, так и в отношении к колебаниям общего состояния экономической конъюнктуры. При этом предвидение циклически повторяющихся событий может опираться также на один из двух упомянутых выше методов, в зависимости от которых стоит степень его точности. Мы не можем в данной связи входить в детали этих методов применительно к циклическим явлениям. Остановимся лишь на самых существенных чертах их. Первый метод - это метод прямого предвидения путем построения "кривой предвидения". Примером его могут служить барометр Бэбсона¹¹ в Соединенных Штатах. Сущность барометра Бэбсона такова. Берутся 12 серий статистических данных, из которых почти каждая является комбинацией нескольких элементарных рядов и которые в совокупности характеризуют динамику всех основных сфер хозяйственной жизни. Из этих серий исключаются сезонные колебания. Полученные данные переводятся в форму индексов с базой на 1903/04 г. и после довольно упрощенного взвешивания сводятся в общий индекс. Индекс наносится на диаграмму. Через полученную кривую его проводится линия, характеризующая направление "нормального развития" страны. Причем исходя из теории, что действие всюду равно противодействию, эта линия нормального развития проводится так, чтобы площади фигур, образуемых благодаря ее пересечению с кривой индекса и расположенных под ней, на протяжении достаточно длительного времени были равны площадям фигур, расположенных над ней. В итоге получается кривая общего индекса, которая вьется около линии нормального развития и своим ходом отражает основные фазы циклов конъюнктуры.