6. Требование строгости. В ходе первых десятилетий моей научной карьеры во главе угла для меня стояли теоретические математические модели и вычисления, использующие большие объемы данных. Впоследствии для моих работ стали более характерны вербальные рассуждения, хотя и сейчас я периодически обращаюсь к математическим моделям и эконометрическим вычислениям. Подчеркиваю, я ничуть не утратил уважения к математическим моделям и эконометрическим инструментам и к той важной роли, которую они играют в познании реальности. Я решительно не согласен с тем, кто призывает «отказаться от математики» и чересчур легкомысленно рассуждает об этих необходимых методах экономического исследования.

Важные новые идеи, как правило, начинаются с признания того, что проблема существует: исследователь-новатор видит вопрос там, где по мнению большинства ответ уже хорошо известен. Данный этап исследования обычно оформляется в голове ученого и на бумаге в «прозаической» форме.

Признание проблемы и первые теоретические утверждения часто бывают неточными и в обратной перспективе могут быть названы предположениями. Однако даже при наличии неточностей в первой формулировке важного, прогрессивного открытия, главное – то, что оно состоялось! Пусть теперь другие ученые (выдающиеся и не очень), основные силы «армии научных работников» ломают копья и исследуют дальше. На втором этапе особенно важно соотнести математическую модель и высказанное положение с опытными данными, пользуясь в том числе и методами математической статистики. Подобные инструменты позволяют более точно и четко сформулировать первые предположения и лучше понять связи между явлениями.

Третий этап – расшифровка результатов, полученных в ходе теоретических разработок, – иногда сопровождается выводами для практической экономической политики. Здесь вновь необходимо выйти за пределы абстрактного мира математических моделей. Чем больше мы хотим приблизиться к реальности, тем интенсивнее следует встраивать в картину, нарисованную исследователем, те элементы, которые мы прежде намеренно игнорировали[4].

Моя нынешняя склонность к вербальному изложению собственных мыслей объясняется, в первую очередь, тем, о чем шла речь выше: меня все чаще интересуют «большие» системы, «масштабные» взаимосвязи и «грандиозные» процессы. Не считаю себя способным сформулировать свои нынешние идеи с помощью инструментов математического моделирования. Но буду искренне рад, если другие экономисты сумеют изобразить описанные в сборнике структуры и процессы посредством математических моделей – хотя бы частично, укрупняя отдельные черты.

Было бы ошибкой полагать, будто математический язык – необходимый и достаточный инструмент, позволяющий точно сформулировать идею. Начав заниматься экономикой, математический гений Янош (Джон) Нейман писал: «Особенно сложным в экономике представляется определение категорий <…> отсутствие точности всегда есть продукт понятийной сферы» (Neumann, 1955 [1965]). Многие математические модели в экономике лишь на первый взгляд кажутся точными – достаточно копнуть чуть глубже, и выясняется, что понятия, фигурирующие в этих моделях, довольно размыты. В своих работах (включая и данный сборник) я снова и снова «вытаскиваю» привычные экономические термины и пробую истолковать их как можно глубже, прояснить смысл понятий. Некоторым читателям такое постоянное прояснение понятий может показаться скучным, но для меня это неотъемлемая составляющая стремления к точности высказывания.

Еще одно обязательное требование – логическая строгость аргументации: направление причинно-следственных связей, где наблюдается взаимное влияние, какие элементы можно поставить в один ряд и т. д. Математические модели нередко помогают выстроить мысли в логическом порядке, но иногда и мешают это сделать. И математика, и «проза» лишь языки, с помощью которых можно описать некоторые связи, но ни тот ни другой язык не гарантирует логичности аргументации. В какие бы формы мы ни облекали наши мысли, их последовательность может быть как логичной, так и спутанной.