Глобальный капитал. В 2-х тт. Т. 1

Теорема первая. Если объектом исследования является сложная и развивающаяся общественная система, имеющая свое пространственное и временное начало и конец, а задача исследования состоит в том, чтобы (а) выделить специфические характеристики, отличающие эту систему от любых других и (б) определить основные параметры ее бытия как целого, то (1) методы количественного моделирования могут использоваться лишь для решения относительно ограниченных задач изучения некоторых (преимущественно функциональных) связей и механизмов воспроизводства системы, а для ее исследования (2) адекватна иная методология, в частности метод восхождения от абстрактного к конкретному, предполагающий генетическое развертывание системы категорий, отображающих действительное развитие системы как процесс полагания и снятия ее противоречий⁹⁰.

(В скобках заметим: в той мере, в какой мы признаем возможность использования гегелевской модели диалектической логики, можно говорить о том, что в рамках сложной системы категорий, отражающих качество, количество, меру, сущность, явление и действительность некоторой системы, количественное моделирование будет уместно на втором, третьем, пятом и шестом шагах исследования.)

Доказательство пункта (1) этой теоремы выглядит едва ли не тавтологично. Оно сводится к выдвижению тезиса о том, что большинство сложных общественных систем включает качественно разнородные элементы и их связи (а также их качественные трансформации в процессе развития). Для таких классов систем количественные методы моделирования являются недостаточно сложными и строгими и потому не могут адекватно отобразить наиболее значимые характеристики изучаемой системы. Иными словами, нам надо доказать, что, во-первых, имеются значимые для теории и практики параметры систем, не поддающиеся количественному отображению и, во-вторых, количественные методы моделирования не позволяют адекватно отразить закономерности взаимодействия и развития разнокачественных и/или претерпевающих качественные изменения объектов.

Первый тезис можно доказывать даже с помощью примеров. В самом деле, если мы можем выделить хотя бы один пример системы, чье развитие (включая генезис и «закат») и взаимодействие с другими системами не поддается количественному моделированию, значит, мы можем утверждать, что оно не общеприменимо. Если же мы покажем, что до настоящего времени вообще не созданы математические модели, адекватно отображающие генезис, развитие, «закат» и внешние взаимодействия таких сложных общественных систем, как, скажем, капиталистическая или иная, то мы окажемся еще ближе к искомому доказательству.

Возможно ли такое доказательство пусть решают читатели. Авторы уверены, что да. Но множить примеры в этом тексте мы не будем.

Пойдем дальше. Если мы поставим проблему неквантифицируемости разнокачественных объектов, то мы можем ее несколько переформулировать, показав, что разнокачественность объектов «нарушает» незыблемые правила математического моделирования. Простейший пример может привести любой читатель. Вот первый попавшийся: если мы сложим

1 + 1, то в соответствии с правилами математики в десятичной системе исчисления мы всякий раз должны получить два. Однако если мы сложим одно животное - голодную кошку и еще одно животное - не слишком ловкую мышку, - то мы получим в результате не два, а одно животное. Им будет сытая кошка.

Если же теперь посмотреть на сложные общественные системы, то здесь, в случае сведения исследования только к количественному моделированию, также окажется неизбежным либо чрезмерная симплифи-кация объектов и их связей, сведение их к неким количественно отображаемым чертам, приводящим к потере их качественной специфики, либо необходимость перехода к иным методам их теоретического отображения. Конечно же, любая наука упрощает реальность. Но весь вопрос в мере такого упрощения. Если для решения определенного круга задач оказывается возможным абстрагирование от качественной специфики объекта, то здесь вполне применимо количественное моделирование. Если нет - нужны другие методы.

Банальный повтор того, что было сказано выше? Не совсем. За этим «повтором» скрыт акцент на важном, известном, но часто «забываемом» в общественных науках тезисе: определение того, какие связи и параметры будут подлежать моделированию, какие условия будут признаны в качестве «области допустимых значений», а от каких модель будет отвлекаться (мы бы сказали строже - абстрагироваться), - все это исследователь определяет иным, нежели математическое моделирование, путем. И путь этот - метод научных абстракций, в развитом виде -метод восхождения от абстрактного к конкретному. Последний, а не собственно математические методы, позволяет исследователю (в том числе - ориентированному на использование количественных методов) ответить на вопрос, что будет моделироваться.