Глава 6. Зарубежная статистика в XX в.

6.1. Определение статистики и ее предмета

Стремительное развитие производительных сил, науки и культуры, две мировые войны, обострение классовых противоречий, социальные революции, национально-освободительное движение не могли не сказаться на развитии статистики в XX в. Статистика стала всеобъемлющей. Известный английский специалист $' в области экономической статистики У. Дж. Рейхман (р. 1920) пишет: «Мы живем в век статистики. Едва ли не в каждом сво­ем аспекте явления природы, а также человеческая и прочая деятельность поддаются сейчас измерению при помощи статисти­ческих показателей» (Рейхман У. Дж. Применение статистики. М., 1969. С. 11). .

В процессе эволюции капиталистического общества все пол­нее раскрывалась роль статистики на всех уровнях экономиче­ской деятельности — предприятия, региона, отрасли, государства. Статистическое моделирование и прогнозирование, подход к ста­тистике как методу принятия решения в условиях неопределен­ности повысили престиж статистики, интерес к статистической науке.

Статистическая практика является «потребителем» теорети­ческих разработок и предпосылкой успешного развития статисти­ческой теории. Повысились требования к глубине, надежности и конкретности статистического анализа. Новые задачи, связанные с активным вмешательством государства и монополий в эконо­мическую жизнь, ее организацию и планирование, привели к раз­работке новых, более совершенных статистических методов.

Развитию и обогащению статистической методологии способствовало широкое применение статистики в биологических и тех­нических науках. В частности, это стимулировало разработку уче­ния о кривых распределения, корреляции, дисперсионном анали­зе, выборочном методе и теории оценивания \л др. Многие методологические достижения зарубежной теории статистики в первой половине XX в. были получены именно в сфере внесоциальной , статистики и лишь затем стали применяться при исследовании социальных процессов и явлений.

Важным фактором развития статистики были успехи матема­тики, а также развитие вычислительной техники, что открыло широкие возможности для внедрения в практику тех измерительных приемов, применение которых связано с громоздкими трудоемкими вычислениями.

Развитие зарубежной статистической теории с середины XIX в. протекало под сильнейшим влиянием позитивизма и пози­тивистов. Д. Кетле, последователь О. Конта, был позитивистом. Позитивистами были многие виднейшие статистики конца XIX — начала XX в.: К. Пирсон, Р. Фишер, К. Джинн и др. Вся стати­стическая наука начала XX в. была пронизала идеями позити­визма. Попытки Л. А. Чупрова в начале века построить теорию статистики на идеях баденской неокантианской школы далеко не сразу были восприняты и не составили философскую основу тео­ретических исследований {см. гл. 4).

Самым крупным статистиком-позитивистом был англичанин Карл

Пирсон (1857—-1936)—разносторонняя яркая личность. (В результате серьезного увлечения немецкой историей, фоль­клором он изменил свое имя Чарльз па немецкое Карл.) Пирсон первым предложил метод реконструкции облика человека по че­репу. Он популяризировал идеи социализма и эмансипации женщин. Взаимные симпатии связывали Пирсона с русским народ­ником С. М. Степняком-Кравчинскнм (1851 — 1895). С 5884 г. Пирсон начал свою преподавательскую деятельность в области прикладной математики в Университетском колледже в Лондоне. В начале 90-х годов под влиянием работ Гальтона (см. гл.2) и видного биолога У. Уэлдона (1860—1906] Пирсон занялся изучением проблем эволюции. Обладая глубокой математической и 1 общефилософской подготовкой, он смог быстро получить ряд фундаментальных результатов в области теории и практики ма­тематической статистики и стал одним из основателей ноной научной школы — биометрии. В издаваемом им журнале «Биометрока» доказывалась необходимость применения математико-статистических методов и биологии и вообще во всех отраслях науки.

Пирсон имел самое непосредственное oi ношение к философ­скому обоснованию научного познания вообще и статистического в частности.

Он автор оригинальной чисто философской работы «Грамматика науки» (1892), суть которой можно свести к следующим положениям. Наука не объясняет, а описывает явления; наука не опирается на понятие причины, а описывает связи между явлениями. Эти связи не всегда могут быть описаны классическими методами математики, следовательно, необходимо создать новый инструментарий (так родились методы корреляции); наука не должна пользоваться априорными понятиями, которые являлись основой метафизики, и потому должна развиваться самостоятельно без всякой связи с традиционной философией; наука не должна использовать никаких данных вне опыта, вне непосредствен­ного наблюдения, вне практической пользы. Он считал, что ма­териальные предметы не более как связующее звено, используе­мое для описания процессов в нашем восприятии. Пирсон видел единство наук в их методе, в частности в статистическом метоле, который с равным успехом может быть использован для описания изменений в популяции крабов, звезд, товаров, условий жизни. Он утверждал, что «научный метод состоит в правильном классифицировании фактов и в установлении их взаимозависимостей и возвращающихся чередований. Научное суждение— это суждение, опирающееся на знание этих взаимоотношений и свободное от индивидуальных свойств исследователя» (Пирсон К- Грамматика науки. Спб., 1911. С. 33). Наука должна описывать только то, что необходимо для исследователя, только существенное, важное, упрощая при этом действительность. В этом принцип экономии мышления. Например, если вместо эмпирического ряда будет дано его аналитическое описание, то это значительно упро­стит, по мнению позитивистов, восприятие. При этом экономность знания рассматривалась вне отношения к тому, какие стороны действительности изучаются. В. И. Ленин, указывая на необходи­мость иного гносеологического подхода, писал: «Мышление че­ловека тогда «экономно», когда оно правильно отражает объек­тивную истину...» (Поли. собр. соч. Т. 18. С. 176). Между тем позитивисты не признавали, что мысль упрощает понимание мира 1 тем, что выделяет в нем объективно общее, такую глубокую а связь, зная которую, мышлению удается понять внешне сложную ^ и запутанную картину мира.

На позициях позитивизма стоял итальянец Коррадо Джини ' (1884—1965), один из последователей Кетле. Для него статистика —это только часть логики, но не той, математической, ко­торая развивалась современниками, а старой индуктивной логи­ки одного из первых философов-позитивистов — Д. С. Милля. Джини называл статистику «королевой полной индукции» (Джи­ни К. Логика в статистике. М., 1973. С. 54).

Позитивизм вел к прагматизму, статистику стали рассматри­вать или как средство, обеспечивающее нахождение неизвестно­го — «искусство уточнять то, что является неизвестным» (Р. Дю­ма. 1954), или как способ «предсказания некоторых событий при заданных условиях» (А. Хольд, 1952).

Позитивизм, и особенно прагматизм, лишили статистику са­мостоятельного содержания, окончательно сформировали ее как методологическую науку и привели к пересмотру математической интерпретации применяемых методов. Особенно это" проявилось в критическом отношении к вероятностным моделям, которые ши­роко использовали В. Лсксис и В. И. Борткевич, А. А. Чупров, К. Пирсон и Р. Фишер; в создании широкого класса методов ста­тистической обработки информации, которые априори не опира­лись на вероятностную природу данных (методы кластерного ана­лиза, многомерного шкалирования, факторного анализа, дискриминантного анализа и т. д.)

В первой трети XX в. все еще большое влияние в Германии сохраняли последователи школы Г. Майра, трактующие стати­стику не как методологическую, а как общественную науку, за­дача которой — сделать доступным познание массовых общест­венных явлений.

Вместе с тем в начале XX в., прежде всего усилиями англий­ской биометрической школы, была преодолена точка зрения баденской школы неокантианства п типичности явлений природы и нетипичности явлений общественной жизни. Статистика утверди­лась в качестве универсального метода познания. Так, один из выдающихся представителей английской статистики Рональд А. Фишер (1890—1968) писал: «Статистика, как наука, являет­ся одним из разделов прикладной математики и ее можно рас­сматривать как математику, применяемую при разработке ре­зультатов массового наблюдения» (Фишер Р. А. Статистические методы для исследователей. М., 1958. С. II). Тут же он добавил в духе экономии мышления, что это «учение о методах приведе­ния данных к компактной форме». Важность внесоциальных при­ложений статистики, ее универсальность как метода, близость к математике отмечал Артур Боули. Отсутствует указание на ка­кое-либо ограничение области приложения статистики и в трудах других видных представителей зарубежной статистики. Извест­ные английские статистики Эдни Д ж. Юл (1871—1951) и Морис Джордж Кендэл (р. 1907) писали: «Под тео­рией статистики мы понимаем последовательное изложение ста­тистических методов...» (Юл Э. Дж., Кендэл М. Дж. Теория статистики. М.. 1960. С. 19). Сами статистические методы трактова­лись ими как специально (Приспособленные для освещения и истолкования количественных данных, обусловленных причин. Известный американский ученый Фредерик С. Миллс /р 1892) отмечал, что статистический метод можно рассматри­вать как совокупность технических приемов, применяемых для изучения вариаций (Миллс Ф. Статистические методы. М., 1958.С.'548).

В основе всех этих определении лежит достаточно общее пред­ставление о предмете статистики.

Ведущие представители английской школы выдвинули три ос­новные' особенности предмета статистического познания:

1. Статистика всегда изучает совокупность явлений, а не еди­ничные явления. Совокупность могут образовывать не только материально определенные явления — носители множества свойств, но и сами отдельные свойства. Например, Р. Фишер говорил не о совокупности рекрутов, а о совокупности «ростов рекрутов» (Указ. соч. С. 11). Следовательно, точно так же можно говорить о совокупности себестоимостей, урожайностей и т. д. Такое рас­ членение явлений предполагает их высокую устойчивость.

2. Характерная и определяющая особенность предмета стати­стки— вариация. Именно отличие одного явления от другого вызывает необходимость изучения совокупности, а не отдельных явлений.

3. Существуют определенные правильности, которым подчинена вариация явлений. Вся статистическая методология ориентиро­вана на описание устойчивых законов вариации.

Насколько же реально и объективно определение предмета, данное представителями английской школы? Допустимо ли ис­пользовать его как основу при решении методологических проб­лем статистики? Ответ на эти вопросы не может быть однознач­ным. Предмет статистического познания сложен и противоречив по своей природе. Статистическая совокупность изменяется и раз­вивается и в то же время она устойчива и неизменна. В данном определении выдвигается одна его сторона — устойчивость. По­скольку она реально существует, то даваемое определение реаль­но и объективно. Но при этом игнорируется относительность ус­тойчивости, т. е. то, что на самом деле это устойчивость разви­вающегося явления. Не учитываются также связь признаков, т. е. наличие системы признаков у каждого отдельного явления и качественная неоднородность статистических совокупностей, на­личие разных типов явлений. Все это делает рассмотренное оп­ределение предмета статистики односторонним. Оно может быть использовано при решении теоретических и методологических проблем статистики, но неизбежно влечет за собой ограничен­ность выводов и рекомендаций. Английская и солидарная с ней американская школы статистики утверждают в качестве своего предмета мир устойчивых явлений и процессов и только в меру реальной устойчивости познаваемых объектов теоретические и ме­тодологические разработки этой школы полезны и необходимы. В значительной мере такое определение предмета является результатом представлений об универсальности статистики. Менее всего оно соответствует специфике социально-экономических яв­лений—динамичных, неоднородных по своему качественному ставу.

Англо-американская школа в XX в. стала господствующей, oJ все же не единственной. К. Джини считал, что «англосаксонская школа предпочитает сосредоточивать внимание на изучении ин­тенсивности и распределения ошибок констант, которые зависят от ограниченного числа наблюдений» (Джини К. Логика в ста­тистике. М,, 1973. С. 29). Этому подходу, который соответствует целям математической статистики, К. Джини противопоставил другой, отвечающий прикладным задачам статистики, согласно которому статистика «специально занимается изысканием мс го­дов разработки, отвечающих целям исследования». Утверждения Джини отвечают требованиям системного подхода, проникающе­го со второй половины XX в. во все виды научных исследований и требующего конструировать статистическую методологию исхо­дя из поставленных целей. Но разные цели требуют разных методов, и статистика Джини распадается на набор различныхi мало или говеем несвязанных между собой приемов, не имеющих, единой методологической основы.