Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Lebedeva_M_M__Tsygankov_P_A_Mirovaya_politika_i_mezhdunarodnye_otnoshenia_v_1990-e_gody (1)

.pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
24.01.2021
Размер:
1.17 Mб
Скачать

137

IX. Расширенные исследования в области «демократического мира»: альтернативные исследовательские методы

Какоевлияниеоказываютновыеэмпирическиеданныена развитие теории? Уже было дано достоверное объяснение того, почему представительские демократии относятся друг к другу преференциально, и это позволило разрешить проблему, заданнуюпервоначальнымиэмпирическимиисследованиями.Теперь теоретикамследуетсоздатьмодели,объясняющие,какиедополнительные факторы оказали негативное воздействие на указанноепреимуществодемократийвдругиепериоды,исключаяпоствоенный. Или же они могут разработать полностью иные модели, учитывающие и объясняющие все тенденции, выявленные эмпирическим путем.

Длясодействиярешениюэтойзадачиможетоказатьсяполезнымобращениекизучениючастныхслучаеввзаимодействия между демократиями в ситуациях нагнетания напряженности. Хотяотдельныеавторы(MaozandRussett,1993)указывали,что культурная, социальная и политическая общность ведет к ощущению исторического единства, эта схожесть также выражается в соперничестве, например, в области экономики, фактор которого может иметь даже большее значение, чем институциональныепараллели.Определеннуюстепеньсоперничестваможно отметить и в отношениях между развитыми демократиями после 1945 г., в периоде до 1939 г.; когда институциональная наднациональная структура холодной войны ещ¸ не была создана, это соперничество было ещ¸ сильнее. Хотя можно попытаться найти количественные показатели для этого соперниче- ства(например,путемвычислениякорреляциимеждунимисравнительными преимуществами национальных экономик двух стран), продуктивным также представляется изучение формирования восприятия другой стороны и его изменения в такой паре государств, в ходе чего выявится, каким было это восприятие в различное время, что лежало в его основе, а также степень его воздействия на внешнеполитическое поведение двух государств по отношению друг к другу. Для этой цели рекомендует- сяиспользоватьобстоятельноеинтервьюирование,контент-ана-

138

лиз СМИ и правительственных документов, если таковые доступны.

Дляизучениявопроса,почемудемократическиймирсвойственен периоду холодной войны, а не предшествующим этапам,можнопроанализировать,как,благодарясетисоюзов,международныхорганизацийипрограммэкономическойивоенной помощи, удавалось урегулировать или сглаживать конфликты, дабыпредотвратитьихразрушительныевспышки.Частныеанализы, прослеживающие ход процессов принятия решений и показывающие,какпотенциальныеконфликтымеждудемократиямиулаживалисьэтимиинститутамивовремяхолоднойвойны, могут показать, в какой степени указанные институты влияли нанаблюдаемыйисход.

Еслипотребуетсярасширитьтеоретическуюмодельвнутриполитическихпроцессов,можностолкнутьсясситуацией,когда математические уравнения закрытой формы к условиям равновесия будут недоступны. Альтернативой этому может стать компьютерноемоделирование.

Компьютерные моделирования, которые не тестируются на эмпирическом материале, в политологических исследованиях играют практически ту же роль, как и в теории игр и микроэкономическоманализе.Выборвпользумоделированияделается, когда изучаемая модель не может дать окончательных решений. Подобная ситуация может возникнуть в случае, если модель слишком сложна для такого разрешения, или социальные процессы, являющиеся е¸ объектом, не могут быть представленычистоматематически.Кнедавнимпримерамкомпьютерного международно-политическогомоделированияможноотнестиис- следования Р. Аксельродом (Axelrod, 1997) зависимости международныхвзаимодействийотфакторовгеографическойблизости,развитияираспространенностикультурныхиправовыхнорм, особенностейформированиякоалиций,чтотрудновоспроизвести обычными дедуктивными методами. Другие примеры – моделирование Л. Седерманом (Cederman, 1997) международной системы как экологической системы национальных государств; моделирование Даунсом и Роком (Downs and Rocke, 1990) различных соглашений по контролю над вооружением с целью оп-

139

ределить, могут ли они заключаться и сохранять стойкость, несмотрянавозможныенарушенияидругиепрепятствияксотрудничеству. Аналитики, склонные отвергать классические оптимизационныемодели,посколькуонирассматриваютоптимизационные допущения как нереалистичные, могут расценить моделированиевкачествеполезногометодавпланеизученияследствий альтернативных теоретических допущений. Это также позволяетсделатьработусгораздобольшимколичествомпеременных и допущений, чем при использовании чисто дедуктивныхметодов.

Однакомоделированиесталкиваетсясрядомтехжеограничений, что и более традиционные формализованные модели. Еслирезультаты,генерируемыемоделированием,плохосоотносятсясфактическимматериалом,мыопятьвынужденывернуться к стадии внесения “концептуальной ясности”. (Одним из аргументоввпользувыборамоделированияявляетсявозможность работы с постулированной совокупностью процессов, которая богаче в деталях и точнее описывает действительность, чем это, как правило, возможно в теории игр и микроэкономике. Считается, что связь между моделируемыми и фактическими процессами,наблюдаемаяпримоделировании,покрайнеймерепозволяет ему не противоречить эмпирическим данным.) Проблема, с которой сталкивается моделирование, но не классические дедуктивные подходы, заключается в том, что входные данные должны отвечать следующим основным условиям : (1) каждая переменная, влияющая на результат, должна быть измерена в различных значениях; (2) измерение должно покрывать допустимый вероятный разброс вариаций переменной, но (3) в то же время оно должно быть достаточно “плотным”, чтобы позволить детально изучить поведение моделируемой системы в тех местах, где возможны нелинейные или разнообразные реакции. Если следовать всем этим требованиям, то наблюдается тенденция к учету очень большого количества возможных изначальныхзначенийвмоделировании.Вситуации,когданеобходимые вычислительные мощности в избытке, проблема, создаваемая таким количеством вводных данных, заключается не столько в усилиях на проведение самого исследования, сколько в трудно-

140

стях, связанных с необходимостью сделать адекватный анализ всегомассиварезультатовмоделированияиприйтикобобщающим выводам, укладывающимся в стройную систему. Если моделирование учитывает переменные на многих уровнях, то графические методы, работающие лучше при условии отображения не более чем трех уровней, могут быть с успехом применены лишь в случае поддержания постоянных значений на большинстве из этих уровней. Часто необходимым является статистический анализ выходных данных моделирования, чтобы определить, как изменение значения одной или нескольких вводных переменных влияет на результирующее состояние моделируемой системы.

Õ.Отношение методики эмпирического исследования

êсуществу рассматриваемой теории

Приобзоресоциальныхнаукможнозаметить,чтокаждая дисциплина использует свои исследовательские методы, наряду с собственными основными предметами изучения и теорети- ческими подходами к этим предметам. Хотя в какой-то степени связь метода с предметом изучения и теоретическими подходамиявляетсяследствиемисторическогоразвитиякаждойдисциплины, связь между методом и существом теории обусловлена и другими, не только историческимифакторами.

Вынося за скобки практические вопросы, упомянутые выше, я полагаю, что выбор метода зависит от того, акцентирует теория структуру или процесс, и является ли она простой (небольшое количество переменных и функциональных зависимостей, простые уравнения и функции) или сложной (много переменных,сложныеуравненияифункции).Посколькувсовременныхмеждународныхисследованияхструктурныетеориискорее просты, в то время как анализ процесса принятия решений скорее усложнен, то категория сложности/простоты связана с категорией процесса/структуры.

Структурные теории, в которых параметры среды используются для прогнозирования линии поведения или изменения состава населения стран международной системы, очень

141

мало затрагивают процессуальные вопросы. (Концепции, ставящие частоту или интенсивность войн в международной системе в зависимость от конфигурации межгосударственных блоков и союзов и монополярности, биполярности или многополярности системы, являются примером подобных теорий. Дру- гойпример–попыткипрогнозированияизмененийразмераили количества независимых стран как следствия изменения международной среды.) Большинство эмпирических исследований врамкахструктурныхтеорийопирается на статистическийанализ действий стран в международной системе на значительных временных промежутках.

Хотя иногда такие попытки и предпринимаются, вряд ли имеет смысл использовать частный анализ или серию частных анализов для оценки точности такой теории. Во-первых, в частном анализе затрагивается только одна или небольшое количе- ство стран в конкретной ситуации; даже если и расширить поле исследования,проведянесколькочастныханализов,онопо-пре- жнему не даст ответов о поведении большинства стран в большинстве случаев. Оснований, чтобы оценивать таким образом достоверность теории, претендующей на охват всей международной системы, будет явно недостаточно. Во-вторых, частный анализ наиболее полезен в плане понимания процесса принятиярешений,аструктурныетеории,какправило,заинтересованы в изучении зависимости того или иного вида реакции от внешних условий. Поскольку структурные теории уделяют минимум внимания внутреннему процессу принятия решений, а их положения часто имеют форму вероятностных оценок возможного поведения целой страны, обстоятельный анализ процесса принятия решений одним субъектом внутриполитической жизни (или небольшое количество таких анализов) не будет рассматриваться как адекватный тест для такой теории.

Частный анализ может сыграть более конструктивную роль по отношению к структурной теории, если он будет использоваться для изучения случаев, явно отклоняющихся от имеющихся моделей. Конечно, решение подвергнуть такой слу- чайчастномуанализупредполагаетготовностьмодифицировать исходную структурную теорию с учетом новых данных, выяв-

142

ленных в ходе частного анализа. Эти данные будут включать в себя восприятие ситуации принимающими решения, и как они действуют в соответствии с этим восприятием. Тем самым, исследовательбудетпытатьсявыявить,почемуструктурнаямодель плохо отражает поведение отдельно взятой страны, путем изу- чения того, тождественны ли те аспекты внешней среды, которые теория полагает наиболее важными, аспектам, наиболее пристально изучаемым политиками в этой стране. Если тождественны, то следующие действия будут заключаться в поиске ответа на вопрос, какие детали процесса принятия решений могут вызвать реакцию на условия внешней среды, отличную от той, которая предполагается структурной теорией. Если же ответственные за принятие решений первоочередное внимание уделяютдругимаспектамвнешнейсреды,тонеудивительно,что структурнаятеорияплохопрогнозируетихлиниюповедения.К примеру, структурная теория реакции государств на различные конфигурации блоков и союзов может и не моделировать восприятиеэтихгруппировокполитиками,ответственнымизапринятие решений, но она, по крайней мере имплицитно, предполагает, что расклад сил и группировки стран очевидны для этих политиков,и,такимобразом,последниереагируютнанихпредсказуемым образом, вне зависимости от различных особенностей практики принятия решений в своих странах. Если частный анализ выявит, что политики учитывают в своем решении иные переменные, а расклад сил и группировки, являющиеся предметами изучения структурной теории, для них неочевидны, то не стоит удивляться слабому соответствию положений теории линии поведения политиков.

Если теоретиков больше интересует сам механизм принятия решений, то тогда целесообразно было бы использовать частный анализ для проверки верности их концепций. Как ответственныезапринятиерешенийвоспринимаютвнешнююсреду? Чему уделяют внимание? Как понимают причинно-след- ственные связи, и каковы их задачи? Каким образом реальная институциональнаяструктураинеформальныесвязивлияютна движениеинформацииирешенийвправительстве?Хотявпринципевозможноответитьнаэтивопросыпутемсбораоченьболь-

143

шого количества данных о правительственных решениях и их статистического анализа, такой метод используется весьма редко. Наиболее очевидное объяснение лежит в значительных временных и финансовых затратах на сбор документальных источ- ников даже к одному решению. Другая, связанная с этим проблема, – необходимость поиска информациио таком многочисленном количестве переменных, что соотношение переменных инезависимыхнаблюденийбудетнеблагоприятнымдлястатистическогоанализа.

Частный анализ не зависит столь сильно от совместимости переменных во многих различных случаях для оценки при- чинно-следственных связей. Более распространенной является оценка этих связей путем изучения тех факторов, которые воспринимаются политиками, и того, как они на эти факторы реагируют. Если какая-то переменная ими не учитывается, то она повлияет на результаты процесса лишь в том случае, если от не¸ будет зависеть выживание организаций или правительств, членами которых являются ответственные за принятие решений. Частныйанализможетупуститьизвидуфакторы,влияющиена устойчивостьорганизацийилиправительств,нокоторыенеучи- тываются политиками. В силу того, что вопрос о политической выживаемости в краткосрочной перспективе встает редко, этот недостаток не обязательно будет фатальным. (Статистический анализтоже,какправило,неучитываетэтифакторы).Руководящий принцип оценки причинно-следственных связей в частном анализе заключается в том, что переменные, которые учитываютинакоторыереагируютполитики,являютсякаузальными,а другие – посторонними.

Все исследовательские методики сталкиваются с проблемой определения, какие переменные являются каузальными, а какие – посторонними в рассматриваемой ситуации. Исследователи, использующие методики экспериментального подтверждения,пытаютсярешитье¸путемизолированияизучаемойсистемы от остального мира и тщательного введения ограниче- ний на наименее значимые из тех факторов, которые могут на не¸ влиять. Это можно назватьметодом исключения.Статисти- ческий метод может быть использован, когда нельзя достичь

144

контроля над экспериментом. Он требует множество независимых наблюдений, выбранных спонтанно случаев, чтобы математически изолировать влияние посторонних переменных. Это методслучайноговыбораиликорреляциислучаев.Частныйанализтакжепредполагаетработувусловиях,когданельзядостичь контролянадэкспериментом,новтакомслучаезадачабудетзаключаться в идентификации посторонних переменных и отслеживании путей их воздействия на изучаемую систему. Это методоценкивлиянияфакторов.Конечно,такойметодможетпривести к дезориентирующим и неверным выводам, если аналитик недостаточно учитывает возможность того, что некоторые переменные,отброшенныекакнесущественные,все-такиповли- яли на наблюдаемое поведение. Эти переменные не будут изу- чены, а их влияние не будет прослежено. Другое ограничение методасостоитвтом,что,посколькуоценкивлияниянаповедениемогутвыноситьсятольковкачественныхпоказателях,частный анализ плохо приспособлен к присвоению количественного рейтинга важности переменным, оказавшим влияние на принятие решений.

В силу бесконечного количества потенциально каузальныхпеременных,уисследователей,берущихнавооружениеразличныетеории,будутразныепредставленияотом,какиепосторонние переменные следует подвергнуть изучению, как проследить их влияние в каждом частном случае. Вряд ли стоит рас- считывать,чтовсякийразвпредметеисследованиябудетсодержаться ответ на вопрос о значимых для него переменных, и поэтому частный анализ, как и другие виды анализа, нуждается в повторнойверификации.Можноожидать,чтопомеретого,как исследователи приобретут серьезный опыт в плане понимания влияющихнарешениефакторов,списокпостороннихфакторов расширится, и последующие исследования тех же случаев приведут к более четким и уверенным выводам, чем по результатам предшествующих анализов.

145

XI. Выводы

Исследовательскиеметоды–вспомогательныеинструмен- ты. Поскольку совершенное овладение научной методологией требует значительных усилий и времени, специалисты склонны формулировать предметную область таким образом, чтобы задействовать в е¸ анализе те инструменты, которые они предпо- читают.Посколькуученые,использующиесхожиеметоды,группируютсявокругсхожихнаучныхдисциплин,объяснимо,поче- му они постепенно забывают о существовании других методов

èспособов анализа исследовательских проблем. В своем крайнем выражении, это приводит к прекращению взаимодействия междусоседствующимидисциплинамии«теоретическойнесов- местимости»(терминТомасаКуна–см.:Kuhn,1962),когдафраг- ментированные и обособленные группы исследователей, которыемоглибыдействительновомногоминтеллектуальнообогатитьдругдруга,нетольконеделаютэтого,нотерминологические

èконцептуальныерасхождениянепозволяютимэтогосделать. Чтобыизбежатьподобного,благихнамерений,естествен-

но, недостаточно. На индивидуальном уровне, исследователи должны стремиться держать себя в курсе разработок в соседствующихдисциплинах(посколькумеждународныеотношения всегда являлись междисциплинарной проблемой, этот совет отнюдь не новый). Им не помешало бы искать возможности для проведения междисциплинарных исследований, а также диверсифицировать свои программы, чтобы избежать чрезмерно узкой специализации. На коллективном уровне, исследовательскиминститутамследуетспособствоватьактивномумеждисциплинарному дискурсу путем введения поощрительной системы, которая таким образом стимулировала бы исследователей на поиск более широкой методологической базы для своих работ. Хотя, наверное, утопичным было бы ожидать, что сами правительства и другие заказчики будут уделять повышенное вниманиенетолькорезультатам,ноиметодологическомуинструментарию анализа, вполне реально внести коррективы в программы обучения специалистов, с тем чтобы постепенно культивировать в них интерес к методологическим проблемам.

146

Если более ответственно и рационально относиться к выбору стратегии для эмпирического исследования и теоретических разработок, качество и продуктивность социальных науч- ныхисследованийзаметноулучшатся.Какзаказчики,такисами аналитикивыиграютотсниженияудельнойдолиисследований, плохо подходящих к выполнению задач, для которых они были избраны. Наука должна подходить с научных позиций в понимании своих «родных» исследований.

ПереводР.Э.Малаяна.