Вопросы права и экономики
Шрифт:
Некоторые из наиболее горячих споров в области экономического анализа права (и в экономике в целом) связаны с разногласиями в отношении объяснения эмпирических данных. Нередко можно найти большой объем данных, которые подтверждают какую-то гипотезу, и при этом обнаружить множество других данных, которые эту гипотезу опровергают. Если вы попытаетесь определить, наносит ли обмен компьютерными файлами серьезный ущерб музыкальной индустрии, то данные будут неоднозначными (гл. 4). Если вы попытаетесь определить, является ли расовое профилирование эффективным полицейским методом снижения преступности или всего лишь проявлением расовой предвзятости сотрудников полиции, то данные будут неоднозначными (гл. 12). Если вы попытаетесь определить, сдерживает ли смертная казнь убийства – возможно, наиболее обсуждаемый вопрос в «праве и экономике», – то данные будут
Для эмпирического анализа необходимы данные, которые могут быть получены из нескольких источников, например, опросов, наблюдаемой рыночной информации и контролируемых экспериментов. К сожалению, данные часто трудно собирать, и в результате они часто измеряются неточно. Возможны также разные способы измерения одной и той же переменной, что приводит к вопросу о том, какой способ наиболее подходит для использования. Более того, реальный мир огромен, и его сложно измерять; то есть для каждой данной проблемы может существовать большое число переменных, значимых для анализа. В связи с этим большое число данных, которые были бы необходимы для точного измерения соотношения выгод и издержек, может быть просто недоступно. Наконец, и, возможно, это важнее всего, существует множество правильных подходов к эмпирическому анализу. Различные статистические методы и различные способы организации данных могут быть использованы для проверки одной и той же гипотезы. Это разнообразие эмпирических методологий неизбежно приводит к разнообразию результатов.
Необходимо также учесть сложности, которые встречаются в эмпирическом анализе. Одна из таких проблем касается учета искажающих факторов. Для того чтобы определить, склонны ли судьи выносить разные приговоры чернокожим и белым мужчинам или выносить разные приговоры мужчинам и женщинам, легко сравнить средние сроки тюремного заключения по расовым или гендерным категориям (гл. 13). Вы, скорее всего, обнаружите, что у чернокожих мужчин более длительные сроки тюремного заключения, чем у белых мужчин, а сроки тюремного заключения у мужчин длиннее, чем у женщин. Но есть два очевидных искажающих фактора (среди нескольких прочих), которые также влияют на длительность тюремного заключения и должны быть приняты в расчет: серьезность преступления правонарушителя и его криминальное прошлое. Если группа, которая получает более длительные сроки тюремного заключения, в среднем также совершает более серьезные преступления и имеет более богатое криминальное прошлое, то возможно, именно эти факторы играют решающую роль в объяснении длительности сроков тюремного заключения. Важно отметить, что эти искажающие факторы не исключают возможности судейской предвзятости. Напротив, учет этих факторов позволяет исследователю быть более уверенным в том, что результат можно объяснить с помощью рассматриваемой переменной, например, предвзятости судей, а не этими другими факторами.
Другая проблема, которая часто встречается в эмпирическом анализе, – это обратная причинно-следственная связь. Одно простое предсказание в борьбе с преступностью утверждает, что если нанять больше сотрудников полиции, то уровень преступности упадет (гл. 10). Причинно-следственная связь, поэтому, такова, что большее число полицейских приводит к меньшему числу преступлений. С другой стороны, несложно также предсказать, что если повысится уровень преступности, могут быть наняты дополнительные сотрудники полиции. Теперь причинно-следственная связь такова: большее число преступлений приводит к большему числу полицейских. Без правильного учета подобной обратной причинно-следственной связи исследование, пытающееся определить, является ли наем сотрудников полиции разумным подходом к сдерживанию преступности, может обнаружить, что большее число полицейских ведет к росту преступности. Но этот результат может возникнуть из-за обратной причинно-следственной связи, а не из-за того, что было опровергнуто предсказание о том, что рост числа полицейских приведет к снижению преступности.
Подобные проблемы хорошо известны всем, кроме совсем уж неумелых исследователей, поэтому случаи, когда на них не обращают внимания в эмпирических исследованиях, редки. Реальная проблема заключается в том, что могут быть разногласия по поводу того, какие из искажающих факторов наиболее важны и должны быть учтены, а также как именно нужно исправлять проблему обратной причинно-следственной связи. Одновременно с другими проблемами, рассмотренными выше, существуют и искренние различия в том, как исследователи подходят к эмпирическому анализу, которые
Рассмотрим следующие гипотетические ситуации:
1. Американская ассоциация звукозаписывающей промышленности финансирует исследование, которое приходит к выводу, что обмен музыкальными файлами подрывает музыкальную индустрию.
2. Американская медицинская ассоциация финансирует исследование, которое в конце концов выясняет, что реформа деликтного права, уменьшающая бремя ответственности за врачебную ошибку, улучшает состояние здоровья пациентов.
3. Группа, выступающая в поддержку смертной казни, финансирует исследование, которое в конечном счете обнаруживает, что вынесение смертных приговоров уменьшает число убийств.
Насколько вы доверяете результатам этих исследований? Доверяли бы вы больше этим результатам, если бы они не финансировались этими группами?
Иногда ученых, занимающихся эмпирическими исследованиями, критикуют за то, что на них оказывает влияние их источник финансирования. Но даже без стороннего финансирования предвзятость исследователя все еще может влиять на эмпирическое исследование. Если исследователь, не получающий финансирования и поддерживающий смертную казнь, выясняет, что смертный приговор уменьшает число убийств, должен ли быть оставлен без внимания этот результат? Если тот же исследователь обнаруживает, что смертный приговор не снижает числа убийств, следует ли относиться к этому результату с большей серьезностью, чем в случае, когда он получен другим исследователем, про которого известно, что он занимает нейтральную позицию? Насколько важно оценивать предвзятость исследователя, каковы бы ни были ее причины, для определения чистоты эмпирических результатов?
Сложность в учете предвзятости исследователя не в том, что она может оказаться проблемой, но в том, что она всегда может быть проблемой. Можно ли быть до конца уверенным, что исследователь совершенно непредвзят? Конечно, целесообразным было бы требовать от исследователей, чтобы те раскрывали источники своего финансирования, если таковые имеются, но еще важнее, чтобы исследователи открыто сообщали о своих данных. Повысить доверие к результатам эмпирических исследований можно, если дать другим возможность проверить чистоту данных, воспроизвести результаты и протестировать надежность результатов с помощью различных статистических операций. Для этих целей важно, чтобы исследователи обменивались данными.
У исследователей всегда была возможность сделать свои данные доступными для других, но до недавнего времени их редко заставляли делать это. В настоящее время нет сложностей с передачей больших компьютерных файлов, и многие научные журналы теперь в качестве условия публикации требуют от исследователей, чтобы те передавали свои данные. Рассмотрим, к примеру, заявление редакторов журнала Journal of Law and Economics, ведущего журнала в этой области:
Политика Journal of Law and Economics состоит в том, чтобы публиковать статьи, только если использованные в анализе данные четко и точно подтверждены документами и доступны любому исследователю в целях повторения исследования. Авторы принятых статей, содержащих эмпирические исследования, моделирование или экспериментальные исследования, должны перед публикацией предоставить журналу данные, программы и другие детали расчетов, достаточные для того, чтобы было возможно повторить исследования. Они будут размещены на сайте журнала JLE. В случае, если данные, использованные в статье, являются чьей-либо собственностью или по каким-либо другим причинам вышеизложенные требования не могут быть выполнены, редакторов следует известить об этом в момент подачи статьи (сайт журнала JLE).
Хотя подобные меры и могут сделать менее острой проблему необъективности исследователей, но они не способны помочь в случае отсутствия согласия, которое является обычным следствием эмпирических исследований. Однако важно заметить, что разногласия по поводу этапа 2 практически не снижают ценности экономической логики. Есть обоснованные и бурные разногласия по поводу того, как измерять соотношения издержек и выгод, но это просто неизбежное следствие самого характера эмпирической работы. Любая научная дисциплина, которая пытается применять эмпирический анализ к политическим вопросам, будет вынуждена столкнуться с теми же проблемами.