Принципы экономикс - Мэнкью Н.Г.
ISBN 5-314-00161-6
Скачать (прямая ссылка):
Причина и следствие
Очень часто для того, чтобы проиллюстрировать различные экономические явления, экономисты обращаются к графикам. Другими словами, они используют их, демонстрируя, как одни события влияют на другие. Когда мы рассматриваем график типа кривой спроса, у нас не возникает сомнений относительно причины и следствия. Так как мы изменяем цену, а все другие переменные считаем постоянными, мы знаем, что изменение в цене на романы приводит к изменению покупаемого Эммой количества книг. Помните, однако, что наша кривая спроса построена на данных гипотетического примера. Когда мы сталкиваемся с реальной действительностью, определить влияние одной переменной на другую не так-то просто.
Первая проблема состоит в том, что множество факторов, влияющих на степень воздействия одной переменной на другую, не являются константами. Мы можем полагать, что изменение некоей переменной определяет изменение другой, а на самом деле здесь задействована третья, опущенная переменная, не отраженная на графике. Даже если мы верно определили две переменные, взаимодействие которых будем анализировать, мы можем столкнуться со второй проблемой — обратной причинно-следственной зависимостью. Другими словами, мы могли решить, что причиной изменения В служит А, а в действительности В определяет изменения А. Возможность наличия опущенных переменных и обратной причинно-следственной зависимости требует от нас, когда мы делаем выводы о причинах и следствиях, осторожного использования графиков.
Опущенные переменные. Давайте рассмотрим следующий пример. Представьте, что правительство в ответ на настойчивые требования озабоченной высокой смертностью населения страны от раковых заболеваний общественности поручает компании «Статисти-че-:-гсие услуги Большого Брата» провести исчерпывающее исследование. Сотрудники большого Брата» обнаруживают явную зависимость между двумя переменными: количеством курящих в семье и вероятностью заболевания раком кого-то из ее членов (рис. 2п.6).
Гпава 2. Думайте как экономист
69
Риск заболевания раком
Рис. 2п.6
ГРАФИК С ОПУЩЕННОЙ ПЕРЕМЕННОЙ Направленность кривой вверх показывает, что чем больше курящих в семье, тем выше вероятность заболевания раком. Однако мы не должны делать из этого вывод, что причиной рака является курение, потому что исследователи не принимают в расчет количество выкуренных сигарет.
Количество курящих в семье
Какова должна быть реакция правительства иа полученные результаты? «Большой Брат» рекомендует установить дополнительный налог на продажу сигарет и потребовать размещения предупреждающих надписей:«"Большой Брат" предупреждает — курение опасно для вашего здоровья».
Однако у вдумчивого исследователя возникает вопрос: «А все ли переменные, кроме одной, были приняты за константы?», ведь в случае отрицательного ответа полученные результаты нельзя считать достоверными. Одно из объяснений графика иа рис. 2п.6 заключается в том, что, вероятнее всего, люди, в домах которых много курящих, и сами входят в число любителей табака. Причина рака курение, а не число курящих в семье. Если вы не приняли за константу количество выкуренных сигарет, график 2п.6 не отражает истинного влияния числа курящих в доме на уровень заболеваемости раком.
Эта история является иллюстрацией к важному принципу: когда вы видите график, который используется для подтверждения выводов о причине и следствии, необходимо задать себе вопрос, не влияют ли на полученные результаты изменения опущенной переменной.
Обратная причинно-следственная зависимость. Экономисты нередко совершают ошибки при определении направления причинно-следственной зависимости. Предположим, что Ассоциации анархистов Америки поручено проведение исследования уровня преступности в США, результаты которого представлены на рис. 2п.7. График демонстрирует зависимость количества тяжелых преступлений в крупных городах от числа полицейских на тысячу человек. Анархисты пришли к выводу, что большее число полицейских приводит к увеличению количества преступлений в городах, а значит, общество обязано снизить меру ответственности преступников.
Если бы мы могли провести контролируемый эксперимент, мы избежали бы опасности попасться на удочку обратной причинно-следственной зависимости. Для проведения эксперимента мы бы произвольно увеличили или уменьшили число полицейских в разных городах, а затем рассмотрели бы зависимость между численностью сил правопорядка и количеством преступлений. А график на рис. 2п.7 показывает только то, что в более опасных для жизни городах больше полицейских. Это можно объяснить тем, что в городах с высоким уровнем преступности мэрия увеличивает численность полицейских. Другими словами, скорее увеличение количества преступлений является причиной для найма дополнительных полицейских. График не позволяет нам определить направление причинно-следственной зависимости.
Может показаться, что для определения направления причинно-следственной связи необходимо выявить изменяющуюся первой переменную. Если мы наблюдаем рост преступности, а затем увеличение количества полицейских, мы приходим к одному выводу.
