Társadalomtudomány-e a közgazdaságtan? II. rész

Posted by in ARS POETICA, HEURÉKA!

Email to someoneShare on FacebookGoogle+share on TumblrTweet about this on TwitterPin on PinterestShare on LinkedInPrint this page

Módszertan és modellalkotás

Térjünk most vissza a közgazdaságtan feltételezései valóságidegenségének problémájára! Hátha ez a jellemző lesz a kulcs a természet és társadalomtudományok, vagy akár általában a tudományok és nem tudományok megkülönböztetéséhez!

stock_kőhegyi_9

Jobb, ha nem próbálkozunk általános (és megnyugtató) választ adni arra kérdésre, hogy mi az a „tudomány”, mert nagyon hamar ingoványos talajon találjuk magunkat. Ezt a kérdést több, mint száz éve próbálják megválaszolni a tudományfilozófusok. Van, aki a tudományos elméletek logikai struktúrájára; van, aki az elmélet és empíria viszonyára; van, aki az elméletek múltbeli teljesítőképességére; van, aki pedig a tudományos közösség szerepére helyezte a hangsúlyt. Vállalkozásuk abban az értelemben sikertelen volt, hogy mai napig nincs köztük konszenzus. Így nem próbáljuk mi sem két mondatban megoldani a problémát, hanem — tudatában annak, hogy ez más világmagyarázati formákra (például a csillagjóslásra) is érvényes lehet — egy rendkívül pragmatikus megközelítést alkalmazunk és csak annyit kötünk ki, hogy felfogásunk szerint, a tudományos elméletek célja: már megtörtént jelenségek magyarázata, és/vagy még meg nem történt események előrejelzése.

Elsőre azt gondolhatnánk, hogy a társadalomtudományok pedig ezen belül az emberi viselkedéseket és azok interakcióit jelzik előre és magyarázzák. De ez nem egészen így van. Az, hogy emberi viselkedésről legyen szó, se nem szükséges, se nem elégséges feltétele általában a társadalomtudományoknak. A fiziológia is foglalkozik emberi viselkedésekkel, mégsem neveznénk társadalomtudománynak. Ugyanakkor például a közgazdaságtan is foglalkozik intézményekhez mint önálló döntéshozó ágensekhez (például vállalat, vagy politikai párt) kapcsolódó jelenségekkel, amelyek esetében gyakorlatilag semmi jelentősége annak, hogy az intézmény alkotóelemei közt emberek is vannak. Ezek ugyanis tulajdonképpen csak analógiás alapon kapcsolódnak az emberi döntésekhez. Akárcsak az evolúciós játékelmélet, amelynek hatóköre bőven kiterjed etológiai problémákra, amelyek szintén emberi döntések analógiáin alapulnak, de a kérdések mégis alapvetően biológiai természetűek.

Valójában a „társadalomtudomány” nem jól definiált fogalom, a határai meglehetősen elmosódottak. Ez azonban nem csak a társadalomtudományok problémája. Mindig nehéz helyzetbe kerülünk, ha egy tudományt, vagy egy tudománycsoportot annak tárgyával szeretnénk körülhatárolni. A közgazdaságtan tárgyát is rendre újradefiniálták története során. Nem bizonyult megfelelőnek sem a meggazdagodás, sem a jövedelemelosztás, sem a szűkösség melletti emberi döntések vizsgálata meghatározás sem. Mindennek oka elsősorban az, hogy a tudományos elméletek kategóriái többnyire eltérnek a világról alkotott hétköznapi kategóriáinktól. Amikor köznapi értelemben emberről beszélünk, akkor nem ugyanarról beszélünk, amit egy közgazdász fogyasztónak hív (mint említettük ez akár egy intézményt is takarhat). Nyilván attól függ, hogy melyik megközelítéshez nyúlunk, hogy a megismerési folyamatban melyik tölt be hasznosabb szerepet. Egy fiziológus biológiai elemek (például szervek, vagy sejtek) konstellációját érti „ember” alatt, amikor dolgozik, de valószínűleg a családtagjaira és barátaira nem ezt az ember fogalmat alkalmazza.

Ezért is célszerűbb a közgazdaságtanra inkább egyszerűen mint módszerre tekinteni ahelyett, hogy annak tárgyát keresgélnénk a való világ hétköznapi kategóriái között. Egy módszerre, amelyet azokkal az alapelvekkel határolunk körül, amelyeket feltételezve nekiállhatunk BÁRMILYEN probléma vizsgálatának, legyenek azok a büfében sorban álló tényleges emberek cselekedetei, a gazdaságpolitikai döntéshozatal, a faji és nemi diszkrimináció, vagy akár az állatok viselkedése.

Az alapelvek röviden és a teljesség igénye nélkül valahogy így foglalhatók össze: 1. Az elemzendő probléma esetében a tág értelemben vett erőforrásoknak valamiféle szűkössége áll fenn (például nem vehetünk 20 kg narancsot a zöldségesnél vagy azért, mert nincs neki 10 kg-nál több, vagy azért, mert 600 Ft/kg az ára és nálunk csak 10e Ft van; nem nyaralhatunk a tengerparton és síelhetünk a hegyekben egyszerre; nem hajthatunk végre kétféle beruházást, ha csak az egyikre van keret, Európában nem vehetünk egyszerre két nőt feleségül; nem törekedhetünk egyszerre a szélső jobb- és szélső baloldali szavazók megszerzésére; és oroszlánként nem üldözhetünk egyszerre két antilopot, ha azok ellenkező irányba futnak); 2. Létezik egy döntéshozó ágens (például vásárló a zöldségesnél, szabadságára készülő milliomos, vállalat, egyszerre két hölgybe szerelmes férfi, politikai párt, éhes oroszlán), amely éppen a környezetében lévő erőforrások szűkössége miatt kényszerül döntéshozatalra; 3. Az ágens a sok lehetséges döntési stratégia (például véletlenszerű döntés, szülőknek való feltétlen engedelmesség, politikai hatalmaknak való ellenszegülés, kártyavetés, stb.) közül úgynevezett racionális döntéshozatali eljárással hozza meg döntését, azaz egyrészt képes az egyes alternatívák előnyeinek és hátrányainak mérlegelése után rangsort állítani az alternatívák között, másrészt e rangsor alapján a lehetőségeihez képest a legjobb alternatívát választja; 4. Az ágens valamiféle interakcióban áll a környezetében lévő többi döntéshozó ágenssel (például zöldséges, rivális narancsvásárlók, tengerparti luxusszálloda-tulajdonosok, versenytárs vállalatok, rivális férjjelöltek, politikai pártok, vagy éppen oroszlánok) és az interakció pontos formáját (például ágensek vélekedései, információs struktúra, stb.) szintén előre rögzíteni kell.

A fenti alapelvek teljesülését feltételezve egy megfelelő modell segítségével meghatározhatjuk a döntéshozó ágensek adott környezetben való választását. És ha ez a választás megváltozik, az mindig csak a következő okok egyikére vezethető vissza: vagy az erőforrások szűkössége (például a boltban lévő narancs mennyisége, ára, vagy a vásárló zsebében lévő pénzösszeg), vagy a többi ágens viselkedése az ő döntései(ke)t meghatározó körülmények (például a rivális vásárló zsebében lévő pénzösszeg) miatt, vagy az interakció jellege (például kiderül, hogy egyszerű árelfogadás helyett alkudozni is lehet a zöldségessel, vagy egyszerűen csak fény derül arra, hogy a boltban lévő narancs rohad) megváltozott. És mindez teljesen független attól, hogy egy gyümölcsvásárló, egy vállalat, egy házasodni vágyó férfi, a kormányzat, vagy egy oroszlán viselkedésének elemzéséről van szó, tehát az sem lényeges, hogy egyáltalán hagyományosan társadalminak, vagy természetinek tekintett jelenségkörre alkalmazzuk.

Viszont általánosan érvényesnek tekintett alapelvek teljesülését feltételezzük, azaz modelleket alkotunk az elemzendő jelenségről. A modell pedig egy elméleti konstrukció, amely szükségszerűen nem a valóságot írja le úgy, ahogy az van. Éppen ezért alapul félreértésen az, amikor egy modell elemeinek „valóságidegenségét” (például közkedvelten a racionalitási posztulátumot) támadják. Természetesen ettől még elképzelhető, hogy egy modell rosszul teljesít. Például a párválasztásnak számos olyan eleme van, amelynek leírására egyedi szinten nem igazán alkalmazható a közgazdaságtan elmélete (bár van olyan eredmény, amely szerint tömegjelenség szintjén viszont igen: Becker 1974). De ebből csak azt a következtetést vonhatjuk le, hogy ezt a modellt az adott helyzetben nem célszerű használni és nem azt, hogy a modell semmilyen helyzetben nem használható. Azt pedig különösen nem, hogy azért nem használható, mert a feltevései valóságidegenek. A természettudományok modelljei is számos „valóságidegen” feltevéssel élnek, mégis hajlandóak vagyunk felülni egy repülőgépre, amit olyan modell alapján építettek, amely azt feltételezi, hogy a tömeg a mozgás során állandó marad. Még akkor is, ha tudjuk, hogy néha egy-egy repülő lezuhan.

De ha egy tudományos elmélet modellje nem a valóságot írja le, akkor egyáltalán mire jó? A kérdés megválaszolását általában a következő érvekre szokták alapozni: Gondoljuk meg, hogy minden világról alkotott ismeretünk, így a tudományos ismereteink is, a külvilág tapasztalati ingereinek, illetve elménk konstrukcióinak köszönhető. Vannak olyan ismeretelméleti irányzatok (Locke 2003), amelyek főleg az előbbit és vannak olyanok is, amelyek főleg az utóbbit (Descartes 1994) hangsúlyozzák, de akármelyik felé is húzunk, azt megállapíthatjuk, hogy elménk legfeljebb az empíriával áll kapcsolatban. Az empíria pedig egyáltalán nem biztos, hogy azonos a valósággal. Ehhez elég csak felidéznünk, hogy a tapasztalat hányszor csal meg minket, de számos egyéb bizonyíték is van rá (Hanson 1958, Polányi 1999), hogy a tapasztalati észlelés nem csak hogy esetleges, de ráadásul elmélettel terhelt is, tehát gyakran hajlamosak vagyunk azt észlelni a tapasztalati adatokban, amit az az elmélet sugall, ami iránt elkötelezettek vagyunk. Valójában arról semmilyen ismeretünk nincsen, hogy az empíria és a valóság milyen viszonyban áll egymással. De ez nem feltétlenül baj. Hiszen tulajdonképpen akkor is csak a tapasztalattal kerülünk kapcsolatba, amikor az elméleteinket alkalmazzuk, vagy teszteljük és nem csak akkor, amikor kialakítjuk. Ha pedig azt tapasztaljuk, hogy az (akár elméletterhelten) észlelt tapasztalati tények az elméletünknek megfelelően viselkednek, akkor függetlenül attól, hogy a valóságról szól-e, vagy sem, elmondhatjuk, hogy elméletünk betöltötte a korábban körvonalazott célt, mivel sikeresen magyarázza, illetve jelzi előre a(z empirikus) tényeket.

A fenti megközelítést nevezik a tudományelméletben tudományos instrumentalista pozíciónak. Ebben az esetben nem az a lényeg, hogy az elmélet a valóságot írja-e le, hanem az, hogy használható legyen a világ jelenségeinek a magyarázatára, előrejelzésére, manipulálására. Ekkor nem az a fontos tehát, hogy létezik-e olyan dolog a világban, hogy mikrohullám, hanem az, hogy a mikrohullámos sütőben meg tudom melegíteni a kávémat. Nem az a fontos, hogy létezik-e tökéletesen racionális fogyasztó, hanem az, hogy lehet-e üzleti stratégiát, vagy gazdaságpolitikát alapozni arra a feltételezésre, hogy a fogyasztók tömegesen úgy viselkednek, mintha racionálisan döntenének.

stock_kőhegyi7

Ezzel szemben tudományos realista pozíciónak nevezik azt az álláspontot, amikor igenis az a fontos, hogy az elmélet a valóságot írja le úgy ahogy van. Ha ez sikerül, akkor nyilván használni is lehet majd az elméletet, de ebben a megközelítésben olyan dolognak a leírására törekszünk, amelynek megfigyelése csak közvetve lehetséges, ha egyáltalán lehetséges. Viszont közben mégis jelentősen megkötjük a saját kezünket, hiszen az empíriához illesztés mellett állandóan közelíteni kell a modelljeink feltevéseit egy (egyéb ismeret híján) elképzelt valósághoz, többnyire további kritériumok nélkül. Természetesen a realizmus mellett is hozhatók fel érvek. Például, hogy ha több különböző elven működő empirikus teszt (például kísérlet) ugyanannak a létezőnek feltételezett tudományos entitásnak a viselkedésére ugyanazt mutatta ki, akkor nyilván az entitás létezik. És ez nagyobb megismerési erővel bír, mintha csak feltennénk, hogy létezik. Viszont egy instrumentalista azt válaszolná erre, hogy mivel ez nem igazolható (hiszen nem tudunk információt szerezni valójában a valóságról), ezért kár is ezzel a kérdéssel foglalkozni.

Azt mindenképpen le kell szögeznünk, hogy nincs konszenzus abban, hogy melyik a helyes pozíció. Számos tudományfilozófiai vitában tárgyalták a kérdést és úgy tűnik, hogy a pozíció elfoglalása inkább meggyőződés kérdése, mint hogy arról pusztán racionális érvek alapján dönteni lehessen. De így van ez például a logikai konzisztencia melletti kitartással is, végső soron az is meggyőződés kérdése. Mindkét hozzáállás lehet gyümölcsöző a tudomány fejlődése szempontjából, hiszen a közgazdaságtan egyik leghíresebb módszertani vitájában Paul Samuelson (Samuelson 1963) egyfajta kritikus realista, míg Milton Friedman (Friedman 1986) egy tudományelméleti szempontból kissé átgondolatlan, de instrumentalista álláspontot képvisel, pedig mindketten a közgazdaságtan történetének vitathatatlanul kiemelkedő alakjai.

Viszont, ha egy közgazdász következetesen tartja magát ahhoz, hogy a közgazdaságtan egy módszer, akkor szükségszerűen instrumentalista pozícióba kerül. Így nem fér bele a közgazdaságtan hatókörébe például a preferenciák tényleges pszichológiai-biológiai alapjainak keresése (akár a racionalitás, akár az irracionalitás gyökereit kutatja), de nagyon is beleférnek a viselkedésgazdaságtan új irányzatának eredményei, ahol kísérleti adatok alapján dolgoznak ki olyan modelleket (lásd például Della Vigna 2009), amelyek fényében például a dinamikus inkonzisztencia vagy más, racionalitási axiómákat sérteni látszó jelenségek mégis konzisztens viselkedési magyarázatot nyernek. Ha pedig valaki következetesen instrumentalista, akkor végképp értelmüket vesztik az olyan jellegű kritikák, hogy baj van a közgazdaságtan alapfeltételeinek valósághűségével, mert egyrészt az emberek nem is racionálisak és a társadalmi jelenségek amúgy is túl komplexek ahhoz, hogy ilyen egyszerű feltételezésekből kiindulva leírjuk őket. Arról nem is szólva, hogy ez a kritika nem túl konstruktív abban az értelemben, hogy nem ad alternatívát. Nem mond semmit arról, hogy ha nem ezek a feltételek, akkor vajon milyen bonyolult összefüggésrendszerek lennének képesek betölteni a „primitív” közgazdasági modellek helyét?

Természetesen a fent körvonalazott, közgazdaságtannak nevezett módszer nem kizárólagos érvényű a különböző jelenségek leírásában. Lehet a közgazdaságtan eszközeit használni szélesebb értelemben vett társadalomtudományi jelenségek leírására és lehet más tudományok (például az antropológia) módszereit is alkalmazni szűkebb értelemben vett gazdasági jelenségek leírására. Úgyis a tudományos közösség dönti majd el, hogy egy-egy adott esetben melyik megközelítés a hasznosabb. De azt meg kell jegyeznünk, hogy aki elfogadja az instrumentalista megközelítést (amelyet a mainstream közgazdaságtan metodológiája implikál), annak számára nem az elemzés tárgyai (például természet vagy társadalom), hanem az elemzés módszerei határolják el egymástól a tudományokat.

Matematika és a természettudományok kísértése

Vegyük most szemügyre a fejtegetéseket a társadalmi jelenségek „képletekbe való beleerőltetéséről”! Pusztán abból, hogy a fenti értelemben vett modelleket alkalmaz a közgazdaságtan, még nem következik, hogy matematizált tudomány legyen. Vajon miért alkalmaz mégis matematikát? Egyáltalán mit jelent az pontosan, hogy matematizált egy tudomány és ennek milyen következményei vannak? A közgazdaságtan például két meglehetősen különböző okból és két különböző módon alkalmaz matematikát. Mindkettő fontos, és bár a kettő nem teljesen független egymástól, az összekeverésük ismét félreértésekhez vezet.

stock_kőhegyi6

Az egyik indok éppen, a több más tudományban is elvárásként jelentkező, logikai konzisztencia szigorú követése. Egy tudományos elmélet logikai konzisztenciájának egyébként nem szükséges feltétele az, hogy matematikai modelleket használjon, de a matematikai használata jelentősen megkönnyíti a konzisztencia betartását, illetve utólagos ellenőrzését. Ekkor ugyanis a fogalmak definíciói matematikai fogalmakra utalnak, az állítások igazolásai pedig a matematika szabályait is (de nem csak a matematika szabályait!) felhasználják, ezért az érvelések módjának e lépéseit mindenki elfogadja, és már nem kell azokat külön vita tárgyává tenni.

Természetesen ez nem azt jelenti, hogy a matematika minden tévedési lehetőséget és bizonytalanságot kiküszöböl. De azt várjuk, hogy legalábbis csökkenti azokat. Tegyük fel például, hogy egy matematikai modellkeretben tárgyalt közgazdasági állításra és annak tagadására is rendelkezésünkre áll egy bizonyítás és egyelőre nem tudjuk megállapítani, hogy ennek a diszkrepanciának mi az oka, mert mindkét bizonyítás hibamentesnek tűnik. A logikai konzisztencia szükségszerűsége miatt a matematikában ekkor is tudjuk, hogy az egyik bizonyítás biztosan hibás (hacsak nem logikai paradoxonnal állunk szemben). Ez pedig mindenképpen több információ annál, mint ha csak annyit tudnánk, hogy létezik két egymásnak ellentmondó alternatív elmélet. Ezenkívül, ha a bizonyítások matematikai formában állnak rendelkezésre, akkor valószínűleg könnyebb az ellentmondás okát is feltárni. Jobban látható, hogy melyik definícióból, premisszából, vagy következtetési lépésből következik az ellentmondás.

Elsőre úgy tűnhet, hogy előnyei mellett, a matematika használata bizonyos társadalmi jelenségeket kizár a közgazdaságtan által elemezhető problémák köréből. De valójában egy matematikai modellben csupán a modellen belül meghatározódó hatások jellemzésére szolgáló endogén, illetve a modellen kívül meghatározódó hatások jellemzésére szolgáló exogén változók, valamint azok összefüggéseit kifejező általános függvények, relációk és halmazok vannak, amelyek rendkívül általános fogalmak, így önmagában a használatuk — a logikai konzisztencián kívül, amit amúgy is elvárunk — lényegében nem jelent megszorításokat az elemzendő problémára nézve. Természetesen az megszorítást jelent, hogy ha például egy konkrét függvényt használnak a modellben és éppen ezért az lehet is konstruktív kritika tárgya, hogy érdemesebb lenne-e egy másik függvényt használni, mert például az a modell empirikus érvényessége szempontjából az előnyösebb. Ez történt például, amikor bevezették a hiperbolikus diszkontálási formulát a viselkedési közgazdaságtanban (lásd például O’Donoghue and Rabin 1999). Aki ilyen jellegű kritikát gyakorol, az voltaképpen legitimnek tekinti ennek az eszköztárnak a használatát. De önmagában azt kritizálni, hogy függvényeket használunk, a matematikai modellezés teljes félreértését jelenti, éppen azok rendkívül általános jellege miatt.

A másik indok, amiért matematikát használnak a közgazdászok, az a közgazdasági kategóriák kvantitatív jellege, azaz hogy gyakran számszerűen mérhető mennyiségekben gondolkodunk és elméleteinktől számszerű előrejelzéseket várunk el. Ennek hatékony alkalmazásához a matematikai statisztika, illetve az ökonometria eszköztárára van szükség, tehát az alkalmazott matematikának egy egészen más területére.

Vegyük észre, hogy ez az indok nagyon eltér az előzőtől, és éppen ezért kíván meg egészen más eszköztárat. Természetesen a kétféle matematikai aldiszciplína használata gyakran segíti egymást és kialakulásuk matematikatörténetileg össze is függ, de a közgazdaságtan történetére visszatekintve csak a közelmúlt fejleményeinek fényében tűnik úgy, hogy az empíria kvantitatív elemzése, illetve a matematikai modellezés ugyanannak a kutatói attitűdnek a része volna. A kétféle eszköztár és a mögöttük rejlő metodológia fontosságának eltérő hangsúlyt adó kutatási hozzáállás gyakran még szándékaiban is nagymértékben eltér egymástól, ezért kritizálni is csak külön érdemes őket. Tehát nincs értelme bármilyen okból is általában hibáztatni a matematikát alkalmazó szerzőket a közgazdaságtanban.

Lehet kritizálni a módszertani nehézségekre hivatkozva azt, hogy bizonyos közgazdasági kategóriákat (például jólét) egyáltalán kvantitatív módon mérhetőnek tekintünk. És éppen ilyen konstruktív kritikák sorozata vezetett oda, hogy az elvileg is mérhetetlen (és azonos dimenzió híján összegezhetetlen) társadalmi összhasznosság helyett a pénzben mérhető fogyasztói és termelői többlet, majd a jóléti hatásokat jobban tükröző kompenzált, illetve ekvivalens változás fogalmát kezdték használni. És lehet kritizálni a kategóriák mérhetőségén kívül magukat a statisztikai-ökonometriai módszereket (például Ziliak and McCloskey 2007) úgy, hogy valaki helyettük más módszert javasol. De azzal tisztában kell lennünk, hogy aki ezeket kritizálja, valójában a közgazdaságtan empíriakezelési módszereit kritizálja és nem a matematika közgazdasági alkalmazását.

Végezetül röviden vegyük szemügyre azt az érvrendszert, amely annak a típusú matematikának az alkalmazásában látja a hibát, amelyet alapvetően a természettudományos problémák kezelésére dolgoztak ki (például Mirowski 1984 és Mirowski 1989) és büszkén lobogtatja például a játékelmélet eredményeit, amit ezzel szemben kifejezetten a közgazdaságtanra fejlesztettek ki.

Vajon mi a jelentősége egy közgazdász számára annak, hogy egy-egy matematikai részterület kifejlődését melyik tudomány inspirálta? Valószínűleg megmosolyognánk azokat a biológusokat, aki elutasítanák a játékelmélet biológiai alkalmazását azon az alapon, hogy azt az eszköztárat közgazdasági problémákra dolgozták ki és nem biológiaiakra. Az efféle dolgoknak jelentőséget tulajdonítani csak arra jó, hogy egyfajta kisebbrendűségi komplexust erősítsen bennünk, hiszen tudománytörténeti okoknál fogva természetszerűen a fizika, pontosabban a természetfilozófia inspirálta a más matematizált tudományokban felhasznált matematikai eszközök jelentős részének kidolgozását (bár számos történeti példa hozható arra is, amikor az empirikus tudományoktól elszakadva önállóan alakultak át matematikai területek (Neumann 1965). De ezeknek az eszközöknek a felhasználása nem azért történik meg egy másik szaktudományon belül, mert – bár a közgazdasági probléma teljesen más természetű, jobb híján – a fizikai problémára kidolgozott matematikai eszközzel írjuk azt le, ahelyett, hogy saját eszközöket dolgoznánk ki. Hanem éppen fordítva, a közgazdasági és a fizikai probléma természete a hasonló (minimális energiaszintű pályák, illetve költségminimalizáló tényezőfelhasználás, vagy haszonmaximalizáló fogyasztás, azaz valamilyen típusú optimum megtalálása) és ezért alkalmazzák mindkettő (vagy egyéb tudományokban, akár biológiában az optimális populációméret meghatározásának) leírására (közelítőleg) ugyanazokat a matematikai eszközöket. Tehát nem a matematikai eszköztár határolja be a lehetőségeket, hanem általában a világ megismerésére felhasznált eszközkészletünk végessége.

Az „egyensúly” fogalma, amelyet egy közgazdasági jelenség leírására is használunk, fizikai (természetfilozófiai) eredetű. Matematikailag azt valamiféle egyenlet(rendszer) jellemzi, de a közgazdaságtanban nem azért kezdték alkalmazni a fogalmat, mert amit le akartak írni vele, azt egyenletekkel lehetett kifejezni. Már csak ezért sem, mert jóval korábban kezdték el alkalmazni a fogalmat, mint a matematikai leírását a jelenségnek. Tudjuk, hogy az „egyensúly” tartalmilag sokkal többet jelent két mennyiség egyszerű egyenlőségénél. Azaz éppen fordítva, a fogalmi hasonlóság implikálta a matematikai eszköz használatát, ráadásul időben jóval később. Ez volt a helyzet a differenciálegyenletek, a káoszelmélet és még sok más eszköz alkalmazásánál is. Sokkal érdekesebb kérdés az, hogy vajon miért áll fenn fogalmi hasonlóság ennyire különböző jelenségek leírására kifejlesztett tudományos elméletek kategóriái között? Az ezzel kapcsolatos fejtegetések azonban meghaladnák e cikk kereteit, ezért itt csak arra hívnánk fel a figyelmet, hogy ennek a kérdésnek nincs köze ahhoz, hogy jogosan alkalmazunk-e bárhonnan átvett matematikai eszközöket a közgazdaságtanban.

Összefoglalás

Térjünk vissza az eredeti kérdésünkre: társadalomtudomány-e a közgazdaságtan? Ez a kérdés nagyon emlékeztet arra, amit a kategorizációval foglalkozó pszichológusok szoktak feltenni, és ami leegyszerűsítve a következő: Zebra-e a csikos ló? Ha a „zebra” fogalmát az olyan külső jegyekkel definiáljuk, mint a „csíkosság”, illetve a „lóság”, akkor nyilván igen, egyébként pedig nyilván nem. Tehát a válasz attól függ, hogy hogyan definiáljuk a ’társadalomtudomány’ fogalmát. Az eddigiekben igyekeztünk rámutatni, hogy nem biztos, hogy ez a jó kérdés, ha meg akarjuk érteni, hogy miről is szól a közgazdaságtan. Viszont rengeteg félreértést okozhat a közgazdaságtanhoz innen közelíteni, mert gyakran nagyon sokféle dolgot értenek ’társadalomtudomány’ alatt, illetve társítanak a ’társadalomtudomány’ fogalmához.

Az első félreértés ahhoz kapcsolódik, hogy közgazdaságtant mint társadalomtudományt gyakran egy politikai ideológiához társítják. Ennek vannak retorikai előnyei is. Így ugyanis el lehet mondani, hogy az önérdekkövetést feltételező közgazdaságtan önzésre nevel, másrészt csak a liberalizmus ideológiájához kapcsolódó gazdaság- és társadalompolitikát képes megalapozni. Mint rámutattunk, a modern mainstream közgazdaságtan ideológiamentes és természetesen készen áll arra, hogy alternatív elméletekkel összevessék az empirikus érvényességét és hasznosságát, de csakis a tudományos mércék és nem az ideológiai viták forgatókönyve alapján.

Másodszor, van, aki úgy gondolja, hogy a társadalomtudomány a társadalmi folyamatokat úgy hivatott leírni, ahogy azok valójában működnek és ezen az alapon fogalmaznak meg kritikákat a közgazdaságtan leegyszerűsítő posztulátumai, például az önérdekkövetés ellen. Mint rámutattunk, ez a kritika a tudományelméleti realizmus-instrumentalizmus irányzatainak félreértésén alapul és azon a kudarcra ítélt törekvésen, hogy a tudományokat azok tárgyával határoljuk körül. A közgazdaságtan egy instrumentalista pozíción alapuló módszer, amelynek segítségével bármilyen jelenséget lehet elemezni és természetesen ezeket a jelenségeket más módszerekkel is lehet elemezni. De a módszereket csak azok hasznosságával lehet értékelni és nem a valósághoz való bizonytalan viszonyával.

Ehhez lazán kapcsolódik a harmadik félreértés, amely abban az ellenszenvben testesül meg, amit a (különösen a természettudományok által ihletett) matematikai modellekkel szemben szoktak megfogalmazni a társadalmi jelenségek leírásában, miszerint az leegyszerűsíti és indokolatlanul megszorítja a komplex társadalmi jelenségek magyarázatának és megértésének lehetőségeit, mivel azok nagy része természeténél fogva nem matematizálható, nem mérhető. Igyekeztünk megmutatni, hogy a matematika használata legalább két különböző dolgot jelent és ez a kritika többek között ezek összekeverésén alapul: egyrészt a matematikai modellezést, másrészt a matematikai statisztika, illetve ökonometria használatát. Az első önmagában nem jelent megszorításokat, a második kritikája pedig valójában a közgazdaságtan empíriakezelési módszereit illeti és nem a matematika használatát.

Az eddigi fejtegetésekből úgy tűnik, hogy a közgazdaságtannak nevezett metodológia pontosan olyan tulajdonságokkal rendelkezik, mint bizonyos természettudományok, de ugyanakkor számos más társadalomtudomány is rendelkezik ezekkel a tulajdonságokkal. Így tehát nem biztos, hogy érdemes erőltetni az elméletek természettudományokra és társadalomtudományokra (és esetleg bölcsésztudományokra) való felosztását (maximum pragmatikus okokból), mivel ez nem visz közelebb a probléma lényegének megértéséhez, sőt, jelentősen hátráltathatja is azt a fogalmak homályos definíciói miatt. A tudományos módszerek közt, mint láthattuk nem itt húzódnak a határvonalak.

Hivatkozások

Adams, Douglas (2010) Galaxis útikalauz stopposoknak. Budapest: Gabó Kiadó

Barnes, Barry and Bloor, David and Henry, John (2002) A tudományos tudás szociológiai elemzése. Budapest: Osiris.

Becker, Gary S. „A theory of marriage.” Economics of the family: Marriage, children, and human capital. University of Chicago Press, 1974. 299-351.

Carnap, Rudolf (1999) „A metafizika kiküszöbölése a nyelv logikai elemzésén keresztül”. In: Tudományfilozófia szöveggyűjtemény (ed. Forrai Gábor és Szegedi Péter). Budapest: Áron Kiadó.

DellaVigna, Stefano (2009) „Psychology and Economics: Evidence from the Field” Journal of Economic Literature, 47 (2), pp. 315-372.

Descartes, René (1994) Elmélkedések az első filozófiáról. Budapest: Atlantis Kiadó

Dobbs, B. J. T. (1982) Newton’s Alchemy and His Theory of Matter. Isis, 73(4), pp. 511-528

Feyerabend, Paul A. (1999) „A szakember vigasztalása” In: Tudományfilozófia szöveggyűjtemény (ed. Forrai Gábor és Szegedi Péter). Budapest: Áron Kiadó.

Feyerabend, Paul A. (2002) A módszer ellen. Budapest: Atlantis.

Friedman, Milton (1986) A pozitív közgazdaságtan módszertana. In: Friedman, M.: Infláció, munkanélküliség, monetarizmus. Budapest: KJK

Hanson, Norwood R. (1958) Patterns of Discovery. Cambridge University Press.

Hirshleifer, Jack and Glazer, Amihai and Hirshleifer, David (2009): Mikroökonómia. Budapest: Osiris Kiadó (ELTECON-könyvek sorozat)

Kuhn, Thomas S. (1999) „Objektivitás, értékítélet és elméletválasztás” In: Tudományfilozófia szöveggyűjtemény (ed. Forrai Gábor és Szegedi Péter). Budapest: Áron Kiadó.

Kuhn, Thomas S. (2000) A tudományos forradalmak szerkezete. Budapest: Osiris

Lakatos, Imre (1997a) „A kritika és a tudományos kutatási programok metodológiája.” In Miklós, Tamás (szerk.) Lakatos Imre tudományfilozófiai írásai. Budapest: Antlantis.

Lakatos, Imre (1997b) „A tudomány története és annak racionális rekonstrukciói.” In Miklós, Tamás (szerk.) Lakatos Imre tudományfilozófiai írásai. Budapest: Antlantis.

Locke, John (2003) Értekezés az emberi értelemről. Budapest: Osiris Kiadó

Mankiw, N. Gregory (2011) A közgazdaságtan alapjai. Budapest: Osiris Kiadó (ELTECON-könyvek sorozat)

Mirowski, Philip (1984) Physics and the ’Marginalist Revolution’, Cambridge Journal of Economics, 8 pp. 361-379.

Mirowski, Philip (1989) More Heat than Light: Economics as a Social Physics, Physics as Nature’s Economics, Cambridge University Press.

Neumann János (1965) A matematikus. In: Neumann János: Válogatott tanulmányok és előadások. Budapest: KJK.

O’Donoghue, Ted and Matthew Rabin (1999) „Doing It Now or Later” American Economic Review, 89 (1), pp. 103-124.

Pinch, Trevor (1986) Confronting Nature: The Sociology of Solar-Neutrino Detection. Dordrecht: Kluwer.

Polányi, Mihály (1999) „A hallgatólagos következtetés logikája” In: Tudományfilozófia szöveggyűjtemény (ed. Forrai Gábor és Szegedi Péter). Budapest: Áron Kiadó.

Popper, Karl R. (1998) „Igazság, racionalitás és a tudományos tudás gyarapodása” In: Tudományfilozófia (ed. Laki János). Budapest: Osiris Kiadó.

Quine, Willard van Orman (1998) „A világ empirikusan ekvivalens rendszereiről” In: Tudományfilozófia (ed. Laki János). Budapest: Osiris Kiadó.

Roemer, John E. (1981) Analytical Foundations of Marxian Economic Theory. Cambridge University Press.

Samuelson, Paul A. (1963) ”Problems of Methodology – Discussion” American Economic Review 53(2)

Varian, Hal R. (2001) Mikroökonómia középfokon. Budapest: KJK

Wright, Erik O. and Levine, Andrew–Sober, Elliott (1992) Reconstructing Marxism. London: Verso

Ziliak, Stephen T. and McCloskey, Deirdre N. (2007) The Cult of Statistical Significance: How the Standard Error Costs Us Jobs, Justice, and Lives. University of Michigan Press