Введение в теорию каузальности

Работу над осмыслением причинно-следственных связей в сравнительных социологических исследованиях следует начать с общего введения в теорию каузальности. Два основных элемента любой модели причинно-следственных связей — это фактор-причина и фактор-следствие (и тех, и других может быть несколько). Определение и формализация этих элементов превращают дескриптивную теорию в каузальную модель.

Ранее в тексте употреблялись три пары слов для обозначения каузальных связей: «независимая переменная — зависимая переменная», «условие — результат», «причина — следствие». В литературе на равных основаниях употребляются и другие термины. Однако при всем многообразии терминов сохраняется общий принцип причинно-следственных отношений: если фактор (X) называется причиной результата (Y), то подразумевается, что изменения X приводят к изменению Y относительно того, каким мог бы быть Y (контрфактическое условие)1 при прочих равных условиях (ceteris paribus) и заданном масштабе причинно-следственной связи (casual scope).

Выделим три следствия из данного определения:

  • ? условие должно генерировать результат; соответственно, изменения в условии необратимо скажутся и на результате;
  • ? условие должно предшествовать результату;
  • ? условие будет определять результат до тех пор, пока остальные факторы остаются неизменными (при прочих равных условиях).

Масштаб[1] [2] причинно-следственных отношений, или каузальный масштаб, есть не что иное как границы, в которых эти отношения существуют. Можно ли привести примеры каузальных связей, которые характерны для всех обществ? Если сделать это удастся, то можно получить социальные законы[3]. Существование всеобщих законов, однако, активно оспаривается, к тому же большинство социальных явлений формируется в специфических условиях. Поэтому в социологии выделенные связи обычно необходимо ограничивать в масштабе.

Важно понимать, что каузальная теория всегда содержит в себе возможность контрфактических отношений: если условие меняет значение, то результат, при прочих равных условиях, обязан изменяться, даже если в эмпирике таких случаев пока не зафиксировано. Также необходимо помнить, что подобная теория обязана предлагать некоторый каузальный механизм — процесс влияния причины на результат. Наличие такого механизма отличает строгую каузальную теорию от каузально-дескриптивной: последняя может обладать определенной предсказательной способностью, однако не показывает, почему и каким образом независимая переменная влияет на зависимую.

Понятие каузального механизма позволяет разделить все каузальные теории на два подмножества: каузальное описание и каузальное объяснение.

Разницу между ними можно пояснить на простом примере. Когда раз за разом нажимается кнопка питания, включаются наши компьютеры. Результат не связан ни с человеком, нажимающим на кнопку (способ измерения), ни с позицией наблюдателя (теоретические основания), ни с условиями (ночь / понедельник / февраль и т. д.), при этом без нажатия кнопки компьютер еще никогда не включался. Значит, эти отношения следует признать связанными и, возможно, причинно-следственными. Такое обобщение можно считать каузальным описанием. Однако из него не вытекает, что сначала посредством замыкания контактов включается блок питания, отправляется сигнал микропроцессору, затем загружается память BIOS, система выполняет начальный тест железа и т. д. Выявление всех этих шагов (а их более 10) и составляет основу объяснения.

Каузальное объяснение качественно отличается от описания: если при последнем утверждается, что в будущем ситуация изменится, потому что существует связь между явлениями[4], то при первом обязательно предполагается вывод о том, каким образом эта связь осуществляется. В данном случае каузальное описание выступает результатом индуктивного процесса: наличие и силу связи возможно определить только с помощью сравнительного эмпирического исследования. В то же время каузальное объяснение представляет собой, скорее, результат дедукции: выстраиваются теоретические основания поведения того или иного объекта, в которые «вписываются» обнаруженные индуктивно связи. Отсюда вытекает важный вывод: если каузальное описание является результатом сравнительного количественного или качественного исследования, то каузальное объяснение возможно только посредством качественных процедур с использованием общих логических методов: анализа, синтеза, дедукции и индукции [Shadish et al., 2002].

Установление каузальных связей требует не только проверки силы связи гипотетических условий и результата, но и идентификации иных (фоновых) факторов, которые участвуют в причинно-следственных отношениях.

Фоновыми называются все факторы, кроме X, которые могут прямо или косвенно воздействовать на результат.

Поясним это на примере. Согласно статистическим исследованиям, в России показатели заболеваемости туберкулезом среди трудовых мигрантов в среднем в четыре раза выше, чем у россиян [Иванова, 2013, с. 132]. Тогда можно предложить следующую причинно-следственную связь: увеличение количества мигрантов ведет к росту заболеваемости туберкулезом в России. Будет ли такая теория каузальной? Безусловно. Однако она будет описательной, но не объяснительной, поскольку на ее основе можно строить предсказания, но нельзя понять механизм увеличения числа больных.

Объяснение могло бы состоять в следующем: иностранцы приезжают в Россию с заболеванием, а его распространению могут способствовать большая скученность и плохие условия проживания. Представим эту ситуацию формально-логически:

Гипотетический каузальный механизм причин высокой заболеваемости

Рис. 8.1. Гипотетический каузальный механизм причин высокой заболеваемости

у мигрантов.

Фактор «низкий уровень здравоохранения в стране исхода» является примером антецедента (лат. antecedent — предшествующее) — фонового фактора, предшествующего X[5]. Данный фактор воздействует на Y, но опосредованно, через искомое причинное условие, а значит, его необходимо учитывать и при конструировании каузальной теории. Фактор «плотность проживания мигрантов» является элементом каузального механизма и показывает, что туберкулез передается в основном через близкие контакты в среде проживания мигрантов.

Разберемся с последним условием определения — критерием «при прочих равных условиях». Каузальная теория подразумевает, что все факторы, кроме условия и результата, являются константами и не меняют своих значений. Такое положение называется логическим термином ceteris paribus, оно скрыто присутствует во всех каузальных аргументах. Например, гипотеза о влиянии числа мигрантов на эпидемиологическую ситуацию предполагает, что остальные условия (политический режим, религиозная принадлежность, иностранное влияние и проч.) остаются неизменными. Без наличия ceteris paribus строить каузальные аргументы невозможно. Исследователю в такой ситуации не остается ничего иного, кроме как проверять связь фоновых факторов и X.

Эффект воздействия. Фактор X может оказывать различное влияние на Y. Влияние причины на следствие называется эффектом воздействия[6] (treatment effect). Эффекты воздействия подробно изучаются в экспериментальных исследованиях естественных наук, схожим образом идентифицируют их и в социальных науках. Рассмотрим некоторые виды эффекта воздействия[7], воспользовавшись еще одним примером. Представим, что социолог интересуется эффективностью работы центров занятости, и его задачей является узнать, насколько участие в бирже труда уменьшает время поиска работы по сравнению с отсутствием такого участия.

Индивидуальный эффект воздействия. Индивидуальный эффект воздействия (ИЭВ) (individual treatment effect) показывает влияние независимой переменной (Х=1) на результат одного объекта относительно результата для контрольной переменной (Х=0).

В нашем примере объектом может считаться один безработный, тогда ИЭВ окажется в период отсутствия занятости относительно периода при контрольной переменной (отсутствие регистрации на бирже труда). Перед нами два исхода: первый получен в том случае, если безработный не зарегистрировался на бирже труда, второй — если зарегистрировался. Эти два результата не наблюдаемы одновременно: один из них является контрфактическим, так как обозначает исход, который мог бы быть получен при отсутствии (или наличии) условия. Эффект воздействия в таком случае неидентифицируем, поскольку наблюдается только один из возможных исходов, и исследование принимает форму воображаемого эксперимента.

Это фундаментальная проблема формирования каузального вывода: социальный ученый физически не может заставить один и тот же объект оказаться одновременно и под воздействием условия, и вне этого воздействия. Тем не менее мы можем подобрать пару безработных с максимально похожими характеристиками и попробовать создать обобщение[8], например, с помощью уже описанного мэтчинга, либо вывести ИЭВ на материале более крупных популяций. Так или иначе, в силу трудностей с идентификацией ИЭВ не является популярным объектом каузального сравнительного исследования. Исключение составляют сравнительно- исторические исследования, где из-за ограничения числа случаев воображаемый (мысленный) эксперимент часто остается единственным средством проверки каузального механизма (см. п. 1.2).

  • [1] Подробнее о контрафактическом анализе в сравнительно-исторической социологии см. в п. 5.1.
  • [2] Следует различать понятия «масштаб исследования» и «каузальный масштаб»:первое относится к количеству объектов объяснения, второе — к количеству объектов, на которые можно распространить выделенные причинно-следственные связи.
  • [3] Н. Розов дает примеры социальных законов микроуровня, мезоуровня, макроуровня [2009].
  • [4] В этом отношении каузально-описательная теория может считаться предсказательной.
  • [5] Понятие «антецедент» в литературе по логике используется как антипод понятия «консеквент» (следствие). Тем не менее в социальных науках этот терминприменяется именно в данном контексте (здесь это не синоним условия, а предшествующий условию фактор).
  • [6] В литературе также может употребляться термин «каузальный эффект». Здесьиспользуется данное «узкое» понятие, чтобы подчеркнуть принципиальную измеримость эффекта в числовом или логическом выражениях.
  • [7] Характеристику других эффектов воздействия см., напр., в работе: [Ньюи,2009].
  • [8] Этот кажущийся очевидным подход был формализован Д. Рубиным относительно недавно [Rubin, 1974]. С тех пор получение информации об одной связис помощью сравнения как минимум двух похожих объектов называется каузальноймоделью Рубина.
 
Посмотреть оригинал