Этот аргумент справедлив в отношении некоторых ситуаций, когда агенты учатся с течением времени методом проб и ошибок. Однако применим он именно потому, что мы можем указать на механизм, который неосознанно приводит к тому же результату, который сверхрациональный агент мог бы сознательно просчитать[23]. При отсутствии такого механизма мы могли бы по-прежнему использовать инструменталистский подход, если бы это допущение позволяло предсказывать поведение с большой точностью. Закон всемирного тяготения долгое время казался таинственным, поскольку, как представлялось, основывался на непрозрачной идее действия на расстоянии. И все же, поскольку он давал возможность делать предсказания с точностью до десятых долей, теория Ньютона единогласно признавалась вплоть до появления общей теории относительности. Таинственные законы квантовой механики тоже принимаются, хотя и с некоторыми сомнениями, поскольку позволяют предсказывать с невероятной точностью.

Социальная наука, апеллирующая к рациональному выбору, не может полагаться ни на одно из этих двух оснований. Нет общего неинтенционального механизма, который мог бы симулировать или имитировать рациональность. В некоторых случаях этого можно добиться закреплением знаний (глава XVI), тогда как в других оно продуцирует систематические отклонения от рациональности. В иных обстоятельствах эту задачу в какой-то мере выполняет некий социальный аналог естественного отбора, если частота изменений среды превышает скорость адаптации к ним (глава XVII). Мне неизвестны механизмы, которые симулировали бы рациональность в единичных ситуациях или в быстро меняющейся среде. В то же время эмпирическое подтверждение анализа сложных явлений на основании теории рационального выбора, как правило, крайне слабо. Это, разумеется, огульное утверждение. Вместо того чтобы пояснить, что я понимаю под слабостью, позвольте просто указать на высокий уровень разногласий среди специалистов относительно объяснительной силы конкурирующих гипотез. Даже в экономике, в некотором смысле наиболее развитой общественной науке, существуют фундаментальные, устоявшиеся расхождения между школами. Нам никогда не достичь точности в несколько десятых, которая положила бы этим спорам конец.

В-пятых, каузальное объяснение следует отличать от статистических объяснений (statistical explanations). Хотя многие объяснения в социальных науках носят характер статистических, они неудовлетворительны, поскольку не могут объяснить конкретные события. Применение статистических обобщений к частным случаям является грубой ошибкой не только в науке, но и в повседневной жизни[24].

Предположим, что мужчины действительно агрессивнее женщин. Сказать разгневанному мужчине, что его гнев вызван мужскими гормонами, вместо того чтобы заявить, что его гнев не оправдан в данной ситуации, означает впасть в интеллектуальное и моральное заблуждение (fallacy). Предполагать, что обобщение, справедливое для большинства случаев, верно в каждом отдельном случае, – это интеллектуальное заблуждение. Моральное заблуждение – считать, что собеседник находится во власти биологических факторов, а не открыт для доводов и убеждения.

Хотя статистические объяснения – это всегда объяснения «второго сорта», на практике может оказаться, что у нас нет ничего лучше. Однако важно отметить, что в таких объяснениях неизменно руководствуются наилучшим идеалом каузального объяснения. То, что в демократических странах продолжительность жизни больше, чем при недемократических режимах, представляется статистическим фактом. Прежде чем заключить, что продолжительность жизни предопределяется политическим режимом, мы должны проверить другие переменные, которые могут оказывать влияние на результат. Может выясниться, что демократические страны в большей мере, чем недемократические, обладают некоторым качеством Х и что на самом деле это качество Х определяет продолжительность жизни. Но таких свойств бесконечное множество. Как узнать, какое именно нужно проверять? Ответ очевиден: мы должны руководствоваться каузальной гипотезой. Вполне правдоподобно, например, что граждане в индустриальных обществах живут дольше, чем граждане в менее развитых странах. Тот факт, что индустриальные общества бывают более демократическими, чем неиндустриальные, может объяснить наблюдаемые явления. Чтобы убедиться, что именно демократия, а не индустриализация, является каузальным фактором, нам следует сравнить демократические и недемократические режимы с равным уровнем индустриализации и посмотреть, сохранится ли различие. Как только мы будем иметь обоснованную уверенность в том, что проверили другие вероятные причины, можем попробовать выяснить, как, то есть при помощи каких причинно-следственных цепочек или механизмов, тип политического режима влияет на продолжительность жизни. Я буду рассматривать этот второй шаг в следующей главе. Здесь я только хочу заметить, что наша уверенность неизбежно основывается на каузальных догадках о том, что является (и что не является) правдоподобными третьими факторами, которые нуждаются в проверке[25].

В-шестых, объяснения следует отличать от ответов на вопрос «почему?» (answers to why questions). Предположим, мы читаем научную статью и, к своему изумлению, обнаруживаем, что автор не ссылается на важную и релевантную статью. У нас возникает вопрос: «Почему он ее не упомянул?» Наше любопытство может быть полностью удовлетворено, если мы узнаем, что на самом деле автор ничего не знал о более ранней работе (хотя нам, возможно, захочется выяснить, почему он не изучил литературу по теме с большей тщательностью). Но утверждение: «Он не упомянул статью, потому что не знал о ней», – это не объяснение. Использование его в качестве объяснения означает, что для объяснения одного несовершившегося события ссылаются на другое. Предположим, однако, что автор знал о статье, но решил ее не упоминать, поскольку сам не был в ней упомянут. В этом случае ответ на вопрос «почему?» даст, помимо прочего, объяснение. Имеется событие – решение не упоминать о статье, вызванное предшествующим событием – негодованием из-за отсутствия упоминания.