Модель должна быть как можно более простой. Она должна учитывать экзогенные качества ситуации и позволять исследователю изучить причины и следствия эндогенных черт, постулируемых гипотезой. Отдельные элементы модели должны, насколько это возможно, основываться на эмпирических данных и не включать ненаблюдаемые черты ситуации (если только их релевантность не может быть оценена эмпирически – этот вопрос мы обсуждаем далее)[366]. Спецификация, основанная на наблюдаемых чертах, служит двум целям.
Во-первых, она ограничивает множество возможных моделей, снижая вероятность порождения такой, которая не имеет ничего общего с релевантным институтом, хотя и может объяснить его релевантные эндогенные черты.
Во-вторых, отбор допущений на основании эмпирических данных ограничивает возможность (или соблазн) объяснить наблюдаемые феномены допущениями
Например, я мог бы решить, что доверие между магрибскими торговцами основывалось на их религиозности, близких связях в сообществе или ненаблюдаемых чертах личности – скажем, честности[367]. Каждый из этих факторов мог играть роль в действии коалиции магрибских торговцев, однако контекстно-специфичный анализ подтверждает центральное значение репутационного механизма, основанного на экономических санкциях.
Иными словами, задача состоит в том, чтобы использовать модель для оценки гипотезы. Несложно предложить игру с поведением, которое мы хотим объяснить как равновесный исход. Но мы не заинтересованы в моделировании
Соответственно контекстуальная модель выстраивается в целях оценки гипотезы о формировании определенного института. Там, где это возможно, анализ должен пытаться опровергать важность других институтов, релевантность которых также представляется доказуемой. Однако попытки теоретически определить множество всех возможных институтов могут отвлечь внимание на нерелевантные альтернативы, учитывая информацию об изучаемых индивидах и то, как были отобраны эти институты. Следовательно, модель используется главным образом для расшифровки гипотезы о релевантности какого-либо определенного института, а не для доказательства того, что все остальные осуществимые институты были нерелевантны.
Прежде чем рассказывать о пользе контекстуальных моделей, я должен был отметить ограничения моделирования как инструмента оценки гипотезы[368]. Необходимость сохранять аналитическую прозрачность и лежащий в основе модели математический аппарат ограничивают формы гипотез, которые могут быть выражены и проанализированы при помощи явной модели. Теоретико-игровые модели, особенно модели динамических игр с большими массивами действий, легко могут стать слишком сложными. Конечно, правильная гипотеза предпочтительнее элегантной, но нерелевантной модели. В некоторых случаях нам лучше всего использовать модель, учитывающую лишь некоторые аспекты гипотезы, которую мы хотим оценить. В других случаях эта проблема может быть снята за счет последовательного выполнения анализа. Например, при изучении организаций иногда проще сначала рассматривать организацию в качестве элемента, экзогенного изучаемому институту, и только потом расширить анализ, включив в него эту организацию как нечто эндогенное.
После того как гипотеза относительно релевантного института сформулирована и представлена при помощи контекстуальной модели, она оценивается в ходе интерактивного анализа. Модель (и контекстуальная гипотеза, отражаемая в ней) оценивается на основе данных, причем данные используются для отвержения, принятия или изменения гипотезы. В таком интерактивном анализе следует избегать тавтологии, когда модель подгоняется к данным. Задача состоит в том, чтобы подвергнуть гипотезу и отражающую ее модель эмпирической проверке. Такую задачу можно решать несколькими взаимодополняющими способами.
Модель и ее анализ дают развернутый тезис о тех аспектах ситуации, которые, по мнению исследователя, важны или не важны – т. е. тезис, который затем может быть сопоставлен с данными и альтернативными тезисами.
