9.10.19

So sánh cái không thể so sánh: một câu trả lời xã hội học cho khoa học luận của Augustin Cournot



Antoine-Augustin Cournot (1801-1877)

SO SÁNH CÁI KHÔNG THỂ SO SÁNH: MỘT CÂU TRẢ LỜI XÃ HỘI HỌC CHO KHOA HỌC LUẬN CỦA AUGUSTIN COURNOT[1]

Alain Desrosières
Augustin Cournot (1801-1877) thường được giới thiệu như một trong những người cha của mô hình hoá toán học trong kinh tế học. Ngày nay việc mô hình hoá này có thể là, hoặc những kiến thiết thuần tuý lí thuyết và mang tính giả thiết-suy luận, hoặc thường hơn là sự đối chiếu những giả thiết lí thuyết với những dữ liệu thống kê, bằng những công cụ của kinh trắc học. Tuy nhiên hình thức kết hợp này giữa lí thuyết và thường nghiệm là mới có đây. Kinh trắc học hiện đại chỉ được phát triển kể từ những năm 1930 (Morgan, 1930; Armatte, 1995). Sự nghiệp của Cournot gồm hai phần tách biệt, được biểu trưng bằng hai cuốn sách: cuốn sách năm 1838 đề cập đến “lí thuyết của cải”, cuốn sách năm 1843 bàn về “lí thuyết cơ may và xác suất”, và hai lí thuyết này không liên thông với nhau. Ta gặp lại sự phân đôi này ở những nhà kinh tế xuất sắc khác, như tác giả người Ireland, Francis Edgeworth (1845-1926) và người Anh, John Maynard Keynes (1883-1946).
Francis Y. Edgeworth (1845-1926)
Jean B. Say (1767−1832)
Nhà kinh tế học Pháp Claude Ménard (1977) đã nghiên cứu sự “kháng cự thống kê” của ba nhà kinh tế Pháp trong thế kỉ XIX: Jean Baptiste Say (1767-1832), Augustin Cournot và Léon Walras (1834-1910). Đối với Cournot của năm 1843, nhà tiên phong của lí thuyết nhận thức, ông trích dẫn “một biểu trưng khoa học luận trong đó phương pháp điều tra và đối tượng của nhận thức được cảm nhận là tương tác lẫn nhau”. Tuy nhiên Cournot không nhận ra ở thống kê một công cụ thoả đáng để làm chỗ dựa cho những giả thiết lí thuyết, vì đối với ông thống kê đòi hỏi những quy ước và so sánh mà ta không thể nào kiểm soát hoàn toàn được. Ménard nhận xét, khi diễn giải và phát triển ý của Cournot, “Làm sao vượt qua được tính đặc thù của những hiện tượng xã hội, khi ta không bao giờ lặp lại được cùng một thí nghiệm?”. Sự bất lực trong việc giải quyết các vấn đề này dẫn đến “sự phát triển bộc phát” của thông tin thống kê [...] Thế mà tầm quan trọng của không gian và thời gian trong những hiện tượng xã hội, tức tầm quan trọng của lịch sử, chỉ làm đậm nét hơn những khó khăn này [...] Cuối cùng làm thế nào so sánh những dữ liệu thu được tại những nơi và do đó trong những bối cảnh con người, những “môi trường” không đồng nhất đến thế [...] Làm thế nào khoanh vùng đâu là phần của nhà quan sát? Nên dựa trên những công cụ nào?” (Ménard, 1977, trang 422).
Trong bài này, chúng tôi mô tả, dựa trên ý niệm “quy ước tương đương”, cách mà, kể từ Cournot, các nhà nghiên cứu và chung hơn những tác nhân của đời sống xã hội đã xử lí, nếu không nói là đã giải quyết những khó khăn trên. Ý niệm này được dùng để cho thấy là từ đó đến nay, những phản bác và kháng cự của các nhà kinh tế trong thế kỉ XIX chống lại thống kê đã được tháo gỡ, không phải bằng một cách logic, trong vũ trụ khoa học luận về nhận thức của Cournot mà trong một thế giới xã hội khi con người đồng ý với nhau, vì những mục đích thực tiễn, để so sánh cái không thể so sách được bằng cách xem là tương đương những tình thế không đồng nhất.
Cournot và vấn đề trung tâm của việc kiến giải
Adolphe Quetelet (1796-1874)

Trong nửa đầu thế kỉ XIX, những nhà tiên phong của các khoa học lúc bấy giờ được gọi là khoa học đạo đức (các khoa học xã hội tương lai) đã vô cùng quan tâm đến những phương thức lập luận xác suất và định lượng, có nguồn gốc từ truyền thống của các triết gia và các nhà thiên văn học của thế kỉ XVIII. Có hai tác giả tiêu biểu cho thời điểm này: người Bỉ Adolphe Quetelet (1796-1874) và người Pháp Augustin Cournot. Khác với Quetelet, người đề xuất các văn phòng thống kê hành chính (xem chương 3), Cournot ít tập trung vào việc triển khai thật sự các phương pháp định lượng trong các khoa học và trong xã hội so với việc nghiên cứu những hệ quả triết học, qua những khái niệm của lí thuyết nhận thức, của việc sử dụng đến những cách lí luận và lập luận mới này. Tác phẩm của ông năm 1843, Exposition de la théorie des chances et des probabilités [Trình bày lí thuyết cơ may và xác suất], đề cập vào chi tiết các vấn đề này.
Bạn đọc hiện đại không thể không nhận thấy là Cournot tinh tế giữ một khoảng cách với cách kiến giải duy khoa học và duy khách quan vốn là cách kiến giải lúc bấy giờ của các nhà thống kê “tần suất luận” mà Quetelet là người đứng đầu[2]. Theo cách nhìn tần số luận này, định lượng hoá được trình bày như là công cụ mẫu mực của tính “khách quan”, của “ngôn ngữ chung” của “chẩn đoán được chia sẻ” giữa những nhà quan sát hay tác nhân nhờ đó họ có thể gặp nhau, bằng cách vượt lên những khác biệt giữa họ với nhau – và do đó thay thế ngôn ngữ của sự đam mê bằng ngôn ngữ của lí tính. Cournot nhiều lần nêu lên vấn đề trung tâm của sự kiến giải, một vấn đề làm chỗ dựa cho việc xây dựng, định hình và kết luận của những luận chứng định lượng. Như thế ông chèn cách lập luận này trong một suy nghĩ mở về những cách hiểu biết, trong khi các luận chứng này thường được nêu để kết thúc một cuộc tranh luận. Đặc biệt, ông làm việc này nhân hai vấn đề: sự phân biệt những xác suất gọi là khách quan và chủ quan; và sự kiến giải những “lát cắt”, các phân loại được các nhà thống kê tổ chức theo những quy ước tương đương để sắp xếp và so sánh các đối tượng nghiên cứu của họ.
Dưới đây chúng tôi sẽ nhắc lại di sản của hai trực giác trên rồi xem xét những cách có thể triển khai chúng trong ba bối cảnh trong đó những luận chứng định lượng thường được huy động: thuần hoá các rủi ro, chính sách kinh tế vĩ mô và đánh giá các chính sách công. Tiểu luận này quay lại, tất nhiên với những công cụ khác, với ba câu hỏi được đặt ra trong tác phẩm Exposition của ông: làm thế nào nối khớp các công cụ xác suất và phương pháp thống kê với những phương tiện khác để hiểu biết và hành động? Việc nối khớp này đòi hỏi những quy ước nào? Làm thế nào “so sánh cái không thể so sánh được[3]”? Có thể bổ sung nghiên cứu logic chặt chẽ của Cournot về những vấn đề này bằng một nghiên cứu thường nghiệm các cách vận dụng xã hội của các công cụ này không?
Leonard J. Savage (1917-1971)
Rudolf Carnap (1891–1970)
Cournot là người đầu tiên nhấn mạnh đến tính chất nhị nguyên của phép tính xác suất khi phép tính này, một mặt, định lượng những lí do để tin tưởng và, mặt khác, thường (nhưng không phải luôn luôn) dựa trên những tần suất quan trắc được. Có mặt ngay từ khởi thuỷ của phép tính này trong những năm 1660 (Hacking, 1975), tính nhị nguyên này đã được đặc trưng bằng nhiều cách. Condorcet phân biệt “lí do để tin tưởng” với “sự dễ dàng”. Cournot nói đến “cơ may” và “xác suất”. Lâu sau đó, triết gia người Đức Rudolf Carnap (1891-1970) đối lập xác suất “quy nạp” với xác suất “thống kê”. Khía cạnh ra quyết định, đặt cơ sở trên những “lí do để tin tưởng” đã thắng thế trong thế kỉ XVIII (Daston, 1989), đặc biệt với những thủ tục bắt nguồn từ “định lí Bayes”, được công thức hoá vào năm 1763. Định lí này đề xuất một cách tính đến thông tin không đầy đủ về những tình thế không biết, nhằm ước lượng một “xác suất các nguyên nhân” cho phép làm chỗ dựa cho một quyết định. Cách lập luận này bị phản bác vào thế kỉ XIX, theo một cách nhìn tần số luận phân biệt triệt để những quyết định đặt cơ sở trên những cở sở không định lượng (ví dụ, quyết định của một phụ thẩm đoàn toà đại hình) và những quyết định dựa trên những quan trắc lặp lại, đặc biệt được những văn phòng thống kê mới do Quetelet thúc đẩy.
Bruno de Finetti (1906-1985)
John M. Keynes (1883-1946)
Như vậy đối với các nhà tần số luận, thủ tục Bayes, kết hợp một số ít quan sát với một “xác suất tiên nghiệm” thuần tuý có tính ước đoán để suy ra một “xác suất hậu nghiệm” chắc chắn hơn hiện ra như một điều ngông cuồng. Thật vậy, việc chọn một xác suất tiên nghiệm thường mang tính võ đoán nên lập luận có vẻ được xây dựng trên cát. Ngược lại, trong thế kỉ XX, vấn đề ra quyết định trong tình thế bất trắc lại được quan tâm trở lại với những công trình của John Maynard Keynes (1883-1946), của nhà thống kê Italia Bruno de Finetti (1906-1985) và đồng nghiệp người Mĩ của ông là Leonard Savage (1917-1971). Những bàn luận về học thuyết Bayes và cách kiến giải nó lại trở thành có tầm quan trọng hàng đầu. Thế mà, ngay từ 1843, Cournot đã dự cảm tầm quan trọng của lối lập luận bayesian, vào lúc mà lập luận này bị mất giá trị: “Một quy tắc mà phát biểu đầu tiên thuộc về người Anh Bayes và dựa trên đó Condorcet và Laplace mong muốn xây dựng học thuyết xác suất tiên nghiệm đã ở cội nguồn của nhiều điều nhập nhằng cần phải làm sáng tỏ, của những sai lầm nghiêm trọng cần điều chỉnh và tự chúng sẽ điều chỉnh một khi nhớ đến sự phân biệt cơ bản giữa những xác suất có một sự tồn tại khách quan cho được độ đo của khả năng các sự việc với những xác suất chủ quan, liên quan một phần đến hiểu biết, một phần đến sự không hiểu biết của chúng ta, thay đổi từ người này sang người khác[4], tuỳ theo năng lực và dữ liệu mà chúng ta được cung cấp” (Cournot, 1843, trang 155).
Amos Tversky (1937-1996)
Daniel Kahneman (1934-)
Trong thế kỉ XX, ý tưởng cho rằng các xác suất chủ quan “thay đổi từ người này sang người khác” sẽ là đối tượng của những nghiên cứu của tâm lí học thực nghiệm, đặc biệt trong số đó các công trình của Daniel Kahneman và Amos Tversky (1973) chỉ ra là tư tưởng con người không hoạt động theo những giả thiết của Thomas Bayes. Rồi đến phiên các kết quả này bị Gerd Gigerenzer và David Murray (1987) phê phán tính nghèo nàn của khuôn khổ thí nghiệm và sự mong manh của những kiến giải (Amossé, Andrieux, Muller (2001)). Lợi ích của các cuộc tranh luận này là đặt vào trung tâm của thảo luận một vấn đề thường nghiệm: làm thế nào tư tưởng con người kết hợp những thông tin định lượng với những thông tin khác, có trước hay có bản chất khác? Cách tiếp cận này khác với cách nhằm quy việc nghiên cứu vào việc xem xét độc nhất một tập dữ liệu, được giả định là chứa đựng tất cả thông tin có ích. Trong thực tế, kể từ những năm 1930 và những công trình của Ronald Fisher, William Gosset (dưới bút hiệu Student), Jerzy Neyman và Egon Pearson, thống kê suy luận đã có những tiến bộ đáng kể để ước lượng những giả thiết lí thuyết trên những tệp tin như thế.
Khai phá những vùng tiếp giáp giữa những phát biểu thuộc về những phong cách lập luận khác nhau
Egon Pearson (1895-1980)
Gerd Gigerenzer (1947-)
Các nhà thống kê toán học thuần tuý không khống chế việc kiến giải, tức việc nối khớp kiến thức thu được bằng cách trên với những gì chúng ta biết (hay tưởng rằng mình biết) bằng những cách khác. Tuy nhiên kiểu tra vấn này đã được Cournot nêu lên từ năm 1843. Dưới đây ta sẽ xem xét những vùng tiếp giáp, hay trung gian, giữa những tu từ học thống kê và những tu từ học khác[5]. Hệ quả của những tiến bộ của thống kê toán học và đặc biệt là của các mô hình kinh trắc học[6] là mở rộng những không gian, trong đó các tu từ học thống kê nối kết và đáp ứng lẫn nhau, dường như và ngày càng ít giao tiếp với những cách lập luận khác. Diễn tiến này đi kèm với sự gia tăng chuyên môn hoá của các nhà thống kê và các nhà kinh trắc. Không như trong thế kỉ XIX, vào thời buổi mà các phương pháp không tinh vi và phức tạp bằng, khi sự phân công lao động, về mặt nhận thức và nghề nghiệp, là ít đậm nét hơn. Lúc bấy giờ những vấn đề của việc vượt qua các vùng giao tiếp là dễ thấy hơn, và do đó thường được làm rõ và bàn luận nhiều hơn.
Jerzy Neyman (1894-1981)
Ronald Fisher (1890-1962)
Vấn đề ở đây không phải là phê phán hay tố giác những cách sử dụng hiện nay các phương pháp định lượng, hay đào sâu những vấn đề khoa học luận mà các phương pháp này đặt ra, cũng như không phải là đề xuất, một cách chuẩn tắc, một phương pháp luận tốt hơn, nhưng chỉ là gợi ý những hướng nghiên cứu thường nghiệm về các cách thực hành thống kê, và chính xác hơn về những gì xảy ra trong vùng tiếp giáp này, nơi có sự trao đổi giữa, một mặt, những phát biểu định lượng được lồng trong những mô hình ít nhiều hình thức hoá và; mặt khác, những phát biểu bằng ngôn ngữ tự nhiên, không được lượng hoá. Việc sản xuất và lưu hành những phát biểu thuộc loại đầu đã làm thế giới thay đổi như thế nào? Trong chừng mực nào những phát ngôn này cho phép hay không tạo ra những cách kiến giải thống nhất và không bị tranh cãi, như những ai tạo ra và sử dụng chúng mong muốn, nếu không nói là đòi hỏi? Nếu không phải vậy thì làm sao giải thích tính thay đổi của các kiến giải này?
Thomas Bayes (1702-1761)
William Gosset (1876-1937)
Thật ra khi Cournot nhận xét rằng các xác suất “thay đổi từ người này sang người khác” ông không đào sâu những hình thái và nguyên nhân của sự biến thái này: các hình thái và nguyên nhân này có tính tâm lí, văn hoá hay gắn liền với trải nghiệm cá nhân? Những nghiên cứu sau này sẽ đào sâu các điểm này. Tuy nhiên ông đã thấy một khía cạnh của công tác thống kê mà trong đó việc nối khớp với một sự hiểu biết có trước là then chốt: đó là điều ông gọi là việc “lựa chọn các lát cắt”, nghĩa là các danh mục. Khi ta xếp hạng các tỉnh của nước Pháp theo một biến bất kì (khả năng biết viết biết đọc, tội phạm) ông tự hỏi là việc các tỉnh được xếp hạng “tốt” hay “xấu” là kết quả của sự ngẫu nhiên hay, ngược lại, của một đặc tính nào đó. Ngày nay, những công cụ tính toán nhanh cho phép nhà thống kê mưu mẹo (hay, đối với một số người, là không mấy lương thiện) tính tất cả những tương quan có thể, trong một tệp tin, chọn ra những tương quan “tốt” rồi tiếp đó đặt ra những giả thiết được các dữ liệu của tệp tin xác thực một cách kì diệu. Thế mà, vấn đề này đã được Cournot làm rõ ngay từ năm 1843 khi ông nói đến “đánh giá có trước quyết định hướng cái nhìn đến lát cắt” (tức là danh mục) và việc kiến giải các “sai biệt quan trắc được”: “Yếu tố khác nằm trong đánh giá tiên quyết, theo đó chúng ta nhìn lát cắt đã sản sinh ra sai biệt biệt quan trắc được như là một trong số những lát cắt một cách tự nhiên cần phải thử trong vô số những phân chia có thể, chứ không phải như một trong những lát cắt làm ta lưu ý chính vì sai biệt quan trắc được. Thế mà đánh giá tiên quyết này, mà qua đó kinh nghiệm thống kê dường như dẫn ta đến lát cắt này hơn là lát cắt khác thuộc về những nguyên do mà giá trị không thể đánh giá được một cách chặt chẽ, và có thể được nhiều người đánh giá một cách khác nhau[7]. Đây là một đánh giá có tính ước đoán, bản thân nó đặt cơ sở trên những xác suất, nhưng là những xác suất không thể được giải bằng việc liệt kê những cơ may và việc bàn luận sự liệt kê này, nói một cách chính xác, không thuộc về học thuyết các xác suất toán học” (Cournot, 1843, trang 196).
Trong lập luận trên, “lát cắt” (trong trường hợp này là các tỉnh của nước Pháp) là cho trước, nhưng ta không thể làm như thể là mình không biết trước những đặc điểm của tỉnh Seine, bao gồm thủ đô Paris, hay tỉnh Corse là một đảo. Tuy nhiên Cournot không đặt vấn đề sự hình thành của các “lát cắt” này. Thế mà việc xây dựng, mã hoá rồi kiến giải các danh mục thống kê là những thời điểm ưu tiên để nghiên cứu các vùng tiếp giáp nói đến ở trên. Một lớp thống kê là kết quả của một quy ước tương đương. Từ convention (quy ước) bắt nguồn từ động từ convenir (thoả thuận) để từ đó làm liên tưởng đến thủ tục xã hội mà kết quả là lớp thống kê. Thủ tục này là điểm then chốt của vùng tiếp giáp[8].
Tuy nhiên sự hoài nghi có tính phương pháp luận của Cournot không phải là sản phẩm của tương đối luận hoài nghi, vốn có xu hướng gợi ý – như một số tác giả đã thể hiện trong những bối cảnh luận chiến – là ta “có thể buộc thống kê nói bất cứ điều gì”. Trái lại, trong một cách nhìn cuối cùng làm ông gần với Quetelet hơn, ông cho rằng niềm tin vào một số chân lí dựa trên một trật tự duy lí, cao hơn những sự chủ quan cá nhân. Như vậy tính biến đổi của những cảm nhận và kiến giải được ông quy về cho sự sai lầm cá nhân, vốn là ngôn ngữ của những nhà thiên văn học trong thế kỉ XVIII. Tính khách quan được khái quát hoá bằng khái niệm trung bình, mà bằng pháp thuật của định luật số lớn, cho phép những quan sát cá nhân ngẫu nhiên biến thành “những chân lí nối kết nhau”, gần với “trật tự duy lí” hơn[9]: “Do đó niềm tin của chúng ta vào một số chân lí không chỉ đặt cơ sở duy nhất vào việc lặp lại của cùng những đánh giá, vào sự đồng ý nhất trí hay gần như nhất trí: niềm tin này chủ yếu dựa trên sự cảm nhận một trật tự duy lí theo đó các chân lí này nối kết nhau và trên việc được thuyết phục rằng những nguyên nhân sai lầm là những nguyên nhân bất thường, thất thường, chủ quan, không đồng đều không thể sản sinh được một sự phối hợp đều đặn và khách quan đến thế” (Cournot, 1843, trang 421).
Tư duy của Cournot kết hợp một sự hoài nghi có tính phương pháp luận biện minh cho việc ông chú ý đến các sự chủ quan cá nhân với niềm tin là có một trật tự duy lí cao hơn những sự chủ quan này. Ta gặp lại tính nước đôi này, bị căng ra giữa những hình thái khác nhau của duy thực luận và kiến tạo luận trong những cuộc tranh luận mà xã hội học về các khoa học mới đây đã dấy lên (Hacking, 1999). Xuất phát từ những tra vấn này, chúng tôi sẽ nhắc lại là theo nghĩa nào ta có thể nói rằng việc lượng hoá tạo ra sự khách quan. Việc lượng hoá này dường như thu hẹp, rút gọn và giới hạn không gian các kiến giải có thể về thế giới, nhưng đồng thời nó tạo ra một thế giới khác. Lượng hoá cấu hình lại thế giới, bằng cách tạo ra những đối tượng có thể lưu hành giữa con người.
Khi con người đồng ý với nhau để thiết lập những không gian tương đương
Chúng tôi đã đề xuất ở nơi khác một lưới đọc những thủ tục lượng hoá, rồi những hiệu ứng nhận thức và xã hội của nó, phân biệt hai giai đoạn, thường được nhập chung với nhau, của hành động lượng hoá: trước tiên, việc thiết lập một loạt những quy ước tương đương, tiếp đó là chính bản thân việc đo đạc như là sự triển khai có nguyên tắc các quy ước này (xem bài Là ông Thiện hay ông Ác: vai trò của con số trong việc cai quản của Nhà nước tân tự do).
Trong phần trên, vấn đề tính khách quan và đơn nghĩa của những phát biểu dưới hình thức lượng hoá đã được đặt ra từ những nhận xét của Cournot về tính biến đổi của những cách lưu hành tư tưởng của con người trong vùng tiếp giáp giữa một thế giới không hình thức hoá và thế giới của những định lượng hoá, thông qua điều từ nay được gọi dưới tên là “mô hình”. Định nghĩa của động từ lượng hoá đề nghị ở đây, được phân biệt với động từ đo đạc, cho phép đặt lại vấn đề theo một cách khác. Việc lượng hoá cung cấp một ngôn ngữ đặc thù, được trang bị những đặc điểm đáng chú ý về mặt chuyển hoá, khả năng thao tác được phép tính và các hệ thống kiến giải đã thành lề thói chuẩn hoá. Như vậy, lượng hoá cung cấp cho các tác nhân xã hội hay cho nhà nghiên cứu những “đối tượng đứng vững”, theo ba nghĩa của cụm từ này: sự vững chắc (kháng cự được sự phê phán), khả năng kết hợp với nhau và, cuối cùng, “giữ con người với nhau” bằng cách khuyến khích (hay đôi khi ép buộc) họ sử dụng ngôn ngữ này thay vì ngôn ngữ khác.
Cách nhìn này, khác với cách thông thường được các khoa học xã hội định lượng, và chung hơn là các cách sử dụng các công cụ thống kê và kế toán chấp nhận, được đề xuất ở đây như là một giả thiết mà chúng tôi sẽ tìm cách vận dụng vào ba vấn đề cầu viện nhiều đến luận chứng định lượng: thuần hoá các rủi ro, chính sách kinh tế vĩ mô và đánh giá các chính sách công. Qua đấy, ba loại không gian tương đương được triển khai: không gian tương đương của các xác xuất, được Cournot nghiên cứu năm 1843, không gian tương đương của giá trị và của cải của Cournot năm 1838, và cuối cùng không gian tương đương của các phương tiện và cứu cánh của hành động công vốn ít được lí thuyết gia Cournot đề cập.
Ba ví dụ này được cố ý chọn vì tính không đồng nhất của chúng. Chúng được chọn vì, trong cả ba trường hợp, một điều gì đó, một cách tiên nghiệm, được phát biểu bằng câu chữ cuối cùng được thể hiện bằng những con số, trong khi việc này đối với nhiều người là không hiển nhiên và cách diễn giải này đã từng (và thường vẫn còn) được tranh luận theo những cách khác nhau. Đã phải trả giá thế nào để có được điều này? Những thời điểm lịch sử của việc “tạo con số” (giống như khi ta nói “tạo cảnh”) là rất khác nhau: rủi ro đã được “xác suất hoá” ngay từ thế kỉ XVIII, các đại lượng tổng gộp của hệ thống tài khoản quốc gia được lượng hoá kể từ giữa thế kỉ XX, đánh giá thành tựu và chất lượng của hành động công (còn gọi là benchmarking) bắt đầu được thảo luận trong những năm 1980. Nhiều ví dụ khác đã được đề cập, như trường hợp của trí thông minh với chỉ số IQ (rất bị phản bác) và của dư luận công chúng với các cuộc điều tra Gallup. Bước quyết định là bước thương thảo các quy ước để các sự vật trở thành so sánh được thể theo một bậc thang có đánh số trong khi một cách tiên nghiệm nhiều người lại cho rằng điều này là “không thể”: “Bạn so sánh những điều không thể so sánh được, ta không thể lượng hoá điều này”. Ta thường nghe những phê phán này từ phía những ai từ chối sự so sánh này. Các phản bác này xuyên suốt các thế kỉ, chúng xuất hiện ở thời điểm này hay thời điểm khác, nhân các trường hợp đã nêu trên.
Tính hai nghĩa của các phản bác này, ít ra trong tiếng Pháp, nằm ở cụm từ không thể (ta không thể lượng hoá điều này). Thật vậy động từ pouvoir này có hai nghĩa: hoặc là “có khả năng để...” hoặc là “được phép/quyền để...”. Để diễn tả hai nghĩa trên, tiếng Anh có hai động từ khác nhau can (to be able to) và may (to be allowed to). Điều không thể trong nghĩa đầu có tính gì đó vật chất và dường như nằm trong bản chất của sự vật. Trái lại điều không thể trong nghĩa sau gắn với trật tự chính trị và xã hội, hay với đạo đức. So sánh (tức là nhìn chung) là một hành động chính trị: trong một số xã hội, ta không thể (theo nghĩa “không thể hình dung được là...) so sánh người nô lệ và người tự do, phụ nữ và nam giới, kẻ hạ cấp và người quý tộc, người da đen và người da trắng. Các “bất bình đẳng xã hội”, theo nghĩa chúng ta hiểu chúng ngày nay, bằng cách quy chiếu về một không gian tương đương chung, đã được tư duy như thế vào cuối thế kỉ XIX cho các bất bình đẳng thu nhập và (ngoại trừ một số ngoại lệ hiếm hoi) cho các kiểu bất bình đẳng khác về tiêu dùng, tiếp cận giáo dục hay cơ động xã hội. Xây dựng một không gian tương đương và đặt nó thành tiền đề cho phép lượng hoá, và do đó xây dựng một thước đo, vừa là một hành động chính trị vừa là một hành động kĩ thuật. Nó có tính chính trị vì nó làm thay đổi thế giới: so sánh kẻ hạ cấp và người quý tộc báo trước Đêm 4 tháng 8[*], so sánh người da đen và người da trắng là kêu gọi bãi bỏ chế độ nô lệ, so sánh phụ nữ và nam giới là kêu gọi việc phổ thông đầu phiếu bao gồm cả phụ nữ.
Nhiều nhà xã hội học Mĩ cũng đã nêu bật ý về commensuration (so sánh). Dưới một tựa bài (Commensuration as a Social Process) mà ý tưởng gần với ý tưởng được đề xuất ở đây, Wendy Espeland và Mitchell Stevens (1998) phân tích những quá trình xã hội có xu hướng ngày càng tiền tệ hoá hành vi con người, dưới ảnh hưởng của việc mở rộng các cơ chế thị trường. Trong trường hợp này, không gian tương đương là không gian của tiền tệ mà tính lâu đời và tổng quát không thể bỏ qua. Trong một cách nhìn tương tự, Viviana Zeller (2001) mô tả bằng cách nào, trong phiên toà ly dị ở Hoa Kì, các quan hệ yêu thương trước đó mà ta khó hình dung là có thể định giá, đột nhiên trở thành đối tượng của những cuộc thương thảo quyết liệt nhằm lượng hoá bằng đôla những khoản bồi thường, thường là cho các phụ nữ bị thiệt thòi của sự chia tay. Trong những trường hợp khác nhau trên, các tác giả cũng nghiên cứu sự kháng cự thuộc đủ kiểu mà các cách so sánh này phải đối phó và vượt qua.
Các nghiên cứu trên là đáng chú ý đối với ý đồ được bài này chọn. Tuy nhiên điều bất tiện của chúng là giới hạn sự so sánh ở việc tiền tệ hoá (theo một cách nhìn không mấy ngạc nhiên trong bối cảnh Mĩ[10]). Thật vậy, bước chuyển sang tương đương-tiền tệ chỉ là một phương thức (tất nhiên là quan trọng về mặt lịch sử) trong số những cách kiến tạo các không gian tương đương từng để lại dấu ấn trong lịch sử nhân loại. Trong số ba trường hợp được trình bày dưới đây, trường hợp thứ hai (việc ước lượng các các đại lượng tổng gộp kinh tế vĩ mô) đương nhiên thuộc về vấn đề tiền tệ hoá, nhưng đó không phải là điều tất yếu của hai trường hợp khác: việc chế ngự các rủi ro và đánh giá kết quả của các dịch vụ công theo một logic kiểm tra và điều chỉnh thước đo (benchmarking) trong đó việc lượng hoá được chọn có thể mang tính tiền tệ hay không.
Xác suất trong thế kỉ XVIII: một kiến tạo tri thức táo bạo

Daniel Bernouilli (1700-1782)
Ngay từ thế kỉ XVIII, việc sử dụng phép tính xác suất đã đặt ra nhiều vấn đề khi bước vào vùng tiếp giáp. Vào lúc bấy giờ, xác suất hiện ra như một kiến tạo đáng ngạc nhiên, hợp nhất trong cùng một không gian nhận thức, được lượng hoá bằng một con số nằm trong khoảng 0 và 1, ba dạng của “mức độ tin tưởng” tiên nghiệm vô cùng khác nhau (Daston, 1989): dạng bắt nguồn từ những kiến tạo hình học như các trò chơi sấp ngửa hay trò chơi súc sắc; dạng được suy ra từ những đều đặn quan sát được trên một số lớn biến cố như sex-ratio (tỉ lệ giới tính) hay tử vong; và cuối cùng là dạng vốn là kết quả của một chùm những dấu hiệu và ước đoán về một biến cố duy nhất không thể so sánh với một biến cố khác như trách nhiệm của một người bị nghi ngờ phạm một trọng tội. Như vậy việc tập hợp và lập chỉ mục, trên cùng một không gian tương đương, ba cách hiểu biết hay tin tưởng không đồng nhất đến thế có thể xem như một biện pháp bạo lực trí tuệ táo bạo. Quả thật là ngay từ năm 1713, Bernouilli trong tác phẩm Ars Conjectandi đã đề xuất, với mô hình rút lần lượt những quả cầu đen và trắng từ một chiếc hộp, một cách khéo léo để nối liền dạng thứ nhất và dạng thứ ba của các mức độ tin tưởng. “Luật số lớn” của ông gợi ý một sự hội tụ của các tần suất quan sát được các lần rút những quả cầu đen và trắng khi số lần rút tăng. Luật này cung cấp khả năng đồng nhất tỉ lệ giới tính hay tỉ suất tử vong với việc rút từ một hộp Bernouilli. Nhưng với xác suất chủ quan của một biến cố duy nhất, mà Courrnot có thể nói rằng xác suất ấy “thay đổi từ người này sang người khác” thì điều này không còn nữa. Kết quả là sự mất tín nhiệm của loại xác suất này và lập luận bayesian trong khoảng một thế kỉ, từ những năm 1830 đến những năm 1930, có lợi cho cách diễn giải tần số luận các xác suất.
Émile Durkheim (1858-1917)
Ian Hacking (1936-)
Cách lập luận theo tần số này, bắt nguồn từ mô hình cái hộp Bernouilli, thành công lớn trong thế kỉ XIX, với sự phổ biến của các thống kê được gọi là thống kê đạo đức, được các văn phòng thống kê mới thành lập dưới sự thúc đẩy của Quetelet thu thập. Những đều đặn quan sát được dẫn đến một hình thức tất định luận (nếu không muốn nói là định mệnh luận) thống kê – và qua đó là ý tưởng cho rằng có thể dự báo, ở cấp độ tập thể, tổng thể xã hội, những hiện tượng không dự báo được ở cấp độ cá thể, như tội phạm hay tự tử. Cách lập luận này, được Ian Hacking (1990) gọi là “thuần hoá sự ngẫu nhiên” (taming the chance) là nguồn gốc của nhiều cách tiếp cận. Như cách tiếp cận của các khoa học xã hội định lượng (xã hội học kể từ Émile Durkheim, kinh trắc học kể từ Ragnar Frish và Jan Tinbergen) có tham vọng, giống như các khoa học lớn đàn anh là thiên văn học và vật lí học, dự báo diễn tiến tương lai của thế giới. Hoặc như cách tiếp cận của hoạt động thương mại của ngành bảo hiểm, từ nay có thể định các phí và tiền bồi thường tương lai trên cơ sở tần suất những tai nạn quan sát được trong quá khứ. Để làm được như thế, cần phải đồng ý với nhau về định nghĩa và chu vi của hộp Bernouilli (các rủi ro được bảo hiểm), về các quả cầu (các biến cố cơ bản) danh mục các màu của các quả cầu (các loại tai nạn) và các phương thức mã hoá (khi một tai nạn được thông báo và khi có yêu cầu bồi thường). Như vậy sự lượng hoá các rủi ro đòi hỏi (trước khi chúng được đo lường) một cơ chế phức tạp những quy ước, được thương thảo trong vùng tiếp giáp. Những cuộc tranh luận lặp đi lặp lại là bình thường vì những lựa chọn nêu trên thuộc về những đánh giá, vốn không chỉ “thay đổi từ người này sang người khác” như Cournot nghĩ mà còn theo lợi ích của các tác nhân. Như vậy, việc lượng hoá không đủ để thống nhất các nhận định về một tính khách quan duy nhất, dù cho điều này thường là mục đích thực lòng của nhiều (nhưng không phải là của tất cả) tác nhân có liên quan.
Claude Bernard (1813-1878)
Jan Tinbergen (1903-1994)
Khái niệm rủi ro, gắn với lập luận tần số luận, đã trở thành thiết yếu trong y học, cả trong dịch tễ học (y tế dự phòng) lẫn y học lâm sàng (tính hiệu quả của các liệu pháp). Một số công trình trên chủ dề này là đồng thời với Cournot: các công trình của bác sĩ Charles Alexandre Louis ở Pháp, mà “phương pháp số” nhằm so sánh hiệu ứng của những liệu pháp điều trị bệnh thương hàn; và những công trình của người Anh William Farr về việc dự phòng các nạn dịch tả (Desrosieres, 1990). Những phê phán mà các phương pháp định lượng này áp dụng vào y học vấp phải là có ý nghĩa cho những gì diễn ra trong vùng tiếp giáp. Sự kháng cự thuộc về hai loại. Một loại, “truyền thống”, bảo vệ tính đặc thù của cuộc đối thoại giữa thầy thuốc và bệnh nhân, khẳng định là không thể quy giản sự phức tạp của con người thành những “lớp tương đương” “bằng cách chia sự phức tạp này thành những lát cắt”[11]. Loại kháng cự thứ hai, “hiện đại” quan tâm đến “cái” nguyên nhân chính xác và trực tiếp của một triệu chứng hay đến hiệu ứng của một cách điều trị mà không quan tâm đến một đều đặn thống kê và một hiệu ứng trung bình. Đó là quan điểm của Claude Bernard và của các nhà vi sinh học theo trường phái Pasteur. Các nhà khoa học này tìm kiếm “con” khuẩn phẩy của bệnh dịch tả hay “con” virút bệnh AIDS. Sự đối lập này được lặp lại (và nhanh chóng được giải quyết) trong cơn dịch AIDS hoành hành vào đầu những năm 1980, khi theo một cách nhìn dịch tễ học mù quáng người ta nói đến một căn bệnh tấn công, về mặt thống kê, những người 4H (người Haiti, người bị bệnh ưa chảy máu, người nghiện heroin, người đồng tính) trước khi virút HIV bị phát hiện.
Nếu ngày nay hai cách nhìn này, một cách nhìn “vĩ mô” và thống kê, và cách nhìn “vi mô” (theo nghĩa của trường hợp cá thể, và cả theo nghĩa của kính hiển vi) được cảm nhận là bổ sung nhau thì sự đối lập này, được phản ảnh trong lịch sử y học, dẫn đến một vấn đề tổng quát hơn, quan trọng để phân tích điều gì diễn ra trong vùng tiếp giáp, về kiểu nhân quả mà các phương pháp định lượng gợi ý.
Quy luật thống kê và nhân quả
Ernst Mach (1838-1916)
Karl Pearson (1857-1936)
Karl Pearson (1857-1936), một trong những nhà sáng lập thống kê toán học, là người đầu tiên phát biểu ý tưởng tương quan và hồi quy. Lấy cảm hứng từ các lí thuyết của nhà vật lí và triết gia chống duy thực về các khoa học người Áo Ernst Mach (1836-1916), ông nhấn mạnh rằng các thống kê chỉ cho thấy những phân phối, những biến cố đồng thời, đều đặn và những “bảng tiếp liên” (nghĩa là những phân phối chéo) nhưng không bao giờ cho thấy các nguyên nhân (Pearson, 1912). Đối với ông, tính nhân quả là một “ý niệm siêu hình”. Nhưng nếu trên phương diện triết học, quan điểm này là có thể quan niệm được thì đó không phải là trường hợp của người hành động. Bị đuổi ra khỏi cửa, tính nhân quả quay trở lại bằng cửa sổ, dưới tên gọi này hay tên gọi khác.
William Farr (1807-1883)
Những cách sử dụng hiện đại ý niệm “rủi ro”, “yếu tố rủi ro”, và “nhóm rủi ro” trong dịch tễ học hay việc xử lí những vấn đề tình trạng hay nghiện ngập cung cấp những ví dụ về các biến thái của tính nhân quả, bị căng ra giữa một khoa học luận được khử trùng và một cách thực hành mà trong các lĩnh vực này tìm mọi cách có thể để làm cho, một cách khó khăn, các quan sát và mục tiêu xã hội, kinh tế hay chính sách các kiểu đứng vững với nhau. Điều trớ trêu của lịch sử là chính Pearson đã cung cấp, mặc dù tín điều chống duy thực của mình, một hình thức hoá, bằng chính ngay cách viết ra nó, dẫn đến một kiến giải có vẻ mang tính nhân quả. Mô hình tuyến tính của phương trình hồi quy phân biệt, bên trái của kí hiệu =, “biến được giải thích” và bên phải các “biến giải thích”, có thể là đối tượng của một cách đọc như thế, bất chấp những cảnh báo bằng miệng có thể của nhà thống kê[12]. Động từ “giải thích” là khá mơ hồ để gợi ý một tính nhân quả mà không cần phải khẳng định rõ ràng. Ở đây ta đang ở trung tâm của những vấn đề về bước sang vùng tiếp giáp vốn là một vùng diễn giải, như một phòng trung chuyển giữa hai vũ trụ nhận thức.
Trong mô hình hồi quy tuyến tính chính ý niệm biến, cũng giống như “bức thư bị đánh cắp” của Edgar Poe mà không ai nhìn thấy trong lúc nó nằm chình ình trên lò sưởi, nằm ở trung tâm của sự biến đổi diễn ra trong bước chuyển từ thế giới này sang thế giới khác. Chủ từ của các động từ, và do đó những hành động, không còn là những con người hay nhóm xã hội, nhưng là những biến, những thực thể mới bắt nguồn từ một loạt những quy ước tương đương, phân loại, mã hoá, đánh giá theo những khung đa dạng. Những con người được tách bạch thành những đơn vị (item), bản thân các đơn vị này được kết hợp lại thành các biến. Toán tử của sự biến đổi này là một bảng chéo nhau, theo các dòng là những con người (hay mọi thực thể khác như cá thể hay nhóm) và theo các cột là những đơn vị được mã hoá một cách chuẩn mực cho mỗi thực thể. Trong thế giới thứ nhất, bảng này được đọc theo dòng, các cá thể hay nhóm là chủ từ của các động từ. Trong thế giới này, người ta kể những câu chuyện. Trong thế giới thứ hai, thế giới của thống kê, cái nhìn đã xoay 900; bảng được đọc theo cột, các biến đã trở thành những diễn viên của sân khấu. Từ nay chúng là chủ thể của các động từ. Các biến có quan hệ với nhau, tự giải thích, có tương quan dương hay âm. Mỗi biến tác động đồng đều, miễn là ta giữ bất động các biến khác. Như vậy, ta tìm cách tách biệt và cô lập những hiệu ứng thuần tuý (hay “mọi nhân tố khác không đổi”) bằng những phương pháp kinh trắc, được gọi là hồi quy logistic, mở rộng logic của mô hình tuyến tính. Những hệ số của các hồi quy này được giả định là cung cấp cho người hành động những phương tiện để lượng hoá những hiệu ứng không đáng kể của các nút điều khiển mà người này có được.
Ngôn ngữ này có hai đặc tính gắn liền nhau. Một mặt, nó lấy cảm hứng từ các khoa học tự nhiên, không chú trọng đến quan điểm lịch sử, với những thực thể hay khái niệm tiềm tàng tính phổ cập tác động lẫn nhau theo những cơ chế cũng có tính phổ cập. Mặt khác, nó cũng phù hợp với việc duy lí hoá và tối ưu hoá hành động mà người có trách nhiệm kinh tế, chính trị hay hành chính tìm kiếm. Đối với người này, biến là điều mà một văn phòng bộ trưởng phải phụ trách, là một mục tiêu cần đạt, một chỉ báo, một đèn hiệu trên bảng điều hành. Mô hình kinh trắc tuyến tính kết nối, một mặt, những biến thường được thể hiện như những rủi ro mà người phụ trách muốn tác động vào (tỉ suất thất nghiệp, phạm tội, tử vong trên đường bộ, vấn nạn ma tuý) và, mặt khác, những biến được thể hiện như những nhân tố rủi ro (một độ cồn, một vận tốc được phép) mà người phụ trách có thể tác động, bằng một quy định, một thuế suất hay (giải pháp hiện đại hơn) một cơ chế động viên hợp lí. Hai đặc tính này gắn liền nhau. Chúng phù hợp với mô hình hành động của người kĩ sư, người tìm kiếm bằng thực nghiệm những đều đặn có tính tổng quát cho phép định hướng, tối ưu hoá và đánh giá hành động của mình.
Sự tách bạch giữa rủi ro và nhân tố rủi ro, đặc trưng cho của mô hình tuyến tính có tính nhân quả là kết quả của những quy ước đã đề cập trên đây. Patrick Peretti-Watel (2004) nói đến tính “xốp” của những phương trình của các mô hình này theo nghĩa là ta có thể do dự về cương vị của một số biến. Trong những cuộc điều tra về tiêu dùng ma tuý hay về sự tự tử của trẻ vị thành niên thì tiêu dùng nước có cồn, thuốc lá hay cần sa là những “nhân tố rủi ro” hay chúng thật sự là những “rủi ro”? Vấn đề thêm phức tạp khi, như trong các mô hình gọi là “đa nhân tố”, người ta tìm cách cô lập “hiệu ứng thuần tuý, ceteris paribus (mọi nhân tố khác không đổi)” khỏi một số nhân tố bằng những phương pháp kinh trắc mà các kết quả lại phụ thuộc vào toàn bộ các biến giải thích và được giải thích đã chọn. Ý tưởng tách bạch hai loại biến là ít hiển nhiên hơn trong thế giới thứ nhất so với thế giới thứ hai, thế giới của hành động hữu hiệu và ước lượng được, được tư duy theo mô hình cơ giới về các nguyên nhân và hệ quả.
Nhiều cuộc tranh luận về việc sử dụng các phương pháp định lượng thuộc về sự căng thẳng này. Điểm xuất phát của các cuộc tranh luận này là hệ thống những khái niệm và quy ước trong đó vấn đề được xác định, từ đó có thể đánh giá các xác suất. Thường là không có sự đồng thuận giữa các bên trên điểm này. Kết quả là những cuộc đối thoại không thể giải quyết giữa những người điếc mà ba trường hợp gần đây, trong số nhiều trường hợp khác, liên quan đến “nguyên tắc cẩn trọng”, tính nguy hiểm có thể của các GMO (sinh vật biến đổi gen) và khả năng đánh giá những kiểu liệu pháp tâm lí khác nhau. Chính ngay các ý niệm rủi ro và bất trắc được hiểu và kiến giải khác nhau tuỳ theo quan điểm của các bên tham gia tranh luận.
Rủi ro, bất trắc và nguyên tắc cẩn trọng
Frank Knight (1885-1972)
Mặc những ước mong của các triết gia trong thế kỉ XVIII, thì sự thật vẫn là việc không thể xác suất hoá mọi tình thế bất trắc được nhà kinh tế Mĩ Frank H. Knight (1921) nhấn mạnh, người đề xuất sự phân biệt (sau đó thường được nhiều tác giả lặp lại, trong số đó có Keynes) giữa rủi ro, được cho là xác suất hoá được còn bất trắc thì không. Chúng tôi đã lưu ý tính nhập nhằng của động từ “có thể” (pouvoir) trong tiếng Pháp trong khi tiếng Anh phân biệt can và may: “khả năng” được nhìn có tính kĩ thuật hay xã hội? Một số nhà bảo hiểm cam kết bảo hiểm những biến cố khác thường nhất – chính hoạt động của các công ti bảo hiểm lại là bảo hiểm những rủi ro như thế[13]. Sự phân biệt của Knight là khá có ích trong suy tưởng kinh tế sau này, nhưng khi vào thực tiễn nó có một khía cạnh có tính quy ước[14]. Trong những năm 2000, với các tai hoạ được gọi là khác thường (11 tháng 9 năm 2001, thời tiết cực nóng năm 2003, sóng thần châu Á năm 2004, cơn bão Katrina năm 2005), vấn đề tách biệt rủi ro và bất trắc được đặt lại. Một số tác giả, như nhà xã hội học Đức Ulrich Beck (1986), đã rất sớm xem rủi ro, hiểu theo nghĩa kép, như một đặc trưng thiết yếu của giai đoạn hiện nay[15]. Trong bối cảnh này, việc công bố vào năm 2005 ở Pháp một báo cáo cho Uỷ ban Kế hoạch về những quan hệ giữa “Bất trắc, tính cẩn trọng và tính bảo hiểm” – đề xuất một “lí thuyết kinh tế về tính bảo hiểm được trong tình thế bất trắc” (Chemarin, 2005) – chỉ ra rằng sự phân biệt giữa rủi ro và bất trắc chủ yếu là, nếu không phải là, kết quả của những đánh giá “thay đổi từ người này sang người khác”, ít ra là của những quy ước gắn với các cách vận dụng có tính lập luận và chính trị các quy ước này.
Có một lượng tài liệu phong phú về mỗi một trong số ba cuộc tranh luận nói trên (nguyên tắc cẩn trọng, GMO, liệu pháp tâm lí). Trong cách nhìn được phát triển ở đây, có thể đọc lại các tài liệu này bằng cách so sánh vị trí và vai trò của luận chứng xác suất và thống kê trong mỗi trường hợp với ý nghĩ về ý niệm “phong cách lập luận” do Alistair Crombie (1994) và Ian Hacking (1992) phát triển. Tất nhiên, ba cuộc tranh luận này nhằm vào những vấn đề rất khác nhau. Tuy nhiên, có thể nhận thấy nhiều quan điểm đồng dạng. Như thế, trong mỗi một trường hợp, đều giả định rằng phong cách lập luận của hai phái đối lập hầu như không thể so sánh được, trong lúc có thể ghi nhận những điểm tương tự xuyên ngang những cách lập luận của các cực “đồng điều”.
Một mặt – bên phái của những đối thủ của nguyên tắc cẩn trọng, của những người ủng hộ GMO và những người ủng hộ các liệu pháp nhận thức-hành vi (thérapeties cognitivo-comportementales hay TCC) – luận chứng xác suất được xem là có tính quyết định và nhằm kết thúc cuộc tranh luận. Vấn đề được giả định là đã được xác định đủ để có thể nêu và chứng minh những giả thiết xác suất về rủi ro hay về “thành công”. Quá lắm thì có thể tranh luận về những cách lượng hoá và kết quả của chúng, nhưng không thể tranh luận ý tưởng cho rằng việc lượng hoá cung cấp giải pháp cho vấn đề. Trong cả ba trường hợp, cách nhìn này nhận được sự ủng hộ của những định chế khoa học quan trọng, với những luận chứng thuyết phục riêng của phong cách lập luận thống kê. Ví dụ, vào tháng ba năm 2003 tại Pháp, Viện hàn lâm khoa học phê phán việc chấp nhận nguyên tắc cẩn trọng (Académie des Sciences, 2003), mà theo định chế này sẽ cản trở mọi sự chấp nhận rủi ro vì Viện đồng nhất nguyên tắc này với việc cấm đoán tiến hành bất kì việc gì có thể có nguy hiểm; như vậy Viện hàn lâm đã can thiệp nhân danh điều mà Viện cho là sự tự do nghiên cứu. Còn Viện quốc gia nghiên cứu nông học (INRA) chấp thuận việc trồng thí nghiệm GMO, với lập luận là chính vì nhu cầu nghiên cứu để đánh giá và lượng hoá những rủi ro có thể của các cây trồng này. Và Viện quốc gia về sức khoẻ và nghiên cứu y học (Inserm) đã so sánh hiệu quả của các TCC và hiệu quả của phân tâm học bằng những “siêu phân tích” thống kê về các đánh giá trước đó về các liệu pháp này. Trong cả ba trường hợp, những người chủ trương lượng hoá và biểu hiện các rủi ro bằng các khái niệm xác suất công khai bày tỏ tham vọng thống nhất, tổng gộp trong một không gian so sánh được những quan điểm khác biệt triệt để, nếu không nói là mâu thuẫn. Như vậy, các quan điểm này nhắm đến một ngôn ngữ chung.
Mặt khác, trong cả ba trường hợp, những đối thủ của phái trên nghi ngờ thao tác đặt thành tương đương làm chỗ dựa cho các lập luận. Như vậy họ quay về tranh luận trong vùng tiếp giáp trung gian giữa thế giới phức tạp của câu chữ và thế giới mô hình hoá với các con số và xác suất. Như vậy, tại Pháp, những người ủng hộ nguyên tắc cẩn trọng năm 2003 đã ghi được nguyên tắc này vào Hiến chương môi trường gắn kết với Hiến pháp: họ đã xem trọng và rút ra các hệ quả của ý niệm bất trắc không xác suất hoá được, theo nghĩa của Knight. Còn lâu mới cấm mọi nghiên cứu kéo theo việc nhận rủi ro, trái lại họ yêu cầu là những nghiên cứu và tham vấn được tiến hành xa nhất ở đầu nguồn có thể, khi những kĩ thuật hay công nghiệp mới xuất hiện (Godard, 1997).
Họ không tự cấm mình lượng hoá hay ước tính các xác suất nhưng họ mong muốn việc này được tiến hành một cách đa nguyên, trong khuôn khổ một vũ trụ mở rộng các khả thể, kết quả của sự đối chiếu những quan điểm và lợi ích đa dạng nhất. Do đó họ đề nghị biến đổi các quan hệ giữa các khoa học, đánh giá chuyên gia và quyết định chính trị bằng cách hợp nhất những hoài nghi và bất trắc vào trong cuộc tranh luận dân chủ thay vì giam cầm chúng trong công việc của các chuyên gia mà các nhà chính trị cần được trấn an đòi hỏi chuyên gia cung cấp những điều chắc chắn trao tay. Những thủ tục như các “hội thảo đồng thuận”, tập hợp những loại chuyên gia và con người có liên quan khác nhau, cho phép họ lên tiếng đã được thử nghiệm. Một số tác giả đã cố gắng lí thuyết hoá (đôi lúc một cách lí tưởng, thậm chí ảo tưởng) các cách làm này dưới tên gọi “diễn đàn lai tạp”, lưu ý đến tính đa dạng của các tác nhân tham gia vào các phương thức mới để nối khớp đánh giá chuyên gia với xã hội (Callon, Lascoumes và Barthe, 2001). Tuy nhiên cho đến nay, hiếm khi các công cụ thống kê và xác suất được mang ra thảo luận trong những diễn đàn như thế, ngoại trừ trong một khuôn khổ hội đoàn[16].
Một trong những khó khăn của việc lượng hoá các vấn đề mà nguyên tắc cẩn trọng đặt ra là thường có sự đối mặt của hai không gian tương đương được đánh giá là không thể so sánh vì những lí do đạo đức. Một không gian là không gian những rủi ro của sức khoẻ công cộng, được xác suất hoá hay không, liên quan đến cái sống và cái chết. Không gian thứ hai là không gian kinh tế trong đó, như các nhà kinh tế Mĩ Wendy Espeland và Mitchell Stevens (1988), sự so sánh do ước lượng tiền tệ đảm bảo. Mặc dù từ lâu các nhà kinh tế đã đưa cái “giá của cuộc sống” trong những tính toán của họ, ví dụ, để tiến hành những lựa chọn quy hoạch đường bộ, việc xác định mối quan hệ giữa hai không gian tương đương này vẫn có vấn đề. Thật vậy, trên lí thuyết, những nhà sáng tạo phép tính xác suất đã hình thức hoá một không gian chung và mục tiêu ra quyết định kết hợp đồng tiền và bất trắc (ngay cả ngoài những vấn đề sống hay chết): kì vọng toán như là tích của một phần được hay thua có thể với một xác suất. Nhưng bất kể ba thế kỉ tranh luận giữa những trí thức hàng đầu và những suy tưởng về kì vọng toán này, vẫn còn tồn tại những lí do rất mạnh để tiêu chí này bị phản bác hay bị làm ngơ, chính vì nó đặt thành tương đương những thực thể mà một số người, dù đúng hay sai, từ chối sự so sánh.
Sigmund Freud (1856-1939)
Ở đây ta đứng ở trung tâm của vùng tiếp giáp. Các cuộc tranh luận ác liệt về các GMO liên quan đến những khó khăn để đồng ý với nhau về một không gian tương đương chung, trong chừng mực mà các quyền lợi và được mất được giả định hay có thật của nông dân, công ti cây lấy giống, người tiêu dùng vừa không chắc chắn vừa mâu thuẫn. Tương tự như vậy, có thể đọc những dè dặt của các nhà phân tâm học đối với những đánh giá “hiệu quả” so sánh của các liệu pháp tâm lí học qua lăng kính sự từ chối định nghĩa hiệu quả được các chuyên gia TCC của Inserm sử dụng trong các siêu phân tích để kết luận tính ưu việt của các liệu pháp này. Kể từ Freud, các nhà phân tâm học đòi phải thừa nhận tính đặc thù của quan hệ cá nhân trong một phân tích: họ từ chối đặt sự tương tác này trong những phạm trù về sự biến mất – theo họ, thường là nhất thời – của các triệu chứng được phân loại và mã hoá thành một hệ thống tương đương được thiết lập trước[17]. Phía các đối thủ của họ không hài lòng trước “sự từ chối, rất đặc trưng Pháp, văn hoá đánh giá”. Hơn nữa, quả thật là bên cạnh cuộc tranh luận về định nghĩa và mục đích sâu kín của các phương pháp khác nhau còn có, một cách rõ ràng hay không, những luận chứng kinh tế khác nhau với các khái niệm về cạnh tranh hay của kinh tế học về y tế công cộng[18].
Như vậy, trên đường đi của nó, dự án khai phá các vùng tiếp giáp giữa thế giới các con chữ và thế giới các con số gặp phải nhiều cuộc tranh luận khác nhau về các quy ước tương đương cần thiết cho việc lượng hoá. Sau khi nhấn mạnh, để tưởng nhớ Cournot, đến những cuộc tranh luận mà đối tượng là các xác suất và kì vọng toán, chúng tôi sẽ đề cập vài cuộc tranh luận gần đây về việc ước lượng và kiến giải những đại lượng kinh tế vĩ mô cũng như về các chỉ báo được phát triển trên cơ sở các kĩ thuật đối chuẩn.
Những cuộc tranh luận về việc phân chia khối lượng-giá cả của tỉ suất tăng trưởng của nền kinh tế
Joseph Schumpeter (1883-1950)

Cho đến đây chúng tôi đi theo hướng của quy ước tương đương do phép tính xác suất cung cấp và được thiết kế trong tác phẩm năm 1843. Quy ước này tập hợp vào một con số nằm trong khoảng 0 và 1 vô số những cấu hình khác nhau. Tuy nhiên Cournot được biết đến nhất nhờ sự nghiệp nhà kinh tế của mình. Tác phẩm đầu tay của ông, Recherches sur les principes mathématiques de la théorie des richesses [Những nghiên cứu về các nguyên lí toán học của lí thuyết của cải] (1938) nhằm vào một quy ước tương đương khác, một quy ước đặt cơ sở cho kinh tế học khi tập trung vào các ý niệm giá trị và của cải thông qua vật ngang giá chung do tiền tệ cung cấp (Aglietta và Orléan (2002). Sự tồn tại của hai cuốn sách này, của cùng một tác giả, làm nổi lên một nghịch lí. Ngày nay, trong lúc ý tưởng toán học hoá kinh tế học dường như đồng nghĩa với việc lượng hoá nó thì sự tổng hợp thật sự hai cách làm này chỉ khởi động trong những năm 1930. Hai cuốn sách xuất bản năm 1838 và 1843 có vẻ độc lập với nhau, như thể là nhà kinh tế Courrnot và nhà xác suất Courrnot không quen biết nhau. Thật vậy, cuốn Recherches năm 1838 chủ yếu dành cho việc phân tích các cân bằng bộ phận. Schumpeter giải thích sự dè dặt của Cournot đối với những phân tích tổng quát hơn vì theo Cournot các phân tích này vượt quá sức “các phương pháp tính toán thực tiễn”, điều này khiến ông hình dung việc sử dụng “một số ít đại lượng tổng gộp” – làm ta nghĩ đến hệ thống tài khoản quốc gia hiện đại – và một “thu nhập xã hội”: Cournot công nhận “trong việc giải quyết hoàn toàn và chặt chẽ những vấn đề liên quan đến vài bộ phận của hệ thống kinh tế, ta không tránh được phải xem xét đến cả toàn bộ hệ thống” (Recherches..., trang 191-192). Và chính Walras sẽ làm điều này. Nhưng cũng giống như nhóm keynesian trong số các nhà kinh tế hậu Marshall, Cournot tin rằng “điều này vượt quá sức lực của phân tích toán học và các phương pháp tính toán thực tiễn của chúng ta” (Recherches..., trang 192). Vì thế, thay vào đó ông dự kiến khả năng xử lí các vấn đề này bằng một số ít đại lượng tổng gộp trong đó thu nhập xã hội và những biến thiên của nó phải ở vị trí hàng đầu” (Schumpeter, 1983, vol.3, p. 281).
Alfred Marshall (1842-1924)
Léon Walras (1834-1910)
Trong các phân tích bộ phận của ông, Cournot phân biệt cẩn thận của cải “thực tế” và “danh nghĩa” và những biến thiên của số lượng và giá cả. Một thế kỉ sau, khi các nhà làm hệ thống tài khoản quốc gia lượng hoá (theo nghĩa dùng ở đây) các đại lượng tổng gộp được dùng để thể hiện sự tăng trưởng kinh tế, họ vấp phải vấn đề tách bạch tăng trưởng này giữa “khối lượng” và “giá cả” (Vanoli, 2002). Những tranh luận trên vấn đề này phản ánh hiệu ứng bánh cóc không thể đảo ngược mà việc lượng hoá sản sinh ra. Một khi lượng hoá đã thành thông lệ thì tranh luận diễn ra bằng những khái niệm duy thực, những khái niệm duy nhất có thể chấp nhận được trong logic của những cách sử dụng cụ thể và chính trị các tài khoản quốc gia. Vấn đề phân chia khối lượng-giá cả có những hệ quả trên những tranh luận hiện nay về cân bằng không tìm thấy được giữa tính ổn định và tăng trưởng. Thật vậy, tỉ suất tăng trưởng tính theo khối lượng (theo giá cố định) của một nền kinh tế, từ thời kì này sang thời kì khác, được tính bằng cách chia một diễn tiến tính theo giá trị (theo giá hiện hành) với một chỉ số giá cả, được tính theo khối lượng. Như vậy chỉ số giá cả có vai trò then chốt trong tính toán tỉ suất tăng trưởng.
Michael Boskin (1945-)
Trong những năm 1990, việc phân chia khối lượng-giá cả đã dấy lên nhiều cuộc tranh luận gay gắt do những khó khăn để tính đến một “hiệu ứng chất lượng” trong việc đo diễn tiến của giá cả, đặc biệt giá cả của máy tính điện tử mà sức mạnh tăng nhanh. Làm sao đồng ý với nhau về thế nào là một chất lượng cố định? Tại Hoa Kì, câu hỏi này đã gây nên một cuộc tranh luận tiếp sau một báo cáo cho Thượng Viện của nhà kinh tế Michael Boskin (1996). Tác giả này cho rằng gia tăng của giá cả bị “ước lượng cao” do thiếu tính đến hiệu ứng chất lượng này. Do đó tăng trưởng tính theo khối lượng bị “ước lượng thấp”, điều này, theo báo cáo, có những hệ quả chính về chính trị và kinh tế. Trong cuộc tranh luận này, mọi người, mặt khác tất cả những ai tham gia có thể không đồng ý với phương pháp nghiên cứu và những kết luận của báo cáo, một cách ngầm ẩn đều là những nhà duy thực vì chính ngay các ý niệm “ước lượng cao” và “ước lượng thấp”, được mọi người chấp nhận, giả định là có một “chênh lệch” cao với một thực tại có trước việc đo đạc. Thế mà ngôn ngữ này không bị đặt thành vấn đề. Thực tế là việc tính đến hiệu ứng chất lượng kéo theo một đánh giá và những quy ước (về chính ngay các “chất lượng”) và không thuộc về một khoa học đo đạc thuần tuý duy thực ít được đề cập, ngay cả với những phương pháp toán học rắc rối kiểu “giá hoan lạc”.
Những đánh giá về những hệ quả của các chính sách ổn định hoá châu Âu đặt cơ sở trên những thước đo tỉ suất lạm phát và tỉ suất tăng trưởng, tính theo khối lượng. Ngân hàng trung ương châu Âu (ECB) thường bị trách là coi trọng tỉ suất đầu hơn là tỉ suất sau (Fitoussi, 2002). Trong bối cảnh lập luận này, việc nêu lên vấn đề phân chia khối lượng-giá cả sẽ làm nhiễu một thông điệp quan trọng về mặt chính trị. Có thể nào đưa trở lại những vấn đề quy ước đo đạc vào cuộc tranh luận khoa học và xã hội chăng? Có thể làm được điều này trên “diễn đàn lai tạp” (theo nghĩa của Callin, Lascoumes và Barthe, 2001) nào? Dù có nghĩ thế nào về một vấn đề gai góc đến thế thì ta thấy là sự phân công lao động của xã hội giữa nhà kinh tế, người xây dựng hệ thống tài khoản quốc gia, nhà quản lí ECB, những người có trách nhiệm chính trị, nhà báo và công dân có một vai trò thiết yếu trong sự phân bổ giữa các tu từ học duy thực và quy ước. Điều này gợi ý là nên có những chương trình nghiên cứu và những cuộc tranh luận công khai hơn là những câu trả lời trừu tượng và chuẩn tắc. Vấn đề ở đây không phải là tương đối hoá công trình của những người xây dựng hệ thống tài khoản quốc gia bằng cách chỉ ra tính quy ước của hệ thống này, do đó được giả định là có tính võ đoán, nhưng đúng hơn là để gợi ý sự tương đồng của hệ thống với những quy tắc pháp luật, được quyết định theo sự thoả thuận chung, nhằm tạo ra một ngôn ngữ chung giữa các tác nhân.
Kể từ những năm 1980, những đánh giá của hệ thống tài khoản quốc gia đã được tính đến trong các thủ tục chỉ số hoá, các quy định và hiệp ước châu Âu, hiệp ước về sự ổn định và tăng trưởng và trong các phương thức ra quyết định của ECB. Như thế tính cấu thành (nếu không nói là tính hiến pháp) của hệ thống tài khoản quốc gia càng thêm đậm nét[19]. Và những chân trời sử dụng hệ thống này đã thay đổi. Như đã thấy, một số tác giả mong muốn “đưa vào GDP” việc lượng hoá những vấn đề mới: lao động trong gia đình của phụ nữ, những ngoại ứng gắn liền với việc phá huỷ môi trường thiên nhiên (Gadrey và Jany-Catrice, 2005). Trong các trường hợp khác nhau này, việc lượng hoá định hình và cấu tạo lại xã hội, nó không chỉ bằng lòng với việc đo và phản ảnh xã hội.
John Hicks (1904-1989)
Ragnar Frisch (1895-1973)
Như vậy, các tài khoản quốc gia dường như bị giằng xé giữa những cách sử dụng ngày càng khác nhau, kể từ khi xuất hiện trong bối cảnh nguyên thủy nhằm làm chỗ dựa cho những chính sách keynesian hay cho kế hoạch hoá định hướng[20]. Sự nhân bội những cách sử dụng khuyến khích ta một lần nữa nhìn về vùng tiếp giáp được những nhà kinh tế sáng tạo như người Na Uy Ragnar Frisch hay người Anh John Hicks – những tác giả chủ yếu của việc mô hình hoá kinh trắc học vĩ mô làm nền tảng cho hệ thống tài khoản quốc gia (xem Các cuộc khủng hoảng và thống kê từ 1880 đến 2010) – thiết lập ngay từ những năm 1930 nhưng sau đó để cho những êkíp nhỏ chuyên gia quốc tế với sự có mặt hiếm hoi của những nhà kinh tế nổi tiếng nhất (Vanoli, 2002).
Những chỉ báo thống kê của các chính sách công: những “đối tượng ở đường biên” với đường viền không rõ ràng
Chúng tôi đã bàn vào chi tiết ở nơi khác những sáng kiến của Nhà nước Pháp và của Liên minh châu Âu, kể từ những năm 2000, để xác định những chỉ báo định lượng mới nhằm kiểm soát tốt hơn các chính sách công, với Luật tổ chức liên quan đến các luật ngân sách (LOLF) của Pháp và Phương pháp phối hợp mở (MOC) của Liên minh châu Âu (xem Là ông Thiện hay ông Ác: vai trò của con số trong việc cai quản của Nhà nước tân tự do). Như đã thấy, những nỗ lực này là những thử nghiệm rộng lớn và dò dẫm để xây dựng và đàm phán, trong vùng tiếp giáp đã nêu, những không gian tương đương mới bằng cách đồng ý với nhau những thủ tục lượng hoá các cứu cánh và phương tiện của hành động, với những đơn vị khác nhau trong đó có thể có tiền tệ nhưng tiền tệ không phải là đơn vị duy nhất.
Geoffrey Bowker
Susan L. Star (1954-2010)
Ngoài các tranh luận và mâu thuẫn vốn thường đi cùng việc thiết lập kiểu chỉ báo này, điều quan trọng phải nhấn mạnh là việc làm rõ được hình thức hoá như thế những hoạt động trước đây là ngầm ẩn làm biến đổi các hoạt động này. Đặc biệt, đó là điều mà các nhà xã hội học về khoa học Geoffrey Bowker và Susan Star (1999) trong nghiên cứu từng được nhắc đến về việc thiết lập một phân loại các nghề nghiệp trong thế giới bệnh viện: các chỉ báo và phân loại vừa là những ràng buộc vừa là những nguồn lực, chính bằng sự tồn tại của chúng, làm thay đổi thế giới.
Hơn nữa, các công cụ quản lí này, mà các tác giả trên gọi là những “đối tượng ở đường biên” là khá nhập nhằng và đa nghĩa để lưu hành từ thế giới này sang thế giới khác, với những cách kiến giải và sử dụng phần nào khác nhau. Đây cũng là một cách xã hội học để hiểu tính đa nghĩa của những phát biểu thống kê, được nêu trong phần dẫn nhập vào chương này từ những nhận xét của Cournot. Có thể đặt gần nhau ẩn dụ về những đối tượng ở đường biên và vùng tiếp giáp của chúng tôi, với điều kiện là kiến giải vùng này không những có tính nhận thức (vùng tiếp xúc của những ngôn ngữ ít nhiều được hình thức hoá) mà còn có tính xã hội học (vùng tiếp xúc của những tác nhân ít nhiều là chuyên gia, sử dụng những ngôn ngữ khác nhau): “Các đối tượng ở đường biên trong nhiều cộng đồng các cách thực hành, đáp ứng nhu cầu thông tin của mỗi cộng đồng. Chúng đủ mềm dẻo để thích nghi với các nhu cầu địa phương và những ràng buộc của các bên khác nhau sử dụng chúng, tuy nhiên cũng khá vững chắc để duy trì một bản sắc chung qua những địa hình khác nhau. Chúng được cấu trúc lỏng lẻo về mặt sử dụng chung, nhưng cấu trúc đó trở thành chặt chẽ trong một địa hình nhất định” (Bowker và Star, 1999, trang 297).
Do đó, như đã thấy, tính chất mờ của những đối tượng ở đường biên đặt những chuyên gia thống kê vào một vị thế khó xử: mối bận tâm chính đáng trong việc định nghĩa những đối tượng và xác định đầy đủ những thủ tục của họ mâu thuẫn với những thoả hiệp họ phải đồng tình mà nếu không có chúng thì những chỉ báo được yêu cầu để đối chuẩn sẽ không được chấp nhận.
Những điều kiện xã hội của việc cầu viện tới mô hình cái hộp Bernouilli
Có thể kiến giải những sự “kháng cự thống kê” được gán cho Cournot dưới ánh sáng của những cuộc tranh luận được đề cập ở đây: “Làm thế nào so sánh những dữ liệu thu được tại những nơi và do đó trong những bối cảnh con người, những “môi trường” không đồng nhất đến thế?”
Alain Desrosières (1940-2013)
Có thể đặt các tra vấn trên bên cạnh phê phán của nam tước Keverberg nhằm tước bỏ giá trị của phương pháp điều tra chọn mẫu xác suất (các “survey” tương lai) từng được Laplace sử dụng ngay từ cuối thế kỉ XVIII để ước lượng dân số Pháp. Keverberg hỏi rằng làm sao biện minh cho giả thiết về tính đơn nhất của hộp Bernouilli khi lãnh thổ Pháp là không đồng nhất? Cách thay thế cái toàn thể bằng một phần (nhỏ) có cho phép ngoại suy một kết quả thu được trong điều kiện đó không? Như vậy quy ước tương đương các quả cầu chứa trong hộp không được thừa nhận. Phê phán này có ảnh hưởng (đặc biệt trên Quetelet) đến độ phương pháp điều tra chọn mẫu xác suất bị mất uy tín cho đến đầu thế kỉ XX (Desrosières, 1993 và bài Các nước đang phát triển và việc sáng tạo các khái niệm).
Khái niệm quy ước tương đương nối khớp những chiều kích xã hội (quy ước) và logic (quan hệ tương đương trong toán học) của công việc lượng hoá. Nó cho phép chỉ ra bằng cách nào những phản bác của Keverberg và của Cournot đã bị tháo gỡ, không chỉ về mặt logic mà cả về mặt xã hội, nhằm đặt ra và giải quyết những vấn đề thực tiễn. Trên quan điểm này, các nhà tiên phong trong việc lượng hoá các khoa học xã hội, và chung hơn, trong việc điều khiển và đánh giá hành động công thường tiến hành việc đặt gần nhau các cách sử dụng xác suất và thống kê vào những vấn đề xã hội với các khoa học tự nhiên. Làm như vậy họ hi vọng thừa hưởng tính khách quan được giả định của các khoa học “cứng”, theo đó vào thế kỉ XIX, “chỉ có gì đo được mới là khoa học”. Điều này đã gây tác hại cho các cách sử dụng như vậy. Có một cách xích lại gần khả thi, ít quen thuộc hơn, với những thiết kế bắt nguồn từ luật pháp hay từ các khoa học chính trị. Một xã hội không thể tồn tại mà không có những quy ước cấu thành, được thương thảo và ghi nhận trong những văn bản ổn định. Kể từ thế kỉ XVIII, các công cụ xác suất và thống kê thuộc về kho ngôn ngữ chung và dụng cụ, thông qua đó các xã hội con người tư duy và hành động, thể hiện những dự phóng hay bất đồng của mình.
Cournot có lẽ quá thiên về logic học và khoa học luận để đẩy xa hơn các trực giác phong phú của ông về tính bội của những ý nghĩa của các công cụ xác suất và thống kê của thời đại ông. Nhưng sự thật là những cách sử dụng xã hội các công cụ này là ít hơn nhiều so với ngày nay. Những vấn đề mà Cournot xử lí bằng triết học ngày nay có thể được xử lí bằng xã hội học về những hình thức lượng hoá và mô hình hoá khác nhau, trong thế giới của hành động và trong các khoa học kinh tế và xã hội.
Tài liệu tham khảo:
Académie des Sciences (2003), Charte de l’environnement, Conclusion et recommandations.
Aglietta M. và Orlean A. (2002), La monnaie entre violence et confiance, Odile Jacob, Paris.
Amossé T., Andrieux V. và Muller L. (2001), “L’esprit humain est-il bayesian?”, Courrier des statistiques,  n0100, décembre, p. 25-28.
Armatte M. (1995), Histoire du modèle linéaire. Formes et usages en statistiques et économétrie jusqu’en 1945, thèse de doctorat, EHESS, Paris.
Armatte M. và Dahan-Dalmedico (2004), “Modèles et modélisations, 1950-2000. Nouvelles pratiques, nouveaux enjeux”, Revue d’histoire des sciences, vo. 57, n02, p. 245-305.
Beck U. (1986), Risikogesellschaff. Auf delm Weg in eine andere Moderne, Suhrkmp, Franckfurt (bản dịch tiếng Pháp La société du risque. Sur la voie d’une autre modernité, Aubier, Paris, 2001).
Boskin et alii. (1996), Towards a More Accurate Measure of the Cost of Living. Final Report to the Senate Finance Committee, U. S. Government Printing Office, Washington D.C.
Bowker G. và Star S. L. (1999), Sorting Things Out. Classification and Its Consequences, MIT Press, Cambridge.
Chemarin S. (2005), “Vers une théorie économique de l’assurabilité en incertitude”, in Henry C., Chemarin S., Michel-Kerjean F., Incertitude, précaution et assurabilité, Rapport pour le Commissariat général du Plan, Paris.
Callon M., Lascoumes P. và Barthe Y., Agir dans un monde incertain. Essai sur la démocratie technique, Seuil, Paris.
Cournot A. (1843), Exposition de la théorie des chances et des probabilités, Hachette, Paris (in lại năm 1984 trong Bru B.(dir.), Oeuvres complètes de Cournot, Vrin Paris).
Crombie A. (1994), Styles in Scientific Thingking in The European Tradition. The History of Argumentation and Explanation Especially in the Mathematical and Biomedical Sciences and Arts, Duckworth, London.
Daston L. (1989), “L’interprétation classique du calcul des probabilités”, Annales ESC, vol. 44, n03, p. 715-731.

Desrosières A. (2000), La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, La Découverte, Paris [bản dịch tiếng Việt: Chính sách các số lớn. Lịch sử lí tính thống kê, NXB Tri thức, Hà Nội, 2015].
Detienne M. (2000), Comparer l’incomparable, Seuil, Paris.
Espeland W. và Stevens M. (1988), “Commensuration as a Social Process”, Annual Review of Sociology, n024, p.313-343.
Fagot-Largeault A. (1991), “Réflexions sur la notion de la qualité de la vie”, Archives de philosophie du droit, tome 36, volume “Droit et science”, p. 135-153.
Fitoussi J.-P. (2002), La Règle et le Choix. De la souveraineté économique en Europe, Seuil, Paris.
Fressoz J. B. (2012), L’Apocalypse joyeuse. Une histoire du risque technologique, Seuil, Paris.
Gadrey G. và Jany-Catrice F. (2005), Les nouveaux indicateurs de richesse, La Découverte, collection “Repères”, Paris.
Gigerenzer G. và Murray D. J. (1987), Cognition and Intuitive Statistics, Erslbaum, Hillsdale.
Godard O. (dir.) (1997), Le principe de précaution dans la conduite des affaires humaines, MSH et INRA, Paris.
Hacking I. (1975), The Emergence of Probability, Cambridge University Press, Cambridge.
Hacking I. (1990), The Taming of Chance, Cambridge University Press, Cambridge.
Hacking I. (1992), “Statistical language, statistical truth, statistical reason. The self-authentification of a style of reasoning” in H. MacMullin (dir.), Social Dimensions of Science, Notre Dame University Press, p. 130-157.
Hacking I. (1999), The Social Construction of What?, Harvard University Press, Cambridge (bản dịch tiếng Pháp: Entre science et réalité. La construction sociale de quoi?, La Découverte, Paris, 2001).
Kahneman D. và Tversky A. (1973), “Availability, a heuristic for judging frequency and probability”, Cognitive Pscychology, vol. 5, n02, p. 207-232.
Knight F. (1921), Risk, Uncertainty and Profit, Houghton, Mifflin, Boston.
Martin T. (1994), “La valeur objective du calcul des probabilités selon Cournot”, Mathématiques et Sciences humaines, n0127, p. 5-17.
Ménard C. (1977), “Trois formes de résistance aux statistiques: Say, Cournot, Walras”, in INSEE, Pour une histoire de la statistique, tome 1, INSEE-Economica, Paris, p. 417-429.
Morgan M. S. (1990), The History of Econometric Ideas, Cambridge University Press, Cambridge.
Morgan M. S. và Morrison M. (1999), Models as Mediators. Perspectives on Natural and Social Science, Cambridge University Press, Cambridge.
Pearson K. (1912), La grammaire de la science, Alcan, Paris.
Peretti-Watel P. (2004), “Du recours au paradigme épidémiologique pour l’étude des conduites à risque”, Revue franVaise de sociologie, vol. 27, n0, p. 5-28. 
Schumpeter J. (1983), Histoire de l’analyse économique, vol 3, L’Âge de la science, Gallimard, Paris
Stigler S. (1986), The History of Statistics. The Measurement of Uncertainty before 1900, Harvard University Press, Cambridge.
Touffut J.-P. dir. (2007), La société du probable. Les mathématiques sociales après Augustin Cournot, Albin Michel, Paris.
Vanoli A. (2002), Une histoire de la comptabilité nationale, La Découverte, Paris (bản dịch tiếng Anh: A History of National Accounting, IOS Press, Amsterdam,  2005).
Zelizer V. (2001), “Transactions intimes”, Genèses, n042, mars, p. 121-124.
Nguyễn Đôn Phước dịch
Nguồn: “Comparer l’incomparable: une réponse sociologique à l’épistémologie d’Augustin Cournot” trong Prouver et gouverner của Alain Desrosières, La Découverte, Paris 2014, trang 153-182.



Chú thích:

[1] Chương này lấy lại, với đôi chỗ điều chỉnh, bài viết đăng dưới tựa đề “Comparer l’incomparable. Essai sur les usages sociaux des probabilités et des statistiques” [So sánh cái không thể so sánh được. Tiểu luận về các sử dụng xã hội của xác suất và thống kê], trong công trình tập thể, dưới sự chủ biên của Jean-Phillippe Touffut, La société du probable. Les mathématiques sociales après Augustin Cournot [Xã hội khả thể. Toán học xã hội sau Augustin Cournot] (Touffaut, 2007, p. 163-200).↩

[2] Trong lúc một số nhà sử học xem Cournot là người bảo vệ cách kiến giải tần số luận, thì nhà triết học về các khoa học Thierry Martin (1994) chỉ ra rằng “nếu khái niệm xác suất toán học không được Cournot xác định một cách duy nhất... đó là vì đối với ông vấn đề là phải sắp xếp theo thứ tự những ý nghĩa khác nhau của khái niệm này, nhằm đánh giá giá trị các kết quả mà phép tính dẫn đến”. Cũng trong tinh thần đó, đối với chúng tôi vấn đề ở đây là khai phá tính bội của những ý nghĩa và kiến giải của các phát biểu xác suất và thống kê.↩

[3] Cụm từ này vay mượn tựa một cuốn sách của sử gia Marcel Detienne (2000) phê phán việc là lịch sử, thường được viết theo một quan điểm dân tộc chủ nghĩa, xem dân tộc của người viết sử như là triệt để không thể so sánh được với những dân tộc khác, và điều này ngăn cản mọi việc so sánh lịch sử. Thống kê chính là một phương tiện nhân tạo, trong số những phương tiện khác,so sánh cái không thể so sánh được. Nhiều cuộc tranh luận trong thống kê nhằm vào vấn đề so sánh này.↩

[4] Chúng tôi nhấn mạnh ↩

[5] Từ “tu từ học” ở đây không có hàm nghĩa xấu như đôi lúc nó có trong tiếng Pháp, nhưng có nghĩa trung tính của một hình thức lập luận, hay nói như Hacking là “phong cách lập luận”.↩

[6] Tra vấn này có những quan hệ với những công trình của Mary Morgan và Margaret Morrisson (1999) về lịch sử và xã hội học về mô hình hoá và về vai trò của các mô hình, được tiến hành trong thế giới anglo-saxon dưới tựa đề có ý nghĩa Models as Mediators, và của Michel Armatte và Amy Dahan-Dalmedico (2004) ở Pháp tại Trung tâm Alexandre Koyré. Trong cách nhìn này, mô hình là nhà trung gian theo hai cách, giữa, một mặt, một thế giới hình thức hoá và các cách thức hình thức hoá và, mặt khác, như là ngôn ngữ chung của các tác nhân. Một cách tổng quát, cách nhìn này được áp dụng cho các thủ tục lượng hoá.↩

[7] Chúng tôi nhấn mạnh.↩

[8] Kể từ những năm 1970, nhiều nghiên cứu về các thủ tục này đã được tiến hành. Nhiều thủ tục trong số nghiên cứu này đã được trình bày trong chương 8 của tác phẩm của Desrosières (2000).↩

[9] Điều này làm liên tưởng đến những tham chiếu của Quetelet về một trật tự thần thánh, hay gần đây hơn, của Benzécri, nhà thống kê cổ xuý cho phân tích các tương ứng.↩

[*] Đêm 4 tháng 8 năm 1789, quốc hội lập hiến Pháp thông qua việc bãi bỏ các đặc quyền phong kiến, đánh dấu sự kết liễu chế độ phong kiến Pháp (ND).↩

[10] Cách tiếp cận cũng tương ứng với mối quan tâm của một số nhà xã hội học để tự định vị đối với các nhà kinh tế học, một giới mà tiền tệ là một biến tham chiếu.↩

[11] Cách nhìn này vẫn còn rất phổ biến, đặc biệt với ý tưởng về tính đơn nhất của quan hệ thầy thuốc-bệnh nhân (colloque singulier) trong y khoa tổng quát và cả trong những trường hợp của phân tâm học hay của y khoa vi lượng đồng căn.↩

[12] Thường nhân khi đề cập đến sự tương quan thì vấn đề không có sự kết nối tự động nào với tính nhân quả mới được đặt ra, trong khi công thức của hệ số tương quan là đối xứng. Ngược lại, do chính dạng không đối xứng của nó, và do đó có chiều hướng, nên phương trình hồi quy càng thu hút một cách đọc theo chiều nhân quả.↩

[13] Trên lí thuyết, phải phân biệt những biến cố không thể xác suất hoá với những biến cố có xác suất vô cùng thấp. Cournot từng quan tâm đến loại biến cố thứ hai này, trên một quan điểm triết học, và một “nguyên lí Cournot” giả định liên quan đến chúng là đối tượng của nhiều cuộc tranh luận sau này (Martin, 1994).↩

[14] Sự phân biệt này chủ yếu được các nhà kinh tế sử dụng, nhưng ít được các nhà thống kê lấy lại. Chẳng hạn, cuốn sách kinh điển của Stephen Stigler (1986) về lịch sử thống kê học có tựa là The History of Statistics. The Measurement of Uncertainty before 1900. Trong trường hợp này, rõ ràng bất trắc là “xác suất hoá” được.↩

[15] Có thể giảm sự sắc nét của nhận định này bằng cách nhận xét rằng những cảnh báo thảm hoạ đã từng được gióng lên trong những thời điểm và bằng những cách tương tự, ví dụ trong những năm từ 1820 đến 1850, nhân những tai nạn rất phổ biến và đầy ấn tượng do những máy hơi nước, bể chứa khí và đường sắt gây ra (Fressoz, 2012).↩

[16] Một số hội đoàn lấy việc này làm mục tiêu hoạt động. Tại Pháp, Pénombre, thành lập năm 1983, “đề xuất một không gian suy tưởng và trao đổi về việc sử dụng con số trong các tranh luận về xã hội: tư pháp, xã hội học, phương tiện truyền thông đại chúng, thống kê” (http://www.penombre.org/). Tại Anh, hội RadStats, tồn tại từ những năm 1970 (http://www.radstats.org.uk/) bàn luận sôi nổi thống kê chính thức: “Chúng tôi nghĩ rằng các phong trào hoạt động vì những thay đổi xã hội có tính giải phóng khỏi sự lệ thuộc có thể sử dụng thống kê. Thống kê phải thông tin chứ không để hướng dẫn các chính sách công. Những vấn đề xã hội không nên để các thống kê che lấp”.↩

[17] Các cuộc tranh luận chung quanh “phương pháp số” do bác sĩ Louis đề xuất trong thế kỉ XIX đã đối lập những luận chứng tương tự trên chủ đề quan hệ thầy thuốc-bệnh nhân, một quan hệ “cần được xử lí trong tính toàn thể độc nhất của nó”. Sự căng thẳng giữa tính đặc thù và việc phân loại bệnh nằm ở trung tâm của lịch sử đầy biến động của những quan hệ giữa y học và thống kê: bao giờ cũng là vấn đề “so sánh cái không so sánh được”.↩

[18] Sự căng thẳng giữa một cách tiếp cận lấy con người đặc thù làm trung tâm với một cách tiếp cận khác, theo một quan điểm sản phẩm tập thể, có tính so sánh và tổng gộp, theo một quan điểm đạo đức được Anne Fagot-Largeault (1991) phân tích một cách tinh tế. Trong công trình nghiên cứu này về “ý niệm chất lượng cuộc sống”, bà đã gọi hai cách tiếp cận này theo thứ tự, là “tiếp cận đạo đức” và “tiếp cận mục đích”.↩

[19] Việc báo cáo Boskin là do Thượng viện Mĩ đặt hàng và xuất bản cho thấy rõ rằng các quy ước đo đạc các tài khoản quốc gia góp phần thiết lập xã hội, chứ không chỉ đơn thuần là mô tả nó.↩

[20] Có thể thấy những căng thẳng này, kết quả của việc nhân bội các cách sử dụng, trong trường hợp của kế toán doanh nghiệp như chúng tôi đã phân tích trong bài Là ông Thiện hay ông Ác: vai trò của con số trong việc cai quản của Nhà nước tân tự do.↩

Print Friendly and PDF
Nhãn: ,