Очень часто для того, чтобы проиллюстрировать различные экономические явления, эконо­мисты обращаются к графикам. Другими словами, они используют их, демонстрируя, как одни события влияют на другие. Когда мы рассматриваем график типа кривой спроса, у нас не возникает сомнений относительно причины и следствия. Так как мы изменяем цену, а все другие переменные считаем постоянными, мы знаем, что изменение в цене на романы приводит к изменению покупаемого Эммой количества книг. Помните, однако, что наша кривая спроса построена на данных гипотетического примера. Когда мы стал­киваемся с реальной действительностью, определить влияние одной переменной на другую не так-то просто.

Первая проблема состоит в том, что множество факторов, влияющих на степень воздей­ствия одной переменной на другую, не являются константами. Мы можем полагать, что изменение некоей переменной определяет изменение другой, а на самом деле здесь задей­ствована третья, опущенная переменная, не отраженная на графике. Даже если мы верно определили две переменные, взаимодействие которых будем анализировать, мы можем столкнуться со второй проблемой - обратной причинно-следственной зависимостью. Другими словами, мы могли решить, что причиной изменения В служит А, а в действитель­ности В определяет изменения А. Возможность наличия опущенных переменных и об­ратной причинно-следственной зависимости требует от нас, когда мы делаем выводы о причинах и следствиях, осторожного использования графиков.

Опущенные переменные. Давайте рассмотрим следующий пример. Представьте, что правительство в ответ на настойчивые требования озабоченной высокой смертностью на­селения страны от раковых заболеваний общественности поручает компании «Статисти­ческие услуги Большого Брата» провести исчерпывающее исследование. Сотрудники «Большого Брата» обнаруживают явную зависимость между двумя переменными: ко­личеством курящих в семье и вероятностью заболевания раком кого-то из ее членов (рис. 2п.6). (далее...)