Псевдоточность, статистичні виміри й наукова істина
Тут ми зіштовхуємося із проблемою, з якої часто зустрічаємося при спробах пояснити важко визначні явища економічного життя. Щоб спростити опис дуже складних взаємозв'язків, які інакше навряд чи вдалося б простежити, теоретики проводять різкі границі там, де в реальному житті різноманітні властивості об'єктів плавно переходять друг у друга. Подібна ситуація виникає, зокрема, при спробах установити чітке розмежування між такими поняттями, як товари й послуги, споживчі товари й товари виробничого призначення, товари тривалого й поточного користування, відтворені й невідтворені блага, блага специфічні й загальні, взаємозамінні й невзаємозамінні, і т.д. Все це дуже важливі розмежування, але вони можуть дезорієнтувати, якщо ми, прагнучи до модного квазиточности, будемо розглядати ці класи як безлічі із чітко вираженими границями. Це означає спрощення, що іноді необхідно, але завжди небезпечно, і не раз приводило економічну науку до безлічі помилок. Хоча розходження є істотними, це не виходить, що ми можемо чітко й однозначно розділити економічні явища на два (або будь-які інші числа) відмінних друг від друга класу. Ми часто говоримо й, очевидно, у деяких випадках повинні говорити так, начебто такі розмежування точно визначені в дійсності, але подібна практика може бути дуже оманної й приводити до зовсім помилкових висновків. (Це особливо характерно для статистиків, тому що використання статистичного апарата часто вимагає проведення твердих розмежувань. Хоча модна в економічній науці тенденція приймати тільки теорії, що перевіряються статистично, дала нам деякі корисні, хоча й досить грубі наближення до істини, як наприклад, у випадку з кількісною теорією цінності грошей, концепції такого роду зовсім незаслужено придбали свою нинішню репутацію. Із цього погляду більшість кількісних формулювань економічної теорії незастосовні стосовно пропонованій нами структурі. Уводити різкі розмежування, що не існують у реальному світі, для того, щоб зробити предмет придатним для математичної обробки, значить зробити його не більше, а скоріше, менш науковим.)