提要：本文讨论在社会科学中影响广泛的波普尔“证伪主义”方法论。本文认为，证伪主义除了受到自然科学哲学的批评外，更不适合于基于概率性因果关系的社会科学。本文讨论了在社会科学领域中使用证伪来判断社会理论的科学性四个方面的问题：（1）理论的辅助性假说使得证伪在逻辑上不可能；（2）社会科学命题复杂的因果机制对证伪的挑战；（3）统计命题不能被单个反例证伪；（4）限界条件并不能挽救证伪主义。基于上述讨论笔者认为，只有严格地发展理论，而不是寄希望于证伪的简便性，才能推动社会科学理论的进步。

关键词：证伪 辅助性假说 或然性理论 限界条件

波普尔的证伪主义，作为对逻辑实证主义的一种反动，被认为是20世纪最有影响的认识论原则。本来，波普尔的证伪主义完全是在自然科学哲学的领域发展起来的，但是在社会科学，也得到了广泛的运用，如经济学方法论的两部重要著述《经济理论的意义和基本原理》（The Significance and Basic Postulates of Economic Theory）（Hutchison，1938）、《经济学方法论》（布劳格，1992）和近年美国社会科学家对研究方法的一些代表性著作如《设计社会研究》（Designing Social Inquiry）（King et al., 1994）和《社会研究方法基础》（巴比，2003），都把“证伪”主义作为社会科学应该予以遵循的方法论准则。

以中国为例，大量的方法论著述告诉我们波普尔的证伪主义乃是区别科学与伪科学的标准，是抛弃旧理论和发展新理论的依据，但是却很少解释证伪这一复杂的科学哲学机制在社会科学中何以可能。而且，证伪的概念已经超越社会科学范畴，成为我们认识日常社会和历史命题的重要方法，很多报刊上的评论性文章言必称证伪，比如用“作为民主国家的印度经济发展绩效不佳”来证伪“民主与经济发展水平有正相关”这样的命题。

然而，正本溯源，“证伪”方法论真的适用于这些命题吗？证伪在社会科学中可能吗？

一、科学哲学中的证伪及其批评

“证伪”，是波普尔对逻辑实证主义的回应，他认为不是证实，而是“证伪”是区分科学与非科学的划界标准（波普尔，1986）。

为什么选择“证伪”而不是“证实”呢？这可以追溯到休谟的“归纳问题”，也就是有一种根本的不对称性存在于归纳和演绎之间、证实和证伪之间、肯定规律和否定规律之间：对于一个无限命题而言，不管存在多少单称陈述，都不能合乎逻辑归纳得出，即永远不能被“证实”；而借助于演绎逻辑，仅一个反例，就能驳倒任何全称陈述。一个最著名的例子就是“一切乌鸦皆黑”的例子，无论观察到多少黑乌鸦也不能最终证实这个命题，但是只要我们发现一只其他颜色的乌鸦就可以证伪这个命题（当然这个命题本身并不是因果命题）。也就是，证伪相对于证实，有着操作上的可能性和简便性，两者是不对称的。

然而，证伪主义方法论自一出现，首先在自然科学领域就受到各种批评，在早期的包括“约定公理主义”等比较有代表性的几种批评的基础上，科学哲学家把上述一系列对证伪的批评发展为一个重要的命题，即“迪昂－奎因命题”（Duhem—Quine）。“迪昂－奎因命题”的一个简单表述是：“如果原命题有辅助假说集，严格的证伪也不可能”（罗森堡，2004）。

因为命题对事实的说明是需要一组辅助假设（auxiliary assumptions）的，当我们发现反例的时候，证伪的不是核心命题，而是包含辅助假设在内的命题组合，有可能是其中一个辅助假设的问题，导致反例的出现，而不能简单的归咎于核心命题。正如亨普尔指出，“如果I是从H与一个或更多的辅助性假说A中推导出来的……如果检验表明I为假，我们只能推断出，或者是假说，或者是A中所包括的辅助性假定的中某一些必定为假”，即“H和A非皆真”（亨普尔 1987）。关键在于，我们往往并不清楚到底是命题I错误还是辅助性假设出现假命题。极端的情况下，原理论的保护者可以构造足够多的辅助性假设，来回答批评者对理论的证伪。

“迪昂－奎因命题”指出：“从逻辑的角度看，科学定律既不可能被可获得的证据完全确立，也不可能被有限量证据全盘证伪”，它表明了：“确证（confirmation）或者否证（disconfirmation）是相当复杂的事情，不仅仅是从一个被检验的假说中导出正面或者负面的例证”（罗森堡，2004）。

作为波普尔主义的发展者，拉卡托斯对“迪昂－奎因命题”的批评做出了回应，他用“研究纲领”指包含初始条件、辅助假设在内的一系列理论，并区分了所谓的“朴素证伪主义”与“精致证伪主义”。他指出，一个“理论系列”的进步或者说“进步的研究纲领”是“具有比它前者超量的经验内容，即，如果它预言某些新的、迄今未被预见的事实。”也就是说，“一个理论上进步的理论系列也是经验上的进步”（拉卡托斯，1987）。所以，拉卡托斯正确的指出，并没有单个反例证伪或者判决性检验这么简单的事情，理论的发展和科学的进步依赖于“精致”的证伪主义，即提出一套比过去的理论包含更多经验内容的新理论。

拉卡托斯的科学研究纲领论在社会科学家特别是经济学家中引起共鸣，但即便如此，拉卡托斯仅仅是从科学史或者科学社会学的角度来区分“进步”、“退步”、“朴素”、“精致”这些概念，他并没有能够从科学哲学或者认识论的角度发展波普尔的证伪主义，也并没能够从逻辑上解决“迪昂－奎因”问题。

也就是说，证伪主义哪怕在自然科学领域，也不是一个反例就能证伪一个理论这么简单的事情，而是需要非常严格的过程。那么，社会科学的命题同样是由核心命题和辅助性假说构成，严格地讲同样具有证伪的不可能性。事实上，如果要想使用“证伪”主义作为社会科学理论判据的话，除了也面临“迪昂－奎因命题”的诘问外，还有几个重要的问题，下面进行讨论。

二、穆勒命题对于证伪主义的挑战

时至今日，越来越多的学者认识到，我们对于社会科学方法论的讨论，并没有超越穆勒、韦伯和涂尔干等先驱所设定的范畴，特别是穆勒（1843）的重要著作 。尽管在具体的调研手段和统计技术等方面，今天已经高度发达，但进行理论建构的逻辑基础却依然未变。所以，当把证伪主义移用到社会科学后，并未能解决穆勒等曾经讨论过的一些重要问题。

社会科学在进行因果性解释的时候，往往只能找到导致因变量的某些自变量，这些自变量并不一定是充分条件（即还有其他因素也是导致因变量的条件），甚至也不一定是必要条件（即存在其他一组自变量导致因变量的可能性）。穆勒在讨论求同法、求异法、共变法和剩余法等研究方法的时候，已经把这个问题的基本逻辑困境揭示出来（Mill, 1843），拉金也跟随穆勒对这些问题进行了更加深入的讨论（Ragin, 1987）。笔者在这里，进一步把这些问题总结归类为三个问题：他因性问题、共因性问题和多因性问题。并以最简单的社会科学命题为例来讨论这三类问题对于证伪主义方法论的挑战。

我们考虑一个一般意义的社会科学命题，即“自变量A与因变量C具有因果联系”，此命题包括各种变体，比如“A越多，则C越多”，或“A出现，则C出现”等（在这里，我们暂时不考虑A与C的这种联系实际上往往是一种统计上的或然性）。那么，在何种意义上，我们说这个命题是可以被证伪的呢？下面分三种情况来讨论。

他因性问题：即经过严格的理论建构和实证检验，发现A与C只有一种统计上的关联性，而另外一个自变量B才是导致C的原因，甚至是导致A与C共同出现（变化）的原因。这是进行理论建构和检验最常出现的一种情形。这种情况下，我们可以说新的发现“证伪”了原命题（尽管我们后文讨论后会发现，这种证伪的机制和波普尔的原意并不相同）。

共因性问题：A是C的必要条件之一，但存在另一个未被发现和揭示的B也是C的必要条件，也即（至少是）A和B一起导致C，拉金表述为“结论通常来自共同作用的原因，而不是单一的原因”（Ragin，1987）。也就是说，如果在其他研究中发现了B与C的因果关系，并不能说明就证否了A与C的关系，这点我们容易理解；其次，新研究如果发现在其他情形下出现A却没有出现C，我们也不能说证伪A与C的关系（因为有可能是另一个必要条件B没有出现）。如有人提出“苏格兰比英格兰更具备新教精神，苏格兰却没有出现资本主义精神，由此证伪了韦伯的新教伦理与资本主义精神的因果关联”，这就是一个典型的无效证伪，因为韦伯早就指出新教伦理只是资本主义精神的必要条件（当然是极为关键的条件）而不是充分条件，尚有其他条件才能导致资本主义精神出现，而这些条件可能正是同为新教国家的英国具备而苏格兰不具备的。

多因性问题：即A和其他一组条件是产生C的原因，同时在另外一种情形下B和另外一组因素也可能导致C，这就是穆勒和韦伯指出的多因性问题，或者拉金表述的“某个既定的结论可能来自几种不同的原因组合”  （Ragin, 1987）。这种情况下，A非但不是C的充分条件，也不是必要条件。但是，反而言之，我们即使发现另种情形下B与C存在因果关系，或者A与C没有因果关系，也不能推广到所有情形，从而在逻辑上不能说证伪了A与C可能的因果关系。比如有人用儒教伦理（B）导致了亚洲的资本主义经济（C），同时这些国家并没有发展出新教伦理（A）来试图证伪韦伯的命题，姑且不论这里面理论上和经验上（时空错置等）的谬误，从纯粹逻辑角度考虑就没有认识到产生同一结果的多种原因组合的可能性。

    笔者在这里举韦伯的这个经典命题为例，并不是说就毫无保留的接受韦伯的理论，只是想说明，如果要批判或者证伪韦伯的命题，不是简单举一些反例就可以证伪的事情，这比找到一个白乌鸦来证伪“所有乌鸦皆黑”这个命题困难得多。姑且不论严格的理论建构所需要做的大量思考、分析工作，从逻辑上而言，举出一些在经验上确实成立的反例是不足以“证伪”一个成熟的理论的，这些经验证据并不足以构成自然科学中的“判决性实验”。

    经过上文讨论，对于社会科学研究而言，由于存在共因性问题和多因性问题，发现原命题的一个反例，我们决不能马上认为这是对命题的证伪，而有可能这是一个新的必要条件，或者是一组新的必要条件中的一个却并不构成对原命题的否定。

三、社会科学的概率陈述如何被证伪？

在分析了社会科学命题的辅助假说导致证伪的困难，以及社会科学因果关系中的共因性问题和多因性问题导致诸多无效证伪后，我们在下面的论述中先排除这些因素的干扰，也即先承认上面讨论的A与C之间确实存在一种因果联系，但在社会科学中这种因果联系的经验证据通常表现为统计形式。所以，我们现在来进一步分析社会科学命题的或然性给证伪带来的不可能性。

自然科学特别是其基本学科：物理，主要的命题都是全称命题（包括用函数形式、微积分形式或博弈论模型等表达的命题）如F＝ma；而社会科学恰好相反，除了经济学有相当丰富的形式模型（formal model）为代表的全称命题外，绝大部分社会科学都是概率形式的命题（即统计模型或其变体），用文字表达即是“某个类属越具备A特征……，则越倾向于出现C结果”等类似形式的命题。所以，在自然科学哲学领域发展起来的证伪主义方法论能否移用于社会科学，我们还需要做更仔细的讨论。

事实上，波普尔已经指出证伪只适用于“全称命题”，因为从逻辑上讲，只有“全称命题”才具备“单个反例证伪”（如对乌鸦命题只需要一个反例就可以证伪）的可能性，而“或然性命题”则不可以，具个最简单例子；发现一只白色的乌鸦我们就可以说证伪了“一切乌鸦皆黑”这个命题，而发现一个富人不投票给共和党我们并不能证伪“80%的富人投票给共和党”这个事实，或者“美国人越富有，越倾向于投票给共和党”这个规律，或者“个人经济条件影响政治选择”这个更具一般性的命题，因为这些命题并不排除也有富人不投票给共和党这一事实。波普尔甚至已经指出：“概率陈述就是不可证伪的。概率假说并不排除任何可观察的东西；概率陈述不可能同一个单称陈述发生矛盾，或被它反驳；它们也不可能被任何有限数目的单称陈述所反驳；因此也就不会被任何有限数目的观察所反驳”（波普尔， 1986）。波普尔这番表述，已经非常明确指出全称陈述（全称命题）和概率陈述（或然性命题）在证伪方面的根本差异。所以，“波普尔在他的科学方法论理论中引入‘可证伪性’来取代‘可证实性’，是因为科学理论命题在逻辑上的全称性质以及全称命题的涵盖范围的无限性质所使然。……然而，对社会学理论来说，一般而言，其理论命题并不具有全称陈述的性质，绝大多数表面上具有全称陈述外貌的社会学理论命题，如果稍微深入地探究一下的话，就会发现它们不过是对大多数个体或情境作出概括性描述或预测的命题。因此，从根本上说来，对于社会学理论命题，不能仅仅由于否定性单称陈述为真就去证伪它，换言之，不能引入波普尔意义上的可证伪性作为社会学理论是否有意义的标准”（覃方明，1998）。

笔者这里希望通过更为清晰的分类方法和表现形式，对覃方明的观点进行进一步阐发。

我们先界定和区分两组不同的命题分类：

第一，有限命题和无限命题的区分：有限指的是研究对象数量有限的命题，如我们对美国人投票的研究，在每个具体的时间段，美国选民的数量虽然庞大，但却是有限的；而无限命题指的是研究对象的数量是无限的命题，比如物理学的大多数命题如力学理论，以及社会科学的“相对剥夺感会导致失范行为的产生”等命题。

第二，全称命题和统计命题的区分：这个前文已经谈到。

我们再区分三种不同类型的（检验）证伪：严格检验、概率检验和单个反例检验。

严格检验（证伪）：这指的是对命题涉及的对象进行全部重新检验，比如对于命题“收入100万美元的美国人80%倾向于投票给共和党”，可以通过对所有的“收入100万美元的美国人”进行调查，并检验命题的真伪。值得注意的是，这种检验只适合于有限命题而不适合于无限命题，很简单，无限命题是无穷无尽的，从而不可能获得逐一检验。

概率检验（证伪）：从总体中经过科学的抽样获取一个样本，对样本进行检验或证伪。比如在美国总统选举中，民意测验就是一个生活中的统计检验，而社会科学的调查研究的逻辑就是建立在统计检验的基础上。我们如果要对一个命题进行证伪，对它所研究的对象进行抽样检验就可以了。

单个反例证伪：波普尔意义上的证伪，这是最方便的一种证伪，即通过单个反例或否定性陈述去证伪一个全称命题。如“两个民主国家之间从不发生战争”可以通过单个反例证伪。

正是在区分两种不同分类的命题和三种不同类型的证伪基础上，我们得到了不同命题能否证实和证伪的二元矩阵，如表1：

表1            不同类型命题的证实与证伪

自然科学命题大多是无限全称命题，所以是不可证实，而单个反例却能证伪。所以波普尔的证伪主义理论（及其拉卡托斯对他的发展）还是有相当意义的（当然需要克服迪昂—奎因命题指出的问题）。

社会科学（经济学除外）通常是无限统计命题和有限统计命题。对于“无限统计命题”，“从验证的逻辑角度看来，这些命题将既不能被证实，也不能被证伪，从而不能被验证”（覃方明，1998）。

而对于“有限统计命题”，波普尔意义上单个反例证伪是不可能的。利普哈特（Lijphart）睿智的指出：“当使用统计方法分析一个大样本时，基于单个异常的案例而拒绝一个假说的错误倾向就很少出现，但是在对少数案例的比较分析中，即使只有一个异常的发现也会显得很突出……只因为我们可以迅速地想起一个反例，就拒绝一个假说，仍然是错误的”（利普哈特，2006）。但是由于“命题所论断的个体与情境的数量��有限的”，所以从逻辑上而言可以选择两种变通的方式进行证伪：“我们可以逐个地对命题所论断的所有个体或情境进行检验，从而达到对理论命题的数量上严格的检验（操作上一般是不可能的），或者在上述个体或情境的范围内进行抽样检验，从而达到对理论命题的概率性检验（操作上一般是可能的）”（覃方明，1998）。或者，用利普哈特的表述：“异常的案例弱化了或然性假说，但是，只有这些异常的案例数量很多，使假定的关系完全消失，它们才能使该假说无效”（利普哈特，2006）。也即，异常案例的数量如果多到一定比例从而推翻原命题的时候，这也就是一种概率性检验而非单个检验（证伪）了。然而，如果选择概率性证伪等方式进行证伪，本质上也是一种波普尔批评的“归纳逻辑”，“证伪”相对于“证实”的那种不对称性已经消失，自然失去了波普尔意义上“单个反例证伪”的简便性和无可辩驳的逻辑说服力，所以，也可以不用叫“概率性证伪”，而统称为“概率性检验”即可，而如果是检验，则绝对不能用一个案例就证实或者证伪理论。利普哈特写道：“基于单个案例的研究既不能进行有效归纳，也不能反驳已建立的归纳”（利普哈特，2006）。

在论述完本节核心内容后，笔者希望就案例研究是否能证伪一般结论这个问题结合全面的进一步论述。在（比较）案例研究中，使用经典的求同法和求异法不但需要注意一般意义的他因问题（即不是研究者提出的差异因素导致不同案例的不同结果，而是研究者尚未发现的其他因素）和多因问题（即导致不同案例的相同结果，有可能来自一组不同的原因组合，而非研究者所试图揭示的相同因素），更需要注意命题的或然性特征所造成的错误解释。比如研究者运用一个反常案例去“证伪”一个一般性规律（如自变量A导致因变量C），通过运用求同法发现这个反常案例尽管也具备A但却没有产生C，从而试图证伪原命题。事实上，除了前文所讨论的多因性问题和共因性问题可能对这种证伪提出挑战外，即便不存在这两类问题，也有可能是由于命题的或然性特征造成的：即由于无法判断选择的案例是一个“可能的大量同类案例”的平均值还是异常值（King et al., 1994），研究者选择的这个案例很有可能是这个理论的异常值：如果我们进行大样本统计分析，很容易看出这个案例偏离回归线，但是并不会因为这个案例而否定整个理论的解释能力——如果这个理论对于解释若干案例具有较好的回归参数。但是，在案例研究中，研究者容易夸大自身选择案例的独特性和重要性，并试图得出一套不同于传统的解释甚至理论。这在当下中国社会学的案例研究中并不鲜见，通常这种立论还以“深描”、“解读”等话语提高其合法性。笔者并不反对严肃的定性研究（包括案例研究和比较研究）以及带有解读或者阐释色彩的“质性研究”，这是建构一般性理论的重要环节，而且往往能够和以调查研究为代表的定量统计研究互相佐证，为社会学理论的发现、验证做出经验贡献。但是，研究者是否有必要过分夸大案例研究所发现的特殊性，夸大个别极端案例对于统计研究的一般性结论的“证否”功能，甚至以证伪的名义过分强调这种方法对于建构社会学新理论和新范式的意义呢？也许，利普哈特的认识和谦逊态度是值得参考的。

四、限界条件理论能挽救证伪主义吗？

而当代社会科学方法论试图挽救波普尔主义努力，除了来自经济学外（如前文提到，对于自然科学和经济学的一些形式模型而言，证伪主义确有一定意义），引起较大影响和讨论的是科恩（Cohen）师徒发展的“限界条件”理论。那么，“限界条件”是否能够确立证伪主义在社会科学中检验科学命题和判断理论的科学性这样的地位呢？

1985年，科恩在《美国社会学评论》发表第一篇讨论“限界条件”的文章，1997年他的弟子哈威廉把他们的限界条件研究介绍到中文学术界 ，“笔者力图促成这一争论的国际化。现将自己近期思想总结出来呈上，敬请中国同仁指正并希望能引起争鸣”（哈威廉，1997）。

科恩等在文章中指出的现状：“尽管社会科学借用了波普尔的可证伪性作为理论标准，但很少有社会科学家因为单个否证而拒绝理论的。”这种情况的原因是“任何一个社会科学通则命题，既是对的又是错的。”即既有能够证实它的经验现象，也有能够证伪它的经验现象，这是统计命题的固有特点决定的，那么，“什么时候，单个否证能够证伪一种理论？这是社会科学家的方法论中心问题”，或者更重要的是，按照波普尔的逻辑：“在这种情况下，理论如何进步，知识如何累积？”（Walker & Cohen, 1985）。

于是，他们发明了“限界条件”这一概念：“一系列对普遍的、放之四海而皆准的条件的说明，这些条件划定了特定理论的特定适用范围及应用界限。”并指出“任何一个理论都必须配备相应的‘限界条件’。只有明确阐述限界条件，一个理论定律才能真正被放到社会现实中与‘限界条件’所限定的社会事实相碰撞，由此接受社会事实的检验。”“‘限界条件’可以应用于理论的证伪。一个理论定律的限界条件越窄、越严格，则越难于被证伪……理论定律的预测力和确定性与限界条件的宽窄密切相联。限界条件的宽度在这里成了理论定律普适度的前提。在限界条件不断放宽的情况下，如此理论定律仍能以其确定性成功地展示其预测力，则此理论定律在严酷的证伪过程中的存活率就会很大。……在可证伪的理论中，最有力的是那些对证伪敏感度最高的理论”。那么理论如何进步呢？“只有通过不断放松限界条件而达到更广阔的概括性和更准确的预测性的理论定律才是真正科学的社会学定律。表面看来，附加越多的限界，则理论的可应用范围越窄，其预测力越弱，但真正有力量的理论是不会被研究者所划定的限界条件所困住的，它会强有力地不断拓宽限界条件。”“通过一次次的证伪与‘限界’。理论定律与社会现实的对应与相符程度会越来越大，社会学理论的发展就体现在这种不断的检验与修正的过程之中，我们对社会的认识也由此而更为精确。”（哈威廉, 1997）。

应该指出，“限界条件理论”给出了建构社会科学理论一条可能的道路，但是其理论在应用于社会科学的时候却依然遇到问题：

按照此种理论，当我们发现一个理论不能解释某项经验事实的时候，我们就应该选择设定一些“限界条件”来保护核心理论。而这种做法，有时是必要的，比如相对论发现后，牛顿运动理论已经失去普遍有效性，但我们依然可以设定“非微观粒子”和“非高速运动”两个边界条件，来继续保护牛顿理论；有时候则是“退步”的表现，会导致理论命题所能涵盖的经验内容不是越来越多，而是越来越少，拉卡托斯正是在这个意义上批评马克思以后的马克思主义学者，不惜添加越来越多的命题，来保卫马克思一些已经解释有误和预测失败的命题，其结果是造成理论流派一定程度的僵化和退步（拉卡托斯, 1987）。

而所谓“限界条件”放宽的过程正是拉卡托斯设计的科学“进步”的过程，因为放宽限界条件，理论自然具有更高的“抽象度”，也就能够解释更多的“经验现象”，这就是进步的研究纲领。本质上而言，这依然只是个科学史的说明，而不是从逻辑上解决证伪的困境。甚至，在科学史上，也不是每个例子都自然的符合“进步”或者“放宽限界条件”的过程。就以牛顿运动理论为例，牛顿本人认为其理论是具有普遍效力的，他并没有给出一个“边界”，直到爱因斯坦提出相对论后，人们才意识到牛顿运动理论是有边界的，而相对论是对这一边界的突破——牛顿理论可以视为相对论在宏观低速物体中的特例。所以这并不是一个如科恩描述的有意识设定和放宽“限界条件”的过程，但谁也不能否认牛顿的理论贡献——而且，在这个例子中，我们发现，设定“限界条件”比原有的理论更难，这是很多理论建构的真实情况，如果我们能设定这些理论的边界，有时候甚至意味着已经有的新的理论呼之欲出了。

也就是说，最根本的，限界条件理论并不能解决社会科学概率命题中使用证伪的不可能性。因为，即使我们设定了严格而狭窄的边界，但是得到的命题往往依然是“概率命题”，比如哪怕是对中国很小一个城市的同质人群的调查，我们发现解释他们某种行为的原因依然只是一个概率分布，更抽象的理论建构就更是如此。比如，在哈威廉的文章中他举例到，在社会学中存在两个互相矛盾的定理，即“一个人在集团中的地位越高，他就越自由地游离于这一集团的价值准则”和“一个人在集团中的地位越高,他就越多地代表了这一集团的价值准则”，他认为克服这种“既对又错的窘境”在于设定某种限界条件，比如他选择“这一集团的成熟程度为限界条件”，得到两个新的命题：“在运转机制完善的集团里，一个人在集团中的地位越高，他就越自由地游离于这一集团的价值准则”和“在新建的、运转机制尚不健全的集团里，一个人在集团中的地位越高，他就越多地代表了这一集团的价值准则”（哈威廉, 1997）。但毫无疑问，这个加入限界条件的新命题，同样不能避免“既对又错的窘境”（究其本质，两个命题依然只能是统计命题）：比如对于前者，在运转机制完善的集团比如中世纪基督教社会，地位崇高的主教的行为是否比一般的基督教徒更加游离于基督教的价值准则呢？或者，成熟的帝制中国的儒家上层知识分子如翰林院学士等，是否比一般的士人更加游离于社会的价值准则呢？对于第二个命题，在新建的某些集团比如革命后政府，我们可以发现一些地位崇高的革命领袖恰好成为统治集团价值准则的违犯者、挑战者。举出这些例子，笔者并不是说这些反例就能去简单“证伪”一个社会学命题或者理论（否则，我也犯了自己要批评的错误），而是说，限界条件理论并不能解决社会学命题本质上的或然性特征，从而不能克服其试图解决的“既对又错的窘境”。也就是说，即使限定了边界（在某些情况下有意义），也不代表波普尔演绎逻辑上的“单个反例证伪”可以成立。科恩师徒试图界定限界条件的努力或许可取，但用此来捍卫证伪主义作为社会科学理论检验的方法论基础甚至判定社会科学概率命题意义的标准却是不对的。

综上，笔者认为，“限界条件”在形式理论的证伪主义具有一定意义，在社会科学中，经济学的理论建构对“限界条件”往往也有严格的规定，对限界条件的检验往往意味着理论的进步；而对于大部分基于归纳逻辑建构的统计理论，当然好的研究需要指出研究的范围和命题的边界，但是这个“限界条件”理论本身并不能使得证伪主义可以成为一种经验命题的原则。下面我们分两种类型讨论：

(一)形式理论中的限界条件

尽管“证伪主义”在经济学依然有争议，但是20世纪两部重要的著作奠定了“证伪”在经济学方法论的地位：哈奇森很早就注意到波普尔的证伪，并提倡这种方法论（Hutchison，1938）；而布劳格则在他那部经典的《经济学方法论》中继续提倡证伪主义方法论（布劳格，1992），并在后来宣称自己是一个“不悔悟的波普尔主义者”（布劳格、巴克豪斯，2000）。我们也需要注意到，弗里德曼的“实证经济学方法论”太多的提到证伪主义（弗里德曼，1991），但是其在经济学方法论的讨论中受到更多的攻击（Nagel， 1963），而且被指出自己的研究实践并没有遵循自己提倡的方法论主张（布劳格，1992）。

对于演绎主义和证伪主义方法论的推崇者，经济学的理论建构采用的是给定初始条件的演绎推理，对这一方法论的早期而精确的阐述（也许在方法论意义上至今没有被超越）来自于穆勒的《政治经济学的定义及其方法》一文，穆勒把这种方法称为“先验方法”或“演绎方法”。“演绎法��采用的是古典逻辑，那么，如果逻辑正确，给定假定是正确的，结论也被认为是确定无疑的”（Hands，1990），也即“理论假说思想或核心一旦确定，其后的推理过程则完全是一种逻辑推理过程”（陈璋，1998）。所以，“假设条件是认识西方经济理论及其方法论最重要的部分，也是最困难的部分”（陈璋，1998）。不过，尽管给出假设条件不容易，逻辑推理的过程特别是开创的工作同样也不容易——可以想想欧几里德几何，在四条公理基础上得到一个理论大厦，某种意义上，当四条公理确定的时候，所有的定理都可以自动地被证明了，需要的只是学者们的发现，但是每条定理的发现都是不容易的，尽管只是一个纯粹的逻辑推理过程。所以，那些能够第一个证明出一条形式优美定理的工作依然是杰出的。在这种假设－演绎方法论的意义上，我们可以评价一些经济学家的工作，特别是基于新古典主义模型的纯粹数量经济学家的工作，他们往往远离现实，进行着以数学为工具的理论演绎，他们的成就是在这个公理体系中不断得到新的定理，尽管这些定理有时候不能直接用到现实甚至与现实有所抵牾。以最具有公理结构的一般均衡理论为例，“现代一般均衡理论的公理性数学结构（阿罗模型、德布鲁模型等）与实证经济学没有关系。”或者说“一般均衡理论是特定条件下的结果，只有这些特定条件满足，市场才能与一般均衡理论完全一致。”（道，2005）。

在这种情况下，证伪集中在“指出该理论在推导结论时所遵循的逻辑有误；二是指出该理论赖以成立的前提假设或者有误或者很不重要”（赵鼎新，2006），从而对对原有假设条件进行修正或创新，比如对完全竞争市场假设的修正、对完全信息假设的修正以及对交易成本为0假设的修正，这些都构成经济学历史上最有创造性的工作。相反，“从经验或其他逻辑和社会机制出发来批判形式理论是驳不倒这些理论的”（赵鼎新，2006）。但是需要指出的是，经济学的创新并不能完全抛弃原有理论。事实上，不同的理论假设代表了对现实世界和经验现象不同角度和不同层次的抽象，在此基础上可以进行不同层次的理论建构。比如，唐斯的投票理论是一个基于理性选择的形式理论，他设定了选民的理性投票逻辑前提，“每一选民将他的票投给他相信将比任何的政党提供给他更多利益的政党”，通过一系列形式逻辑推理，最后可以得到“两党制度下政党的竞争纲领覆盖中间选民（特别是中位数）”的观点（唐斯，2005）；但是如果，我们把进一步提高理论的抽象度，任何真正理性的选民根本不可能去投票，因为他知道自己的一张选票对大选结果影响几乎为0，而后者，就是奥尔森等发展的“集体行动”理论实质（奥尔森，2003）。但是，唐斯和奥尔森的理论都是很有意义的，只是基于不同的抽象程度，我们并不能说奥尔森的理论“证伪”了唐斯的理论，唐斯的理论就一无是处——就如同爱因斯坦的相对论证伪了牛顿运动理论，但牛顿运动理论还是大有用武之地的（只是范围被更加严格的限定了）。

（二）经验理论中的限界条件

基于归纳法的统计理论中的限界条件，我们前文已经谈到，波普尔演绎主义意义上的“单个反例证伪”是不可能的，但需要指出，在发展归纳理论的时候，指出限界条件依然相当重要；而我们在引用归纳理论的时候，去分析其限界条件也相当重要。否则，会产生理论的不当移植。吉登斯在建构其社会学理论的时候就指出了理论边界：“我所理解的‘社会学’并不是有关人类社会整体研究的一门通用学科，而只是社会科学的一门分支，只关注‘发达的’或现代的社会”（吉登斯，1998）。我们发现，在诸如政治学的研究中，类似于多元主义、法团主义、极权主义、威权主义这样的概念，不仅给我们一些理论启示，更重要的是圈定了其研究范围和背景，对于归纳理论而言，最重要的限界或许是“时”和“空”，当我们提到这个理论是发展于“多元主义”政治背景下的时候，该理论往往是在美国发展起来的；而当我们提“法团主义”的时候，则可能是根据欧洲经验发展起来的理论。

指出这一点，对于试图“证伪”理论而言相当重要，当我们发现某个在多元主义经验下发展起来的归纳理论，完全不能解释某个威权主义国家的现象，我们并不能说证伪了这个理论，而是没有意识到其限界条件。也就是说，我们不能用限界条件外的事实去证伪一个有着严格限界条件的理论（特别是我们借鉴较多的来源于美国学者的理论，他们往往没有给出限界条件，实际上他们预设了美国或者最多是现代西方国家的时空背景，比如各种投票理论、政治过程理论、政策理论等，而我们在引用或者批判的时候应该尤其注意）。

除了上述这点以外，在限界条件内对现有的理论的修正（不是证伪）应注意两个方面：一是指出该理论并未能很好的解释其试图解释的经验现象，这不能依赖于单个反例和少数反例的证伪，而必须是严格的抽样检验过程；二是任何归纳理论或者统计理论都有不能解释的异常案例，可以对这些异常案例进行仔细分析，甚至可以发展出包容异常案例在内的新的理论，能够解释更多的经验事实，从而构成对理论的发展。这在前文已经讨论过。

五、结语：证伪在社会科学中可能吗？

那么，总结我们在本文中讨论的以下几种对于证伪主义用于社会科学的否定：

无论是自然科学还是社会科学，一个成熟的理论由核心命题和辅助假说共同构成，而辅助性假说决定了证伪的困难性，需要更严格的理论探讨。

对于社会科学命题，其因果关系可能包含必要条件和充分条件，或者说多因性问题和共因性问题的存在进一步使得简单证伪不可能，比如前文具的韦伯的经典命题不能被苏格兰或者东亚的案例简单证伪。

对于概率性质的社会科学命题，单个反例证伪的不可能性，因为或然性命题本身并不排除部分反例或者异常案例的存在，这一点最为重要。比如前文举出的用“作为民主的印度经济绩效不佳”来证伪“民主制度与经济发展之间正相关”，就是属于典型的试图运用单个案例证伪一个统计规律，这在方法论上是错误的。

在注意到证伪的不适用前提下，引入“限界条件”理论后，对于形式理论和统计理论，我们需要注意：

对于诸如一般均衡理论的形式理论而言，可以对其假设进行“证伪”，并根据不同的前提假设发展出不同的理论模型（如对市场交易成本为0的假设的证伪，发展出交易成本经济学理论）。原理论和新理论在不同的抽象层次都有意义（前文所举唐斯和奥尔森的例子）。

对于根据经验发展的统计理论而言，首先如果指定或者能够识别理论边界的话，用边界外的现象证伪理论是没有意义的；其次，由于命题的概率性，无所谓证伪，只有以抽样检验理论解释事实的效力，以发展出更具解释力的新理论。

总之，在社会科学领域我们不能草率的使用波普尔的证伪主义（即单个反例证伪的方便性）来检验理论的适用能力，更不能把可证伪性拔高到科学与非科学的判断标准的层次。

六、后 记

我们记得波普尔、拉卡托斯等证伪主义者对弗洛伊德理论和马克思主义等的批评，这些理论试图在社会科学领域建立起具有“统一性”的理论，即具有全称命题性质的理论，却又未能设定理论的边界，以至于当出现很多否定性事实后，这些学派“源源不断地设计它们实际的辅助理论”（拉卡托斯，1987），而并没有预言新的事实。

但是，波普尔、拉卡托斯对社会科学的统计理论的批评甚至更为激烈，如前文波普尔已经指出“证伪主义”不适用于概率性命题，拉卡托斯则根本认为社会科学的某些统计命题是“垃圾” ！在他那篇著名的长文中，他写道：“它（科学研究纲领方法论，译注）打击那种拼凑起来的，难以想象的一系列缺乏创造力的‘经验’调节，例如，这些调节相当频繁地出现在现代社会心理学里。这样的调节，借助于所谓的‘统计技巧’，可以做出某些‘新’的预见，甚至可在这些预见里呼唤出那么点风牛马不相及的真理来。但这种理论化决没有统一的思想，决没有助发现力，决没有连续性。它们与真正的研究纲领无涉，因而就总体来说是没有价值的。”如果说拉卡托斯在正文中还算比较温和的话，他在注脚里面的批评就表达了他对社会科学发展进程的严重不满：“社会科学中的统计方法的功能难道主要是提供这样一种机制吗？——产生虚假的确证并因而是假象的‘科学进步’，事实上，这些东西不过就是增加伪造的知识的那种垃圾罢了。……因而，研究纲领方法论就能帮助我们设计一些定律去剔除可能破坏我们的文明环境的这种知识污染，这种污染的破坏甚至比工业或者交通环境污染破坏我们的自然环境还要来得快”（拉卡托斯，1987）。

所以，当我们读到作为自然科学哲学家的波普尔和拉卡托斯对社会科学统计理论如此激烈的批评后，我们还会认为他们基于自然科学总结出来的“证伪主义”和“科学研究纲领方法论”在社会科学中可能吗？他们二位也不会同意我们对此的“误解”和“移植”吧。

当然，笔者对拉卡托斯对社会科学统计模型的批评并不赞同，因为对于社会科学而言，发展自然科学那样的具有普遍性的理论和规律具有一些根本的不可能性，而且社会科学需要更多的解释一些单个事实（如某次重要的革命），而这几乎不是能用普遍规律解决的。事实上，这里面涉及两个根本性问题：一是自然科学和社会科学的“科学”二字确实有不同之处。虽然都是要增进我们对经验知识的抽象化理解外，但前者是以数学方法和演绎逻辑为代表的建立普遍规律，而后者目前还是通过归纳逻辑和统计方法提出一些中层机制或者近似于因果性的规律；二是在社会科学中如何做理论。一条道路是纯理论的建构，这个需要学习自然科学，经济学在这方面进步最大，即给定一组假设条件进行演绎法推理；第二种道路就是继续走归纳法和统计理论路数，但是这种方法也确实对于我们增进对人类社会的了解（哪怕是片面的、即时的了解）提供了很多信息和思考方式。

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作者单位：清华大学公共管理学院

责任编辑：杨  可

原文出处：《社会学研究》2007-3