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高原:再思社会科学方法论的形式主义与实质主义之争*

更新时间:2020-01-24 08:32:40
作者: 高原  
如果不恰如其分地阐明全模型应有的认识论意义,进而对这种构建理论的方法产生误用,将损害社会科学研究的妥当性。如果将原本是理想化模型的推论一般化为规定经验世界如何运作的“普遍规律”(general laws),进而掩盖或忽视剥削关系、殖民主义和霸权侵略等历史实际,则恰恰将是这种误用的一种典型。

   接下来,我们想进一步问,既然全模型所建立的理论世界是高度简化从而迥异于经验世界的,那么以全模型的方式建立理论做出推断,究竟有什么价值? 这里需要指出的是,一些具有科学哲学的反思自觉的经济学家清晰地认识到,全模型不等于经验世界;如果用基于这些模型产生的论断对经验世界中的经济现象进行预测,其结果往往是不准确的,但是他们仍然认为这些模型对于理解经验世界中的事态具有价值。这一支文献中,尤其以以色列经济学家格尔伯(Itzahk Gilboa)及其合作者对全模型方法的分析最具启发(Gilboa, Postlewaite, Samuelson, and Schmeidler, 2014)。他们认为,全模型的方法论本质是提出一种“理论案例”(theoretical cases),而不是对现实的忠实描绘。理论案例不存在于现实之中,也自然无法对现实中的事态进行准确预测,但是,它们可以在“类比”(analogy)的意义上,帮助人们通过对比模型结论与现实中的真实案例来获得启发。

   在此基础上,我们提出,全模型的独特认识论价值在于,其构造出的一个个“理论案例”或“假想案例”,因是高度简化的,能够做到细节完全刻画,所以它在数学上一般是容易处理的(tractable),由此也具有很强的理论上的可操纵性(manipulability),从而使无法实际做实验室环境下的可控实验的社会科学,可以在这个理论世界中,透过对模型的调试、摆弄,进行一系列的假想实验,进而得到对于理解经验世界具有意义的启发性洞见。

   数学上的容易处理,也就是当代经济学的理论性文献中对模型进行评价所常用的一个概念——可处理性(tractability),其内涵在于强调,人工构造出的模型在数学上或者能够严格求解(solvable),或者能够给出清晰的解的解析表达式(the analytical solutions),或者在解的表达式不容易给出的时候,对解所具有的关键性质,可以做出明确的判断,从而在后续的分析中虽然不能利用解的直观表达式,但是可以利用解的性质做出不平庸的推断(nontrivial inferences)。由此,透过模型所求得的解,以及整个求解过程,我们可以明了这个模型的前提设定所可能带来的结果(implications)。 这些可能的结果,整个推理的过程,以及在这种推理过程中经由数理逻辑和数学结构所作出的种种判断和理论性陈述,可以帮助人们形成对理解经验世界有帮助的洞见。当然这些洞见并不一定要与经验世界中的某一侧面完全重合,反而在有些情况下,这些洞见恰恰在于全模型给出的结果与经验世界中的现象迥异而带来的反差。

   理论上的可操纵性则来源于,一个被完全刻画的模型,类似于一个全部参数得到确定,由此可以任意调整条件设定的实验室。对模型的设定进行更改,就相当于在实验室中更改控制条件,从而可以观察到不同的结果(outcomes)。因为社会科学很难进行类似自然科学的实验室研究,尤其是研究的对象是组织、社区、国民经济或整个中国社会的时候,不可实验性尤其成为突出的与自然科学之间的区别。自然科学中惯常使用的一种用来探索机制与规律,发掘不同因素之间关系的手法是可控制的比较,亦即保持其他因素不变,而只保持一个因素发生变化,来观察变化前与变化后实验结果的异同,从而确定该因素对于研究对象的影响。这种可控制的比较,尤其依赖于构造一个人工的,自然界中不存在的实验室环境。在社会科学中因为不具备这样的条件,因此全模型的价值尤其凸现出来——只有在全模型所对应的那个假想的、理想化的理论世界中,可以透过人为地改变模型的设定,来探索不同因素之间的关系及其对于该世界中事态的影响。⑧但是需要强调的是,经由全模型所发掘的这个理论世界中的机制,与现实的经验世界中的机制,并不一致。理论世界中经由模型的操纵而阐明的机制,对于理解经验世界,至多只能起到启发、类比与比较(comparison)的功能,而不能不加区分地直接“应用”于经验世界中。

   全模型的这两个特点——数学上易于处理和求解以及可以操纵模型设定从而透过“理论性的干预”探索机制——决定了它所构造出的那个理论世界,是一种高度结构化的世界。亦即,在这个世界中,种种事态的发生与发展,严格按照全模型所规定的方式展开,而没有别的可能性。由此,在这个世界中,提出机制,做出因果推断,远较在更复杂,充满模糊与不确定性的经验世界中容易。由此我们也看到了全模型主义的认知价值——经由与这个高度结构化的理论世界进行比较,我们可以更有目的地观察经验世界,更有意识地选择案例、数据,并针对经验世界中的现象做出推断。我们这里所指出的全模型的认知价值,自然不同于一部分经济学家所认为的那样,把模型应用于经验作为理所当然,而是将全模型的理论作为一种“认知的辅助装置”(auxiliary devices of cognition)。更有进者,后文将指出,如果全模型的这种功能,能用来配合实质主义这一更为深厚的传统,那么我们对社会科学之基本对象(人类社会)以及中国学者特别关注的中国社会的理解与认识,将得到更大的提升。

   与此同时,本文也指出,正是因为全模型所构造出的理论世界是一个高度结构化的世界,在某些很特殊的情况下,这种结构有可能正好与经验世界的某个侧面较为吻合。从而,全模型针对理论世界做出的推断,甚至可以直接拿来对经验世界中的事态进行判断甚至预测。在20世纪80年代之后微观经济学中的某些理论部分,尤其展现了这一特点。关于这一点,在下一部分中具体的一个全模型式的研究例子中可以更清楚地看出。

  

   三、从双边匹配模型的案例看全模型的认识论特征

  

   接下来我们将通过一个具体的例子来形象地阐发全模型的方法论特征。这里我们选取的是微观经济学中的双边匹配模型(two-sided matching model)。利用这个例子,我们力图澄清如下几点:首先,全模型所谓的细节完全刻画(fully specification)是怎样透过数学语言实现的;其次,全模型中的求解,以及对解的性质的阐明,对于理解问题有着怎样的帮助;第三,如何通过操纵(manipulation)模型设定,来探索机制(mechanism);第四,如何通过保留模型的形式而改变概念的语意,将同一个模型应用于分析不同的经验对象;第五,在怎样的情况下,全模型所构造的理论世界与经验世界,具有较大的重合,而又在怎样的情况下,这二者会发生分殊。

   需要额外提出的一点是,如果按照学科发展的历史来看,一般均衡理论应是新古典经济学里发展出的第一个全模型。长久以来,经济学家试图为“价格机制引导下的要素配置与市场出清”这一直观构想找到合适的理论表达。从18世纪末亚当·斯密式的纯粹质性地针对“看不见的手”的分析,到19世纪下半叶瓦尔拉斯尝试采取联立方程组的数学技术表述一般均衡理论,最后到20世纪50年代阿罗和德布鲁在数学家纳什工作的启发下,利用当时代数拓扑中出现的新工具角谷不动点定理,在严整的公理化体系下,成功表述了一般均衡理论。追溯这个过程,会对理解经济学从类似实质主义的研究路径,走向全模型,大有裨益。但是,一般均衡理论的技术细节较为复杂,详细讨论将超出本文预设的篇幅和主旨。因此,笔者在这里选择一个更加简单的双边匹配模型,作为案例来考察全模型的特征。

   (一)高度结构化与细节完全刻画

   双边匹配模型最早可以追溯到美国数学家-经济学家盖尔(David Gale)和沙普利(Lloyd Shapley)发表于1962年的论文《大学入学与婚姻的稳定性》(College Admissions and the Stability of Marriage)(Gale and Shapley, 1962)。这一类模型一般假设这样一个极为简单的理论世界:两组经济主体(two sets of agents),分别用M和W两个集合表示,两个集合中任意一个元素,可以分别表示为m和w;这两个集合中的主体数目是确定的,为简单起见,我们可以假设它们的数目相等,均为N。每组主体对另一组主体具有严格的偏好,亦即,M(或W)中任一主体对另一集合W(或M)中的主体可以做出一个次序性的排列,从而在做选择时,该主体可以选出自己最偏好的、次偏好的、第三偏好的对象,以此类推;对于来自两个集合中任意的主体m和w,这种偏好可以用符号“≻_m”和“≻_w”表示;这些偏好关系的全体,可以统一用符号“≻”表示。至此,在经过了数学化的刻画之后,双边匹配模型所建立的这个理论世界,可以简洁地用一个三元组(M,W,≻)表示。我们也可以给这个理论世界本身赋予一个数学符号的表征,可称作T,我们可以更进一步地写为T = (M,W,≻)。

   不难看出,理论世界T是一个极其简约,甚至可以说是贫乏的世界。不仅如此,这个世界还是高度结构化的,换言之,身处其中的2N个主体中的每一个,其可能的行动,是被严格规定了的。每个主体只能做出一种行动,那就是“选择行动”,亦即从对立的集合中选出自己偏好的匹配对象。更有进者,每个选择行动的结果,也被前述给定的偏好关系,严格约束着——任意给出两个对象,主体能够而且可以确定地从这二者中选出一个更偏好的对象来。这种理论世界本身的高度结构化,对应在数学上,就是模型细节的完全刻画——三元组(M,W,≻)中的每一个数学对象都是被清楚规定的。

   (二)模型求解

   接下来一个重要的问题是,这个全模型或理论世界T = (M,W,≻)能告诉我们什么?从前述基本的设定出发,我们能做出怎样的推断?恰恰在这里,我们开始触及到具有全模型特色的研究手法。第一步,是给这个全模型找到某个或某些合适的“解概念”(solution concepts)来刻画从模型的基本设定出发,所可能达致的结果(outcomes)。对于匹配问题来说,最值得研究的结果当然是M与W这两个集合中,谁和谁组成一对。集合M和集合W之间主体的匹配,可以用函数μ表示。例如,对于集合M任意一个主体m,μ(m)=w,表示m与w匹配。显然,如果不对μ的可能性进行约束的话,我们将得到任意一种匹配,而这种μ的所有可能的集合,虽然其所容纳的可能性足够丰富,却无法告诉我们有价值的信息。盖尔和沙普利,在1962年论文中的第一个贡献则在于,将μ的可能压缩到一个更小的集合上,亦即,只考察被他们称为“稳定匹配”(stable matching)的那些μ上。稳定匹配指的是那些不存在“阻塞对”(blocking pairs)的匹配,亦即,在这种匹配中,对于任意两个匹配在一起的两个主体m和w,不存在另外的两个主体,使它们二者更偏好于这两个另外的主体而不是现在所匹配的对象。一旦阻塞对存在,便容易使现存的匹配关系解体。当阻塞对不存在时,可以直观地想象这种匹配能够被称为是“稳定”的。可以看出,提出稳定匹配这样一种解概念,原本意义不明确的μ,突然在其一个子集合上被赋予了意义。这种意义主要来源于经验世界所提供的“稳定”的概念(甚至可以说,这是一种具有很大直观性的概念),而不是来源于数学与形式化本身。

紧接着,则是一个数学化的问题:稳定匹配固然是一个有意义的(从而与经验世界中的现象可以发生关联的)解概念,(点击此处阅读下一页)


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本文责编:陈冬冬
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文章来源:《开放时代》2020年第1期
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