Page 237 - 《社会》2014年第5期

社会· ２０１４ · ５

表 １ ：某位社会科学家的测试结果
犛狅狌狉犮犲 犛犛 犱犳 犕犛 犖狌犿犫犲狉狅犳狅犫狊 ＝ ２５
犕狅犱犪犾 ２８３８５５９６９ ４ ７０９６３９９２．１ 犉 （ ４ ， ２０ ） ＝ ３９６．９８
犚犲狊犻犱狌犪犾 ３５７５２２３．４４ ２０ １７８７６１．１７２ 犘狉狅犫 ＞犉 ＝ ０．００００
犜狅狋犪犾 ２８７４３１１９２ ２４ １１９７６２９９ 犚狊 狇 狌犪狉犲犱 ＝ ０．９８７６
犃犱 犼 犚狊 狇 狌犪狉犲犱 ＝ ０．９８５１
犚狅狅狋犕犛犈 ＝ ４２２．８０
犢 犆狅犲犳． 犛狋犱．犈狉狉 狋 犘 ＞｜ 狋 ｜ ［ ９５％ 犆狅狀犳．犐狀狋犲狉狏犪犾 ］
狓１ ２０．８６６６５ ３．１８０６８５ ６．５６ ０．０００ １４．２３１８６ ２７．５０１４５
狓２ －１５．８４１２６ ４．０７０６２８ －３．８９ ０．００１ －２４．３３２４４ －７．３５００７７
狓３ ９．４１６７３５ ３．５６３８３１ ２．６４ ０．０１６ １．９８２７１３ １６．８５０７６
犮犪狊犲９ １６３７１．２５ ４８０．７２９ ３４．０６ ０．０００ １５３６８．４７ １７３７４．０４
＿ 犮狅狀狊 ３２０．３８９ ２９５．９５７１ １．０８ ０．２９１ －２９６．５１６８ ９３８．１９４７
资料来源： 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： ２２ 。
塔格培拉（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： 狏犻犻犻 ）评价道：“如果当真存在着如同物
理学定律一样的社会规律，那么即使是在数据没有误差的情况下，我们
也别指望这些统计社会科学家能够发现它们。”其原因在于，当代社会
科学家们普遍缺少自然科学研究的实践经验，他们所使用的科学方法
往往只是对于自然科学的机械模仿，违背了在科学研究中使用量化方
法时所必须遵循的一些基本原则。

二、问题出在哪里？

（一）建模的目的
塔格培拉（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： ７ 、 ８ 、 １１ 、 ４４ 、 ８８ ）指出，之所以出现上
述现象，一个最重要的原因是社会科学研究者普遍误解了“模型”的意
义。在处理手头已有数据时，他们往往用各种回归对其进行拟合，此时
所得到的最佳拟合模型便成为研究输出。可是在塔氏看来，这种拟合
即使再完美，也只是一种“事后解释”或“后见之明”（ 狅狊狋犱犻犮狋犻狅狀 ）。科
狆
学模型的真正效力在于它的预测功能（ 狉犲犱犻犮狋犻狅狀 ），尽管已知数据为研
狆
究提供了经验基础，但是模型的“科学性”必须由外部和未知数据而非
内部和已知数据来决定。如果科学家们没有对原始数据集（ 犻狀犻狋犻犪犾狊犲狋 ）
之外的数据进行考察，他们的研究根本不能算作完成。然而在当代社
会科学研究中，研究者们常常只去寻找满足手头数据的模型，绝大多数
模型在发表完论文之后便成了毫无用处的摆设，并没有人去阅读乃至
参考这些模型中的具体数字与公式。量化研究者们常常受到一种朴素

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