Page 239 - 《社会》2014年第5期

社会· ２０１４ · ５

典社会学的讨论中，可是显然，当代社会科学研究者并没有继承那些古
典讨论所产出的知识遗产。
为提高模型的科学意义，社会科学家需要提高的是想象力而非增
加变量或者进一步依赖计算机。在科学研究中，人们理应从理论角度
提出数学模型，然后由统计学家提供检验模型的工具，可是在当代社会
科学研究中，模型大都是由统计学家提供的，社会科学研究者只是使用
这些统计模型来对自己所考察的具体社会现象进行解释。这种做法颠
倒了数学与科学的关系，使得“人类的思想和洞见”这一自然科学研究
的原动力在社会科学研究中瘫痪。
（三）建模的方法
社会科学研究常常使用线性回归，其通用模型为 狔＝犪＋Σ 犫 犻 狓 犻 ，
使用这种模型几乎成了研究者的条件反射，但是这种做法却没有站得
住脚的理由（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： ４５ 、 ５４ ）。有研究者做过问卷调查，让《物
理世界》（ 犘犺 狔 狊犻犮狊犠狅狉犾犱 ）的读者选出他们认为最重要的 ２０ 个公式，在
入 选 公 式 中，没 有 任 何 一 个 是 以 上 述 线 性 回 归 的 方 式 来 表 达 的
（ 犆狉犲犪狊犲 ， ２００４ ）。有学者把符合理想气体定律的数据交给社会科学家
们处理，后者纷纷采用了线性回归的方法进行考察，并得到了令人满意
的 犚 ，然而理想气体公式根本就不是线性的（ 犕犮犌狉犲 犵 狅狉 ， １９９３ ）。在线
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性回归中，每个自变量往往成为一个抽象的符号，研究者在工作中不需
要深思自变量的理论意义，只要做统计分析即可。这种做法体现了一
种极端形式主义的想法，也体现了社会科学家对于数学、科学与哲学三
者间关系的误解。自然科学家在建立模型时，需要时刻考察每一个变
量的理论意义，因此不会大而化之地把所有变量都当成线性回归中那
些对称的自变量（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： １４ ）。
与上述现象相联系，塔格培拉（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： ５５－５６ ）还特别指
出了一个很奇怪的现象，即社会科学界鲜有使用除法的模型，即没有研
究者会把变量放到分母当中。当假设中的自变量与因变量负相关时，
研究者都想当然地用减法来处理，可是从物理学来看，绝大多数负相关
的变量都在模型的分母中出现。除此之外，社会科学界还常常把交互
效应狭隘化。当两个变量存在交互效应时，它们完全可能以相乘、相
除、指数等繁多的数学形式相联系，可是社会科学家在处理交互效应时
将其全部等同于两个变量之间的乘法关系，很少有研究者意识到其中

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