Page 240 - 《社会》2014年第5期

重新思考量化社会研究的模式

的问题。塔氏认为，这种受方法局限而将研究对象削足适履的做法，就
好比“假如手里唯一的工具是一把锤子，那么你就把所有的东西都当成
钉子了”（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： ５ ）。
塔格培拉（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： １５４－１７５ ）也详细分析且批评了许多
社会科学家偏爱的最小二乘法（ 犗犔犛 ）。他指出，普通最小二乘法所做
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出的回归方程是偏移的，其原因在于，在 犚 不等于 １ 的情况下，通过
犗犔犛 画出的回归线并不是一条趋势线（ 狋狉犲狀犱犾犻狀犲 ）。该回归所得到的
斜率受到数据离散程度的影响，并不能真正反映两变量之间的相关性。
也就是说，我们在利用 犗犔犛 进行回归时只能用 狔犪＋犫狓 来表示回归
结果，而不能像许 多 研 究 者 那 样，想 当然 地使 用 狔＝犪＋犫狓 来 表示。
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人们应当寻找的 犚 实际上是在两变量互为因果时分别得到的两个回
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归系数的乘积，即 犫犫′＝犚 。因此，即使社会科学家使用回归，他们也
应该使 用 对 称 回 归 （ 狊 狔 犿犿犲狋狉犻犮狉犲 犵 狉犲狊狊犻狅狀 ），而 非 目 前 司 空 见 惯 的
犗犔犛 。
另外，物理学方程的一个重要特性是可逆（ 狉犲狏犲狉狊犻犫犾犲 ），而社会科
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学的线性回归方程只有在 犚 ＝１ 时才是可逆的，在其他情况下， 狓 、 各
狔
为因变量的回归模型是不对称的。同样，物理学方程普遍具有传递性
（ 狋狉犪狀狊犻狋犻狏犲 ），而社 会 科 学 的 线 性 回 归 方 程 也 缺 少 这 个 特 性。在 塔 氏
（ 犜犪犪 犵 犲 狆 犲狉犪 ， ２００８ ： ６５－６６ ）看来，物理学之所以能够成为科学，其公式
的可逆性和传递性起到了关键作用，只有保证公式的这两个特征，物理
学才能形成一个相互关联（ 犻狀狋犲狉犾狅犮犽犻狀 犵 ）的知识系统。这样我们也就很
容易理解，为何大量的社会统计实证研究最终只带来了碎片化的信息。
（四）模型中的系数
由于每一个自变量都有其对应的回归系数，因此社会科学家所给
出的回归方程常常带有很多系数，然而由于他们只关注模型的 犘 值和
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犚 ，因此模型中大量的回归系数没有体现出知识价值。这些系数有时
比变量数还多，它们也没有特定的名称。这与物理学公式完全不同。
物理学公式中常常只有一个系数，而它也是有独特名称和理论意义的
常量。社会科学家往往针对某一社会现象做出许多不同的回归模型，
每个模型中的大量系数都不相同，而由于人们只关注显著性和拟合度，
并不使用这些模型进行预测或复制工作，因此，只要回归系数的方向正
确，那么任何取值都可以被研究者接受。这种现象如果出现在物理学

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