Page 239 - 《社会》2014年第6期

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同时面临着双重压力：对外仍需不断“证明”自己是一门科学事业，对内
还需整合学科体系和发展导向。解决这些压力的方式之一，就是建立
一个整合的分析框架，确定整个学科的基本理论范式，同时引入一系列
的数学工具。在这方面，经济学提供了一个范本，即通过引入理性人假
定和相关数学工具，微观经济学的学科体系就可依赖于供给、需求、均
衡、效用、边际和激励等极少的几个关键概念而逐次展开，并得到大体
上的澄清。当然，这并不是说经济学的体系就是唯一的，它仍然存在着
许多种不同的、分散化的主题和不同的诠释路径。但对于其他社会科
学而言，即便这种宽泛的理论框架也还难觅踪影，像社会学和心理学等
学科内部的整体性理论框架，至今仍未出现。
在这种情况下，经由“统一的科学方法”来建立学科的科学地位、学
术标准和价值纽带就显得极为重要了。传统自然科学所提供的知识以
其确定性和客观性获得了整个社会的推崇，由此也成为社会科学的效
仿对象。但作为社会科学研究对象的人类行为和社会现象，总是渗透
着各种个人意识、动机、态度和情绪等内容，从而体现出难以控制的主
观性、偶然性和多变性，因此，在社会科学中运用严格意义上的、确定论
式的数学分析方法确实显得有些勉为其难。因此，这种研究也难以获
得自然科学般确定性的因果关系。在这个意义上， ２０ 世纪之前的社会
科学之所以难以完全独立于哲学并获得广受承认的科学地位，与处理
偶然性和变异性的数学工具的不足不无关系。
然而，进入 ２０ 世纪后，概率论与数理统计学的发展为社会科学家
“驯服偶然”（哈金， ２０００ ）提供了再好不过的工具，社会科学中许多本质
上不确定的知识，都可借概率推论和统计方法获得一定程度上的确定
性，从而无损其作为“科学知识”的价值地位。假设检验（无论以何种形
式出现）起到的正是这种功能。它虽然起源于概率理论，得到的是带有
随机性的结论，但在最终判定功能上却几乎与确定论的分析暗含一致：
借由表面一致的假设检验理论，判定结果的统计显著性，并往往将这种
统计显著性当成结果的实际显著性，从而形成二元化的判定———干预
有效或无效、效果变高还是变低，等等。于是，通过对假设检验的制度
化，研究者的主观性和数据本身的偶然性就可得以程序上的“抵消”，社
会科学知识作为确定性知识，即科学知识的地位也就由此得以建立和
巩固。在这一过程中，检验工具本身的精确性只是一个细枝末节的技

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