从孔德到哈耶克：社会机制研究的方法论

李大宇 米加宁 宋丽丽

摘要：在面对当代社会科学研究的挑战时，重新审视实证研究方法的实现路径显得尤为重要。本文旨在探索基于机制的社会科学研究方法论，特别关注在这一过程中如何避免“孔德陷阱”并回应哈耶克的诘难。文章首先回顾了社会科学研究方法的历史演变，特别指出由孔德实证主义导致的数量化趋势对现代社会科学研究方法的影响。尽管孔德的方法论推动了社会科学的发展，但过度的数量化导致了以数据挖掘取代解释的功能，从而导致模型脱离真实世界，即所谓的“孔德陷阱”。同时，哈耶克对孔德主义的“同质性诘难”和“因果性诘难”，为我们提供了重要的反思视角，他强调知识的分散性、社会系统的复杂性，以及预测的局限性。进而，复杂性与开放性也使得社会科学中稳定因果关系的建构面临挑战。基于此，本文提出了社会机制研究作为一个重要的替代性方法论路径。社会机制研究关注过程，通过识别事件的作用主体并建构其相互作用关系，揭示了比变量相关模型更深层次的社会现象涌现机制。在比较不同社会机制研究方法的基础上，本文构建了基于归纳与演绎的研究方法连续谱，强调了通过个案与模型的迭代融合实现研究效果的提升，为社会科学的多元化方法论提供了重要补充与扩展。最后，对基于机制的社会科学实证研究方法进行了批判性自省，强调尽管这些方法有其优势，但在应对社会现象的多元性和复杂性时，仍需积极寻求创新方法来回应社会科学研究的新挑战。

关键词：社会科学研究方法；孔德陷阱；社会机制；因果性；复杂性

1 引言：当前社会科学实证研究中定量方法的滥用及其问题

在当代社会科学研究领域，定量研究方法因其在数据分析和模型解释方面的显著优势而广受青睐。实证主义传统的影响使得定量分析和模型被普遍视为“科学”的标志，这从一定程度上确实推进了对社会现象统计特征的考察，但方法上的偏向也日益成为学界反思的焦点，过度依赖定量手段，以“测量就是科学”的心态进行数据挖掘式的研究，不仅难以深入解释复杂的真实世界，也蕴含了更深层次的理论与价值偏见。这种滥用定量方法的趋向我们姑且称之为“孔德陷阱”，用以指涉社会科学中对定量方法的过度依赖与不当应用。近年来这一方法的普及逐渐演变为某种程度的滥用，尤其在对公共治理这样的复杂开放的社会问题的解释和理解方面。自2019年起，国内部分经济学与管理学头部学术期刊纷纷发表文章纠正这种定量研究方法的滥用倾向。

具体来看，社会科学研究中定量方法滥用的表现主要有两个方面：一是数据挖掘和分析凌驾于解释之上，过度追逐定量分析的研究方法极大地弱化和代替了对社会机制的解释理解在社会科学探索中的地位。过分依赖计量模型、智能算法与爬虫程序，对海量文本、图像、视频数据进行统计分析，而缺少对其中所反映的社会机制或行为逻辑的深入考量与把握。这种研究倾向导致了大量无实质内容的描述性研究（典型表述是：“运用文本挖掘、网络分析等技术手段，考察了XX现象的特征”），导致几乎没有任何解释或预测能力的研究泛滥成灾。例如，通过分析大规模数据集，研究者可以识别特定人群的行为模式或社会趋势。然而，这种方法的局限在于它主要关注于数据的相关性关系分析，往往忽视了数据背后的社会、文化和政治动力学。数据挖掘虽能揭示模式和趋势，但却难以提供深入的理解和解释；更严重的是，这种面向数据分析本身而非解释理论的研究取向，使得对“数据的操作”成为研究“创新”的代名词，一些研究通过简单引入或同时使用多源异构数据，被错误地视为研究设计的“创新”；另外，这种倾向也使得数据的不确定性和偏差更容易被忽视或误用。

第二个方面是模型优化的结果脱离实证检验的可能。在当代社会科学实证研究中，构建概念模型或数学模型来对复杂的社会现实进行符号化抽象与概括，是一种重要的方法论途径，体现在研究者为了提高模型的精确度和预测能力，而不断调整和精炼模型参数和结构。然而，这种过度的模型优化有时会导致模型与其旨在解释和反映的现实社会现象之间的脱节，模型优化与演化的内在逻辑使其逐渐脱离对实证世界的检验、调整与修正的需求，结果是一些模型虽然在自身学科系统或理论体系内可以通过互相引用、优化数学结构而日趋精致与“完善”，但其对现实世界的解释力却在不断流失。这方面的具体表现，第一是参数优化胜过机制检验，许多模型研究更关注调整模型内在参数，达到预测结果的最佳拟合，但所涉及的社会机制在这个过程中逐渐被忽视；第二是复杂模型难以检验，过度追求模型的复杂精致，加入各种中间变量、调控参数等，结果使得模型对数据拟合度提高，但可检验性下降；第三是文献积累取代实证反馈，相互引用体系内的模型文献本身成为“优化”模型的途径，模型脱离实证修正，成为自说自话的“理论体系”，甚至模型优化沦为论文相互引用的符号游戏，失去了科学发现的本质内涵。

这些问题说明，统计数据的机械堆砌与数学模型的自我优化，脱离了社会科学的实证基础，这些都是在社会科学研究中定量方法滥用的典型表现，既损害了研究对复杂社会世界解释力的提高，也取代了对理论机制的考察、推演与验证，遮蔽了理论体系中潜在的偏见与谬误，使得一些“成功”的社会科学理论最终沦为自说自话的积木塔，与其试图研究的对象渐行渐远。这种倾向构成了当代社会科学研究方法体系的一大挑战，需要我们重新审视模型与现实之间的关系，这意味着在模型构建和优化过程中，不仅要考虑技术的“酷炫”，还要关注模型是否能够有效地捕捉和反映社会现象的本质，从而使模型更贴近现实世界的复杂性，而这亟待方法论层面的反思与探索。

2 从孔德陷阱说起：定量就科学吗？

2.1 对“科学性”的追求：社会科学研究方法的历史演变

社会科学研究方法的历史演变是一个长期且复杂的过程，涉及理论的发展、方法论的变化,以及对科学性概念的不断探索与挑战。从古典时期的哲学思考到现代社会科学的定量分析，社会科学的方法论在追求科学性的过程中充满了理念碰撞、争鸣与融合，实证主义传统与涂释主义传统之间的互动推动了方法论层面的反思与变迁，社会科学研究一直在科学性与人文性的双重诉求间寻求平衡。

社会科学的根源可以追溯到古典时期的哲学思考，古希腊哲学家虽然未直接提出现代意义上的社会科学方法，但古典时期的社会思考奠定了后来社会科学研究的基础。随着科学革命的兴起，对社会现象的分析开始呈现出更加世俗和实证的趋势，例如，霍布斯和洛克等哲学家通过对政府与社会关系的讨论，引入了一种更为系统和分析性的社会探索方式。

19世纪中叶以降，奥古斯特·孔德提出把社会学建立为一门“科学的科学”，模仿自然科学建立客观规律，标志着社会科学方法论向实证主义的转变。孔德强调通过观察、实验、比较和历史方法研究社会现象，提出了社会科学的研究要向自然科学看齐，这一方法论在后来的社会科学发展中产生了深远影响。20世纪初，实证主义成为主导的社会科学研究方法，强调通过定量数据和统计分析来研究社会现象，更推崇社会科学必须建立在可验证的经验事实基础之上，这导致了定量方法与统计模型在社会科学中被普遍视为“科学性”的重要体现与保障。至此，孔德主义的科学主义渐成主流。

然而，对孔德主义研究方法的批评也逐渐浮现，学者们开始寻求更加多元和综合的研究方法。韦伯的解释社会学方法论就是对实证主义的一种重要补充，强调社会行为的主观意义的理解与解释。20世纪中叶，结构主义在社会科学中崭露头角，强调深层结构在社会现象中的作用。随后，后结构主义的兴起进一步挑战了实证主义和结构主义的框架，后结构主义者如福柯和德里达，强调知识的相对性和社会现象的文本性，以及权力在知识建构中的作用。这些观点促使社会科学家重新审视社会科学研究的客观性和确定性，关注社会现象的多样性与互文性。

20世纪下半叶，随着计算技术的发展，定量方法进一步在社会科学中占据了主导地位。此时的定量方法以其能够提供明确、可度量和可复制的结果而受到推崇。然而，这种方法的盛行也引致了挑战，一些学者开始批评定量方法的机械性和表层化，指出它忽视了社会现象的复杂性和深度，这使得社会科学的科学性追求也面临着来自解释理解传统的不断质疑与反思。为克服定量方法的局限，定性研究方法开始获得重视。定性方法，如深度访谈、参与观察和文本分析，被视为更能深入理解社会现象的复杂性和动态性。此外，越来越多的研究开始尝试融合定量和定性方法，以求在科学性和深度理解之间找到平衡。

进入21世纪后，社会科学研究方法展现出前所未有的多样性，新兴的方法论，如混合研究方法、系统理论、仿真方法、社会网络分析，以及最近兴起的生成式人工智能，都在不断地挑战和丰富着社会科学的研究范式。这些方法论不仅反映了对科学性多元解释的追求，也体现了社会科学对现实世界日益复杂和动态化的适应。但定量与定性的理念张力依然在延续，大数据与计算社会科学的兴起再次强化了定量研究方法论；同时批判实在论与后实证主义也再次对其提出了挑战。置于这种历史进程中审视，社会科学的科学性争议既有持续性也有更新性。在追求科学性的过程中，社会科学研究方法的演变揭示了一个重要的认识：科学性不仅仅是关于数据的量化和客观性，更是关于对社会现象深度理解和解释的能力。随着社会的不断发展和变化，社会科学的方法论也需要不断地更新和适应，以更全面地理解和解释复杂的社会现象。继续寻求方法论层面的平衡与综合，仍是当下的重要课题。可以不客气地说，社会科学的科学性的前提是立足于对真实世界的研究（这也是孔德的初衷）。

2.2 孔德陷阱：定量方法的滥用

我们定义的“孔德陷阱”是指在社会科学中对定量方法的过度依赖与不当应用，常常导致对复杂社会现象的简化和误解，这种使用定量方法追求社会科学研究的“科学性”，试图使社会科学完全模仿自然科学建立自然界规律的倾向，反映了社会科学研究中深层次的方法论问题，即将定量方法与科学性的概念错误地等同起来，而忽视了社会科学研究的多元性和复杂性，特别是社会科学与自然科学的研究对象存在巨大差异，盲目地看齐自然科学建立规律的方法，结果往往仅是在社会科学研究中披上了一层“自然科学的马甲”。

定量方法能够为社会科学研究提供客观、可量化的数据，有助于建立通用的理论和模型。在社会科学研究实践中，定量方法也确实推动了对某些社会现象统计特征的描绘和通用模型的构建，也的确带来了新的发现；但是这类方法的优势同时也被扩大解释和过度依赖了，其背后有西方社会科学发展的传统与环境的因素影响，形成了相应的理念偏见：受新教文化影响的工具理性文化，追求效率、预测和控制的技术理性，以及来自政治环境的问题导向需求等，使得定量方法被高度推崇。但我们不该忽视的是，社会系统的复杂性与意义构建属性，决定我们难以对其进行像自然现象那样“硬科学”式的研究。

在追求科学性的过程中，定量方法被赋予了过于特殊的地位。这种情况源于一种误解，即认为只有通过量化和统计验证的研究才是“科学的”。这种观念忽视了社会科学的复杂性，忽视了社会科学研究对象的异质性，将“科学性”等同于可度量性和可重复性。这种方法论的偏见不仅限制了对社会现象的全面理解，还可能导致研究方法的机械化、单一化，结果将导致明显的问题：第一是现实世界解释能力的削弱，过分依赖数据分析与模型复现，忽略了个体的行为动机、文化背景和社会结构的影响；第二是误用与滥用层出不穷，数据失真与偏差，模型误差与越界应用等难以避免；第三是理论视野的狭窄，多种定量范式的竞争，使得社会科学场域中其他认知方法可能被排斥。

孔德陷阱的存在提醒我们要对社会科学方法论进行反思和扩展，这种反思不仅涉及对定量方法的批判，还包括对社会科学研究目的和社会动力机制的深入探讨。在社会科学研究中，科学性的追求不应仅限于定量方法的应用。社会科学的复杂性要求我们采用更多元和综合的研究方法，包括对定性研究的重视，理解个体和群体行为的动机，以及对社会现象的深入分析。社会科学的科学性不仅仅是数据的准确性和可重复性，更重要的是对社会现象的深入理解和合理解释。不断反思和规避孔德陷阱，重构定量与定性等不同方法的有机糯合，仍是推动社会科学发展的重要课题，是当代社会科学方法论反思的核心所在。

2.3 追逐科学性过程中所失去的：定量方法的局限性

在当今社会科学研究领域，定量方法的应用已成为常态，但这种追求科学性的过程存在显著的局限性，此部分引言中已有论述，这里做一些补充，以说明定量方法往往导致对现实世界的简化和误解。

第一，数据定量分析置解释于次要地位。在社会科学研究中，数据定量分析技术往往被用来寻找变量之间的统计关系，这种方法可以发现变量间的有趣相关性，但其过度应用也导致了对数据深度解释的忽视。这方面的局限性体现在如下几个方面。（1）数据分析的表层化：在数据定量分析过程中，研究者往往关注于发现数据中的模式和趋势，而忽略了这些模式背后的社会、政治和文化动力学，这种表层化的分析可能导致对社会现象的片面理解。（2）忽视定性信息：在数据定量分析过程中，定量数据往往被视为“硬”数据，而定性数据如个体经历、社会互动规则被边缘化，这种偏向不仅限制了对复杂社会现象的全面理解，还可能导致错误的解释和结论。（3）忽视数据的社会构造性：数据并非中性或自然产生的，而是在特定的社会和历史背景下产生的，过度依赖数据定量分析可能忽略了数据的这种构造性，从而导致对数据的错误解读。（4）缺乏理论指导：数据定量分析是一种“无理论”的方法，极端情况下，无需要任何理论的指导，可以从数据中直接发现模式，这种方法容易导致研究者陷入“数据漂流”的困境，即研究者在数据中发现了一些模式，但无法解释这些模式背后的意义。（5）无法解释因果关系：数据定量分析只能发现变量之间的统计关系，但无法证明这些关系是因果关系，因此，数据定量分析不能用于解释社会现象背后的因果机制。

第二，模型优化而失去对应现实的意义。在定量研究过程中，模型的优化往往是研究者关注的重点方向，研究者往往会尝试通过调整模型的参数来提高模型的拟合度。然而，这种做法往往导致模型过于复杂，从而在如下几个方面失去与现实世界的联系。（1）现实世界的复杂性和多样性：现实世界远比模型中的变量和假设更为复杂和多样，而模型优化过程中的简化和抽象可能导致无法准确捕捉现实世界的复杂性和动态性。（2）预测与理解的差异：模型优化通常专注于提高预测的准确性，但在社会科学中，理解社会现象的深层动因和意义同样重要，过分强调预测可能忽略了理解社会现象的重要性。（3）模型与现实的脱节：高度优化的模型可能在统计上表现出色，但却可能与现实世界存在脱节，这种脱节不仅表现在无法解释复杂社会现象，也体现在无法适应社会变化和多样性，因而也使研究结果往往难以指导实践。（4）过度拟合：模型的拟合度越高，越容易出现过度拟合现象，过度拟合的模型往往无法在新的样本中保持良好的预测性能。（5）解释性不足：过于复杂的模型往往难以解释，研究者无法理解模型的内部结构，也无法理解模型的预测结果。

3 哈耶克对孔德的诘难

3.1 研究对象相同吗？ 社会科学与自然科学的差异

社会科学与自然科学虽然同属人类对科学的探索范畴，但其研究对象存在重大差异，这在很大程度上决定了两者难以采用同一套方法论体系。正如奥地利经济学派代表人物哈耶克对孔德开创的在实证社会科学中使用统计学方法处理模式复杂性所提出的深刻批判那样，移植自然科学方法去建构社会科学研究体系，在根本上就是错误的：“在复杂现象领域中，‘法则’一词以及因果概念也是无法适用的，除非我们对它们进行修正，进而消除它们所具有的日常含义”。

哈耶克认为，社会科学与自然科学在研究对象、方法和目标上存在根本的差异。自然科学致力于探索自然界的普遍规律，通过实验和观察来验证假设；相比之下，社会科学面对的是复杂的人类行为和社会结构，社会现象往往涉及错综复杂的多体相互作用，个体的有目的行为使预期出现偏差，这就决定了社会系统的不确定性与难以预测性远高于自然系统，因而很难建立确定性规律。在社会科学中，个体行为的多样性和不可预测性构成了研究的主要挑战。哈耶克指出，个体的决策和行为受到其个人信念、价值观和知识的影响，这使得社会科学研究无法像自然科学那样简单地依赖于普遍的规律和定律。

社会科学研究的关键目的之一是探索社会秩序的形成，这与自然科学解释自然的研究目的完全不同。自然界不存在主观意义或目的性，但社会现象的生成涉及复杂的意义解释过程，同时人类行为的创造性也给研究带来了更大难度。哈耶克认为，像市场、政治制度和社会规范这样的社会结构和秩序，是从个体行为的互动中自生自发的，而非由单一的因素所构建的。这种自生自发性质使得社会科学无法完全模仿自然科学的方法论。另外，社会科学与自然科学在描述与内涵理解的要求差异大，自然科学更注重对事实的准确描绘；而社会科学需要在深入还原行为逻辑和意义内容的基础上获得解释。哈耶克还强调了历史和文化在社会科学研究中的重要性，社会现象是在特定的历史和文化背景下形成的，这些背景对个体行为和社会结构有深远的影响。因此，社会科学研究需要考虑到这些因素，而不能仅仅依赖于抽象的模型和理论。

哈耶克对孔德的批判揭示了社会科学与自然科学在研究对象上的本质差异，这种差异要求社会科学家在研究方法和理论框架的选择上保持谨慎，同时也应认识到社会现象的复杂性和多维性。正因如此，社会科学不应效仿自然科学建立定量因果模型；相反，关注过程、语义内容和行为理性的质性研究，对社会科学更为重要。这是哈耶克从社会科学独特性出发对孔德的诘难。打一个不十分恰当的比喻，用自然科学的研究方法，特别是用定量方法去研究社会科学，就如同用因式分解的方法来求解球面积分。

3.2 同质性诘难：人类知识的作用

社会科学与自然科学在研究对象性质上的不同，即哈耶克对定量社会科学研究的同质性诘难：自然科学研究的对象（如物质、能量等）具有高度的同质性，因而也都具有相同的性质和规律，这使得自然科学可以通过研究少数样本来推断普遍规律；而社会科学的研究对象（如个人、社会群体等）具有复杂和多样的属性，缺乏严格意义上的同质性。人类行为和社会现象受到文化、经济、历史等社会环境和社会结构等多重因素影响，使得即便在相似的环境中，心理、行为模式都有很大的个体差异，这使得社会科学很难仅通过少数样本推导出普适的社会规律。

确切地说，社会科学与自然科学由于研究对象的同质性差异，导致其在研究方法、理论构建、数据解读等方面的一系列区别。（1）研究方法和实验设计方面，自然科学可以进行严格控制的实验，通过控制变量法排除干扰因素，从而得出因果关系；社会科学则受限于伦理和实际条件，很难实施严格的实验控制，因而常常依赖于观察研究、案例研究等方法。（2）理论构建和普适性方面，自然科学的理论体系往往具有较强的普适性和预测能力，如物理学的经典力学理论；而社会科学理论往往受限于特定的文化和历史背景，其普适性和预测能力相对有限。（3）数据解读和复现性方面，自然科学的数据解读相对直观，实验结果具有较好的复现性；而由于社会现象的复杂性，社会科学的数据解读往往需要更多的解释性分析，研究结果的复现性可能要受到限制。

其实哈耶克对社会科学研究对象的同质性诘难，本质上来源于其对人类知识的一系列观点。在其1945年发表在《美国经济评论》上的名篇“知识在社会中的运用”中，哈耶克探讨了人类知识在社会科学研究中的作用，尤其是对人类社会同质性问题上的影响：同质性诘难来源于对人类知识缺陷的认知，以及由此导致的对个体理性行为的回归。哈耶克指出，主流经济学的“同质性假设”（即社会各个成员具有同质的完全信息和理性）忽视了人类知识的分散性、不可互通性与有限性，因而弱化了个体知识对社会协同和秩序的重要性。分散在每个个体的知识和经验由于各自的来源、形式和层次迥异，造成了个体对知识的背景、表达方式和理解程度的不同，因而人类知识是不可互通的，人们的知识获取能力、储存能力和理解能力因而也是有限的，这意味着任何尝试将社会现象简化为统一、同质的原则都是不完整的。

这种对人类知识不足的认知在很大程度上植根于理性主义传统和科学主义思潮的影响，后者追求建构单一的、确定的客观知识体系，这与分散的个体知识难以兼容。哈耶克的同质性诘难试图在经济学和社会科学研究中恢复个体知识以及“知识分散”这一基本事实的重要性，纠正主流经济学研究中长期存在的同质性假设谬误，强调了人类知识的社会构造性：个体的知识不仅是个人经验的结果，还受到社会、文化和历史背景的影响，这种构造性意味着社会科学研究不能仅依赖于客观的数据分析，还需要关注和理解个体行为的多样性和社会结构的复杂性，考虑社会现象的主观性、情境性、复杂性和不确定性。

3.3 因果性诘难：对社会涌现的解释

结合当代计算社会科学的研究，我们可以将“社会涌现”定义为“从个体的互动中产生的不可预期的社会秩序或模式”，市场价格和社会秩序都是社会涌现的典型例子。哈耶克认为，社会涌现具有整体性，而这种整体性无法由其组成部分的属性所完全决定，这就使得社会科学中的因果关系变得极其复杂，传统的线性和简单的因果模型无法充分解释社会现象的多样性和动态变化，我们称之为哈耶克对定量社会科学研究的“因果性诘难”。

在科学理性主义传统下，社会科学长期试图建立严格的因果模型，追求预测和控制。哈耶克的因果性诘难对这一研究取向提出了根本性质疑。他指出个体行为与群体结果之间不存在稳定的因果联系，我们需要关注个体间互动如何“涌现”出宏观上的社会秩序。在社会涌现的背景下，个体行为与宏观社会现象之间的作用机制成为关键问题。哈耶克指出，社会秩序和结构是由无数个体决策和行动的结果，而这些决策和行动又是在个人知识和偏好的基础上形成的，因此理解社会涌现现象需要从微观层面的个体行为出发，探索其与宏观社会结构的相互作用（即哈耶克所谓从本能到规则的进化）。

而在方法论层面，社会科学家在理解社会涌现现象时面临着重大挑战。一方面，他们需要从个体行为和决策的微观层面出发，理解这些行为如何通过复杂的互动产生宏观社会效应；另一方面，他们还需要考虑到社会结构和历史背景对个体行为的影响。这种双向的理解方式要求社会科学家使用更为复杂和多元的研究方法，而不能简单依靠定量数据分析。社会涌现思想主要基于个体之间相互作用和适应的过程中宏观社会秩序的生成，这在一定程度上与哈耶克的基于个体主义方法论和自发秩序观念的进化论理性主义相契合，强调互动机制引发的多样性和结果的不可预见性，而这都与基于数理统计的因果解释存在本质差异。因为与自然科学不同，在社会科学中，理解因果关系需要超越简单的线性模型，哈耶克对定量社会科学研究的因果性诘难，决定了需要在方法论层面考虑个体行为的复杂性、社会结构的多维性，以及历史和文化背景对社会涌现的影响。

具体来说，人类社会中涌现秩序形成的机制可归纳为下面几种：（1）规则演化：个体遵循某些规则行动，同时不断调整并最终获得较优规则。（2）偶发锁定：个体随机选择，逐步被某一选择“锁定”，形成约定。（3）正反馈增强：个体间相互模仿和增强，逐步失衡并最终导向一个占有方向。（4）分工协作：不同偏好和技能的个体之间形成互惠互补。由于这些涌现机制广泛存在于社会现实中，因此，社会科学需要转向对这种新社会秩序形成机制的理解，关注个体基础上涌现秩序的形成过程，而不是去关注统计意义上稳定的因果联系。这就是哈耶克因果性诘难的主要意涵。

4 社会科学复杂性：因果性可探寻吗？

4.1 社会科学中的复杂性与不确定性

社会科学中的复杂性源于社会现象的多维性、动态性和系统性，使得确定清晰的因果关系变得极为困难。社会现象通常涉及经济、政治、文化和个体行为等多种因素的交织，这些多维性因素相互作用，形成了复杂的社会网络和结构，使得简单的线性因果解释难以适用；社会现象又是动态发展的，随着时间的推移不断变化，会受到历史进程和社会演变的影响，这些变化反过来又影响社会的结构和功能；社会是由相互依赖和相互作用的部分组成的整体，这些部分的互动又可能在总体上产生涌现性质，即社会整体的性质和行为不仅仅是部分的简单相加。例如，个体的社交网络行为可能在宏观层面产生全新的社会趋势和模式。

正是因为社会系统的这种复杂性特征，决定了其内在蕴含着难以约减的不确定性。社会科学中的不确定性主要来源于以下几点：

（1）个体的不可预测性：个体行为受到多种因素的影响，包括个人信念、经验和情境，这使得预测个体行为变得复杂，而社会规范（秩序、规则、现象）又与经济学理论中的理性行为是不同的，社会规范反映了人类个体行为的复杂性，它既可以是理性的，也可以是非理性的。

（2）环境的变化性：社会环境不断变化，新的技术、政策和事件可能迅速改变社会结构和行为模式，进而带来新的不确定性。

（3）信息的不完整性：社会科学家由于无法获得所有相关数据和知识，限制了使用统计模型对社会现象进行因果推断。可见，这种由个体元素以及它们之间相互作用规则的多样性与变动所造成的系统不确定性是“原理性不确定性”，受限于研究主体对系统的认知与计算能力，与由统计样本推断总体参数时的“统计不确定性”有本质差异，后者是由样本量多寡以及样本代表性所决定的。

社会科学中的复杂性与不确定性将严重制约和挑战社会科学研究中因果联系的建构与应用。首先，社会复杂的相互作用阻碍模型的稳定性。由于诸多互动关系在时间和空间上遍布整个社会系统，使得统计模型难以描绘这一切，同时，这种非线性互动的内在机制，也导致了模型参数和结论的不稳定性。其次，社会多样性难以被合理化。个体的多样性、关系的重组以及环境的变迁，共同导致了如经济学中普遍应用的理性行为假设在复杂世界中的失效，从而削弱了因果模型的前提基础。另外，过程的历史依赖性难以逾越。路径依赖机制使得过程的不确定性对结果产生巨大影响，而因果模型往往难以捕捉这种重要的历史细节，这同样降低了模型对过程预测的稳健性。

需要看到，这些与复杂性相关的不确定性是人类社会的本质特征，并非是可被完善的理论条件建模“消解”的临时偶然。因此，相对于追求稳定因果规律的变量取向的研究，面向不确定性和偶然的过程导向的研究在社会科学建构中应当占更大的比重，这是由社会系统的复杂性开放性决定的，是社会科学研究理论与方法需要转型的原因之一，特别是在当今百年变局加剧复杂格局的背景下，社会科学如何处理复杂世界中的强不确定属性，建立适应性认知体系，是摆在当代社会科学研究者面前的重大课题。

4.2 社会理论与模型的主观性

在社会科学研究中，理论与模型的构建不仅是一个科学过程，也是一个充满主观性的过程。 这种主观性源于研究者的价值观、背景知识、以及对社会现象的个人理解。（1）理论构建的主观基础：社会 科学理论的构建往往基于研究者的观察和经验，每 个研究者的观察和经验都是独特的，受到其文化背景、教育经历和个人信念的影响，这种独特性导致理论的构建带有主观色彩 。（2）模型选择的价值判断：社会科学研究者在选择和应用模型时往往需要做出价值判断，包括决定哪些是关键变量，如何定义和度量这些变量，以及如何解释模型的结果，而这些决策不仅基于客观数据，也必受到研究者价值观和偏好的影响。（3）理论与现实的互动：社会科学理论和模型不是在真空中构建的，它们与现实世界有着复杂的互动关系 ；研究者在构建理论和模型时，不仅受到现实世界的启发，也试图通过理论和模型来解释和影响现实世界，因此在这种互动过程中，研究者的主观性就不可避免地会影响理论和模型的形成与应用。 正由于以上原因，当代社会科学研究者更应当意识到自己的观点和选择可能带有主观性，并通过反思性研究，揭示和质疑那些被默认接受的假设和观念，从而促进理论和模型的发展和完善。

正因为社会科学理论与模型的建构都难以完全摆脱研究者自身的认知限制、价值取向以及偏好的影响，因此这种内在的主观性严重制约其因果论证的效力。具体体现在：（1）研究问题与理论视角的设置本身就带有明显的价值导向，预设了特定的认知偏好，例如著名的哈耶克与凯恩斯间的分歧，本质上就是他们政治经济学理论的差异。（2）模型假设的提出和因变量选择同样经常反映研究者的价值立场，主观判断在很大程度上左右了因果机制的假设方向。（3）研究者的数据解释与理论修正也带有明显的话语权力影响，外部权力或体制偏见使得某些理论解释被持续增强，另一些解释被排除在主流话语之外，同样会弱化因果模型的客观性。 尽管主观偏见是社会科学理论难以完全避免的属性， 将不可避免地影响因果模型的提出与检验，但社会 科学研究必须关注这种模型与事实之间的间隙，探寻因果建模之外的实证社会科学路径。

4.3 质性局部与定量整体

社会科学研究中存在着一个持续的辩论：质性研究的局部性与定量研究的整体性之间的关系。质性研究侧重于深入理解特定个体或群体的经验、行为和动机，这种方法通常包括深度访谈、参与观察和案例研究等，质性研究的局部性在于其深入探索个别案例或情境，力求揭示其独特性和复杂性，这种方法的优势在于能够捕捉社会现象的细微差别和深层意义；相对于质性研究的局部性，定量研究侧重于使用统计方法和大规模数据分析来揭示社会现象的普遍趋势和模式，定量研究的整体性在于其能够处理大量数据，揭示不同变量之间的关联和模式，这种方法的优势在于其能够提供广泛的概括和总结，帮助形成普遍的理论和规律。

质性研究的局部性和定量研究的整体性之间存在着一种张力：质性研究通过个案和过程追踪揭示事件发生机制，但难以归纳规律；而定量研究可以建构预测模型，但经常过于静态抽象。这种张力源于两种方法在研究方法的本质、研究数据的类型以及对理解社会现象的贡献上的差异，质性研究更关注于深度和细节，而定量研究更注重广度和概括。在研究方法的本质上，质性研究更关注过程和机制，追求内在逻辑的描绘；而定量研究更看重对应关系，建构变量间的概率联系，这导致两者针对的理论范畴不同，前者偏重中微观机制，后者侧重宏观规律。在研究数据类型上，两种方法所依赖的证据也有差异，质性研究中个案过程数据、文本记录等信息更为重要；定量研究依赖大样本量化统计数据，这导致研究对象的覆盖面不同，前者更侧重典型案例，后者需要样本的广泛代表性。在对理解社会现象的贡献上，质性研究提供更富启发的情境化知识，但难以归纳一般理论；定量研究可建立更稳健的预测模型，但常因简化现实而影响解释深度。

社会科学研究面临着质性局部与定量整体之间的考验，前者关注微观个体行为的原生态特征，后者则关注宏观层面数据整合后呈现的趋势，二者之间常常难以协调一致。从质性层面来看，个体行为的意图、信念和偏好往往呈现出更为复杂和难以预测的状态，这种原生态的质性特征难以被简化为理性的最优化，同时个体也并非完全受制于整体趋势，往往会保留有一定自主性，这使得质性局部难以被唯一确定的定量模型充分概括。而从定量模型来看，为了获得预测效力，不得不采取一定程度的简化与概括，单个样本点的异常需要被整合进入总体分布规律，这使得个体行为的质性细节特征在模型构建中被弱化和模糊化处理。如何协调这两者之间的张力，特别是在中国式现代化过程的复杂宏大的社会叙事中，克服西方传统社会科学定量理论与本土质性的不适应，需要跳出既要定量模型保证一定预测力，又要不致过分脱离质性细节的约束，寻找可替代因果论证的新范式。

5 社会机制研究：一个替代范式

5.1 社会机制的提出

实证社会科学统计分析在因果性理论构建研究中通常会面临小样本问题，为了解决这一问题， 已经开发出了一些技术可以在少数样本的基础上形成一般性理论陈述，比如拟合时间序列横截面分析，以及基于布尔代数和模糊集理论的分析技术等等。然而这些定量方法仍遭到了操作有效性等技术方面的批评，所涉及的因果关系的性质仍然是黑箱。鉴于社会科学研究中建构稳定因果关系所面临的挑战，我们提出用基于社会机制的社会科学研究，作为基于统计理论与模型的因果论证的替代性范式，旨在解决传统社会科学计量方法中存在的局限性，特别是在理解社会现象的动态性和复杂性方面。

社会机制研究范式是 20 世纪 80 年代末 90 年代初在美国兴起的一种新的社会科学研究范式，是对社会科学方法论的反思，传统计量社会科学研究往往侧重于统计关联和大规模量化分析，虽然能揭示某些普遍趋势，却往往无法深入解释社会现象的内在逻辑；而社会机制研究强调社会机制在社会秩序、社会变迁和社会行为中的关键作用，很好地回应了哈耶克的同质性诘难和因果性诘难。社会机制的通用定义是：相互关联的过程、行动和事件，它们之间通过触发、选择、筛选、强化等作用在特定的社会结构和文化背景中相互联系，共同形成了从初始条件到最终结果之间的逻辑链条，机制的核心定义是“导致结果的途径或过程”。社会机制揭示了社会现象背后的运作逻辑，包括可能的因果关系、行为模式和结构变化，这一定义中包含了几个关键要点：（1）社会机制描述的是过程，着眼于行为与结果中间环节；（2）结果形成的过程被拆解为多个相互作用的行为事件；（3） 存在逻辑上可追溯可解释的联结；（4） 最终会形成稳定的因果规律或概率分布。这与传统实证主义研究更为关注变量间的静态对应以及概率关系不同，社会机制通过动态过程具体描绘事件之间的联结，使得复杂的社会世界得以打开和展现，为解释其表层现象提供了可能。

社会机制的提出和发展标志着社会科学研究方法论发生了重大的转向，这种转向不仅反映了对传统方法的批判，也体现了对社会现象更深入理解的追求。通过聚焦于特定的社会机制，研究者能够更深入地理解和解释社会现象的生成和变化过程，能够揭示社会现象背后的深层因素，如个体行为的动机、社会互动的模式和结构变化的逻辑。社会机制研究适用于各种社会科学领域，包括经济学、公共管理学、政治学、社会学和心理学等。在这些领域中，机制研究能够帮助研究者解释各种复杂现象，如经济危机、政策变迁、社会运动和群体行为等。

5.2 社会机制研究的跨层次特征

社会机制研究作为一种独特的社会科学研究范式，其最明显特征就是，社会机制范式研究的是社会现象的“生成机制”，力图在微观个体行为和宏观社会现象之间建立联系。宏观现象的社会涌现是从个体的行为、个体间互动和决策中生成的宏观状态。因此，解释社会宏观现象不能仅仅停留在宏观现象间的相关性层面，而要寻找其背后的生成机制。根据科尔曼的经典“宏观—微观—宏观”模型，社会宏观现象（例如社会结构、制度、公共政策效果等）不能直接由其他宏观现象来解释，而需要追溯到微观个体的行动层面，正是这些微观个体在特定的情境下的行动，“生成”了宏观现象，即宏观现象的涌现源于微观个体在前一个宏观情境下的行动，因此，解释宏观社会现象需要经过“宏观—微观—宏观”的过程，这就是社会机制研究的跨层次特征，社会机制研究是通过理解个体层面的动态来解释宏观层面的社会变化的。

如图1所示，以公共政策领域政策施行效果研究为例，基于社会机制的跨层次研究关键在于微观个体行为分析，包括个体行为取向受宏观政策情境（政策施行时的宏观现象1）的影响机制分析（箭头1），以及分析个体行为取向和个体间的互动影响个体行为的机制（箭头2）， 构建个体（间）行为的 “生成模型”。作为政策实施结果的宏观现象 2是行为生成模型产生的宏观涌现（箭头 3）。

典型的社会机制研究包含三个实心箭头所示的过程。（1）宏观层面1，即政策环境分析，包括政策制定的背景，政策目标，社会、经济和文化条件研究等，重点在于如何将宏观层面的政策环境转化为具体的政策措施，并分析这些措施影响政策制定和实施效果的诸要素，这些要素通过这项政策的施行对相关的个体产生影响。（2）微观层面，包括：a.政策的“宏观—微观”机制，政策施行作为一个宏观情境，将如何通过各种机制影响相关个体的行为取向，这可能包括政策本身的激励结构、传播渠道、公众认知等；b. “微观—微观”机制，众多个体的行为取向之间的互动如何最终影响每个个体的实际行为， 这可能包括个体之间的模仿、竞争、合作、掩饰等机制。 通过这两个机制的联合分析，研究人员可以建立微观个体的“行为生成模型”。（3）宏观层面2，重点放在行为如何在微观层面上发生，以及这些行为如何通过互动和聚合，“涌现” 出宏观层面的结果， 关键是解释政策执行的宏观效果是如何从众多微观行为的集合中“涌现”出来的。

我们以最近美联储加息抑制通胀的案例来解释社会机制的涌现过程。加息作为货币政策手段， 影响了利率环境，从而引发企业和居民等微观经济主体行为预期与行为模式的变化。这种个体层面效应的积累，又反过来影响了整体经济运行态势 。从加息这一政策进入点，到通胀率这个最终经济效果，存在着渗透多个层面多个主体的步移式非线性 因果链（网），这种跨层次社会机制的连锁反应，远超传统定量经济学模型的预测能力，突显出社会现象的多维性和动态性。正是由于这种社会涌现机制的复杂性，美联储的经济学家们也只能通过渐进式的加息周期，不断"试探"政策目标的可行性。 这种由外生变迁推动内生系统变革最终外化涌现为新宏观效应的复杂机制过程，体现了社会科学理论超越简单变量思维和线性视角的跨层次过程洞察力的重要性。

在研究方法方面，宏观1过程的政策环境分析可用传统定性定量研究方法，如文献研究、案例研究、历史比较、统计分析等；“宏观—微观”即政策对个体行为取向的影响机制过程在于探究个体的行为动机、态度、知识水平和个人经验等对政策的反应机制，也可用传统定性定量研究方法，如调查、实验、案例研究等；“微观—微观”即个体（间）行为互动和生成机制过程，关注社会网络、群体压力和文化规范等对个体（间）行为的影响机制，用传统定性定量研究方法如个体与群体行为观察、实验、网络分析、大数据分析等也可解决；宏观2过程即利用“生成模型”解释个体行为如何互动并 “涌现”出宏观社会现象，预测和解释政策效果的过程，这种涌现是复杂的动态过程，涉及到包括个体行为、组织结构、社会规范等多种因素的交互作用，传统研究方法适应性受限， 可用基于主体建模仿真（ABM）和生成式人工智能等计算机模拟方法。可见，这种“宏观—微观—宏观”跨层次的社会机制分析弥补了简单的宏观层面因果分析（虚线箭头 4）的不足，清晰展现出了微观与宏观之间的逻辑联系，特别是解决了传统方法无法解释的自下而上的社会涌现过程。同时，这种关注微观个体自主性的自下而上的社会机制研究，也正面回应了哈耶克的同质性诘难和因果性诘难。

5.3 社会机制研究的其他优势特征和意义

与基于变量相关性的统计建模不同，社会机制研究是过程导向的方法论，除通宏洞微的跨层次特征外，还具有以下优势特征：社会机制关注的是社会系统的动态变迁， 而不仅仅是静态的变量截面，这更符合社会系统的本质属性；社会过程被拆解为行为事件、交互事件和环境事件等，通过关联这些事件来获得机制链条，这比统计方法把社会过程简单处理为黑箱更能展现社会现象形成的内在逻辑；所识别的不同事件角色由机制连系成一个从起因到结果的链条或网络，揭示微观行为涌现宏观结果的内生机制； 社会机制发生作用并非一成不变，而是有一定适用条件和影响范围的，识别这些条件对获得机制的准确界定和应用范围意义重大。

社会机制研究的这些优势特征为理解复杂社会提供了更富启发性的新视角，关注和突出了传统方法常常忽视的要素。相对于统计变量模型对人类社会的抽象化处理，社会机制研究方法的提出与运用，使得研究者能够更深入解释复杂社会系统。机制研究打开了从变量到过程的视角，揭示事件序列之间的联结，拓展了对社会过程的理解深度。基于个体行为的机制链条反映了微观基础如何形成宏观结果，实现了机制还原与理论重构之间的统一。复杂开放的社会系统具有不确定性与随机性，而社会机制研究提供了适应这种复杂属性的灵活理论工具与方法。社会机制研究关注过程变迁出现的阶段、节奏与临界点，为获取社会系统动力演化机理提供了新视角。

6 社会机制研究的实现路径：连续谱视角

6.1 归纳导向的机制研究方法

社会机制研究的实现路径之一是依赖定性研究技术，从具体的观察和案例研究出发，逐步构建和理解社会机制，即归纳导向的机制研究方法。该类研究方法源自实证主义研究传统，强调从特定的、详细的观察中提取普遍性的结论，特别适用于复杂且难以通过直接实验来检验的社会现象，通过对特定情境和个体行为的深入分析，识别关键行为或事件，揭示隐藏在社会现象背后的动力机制。归纳导向的机制研究方法的优势在于它能够揭示常规量化研究所忽视的社会动力机制和个体差异，然而，该类方法的局限在于其结论的普遍性受限于案例的选择和分析的深度；此外，由于高度依赖研究者的问题意识和个案熟悉度，可能引入主观性偏误，需要后续更为系统化的检验方法获取机制结论的稳定性。但这类归纳导向的机制研究方法也是重要的社会发现和理论创新的实现路径，特别适用于新兴现象和探索性研究领域。这也是近年来随中国式现代化进程的加深，中国社会科学界尤其是管理学界对此类研究方法愈加重视的根本原因。

我们试将如下六种方法归入归纳导向的机制研究方法。

（1）案例研究：涉及对特定个体、组织、事件或过程的深入、详细的研究，强调深入理解复杂现象的背景、环境和多方面因素。广泛应用于社会学、政治学、心理学、商业研究等领域，尤其适合于探索新的研究领域或解释复杂的社会现象。

（2）扎根理论：通过深入的定性分析来理解社会现象的底层机制和过程，尤其是在个体层面的体验和观点。

（3）社会网络分析：通过研究社会网络中个体之间的关系来理解社会结构。SNA可以揭示信息、影响力和资源在网络中的流动模式。

（4）行为模型和实验经济学：通常结合心理学和经济学理论，以更好地理解在不完全信息和有限理性的条件下个体如何做出决策。实验经济学通过受控实验来测试经济理论，而行为模型则试图捕捉决策过程的复杂性。

（5）参与式建模：结合了实际参与者的知识和经验，通常通过工作坊或会议的形式，来共同创建和验证模型。

（6）生成式人工智能：使用机器学习模型（如生成对抗网络或变分自编码器）来生成新的数据实例，可以用于模拟社会现象、创建虚拟环境进行实验，或用于理解和预测复杂的社会行为，适用于研究人类行为的模式、社交媒体动态、文化趋势等。

6.2 演绎导向的机制研究方法

社会机制研究的另一个实现路径是演绎导向的机制研究，从已有的理论或假设出发，应用逻辑推理来构建和测试社会机制。基于演绎的社会机制研究优势在于其逻辑严谨性、可检验性和理论驱动性，然而，这类方法的局限在于可能忽视社会现象的复杂性和多样性，特别是在理论无法完全覆盖的情境下；另外，演绎导向的研究依赖于理论的准确性和假设的合理性，如果理论或假设本身存在问题，则推导出的结论可能不准确。演绎导向的方法广泛应用于哈耶克批判的定量研究，但也应用于基于机制的社会研究如仿真研究中，特别是这类方法集结了演绎与实证范式的优势，实现了从理论到实践的循环选代，能够较好确保机制的稳健性，是实现社会机制研究科学化的重要途径。

我们试将如下六种方法归入演绎导向的机制研究方法。

（1）基于主体建模仿真：研究者可定义主体的行为规则，观察这些规则如何在群体层面产生复杂的模式和动态。 特别适用于研究社会动力学、市场行为、传播过程、生态系统管理等领域。

（2）微观仿真：侧重于模拟个体实体（如人、家庭、公司）的行为，然后通过这些个体的互动来观察宏观模式的涌现。通常用于模拟人口或经济系统。

（3）多智能体建模：虽然与ABM相似，多智能体建模更强调智能体间的交互和协作。适用于研究社会、经济和生态系统等多智能体互动环境。

（4）基于主体的计算经济学：是一种特殊类型的ABM，专注于经济系统中的个体和市场互动，试图从微观层面解释宏观经济现象。适用于研究金融市场、劳动力市场、产业组织等。

（5）演化博弈论：结合了博奕论和进化生物学的概念，用于研究在竞争和合作的情境中个体策略是如何随时间演变的。 特别适用于研究社会规范、合作行为以及策略性互动的演化。

（6）系统动力学：通过构建反映个体行为和决策过程的动力学模型来研究复杂系统中的动态行为。模型通常使用反馈循环和时间延迟来描绘系统内的变化。

到此为止，我们可以对上面提到的12种社会机制研究方法做一个简单的比较特征分析。我们分别从研究方法使用的制约因素（这里只考虑数据可及性和建模的难易程度），以及各研究方法对哈耶克的同质性诘难和因果性诘难的回应程度两个维度，对以上12种研究方法进行类型学研究，得到表1。

6.3 研究选代：个案与模型的多方法融合

社会科学研究的理论模型与具体观察之间并非是二分割裂的，而更可能是一个逐步过渡的连续谱。 最抽象的理论模型（如偏宏观、抽象，更少关注细节的系统动力学方法）和最具体的个案报告（如偏微观、具体，关注细节的案例研究方法）之间，存在着多层次的桥梁性质的概念工具与范式，演绎推理与归纳法则之间也未必存在鸿沟，许多顶级研究都是通过推理与个案检证逐步互动获得的。依此，我们将上述社会机制研究方法归入 “观察一归纳”与“理论一演绎”研究方法的连续谱，得到图 2。在一端，“观察一归纳”导向的研究方法重点关注于收集和描述特定社会现象的数据；在另一端，“理论一演绎”导向的研究方法涉及对这些数据的解释、概括和建模。有效的社会科学研究需要在这两端之间找到平衡，既关注具体的社会现象，又能在此基础上构建和测试理论模型。

基于模型的宏观抽象的演绎导向方法的主要目标是简化模型和概括机制，以便构建普遍适用的理论模型，这类方法的优势在于其能够提供清晰的理论框架和预测模型，帮助理解社会现象的一般规律；这类方法的局限性在于，为了实现模型的简化和普遍适用性，往往会过于依赖引入中间变量和调节参数来达到运算效率或输出结果的最佳拟合，从而牺牲了对复杂社会现象因果关系的深入探索，因为中间变量的加入既简化又“黑箱化”了微观行为对系统结果的作用机制，弱化了模型的内生性和因果机制的有效性。换言之，这种方法可能忽视或无法充分解释社会现象的复杂性和多样性，导致理论与实际社会现象之间存在脱节。

另一方面，基于观察数据的微观具体的归纳导向方法强调从具体的观察和实际数据出发，重视对个案的深入分析和理解，这类方法的优势在于能够立足于对原始微观过程的描绘，很好地保留了行为事件之间的相互作用，从而能够揭示社会现象的具体细节和复杂性；也因为聚焦个别事件，这类方法的局限在于难以推广至更广泛情境，损害了研究结论的外部效度，其泛化能力较弱，即从个案得出的结论往往难以推广到更广泛的情境。

为了克服这些局限并提升社会机制研究的效果，个案与模型的选代融合方法显得尤为重要。这种方法强调在个案研究和理论模型之间的连续谱上进行选代往复，研究者通过建立个案与模型之间的选代链条，使用矩阵多层次检验、过程定量建模和多案例比较等手段，做到基于个案发现机制的同时也注重通过模型与个案矩阵检验的方法来提升其通用性，在个案描绘与模型抽象之间做到动态融合和优化组合，既可克服归纳法的偶然性，也可弥补演绎法中的简化过度，是获得系统且稳健社会机制模型的高效途径。具体到研究选代过程，可概括为以下几个环节：（1）初始机制刻画，可能源于已有理论，也可能是直观假说。（2）个案检验，考察这个初始模型对典型情形的解释力。（3）模型调整，依据个案反债进行假说和模型的修正。（4）再次归纳推广，考察经修正的模型的外延适用范围和新情境的解释力。如此在观察和理论之间往复运动，由个案而模型，由模型而个案，最终可期获得一个比较稳健和丰富的社会机制模型。

周黎安的名篇给我们提供了个案与模型选代融合的绝佳范例。基于既有的锦标赛激励理论，周氏将之与中国地方官员晋升机制的具体观察相结合，拓展了初始模型对中国式现代化情境的解释力，揭示了晋升锦标赛模式与中国经济奇迹及其各种特有问题的内在关联。虽未运用精密的计量分析，但周氏极富开创性和洞见力的定性研究推动了大量后续研究从不同维度检验、修正和扩展该模型，使得“中国地方官员的晋升锦标赛模式”在不断的“个案-—模型”双螺旋选代过程中，发展成为研究中国政府官员激励与政府职能设计领域的经典理论框架。事实上，至本文定稿时，据中国知网统计，周氏的论文已获得9733次引证，而相关的二级引证文献更是达到了116807次之多，充分体现了个案研究与理论模型选代融合的机制研究方法的巨大学术价值。

7 基于机制的社会科学研究需要规避的谬误

在基于机制的社会科学研究中，正确理解和应用机制的概念至关重要。然而，在这类研究过程中，研究者可能会遇到多种谬误，这些谬误可能会扭曲研究结果和理论的解释。

谬误1：过度简化社会机制，即将复杂的社会机制过度简化。这种简化源于试图将社会现象归结为单一或少数几个因素的影响，从而将机制解释不恰当地扩大到不符合其发生条件的情境，忽视了社会现象的多元性、交互作用的复杂性和机制的文化或制度语境相关性。为避免这一谬误，研究者应致力于理解和分析社会现象的多维性，包括考虑多种潜在的影响因素和它们之间的交互作用，而不是寻求单一的解释。

谬误 2：机械式的因果推断，即错误地将相关性解释为因果关系，或在没有充分证据的情况下做出因果判断。为避免这种谬误，需要研究者在推断因果关系之前注意机制复杂性，避免用简单线性机制替代复杂的社会世界，努力找到充分的数据支持，并考虑可能的替代性解释。

谬误 3：过度泛化与脱离历史语境，特定社会机制的产生与演化往往与其所处的更广泛环境脉络相关，比如制度安排、价值规范甚至重大的历史事件都可能对机制的启动、运行乃至衰变产生影响。简单地将某一机制与其原生社会情境割裂开来，并将其迁移推广到那些不符合机制关键产生条件的情境中去，这样的过度概括和推理不当也会严重削弱理论的说服力。 因此，在分析和应用社会机制时 ， 必须充分考量其所处的社会系统具体语境，避免发生这种由于与历史脉络的脱钩而导致的过度泛化错误。

谬误 4：结果导向的研究偏见，即研究者在研究设计和分析时，过分关注期望的或预设的结果， 而忽视了数据可能揭示的其他重要现象。这种偏见可能导致重要发现的忽视，或对数据的误解。避免策略是研究者应保持开放的态度，对所有数据和结果保持客观和公正，并透过持续的批判性反思和同行评审帮助识别和纠正这种偏见。

谬误 5：过度理论化，即在分析和解释数据时， 过分依赖已有理论框架，而忽略数据本身可能提供的新见解，从而导致研究结果与实际数据不符，或无法充分理解新出现的社会现象 。 为避免这一谬误， 研究者应在理论指导和数据驱动之间找到平衡，在分析数据时，应保持对新理论或解释的开放性，同时对现有理论保持批判性态度。

基于机制的社会科学实证研究要求研究者在理论和实践上都保持严谨和批判性。通过警惕上述谬误的存在，我们可以更好地发挥社会机制研究方法论的优势，避免其被滥用或误用，推动这一新兴范式在中国式现代化进程中的公共治理研究，以及其他社会科学研究领域的更加规范和科学化的发展。

8 结论

自孔德提出将社会科学建立为 “科学的科学 ” 以来，实证主义框架为社会科学研究提供了坚实的方法论基石，促使社会科学从哲学和元理论的讨论转向更加实证和系统的研究路径，实证主义传统在社会科学方法论领域占据了主导地位。 然而，当前孔德主义者对数量化和形式化的过度追求，导致他们坚信只要积累足够的统计数据，运用精细的数据挖掘和定量模型技术，就能够像揭示自然规律那样系统地解析社会活动背后的稳定秩序，我们将这种社会科学研究方法论上的倾向称为“孔德陷阱”。这种对精细模型和复杂定量计算的狂热，使得 “数据至上”成为社会科学发展的主流趋势。但对于“人类社会”这个社会科学研究主体而言，复杂的、目的性的、反身的社会系统真的与客观自然相似吗？ 真的可以用简单的线性因果模型来预测和控制吗？这种做法，难道不是将社会科学简化为仅仅穿上 “自然科学的马甲”的形态吗？

奥地利学派的哈耶克对此提出了质疑，他的“同质性诘难”指出了社会科学与自然科学研究对象的本质差异；“因果性诘难”则进一步挑战了社会科学由计量模型建立“稳定因果关系”和“科学预测”的可能性。事实上，正如本文所述，大数据分析难以解释复杂世界，理论模型的堆砌也常常偏离其所指向的现实。鉴于这种困境，本文提出以“社会机制”研究作为一个重要替代范式。通过关注行为事件之间的联结，揭示微观行为基础如何通过机制性链条导致宏观现象的涌现，为理解社会的内生发展机制、动态响应过程、跨层次涌现机制提供了方法论上的实现路径。区别于变量分析的特征客体化和整体预测，机制研究提供了重建从行为事件到系统结果的动态联结和内生推动机制的途径，在该过程中，文章也强调了规避过度简化和泛化的问题，以保证对复杂世界的合理和精准描绘。

然而，社会机制研究作为一种从案例发现到过程解释的方法，如何建立其系统性？如何避免偶然性？社会科学内在的“科学性”规范要求又将如何在方法论上实现？这些都是摆在社会机制研究面前的新课题。本文提倡归纳导向与演绎导向的融合，通过研究选代实现个案考察与理论模型之间的互证共生，为解决这些问题提供了一条可能路径。但是否还存在其他可能的路径？探究人类社会的多维复杂性还需要哪些新的方法论工具？如何明确界定不同层次的机制范围、建立跨层次对应、实现多尺度模型检验与验证？这些都将成为未来理论研究和实践探索的重要方向。我们有理由相信，社会科学研究这个伟大的工程将不断深入和扩大方法论视野，以适应和描绘人类社会的本真面貌。

为方便编辑，文中图表、注释与参考文献省略

文献来源:李大宇,米加宁,宋丽丽.从孔德到哈耶克：社会机制研究的方法论[J].公共管理学报,2024,21(01):14-28+168.DOI:10.16149/j.cnki.23-1523.20240009.001.