最近二十年，定量社会学研究获得长足发展，主要表现在分析模型的爆发性增长和贝叶斯推理的普及。前者可以让研究者处理以前难以应对的方法难题；后者将统计推断从频次派转向主观派，将统计推断的依据从经典的理论分布转向从观察得来的经验分布，从外参照变成自参照，通过不断迭代进行统计推断。对这些定量分析技术的发展，社会学界的反应大体可以归纳为三种。一是信徒派，他们拿着各种新鲜出炉的统计学推理和模型，在社会学的田野中开荒拓土。有人以为只要套上统计模型，自己的“研究”就裹上了科学的味道；有人则以为社会规律就是随机规律；甚至还有人以有无统计模型来判断一篇论文是否具有科学性。二是怀疑派，他们大多是来自文化论、互动论、本土方法论、释义学等理论流派的学者，因为坚信社会学的研究对象不同于自然科学的研究对象，他们从认识论、方法论上否认统计分析在社会学经验研究和理论论证中的作用。三是实用派，他们将数据和统计模块相结合，选择一个学术热点，将数据送入统计软件，瞬间得出输出结果，再按照定量八股文的样式将论文发表。
理论和经验在争论中分离
这三派之间的争论所产生的共同结果是社会学理论和经验的分离。社会学的一些理论研究者在几位“社会学之父”及其使徒的外文文本以及混乱、零碎、歧义的各种译本的文字泥沼中艰苦跋涉，有些学者试图在这些文本之上添加个人学术史、当时的社会结构和学术氛围，以增强对文本的释义学阐释效力，结果却使得原本已经复杂的意义缠绕变得更加复杂。原本的经验参照已经消失，当代一些学者已经失去了对这些历史个体性的直接体验，同时也丧失了一种最重要的知识批判的来源——亲历经验。由于整日埋头于故纸堆中，他们无法走出自己的一方书斋，去直面经验现实，观察它的实在、发现它的潜在、体会它的矛盾和急所、顿悟它的规律和趋势，以建构自己的理论概念、关系和体系。
从事经验研究的一些社会学者，则在各种经验调查和对策研究中疲于奔波。种种掣肘让他们在既没有理论支持也没有理论预期的经验研究学术场中，采用最先进的统计模型，重复发现各种常识，再以就事论事的方式，创造昙花一现的各种解释。这样，我们就看到了一个奇特的现象，一方是没有经验支持的社会学理论，另一方是没有理论支持的社会学经验研究。
社会学理论和经验分割的二元世界局面的成因是多方面的。但其认识论原因主要是两个误区，一是关于随机规律，二是关于因果规律。任何统计学模型，无论多么复杂，在形式上可分解为两个成分——“现象 = 规律 + 随机”。这个公式牵涉三个概念、两个关系，需要加以注释。现象是各门科学各自的研究对象，是待解释的问题。规律是对现象的学科解释，是现象背后的决定性机制。在社会学中，它的形式和性质是什么，还存在争论。“=”表示分析或数量等价，是过程或机制的数学表达。“+”表示效应可线性累加，但不可混杂。
为什么自然科学和社会科学的很多学科都可以使用统计学进行经验研究？这不是因为统计学属于数学、是科学工具，而是因为经验研究都会面临随机过程的扰动。在社会学经验研究中，随机扰动主要来自两个方面：一是抽样过程，这是社会学主动利用随机原理，以较少样本获取对总体的估值；二是来自个体，个体层次上的现象不仅体现社会规律的效应，也体现个人的独特印记，相对于社会规律而言，它是一种随机扰动。
经验研究的第一个任务是排除这种随机扰动的可能性。这体现在统计推理的过程中，它从零假设开始，经统计模型，按照约定的置信区间，得出是否接纳零假设的判断。在这个推理过程中，我们对随机成分作了判定，但对规律成分却未置可否。可见，统计分析是一个否证工具，以论证“现象不是由随机造成”为目标。实际上，不能要求统计学代替我们对规律成分作出判断，因为它的研究对象是各种随机过程及其复杂组合所产生的各种现象。
统计模型在特定经验研究中是否适用，需要研究者自己加以判断。判断的依据主要有两个：一个是本研究问题所暗含的数据生成过程是否与统计模型中的随机过程一致，即判定随机成分是否可能导致所观察到的社会现象的出现。另一个是若存在社会规律，它与随机过程是否可以分离、是否相互独立，只有可分离且独立时，统计模型才能帮助我们排除随机效应的作用。当两者产生交互作用时，统计模型在数学上无唯一解，属于不可判定的状态。只有这两个判断成立，我们才能借用统计模型进行社会学理论的否证性质的经验检验工作。能否在此基础上把统计模型当作一个归纳工具，如机器学习，从经验数据中建构出理论？按照爱因斯坦的回答，在物理学中，此路不通，因为理论概念越远离感官经验，经由归纳到理论的道路就越狭窄。这对经由经验、归纳走向理论的社会学流派或许是一个警示。
除了忽视统计推理的否证性质的误区之外，有些学者还误把随机规律当作社会规律，如塔勒布的《黑天鹅》。此时，“现象=规律+随机”简化为“现象=随机”。社会规律消失，我们来到随机王国，只有机遇弄人。
社会因果律的形式之争
相对来说，对随机规律的认知误区比较容易解决，加强学习和练习即可。但对社会规律的认知误区就比较复杂，它的成因是学者们对社会规律的不同解读。
统计模型要求规律正确设定，否则所有参数都是有偏估值的。但统计学对规律的最初规定是一个一阶形式的线性模型，前一个时点的自变量X，影响下一个时点的因变量Y，它是自然因果律的最简单数学表达。在近几十年的发展中，这一简单形式逐渐向更复杂的形式扩展，但仍保留三个基本特征：一是线性时间；二是知识无关性；三是决定论。
对这三个特征，社会学家之间存在巨大争议。在涂尔干那里，社会学和自然科学遵循相同的一阶因果链形式，一种社会事实在因果上决定另一种社会事实。马克思和涂尔干的立场相近，但他更强调社会现象背后的深层结构的作用，是一种一阶结构因果论。索罗金则持完全相反的立场，坚信一阶的自然因果律不适于社会现象。这个由意义、载体和代理三个成分构成的社会现象，具有三维时间域和三维空间域。在此社会时空中，自然因果律只能表现为意义因果律，其静态形式是A在，则B在；动态形式是A变，则B变。和自然因果律不同的是，意义因果律没有函数或概率关系，形式上没有等号，变量间的关系是意义关联。
卢曼的立场和索罗金相近，从自生系统论的理论视角来看，社会系统不是机械地从环境中吸纳自己的各种元素，而是通过“主区分”来建构自己的构成元素和符号泛化的沟通媒介，形成自描述、自选择和边界维持机制。此时，社会因果律让位于社会形式的迭代演算。换言之，卢曼的立场更激进，根本没有社会因果律，只有社会因果的自描述。
韦伯的立场介于两者之间。一方面，他承认社会学应当追求因果解释；另一方面，他又认为，对社会行为的科学研究必须以阐释或理解为基础，只有理解才能让我们获得意义恰当的理想型作为社会现实的参照系。但他并没有明确，理解和解释到底是何种形式的关系。有学者把韦伯的社会因果链形式阐释为在X和Y之间插入社会行动A，一个具有意向性、能动性和意义取向的个体行动者，扮演着一阶因果律扳道工的角色。
以当前社会学理论的发展水平，我们还无法在这些立场之间作出理性的选择。但很多经验研究已经表明，至少在个体行动层次上，历史（选择性记忆、习惯、传统等）和未来（希望、恐惧、期望、理想、目的、期权、债务等）能进入行动者的视野，并影响一阶因果运作。如果考虑到莫顿的自证预言和卢曼的反身性运作，那么，我们至少可以肯定的是，社会因果律的因果之间具有时间缠绕和知识缠绕的特征。换言之，不同于自然物体，社会对象可以同时兼顾过去、现在和未来。他们所取得的关于自己和环境的科学知识也会返回到自身，这是一种二阶形式的因果律。在社会学还没有找到专有的验证这种二阶因果律的方法之前，我们仍需要借助统计学来检验理论知识，但必须格外小心。
（作者单位：中国社会科学院社会学研究所）
