逻辑和因果
在我看来,分析和思考的第一重困难便是把客观分析和价值判断混为一谈。这个困难往往会困扰人一生,因为人总离不开道德和价值判断,但分析却要求把这些个人判断丢在一边,这很难。比如我的一些女性同学虽然已经受了很多的经济学训练,但对关于婚姻的冷冰冰的经济学分析依然很抵触,认为那里没有「爱情」,没有「价值」,都是胡说八道,这是让价值判断左右了客观分析。
经济学家常常也分析社会问题,比如毒品、离婚、色情业、战争等等。而分析的唯一目的是想知道「为什么」,这和他们到底「好不好」,「道德不道德」毫无关系。事情发生必有原因,经济学给寻求这种原因的人提供了一种视角(只是一种视角,不是唯一视角)。个人的行为,时时会带有道德判断,然而想分析任何问题,必须要不偏不倚不带个人偏见,不预设道德立场,这是两回事。分不清楚,便无法深入思考,因为道德代替不了理智,而后者才是分析思考的必备条件。
不管中华文化多博大精深,这文化缺少科学传统。张五常洋洋洒洒三大卷的《经济解释》以「科学的方法」开头,含有深意。第一卷《科学说需求》的第一章《科学的方法》是很好的普及科学观念的读物,只有十几页,共分八节,分别是:现象必有规律;事实不能解释事实;特殊理论与套套逻辑;可能被事实推翻的重要性;模糊不清与互相矛盾;非事实与无限制;理论的真实性;结论。
这里说说关于「」最常见的两个困难吧。
第一,前提错了,结论不一定错。
常常听到人们争论:「你的前提(或者假设)错了,所以你的分析满盘皆输,结论站不住脚,因为所有这一切都建立在你的前提之上。」听起来很好很强大,但这里的逻辑是错的。
从前提到结论,虽然中间的逻辑推理确实是建立在这些前提之上,但前提错了,结论不一定错。这里引用一个张五常先生常举的简单例子说明一下。我们说:「如果下雨,天上就有云。」这个命题的前提是「如果下雨」,结论是「天上有云」。如果这前提不成立──「如果不下雨」,结论就不成立了么?「天上就没有云」了么?这当然不对,还有不下雨也有云的阴天嘛。所以从逻辑上讲,前提不成立,结论不一定不成立。
正确的思路是这样的:从前提推出结论,倘若中间的逻辑推理没有错,那么如果结论错了,前提就一定有问题。实际上我们在初中代数课上便学过这条最重要的逻辑:「命题成立(下雨就有云),逆命题(有云就下雨)不一定成立,否命题(没雨就没云)也不一定成立,但逆否命题(没云便没雨)一定成立。」
回到上一个例子,我们说「如果下雨,天上就有云」。这个命题的等价表述是:「天上没有云,就一定没有雨」,我们可以用这个等价命题去验证这个命题的含义是否正确,从而判断前提是否合理。
所以遇到一个分析,如果你想反驳它,可以暂先不要管前提,先从验证它的结论入手。可问题在于,我们怎么判断「前提」还是「结论」是对是错呢?这就要求理论的核心前提和主要结论都必须是「可以观测并且验证」的。前提和结论都还没有被验证的理论也是有的,比如很多理论物理学的理论,但目前没有验证是因为技术条件不允许,但这些理论起码在原则上应该是可以验证的。
第二,判定因果关系不容易。
并不是每个命题都涉及「因果关系」,我说了「天上下雨就有云」,我可没说「下雨是有云的原因」,你自己据此非要联想到天庭之上比如「云公永远像一条发情的公狗跟着美丽的雨母屁股后面跑」的凄美爱情故事,那是你的问题不是我的。
一件事发生在另一件事之前,也不代表先发生的就是原因。「鸡叫」然后「天亮」,「鸡叫」不是「天亮」的原因。
判断因果关系很不容易。晚上回家,按电灯开关,灯亮。我问:「『按电灯开关』是『灯亮』的原因么?」你说:「你有病吧?」我死缠烂打:「如果你每次按开关灯都亮,我就相信按开关是灯亮的原因。」于是你连着按了一千遍,次次都行:「这还不是原因么?」你已经不耐烦了。我变态的要求再按一次,你一按,灯闪坏了,「因果链条」便崩溃了。
所有关于因果关系的判断,都「假设了其他条件不变」。比如开关和灯亮之间的因果关系,就至少假设了开关和电灯都没坏以及有电。若这些前提条件变了,因果关系可能就完蛋了。比如我读大学你读博士,后来你工资比我高,能据此判断说「念博士」是「工资高」的原因么?不能。因为真实的原因可能是我老爹在乡下务农而你家老爹是银行行长,所以你工资高可能和你的博士头衔一点关系都没有。要建立学历和工资之间的因果关系,起码还要假设家庭背景相似。
自然科学常常用实验数据来验证因果关系,这在原则上非常简单(虽然「实验」本身有时需要非常复杂的技术)。如果科学家认为A这个因素是B发生的原因,那他们就可以控制实验环境,保持所有其他条件不变化,单单让A变化,如果结果发现B也变化了,那就可以说A变化是B变化的原因。
社会科学数据与自然科学数据最大的不同在于:社会科学绝大多数数据不是实验数据,而是观测数据。比如国内生产总值(GDP),比如学生考试成绩,这些数据都不是做实验做出来的,而是靠观测得到的。
要从「观测数据」入手分离因果关系就非常困难了,你说一个学生考试成绩好,是因为他学习用功呢还是因为他天生聪明呢?还是因为他运气好呢?还是因为他事先偷了题呢?再比如:我看到一个人站在镜子面前,镜子里是他的影像,他和他的影像总是同时移动。于是我问:是影像带动人动么?是人带着影像动么?是某种外力使得人和影像一起动么?为了得到结论,我反复观察,可是每次结果都是他们一起动,就算观测无穷多次也得不出问题的答案。使用「观测数据」的困难,就是仅靠观测本身,我们看不出因果关系。
再多举一个例子。有两个高中,「好高中」的学生成绩好,「差高中」的学生成绩差,那么是什么造成这种差异呢?有三种可能的解释。第一,两所学校的学生能力不同。好高中的学生比差高中的学生聪明,或者好高中的学生家里条件都比较好,从小受的教育就好,当这些好学生聚在一起,成绩自然就比差学生扎堆的学校成绩好。第二,两个学校的学生能力都一样,但好学校的老师啊教学设备啊都好,所以学生成绩好。第三,两个学校的学生整体能力差不多,硬件设备也差不多,但是「学风」不同。好学校的学生都和学习好的同学比超赶帮,而差学校的学生都喜欢和成绩不好的同学浪迹街头,所以整体成绩就差。
这三种原因的含义很明显不同,如果是第二种原因,那提升差学校的教育就很容易,换老师和硬件就行了;如果是第三种原因,那就可以帮助一部分差学校的学生,让他们成绩提升,然后带动「学习气氛」;但如果是第一种原因,那外部的改革就很难有效果了。
问题在于,当你只观测到好学校的成绩比差学校的高时,你怎么知道哪一个才是真正的原因呢?也许三个因素都有,同时起作用,如何能分离开呢?可见想从数据中分离因果关系,很不容易。
总结一下:任何科学的命题,必定长成这个样子:「如果A,那么B」。A错了,B不一定错;但B错了,A一定有问题。所有的科学判断都是这种「条件」句式,谨慎小心且带有局限性。要验证这个命题正确与否,很不容易,而在社会科学难以做实验的条件下,就更不容易。所以,对社会科学感兴趣的人,不应该轻易地接受任何结论或主义,要小心谨慎,多从不同的角度想问题,把想到的结论和现实多多对比,才可能对思考有益。
注:最后一部分关于好高中和坏高中的例子,来自2003年的一本书《社会科学中的识别问题》(Identification Problems in the Social Sciences),作者是西北大学的Charles Manski。