二、因果关系的复杂性

在当今社会科学研究中，单一因果关系思维已不常见，多元因果关系具有更多的真实性。多元因果关系意味着有超过一种以上的原因，而一个结果可能有多个原因。“多元原因”“连接原因”和“推测原因”都说的是复杂的多元因果关系。在结果方面，许多研究已经从单一结果转到多元结果上，多元结果意味着一个原因可能会产生多种结果。图5．2显示了四种不同因果关系的组合和设计。在第一象限，是“多因和单果”的设计，这是定量研究中最常见的设计，它也是多元回归分析方法的基础。在第二象限，是“单因和单果”设计，这是社会科学研究比较过时的设计。第三象限的“多因和多果”设计以及第四象限的“单因和多果”设计是多元因果关系较为复杂的案例。这种复杂的因果关系要求研究者对各种因果关系进行具体的分析，采取适当的分析方法来把握不同类型的因果关系。由于社会现象包含多种因果联系，如果研究者介入到无止境的因果问题中，就会陷入到无止境的第一个原因的争论中。因此，在社会科学研究中，研究者往往把注意力集中在较小的研究范围或领域，用有限的因果框架来解释社会世界，这样做往往是迫不得已，或者出于方便的目的，因为研究者不可能对所有的因果关系进行总体表述。

由于社会世界的极端复杂性和不可重复性，社会研究往往很难确立不同社会现象之间的因果关系，很难从纷繁复杂的社会现象中分离出适当的原因。在这种情况下，研究者可能试图去证明不是原因的因素是原因，这显然是一个注定要失败的尝试。尽管研究者在特定情境下能够分离出真正原因或多个原因，但是要准确地把握最终影响因素仍然是相当困难的。主要问题在于，社会研究领域存在着大量的、有时甚至是数不清的可能原因。这是社会理论很难分离出真正原因的一个缘由。在许多情况下，即使研究者假定了真正原因，研究者也往往不能肯定这些原因就是所要找的原因，因为研究者无法精确地控制其他变量或外部环境，而其他未控制的因素会干扰正在确立起来的关系。研究者不可能罔顾伦理道德将现实生活中的一群人放进实验室里，这种局限性往往降低了对变量和环境进行严格控制的条件，将更多的变异性带入最终的研究结果。此外，社会研究是通过实证调查来收集经验数据的，研究者在实地现场往往观察不到哪个因素先发生，哪个因素后发生。由于缺乏时间顺序，研究者很难判定哪个因素是原因，哪个因素是结果，只会简单地把现象之间的关系看成是对称的，而不去详细剖解其中的因果关系。从根本上说，实验法是判定因果关系存在的最好方法，然而，由于无法严格控制环境，实验法在社会研究中往往难以发挥作用。

图5．2　“原因—结果”的不同组合和设计

（来源：Punch，K．F．社会科学研究法：量化与质化取向，林世华等译，台北：心理出版社股份有限公司，2005年版，第91页）

近年来，针对社会世界因果关系的复杂性，有学者提出了概率性因果关系概念（谢宇，2006）。概率性因果关系不是绝对性的，而是概率性的。概率性因果关系不能进行绝对因果分析，而只能进行相对的平均值分析或趋势分析。社会科学具有变异性，相同的原因可能导致不同的结果。变异可分为总体变异和时间变异。总体变异是不同个体之间的差异，比如，同一个班级学生对同样教学内容有不同的接受程度，有的学生接受快，有的接受慢。时间变异涉及同样个体在不同时间里的差异，比如，在一天不同的时间里，人们的反应和态度不一样。概率性原因强调平均值和趋势。随着样本规模的扩大，因果关系趋向于平均值。概率性原因有两层含义：①有原因并不一定有结果。比如，多子女家庭未必教育水平就低。②没有原因却有结果。比如，吸烟与肺癌之间的关系，肺癌不一定是吸烟造成的，尽管吸烟与肺癌有统计上的因果关系，但是这种因果关系并不是决定性的。此外，需要指出的是，概率性原因并不适用于个案。只有在面对重复事件时，概率性因果关系才有意义。概率论的基础是重复，如果没有重复，就不会有概率，也不会有概率性因果关系。