迈向基于机制的解释和理解:负面案例和反事实思考

唐世平

复旦大学国际关系与公共事务学院

上海，2012-04-24

（新）问题：如何发现机制？

社会科学（特别是社会学和政治学。相比之下，经济学的主流仍旧停留在确立correlations的时代）中的一个新“共识”是：我们需要“有机制的解释、理解、或理论（explanations or theories with mechanisms）”。换句话说：只有因素和过程叙事的但却没有机制的解释和理解是不完整的。对机制性的解释的追求将强化对可以成立的解释（理论）的约束，从而促进对理论的选择。

但是，发现“correlations”或者其他相互联系的事实（inter-related facts）背后的机制可能比发现因素更为困难。 为什么有白天黑夜？

为什么“种瓜得瓜种豆得豆”，“有其父必有其子”？ 为什么“铁会生锈”，“一些物质能燃烧”？

这样一来，我们面临的一个迫切（现实）问题就是如何发现机制？”。即，我们需要讨论发现机制的认识论和方法论。这是本项工作的出发点。

Outline

什么是机制？它和因素以及解释性的理论之间的（本体论层面上的）关系（应该）是什么？

假定这个（本体论）关系是成立的（或者说应该是正确的），我们如何能够在这个本体论的基础上，尝试确立一些发现“机制”的认识论和方法论？

追求“有机制的解释和理解（explanations with mechanisms）”可能需要我们重新思考我们过去的

认识论和方法论：因为过去的认识论和方法论都是寻找因素，或者说是“因素和结果之间的关联”的（这

其实是一种更为精细的描述，并非足够的解释）。

这其中一个可能的方法论是重新思考案例的选择。

因素和机制：它们的关系I 机制具有如下三个特点：

首先，机制是一个过程；它是真实的存在。其次，机制能够引发或者阻止变化；第三，机制能够将某些因素串联起来，从而驱动变化或阻止变化。（反过来说，因素只能通过机制才能驱动变化或阻止变化。也就是说，没有机制，因素不能导致结果！）【对这一点的强调是我的发展。】

机制不同于（一系列的）intervening variables（KKV, 85-7; Kitschelt 1999, 24-7; Kitschelt 2003）。这一点从本体论上很容易论证（Mahoney 2001, 578；Falleti and Lynch 2009, 1146-52）。

机制是真实存在的，而不是我们想象出来的概念或过程概念。我们只是用概念或过程概念去描述机制。机制也不是narratives（叙事）：仅是历史叙事也不是有机制的理论（对Tilly的许多批评都针对这一点）。

因素和机制：它们的关系II

“机制能够将某些因素串联起来，从而驱动变化或阻止变化”，或者说，“在一个理论中，因素和机制必须成为一个有机的整体”。【这一点是我的发展。】而这一点在此前的相对哲学的讨论被强调的不够（比如Bhaskar; Bunge）。这会导致寻找机制和寻找因素的脱节，并且导致社会科学哲学的讨论和实际研究的脱节。而我恰恰认为，这一点对于寻找到机制是至关重要的：因为它限定了寻找“机制”的范围（接近的讨论，Falleti and Lynch 2009），从而帮助我们寻找机制。

由此引申，机制相比 context（initial setting as defined by the combinations of variables）更容易被generalized（接近的讨论和例子，Falleti and Lynch 2009 ）。

这也是为什么，从本体论上来看，机制更加根本（Bhaskar 1978）：再精准的correlations也只是描述了可能的association，而不是科学发现的更加深的基本层次。

因素 vs. 机制：新的理解

因素 旧的分类：必要、充分、

必要充分、 INUS （insufficient but necessary, which in turn is an unnecessary but sufficient cause）。

主要还是辅助：正面、负面

而一旦我们接受“因果关系需要因素和机制”，我们几乎可以断定，不存在所谓的“充分”因素以及“必要充分因素。因素只有“必要”和“非必要”之区分。【这需要单独讨论】

机制 同样，机制都是必要而非

充分的【因为机制需要因素起作用】。

在复杂（社会）体系里，通常有多个causal combinations of factors and mechanisms（or equifinality）能够驱动结果。

不过，我们大体可以将机制分为主要和辅助两类（在具体的体系里）。而辅助又可以分为正辅助和负辅助。

The Value of Contrasting Relevant Cases

对比许多因素相当或相似的负面案例【即一个案例出现了某种结果，另一个案例则没有出项某种结果，而这两个案例的起初条件是很相似的，至少在很多方面是很相似的。】是非常有用的一种研究手段。至少，我们可以说只有这样的案例才是相对更加“恰当的案例（relevant cases）”，因为只有在这样的负面案例中，正面案例中出现的结果才是真正有机会出现的（关于什么是“恰当的案例relevant cases; 见Katz et al., 2005的讨论）。

但是，现在的讨论都没有意识到对比许多因素相当或相似的负面案例对于我们理解因素（factors或variables）和机制（mechanism）对驱动结果的作用可能是不同的。

我们的问题：在这样的情形下，有效负面案例对于帮助我们理解因素和机制在驱动变化有什么（不同的）作用？

因素 vs. 机制

A1, B1, C1, D1, F A2, B2, C2, D2, G/-F

Positive Outcome Negative Outcome

注：箭头表示“机制”。字母表示因素。

Conjectures for Uncovering Mechanisms

If you can identify the same mechanism(s) operating in two contrasting relevant cases (one with positive outcome vs. the other with negative outcome), you actually gain more confidence that the mechanisms you have identified are real: between two different outcomes, the underlying mechanisms are the same.

Two biological analogies: the central mechanism of bio evolution (variation-

selection-inheritance); the cascade of programmed cell-death (apotosis) as

both suppressors of cancer and promoters of programmed cell death.

正负案例对因素的支持

正案例 必要：（弱）支持这一因

素对结果的支撑作用 充分： （较强）支持这一

因素对结果的支撑作用 必要充分：（较强）支持

这一因素对结果的支撑作用

INUS ：（弱）支持

（正面）辅助（比如意外）：（弱）支持这一因素对结果的支撑作用

（负面）辅助 （比如意外） ：（弱）否定这一因素对结果的约束作用

负案例

必要： （强）否定这一因素对结果的支撑作用。

充分：（强）否定这一因素对结果的支撑作用。

必要充分：（强）否定这一因素对结果的支撑作用。

INUS ：中性

（正面）辅助：（弱)否定这一因素对结果的支撑作用

（负面）辅助：(弱）支持这一因素对结果的约束作用

Skocpol (1979): State and Revolution

From Goertz and Mahoney (2001) 必要因素A：国家崩溃（>0.75) 必要因素B：农民暴动/起义（revolt）(>0.75) A+B成为充分条件(均大于>0.75,且其中一个因素至少> 1。因此，两个因素之和>1.75)：革命

正面辅助因素：在对外战争中失利

负面辅助因素：在对外战争中取胜

她的理论没有明确说明的机制(cf. Mahoney 1999)。现在的问题是：如果你想发现革命背后的机制，你应该从下面的这张表中，挑选那些案例作比较？（这个问题的答案请仔细考虑）。

用案例寻找机制：加入阻抗剂（inhibitor）

正案例 主要机制：（弱）支持这

一机制对结果的支撑作用

（正面）辅助：（比如意外）：（弱）支持这一机制对结果的支撑作用

（负面）辅助 （比如意外） ：（弱）支持这一机制对结果的约束作用

负案例 主要机制：弱 \强支持这一

机制对结果的支撑作用。

（正面）辅助：（比如意外）：弱否定这一机制对结果的支撑作用

（负面）辅助：强支持这一机制对结果的约束作用

这时候，对负面案例的进一步细化(的考察)就变得十分有趣和重要。

因素 vs. 机制

A1：外部威胁B1：类似的意识形态和政体

C1：一定的相互依赖D1：不愉快的历史

A2：外部威胁B2：类似的意识形态和政体

C2：一定的相互依赖D2：不愉快的历史

北约：安全共同体华约（社会主义阵营）：

分崩离析

机制

正案例 和解作为一个必要充分机

制：（较强）支持这一机制对结果的支撑作用

市场经济支持的经济相互依赖导致更多的人民交往作为一个（正面）辅助机制：（弱）支持这一机制对结果的支撑作用

负面记忆对和解的约束作为一个（负面）辅助 机制：（弱）削弱这一机制对结果的约束作用

负案例 和解作为一个必要充分机

制：负案例和正案例一起，高度支持这一机制对结果的支撑作用

市场经济支持的经济相互依赖导致更多的人民交往作为一个（正面）辅助机制：和正面案例一起，高度支持这一机制对结果的支撑作用。

负面记忆对和解的约束作为一个（负面）辅助 机制：（弱）支持这一机制对结果的约束作用

正面案例和负面案例：一起考察的价值

两个国家，大体的起初条件相似，也有类似的政策（也许也可以看成是“机制”，因为政策的执行是“过程”），而结果却非常不同（相反）。这时候，考虑

（除了政策之外的）机制和考虑因素同样重要Having most similar systems/cases reduce the need for a greater degrees of freedom. 比如，两个国家都实行“进口替代”或“比较优势”发展战略。

而结果却非常不同：一个国家成功建立工业体系，完成了工业化；另一个国家则失败了。

相比之下，只是两个结果不同的案例可能并不容易比较

（e.g., China versus Japan after the coming of the West ; Chamberlain vs. Paraguay)

Contrasting Two Typologies of Cases

S-SS-D

D-SD-D

OutcomesInitialCondition

Table 2: A New Typology of two paired cases

S-iD-SS-iS-S

S-iD-DS-iS-D

D-id-SD-iS-S

D-iD-DD-iS-D

OutcomesInitialCondition

Table 1: Two paired cases---The Old Typology

Logic

Due to the demand that the same mechanism, together with different values of the same set of variables, will have to account for two contrasting cases (rather than two most similar cases, as we begin), the mechanism we have uncovered has higher probability of being real. S-iS-D is more demanding S-iS-S. The more demanding the explanatory task, the more confidence we can place on the mechanisms we have uncovered.

Counterfactuals（CFs） should be applied to both cases: we can image that by manipulating the values of certain key variables, we can make the key mechanism operable to its full strength or freeze the mechanism at certain point so that it cannot operate to its full strength. This can only be achieved in S-iS-D cases.

Illustrations Daniel Zalbatt, 2006, Italy and Prussia (1868 and 1781). Skocpol (1979): we could have imaged that had there been a

revolutionary ideology and leaders that cold have mobilized Prussian peasants, Prussian would have experienced a revolution.In contrast, China had experienced many peasant revolts without producing a revolution, and it was the revolutionary ideology and leaders that were there that made the revolution possible. Agents (and the ideologies they hold) are important, by any measure. Here, mobilization by leaders with a revolutionary ideology can be understood as a mechanism.

Failed comparison: Schweller (2004; 2006) contrasted Chamberlain (1936-9) against a totally different case (i.e., Paraguay). A more appropriate comparison would be Chamberlain (1936-9) vs. Mao (1950).

The Origins of War and the Making of the Offensive Realism World (Tang 2013)

Ancient Mesopotamia: +++ Ancient Egypt: +++ Ancient Levant/Cannan: +++ Ancient Anatolia: +++ Ancient China: +++ Ancient Northeast Coast of Peru: + Ancient Mesoamerica (Oaxaca, Mexico):+ Other secondary systems: Europe, India,

and North America: +++

Bring Counterfactuals In

CFs were for refining factors and seeing path-dependence, accidents

So far, most of the works in IR (e.g., Lebow (2010; 2000; Hermann and Lebow 2004; Goertz and Levy 2007) that use CFs mostly addressed factors (or variables), but not mechanisms. Can CFs address mechanisms? They should.

CFs are to create “contrasting cases” artificially so that we can refine both factors and mechanisms (hence, the whole causal explanation) because negative cases (either real or CF/artificial ones) allow us to refine causal explanations.

From Mechanisms to (Unidentified/Unrecognized) Factors

如果你有一个相对确定的机制，也许你可以从机制再去考察：是否现有的因素能够和这个机制联系起来？是否有一些因素没有意识到？（我们先要意识到因素才能去度量它们）

“A useful causal mechanism should suggest new correlations not previously discovered.” Mahoney (2001, 581)

In fact, we shall go further: a useful causal mechanism should suggest new correlations and new interactions among factors not previously conceived.

例子-I “安全困境\Spiral”理论作为一个捕捉到了机制的理论。那么，

在研究“族群冲突”的时候就可以看那些因素能够通过某一些小的机制和因素再和“安全困境”联系起来. 比如Fear (possible loss of domination & privilege, chauvinistic rhetoric), honor/resentment (e.g., domination, exclusion from status-symbolizing goods), interest (unequal to bureaucratic positions, unequal gains from natural resources, whether real or perceived), hatred (earlier episodes of violence, collective memories of violence)

是否有一些因素没有意识到？比如族群聚集地区的总面积。或者某些因素可以用另外的角度来度量。比如族群聚集的地理

环境、比如族群聚集地的资源；而不是国家层次的地理环境或者资源；

一些因素在“族群冲突”的不同阶段（酝酿\爆发、持续、结束）可能的作用的方向和强度都不同，而这是因为“安全困境\Spiral”在这几个阶段表现是不同的。比如GDP per capita；possible allies or protectors)。

例子-II：民主间和平的机制性解释

Reconciliation (和解作为一个构建安全共同体的机制？）：只有民主国家能够当成真正的和解,因为只有民主国家才能够真正面对历史（必要却非充分条件）。这将是“民主间和平”的一个机制. NATO （北约）vs. Warsaw Pact（华约）。 NATO: we

can image that NATO would freeze at some kind of shallow reconciliation if the key members of the alliance were not liberal democracy (which enables them to face history). We can also image that the Warsaw Pact could have progressed to full reconciliation if the key members of the alliance were liberal democracies (which would have enabled them to face history).

Other cases （更多案例的检验，案例有负面和正面） Argentina vs. Brazil; Germany vs. Poland (Positive Cases) China vs. Russia; China vs. Vietnam (Negative Cases)

Sequences and Mechanisms

Pierson (2004)事实上已经强调一些机制性的东西在起作用，否则不会有path dependence；temporality等等。

现在的问题是，顺序的重要性是否能帮助我们寻找机制？答案是肯定的。可以用类似的办法考虑。

通过机制，因素和顺序可以相互补充、相互校准。比如，通过顺序，我们也许会发现某些因素可能比不那么重要；反之也然。

同时，通过顺序，我们也许会发现某些被我们忽视的因素可能很重要；反之也然。

15-18世界：一部分西欧国家的资本主义的兴起。（葡萄牙、西班牙 VS 英国、荷兰；甚至意大利城邦）。

总结

努力寻找机制。

其中一个非常有用的办法是想：一些因素如何和你想到的机制联系起来？

你的机制是否能够解释正负两种案例。只能解释正案例的机制不如能够同时解释正负两种案例的机制可靠。

你的机制是否可替代。确立了机制后，是否需要添加新的因素、提出不成立的因素。

用更多的案例来验证。这时候，无论是采用定量方法还是定性方法都变得更加有目的性。