哈耶克 | 貌似科學的方法其實是最不科學的



文/ 哈耶克 (諾貝爾經濟學獎得主)

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這篇演講的特殊場合,再加上經濟學家們今天所面臨的實際問題,使我幾乎無可避免地選擇了這個題目。一方面,不久前剛剛設立的諾貝爾經濟學獎,標志著一個過程又向前邁出了重要的一步,由于這個過程,在一般民眾的看法中,經濟學已經贏得了類似于物理學的威望,另一方面,目前人們正在呼吁經濟學家出來談一下,如何才能使自由世界擺脫不斷加劇的通貨膨脹這種嚴重的威脅,然而必須承認,正是大多數經濟學家曾經推薦甚至極力促使政府采取的政策,造成了這種局面。此時此刻我們沒有絲毫理由沾沾自喜:我們的學問已經引起了一大堆麻煩,

在我看來,經濟學家在指導政策方面沒有做得更為成功,同他們總想盡可能嚴格地效仿成就輝煌的物理學這種嗜好大有關系——在我們這個領域,這樣的企圖有可能導致全盤失誤。關于這種往往被人稱為“科學態度”的方法,我在大約30年以前就曾說過,“就科學一詞的真正含義而言”,這種態度“沒有任何科學性可言”,“因為它將一個領域中形成的思維習慣,不加批判地、死板地運用于其他不同的領域,”今天我首先想解釋一下,這種唯科學主義的謬誤,如何直接導致了最近的經濟政策中一些最嚴重的錯誤,

我曾與之論戰的理論,是一種有關正確的科學方法的錯誤觀念的產物,但是在過去30年里,它一直指導著貨幣和財政政策,它固執地認為,在總就業與商業及服務的總需求規模之間,有著簡單的正比例關系,這使得人們以為,只要把貨幣支出總量維持在適當水平上,我們就能夠永遠保證充分就業,在為了解決廣泛失業而提出的各種理論中,這或許是可以用強有力的量化數據加以支持的惟一理論。但是我認為,它從根本上就是錯誤的,我們現在也已經知道,照這樣的理論采取行動是十分有害的,

這使我提出了一個關鍵性問題。與物理學的情況不同,在經濟學中,以及在研究的現象十分復雜的其他學科中,我們能夠取得數據進行研究的方面必定是十分有限的,更何況那未必是一些重要的方面,

在物理學中,一般認為,而且也很有理由認為,對受觀察的事物起著決定性作用的任何因素,其本身也是可以直接進行觀察和計算的,但是,市場是一種十分復雜的現象,它取決于眾多個人的行為,對決定著一個過程之結果的所有情況,幾乎永遠不可能進行充分的了解或計算。其原因下面我還會作些解釋。

物理學的研究者對他認為重要的事項,能夠根據不證自明的原則進行計算,而在社會科學中,碰巧有個事項能夠進行計算,往往就被認為是重要的事項,它有時會達到這種地步:要求我們的理論必須只用可以進行數量計算的語言加以表述,

很難否認,這種要求對現實世界中發生的事件的可能原因作了十分武斷的規定,人們常常十分幼稚地認為,這樣的觀點是科學工作所必需的,但它卻引起了一些荒謬的后果。我們當然知道,在談論市場和類似的社會結構時,有許許多多的事實是我們無法計算的,對于它們,我們僅僅具有很不精確的一般知識。由于這些事實在任何具體場合中的作用無法用量化證據加以證實,于是那些發誓只接受他們所謂的科學證據的人,便對這些事實不屑一顧,他們因此也生出一種十分愜意的幻覺:他們能夠進行計算的因素,才是惟一相關的因素,

例如,總需求與總就業之間可能僅僅有著大約的相關性,但由于這是我們能夠得到量化證據的惟一關系,它便成了進行計算的惟一的因果關系,以此為標準,有可能存在著助長錯誤理論的更“科學的”證據,因為它比正確的解釋更“科學”而被接受,至于正確的解釋,卻因為不具備足夠的量化數據而被否定了,

為了對這種情況作一說明,讓我簡略談談我認為是造成廣泛失業的主要的實際原因——這也可以解釋為何如今時髦的理論所推薦的通貨膨脹政策,從長遠看無法治愈這種失業現象,在我看來正確的解釋就是,在不同商品和服務的需求分布與這些產出的生產中勞動力和其他資源的配置之間,存在著不一致,對于使經濟系統的不同部門之間供需達到一致的那些力量,以及出現這種一致的各種條件和有可能妨礙這種調整的各種因素,我們具有相當不錯的“質的”知識,在對這一過程的說明中,分立的步驟有賴于日常經驗中的各種事實。凡是不怕麻煩從事這種論證的人,對于這些有關事實的假定或由此得出的結論在邏輯上的正確性,幾乎沒有誰會表示懷疑。我們有很好的理由相信,失業表明相對價格和工資結構受到了扭曲(通常是因為壟斷或政府的價格鎖定),為了在所有部門恢復勞動力的供需平衡,有必要改變相對價格和轉移一部分勞動力,

但是,當問到我們有關價格和工資的具體結構——為保證所提供的產品和服務順利地不斷售出所必需的結構——的量化證據時,我們必須承認,我們不掌握這方面的資訊。換言之,對于我們不太準確地稱為均衡的狀態賴以自動形成的一般條件,我們是了解的;但我們絕對不會知道,假如市場達到了這種均衡,具體的價格和工資會是怎樣一種狀況,我們只能說,在什么條件下我們可以期待由市場確定的價格和工資會使供需達到一致,但我們絕對無法提供統計學的資料,用以揭示現行的價格和工資在多大程度上偏離了可以使目前的勞動力供應被不斷售出的水平,

可見,對失業原因的這種解釋,從它可以被證偽這個意義上說,是一種經驗理論——例如,如果貨幣供應持續不斷,普遍增加工資就不會導致失業;但它肯定不是能夠使我們得出有關工資率或勞動力分布的具體的量化預測的理論。

不過,在經濟學這個領域,我們為什么必須為對某些事實的無知作出解釋呢?須知,在自然科學中,人們肯定會期待科學家提供有關這種事實的準確知識。對自然科學的范例有所體驗的人,會對這種立場十分不滿,會堅持他們在自然科學中看到的證實原則,這也許不足為奇,這種狀況的原因在于我已簡單說過的一個事實:社會科學同生物學差不多,但和大多數自然科學不同,它必須處理的是性質復雜的結構,也就是說,它所處理的結構,只能用包含著較多變量的模式加以說明。以競爭過程為例,只有當它在相當多地行動的個人之間進行時,才會產生一定的結果,

有些領域,特別是在出現的問題相互類似的自然科學領域,克服困難不必利用有關個別因素的特殊知識,而是可以求諸與這些因素有關的各種特征之出現頻率或概率方面的相關數據,但是,只有當我們處理的對象是瓦倫·韋弗博士(前洛克菲勒基金會成員)所說的“復雜的無機現象”而不是我們在社會科學中必須應付的“復雜的有機現象”時,以上做法才是正確的,對于這兩種現象的差別,理應有更全面的理解,

這里所謂復雜的有機現象,是指結構的性質不僅取決于其中個別的特性以及它們出現的相對頻率,并且取決于各因素之間相互聯系的方式,由于這個原因,我們在解釋這種結構的運行時,不能用統計數字取代有關各個因素的知識;如果我們打算用我們的理論對個別事件作出預測,就要對每個因素都有充分的了解。只要不具備這種有關個別因素的專門知識,我們就只能限于作出我在其他地方說過的模式預測(pattern predictions),即對自發形成的結構中某些一般特征的預測,其中不包括對構成整個結構的各個因素的具體描述,

我們的理論所要說明的,是在一個功能良好的市場中自發形成的決定著相對價格和工資體系的因素,就這一理論而言,以上所言尤其正確,市場過程的每個參與者所擁有的特殊資訊,都會對價格和工資的確定產生影響,這方面的全部事實,是科學的觀察者或任何一個單獨的頭腦所無法全部掌握的。這當然就是市場秩序的優越性所在,也是在不受政府權力壓制的情況下,為什么它會逐漸取代其他秩序,并且在由此產生的資源配置中,可使更多有關具體事實的知識得到利用的原因,這些知識散布在無數的個人中間,是任何一個人都無法全部掌握的。我們這些從事觀察的科學家,由于無法知道這個過程的全部決定性因素,從而也無法知道在哪一種具體的價格和工資結構下,需求總是與供應相等,因此我們無法測知它對這種秩序的偏離程度,而且我們無法從統計學的角度,對我們的理論——對價格和工資的“均衡”系統的偏離,使某些產品和服務不可能按定價售出——加以檢驗,

在繼續談論我眼下關心的題目,即以上情況對目前所實行的就業政策的影響之前,請允許我更具體地勾畫一下我們的量化知識固有的局限性,這是常常被人忽略的,我這樣做是想避免給人留下一種印象,以為我對經濟學的數學方法一概加以反對,事實上,我認為數學方法大有益處,它使我們可以利用代數方程式,去描述某個模型的一般性質,即使我們對決定其具體面貌的數據一無所知,沒有這種代數方法,我們對市場中不同事件的相互依賴性,就很難窺其全貌,

不過這也導致了一種幻想,使我們認為可以用這種技術去搞定和預測各種量的數值,于是徒勞地想找出量的常數。盡管數理經濟學的近代奠基人沒有這種幻想,這種情況還是發生了,不錯,他們描述市場均衡的方程式系統就是這樣設計的——假如我們能夠把抽象公式中所有的空白填上,也就是說,假如我們知道這些等式中的所有變量,我們就可以計算出全部在售商品和服務的價格和數量。

然而,正像這一理論的奠基者之一帕累托明確所言,它的意圖并不是“達到對價格的量化計算”,因為如他所說,以為我們能夠確定所有數據,是一種“荒唐的”念頭。近代經濟學的杰出先驅,16世紀的西班牙學者,早就認識到了這個重要問題,他們強調,他們所說的pretium mathmaticum(數學價格)取決于如此多的具體條件,除上帝之外誰也無從知道,

我經常希望我們的數理經濟學家能把這一點牢記在心。我必須坦言,我懷疑他們對可計算的量的追求,是否為我們從理論上理解經濟現象做出了有意義的貢獻——這與他們在描述具體情況中的價值是不同的。我也不打算接受“這個研究分支仍十分年輕”這種借口。計量經濟學的奠基人配第爵士(Sir William Petty),畢竟是牛頓爵士在皇家學會里的主要同仁吧!

只有可計算的數據才是重要的——這種迷信在經濟領域造成實際危害的事例可能為數不多,但目前的通貨膨脹和就業問題卻是十分嚴重的一例。它所造成的后果是,經濟學家中有著唯科學主義頭腦的大多數人,對很可能是造成廣泛失業的真正原因漠不關心,因為它的作用無法用可以直接觀察到的可計量數據之間的關系加以證實,他們幾乎把全副注意力都用在可以計算的表面現象上,由此產生的政策使事情變得更糟,

當然,必須隨時準備承認,我認為對失業現象作出了正確解釋的理論,是一種內容有局限性的理論,因為對于既定環境中預計必然會出現的事件的性質,它只能讓我們作出十分籠統的預測。但是,更為雄心勃勃的理論建構對政策的影響卻并不更加走運,我得承認,我更喜歡雖不完美但正確的知識,即使它留下許多無法確定和預測的事情,而不是那種貌似精確但很可能錯誤的知識,表面上遵守公認的科學標準,會給具有簡明外表的錯誤理論帶來虛名,但目前的局勢說明,這種理論會導致嚴重的后果,

事實上,就這里所討論的事情而言,主流的“宏觀經濟”理論為救治失業而提出的措施,即增加需求總量,造成了資源大量的錯誤配置,這使后來的大規模失業變得難以避免。向經濟系統的一些部門不斷投入增量貨幣,使它們創造出一時的需求(一旦貨幣數量的增加停止或放慢速度,這種需求也會消失),加上人們期待著價格將不斷上漲,這兩者會使勞動力和其他資源得到利用,但只有在貨幣數量以不變的速率增長,甚至是以一定比率加速增長時,才能把這種狀況維持下去,這種政策所導致的,不是用其他方式無法達到的一定就業水平,而是一種難以無限期維持的就業分布狀況;過一段時間之后,如果還想讓它繼續下去,就只有靠一定的通貨膨脹率了。但是,以這種速率發展下去,會使一切經濟活動迅速解體,

事實上,錯誤的理論觀點己把我們引向一種危險的境地,使我們無法阻止結構性失業的一再出現;其原因不在于——像這種觀點時常胡說的那樣——這種失業是為了挫敗通貨膨脹而特意造成的,而是因為它現在注定會發生,加速度的通脹一旦停止,過去的錯誤政策必定會導致這種令人深感遺憾但又無可避免的后果,

我提到這些眼前很重要的實際問題,主要是想說明,一些有可能與科學哲學的抽象問題有關的錯誤,會導致嚴重的后果。不過現在我打算先把這些問題放在一邊。同我剛才討論的問題一樣,對徒具科學外表的主張不加批判地接受,由此在更廣泛的領域造成的長期危險,人們有充分的理由表示擔憂。我主要是想通過這一局部性的說明指出,不但在我本人的領域,并且普遍地在與人有關的其他學科中,貌似科學的方法其實是最不科學的,進一步說,在這些領域,我們所能期待科學達到的目標,是有著明確界限的,這意味著,把科學方法無法做到的事情委托給科學,或按照科學原則去進行人為的控制,有可能招致令人悲哀的后果。

近代以來,自然科學的進步當然大大出乎人們的預料,這使得任何有關科學有其局限性的提示,都會引起懷疑。特別是那些堅持這種觀點,希望把我們不斷提高的預測和控制能力——普遍認為這是科學進步的產物——應用于社會過程的人,全都以為這種能力不久就可以使我們隨心所欲地改造社會,當然,同自然科學中各種發現引起的欣喜不同,我們通過社會研究而獲得的見識,常常給我們的抱負蒙上一層陰影。

大概無需奇怪,我們這一行里較易于沖動的年輕人,不太愿意接受這一點,但是,對科學有著無限力量的信仰,往往建立在一種錯誤的信念之上,認為科學的方法就是采用一些現成的技術,或是模仿科學過程的形式而不是它的本質,似乎只要按圖索驥就可以解決一切社會問題,有時甚至讓人覺得,同為我們揭示問題所在以及如何處理這些問題的思考相比,科學方法更容易掌握,

公眾現在的心情,是期待科學解決許多問題以滿足人們的愿望,這就同科學解決問題的能力產生了矛盾,于是造成了一個嚴重問題:雖然真正的科學家全都應當承認,對于人類事務的領域他們的能力有限,但是大眾過多的期待,也總會使某些人不顧自己的能力所限,假裝或真誠地相信自己能做得更好,以迎合人們的要求,對于以科學的名義提出來的主張,專家也常常很難區分其是否合理,在許多情況下民眾就更不可能做到這一點,

最近一份以科學的名義就增長的極限發表的報告,傳媒作了大量報道,而同樣是這些傳媒,對這份報告受到的致命批駁卻默不作聲,這不能不使人對科學的威信所發揮的作用感到擔憂。但是,打著更科學地指導一切人類活動的招牌,認為用“人類的自覺控制”取代各種自發過程是可取的,這種影響深遠的主張不惟見于經濟學領域,如果我沒有搞錯的話,我所說的這種科學至上的偏見,以及科學的成就還會如何如何這種華而不實的主張,對心理學、精神病學、社會學的某些分支——更不用說所謂的歷史哲學了——的影響更大。

如果我們想維護科學的聲譽,不讓因膚淺地把一切方法都比附于自然科學方法而產生的知識的虛妄得逞,我們就必須花大力氣去揭露這種虛妄,須知,在一些現有的大學部科系里,這種態度已經蔚成風氣了,對卡爾·波普爾這樣的科學哲學家,我們應當表示無盡的感激,因為他給了我們一種檢驗方式,使我們能夠對可以作為科學而接受的東西和非科學的東西加以區分,我相信,這一方法會使某些現已被承認為科學的學科原形畢露,

同那些本質上復雜的現象有關的一些特殊問題——其中社會結構就是這種現象的重要一例——使我打算在結束之前更一般地重申我的主張,在這些領域,不僅對具體事件的預測有著難以逾越的障礙,如果我們自以為擁有超越這些障礙的科學,并據此采取行動,這種做法本身就會成為人類智慧進步的嚴重障礙,其原因何在?

我們必須記住的關鍵一點是,自然科學取得的長足進展,是出現在這樣一些領域,在那里,各種解釋和預測可以以一些規律為基礎,這些規律表明,被觀察的現象的產生,相對而言只受極少變量的影響。它們或者是一些具體的事實,或者是較為頻繁出現的事件。這或許就是我們僅僅把這些領域稱為“自然”科學的終極原因,以區別于我所說的本質上是復雜現象的高度有機的結構。在這些領域里,為何也要持與前一領域相同的立場,是毫無道理可言的,

稍加思索就可看出,我們在這些領域遇到的困難,并不是為了解釋受觀察的事件而建立理論的困難,雖然這也會引起對作出的解釋進行檢驗以剔除壞理論的困難:這里的困難,是當我們把理論應用于現實世界的任何具體事件時引起了重要問題而發生的困難,有關性質復雜的現象的理論,必然涉及大量的具體事實;要想從這種理論中得出預測,或對其進行檢驗,我們必須搞清楚所有這些具體事實。一旦我們成功地做到了這一點,得出經得住檢驗的預測也就不會有什么困難了:借助于現代計算機,很容易利用這些數據,把已建立的理論中各個相應的空白處填補起來,從而作出一項預測,真正的困難在于確定這些具體事實,對于解決這個困難科學做不出多少貢獻,有時它甚至是一種無法克服的困難,

一個簡單的例子即可說明這種困難的性質,請想想由差不多勢均力敵的幾個人進行的一場球賽,如果我們除了對每個球員的能力有一般的了解,還了解一些具體情況,譬如在球賽的每一時刻他們的競技狀態,他們的感覺狀態以及他們的心肺、肌肉狀況等等,那么我們極有可能預見到球賽的結果,當然,假如我們既熟悉球賽,又了解球隊,我們也很可能敏銳地想到最后的結局取決于什么因素,但是,我們顯然無法搞清楚上述事實,球賽的結果便超出了可以作出科學預測的范圍,元論我們多么了解具體情況對比賽結果的影響。

這并不是說我們無法對比賽過程作任何預測。如果我們了解不同的比賽規則,那么在觀看一場比賽時,我們馬上就會知道這是一場什么比賽,以及我們會看到什么樣的動作。但我們的預測能力也僅限于事件中的這些一般特點,其中并不包括預測每個具體事件的能力,

這也就是我前面所說的僅僅可稱為模式預測的事情,我們越是從受相對簡單的規律支配的領域,深入到受復雜的有機現象支配的領域,我們就越是只能限于作出這樣的預測。在我們前進的過程中,我們會越來越多地發現,我們所能確定的,僅僅是決定著某個過程結果的一部分而不是全部具體情況,因此對于我們所期待的結果,我們只能預測它的某些性質,而不是它的全部性質。我們能夠作出預測的,甚至往往不過是將要發生的事情的一些抽象特征——各因素之間的關系,而對那些因素本身,我們依然所知甚少。不過我很想再說一遍,我們作出的預測仍然有可能被否定,因此它們只具有經驗的意義。

當然,同我們在自然科學中有望取得的精確預測相比,這種僅僅是模式預測的東西要稍遜一籌,因此未必令人滿意。但是我要就一種危險提出警告,有些人認為,要想讓某個主張作為科學主張得到接受,就必須更上一層樓。這種做法同江湖騙子相比有過之而無不及,認為我們具備這樣的知識和能力,可以在建立各種社會過程方面心想事成,這很可能使我們深受其害。因為我們并不具備這樣的知識。

在自然科學領域,對于明知不可為而為之的做法,或許不會有人反對;人們甚至會認為,不應當給過分的自信潑冷水,因為他們的試驗畢竟可以帶來某些見解。而在社會領域,誤以為運用某些力量就可得到有益的成果,卻很可能造成一些強迫別人服從某個權威機構的新權力。即便這種權力本身不壞,運用起來也很可能使自發形成秩序的力量失效,而正是這種不為人所理解的力量,大大地幫助了人們追求各自的目標,

我們才剛剛開始認識到,一個發達的工業社會賴以運行的交往系統是多么精妙,我們把這個系統稱為市場,它在整理分散的資訊方面,比任何人類精心設計的方法都更為有效,

人類在改善社會秩序的努力中,如果不想弄巧成拙,他就必須明白,在這件事上,就像以性質復雜的有機體為主的任何領域一樣,他不可能獲得主宰事務進程的充分知識,因此他不能像工匠打造器皿那樣去模鑄產品,而是必須像園丁看護花草那樣,利用他所掌握的知識,通過提供適宜的環境,養護花草生長的過程。

自然科學的進步使人類情不自禁地覺得,自己的能力正在無止境地增長“讓人眼花繚亂的成功”誘使人們不但試圖主宰我們的自然環境,甚至想主宰我們的人類環境,這就是危險所在。

社會研究者認識到自己的知識有不可逾越的障礙,便應懂得謙虛為懷的道理,不至于再去充當那些極力想控制社會的狂妄之徒的幫兇;這種做法不但會使他成為自己同胞的暴君,并且可以使他成為一種文明——它不是出自哪個頭腦的設計,而是通過千千萬萬個人的自由努力成長起來的——的毀滅者。

END

第1經濟,致力于學術研討、產業監測和部門應用!

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