社会结构的固定性与变化性

经过前面若干节的准备，我们现在可以在整体上对社会做一些论述。

算法理论在诸多重要的、相对具体的议题上所展开的令人满意的运用，已经使我们对于社会的好奇心得到了很大的满足。如此一来，产生了一个副作用，这就是，当要进行通常所谓的“总论”的时候，此时此刻，笔者竟然不知道还要说些什么，或者还有什么需要特别予以强调的。例如，只要翻开任何一本社会学教科书，就会发现那里的议题都已经被我们综合进了一个框架之中，而对这种综合我们已经做出了反复论述。算法方法解答了许多问题，也消解了许多问题，它从根本上和总体上解释了社会为什么是我们所看到的这个样子。眼前的这个社会是当事人进行最优化努力的结果，但它不完美。我们——搞理论研究的人，不能按照我们能够设想的最完美状态来解释它；我们可以挑战它，提出我们的咨询意见，但同时要知道的是，依照常理来说，这种挑战在大部分地方都是不大可能成功的，成功只会发生在少数地方。那么，这些“少数地方”又是什么地方呢？这就是理论者所面临的困境。算法方法的意义之一，就是要让理论者（尤其是经济学者）来体验这种困境。说出来的话并不完全正确（或有益），而又不能不说，因此，我们还是说点儿什么吧。

人类的知识库有一种从小到大、从劣到优的单向爆炸和发展的特征，这可能是我们在这里尤其值得一提的。尽管得出这个结论的过程眼下还不是十分严密而详尽的，但在算法式的前提之下，这个结论应当是高度可信的。但愿这个论点能够说服经济学家们下决心放弃静态平衡的理论范式，从而使经济学和社会科学发生一个根本的转向。经济学要走向社会科学的人文性，社会科学则要走向经济学的严谨性；两者的算法式的结合，将使我们获得一个虽不完美但却可以满意的原理与方法体系。

知识的发展并不否认我们获得某些带有绝对性质的真理的可能性。问题首先在于，在当我们说“带有绝对性质”的时候，它的比较确切的意思只是“有效期很长”而已。这是动态框架下的命题的特点，是习惯于静态化思维方式的经济学家们需要适应的新思维。其次，算法理论所强调的是，任何“真理”所涉的范围都是有限的；这句话的含义是，它不能帮助我们解决所有的问题，因此，我们需要在该“真理”之外另行想办法。这就是说，知识就好比一堆土豆一样，它是“一个个地”生长的。单一的土豆可以变大，也可以变得更为优质；而除此之外，还需要在该土豆之外生长新的土豆。于是，人类的知识库不仅会提高质量，其在数据的数量上也会增大。在后一种情形下，新知识与旧知识是并存的。它们可能长期并存，新知识也有可能逐渐动摇和摧垮旧知识的基础，迫使“海洋里的浮萍”解体、消失，或者重新组合为新的体系。这些方式都是平常而又平常的。

知识体系是这样，社会也就是这样。当事人根据他们所掌握的确定性程度或高或低的知识，发起规模、力度与影响力均有限的行动。他们彼此联合，结成组织的、合约的或习俗的关系，从而扩张行动的规模、对象物的范围以及影响力的广度和深度。然而，姑且不论行动者的思想和行动本身都不是铁板一块，个人与个人、行动与行动、组织与组织、习俗与习俗之间的冲突仍然存在，在它（他）们之间还存在着大量的灰色地带；因此，当我们从整体上来鸟瞰社会时，社会是杂乱的，其有序性并不是那么强的。既有的知识为我们提供了秩序的基础，使我们在眼下有章可循，也使我们可以理解自己身处其中的秩序。没有这些知识，仅凭微弱的临时计算，我们必定会失去方向，我们也许就跟一般动物差不多。另一方面，知识的缺陷为不确定性、矛盾、冲突和创新提供了空间；就后一类意义来说，社会并不是有序的。这种无序性并不仅仅是指我们观察者难以理解和把握它，而是它本身就没有秩序，它的制造者——人本来就没有按照有秩序的思路来构造它。当事人甚至不理会它，不关心它；当事人只关心自己想要关注的事情，而对行动以外的其他后果则听之任之。如此一来，社会怎么可能会呈现出完备的秩序呢？这种推演方法并不否定某些观察者在当事人的意识之外发现某些规律的可能性。这种规律（或规则性）有的纯属巧合，有的也很可靠。不过，以算法的逻辑来揣度，此类规律是否一定会出现，却是没有保障的；假如有人声称由此造成的规则性已经强大到足以吞没全部的无序性，则完全不足信——或者，我们倒要来看看，他将会如何论证这一点。

一些社会学家说，社会具有某种既定的“结构”。我们也谈论结构，所以，算法论者似乎不应反对这种“结构论”。不过，我们先要来搞搞清楚，“社会结构”究竟指的是什么。它所指的是人们脑中知识的某种既定的形态。这种知识作为一个整体，其各个部分分别储存于不同个人的大脑中，从而使得分布在这些不同个人大脑中的不同知识之间呈现为一种分工与合作的、相互比较协调的状态。这种知识主要是一些关于社会组织与社会制度的约定。有关的当事人首先知道“存在这种知识”的事实；其次，他可能或多或少地认同这种约定，并乐于遵守；再其次，即使他不认同，他也知道为数众多的其他人可能是认同的；最后，他知道这种知识作为一种约定是很不容易达成的，它广泛地、稳固地存在于数目庞大的社会成员的头脑中，因而，这种知识是很难被推翻的。当大家都知道这一点时，这种知识的社会地位也就愈发稳固了，于是，人们通常也就只是机械地、重复地执行它。这就给了观察者一种感受，似乎这种知识就好像物理化的机器或建筑物那样，矗立在社会之中。加之某些正式的制度与组织大都借用了高大的建筑物、旗帜、服饰、图形等庄严的物理符号，这种感觉也就愈发强烈了，以致“社会结构”不过是一种知识或思想的性质被忽视了。(www.xing528.com)

就好比一个生物体一般具有摄入食物、排泄粪便的功能，一个称为“家”的地方也具有卧室、厨房、客厅、卫生间等“结构”一样，“社会结构”往往容易被理解为一种普遍的、确定不变的东西。这当然是不正确的。人们需求的确定性以及解决问题的方式的确定性都是相对的，因此，社会的结构必定是差异的和变化的，只不过，相对于个人的高度灵活的临时计算来说，它相对地具有固定性罢了。这属于存量与流量、历史与现实之间的关系范畴。思想或知识之所以可以与物相并列地予以分析，原因就在于它的变化比较缓慢。但是，如同物可以通过行动予以改变一样，存量思想也可以被流量思想所激活并改变。人们通常对于某些消极的社会现象愤愤不平，就是因为这些现象主要是人造成的，因而，只要人的思想改变了，这些现象也就会消失。所以，抱怨和批评的声音实际上是在给有关的当事人施加压力，促使他们通过改变思想，进而改变自己的行为。

当我们观察社会时，就好比戴上夜视镜一样，需要看到人们通常所看不到的这些巨大的存在物——思想。我们要“看到”思想夹杂在种种肉眼可见的现象之间，它存在于这里，存在于那里；它呈现出这种形态，呈现出那种形态；它这样跳动，那样运动；它附着在这个人身上，又附着在那个人身上；它分化、组合、改变、扩张、消失，又重生；它不仅（在某些情况下）作为可见现象的本质，而且，它时而冲到台前，直接作为我们的“现象”。我们不再时时刻刻清楚地区分思想对象与物理对象，而是研究它们的某些结合体；我们不再认为这种区分具有非常本质的意义。这就是算法方法的要诀。社会科学不得不这样做；只有这样做，社会科学才有出路。

最后，再来谈谈时间。静态论者把世界想象为一个平面或者空间，都处于我们的视野之下，而世界实际上是在时间上进行延展的。我们所要解决的问题以及解决问题所用的材料都是在时间上连续地、逐渐地给出的，因此，我们的目力在任何特定时间所及的范围，对于整个历史来说，都是一个局部。局部不仅是指空间上的，而且也是时间上的，尽管我们并不时时刻刻强调这一点。从这个意义上说，我们的眼睛是绝对看不到全体的。我们不仅看不到当前的所有实体，更看不到属于未来的实体。静态理论的合理性在于，要探索未来，就要从现在起步，因此，静态只是动态的基础。静态理论所及的范围绝不能过大，否则，就会生成“吞没动态”的畸形的野心——而动态绝不是它可以吞没的。

有关社会结构的理论往往具有一种倾向，即认为这种结构具有某种既定的航向，它甚至负有某种神圣使命，要驶往一个既定的彼岸。对此，我们要说的是，认识到存量的某些性质，我们往往就会进而认识到某种倾向性，就会产生做预测的冲动，这并无不当之处。问题在于，需要注意到，还有大量我们尚未关注的因素和领域。对于任何具体的对象我们尚且不能达到面面俱到的认识，何况整个社会？其次，基于某些我们所认识到的性质所作的推理，也只是向前推了一点点，何谈“决定”？许多因素与趋势聚合在一起，这个因素强一点点，那个因素弱一点点，由于临界性的存在，结局往往就会大不一样。这并不是说我们完全无力在宏观上预测未来，而是说，我们首先需要认识到“预测”这个任务的诸多复杂性究竟都存在于哪些地方。况且，在当事人还未决定未来行动的情况下，我们就怎么能够已经把它预测出来了呢？这是我们需要问自己的。进一步地，当未来难以预测时，我们也就愈加不可能把它打包塞进当前的、局部的模型中，来构造一般均衡了。

结果是，现在似乎只剩下以下这些我们已经重复过多次的话：静态与动态相混合，收敛与发散相混合，发展与倒退相混合，等等。这些话似乎有点儿干瘪，但它又不得不说。这是付出重大的学术代价而取得的。尤其是在眼下，说它比不说它要好得多。它可以用于澄清大量的错误与空想。我们需要忍住构建宏大理论与漂亮模型的冲动。现实都是不规则的，并且多少有点儿令人沮丧，这是一个不该被掩盖起来的秘密。另一方面，就目前来说，越是保持谨慎和克制，未来将要进行的体系性建构也就越容易成功。知识发展是累积性的，需要的是脚踏实地、循序渐进，每一代人都应当安于做每一代人自己的事情。