社会仿真研究：中国社会科学跨越式发展的可能路径，本文主要内容关键词为：中国论文,社会科学论文,跨越式发展论文,路径论文,社会论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
背景概述
近两百年来，社会科学的发展经历了一个逐步科学化、精确化的过程。古典的社会科学主要依赖内省和思辨对社会现象和社会问题进行定性研究。怀特海指出，在有任何的理解之前，必须要有确切的表达，而在那之前必须有重要性的感受。如何将所体验的和思考的确切地表达出来，一直是困扰古典社会科学家的问题。自然科学家在这一点上尤其令社会科学家羡慕，因为在它们之间共享着一门叫做数学的通用语言。以数学为基础搭建起来的自然科学和技术科学大厦是如此宏伟，以至于直到最近，自然科学几乎就是科学的同义词。马克思的话给这一状况提供了一个极好的解说：“一门科学只有当它能够成功地运用数学的时候，才达到了完善的地步”。
其实，在社会现象（包括人类精神现象）的研究方面，一直存在着基本理路的分歧。早年狄尔泰强调精神科学的特质，强调感悟、理解之于精神科学研究的核心功能，而孔德以来的各类实证主义者则强调社会客观研究和定量研究的重要性。韦伯在19、20世纪之交力图建构一个关于社会客观性的研究范式，以解决主观主义与客观主义方法论之间的分歧。
观察迄今为止的社会理论研究史，不难发现它总是在内省、理解与观察、计量两种倾向之间摆动。当然这样的摆动并不是简单重复的钟摆运动，而是在各自的倾向上不断深化的。关于内心、理解方面的深化与进步，因为与本文的主题无关，故不想展开谈论，本文重点讨论的是另外一种研究的理路，就是充分运用数学手段的社会理论研究，包括建模、实验与仿真等的研究倾向。
从上个世纪初开始，社会科学家开始努力尝试把数学工具应用于社会科学理论和研究中，虽然这一过程在社会科学内部曾遭到强烈反对，但是这种对于人类社会共性的实证方法极大地促进了社会科学的前进。数理模型演绎推理、统计数据实证分析、基于自然语言的论证已经成为社会科学的主流方法，然而这些方法仍然存在着一定的不足之处。
数理模型方法早期多用于经典的微观经济学。经济学家从对人性的一般假设出发，运用数学演算、定理证明的方法得到一般性结论，这种方法思路清晰，能够为某类经济现象提供严格的解释，但一般不能精确预言社会整体的行为，虽然在经济学以外，数理模型方法也有越来越广泛的运用，但其局限性是始终存在的。如解释复杂性对象或非线性关系时，传统的以微积分为主要内容的数理模型就难以展开。
统计数据实证分析则根据社会宏观统计数据得到整个宏观系统的统计模型，然后运用统计模型推得现实社会进行预测和分析，这类方法可以从宏观角度在统计学意义上揭示不同因素之间的联系，然而一般并不关心产生某类社会现象的微观机理，因而不能洞察某类社会现象的本质。同时，统计分析方法主要关注的是各种因素之间的线性关系或者特定的非线性关系，因此，这对于解释人类社会也存在一定的不足。
基于自然语言的论证方法虽然能够反映某人对社会现象的深刻理解，但是它受制于自然语言在表达科学问题上的欠缺，显得主观性过强，因而科学性较弱，不够精确，且由于缺乏严格的逻辑证明，常常会导致多家争论不休的局面。
20世纪后半期以来，建立在现代科学技术发展基础上的社会仿真方法，成为研究人类社会的又一个重要方法（Axelrod 1997）。仿真方法能够解决以往社会科学研究中使用数理模型演绎、统计数据实证和自然语言论证方法难以解决的问题，具有定性判断与定量计算相结合、微观分析与宏观综合相结合、还原论与整体论相结合、科学推理与哲学思辨相结合的特点，不仅能够对事物进行深入描述，而且能够揭示客观事物构成的原因及其演化的历程，并预测其未来的发展趋势。
具体而言，仿真方法比起数理模型演绎方法更适合于社会科学发展的需要，主要基于以下理由：（1）仿真方法使用编程语言来表示模型，与数学公式相比，编程语言的表达能力更强，没有大部分数学方法那么抽象，至少更易被非专业人员所接受。（2）比起数学方程系统，仿真程序更容易处理并行过程和活动顺序没有完全定义的过程。（3）仿真程序通常是模块化的，一部分的改变不影响其他部分，数学系统通常缺少模块化。（4）易于建立由异质智能体组成的仿真系统，如有不同观点、不同知识水平、不同能力的人组成的群体等。但要建立这样的数学系统则很困难。仿真方法优于自然语言则表现在所有定量研究所表现出的优点上。相对于统计方法，在于仿真研究可以更精确研究某些事物的微观机理。
何谓社会仿真
仿真模型是对真实世界的模拟，它通过抽象出真实世界的运行规则，运用电脑的计算功能模拟社会现象的发展、人类社会行为及其变化过程。20世纪60年代早期，计算机仿真开始应用于社会科学（Cyert ,March 1963），至19世纪90年代开始这一研究思路才真正为社会科学所接受。一般而言，仿真模型从宏观角度和微观角度出发模拟现实世界，因而仿真的出发点也可以区分为从宏观角度和微观角度以及同时考虑这两个维度。
宏观导向的仿真方法主要是系统动力学，系统动力学最初由Forrester（Forrester,Wright 1961）用于研究产业动力学，社会科学中运用系统动力学仿真最为出名的例子是Forrester（Forrester 1973）的整个世界的增长、人口和污染的仿真模型。全球政治和国际关系是系统动力学应用于社会科学的主要领域之一（Saeed 1994; Wils,Kamiya 等 1998），它的目的在于社会决策与预测社会问题。
微观导向的仿真模型主要包括微观仿真、CA模型、DAI模型。微观仿真是以个体为单位的微观分析，微观仿真需要大量的调查数据作为仿真的基础，在抽样调查的基础之上根据所得数据分析微观个体随着时间的推移其指标的变化，与系统动力学类似。
CA（Cellular Automata）模型描述了一个细胞在一个网格之中，细胞遵循一定的规则，根据它的邻居的状态各自采取行动。CA模型主要被用于解释群体隔离，同时还有众多的研究集中讨论CA模型中智能体之间进行囚徒困境博弈（如（Lomborg 1996; Kirchkamp 2000）。在社会科学领域，这一方法通常被用来证实一个社会最终的稳定状态的涌现，另外还被用于研究民意和舆论的出现（Nowak,B 1994; Nowak,Lewenstein等 1996）；合作的演化（Axelrod 1984; Nowak,May 1992; Liebrand,Messick 1996）以及国际冲突动力学（Bremer,Mihalka 1977）。
DAI模型是一种系统内部包含众多的人工智能体的模型，从CA模型拓展而来，模型中人工智能体分布于CA的细胞之上，它们之间可以相互影响，同时也与它们所处的环境互动，这一系列互动的过程以及其产生的结果具有一定的意义。如EOS项目（Doran,Palmer等 1994; Doran,Palmer 1995）采用包含了人工智能体的DAI仿真模型，这些人工智能体可以寻找和组建小组，来检验石器时代社会变革的竞争理论。当然还有其他一系列的工作是采用DAI技术的，如（Conte,Castelfranchi 1995; Findler,Malyankar 1995）的工作。
此外，受到物理学思想的影响，多层建模（Multi-level Modelling）方法也被发展出来，它适合于研究类似社会这样的多层次系统。多层模式经常与MIMOSE仿真语言（Mohring 1996）联系在一起，这一方法主要的特点在于它涵盖了三个层面的进程：个体层面，中观层面和宏观层面，因此，这种方法同时改进了宏观导向的系统动力学方法和微观导向的CA和DAI方法。
基于主体的仿真技术及其若干应用
与多层模型相对应，在微观导向的仿真模型中同时考虑人工智能体的分布演化以及宏观影响与表现后即发展成为基于主体的仿真（Agentbased Modeling），进而发展出多主体仿真（Multiagent Modeling）。多主体仿真是基于主体的仿真（ABM）在多种主体情况下的深化，它们本质相同。在基于主体的仿真模型中包含有独立决策的智能体（Agent），这些智能体或者说主体可以学习及适应外部世界：复杂、动态以及不可预期环境的世界。这类模型使我们可以研究自治的个体及它们之间的相互作用。传统的社会科学关注合作、协调、组织行为、社会动态、联合与集团、习俗和道德的演化等社会现象，基于智能体模型很适合于对这些现象进行建模，可以对各种社会现象进行研究，如社会组织的形成与优化、文化道德和制度的形成、危机的产生和传播，等等。
这类仿真人类社会的模型我们称之为“人工社会”（Glaser,Morignot 1997）。人工社会仿真的基本思路是（Gilbert,Conte 1995）：由于人类社会是由大量的个人构成的复杂系统，因而可以在计算机中建立每个人的个体模型，这样的计算机中的人模型被称为Agent；然后让这些Agent遵循一定的简单规则相互作用；最后通过观察这群Agent整体相互作用的涌现属性找到人工社会的规律，并用这些规律解释和理解现实人类社会中的宏观现象。与其他仿真方法相比，人工社会仿真方法具有以下特点：①人工社会中的模拟模型更加关心的是微观个体的简单行为在宏观层次上的涌现属性；②在人工社会的模型中，每一个微观个体Agent一般都是能够独立进行决策，并具有一定的适应、学习功能的个体；③人工社会的Agent之间可能进行非线性的交互，而这类非线性是用传统的数学方法难以分析、线性系统方法分析不了的。
由于基于主体的仿真模型在研究社会现象中有着明显的相对优势，因此，近期社会科学领域仿真研究更多的是基于主体的仿真研究。如在政治学中，国内政治和国际关系是多主体仿真的主要领域。仿真技术从理论和经验研究方面都推动了政治科学的发展。西方政治科学家曾经一度关心如何使得民主社会以更加民主的方式运行这一问题。所以对于更好的投票系统的探索也是政治科学家关心的议题之一，关于这方面近期基于MAS的工作主要有Bhavnani（Bhavnani 2003）Bissey等人（Bissey,Carini等.2004）以及Kottonau and Pahl-Wostl（Kottanau and Pahl-Wostl 2004）。在民主社会中，公民公共的意见对于社会的影响是基于主体仿真的一个重要研究方向，同时也是其发挥作用的最佳领域之一。在这里，每个公民即是一个主体，他们之间的观点和想法相互影响，同时所有公民的意见最终形成整个社会的政策，因此，采用多主体建模仿真可以很好地模拟这一过程。
关于民族和种族，种族划分在国内政治中往往暗示种族分离甚至是种族冲突，内战的出现与种族的群体相关。仿真模型在这一分支得到了大量的应用，如Axelrod（Axelrod 1997），Cederman （Cederman 1997）以及Srbljinovic（Srbljinovic,Penzar等 2003）等人从不同但是相关的角度分析了共有身份。Yamamoto（Yamamoto 2004）拓展了民族主义理论，并且通过基于人口的文化变迁的多主体仿真对相关的理论进行评价。
国际关系是政治学中的重要议题，在国际社会和国际事务中，并没有单一的绝对权力，往往是各个国家之间相互作用，最后可能形成联盟，发生战争或者出现新的政体。关注这一领域的仿真研究主要集中考虑各种力量之间平衡及其稳定性，以及具有绝对支配权的帝国出现的可能性。如Danno与Tanaka（Danno等 1992）以及Yamamoto（Yamamoto 2002）等人的工作。D.C.Earnest （Earnest 2008）分析了在多选项下国家之间的合作问题，发现国内政治势力参数如何影响谈判从而形成不同的均衡，并且得出大规模国家之间相对于小群体更容易达成解决方案与传统理论相悖的结论。
在社会学领域，仿真方法集中在社会规范的出现以及这种规范又如何反作用于社会个体，影响个体的行为方式（Conte,Castelfranchi 1995; Findler,Malyankar 1995; Sorensen,Emmons等 2003; Kincaid 2004; Goldstone,Janssen 2005）；同伴影响（Moody 2001; Coutu,March 2006）；社会变革（Sato 2006）；社会困境（Gotts,Polhill等 2003）；复杂网络（Boccaletti,Latora et al.2006）等领域。
对于经济学研究而言，仿真技术多用于局部市场的均衡的形成以及寻求宏微观经济理论之间的关联，如寻找经济周期的微观基础：Dosi（Dosi,Fagiolo等 2007; Dosi,Fagiolo等 2008）构建的投资和产出的动态演化模型可以很好地解释内生经济周期，可与现有的理论相互融合。目前受到学术界普遍关注的是对人类合作的形成的关注（Nowak,Kus et al.2000; Bowles， Gintis 2004）；对于信任的关注（Macy， Sato 2002; Bravo， Tamburino 2008）等等。
在社会科学的其他领域，仿真方法同样发挥重要的作用，如仿真技术已经成为现代教学的手段之一，典型案例为对于急诊护士的教育（Riederer,Gsell等 1995; Medley， Home 2005; Gant 2007; Overstreet 2008）；在军事领域仿真早已有广泛应用，保护武器平台仿真，指挥系统仿真以及短期内军事预测（Kim 1998）等。法律实务中对于诉讼的胜率以及侵权行为的赔付标准等问题的研究（Hylton 2002）。
社会仿真研究的特点
总体而言，仿真模型作为一种研究策略得到广泛的应用是由于其一般而言有以下特征（Gilbert 1996），这也是仿真可以弥补现有的主流社会科学分析方法不足的保障。
1.它是一种过程分析，它并不是局限于某一个时间点进行解释，而是对于整个现象演化的一般过程分析；
2.它是一种抽象的方法，这种抽象类似于数理模型的抽象，并不是对于某一特定现象的描述，它试图从现实的社会生活中抽象人们行为或者部分人的行为的某些从整体表现出来的“共性”，而后加以分析；它同时从微观角度和宏观角度分析社会现象，从微观主体的行为出发通过时间和过程的推进寻找这一进程中涌现属性。微观主体的行为与宏观表现之间的联系可以在仿真模型中得以解释，这种联系是相互的，包括微观主体行为整体表现出的宏观的联系以及宏观环境对于微观个体行为的影响；
3.它是一种实验性的研究方法，并非观测性的方法，但是它又不能离开对社会事物的观测，对于社会事物的观测是仿真实验的基础。仿真研究的“实验”相对于其他形式的实验一般而言是十分方便的，在社会科学研究中研究人员可以进行各种“实验”。此前，由于社会科学的研究对象与自然科学的研究对象不同，人们很难直接对社会科学的研究对象进行重复实验，一方面是实验的成本很大或实验失误造成的损失很大；另一方面实验的环境条件会随着时间不断演进，很难甚至不可能回复到原来的条件下进行重复实验。由于仿真所建立的人工社会系统是计算机内的程序，我们可以随意调整系统参数和初始条件，不断重复运行仿真模型。就像物理学家和化学家平时做实验一样，社会科学家也可以对人工的社会系统做各种各样的实验。也正因为如此，人们对社会科学中应用仿真技术往往冠之以“实验”、“计算”等名称，如经济学实验、社会计算、社会科学实验室等等。
除学术研究之外，政策导向的仿真也一直是一个热点，政策导向的微观仿真可以追溯到20世纪60年代早期（Orcutt,Greenberg等 1961），在80年代开始广泛应用（Citro， Hanushek 1991）（Orcutt,Merz等 1985），这主要包括LIFEMOD以及其衍生模型；Darmstadt Pseudo-Micro Simulator和Micro-Macro Simulator（Heike,Beckmann等 1996）。政策导向的仿真研究旨在为政策提供一个虚拟的实验场地，如政府对于公共安全事件的处理，突发性群体事件的应对，重大自然灾害和人为事故的救助，宏观经济社会运行状态的评估与调控，经济增长模式、人口增长模式和产业结构的调整，城市化过程中的两极分化，农民工的流动与就业，社会保障制度的效率，社会公共资源的配置等等。这些政策制定的效果可以通过仿真模型大致给出，如Andrej Kovacic（Kovacic， Pecek 2007）研究了电子政务应用中仿真模性在公共管理过程中的应用，文章采用离散时间模型，比较分析了现有领取社会津贴的过程与新法律中规定的过程之间的差别，通过寻找可能存在的瓶颈，为政策的制定提供建议。
评价与展望
目前，在国际社会科学的研究中，仿真模型已经成为定量研究的代表性方法之一。由于仿真研究所具有的特点及其效能，它还在不断扩展着自己的地盘。仿真研究的特点也决定了这种方法注定会成为后学科时代社会科学前进的主要方法引擎。跨学科的研究多半起始于重大的理论和现实问题，而问题必然不是以学科所需要的形式呈现在学者面前，在这样的约束下，基于学科的具体方法常常只能采取较为原始的分析手段来处理问题，而这个过程在很多情况下都会导致对问题性质的误解，并使解决的方案局部化和静态化。好的仿真模型有助于克服传统社会科学学科分析的弊端。尤其是在重大现实问题的集成研究和动态机理的研究上，仿真方法具有毋庸置疑的竞争力。
仿真模型作为一个新的方法，为社会科学的研究带来了新的视角。这种方法提供了一系列传统方法无法或者难以提供的分析维度，以一种更为一般和更为精确的形象出现在我们的面前，要建立仿真系统，首先要对用文字表达的理论进行形式化，使得这个理论能用一个计算机程序来表示。这个“形式化”的过程包括对理论含义的精确化，并使理论自身完备化和一致化，这也是除了数学公式之外另一种把文字表达的理论进行形式化和精确化的极好手段。这种形式化的要求促成了它对于人们进行理论发现和精炼的巨大潜能。通过仿真模型我们可以看到理论会演化出现的结果，而这一演化结果在自然语言的条件下是难以看见的；可以更方便地考虑动态问题，考虑动态社会的变化过程。同时我们还可以通过设定参数运行仿真模型，于是可以考虑不同的环境下这一进程会出现的不同演化结果，这对于社会运行的思考是极其有帮助的。
社会科学的定量研究在国外所取得的成果多数是针对重大现实问题和基础的理论问题而来的，开展针对中国具体问题的有中国自己特色的社会科学定量研究正当其时。政府决策关系到社会安宁和稳定、国家繁荣和富强的重大社会问题都不能满足或者停留在传统的、大而化之的定性分析和事后检讨的经验分析层面，而是需要更为科学、更为精确的研究，能够通过数理模型来描述，并进一步借助计算机仿真模拟实现对发展趋势或者政策后果的事前分析、预测和研判。而对人类行为和人类社会的本质，人类文明发展的历史规律的研究也有可能在具体的问题上取得更加生动的结果。
但是，仿真模型也并非是十全十美，仿真模型应用于社会科学的研究，不可能完全模拟真实世界的每个细节，因此，这种方法也可能会遗漏影响真实世界进程的某些不为人们所觉察的因素。极而言之，仿真方法可能永远都无法使理论产生那种研究者自身以心灵力量深入社会内部进行同情的理解所具有的威力。也就是说，通过仿真模型所形成的社会理论的价值相对于人类社会的本质规定而言或许更有可能是次要的。仿真模型仍然无法应用于思辨的思想哲学领域以及涉及人类情感的审美、艺术等领域。再者，仿真应用于某些社会科学门类而言相对难度较大。在社会科学的大家庭中，经济学家和社会学家应用仿真的程度相比其他学科而言是最高的。其他社会科学家则很少触碰类似的定量研究手段，这一方面是因为这些学科面对的问题难以运用仿真的方法来解决，另一方面我们也无法排除这样的一个原因，那就是我们尚未发展和应用一种有效的仿真模型在这些领域。如果是后者，那么尝试改进现有的仿真程序，使得仿真方法对于社会科学家更加友好，更加方便使用，都有可能进一步扩大其学科适用范围。
社会科学的发展与一个国家的产业发展有相似的一面，就是常常存在后发优势。落后国家的社会科学赶超发达国家，自然要遵从科学前进的一般规律，但不必亦步亦趋。仿真手段的全面引入和运用很可能是中国社会科学在未来若干年里取得跨越式进展的重要途径。在这个意义上讲，中国的社会科学家应该给予社会仿真研究以足够的重视。