通常对社会科学的哲学反思有两种进路：一是认为社会科学不是真正的科学。因为只有能发现规律的科学，才是真正的科学。然而社会科学不能创立像自然科学规律一样的规律。二是通过坚持规律与社会说明和预测无关，即反对规律在普遍意义上具有说明和预测的功能，从侧面保护了社会科学不被边缘化或被划定为非科学。这两种观点虽然角度不同，但都认为社会科学中不存在规律。[1]复杂性科学在此提供了一种新的认识论，强调异质主体和基于主体的模型的作用。同时，复杂性科学的出现开创了一种新的方法论视角，即正视社会现象的非均匀性、非恒定性及价值负载性，并把它当作一种真实的方法论优点，建立在系统复杂性和非线性的辩证动力学基础上，探寻一种特殊的分析和处理复杂性的深度。[2]为此，我们从复杂性视角对社会科学规律问题进行分析以阐明这一观点：社会科学中不仅存在规律，而且其研究主题与自然科学规律一样丰富，应用也同样广泛；社会科学规律不仅可能，而且发现社会科学规律的方法同自然科学规律并无多大差异。

一、社会科学规律存在的合理性

在几乎每个对社会科学规律的怀疑说明中，总有一个原因是普遍认可的，即社会科学主题的复杂性。以下将从社会系统与自然系统、社会科学与物理学、生物学和化学等经典自然科学的具体类比中，澄清这一问题。

1.社会系统与自然系统的差异性

对于社会科学研究者而言，支持亦或反对自然科学方法应用于社会科学研究，其潜在的本体论分歧在于：社会科学研究对象与自然科学研究对象是否具有同质性。在社会科学哲学研究中主要表现为自然主义与反自然主义之争。自然主义者把社会视为自然的一部分，认为社会科学研究只需参照自然科学的实证方法就可以获得理性知识；反自然主义者则认为，与价值无涉的自然科学研究对象（主要指自然界中的有机物或无机物）不同，社会科学研究对象包含具有一定社会性的、具有不同的道德偏好和价值取向、并处于不同社会组织中的人类，故社会科学研究必然倾向于定性判断。显然，二者争论的焦点集中于社会科学研究对象是否如自然科学研究对象一样客观中立，并遵循科学规律。由此引发了对合理的社会科学研究方法之内涵和构成的不同认识。

复杂系统范式将复杂自然系统的非线性、不确定性、不可逆性以及处于混沌边缘的动力学本质揭示了出来，如生命系统的自组织性、粒子位置与动量的非同时确定性、生物进化的不可逆性等。由此，对社会现象与自然现象之间同质性的分析不再聚焦于前者是否像后者一样“简单”，而转变为二者的复杂性是否具有相似的内涵。社会系统作为社会科学的主要研究对象，对其本质的认识涉及系统基本构成及其内部关系与演化等问题。因此，从复杂性视角审视社会系统与自然系统在这两个方面的同质性，是复杂系统范式适用于社会科学研究的本体论基础。

第一，社会系统的基本构成：适应性主体。

《大英百科全书》对社会科学的定义是：“处理人类行为的社会和文化方面的任何学科或科学分支……”而社会，历史上经常因其复杂构成被比作自然界的其他复杂系统：[3]18世纪，受科学技术发展的影响，社会的构造被比作一些复杂的人工机械，如钟表；19世纪，受达尔文进化论的启发，有机体论者认为社会制度的运作就像人体的各个器官一样；到20世纪六七十年代，一般系统论指出，从单细胞生物到现代工业社会，所有复杂系统的数学模型之间都存在数学同构，基于此，可以在不同的系统演化中寻找共同的规律。显然，上述所有社会观都基于一种简单的隐喻——社会是一个复杂系统，它是由大量个体及其关联模式构成的复杂结构。不同的是，在一般系统论出现之前，研究者基本上还停留在使用线性分解和还原方法认识社会系统构成的阶段；一般系统论虽然认识到了复杂系统的整体性、关联性、层级性和统一性，但却倡导使用相同的方法和模式来认识和把握所有复杂系统的构成和演化，从而忽视了社会系统区别于自然系统的独特属性。

圣菲研究所（Santa Fe Institute）[4]的复杂适应系统理论，把构成系统的基本要素视为适应性主体（adaptive agent）。所谓具有适应性，就是指它能够与环境以及其他主体交互作用，主体在连续不断的交互作用过程中，不断地学习或积累经验，并根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个宏观系统的演化，包括新层次的产生、分化和多样性的出现，以及新聚合而成的更大主体的出现等，都是在这个基础上逐步派生出来的。[5]这一新的系统观考虑了社会系统基本构成要素（即社会主体）的自主性、适应性和自反性，揭示了微观个体之间及其与环境之间的交互作用是如何推动整体有序的宏观社会结构的出现的。同时，系统动力学分叉和突现行为也为解释社会危机和冲突提供了可能性。因此，在系统构成的基本属性及其与宏观系统演化的内在关联方面，复杂社会系统与复杂自然系统具有一定程度的同质性。

值得注意的是，作为社会系统的基本构成要素，适应性主体同时也是言语共同体中的说话者，其感性约束、理性思考和社会动机等因素共同作用，导致主体的语言形式处于不断的变化和重组过程中。而且，语言发挥作用的层次既有个体层次（个人习语），也有言语共同体层次（公共语言），个人习语与公共语言之间交互作用，共同构成了主体符号互动的基本工具，而主体正是借由符号互动来表达信念、内化意义的。因此，言语本身的复杂适应性是社会主体的内在属性之一，也参与社会系统整体的非线性演化。按照复杂系统范式，将社会系统的非线性演化单纯地解释为主体与环境及其他主体反复作用而形成的适应性行为的结果，显然就是不全面的。以语言为载体的人类之间的符号互动，构成了社会系统区别于自然系统的独特构成。

第二，社会系统的内部关系：突现和约束构成的反馈回路。

复杂系统范式以突现、整体性约束，以及在此基础上构成的反馈回路来揭示复杂系统的内部关系。“突现”是适应性主体及其之间的交互作用自下而上地构成宏观系统结构和模式的过程，“整体性约束”则反映了处于整体系统层次上的控制层级对于较低层次的构成要素的自上而下的约束作用，借助二者所构成的反馈回路网络来描述系统内部关系，是复杂适应系统理论的典型特征之一。

事实上，这种正反馈与自适应交互的网络模式，也为模拟社会系统构成要素之间的互动及其与系统整体的关联性提供了一种新方法。一方面，复杂的系统行为并非都出自复杂的系统结构，社会主体在一种或多种毫不相关的简单规则的支配下交互作用，复杂整体社会行为就是在这些非线性耦合效应累积的基础上突现出来的（如个体基于自身利益相互交易而构成的市场）；另一方面，社会系统整体的自稳定倾向约束着社会主体的行为，促使其改变自己的行动规则（如合作或竞争）以彼此适应并适应环境。适应性行为聚合的结果是个体与社会实现共同演化，而这恰恰构成了社会系统自组织的基本来源（如市场对经济波动的自发调节）。因此，借助突现和约束构成的反馈回路，复杂系统范式将社会系统内部关系的静态描述和动态演化结合了起来，推动了对系统多层次生成结构的非线性表征。

需要注意到，在复杂自然系统中，构成要素之间的相互联系是物理可见的。例如，神经元就是通过突触联系在一起的。而在复杂社会系统中，个体之间的交互作用更多的是符号学意义上的互动，具有一定的意向性。[6]人类对各种符号，如文字、概念、情绪和信念等做出回应，把意义指派给这些本来不具有物理存在性的事物。同时，这些心智结构以复杂的方式与实在发生交互作用，形成复杂的社会结构网络。[7]因此，如果不能借助复杂系统范式所提供的计算工具将主体之间的符号互动形式化，用微观层次上相对简单的交互作用规则来表现系统整体复杂性的生成过程，这必会成为描述社会系统内部关系及其演化的一个潜在障碍。

综上所述，一方面，社会系统与自然系统的同质性是复杂系统范式应用于社会科学领域的逻辑前提。复杂适应系统论对社会主体行为的自适应的揭示，对社会系统内部互动关系的认识，以及对宏观系统属性突现过程的把握等，在一定程度上的确澄清了社会系统的本质。可以说，相比牛顿世界观的机械决定论以及后来的进化论，复杂系统范式开启了认识社会系统本质的“第三扇窗户”[8]。通过这扇窗户，我们可以更接近社会实在，更有利地观察社会世界。另一方面，社会系统存在一些区别于自然系统的独特属性，推进人类语言和符号互动的动力学表征，才能提高复杂系统范式对于社会科学研究的潜在适用性，也才能加速社会科学认知模式转移的进程。

2.社会科学与物理学的类比

通常认为，数值计算和自然科学紧密联系，科学家相信通过观察和实验得出的数据，在对数据进行计算分析的基础上得出的结论是真实可信的。而在社会科学中，一些社会因素并不能像风力、风向、温度或气压等变量一样可观察和检验。因此在社会科学研究中，不能通过对社会要素的统计分析得出可靠结论，更不可能在此基础上抽象出一般的社会科学规律。虽然在经典物理学中，以牛顿力学为例，使用近似和收敛方法是普遍存在且无伤大雅的。对哈雷彗星周期运转的预测就是一个比较成功的例子。但是，1961年气象学家洛伦兹（E.N.Lorenz）使用一台旧计算机对描述天气的简化方程进行模拟仿真，以期实现天气预报的计算机化时得出的意外结论，恰恰挑战了我们的这种认识。为了考察的简便，洛伦兹在实验中直接把上一次四舍五入后的结果作为其后的计算初值进行输入，但令人意外的是，从几乎相同的出发点开始，计算机模拟出的天气模型差别越来越大，以致最后毫无相同之处。这种做法的前提假设很明显是受到牛顿时空观和拉普拉斯决定论的影响。因为科学家们普遍相信，只要近似地知道一个系统的初始条件及其运行规律，就会得出近似准确的结果。在物理定律的作用下，世界只要运转起来就会按照牛顿定律按部就班地运行。正因为如此，洛伦兹实际的计算结果如此意外，以致他自己都不敢相信。

这就说明了自然科学中的变量并不像传统认为的那样“可靠”，初始变量的微小差异都会引起结果的大相径庭，而不是在一定的初始条件和规律基础上按照固定模式运行。同样，这种现象在社会科学中普遍存在。数次席卷全球的金融风暴就是一个明显且残酷的例子。当然这并不是说数值计算是不可靠的，而是有一定的作用域，因为数值计算现在也逐渐发展成复杂性科学不可或缺的重要研究方法之一。在此基础上产生的分形理论和混沌理论，可以描述和计算那些隐藏在复杂组织中的确定结构，这一方法对于理解社会行为的非线性特征，发现指导特定社会行为的普遍规律而言至关重要。

3.社会科学与生物学的类比

格兰特（Peter Grant）在其1986年出版的《生态学和达尔文雀的进化》一书中指出，社会科学面临的很多问题和处理问题的方式与生物学极为类似。格兰特通过对加拉帕戈斯群岛的达尔文雀进行为期十年的观察，深入研究并记录了这些达尔文雀的演化变化。这些雀鸟几乎是同样的体形，不同种间最大的差异是鸟喙的尺寸和形状，因为它们是对食物来源的适应结果。这一结论是在格兰特区分并排除了各种复杂要素后得出的。例如，从雀鸟规模的宏观层面看，漂变的作用力是很小的；从包含在微小的基因累积性变化过程中的鸟喙大小进化的微观层面看，达尔文雀内部的约束力也是不重要的。他将这些因素排除在了自然选择的过程之外，认为这些雀鸟就是在对不同食物来源的适应过程中直接被选择出来的。事实上，突变率和基因流等复杂要素，雨季、大规模的采种、采种时间以及其他食物来源等都会影响食物在多大程度上发挥着限制达尔文雀的规模和选择动力学的作用。还有掠夺、疾病和竞争等额外要素，在他的研究中也没有给予考虑，至多只是给出了这些要素相对不重要的理由。然而，当自然选择明显地挑选出鸟喙的各种大小时，这一作用机制仍然是不清晰的。因此，他的大多数结论是定性的而不是定量的，他赞成选择的方向而不是力度。最后，格兰特的大部分结论在加拉帕戈斯群岛上发现了反例，这些结论必须在特定的情况下予以说明。

当然，在此我们的目的不是抨击格兰特研究的合理性，而是想要得出这样一种结论，即通常受到以定量研究为主导的自然科学批判的大部分社会科学的定性研究，其所面临的问题与生物学中面临的问题是一样的，CP（Ceteris Paribus）规则即设限规则，虽然限制了一些额外的干扰要素，但并没有因此为社会科学带来比自然科学更多的假定前提。自然科学规律同社会科学规律一样，都有其适用范围，而且必须允许反例的存在。因为CP规则在同一事物的不同层次中会有一个变化域，我们所要做的，就是把规律的实效性控制在这一变化域内部。

4.社会科学与化学的类比

如果我们认为科学研究的任务是发现具有先验合理性的自然现象之间的联系这一观点，来反对社会科学的科学性，以及社会科学规律存在的合理性，那么在这种情况下，即使在化学这一严谨的自然科学中，我们也不可能找到任何规律，以下就是一例。在从“燃素说”向“氧气说”转变的过程中，如果我们坚持认为“燃素说”反映了燃素和燃烧之间的先验关系，并且坚持这么认为，即使面临越来越多的反常，“燃素说”也恰当地表达了一种真实的自然规律，而且如果我们不能发现一个把这个规律作为指示对象的理论，我们就应该放弃规律说明，那么显然可能导致的结果就是说明力的缺乏。因为这种方法对于发现隐藏在现象内部以及现象之间的表面多样性背后的规律性而言，是有价值的。但是很多人错误地以为自然科学成功发现规律的原因，是因为类似简单性。

因此，从“燃素说”向“氧气说”转变的过程，恰恰说明在自然科学中同在社会科学中一样，“重新描述”在发现真理过程中的作用及其灵活性。“重新描述”这一工具可以帮助我们克服所选择主题带来的困难。例如，在上述例子中，经验事实证明，我们先前认可的变量之间的关系并不是必然的，重新描述就会告诉我们，它们事实上是什么以及如何相互作用的。

总之，规律是一定描述层次上现象之间的关系的表示，在某一层次上复杂性可能会限制它们的公式化，这时重新描述的作用就会发挥出来。从以上三个具体自然科学与社会科学的类比中可以看出，在复杂性方法论的基础上，支持社会科学和自然科学规律的一致性论点，都普遍借助于隐喻，而不考虑社会科学和自然科学之间是否存在真正的同源关系。这种分析和综合、定量和定性相结合的整体研究方法，体现了复杂性研究的精髓。

另一方面，社会科学的研究方法与自然科学之间具有一致性，体现了社会科学规律存在的合理性。大部分科学家承认社会科学与自然科学研究对象和方法的差异，但并不认为二者是完全不可通约的。通过某种特定的方法论的统一，有可能实现社会科学与自然科学的一致性，彰显社会科学的规律性。

戈登（Scott Gordon）在《社会科学的历史与哲学》[9]一书中，列举了社会科学发展过程中一些重要人物关于社会科学与自然科学之间方法论一致性的观点。这些观点代表了在社会科学内部，把自然科学方法应用于社会科学理论和实践，以寻求社会科学一般规律的各种尝试。例如，霍布斯在《利维坦》中讲到“政治学在方法上应采用伽利略的分解—组合方法（resolutive-compositive method），通过把现象分解为构成它的简单要素，然后通过重新组合这些要素来分析现象，他认为所有恰当的推理都应当包括应用数学和基本实体，因此应该建立这样一种政治学理论：它建立在现象与几何学和代数学构成的数学体系的基础上”。哈奇森（Francis Hutcheson）在将社会科学概念化时使用了牛顿的定量法和类推法，甚至建议完全遵循牛顿的具体计算方法。傅里叶则认为社会规律只不过是牛顿力学定律在社会现象中的副本而已，体现了对牛顿世界观的普遍接受。圣西门同样赞成牛顿力学定律，并将其视为“一元论原则”，通过把社会科学称作社会物理学，来最终实现二者方法论上的统一。到20世纪，对这种一致性的追求，强化了社会科学中行为科学的实证主义。凯特林（George Catlin）甚至认为只有政治统一才能形成政治学，普遍存在的行为常量允许规律的公式化，而且这些规律像机械规律一样永恒，人们在他们所遵循的规律范围内永恒地运动，就像原子在化合作用中一样，社会科学所寻求的正是这些规律。到实证主义的鼎盛期，亨廷顿（Samuel Huntington）指出，在维持政治稳定的前提下，政治参与和政治制度的复杂性、自主性及一致性正相关，其思想中牛顿机械论和在政治现象中采用牛顿方法论的特征是显而易见的。上述这种简单的历史回顾已经明确地展示了对自然科学和社会科学之间方法论转化的各种努力，也表达了社会科学家想在自己的学科中采用自然科学方法论的倾向。此外，戴森（Freeman Dyson）认为随着文化因子（一种自我复制的文化行为单位）模拟基因运行（一种自我复制的生物—生理信息传递），进化遗传学中的几乎所有现象都可以在文化史中找到同功异质体。马斯特尔斯与戴森的主要社会生物学观点一致，他把政治文化和进化生物学联系起来，认为政策作为一种直接的人类现象应该与进化生物学规律一致，并进而指出生物学，而不是物理学或科学哲学，应该为社会科学提供范式。同样，詹奇（Erich Jantsch）概述了进化生物学和社会学之间根本的隐喻性平行，因为生物系统和社会系统都面临大量自组织现象。以上实例共同凸显了出这些社会科学家所蕴含的方法论自然主义的思想倾向。

这些都是跨越学科边界寻求统一规律的实证主义思想，然而，这并不足以说明社会科学一旦采用自然科学的模型和方法就可以取得实质进步，同时，随着复杂性研究的兴起，寻求一种跨越学科边界的方法论，对于社会科学规律存在的证明而言是必要且及时的。因此，自从实证主义在20世纪70年代衰落以来，哲学家们开始把他们的注意力转向了科学实在论、进化认识论和理论的语义概念等方面。与此同时，到20世纪末，以经典物理学为代表，建立在线性决定论基础上的自然科学，走向了非线性的计算形式主义，后现代主义的视角使复杂性科学家意识到异质社会主体行为的真实性，而一直通过遵循旧有的常规科学认识论来获得制度上的合法性的社会科学，也开始肯定异质主体的真实性。因此，尽管当代自然科学方法论仍占据统治地位，在此基础上，自然科学也一如既往地快速发展，但必须承认的是，复杂性科学方法论的形成，对于寻求社会科学和自然科学方法论的一致性来说是大有裨益的。其从方法论层面证明社会科学规律的合理性。

二、对两种反面理论的分析辩驳：罗伯茨与戴维森

当然，社会科学规律存在的合理性受到来自多方面的诟病。罗伯茨（J.T.Roberts）的反自然主义立场和戴维森（Donald Davidson）的认识论主张是典型代表。我们把社会科学作为复杂系统来看待，以规律的实在性来确立其普遍性，对社会科学规律存在的合理性予以论证。

1.对罗伯茨主张的批驳

反自然主义者通常认为社会科学中根本不存在规律，因为价值和意义在社会科学中是不可或缺的，这就使得社会科学方法不同于自然科学方法，应该使用“诠释论”方法，而诠释根本无须规律。简单地说，就是认为社会科学因为人的主观意向性的介入，使得其规律缺少客观性和普遍性，因而无意义。

反自然主义的代表人物罗伯茨主张，意向性是社会科学规律不可能存在的根本原因。他认为，人的主观意向性导致了社会系统内部的多重可实现性和复杂性，这就要求我们在描述社会科学规律时，必须要引入CP规则，罗伯茨将之理解为“没有阻碍条件或干扰条件”。他称这种规则为设限规则（hedged regularities），主要体现在两个层面：（1）如果存在社会规律，它们必定是设限规律，事实上不存在设限规律，因此不存在社会规律。（2）规律的主要特征是全局性和普遍性，而社会科学的研究对象是特定系统，即使为了说明和预测，也不需要预先假设规律。总之，社会科学不仅没有规律，而且不需要规律。[10]针对罗伯茨的这种规律观，我们认为，社会科学中存在规律，而且社会科学的发展需要规律：第一，虽然罗伯茨坚决抵制科学的本质目标是发现规律这种科学观，但他仍认为发现规律是一门学科成为科学的必要条件之一。这里要注意的是，这个划界标准是模糊的，到底是指一系列包含“规律”一词的科学理论，还是指在科学发展过程中发挥了“规律”本该发挥的作用的科学理论。如果是前者，那么新近一些物理学原理的名称则不再习惯使用“规律”一词，如爱因斯坦的场方程和薛定谔方程，但它们同样发挥着相对论规律和量子力学基本规律的作用；如果是后者，那么社会科学中存在的很多罗伯茨称之为设限规则的理论同样发挥着说明和预测社会现象的作用，它们对于指导社会科学理论和实践而言也是有重大意义的。事实上，罗伯茨已经认识到这一问题，他指出，一方面，一些被科学家称之为规律或名称中含有“规律”一词的理论，并不必然就是规律；另一方面，一些科学规律实际上是先验的数学真理，而不是自然规律。[11]这样的结果是我们必须根据一种特定的科学理论来决定规律是什么和不是什么，但他把这个问题留给了哲学解释来予以回答。事实上这正是他的犹豫之处。

第二，社会科学不需要规律这一观点也存在两个重要的缺陷。首先，具有主观意向性的社会个体并不是阻碍规律存在的充分条件。诚然，人类活动在某种程度上是独立自存的，但独立性并不意味着完全的自由主义，虽然对人类自由概念的争议，使得表面上看来社会科学中即使存在一定的规律，也是相当不可控的，但在人类理性的基础上，这种独立性和对其活动的因果作用是可以共存的。而且，罗伯茨的规律观预先假定了社会科学本质上是关于个体行为的。事实上，个体的活动必须存在于一定的可能性空间中，而在这种可能性空间中，个体的组合行为模式必然会出现。而且，社会科学的研究经验表明，比起个体的特征和作用而言，社会科学更倾向于研究作为一个复杂系统的社会系统的结构及其动力学模式。因此，从这点看，罗伯茨的这一观点的前提假定就是错误的。

2.对戴维森主张的批驳

科学实在论者一般认为规律既有语言方面的问题，又有事实方面的问题。前者关乎规律的语言表达，后者关乎规律对外部事实的指称和反映。不同的是，戴维森认为规律只是语言问题，不是事实问题；规律不是指自然界的必然性关系，不是事物内在的、本质的联系，规律只涉及语言描述。这一观点的问题在于：第一，表面上看，戴维森将对规律的探讨只局限于认识论层面。事实上，在《论行动与事件》一书中，戴维森把“事件”作为其规律观的本体论范畴，只不过是把“事件本身”与“事件描述”区分开来，即“外延事件”和“内涵事件”。内涵事件与一定的描述方式相关，同一外延事件，不同的描述方式会得到不同的内涵事件。戴维森关注的是对事件的描述，而不是事件本身。因此，在这个意义上，规律不是由事件本身给予例证的，我们只能通过描述来例证规律。正是在这个基础上，戴维森得出规律是语言问题而不是事实问题的结论。这样，他就把社会科学中普遍存在且发挥重要作用的因果关系从规律中排除出来。因为因果关系指的是原因事件和结果事件之间的一种引起和被引起的关系，而原因事件和结果事件作为两个外延事件，只是特定时空下的两个特定事件，它们之间的因果关系是不可重复的，不具有普适性的。而规律所蕴含的事件必须是内涵事件或对事件的描述。

因此，原因事件和结果事件只能通过一定的描述才能例证规律，甚至很多时候只能例证规律的某一方面。显然，戴维森把语言视为理解规律的一个必要的前提条件。然而这就又产生了一个问题，即如果语言从未存在，那么是否还存在规律。这个问题在自然科学中很容易得到回答。因为支配整个世界运转的自然规律早在远古时代就存在，不会因为人们没有发现它们或没有用语言表达出它们就不存在。同样，社会现象中的规律不依赖于社会科学家发现和陈述这些规律的能力。这点可以从规律在科学中发挥的作用来理解，自然科学规律的作用是说明和预测现象，那么在社会科学中是否也存在这样一类理论，它们的发现或发明对于说明和预测社会现象而言是有益的，答案当然是肯定的。

第二，戴维森认为一个真正的规律必然涉及一个封闭系统，即一个可以在自身内部只使用该系统的词汇通过规律来解释事件。事实上社会科学并非封闭的，因为外部的、非社会因素不可避免会介入。这一观点也同样存在问题：“封闭系统”的要求本身就是模糊不清的。何谓“封闭”，是所研究的系统还是理论本身？[12]假如所研究的系统被认为是封闭的，那么，在以普遍规律为指导的生物学和生态学等学科中，其主要的研究主题生物有机体这种开放系统，通过内部的调节机制和环境进行物质能量的交换来维持其自身的温度、新陈代谢的速度和氢离子浓度等的动态平衡，这种现象将如何解释？同时，戴维森的观点在物理学的很多研究领域，也消解了规律存在的可能性。例如，开普勒定律可能完全不对，因为太阳系不能免于外部因素的影响。相反，如果理论本身是封闭的，即一个可以在自己的词汇范围内可以完全控制外部影响的理论，那么我们如何检验它与客观实在的相互作用以及与其他理论的相互关联，如何保证它的不断进步？封闭理论是一种理想的科学状态。如果按照戴维森规定的严格界限，作为自然科学规律存在的强有力例证的物理学事件域也是开域，因为事实上至少有一部分物理事件与化学的、生物的或心理的事件发生因果联系。因此，他的观点在绝大多数情况下只适用于理论和实验层面的研究，而不适用于实际的科学实践。当然，科学认识的目标之一就是不断消除这种不确定性，使科学理论不断朝着封闭理论的方向发展，但必须意识到这不是一蹴而就的。

戴维森上述两个观点的共同点是：先验地规定规律的指称对象及其特征，即规律是一种语言描述，且必须包含一个封闭理论，在这种简单的基本概念限制下，把很多其他陈述从规律中分离出来，这对于发现现象之间的因果关联而言，是一种极大的限制，对社会科学而言更是如此。显然，这种认识忽视了科学哲学自奎因批判分析—综合以来真正的进步——科学的任何合理叙述都必须与真正的科学实践相结合。[13]因此，对社会科学中规律的任何合理的评价，必定依赖社会科学事实上如何运用规律，以及社会科学研究中发现规律的具体进程这一事实。除此之外，不能依赖或使用其他简单的概念论证。

三、复杂性视角下社会科学规律的特征及其表现

基于上述分析，我们认为社会科学具有规律，并体现为以下特征。

第一，CP规则和特定领域的概括主导着这种规律。社会系统因其内部复杂性包含了各种特殊的变量群，因此在发现规律的过程中，对CP规则的需要可能比某些自然科学更甚。但这并不能证明社会科学规律在面对具体经验时，会带来不便性或主观性。任何规律的产生都包含某种程度的抽象，这种抽象为系统内的变量及其之间的关系，提供了一个基本的框架。在这一框架内，规律得到很好的应用。同时，用复杂性来证明社会科学规律是不可能和不现实的，其依据是不充分的。事实上，在发现规律的过程中，复杂性的确给自然科学和社会科学都造成了一定的障碍，如果我们放弃描述主义[14]的立场，就会发现自然科学同社会科学一样，面临相同的问题——主题的复杂性，但是它们使用相同的方法论技巧。同时，自然科学的实践证明，重新描述在寻求规律的过程中，不仅不会导致自明之理，而且有助于发现规律。因此我们不能悲观地认为二者都不能发现任何规律，而应基于这种方法论类比，为社会科学规律的发现提供充分的论据。

第二，在复杂性视角下，对社会科学规律的分析，关键在于数学和物理学方法的使用。但物理学和数学的传统模型并不适用于其本身，我们可以运用复杂性路径的有力工具——元胞自动机[15]来通约二者。在这种模型中，一种元素的双态与个人的观点（例如，对或错的观点），以及选择（例如，合作或竞争），或者行为相适应。个体的二元表示被排列成诸如元胞自动机的晶格结构一样的网络，以描述社会群体或社会活动之间相互作用的结构。个体的这些特征，如观点等依赖于“邻元素”：一个晶格中的相邻元素或一个网络中的子节点。统计物理学的这些工具，特别是平均场方法，可以被用来分析这些系统的动力学。这些方法有助于说明合作为何出现在以自我为中心的个体中，以及社会阶层如何形成等典型的社会科学问题。

第三，计算机模拟是分析社会科学的基本工具。这种模型允许人们根据模型的复杂性及其之间交互作用的非线性，去发现模型的动态属性。大多数计算机模拟都基于主体的模型。在这些模型中，个体被表示成依据模型规定的规则与其他主体进行相互作用的主体。社会组织和社会群体的活动则充分依赖于这些结构。人类相互作用和关系的结构可能会被描述成一个复杂的网络，在这个网络中，个体对应着每个节点，被链接到社会环境或社会关系中。

第四，复杂性模型允许我们把对心理和社会现象的深入理解，与形式科学的精确性结合起来。它为整合自然科学和社会科学提供了一个平台。把发生在高度真实层面上的现象，描述成低层次因素相互作用的自然结果。因此，它允许描述心理和社会真实性的各种层次，从知觉层次到高度社会化层次。例如，经济、城市和社会。除了这个意义之外，它还为各种社会科学的不同研究方法之间的高度整合提供了辩护。

以上分析证明，复杂性科学的建立和发展，为社会科学规律存在的合理性提供了理论和实践支撑。在复杂性视域下，社会科学规律表现为以下几个方面。

第一，社会科学规律的经验适当性。卡特赖特（N.Cartwright）早在20世纪80年代末就已经发现，我们所寻求的规律越一般，它们就越远离真实的实际行为的复杂表现，将它们的作用与所有其他因素区分开来，所需要的建模假定就越极端，越理想化。[16]这种情况在社会科学中尤为突出。上文提到的CP规则是在一定层次和范围内，对其他不可控因素的简单处理，但是对CP规则的使用不能过度，否则其结果就是它的说明力处在与现象学的经验适当性的张力中，一个越多另一个就越少，最终受到经验不相关性的威胁，因为经验适当性不能再证实它们。[17]

第二，社会科学规律的条件依赖性。在传统观点看来，规律是解释的基础，解释就是从规律和初始条件中推论出被解释的现象，这种解释至少在表面上看是独立的。与之相比，社会科学中规律的结构和功能是条件依赖的，因此还需要对其结构和功能的条件依赖进行解释。社会科学对复杂系统的行为解释，包括三个方面：真正普遍的规律，约束条件和初始条件。其科学解释是这三个方面的合成。不同的是，在如经典物理学那样的自然科学中，约束条件是一个次要因素，主要以基本的普遍规律为基础，所有的科学解释都是可以实现的。但在社会科学中，约束条件在科学解释中发挥着至关重要的作用。它的存在对于自组织，自主性等核心概念的形成来说，是一个必要条件。

第三，社会科学规律的可变性。因为主体的自主性和社会环境的非线性发展，社会科学规律常常是多变的。这需要考虑社会科学中组织系统的构成。对社会科学中任何复杂组织规律的发现及其解释，都是依靠分解这一方法（目前来说可能是唯一有效的方法）来实现的。因为整体性约束条件的存在，支配整个组织系统的规律，这种规律是部分的相互作用规律的一种条件依赖的合成。因此部分的任何微小的变化，都会造成其组织近乎指数形式的巨变。社会科学规律在特定条件下和特定范围内是可变的，而且是应该变化的。

第四，社会科学规律的动力学基础。一般而言，规律的动力学基础为因果关系在复杂系统中的位置提供了一个合理的支撑。它支持传统的概念分解，但用一种更恰当的动力学相关性概念，来代替一般的因果关系。正如上文所提到的，因果关系的概念本质上是两个实体之间的特定关系，原因A引起结果B，A在逻辑上对B而言是充分且必要的。这种简单形式在实际中常常遇到困难，在反馈环路、整体性约束和突现等的背景下，夹带和嵌套关系、突现和还原的缠绕等，都加剧了社会科学中动力学相互作用的多重可实现性。这样因果关系就失效了，它的功能被动力学相关性延续了下来。