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乔晓春刚进入社会科学圈子的时候，就觉得有“问题”。在进入人民大学读人口学研究生以前，他是学数学的。“学数学有一个习惯，每天上课是老师上来先讲一个定理，然后整节课就论证这个定理。社会科学则不然，经常是一个结论到另一个结论，没有证明或者证据。有很多结论，表面直观感觉好像是对的，但是往深一想就知道不对。”那时候学过的社会科学方法就是辩证唯物主义、历史唯物主义，用哲学的方法做研究。他开始怀疑社会科学一些所谓的结论。

经过多年研究，他得出一个结论：中国社会科学专业门槛非常低。任何人都可以做研究，甚至比受过十几年专业训练的人还要好。

为什么会出现这种问题？他分别对中国社会科学领域中的五种怪现象进行分析。

第一，非专业人员比专业学者在社会上更有影响。

乔晓春以二胎政策为例，网络上名气很大的“专家们”长篇大论地探讨二胎政策，但没有一个是真正做研究的相关学者。此外，乔晓春经常发现时下出版的人口学专著，作者他都不认识， “人口学是小学科，加在一起没几个人，天天开会就这几个人，看来看去都看烦了，没有新面孔。”不是人口学研究者却写人口学专著，还有人叫好，乔晓春无法理解。

第二，未受过专业训练的人可以轻易进入专业领域。

他回忆，有一次在人口学研讨会上，一个门口路过的路人举手发言，反驳会上一位学者的观点，讲完后大家都给他鼓掌，认为他讲得非常好。他开始反思，为什么受过专业训练的学者会被一个路人说倒？这些年难道白学了吗？

他发现，社会上所谓的知名学者，往往是经常在媒体上出现的，在一些社会活动里很有影响的人，但事实上，通常在媒体上讲的都不是专业的话。“用大众的话来讲学术，通常来说做不到，要么就是在做科普。”属于一个专业社群的人，是通过专业术语在对话，普通老百姓是听不懂的。

“在国外，一个学科的成熟程度取决于这门学科有没有一本专业的词典。没有受过专业训练的人，是不可能成为专家的，或者说没有资格在这个领域做研究。老百姓只关心结论，不关心证据，但是在学术界，讲结论必然要提供证据来源。”他提醒学生们，真正的学习不是学别人讲了什么，而是学习分析问题的思路，如何证明这个问题，这是作为学者首先要学的东西。

第三，社会科学很多研究是凭经历、感受、哲学推理下结论的。

很多社会科学的论文里没有数据，全都是讲理论或者感受。1995年乔晓春受邀参加北京世界妇女大会预备研讨会，会上他提出了很多问题，最后会场起哄要把他轰出去。“学术应该是平等的气氛，我讲得不对大家可以反驳，但是为什么不允许我讲？后来我发现，他们认为我不是妇女，老提意见他们就受不了了。”如果社会科学研究是依靠经历来做，人口学研究死亡，难道要死两次才有资格做研究？

第四，结论通常是靠争论得出的。

社会科学的结论没有绝对的对与错，一定是有条件的。在学术问题上一味地争论就像是进行辩论赛，没有绝对的对错，完全是浪费时间。

那么结论应该如何得出呢？仍以辩论赛为例，假设辩题是“父母离异是不是子女也更容易离异”，最好的方法是发放问卷，用数据模型证明出来自己的观点。“科学和不科学的区别就在于，科学要证明出结论，除非别人推翻了论证过程，否则无法推翻你的结论。”

第五，不做文献回顾，研究只凭想象。

乔晓春回忆自己当《人口研究》杂志主编的时候，为了推动学术规范化，规定没有参考文献的论文不予发表。但出国以后他反思这其实意义不大，因为中国论文里引用的许多文献，本身就是没有经过证据研究就得出的结论，“绝大多数是别人拍脑袋想象出来的，没有证据。如果没有被证明过，它就不应该叫做结论，或者不应该叫做已经做完的结论。”

他建议学生们，可以把这种“结论”作为自己的研究选题，一旦证明出来，真正的署名权就应该归属于自己。

科学是什么？科学是解释经验现象的一套系统方法。而经验现象指的是可观测、可测量的客观事实。因此，社会科学研究必须以事实为依据，以方法为手段，进而使得杂乱无章的表象事实呈现出规律。在实际研究中，往往把事实抽象成数据，针对数据进行处理和分析，最后得出结论。

“这个结论，是事实，数据得出的结论，不是研究者。研究者只是事实的收集、整理、组织、分析者，而不应该是事实的承载者，个人的经历和感受是不能作为一般事实来下结论的。”

比起自然科学，社会科学更难，因为社会科学的研究对象是人，是复杂对象、不确定性对象。

假设你以幸福感为研究课题，收入高是不是一定幸福？受教育程度高是不是一定幸福？其影响因素非常复杂，并且因素和因素之间还会相互影响、相互干扰，这就是复杂性问题。“人的行为决定因素是非常复杂的，不像自然科学的决定因素非常简单，具有确定性关系，可以用一个数学函数明确地表现出来。”

再假设研究离婚问题。有两对夫妇，所有条件都一样，但结果一对离异，一对没有。“同一个行为，原因可能不同，反过来说，同一个原因结果可能不同，这是不确定性问题。”研究社会科学，必须用统计，而不能用确定性函数，因为统计是讲究不确定性的方法。

那么大数据对于社会科学研究是否有所帮助呢？大数据是有局限性的。

“社会科学研究反映的是一般人群的结果，而大数据有的时候只针对特定人群。此外，大数据所涉及的往往是独立变量，很难把所有变量都整合在一起，但是社会科学用的数据有很多变量，变量和变量之间可以联系起来。学术研究探讨的是因果关系，但是大数据只强调一件事情，只能得出相关关系，所以从科学研究来说是有它的局限性的。”

此外，当大数据发展到一定程度以后，会出现科学主义盛行的问题，意即当所有人的行为都可以记录以后，就意味着人的未来可以预测。“比如你找对象，如果大数据搞得好以后，你会上网做预测，因为网上已经把所有人结婚状况记录下来了，你把信息输进去，系统会告诉你应该找谁。如果他用数据告诉你，找难看的，你以后会更幸福，你怎么办？”

社会科学的研究对象较为复杂，其研究方法理应更为复杂，但在实际研究中，一些学者由于自身能力不足，因而凭借感觉来简单化处理。“你会发现社会科学很多凭感觉做的研究，结论都是常识性的。你会感觉很对，只是他提前说了出来。”

社会科学容易做得不科学，主要原因是很多学者混淆了研究主客体。“尽管你和研究对象都是人，但是你不能代替你的研究对象来回答问题。有的人觉得他过去有很多经历，有资格回答，但是他经历过不代表他的研究对象经历过。”而自然科学的研究对象是物，人无法体会物的感觉，因此自然科学不会出现这种问题。“比如研究这个桌子，你得把它解剖以后才能知道有什么成分，你不能代替桌子说，因为你不是桌子。但是人可以这么做。”

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按照“把个人经历和感受作为一般结论，推广到普通人群中”的研究思路，经历丰富、口才和文笔比较好的人更容易成为专家，“你会发现社会科学很多论文写得像诗一样”。

但是在国外，学术论文最基本的原则是要用最简单的词汇和语句，避免用复杂晦涩的文字讲学术，“但是在中国越是晦涩的，越是那种大词，这个文章好像就越容易发表。主要的原因就是我们过于关注表面的东西。”乔晓春分析，中国做学问的理念跟西方完全不同，西方是把学问做得简单，中国的理念是要写得非常深奥。

“我记得我当时进人民大学搞人口理论，原来觉得很简单的，等听完课我糊涂了。后来我给理论下了结论，什么叫理论？理论就是把明白的人给讲糊涂了。” 以统计学中的名词“极大似然估计”为例，英文其实是（Maximum Likelihood Estimate），即“可能性估计”，“我后来想这肯定是搞文言文的人发明的，没学之前一棒子打晕了。我当时是先学中文，再用英文学一遍，我发现有上当的感觉，完全被骗了。”

乔晓春认为，应该先学习国外理论，再思考如何根据中国文化背景进行改造和完善。“有一点我觉得很遗憾，中国这三四十年的变化，对中国人的改变太大了，但是很可惜，没有一个能够反映这个深刻变化的研究，就是我们没有方法。”

对于中国社会科学研究现状，乔晓春表示担忧，“社会科学如果继续这么做的话，结果是不仅制造了大量的学术垃圾，还导致学生不用数据，不懂数据分析方法，看不懂国外的学术论文，不仅是方法看不懂，连思路都不知道。然后还要天天喊我们要进入世界一流。”

事实上，中国学生是具有极大优势的，“我们在初中、高中时候的训练太好了，全世界没有一个国家有过中国中学生的经历，魔鬼训练、高考，导致我们学生的基础非常好。”但是进入大学之后，社会科学往往丢弃了数学，而数学是社会科学方法的基础。

只有当专业训练成为学科必备的准入条件时，社会科学才算成熟了。“实际上是过程塑造了一个学者，如果一个学科是用规范、技术、方法来研究，其他人是进不到你的学科里来的。”

中国社会科学离科学还有多远？结论是：我们还没有上路，不在同一条路上，无法测量距离。“就像是打架时我们用中国功夫，人家用现代武器。中国学者可以把图纸画得很漂亮，但是缺乏方法工具，造不出这栋楼来。”

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