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拜託,Know Thy Case(s):談「(某些)學者之亂」

2020/4/1 — 11:03

David Harvey (Transnational Institute Youtube 截圖)

David Harvey (Transnational Institute Youtube 截圖)

【文:莫哲暐】

今天開學,上了第一課歷史比較方法學。接近二十人一齊用 zoom 上 seminar,頗為痛苦。不過我發現今天討論的議題,與疫病大爆發以來的「(某些)學者之亂」非常有關,值得拿出來講講。

我暫且抽出其中三單「亂事」:

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(一) 意大利學者阿甘本(Agamben)搖身一變成為意大利陳雲,聲稱武肺只是普通流感;
(二) 著名馬克思主義者 David Harvey 指出中國因為新自由主義色彩少,所以較能控制疫情;
(三) 某好像在港大教書的白人厲聲譴責龍振邦和袁國勇的文章是「殖民種族歧視」,引爆論戰。該教書人獲得另一個在港大教書的(自稱)「女性主義者」力撐。

為了明哲保身,我就不敢班門弄斧了,不詳細討論相關辯論。但我覺得值得指出這些「亂事」背後都涉及一個基本問題:這些學者拒絕去了解個案(case)的脈絡,繼而發表偉論。

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我們姑且看看 David Harvey 的論述。其實該文章有不少值得參考之處,但其中卻又有此一論斷:

「迄今為止,中國、韓國、台灣和新加坡這些新自由主義色彩最少的國家比意大利更好地應對了這場大流行病,這也許能說明一定的問題;當然伊朗則是這一普遍規則的一個反例。」

一句句子,已經出現多個問題:

(一) 中國並無更好地應對了這場大流行病,這只是不少白人左翼學者對於中國的東方主義式想像;
(二) 即使假設新自由主義真的是疫病在歐美大流行的主因之一,也不代表缺乏新自由主義色彩的國家便能夠較好地應對,這是邏輯問題;
(三) Harvey 對於新自由主義理論的理解,我不敢挑戰,但對於那些國家有或無新自由主義色彩,則令人失笑:星加坡少新自由主義色彩?
(四) 不如談談香港:香港肯定充滿新自由主義色彩吧,但早期依然相對較能控制疫情。

根據 Harvey 所言,所謂新自由主義色彩造成幾大問題:醫護人手不足、醫療設備落後、公共衛生制度崩壞、製藥公司對無利可圖的傳染病研究了無興趣。這些統統出現在香港和中國。因此我們基本上可以完全推翻 Harvey 的研判。Harvey 也犯了另一個大毛病,就是認為只要結果相同,原因也必定相同。造成疫病大流行的原因或所謂路線(path),可以各有不同。中國大爆發的原因是政府隱瞞、獨裁體制不容許資訊透明。英國大爆發的原因是政府和民眾的意識薄弱。美國大爆發的原因是民眾意識薄弱、公共衛生制度千瘡百孔等等。學術上我們稱之為 equifinality,中文叫殊途同歸。同歸,不等於同途。

在學界或評論界中,我們需要謹慎去看待四類人的論述:

第一類:平時只談政治理論,卻突然縱橫時事;
第二類:平時主要做大規模量化研究,卻突然評論某國;
第三類:所有國家都可以講一輪,今天談津巴布韋,後天談海地;
第四類:聲稱自己現在或曾經生活在某國,或自己是旅遊達人,因此可以大談該國的政治經濟社會文化。

必須強調,我只是說要小心看待相關評論,並非指一定有問題。畢竟世上真有高人。這四類人有甚麼問題呢?

第一類:政治理論者很多時都會相信自己的理論普遍合用,放諸四海皆準,同時忽略了某理論的發展與生成其實可能頗受時空影響。有些論者講大理論可以侃侃而談,甚至講得精彩絕倫,但當談到某地時,便荒腔走板得令人膛目結舌:因為他根本不知道該地的實際情況,平時也未有花時間多理解。上述 David Harvey 就是一例。應用理論本來就不能強硬而為的。各地風俗文化制度等皆不同,難免需要調整。應用越廣闊宏大的理論,便要越謹慎。否則只會好像 Harvey 這次的失誤一樣。You are only forcefully fitting your data into your pet theories. 女性主義、解殖理論、後現代主義等等,都要極大的價值。然而拿著一套大理論搖旗吶喊,彷彿可以解通世上所有事情,這只是部分學者的高傲而已。我知道必定有人會說:此乃左翼學者的通病。這又是偏見。君不見多少右翼學者拿著現代化理論、自由市場論去稱霸世界。這不是某翼學者的通病,而是部分學者過分高傲而造成的惡果。

第二類:量化研究的邏輯是解釋總體(population)的「普遍現象」,量度某 independent variable 對某 dependent variable 的 「平均影響(average effect)」,而絕非解釋某個案例。這一點非常重要,而一般人甚至學者也會忽略。舉個例子:假設某大型跨國量化研究發現,國家國民的教育水平越高,民主分數便越高。或者更學術一點而言:教育水平和民主分數有significant positive correlation。這句話本身已經有很多問題值得探討,例如甚麼叫民主分數?(Freedom House的數據必定準確?)何謂教育水平?我們姑且先把這些涉及化現實為指標的問題放在一旁,並假設這發現為真。然而單單從此發現,是無法得出以下結論的:

(a) 教育水平越高的國家,民主分數便一定越高。
此結論的錯處在於,量化研究只能解釋機率(probability)。當見到「一定」這字眼時,陳述必定錯。正確的陳述應該是:教育水平越高的國家,便有越高機率擁有較高的民主分數。

(b)民主分數越高的國家,教育水平較高的機率也越高。
這也是錯的,IV 和 DV 不能隨便調轉。

(c)香港的教育水平高,因此民主分數也高。
這是錯的。因為已經犯了(a)的錯誤。但其實也包含了另一問題。我們可以看看下一個陳述。

(d)香港的教育水平高,因此民主分數高的機率也較高。

看似合理,但嚴格而言也是錯的。何解?必須再重申,量化研究只是解釋總體(population)的 「普遍現象」,量度某 IV 對某 DV 的「平均影響」。由此而得出的結論,不能夠用以解釋總體中個別的案例。假設研究的總體是全球二百多個國家,而又得出教育水平和民主分數有 significant positive correlation 此結論。然而在總體中,我們絕對可以找到有數個案例國民教育水平低而民主分數高,或國民教育水平高而民主分數低。事實上,香港和星加坡正正就是後者。

因此,量化研究只能提供大背景,假若要解釋個別案例,則必須用質性研究處理,包括讀讀歷史,了解人家的制度和來龍去脈(context)等等。數據從來不會自己說話。有了數據,依然靠人去說話。量化研究可以造就 representative generalization(RG)。但 RG 是不能用來解釋個別案例的。我們還需要 contingent generalization、contextualized generalization,以及單獨的個案研究。

第三類:當今有些自稱學者或專家的人很厲害,好像全世界二百多個國家他們都認識,都可以講兩句。其實要深入了解一個國家,本身就已經需要極多的時間和極大的意志。多少人窮一生精力但求了解中國?然而也確實有部分人對大部分國家的 「某範疇」都基本上熟悉。例如一些民主化學者會頗為熟悉大部分國家的選舉制度和民主化進程。但如果有人不論地球上那個國家上發生任何事,都可以寫一篇文或出來接受訪問的話,我建議大家還是存疑比較好。或許你自己去 google 一下,會更為方便。

第四類:有些人有一種錯覺,就是只有某人生活在某國,就必定對該國的所有範疇的認識,特別是政治。對,生活在某國,確實會比較了解一些生活細節。所以假若日本地震,你去訪問生活在日本的香港人有何感受、市面情況如何,是合理的。但如果你去訪問他們為何政府的應對如此緩慢、是否官僚制度出了問題等等,那麼你就問錯問題。我們憑甚麼認為生活在某國就能對該國的政經制度非常熟悉?有七百萬人生活在香港,難道七百萬人都清楚知道功能界別的沿革嗎?你會隨街去訪問路人要他解釋甚麼是功能界別然後奉為專業知識嗎?所以每當見到甚麼「居泰」、「留美」、「遊德」等形容詞,不用覺得因此論者就多了一分說服力。「留美」的人如果多讀報、多理解時事,確實可以比較深入認識美國。但假若都是生活在唐人街然後天天打麻雀,那麼就不見得比一些居港的香港人較理解美國。還有所謂旅遊達人。他們會接觸很多國家的風土人情、旅遊資訊。如果你想去旅遊,當然應該參考他們的文章。但如果有個旅遊達人突然跟你大談某國政治,那就要看看他拿出甚麼資料和證據來。

強調兩個重點:「突然」、「謹慎」。有些經常做量化研究的學者,也同時長期研究某國的政治,那麼他就不是「突然」熟悉某國。重點仍然是看他拿出甚麼證據來、推論過程是否合理嚴謹。其實對於第二類人,有時重點反而在讀者:人家可能只是提供了大圖像,是你自己不了解統計學的原理,繼而過分解讀,那就是你的問題。另外我只是說要「謹慎」存疑,並非說這四類人的論述「必然」有問題。

阿甘本的理論指出,政權會利用「例外狀態」去擴權,我們必須警惕。例如港府所做的,正是樣板。他的失誤在於不了解武肺爆發的事實。Harvey 對於新自由主義的批判,非常精闢。他的失誤在於不了解中國、臺灣、星加坡、南韓。殖民主義的遺毒禍害多國,解殖是吾人的必須推進的事業。但那人的問題在於不了解香港。所以,拜託,要評論某國某地時,請先讀讀歷史,好好認識該案例。如果你不想認識,不緊要,那麼就不要評論。你可以繼續發展宏大理論,其他人會使用你的理論再去分析,你無需要踩過界。(By the way,我一直以為用「條」為女性的量詞是極不尊重的,所以不明白為何自稱「女性主義者」的人經常說「一條女」。)

結論:如果哲學的終極目標是 Know thyself,那麼社會科學及評論的行動綱領則是 Know thy case(s)。

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