朱富强

(中山大学岭南学院，广州510275)

一、前 言

一般认为，科学理论的发展就是建立在契合的基础之上，从而要求研究者必须具有广博的知识。施乐公司帕洛阿托研究中心从事人工智能研究的布朗就以自己的亲身经历告诫说，“即使是一个科学家，像我这样，也必须承认知识是不能通过一个公式或方程式获得的。”［1］67－69显然，这不仅对自然科学是如此，对社会科学尤其如此。究其原因，因为社会科学所研究的是涉及人与人之间关系的问题，从而具有某种公共性;不仅社会现象往往比自然现象更复杂、更多变，而且社会制度的调整更是牵涉复杂的利益关系。正是基于研究对象上的这种差异，无论是理论构建还是实践应用上，社会科学领域所要求的知识类型都与自然科学存在很大的不同。一般地，自然科学领域所要求的一般专业基础知识比较多，这要求更扎实和严格的基础训练;社会科学领域所需要的知识则更广泛而全面，这些知识不只是来自课堂上的传授，更主要是来自自身的观察和思考。也即，社会科学的研究同时需要大量的公共性知识和丰富的个别性知识，这些知识建立在长期学术人生中不断学习的基础之上。事实上，在社会科学所涉及的诸领域中，几乎没有哪个具体问题仅仅依靠一门学科或某个特定理论就可以作出恰当的回答;而且，纵观经济学说史，那些对经济学科的发展起着重要影响的人物，如斯密、穆勒、马克思、马歇尔、凡勃伦、维克塞尔、凯恩斯等都具有非常广博的知识。……