我们如何才能知道某个观点是对是错呢？实际上，我们要做的，就是用经验数据来“证伪”。比如，史密斯构建了这样一个“理论”，他认为所有天鹅都是白色的。如果通过周游世界各地，并没有发现不是白色的天鹅，那么史密斯就能这样声称：到目前为止，还没有证据能推翻他的“白色天鹅论”。
值得注意的是，在这里我们故意用了一句繁琐拗口的术语：“没有证据能推翻他的理论”，而不是说“所有证据支持了他的理论”，这是因为他没能把世界上所有的天鹅都观察到，他不能保证没有看到的天鹅肯定是白色的，或许还存在黄色的、绿色的或紫色的天鹅，只是他还没有看到，因此不能把话说死，要留有余地。
当然，推翻一个理论也非常容易，只要有一项相反的“例外”证据就足够了。比如，即使仅有一只天鹅不是白色的，那么史密斯的“白色天鹅论”就立马成为谬论，而被扫到历史的垃圾堆里去。
现在，我们用更简洁的话来概括一下上面的讨论。当检验一个理论时，我们可以简单陈述：“如果理论是正确的，那么，我们就会……”省略号陈述的是“理论推论”或叫“结论”。以天鹅例子来说，省略号位置就应该填入：“只能看到白天鹅。”接着，我们还应该翻看硬币的另一面：“如果理论是错误的，那么，我们会发现……”同样以天鹅为例，我们在这句话的省略号位置应填入：“至少有一只天鹅不是白色的。”
“不错”的理论就是“好理论”
注意，关于“白色天鹅论”的理论检验，其实包括两部分：第一部分表明，如果理论是正确的，我们将会得出什么结论；第二部分表明，如果理论是错误的，我们将会看到什么。就是说，如果“白色天鹅论”是对的，我们将看到所有天鹅都是白色的；如果“白色天鹅论”是错的，我们将看到至少有一只天鹅不是白色的。
现在，我们将“白色天鹅论”与另外一个理论作个比较。假设一个理论认为，世界上所有发生的事情，例如一片树叶飘落、美国总统选举、一个学生在数学考试中得C＋，一个行人车祸身亡等等，这一系列事情之所以发生，都是由于一位计算机工程师所编的某套叫做“方阵”的软件程序所致。我们将该理论称为“万有方阵程序决定论”（引自电影《方阵》）。
第3章“理论”是用来说明“问题”的（3）
现在问一下你自己：如果“万有方阵程序决定论”是正确的，你将看到的会是什么。有人可能会简单地回答说：“我们看到的一切都能证明这个理论是正确的。”尽管这个回答非常简洁而且肯定，但并非“科学”的回答方式，因为一个好的或“科学”的回答问题方式应该是“可证伪”的。
让我们再来玩一次“省略号填空”游戏吧。我们先请一位“万有方阵程序决定论”支持者来完成如下句式：“如果该理论是正确的，我们将会发现……”然后，再请一位“万有方阵程序决定论”反对者来完成如下句式：“如果该理论是错误的，我们将会发现……”我们可以预见，如果一个理论是“自洽”的，也就是说不自相矛盾的，那么在玩这个填空游戏时，尽管双方不可能填写完全一致的文字内容，但他们很可能填写的内容十分相近，不会出现“五花八门”的答案；否则，这个理论的命题肯定有问题，而这正是关键所在。毕竟，在同一时间以同样的“证据”来验证一个理论，既“不能推翻”又“能够推翻”它，是十分古怪荒诞的。
如果有兴趣，你可以召集朋友玩玩这个填空游戏。我们可以肯定的是，你们如果就“万有方阵程序决定论”来玩这个游戏，其结果肯定是正反双方都有各自“乱七八糟”的答案，结果谁也说服不了谁。而这种情形，在“白色天鹅论”中就不可能出现。正方填写的内容只能是“只有白天鹅”，反方填写的意思也无外乎“至少有一只天鹅不是白色的”，二者的结论是不矛盾的。
简言之，“万有方阵程序决定论”是不可证伪也无法直接证实的，因此是一个糟糕的理论或干脆就不是“正儿八经”的理论。而“白色天鹅论”则是一个“可证伪”的理论，因而是一个“正常”理论或“好理论”。对于这样的理论，如果你不能证伪它，它就可以成立；如果有经验数据证明有例外，那它就会被“推翻”。如果你想跟它“过不去”，那就得竭力搜集证据来验证它；如果你没有数据证伪它，那你只有“干生气”了，着急也白搭。这就是“科学”对你所持的“态度”。
经济学家视点
☆ 对于不易直接解答的问题，最好的方式是构建理论模型并加以实证检验。例如，通过建立和检验一个理论模型，来解析“为什么美国的犯罪率比英国高？”经济学家能够对诸如此类的问题给出一种逻辑自洽的、分析性的和富有成效的解答。
☆ 解释任何事物，都需要识别出那些关键变量。
☆ “看来不错”。这句话往往出错。只是因为听起来似乎是对的，就轻易接受某个理论说法，这可不是经济学家应有的“科学态度”。
☆ 让事实说话。所谓理论检验，就是搜集经验证据，来支持或推翻一个理论。这就是所谓“科学”的态度和方法。
☆ 理论要具有可证伪性，不能自相矛盾。如果相同的“证据”，既能推翻又不能推翻一个理论，我们就无法确定这个理论的真伪。
像经济学家那样思考
（1）某理论由于没有考虑所有的解释变量而遭受质疑，有人指出该理论的构建者剔除了一些相关变量。你认为这个质疑正当吗？为什么？
（2）试举例说明，曾经在你看来是正确的观点，后来却知悉它是错误的。你是如何判断对错的？
（3）人们建立“理论”，并不仅仅是为了解析一些重大问题，比如，地球为何存在、其重心在哪里以及加利弗尼亚州为何会发生地震等诸如此类与人类生存密切相关的重大科学问题。事实上，当人们对日常生活中发生的事情发表看法时，其实都运用了某种“理论”，只不过他们没有意识到而已，比如：为什么女朋友提出分手、为什么老板不喜欢自己、为什么他考试没发挥好等，我们都会给出自己相应的“理论解释”。此外，人们还会构建“理论”，去解释那些与他们关系不大但令他们感兴趣的不大不小的问题。在日常生活中，你曾尝试用“理论”解释过哪些问题？你的“理论”是正确的吗？你是如何检验理论正误的？
（4）“我们掌握的数据支持了X理论。”“我们掌握的数据证明了X理论。”上述两段话中哪句话是科学家可能使用的，为什么？
（5）“一个什么都能解释的理论，什么也解释不了。”你是否认同这个观点呢？为什么？
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第4章 在变与不变之间（1）
在交通法规中，一般强制规定驾车者必须系上安全带，这是为了降低车祸伤亡。这种法律规定的“理论依据”是：当发生车祸时，系安全带者要比那些没系安全带者的伤亡概率更小。这个“理论”其实还有隐含前提条件，那就是：无论是否系安全带，司机都会按照相同行为方式和状态去开车。经济学家认为，“变”与“不变”是相对的，实际中发生的事情不会因为你假定“其他条件不变”它就不变，重要的是要分清理论分析的“假定不变条件”与实际发生事件的条件之间有什么差别。
人“心”不定，路“况”无常
星期二，凯伦开车出行，因为没有系紧安全带，总觉得不太安全，驾驶过程就格外小心。她遵守每个限速标志，在每个停车标志前都及时停车，且在并线之前都会仔细地观察后边是否有车辆。
星期三再次出行，凯伦驾车前系紧了安全带，当安全带扣好的那一刻，她觉得安全感大增，因而不由自主地将车速加快，看到路标时也有些漫不经心，并线时也不那么小心翼翼了。
在这里，我们假设凯伦开车行为是她内心安全感的一个函数。当她感觉相对不安全时，就会比在感觉安全的情况下更加小心地开车。实际上，不光是凯伦，我们每个人大都有类似的经验感受。
假定有两种情况：一是开车者能确知自己在事故中100％不会受伤，二是开车者认为发生车祸时受重伤的概率是50％。我们可以猜测，在后一种情况下开车者一定会更加小心谨慎，因而也更加安全。我们再回到凯伦周二和周三不同的开车行为表现上，就不难看出：我们普遍所认同的安全法观点，即“强制系扣安全带法规将有助于挽救生命”可能会存在问题。
当然了，如果人们保持驾驶行为“不变”，那么，“系安全带会减少伤亡”这个推论就不会有什么问题。但是，如果人们系了安全带与不系安全带的时候相比，放松了开车的应有警觉性，那么，系安全带是否能够减少伤亡就不一定了。相应地，强制系扣安全带法规的合理性也就会大受质疑。
我们可以用一个关系式来分析这个问题：车祸中丧生的司机总人数=车祸发生次数×每起事故当中司机的平均死亡人数。假设，在不系安全带的情况下，事故总数为1000起，每起事故中司机的平均死亡人数为020，那么可以得出总的死亡人数为200人。现在，再假定系安全带降低了每起事故中司机的平均死亡人数，比如从020降到010，而事故总数还为1000起，那么总的司机死亡人数就会降到100人。 电子书 分享网站
第4章 在变与不变之间（2）
显然，只有在事故总数保持不变的前提下，降低的每起事故中司机的平均死亡人数才会转化为更低的司机死亡总数。但是，如果发生如凯伦那样的驾车行为改变，事故总数不可能保持不变，也就是事故总数可能会增加。假设，当每起事故中司�