社会科学と因果分析 ウェーバーの方法論から知の現在へ

本書では (1)「適合的因果」という方法論に注目して19世紀後半から20世紀初めにかけての社会科学の成立過程を再構成し、(2) 適合的因果が現在の統計的因果推論と同じものであることを論証し、(3) 社会科学の各分野が基本的に同じ方法論を共有しており、人文学とも自然科学とも異なる独自性をもつことを示した。
 
社会科学は人間や社会をより良い状態にするために、必要な知識を研究し、データを集めてきた。具体的には、[1] 機会の不平等のように、大多数の人間が「良くない」と判断する状態を統計や調査によって確認し、[2] その状態の原因を特定して、[3] それを解消することをめざしてきた。
 
特に重要なのは [2] である。今、「良くない状態」をXとしよう。論理的に (内容的に) Xの原因になりうることはいくつかある。そのなかの一つをYとしよう。この場合、YはXの原因だといえるだろうか? 実はいえない。Yの前にさらにその原因にあたるZが存在している場合 (Z→Y→X) や、XとYがそれぞれZによって引き起こされている場合（Z→Y and Z→X）があるからだ。どちらの場合も、Yを除去してもXは解消されない。前者の場合でもZを除去しないかぎり、Yが再び出現する。
 
この問題に対して、19世紀の社会科学では二つの解決策が提案された。第一は自然科学にならって、(A) Xを出現させる一般的な法則を思弁的に見つけ出せばよい、とするものだ。この立場は「法則定立的」と呼ばれるが、実際にはどんな一般的な法則の提案にも反証がでてきた。それに対して、人文学に近い学者たちから、(B) 観察対象を個別的に観察することで原因をつきとめられるという考え方がでてきた。こちらは「個性記述的」と呼ばれたが、Yが本当にXの原因かどうかを確認する手段がなかった。
 
両者が激しく対立するなかで、第三の立場があらわれる。もし仮にYがなかったとすればXは生じなかっただろうといえれば、YはXの原因だといえる。それゆえ、(C) Yの有無以外は全く同じ2つの事例があり、Yが有る事例の方ではXが生じており、Yが無い事例の方ではXが生じていなければ、YはXの原因だと判断すればよい。John Stuart Millが科学の方法論としてこれを最初に提案し、ドイツの生理学者で統計学者のJohannes von Kriesがさらに改良して、「Xに関わる他の原因が全くわからなくても、Yの有無以外は全く同じ複数の事例があり、Yが有る事例の方でXが生じる比率をp1、Yが無い事例の方でXが生じる比率をp2とすれば、YはXを確率p1－p2で引き起こす原因である」という判定方法を提案し、「適合的因果」と名づけた。
 
適合的因果は20世紀初めにGustav Radbruchによって法学に、Max Weberによって社会科学に導入されたが、これは現在、医学や健康科学にも普及しつつある統計的因果推論と同じものである。統計的因果推論は反事実的条件法と確率的因果論にもとづくが、上で説明したように、適合的因果もこの二つにもとづく。もちろん、現実には (C) を完全にみたす状態はきわめて稀で、仮定に依存した推論になることが大きい。そうした推論を行う上でどんな点に注意すべきか、また、仮定的推論を多く含む科学として公共的な意思決定や当事者の観察とどう関わるかについても、社会科学の各分野は同じ課題を共有している。それゆえ、社会科学では学際的なアプローチが特に効果的である。
 

(紹介文執筆者: 総合文化研究科・教養学部 教授 佐藤 俊樹 / 2019)