20世纪中叶以后的因果观念基于这样一种思想：一个事件与在时间上紧随其后发生的变化之间通过法则或定律联系在一起，这种变化构成了该结果的要件。换句话说，因果关系以两个事件、行为或状态之间存在律则性关系为前提。如果一个事件符合与另一个事件的条件关系，则认为前者是后者的原因。定义因果的尝试包括使原因作为必要条件、充分条件以及它们的部分组合。

　　以刘易斯（D.Lewis）为代表的当代哲学家追随休谟的脚步，建立了一套新的因果理论，其实质是发展了关于因果的律则解释。根据这个理论，经验世界里存在许许多多的物体及其所发生的各种各样的事件，它们都具有一定的规律性，定律或法则就是我们对世界上已发生事件最简洁、最有效的因果“表征”或“刻画”。

　　在过去三十年中，就核心哲学洞见而言，运用反事实依赖概念来刻画因果关联成为最主流的因果理论框架。其中既有以可能世界语义学为基础来分析因果性的进路，如赖特（G.H.Von Wright）、孟席斯（P.Menzies）、普赖斯（H.Price），也有通过假想干预（而非可能世界之间相似性）来理解关于反事实条件句真值的干预主义，如伍德沃德（J.Woodward）、希契科克（C.Hitchcock），还有采用结构方程框架的反事实因果关系方法，如霍尔（N. Hall）、珀尔（J. Pearl）、舒尔茨（K.Schulz）、布兰查德（T. Blanchard）和谢弗（J.Schaffer）等。

　　然而，条件模型遇到了诸多反例。问题的实质是，条件模型可以用来确定某一律则性关系，但在律则性关系尚未被认识或存在替代原因的情况下，它就失效了。化解此难题的关键在于，拒绝将因果关系视为离散事件之间的依赖关系，而去考虑因果关系的产生机制（即描述相关事物的作用过程）。倾向论正是这样一种进路，不过却较少得到关注。本文拟对此进路进行专门探讨。具体说来就是，以倾向论的理论洞见和相关工作为借鉴，给出理解“倾向”的阐释和要义，论证倾向进路赖以成立的因果分析模式，并为这一进路进行辩护，进而挖掘和呈现倾向性对于因果理论范式重建的意义和价值。

　　本文围绕以下五个问题展开：（1）为什么要提出倾向论？第一节通过考察当代休谟主义因果进路及其缺陷来给出答案。（2）倾向论的核心主张是什么？第二节对此进行阐述和说明。（3）倾向论如何解决因果性问题，即倾向如何产生结果？其增值性贡献是什么？第三节聚焦于这些内容进行分析和论证。（4）与当代休谟主义因果论相比，倾向论的优越性表现在哪里？为什么能够克服新休谟论存在的困难？这是第四节讨论的内容。（5）倾向论如何面对已经或可能遭遇的质疑和批评？第五节分别对两个重要诘难作出回应和反驳，从而为倾向论立场进行辩护。

　　一、当代休谟主义因果进路

　　从本体论层面来看，关于因果关系的理解主要分为两个阵营：一方是实在论，它认为因果关系是真实存在的，具有某种物理意义上的内涵，因果现象与某种形式的必然性联系在一起。 其支持者试图通过单向发生的事件或现象，如时间流逝、能量流动、信息传递等，来定义因果关系。另一方虚构论则持相反的态度，它否认作为单一关系而存在的因果关系，其支持者试图通过把因果关系还原为其他关系而对因果性进行定义。

　　当代休谟主义者属于后一种，为给原因概念祛魅，他们把因果性或因果力定义为某种规律性。规律性的解释力来自何处？ 休谟所说的“恒常结合”（恒常联结）提供了答案。“如果各种对象之间并无有规律的连接，我们就永远不能得到任何因果的概念”，“可是我们一旦信服了我们所认识的因果关系只不过是一些对象的恒常连接，以及心灵由此及彼的一贯推论，并且见到这两种情况是大家公认为出现在有意的行动中的，那么，我们就可以比较容易承认这种为一切原因所共有的必然性了”。

　　显然，原因这一概念太过含混。因果关系不是抽象的关系，而是出现于某个特定的时空中。有鉴于此，逻辑经验主义者大多放弃了因果关系，而代之以规律（regularities）或律则（laws），即解释项与被解释项之间基于某种规律的演绎关系。他们特别提出自然律的演绎—解释模型，这就是亨普尔（C.G.Hempel）的覆盖律模型（covering law model）。按照这一模型，一个事件通过从一个一般规律和某些初始条件演绎出来而得到说明，待解释的现象是被某个普适的自然律所“覆盖”的。

　　然而，我们如何获得规律？这一问题必须借助归纳法，于是因果问题变成了归纳问题，而归纳问题的实质还是在于如何对规律做出一种真正的、必然的因果联系的断言，这显然又回到原点。对于什么样的定律概念才可有效地区别出真正的自然定律与偶然为真的通则，逻辑经验论者莫衷一是，因此以演绎律则概念取代原因概念的尝试遭遇了瓶颈。定律概念似乎仍须依靠原因概念才可能分辨出解释正确与否。

　　同时，律则解释面临着棘手的反例。这些反例有两类。

　　一种是对称性问题。因果关系是非对称的，原因导致了结果，而结果不一定导致原因。如果X为Y提供了解释，那么就不能让Y为X提供解释。但覆盖律模型却不能体现出解释的这种不对称性。更糟糕的是，律则解释可以通过倒推的手段说明过去发生的事：当人们问“为什么”时，他们实际寻求的信息遵循着一种心照不宣的时间顺序，可是以逻辑推理为基础的解释却可以让时光“倒流”。用时间上靠后的信息去解释过去，这种说明违反了我们关于因果的直觉。

　　另一种是不相关性问题，即忽略了解释和现象之间的关联性。一些满足了覆盖律形式的推论不能确保不相关的解释被排除在外，从而无法给出现象的真实原因。良好的解释应该包含与待解释现象相关的信息，解释的目标在于透过现象看到其背后的本质，指出造成这种现象的原因，例如，人们解释一个复杂的机器设备就是想澄清其运作原理或说明应当如何使用它，等等。而在演绎解释模型中，被我们称为“解释”的作用并没有得到恰当发挥，律则虽包括了这样或那样的内容，但它并没有对所提出的关于原因的问题给出有效的回答。

　　不过，逻辑经验论至少再次唤醒了哲学家重新去正视“原因”“自然律”与“解释”三个概念之间的关系。因果解释以自然律为基础，但这里的自然律只有形而上学的意义，并没有认识论上的意义。也就是说，尽管在一些因果解释中没有提及任何定律（如心理学解释），但为了使这些解释正确，必须主张存在某种定律（生理学定律）。这些方案也许并没有完全解决休谟的问题，但是它们给出了因果关系新的思考方式和推理框架。

　　进一步讲，因果关系的发生都预设了相关条件的成立。有些条件是正面的，它们使得因果关系能够正常发生；有些条件则是负面的，它们会干扰或阻碍因果关系发生。在这样的情况下，逻辑经验主义启用了必要条件和充分条件来完善休谟式分析。以马赫、罗素等人为代表的物理学家和数学家，改造了休谟的理论，提出了新休谟式框架——X如果是Y的原因，那么X的出现，应该是Y出现的充分必要条件。当提到“A是B的原因”时，在经验上，原因和结果就表现为一种充分必要条件式的对应关系。遗憾的是，如此定义因果关系看起来挺符合人们的直觉，但在很多情况下原因并不满足这样的条件。

　　后继的哲学家遵循并修正了这一思路，他们把原因拆分为更多的条件，从多个角度发现它们的影响，其本质就是通过细分条件，锁定问题发生的位置。原因的概念就变成了诸多因素的组合。根据麦基（J.L.Mackie）的结论，所谓原因，就是“产生结果的非必要但充分的一些条件中，非充分但必要的那个部分”简称因果关系的INUS条件。 这表示，假设AX是一组最低充分条件，Y是其他的最低充分条件，一个INUS条件就可以定义为：A是某事件P的INUS条件，当且仅当对某X或某Y来说，（AX或Y）是P的必要充分条件，但单独的A或X都不构成P的充分条件。例如，吃甜食引起龋齿。当我们这样说的时候，我们既没有断言吃甜食是龋齿的充分条件，也没有断言吃甜食是龋齿产生的必要条件。而是表达，吃甜食和其他一些条件（比如牙菌斑）结合，可以组成龋齿产生的一个充分条件，因为有时不吃甜食，同样可以引起龋齿的产生。也就是说，当我们断定吃甜食是长龋齿的原因时，我们表达的意思其实是“吃甜食是长龋齿的INUS条件”。但INUS理论也遇到了反例，比如打雷满足火灾的INUS条件，而我们却不会认为它是火灾的原因。

　　为了解决因果推论的根本困难，在过去三四十年中，学术界建立了一个因果关系的反事实或者虚拟事实框架。因果反事实理论（counterfactual theories of causation）的基本思想是：因果断言可以被解释为一种反事实条件句的形式。 反事实条件（counterfactual conditional）是指那些“假如X发生（虽然X实际上没有发生），那么Y就会发生”的条件。自20世纪70年代反事实的可能世界语义学发展以来，这种分析变得流行起来。其中，最著名的因果反事实分析当属斯塔尔纳克（R.Stalnaker）和刘易斯的理论。可以把它理解为对过去发生的事情的反思和溯因，典型问题是“如果过去做出不一样的行为，现在的结果会有何不同？”如果X没有发生，那么是不是Y就一定不会发生？也就是我们希望知道，如果我们想让事件Y发生某种变化时，我们能否通过改变事件X来实现。

　　具体说来，给定个体和一个干预集，每个个体所接受的干预都会产生相对应的结果，不同干预或处理的因果效应可以通过比较潜在结果得到。我们把实际执行干预所对应的结果称为观察结果或事实结果。而相对于实际执行的干预，其余干预所取得的结果被称为反事实结果（counterfactual outcome）。反事实结果即除去实际执行干预的干预所对应的潜在结果，也就是剩余的未观测的潜在结果。例如，我头疼后，可以吃阿司匹林或不吃阿司匹林，吃阿司匹林与不吃阿司匹林的结果都是我的潜在结果，但不能同时被观察到；要想知道阿司匹林对我头疼症的因果效应，需比较我吃阿司匹林和不吃阿司匹林时头疼的程度。

　　尽管如此，上述一系列模型/定义，都有一个共同的缺陷：给定一个因果关系，这些模型可以完美地与其符合；然而，给定一个此类模型，我们却无法直接确定不同变量之间的因果关系，因为这样的单个模型可以同时描述多种因果关系甚至非因果关系。例如，通过操纵A 来控制B不能完全解释为什么A、B之间会有因果关系；并且，不同的人对这件事情的解释程度也不同，这取决于人们所具有的知识——由此也就导致了对因果解释的有效性的质疑。这样看来，条件模型仅仅可以作为判断因果关系的辅助性工具而被使用，其作用主要是确定某一律则性关系，而在律则性关系尚未被认识或存在替代原因的情况下，它就失效了。

　　总体来看，当代因果理论将因果关系简化为一系列的组成部分以及部分之间的相互联系，并且允许我们通过操控系统的组成与结构来中断、改变或促成某种系统行为。如果说律则模型通过原因和结果之间的常态联系来确定因果联系，那么条件定义则聚焦于原因和结果之间的必然联系。

　　二、作为因果性本质的倾向

　　前面讲到，当代休谟主义因果模式遇到了各种困难。这些困难的根源是什么？要回答这一问题，我们就不得不考察新休谟因果理论对休谟因果论中恒常性的继承。休谟认为我们无法用经验证明因果关系，他把因果性分解为时间优先、原因结果接续和恒常结合，其中核心要素是恒常结合（constant conjunction），它取代了必然联系(necessary connection)。

　　不幸的是，对于恒常结合定义，我们很容易找到反例。白天过去是黑夜，但人们并不认为这两个相连的事件之间有因果关系。日出之前常有公鸡打鸣，但即使我们控制公鸡使其无法打鸣，太阳仍然会照常升起。而很多时候，即便事件之间没有恒常联结，我们也会觉得其中存在因果关系。例如，新药品的某些副作用或不良反应之前从来没有在临床试验中出现过，但我们不能就此否认它的存在。

　　这里，新休谟论者延续了休谟的思路——二元对立，即预设了只能在“因果”和“非因果”二元选项中进行选择，其背后是“绝对的必然性”和“纯粹偶然”之间的取舍。休谟断言因果必然性联系是缺乏根据的，所谓因果的必然性只是我们主观赋予的特征，通常被看作属于感觉印象的因果关系其实是感觉印象和反省印象全体所共有的。在新休谟论者那里，我们也仅能根据过往的经验来断定前后两事件在时间上的接续，其因果必然性并非客观存在于外界，而是人所赋予的，即人们基于甲乙经常伴随出现的情形产生了必然性的信念，而这一信念又被习惯所制约。也就是说，新休谟论者仍然默认了人们关于因果关系的概念是凭借经验的习惯性联想，其代表人物有赖特（J.Wright）、斯特劳森(G.Strawson)、布罗顿(J.Broughton)、柯斯特(M.Costa)、埃尔斯(M.Ayers)等。

　　问题在于，对必然性的否定不代表我们只能接受纯粹偶然。如果因果关系不是必然的，并且，如果因果性不是符合某种规律的条件组合，那么它又相当于什么呢？倾向论（dispositionalism）给出了一个新思路。

　　倾向论首先纠正了休谟的想法。休谟坚称规律或恒常联结对因果概念非常必要。后续哲学家对于休谟的批评通常是仅有恒常联结不足以说明因果。但倾向主义则声称，我们甚至不需要恒常联结。事实上，一方面，某个领域内存在的恒常联结，往往不属于因果性；而另一方面，在某些情况下原因与结果之间并不一定存在恒常联结，比如，一次性发生的事件。

　　倾向论进而认为，因果性本质上是事物的一种倾向。原因倾向于导致其结果，倾向不是必然，却又强于纯粹偶然。这并非意味着结果只是可能发生的事件而已，而是强调内在属性（倾向、因果力或能力）是因果性的基本特征，即原因对结果有特定的倾向性。事物包含自己的倾向性属性或因果力（causal power），正是它使得物体能够产生影响。

　　这些倾向性比它们所产生的规律性更基本。在倾向论看来，传统的因果关系问题是由一个错误的休谟本体论产生的，在这个本体论中，世界被描述为“松散和分离的”不同存在之总和。一旦接受这一前提，即不同的存在之间没有必然的联系，那么因果关系的概念就会立刻变得成问题。 与此相反，倾向论并不试图把因果性还原为其他概念，而是认为倾向性的显现已经包含了因果的概念。倾向性不需要分解为一些可独立识别的特征：倾向性能产生其显现，而“产生”本身就是一个因果术语。

　　倾向论体现出与主流因果理论迥异的思考路径——拒绝还原。对比一下我们是如何给出某事物的概念的。通常我们要看：在包含有那个事物的各种可能情况的直觉里，该事物对于我们来说最明显和最核心的是什么？通过分析概念的组成部分，可以更好地理解该概念的本质特征。这就是概念分析。概念分析需要说明以一种词汇描述的事物怎样通过其他某些词汇描绘的事物而成真。

　　对因果性进行概念分析，就是将因果性还原为其他一些东西进行解释，即分析因果性更基本的组成部分是什么。休谟对因果性采取的就是还原方法，他认为因果是一个复杂的现象，它的组成部分可以分解为更简单的部分，即时间优先、原因结果接续和恒常联结。主流的因果理论都受到休谟的启发和影响，试图将因果性还原为其他概念术语。

　　但休谟的反对者认为即使满足了上述三个条件，也可以仍然不具有因果性。如果我们思考那些既完美又广为人知的恒常联结，会发现它们可能根本不是原因和结果的关系。比如，“所有的苹果都是水果”，这里呈现出必然——是苹果就会是水果，其中不涉及因果，只是我们的一种分类而已。又比如，“单身汉”和“未在婚状态的男子”，这里也有恒常联结，但是并不意味着一个导致另一个。之所以出现恒常联结，是因为它们根本就是一回事，只不过具有两个名称。

　　鉴于有些东西没有被上述三个因素所涵盖，人们可能会说，休谟的因果分析宣告失败。然而，我们所能找到的所有关于因果性的理论都存在解释鸿沟，要么是有些反例无法得到解释，要么是有些并非因果性的例子被当成因果。如果所有对因果的分析都失败会怎样呢？可能分析会越来越趋近因果，但总有反例。能解释这一现象的一个理由就是，这些分析之所以会失败，是因为因果性可能压根不可还原，不能再被分解，用其他术语来解释因果关系的计划注定要失败。这也暗示了别的概念可能需要用因果性来定义，而因果性本身却是原始的概念，是最基本的东西。这正是原始主义（primitivism）的主张。 倾向论秉持了这一主张，坚持因果关系是不可还原的、最基础的认知公理，无法被其他方式描述。

　　那么，这种倾向性是什么？倾向是指在某种情况下才会体现出来的性质，它和潜力、能力是同义词。我们可以将与之相对的性质称为范畴属性，指一个物体在任何情况下都具有的性质，比如形状和面积。一个玻璃杯具有固定的形状和面积，这是它的本性。而玻璃杯的易碎程度则属于它的倾向。由于在相同的跌落高度和受力程度下，一样东西是否易碎取决于它的材质结构、硬度与韧性，因此，我们说玻璃杯是易碎品，即便它现在还没有碎。

　　倾向性作为一种属性，可以只存在而不显现。当我们说这玻璃球是球体时，球体这一特征是可以被我们观察到的，我们就说这种属性显现了出来。而当我们说这个玻璃球易碎时，似乎是在表达一种隐藏的、潜在的特征，意思是玻璃球被碰撞后会四分五裂。一个磁铁具有吸引铁的倾向性，即它是有磁性的，即使在它的范围内没有铁物质可以吸引。可燃物体在引燃条件下，只要不被点燃，就不会燃烧，但它有燃烧的倾向性。糖是可以溶于水的，但一些糖块可能永远不会被放进水里，也永远不会溶解。科学发现的许多重要属性都是倾向性，它们可以被物体表现出来并被我们观测到，但即使不显现也仍然会被物体拥有。

　　这也说明了为什么在某些确定的条件关系可以满足因果关系的情况下，因果必然性概念仍然无法得到辩护。条件关系描述的是单一因果关系，讨论的是某一特定条件如何成为另一特定条件发生的原因，它假定了因果关系是通过列出一组因素而确定的，但实际的情况是，即便特定条件已经明确，结果也不必然会发生；而且，即使某事件出现的概率非常低，它仍有可能成为导致某个结果的原因。

　　由此看来，“A导致（cause）B”不等于“A必然引起（necessitate）B”。倾向表达了一种不确定的因果。原因改变了其影响的可能性，而不是像传统的确定论那样必然产生影响。在这样的因果关系中，因果关系的可能性可以通过概率来进行量化，核心问题是早期事件引发的后期事件的概率变化：如果存在 C 时 E 的概率比不存在 C 时更高，那么C 就是 E 的属性级（propertylevel）概率原因或正因果关系因素；如果 C 的存在分别降低或保持 E 的概率不变，那么 C 对 E 就是负因果关系或中性因果关系。 比如，一个粒子可能在一段时间后有特定概率发生衰变；没有什么东西迫使它必须在那个时间衰变，事实上也可能到了那个时间什么都没有发生；不过，这并不是说它是完全随机的，而只是说它有衰变的倾向，如果到时它真的衰变了，那我们可以说“是这种倾向性作为原因导致它衰变”。又比如，一个发挥稳定的射击运动员，用一把步枪打200米以外的靶心，几轮打下来，打中靶心的概率都在90%左右。但飞过来了一只鸟，站在枪管上不停地叫，这名运动员举着步枪又打了几轮，结果，命中靶心的概率下降到了50%。这提示我们：那只鸟与打靶命中率的下降有关系，鸟的干扰是原因，它造成了射击命中率下降的结果。在这些事件中，原因提高了结果发生的概率，但即便原因成功地产生了结果，也不保证它一定会发生。

　　三、倾向性如何产生结果

　　倾向性是如何产生其结果的呢？是自动产生的吗？常识告诉我们并非如此。白糖是可溶的，但只有把它放入水中才会产生“溶解”这种结果。类似地，一个易碎的玻璃杯必须被敲击或者抛出去，易碎性才能显现出来。可见，只有在合适的情况下，结果才会出现。

　　首先，倾向性需要被相关的条件激发才能显现出来，这种条件被称为激发条件（stimulus conditions），倾向的显现某种程度上就是对激发的一种反应（response）。例如，汽油具有可燃性，但是需要点燃才能表现出来；此时，车辆与地面摩擦出的大量火花可以看作一种激发条件，它能让汽油的可燃性释放出来，使之出现“燃烧”。

　　激发条件可以看作触发器，即一个结果或步骤序列的“第一”或“起始”原因。触发器与其他原因的区别在于，它位于相关因果步骤的上游，“启动”了因果过程，并且产生其效果的可能性很大。换句话说，A导致结果B，A对B的强化作用决定是否形成触发，初始点作用越强烈则波及广度和强度就越大，同一落点的持续投入继而带来了更大的持久影响。

　　初始作用受到以下因素的影响：

　　1关联的强度（strength of the association）。关联强度越大,因果关联存在的可能性越大。之所以强调可能性，是因为：在较弱的关联性下，仍有可能存在结果的真正原因，例如吸烟与心血管疾病的关系；而较大的关联强度可能是因为混杂因素引起的，例如患唐氏综合征的风险与孩子在家庭中出生顺序的相关性研究中，母亲生育时的年龄就是一个潜在的混杂因素。不过无论如何，关联性的强度对倾向性产生了影响。

　　2关联的一致性（consistency of the association）。它表示关联与更大背景的自然原理是一致的，是科学上可解释的，即用现代科学知识可以对其作出合理的解释。例如接触某种物质与某疾病之间，如果真有因果关联存在，这种因果关联不应该只局限在某个特定的人群之中，而是应该具有生物学上的合理性，与该疾病的自然史和生物学原理相一致。如果一种止痛药很有疗效，那么不论年龄、性别、肤色如何，患者服用之后都应该能减轻痛苦；反之，如果这项关联性只在男性实验对象中出现，却未在女性实验对象中出现，而且在生物学中无法得到解释时，那么很有可能该疗效并不是直接的联系，而是存在着干扰因素。

　　3关联的专一性（specificity of association）。原因与结果有严格的对应关系，即某种因素只能引起某种特定的结果，具有专一性；某种结果只能由某种因素引起，只与唯一的特定事物相关。专一性可以说是由一个变量变化预测另一个变量变化之准确性的指标。最理想的情形是一对一关系，关系越接近这种状况，专一性也就越强，因果推论的可信度也就越高。例如，在医学中，专一性表现在该项关联性应该被限制于特定人群、特定地点与特定疾病形态之上，并且跟其他的致死原因与发病原因无关。

　　其次，倾向性需要结成“相互显现的伙伴关系”（mutual manifestation partnership）形式。任何一种倾向性都无法单独地产生同样的结果，相反，倾向性之间成对或成组地产生结果。 糖在水中溶化，并不是糖的可溶性在添加上水这种激发条件后被激活，而是糖和水是溶解的互相显现伙伴，二者共同产生了糖水。对倾向论者来说，相互作用远比激发条件本身更有力量，因为它意味着事物的本质就是活跃的。虽然较低层次通常满足较高层次所发生情况的必要条件，但它们只是有时提供足够的条件。相互显现模型能够让一组因果力在因果性中扮演同等重要的角色：它们都被添加了其他条件，也都经历了变化，却在更高层次上表现出因果效力。 比如，糖在水中溶解，糖经历了变化，水也经历了变化，在相互显现中，变化是相互的。

　　值得一提的是，倾向性是高度地语境敏感（context sensitive）。引起一个事件的原因与该事件赖以产生的背景密切相关，稍微改变因果力发生作用的情境就可能对因果力的显现产生巨大影响。假设一颗足球击中了玻璃，如果被击中的玻璃事先经过强化处理，那么它可能不会被足球击碎；如果球早已破旧不堪，玻璃也未必会被击碎……所有影响到因果关系发生的因素统称为背景条件。一个易碎的玻璃杯可能落地就碎，但如果将环境稍加变动（地面铺着棉花、跌落位置很低、杯子外包裹着一层泡沫塑料等），易碎的玻璃杯落地时可能就会安然无恙。再进一步，1000个同一型号的玻璃杯，它们是否易碎除了取决于材质以外，还取决于坠落高度、地面材质和我们所用的力气等。只要在合理范围内，或许如果测试后1000个玻璃杯里只碎了10个，那么我们就会认为玻璃杯不易碎；但是如果碎了500个，我们可能就会认为玻璃杯易碎。

　　倾向性的语境敏感性解释了为什么因果性不是恒常联结。语境敏感特性表明，原因对于结果来说是有条件的充分的（而不是必要的），无论恒常联结还是共变性都不是必要的，在某些罕见的情况下，两者都是单独充分的（individually sufficient）。如果我们观察到两个事物A和B之间具有恒常的关系，它们可能具有因果关系，也可能是一种伪关系（spurious relationship），它们之间的相关性可能是由同时影响A和B的第三方混淆变量造成的，由此便形成了选择偏差。为此我们需要区分原因和单纯的条件，区分总体原因（或完整原因）与部分原因，同时辅以虚拟语气和反事实条件句的语义说明。 或许合适的策略是把它们看作互补的两个视角：反事实视角思考系统中排除哪些因素可以避免某种结果的产生或促使另外结果的产生；倾向视角则思考，如果想促使某个期望的结果发生，或者抑制某个想避免的结果发生，我们要积极寻找哪些潜在的、个体的、集体的倾向以便做出干预。

　　如果说各种条件表达了因果联系的真实程度，语境敏感性则反映了因果联系的推广程度。二者构成了因果的不同维度：前者针对内部自变量和因变量的关系而言，后者针对因果作为一个整体的普遍性而言。语境敏感性考量的是我们发现的因果关系能否扩展到其他场合、环境或被用来推断目前情境之外的情况。可行的因果理论都必须解释因果关系形而上学的两个基本方面，那就是因果复杂性和语境敏感性，而相互显现正是通过将复杂性和语境敏感性定位于倾向本身的特质来做到这一点。

　　最后，持续扩增，即从开端到终点的稳定渐进或变化具有稳定性。在此，我们不妨把机制看成揭示倾向性（能力）的途径。原因能否使结果呈现，要看是否存在一种从原因到结果的影响机制。机制是一种比较深层次、大范围的规则。这套规则规定并决定了某个对象的存在模式。但不同于律则的是：机制的约束对象是模式，而非某个具体的技术细节。机制在区分真实的因果关系和虚假的相关关系中起着至关重要的作用。机制以两种方式帮助我们进行分辨。如果X通过某种机制影响Y，那么就支持了X是Y的原因这一推断。如果缺少一个合理的机制将X和Y联系起来，那么我们就有理由怀疑这种关系是否为因果关系。

　　在这种模式下，寻找因果就表现为一种动态进程。金融危机或大规模恐慌就是很好的例子。有研究者考察了金融市场要素之间潜藏的交互作用，他们通过加入对对象或事件的时空领域变化考量，发现其中的因果关系表现为暗因果（dark causality），即在正向因果和负向因果之外的相互依赖关系及其正负因果的混合形式，其实质是X 持续增强引起最近时空邻域（Nearest Neighbors）Y 的振荡。 这种暗因果关系在现实中经常发生。自然界中典型的例子是，树木上或灌木丛中的水果或蔬菜会突然全部成熟，而没有任何可见信号。很多果树上的果子似乎是在一夜之间，从未成熟到成熟再到熟透。其原因可以分析为如下过程：从第一个成熟的水果开始，一旦成熟，它会通过其果皮释放出一种称为乙烯的气体。当暴露于这种气体中时，靠近它的水果也会成熟。一旦它们成熟，它们也会产生乙烯，乙烯继续使其余水果成熟，就像波浪一样。社会生活中常见的例子则是，人与人之间彼此所感受到的善意进一步激励了善意的行动，并因此强化了感受到的善意。看似微不足道的小事件，通过频繁密集的强化，形成了一股巨大的正反馈力量。比如父母对子女的持续的疼爱，又比如，越优秀就越有可能接触到优秀的人，接触到越多优秀的人，就越有可能优秀。

　　四、探索进程而非寻找条件

　　与当代休谟主义因果论相比，倾向论的优越性表现在哪里？是否能够克服新休谟论遇到的困难呢？这一节将给出辩护。

　　首先，倾向论很好地解释了原因为什么不能保证产生结果。倾向论对因果生产（causal production）和因果必然（causal necessitation）作出了区分。从条件的角度讲，对于任何一种我们建立的因果关系，有两种方式会让其失效。其一是减法干扰（subtractive interference），即从原因中拿走一些东西，从而阻止它产生通常的效果。比如，机器上一个重要的齿轮脱落了，装置上留下一个缺口，这样贯穿机器运转的因果链就失效了。另一种是加法干扰（additive interference），即增加额外因素，阻止本该出现的效果。例如，机器的所有零部件保持完整，但添加一些其他部分，比如齿轮进了灰尘，导致机器仍然无法正常运转。

　　即便在一些例子中原因成功地产生结果，也不意味着情况总是如此。不仅因果失败的案例中存在加法干扰，而且在一些因果成功的例子中也存在加法干扰。如果结果会受到额外因素的影响，那么就表示没有什么原因可以确保其结果发生。其实，只要存在加法干扰的可能性，原因就不能保证其结果的发生，这表明因果必然性的概念受到威胁。

　　其次，倾向论也很好地回答了为什么恒常结合不是因果关系的必要条件。我们分别把倾向论与INUS理论和反事实理论作比较。

　　1.倾向论相比INUS理论的优势

　　INUS理论的经典案例是，一间房屋失火，经检查后发现，失火原因是电路发生了短路。那么，电路短路是房屋失火的充分条件吗？答案是否定的，因为如果附近没有可燃物，或者配有完善的救火设施，那么电路短路就不会带来火灾。电路短路是房屋失火的必要条件吗？也不是，因为房屋失火并不意味着发生了电路短路。煤气泄漏、窗门紧闭与存在明火等因素组合在一起也会导致火灾发生。综上所述，虽然电路短路是房屋失火的原因，但它既非房屋失火的充分条件，也非必要条件。

　　既然电路短路是非充分和非必要条件，那么当人们说电路短路是火灾原因时，其确切的意思是什么？麦基（J.L.Mackie）对此进行了如下分析。他注意到，对于几乎每个结果来说，都涉及共同参与的很多原因。房屋似乎不是仅仅因为短路（条件A）而起火的，还需要有易燃物（条件B）以及救火设施失灵（条件C）等。这样看来，电路短路虽不是起火的充分条件，但确实是众多原因中必要的一部分，因为假如没有电路短路，即便存在易燃物且救火设施失灵也不会发生火灾。进一步讲，所有这些因素的集合是房子起火的充分原因，却不是必要原因，即A、B、C三个因素同时出现并不构成房屋失火的必要条件，因为房屋也可能因其他原因（比如遭雷劈）而起火。所以，所有这些因素的集合是起火的充分不必要条件。总体说来，对于A、B、C集成的条件组（A∧B∧C）而言，A是必要的且不充分的，但这个条件组本身却是充分且不必要的。

　　INUS条件以更加复杂的条件组合取代简单的充分必要条件，很好地解释了一部分现实中的因果关系，但它遇到的困难也是明显的：

　　（1）INUS定义虽然是因果关系概念的重要部分，但并不构成“A引起P”的全部含义。定义中的原因只是结果的部分原因或狭义原因，却不是完全原因。作为一个INUS条件，A要么是不可或缺的，要么是必要的，而现实中存在这样的情况，A既不是不可或缺的，更不是必要的。例如，闪电和雷声永远符合“如果有闪电，那么必然有雷声”，因此，雷声也是火灾的INUS条件，却不是火灾的原因。比如，“因为我相信天下乌鸦一般黑，所以我相信我看到的下一只乌鸦会是黑乌鸦”，这似乎是正确的，但即便我并不相信天下乌鸦一般黑，我也可以相信我看到的下一只乌鸦会是黑乌鸦，这与INUS条件不符。

　　（2）INUS仍然属于因果必然主义的一种形式。当我们说原因的集合S是结果的充分条件时，只不过是换了种方式说S必然保证了结果的出现，也就是说，“C是E的充分条件”和“C必然导致E”只不过是“如果C发生，那么E必定会发生”的两种表述形式罢了。麦基模型没有考虑因果关系的产生机制（即不描述相关事物的作用过程），而只是从条件逻辑角度来研究原因对于结果的条件关系。

　　（3）INUS条件理论容许“互为因果”，不能排除同时因果关系和反向因果关系的可能性。虽然“A（至少）是P的INUS条件”不是“P（至少）是A的INUS条件”的同义词，但这种意义上的差异并不能显示因果优先关系。假设在这个领域中A有一些必要和充分的条件，我们可以证明，如果A（至少）是P的INUS条件，那么P也（至少）是A的INUS条件，这使得因果关系的方向成为一个微不足道的问题。而如果不讨论因果关系的方向问题，那么关系中所涉及的规律就成为简单的普遍命题。

　　问题的关键在于条件关系不等于因果关系。条件关系研究的是命题之间的关系，指的是前提与结论的关系，属于逻辑层面的关系，因果关系研究的是客观事物间的联系。条件关系是一种假设关系，其中的条件不一定为事实，其真假无法确定。

　　反观倾向论，在它那里，因果关系不是必然性或充分性关系，也不是任何基于这些关系的更复杂的关系（如作为INUS条件的关系），而是函数相关的关系，即当我们提到一个事件时，在个体或一般中，与之相关的某种函数相关。要找到这种新意义上的原因，就必须完成两项任务：既要找出这一总体原因中的所有因素，又要发现其结果以何种方式取决于这些因素。换句话说，发现结果与全部原因的函数相关规律，以及每一部分原因导致的结果的变化率。

　　前文已提到把机制看成揭示倾向性（能力）的途径。机制是适合条件下才能成立的规律，结果的形成受约于因果机制，即事物之间如何联系、如何起作用等。生物学中常用这种方式确定因果，例如，发现某种基因突变和某疾病发病率上升有关，但因时间、伦理等原因无法直接验证因果，这种情况下，就可以通过判断该突变在细胞层面导致的影响，来推断治病机理，或者在小鼠中找到类似的基因突变，再通过小鼠的操纵实验，先确定在小鼠中的因果性，之后通过类比（人和小鼠符合相近的生物学机制），最终推断出人类的某基因突变和某疾病的关系。

　　由于不同类型的信息影响并附加到人们对机制的判定，因而关于倾向的推断也不是决定性的，这些信息主要包括：（1）与预测相一致的信息，即假定解释机制为真可预测应该能够推理得出的事件。例如，山区居民的身高通常低于平原地区的居民，可能的原因是，两个群体来自不同的基因库，高海拔地区氧气稀薄阻碍了身体的生长。如果氧气稀薄的解释为真，那么当人们离开高原而迁移到平原地区时，他们的后代身高会高于预期值。（2）产生反常预测的信息。反常是指，假定我们的解释机制正确，我们所推断的不该出现的事情。例如，如果进化论机制正确，那么，经历同样进化史的动物应该共享某些特征，但一些澳大利亚的哺乳动物产卵，这一例外给进化论提出了一个难题。（3）解决反常事物的信息。反常可以通过整合附加信息的方式得到解决。例如，澳大利亚是最早从泛大陆分离出来的陆地——表面极其孤立的小生境，这使得那里的一些哺乳动物与其他哺乳动物的进化路径产生了差异。这一说明与我们已有的关于进化运行机制的理解是相符的，借助于它，我们对反常事物的解释不再那么艰难。

　　此外，倾向论的语境敏感性意味着倾向不仅会产生改变，还有可能虽然发挥了作用却没有产生“改变”，这解释了因果非必然性的深层原因。比如，同时用同样大小的力沿相反方向推一个箱子，箱子静止；又如，吊灯悬挂在天花板下时，吊灯所受重力和吊线牵拉吊灯的拉力是平衡的。在这些例子中，并没有什么变化发生。倾向论的方法正是从远距离来看原因的产生，并且考虑原因是如何变成结果，主要考虑在某个特定背景下事件所具有的细节、特点、能力以及脆弱性等。比如，发生森林大火的原因是干燥，某些疫情暴发的原因是易感人群免疫力低和缺乏有效的公共健康保障。

　　2.倾向论相对于反事实理论的优势

　　在使用反事实条件句分析判断因果关系时，我们需要考量的是C与E之间是否具有反事实依赖关系（counterfactual dependence）。简单来说，判断事件C是否为事件E的原因时，我们先不去考量事实是什么，而是去设想，假若C发生了，E会不会发生？假若C没发生，E会不会不发生？如果答案是肯定的，那么可以说C与E具有反事实依赖关系。根据反事实条件句分析，具有反事实依赖关系的两个事件具有因果关系。

　　反事实理论较好地去除了那些混杂的伪因果关系，在识别必要原因时表现出色，但也存在无法回避的局限性：

　　（1）有些时候必要原因并不是那些最关键的原因，仅仅是必要性不足以识别策略形成中的关键因素。“如果X地区没有人，那么就没有疫情发生”这个命题显然是正确的，但对我们思考对策是没有任何用的；“有人存在”是疫情的背景因素，但并非突出因素。

　　（2）反事实推理提出了“优先抢占”（preemption）的问题。为了证明X是Y的必要原因，我们必须假定如果排除了X，那么不会有另外一个必然原因导致Y的发生。比如，小明和小亮一起把石头扔向瓶子，小明的石头恰好击碎瓶子。如果小明不把石头扔向瓶子，瓶子似乎也会碎，那么，我们可以因此说小明的石头不是瓶子碎的原因吗？又如，如果我今天因为开车超速被拦停，导致上班迟到，那么“被拦停”就是“起作用”的事件。假设我由于被拦停而避免了一场交通事故，但这个交通事故也会导致我迟到。那么，在这个例子中，“被拦停”就优先抢占了“交通事故”的位置。按照这个逻辑，一个原因必然优先抢占另一个原因的位置。问题在于，如果我们排除了其中一个原因X，那么Y必然不会发生吗？

　　这一难题还可以通过以下极端情形显示出来：杀手1号准备暗杀W，该杀人组织设计了保险机制，如果1号到时候心软没有开枪，他们将启动保险机制，杀手2号会出手射击W，以确保最终W会死亡。实际的结果是，1号确实执行了任务杀死了W。在这个案例中，W死亡的原因是什么，毫无疑问，是杀手1号的暗杀。然而，反事实条件句分析却无法给出这个答案。根据反事实条件句，假如杀手1号没出手，W还是会死亡，因为杀手2号会出手。换言之，杀手1号的行为，与W是否死亡没有反事实依赖关系，所以杀手1号的暗杀不是W死亡的原因。这显然不符合我们的直觉。

　　（3）原因与原因之间分离。反事实理论对每一原因单独进行分析，而未能从导致结果的总体来考察原因，因此，结果似乎成为原因的静态机械结合。比如，沙皇宠臣拉斯普京的离奇死亡。拉斯普京在吃甜点时喝下了含有氰化钾的葡萄酒，但并没有被立即毒死。接着，他身中数弹，其中一枪命中头部，但是他仍然没有断气。后来，他被绑起来扔进冰窟窿之中，但他又自己解开了绳索。最后，根据法医诊断，拉斯普京是溺水而死。那么，拉斯普京的死因是什么呢？下毒？中枪？还是肺内积水？其中任何一个原因都可能导致某种结果，但如果其中一个原因没有发生，结果依然可能会出现。反事实条件分析无法成功做出推断。

　　（4）因果关系依赖链问题。反事实推理还存在一个很麻烦的问题——因果关系依赖链，即在因果关系的具体结构中，每一件事都有一个与事实相反的假设，彼此形成环环相扣的链状关系。某个事件通常会阻止结果E的出现，但又会让结果E换一种方式呈现，这也产生了一个依赖链。例如，有位好心的邻居把一位突发脑梗的患者送进医院，患者被抢救过来，但患者在离开医院后遭遇车祸身亡。如果患者没有被救的话，他就不会遭遇车祸，从反事实推理的角度看，患者的死亡是由被抢救这件事决定的。这样一来，这位好心的邻居似乎反倒成了导致患者死亡的因素。

　　这些局限性提示我们，反事实因果关系不仅要求被解释现象有某种原因，而且还要求对可能的相关因素的范围有某种限制。某种现象有某种原因是基于这个范围内的因素，或者甚至这种现象有某种邻近的原因。鉴于以上反例，反事实推理更多用在时空接近的场合去判断原因。

　　而就倾向论来说，其因果解释并不受时空场合是否接近的影响。倾向产生因果的特征是级联（cascade）：初始触发、相互作用和不断扩增，从开端到终点的稳定渐进或重复变化的稳定性。按照这样的特征，一旦获得起始优势，优势会越来越明显，最后会出现足够惊人的效果。很多时候，相互作用并不是按照倍数增长的，而是随着时间可能呈指数级增长，呈现出倒金字塔形。小的初始事件或变化被逐渐积累和放大，最终形成指数级变化的结果。这就可以理解为什么平静的水面荡起涟漪，为什么牵一发而动全身。

　　社会生活中的类似现象包括：网站的访问量越多，在搜索引擎上的排名就越靠前，而排名越靠前，访问量就更多；当弹幕里、评论里、微博上表达的一些负面情绪具有一定社会共鸣时，其所引起的负面情绪的积累爆发是不可控的；一些捕风捉影、毫无根据的网络谣言有时迅速传播，引发大量跟帖，形成强大的舆论压力；等等。倾向视角揭示了因果传递的主要特征，它提示我们，某些过程轻而易举可以进行却难以干预，因此，早期遏制尤为关键。

　　五、对倾向论遭遇质疑的反驳

　　以上从正面对倾向论进行了论证，接下来将考虑倾向论已经或可能遭遇的质疑和批评并做出回应，从而为倾向论立场进行辩护。

　　1.“概率失效”诘难及其反驳

　　有批评者指出，倾向论否定因果必然性的理由是前件增强检验（antecedentstrengthening test）不成立，即“对于任何可能的φ，如果C & φ引起E，那么C在因果上必然引起E”，这一假设在所有所谓因果必然性的情况下都是失败的。但在批评者看来，前件增强并非因果必然性的标志，假如预设这样的前提，就会导致荒谬的结果，或者引起循环。 这些质疑主要集中在两方面：一方面，两事件之间有因果关系，然而原因的发生并没有增加其结果发生的概率，这表明概率增加关系对于刻画因果来说并不是必要的；另一方面，两事件之间有概率增加的条件关系，却没有因果关系，这表明概率增加对于刻画因果来说也并不是充分的。对于一个因果性理论而言，如果它认为“原因会增加结果发生的概率”，那么它不得不面对这样的困难：“概率增加”既不是因果性的必要条件，也不是充分条件。

　　以下两个例子支持了这种批评。例A：医生做手术来降低病人心脏病发病概率，可是很不幸，这场手术使得病人突发心脏病。那么，这场手术本来会降低心脏病发病几率，却反而成为心脏病发病原因。这说明概率增加不是因果性的必要条件。例B：小明和小亮一起向瓶子扔石头，小明率先扔中，抑制了小亮的行为。在这种情况下，小亮扔石头提高了瓶子破碎的概率，但并不是瓶子破碎的原因。这说明概率增加不是因果性的充分条件。

　　按照概率理解，只要前面的事件可以增进后面事件发生的几率，哪怕是增进一点点，只要后面的事件发生，我们都可以说前面的事件是原因，这样的说法在很多时候显得很荒唐。例如，张三买了一张彩票，然后他中奖了。如果用概率分析，似乎是：张三中彩票，是因为他买了一张彩票，他买彩票提高了他中奖的几率。但是，这样的判断合适吗？李四听到后可能会立即反驳：中彩票的原因是买了彩票？我也买彩票了，怎么就没中奖？

　　况且，能够使一个事件发生的概率增大的条件不只是原因，其他许多非因果性关联也能改变事件的条件概率，因此，上述概率关系并不一定就是因果关系，由此定义的原因也就构不成严格意义上的原因了。

　　笔者的回应是：在对结果的因果解释中，我们对结果关注的不是其绝对值，而是原因对结果影响的相对量。我们需要了解的是，原因对结果发生概率的影响，要看结果是否会以不同的方式发生，而不是仅仅看结果发生与否。这就好比如果想评估某药物的疗效，考察的关键是，服药的患者与没有服药的患者相比，其康复的速度是否有变快或变慢。要知道，即便什么药都不吃，人体本身也具备一定的自愈能力。我们应该了解的是原因对结果发生概率的影响，而不是仅仅看结果发生与否。通俗地说，我们寻找的是：因为你，结果有什么不同；而不仅仅是，有了你之后有了什么。

　　在这种情况下，我们关心的是干预概率（即进入处理组的概率），而不仅仅是条件概率。 显然，我们不能由于X提高了Y的概率，就说X导致了Y。我们常听到的断言，如鲁莽驾驶会导致交通事故，吸烟引发肺癌，其意思是前者只是增加了后者发生的可能性，而非必然会让后者发生。又如，冰激凌热销与犯罪率提高，二者呈正相关，要确定是否存在因果关系，我们需要检查表达式P（Y|X，K=k）>P（Y|K=k），其中K代表背景变量。如果我们把温度作为背景变量，那么这个表达式的确适用于冰激凌的例子。但如果我们只看温度为30℃的日子（K=30），我们就会发现冰激凌的销售和犯罪率之间不存在任何残留的关联。只有把30℃的日子和0℃的日子进行比较，我们才会产生概率提高的错觉。

　　类似地，有人做过统计，家里打火机数量越多，男主人患咳喘病的概率就越高。于是推出，在家里放太多打火机是致癌的原因。这个结论明显是荒谬的。我们一般的解释是，抽烟的人会有比较多的打火机，而抽烟的人患咳喘病的概率比较高。所以，打火机多不是患咳喘病的原因，而是和患咳喘病一样，都是抽烟的结果。在这个例子中，打火机数量是一个虚假原因，因为如果我们给定“抽烟”这个校验事件，只考虑抽烟的人，或者只考虑不抽烟的人的话，这个正相关关系都趋于消失。

　　就此而论，条件概率的增加只表示Y在X存在时概率提高，而不能表达X提高了Y的概率。因为可能X和Y都是果，真正的因是Z，是Z的变化导致X提高，同时也是Z的变化导致了Y的提高。条件概率仅仅通过观察数据发现了某种关联。只有（Y|do（X））>P（Y），我们才可以说X导致了Y。换言之，我们需要的是我们感兴趣变量Y的条件概率。但这个对比是困难的，如一个人没有抽烟的时候，没得肺癌，抽烟后，得了肺癌，可以说抽烟导致了肺癌，但由抽烟引起的肺癌增加概率就不得而知了，因为还有很多其他的因素，比如环境，比如饮食习惯、行为习惯等。

　　2.“原因不对称”诘难及其反驳

　　一些批评者认为，倾向论面临的主要困难是原因不对称性（the asymmetry of causation）的丧失。 倾向可以有多种发展轨道，不能通过一个条件就得到充分表征，甚至作为结果的事件也可以具有导致原因事件的倾向，这就违背了原因不对称性原则，即预期结果存在的原因与导致相同结果不存在的原因镜像对立或完全不同。比如，草原上狼的增加导致羊的减少，但实际上狼的增加也能反而导致羊的增加。

　　笔者认为，这一指责的误区在于把原因与因果整体割裂开来。反驳者对因果的理解和处理止步于线性因果关系。但事实上，我们经常遇到非单向因果现象。此时，某些条件下的具体事件关系难以反映出更大范围因素之间的因果关系，例如捕食者和猎物之间的关系，以及金融市场中的交互反馈等。确切地说是，事件A会导致结果B，而结果B又会加强事件A，不断往复。这里其实存在一个不断地随着时间一次又一次地循环处理具体事件的过程，或者说一种持续的交互作用过程。

　　如何解决这种因果关系呢？其实在休谟那里，因果关系本来就是由空间邻近、时间优先以及类似对象之间的关系导致的观念联结。换句话说，如果仅仅考虑对象本身，不考虑对象周围的时空邻域，就很难找到（形成）真正的因果关系（观念）。受此启发，我们不仅要考虑变量本身并处理单个时间点上离散事件的因果，而且应进一步考虑变量最近时空邻域的变化模式，表达整个连续的状态。

　　这里存在着互为因果的关系，但互为因果的是某些过程，而不是某些特定时间点上的事件，两个过程之间完整的因果关系无法用事件性因果表示。过程中的诸多要素之间往复发生反馈导致了过程性因果。如果说事件性因果是单向的线段，那么过程性因果就是一个环，会因变量之间的彼此牵动而随时改变其方向和大小。由此看来，从因果过程的角度进行分析，对因果现象进行更精细的描述，我们就能摆脱因果不连贯的指控。

　　捕食者和猎物的数量循环就是一个很好的例子：猎物数量的增加为捕食者提供了更多的食物，这将增加捕食者的数量；进而导致过度捕食，猎物数量将再次下降；捕食者种群的反应随之下降，从而释放猎物种群的压力并使猎物数反弹。我们看到的是，其他条件不变，狼的增加反而导致羊的增加。为什么会出现这种现象？以草原上羊的数量与狼的数量来分析其间的关系，可以表示为：狼的增加会导致羊的减少，羊的减少会导致狼的减少，狼的减少反而会导致羊的增加，羊的增加进而导致狼的增加。假定草原上羊的数量用A表示，狼的数量用B表示，我们可以按照时间顺序，把每个时间点上的A和B拆分为单独的事件，即B1（狼增加）→A1（羊减少）→B2（狼减少）→A2（羊增加）。如此一来，A与B之间的关系通过过程性因果得到表达。更复杂一些的情况如：湖水污染 → 鱼类等水生动植物死亡 →细菌分解 → 污染物漂浮于水面 → 湖水融氧量下降 → 水生动植物死亡，水中厌氧细菌持续增多 → 分解加快，温度升高 → 湖水污染加剧。

　　与此类似，人体中的温度调节也属于过程因果。正常人体温度约为365℃左右。当体温升高到此温度以上时，体内开始发汗并且舒张血管，使更多的血管表面积暴露于较凉的外部环境。随着汗液增加，汗液逐渐蒸发吸收热量；同时，血管中血液对流也具有冷却功能，于是身体恢复正常体温。如果这些冷却机制持续下去，身体将变冷，然后出现鸡皮疙瘩，血管也开始收缩；收紧的皮肤减少了热量散失的表面积，而血管收缩可确保仅一小部分静脉表面暴露于较凉的外部环境，从而保持热量，恢复正常体温。

　　总之，对于因果环路 A→B→A，我们无法通过考察单个事件的因果得出有效解释，而必须在一个因果整体中进行考虑。如果起点A的增加（或减少）会通过因果环路，导致A进一步增加（或减少），那么我们称之为强化反馈回路。如果起点A的增加（或减少）会通过因果环路，反而导致A减少（或增加），从而抵消最初的增加（减少），那么我们称之为平衡反馈回路。强化反馈回路通常伴随着指数级增长或衰减，例如利滚利的银行存款与利息、不受限制的人口增长；平衡反馈回路通常预示达到某个平衡状态，例如激素的调节作用。

　　由此也可以看到，相比于各种条件论，倾向论没有一个固定的解释目标，因为条件并不总是与单一结果相对应。尤其是，整体效应并不总是已知的，有时是多层级影响重复叠加，因此，对倾向论来说，更好的方法也许不是从最终效果开始考查，而是从触发器开始，然后逐渐延伸扩展开来看看能够产生什么效果。

　　结语

　　本文在反思主流因果理论所面临挑战的基础上，提出消除条件化因果框架困难的可能路径，论证了因果哲学中倾向研究进路的优势，并对该进路可能遭遇的质疑和诘难进行了回应和反驳，从而为因果观念的进一步重建奠定基础。

　　传统的因果性探讨假定了只能在“因果”和“非因果”二元选项中进行选择，在这样的本体论预设中，世界被描述为“松散和分离的”不同存在之总和。一旦接受这一前提，即不同的存在之间没有必然的联系，那么因果关系的概念就会立刻变得成问题。

　　与此相反，在倾向论那里，因果关系不是必然性或充分性关系，也不是任何基于这些关系的更复杂的关系。这并不意味着结果只是可能发生的事件而已，而是强调内在属性（倾向、因果力或能力）是因果性的基本特质。如果仅仅考虑对象或关系本身，忽视因果的产生机制和对象周围的时空邻域，就很难得出有效解释，因此，必须对一个因果整体进行探究。

　　倾向进路中因果的主要特征可以刻画为：（1）动态性：初始条件触发“启动”了因果，相互显现不断扩增，从开端到终点稳定渐进，因果表现为一种动态的进程；（2）连续性：原因倾向于导致其结果，持续投入继而带来更大的持久影响，倾向呈现出连续的状态，而非全有或全无；（3）语境敏感性：引起一个事件的原因与该事件赖以产生的背景密切相关，情境的细微改变就可能对倾向的显现产生巨大影响。由此，倾向论很好地说明了：为什么在某些确定的条件已经满足因果关系的情况下，因果必然性仍然无法得到辩护；以及，为什么即使没有恒常联结，某个因素仍有可能成为导致某个结果的原因。

　　这给我们一个深刻的启示：我们的世界包含不同类型的因果形态，有些有构成性关系，有些则不具备；有些因果关系是线性的，有些则是分叉的；有些原因能够快速引起结果，有些结果则需要缓慢等待；有些原因强劲有力，有些则是微弱却并不能被忽略；有些是稳健的，有些则是敏感而易受扰动的。这些不同特征的因果结构都会带来不同的影响。而我们正是希望在多米诺骨牌倒下之前，判断它们会在何时何地往哪个方向倒下，从而未雨绸缪实施干预。

　　最后，笔者还想强调，作为因果探索的一种尝试，倾向进路还不够成熟。倾向性并不总是能够显现出来，那么如何对它进行精确描述？这个问题仍处于摸索之中。基于这一原因，哲学家对待倾向性的态度似乎很矛盾，他们或许会容易地声称某物体或某事件具有倾向性，但又无法提供什么证据。经验论者特别指出，要在本体论上接受倾向性这一概念，就必须确保存在着关于倾向性可在经验上得到检验的定律。但这样的解决方案可能比问题本身更棘手。除此以外，倾向论不得不面对一些有待处理的细节疑问，比如倾向在不同的情境下会有什么不同，各因素之间如何相互作用，以及怎么确定背景条件在支持倾向中的作用，等等。鉴于倾向是高度地语境敏感的，我们需要探寻一个精细的语用学理论，才能完美地解释这一切。

原文责任编辑：赵培杰