“介入之下的不变性”——论可操控性因果概念及其社会科学哲学意蕴，本文主要内容关键词为：意蕴论文,因果论文,社会科学论文,操控性论文,哲学论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：N031 文献标志码：A 文章编号：1000-8934(2011)03-0018-07
近代以来对因果性概念的哲学追问起于休谟。他认为，因果关系并无保证其有效的外部基础，实际上人们只不过是对不同事件之间的接续关系有重复经验而已。广义上说，“休谟主义”即是指那种认为应该把因果性还原为“经验观察到的律则性(regularity)”的观点。上个世纪初，逻辑实证主义者扯起“反形而上学”的大旗时，他们意识到自己是在延续休谟的道路：律则性理论正是从因果性哲学中剔除形而上学呓语的锋利的“奥卡姆剃刀”。罗素甚至极端地认为，连“因果”这个概念本身也是旧形而上学的余孽，应当从科学语言中消失，而代之以对“函数关系”的谈论。亨普尔则指出，科学中的因果说明也只是更为普遍的“演绎—律则”说明的具体形式，即也要通过应用定律作出说明。
然而，这种激进的经验唯名论、还原论倾向是很有问题的。真正的科学定律是支持反事实条件句(counterfactuals)的，而律则性理论却不能有效地把这种真正的自然定律与偶适概括区别开来。因果定律由于具有“自然的必然性”意义，就无法完全还原为经验律则性。刘易斯(David Lewis)试图把支持反事实条件句所要求的必然性完全定义在非因果意义的存在上，使律则性理论囊括这种模态范畴，从而捍卫休谟主义观点；然而，他给出的理论也没能自圆其说，反而引发了人们对律则性理论更大的质疑[1]。不过，由于构造反事实条件往往意味着假想一种经由该因果关系的操作，因此，反事实条件理论也促使人们开始关注因果性与可操控性(manipulability)之间的关系。这是本文要着力探讨的方向。
1 因果性与可操控性
从可操控性的角度来界定因果性，其初衷是源自于这样一个简单的直观：如果X是Y的原因，那么我们可以通过改变X的值来改变Y，却不能由改变Y来改变X[2]；由于因果关系的不对称性①，我们可以经由原因来操纵结果，却不能反其道而行之。运用这一标准，我们就有可能从纷繁芜杂的概率依存关系中识认出真正的因果关系：大气压强的变化与气压计读数之间存在着共变关系；假设我们实际地改变了大气压强②，那么气压计的读数也肯定随之而改变；相反地，如果我们人为地改变气压计的读数——例如，把气压计摔坏，却并不能由此真正地改变大气压强。因此气压的变化是气压计读数的原因。
这一视角在有关因果性的哲学讨论中常被冠之以“因果作用的能动性(agency)理论”，柯林伍德(R.Collingwood)和冯·赖特(G.von Wright)等人是这一进路的典型代表。更为晚近的是门齐斯(P.Menzies)和普赖斯(H.Price)的工作，他们把能动性理论的核心论旨概括为：“如果对一个自由的能动者(agent)而言，造成事件A是使事件B发生的有效手段，那么事件A就是事件B的原因。”[3]这一论旨体现出能动性理论的两个基本特征：一是人类中心主义(anthropocentrism)，自然界的因果关系需要通过能动性——亦即人类的自由行动的能力来得到理解；二是还原论纲领，即试图用非因果意义的存在来定义因果关系。因此，能动性理论对下面两个问题的解答决定着其成败：(1)处在人类能动性范围之外的、不可被操纵的原因如何能得到理解？(2)被用来定义因果关系的能动性是否本身不再具有任何因果意义？
门齐斯和普赖斯认为，“成功地造成某个事件”是人们固有的一种直接经验，获得这一概念不需要任何先天的因果性预设，因此用它来还原因果性不会产生循环定义；而对于那些不可操纵的因果关系，他们的建议是将其类比到某个处于人类能动性范围之内的“相似”的境况，然后再运用能动性理论间接地获得理解。这一理论解决的弱点是显而易见的。首先，类比推理的有效性是深受质疑的。例如，伍德沃德(J.Woodward)指出，用来表征自然现象的小尺度模型往往不能正确的反映实在的因果特征，因为被模型忽略掉的东西很可能在大尺度的因果机制上具有决定性的意义；其次，必须注意到可操作的原因是与非因果的能动性相联系的，那么它们如何能与不可操作的因果关系“相似”呢？在何种意义上相似呢？伍德沃德认为，要说明这一相似性，似不能不用到具有因果意义的概念，而这又使得先前对能动性因果概念的非循环性的论证归于无效[4]。由于这两个根本问题没有得到有效解决，所以因果作用的能动性理论看来并不是一条有意义的研究进路。
但这一理论的失败毕竟留下了诸多有益的启示。首先，可操控性的概念是合理的，把关注点放在操作者的能动性上却是错误的，因为“自由行动”就其概念自身而言并不必然与因果性相关；而一种更为客观的、非人类中心主义的可操控性因果理论所关心的仅是原因变量被改变、介入(Intervention)和干预，不管这种介入是不是由人类行动造成的。其次，“成功”与“不成功”总是相对于人类目的而言的，在非人类中心主义的视角下并无此概念，而只是强调结果变量“随着”原因变量的改变而改变，其特定的“跟随”模式在对原因变量的介入下保持不变。最后，可操控性因果理论并不必然要接受还原论纲领，但它仍然要力图避免让刻画因果性的概念与因果性本身陷入概念之间的恶性循环。
这样笔者已经大致勾勒出了所谓“介入主义的可操控性因果理论”，豪斯曼(D.Hausman)和伍德沃德是它的主要倡导者。他们采取非人类中心主义的视角，并不是要把因果性还原到非因果的存在上去，而是刻画为介入之下的不变性[5]。显然这里需要澄清“介入”与“不变性”的概念，这是以下两小节的任务。
2 介入的概念
与很多哲学概念一样，“介入”有着诸多复杂的面向，在不同的语境中，对它所作的概念澄清也往往大异其趣。在这里，从可操控性因果理论的角度对“介入”所作的理解，就与新实验主义、科学实践解释学的“介入”概念[6]很不相同；因为后者是把它置于和“表征”相对照的语境中理解的，焦点在于介入之非表征性的意义；而前者设定的语境则是使其与“人类中心主义”的视角相反对，重点在于刻画出无“操作者”之“操作”。
如果仅关注于原因变量的改变，而无关乎其是否由能动性所导致，则“介入”也就丧失了某种特殊性，而沦为能够决定该原因变量的“另一个”变量，姑且称之为“介入变量”。由此“介入”概念的澄清端赖于“介入变量”的逻辑意义。伍德沃德正是由“介入变量”来定义“介入”[7]的：
I是X相对于Y的介入变量，当且仅当I满足下述条件：
(IV)
I1.I因果地导致X。
I2.I的作用对其它因果地导致X的变量来说就是一个开关。简言之，当I取某些特定的值时，X就不再取决于其它原因变量的值，而完全只取决于I的值。
I3.任何从I到Y的有向路径③都经由X。也就是说，I并不直接因果地导致Y，也并不因果地导致除X之外的Y的原因；当然，例外的情况是，如果这些除X之外的Y的原因本身就在I-X-Y这一路径上，那么I也是它们的原因。这种例外的情况有两类：(a)任何既是Y的原因又是X的结果的变量（亦即因果地居于X与Y之间的变量）；(b)任何居于I和X之间的Y的原因，且它们不能独立于X而对Y施加影响。
I4.对于任一变量Z，如果Z因果地导致Y但并不经过包含X的有向路径，那么I（在统计上）独立于Z。
……
“在介入变量的概念前提下，介入可以被定义如下：
(IN)I的某项取值I＝
是对X相对于Y的介入，当且仅当I是一个X相对于Y的介入变量，且I=是X取值的实际原因。
不难看到，尽管IN才是对“介入”的定义，但其实它的主要特征都是在IV中刻画的：每一项具体的介入不过是对介入变量取不同的值而已。I1-14可以看作是从非人类中心主义视角对“操作”的刻画，下面逐一分析其必要意义。
I1是说，介入变量必须要能因果地导致待检验的原因变量（或可称之为“准原因变量”）。这似乎是显然的，如果介入项与被介入项之间不存在因果关系，那么任何所谓的介入、干预就都无从谈起。但是也必须注意到，承认这一点就意味着必须彻底放弃还原论纲领，因为这表明“介入”本身也是具有因果意义的概念，用这一概念对因果性的刻画就不可能是向非因果存在的还原④。
I2进一步表明，介入变量不仅要能因果地导致“准原因变量”，而且还必须具有“原因唯一性”，即是说能够使原因变量仅仅取决于介入变量的值，而独立于该原因变量的任何其它原因。“开关”的隐喻意即在此。因为“介入”便意味着“中断”，介入变量的影响必须要足够大，以使得被介入系统的某些内生因果关联被迫打断，被介入项完全受介入变量的值决定，并将这一影响进一步传递给它的结果。这的确是“介入”的应有之义，舍此甚至称不上是一种“操作”。
I3涉及到一些更为复杂的因果性概念。如果介入变量对“准结果变量”的因果影响实际上并不经过“准原因变量”，那么即便在介入下Y的值确实发生了改变，也不能由此说X就是Y的原因。考虑“安慰剂”的例子：医生对病入膏肓的病人常会开一些安慰剂，这些药品本身对病情并无实质帮助，但经病人服用后却的确能收改善之效；我们当然不能由此说这些安慰剂能治病，因为“服用安慰剂”这一介入变量能产生“改善病情”（准结果变量）的效果，并不是通过“药效”（准原因变量）来实现的，而是由于服药给予病人的心理上的慰藉促使病情延缓。由此可见，如果是为了检验变量之间的因果关系，则必须保证介入变量与准原因变量、准结果变量处于同一个因果链条上。
I4条件表明，介入变量既不能作为这样一些变量——它们处于被介入的系统之内，能够不经过准原因变量而影响准结果变量——的结果；也不能和这样的变量有共因。由于I3已经说明，对于那些处于被介入的系统之内、且又和准原因变量、准结果变量在同一个因果链条上的变量来说，介入变量都是它们的原因；那么综合起来可以推论得出：没有任何被介入系统之内的变量能因果地导致介入变量，介入变量也不与任何被介入系统之内的变量有共同的原因。在经济学模型中有所谓“内生(endogenous)变量”与“外生(exogenous)变量”的区分，介入变量对被它介入的系统而言就是纯粹的外生变量[8]：它能够对被介入系统施加因果的影响，而本身却并不受来自该系统的变量的影响。应该说介入变量的这个特质也是符合直观的：在“外”者才能“入”。任何操作的着眼点始终应当是系统的外生变量。
显然，以上对“介入”概念的刻画是非人类中心主义的，四个条件的规定性完全着眼于系统的内生变量与介入变量的关系，而没有预设任何人类的能动性。它们也是非还原论的，用来刻画“介入”的仍然是具有因果意义的概念。但是，非还原论的刻画也仍然要避免概念的恶性循环：既然可操控性理论要用“介入”来刻画因果性，而“介入”本身又要用因果性来刻画，这是不是一种循环定义呢？伍德沃德认为，这里的确存在着循环，但它并不是“恶性的”：我们试图用介入来检验的是准原因变量与准结果变量之间的因果性，而用来刻画“介入”的却是介入变量与被介入系统的诸多内生变量之间的因果性——我们并没有用待检验的因果性反过来再刻画“介入”[9]。毋宁说，可操控性因果理论表明，在现实中我们并不是从非因果意义的信息中获得因果知识，而只有在已知因果知识的背景下才能推断出新的因果关系。例如，实验操作也只是在大量因果信息背景下才能揭示出未知的因果关系。
3 不变性的概念
如前所述，可操控性理论要求结果变量对原因变量的“跟随模式”在介入下保持不变。在实际的因果推理中，“跟随模式”常常表现为包含结果变量与原因变量的结构方程组。下面对“不变性”(Invariance)概念的阐释就以此为背景，这里借用豪斯曼和伍德沃德已经分析过的例子：
假设由(3.1)和(3.2)构成的方程组是对实在因果结构的正确表征，那么它所表达的是变量X、Y、Z之间的因果关系；U、V被称作“出错项”(error term)，代表所有未被明确表示出来的其它原因；a、b、c是参数，它们具体刻画了结果变量对原因变量的“跟随模式”；因此所谓“不变性”也就体现在当变量X、Y、Z的值被介入改变时，方程组参数仍保持不变。
称(3.1)是结构方程，意即方程右边是左边变量的原因。可操控性因果理论认为，“X因果地导致Y的一个充分条件是，在一定范围内对X的介入伴随着Y的改变”[10]。如果在一定范围内改变自变量值的介入下，方程仍然保持不变，那么豪斯曼和伍德沃德[11]就称该方程是“水平不变的”(level invariant)。具体到(3.1)来说，当X的值被介入改变时，参数a不变，那么它就是“水平不变的”。这是第一种意义的“不变性”。
现在将(3.1)和(3.2)合起来看，Y在(3.1)中是因变量，却又是(3.2)的自变量；考虑Y的值在一定范围内被介入改变，那么根据上一节的I2条件，Y将仅仅受介入变量的影响而完全独立于X，则此时方程(3.1)已经被破坏，而式(3.2)如果要保持不变，则它就需要独立于方程(3.1)被改变这一情况，亦即参数b、c要独立于a。这里就要求比“水平不变性”更强的不变性条件，它要求当结构方程组中的某个变量在一定范围内被介入改变时，只有以这个变量为其因变量的那些结构方程被破坏、改变，而所有其它方程都保持不变。这就是豪斯曼和伍德沃德[12]所说的“模块性”(Modularity)，满足这一条件的结构方程组就被称为一个“模块”(Modular)。
模块性的要求并非不足道(untrivial)。尽管(3.2)与(3.3)在运算结果上是等价的，但它们所表征的因果结构殊异：在(3.3)中，Y完全被消去，只有X是Z的原因；然而当(3.1)被破坏时，(3.3)却无法保持不变，因为参数d不能独立于a。因此，如果方程组(3.1)-(3.2)满足模块性条件，则(3.1)-(3.3)必不能满足，根据可操控性理论，表征真实因果关系的就应该是(3.1)-(3.2)，而非(3.1)-(3.3)⑤。
综合起来，豪斯曼和伍德沃德给出了关于介入之下的不变性的一般规定[14]：
MOD对变量集V的所有子集Z来说，Z中的变量值存在着某个非空的值域R，如果在R的范围内介入并设定Z中变量的值，则除了那些以Z中的某个变量为其因变量（如果有一个的话）的方程之外，所有方程都保持不变。
对于这一“不变性”概念还需要做几点说明和评论。首先，MOD既蕴涵了模块性条件，也蕴涵了水平不变性的意义。它蕴涵模块性条件是显然的，毋庸赘述；而对于那些以Z中的变量为其自变量的方程来说，按照MOD，它们也是需要保持不变的，这正是水平不变性的意义。
其次，必须注意到这一“不变性”始终是有限范围之内的不变性。不论是在水平不变性还是在模块性的意义上，都明确强调了是“在一定范围”内介入、设定变量的值，而不是说方程在任意程度的介入下都绝对保持不变。例如，在一定范围内对弹簧长度的介入改变能够检验其与弹簧恢复力之间的因果关系；但如果介入的程度足够强，原有的不变性关系就可能被破坏，因而也就不再存在因果关系[15]。这一观念对社会科学的方法论讨论有十分重要的意义。
有趣的是，不变性概念的“有限程度”意义反过来引发了对“介入”概念的讨论。卡特赖特认为，伍德沃德的“介入”概念并没有排除模块性的丧失：它可以在改变被介入的因果机制的同时，也破坏了其它的因果机制。所以她建议对“介入”再作一项规定，即对X的介入使得“除了那些以X为结果、或以X的原因为原因、以X的结果为结果的定律之外，所有因果定律都保持不变”[16]。这一规定将会使MOD变成虽真却不足道(trivially true)的东西，因为它所主张的不变性本身就蕴含在“介入”概念之中了。但这里的问题在于，它把“以X的结果为结果”这样的信息置于介入的前提之中，而介入的目的恰恰在于检验准结果变量究竟是不是X的结果，所以这样做有重新导致概念循环或乞题(begging-question)之嫌[17]。
最后，模块性要求方程(3.1)被介入破坏时，方程(3.2)的参数不受其影响，这实际上就是要求方程组的每个结构方程各自表征着相互独立的因果机制[18]。从直观上说，因果性概念本身似乎并不必然包含此种要求；然而从可操控性的视角来看，因果机制若不是相互独立的，则很难保证操作能不受干扰地实现。这一观念对可操控性因果理论提出的问题是根本性的，它贯穿于一般的因果概念和具体的因果推理方法，并事实上决定了这一理论的适用范围和有效性边界。
4 社会科学的定律与因果说明
反事实条件、因果性、定律本质与科学说明，这是经典科学哲学中相互联系、密不可分的永恒主题。亨普尔从实证主义的“律则性”理论来刻画因果性概念，从而认为社会科学与历史学中的说明也是应用定律的；但社会科学的定律无不是有例外存在的，且其所提供的大部分“说明”，在亨普尔看来都算不得真正的科学说明，而至多只是“说明概要”。因此，若依严格的实证主义标准，社会科学中并无真正的定律与科学说明。现在，既然这种主张“在一定范围内的介入下保持不变”的可操控性视角重新刻画了因果性概念，它也一定在定律本质与科学说明的概念上提供了不同于亨普尔的观念；笔者试图论证的是，可操控性的因果理论，较之于实证主义的观点，在刻画社会科学定律与说明的方面具有明显的优越性⑥。
这种优越性在相当意义上源于不变性的“有限程度”概念。既然根据可操控性理论，所有因果定律都只是在“一定”程度的介入下保持不变，那么究竟在“多大”程度上保持不变，就可以作为该定律所具有的说明力的量度，亦即应用该定律的因果说明所具有的深度⑦。这样就为不同理论法则之间的比较、评价提供了方法论标准。
一个典型例子是经济学中卢卡斯对菲利普斯曲线的批判[21]。菲利普斯曲线是凯恩斯主义宏观经济学模型的代表，它表明在其余情况均同的条件下，失业率与通货膨胀率呈现负相关关系。这一模型曾被西方国家经济政策的制定者奉为圭臬，通过拉高通货膨胀率来降低失业。但这一策略却在上世纪七十年代失效，高通胀率与高失业率并存，经济陷入滞胀状态。这表明原有的相关关系并没有在新的介入下保持不变。卢卡斯所提供的解释是，“经济人在部分信息下的短期行为，不同于完全信息下的长期行为”[22]。人们在短期行为中容易被通货膨胀造成的名义工资上涨所迷惑，此时应用菲利普斯曲线的介入就是有效的；但从长期来看，消费者和厂商对价格与工资的预期都是理性的，最终会破除“货币幻觉”，“随之整个菲利普斯曲线将发生移动，于是沿着原曲线增加就业的努力受挫”[23]。可见，卢卡斯从个人选择和理性预期的角度，不仅解释了宏观经济变量——例如通货膨胀率、失业率之间的相关关系保持不变的原因，也解释了其在新的介入下被破坏的原因；所以较之于凯恩斯主义的宏观经济定律，他所运用的经济人理性选择定律就具有更大程度的不变性[24]，因而也就具有更大的说明力。
对卢卡斯的例子还有几点需要说明的地方。首先，在可操控性的视角下，理性选择定律也只是不变性范围更广、鲁棒性(robustness)更好一些而已，它也并不是在任何介入下都绝对不变的。例如，在有些实验中就会出现使理性选择定律失效的“偏好逆转”(preference reversals)的情况[25]。这就表明，满足不变性要求的定律未必符合实证主义对自然定律的“无例外性”要求。社会科学的“定律”大都是有例外情况存在的，若要采用实证主义标准，则必然认为“社会科学并无真正的定律”。然而这并非是社会科学发展落后的标志，反而是实证主义观点不足以刻画社会科学定律的明证。而可操控性理论不仅包容了例外的存在[20]，而且在此前提下也仍然给出了方法论评价的标准，因而是一种更有教益的社会科学哲学。
其次，可操控性理论对社会科学定律与因果说明的理解，必须与“其余情况均同”(ceteris paribus)的概念区别开。在上面的例子中，菲利普斯曲线所表达的负相关关系只有在其余情况都相同的前提下才成立。CP定律的概念可以看作是实证主义的律则性概念面对社会科学的妥协，然而却又弱化太多：首先，CP从句是不精确的，什么时候满足、什么时候不满足仍是不清楚的，且似乎只有在理想状态下才能完全达到CP要求，因而它虽然证明了社会科学有定律，却是以牺牲“定律”的实质意义为代价的；另外，CP定律概念试图把社会科学定律界定为“软性”定律，以区别于严格无例外的、无CP从句的物理学定律[27]。但这一区分很可能是虚假的，因为真正不含任何CP从句的定律即便在最精确的物理学中也是凤毛麟角。
CP定律概念的本意在于解释社会科学的定律如何在有例外存在的情况下仍能提供说明，但只要它仅是对律则性概念做小修小补，它就不能成功。实证主义的错误在于认为社会科学定律的说明力也来自于其某种程度上的——或多或少的——普遍性；实际上，对经济学家们来说，关键的问题并不是菲利普斯曲线在何种程度上是普遍的、无例外的，而是在如此这般假设的政策干预下，它所表述的关系能否仍然成立[28]。所以，透过立足于反事实条件和可操控性视角的科学说明概念，CP定律所真正想表达的东西才能从其不合时宜的实证主义语境中被拯救出来。
还有一种CP定律概念的解释本质上超越了实证主义：在CP前提下成立的相关关系可以看作是从某个复杂整体的因果网络中隔离出来的部分机制。皮多斯基(P.Pietroski)和雷(G.Rey)认为，CP定律只有在从其它独立存在的因素中抽离出来的封闭系统中才成立[29]。金凯德(H.Kincaid)论证说，社会科学的CP定律之所以能提供说明，是因为它们找出了实际发挥着影响的“趋势”(tendency)[30]。这其实是一种耳熟能详的观点。小穆勒早在十九世纪就指出，经济学定律所表述的只是复杂因果过程中的趋势，而非全部原因[31]。卡特赖特则从CP定律的普遍性出发，将这一解释发展为一般的因果性形而上学：“能力”(capacity)和“本性”是比因果定律更为根本的、真正实在的东西，众多不同的能力、本性只有被整合到“律则机器”(nomological machine)中才可能表现出实证主义所关心的律则性⑧。
这一“趋势实在论”解释是与可操控性理论相融贯的：如果对X的介入能有效地改变Y，那么根据外展推理(Abduction)可知，X应在存在论上具有影响Y的能力。但可操控性理论并不认为能力、本性是超越于定律的形而上学存在，而是主张从反事实条件的角度重新理解能力与定律之间的相互依附关系。能力、本性不能不随附(supervene)于定律而存在，亦不能脱离具体的经验检验条件而存在。因为可操控性视角的非还原论特征表明，所有因果推理都不能不基于有关变量之间的因果关系、概率相关关系的背景知识展开；而在任何具体推理中，背景知识总不可能是完全充分的；因此每增添一项背景信息就有可能彻底推翻先前被认为确定无疑的推理，所有已经被确认的因果关系都不能免于进一步的修正、甚至颠覆。
因果推理的这一不确定性表明，我们不能纯粹先天地界定因果性的形而上学；但还原论纲领的失败又说明，我们也不能纯粹经验地把因果性界定为观察到的律则性。因此，“我们有一个问题需要解决，这就是如何使卡特赖特的观点与罗素的观点相互妥协——前者是主张因果作用在有效策略理论中的必要性，后者则强调因果概念在物理学中的作用是有限的。这可能就是因果性形而上学的核心问题”[34]。合理的因果性概念只能走极端的实在论与极端的经验论之间的中道。笔者认为，可操控性的因果理论正是循此中道而行。
收稿日期：2010-09-26
注释：
①为了论述简便，这里暂不考虑互为因果的情况；因为，互为因果可以被看作是对在单向因果上得出的结论的扩展。
②这里的“假设”是在反事实条件的意义上讲的。为了检验气压变化与气压计读数之间的因果关系，我们既不需要实际地使气压发生改变，甚至也不需要真的具有改变气压的能力；只要气压的改变“原则上”是有可能被人为干预实现就行了。这里提示出可操控性因果理论需要以反事实条件概念为前提。
③“有向路径”是因果贝叶斯网(Causal Bayes-net)方法的概念，这里可以近似地理解为“因果链条”。
④与还原论纲领相反对的是因果实在论，即认为因果定律、因果关系不能还原为非因果意义的存在，因果性本身就已经是最基本的概念。伍德沃德认为可操控性因果理论应该具有实在论承诺。
⑤这个结论当然不是绝对的，因为这是在我们假设(3.1)-(3.2)满足模块性的前提下作出的；相反地，如果我们假设独立于a的是d而非b、c，那么满足模块性的就是(3.1)-(3.3)了。正如豪斯曼和伍德沃德所说，我们不能仅从方程组的“句法形式”上判断它是不是模块，决定它能否满足模块性条件的仍然是介入之下发生的事实。参见[13]。
⑥当然这并不等于主张“可操控性”概念对于刻画因果关系的唯一合理性。参见[19]。
⑦伍德沃德指出，实际上比较因果定律之间的不变性程度，并不纯粹是一个量的问题，还要看它们是不是在科学家们关心的方面保持不变的，这就因具体学科领域不同而各异了。例如，经济学定律可能在生物学层面是很难保持不变的，但这对于经济学家显然是无关紧要的。参见[20]。
⑧卡特赖特认为，“CP，C因果地导致E”的意思是“C具有产生E的能力”，只是由于其它能力的干扰（即CP条件不满足），C可以不表现这一能力。参见[32]，第4章。实验探究其实是聚集实在的本性、搭建律则机器的过程，定律是在这个过程中被“拼凑”而非“发现”的。在社会科学方面，她的“律则机器”主要是由研究所采用的模型提供的。参见[33]，第4章。