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CCE-083｜多数人的意见一定正确吗？

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v1.0 ｜ 2026-10-21

CCE-100 公民教育工程 · 总目录 CCE-083 条目

多数人的意见一定正确吗？

摘要：“大多数人都这么想”常被当作一个论据，也常被当作一个反驳。本文的回答是：多数是一种做决定的办法，不是一种证明真假的办法；至于多数在什么时候可以帮助我们接近真相，要看三个条件：多数回答的是什么性质的问题，每个人的判断是不是独立形成的，以及表达出来的“多数”是不是真实的。文章先介绍孔多塞陪审团定理说明多数在什么条件下有可能比个人更可靠，再用阿施（Asch）的从众实验说明这些条件如何被破坏。然后用两个现实案例检验：一是中华人民共和国（中国大陆）调查显示的“九成以上满意”，以及用列表实验得出的较低估计；二是2025年8月23日中华民国（台湾）核三重启公投，同意票占约74%却因未达法定门槛而未通过。最后讨论“质疑多数就是反民主”这类反方观点，并说明本文的限度。

一、先给答案：多数决定“怎么办”，不决定“是什么”

日常说话里，“多数人的意见”被用在两种完全不同的场合。一种是问一件事是不是真的：地球绕太阳转吗？某种药有效吗？某项统计数字对吗？另一种是问我们该怎么办：这座核电厂要不要重启？这条路修在哪里？这位候选人当不当选？

第二种问题没有一个“标准答案”躺在外面等人去发现，它取决于人们的偏好、利益和对风险的取舍，所以需要一个办法把大家的意见汇总起来，多数决就是最常用的办法。第一种问题则有事实在那里，多数人说的不对，事实也不会因此改变；这时候数人头只能提供一个线索，不能替代证据。

把这两类问题分开，就能看清“多数人的意见一定正确吗”这个问句的含糊之处。对第二类问题，多数决定的是“我们采取哪个方案”，谈不上对错，但可以谈程序是否公平、少数的权利是否受到保护；对第一类问题，多数的意见只是一个需要检验的证据。本文主要讨论第一类，也会在案例里碰到第二类。

二、两个常见的说法

先看两句典型的话，一句来自批评者，一句来自官方。

批评者的说法是：“全世界都这么看，你为什么不信？”这是一个典型的诉诸人数的论证：把“很多人相信”当成“所以是真的”。

官方一方的说法，可以看中华人民共和国国务院新闻办公室网站2021年6月15日的一篇英文报道。它引用哈佛大学一项长期调查说，中国公民对党和政府的满意度全面上升，2016年中央政府的满意度达到93%，并以此说明民众对中国共产党的信任在上升[6]。这里的推理是：多数人（超过九成）表示满意，所以政府得到了民众的支持。

这两句话处理的问题不同，但都用了“数人头”的办法。我们需要的不是简单地接受或拒绝，而是问几个具体的问题：数的是什么，数得准不准，数出来的结果能说明什么。

三、多数什么时候会比个人更可靠：孔多塞定理

为多数的可靠性提供最著名理论依据的，是18世纪法国思想家孔多塞的陪审团定理。斯坦福哲学百科对它的概括是：问题是二选一（像陪审团判定有罪或无罪），采用多数决，并且对每个人有“能力”和“独立”两个假设；结论是“群体是聪明的”，即群体做出正确决定的概率随人数增加而提高，并随人数趋于无穷而趋近于1[1]。

这两个假设并不复杂。能力假设是说，每个人判断对的概率都大于二分之一，也就是比瞎猜强；独立假设是说，各人的判断在给定事实的条件下互不影响[2]。只要这两条成立，增加人数就有益；只要有一条不成立，结论就不能保证。这个定理的价值，恰恰在于它说明了多数可靠的条件，而不是无条件地证明多数可靠。如果大家的判断水平普遍低于一半，人越多错得越稳；如果大家的判断相互抄袭，一百个人也只等于一个人。

四、独立性怎样被破坏：阿施的实验

独立这一条，在现实中很容易被破坏。社会心理学家所罗门·阿施（Solomon Asch）在上世纪50年代做过著名的从众实验：让参与者比较一条标准线和另外三条线哪条一样长，答案一目了然，但同组的其他人（实验者安排的助手）一致说出了错误答案。1956年发表的专题论文说明，实验对象是123名男性大学生，多数一致的压力使单个受试者的估计被推向多数的方向，约三分之一的估计被拉偏[3]。教材的概括是：约76%的参与者至少有一次随了群体的错误答案；而只要有一位同伴唱反调，从众率就大幅下降（给出正确答案的异议者条件下约为5.5%）[4]。（不同资料对具体百分比的叙述略有差别，例如维基百科写74%的参与者在12次关键测试里至少有一次错误回答[5]，本文只取“约四分之三”这个量级。）

这个实验说明的是：在一个简单到几乎没有争议的事实问题上，群体压力也能让不少人说出自己看到的并不是真的东西。把它放到政治里，很容易联想到：当表达某种意见要付出代价的时候，“多数”看到的可能不是大家真实的想法，而是大家愿意说出来的想法。

五、案例一：九成以上满意，说明了什么

哈佛大学肯尼迪学院阿什中心（Ash Center）的研究者Edward Cunningham、Tony Saich和Jessie Turiel在2020年发表政策简报，总结了2003年至2016年在中国大陆进行的八轮面对面调查，样本合计约31,000人（简报原文为31,000余人）[7][9]。调查发现，中央政府得到的满意度从2003年的约86%上升到2016年的约93%（中国日报转述为93.1%）[8]；此外，满意度随政府层级降低：越接近百姓的县和乡镇政府，满意度越低，研究者称之为“层级式满意”[7]。研究者还认为，民众的评价与个人物质生活的实际变化相关，并提醒中国共产党“不能把人民的支持视为理所当然”[7]。（《哈佛公报》的报道对2016年的同一项指标写的是95.5%，与中国日报转述的93.1%不一致，本文没有核实原因，使用后者。）

这项调查有价值，因为在中国大陆，长期的、全国范围、可公开获取的调查本来就很少。但它也引出了一个测量问题：在一个公开批评政府可能带来风险的环境里，受访者直接回答“您对政府是否满意”，会不会倾向于说满意？

围绕这个问题，学者做了列表实验（list experiment）：不直接问某个敏感问题，而是让受访者报告“同意的项目数量”，通过比较对照组和实验组来估计比例，让受访者感到更有匿名保护。罗宾逊（Darrel Robinson）和坦嫩贝里（Marcus Tannenberg）2019年的一项网络调查，用四个常用的政权支持指标做了列表实验，发现直接提问时的支持率比列表实验高出24.5到26.5个百分点[11]。《中国季刊》2024年发表的两项调查实验（Carter、Carter与Schick）的结论是：直接提问时，对中共的支持率超过90%，用列表实验时在50%到70%之间；作者强调这只是上限，因为列表实验也不能完全消除伪装偏好的动机[10]。该文还指出，阿什中心的这项调查“经常出现在中共宣传里”[10]。

不过，结论并不是简单的“多数其实不支持”。《美国政治学评论》2022年发表的一项研究重新评估了政治信任和社会期望偏差，其摘要说，列表实验复制了此前的结果，证实多数人信任中央政府，尽管直接提问存在多报[12]。另一篇2026年发表的论文则提醒，列表实验并不是万能的，它本身也有噪声和误差[13]。

对读者来说，这个案例给出三点收获。第一，“超过九成”这样的数字，要问问是怎么得到的；第二，不同方法得到的估计差别很大，而且多数的结论在不同研究里可能是“有多数但没那么大”；第三，即使调查是真实的、多数的满意度也确实很高，它说明的是“多数人对政府表示满意”，并不能直接证明某项具体政策是对的，也不能证明少数人的批评是错的。

六、案例二：同意票占74%，为什么公投仍然没有通过

再看一个和多数的“定义”有关的例子。2025年8月23日，中华民国（台湾）举行全国性公民投票，题目是“您是否同意第三核能发电厂（马鞍山），经主管机关同意确认无安全疑虑后，继续运转？”中选会（中央选举委员会）的数据显示，投票权人共2000万2091人，投票人数590万6370人，同意票434万1432票，占74.17%，不同意票151万1693票，占25.83%，投票率29.53%[14][17]。同意票多于不同意票，但按法定门槛（《公民投票法》第29条），还必须有至少四分之一投票权人投同意票，也就是约500万零523票；实际同意票不足这个数，所以案件不通过[14][15]。路透社报道说，总统赖清德表示，如果安全标准改善，台湾将来可以重新考虑核能[16]。

这个案例里的“多数”，有三个不同的口径：一，投票人当中的多数，约74%同意；二，全体投票权人当中的比例，同意票约占21.7%（4,341,432除以20,002,091，本文自行计算，《日本时报》报道为约22%[18]）；三，法律规定的通过门槛，要求同意票至少达到全体投票权人的四分之一，同时多于不同意票[14][15]。同一场投票，在这三个口径下得出了不同的“多数”。

这个例子还说明另一件事：题目本身问的是“经主管机关确认无安全疑虑后是否继续运转”，投票结果无论如何，都不会决定核电厂在技术上到底安不安全；那是需要主管机关用专业判断去回答的事实问题。公投回答的是“如果安全，我们愿不愿意用”这个取舍问题。这正是第一节里区分的两类问题。

需要说明的是，设置投票门槛究竟是保护了重大变更不被少数动员推翻，还是给动员设置了障碍，学者和政党有不同看法。本文只陈述事实，不对门槛是否合理下判断。

七、反方观点

第一种观点：质疑“多数一定正确”，就是在质疑民主本身。这个推论不成立。承认多数不一定正确，并不等于否认多数决是做集体决定的好办法。民主的论据并不在于“多数永远对”，而在于它给出了一个和平、可预期、可纠错的办法：决定错了，下次还能再投票改回来；少数的意见可以继续表达。因此恰恰是因为多数可能错，才需要保护少数的表达和异议的空间（本系列另有文章讨论少数群体权利）。

第二种观点来自官方一方：民众的满意度就是对政府的认可，认可就是合法性的来源。这一论点有一定的根据，因为阿什中心的调查确实显示了高满意度，学者的列表实验研究也并未推翻多数信任中央政府的结论[7][12]。但它受到两方面的限制：一是上面讲的测量问题，直接提问的结果可能偏高；二是即使满意度真实，满意度与某个具体政策对不对、制度能不能纠错，是两个不同的问题。

第三种观点是：科学共识也是多数，为什么科学家的多数可以信？答案是，科学共识的可靠性并不来自人数，而来自独立检验、公开证据和可重复的方法，人数只是结果。这一点是本文作者的推理，不是上述引用文献的结论。判断一个“多数”靠不靠得住，要看它是怎么形成的，而不只是看有多少人。

八、限度

第一，阿施实验是实验室里的简单任务，样本是美国的年轻男性大学生，不能直接推广到政治生活；本文只用它说明独立性如何受压力影响。

第二，列表实验是一种估计方法，不是读心术，不同研究的结论有差异，本文并未判断哪一个更准确。

第三，哈佛公报与中国日报对同一年满意度的数字不一致，本文没有核对阿什中心的原始表格。

第四，本文引用的材料多数只读到摘要或网页片段；《美国政治学评论》这篇论文的作者没有在摘要中显示，本文因此只写了刊名和年份。

第五，中华民国（台湾）的公投案例，只讲了结果和计票口径，没有分析门槛设计的争议，也没有评论核能政策本身。

九、结论

多数人的意见一定正确吗？不一定。多数决是做集体决定的办法，对“怎么办”这类问题，它给出的是可以被接受的决定；对“是什么”这类问题，多数只是一个线索，要看每个人是不是独立判断、水平是否高于瞎猜，以及表达出来的是不是真实的想法。看到“多数人都说”时，可以问三个问题：这里的多数在回答事实问题还是取舍问题？这些人的意见是独立形成的、可以自由表达的吗？这个“多数”是按什么口径计算的？

参考文献

本文之英文、繁体中文、法文、德文、西班牙文版本正在翻译准备中，完成后将于本页提供链接。

审稿记录：Editorial 独立审稿，2026-10-21。结论：PASS。

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