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14.6 社会科学与变量语言
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社会科学研究经常采用一种被称为“变量”（variable）的学术语言。理解什么是变量，首先要理解什么是概念。对所有社会科学研究而言，概念是构建理论的基石，涉及“是什么”的问题。概念通常有两类：实体概念和非实体概念。前者比较具体，而后者比较抽象。比如，桌子、道路、菠萝、电脑等都是实体概念，这些概念具体而容易描述。但是，非实体概念就不是这样，比如，阶级、权力、平等、支配等概念就不那么简单明了。政治科学涉及的很多都是抽象问题。比如，一种理论认为“不平等会导致政治冲突的增加”。这里涉及两个概念：不平等和政治冲突。什么是不平等？如何界定？如何衡量？什么是政治冲突？如何界定？如何衡量？要做这样的研究，首当其冲是要解决概念界定及衡量问题。
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北京大学袁方教授认为，在界定概念时要把“概念名词”“抽象定义”和“经验现象或事物”三者统一起来，请参见图14.3。概念直接表现为名词，比如社会主义就是一个名词。接着可以问：社会主义的抽象定义是什么？这个必须要界定清楚。最后还要问：经验世界中实际观察到的社会主义是什么？只有社会主义这一名词、社会主义的抽象定义、经验世界中观察到的社会主义三者相一致时，这个概念才是可以用于社会科学研究的概念。如果这三者不统一，实际上是没有办法做研究的。要么这个概念的边界是模糊的，是随时可以扩张与收缩的；要么名词、抽象定义、经验事实三者之间存在矛盾。当然，政客们可能喜欢玩这种游戏。但对学者来说，如果这三者不统一的话，就没有办法做研究了，因为你甚至无法说清在研究什么。所以，社会科学研究的首要准则是概念要有明确和清晰的界定。
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图14.3 概念名词、抽象定义、经验现象或事物三者的统一
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资料来源：袁方主编：《社会研究方法教程》，北京：北京大学出版社1997年版（2013年重排本），第56页。
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现代社会科学一般用变量语言来阐述理论，因果关系就是两个或一组变量之间的关系。学者们通常把结果称为因变量（dependent variable），把导致结果的原因称为自变量（independent variable）。这样，社会科学理论可以简约表述为“某个或某些自变量如何以及为何引发某个因变量”的形式。社会科学研究中的变量关系，还可以借用数学函数来表示，比如：
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y=f（x） 或 y=f（x1,x2,……xn）
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这里的y就是因变量，x就是自变量。y=f（x）代表的是单因素的因果关系，即自变量x导致因变量y的发生，或者说自变量x的变化引起因变量y的变化。y=f（x1,x2,……xn）代表的是多因素的因果关系，即自变量x1，x2,……xn的共同作用导致因变量y的发生，或者说自变量x1，x2,……xn的组合变化引起因变量y的变化。当然，如果自变量过多，一项研究就不能满足简洁性的要求。现有的基于多因素因果关系的社会科学研究，通常把自变量控制在几个以内，常见的研究是控制在4—5个以内。
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比如，上一讲曾提出过一个解释腐败的理论假说，用函数公式表示就是：
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C=F（Pr, C&B）
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C表示腐败（corruption），Pr表示权力控制的资源（power-resource），C&B表示分权制衡（checks and balances），F表示函数关系。上述函数公式代表的理论假说是：腐败程度取决于权力控制的资源多少和分权制衡程度。更具体地说，权力包含的资源越多，分权制衡程度越低，则越腐败；权力包含的资源越少，分权制衡程度越高，则越不腐败。这个例子也说明，用变量语言来表述社会科学研究是一种更为简洁的方式，通常比普通语言的描述更加清晰、明确和简洁，其形式化和模型化程度也更高。
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14.7 比较研究的主要方法
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社会科学研究经常借助比较研究方法来确定因果关系。实际上，在自然科学研究中，像药物疗效等通常也是借助分组对比实验的方法。约翰·斯图亚特·密尔在《逻辑体系》中探讨过两种基本的比较方法：求同法和求异法。这仍然是目前确定因果关系的重要方法，当然每种方法都有其优劣。如图14.4左侧图所示，当研究结果X何以出现时，四个案例中均发现了变量A。尽管其他变量差异很大，但只要有X结果的地方都有A。这样，就可以有把握地说，A是引起X的原因。求同法寻求的是不同案例中的共性，通过共性来揭示因果关系。
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图14.4 确定因果关系的三种研究方法：求同法、求异法与共变法
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什么是求异法？如图14.6中间图所示，在两组非常相似的案例中，B、C、D三个变量都存在，主要差异在于案例一有A，结果有X；案例二没有A，结果没有X。这样，就可以有把握地说A是导致X的原因。在社会科学研究中，选取两个非常相似的案例，就接近于自然科学中的实验条件。比如，研究人类行为时用双胞胎来做实验就是一个典型方法。双胞胎的基因非常接近，基因这个重要变量就被控制住了。然后，再研究具体培养环境或其他条件不同对双胞胎中两个不同个体成长的影响。这样，通过求异法就能确定因果关系。在国别研究中，两个极其相似的国家往往是一组非常难得的比较案例。比如，有学者在研究东德和西德或朝鲜和韩国时，就能控制很多其他变量，包括人种、历史、语言和文化等。如果有人对东德和西德或朝鲜与韩国的发展差距感兴趣，那么大概可以通过求异法找到这种发展差距的主要原因。
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还有一个重要的方法是共变法。这种方法用两条曲线很能说明问题，曲线A代表变量A，曲线X代表变量X。如图14.4右侧图，在一个特定的时间范围里，如果你发现曲线A和曲线X的变化趋势是相同——A变的时候X也变，A上升时X上升（或下降），A下降时X下降（或上升），就能判断两者很可能存在因果关系。当然，要把这种相关关系明确为因果关系，还需要对引发机制进行分析。比如，有学者认为经济危机会导致政治不稳定，证据是同一个国家的不同时期中，第一阶段经济平稳发展时，政治就稳定；第二阶段经济波动剧烈时，政治就不稳定；第三阶段经济平稳发展时，政治又变得稳定。这位学者采用的论证方法就是共变法。共变法也是社会科学研究常用的方法之一。
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尽管求同法、求异法和共变法是主要的比较研究方法，但上述方法都存在不同的缺陷。比如，上文业已指出，简单采用共变法只能确定相关关系，而非因果关系。至于求同法和求异法，也存在明显的缺陷。求同法的最大问题是可能存在被现有分析框架所忽略的共同因素，比如在图14.6左侧图中，普遍认为A是引发X的原因，但可能四个案例均存在另一个共同原因S——但S这一变量在现有研究中被忽略了。从技术上讲，由于相关的重要因素难以穷尽，所以求同法常面临这方面的质疑。求异法的问题是类似的。尽管两个案例非常接近，但仍可能存在被现有分析框架忽略的重要变量。比如在图14.6中，当研究者说案例一有A而案例二无A的时候，可能还忽略了案例一有S而案例二无S。如果确实如此，借助此种研究方法得到的因果关系能否成立就是一个问题。
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鉴于上述三种方法的问题，有学者提出来，通过比较研究来确定因果关系，最好要找到“最大相异案例中的最大相似性”。亚当·普沃斯基和亨利·托伊恩注意到，即使在高度相似的两个案例中，仍然可以发现许多具有潜在相关性的重要差异，而在论证因果关系的过程中很难有效排除这些差异性因素。所以，他们主张，选择案例时最好符合最大相异的原则，这样能保证把被忽略的共有变量的可能性降到最低；判断因果关系时，则需要符合最大相似的原则，这样其中的因果关系与因果机制就比较可信。[4]举例来说，要论证自变量X导致因变量Y，找案例时要尽可能选择差异较大的案例——如果是做国别研究，最好选择那些地区、发展水平、种族、文化与宗教因素差异很大的一组国家。但是，在这一组差异很大的国家样本中，如果都能找到自变量X导致因变量Y的类似经验证据，那么这项研究的可信度就比较高。
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现在用一个非常简单的例子来说明上述几种比较研究方法。抽烟是一种常见的个人行为与社会现象。当然，抽烟有害健康，并不值得提倡。比如，有人对抽烟行为提出这样的假说：一个人抽何种档次的香烟是由他的收入水平决定的。如何通过比较研究验证这个假说呢？首先，可以用求同法来做。随机找到100个抽比较贵的、价格在50元一包香烟的人，用问卷或口头访谈方式进行调查，结果显示：这些人尽管职业、籍贯、学历、个性各异，但绝大多数人都有一个共性，那就是高收入。这样，这个假说就得到了初步的验证。也许这个理论假说不能解释全部，但绝大部分还是可以解释的。这就是求同法。
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其次，可以用求异法来做。求异法要求找比较相似的案例，比如研究者找到一组三兄弟的案例。其中一个兄弟是高收入，平时抽比较贵的香烟；另两个兄弟收入较低，抽比较便宜的、价格10元一包的香烟。由于三人是兄弟，基因、家庭成长环境、个性等因素相对接近。这样，就能验证收入是影响香烟购买行为的主要变量。如果研究者随机找出数百对这样的兄弟，发现有较高比例符合——高收入者基本抽高价香烟而低收入者基本抽低价香烟——的现象，这项解释的可信度就比较高。
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再次，可以用共变法来做。比如，研究者发现了很多这样的案例，被调查对象刚毕业时收入较低，抽的是价格低的香烟；后来收入增加、成为高收入者后开始抽价格高的香烟；再后来经营没搞好、个人境遇下降，又开始抽价格低的香烟。这样的案例中，研究者观察到收入高低与香烟档次发生“共变”：收入低抽价格低的香烟，收入高抽价格高的香烟。如果研究者能在随机样本中找到很多此类案例，这项研究也会很有说服力。