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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。
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最后，还可以用“最大相异案例中的最大相似”方法来做。研究者尽可能让被调查对象的地区、行业、职业、教育、个性差异越大越好，然后都发现：不同地区、不同行业、不同职业、不同教育程度、不同个性差异的人群，凡是高收入者多数都抽高价烟，凡是低收入者多数都抽低价烟。这项研究的可信度就比较大。
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当然，这项研究可能会发现，除了收入以外其他变量也会影响人的抽烟行为。比如，职业可能会对抽烟行为有影响——高校工作的人即使收入高也未必会抽高价烟，而是抽低价烟；各地习俗也会影响抽烟习惯——比如与华东相比，华北地区更少注重抽烟的价格和档次，北京很多高收入人群习惯抽价格低廉的香烟。这就需要研究者在验证“收入水平—抽烟行为”这一理论假说的过程中，评估其他重要变量对抽烟行为的影响程度。这样的研究就更复杂一些。
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政治学通识 [:1703290509]
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14.8 社会科学研究的不同类型
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社会科学研究有很多不同的类型。从自变量数量看，可分为单因素因果关系研究和多因素因果关系研究。比如，决定学生学习成绩好坏的因素是什么？有人说关键是智商。用社会科学语言来说，自变量智商决定因变量学习成绩，这就是单因素的因果关系。如果进行大样本的统计分析，智商与学习成绩两个变量之间的检验效果非常显著，那么这个单因素的因果关系就是成立的。
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但是，有人提出来，并非所有智商高的同学成绩都那么好，智商相当的同学成绩差异也很大。所以，研究者又提出一种新的理论假说，认为学习成绩的高低取决于四个变量：智商高低、勤奋程度、家庭环境及教师教学水平。当这四个因素叠加到一起，其解释力就非常强了。智商单一因素没准只能解释全部样本的70%或75%，但这四个因素分析框架就能解释90%或95%。
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从这个简单的案例，也可以看出单因素解释和多因素解释各自的优劣。单因素解释的最大问题是它不够全面，无法兼顾到实际情形的复杂性，但是其优点是简洁性，主要论点直接明了，更容易把握主要问题。多因素框架的解释力当然更强，但其缺点是理论不够简洁。如果一个因果关系的分析框架中包含自变量过多——比如5个以上，那么这种理论就更接近于描述了——而非对关键因果关系和因果机制的揭示。固然，从现在的研究趋势看，多因素因果关系的解释框架越来越流行。需要注意的是，自变量的数量不能无限地增加。一般认为，用两三个自变量来解释一个因变量，结构上还是较优美的；用四五个自变量来解释一个因变量，就有些略多了；用六个或六个以上的自变量来解释一个因变量，通常算不上很好的社会科学理论。
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比如，前面提到过的迈克尔·曼是美国著名社会学者，他的《社会权力的来源》是被广为引用的学术著作。[5]然而，这一著作也遭到不少批评，原因之一就是解释框架中变量过多。他试图用政治、经济、军事和意识形态四个变量来解释社会权力的来源及其演进，并借助宏大叙事的方式论证自己的观点。有人担心，由于涉及变量太多，所以核心的因果关系反而被弱化了。
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社会科学研究还可区分为基础研究和应用研究。在中国，应用研究似乎更受追捧，这一点可以从各类基金的课题指南及学术论文类型中看出来。很多人觉得应用研究比较实用一些。当然，务实是需要的，但对社会科学研究来说，过份务实有时不一定是好事。从两者特点来说，基础研究更多着眼于理论解释，试图回答为什么的问题；应用研究更多着眼于应用，试图回答怎么办的问题。
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医学上病理学家和临床医生的关系，就像是社会科学研究中基础研究和应用研究的关系。比如，病理学家关心癌症为什么发生？到目前为止，人类医学尚不能很好地解释癌症为什么发生。但是，病理学家研究出了癌细胞生长和扩散的条件：癌细胞的生长过程需要合成蛋白质，如果能阻断蛋白质的合成，癌细胞就不能生长。所以，用化疗方法来治疗癌症，原理就是要破坏癌细胞生长过程中蛋白质的合成。如果蛋白质的合成机制遭到破坏，癌细胞就难以生长。当然，病理学未来有可能会找到癌症为什么发生的根本原因与机制。如果是这样，治愈癌症就不是太难的事情。
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那么，临床医生主要做什么？对于癌症患者，他需要就患者的具体病情做诊断，判断是否要动手术及如何动手术，到了化疗阶段他还需要判断哪种化疗药物是最佳的？他关心的是怎么办的问题。他不会关心癌症为什么发生，不会关心是否能找到治疗癌症的新化疗药物。在中国，临床医生往往比病理学研究人员具有更高的社会声望。但对整个人类社会而言，与临床医生面向患者的个案治疗相比，病理学上的医学突破意义更为重大。如果有人在癌症研究病理学上有突破，因为这种发现拿了诺贝尔生物医学奖之后，全世界的癌症患者都会从中受益。
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拿城市犯罪问题来说，社会学家关心的是犯罪为什么发生？为什么有的城市犯罪率高而有的城市犯罪率低？他会提出一种基于因果关系的解释，设计一个分析框架，然后去收集数据并做数据分析，最后他得出结论，若干主要变量在起作用，但其中两个变量可能最为关键。这就是社会科学学者对犯罪问题所做的基础研究或理论研究。他做完这项基础研究后，提出何种政策建议是不言自明的。政策建议无非就是要设法改变分析框架中的两个或几个变量。当然，实际政策制定和实施过程会更复杂一些。
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但是，同样面对城市犯罪问题，市长和警察局长关心的是怎么办的问题。如何防止犯罪的发生？如何降低本市的犯罪率？他们更关心制定和实施哪些具体政策能够有效地防止犯罪和降低本市犯罪率。如果需要就这个研究项目做招标的话，他们设计的课题应该是这类“有用”的应用研究。
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所以，基础研究和应用研究差异很大。从上面的例子可以看出，一流大学大体上主要以基础研究为主。一流大学的主要使命是追求真理，其长远目标是追求知识创新。而知识创新主要依赖于基础研究。实际上，诺贝尔科学奖得主无一例外都是“知识创新家”。人类的已有研究做到哪里了？能否往前有所突破？一个学者在人类已有的知识边界上创造新知识，这是他有机会赢得诺贝尔科学奖的前提条件。
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根据经验证据的类型，社会科学研究还可以分为质性研究和量化研究两类，一般被称为定性研究和定量研究。质性研究和量化研究的主要差别在于事实和资料的类型：一个是数据化的，一个主要是非数据化的。但是，质性和量化不是可以截然分开的，甚至是相通的。比如，关于学生的聪明程度与学习成绩的关系，既可以做质性研究，又可以做量化研究。当根据“聪明”和“不聪明”的标准对学生进行分类时，就是一项质性研究。当根据智商分值的标准对学生进行排序时，这项研究就变成了一项量化研究——确定智商分值后，收集学生的学习成绩，然后进行简单的统计分析。这是定量研究的一个最简单例子。
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那么，定性研究与定量研究各自的特点是什么呢？定性研究的优势是对机制和过程的描述更加深入，论述上可以更加透彻；其劣势是样本数量不足。定量研究的优势是能够在一个较大的数量基础上论证一个观点，大样本当然比少数几个案例更具说服力；其劣势则是数量方法只能证明相关性而非因果性，对于因果机制的论证过程难以深入。
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