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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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国际关系著作《大战的起源》就是一项典型的定性研究。[6]戴尔·科普兰在这项研究中提出的问题是：历次大战为何发生？尽管此前有大量解释主要战争的理论文献，但科普兰认为已有研究尚有缺陷，他在前人研究的基础上提出了一个新的理论假说，称之为“动态差异理论”。“这一理论表明，大战主要是由那些处于优势地位却害怕明显衰退的军事大国发动的。”换句话说，如果一个大国是领导者，但是它感到自己在国际竞争中可能会衰退，同时又有一个挑战国正在崛起，此时那个即将衰退的大国最有可能发动大战。作者的逻辑请参见图14.5。
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图14.5 大战的起源：动态差异理论（多极体系）
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资料来源：戴尔·科普兰：《大战的起源》，黄福武译，北京：北京大学出版社2008年版，第18页，图1。
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在经验研究部分，科普兰采用的是定性研究方法，他用三个章节分别探讨了三个主要案例：第一次世界大战、第二次世界大战和冷战中的古巴导弹危机，他还用一章分析了从伯罗奔尼撒战争到拿破仑战争为止的一系列主要战争，以此来论证自己的观点。实际上，《大战的起源》构成了一项结构优美的定性研究。当然，大部分的定性研究都达不到这样的优美程度。
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这里再介绍一项定量研究的研究设计。上一讲曾提出过一个解释腐败的理论假说，那么怎样用定量方法来做这项研究呢？关于腐败的理论假说被表述为下列函数：
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C=F（Pr, C&B）
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上文已经介绍，这一函数公式表示的是腐败程度取决于权力控制的资源多少和分权制衡程度。那么，怎样做量化研究来证实这一假说呢？因变量腐败可以用腐败指数（Corruption Percepation Index，简称CPI）来度量。[7]这一指数实际上不是腐败指数，而是腐败感知指数。但这是目前为止惟一可用的关于腐败的大规模跨国数据库。自变量一“权力控制的资源”可以用下面几项主要指标来加总衡量：国有企业比重、国有资源比重以及市场管制或市场自由化程度。这方面的数据可以采用样本国家的统计数据、世界银行数据、国际货币基金组织数据、联合国数据以及有关评级机构公布的各主要国家市场自由化指数。自变量二“分权制衡”可以用民主指数、法治指数或政治制度分权指数等来加总衡量，这方面国际上有不少数据库。收集这些数据、进行编码之后，可以把自变量一和自变量二数据跟因变量数据做统计分析。这样，就能大致看到两个自变量与因变量之间的相关关系。
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当然，一项有效的量化研究还需要控制其他变量，比如，经济发展水平、宗教与政治文化变量、族群分裂程度、不平等程度等等是否会影响一个社会的腐败程度呢？这些都可以找到相应的量化数据库。从研究设计上看，控制其他变量是非常重要的。如果不控制其他变量，即便你发现自变量一和自变量二跟因变量的相关性非常显著，也无法有把握地认为这一理论假说已得到了验证。比如，如果把宗教因素加进来，而宗教因素与因变量的相关性更显著，上述理论就要大打折扣。但如果控制其他变量后，还能证明自变量一和自变量二跟因变量的相关性仍然是显著的，那么这个论证就更为可信。
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政治学通识 [:1703290510]
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14.9 “研究九问”与“洋八股”
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接下来，我们可以总结一下：一项完整的社会科学或政治科学研究应该怎么做呢？应该遵循何种准则又需要哪些步骤呢？笔者在不同场合讲过与政治科学研究方法有关的“研究九问”，这里做一介绍。[8]“研究九问”既适合作为做社会科学博士、硕士论文的研究指导，又适用于作为一般的研究性学术论文的写作指南，参见图14.6。
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图14.6 研究九问
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“兴趣是最好的老师。”同样，兴趣是最好的研究引导者。出色的社会科学研究首先需要唤起人的热诚和激情，而不只是把它作为一项工作任务来对待。所以，第一问是：“我有一个感兴趣的研究领域吗？”做政治科学研究，应该有一个感兴趣的研究领域。如果没有，说明一个人的志趣不在学术领域。当然，这丝毫不成为一个问题，因为多数人不会以学术为业。国际上比较卓越的学者通常从年轻时候起就专注于一两个重要的领域，始终会有一个或几个非常重要的问题纠缠着他。比如，美国著名经济学家罗伯特·卢卡斯曾说，他很早就开始专注于一个基本的经济学问题：到底什么原因导致了经济增长？为什么一些国家富而另一些国家穷？事实上，正是持续的研究兴趣激发了伟大的研究。
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第二问是：“我有一个好的问题吗？”提出一个好问题，是一项好研究的关键。有时，提出一个正确的问题甚至比回答一个问题本身更重要。诺贝尔经济学奖得主科斯提出的一个问题是：既然市场是有效率的，为什么还会出现企业？正是对这一问题的思考，科斯发现了交易成本这一奠定新制度主义经济学基础的概念。还有学者提出这样的问题：既然人是自利的，为什么美德还会流行？这类问题都是非常基础的问题，而且通常没有引起足够的重视。过去，笔者遇到的一个学生在华北某省调研计划生育问题，发现其中一个乡镇的超生率特别高，可能达到200%左右；而周围乡镇的超生率要低很多，大概是120—130%左右。这个学生提出的问题是：为什么该乡镇的超生率显著高于周围的乡镇？这个问题需要探索的是：何种因素决定人们的生育行为？这一问题的结构也非常好，对这个乡镇与周围乡镇进行比较研究，很多变量已经被控制住了，特别是经济发展水平和地域文化因素。所以，这项研究应该致力于发掘这一异常超生现象背后的因果关系。大家可以发现，案例之间的比较本身就是提出问题的一种有效方式。
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第三问是：“前人是如何解释这个问题的？”提出一个具体问题之后，接下来要问前人是如何解释这个问题的？实际上，很少有什么问题是从未被研究过的。所以，做学术研究必须要读文献。为什么文献很重要？简单地说，你既然要解释一个问题，首先你至少应该知道别人是怎么解释的。如果不读文献，而你的解释又跟先行研究相似，甚至不如先行研究的解释更有说服力，你的研究就失去了意义。所以，这一步骤要求研究者充分地阅读已有文献，并找到现有研究的不足。
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第四问是：“我是如何解释这个问题的？”研究者需要提出一个理论假说。作为一项社会科学研究，这个假说应该关于某种因果关系和因果机制的表述。社会科学研究是为了探索人类行为和社会现象背后的因果关系，所以一项理论假说的表述形式通常是：何种特定的原因（通过某种机制）导致何种特定的结果？这也说明，社会科学研究是为了回答为什么的问题。
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接下来的几个问题是要对这一理论假说进行自我检验。第五问是：“我的解释内在逻辑自洽吗？”第六问是：“我的解释是新的吗？”第七问是：“我的解释比以前的解释更好吗？”第一个检验是理论假说的逻辑自洽性检验。很多理论假说内在逻辑是不自洽的，这方面的例子有很多。一项经得起推敲的理论，首先应该经得起自洽性检验。第二个检验是理论假说的原创性或新颖性检验。社会科学研究的目的是创造新知识，而不是复述旧知识。所以，社会科学研究需要提出新理论。无论是一篇博士论文还是一篇投向一流学术刊物的论文，理论解释的原创性与新颖性都是一个必要条件。第三个检验需要比较不同的竞争性假说。有的社会科学研究提出的解释也是新的，但并不比现有的理论解释更好。这种研究也许可以发表学术论文，但意义不是很大。如果新的研究找到的解释变量不比现有的解释更好，这种研究的价值就不会很高。
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第八问开始进入经验世界：“经验证据支持我的解释和逻辑吗？”社会科学研究必须要基于事实，而非基于哲学思辨或想象，社会科学研究的口号应该是“拿证据来”。研究者必须拿证据出来说话，研究应该要有事实或数据的支撑——无论是质性证据还是量化证据。研究者提出的理论假说能否成立，核心是经验证据是否支持这一理论假说与因果逻辑。更精细地说，这里还涉及不同的研究方法，但无论怎样，这一步骤的核心是用经验证据去验证理论假说。
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第九问是：“我的研究得出什么结论和政策含义？”现在有很多社会科学研究用大量篇幅来讨论政策问题或具体政策建议。但是，符合国际主流学术规范的社会科学基础研究，通常只花很少篇幅来讨论政策问题。如果前面的理论研究做得好，理论假说得到充分验证，政策含义自然就出来了。至于说具体政策应该怎样制定，还必须考虑案例所处的情境，理论研究已经为政策指明了大方向。总之，“研究九问”总结的是国际主流社会科学研究的基本范式。
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关于社会科学研究的学术规范，彭玉生教授所著《“洋八股”与社会科学规范》一文论述得非常清楚。[9]他关心的基本问题是：社会科学经验研究怎么做？社会科学学术论文怎么写？借鉴中国古代科举考试中八股文的说法，彭玉生教授用了一个“洋八股”的比喻。事实上，目前国际上主流的社会科学实证研究几乎都是按照“洋八股”的套路来做的。不符合这个套路的经验研究，论文要想在一流国际学术杂志刊发也是不可能的。
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那么，什么是“洋八股”呢？彭玉生教授认为，做一项社会科学研究，首先要从提出“问题”（一股）开始。比如，战争为什么发生？这是研究的起点。然后，要进行“文献分析”（二股）。为什么要做文献分析呢？上文已经分析过，只有通过文献分析才能把握此前的理论。做完文献分析，发现已有的研究还不够好，接下来研究者可以提出一个新的理论解释，即提出假说或假设（三股）。提出假说后，研究者不能像政治哲学家那样只做哲学思辨式的思考，而是要到经验世界里去寻找证据。经验证据涉及三个问题：一是找事实，特别是找数据（四股），二是衡量事实或衡量数据（五股），三是使用有效的研究方法（六股）。在此基础上，再进行数据分析（七股），即系统地检验经验证据是否支持前面提出的理论假说。经过数据分析，可以明确证实还是证伪最初的理论假说。最后，通过上述研究过程得出结论（八股）。这一研究结论也是对已有文献的回应。“洋八股”也是国际主流社会科学规范的一种简明表述，参见图14.7。
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