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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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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。