KKV社会科学方法简评

2023-08-16 理论教育版权反馈

【摘要】：笔者还可以列出KKV中存在的许多更加具体的问题。②KKV对机制的理解可以说是荒谬的。③和许多定量人士一样，KKV对用交互项来捕捉因素之间的相互作用的局限性没有足够的认识，因而根本就没有认识到定性比较分析技术的价值。[14]④KKV几乎完全忽略了数据的测量问题。而笔者再次强调，笔者批判KKV不是为了批评定量分析

在政治学的方法论发展进程中，KKV所著的《社会科学中的研究设计》是一部有特别地位的作品。但是这本书的特别地位不是因为它都对，而恰恰可能主要是因为它的核心立场是如此极端的错误，以至于许多学者，包括许多杰出的计量统计学者，群起而攻之，从而引爆了后来的方法论辩论。^[8]而这一轮由KKV带动的方法论大辩论，特别是其中的“定性与定量之争”，确实带动了整个政治学界对方法论的深入理解，以及对方法论的创新。^[9]

KKV直接明确了他们对定量和定性两类方法的立场：

“Our view is that these differences（即定性方法和定量方法的区别）are mainly ones of style and specific technique.The same underlying logic provides the framework for each research approach.This logic tends to be explicated and formalized clearly in discussions of quantitative research methods.But the same logic of inference underlies the best qualitative research，and all qualitative and quantitative researchers would benefit by more explicit attention to this logic in the course of designing research.”^[10]

如此说来，KKV是一部非常不幸的作品。这其中的最核心原因有三。首先，这三位作者尽管都是学界大家，但他们对方法论的理解都是不够完整的。具体地说，金几乎不懂定性分析，而他对定量技术的偏爱又让他不能批判性地看待定量技术的缺陷。而基欧汉和维巴则不仅基本不懂定量分析，而且也不太懂定性分析（至少按现在的标准看）。因此KKV这本书对方法论的理解有严重的偏差也就不难理解了。

其次，KKV没有提及任何当时就有的对定量方法的深刻批评，而是一味强调定量方法的优势。^[11]笔者这里要特别强调，这些批评定量方法的人士都是对定量和定性有非常好的理解的人士。笔者这里仅列出两位：安德鲁·阿博特和弗里曼（David A.Freedman）。

安德鲁·阿博特对定量方法有重要的贡献，定量方法中的两个重要方法序列分析（sequence analysis）和最佳匹配（optimal matching）都是他首先发展出来的（而“序列分析”背后的原理是生物学中脱氧核糖核酸序列测定的思维和逻辑）。但是阿博特又非常清楚定量方法的缺陷。1988年他发表在《社会学理论》（Sociological Theory）杂志上的《超越一般线性模型》（Transcending General Linear Model）一文中，阿博特指出了“（广义）线性模型”（即主要基于定量分析的方法论）的六个根本性假设：①有特定属性的实体（entities with attributes）；②单调因果流（monotonic causal flow）；③变量只有唯一含义（univocal meaning of variables）；④没有时序影响（absence of sequence effects）；⑤独立因果效应及其他相关假定（causal independence and related assumptions）；⑥在不同的时空里，具备独立情境［independence context（in their space and time）］。而阿博特进一步认为，正是这些“（广义）线性模型”的根本性假设的缺陷使得社会科学家不能够更好地理解世界。

费里曼就更是职业的统计学家（他曾经当选过美国统计学学会的主席）。1991年费里曼发表了一篇广受赞誉的文章“Statistical Models and Shoe Leather”^[12]。在这篇文章中，费里曼指出，在许多的场合，一味地试图用不同的统计技巧去甄别观察数据中的因果关系（而这基本上是金的立场）是不可能完成的任务。要想从观察数据中甄别出相对确定的因果关系，需要各种各样的逻辑思维（包括定性思维），而统计技巧只是其中的一种工具而已。

笔者还可以列出KKV中存在的许多更加具体的问题。这里笔者只列出五个。①KKV一味强调增加观察样本，但是许多社会科学最重要的问题本就是一个小样本的问题。因此这些问题的观察样本不可能被增加，也不应该被增加。比如要讨论现代化在西欧的起源，就不可能增加样本。在1500—1700年间，有可能成为世界上第一个现代化国家的西欧国家只有四个。^[13]这背后的根本性原因是我们面对的不是实验数据，而是有限的观察数据。②KKV对机制的理解可以说是荒谬的。③和许多定量人士一样，KKV对用交互项（interactive）来捕捉因素之间的相互作用的局限性没有足够的认识，因而根本就没有认识到定性比较分析技术的价值。^[14]④KKV几乎完全忽略了数据的测量问题（见下面的讨论）。⑤最为致命的是，尽管KKV在定义“因果关系”（causality）时多处引用了霍兰德（Holland），^[15]但却忽视了霍兰德非常强调的一点，即“给出因果解释”（formulating a causal explanation）和（KKV最关心的）“因果推断”是不同的。前者要远比后者复杂，尽管后者通常是前者不可或缺的一部分。^[16]

为此，笔者特别建议，所有的青年学子都应该把KKV和对KKV的批评进行集成，即布莱迪（Brady）和科利尔（Collier）合编的《重新思考社会研究》（Rethinking Social Inquiry）^[17]一起看。事实上，笔者鼓励大家先看看布莱迪和科利尔，这样才不会被KKV过多地误导。而笔者再次强调，笔者批判KKV不是为了批评定量分析方法。事实上，笔者和同事的许多研究都在运用定量分析方法，但是我们不认为定量分析是唯一可行和可靠的因果分析方法，而我们也总是基于问题和数据来选择方法，而不是倒过来使用。

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