共通与融合：社会科学中的质性分析和定量研究

蒋建忠

（南京政治学院马理系 江苏南京 210003）

共通与融合：社会科学中的质性分析和定量研究

蒋建忠

（南京政治学院马理系 江苏南京 210003）

质性分析和定量研究是社会科学中两种最重要也是分歧最大的研究方法。传统观点认为质性分析和定量研究风格迥异、互相排斥。通过对质性分析和定量研究认识论、方法论、逻辑推理的考察，两种方法所依赖的推理机制相同，都是系统和科学的，都能满足社会科学解释、预测的“科学性”功能。因此，两种研究模式在本质上是共通的。随着社会科学方向、议题、任务的拓展，质性分析和定量研究呈现出高度融合的趋势。通过两种模式的对比，力图化解质性和定量取向学者之间的隔阂，防止在各自研究风格的发展上渐行渐远。

质性分析定量研究共通融合

哲学思辨、质性分析和定量研究是社会科学领域中的三种研究范式。①哲学思辨主要通过运用直觉判断和个人洞察力来获得对客观世界的认识。社会科学中权力、公平、正义等理念的研究多属于哲学思辨的范畴。质性分析和定量研究是社会科学中最重要却是分野最大的两种方法。几十年来，关于案例研究和统计研究、“科学”的定量研究和基于文献的质性研究之间孰优孰劣，社会科学研究者始终争论不休。一些定量研究者认为，系统的统计学分析才是通往社会科学真理的唯一道路。对于这一观点，质性研究的支持者抱着强烈反对的态度。对特定研究风格的偏好导致了社会科学相应地被分成两个流派：定量——归纳派；质性——推论派。前者所依赖的统计分析方法越来越令人眩晕，使得社会科学远远脱离于大众。而后者痴迷于分析那些令人感兴趣但却不可复制且无法归纳的事件。[1](P5)事实上，这两种形式迥异的研究方法在本质和推论逻辑上是统一的，目的都是追求社会科学的解释、推论、预测这一“科学化”的目标。而且，随着社会科学方向、议题、任务的拓展，质性分析和定量研究越来越呈现出高度融合的趋势。

一、社会科学研究的“科学性”

社会科学起源于孔德的实证主义哲学及其方法论思想。孔德认为无论研究的对象是自然世界还是人的自身和人类社会，其研究的方法都是同一的，都必须遵循自然科学家在实践中所运用的研究方法。[2](P15-16)社会科学的终极目标是建立像自然科学那样的“科学方法”，进而增强社会科学研究的客观性、重复性、科学性。在该理念的引导下，主流社会科学研究不断向着“科学”这一完美状态趋近，社会科学的“科学性”主要表现在以下几个方面：

（一）以推论为研究目的

社会科学研究的主要目标在于描述、解释和预测。其中，描述是基础，解释和预测是核心。为实现这一目标，研究者把探究变量间的关系——因果效应——作为社会科学研究的主要方式。因果效应主要包括两种类型：统计规律和因果规律。因果效应一方面可以对“范围广泛的社会现象做出系统性和统一性的解释。”[3](P22)另一方面，因果效应作为社会中反复发生现象的归纳，可以对未来社会现象做出预测。个案剖析、案例比较分析都是传统的探索因果效应的方法。上世纪60年代行为主义的勃兴使得大样本统计分析方法在社会科学研究中占据统治性的地位。上世纪90年代以来，埃尔斯特（Jon Elster）、利特尔（Daniel Little）、邦格（Mario Bunge）开始强调因果机制具有不可被定律替代的说明作用，[4]研究者越来越倾向于从因果机制的角度来挖掘因果效应。[5]所谓因果机制就是阐述因果效应的发生原因，或者说因果机制的重点在于解释变量是如何导致被解释变量的过程。过程追踪、历史分析和典型特征法等质性分析模式都是挖掘因果机制的重要方法。发现因果效应和挖掘因果机制成为社会科学研究的双重目标，通过这一过程，达到理解社会现象及规律运转机制、进而更好把握社会良性运行的目的，为学术界提供“知识增量”。

（二）研究程序的公开可重复性

科学需要一套明确的程序来定义，主要是根据这套程序来发展解释性和演绎性的理论假设并用实证证据来检验理论假设。[6](P133)自然科学的科学性体现在研究方法、过程和结果的公开与可重复性上。作为“类”自然科学的社会科学的整个研究程序，要求概念界定、数据获取、分析、理论假设的检验等各个环节保持高度的透明。这种程序透明的主要目的使其他研究者能够重演这一程序并取得相同结果。无论什么样的研究者，只要遵从该研究给定的定义、程序、数据生成、分析逻辑，就能够得到相同的结果。这样才能保证研究过程的“真实”，进而促进结论的推广与应用。

（三）结论的可改进性

科学研究是无限不断逼近“真理”的过程。科学的典型特征就是能够承认“我错了”。约瑟夫·熊彼特曾评述到：如果要论证确凿无疑，它们就一定与现实无关，只要论证涉及现实，就必然具有一定的不确定性。[7](P298-299)在社会科学研究中，无论使用何种方法，研究设计、数据收集、案例选择都不具有完全的典型性和完备性，它将随着新论据的出现而产生被推翻的可能。同样，任何推论准则都有例外情况出现，只是在大规模的反例出现以前我们暂时接受该种解释。因此，社会科学的结论并不是一成不变的，具有不确定性和可改进性。

（四）科学与“非科学”的本质区别在于研究方法的差异

社会科学的“科学性”不是由研究内容界定的，而是由研究方法来决定的。例如，解释人类的起源，可以用进化论的方法，也可以用上帝创造的方法；解释疾病的原因，可以用病毒试验的方法，也可以用巫术进行阐释。显然，方法应用的差异决定了研究的“科学性”。加里·金等人认为，社会科学的重要特征是坚持一组有效的推理规则。由科学方法获得的结论，必须能经受其他研究者的重复和检验。考察学科科学性的根本不在于研究的对象，而在于是否采用了“科学”的研究方法。

二、质性分析和定量研究的共通性

质性分析和定量研究两种模式的差异是显而易见的。然而，质性分析和定量研究之间的差异仅仅体现在研究风格和具体研究方法上。从认识论、方法论、推论逻辑等四个方面来看，这两种研究方法在本质上是一致的，都满足社会科学“科学化”的目标，都是系统的和科学的方法。②

（一）认识论的共通：倾向实证主义

众所周知，定量研究的认识论基础是实证主义。法国古典社会学家杜尔克姆（Durkheim）在其代表作《社会学规则》中概要地描述了他的实证主义观。他认为：社会虽然是由个人组合而成的，但在这种结合中所产生的现象就不再与个人相同，已具有超越个人的独特异质。[8](P36)简单说来，定量方法主张存在着客观的社会和世界，社会运行存在规律，而且这种规律可以被认识到，社会科学研究的主要目的是发现、解释规律。

质性分析给公众的印象是主观性比较强。有学者认为，质性分析在对社会现象的客观性以及可认识性等方面持否定态度，它强调研究者的“素质”对研究结果的影响。[9]因此，现象学、建构主义等才是社会科学质性分析的认识论基础。近年来，实证主义开始为质性分析所吸纳，并呈后来居上的态势。实证和建构原本处于一种“水火不容”的对峙状态，现在却成为质性分析两块最主要的阵地，由原先的激烈对立关系演变为相互包容甚至融合的状态。事实上，仔细对质性分析的具体方法进行深入分析可以发现，质性研究在很大程度上也主张实证主义的观点。下面分别探讨个案研究、诠释学、过程追踪等重要质性分析方法的认识论基础。

个案研究是对客观世界的某个具有典型特征的事件进行实际描述和理论分析的方法。通过对某一个案“麻雀式的解剖”，研究者了解社会现象或事件发生过程和细节，概括出这一事件的特点与特征，甚至可以依据个案构建出社会科学中层理论。艾伦·利派特（ArendLijphart）认为个案研究具有六大功能：描述、解释、产生假设、证实理论、证伪理论和异常。[10](P691)国内学者高奇琦认为个案研究方法的作用可以分为三类：描述、解释和检验。由此可见，个案背后的认识与实证主义是基本相通的，都承认存在着客观的社会现象和规律，研究的主要目的是建构理论来解释社会现象。

从形式上看，诠释学的认识论与实证主义完全迥异。诠释学是研究者对文本进行理解、翻译和解释。因此，诠释者的意识形态、知识结构对研究结果具有重要的影响，这仿佛破坏了社会科学的“科学性”。其实，西方诠释学研究方法的发展有两条不同的路径：一种是把文本视为某种外在于诠释者的东西，强调必须把诠释者与诠释对象分开。按照这种理念进行诠释，是假定在文本中存在一个不以理解主体的意志为转移的“作者原意”，文本的意义就是作者的原意。对文献进行诠释，就是理解并解释作者赋予文本的既定意义。[11](P8-9)第二种认为诠释行为是主体对于“客观过程”的不断再造，诠释者与诠释对象有不可分割的关系。如此理解，文献就不存在着自身“本来”的含义，文本的意义是由诠释者建构出来的。从第一种路径来看，诠释学也认同社会现象和自然现象一样都是可以被经验感知的，是可以被认识的，也即认同实证主义的核心理念。

近年来兴起的挖掘因果机制的过程追踪法也体现了实证主义的理念。因果机制是自变量和因变量之间的中介变量（链）。通过中介变量，说明了自变量导致因变量的过程。③那么解释因果效应之间的因果链是客观的，还是由研究者的主观能动性创造出来的呢？一种观点认为，过程追踪本质上就是要找到能动者，并对他们在这一事实结构下的选择和行为进行分析。通过考察个案，使研究者对发生的因果效应赋予文化意义的解释。[12]从过程追踪的步骤可以看出，对因果链条的探寻是在理论指导下进行的，原因与结果中间环节的具体链条上的概念往往是创造出来的，需要发挥研究者的主观能动性。这是以休谟为代表的“黑箱论”的观点。[13]然而，近20年来，越来越多的研究者放弃了休谟的“机制黑匣子”论，提出社会科学的理论建设也应该寻找因果机制，并且要寻找具有普遍意义的因果机制。[14]安德鲁·阿博特（Andrew Abbott）将其称为一场“静悄悄的认识革命”。[15]既然因果机制是联接自变量和因变量之间的中介变量（链），那么因果机制就应该是具体化后的因果效应，与原有的因果效应一样，细分的中间链条也是客观的、可以检验的，而不是主观构建出来的，只是这种因果效应降低了解释的分析层次，从宏观抽象的层次降到微观具体的层次。过程追踪就是通过降低层次和缩短时滞，推出尽可能多的可供观察的中间步骤，从而达到找出原因和结果之间环节和链条的目的。由此可见，挖掘因果机制的方法也遵循实证主义的教条。

总之，只要承认研究的目的是为了认识客观世界的现象与规律而非规范意义上对现象进行阐释和批判的，都是实证主义研究——无论研究是采用了质性、定量还是历史的方法。[16](P82)显而易见，质性分析与定量研究在认识论上都大致地坚持了实证主义传统。

（二）方法论的共通：坚持归纳法

质性分析和定量研究都是通过对现实世界中的现象进行有效观察和归纳，由“个别”推出“普遍”，从而获得相对普遍性的结论。

定量研究的基本思路是从总体中随机抽样出一定数量的样本，以该样本来推导出变量之间的统计关系。然后通过假设检验，并利用“显著程度”、“置信区间”等概念来对由样本得到的规律是否可有效地推广至总体做出“真”或“假”的判断。由此可见，定量研究是通过样本这一“个体”来推断符合“总体”的具有普遍意义的结论，并通过假设检验来判断这一推论过程有多大的把握。

质性分析也坚持由个体至总体的归纳法。无论是个案、田野调查还是深度访谈都是期望通过对研究对象进行深度解剖，从而得出具有普遍意义的代表性结论。下面以质性分析中的个案研究为例进行说明。个案研究是社会科学中经常使用的对单一对象进行深度分析的研究方法，它是探索难以从所处情景中分离出来的现象时所采用的研究方法。[17](P13)个案研究中的个案大致包含两层意思：1.选择的个案是“众”中之“个”，与其他的“个”有别且附着于具体的场景，故对它进行细致刻画是必要的，舍此无以把握其独特的个性。2.它可能是某个普遍类型的“案”，与其他同类型的“案”有共性且更具代表性，故对它进行深入阐释是有益的，借此可推导出带启发性的通则、定律和理论。[18](P171)第一种类型属于描述性研究，处于社会科学的初级阶段。第二种才是真正的社会科学研究。由此可见，尽管是由单个案例得出的结论，但该案例却具有代表性，能够得出解释其他社会现象的规律、理论等。试想如果得出的结论不能推广，仅限于该个案，那不再具有启发性的意义，不符合社会科学的推论目的。正如阿伦德·利普哈特（ArendLijphart）指出，个案研究分为非理论型、解释型、产生假说型、理论证实型、理论证伪型和异常个案研究六种类型。[19]从中可以看出，个案研究的主要目的在于获得规律与理论，从而对社会现象做出理解与解释。当然，与定量研究相比，个案研究得出的结论普遍性相对较低。利用个案得出来的分析框架再去对其他相似的社会现象进行解释或预测时，可能还要加一些个性的因素。例如，斯克切波（Theda Slocpol）在《国家与社会革命》一书中利用质性分析对社会革命的原因做出了普遍性的归纳。其后利用得出的结论对伊朗革命进行研究时，斯克切波又增加了“什叶派穆斯林”这一“个性”因素。斯克切波认为，这些变化仅仅是在保留其分析框架完整性基础上的微调。[20]

（三）推理机制的共通：仿效变量控制

自然科学的核心在于实验，实验法的本质是通过控制变量的方式精准地发现自然现象发生的原因。同时，社会科学的建构，尤其在理论的建构与验证的部分，关键在于“控制”，通过变量控制了解一个结果究竟是由哪个（或哪些）原因所影响，而非另外一些原因所造成。[21](P26-27)因此，与自然科学相似，“控制”是挖掘社会现象之间因果效应的核心方法。实验、案例、比较与统计都是常见的控制形式。只是在社会科学研究中，由于研究对象的特殊性及复杂性，实验法往往无法采纳。但是案例分析、比较分析与统计分析都是依据实验法逻辑且适应于社会科学实践的“社会实验法”。

质性分析中的比较案例分析就是典型的通过变量控制的途径来发掘社会现象之间的因果关系。它是通过多个案例、找到类似特质，藉此达到控制的效果，然后进行推敲，确认因果关系。[21](P27)例如，为了验证“不挑战霸权国的核心利益是国家崛起原因”这一理论假设，可以选择俾斯麦时期的德国和赫鲁晓夫时期的苏联这两个案例。两国崛起时，国家制度、领导人风格、所处地缘政治环境各不相同，说明这些都不是他们崛起的原因。他们的共同点是在成功崛起的过程中都没有挑战霸权国核心利益。通过这两个案例的比较可以从一定程度上判断不挑战霸权国的国家利益是一个国家得以成功崛起的条件。比较案例法主要包括密尔法则、亚当·普沃斯基（Adam Przeworski）和亨利·图纳（Henry Teune）在求同法和求异法基础上提出的“最具相似性系统”和“最具差异性系统”比较设计[22](P31-35)、布尔法以及拉金提出的基于模糊集和清晰集的质性比较分析方法（fsQCA和mvQCA）。

基于变量控制的实验法在自然科学研究中易于推行，因为变量可以人为进行控制。但是社会现象往往是多种原因导致的，难以通过控制背景变量来验证核心变量之间的因果性。更关键的是，社会现象最突出的特性是人的参与，具有能动性和随机性。因此，影响某个社会现象的发生除核心因素外还有许多细小的偶然性因素，根本也不可能进行完全的控制。随着近代统计技术的发展，1935年，罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）完善了随机实验设计，将试验的对象随机地分配到控制组（实验组）和对照组或随机地抽取案例。根据大数定理，个体的不可控制的微小差异，随着试验对象的增加，被互相抵消了，也就是在随机过程中被平均化了。因此，两组个体的平均值就只受主要因素而不再受偶然性因素的影响。在随机实验基础上建立起来的因果关系就不再表述为个体事件，而表述为群体概率或平均值和随机组试验的可重复性。[23]在费舍尔理论的基础上，社会科学研究大量采取回归分析方法，寻找解释社会现象的普遍规律。社会科学通过模拟“实验”的方法收集资料，在所获取的经验数据的基础上，对研究假设进行证实和证伪，以此来对结果进行阐释。由此可见，定量研究从本质上来看是基于整体的“实验法”，通过大数据消除了导致结果发生的细微原因，寻找到了现象发生的核心原因。

（四）推理可靠性的共通：依据“小概率”原则

从上文分析可知，质性分析和定量研究都是由个别或少数案例推导出具有普遍意义的结论。一个很自然的问题就是，个案得到的结果是否一定能推广至整个社会现象呢？事实上，质性分析和定量研究都依赖数理统计中“小概率事件在一次试验不可发生”的基本原理，确保这种推广过程的科学性和可靠性。

定量研究通过两种方法确保可靠地推广普及由样本得到的结论。一种是随机抽样。通过随机抽样，使得样本信息能很好地代表整体的信息。第二种是通过假设检验，并计算“显著程度”、“置信区间”等数据，定量判断由样本得到的规律推广至总体有多大把握。需要说明的是假设检验并非是对“真理”和“谬误”的检验和区分，而是一种帮助研究者在多大的概率上可以“拒绝或接受某假设”这一决策的决策依据。

对于质性分析，许多研究者认为由于选取的案例或访谈的对象具有较大的主观性和随意性，导致得出的结论进行推广时可靠性不高。事实上，无论是个案分析、比较案例分析还是深度访谈，背后都有一套逻辑机制确保对特定研究对象得出的分析框架能可靠地推广并解释其他现象和问题。下面以挖掘因果机制的过程追踪法为例进行说明。

过程追踪属于典型的质性分析，力图通过对自变量X如何导致因变量Y的过程和方式的研究，打开自变量和因变量之间的解释黑箱。[24](P206)通常的做法是对少量乃至一个案例的深度剖析，将连接原因和结果的因果联系的中间环节分解成更小的步骤，然后寻找每一个环节在个案中的可观测证据，从而形成导致因果效应的“中间链条”。[25]当过程追踪法利用单个或少量个案来分析因果效应时，受过基本科学研究方法训练的研究者首先会质疑所使用个案的代表性及其可推论性：使用过程追踪法意味着研究者需要用很少的个案去验证理论假设，那么这些个案是否能代表全部的研究整体呢？退一步讲，即使单个或几个个案证明了理论假设，但是否可以推广到整个历史或社会现象呢？这个质疑就是自由度问题。[26]过程追踪能检验推广理论假设是出于以下逻辑：如果某项理论能够被证实，那么该理论所预测的原因导致结果的过程也应该可以被证实。例如，为了证明A和B之间的因果效应，通过过程追踪法挖掘了两者产生关系的因果链条是A→D、D→C、C→B。如果A 和B真的有关系，那么AD、DC、CB之间的关系都应成立，而且单一或少量的案例就能进行验证。虽然仅仅是使用少量的案例来检验这一机制，但是几个案例却独立检验了三个低层次的因果关系，④从联合概率的角度来看，这三个因果关系偶合的可能性很小。根据概率论的“小概率事件在一次试验中不会发生”的原则，说明该个案中的因果效应应当具有普遍适用性，这就保证了使用少量的案例来检验因果机制的可靠性。⑤

质性分析和定量研究在形式上是两种迥然相异的方法，但从上文的分析可以看出，两种方法在认识论、方法论、逻辑推理等方面都符合社会科学研究的“科学性”要求。正如加里·金、罗伯特·基欧汉、悉尼·维巴在著名的KKV方法中指出的，这两种研究模式的差异是显而易见的，甚至会相互冲突。但是，它们的差异仅仅体现在研究风格及具体研究方法上，基于这两种方法的研究都是系统的和科学的，推论框架是相同的，都满足社会科学的“科学性”要求。[1](P3-7)

三、质性分析与定量研究的融合趋势

质性分析和定量研究曾经是泾渭分明的两种研究模式。定量研究者认为，质性分析缺乏科学性，但凡非实证主义的方法——如“描述、历史”等质性分析——通常被认为不是方法，或者说属于没有方法论。[27](P6-7)同样，坚持质性分析的学者也对数理模型在社会科学研究期刊上占据主导表达了不满，斯蒂芬·沃尔特（Stephen Walt）批评越来越复杂的定量研究只是在重复一些近乎于常识的论断。[28](P5-48)近年来，质性分析和定量研究的“鸿沟”正在缩小，随着社会科学议题的拓展、方向的转向、任务的深化，质性分析和定量研究相互借鉴，呈现出高度融合的趋势。

（一）质性分析的定量化趋势

以个案研究和比较案例分析为代表的传统质性分析具有逻辑上的简洁之美，力图发现社会运转的客观规律，进而实现对社会现象的单因或决定性解释。其实，人类社会活动充满了随机性，影响社会现象的因素繁多，缺乏一个主导性的原因。上世纪70年代，大量的文献表明社会科学的学术理论和政策实践之间存在着巨大鸿沟。⑥鸿沟产生的关键是“被缺损的变量要么导致其理论预测不准确，要么导致对其它要素的偏见推理。”[29](P392)其潜含义是社会现象的发生不应是某个因素导致的，而应当是诸多因素共同作用的结果。为了实现对社会现象的多维度解释，社会科学工作者在传统质性分析的基础上引入了定量方法，极大地扩展了质性分析的应用范围。1984年，拉金把布尔代数应用于比较案例分析，形成了比较案例分析的布尔法，它能对现象进行多变量分析和联合分析，[30]从而迈开了质性分析与定量研究结合的序幕。布尔法分别以“且”“或”“否”进行各个条件变量的联结。借助于这三个联结符号，可以容纳解释变量的构建与组合。[31](P97)因此，布尔法可以进行多变量的比较案例分析，广泛应用于探索结果发生的多个变量组合。尽管能够探索导致结果发生的多个原因组合，但布尔法并不是完美的，最大的局限在于：1.条件变量和结果变量只能做出简单的“二元”划分，即变量的赋值只能为“是”或“否”。例如，对国家面临的外在威胁进行度量时，要么“面临威胁”，要么“没有”，这显然是不合理的。大多数案例中的自变量和因变量取值可能介于这两者中间。对变量进行简单的两分测量导致研究在一开始就产生明显的偏差。2.因果关系的“完全决定论”。根据布尔法，只要有一个案例否定了条件变量与结果变量的关系，就可判定条件变量与结果变量之间不存在相关关系。事实上，社会现象是复杂的，条件变量仅是在一定概率上导致结果的发生。尝试对上述问题进行解决的是模糊隶属值，质性分析与模糊代数的结合形成了当前社会科学研究中风行的基于模糊集合的质性比较分析方法（fsQCA）。fsQCA具有以下几方面的优势：一是fsQCA突破了布尔法只能进行少数案例比较的限制，它可以对中等规模的样本进行分析。二是与布尔法一样，该方法能对结果或现象的原因进行更深入的分析，它强调导致结果可以有多个因素的组合，进而可以理清导致这一结果的多种方式和渠道，还可用于多重原因的不同组合分析。[32]三是fsQCA突破了布尔法只能分析二分变量的限制，进入到了定距变量领域。因此，它的适用范围更广，更有利于分析社会科学中具体模糊特性变量之间的关系。

目前，质性分析与定量研究呈现深度融合的趋势。一些前沿的研究将fsQCA与定量研究中的时间序列分析放在一些进行综合评估。如果导致某一现象发生的原因可以归结为ABCD，在fsQCA分析中，ABCD这四个条件发生的先后顺序对结果不会产生影响。但是，在现实中不同的发生顺序可能对结果造成本质性的影响。里霍克斯（Benoit Rihoux）和拉金也关注到了这个问题，并对原先的方法作了简要的改造以图解决上述问题，[33]其核心思想就是把事件出现的先后顺序纳入条件组合中，具体来说就是用“—”来表示事件出现的先后顺序。例如，A—B—C表示条件变量出现的顺序为ABC。而A—C—B表示条件变量出现的顺序为ACB。这样，ABC和ACB表示为两个不同的条件变量组合。除此之外，其他的所有操作原理等同于原来的fsQCA的程序。[34](P147-172)

（二）质性分析和定量研究过程的规范统一性

方法论范式是学术界通用的连接理论与经验的基本规则和方法，其存在为形形色色的经验研究和大大小小的理论讨论提供了平台。[35]随着社会科学研究的规范化，质性分析和定量研究都遵从一定的方法论范式，两者的研究过程越来越趋近于同一。

定量研究并不存在着固定的模式，但是研究要做到逻辑自洽、结构合理、有所创新，需要遵守一定的规范，具有一套固定的程序和方法。同时，作为研究成果的体现，需要撰写报告和论文，学术论文写作也有约定俗成的标准和规范。一般来讲，利用定量研究方法进行社会科学研究时主要包含以下五个程序：一是明确研究类型；二是确立研究问题；三是进行文献回顾；四是提出理论假设；五是检验假设。彭玉生把问题设置、文献回顾、提出假设称为“前操作化阶段”，而收集数据、假设检验和结果称为“操作化阶段”。[35]社会科学之所以称为“科学”，就是因为操作化和资料分析阶段有程序和步骤可循。同时，科学社会也称为“软科学”，主要是由于在概念的操作化、收集数据、测量等方面尽管具有标准的程序和方法，但在具体的施行过程中个人的主观性比较强，导致研究结果可能因人而异。在问题设置、提出假设等“前操作化阶段”也不存在固定的程序可循，它需要一定的非理性的力量，包括灵感、顿悟等。[36](P4)因此，他具备了艺术和工匠的特点，这是社会科学有别于自然科学最主要的方面。

质性分析在阐释问题过程中不可避免带有主观性，为了尽可能消除“解释者偏见”的批评，质性分析也开始遵循严格的程序规则，使结果更加客观，结论更为可信。主要体现在以下三个方面：一是质性研究强调程序的规范和格式。一项研究往往是从问题出发，然后综述相关文献和理论、建立假设命题、再收集资料进行检验。二是借鉴定量研究的有效概念。质性与定量曾是两种“尖锐对峙”的方法。质性分析认为自成一体，可以完成从形成概念到检验假设的全部研究过程。[37]目前来看，质性分析尝试引入定量分析中的“信度”、“效度”、“代表性”概念，以消除“主观选择性”误差。[38]三是加大计算机的应用力度。当前，质性分析已从个案或少量案例的分析发展为多案例分析。当案例和变量的数量只有两三个时，原因分析可以通过传统的“头脑风暴”来进行。但是，当案例数量有十多个乃至几十个时，仅仅用大脑的简单逻辑推理很难进行原因分析。这就需要借助计算机编码和程序。在质性比较分析领域，拉金、尼尔·卡伦（Neal Caren）和阿伦·帕诺夫斯（Aron Panofsky）、日本学者野爱郎（Airo Hino）都开发了相应的质性分析软件。[34](P147-172)[39]事实上，质性分析过程的数字化和计算机化，已是一个不可逆转的大趋势。[40]

质性分析和定量研究从资料的收集和分析，对研究过程的每个环节都强调规范性和可重复性，以便研究者对有可能的诸多因素以及研究的具体过程有明确的意识与反省。[9]只是两者收集资料的类型有些差异。定量研究收集的是可以转化为数字或符号的，而质性研究更多的是文字信息。两种模式都试图通过规范的研究程序，实现社会科学工作者之间进行“学术对话”的目的。

（三）“结构性”导向与“个体性”导向的调和

传统质性分析倾向于导出以研究个体为中心的理论，定量研究则追求对社会现象的结构性解释。拉金指出，在少量案例基础上进行的质性研究（简称小N质性研究）对人类行为体和社会进程敏感，而在大量数据基础上进行的跨界定量研究（简称大N定量研究）则倾向于得出结构性解释。[41](P70)这意味着质性分析主要是通过对某个社会或历史事件进行解读，从中推导出包含“研究案例”个性特征的结论。例如，美国学者格雷厄姆·艾利森（Graham A.Allison）在《决策的本质：古巴导弹危机》一文中深入考察了美国总统、职能机构以及有关政治组织和团体在危机决策过程中的作用与影响，总结出美国在面临危机时的三种决策模式，即理性行为体决策模式、组织程序决策模式和官僚政治决策模式。[42]尽管艾利森得出了危机的决策模式，但这些模式只能应用美国这一个体，是否能推广至其他国家应当小心翼翼。显而易见，由质性研究方法得出的规律带有很强“案例个体性”特征。在定量研究中，研究者从相关的“总体”中抽取大量样本，将每个案例视为“同质单元”，案例被分解为变量、分布和关联性，研究的焦点在于对尽可能多的观察单元进行分析。[43]这些做法旨在得出超越案例特征的普遍性结论，找出各案例中所共有的不变的结构特征，从而得出抽象且具有普遍性的规律。因此，定量研究的结果往往凸显结构性特征，而忽略了具体个案的特征与作用。[41]

近些年来，质性分析力图在结构性和具有个性特征的解释（理论）之间作出调和。以加里·金为代表的社会科学方法研究者试图运用定量方法的原则改良传统的质性研究方式，致力于将质性研究科学化，力图追求理论解释的个性特征与普遍性之间的平衡。[1]拉金提出的质性比较分析法（QCA）在运用布尔代数的简单技巧对各种因果条件作适当的组合，旨在保持理论普遍性的同时兼顾个案中复杂的因果关系。2007年拉金融合模糊集理论和QCA，进一步解决因果多样性的问题，从而得出了一个对具体现象进行解释的理论。这种努力还包括托马斯·乔纳斯基（Thomas Janoski）在比较研究中的“内部与外部分析”法[44]、三角网格法等等。例如，罗伯特·帕特南（RobertPutnam）在《让民主运转起来》中试图解答三个问题，即制度如何塑造政治、公民参与如何影响制度绩效、现代意大利的政治制度绩效如何受到历史传统的影响。对于前两个问题，帕特南利用统计的方法获得了抽象变量之间的因果关系。对第三个问题，通过对意大利文艺复兴时期城邦共和国历史的解读，探究和展示了公民社会传统与政府绩效之间的因果路径。这一研究得出的结论不仅具有普遍性，也带有个案特征的色彩。[45]这种通过多重研究方法（涉及统计、半形式理论、历史解读）的交错应用，被莱廷（DividLaitin）称为“三角网格法”。[46]在同一项研究中，质性分析采用多于一种的方法，对事实进行评估，力图从不同角度得出具体的和结构性的理论假设，并相互借鉴和补充。[47](P178-179)

同样，定量研究也正在放弃构建宏大、抽象理论的努力，倾向于寻找带有个体特性的“中层理论”。定量研究的核心是利用统计数据获得概念（或变量）之间的关系。根据波普尔的定义，概念必须具有绝对的普遍性。但是，定量研究很重要的步骤是概念操作化和测量。如果概念过于抽象，则测量的系统化和标准化差，误差就越大，得出的结论也越不可信。为了提升社会科学研究的“科学性”研究者不再追求寻找那种包含所有内容概念之间的关系，而倾向于研究具有一定抽象性概念之间的关系。概念抽象层次的回落导致解释的结构性程度减弱，增加了个体性的特征。例如，贸易是一个普遍性的概念，中美贸易不是一个普遍性的概念，因为它受“中美”的限定，不符合波普尔对概念的定义。但在实际研究中，中美贸易却具有一定的抽象性，它可以包含自中美有贸易关系以来每年的相互贸易活动。由“中美贸易”这一概念得出的理论或结论可能不再适用于所有的国家，但却适用于中美两国。这意味着定量研究不再执著于获取抽象性结论，力图调整结论的结构性和个体性之间的差距。

四、结语

社会科学工作者往往存在一种偏见，把科学方法等同于定量方法，甚至将定量方法的使用看成是判断一个研究是否为“科学研究”的标志。事实上，科学研究本身是由一套程序来定义的，必须满足推理原则、程序的公开性、结论的不确定性等基本要求。质性方法，如个案研究、比较案例分析、过程追踪、访谈等等，都是理论检验的方法，也是社会科学研究中常用的方法，其研究过程同样满足上述“科学性”标准。因此，从本质上讲，定量传统和质性传统之间的差别仅仅是风格和具体方法上的不同，所依赖的逻辑是相同的，都有力地促进了社会科学的“科学化”。希望这种认识能平息社会科学界对于两种方法的优劣之争，消除两者之间的鸿沟。

当然，在具体的科研实践中，质性分析和定量研究各有优劣，最终选择何种研究模式应当是由研究的具体问题、理论要求、数据类型等决定的。定量研究的优势在于获得的结论具有普适性和概括性，而质性分析的优势在于通过研究主体和客体的互动，对社会问题的理解更加深刻与精致。正如一些学者指出的，质性分析能够更有效地分析因果路径，避免空泛的“黑箱”式理论。[43]质性分析和定量研究就像人的左右手一样，在完成一件事情时，有人喜欢用左手，有人喜欢用右手，有时还将左右手交替合作地使用，但最终目的都是为了解决问题。至于在什么情况下用左手、何时用右手，应该依据课题的要求、理解及所要解决的问题，同时根据个人的兴趣及知识背景来决定。

注释：

①“质性分析”对应于英文中的“Qualitative Analysis”。对这一术语，国内存在着四种不同的译法：第一种是定性分析。早期的社会科学领域学者习惯使用这一译法。第二种是质的研究。以陈向明为代表的教育学领域学者在早期研究时倾向于这一种译法。第三种是质性分析。这一译法更为通行。在重庆大学出版的一套“万卷方法”丛书中，最早出版的曼·邓津主编的《定性研究手册》仍用定性分析译法，但后期出版的、涉及该译名的近十本书都使用质性分析的表述，包括陈向明主编的《质性分析：反思与评论》一书。第四种是质化分析或定质分析。这主要出现在台湾、香港学者的研究论文中。本文采用当前通行的质性分析这一译法。

②在论述质性分析和定量研究本质同一性之前，首先需要简单说明一下质性分析和定量研究的内涵。质性分析不是来自一种哲学、一个社会理论或一类研究传统，无法通过统一的范式来规定其内涵。不同的学者对质性分析有不同的理解。约翰·格林把质性分析在范畴上讲等同于案例研究；拉金等人通过与定量研究的对比来界定质性分析的本质内涵，将定量研究称为大量案例研究，质性研究称之为少量案例研究；中国学者耿曙、陈玮等从变量的类型上来区分质性分析与定量研究，认为质性分析处理“多面概念”，主要涉及“定类变量”，而定量方法起码处理“定序变量”。定量研究的范畴显得比较清晰，它是对经验数据（观察数据和统计数据）进行统计推论、从而对理论假设进行检验的过程，旨在

发现客观世界的规律与运行机制。根据质性分析在社会科学研究中的发展历程，可以把质性分析分成四类：一得传统的研究方法，主要包括诠释学和个案研究。二是比较案例分析。主要包括密尔法、基于布尔代数的比较案例分析和fsQCA等方法。三是用于挖掘因果机制的过程追踪、时序分析、典型特征等方法。第四类是需要研究者深度参与、实践性强的访谈、实地研究、草根理论等方法。比如，艾尔·巴比习惯将质性研究与实地研究联系起来，表述为“质性的实地研究”。关于质性分析的具体内涵可参见：蒋建忠：《国际关系研究中的质性分析》，《国际关系研究》2016年第4期。

③布雷迪和科利尔就认为：因果机制是因果过程中的一个链条或节点。通过这些中间的链条，有助于深入了解自变量实际上是如何产生结果的，包括这种结果发生所经由的顺序。Brady，H.E.&Collier，D.Eds，Rethinking Social Inquiry：Diverse Tools，Shared Standards，New York：Rowman&Littlefield Publishers，Inc，1998。

④这三个关系分别是因果机制中的关系，即A→D、D→C、C→B。

⑤对该逻辑过程的理解涉及到数学中概率论知识。如果在某个案例中检验到了自变量和因变量之间的因果效应以及导致这种因果效应的链条（即因果机制），根据“小概率事件在一次实验中不可能发生”的原则，上述检验到的事实是不应该发生的。而现实情况却发生了，只能说明上述因果效应和因果机制不是“个性”的，而应当是普遍性的。这就是“小概率原则”应用的逻辑。

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1007-9106（2017）01-0083-10

*本文为国家社科基金后期资助项目“国际关系实证研究”（项目号：16FGJ001）的阶段性成果。

蒋建忠（1977—），男，南京政治学院讲师，法学博士，研究方向为国际关系理论、社会科学方法。