圆桌论坛001：如何促进政治科学研究的规范化？ |【定性与定量之争：回到KKV】

【圆桌论坛】导语

定性与定量之争：回到KKV

Gary King、Robert O. Keohane和Sidney Verba（KKV）在会议和网络媒体上引发了诸多情感充沛的辩论，他们用一条简洁而颇具争议的观点激发大家的思考：优质定性研究和优质定量研究的逻辑本质上是相同的。他们的著作展示了如何设计定性研究（小样本研究），以满足科学推理的规范。我们邀请了五位资深学者，他们的工作融合了定性和定量的数据和方法，来评估KKV统一政治科学的尝试是否成功。

David Laitin对此持怀疑态度，质疑是否有足够的人来引领并训练这些不听话的政治科学家们；James Caporaso提醒大家关注定性研究的多种类型和其误区的多重含义；David Collier审视了KKV如何处理选择偏见问题，他认为KKV的许多建议与比较方法领域已经建立的常规理解相吻合，而某些定性研究者对于研究设计基本权衡的理解可能存在差异。Ronald Rogowski抛出一个尖锐的挑战：具有扎实理论的政治科学家完全可能会忽略KKV喜欢的部分学术“规范”。最后，Sidney Tarrow提出了自己对定量和定性三角化研究方法的看法，他认为这一过程中需要考虑的问题远超研究设计本身。

在对上述观点的回应中，KKV重申他们的信念：轻视设计考量的政治科学家最终会伤害他们自身的工作成果。最终留给整个学科的结论是：优质设计结合良好的理论即可创造出良好的定性和定量政治科学。

KKV著作《Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research》（中文译本：《社会科学中的研究设计》）各版本封面

左上：1994年初版，Princeton University Press

右上：2021年新版，Princeton University Press

左下：2014年初版译本，格致出版社

右下：2023年新版译本，格致出版社

如何促进政治科学研究的规范化？

（原标题为：《规范化的政治科学研究（Disciplining Political Science）》，现标题为译者所拟）

作者：

David D. Laitin, University of Chicago

编译：

焦磊，山东大学

引文格式（MLA）：

Laitin, David D. “Disciplining Political Science.” American Political Science Review, vol. 89, no. 2, June 1995, pp. 454–56.

快速阅读（本部分基于AI生成）

Gary King、Robert O. Keohane和Sidney Verba（简称KKV）提出了一种试图将定性和定量研究统一起来的方法论观点，认为优质的研究无论采用哪种方法，其背后的逻辑本质上是相同的。他们强调，通过良好的研究设计，可以将定性研究提升至科学推理的标准。尽管这一观点在学术界引发了广泛的讨论和争议，但KKV的作品被认为是推动政治科学规范化的重要尝试。然而，也有学者质疑这种方法论统一的可能性，特别是在训练和接受度方面存在障碍。

原因和概念

KKV的核心项目之一是将有效因果推断视为社会研究中的最高目标。为此，研究者需要结合理论与观察来展示因果效应。尽管如此，政治科学的最高善并非仅仅是因果推断，还包括创造清晰的概念和识别社会事实。许多重要的概念，如“魅力”、“劳动分工”等，虽然其因果效应可能尚不明确，但它们在理论构建和社会理解中扮演着至关重要的角色。KKV在概念形成方面的工作相对较少，但他们提出的框架鼓励研究者设定明确标准以识别概念，并持续探索这些概念在因果链上的作用。

来自政治学学科内部的批评

尽管KKV的提议旨在促进学科的统一，但它也面临了来自不同方向的批评。Larry Bartels指出，KKV所依赖的统计规范可能掩盖了复杂的认识论问题，而这些问题是定性研究者长期以来一直在处理的。Peter Lange则强调，区域研究者通常关注具体背景对政治结果的影响，这与变量分析的普遍性目标相悖。Ronald Rogowski进一步指出，比较研究领域的一些优秀作品虽然违背了KKV的某些建议，但其科学价值依然显著。这些批评反映了学科内部对于方法论多样性的重视，同时也指出了KKV框架的局限性。

对乌托邦的恳求

尽管存在诸多批评，但KKV的作品仍被视为推动政治科学规范化的重要里程碑。文章作者呼吁将《社会科学中的研究设计》纳入政治科学的教学和研究中，以培养一种共享的语言和方法论标准。这不仅有助于提高研究的质量，还能促进跨学科的合作与交流。尽管这一目标看似乌托邦式，但通过共同努力，政治科学有可能实现更加系统和有效的研究。然而，作者也认识到，实现这一目标需要克服学科内部的偏见和障碍，特别是要尊重不同方法论的价值和贡献。

如果政治学准备好接受规范化，King、Keohane和Verba的《社会科学中的研究设计》（KKV）可以担当起这一角色。我的意思是，这本书涵盖了一套概念、推理规则和方法论原则，适用于所有寻求对政治进行广泛而系统理解的研究者。这并不意味着我们都应该做同样类型的研究。实际上，这本书中阐明的规则对统计学者、形式建模者、比较研究者、深度解读者和诠释者都有意义。它的意思是，我们都必须意识到自己研究对于回答一个重要问题的贡献程度，以便精确向同领域的同僚传达我们已填补了多少知识。如果我们能共享通用的词汇和评估证据的共同标准，我们就能成为一个共同追求有效知识的学术团体。更直接地说，如果我们能就科学推理标准达成一致，我们就能更好地识别出那些学术不端的同事——如果经常做到这点，那就是一个学科健康发展的良好运作指标。我们不必像Almond所说的那样继续在“不同的桌子”上进餐；现在可以跨越不同研究方法进行富有成效的研究。 

《社会科学中的研究设计》本身并不是一个方法论突破。对于政治学中训练有素的学生来说，其中大部分内容不会是新的或令人惊讶的。这本书真正的创新在于其包容性。其目标并不是排斥由“强硬派”统计学家主导的学科中的政治学“软”研究。相反，其核心论点是，政治学中的定量与定性研究在根本上具有“统一逻辑”。从这一视角出发，KKV对实际定性研究中方法论问题的批评表现出了宽容的精神。该书高度评价了包含良好科学实践要素的定性工作。对于那些未能达到合理科学标准的其他研究，它也提供了可行的改进建议。事实上，书的主要目标是向我们这些“软”方法研究者展示：如果努力，我们可以接近“硬”方法研究同仁的标准。必须指出， 那些原则上忽视“软”研究为不科学的量化研究老手将会被纠正这一狭隘观点。因此，这本书的成就在于设立了一个合理的学科标准，而没有使用A. J. Ayer的策略，将所有“软”方面的研究称为“形而上学”。

Foucault的分析中提到了超越或解构规训的“话语形态”，而规训（discipline，译者注：应用于学科中可译为规范或规范化）有其局限性。许多政治学家可能由于在经济或心理学学科中不幸或枯燥的经历而渴望进入我们的领域，正是我们的多学科融合、缺乏统一规范，且愿意容忍众多话语形态的特征吸引他们投身政治学科。对于那些想要前往异域之地、阅读经典作品、构建个人乌托邦或推动政治事业的杰出年轻学生来说，他们可能会发现学科规范所施加的约束成为不必要的负担。敏感的同事在很大程度上愿意纵容这些学生，很大程度上是因为他们自己也受到了政治学的吸引，因为政治学本身缺乏统一规范。

Bakhtin的理论对规训理论进行了批判补充。Bakhtin认为，作为规训一部分的语言同化导致了“规范”或“权威话语”的出现，它们自身有能力破坏不同意见的存在。从Bakhtin的观点来看，通用词汇从来都不是中立的。接受KKV的“统计”词汇作为基本立足点的做法可能会将我们锁定在文化框架之中。的确，他们用语言中的定性研究语言呼吁人们进行学科对话，这在许多读过这本书的实践者中肯定会引起愤怒。

尽管我个人同情我们之中的Foucault派和Bakhtin派，但必须记住，共享语言不仅促进了有效的沟通，而且在子学科之间产生了集中辩论的焦点。尽管统计学语言确实有偏见之处，但KKV提供了在我们的学科几乎都有涉及者概念的仪器装置。例如学者撰写面向学科期刊的文章时能够以KKV的理论来佐证其政治科学在劳动分工中的科学价值，进而提升发表在高端期刊的概率以及获得相应的学科奖励。更重要的是，那些强烈反对统计学家偏见的人，在阅读本书后会有工具来向所有政治科学的从业者展示其局限性。这本书无疑是破坏者梦寐以求的偶像象征物。

当然还是有人会质疑，如我曾指出的那样，“质疑这样的安排，或许只有统计学研究人员掌握了非定量研究者的语言，才将具有更高的预期价值？”我的回应是，就当下而言尚未有能够通用的语言确定我们的研究成果是否有效。然而，我欢迎以当前项目为基础的反霸权项目，该项目拥有适用于我们学科所有领域的科学评估的替代性批判性语言。但我对替代方案的欢迎并不妨碍我对本书三位作者将其霸权设计置于中心位置的高度赞赏。

原因和概念

KKV的霸权项目是将社会研究中有效因果推断的探究提升为最高目标。为了进行这种推断，研究人员需要将理论与观察相结合，以展示因果效应。在学科分工下，追求有效因果推断需要邀请我们当前学科分界两侧的学者参与。一方面，学科对纯描述者开放。历史和人类学解释可能对我们至关重要，只要这种模式下的研究人员力求区分他们所解释的特定事件中哪些是系统性的，哪些是随机的。这类评估将帮助其他学者利用这些研究构建更一般的理论。另一方面，学科必须包括形式建模者，哪怕只是通过数学来展示提议理论中的内部不一致。然而，在政治学中，这些建模者必须对他们的故事进行系统和无偏的测试，当数据不支持他们的理论时调整假设或设置参数条件。历史学家不必做出一般理论；建模者不必收集系统数据；但如果两者都是一个共同学科的成员，他们将在另一侧学者能够合理且富有成效地利用他们的工作的方式进行工作，以确保科学进步。

尽管KKV的表述令人钦佩，但政治科学最高的善从未是有效的因果推断。现代社会理论的创始人确实持不同看法。马克斯·韦伯建议，社会理论的本质在于“创造清晰的概念”。而埃米尔·涂尔干则特别关注“社会事实”的识别。实际上，“魅力”和“劳动分工”等概念比有关这些概念因果效应的任何有效主张更持久。即使在任何政治过程中的因果作用仍然模糊不清，人们也很难不借助这些概念来思考政治世界。而今天还有许多其他概念指导我们的思考和理论化，例如交叉裂隙、社会流动、囚徒困境、退出/发声/忠诚、社会动员、政治文化、中间选民和霸权。这些概念在理论上的意思是将我们日常生活中的离散事实结合成一个类别，帮助我们以更有模式的方式看待我们生活的混乱宇宙。

虽然《社会科学中的研究设计》在分析概念形成在政治科学中的作用时最为薄弱，但完全有理由坚持，这种努力的正式标准的制定与作者的目标是一致的。例如，假设囚徒困境捕捉了现实生活中、国际关系中以及国会委员会中的元素，但我们无法就人在囚徒困境中会采取行动（合作或背叛）得出有用的推论。这是否意味着该概念失败了，不应纳入我们的冲突与合作理论中？可能不是。从KKV提供的框架中可以推断出，我们要求研究人员设置明确标准以识别囚徒困境，并根据游戏进行的背景继续寻找结果的规律性。有力的概念不必成为有效因果推断的一部分才能强大；但为了保持强大，这些概念必须成为一个旨在识别其系统影响的研究议程的一部分，揭示其在因果链上的联系。KKV可能低估了概念形成在社会研究中的关键作用；但这绝非是拒绝其作品所要求的学科约束的理由。

来自政治学学科内部的批评

在一场专门针对“社会科学中的研究设计”主题的美国政治科学协会年度会议上，在我们这个领域里一些杰出的学者对于这本书的成功并没有像我这么乐观。Larry Bartels指出，这些作者将许多统计规范（实际上掩盖了未解决的问题）作为解决复杂的认识论问题的解决方案。Bartels推断，依赖这些规范，几乎不能解决定性研究者长期以来用他们自己的规范所处理的相关问题。Peter Lange认为，区域研究传统的研究者并不寻求解释的普遍性，因为他们认为政治得以展开的背景对结果有着决定性的影响，而它本身并不受变量分析的影响。Ronald Rogowski认为，比较领域中的一些优秀作品忽视了KKV的告诫（比如在选择案例时不能基于因变量编码），但这些作品的科学地位仍然可以得到证明。

在美国政治科学协会会议上提出的批评是有价值的。我认为其中两个批评是如此基本以至于需要未来对文本进行修订。首先，KKV过于关注单一研究内的选择标准，并低估了基于平行研究的案例知识来战略性地选择观察的科学实践。如果评估的单位是科学家群体而不是单个研究者，那么King、Keohane和Verba所确定的某些选择问题在特定研究中会被部分消除。第二，在低估理论重要性的同时，他们没有解决这样一个问题：当理论强大时与理论薄弱时，选择标准可能是不同的。

美国政治科学协会评审团的判断是严厉的。但应当记住，这些批评来自那些在本书中充分阐述了本学科基本概念的学者。这使得批评具有强大和有趣的效果，并引发了有针对性的辩论。他们的批评反而证实了这些材料对于构建科学学科的重要性。

对乌托邦的恳求

这篇评论更像是一种恳求，或者用Henry Brady在关于KKV的APSA研讨会上的说法，这是一篇“训诫”。我希望我们的政治科学课程都能包含《社会科学中的研究设计》中的教学内容。“逻辑研究”课程分配这本书只是实现这一目标的一条途径。另一种方式是在课堂上呈现材料，同时分配重要文章和书籍给学生，目标是仔细审查这些研究，看看他们的作者如何处理描述性或因果推论的基本问题。无论以何种形式呈现，《社会科学中的研究设计》一书中概述的概念和原理应该成为我们所养成的习惯的一部分。跨越定量和定性界限的工作应该相互承认，这只会激发创造力，而无需抑制创造力。

生活在这样的习惯中还有额外的收获。假设在职业讨论会、期刊评论和学科会议小组讨论中，作者们经常被问到如何处理内生性问题、多重共线性问题、可能的缺失变量偏见问题、他们的理论的可观察到的替代性影响问题或者关于进行有效因果推论所需观察数量的问题等诸如此类的问题，这种学科实践将推动研究人员在其研究过程中对这些问题进行系统性思考。他们不必遵循这本书中的所有规则。KKV承认在大多数现实的研究环境中，这样做几乎不可能。但所有研究人员都必须为了忽视或修改特定的规则而要有好的科学理由，并且这些理由必须向潜在的批评者公开。把政治科学变成一门学科的目标似乎有些乌托邦，但KKV表明这个目标在我们的能力范围之内。

然而，没有理由过于乐观。在APSA大会上的反应让我感觉人们对成为一门学科缺乏兴趣并且有很大的反对意见。对于我们这些非统计学家来说，这本书仅仅是对认识论问题上的统计解决方案的有用阐述。真遗憾，这样一本有潜力的书只能发挥有限的作用！

(因篇幅限制，参考文献从略）

〇 编辑、排版：焦磊

〇 审校：聂凯巍  大兰