【学术争鸣】《国际政治研究》西方政治学界对于“定量霸权”的反思与批判

与其他社会科学相比，政治学定量研究方法在美国起步很晚，直到1986年才成立了旨在推动政治学定量研究的“政治学方法协会”（Society of Political Methodology）。经过近30年的突飞猛进的发展，政治学定量研究已经在深度和广度上超过了诸如社会学和人类学等学科。

 从20世纪60年代起，政治学研究就开始了“科学主义转向”的历程。刚开始受到经济学的影响，从研究方法到研究议题都开始借鉴经济学，并模仿经济学的研究语言和研究范式。比如，经济学研究中有“经济人”假设，而政治学研究则有“政治人”的概念与之呼应；后来又受到社会学研究方法的影响，政治学研究开始向社会学借鉴理论和方法，甚至还催生了一门新学科——“政治社会学”。总之，政治学研究已经历了从理论到方法、从研究议程到研究范式的全面转型。

多年来，定量研究方法成为西方政治学（尤其是美国政治学）的主要研究方法。当然，这不仅仅是美国政治学界的时尚，它也是国际学术界的一种趋势，并日渐形成了一种“方法论霸权”。于是，人们发现政治学论文和专著中充斥着大量的统计学和方法论术语，而定量方法论学者则辩解称他们使用的是定量语言而不是政治学语言，或者说是政治学的一种新语言。当然，这种新语言也立即被冠以“科技英语”的新名号，并被用来指称这个政治学发展的新趋势。与此同时，这种新的写作风格也迅速地影响到了审稿人、编辑和读者。学界普遍认为，论文和专著发表的“选择机制”也间接地促成了这个潮流，因为只有这种风格的文章才容易发表。

毋庸讳言，运用数学方法研究事物之间的内在联系，定量方法具有不可替代的优势，它不仅可以通过各种统计数字描述和揭示一个社会或众多社会现象间的关系，也可以通过推断局部以知道总体的状况。同时，定量研究还具有逻辑上的严密性和科学性，在结论的呈现上也具有高度的精确性和简洁性。然而，“定量霸权”的形成却有可能蚕食一个学术界的重要共识——方法的多样性。早在1969年，美国政治学会主席、哥伦比亚大学政治学教授埃尔默·谢特施内德（Eimer E.Schatterschneider）就警告说“政治学领域内的行为主义革命”有可能将我们带入一种可怕的前景——“围绕一个虚空，有堆积如山的数据。”另外，由于定量研究采用复杂统计方法，结果让政治学研究变得越来越难以理解，并日益小众化。无疑，政治学研究已经笼罩在“定量霸权”的阴影里，这显然与政治学的包容性趋势是背道而驰的。

本文就以西方政治学（尤其是美国政治学）发展进程中的“定量霸权”为研究对象，主要通过对学科历史和批评文献的钩沉，运用文献分析法对其形成、发展、存在的弊端，以及西方政治学界对其批判与反思进行梳理和分析。

一、“定量霸权”的形成

纵观政治学的学科史，一般认为，自从20世纪以来，政治学经历了三次高峰：第一次发生于第二次世界大战期间（1920—1940），被称之为“芝加哥高峰”，其主要特点是实证研究的兴起，侧重于定量研究；第二次高峰出现在第二次世界大战之后的十年，其主要特点是行为主义的传播，注重政治学科的专业化；第三个高峰是近年来勃兴的理性选择/方法论个人主义，其主要特点是注重逻辑演绎、数学方法及模型建构。可以说，政治学发展进程中的这三个高峰都不同程度地推进了政治学定量研究的发展。

（一）“定量霸权”的先声

 不可否认，长期以来，定性研究方法似乎一直进展不大，要么是历史分析、要么是档案钩沉或是特殊案例的剖析。对于后者，定量学者轻蔑地称之为“逸闻趣事式的研究”（anecdotal research）。因此，一些政治学者试图使政治学研究数据化以显得更加科学化。

定量方法发轫于19世纪晚期，当时还没有计算器、计算机和互联网，因此，工作开展起来很困难，虽然当时的定量方法通常只是一些简单的统计，但人们认为已经过于复杂。尽管早期的定量研究受到计算手段的制约，但还是取得了相当程度的进展。在20世纪早期，美国芝加哥大学盛行行为主义，政治学者哈罗德?高斯奈尔（Harold Gosnell）和他的学生赫伯特?西蒙（Herbert Simon）联手将“随机试验”（randomized experiments）和“因子分析”（factor analysis）引入政治学研究。与此同时，其他一些统计学家如美国劳伦斯大学政治学教授比尔?里克尔（Bill Riker）和芝加哥大学政治学教授唐?斯托克斯（Don Stokes）也呼应这一潮流，并呼吁政治学研究要从其他学科借鉴一些先进的研究方法。

大约从20世纪50年代开始，一些经济学家就开始涉足政治学研究的领地——如美国诺贝尔经济学奖得主肯尼斯?阿罗（Kenneth Arrow）、布鲁金斯学会资深研究员安东尼?唐斯（Anthony Downs）、苏格兰经济学家邓肯?布莱克（Duncan Black）、乔治?梅森大学经济学教授詹姆斯?布坎南（James Buchanan）、乔治?梅森大学经济学教授戈登?塔洛克（Gordon Tullock）及马里兰大学经济学教授曼瑟尔?奥尔森（Mancur Olson）等——他们尝试使用经济学模型和方法来分析选举、投票及利益集团的政治行为。这种方法一经使用，便迅速风靡了政治学界，因此，有学者认为，“（定量研究）已经从根本上对政治学科在研究政治与训练学生方面该如何前进提出了挑战”。

此种方法以经济学的原理和假设为前提，认为人类是理性的、短视的、物质上自利的最大化者，因此，在一些支持者心目中，量化研究方法也为政治学勾勒了“统一标准的”和“不断积累的”科学发展前景。研究议题也五花八门，从“决定购买什么”“以什么价钱购买”“把票投给谁”到“要生几个孩子”以及“如何形成联盟”等等，不一而足。对于此种学术潮流，奥尔森兴奋地写道：“实现了经济学和其他社会科学的统一（当然也包括政治学）。这些理论选择学者们高度自信，并希望在有些方面“人人都要这么做”。

真正的定量革命来自于计算机的发明，定量分析开始变得简便和容易：以前需要人工计算几个星期甚至几个月的数据，如今在计算机的运算下只需要很短的时间。一时间，定量研究学者出现井喷现象，数量急剧膨胀，他们互相切磋经验、无偿分享数据，视“美国全国选举研究”（ANES）的原则为金科玉律。

与此同时，美国政治学传统刊物《美国政治学评论》也适时定量转向，迎接这一新兴的学术潮流；斯托克斯则开始在《美国政治科学杂志》上开辟学术工作坊（The Workshop Section）以推进定量革命；1974年，专门刊登定量研究论文的学术杂志《政治方法论》（Political Methodology）也开始问世发行。美国政治学定量研究的繁荣局面似乎已经隐约可见。

定量潮流真正标志性事件是纽约大学政治学教授亚当?普沃斯基（Adam Przeworski）和宾夕法尼亚大学政治学教授亨利?特尤因（Henry Teune）两位学者的推动。1970年，在《比较社会分析的逻辑》一书中，他们共同呼吁“必须以变量来取代民族、国家和文化等概念”——即以“变量导向的方法”（variab1e-oriented approach）取代“案例导向的方法”（case-oriented approach）。该书是两位作者参加“国际价值观研究”的成果，他们认为，“国家”“民族”“文化”等都是“不真实的假设”（unrealistic assumption），因为这些本身都是非常独特的社会，因此，“国家层面上的比较不是比较”。相应的解决之道是用“人均收入”“人口年龄结构”“行业协会的集中度”，以及调查问卷等“理论变量”（theoretical variables）来取代那些宏观的概念。换句话说，按照他们的逻辑，用密尔（Stuart Mill）“求同法”和“求异法”指导的大量定性研究（国别研究）都失去了合法性和科学性。

毋庸讳言，普沃斯基和特尤因的逻辑是强大的。美国政治学界也乘势开始全面反思定性研究方法的不足：尽管定量研究所依赖的统计技术、概率论或相关性等等都并非完美，但学界普遍认为，比之于定性研究的“决定论式的命题”（propositions of a deterministic kind）还是一种可贵的进步。于是，针对定性研究的缺陷，美国普林斯顿大学政治学教授克里斯托弗?亚琛（Christopher H.Achen）开出了一剂明确的“药方” 回归分析（regression analysis），此举也被认为是美国社会科学概率论革命（the probabilistic revolution）的一个生动注脚。

（二）《社会科学中的研究设计》一书对定量研究方法的推崇

为改进定性研究方法，美国哈佛大学政治学教授加里?金（Gary King）、普林斯顿大学国际关系学教授罗伯特?基欧汉（Robert O.Keohane）和哈佛大学政治学教授西德尼?维巴（Sidney Verba）合著《社会科学中的研究设计》一书，他们试图整合整个社会科学的研究方法，并把它们融合为一个共同的思维逻辑。该书很快成为研究方法的经典，并作为社会科学类研究者学习研究方法的首选教材。《社会科学中的研究设计》一书指向非常明确，是为了提升定性研究的学术质量，该书建议定性学者应该借鉴定量研究方法（特别是回归分析）。这个说法的潜台词在于：定量方法在某些方面确实比定性方法优越，因此，定性研究学者必须遵循定量研究的方法和技术，而脱离了这些准则的研究也就失去了其应有的学术价值。虽然，表面上，加里?金等学者主张，两种研究方法应该和谐相处，但在实际上却是“合一论”。尽管如此，在《社会科学中的研究设计》中，加里?金他们一再强调他们并不是要贬低定性研究，相反，是要揭示两种研究方法中的“共通逻辑”：“（它们）之间的差别仅仅是风格和方法论的不同”，但在本质上（它们）“所依赖的逻辑都是相同的”。

正是在这种认为两种研究方法都具有相同逻辑的基础上，他们认为，定性研究方法必须向定量研究方法看齐。也就是说，要把基于回归分析和相关技术来进行因果推论的方法也运用于定性研究，否则便是不科学。三位作者还进一步指出，“科学研究的内容是关于方法的”，换句话说“科学的内容并不是研究的题材，而是研究的方法和规则”。客观地讲，这个研究逻辑是迷人的，在实践中也越来越成为西方政治学研究中必须遵守的准则。虽然，三位作者特别指出：“无论针对何种研究问题，定性研究和定量研究之间都各有优势并相互补充。我们不鼓励完全采用定量方法，因为通过量化数据进行统计学假设检验的方式并非适用于所有社会科学研究对象”。然而，西方政治学界普遍认为，这个观点不过是客套话而已，目的是让他们自己显得不那么极端。

（三）“定量霸权”思维的扩散

由于《社会科学中的研究设计》一书坚持定性与定量研究“只能有一个推理逻辑”，结果该书甫一出版就引起比较大的争议。芝加哥大学政治学教授大卫?莱廷（David D.Laitin）在第二年就撰文指责该书乃是“霸权式研究设计”（hegemonic design）和“霸权式规划”（hegemonic project），体现了统计学家对定性学者根深蒂固的偏见与歧视。但是，《社会科学中的研究设计》并不是一本心血来潮的标新立异之作，在加里?金看来，他早在1989年就“萌发了统一社会科学研究方法的构想”，而其设想就是要用统计推论（statistical inference）来规范政治学研究。后来在面对学界批评时，三位作者还辩解称，希望常规的统计训练能够促使学界形成共同的词汇，目的是要以标准操作（standard practice）来规避偏差以促进学术界的交流。从这种意义上来看，这三位作者实际上都是理想主义者，他们渴望该书的问世能够促成一个学者的社群以便去共同追求正确的知识——用政治学大师级人物阿尔蒙德（Gabriel Almond）的话来说，“我们不用再‘分桌吃饭'（eat at separate tables），指定量与定性的分裂）了，我们将一起‘饕餮各色菜肴’”（to consume across cuisines，指多种方法的融合）。

事实上，《社会科学中的研究设计》中“一统社会科学”的企图饱受非议，至于原因，华盛顿大学政治学教授詹姆斯?卡波拉索（James A.Caporaso）言简意赅：一是统一意味着一定的标准；二是调和往往意味着征服（对定性研究而言）。但随着时间的推移，定性研究学者失去了昔日的光彩，在学术研究上也越来越处于被动，甚至于被孤立。然而，这种情形却无人同情，相反，美国南加州大学国际关系学教授杰拉尔多?蒙克（Gerardo Munck）和加州大学戴维斯分校国际关系学教授理查德?斯奈德（Richard Snyder）还趁势倒打一耙地指责“定性霸权也不可取”，因此，他们建议：一是必须消除定性研究和定量研究之间业已存在的鸿沟，并搭建彼此进行沟通的桥梁（目的是为了向定量研究方法合一）；二是定性研究必须借鉴定量研究的优点和长处，并学着用数据说话以增强研究的科学性。这一论证逻辑与《社会科学中的研究设计》中的观点如出一辙！无独有偶，美国纽约大学教授梅斯奎塔（Bruce Bueno de Mesquita）也直言不讳地指出，定性研究和定量研究都是科学研究方法，但总体上来说定量研究方法优于定性研究方法。

《社会科学中的研究设计》一书中所阐述的观点或许颇有争议，但在西方政治学界，“定量霸权思维”的渗透与扩张是一个不争的事实。

（四）量化成为发表的“利器”

面对着政治学界日益严重的定量化倾向和定性研究学者的困境，普林斯顿大学政治学教授拉里?M?巴特尔斯（Larry M.Bartels）将这种情形称之为“定量帝国主义”（a quantitative imperialism）。当然，这并不是一个偏激的说法，实际上这个观点也得到统计数据的支持。

在对西方12种影响因子较高的政治学研究期刊（主要是流行于美国和欧洲的政治学期刊）进行分析后，加州大学圣地亚哥分校国际关系学教授丹尼尔?玛林涅克（Daniel Maliniak）、威廉玛丽学院国际关系学教授苏珊?彼得森（Susan Peterson）和威廉玛丽学院国际关系学教授迈克尔.J.特尔尼（Michael J. Tierney）等三位学者在2011年指出，从20世纪80年代开始，定性研究和定量研究基本上呈现出此消彼长的态势——定性研究总体趋势下降，而定量研究则“日渐呈现了非常显著的增长趋势”（参见下页图）从中不难看出，在过去的30年中，尤其在近10年内，定量研究方法已经取代定性研究方法成为发表论文最主要的研究方法，占到50%以上。

另外，美国路易斯安娜理工大学商学院教授巴里.J.巴宾（Barry J. Babin）、肯纳索州立大学（Kennesaw State University）向学院研究员海亚尔（J. F. Hair）和北卡罗来纳大学商学院教授博勒斯（J. S. Boles）等三位学者2008年指出，定量研究方法已经成为美国社会科学各学科发表论文的法宝。换言之，定量研究方法大大提高了投稿的命中率。结果越来越多的学者学习并运用定量研究方法。然而，定量研究方法也隐藏着巨大的学术危机，三位学者谈到：因为许多审稿人本身并不熟悉定量方法，尤其是比较复杂的定量研究方法，比如结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）之类，但为了掩盖自己的无知而故意放行有关稿件。因此，定量研究方法就可悲地沦为了投稿人“欺负”审稿人的“利器”。

不仅如此，量化研究趋势也影响到西方政治学学者的再生产机制。从全美目前57个政治学博士点的培养模式来看，66%的博士课程要求必修统计量化课程，其中56%以上要求至少修两门课，而只有9%的博士点要求必修定性研究方法课程。

显然，“定量霸权”已经在西方政治学界（尤其是美国政治学界）成型，并给西方政治学的学科发展带来深刻的变革。传统的历史研究法、文献研究法、个案研究法等研究方法正在迅速地被边缘化，甚至出现了非定量研究论文无人问津的地步。

与此同时，定量研究学者与定性研究学者之间也开始出现巨大的鸿沟与隔阂，甚至出现彼此轻视与谩骂。美国西北大学的政治学者贾奎林·斯蒂文斯（Jacqueline Stevens）的遭遇颇具代表性，斯蒂文斯是一位从事定性研究的女学者，多年来对定量学者的歧视一直耿耿于怀，但一直找不到发泄怨气的机会。然而，2012年的夏天，在美国国会辩论美国国家科学基金（NSF）是否取消对政治学拨款的时候，斯蒂文斯女士发表在《纽约时报》的一篇专栏文章向定量研究学者投下了一枚震撼弹：美国国家科学基金应该取消对政治学研究的拨款，因为政治学定量研究学者已经沦落为“糟糕的天气预报员”（Lousy Forecasters）。一石激起千层浪，斯蒂文斯的言论立即遭到众多大牌学者的反击。比如，斯坦福大学国际关系学教授詹姆斯?费隆（James Fearon）和美国乔治?华盛顿大学政治学教授亨利?法雷尔（Henry Farrell）等都先后撰写批评文章，他们批评斯蒂文斯：“一个做定性研究的学者有什么资格批评定量研究学者？”“反正美国国家科学基金会的基金她也拿不到”“定量研究你懂吗？”

然而，让定量研究学者非常伤心的是，2012年度审核2013年财政预算时，美国众议院以218票赞成208票反对的微弱优势通过共和党议员弗雷克（Jeff Flake）提出的针对《商业、公正、科学与相关机构拨款法》（Commerce，Justice，Science，and Related Agencies Appropriations Act）修正案，明确将政治学研究排除在国家科学基金会资助范畴之外。

诚然，上述法案的通过未必是定性研究学者的胜利，但也在一定程度上引起了学界对定量研究的反思。

二、反思“定量霸权”

事实上，针对政治学者刻意定量化、进行简单的回归分析，而忽视政治学更加本源问题的争议由来已久。早在2000年，一位匿名为“改革先生”（Mr.Perestroika）的政治学者就发邮件给美国政治学会，要求改变美国政治学研究“把玩数学符号而漠视实质内涵”的现状，他同时还呼吁“应恢复政治哲学在政治研究中固有的核心地位”。然而，这是个庞大的系统工程，远非一人振臂高呼可以改变，包括美国哈佛大学政治学教授罗伯特·普特南（Robert D.Putnam）及其同事西达·斯考切波教授（Theda Skocpol）在内的一些政治学大师都对美国政治学过分科学化的倾向感到束手无策，同时，他们也相信美国政治学研究已到了全面批判与反思的时候了。

（一）反思批判《社会科学中的研究设计》

1994年，当《社会科学中的研究设计》出版时，美国政治学界议论纷纷，莫衷一是，誉之者称之为“划时代的巨著”，而毁之者认为“这是一本定量学者不必看（言外之意此书是‘小儿科'），而定性学者看不懂的书”。面对如此两极化评论，学者们发现美国政治学界业已存在的“定量—定性鸿沟”愈发扩大。

针对这种情况，1994年，美国政治学会年会组织专门论坛，对《社会科学中的研究设计》进行评论。与会者对《社会科学中的研究设计》一书提出批评。美国加州大学（伯克利分校）的政治学教授亨利·布拉迪（Henry Brady）直言不讳地将《社会科学中的研究设计》称之为一种说教（homily）；拉里?巴特尔斯认为，《社会科学中的研究设计》一书所推崇的统计推理根本无助于解决任何认识论的复杂问题；美国威斯康辛大学政治学教授彼得·兰格（Peter Lange）认为，定量分析根本无助于寻求通则性的解释。

1995年，《美国政治学评论》也刊发了一组评论文章来评判这本饱受争议的新著。很多知名的政治学教授都参与进来，比如，华盛顿大学詹姆斯·卡波拉索、加州大学伯克利分校大卫·科利尔（David Collier）、加州大学洛杉矶分校罗纳德?诺格威斯基（Ronald Rogowski）、康奈尔大学西德尼·塔罗（Sidney Tarrow）、芝加哥大学大卫·莱廷等，基本上都持批评或部分认可的态度。相比之下，莱廷的观点颇为尖锐，在他看来，《社会科学中的研究设计》实际上是在“一统政治科学”（disciplining political science），这势必会引起政治学界温和派学者（定性学者）与占据主导地位的“死硬派统计学家”（hard-line statisticians，指定量学者）之间的争斗，而妄图用定量思维一统政治学研究方法的企图“也不过是一种乌托邦而已”；而诺格威斯基的批评则更加严厉，在他看来，《社会科学中的研究设计》不仅贬低了定性研究，也同时低估了理论创新，“《社会科学中的研究设计》经文”不仅未刺激学术发展，反而还“瘫痪了政治学研究”。

16年后，为批判《社会科学中的研究设计》，亨利?布拉迪和大卫·科利尔编辑出版了《反思社会调查：多样的工具与共享的标准》一书，该书出版后很快再版。在这部有多个学者共同撰写的论文集中，主要是围绕四个方面的主题展开：方法论批判、定量批判、定量与定性传统及新工具与新标准。多位学者认为，经过十几年的时间检验，《社会科学中的研究设计》一书的负面效应开始显现：由于过分迷恋定量研究方法，现在政治学领域的研究充斥着简单的回归分析和统计模型——“将复杂问题简单化”或是“将简单问题复杂化”，因此，将一些本来很有意思的研究变得毫无意义。几乎同时，另一个对《社会科学中的研究设计》展开批判的是美国西北大学政治学与社会学教授詹姆斯·马洪尼（James Mahoney），他认为，《社会科学中的研究设计》自问世以来，由于强调用定量方法来整合定性方法，“这本书阻碍了政治学的发展”。不仅如此，马洪尼还指出，如今美国政治学的发展已经进入“后《社会科学中的研究设计》时代”，对学术研究而言，书中的一些建议已变得过于简单、容易误导和不合时宜了。注意的是，大约在同一时期，《社会科学中的研究设计》妄图整合的定性研究也取得长足进步，在方法论上日益推陈出新，并先后发展出了过程追踪（process-tracing）、模糊集（QCA）和概念分析等研究新方法和新技术。

 （二）摆脱“物理学嫉妒”

大概自第二次世界大战结束以来，西方社会科学研究者就有一种深深的“自卑情结”，美国罗彻斯特大学政治学教授凯文娜?克拉克（Kevina A.Clarke）和大卫?普里莫（David M.Primo）将其称之为“物理学嫉妒”（physics envy）。也许是出于一种根深蒂固的弱势心理，社会科学研究者常常觉得自己学科也应该与物理学科一样是真正的科学，并可以使用后者的学科语言诸如理论、实验和定律等来做自己的研究。这种“物理学嫉妒”通常具有这样的思维：既然科学有一整套的研究方法，那么，他们自己的学科也应该采用。一般程序是：首先建构自己的理论模型，随后提出研究假设，然后再检验假设——假设若被证实，则理论模型就成立；若研究假设被推翻，则理论模型就不成立。假如你的学科不是按照这种方法去操作的，那么，在很多人的心目中，你的学科就是伪科学。这种模式也常常被称为“假设演绎法”（hypothetic-deductivism），在社会科学诸领域内非常流行。

在政治学研究领域内，《美国政治学评论》无疑是这种模式的头号倡导者，它明确拒绝没有得到检验的任何理论模型。换句话说，不采用定量模型研究，想在该刊上发表论文将会很难。可以说，“定量霸权”能够在西方政治学界根深蒂固，该刊的公开倡导是一个重要原因。据詹姆斯?马洪尼的统计，在最近的20多年里，《美国政治学评论》所发论文“定性研究文章不到总量的8%，而所刊发的定量研究论文比例高达90%”。结果是该刊所发论文的多样性越来越差，给人一种非常单调的感觉；甚至在2001—2011年这十年，完全没有刊发定性（经验分析）研究方面的文章。针对这种情况，学界的意见也越来越大，或许是出于一种妥协，从2012年起，该刊才开始象征性地发表了几篇定性研究论文以示平衡。

然而，这种思维其实是一种严重错误并对社会科学的发展相当有害。因此，在克拉克和普里莫两位学者看来，政治学者的首要任务是克服这种自卑情结，并拒绝假设演绎法，真心去拥抱本学科真正的问题，才是解决问题的终极之道。当然，他们的观点并不孤立，几十年来，西方社会科学界一直在反思这种过分定量化的趋势。早在1955年，哈耶克（Friedrich A. Hayek）就在《科学的反革命》一书中告诫经济学界过分定量化的倾向：科学走过了头，会造成一种相反的危险处境，即唯科学主义的支配地位阻碍着在理解社会方面的进步，这是再自然不过的事情了。”虽然，定量研究者一直标榜自己的研究是如何客观和公正，但哈耶克指出：“唯科学主义观点不同于科学观点，它并不是不带偏见的立场，而是一种带有严重偏见的立场，它对自己的题目不加思考，便宣布自己知道了研究它的最恰当的方式。”在实际操作中，人们往往发现定量研究者由于过分追求研究的简约性（parsimony）而会省略变量，甚至会操纵变量，但社会问题通常是极其复杂的，结果通过复杂的手段对变量进行控制后，他们的研究常常脱离具体问题，又抛弃了历史和现实，最终使得他们的定量模型不免流于故弄玄虚的学术炫耀：一方面让人眼花缭乱，另一方面又让人不知所云。

其实，物理世界与人的世界有本质区别。物理世界的基本原则是惯性，因此，人们可以预知物质世界将来可能的发展轨迹，但人的世界却是高度复杂的：一方面，人是具有主观能动性的生物；另一方面，人又是具有易变性和反思性的生物，其结果就是对人的行为模式及其社会后果的预测变得异常艰难，更不要说能够精确地量化了。

 （三）政治定量分析的局限

虽然，在过去的几十年里，定量方法取得了很多进展，但常常却是在一个非常狭窄的领域里实现突破，总体来看还是非常零星的和碎片化的，因而，定量分析对整个政治学的发展（特别是理论发展）贡献很小。与此同时，西方政治学界也意识到，过分的技术语言（特别是统计术语）往往并不意味着操作的科学性。换句话说，定量研究固然有其辉煌的一面，但其局限也让人不得不深思。

1.定量研究故步自封。随着定量霸权思维在政治学圈内的传播与蔓延，定量学界滋生了一种傲慢情绪。2006年，宾夕法尼亚大学政治学教授菲利普?斯罗德（Philip A. Schrodt）就注意到这种现象，他断言，《社会科学中的研究设计》中的“霸权思维”已经成为“正统派的标准经文”并在很多研究生课程里被认为是“完美的、毋庸置疑的高端真理”，但实际上，这本书已经沦为“一种统计的单一文化”。同时，斯罗德还指出，《社会科学中的研究设计》所倡导的定量思维的逻辑前后其实并不一致，因此，学生们基本上无法搞清楚这本书的意义，而且还“由于故步自封，他们不认为自己的方法需要进行严肃地变革”，其结果是在定量学者中间出现了一种“令人担忧的对于现状的满足感”。

然而，比自满更加严重的后果是自欺。多年来，针对外界指责定量学者不研究问题而奢谈方法的倾向，定量学界不仅不加以反省，反而变本加厉地认为“好的政治学研究本来就是由方法来定义的，而不是研究的对象与问题”。在他们看来，科学研究重要的不是研究问题，而是研究方法，大有为方法而方法的味道，其结果是，定量学者自欺欺人地将研究设计置于研究的中心位置。在很多定量学者眼中，“如果研究设计有缺陷，那么，再好的洞察力也将失败”。在这种意义上，《社会科学中的研究设计》一书可谓直截了当。在三位作者看来，政治学研究关心的不是理论的发展，而是理论的评价。换句话说，方法论乃是“元研究”（meta-research），是研究的研究（research about research），政治学重心则巧妙地从问题的研究转换为对方法的研究。对于这种倾向，斯坦福大学统计专家、医学教授斯蒂文?古德曼（Steven Goodman）的批评则颇具讽刺性：“过去是上帝传递给子民以律法，而如今我们则通过方法论自相传授。”

同时，更严重的另一种倾向也开始出现：定量学者不仅玩弄定量方法，而且还玩弄数字游戏。实际上，长期以来，可重复性问题一直是定量学者的短板，但他们却无力解决。相反，他们日益染上一个“痼疾”——“P值崇拜”或“P值依赖症”。“P值”是于20世纪20年代左右由英国统计学家罗纳德?费歇尔（Ronald Fisher）发明，“P值”本来并不意味着“一种确定的检验”，而只是表明—种可能性，但现在却被定量学者异化为一种“有根有据的决策过程”——“P值<0.05”已经变为神话——因为“统计是显著的”。针对此种局面，斯蒂文?古德曼不无遗憾地指出，“P值从没想到会像今天这样被使用”。后来，“P值”渐渐地沦为定量学者的“学术蚊子”（academic mosquitoes），因为“其虽讨厌却也无法驱赶”；也有人将“P值”称之为“皇帝的新装”，因为“其充满很多问题，但每个人（指定量学者）都无视它”；甚至还有人还将“P值”贬低为“没有生育能力的知识放荡者”，因为其既不能解决实际的政治问题，又无力去创造新理论。

事实上，数据仅仅意味着研究的开始，而不是研究的终结，更不是研究的目的。从一定意义上来说，“P值崇拜”强化了定量学者的自我欺骗意识，以至于有人干脆将其称之为“P值篡改”（P-hacking）。

2.定量研究日益小众化。21世纪以来，随着互联网的普及和大数据的兴起，一些定量学者不仅喜欢坐而论道，而且还热衷于发明各种新方法。结果研究方法出现雨后春笋之势，诸如各式实验方法、形式模型、机器学习和软件开发等应运而生，其复杂性也越来越高，但是，懂得和使用的人却越来越少。换句话说，定量研究方法正在变得日益小众化。

（1）职业化倾向。如果说过去方法论只是一种业余爱好的话，那么现在则是一种职业，因为方法越复杂，则能够精通的人就越少。于是，西方政治学界开始出现专门的方法论学者（methodologist），并已经成为一种新职业。该职业的主要职责是教授方法（methods teaching）和方法研究（methods research）。当然，没有人是天生的定量方法论学者，这也常常是个人理性选择的结果，需要付出诸多的辛勤和汗水，他们需要：a.经常阅读定量专著和论文，并参加校际方法论研讨会；b.定期参加方法论学术会议（特别是“美国政治方法论学会年会”“美国政治学学会方法论分会”“美国东西海岸实验方法会议”“英国因果推理会议”等）；c.正式的会员资格（比如是美国政治学会会员）；d.注重社会互动（比如与其他方法论学者开展学术交流）；e.开展研究（比如撰写方法论研究论文）；f.出版（比如向《政治分析》投稿）。总之，方法论学者是一种职业，也是—种身份认同。

伦敦政治经济学院托马斯?里皮尔（Thomas J. Leeper）指出，说自己是“定量方法论学者”本身就意味着自己职业的价值和职业的市场竞争力。

然而，针对这种方法论学者不研究实际政治问题的发展倾向，西方政治学界也颇多争议，认为他们虽然发明和引进了很多新方法，但对本学科却知之甚少。定量方法论学者则反驳说在政治科学家（political scientist）和政治工程师（political engineer）之间，他们自然更倾向于后者。他们宣称，科学家提出抽象问题而并不急于解决，但工程师则专门解决问题。因此，构建新的统计模型和开发新的软件包便成为他们的主要工作内容和学科使命。结果，政治学的工程导向便日渐明显，当然也越来越像统计学的一个分支。

（2）男性圈子化倾向。物以类聚，人以群分。一个“方法论社群”已在西方政治学界形成，他们是共同拥有一整套技术特别是统计学和数学背景的社群，他们要经常参加方法论大会，特别是“美国政治学方法论年会”（POLMETH）及地方的方法论会议（比如“圣路易斯地区方法论会议”和“美东政治学方法论会议”），用美国著名导演伍迪?艾伦（Woody Allen）话来说就是“露脸是最重要的”，一种圈子文化则隐然可见。

2014年，美国政治学方法论年会上的一则轶事很能说明问题。在第一天以“社会多样性圆桌会议”为主题的午餐会上，一名女性学者发言，在问答环节一名男性教授非常傲慢地批评她所讲的“多样性”其实是“根本不相关的”，并进而怀疑这名女性学者的方法论训练“还停留在本科生水平”。一位与会者立即回应说，“政治学方法论又不是发射火箭，没什么数学基础也完全可以掌握啊！”听闻此言，另一名男性学者也附和说“对呀，确实是这样呀！”然而，意想不到的尴尬局面出现，此时整个会场都对其投以“鄙夷的眼神和奚落的嗤笑”。

美国政治学方法论年会常常充满火药味。据美国威斯康辛大学政治学教授查尔斯?富兰克林（Charles H.Franklin）回忆，早在1984年的第一届年会上，与会代表就吵翻了，当时气氛非常紧张，代表们唇枪舌剑、针锋相对，话语中充满了“尖锐的批判”和“有伤颜面的抨击”。由于受到打击，很多人不再参加美国政治学方法论年会。据统计，现在参加美国政治学方法论年会的女性学者，大多数是新人，很多资深女性学者都不再与会，“说明先前的很多女性学者已经退出协会”。于是，女性学者代表性不足和“性别鸿沟”问题便日益凸显。针对这种不幸的状况，美国爱荷华大学政治学教授萨拉?米切尔（Sara McLaughlin Mitchell）和普林斯顿大学政治学教授克里斯托弗?亚琛则指出：“将政治学降为围绕数学工具的争吵——一个特别大男子主义的典型态度是‘我的样本比你的大得多’——这势必将继续保持该学科的男子主导特色；这不仅吓走了定性学者，也让简单的定量学者（非复杂模型定量）望而却步。事实上，当研究问题屈从于研究方法，当方法论讨论变得咄咄逼人和吹毛求疵而不是互惠合作与富含建设性之时，人们也只能退避三舍了。”

问题是如何才能要把女性学者重新带回会场？对此，有人给出了建议：美国政治学方法论年会必须放弃“不必要的严厉”和“非建设性的”态度，要构建“更少的敌意和鼓励性的氛围”，并要注意避免对抗性的和人身的攻击。然而，女性学者对这些“定量方法论学者”却信心不足，为了与美国政治学方法论年会对抗，她们在2008年组织了自己的方法论学会并取名为“多视野方法论会议”（Visions of Methodology，VIM），显然对前者的狭隘耿耿于怀。与美国政治学方法论年会的咄咄逼人不同，“多视野方法论会议”是“在友好的和积极的氛围中”进行研讨。

3.“正规科学”的“七大罪”多年来，菲利普?斯罗德一直是“反定量霸权”的急先锋，但鲜为人知的是，他本人其实始终是一位定量研究者，因此，他的观点受到定性和定量两大阵营的关注。

2013年，斯罗德在《和平研究杂志》发表题为《当代政治定量分析的七大罪》一文，列出政治定量分析的七宗罪：（1）贪婪：垃圾桶模型与多元共线性问题。通常在超过三个自变量的情况下，研究者就很难进行数据分析并保证模型的准确性，常常他们会有意地省略变量——给人一种非常“简单的感觉”（the sense of very simple），因此结果的可信性也就受到了损害；（2）傲慢：在缺少精确预测情况下的前科学解释。特别是在量化国际关系研究领域里，有许多学者喜欢做预测，比如，冷战时期关于美苏关系的预测、关于国际冲突的预警和发展中国家政治不稳定的预测，但这些预测常常与实际结果大相径庭，究其原因，是这些喜欢做预测的学者使用了有问题的线性模型，因此，他们便没有充足的理由让人们相信他们的“零假设”是真实的；（3）懒惰：“发疯般地一再重复，但期待不同的结果”。众所周知，可重复和可验证是科学方法一直孜孜追求的目标，但也有风险——在不同环境、不同时间和不同文化背景下重复进行类似的研究，在有些指标内涵已经发生变化的情况下，有些数据的再运用可能会出现很严重的问题，并进而造成研究结果的失真”；（4）欲望：运用复杂方法，但未能理解最基本的假设。自从20世纪90年代以来，西方政治学界越来越热衷于复杂的研究模型，不屑于再进行简单的回归分析，常常喜欢一些复杂、深奥的所谓高端模型（比如上文提到的SEM模型），但常常却出现模型复杂而结论简单的尴尬局面；（5）愤怒：如果数据会与你对话，你就是“贝叶斯人”（Bayesian）。不可否认，在过去十几年时间里，贝叶斯方法（Bayesian Approach）渐渐地被视为美国政治学研究里的高端方法，尤其是在美国政治学期刊《政治分析》的大力提倡下，更使得这一方法“势如破竹”。然而，这一方法在数学和计算上过于复杂，结果很多研究问题在经过多重的数学模型推导之后便渐渐地丧失了本来的面貌；（6）贪多：线性模型已经够了！事实上，在过去20多年的西方政治学研究中，“统计的单一文化”已经形成，结果是几乎所有政治学研究都统计化了，但单一文化的最大不利是压抑多元化；（7）嫉妒：混乱的统计控制和实验控制。政治学研究一直醉心于实验研究（实际上是一种对科学的嫉妒），并且在西方有悠久历史，但由于政治现象往往非常难以进行实验（比如，民主、革命、社会运动等），结果西方政治学者便将控制实验转向控制数据。

人们在读完斯罗德的“七大罪”后往往会认为此人一定是位极端人士，但据斯罗德说其实在先前的版本中一共列举了政治定量分析的20多宗罪，但最后他还是“仁慈地”将其减少到七宗。此外，自从2010年以来，斯罗德还在多个场合宣扬自己的观点，他发现，35岁以下人士喜欢，45岁以上人士仇恨，而介于35—45岁之间的人士则模棱两可，因此，他说自己可以“谨慎地乐观”了。客观地讲，斯罗德所讲的“政治定量分析七大罪”都是真实存在的，并不是他本人的虚构。其实，对于这些研究中的缺陷，斯罗德还是很宽容，用他自己的话说，毕竟“有人有孩子要养活，有父母要照顾，有卷毛狗要喂养，或者面临着终身教职的评审”所以，他总是手下留情，结果让这些不正常的定量研究也日渐变成“正规科学”。

三、政治学研究

应该在方法上彼此借鉴

虽然，在每一种研究方法内部都是畅通的和富有建设性的，但跨方法交流相当困难。随着时间的推移，两种方法之间的对抗与矛盾日益激化。早在1986年，斯坦福大学政治学教授保罗?奥朗德（Paul W. Holland）就注意到，定量研究学者与定性研究学者之间“老死不相往来的现象”，对此，他深表忧虑地指出“两者之间已经不幸地出现了不可逾越的鸿沟”。针对两种方法之间愈演愈烈的冲突，很多西方政治学者都希望两者之间能够和谐共处，取长补短，发挥彼此的特长并进行综合研究。华盛顿大学政治学教授杰克?莱维（Jack Levy）建议，“在政治学研究中，必须开展跨方法对话”。

（一）互补论与混合方法

尽管，定量研究看起来非常简洁，但往往会遇到很多个变量而案例又特别少的情况，比如：革命、战争、民主转型等，甚至有些只有屈指可数的几个案例，量化方法又怎么能够胜任如此复杂的研究呢？

与《社会科学中的研究设计》要求定性研究必须向定量研究看齐不同，1991年，大卫?科利尔呼吁，为推进学术发展应该将统计方法与小样本研究结合起来，并要加强两者之间的沟通与交流。1995年，西德尼·塔罗提倡两种研究方法之间应该有“更高程度的方法论整合”或者“方法的混合”。

2005年，美国普林斯顿大学政治学教授伊万?利伯曼（Evan S.Liberman）提出“混合研究方法”的统一模式，为此，他还专门发明新术语“嵌套分析”（Nested Analysis）。在利伯曼看来，“嵌套分析”可以把定量研究的多案例分析与定性研究的深入个案分析结合起来，这样便发挥了两种方法的各自优势。具体的程序是：先进行“大样本分析”（LNA），如果假设成立则进行“小样本分析”（SNA），以检验假设；如果假设不成立，则进行“小样本分析”以便发现新模型并加以再检验。值得指出的是，利伯曼并不赞同《社会科学中的研究设计》一书中所认为两种方法只有一种研究逻辑的观点，他认为，两种研究方法实际上是互补的。因此，“嵌套分析”在于发挥两者互补的优势，而不是在于“提倡一种单一形式的研究”。由此不难看出，利伯曼虽然在形式上也主张两种研究方法的混合，但与《社会科学中的研究设计》中的观点不同，他依然承认两种研究方法各有自己的研究逻辑，可以在研究的不同阶段发挥各自独特的作用。

很明显，利伯曼所秉持的是方法论多元主义的路径，体现了一种跨方法交流与合作的思维。长期以来，虽然定量研究者与定性研究者相互怀疑对方的因果推理过程，但混合方法不失为一个不错的选择，因为这种思路实际上是在打破两者之间相互隔离的坚冰。

 （二）两种文化论

与互补论相似，2012年，美国亚利桑那大学政治学教授盖瑞?戈尔茨（Gary Goertz）和美国西北大学政治学教授詹姆斯?马洪尼合著的《两种文化的故事：社会科学中的定性研究与定量研究》一书出版，这是一本不遗余力地要推动两种研究方法和解的著作。该书核心观点认为，一个首要前提是必须摒弃《社会科学中的研究设计》一书中对定性研究的“粗暴判决”，即一定要承认两种研究方法之间的区别与分歧，正如他们这本著作的标题所展示的那样“它们）是两种文化”。该书开篇指出：定性研究与定量研究具有不同的研究范式：每一个都有自己独特的价值、信仰和规则，每一个都有自己独特的研究程序和实践”而所谓的两种研究方法的歧异与对抗“究其根本是文化的冲突”。同时，与《社会科学中的研究设计》中所认为的只有一种研究逻辑不同，两位作者认为，不同文化有不同的推理逻辑，两者之间的分别其实是“根本的使命本来就不同，而绝不是什么数据问题”。具体来说，可以分为三个方面：（1）定性与定量研究的差别并不是数字与话语的差别，而是因有不同的数学基础：定量研究建立在统计推理（特别是概率论与统计学）基础之上，而定性研究则扎根于逻辑学与集合论（set theory）之上。具体反映在研究手段上，定性研究是“案例导向的研究”，侧重于概念的定义，研究手段是“语义学方法”即用数据来阐明概念的意义；而定量研究是“总体导向的研究”，侧重于概念的测量，研究手段是“统计学方法”即用数据来测量变量。（2）在研究形式上，定量研究通常随机选择案例进行研究，而定性研究总是选择特定案例来进行分析。总体上来说，定量研究是“大样本分析”（Large-N Analysis，LNA），通常是“跨案例分析”而定性研究则是“小样本分析”（Small-N Analysis，SNA），通常是“案例内分析”。（3）在研究逻辑上，定量研究是“由因求果”（Xs→Y，effects of-causes），而定性研究是“由果求因”（Y→Xs，causes-of-effects）。两位作者的结论是，“（两种文化论）并不是要造成两种方法之间的分裂，相反是为了促进两种范式之间的交流（但要首先承认差异以及彼此之间的优缺点），但两者之间并无优劣之分，它们在社会科学研究中都应有自己的天空”。

这本专著还从本体论到认识论，从方法论再到实践论上对《社会科学中的研究设计》进行爸底抽薪般的解构。可以说，《社会科学中的研究设计》的理论大厦已经轰然倒塌——“方法论多元论”彻底地击败了“方法论一元论”——无论从常识还是从实践上看，《社会科学中的研究设计》所倡导的“定量霸权”都已经无法自圆其说。正如巴特尔斯曾经批评的那样，《社会科学中的研究设计》一书不过是一部“无法兑现承诺的定量帝国主义而已”。

值得指出的是，《两种文化的故事》还是对定性研究合理性的一次系统性声辩。两位作者理直气壮地捍卫了定性研究方法，在他们看来，只要机制还是一个黑箱，那么，定量研究得出的结论便非常可疑。定量研究得出的结论必须用“过程追踪”去发现机制，否则，便没有任何的合法性。然而，机制并不是一个普通的词汇，按照加拿大麦吉尔大学社会科学哲学教授马里奥·本格（Mario Bunge）的论述，科学研究的终极任务就是发现事物（或系统）的机制。而伦敦大学社会科学哲学教授罗伊·巴斯卡（Roy Bhaskar）则把机制放在本体论的地位，认为科学研究就是要发现事物之间的普遍联系（empirical invariance）即机制。正是在这种意义上，戈尔茨与马洪尼在这本书的最后一行颇富激情地写道：社会科学（势必）将会迎来最激动人心的年代！”

（三）寻找出路：抛弃单向思维

鉴于过于定量化的现状，美国加州大学尔湾分校政治学教授黎恩·塔哥波纳（Rein Taagepera）的反思颇为沉痛，他认为过度的定量化“像癌症一样侵蚀着社会科学”。在2017年政治学“卡尔·多伊奇奖”（Karl Deutsch Award）的获奖感言中和随后根据这篇发言改作的学术论文中，塔哥波纳指出，“社会科学应该两条腿走路”，但不幸的是“（在实际中）社会科学一直试图单腿跳行”。在他看来，政治学已经“比半个世纪前的科学性大为下降”现在的政治学由于一窝蜂搞形式模型建构，结果充斥着大量的“无脑统计数据的处理”，因此，政治学也越来越像一门伪科学。

无意义的统计，不仅不会给政治学带来任何启示和进步，而且还会将有意义的研究变得模糊不清。因此，方法论多元主义成为克服“定量霸权”的良药。2003年，美国政治学协会开始设立“定性与混合分析法分支”（Qualitative and Multi-Method Research’s Section）。2007年，《混合研究法期刊》（Journal of Mixed Methods Research）创立，成为方法论多元主义的标志性产物。换句话说，政治学研究再也不能“单腿跳行”了！甚至作为《社会科学中的研究设计》三位作者之一的罗伯特·基欧汉也加入到反思潮流之中，在2009年的一篇论文里，他承认在寻找因果机制方面，案例分析和分析性叙述有着相当的优势。

循着相似的批判思路，清华大学庞珣教授认为，两种方法之间应该开展对话、交流思想以便于应对共同的学术挑战。尤其是在社会科学经历大数据革命后，更应该模糊不同方法之间的界限，因为很多大数据其实并不是直接的数据，而是文本、录音、视频和图片等。因此，在庞珣看来，两大阵营不是结合，而应当是融合，唯如此才能拥有共同的未来。换句话说，大数据革命抹去了不同方法之间的界限。

学者的学术反思是相对容易的，但更重要的其实是行动。在反击“定量霸权”这个问题上，美国的《政治分析》无疑走在最前列。2018年1月22日，该刊在其官方“推特”（Twitter）账号上宣布：“从今年开始本刊全面禁用P值”，因为“P值本身无法提供支持相关模型或假说之证据”。鉴于该刊以刊发量化模型研究论文著称，西方政治学界普遍认为此举意义重大，势必引起其他刊物的跟进而引起连锁反应。同时，也有学者在随后的跟帖中声称，此举也是对“虚假定量科学”沉重的一击。

结语

在过去的几十年里，定量研究学者取得了丰硕的学术成果，但其局限也让人无法忽视。也许，在这方面最让人感到遗憾的是，他们往往根据研究方法和搜集到的数据来选择研究问题，而不是沿着通常的学术程序：先选择研究问题，然后再选择研究方法和搜集数据。正如马洪尼所批评的那样，这犹如醉汉在灯柱下面寻找丢失的钥匙一样荒谬——“因为这里的灯光是最亮的”。当然，也不能忽视定性研究方法的不足。事实上，观察式研究（定性研究）常常让人怀疑，这也是促使定量研究学者转向大数据研究的原因。然而，在实践中，定量研究也存在自身无法克服的弊端——不利于理论发展，它的强项是验证真伪，但如果没有理论的进展，那么，所谓的“推进政治学研究发展”也就成了空谈。因此，为了政治学学科的健康发展，政治学者必须要摆脱对特定方法论的盲目崇拜，要避免被方法论（尤其是定量研究方法）牵着鼻子走的现象。

政治学者要以问题为导向，要以问题去选择研究方法，而不是相反。不管是定量研究方法，还是定性研究方法，两者均要服从于研究目的这个核心。复旦大学唐世平教授认为，定量研究和定性研究都要服从研究问题这个导向：问题是不是真实的？问题是否重要？问题的提出是否妥当？实证假说是不是基于理论之上？以及数据的可靠性等，而最后才是具体方法的使用。

同时，也要知道没有现成的原则可以一统所有的社会科学研究，其实定性研究和定量研究之间存在着广阔的对话与合作空间。只要本着相互理解与尊重的原则，这两种研究方法之间便合则两利，否则，如果被偏见遮蔽了心智，那么，这两种研究方法之间必然会斗则两伤。因此，各种研究方法之间应该和谐相处，取长补短，相互启发，相互促进。正如西德尼?塔罗所指出：“应该在‘定量—定性鸿沟’之上架桥。”只要两种方法彼此尊重对方，不戴着有色眼镜去看待对方，“定量—定性鸿沟”是完全可以避免的。唯如此，政治学学科的发展才能前途无量。