论文写作与发表｜耿曙：提升质性研究论证质量的两种途径

学术 2024-10-15 17:33 北京

中国县域发展研究中心

作者简介：耿曙，浙江大学公共管理学院研究员，博士生导师

文献来源：《中国社会科学评价》2023年第3期

摘要：所谓质性与量化研究的区别并不在研究理念，因为质性研究从来都是实证的，而量化研究也从未排斥诠释。但就论证质量来看，部分质性研究是有所欠缺的，因其未经严谨、系统的验证，难以判断孰是孰非。若求改善质性研究的论证力度，研究者或许可以在反思《社会科学中的研究设计》及相关讨论的基础上，从“如何改进质性提问”“如何设计质性选样”角度，提升质性论证质量。经由此类系统的改进步骤，或许可以令质性研究更为深刻、系统，同时促进质性研究与量化研究方法的相互借鉴。

关键词：社会科学；质性研究；量化研究；研究问题；研究选样

一、质性方法的强项与短板

之所以起意撰写本文，缘于笔者参与某项系列论文编选。该文集计划以两年为期，精选学科范例论著，作为学子借鉴对象。虽然早在编选之初，便已设定“只问论证质量，不看其他条件”的原则，但还是希望取舍平衡，避免过多单一类型论文。但回顾迄今的编选经验，量化研究总能很快找齐，还常有不少备选；质性研究却经常窘迫难产，编选工作因此有所延误。面对类似窘迫，我们能否有所借鉴，通过系统改进不足，帮助提升质性论著质量？此即本文撰写的目的。

据笔者多年观察所见，当下质性论著虽有精品力作，但多数仍属于如下两类风格。一类主要通过深度、细致的刻画，带领读者观看社会/世界。也因此，这类研究往往是很好看的，充分满足读者的猎奇心态，但也因此，这类质性研究不易完全区别于报告文学：读者虽然能够得到情境化的描绘，但却很难超越对象所处情境，且部分研究中作者的描绘发散失焦。因此对社会问题的应对解决而言，这类研究多半只能提供思路启发。

另一类质性研究则还会在描绘的基础上，给出研究者所做的诠释。这类诠释往往是自由的，充满了想象力，让人深感脑洞大开，广受读者的追捧，但此类研究经常出于研究者灵光乍现，性质上属于仍待验证的假说；而且它们常以笼统的概念表述，不利于进一步的验证较真。由于未必得到严谨、系统的验证，这类“个人观点”性质的知识，既未必能够指导行动，也不利于形成知识体系。

也因此，即便“质性研究”有其独特优势——例如思路开放、探究深入、方法弹性、证据补缀等——都是量化方法所望尘莫及，但论及论证质量层面，却仍有很大的进步空间。我们能否有所借鉴，帮助提升“质性研究”论证质量？让质性论证更符合社会科学的基本标准——如表述清晰明确、严谨验证过程等——使其论证更可靠、更具说服力，从而避免劣币驱逐良币，有助研究知识积累进步？基于此一目标，笔者提出借鉴于研究方法经典的《社会科学中的研究设计》（后文简称《设计》）及其一系列争论，提取其中研究设计的技巧，通过改进提问与设计选样两种途径，帮助提升质性论证质量。

当然，强调质性、量化相互借鉴，绝非主张泯灭质性、量化之别，挥舞科学大旗，片面要求后者的单向收编。但若期盼质性、量化相互借鉴，就需要深度打通质性、量化隔阂，促进彼此启迪借鉴，才能得到全新的融汇与提升。此时前者既可借鉴后者，提升论证质量，后者也能取法前者，改进探索深度。但对照当下质性、量化结合的模式，往往是做点质性调研，再做点量化分析，将其归为“混合研究”。但诸如此类结合，有时只及于表面，无法深入交融。本文尝试对此提醒并期盼有所超越。

二、围绕《设计》的质性与量化方法借鉴之争

《设计》一书在行内声名显赫，是研究方法领域中最广被参考、讨论、援引的论著，没有之一。该书不但以精简凝练的方式，总结定量研究的准则与技巧，还领先时代地纳入各种前沿议题——例如远在计量分析的“可信革命”（credibility revolution）前，该书就已采取“反事实推论”视角，并突出“因果识别”重要性。也因此，该书读者可以毫不费力地接轨近年方法前沿。此外，该书还别出机杼地探讨了类似“因果效应的分析前提”（3.3节），“因果识别的难题与对策”（第5章）等，兼顾了议题深刻与技巧实用。因而，不论对方法入门者还是研究高手，《设计》都有深入钻研的价值。

《设计》是如何定位社会科学研究的？根据该书作者的看法，社会科学研究首先是项“科学”事业。而“科学研究”则须具备如下要件：（1）讲究方法：读者基于研究程序，判断发现是否可信；（2）结论待定：作者须进行严谨验证，同时容许读者质疑；（3）公开程序：公开研究数据方法，鼓励同行复核确认（replicate）；（4）寻求推论：基于研究确知信息，扩大推断未知情况。也正在上述科学研究的基础上，《设计》主张“质性与量化研究逻辑相同”，“质性与量化研究的差别，仅仅在于研究风格，论证逻辑则基本一致”，因此“两者可以相互借鉴”。换言之，如其副标题所示“质性研究中的科学推论”，该书意在总结量化设计准则，提供给质性学者参考。在质性、量化研究的性质与能否相互借鉴等问题上，《设计》的立场是旗帜鲜明的，目的在于帮助改善质性论证质量。

毕竟，所谓质性与量化研究，顾名思义，主要区别在如何认定与运用经验素材——前者将素材划分为不同“类属”（categories），借以区分其“性质”差别；后者则就素材进行明确度量，区别出数量多寡的差别。当然，两者也因为研究素材有别，往往采取不同的研究策略，如前者多仰仗案例设计，后者则多为大样本研究。也因此，质性与量化研究的区别并不在研究理念上——例如所谓“诠释观点vs.实证观点”——因为质性研究从来都是实证的，而量化研究也从未排斥诠释。

《设计》一书对质性研究界的影响如何？事实上，质性学者阅读有限。在豆瓣网该书评语中，多数读者抱怨该书难以阅读理解。如果多数质性学者无法阅读，那当然就更谈不上运用。也因此，该书出版迄今，实际上并未成功促进质性、量化学者携手研究，有负该书作者所望。不仅如此，质性学界对此书严厉批评的不少。批判此书的著作如《反思社会研究》（RSI）与《两种传承》（TTC）都成广泛流传的方法论著。

从质性学界角度来看，《设计》过于强调“通过量化研究逻辑，取代质性研究套路”。《反思社会研究》的编者虽然认同《设计》所述的“科学研究”要件，也主张质性与量化相互借鉴，但认为《设计》严重忽略质性研究的特性，常见于量化研究的“代表性样本”与“显著性检测”原则难以适用于质性研究，且质性研究也容易因此丧失质性学者所看重的特性——“对研究案例的深度探索”及“对所处背景的兼顾观照”。同样具有代表性与影响力的《两种传承》一书，则立论于社会科学方法，尝试分辨质性与量化的不同，从而提出质性研究的改进之道。其主要理论在突出素材度量层面的“集合类属”（set theory）式分辨，配合研究论证层面的“过程追踪”（process-tracing）式确认。该书立论新颖，取法高远，涉及了近年质性研究领域不断拓展的“过程追踪”（process tracing）、“关键节点”（critical juncture）等方法，但一来这些方法都不妨进一步与《设计》的某些方法原则结合——而非对立或竞争。二来部分论点未能自圆其说，过程追踪也未超越多时点比较方法，研究论证更只能通过QCA方法验证，这就不免让质性学者有所质疑。

综观《设计》所激起的方法辩论，以《反思社会研究》编者为代表的质性学者对《设计》所提倡的“科学研究”的整体方向是持有一致意见的，也同意两种方法的相互借鉴。但种种质疑也让我们重新检讨《设计》本身在立场、表述或布局上存在的诸多不足与缺憾。《设计》行文时而流露出量化本位主义，让质性读者不免心生抗拒。更糟的是《设计》的表述方式：一方面其核心概念——如无偏性、有效性或测量误差、遗漏变量——均直接取自量化方法，缺乏会通质性研究的尝试；另一方面，其理念遵循统计逻辑，因此凭空制造出许多不必要的理解困扰。最后，《设计》的行文布局也反映其量化思维，有悖于质性研究熟悉的研究历程——从问题到观察再形成论点——难怪质性研究读者如堕五里雾中。换言之，由于《设计》作者缺乏应有的“同理心”，不但该书未达成撰写目的，取得质性学者认同仿效，还因为其影响巨大，招致质性学界指名批判，沦为质性、量化方法对抗中高悬的“箭靶”。

这也提示我们在将《设计》中的方法用于质性研究时，需要改进《设计》的论证表述，同时更灵活地运用《设计》建议的研究策略。因此，基于《设计》存在的问题，笔者重新条理结构，期望通过“改进质性提问”与“设计质性选样”两条途径，帮助提升质性论证质量。当然对这一议题，质性学界早有探讨，不过在论述的系统性和策略实施上都有可补缀之处，本文期望借论述提供从研究逻辑到具体策略的建议。

三、如何改进质性提问——质性研究的表述形式

社会科学的目的在于通过行动改变世界，“因果关系”自然是社会科学研究的灵魂。因为它提供了引导行动最直接、最明确的指南：所谓“果”就是意图改变的对象，而“因”则是用以改变的抓手。也因此，无论研究自然或社会，科学研究都在确认“因果关系”。根据《设计》主张，科学研究主要涉及两类任务：其一，“因果性推论”旨在确认原因是否导致结果，也就是论证的“内部效度”（internal validity）；其二，“描述性推论”（接近一般所说的统计推论）旨在确认发现能否推广到总体，也就是论证的“外部效度”（external validity）。两相比较下，前者又更为关键，因为其既是社科、人文的分野，研究过程上也先于其他。

针对是否以“因果关系”表述知识，质性学者虽然未必排斥，却很少以其为唯一表述形式。因此在研究提问时，往往相当开放自由，研究发现也多种多样——既有描述性的、也有诠释性的、还有解释性的——未必尽皆符合社会科学要求。也因此，若要论证有的放矢，有助于引导行动，就得调整质性研究的提问方式。针对“质性研究如何提问”，赵鼎新曾有专文探讨，提出不少指导意见，阅读者也十分广泛。但该文在操作建议上缺乏系统，可说找对了问题，却没做出系统因应。

对于研究提问层面的问题，我们不妨先参考社会科学的做法。根据《设计》（第三章），首先，社会科学总是表述为：（1）“结果变量”（outcome variable）与（2）“解释变量”（explanatory variable，或“原因变量”independent variable）间的关系。其次，后者还被进一步区分为：（1）研究聚焦的因素，即“关键原因”（key causal variable ，或“过程介入”treatment）与（2）意图排除的影响，即“控制变量”（control variable），来帮助厘清因果关系，为改善世界的行动提供明确而可靠的引导。

质性学者所习惯的“传统提问”（往往出自人文学科），可以通过两条线索进行延伸，转化为“社科提问”。其中先是“超越静态描绘，关注动态变化”。质性学者多先设定研究对象，再尝试细致描绘。但社会科学性质研究，则要求在描绘对象之外，进一步观察、描绘对象变化，并进而推敲其为何变化？举例而言，农村一般贫困，但为何市郊与山区不同？差别是否为农产品销售所导致？若是，便可提出“交通条件→农村贫困”假说，并在验证后借助改善交通而扭转农村贫困。另一种途径则是“超越诠释视角，改列竞争假说”。部分学者习于站定所采视角，再据以诠释现象。但社会科学性质的研究，则期待在进行诠释之前，将各种视角看作互替的解释方案（即“竞争假说”competing hypothesis），再经验厘清何者为是。举例而言，针对农村贫困的诠释，既有人从经济交易角度，将其归因于交通条件恶劣；也有人从文化资本角度，将其归咎于教育资源窘迫。对于此类各谈各调，人文学科大可兼容并蓄，社会科学则不愿止步于此，还得借助经验证据，配合案例比较或统计分析，厘清究竟是“交通条件→农村贫困”还是“教育资源→农村贫困”，孰轻孰重，并在验证后采取行动扭转农村贫困。换言之，通过上述提问转化，我们不难获得凝练的研究问题/假说，开展通向社会科学的质性研究之路。

对此，有几份质性研究特别值得参考。例如张静的研究曾探讨立意良好的“农贷下乡”政策，为何未能发挥所预期的成效。该研究源起于对惠农低息贷款的考察，发现申请政策信贷的数量有限，甚至不如一般商行的相关项目。之后便以此为解释对象（“结果变量”），就“金融商业环境”“申贷制度成本”两方面，探讨造成“农贷下乡”之所以不符理想的原因，并最终总结出：（1）农户资产交易难，所持抵押物贫乏；（2）人际担保有悖农村社会伦理，社会信用体系又缺乏系统建设等制度因素（“原因变量”），这才造成银行不敢放贷、农户无法成功申贷的结果。通过类似此文的提问方式，便能明确指向问题成因，严谨论证所持观点，故能在研究之后供引导改善当前情况使用。

与重结构层面的质性论证不同，刘军强、鲁宇、李振的研究则从某些条件较差地区的地方产业政策入手，观察基层政府如何因政策未能发挥成效，频繁变更主导产业，从而陷入“更新产业—低效运作—再更新产业”的循环中（“结果变量”）。具体而言，三位作者基于某县农业产业的发展分析发现，基层政府出于产业结构类似和政绩要求，才会在经验总结不足、资源准备有限的情况下，一味追求大干快上（“原因变量”），并陷入前述“重复低效”的怪圈中。作者在案例的基础上，提出地方治理制度面的相关考察。诸如此类的质性案例，都能明确指出问题成因，有效论证所持观点。

总结前述范例及《设计》所述原则，社会科学研究的提问一般可以经过三个步骤，后续的研究开展也可再分三个步骤；每个阶段都有核心议题，帮助引导研究推进。首先，研究提问第一步在于提出“WHAT Question”，目的是明确与聚焦研究对象（即研究的“结果变量”）。此刻可能尚无研究问题，但若始终“有对象而无问题”，则其研究不但将止于描述，还容易流于散漫。因此要迈向提问的第二步：“WHY Question”，即针对对象思考其：为何出现？为何变化？此时虽已形成问题，思考已经带着问号，但只算笼统发问，还没找到解答线索。因此要再走向提问的第三步：“WHICH Question”，到此已能通过溯因做法，带入理论视角，指认出影响结果的可能原因，从而形成因果“研究假说”（research hypothesis）。

经过以上的三步提问，已能满足“研究提问”的基本要求，后续三步则有助于指导研究推进。其第四步为厘清“WHETHER Question”，重点在分辨竞争研究假说（competing hypotheses），做法则是排除干扰因素，确认关键的影响原因。第五步则是“HOW Question”，是在厘清变量关系之后，提出可能的影响机制，说明因果如何发生。第六步也是最后一步是“WHEN-WHERE Question”，即廓清因果论证适用的时空范畴，帮助研究者觉察论证背后的预设。上述的提问步骤，虽貌似传统“新闻6W”之类提法，但目的却在系统导入因果思考，两者的表述、意义与顺序均大不相同，希望读者明鉴，勿与传统提法混为一谈。

最后，笔者还建议借助四点“检查清单”（checklist），帮助改进研究提问与推进。第一，涉及因素不宜过多（亦即“研究变量”），否则将不利于确认影响，也难用于引导实践。最好先预设单个主要决定因素，同时考虑其他因素的协同影响；而非开头就将彼等一视同仁，否则结论将不免失之笼统。第二，变量变化越大越好。顾名思义，“变量”必须能变，才便于考察其影响。因此，不但“结果变量”要能变/多变（否则研究没盼头了），“原因变量”也最好能变/多变（这样才能有助于确认因果）。此外，“原因变量”变化最好不宜取决于其他变量（否则就有“内生性”嫌疑），但“结果变量”变化最好能取决于模型中的其他变量（整体模型解释力才能显著）。第三，变量适用越广越好。换言之，论证所用的变量，适用范围越广，理论的抽象层次越高，论证的潜在价值也就越大；也因此，论证最好避免“单称变量”（只适用于特定、唯一的对象的变量）。第四，变量赋值前后一致。为让所持论证系统可靠，变量赋值必须系统、明确。因此建议以“可观察/度量”方式来界定变量（也就是“可操作化”），同时将变量的变化细划为不同“类属”（categories）——如属于甲类、乙类或者高、中、低类等——帮助更加系统地确认变量变化。

以上所述，是通过转变提问方式，帮助质性研究与社会科学接轨，从而引导改进质性论证质量。但欲达上述目标，清晰、凝练的研究问题/假说只是起点，关键还得经过系统验证，这是提升论证质量的另一部分工程。

四、如何设计质性选样——质性研究的验证方式

改进论证质量的努力，不仅在于“改进质性提问”，也在于“设计质性选样”，因为不论（1）论证可靠与否或（2）适用范围大小，其实都取决于取样验证。质性学者虽然对此早有认识，如卢晖临、李雪（2007）针对麦克·布洛维（Michael Burawoy）“拓展个案方法”（extended case method）所做的阐述，便广受学界重视，影响迄今未衰。但该文重在概念阐发，具体建议较为抽象。对于取样验证问题，我们也不妨借鉴《设计》一书。

根据《设计》第二章、第四章所论，首先，研究是否具有效率，关键在能否从“已知”（类似量化的“研究样本”）推论“未知”（类似“研究总体”）。对此，选样设计将有助推广研究发现。其次，研究发现是否可靠，关键也在能否找出合适案例（类似“研究样本”），有效验证研究者所持论证。同样地，选样设计将有利于确认论证严谨可靠。换言之，论证概推与验证的逻辑本质类似，关键都在案例/样本如何选择。

可惜一部分的质性研究，往往并不讲究选样设计，经常随意挑选研究对象。举例而言，常见的质性选样与论证，经常体现为如下两种形式。首先是偏归纳做法。先自由观察案例，之后再归纳总结。但其中可能会有如下风险：其一，观察案例可能不足，无从提出全称论证；其二，观察视角可能误导，致使案例有所偏颇；其三，即便并无上述状况，总结至多只是假说。也因此，这类研究的结论很不严谨。其次是偏演绎做法。先行提出看法，之后再举例为证。但其中也可能有风险：其一，验证推论可能过少，无从全面验证论证；其二，举例可能遗漏反证，无从拒绝或改进论证；其三，如果支持、反证俱存，恐怕无从获致结论。也因此，这类研究的论证质量同样堪虑。综合上述，质性研究的论证过程之所以成为短板，关键就在其“研究选样”缺乏设计。

针对质性研究的选样论证过程，我们也同样举出几份质性研究作为参考。首先是周雪光与练宏的论著。此文目的在探索“上下垂直领导”的科层组织中，面对“多重政策目标”的情境下，上级部门将如何贯彻任务的落实执行？对此，两位作者基于所蹲点调研的某县环保部门，围绕上下级为执行政策而产生的谈判展开分析。但若细看本文所选案例，该环保部门一方面受该县地方政府和上级市局的双重领导，另一方面又时刻处于产业发展需求与环保标准达标的目标冲突之下。作为案例的该县环保局（类同“研究样本”）完整体现了此项研究的“问题情境”，故能充分反映科层组织的“垂直领导”与“多重任务”两项核心特性，该文研究发现因此能够帮助“概推”（“通则化”，generalization）一般科层组织的情况（类同“研究总体”）。从这个角度看，该文虽然基于单一案例研究，却具备了极好的论证概推能力。

其次，如果从案例验证角度来看，则不妨参考叶静与本文作者的一篇论著。略不同于前述论证思路，该文是建立在“最似案例设计”（most similar systems design）的“比较案例研究”基础上，作者选择了条件非常类似的昆山与张家港作为研究案例，从而排除了诸如地理条件、发展水平与政策环境造成的干扰影响，并聚焦于作者所认定的“政企互动模式”（“原因变量”）与“社保体系发展”（“结果变量”）间关系。此种研究设计方式帮助验证并拒绝了学界常见的各种解释（此文的“替代假说”），让作者无需搜集更多其他案例，就能说明可能是“政企互动模式”而非其他因素发挥了关键影响。从这个角度看，这样的研究设计也有助于借助较少研究案例，厘清复杂的因果关系，所以也是有效的设计技巧。

如同上述范例所展示的，由于质性研究的方法特质，选样方式存在限制——如样本一般偏小、总体特性未知、难以随机抽取等——因此无法直接套用量化研究的选样设计。鉴于质性研究的这些特质，如何选样的改进涉及四类：（1）如何避免偏误；（2）如何形成假说；（3）如何验证假说；（4）如何选择较小样本，分别阐述如下。

1.就原则来看，所谓“选样偏误”（selection bias/selectivity），若非出自刻意，多半源于“删省样本”问题（truncated sample），也就是在选样过程中，某些案例/样本被“系统性地”遗漏了。对于多数质性学者而言，由于主要仰赖案例归纳，删省样本问题更为突出，经常导致推论误谬。所谓“幸存者偏差”（survivorship bias）便是其中典型。此类偏差源于：基于影响所造成的结果，推估案例所受影响；此时就难免“根据结果取值选样”，所选案例集中特定类型，导致研究推论误差。举例而言，根据《设计》所指名批判的，迈克尔·波特曾以成功的工业化国家为例，归纳出推进工业转型的策略。此时由于只看成功案例，遗漏失败案例，结论可能造成误导。比如不少案例属于冒险尝试，但若因此鼓励国家冒险，结果反将害人不浅——因为冒险案例很可能多数招致败绩，却并未纳入考察范围。此外，芭芭拉·格迪斯（Barbara Geddes）也曾以发展中国家是否压制劳工运动为例，展示“根据结果取值选样”造成的误导。

进一步考察，根据已考察的案例（“样本”）推论未研究的“总体”时，其间误差在所难免（类同“抽样误差”）。故对质性研究而言，要害在于选样误差是否属于“系统性的”？若是，误导往往非常致命。因此，根据《设计》提示，学者必须检查所采“选样标准”是否将干扰所持的“因果论证”。具体的检查包括如下两类：其一涉及研究对象“被选纳入”的标准，其二牵涉对象“主动加入”的可能。前者如农户收入调查，中心村案例容易被选。若村庄“所在位置”与农户“收入高低”无关，则选样误差不致太大。但若两者高度相关，就需避免单点过多采样。后者则如学生月度支出调查，若选在食堂入口取样，此时若“食堂用餐”与“月支多寡”无关，则选样误差不致太大。但若两者高度相关，就需避免食堂入口采样。

在确认选样设计并不存在系统偏误后，便可就研究所处阶段——形成假说与验证假说——选择应用如下几种具体的“研究选样”设计。

2.研究若处于“提炼假说”阶段，此时如何选样为佳？由于量化研究多始于假说验证，故对“如何选择案例，帮助形成假说”，探讨十分有限。笔者延伸《设计》所论，提出三种选样策略。首先为“极端案例”策略：尽量选取可能关键变量（如原因与结果变量）取值较极端者——或极高或极低——因为较易观察变量变化及其影响。其次为“多变案例”策略：尽量选取关键变量取值多变者——高低起伏剧烈——其理由与“极端案例”类似。最后为“典型案例”策略：尽量选取其他可能影响（类同“控制变量”）处于中段的案例，如此可较易排除它们可能的影响。凡此均有助于研究假说的启发形成与初步确认。

3.研究若已有明确假说，此时如何选样为宜？笔者再基于《设计》启发，将选样做法分为“单一案例”与“比较案例”两种。前者三类设计如下。首先为有助于拒绝假说的单一案例：它们可以是任何案例，但以“平庸案例”（没有任何太突出的特质）为佳。其次为有助于修正假说的单一案例：它们最好是反常案例，因为这些“反常特质”往往能够提示假说修订的方向。最后为有助于确认假说的单一案例，即哈瑞·埃克斯坦（Harry Eckstein）所津津乐道的“关键案例”（crucial cases）。学者可借助额外信息，或者设计出“最/更难通过验证”的案例——若能顺利得到验证，则该论证极/更可能成立；或者挑选出“最/更容易通过验证”的案例——若仍无法得以验证，则该论证极/更不易成立。上述设计目的，都意在挑选更有价值的案例，以期通过较少的案例，更大程度地确认研究假说是否可以接受。

相较单一案例设计，更有利于验证研究假说的是“比较案例”设计，常见研究设计策略也有如下三类。首先是“最似比较”设计，选择除却关键变量（即原因与结果变量），其他特质（类同“控制变量”）均极其相似的案例，帮助控制/排除混淆影响，借以验证研究假说。此类案例常被称为“可比案例”（comparable cases）。其次为“前后比较”设计，针对同一案例前后变化——关键变量已变，其他特质则不变——帮助验证研究假说。最后为“成对比较”设计，类似前述两者逻辑，选取多对“最似案例”进行平行比较，既有利于分段考察因果影响，也有助于额外保障结论稳健。后两种设计的研究逻辑，事实上均近似“最似比较”。

4.若能选择少量样本——多在10—30例之间，而非前述仅2—3例——此时如何选样？笔者也就《设计》提示的原则，推荐如下三种选样设计。（1）“最大案例变异”设计（maximum variation sampling）。即为纳入更多可能变异（避免“遗漏变量”概率），应尽量在所有“可能关键变量”（包括原因、结果与控制变量）的变化类型上尽可能抽取极端变异的案例，其逻辑与“分层随机抽样”类似。举例而言，研究者可能怀疑“教育水平”与“家庭地位”都会影响案例的工资收入，于是可在不同变量的不同状况上都进行选样，以获取“最大案例变异”选样。（2）“最大原因变异”设计。即虽然不可基于“结果变量取值”选样，却能根据“原因变量取值”进行选样，其选择标准是尽量纳入原因变量极端取值的案例。如此不但不会造成“删节样本”式的误导，还能减少所需案例数量——只需选择取值极端，无须纳入中间取值案例——从而增加研究的效率。举例而言，若想验证“门当户对”是否有助“婚姻和谐”，可就夫妻家庭背景差异极大与极小者，各选数例验证即可（如下图所示）。（3）为能控制干扰变量影响，也可仿效前述“最似比较”设计，将相近案例归类群组，做成“队列—区域研究”（cohort study/area study）设计。前者如“青年研究”，后者如“拉美研究”，做法都是将背景相近的案例组团研究，就能帮助控制案例“类似条件”的影响。这也就是学者常说的“别拿橘子同苹果相比”，要“橘子与橘子比，苹果与苹果比”，才更容易确认所持的因果假说。

综合上述，一项研究的价值在于其论证是否可靠与能否外推。根据本文分析，两者都取决于研究的“选样设计”。因此，若在“改进质性发问”后，还能“设计质性选样”，经此两道工序，就能大大改善质性论证质量，更好地满足“既取质性强项，又避质性短板”的期待。

科学研究的历程，往往可以划分为“形成假说”与“验证假说”两阶段，前者希望穷尽创造与想象，正是质性研究所长；后者则务求严谨与可靠，多为质性研究所短。本文基于质性研究的短板，借鉴《设计》及相关争论，帮助提升质性论证的质量。具体而言，笔者梳理了：（1）改进质性提问与（2）设计质性选样两种途径，盼能让质性研究既深刻且系统，希望有助于促进质、量方法的相互借鉴，携手并进。

当然，本文作者主张的绝非单向的移植，而是双向的学习取法。虽然本文限于篇幅，只能侧重质性如何借鉴改进。但究其实，质性研究所长者如（1）如何提炼假说，（2）如何尝试溯因，与（3）如何深掘案例等过程，均为定量学界所存而不论，又如质性学者所擅者如（4）如何厘清概念，（5）如何辨别机制，与（6）如何反思自省等议题，也非定量学者所熟悉常用。凡此均为质性研究积累厚实，能够有所贡献的领域，量化研究也不妨取法质性研究。质性与量化的结合，关键还在于深层接通彼此，才能兼取双方所长，通过相互借鉴，促进彼此携手并进。

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文字编辑 | 靳益群孙霖丰

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《法理——法哲学、法学方法论与人工智能》是由中国政法大学法学方法论研究中心、北京市天同律师事务所主办，商务印书馆出版的CSSCI收录集刊。舒国滢教授担任本刊主编，王夏昊教授、辛正郁律师担任本刊副主编。