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社会学定量研究困境的解决之道
2018年09月19日 09:14 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:王琰 字号
关键词:社会学;定量研究;困境

内容摘要:自社会学恢复和重建以来,我国社会学研究者就开始使用多种方法对研究对象进行分析,但直到21世纪初,严格规范的定量研究才开始涌现。定量研究在发展过程中取得了较大成绩,但同时也面临着一系列困境。本文试图从青年学者的角度,通过个人观察和同行交流得到的感受对社会学定量研究当前面临的困境进行梳理,同时探寻解决之道。需要说明的是,有学者专门讨论过定量研究和量化研究的区别,为表述方便,本文以“定量研究”(quantitative research)指代与定性研究(qualitative research)平行的、使用统计方法对数据进行分析的实证研究方法。

关键词:社会学;定量研究;困境

作者简介:

  自社会学恢复和重建以来,我国社会学研究者就开始使用多种方法对研究对象进行分析,但直到21世纪初,严格规范的定量研究才开始涌现。定量研究在发展过程中取得了较大成绩,但同时也面临着一系列困境。本文试图从青年学者的角度,通过个人观察和同行交流得到的感受对社会学定量研究当前面临的困境进行梳理,同时探寻解决之道。需要说明的是,有学者专门讨论过定量研究和量化研究的区别,为表述方便,本文以“定量研究”(quantitative research)指代与定性研究(qualitative research)平行的、使用统计方法对数据进行分析的实证研究方法。

  定量研究面临多重困境

  目前,我国社会学定量研究领域的突出困境主要表现在以下四个方面。

  首先需要承认,和任何其他研究方法一样,定量研究方法本身也存在不足之处,但由于大量知其然而不知其所以然的操作,部分问题被放大了。这些普遍存在的问题包括研究选题狭窄、原创性不足、操作化过于简单、不能很好地反映概念的理论内涵等。很多研究存在忽视理论就数据谈数据的倾向,追求各种“高大上”的复杂方法而不是在经验主义上遵循奥卡姆剃刀定律的合适方法。

  其次,数据共享和公开机制亟待完善。其中,相当数量的公开数据常以较为粗糙的汇总性数据的面目呈现,难以获得时间和空间颗粒更细致的数据,无法与其他数据有效对接。与此同时,除少数调查数据外,高校、企业和第三方机构搜集的数据大多只在小范围内流通,仍然没有建构起在更广阔的范围内标准化规范化的数据发布程序,导致人力物力的严重浪费和大量低水平重复数据的出现。

  再次,部分研究者仍然存在对定量研究的误解。经常有学者将定量研究称为“精致的平庸研究”,这其中固然有我们前面提到的定量研究自身和应用失范的问题,但还有一部分原因在于对研究主题的选择上,有人认为定量研究过于关注微观的、细致的经验性议题,忽视了对宏大议题的思考。《走出中国社会学本土化讨论的误区》(《社会学研究》2018年第2期)一文已经对这一观点进行了回应。事实上,国际社会科学界近年来也开始对包括定量研究在内的研究方法进行反思,但这种反思是建立在大量已有的成熟的理论和经验研究基础上的,目的是通过反思求得螺旋式上升,而不是为了批判而批判、抬高一种方法贬低另一种方法的范式之争。此外,囿于对定量研究的片面理解,很多现有的争论其实完全可以在定量研究方法的框架下解决,但由于相关知识储备的不足,这些解决方法往往被忽视了。这也导致了同行评议制度专业性、客观性不足,部分评议呈现或评价肤浅或盲目批判的趋势,难以有效地提升研究质量,甚至形成恶性循环。

  最后,尽管从事定量研究的社会学研究者日益增多,但具体到各个高校的社会学研究机构,往往存在研究领域分散、研究方法各异的问题,导致难以展开高效的团队合作。在科学研究高速发展的背景下,散兵游勇的时代已经过去,只有优秀和高效的团队才能拓展研究视野、互相促进和启发,做出世界一流的研究成果。

  学科发展过程中蕴含破解机遇

  与此同时,我们也应该看到,我国社会学的快速发展过程中也蕴含着破解上述困境的机遇。

  第一,随着近年来海外留学归来和本土培养的优秀定量学者走上教师岗位,以及定量研究课程和培训在高校和培训机构的涌现,定量研究自身存在的问题也开始在深刻理解方法本身的基础上得到反思。越来越多的定量研究者开始立足于国内外历史和现实的社会实践,关注理论、方法与研究问题的契合性,强调严谨的逻辑推理在论证过程中的作用。同时,统计方法的选择更加多元化,从早期基本的线性回归模型到现在的工具变量、多层次模型、空间面板模型、广义精确匹配方法(coarsened exact matching)等各种方法百花齐放。研究者可以在充分熟悉各种方法的前提下去繁就简,挑选最适宜的方法进行数据处理。虽然目前还存在着大量良莠不齐的定量研究,但纵观美国等国社会科学的发展历史,不同学科都经历过类似的发展阶段。只有通过严格的高质量的同行评议制度,才能避免劣币驱逐良币,去伪存真,推动定量研究乃至整个学科的健康发展。

  第二,数据公开共享上的机遇。在美国,1999年通过的综合拨款法案谢尔比修正案(Shelby Amendment)规定所有政府资助搜集的数据都需要对民众开放,从2011年开始,规定所有接受美国国家科学基金资助的研究项目所搜集的符合伦理规范的数据应免费公开。当然,高质量的数据从设计到搜集都要投入大量时间、精力和金钱,搜集者有权优先使用数据,并在若干年后发布数据。在我国,中国人民大学中国调查与数据中心和北京大学开放研究数据平台等机构已经在数据开放工作上进行了较好的尝试。此外,很多国际期刊也鼓励论文作者提交数据和程序代码,倡导开源的复制性研究。大数据时代的到来也提供了更多可用的数据,虽然大数据在社会科学研究中的应用仍然有先天不足,但在数据量级和客观性上的优势也是十分明显的。我们可以吸收借鉴其他国家的经验教训,从发表与论文相关的原始数据片段开始,逐步建立多种类型数据对接、公开和共享机制,从制度层面保障官方和民间非涉密数据的公开和共享,从而减少人力和物力的重复投入,提高数据的深度利用率。

  第三,当前在我国社会学学科内部并没有出现某种研究方法一家独大的局面,这种研究方法的多样性提供了多种理解和分析问题的视角,有助于拓展定量研究者的研究视野,从内容和方法上提升研究质量。事实上,定量和定性研究方法的背后不仅仅是方法论的差异,更重要的是体现了人们在探索世界时本体论和认识论的差异。因此,在充分了解定量和定性研究方法的基础上,研究者对特定方法的选择往往符合自身认识社会事实的需要。在社会学分支学科内,定量研究者与理论和定性研究者就相近研究议题的交流有助于取长补短,超越数据的局限,增加对地方性知识和理论适用范围(scope condition)的理解,从新的角度对已有问题进行深入挖掘。近年来兴起的混合研究方法(mixed methods research)也是基于这样的考虑,该方法期冀通过立足于多层次多阶段的整合策略最大程度发挥每种研究方法的专长,实现对研究对象的全方位理解。

  第四,当研究机构内部缺乏有效整合时,研究者往往会突破机构边界、寻求更大范围的合作机会,这样一方面推动了跨系、跨院、跨校乃至跨国合作,同时也提高了跨学科研究的可能性。当前社会科学内部的学科边界已经日益模糊,计算社会科学的时代正在到来,正确理解人类的思想和行为经常需要多学科的共同努力,而研究方法的共通性成为跨越学科樊篱的巴别塔,为交流合作奠定了初步基础。

  尽管研究方法各有千秋,但在同一学科规范下优秀研究总有其共通之处,作为工具的研究方法不应当也不能够为研究的思想性负责。在学科快速发展的过程中不可避免地会出现各种争论和问题,只要在相互理解和尊重的前提下秉承实事求是的态度进行规范性的学术探讨,真理总会越辩越明。社会学发展到今天其实仅有区区一百余年,还远没有形成放之四海而皆准的公理。我们有幸生活在各种理论和方法层出不穷的时代,可以在社会学这门包容性极强的学科下,超越非此即彼的意气之争,带着孩童的好奇心,理性地坦率地思考,享受探索和分析复杂社会事实的美妙,这样才能做出纯粹的研究,推动学科整体的优质发展。

  (作者单位:南开大学周恩来政府管理学院社会学系)

作者简介

姓名:王琰 工作单位:南开大学周恩来政府管理学院社会学系

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