理论贡献是经验研究的目标。从经验跳跃到理论充满挑战。方法教材对如何开展案例研究有较多介绍，尤其是关于如何进入田野、如何开展访谈的知识。现有文献也从不同维度讨论了经验研究如何实现理论贡献。本文尝试提供一个总体性讨论，界定案例研究理论化的三种可行途径。具体而言，分类可以在提供一种新现象、新维度、新概念上做出贡献，后两者具有理论贡献；变量化解释可以通过提供经验相关性做出理论贡献；过程性分析可以通过案例内比较和案例间比较提供因果机制解释。本文进一步讨论了案例研究理论化的风险，尤其是决定论风险的三种具体体现。论文强调合理的理论化需要贴切的理论、充分的经验和两者有机的融合。
作者简介
管兵，华南理工大学公共管理学院、华南理工大学国家治理研究中心教授。
如何从案例研究中得出普遍性结论？定性研究始终面临着这一问题的挑战。具有影响力的研究总能比较好地解决这一问题。理论导向下的案例研究有助于研究者破解这一难题。但总体而言，方法论的教材普遍缺少对理论与经验建立有机关联的讨论。对于定量研究来说，变量及变量间的关系就构成了理论，多个变量之间的关系就构成了一项具体研究的理论框架。理论和理论框架对于案例研究来说更加重要，因为这些并不那么“显而易见”。在“理论”需求尤为强烈的当今社会科学界，如果缺乏方法论约束，定性研究的理论容易滑向对高度抽象的大词大概念的依附，或者成为难以走出具体案例的经验总结。关于定性研究的方法教材比较多地介绍如何进入田野、如何收集资料，但对定性研究如何提升理论和构建理论框架的讨论相对不足。中文文献中也有文章从不同方面讨论了经验与理论的关系，比如边燕杰强调理论导向的实证社会学研究需要坚持本土知识的国际概念化，赵鼎新讨论机制解释在社会学研究中的具体应用价值，差异性提问在质性研究提升理论中的重要性，还有学者讨论了经验研究中的概念创新的逻辑及其挑战，案例研究的两种传承及其对理论分析性的影响，以及围绕本土化的议题讨论如何构建理论体系和实现概念创新等等。本研究尝试超越单一维度去理解案例研究理论化议题，探索性地提供一个相对总体性并一以贯之的讨论。
本文从以下四个方面讨论如何在案例研究中实现理论的跃迁。首先，我们重新回到近代科学兴起之初，重现类型学方法或者分类对于社会科学案例研究的意义，进而讨论如何概念化。对于案例研究来说，这是理论分析的基础，其自身也具有理论意义。第二，我们讨论案例研究如何进行解释，这一部分的讨论秉持的是社会科学的方法论视角，强调在方法论意义上，定量研究和定性研究并无本质区别。不过相对于定量研究，如何变量化、如何控制、如何避免决定论风险，对于案例研究更加重要。第三，在横向的案例比较之外，案例的重要价值还在于过程性属性，过程分析可以从多个方面深化理解，并有可能形成具有方法论规范意义的因果解释。第四，最后讨论从经验跳跃到理论的风险以及有机的理论与经验关系的特征。总体上，案例研究的核心方面在于比较，成功的比较依赖于控制，这与实验背后的方法论逻辑是一致的。在本质上，控制下的比较才可以得出社会科学意义上的结论，案例研究即比较案例研究。正如近代社会科学重要奠基人迪尔凯姆（又译涂尔干）所言：“比较社会学并不是社会学的一个特别分支，只要它不再是专注于描述，而注重研究事实，它就是普通社会学了。”
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分类：类型学与概念化
现代生物学研究的重要内容就是不断发现和识别新物种，化学研究的重要内容是不断发现新的化学成分，天体物理和天文学研究的重要内容是不断发现新的天体和宇宙新物质，材料学科研究的重要内容是不断发现和研发新材料。在此基础之上，自然科学通过实验等多种方法开展因果机制和决定因素的精细化研究。研究和界定这些新的物种或新的对象并非盲目的，而是在一个体系中、一个谱系中、在门纲目科属种中预测和定位“新”品种。分类在自然科学发展过程中有着基础性和关键性的作用，是一个说起来简单但却发挥着核心作用的方法。现代科学的经典著作《物种起源》就是基于这一方法的研究成果。达尔文在书中对如何进行分类做出了详细的讨论和分析，用了大量篇幅梳理如何界定新的物种，并由此构建“适者生存”的解释体系。达尔文在他童年时期就树立了自己的人生志向：“我想要成为一个研究分类的自然科学家、古玩收藏家或者守财奴，这种欲望已经十分强烈，而且确实是天生的。”社会科学与自然科学存在着差异。社会科学难以像生物学的门纲目科属种的结构那样建立针对政治、经济、社会等现象的类似“物种”体系。在自然科学中，物种名称和概念具有本体意义，而概念在社会科学中往往不具备同样的意义，概念很多时候仅仅是具体情境中的专门化界定，既缺乏本体意义，也受制于政治、经济、社会、文化等多元情境限制。尽管如此，分类的思维对于案例研究具有特别重要的意义，具体体现在三个方面：分类即界定理论维度；分类即进行案例比较；分类是联系理论与经验的第一步。
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分类：一种理论维度
分类首先需要确定其依据的维度，一旦考虑维度问题，就具有抽象化的理论可能性。这点与马克斯·韦伯的理想类型、迪尔凯姆的“社会事实”相关。韦伯的理想类型是抽象和演绎的，迪尔凯姆的“社会事实”则是对经验的界定。通过分类界定新的经验现象和理论概念，往往可以做出社会科学领域最重要的贡献。多个学科借以发展的理论体系基本上是由经典作家给出的经典概念所塑造。
在单个维度上进行分类，就类似于界定在同一个“种”之下的不同的物种，或者是不同的“属”之下的不同的种。在政治学中，比如针对“权威”，马克斯·韦伯就界定出三种类型：传统型权威、魅力型权威、法理型权威。在具体研究中，当我们提出一个新的概念时，潜在的涵义是我们必须考虑与这一新概念在同一谱系中的相对应概念或者其他概念。一个新概念背后是特定维度之下的一簇概念，这个新概念因为在这个维度之下有新的位置，从而需要一个新的命名。不少研究中的概念凭空给出，成为一个绝对的存在，读者难以理解其背后的理论维度。这样的概念往往就无法成为一个分析性概念，失去其价值。
两个维度交叉形成二维列联表，或者形成不同的象限，就可以区分更具讨论空间和对话角度的多个类型。利用二维列联表对事物进行分类是案例研究中最常用的方法。这一做法虽然比较简单，但却可以通过一定抽象的维度把经验区分为四种类型或者更多类型，从而为比较研究和解释研究打下扎实有用的基础。笔者在研究社会组织发展情况时，就根据城市政府结构（多级还是单级）和群体利益（制度化还是制度化缺失）把社会组织发展模式分为三种类型（经验现实中有一个类型是缺失的）：多元化多中心模式、相对开放模式、单一行政主导模式。还比如，赵鼎新就通过人的维度（形式的还是经验的）和结构的维度（形式的还是经验的）把社会科学的解释方法分成四种类型。
在分类中纳入的维度越多，案例可以讨论和对话的角度越多，更容易产生理论贡献。但通过多个维度去划分类型往往存在难度。如果每个维度可以有两种类型，那么三个维度就有八种组合之下的类型。如果其中有一个维度有三种类型，那么就会有十二种类型。如果其中有两个维度有三种类型，就会有十八种类型。根据排列组合规律，这种类型/模式划分在理论上可以得到相应总数的理论类型或者模式。对于案例研究来说，去研究和区分如此多的类型存在挑战。这既会增加经验收集和分析的难度，也会对系统而一致的理论的产出造成挑战。所以在实际操作上，三个维度往往是定性案例研究的极限。在具体呈现上，还可以通过三维图形具体定位不同的类型的位置。比如赵鼎新就通过组织程度、制度化程度和改变现状的诉求程度三个方面对不同政治行为进行分类。
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分类：一种经验比较
一旦确立了分类维度，就意味着要把经验案例放置于维度中进行定位，查找案例之间在具体维度上的经验差异，以确定它们在某个维度上的谱系。“分”字的含义就自带着比较。比较的内容主要在两个方面，一方面要证明经验对象是在同一个维度上，另一方面要证明它们在同一个维度上存在着显著差异的形态。
第一，相同之处。经验的相同性是要证明相关经验在同一个维度上是可以比较的。通过对案例经验材料的梳理，展示其共同之处。在费孝通的《乡土中国》一书中，他在多个具体维度上展开分析和讨论。无论是在中国社会还是西洋社会，无论是在乡土社会还是现代社会，无论是在稳定社会还是在变迁社会，群己关系、道德、家、感情、秩序、法律、治理、缘份、社会计划等都存在。在《乡土中国》一书中，基本上每一章都定位在一个特定的维度上，把不同时代的、不同阶段和不同区域的社会串了起来。如果把不同属性的素材进行比较，就会遭遇维度错乱的问题。在一些复杂的经验现象上，这种情况比较常见。比如在研究政策扩散的议题上，经典的政策扩散研究的经验对象是美国联邦体制下地方政府自发地学习或者模仿其它地方的政策创新的过程。而在中国单一制的体制下，我们去观察地方政府的“政策扩散”行为，去与关于美国政策扩散研究的结论进行对话时，有时候就会发现所讨论的经验对象并不在同一个维度上。中国地方政府采取一项政策创新的做法有可能是一种“政策执行”，其动力来自于自上而下的行政命令，而非自发的政策学习。这一点如果存在偏差，那研究所讨论的逻辑和对话的理论就会谬以千里。
第二，相异之处。经验的相异性是要证明相关经验确实是在同一个维度下有着显著不同。费孝通在书中后记指出“社区分析的初步工作是在一定时空坐落中去描画出一地方人民所赖以生活的社会结构。”“社区分析的第二部是比较研究，在比较不同社区的社会结构时，常会发现每个社会结构都有它配合的原则，原则不同，表现出来结构的形式也不一样。”在群己关系的维度上，费孝通提出了影响甚广的“差序格局”的概念，但这一概念在书中并不是独立出现的，而是在与西洋社会的团体格局相比较而给出的对应概念。这是群己关系维度上的不同形式。在上述提到的众多维度上，费孝通都给出了不同社会中的不同形式，构成了多个维度上不同的类型学或者谱系。在关于差异性的经验比较上，还需要注意所描述的差异性确实是存在着显著性的差异。这一点依赖于理论维度上关于不同形态的界定标准。
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分类：联系理论与经验的第一步
分类的核心意义就是寻找和确定差异性（variation），而差异性是全部社会科学研究的起点。分类意味着有维度，而维度就意味着一定程度的抽象，有着对经验的超越和提升，天然具有理论的意涵。分类还需要对应经验现实，要把经验材料与抽象维度下界定的具体类别联系起来，填充进抽象维度下界定的类别形式中。具体而言，在分类的方法下，可以有如下的创新贡献或理论贡献。
第一，界定一种新现象。社会科学的创新并非都是理论创新。发现新的史料、发现新的现象、找到新的问题都可以构成重要的社会科学创新。在中国社会科学的研究中，由于社会处于转型期，各个领域的新现象新问题层出不穷，学界对这一方面的创新应该持有特别包容的态度，不应该轻易扣上“不够理论”的帽子。但如何界定新现象需要有高的标准。太阳底下并无新鲜事。社会科学演变到今日，缺乏研究的经验领域实在是太少。界定新现象需要理论维度，要把自认的新现象放置于已有的“门纲目科属种”的体系中，找到它与同一种属下的其它物种的异同点，论证它确实是一个“新种”。有这样的参照系，读者才能够做出判断，并由此产生理论意义。
第二，界定一种新维度。社会科学的创新还可以是提供一种新的视角，新视角就是新的维度，也即是对事物进行分类的背后的维度是新的。新视角在人文学科中被认为特别重要，是非常主流的创新类型。在社会科学中这一类别的创新没有那么常见，这是因为做出这样的贡献并不容易。一项研究一旦可以提供新视角，往往意味着重要的创新，甚至具有范式革命的意义，开启新的研究议题。具体而言就是在现有研究中引入新的变量。如果这个变量价值很大，往往可以在自变量和因变量的多重意义上启发后续研究。
第三，界定一个新概念。概念本身就是有理论意义的。在新现象和新维度界定的基础之上，往往可以形成新概念。一个好的概念的产生需要遵循方法论规则，满足理论的演绎和/或经验归纳的要求。概念是理论的基石，往往能够兼顾理论与经验。对于描述性研究来说，概念化是这一类别研究理论化的主要可能途径。对于解释性研究来说，概念化也可以进一步凸显其研究的多重价值。
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变量化解释：经验相关性
分类实质上就是变量及其具体表现类别，一项研究中有着多个分类就可以促成研究从描述性研究走向解释性研究，讨论变量之间的关系。案例研究所进行的变量间关系的探索，由于方法本身固有的局限性，不是统计学意义上的相关的显著性和因果关系的数量推断，仍然是通过经验描述出来的，是以客观的社会事实去解释社会事实，更多表现为变量的经验相关性，并且往往也是决定论而非概率论的判断。定性研究的特色在于经验感厚重，如何通过厚重的经验推论出抽象的理论并保持一定程度类似于定量研究的严谨性，是案例研究发挥影响力的关键。
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变量化：操作化的反面
变量的操作化是演绎过程。从理论推论出变量及其之间关系，形成需要经验去验证的假设。变量就在其中自然呈现而出。之后再对变量进行操作化处理，与经验相连，这一步是从理论到经验，是一次跳跃。跳跃存在着风险，具体而言就是变量的测量问题，以及从理论到变量的演绎是否严谨。对很多定量研究来说，论文结论是否站得住脚，这是其中关键的风险点。有一些理论先行的定性研究也有着变量操作化过程，在进入田野之前就做了理论和文献的准备，会根据其“理论”需要，搜集不同“变量”的材料，寻找“因果”关系的解释线索。
而对较多的定性研究来说，其研究思路经常是相反的，经验先行比较常见，很多研究者对着一团乱麻的经验材料无从下手。定性研究本身也特别重视田野调查，特别强调扎实的经验材料的收集工作，致力于经验的鲜活性和饱和度。学生、学者往往在占有大量杂乱无章的经验素材之后再构思如何去描述和分析、进行理论对话。在这一模式中，经验与理论的关系与演绎导向下的关系模式不同。如何从经验跨越到理论是关键步骤。这一步的具体表现就是“操作化”的反面，即“变量化”，也即如何从经验素材中提炼出特定的理论维度。这些维度在经验素材或各个案例中的不同表现，就是变量的具体“赋值”或“类别”。这是从经验到理论的第一步跨越。相对于变量的操作化，这一步的风险较小。因为在经验材料充分饱和的基础之上，有实实在在的不同表现，向上抽象具有直观的连接，往往并不存在不匹配的风险，或者存在从经验到理论的层级太多而带来的代理问题。上一部分讨论的分类实际上就是变量化的过程。通过变量化处理，首先可以进行类型学分类，接着通过界定自变量、因变量及其相互关系进行解释。有经验的学者通过变量去处理经验案例，就是对看不出来理论脉络的案例材料“切上一刀”，展示出素材的理论纹理，判断素材是否具有理论创新价值。
变量化过程就是对案例进行研究的过程。描述性的类型学研究是其中一种模式。第二种模式就是解释性研究，解释性研究要更加细致的经验材料变量化处理。
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案例比较：核心在于控制
定量研究的优势在于可以考虑到多个变量，除了纳入关键的解释变量之外，还可以控制更多的其它变量，从而确保真实的变量关系。案例研究中的变量分析挑战就在于案例太少而变量太多，就会导致通常所说的“可比性”问题。正如定量研究无法在一项研究中穷尽所有潜在的控制变量一样，案例研究的可比性问题并没有完美的解决方案。但变量化思维有利于缓解这一问题，可比性问题的核心就是在案例比较中考虑控制变量的影响。变量化思维在案例比较中的“控制”意义体现在研究的全过程中。
1.通过变量选取案例
定量研究有一套完整的关于样本代表性的论述。案例研究需要向读者解释选择案例的多重逻辑：典型性、代表性、充分性。研究者要能够充分地证明案例的选取以及案例的材料足以回答研究问题。当缺乏变量化视角时，典型性、代表性、充分性都难以谈起。一个发展或治理的模范案例是不是就具有理论的典型性意义？如何论证一个村庄、一个社会组织就可以满足理论讨论的要求？选择的案例究竟代表了什么？这些问题都需要在具体的研究项目中给出方法论意义上的论证。从变量化的视角出发，案例选取的典型性、代表性和充分性就会相对比较容易给出学理回应。
自变量和因变量是案例选择的依据。案例研究基本上做不到随机抽样，只能做目的抽样。同时，案例研究还需要考虑进入田野的可行性问题，这进一步限制了案例的随机性要求。在传统的案例研究中，在多种条件约束之下，具体抽取案例的方法可以从“求同”和“求异”两方面入手。“求同”讲求数量、代表性，在分析中足够多的数量可以展示出频次分布和概率；“求异”讲求差异性信息的饱和，要收集全部或者大部分的差异性信息。最终实现“最大差异的信息饱和”，也即努力发现多样性（差异性），直到再也找不到不一样的信息为止。要做到“求同”和“求异”，以及“最大差异的信息饱和”，因变量和自变量的具体表现就是其评估标准。“同”指的是不同案例在同一个变量之下的表现相同，“异”指的是不同案例在同一个变量之下的表现不同，代表了不同的赋值或类别。案例的数量需要满足自变量和因变量的各个“赋值”或“类别”的情况，至少每一个“赋值”或“类别”在案例中都有表现。正如学者所言：
定性调查既不是要‘说明问题’，也不是要比较对照，更不是要总结出‘共性’，而是要发现我们所不知道的或者不愿意承认的某个现象的内部差异性与多样性，或者努力去发现同一现象在不同调查单位中的不同存在形式。
在这个意义上，带有变量化视角的案例研究设计更容易获得理论上的成功。当然定性研究的重要意义在于发现现有理论中并没有涉及的意外经验和新现象。有一些案例研究很难在进入田野之前就给出一个清晰的理论框架去预判经验。但定性研究的优势就在于其过程是一个动态的过程，在田野调查中可以不断进行经验与理论的互动。从经验到理论，再从理论到经验，两者关系在定性研究中不是单向的、一次性的。理论、变量、分析框架在田野调查过程逐步清晰，进而有助于调整、增补案例，以充分满足理论需要。
2.通过变量收集资料
田野调查素材当然越多越好。民族志方法有助于我们整体主义地理解特定现象。但在时间、资源以及可行性的现实约束下，资料收集需要考虑效率。很多时候需要确保收集到“有用的信息”。明确的理论框架和变量设定有助于提升资料收集的针对性、相关性。在变量化的视角下，田野调查可以聚焦收集变量在案例中不同的表现形式、变量之间关系的作用机制。
在收集资料的过程中，首要的工作是要完成“类型学”的任务，变量在各个案例中究竟是如何表现的，是否穷尽了所有的表现，以及这些表现是否具有显著的差异。当一项研究有了大致的自变量和因变量的理论设计方向，将会极大提升田野调查和资料收集的效率，并非常有助于深入收集资料，指明经验观察和访谈的具体操作方向。对生活在本土的学者和研究生来说，经验并不缺乏，缺乏的往往是理论视角。没有“故事”，资料的理论含量非常低，这是经验先行的田野研究常见的问题。在田野调查中带有理论的视角，或者说带着问题与假设，更具体而言即是有变量的思维，就可以形成与田野调查和资料收集的更好的互动，不断调适。这样可以让变量关系更自洽，有助于聚焦经验收集的具体维度，并有深入的方向，往往可以形成独家的素材，讲出不一样的故事。
变量间关系在定量研究中可以通过模型设定与计量方法来准确呈现和识别，但自变量的影响是如何达到因变量并起到显著作用的，定量研究往往难以给出令人信服的说法。这一点正是定性研究的优势。案例太多与过于抽象会忽略对具体机制的关注，而这恰恰是定性研究方法能够有所作为的方面。关于机制有不同的理论定义，但其本质上仍然是因果关系，可以理解为从自变量到因变量的一连串因果关系的链条。当明确了变量及其理论上的关系之后，深入田野和访谈去探寻它们在经验层面发生关系的具体形态、互动模式、行为特征、关键节点、路径过程以及相关方的观点看法等，变量间关系就鲜活起来，而非仅仅是统计数字。田野调查和经验场域本身是混乱的，各种信息就公开存在或者隐藏在那里，构成一个混沌的整体。各个主体、各种演变的脉络、交织相互作用的实践和话语等等，需要一个线索去提纲挈领、为我所用。以变量之间作用机制作为搜集资料的指引，有助于将模糊的经验世界清晰化，把多元的资料维度化。
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案例呈现：通过变量展示相关性与分析性
“讲一个好故事”是对定性研究的一种浪漫期待。实际上，好故事并非简单地文学化地呈现出案例过程，这是一个比喻。从文艺的角度去看，好故事要有一个清晰的逻辑、每一个细节都是有用的、有意外的新奇性、在人类永恒的美好价值上产生回响。在社会科学的意义上讲一个好故事首先强调的是超越现有文献的出人意料之处及其相应的创新性，这一点不仅仅意味着研究是一个本体意义上的经验故事，更是理论上的，要在抽象意义上产生普遍性的回响；紧接着就是资料呈现的相关性、紧凑性与逻辑性。定量研究的呈现或者论文写作有着几乎固化的模式。这一点非常有益，有利于学习者简化写作过程，有利于读者理解其逻辑和掌握其贡献。案例研究的资料呈现和论文写作则存在着不同理解，有的偏向于定量论文的套路，有的则偏向于人文传统和个性化叙事模式。无论是定量论文还是定性论文，其呈现的核心方面都是如何在有限的篇幅中把理论有机地融入到资料的描述中、通过资料的描述涌现出理论。这对案例研究有着更大的挑战。变量化是处理这一挑战的佳径。
第一，通过因变量呈现案例的结果。因变量在不同的案例有不同的结果表现。通过描述这些不同的结果表现，可以呈现出来因变量的不同“赋值”或“类别”，形成因变量维度上的谱系或者类型学描述。案例研究中的结果的不同类型，很多时候并不像定量研究的一个清晰的赋值那么简单，它往往是不同类型的治理模式，不同取向的政策内容，特定政策的不同执行状态等。这些不同的类型需要详细的描述和清晰的界定。结果本身亦有可能是多个维度组合而成的情况，描述起来需要通过特别翔实的资料加以区分，表现不同的形式确实有着显著差异。
第二，通过自变量呈现案例的原因。自变量可以是一个，也可以是两个或者多个。通常对于案例研究来说，超过三个自变量就会导致所需的案例数量急剧增加，比较常见的定性研究往往在一项研究中就聚焦在一个解释逻辑上或者两个解释变量所构成的解释逻辑上。对自变量的呈现也是要呈现出其在各个案例上的差异性，而经验描述需要紧紧聚焦在呈现差异性的资料上，保持经验上的相关性。
第三，通过自变量和因变量组成的分析框架进行分析。定量研究并不需要对理论框架进行特别强调，其假设以及由变量关系形成的结构就是其理论分析框架。对案例研究来说，如果有变量化处理，其理论分析框架也自然而然地呼之欲出。这一点与定量研究的理论框架并无区别。缺乏变量化思维的案例研究论文给出的理论（分析）框架不可避免地缺乏其应有的分析性。要么高度抽象，缺乏与经验的相关性并丧失真正的分析性，要么完全依据经验材料，演变为案例发展的流程图或者论文写作的结构导图，根本就没有理论和分析。一个有效的分析框架是有机地联系理论与经验的框架，它是贴切的。
第四，通过控制变量讨论案例的可比性和排除替代性解释。案例研究最困难之处就在于如何控制其他可能的影响变量。最理想的案例比较研究就是实验：所有其他的因素都被控制为相同，仅有自变量不同，从而考察它是否会给因变量带来不同。在现实中这基本不可能。但变量化思维有助于从几个方面缓解这一问题。第一，变量化思维本身具有理论性，可以在理论上通过演绎论证案例解释的合理性，并排除部分替代性解释；第二，变量化思维在选取案例、收集资料和分析资料的环节，通过研究设计，可以预想到研究的缺陷，在一定程度上补救；第三，变量化思维在得出结论时注意到约束条件，注意到案例中缺失的控制变量，让讨论和结论更有分寸、更节制、更有效力。
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过程性分析：节点与因果
案例研究可以比较精细地处理“时间”议题。在社会科学中，时间因素是一个重要的解释维度。“时机”、“时序”、“时间节点”、“持续时长”都是时间分析的具体要素。在定性研究中还可以引入“长程视角（long term perspective）”，这相当于把历史带入定性研究，比较历史分析正是这一视角下的具体方法。在时间维度下，案例比较既可以在同一个截面下开展多个案例的横向比较，也可以是一个案例在不同阶段的内部比较，更可以是多个案例在不同时间段在横向和纵向的多维比较。
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过程追踪：何为过程
案例研究中的过程首先是描述和分析自变量和因变量发生作用的时序脉络和经验路径。自变量对因变量的影响既需要通过统计显著性、列联表呈现出来，还需要在经验层面上展示出来。从自变量到因变量的经验链条就是过程追踪所关注的“过程”的重要内涵。这一点与历史制度主义相同。历史制度主义对“时间”高度关切，特别关注事件演变的时间序列和对不同时空下的制度转型及其过程的追踪，分析宏观背景，验证制度及过程的复合效果，而非仅仅考察某一时刻下的单一制度和过程。在相似的角度下，亦有学者特别强调制度本身演化的内生性：即制度本身具有自我强化的特征、一个制度过程本身开始的逻辑也酝酿或强化了它发展、维持、稳定或消亡的道路。具体来说，这包括两个方面。第一个方面是纯经验层面，把自变量和因变量相互作用的细节按照时间次序描述出来。第二个方面涉及理论层面，当从自变量到因变量需要一系列的中介变量时，过程的描述就是包含一系列因果关系的理论链条。前者相对来说比较容易，所需要的是经验材料的精准性和相关性。对于因果机制链条的介绍则需要更充分更详细的经验材料，并要有非常强的理论演绎支持。这就会需要案例内有更多的比较或者纳入更多的其它案例。
对过程的关注还表现为进行案例内的因果关系比较验证，具体做法是给案例的发展历程分段。通过分段，实际上一个案例内部就可以分为两个或者数个子案例，从而实现案例内比较。案例内比较具有优越性，其中最主要的好处是省去了控制变量并有较高的可比性。当我们在“截面”上追加多个案例，在“时间”上拓展至多个观察时点，这样多案例的资料结构类似于定量研究的面板数据。过程追踪可以有助于通过一个案例或者有限的案例去验证自变量与因变量的关系，以及通过精细设计验证自变量的影响到达因变量的步骤，也即是一连串的因果关系。后者相对比较困难，面临方法论挑战较多。在过程追踪的因果研究中，确定一组因果关系的研究更为常见。在确定了案例内部分段的标准之后，由于是同一个案例内部的子案例，其可比性比案例间的比较大大提高。如果仅仅是自变量在一个时点发生了变化而其他条件不变，这种情况下的子案例比较类似于控制组与实验组的对比，有准实验的效果，有利于得出更具说服力的因果解释。
具体而言，过程的表现形态可以是多样的。过程可以是事件发展经历，可以是区域治理转型，可以是政策演变历史，可以是组织变迁，可以是国家政体长期的演变及其发展后果，等等。
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关键节点：何为关键
关键节点是处理时间和过程的核心方面。通过关键节点的设立，过程才能被分为不同的阶段，时间因素才会具体发挥作用。在关于划分阶段的过程研究中，可以频繁地看到研究者将特定的政策、特定的组织、特定的事件分为若干阶段，总结每个阶段的特点，给出关于这一研究对象演变的总体逻辑。这些研究划分阶段的依据往往是特定政策的出台、特定组织的成立或者特定标志性后果的出现等等。这一做法有利于读者理解该领域面上的一般发展情况，但也会存在“学理”不够的困扰，因为它仅仅是在经验层面上提供了信息。此类研究有一定的贡献，但也说不上有特别的创新。一旦试图通过分段的方式实现学理意义上的贡献，则需要在学理角度上选择关键节点，展开比较分析。按照变量化的视角，具体可以通过如下方式设置关键节点。
1.以自变量的转换时点为关键节点
在案例发展过程中，如果同一个案例内自变量在一段时期内有变化，则可以以变化的时间点作为关键节点为案例划分阶段。通过比较不同阶段的结果是有差异还是保持不变来建立自变量与因变量的关系。比如我们考察组织结构对于政府治理的影响，就可以以大部制成立作为节点，对比同一个政府系统之前和之后的治理变化。以自变量变化作为关键节点的好处是以清晰的自变量去看其给结果变量带来的变化。这既可以比较是否带来预期的结果，也可以比较是否来了非预期后果。在多个可能结果中确定最显著的关系。
2.以因变量的转换时点为关键节点
在案例发展过程中，如果研究者关注的因变量是明确的，在一段时期内因变量发生了显著变化，那么就可以以转变的时点作为关键节点。比如在环境治理中，河流在一个大概的时间节点从污水变成了绿水，就可以以此分段，确认影响这一变化的自变量。从结果变量出发去分析过程，需要寻找和界定自变量。是假设的自变量随着关键节点也发生了变化，由此带来结果的差异，还是有其它没有预期的变量也发生变化。由单一结果变化去寻找自变量存在一定难度。单个案例内部比较难以确认多元因素对结果变量的影响，与一因多果有所不同。
3.以外生变量转换时点为关键节点
以特定的外生变量作为案例分段的关键节点，可以有助于更好地检验自变量与因变量关系。如果在外生变量造成案例发生了很大的变化的情况下，自变量与因变量在前后的关系仍然保持不变，则说明两者关系具有稳健性。如果两者关系发展了变化，则说明两者未必有稳健的相关或者因果关系。
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多案例过程追踪：比较历史分析与准自然实验
过程追踪可以是多案例的，多案例过程追踪可以通过关键节点的设置，形成案例内和案例间比较，多变量比较研究有更大的容量和更好的因果分析机制。相似的案例在关键节点由于自变量在不同案例之间表现的差异带来案例发展的分流，或者有着差异的案例在关键节点由于自变量相同的表现带来案例之后发展的合流，都可以帮助我们深入理解自变量和因变量的因果关系。同时纳入多个案例之后，可以纳入更多的自变量去讨论多因素的作用。
多个案例在关键节点之前的特定维度上的表现有不同的形态，在自变量变化的关键节点之后，形态随着转换。这可以带来多种比较。同一个案例内部的比较、相似案例的比较、相异案例的比较都可以提供有效信息。通过多个对照案例与控制案例的比较帮助研究者尽最大可能确定因果关系。通过比较热那亚、威尼斯以及尼日利亚、爱沙尼亚的历史变迁，研究者分析了制度自我强化的内生动力机制，就是一个很好的方法例证。
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理论导向下的案例研究：危险的跳跃
理论有着巨大的诱惑，范式革命、学术引领、学者声望，都依赖于提出新理论。从经验到理论是一次跳跃，存在风险，有踏空的可能性。自以为是的理论层出不穷，众多的新概念无人引用，很多时候人们追求的大理论是虚假的噱头。在激烈的发表竞争和职业竞争中，学者们失去在一个理论下、在一个概念下持续经营的耐心，放弃自我约束，不愿意致力于为学术大厦添砖加瓦。研究者更愿意另起炉灶，似乎这是一条立足于学界的捷径。繁荣的理论创新和概念涌现令初学者无所适从，真假理论难辨。这反而成为学术进步的巨大障碍。本文在案例研究中所讨论的理论化的具体路径是贴近经验的、是克制而非人为拔高的，致力于有机地连接经验与理论。这一具体做法就是，从变量化入手，在案例经验中提炼理论维度，开展具有可比性的案例比较，形成概念和解释，在中层层面形成理论与经验的有机连接，从而实现可积累的理论创新。在形成适度的理论过程中，需要注意决定论风险，对案例研究的内在局限性保持警惕。
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决定论风险：夸大的因果
案例研究由于占有的样本数量非常有限，很难形成概率论导向的变量关系，亦很难通过有效的计量分析进行因果机制识别，同时社会科学的案例比较也很难达到实验的控制水平，其形成的因果解释往往是决定论的。这种情况下得出的因果结论存在夸大之嫌，具体表现在三个方面。
第一，在关系模式上是决定论的，而非概率论的。这一点是由案例研究的变量类型和案例数量决定的。定量的统计分析对关系判断的核心指标是显著性，在不同标准上的显著性代表着关系成立与否的概率。总体上有着复杂的推断过程。在数量有限的案例研究中，变量化处理的解释所依据的变量类型与样本数量均与定量研究有关键不同，得出的是影响结果的原因的非黑即白似的判断，经常是二元论的，结论是百分之百的对与错。案例研究往往会从理论脉络上进一步检验因果解释的抽象逻辑，但在经验层面确实会受到方法局限性的约束。
第二，在解释路径上是单一路径，而非多元路径。由于缺乏对更多变量的控制，在案例研究中只能关注到很少的自变量和控制变量。这一点导致只能考虑到很少变量情况下的解释路径。同时又只能依据较少的案例，亦很难发现自选变量之外的其它变量。在这一点上会夸大解释路径的解释力和绝对意义。在处理这个问题的时候，需要首先确认研究所界定的解释路径本身的可靠性，尤其是要排除在所观察的案例中的另外的解释可能性，同时在推论的时候，要清晰地说明其成立的具体约束条件，以及另外的解释路径的可能性。
第三，在经验情境上是具体化的，普遍性结论有待更多检验。案例研究本身只能分析非常有限的经验，变量化思维之下案例的选择又非常依赖于理论和具体的变量，这带来理论适用的情境非常具体化。固然，在变量化思维之下，案例的选择具有理论意义上的典型性、代表性和普遍性。但也正是在这个意义上，理论与经验之间形成了自洽的关系，理论高度适应和依赖于所选案例。从具体情境得到的因果理论，因为变量演绎和案例选择的限制，得出来的结论非常受制于依托的理论和具体的情境。因果关系在具体案例中可以得到体现，但应该非常谨慎地去做进一步扩展。普遍性意义的讨论需要考虑到案例选取和理论推演的约束性。
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适度的理论：有机的连接
理论导向下的案例研究所开展的工作是进行适度的理论创新。从案例比较中得出的理论应该是具有经验质感的，同时又超越具体经验；应该是鲜活的，同时又超越特定的时空；应该是归纳的，同时又具有向上对话更抽象理论的连接点。
1.要有理论：贴切的
对于何为理论有各种定义，每个学者都有个体化的理论标准认知，不同倾向的学科也有各自的学科标准。对于案例经验研究来说，理论依托于经验，是借助经验向上的跳跃，而非脱离经验的飞翔，也非囿于经验的潜泳。在有限的案例研究中，比较容易出现的理论误区就是抽象层级错位问题，主要有三类表现：过于抽象、过于经验、过于主观。理论的抽象层次越高，往往是其内涵越少而外延越大，普适性意义越强，这需要在异质性的经验中做多案例比较。理论的抽象层次越低，其内涵就越丰富而外延就越小，往往是依赖于特定情境下的个案研究。案例研究由于其数量限制，情境性的特征明显，非常容易停留在经验总结的层次上，抽象层级很低。在这种情况，学者把经验总结提升为理论，就有拔高之嫌，难以进行有效的理论脉络上的对话。同时，如果用高度抽象的概念和理论应用于个案研究，就会有用理论去切割经验之嫌，造成理论与经验的脱节，无助于理解经验，也无助于理论创新。可以尝试在变量化思维下去构建新维度、新概念以及变量间关系。固然这些概念及其关系未必有高度抽象的普遍性理论意涵，但因为其是贴切的，往往可以形成真正有创新性的中层理论贡献，从而真正有助于理论知识的积累。
2.要有经验：充分的
当达尔文去研究鸽子的种类的时候，他就是那个时代的鸽子研究专家，熟知这一物种的方方面面，从全世界收集鸽子的资料。跟他同时代的学者，主要是博物学家和地质学家，他们从事的研究就是对收集和观察到的各个动植物和矿石进行全面的描述。通过充分占有资料，他们成就了现代自然科学的黄金时代。我们在从事案例研究时，暂且不论是否对这一领域的经验有着百科全书般的理解，仅就所研究的具体案例而言，必须占有充实的资料，体现出专业性。走马观花的调研和浅尝辄止的案例资料收集工作，难以支撑理论创新。定性研究对学者有着不同于定量研究的要求。定量研究学者投入大量的时间掌握方法的具体规范和操作技术。定性学者需要投入大量的时间去了解经验现实，占有超越普通人、媒体记者、自媒体等的专业性的经验认知。当资深的定性研究学者进入到研究领域相关的田野向当事人开展调研和访谈时，需要让研究对象觉得你对这个领域的经验是有深厚理解的。研究者与访谈对象的交流应该是“专业的”，研究者不能像是一个“观光者”。
3.要有经验与理论的连接：融合的
经验与理论的连接具体体现在一项研究或者一篇论文的分析框架上。分析框架的用意首先是体现理论性，实际用途是分析性。理论性体现为与更抽象的理论的连接，分析性体现为与经验的连接。本文所倡导的具体做法就是多个变量维度交互所形成的象限，就形成了连接经验的类型学、概念、相关或因果的创新性分析框架。这个框架可以仅仅是为了分类的分类框架，也可以是由自变量形成的解释框架。分析框架不能够是高度抽象的理论框架，也不能是纯粹经验层面的经验框架，那样都会失去分析性。兼顾到理论性和分析性的变量化导向的框架，就是融合理论与经验的适用的框架。
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结论与讨论
今日的社会科学研究有着多样化的方法工具。社会科学研究通过发展和引入新兴研究方法不断获得新生，发挥更重要作用。近代社会科学发展受益于生物学、物理学等自然科学的方法。当代社会科学发展更加重视实验、计算科学、大数据等方法，不断拓展新议题和新视角。定性研究在这样的背景下，如何继续有所作为、在社会科学研究中发挥作用，是一个必须严肃对待的问题。
在使用案例研究方法为主的领域，多年积累下来，面临着经验层面的“内卷”问题。学者们介绍了大量的案例和经验总结，理论知识的有效积累却常常受阻。理论导向下的案例研究有助于在理解经验的同时，积累理论知识。由于经验本身就具有创新价值的全新案例非常稀少，常规性的案例研究必须能够提供理论意义上的创新。理论变得更加重要。连接经验和理论需要遵循方法论规则。相对于定量研究，定性研究的方法训练更为微妙复杂，挑战更大。
本文给出的建议是，要充分重视案例研究的理论化，并通过多种途径挖掘案例研究理论化的可能性，发挥案例研究对社会科学研究的贡献。具体而言，变量化处理是联系经验和理论的第一步，由此可以形成新概念，发现具有理论意义的新类型，同时通过形成分析框架，提升案例研究的分析性，得出因果解释。更进一步，案例研究可以把时间带进来，通过确定关键节点进行过程追踪，让案例研究更加厚重，更具经验质感，并且更有利于因果推断。
文章来源：《广东社会科学》2023年，知网网络首发。
转自：“学术人与实践者”微信公众号
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