社会定量研究文章常被标为“洋八股”，因其写作大多遵循西方学术规范为样本的程式化，且语言多显枯燥单调并铺陈以各种公式、表格、数字，与鲜活的生活、多样的个体以及华丽的辞藻相去甚远而被诟病。窃以为，此为形式问题，无关要旨。恰是由于部分研究在问题提出、概念提炼、指标测量等基本环节的处理上存有“脱臼”倾向，反而加重了为“八股”而“八股”、为统计而统计的嫌疑。笔者并无否定量化研究的企图，相反，笔者认为定量研究对社会科学的发展和推进有着重要意义，但并不能因此陷入方法驱动和“统计至上主义”的窠臼。
欠缺学术性
学术研究以问题为导向，没有明确且具有现实和学术意义的问题，不仅无的放矢，失去了与以往研究对话的基础，也会使得研究本身价值有限。在此意义上，研究问题是文章谋篇布局的“棋眼”，故而，在定量研究中，问题的提出常以开门见山的面目出现。面对同一社会现象，不同的研究者会提出不同的问题，关键是如何将感兴趣的问题转化为具有研究价值，或者说在学术链条上具有推进作用的问题。在这里，有必要对研究方式加以区分。简要而言，社会研究可分为“解释性”（explanatory）和“解读性”（interpretative）两种取向，量化研究以解释性居多，从而常常需要面对“为什么问题”（why question）和“怎么样问题”（how question）。但是否以“为什么”和“怎么样”形式出现的问题就是有价值的学术问题？这有赖于研究问题的现实意义和理论张力。
一方面，在定量研究中，有些研究者习惯于坐而论道，对社会现实不甚了了，而是通过“敲打数据”（beat data）的方式提出问题。即研究之初并未有明确的方向和构想，也无经验质感，单凭数据入手（且多是二手数据），找出变量间的某种关联方式，再加以提炼生成研究问题。提出问题的本意是为了寻找答案，但事实上，这种研究往往是答案已在，提出的问题是为后文的答案服务。需要注意的是，这种研究方式并非“扎根理论”的研究范式，而是研究者为了文章写作的需要而加以精心构造的，远非从经验现象中归纳得出。数据导向的研究路径从数据中来到数据中去，只要掌握一定的统计分析技术，就可以在书斋中完成一篇“构思严谨、论证合理、结论完美”的学术论文。但由于缺乏现实生命力，不少文章如过眼烟云，完成发表之时即宣告其学术生命结束。
另一方面，正是由于部分数据导向的研究问题提出伊始便在一定程度上脱离了经验社会，也使得问题自身的理论张力有限。我们知道，研究问题提出的后续环节是文献梳理以及研究假设的跟进。在浩繁的文献中寻找问题突破口并围绕研究问题提出假设并非易事，但由于答案在先，这类研究的文献梳理看似围绕某一问题展开，实则是为后期答案现身的合理性寻求文献支持。看似热闹的观点碰撞，恰如堂吉诃德与风车的决斗一样，伴生的研究假设要么了无新意，要么不证自明。这种取向的研究所自诩的创新性问题自然并非前沿更非填补空白，只不过可能是如有学者所言的“很多创新只反映作者的学术自大情结，或者作者对相关文献的无知”。也就是说，如果脱离社会现实，从数据堆中推导研究问题，进而将之视为社会经验问题对待，只会使研究退回到自娱自乐之中。
“功用导向”导致的核心概念缺乏分析力
研究问题提出后需要通过概念化的步骤提升到分析性层次，也就是前文所述的，研究问题要有理论张力。正如有学者所指出的那样，“如果不把经验问题上升为一个理论问题，就无法与前人的研究接上茬、对上话。或者即使有对话，都是散漫而不紧凑、混乱而无条理的。”
定量研究很少通过逻辑演绎的方式对形式性问题进行检验，多属于经验导向，这就使得不少研究问题往往“见山是山、见水是水”，或缺乏社会想象力，或缺少理论洞察力。但社会现象繁纷复杂，又要求研究概念能够应对研究问题所指涉社会事实的变异性（variation）和社会情境（social context）的多变性，这就为经验导向的定量分析提出了难题，即如何在数据分析与理论阐述间寻求结合点和平衡。处理不当的结果是有些研究在分析概念与研究问题的关系上呈现紧张状态，甚至出现“两张皮”的窘境，进而表现为两种较为普遍的问题倾向。
一种倾向是“扯虎皮做大旗”。凡论及某一问题就从理论堆里进行翻找，概念的出处和作者愈是在学界享有盛望，使用的概率越大。这种“傍大款”和“抱大腿”的方式往往忽略了核心概念和理论框架不仅要能够与学界对话，同时也要契合研究事实。如有一些研究对理论的适用性认识不足，经常对理论概念误用，造成一些似是而非的关联，或者理论阐述与数据分析脱节，各自为阵。还有就是概念和理论使用中的“追星热”，有些研究者的理论或所使用的概念甫一走红，便拥趸无数。比如，各种冠以“资本”的概念层出不穷。如果没有对概念和理论适用性的检验，难免有“拾人牙慧”、牵强附会之嫌，更可能使得分析概念与研究问题“各表一枝”。
另一种倾向是迎合数据结果自造概念。与借用他人的概念不同，有些研究通过构建全新的概念用以研究所需，这本无可厚非，但核心概念的分析性任务要求其不仅要明晰、契合、概括，而且需要理论和关联性问题的支撑。如果构建的概念达不到上述要求，甚至随意生造，只会徒增研究的复杂性，减弱分析的力度。一个全新的概念既需要在内涵和外延上进行明确的界定以便于学界理解，也需要贴近现实问题不至于让人产生歧义。更为重要的是分析性概念的构建在很大程度上是为了减少社会现象的变异性而进行的分类，这种分类不仅要有正交性（orthogonality），即类别间互斥不相关，也要同时具有完备性（completeness），即尽可能含括要解释的所有事实现象。如果达不到这种要求，远不如在既有的概念基础上进行扩展。可以说，为了迎合数据结果所需，多数从功用性出发借用或构造的概念往往分析力不足，背后多是对理论的敬畏不足或理解匮乏。
“统计导向”导致的理论概念操作化不足
社会定量研究多是“借眼观世界”，也就是说，分析使用的数据无论是来自社会调查、数据挖掘抑或是文本、语音等资料，都是研究者借以观察经验世界的媒介和依据，最终的研究结论都要诉诸抽样总体或目标总体。一方面对各种资料进行数据分析得以可能既得益于统计技术的进步，但另一方面也因此使得统计导向和方法驱动的研究情结日益加深。这种趋势发展的一个后果便是在定量研究中对概念操作化和测量往往语焉不详、匆匆带过，认为只要将数据带入到统计的“磨坊”中，便能通过各种方式的数据分析（massage the data）得到想要的研究结论。这种研究取向的负面后果十分明显。
一直以来，测量或概念的操作化被视为定量研究的“阿喀琉斯之踵”，也就是说测量环节是承接研究问题、理论概念和数据资料的桥梁。如有研究者形象地描述到，“如果我们忽视测量问题，那我们将遭遇的效应和结果，就像天文学家被迫使用破裂且没有校准的棱镜、测绘员被迫使用橡皮尺或干脆不用尺子、物理学家被迫使用忽快忽慢的手表一样”。测量的同构性程度决定了理论概念是否能被数据资料所背负、研究假设是否能被数据资料所证伪，没有严格的测量环节也即意味着研究者可以随心所欲地运算数据。
在社会研究中，统计技术自使用之日起就被作为分析问题、探究原理的工具。在理想意义上，如果能用简单工具实现的分析就不应该使用更复杂的工具，但有些深陷于“统计杂耍”中的研究者，却对基础的测量不屑一顾，而是迷信于函数、方程和复杂的程序计算。结果是隐瞒数据缺陷的行为更加难控，数据结果与现实生活渐行渐远，甚至形成如有学者所言的一种困境，“通过千变万化的程序计算，来把玩和取代人们现实生活中的生命体验，而成为数学技术的傀儡”。
上文讨论的三个方面即研究问题的提出、分析性概念的提出和研究概念的测量，是量化研究的基础环节且环环相扣，但部分研究将数据统计环节僭越为主，使得上述部分存在程度不一的脱节、错位或忽视倾向，进而影响到整体研究的效力。笔者并非定量研究的专家，只是在阅读文献的过程中对上述问题有一些思考，瞽言刍议，谬误难免，借以抛砖引玉。
本文系国家社科基金项目“市场化进程中的结构紧张与相对剥夺感研究”（13CSH024）阶段性成果。原载于《中国社会科学报》。
转自：“量化研究方法”微信公众号
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