社会调查教程（第八版） 知识点、关键概念、课后习题 第2章 社会调查的理论基础

第二章社会调查的理论基础一、知识点与关键词解释序号知识点页码教材章节1理论P11.12概念3变量P31.14命题5假设6归纳法7演绎法8理论建构9理论检验1.理论理论是人们社会实践中形成的对经验世界的系统化理性认识，是由概念和具有逻辑关系的假设或命题组成的体系。理论知识是人们认识世界的一种工具，是人类认识和思考的产物。在社会调查中，它的作用主要体现在：（1）通过指向具体的“变量”尽量为调查研究提供结构和方向；（2）理论是一种具体的语言，用这种语言有助于描述和解释所研究的社会；（3）理论是对现实的一种抽象，其中的概念——以及其在真实世界中的指代物——是与其他概念相联系的，理论可以提供实验性的假说或解释。2.概念概念是对同类现象的一种概括性表述，它是对事物或现象的一种抽象概括，是以符号或词语表达的理念。概念由定义构成，通常以语言或数字或符号来指明和限定概念所指称的现象，并给出明确的意义。概念是建构理论的基础，一切解释事物的理论都是建立在概念基础上的。社会调查中的概念可以是有形的社会现象，也可以是无形的、不能直接观察的抽象事物。有些抽象性概念，与特定时空中的特定现象无关。3.变量变量概念是指具有一个以上取值的概念。它是通过对概念的具体化而转换来的，是概念的具体表现形式。变量在不同情况下有不同的状态或属性，反映了概念的可变动性，它说明了现象在规模、重量、密度、速度等方面的变化情况，或现象在程度差异上的变化方式。变量有不同的分类，按照变量的测量层次，可分为定类变量、定序变量、定距变量和定比变量。按照变量相互之间的关系，可分为自变量、因变量，以及中介变量。4.命题命题指的是关于一个概念的特征或多个概念间关系的陈述。理论由一组命题构成，命题由概念构成。只有最简单的理论，才会只有一个命题。命题具有不同的类型，如公理、定律、假设和经验概括等。在实际调查研究中最常用的命题形式是假设。5.假设假设是一种有关变量间关系的尝试性陈述，是可以被检验及有待被检验的命题，是对命题的操作化表达。假设是命题的特殊形式，其特殊性在于：（1）命题中的基本元素是抽象的概念，假设中的基本元素是相对具体的变量；（2）假设中的变量关系可通过经验的观察进行检验。假设的表达形式有多种：条件式、差异式、函数式。6.归纳法所谓归纳，是指根据所观察到的事实以及结果或者结论产生普遍规则。一般来说，归纳过程可以分为三个步骤：首先是观察，即积累研究经验和观察样本；其次是分析，即根据积累的研究经验和观察样本获得基本规律和共性；最后是概括，即系统地判断所获得材料的规律和特点，从个别、有限事物的观察推广到一般、无限事物，得出理论性的结论，并将结论运用于最初经验事实的说明与解释。归纳法在系统地提出问题、得到带规律性的结论、建构解释现象的理论方面起着非常重要的作用。7.演绎法所谓演绎，是指从一般结论推演出具体的事实或判断。演绎的三段论是以一个普遍承认的原则（或定理定律）为前提，推演到特定的事例，最后得到一个肯定结论的逻辑推理方法。演绎法在帮助人们检验一种理论、判断一种理论的正确性与解释力方面起着至关重要的作用。8.理论建构理论构建是以观察为起点，然后通过归纳推理，得出解释这些观察的理论。归纳的研究程序之所以是理论建构的主要路径，在社会现象中，个别中包含着一般，一般存在于个别之中，同一类事物总是存在着相同的属性、关系和本质。因此，以大量的观察事实为依据，通过对事实加以比较，调查者就可以从特殊的、个别的事物归纳上升到一般，得出理论结论。在具体的社会调查中，归纳的研究程序主要分为两部分内容，一是从观察到经验概括，二是从概括到理论。9.理论检验理论检验遵循的基本路径可以概括为：理论——研究假设——收集与分析资料——接受或拒绝假设——评估理论。在具体的调查研究中，步骤如下：（1）明确待检验的理论。（2）从理论中导出一组概念化的命题所谓命题，即关于一个或多个概念（变量）的陈述。（3）用可检验的命题形式重述概念化命题即将命题转化为假设，把抽象的概念翻译成具体的、可直接观察的事物。（4）搜集有关资料。（5）分析资料。（6）评价理论。二、课后习题详解1．为什么社会调查中常见的理论是某种“中层理论”，甚至只是陈述“变量之间关系的假设”？中观理论，又称中层理论，介于微观、宏观理论之间，是以某一方面的社会现象或某一类型的社会行为为对象，提供一种相对具体的分析框架。它由有限的几组假定组成，通过逻辑推导可以从这些假定中产生能接受经验研究证实或证伪的具体假设。观理论能够提供对社会的总体性解释，但是往往难以直接与具体的、经验的社会研究发生联系，它们更多是作为调查研究者观察问题、分析问题时所采取的一种理论视角或依据的一种理论背景。实际的社会调查中，目前所能达到的理论高度是中观理论，并在不同研究中尝试把中观理论与微观理论结合起来，形成从理论概念到研究假设再到测量指标的过程，把理论假设和经验假设结合起来，或者从经验事实中尝试概括出比较抽象的理论的逻辑过程。宏观理论只是一种方法论或范式。2．理论的结构要素包括哪些？它们之间的相互关系是怎么的？理论的构成要素有：概念；变量；命题和假设。概念是建构理论的基础，一切解释事物的理论都是建立在概念基础上的。社会调查中的概念可以是有形的社会现象，也可以是无形的、不能直接观察的抽象事物。概念分为变量概念和非变量概念。变量概念是指具有一个以上取值的概念。它是通过对概念的具体化而转换来的，是概念的具体表现形式。社会调查必须使用变量的语言，因为它需要精确描述现象和事物的状态，需要了解某一现象的变化如何与另一现象的变化相联系。命题指的是关于一个概念的特征或多个概念间关系的陈述。理论由一组命题构成，命题由概念构成。命题具有不同的类型，如公理、定律、假设和经验概括等。在实际调查研究中最常用的命题形式是假设。假设是一种有关变量间关系的尝试性陈述，是可以被检验及有待被检验的命题，是对命题的操作化表达。3．简述理论的建构过程。理论构建是以观察为起点，然后通过归纳推理，得出解释这些观察的理论。在具体的社会调查中，归纳的研究程序主要分为两部分内容，一是从观察到经验概括，二是从概括到理论。（1）从观察到概括。理论建构起始于对经验现象的观察。在确定了研究问题后，调查者可以直接深入到社会生活中去收集与所要研究的问题有关的各种信息资料。调查者可以根据需要确定是采用定量的，也可以是定性的方式，任务是完成从具体的观察结果到对现象的经验概括。所谓经验概括，就是指对现象反复出现的规律或特征的总结，或对变量之间反复出现的某种相互关系的说明，是对一种由经验数据证实了的变量特征或变量间关系的一般性阐述。（2）从概括到理论。在将大量的、个别的、具体的现象上升为一般性的经验概括时，我们已舍弃了特定个案的特殊性，聚焦其存在的共性特征。但是要进一步提高人们对现象的认识，还需要对这种展示了现象某种规律的共性特征做出一种解释，即从经验概括中抽象出某种具有内在逻辑结构的概念间关系，形成对这一现象及其背景的更为一般性的命题，初步建立解释和说明这样现象的理论。4．何谓假说演绎法？简单谈谈其具体做法。假说演绎法，又称为假说演绎推理，是指在观察和分析基础上提出问题，再通过推理和想象提出解释问题的假说，然后根据假说进行演绎推理，通过实验检验演绎推理的结论。这是一种将归纳和演绎两种逻辑推理过程有机结合起来的方法，是社会调查中常用的一种科学方法。具体做法是：首先观察一种现象或一组完整的事件；然后对观察的结果进行概括，形成一种能够解释所观察的现象的理论，再运用逻辑推演从该理论中推导出一组理论命题，即理论假设；最后通过观察，用具体的材料来检验理论假设，假设如被证实，则理论命题成立。若假设被证伪，则要对理论做出修正或推翻原有理论、发展新理论。假说演绎法的一般过程为：提出问题→建立假说→模拟实验→演绎推导→实验检验→得出结论。5．理论对研究的主要作用体现在哪些方面？用实际研究中的例子说明理论的作用。理论和研究是学科发展的两个相互依存的方面。没有理论，经验性社会研究工具的使用就是经验主义。理论不仅为人们提供了认识和理解社会的一般框架，同时也指导着具体的经验研究。（1）提供研究视野和概念框架。理论作为研究的基础、背景，是研究问题产生的重要来源之一，许多经验调查直接来源于理论并服务于理论。同时，理论也为具体调查提供特定的视野和概念框架。（2）指导研究方向。理论可以指导研究者去收集特定的事实，告诉研究者哪些事实与研究有关，如何规划调查步骤、设计调查方案。对于定量研究来说，理论是设计调查问题或假设以及进行数据收集的依据。对于定性研究，其形式可能是通过调查研究抽象出的理论、模型，或是由数据收集和分析逐步归纳得出的概括。（3）提供研究解释。在资料的分析过程中，如在相关变量的选择方面，为什么用变量X1与变量X2进行相关分析，而不用变量X3与X2进行分析；或者为什么是选取变量X1、X2、X3与变量Y作相关分析，而不选用变量X5、X6、X7来与Y作相关分析，都与调查研究者所依据的理论有关；还有对变量之间相关关系及因果关系的判断和解释等等，也都离不开理论框架的指引和正确的逻辑分析。只有依据理论才能为所观察到的各种现象、各种联系提供一种解释，才能将零散的研究结果提升为科学的研究结论。例子（略）6．经验对研究的主要作用体现在哪些方面？用实际研究中的例子说明经验对理论的贡献。现实世界中观察到的每一种社会现象，都可以用不止一种理论做解释。经验研究所起的作用并不只是被动地为理论服务，即被动地检验理论、证实理论。它还扮演着另外四种主动的角色，即开创理论、重整理论、检验理论和廓清理论的作用。（1）开创理论。越是富有成效的经验研究，就越可能成为新的假说和理论的发源地。（2）重整理论。任何一项具体的理论都具有某种相对性，它们往往主要针对现实中的某一特定现象或过程。但是，在实际社会调查中人们往往会发现一些新的、原有理论框架和概念体系未注意的事实。这些事实提出了一些新的变量，迫使研究者把这些新的变量与一个具体的理论相结合，导致原有理论的重整，原有概念体系的扩展和改善。（3）检验理论。所有科学命题都要有可证伪性，不可证伪的理论不能成为科学理论。（4）澄清概念与厘清机制。概念是理论建构的砖石，而概念含义的准确、清晰，则是进行理论建构的基础与前提。经验研究的一个基本要求就是对概念进行界定。同时，经验研究还通过对变量的选取和指标的确定来澄清概念。这种被称做“概念操作化”的过程，要求研究者对概念的内涵与外延、概念的维度、概念的层次性等等弄得清清楚楚。因为只有这样，研究者才能设计出科学的指标。厘清机制，就是判断因果关系是如何形成的。例子（略）三、扩展阅读（一）加强方法论共识提高社会研究水平

改革开放以来，我国社会科学研究取得长足发展，涌现出不少优秀作品。但与国际一流水平相比，方法论领域的差距仍然不小，这在学术期刊以及学位论文方面都有比较明显的反映。其中一个重要表现是，研究者在一些社会研究方法论的核心问题上还没有达成共识。缺少共识造成某些不必要的误解和混乱，因此，笔者建议学者们可先在以下几个方面达成共识。个案研究“证伪”理论在本科生和研究生的学位论文开题甚至毕业论文答辩中，经常会遇到这样的情况：一个定性（或质性）研究的主题，却套用一个定量（或量化）研究的框架（倒过来的情况也有，但很少）。这些研究设计呈现如下研究理路：试图用少数个案的资料来验证一个已有理论或预期假设。从方法论上讲，这样是极为不妥的。因为在社会研究领域，几乎任何理论假设在原则上都可以找到与之相符合的少数个案。若要切实有效地检验假设，必须运用全部的个案或通过科学抽样得到有代表性的样本才行。个案研究不应变成研究者利用个人主观臆断的概念图式或预先接受的理论框架去筛选、锚定甚至裁剪事实材料的捷径——即遵循所谓“大胆猜测，一心求证”的原则，专门挑拣与研究者主观意图相符合的个别事例。需要强调的是，个案研究旨在理解复杂人类情境的过程及意义，虽然可检验已有理论，但逻辑上它只能“证伪”理论，而不能“证实”理论。定性与定量研究互补从方法论角度看，好的研究体现证据与理论的有机结合。在比较严谨的社会科学中，定性研究通常用来建构理论，而定量研究则用来检验理论，两者的基本逻辑并不一致，其追求的知识目标有所不同，评价标准也存在很大差异。检验理论的研究过程大致如下：理论，命题，操作化，实地调查，得出结论；建构理论的研究过程则对应为：操作化，实地调查，初步结论，命题，理论。换言之，检验理论的研究过程与自然科学的假设—检验模式相似，而建构理论的研究过程则体现出“扎根理论”的特点。需要注意的是，尽管定量研究和定性研究从方法论上讲存在较大差异，但它们并不是完全对立的，在很大程度上其实是一种互补关系。首先，定量研究和定性研究都可以用来描述状况，只不过定量研究适合于展示社会整体的结构性一般特征，强调模式化、简约化、概括化的重要价值；而定性研究则擅长揭露具体事件的过程性丰富细节，突出复杂性、多样性、情境性的独特意义。两类描述各有特色，互补性极强。其次，虽然一项具体的研究可只以建构理论或检验理论为目标，但完整的社会研究则是二者缺一不可，并构成一个首尾相连的科学研究环。而且，以定性研究方式所获得的理论一方面为定量研究提供了所需检验的理论资源，另一方面定性研究所获得的理论若能通过定量研究的检验而得到确认，实现“三角互证”的目标，人们对该理论将会更有信心。必须指出的是，一项具体的社会研究不可能是纯粹的定性或定量的研究，而是既有定性又有定量。好方法促进好研究不少研究者望定量研究而却步，转向定性研究寻找机会。其实，无论是定量研究还是定性研究，要做好都必须付出艰辛的努力。定量研究拥有相对严格规范的研究程序以及比较公认统一的评价标准，只要掌握了相应的基本原理和方法，认真踏实去践行，就能做出四平八稳、让人可以接受的规范研究。而定性研究由于缺乏严格规范的研究程序以及比较公认统一的评价标准，研究者自由发挥的余地相对很大，对研究者综合素质的要求往往也较高，一般不太可能仅凭按图索骥就能得到质量过得去的研究成果。实地研究作为一种重要的定性研究方法，运用起来绝非常人想象那样简单。一项严肃的实地研究往往要花费至少一年的时间亲历现场，研究者必须深入当地人的生活，由局外人变为局内人，通过具有挑战性的参与观察、深度访谈等方式收集大量丰富生动的资料，进而展开既烦琐细腻又极需创造性和想象力的资料整理与分析工作。总之，方法是实现研究目标的基本途径和手段，没有哪种方法适用于所有的研究主题及目标，关键是要针对特定的研究主题及目标选择相应的有效方法。事实上，社会研究存在一些各具特色的研究范式（比如实证主义、解释主义、批判主义和后现代主义），就研究旨趣、本体论、认识论、方法论、价值取向、表述方式、评价标准等方面来说，每个范式都形成了一定共识，但在不同范式之间却存在非常明显的差异，进而导致这些范式在研究方式及策略、具体方法与技术的选择上也出现很大的分歧。因此，在实际的社会研究中需注意选择与自己的研究主题相匹配的研究范式与具体方法，否则就像穿着不合身的衣服做体力活一样难以成功。说到底，选择合适的方法论及具体方法是任何研究方案设计的一项重要环节，研究者必须对此高度重视。每个范式都有自己的适用范围和研究局限，一个合格的社会研究者对此应该有充分的认识，只有熟悉各个范式的特征，了解不同社会理论的洞见，掌握多种社会研究的方法，保持开放进取的心态，才能少犯狭隘偏执、张冠李戴、固步自封、作茧自缚的错误，进而做出高质量的研究。2014年11月30日中国社会科学报张小山知识点：只有熟悉各个范式的特征，了解不同社会理论的洞见，掌握多种社会研究的方法，保持开放进取的心态，才能少犯狭隘偏执、张冠李戴、固步自封、作茧自缚的错误，进而做出高质量的研究。（二）定量研究最重要的是理念数据、统计方法、理念，三者缺一不可，其中，理念是最重要的。有些人的研究有数据，有统计方法，但不知道研究什么样的问题，这就不是很好的定量研究。——访美国国家科学院院士、密歇根大学谢宇教授

近日，就社会科学的定量研究趋势、国内对定量研究的误解、定量研究在公共讨论中的作用等问题，本报特约记者、上海社会科学院城市与人口发展研究所助理研究员杨晓萍，在上海大学主办的“2013年社会学与人口学研讨会”会场对谢宇教授进行了专访。中国的社会科学研究需要比较好的调查数据作为支撑杨晓萍：今年7月，北京大学中国社会科学调查中心发布了《中国民生发展报告·2013》，引起了社会各界的关注。这一分析报告是以您负责的“中国家庭追踪调查”数据为基础的。我们也注意到，类似的调查数据在国内越来越多，这些调查数据对社会科学研究有着怎样的意义呢？谢宇：首先，社会需要了解中国变化的真实情况，这些调查数据可以满足这一需要。比如说，大家对中国社会存在的不平等问题很感兴趣，中国民众对房价的增长很感兴趣。中国社会的不平等程度到底怎样？不平等程度未来会怎样？当前中国的房价增长有多快？不同地区的房价有什么差别？人们平均有多少套住房？不同收入的人对房价的承受能力有多大差别？这些问题大家都很关心，但却不知道从哪里可以得到客观、准确的答案。而这些调查数据可以满足民众想了解这些问题的需要。其次，这样的调查数据也满足了中国社会科学走向世界的需要。因为社会科学要走向世界，就要用比较严格的方法，需要有很好的数据。“中国家庭追踪调查”数据和其他数据满足了这一要求。另外，也能满足政策制定的要求，因为政策制定需要比较科学的数据作为依据。政府的数据，如统计局的数据是很重要的一个依据，但是这只是一部分数据，而且可能跟我们的调查数据是不一样的。我们的调查数据能够提供更中立、更全方位的关于中国社会的信息。我想，这些对社会现象比较深入的、长期跟踪的全方位信息的提供，最终也会对政策制定有好的帮助。杨晓萍：从2004年起，您在中国积极推动社会科学定量研究的发展，包括培养研究人才和建立数据库，当时是出于怎样的初衷？谢宇：中国社会的变化很大，从以前比较贫困的国家发展成为一个中等收入的国家，并且自然科学、技术、艺术、电影、文学等各方面都在发展。我认为中国的社会科学也应该发展。因为中国是一个很有文化传统的国家，而且社会变化非常快，比如说工业化、城市化、教育的扩张、收入水平的差距、婚姻行为的变化等，这些社会现象都需要用现代社会科学方法加以较好的研究。而这些研究以前缺乏比较好的数据。为了使中国的社会科学研究能够与国际上的中国研究对话，达到国际上社会科学的标准，我从2004年开始，一是在北京大学开设定量研究方法班，把国外的专家引入中国，用英文讲学；二是在北京大学建立“中国家庭追踪调查”（CFPS）项目，而且，也参与其他的调查项目，比如说中国人民大学的“中国综合社会调查”(CGSS),复旦大学的“长三角地区社会变迁调查”（FYRST），还有中山大学的“中国劳动力动态调查”（CLDS），等等。我觉得有了很好的调查和第一手的数据，以前研究中缺乏数据或者没有很好的数据的状况就能够改变；而且这些数据要公开，让不同的学者，特别是年轻人可以共享，可以对以前作的一些结论提出不同的看法，并在国外的杂志发表研究成果。定量研究最重要的是如何提出问题，而不是数据和统计方法杨晓萍：目前，中国的定量研究还处于起步阶段，往往存在着一些误解。比如，很多人认为定量研究就是对一堆数据进行分析，或者就是用统计方法建立模型。您如何看待这些误解？谢宇：我觉得目前对定量研究确实存在着很多误解，很多人把定量误认为就是数据，或者就是统计。可以这样打个比喻：数据是原始材料，可以派不同的作用；统计是一种技术，是运用材料的手段。材料和手段都重要，但是假如说你不知道要做什么，那么就会什么也做不成。比如，研究贫困问题，有很多可以测量贫困的数据，包括官方和各类调查得到的家庭收入数据；也有很多统计方法、模型和测量标准。但是如果不知道用这些数据和统计方法去研究怎样的问题，那也还是做不成定量研究的。所以定量研究最重要的是理念，即怎么看一个问题，看问题的哪个方面，然后怎么验证自己的看法。它是一个全面的过程，不只是数据，也不只是统计，而是运用统计来研究数据，来回答我们想要了解的问题。数据、统计方法、理念，三者缺一不可，其中，理念是最重要的。有些人的研究有数据，有统计方法，但不知道研究什么样的问题，这就不是很好的定量研究。另外，对于定量研究和定性研究的关系，国内也有误解。我认为，定量研究和定性研究并不是互补、并行的关系。定性研究是为真正的比较科学的定量研究做铺垫准备的，没有很好的定量研究，一些定性的看法或提法是不能得到验证的。也就是说，定性研究本身很难验证什么东西，它可能给出一些启发，是一个基础；在一定程度上讲，定性研究是一个做准备工作的研究阶段，而不是真正严谨的研究方式。比如贫困问题，有一个普遍的看法认为贫困是自我生产的,也是长期的。然而，美国“收入动态追踪调查”（PSID）的数据研究发现，在美国，并不是所有贫困人口或家庭长期贫困、依赖社会福利。即使当贫困人口在总人口中的比例没有下降的时候，构成贫困群体的具体贫困个人和家庭也在不断变化。“中国家庭追踪调查”（CFPS）2010-2012年的追踪数据对中国的家庭也有同样的发现——70%的贫困家庭在两年间实现了脱贫。这是一个通过定量研究验证定性假设的很好的例子。定量研究呈现了跨学科、多方位电子数据采集和国际化的发展趋势杨晓萍：国外社会科学界对于定量方法的应用已经相当普遍，而且定量方法似乎已经成为跨学科研究的重要媒介，可以将脑科学、行为科学、经济学、社会学、政治学、心理学等理论容纳到对一个问题的研究中。这是定量研究的一个趋势吗？定量研究还有哪些发展趋势？谢宇：的确，社会科学本来就是一个大的领域，我们由于种种原因把它划分为不同的领域，比如经济学、社会学、政治学、心理学、教育学等。实际上，我们的研究应该是跨学科的。这有几个原因，一是，研究方法是通用的。方法不能分为这个学科或者那个学科的方法，方法只有适用不适用、科学不科学的问题。没有哪个学科能垄断一个方法或一种数据。二是，一个社会现象本身涵盖的内容就很多，比如社会地位就涉及到经济学，因为对社会地位最直接的一个衡量标准是收入水平；它涉及到社会学，社会地位的获得与家庭背景紧密相关，而家庭作为一种社会结构，是社会学所关注和研究的一个重要领域；它也涉及到教育学，因为社会地位的流动很大程度上通过教育来实现。此外，它还跟社会心理、政治、法律、公民健康等有关，因此涉及到心理学、政治学、法学、医学等学科。所以每一个研究问题涉及到的领域很多，人不能画地为牢，而是要看所研究的问题把你带到哪里。所以，定量研究不是数据导向，不是方法导向，也不是学科导向，我比较提倡的是问题导向。提出一个问题，最终目的是要回答这个问题。只要可以解答这个问题，任何数据、方法、理论、知识都可以用，而不分领域或学科。除了跨学科研究的趋势，定量研究还有一些其他的发展趋势，比如多方位电子化数据采集的趋势。随着信息化的发展，很多信息比如医疗情况、学习情况、手机使用情况、交通卡使用情况，都被电子化了，我们可以多方位地采集电子化数据，并运用到定量研究中。还有国际化的趋势。以前定量研究主要在美国，现在不光在美国，从欧洲到亚洲，从非洲到拉丁美洲，几乎所有地方都有定量研究，定量研究正在国际化。杨晓萍：您刚才讲到多方位电子化数据采集的趋势，“大数据”（BigData）在当下的网络时代成为一个热门词汇。英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格（ViktorMayer-Schnberger）和肯尼思·库克耶（KennethCukier）著有的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（BigData:ARevolutionThatWillTransformHowWeLive,Work,andThink）也成为《纽约时报》的年度畅销书。他们认为随着信息化程度的提升，我们可以不用抽取样本而得到总体数据。您认为“大数据”会替代抽样数据吗？谢宇：大数据的产生是一个社会现象，它会为我们提供更多的数据。我们以后做研究会不可避免地用到这些数据。但是大数据也是有缺陷的，所以也不要迷信，认为有了大数据，其他数据都不要了，这也是错误的想法。现在有了大数据，只是多了一种工具、一个手段，由于它存在一些问题，如数据的深度问题、覆盖率问题、样本选择问题、准确性的问题等，所以大数据本身不可能替代其他数据。当然，它还是弥补了很多以前数据的缺陷，这会是一个弥补性而不是取代性的变化。学者参与公共讨论要有依据、负责任，不能越过研究专长杨晓萍：定量研究在公共争论中也能起到正本清源的作用。中国当下的一些公共话语比较混乱，而一些学者加入之后，往往加剧了这种混乱。如果要做出比较好的研究，对于公共争论起到实质性的贡献,应跨过哪些差距？谢宇：我觉得这是中国学术界的一个很大的问题，不是所有参与公共讨论的学者都是负责任的。社会需要一些学者对社会现象作一些评价和讨论，但是国内一些学者，当然不是全部，在公共场合做的一些讨论，我觉得是缺少依据的。因为他们对讨论的问题还没有做过很严谨的研究，或者其观点只是得到部分验证，还没有得到其他人的认可。我觉得这种情况很不好，特别是对年轻人，他们会觉得只要有名望有地位，就可以对任何事情作出一些并没有依据的评论。而有些评论在我看来只是一种观点，比如房价会跌多少涨多少；GDP应该增多少涨多少，等等。严谨的学者也可能作出这样的结论，但是，在作出这样的结论之前，他会做大量的工作。他有很多的假设，没有假设是不可能作出这些结论的，但是这些假设大家是可以讨论的，比如说,这些假设对不对，为什么做这样的假设，是不是有可能导致推测、结论出现问题。不把这些东西讲清，别人会以为你讲的就是真理性的、必然会发生的事情,也不可能对你提出批评。所以，公共讨论是可以的，但一定要对问题做了研究，一定要有严谨的研究步骤，而且经得起时间的检验和别人的批评。所以对学者参与公共讨论就有几个要求：第一，一定要有依据，要把结论的来源和依据讲清，要有依据，要有交代，不是以名望和地位来作为支撑，而是要以研究作为支撑；第二，参与公共讨论的学者，应该只是参与讨论他专长的做过研究的领域。没有做过研究就没有发言权，讨论的问题不能越过他的专长。《社会科学报》2013-12-31四、教学案例案例1：社会科学解释难有唯一性长期以来，人们常常认为，“科学”研究的长处就是能够用经验资料对“事实”之间的因果关系做出检验、得出具有唯一“真实”性的论断，因而“科学”的社会研究自然也不例外。然而，回顾社会科学的历史，就会发现，人们对同一“社会事实”之间的因果关系常常做出非常不同的解释，而且始终无法对这些不同解释的是非对错做出确凿的判断。这给社会科学研究者带来了长久的困惑。面对这种困惑，有些人认为，这可能主要是由于社会研究中量化分析手段运用不够所致。作为这种看法的结果，近年来，借助统计分析对社会现象进行研究的文献在我国社会学界也日益增多。这些研究者希望能够像自然科学那样，以一种更为精确的方式对“社会事实”之间的因果关系做出具有唯一正确性的“科学”论断，从而使得社会研究变得更加“科学”化。笔者认为，在社会科学研究中，由于以下问题的存在，实现这一目标将相当困难。因果关系判断难社会现实中各种现象之间可能同时具高度的相关性，而我们几乎没有能力对这些同时具有高度相关性的现象之间的因果关系做出确切无误的最终判断。例如，按照伯南克等人总结的有关经济周期的一些“典型事实”，“消费不足论”、“投资不足论”等几种理论假说所提出的用以解释经济周期现象的关键因素，如“消费”、“投资”、“货币变量”等，其变化态势均与GDP的变化高度一致。那么，这几种因素当中到底哪一种或几种与GDP的波动之间存在着因果关系呢？对于这些问题，经济学家至今难以给出确定无误的答案。我们只能说，在对有据可查的绝大多数经济周期进行解释时，上述几种学说都可在一定程度上获得所需“事实”依据的支持，都有一定效力。有学者提出，在当今社会科学界，统计分析技术的发展已经使我们有可能借助统计分析来确定不同统计变量之间的因果关系。对于这种看法，米塞斯、哈耶克、罗斯巴德等奥地利学派学者早就提出了反对意见。米塞斯明确指出，由于任何一种社会现象都是各种因素复杂作用的结果，社会科学又难以像自然科学那样利用实验的方法将可能导致事物发生变化的各种因素分离出来单独进行观察，因而也就很难单纯以经验事实为依据来为“任何一种结果找到其充分的原因”。在确定现象之间因果关系的方法中，两种具有相关关系的现象之间如果同时还具有时间序列上的前后相继关系，经常被确定为具有因果关系。然而，既具有高度的相关关系同时又具有前后相继之时间序列关系的两种现象之间并不必然具有因果关系。例如，假如我们对闪电和雷声这两种现象的观察数据进行统计分析，会发现这两种现象之间不仅存在着高度的相关性，而且还有着严格的前后相继性。但闪电和雷声之间并不存在因果关系，它们都是云团摩擦时正负电子碰撞这一现象的结果。此外，对于“相继关系”的判断也会是一个问题，如“前”、“后”之间的时间差异到底要达到什么程度才可以被认为是属于“相继关系”。在社会科学研究中，对现象变化时间的观察往往是非常粗糙的，经常是以年、月、周等为单位。这样，许多本来可能具有“相继关系”的现象可能会由于时间统计的粗糙性而被抹煞。譬如，当统计数据是以“年”为单位来进行时，“前”、“后”相差几个月的时间序列关系就完全可能没有被统计出来。因此，许多在以“年”为单位进行的统计数据中被认为是同时出现的两个数据，很可能存在着相继关系。命题有条件社会科学因果解释之所以具有非唯一性的另一重要原因是，社会现实本身缺乏严格的规律。正如米塞斯所说的那样，在社会科学所处理的那些变量之间不存在着固定不变的因果关系。在社会科学中，可能根本就不存在任何超出特定时间、空间范围的普遍规律。社会科学家们所总结出来的任一命题可能都只是对已经过去了的特定情景条件下某些人类行为特征的描述。例如，凯恩斯认为引发经济萧条的主要原因可能是投资者的投资信心严重丧失，以至于投资需求长时间内无法恢复到正常水平。对于凯恩斯提出的这一命题，即使能够通过某一次或几次的“事实”检验，我们也无法确保它具有在任何时候都有效的普适性。更为可信的看法是：此时此地发生的经济萧条或多数可用凯恩斯的理论来解释，但彼时彼地发生的经济萧条却很可能是由其他因素造成。解释非唯一社会科学史的事例表明，即使是面对着“确切”的资料，我们对这些资料的解释也可以是非唯一性的。例如，根据库兹涅茨提供的数据资料，有经济学家认为，在1919年至1935年间，美国居民的消费支出和投资支出两者在国民收入中份额的年度变化同GDP增长率之间都存在高度的相关性，而后者与消费支出份额年度变动的相关性要高于与资本形成份额变动状况之间的相关性，似乎表明总产出的波动在相对更大的程度上是由消费支出的变化所决定的。可是面对这同样的数据资料，汉森却做出了完全不同的另一种解释，认为投资需求变化往往先于消费支出变化是上述差异的主要原因，从而库兹涅茨数据成为“投资不足论”的有力证据。这正如米塞斯所指出的那样：“社会科学不能利用经验来证实其观点。社会科学所研究的每个事实和经验都可有无数种解释。”“同样的事实，同样的统计数字，可以被用来证实相互矛盾的理论。”概而言之，由于上述原因，在社会科学研究中，对社会现象的因果解释很难具有唯一的“正确性”。我们应该正视这一点，并据此调整我们对社会科学性质和目标的看法。2013年03月22日，《中国社会科学报》，谢立中【核心提示】在社会科学研究中，对社会现象的因果解释很难具有唯一的“正确性”。我们应该正视这一点，并据此调整我们对社会科学性质和目标的看法。案例2：模型加个案方法推动社科研究无论是经济学还是社会学,都经常会碰到各种各样的理论模型,而且还会面临建构某种理论模型的要求。如何看待和理解理论模型,如何突破与建构理论模型,如何把握并警惕不同理论模型之间的差异(比如说社会科学与自然科学理论模型之间的差异),成为社会科学学习和思维创新的重要基础,亟须理论工作者反思。本文尝试从经济社会学的角度展开一点反思,提供一种“理论模型观”,以抛砖引玉。模型要件包括“环境或外部约束条件”社会科学的研究设计通常需要提供因变量(待解释项)、自变量(解释项)、控制变量的操作化处理,以及将这些经过操作化处理的变量联系起来的基础性逻辑机制。考虑到从描述迈入解释再到政策建议有不少的距离需要跨越,一个面对现实的研究确立的理论模型还势必受到“环境或外部约束条件”的制约;这些制约性条件可能是研究者在确立研究对象或假说,或对研究假说进行操作化时不经意间带入的。所以,实证研究中“理论模型”应包括五要件:因变量、自变量、控制变量、基础性逻辑机制以及“环境或外部约束条件”。经济社会学的理论模型尽管有自己的特色,但其构成要件与此一致。值得指出的是,研究者利用大样本数据通过统计分析进行理论模型建构的实证研究时,无论因变量还是自变量,乃至于控制变量,其所指向的都是某种现象或某种属性的“结构性差异”。而这种“结构性差异”许多时候按照研究者的设定不可避免地会在一个群体中存在,否则其在此类研究中就难以被当作因变量而成为解释的对象。于是,某些重要的因变量会被放弃,某些不重要(或已不再重要)的因变量则可能大受欢迎。这样的研究如果成为唯一标准,会强化路径依赖,极大地窒息理论模型的发展。好理论兼顾预测检验法与要件现实性根据理论模型构成要件现实性的不同要求,会衍生出不同的关于理论的主张和模型观。弗里德曼和科斯就从这个角度表达过对有关理论的不同看法。弗里德曼显然受物理学中牛顿力学的理论取向影响,倾向于强调理论的抽象性和较大范围内的适用性,其相对价格理论便有此特征。他注意到经济理论作为实质性假说与“基础性逻辑机制”(作为一种专业化语言或“分析性归档系统”,弗里德曼称之为“套套逻辑”,即tautology)是不同的。但他仍然强调“套套逻辑”在经济学和其他科学中极为重要。沿着这一倾向,他推崇经济理论在要件上的抽象性,以使其在多个层次和领域中具有适用性,而较少受到具体的“环境或外部约束条件”的限制。这样的理论一旦被用于对某个具体层次的现象进行“解释”,就可以产生预言或推测。与之相对的是,科斯似乎更强调理论的“严进宽出”。与弗里德曼的“推测检验法”不同,科斯更偏重“要件现实性”。科斯主张,在一个好的理论中,其前提假设应该同时满足两个要求:其一是便于处理;其二是具有现实性,即与真实世界相一致。弗里德曼所强调的、具有广泛应用性的“抽象理论”与科斯所强调的代入了环境或外部约束条件的“中层理论”,对于经济社会学的发展而言,都是非常重要的。如果正确地对“现实性”作“与现实对应”的宽泛理解,则理论的“预测检验法”与“要件现实性”要求并不矛盾。“现实性”不适合作“与现实完全一致”的狭义理解,否则,“预测检验法”将难以实施,而完全满足“要件现实性”也只会导致某种(或者是多种)很难称之为理论的“与现实完全一致”(这一点其实也未必能真正做到)的资料堆积。“预测检验法”对理论提出了较大范围内的预测力或解释力的要求,也就提出了一定程度的抽象性的要求。不过,坚持抽象性的同时,不宜忽视:预测力或解释力的要求才是根本性的,同时也不宜低估人类的附会能力和抽象能力。因此,“要件现实性”几乎可以说是不可或缺的补足性要求,特别是当理论面临被“否证”的“事实”的时候。要同时从逻辑和事实来甄选理论模型社会科学的数学化和抽象化有其有利的一面,却也容易因过度痴迷于附会、猜想以及数理演绎而浪费时间与精力,忽视现实层次中人类社会的复杂性、人的主动性和“环境或外部约束条件”等的重要性。作为迹近于“基础性逻辑机制”的“抽象理论”一旦“接触”具体经验并构建预言或推断,自变量、控制变量以及“环境或外部约束条件”