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■ 研究方法 专题：反思质性研究方法中的“两种传承”

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研究方法 专题：反思质性研究方法中的“两种传承”

逻辑因果与量化相关：少案例比较方法的两种路径

陈超　李响

【摘要】在研究方法日新月异的今天，少案例比较法依然被广泛使用。然而，在多数研究中，都存在一个本体论与方法论相互错位的现象：研究者明明提出的是一个有关充分/必要条件（或条件组合）的因果框架，却用统计的思维来指导案例的选择以及变量的控制。本文认为，充分/必要性与统计相关性在因果关系的本体问题上存在根本差异：前者视因果关系为“逻辑因果”，遵循布尔代数法则，而后者视因果关系为“量化相关”，遵循线性代数法则。这一本体上的不同带来了两个具体的差异：第一，在布尔代数中，只有不同类型的因果关系，而没有不同程度的因果效应，因此在不同算数法则之下，如何对案例进行分类也有着不同的逻辑；第二，在布尔代数中，不同类型的条件（或条件组合）对结果产生的是“完全影响”，而在线性代数中，不同原因对结果产生的都是“部分效应”，因此，本文提出，“逻辑可比”而非“量化可比”的策略更适用于检验有关充分/必要性的理论框架。

【关键词】逻辑因果；量化相关；逻辑可比；量化可比；案例分类

在社会科学研究中，少案例比较方法（small-N comparative methods）指的是通过少数案例的定性研究进行因果检验并尝试建立一般性理论的方法。那么，研究者应当如何“科学地”展开一项少案例比较研究呢？对这一问题，加里·金（Gary King）、罗伯特·O.基欧汉（Robert O. Keohan）和悉尼·维巴（Sidney Verba）（以下简称“KKV”）及其追随者基于统计量化的逻辑给出了一套较为完整的方案，至今仍是多数学者与学生进行研究设计的重要依据。然而，大多定性研究者并不认可这种用量化逻辑指导比较研究的思想，因为在他们看来，案例比较的一项关键价值在于揭示具体的逻辑因果——充分/必要性，而非简单的变量相关。伴随着对KKV的争论与反思，方法学家们逐渐建立起一种以布尔代数为基础，以挖掘充分/必要条件（或条件组合）为目的的方法论体系，并将这一体系作为指导案例比较的基本思想，从而使案例导向的定性研究从根本上与变量导向的量化研究区别开来，形成了截然不同的“两种文化”。遗憾的是，在这一重要的研究进展当中，仍存在一个严重的不足：它对于如何进行案例选择与变量控制的问题，几乎没有提供任何具体的可操作性方案。于是，在既有的使用少案例比较的研究中，如果我们稍加留意，便会发现一个非常普遍的吊诡现象：研究者（有意识或无意识地）明明提出了一个有关充分/必要条件（或条件组合）的因果框架，却用KKV的建议来指导进行研究设计。

那么，一项旨在探索充分/必要条件的研究，应当如何进行少案例比较的研究设计呢？本文认为，充分/必要性与统计相关性在因果关系的本体问题上存在本质差异：前者视因果关系为“逻辑因果”关系，遵循布尔代数法则，而后者视因果关系为“量化相关”关系，遵循线性代数法则。更重要却常被忽视的是，这一本体上的不同带来了两个更具体的差异：第一，在布尔代数中，只有不同类型的因果关系，而没有不同程度的因果效应；第二，在布尔代数中，不同类型的条件（或条件组合）对结果产生的是“完全影响”，而在线性代数中，不同原因对结果产生的都是“部分效应”（partial effect），它们可以通过简单相加来计算对结果的线性累积效应。这两点具体的差异给研究设计带来的影响是：在案例分类方式与案例选择策略方面，寻找充分/必要性的研究与寻找统计相关性的研究各有不同。因此，本文的核心贡献是，在深入挖掘量化相关与逻辑因果差异的基础上，针对逻辑因果下的少案例比较方法，提出了关于案例分类与案例选择的具体操作方案，并对密尔求同法、求异法，马洪尼与格尔茨“两种传承”中关于变量控制的要求以及他们提出的“可能性原则”进行了挑战。