社會研究中的因果分析

 
社會研究中的因果分析

王天夫

提要:因果分析是科學研究的基礎 ,也是科學知識積累和學科建設的核心。然而 ,當前社會研究方法中存在著一系列問題。在某種程度上 ,這些問題可以被歸結為對于因果分析的忽視或理解不清。本文試圖提供一個清晰的因果關系的概念 ,提醒因果分析對于社會研究而言的重要性和相關性 ,并結合當前社會研究中的某些不足 ,給出應用因果分析的一些基本原則和技術。文章強調定性和定量研究方法在使用因果分析以達成具有普遍性和解釋力的結論上是一致而沒有區隔的。

關鍵詞:因果分析　因果關系　社會研究方法

一、引　言

人們在探求和認識世界的時候 ,總是希望能夠回答“為什么”的問題 ,即想要解釋他們所接觸到的現象是在哪些因素的影響下產生和形成的。正是對于這樣的現象背后相對恒定的因果機制的挖掘 ,才構成了我們知識積累的可能。毫無例外 ,社會科學的各種分支學科對于社會現象的研究也(應該)以尋求因果關系為中心。其原因顯而易見:它是我們理解社會現象的基礎;只有這樣 ,才能累積知識 ,進而建立具有解釋性特征的學科理論。用更加通俗的敘述方式就是 ,社會科學研究總是圍繞“發現問題”、①“理解問題”和“解決問題”而展開的。我們知道 ,僅僅發現問題對于我們改造社會、促成進步是遠遠不夠的 ,對于社會現象“為什么”會發生的解釋正是我們解決問題的出發點。給定因果分析的有效性 ,從因果分析的結論可以預測事件將來在什么條件下可能發生并得出干預措施中的控制手段 ,從而為我們制定對策、改良社會提供依據。因此 ,因果分析是社會科學研究中的關鍵。

(一)存在的問題

從理論上講 ,因果分析理應在社會科學的研究中占據中心位置。但是 ,在當前的社會科學中 ,有大量的研究延續了人文學科的傳統 ,承接了政策研究的風格 ,采用了新聞寫作的手法 ,并不以因果分析為核心。由于對因果關系的理解以及對于因果分析在知識積累中的作用并無深刻和準確的認識 ,即使在某些使用了因果分析術語的研究中也沒有顯示出系統的分析方法。因而 ,在實際的研究中無法得出具有解釋力的結論。這些問題的存在凸顯了在社會研究中對方法的研究和使用上的某些欠缺。

翻開某些社會科學的學術刊物 ,我們可以發現大量的兼具新聞報道、政策分析、甚至是故事講述性質的“學術”論文。通常 ,這樣的文章講解的論點既沒有清晰的理論脈絡 ,也不是建立在有效的研究樣本上 ,更未能嘗試回答“為什么”的問題。換言之 ,這樣的研究在其設計階段就存在著重大缺陷。其根本原因是 ,在思考研究問題時 ,研究者并沒有有效地運用因果分析的原則來解剖其研究對象。這樣的研究既不能幫助我們正確地理解研究對象 ,也無助于學科理論建設中的積累、創造和發展。

在研究中 ,一個非常普遍的現象是 ,我們經常聽到初學者說對某一社會現象很感興趣 ,并且很想了解這一社會現象是“怎么樣”的。但是 ,他們通常拿不出一個完整的研究計劃。我們知道 ,在研究設計的階段 ,這樣的興趣是遠遠不夠的。有效的研究設計一定要建立在有效的研究假設之上。缺乏理論背景知識是可能的原因之一;而沒有去探究這一社會現象背后的因果關系則可能是另一個原因。因此 ,在一項社會研究的開始 ,我們通常要問為什么的問題。嘗試著回答這一問題才能引導我們得到一個完整的、富有潛力的研究計劃。因而 ,對于因果分析原則的運用 ,可以直接幫助我們尋求有效的研究假設和勾勒合理的研究設計。

(二)需要區別的幾個概念

在理解和運用因果分析的過程中 ,往往存在著一些人為的偏差和誤區。一個最常見的現象就是混淆聯系(association)與因果關系(causalrelationship) 。兩個現象之間的聯系是構成因果關系的必要條件 ,但并不是所有的聯系都構成因果關系。一個例子是 ,某地區汽車防凍液的銷售量與高速公路上的汽車追尾數量成正比關系。但我們知道 ,其實汽車防凍液的銷售量與高速公路上的追尾數之間沒有邏輯關系 ,因而也就不能互為因果。它們之間的聯系僅僅是因為冬天氣溫太低 ,所以汽車防凍液銷售量大;同時 ,由于冬天氣溫太低 ,高速公路路面結冰使得汽車容易打滑失控 ,因而追尾的數量就多。因此 ,雖然汽車防凍液的銷售量與高速公路上的追尾數有著一種共變性的關系 ,但并不是因果關系。這是因為 ,汽車防凍液的銷售與高速公路上的追尾并不存在誰決定誰的問題。在這里 ,冬天的天氣———氣溫低和路面結冰———才是造成它們的原因。所以 ,區分聯系與因果關系的標準在于因果關系中的“因”是導致其“果”產生的原因;而這一邏輯過程在聯系中是缺損的。

另外 , 一些社會研究者通常把事件的過程描述 (explanatory description)等同于因果分析。這兩者間的區別其實是一個研究策略的問題。過程描述只意在發現和描述普通的帶有規律性的模式;而因果分析則是要找出某一現象特定的“因”。比方說 ,在社會分層研究中 ,流動表格(mobility table)曾經風行一時。這種統計工具描述了父輩與子輩間的職業變動過程———兒子的職業以什么樣的形式承接了父親的職業 ,但是 ,我們不能把這樣的過程部分或完全等同于一個因果過程。這樣做的危險不僅在于它約束了我們挖掘其他解釋的可能 ,而且直接斷絕了我們尋求真正的因果關系的努力。因為 ,把過程描述簡單地等同于因果分析 ,忽略了“因”和“果”的真正涵義 ,并且很容易讓我們走上職業的“社會遺傳”的偏軌上。我們現在知道 ,在父子職業的關系之間有一系列的介入變量(intervening variables) ,父親職業對兒子職業選擇的作用在很大程度上為諸如經濟資本(家庭收入) 、文化資本、人力資本以及社會資本等所吸納。這些結論正是在我們不把上述過程描述等同于因果解釋 ,進而挖掘這一表象之后的因果機制(causal mechanism)而得出的。因此 ,區分過程描述和因果分析有助于我們對因果關系進一步的清晰化和細致化。

這又引出另一常見的誤區:把回歸統計分析等同于因果分析。雖然我們看到的對于回歸系數的解釋通常是 ,自變量的一個單位的變化引起或造成了因變量多少單位的變化。在一定程度上講 ,回歸統計分析中的因變量和自變量之間的關系是對稱的。即 ,Y =α+βX +εi 與 X=γ+θY +εj 中的回歸系數之間存在著由數據所確定的數量關系。換①言之 ,回歸統計分析本身并沒有內在確定的因果關系。上述模型中的Y 與X 之間的關系事實上是在模型之外決定的。回到上面提到的汽車防凍液和高速公路上追尾的例子。雖然這兩者之間沒有因果關系 ,但是兩者之間的回歸分析一定會得出一個非常顯著的回歸系數。但由于這樣的回歸分析是沒有理論支撐的 ,而是強迫性的數字游戲 ,因而 ,所得到的回歸系數在因果推論的層面上就毫無意義。一定程度上講 ,回②歸統計分析僅僅是我們理論模型的數字式反映。統計變量之間因果關系的確立 ,取決于代表這些社會現象的變量所處的場景 ,根據理論常識和對以往理論的推導而得出。事實上 ,在 20 世紀 40、50 年代的社會學研究中 ,因果分析是在定性分析中得以強調的;當時快速發展的統計分析方法更注重變量間的聯系 ,對于通過數量化的統計分析而得出的因果關系的結論持有一定的懷疑態度(Abbott ,1998) 。只是在回歸分析日益泛濫的今天 ,才會出現把因果分析和回歸模型簡單捆綁在一起的情形。雖然回歸統計分析可以幫助我們通過控制其他變量的手段理清因果分析中的特定邏輯關系 ,但是 ,其本身與因果關系是沒有直接關聯的。

(三)本文的內容

本文的目的是給讀者提供一個清晰的因果關系概念 ,強調因果分析對于社會研究的重要性和相關性 ,并結合當前社會研究中的某些不足 ,給出應用因果分析的一些基本原則和技術。

首先 ,我們將討論因果關系的確立。從休謨的經典闡述開始 ,這一概念到現在已經在幾個方面得到了擴展。一個從行為(action)來理解起因的角度引出了操控的概念(manipulability) ,對于社會研究有著積極的借鑒作用。隨后 ,我們將發現因果分析的類型與社會研究的幾個領域是相對應的。而通常只有外來因素才可能構成導致結果的起因。其次 ,我們將討論社會研究中的時間和層次問題。在某些情況下 ,社會現象中的起因和結果將難以分清。另外 ,社會研究所關注的是社會群體、制度以及結構上的起因。

再次 ,在對定性和定量研究的討論中 ,我們認為它們有著相同的需要———應用因果分析的邏輯。這樣的結論也提醒當前以定性研究為主體的社會研究更應關注因果分析。

接下來 ,我們給出確定因果順序的一些啟示性的原則和具有幫助性的技巧。路徑圖可以使得復雜的因果過程顯得清晰和簡潔。

最后 ,在總結全文的基礎上 ,我們指出因果關系是具有一定的情境背景的。描述這樣的背景對于我們理解因果機制有著重要意義。定性和定量研究方法在這里可以找到共同的空間。

二、怎樣確定因果關系

討論了因果分析的重要性之后 ,一個顯然而又直接的問題是 ,兩個社會現象之間究竟有什么樣的關系才能構成因果關系 ? 換一種提問的方式:確立因果關系的標準到底是什么 ? 對于這一問題的回答有著悠長的歷史。這是因為人們有著尋找因果規律的傾向。亞里士多德很早就提出了關于因果關系的體系(參見下面因果關系類型的敘述) 。即使在日常生活中 ,我們也時常做出含有因果關系的推斷。

(一)休謨的因果分析標準

休謨通常被認為是近現代對于因果關系有著重要貢獻的哲學家(休謨 ,1980Π1739) 。大體來講 ,休謨關于因果關系的論述包含時間上的先后、經驗上的相鄰以及恒常的關聯(constant conjunction) 。這構成了因果關系的要素。

當我們給出一個因果判斷時 ,如“現象 A 導致了現象 Z”,這兩個現象在時間上 ,A 先 Z 后;在經驗的時間和空間維度上 ,A 和 Z 是相互鄰近的;另外 ,A 和 Z 總是同時出現的。雖然休謨對于因果關系的論述是建立在臺球撞擊的單一的例子之上的(Sobel ,1995:5) ,但是后來者認為 ,其關于臺球運動的因果關系的判斷是相對于一系列類似的例子的。因此 ,這樣的個別例子是蘊含于更多的某一類型的觀察的經驗之中的。這就是所謂“規律”的由來。

休謨最早的論述認為因果關系的兩個現象之間的必要性(necessity)并不存在于經驗當中 ,而僅僅存在于觀察者的思想當中。這樣的形式構成了一種“A 現象導致 Z 現象”的主觀的必然性(inevitability) ,而投射到經驗世界當中 ,就形成了一種“必要關聯”。不論后來者對于這樣的論述贊同與否 ,他們都認為因果關系的兩個現象之間存在著關聯它們的規律。

(二)批判、相關討論及概念的擴展

繼休謨之后 ,許多學者對于因果關系的哲學討論拓寬了這一概念。一方面 ,這些討論動搖了休謨的經典論述;另一方面 ,它們也使因果分析可以涵蓋更多的經驗研究實例。這些討論中 ,有的是在修正和修補休謨原有的論述 ,有的則是直接了當地給出了批判。

1時間上的先后

在作出因果判斷的時候 ,時間上的先后秩序并不一定是必須的。這是因為 ,起因和結果在很多時候可能是同時出現而無法區分先后的。

康德給出了一個經典的反例。當放置一個鉛球在軟墊上的時候 ,這一動作在軟墊上制造了一個窩樣的形狀 ,放置的動作與窩狀的形成是沒有時間上的先后的。社會研究中的類似例子也很常見。例如 ,某些人的高消費能夠滿足他們對于自已身份的認同和表達 ,兩者其實是同一行為的兩個方面而已 ,沒有時間上的先后之分。另一觀點則認為 ,起因和結果的發生必然是同時的 ,一旦它們之間有著距離 ,那么切入其間的其他因素可能成為影響結果產生的原因(其他的觀點 ,請參見后面有關因果關系秩序的分析) 。對于這樣的批判 ,一種調和的觀點是 ,在時間維度上 ,我們要區分因果關系在概念上與物理上的時間先后秩序 ,概念上的先后秩序是與物理上的時間無關的。以上面放置鉛球的動作為例。雖然放置的動作與軟墊上的窩狀沒有物理時間上的先后 ,但是 ,在概念上 ,放置的動作顯然要“先于”窩狀的產生。另一方面 ,因與果之間有著距離(物理時間意義上)時 ,這樣的因果關系就存在著時間上的先后。

2起因的復雜性

雖然 ,休謨最早對于因果關系的論述建立在一個單獨的事例之上 ,但是 ,一個單獨的現象要導致另一個現象的產生 ,幾乎是不可能的。導致一個現象出現的起因往往有很多 ,這些起因間的組合往往又是多種多樣的。當一系列起因同時出現才會導致結果現象的產生時 ,這樣的起因被稱為“聯合起因”(conjunctive pluralityof causes) ;當一系列起因中的任意一個出現都能導致結果現象的產生時 ,這樣的起因被稱為“選擇①起因”(disjunctive plurality of causes) 。聯合起因中的某一起因的出現并不能導致結果現象;與此相反 ,選擇起因中單獨起因的出現均能夠引出結果現象 ,這一過程并不會因為有多個起因的同時出現而有所改變。后者亦即我們通常講的“多元起因”。

實際中的起因往往是聯合起因與選擇起因的復合。例如 ,尋求一份好的工作需要有很好的教育背景或者是很強的關系網;同時 ,決定教育的因素包括天資聰慧和后天努力 ,而決定關系網的因素包括父母因素和人際交往能力。那么 ,我們有([天資∩努力] ∪[父輩關系∩交際

能力]) ] 一份好工作。第一級起因包含教育背景(第二級) 和關系網(第二級)的合集 ,它是找到一份好工作的充分必要條件;獨立的第二級起因分別是第三級起因———天資與努力、父輩關系與交際能力———各自的交集 ,它們是找到工作的充分但非必要條件。而單個的第三級起因 ,如個人交際能力 ,既不是結果的充分條件也不是其必要的條件。這就是麥基所講的“充分但非必要條件中的非充分但不多余的部分”(an insufficient but nonredundent part of an unnecessary but sufficient condition;其簡寫形式為 inus ,可音譯為英納斯) (參見 Marini & Singer ,1988:②355) 。通常 ,在探求多元起因時 ,我們就是指上述的英納斯起因。在社會研究中 ,理論往往涵蓋了一系列相關的結果。因此 ,我們探求的往往是結構性起因。與休謨最初所論述的相對簡單的因果關系相比 ,這種結構性的起因對于結果的產生有著更加復雜的內部機制和關聯(參見下面第三小節因果之間的概率關系) 。

3虛擬情形以及操控的概念

如上所述 ,休謨認為因果關系中是不存在必要性的。后來學者對這一論述的討論和擴展構成了定義因果關系的核心。

顯示必要性是因果關系條件之一的經典例子是 ,白天之后是黑夜(同時 ,黑夜之后又是白天)的時間上的循環 ,并不構成白天與黑夜或黑夜與白天之間的因果關系。因此 ,我們要區隔因果關系與不包含因果關系的“規律性”的恒常的關聯 ,而區分這兩者的標準就是必要性是否存在于提及的兩個現象的關系之中。其方法則是構建一個虛擬(counterfactual)情形(King et al. , 1994) 。之所以稱之為虛擬情形是因為 ,我們無法在現實中觀察到這樣的情形。給定已經觀察到結果(如 A ] Z ,即 A 的出現導致 Z 的發生) ,在假想中 ,若結果的不出現必然意味著起因的缺失(即 ,若 Z 沒有發生 ,則必然有 A 的缺失) ,那么 ,這樣的關系就是因果關系(即 ,A 是 Z 發生的起因) ;相反 ,若結果的不出現并不一定意味著起因的缺失(即 ,若 Z 沒有發生 ,A 可能缺失或可能出現) ,則表示這樣的關系是不包含因果關系的恒常現象(A 并不是 Z 的起因) 。

以上虛擬的概念引出了另一概念———操控(manipulability) 。在一定的條件下 ,人們可以通過操控給出特定的起因(特定的變量值) ,從而得出特定的結果。因此 ,發現因果關系的過程變成了一種行為的過程:通過控制一個因素來觀察是否能夠導致另一個結果 ,我們就可以區分因果關系與不含因果關系的聯系。對于起因 A 和B 以及結果 Z ,它們①的取值有( a ,a3 ,b ,b3 ,z ,z3 ) ; 同時 ,當已有的觀察結果顯示 ,( a ∩b) ] z 發生(即 ,A 與B 的同時出現導致了 Z 的產生) ,我們可以通過操控 A 與B 的取值的不同組合( a3 ∩b; a ∩b3 ; a3 ∩b3 )來觀察 Z 是否產生(z 或是z3 ) 。這樣的結果可以幫助我們進一步分辨結果 Z 的起因到底是A ,還是 B ,或者是 A 和B 。這樣的做法與上面討論的虛擬的概念是一致的。當然 ,在很多情況下 ,操控是無法達到的。這種時候 ,操控就是被假定的了(見下面第四小節關于社會科學中操控的討論) 。操控的概念也解決了時間順序上的先后問題。即使起因和結果同時出現 ,由于對結果變量的測量是在控制之后 ,因此分清起因和結果以及確立它們之間的因果關系就變得容易了。

(三)因果關系的概然性

一系列的因素使得現實中的因果關系并非決定性的 (non2deterministic) ,而是概然性的(probabilistic) 。這樣的因素至少包括以下幾個方面:

(1)對于復雜規律的認識通常是無法達到徹底的。而且 ,對于現象起因的討論卻往往是以英納斯(inus)起因為對象的。因此 ,關于規律的結論通常并不能使用決定性的假設命題。由于社會現象發生和出現背后的機制往往并非顯而易見(參見下面第四小節的討論) ,因此 ,這一點對于社會研究而言極為相關。

(2)隨著物理學中量子力學理論的推廣 ,人們逐漸認識到 ,至少某些現象其本身就不是決定性而是隨機性的。

(3)即使我們所面對的現象從理論上說是決定性的 ,但在實際研究中的操作上不可避免地存在著測量的誤差。這樣的誤差包含系統和非系統(隨機)兩個部分。隨機誤差必然導致結果中的隨機性質。

因此 ,無論起因對于結果的影響機制是否必然具有概然性 ,我們所能觀察到的往往是起因對于結果的非確定性作用。相應的 ,我們的表述形式也是非決定性的。與“若 A 出現 , Z 則必然發生”的論斷相比 ,②更為常見的卻是“若, A 出現 , Z 發生的概率增加了”。對于因果關系的機制為決定性 ,但我們又無法認識清楚的情況 ,我們使用的歸納具有隨機性 ,例如 ,起因 A 的出現在某種程度上可能導致結果 Z 的產生。當然 ,這樣的非決定性的推斷掩蓋了起因在理論上對于結果決定性的作用。對于因果關系的機制本身就是隨機性的 ,起因對于結果的作用直接被表述為隨機或是統計性的規律。例如 ,起因 A 的出現導致結果Z 的概率為 p ,或者 ,在百分之 n 的情況中 ,起因 A 導致結果 Z。

需要特別指出的是 ,統計性的論述所表達的因果關系其本質也是一種恒常性 ,只不過這種恒常性是起因與結果間關系在顯現程度上具有隨機的性質。

(四)自然現象研究與社會研究的差異

相對于上面所討論的因果關系的確立 ,社會現象有著其特殊性。這樣的特殊性值得我們作進一步的強調。

首先 ,相對于物理現象中的因果關系而言 ,社會現象中的因果關系通常表現在相對宏觀的層次上。自然科學研究關注的現象分布在微觀層次上的微粒之間;同時 ,時間間隔通常是細微而可以忽略不計的;在起因與結果之間通常沒有中介因素;即使有 ,也是可以被忽略不計的。與此相反 ,由于社會現象具有歷史性 ,其起因與結果之間通常有著時間上的滯后;就在這段滯后的時間內 ,形成了一個順著時間推進的因果鏈接。因此 ,在社會研究中 ,滯后時間的存在使得起因和結果在時間上并①不相互對稱 ,其先后順序也變得容易分辨。同時 ,由于因果關系鏈接的延長 ,使得社會研究中的因果分析通常是探尋多元起因 ,甚至是聯合起因與選擇起因交叉組合的復雜結構。這種復雜性也是概然性的因果關系占據重要地位的原因之一。

其次 ,前面提到過 ,在構建虛擬情形時 ,一個可行的方法是通過操控來實現。這對于自然科學來講是容易的 ,因為其研究對象中的起因和結果均是在相對而言較易控制的微觀層次上;同時 ,起因和結果間的時間滯后幾乎沒有 ,因而沒有其他因素的干擾;其因果鏈接也相對簡單。很多情形下 ,這樣的操控是在實驗室里通過實驗完成的。對于社會研究的對象而言 ,操控通常是無法完成的。在這種情況下 ,思想上的操控———假想———成為一個推斷因果機制的重要手段。當然 ,這樣的假想必須符合一定的邏輯過程。它與實驗室里的研究是可以相比擬的。在社會研究中 ,這樣的假想中的操控 ,往往變成了我們研究設計中的常識和技巧。例如 ,給定各種職業的未來回報是不盡相同的 ,同一批畢業生中:(a)他們自由地選擇職業(給定他們對于職業的了解是隨機的 ,并不存在某些特定的畢業生已知某些職業的未來回報更高) ;(b)按照實驗的原理來分配這些畢業生到各個職業當中。很顯然 ,(b)種研究設計得出的關于職業與未來回報的關系是實驗意義上的因果關系;而(a)種情形所揭示的也應該是因果關系(當然 ,在數據的分析過程中 ,我們還要控制其他相關的背景變量) 。雖然它來源于社會現實 ,而非實驗得來;但是 ,不同的畢業生進入不同的職業正好滿足我們假想中的操控所要求的要素。

在談到當代中國社會所面臨的巨大變革的時候 ,我們往往希望從中能夠發現在社會結構層次上的帶有規律性的理論。顯然 ,這場社會①變革與實驗室意義上的操控是不可比擬的。但是 ,比較變革前后的情形 ,我們可以得出某些特定的結論。在這樣的比較分析中 ,我們就運用了“假想中的操控”這樣的研究手段。一個恰當的例子就是對于社會分層機制的分析?！笆袌鲛D型”理論認為改革開放以來 ,再分配時期影響個人收入的權力資源的重要地位 ,在市場體制下逐漸讓位于人力資②本(即教育) 。在分析討論這兩種資源的時候 ,人們對于自身權力地位或教育水平的選擇并非事先由“實驗者”所控制的(與上面畢業生的例子相類似) ,但是 ,它所揭示的這兩種資源與收入之間的關系是符合因果機制的要求的。在此意義上 ,這場社會變革常常被社會研究者稱為一場難得的“自然實驗”;同時 ,也為作為社會研究者的我們提供了一個絕佳的觀察社會的機會。

三、因果分析的類型

最早對因果關系的系統分類來自亞里士多德。在他的論述中 ,確定了能夠導致結果產生的四種起因:形式起因(formal causes) 、物質起因(material causes) 、動力起因(efficient causes)和終極起因(final causes)(轉引自Marini &Singer , 1988:363) 。同時 ,亞里士多德也給出了對于這些起因類型更詳細的解釋。形式起因是形成結果的本質;物質起因是形成結果的材料和基質;動力起因是引發結果產生的動力機制;而終極起因則是引發結果產生的目的。在當前的社會研究中 ,亞里士多德的四種起因類型分別與四個領域相對應(Abbott ,1998) 。形式起因見諸結構主義研究當中 ,其要點是通過結構(如社會網絡、結構模式)來了解決定人們行為的特征;物質起因顯然是人口學家研究的重點 ,他們認為人口的數量、素質和結構對于社會現象的產生 ,甚至整個社會的發展 ,都有著影響作用;動力起因更常見于各種含有選擇行為的模型當中 ,其基本思路是 ,社會現象的發生是由一定的人類行為或其外部因素的影響而決定的;終極起因是功能主義者所關心的焦點 ,其與眾不同處是從目的或結果出發來解釋社會現象。由此可見 ,亞里士多德關于起因的概念是相當寬泛的 ,其分類也涵蓋了社會研究中的廣大領域。

在經歷了長時期科學研究的實踐之后 ,亞里士多德的起因種類被逐漸窄化。形式和終極起因被拋棄 ,因為它們存在于實驗之外 ,是實驗本身所不能回答的;而物質起因為現象本身所具有 ,根本不必作進一步的說明。因此 ,現在我們所說的起因 ,其實僅僅包含了亞里士多德四種類型種的動力起因。

起因的一個更為狹窄的定義是 ,導致結果(亦即與原始狀態相比的變化)的外來(external)動力的發動者或是外來的影響力。顯然 ,這樣的定義之中有著行動的概念。這與前面所討論的操控和實驗是緊密相連的。另一種對起因的理解則是認為尋求某種現象的起因即是解釋這一現象為什么會發生(注意:與前面所討論的過程描述的區別;同時參見下一段關于自我維持過程的討論) 。即使對于后者而言 ,通常只有外在的因素才被納入起因的范疇。對于社會研究對象而言 ,行動的概念較階段產生的必要和充分條件 ,但前后階段的關聯卻不能被稱之為因果關系。例如 ,在樹的生長過程中 ,樹干出現在樹枝的前面 ,在不考慮外在的氣溫、水份、陽光和營養的情況下 ,即使說沒有樹干就不可能有樹枝的生長 ,樹干也不能被稱為樹枝生長的起因。在植物學的研究中 ,對于樹枝的生長 ,我們更多地是關注上面提到的外在因素 ,而非樹干。從起因概念的行為角度來看 ,類似樹干這樣的因素不能成為起因的原因是 ,樹干本身并不能“造成”樹枝的出現。這一例子與我們下面將要討論的因果秩序密切相關(參見其中關于虛假作用的討論) 。為淡薄(實驗操控的困難性甚至不可能性) 。因此 ,在尋找外來動力的時候 ,我們通常是比較其他因素基本相同、但動力因素取值不同的個案(參見第四小節關于虛擬情形的構建;同時 ,參考對于多元回歸系數的解釋) 。與此相對的是 ,內在的(internal)因素通常并不被認為是結果的①起因之一 , 但是 ,揭示外在起因與內在過程的交互作用對于解釋結果的產生 ,它是有著特殊意義的。內在的自我維持(self2sustaining)的過程中沒有起因與結果的決定關系。雖然在沒有外力的情況下 ,此一過程中前面的階段構成了后面

雖然我們通常并不把功能主義的分析(終極起因)作為尋找起因的滿意的步驟 ,但是 ,人類行為的特殊性決定了功能主義分析在社會研究中也占有一席之地。這是因為 ,人們在采取某種行動時 ,通常是有意識地想要達到某一或更多的目的 ,用更具有因果分析味道的語言來說 ,正是因為人們預計到其行為能夠帶來某一特定的結果 ,所以人們采取了這樣的行為。在這里 ,結果以及人們的預計就成為了行為的起因。當然 ,這樣的起因包含了行動者的主觀判斷 ,其作用是連接了結果和起因。這樣的分析通常見諸社會改良以及政策評估的研究。也許分析預先計劃的結果與行為之間的因果關系并不十分有趣。更為有趣的是 ,給定社會現象的紛繁復雜 ,揭示非預計性后果(unintended consequences)產生的起因和過程。這些起因和過程往往是計劃中所遺漏的 ,但對于我們重新認識整個事件過程卻往往具有決定性的借鑒和參考作用。

四、社會研究中起因的層次

前面我們提到社會研究對象的復雜性決定了我們面對的是多元起因 ,而我們所尋求的也往往是英納斯(inus)起因而已。這并不僅僅是說我們所分析的因果機制只是多重起因中的部分;更重要的是說 ,我們所面對的因果機制往往是多元的 ,所以我們面臨著選擇。這里所說的選擇并不是指選擇某些因果機制加以分析而忽略另外的東西 ,而是說 ,在操控起因的取值時 ,我們選擇什么樣的實驗變量作為我們分析的中心。

對于起因 A 和B 導致結果 Z ,我們在操控變量的取值時 ,在邏輯上 ,操控 A 與操控B 同樣有意義。換言之 ,A 與B 均有成為分析中的起因的可能。所以 ,起因的標簽是相對的。這樣的相對性是具有重要意義的。它表明在尋求某一起因時 ,可能有其他可替代的、也是同樣有效的其他起因。它們分屬不同起因集合 ,但對所研究的社會現象都能提供有效的解釋。因此 ,對于同一社會現象的不同層次的解釋并不一定相互不可調和。我們經常會遇見這樣的情景 ,對于某一社會現象 ,心理學者、政治學者、文化學者、社會學者、經濟學者以及其他學科的學者通常會提出不同的解釋 ,這些不同的解釋在很多時候是互補的而不是相互排斥的 ,原因在于它們所關注的重心有所不同 ,或者說 ,在研究中操控的焦點并不一致。

當然 ,不同學科有著自己特有的研究視角和研究范式 ,這樣才構成了本學科的積累和發展(庫恩 ,2003Π1963) 。例如 ,對于社會學家而言 ,他們所要解釋的主要是有關社會群體、社會結構或社會制度的起因 ,而非有關獨立的個體因素的起因。在經典的《自殺論》中 ,涂爾干令人信服地拒絕了那些現時和即刻的傾向性因素 (immediate predisposing causes;例如自殺的動機和外部刺激) 的解釋(迪爾凱姆 ,1988 Π1897) 。

首先 ,他用統計數字表明 ,即使這樣的自殺動機沒有明顯的變化 ,但當時社會中整體的自殺率上升了;其次 ,他進一步表明 ,雖然農民和更有文化的專業人才的自殺動機大致相當 ,但他們之間的自殺率則相差巨大。對于涂爾干而言 ,社會因素才是解釋自殺率參數的真正起因因素。而那些現時和即刻因素 ,僅僅是影響獨立的個案、并使它們圍繞總體趨②勢波動的局部因素而已。這樣的研究傳統 ,在社會學的發展中逐步得以鞏固。在有關社會分層與流動的研究中 ,早期的研究方向是分析流動互聯表和地位取得的過程。兩者均關注于父子代際間的個體的資源差異和職業變化 ,而對于在更廣闊意義上的社會結構因素沒有加以考量(甘澤爾姆等 2 ,2002Π1991) 。20 世紀 70、80 年代以來的研究則認為社會制度和結構因素(如勞動力市場的分割———主次之分與內外之別、公司內部結構的差別、外部經濟環境的差異等等)限制著個人的選擇 ,這是因為制度和結構因素在個人地位獲得過程中的作用比個體資源“更重要并在邏輯上更早”( Baron &Bielby,1980) 。

也許 ,另一個眼前的例子更能說明社會研究的層次與其他學科的差異。對于當前中國大學畢業生失業問題的分析 ,很多討論關注于大學生是獨生子女 ,從小嬌生慣養 ,懶惰而又沒有獨立自主的能力 ,等等。這樣的分析在一定程度上可以幫助我們理解這一問題。但是 ,它所尋找的是大學生個體上的局部因素 ,而那些結論也正是涂爾干在上個世紀初所竭力要拒絕的解釋。對于涂爾干式的解釋而言 ,這樣的因素是無法決定結果的 ,僅僅是引起結果的波動而已。因而 ,它們并不是令人滿意的社會學解釋。對于這一問題 ,我們更應該關注制度和結構層面的因素。例如 ,人口結構(這一代人正是生育高峰所帶來的) 、社會變遷(高等教育的快速擴張) 、勞動力市場的結構(供給的過度充足) 、整體經濟結構(服務行業的欠發達) 、勞動力市場的缺陷(人力和職位的匹配問題) 、資源分布在地域上的差異和分配不均(畢業生大多集中在東部大城市尋找工作) 、地域流動上的問題(人員及信息上的流動受限)等等 ,這些因素都限制著大學畢業生的工作選擇。當然 ,上面提到的個體局部因素的作用也是存在的 ,只不過 ,對于這些因素的分布 ,社會研究通常會認為是隨機和均勻的。因而 ,這些因素對于總體趨勢的影響是不具方向性的 ,僅僅是干擾性質的。

五、定性和定量研究中的因果分析

社會研究方法上的一個重要分野是定性和定量研究方法。這兩種研究傳統有著很大的區隔;在某些時候 ,它們之間甚至有著不可調和的矛盾。定性研究主要使用訪談或文獻資料 ,采用敘述性的手法。雖然一般而言其研究設計的樣本數量較小 ,但它在回答研究問題時所涉及到的信息卻是廣泛和深入的。與此相對 ,定量研究則是使用社會調查所得的數據 ,采用統計分析的手法。定量研究的樣本數目較大 ,但其數據的針對性較強 ,它通常關注于某一特定研究對象的特定方面 ,希望得出較為普遍的結論。由于定量研究的數據結構和分析方法均較為規范(亦即有相對嚴格的形式和程序) ,其結論也往往是可以反復驗證的假設 ,所以 ,其研究容易為他人所重復。

(一)定性與定量研究的共同邏輯

其實 ,定性和定量研究方法之間的區隔遠遠沒有沖突的雙方所聲稱的那么巨大 ,在很多時候 ,它們之間的差異更多的是在研究風和使用的具體的技巧及技術上。不論是定量研究還是定性研究 ,都理應遵循因果分析的邏輯和過程?；蛟S ,這樣的邏輯和過程在定量研究中表現

得更為明顯和突出 ,因為它有直觀的數字化資料和相對而言規范化的統計分析過程。但這并不一定意味著定性研究就忽略了這些原則。事實上 ,很多社會研究的設計結合了這兩種研究方法。一方面 ,定量研究的規范性可以使得研究結果更容易達到具有普遍性的目標;另一方面 ,定性研究的深入性可以使得研究中所嘗試建立的因果機制更加清晰和準確。例如 ,白威廉(William Parish)與馬丁·懷特(Martin Whyte)早期在研究中國社會的時候 ,在對調查得來的數據進行統計分析的同時 ,也就①內地農民和居民的生活情況進行了深入的訪談。作為結合這兩部分分析的結果 ,他們的著作顯示出了與以往研究中國社會作品(如傳統的漢學、人類學、民族學、政治學以及社會學的研究)的不同 ,并成為國外學者對于中國社會的經典研究。

通過比較社會研究與普通人的常識性觀察 ,我們就更容易發現定性和定量研究的共性了。由于社會研究的對象是我們日常生活中可以感受到的 ,因而 ,有時候社會研究的結論與日常常識非常接近。但是 ,社會研究與常識性的觀察至少有以下的差別(參見鮑曼 ,2002:12 -16) 。一是 ,社會研究必須要符合科學研究的規則 ,而不是隨意的猜想②和臆測; 二是 ,與來源于個人生活的常識不同 ,社會研究的材料來源更為廣闊 ,設計更為合理;三是 ,常識通常是從個人經驗和經歷中得出結論 ,而社會研究則是通過分析整體結構性的因素來得出結論;最后 ,常識所面對的往往是大家熟悉的某種程度上顯而易見的問題 ,而社會研究有時提出打破這樣的常規化思維模式的、并試圖給出常識所不具有的解釋來。對于定性研究或定量研究來講 ,它們與常識的差別是一樣的。換言之 ,不論采用哪種研究方法 ,社會研究均要劃清與常識的界線;而定性研究和定量研究是站在這一界線的同一側的。

當前的社會研究中 ,個案研究與統計分析的對立由來已久。某些極端的定量研究者甚至會認為 ,只有使用所謂“規范”的統計分析方法才能夠進行因果推斷。事實上 ,因果推斷的語言和應用在社會科學的研究中有著流動的歷史 ,而歷史和當前的對比往往折射出一種令人驚嘆的幽默。前面我們講述了在早期的統計應用過程中 ,定量社會學家們對于因果分析的態度是膽怯和懷疑的。如今的情勢正好恰恰相反。定量研究中經常濫用因果分析———把大量的禁不起推敲的數據都冠以因果關系的名號;同時 ,又指責定性研究中對因果分析的忽略甚至背離 ,仿佛沒有數據的分析結果就不足以支撐任何因果關系的結論。這樣的偏見顯然是沒有根據和道理的。

(二)當前定性研究的啟示

回到國內目前的情形 ,規范的定量研究的應用還僅僅是處在起步階段 ,絕大多數社會研究使用的是定性的方法。如此多比重的定性研究并不一定意味著定性研究有著規范的方法。事實上卻恰恰相反。由于社會研究的一些學者們缺乏社會科學研究方法的訓練 ,他們通常從人文學科的方法著手 ,在敘述的過程中往往又忽略了因果推論的重要性。因而 ,這樣的研究結果及文章往往流于“情況說明”,而無法給出令人信服的對研究對象的解釋。

那么 ,我們如何能夠在定性研究中克服這樣的困境呢 ? 基于上述的有關討論 ,我個人對于這一問題的介紹(King et al. ,1994)和思考如①下。

首先 ,在思考研究問題并嘗試給出解釋的時候 ,使用變量的語言來描述研究對象及其周圍的其他情況。即要分清哪些是因變量 ,哪些是自變量。這樣的區隔在定量研究中比較明顯;在定性研究中則較為隱晦 ,但也決不是無法分清的。

其次 ,把解釋過程(亦即因果推斷的過程)嘗試著用路徑圖畫出來(path diagram;參見下面關于因果秩序的討論) 。這樣的圖解最早出現于20 年代的統計學分析中 ,在隨后的 50 年代很快風行于經濟學和社會學研究中。這樣的方法不僅可以幫助我們理清思路 ,分清因果關系的走向 ,對于我們隨后的修改、補充和敘述也有幫助作用。

再次 ,要考慮所掌握的材料是否能夠充分地支撐每一步的因果關系。

接下來 ,在思考整體結論時 ,要與以往的理論和結果相對照。這是為了分清當前的研究相對于以往的結果而言 ,有了哪些提高或是新的發現。新的研究往往要么是增加一個新變量(發現了新的因果機制) ,要么是發現原有變量間的新關系(如 ,原有變量間的交互作用;原有因果機制發生作用的條件有所變化,等等) 。如同鏡子的功能一樣,這樣的比較,往往能夠使我們對當前理論和結果中因果關系的思考更加清晰。

六、因果關系的秩序

時間上的先后是確定因果關系的重要標準。這一點對于社會研究而言更顯重要。這是因為 ,一方面 ,相對而言 ,社會研究中可操控的空間較小;另一方面 ,社會研究中的起因與結果間有著相對明顯的時間或是邏輯上的滯后。因此 ,確立因果關系在一定程度上依賴于對它們時

間上的判斷。

同時 ,我們也知道社會研究中的起因往往是結構性的復合起因。這就意味著在復雜的起因結構中 ,存在著一個連續的、能夠體現從起因到結果的整個過程的因果決定鏈接———即因果機制 (causal mechanism) 。因此 ,我們在分析過程中 ,不僅僅要分析起因和結果之間的關系 ,還要分析連接它們的因果決定的過程。事實上 ,對于這樣的因果機制的闡述正是說服讀者的重點所在。一個對起因和結果之間的關系的表述僅僅是結論而已。若要從資料中得出這樣的結論 ,必須要顯示出該研究是如何逐步達成這樣的結論的。對于定性研究而言 ,由于資料的深入 ,很多時候因果機制包含在資料當中。對于定量研究而言 ,在很多時候無法單純從數據中挖掘出所必需的因果機制。在這樣的情況下 ,通常需要通過其他的途徑(理論或是以前的研究結果)來補充這一缺失。

(一)因果順序的確定

在社會研究中 ,有著一些簡單的原則幫助我們建立社會現象之間的時間順序(Davis,1985:9 - 16) 。這些規則與統計學并不相干 ,只是在概念上解決起因與結果間可能的決定關系問題。它們也有可能經不起精細的哲學推敲 ,但它們對于實際的研究工作大有借鑒作用。

對于變量 A 和變量 Z ,當下面的情形得以滿足時 ,那么 A →Z(即 ,“A 導致 Z 的出現”)因果關系中的時間順序就可能被建立起來。

1A 已經停止變動之后 , Z 才出現。例如 ,結婚時年齡的大小對于是否離婚的影響。根據定義 ,是否離婚一定是發生在結婚這一行為完成之后。

2一個常見的事件系列中 ,與 Z 相比 ,A 是其中較為靠前的事件。例如 ,在家庭背景、學歷、第一份工作、工資收入、工作變換情況這樣的一個事件系列中 ,學歷顯然是在前 ,工資收入在后(給定工作后的學習不在研究范圍內) 。

3 A 從來都不變化 ,而 Z 則有變化。一個最為常見的例子是男女收入差距的研究:性別在出生時就固定了 ,而收入則是隨后有變化的。另一個例子是 ,成長地與成年后的食物口味(如湖南人愛吃辣)的關系。

4 比較而言 ,A 相對較為固定和不易變動 ,并能夠產生一系列后果;而 Z 則較具變動性。例如 ,工作職位與收入、婚姻狀況與精神面貌等等。這兩個例子中的所有變量都可能變動。但相對而言 ,兩個例子中的前一個變量較后一個變量更為固定。

以上的原則僅僅是關于兩個變量間單方向的因果關系。復雜的情況可能包含兩變量間雙向的決定關系(即 ,A 和 Z 相互均有決定作用) 。對于多個變量間的因果順序而言 ,還會存在環形(其中某些變量相互決定)或是并列(其中某些變量相互不關聯 ,但又為其他相同變量決定或是導致相同的結果)的情形。與因果關系的順序同樣重要的是關系的正負符號(正關系表示 A 導致 Z 的出現或是增加 Z 的數量;而負關系則表示 A 壓抑 Z 的出現或是導致 Z的數量下降) 。

(二)路徑圖以及效應的分解

作為一種輔助的分析工具 ,路徑圖在研究過程中有助于理清研究思路 ,對于因果過程復雜的研究尤其有益 ,因為圖示的直觀使得復雜的過程變得清晰和簡潔。在決定因果順序的同時 ,變量之間影響作用的方向和性質也隨之變得顯而易見。下面 ,我們以布勞和鄧肯的經典例子作為討論的出發點。

布勞和鄧肯的模型關注由父親職業到兒子職業的分層過程(Blau &Duncan ,1967) 。為了簡單起見 ,圖 1 所顯示的模型忽略了父親的教育 ,只包含了父親職業( F) 、兒子教育( X) 、兒子的第一個工作( E) ,以①及作為最后結果的兒子在1962 年的工作( Y) 。圖中的箭頭所代表的

正是因果關系的方向。圖中的因果關系沒有環形或是并列的情形 ,所有的箭頭都是從左到右的———以父親職業開始 ,到兒子在 1962 年的工作結束。同時 ,圖中的所有影響作用均是正向的(即結果變量的變化方向與起因變量的變化方向一致) 。

圖1 　布勞和鄧肯模型簡化路徑圖②

1路徑

闡述因果機制即是指明起因對于結果的影響作用過程。結合上面的路徑圖(見圖1) ,從兒子教育(X)到兒子在1962 年的工作( Y)有兩條路徑:一是 X 直接到 Y ,另一是從 X 途經 E 到 Y。類似的 ,父親職業( F)到兒子1962 年的工作( Y)的路徑就更加復雜了。它不僅包括了途經 X 和 E的兩個兩步路徑 ,還包括一個四個變量均在其中的 F經X 再

經 E最后到 Y 的三步路徑。

2效應的種類及其計算(Davis,1985:34 - 64)

假定 ,我們現在對兒子教育( X)對于兒子在 1962 年的工作( Y)的因果決定作用感興趣。因此 ,兒子教育( X) 為模型中的自變量 ,兒子1962 年的工作( Y)則為因變量。上圖中的兒子第一個工作( E)介于自變量和因變量之間 ,對 X 到 Y 的效應有著影響和調節作用 ,因而被稱為介入變量(intervening variable) 。父親的職業( F)在自變量之前 ,被稱為前置變量(prior variable) 。

在圖1 中 ,每一個箭頭對應著相應的從箭頭左邊變量到右邊變量的影響作用的大小( a、b、c 等等) ,它們是這些變量間兩兩簡單二元回①歸的標準化回歸系數。其中 ,d 表示 X 的變化所產生的 Y 的變化(模型為: Y =β1 X; d =β1) ,因此 ,它被稱為總效應(total effect) 。但是 ,這并不是 X 對于 Y 的決定效應(causal effect) 。這是因為在多元分析中 ,各變量間是相互關聯的。在這里 ,前置變量( F)對于 Y 也有影響作用 ,其中的一部分正是通過 X 而產生影響的。代入 F 進入我們的模型(即 ,控制 F;現在是多元分析了 ,模型為: Y =β2 X +γ1 F) ,我們發現 X②對于 Y 的效應變化了(β2 <β1) 。這時的 X 對于 Y 的效應(β2)為決定效應;而總效應與決定效應之間的差值則是虛假效應(spurious effect;β1- β2) ,因為它是 F經 X 對 Y 的作用 ,而非 X 本身對于 Y 的作用。

X 對于 Y 的決定效應(β2)可以進一步劃分。在已有的多元分析中(含有 F、X 和 Y) 加入中介變量 (現在的模型為: Y =β3 X +γ1 F +γ2 E) ,我們發現 X對于 Y的決定效應進一步變化 ,它就是我們所說的直接效應(direct effect;β3 ;其中β3 <β2 ) 。而決定效應與直接效應的差值即為間接效應(indirect effect;β2 - β3 ) ,因為它表示 X 經 E 對于 Y 的間接影響作用。概言之 ,總效應是決定效應和虛假效應之和;決定效應是直接效應和間接效應之和。在尋找決定效應時 ,我們需要控制前置變量;在尋找直接效應時 ,前置變量和介入變量都應該在模型當中。

有兩點需要特別指出。首先 ,模型的建立是隨后的效應分析的基礎。只有在給定模型———亦即因果決定順序———的基礎上 ,才能夠有確定的各種效應的分解和計算。模型的變化必然導致效應的分解和計算的變化 ,因為因果順序也隨之變化了。模型的確立是根據以往理論和結果推演出來的 ,而非由數據中的變量直接生成。其次 ,以上的分解和計算過程事實上揭示了分析因果關系程序中的一個重要特征。即在每一步分析中 ,我們加入(控制)新的變量 ,這些新的變量與模型中的原有變量有著相互關聯的關系 ,它們的加入必然會導致原有模型中的變量間的關系的變化。也正是在這樣的變化比較中 ,我們獲得分解各類別效應的可能。因此 ,在同類的分析中(特別是多元回歸分析) ,弄清各個變量間的關聯關系顯得格外的重要。沒有清晰的因果分析的目的和動機 ,只是把多個變量聚到一起是不能夠得出有意義和令人信服的結果的。

(三)詳析模式

確定兩變量間的因果關系的過程 ,通常從觀察到的經驗線索開始。當已觀察到的現象符合初步的因果關系的條件后 ,還要考慮已有的兩變量間的關系是否并不因為其他變量的存在而改變 ,即要排除虛假的相關(巴比 ,2002:56) 。其實 ,這一任務更多的是在經驗研究中積累檢

驗因果假設的過程中完成的。

經典的拉扎菲爾德的詳析模式(Lazarsfeld’s elaboration)就是達成這一目的的方法。其基本的思路即是 ,在已有的兩變量的關系中引入第三個變量(檢驗變量) 。如果檢驗變量使得原有的兩變量關系消失 ,則可以下結論說 ,檢驗變量解釋掉了原有的兩個變量之間的關系。通常 ,引入的檢驗變量在因果關系中的位置是介于原有兩變量之間的(見圖2) ,而檢驗變量(X)與原有兩個變量間均有相關的關系。在 X 解釋A→Z 的關系的情況中 ,由于 A →X 與 X →Z 均有較強的關系 ,因而 A →Z 的關系因為 X 的引入而消失了。

使用上面效應種類的語言, X 是A 與 Z 之間的介入變量;引入 X后 ,A →Z 的直接效應變成忽略不計 ,而 A →X →Z 的間接效應變得十分顯著。當然 ,詳析模式的缺點在于檢驗變量的解釋雖然有可能降低原有兩變量間的關系強度 ,但它幾乎不可能使其變成 0 ,因為社會現象間總有或多或少的聯系。但是 ,詳析模式提供了社會研究中排除虛假因果關系的基本思路。這一思路在更為復雜的變量控制中得到了充分的發揮。

七、結　語

挖掘因果機制是科學研究的基本任務 ,也是科學知識積累和學科建設的核心。對于因果關系的討論有著悠久的歷史?，F在的爭論已經在以下幾個方面擴展了原有的概念:起因與結果間的時間順序并不一定有確定的先后;起因通常是多元的;起因也可能是概然性而非一定是決定性的;必要性是必須的;行動性的因素使得起因在特定的情形下可以被操控。

因果分析的類型可以對應于社會研究中不同的領域。因果分析也有層次之分———不同的學科所關注的重心并不一致。但是 ,不同的學科對于因果機制的強調卻是一致的。然而 ,存在于當前社會研究中的一系列問題在某種程度上可以歸結為對于因果分析的忽視或是理解不清。這樣的后果就是生產一些解釋力薄弱、對學科的知識積累沒有任何意義的研究。要推動研究工作的深入 ,對因果機制的分析必須被納入研究設計的中心任務之中。

社會研究中定性和定量研究方法在使用資料的類型和分析資料的手法上有著相當大的差異 ,但是 ,它們在應用因果分析以達成具有普遍性和解釋力的結論上是一致而沒有區隔的。當前定量研究對于定性研究不關注因果機制的指責是沒有根據的。事實上 ,因果分析與研究方法之間的聯系在歷史上是流動變化的。統計分析對于因果推論曾經是膽怯和規避的 ,而定性研究則曾經是社會研究領域中強調因果分析的先鋒。因此 ,研究方法的使用與是否有意識地使用因果分析是沒有必然聯系的。對于成熟的社會研究者 ,不論使用何種研究方法 ,都必然以因果分析為研究設計的起點和重心。

當前國內的社會研究中 ,定性研究占據著主要地位 ,這并不構成任何可以被指責的借口。設計合理、方法得當的定性研究同樣可以揭示社會現象間的內在聯系 ,并成為建構更高層次的社會理論的基礎。目前的社會研究的問題在于 ,很多定性研究沒有合理的研究設計 ,對因果

關系沒有足夠的認識 ,沒有恰當地使用分析方法。因而 ,研究的過程禁不起推敲 ,研究的結論沒有足夠的說服力 ,對學科知識的積累也就無從談起了。

造成這些問題的原因既有對因果分析重要性的認識不足 ,也有對因果機制概念的理解不清 ,還有對因果分析層次的分辨模糊 ,更有對因果分析方法的掌握不夠。社會研究所關注的是社會群體、制度和結構上的原因 ,而非個人層次上的現時的傾向性因素。因果分析的過程中 ,分清起因和結果間的時間先后次序非常重要。社會研究中有一系列原則為達到這一目的提供幫助。路徑圖以及對因果效應的分解是理清因果機制的大有裨益的工具。

從另一個角度來講 ,對于因果分析的強調決不意味著對當前定性研究的拋棄。一方面 ,定性研究與因果分析并不相互矛盾;另一方面 ,定量研究中的因果分析也并不一定要排除定性研究的補充。雖然 ,相對而言研究手法更為規范的定量研究更容易與因果分析相聯結 ,但是 ,定量研究中統計分析的使用并不意味著因果分析的自動運用。通過使用“起因的退化”作為其文章的題目 ,阿博特直截了當地抱怨了當前以統計分析占主流的社會研究中的因果分析的干癟以及與公眾讀者的鴻溝(Abbott ,1998) 。他所提倡的是 ,因果分析———特別是以統計為分析手法的———需要清晰的情景描述。只有給定這樣的背景 ,并把因果分析植入其中 ,我們才能夠更清楚地理解數字所表示的因果機制。這是因為 ,因果關系本身就是以一定的背景為基礎的(contingent) 。而這樣的情景描述在很大程度上即是分類(clustering) 和等級劃分(scaling) 。這樣的工作需要定量的方法 ,也需要定性的方法。

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作者單位:清華大學社會學系

責任編輯:張宛麗

proposes a structural approach on the study of soical capital theory,which means that social capital should be defined by its network structure rather than its network function. Based on a structural approach,this article will focus on the analysis of the overall-structure and class-structure of the networksof Chinese policy elites. Having surveyed 301 representative policy elites from 25 provinces all over the country in 2004 ,we found that the three aspectsof the intercourse process,namely,identification mark,interpersonal skill and individual efforts,which are embodied by the four variables of education,system stabilityof job mobility,administrational level ,and social intercourse participations,have significant contributions to social capital of policy elites. Moreover , because of the “admittance doorsill”effect that we tend to classify the groupswe are communicatingwith according to their class,the contributionsof thesefactors above showobvious characteristic of ladderlike structure.

The Psychological Link between the Individual and Society: The concept of

social mentality Yang Yiyin 　117

Abstract: This article proposes conceptual definitionof social mentality, according to the analysisof social mentality framework. It is believed that social mentality is a pervasive and all2encompassing macro2phenomena embedded in the whole society. It is the summation of the emotional tune , social consensus and social values. Social mentality influences social participators’potential contingencies and emotions according to the mechanism of social identification, motivation and emotion, de2individualization. This mechanism relies on the investigation of social popularity, consensus, motivation and confidence towards future to interact the relationship with mainstream ideology. Social mentalityis ruled out from the homogeneity of individuals’mentality, but not merely a simple summation. However , it is a newly originated, self2characterized and self2 functional psychological phenomenon. It reveals the ultimate macro-relationship between individual and society as a whole.

Causal Analysis in Social Research Wang Tianfu 　132

Abstract: Causal analysis is the foundation of scientific research. It is also the key for accumulationof knowledge and discipline building. However , we now face a series of problemsin social research. To a certain extent , part of the reasons lies in neglect of causal analysisorweak understandingof it. The purposeof thispaper isto provide a clear account of the concept of causality, to remind researchers of the importance of causal analysis, and in combination with research examples, to give some basic rules and strategies in causal analysis. In reaching general conclusions with explanatory powers, both qualitative and quantitative research methods are consistent with each other in applying causal analysis.

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