研究设计规范构建的探讨

马宏宇

摘 要 定量传统和定性传统是研究实施的两个方法，也是能够规范研究设计构建的一个重要基础。本文认为它们是相通的，并论述了它们之间差别与相通之处。关于定性与定量的争论更是把研究者的注意力从风格的争论转移到规范的研究设计上，本文认为在研究设计的构建中存在着研究问题重复、质量不高，理论“含糊不清”、“似是而非”，数据质量不高以及现有数据的利用程度和效率较低等问题，为了解决这些问题依次提出了改进研究问题的质量、提高理论的质量、提高数据的质量以及更好地利用现有数据四个大的对策，并在文中加以具体论述。

关键词 研究设计 定量研究 定性研究

中图分类号：C03 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2016.07.068

Abstract Quantitative tradition and qualitative tradition are the two methods to study the implementation， and it is also an important foundation for the research and design. This article thinks that they are interlinked， and discusses the difference and similarities between them. On the qualitative and quantitative argument is the researchers' attention from style debate shifted to normative research design， this paper argues that in the design of the existed in the construction of a research question repetition， quality is not high theory "ambiguous"， "plausible"， data quality is not high and existing data degree and low efficiency in the use， in order to solve these problems sequentially proposed the improvement of quality， improve the theoretical quality and improve the data quality and to make better use of the existing data of four big countermeasures and discussed in detail in this paper.

Key words research and design； quantitative study； qualitative research

定量传统和定性传统是研究实施的两个方法，也是能够制定规范的研究设计的一个重要基础。它们都是通过提出研究问题、开展学术研究并进行有效的描述及因果推论，之间的差别仅仅是风格和方法论上的不同，我们可以理解为它们是相通的。

1 相通的定性研究与定量研究

一些学者把不同研究方式与技术进行分割与对立，主张定性研究的人认为定量的不能得到真实的社会现象，更不能体会行动者本人的意义；而主张定量研究的人认为唯有数据才能客观，才能真实建立社会结构的图景。①

定性与定量，如同客观事物本身具有质和量这两个方面一样，对社会现象的研究也需要我们采用定量与定性两种不同的视角和不同的方法。定量方法与定性方法本身并无好坏优劣之分，关键看在实际的调查中如何巧妙运用。首先研究方法的选择要适合研究目的，从现实出发设计和选择适合研究目标的方法，衡量和决定取舍的标准并不完全是这些方法自身的优劣，而是它们与研究目标之间的适合性。其次，针对研究者特质既包括兴趣爱好等倾向，也包括能力与水平来选择适合自己的研究方法。定性研究需要以比较敏锐的观察力、感受力、交流沟通技术等为必备条件，定量研究需要一定的数学功底与统计基础，否则就做不出研究成果，达不到研究目标。第三，合适的程度问题是指合适的方法仍然有一定的缺陷。就算是出于以上各种目的选择了各自合适的研究方法，还是各有优劣。比如定量研究在描述对象的丰富性、研究成果的理论创新、社会学的想像力等方面有所欠缺；定性研究在描述的精确程度、分析推理过程的信度、研究对象的广度等方面不如定量。

如何更清楚地从方法论层次认识定量研究与定性研究的本质和特征，认识二者各自的长处与局限，是今后方法研究领域中的一项重要任务。与这一问题相联系的是，需要对社会研究方法体系中各种不同的研究方式和方法的特点及其适用范围进行探讨和分析。这种探讨对于我们在实际研究中恰当地运用各种不同的研究方法有着至关重要的作用。②所以，各种研究方法需要互补。

2 研究设计构建中存在的问题

社会科学研究不只是按固定的程序进行一系列具体操作活动的过程，其灵魂和核心，是研究者的研究思路和研究策略。研究设计分为四个部分：研究问题、理论、数据和对数据的使用，在探讨建议之前我们分别从这四个方面探讨一下研究设计构建中存在的具体问题。

2.1 研究问题重复、质量不高

在研究目标确定后，研究者就应该思考接下来应该做些什么。我们首先从研究问题讨论，然后再考虑各阶段的设计及具体步骤。一方面，目前社会科学中研究的许多问题是重复的。另一方面则是研究问题质量不高，主要是分为两个极端：有些研究者过分强调对学术文献作贡献而忽略那些有实际价值的议题，使得研究变成在政治上无意义的问题；另外一些研究者则只关注当前的政治热点而不考虑一个问题是否符合社会科学知识框架的研究，也仅会徒增与知识积累无关的工作。

2.2 理论“含糊不清”、“似是而非”

社会科学理论是对研究问题的答案作出一种合理且准确的猜测，同时还要提供可以证明答案正确性的相关证据。谋求理论的发展通常被视作研究的开始，但是理论的选择往往存在一定的问题如“含糊不清”和“似是而非”等。一方面，许多研究者在学术文献中过多地使用“简约”原则，以至于原则本是变得模糊不清。另一方面，如果理论明显需要改进却此时无法收集更多的数据，那么学者特别容易对事实背后的数据提出一个“似是而非”的理论，这样对该理论的真实性毫无帮助。

2.3 数据质量不高

数据可以是定性的也可以是定量的，收集数据的最初目的是评价一个具体假设，因此数据的质量对于社会科学的研究十分重要，但是质量不高的问题依旧突出。首先是没有记录和报告产生数据的过程，没有这些信息，就无法保证使用标准程序分析数据进而得到无偏推论。二是数据的背景单一问题也导致数据的质量不高。单一背景的数据带来的就是符合该理论的可观察现象比较少，导致解释力下降，结果的确定性也会随之降低。同时，有些研究者只注重收集数据而不去做任何分析，这样反而会破坏有效研究的完成；最后是数据的收集过程不可靠，有很多调研人员为了减轻自己的负担，在数据的收集中作假，例如自己填写表格等。

2.4 现有数据的利用程度和效率较低

社会科学家常常发现已有数据存在问题，但是同时也无法获得更好的数据。因此最大限度利用手中现成的数据成为了权宜之计，但是目前对现有数据的利用仍然存在一定的问题。一方面由于数据或者程序应用中存在着这样或那样的错误，在研究者单独运用某种方法时就有可能获得错误的结果。一种是带有系统偏差的方式从整体样本中选择观察对象，最明显的一个例子是只选择那些支持我们理论的案例。另一个原因是遗漏变量问题，没有考虑一些控制变量，从而影响到了解释变量和被解释对象的因果关系；另一方面，对现有数据的利用效率比较低，并没有通过获得数据的相关信息来提高推论的质量。

3 规范的研究设计

社会科学研究者必须具备灵活的思维，能够推翻观察世界的传统方式，进而提出新问题以及适当地修改研究计划，然后更多地收集比预期更丰富的数据。

3.1 改进研究课题的质量

第一，研究项目应该提出对现实世界真正重要的问题。该问题应该首先涉及政治、社会、经济生活，了解和预测哪些可能有害或有益的事件。第二，研究者应该提高做出科学解释的能力，从而提出能对文献做出具体贡献的研究问题。这一标准可以确保研究者了解“当前研究的最前沿”，并且可能减少与现有研究的重复，进而提高整个学术界的研究。

3.2 提高理论质量

如果要提高理论的质量，研究者需要实现完成相关文献综述和收集工作。一方面，是在数据收集之外的一些常用的方法：第一是选择那些可能错误的理论。在实际中，从错误理论中学到的教训比那些宽泛的、原则上不可能出错的理论中学到的要多。第二是选择一个可以产生较多预期现象的理论，以保证该理论可以被证伪。第三是理论要尽可能具体， “含糊不清”和“似是而非”的理论和假说是没有任何实际意义。但是在收集数据之后发现理论明显需要改进，但此时无法收集更多的数据，我们要怎么做呢？这就是我们下一方面要探讨的问题：这时我们尽量不要对理论作出不符合数据的临时或专门的调整。但是如果必须调整，就尽可能遵循下面三条基本原则。第一是减少对理论的限制，这样它就可以涵盖更多的现象，并且有更多被证伪的机会。第二是如果没有收集到新的数据来检验修正后的理论，研究者不要通过增加限制条件的方法去维持原有理论的有效性；第三是如果收集不到新数据，可以承认错误但是不要停止研究。

3.3 提高数据的质量

数据的质量对于一份规范的研究设计是十分重要的，我们可以通过以下几个方面来提高数据质量：首先我们可以记录和报告产生数据的过程。第二是要收集尽可能多的这种现象，以便更好地检验理论。第三，我们需要最大程度地提高测量效度也就是依靠数据说话，而不让那些不能观察及不能测量的概念妨碍我们。第四是确保收集数据的方法是可靠的，意味着同样的方式和程序可以产生相同的结果。最后是确保所有的数据及分析工作可以被复制。学者应该记录那些收集信息与得出结论确切的方法、规则与程序，以便其他研究人员可以重复他们的研究，并获得相同的结论。

3.4 更好地利用现有数据

更好地利用现有数据对规范研究设计的构建同样具有重要意义：一方面，研究者应该尽量利用数据获得正确的推论。但是由于数据或程序应用中这样或那样的错误，单独应用某种方法未必得到正确的结果。能否实现无偏推论取决于原始数据的收集与其后的使用，因此对现有数据加以更好的利用才对获得正确推论和规范研究设计如此重要。正如我们之前指出的那样，最好在数据收集工作之前就预测可能发生的问题。而且研究者在使用这些数据时需要特别小心地分析，以确定数据在收集的过程中没有忽视了偏差产生的来源。另一方面，研究者以“效率”为基础，对数据进行最大限度的有效利用来获得描述性及因果性信息。研究者不仅需要动用全部数据，更需要获得这些数据的相关信息以提高推论质量，从而更好地利用现有数据。

4 小结

综上所述，规范的研究设计对于提高研究质量而言至关重要，针对目前社会科学研究设计中存在的问题，研究人员应当从凝练高质量研究课题出发，明确主题，敢于选取新的突破性的理论，提高理论出发点，并设计科学规范的数据采集方法，并整合现有数据，合理利用，科学推导，最终得到有价值的研究成果。

注释

① 刘成斌，卢福营.研究技术、研究方式与研究方法——兼论对社会学研究方法的若干误解[J]. 华中师范大学学报（人文社会科学版），2008.2： 38-43.

② 风笑天.社会学研究方法：走向规范化与本土化所面临的任务[J].华中师范大学大学报（人文社会科学版），2005.6：44-48.