进入21世纪,随着大数据的出现及其对人类社会生活的影响,定量分析在公共管理研究中的分量越来越重,使用的具体方面也越来越广,为学术研究以及政策制定作出了很大贡献。但是,对定量分析在社会科学领域的运用,学术界长期以来有着不同的声音,这自然也包括针对定量分析在公共管理中的运用。
定量分析与社会科学问题的复杂性
概念可操作化的问题。众所周知,定量分析方法最早是自然科学研究中的主要方法。而定量首先来自实验中的测量。对于自然科学来说,很多概念先天就是可测量的,如物体的质量、电流、温度、分子量等。因此,定量分析与实验本身是“无缝”连接的。但是,在社会科学领域,包括公共管理的研究中,很多概念是抽象的、被定义出来的,其本身无法直接测量。对此,学者提出了将概念可操作化,即将其再分解成另外一些可直接测量的量化指标。如在研究政府决策时,民主是一个非常重要的解释变量或被解释变量,作为一个价值理念,民主无法直接测量,于是先要做到概念的可操作化。但是,对于民主不同的理解,其操作方式可能就有所不同,另外,对于不同的政治体制,其操作方式的量化指标体系及其权重也会有所不同。再如对于公平的测量,目前国际学界基本达成一致的是用基尼系数,但基尼系数仅仅是基于结果公平出发来设计和测量的,如果从起点公平、程序公平等视角来看,公平又是另一套体系了。因此,与自然科学研究相比,作为社会科学的公共管理研究,其在测量环节有明显的复杂性和主观性。
对于态度的直接测量。目前,我国公共管理学领域的定量分析研究中的测量很多是借鉴社会学、心理学研究中的测量方法,即通过对一定结构的量表的填写来了解被访问者在某些方面的态度,从而完成相关测量。比如李克特量表的运用。量表的使用一定程度上反映了被访者在被调查问题上所持的态度。但有一个突出的问题是,其无法防止被访者对自身真实偏好的隐藏,从而导致了测量的真实性的缺失。最典型的例子就是对2016年美国总统大选的预测,基于民意调查的结果与实际投票的结果相悖,除了民意调查有抽样方面的问题导致样本代表性不足,更严重的是在民意调查中相当多的被访者害怕来自外界的道德压力,害怕在调查中表示支持特朗普会导致他人对被访者的道德水准做较低评价,因此隐藏了自身真实的偏好。可见,基于态度的调查会因为真实偏好隐藏的问题导致测量结果真实性的缺失。尽管这种缺失可以通过在调查方法,量表设计上的改进来减轻,但仍旧无法根本性地防止。
情境化的挑战。在科学哲学研究领域,一些学者提出了情境化的概念。与自然科学相比,社会科学研究更需要强调情境化。比如对某个案例的分析,研究者的相当一部分工作是要将读者带入情境之中,在诸多特定条件之下分析案例。然而,目前的定量分析研究却没有很好地去应对情境化的要求,在情境描述和再现方面很多研究者思考和着墨不多,试图仅仅引入几个变量来取代对具体情境的描述,使得很多研究显得很生硬。比如某些基层治理的研究,简单地套入西方学者的研究设计,然后抽取一些变量来做回归,由此得出结论。这些研究往往淡化了中国基层治理的具体情境,导致容易忽视其复杂性。如果这类研究直接成为政策制定者的决策依据,其结果将是灾难性的。
定量分析方法必须不断创新
要重视和完善研究设计这一环节。对一项基于定量分析的研究来说,研究过程中研究设计的主要任务是思考和表述本项研究的变量指标与研究主题的直接或间接关联性,以及采用何种方法来抽取和测量这些指标,以此来实现对研究主题的定量化表达和分析。通过研究设计也表达出了研究者自身是如何理解研究主题的。因此,研究设计对于定量研究来说有着举足轻重的作用。但目前看来,在研究设计这一环节中,有些论文是轻描淡写,似乎研究的主题天然就是可测量的,还有些牵涉到抽样的研究论文对于抽样方法也是一笔带过。这些都是轻视研究设计的表现。
努力开发以行为或行为结果为特征的量化测量指标。如果我们把视野再放宽一些,关注到采用定量分析更多的社会科学学科,如经济学。尽管经济学中的量化研究在其对现实世界的解释力方面也面临着巨大挑战,但其量化分析指标的特性却值得公共管理量化研究借鉴。虽然目前经济学研究发展的趋势是心理学、脑科学的介入,但价格、产量等这些传统的指标仍旧是研究中所抽取的主要变量,其均是基于行为或者行为结果而形成的量化指标,特点是这些指标的形成基本没有或少有偏好伪装的激励,因而一定程度上缺乏真实性和客观性。再比如与公共管理同在管理学门类内的工商管理。消费偏好作为工商管理研究的一个重要内容,近十年来,对其的测量发生了一个重要转变,那就是基于社会调查的模式、以主观态度和偏好为主要测量指标的传统商业调查逐渐式微,更多的是通过消费者的具体消费行为或其他行为,如浏览的网页等来判断其消费偏好。尤其是电子商务和社交媒体逐步推广后,网络消费以及社交媒体上的互动行为数据可以很廉价地被收集(当然这其中又涉及商业道德和个人隐私权利保护的伦理问题,在此不予以讨论),再通过人工智能技术对数据予以分析和判断,就可较为清晰地了解到每一个消费者的个人偏好。电子商务的成功也证明了这种对消费偏好的测量方式的可行性和有效性。因此,对于公共管理中的定量研究来说,如何开发和挖掘基于行为和行为结果的测量指标是使研究更具有效性和研究结果更具说服力的重要一环。
增加测量的维度,以此提升研究的情境化水平。前面在分析中提到了定量分析在社会科学研究应对情境化的困境,但是否有办法使得定量分析能够更为“逼近”具体的现实情境呢?从操作层面来看,可以通过不断提升测量指标的维度,从一维到多维,再到高维的提升,将研究客体更为生动具体地再现和刻画出来。而由于数据处理的硬件条件和软件算法的不断进步和提升,从技术上看,高维数据的处理能力也在不断增强,这使得定量的研究可以更为接近现实情境。
借鉴和依托定量分析上游学科的发展。定量分析对于公共管理研究来说还仅是工具。而真正推动定量分析技术发展的,还是数学、计算机科学、心理学(对心理测量方法而言)等学科。因此,公共管理中的定量分析要紧盯这些领域的发展,运用其最新的研究成果。并且,从进一步的发展来看,最好能形成与这些学科界的交流。回顾定量分析中的一些方法,如因子分析法,就是在对学习能力的分析中发现的。尽管因子分析的价值不仅仅是测量,但可见下游学科的研究需求也是上游学科发展的一个增长点。因此,还要将公共管理中的定量分析的需求与这些上游学科的研究者进行沟通,从而推动整体定量分析测量方法和技术的进步。
目前对于定量分析在公共管理研究中的运用所面临的问题,有学者的解决方案是弱化其在公共管理中的运用,对于这一点,不置可否。回顾公共管理学科的发展历史,定量分析方法为学科的发展和建设作出了巨大贡献,在诸多研究方法中有着不可替代的地位。新时代对定量分析方法在公共管理中的研究又提出了新要求,因此,定量分析方法也必须不断进步、创新。
(作者单位:华东政法大学政治学与公共管理学院)
