熊洁:理性选择、比较方法与国际政治经济学

选择字号:   本文共阅读 1988 次 更新时间:2012-03-02 13:01:42

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熊洁  

  也就是说在博弈论这一方法基础上综合使用关于结构、行为、建构主义、心理学等多种理论的假设和观点;(4)积累知识,由于博弈论的假设清晰简明,可以通过改变、放松或者增加某一条件或前提了解相应的逻辑后果,从而获悉多种前提下的不同结果;(5)通过内生性、选择效应、观点和证据之间的相互依赖以及预测这四种方式,洞悉方法对决策过程分析的影响。(33)

  通常对理性选择的批判集中在三个方面:首先,理性选择过分依赖和崇拜数学工具,常常被归为“简化主义”,导致抽象复杂的模型取替了一般意义上的理论发展。其次,理性选择缺乏经验支撑,(34)相对于抽象的、推演的逻辑,历史和社会背景在其相关研究中处于次要地位。最后,理性选择的假设也受到了质疑,(35)比如,人是不是完全理性的?人的偏好是不是绝对外生的,是否受到其他因素影响?信息的透明度和可信性是否可控?在理性选择的模型中,所有参与者对世界的理解和认识都是完全的、固定的,(36)事实是否真的如此?

  

  二 比较方法:比较政治学与国际政治经济学

  

  诚然,理性选择更多的是在理论建构上发挥所长,它往往需要进一步的经验验证,提到经验验证我们绕不开比较政治学和比较方法。比较方法是比较政治学对国际政治经济学方法论的重大贡献。(37)依据样本数量以及具体分析工具的差别,比较方法分为大样本统计和小样本案例分析,前者属于定量分析,后者则被等同于定性分析。(38)

  (一)比较政治学与国际政治经济学

  提到比较政治学与国际政治经济学之间的关系,基欧汉直言:“我们已经很难在两个领域划分一个明确的界线。”(39)比较政治学家罗伯特·弗朗西斯(Robert J. Franzese)将当代比较政治学的研究领域简要地概括为:结构的、文化的、制度的、战略的、社会的、经济的、政治的、国际的、国内的以及地方的事务。(40)这一概括可能过于宽泛和抽象,但由此我们就能对两个学科诸多的交叉范围窥见一斑了。20世纪70年代,伴随国家这个“黑匣子”被打开,IPE学者开始越来越多地借用比较政治学的理论和研究方法(主要是比较方法)研究国内结构与国际政治经济的关联性,试图解答诸如一国具体的对外政策如何产生,国内政治如何影响国际经济,反过来国际经济因素又如何影响国内政治。首先,彼得·卡赞斯坦通过对国内结构的研究探询在石油危机背景下西方发达国家迥异的政策选择,他的研究将比较政治从国内政治出发的视角引入到国际政治经济学,使得该学科开始关注国内-国际的关联性,特别是国内政治对各国对外政策的影响。由此,国际政治经济学的研究层次由国家拓展到了国家内部;与此同时,理解行为者偏好的由来以及它们如何通过正式和非正式的方式影响到现实的政策选择是比较政治学对国际政治经济学的一个突出影响。(41)不久之后,彼得·古雷维奇(Peter Gourevitch)的著作通过“颠倒的第二意象”的全新视角,研究“国内政治的国际根源”,提出国际体系也会影响国内制度。(42)而罗伯特·帕特南(Robert D. Putnam)提出的国内行为体之间以及国际各政府之间的双层博弈的概念又将国内-国际关联性相关研究推进了一步。(43)此后越来越多的学者将目光投向国内政治,研究议题也越来越具体,笼统的对外经济政策被具体的货币、贸易等政策代替。(44)除了研究视角和领域的交叉,国际政治经济学领域的学者本来就是比较政治学家,如卡赞斯坦、罗纳德·罗戈夫斯基(Ronald Rogowski)等。当然见证这两个学科密切关系的另一个重要证据就是比较方法在国际政治经济学中的广泛应用。

  比较方法是比较政治学研究中最基本的研究方法,通过考察案例中的相似性和差异性,检测现有的理论命题。其内在逻辑是自然科学研究中的“可复制性”,(45)即一旦某种理论在案例观察中得到验证获得经验支持,那么在更广泛的现实中一旦遇到类似条件,其结果是可复制的。依据样本数量的多少和具体采用的分析工具,比较方法可以分为大样本的统计方法和小样本的案例分析。

  (二)大样本的统计方法

  大样本的统计方法是通过变量间的共变性或相关性来认识现实世界中的一般模式和因果影响的重要方法。(46)这种方法是采用大量的案例(样本),通过各种统计工具评估既定结果变量和单个或多个原因变量之间的因果关系。大样本统计方法最重要的方式是最大相异,其基本逻辑是如果两个或者多个变量之间的假设性联系能够在相当广泛的不同环境中得以复制,那么就有理由相信这些变量之间存在因果链;换句话说,大样本统计试图寻找不同个案中的共变点和相似性,(47)在这一前提下,样本越多数据越充分,那么该理论的一般性和适用性就越强。比如,肯尼思·谢维(Kenneth Scheve)和戴维·斯塔萨维奇(David Stasavage)在新作中证明战争对一国再分配影响的过程中就运用了大样本的统计数据和双重差分模型(difference-in-differences),(48)比较了1850-1870年期间参与战争和未卷入战争国家税收的差别。(49)杰夫·D. 寇伽纳(Jeff D. Colganal)同样通过对主要产油国家1945-2001间相关大样本的统计分析,验证了石油国家更容易卷入国家间领土的武力冲突这一假设。(50)桑纳尔·S. 潘戴(Sonal S. Pandya)则通过对拉美地区八个国家劳动力市场相关数据的统计,提出劳动力个人的偏好与国际直接投资(FDI)需求之间的因果关系。(51)

  大样本统计分析的优势在于:(1)从大量的统计案例中获得信息,并且运用概率推广至这些案例之外;(2)描述各种现象之间的关联性,并且计算这种关联性的概率;(3)数据具有可操作性和可信度,能够对理论命题进行检验。(52)

  这种方法其劣势在于:(1)数据的有限性,很多变量很难找到相应的指标数据进行衡量,即便能够找到相对应的指标,数据的获得具有局限性;(2)过分依赖数据,如现代化理论等对国内生产总值(GDP)过分依赖,认为GDP或者人均GDP能够反映经济的发展水平,这显然过于片面;(3)忽视了概念化,很多概念定义尚未明晰,具体反映的指标也不确定,还无从用数据进行比较;(4)对理论发展建树不大,统计数字只能反映和验证两个变量假设的关联性的程度,很难在数字中提出新的变量和假设;(5)过于抽象,不能反映变量之间的因果机制和逻辑理论的一致性。毫无疑问,阐述因果机制应当运用尽可能多的经验分析,然而经验分析决不能简化为简单的测量与推断。(53)在使用大样本数据的研究者并非仅仅验证不切实际模型的“数据处理者”,(54)他们必须清醒地知道数据的背景和性质以及统计模型背后的假设;仅仅依赖数据获得大量案例共变性的一般模式,势必要牺牲单个案例的内在知识。

  偏好理性选择理论的学者在使用比较研究方法时,往往会贬低观念、规范和价值的作用,强调变量间的客观物质关系的可预测性和决定论性质,在这种情况下,大样本的统计方法更受青睐,(55)美国IPE的研究现状正是如此,理性选择方法的绝对优势也决定了以大样本统计为代表的定量分析的绝对优势。据统计,2006年90%以上的IPE领域发表的论文均使用了定量分析,远远高于国际关系其他领域50%的比例。(56)美国大学对定量分析严重倾斜的研究生方法论训练以及相关学术刊物(或发行商)有意无意所体现的偏好,让越来越多的学者选择使用定量分析方法。(57)倾向大样本统计为代表的定量分析是美国IPE学者区别于其英国同行的重要特征。

  (三)小样本的案例分析

  上文已经提到,在今天国际政治经济学研究中(特别是“IO”学派)大样本的统计分析方法占据绝对的优势地位,这给我们一种印象:定量分析为主是IPE研究特别是美国IPE研究的重要特征。事实上,小样本的案例分析方法曾经在相当长的时期内在国际政治经济学研究中占据主导地位,(58)涉及各个议题的主要研究都曾采用这一研究方法,比如,查尔斯·金德尔伯格的《1929-1939年世界经济萧条》、E. E. 谢茨施奈德(E. E. Schattschneider)的《政治学、压力和关税》、海伦·米尔纳的《利益、制度与信息:国内政治与国际关系》、莉萨·马丁(Lisa L. Martin)的《强制性合作:多边经济制裁的解释》等。1993年,IPE领域发表的文章中70%使用案例分析为主的定性分析(高于国际关系领域使用案例分析的平均比例),直到2000年这一数字才降到50%,此后急剧衰减,到了2006年降至10%以下。(59)近年来,因为看到大样本统计方法固有的缺陷以及IPE与比较政治学越来越紧密的联系,越来越多的学者倡导使用案例分析。比如,理查德·F. 多纳(Richard F. Doner)、布莱恩·K. 里奇(Bryan K. Ritchie)和丹·斯莱特(Dan Slater)在讨论发展型国家的起源及其缺陷时,分别以东北亚和东南亚的若干国家、地区为案例进行分析。(60)

  与大样本统计相反,小样本案例分析遵循的内在逻辑是最大相似,即选取相似的若干案例,控制一些变量,同时检验另一些变量中的共变现象。(61)案例分析可以是对单个案例的深入分析,也可以是对少量案例的比较研究,研究者不仅想描述、阐发某一个案例,更试图从单个或者少量案例中获得尽可能多的可验证的现有假设的推论,所以有学者形象地将其描述为从“讲故事”到“验证假设”。(62)应当注意,这里案例是依据研究需要创造的,而不是被发现的;案例分析是对历史事件严格界定而选取的某一方面的研究,而不是对该历史事件的整体研究。(63)

  依据研究的形式和目的的区别,案例分析可以分为许多种类,每项案例研究设计可能采用多种方式:(64)描述性的案例研究,即为了政策制定者、学者或者其他人群而单纯记录某一重要事件;初步说明某一理论的案例分析,即使用现实中的案例,简要介绍和说明一种理论的设想;严格的解释性的案例研究,将已有的理论运用到新的领域,从而解释某一事件;将假设一般化的案例研究,即通过案例将已经证明有效的新的假设进一步一般化;最小可能(理论证实)案例研究,即选取一个极端的看似不可能的案例证明现有理论的有效性,其逻辑是,甚至看似最不可能的案例都能证明该理论的有效性,其他案例更是如此;最大可能(理论无效)案例研究,其逻辑和上面一种方法相反,用最可能、最普遍的案例来证明一个理论的不可信,即最可能的案例都无法支持该理论。不管是何种案例分析,其内部的研究主要运用的是过程追踪法、一致性检测和反事实分析。(65)

  小样本案例分析的优势和缺陷也非常明显。(66)其优势在于:(1)可以通过定性变量测试理论的有效性,许多变量如民主、权力等很难用相应定量工具进行测量,然而放在具体的案例中却可以实现;(2)提出新的理论,在案例分析过程中可以鉴别和发现新的变量或者假设,从而产生新的理论;(3)通过过程追踪法检测具体案例产生因果机制的推论;(4)为案例提供历史解释,即运用因果机制来解释具体的案例;(5)阐述复杂的因果关系,比如路径依赖、复杂相互作用、异因同果等。案例分析最明显的缺陷莫过于选择偏见,即在众多案例中有意识或者无意识地选取有利于自己研究的案例;此外,还有潜在的不确定,即通过过程追踪法仅能排除该案例一种解释,换句话说,拥有多个原因变量,而对结果变量的观察数量却少之又少;缺乏代表性,即案例分析所依赖的随机的案例可能无法代表所有的案例。以上这些缺陷大都可以通过综合使用多种研究方法来解决,比如,在使用案例分析的同时使用定量分析,或者在案例分析过程中同时采取过程追踪、采用一致性检测或反事实分析。

  

  三 研究议题与研究方法的运用

  

  诚如上文所述,各种方法都有其裨益,选用适当的研究方法至关重要。比如,理性选择更多的是理论上的发展,亟须经验方面的支撑;为了支持那些因素普遍且重要的结论,需要使用更大数量的案例,尽管大样本的方法也有其自身的风险和缺陷。(67)而当一个形式模型提出一个需要验证的假设,即便经过大样本的定量检验的证实,依然存在一个疑问,即该理论提出的因果机制是否能够保证在任何情况下,之前检验的原因变量都能与所检验的结果变量有关联,这时候运用小样本的案例分析能够在一定程度上让之前的因果假设论证更加严密。(点击此处阅读下一页)

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