社会科学的研究方法，一直在不断发展。与定性研究方法相比，定量研究方法虽然产生和普及较晚，但很快表现出独特优势，成为当前社会科学的主流研究方法。定量研究方法能取得今天这样的学术地位，并非偶然。
定量研究的价值，不仅是数量化分析的必需，更是因果分析的必需。当代社会科学的重要使命之一就是解释社会现象、厘清因果关系。如果一种研究方法无力厘清因果，其价值就会大打折扣。从实际情况看，定性研究本质上只能回答描述性的“有无”、“是否”问题，却无力回答因果性的“有无”、“是否”问题。这是因为，定性研究除了样本极为有限之外，其方法本身决定了它在厘清因果关系时极难排除可能的“伪相关”因素。相反，成熟的定量研究恰恰能解决这一问题。以著名的“关系”研究为例，美国学者格兰诺维特的社会网理论和林南的社会资源理论认为，交往到“有资源的朋友”和“获得好工作”之间应该存在因果关系。但是，美国学者莫维在2003年的一项研究中提出，人与人之间的交往是选择性的，“有能力的人”会交往到“有资源的朋友”，从而“获得好工作”。因此“有资源的朋友”与“获得好工作”之间可能只是表面上的“伪相关”，真正的“因”或者起码有部分的“因”很可能是我们观测不到的“个人能力”。正因为“个人能力”难以观测，所以必须依赖高级定量模型进行研究。可见，通过定量研究，我们能在很大程度上排除定性研究中的“伪相关”，识别出真正的“因”和“果”。
也有人担心定量研究的数据和分析门槛过高，会影响其可操作性。事实上，随着定量研究的不断发展，其可操作性正日益优化。在数据收集方面，随着互联网的广泛使用和共享机制的进一步健全，过去那种为一项研究进行一次调查的耗时耗财做法，已经在社会科学研究中被逐步淘汰。以社会学为例，欧美学界的数据跟踪和共享机制已经较为完备，大规模的跨度几十年的社会综合调查，基本可以覆盖大量的研究课题。在国内，以中国综合社会调查(CGSS)为代表的共享数据也已连续进行了好几年，问卷和数据涉及社会方方面面并每年进行更新调整，已经足以支撑起一般性的研究课题。至于更特殊的研究课题，通过互联网、电话进行的数据调查，成本正越来越低。而在统计分析难度方面，人机对话界面也更加友好，分析者只要具备基础的概率统计和线性代数知识，就可以完成高级定量模型的一般分析。
那么，定量研究是否已经不存在瓶颈了呢？当然还没那么乐观。不过，定量研究的瓶颈主要不是许多人担心的样本问题。在今天的社会科学领域，随着抽样方法的完善，样本代表性在成熟数据中已经不是主要问题。实际上，当前定量研究的瓶颈主要是如何更好地排除模型设定中的非观测变量，也就是诸如上面提及的“个人能力”这种无法观测却又和我们关心的因果关系相关的因素。这类问题被统称为“内生性问题”，定性研究无能为力，定量研究可以解决，但必须依赖聪明的研究设计、高质量的数据和高级定量模型。如果在做定量研究时缺乏清晰的因果逻辑，不假思索地采用简单回归模型，其分析结论在很大程度上就仍不具有因果效力。在当前社会学和政治学领域，定量研究只有直面和解决“内生性问题”，才能真正突破瓶颈。
定性研究与定量研究各有优长，不过，从某种意义上说，定性研究在方法论上更适合于“启发”、“助产”一种新观点、新理论，但未必适合解释、证实、证伪一种观点和理论。当前，定量研究越来越受重视表明，社会科学研究正不断从归纳现象走向厘清因果。（陈云松） |
