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国际关系实证研究方法 版权信息
- ISBN：9787547616031
- 条形码：9787547616031 ; 978-7-5476-1603-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
国际关系实证研究方法 本书特色
适读人群 ：社会科学领域学者、高校师生《国际关系实证研究方法》一书主要探讨了国际关系研究中的方法论而非具体国际关系实例，因此，本书探讨的主要研究方法，诸如变量控制、相关关系测量、统计分析、主成分分析、聚类分析等，也同样适用于其他社会科学研究。这些方法大多强调逻辑思辨和定量分析，通过学习这些方法，可以提升自己的研究水平和思维能力，不同学科的学者、师生可根据自己的学习、研究需求选购本书。
国际关系实证研究方法 内容简介
本书以靠前关系研究中的实证主义方法论为主题，阐述靠前关系实证主义研究的概念，介绍靠前关系研究领域目前的研究趋势和现状，比较了实证主义研究方法与靠前关系领域其他研究方法之间的区别及特点。根据靠前关系实证研究领域的规范要求，本书详细地介绍了靠前关系实证研究过程中各个阶段，如选择研究问题、确立研究假设、理论假设的操作化与测量等阶段的难点要点，总结相关技巧及常见问题，并介绍了几种靠前关系实证研究中常用的统计分析工具。 本书对于靠前关系实证研究领域的研究生、青年学者的研究工作，及青年教师的教学工作有较大的借鉴参考价值。同时由于本书侧重方法论而非具体靠前关系问题，因此本书所涉方法论同样适用于其他社科领域的实证研究。
国际关系实证研究方法 目录
**章国际关系研究方法的层次与类型
**节国际关系研究方法的层次
一、国际关系研究方法论
二、国际关系研究方式
三、国际关系研究技术和方法
第二节国际关系研究方法类型
一、实证主义
二、诠释学
三、批判论
第三节国际关系研究方法发展态势
一、在方法论层面上，追求后实证主义
二、在研究方式层面上，融合质性分析与定量研究
三、在具体研究模式上，凸显因果机制的挖掘方法
小结
第二章国际关系实证研究的内涵与要求
**节实证研究的内涵
一、国际关系实证研究的内涵
二、国际关系实证研究方法与自然科学方法的比较
三、国际关系实证研究的意义
第二节国际关系实证研究要解决的问题
一、描述性问题
二、解释性问题
三、预测性问题
第三节国际关系实证研究的要求
小结
第三章国际关系实证研究程序
**节明确研究类型
第二节确定研究问题
一、研究问题的含义
二、研究问题的类型
三、研究问题的选择原则50
四、研究问题的来源
第三节文献回顾
一、文献回顾的目的
二、文献回顾的步骤
三、文献回顾常见错误
第四节提出理论假设
第五节假设检验
一、假设推演
二、理论假设的检验
小结
第四章研究假设与变量
**节研究假设
一、研究假设的含义
二、研究假设的要求
三、研究假设的基本类别
四、常见假设谬误
第二节变量的含义与分类
一、变量的含义
二、变量的类别
三、变量间关系
第三节理论假设的构建方法
一、归纳法
二、演绎法
三、类比法
小结
第五章理论假设的操作化与测量
**节理论假设的概念化与操作化
一、概念的界定
二、概念的操作化
第二节测量
一、测量的概念
二、测量的具体方法
第三节信度与效度
一、测量信度
二、测量效度
三、信度与效度的关系
小结
第六章变量控制及假设检验
**节变量控制与因果推论
一、变量控制的内涵
二、变量控制、反事实框架与因果推论
三、变量控制的意义
四、变量控制数据的来源
第二节比较案例分析法
一、求同法
二、求异法
三、求同求异法
四、共变法
五、*不可能可能法
第三节布尔代数与质性比较分析
一、布尔代数基本要义
二、布尔代数与多变量分析
三、简化数据
第四节模糊集质性比较分析法(fsQCA)
一、模糊集合的基本要义
二、fsQCA方法的构建思路
三、fsQCA的基本步骤
四、实例解析
五、fsQCA的缺陷与突破
第五节匹配与国际关系因果推论
一、个案匹配与“反事实”因果推论
二、倾向值匹配与“反事实”因果推论
小结
第七章双变量相关关系衡量
**节减少误差比例测量方法
第二节国际关系研究定类变量相关系数测量
一、λ相关系数的测量
二、λxy相关系数的测量
第三节国际关系研究定序变量与γ系数
一、基本设想
二、国际关系研究中两定序变量相关系数的测量
三、非对称关系γxy系数的计算
第四节定距变量相关关系测量
第五节定类变量与定距变量间相关关系测量
第六节国际关系研究多变量偏相关系数的计算
一、高维列联表(定类变量)
二、定序变量偏相关系数计算
小结
附录7.1
第八章国际关系研究中的一元回归分析
**节回归分析的问题、数据与步骤
一、回归分析常见研究问题
二、数据的来源和类型
三、回归分析的基本步骤
第二节一元线性回归
一、一元线性回归模型的确定
二、一元线性回归模型的参数估计
三、一元线性回归模型的统计检验
第三节实例解析
小结
附录8.1
附录8.2
第九章国际关系研究中的多元回归技术
**节多元线性回归模型及参数估计
一、多元线性回归模型参数估计
二、多元线性回归模型的基本假定
三、多元线性回归模型的统计检验
四、实例解析
第二节放宽基本假定的多元线性回归模型
一、随机误差项存在异方差性
二、序列相关性
三、多重共线性
第三节扩展的单方程回归模型
一、虚拟变量模型
二、二元离散选择模型
小结
附录9.1
第十章国际关系研究中的多元统计方法
**节主成分分析
一、主成分分析的基本原理
二、主成分分析的操作步骤
第二节判别分析法
一、基本思想
二、基本步骤
三、实例解析
第三节聚类分析法
一、样本相似度及距离的测量方法
二、聚类分析法的基本步骤
三、实例解析
第四节路径分析
一、路径分析的基本原理——以路径图为例
二、路径系数和残差路径系数的计算方法
三、变量间相关关系的分解
四、实例解析
附录10.1
附录10.2
附录10.3
附录10.4
第十一章因果机制与挖掘
**节国际关系研究中的因果机制
一、国际关系研究囿于因果效应的局限
二、国际关系研究中因果机制的内涵
三、国际关系研究探寻因果机制的作用
第二节挖掘因果机制的认识论争论
第三节因果机制挖掘的具体方法
一、详析模式
二、过程追踪法
三、时序分析法
四、典型特征法
五、因果机制定量分析
小结
参考文献
后记
展开全部
国际关系实证研究方法 节选
第六章 变量控制及假设检验 提出理论假设并进行操作化推演后，研究者需要利用搜集的资料对工作假设进行验证。在论证一个命题或假设时，传统的列举法存在着较大缺陷。例如，为了分析同盟为什么会破裂这个问题，研究者可以列举出许多因素： 共同敌人消失、战略分歧加深、实力差距增大、意识形态变化等等。但是，在诸多导致同盟破裂的因素中，到底哪一个在起作用呢？如果研究者不能准确地说明发生作用的因素，而仅仅是笼统地列举原因，并不能达到国际关系实证研究的目的。 如何检验理论假设呢？*好的方法是自然科学中的实验法。为了证明某现象发生是A因素在起作用，研究者需要把与A因素不相关的其他因素控制起来，通过改变A因素来观察结果是否发生变化。如果出现“A因素不存在，结果没有发生；A因素变化了，结果也发生了变化”这种情况，我们可以认定A因素是现象发生的原因。由此可见，实验法的核心是变量控制，把那些与真正原因无关的干扰因素都控制起来保持不变，让关注的因素发生变动，观察结果是否发生变化。如果两者同时发生变化，可以认定关注因素是结果发生的原因。举例来说，为了验证中药和西药治疗感冒的效果，可以设置实验组和对照组，A组(实验组)成员通过吃中药治疗感冒，同时A组成员每天坚持练气功；B组(对照组)成员通过吃西药治疗感冒，同时B组坚持每天打网球。一段时间后，A组感冒未痊愈，B组感冒好了。那么，是否能说明西药疗效比中药好呢？显然是不能的。因为在B组中我们无法知道到底是因为打网球还是吃西药导致感冒痊愈。因此，合理的实验应当是A、B两组除了所用药物不一样外，其他情况都保持相同。如果B组通过吃西药感冒得到痊愈，A组并没有痊愈，在这种情况下，我们才能判断西药的疗效优于中药。这就是自然科学中的实验法思想。在国际关系研究中，我们无法通过实验的方法对变量进行控制。国际关系研究的变量控制主要是通过案例比较的方法模拟自然科学中的实验法达到检验理论假设的目的。具体而言，变量控制法包含比较案例分析、质性比较分析和大样本统计分析三种方法。 **节变量控制与因果推论 一、 变量控制的内涵 我们从一个假想例子开始，为了考察和平战略还是战争战略有利于中国崛起，可以设想世界上有两个一模一样的中国，一个中国在崛起时采用了和平战略，另一个中国采取战争崛起的方式。若干年后，通过和平战略中国实现了崛起，通过战争方式的中国未能实现崛起，那么我们认为和平战略是中国崛起的理想模式。显然，这种设想在现实中是不可能实现的。但是我们可以设想另一种检验模式，对比不同时期中国崛起的路径来证明上述命题。考察历史上中国崛起的案例，**个案例是二战后的中国，国际背景是战争与革命，通过战争方式中国未能实现崛起。第二个案例是冷战结束后，国际背景是和平与发展，中国通过和平方式实现了崛起。通过这两个案例的比较，我们是否能得出“和平方式一定有利于国家崛起”的结论呢？事实上，上述两个案例的比较是没有办法做出推论的。因为两个时期的中国面临的国际大环境是不一样的。研究者无法判断中国崛起到底是因为国际环境的影响还是因为采取的策略不同。要想了解哪一个崛起战略更好，必须把周边环境设置成相同。因此，在探究国际政治现象发生的原因时，必须把不相关的干扰因素控制住，才能找到国际政治现象发生的真实原因。 以上是对变量控制的一个框架性介绍。在具体实践操作中，研究者可以搜集数个具有不同结果的案例。这些案例除关注的因素在变化外，其他干扰因素都是相同的，通过案例的比较可以判断关注因素与结果之间是否具有因果关系，从而达到检验理论假设的目的。 二、 变量控制、反事实框架与因果推论 利用变量控制进行假设检验的理论基础是“反事实”框架。反事实，顾名思义是和我们能够观测到的现实情况相反的一种状态。按照“反事实”理论，自变量A对于因变量B的因果性效果就是A成立时B的事实状态与A不成立时B的反事实状态之间的差异。如果这种差异存在且在统计上十分显著，则证明变量A对于变量B具有因果效应，否则两者之间就不存在因果关系。 下面我们以一个具体的例子来说明“反事实”框架的基本逻辑。例如，为了验证高等教育对收入的影响这一因果关系，可以通过大学毕业生和初中生收入的对比来进行检验。那么，是否观察到大学毕业生收入高于初中生就一定能证明上述因果关系成立呢？显然不能！可能是其他干扰因素导致了收入差异。如何才能严格地证明上述因果关系呢？合理的方法是找到这样的两个案例： 一个案例是大学毕业生拥有较高收入；另一个案例是让相同的“大学毕业生”不接受高等教育并考察其收入状况。只有通过上述两个案例收入差异的比较，我们才能从逻辑上确定地说明是否接受高等教育——而不是其他因素导致了收入差异。学生接受高等教育称之为“事实”，该学生没有接受高等教育称为“反事实”，依照上述逻辑进行推理的过程称为因果推论的“反事实”框架。 自然科学中的实验法是“反事实”框架的完美应用。例如，为了测试新药A是否对疾病B具有疗效，其中新药A可理解为自变量，疾病B为因变量，“具有疗效”可理解为它们之间的因果关系。检验上述因果关系的典型方法是将一群患有疾病B的病员随机地分为两组，一组接受新药A的治疗，另一组不接受任何药物或仅使用安慰剂。实验中服用新药的试验组称为“事实”，服用安慰剂的对照组称为“反事实”。如果服用新药的病员身体康复了，而服用安慰剂的没有康复，我们可以断定在自变量(服用新药A)和因变量(疾病B)之间建立了因果关系。原因在于通过随机方式分配病员到试验组和对照组中，其他可能导致疾病痊愈的原因都被“平均化”了，唯一能影响疾病是否痊愈的因素只能为“是否服用新药”。由此可见，随机试验可以帮助研究者建构“反事实”并通过“反事实”框架来验证因果关系，根本原因在于随机化的过程保证了我们关心的个案(事实)和那些与之相对应的“反事实”个案之间在关注的自变量之外的干扰变量上取值是相同的或近似的。 对社会科学而言，研究者无法通过随机分配的实验法来构建“事实”和“反事实”进行匹配比较。特别是在国际关系研究中，由于无法人为地进行随机实验，我们只能看到“事实”，却看不到“反事实”。例如，为了检验核均势阻止战争扩大这一理论假设，合乎科学的推论或证明过程应当是这样的： 首先找到1969年中苏冲突这一案例，由于中苏两国都拥有核武器并存在核均势，所以两国间尽管发生了冲突，战争并没有扩大。同时，还需要找到“反事实”案例，让1969年的中苏之间不存在核均势，观察战争是否扩大。如果战争扩大了，我们就可以肯定地推断战争没有扩大的原因是核均势，而不是其他的干扰变量。事实上，由于历史不可回溯，在现实中根本不可能观察到“1969年中苏不存在核均势情况下战争扩大”这一“反事实”。从上述例子可以看出“反事实”在国际关系研究中是不可能观察到的，“反事实”的“不可观测性”称为“因果推论中的基本问题”。 既然“反事实”是不可观察的，在国际关系乃至社会科学研究中如何进行因果推论和理论检验呢？我们所能够做的只能是通过变量控制的办法找到与研究者关心的个案类似的其他个案作为“反事实”。例如，在上例中，我们可以寻找另一个国际冲突的案例，假设在这个新的国际冲突案例中两国不存在核均势，其他的干扰变量(如意识形态因素、地缘政治、领土争端等)也都基本相似，那么就达到了控制干扰变量的目的。因此，该案例可以作为“中苏案例”的“反事实”。通过“事实”与“反事实”的匹配比较，推断出阻止战争扩大的原因是核均势。 从上文分析可以看出，因果推论和理论检验的理想模式是“反事实”框架。自然科学通过试验组和对照组的随机实验方法完美地建立了“事实”和“反事实”。但是在社会科学及国际关系研究中，由于只能进行观测性研究，研究者无法通过人为方式去控制除关注的自变量以外的其他所有干扰变量，从而构建出“反事实”。研究者只能通过变量控制的方法近似地找到事实与“反事实”。事实上，国际关系研究中的“反事实个案”和研究者所关心的个案往往不是十分匹配，从而导致遗漏变量、因果推论偏差等问题，这也是社会科学及国际关系研究科学性低于自然科学的根本原因所在。 三、 变量控制的意义 与自然科学研究相比，国际关系研究成果的精确性和科学性较差，根本原因在于研究者无法通过“控制变量”的方法获得“反事实”案例。但是，如果不进行变量控制，就无法进行科学分析。例如化学实验中，如果研究人员将浓度不同的化学试剂放在两个温度不同的试验箱，由于没有进行变量控制，研究人员无法知道导致结果的原因是化学试剂浓度的不同还是温度的差异。 国际关系研究也一样，如果不进行变量控制，根本无法找出国际政治现象或规律背后的准确原因是什么。在国内的国际关系研究中，经常会看到这样一种情景： 分析某件重大国际事件的发生原因，往往从经济、政治、军事等角度列举出诸多原因。但是，在这么多原因中，到底是哪个因素在起作用呢？无论是研究者还是读者都无法精确地获知。例如，考察弱国在战争中为什么会获胜，得到以下四个原因： 一是冲突关乎弱国的核心利益；二是冲突的另一方为民主政体；三是弱国在战争中获得了重大的外援；四是弱国在战争中采用了不对称战略。事实上，通过列举的方法并没有找到导致弱者在战争中获胜的真实原因，充其量只是把可能的原因罗列一遍。由此可见，如果不进行变量控制，就无法实现国际关系实证研究的目的。 当然，国际关系研究中进行变量控制是非常困难的。由于研究人员客观上无法控制国际关系运行，研究者只能从已发生的历史事件中进行近似的变量控制。这意味着没有对研究对象及国际关系史的深入了解，变量控制是难以做到的。从这个角度出发，国际关系研究人员的科研水平主要表现在其对所研究对象进行变量控制的能力上。 四、 变量控制数据的来源 自然科学主要通过人为构造实验、控制变量来挖掘因果关系、检验理论。国际关系研究的特点决定了不可能完全模仿自然科学。但是，国际关系史却为变量控制提供了一个可操作的“实验时空”。自1648年威斯特伐利亚体系建立以来，现代意义上的国际政治产生了。体系变迁、力量分布变化、国际冲突、国际合作、规范机制的建构、经济与政治、文化变迁等等都可以在这近400年所发生的历史事件中寻找到踪影。特别值得一提的是，冷战结束以来，世界主要大国不断解密和公布档案文献更是为变量控制研究“实验室”提供了广阔空间。现存数以百万页计的冷战时期大国外交、国防、军事决策与冲突、会议等资料，为从事国际关系理论研究的学者们进行案例的深度比较分析提供了厚实的资料基础。 变量控制是国际关系研究科学化的重要保证，是“反事实”因果推论原理在国际关系研究中的具体应用。国际关系研究中的变量控制主要是比较案例分析，包括求同法、求异法、求同求异法和共变法四种基本的形态。随着行为主义的兴起，特别是布尔代数、模糊数学等数学工具的引入，比较案例分析发展成为质性比较分析，变量控制形式更加多样，使用范围更加广泛，原因挖掘更加准确。
国际关系实证研究方法 作者简介
蒋建忠，法学博士，江苏省社会主义学院一级主任科员，上海交通大学国际与公共事务学院博士后。主要从事民营经济、社会科学方法研究。发表论文30余篇，出版专著1部，参编著作6部，主持国家社科基金、中央社会主义学院统一战线高端智库与其他课题共8项。
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