当前政治科学界是如何看待统计学和计量经济学的？
政治科学界对统计学和计量经济学的看法，可以说是一个既高度依赖又充满挑战性的话题。这种关系并非铁板一块，而是随着学科发展、研究方法的演进以及社会科学数据可获得性的变化而不断动态调整的。总的来说，可以从以下几个层面来理解：
一、 统计学与计量经济学作为政治科学的“标准语言”和核心工具箱：
如今，如果你翻开任何一份顶尖政治科学期刊的文章，你几乎不可能避开统计学和计量经济学的身影。它们已经不仅仅是辅助工具，更像是政治科学研究的“标准语言”。
因果推断的追求： 政治科学的核心在于理解“为什么会发生某事”，以及“如果改变某个因素，会有什么后果”。这本质上是一个因果关系的问题。统计学和计量经济学提供了严谨的方法来识别、估计和检验这些因果关系，即使是在高度复杂的现实世界中。例如，我们想知道民主化是否真的能提高经济增长，还是经济增长才是民主化的前提？这些问题的回答，离不开统计模型对内生性、遗漏变量偏误等问题的处理。
量化分析的普及： 随着大数据时代的到来，政治科学家能够接触到海量的文本数据（如新闻报道、社交媒体帖子）、选举数据、政策文本、民意调查数据等等。没有统计学和计量经济学，这些数据将难以被有效地整理、分析和解读，也无法从中提取有价值的洞见。从分析选民投票行为、政党竞争策略，到研究国际冲突的驱动因素，再到评估政策有效性，几乎所有领域都受益于量化分析。
模型构建与预测： 统计学和计量经济学模型能够帮助我们构建理论的数学表达，并基于历史数据进行预测。比如，预测下一场选举的结果，或者估计气候变化对政治稳定性的长期影响。虽然预测的准确性总会受到挑战，但模型本身提供了一个清晰的思考框架和对复杂现象的简化理解。
研究的严谨性与可重复性： 量化方法强调清晰的假设、明确的模型设定、严谨的数据处理和透明的分析过程。这有助于提高研究的可重复性和科学性，使得研究成果更容易被其他学者验证或反驳，从而推动学科的进步。
二、 计量经济学对政治科学的具体贡献和方法论影响：
计量经济学，作为应用统计学的方法，在政治科学中扮演着尤为重要的角色，尤其是在因果推断方面。
处理内生性问题： 经济学研究中常见的内生性问题（如同时性、遗漏变量、选择偏误）同样普遍存在于政治现象中。计量经济学提供的工具，如工具变量（Instrumental Variables, IV）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）、差分中的差分（DifferenceinDifferences, DiD）、匹配（Matching）等，已经被政治科学界广泛采纳和创新性应用，以更接近因果推断的目标。例如，利用自然实验（如边界作为随机分配的工具变量）来研究战争的影响，或者利用制度性断点（如选举年份作为断点）来分析投票行为。
时间序列分析与面板数据分析： 在研究政治周期、政策演变、国际关系动态等方面，时间序列分析和面板数据分析是不可或缺的。通过这些方法，研究者可以分析变量随时间的变化趋势，捕捉动态关系，并控制个体（国家、地区、个人）的异质性。
广义线性模型（GLM）和非线性模型： 政治科学研究中经常涉及离散的结果变量（如投票选择、冲突发生与否），广义线性模型（如逻辑回归、概率回归）以及更复杂的非线性模型，在这些领域发挥着关键作用。
因果森林（Causal Forests）等新兴方法的出现： 随着机器学习在统计学领域的广泛应用，一些新的因果推断方法，如因果森林，也开始受到政治科学家的关注，它们有望在处理高维数据和复杂非线性关系时提供更强大的分析能力。
三、 政治科学界对统计学与计量经济学的辩论与反思：
尽管统计学和计量经济学是强大的工具，但政治科学界对它们的运用也存在着持续的辩论、反思和批评，这些声音同样重要：
数据的“可用性”与“适用性”： 并非所有重要的政治现象都容易被量化或找到合适的实验条件。即使有大量数据，数据的质量、代表性以及是否真正捕捉到我们想要研究的“概念”也是一个挑战。例如，研究“民主质量”或“国家能力”时，选择何种指标（Proxy）以及如何测量，就存在很多争议。
“玉米片模型”（Plausiblesounding mechanisms）的陷阱： 过度依赖统计模型，有时会导致研究者过于关注统计上的显著性，而忽视了理论的厚度。有时，模型结果可能只是“玉米片模型”（与实际情况听起来合理，但缺乏实质性因果联系），缺乏对背后政治逻辑的深刻理解。一些批评者认为，某些量化研究可能陷入“数据挖掘”的泥潭，或者过度拟合，导致结果难以推广。
理论与方法的张力： 理论家和方法论者之间常常存在一种张力。纯理论研究者可能担心过度量化会扼杀创造性思维和对复杂社会动态的细腻描绘。而方法论的创新者则可能认为，没有严谨的方法，理论就难以被有效检验。这种张力促使双方不断对话和融合。
“数据主义”（Dataism）的批评： 有一种批评认为，在政治科学中存在一种“数据主义”的倾向，即过度迷信数据和统计方法，而忽视了历史背景、文化语境以及非量化的定性洞见。这种观点强调，理解政治现象需要多维度的视角，不能仅仅依靠统计数字。
计量经济学方法本身的局限性： 即使是计量经济学中被广泛接受的方法，其适用性也常常受到质疑。例如，工具变量的有效性需要仔细论证，RDD的断点设定可能存在争议，DiD的平行趋势假设也并非总是成立。研究者需要在理解方法论原理的基础上，审慎应用，并清晰地阐述其假设和局限性。
“黑箱”模型的担忧： 随着机器学习和更复杂的统计模型的出现，一些模型可能变得“黑箱化”，即研究者知道输入和输出，但对其内部机制的理解却不那么清晰。这在强调透明度和可解释性的政治科学研究中是一个潜在的担忧。
四、 未来趋势与发展方向：
尽管存在争议，但统计学和计量经济学在政治科学中的地位依然稳固，并且正朝着更深入、更精细的方向发展：
混合方法研究（Mixed Methods Research）： 越来越多的政治科学家认识到，结合量化和定性研究方法，能够提供更全面、更深刻的理解。定性研究可以帮助识别理论，探索机制，而量化研究则可以检验理论，估计效应大小，并提供普遍性证据。
高级计量经济学方法的应用和创新： 政治科学家在不断学习和应用新的计量经济学方法，并且也在积极创新，以适应政治现象的复杂性。例如，在处理非线性关系、网络分析、文本分析等方面，计量经济学方法正不断被拓展和深化。
因果发现（Causal Discovery）与可解释AI的融合： 如何从数据中发现潜在的因果关系，而非仅仅估计已知因果关系的强度，是当前研究的热点。同时，如何将可解释性强的统计模型与机器学习的强大预测能力结合起来，也是一个重要的发展方向。
强调机制研究： 在量化研究中，越来越强调“机制”（mechanism）的探索，即不仅仅说明A导致了B，还要解释A是如何通过哪些中间环节导致B的。统计学和计量经济学在这方面提供了多种分析工具，如中介效应分析等。
跨学科合作： 政治科学家与统计学家、计算机科学家、心理学家等其他领域专家的合作日益增多，这将有助于引入新的思维方式和分析工具，推动政治科学研究的边界。
总而言之， 政治科学界对统计学和计量经济学的看法是一个动态且多元的格局。它们是驱动政治科学现代化的核心引擎，提供了严谨的分析框架和强大的工具，使得研究者能够更深入地理解复杂的政治世界。然而，这种依赖也伴随着持续的反思和批判，强调理论导向、机制解释、混合方法以及对数据和方法局限性的警惕。未来的政治科学研究，将更有可能是在对统计学和计量经济学深刻理解和创造性运用的基础上，与其他研究范式进行有效的结合，以应对不断变化的全球政治挑战。
一、 统计学与计量经济学作为政治科学的“标准语言”和核心工具箱：
如今，如果你翻开任何一份顶尖政治科学期刊的文章，你几乎不可能避开统计学和计量经济学的身影。它们已经不仅仅是辅助工具，更像是政治科学研究的“标准语言”。
因果推断的追求： 政治科学的核心在于理解“为什么会发生某事”，以及“如果改变某个因素，会有什么后果”。这本质上是一个因果关系的问题。统计学和计量经济学提供了严谨的方法来识别、估计和检验这些因果关系，即使是在高度复杂的现实世界中。例如，我们想知道民主化是否真的能提高经济增长，还是经济增长才是民主化的前提？这些问题的回答，离不开统计模型对内生性、遗漏变量偏误等问题的处理。
量化分析的普及： 随着大数据时代的到来，政治科学家能够接触到海量的文本数据（如新闻报道、社交媒体帖子）、选举数据、政策文本、民意调查数据等等。没有统计学和计量经济学，这些数据将难以被有效地整理、分析和解读，也无法从中提取有价值的洞见。从分析选民投票行为、政党竞争策略，到研究国际冲突的驱动因素，再到评估政策有效性，几乎所有领域都受益于量化分析。
模型构建与预测： 统计学和计量经济学模型能够帮助我们构建理论的数学表达，并基于历史数据进行预测。比如，预测下一场选举的结果，或者估计气候变化对政治稳定性的长期影响。虽然预测的准确性总会受到挑战，但模型本身提供了一个清晰的思考框架和对复杂现象的简化理解。
研究的严谨性与可重复性： 量化方法强调清晰的假设、明确的模型设定、严谨的数据处理和透明的分析过程。这有助于提高研究的可重复性和科学性，使得研究成果更容易被其他学者验证或反驳，从而推动学科的进步。
二、 计量经济学对政治科学的具体贡献和方法论影响：
计量经济学，作为应用统计学的方法，在政治科学中扮演着尤为重要的角色，尤其是在因果推断方面。
处理内生性问题： 经济学研究中常见的内生性问题（如同时性、遗漏变量、选择偏误）同样普遍存在于政治现象中。计量经济学提供的工具，如工具变量（Instrumental Variables, IV）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）、差分中的差分（DifferenceinDifferences, DiD）、匹配（Matching）等，已经被政治科学界广泛采纳和创新性应用，以更接近因果推断的目标。例如，利用自然实验（如边界作为随机分配的工具变量）来研究战争的影响，或者利用制度性断点（如选举年份作为断点）来分析投票行为。
时间序列分析与面板数据分析： 在研究政治周期、政策演变、国际关系动态等方面，时间序列分析和面板数据分析是不可或缺的。通过这些方法，研究者可以分析变量随时间的变化趋势，捕捉动态关系，并控制个体（国家、地区、个人）的异质性。
广义线性模型（GLM）和非线性模型： 政治科学研究中经常涉及离散的结果变量（如投票选择、冲突发生与否），广义线性模型（如逻辑回归、概率回归）以及更复杂的非线性模型，在这些领域发挥着关键作用。
因果森林（Causal Forests）等新兴方法的出现： 随着机器学习在统计学领域的广泛应用，一些新的因果推断方法，如因果森林，也开始受到政治科学家的关注，它们有望在处理高维数据和复杂非线性关系时提供更强大的分析能力。
三、 政治科学界对统计学与计量经济学的辩论与反思：
尽管统计学和计量经济学是强大的工具，但政治科学界对它们的运用也存在着持续的辩论、反思和批评，这些声音同样重要：
数据的“可用性”与“适用性”： 并非所有重要的政治现象都容易被量化或找到合适的实验条件。即使有大量数据，数据的质量、代表性以及是否真正捕捉到我们想要研究的“概念”也是一个挑战。例如，研究“民主质量”或“国家能力”时，选择何种指标（Proxy）以及如何测量，就存在很多争议。
“玉米片模型”（Plausiblesounding mechanisms）的陷阱： 过度依赖统计模型，有时会导致研究者过于关注统计上的显著性，而忽视了理论的厚度。有时，模型结果可能只是“玉米片模型”（与实际情况听起来合理，但缺乏实质性因果联系），缺乏对背后政治逻辑的深刻理解。一些批评者认为，某些量化研究可能陷入“数据挖掘”的泥潭，或者过度拟合，导致结果难以推广。
理论与方法的张力： 理论家和方法论者之间常常存在一种张力。纯理论研究者可能担心过度量化会扼杀创造性思维和对复杂社会动态的细腻描绘。而方法论的创新者则可能认为，没有严谨的方法，理论就难以被有效检验。这种张力促使双方不断对话和融合。
“数据主义”（Dataism）的批评： 有一种批评认为，在政治科学中存在一种“数据主义”的倾向，即过度迷信数据和统计方法，而忽视了历史背景、文化语境以及非量化的定性洞见。这种观点强调，理解政治现象需要多维度的视角，不能仅仅依靠统计数字。
计量经济学方法本身的局限性： 即使是计量经济学中被广泛接受的方法，其适用性也常常受到质疑。例如，工具变量的有效性需要仔细论证，RDD的断点设定可能存在争议，DiD的平行趋势假设也并非总是成立。研究者需要在理解方法论原理的基础上，审慎应用，并清晰地阐述其假设和局限性。
“黑箱”模型的担忧： 随着机器学习和更复杂的统计模型的出现，一些模型可能变得“黑箱化”，即研究者知道输入和输出，但对其内部机制的理解却不那么清晰。这在强调透明度和可解释性的政治科学研究中是一个潜在的担忧。
四、 未来趋势与发展方向：
尽管存在争议，但统计学和计量经济学在政治科学中的地位依然稳固，并且正朝着更深入、更精细的方向发展：
混合方法研究（Mixed Methods Research）： 越来越多的政治科学家认识到，结合量化和定性研究方法，能够提供更全面、更深刻的理解。定性研究可以帮助识别理论，探索机制，而量化研究则可以检验理论，估计效应大小，并提供普遍性证据。
高级计量经济学方法的应用和创新： 政治科学家在不断学习和应用新的计量经济学方法，并且也在积极创新，以适应政治现象的复杂性。例如，在处理非线性关系、网络分析、文本分析等方面，计量经济学方法正不断被拓展和深化。
因果发现（Causal Discovery）与可解释AI的融合： 如何从数据中发现潜在的因果关系，而非仅仅估计已知因果关系的强度，是当前研究的热点。同时，如何将可解释性强的统计模型与机器学习的强大预测能力结合起来，也是一个重要的发展方向。
强调机制研究： 在量化研究中，越来越强调“机制”（mechanism）的探索，即不仅仅说明A导致了B，还要解释A是如何通过哪些中间环节导致B的。统计学和计量经济学在这方面提供了多种分析工具，如中介效应分析等。
跨学科合作： 政治科学家与统计学家、计算机科学家、心理学家等其他领域专家的合作日益增多，这将有助于引入新的思维方式和分析工具，推动政治科学研究的边界。
总而言之， 政治科学界对统计学和计量经济学的看法是一个动态且多元的格局。它们是驱动政治科学现代化的核心引擎，提供了严谨的分析框架和强大的工具，使得研究者能够更深入地理解复杂的政治世界。然而，这种依赖也伴随着持续的反思和批判，强调理论导向、机制解释、混合方法以及对数据和方法局限性的警惕。未来的政治科学研究，将更有可能是在对统计学和计量经济学深刻理解和创造性运用的基础上，与其他研究范式进行有效的结合，以应对不断变化的全球政治挑战。
网友意见
其他答案说得很清楚了，统计基本上是政治学PhD的必修课。统计科学对政治学学科的意义绝非只有提供了更充足的素材这么简单。它重新定义了这个学科中的研究语言和范式，对政治学研究中的核心社会科学哲学问题提出了另一种方法论上的定义和解释路径，这体现在很多方面，以King, Keohane and Verba (1994), Designing Social Inquiry（下称KKV）为例，相信上政治学系方法论课程的PhD不太绕得过这本书。KKV对「因果效应」、「因果机制」、「案例选择」等概念的解释，产生的影响是相当深远的：它从政治学研究的第一步——亦即研究设计（research design）——开始，就攻击了当时的传统理解，并把这种量化、统计学、数学研究的思路以非常强势的话语推向了政治学研究的大部分领域。这种研究方法的影响力是显著的，其他答案说得不少，不赘述。
其他答案的一些评论认为「专注于数据的政治学家缺乏灵性」，这种观点和其他类似的观点（例如「定量学者缺乏人文关怀」）并不罕见，然而确实太肤浅了。KKV作为定量方法论的代表作，在方法论研究中绝非没有批评者（参见Brady and Collier (2010); Schwartz-Shea and Yanow (2014)等），但这种方法论辩论不停留在「定量学者缺乏人文关怀」这种陈旧且不清晰的stereotype上。政治学方法论辩论所关涉的是上文所谈到的社会科学哲学问题，以及一些社会科学哲学立场所对应的本体论和认识论立场。更进一步说，这种方法论辩论并不意在以「缺乏人文关怀」这种空洞的口号来抹杀定量学者对政治学学科做出的革命性贡献。
统计学、数学、经济学对政治学的介入，并不意味着定性方法、区域研究、个案研究的死亡。相反，一些定性政治学家认为，经过了几个十年的相对沉寂，定性方法正在复苏，它的功能弥补了一些定量方法的先天缺陷（仍请参见Brady and Collier (2010)等）。混合方法（mixed method）在方法论研究中日渐收到重视，则是定性研究复苏的另一个表现。Goertz (2006)表达过对定性和定量方法论之间缺乏交流的遗憾，而从事混合方法研究的政治学家在试图弥补这一遗憾。That being said，统计学、数学、经济学在政治学中的强势，并不意味着所有研究者、所有研究，都只能按照这一思路做学术，否则就发不了论文，拿不到PhD；而是意味着作为政治学从业者，如果不能理解定量学者提供的变量、模型、解释，那几乎是很难在政治学界中生存的。
之所以说「几乎」，是因为还有政治理论一个子领域相对而言不太受定量方法的影响（注1）。但也正因此，政治理论在政治学中的生存模式正日渐艰难。It is not wrong to say that being a political theorist in political science is really hard. 这种艰难则是学科更新换代中并不罕见的现象。对政治理论的一些问题，在拙文
政治理论的一种困境中有一些不完整的讨论。也做个广告欢迎关注敝专栏
黄色箭头。
相关：非定量从业者。
注1：在方法论层面上与政治理论有相关的解释方法论（interpretative methodology，见上述Schwartz-Shea and Yanow (2014)）正在呼吁其他学者的关注，但影响力非常有限。
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