前言　　Preface Beno?t Rihoux Charlse C. Ragin 为什么进行比较？为什么采用组态比较法 比较是人类推理的核心问题，它总是存在于人们对世界的观察之中——“无法想象没有比较的思考的存在”（Swanson, 1971, p.45）。事实上，如果不运用比较，即使是对一个独特现象的观察也是空洞的。因为只有当一个现象或物体不同于其他现象或物体时才能被称作独特（Aarebrot & Bakka, 2003）。譬如，人们之所以知道苹果是苹果而不是梨，是因为对二者进行过比较。 更确切地说，比较是所有经验科学工作中的关键步骤。长久以来，有大批学者（从亚里士多德（其可能是严谨比较法的奠基者）到Tocqueville、Weber和Durkheim，再到当代的 Sartori（1970, 1991）、 Lijphart（1971）和Marradi（1985）的大部分作品）深入思考过这一问题并将其应用于实践当中。任何描述性工作、类型学说以及分类活动都离不开比较（Bailey, 1994）。比如，为了将苹果和梨一同归于“水果”这一范畴，就必须先在“植物”这一更大范畴中对“水果”和“非水果”进行比较区分。一旦我们给“水果”这一范畴下了定义，再通过比较橙子、苹果和梨的主要特征，便不难得出橙子也属于水果的结论。而同样是水果，橙子、柠檬以及葡萄柚却共有一些独特的表征。因此，橙子和柠檬作为一类，苹果和梨作为另一类又分别属于水果中两个不同的分支。 日常生活中的这些比较看起来的确琐碎，但很多此类脑力活动过程已经内化为理性思考中的一部分。本书正是为了论证：这种比较作为一种基础且有力的脑力运算能够转化成一套系统化的方法和技巧。尽管本书并非讨论水果，但我们将证明这些方法和技巧能够卓有成效地被运用于众多学科领域——广义的社会科学领域以及更广阔的领域之中。 系统化比较是所有实验科学和自然科学中最关键的一个步骤。比如，我们之所以知道水在被加热到100℃时会沸腾，是因为我们在控制环境参数（如气压和海拔）高于海平面水平的情况下，比较过水在低于100℃、处于100℃和高于100℃时的状态。另外，由于我们能够控制所有的环境参数，并且能够操纵气温这一特定因素，我们便能够证明气温的改变能导致水的沸腾。这也是实验科学能够做出简单有力的因果陈述的原因。 但是，除心理学的一些分支外，在大多数社会科学和行为科学领域内，真实的实验室的实验既无操作上的可能性，也无道德上的可取性。我们不妨举例进一步说明：在古代的科学实验中，可以通过对比（将奴隶的头插入温水和开水之中）的效果得出达到沸点的水能够烫伤人的皮肤这一论断；埃及艳后也或多或少让她的奴隶试验过她置于苹果和橙子中各种致命毒药的效果。很显然，当代社会科学家们不能够做出如此行径，并且他们也不想如此。 这就是比较法派上用场的时候了，它可以被当作实验法的简单替代品（Lijphart, 1971）：在控制背景条件的情况下（见第1章），观察实验现象，如分析单位与“案例”（cases）（Ragin & Becker, 1992）。和我们认知一致的是，社会科学类案例的本质复杂、具有多面性且界限模糊，而单个案例却可以使人们对其有深入理解和掌握。这是“厚重的”单个案例研究一直以来在众多领域内扮演重要角色的原因，但该研究方法的局限性在于它使得任何一种一般推广都难以开展，而经由其所得出的重大成果和结论也大都局限于单个案例之中。 那么，怎样去比较这些复杂案例呢？近几十年里，越来越多的社会科学家选择了多案例研究法这一研究策略。这种研究策略旨在在尝试进行某些形式推广的同时，满足搜集对不同案例深度信息以及对其复杂性的掌握的需求（Ragin, 1987）。同时，它与过去几年里复兴的“案例导向研究热”具有一致性。这种策略被采用还因为很多与此相关的有趣的东西在数量上受到“自然”限制（George & Bennett, 2005; Gerring, 2006; Mahoney & Rueschemeyer, 2003）。比如，国家或宗教、政治危机、战争以及特定类型的企业等，这些都是受到“自然”限制的或是小数量样本（或中级样本，见第2章）的案例类型。 在很多情况下，对案例研究材料的比较（这种比较基于对过去案例分析情况的掌握）是相当松散或者非形式化的。本书中所展示的方法和技巧主要致力于在认真分析案例内部复杂性的同时，使案例间的系统化比较成为可能，尤其是在设计小样本或中级样本调研的时候。 而涵盖上述所有方法和技巧的标题就是组态比较分析法（CCM）。这个标题的含义，简而言之就是为使复杂案例的系统化比较分析能够进行，必须将这些案例转化成组态。组态，简要地说就是指能够产生既定结果的要素（或促进因素、前因变量、基本要素、决定因素等，在CCM术语中，我们将这些要素称为条件）的特定组合。这些条件需要被组合起来进行观察，以确保即使在掌握少数条件的情况下依然能够对高水平的复杂性进行模型构建，这一点将在以下章节中详细展开。 对此，需要解决的一个关键问题如下：哪些条件（或与之相关的条件组合）是得到预期结果的“必要条件”或“充分条件”（或“必要且充分”）？以非形式化的方