札记

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2017-12-28 看过

第二章 大问题,小答案(不要直接打大怪,先从小怪开始打)

1、KKV的研究建议仍然不够实用,初学者很难去发现一个学术漏洞(未经系统检验的、疑似假设)、学术论争或者学术空白,用作者的说法,初学者看所有的文献都会陷入沼泽,似乎都有问题但似乎都很难辩驳,所以引领你研究主题就是愤怒、迷恋或者愤怒:想解释一个问题,热衷某个问题,或者对某个书、人的研究觉得很生气。社会学的人总讲,研究要结合个人经历,因而从一个人的研究中能看出其灵魂。在这个意义上,学术研究作为志业。

2、培养创造性:观察与推测的互动,随时通过Excel、卡片建立自己的数据库,和自己的知识、假设做对比;心中建立模型,把复杂现实抽象化,只看核心逻辑;多思考为什么。

第三章 案例选择偏差

1、根据因变量选择案例,往往造成错误归因,根本上在于,因果推断逻辑在于自变量与因变量共变,否则因变量就成了常量,因此,无法从世界上的富豪案例中总结出致富的原因。正是在此处,展开了对斯考切波成名作的质疑。但是,究竟能不能通过对富人案例的研究得出致富的必要条件呢?此时需要用到贝叶斯法则,来检验得出的必要条件为真的概率。作者指出贝恩斯法则的两个前提,避免误用,一是应该从新晋富翁中来检验,二是需要对于对于必要条件在世界中的出现频率有了解。当所有的富翁都曾经退过学,而退学比例在世界中很低时候,有很大把握认为退学是成为富翁的必要条件,当比例很高时候,其实这个把握并不大。

2、对单一案例做长时间考察的时候,会得出事务错误的原因,因为很有可能真正的原因一直没有变,所观察到的案例发生变化的原因只是偶然的原因,这既是其长处,也反映了此种方法的缺点,比如只考察一个政治家的一生,来探寻其成为政治家的原因,发现其在念了著名高校进入团委系统,从而在早期获得了火箭式提拔,从而成为优秀的政治家,但是很有可能这只是一个随机扰动项,而一个政治家之所以为政治家的根本原因在于其天生的红色基因与智商。这样做法的优势在于解释波动,比如解释政治家的三落三起,但是在解释其造成其成为政治家的根本原因。

3、趋均数回归。如果学生平均一天学习10个小时,考察小明一年的学习过程中发现他每天都学习13个小时,第二年发现他学习时间变为了10小时,此时不应该认为其学习不用功了,很有可能只是因为第一年刚好是准备博资考(随机扰动项),第二年学习时间其实并没有减少,只是随机扰动因素没了。

第四章 严格使用案例

1、案例必须要比考察的原因多,多的越多越好。把一个案例拆分成多案例,但是要注意去考察相同的原因和相同的效应,使用相同的范畴来给变量复制,简言之,保证可比性。 此时往往意味着降低分析单位。

2、案例分析应该做到的几个方面:纳入尽可能多的案例;使用“结构化、有焦点的比较”,从而保证每个案例都能以同样的方式来衡量同样的原因和结果;用案例来检验论点时候,排除那些引发假设的案例。

3、只能解释引发理论的案例的理论应该被抛弃;对理论范围的修正和详述,寻找一般性条件,而非为例外情况寻找基于特定案例的原因。

第五章 理性选择

1、理性选择的假定:会选择最有可能达到其目的手段;能够对目标进行弱排序;持有一致的偏好。个体的目标不是根据理性选择路径所得出的,而是分析者假定的,因此特别关键的是,分析者如何先验的确定目标,并且保证是可信的(否则的话根据结果来设定理性目标,再用理性选择路径来分析达到了目标,这就是同义反复)。在这个意义上,理性选择往往能解释的是大多数人的选择,而不能解释少数人的选择(往往是基于特定原因,而非理性选择)。

2、理性选择的政治偏好或者政策偏好等都是二阶偏好,理性选择强调行动者都有稳定的一阶偏好或者目标,而二阶偏好并不一定稳定,二阶偏好可以看做是策略行为或者手段。比如经济人的偏好是最大化物质利益,但是其并不一定会一直努力工作,因为按需分配时代不努力工作或许才是和其一阶偏好一致的。

3、理性选择的本质特征:方法论个人主义;明确界定行动者与他们的目标或者一阶偏好;界定制度和其他背景性特征;演绎逻辑。

4、理性选择的应用1:加总的后果:每个人平等的用民主方式的前提下产生的集体决策未必能够反映大多数人的利益。一个可能的原因是阿罗不可能定理,因此操纵程序很重要,这样才能让程序民主达到实质上不民主;还有可能是因为集体行动的逻辑,结果是政策倾向于组织良好的少数人集团(更容易解决搭便车问题)

5、理性选择应用2:打开国家的黑箱:假定政治家追求政治成功的可能性最大化,结合给定的政治体系提供的背景,为政治结果做出解释。在这里,没有国家,只有政治家。比如在选择经济政策的时候,政治家往往选择可以有寻租空间的经济政策。

6、理性选择应用3:政治行动者的策略性互动:利用博弈论分析政治决策等。

第六章 结论

1、定性研究最常见的难题是指标不够精确,从而造成无法比较,比如能不能构建一套精确的指标来比较不同家庭内部亲密关系度;定量研究的常见问题在于会依赖现有指标,从而造成现有指标无法完美体现概念或者缺少、遗漏重要变量(即内生性问题很可能是因为缺少相关指标)。

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