text: 量化历史与新史学
  上述不同的研究领域，一个共同的特征就是需要收集数据，通过量化分析的方法来回答特定的问题，进而来理解人类行为和人类社会。
  基于数据的研究通常也称为经验研究(empiricalanalysis)。
  社会科学理论是关于人类社会某些特征的一组系统化的论断，或者是对于真实世界的系统化解释。
  二、量化历史的研究步骤
  《量化历史研究的过去和未来》一文介绍了科学研究的基本流程。
  这一流程大致分为五个步骤:第一是提出问题和假说;第二是寻找史料和数据;第三是对数据进行量化分析，寻找因果关系;第四是对发现的因果关系进行解释和寻找作用机制;第五是论文的写作。
  但该文没有对这些步骤的具体操作展开论述。
  在此，我们以对“韦伯假说”的相关量化分析为中心，结合其他成果，讨论量化历史研究过程中的主要步骤，限于篇幅，仅针对前四个步骤，论文写作在此不作介绍。量化历史研究的第一步是提出问题和假说，在介绍这些之前，需要先了解什么是变量和度量。
  1.变量与度量
  变量是指可能变化的对象。
  比如每个地区的气温、降雨量，每个地区的人均收入水平等。
  给变量赋予一个数字，就是变量的度量。
  清晰的度量对于量化历史研究非常重要。
  代理变量(proxyvariable)是与希望分析但无法度量的变量高度相关的变量。
  之所以用收入税，是因为该税种基于一个人一年的收入水平来征收。
  影响资本主义发展的因素很多，这些因素和新教伦理共同影响了资本主义发展，为了发现新教伦理这一单一因素的作用，需要把其他影响因素的效果也揭示出来，排除出去。
  这些其他的影响因素，一般称之为控制变量。
  假说被提出之后，研究的路线图也就形成了。
  一个假说需要证明解释变量如何影响被解释变量，因此首先需要对被解释变量和解释变量进行度量，然后通过量化方法寻求两者之间的关系，以及对这种关系进行解释。
  一篇量化历史研究的论文，通常会关注一个被解释变量和一个解释变量，这样做的目的是为了使论述更为集中，重点去探索两个变量之间的因果关系。
  一个研究中的被解释变量，在其他研究中可能成为解释变量或控制变量。
  同样，一个解释变量可能成为被解释变量或控制变量。
  通过对同一个问题进行多个角度的量化分析，会有效增加对复杂历史的认识。
  这也是考虑到人的认知能力有限，为集中注意力而作的折中，这样做不是不考虑其他影响因素或解释变量，而是在分析中尽可能包括各种解释变量或控制变量，但在写作中有所侧重。
  一个好的假说是研究质量的重要保障，好的假说需要含义明确、有一般性、可以被证明或证伪。
  含义明确包含两层含义，一是被解释变量和解释变量必须是具体的，能够找到一个指标来进行度量。
  二是必须清晰说明二者的关系，即解释变量是如何影响被解释变量的，这也是下文将介绍的作用机制。
  所谓一般性，是指假说不能只陈述个案。
  比如，旱灾导致了明朝的灭亡。
  由于明朝灭亡只发生了一次，这个假说难以被验证，但是可以修改为一个一般化的假说，即旱灾发生频率越高的朝代，其存续的时间越短，或旱灾增加朝代崩溃的概率。
  一个假说可能来自于常识、来自于统计数据、来自于理论与其他研究或者来自于历史材料的描述。
  即使在定性研究中，也存在大量的假说，只是由于研究者没有特意强调，不容易被人察觉。
  传统的历史研究，避免带着问题阅读史料，从而希望避免“以论带史”。
  那么量化历史研究先提出问题和假说，再去收集整理史料的好处是什么
  量化历史首先提出问题的好处，一是可以方便跟已有文献的对话，确定自己的贡献在哪里。
  史料可能证实也可能证伪提出的问题或假说，只要史料的收集既全面又公允不偏，就不存在研究方法上的问题;如果证伪，已有的观点被推翻，更容易形成重要的发现。
  实际上，越是重要的假说，讨论的角度越多，一般也会有越多的竞争性假说。
  比如，朝代的灭亡，到底是因为旱灾、鼠疫，还是因为农民战争，等等。
  定性研究的特点在于，常常会有很多的假说在一起讨论，这帮助我们知道了更多的历史细节，但也不利于将复杂的历史条分缕析，将其中包含的规律一个个揭示出来。
  二是便于跟不同学科的交流，回答不同学科的重要问题。
  比如贝克尔和沃斯曼对韦伯假说的研究，虽然是讨论的普鲁士的情况，但其基本问题是文化如何影响经济发展，研究者可以在这一问题之下，讨论基督教在中国的发展对中国经济的影响，儒家文化对经济的影响，这不仅有利于在这些重大问题中提供中国经验、中国故事，也有利于知识的积累。
  三是可以基于要验证的假说，从被解释变量、解释变量和控制变量的角度，高效率地组织史料。
  史料如大海，如无问题视角，极易淹没其中。
  最后需要指出的是，量化历史在研究开始就提出问题和假说，但不是预设结论，而是猜测，这个猜测可能被史料证实，也可能被证伪。
  (二)理解史料与数据
  在提出问题和假说之后，我们需要寻找史料来建立数据库，即需要找到被解释变量、解释变量、控制变量等度量指标和数据。
  在拿到相关的史料和数据之后，量化方法并非像很多批评所说的那样，对数据和史料拿来就用，而是先从不同的维度对它们的质量进行检验。
  这里的检验，主要是基于历史史料学的基本要求，由于这方面已经有众多教科书，此处不做介绍。
  下面主要讨论从量化历史的角度，如何理解史料，重点是史料的代表性问题。
  在历史研究中，拿到的史料往往是关心的研究对象的一部分，只能够基于拿到的史料去开展研究。
  尽管随着历史大数据时代的到来，有时候可以拿到关于研究对象的全部史料，但这样的情况还比较少见。
  基于研究对象的部分信息对研究对象的特征进行分析，是统计学研究的核心之一。
  这里就涉及总体、样本和随机抽样的概念。
  在统计分析时，把研究对象的全体称为总体，每一个研究对象称为个体，把从总体中抽取的一部分个体称为样本。
  比如，如果研究中国历史上的皇帝，那么，所有皇帝就是一个总体。
  如果只使用清朝的皇帝，那么就是一个样本。
  什么对象是总体，取决于研究问题。
  如果希望知道清代中国的命案率，如果是以省为分析单位，那么每个省在每一年的命案率就是一个总体。
  如果只分析其中的一个或几个省，就是样本。
  如果只分析乾隆朝的命案，也是一个样本。
  前者是基于空间、后者是基于时间的抽样。
  对于历史研究而言，基于空间和时间的抽样是非常常见的。
  一个典型的历史研究常常会限定地域和时期，比如清代中后期江南经济研究。
  对时间和地区做这样的限定，是为了方便集中论述，避免将不同时期、不同地区的史料混用。
  抽样方法有其特有的优势，也是目前历史研究中常用的方法，但从实证研究、发现规律的角度看，这样的研究方法却可能会带来选择性偏差，研究结果不一定带有普遍性。
  选择性偏差是指由于选择的样本不是随机抽取的(比如，专挑对研究结论有利的时期和地区)，所以不能够基于这些样本的特征推断总体的特征。
  随机抽取是指保证总体中每个样本被抽中的概率都是一样的。
  例如，不能够基于江南的经济发展水平去推断整个中国的经济发展水平。
  这样的选择性偏差非常明显，也很容易被察觉，但历史研究中，还有大量不容易察觉到的选择性偏差问题。
  例如传统经济史研究中的“选精”“集粹”问题，其实质就是一个基于样本推断总体的问题。
  具体而言，如果我们希望知道北宋整个朝代的年均亩产量，那么北宋所有土地上每一年的亩产量就是一个总体。
  如果研究者拿到了16700个北宋亩产量的历史记载，那么这1万多个亩产量占全体亩产量的比例约为十万分之一。
  我们自然要问，这十万分之一的样本能否推断总体呢
  这样的挑战不仅仅在经济史，在其他历史学分支同样会出现。
  比如，如果想知道民国时期中国人的民族观念，假设只考虑16岁以上的人，那么总体数量可能在两亿人以上。
  如果拿到了2000个当时中国人民族观念的调查或者其他记载，能否基于这2000人来推断两亿中国人的民族观念
  这里还需要假定一个人在一生中的民族观念变化不大。
  由于研究者拿到的史料通常是样本，但希望了解的是总体，如何由样本推断总体就成为历史研究的挑战。
  这种挑战在定性和定量研究中都存在，尽管定性研究中不用这套术语，但不代表这个挑战不存在。
  定量研究的好处在于，可以明确地展示出这种挑战，同时利用已有的量化方法克服这种挑战。
  基于总体和样本的理解，可以知道，历史大数据或增加数据量，并不必然会解决“选精”与“集粹”的问题。
  利用样本信息来推断总体的信息，是统计学中统计推断(statisticalinference)的重要内容。
  应对选择性偏差，基于非随机抽样的样本来推断总体的特征，是量化分析方法特别是计量经济学分析方法的核心关注之一。
  (三)相关分析和因果分析
  在提出问题和收集数据之后，第三步是量化分析。
  量化分析方法主要有三类。
  第一是对数据进行描述统计，主要包括数据的来源、处理过程，观察值也即样本量的多少，每个变量的统计特征，比如平均值、方差、最小值和最大值等。
  描述统计主要针对单个变量进行分析。
  这一方法比较简单，在历史学研究中较常见，不赘述。
  第二是相关性分析，主要分析方法包括画散点图、画地图、计算相关系数等。
  这一方法主要用于分析两个变量之间的关系。
  第三是因果关系分析，通常使用多元回归分析的方法，重点是处理内生性问题和发现作用机制。
  当我们提出假说时，实际上就提出了一个相关关系，也就是两个变量的数值之间的变动关系。
  相关关系分为三种，分别指正相关、负相关和不相关。
  正相关是指两个变量朝相同的方向变动，比如新教徒数量越多的地区，经济发展水平越高。
  负相关是指两个变量往相反的方向变动，比如儒家文化越发达的地方，发生暴力冲突的次数会更少。
  韦伯在《新教伦理与资本主义精神》中开篇就提到他所发现的相关性。
  这种相关性构成了这一专著的起点和基石。
  展示相关关系的方式主要是画散点图、画地图和计算相关系数。
  散点图是用二维坐标展示同一个观察对象两种不同特征度量值关系的图。
  横轴标示一个变量的数值，纵轴标示另一个变量的数值。
  每一组数值对应散点图中的一个点，点的位置由两个变量的数值决定。
  通常，自变量标示在横轴，因变量标示在纵轴。
  如果两个变量之间不是解释与被解释的关系，可以将变量标记在任意坐标轴。
  画地图的方法，使得相关性在空间上的分布很直观地展示出来。
  从贝克尔和沃斯曼的文章所画的地图中，可以看到新教徒数量越多的地方，人均收入税确实越多。
  当然，这也从一个角度说明，如果只考虑某些特定的区域，比如普鲁士东北部地区，结果可能会是完全相反的。
  这正是考察大样本和考察个案所带来的差别。
  散点图和地图图示方法可以直观展示两个变量的相关关系，但并不精确，且也难以对不同组变量之间的相关性进行比较。
  解决办法是计算相关系数。
  相关系数描述两个数值变量之间线性相关关系的方向和强度。
  相关系数绝对值越大，表示相关性越强，反之，则越小。
  韦伯显然没有满足于只是发现新教徒数量与经济发展之间的相关性，而是继续追寻背后的因果关系。
  因果关系的基本含义是改变一个变量的值，就可以使另一个变量的值改变。
  由于与相关关系类似，两个变量都有变动关系，人们常常将相关关系误读为因果关系。
  但相关关系不等于因果关系;相关关系中可能隐含有因果关系，也可能没有，一般需要进一步证明。
  在相关关系中，改变其中一个变量的数值不一定会引起另一个变量数值的改变。
  因果关系是指若一个事情发生，另外一个事情必然发生。
  当然，有一个重要的前提条件是给定其他条件不变。
  这一思想最早来自约翰·穆勒(JohnStuartMill)的差异法(MethodofDifference)，即通过“比较某现象出现的场合和不出现的场合，如果这两个场合除一点不同外，其他情况都相同，那么这个不同点就是这个现象的原因，两种情况的差异就是这个原因的因果效应”。
  学界早已注意到，在定性研究中，本身就隐含了众多的因果推断，甚至几乎在每一页上都有一个隐含的函数关系，即我们这里讨论的因果关系。
  比如“春秋战国之际，随着铁农具和耕牛的使用日渐广泛，农业产量不断提高;每个王朝中后期，随着土地兼并现象日趋剧烈，农民阶级与地主阶级之间的矛盾日益尖锐”--尽管传统史学者不做基于大样本的统计分析、检验(也不用量化历史研究的术语)，但这些典型的史学论断中，包含了许多因果关系结论，或者说，只要有这种论断，就是在下因果关系结论。
  由于通常情况下，历史学家没有明确意识到其中包含的某种函数关系，更难于想到在可能的条件下用量化方法检验。
  这使得这些论断，即使经过一定史实检验，陈述的时候也显得缺乏说服力，或者仅凭直觉或少量个案做出，经不住计量检验。
  导致相关关系不等于因果关系的问题，一般也称为内生性(endogeneity)问题。
  造成内生性问题的主要原因，一种是遗漏变量，一种是反向因果。
  遗漏变量是指有一个变量在研究过程中没有被考虑到，一旦这个变量被考虑进来，就能够解释为什么之前观察的两个变量之间存在相关关系。
  比如在韦伯假说中，一旦考虑到人力资本这个变量，就会看到新教徒数量与经济发展水平之间没有了相关关系。
  这时候的人力资本，就是一个遗漏变量(当然，因为新教鼓励教徒自读《圣经》，所以每个新教徒需要从小读书，因此人力资本更高)。
  反向因果是指因果关系的影响方向与预判的是相反的，或者存在互为因果的情况。
  比如，在韦伯假说中，就可能存在经济发展潜力越大的地区，越可能选择新教。
  既然因果关系是研究的目的，因果推断在定性研究中也很常见(只是定性研究很难处理好因果关系的论断问题)，那么，如何来进行因果推断呢
  我们首先介绍自然科学和医学中进行因果推断的方法，接着介绍量化历史研究中使用的方法。
  在自然科学中，可以通过重复试验来解决这一挑战。
  通过将影响实验结果的其他因素都控制住，考察一个因素变动带来的影响。
  在医学中，一般要通过大样本双盲对照试验发现因果关系。
  其背后的原理就是实验方法。
  以医学中对药物有效性的验证为例，在什么情况下，才能够说一种药物对于某种疾病有效
  在新型冠状病毒肺炎治疗案例中，一种药物对某位美国患者有明显的疗效，是否就可以下判断说这种药物是有效的呢
  这里面至少存在两个问题需要解决，首先是这个患者不仅仅只服用了这种药物，可能也服用了其他的药物(包括不同饮食)，或者是使用了其他的治疗方式，到底是哪一种药物或治疗方式起作用，需要区分开，但是我们只能观察到多个因素共同起作用的结果。
  其次是某些疾病即使是不吃药，有些人也能自愈，因而就有可能遗漏掉患者会自愈这个影响因素。
  为了证明某种药物的作用，通常需要做大规模随机对照试验。
  历史不能够做试验，但研究者发现，在某些情况下，历史可以很好地充当实验室。
  贝克尔和沃斯曼对于韦伯假说的检验，就是利用准自然试验的方法，这也是目前量化历史研究中最为常用的方法。
  在经济学、政治学等社会科学领域，经验研究正在经历研究范式的转变，即从统计推断向因果推断转变。
  这也被认为是经济学经验研究的“可信性革命”。
  可信度革命是指在经验研究中，基于随机化试验的思想，通过良好的识别策略，发现因果关系。
  基于历史自然实验的思路，实证研究方法有工具变量法、差分方法、断点回归方法等。
  上述发现因果关系方法的实现，都需要通过回归分析。
  回归分析是一种统计方法，通过建立统计模型，用一个或多个解释变量来解释被解释变量。
  回归分析可帮助人们理解，当任意一个解释变量发生变化而其他变量保持固定时，被解释变量将如何变化。
  回归分析是展示变量相关性的一种重要方法，同时也是因果推断的基础和最重要的工具之一。
  回归分析与相关分析不一样，回归需要选择解释变量与被解释变量，而相关系数不需要。
  回归分析可以处理两个以上变量的相互关系，一个被解释变量和多个解释变量，以及多个控制变量。
  由于历史现象通常是多个因素共同作用的结果，也就是说，通常涉及两个以上的变量(即历史现象是一个多变量函数)。
  因此，在量化历史研究中，多元回归分析是最为常用的方法。
  多元回归分析能够帮助我们在保持其他影响因素不变的情况下，考察一个特别的因素对于历史结果的影响，即特定的自变量对因变量的影响。
  还是以韦伯假说为例，我们能够观察到的是不同地区的经济发展水平，但影响经济发展水平的因素很多，基于目前经济增长理论的研究，直接原因有技术、物质资本、人力资本等，而根本原因则有制度、地理、文化、土质、产业结构、海外关系，等等。
  或者没有影响呢
  接下来，笔者侧重从历史学研究面临的挑战出发，介绍量化历史作为新史学对于历史学研究的价值。
  基于前文提出的量化历史研究步骤和方法，我们认为量化方法对历史学的价值主要体现在如下方面。
  历史学建立在史料的基础上，随着大规模史料的出版、公开、数据库化，研究者已经注意到，历史大数据时代和“数字人文时代已经到来”。
  历史大数据包含两层含义。
  第一是接近全样本，也就是可以掌握研究对象的总体。
  比如关于清代官员的信息，由于有缙绅录和地方志，清代中后期绝大多数官员的信息都能够得到还原。
  量化分析中的多元回归分析可以有效应对数据库匹配之后带来的多变量分析的挑战。
  实际上，本文介绍的量化历史研究，基本都是在对多个历史数据进行匹配的基础上开展的。
  这种挑战，梁启超有过生动的表述，他说:“中国历史可读耶
  当然，历史的作用在这里，不仅仅是社会科学理论的实验室，对于理论的证实和证伪，可以从不同的角度增进对历史的认识。
  比如，诺贝尔经济学奖得主米尔顿·弗里德曼等人通过对1867-1960年美国货币史的量化历史研究，推导出了著名的货币层次理论及货币供应理论，是对经济学理论的重要贡献。
  强调量化历史研究的优势，并非意味着这些优势能够自动实现、或者很快就能够实现，一项好的量化历史研究需要很多条件的配合，也需要大量坚实的工作。
  而量化历史研究作为一个新兴的领域，仍然处于不断完善的过程之中。
  在使用量化历史研究方法的过程中，也需要注意其适用的条件，任何一种方法都有其适用的范围和局限，一项研究的发展也需要学术共同体的监督和批评。