5、张晓鸣：在数字中发现历史：历史社会学与定量方法
在数字中发现历史
历史社会学与定量方法
张晓鸣<注："张晓鸣，浙江大学社会学系百人计划研究员，研究领域为量化历史、历史社会学、组织理论。感谢陈雨新、郦菁、王海骁、赵鼎新对本文提出的宝贵建议，感谢刘晓敏、王子贺与郑翔益协助研究，当然文责自负。邮箱：[email protected]。">
【摘要】传统的历史社会学以比较案例分析为主要论证手段，然而近些年，越来越多的研究开始使用定量方法。本文指出，这一趋势的出现源于定量方法在描述典型事实、识别因果关系与排除竞争性假说等方面具备优势。定量方法的普及，亦得益于学者构建大规模历史数据库的努力以及分析技术的成熟。本文同时指出，定量方法在因果论证过程中也面临着度量误差、样本选择以及假设前提不符等挑战。尤其值得注意的是，定量分析将事实浓缩成数据，容易忽视经验材料生成时的历史情景与内生选择过程。因此，综合定量与定性方法进行论证，充分还原历史场景的复杂性以及规律性是可取的研究方向。
一 引言
历史社会学是一门利用社会科学理论来解释重要历史现象，提炼历史规律，同时也从中发展社会科学理论的学问(Abrams 1982，190；Skocpol 1984；Clemens 2007；Lachmann 2013，9)。历史过程中的部分规律往往展现为因果关系，即，某事导致了另一件事的产生。因此，学者在从事历史社会学的研究时，往往试图证明其所发现的规律为因果关系，而非相关关系(Ermakoff 2019)。因果关系的论证大致可以分为定性与定量方法。<注："尽管有学者认为两种方法遵循着一些共同的规范(King, Keohane, and Verba 1995，7)，但是学者普遍认为两者的论证逻辑存在本质区别，更多讨论见Mahoney and Gary (2006)；Brady and Collier (2010)；Gary and Mahoney (2012)；Ivan (2019)；朱天飚(2015)。">尽管在历史社会学的传统叙事中，定性比较案例分析是主流论证方式，<注："关于历史社会学中定性方法的讨论请见：Mahoney(2003); Mahoney and Rueschemeyer(2003); Mahoney and Thelen (2015)。">近些年，越来越多研究开始使用定量方法，定量方法运用的广度与深度都在不断提高。
本文旨在讨论历史社会学中定量方法运用的现状、优势与局限。<注："本文主要讨论基于统计理论的定量分析方法，关于博弈论与数理逻辑演绎在历史解释中的运用请见Bates, Greif, Rosenthal, and Weingast (1998)；考虑到历史社会学的历史属性，本文主要讨论基于观测数据(observational data)的统计方法，不讨论利用实验数据的统计方法(experimental data)，更多讨论请见Jackson and Cox (2013)；Imbens and Rubin (2015，47)。定量方法包括统计推断、网络分析等多种方法，而前者应用最广，本文也以此为讨论重点。">本文将指出：第一，基于大样本的定量分析已经成为历史社会学研究中不可忽视的论证手段；第二，定量方法在历史社会学研究的特定方面有其独特优势，包括描述典型事实、识别因果关系与排除竞争性假说等，但定量方法也面临着度量误差、样本选择以及假设前提不符等挑战；第三，如果要在进行因果推断的同时不忘回归社会科学的常识，综合多种方法论证是一种基本取向。一方面，方法要服务于问题；另一方面，要认识到因果关系的复杂性是社会科学的基本特征。
本文安排如下：首先，我们将分析社会学主流期刊所发表的历史社会学论文中定量方法使用的基本情况，同时将分析样本拓展至获奖的历史社会学论文与书籍（巴林顿·摩尔书籍奖与查尔斯·蒂利论文奖）；其次，本文将结合具体案例，阐述定量方法在研究历史社会学问题方面的独特优势，以及存在的问题与应对策略；最后是总结性评述。
二 定量方法在历史社会学中的应用
利用定量数据描述典型事实、论证理论命题，是社会科学常见的叙事模式。单纯依靠定量方法进行因果论证的研究在历史社会学中比较少见，大多数作品都采取定量与定性相结合的混合方法(mixed-method)。根据这些使用了混合方法的作品的特征，我们可以区分出三种典型的混合方法：第一，使用定量方法描述趋势特征，使用定性方法分析因果关系；第二，使用定量方法回答定性方法难以清楚回答的问题；第三，使用定量方法识别相关/因果关系，使用定性分析提供机制解释。这三种模式对定量的要求依次提高。为了解历史社会学论文中定量方法的使用情况，本文首先对近五年(2015—2020)发表于American Journal of Sociology（以下简称AJS），American Sociological Review（以下简称ASR），以及历史社会学的专业期刊Journal of Historical Sociology（以下简称JHS）<注："https://www.journals.uchicago.edu/toc/ajs/current（访问日期2022/02/08）; https://journals.sagepub.com/home/asr （访问日期2022/02/08）; https://onlinelibrary.wiley.com/journal/14676443（访问日期2022/02/08）">上的642篇论文进行初步分析。<注："我们将那些主要使用历史材料研究历史事件的论文归类为历史社会学论文，同时排除尽管使用了历史材料，但是研究议题明显属于其他领域的论文，如历史人口学、社会分层与不平等等议题。">
我们可以从表一中看到一个清晰的趋势，那就是学者广泛地在历史社会学的研究中使用定量方法，这一点在广受认可的社会学期刊如AJS与ASR中更为明显。2015年至2020年发表于AJS与ASR的共47篇历史社会学论文中，有40篇（占比85%）使用了定量数据与分析方法，其中有30篇（占比75%）使用了比较复杂的统计回归或网络分析进行相关关系或者因果关系的检验。这说明第三类混合方法目前逐渐成为主流，定量方法已经成为历史社会学研究中的一种重要论证手段，并且对定量技术的要求也较高。
不过，这些论文的趋势也不一定就反映了历史社会学界的整体取向，而有可能仅仅只是反映了特定期刊的偏好。为了进一步了解历史社会学家对定量方法的使用情况，我们另外选择一个样本，那就是巴林顿·摩尔著作奖以及查尔斯·蒂利论文奖的获奖作品。<注："参见http://chs.asa-comparative-historical.org/awards/barrington-moore-book-award/ （访问日期2022/02/08）和http://chs.asa-comparative-historical.org/awards/charles-tilly-best-article-award/ （访问日期2022/02/08）；样本均不包括提名著作或者论文。">2005年至2019年间，在总计23篇查尔斯·蒂利获奖论文中，有14篇（占比61%）使用了定量数据进行论证，尽管大多数只限于描述性分析，但其中仍有三篇论文使用了统计回归或者网络分析方法，而这三篇都发表于2015年后。一个有趣的事实是，其中有20篇发表于AJS或者ASR，而这些论文在2015年前大多使用第一类混合方法，直到2015年后才开始使用比较复杂的定量技术。在2002年至2019年间的23本巴林顿·摩尔奖获奖著作中，有15本使用了大样本数据进行论证，大多数论著都采用了第一类混合方法，即使用定量数据描述趋势与典型事实，运用定性方法讨论因果机制。
概而言之，越来越多的历史社会学者在近年倾向于在其作品中使用定量数据与方法进行分析，这一趋势在期刊论文中尤为明显。这与近些年学者基于一手材料构建大样本数据库的努力分不开。另一方面，定量技术的发展，尤其是电脑计算能力与分析软件的普及也极大地降低了定量方法的使用难度（陈志武2016；林展、陈志武2021）。
表1 历史社会学论文中定量方法使用统计(2015—2020)
注：资料来源为American Journal of Sociology，American Sociological Review，以及Journal of Historical Sociology。具体数据可于作者主页下载：https://xiaoming-zhang.wixsite.com/academics/about。
三 定量方法的优势
定量方法在刻画典型事实、确定相关关系以及论证因果关系等方面有其独特优势，这也是为什么近些年历史社会学者越来越倾向于使用定量方法。这一节我将结合具体案例来进行详述。
1.描述典型事实，揭示宏观趋势
定量方法将事实浓缩成数据，让我们对一些相对“客观”的特征或宏观趋势有更直观的了解，从而为定性分析提供基础。在历史社会学的经典作品中，我们经常看到这样的论证方式。例如，迈克尔·曼在描述军事压力如何推动国家转型时，通过对12世纪至15世纪英国王室的财政收入与支出数据的分析，发现从12世纪晚期开始，欧洲早期国家之间战争形态的升级——尤其是雇佣兵对自带装备来履行封建军事义务的骑士的取代——导致军费猛增，政府税收开始超越王室领土收入成为主要财政收入来源，这最终推动了英国公共财政的出现(Mann 1986，425)。由于定量方法在描述趋势特征方面的优势，很多社会科学著作都使用定量数据来辅助分析，第一类混合方法也是历史社会学研究中最常见的分析模式，这里我们不做过多介绍。
定量方法的另一大优势在于能够回答使用定性方法无法回答或者难以清楚回答的问题。例如，在关于春秋战国时期战争形态的研究中，赵鼎新绘制了发生于公元前722年至公元前643年的战争的地理分布与交战网络(Zhao 2015，115，Figure 4.1)。通过分析战争的空间网络，作者发现春秋时期实际存在四大局部战区，即以齐国为中心的东方（中原）战区，以楚国为中心的南方战区，以晋国为中心的北方战区，以及以秦国为中心的西方战区。齐、楚、晋、秦四国在各自战区都面临周围国家的军事威胁与挑战，四大战区相对分隔，不存在单一国家占据主导地位的情况。这一发现挑战了传统史学认为春秋时期存在前后相继的几任霸主的陈见(Zhao 2015，115)。从交战双（多）方的地理网络中，作者进一步发现，齐、楚、晋、秦之所以能够拥有军事优势，一方面是由于其效率驱动的文化转型，另一方面则是这四国都位于四大战区的地理边缘，使得这四国不会在多个方向面临军事威胁。对定量数据的灵活运用可以使我们避免历史书写者在描述史实时所夹杂的偏见，这一点在作者关于晋楚争雄的分析中展现得尤为精彩。利用位于晋楚两国中间位置的赵国与两国的结盟年数、两国主动军事进攻次数与征战距离等定量指标，作者巧妙地捕捉了两国的实力差异，因为胁迫战略中间国与其结盟的能力以及能够主动发起进攻并进行长距离征战的能力，都说明该国在各国间的政治影响力与军事实力上都更具优势。通过这些定量指标，作者发现楚国在两国争雄中实际更占有优势，而非如一些历史学者所认为的，晋国是具有主导地位的霸主(Zhao 2015，120)。
在利用大样本数据推翻既有成见方面，艾德林的一项研究提供了很好的范例(Eidlin 2016)。他探讨了一个经典话题：为什么美国没有工党？传统的“政党反映理论”(Reflection Model)认为政党的产生是对社会已有的政治文化、制度与“社会裂痕”的反映，而美国的个人主义传统、总统制的选举体制以及阶级内部分立是导致美国没有产生工党的主要原因。为了回答这一重要问题以及检验传统理论，作者比较了美国与加拿大两国工党的历史发展路径。美国与加拿大的地理位置临近，在社会经济环境方面也存在诸多相似性，但是美国一直未能发展出工党，而加拿大却形成了新民主党（工党），因此两国的差异能够帮助我们检验之前的理论是否有经验支持。为了追溯两国工党发展的历史，作者首先收集了两国1867年至2009年间独立左翼第三党(Independent Left Third Parties)的支持率数据。<注："按照该文作者的定义，“独立左翼第三党”包括所有不属于主流政党（如美国民主党与共和党，以及加拿大的自由党与保守党），且带有左翼意识形态的政党。">通过绘制简单的曲线图，作者发现了一个十分令人惊讶的事实，即两国独立左翼第三党的支持率并非从一开始就有着截然不同的发展路径，而是在某个时点之后才出现明显分流。具体来说，在“一战”前，美国独立左翼第三党在本国的支持率要高于加拿大。从“一战”爆发到20世纪30年代之间，加拿大独立左翼第三党的支持率出现剧烈波动，而美国却相对稳定。关键的历史节点出现在20世纪30年代，此后独立左翼第三党在美国的支持率迅速下降，而在加拿大却不断上升(Eidlin 2016，3, Figure 1)。这对“反映理论”提出了挑战，因为无论是两国的政治文化还是选举体制短期内都没有变化。为解释这一事实，作者提出了“政党匹配理论”(Articulation Model of Parties)。这一理论认为，政党在结构约束下的政治动员策略是解释两国工党发展差异的关键因素。具体来说，20世纪30年代的大萧条使得两国都爆发了大规模的工人与农民抗议，然而两国执政党对此却有着截然不同的应对策略。在此过程中，两国形成了不同的政治联盟形态以回应执政党的处理政策，因此塑造了之后两国工党截然不同的发展路径。在美国，罗斯福及其领导的民主党对劳工运动采取了“吸纳”与同化策略，通过新政将劳工与农民这一“被遗忘阶层”纳入政治同盟。这一策略加剧了劳工内部分化，同时瓦解了公众对左翼政党的支持与政治认同。而在加拿大，在位的自由党与保守党都采取了“强制策略”。工人与小农场主被排斥在政策之外，从而给工农联盟的形成提供了发展空间与机会——此间形成的合作联邦联合会(Cooperative Commonwealth Federation)便是加拿大新民主党（工党）的前身。由此可见，即便是简单的描述性统计，也能帮助我们发现重要问题。
2.确定相关关系
除了利用定量数据描述趋势特征，学者也可以通过分析不同变量之间的相关关系，来为因果论证提供基础。这对应于第三类混合方法，也是定量研究中常见的模式。例如，在研究民族国家起源、传播以及对战争形态的影响这一话题时，学者威默尔与其合作者构建了包含145个国家从1816年到2001年间数据的数据库，其中包括是否与何时转型为民族国家、战争形态（国家间战争、内战）等变量。<注："作者以2001年的国家边界为基础来确定观测单位，反推其历史上的统治形态与战争形态。变量定义以及资料来源请详见Wimmer(2012，84)。">基于这个数据库，作者观察到以下事实。第一，19世纪初，帝国、王朝国家、部落联邦以及城市国家是主要的国家形态，而到20世纪末，几乎所有国家都采取民族国家形态(Wimmer 2012，2, Figure 1.1)；民族主义成为民族国家主要的合法性来源，而同一民族内部的国民平等享有政治权利的诉求，则成为大众政治的基础。第二，直到19世纪初，国家间的争霸战争、领土扩张、王位继承都是主要的战争导火线；而到20世纪末，超过四分之三的战争是源于民族独立或者国家内部族裔间的争端(Wimmer 2012，3，Figure 1.3)。第三，以民族国家的形成为重要时间节点来进行观察，会发现一国在该节点前后战争爆发的概率极高，并且这一概率在民族国家形成之后逐渐下降。这三个典型事实勾画出了世界历史上极其重要的政治图景，并揭示了民族国家兴起与战争形态之间的密切关系。
基于这些典型事实所呈现出的相关关系，威默尔认为，起源于19世纪欧美的民族国家背后的发展动力在于，当时国家间激烈的军事竞争压力使得发展出一套能够充分动员底层民众的政治话语成为精英的策略性选择。民族主义主张国民拥有同一民族认同，享有平等的政治参与权利；同时，作为交换公民权的条件，承担如税收与兵役等国民义务。这使民族主义成为一种理想的意识形态工具，被精英所采纳。这种工具一方面提高了精英动员资源的广度与深度，另一方面也使得民众更有政治参与感与认同感，这使其迅速成为一种统治合法性的基础，也重塑了精英与大众的关系，形成新的政治契约(Wimmer 2012，31)。而民族主义一旦被创造出来，就开始迅速地向全世界传播。这种传播以地缘网络为路径，如多米诺骨牌一样向相邻地区扩散。此后，民族国家建构的原因在很大程度上转变为外源性的，与其发展初始阶段的内源性原因不同(Wimmer and Feinstein 2010；Wimmer 2012，73)。
当民族主义成为政治合法性来源后，就会产生强大的同构压力，使得民族国家成为国际舞台上政治体的主要组织形态，这一变化也改变了战争的形态，具体表现在以下几方面：首先，传统帝国内部的民族主义者策略性地使用该政治话语，以民族自决为原则，培育某种本地民族分裂势力的成长，最终发动独立战争以摆脱帝国统治——尽管某些地区也许并没有统一的民族认同与基础。其次，新建立的民族国家也面临挑战。一方面，在民族成分复杂、多民族混居的地区，民族国家之间的领土争议频仍；同时，当在位者以民族主义作为其统治的合法性来源后，他们也被赋予了对离散民族成员进行政治支持与保护的义务。这使得民族国家间的关系更加复杂，武装冲突时有发生。另一方面，民族国家内部不同族群之间也存在利益分配不均、政治权力失衡的情况，此时被排挤的族群与掌握政权的族群之间争端不断，以此产生的族群冲突——如驱逐、种族清洗——成为新的战争原因。这种情况更有可能出现在国家建构滞后的地区，因其无力提供平等的公共服务，只能以族群为界，建立歧视性的资源分配体系(Wimmer 2012，143)。当民族国家在全世界范围内兴起后，民族自决原则使得先前以领土扩张、王位继承为导火线的战争触发机制失去了合法性。因此当民族国家政权稳固之后，国家间的战争频率便开始下降，而剩余的战争多以民族独立以及国家内部族群冲突为主要的战争由头。值得一提的是，在威默尔构建的数据库中，国家无论大小，都构成一个样本点，占有同样的权重，这使得威默尔能够避免“欧洲中心主义”以及基于选择性个案分析而得出有偏的结论(Wimmer 2012，7)。
3.历史自然实验与因果检验
历史社会学的另一个重要工作在于论证因果关系，以解释重要历史现象。如同其他社会科学一样，历史社会学的因果关系论证面临一个核心挑战，即研究者无法进行反事实观测(Holland 1986；King，Keohane，and Verba 1994，79；Imbens and Rubin 2015，6)。<注："本文从反事实框架定义因果关系，更多讨论请见Ivan(2019)；张扬(2020)。尽管我们可以进行反事实推理，但是这种思维想象无法真正回答。解释变量发生与未发生两种状态对于被解释变量（或者事件）的影响，有更多讨论可见Hall，Collins，Paul and Lewis (2004)；Evans(2013)；Mahoney and Barrenechea(2019)；Gould(2019)；Zhang(2019)。">换言之，当我们要论证事件X导致了事件Y的产生时，我们同时需要知道，如果事件X没有发生，事件Y是否就不会发生，以此估算出事件X发生与不发生产生的因果效应。当事件X发生并被我们观察到之后，事件X没有发生的这种状态就无法观测到，因此，我们无法“真正”进行因果检验。<注："反事实观测之所以重要，是因为如果事件A没有发生，我们仍然观察到了事件B的发生，那说明事件A不一定是导致事件B发生的原因，至少不是唯一原因。同时，如果知道了如果事件A没有发生的情况下事件B的状态，我们就可以估计出因果效应。">为了解决这个问题，一个基本的思路就是，想办法构造出事件X没有发生的反事实案例。比如，在a案例下（或称为a样本）X发生了，我们观察到Y；我们希望可以在b案例下（或称为b样本）观察若X不发生，Y是否也不发生。只要a与b在除X事件之外，其他条件非常相似，那么我们可以将b案例中X事件的不发生，近似地作为a案例中X事件发生的反事实结果。通过比较a案例与b案例中Y事件发生与不发生的情况，我们可以推测X事件是否是Y事件发生的原因。<注："但是，当我们看到b案例中，X事件不发生，Y事件也发生时，我们不能直接排除X事件是Y事件的原因这一结论，因为可能存在其他因素（在a，b中都存在）同时影响到了X事件与Y事件。因此我们需要更多的观测样本，更仔细地比较不同样本（或案例）之间其他因素的差异。">当差异性案例或样本足够多时，其他因素对事件Y的影响就越来越随机，我们进而可以更加准确地获知X事件对于Y事件的影响。同时，我们也可以利用定量方法来检验X事件与Y事件之间的关系，而非逐个进行案例比较。
图1 反事实框架下的因果效应<注："由于无法观测实际的因果效应，图中为随机因果效应。">
因果关系的识别要求我们能够找到相似案例进行反事实推断，然而案例之间往往存在诸多不同，因此有相当多干扰因素(confounders)会影响到我们结论的可靠性。尤其是当某些干扰因素因不可知而被我们遗漏时，因果推断会遇到极大挑战。如果我们能够找到某个历史场景，存在两个相似案例（地区或者组别），由于某种历史偶然性，其中一个案例发生了外生变化或者具有某种特征（这个变化或特征及其导致的结果正是我们关心的），而另一个案例没有发生这种变化或没有这种特征，那么我们就可以利用这样一种“历史自然实验”(historical natural experiment)来检验该变化与特征对于我们关心结果的影响(Diamond and Robinson 2010；Cantoni and Yuchtman 2021，213—241)。这是近些年定量研究方法最为重要的进展。
下文以笔者与陈雨新、王海骁的一项研究为例，尝试部分说明这一方法的进展(Chen，Wang，and Zhang 2021)。我们的研究试图回答以下问题：中央政府加强国家能力（如税收、征兵）的种种尝试往往会因受到地方精英的抵抗而失败，这是因为地方精英控制了大量的资源——如土地与人口，加强国家能力的改革直接冲击了他们的经济利益(Acemoglu and Robinson 2000)。那么，前者如何克服后者的敌视与抵抗，从而推动中央化改革呢？我们的经验研究对象是中国南北朝时期北魏冯太后主持下的一场加强国家资源控制力的改革(485—486)。这场改革推出了包括均田制、三长制在内的一系列措施，极大地提高了北魏政权对基层社会的渗透以及对财政与军事资源的控制。<注："均田制是指国家通过将无主荒地国有化，并且将土地分配给自耕农耕种以交换赋税与劳役，从而强化北魏政权的征税能力。而为了更好地征收赋税与进行户籍登记，北魏推出了三长制，即在县以下派驻国家直接任命的公务人员（里长、乡长、党长）以推动编户齐民体系的建立。">这场改革被认为奠定了中国再统一的基础，其制度遗产被隋唐帝国所继承，影响极其深远（周一良1997；von Glahn 2016；阎步克2017，192—193；Xiong 2019）。然而这场意在与地方社会争夺资源的改革为什么能成功，历史学家对此却语焉不详。
我们的核心假说是：北魏采取了一种政治补偿策略，吸纳了大量原先位于中央控制薄弱地区的世家大族进入北魏政权任职。<注："世族是精英的一部分，精英还包括鲜卑贵族、其他部落贵族以及其他汉族精英。">这一策略使得因受到改革冲击而经济利益受损的地方精英可以变成政治上的获利者，由此减轻了他们对于改革的抵触。为了证明这一观点，我们从《魏书》以及新出南北朝墓志铭中，整理了活跃于北魏时期(386—534)的2590位政治精英的履历信息，包括其姓名、族属、郡望、籍贯地、仕宦经历等。在研究设计上，我们利用了南北朝时期两个重要的政治特征。第一，中古时期的世家大族拥有极高的社会地位与家族声望，在地方社会扮演了极其重要的角色。因此，改革能否成功很大程度上取决于北魏政权是否能争取世族的支持。第二，由于当时战乱频仍，许多地方豪强与世家大族纷纷建立准军事建筑——坞堡，以图自保。围绕着坞堡，地方世族建立了诸多自治组织，并以此控制周边的流民与土地，形成一个稳定的利益集团。坞堡的存在反映了国家对该地薄弱的控制力与渗透力，北魏改革本质上就是中央统治者与坞堡地区的世族争夺资源的一场政治博弈。因此我们的假说可以进一步细化为：相对于坞堡地区的其他类型精英以及相对于无坞堡地区的精英，那些来自坞堡地区的世族应该更有可能得到政治补偿，进入政权任职。
我们利用双重差分估计策略(Difference-in-differences)来检验假说。我们通过比较改革前后来自坞堡地区的世族与无坞堡地区的精英进入北魏政权任职的数量，来证明世族之所以被吸纳进政权是由于政治补偿的需要，以减弱他们对新政的抵抗。在这个识别策略中，坞堡地区是我们重点关心的地区，也称处理组(treatment group)。<注："如果我们只观察坞堡地区是否有世族精英被吸纳到北魏政权，那么我们就无法得出有意义的结论，因为也许无坞堡地区的精英（包括世族）有同样的概率被吸纳进政权，那么很难说这是一种补偿策略。">我们首先要比较坞堡地区与无坞堡地区的精英进入政权的差异，其中后者构成了我们的反事实案例，也称之为控制组或对照组(control group)。<注："我们使用建立于四世纪的坞堡，作为该地世族是否有强大地方控制力的标志，以避免反向因果问题。">更重要的是，我们不仅比较坞堡地区与无坞堡地区，还比较了这两个地区改革前后世族进入政权的概率，因为如果只比较地区差异而不考虑时间差异，只能得出坞堡地区世族更有可能被吸纳进政权这个结论，但不能证明北魏是为了顺利推行改革才吸纳受改革冲击地区的世族这一假说。因此，同时比较空间与时间上的差异，使得我们的因果论证更加有力。
我们的研究也确实印证了这一假设。首先，在改革前，坞堡地区的世族与无坞堡地区的精英相比（包括世族与非世族精英），进入政权的概率没有统计上的显著区别（见图2）；然而在改革后，坞堡地区进入政权的世族数量相对其他地区多出四倍之巨，并且进入政权的这些世族品阶较高，也更有可能担任高级职位。尤其是，坞堡地区的世族大量担任吏部的官职，通过所掌握的人事任免权，构建世族政治网络，从而持续地再生产其所获得的政治权力。我们也发现，改革后进入政权的坞堡世族晋升概率更大，且没有发现北魏对这些世族进行系统性清洗的记录。通过这样一种研究设计，我们证明了北魏为了顺利推行改革，确实采取了政治补偿策略，并且这种补偿策略也非常成功。<注："具体来说，我们的研究发现，这个策略确实导致了北魏国家能力的提高。比如，我们发现改革后新设了大量的县级行政单位，由于人口在短时期内不会迅速增长，这些新设的县是为了管理之前被世族精英所控制而不在国家编户齐民体系下的隐匿人口；并且，我们发现，有更多地方世族被吸纳到北魏政权任职的地方，该地新设的县就越多；更重要的是，我们并没有发现，改革导致国家渗透力提高的这些地方，发生更多的世族或者民众反抗，说明改革确实极其成功。">
图2 改革前后，坞堡地区与非坞堡地区进入政权的世族人数变化<注："灰色线表示无坞堡地区进入政权的世族数量，黑色线表示坞堡地区进入政权的世族数量，阴影为95%置信区间。">
这种双重差分的研究策略，利用了两组对照组来作为反事实案例，从而证明处理组内含的因果关系。这种策略的好处是，并不要求控制处理组与对照组的所有区别，只要求这种区别是稳定的，即这种区别不会在改革之前扩大或缩小，这被称为平行趋势假设。这种方法在定量研究设计中被广泛使用，尤其适用于研究改革这种同时有地区与时间差异的事件。类似的定量方法还有断点回归、匹配方法等，研究者可以通过一些事件或数据结构特征，来寻找反事实案例。<注："更多讨论请见Angrist and Jörn-Steffen(2008)。">
4.定量研究中的竞争性假说处理
定量方法还可以控制干扰因素(confounding factors)，排除竞争性假说。由于社会科学的过度决定特征（赵鼎新2021a，92），同一事件的产生可能有多个原因，因此我们可以提出非常多的干扰因素或竞争性假说，这使得我们的因果推断变得十分困难。例如，在北魏改革的研究中，一个可能的竞争性假说是，改革后政府急需高质量人才以推行新政，而世族在当时被认为更有治理才能。因此，当我们观察到改革后更多世族精英进入政权，这完全有可能是出于对高质量人力资本的需求，而非政治补偿。为了检验以及排除这个假说，我们对北魏精英的才能特征进行了研究。根据史书的描述，我们将才能分为六个方面，包括军事才能、民政治理才能、制度建设才能、文学才能、天资禀赋以及廉洁与否。例如，《魏书》中，对崔浩（清河崔氏）的描述是，“少好文学，博览经史……朝廷礼仪、优文策诏、军国书记，尽关于浩”。从这段描述中可知，崔浩在文学与制度建设方面具有较强的才能。<注："读者也许会担心，历史书写可能会故意抬高世族的声望，更有可能留下溢美之词，因此我们捕捉到的并非世族真正的才能，而是虚假的吹捧。我们确实无法排除这种可能性，但是这种历史书写的“偏差”，并不会影响我们的论证，因为只要历史书写者系统性地夸大了所有世族精英的能力，而非只夸大坞堡地区的世族，那么我们的比较就有意义（没有史学证据说明这种情况存在）。因为我们比较的是，同样身为世族，来自坞堡地区与来自无坞堡地区的世族在才能上是否有区别，这是影响到我们因果论证的核心替代性假说。">在对所有精英的才能特征进行编码赋值后，我们可以比较改革前坞堡地区与无坞堡地区精英在上述六个方面是否有区别。如果有显著区别，那么从政差异很可能来自他们的能力区别。<注："我们首先比较了世族与非世族之间在才能上是否有区别。我们发现，的确，世族在文学与制度建设才能上要明显优于非世族，而在军事才能上，要弱于非世族，在其他方面则两者没有区别，这与传统历史叙事非常契合，说明我们的定量赋值没有系统性的偏误。">而我们的研究发现，在改革前，坞堡地区与无坞堡地区世族精英在才能方面没有显著区别；更重要的是，在改革后，坞堡地区的世族甚至在民政治理才能、制度建设才能、文学才能与天资禀赋等方面，要弱于无坞堡地区的世族。这说明北魏政权吸纳这些世族的动机，不是因为其才能卓越，而是出于补偿其在改革中所受损的经济利益。<注："我们也排除了其他替代性假说，例如不同地区的地理特征，世族人口增长过快导致更多人进入中央任职；世族被征召进入政权作为人质；世族人口迁徙与假冒问题；班俸制改革等等，详见论文。">
定量方法之所以能够更好地处理某些竞争性假说（尤其是能够进行量化描述的假说），在于其将复杂的社会互动简化为某类明确的统计检验。通过检验相关性，某些竞争性假说就可以被排除。即使无法排除，我们也能通过控制变量的方式，剥离竞争性假说的影响，从而识别解释变量与被解释变量的因果关系。而定性的比较方法虽然也可以讨论竞争性假说与干扰因素的影响，但当同时存在若干个影响因素时，定性的讨论则往往力有不逮，难免顾此失彼。再以威默尔的研究为例。民族国家起源是历史社会学的经典议题，大师辈出，学说林立。如经济现代化理论认为，农业社会向工业社会转型是民族主义起源的关键原因(Gellner 1983)<注："经济现代化理论认为工业化需要工人接受通识教育，能够在不同职业间转换，并且参与匿名的市场，而教育的普及推动了一种同质化的文化氛围，为民族主义的起源提供了条件。">，而政治现代化理论认为战争驱动的国家统治方式转型是民族国家形成的核心动力(Tilly 1994；Mann 1995；Hechter 2000)；文化现代化理论(cultural modernization)则提出，印刷技术提高了大众识字率与阅读水平，使得一种共同的群体想象成为可能，这是民族主义能够兴起的先决条件(Anderson 1991)；世界政体理论(world polity theory)认为民族国家出现后，迅速成为世界文化体系中一种主流模式，民族主义构成一种重要的政治合法性来源，迫使其他社会精英不得不采取同样的政体形式(Meyer et al.1997)。作者威默尔的理论可以总结为一种权力构型理论(power configuration theory)，即国家形式的转变是不同社会政治团体竞争的结果，受到不同政治团体之间权力均势的影响，因此民族国家的建立取决于民族主义团体能否充分动员大众，取得权力优势，同时也取决于执政团体的压制能力，以及相邻地区民族国家建立所带来的同构压力。
面对诸多竞争性假说，如何检验作者观点的解释力？作者首先利用所收集的数据对各种竞争性理论的经验推论进行变量赋值，然后采取多元逻辑回归模型(Multinomial Logit Regression)，对这些竞争性假说进行统计检验。具体来说，作者以每一千平方公里的铁路长度作为经济现代化理论的代理变量；用政府对某个地区的财政支出作为直接统治（政治现代化）的度量指标，用识字率作为文化现代化的度量指标；用某地区是否是一国内自治区或独立政区来度量区域认同；同时作者利用某帝国内、世界范围内或者邻近地区民族国家的数量以及比例作为区域同构压力的度量指标；利用区域以及帝国内的战争频率来捕捉战争对当政者的冲击；此外，作者用距第一个民族国家成立后的年数作为各地区受到民族主义者挑战强度的度量指标；最后，作者以战争相关因素数据库(Correlates of War, COW)中国家能力指标来捕捉该国压制民族主义运动的能力。<注："该指标反映一国在世界经济与军事权力格局中的占比。关于变量定义与数据来源请见Wimmer and Feinstein (2010)。">作者依次将这些指标放入回归模型，最后发现，与经济现代化、政治现代化、文化现代化以及世界政体理论相关的变量都不具有统计显著性，或者与理论预测的方向相反，而作者所提出的权力结构假说得到了经验的支持。作者发现，某帝国内民族国家建立的数量以及临近地区民族国家建立的数量越多，该地区成为民族国家的概率就越大，并且某国距离第一个民族国家建立的时间越久，意味着其进行民族主义动员越充分，该国成为民族国家的概率也越大。因此通过将不同理论的经验推论放到同一个回归模型进行检验，我们可以排除竞争性假说。
四 定量方法的局限与应对策略
尽管定量方法在发现典型事实、识别因果关系方面有其独特优势，学者在运用定量方法的时候，也面临一些挑战，包括度量误差、样本选择以及因果检验的前提假设等等问题。定量学者对此有清醒的认识，同时也试图通过新的方法与估计策略来回应这些挑战。需要注意的是，上述问题是大多数经验研究都会遇到的挑战，无论是定量还是定性方法都应严肃对待。定量方法将事实浓缩为数据，以数据为核心(data-centered)进行经验研究，更容易忽视上述局限，需要格外警惕。<注："更多对定量方法的批评请见Brady and Collier (2004)；Mahoney and Rueschemeyer (2013)；Mahoney and Thelen (2015)。">
1.度量问题
定量研究将复杂的社会互动化约为变量之间的统计关系，极大地降低了学者解释复杂社会现象的难度。然而这种“降维”方式毫无疑问会带来“失真”问题，即统计变量不一定能够完美捕捉我们想要研究的理论概念(King et al. 1994，151)。如，国家能力这一概念原指国家执行其政策目标、实现其意志的能力(Mann 1984；Skocpol 1985，9)，这意味着国家能力是一个结果导向的概念，国家政策目标能否实现是衡量国家能力强弱的重要尺度。然而结果导向的概念往往不好度量；不同国家在不同发展阶段的政策目标相异，该概念也缺乏跨时空可比性。目前，学者（尤其是定量学者）在研究国家能力时，往往使用国家所掌握资源（如财政资源）的多寡，或是否有一套完善且高效的官僚体制来衡量国家能力(e.g.，Dincecco and Katz 2016)。这背后隐含的假设是，国家所掌握的资源越多，组织能力越强，实现其政策目标的能力也就越强。然而，资源投入与目标实现之间不一定存在必然联系。对复杂概念的简单量化也许会忽视一些重要的理论面向。例如，以资源投入为基础来度量国家能力，也许会忽视国家与社会的互动关系。当国家与社会处于良性互动，或者国家统治合法性较高、政府的政策受到民众的广泛支持时，即便政府资源不足，国家的政策目标也容易实现；反之，如果国家—社会关系恶化，即使政府资源充足，政策执行也将面临巨大挑战(Weiss and Hobson 1995)。
又如，在上文提到威默尔等人的研究中，作者试图检验诸多竞争性假说，因而对不同假说都寻找了代理变量以进行统计检验。然而作者所找到的代理变量能否度量其他学者所提出的理论概念，本身是值得讨论的。如单位平方公里的铁路总长是否能够反映一国的经济现代化程度，以及更根本的，铁路总长与民族国家的关系是否能用来检验经济现代化理论的核心命题，即经济现代化促进了民族国家形成，都有非常多的讨论空间。数据质量不佳或数据无法度量理论变量等问题，都会造成度量误差。<注："之所以选择“铁路总长”这一指标，一方面是由于经济现代化理论认为高流动性的劳动力市场促进了一种跨地域的共同体意识的形成，而铁路系统是该市场发育的重要前提；另一方面则是相对于劳动力流动，铁路的数据更易得，且度量误差更小，详见Wimmer and Feinstein (2010，773)。">一般来说，度量误差越大，得出的定量结论就越不可信。尤其是，当度量误差由某种社会结构内生决定时，我们的因果推断将面临严重挑战。
面对变量度量方面的挑战，常见的应对策略包括寻找更好的研究设计，识别度量误差的来源以做出调整，等等。同时，我们也可以构造若干个替代性度量来检验研究结果的稳健性。例如，在中国中古史研究中，世族是一个存在争议的概念。如何定义世族，史无明文，学者对此也有诸多辩论。毛汉光对中古中国统治阶层的社会成分进行分析时，就将与世族相关的一个概念——士族——定义为三世中有二世居官五品以上家族，或柳芳所认定的“郡姓”、“虏姓”与“吴姓”，以及正史中所提及的大族（毛汉光1988，34）。<注："不同于世家大族，士族指进入政权之后世代任官的群体。关于中古世族的讨论请见：Johnson(1970)；Tackett(2014，27)；甘怀真(2012)。">我们的研究将世族描述为：某个精英的所属家族有成员在前朝正史（即《后汉书》《三国志》与《晋书》）中有单独的传记。我们认为，如果某个家族的成员能够进入正史列传，那么该家族至少在当时是被认为拥有广泛政治与社会影响力的。然而，家族事迹是否进入正史，以及是否拥有单独传记，也会受制于正史编纂者的主观判断与当时一系列政治考虑，因此我们使用了另外一个更加严格的定义来描述世族，那就是：如果某个精英所属家族在北魏前的朝代中，有家族成员担任过宰相、上师与三公等高级职位，则该精英被定义为世族。由于是否担任过高级职位这一信息相对客观，并且在当时的背景下，能够担任该职位的政治人物一般为大族显贵，因此该度量方式更严格。
我们也同时考虑了另外两种可能的度量误差问题。比如，中古贵族的权力需要在地缘环境之中得到体现，其姓氏与家族起源地，即“郡望”中的“望”与“郡”，是相互结合的，它们共同组成了某家族称著于世的重要标签。但是由于战乱，不少世家大族不得不举家迁徙，而导致居住地与原籍分离，因此该家族真正的权力来源将无法捕捉。我们的一个处理策略是将居住地与原籍分离的精英样本剔除，以避免将离开原籍地，因此社会权力受到极大冲击的精英也错误地认定为世族。另外，由于郡望在标识精英归属与社会地位等方面的重要作用，不少精英可能通过假称其家族来自某郡，以获得社会认同与政治地位。这样的假冒行为造成了另外一种度量误差问题。为应对这一挑战，我们把史书中出现“自称”或者“自云”郡望为某处的精英剔除出样本，因为该精英很可能是（或者被怀疑是）谎报了其真实的家族归属情况。我们使用这种武断的剔除方式，可能会低估真实的世族人数，从而使得结论成立的概率下降了。如果在这种情况下，我们的结论在统计上仍然成立，那么可以说明我们的结论是相当稳健的。总之，当我们做出了不利于我们结论的假设，并且使用多个度量方式，仍能得出一致结论，这无疑会大大增加我们结论的可信性。<注："但是这种方法使得研究结论的精度会下降，比如解释变量对于被解释变量作用大小的具体数值就会受到影响。度量误差一般包括系统性与非系统性误差，不同的误差形式对因果推断的影响不同，更多讨论请见King et al.(1994，151)。">
2.样本选择问题
无论是定性还是定量方法都面临样本选择问题。尽管定量方法基于大样本统计，一定程度避免了极端案例或者特殊案例对于研究结论的影响，但是不恰当的样本选择仍将影响研究的可信性。因此，样本选择——尤其是如何处理幸存者偏差问题——是历史社会学研究中的一大挑战，这是由其经验材料的历史属性决定的。我们无法影响到材料的生成过程，甚至无法获知哪些因素影响到了材料的生成。对于这类问题，我们首先要对材料的可靠性保持警惕与怀疑，尤其需要注意该材料的生成过程与我们所关心的问题之间是否有内在关联；其次，在研究对象的选择上，要尽量避免基于幸存案例的比较，以及扩大样本选择范围，从而增加差异性；另外，好的研究设计也能够一定程度上避免样本选择偏误对因果估计的挑战。
样本选择的典型偏差是依据被解释变量选择样本。比如研究革命时，如果我们选择所有出现革命的国家作为分析样本，会导致所观察到的经验现象没有差异性（所有样本都发生了革命）。因此在进行因果推断时，会出现相当大的挑战。正如上文所述，因果效应的估计依赖于对反事实案例的构造与比较，因为我们希望能够观察到所关心的经验现象在发生与不发生之间产生的差异。依据被解释变量选择样本，无疑会限制这样的比较。不过，历史社会学的方法论导向，尤其是对“求同法”与“求异法”的运用，使得学者对差异性事件非常敏感，因而这类选择偏差不容易出现(Moore 1966；Skocpol 1984，410)。
样本选择偏差的第二种类型是幸存者偏差问题(survivorship bias)。如果某些经验观察对象的记录丢失，或只有某类事件被刻意记录与保留下来，那么基于幸存材料所做的推论就可能存在偏差。这种情况在历史研究中尤为普遍，因为历史材料的生成往往带着历史书写者的主观意识，也会受制于当时的社会经济环境，因此我们能够观察到什么材料是被内生决定的，而非随机事件。因此，研究者需要对历史材料的生成过程做详细的分析，了解不同历史材料的属性与背景。我们尤其需要警惕当历史材料与案例的生成与我们所关心的核心变量直接相关的情况。例如，蒂利曾敏锐地指出，学者往往通过一种“回溯式”的研究方法(retrospective)来总结欧洲民族国家的形成规律。他们在19世纪末或者20世纪的历史节点上进行观察，基于英国、法国以及西班牙等一小部分幸存下来的国家来回溯历史，从而总结民族国家形成的规律。这样的样本选择方式会导致我们过分强调了一小部分案例的作用，从而认为民族国家形成只有一种方式。但实际上，在1500年的时候，欧洲有超过500个政治实体，其国家演进的道路各不相同。因此，蒂利主张“前瞻式”(prospective)的研究方法，即站在事件发生的起点来探索不同的国家发展道路，以及为什么只有民族国家最后生存下来了(Tilly 1975，15；1992)。
3.定量研究中的前提假设
定量研究中大量运用统计回归方法检验因果效应。然而因果推断依赖于一些关键假设，如果在应用之前没有很好地进行讨论，可能会导致推断失效(King et al.1994，91；Brady and Collier 2004，41)。因果推断的第一个假定是因果效应同质性假定(causal homogeneity)，该假定是指，给定同样的自变量值，我们应该观察到相同的因变量期望值(expected value)。也就是说，我们在不同样本或者案例中都应该观察到同样的因果机制。如果我们在不同样本中，因果机制不一样，比如该因果机制只在某些样本中或者某一时间段成立，那么我们就无法用所有样本进行统计推断。因此历史社会学中的定量研究要注意不同历史时段中因果机制的稳定性，以及宏观结构与微观机制之间的关系（赵鼎新2021a，74）。一般来说，只有在宏观结构比较稳定的前提下，我们所提出的因果机制才具有强解释能力。当宏观结构出现总体变化时，微观机制的重要程度以及作用方式也会发生变化。此时，如果我们对于结构变化以及该变化对机制的影响不做分析，可能夸大我们所提出机制的解释力。如威默尔关于民族国家的研究，时间跨度将近两百年(1816—2001)，其间帝国竞争格局与主导意识形态发生了巨大变化，这对民族主义性质的转变产生了重要影响。而威默尔的研究对这些宏观结构变化及其互动关系却缺乏细致的分析，使得我们很难认定是民族主义的传播导致了帝国的垮台，还是帝国政治的变化导致了民族主义的发展（赵鼎新2021c）。当然，某些机制可能具有内在稳定性，对宏观结构的变化不那么敏感，如特钦等人提出的人口—结构机制对于解释前现代农业帝国的垮台就具有很强的理论稳健性(Goldstone 1991；Turchin 2003)。<注："人口—结构模型(Demographic-Structure Theory)认为（农业）帝国建立后，承平日久，不可避免带来人口扩张，这产生了如下削弱帝国统治的机制：第一，在土地报酬率递减的规律下，人口增长最终会超过土地承载力，导致农业社会的人均产出下降；第二，平民人口增加，导致地租上升，劳动力工资下降，平民与精英之间的不平等扩大，同时，青年群体失业率提高，将引发如粮食骚乱与劳资争议等社会不稳定现象；第三，精英人口增加，以及所控制土地的产出下降，促使精英加强对平民压榨，也导致精英间竞争加剧，这进一步推动政治派系的形成，而无法进入体制内的精英群体，开始积累不满情绪；第四，土地报酬率递减与人均产出下降，削弱了国家财政汲取能力，逐渐臃肿的政府机构使得政府财政支出不堪重负，最终导致政府对军队控制力下降。此时，没有被吸纳进体制内且有政治抱负的精英与不满的民众结合导致中央权威的崩溃与社会失序。(Goldstone 1991; Turchin 2003)通过对诸多帝国的定量分析，特钦发现这一规律在前现代社会十分稳健。">
因果推断的第二个假设是条件独立假设(Conditional Independence Assumption, CIA)。这个条件要求解释变量的取值不受被解释变量取值过程的影响，两者的取值是独立的(King et al. 1994，94；Imbens and Rubin 2015，257)。也就是说，那些影响到被解释变量变化的因素，不能同时影响到解释变量的变化，否则，我们无法证明被解释变量的变化是由解释变量的变化导致的。然而，我们关心的对象往往是由诸多社会因素所决定，因此解释变量本身很难外生变化，那么一个基本的策略就是进行变量控制。当我们控制了那些明显影响解释变量发生变化的因素后，可以近似地认为解释变量的变化是外生的，从而观察解释变量的变化如何导致被解释变量的变化。当然，由于社会现象的复杂性，我们无法控制住所有影响因素，因此总会出现遗漏，而这种“遗漏变量”导致的解释变量内生性问题，也会影响到因果推断的有效性，此时需要用到更精巧的研究设计来解决内生性问题，如上文提到的历史自然实验或者工具变量法。
因果推断的第三个假定是观测值独立(Independence of Observations)，或者稳定的单位处理值假定(The Stable Unit Treatment Value Assumption,SUTVA)。这个假设要求不同样本之间不存在相互影响，也就是说，a样本中X事件是否发生，不会影响到b样本中Y事件是否会发生。<注："否则，我们无法获知，b样本中，Y事件的变化，是否是由b样本中的X事件变化导致的，还是由a样本中的X事件导致的。">这个假设实际上排除了社会互动，尽管在一些情况下这是不现实的假定，尤其是当我们想要研究的对象是不同行为主体之间的互动关系或者某事件的溢出效应时。如果我们所关心的问题不是社会互动，而只是样本内的因果效应，那么即便存在溢出效应，我们也可以通过一些统计方式来加以控制。比如，使用空间自相关稳健标准误(Spatial Autocorrelation Consistent Standard Errors)来调整空间溢出问题(Conley 1999)，以及通过聚类稳健标准误来处理时间维度的自相关问题。另外一个应对策略是，我们可以选择不在同一空间的主体作为分析样本，这样就直接回避了行为主体之间互动的可能，比如，使用地理上不相邻的样本。此外，我们还可以用更高层级的单位作为我们的分析主体。比如，当我们的分析单位为县，而县与县之间存在溢出效应（学习、竞争等互动行为），那么我们可以使用市或者省为分析单位，这样不同市或者不同省之间的县互动频率相对更低，以此减弱溢出效应的影响。
五 总结性评述
传统历史研究以时间序列为核心进行叙事，关注重要人物与事件的历史展开，以及对后续事件的影响，而历史社会学通过将结构与机制引入对历史事件的分析，扩展了人们对重要历史现象的解释力，也为社会学经典议题提供了新理论与新思路，在最近几十年受到了学界广泛关注(Skocpol 1984)。然而，比较历史分析一个广受诟病的缺陷在于案例之间的可比性问题(Lieberson 1991)，尤其是位于不同时空，在宏观结构与微观运行机制方面都存在诸多差异的案例。这种比较方法会使得在一些案例中原本不重要的机制，在学者的理论关照下被提升到核心地位，从而忽视该机制背后的历史情景。学界的批评使得早期以“大结构、大过程和大比较”(Tilly 1989)为重点的历史社会学研究式微，学者开始关注历史或然性、社会行动者的主体性以及核心事件与过程的历史展开，而放弃了对结构的关注。从这一角度来说，定量方法，尤其是其在研究设计上的进展，也许能够帮助学者进行更有意义的比较分析，从而找回“结构”。另外，目前实证研究已从单维度的数据结构，如时间序列与截面数据，发展到双维度的数据结构，也就是既包含时间维度也包括空间（或单位）维度的面板数据。更丰富的数据结构使得学者可以同时利用时间与空间维度的变异来进行因果检验，避免了“没有时间的横向比较”导致的缺乏历史感（赵鼎新2019）。同时，利用面板数据结构特征，学者还可以通过固定效应排除一些不随时间或者空间变化的干扰因素，如地理因素、宏观瞬时冲击等，这极大地降低了因果论证的难度。
尽管近些年历史社会学广泛使用定量数据与方法进行分析，但对因果推断内生性以及研究设计的关注仍稍显不足。正如上文所述，定量方法的优势不仅在于描述典型事实，更在于使用巧妙的研究设计帮助学者排除竞争性假说，进行因果推断。尤其是近些年在定量社会科学广泛采用的因果识别策略，如双重差分、断点回归与工具变量法，极大地改进了定量研究的可信度与严谨性，而历史社会学的研究尚未完全吸收这些前沿进展（Angris and Pischke 2010；Gangl 2010；陈云松、范晓光2010）。这种“忽视”也许是由学科特点决定的。一方面，历史社会学的历史属性使得学者较难收集系统的定量数据，而早期历史社会学者又较为关注宏观跨国案例，这使得研究对象缺乏足够的差异性与样本量，从而无法进行统计推断。另一方面，新一波的历史社会学将文化与意义等因素引入研究之中，关注行动主体与历史的或然性，而这些概念往往难以量化，这无疑也限制了定量方法的使用（Adams, Clemens and Orloff 2005；严飞2019；郦菁2020；钱力成2020）。尽管如此，定量方法在因果论证方面的独特优势仍值得更多的重视。<注："值得注意的是，复杂的定量因果识别策略要求学者能够找到恰当的研究场景，比如某种历史外生冲击。然而不是所有的研究议题都可以找到外生冲击以便使用最新的定量技术，这种“方法导向”的研究取向会限制学者的选题，因此历史社会学对前沿定量方法的“保守性”一定程度让学者避免研究方法对学术想象力的束缚。">
社会现象往往是复杂的，多种因素交互塑造了我们的经验研究对象。多因多果是社会科学的本质特征。定量方法虽然在识别相关关系、应对因果识别中的内生性挑战等方面着力甚多，然而统计分析只能告诉我们变量之间的关系是否具有概率学意义。社会科学的本质特征提醒学者要对历史情景以及因果传导链条有充分讨论，即哪一个机制、如何起作用，其背后的结构性条件为何，以及同样的因果关系在不同场景下的异质性等等（Clemens 2007；赵鼎新2021b）。而这些正是定性历史社会学者所推崇的“置于历史情景之中的案例比较”(contextualized comparison)与对因果链条的“过程追踪法”(Process Tracing)的优势所在(Mahoney and Thelen 2015)。更重要的是，方法要服务于问题，根据不同类型的研究问题以及发问方式，需要灵活采取不同论证工具。总而言之，综合定量与定性方法进行论证，充分还原历史场景的复杂性以及规律性应是可取的方向。
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