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          大數據分析對中國政治學研究的意義
          來源:中國社會科學報 更新時間:2022-09-28

          不同于橫截面(cross-sectional)與時間序列(time-series)數據,面板數據(panel data)(或稱縱列數據、追蹤數據)同時包含多個橫截面分析單位與時間序列?;谧陨淼奶匦?,面板數據不僅提供了更全面的數據信息,而且有利于進行科學的因果分析。本文以面板數據分析為小切口,旨在呼吁:隨著大數據時代的來臨和各種統計軟件的廣泛推廣,大數據分析對于推進中國政治學研究的科學化和拓展政治學研究的應用性上具有重要的戰略意義。

          數據驅動的實證政治學研究

          不論自然科學還是社會科學,人類對于科學知識的探索均以質疑開始。然而,科學探索的終點不會只停留在質疑上,偉大的社會科學家不僅提出并且成功回答了一個個“為什么A會導致B發生”的經典問題??枴ゑR克思和馬克斯·韋伯就成功地回答了“為什么資本主義經濟發展會惡化普通工人的生活狀態”和“新教倫理如何影響西方資本主義的發展”。當代世界正趕上第四次工業革命,如何利用信息化和智能化技術來回應重大社會問題和挑戰自然成為了社會科學研究從業者的時代重任。政治學作為社會科學的支柱學科之一,肩負著同樣的責任。

          自20世紀中后期開始,深受“行為主義革命”的影響,現代政治學研究的側重點開始發生轉向。學術研究的旨趣和學術訓練的模式逐漸從宏觀理論建構和制度描述轉變為利用科學方法為傳統理論和政治實踐提供可靠證據。21世紀以降,基于信息和計算機科學技術的革新,獲取和利用大數據來推動政治學研究深入發展成為新的風潮。而當下以數據驅動的實證政治學研究的核心則是超越研究變量之間的相關性,尋求建立具有嚴格因果關系的政治學命題與理論,進而為中國政治學研究積累科學的知識,為國家政策出臺提供可靠的實證基礎。

          科學思維的“因果革命”

          因果推理是科學研究的核心。尋求在理論上和經驗上都站得住腳的因果關系是政治科學乃至社會科學的核心任務。圖靈獎得主、“貝葉斯網絡”之父朱迪亞·珀爾(Judea Pearl)就將“因果推斷”稱為人類科學思維上的“新革命”,即“因果革命”。具體來說,因果推斷旨在將研究假設(假定的變量或者事件之間的關系)從相關性描述推進到因果關系。

          確立一項研究假設存在因果關系一般需要滿足三個條件。第一,研究假設中的“解釋變量”或“自變量”與“結果變量”或“因變量”具有高度的相關性。一個經典的例子就是,冰激凌的銷量與遭鯊魚襲擊頻率這兩個事件在盛夏的海灘上往往呈現高度的相關性。那么,如何證明或者證偽這兩個事件之間是存在因果關系的呢?第二,因果關系要求兩個事件的出現順序必須符合原因在前,結果在后。很明顯,冰激凌的銷量和鯊魚襲擊游人之間不存在這樣的前因后果關系。因此,我們可以排除兩個事件具有因果關系。第三,因果關系要求兩個事件或者變量之間存在真實可靠的因果機制。換言之,遺漏變量或者是其他干擾因素可能共同影響了兩個事件或者變量,使得兩者之間呈現出一種“共變”關系。比如,高溫天氣可能是導致冰激凌銷量和游人被鯊魚襲擊次數共同升高的幕后黑手。

          面板數據因果推理的優勢與策略

          根據數據特征,觀察數據主要分為三種類型:橫截面數據、時間序列數據和面板或者縱列數據。橫截面數據就是在一個給定時間對個人、集體、企業、城市、國家或一系列其他單位采集的樣本數據,比如東亞幾個國家在2021年的國內生產總值。時間序列數據是搜集一個或者若干變量在不同時間的觀測值,比如中國過去10年國內生產總值的變化情況。面板數據是由數據集中每個橫截面單位的一個時間序列組成,比如東亞所有國家過去10年的國內生產總值信息就是一個面板數據。

          面板數據對于同一單位進行了多次觀測,有利于我們控制不同觀測單位的某些觀測不到的特征,也可以幫助我們研究和評估行為與結果的滯后性,比如分析政府的經濟政策影響東亞國家的經濟增長。即便可以控制東亞國家在其他方面的變量,包括人口、資本、教育、年齡等因素,我們仍然無法考察和觀測所有可能的干擾因素,尤其是國家之間由于歷史、文化等形成的差異。面板數據分析技術可以通過忽略國家之間的差異,只觀察一個國家內部政策的差異(一個國家政策在不同時間的變化)來進行因果推斷。這種分析方法被稱為面板固定效應模型(panel fixed effects model)。因為比較的是某個政策在同一個國家不同時間的政策效應,觀察的單位是同質的,因此其他干擾因素,尤其是“不隨時間變化”的可觀察和不可觀察的混淆變量就被控制起來了。

          面板數據因果推斷的高階方法包括雙重差分方法(Difference-in-Difference Method)和綜合控制個案方法(Synthetic Control Method)。雙重差分方法通過兩個固定效應來估計一個政策在兩個不同單位之間跨時間的效果。當兩個單位符合反事實假設的時候,這個估值就是政策所具有的效果。經典的例子就是評估最低工資對當地就業率的影響。云南省和貴州省是鄰居省,對云南實行提高最低工資政策具有的影響可以通過雙重分差法來估計。具體而言,云南省在政策出臺前后的差額再減去沒有實行新政的貴州在政策出臺前后的差額就是這項政策對于就業率的影響值。如果兩省在政策出臺之前的就業率保持平行(符合反事實假設),這個模型估計就具有因果效應。本質上,這個方法就是模擬實驗里面的控制組和實驗組來評估政策的效果。

          綜合控制個案方法可以說是雙重差分方法的一個擴展。在社會科學研究中,找到一個可以符合平行假設的控制組往往很困難。綜合控制個案方法通過賦予其他對比單位一定的權重,人為構造一個與實驗組相似的模擬單位來進行因果推斷。除了上面的兩種高階方法之外,面板數據還可以通過嵌套工具變量模型(Instrumental Variable Method)、滯后變量模型(Lagged Dependent Variable Method)等來處理因果推斷中面臨的其他問題??傊?,基于數據結構本身的特征與優勢,面板數據分析極大地拓展了因果推斷在社會科學,包括政治學研究中的應用。

          大數據分析推動政治學研究范式變革

          大數據時代的到來推動政治學研究范式的變革。大數據分析進一步推動“理論假設驅動”的政治科學研究模式,為政治決策和政策執行提供可靠、堅實的證據。大數據分析助力因果關系成為政治科學研究的強大工具。與機器學習相結合,大數據前沿研究將在重大政治問題的預測和預警上發揮至關重要的作用。大數據分析與因果關系相結合提升政治學學科研究的科學化程度。運用規范的研究設計與科學的數據分析,將政治現象背后的邏輯(機制)展示清楚,進而帶來政治知識的創新??茖W的知識生產方式所具有的可重復性與操作性將極大地提高政治學知識的科學積累。

          誠如習近平總書記所言,“當前,世界百年未有之大變局加速演進,世界之變、時代之變、歷史之變的特征更加明顯,我國發展面臨新的戰略機遇、新的戰略任務、新的戰略階段、新的戰略要求、新的戰略環境”。這要求政治學人直面中國面臨的諸多國內外挑戰。大數據分析在新冠肺炎疫情的科學防治、農村基層治理、社會保障與分配、國家形象構建、中國崛起和“一帶一路”建設方面都具有巨大的應用空間。

           

          (作者單位:云南大學政府管理學院政治學系)



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