□ 王雅君

截至目前，我國政治學界對國外政黨政治開展的研究多以對政黨的歷史進行梳理、對國外的熱門選舉進行預測和透視、開展定性分析為主，較多地使用觀察法，較少使用定量分析方法，因此研究工作的隨機性較大。鑒于此種研究現狀，本文將國外政黨政治研究中常用的一些定量研究工具引入國內，以供有關研究者在未來的研究中選用。

一、國外政黨政治研究常用的量化指標

國外政黨政治研究中常用的量化指標可分為如下3類18個：

(一)反映選舉結果的指標

1.政黨得票情況的分化程度(Electoral Fragmentation，縮寫為EFRG)。這個數據的計算方法是：把每個政黨的得票率(小數形式)進行乘方，之后再將參與選舉的所有政黨的這一數值相加(在此過程中要將無黨派候選人的得票率忽略掉)，由此獲得的數據減1，就得到了該指數的數值。

有關數值越高，在選舉中政黨的得票情況就越分化，也就是說選民并沒有把選票集中投給少數政黨，而是分散地投給了較多的政黨。在國外的議會選舉中，這一指數的低值會低于0.5，高值則會接近1。指數越低說明有關國家中的主要大型政黨的受支持程度越高，指數越高說明有關國家中幾乎不存在具有明顯優(yōu)勢的政黨。

2.獲得選票的政黨的數量指數(Effective Number of Electoral Parties，縮寫為ENEP)。這個指數反映的是所有參與選舉的政黨的總體得票情況。計算方法是：首先把每個政黨的得票率(小數形式)進行乘方，之后將所有政黨的這個平方數相加(在此過程中忽略無黨派人士的數據)，之后用1除以所有政黨的得票率的平方數之和，所得數即為獲得選票的政黨的數量指數。

獲得選票的政黨的數量指數與EFRG指標是高度相關的，但是前者能夠直接反映在一次選舉中獲得選票的政黨的數量之多少。

3.議會的分化程度(Parliamentary Fragmentation，縮寫為PFRG)。該指數的計算方法與EFRG指數的計算方法相同，只是用“政黨在某次選舉后獲得的議席數占該國議會中總議席數的比例”取代了“得票率”進行計算。但是由于各國的選舉制度所限，一些政黨盡管獲得了一定的選票，但是最終無法進入議會，因此該指數的意義與EFRG指數還是有區(qū)別的。

議會的分化程度指數越高，表明該國議會內的政黨數量越多，該國議會中的政黨生態(tài)就越呈現出分崩離析之勢。在國外的議會選舉中，該指數的較低值出現在1954年的土耳其選舉中(為0.128)，這說明該國的議會被少數政黨控制；[1]較高值出現在蘇東劇變剛發(fā)生之后不久的蘇東國家中，這反映出蘇東劇變后有關國家一度出現了政黨林立的局面。

4.獲得議席的政黨的數量指數(Effective Number of Parliamentary Parties，縮寫為ENPP)。這個指數的計算方法與“獲得選票的政黨的數量”指數的計算方法相同，只是將“政黨的得票率”換成了“政黨所獲得的議席數占議會中總議席數的比例”。

這個指數的意義也是一目了然，但需要指出：有時這一指數的數值小于2大于1，這種情況并不意味著有關國家的議會中的政黨數少于2個，而是指在該國議會中只有1個占據主導地位的政黨。

5.獲得3%以上議席數的政黨的數量(Parties with 3 Percent of the Seats，縮寫為P3%S)*該指數是由下述學者提出：Alan Ware, Political Parties and Party Systems, Oxford: Oxford University Press 1996.。這個指數顯示的是在議會中擁有總議席數3%以上議席數的政黨的數量，由統計得出。

該指數與ENPP指數一樣反映了議會中政黨的政治生態(tài)，但是將影響力過小的政黨剔除了。這一指數并不反映政黨的得票率，其值永遠是自然數。在多黨制國家的選舉中，這一指數曾出現過的最小數值是2；較高的數值則超過了9，出現在丹麥、拉托維亞、荷蘭等國。

6.選舉結果的明確性指數(Electoral Decisiveness，縮寫為ED)。這個指標反映的是一次選舉的選舉結果是否能夠明確決定新政府將由哪些政黨組成。這個指數僅包括如下三種情況：一是在選舉后產生了“無多數議會”(即沒有任何政黨獲得了議會中的絕對多數席位，沒有政黨能夠通過此次選舉獲得具有決定性的權力，因此選舉結果并不能確定將由哪些政黨組建新政府)，用“HP(Hung Parliament，未定議會或懸浮議會)”表示。二是某一政黨在選舉中既獲得了多數選票又進而獲得了多數議席，因此可以決定性地行使權力、組建新政府，用“EM(Earned Majority，通過選票獲得的多數)”表示。三是某一政黨并未獲得多數選票，但因選舉規(guī)則而獲得了議會中的多數席位，雖然可以行使權力，但民意基礎相對于第二種情況而言比較薄弱，用“MM(Manufactured Majority，選舉制度造成的多數)”表示。這個指數反映了選舉結果的性質。

7.組建政府所耗時間(Formation Period，縮寫為FP)。這個指數表示在選舉結束之后至新政府組建并上任之間所耗費的天數。在國會權力較大的國家中，即便一個政府已經在國家元首面前進行了宣誓，也必須首先獲得立法機構的認可才能就職，因此這一指標應截止到議會認可政府之日。

在實踐中該指數的最小數值為1，這代表在選舉的次日一個新政府即正式就任。該數值越高就代表形成政府的時間越長，例如荷蘭在1977年耗時208天才組建新政府。這一指標可以從一個側面反映選舉結果的確定性，如果ED指標為HP，則組建政府的時間會較長。

8.選票的總體波動情況(Total Volatility，縮寫為TVOL)。在所有反映選舉結果的指數中，只有這個指數反映的是兩次選舉結果的變化情況。該指數的計算方法是：首先計算出一個政黨在本次選舉中的得票率與此前的選舉中的得票率之差(如果某一政黨并未參加上次選舉，則將其上次選舉的得票率記為0%)，之后將各個政黨的這個差值相加，再將這個合計結果除以2，就得到了相關指數。

如果該指數為0%，就代表本次選舉結果與此前一次選舉結果相比并未發(fā)生變化；該指數越大則意味著選舉結果的變動情況越大，例如土耳其當局在1983年的議會選舉中禁止傳統政黨參加競選，而參加競選的政黨基本上是新成立的，因此該指數高達98.1%，[2]這就代表本次選舉結果與上次選舉結果幾乎完全不同。

(二)反映政治參與情況的指標

9.選民參與投票率(Turnout，縮寫為TO)，指的是在一場選舉中選民投票總數與總選民數之比(如果有關選舉是多輪投票的選舉，那么參與投票率往往計算首輪投票的數據)。

在國外的議會選舉中，該指數一般較低的國家包括瑞士、波蘭等，僅略高于40%；[3]該指數較高的國家則是實行強制投票制的國家，如比利時、列支敦士登、盧森堡、土耳其等，但是有些實行強制投票制的國家由于懲罰措施并不嚴苛或未得到有效執(zhí)行，因此該指數并不算高，例如希臘、意大利。有的國家盡管未實行強制投票制，但是該指標仍較高，例如塞浦路斯。

10.公民加入政黨的比例(Proportion of Citizens Joining a Political Party，縮寫為PCJP)。此數據通過統計得出。

此外還有一些指標能反映政治參與情況，此處僅選擇其中兩個主要指標進行介紹。

(三)反映一國政黨制度的指標

11.不成比例之程度(Disproportionality，縮寫為DISP)。該指數的含義是在一次選舉結束后政黨的“得票率”與該黨“獲得的議席數占議會中總議席數之比例”之間不成正比的程度。該指數的計算方法是：首先計算出某一政黨的“得票率”與“獲得議席的比例”之間的差值，將參與選舉的每個政黨的這個值相加，之后把上述合計之數除以2，就得到了“不成比例之程度”指數。這種計算方法因其發(fā)明者的名字而被稱為“魯斯莫爾-海恩白(Loosemore-Haneby)”算法。

這個指數越高，在選舉中政黨的得票率與獲得議席的比例之間就越不成正比，換句話說，有關國家的選舉制度就越不公平(因為在這種選舉制度下有些政黨獲得了遠超過其得票率的議席)。這一指數如果是0，就意味著每個政黨所獲得的議席比例與其得票率恰好相等。

12.被浪費的選票(Wasted Votes，縮寫為WV)。這一指數并非指無效票的多少，而是指選民投票給政黨候選人但最終并未對該政黨候選人的當選產生實際助益的選票數占選民總投票數的比例。這一指數由對選舉結果的統計得出*但要注意的是：一些國家實行“在不同選區(qū)采取不同的選舉方式”的選舉制度，例如，在甲選區(qū)實行某一政黨的黨員以個人身份參選的制度、在乙地實行比例代表制，在這類國家中，選民的投票可能會對某個選區(qū)的選舉結果發(fā)揮作用，那么就應當將這種情況從“被浪費的選票”指數中扣除。也就是說，被浪費的選票僅僅指“選民投票給某一政黨的候選人，但該政黨的候選人最終并未通過任何選舉方式當選”的情況。。

該指數可以反映某一國家的選舉制度的合理性。典型的例子是2016年的美國總統選舉，由于希拉里所得普選票數超過了特朗普但她未能當選，因此可以說有一半以上參與投票的選民的選票最終成了“被浪費的選票”。

13.最大的政黨在獲得議席數方面的優(yōu)勢(Seat Bias of Leading Party，縮寫為 SBL)。這個指數的計算方法是將在一次議會選舉中獲得最多議席數的政黨所獲得的議席數占議會總議席數的比例減去該黨的得票率。這個指數可以反映出一國的選舉制度是否有利于最大的政黨在議會中獲得優(yōu)勢地位。在多數西方國家這一指數都為正數，這就顯示出各國的最大政黨所獲得的議席數要比嚴格按照其得票率獲得的議席數更多。但是也有該指數為負數的情況，例如1994年的意大利選舉。

14.兩大政黨在獲得議席數方面的優(yōu)勢(Seat Bias of Top Two Parties，縮寫為 SBT2)。這個指數與前一指數的意義相同，只不過衡量的對象是一國內最大的兩大黨。這個指數的計算方法是將一次議會選舉后獲得議席數最多的兩個黨在議會中所擁有議席的比例相加，之后減去這兩個政黨的得票率之和*需要指出的是：“兩大政黨在議席數方面的優(yōu)勢”指數所反映的事實與“議席集中于2個大黨的程度”、“選票集中于2個大黨的程度”2個指數所反映的事實相同，只不過指數的計算方式不同。。

SBT2指數可以根據政黨在選舉后獲得的議席數反映出一國的選舉制度是有利于(正值)還是不利于(負值)兩大政黨獲得優(yōu)勢地位。在許多西方國家中這一指數是正值，這顯示出最大的兩個政黨所獲得的議席數要比嚴格按照其得票率獲得的議席數更多，因此就有助于人為地形成“兩黨制”。但是在1951年的法國選舉中這一指數為負數，這是因為當時的法國當局有意削弱在選舉中得票率較高的法國共產黨和戴高樂派所應當獲得的議席數。[4]

15.選票集中于兩大黨的程度(Two-Party Vote Concentration，縮寫為2PVC)。在議會中獲得最多議席的2個政黨的得票率相加，就得出這一指數。這個指數的最高值為100%,代表著選民全部投票給兩大黨，這種情況在列支敦士登出現過。這個指數可以反映出一國是否屬于“兩黨制”，指數越高則“兩黨制”的特征越明顯。

16.議席集中于兩大黨的程度(Two-Party Seat Concentration，縮寫為2PSC)。這個指數是在議會中獲得最多席位的兩大政黨所獲得的議席之和占總議席數的百分比。這個指數的最高值是100%，在馬耳他等國出現過。較低的情況出現在1991年的波蘭選舉中(26.5%)，該結果表明波蘭并非“兩黨制”國家。[5]

17.議會中第一大黨與第二大黨的議席數之比(Seat Ratio First to Second Party，縮寫為SR1:2)。這個指數是議會中擁用最多議席的政黨的議席數與擁有第二多議席數的政黨的議席數之比。如果最大的兩個政黨所擁有的議席數相等，則該指數為1。相反，兩大政黨之間的議席數差距越大則該指數越大，這反映出第一大黨在議會中的優(yōu)勢非常明顯，也可以從一個側面反映出某國的政黨生態(tài)具有一黨獨大的特點。

18.議會中第二大黨與第三大黨的議席數之比(Seat Ratio Second to Third Party，縮寫為SR2:3)。這個指數由議會中第二大黨的議席數除以第三大黨的議席數得出。如果議會中沒有第三大黨，則不存在該指數。這個指數能夠在一定程度上反映出一國屬于兩黨制還是多黨制，因為這個指數越大就說明在議會中第三大黨與第二大黨的地位差距越明顯，也就反映出最大的兩個政黨的優(yōu)勢比較大。

在介紹了上述指標后，以挪威為例，將挪威的有關指標進行統計、計算，列為下表。有了這些數據就可以對挪威的政黨政治的情況展開一定的定量研究了。

表1 挪威政黨政治的數據

數據來源：Alan Siaroff, Comparative European Party Systems: An Analysis of Parliamentary Elections Since 1945, New York & London：Garland Publishing， Inc. 2000, p. 56.

二、政黨政治量化指標的應用域和技術

在第一部分中介紹的反映選舉結果的指標可以直接用來分析某次選舉的選舉結果，進而提示研究者探究有關數據的深層次政治意蘊。除此之外，通過對上述指標進行選取、組合，還可以對政黨政治的不同側面作具體的定量研究。本文接下來以對政治參與的研究、對政黨體系類型的研究為例說明如何應用這些指標。

(一) 對政治參與程度的量化研究

要想評價不同國家公民參與政治的程度高低，必須選擇一定的指標進行衡量。從理論上說，選舉的各方面指標越多，評價結果就越客觀公正。本文則選取兩個指標，即PCJP、TO。應用指標的方式是：

首先將PCJP指數的數值映射到5分制量表，即：如果一國加入政黨的公民數超過公民總數的20%則記5分，PCJP指數的數值如果為15%至20%則記4分，PCJP為10%至15%則記3分，PCJP為5%至10%則記2分，PCJP不足5%的則記1分。(當然，也可以設計更精細的量表。)

其次對某一時段內舉行的選舉的TO指標取平均值，將此平均值映射入5分制量表中，即：參與投票的選民人數如果達到總選民人數的90%以上則記5分，TO指數如果在80%-90%之間的記為4分，在70%-80%之間的記3分，在60%-70%之間的記2分，不足60%的記1分。需要指出的是：第一，也可以采取不同的標準設定5分制量表，例如85%以上記5分，85%-70%記4分，以此類推，但分數的高低一定是與TO指數的高低對應。第二，這種衡量方式明顯有利于實行強制投票制的國家得到更多的分數，但無論是自愿參與投票還是被迫參與投票，TO指數的確能反映公民參與政治的程度。

最后將兩個指標對應的分值相加并進行排序*當然，如果有其他關于公民政治參與情況的數據——例如公民向政府提出建議的比例、公民向政府提出的建議被接受的比例等——也可以加入這個表格中，并且還可以對不同的指標按照其重要性分別賦予不同的權重加以計算。。由此得出的排序就在一定程度上反映了不同國家在某一時段內公民參與政治的程度差異。例如對20世紀90年代歐洲一些國家的情況進行計算和排序的結果如表2所示。

表2 部分歐洲的政治參與情況排序表(5分制量表)

國別PCJPTO(議會選舉的數據)兩項合計斯洛伐克14(84.9%)2.5斯洛文尼亞23(74.9%)2.5克羅地亞13(73.4%)2.0格魯吉亞22(68.7%)2.0德國13(79.7%)2.0希臘13(77.1%)2.0愛爾蘭22(67.2%)2.0拉脫維亞13(77.9%)2.0馬其頓1?3(77.3%)2.0摩爾多瓦13(75.8%)2.0荷蘭13(75.8%)2.0西班牙13(77.2%)2.0烏克蘭13(72.8%)2.0英國13(74.6%)2.0愛沙尼亞12(64.1%)1.5法國12(68.4%)1.5匈牙利12(63.4%)1.5立陶宛12(64.1%)1.5葡萄牙12(65.6%)1.5瑞士21(43.8%)1.5波蘭11(47.7%)1.0俄羅斯11(59.6%)1.0

注：表中*符號標注的數據為估算的數據。

數據來源：Alan Siaroff, Comparative European Party Systems: An Analysis of Parliamentary Elections Since 1945, New York & London：Garland Publishing， Inc. 2000, pp. 25-6.

在進行了以上排序后可以得出一些結論：第一，北歐國家、地中海國家的政治參與水平相對于東歐國家來說普遍較高；第二，小型國家的政治參與水平要普遍高于大型國家，因為民主制度在大型國家更容易落實；第三，如果一國設有選舉產生實權總統的制度(例如法國、格魯吉亞、波蘭、俄羅斯)，那么該國選民參與議會選舉的積極性會顯得比實行議會制共和制國家的公民參與議會選舉的積極性低一些。

(二)對政黨體系所屬類型的量化定性研究

以上通過舉例介紹了如何用量化指標來衡量政治參與程度，接下來再以“用量化指標來對各國政黨體系所屬類型進行定性”為例來說明如何應用有關指標。

首先要說明的是，本文認為我國政治學中經常使用的“兩黨制”、“多黨制”的概念并不是十分確切。例如美國并沒有法律規(guī)定該國實行兩黨制，法國也并沒有法律規(guī)定該國實行多黨制，這兩個國家的政黨生態(tài)在很大程度上是自然形成的。因此本文認為，可以將西方國家的所有政黨及其關系的總和稱為“政黨體系”。政黨體系是在各國的政治制度(特別是選舉制度、組閣制度)、政黨發(fā)展態(tài)勢、政黨競爭態(tài)勢、非成文政治傳統等因素的綜合作用下形成的一種客觀存在的綜合體，不宜將其僅僅歸納為某種政治制度的產物。因此人們可以說“英國的政黨體系屬于兩黨型政黨體系，德國的政黨體系屬于多黨型政黨體系”，但不宜說“英國實行兩黨制、德國實行多黨制”。

其次要說明分析各國政黨體系所屬類型的意義何在。例如某國在上一屆選舉后根據選舉結果出現了兩黨型政黨體系，在本屆選舉后則出現了一個大黨與一個小黨聯合執(zhí)政的多黨型政黨體系，那么觀察者就可以明確地知悉該國的政治生態(tài)出現了何種主要變化，并進而可以分析這種變化產生的原因及可能帶來的影響。

對政黨體系所屬類型進行的分類往往是由研究者主觀作出，因此不同的研究者會采取不同的劃分標準。例如按照政黨政治研究領域的著名學者薩托利對議會分化程度進行的分析，[6]可以簡單地將政黨體系分為三種類型：兩黨型(議會中得票率超過3%的政黨的數量為2個)、多黨型(P3%S指數超過5)以及處于二者之間的溫和多黨型(P3%S指數為3至5)。

但是，如果再引進一些其他指標，就可以把政黨體系進行更細致的區(qū)分。加拿大學者西亞羅夫將政黨體系的類型分為8種，[7]他選用的指標有4個：P3%S、2PSC、SR1:2、SR2:3。政黨體系的類型及劃分標準是：

1.兩黨型。這種政黨體系的量化指標是：2PSC的數值要達到95%以上；P3%S的數量通常恰好為2，很少會超過3。通常情況下兩大黨中的一個政黨會擁有議會中的絕對多數議席。

2.溫和多黨型之一：兩大黨加一小黨型，也稱“2+0.5”型，即通常由兩大黨之一與一個小黨聯合執(zhí)政。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量為3至5個，2PSC的數值為80%-95%，SR1:2的數值通常小于1.6，SR2:3的數值通常為1.8以上。換句話說，在這種政黨體系中，第二大黨與第三大黨的議席數之差明顯大于第一大黨與第二大黨的議席數之差。在這種體系中，兩大政黨之一也有可能獲得議會中的絕對多數席位。

3.溫和多黨型之二：一個黨占據主導地位型。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量為3至5個，SR1:2的數值通常超過1.6，但SR2:3的數值通常較小。在這種政黨體系中，占據主導地位的政黨議席數明顯多于其他政黨，有可能獲得議會中的絕對多數議席。

4.溫和多黨型之三：有兩個主要政黨型。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量為3至5個，SR1:2的數值通常小于1.6，SR2:3的數值通常大于1.8。在本類型的政黨體系中，第二大黨與第三大黨的議席數之差明顯大于第一大黨與第二大黨的議席數之差，但是兩大黨中的任何一個都很難在議會中獲得絕對多數議席，這就是與兩黨型政黨體系的主要區(qū)別。

5.溫和多黨型之四：各政黨不相上下型。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量為3至5個，這幾個政黨的議席數大體相等；SR1:2的數值通常為1.6以下，SR2:3的數值通常為1.8以下。因此第一大黨與第二大黨的議席數之差并不大，第二大黨與第三大黨之間的議席數之差也不大，通常情況下第一大黨與第三大黨之間的議席數之差也并不是很大。

6.極端多黨型之一：一個黨居于主導地位型。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量多于5個，SR1:2的數值通常為1.6以上。在這種政黨體系中，第一大黨也不容易獲得議會中的多數席位；按照所擁有的議席比例來推測，第一大黨也有可能無法執(zhí)政。事實上，盡管在這種政黨體系中第一大黨往往需要組成執(zhí)政聯盟，但其在組建政府的時候有較大的決定權。

7.極端多黨型之二：有兩個主要政黨型。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量超過5個，SR1:2的數值通常低于1.6，SR2:3的數值通常超過1.8，2PSC的數值通常在55%至75%之間。因此，兩大黨之中的任何一個政黨都不會在議會中擁有絕對多數席位。

8.極端多黨型之三：各政黨不相上下型。這種政黨體系的量化指標是：P3%S的數量多于5個，SR1:2的數值小于1.6，SR2:3的數值小于1.8。也就是說，議會中的三個大黨的議席數量不存在太大的差異。然而，由于2PSC的數值通常低于60%，因此除非是兩大政黨建立執(zhí)政聯盟，否則至少需要3個政黨聯合組閣才能擁有議會中的絕對多數議席。[8]

按照以上分類標準，以挪威為例，結合表1列出的數據并且忽略掉一些短暫出現的政治波動，可以看出在不同時段內，挪威的政黨體系主要發(fā)生了如下變遷：

表3 挪威的政黨體系所屬類型的變化

經過表3中的分析，可以一目了然地看出：第一，在挪威的政治中，長期發(fā)揮主導作用的是挪威工黨，在該國很少有政黨能與其相匹敵。第二，在極端多黨體系之下，國會中的政黨數量相較于溫和多黨體系下國會中的政黨數量為多，這種情況就會使處于主導地位的政黨更容易發(fā)揮主導作用，因此在表中的第一、第四個階段挪威工黨的政治影響力會大于其在第二、第三個階段的影響力。第三，挪威保守黨的影響力在1981-1989年一度增強，但隨后又被挪威工黨壓制。

三、 結 論

(一) 對上述量化工具的評價

政黨政治是一個復雜的研究客體，要想對其展開科學的分析、評判，需要找到適當的切入點，否則就會產生千頭萬緒、無從下手之感。本文介紹的量化指標即分別抓住了國外政黨政治過程中的一些重要方面，可以對這些方面予以反映，從而使研究者可以對指標進行對比、甄別并得出研究結論。不僅如此，相對于采用隨機的直觀觀察法而言，上述指標的確立可以使研究者圍繞同一組指標開展跨時段、跨國別、跨地區(qū)的系統性比較研究，并最終通過有效數據的形式支撐研究結論，因此上述量化工具的應用價值是值得重視的。

但是也須看到，上述研究工具是西方學者根據西方國家多黨“輪流坐莊”的選舉政治實踐而設計的，這些指標的適用性在西方國家更加突出，如果用它們來研究我國的政黨政治，那么其中的一些指標的適用性就要大打折扣。盡管如此，中國學者應當學會利用本文中介紹的量化工具來分析國外的政黨政治生態(tài)、評價其政治制度的有效性、正當性，這是因為有關研究方法畢竟是經國外的研究實踐檢驗過的有效方法。

由此可以看出，一定的研究方法是針對一定的客觀實踐而產生。針對不同的研究客體，應當而且必須采取適當的、有針對性的研究方法，應當借鑒其他政治實踐中的那些可以通用的研究方法，而不應當將異域的研究方法不加分析地全盤借鑒過來。

(二)對定量研究與定性研究的關系的分析

為了說明如何應用第一部分介紹的定量指標開展研究，本文第二部分舉了兩個例子，即以客觀數據為依據對一些國家的政治參與程度進行評價、對一些國家的政黨體系所屬類型進行定性。通過這兩個例子可以看出，它們有一個共同特點，即都是以定量研究為基礎來達到定性研究的目的。這就揭示出一個事實，即定量研究可以成為定性研究的基礎，也就是說，定量研究可以轉化為定性研究。這一現象有助于化解定性研究與定量研究的方法論之爭。

不論是在國內還是在國外，在政治學界乃至社會科學界都長期存在著定性研究方法與定量研究方法孰優(yōu)孰劣之爭，甚至隱隱出現了對立的學術流派。之所以會出現這種爭論，其背后潛藏著這樣一個事實：即爭論中的一方在主觀上有意排斥定性研究，而另一方則有意排斥定量研究。本文認為，這種爭論是不必要的，因為在實際研究過程中定量研究方法與定性研究方法之間的關系并不是排斥的，人的主觀價值偏好才是爭論產生的原因。

由于既有研究頗多，本文無意對定性研究與定量研究展開詳盡的比較，僅想指出二者在某一個具體的研究過程中是無法割裂、不可偏廢的。之所以這樣說，原因有二：

第一，只有定性研究才能為人們提供知識，定量研究只能夠為人們提供信息——也就是說，如果不對以量的形式呈現的信息進行分析、提煉、定性，那么量化的信息只是一堆數字，它們不具備超出數字本身的意義。只有分析數字背后體現出的現象、規(guī)律、含義，數字才有意義。如本文的例子所示，如果人們僅占有了龐大的相關數據而不加以定性研究，那么數據之間只有大小的差異，卻難以傳達意義、揭示發(fā)生了何種變化。只有對數據加以分析、總結，才能知道哪個國家的民眾政治參與水平高、哪個國家的民眾政治參與水平低；才能知道某個國家的政黨生態(tài)因選舉而發(fā)生了何種變化、這種變化在歷史中會否呈現出某些規(guī)律性，由此才能探究相應的變化所涉及的政治問題。

第二，定性研究不能是空穴來風的研究，必須有事實的支撐。而定量研究可以成為定性研究的有力支撐——盡管并不是所有定性研究都必須以定量研究為基礎，但定量研究往往能夠為定性研究提供更加鮮明、更加充分、更加令人信服的理據。當然，也不能認為定量研究是萬能的，例如有些數據不完備的研究對象不適用定量研究的方法；也不能認為經定量研究得出的結論一定是正確的，具體研究結論正確與否還要綜合進行分析評判；更不能認為定量研究的研究成果的價值就一定高于定性研究——在研究中，最重要的是智慧而非某種開展研究的技巧。

總之，定量研究可以而且必須成為定性研究的基礎，定性研究也應有意識地利用定量研究方法。定性研究與定量研究絕不應當是排斥的關系，而應當在有關研究中發(fā)揮相輔相成的作用。

參 考 文 獻

[1]Ali ?arkoglu, “The Turkish Party System in Transition: Party Performance and Agenda Change,” Political Studies, Vol. 46 1998, pp. 544-71.

[2]Metin Heper, “Islam and Democracy in Turkey: Toward a Reconciliation?” Middle East Journal, Vol. 51 1997, pp. 32-45.

[3]Henry R. Kerr, “The Swiss Party System: Steadfast and Changing,” in Hans Daalder, ed., Party Systems in Denmark, Austria, Switzerland, the Netherlands and Belgium, London: Frances Pinter 1987, pp. 107-92.

[4]David Hanley, “France: Living with Instability,” in David Broughton and Mark Donovan, eds., Changing Party Systems in Western Europe, London: Pinter 1999, pp. 48-70.

[5]Ray Taras, “Politics in Poland,” in Gabriel A. Almond, Russell J. Dalton and G. Bingham Powell Jr., European Politics Today, New York: Longman 1999, pp. 364-420.

[6]See Giovanni Sartori, Parties and Party Systems: A Framework for Analysis, Cambridge: Cambridge University Press 1976, Vol. 1.

[7]See Alan Siaroff, Comparative European Party Systems: An Analysis of Parliamentary Elections Since 1945, New York & London：Garland Publishing， Inc. 2000.

[8]夏濤、夏慶宇.政治周期運動現象的形成機理分析[J].國外社會科學,2017(3).