马戎：今天我们请到了密歇根大学的谢宇教授，来跟我们的学生面对面，今天上午不是一个正式的讲座，是一个座谈。可能不需要太多介绍谢宇教授的情况了吧？他是我们系的老朋友，在02年11月份，是咱们系成立20周年搞的一个学术活动月，那个时候谢宇教授在我们这里待了一个月，讲了六节课，给了我们的活动很大的支持。他长期以来在方法论、中国研究，在各方面都有很多建树，他也希望进一步了解我们学生的想法、学生对社会学方法的一些理解，以及未来学习的一些打算。好，那我们开始，请。
谢宇：有方法方面的可以问，其他方面的也可以问，美国的教学，美国的学科发展啊，等等。随便吧。我先问一下，你们有多少人上过我的网站？没人上过吧？我有一个网站，就是yuxie.com，不是什么地方都可以上，好像安全部有的还没有全部开。国家安全部把以前一些网站，密歇根的网站都封掉了。被封杀了，不是每个地方都能上的。我自己的一个domain，我的教学等一些情况都在网上。随便问吧，你们有什么问题，要是没问题，你们也不会来了。
生：老师，我想问一下那个定量和定性这两种方法您怎么看。比如说现在社会学研究范围之内分成两派，一派就是在《社会学研究》这样权威的杂志上发表文章，基本上就是抽样、问卷，然后统计研究，这样子的思路，就是定量的分析。另外一个就是出专著，他们通过一本本书来说明自己偏向于跟历史学的结合，通过对文本的一种叙述哇，就是叙述性的一种，质的分析吧。我就是想问一下，在您的研究中或者在您的取向中，您认为这两种方法，不说应该偏向于哪一个吧，就是说您怎么评论这两种方法？怎么应用？怎么取舍？
据我所知，似乎就是在美国吧，应该是定量比较为主，您能评价一下吗？
谢宇：哦，这个呢，定量和定性的矛盾呢，自古就有，就是从19世纪开始就有，已经争论很多年了。我觉得呢，很多，争这个东西并不是很有意义的东西。因为，我会讲到为什么。啊，社会科学很大的难度哇，李建新知道，我讲过很多遍的，最大的难度在于异质性。就是说每个家庭和每个家庭不一样，每个人和每个人不一样，每个地区和每个地区不一样。你同样的人同样的地区同样的团体，它随着时间的变化社会情况的变化会变化。所以这个异质性非常强。那异质性强有很多困难。一个困难就是说，sampling-ment，异质性这么强，比如说中国变化这么大，这么快，地区之间这么差，作为人与人之间，在同一个地区同一个环境他也不一样。那假如说有的人调查了一个地方，两个地方，一个人，两个人，就说中国是怎么样，中国是怎么样。也就是说我昨天还和我的一个朋友讲，到底你说西周时候是怎么样，那我们知道的历史，一部分主要是中原的。那其他的，它可能没有文字记载，也可能没有陪葬的习惯，它很多东西没有保存下来，我们就不知道，我们就只能猜想，现在可能有其他的一些遗迹出来。我的意思是说，异质性强了以后，你看到什么东西，可能会导致你的结果。这就是说定性的有危险。定性的局限性并不就是说它的定性。
定性实际上是很好的，描述性的，实际上定量的很多也是描述性的。比如说我们做长期的跟踪，有很多都是描述性的，比如说美国的离婚率增加，婚姻的这个年龄增加，还有同居的人增加，等等，很多都是描述性的，也是定量的，也是描述性的。很多，一个人的变迁，你小时候怎么样，我们知道你什么时候生，生下来多少磅，你什么时候上学，这也是描述性的。基本上也是定性的，不需要用统计的方法。还是可以把你的成长史讲清楚。最大的缺陷，也就是说定性，它个案做的可能比较少。做的比较少，就是说到底它的代表性，就有的时候受到一些威胁。到底你讲的这个村庄，是中国的，就比如说一家人的一个村庄，到底能代表中国什么层面，它总要有一个局限性。这个局限性呢，就使得你是不是能够，就是一般的定性，就是你局限性的一个样本，比如说长处在什么地方？长处就在于把它的逻辑关系讲清了。但它不一定有代表性。但它的逻辑，社会变迁的基本理论和过程，可能和其他一样。比如说最简单的讲，比如说讲经济学的吧，经济学它有一个理论，就是说婚姻要有经济基础，特别是男性要有一定的基础要求。没有经济基础就不和你结婚，结婚是有了经济基础以后保持的一个消费行为，实际上生孩子是一个消费行为，当然也可能是投资行为。那这样的基础，这样的理论，可能在不同的地方，它是不一样的。因为它的标准不一样，什么经济基础，以前都要讲八大件，我们小时候要电视机或者什么，现在不够了，要什么席梦思，房子，汽车。所以，在各个不同的地方、不同的阶层，它可能表现不一样。所以，假如说你找了一个定性的，找了一个个例，你把为什么结婚，结婚的经济基础，这些东西搞清了，但你可能是把这个关系搞清了，但是你并不能知道它是什么样的基础下才能结婚。因为不同的社会结构、不同的地区、不同的人，可能对这个经济基础的要求可能不一样。
所以都有缺陷。Qualitative最大的缺点是它的样本小，它必须有代表性，所以选样本特别重要。你怎么理解这个内容，就是interpretation也很重要。而quantitive有一个好处就是我们可以用科学的方法来做一个样本，可以控制样本的质量，quantitive最重要的呢，我觉得就是它能看到差异性。比如说我们刚才讲的经济对婚姻的影响，并不是每个人的影响都是一样的。就是同样的地方，就是有的人在乎有的人不在乎。有的人可能要求高有的人可能要求低。所以我们把这个差异视为很重要的研究对象。假如是qualitative，它就一个案例，就不可能知道差异性在哪。这是最重要的一个东西，就是说，做quantitive可以把差异性搞清楚。地区与地区的差异，家庭与家庭的差异，文化背景、教育水准的差异，人的观念对个人的行为的差异，等等，它都可以做出来。相对来讲，刚才回答第一个同学时也提到，quantitive可以避免一些意识形态的一些先入为主的偏见。这也是好的方面。还有一个呢，就是quantitive是可以训练，可以教你，有一套方法，上四五门课，跟老师可以学很多东西。而qualitative呢，很多东西是要凭直觉。凭直觉呢，当然也有好的，可以做的很好。但很多程度上，我是不赞成年纪轻的人去做。因为做这个呢，你动不动就想做世界水平，动不动你就想出大师，动不动觉得我马上有悟性，我什么都能理解。但危险的东西，就是说你可能先入为主了。大家都想做大师，结果公说公有理，婆说婆有理，最后谁有理呢？谁的地位高、职位高，谁有理。所以这个呢也是有危险的，造成大家不统一的观点。我们在美国当然是quantitive占主流，这个是对的。但qualitative现在也蛮多的。现在我在american sociology review做副主编，他们讲，通常的一个事情就是qualitative和quantitive都有好有坏，文章也有好有坏，这个是差异性，很重要。但是quantitive的文章，定量的文章，一般的好坏，可以大家都同意。比如说，我找三个人去评价，大家都能够说这个是不好的，说不好大家都说不好，说好大家都说好。基本上意见相同，就是有一个衡量标准。相对来说，比较容易看。不好的，马上就能够看出来。我看两页，我就知道这个是垃圾，不好。好的，我一看就知道，好。就是说，比较容易看。但qualitative的东西呢，他们意见就会很分歧。好的，很多人说不好，大家都各有山头。衡量标准也比较差。就是跟它的个案和背景有关系。
还有一个，就是中国来讲，quantitive很需要，很缺，几乎是空白。所以呢，这次我们在北大，主要是做quantitive，计量社会研究室。并不是我认为只有quantitive才能做社会学，而是说中国这方面中国是空白。假如说中国社会学想发展，这个方面就一定要发展，否则的话，就跟世界的社会学水平相差很大。所以呢，从中国的需要来讲呢，我觉得，quantitive是很需要。
还有一个是数据的问题。美国的数据是公开的，各大学的所有学生，不是自己搞调查，而是用以前人家做好的调查，再做一些细的东西。这些数据在中国还没有成体系。所以学生自己收集数据经常是不可能的事情。所以很难用。也有这个方面的原因。还有整个风气呀，怎么做学问，老师对学生的影响，等等。所以，种种原因，中国的计量社会学没有产生。在这种情况下，强调quantitive和qualitative的什么分歧，我认为是没有意义的。因为中国基本上没有quantitive的东西，你就谈不上两者有什么竞争的问题。
比如说，据我了解，这边做博士论文的，量化的很少。我的学术基本上都是量化的。所以这里要有一个好的平衡点。都有好的地方，都有缺陷。
生：我的一个问题还是关于定性的和定量的。有一本书上说，定性的呢，它本身是一个分析的过程，也是一个理论生成的过程。而定量的结果呢，它往往就是一个具体的经验总结，不容易抽象到理论层面上。
谢宇：这个观点我绝对不赞成。
生：嗯，还有一个问题。就是您怎么评价清华大学孙立平老师所提出的“过程——实践的分析方法”？
谢宇：我对孙立平老师的研究没有做过研究，所以不能评价。第一个评价我是绝对不赞同的，这是对定量的一个误解。就是说好的量化，绝对是一个思维的过程。当然有一些，好象就是经验公式，就是盲目的。有的不懂量化的人，就认为定量就是人家数据收集好了，你只需要计算机，买个软件，什么东西就出来了。假如这么便当的话，你们自己买软件就好了，我出钱，看看你们能写出什么样的文章来。这是很幼稚的想法。量化是很难的。所以说真正量化做得好的人，做的文章出成果的人，他才有权利讲这样的话。实际上很少，我讲的中国目前这方面基本上是空白。就基本上没有人能讲这样的话。因为他没有真正做过很好的量化的工作，他不知道是怎么样的过程，这个过程是很难的。
我们是跨学科的，我们用的东西很多，像刚才说的经济学，它有非常理论化的东西。它是思维推导、逻辑推导，不叫数学化。我们相对来讲不是很数学化。好的研究它一定有很好的理论前提，理论就包括了过去的经验，把理论和经验分割也是不好的、不应该的。理论应该是过去的经验的一个积累，一个提升。同时，又为以后的经验提供了一个基础。它们不断的提高。所以，把这个定量作为经验、把定性作为理论，这样的思考，我觉得是很幼稚的。我觉得这样的人对于定量并没有多少了解。提出这种观点的人对定量就是没有了解，只是一种偏见而已。
生：但是您看我们这边用的主要一本教科书是艾尔?巴比的，研究方法，
谢宇：艾尔?巴比有同样的问题，他自己没有做过定量研究。那个书我当然看了，我也是里面编委的成员，我看了这个书就讲了，上面说艾尔?巴比是一个著名的社会学家，他的这个教科书写的很好，我也用这本教科书。但是他不是一个做研究的社会科学家。他没有做过研究，他一辈子主要是写教科书。他这个人非常聪明，教科书写的非常好。但他并不是一个搞研究的人，所以他没有资格讲这样的话。当然这也不是他的书的一个侧重点。他最早的书是81、80年代的，他以前的书没有这样讲。后来呢，这个大概是第七版还是第八版才加进去的。为什么加进去呢？美国也有这个争论，就是定量和定性的争论。争论到后来呢，就是搞定性的势力很大，所以呢，就找一些理由为什么要作定性，所以这个呢是找的理由而已，这个可能对理论的提升有关，但这个并不是很极端的。我觉得这话讲得有一点过分。他不是做研究的。我从来没有看到他做过研究。艾尔?巴比在这儿我也会这么讲，无所谓。
生：我们做的定量研究吧，就是最简单的数据分析技术，基本上不包含什么理论。您能不能举个例子说说做定量研究的难处在哪里？
谢宇：难在什么地方呢，就是定量研究有三个脚，这三个脚缺一不可。最重要的一块实际上不是统计，是conceptualization，就是把这个问题想清。这个想清呢，就是research design，就是这个事情到底是怎么回事情，这个就是理论的发展。就是要把这个问题呀要能够想清楚。想清楚了呢，你才能够有一个统计的模型跟一个conceptualization，跟一个概念化的东西相联结，这个是最缺乏的，最难的。你有了这两个，有了conceptualization，有了统计和数据，第三个是从数据和统计到结果。这三个都是平行的。就是说这三个是同时进行的。所以很多人只知道做第二个和第三个，怎么弄数据，怎么一个先进的模型，得到一个结果。它没有conceptualization，这样做是没有意义的。所以难就难在哪里呢？难在一，很多人只有一块，没有两块，甚至不知道要做三块。有的人只知道一个方法，他知道模型和计算机，他认为统计方法和计算机模型学好了，就好了。这也是错误的。还有人说只知道结果，我已经知道了。我知道中国社会是什么样的情况，我根本不需要什么统计。有些人真的很聪明，知道中国的事情。我生在中国，长在中国，我在中国生活这么多年，我比你谢宇知道得多。但是可能他比我知道的多，我知道的很少，但问题是，他知道的和别人知道的不一样。所以这三者之间的关系是一个辩证的关系，是一个同时发展的关系，所以难就难在它是三者的统一。就是说你的conceptualization和research design和你的result三者要吻合。
我们讲文章好是什么好，哦，就是，我们并不讲这个文章好不好这样的话，我们讲一个好的文章是讲tight，“紧”，就是“紧凑”。这个“紧凑”就是三方面哪衔接在一块，就是三者越紧越好。你的问题的说明，conceptualization，和你的research design，你的设计，以及你的结果，三者要很紧。越紧越好。有的研究这三者是分开的，就是它假如问题是一个层次的，它的设计是另一个层次的，它的结果又是另外一个层次上的。这就是“散”。它可能这三者都是对的，可能它的理论说明是对的，它的设计也是对的，它的结果可能也是对的，但是他们三者不衔接在一起，这个文章就不太好。因为这个文章的一块根本不需要另一块。都是对的，但拼在一起，也是不好的文章。所以，好的文章，就是这三个方面要衔接在一起，就是三个轴哇，要抵在一起，要平衡。要把它们tight。这个是很难做到的。美国的学者也一样，难就难在把这三者能够紧凑地衔接在一起。这是难的。不是说有一个就行了。有的人只知道计算机，有的人只知道收集数据，有的人只知道对中国的理解，但都不够，就是把这三者，换句话说，就是你的结果要是没有你的research design，没有你的conceptualization，就不能产生的。要做这样的结果才是你真正重要的结果。假如你这个结果任何人都可以得到，其他的research design也可以得到，就不是很紧的。
比如说，我就讲最简单的，人都是要死的，这个定论大家都有的，普遍的，我不需要任何study都可以得到的结论。那你说这是一个真理，人都是要死的，这是鲁迅说的。人都要死的，这句话，我加在前面，我问是男的还是女的死得早，这是一个性别比的问题。我做这个research design也是对的，男的比女的寿命短，短多少，这就要根据实际情况呀，不一样。比如说，以前妇女因生育死亡，现在医疗好了，没有这种情况了，这个是对的，这是我的设计。我的理论是什么呢？我的理论可能说教育对人的收入的提高有影响，这也是对的。这三者都是对的，你摆在一起就不对。因为你的conceptualization和research design和你的result是不吻合的。就这个意思。难就难在你的result要来自你的design，而你的design要取决于你的conceptulization。这是中国最缺的。
我带学生的话，我会跟他们讲，这三者是怎么把握的。你命题和你的设计，和你的结果，是怎么使它们紧凑起来，这个很重要。这也是我的教学经验。
生：但是您说的conceptulization在定性研究里就没有吗？定性研究里也要。
谢宇：也有。
生：那这两者有什么区别？
谢宇：很相似。定性的也是。你看conceptulization好了以后，你的research design就会自然产生。就是你读了好的文章，你读了conceptulization，你自然而然的就被它引诱了你的research design，这两个是都有的。但它们导致的结果不一样。就是一个往东面导，一个往西面导，但是你是接受了它的conceptulization，你就接受了它的research design。形式很类似，但它们走的路不一样。它讲的东西也不一样。
比如说搞定性的，有的东西你能强调，有的东西你就不能强调，并不是说这个东西不对，而是说你的research design不能回答这个问题。比如说地区差别是不一样的，你的conceptulization讲这些，地区差，但如果你研究只研究一个云南，那你这个就不吻合。因为你知道，已经讲了一大堆地区差别是不一样的，但你最终只找了一个云南，你为什么找云南？云南和别的地方有什么不一样？你根本没有作任何说明，就说明你这个conceptulization和你的design不吻合。
但假如是quantitive，就很不一样。比如说经济发展不一样，那我可以找一个落后的，找一个先进的，找一个国有比较厉害的，找一个外资比较强的。你讲你的地区差别在什么地方，然后你强调你的地区差别，然后你的research design把你讲的这些重要性差异包括进去。这就是你的强项。所以说这个过程是一样的，只不过导致的结论，导致的research design是不一样的。
生：您说的“紧”的意思是不是说它们是一致的？
谢宇：不是说一致，我说的“紧”并不是说我事先有一个提法，然后这个提法一定得到承认。不是这个意思。我的“紧”的意思是说，是错是对，我有一个明显的答案，就叫sharp，就是说，我可能提的是对的或者是错的，但我可以说明这个问题。我的数据能够说明是对还是错，就是说没有模棱两可的。这个“紧”就是说，给你一个答案，这个是“紧”，并不是说我的，我觉得，希望我不是讲的很过分，我认为社会学的很多的理论的工作，可能是有意义的，但可能对实证的东西，可能并没有很多的帮助。有很多的东西，可能空虚的比较多。就是，我觉得，特别是年轻人，我总是讲，人要有理想，要有幻想，要想做大的事情，我觉得，中国教育缺乏的这一点，就是没有很大的胸怀，现在只想考试，只想工作。当然这是很重要，很实际，人家有钱，我没钱，不行。所以呢，实际的考虑很多，利益的考虑很多，没有这种为知识而知识，为真的知识而很感兴趣的这种，对知识本身的意境和热情，这个很缺乏。这是我对中国教育的一个批评。就是说，很多人认为教育是一种手段，而不是一种目的。
还有一个呢，我想讲的是，你有胸怀是好的，要做大事是好的，但是我还要讲的是，要有理想，要有大志，但是还是要做些实际的工作。动不动就想超世界一流，想放个卫星，不是这么容易的。就是说有很多事情是一砖一瓦具体做成的。当然很多人做很大的事情，提出很好的方法，但我觉得要一步一步来，特别是年轻人，要从最基础的做起，从最少的一砖一瓦做起，那等你过了这个过程，做了一段时间，你可能有大的发展，有开创性的理论性的东西。但是我觉得太追求这种理论性的想改造世界的东西，是一种很好的理想，但是也很多人会迷失自己的路，所以我觉得并不是很可取。可取的还是做一些实在的，从实在的基础上再逐渐的发展，不要求快，不要求一步登天。你提出新的理论，你是狂人还是伟人？实际上狂人和伟人很难区分，所以我觉得你还是从实际的事情开始，你要做伟人有的是时间，不在于一朝一夕。因为有这样的观点，我并没有在理论上有什么了不起的发现，我觉得我并没有做什么事情，我只是做一些一砖一瓦的工作。
换句话说，我对很多社会学的理论是抱持批评态度的。这样说下来，我也不对我自己的理论和提法有特别的，不觉得是我的生命，不觉得我很重要。我觉得社会学要是要分工，就是理论和实证要分工。否则的话呢，你的理论你觉得这么重要，你会拼命地去证明它是对的。想法，你知道，绝大多数想法是错的，甚至我的很多想法都是错的，否则就没有社会的发展。很多人说，你要找到一百个的材料，才找到一个钨丝做灯泡，什么叫发明创造？发明创造就是做无数次的尝试，可能才有一次是对的，这就是发明创造。这就是文明进化的结果。所以很多理论是没有历史价值的。而一些经验性的结果性的东西，还是有历史价值的。我觉得很多方面，我们做的，只不过是历史的一个记载而已。所以我并不看重我自己的理论，所以我讲的“sharp”是说可以推翻，可以证明，并不是说我的观点多么重要。对我来说，我的提法并不是很重要的事情。
马戎：刚才谢老师说的，conceptulization，research design和analysis，以及最后的result，这三个要“紧”。大家如果听到我们同学的论文答辩的话呢，你们会发现老师们经常说学生，你前提是做review，你前面那些design和你后面的data analysis是两张皮。
谢宇：嗯，对。
马戎：实际上我们做论文的要求第一个是research review，不能说你没有理论你就谈事情，就事论事你就不要做证明了。所以同学们就会去看一些理论的东西，比如说搞社会分层的，就要看社会分层的书。但看的时候，往往是大而化之的，把那最有名的最基本的教科书式的东西完成了一遍，就很快地完成了，就进入data analysis，
谢宇：对，两个不搭界。
马戎：对，实际上我们怎么说，你这个东西两张皮，前面是为了research review而去做review，但实际上你后面的design，从读者，从老师们来看，其实是没有关系的。
谢宇：很多人就是说，动不动就是韦伯，就是迪尔凯姆，再加上个布迪厄，不管写什么文章，先把这几个人写上。不搭界。
马戎：你写的文章也许和这些人基本上没关系。不搭界。所以，谢宇教授今天谈的是什么呢，就是我们真正要做论文的时候呢，你的research review要做哪一个。不是说多有名就多引他，而是说他在你所研究的具体问题上，他确实有创见。这个人可能没有名，可能很多人不知道，但是他确实对你的这个研究，design呢，有很直接的很突出的影响，然后你整个文章是从头到尾呢非常的密切，而不是像我们常说的那样两张皮。我们很多文章前后不搭界，前面没有它可以，后面没有它也可以，最后在讨论的时候呢，简单的说，这个对我有启发，那个对我有启发，就完了。其实谢宇老师刚才说的这三个部分要“tight”呢，是我们现在学生做论文的一个通病。
生：谢老师，我刚才听你讲的例子，是有一些很明确的，可以操作化的方面，比如说我们在谈到教育和收入的时候，实际上在每个研究者脑子里有很明确的印象，就是我研究教育的时候应该怎么来操作，但是我觉得我们目前在做东西的时候，很多时候是我们觉得社会中有很多我们认为值得去关注的东西，而且产生了一些问题，那么在做这些问题的时候，和您刚才提到的教育和收入实际上还不是同一个层次的问题。我觉得这两个阶层之间的跳跃对我们来说非常关键，但是又是非常困难的。您作为老师培养学生是应该从哪些方面去培养？而我们学生在学习和工作中又应该从哪些方面去培养自己这种素质？
谢宇：你的问题很好，实际上是这样，很多问题是操作性比较弱的问题，绝大多数问题都是很难操作的，你讲的很对。有两个建议，第一个是说，要是你实在不能操作就不要操作，不要强迫，你真的不能做的事情，你强迫做了也不行。就像谈恋爱结婚一样，有很多事情你做不成就不要做，就要放弃。所以选题很重要，对于年轻人来讲，选题，我觉得要考虑它的操作性。并不是可操作就一定好而是说可操作有意义——就是两者能够衔接得比较好。
那是不是不可操作的或者很难操作的就不可做了呢？也可以。如果你要做的话，最重要的就是你能把操作性能做一个新的推进。你就是说不可操作性的东西，你的操作性本身就是conceptulization，你把这个搞清楚了，你就是有贡献。就是说你有很多问题，比如说，最难的，比如说马克思讲的“异化”，“异化”是很难操作的，有的人要是把“异化”全部conceptulization，到底有多少内容，然后怎么去操作，即使是“异化”的来源和结果我都不知道，我的贡献就是讲“异化”是不是可以操作，这个命题，你操作性本身是一个命题，很重要。难的地方，你可以尝试性的把操作性作为一个命题，有了操作性，以后的人才可以做其它的命题，等等。
就说真正的不能操作的不要勉强，有的人就勉强。比如说，中国什么最重要，他就研究什么，流动人口很重要，他就做。这种intuition，感觉是好的，但是你真正能操作，你又不能做。所以，既然你想了，有这个motivation，你要conceptulization，到底是不是能做的。这一点还是蛮重要的，你实在不行的话，你不要勉强。但是我鼓励你假如你真的喜欢，这就很重要，至少你可以操作性这个尝试你可以做，这个本身就是研究。很多事情是不可操作的，所以要，只能用分析的方法，推理的方法，尽量要做的好。
生：谢老师，目前美国的社会学教学上，有没有把定性和定量结合起来？为什么社会学的方法和别的不一样？
谢宇：定性和定量，我觉得并没有差别，因为逻辑思考是一样的。你只要用同一种逻辑思考，我并不觉得它们是两个。我觉得不赞成的是，就是说定性的一定要把定量区别，觉得定性的一定会弥补定量的，这个是我不赞成的。有些东西是由社会现象本身造成的，而不是因为定量和定性。我讲方法，主要是讲方法的局限性在哪。因为方法不能盲目相信，它没有一个conceptulization，不可能产生很好的效果。很多人认为方法就是一个统计，迷信方法，这个model，那个model。同样，刚才马戎讲的research review，就是讲把所有人都讲一下，韦伯讲一下，迪尔凯姆讲一下，现在中国喜欢布迪厄，再把布迪厄讲一下，什么都来一遍，都过个台，这个我们叫main jointing(?)，就是说你什么都不知道，就把main过一遍。很多人方法也不一样。他觉得我不知道这个方法对不对，我先把这个好的方法，最新的方法拿过来，或者是过一遍，那些方法我都知道，都不好，我用这个方法。这个也很多，我觉得这个很肤浅。我觉得最重要的，在选择方法的时候，要看到弱点，为什么这个方法不好？哪些弱点？要是你不知道这个方法哪里不好，为什么不好，你就不可能有很好的方法。
为什么社会学有自己的方法？为什么和别的学科不一样？是这样的，我对中国的大学教学有一点不太喜欢，在美国，但是我能理解。因为中国这个情况啊，是一个现实，这里面有招生的原因，有经济的原因，有权力的原因，所以分的院很多，动不动就是经济学院，什么机械学院、材料学院等等，其实这样不太好。学术是贯通的。我来讲讲我们那，我们那边是不分的。西方的教育是以人文为主，人文、科学和艺术，这三个，科学是很重要，但是是三个中间之一，一般是排第二。人文教育是最重要的，你看看美国的总统，你看看所有重要的人物，都是以人文为重的。所以我觉得北大是很重要的一个地方。人文教育是一个文明的最重要的支柱，也是作为发明创造的最重要的支柱。科学很重要，技术也很重要，但只会科学技术的话，就只能做个技术员。中国发展这么快，中国不是只需要技术员。这是很重要的问题。中国，我觉得，技术教育太强调了。只是培养一些技术员，没有真正思想上的开发，没有大家。
那我们是怎么分的呢？我们的社会科学是分为基础社会科学和应用社会科学。基础社会科学有这样几大类：经济，社会，心理，政治，人类，就这几大类。那其他的呢，就属于应用社会科学，包括管理，包括法学，包括公共卫生，包括社工，包括教育，还有传播，这几个是专业的、应用的社会科学。所谓的应用社会科学，和我们的方法是完全一样的。为什么强调说我们的很多成果是二次教化呢？我们是做基础科学的，很多社工的、保险的或者说管理的，它们可以用我们的很多东西，很多东西是贯通的。但是他们相对就强调应用性，而我们不强调应用性。
方法论即使是在基础科学里面也是贯通的，是一家的。很多统计方法都是贯通的。所以在我们那边的话，有学生到我那边去，你可以看到我每天打交道的人并不都是社会学的人，有统计系的、有教育的、有心理的、有经济的。就是我们完全是交流，在学术思想上的交流是跨学科的。方法上也是互相运用的。他们的统计我们也用，我们的学生也看他们的，这都是贯通的。
那为什么还有社会学的特色呢？有两个原因。第一个原因呢，就是我刚才强调的，方法和研究的对象是不可分割的。我觉得方法论讲，除了社会问题，最好的研究方法的，他一定是研究社会问题的。比如说搞计量经济的，都是不仅在方法上有贡献，具体问题上也有贡献。光研究方法是没有出路的，是不应该的，你很容易走歪路。总觉得这个东西很重要，但是实际上离开了你的对象，你方法是没有用的。所以为什么说有社会学的方法，主要是因为它和研究对象是在一起。因为有社会学的对象，所以它有些侧重点不一样。第一，它们是联结的，第二，它的侧重点不一样。比如说我们的侧重点，对人的群体的变化，就是说把教育呀、性别呀、年龄呀、地区呀等等看的很重。但经济学相对来讲，这方面就看的稍微轻一些。心理学，经常用学生做实验。我们就从不用学生做实验，因为我们觉得他们的代表性不够。但他们强调共性比较多，就心理系。所以侧重点不一样，但方法论、科学的逻辑的东西是通的。所以，不同的有两点，一个是联结的研究对象不一样，一个是侧重点不一样，我们对人口结构、组成、社会地位等看的比较重。
生：但是有很多人鄙视统计。说统计的东西是比较肤浅的，说它可能发现的只是一些相关的，然后就把这些相关的上升到理论，然后推导因果。
谢宇：对呀，我承认，这是我讲的，是有很多缺陷。但是你要知道，这个缺陷不是统计方法的缺陷，这个缺陷是research design的缺陷。我刚才讲了，比如说教育，它这个缺陷并不是说这个回归不对，方向不对，数据不对。它的不对是因为你不能把人，随机的让他受教育不受教育，这是一个subjece matter，是一个research design，这不是统计的事情，不是统计的局限。你这个局限，你即使是做qualitative，你能解决吗？你也不能解决。
比如说教育的回报问题，教育程度高，收入回报就高，有一个问题，我们能看出，我知道，我做统计的。因为受教育水平高的人，他工作能力比较强，他比较守规矩等等，你有这样的bias偏见，这个偏见我也知道是存在的。但是我知道，不能解决的。那这个偏见，你说，你用定性的方法，你能解决吗？这是不可能解决的事情。并不是因为统计本身的问题，而是因为你研究的对象的局限。
马戎：就是说你这个方法如果用于物理学，你研究的是分子，是原子，没有任何问题。但是一旦你用到活生生的人的时候，人千变万化，很多东西实际上是你这单独一个方法无法控制无法解决的。人不是化学物质，不是物理物质，所以在它的解释上可能会出现一些偏差，一些缺陷，这个是研究对象的问题，不是统计学的问题。
谢宇：对，不是统计学的问题，统计学解决不了的。我就讲了，统计学一定有缺陷，但是统计做的好的人呢，知道这些缺陷。这些缺陷你不要讲我也知道。很多人认为搞统计的人就迷信统计，但实际上搞统计的人他对于统计越高，知道的缺陷越多。就是它不是万能的，而且它缺陷很多。找任何一个不搞统计的人，他知道的缺陷肯定比我知道的少。他能知道的比我多吗？你找一个最不喜欢搞统计搞量化的人，他能指出几个缺陷？我可以指出他的三倍。你找任何一个人来，你能说你知道统计有多少问题？我比他知道的多。有的时候吧，就有的人说你们做那个东西不行，你们有这个缺陷那个缺陷，这些缺陷并不是我不知道，是我知道的，只是这些个缺陷很难补偿，我能补偿就补偿。
生：谢宇老师您好！我想问一个问题，就是您刚才也说到，就是在中国，做研究的数据的可得性和质量问题。而且中国社会学方面的数据也很少，我看大部分是用人口学的。我就想问一下，不管是说从调查上的研究探索也好，还是研究也好，您能不能给我们一些建议？
谢宇：我觉得，自己收集资料还是很冒险的事。你不知道资料质量怎么样。我是强调质量不强调数量。你做的小而做的好，可能要比你做得大而做的不好要好。所以，在质量和项目的大小上作取舍的话，我是选择小但是能做。这是第一个。第二个呢，我们想改变这个。
我不是很赞成学生自己收集资料，这个收集是心里没底的，要是弄不好的话，可能两三年都泡汤了。特别是当他资源还比较少的情况下，质量不好的话。最简单的比如抽样问题，就很难。艾滋病怎么抽样？流动人口怎么抽样？你没有抽样，没有好的sample样本的话，你就很难得到一个原始数据。所以我还是建议跟老师做，用现有的数据，来解决你缺乏数据的问题。
