Из книги: Современная политическая
наука: новые направления
Глава
33
ПОЛИТИЧЕСКАЯ
МЕТОДОЛОГИЯ:
КАЧЕСТВЕННЫЕ
МЕТОДЫ
Ч.Рейджин (Рэгин)
Д. Берг-Шлоссер, Ж де Мёр
Э.Дюркгейм писал, что «лишь
сравнительный метод подходит для социологии» (Durkheiт, 1988, р. 217). Хотя в приведенной цитате
значение сравнительного метода явно преувеличивается, однако не вызывает
сомнения тот факт, что сравнительный системный анализ представляет собой одно из
основных средств общественнонаучных обобщений в макрополитологическом исследовании. Впрочем, сравнения в
политической науке сталкиваются с дилеммой особого рода. На уровне политических
систем в целом, или «национальных государств», существует сравнительно мало
объектов для наблюдения (например, на сегодняшний день в Организацию
Объединенных Наций входит лишь около 180 государств-членов). В то же время
каждый из таких объектов в отдельности настолько сложен, что может поставить в
тупик даже самого информированного эксперта в стране. Дилемма существования
«многих переменных величин, но малого числа объектов для изучения» находится в
центре внимания качественных методов макрополитологического исследования, особенно такого,
которое нацелено на поиск обобщений, объединяющих изучаемые объекты (Lijphart, 1971; 1975).
В этой работе мы используем термин
«качественные» для того, чтобы подчеркнуть, что исследование связано с интересом
к наличию или отсутствию особых характерных черт или их специфических сочетаний,
которые изучаются путем систематического сравнения многообразных случаев. В том
смысле, в котором этот термин используется :здесь, он
не ограничивается набором качественных методов, используемых на микроуровне (например методом наблюдения участника в
социологии), или качественной интерпретацией (например герменевтическими
методами). Область качественных методов в макрополитологическом исследовании лежит между двумя
крайними подходами к изучению отдельного случая: исследований с помощью одной
главной
729
объяснительной переменной, например,
посредством анализа мировых систем (Wallersteiп, 1980), с одной стороны, и попыткой объять все
существующие политические системы на глобальном уровне при помощи возможно
большего количества переменных - с другой. Примером последнего подхода могут
служить «Всемирные справочники», идею которых активно поддерживал К. Дойч; один из таких справочников, в частности, был издан Ч.
Тейлором и Д. Джодисом (Taylor, Jodice, 1983). Область
качественных методов также располагается между обычным эмпирическим
исследованием, в котором наличествуют бесчисленные переменные, но есть всего
один объект изучения, и обычным количественным исследованием, подразумевающим
многочисленность объектов изучения при сравнительно небольшом числе переменных
(Ragiп, 1994а).
Привлекательность качественных
методов обусловлена двумя факторами, Прежде всего, качественные методы могут с
большим успехом использоваться в исследовательских программах, в которых
теоретическая база развита слабо и основные понятия достаточно неопределенны.
Поэтому качественные исследования нередко предшествуют достижению серьезных
теоретических результатов (Feagiп, Orum, Sjoberg,
1991). Так, в
частности, обычной практикой качественного исследования является «двойное
сочетание» теоретического понятия и эмпирической категории, что позволяет
выявить и прояснить содержание как понятия, так и категории (например при исследовании концепции «антиколониальной
революции», или комплекса случаев, приводимых в качестве примеров). Во-вторых,
исследователи часто ставят вопросы, на которые нельзя ответить с помощью обычных
количественных методов. В частности, большинство вопросов о важнейших культурных
или исторических явлениях связаны с эмпирическими категориями, ограниченными во
времени пространстве, а потому обычно основываются на незначительном,
фиксированном числе известных примеров. Количественные методы - с точки зрения как допущений, так и предъявляемых ими требований -
очень трудно менять в ситуациях, где возникает проблема малых чисел. Вопросы,
поставленные в ходе исследования, могут противоречить ряду требований,
выдвигаемых количественными методами, таким как:
наличие четко определенного набора наблюдений; возможность осуществления
выборки; выявление предшествующих условий и результатов, которые в каждом
конкретном случае отличаются друг от друга; уверенность в том, что случаи,
включенные, в данное исследование, гипотетически гомогенны и т.д. Вместо
изменения вопросов исследования таким образом, чтобы они удовлетворяли
требованиям обычных количественных методов, многие исследователи обращаются к
качественным исследовательским подходам.
Несмотря на то, что существует
определенное несоответствие между определением количественных методов, которое
дано в этой работе, и основными проблемами, стоящими в области сравнительной
политики, следует отметить, что в научных публикациях последнего времени более
пристальное внимание уделялось скорее вопросам содержания, чем методологии·. Тем
не менее, существуют определенные доказательства того, что методологические
См.: Wiarda, 1985; Мауег, 1989; Rиstow, Ericksoп,
1991; Laпe, Erssoп, 1994; Dogaп,
Kazaп-cigil, 1994. В число исключений входят
работы; Przeworski, 1987; Ragiп, 1987; Теипе, 1990; Соlliеr, 1993.
730
вопросы, особенно связанные с
исследованиями, где «много переменных, но мало объектов»,
влияют на проблему выбора в сравнительных социальных науках. В обзорах
cooтвeтcтвующей научной
литературы, сделанных как Л. Сиглманом и Ж Гадбуа, так и К. Болленом и др.,
была выявлена U-образная частота распространения исследований, противоречащих
основному количеству случаев, изучавшихся в каждой проведенной работе (Sige/тan, Gadbois, 1983; Воllеп et
аl., 1983; Ragiп, 1989). В большинстве проделанных работ
было отмечено один-два таких случая, хотя в отдельных
из них число таких случаев превышало двадцать.
Возможность отхода от такого
U-образного отношения, несомненно, сущеcтвует2. Тем не менее, подобные работы пока
еще можно отнести лишь к исключениям. Однако это отнюдь не служит свидетельством
того, что данный тип изысканий в какой-то степени уступает более
распространенным анализу единичных случаев и количественным исследованиям с
использованием больших чисел. Напротив, работы, имеющие дело со средним числом
случаев, могут оказаться гораздо более полезными как для расширения круга
систематизированных знаний об отдельных случаях, так и для развития
теоретических изысканий.
В данной главе мы обращаемся к
некоторым основным характеристикам и проблемам этого типа исследований, который
может быть назван «сравнительно-качественным исследованием», Т.е. «срезовым» анализом отдельных случаев с точки зрения как сходства, так и различия. Сначала мы рассмотрим
отдельные случаи и переменные величины в рамках упомянутой выше дилеммы, после
чего остановимся на некоторых недавно появившихся технических приемах, таких,
как «принцип максимального сходства систем» и «принцип максимального различия
систем» (MSDO и MDSO), а также на сравнительном качественном анализе (QCA). Ниже
речь пойдет об основных гносеологических проблемах, связанных с подобными
исследованиями.
§ 1. Определение области изучения
Каждая область эмпирического
исследования может быть определена с помощью рассматриваемых случаев («единиц»),
хаpaктeристик этих случаев
(«переменных») и количественных параметров процесса наблюдения за каждой
единицей («число наблюдений»). Примерно так же определяется область изучения в
работе Г. Кинга и др. (Кiпg et al., 1994, р.
2 Например расширенные исследования, о которых писала Т.
Скочпол (Skocpol, 1984), а тaкже недавно проводившиеся исследования, в которых были
использованы некоторые из обсуждавшихся ниже приемов (см.: Rаgin, 1991; Griffin, Rogin, 1994).
731
А. Отбор единиц
В отличие от крупномасштабного
статистического анализа с кажущейся неограниченностью числа случаев или
произвольной выборкой их образцов, сравнительно-качественные методы всегда имеют
дело с ограниченным набором показателей: двадцать или около двадцати случаев уже
считаются достаточно большим количеством единиц. «Увеличение насколько возможно
числа случаев» за счет расширения анализа как географически, так и исторически -
как рекомендует А. Лейпхарт (Lijphart, 1971, р. 686), обычно либо невозможно,
либо вовсе не обязательно. Вместо этого отбор случаев должен быть основан на
соответствующем теоретическом и сущностном критерии, потому что включение или
исключение любого отдельно взятого случая может существенно изменить выводы
исследователя. В то же время в любом отдельно взятом случае результаты могут
считаться важными и сами по себе. Ни один случай в таком частом распределении не
отбрасывается как некое «привнесенное» обстоятельство, не заслуживающее
внимания.
Поэтому в начале каждого исследования
должна быть определена гомогенности, обусловливающая
границы отбора случаев. Случаи должны в достаточной степени походить друг на
друга. и быть сопоставимыми в
определенных измерениях. Определение соответствующих случаев в самом начале
исследования означает принятие явно или неявно выраженного предположения,
согласно которому отобранные случаи по своей сущности настолько схожи, что их
сравнение можно считать обоснованным. В ходе исследования пределы сферы гомогенности могут меняться по мере Выявления сходства и
различия между разными изучаемыми случаями.
Основным критерием при определении
границ между отдельными случаями для сравнительно-качественного изучения
является наличие зависимых переменных. Например, падение или сохранение
демократических режимов 11 период между двумя мировыми войнами в Европе
предполагает существование в прошлом в отобранных случаях тех или иных форм
демократии. Кроме того, некоторые ограничения во времени и пространстве
предусматривают гомогенность и, следовательно,
сопоставимость исследуемых случаев. Речь также может идти о других культурных
или исторических факторах, относящихся к рассматриваемой проблеме. Так,
например, полезным критерием для отбора специфической группы случаев могут стать
определенные виды колониального или других форм внешнего господства, а также
типов религиозно-культурных влияний. Проще говоря, в подавляющем большинстве
случаев теоретического рассмотрения проблем бессмысленно сравнивать, например,
«демократию» греческих городов-государств с формами принятия решений в рамках
общностей консенсусного типа, не имеющих лидера,
бытующих в некоторых областях Африки (например у масаев в Кении), или с нынешней системой правления, скажем,
в Соединенных Штатах или в Германии.
Второй критерий связан с пределом
разнообразия внутри выбранного набора показателей. В этом плане для минимального
числа случаев необходимо определить максимальную степень гетерогенности. Если вернуться к приему, упомянутому выше,
то в случае как сохранения, так и падения
демократических режимов - особенно во втором - следует рассматривать также и
специфические варианты (такие, в частности, как фашизм) в соотношении с
результатами изучения авторитаризма как такового. Тем не менее, полный спектр
различий можно выявить лишь тогда, когда отобранные
732
случаи будут проанализированы более
детально. В этом смысле первоначальные «гипотезы», на основании которых
отбираются изучаемые случаи, в ходе исследования должны быть пересмотрены таким
образом, чтобы на их основе можно было исключать или дополнительно включать в
исследование те или иные случаи3•
Б. отбор объяснительных переменных
Равным образом отбор переменных
должен проводиться на основании теоретических критериев. Здесь, впрочем, мы
сталкиваемся с трудностью противоположного характера, а именно, с потенциальным
изобилием факторов, требующих рассмотрения, учитывая положение с большинством
эмпирических проблем, сложившееся в области теории социальных наук, мы не можем а priori исключать
возможность использования большого числа переменных. Эта трудность еще более
усугубится, если мы захотим пойти дальше «универсализации» объяснений и
исследовать разнообразие, т.е. «поиски вариантов» (Тillу, 1984), или обратимся к
моделям «конъюнктурной причинности».
Обычный путь отбора ограниченного
количества переменных состоит в практике тестирования в строго «попперовском» фальсификаторском стиле любой гипотезы,
подходящей для решения проблемы. Например, таким образом может быть протестирован известный тезис С. Липсета о том, что «чем более нация процветает, тем больше
шансов на то, что она сохранит демократию» (Lipset,
1963, р. 31). В сегодняшнем мире эта гипотеза проверена в 70%
случаев, представляющих собой процветающие и консолидированные демократические
режимы. Вместе с тем эта гипотеза не подходит к ситуациям бедных стран с
относительно стабильными демократическими режимами, в частности, таким, как
Ботсвана, Индия или Папуа-Новая Гвинея. Точно так же она неприменима к
ситуациям падения демократии в сравнительно высокоразвитых странах, таких,
например, как Веймарская республика в Германии. Специальная проверка этой
гипотезы для периода между мировыми войнами в Европе дала результат в 10 из 18
«правильных» ответов (Berg-Schlоssег, De Meur, 1994).
Чтобы удовлетворить любому
гносеологическому критерию, требующему чего-то большего, нежели неопределенная
«вероятность», подобная гипотеза должна быть модифицирована и детализирована.
Следующим шагом должна стать проверка «конъюнктурных гипотез», в которых отбор
переменных основывается на объяснениях, являющихся по сути своей комбинаторными
(Атепta, Poulseп, 1994). При таком подходе могут быть выявлены и
протестированы определенные трудности, связанные, в частности, с условиями,
благоприятствующими сохранению демократии в ряде развивающихся стран, или
неблагоприятными для демократического режима в некоторых развитых странах.
Иногда бывает непросто достичь
согласия относительно подходящих отрицательных случаев. Так, например,
исследователи сталкиваются с рядом труднocтeй при yтoчнении группы
стран, в которых не было социальной революции, что имеет немалое значение для
анализа позитивных примеров социальных революций. В таких исследованиях внимание
уделяется только положительным примерам, и специалист может попытаться сделать
соответствующие общие выводы на основе анализа различных направлений. Тем не
менее, в исследованиях иного характера существует меньше сомнений по поводу
значимых случаев с отрицательным исходом.
733
Расширяя исследовательский горизонт, специалисты
могут применить «пер спективный» подход, в котором рассматривается смешанный
набор переменных, основанных на мaгистральных теоретических направлениях эмпирических
исследований. Такой подход, очевидно, стал наиболее распространенным способом
решения сложных проблем, встающих в ходе эмпирических общественнонаучных исследований. Специалист внимательно
изучает «положение дел» в данной области и после этого разрабатывает конкретный
план исследования, принимая в расчет более широкий спектр подобных факторов. В
то же время исследователь создает собственный критерий выбора между различными
объяснениями и допyскает
«эффекты взаимодействия» между определенными факторами. Ссылаясь на уже
приводившийся пример эмпирической демократической теории, следует отметить, что
в работах Р. Даля и в обзоре С. Липсета
рассматривается широкий спектр факторов, способствующих установлению более
стабильных форм демократического правления в современном мире
(Dahl, 1971; 1989; Lipset, 1994). Вместе с тем в этих работах не
выделяется специфический «вес этих факторов и не рассматривается эффект их
взаимодействия.
Однако даже в столь масштабных
работах не обязательно рассматриваются все релевантные факторы или все
релевантные взаимодействия. Поэтому исследователи нередко должны вырабатывать
более широкие подходы, объединяющие все распространенные теории, гипотезы и
объяснения. Даже если определение «вce» при такой постановке вопроса не является
всеобъемлющим, оно указывает, тем не менее, на потенциальную сложность при
употреблении переменных в дилемме «много переменных величин, мало случаев. Такой
широкий подход должен быть структурирован с учетом всеобъемлющих «системных»
моделей парсоновского или истоновского типа и потенциально объединятъ и учитывать все релевантные аспекты и
взаимодействия. Различные подсистемы или категории такой модели должны быть
«наполнены» перечнем переменных теоретического и исторического характера, как и
в «перспективном» подходе. Тем не менее, даже такой всеобъемлющий подход не
гарантирует учета всех релевантных факторов и взаимодействий.
§ 2. Качественные макрометоды
Успешно применять
сравнительно-качественный метод можно на основе тщательно отобранного набора
случаев и, как правило, достаточно широкого спектра переменных. В основе
большинства рассматриваемых сравнительным анализом случаев, особенно тех,
которые носят менее формальный характер, лежит простая идея о том, что
одинаковые случаи ведут к одинаковым результатам. Большинство сторонников этой
простой идеи, в свою очередь, опираются на доводы Дж. С. Милля, изложенные в его
работе «Система логики», особенно на «метод сходства» и «косвенный метод
различия». (Mill, 1974/1975; Coheп, Nagel, 1934). Хотя этими методами
пользовались несколько поколений исследователей, все же они являются достаточно
примитивными и не могут применяться к некоторым основополагающим областям
общественной жизни. В частности, результаты часто обусловлены сочетанием
нескольких причин, а не одной причиной (Liebersoп, 1991). Нередко также случается, что конкретный
результат может определяться несколькими различными сочетаниями причин. Столь
сложная причинность, которая в наше время характеризует общественную жизнь
людей, особенно на макрополитическом уровне,
734
просто не может бьrть исследована с помощью обычных
приемов статистического анализа. Вместе с тем сравнительно-качественные методы
носят всеобщий характер и по самой своей природе применимы к любым конкретным
случаям, а потому они с успехом могут быть использованы при работе с дилеммой
«много переменных величин, мало случаев».
Ниже мы рассмотрим три типа приемов,
применяющихся при работе с проблемой «много переменных величин, мало случаев».
Приемы, о которых идет речь, дополняют друг друга. Сначала мы остановимся на
принципах «максимального сходства» и «максимального различия» систем. В
исследованиях такого типа используется весь спектр переменных вне зависимости от
присущих им многочисленных комбинаций и взаимодействий. Далее мы бегло
остановимся на «сравнительном качественном анализе (QCA), основанном на
достаточно ограниченном спектре переменных - максимум 12 при доступном сегодня
программном обеспечении QCA 3,0 (Drass, Ragiп, 1991), который, тем не
менее, учитывает все логически возможные комбинации и взаимодействия переменных
и дает возможность получить сокращенную информационную версию по отдельным
рассматриваемым случаям. Третьей, заключительной темой является проблема
снижения сложности путем элиминации некоторых переменных и реорганизации других
посредством более широкого подхода.
А. Системные исследования,
основанные на принципах «максимального сходства» и «максимального различия»
Исследования, основанные на принципах
«максимального сходства. и
«максимального различия» применяются уже на протяжении некоторого времени,
однако в большинстве случаев их использование до сих пор остается спонтанным и
несистематическим. Этот подход был формализован в
Таким образом, можно попытаться
выявить систематические совпадения и различия отдельных случаев, что дает
возможность найти ключевые определители или общие переменные, контролируя при
этом другие параметры.
Тем не менее, важно отметить, что
такие процедуры, как и все сравнительно-качественные методы, никогда не следует
применять чисто механически. Они
концентрируют внимание исследователя на специфических переменных; затем эти
переменные должны быть объяснены в свете соответствующих теоретических
предположений и конкретных исторических сведений, специфика которых определяется
исследуемой пpoблемой.
До последнего времени потенциал
исследований по принципу «максимального различия» и «максимального сходства. систем не использовался полностью
(Przeworski, 1987). Попытки их применения
регулярно возобновлялись при работе над ранее упоминавшимся npoeктом по анализу демократии
735
в Европе в межвоенный период (De Meur, Berg-Schlosser, 19940). В этом исследовании основной
зависимой переменной являлось сохранение или падение демократических систем. для случаев, включенных в это
исследование, предлагалось три важнейших сравнения.
1) для изучения сохранившихся
демократических систем необходимым является указание на общие черты случаев,
характеризуемых максимальным paзличием между собой.
2) Равным образом для анализа падения
демократических режимов необходимо определить сходные характеристики, при сущие случаям с максимальными различиями между
собой.
3) И наконец, последовательно
сравнивая примеры падения и примеры сохранения демократии, необходимо определить
различия, фиксирующие nринципы максимального сходства
пар случаев с противоположными результатами (т.е. случай сохранения
сравнивается со схожим случаем падения).
Первые два типа сравнения называются
«максимально различными с одинаковым исходом» (MDSO), Третий - «максимально
схожим с различным исходом» (МSDО).
До начала применения таких
исследований каждый случай характеризовался на основе использования конгломерата
«перспективного» и «осознанного» подходов на базе истоновской системной модели (Berg-Schlosser, De Meur, 1996). В целом было определено 63 причинно
релевантных переменных в 7 широких категориях для 18 конкретных случаев, причем
каждый из них теперь был выделен в соответствии со своим специфическим
сочетанием переменных. На этом этапе следует рассмотреть несколько проблем,
которые вызваны необходимостью измерения приближенности или удаленности пар
случаев в гетерогенном, многомерном пространстве, определенном независимыми
переменными. Эти дистанционные измерения создают основу для определения
«максимального различия» и «максимального сходства» пар случаев - ключевых
сравнений в исследованиях MDSO и MSDO.
Двумя главными проблемами в данном
случае являются: во-первых, выбор из всего многообразия различных типов
измерения расстояния между парами случаев в многомерном пространстве (например эвклидово или «квартальное» измерения), во-вторых,
определение относительных значений тех переменных, которые характеризуют это
пространство. Вторая проблема носит явно теоретический характер, хотя
затрагивает и практические аспекты. Например, исследователь может захотеть
сгруппировать переменные по отдельным областям (в частности, по 7 областям,
основанным на модели Д. Истона), а затем определить
значение этих областей на основе подсчета дистанционных параметров. В итоге,
если некоторые области содержат больше переменных, чем другие, сами переменные в
этих секторах будут иметь меньшее значение. Не вдаваясь в подробности, следовало
бы тем не менее отметить, что несколько уровней сходства и различия сохраняются
- как в рамках одной области, так и во всех областях - таким образом, что
«максимально схожие» и «максимально различные» пары случаев в нескольких
областях принимаются в расчет так же, как менее схожие (или менее различные),
взятыe из большого числа
областей. Сложность данных сохраняется в сложности измерения приближенности".
4
для этой цели было разработано специальное прогpаммное обеспечение, (см.: De Меиr, Qиeпter, 1994).
736
эти процедуры сделали возможным
выявить «максимально различные случаи с одинаковым исходом» (MDSO) и
«максимально схожие случаи с различным исходом» (MSDO). Как теперь можно
предположить, причины различных исходов (т.е. падение демократического. режима или его сохранение)
заключаются в общих чертах случаев MDSO и в различиях, присущих случаям MSDO.
В исследовательском проекте о судьбах демократии в период
между двумя мировыми войнами в Европе случаи, связанные, например, с
Финляндией и Эстонией, проявляются как системы максимальной сложности с
различными исходами. В этой паре выявляются различия по 16 из 36 рассматриваемых
переменных. Если добавить к одному схожему случаю падения крах демократии в
Германии, а к другому схожему случаю сохранения демократического режима - судьбу
демократии в Швеции, то можно будет оставить без внимания некоторые
дополнительные отличительные черты особых случаев, и тогда останется только 6
явно выраженных переменных. Из числа таких причинных факторов теперь можно
выделить те, которые имеют большее значение - в данном случае, в частности, речь
идет о специфических paзличиях в политической культуре. В результате эти
основополагающие условия культурно-исторического характера могут считаться
«данными» В противоположность специфическому влиянию и масштабам кризиса,
рассматриваемого в качестве внешнего «стимула» общего характера, на основе
которого можно определить реакцию основных социальных и политических акторов.
Если встать на этот путь, долгосрочные
«структурно-ориентированные» подходы и специфические «ориентированные на актора» аналитические действия - или, по определению Й.Элстера, «набор возможностей» в любой данной ситуации и
при наличии определенных возможностей выбора, могут быть интегрированы в более
определенную «квазиэкспериментальную») перспективу
(Elster, 1989).
В отличие от этого метода, который
сконцентрирован на случаях полярной конфигурации и на всем спектре отобранных
переменных, другой метод, описываемый ниже, рассматривает весь спектр случаев и
неограниченный набор переменных как соответствующий данному исходу. как будет показано, этот метод
концентрируется исключительно на сложных моделях многообразной конъюнктурной
причинности.
Б. Сравнительный качественный анализ
(QCA)
Сравнительный качественный анализ -
это набор новых аналитических приемов с использованием булевой алгебры для
введения в употребление принципов сопоставимости, которые применяются учеными,
занимающимися качественным изучением явлений общественной жизни (Ragiп, 1987; 1994Ь). В
сравнительном качественном анализе каждый конкретный случай представлен как
специфическая конфигурация заданных обстоятельств и результата. Простейший тип
анализа включает в себя дихотомные (=бинарные)
переменные, но при этом могут быть также использованы множественные, а
промежуточные переменные могут быть превращены в дихотомные или множественные (Ragin, 1994с).
При сравнительном
качественном анализе заданные обстоятельства воспринимаются как переменные,
которые определяют различные конфигурации, возможные в рамках данного анализа.
Например, спецификации 7 заданных дихотомных
обстоятельств обеспечивают 128 (т.е. 27) логически возможных
качественно различных конфигураций.
737
После того как заданные
обстоятельства отобраны, случаи, соответствующие каждой оценочной комбинации в
заданных обстоятельствах, изучаются, чтобы определить, согласуются ли они с
результатом. Если существует комбинация случаев, которая не согласуется с
переменной результата, исследователь может принять это за признак того, что
определение заданных обстоятельств было сделано либо некорректно, либо неполно.
Детальное изучение случаев с такой же оценочной версией заданных обстоятельств,
но показывающих противоположные результаты, используется как основа для отбора
альтернативных или дополнительных обстоятельств или условий. Работа
исследователя ограничена конкретными условиями заданных обстоятельств
(применяемой теорией, соответствующими знаниями и интересом в качестве стимула),
а изучение случаев до тех пор, пока остаются противоречащие друг другу
комбинации применяется для того, чтобы построить комбинационную модель с
минимальным количеством случаев, имеющих схожие оценочные комбинации, но
противоположные результаты5.
Когда определен удовлетворительный
набор заданных обстоятельств, данные о рассматриваемых случаях могут быть
представлены в виде таблицы достоверности (таблицы истинности), после чего
содержащиеся в ней показатели можно логически минимизировать. В таблице
истинности перечисляются различные оценочные комбинации по заданным
обстоятельствам и оценочные варианты результатов тех случаев, которые
соответствуют каждой комбинации. Анализ, проведенный на основе 3 дихотомных условий, ведет созданию таблицы истинности в 8
столбцов, 4 обстоятельства создают таблицу достоверности в 16 столбцов, 5 - в
32, и т.д. Цель логической минимизации сводится к тому, чтобы в логической форме
представить в таблице истинности информацию о различных комбинациях
обстоятельств, ведущих к конкретному результату.
Первый шаг алгоритма сводится к тому,
чтобы сравнить ряды друг с другом и упростить их через обратный процесс парного
сравнения. Такие парные сравнения следуют простому правилу, в соответствии с
которым копируются серии ех post facto экспериментальных
исследований: в пары объединяются ряды, различающиеся лишь одним заданным
обстоятельством, но приводящие к одинаковым результатам. Процесс парного
сравнения достигает своей кульминации в выявлении основных факторов влиянuя. Часто выявляется
больше основных факторов влияния, чем необходимо, чтобы проанализировать все
первичные комбинации. При QCA график основного фактора влиянuя используется для
отражения связи между основными факторами влияния (только что выявленными) и
первичными комбинациями для получения результата, взятого из таблицы
достоверности. Использование графика основного фактора влияния является
заключительной стадией логической минимизации и завершается созданием
минимальной логической формулы результата, интересующего исследователя.
Там, где число заданных обстоятельств
больше 4, трудно производить эти операции вручную, здесь нужны компьютерные
алгоритмы, особенно для упрощения больших графиков основного фактора влияния. В
50-е годы инженеры-электрики создали несколько алгоритмов, которые впоследствии
были приспособлены для применения в статистике социальных наук К. Драссом и
5 И
наоборот, исследователь может использовать вероятности, <rroбы создать таблицу достоверности, см.: Rogiп, Bradshow,
1991; Rogiп, Mayer, Drass, 1984 .
738
Ч.Рэгином (Quiпe, 1952; McCluskey, 1956; McDermott, 1985; Meпdelsoп, 1970; Roth,
1975; Drass, Ragiп 1991).
Одно из достоинств QCA заключается в
том, ЧТО этот метод может быть использован различными способами для различных
целей.
1) Его можно применять для изучения
бесчисленного множества случаев, связанных с конкретным результатом, который,
таким образом, подвергается всестороннему исследованию. Такое описание будет
наиболее точным, так как оно включит в себя все возможные альтернативные
минимизированные выражения, которые позволят создать наиболее сжатые
интерпретации.
. 2) Он может быть использован для
проверки гипотез, появляющихся в научных публикациях, показывая, сочетаются ли
они с описанными комбинациями. В том случае, если имеют место многочисленные
противоречия с данными комбинациями, гипотеза признается несостоятельной.
3) Он может быть использован для
вывода наиболее коротких формул, характеризующих пpoстейший набор существующих, возможных или фактически
необоснованных случаев, не противоречащих соответствующему результату. Таким
образом, более общие выражения могут быть сведены к использованию «упрощенных
предположений..
Итак, QCA служит для достижения
наиболее важных целей любой науки, а именно, для создания теорий, а также для их
систематического описания и фальсификации.
На QCA распространяется ряд
ограничений, связанных с потерей информации и некоторой произвольностью в
определении основных моментов дихотомных переменных. В
отличие от общепринятой статистической процедуры, этот метод, тем не менее,
полностью сохраняет сложность всех рассматриваемых случаев и переменных.
Например, в изучении судеб демократии в период между двумя мировыми войнами в
Европе на основе 10 основных воссозданных переменных и создания определенного
числа заведомо «упрощенных предположений» были выведены следующие четыре
альтернативные формулы падения демократии6.
Падение демократии = 1) М +
h U w;
2)М + е h U;
3)М + С U w;
4)М + е
С
u
Эти выражения могут быть сокращены:
Падение демократии = М + U
(hw + eh +Cw + eC)
Отсюда явствует, что возникает
минимизированный фактор М(«политическая
роль военных»), и он определяет 9 из 10 случаев падения демократических режимов.
Только случай с Эстонией опять-таки не вписывается в эту •
6 Прописные буквы обозначают наличие того или иного условия, строчные буквы свидетельствуют об отсутствии того или иного условия, знак умножения указывает на наличие интересующих условий, знак сложения - на наличие альтернативных комбинаций данных . (Прописные - заглавные буквы означают «есть признак», строчные – «нет признака», знак + означает логическое сложение, связку «или», (дизъюнкцию), а соединение букв в блок означает логическое умножение, совместное присутствие признаков в одном случае, связку «и», конъюнкцию – прим. Н.С.Розова)
739
картину и не может быть объяснен
таким абразом: он описывается с помощью 4
альтернативных определений, каждое из которых включает в себя переменную U
- высокий уровень социальной напряженности при использовании
вооруженных милицейских подраздеелений; а также в
других сочетаниях такие факторы, как низкий уровень экономического
развития (е) и интеграция в мировой рынок (w), социальная однородность (h) и сильные позиции представителей коммерческих
интересов ( С).
Как показывает данный пример, в ходе
исследования могут возникнуть специфические формулы, однако это, скорее, следует
считать сильной, а не слабой стороной данных приемов. Они явственно связаны с
«одиночными вариантами» и полностью способны изучить их во. всей изначальной сложности. Это
может привести к некоторым «конъюнктурным» проблемам, которые и объясняют данный
результат. Когда несколько различных формул используют при рассмотрении одного и
того же случая, набор приемов, входящих в данную технику исследования, побуждает
специалиста (как в случае с MSDO) более пристально присмотреться к результатам и
интерпретировать их на oснове глубоких исторических знаний о предмете
изучения. В макрополитологическом исследовании такой
подход более предпочтителен, чем чисто
механическая процедура, которая в ходе статистического анализа не дает
никакого представления о. судьбе особых случаев. Здесь фактически и начинается
подлинная качественная работа, исход которой в большой мере зависит
о.т качества анализа и подготовки исследователей,
глубины знаний и тонкости понимания конкретных случаев.
В. Сокращение и воссоздание
переменных
Чтобы минимизировать сложность
изначальной «области исследования», в частности, сократить Количество
«многочисленных переменных», составляющих основу дилеммы «много переменных, мало
случаев», был разработан целый ряд специальных процедур (dе Meur,
Berg-Schlosser, 1994Ь). Эта проблема имеет особенно большое
значение для сравнительно-качественноq рабаты за счет определенного
допуска, связанного. с
конъюнктурной и множественной конъюнктурной причинностью.
Несколько стратегических направлений
концентрируют внимание на отношениях между заданными обстоятельствами и
вариантами результата. Один из комплексов технических средств состоит в поисках
«постоянных величин»,
присутствующих во всех вариантах результата исследуемых случаев. Если
одна из переменных оказывается постоянно связанной с определенным исходом, ее
можно с уверенностью включить в любое объяснение в качестве необходимого
фактора, хотя, видимо, она и не является достаточным условием данного исхода.
Связанный с этим подход уделяет главное внимание корреляции
между независимыми и зависимой переменными. Как и только. что. описанный поиск постоянных
величин, изучение корреляций мажет привести к более убедительным догадкам О.
широком спектре моделей. К числу наиболее сложных в техническом отношении
приемов можно. отнести дискриминантный анализ и организационную регрессию,
применяемые к дихотомным (бинарным) переменным
результата. При этом одновременно. может рассматриваться сравнительно большое число переменных.
Такие технические приемы обычно. используются для оценки как структур, так и дополнительного
вклада каждой независимой переменной в получение того или иного результата.
Наиболее 740
предпочтительными при таких методах
являются переменные, которые не сочетаются с другими переменными, но строго. соотнесены с результатом. Таким
образом, эти технические приемы склоняются в сторону причинных факторов, которые
действуют независимо, а не конъюнктурно.
Подобные статистические подходы
полезны для выявления широкого набора моделей, но их применение крайне
ограничено. в случаях сложной
причинности. Наиболее сложные причинные комбинации не поддаются анализу,
основанному на корреляции. Например, если переменная должна находиться в
определенной связи с одним результатам, но отсутствует в других, корреляция
между этой причиной и результатам равна нулю. QCA мажет быть использован в ситуациях сложной причинности. В
противоположность рассмотренным выше линейным приемам, QCA сконцентрирован на конфигурациях переменных. В QCA
независимая переменная может быть изъята из анализа, если она выделена не
отчетливо. и не определяет
уникальность случая, проявляющегося в результате (например падение демократии),
и это проявляется хотя бы в одном случае, в котором результат отсутствует (если
рассматривать случаи как сочетания заданных обстоятельств). Тем не менее нынешний максимум из 12 независимых переменных в QCA
ограничивает использование этого метода для сокращения независимых переменных.
Другие приемы сокращения числа
переменных ориентированы на модели из числа этих переменных. В контексте
соответствующего. теоретического и практического знания исследователи могут
отобрать более ограниченное число. основных переменных или воссоздать их другими
путями. Такое сокращение может быть достигнуто. за счет применения статистических методов. Например,
исследователи часто. используют факторный анализ для того, чтобы объединить
связанные переменные в общий показатель. Правда, ситуация, при которой
количество. переменных
превосходит число. случаев, уже становится вопросом макрополитологиеского исследования, и не всегда ясно, как
следует истолковывать результат этого анализа.
Качественные приемы для создания бале
причинно. определенных
переменных в большей степени основываются на теории (Ragiп, Heiп, 1993; Nichols, 1986; Skocpol, 1986). Так,
например, при исследовании межвоенного периода
проблема отношений сельского. пролетариата с крупными землевладельцами должна была быть
увязана с более широким понятием «феодализм». Вместо того. чтобы заниматься отдельно взятыми
подсчетами степени наличия или отсутствия сельского пролетариата или крупных
землевладельцев по отдельности, для исследования таких случаев был бы выведен
единожды определенный показатель наличия или отсутствия двух этих факторов.
Равным образом оказывается вполне возможным булево «дополнение» факторов,
составляющее альтернативное сочетание в комбинации с другой переменной.
Например, наличие этнических, религиозных или региональных социальных
различий в условиях отсутствия связующих (verzuiling)
структур при изучении проблем сохранения или падения демократии увязывалось с
переменными показателями «социальной разнородности •. Использование идеальных
типологических конструктов (распpoстраненная при макрополитологических исследованиях практика) мажет привести
к существенной минимизации сложности некоторых особо значимых характеристик и
снизить значение других показателей (Weber,
1949). В этом случае общее число. переменных будет значительно.
сокращено., однако исходная информация при этом
сохранится.
741
§ З. Гносеологические проблемы
Обсуждение методов и приемов макрополитологическоro исследования
все еще сопряжено с глубокими противоречиями (Liebersoп, 1994; Savolaiпeп, 1994, Кiпg et аl., 1994). Позиции ученых в этих дебатах
определяются различными созданными ими парадигмами (Kиhп, 1962). Поэтому нет ничего удивительного в
том, что ведyщиеся дискуссии
полны недоразумений и взаимного непонимания. Не претендуя на последнее слово в
идущей полемике, следовало бы, тем не менее, прояснить некоторые основные
проблемы, связанные с качественными методами макрополитологическоro
исследования.
А. Переменные величины и ориентация
на конкретные ис;следования
Выше уже говорилось о специфическом
положении сравнительно-качественных методов («мало случаев, много переменных»).
Именно этим положением определяются ограничения, свойственные подобным методам,
равно как и попытки их преодолеть. Использование доказательств, касающихся микрособытий, которые содержат «много случаев и мало
переменных», для «опровержения» этих методов, например в работе С. Либерзона в отношении aвтoмобильных аварий, совершенно не учитывает смысла
этих методов и упрощает суть проблемы (Liebersoп,
1991). Равным образом бессмысленны попытки доказать, что все научные
положения должны быть основаны на переменных. Все научные наблюдения опираются
как на переменные, так и на конкретные случаи. Здесь, тем не менее,
особое значение приобретает ситуация с малыми числами, при которой каждый случай
рассматривается в прямой связи с объяснением данногo феномена. По этой причине
как при отборе случаев, так и при отборе переменных следует руководствоваться
теоретическими соображениями.
Б. Универсальные и конъюнктурные
объяснения о
Вторая проблема связана с
универсальностью или специфичностью объяснений. Основная часть крупномасштабных
статистических исследований имеет целью выделение небольшого числа переменных'
способных «объяснить» изменения в том или ином результате. Очевидно, что
объяснить можно лишь часть изменений, и исследователи должны при этом полагаться
на вероятностные доводы. В макрополитологических
исследованиях обоснование предположений для таких доводов достичь удается редко,
если его вообще можно получить. В противоположность этому детализированное
объяснение, ориентированное на конкретный случай, может дать лучшие результаты
даже тогда, когда это объяснение не выходит на уровень обобщений. Для пояснения
представим себе двухмерный разброс с тремя группами случаев, первый из которых
расположен в нижнем левом секторе, второй - в середине верхней половины участка,
а третий - в верхнем правом и нижним правом секторах. Принцип наименьшего
квадрата применим в данном случае так же, как и при анализе линейной регрессии,
когда он дает некоторое «обобщающее» объяснение наблюдаемых данных. И напротив,
детальная проверка распределения случаев и их признаков может
742
привести к значительно более полному
совпадению и разграничить объяснения в соответствии с различными типами
рассматриваемых случаев. Конечно, эта проблема признается теми, кто пытается
создать более «прочную» статистическую базу (Натреl et
аl., 1986). Наша точка зрения сводится к
тому, что это гораздо больше волнует специалистов, занимающихся макрополитологическими исследованиями.
В.Причинность
Определяющим
фактором любого научного исследования является причинность, однако само это
понятие связано с достаточно сложными и часто малоисследованными вопросами,
которые, в свою очередь, определяются эмпирической спецификой целей исследования
(Кiпg et а/., 1994,
р. 75/.). Как показано на примерах, обсуждаемых в данной главе,
сравнительно-качественные методы определяют широкий спектр условий появления
определенных результатов. Определенные на основе применения
таких методов модели не включают в себя автоматические и механические процессы,
которые приводят к рассматриваемому результату. Скорее, эти методы представляют
собой эвристические инструменты, которые организуют и систематизируют
взаимосвязь идей и доказательств (Ragiп, 1987, р. 164-171). Поэтому утверждение о
«детерминистских причинах» (Liebersoп, 1991) значительно искажает проблему
причинности. Далее, методы, о которых идет речь, нередко представляют несколько
альтернатив, которые помогают исследователю определить нужное направление. В
конце концов, специалисты должны принять окончательное решение и дать
соответствующие толкования проблемы в свете своих теоретических знаний и
эмпирических представлений об обсуждаемом предмете.
Объяснения, включающие условия
происшедшего, в социальных науках редко имеют ясно выраженный «инвариантный»
характер: в работе Г. Кинга и др. гoворится о «системных и несистемных компонентах»
любого умозаключения (Кiпg et аl., 1994). Все равно остается
«фундаментальная проблема причинного умозаключения» (Hollaпd, 1986). как утверждается в работе Г. Кинга
и др., « сколь бы ни был совершенен план исследования, какими бы объемными ни
были собранные статистические данные, как бы ни были квалифицированны помощники
исследователя и как бы серьезен ни был контроль над экспериментом, мы никогда не
сможем точно определить причинную обусловленность явлений» (Кiпg et аl., 1994, р. 70).
Широкий спектр «структурных» условий,
связанных со сравнительно-качественными методами, гoтовит почву для рассмотрения специфически
ориентированных на «актора» факторов, выявляя их
соответствующие масштабы и значение. Благодаря этому может быть получено
достаточное объяснение. Чем ближе мы подходим к объяснению любого
конкретного события, тем большую роль играют специфические факторы, связанные с
психологическими аспектами индивидов и конкретными обстоятельствами
рассматриваемой проблемы, которые в итоге помогают исследователям найти
«индивидуализированное» историческое объяснение (Тilly, 1984). Однако это
объяснение значительно удалено от тех результатов,
которые можно получить за счет применения качественных методов макроисследования.
743
Г. Индукция или дедукция
Этой проблеме посвящена значительная
часть гносеологических дискуссий.
Наивный индукционизм в наше время, естественно, уже утратил какое бы
то ни было значение (Coheп, Nagel, 1934; Popper, 1968). Было убедительно доказано, что
любое имеющее теоретический смысл действие требует дедуктивных шагов и
предположений, какими бы незначительными они ни были. Равным образом и научные
результаты всегда являются предварительными; для любого теоретического постулата
Возможна лишь фальсификация, а не постоянная верификация. Вместе с тем,
представляется, что было бы несправедливо вести речь лишь, говоря словами К. фон
Байме, об «инстинктах фальсификаторского убийцы» В
любой дисциплине, не признавая того, что было или могло быть достигнуто за счет
применения определенных методов (Веуте, 1992,
s. 27). Э. О'Хэар в этой связи отмечал: «Поппер всегда стремится к
рассуждениям с позиции объяснения универсальных теорий. Тем не менее, мы
вновь вынуждены настаивать на том, что выдвижение и проверка универсальных
теорий является лишь частью цели науки. В условиях явных различий во времени и
пространстве подлинно универсальные теории существовать не могут; с этой
вероятностью мы никак не можем не считаться. Однако даже если бы это было так,
наука, тем не менее, могла бы выполнять многие из своих задач, давая нам знания
и верные Прогнозы относительно условий, существующих как внутри, так и за
пределами нашей пространственно-временной ниши» (O'Hear, 1989, р. 43, курсив оригинала).
В этой связи качественные макропроцедуры ближе к тому подходу, который получил
название «аналитической индукции» (Вlalock, 1984, p.86f.). Систематическое исследование и
постоянные размышления, связанные с ограниченным числом случаев в рамках
конкретной проблемы, могут подвести к созданию ограниченных как во времени, так
и в пространстве «теорий среднего уровня» В том смысле, который вкладывал в это
понятие Р. Мертон. Эти «острова теории» (Wiarda,
1985) могут быть расширены, если следовать строгим критериям сопоставимости
с другими (но также ограниченными) случаями и событиями. Если учесть то
обстоятельство, что мы имеем дело с гибкой, «пластичной» материей, расположенной
между крайностями жестко детерминистских механических «часов», с одной стороны,
и совершенно раздробленными, необъяснимыми «облаками» - с другой, возможно, это
самое лучшее из того, на что мы вправе рассчитывать (Alтoпd, Gепсо, 1977). Оценивая пределы таких
умозаключений, мы возвращаемся к нашей исходной проблеме, а именно, к
теоретически обоснованному отбору конкретных случаев и переменных. С нашей точки
зрения, этот процесс должен включать в себя долгосрочную обратную связь между
нашими гипотезами и нашим пониманием сложных моделей причинности с лишь
некоторой степенью возможной приближенности.
Заключение
Данная работа представляет собой
обзор некоторых научных трудов и выделяет ключевые гносеологические проблемы
сравнительно-качественных методов исследований. Она посвящена рассмотрению таких
вопросов, как отбор
744
случаев и переменных; конкретные
технические исследовательские приемы, в частности,
принципы «максимально различных» и «максимально схожих систем;
сравнительно-качественный анализ; проблемы объяснения; теоретические подходы, в
которых применяются качественные методы.
В заключение важно подчеркнуть, что
сравнительно-качественные подходы, в защиту которых мы здесь выступаем, должны
быть дополнены другими формами анализа. Исследования на микроуровне, так же, как и качественные макрометоды, имеют свое важное и вполне оправданное значение
в том случае, если к их специфическим особенностям и ограничениям относятся с
уважением и пониманием. Как отмечал Д.Кольер, «при
наличии нормальной коммуникации страноведы и эксперты
по качественному анализу могут добиться прогресса в большем приближении к
контексту в сравнительных количественных исследованиях. С таким же успехом
специалисты в области сравнительно-количественных методов могут побудить страноведов и экспертов по качественным сравнениям к более
систематическому измерению и проверке гипотез» (Collier, 1996, р.116;.Теипе, 1990, р.48).
ЛИТЕРАТУРА
Aarebrot F.A., Bakka Р.Н. Die vergleichende Methode in der Politikwissenschaft // Vergleichende Politikwissenschaft / Hrsg. von D. Berg-Schlosser, F. Mtiller-Rommel. Opladen: Leske and Budrich, 1992. S. 51-69.
Alтoпd GA., Geпco
S.J. Clocks, clouds and
the study of politics / / World Politics. 1977. Vol. 29. Р.489-522.
Aтeпta Е.,
Poиlseп J.D. Where to begin:
А survey of five approaches to
selecting independent variables for qualitative comparative analysis //
Sociological Methods and Research. 1994. Vol. 23. Р. 22-53.
Ваrtоп А.Н. The concept of property space
in social research / / The Language of Social Research / Ed. by P.F.Lazarsfeld, М. Rosenberg. Glencoe (Ill.):
Free Press, 1955. Р. 45-50.
Berg-Schlosser
D., De Меur G.
Conditions of democracy in
inter-war Europe: А Bооlеan test of major hypotheses /
/ Comparative Politics. 1994. Vol. 26. Р. 253-279.
Berg-Schlosser
D,
De Meur G. Conditions of authoritarianism,
fascism and democracy in inter-war Еuroре: Systematic matching and
contrasting of cases for 'sma1l N analysis / /
Comparative Political Stumes. 1996
(forthcoming).
Веуте К. уоп. Die politischen Theorien der Gegenwart. Eine Einfiihrung. Opladen: Westdeutscher Verlag, 1992.
Вlalock
H.М.. Basic dilemmas in the social
sciences. Beverly Hills (Са1.): Sage,
1984.
Воllеп K.А., Eпtwisle
В., Andersoп
A.S. Macrocomparative research methods
// Annual Review of Sociology. 1993. Vol. 19. Р. 321-351.
Coheп М., Nagel
Е. An introduction to logic and
scientific method. New York: Нarcourt, Вrace, 1934.
Соllier D. The comparative
method // Political Science: The State of the Discipline II / Ed. bу A.W. Finifter. Washington (D.C.): Аmerican Politica1 Science Association, 1993. P.105-119.
Dahl
R.А. Polyarchy: Participation and
opposition. New Наven (Сопл.): Yale University Press,
1971.
Dahl
R.А. Democracy and its critics. New
Haven (Соnn.): Yаlе University Press, 1989.
Dе Meиr G., Berg-Schlosser D.
Comparing political systems:
Establishing similarities and dissimilarities / / Еuropean Journal for
Political Research. 1994а. Vol. 26. Р. 193-219.
De Меur G.,
Вerg-Schlosser
D
Reduction of complexity for а sma1l- N ana1ysis - А systematic
example from inter-war
De Меur О., Quenter S. MSDO/MDSO Designs.
Brussels, Marburg, 1994.
Dogan М., Pelassy D. How to
compare nations. Chatham
(N.J.): Chatham House, 1984, [Доган М, Пелассu Д. Сравнитeльная политическая социология. М.: НСЛИ РАН
1994.] .. ,
Dogan М, Kazancigil А. (еds.). Comparing Nations: Concepts,
Strategies, Substance.
Drass К.А., Ragin С. С. Qua1itative comparative analysis 3.0. Evanstone (Ill.): Center for Urban Affairs and Policy
Research, Northwestern University, 1991.
Durkheim
Е. Les regles de 1а methode sociologique.
Paris:
Flammarion, 1988; originally published 1894.
Elster J. Nuts and bolts for the
social sciences. Cambridge: Cambridge
University Press, 1989.
Feagin J.R., Оrит А.М, Sjoberg О. (еds). А case for the сase study. Chapel
Нill: University of North
Carolina Press, 1991.
Griffin L.
Narrative event-structure
analysis and causal interpretation in historical sociology // American Journal
of Sociology. 1993. Vol. 98. Р.I094-1l33.
Griffin L., Ragin
С. С. (eds). Sociological methods and
research. 1994. Yol. 23.
Натреl F.R. et
аl. Robust statistics: The
approach based on influence statistics.
Heise D. Modelling event structures 11 Journal of Mathematical
Sociology. 1989. Yol. 14,
P.139-169.
Кетап Н. (ed.). Comparative politics: New
directions in theory and method. Amstеrdаm: VU University Press, 1993.
Кing
О., Keohane R. О., Verba S. Designing
social inquiry: Scientific inference in qua1itative
research. Princeton (N.J.): Princeton University Press, 1994.
Kuhn T.S.. Тhe structure of scientific
revolutions. Chicago (Ш.): University of
Chicago Press, 1962.
Lane J.E., Ersson S. О. Comparative politics. Oxford:
Polity Press, 1994.
Lieberson S. Small N's and
big conclusions: An examination of the rеasоning based оп а small number of cases 11
Social Forces. 1991. Vоl. 70. Р. 307-320.
Lieberson S. More
оn the uneasy case for using
Мill-tyре methods in small-
N comparative studies // Social Forces. 1994. Vol. 72. Р. 1225-1237
Lijphart
А. Comparative politics and the
comparative method 11 American Political Science Review. 1971. Vol. 65.
Р. 682-693.
Lijphart А. Тhe comparative cases strategy
in comparative research 11 Comparative Political
Studies. 1975. Vol. 8. P.157-175.
Lipset S.M. Political
man. New York: Doubleday, 1963'.
Lipset S.М. Тhе social requisites of
democracy revisited 11 American Sociological Review. 1994. Vol. 59.
Р. 1-22.
Мауеr L.
С. Redefining comparative
politics. Newbury Park (Cal.): Sage, 1989.
McClиskey E.J.
Minimization of Вооlean functions 11
Веl1 System Technical Journal.
1956. VoI. 35. Р. 1417-1444.
McDermott R. Computer-aided
logic design. Indianapolis (Ind.): Howard
А. Sams, 1985.
Mendelson Е. Boolean algebra and switching
circuits. New York: McGraw-НiIl, 1970.
Мill J.S,
А system of 1ogic 11 Collected Works of J.S. Мill. London: Routledge and Kegan Pau1, 1974/75. Vols. VII, VIII; originally pubIished 1843.
[Миллm Дж. С.
Система логики силлогистической и индуктивной. М., 1914.]
Nichols
Е. Skocpol and revolution:
Comparative analysis versus historical conjuncture 11 Comparative Social
Research. 1986. Vоl. 9. Р. 163-186.
О'Неаr
А. Introduction to the philosophy
of science. Oxford: Clarendon Press, 1989.
Petersen Т. Recent advances in
longitudinal methodology 11 Annиа! Review of
Sociology. 1993. Уol. 19. Р. 425-454.
Popper К.R. Тhe logic of scientific
discovery. New York: Harper and Row,
1968. (Поппер К.Р. Логика и рост научного знания. М., 1983.]
Przeworski
А. Methods of cross-national
research, 1970-1983// Comparative Policy Research: Leaming from Experience / Ed. by М. Dierkes, H.N. Weiler, А.В. Antal. Aldershot: Gower, 1987.
Р. 31-49.
Przeworski
А., Teuпe Н. Тhe logic оf comparative social inquiry.
New York: Wlley, 1970.
Qиine W: V.
Тhe problem of simplifying
truth functions // American Mathematical Monthly. 1952 Vol.
59. Р. 521-531.
Ragin С. С. Тhe comparative method:
Моving beyond qualitative
and quantitative strategies. Berkeley: University оf California .Press, 1987.
Ragiп С. С. New directions in
comparative research // Cross-national Research in Sociology / Ed.
bу M.L. Коhn. Newbury
Рark (Саl.): Sage, 1989. Р. 57-76.
Ragiп С. С. (ed.). Issues and alternatives in
comparative sociаl research. Leiden: E.J. ВriIl, 1991.
Ragin С. С. Constructing social research: Тhe unity and diversity
оf method. Newbury Park (Cal.):
Pine Forge Press, 1994а.
Ragin С. С. Introduction to qualitative
comparative analysis / / Тhe Comparative
Political Есоnomy оf the Welfare States / Ed.
bу Т. Janoski, А. Hicks. New York:
Cambridge Univеrsity Press, 1994b.
Р. 299-319.
Ragin С. С. А qualitative comparative
analysis of pensions systems / / Тhe Comparative Роlitical Есоnomy оf the Welfare States / Ed.
bу Т. Janoski, А. Hicks. New York:
Cambridge University Press, 1994с. Р. 320-345.
Ragiп С. с., Bradshaw
У. Statistical analysis of
employment discrimination: А review and
critique /1 Research in Social Stratification and Mobility. 1991.
Vо1. 10. Р. 199-228.
Ragin
С.С., Heiп J. Тhе comparative study
оf ethnicity: Methodological
and conceptual issues / / Race and Ethnicity in Research Methods / Ed.
Ьу J.H. Stanfield,
R.M. Dennis. Newbury Park (Cal.): Sage, 1993. Р. 254-272.
Ragiп С.С., Мауеr S.E., Drass К.А. Assessing discrimination:
А Boolean
approach // American Sociological Review. 1984. Yol.
49. Р. 221-234.
Roth С. Fundamentals of logic
design. St. Раul (Minn.): West,
1975.
Rustow D.А., Erickson
К.Р. (еds.). Comparative political
dynamics. New York: HarperCol1ins, 1991.
Savolainen J.
The rationality оf drawing big conclusions
based оn small samples: In defense of
Mill's methods / / Social Forces. 1994. Vol. 72. Р. 1217-1224.
Sigelman L., Gadbois О.Н. Contemporary comparative
politics: An inventory and assessment // Comparative Political Studies. 1983.
Vol. 16. Р. 275-305.
Skocpol
Т. (ed.). Vision and method in
historical sociology. Cambridge: Cambridge Univеrsity Press, 1984.
Skocpol
Т. Analуzing configurations in
history: А rejoinder to Nichols //
Comparative Social Research. 1986. Vol. 9. Р. 187-194.
Taylor C.L., Jodice D.А. World handbook of political
and social indicators. New Наvеn (Соnn.): Yale University
Press, 1983.
Теипе Н. Comparing countries: Lessons
learned // Comparative Methodology: Theory and Practice in International Social
Research / Ed. bу Е. Оуеn. London: Sage, 1990.
Р. 38-62.
ТШу С. Big structures, large
processes, huge comparisons.
Wallerstein 1. Тhe modern world system. New
York: Academic Press, 1980.
Weber М. Тhe methodology оf the social sciences
/Тrans. and ed. bу Е.А Shils, Н.А Finch. Glencoe (Ш.): Free Press, 1949.
Wiarda
Н.Н. (ed.). New directions in comparative
politics.