区域国别学具有跨学科、综合性的特征，为国家战略与全球治理提供了新的学术支撑。然而，尽管学科发展势头强劲，研究方法的系统性梳理仍显不足。如何在继承传统方法的同时运用新兴技术与前沿工具，已成为当前区域国别学发展的核心课题。
原文 ：《区域国别学研究方法多元化》
作者 |上海社会科学院国际问题研究所副研究员 叶成城
图片 |网络
从方法论脉络看，区域国别学经历了从古代异域记载到近现代东方学兴起，再到冷战时期美国区域研究制度化的演进过程。其早期研究注重描述与档案整理，强调文化、历史与语言等在地知识的积累；20世纪70至80年代，田野调查与类型分析并行，学科在人文取向与社会科学化之间形成张力；20世纪90年代以来，全球化与信息化浪潮推动区域研究更加注重因果推理与跨区域比较，定性与定量的争论也催生了方法的融合与创新。在这一背景下，区域国别学逐渐形成了多元化的方法体系。一般性研究方法、空间视角下的区域分析以及数字时代的前沿方法，不仅构成了区域国别学的“工具箱”，还凸显了其在理论发展与政策实践中的独特价值。
调查研究与因果解释殊途同归
总体而言，区域研究的一般性方法大致可以分为两类：一类侧重调查研究与资料收集，另一类着眼于因果关系分析。前者更接近人文学科取向，强调获取第一手资料、积累知识与理解背景；后者则倾向于社会科学逻辑，注重因果推理、变量分析与机制解释。二者殊途同归，旨在深化对特定区域的认知，总结出更一般性的规律，并为相关决策提供科学参考。
区域国别学的学术生命力首先体现在扎根田野的调查研究之中。调查研究不仅是区域国别学区别于宏观社会科学的重要标志，还是构建理论与政策建议的基本前提。不同于跨国比较或抽象建模，区域国别学研究者必须依托在地观察与第一手资料的收集来确保研究的真实性与可信度。
田野调查是调查研究的核心方式，它涵盖观察、访谈、问卷与实验等多种形式。观察可分为非参与式和参与式，前者保持研究者与受访者的距离，以确保结果的客观性；后者则要求研究者深度融入当地社会生活，更细致地捕捉制度运作与社会互动的微观逻辑。深度访谈有助于揭示政治行为者的真实态度与隐性动机，结构化问卷则有助于在较短时间内获知大样本反映的整体趋势。近年来，田野实验逐渐兴起，通过在真实情境中控制变量来检验理论假设，成为弥合质性研究与量化分析的一种有力尝试。
历史考证是调查研究的另一核心手段。区域国别学往往涉及制度起源与历史演化的命题，因此必须依赖档案文献、口述史、政府记录等多种材料。研究者通过结合外部考证与内部考证的方法，辨析史料的真伪，避免将传说等当作事实。多重版本的交叉印证与不同来源的比对，是接近历史真实的必要路径。
然而，调查研究只是起点，因果解释才是学科价值的关键所在，它强调揭示变量之间的因果关系。因果推理方法的引入使区域国别学逐渐具备了科学化的研究基础。根据样本规模的不同，我们可以大致区分出四类常用的因果解释方法。
第一，过程追踪是揭示因果机制的重要工具。它对因果链条的拆解与对关键证据的识别，使研究者能够逐步还原从原因到结果的完整过程。过程追踪要求在中间环节中找到可以验证假设的确凿证据，从而证明因果逻辑的连续性，其操作过程通常包括提出理论假设，将因果关系分解为若干可观察的中间环节，收集能够支持或反驳这些环节的证据，并最终检验链条是否自洽。通过这一过程，研究者不仅能够有效排除伪相关和混淆因素，还能提升因果推理的内部效度，使分析真正进入因果机制的内部世界。这种方法强调细致的逻辑推演和严谨的证据链构建，因而在区域国别学研究中具有重要意义。
第二，案例比较方法通过在不同国家或地区之间进行对照，揭示因果关系。通过控制变量和比较差异，学者既可以回答“相似条件下为何出现不同结果”，又可以解释“不同条件下为何出现相同结果”。在具体运用中，研究者既可以开展区域内比较，即在同一地理或文化区域内部对若干国家进行对照，在相似背景下突出差异性；又可以进行区域间比较，即在不同区域之间展开分析，揭示制度选择与发展路径的多样性。
第三，定性比较分析（QCA）为样本研究提供了一种重要工具。它运用布尔代数和集合论的方法处理多重因果关系，从而揭示“必要条件”和“充分条件”之间的逻辑。QCA特别适用于样本数量相对较多但又不足以支持严格定量分析的情形，尤其在研究对象以定性或分类变量为主时更具优势。不过，它通常只能处理时间跨度较短的截面数据，对面板数据或时间序列的适应性有限。
第四，定量方法在区域国别学中正日益普及。面板数据、回归模型、分层分析等手段使研究者能够在大样本基础上提炼出更具普遍性的规律。传统的频率学派方法在跨国比较中优势突出，贝叶斯方法则在面对不确定性时展现出更强的灵活性，尤其适合风险预测与趋势研判。随着数据资源日益丰富和获取途径便利化，区域研究者能够更好地整合各类国内外数据库，从而在因果解释中建立起更加坚实和系统的证据链。
空间分析方法的比较视角和解释力
空间不仅是区域国别学研究的外部背景，更是其方法论不可或缺的维度。区域研究以地理单元为基本框架，政治、经济与文化现象都深深嵌入具体的空间格局之中。空间分析因此为研究提供了超越单一案例的比较视角，具有更强的解释力。它的引入不仅提升了对制度与社会动态变化的理解水平，还为政策制定和战略判断提供了更加精确的依据。具有区域国别研究特色的空间分析方法有以下几种。
首先，区域比较是最为传统的路径。通过对照不同国家或地区在自然条件、社会结构和制度安排上的差异，研究者能够揭示地理环境与政治经济之间的深层联系。诸如河流与山脉的分布对国家边界划定的影响，资源禀赋差异对产业结构与贸易模式的塑造，都是典型例证。区域比较不仅提供了事实层面的参照，更为检验和发展理论创造了近似“天然实验”的条件，使研究能够在保持区域特色的同时探索普遍规律。
其次，遥感技术突破了田野调查的局限性。依托卫星影像与传感器，研究者能够动态监测环境变化与人类活动轨迹，使其成为分析区域发展不可或缺的重要数据来源。例如，夜间灯光数据常被用于衡量地区经济发展水平，森林覆盖率的变化则被用来评估气候政策的实施成效。借助遥感技术，区域国别学研究者能够获取跨时空的连续性证据，弥补了实地调查在时间与空间上的不足，也为区域问题提供了更加客观、系统和动态的研究视角。
再次，空间计量模型将地理邻近性纳入统计分析之中，从而揭示制度扩散与政策外溢的空间效应。研究表明，民主化常呈现出“邻国效应”，即一个国家的政治转型可能会跨越边界影响周边地区。借助空间自回归模型、空间误差模型等工具，学者不仅能够量化这种扩散效应，还可以检验其显著性和稳定性，从而更深入地解释区域内政治与社会变迁的动态过程。
最后，地理信息系统（GIS）在区域分析方法中具有独特价值。它通过强化空间数据的可视化与综合分析能力，使研究者能够在同一平台上叠加政治、经济、人口等多维信息，并在直观的空间呈现中揭示区域格局的深层联系。借助GIS，研究者不仅能够识别不同变量在空间上的耦合与重叠，还能追踪其随时间变化的动态演变，由此更全面地理解制度设计、政策调整与社会过程之间的互动逻辑。
数字时代的前沿方法开辟新分析路径
大数据、人工智能与计算社会科学的发展，使区域国别学能够处理以往难以解决的复杂问题，突破传统方法的局限性。数字时代的新工具正在为学科开辟全新的研究场景与分析路径，以下几种方法尤其具有代表性。
首先，大数据与机器学习已成为数字时代区域国别学方法创新的核心工具。与强调因果机制的传统分析不同，大数据更注重对相关性模式的识别。借助机器学习算法，研究者能够同时处理外交话语、网络舆情、经济指标等多源异质性数据，并通过自然语言处理等技术追踪语义变化，从而揭示国家在国际舞台上的战略调整。机器学习的突出优势在于能够自动优化模型，挖掘出人类研究者往往难以察觉的潜在模式，尤其在趋势预测和风险研判中展现出巨大的应用潜力。
其次，基于行动者的建模（ABM）通过在虚拟环境中设定大量具有异质性的个体及其互动规则，来模拟微观层面的行为如何逐渐汇聚为宏观层面的模式，从而能够在不依赖现实实验的情况下反复推演不同条件下的社会过程。在区域国别学研究中，ABM不仅可用于重现战争爆发、族群冲突、选举竞争等复杂情景的演化过程，还能够通过变量与参数的调整揭示制度设计、政策选择与社会行为之间潜在的因果逻辑，从而更精细地把握复杂系统中微观与宏观的互动关系。
再次，大语言模型（LLM）的兴起正在深刻改变区域国别学的研究方式。这一工具能够处理规模庞大的跨语言文本语料，突破了长期困扰学者的“巴别塔困境”，使研究者能够在多语种、多语境的资料中高效提取信息并进行比较。借助大语言模型，区域研究不仅能够快速获取和翻译第一手资料，还能在语义分析、政策文件解读、媒体话语追踪等方面大幅提升效率，从而扩展研究的覆盖范围。尽管大语言模型的生成内容仍需依据学术规范进行严格验证，但作为新型工具，其已为区域国别学的知识生产和方法论创新提供了新的可能性。
最后，混合方法的使用正成为数字时代区域国别学的重要发展趋势。它弥补了单一方法的不足，使研究兼具深度和广度。通过将案例研究与大样本分析结合，学者既能捕捉到特定情境下的因果机制，又能在更大范围内检验其普遍性。典型做法如嵌套分析，以统计结果为基础，选取关键案例进行深入研究，从而在内部效度与外部效度之间实现统一；再如QCA与个案研究的结合，既揭示多重因果组合的可能性，又通过过程追踪验证逻辑链条的合理性。
区域国别学作为一门新兴学科，正处于体系建设的关键阶段。其方法论的发展表明，学科必须坚持人文科学与社会科学的互补，在特殊性与普遍性之间保持平衡。调查研究与因果解释提供了坚实的证据与逻辑支撑，空间分析拓展了研究的地理维度，数字时代的前沿方法则推动了学科范式的革新。未来，区域国别学应在三方面持续努力：一是立足田野与历史，巩固实证根基；二是强化因果推理与空间分析，兼顾理论与政策目标；三是吸收大数据、人工智能、GIS等前沿方法，提升在数字化与智能化时代的竞争力。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1975期第5版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
本期责编：程鑫云
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