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量化历史：用数据分析的方法来研究历史撰文：Margo Anderson 翻译：方曌王凡帆编者按：7月3日至7月12日，第二届“量化历史讲习班”在耶鲁大学金融学教授陈志武的指导下，由清华大学市场与社会研究中心举办。今天推送的第一篇文章系统介绍了量化历史学的概念，整理了量化历史研究的发展过程，列举了量化历史学在发展过程中遇到的批评与挑战；第二篇文章是2013年8月陈志武教授对第一届“量化历史讲习班”的总结，其中详细介绍了Gregory Clark教授、龚启圣教授、Van Zanden教授等人的研究成果。量化历史量化历史是什么？量化历史是一系列利用数据分析的方法来研究历史的技艺的总称。有时候，经济史学家也把量化历史称作cliometrics。二十世纪五十年代到六十年代，研究社会史、政治史和经济史的学者呼唤“社科历史学”的新发展，这个名称也得到了广泛的关注。所谓“社科历史学”，即是在研究历史问题时使用社会科学中使用的方法。这些学者同时呼唤社会科学的研究者们谨慎地处理关于当下的问题，注意这些问题的历史背景和源起。无论是对于历史的还是当下的问题，这些学者的共识是，有必要使用新的方法和资料来进行研究。量化历史的研究在他们的努力下取得很多进步。经典的史学研究依赖于对于文本资料、档案的研究，把历史用叙事的方法加以呈现。历史学家关心特定的现象或是事件，这些可能是王朝、帝国的兴衰，也可能是个人生活的点滴。量化历史研究的目的和经典史学十分相似，但是会把许多事件和现象提炼而来的历史的模型(pattern)作为研究对象。这样一个出发点使得研究分析中所处理的问题大大不同。举例来说，经典的历史分析会把一次总统选举当成是一次事件，但是量化历史学家却把每一次总统选举都看成是所有总统选举所组成的数据集合中的一个元素，他们的研究兴趣在于找出一些规律来总结这个集合，或者是这个集合中的某个元素。一个家庭的生活史可以被看作是一个国家、一个地区、一个社会阶层，或是一个民族的生活史的一个元素。在过去那些被记录下来的文档里，每一个个案都是微不足道的，但是把个案整合、组织起来放入一个电子化的数据库中时，研究者就可以加以分析，得出数据上显著的结果。因此，人口统计、投票信息、关键档案（例如出生、死亡、婚姻）、或是商业契约、货物运输档案、奴隶贸易的卷宗，甚至是犯罪记录，这些都有助于历史学家找寻过去的社会、政治和经济活动的规律，找出历史的深层结构。对于历史学家而言，量化历史研究需要一系列新的技艺。其中最重要的莫过于在他们的研究中整合入数据的集合或是矩阵。Floud把一个数据集定义为“历史学家所能掌握的全部史料数据中，与研究问题相关性最强的一个数据集合”。一种现象的无数个实例——比如说，所有的美国总统选举——组成了数据集的案例。围绕这些案例收集的信息碎片——比如候选人选票竞选、选举年份、投票总数——就成为该数据集的变量，亦即是其中任何一个具体案例的变量。历史学家将数据置于表格中，排布在行与列的矩阵里，行通常代表案例，列通常代表变量。因此，创建一个量化数据集要求历史学家谨慎地编码，将待考察对象的信息收集整理，把数据呈现在表格形式中。史学家们应当准备好把统计分析技术应用在数据集上，以解决研究中遇到的问题。简言之，要有效利用量化材料和统计学技术来做史学分析，学者们需要综合掌握快速发展的社会科学技巧，包括样本的选择、统计数据分析、从数据到其背后史料的深入挖掘。由这项工作产生了史学界量化方法的新型训练，学术期刊和教科书的全新创作，以及支撑此类研究的数据库的诞生。早期的努力早在二十世纪五十年代，史学家们就已经开始使用量化材料，特别是在经济史和社会史领域。法国的年鉴学派在二战前期就已为我们指明了道路。美国的快速增长及扩张也促使美国的历史学者们使用量化材料来进行美国经济、人口和大众民主的研究。比如，Frederick Jackson Turner于1893年发表的经典论文《边疆在美国历史上的意义》（The Significance of the Frontier in American History）就很大程度上依赖于1890年人口普查数据和对它的解读。但我们现在所说的“数据分析”的真正实现，还需要经历二十世纪上半叶社会科学和统计科学的长足发展、五十年代计算机器和数值记录在大学中的流行、六十年代计算机雏形的出现。一个典型的例子是五十年代末六十年代初开展的一项研究，这项研究被后来者当作榜样和经典。1959年，Merle Curti及其同事在威斯康星大学出版了《美国社会的塑造：基于一个边疆小镇的人口调查》（The Making of an American Community: A Case Study of Democracy in a Frontier County），深入十九世纪中期威斯康星州Trem