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国家法律与民间规范的冲突和互动――关于社会转型过程中的一项法社会学实证研究 内容提要:中国社会一直被认为是一个人治社会。从大传统上讲是礼治社会,从小传统上讲是“权治”社会,约束人们日常行为的主要是民间规范。改革开放以来,我国政府大力推行法治化,大量蕴涵西方传统的国家法律势必与中国的民间规范在互动中产生冲突。从小传统看,我国法治化的目的是实现从政府权威向法律权威的转换,从大传统看是实现从民间规范到国家法律的转换。在国家法律与民间规范密切互动的背景下,本文通过在北京进行的法律与社会问卷调查的实证数据,提出了在社会转型过程中社会越轨的三种类型,分析了人们在国家法律与民间规范的不同关系下违法的原因,指出了我国法治化的道路实质上是国家法律与民间规范冲突、协调与妥协的过程。 关键词:国家法律/民间规范/社会转型/法社会学/法治 “法律是指导人们在其所属的社会组织中相互联系及行为的现行的一整套规则中的一部分”①,其最主要的功能是实现社会的秩序。对于这样一套规范体系,法律的观念更多关注的是法律内在的有效性,也就是说法学家和法律工作者们是站在法律体系的内部去研究怎样使法律更完美。这一点在今天中国的法律体系内更加明显,“很多制定出的法律只是看上去漂亮的‘间架性结构’(黄仁宇语),司法部门说立法部门脱离实际,立法部门又常常说法学研究部门脱离实际”②,面对这样一种困境,我们希望能从社会学的角度出发,关注社会成员承认并履行法律规则的现实③,对一些问题作出新的解释。 大传统的礼治与小传统的权
正在加载中,请稍后...社会学论文 :社会科学实证研究中的统计分析方法应用[2]
是偶然的巧合。例如,火灾的大小是以火灾损失来衡量的,而参加灭火的消防员人数是与火灾大小有关的,火灾越大,出动的消防员就越多,但凡是具有常识的人都不会根据出动消防员人数和火灾损失两个变量之间的高度相关,断定出动消防员越多火灾损失就越大,因为火灾的规模是决定因素(但很难直接衡量)。在有关人口科学研究中也有报告虚假相关的现象,如人口增长率的降低导致了经济增长的提法就是一例。因此,在分析相关关系时,应当根据理论、知识、经验、甚至常识来判断这种分析是否有意义、是否存在其他变量的作用(称为外在变量),避免得出有悖于常理的分析结果。有些虚假相关是可以通过统计分析方法判别的,如在控制了另外一些变量后观察两个变量的偏相关,或在双变量分析的基础上,进一步用多变量分析深入研究。  3 多变量分析  回归分析是多变量分析中应用最多的方法,尤其是逻辑斯蒂回归更是被广泛地应用。在众多应用中,比较明显的问题是使用方法是否得当和对结果的报告和解释是否规范、合理(见2002年第2期《人口研究》刘金塘文)。此外还有一些应当引起注意的问题。  分析框架的重要性 在社会科学研究中,各变量之间往往存在错综复杂的关系,如果在进行回归分析之前没有一个清晰合理的分析框架,那么回归的结果有可能会引起质疑。一般应在报告回归分析结果之前,介绍该分析的框架,如各变量的定义、各自变量与因变量的假设关系及其理由等,对建立的回归模型做出合理性论证。有一些变量可能是作为控制变量纳入回归模型的,如性别、年龄等,最好事先解释清楚。对假设因果关系的模型,应当至少能够说明:(1)该因果关系在理论上是正确的、在实践中是合理的;(2)从事件发生的时间上来说,应当是原因发生在先、结果发生在后。如有些回归分析中,未加说明即把所有与因变量显著相关的变量都囊括在自变量中,甚至有些自变量与因变量有明显的互为因果关系,显得分析逻辑混乱;还有的论文在简单介绍研究背景和数据来源之后,急于建立因果关系并推出回归分析结果,然后再根据各变量在回归模型中的显著性一一说明,这相当于事后解释;这些做法都是错误的。  在具备“奔4”微机和较易操作的软件的今天,转瞬间就可完成一次回归分析,但是在此之前,需要有大量的前期准备工作,包括文献检索和理论框架构建,才能确保统计分析的科学性。  分析方法应用的条件 每种多变量方法都有各自的前提条件或假设,如果这些条件不具备或者假设不成立,该方法的应用就成问题。如Pearson相关是考察线性相关关系,多元方差分析只能辨别线性相关因变量的多元差异,线性回归分析假设自变量与因变量之间为线性关系,因子分析方法也是建立在各变量具有一定的线性相关基础之上的;另外,在逻辑斯蒂回归中,每个分类都应保证有足够的频数,如果频数太少就会影响参数估计的稳定性;等等。尽管一般不在报告分析结果时说明各种假设是否成立或条件是否满足,但是在进行分析时应当自觉地进行考察。如果不能满足条件或假设不能成立,就对数据进行转换或调整后再分析,或者改变分析方法。  多变量分析结果的展示和解释 多变量分析的结果一般是通过列表来展示的。现在一种并不少见的做法是直接把统计软件的输出直接复制到论文中,我们往往会在文章中看到包括回归参数估计、参数标准差、检验统计值、检验显著性、偏相关系数等等n行m列的大表,使人有目不暇接的感觉。实际上参数标准差和检验统计值是提供给分析者的信息,没有必要列在结果中;如果不是有特别需要的话,偏相关系数也不是关注重点;最主要的应当是回归参数估计及其显著性。在列出分析结果之后,应当对结果的实际意义进行解释和讨论,而不是复述分析结果的数学意义。此外,在多元统计分析中一个常见的问题是分析者对变量作用不具有预期统计显著性的失望,因此绕开不显著的变量,甚至对数据或模型进行各种调整以获得显著结果。其实,统计分析结果不显著往往也是有实际意义的。例如在分析我国高龄老人的地区分布时发现,高龄老人比例与当地医疗卫生指标没有显著关系,这说明我国医疗系统还没有具备延长老人寿命的功能;另一方面也说明这些高龄老人的存活不是主要靠医药维持的。所以,在解释分析结果时,只要是在分析框架中涉及并参与分析的变量,无论作用显著与否,都应当给予充分的讨论;对于那些由于知识或信息的限制难以下结论的结果,可以作为问题提出,以便进行更有针对性的进一步研究。  此外,任何方法都有其局限性,分析结果也不会十分完美。因此在讨论结果的同时,也应当就此向读者说明。例如当一个多元线性回归分析的确定系数较低时,需要指出该模型有限的解释能力,探讨可能存在但没有纳入分析的更重要的影响因素。  不必求最新、只求最合适 有些研究生在撰写学位论文时,常常因为自己没有应用最新的统计分析方法而感到忐忑不安;在评论某项研究的陆铭谈如何写论文_百度文库
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