本书第二版更新了关于过程追踪、回归分析和自然实验的新章节。对KKV1994的反思和争论仍旧是第二版的核心，新材料阐明了对基本方法工具的应用。其中新增的过程跟踪通常被称为定性分析的基础，却很少被精确地应用。回归分析的陷阱有时会被研究者注意到，但往往没有得到充分的检验。而对社会科学的自然实验的复杂假设和平衡取舍却知之甚少。第二版通过探索这些关键工具扩展了方法论研究水平。

韩永辉，中山大学岭南（大学）学院经济学博士。广东外语外贸大学广东国际战略研究院教授、博导、“珠江学者”“云山学者”。主持国家自然科学基金项目（3项）等国家和省部级课题50余项。在《经济研究》等国内外权 威期刊发表论文90余篇，相关研究被学术同行引用4000余次。曾获教育部霍英东教育基金会高等院校青年教师奖等国家和省市科研奖励多次。

中文版推荐序 迈向混合方法的社会科学研究
译者序
第二版前言
第一版前言
导论 政治学方法论上的巨变
第一部分 关于方法论的争论
A.设定争论的框架
1.重新聚焦方法论的争论
2.对标准的追求：金、基欧汉和维巴的《社会科学中的研究设计》
B.关于定量模板的批判
3.做好与做得更好：定量模板能让我们走多远？
4.定量帝国主义：一些不可达成的承诺
5.社会科学（而非物理学）推断是怎样忽略理论异常的？
C.连接定量与定性研究传统
6.弥合定量与定性研究之间的鸿沟
7.研究设计的重要性
D.不同的工具、通用的标准
8.批判、回应和取舍：综合看待这一场辩论
9.因果推断中解释力的来源：关于方法论的另一种观点
第二部分 因果推断：旧的困境，新的工具
E.因果推断和定性工具
10.过程追踪和因果推断
11.论科学研究的类型：定性推断的作用
12.数据集观察值与因果过程观察值：2000年美国总统大选
F.因果推断的定量工具
13.基于回归的推断：一个失败的因果评估的案例研究
14.基于事先设计的推断：超越回归分析的陷阱？
术语表
参考文献
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迈向混合方法的社会科
学研究
复旦大学特聘教授 复旦
大学复杂决策分析中心主
任 唐世平
“研究设计”不仅仅是方
方法的突飞猛进让许多学
生甚至老师都认为，研究
设计（research design）
就是方法论的训练。这样
的一个立场至少是值得商
榷的。我的立场是，（社
会科学中的）“研究设计”并
不只是学习方法和方法论
，而是一个介于方法和“社
会科学哲学”之间，同时还
要考虑其他诸多问题的任
务。更具体地说，要写好
一篇好的博士论文（或是
篇幅比较大的文章，甚至
一部实证社会科学的专著
），需要从选题、理解文
献（包括文献批评）、理
论化、实证方法、具体实
证过程、讨论这几个方面
做通盘的考虑。而具体的
实证方法（和具体的做法
）仅仅是一个环节。
特别重要的是，理论化
（theorization）要远远大
于“提出实证假说
（deriving empirical
hypotheses）”。因为实证
假说只是对某种对应结果
或者某些痕迹存在的期待
，因此，如果（不能）找
到或者发现这样的结果，
实证假说将会获得支持或
者不支持。而理论则需要
给出这些观察结果背后的
因果解释(causal
explanation)。更进一步地
说，“提出实证假说”应该是
理论化基本结束之后的工
作。如果一个研究只“提出
实证假说”，可以说是没有
理论化。而如果发现某些
实证结果之后再去理论化
，可能就有“自圆其说”的嫌
疑。
因此，给出因果解释
(causal explanation)或者
说理论化要比“因果推断（
causal inference）”更难：
前者大于或者说包含了后
者，无论后者是基于定量
还是定性的实证。
如此一来，研究设计除
了要基于特定的方法训练
之外，还需要特别在如何
理论化，如何让理论规制“
实证假说”的提出，核心变
量的概念化、测量，以及
不同方法如何混合使用是
最为有效的做法上下工夫
。仅仅是具体方法的训练
还不是完整意义上的“研究
设计”。