首先做一個預判，2020網絡十大熱詞之一是「抄作業」。
身為選擇留守倫敦的中國學者，我對我國在預防和抗擊新型冠狀病毒工作中所取得的巨大成就感到十分的佩服和驕傲；同時不遺餘力地向身邊的西方朋友，包括自己的老闆和導師宣傳帶口罩的必要性，並成功「帶貨」，當然業績無法和薇婭、李佳琪、羅永浩等頂流主播相提並論，更沒有賺到一分錢廣告費。
在近期「安利」口罩，以及各種正式或非正式的討論中，始終繞不開的是比較中國和歐美國家在疫情之下迥異的防疫策略，以及對比不同決策背後的政治體制、治理手段、社會結構和文化心理等。各方觀點主要分布於「歐美國家應該抄中國作業」，「怎麼還不抄作業」，「不抄作業是不是傲慢與偏見」，「歐美國家有沒有抄作業的客觀條件」，「想抄作業能不能抄得像」，「作業寫得好不好的評價標準及該標準是否合理」；而結論集中於微觀至措施、宏觀至體制的優劣之辨。從一個公共討論的參與者角度來看，我認為歐美國家應該按照世衛組織提出的「檢測每一個疑似病例，隔離和處理每一個確診病例，追蹤並隔離每一個密切接觸者」原則，並參照目前取得成功經驗的國家案例，做最大努力的嘗試。從知識傳播和公共監督的角度來說，對於當下正在發生的事情做及時的追蹤、比較、評價和追問，具有重大建設性意義。也就是說，「抄作業」的話題應該繼續下去。
2020年3月，在武漢體育中心方艙醫院，工作人員正在消毒。 新華社 資料
與此同時，作為一個政治學學者，我想與讀者們探討一下，在孰優孰劣之外，我們還可以如何去提問？什麼樣的結論更經得起因果推論和實證研究？這篇短文的目的，不是發表觀點，而是一個邀約，一次探索，希望提出一個公共領域討論，個人思辨和學術研究的初步議程，旨在對認識公共衛生危機這一全球政策挑戰的深度和廣度有些許增益。當然，社會和政治學科的研究，往往無法擺脫「事後諸葛亮」的桎梏，對於目前我們和衷共濟的危機有指導意義有限。但是，「抄作業」不僅要抄成功國家，更要抄歷史的「作業」。誠如鍾南山院士指出，2003年「非典」不是一個偶然事件，如果我們時時溫故當年的「錯題集」，對這一次「新冠」疫情或許就能處理地更加從容一些。正如「新冠」疫苗的開發研製工作，基於其研究周期，不一定能用於扭轉本次全球大流行大趨勢，但對於迎接未來的挑戰至關重要。因而，事後持續、系統地科學研究不能停下腳步。
要回答比較政治學是什麼，會提什麼問題，可能必須要先澄清，比較政治研究不是什麼。由於篇幅限制，本文重點討論在跨國比較時，容易陷入的一個邏輯誤區。比較的出發點是基於差異性。如果我們把不同防疫政策作為「輸入」，不同防疫效果作為「輸出」。那麼至少二者之一呈現差異，才有比較的價值。但是，比較政治學並不是僅僅對「輸入」或「輸出」的差異進行描述性呈現。而是要利用比較的方法，檢測特定的政策和效果之間有無相關性，乃至因果聯繫。
當前一個很大的爭議在於，各國確診人數、死亡人數、各自比例及增長速率是否具有可比性？舉例來說，有的國家進行了較大規模的病毒檢測，比如韓國和德國；而有的國家只對於醫院收治的重症患者進行檢測，比如英國。如若直接比較這些國家的防疫效果，顯然從確診人數上英國佔了便宜；但從死亡率上來說，英國又是扭曲的偏高態，因為該比率的分母，即確診人數大大低於實際患病人數。
2020年3月，英國倫敦，人們在超市搶購。新華社 資料
一些討論對上述差異採取了實證主義的理解，把它們作為政策效果，即「輸出「的測量手段。如果所有國家採用統一的診斷標準，數據口徑統一，當然是最理想的狀態。即使目前數據口徑不統一，隨著數據的豐富，事後是可以進行一些標準化處理的。比如，我們可以認為英國的死亡人數相對來說更可信，因為數據雖有一定延遲，但每一個死亡案例都會登記在冊，事後也會查漏補缺。那麼我們可以選擇一個與英國人均醫療資源近似、資源負荷度相似、人口年齡結構近似，且進行了大規模人群檢測的國家的死亡率作為參照，推算英國實際的感染人數。藉由調整後的「輸出」數據，來比較不同國家政策的效果。
另有一些討論對於數據口徑的差異採用了建構主義的理解，他們認為不同國家是出於不同的政治目的，有意地選用了不同的數據口徑，從而去引導媒體輿論，或者公共討論，進而實現特定的政治目的。本文無意在此討論這個世界的本質是實證的，還是建構的如此宏大的世界觀、本體論問題，且筆者認為二者不一定互斥。但是，重要的一點在於，認識論要和本體論要協調一致；不同因果鏈條不可混為一談。需要明確的是，在這裡數據口徑的差異不再是對政策「輸出」進行測量的技術性問題，而是一個具有能動性的政治選擇。它本身是因，又導致了另外一個結果，諸如某一政黨或者候選人支持率或選情的變化，又或是某個國家民族主義演進的態勢。
嚴格地說，這一討論並非關於防疫政策及其效用的比較研究，而是不同國家輿情管理和危機公關的比較研究。二者是完全不同的研究問題，需要求證完全不同的因果鏈條。假設選擇數據口徑是一個政治考量，那麼信息統計公開的方式是「輸入」，而「輸出」是某個利益集團的政治收益。可以說在這一因果鏈條裡，「新冠」疫情並非其討論對象，而是討論背景。背景信息依然重要，但是在建構主義的視角下，各國數據口徑是否統一是否還至關重要？它們標準化與否並不能決定國與國之間的情況是否可比。換句話說，各國數據的值（value）的高低比較，無法對我們確認數據採集和公布模式（pattern）與政治動機或政治效用之間的因果聯繫有任何增益。進一步來談，不同國家的確採用了不同的統計口徑，且不同國家也有不同的政治環境以及政治需求，典型的比如美國大選在即。但我們不能因為二者同時存在，就認定他們存在相關性，甚至具有因果聯繫。這是一種合理的假設，但需要證明或者證偽。如果不加以實證研究，就會陷入臆想，乃至「陰謀論」。作為政治學學者，我們不應該滿足於提出假設，而應該闡釋機制。因為只有明確了因果作用發生的機制，及相關條件，我們才能建構具有推論價值的「中層理論」，而非廉價的「普世理論」。
那麼，跨國比較是否是求證該因果聯繫的最佳方法論，亦值得探討。我認為，在這種情況下，跨國比較似乎不會對我們推論「數據模式是否用作危機管理中公共話語的建構手段」這一因果鏈條有任何增益。我們最急需的證據是哪個政治主體，出於什麼動機，採取了什麼手段，做出了什麼決策，採取了什麼行動，產生了什麼效果。這一方法論更像是警察破案，要尋找單一案件中關鍵證據來構建證據鏈；比較兩件不同案件，可能會給偵破工作帶來啟發，但不能作為確認因果聯繫的證據。也就是說，在這樣一個討論中，我們可能更需要單一案例的深度分析研究，時下政治學研究中方興未艾的「過程追蹤」（process-tracing），以及基於貝葉斯邏輯的因果推論邏輯是與這一研究問題更為相匹配的方法論。
最後，回到「新冠」的主題之下，無論採用實驗的，比較的，統計的，還是過程追蹤的研究方法，我要強調的是，「數據統計模式的選擇在公共衛生危機管理中政治效用」這一建構主義的政治學命題與「不同的防疫政策產生了不同的防疫效果」是截然不同的兩個命題。後者站在實證主義的靴子裡，可以從技術的角度分個高下，但前者卻不可作為「抄作業」課題下的小標題。並非由於筆者因為陷入了各國不可比較的不可知論，而是在沒有釐清單一國家為什麼，又是如何把數據統計模式的選擇作為了危機管理的政策手段這一邏輯之前，匆忙進行跨國比較，實在是猶如構築沙丘上的堡壘。政治動機可能是顯而易見的，但正如不可單以殺人動機給嫌疑犯定罪一樣，政治需求也無法讓政治抉擇不言自明。當然，在個案分析當中，我們依然可以對於「操控數據模式」這一決策（如確有）所蘊含的政策和倫理價值進行評價，但是，我們應該警惕建立在未經證實的因果假設之上的道德優越感。
筆者提出這個討論，追求因果推論的嚴謹，不僅出於一個學者對於研究方法的本體論與認識論的痴迷，更是希望我們的國家在寫這一份「作業」的時候寫的更加紮實一些，留給未來和世界一份經得起推敲和回味的財富。
(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載「澎湃新聞」APP)