方法论危机下的问卷调查：挑战、变革与改进路径

      问卷调查是社会科学研究的经典方法之一，为社会科学知识增量作出了重要贡献，为现代社会科学学科体系、学术体系、话语体系建设与完善提供了有力支撑。社会科学的理论构建与知识创新，社会科学研究中描述、解释、评估与预测功能的有效实现均离不开问卷调查方法的支持。但随着社会科学研究方法的更新迭代，传统的问卷调查方法受到不同程度的冲击。问卷能否更客观地还原研究对象的真实想法？能否更真实地呈现研究群体的整体特征？能否更准确地反映不同文化背景的差异？这一系列问题持续困扰着研究者，使该方法的信度与效度不断遭受质疑。

      政治、经济、社会变迁和学术研究视野、范围的拓展，在强化上述疑问的同时也给问卷调查方法带来新挑战。例如，入户面访成本和拒访率的持续提升增加了信息采集难度；问卷调查方法满足部分群体（如流动人口）、特殊环境（如战乱）调查诉求的效果受到质疑；普遍信任水平下降或敏感性议题增加，“单位无应答”和“项目无应答”现象影响了数据结构；传染病防控阶段社交距离与人口流动限制增加了调查实施难度……有的是老问题以新形态呈现，有的是新时代新问题。这些问题和挑战构成新时代问卷调查方法的认可危机，关乎时代更迭下方法的生命力。

      同时，竞争性方法的发展也对问卷调查方法产生了明显冲击，一定程度上削弱了其竞争力。扎根理论与定性比较分析（QCA）方法的规范化运用，使定性研究的透明度（transparency）与可复制性（replication）明显提升，“占领”了部分问卷调查的运用空间；有声思维法等资料收集方法逐步推广；文本、声音、图像等纳入实证分析，也正在替代传统问卷调查方法。大数据时代，计算社会科学强化了对多来源、大量不断增长且不会干扰研究对象的数据的处理和运用能力，更冲击了基于调查问卷的数据采集模式。

      可以说，以上问卷调查方法所受质疑和挑战，以及竞争性方法的冲击，一定程度上削弱了问卷调查方法的“合法性”，实质降低了其在社会科学研究中的生命力与竞争力，甚至造成了方法的生存危机（见图1）①。

      当然，问卷调查方法也在不断吸纳其他研究方法的优点。近年来，国内外相关学科刊物上，不断刊发如何提升问卷调查方法质量的学术成果（严洁等，2012；谢宇等，2014；Couper，2017；Eldad et al.，2018），正在推动社会科学界问卷调查方法的进一步发展与革新。

      

      高质量的问卷调查方法应用与高质量的研究相辅相成。如高质量的问卷调查设计能更有效地降低被访者的无应答率，进而规避数据缺损、测量误差的问题，且能对问卷调查其他环节存在的问题提前进行干预与预防。本文聚焦问卷调查设计阶段，呈现了21世纪以来问卷调查方法发展的学术理路，探讨在社会科学研究持续深入和经济社会不断发展的背景下，新时代问卷调查方法该如何保持旺盛的生命力和竞争力。下文介绍问卷调查设计质量的两个维度，分析其所面临的复杂现实挑战；进而从不同视角辨析21世纪以来提升问卷调查设计质量的多元路径，并通过对不同路径进行反思性比较，提出进一步提升问卷调查设计质量可遵循的原则和可行方案。

      二、方法论危机下的问卷调查：维度与挑战

      复杂性社会科学兴起的背景下，问卷调查方法依然面临严峻挑战，已有问卷调查设计难以满足研究需求，加剧了研究信度与效度所受质疑。本部分将明确问卷调查设计所含两个维度，系统梳理不同环节面临的质量危机及其后果，为后文问卷调查设计质量提升的效用与贡献分析提供参照。

      （一）问卷设计与调查方案设计：质量提升的两个维度

      问卷调查旨在通过收集大量个体特征信息，实现对总体的统计描述。罗伯特·M.格罗夫斯（Robert M.Groves）等在《调查方法》一书中指出这一过程涉及两个“推论步骤”：一是基于被访者对访题的应答推论其特征，二是基于样本特征推论总体特征。步骤一可能出现观察误差（error of observation），即被访者应答与期待测量的属性间的偏差；步骤二可能出现非观察误差（error of non-observation），即样本统计值与总体间的偏差。高质量的问卷调查，需要有效克服两类误差。基于此，格罗夫斯等提出了从“测量”和“代表性”两个维度建立调查设计和质量评估的框架（格罗夫斯等，2017：33-35）。

      “测量”关注针对样本观察单位所要收集的数据，而“代表性”关注调查描述的总体。两者均贯穿问卷设计、调查、数据处理的全过程（格罗夫斯等，2017：35-40）。当然，两个维度并非泾渭分明，如敏感性调查题目设计不科学，可能引致被访者报告虚假答案，影响测量，造成观察误差中的测量误差；也可能提升无应答率，影响代表性，造成非观察误差中的无应答误差。再如，研究者为解决效度不足和测量误差等问题而细化问卷，在改善测量的同时，却可能因问题量过大而提升无应答率，影响代表性。同时，随着调查工具逐渐丰富多元，区别于传统的样本框编制与抽样设计，选择合适工具或工具组合对克服覆盖误差与抽样误差的重要性亦将越发凸显。