当我们比较各国疫情时，我们在比较什么

首先做一个预判，2020网络十大热词之一是“抄作业”。

身为选择留守伦敦的中国学者，我对我国在预防和抗击新型冠状病毒工作中所取得的巨大成就感到十分的佩服和骄傲；同时不遗余力地向身边的西方朋友，包括自己的老板和导师宣传带口罩的必要性，并成功“带货”，当然业绩无法和薇娅、李佳琪、罗永浩等顶流主播相提并论，更没有赚到一分钱广告费。

在近期“安利”口罩，以及各种正式或非正式的讨论中，始终绕不开的是比较中国和欧美国家在疫情之下迥异的防疫策略，以及对比不同决策背后的政治体制、治理手段、社会结构和文化心理等。各方观点主要分布于“欧美国家应该抄中国作业”，“怎么还不抄作业”，“不抄作业是不是傲慢与偏见”，“欧美国家有没有抄作业的客观条件”，“想抄作业能不能抄得像”，“作业写得好不好的评价标准及该标准是否合理”；而结论集中于微观至措施、宏观至体制的优劣之辨。从一个公共讨论的参与者角度来看，我认为欧美国家应该按照世卫组织提出的“检测每一个疑似病例，隔离和处理每一个确诊病例，追踪并隔离每一个密切接触者”原则，并参照目前取得成功经验的国家案例，做最大努力的尝试。从知识传播和公共监督的角度来说，对于当下正在发生的事情做及时的追踪、比较、评价和追问，具有重大建设性意义。也就是说，“抄作业”的话题应该继续下去。

与此同时，作为一个政治学学者，我想与读者们探讨一下，在孰优孰劣之外，我们还可以如何去提问？什么样的结论更经得起因果推论和实证研究？这篇短文的目的，不是发表观点，而是一个邀约，一次探索，希望提出一个公共领域讨论，个人思辨和学术研究的初步议程，旨在对认识公共卫生危机这一全球政策挑战的深度和广度有些许增益。当然，社会和政治学科的研究，往往无法摆脱“事后诸葛亮”的桎梏，对于目前我们和衷共济的危机有指导意义有限。但是，“抄作业”不仅要抄成功国家，更要抄历史的“作业”。诚如钟南山院士指出，2003年“非典”不是一个偶然事件，如果我们时时温故当年的“错题集”，对这一次“新冠”疫情或许就能处理地更加从容一些。正如“新冠”疫苗的开发研制工作，基于其研究周期，不一定能用于扭转本次全球大流行大趋势，但对于迎接未来的挑战至关重要。因而，事后持续、系统地科学研究不能停下脚步。

要回答比较政治学是什么，会提什么问题，可能必须要先澄清，比较政治研究不是什么。由于篇幅限制，本文重点讨论在跨国比较时，容易陷入的一个逻辑误区。比较的出发点是基于差异性。如果我们把不同防疫政策作为“输入”，不同防疫效果作为“输出”。那么至少二者之一呈现差异，才有比较的价值。但是，比较政治学并不是仅仅对“输入”或“输出”的差异进行描述性呈现。而是要利用比较的方法，检测特定的政策和效果之间有无相关性，乃至因果联系。

当前一个很大的争议在于，各国确诊人数、死亡人数、各自比例及增长速率是否具有可比性？举例来说，有的国家进行了较大规模的病毒检测，比如韩国和德国；而有的国家只对于医院收治的重症患者进行检测，比如英国。如若直接比较这些国家的防疫效果，显然从确诊人数上英国占了便宜；但从死亡率上来说，英国又是扭曲的偏高态，因为该比率的分母，即确诊人数大大低于实际患病人数。

一些讨论对上述差异采取了实证主义的理解，把它们作为政策效果，即“输出“的测量手段。如果所有国家采用统一的诊断标准，数据口径统一，当然是最理想的状态。即使目前数据口径不统一，随着数据的丰富，事后是可以进行一些标准化处理的。比如，我们可以认为英国的死亡人数相对来说更可信，因为数据虽有一定延迟，但每一个死亡案例都会登记在册，事后也会查漏补缺。那么我们可以选择一个与英国人均医疗资源近似、资源负荷度相似、人口年龄结构近似，且进行了大规模人群检测的国家的死亡率作为参照，推算英国实际的感染人数。借由调整后的“输出”数据，来比较不同国家政策的效果。

另有一些讨论对于数据口径的差异采用了建构主义的理解，他们认为不同国家是出于不同的政治目的，有意地选用了不同的数据口径，从而去引导媒体舆论，或者公共讨论，进而实现特定的政治目的。本文无意在此讨论这个世界的本质是实证的，还是建构的如此宏大的世界观、本体论问题，且笔者认为二者不一定互斥。但是，重要的一点在于，认识论要和本体论要协调一致；不同因果链条不可混为一谈。需要明确的是，在这里数据口径的差异不再是对政策“输出”进行测量的技术性问题，而是一个具有能动性的政治选择。它本身是因，又导致了另外一个结果，诸如某一政党或者候选人支持率或选情的变化，又或是某个国家民族主义演进的态势。

严格地说，这一讨论并非关于防疫政策及其效用的比较研究，而是不同国家舆情管理和危机公关的比较研究。二者是完全不同的研究问题，需要求证完全不同的因果链条。假设选择数据口径是一个政治考量，那么信息统计公开的方式是“输入”，而“输出”是某个利益集团的政治收益。可以说在这一因果链条里，“新冠”疫情并非其讨论对象，而是讨论背景。背景信息依然重要，但是在建构主义的视角下，各国数据口径是否统一是否还至关重要？它们标准化与否并不能决定国与国之间的情况是否可比。换句话说，各国数据的值（value）的高低比较，无法对我们确认数据采集和公布模式（pattern）与政治动机或政治效用之间的因果联系有任何增益。进一步来谈，不同国家的确采用了不同的统计口径，且不同国家也有不同的政治环境以及政治需求，典型的比如美国大选在即。但我们不能因为二者同时存在，就认定他们存在相关性，甚至具有因果联系。这是一种合理的假设，但需要证明或者证伪。如果不加以实证研究，就会陷入臆想，乃至“阴谋论”。作为政治学学者，我们不应该满足于提出假设，而应该阐释机制。因为只有明确了因果作用发生的机制，及相关条件，我们才能建构具有推论价值的“中层理论”，而非廉价的“普世理论”。

那么，跨国比较是否是求证该因果联系的最佳方法论，亦值得探讨。我认为，在这种情况下，跨国比较似乎不会对我们推论“数据模式是否用作危机管理中公共话语的建构手段”这一因果链条有任何增益。我们最急需的证据是哪个政治主体，出于什么动机，采取了什么手段，做出了什么决策，采取了什么行动，产生了什么效果。这一方法论更像是警察破案，要寻找单一案件中关键证据来构建证据链；比较两件不同案件，可能会给侦破工作带来启发，但不能作为确认因果联系的证据。也就是说，在这样一个讨论中，我们可能更需要单一案例的深度分析研究，时下政治学研究中方兴未艾的“过程追踪”（process-tracing），以及基于贝叶斯逻辑的因果推论逻辑是与这一研究问题更为相匹配的方法论。

最后，回到“新冠”的主题之下，无论采用实验的，比较的，统计的，还是过程追踪的研究方法，我要强调的是，“数据统计模式的选择在公共卫生危机管理中政治效用”这一建构主义的政治学命题与“不同的防疫政策产生了不同的防疫效果”是截然不同的两个命题。后者站在实证主义的靴子里，可以从技术的角度分个高下，但前者却不可作为“抄作业”课题下的小标题。并非由于笔者因为陷入了各国不可比较的不可知论，而是在没有厘清单一国家为什么，又是如何把数据统计模式的选择作为了危机管理的政策手段这一逻辑之前，匆忙进行跨国比较，实在是犹如构筑沙丘上的堡垒。政治动机可能是显而易见的，但正如不可单以杀人动机给嫌疑犯定罪一样，政治需求也无法让政治抉择不言自明。当然，在个案分析当中，我们依然可以对于“操控数据模式”这一决策（如确有）所蕴含的政策和伦理价值进行评价，但是，我们应该警惕建立在未经证实的因果假设之上的道德优越感。

笔者提出这个讨论，追求因果推论的严谨，不仅出于一个学者对于研究方法的本体论与认识论的痴迷，更是希望我们的国家在写这一份“作业”的时候写的更加扎实一些，留给未来和世界一份经得起推敲和回味的财富。