历史能否被“量化”？量化方法能否呈现有“生命”的历史？1923年，梁启超首倡历史统计法考察“全个社会的活动变化”。随后他修正了自己的观点，指出历史统计法的局限性：归纳法只能用于资料整理；因果关系是自然科学方法，无法应用于体现自由意志的文化史领域。囿于时代和技术的限制，梁启超不能将量化方法与“有生命的”“有机能的”人类活动相连接。然而，历史学发展至今天，历史学家们仍面临梁启超的“方法之困”。 

　　 大数据时代，计算机信息处理技术正发生着深刻变革，这股浪潮也波及历史学领域。大型历史数据库相继建立，为研究者带来极大便利。然而，如何有效利用史料，提升研究高度，成为摆在新时代史学工作者面前的首要任务。作为新史学的重要组成部分，量化历史属于学科交叉领域，它结合社会科学的相关理论，运用量化工具探究历史现象、重要事件、人类行为背后的历史规律。目前，国内不少研究者对量化历史研究的前景保持乐观态度，认为量化历史能在相关性和因果关系分析等方面为史学研究提供帮助。但是，也有相当一部分研究者持谨慎态度，指出量化历史存在着简化历史、屏蔽史料及丢失人文关怀的风险。他们反对将人类社会的过往活动当作可量化的数字世界，担心“人”在历史中消失。甚至有研究者认为，数字人文等技术方法在基于“人性”进行价值和意义判断方面显得无能为力。事实上，历史研究始终在人的主体性支配下开展，如果没有历史学家对史实的理解和诠释，关于史实和史料的知识只是一堆没有生命的数据。 

　　数字技术作为人类身心延展的工具，它的广泛应用能够促进史学方法的不断革新。有助于在秉承历史学人文性的前提下借助量化方法诠释历史；从生命维度重新审视数字与人的关系，反思量化历史研究的理论、方法与实践。事实上，量化历史研究内蕴鲜明的“人”的因素，量化数据背后是有生命的、鲜活的“人的历史”，因此，兼采文本分析与量化方法的优长，充分展现人的生命样态与历史发展脉络是量化历史研究的发展方向。未来的史学研究将融通微观和整体，实现“人”与历史事件、社会结构的深度连接，进一步提升量化历史研究的人文价值。 

　　新时代呼唤新史学，新史学需要新方法 

　　（一）传统史学方法与量化方法的会通 

　　历史学研究的基础是史料。如何鉴别与处理史料是史学研究的基本功。大数据时代，史学研究者收集和分析的资料，既有描述性文字资料，也有难以计数的数据资料。而史料的规模和形式的变化需要研究者掌握新技术，将传统史学方法与量化方法结合，充分发挥二者的效能。 

　　考据方法在史学研究工作中仍发挥着基础作用。与文献资料一样，数字史料的真实性也离不开历史学家的考证。对于数字史料，我们不仅要考虑“数字”的形成过程，结合其他史料进行辨伪存真，还要思考以下问题：数字史料由谁记录？为什么要记录？在什么情况下记录？记录给谁看？数字史料意味着什么？是否经过加工？因为，只有建立在可靠的数字资料基础上的量化分析才具有说服力。随着史料的大量电子化，由传统文献考据方法衍生出“e考据”方法，能够实现全面挖掘材料,完成高效考据。研究者要同时通晓传统文献考据法和数据库考证方法，以传统的治史思维进行深度梳理与探勘，形成对历史的新解释。 

　　量化分析的前提是将文献资料数据化，即建立量化历史数据库。除了文献资料中的数量信息如价格等能够直接采集生成量化数据之外，描述性信息也能转化成量化数据。文献资料数据化的目标是将文献利用方式从“读”转变为“分析”,其核心方法是将文献结构化，即“重组文献内容,置入使用者所建立的新的文本或数据结构中”。数据库能有效整理同质性的历史资料，如政府档案、民间文书等文本。文献的结构化便于后期进行统计运算，进而实现不同变量之间的相关性分析。应该说，数据库改变了文献利用的形式。数据库化的历史信息有助于史学家高效利用海量史料，便于社会科学研究者进行量化分析，极大提高了工作效率。 

　　量化方法能够帮助研究者发现新的史学问题。基于数据库展开的量化计算，能够验证数据分析与描述性文本之间的异同，比照不同类别的系列数据，发现新的研究问题，形成新的学术增长点。如陈志武、彭凯翔、袁为鹏等学者通过系统整理历史上的借贷数据，建立包括档案和文献的利率数据库，发现刑科题本和徽州文书反映的利率变动趋势不同。在辨析考证两类数据客观性的基础上，研究者认为刑科题本数据反映了清代司法实践的利率管控强度。可见，量化方法在数据系统考证方面远远超越了传统史学考据，赋予了数据信息系统新的文本解释。 

　　（二）对抗碎片化：长时段、大问题与大数据 

　　从20世纪70年代到21世纪初，全球历史学家抛弃了大框架、大过程、大比较的研究取向,转而关注短期问题。这导致了全球历史学研究普遍的“碎片化”倾向，论题细小、琐碎、平面，缺乏理论观照和宏大视野。而微观史的兴起与历史学更高程度的专业化无疑强化了这种趋势。年鉴学派第三代学者曾被质疑放弃前辈学者追求的总体史目标，导致历史学的“碎片化”。 

　　 国内史学研究传统虽与西方不同，但21世纪以来“碎片化”现象愈演愈烈。史学碎片化问题包含三层含义：一是研究对象的零碎化。研究者仅将细枝末节的史料拼凑起来，满足于具体故事的讲述，放弃普遍性问题的讨论，无法从宏大视野把握分析微观史事。二是研究领域日趋狭窄，很难形成对历史的通贯认知。三是研究缺乏系统性，无法形成一整套框架体系和理论阐释。有研究者指出，克服碎片化的首要路径，需由小及大，对历史进行总体把握，进行整体研究。就时间而言，要从短时段到长时段，由断代而通史；就空间而言，从较小地域开始，逐个突破，最终形成宏观研究。就学科而言，要跨越学科藩篱，以问题为导向。从方法上来说，量化历史研究追求问题导向和跨学科方法，借助大型数据库和量化工具完成宏观研究，而跨越时空的量化历史数据库更能以时间和空间为重要变量，实现整体史的研究目标。 

　　量化方法在长时段、大问题与大数据研究方面具有明显优势，是对抗史学碎片化的有效手段。新时代的历史研究要以重大问题为导向，而重大问题通常具有长时段特征。遵循历史的时间性，就要考虑人类社会长时段的规律，所谓“通古今之变，成一家之言”。计算机技术能够辅助研究者建构长时段的历史数据，实现宏观性系统分析，较为清晰地呈现一代又一代人们的生活经历的代际变化过程。数字软件将大量的文献记录迅速转化成可视化数据，极大提高了采集历史信息的能力；大幅攀升的数据量为新型量化分析提供了坚实的基础；各类量化工具为确定多层次的历史因果关系提供数理支撑。因此，量化方法能够有效利用历史大数据对抗“碎片化”，将碎片和细节的研究串连成整体，打通断代，形成贯通性和长时段研究。 

　　（三）研究模式的更新：跨学科和团队合作 

　　新的研究方法对研究主体提出了新的要求。一般情况下，史学研究由个人独立完成，其成果也以个人名义发表。但量化研究几乎很少由单个研究者独立完成。无论是收集、整理数据，还是对数据进行量化分析，这些工作都需要多人协作完成。因此，量化研究必须借鉴社会科学的研究模式，组建多学科专业人员参与的研究团队。 

　　量化数据库是量化方法应用的前提和基础。建立量化数据库的第一步是利用计算机技术整理史料。从历史材料中提取重要信息，进一步分类、编码、挖掘，其目标是将原始文献资料转化成类型化的数据,直接支持量化分析。因此，在采集数据、建立数据库过程中需要团队作业，例如，陈志武团队为了收集清代刑科题本中的妻妾价格数据，有29名研究助理参与其中。 

　　量化历史研究将描述性史实转化成可供计算的数据，为历史学与社会科学乃至自然科学提供了丰富的研究资源,进一步推动历史学和其他学科的优势整合。建立大规模量化数据库，运用量化方法进行分析性研究，要求拥有不同学科背景的研究者相互合作。基于1980—2017年主要英文期刊发表论文的量化统计，陈志武等认为近年来量化历史研究多人合作模式呈现增长趋势，呼吁历史学科研教育机构鼓励合作研究，以适应历史大数据带来的研究范式转变。 

　　大型量化数据库平台的建立依赖研究机构和学术界的共同合作。以“清代缙绅录量化数据库”为例，香港科技大学李中清—康文林研究团队于2014年开始《缙绅录》数据库的研制，并与中国人民大学清史研究所展开合作。目前为止，《缙绅录》首批数据（1900—1912）和第二批数据（1850—1864）已公开发布。双方合作团队提供了原始数据的公开下载，其他研究机构和研究人员也向该平台提供数据，丰富数据来源。双方合作团队不定期举办研讨会工作坊、研究生研习营等活动，并以合作署名的方式发表多篇论文。 

　　无论是前期数据库的建立，还是后期数据库的管理与维护，量化历史数据库都需要持续的经费支持和组织协调，上述多样化的工作内容已远远超过单个历史学者或研究团队的能力范围。因此，量化历史研究需要学术界的资源整合与通力合作。 

　　（四）量化方法的工具效用 

　　量化分析方法并非静止不变，它随着知识进步而不断更新。起初，历史学定义的“量化”多是描述性统计，相对简单，通过制作数据图表，计算均值、方差等常见统计指标。现今，随着计算机技术的进步，新的量化方法不断涌现。历史学充分借鉴了统计学、计量经济学等学科的研究成果，以探索历史规律性认识为目标，研究方法正在从统计推断向因果推断转变。量化历史研究能够高效处理大规模数据，并发现其中规律，尤其是人类行为和人类社会的因果关系。要找到合理的因果关系分析，必须对历史现象予以度量，寻找历史现象的相关性。 

　　具体而言，对数据进行处理的量化分析方法主要有三类：一是对单个变量数据进行描述统计，包括“数据的来源、处理过程，样本量，每个变量的统计特征”。二是通过制作散点图、地图、计算相关系数等进行两个变量之间的相关性分析。三是因果关系分析。历史发展是多种因素相互作用的结果。多元回归分析方法则能将历史现象分解成不同的因果关系，探究特殊因素对于历史结果的影响，进而发现各因素间的相互作用机制，分析较为复杂的历史现象。 

　　 量化方法的讨论不能脱离具体的研究实践。历史学家在大量史料分析基础上提出研究问题，再结合研究问题选择适宜的量化方法。不同的文本结构、留存形态的史料既能形成各具特色的量化数据库，也能依据研究问题重新整合，实现对新问题的量化分析。譬如，中国第一历史档案馆所藏内阁刑科题本，是存档在清代刑部用于记录命案司法过程的文本，具有典型的量化特征。在涉及婚嫁和家庭纠纷的题本内，诉讼双方及见证人的供词提到的年龄、财礼数量和媒钱等信息，都是明确的可量化指标。通过平均值、中位数等运算，能够计算初婚年龄、夫妻年龄差异、财礼和媒钱价格，也可引入地域性因素进行相关性分析，显示初婚年龄的地域性特征、各地媒钱占财礼数量的比重等。刑科题本的财礼价格数据与台湾“中研院”近代史研究所“清代粮价资料库”粮价数据按照时间序列制成一张图表，能够反映清代中后期的粮价和财礼价格波动趋势，进而生成新的量化研究。为了检验粮价对财礼价格的影响机制，陈志武等研究者还引入气候冲击作为工具变量（来自中国科学院、北京大学、中国气象局等机构收集的“中国近500年旱涝等级分布”数据），综合宗族影响、社会经济影响等变量进行多元回归分析，认为粮价越高时，财礼价格越低，甚至更准确地计算出“旱灾年份里粮价上升10%，会导致妻妾价格下降33%”。应该说，量化方法在兼采各类史料数据展开综合研究方面，具有无法替代的优势。 

　　当然，量化方法有其局限和适用范围，这取决于研究对象、研究问题和研究资料。量化历史学者几乎都遇到过历史数据缺失的情况。所谓“数据缺失”是指收集的数据没有满足历史学家构建的理想数据矩阵。之所以出现“数据缺失”，可能因为历史记录遭到破坏，或者理想的记录未得到保存。“数据缺失”在历史工作中比较常见，也难以解决。比如缺乏随机抽样的案例，一个或多个变量的数据缺失,等等。鲜有统计理论能够解决数据缺失的问题，因此，历史学家更需要发挥主体性给出合理的解释。 

　　“人”在量化研究中的消失与复归 

　　历史学是否为科学，是近代以来西方学者争论不休的议题。史学和科学发生联系，始于欧洲启蒙运动时期。历史学家坚信只要充分掌握资料，运用科学的方法，就能客观地再现历史真相。历史学能像自然科学一样，揭示人类社会演变的规律。19世纪中叶，兰克在德国史学界确立了“科学”的研究范式，认为历史事件研究要升华为一种“普遍性观念”和“客观实存的知识”。科学主义史学的目标是将史学改造成独立的知识门类，成为探究过去真实知识、服务社会的专门学科。历史学研究日渐制度化与专门化。但是，在这样“科学”的历史学研究中，制度、结构等更为重要，普通人的生活和感受往往被忽视。 

　　（一）历史学是关于人的科学 

　　量化方法的引入是历史科学性的重要标识。它凸显了社会科学的学术规范。量化方法在美国新经济史、新社会史、新政治史领域和法国年鉴学派第二代学者的历史研究中发挥了重要作用。拉杜里认为，“凡是不可量化的历史学，就都不能声称是科学的”。将历史学转化为可量化研究的科学，成为一代历史学家努力实现的学术目标。 

　　 20世纪中叶，历史学朝着社会科学化的方向发展。年鉴学派从实验性的量化数据着手，探究数据的结构关系、历史的规律与趋势。他们强调问题是科学研究历史的起点。“任何历史的开端和结束，都是‘提出问题’。没有问题，就没有历史。”历史学与任何现代科学工作一样，要“提出问题，并提出假说”。至于如何提出问题，年鉴学派认为，问题要从生活中寻找，因为生活是考虑个人和群体认识、思维和行动的场所。与传统史学不同，年鉴学派重视普通人的经验与感触，政治不再限于精英阶层，而是内生于普通大众的生活。如吕西安·费弗尔始终强调“人”的价值，把“人”作为历史学研究的唯一对象。“历史学是一门人文科学，是研究人类过去的科学，而不是研究事物或概念的科学。”历史学家关注的并非永恒、抽象的人，而是复数的、具体生活在社会中的人，他们“会感觉、会思想、会痛苦、会行动、会享乐”。如果历史学失去了与生活的关联，便不再具有价值。因此，历史学家的任务是揭示人类的基本需求与社会结构的变化过程，利用地理学、统计学、语言学乃至生物学的理论和方法显得极为必要。 

　　马克思、恩格斯关于历史的科学性也有过经典论述，“我们仅仅知道一门唯一的科学，即历史科学”。唯物史观揭示了人类社会在社会基本矛盾运动推动下从低级向高级发展的普遍规律。马克思关于历史意识与实际存在的关系论述，代表了19世纪历史学家将历史研究转化为科学的努力。19世纪以来，社会而非个人，普遍规律而非个别现象，成为史学关注的焦点，关于历史规律的理论拉近了历史学和科学的距离。 

　　（二）量化方法并非只见结构不见人 

　　历史学家从社会科学中借鉴了定量研究方法。20世纪五六十年代，美国联邦政府大力扶持社会科学研究，实证主义和定量研究成为主流；偏向定量研究的学科如社会学、经济学、人口统计学等在方法和理论上被认为比历史学更严谨、更缜密。美国新社会史在引入这种客观实证的量化方法的同时，社会科学所界定的“社会结构”深刻影响了新社会史研究。“社会结构是客观且超越个人的模式，或者说是参与者不能完全意识到，但其行动和思维仍然深受其约束的某种力量。包括职业分布、商业周期、人口模式、继承制度、财富分配、城市聚落模式、土地制度……”这些社会结构数据被称为“硬数据”（Hard data），更适宜使用量化方法进行分析。 

　　 无独有偶，法国社会史研究昭示着量化方法在社会结构研究方面展现出巨大的优势，对社会结构的重视和量化方法的运用构成了年鉴学派的鲜明风格。计量史学代表了年鉴学派第二代学者追求的科学方法取向。社会史和经济史的结合导致历史学依赖经济学提供的理论模式，并不断走向社会科学化。年鉴学派第三代历史学家虽主张研究心态和社会生活问题，但他们同样关切社会结构，认为社会整体存在一个内在模式。他们的论文首先揭示文化、政治等形成的社会基础，如地理、经济、人口和职业结构，进而讨论文化史问题。“多数年鉴学派第三代学者都大量使用了量化研究方法，他们的论文中几乎总是用上百页的图表来归纳定量研究的结果，有时这些图表甚至可以独立成册。”因此，不论是在美国还是法国，20世纪六七十年代的学术界同样推崇“科学的”历史学，认为历史的基础是经济和社会，而政治和文化则是某种超结构。他们倾向于使用计量方法研究宏观经济史或宏观社会史。 

　　 然而，随着历史学的文化转向，定量方法遭到新文化史家的质疑和批判。计量方法被认为过于枯燥，甚至非人格化。比如E.P.汤普森认为，“计量是对生活经验机理的粗暴抽象化”。新文化史家呼唤人性在历史中的回归，认为人尤其普通人是历史的主体，而非客体，应尽可能地从材料中挖掘个人对历史的影响。他们注意到文化对政治和经济行为的重要作用，相信日常生活的某些因素在长时段影响着历史发展趋势。新文化史的出现是对旧的“新史学”的反动。1974年，勒高夫和诺拉主张重新思考被年鉴学派否定的传统叙事史学。劳伦斯·斯通认为计量史学等科学史学已破产。卡尔洛·金兹伯格强调，19世纪末以来历史学中出现的自然科学化倾向，是“靠过去流传下来的迹象破解历史结构”的“伽利略模式”的科学，这种模式讲究定量分析，“不能反映历史学研究对象的特点，必须恢复历史著作的叙事性”。 

　　事实上，虽然美国新社会史学派和年鉴学派第二代学者偏好计量方法，新文化史家倡导诠释性方法，但他们在关注“人”的价值取向上趋于一致，都承认普通民众经验的重要意义。研究叛乱和社会运动的社会史学者一边收集量化数据，一边在档案、回忆录或报章中拣选相关的语言表述信息，民众的观念、行动和日常生活被有限度地呈现。量化虽是追求“自下而上的历史”的重要途径，但新文化史家更是宣称“人”的复归，认为诠释性方法不仅在揭示社会结构特征方面与定量研究比毫不逊色，还能重现被新社会史边缘化的人类活动。 

　　历史学家在追寻科学化的过程中，量化历史研究的人文性饱受质疑，新文化史家的批评尤甚。虽然量化方法普遍被用于经济史、社会结构研究，导致“数据至上”的研究倾向，但年鉴学派的经验揭示了量化历史研究本身所蕴含的“人”的因素。量化方法能够让更多的普通民众进入历史学家的研究视野，最大程度践行其关注普通民众的研究取向。从理论上宣称“历史学是关于人的科学”到实践上利用多元文献资料呈现“人”的日常生活，这意味着历史学的科学性与人文性并不矛盾，新文化史家倡导“人”的复归在量化历史研究中亦能实现。 

　　生命数据的表达：历史叙事与量化分析的融合 

　　尽管反对使用量化方法研究人类行为的呼声不断，但量化方法在处理生命历程数据方面有其独特的学术价值。量化研究的基础是数据系统，数据系统并非冷冰冰的“数字”，而是以数字形式讲述鲜活的生命故事。如果把数据看作不同形式的文本，数据分析则可被视为一种历史文本分析。量化历史研究者已经尝试融合新文化史研究的优长，实现处理数据和文本在方法上的互补。 

　　（一）量化方法与诠释性方法的平衡：西方史学家的尝试 

　　定量方法和诠释性方法各有优劣，能否结合使用，西方社会史学家率先做出探索和努力。新社会史学家试图将定性研究与量化方法结合，运用到对平民生活经验的量化分析中。富有生活经验的定性史料对核心量化研究能够起到补充作用。休厄尔用比喻诠释二者的关系，“对于好比是血肉的现有定性数据来说，量化方法就像是提供了让血肉得以依附的坚实骨骼”。 

　　从研究实践看，平衡定量方法与诠释性方法并非易事。一些历史学者往往难以兼顾社会学和人类学的研究策略，以至于最终抛弃数据分析、图表和统计方法，完全投入文化研究之中。休厄尔以个人经验证明二者结合是非常困难的。他试图使用文化人类学的方法，修改有关马赛工人的博士论文，最终他只出版了原定两卷中数据化且完全社会学化的第一卷，而未完成结合文化和计量方法的第二卷。 

　　彼得·伯克作为新文化史的代表人物，在计量史学的影响下完成了《意大利文艺复兴时期的文化与社会》一书。他尝试对传主进行社会调查传记集合研究（prosopography)，即收集600名艺术家等文化精英的信息包括出生地区、出生地的规模、父亲的职业、训练、主要从事学科、专长、从事这些学科的亲戚、地理流动、赞助方、出生时间等，并以表格的形式输入电脑，进行分析。在此基础上，他聚焦文化精英的社会关系及其作品诞生的政治环境、时代背景、社会功能等，结合同时期意大利社会结构的变动和文化观念变迁进行阐释分析，试图在量化方法和人文关怀方面实现某种平衡。 

　　彼得·伯克创造性地将宏观与微观视角结合，从对赞助人、作坊、艺术家等的微观研究，扩展到对艺术观念、社会结构、文化变迁等的宏观考察，揭示了时代的审美标准，以及艺术家和顾主群体的理想、意图或需求。他试图识别出文艺复兴艺术作品中隐藏的社会信息，寻找文化与社会之间的深层联系。同时，他运用数学模式还原艺术作品的传播、阅读和接受过程，发掘这些信息对受众的社会行为产生的影响。彼得·伯克成功证明了计量方法不仅适用于经济史和社会史研究，在文艺复兴等文化史领域亦能使用。 

　　（二）微观与宏观的有机结合：国内史学界的探索实践 

　　国内量化史学研究者经过十余年的研究实践，不断总结研究理论和方法，认识到微观数据本身就蕴含着鲜明的“人”因素，经由以问题为导向的量化分析，能够打破微观和宏观的分野，突破碎片化的怪圈。 

　　构成量化数据库组成部分的元数据，体现了微观人类行为的多元样态，而微观数据的集合，则让客观、实证的宏大历史叙事成为可能，有助于研究者进一步总结和发现人类社会的发展规律。南京大学梁晨及其团队收集了33所高校近12万名大学生个人层面的多维度信息，构建“民国大学生量化数据库”，对这些信息进行量化计算。该研究动态呈现了民国大学生群体地理来源的模式、特征和变迁，对民国时期国家近代化的进程亦有反思。以个人或其他单元级的微观史料信息为基础构建量化数据库，开展多变量描述性统计分析的量化研究，能够沟通微观与宏观研究，为进一步形成突破性、宏观性历史理论提供坚实的数据支撑。 

　　 微观历史数据的量化分析在呈现新现象、新趋势、新技术的同时，要求研究者必须回到历史语境，在制度与文化中理解“人”以及社会。否则，“虽然在算法上运用了最新的处理技术，但却未对数据赋予‘人文性’的解释，未分析数据背后的人文信息及其背后的人文情感，没有深入到人文与历史的脉络中去”。对微观数据的整理和考证过程，体现了历史学家的价值取向和人文关怀。微观数据与传统史料都来自原始文献，采集数据信息和统计分析，需要在阅读大量的历史文献基础上，寻求对历史现象的正确理解，而非仅仅依靠数据计算。事实上，细致的数据整理工作自带新文化史的研究视角，本质上是一种微观史的分析方法。以《官绅的荷包：清代精英家庭资产结构研究》一书为例，作者在案例篇揭示了数据的生成过程：从案内犯人和证人的供词中尽可能收集有关案件的历史信息。“每一个家产案例都与一些具体的因素如祖辈资产、家世背景、犯罪事由等紧密关联，并且，用抄产资料研究家产，实际上类似即时‘抓拍’，这种方式捕捉到的结果往往与抓拍时机有很大关系，拍摄时间不同，结果可能相差很大，因此需要同时交代和分析数据背后的具体情节。”从发现线索、收集信息到拼接图像、复原结构，数据考证分析过程被作者称为“解码”，有如“探案”一般，“一旦发现重要线索和关节，种种谜团皆得以解开，不仅完成当下个案，还另使一些从前无法利用或利用不理想的案例都能‘再获新生’”。作者破解谜题、抽丝剥茧的研究方式，与新文化史家使用“证据范式”的方法十分相似，“寻找各种琐碎细小的线索、痕迹，追踪而上，才能够最终发现并且捕获猎物”。而该书的量化分析篇在汇总185个官绅案数据的基础上，探讨官绅家产结构的整体特征，呈现了清代官绅群体的经济生活，展示利用量化工具对数据进行处理和分析的结果。 

　　关于社会结构、历史趋势的量化分析与以人为关注对象的微观史研究能够实现共存互补。王笛的学术轨迹——从对社会结构和数据的计量分析到日常生活叙事和历史文本的多角度解读，亦能证明这一点。他在早期著作《跨出封闭的世界：长江上游区域社会研究（1644—1911）》一书中，制作300多个统计表，利用量化方法探究长江上游区域社会从传统到现代化的转型。这为他进入以“人”为关怀的微观史研究，成功完成《茶馆：成都的公共生活和微观世界（1900—1950）》《袍哥：1940年代川西的暴力与秩序》等著作奠定基础。因此，只有在宏观把握区域社会的政治经济文化的前提下，才能深度诠释历史的微观世界。正如伊格尔斯指出，历史学家的任务应该是探索历史经验在社会转型和个体生存上的两个层次之间的联系。 

　　研究实践表明，国内外的历史学家开创了行之有效的范式，使量化方法在文化史研究领域的应用成为可能。微观数据本质上也是一种历史文本。经过文本分析检验的微观数据更为客观、可信，是量化研究的实证基础。不论是以数据形式构建社会事件对普通人生命的影响，还是以文本形式凸显“人”与社会变迁的联系，量化方法与诠释性方法各有优势。只有将历史叙事与量化分析有机融合，才能充分发掘生命数据的历史意义，有助于实现整体史书写这一宏大目标。 

　　结语 

　　在大数据时代，量化历史研究是否意味着人的消失？历史学家在方法层面的探索给出了答案。历史上无数个体生命经历提供了丰富的资料，值得史学家分析和评述。微观数据的生成过程本身就包含人的信息、故事和意识，量化历史数据库的建立展现了微观个人与整体社会的关联。事实上，数据是有生命的、会说话的。历史学家的任务是以专业眼光和多元方法赋予数据以生命，把大数据转化成长时段的历史叙事，讲述历史上曾经发生的故事。 

　　当今，随着史料规模和形式的变化，历史学正朝着两个方向发展。一是整体史。历史学家在海量史料数据的基础上，运用量化工具重新观察人类社会变迁，历史的碎片有望被重新拼接成历史的全貌。二是微观史。资料型数据库和量化型数据库的出现，意味着利用数据库的考证分析成为可能。历史学家能够超越时空限制，复原个体的社会关系网络，在更宏观的社会背景下，呈现多样态的个体生命史。基于丰富的个体史料信息，深描、阐释等研究方法有了更广阔的应用空间，又进一步强化了历史学的叙事功能。传统史学研究方法并非唯一选择，历史学家需要根据史料特征和研究问题选择量化、阐释及其他方法，以达成历史学综合性研究的目标。 

　　未来的历史学研究，要有“致广大而尽精微”的境界与追求，既要发挥微观史料的优势，又须采信大规模的文献数据，将个体生命史嵌入总体性的宏观叙事。每个微观史细节，是历史学家讲故事的重要素材，不必都被放入长时段历史叙述的链条，而是需要运用量化工具，把生命数据排成序列，放到宏观框架中，凸显历史延续性和社会结构的演进特征。历史学家凭借细致入微的个体信息与量化历史数据，重组、拼接、诠释、分析，融通宏观与微观，方能产生富有人文关怀、具有“生命”维度的综合性研究。 

　　〔本文注释内容略〕

　　原文编辑：徐鑫