四、实验逻辑

与用反事实逻辑想象出一个最相似世界类似，实验方法（manipulation approach）也强调控制住其他变量来分离出某单一变量对结果的影响。但是，与反事实逻辑不同，实验强调对关键解释变量的实际干涉和人为操纵。反事实逻辑同样无法建立因果关系和排除虚假关系（spurious correlation）。^[19]而在实验逻辑下，人为操纵和干预关键性解释变量可以有效地辨识出原因，确立因果关系的方向和排除虚假关系。

阿伦德·李普哈特（Arend Lijphart）曾称：“实验的方法几乎是最理想的进行科学解释的方法，但不幸的是，由于实践和伦理的阻碍，它很少能被运用于政治科学中。”^[20]实验方法在政治学中的运用从20世纪20年代萌芽，经历了70年代的急剧上升和1975年后的短暂低潮。从90年代起，实验方法开始得到迅速发展。^[21]受到可行性因素的制约，实验研究的议题主要集中在政治信息传播、政治态度、政治行为、选举政治、议会政治、政府回应性、发展与治理等。^[22]依据对干预的控制程度，实验研究由高到低可划分为四种类型：实验室实验、调查实验、田野实验和自然实验（natural experiment）。社会科学主要通过随机分配划分对照组与实验组来保证实验研究的关键前提，即干预前的等同性（pre-treatment equivalence）。因此，对实验研究最致命的批评就是指出其没有真正做到随机分配，比如哈罗德·戈斯内尔（Harold Gosnell）最早在芝加哥进行的有关选举投票的田野实验。

在因果关系的建立上，对干预的人为控制程度越低，对因果关系的推断以及对因果效应大小估计的系统性偏差就越大。就自然实验这类利用自然发生的、即完全随机的干扰（treatment）（比如地震等自然灾害）或是其他类随机分配（asif random assignment）（比如非洲国家的边界）开展的研究而言，对干预的人为控制极低。自然实验实质上是观察型研究，没有人为对干预进行控制，因此没有办法排除一些无法观察到的因素对实验结果的影响，甚至无法辨识出原因。^[23]比如，在两个非洲国家观察到种族关系的差异，虽然非洲的国家边界是一个类随机的干预，但是边界本身并不是解释种族关系差异的原因。“要找到背后的原因，研究人员需要将关注焦点从方法转移到理论上来。”^[24]

实验方法面临的另一个无法克服的问题是先占效应（preemption），即某个因素在实验前就制约了实验中被操纵的原因的影响，使得实验无法显示该原因的实际效应。比如，在不知道砒霜有毒的情况下，较早的依据对照组与实验组进行的实验得到的结果都是病人死亡，因此很容易认为砒霜对性病没有治疗效用，虽然两组病人的死因不同，对照组病人死于性病，实验组病人死于砒霜中毒。砒霜对性病的效用被砒霜的毒性所掩盖，无法通过简单的对照实验得到体现。在一个选民呈两极分布的社会，选举规则对政党数量的影响受到限制，人为改变选举规则无法准确显示出其对政党数量的影响。在经济发达的国家，技能培训对受训者找到工作的影响也有限，因为在这些国家，就业有许多其他的保障机制。