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      作者手記|以技術為自變量

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      管兵


      李思函

      以技術為自變量

      作者 |管兵、李思函

      作者單位 |華南理工大學

      原文 |

      以技術為因變量,使我們陷入對“慢”的焦慮。何日破解“卡脖子”難題?“從0到1”的突破如何實現?大語言模型如何加速迭代?科技研發政策如何有效助力科研創新?這些焦點議題引發了技術專家、學者及社會各界的廣泛討論和積極參與。以技術為自變量,則導致我們陷入對“快”的焦慮。技術對政治、組織、社會、以及個體生活等均施加著深遠影響,甚至可被視為當今世界最強的革命性動力。它催生并強化了加速主義,其自身遙遙領先的發展態勢,正帶動其他社會部門及個體前行。技術的影響力或許已超越學者所關注的諸多因素,如資本主義中心—邊緣體系、區域國別、產業結構、階級、種族、職業、性別,等等。技術與這些因素相互作用,或強化,或消解著它們的作用。

      技術議題(特別是數字治理技術)已是學界焦點,無論視其為自變量還是因變量,研究高度內卷。我們仍決心參與其中,因為忽略這一議題,在今日無異于學術上的自我邊緣化。

      拙文《部門的終結:技術替代與任務轉型》有幸發表于《社會學研究》2025年第5期。特別感謝《社會學研究》編輯部及匿名評審專家的幫助。論文文字表達不夠嚴謹,且草稿細節過多,使得編輯的工作量大幅增加。每次看到返回的校對稿,都令人感到羞愧和自責。再次感謝!

      此前發表在《社會學研究》2023年第6期的《任務型組織的科層化——以A 市城鎮化過程中的組織變遷為例》一文是這篇論文的姊妹篇。這兩篇論文都嘗試解釋快速發展轉型期的中國組織變遷現象。第一篇論文側重于從任務的視角解釋組織形態的變化,在論文中,我們對任務進行了操作化處理,使得這一變量具有了分析性。本文則加入了“技術”這一新變量,我們試圖探討在不同時期,任務和技術的相互作用如何重構組織。本文繼續沿用上一篇論文對任務的操作化定義,同時對技術變量也進行了操作化處理。“任務”與“技術”兩個變量的交互機制構成了本研究的分析框架,用以解釋地方政府對流動人口管理組織模式上的不同表現,即從設立任務型組織到科層化再到組織的終結。

      本文是一項傳統的定性案例研究。在最近的研究中,我們著力提升案例研究的經驗和理論質感。首先,與既往研究一致,本文也選取了一個長時段案例,即追溯20世紀80年代以來的中國一線城市流動人口管理組織的演變過程。長時段的案例研究能從多方面提升經驗質感:其一,經驗材料更為豐富;其二,時段內的差異為研究與解釋提供了起點;其三,長時段積淀下來的事實更具穩定性,從而使經驗結論更經得起檢驗。其次,論文構建了一個創新的分析框架,將技術、任務與組織變遷操作化為“變量”。該框架上承理論,下接經驗,具備很強的分析性。在文獻脈絡上,技術與任務的維度可追溯至組織研究奠基者馬克斯?韋伯。本框架正是在韋伯關于技術、任務與科層制關系的討論基礎上發展而來。

      在寫作和投稿上,這篇論文是近五六年里較為順利的一篇。這主要得益于我們延續了上一篇論文的討論,在研究設計方面目標更加具體明確,這大大提升了資料收集和論文寫作的效率。無論是資料收集還是論文寫作階段,一個清晰的研究設計都能簡化工作。這尤其體現在論文結構、理論框架與經驗材料的整合上。寫作和投稿本身仍讓我們受益很多。正如李連江教授在《不發表 就出局》中所言:“寫作是個很辛苦的過程,但寫作過程就是研究過程。”投稿之前的寫作是主動、自我且孤獨的,囿于作者自身的知識體系與思維框架。投稿后的修改則需根據編輯部和外審專家的意見進行,因而是被動且互動的。如果幸運地遇到合適的外審專家,投稿后的修改環節往往更有收獲。外審專家能夠提供更開闊的視角,并提出更嚴格的方法論規范。這些意見有助于作者將論文提升至單憑一己之力難以到達的高度,從而不斷挑戰其認知與能力的極限。這篇論文投稿后的修改過程正是如此。有位讀者朋友曾問及為何論文結尾討論了諸多競爭性假設,答案在于,外審專家通過不斷提出替代性假設來挑戰論文結論,這促使作者決定專門用一部分篇幅來回應此問題。盡管草稿中已有相關討論,但遠不如現在的安排清晰。這一調整也凸顯出,案例研究同樣需要(甚至更為需要)在方法論層面進行有效辯護。

      在大數據和人工智能時代,定性案例研究面臨許多挑戰。我在《案例研究的理論化:三種可行途徑》(《廣東社會科學》2023年第3期)一文里曾提出:“在‘理論’需求尤為強烈的當今社會科學界,如果缺乏方法論約束,定性研究的理論容易滑向對高度抽象的大詞大概念的依附,或者成為難以走出具體案例的經驗總結。”我們計劃繼續延用本文的研究視角,進一步發展其分析框架。長時段的案例研究有助于理論發展。技術、治理任務與中國的組織這三大情境是各個領域共同面對的宏觀背景。在此背景下,研究議題多元,也存在具體可行的理論創新空間。盡管技術議題或許已經過熱,但仍需產出更具現實解釋力的理論。

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