向于在理论中引入限制性条件（Scope Conditions）；与定量研究及形式理论（Formal Theory）研究相比，更注重用多元视角观察社会现实”。[43]具体而言：
首先，定性研究方法确信规模较大的样本必定产生因果异质性、理论的误用及因果关系的误设，故而倾向采用较小的范围，以提供理论演化时间轴变迁的指引。如在定性研究中，研究者普遍会划定其理论的适用范围，以使推论仅适用于有限的案例，缺乏一般性概括勇气，不像在定量研究中学者通常更为宽泛地界定其理论的适用范围，力求对大量案例进行归纳，这也直接导致定性研究因果关系归纳和一般性概括比大样本定量分析更为脆弱。
其次，在定性分析中，学者常花费较多时间和精力去界定研究中的核心概念。其认为概念界定不清是导致测量误差的一个重要原因，所以形成有关测量效度的争论多聚焦于特定概念的逻辑结构和具体内涵。相反，在定量研究中，学者很少关注由概念界定和结构引起的测量误差，而是集中探讨模型测量误差和指标变动。
最后，定性研究方法论者更愿意相信社会现实是复杂的，并尝试以多元视角予以解读，进而形成以路径依赖、临界值的存在、交互作用、策略互动（Strategic Interaction）、双向因果关系（Two-directional Causality）或反馈回路（Feedback Loops），以及等效性（Equifinality）或多效性（Multifinality）等作为常用解读术语。这些可能存在的复杂性将会影响到对政治现实认识叙述（Knowledge Statements）的有效构建及验证。例如，皮尔森（Pierson）就将比较政治学学者对研究背景、因果关系的复杂性以及限制性条件的高度关注，与他们对世界复杂性的集体认识相联系。他认为，比较政治学者“已经被那种认为现实中的因果关系充满了多样性并且受环境左右的本体论所深深吸引”。[44]班尼特和埃尔曼（Bennett，Elman）也持有与之相似的观点，[45]这类看法在2006年美国定性研究方法学会（IQRM）发给与会者印着“因为生活是复杂的”T恤衫即为这一群体的最好明证。实际上这种叙述具有误导性，一则认为定性研究学者都持有复杂的世界观，而定量研究学者的世界观则较简单的假说与现实不符，二则认为定性研究者有时在研究中会给出比定量研究者更为简化的概括理论也是与事实相左。
当然，无论何种研究方法，都存在若干共同的不足，如定性和定量研究都离不开对相关案例或变量的选取，而这种选取在不经意间影响到学者研究的结论。这即为案例（变量）选择性偏见（Selection Bias）。目前，政治学研究中的选择性偏见问题自1990年学者格迪斯（Geddes）观察到并提出之后，[46]随后金（King G.）等人在1994年再次强调指出，普沃斯基（Przeworski）等在2000年也分别指出，经过这些具有影响力学者的关注之后而逐步受到研究者的重视。
（三）定量研究和定性研究差异
恰当理解定性研究和定量研究具体差异有助于更好的认识不同研究方法的本质。从上述分析可见，虽然不同研究方法的总体目标均为实现对政治现象有效描述与合理因果推断，但他们至少在以下十个方面存在根本性差异：解释路径、因果关系、多变量解释、等效性、范围延展和因果归纳、案例选择、加权观测、关键案例、缺失项（Lack Of Fit）、概念与测量等（见表5）。除了这十点以外，也许还有其他差异存在，但已有研究经验告诉我们，这些类别对理解和交流障碍的产生至为关键。
表5：定量与定性研究对比
改编自：Mahoney,J.,&Goertz,G.,“A Tale of Two Cultures”,Political
Analysis,Vol.14,No.3,2006,pp.227-249.
综上，不同研究方法对政治现实解读都具有其各自的价值和不足之处。政治学研究中的方法论崇拜，是缺乏对“定量”和“定性”两种研究方法差异的真实理解，进而导致误解被逐步强化。定量分析从本质上包括数字的使用，但也严重依赖于文字解释，定性研究也会运用一些数据，许多定性研究方法事实上也需要定量研究的支持性信息。当然，鉴于两种研究方法传统的上述差异，有必要注意的是，定量研究中好的建议和实践也许在定性研究中并不那么适用，反之亦然。同时这种差异还带来对学科研究的不同影响。
（四）不同研究方法对政治学的学科影响
研究方法和研究主题相辅相成，宏观来看，研究方法的秉持关系到研究主题选择，专业定位，知识积累，研究过程规范和研究结果可靠性；微观来看，研究方法还为政治分析提供“概念澄清、理论发展与验证、观念对比、因果推断等工具”。[47]现代政治学经过一个多世纪的快速发展之后，由于方法论选择或偏好所造成的学科发展变化也逐步显现。
首先，在不同研究方法的影响下，政治学研究正在分野为方法论的个体主义（Methodological Individualism）和整体主义（Holism或Non-Reductionism）。前者认为政治研究应该是：通过分析个体行为及个体间相互关系来解读政治现象，后者则认为对上层建筑如国家，制度，文化的分析才是政治学研究核心内容。[48]如理性选择理论影响下的政治学者多为方法论的个体主义者，哈耶克和波普尔等均认为诸如社会、经济体制、资本主义等概念过于抽象，应该避免在社会科学研究中出现和解读，因为对于宏大历史现象的解释永远难以穷尽，只能永远在接近。而源自历史学，社会学等学科影响下的政治学家又多为方法论的整体主义者。此时，制度变迁，体制变迁是整体主义者研究中的常用词汇，并将社会科学复杂性作为从整体层面考量的重要理由。二者争论的焦点在于：相关共同体如国家，政党，文化或制度等究竟是政治行为的副产品还是本来就独立存在的实体，或仅和政治行为存在因果关系。
其次，导致“诸多已发表文献的研究动机多为方法驱动的研究倾向（Method-driven Research）而非议题驱动的研究结果”，忽略学科理论创新和知识有效积累。“问题驱动的研究”是以针对现有知识和已有解释缺陷、矛盾的鉴定等为起点，而非以数据或案例设计，概念澄清为起点。[49]我们认为科学的研究进路应该是“确定学科所面对核心问题和研究主题，进而采纳针对这些主题行之有效的研究方法”，[50]才能避免注重数理抽象化而非现实关注，忽略重要议题或宏大议题，忽略文本。政治学研究的“方法驱动”倾向也验证了学者韦巴曾经的担忧：“政治学中出现诸多研究范式革命和方法论变革的运动，如从比较历史研究到制度主义，从行为主义到后行为主义，从批判主义到后实证主义，从结构主义到诠释学派等，但却很少有推进其学科进步的运动。”因为“方法驱动”所探索问题常存在韧性（Toughness）不足，像不同的方法论革命中一重要目的就是“为寻求分析政治现象和政治类型的普遍法则，这反而可能会弄巧成拙”。[51]
再次，在实用主义盛行的市场经济条件下，研究方法偏狭具有功利性。从研究资助角度，如果学者希望自己的工作受到政府支持，就需采用以定量方法为主轴，有学者发现受美国政府资助的比较政治和国际关系研究中采用“定量方法和定性比是9：1”。[52]而如果学者希望发挥政治科学影响力，受到公众的关注，就需要对与政治有关的“宏大主题”展开深入研
究并积极主动向公众传达他们的研究成果，如哈佛政治学教授帕特南（R.Putnam）和斯考切波（T.Skocpol）均无不表示对当前学者逃避政治研究“宏大主题”的担忧，当然，也有学者并不同意此观点，如罗伯特·达尔认为，虽然今天只有很少人研究权力，但并不意味对权力研究的不充分，而是相反。
最后，执着一种研究方法取向还对政治学的初学者带来深刻影响，忽略政治现实主题使得政治学专业学生从一开始就聚焦过小的分析单位（Unit of Analysis）或相关性验证，忽视了理论与实践间关系。派卓斯克（Petrocik）曾以政治学中选举研究为例，指出目前此类问题的研究方法偏好“忽略对经验事实的解释”，[53]带来的负面影响则是“使可观察的经验规律淹没在日益增长的复杂模型之中，遮蔽研究中重要的背景信息”。[54]所以，约瑟夫·奈在《政治学靠边站》忧心的指出，“政治学正在滑向沉迷于各种说辞，脱离政治现实而不食人间烟火的危险方向，”[55]因为目前的政治学研究者一方面自身研究成果难以有效吸引政治学界以外的公众，另一方面也缺乏向观众解释此学科知识的动力和勇气。
以上通过梳理定量和定性研究方法间的主要价值、存在问题、相互差异及其对当前学科的影响表明：没有任何一种研究方法是完美无缺的，也没有任何方法可以统一政治科学的研究。所以，近年来，不同研究方法的竞争带来相应的新发展，而各自被诟病的不足则带来新融合的趋势。
五、割裂还是融合？政治学研究方法发展新趋势
21世纪社会科学研究最大变化是从“问题发现”转变到“问题解决”层面，[56]这种转变以及单一研究方法的不足需重新审视传统的政治学研究方法分野。政治科学的工作不仅是对日常政治进行评论或为处理政治时事提供理论，而是聚焦政治有效运作的基本特征，为实现更有效的政治生态创造条件。当前由于研究方法的偏狭带来政治学科发展挑战使其无法为“问题解决”提供有效的设计方案。[57]其实方法使用上都有得有失,不存在简单的从“最坏”到“最好”的层级划分，但存在语言和研究工具的区分，[58]他们“松散的被整合，内部却激烈的竞争着”，[59]新世纪以来，相关研究方法也不断通过互相借鉴和创新，在争论中有新发展。
（一）定性与定量研究方法新发展
定量研究和定性研究通过学者的不断努力，在各自领域近年来均有新突破，如在定量研究方法使用上，首先是随着数据获取便捷使得政治学家更容易验证传统宏大理论或政治现象，更加创新的分析成为可能，特别是不同时期数据的积累，越来越多的定量研究者转向使
用有别于面板分析（Panel Data Analysis）的混合时间序列横截面数据（Pooled Time-Series Cross-Section Analysis）方法，这一定程度上弥补定量研究对于宏大社会现象解释时存在的方法论缺陷，比如对国家转型研究，政治冲突研究等。这类宏大比较（Macrocomparative）方法的采用既是对定量研究批评者的回应，也是定量研究未来的新趋势。[60]
其次，在计算机和统计软件发展的帮助下，通过自动收集分析文本数据可以帮助政治学家发现鉴定出新的政治特征。因为所有的政治行为都伴随大量政治文本的产生，自然语言统计较好承载了使用这些数据的基本假设，包括文本产生的随机过程，政治变量和可供观察文本之间的功能性联系，变量的本质等。
最后，经济学研究中为避免内生性或样本选择偏见问题的反事实分析法（The Analysis of Counterfactuals），正在逐步引入政治学定量研究之中，[61]其中倾向分数配对法（Propensity Score Matching，PSM）和内生转换模型（Endogenous Switching Regression Model）等主要的反事实分析方法在新近出版的政治学文献中使用越来越多。
而在定性研究最新发展中，如对因果过程观察（Causal-Process Observations，一种评测特定案例特定结果原因的方法）的使用，学者尝试运用过程观察来进行案例分析和假设检测，其有助于研究者：“重现所发生的特定事件或过程，建立展现初始事件和过程发生后的不同结果”，[62]从而提升因果解释的可靠性。这种定性研究方法的新发展使得不需要脱离国家层面的分析，也不需要刻意增加案例数理以增加因果推理的可靠性。[63]事实上，小样本的因果过程观察，特别在国家层面的过程分析可实现对给定理论探寻支持或反对的证据。另一新发展就是在定性分析中引入时间因素，因为之前任何的因果推断和历史解释逻辑都是暂时性的（Temporlity），所以只有加入时间因素，才可以更好的理解制度变迁、政治机制、变化序列和建立过程。[64]
（二）不同研究方法的融合
除单一研究方法在自身领域中的新发展外，学者还对研究方法运用呈现三种不同路径：方法论的一元论，多元论和方法论的折中主义。一元论者认为多元论只是幻觉，而定量研究者认为多元论者并不真正的理解定量方法，定性研究者则怀疑社会科学内容能否被这类数理表述所解释清楚。[65]尽管如此，一个潜在的共识依然形成：有必要建构政治学研究中定量和定性方法之间的桥梁。
为了促进方法论的融合研究，美国政治学会“定性和多元方法研究委员会”（APSA Qualitative & MultimethodResearch Section）特意设立萨托利奖（G.Sartori Award）及乔治奖（A.L.George Award）以表彰相关优秀研究成果和学者。近年来，多元方法论者格尔茨和马