定性比较分析法在管理学构型研究中的应用:述评与展望
发布时间:2018-03-28 03:14
本文选题:构型 切入点:定性比较分析 出处:《外国经济与管理》2017年04期
【摘要】:构型(configuration)视角在管理学研究领域方兴未艾,但由于方法局限,该视角在实证研究中进展缓慢。自Fiss(2007)提出可以用定性比较分析法(QCA)解决构型视角的实证研究难题后,该方法在国外管理学研究中得到迅速推广。与之相比,国内对此方法的应用还处于起步阶段,成果相对匮乏。本文通过对国内外管理学领域采用QCA方法的相关文献进行系统梳理,分析总结出此方法可帮助管理研究者解决的三类难题:探究引致同一结果的多种路径、处理多个前因间复杂的互动关系以及对分类方法做出深化和补充;并提炼出六大优势:对样本量和数据来源要求较低、便于应对前因复杂性、主张因果非对称性、无须对跨层变量进行特殊处理、降低现象复杂性和可完整解读案例。面对此方法应用中最受质疑的稳健性问题,本文归纳出了几种具体的应对策略。在总结QCA最新进展的基础上,本文还提出了深挖既往研究、开拓未来研究和时序研究三个维度的研究框架。
[Abstract]:Configuration perspective is in the ascendant in the field of management research. However, due to the limitation of methods, it has made slow progress in empirical research. Since Fissi 2007), it has been proposed that qualitative comparative analysis can be used to solve the problem of empirical research. This method has been popularized rapidly in foreign management research. Compared with this method, the application of this method in China is still in its infancy. The results are relatively scarce. This paper analyzes and summarizes three kinds of difficult problems which can be solved by using QCA method in the field of management, such as exploring the multiple paths leading to the same result, by systematically combing the relevant literatures in the field of management science at home and abroad. To deal with the complex interaction between multiple antecedents and to deepen and supplement the classification methods; and to extract six advantages: low requirements for sample size and data sources, easy to deal with the complexity of antecedents, and claims for causality asymmetry. There is no need for special handling of cross-layer variables to reduce the complexity of phenomena and to fully interpret cases. In the face of the most questionable robustness problem in the application of this method, On the basis of summing up the latest progress of QCA, this paper also puts forward the research framework of deep digging past research, developing future research and time series research.
【作者单位】: 中国人民大学商学院;
【基金】:中国人民大学科学研究项目重大基础研究计划(13XNL004)
【分类号】:F272
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,本文编号:1674505
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