定性比较分析与国际关系研究03

发布时间：2016-12-12 14:31

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晰集分析和模糊集分析的必要操作过程，并且辅之以典；首先要指出的是，研究者对特定研究方法的选择是由所；除了单独应用之外，定性比较分析也可以和其他研究方；(ClaudiusWagemann)则指出，定性；在此，我们归纳出定性比较分析的9个关键步骤(参见；辅之以一些典型研究的讨论；研究设计是大多数社会科学研究的最初环节，涵盖了图；在鲁本泽撰写的《利益集团》一文中，

晰集分析和模糊集分析的必要操作过程，并且辅之以典型研究的讨论，我们可以说明这一方法的基本原则、实施步骤、具体应用以及需要注意的事项。

首先要指出的是，研究者对特定研究方法的选择是由所要考察的研究对象的性质、具体研究问题以及研究数据的可获性所决定的。一般而言，定性比较分析适合运用于分析经验现象的原因或条件以及对既有理论的可检验命题进行验证的研究中，而一些有关规范问题的讨论或者关注行为体互动过程的研究并不适于采用定性比较分析。就这一点而言，定性比较分析与统计研究方法有类似之处。与此同时，定性比较分析更适合分析中小样本量的研究。尽管这一方法的开发者对其所能处理的样本量上限并无确切的说明，而且也有学者使用模糊集分析来处理大样本量，但出于研究稳健性的考虑，笔者认为利用这一方法进行分析的样本数量控制在100以内为好。如果样本量超过100，统计分析比定性比较分析更为合适，而如果样本量过小(比如在5个以下)，那么案例研究方法会比较合适。

除了单独应用之外，定性比较分析也可以和其他研究方法一起使用。近年来，多种方法的混合研究(mixed-methods designs)在社会科学领域成为一种新的趋势。在研究实践中，一些研究者也同时使用定性比较分析和其他研究方法。以上文所介绍的一些国际关系研究成果为例，不少学者的研究同时运用了统计分析和定性比较分析。卡斯滕〃施奈德(Carsten Q. Schneider)和克劳迪厄斯〃瓦格曼

( Claudius Wagemann )则指出，定性比较分析特别适合与案例研究方法一道使用，因为对相关案例的细致探讨有助于研究者熟悉案例，以便开展后续的定性比较分析的操作过程。

在此，我们归纳出定性比较分析的9个关键步骤(参见图1及其中的数字)。为了更好地说明这一方法的具体操作，我们将对这些步骤进行较为详细的介绍，并且

辅之以一些典型研究的讨论。这些关键步骤大体可以分为三个主要部分:研究设计、软件计算以及结果表达。为了使读者理解这一方法的操作和实施，本文使用两篇具有代表性的文章作为范例:特雷弗〃鲁本泽发表于《对外政策分析》的《少数族群利益集团的属性及对美国外交政策的影响:基于定性比较分析的解释》(下文简称《利益集团》)使用的是清晰集分析技术，马蒂耶斯〃科尼格一阿尔基布吉发表于《国际组织》的《欧盟外交与安全政策的制度变迁:政府偏好的解释》(下文简称《制度变迁》)则使用了模糊集分析技术。之所以选取这两篇文章，主要的原因是它们都发表在国际一流学术期刊上，而且有一定的引用率。此外，这两篇文章在定性比较分析的使用上各有特点，具有一定的代表性。

研究设计是大多数社会科学研究的最初环节，涵盖了图1中的步骤1至步骤60研究者首先需要明确研究对象的性质，并确定其是否适用于定性比较分析(步骤1)0在明确步骤1之后，研究者需要确定所研究对象的结果变量(步骤2)。结果变量类似统计分析的因变量，但二者存在着本质区别。在定性比较分析中，不同的分析技术需要不同形式的结果变量。完成步骤2后，研究者应根据所要解释的结果变量来搜集合适的案例(case )。案例是定性比较分析的核心要素，它类似统计分析中的样本。研究者需要根据结果变量的范围来筛选与之相关的案例，选择的标准和选中的案例也要尽可能地写在文章中。为了更好地反映结果变量的变化，案例既要包括正面案例(与结果变量取值相符的案例)，也要涵盖负面案例(与结果变量取值相反的案例)。此外，研究者也要尽可能多地了解自己要分析的各个案例，这一点在后续分析过程中十分必要，对案例的充分了解可以避免很多不必要的调整过程。

在鲁本泽撰写的《利益集团》一文中，作者试图解释的是美国国内的少数族群利益群体是否成功影响了美国的对外政策，其中的结果变量是“成功影响美国对外

政策”。在提出研究问题的基础上，作者根据实际情况挑选了10个具有代表性的案例，其中既有成功影响的案例，也有未能成功影响的案例。在《制度变迁》一文中，作者要解释的结果变量是欧盟成员国对共同外交与安全政策的偏好程度，分析的案例则是20世纪90年代的13个欧盟成员国。必须强调的是，进行一次定性比较分析只能解释一个结果，经过多次分析得出的不同结果之间并没有必然联系。比如在《利益集团》一文中，作者仅对“成功影响美国对外政策”这一结果进行了分析，如果还要了解导致“未能成功影响”这一结果的条件，则需要再次进行软件分析，而不能仅根据前者的分析结果来推测后者的分析结果。

一般而言，在应用定性比较分析方法进行经验研究的大多数成果中，研究者都只解释了一个结果变量，较少有成果对所要解释的结果变量的相反取值再做出进一步的分析。就本文搜集的材料来看，没有任何技术开发者反对对结果变量正向和反向的双重解释，而且这样的应用很可能得出更具创造性的结论。因此，本文建议研究者尽可能尝试采用定性比较分析进行正反两个方向的操作。

完成上述步骤后，，研究者需要根据经验或既有解释来确定解释条件，即条件变量，这些解释条件应该大体能够解释结果变量。这里必须注意的是条件变量的数量。由于样本数量的限制，定性比较分析所处理的条件变量也不会很多，这样可以避免解释的碎片化。一般说来，如果分析的案例数量是10 -40个，那么条件变量的数目应该控制在4-7个。研究者需要根据分析技术的要求完成结果变量与条件变量的赋值，从而构建起原始数据表，比如清晰集分析要求两类变量都是二元赋值，而模糊集分析则需要校准，将原来的赋值转化为隶属数值，校准的原则及锚值必须在文中得到明确说明。

第二部分是进行软件分析。目前，定性比较分析的常用软件有两个，分别是拉金等人开发的fs/QCA②与克隆奎斯特开发的TOSMANA，二者的共同之处是都可以进行清晰集分析，主要的功能差异在于fs/QCA可以进行模糊集分析而

TOSMANA可以进行多值分析。此外，一些学者也介绍了如何运用Stata和R等常用统计软件进行定性比较分析的方法。软件分析的第一步(步骤7)是将原始数据表简化为真值表。在清晰集分析与多值分析中，这个过程需要处理矛盾组合;而模糊集分析则需要确定案例数量及吻合度的阑值。由于诸多因素的影响，研究者很难一次得出比较完美的真值表，这就需要研究者根据研究对象重新审视条件变量与结果变量的设臵。研究者在对这些变量进行调整后需要重新制作原始数据表，并根据不同的技术要求进行简化，直到真值表可以覆盖绝大多数的案例。事实上，这个过程极为烦琐，但绝对不能马虎对待。减少调整过程的有效办法就是加强对案例的了解，以便缩短真值表制作阶段的工作量。在得出基本覆盖所有案例的真值表及符合标准的吻合度后，研究者就可以进行步骤8，利用软件进行真值表运算，从而得出“解(solution ) "。解是定性比较分析得出的解释因果关系的路径，在解的表达中经常会用一些符号来表示变量之间的逻辑关系，比如用“*”表示逻辑上的“和”，用“十”表示逻辑上的“或”，用“=”或“一”表示条件或条件组合可以推导出的结果。

总之，在软件分析环节中，数据操作与转化是研究者需要投人精力的重点环节。一旦数据处理工作完成，研究者只要熟练掌握软件的操作流程，后续的分析环节就比较容易。

第三部分是对软件分析结果的表达。这是定性比较分析操作的最后一个部分，既是对前述操作过程的一个总结与展示，也是研究者完成论文的一个重要组成部分。一般说来，定性比较分析需要研究者展示四类结果，分别是图、表格、数字和案例。

第一类是图。模糊集分析常用的是X-Y坐标图(XY-Plot )，因为这种图可以最为清晰地展示子集关系，比如《制度变迁》一文中，作者就利用这种图来表达条件变量与结果变量之间的集合关系。清晰集分析通常用维恩图(Venn Diagram)来表示不同的条件组合。维恩图是用来说明各个集合之间关系的图示，通常由几个交叠的圆或椭圆构成，表示这些集合之间存在非空的交集。不过，维恩图在表达少数集合之间的关系时比较容易理解。集合越多，维恩图中的圆形数量就会越多，识别集合重叠区域的工作也随之变得更加复杂，因此不少研究成果中并没有采用维恩图。比如，《利益集团》一文直接采用真值表而不是维恩图来展示数据。

第二类是表格。定性比较分析要求研究者至少将原始数据表和真值表中的重要数据复制到文章中，这样才能做到科学研究要求的可复制性，同样也可以避免格式不一的问题。事实上，研究者在处理较大样本的数据时，囿于篇幅，很难将原始数据表完整表达出来，但可以将其作为附录放到文章末尾，以便其他研究者参考。除了上述两表外，还有些表格也比较重要，比如《利益集团》一文中的精简结果表，但这些表格没有被要求一定出现在结果中。

第三类是数字。它既包含前文所述的变量校准或二元划分的锚值，也包括最后分析得出的吻合度、覆盖度、净覆盖度、案例阑值等数值。其中，吻合度和覆盖度这两个数值最为重要。它们表示所对应解释单元的解释力和解释范围，并且也都会按照不同的解和不同的解释路径在软件分析结果中自动得出，研究者务必将其一一复制到文章中，不能随意省略里面的数值。

第四类是案例。定性比较分析的最后一步要求研究者关注得出解的每一条解释路径及相应案例，《利益集团》和《制度变迁》这两篇文章都用了不少篇幅来阐述解释路径的含义和包含案例的情况。为了对研究假设做出严谨的检验，研究者需要

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