本文關鍵詞：定性比較分析與國際關系研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

晰集分析和模糊集分析的必要操作過程，并且輔之以典；首先要指出的是，研究者對特定研究方法的選擇是由所；除了單獨應用之外，定性比較分析也可以和其他研究方；(ClaudiusWagemann)則指出，定性；在此，我們歸納出定性比較分析的9個關鍵步驟(參見；輔之以一些典型研究的討論；研究設計是大多數(shù)社會科學研究的最初環(huán)節(jié)，涵蓋了圖；在魯本澤撰寫的《利益集團》一文中，

晰集分析和模糊集分析的必要操作過程，并且輔之以典型研究的討論，我們可以說明這一方法的基本原則、實施步驟、具體應用以及需要注意的事項。

首先要指出的是，研究者對特定研究方法的選擇是由所要考察的研究對象的性質、具體研究問題以及研究數(shù)據(jù)的可獲性所決定的。一般而言，定性比較分析適合運用于分析經驗現(xiàn)象的原因或條件以及對既有理論的可檢驗命題進行驗證的研究中，而一些有關規(guī)范問題的討論或者關注行為體互動過程的研究并不適于采用定性比較分析。就這一點而言，定性比較分析與統(tǒng)計研究方法有類似之處。與此同時，定性比較分析更適合分析中小樣本量的研究。盡管這一方法的開發(fā)者對其所能處理的樣本量上限并無確切的說明，而且也有學者使用模糊集分析來處理大樣本量，但出于研究穩(wěn)健性的考慮，筆者認為利用這一方法進行分析的樣本數(shù)量控制在100以內為好。如果樣本量超過100，統(tǒng)計分析比定性比較分析更為合適，而如果樣本量過小(比如在5個以下)，那么案例研究方法會比較合適。

除了單獨應用之外，定性比較分析也可以和其他研究方法一起使用。近年來，多種方法的混合研究(mixed-methods designs)在社會科學領域成為一種新的趨勢。在研究實踐中，一些研究者也同時使用定性比較分析和其他研究方法。以上文所介紹的一些國際關系研究成果為例，不少學者的研究同時運用了統(tǒng)計分析和定性比較分析�？ㄋ闺ㄊ┠蔚�(Carsten Q. Schneider)和克勞迪厄斯〃瓦格曼

( Claudius Wagemann )則指出，定性比較分析特別適合與案例研究方法一道使用，因為對相關案例的細致探討有助于研究者熟悉案例，以便開展后續(xù)的定性比較分析的操作過程。

在此，我們歸納出定性比較分析的9個關鍵步驟(參見圖1及其中的數(shù)字)。為了更好地說明這一方法的具體操作，我們將對這些步驟進行較為詳細的介紹，并且

輔之以一些典型研究的討論。這些關鍵步驟大體可以分為三個主要部分:研究設計、軟件計算以及結果表達。為了使讀者理解這一方法的操作和實施，本文使用兩篇具有代表性的文章作為范例:特雷弗〃魯本澤發(fā)表于《對外政策分析》的《少數(shù)族群利益集團的屬性及對美國外交政策的影響:基于定性比較分析的解釋》(下文簡稱《利益集團》)使用的是清晰集分析技術，馬蒂耶斯〃科尼格一阿爾基布吉發(fā)表于《國際組織》的《歐盟外交與安全政策的制度變遷:政府偏好的解釋》(下文簡稱《制度變遷》)則使用了模糊集分析技術。之所以選取這兩篇文章，主要的原因是它們都發(fā)表在國際一流學術期刊上，而且有一定的引用率。此外，這兩篇文章在定性比較分析的使用上各有特點，具有一定的代表性。

研究設計是大多數(shù)社會科學研究的最初環(huán)節(jié)，涵蓋了圖1中的步驟1至步驟60研究者首先需要明確研究對象的性質，并確定其是否適用于定性比較分析(步驟1)0在明確步驟1之后，研究者需要確定所研究對象的結果變量(步驟2)。結果變量類似統(tǒng)計分析的因變量，但二者存在著本質區(qū)別。在定性比較分析中，不同的分析技術需要不同形式的結果變量。完成步驟2后，研究者應根據(jù)所要解釋的結果變量來搜集合適的案例(case )。案例是定性比較分析的核心要素，它類似統(tǒng)計分析中的樣本。研究者需要根據(jù)結果變量的范圍來篩選與之相關的案例，選擇的標準和選中的案例也要盡可能地寫在文章中。為了更好地反映結果變量的變化，案例既要包括正面案例(與結果變量取值相符的案例)，也要涵蓋負面案例(與結果變量取值相反的案例)。此外，研究者也要盡可能多地了解自己要分析的各個案例，這一點在后續(xù)分析過程中十分必要，對案例的充分了解可以避免很多不必要的調整過程。

在魯本澤撰寫的《利益集團》一文中，作者試圖解釋的是美國國內的少數(shù)族群利益群體是否成功影響了美國的對外政策，其中的結果變量是“成功影響美國對外

政策”。在提出研究問題的基礎上，作者根據(jù)實際情況挑選了10個具有代表性的案例，其中既有成功影響的案例，也有未能成功影響的案例。在《制度變遷》一文中，作者要解釋的結果變量是歐盟成員國對共同外交與安全政策的偏好程度，分析的案例則是20世紀90年代的13個歐盟成員國。必須強調的是，進行一次定性比較分析只能解釋一個結果，經過多次分析得出的不同結果之間并沒有必然聯(lián)系。比如在《利益集團》一文中，作者僅對“成功影響美國對外政策”這一結果進行了分析，如果還要了解導致“未能成功影響”這一結果的條件，則需要再次進行軟件分析，而不能僅根據(jù)前者的分析結果來推測后者的分析結果。

一般而言，在應用定性比較分析方法進行經驗研究的大多數(shù)成果中，研究者都只解釋了一個結果變量，較少有成果對所要解釋的結果變量的相反取值再做出進一步的分析。就本文搜集的材料來看，沒有任何技術開發(fā)者反對對結果變量正向和反向的雙重解釋，而且這樣的應用很可能得出更具創(chuàng)造性的結論。因此，本文建議研究者盡可能嘗試采用定性比較分析進行正反兩個方向的操作。

完成上述步驟后，，研究者需要根據(jù)經驗或既有解釋來確定解釋條件，即條件變量，這些解釋條件應該大體能夠解釋結果變量。這里必須注意的是條件變量的數(shù)量。由于樣本數(shù)量的限制，定性比較分析所處理的條件變量也不會很多，這樣可以避免解釋的碎片化。一般說來，如果分析的案例數(shù)量是10 -40個，那么條件變量的數(shù)目應該控制在4-7個。研究者需要根據(jù)分析技術的要求完成結果變量與條件變量的賦值，從而構建起原始數(shù)據(jù)表，比如清晰集分析要求兩類變量都是二元賦值，而模糊集分析則需要校準，將原來的賦值轉化為隸屬數(shù)值，校準的原則及錨值必須在文中得到明確說明。

第二部分是進行軟件分析。目前，定性比較分析的常用軟件有兩個，分別是拉金等人開發(fā)的fs/QCA②與克隆奎斯特開發(fā)的TOSMANA，二者的共同之處是都可以進行清晰集分析，主要的功能差異在于fs/QCA可以進行模糊集分析而

TOSMANA可以進行多值分析。此外，一些學者也介紹了如何運用Stata和R等常用統(tǒng)計軟件進行定性比較分析的方法。軟件分析的第一步(步驟7)是將原始數(shù)據(jù)表簡化為真值表。在清晰集分析與多值分析中，這個過程需要處理矛盾組合;而模糊集分析則需要確定案例數(shù)量及吻合度的闌值。由于諸多因素的影響，研究者很難一次得出比較完美的真值表，這就需要研究者根據(jù)研究對象重新審視條件變量與結果變量的設臵。研究者在對這些變量進行調整后需要重新制作原始數(shù)據(jù)表，并根據(jù)不同的技術要求進行簡化，直到真值表可以覆蓋絕大多數(shù)的案例。事實上，這個過程極為煩瑣，但絕對不能馬虎對待。減少調整過程的有效辦法就是加強對案例的了解，以便縮短真值表制作階段的工作量。在得出基本覆蓋所有案例的真值表及符合標準的吻合度后，研究者就可以進行步驟8，利用軟件進行真值表運算，從而得出“解(solution ) "。解是定性比較分析得出的解釋因果關系的路徑，在解的表達中經常會用一些符號來表示變量之間的邏輯關系，比如用“*”表示邏輯上的“和”，用“十”表示邏輯上的“或”，用“=”或“一”表示條件或條件組合可以推導出的結果。

總之，在軟件分析環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)操作與轉化是研究者需要投人精力的重點環(huán)節(jié)。一旦數(shù)據(jù)處理工作完成，研究者只要熟練掌握軟件的操作流程，后續(xù)的分析環(huán)節(jié)就比較容易。

第三部分是對軟件分析結果的表達。這是定性比較分析操作的最后一個部分，既是對前述操作過程的一個總結與展示，也是研究者完成論文的一個重要組成部分。一般說來，定性比較分析需要研究者展示四類結果，分別是圖、表格、數(shù)字和案例。

第一類是圖。模糊集分析常用的是X-Y坐標圖(XY-Plot )，因為這種圖可以最為清晰地展示子集關系，比如《制度變遷》一文中，作者就利用這種圖來表達條件變量與結果變量之間的集合關系。清晰集分析通常用維恩圖(Venn Diagram)來表示不同的條件組合。維恩圖是用來說明各個集合之間關系的圖示，通常由幾個交疊的圓或橢圓構成，表示這些集合之間存在非空的交集。不過，維恩圖在表達少數(shù)集合之間的關系時比較容易理解。集合越多，維恩圖中的圓形數(shù)量就會越多，識別集合重疊區(qū)域的工作也隨之變得更加復雜，因此不少研究成果中并沒有采用維恩圖。比如，《利益集團》一文直接采用真值表而不是維恩圖來展示數(shù)據(jù)。

第二類是表格。定性比較分析要求研究者至少將原始數(shù)據(jù)表和真值表中的重要數(shù)據(jù)復制到文章中，這樣才能做到科學研究要求的可復制性，同樣也可以避免格式不一的問題。事實上，研究者在處理較大樣本的數(shù)據(jù)時，囿于篇幅，很難將原始數(shù)據(jù)表完整表達出來，但可以將其作為附錄放到文章末尾，以便其他研究者參考。除了上述兩表外，還有些表格也比較重要，比如《利益集團》一文中的精簡結果表，但這些表格沒有被要求一定出現(xiàn)在結果中。

第三類是數(shù)字。它既包含前文所述的變量校準或二元劃分的錨值，也包括最后分析得出的吻合度、覆蓋度、凈覆蓋度、案例闌值等數(shù)值。其中，吻合度和覆蓋度這兩個數(shù)值最為重要。它們表示所對應解釋單元的解釋力和解釋范圍，并且也都會按照不同的解和不同的解釋路徑在軟件分析結果中自動得出，研究者務必將其一一復制到文章中，不能隨意省略里面的數(shù)值。

第四類是案例。定性比較分析的最后一步要求研究者關注得出解的每一條解釋路徑及相應案例，《利益集團》和《制度變遷》這兩篇文章都用了不少篇幅來闡述解釋路徑的含義和包含案例的情況。為了對研究假設做出嚴謹?shù)臋z驗，研究者需要

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