定性比較分析與回歸分析的對(duì)比研究

毛琪 徐愛(ài)軍

摘 要：定性比較分析是一種以案例研究為導(dǎo)向的研究方法，它可以在一定的理論框架或者研究假設(shè)的基礎(chǔ)之上，以結(jié)果為導(dǎo)向?qū)Σ煌陌咐蜻M(jìn)行系統(tǒng)的分析與比較。作為一種新興的研究方法，QCA與傳統(tǒng)主流回歸分析既有相似之處也存在差異。據(jù)此，主要介紹QCA的基本特點(diǎn)以及QCA方法與回歸分析之間的異同，同時(shí)梳理了兩種方法在研究中優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。

關(guān)鍵詞：定性比較研究；回歸；對(duì)比分析

中圖分類號(hào)：TB 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672.3198.2018.32.112

0 引言

定性比較分析（qualitative comparative analysis，下文簡(jiǎn)稱QCA）產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代末，有查爾斯·拉金（Charles C.Ragin）在1987年提出，它是一種以案例研究為導(dǎo)向的基于理論假設(shè)的研究方法。由于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)各種復(fù)雜的案例現(xiàn)象，往往某個(gè)案例的成因存在著多元并發(fā)的組合因素，以線性因果關(guān)系為主的傳統(tǒng)定量回歸分析方法很難能夠深入有效的分析其中的影響結(jié)構(gòu)。它在大樣本數(shù)據(jù)方面具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，但確很難捕捉到多個(gè)因素的組合對(duì)結(jié)果的影響。而QCA能夠有效的、系統(tǒng)的處理多個(gè)案例比較的研究數(shù)據(jù)，其已廣泛應(yīng)用于工業(yè)管理、社會(huì)運(yùn)動(dòng)等研究領(lǐng)域。因此，本文首先介紹QCA分析的基本特點(diǎn)與內(nèi)涵，再梳理了兩種方法在社會(huì)研究中存在的異同點(diǎn)，最后分析在運(yùn)用該兩種方法時(shí)的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。

1 定性比較分析方法的基本特點(diǎn)與內(nèi)涵

1.1 QCA方法的特點(diǎn)

首先，QCA是一種定性與定量相結(jié)合的方法，它不僅綜合了定性分析的優(yōu)勢(shì)也包含了定量分析的特點(diǎn)。定性分析的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在當(dāng)案里達(dá)到一定數(shù)量，研究者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校對(duì)時(shí)，可以根據(jù)相關(guān)理論、研究結(jié)論和共識(shí)等方式來(lái)指定他們是否是集合的成員，這是一個(gè)具有主觀性的過(guò)程。而定量則體現(xiàn)在自動(dòng)化地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。其次，QCA采用布爾代數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯運(yùn)算，而回歸分析屬于初等代數(shù)的運(yùn)算原理。布爾代數(shù)更多的采用兩分類法的形式來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)運(yùn)算中則以變量與變量間的是否有子集或者是否存在脫節(jié)等形式來(lái)表現(xiàn)變量之間的關(guān)系。最后，QCA方法的目的與回歸分析所追求的相關(guān)關(guān)系不同，它告訴我們的是不同的變量以何種組態(tài)形式來(lái)影響研究者所關(guān)注的結(jié)果，組態(tài)類似于一系列變量的組合。

1.2 QCA的基本內(nèi)涵

QCA是一種綜合了傳統(tǒng)定性研究和傳統(tǒng)定量研究特點(diǎn)的方法，以分析集合間的隸屬關(guān)系為手段，基于布爾代數(shù)原理，對(duì)中小樣本或者大樣本案例所展現(xiàn)的普遍特征進(jìn)行歸納和探索。其基本邏輯特征之一是以“必要非充分條件”和“充分非必要條件”來(lái)描述因素與結(jié)果之間的關(guān)系。比如我們假設(shè)努力學(xué)習(xí)的人成績(jī)一定好，那么努力學(xué)習(xí)則是成績(jī)好的必要非充分條件。在定性比較分析中這種變量與結(jié)果之間的關(guān)系稱為“非對(duì)稱關(guān)系”，它以集合的形式來(lái)描述自變量所代表的集合是否是結(jié)果變量所代表的集合的子集。QCA第二個(gè)邏輯特征是它關(guān)注因素的組態(tài)形式而非單個(gè)獨(dú)立變量，這些組態(tài)是一系列影響結(jié)果變量所構(gòu)成的充分不必要條件，且不是唯一的，這也就為我們的研究結(jié)果提供了多重路徑。例如“X1～X2X3→R”和“X2～X3X5→R”，顯然到達(dá)結(jié)果R有兩條路徑，第一條路徑是X1、非X2和X3這三種因素的組合，第二條路徑是X2、非X3和X5這三種因素的組合。在布爾代數(shù)中，“”代表“并且”，“～”代表“非”，“+”代表“或者”。QCA的第三個(gè)邏輯特征是通過(guò)模糊集來(lái)聚焦變量的變化。定性比較分析是根據(jù)現(xiàn)有的理論基礎(chǔ)將所要研究的因素通過(guò)“校準(zhǔn)”的方法把變量指定到某一集合中，以表示該因素隸屬于這一集合的程度。通常有兩種校準(zhǔn)方法：一種是清晰集的校準(zhǔn)方法，類似于二元分類法，以0和1代表兩種不同的結(jié)果。另一種是模糊集的校準(zhǔn)方法，將0和1之間連續(xù)化以體現(xiàn)變量程度變化的不同。

2 定性比較分析與回歸分析的異同

作為目前社會(huì)科學(xué)研究中傳統(tǒng)主流的定量研究方法，回歸分析其本質(zhì)是尋找相關(guān)變量在大樣本統(tǒng)計(jì)上是否具有顯著性作為其研究的基本邏輯。首先先確定研究的自變量與因變量，然后通過(guò)回歸驗(yàn)證每個(gè)自變量對(duì)因變量的影響是否顯著，同時(shí)要排除他因設(shè)定控制變量，找到每個(gè)自變量對(duì)結(jié)果變量真實(shí)的影響。而定性比較分析是定量方法的數(shù)理統(tǒng)計(jì)以及定性方法的個(gè)案歸納等特點(diǎn)有機(jī)結(jié)合的一種方法，它既具有定性研究的本質(zhì)，以案例為研究載體，也具有以數(shù)理統(tǒng)計(jì)推斷為主的定量研究的特點(diǎn)。定性比較分析認(rèn)為，案例中各個(gè)因素的結(jié)合構(gòu)成了某種結(jié)果，且不同的結(jié)合方式也會(huì)帶來(lái)不同的結(jié)果，因此已有條件會(huì)因?yàn)檠芯壳榫暗牟煌瑢?duì)結(jié)果產(chǎn)生不同的影響。定性比較分析帶給我們的不僅僅是某個(gè)因果模型的擬合程度，而是確定不同因果模型關(guān)系的數(shù)量與特性。定性比較分析與回歸分析的具體異同詳見表1。

3 QCA方法與回歸分析優(yōu)劣勢(shì)比較研究

首先，回歸分析在對(duì)大樣本的處理上具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)。然而在中小樣本的分析中，由于樣本量和影響因素的限制，回歸分析無(wú)法給出深入有效的統(tǒng)計(jì)解釋。QCA在這方面具有一定優(yōu)勢(shì)，它對(duì)樣本規(guī)模的要求不高，在15-85個(gè)樣本規(guī)模及以上都可以運(yùn)用。研究者在研究過(guò)程中可以對(duì)總樣本進(jìn)行多次細(xì)分，形成不同的子樣本，從而得出更加細(xì)致的結(jié)論。其次，在進(jìn)行回歸分析時(shí)，變量間存在強(qiáng)烈的多重共線性，這可能會(huì)造成自變量的錯(cuò)誤估計(jì)。比如某個(gè)自變量的作用很小但是它處于相對(duì)較好的模型中，回歸分析就可能得出該自變量對(duì)因變量存在顯著地影響的結(jié)論。而QCA方法不僅可以充分說(shuō)明并分析社會(huì)現(xiàn)象的多樣性及復(fù)雜性，它也能夠深入挖掘變量與結(jié)果之間的作用機(jī)制，提供不同因素組合對(duì)結(jié)果的影響作用。最后，回歸分析最重要的特點(diǎn)是它關(guān)注單個(gè)變量對(duì)結(jié)果的影響，這是基于自變量間相互獨(dú)立的理念，但這并不能說(shuō)明產(chǎn)生某一特定結(jié)果的特定原因。此外，影響結(jié)果的過(guò)程往往都是一系列因素的共同作用，而非單個(gè)變量對(duì)結(jié)果的影響，因而回歸分析則難以捕捉到變量的相互作用對(duì)結(jié)果的影響。而相比較于回歸分析，QCA它不僅能夠?qū)μ囟ǖ陌咐M(jìn)行解釋，也能對(duì)結(jié)果進(jìn)行更深入的分析并給出導(dǎo)致某種結(jié)果的多重路徑組合，進(jìn)而可以更深一步的分析導(dǎo)致某一結(jié)果的原因組合的特性。

QCA方法當(dāng)然也存在一定的局限性。它無(wú)法像回歸分析那樣有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，因?yàn)镼CA是采用校準(zhǔn)的方法將連續(xù)型變量轉(zhuǎn)化為二分類變量或者定類變量，這種做法存在太多主觀的因素。此外，進(jìn)行QCA分析時(shí)，要求研究者嚴(yán)格篩選對(duì)案例有影響的條件變量，如果因素對(duì)結(jié)果的影響太小，或者條件變量過(guò)多時(shí)，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行得出的QCA結(jié)果可信度不高。同時(shí)研究得出的結(jié)論也受制于研究者所選擇的案例與條件變量。而回歸分析在對(duì)大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，不僅可以有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)，而且在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí)，可以通過(guò)控制變量和統(tǒng)計(jì)推斷來(lái)找到每個(gè)自變量對(duì)因變量的真實(shí)影響?？傊?，兩種方法在各自的適用范圍內(nèi)都具有一定的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，定性比較分析方法能夠幫助研究者探索影響復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象的條件組合和影響方式，而回歸分析則能夠分析變量之間的相關(guān)關(guān)系以及數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

4 結(jié)論

不管是定性比較分析還是回歸分析，它們?cè)谧约核鶎俚膽?yīng)用范圍內(nèi)都會(huì)存在一定的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。QCA為研究者提供了導(dǎo)致某種現(xiàn)象的因素組合以及它們的數(shù)量和特性，而回歸分析能幫助我們探索因素與因素之間的內(nèi)在聯(lián)系。這兩種方法都只是給出條件變量與結(jié)果變量之間的作用關(guān)系，卻無(wú)法給出完整準(zhǔn)確的因果解釋。因此，不管是運(yùn)用定性比較分析方法還是回歸分析，都應(yīng)該在這基礎(chǔ)之上結(jié)和實(shí)際案例以及相應(yīng)的環(huán)境機(jī)制對(duì)得出的結(jié)論加以深入和拓展，才能得出更具說(shuō)服力的因果關(guān)系解釋。

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