QCA在中国公共管理研究中的应用:问题与改进.pdf
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1、研究方法前沿MethodologyQCA 在中国公共管理研究中的应用:问题与改进戴 正 包国宪【摘 要】基于整体论分析多要素组态效应范式的定性比较分析方法(Qualitative Comparative Analysis,QCA),可探究政府治理问题中复杂的组态关系。通过系统性文献综述,编码并分析 20172022 年在中国公共管理领域发表的 204 项 QCA 研究,以系统识别该方法应用于实践的问题和创新做法。经分析发现,即便 QCA 应用的操作流程已相对规范和统一,但在各个研究阶段和步骤,不同研究者采用的策略存在显著差异,这表明 QCA 研究者需要在研究设计、数据分析和解释方面开展更为科学
2、与细致的论证。最后总结了问题集与相关建议,旨在提高中国公共管理领域 QCA 研究在研究设计、数据报告和应用实践等方面的质量。【关键词】定性比较分析;系统性文献综述;必要性分析;充分性分析一、引言自 2010 年前后定性比较分析方法(qualitative comparative analysis,QCA)首次应本文受国家社会科学基金重点项目“国家治理效能目标导向下的政府职责体系优化研究”(项目批准号:20AZD032)、国家自然科学基金重点项目“政府职能转变背景下绩效管理研究”(项目批准号:71433005)、国家自然科学基金青年项目“公共项目绩效的价值建构及测度方法创新研究”(项目批准号:7
3、2104095)资助。戴正,兰州大学管理学院博士研究生,研究方向为公共政策、政府绩效管理,daizh21 ;包国宪,兰州大学管理学院教授、博士研究生导师,国务院政府特殊津贴专家,兰州大学中国政府绩效管理研究中心主任。引文格式:戴正,包国宪.2023.QCA 在中国公共管理研究中的应用:问题与改进J.公共管理评论,5(2):188-212.Cite this article:Dai Z,Bao G X.2023.Qualitative comparative analysis:Applications and improvements in Chinese public administrati
4、onJ.China Public Administration Review,5(2):188-212.(in Chinese)QCA 在中国公共管理研究中的应用:问题与改进189 用于中国公共领域以来(黄荣贵和桂勇,2009;薛澜等,2011),许多公共管理研究者开始采用此方法解决政府治理中的复杂组态问题。该方法在管理学、图书情报学、比较政治学、国际关系等领域均已得到广泛应用,且均有论文综述其在特定学科的应用与发展,然而在公共管理学界鲜有其方法应用的综述。在公共管理研究中,组态效应分析范式逐渐被认可,这一趋势与当下复杂系统管理研究成为新的科学范式密切相关(杜运周和贾良定,2017)。复杂系统
5、理论认为,世界是由多个要素相互依赖的组态所构成的,而不是要素的简单加总(Furnari et al.,2021;杜运周等,2022)。该观点挑战了传统研究范式的假设,即整体等于部分之和,并使得组态视角和 QCA 方法成为公共管理研究的重要工具。在新范式下,研究者不再受限于传统“相关性”方法论,而转向组态视角探索公共管理中多要素并发的因果复杂性,并对案例间异质性、非对称关系、等效性路径等复杂问题能够提供精细的分析(杜运周等,2021)。因此,QCA 被广泛应用于公共管理不同子领域的研究,包括公共政策、电子政务、政府创新、舆情治理等。该方法的应用不仅提供了新的知识,也为复杂系统管理研究提供了有益思
6、路。然而,尽管中国已有研究呼吁要正确且规范地使用 QCA,并且详细列举了 QCA每个流程应采取的可选步骤(张明和杜运周,2019),但其在公共管理领域的应用仍存在使用不规范、报告不透明的问题。可以预想,随着 QCA 的普及,方法的错误应用将产生大量错误的研究结论,进而影响学者和实践者的判断(Schneider and Wagemann,2010)。张明和杜运周(2019)更进一步质疑了中国的 QCA 研究在分析过程的透明性、分析结果的稳健性以及研究结论的理论深度。因此,尽管 QCA 为我们提供了重要的研究工具与视角,但与之相关的方法论议题仍有待进一步发展,需要学界的共同参与和贡献(黄荣贵,20
7、19)。本文依据归纳的逻辑对 20172022 年中国公共管理领域使用 QCA 的典型文献进行系统述评,以发现研究存在的问题和创新做法,并尝试进一步探究问题的成因,以及提出相应建议,使 QCA 能够更科学有效地构建新理论或实现对现有公共管理理论的检验或细化。本文的安排如下:第二部分介绍本文的研究方法、文献筛选过程及文献编码条目;第三部分依据 QCA 的操作流程依次分析文献库在各步骤实操过程中存在的共性问题;第四部分对共性问题进行总结,并参考国内外公共管理领域 QCA 应用的优秀实践和方法专家的权威文章提供相应改进建议;第五部分讨论本文主要结论与局限。二、系统性分析方法本文采用系统性文献综述(s
8、ystematic review)的方法,遵循系统综述和荟萃分析优先报告(preferred reporting items for systematic review and meta-analysis,PRISMA)的流程进行分析(Moher et al.,2015):(1)确定研究主题;(2)制定检索标准(如表 1 所示),其中通过“研究议题与对象”来确定“公共管理领域”的边界;(3)文献检索;(4)190 公共管理评论 2023 年第 2 期通过标题、摘要或全文对收集的文献进一步筛除;(5)根据研究主题进行分析。表 1 论文纳入文献库的标准选取标准研究方法研究议题与对象语言文献类型发表
9、年份标准内容使 用 QCA 进 行 研究;在标题或摘要中应该包含“QCA”或“定性比较分析”等字样研究公共政策、地方政府创新、舆情治理等公共议题,并且研究公共组织、公共政策、公共项目、公共服务等对象中文仅限 CSSCI 来源期刊的论文(不含新闻、会议报道等)2017 年 1 月 1日至 2022 年12 月 31 日 资料来源:作者自制。第一步在 CNKI 数据库中检索,将主题词限定为“QCA”或“定性比较分析”(检索字符串为“SU=定性比较分析+QCA”),并将时间限定于 2022 年 12 月 31 日前,且仅限于 CSSCI 来源期刊的论文,如此共产生了 754 篇论文。第二步删除讨论英
10、国资格与课程委员会(Qualifications and Curriculum Authority,QCA)的论文(8 篇)。为探讨 QCA 方法的应用情况,第三步删除介绍 QCA 或是述评的论文(21 篇)。如图 1 所示,QCA 应用的论文数量自 2017 年以来呈指数型爆发增长。图 1 QCA 论文数量增长趋势(20092022 年)资料来源:中国知网。然后将余下 725 篇论文导入参考文献管理软件 NoteExpress V3.0 中,形成文献集合。第四步采用德尔菲法对文献集合中的所有文献进行分类。将文献的标题、摘要和关键词分别发送给三位公共管理领域的专家,让其划分文献归属的主题类型。
11、主题类型分为公共管理类和其他类。在第一次分类结束后,将三位专家一致同意归于公共管理类的论文纳入文献库,其他存在不同意见的论文经整理后再次发送给三位专家并且附上其他专家对这些论文的分类(不告知专家姓名),请其再次分类。在重复了三次如上步骤后专家们达成一致,并初步筛选出 214 篇公共管理领域的 QCA论文。QCA 在中国公共管理研究中的应用:问题与改进191 通过初步观察发现,2017 年之前的论文数量相对较少(10 篇),为呈现近几年QCA 的应用情况,因此删除。最后对文献库(204 篇)中所有论文进行定性处理。先将所有论文分配给两位公共管理领域精通 QCA 的专家,两位专家各自通读 20 篇
12、论文后形成初步的编码条目。编码条目包含 6 个一级条目,包括“分析方法与案例的选择”“变量的选择与校准”“条件的必要性分析”“条件组态的充分性分析”“研究结论的稳健性检验”“结果的升华与深化”。每个一级编码条目包含 26 个二级编码条目,如“分析方法与案例的选择”的二级编码条目为“案例选取标准”“案例数量”“数据来源”。然后专家依据随机选取的 20 篇论文对每个二级条目的赋值标准进行初步编码。随后专家们以面对面交流的方式,解决编码过程中标准不一致的问题,最终对每个二级条目的名称和赋值标准达成共识,为下文 QCA 的应用及其效果分析做准备。三、QCA 的应用及其效果分析社会科学家 Charles
13、 Ragin(1987,2000,2008)在其三本著作中开创性地提出和拓展了 QCA 的理论基础与操作技术。与传统基于回归分析或因子技术的“相关性”方法和基于实验思维的因果推断方法不同,QCA 是基于布尔代数方法对案例开展逻辑化分析的技术,其强调对案例与相关理论不断进行检验。具体来说它有 4 个显著特征:(1)一般从小样本数据中构建条件组合与结果的充分或必要关系;(2)关注社会现象多重条件并发的原因(结果与前因条件的关系是复杂且可替代的),即假定社会现象的因果关系是非线性的,同一个社会现象的发生有可能是不同原因组合导致的;(3)以寻找产生结果的最简表达式为目的,进行逻辑最小化或布尔最小化运算
14、;(4)使用集合关系表述条件(组合)与结果的充分性因果、必要性因果等复杂因果关系(杜运周等,2021)。参考张明和杜运周(2019)的研究可知,在研究者确定研究主题后,一般会执行以下标准化步骤:(1)分析方法与案例的选择;(2)前因条件(或称“条件变量”)与结果(或称“结果变量”)的选择与校准;(3)条件的必要性分析;(4)条件组态的充分性分析;(5)研究结果的稳健性检验;(6)结论的升华与深化。研究的规范性在于研究者需要对以上实施的每个步骤都提供相应的科学解释。QCA 的操作流程相对规范且成文,但其在具体实施过程中给研究者留有较大自由裁量空间。研究过程的操作规范、严谨程度主要由研究者的主观选
15、择和研究经验决定,这导致 QCA 在应用中存在大量不规范和标准不统一的问题(张明和杜运周,2019)。本节将依据以上标准化步骤,依次讨论 QCA 在中国公共管理领域研究中的一般做法及存在的问题。(一)分析方法与案例的选择1.选择分析方法 首先,研究者需要论述使用 QCA 的原因及其适用性。在文献库中,论文主要有192 公共管理评论 2023 年第 2 期如下 5 种解释方式。(1)研究复杂并发问题。探究多个前因条件的可能性组合及其互动关系,以及条件组合对结果的复杂并发影响。(2)研究中小样本案例。为“可获取的案例数量相对较少,无法使用传统定量方法开展分析”的研究提供了解决方案。(3)研究多案例
16、比较。超越个案研究的限制,可通过多案例间的比较分析系统考察结果发生的成因。(4)研究非对称性的问题。仅关注结果发生或者不发生时的影响因素,或是前因条件与结果并非充分必要关系时的研究情景。(5)可纳入反事实案例。纳入在理论上存在但现实中未被发掘的案例,穷尽变量组合的所有可能性以丰富论证。然而有 12.75%的论文仅论述了 QCA 本身的优势,但未明确论述其为何适用于将要开展的研究。QCA 包含多种具体的分析工具,如 fsQCA、mvQCA、csQCA、tQCA 等,不同分析工具的操作流程与适用性均不同。文献库中的论文仅涉及 fsQCA(66.67%)、mvQCA(3.92%)和 csQCA(21
17、.08%)三种分析工具。三者的主要区别在于结果和前因条件的赋值范围:若结果或前因条件中不存在“天然”的二分或多分类变量,则一般使用fsQCA;若均为二分变量,则用 csQCA;若存在多分类变量,则一般使用 mvQCA。此外,有 8.33%的论文没有说明选择特定 QCA 工具的原因。2.选择分析案例作为案例导向的分析方法,QCA 特别重视案例选择的过程。在中小样本的研究中,需要研究者对拟选择的每个案例都尽可能熟悉。案例选择过程一般需要遵循理论抽样并且保证所选案例之间存在异质性以及一定程度的相似性。文献库中有 33.33%的论文仅以数据导向选择案例,以资料或数据的可得性为唯一标准。这类研究所选择的
18、案例一般为资料数据所覆盖的全样本,例如 31 个省级政府。其余论文遵循理论抽样的方法,在全样本中选取部分案例进行分析。选择过程一般遵循以下原则中的一种或多种。一是经典性。筛选出影响范围较广、情况较为典型的案例。二是多样性。案例间具有一定程度的区分度,需覆盖多种类型的研究事件。三是同质性。案例间具有可比性,通常以结果的相似性作为选择标准。四是资料可获得性。能够获得需要的全部信息。五是已有前因条件的适用性。被选案例在前因条件中的取值有区分度,保证案例与前因条件设置之间互相契合。(二)变量的选择与校准1.前因条件与结果的选择 前因条件与结果的选择过程常是 QCA 被质疑的焦点(张明和杜运周,2019
19、)。在文献库中,前因条件与结果一般从构建的理论框架中产生(如武晗和王国华,2021)。但仍有 12.75%的论文没有论述前因条件的选择过程,还有 35.29%的论文仅以单一变量线性影响的思维直接选取前因条件,而未对 QCA 方法论中强调的组态影响做前置假定,只简单提及可能有组态影响而未从理论层面具体假定“为何有组态影响,以及哪些条件组合会对结果发生产生影响”。QCA 在中国公共管理研究中的应用:问题与改进193 大部分论文只有一个结果,仅少数论文考虑了多个结果的情况(如许玉镇和刘滨,2020a)。而前因条件的数量一般大于 3 且应保持在适中的范围,要与案例数量成一定比例。具体的选择过程需要不断
20、试错(杜运周和贾良定,2017),而不存在一个确定的标准。但文献库存在诸多相互冲突的确定性标准。例如,认为样本数量范围在10,4015,8010,100,其相应前因条件的数量范围为4,74,85,9。需要注意的是,前因条件的数量尽量不要超过 10,否则解的数量将会呈几何倍数式增长,从而导致有限多样化的问题。而前因条件过少也会产生无法充分概括现实案例、遗漏重要条件的风险(张明和杜运周,2019)。2.前因条件与结果的校准校准是指给所有案例的前因条件与结果赋予集合隶属分数的过程,即对所选案例涉及的所有变量的原始数据或资料进行整理和分析,最终将其转化为0,1的隶属分数的过程。Greckhamer e
21、t al.(2018)认为有效的校准过程是“半概念半经验”的过程,应遵循 3 个原则:(1)明确定义每个代表结果和前因条件的集合;(2)使用适当的理论和实质性的知识来确定阈值(或“锚点”);(3)透明报告所选择的阈值。文献库中,依据数据或资料性质的不同,一般可分为采取客观校准与理论校准两种方法的论文。客观校准是指研究者依据变量的描述性统计特征,不加理论与经验解释,机械地赋予集合隶属分数的过程。其校准的对象一般为权威机构发布的调查数据或综合指数(排名)。文献库中 42.65%的论文使用客观校准(直接校准)的方法。其中使用 csQCA 的论文一般使用中位数或平均数作为 01 取值的锚点。使用 fs
22、QCA 的论文(以常见的三分锚点为例),一般依据变量数值的实际分布,简单采用 5%分位数为完全不隶属,95%分位数为完全隶属,然后根据变量数据最大值和最小值(排除离群点)的均值作为交叉点。也有将 10%分位数、90%分位数、10%与 90%分位数的均值或是 25%分位数、75%分位数、50%分位数的取值分别作为完全不隶属、完全隶属、交叉点的锚点。最终将前因条件和结果的原始数值转换为相应的模糊隶属分数。44.12%的论文使用理论校准的方法,即研究者依据研究经验和理论知识确定锚点后,依据对各案例资料与数据的深入了解,赋予集合隶属分数的过程。但有 13.24%的论文直接给出锚点标准,却未说明依据或标
23、准。(三)条件的必要性分析1.初步确定必要条件 赋值与校准后,需依赋值表或模糊集隶属度/分数矩阵开展必要性分析,以识别结果发生或不发生时所必须具备的前因条件。简单来说,若某前因条件总是伴随着某一结果出现,则可认为此条件是这一结果出现所必要的,即为必要条件。此外,提前识别必要条件,方便后续充分性分析时对逻辑余项进行假设,以防止出现纳入逻辑余项后必要条件被简约解消除的情况。194 公共管理评论 2023 年第 2 期一致 性 是 衡 量 必 要 条 件 的 重 要 指 标。在 必 要 性 分 析 的 情 景 下,需 用min Xi,Yi()/Yi()评估一致性(必要一致性)。若一致,则需进一步用m
24、in Xi,Yi()/Xi()评估覆盖度(必要覆盖度)。需注意,下文“(四)条件组态的充分性分析”中“3.分析结果汇报”也即在充分性分析的情景下,需用min Xi,Yi()/Xi()评估一致性(充分一致性)。若一致,则需进一步用min Xi,Yi()/Yi()评估覆盖度(充分覆盖度)。可以发现,必要一致性与充分覆盖度以及必要覆盖度与充分一致性的计算公式是相同的(Ragin,2008)。必要条件的初步认定标准通常为必要一致性分数处于0.9,1。文献库中,有少数论文误将充分一致性(其初步认定标准通常为大于 0.8)等同于必要一致性,并将必要一致性大于 0.8 的前因条件初步认定为必要条件。此外,张
25、明和杜运周(2019)认为单个前因条件存在与不存在均需进行必要性分析,而结果存在与不存在的必要性分析则要依研究需求选择性开展。然而文献库中,50.98%的论文仅考虑了前因条件存在的情况,忽略了条件不存在成为结果发生必要条件的可能性。文献库中还有 6.86%的论文未进行必要性分析。此外还需注意,当在必要条件分析中未找到必要条件时,并不可推导出结果的发生一定将受前因条件的组态影响。因为可能存在既无单一条件影响,也无组态效应影响的情况。2.必要条件的经验相关性与存留如前所述,即便前因条件初步通过一致性检验,仍需进一步讨论其是否为紧要必要条件,尤其是在不关注组态关系仅关注单一条件必要性的论文中(如董健
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