(一)引言 20世纪初，伴随着系统科学的出现，西方科学界的主导范式开始从还原论向整体论转换(李曙华，2006)。跟随着这次科学思潮的转换，20世纪80年代，社会学家Ragin(1987)率先发展了定性比较分析方法(Qualitative Comparative Analysis，QCA)。基于整体论，QCA方法认为案例是原因条件组成的整体，因而关注条件组态(configurations)①与结果间复杂的因果关系。早期，QCA方法主要运用于社会学、政治学等社会学科开展小样本的跨案例定性比较分析(Ragin，1987，2008)。近年来，QCA方法在处理大样本和分析复杂组态问题的功能受到管理学者关注(伯努瓦·里豪克斯、查尔斯·C.拉金，2017)②，成为管理、营销、管理信息系统等领域解决因果关系复杂性的重要工具(Fiss，2007，2011；Misangyi et al.，2017)。 “环境、行业、技术、战略、结构、文化、主义、群体、成员、过程、实践、信仰和结果及其维度都是聚合为组态，原型(archetypes)或者完形(gestalts)的形式”(Meyer，Tsui & Hinings，1993)。也即社会现象发生的原因条件间多是相互依赖而非独立的，因此解释社会现象发生的原因需要采取“整体的”、组合的方式(Ragin，2000)。但是传统回归分析技术采用了经济学的边际分析技术，寻求最优的均衡。经济学把牛顿物理学中的“均衡”概念引入，并认为边际收益等于边际成本时，经济达到最优状态，将静止于均衡状态。类似于牛顿物理学只关心物体本身的性质、属性和结构等那样，在回归等边际分析中自变量被假设是独立起作用的。因而主流管理学的研究遵循物理学范式(Meyer，Tsui & Hinings，1993)和边际分析技术，却忽略了组织属性(自变量)间相互依赖以及可能的“化学反应”。在社会现象中存在大量关于原因条件(conditions)与结果的集合关系的规律，这需要“整体”分析。比如我们关心市场经济与高科技两个因素(条件)的组合对于企业是否高成长的影响，市场经济国家与非市场经济国家、高科技企业与非高科技企业的组合有4种组态。在社会科学中，我们经常关心这些不同组态与结果集合(高成长)的集合关系，如：一个市场经济国家的高科技企业会是高成长的吗，一个市场经济国家的非高科技企业会是高成长的吗，一个非市场经济国家的高科技企业会是高成长的吗，一个非市场经济国家的非科技企业会是高成长的吗。在复杂的情况下，我们会有更多条件，这些条件相互依赖构成不同的组态决定了结果的出现与否。基于集合理论分析(set-theoretic approach)的定性比较分析(QCA)，为解决这类组态问题的复杂因果关系提供了新的方法(Ragin，2000，2008，2014)。 QCA采取整体的(holistic)的视角，开展案例层面(case-oriented)比较分析，每个案例被视为条件变量的“组态”(Rihoux & Ragin，2009)。QCA分析旨在通过案例间的比较，找出条件组态与结果间的因果关系，回答“条件的哪些组态可以导致期望的结果出现？哪些组态导致结果的不出现？”这类问题。当我们对于条件组态进行整体分析时，已经采取了条件间是相互依赖的(inter-dependence)这一更符合社会现象的假定。这不同于传统回归分析方法中，假定变量(条件)相互独立起作用。简单地说，QCA采用整体视角聚焦于“组态效应”分析，而传统回归分析采用原子视角，聚焦于分析单个变量的独特“净效应”(Rihoux & Ragin，2009)。问题是当自变量间相互相关时，单个变量的独特效应可能被相关变量掩盖。 管理实践发生的条件间相互依赖而非独立是普遍的现象。这就意味着某一条件的效应取决于它与其他条件的组态关系，自变量与因变量间统一对称的关系(uniform)并不存在(Rihoux & Ragin，2009)。换句话，基于传统回归视角我们发现在控制其他条件不变的情况下，创新促进企业利润这个统一的对称关系：即高创新促进利润，低创新减少利润。这一统一对称关系的结论在QCA分析框架下是不成立的。组态分析可能发现，高创新或低创新与其他条件的不同组态均可能产生高或低的企业利润。比如高创新企业在环境不确定情况下，顾客偏好稳定和成本低时，可能利润更低。大量的经验研究告诉我们，一个研究所发现的变量间的统一对称关系，常常被其他研究所否定。一个很重要的原因就是，缺乏变量间相互依赖以及组态效应的分析。组态分析缺乏的原因在于理论与方法的不匹配，这种不匹配在集合理论视角和QCA方法出现后开始得到解决(Fiss，2007)。 组态分析是组织理论与战略研究的核心议题，组织组态指任何共同发生的、概念上可区分的特征构成的多维度特征群(Meyer，Tsui & Hinings，1993)。组态视角认为“组织最好被理解为相互关联的结构和实践的集群而非分单元或者松散结合的实体，因而不能以孤立分析部件的方式理解组织”(Fiss，2007)。组态分析采取整体和系统的分析思路，也即案例层面的组态而非单个自变量被用来分析结果(如组织绩效)。组态分析的多维度、整体性特征使得其具有分析战略管理等问题的优势，如战略研究关注环境、结构与战略活动如何匹配以实现更优的结果(Miles & Snow，1978)。Fiss(2011)即采用组态分析方法，检验了两种战略类型(差异化与低成本)与环境因素(变革速度和不确定性)和结构(规模、正式化、中心化、复杂性)不同匹配的多种组态如何产生高绩效结果以及低绩效结果。尤其是识别出在不同组态下，这些战略出现还是不出现、起核心条件还是边缘条件取决于它与其他条件的组合关系。换句话说产生同一结果的方案(路径)是多样的和等效的，不存在唯一的最佳战略。
