社会科学方法论有两大传统方法:定性方法与定量方法。定性方法以社会现象的复杂性为逻辑起点,主张对某单个案例进行深度描写,以获得对某一独特结果的解释。相反,定量方法关注于社会现象的一般性,倡导以变量为导向的大样本数据分析,从而得到关于某现象的一般性解释。然而,在一般性和复杂性之间的任何偏好都无法让我们认清社会现象。定性比较分析法(Qualitative Comparative Analysis,以下简称QCA)是社会科学家们力图综合定性与定量、在保留复杂性的同时,探求一定程度的一般性解释的最新成果,近年来广泛被应用于社会科学研究中。QCA长于增强中等样本研究中多重因果推论的可靠性。国际关系的研究对象又往往是重大而稀少的复杂国际事件。因此,在国际关系研究中应用QCA有天然的比较优势。本文由五个部分组成,导论部分介绍了选题的目的和意义、研究综述和文章框架,主体部分由三章组成,最后是全文的总结。第一章主要介绍QCA的内容与特征,并与传统的定性与定量方法相对比,最后指出QCA与国际关系研究的天然接近。QCA是以案例为导向,使用布尔代数与集合论思想来进行中等数量样本的跨案例比较研究,以寻找导致某一结果的充分条件、必要条件和条件组合的方法。QCA有五个主要特征:1.以案例作为研究的基础,强调把案例视为一个复杂、完整的分析单元;2.把案例作为整体进行比较,从而发现案例间的相似性和差异性;3.利用迭代方式建立解释模型,增强理论与证据的互动;4.注重发现多元连续因果,即认为不同的条件组合在不同情境下导致不同的结果;5.研究者可以自行决定案例的复杂程度,从而实现简约性目的。因此,QCA采纳了定性方法的整体性分析原则和复杂性要求,摒弃求同和求异法而代之以布尔逻辑和集合论,从而增强了同时处理多个样本的能力。对于定量方法,QCA吸收了变量分析和简约性原则,但同时把样本视为整体,保留了一定程度的复杂性。对于国际关系研究而言,学者的研究对象是重大而稀少的国际事件,例如霸权战争、国际冲突等等。其体现为两个特点:一是样本总量处于10-100之间;二是我们既要理解某一事件的复杂性,又要解释某一类事件的一般性。国际关系研究的特点为QCA提供了广阔的应用天地。第二章介绍了QCA的四种主要分析技术。清晰集定性比较分析是最早开发的技术,也是QCA的基础技术,后续分析技术的基本思想和技术原则都在不同程度上继承了清晰集的运算原则。清晰集以二分变量(0或1)对所有变量进行赋值,并以此产生2~k(k是条件变量的数量)个不同的条件组合。研究者利用相关软件将结果变量、条件变量和案例信息建构成真值表。软件会根据“布尔最小化”的原则对真值表进行精简运算,最后输出精简后的条件组合与结果变量的逻辑关系。模糊集技术在清晰集的基础上改动了两点:一是改变了对变量的赋值方法,将原来的二分法改为从0到1区间的任何数字;二是引入集合论概念,将变量间的关系视为集合论中的隶属关系。模糊集分析首先要求设置定性锚值,作为赋值和判断变量性质的标准。模糊集中条件组合的数量为3~k-1(k是条件变量数量)个。相关软件会根据赋值的数字计算条件组合对结果变量的解释程度(吻合度),并最终得到最简的逻辑表达式。与模糊集类似,多值分析也对变量二分法进行改进。但与模糊集不同的是,多值分析的条件变量取值是离散而非连续的。多值分析将变量取值分为有限的几个(例如3个)。多值分析介于清晰集和模糊集之间,也使用“布尔最小化”的化简原则。多值分析可视为清晰集的一般化,即清晰集是多值分析的一个特例。时序定性比较分析将时间顺序引入分析之中,认为导致不同结果的条件组合是由一系列有先后顺序的变量组成的,它们的排列会显著影响分析结果。时序定性比较分析重点关注时间这一被忽视的维度,它在描述条件组合中加入表示时序的符号,表示“然后(then)”。然而,在时序分析中,条件组合的数量会随着条件增多而呈现指数级的增长(k!*2~k,k是条件数量)。条件组合数量过多也是时序定性比较分析亟待解决的问题。相比之下,大样本统计分析比时间序列分析有更成熟的分析技术。第三章对中国国际关系学者应用QCA方法的现状进行了评估。中国学者对QCA的评介与应用起步较晚。根据检索结果,QCA在中国学术界的应用总量不高,但分布学科十分广泛。在政治学、经济学、管理学、新闻传播学、社会学等学科中,都有学者对其进行了介绍和应用。其中,政治学尤其是国际政治学领域的学者对QCA的使用频率最高。QCA在应用中也存在一些不足,其一方面原因在于QCA本身的缺陷;另一方面是因为学界对QCA尚未有透彻了解。第四章对全文进行总结并指出本研究的不足之处与需要深入研究的方向。本研究主要梳理了QCA的主要内容与技术,并对其应用进行了初步的评估。然而,本研究的缺点也是明显的。文中未能对校准技术进行深入阐述,未能将实际应用中的具体方法进行深度剖析和对比分析。这也是未来要进一步努力的目标。