定性比较分析(QCA)在体育领域应用的优势、现状与展望

王文龙, 崔佳琦, 邢金明，米 靖

定性比较分析(Qualitative Comparative Analysis，QCA)是一种以整体论和系统论为思想基础，以布尔代数和集合理论为技术基础，以挖掘充分必要条件组合为目的的方法论体系。

QCA创新性地采用组态分析思维，将案例视为条件组态、用条件组态取代自变量、用组态思想取代净效应思想、用集合关系代替相关关系，突破了传统的质性研究和量化研究的局限，使社会科学研究从线性相关分析步入“集合”分析的时代[1]。凭借创新性的方法取向与独特的研究视角，QCA被广泛应用在政治学、社会学、管理学、经济学等社会科学领域的研究中，为因果复杂性问题提供了重要的方法支撑。在QCA应用成果的学术网站COMPASS进行检索时发现，国际期刊上应用QCA方法发表的体育领域论文共有20余篇，且集中在近几年。以“QCA”“定性比较分析”“质性比较分析(国内少数学者将其翻译如此)”为关键词对中国知网等数据库进行检索，发现国内体育体育领域相关期刊文献有12篇(截止到2022年8月)，QCA方法尚处于起步阶段，需要进一步丰富和发展。基于此，本研究对QCA方法进行全面的检视，阐释其在体育领域的应用优势，综述其在国内外体育领域的应用现状，展望应用前景，并提出应用建议，以期启发体育领域学者应用QCA开展相关研究，同时为该方法在体育领域更好的运用提供参考。

1 定性比较分析(QCA)方法概述

1.1 QCA方法的起源与发展

量化研究与质性研究优劣之争由来已久，在二者的争呼声中定性比较分析(QCA)悄然登场，成为案例导向的质性研究策略和变量导向的量化研究策略之外的第三种方法。1987年，美国社会学家RAGIN出版学术专著《比较方法》，首次系统介绍了定性比较分析，将这一具有创新意义的新方法推出。之后，RAGIN又相继出版了《模糊集社会科学》(2000年)、《重新设计社会研究：模糊集及其超越》(2008年)以及《QCA设计原理与应用：超越定性与定量研究的新方法》(2009年)，使得QCA这一研究方法不断走向成熟[2]。2014年，为奖励RAGIN在定性比较分析方法领域做出的巨大贡献，美国社会学协会授予其研究方法贡献终身成就奖，再次引起人们对QCA研究方法的关注。经过30余年的发展，QCA在比较政治学、社会学、公共行政学、组织管理学、传播学等社科领域中得到了较为普遍的关注和应用。最近，从谷歌学术搜索引擎数据来看，RAGIN所著的《比较方法》引用率达到一万多次，成为社科领域被引次数较多的著作之一。从国内学界发展来看，不少学者将QCA引入了各自的领域。2014年，夏鑫等系统分析了QCA的基本逻辑及其在经济管理学领域的应用，拉开了QCA在我国应用的大潮[3]。2017年，杜运周等人将RAGIN著作《QCA设计原理与应用：超越定性与定量研究的新方法》翻译出版，推动了QCA在国内的应用高潮[4]。在诸多学者推动下，QCA相继被引入国际关系[5]、新闻传播学[6]、管理学[2、7]、组织与管理[8]、教育[9]等诸多研究领域，其应用边界被不断拓展，应用成果也日渐丰富。截至2021年底，国内相关核心期刊论文已达700余篇，仅2021年就有200余篇，呈快速上升的趋势。

1.2 QCA方法相较于传统方法的优越性

QCA与传统的量化研究和质性研究在分析基础、研究目标、理论目标、逻辑推理形式等诸多方面存在明显的不同(表1)。

QCA整合了量化研究逻辑与质性推论，既吸收了定性方法以案例为导向的优势，又充分吸纳了定量技术的一套比较的方法，从而建立起综合性的分析方法，为社科领域的研究提供了崭新道路[10]。与传统的量化研究相比，QCA具有以下优势：(1)QCA聚焦研究自变量和结果变量之间的非对称性关系，突破了标准回归分析孤立的分析视角和对称性思维所带来的局限，也启发学者对既有结果变量的反向结果的影响因素进行重新讨论。(2)QCA关注因素间的不同组合路径而非独立变量，突破了传统量化研究拘泥于单一模型验证独立变量显著性的局限。(3)QCA采用模糊集合替代变量的精准测量，使研究结论更能符合真实世界的要求与客观规律。(4)相比于传统量化研究，QCA的整个分析过程与理论互动更为密切[3]。QCA虽与传统质性研究均以案例为导向展开研究，但相较于传统质性研究，QCA也具有自身的优势。首先，在研究结果的推广效度上，QCA实现了“中等”程度的普适性；其次，在研究过程的操作上，QCA具有高度的透明性，其打开了操作过程的“黑箱”，摒除了操作的模糊性和主观解释性，实现了“打开天窗说亮话”，从而使研究过程具备了可检验性[9]。

表1 QCA与传统量化研究和质性研究的区别表

2 QCA在体育领域的应用优势

科学的、先进的体育科研方法对于学科的发展尤为重要。当前，体育领域运用QCA的研究虽然还不多，然而管理学、社会学、经济学及教育学等领域诸多案例研究与体育学存在较大交叉，这为体育学的研究提供了应用先导。此外，从宏观、中观和微观三个层面审视QCA与体育学研究的契合性，发现QCA在体育领域具有较大的方法学优势，在未来具有较大的应用潜力。

2.1 宏观层面：面向真实的运动情境，契合体育学研究范式转换的趋势

研究方法的革新是体育学研究创新和发展的推动力。在体育学研究领域中，定量与定性是两种主流的研究范式，两者有着各自独特的研究逻辑和研究目标，从不同的视角审视着体育学的发展。然而，对某些问题单一方法的运用存在一定局限，整合两者优点的观点备受青睐[11]。此外，还原论在很长一段时间占据着体育学研究统治地位。借助还原论的相关研究，体育学科系统研究了各种纷繁复杂的运动现象及相互关系，提高了对体育规律和现象的认识水平，为体育学科的发展做出了巨大贡献[12]。然而，随着学科自身的发展和实践问题的深化，还原论的不足也逐步显现，偶然性和个体特性的忽视、整体与部分的割裂以及系统层级和关系研究的缺乏，使得建立在近代科学认识论和方法论基础上的体育学面对实践进程中不断涌现的复杂性问题时解释力呈不断下降趋势，理论与实践之间的鸿沟加大，面临着“范式危机”[13]。众多体育学者也开始进行反思，认为过去的研究多从简单性法则、线性关系、还原论和实证主义角度展开研究，将研究对象看作线性的、稳定的、可分的，导致研究结果与运动实践的偏离。如，程志理认为体育运动作为主体人的运动行为方式是非结构态的，并不是客观对象性存在，我们依赖科学还原论与因素论的理念，用数据还原运动行为，失去了运动情境，身体不在场，得出的结论仅是抽象的一般性，这种一般性看似客观，但未必真实[14]。越来越多的学者也意识到体育的发展以及体育活动的效果, 难以精确地用线性的普遍的规律来把握，要求要按照事物本来的复杂面目去认识和把握研究对象，提出推动体育学科研究范式转换。诸多学者也意识到了这一点，主张按照事物固有的复杂面貌去认识和把握研究对象，以整合、多元、联系、非线性为特征的复杂性范式逐渐成为研究热点和趋势[15-16]。如，马卫平认为体育的发展和体育活动的效果取决于诸多因素以及因素间的复杂关系,普遍的线性规律难以精准对其把握，提出使用复杂研究范式去理解体育[17]。但复杂性研究范式相关方法较为缺乏，使其开展受到一定局限。学者们亟需找到能够契合复杂性范式需求、集合定性与定量研究优点的新方法和新视角，推动体育学研究的发展创新。QCA方法下的组态思想认为结果的呈现是诸要素以组合方式综合发挥作用的结果，以整体观、系统观和组态思维为特征，高度契合体育学科由简单范式向复杂范式转换的发展动向，能够为体育学科相关问题的解决提供新的思路。

2.2 中观层面：有助于从系统、整体的角度厘清体育现象中复杂的因果链条

社会现象之所以复杂并难以解释，并不是影响社会现象发生的变量太多，而是因为不同的与原因相关的条件共同结合起来以某种方式产生一个特定的结果[18]。以此为出发点，QCA致力于解释具有复杂诱因的社会现象，且最好是“多重并发因果”诱致的复杂社会议题。作为社会的一个子系统，体育领域中存在着大量多重诱因形成的复杂现象。体育现象和社会现象在诸多方面呈现出密切的互动与影响，从而成为庞杂、开放、无法控制的系统，内、外部均表现出复杂性，且不同的影响因素之间互相影响，这也就导致了诸多体育现象的产生是多因素组合发挥作用的结果。如，竞赛结果是运动员自身的竞技水平、对手的竞技水平和比赛结果的评定行为等多种要素在特定环境下所形成的最终结果；从更为宏观的层面来看，一个国家竞技体育的成功也受到财政支持、体育参与基础、人才识别和发展系统等9大核心支柱的影响[19]。此外，诸多体育现象的背后也都有着纷繁复杂的现象成因。可以说，复杂性就是体育领域的基本样态，体育领域大量复杂的因果关系相当契合QCA对案例的要求。有学者认为，体育的发展和体育活动的效果，取决于诸多因素以及因素间的复杂关系，普遍的线性规律难以精准对其把握[20]。

目前，体育学科研究方法的焦点多关注质性研究与量化研究。虽然近几年量化研究逐渐增多，渐呈主导之势，但其相关研究又普遍基于回归分析的定量方法(如，多元回归、结构方程等)，其本质都是基于变量的回归。众多学者发现过于倚重量化研究依旧有其短板，不能圆满地解释多重诱因形成的复杂现象。QCA的引入则能够实现对多元原因条件组合的分析，其聚焦影响因素的“和”效应，认为结果的呈现是诸要素以组合方式综合发挥作用的结果，这超越了单个条件变量对结果影响的“净效应”，有助于从系统、整体的角度厘清体育现象中复杂的因果链条，在对不同组合路径的解释上获得新的结论。

2.3 微观层面：有效弥补体育领域既有案例研究的不足

QCA方法实质上是一种案例导向而非变量导向的研究方法[13]。从体育学研究领域来看，案例研究也一直占据举足轻重的地位。体育学科很多研究对象都以案例形式出现，无论是体育相关组织运作，抑或体育社会问题、跨文化传播事件，还是训练竞赛中运动员“个体”，都具有较多的随机性和偶然性因素，加之特定研究对象的独特性和稀缺性，都适合用案例分析思路进行[21]。可以说，体育领域众多研究成果都是研究者将理论与实践结合，通过各种案例构建起来的。然而当下体育领域中案例的应用同其他学科一样，避免不了传统质性和量化研究不同方法追求造成的局限。一方面，基于个案基础的质性研究，案例研究结合概念生成、因果分析和诠释分析等进行深入分析，高度关注案例的整体性和独特性，然而案例数量往往较少，使得结果的普适性受到影响；此外，定性研究缺乏对关键变量的识别，也使案例分析受到一定的局限。另一方面，基于变量基础的量化研究对较大样本共性规律的揭示和提炼具有优势，但是变量分析注重部分关键变量，缺乏对案例的整体关照，因此，对复杂的、多重并发因果关系的揭示往往不足。QCA对以上两种倾向具有较好的整合作用。QCA技术要求把案例分解为一系列特征：一定数量条件变量和结果变量。以标枪运动员为例，结果变量定为掷标枪超过70 m的能力，部分条件变量可能是运动员身高(高VS矮)、助跑速度(快VS慢)、出手速度(快VS慢)，其中一个运动员(案例1)特征可能为个子高、出手速度快、助跑速度慢；另一个运动员(案例2)特征可能为个子矮、出手速度快、助跑速度快。可见，QCA的分解并不会影响案例的整体性，从而兼具了定义关键变量和保持整体性视角的优势，既能系统地识别有限数量属性的交叉案例模式，也能保持案例作为关键属性复杂配置的完整性。此外，QCA是在跨案例、多案例比较的层面展开研究，它既对操作者的理论理解力有一定要求，又强调在充分掌握案例材料的基础上不断回归于理论，依靠案例材料发展、提炼新的理论。不仅如此，QCA中小规模案例数量也使得研究结论具有一定的推广度。因此，QCA可以有效地弥补既有案例研究的不足，从而提升体育领域案例研究水准。

3 QCA在体育领域的应用现状

QCA可应用于不同领域、不同层面的分析(宏观、中观以及微观)的研究设计中[4]，但QCA对案例也有以下3个基本要求：一是案例成因具有复杂性，最好具有多因并发因果关系；二是案例为中小规模，一般在10～40个；三是案例相关问题需要有理论支持[6]。体育领域只要是符合上述案例对象要求的，都可以运用QCA方法进行分析。以体育领域现有QCA方法研究为导向，按研究对象的层次和议题将现有研究总结为以下4类，对各类研究议题的应用现状进行分析。

3.1 事件导向：体育社会现象产生机理解构

事件抑或事件导向的集体行动或社会现象，是QCA方法被大量使用的领域。迄今为止，QCA方法被大量的应用在社会运动和集体行动研究领域(如，邻避冲突[22]、患方医疗暴力[23]、网络群体性事件[24]、农村征地冲突强度[25]等)，广泛应用的背后是因为此类话题案例数量适中，且复杂性特征明显，符合QCA“多因诱致”的研究对象选择要求。以此为迁移，产生了具有一定影响或者具有一定意义的体育社会现象、体育集体行为、体育改革行动及体育文化交流活动等都可称为体育事件(如，群体性事件、兴奋剂仲裁事件、体育网络舆情事件等)，这些事件产生的机理具有多重主体行为逻辑，其发展受到政治、经济、文化、社会、个体等多因素影响，且影响关系复杂又难以剥离。这种复杂特性也决定了某种体育事件是诸多不同因素相互作用、相互牵制的结果。QCA为体育领域诸多以“事件”为导向的研究提供了新思路，其以案例为导向，试图找出导致群体性事件发生的因素组合路径，为这一问题的解决提供了新的视角。如，张欣悦以20例在国际社交媒体Facebook上引起一定热度的中国体育事件为样本，对国际社交媒体中国体育热点事件生成机理进行了研究[26]；谭波对体育真人秀节目持续热播现象的微观机制进行了研究[27]；黄锐等以1 268起群体性户外运动事故为案例，纳入了组织因素、参与者因素、设备因素、项目风险因素和环境风险因素5类前因变量，将事故死亡、受伤和被困人数作为结果变量的赋值标准，对高、低两类严重程度的群体性户外运动事故的组态致因路径进行了分析[28]。

与其他领域相比较，体育领域在这一议题上研究数量较少，其他领域中舆情事件、群体性事件相关研究较多，且在研究中紧密结合相关理论，如，5W理论、集体行动理论、行动者网络理论、协同治理理论等。可以预见，未来QCA在体育领域社会现象或体育事件研究中将具有广阔的应用空间，以体育社会学经典研究议题“球迷暴力”为例，其成因复杂多元，受到观众自身、赛场、运动员、裁判员、教练员、媒体等因素的综合影响；然而，现有研究多是对影响因素的简单罗列和核心影响因素的“净效应”进行分析，却未意识到各因素之间的相互影响。因此，从实践来看特定的结果发生是大量与原因相关的因素或变量以若干方式或模式进行组合所导致的，这也使得我们对群体性事件发生机制的探讨相对不足，QCA则能够对此类体育现象机理的解构中获得新的洞见。

3.2 组织导向：体育组织的管理与评价研究

我国体育事业的崛起与发展经历了由政府一家独办到多元共治的演进历程。市场和社会等体育组织参与体育事业发展空间不断扩大，不同主体参与的成效不断彰显，并进入到内涵建设的高质量发展阶段。对体育相关组织发展进行管理和评价成为提高我国体育事业发展效率的关键。当前学界相关研究集中应用平衡计分卡、结构方程模型等量化方法，研究成果创新性不足。QCA方法为其提供了崭新思路，并超越了单个变量“净效应”的分析，更能有效揭示体育社会组织发展的“实然”。从应用适切性来看，体育相关组织兼具服务性、自主性、营利性、公益性等不同特征，其高目标达成的因果路径的探索往往比较复杂，勾连了意识形态、制度体系、体制机制、社会历史、市场经济等因素。此外，以组织为导向探析组织管理和评价问题时，案例往往数量规模中等，这都符合QCA对研究对象的要求。此外，体育组织管理一般都有丰厚的理论基础支撑，这也增强了其应用的适切性。国内体育领域组织导向的相关研究较少，有学者对我国地方体育协会实体化建设的影响因素及其组合类型进行了分析[29]。国外体育领域相关研究多集中在这一方向，研究数量相对较多。如，CLAUSEN等研究了国际体育单项联会实现商业化的组态条件，研究结果强调了专业化和社交媒体参与对实现高度商业化的重要性[30]；RAFFAELE等以41个在主要国际大赛中参赛的足球俱乐部为案例，探讨了管理者更替和知识转移对团队绩效的影响机制[31]；WINAND等研究了比利时体育管理机构高绩效的实现途径，其以18个具有不同规模、运动目标和表现水平的机构为研究案例，在条件变量中纳入了集权程度、志愿者治理、精英训练结构、创新活动和规模5个关键因素，结果变量中以竞技体育、全民体育和客户体育3个战略目标的实现程度衡量体育管理机构的绩效，所构建的真值表如表2所示，研究结果中则突出了与高绩效相关的关键因素的三种组合[32]。

从其他领域来看，则在围绕政府组织、社会组织以及企业组织进行了大量探索(如，政府组织持续创新、数字政府建设绩效、企业绩效等)，研究数量较多，议题内容多样，部分研究还采用了TQCA进行时间序列组态分析[33]。此外，相关研究在前因变量的遴选和确定上多基于经典理论，部分研究采用扎根理论探索了前因变量。相比而言，体育领域多聚焦在社会体育组织，对政府组织和体育企业组织相关研究关注不足，方法的运用也较为单一。未来，研究者可以以组织管理案例为研究对象，与产业营销、传媒经济、公共关系等领域对接，探究政府、企业及社会在承担竞技体育、群众体育、体育产业等不同领域的管理问题，如，基层政府组织的体育治理效能、政府购买公共体育服务的有效性、社会力量承接校园体育活动竞争力、职业体育俱乐部管理绩效、体育社会组织履行社会责任的影响因素等。

表2 体育管理机构高绩效实现的真值表

3.3 国家导向：国际体育发展问题的比较研究

QCA最早是作为一种“宏观比较”的分析方法在社会科学中被广泛接受的，也是一种在“变量太多、案例太少”的情况下对少数案例进行比较性控制的方法，因此，很适合将其应用于国家或类国家的宏大系统的比较分析中[34]。MARA等以23个欧盟国家为样本，通过fsQCA和线性回归两种方法研究了体育与相关因素对欧盟国家竞争力的组合路径[35]；罗冲等借鉴足球青训支持评价指标体系，纳入了8个前因变量，对足球强国、次强国以及欠强国的青训支持条件前因构型进行了分析[36]。随着体育强国战略的提出，中国体育迫切需要与国际对话，国际体育比较研究也得到越来越多学者的关注，特别是不同国家的体育制度、体育政策、竞技体育、学校体育等的比较研究更为丰富，这都属于比较体育学研究范畴。当下，比较体育学发展面临着研究方法不足的问题，单一的研究方法无法进行全面、深入地阐释不同地域和不同时空的体育现象或问题[37]，而QCA作为跨案例比较研究，将成为比较体育学较为贴切的研究方法，尤其在国家层面的比较当中。

从其他领域来看，学者对不同国家政府研发补贴政策、家庭政策、高等教育腐败、腐败的影响机制与作用路径、疫情防控成效等话题进行了探索，多采用国别面板数据，对不同国家进行横向案例的比较分析。与其他领域相比，目前体育领域在国家导向层面应用QCA研究比较少，这与国家层面相关案例资料的获取难度有一定关联，未来在丰富数据库基础上应进一步拓展，提升研究和选题的视野，对体育国际传播、体育外交、国际话语权、国际竞争力等方向和议题进行探索分析。以当下热门的竞技体育国际竞争力比较为例，学者对不同国家竞技体育国际竞争力进行了分析，并构建了相应的指标评价体系。国外有学者从中观层面构建国际竞技体育政策比较模型(sports policy factors leading to international sporting success，SPLISS)，提出了财政支持、运动参与基础、人才识别与发展、训练设施等影响竞技体育国际成功的9大支柱性因素[19]。然而竞技体育是如何成功的,哪些因素的组合更容易导致成功,原有的研究方法却很难给出答案。QCA在解决这类问题上具有自身独特的优势，通过对不同案例的研究得出的国家竞技体育成功的组合路径，能够准确识别核心影响因素，明确因素间的内在关联，对于国家从整体上制定竞技体育发展战略具有重要意义。

3.4 个体导向：符合QCA案例使用条件的微观机理解释

虽然QCA更多的关注于宏观和中观层面的案例，但随着其在微观层面案例研究不断得到证实[8]，在体育学科的应用前景也更为广阔。以体育参与个体为案例对象，部分学者对大众参赛满意度实现的可能路径进行了探讨，认为通过QCA能够更好地了解和预测体育消费者的决策过程，为提高运动员满意度提供了新的途径[38-39]。全民健身领域，王文龙等运用fsQCA和mvQCA，以135名使用过运动健身类APP的用户为研究案例，揭示了运动健身类APP用户采纳到持续使用与否的多条等效因果路径[40]；王凯圆等以超重大学生为研究对象，对社会科学研究中大学生肥胖的因果路径进行了探讨[41]。学校体育领域，罗冲等从环境、行为、个人3个维度纳入了性别、年级、文化课成绩、比赛成绩、社会支持、兴趣、学训冲突7个前因变量，将青少年每周参与校园足球的时长为结果变量的判定标准，发现了青少年持续参与校园足球影响因素的4种集合构型[42]。竞技体育领域，李永瑞等对80位中国奥运会冠军退役后跨界就业成败的影响因素进行了研究，认为职业性别隔离对奥运会冠军退役后跨界就业具有普遍影响，而心理资本强则是冠军退役后跨界就业成功的决定性因素[43]。现有研究为QCA在微观层面的应用提供了很好的范例和参考。

从其他领域来看，微观层面涉及的相关议题较多(如，探讨教师和医生等群体的职业适应、离职意愿、创业意愿、专业发展路径、岗位胜任力等)，这一层面由于涉及的案例是人，相关前因变量往往较难厘清，通常需要依循一定的理论。其他领域从动机理论、技术接受理论(TAM)、AMO理论等做出了尝试。体育领域相关研究多集中于运动员群体和大众健身群体，对教练员、裁判员、体育教师、管理人员以及其他体育行业从业人群相关研究较少，此外，前因变量的确定上多基于前人研究，与理论的衔接和互动还有待提升。未来，体育学还有很多微观层面的议题可以应用。竞技表现的提升是训练和比赛的核心，其是运动员在一定时空内对各种综合因素适应、把控的结果，涉及竞技能力(如，体能、技术、战术、心理、智能等)等内源性影响因素以及对手竞技表现、比赛的判罚、天气等外源性影响因素[44]，这种“多因诱致”特性也符合QCA的案例要求。有学者认为过去对运动员竞技能力进行的多元、多层次的体系划分过多地强调了各自组分间的线性因果关系，对不同竞技能力之间的联系及与其他要素的内在关系关注不足[45]。因此，以运动员为案例，QCA可以探讨哪些因素组合导致了竞技表现的差别，对于整体性地提升运动员竞技表现具有重要意义。此外，运动训练和竞赛中很多影响因素复杂的竞赛现象(如，“Choking”现象、“黑马”现象、高原现象等)，囿于传统研究方法的局限，对其解释力一直较弱。有学者提出了若干解释机理[46]，但多局限于某一方面的影响因素，部分学者基于个案对其进行了更为深入全面的研究[47]，则又陷入了质性研究的局限当中，影响了结果在一般层面的解释力度。QCA采用组态视角研究训练和竞赛中的诸多复杂现象成因的组合路径，能够从系统、整体的角度厘清现象背后复杂因果链条，在对不同组合路径的解释上获得创新性的结论。此外，青少年体力活动水平、退役运动员就业安置、大众持续性参赛或观赛等微观层面经典议题未来都可从QCA中获得新的启示。

4 QCA在体育学研究领域中的应用建议

对于体育学科而言，QCA 是一种相对较新的方法。通过对体育领域QCA相关研究的分析，发现现有研究与管理学、政治学、经济学等学科相比，QCA 虽在体育领域的多个方向中取得了初步成果，然而其应用案例仍存在诸多不足，在研究层次、研究方向、研究理论、研究方法的运用上有待进一步丰富和完善，提出以下应用建议。

4.1 从研究层次、研究方向角度拓展QCA的方法应用

通过对国内体育领域QCA研究中研究对象层次分析发现，相关研究中个体层面的微观研究较多，以国家为导向的宏观研究以及以体育组织为导向的中观层面的研究较少。前人的研究表明，QCA研究以小样本和中等数量的样本为主，这可能是由于大多数案例都是在宏观层面上(通常是国家/地区)进行的，数量自然受到限制[10]。由于无须对跨层变量进行特别处理，QCA在国家体育政策、制度等宏观层面因素以及体育组织等中观层面因素的研究中具有显著优势，可帮助研究者进行中观和宏观层面理论的构建。因此，未来可以进一步拓展QCA方法的研究层次，探索应用QCA方法创新宏观和中观层面的可能构型，同时也要积极拓展全新的研究领域和主题。此外，现有微观层面的案例以大样本居多，未来应该警醒避免因案例过多造成在操作性上无法深入地挖掘案例本质，使得QCA方法异化成为另外一种量化统计方法，从而脱离方法本身的原有价值和目标。

如前所述，QCA主张的因果非对称性能够很好地启发研究者补充对既往研究问题反向结果成因的研究。然而体育领域现有研究却很大程度上忽视对导致某一结果反向成因的探究，从而无法准确地揭示反向结果的因果复杂性。在体育领域实践中，管理者因其能力限制未必能够采取导致正向结果的管理行为，但对某一反向结果的探讨却能够帮助管理者纠正导致反向结果的不当行为。可以说，在很大程度上，避免反向结果的产生与推动正向结果的产生对于体育相关实践的发展具有同等重要的地位[7]。未来应注重运用QCA研究体育领域的负面现象和反向结果，如探究退役运动员创业成功与失败、球迷持续观赛与不持续观赛、大众对运动健身类APP的持续使用与不持续使用等正反两种结果的条件组合，有助于完善既有的研究结论。

4.2 加强数据与理论的互动，注重QCA对现有理论体系的补充与完善

从其他领域QCA相关研究来看，QCA既能够测试转换为条件的理论，并从单独的条件中找出组态结果，也能够探索理论以及验证假设和猜想。目前体育领域研究者对理论的重视程度不够，QCA相关研究与理论的互动不够密切。一方面，研究中前因条件的确定很少基于现有理论，更多的基于前人研究实证结果，这也使得前因变量的完整性和权威性容易受到质疑；另一方面，大部分研究应用QCA是检验体育领域的相关理论和假设，或是“简单地”检查导致结果的路径，局限于条件组合分析以及可能路径描述，缺少理论探索以及对现有理论体系的补充和完善，对于存在冲突的理论视角、与现有研究结论不一致等问题的探索也不足。未来可以从必要性和充分性角度，基于因果推断和因果机制对理论模型进行重新思考；此外，既有研究使用QCA方法与偏最小二乘法、聚类分析等方法进行对比，强调QCA方法对于因果复杂关系的解释优势，却没有通过案例与理论间的密切对话增加新的知识；最后，体育领域现有QCA研究中数据与理论的耦合较为松散，表现在缺少其它学科QCA常有的在对数据进行初步分析后，回归案例本身，对其特征及其问题情境所做的深度分析。未来，QCA应用中要强化“思想与证据之间的对话”，注重在理论与经验数据之间不断的递归与反复这一重要操作，并重点关注研究是否能够产生有价值的经验研究结果，以期丰富体育领域的理论和模型。

4.3 进一步丰富研究方法，通过不同研究方法的整合深化研究结论

体育学领域QCA方法运用较为单一，这种单一体现在以下3个方面。首先，与其他学科QCA运用的多样性相比，体育领域几乎所有的相关研究都采用fsQCA。其中重要的原因可能在于学者认为fsQCA相较于csQCA与mvQCA，是QCA领域相对较“先进”的方法。然而fsQCA并不是两者的升级版本[9]，三者仍有其各自的特点和适用条件，应根据研究需求合理地予以应用。除此之外，过去的研究很少考虑前因变量所代表的事件在具体案例中发生的先后顺序对结果是否产生影响，未来可以在QCA中纳入条件组合的时序性分析，可尝试运用TQCA、TSQCA等最新的QCA技术。其次，现有某一研究多采用单一类型的QCA方法，仅有少数研究中同时应用了fsQCA和mvQCA以及其他分析技术，未来在适用性允许时可加强对不同类型QCA方法的混合应用，以增强研究结论的互补性。最后，体育领域现有研究QCA方法的运用多为“单一方法”，很少与其他方法和分析工具进行结合。QCA虽整合了传统质性研究和量化研究的优势，却不能替代它们，因为不同的方法呈现出不同的研究逻辑和目标。从其他领域来看，QCA与传统量化分析方法(SEM等)以及质性研究方法(扎根理论等)的融合是研究趋势，因为不同研究方法并不互斥，QCA可以作为一种混合方法对既有方法进行有效补充，如此既可以发挥不同方法的研究优长，也可以实现不同方法结论的互相验证和补充。如可以在通过QCA得出前因组态基础上，再通过质性或量化研究方法进一步探究前因变量的发生顺序以及前因变量间的关系。

5 结 语

QCA采用组态视角解读研究议题，突破了传统范式中自变量相互独立、因果对称性和单向线性关系带来的研究局限，体现出一种全新的思维逻辑。QCA将组态视角带入体育学研究当中，能够将变量导向型的量化分析和案例导向型的质性分析相结合，用较为规范的方法提取案例中的丰富信息并形成简约的表述，以此探索结果的多元前因条件组合。应当注意，QCA方法也具有变量的定性划分标准不够客观、案例敏感度较高、条件变量具有数量限制等问题，在应用时应针对QCA的案例要求以及研究情境进行仔细甄别，避免出现盲目应用的乱象。此外，学者们应保持方法的开放性与创造性，积极对接体育学科亟待解决的实际问题，以推动QCA与体育学科特征走向融合。