引用格式：，.QCA與SEM在圖書情報領(lǐng)域的應(yīng)用比較研究[J/OL].知識管理論壇，2025， 10（3）：199-217[引用日期].https：//www.kmf.ac.cn/CN/10.13266/j.issn.2095-5472.2025.013. （Song Yanhui，Zheng Xiaoqing.AComparativeStudyonthe ApplicationofSEMand QCAinLibraryand Information Science[J/OL] KnowledgeManagementForum，2025，10（3）：199-217[citeate].htps：//www.kmf.ac.cn/CN/1.13266/j.ssn09- 5472.2025.013.）

①引言/Introduction

在社會科學(xué)研究中，以變量為導(dǎo)向的定量分析法和以案例為導(dǎo)向的定性分析法一直占據(jù)主流。1987年，美國社會科學(xué)家C.C.Ragin[1]提出定性比較分析法（QualitativeComparative

Analysis，QCA），為研究社會科學(xué)提供了新穎的研究邏輯。QCA以集合論和布爾代數(shù)為理論基礎(chǔ)，結(jié)合了定量分析法和定性分析法的優(yōu)勢。定量分析法、定性分析法和定性比較分析法各有特點，定量分析法通過對數(shù)據(jù)收集、處理、分析得出結(jié)論，重視結(jié)果的量化程度；定性分析法通過個案歸納或演繹確定發(fā)展趨勢，主要用于探索性分析[2]；定性比較分析法以量化案例為集合，探究多種原因組合與結(jié)果構(gòu)成多重并發(fā)因果關(guān)系。

QCA作為介于量化與質(zhì)化研究的混合型方法，國內(nèi)學(xué)者將其運用于政治、新聞、經(jīng)濟、管理等多個領(lǐng)域的研究。隨著方法的推廣，圖書情報領(lǐng)域有關(guān)QCA方法介紹和實證研究的文獻逐漸增多，這有利于學(xué)者們對信息服務(wù)、用戶研究和文化服務(wù)等復(fù)雜問題進行更深層次的探究，從而促進學(xué)科發(fā)展。在圖書情報領(lǐng)域，QCA承認研究對象存在因果關(guān)系的復(fù)雜性和社會現(xiàn)象由多種條件組合共同引致的存在性[3]。在圖書情報領(lǐng)域?qū)嵶C研究中，學(xué)者們通過結(jié)構(gòu)方程模型（StructuralEquationModel，SEM）探究變量間的相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系，在圖書館滿意度、知識學(xué)習(xí)和信息系統(tǒng)等方面開展研究?？梢园l(fā)現(xiàn)，QCA與SEM均可以探究前因與結(jié)果的因果關(guān)系，且兩種方法屬于不同性質(zhì)，探索兩者研究同一主題時的區(qū)別與聯(lián)系，有利于研究者選擇合適的研究方法，使圖書情報領(lǐng)域的實證分析更精確。遺憾的是，當前鮮有關(guān)于QCA與SEM在圖書情報領(lǐng)域比較分析的文獻，筆者擬深入比較QCA與SEM在原理、操作、應(yīng)用和實證分析方面的異同，以豐富圖書情報領(lǐng)域的成果。未來，研究者可以結(jié)合QCA與SEM研究圖書情報領(lǐng)域相關(guān)問題，進一步擴展圖書情報領(lǐng)域?qū)嵶C研究的深度與廣度。

QCA、SEM的原理及其比較/ The comparison of the principles of QCA and SEM

2.1QCA的原理

QCA結(jié)合了傳統(tǒng)定性研究的特點和傳統(tǒng)定量研究的優(yōu)勢，成為研究社會科學(xué)領(lǐng)域的新型方法。C.C.Ragin在創(chuàng)立QCA時，將其分為研究方法和分析技術(shù)兩類功能角色[4]。QCA作為研究方法，將集合論和布爾運算當作方法論的基礎(chǔ)。QCA作為分析技術(shù)，根據(jù)變量屬性和賦值規(guī)則，分為不同類別。

2.1.1作為研究方法的QCA

（1）QCA的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是集合論和布爾代數(shù)。在研究多個案例時，將每個案例都看作前因與結(jié)果的組合。結(jié)果可以看作為完整集合，而引致結(jié)果發(fā)生的不同前因可以看作完整集合的子集。進行多案例比較時，可以利用布爾代數(shù)法將集合校準為數(shù)值，探究集合間的隸屬關(guān)系。

布爾運算基本步驟為：將前因及結(jié)果轉(zhuǎn)化為集合因素，事件發(fā)生用大寫字母表示，事件不發(fā)生用小寫字母表示，事件不存在用“-”表示，“ + ”代表或，“*”代表“和”，“ Σ=Σ ”和“ ? ”代表“導(dǎo)致”。把標定完成的集合組合以表格形式呈現(xiàn)，即真值表。真值表羅列了引致某一結(jié)果發(fā)生或不發(fā)生的不同因素組合，從而揭示各種因素間不同的組合方式以及對結(jié)果的影響[5]。同時，在運用布爾運算完成初步計算后，還需要利用布爾最簡化原則對冗余因素和矛盾因素進行剔除，尋找解釋結(jié)果最精簡、最核心、最典型的因素組合路徑[1]。冗余因素意味著該因素出現(xiàn)與否，都不影響結(jié)果。矛盾因素意味著同一因素組合對應(yīng)不同的結(jié)果。

（2）QCA的適用對象具有等效性和不對稱性。社會科學(xué)中復(fù)雜問題的發(fā)生或不發(fā)生往往不是單個因素導(dǎo)致，而是多因素交織組合造成，結(jié)果具有等效性。結(jié)構(gòu)方程模型分析經(jīng)常通過統(tǒng)計顯著性這一指標進行，重點分析單因素對結(jié)果的影響程度[，難以實現(xiàn)多因素不同組合方式對結(jié)果的探討。等效性意味同一結(jié)果的發(fā)生可由不同因素組合路徑實現(xiàn)[7]。QCA在分析等效性問題時，應(yīng)該聚焦于哪些因素組合會導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生[8]。

QCA主要關(guān)注集合間的隸屬關(guān)系，包括充分關(guān)系、必要關(guān)系和充要關(guān)系[2]。QCA研究因果不對稱性，即引致兩個互斥型結(jié)果發(fā)生的因素組合種類可以是不同的，而不僅是相同要素在水平上的差異[9]

2.1.2作為分析技術(shù)的QCA

C.C.Ragin最初發(fā)明的QCA技術(shù)和軟件，基于二分法將因素劃分為0或1，雖然簡單易懂，但是無法分析現(xiàn)實生活中復(fù)雜多元的因素。因此，C.C.Ragin及眾多學(xué)者在最初QCA的基礎(chǔ)上，發(fā)展了更多分析技術(shù)和軟件，具體可以分為四大類，如表1所示：

（1）基于清晰集的csQCA。csQCA適合處理基于二分法的因素集合和結(jié)果集合，即取值為0或1[10]。清晰集用于描述二元互斥的概念，如男性和女性、市場主導(dǎo)和政府主導(dǎo)，劃分依據(jù)簡單易懂，但不適合描述連續(xù)變化的集合。

（2）基于模糊集的fsQCA。在實際案例分析中，大多數(shù)因素難以直接清楚劃分為0或1，而是處于0一1的中間狀態(tài)，為了描述模糊性概念，引入基于模糊集的fsQCA。fsQCA對0—1之間的連續(xù)變化量進行賦值，引人隸屬度概念[5]。隸屬度將集合間的關(guān)系描述為程度關(guān)系。同時，要對因素集合對結(jié)果因素的一致度和覆蓋度進行檢驗。一致性表示因素組合共享結(jié)果的程度，覆蓋度表示因素解釋結(jié)果的唯一性程度[2]。

（3）基于多值集的mvQCA。mvQCA在csQCA的基礎(chǔ)上，不限于0、1二分類，而是在此基礎(chǔ)上進一步擴展，將其賦值為0、1、2、3等更多數(shù)值。L.Cronqvist認為交通信號燈的案例就是典型的應(yīng)用多值集分析的情景[]mvQCA相對于csQCA最明顯的優(yōu)勢就是增加了變量的信息，通過分類方式，可以將定距變量轉(zhuǎn)化為類別變量進行計算[12]

（4）基于時序的TQCA（TemporalQualitativeComparativeAnalysis，時序性定性比較分析）。清晰集、模糊集和多值集均沒有考慮因素出現(xiàn)的先后順序?qū)Y(jié)構(gòu)的影響，但實際案例中，相同因素組合順序發(fā)生變化會對結(jié)果造成差異性影響，因此研究者構(gòu)造了TQCA這一可以處理時間順序的模糊集比較方法。其主要代表有：N.Caren和A.Panofsky考慮因素生成的時間順序[13]，N.Hino 提出將截面時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為QCA數(shù)據(jù)形式的法則[14]

2.2SEM的原理

SEM是基于變量的協(xié)方差矩陣來分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計方法，稱為協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析[15]。現(xiàn)實生活中有些變量可以直接觀察和測量，稱為觀察變量。同時也存在大量無法直接觀測的變量，稱為潛在變量。傳統(tǒng)統(tǒng)計分析難以有效處理潛在變量，SEM的優(yōu)勢在于可以同時處理多個潛變量，研究潛變量之間的相關(guān)性和因果關(guān)系。此外，在估計變量時不可避免會產(chǎn)生誤差，包含隨機誤差和系統(tǒng)誤差。SEM能夠有效控制誤差，對模型結(jié)構(gòu)關(guān)系進行估計[16]以下從模型構(gòu)成、參數(shù)估計和擬合指數(shù)3個方面闡述SEM。

2.2.1模型構(gòu)成

結(jié)構(gòu)方程模型分為結(jié)構(gòu)模型（structuralmodel）和測量模型（measurementmodel）兩大部分。結(jié)構(gòu)模型反映潛在變量間的關(guān)系，測量模型反映潛在變量與觀察變量間的關(guān)系[17]。

（1）結(jié)構(gòu)模型。結(jié)構(gòu)模型是內(nèi)生和外生潛在變量的組合，包含路徑系數(shù)和結(jié)構(gòu)殘差。其矩陣方程式如公式（1）所示：

η=B^*η+Γ^*ξ+ζ 公式（1）

方程式中各變量含義如下：η為內(nèi)生潛在變量向量，B和I為路徑系數(shù)， ξ 為外生潛在變量向量， ζ 為結(jié)構(gòu)方程的誤差項。

（2）測量模型。測量模型是結(jié)構(gòu)方程模型的一部分，包含一個潛在變量和數(shù)個觀察變量。

其矩陣方程式如公式（2）和公式（3）所示：

x=Λ^*x^*ξ+δ 公式（2）y=Λ^*y^*η+ε 公式（3）

方程式中各變量含義如下： x 為外生觀察變量向量， ξ 為外生潛在變量向量， Λ^*x 為外生觀察變量與外生潛在變量之間的關(guān)系，是外生觀察變量在外生潛在變量上的因子載荷矩陣，8為外生變量的誤差項向量。

y是內(nèi)生觀察變量向量，η為內(nèi)生潛在變量向量，A*y為內(nèi)生觀察變量與內(nèi)生潛在變量之間的關(guān)系，是內(nèi)生觀察變量在外生潛在變量上的因子載荷矩陣，ε為外生變量的誤差項向量。

2.2.2參數(shù)估計

構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型和測量模型后，需要對模型進行參數(shù)估計。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求得的樣本協(xié)方差矩陣S，以及根據(jù)理論基礎(chǔ)推導(dǎo)出來的模型協(xié)方差矩陣≥0，兩者差異越小，說明模型設(shè)定越準確。

參數(shù)估計方法種類繁多，研究中使用頻率最高的是極大似然估計（maximumlikelihoodestimate，ML），其余有偏最小二乘法（partialleast square）、貝葉斯法（Bayesianmethods）、穩(wěn)健極大似然估計（robustmaximumlikelihoodestimate，MLR）、均值和方差加權(quán)的最小二乘估計等[18]。極大似然估計是利用已知的樣本結(jié)果，反推最大概率導(dǎo)致特定結(jié)果的參數(shù)值，在參數(shù)估計時以ML最為常用[9]。不同參數(shù)估計方法如表2所示：

2.2.3擬合指數(shù)

參數(shù)估計之后，需要利用擬合指數(shù)評價模型協(xié)方差矩陣與樣本協(xié)方差矩陣的適配程度。H.W.Marsh等將模型擬合指數(shù)分為三大類：絕對適配指數(shù)（absolutelymodelfit）、相對適配指數(shù)（incrementalmodelfit）、簡約適配指數(shù)（parsimonies model fit）[23]。表3列出常見擬合指數(shù)及推薦使用范圍。

表3常見擬合指數(shù)取值范圍 Table3 Value range of common fitting index

2.3QCA、SEM原理的比較分析

首先，關(guān)于基礎(chǔ)理論和研究方式。QCA描述對象屬于集合的程度，使用“因素”一詞而非“變量”[2]，其理論基礎(chǔ)為集合論和布爾代數(shù)，以個案中的集合隸屬關(guān)系為判斷依據(jù)。QCA在分析時結(jié)合定性和定量，在尋找因素條件、選擇因素校準方式和根據(jù)結(jié)果分析案例時，依據(jù)研究人員的理論知識和深人理解，屬于定性研究。在因素編碼和運算環(huán)節(jié)，依據(jù)軟件進行客觀計算，屬于定量研究。定性和定量的結(jié)合，一方面避免純定性研究完全依據(jù)研究者主觀意識的弊端，另一方面也彌補純定量無深人思考與分析的缺陷。而SEM使用“變量”一詞，理論基礎(chǔ)為方差分析，側(cè)重單變量孤立作用，即便使用調(diào)節(jié)交互作用也不能覆蓋所有變量的整體作用，關(guān)注統(tǒng)計上的顯著性[24]。SEM在分析時采用定量研究，往往根據(jù)前人權(quán)威文獻構(gòu)建變量測量量表，提出具體假設(shè)，進行驗證性分析。通過數(shù)據(jù)在統(tǒng)計上的顯著性及模型擬合指數(shù)，來分析假設(shè)是否成立和模型設(shè)定是否準確。

其次，關(guān)于因果關(guān)系的分析。QCA在分析因果關(guān)系時強調(diào)等效性和非對稱性，等效性即引致相同結(jié)果的前因是多個，既可以是不同單個因素，也可以是不同的因素組合。因此，QCA適合分析多個前因復(fù)雜和相互聯(lián)系的問題，區(qū)別于SEM僅研究兩個變量間的關(guān)系，且要求變量間不能具有共線性。非對稱性即引致結(jié)果發(fā)生的前因，不一定是引致結(jié)果不發(fā)生的前因。因此，QCA在分析研究案例時，有時需要兩次分析，引致案例成功的因素與引致案例不成功的因素是不同的，為解釋案例提供更多的可能性和多樣性。而SEM在分析因果關(guān)系時，僅關(guān)注兩兩變量間的關(guān)系，不能分析變量組合對結(jié)果的影響，而實際情況中，許多現(xiàn)象是多變量共同交織作用而形成的，SEM無法解釋這類現(xiàn)象。同時，SEM認為因果具有對稱性，自變量高低變化與結(jié)果變量的取值高低一致，例如已知創(chuàng)新能力強的企業(yè)績效高，那么創(chuàng)新能力弱的企業(yè)績效低，現(xiàn)實情況下對稱因果現(xiàn)象也是少見的，QCA研究的非對稱性因果更具有實際意義。

最后，關(guān)于模型結(jié)構(gòu)和研究目的。QCA模型結(jié)構(gòu)根據(jù)前因組合而定，具有靈活性；而SEM模型結(jié)構(gòu)固定為結(jié)構(gòu)模型和測量模型[17]。QCA研究目的在于根據(jù)前因多樣化組合，來分析現(xiàn)象的多種可能性。特別是C.C.Ragin提出的“有限多樣性”，排除現(xiàn)實中無法觀察的案例和引入與理論不沖突的“虛擬”案例，有利于證實、證偽、簡化現(xiàn)有模型和構(gòu)建新理論[8，]而SEM研究目的既通過現(xiàn)有理論基礎(chǔ)證明假設(shè)的變量關(guān)系是否正確，也通過變量關(guān)系來驗證和完善已有的理論。QCA與SEM的原理比較如表4所示：

QCA、SEM的操作步驟及其比 較/The comparison of the operation stepsofQCA andSEM

3.1QCA的操作步驟

定性比較分析法分析過程具體分為5個步驟：數(shù)據(jù)校準、必要性檢測、真值表構(gòu)建、反事實分析和穩(wěn)健性分析[25]

（1）數(shù)據(jù)校準。QCA基于集合論進行分析，需要把原始數(shù)據(jù)校準為集合數(shù)據(jù)[]。其中，csQCA將原始數(shù)據(jù)校準為0或1；fsQCA常使用設(shè)置3個錨點，即完全隸屬、交叉點和完全不隸屬，將原始數(shù)據(jù)校準為0一1內(nèi)變化的連續(xù)的集合隸屬度數(shù)值；mcQCA則將原始數(shù)據(jù)校準為0、1、2等三分及以上的集合數(shù)值。

（2）必要性檢測。在實際操作過程中，用覆蓋度指標來代表必要性檢測。覆蓋度表示因素組合解釋結(jié)果的唯一性程度[26]。覆蓋度描述集合間“充分非必要”的關(guān)系，覆蓋度越接近1，越說明該因素集合是達到結(jié)果集合的唯一路徑，該值達0.9以上，表明該因素是結(jié)果的必要條件。若有因素確定為引致結(jié)果發(fā)生的必要條件，則需要在后面反事實分析中視作核心條件。

（3）真值表構(gòu)建。所有數(shù)據(jù)校準完成后，可以構(gòu)建真值表。真值表包括所有引致結(jié)果發(fā)生的因素組合和每種組合對應(yīng)的案例數(shù)量，假設(shè)有k個因素，則有 2^k 個因素組合。通常會根據(jù)案例頻數(shù)（frequency）、原始一致性（rawconsistency）和不一致的減少率（proportionalreductionininconsistency，PRI）檢驗因素組合與結(jié)果的關(guān)系。每種因素組合對應(yīng)的案例數(shù)量是不均衡的，為了提取出對結(jié)果解釋能力較強的因素組合，可以設(shè)置案例頻數(shù)閾值。一般小樣本數(shù)據(jù)，樣本量小于60，頻率設(shè)為1[27]；大樣本數(shù)據(jù)，樣本量大于500，頻率設(shè)為2—3[28]。一致性表示因素組合共享結(jié)果的程度[25]，C.Q.SKAANING建議一致性閥值為0.8，根據(jù)研究對象特點可自行調(diào)整閾值[29]。P.C.Fiss等學(xué)者提出PRI作為一致性度量的補充方法，以減少案例同時屬于結(jié)果及其補集的邏輯矛盾，建議該值閾值為0.7以上[30]

（4）反事實分析?；谠O(shè)定的結(jié)果，QCA會進行簡單類和困難類反事實分析。通過簡單類反事實分析，得到優(yōu)化解；通過困難類反事實分析，得到簡潔解；未進行反事實分析，得到復(fù)雜解。其中，復(fù)雜解通常不符合經(jīng)濟要求；簡潔解包含的因素，稱為核心條件；僅優(yōu)化解包含的因素，稱為邊緣條件[25]

（5）穩(wěn)健性分析。穩(wěn)健性檢驗主要包括參數(shù)設(shè)定和模型設(shè)定。其中，參數(shù)設(shè)定的穩(wěn)健性檢驗包括調(diào)整校準點、調(diào)整案例數(shù)閾值、增加或刪減案例等方法[31-32]。模型設(shè)定的穩(wěn)健性檢驗包括改變測量方法、更換數(shù)據(jù)源等[33]。如果在不同方式下，調(diào)整后的模型與原始模型具有相似的路徑、一致性和覆蓋率，則認為該結(jié)果是穩(wěn)健的。

3.2SEM的操作步驟

結(jié)構(gòu)方程分析過程具體分為5個步驟：提出研究假設(shè)、構(gòu)建理論模型、定義變量、收集樣本數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析又包括檢驗信效度、分析模型、驗證假設(shè)和分析結(jié)論。由于步驟較多，重點解釋以下步驟內(nèi)容：

（1）定義變量。定義變量旨在把抽象的學(xué)術(shù)概念轉(zhuǎn)化為具體可測量的指標，最終以量表的形式展現(xiàn)。定義變量最為常見的是問卷調(diào)查法，通過引用已發(fā)表權(quán)威論文中相似的學(xué)術(shù)定義對應(yīng)的題目，以問卷形式發(fā)放給特定對象進行調(diào)查分析。另外，也可以用大數(shù)據(jù)、編碼等方式進行定義變量。

（2）檢驗信效度。在應(yīng)用結(jié)構(gòu)方程模型前，需要進行探索性因素分析（exploratoryfactoranalysis，EFA）或者驗證性因素分析（confirmatoryfactoranalysis，EFA），從而檢驗信效度。采用EFA需要重復(fù)穩(wěn)定結(jié)論的支持，實際操作有一定難度，因此多使用CFA驗證信效度[34]

一般情況下，當Cronbach'sα系數(shù)值大于0.8時，認為量表的信度處于非常好的區(qū)間范圍；當Cronbach'sα系數(shù)值界于0.7到0.8之間時，則認為量表的信度處于較好的區(qū)間范圍；當Cronbach'sα系數(shù)值界于0.6到0.7之間時，認為量表的信度處于可接受的范圍；當Cronbach'sα系數(shù)值小于0.6時，量表的信度處于不佳的區(qū)間范圍[35]。當樣本數(shù)據(jù)AVE大于0.5，說明數(shù)據(jù)具有較好的效度，有一定的準確性、有用性[36]。

（3）分析模型。信效度檢驗達到標準后，進行模型分析。首先，選取合適的參數(shù)估計方法和擬合指標，選取依據(jù)可以參考表2和表3。其次，將分析結(jié)果與推薦范圍進行比較，常用擬合指數(shù)取值范圍參考表3。最后，對于“未達標準”的擬合指數(shù)，按照理論分析進行恰當?shù)男薷?，若無恰當理由，則不應(yīng)調(diào)整模型。無論是否調(diào)整模型，都要對結(jié)果進行合理的解釋。

（4）驗證假設(shè)。在結(jié)果報表中選取路徑系數(shù)及P值，可以發(fā)現(xiàn)初始提出的每條假設(shè)都對應(yīng)著路徑系數(shù)和P值。路徑系數(shù)越大，說明該假設(shè)的因果關(guān)系越強，可用于比較變量對結(jié)果的影響程度。而P值小于0.1，說明該假設(shè)成立，且P值越小證明假設(shè)成立的力度越強，反之，假設(shè)不成立。

3.3QCA、SEM操作步驟的比較分析

QCA與SEM在操作步驟方面既有相似之處又有差異之處。首先，QCA與SEM在結(jié)果闡述方面有相似之處。兩者在運算結(jié)果時都運用到了軟件，并且運算結(jié)果給出的僅是簡單的因果關(guān)系路徑，是最淺層的含義，不具有實際意義。因此，針對運算結(jié)果，兩種方法都需要進行深層次分析，闡述前因引致結(jié)果發(fā)生或不發(fā)生的內(nèi)在機制以及實際情況中是否有對應(yīng)的案例支撐內(nèi)在機制的成立。

此外，QCA與SEM在條件處理和誤差處理方面有較大差異。在條件處理方面，QCA需要將原始數(shù)據(jù)進行校準，轉(zhuǎn)換為集合隸屬度；SEM數(shù)據(jù)預(yù)處理后，便可直接使用原始數(shù)據(jù)。QCA具體校準方法很多，以fsQCA校準為例，主要分為量表數(shù)據(jù)校準和直接數(shù)據(jù)校準。量表數(shù)據(jù)又分為5點量表和7點量表，5點量表可以按5、3.5、1，5、3、1等[37標準校準，7點量表可以按6、4、 2^[38] ，6、4.5、 3^[39] 等標準校準。直接數(shù)據(jù)校準可以按95、50、 5^[25] ，80、50、20^[40] 等標準校準。SEM一般根據(jù)變量量表設(shè)計問卷，剔除問卷數(shù)據(jù)中異常數(shù)值后，便可直接運用于軟件中計算，無需校準處理。

在誤差處理方面，QCA運用穩(wěn)健性檢驗說明誤差的影響結(jié)果，SEM允許模型中存在誤差項并在結(jié)果報表中可以觀察誤差項數(shù)值。在QCA分析過程中，選擇因素和校準方式，尤其在選擇校準方式時，方式多種多樣，完全依賴于研究者本身的理論水平和對案例的理解程度，該過程中可能會產(chǎn)生一定的誤差，因此需要檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，即采取改變案例數(shù)閾值、校準方式、一致性閾值等措施后，觀察結(jié)果會不會產(chǎn)生根本性變化，若無則說明結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。而SEM允許潛在變量和觀察變量存在誤差，實際情況中圖書館滿意度、用戶行為等潛在變量即使使用多個觀察變量進行測量也難以準確計算，因此SEM允許存在誤差項，在結(jié)果輸出報表中，若誤差項為正值且P值顯著，則說明變量的誤差項在合理范圍內(nèi)，沒有影響整體模型。

QCA、SEM在圖書情報領(lǐng)域的應(yīng) 用比較/The comparison of the QCA and SEM in the field library and information technology

4.1QCA在圖書情報領(lǐng)域的應(yīng)用

近些年國內(nèi)學(xué)者認識到QCA的價值，其在政治學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、新聞學(xué)等領(lǐng)域都有所應(yīng)用。但是圖書情報領(lǐng)域相關(guān)研究仍舊較少，目前僅在信息服務(wù)、用戶研究和文化服務(wù)等方面有不同程度的應(yīng)用。

（1）QCA在信息服務(wù)中的應(yīng)用。陳曉宇等[411用回歸分析法研究影響網(wǎng)絡(luò)用戶信息搜尋行為的因素，并在此基礎(chǔ)上，進一步用fsQCA探究這些影響因素如何組合才能發(fā)揮更大作用；段堯清等[42運用fsQCA識別突發(fā)公共衛(wèi)生事件下公眾持續(xù)使用政府信息行為的觸發(fā)路徑、核心因素和演化規(guī)律，從而加強政府對公共衛(wèi)生事件的控制能力；余貝迪等[43]以探究在線健康信息搜尋中焦慮增加原因為研究對象，運用QCA尋找導(dǎo)致焦慮增加的因素組合，并提出相應(yīng)建議以改善用戶情緒；Y.Liu等[44]以農(nóng)村居民政府移動服務(wù)采納研究為例，展示了fsQCA在信息系統(tǒng)（informationsystem，IS）行為研究中相較于回歸分析等傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的優(yōu)勢。

（2）QCA在用戶行為中的應(yīng)用。孫國強等[45]以大學(xué)微信用戶非理性集群行為為研究基礎(chǔ)，利用csQCA證明該行為確實是不同因素相互作用產(chǎn)生的，并為政府、學(xué)校采取措施提供依據(jù)；楊金龍等[46運用fsQCA分析影響移動學(xué)習(xí)社區(qū)用戶感知學(xué)習(xí)的影響因素，為促進移動學(xué)習(xí)社區(qū)發(fā)展提供理論基礎(chǔ)；胡媛等[47]以高校學(xué)生科研數(shù)據(jù)需求管理為研究對象，運用fsQCA分析發(fā)現(xiàn)用戶因素是最為關(guān)鍵的因素，并針對路徑結(jié)果提出相應(yīng)建議；楊金龍等[48]使用mvQCA和fsQCA探究將移動學(xué)習(xí)采納轉(zhuǎn)化為持續(xù)的重要因素和有效路徑，從而提高移動學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。

（3）QCA在文化服務(wù)中的應(yīng)用。張海超等[49]以鄭州市鄭品書社建設(shè)為研究對象，運用csQCA探究書房所在行政區(qū)、投入資金、書房地點等九大條件因素對書社建設(shè)的多重并發(fā)因果關(guān)系，得出“重點式”和“覆蓋式”兩條典型建設(shè)路徑；李少惠等[50]運用fsQCA研究公共文化服務(wù)產(chǎn)品、專業(yè)人才、科學(xué)技術(shù)和財政收入對公共文化服務(wù)創(chuàng)新的影響和聯(lián)合作用，確定了兩條有效路徑和核心因素，為公共文化服務(wù)創(chuàng)新提供參考；池毛毛等[51]以高校圖書館為研究對象，采用fsQCA探究多種因素組合驅(qū)動圖書館數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而更好地服務(wù)師生。

4.2SEM在圖書情報領(lǐng)域的應(yīng)用

結(jié)構(gòu)方程相較于定性比較分析法，在圖書情報領(lǐng)域有較大程度的發(fā)展，相關(guān)研究也日趨成熟，下文將從圖書館滿意度、知識學(xué)習(xí)和信息系統(tǒng)3個方面展開論述：

（1）SEM在圖書館滿意度中的應(yīng)用。武海東、黃宜、雷順利、張新興等[52-57]運用結(jié)構(gòu)方程構(gòu)建圖書館用戶滿意度模型，探究并驗證了影響滿意度的變量，為提升圖書館服務(wù)水平提供依據(jù)；龔花萍等[58]引人結(jié)構(gòu)方程對圖書館閱讀文化建設(shè)的讀者滿意度進行評價研究，確定影響讀者滿意度的變量，并采取措施提升服務(wù)質(zhì)量；楊濤[59]以信息系統(tǒng)成功模型為基礎(chǔ)，用結(jié)構(gòu)模型方程擬合研究模型，通過檢驗驗證假設(shè)確定影響用戶自主還書滿意度的變量；占南等[60]以技術(shù)接受模型和信息系統(tǒng)成功模型為理論基礎(chǔ)，利用結(jié)構(gòu)模型探究影響武漢大學(xué)在校學(xué)生對圖書館開放課程資源使用意愿的變量。

（2）SEM在知識學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。錢瑛以期望確認理論框架為基礎(chǔ)，利用結(jié)構(gòu)方程構(gòu)建模型，研究社會化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶持續(xù)學(xué)習(xí)的影響因素，為在線學(xué)習(xí)提供依據(jù)；龔主杰、李金陽、尚永輝、周濤等[62-65]基于不同理論，利用結(jié)構(gòu)方程探究虛擬社區(qū)用戶知識共享行為或“潛水”行為的影響因素，從而為增強用戶知識分享意愿提供策略；杜智濤等[66運用結(jié)構(gòu)方程探討用戶在線知識付費行為的影響因素和形成機理

（3）SEM在持續(xù)使用意愿中的應(yīng)用。王文韜[67]等以信息系統(tǒng)成功視角，運用結(jié)構(gòu)方程對虛擬健康社區(qū)用戶的使用意愿進行假設(shè)驗證，為未來虛擬健康社區(qū)的研究提供參考和依據(jù)；魏群義、徐凱英等[68-69]基于技術(shù)接受模型（TechnologyAcceptanceModel，TAM）和信息系統(tǒng)成功模型（Information System SuccessModel，ISSM），采用問卷調(diào)查和結(jié)構(gòu)方程建模法，分析并驗證圖書館用戶持續(xù)使用意愿的驅(qū)動變量，有利于提出服務(wù)改進建議；王哲[70以信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型為基礎(chǔ)，以知乎為例探究社會化問答社區(qū)正向影響用戶持續(xù)使用行為的變量及其影響力大??；李武等[71]使用信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型，利用結(jié)構(gòu)模型研究大學(xué)生社會化閱讀App持續(xù)使用的機理和影響因素。

4.3QCA、SEM在圖書情報領(lǐng)域應(yīng)用的比較分析

QCA和SEM在圖書情報領(lǐng)域擁有各自的應(yīng)用優(yōu)勢和劣勢。首先在研究問題選取方面，QCA適合研究復(fù)雜因果關(guān)系的問題，SEM適合單一因果關(guān)系的研究問題。QCA和SEM都可以同時處理多個條件對結(jié)果的影響，區(qū)別在于QCA可以研究多個條件組合到達結(jié)果的路徑，即引致相同結(jié)果的路徑并不唯一，構(gòu)成前因的條件可以互相組合，探索組成的路徑對結(jié)果的解釋力度和多重并發(fā)因果關(guān)系，例如池毛毛等[51]以高校圖書館為研究對象，采用fsQCA探究多種因素組合驅(qū)動圖書館數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而SEM研究兩兩條件間的作用，關(guān)注變量的顯著性，驗證單一因果關(guān)系，例如探究影響圖書館用戶滿意度的單個條件有哪些，但不能探究哪些條件組合會影響圖書館用戶滿意度。

其次，邏輯分析方面，QCA多為一種探索式的分析方式，SEM多為一種驗證式的分析方式。QCA在分析時需要預(yù)判引致結(jié)果的因素，并對引致結(jié)果發(fā)生的多條不同路徑進行解釋，在分析過程中除了驗證現(xiàn)有理論，可能還會產(chǎn)生新的理論。例如杜運周等[72]研究營商環(huán)境生態(tài)要素組合對城市創(chuàng)業(yè)活躍度的影響，驗證了政府與市場間“幫助之手”和“看不見的手”的關(guān)系。SEM在分析時通常會在現(xiàn)有的理論模型基礎(chǔ)上改動，構(gòu)建新的理論模型，再通過樣本數(shù)據(jù)進行驗證新構(gòu)建理論模型的合適程度。同樣，假設(shè)的提出也多在前人研究基礎(chǔ)上提出，并通過模型路徑分析P值是否顯著驗證假設(shè)是否成立。

QCA與SEM的實證分析/TheempiricalofQCAandSEM

筆者以使用過在線知識付費服務(wù)的用戶為研究對象，通過線上和線下發(fā)放問卷，基于QCA與SEM各自特性，采用不同的樣本數(shù)據(jù)進行實證分析，探究影響用戶持續(xù)使用意愿的因素，從而提升用戶持續(xù)使用意愿。QCA采用小樣本數(shù)據(jù)，共發(fā)放101份問卷，有過線上知識付費經(jīng)歷的共67人，刪除不合格數(shù)據(jù)后有效問卷44份，有效問卷率達 65.7% 。SEM采用大樣本數(shù)據(jù)，共發(fā)放443份問卷，有過線上知識付費經(jīng)歷的共382人，刪除不合格數(shù)據(jù)后有效問卷364份，有效問卷率達 82.2%

問卷共涉及9個變量，分別為績效期望、努力期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、便利條件、社會影響、信任、持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為。設(shè)置這9個變量的測量問題時為了確保題項測量的信效度，首先將國內(nèi)外相關(guān)成熟量表進行歸納整理，根據(jù)本次研究問題及對象的特征，完善并最終設(shè)計出適合我國現(xiàn)狀的測量問題。其中，績效期望、努力期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、社會影響、便利條件部分主要參考V.Venkatesh等提出的已經(jīng)非常成熟的量表，信任部分采用DGefen提出的量表，持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為主要參考A.Bhattacherjee提出的量表。具體見表5。

5.1QCA實證分析

5.1.1數(shù)據(jù)校準

問卷設(shè)計包含6個變量，分別為績效期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、信任、社會影響和持續(xù)使用意愿，其中前5個前因條件按采用5級量表，最后結(jié)果條件采用是否式，通過回收有效問卷共44份。將前因條件下設(shè)的二級指標加權(quán)平均后計算出一級指標得分，采用校準標準（5，3.5，1），5表示完全隸屬值、3.5表示交叉點、1表示完全不隸屬值。

5.1.2必要性檢測

對校準后的數(shù)據(jù)進行必要性分析，得到因素的一致性和覆蓋度（見表6。因素名前加上“～”表示該因素不存在。必要性檢測結(jié)果表明，不存在一致性（consistency）大于0.9的變量，因此不存在必要條件。

5.1.3真值表構(gòu)建

本文真值表按照案例頻數(shù)設(shè)為1，原始一致性設(shè)為0.8，PRI為0.75的標準進行篩選，得到真值表見表7。

5.1.4反事實分析

基于真值表進行因素標準化分析，得到3種解，即復(fù)雜解、中間解和簡潔解。其中，復(fù)雜解通常不符合經(jīng)濟要求；簡潔解包含的因素，稱為核心條件；僅優(yōu)化解包含的因素，稱為邊緣條件[26]。QCA分析結(jié)果見表8。表中5個前因條件構(gòu)成的條件組合對總體解釋較強，總體覆蓋度達 71% ，總體一致性達 95% 。線上知識付費服務(wù)用戶會產(chǎn)生持續(xù)使用意愿的組合分別是： . （2）PE^*～PV^*TR^*～HA^*SI 第一種組合說明用戶在使用線上知識付費時，對產(chǎn)品或服務(wù)期許高，認為付出成本小于收獲的知識價值，養(yǎng)成購買線上知識付費產(chǎn)品或服務(wù)的習(xí)慣，周邊朋友頻繁使用線上知識付費，則會增強用戶持續(xù)使用意愿。其中，價格權(quán)衡和習(xí)慣為核心條件，表明用戶更重視線上知識產(chǎn)品價格與品質(zhì)等價和自身具有購買線上知識產(chǎn)品的習(xí)慣。第二種組合說明用戶在沒有養(yǎng)成購買線上知識產(chǎn)品習(xí)慣和認為產(chǎn)品價格虛高的前提下，期望產(chǎn)品質(zhì)量高并信任網(wǎng)上知識服務(wù)平臺，受周邊人推薦的影響，仍會有持續(xù)使用意愿。

5.1.5穩(wěn)健性分析

筆者將校準標準從（5，3.5，1）調(diào)整為（ 95% ， 50% ， 5% ），結(jié)果對比見表9，兩者具有相似的路徑和參數(shù)，無需進行不同的實質(zhì)性檢驗，穩(wěn)健性檢驗顯示結(jié)果穩(wěn)健。

5.2SEM實證分析

5.2.1假設(shè)研究和模型

在研究中績效期望指消費者利用線上知識付費能獲得便利和好處，因此筆者提出假設(shè)H1：績效期望正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用意愿。努力期望指消費者持續(xù)使用線上知識付費的簡易程度，因此筆者提出假設(shè)H2：努力期望正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用意愿。價格權(quán)衡指消費者使用線上知識付費的收益大于付出的成本，會產(chǎn)生持續(xù)使用的意愿和行為，因此筆者提出假設(shè)H3：價格權(quán)衡正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用意愿。習(xí)慣指消費者自發(fā)持續(xù)使用線上知識付費服務(wù)的行為，因此筆者提出假設(shè)H4A：習(xí)慣正向影響用戶對在線知識付費的信任；H4B：習(xí)慣正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用意愿。社會影響指消費者會受周圍人使用線上知識付費的影響，因此筆者提出假設(shè)H5A：社會影響正向影響用戶對在線知識付費的信任；H5B：社會影響正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用意愿。便利條件指消費者使用線上知識付費服務(wù)的方便程度和技術(shù)支持的完備程度，因此筆者提出假設(shè)H6A：便利條件正向影響用戶對在線知識付費的信任；H6B：便利條件正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用行為。信任指消費者認為線上知識付費服務(wù)提供商的可靠程度，因此筆者提出假設(shè)H7：信任正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用意愿；H8：信任正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用行為。持續(xù)使用意愿指消費者使用過線上知識付費服務(wù)后是否繼續(xù)購買的意愿，持續(xù)使用行為指消費者未來持續(xù)使用在線知識付費服務(wù)的行為，因此筆者提出假設(shè)H9：持續(xù)使用意愿正向影響用戶在線知識付費的持續(xù)使用行為。線上知識付費用戶持續(xù)使用意愿模型見圖1所示：

注： ? 表示核心元素條件不存在， ? 表示核心元素條件存在，下同

5.2.2量表開發(fā)和數(shù)據(jù)收集

本次調(diào)查以使用過在線知識付費服務(wù)的用戶為研究對象，線上調(diào)研共回收問卷443份，刪除不合理數(shù)據(jù)后，共回收有效問卷364份。

本研究主要涉及9個變量，分別為績效期望、努力期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、社會影響、便利條件、信任、持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為。為了確保題項測量的信效度，首先將國內(nèi)外相關(guān)成熟列表進行歸納整理，根據(jù)本次研究問題及對象的特征，完善并最終設(shè)計出適合我國現(xiàn)狀的測量問題，變量測量量表見表5。

5.2.3數(shù)據(jù)分析

首先對測量模型進行分析，考察量表的信度、效度和標準載荷。表10的數(shù)據(jù)顯示，所有變量中最低Cronbach's a 為0.721，最低的組合信度為0.784，表明本研究測量量表具有較高的信度，量表的內(nèi)部一致性較好。同時，問卷的測量題項標準最低值為0.704，最高值達到0.896，且每個潛在變量有3個及以上測量題項，潛在變量的平均方差取值（AVE）最低值為0.551，完全符合收斂效度的要求，且具有較高的收斂效度。運用AMOS26.0軟件對模型進行解構(gòu)模型分析，部分擬合度見表11。各擬合指數(shù)值均優(yōu)于推薦值，顯示出較好的擬合優(yōu)度，模型擬合良好。路徑系數(shù)和顯著水平見圖2。

Cronbach'sα值、CR和AVE值Table10 The values of standard factor loading，Cronbach'sα， CR，AVE

結(jié)果表明，績效期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、社會影響和信任會顯著影響線上知識付費用戶的持續(xù)使用意愿；習(xí)慣和便利條件顯著影響用戶的信任；便利條件和消費者的持續(xù)使用意愿對其持續(xù)使用行為具有積極作用。努力期望對持續(xù)使用意愿無顯著影響，社會影響對信任無顯著影響，信任對持續(xù)使用行為也沒有顯著影響?？山Y(jié)合實際深入分析各變量間因果關(guān)系的成因。

5.3QCA與SEM實證結(jié)果對比分析

在結(jié)構(gòu)方程分析中，績效期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、社會影響和信任會顯著影響線上知識付費用戶的持續(xù)使用意愿。在定向比較分析法分析中，績效期望、價格權(quán)衡、習(xí)慣、社會影響和信任同樣在兩條路徑中作為邊緣或核心條件出現(xiàn)，說明兩種方法結(jié)果一致。

在結(jié)構(gòu)方程分析中，只能看兩個變量間的影響，路徑單一。而定向比較分析不局限兩兩間關(guān)系，可以探究多個前因條件組合對持續(xù)使用意愿的影響，得到了兩條路徑，每條路徑中前因條件可以是任一狀態(tài)，但其組合都最終指向相同結(jié)果，更符合現(xiàn)實中復(fù)雜因果的案例研究。

6 結(jié)果與討論/Results and discussions

筆者將定性比較分析法（QCA）與結(jié)構(gòu)方程（SEM）在圖書情報領(lǐng)域進行比較分析。研究結(jié)果表明，關(guān)于圖書情報領(lǐng)域的實證研究，定性比較分析法和結(jié)構(gòu)方程在探究前因與結(jié)果的因果關(guān)系時，各有其優(yōu)勢和局限。雖然兩者都可以使用大樣本數(shù)據(jù)進行實證分析，但QCA在分析小樣本數(shù)據(jù)方面更有優(yōu)勢，彌補了結(jié)構(gòu)方程僅適合分析大樣本數(shù)據(jù)的局限性。此外，QCA適合分析圖書情報領(lǐng)域內(nèi)多元復(fù)雜關(guān)系，而SEM適用于分析變量間凈效應(yīng)關(guān)系，同時SEM在處理潛在變量間較為簡單的因果關(guān)系時更具合理性。兩者研究方法不存在優(yōu)劣之分，對于圖書情報領(lǐng)域的研究問題，應(yīng)該根據(jù)研究對象特性、樣本規(guī)模、研究目的等進行綜合考量，選擇合適的分析方法。實際上，定性比較分析法和結(jié)構(gòu)方程僅提供前因與結(jié)果的關(guān)系，因果關(guān)系的內(nèi)部機制和成因還需要結(jié)合實際情況進行進一步闡述，從而拓展圖書情報領(lǐng)域?qū)嵶C研究的廣度和深度。筆者在實證研究過程中采用不同樣本來對比QCA與SEM的異同，在實際生活中可以采取相同樣本，通過兩種方法相互印證補充結(jié)論。當前，使用不同研究方法研究問題興起，在圖書情報領(lǐng)域，定性比較分析法和結(jié)構(gòu)方程互相合作互補，進一步完善驗證研究結(jié)論。具體來說，可以利用結(jié)構(gòu)方程關(guān)注獨立變量的顯著性，同時利用定性比較分析法探尋充分性因素組合。混合研究法的應(yīng)用將進一步促進圖書情報等人文社會科學(xué)領(lǐng)域?qū)W術(shù)的縱深發(fā)展，為提升國際影響力按下“加速鍵”[76]

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作者貢獻聲明/Authorcontributions：宋艷輝：提出研究命題和思路，修改研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)；鄭曉青：收集與分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型，撰寫和修改論文。

A Comparative Study on the Application of SEM and QCA in Library and Information Science

Song Yanhui Zheng Xiaoqing School ofManagement， Hangzhou Dianzi University，Hangzhou

Abstract：[Purpose/Significance] Many scholars are using qualitative comparative analysis and structural equation modeling to conduct empirical analysis in the field of libraryand information，but few relevant studies are comparing the two methods. This study can provide a useful reference for selecting appropriate methods to explore the problems in the field of library and information，which is of great benefit to improving the overall research level of this discipline.[Method/Process The principle，operation procedure， and application of QCA and SEM are elaborated and compared，and then QCA and SEM are respectively used to conduct an empirical study on the willingness of online knowledge paying users to continue using.[Result/Conclusion] The results showed that there were differences between the two methods.In terms of theoretical basis， QCA theory is based on set theoryand Boolean algebra，while SEM theory is based on analysis of variance.In terms of causal analysis，QCA emphasizes equivalence and asymmetry， which is suitable for analyzing complex and interrelated problems with multiple antecedents， and SEM emphasizes linearity and symmetry， which is suitable for analyzing the relationship between two variables.In terms of research objectives， QCA is mainly to construct new theories and extend existing theories，while SEM is mainly to verifyand improve existing theories.In terms of logic analysis，QCA is mostly an exploratory analysis method in logic analysis，while SEM is mostlya verification analysis method. In empirical studies，the multiple pathways resulting from QCA can complement the univariate conclusions of SEM.

Keywords： library and information; qualitative comparative analysis; structural equation; comparative analysis