自从本书首次出版以来，已经过去了25年。此次再版的契机也让我有机会对这部书及其影响进行反思。本书确立了案例导向比较研究的逻辑，并围绕其原理阐述了其分析路径。这种新的分析路径被称为定性比较分析（QCA），它所包含的一系列的策略和技术，在社会研究中跨越并超越了定性和定量研究之间的鸿沟。
本书和 QCA 是从我在20世纪七八十年代面临的方法论问题发展而来的。我被训练为一名定量社会科学家，却不断地被其局限性所困扰。在我研究生早期，巴林顿·摩尔（Barrington Moore）的《专制与民主的社会起源》（Social Origins of Dictatorship and Democracy，1966）。这本书对我研究方法的发展有极大的影响，因为其对有限的案例提供了极深入的比较分析，着重着墨于与特定、大规模历史转变相关的前提条件组合上。这本书的一个重要特点是它的论证反对以自变量为核心的表达方式及它们的净效应。这是一部与主流定量研究不一致的有重大社会科学价值的极具影响力的著作。
我面临的方法论挑战是去规范一种方法，是让研究者能系统的整合案例内和跨案例分析，就像Moore 所做的那样。一个重要的关注点是忠实于定性论证的本质，其聚焦于事情是如何发生的。解决如何做（how question）这个问题应该是任何试图使用比较案例方法的起始点。在《专制与民主的社会起源》一书中，摩尔通过关注与不同政治结果相关的前提条件的不同组合，回答了如何做 这个问题。
第二个对我结合定性和定量方法起到影响的因素是我和我的一个导师 Daniel Chirot 合作完成的关于 1907 年罗马尼亚农民起义的研究项目（Chirot and Ragin 1975）。在这个项目里，我们关注的是使用定量证据研究与农民起义爆发相关的条件组合。基于对革命研究的宏观社会学传统，论文确定了两个它检验过的、使用罗马尼亚农民起义历史数据的模型。关键模型建立在艾瑞克·霍布斯鲍姆 （Eric Hobsbawm，1959）、查尔斯·蒂利（Charles Tilly，1967）和摩尔（Moore，1966）的研究之上，强调了农业传统主义的存在和资本主义市场力量的入侵之间的紧张关系。在这篇论文中，我遵循了约翰·穆勒（John Stuart Mill ）提出的关于化学因果关系的概念（Mill [1843] 1967），认为为了产生质变，因果条件通常必须结合在一起，我通过交互作用的统计分析对这个论点进行了操作。该文表明，这个模型确实解释了罗马尼亚起义重要条件，也确实解释了在农业领域，反抗强度的空间变化是农业传统主义和在农业中的市场力量渗透的交互作用。
确定了交互作用作为重要的解释策略，我开启了长达五年的系统性地研究交互作用的旅程。出于种种原因，在建模过程中对于交互作用的更多关注也制造了更多的挫败感。交互作用检验的结果就是由组成变量的度量标准及其相关性来决定的。交互项及其组合部分之间大量的共线性是一个反复出现的问题。当考虑高阶交互项时，共线性被显著地放大，研究者通常对于报告哪一种交互作用有他们自己的选择。我的结论是，从事交互作用研究，特别是三向和高阶项，是极度精细的工作。不过，这也是我想要进一步探索的领域之一，目的是评估可能存在四、五、六种条件的混合所产生的质变。多年来，我一直努力使交互模型、尤其是具有高阶交互作用的模型更加稳健。我最后得出结论，这不是一条富有成效的研究道路，我必须开发其他替代技术。
这种疑虑和与其相关问题促成了对新路径的探索。我的目标本质上是将案例导向研究中某些常见的操作（通常是隐性的）正式化。为了将不同条件组合如何产生质变正式化，我转向了我青年时期读过的有关布尔代数、集合论和线路转换的书。大约在同一时间，我从印第安纳大学搬到了西北大学，那里对定性导向研究更为开放。在这样的环境中，我有了尝试新的分析方法的可能，我在西北大学研讨课上讲了我的有关新兴的方法论想法的第一节课。
我对这种交替分析基础的探索在 QCA 的发展中达到顶峰，并于 1987 年出版了《比较方法》一书，它的不是作为一个方法论革新的终极产物而产生的，而是作为正在进行中的项目的第一步，以便随时与更为广泛的读者交流。这项研究提出的方法有四个主要部分。
第一，它强调了比较研究以案例研究作为基础的本质，要求将每个案例作为一个复杂实体（一个整体）来对待，并在分析过程中保持其完整性。在理解每个案例的不同部分时，应该联系这个部分与整体的其他部分之间的相互关系，以及把它们作为一个整体。其组织理念是将案例的各个部分构成一个连贯的整体，并且应该在案例背景中对变量的影响进行评估，而不是与之分离。为了实现这个想法，案例相当于条件的组态。这个分析法的本质就是将因果相关条件的组态与结果联系起来。
其次，这是一种比较方法，因为它使研究者能够通过汇集相似的案例并将它们作为组态进行比较，从而对可比案例的相似性和差异性进行研究。真值表这个分析手段使得这个方法具有可行性，它将数据显示在因果条件的逻辑上可能的矩阵组态中。通过将案例一起带入真值表中，研究者可以评估哪些案例显示了相同的因果条件组态，哪些案例存在一个或多个因果相关条件差异。
第三点，以迭代方式建立解释模型，从而促进理论与证据间的互动。发展解释模型的关键机制是矛盾的存在。当相同的条件组态同时与结果的存在和不存在相关时，矛盾就发生了。矛盾是通过将数据矩阵转化为真值表体现出来的。如果真值表显示了矛盾，就应该主要通过找出遗漏的因果条件来解决它。因此，解释模型的发展与解决矛盾密切相关。这个过程是包含和排除与理论和经验相关的条件的不断反复，直到没有或只有少数矛盾，这是发展解释模型的关键所在。
第四点，作为结果，QCA 可以评估多个并发的因果关系。这意味着：（1）最常见的是，一个多条件的组合产生了一个结果；（2）几种不同的条件组合可能产生相同的结果；（3）一个给定的条件在不同的环境下可能对结果产生不同的影响。因此，QCA 将因果关系应用于特定背景概念下。这种更为复杂的因果关系也意味着，因果条件在不同的环境下可能会有相反的影响。结果是当研究员使用 QCA 时，不应指定最适用于数据的单一因果模型（使用统计方法的标准操作），而应确定可比案例中的不同因果模型的数量和特征（Ragin，1987:167）。
本书中呈现的 QCA 版本是为使用二分法（明确集）的条件和结果而开发的。在本书出版不久后，我开始着手开发模糊集分析，以作为对明确集分析的补充。这种需求促成了2000 年《社会科学中的模糊集合》（Fuzzy-Set Social Science） 的出版，以及在 2008 年《重新设计社会科学研究：模糊集及其超越》（Redesigning Social Inquiry: Fuzzy Sets and Beyond）的出版。事实上，模糊集方法的发展和对于模糊集关系进行分析的新软件(fsQCA)的发展是早于许多使用明确集相关局限性上的争论。在 QCA 中加入模糊集分析，为该方法扩展到案例导向的宏观比较研究奠定了基础。
查尔斯 C. 拉金（Charles C. Ragin），美国加利福尼亚大学欧文分校社会学校长讲席教授。拉金教授的研究范围涵盖定性比较分析、社会研究、管理科学、模糊集分析等，其中最重要的一个贡献是使用定性比较分析法进行因果复杂性的分析，以突破定性与定量研究的传统划分，并且开发了应用于定性比较分析（QCA）和模糊集定性比较分析（fsQCA）的软件包。
拉金还曾因在社会学方法论方面的杰出学术贡献荣获联合国教科文组织国际社会科学理事会颁发的斯坦因·罗坎奖、政策研究组织颁发的唐纳德·坎贝尔方法论创新者奖以及美国社会学协会颁发的保罗·拉扎斯菲尔德奖。
刘旻然，澳大利亚悉尼大学政治学与国际关系博士，荣誉研究员。主要研究领域为外交政策与国内政治的互动、国际关系建构主义、历史制度主义理论。
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