Japanese Journal of Administrative Science
Volume 34, No.3, 2023, 75-93
多様で複雑な因果をどう捉えるか
経営行動科学第 34 巻第 3 号，2023，75-93

Special Issue, Research Note
特集論文・研究ノート

多様で複雑な因果をどう捉えるか―質的比較分析（QCA）の方法論的発展は何をもたらしたのか―
長崎大学

藤 田 泰 昌＊Methods to grasp multiple conjunctural causations:
What has the methodological development of QCA brought about?
Taisuke FUJITA(Nagasaki University）
Social phenomena are sometimes not so simple. Some outcomes areproduced by complex causations: they are caused by a combination of multiplecausal conditions. What kind of combinations of multiple causal conditions
cause certain outcomes may vary from organization to organization and society
to society. Although such diverse and complex causations are interesting as
subjects of analysis, it is not easy to grasp them in a reliable manner. Twokinds of trade-offs prevent us from reliably capturing diverse and complex
causations. First, there is a trade-off between grasping complex causations andgrasping causation through simplification. Second, there is a trade-off between
within-case causal analysis, which emphasizes the knowledge of the cases athand, and cross-case causal analysis which emphasizes comparative analysis.
How does QCA address these trade-offs? Has the methodological development
of QCA succeeded in overcoming the trade-offs? By addressing these questions,the present paper introduces the essence of QCA and examines what themethodological development of QCA has brought us about.
Keywords：qualitative comparative analysis, diverse and complex causation,
multiple conjunctural causation, trade-off
複雑な因果関係とその多様性を信憑性のあ合せで生じるような因果関係を想定する。

る形で捉えるには，どのようにすれば良いの

たとえば「わが企業の経営を改善するには，か。この問題に真正面から取り組む方法としどうすれば良いのか」という問いを考えるとすて真っ先に挙がる方法の 1 つは，質的比較分析

る。計量的な手法を用いてこうした問いに答え（Qualitative Comparative Analysis: QCA） でようとする場合，経営状況の良し悪しを左右すあろう。本稿の目的は，QCA の発展史を振りる様々な原因の効果を分析して，A という原返りつつ，QCA が多様で複雑な因果をどのよ因が重要だと判断することになる。だが，このうに捉えようとする方法なのか，そして QCA

ような捉え方には，以下のような反論がありうの方法論的発展は何をもたらしたのかを考察する。どのような企業であっても，同じ処方箋がることにある。因果関係の複雑性には様々な種効くと考えるのは単純すぎるのではないか。た類を想定できるが，本稿では，様々な原因の組

とえば，原因 A を改善することは，どのような企業にも重要なのだろうか。（仮に同じ業界＊

長崎大学経済学部 准教授。

であっても）企業によっては，A 以外の原因－75－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号の対策が成功をもたらすことはないのか。原因

方法論の１つと言えるまでになった。QCA を

A が企業の成功をもたらすかどうかは，他の用いる研究は，当初の社会学や政治学分野のみ

条件次第なのではないか。知りたいのは，どのならず，経営学や公衆衛生，環境などの様々な企業にもあてはまることではなく，ほかならぬ研究分野に拡大し，その論文は各分野のトップ

わが社がどうすれば良いのかだ。このような多ジャーナルにも掲載されるようになった。代表

様で複雑な因果関係が社会現象に横たわってい的な教科書が出版され（Rihoux & Ragin, 2009;

る可能性は十分存在するだろう。

Schneider & Wagemann, 2012; Mello, 2020;

したがって，上述の企業経営に関する問いには，どのような原因の組合せが企業の経営を改

Oana et al., 2021 など），QCA の分析に用いる
ソフトも開発されてきた。

善させるか，という問いの立て方もありうる。

だが，上述の多様で複雑な因果関係をめぐる実際，いわゆる事例志向や質的研究と分類され困難は，QCA やその方法論的発展によって解る研究は，このような問いの立て方を行い，比決されたというわけではないし，今後も解決す較的少数の事例を分析対象としつつ，複雑な因ることはないように思われる。そこには，本稿果関係を丁寧に記述する分析を行う傾向にあるが議論する２つのトレードオフの問題があるかと言えよう。X という企業が成功したのは E，らである。１つは，複雑な因果関係を捉えるこ

F，G といった複数の原因が揃っていたからことと単純化して因果関係を捉えることの間のトそであり，いずれかの原因だけでは，Ｘ社の成レードオフである。もう１つは，個々の事例の功はなかった。このような複雑な因果関係を丁知識を重視した事例内分析を通じて因果関係を寧に解きほぐすことによって，はじめて実際の捉えることと，複数の事例の比較を重視した事

因果関係を明らかにすることができる，という

例間分析を通じて因果関係を捉えることの間のわけである。だが，こうして見出したとされる

トレードオフである。複雑な因果関係を分析す

因果関係には，その妥当性が疑われる余地があるにあたっては，こうしたトレードオフを考える。それは少数の事例に対して分析者が解釈をることは不可欠である。そして，多様で複雑な行ったのであって，そこには体系的な比較も，因果をめぐる問題を考える素材として，QCA

客観的な分析手続きも存在しない。分析する現は格好の対象となる。QCA は多様で複雑な因象の背景に，そのような因果関係が存在すると果を捉えることを目的として提唱され，さらになぜ言えるのか，という反論である。

その目的に向けて精緻化が試みられてきた方法

ここには，多様で複雑な因果関係を捉えるだからである。

という目標と，因果関係を信憑性のある形でそこで本稿は，この多様で複雑な因果をめぐ捉えるという目標を両立させる困難が存在す

るトレードオフに対して，QCA はどのようにる。この困難を解決する方法として登場したの対応する方法なのか，そして QCA の発展はこが QCA であった。複数の要因が絡み合う多様のトレードオフを解決するものなのかを議論しな因果関係や，成功の原因は必ずしも失敗の原

たい。この議論を通じて，QCA という方法の因の裏返しでないような複雑な因果関係を捉えエッセンスを紹介するとともに，QCA の著したい。しかも，こうした複雑な因果関係を，体い方法論的発展が何をもたらしたのかについ系的な比較や客観的な分析手続きを通じて，信て，１つの観方を提供できればと思う。

憑性の高い形で捉えたい。こうした目標を両立

様々な発展を遂げた QCA の現在地を紹介すさせるものとして，QCA は登場したのであっ

る文献は邦語でも少なくないし（齋藤, 2017;

た。1987 年 に 提 示 さ れ た QCA は， 今 や（ 特東, 2022 など），QCA で分析するにあたってどに欧州では）社会科学におけるスタンダードなのような観点を考慮すべきかをマッピングした－76－

多様で複雑な因果をどう捉えるか

研究も発表されている（Thomann & Maggetti,

得的に示すために高い精度を要請される。その2020; Haesebrouck & Thomann, 2022 な ど ）。

ため，原因や結果などを数値化することは簡単

だが，本稿は QCA の現在地をスナップショッ

ではない。たとえば，一口に社会保障制度の導トでマッピングするのではなく，これまでの発入と言っても，所得代替率，受給資格，実際の展史を概観することで，QCA の抱える重要なカバレッジなどについて国により多様性があ

トレードオフを理解することを目指す。発展史る。したがって，これらを無視して，未導入から紐解くことによって，このトレードオフを（=0），導入（=1）と数値化して良いのか，とめぐって方法論の議論が展開してきたこと，そいう問題が存在するのは明らかだろう。ここにして時間をかけて展開してきたにもかかわらは，様々な国を単純に１つの指標で測ることがず，トレードオフをめぐる課題は解決していなできないという問題が生じる。では，多様な社いことが明瞭になるからである。トレードオフ

会保障制度のありかたを比較するとすれば，どをめぐる本稿の議論は，方法論として QCA をうすれば良いのか。それは，現実から遠ざかる，

選択するか，QCA を用いるとしてどのようにすなわち物事を単純化して，比較事例対象間で使うかといった，研究を進める上での方法論の揃えるしかない。単純化 / 標準化することで比選択へのインプリケーションをもたらすことが較が可能になる。ここでは測り方（指標）にお期待される。

ける複雑さと単純化の間のトレードオフを挙げ

以下，次節では，多様で複雑な因果をめぐるたが，同様のことは因果関係においても言える

２つのトレードオフについて説明した上で，第だろう。本稿では，様々な原因の組合せで生じ

2 節で QCA という方法がこの２つのトレード

る複雑な因果関係を考えるが，様々な要因を考

オフをどのように解決しようとするものなのか

慮するということは，それだけ多様な種類の因を解説する。第３節では，様々な立場からなさ果関係の組合せが（少なくとも論理的には）存れてきた QCA に対する批判と，その批判を踏在するはずだからである。多くの事例を比較す

まえたうえで QCA がどのような方法論的発展

るには，そして多くの原因の組合せを比較するを遂げてきたかを概観する。いずれの批判におには，測り方であろうと因果関係のあり方であいても，複雑な因果関係をめぐるトレードオフ

ろうと，単純化 / 標準化しなければならない 。

が議論の焦点になっていたことが確認される。

だが，単純化することは，社会現象の多様性や最後の節では，本稿全体をまとめるとともに，複雑性を捉えることを断念することにもなる。

QCA の登場および発展が何をもたらしたのか

単純化 / 標準化することで分析の射程は広がるについて，若干の考察を行う。

が，１つ１つの事例の多くの側面を捨象（解像１．多様で複雑な因果をめぐるトレードオフ

1度を低く）せざるを得ない。ここにトレードオ
フが存在する。

多様で複雑な因果関係を捉えようとするともう１つのトレードオフは，因果関係を捉え

き，われわれは２つのトレードオフに直面するようとする際に何を主な分析対象とするかに関と言える。１つは，社会現象の多様性や複雑性するものである。１つは特定事例を詳細に分析をどこまで掬い取ろうとするかに関わるトレーすることで因果関係を捉えようとする「事例内ドオフである。筒井（2017）によれば，多様分析」であり，もう１つは多くの事例を比較す

性（異質性）の記述により説明することと，同ることを通じて因果関係を捉えようとする「事質性（均質性）を作り出して説明することの間

例間分析」である。事例内と事例間という異なにはトレードオフが存在する。前者の多様性をる対象を分析するこの２つを，同時に行うこと記述するためには，その多様性（異質性）を説は困難である。事例の数が少なければ，事例間－77－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号の比較から得られる知見の妥当性を確保できな

ローチも，こうした多様で複雑な因果を捉えるい。他方で，事例の数が多ければ各事例の把握ことは難しかった。事例志向アプローチは，各に割く時間も紙幅も限られることになる。した事例を別個の実体として扱い，様々な要因が絡がって，どちらの分析方法にするかにはトレー

む因果パターンの多様性を掴むことに優れていドオフの問題が生じる。

る。そして，理論仮説を立てたらそれをデータ

複雑さと単純化というトレードオフと，事例で検証するという仮説検証型のスタイルに固執

内分析と事例間分析というトレードオフは，同せず，理論的思考とデータの対話（往復）を積じことを表していると思われるかもしれない。

極的に行うことも，多元結合因果を捉える上で複雑な因果メカニズムを捉えようとするのは事有効だと Ragin（1987）は評価する。だが，多例内分析で，単純化した上で因果効果を捉えよくの事例を扱うことが困難であること，適度にうとするのが事例間分析だと類型化することも節約的な説明を行えないこと（結果に影響をも可能だからである。だが，この２つのトレードたらさない原因まで因果関係に含めてしまうこ

オフは必ずしも同一視できない。QCA というと）などをその欠点として挙げる。

手法は複雑な因果関係を事例間分析で捉えよう

他方で，計量分析を用いる変数志向アプローとする手法だからである。加えて，この２つのチは，変数と変数の関係を捉えるべく，多数事

トレードオフを分けて考えた方が，QCA の発例を分析対象として，節約的な説明が可能にな

展史を理解しやすくなる。では，この２つのトる。ところが，多元結合因果を捉えることは困

レードオフを軸に，QCA という手法の特徴や，難である。そこでは，独立変数（原因）の数値

その発展史を概観していくことにしよう。

の組合せすべてについて，従属変数（結果）と２．QCA の登場：複雑な因果のトレード
オフにいかに対処する方法か
2.1の対応関係が検討されるわけではない。諸原因の特定の組合せばかりが現実に存在する場合，その推定はあやしいものであるにもかかわらRagin（1987）による QCA の提唱

ず，そのことが顧みられることはない。複数の

QCA を提唱した Ragin（1987）は，研究の原因の組合せの効果を計量分析で確認する方法

アプローチを事例志向と変数志向に分類したうとして，たとえば交互作用項を投入することもえで，この両者を統合するものとして QCA をできる。だが，たとえば 3 つ以上の原因からな位置づけた。Ragin は，社会科学において捉える結合因果を分析しようとすれば，多重共線性

るべき因果関係の重要な特徴の１つとして，多の問題や必要な事例数の問題が生じるため，現元結合因果という複雑性を挙げた。結合因果と実的ではない。

は，複数の原因が組合わさることで結果が起こ

したがって，多元結合因果という多様で複雑るような因果関係のことである。多元因果とな因果を捉える上で，少数事例研究による事例

は，結果をもたらす原因は複数あるということ

志向アプローチも，計量分析による変数志向アである。社会現象が複雑で解明しにくいのは，

プローチも不十分であった。この両者を解決す

社会現象に影響を与える変数が多すぎるからでる方法として Ragin が提唱したのが，QCA ではなく，因果関係にかかわる諸条件が様々な形あった。

で結びついて，ある同一の結果を生み出しうるからだとする。こうした多元結合因果を捉える

2.2

ことを可能にする方法こそが，Ragin の求めるものであった。

QCA の分析手順

次節の準備も兼ねて，QCA がどのような方法なのかを概観しよう。主な分析手順に沿っだが，事例志向アプローチも変数志向アプて，①仮説（原因条件と結果）の提示，②原因－78－

多様で複雑な因果をどう捉えるかや結果の測定 / キャリブレーション，③真理表

口の少ない国は，経済発展できない」とは必ずの作成，④ブール代数による分析，の順に説しも言えない。つまり，たとえ人口が少なかっ2

明する 。なお，QCA には原因条件と結果を 2たとしても，人口以外の原因が経済発展という値の集合（crisp set）で測る csQCA，原因条

同じ結果をもたらしうるという意味で，多元因件を多値（multi-value）で測る mvQCA，原因果を想定していることになる。また，多い人口

条件と結果をファジィ集合（fuzzy set）で測という原因がある場合とない場合で，結果が同

る fsQCA がある。本節では，Ragin（1987）でじ場合もあれば異なる場合もあるという意味提唱されたいわゆる csQCA を概説し，fsQCA

で，非対称な因果関係を想定している。他方で，については次節で簡単に取り上げる。

仮説②「人口が多いほど，経済発展の程度は高くなる」は，一般的な計量分析が想定するタイ仮説（原因条件と結果）の提示

プの線形の因果関係であり，集合論的な因果関
4

QCA は，以下の２つの特徴を合わせ持つ因係ではない 。どのような事例でも人口の多寡

果関係を見出すための方法である。１つは集合が同様の影響をもたらすと想定している点で多論的因果関係であり，もう１つは複数の原因条

元因果を想定しておらず，かつ対称的な因果関件の組合せがもたらす因果関係である。

係を想定しているのである。仮説①と仮説②の集合論的因果関係とは，原因が結果にとって想定する因果関係の違いを図示すると，図１の必要条件あるいは十分条件になっているようなようになる。双方の図で〇印の部分で事例が観関係のことである。ここでは，人口の多寡と経察される場合，仮説は支持されるあるいは少な

済発展との間の関係を架空の例に，十分条件にくとも反証されないことを意味する。他方で，

3ついて考えてみよう 。たとえば仮説①「人口×印あるいは無印のセルで事例が多く観察されが多い国は，経済発展の度合いが高い」は，十るほど，仮説は支持されないことになる。

分条件を想定した因果関係である。これは「人QCA の想定するもう１つの因果関係の特徴

口が多いことは，高い経済発展にとっての十分は，複数の原因条件の組合せで結果が生起する条件である」を言い換えたものだからである。

ことである。この点では，上述の仮説①②の双したがって，「多くの人口を抱える国は，必ず，方とも，QCA で検証すべき仮説とは言い難い。

高い経済発展を遂げる」と言える一方で，「人仮説③「人口の多さと教育水準の高さの並存

図表

図1

非対称な因果関係と対称的な因果関係－79－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

が，経済発展をもたらす」は，仮説①と同様に水準という原因条件を，ある個人が高い生活水

集合論的である。さらに，人口の多さおよび教準に属しているか，属していないかで測ること

育水準の高さという複数の原因が揃ったときにになる。では，高い生活水準という集合に属し結果がもたらされるという意味で，結合因果をているか否かの閾値をどこに引けば良いだろう

想定している。

か。一般的な計量分析では，所得の平均値やしたがって，QCA の想定する多元結合因果

中央値などの数値を使用することが多いだろの場合，複数の原因条件で構成される「解」がう。だが，QCA では，原因条件や結果の意味

複数ありうる，ということになる。たとえば，

を考えることが求められる。文化的な活動を左「人口の多さと教育水準の高さの並存」という右する生活水準とは，たとえば所得が平均や中解や，「人口の少なさと政府の大きさの並存」

央値よりも高いか低いかを指すのか，食費や子という解が並ぶことになる（後掲の表１を参どもの教育費で節約を求められないくらいの所照）。この時，人口や教育水準といった１つ１得があるかないかで測るべきなのか，あるいは

5

つの原因条件は，INUS 条件と呼ばれる 。複もっと他の基準で測るべきなのか。もちろん，数の原因条件で構成される１つ１つの解は，必QCA でも平均値や中央値などを閾値に利用し要条件ではないが，十分条件である。そして１たり，クラスター分析などを使用することは少つ１つの原因条件は，各解にとっての十分条件なくない。ただ，その場合でもその意味を考ではないが，必要条件ではある。QCA の分析

えることの重要性が強調される。したがって，

で多元結合因果が見出された場合，各原因条件

ローデータの平均や平均値などを自動的に使用

はこの INUS 条件となることが多い。そして，することを是認しない意味も含めて，QCA でINUS 条件として見出される原因条件は，標準はこの段階を計測（measurement）ではなく的な計量分析では結果に影響をもたらさないも

キャリブレーション（calibration）と呼ぶ。すのとして看過されてしまいがちになる。計量分

なわち，QCA では原因条件や結果の計測 / キ

析では，各原因が他の原因とは独立に（非結合ャリブレーションに際して，その意味を，理論因果），そしてどの事例でも同様に影響を与え的な背景や事例の知識をもとに考えることが求ること（非多元因果）が想定されているからでめられるのである。

ある。
以上のように，QCA は集合論的因果と結合

真理表の作成因果を想定した方法となっている。したがっ原因条件と結果のキャリブレーションを終えて，各原因が単独で結果に影響を与えるようなて，QCA による分析を行うために，真理表と因果関係や対称的な因果関係を検証しようとすいうものを作成する。真理表では，論理的にある場合には QCA は有効な方法とは言えず，計りうるすべての原因条件の組合せと結果がどの量分析など他の方法を用いるべきであろう，とような関係にあるのかを一覧にする。したがっいうことになる。

て，分析に用いる原因条件の数を k とすると，k

真理表は 2 の行数で構成される。

計測 / キャリブレーション

ここで先程の架空の例を用いた真理表を示そ

検証すべき仮説を設定したら，次に原因条件う。結果は，経済発展が高いか低いかである。

と結果を測る必要がある。csQCA では，原因

原因条件は３つあり，原因条件①は人口の多条件も結果も 2 値集合にする必要がある。たと寡，原因条件②は教育水準の高低，そして原因

えば，生活水準が当該個人の文化的な活動を左条件③は政府の大きさである。分析対象とする

右するという仮説を考えるとしよう。この生活

諸国の結果と原因条件をキャリブレーションし－80－

多様で複雑な因果をどう捉えるか
表1

経済発展をもたらす原因を探るための真理表（架空の例）

表１ 経済発展をもたらす原因を探るための真理表（架空の例）て，真理表にまとめると表１のようになったと

1
同様に教育水準の高低は「E」「e」，政府規模しよう。

の大小は「G」「g」，そして経済発展の高低は

表１の 1 行目は，「人口が多く，かつ教育水「D」「d」となる。

準が高く，かつ大きな政府を持つ」という組合

表１の 2 行目から８行目をブール代数で分析せを示している。このような事例は観察されなしてみよう。まず，高い経済発展をもたらすのかったため，事例数は０となっている。このよは，2 行目，5 行目，および 8 行目である。しうな行を，論理的にはありうる原因条件の組合

たがって，論理積と論理和によって，以下のよせであるにもかかわらず，現実に観察できない

うに表現できる。

として，論理残余（logical remainder）と呼ぶ。
P*E*g + p*E*G + p*e*G → D （1）ブール代数による分析
QCA の 分 析 は， ブ ー ル 代 数 に よ る 表 現 と6

さ ら に 簡 単 化 を 行 う。2 番 目 の 項（ 解 ）ブール代数式の簡単化の技法を応用して行う 。

p*E*G と，3 番 目 の 項（ 解 ）p*e*G は と も に，

ブール代数は 2 値のみをとる変数を扱う代数で高い経済発展という D をもたらす。したがっあり，以下のような慣習がある。大文字はあるて，教育水準という原因条件が高い場合（E）

2 値変数の値が「１」であることを表し，小文でも低い場合（e）でも，少ない人口（p）と字は「０」であることを表す。また，論理積の大きな政府（G）が並存すれば，高い経済発展「かつ」は「*」で表記され，論理和「または」がもたらされることになる。したがって，左辺は「+」で表記される。そして，原因条件と結第 2 項と第 3 項をまとめることにより，以下の果の結合は，矢印記号「→」によって表記する。

ように書き換えることができる。

そして，「ある原因条件が存在しても欠如しても同じ結果ならば，その条件は不要」という簡

P*E*g + p*E*G + p*e*G → D

単化定理を用いて，分析結果をできるだけ節約

P*E*g + p（E+e）*G → D

的に表現する。

P*E*g + p*G → D

次に原因条件と結果の表記だが，人口が多い
場合は「P」，少ない場合は「p」と表現される。
－81－

すなわち，ここまでの分析結果からは，「人特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

口が多く，かつ教育水準が高く，かつ政府が小結果を「d」として分析を行う。

さい場合」あるいは「人口が少なく，かつ政府

どちらの反実仮想を採用するかによって，分規模が大きい場合」に，高い経済発展がもたら

析結果が異なることを確認しよう。まず，表 1

されると解釈できる。多元結合因果が見いださの 1 行目で結果を「d」とする場合，結果「D」れたと言えよう。

をもたらす行（原因条件の組合せ）は先程の分同様に，低い経済発展がもたらされる原因条析と変わらないため，分析結果は式（1）と同件群を分析してみよう。表１の 3, 4, 6, 7 行目

一となる。他方，表 1 の 1 行目で結果を「D」から以下のような分析結果が得られることになとする場合，結果「D」をもたらす行としてる。

新たに 1 行目（P*E*G）が加わるため，式（1）は以下の通りになる。3 行目は簡単化をほどこ

P*e*g + P*e*G + p*E*g + p*e*g → d

した結果である。論理残余を，反実仮想で結果

P*e*（g+G）+ p*g*（E+e）→ dが起こったと仮定する場合，政府規模「G」がP*e + p*g → d

大きくても小さくても結果「D」がもたらされることになるため，より節約的な分析結果が得

すなわち，「人口が多く，かつ教育水準が低られることになる。

い場合」あるいは「人口が少なく，小さな政府の場合」に，低い経済発展がもたらされると言P*E*G + P*E*g + p*E*G + p*e*G → D

える。先程の高い経済発展がもたらされる条件

P*E*（G+g）+ p*G*（E+e）→ D

群と比べると，非対称な因果関係であることがP*E + p*G → D

確認できる。すなわち，高い経済発展がもたらされる条件の裏返しが低い経済発展の条件にな

2.3

複雑な因果のトレードオフと QCAっているわけではないのである。以上のよう

本節では，多様で複雑な因果を捉える上でのに，真理表とブール代数を用いた分析を通じトレードオフを解決するものとして QCA が登て，集合論的で多元結合の因果を，節約的に説場したこと，そしてこのトレードオフを意識し明することを QCA は可能にする。

つつ QCA がどのような手法なのかを概観してきた。以上をまとめると，図２のように表すこ

論理残余の扱いとができる。

表 1 の 1 行目の論理残余の問題に戻ろう。こ多 様 で 複 雑 な 因 果 関 係 を 捉 え る た め に，の論理残余をどう扱うか次第で，分析結果は異QCA は集合論的，かつ多元結合因果を掴もう

なってくる。論理残余とは，現実には観察されとする方法論であった。そして，多様で複雑ていない原因条件の組合せの行である。もし，な因果関係を捉える上での２つのトレードオ

現実に起こっていない条件組合せが（現実とはフに対して，QCA は中道をとる方法だと言え異なり）実際に生じていた場合には，どのようる。第 1 のトレードオフ（複雑な現象を複雑なな結果がもたらされていたのか。この分析を反まま捉えようとするのか，それとも単純化して実仮想分析という。この論理残余の扱い方は２

捉えようとするのか）については，真理表を用つある。１つは，実際にこの組合せがあった場いることで，中道的な解決を目指した。様々な合には，高い経済発展という結果が生じたとす

原因条件からなるすべての組合せを考察対象とる。すなわち，表 1 の 1 行目で，結果を「D」することで，複雑なままで捉えようとする一として分析を行う。もう１つは，この組合せが方，ブール代数による分析や論理残余の扱いを存在した場合には結果は生じないものとして，通じた節約的な説明・単純化を目指したのであ－82－

多様で複雑な因果をどう捉えるか

図2

複雑な因果をめぐる２つのトレードオフとオリジナルの QCAる。また，第 2 のトレードオフ（事例内分析か，
事例間分析か）については，真理表やブール代数によって体系的な比較と標準的な分析手続き

３．QCA に対する批判と QCA の方法論的発展に沿った事例間分析の要素を備えさせた。同時多様で複雑な因果関係を捉える方法として存に，事例の知識を背景にキャリブレーションを

在感を高めてきた QCA は，多くの批判にさら行うことを強調して，事例内分析の要素も重視されてきた。本節では，QCA がどのような批された。さらに，QCA はデータを入力して分判や論争を経て，どのように発展してきたのか

析結果が出たら終わりではなく，分析結果を踏を概説する。QCA が受けてきた批判や論争を，まえてデータ・事例に戻って再解釈すること①計量分析重視の立場からの批判，②論理残余（データや事例と分析の往復），すなわち QCAの扱いをめぐる論争，そして③事例分析の立場

は単なる分析手法ではなくアプローチであるこからの批判の３点に分けて概観していこう。

とも強調された。
このように，QCA は，ある意味２つのトレー

3.1

計量分析を重視する立場からの批判

ドオフの解決を図るものだったと言いうる。事

図２の右下に位置する計量分析の立場から挙例の重視や分析事例数の想定などに鑑みれば，げられた主な批判として，主に２つを挙げるこオリジナルの QCA は図２で中央のやや左寄りとができる 。１つは，当初 2 値集合を前提としに位置していたといえよう。QCA の登場以前ていた QCA に対して，原因条件や結果を 2 値

は，図２で左上あるいは右下に位置するような化せねばならないことへの批判だった。2 値化

因果関係の捉え方しか存在しなかったのに対し 2

7にそぐわないような結果や原因条件を 2 値化すて，QCA は新たな因果関係の捉え方を提示しる過程では，情報のロスが発生するからである。

た。

キャリブレーションのあり方に対する批判であでは，QCA は複雑な因果を捉える上でのトる。もう１つは，分析結果を判断する際の恣意

レードオフを解決したのだろうか。次節では，性や分析結果の頑健性に対する批判だった 。真

本節で概観した分析手順を踏まえつつ QCA の理表やブール代数を用いた分析手続きへの批判

発展史を概観することで，このことを確認する

である。

8

ことにしよう。

まず，分析結果がどの程度データに適合しているかを示す指標が提示されることで（Ragin,
92006） ，分析結果を判断する際の恣意性の問－83－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

題で改善が図られたことを取り上げよう。指標分 析 の 頑 健 性 に つ い て も，QCA は 多 くの１つは整合度（consistency）である。十分の 批 判 を 受 け て き た。 た と え ば 多 く の 研 究条件とされる解（原因条件の組合せ）を備えた（Braumoeller, 2014; Hug, 2013; Arel-Bundock,

事例のうち，どの程度の割合の事例で結果が生2022; Krogslund et al., 2015）が，QCA の分析起しているかを測る指標である。この整合度の結果は測定誤差に敏感であり，キャリブレーシ

値が高いほど，当該の条件組合せはより自信をョンの小さな変化で分析結果が大きく変わるともって十分条件とみなすことができる。この値批判してきた 。こうした批判に対しては，分が 0.8 を下回る解は，十分条件とみなすべきで

析結果の頑健性のチェックを分析の手続きに加はないとされる（Rubinson et al., 2019）。もうえることによる対応が試みられてきた。分析に１つは，被覆度（coverage）で，十分条件とさ組み込む原因条件を入れ替えることで分析結果れる解が，結果が生起した事例のどの程度の割が変わらないか，原因条件や結果のキャリブ合を説明するかを示すものである。この値が大レーションを動かすことで分析結果が変わらきいほど，当該の原因条件の組合せが，当該のないか，事例選択を再検討することで分析結結果を引き起こすものとして大きな存在感があ果が変わらないかを確認することが推奨されることを示している。

るようになった（Skaaning, 2011; Schneider &2 値化に対する批判も踏まえて，ファジィ

11

Wagemann, 2012）。

集 合 を 導 入 し た QCA も 開 発 さ れ た（Ragin,

さらに分析結果の信憑性という観点では，た2000）。ファジィ集合は０～１のメンバーシッ

とえば Marx（2010）は，QCA が正しい分析結

プ値をとる集合であり，ある集合に完全な所果をもたらすために原因条件数と分析事例数と属を 1，完全な非所属を 0，そして境界点を 0.5の間にどの程度の比率を確保すべきかを，シミとする。ある集合への所属が完全に近いほど 1ュレーション・データをもとに明らかにしていに近い値に，非所属が完全に近いほど 0 に近いる。

値を割り当てることになる。結果や原因条件をまた分析手続きの標準化という点では，ソフ

2 値ではなく，連続変数的に測ることが可能に

トウェアの開発が進んだことも重要な進展だろなったため，情報のロスという問題が解消されう。R や Stata といった計量分析で研究者が用ることとなった。

いるソフトには，QCA のためのパッケージがクリスプ集合を用いた csQCA からファジィ導入されており，トップジャーナルに掲載され集合を使う fsQCA への発展は，分析結果の信

る QCA の論文の多くはこうしたパッケージを憑性を高めることにもつながった。fsQCA で利用して分析を行っている。

は，たとえば整合度がより厳格なものになるか

以上のように，計量分析の手法を重視する立らである。仮に，原因条件の組合せに関するメ場からは，キャリブレーション，分析結果の恣

ンバーシップ値が 0.8，結果に関するメンバー

意性，そしてその頑健性に批判の焦点が当てら

シップ値が 0.6 であるような事例を考えてみよれてきた。QCA は多様で複雑な因果関係を複う。この事例をクリスプ集合で分析する場合に雑なまま捉えようとして，本当は存在しない因は，結果も 1，原因条件の組合せも 1 となり，果関係を誤って捉えてしまっているのではない

この原因条件の組合せは十分条件である可能性

か（第 1 種の過誤を犯しているのではないか）が高まる。ところが，ファジィ集合で分析すると疑われてきた。これに対して QCA は，ファ場合には，原因条件の組合せのメンバーシップ

ジィ集合の導入，分析結果の適合度を測る指標

値は結果のメンバーシップ値を下回っているたの提示，さらには，分析結果の頑健性を確かめ

10

め，十分条件とはみなされないのである 。

る手続きの導入によって，批判に応えてきたの－84－

多様で複雑な因果をどう捉えるかである（Fujita, 2013）。

くない。他方で，複雑解は，結論に含まれる解が多すぎたり長すぎたりするため解釈が困難だ

3.2

論理残余の扱いをめぐる論争からである。しかし，Baumgartner & Thiem

複雑な因果をなるべく節約的に説明しようと（2020）や Thiem（2019）などは，シミュレー

する QCA では，前節で述べたように，真理表

ション分析などを踏まえて，最簡解のみが因果を作成した後，ブール代数による分析で簡単化

推論に使えると主張する。冗長な因果条件を含を行う。ここにおいて，論理残余の扱いが重要

むことから，複雑解や中間解を分析結果としなポイントになる。どのように論理残余を扱うて使用すべきではないというわけである 。さかによって分析結果が変わるからであり，このらには，複雑解が望ましいとする議論もある。

点が近年大きな論争になっている。そしてこの様々な原因条件が絡み合って結果が生起するよ

論争は，多様で複雑な因果をめぐるトレードオ

うな因果メカニズムを説明するのであれば，そフに関わるものなのである。

の一部の原因条件を捨象することになるような

12

論理残余の扱い方は，大きくいって３つあ

最簡解や中間解よりも，複雑解の方が望ましいる。１つは，事例が存在しない行では結果が起と主張される（Álamos‑Concha et al., 2022）。

こらないものと仮定する方法で，これにより得この反実仮想をめぐる議論は，図２および後られる解を「複雑解」と呼ぶ。複雑解は，事例

掲の図３の横軸で示される複雑さと単純化のトが存在しない行について何の仮定もおいていな

レードオフをめぐる議論に他ならない。Duşa

いことになる。もう１つは，分析結果に現れる（2022）が主張するように，QCA の十分条件

原因条件の数や解の数が最も少なくなるようにを導出する分析では，解が２つの要求を満たす

反実仮想を駆使して得られる解で，「最簡解」

ことが求められる。１つは，結果を必ずもたらと呼ぶ。そして３つめに，複雑解と最簡解の間す十分条件であるという要求であり，もう１つの解として「中間解」がある。中間解を理解すは節約的であるという要求である。前者の観点

るには，論理残余で結果が起こるとする場合からは複雑解が望ましく，後者の観点からは最に，反実仮想の方法を２種類に分けて理解する

簡解が望ましい。だが，この双方を満たすこと必要がある。１つは，経験的証拠や理論的予測は困難である。この議論は以下のような状況をに沿った論理残余のみが用いられる「やさしい想定すると分かりやすい。（実際には知りよう

反実仮想」である。経験的証拠や理論的予測にがないが）真実の因果関係は，原因条件 A と沿っているため，無理なく仮想しやすい形で論B が揃ったときに結果 O が生起するとしよう。

理残余を扱うやり方だと言える。もう１つは，これに対して，複雑解は原因条件 A，B，C が経験的証拠や理論的予測に反するような論理残揃ったときに，結果 O が生起すると結論する。

余をも結果を起こすものとして分析に組み込む

他方，最簡解は原因条件 A だけで結果 O が生

「困難な反実仮想」である。中間解とは，前者

起すると結論付ける。

のやさしい反実仮想のみを用いることで，複雑解ほど長くはないが，最簡解ほどは節約的では（最簡解）ない解を導くものである。

（真

以上３つの解のうち，どれが望ましいのだろ

A→O実） A*B → O（複雑解） A*B*C → O

うか。当初は中間解が望ましいとされた（Rihoux& Ragin, 2009; Schneider & Wagemann, 2012:

ここでの複雑解には，冗長な原因条件（C）

175）
。最簡解は，経験的証拠や理論的予測に反が含まれている。C がなかったとしても結果 Oするような困難な反実仮想を行うために望ましは生起するからである。その点において，この－85－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

複雑解は適切ではない。とはいえ，原因条件のアルゴリズムに頼った分析にすべきではない

組合せ A*B*C は必ず結果 O を引き起こす。こし，事例の知識や質的データ，過程追跡を重視の意味で，複雑解 A*B*C が十分条件（の一部）

すべきだと主張する。また前々項で取り上げたであるという点に間違いはない。他方，最簡解

測定誤差や分析の頑健性の面での批判に対しては冗長な原因条件（Ｃ）が含まれていないといも，QCA の質的な側面を重視した反論がなさう点においては，複雑解より望ましい。だが，れる。事例の知識に基づいてキャリブレーショ

原因条件Ａだけでは結果Ｏは生起しない。原因

ンがなされれば，測定誤差の問題はそもそも小条件 B が並存しなければ，結果 O は生起しなさいはずだとするのである。したがって，背景いからである。QCA が十分条件の導出を目的

知識がそもそも存在しないようなシミュレーシとしていることに鑑みれば，この点において最ョンによるデータで測定誤差の問題を議論する

簡解は複雑解よりも大きな問題を抱えているとような批判は的外れであり，事例に関する背も言いうる（Duşa, 2022）。

景知識を無視して行なわれる機械的な頑健性

以上の反実仮想分析をめぐる議論は，複雑な因果を掬うことを重視するか，それとも単純化チェックの手続きにも問題があることになる（Olsen, 2014）。

した / 節約的な分析を重視するかをめぐる論争

第 2 に，論理残余をめぐる問題である。こであることが分かる。複雑解を重視する立場

こでも事例の知識の重要性は強調されうる。

は，より多くの原因条件を含めて，因果関係のGoertz & Mahoney（2012）によれば，定量的複雑さをなるべく捉えようとする。これに対し研究者による反実仮想のアプローチと定性的方て，最簡解を重視する側は，より節約的な解に法論者によるそれは大きく異なる。反実仮想に

よってより多くの事例で当てはまる原因条件の際して定量的研究者は，すべての統制変数を平みを掬おうとする。この論争はトレードオフを均値に設定して，反実仮想の対象となる X をめぐる議論である以上，解決は困難なのであ最小値から最大値に変化させたときに Y がどる。

う変化するかを算出するという意味で，「最大書き換え法」を採用する。その際，何か特定の3.3

事例分析を重視する立場からの批判

歴史的事例と結び付けて考えることはない。そQCA が受けてきた３つめの批判として，事の値の変化が現実に即しているか否かは重視さ

例分析を重視する立場からの批判を取り上げよ

れないのである（Fearon, 1996）。他方，定性う。もともと QCA は，多くの事例数を想定し的方法論者が反実仮想分析で用いるのは，「最た方法ではなかった。第 2 節で述べたように，

小書き換え」規準である。反実仮想は，個別事

個々の事例の十分な知識を踏まえて QCA によ

例の特徴を踏まえて，ありうるものでなければる分析は行われるべきものであり，事例の数がならない。したがって，中間解を導出する際に多くなるほど適切な分析は困難であるとされたは，「やさしい反実仮想」が利用されねばなら（Ragin, 1987: 49, 69）。このような QCA のありないが，反実仮想が「やさしい」かどうかは事方を支持する論者からは，前項で概説したよう例の知識があってこそ判断できるということにな QCA の発展は望ましいものとは評価されななる。

い。３つの観点から整理しよう。

そして３つめに，真理表やブール代数による

１つは，キャリブレーションの問題や分析

分析だけでは，因果メカニズムがブラックボ

手続きの標準化に対する批判である。Collier

ックスになってしまっているという批判であ（2014）や Munck（2016）は，標準的な分析手る。適切な因果分析には，原因と結果の間に仮続きを整えた QCA のあり方などを批判して，説で想定するような関連が観察されるだけでは－86－

多様で複雑な因果をどう捉えるかなく，想定される因果メカニズムや経路が観察の妥当性はより確かなものになる，とは必ずしされることが望ましいと考えられる（Gerring,も言えないのである 。

132005）。だが，QCA は個々の事例の知識を重視

ここまで，事例分析を重視する立場からの批することはあっても，直接的に因果プロセスを判を概観してきた。彼らの主張の柱の１つは，観察するわけではない。あくまで事例間での条QCA が提唱された頃に強調されていた事例内

件組合せの差異から，因果関係を推論する方法

分析を重視すべき，というものである。だが，である（Wagemann & Schneider, 2010）。こう

事例分析ではなく，QCA を用いることの意義

した批判を踏まえて，QCA と因果追跡の分析

は，真理表やブール代数を通じた事例間分析を１つの研究において同時並行で行う混合手法にあることも忘れてはならない。Ragin（1987）（mixed-method）が着目されるようになった。

が強調したのも，様々な原因による単独効果

こうした混合手法を効果的に行うには，QCAの影響をコントロールする「統計的統制」と，と事例分析のどちらを先に位置づけるべきか，

様々な原因の組合せを考慮した「実験的統制」

過程追跡のための事例をどのような基準で選択は異なるということであり，計量分析はすべてすべきなのか，といった QCA を含んだ混合手の組合せを考慮していないということにあっ法の方法論に関する研究も蓄積が進んできたた。ここには「ある社会現象が生成されるのに（Álamos-Concha et al., 2022; Beach & Rohlfing,

必要な原因条件が特定できたとしても，その現2018; Rohlfing & Schneider, 2018 など）。

象を個々の原因条件に分解して還元すること

では，いわゆる混合手法で，この 2 種類の分はできない」（野宮, 2001: 46）という着想があ析を並行して行えば，トレードオフは解決するる。すなわち，原因条件間の組合せによって生のだろうか。混合手法については，Lieberman

じる，いわば創発特性を見出すことが QCA を（2005）を代表的な皮切りとして，QCA に限ら必要とする大きな理由の１つであり，そのためず数多くの研究が発表されてきた。だが，混合には「実験的統制」で，因果メカニズムをブラ手法がトレードオフを解決したかといえば，こックボックスにしてでも組合せを探ることがこにも問題が生じる（Beach, 2020）。事例間分

QCA の重要な目的のはずである。数ある原因

析では，因果メカニズムのあり方が事例間で同条件から構成される組合せのうち，１つの原因質であることが前提になっている。だからこ

条件が変わるだけで，結果が変わりうる。この

そ，事例間比較を通じて，因果関係を捉えたとような創発特性を含んだ因果関係を掴むには，

主張することになる。だが，その前提が確認さ事例内分析だけでは不十分であり，事例間分析れるわけではない。数多くの事例１つ１つで因が欠かせないのではないか。ここには，図２あ果メカニズムを確認することは困難だからだ。

るいは図３の縦軸に示される，事例内分析と事

他方で，事例内分析では，特定の事例でどのよ例間分析との間のトレードオフをみてとること

うな因果メカニズムが働いていたのかを丁寧にができる。

解きほぐしていく。しかし，そこで見出された
因果メカニズムは，他の事例でもあてはまると

3.4 まとめ：批判への応答に伴う QCA の発展

どうして言えるのだろうか。事例内分析で明ら

こ こ ま で 概 観 し て き た QCA へ の 批 判 とかにされた因果メカニズムが複雑であればある

QCA の側の応答・発展は，図３のようにまとほど，他事例でも検証することは困難になる。

めることができる。当初は図の中央やや左寄りしたがって，事例間分析と事例内分析を組み合に位置して，多様で複雑な因果をめぐる２つのわせれば，因果効果と因果メカニズムの両者をトレードオフの解決を図った QCA だったが，捉えることができるため，見出された因果関係

様々な批判にさらされて，改良・発展を図って－87－

特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

きた。第 1 に，計量分析を重視する立場からの批判を踏まえて，ファジィ集合の導入や標準化手続き（適合度の指標や分析結果の頑健性チェック）を導入した。これらは第一種の過誤の回かったことも分かる。

４．まとめと考察：QCA の方法論的発展は何をもたらしたのか

避を図る発展と言えよう。第 2 に，論理残余を

QCA は多様で複雑な因果関係を捉える手法

めぐる論争では，当初推奨された中間解が最善として登場した。こうした因果関係をめぐる２の解とは必ずしも言えず，最簡解や複雑解の可つのトレードオフ（複雑さと単純化，および事能性も模索されてきた。最簡解は，冗長な原因

例内分析と事例間分析）に対して，中道的な位条件を含めてしまうという意味での第一種の過置づけによって，QCA は解決を図った。その誤を回避しようとするものとも解釈できる。他

手法には様々な批判が向けられたが，そうし方で，冗長な条件を含むリスクはあっても，よた批判を克服する形で，QCA は方法論的な発り複雑な原因条件の組合せを捉えて，必ず結果展を遂げてきた。計量分析を重視する立場からが起こるという十分条件を確実に捉えることの批判も踏まえて，ファジィ集合，適合度の指を優先したという意味で，複雑解は第 2 種の標，頑健性チェックのための手続きなどを導入

過誤の回避を図るものとも言える。そして第 3した。論理残余の反実仮想分析をめぐる論争をに，事例分析を重視する立場からの批判を踏ま経て，最簡解，中間解，複雑解のあり方をめぐえて，過程追跡分析などとの混合手法を適切にる方法論的理解が深められてきた。そして，事行う方法などの研究が蓄積されている。だが，例研究を重視する立場からの批判を受けて，混事例分析重視では，QCA が当初から重視して合手法に関しても方法論的な発展が図られてき

きた創発特性による因果を捉えるという側面た。

を放棄することにつながる。以上から，QCA

こうした QCA の方法論としての著しい発展

は批判を踏まえて様々な発展を遂げることで，は，否定しようもなく望ましいことである。こQCA のカバーする因果関係の捉え方は拡大しうした発展抜きには，QCA が様々な研究分野てきたといえるだろう（図３の点線で囲まれたの多くの研究者に利用されるという状況もなか

範囲の拡大）。だが，いずれの発展形もトレーったと思われる。だが同時に，こうした方法論

ドオフをめぐる図のどこかに位置づけられる以的発展が何をもたらしたのかを冷静に把握する

上，トレードオフの解決が実現したわけではな

必要がある。QCA の発展史を概観して明らか

図3

複雑な因果をめぐる２つのトレードオフと QCA の方法論的発展－88－

多様で複雑な因果をどう捉えるかになるのは，複雑な因果をめぐるトレードオフ

事例研究を重視する立場は，個々の事例に関すを解決したわけではないということである。誤る知識のない状態で QCA による分析を行うこ解を恐れずに思い切って述べれば，様々な批判とに懐疑的だ。だが，比較可能性などを考慮しに応えるべく達成されてきた QCA の発展は，た上でも，多くの事例を分析対象に含めること当初捉えようとしていた因果関係を，より精緻が可能な場合があったとしよう。このような場に捉えることを可能にしたというわけでは必ず合でも，事例数を絞るべきなのだろうか。背景

しもない。

知識を伴わない機械的な頑健性チェックを行う

確かに，方法論的な発展が進むにつれて，いべきではないのだろうか。ここでも，多くの事

わゆるグッド・プラクティスのためのリストが例を対象に事例間分析から多様で複雑な多元結整備され，そこに挙げられるチェック項目も増合因果を見出すための代案が提示されることはえてきた。たとえば Oana et al.（2021）には，ない。

グッド・プラクティスのためのリストとしてしたがって，ベストな方法というものはない

32 の項目が挙げられている。これは QCA の方

ように，ベストな QCA の使い方もない。複数法論としての精緻化や標準化を表しているとものグッド・プラクティスのあり方はあっても，言いうる。だが，QCA を用いるすべての研究

ベスト・プラクティスは恐らくない。QCA をが，これらすべての項目に従うべきだとは言い利用する我々は，ここで論じてきたトレードオ

難い。たとえば，事例数を増やし過ぎないよう

フを念頭に，何を重視して（何を断念して）分にとする項目には，議論があるだろう。分析結析を行うのかを考慮しながら，方法とその使い果が得られた後に事例に戻って確認した方が望方を選択することが求められる。

ましいという QCA の提唱当初からのグッド・

では，QCA の方法論的発展は何をもたらしプラクティス項目は，分析対象事例が多くなれたのだろうか。それは，捉えようとしていた対ば不可能だろう。分析結果の頑健性を確認すべ

象をより精緻に捉えられるようにしたというこ

しという項目は，事例数が少ない場合や事例のとではなく，因果関係の捉え方の範囲を拡大さ

知識を十分に取り込んだ分析には，必ずしもあせたということなのではないか。図３の中央にてはまらないとの反論があるだろう。したがっおける因果の捉え方がより精緻になったのではて，方法論的発展を経た現時点においても，たなく，図の左上や右下に位置するような因果とえば分析対象とする事例数をおさえて，個々関係の捉え方が可能になったということであの事例の知識を活用しながら，複雑な因果をなる。計量分析が重視する単純化 / 標準化を備えるべく複雑なまま捉えようと QCA を用いる場

ることで，複雑さは犠牲にしても，より節約的合，従うべきチェック項目はそれほど増えていで一般的な説明ができるようになった。事例分

ないとも言いうる。

析を重視する立場からの反論に応えることで，また，QCA に対して多くの批判が寄せられ

因果メカニズムをも考慮した説明のあり方を模てきたが，批判をする側に建設的な代案はない

索するようになった。これは Ragin（1987）がことにも留意する必要がある。たとえば，計量

QCA の提唱でもたらしたのと同様に，新たな分析を重視する立場からは，分析結果の頑健性

タイプの因果を捉えられるようにしたという側に問題があるとの批判がなされる。だが，多様面を有しているとも言える。

で複雑な因果を捉えるための代案が提示される

本来あるべき研究の進め方は，研究者にはま

わけではない。第 1 種の過誤を犯すべきではなず明らかにしたい問いがあり，そしてその問い

いから，多元結合因果のような因果関係を捉えへの答えを得るために適切な方法を選ぶ，とい14

ることは諦めろと主張していることになる 。

う順序であろう。だが，実際の順序は，往々に－89－特集論文・研究ノート

経営行動科学第 34 巻第 3 号

して逆ではないか。すなわち，研究者が得意とする分析手法抜きには解答を導き出せないよ
うな形で問いを設定する，という側面がある
ことは否定できないだろう（Hall, 1995: 289; 石田, 1999）。つまり，手元にある方法論に，問いのあり方は規定されてしまうということである。したがって，（筆者を含む）多くの研究者にとっては，QCA の登場によって，多元結合
因果を探るという形の問いを立てることができるようになったと言えるのではないか。そして
QCA の方法論的発展，すなわち因果関係の捉え方の移動・拡大もまた，取り組むことのできる問いの種類のさらなる拡大に貢献したと言えるのではないだろうか。
本稿は，多くの先行研究のように QCA の現在地をスナップショットでマッピングするのではなく，QCA の発展史を概観してきた。この作業を通して，QCA ひいては多様で複雑な因果関係を捉えようとするいずれの研究もが直面するトレードオフについて考察してきた。その結果，QCA の方法論的発展・精緻化がこうしたトレードオフを解決したわけではないこと，
そして方法論やその使い方の選択にあたってこのトレードオフを考慮することの重要性を明らかにした。これらは方法論に新たな見方を提示したという意味で本稿の方法論的貢献ともいえる。多様で複雑な因果をめぐるトレードオフを解決することは困難でも，多様で複雑な因果の探求フロンティアが切り開かれ，拡大していることも間違いがない。多様で複雑な因果という特徴を多分に備える現象を分析対象とする経営学分野で，QCA のさらなる方法論的発展が期
15

待される 。

注
1

なお，ここでの単純化とは比較のために揃えることを意味しているのであって，方法論的に簡単・容易な方法という意味ではない。むしろ，複雑な事象を単純化して事例間で揃えるための手法（典型的には計量分析）は，複雑な事象をなるべく複雑なまま捉えようとする場合（事例研究）に比べて，テクニカルな意味では難易度が高いことが多い。単純化 / 標準化を行う過程で，テクニカルな工程が不可欠になるからである。
2
ここで挙げる他にも事例選択などの重要な段階があるが，紙幅の関係で省略する。
3
また，紙幅の関係でここでは必要条件については取り上げないが，必要条件を用いた分析の方法論や，従来の少なからぬ研究が必要条件的な因果を想定したものであることを指摘した研究として
Goertz & Starr（2003）。また（QCA を用いてはいないが）明示的に必要条件を想定した仮説を検証した研究として，Fujita & Kusano（2020）。
4
Mahoney & Owen（2022）は，民主的平和論など，計量分析で扱われてきた分析対象が，集合論的因果を想定した手法で分析した方が適切であることを示す。
5
Insufficient but Necessary part of a condition
which is itself Unnecessary but Sufficient for the
result の略である。
6
ブール代数や集合論の論理やその QCA への応用については，石田（2017）が詳しい。
7
たとえば 2009 年の時点で，De Meur et al.（2009）などがこうした批判点をまとめている。
8．QCA は時間の側面を分析に取り込むことができないという批判もなされてきたが，この点についても研究は重ねられている（Caren & Panofsky,
2005; Hino, 2009; Niikawa & Hino, 2021）。
9
本稿で紙幅の関係で十分条件に力点を置くが，必要条件についても整合度などの標準化は進んだ。
さらに，必要条件の些末さ（trivialness）や重要性（Relevance of Necessity: RoN）などの指標も整備された。たとえば，酸素の存在は火事発生にとっての必要条件だが，酸素は至るところで存在するため，重要な必要条件とみなすことはできない。分析応用例として，Mori（2021）などを参照のこと。
10
図１左側のグラフをファジィ集合で置き換えると，×印の配置は大きく変わる。原点から右肩上がりに 45 度線を引いた際の下側（グラフ全体の50％を占める）が×印となる。
11
こうした批判に対しては，測定誤差が分析結果に影響を与えるという問題は計量分析にも同様にあてはまるという反論（Mello, 2020: 174）や，測定誤差の問題を指摘する研究群が QCA の分析手続
きをきちんと踏まえていないといった反論もなされている（Rohlfing, 2015; Fiss et al., 2014）。
12
なお，複雑解は最簡解の下位集合である。したが－90－

多様で複雑な因果をどう捉えるか

13

14

15

って，十分条件を議論する文脈では，最簡解を正しいとしながら，その下位集合である複雑解を誤りとするのはおかしいとの議論もある（Mello,
2020: 183）。
このような見地から，回帰分析と事例研究を組み合わせた研究を批判したものとして，たとえばChatterjee（2013）を参照のこと。
計量的手法でも多元結合因果の把握を可能にするものとして，logic regression という手法を挙げる
ことができる（Baumgartner & Falk, 2021）。とはいえ，2 値変数しか扱えない，多くの事例数を必要とする，といった QCA とは別の限界がある。
経営学分野における QCA を用いた研究の方向性については，中西（2023）を参照のこと。

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（令和４年 11 月 7 日受稿，令和５年 1 月 13 日受理）－93－