导读：2025年2月26日，由清华大学计算社会科学与国家治理实验室主办的2024秋清华交叉学科研究能力提升计划“大数据与因果推断研讨班”第十期以线上形式举行。东南大学经济管理学院杜运周老师应邀作为主讲人，围绕“复杂中介与复杂成长模型：原理和运用”这一前沿主题，带来了一场精彩纷呈的主旨演讲。讲座全程由清华大学公共管理学院陈思丞老师主持。
讲座伊始，杜老师强调方法创新在管理学等学科领域发展中的关键作用。方法创新能够推动理论创新，解决以往难以分析、难以验证的问题。《管理世界》《Academy of Management Journal》等高水平期刊纷纷增设方法论专栏，国际上各类方法学组织和活动不断涌现，也彰显方法创新的重要地位。同时，杜老师提到方法底层逻辑与哲学紧密相连，不同哲学观会对方法发展产生深远影响，分享的复杂中介和复杂成长模型就深受哲学启发。
紧接着，杜老师从知识与理论的内涵、复杂中介模型的理论与方法创新、用复杂中介模型分析营商环境问题、运用QCA分析创业中复杂的成长模式四个部分展开讲解。
第一部分，知识与理论的内涵。在讲解复杂中介与复杂成长模型前，杜老师从理论基础切入，深入剖析知识、理论的内涵。他引用柏拉图对知识的定义，详细解读知识的构成及形成过程，并介绍逻辑实证主义哲学观在理论构建中的体现，让大家理解理论是概念之间关系的陈述，且具有边界。基于此，他提出理论创新可从构念、关系、测量等层面展开，并呼吁做“顶天立地的研究”，尤其是“立地”。
第二部分，复杂中介模型的理论与方法创新。随后，杜老师基于传统的统计相关关系、必要条件关系、充分条件关系三种“关系”，详细讲解复杂中介模型与传统中介模型的区别。具体而言：一是从要素视角拓展到组态视角；二是从线性关系拓展到必要性和充分性等复杂关系；三是从单一方法拓展到混合方法。集合论复杂中介方法能够分析复杂的因果过程，这些过程与多个相互依赖的变量可能导致的多重并发性、等效性和非对称性有关。
第三部分，用复杂中介模型分析营商环境问题。杜老师以营商环境为例，展示了复杂中介模型的应用。杜老师提出，优化营商环境是国家的重大需求，但在实践中可能面临创新与就业的两难问题：优化营商环境可以促进创新发展新质生产力，但也可能挤出传统就业岗位，形成就业压力。
如何通过优化营商环境，既促进创新活力，又带动就业，实现两者的协同发展？营商环境是由法治环境、创新环境、市场环境等多维度要素构成的生态系统，传统线性中介难以完整解释其中的关联。复杂中介模型更关注多层次因素之间的动态交互，有助于研究者从更系统且综合的角度发现潜在关键因素。
杜老师通过复杂中介模型分析了营商环境的不同优化模式对创新和就业的协同影响。具体而言，他先运用QCA方法，分析营商环境生态与创新活力之间的关系，识别出五种能够促进高创新的营商环境模式；随后进一步分析这五种模式对就业的影响，发现其中三种模式能够同时促进创新和就业，而另外两种模式则对就业有挤出效应。该研究使用复杂中介模型，一方面能够有效解决传统中介模型无法处理的系统性和多元性问题；另一方面，识别出既能促进创新又能带动就业的营商环境优化模式，为政策制定提供了科学依据。
第四部分，运用QCA分析创业中复杂的成长模式。杜老师强调了创业成长的复杂性和动态性，并通过QCA方法分析多个变量之间的组合效应和因果关系。首先，对于复杂成长模型的内涵，杜老师指出在复杂成长中应关注系统中多个变量变化的协同性，这区别于传统研究单一变量的变化。创业研究中传统成长研究聚焦某一变量随时间的变化，而复杂成长研究则要考虑多个变量变化是否协同，如创业动机、感知机会、能力等变量在不同国家随时间变化的协同情况。
接下来，杜老师讲解了运用 QCA 分析复杂成长模型的基本思路与步骤：计算变量变化，数据处理与校准，QCA分析等。最后，进行了讨论与展望，杜老师指出在复杂动态的时代，复杂成长问题值得关注，需要更加注重方法论发展，解释复杂现象及其机制，需要复杂系统视角和复杂中介方法，未来 AI 与 QCA 结合是可以尝试的一些新的方向。
撰稿人：华中师范大学 博士生 程烺
中国人民大学 讲 师 刘丽娜
中国人民大学 博士生 孙琦琦
