1、质性数据分析方法有三重目标：便于涌现新发现、呈现结论的证据从而避免被诟病为结论多而证据单薄，以及在结论中既体现当事人的声音（一阶概念）也反映研究者的声音（二阶主题）。其中，第三个目标意味着案例研究者应该成为报道当事人如何思考、感受和行动的“记者”，但同时也要发出自己的声音，毕竟研究者具备理论知识，可以看出规律、关系、新概念以及理论解释等。

2、数据分析的核心是数据结构，它是从数据到理论的桥梁，甚至可以说“如果没有数据结构，就一无所有”。基于数据结构能够生成动态的扎根性过程模型，给研究现象赋予活力，使其动态化，二者的关系就好比从照片到电影的跨越。

毛基业

3、为什么要回顾文献？除了描述研究现状，更重要的是寻找研究缺口或矛盾（理论困境），以及可借鉴的关键文献以期带来新的研究视角和创新。事实上，通过制造矛盾提出的研究动机比找缺口得到的动机更强。但没有聚焦就无法深入，因此要对重点文献和理论深度展开（毛基业、苏芳，2016）。我们需要的是与文献进行深度、精准的对话，整篇论文从文献开始聚焦。否则，理论贡献一定模糊宽泛。如果缺乏文献根基或者找不到精准的文献缺口（锚地），研究发现也无法嵌入文献。

4、对研究结论是否清晰且有价值的判断标准可参考以下问题：同行能从中学到什么新见解？究竟是有新关系还是新构念？是否会对身边同事的教学科研有帮助？结论值得介绍给自己的企业家朋友？管理实践者能读懂吗？有可能会应用到实践中吗？研究者要遵循少而精或极简的原则，尽量少用不必要的概念，尤其要尽量少创造新名词和新模型。如果过多，既不易理解，也很难用数据支持。

5、Siggelkow（2007）用“会说话的猪”来比喻说明，单案例一定要非常独特，甚至罕见到像“会说话的猪”一样不可思议，因为只有从“不具代表性”（普适性）的组织中才能看到寻常看不到的见解。否则，从平凡常见的现象中如何能够得到不同寻常的新见解？如果审稿人问，为何不再找两个类似案例验证一下结论，该如何回答？因此，单案例研究所选择的案例应该具有极端“特殊性”或稀缺性。

6、图1呈现的数据结构，它非常直观地把根据扎根理论分析、层层归纳抽象上来的结果呈现出来。包括数据搜集与分析、回顾相关文献、撰写理论笔记这3类工作的反复迭代。

7、“可计数的不一定算数，算数的不一定可计数” （美国现代作家布鲁斯·卡梅伦）

通讯作者： Dennis A. Gioia

452 Business Building, Penn State University

University Park, PA 16802, USA

电子邮箱：dag4@psu.edu

期刊： Organizational Research Methods

第16卷第1期，15–31页，2012年

DOI：10.1177/1094428112452151

在归纳研究中追求质性严谨性：关于Gioia 方法论的说明

摘要

尽管质性研究具有丰富性并蕴含发现新知识的潜力，但它也常常因缺乏学术严谨性而受到批评。本文作者总结了一种用于新概念发展和扎根理论构建的系统性方法，旨在为归纳研究的实施与呈现带来“质性严谨性”。

关键词

质性严谨性；归纳研究；扎根理论；新概念发展

一项归纳研究需要具备哪些条件，才能在保留其生成新概念和新思想的创造性与启示性潜力的同时，兼具“质性严谨性”？归纳研究者如何运用系统性的概念纪律与分析纪律，从而对数据作出可信的解释，并使读者相信其研究结论是合理且站得住脚的？这些问题一直是质性研究者长期关注的问题，也是我们发展一种归纳研究方法的主要动因。该方法不仅旨在揭示新概念，还旨在生成具有说服力的新理论（Gioia & Pitre, 1990）。在过去20多年中，我们不断扩展并完善这一方法，使其既能用于开展质性解释性研究，也能用于指导此类研究的分析与呈现。

发展这一方法的另一个推动因素，是我们认识到，在本研究领域中，理论发展工作通常依据传统科学方法的原则进行设计和实施，而这往往使研究者通过逐步扩展现有知识来发现新知识。然而，这种历史悠久的研究取向，通常会将我们的注意力集中在完善那些用于理解和解释理论世界的既有观念上。

这种传统方法在很多时候——甚至可能在大多数时候——都是适用的。事实上，多年来，它一直主导着本领域理论研究与实证研究的开展。然而，这些经受时间检验的原则，尽管具有广泛的适用性，也常常确实非常有用，却并不鼓励我们在理论构建中最希望看到的那种原创性（Corley & Gioia, 2011）。我们对这种传统方法的担忧可以简单概括为：如果知识进步过度植根于我们已经知道的内容，那么它就会限制我们可能知道的内容。

在组织研究中，传统研究方法带来的一个主要结果是，我们通常将注意力集中在构念拓展上。构念是对所关注现象形成的抽象理论表述（Edwards & Bagozzi, 2000; Morgeson & Hofmann, 1999; Pedhazur & Schmelkin, 1991）。然而，一个构念通常是为了能够被测量而提出的；它的主要目的是划定一个可以进行操作化、并最好能够被量化为变量的属性范围。

构念和变量具有显著优势：当我们试图理解组织化、组织过程和组织本身这些既宏大又模糊的问题时，它们可以使理论保持简洁，并在一定程度上形成共识。然而，对构念发展与测量的重视，有时会使我们忽视组织研究中可能更为重要的工作，即概念发展。

我们所说的“概念”，是指一种更为一般、尚未被严格限定的观念，用来捕捉能够描述或解释某个具有理论意义的现象的特征。简单而言，在我们看来，在理解组织世界的过程中，概念先于构念而存在——无论是生活在组织世界中的实践者、试图研究该世界的研究者，还是致力于建立理论模型的理论学者，都是如此。

为了使组织研究充分发挥其描述、解释和提出实践建议的潜力，首先有必要发现与理论构建相关的概念，并以此指导构念的创建和验证。¹最终，如果组织研究希望产生兼具原创性、实用性和前瞻性的成果，那么有根据的理论构建和理论检验都是必不可少的（Corley & Gioia, 2011）。

尽管我们承认并重视，在本领域相对较短的发展历史中，通过构念拓展与测量来研究组织已经为我们提供了很多帮助，但我们仍然感觉其中缺少了某些东西——这种缺失阻碍了我们获得关于组织动态的更深层知识。

这种缺失与理解组织体验的本质有关，尤其与理解组织化和组织形成过程如何展开有关（Langley, 1999）。对过程进行深入研究，需要我们理解社会世界的性质，以及我们如何认识——以及能够如何认识——这一世界。

我们认为，社会研究与组织研究中最为深刻的认识之一是：我们所面对的世界在很大程度上本质上是通过社会建构形成的（Berger & Luckmann, 1966; Schutz, 1967; Weick, 1969/1979）。

研究社会建构过程意味着，我们应当更多关注组织成员如何建构并理解自身经验，而不是只关注可测量事件的数量或发生频率。正如爱因斯坦那句广为流传的话所说：

并非所有能够被计算的事物都重要，也并非所有重要的事物都能够被计算。

因此，我们认为，过度关注对现有构念的细化，往往相当于为了获得真正的理解而不断磨利错误的工具。我们真正需要的是一些新的工具。在我们的研究中，这些新工具就是新的概念。

那么，我们应当如何发现并发展那些能够更好地捕捉组织化与组织现象的概念呢？在我们看来，这需要一种能够捕捉与人类组织经验相关概念的研究方法，而且这种方法必须同时满足两个层面的充分性：

1.在意义层面，能够充分反映实际经历这种经验的人的理解；

2.在科学理论层面，能够充分支持对这种经验的理论化解释。

为了同时实现这两个目标，我们设计了一种用于概念发展的系统性归纳研究方法。

运用质性数据以归纳方式发展“扎根理论”的社会科学传统十分深厚（Glaser & Strauss, 1967; Lincoln & Guba, 1985; Strauss & Corbin, 1998）。这种传统能够对组织现象发生的具体情境进行深入而丰富的理论描述。

然而，许多学者认为，归纳研究方法未能达到证明科学知识进步时通常要求的严格标准（参见Bryman, 1988; Campbell, 1975; Campbell & Stanley, 1963; Goldthorpe, 2000; Popper, 1959/2002）。那么，社会科学中富有想象力的质性归纳研究传统，如何才能与科学传统所要求的“严格”理论进步这一看似冲突的要求相协调？

下文将介绍一种整体性的归纳概念发展方法。我们认为，这种方法能够在两项往往相互冲突的要求之间实现平衡：一方面，以归纳方式发展新的概念；另一方面，满足顶级学术期刊所要求的高水平严谨性标准。

这种方法的前身最早出现在Gioia and Chittipeddi（1991）的研究中，随后又有两项研究对原始论文所使用的方法论进行了扩展，即 Gioia, Thomas, Clark, and Chittipeddi（1994）以及 Gioia and Thomas（1996）。此后，该方法又通过以下研究得到进一步完善：Corley and Gioia（2004）、Corley（2004）、Nag, Corley, and Gioia（2007）、Gioia, Price, Hamilton, and Thomas（2010）、Clark, Gioia, Ketchen, and Thomas（2010）、Harrison and Corley（2011）以及 Nag and Gioia（2012）。

基本假设

除了“组织世界是由社会建构而成的”这一基本假设之外，我们还采用了另一个极为重要并且可以指导实际研究的假设：建构组织现实的人是“有知识的行动者”（knowledgeable agents）。也就是说，组织中的人知道自己正在试图做什么，并且能够解释自己的思想、意图和行动。

这一假设对研究开展方式具有深远影响。首先，它将受访者的解释置于突出位置，并使我们这些研究者在研究初期扮演一种“经过提升的报道者”的角色。我们的主要任务，是充分呈现受访者的经验。

我们并不预设要将既有构念或理论强加给受访者，也不把它们作为理解或解释受访者经验时理所当然的先验解释。这意味着，在数据收集和分析的早期阶段，我们会付出非同寻常的努力，让受访者充分发出自己的声音；在报告研究结果时，也会突出呈现他们的声音。

这种做法为发现新概念创造了丰富机会，而不是仅仅确认已有概念。

例如，Gioia and Thomas（1996）研究了某学术机构的高层管理者如何理解其所处环境。在该研究中，我们有意避免使用已经得到理论认可的“威胁”和“机会”分类（Dutton & Jackson, 1987）。

令人意外的是，受访者在描述中实际上从未使用过这些术语。相反，他们使用“战略性”和“政治性”这两类概念，对那些需要引起注意并采取行动的问题进行分类。

如果我们依据既有理论和术语设计访谈提纲，就会把自己预先确定的理解强加于受访者的经验之上，从而错过他们意义建构过程中的一个关键方面。

我们也对自己作为研究者作出了一些基本假设。例如，我们认为自己同样是具有一定知识的人——我们能够识别数据中的模式，能够揭示一些受访者自身可能没有意识到的概念和关系，并且能够用具有理论意义的术语表述这些概念。

那么，我们应当如何落实这些假设，既忠实于受访者的经验，又满足系统呈现证据这一科学标准？

多年来，我们逐渐形成了一套程序。这些程序不仅通过施加质性严谨性来指导研究本身的开展，也鼓励研究者以一种能够清楚展示数据、新兴概念和最终扎根理论之间联系的方式呈现研究发现。

方法的前身

质性研究具有悠久而备受尊重的历史，尤其体现在它揭示新现象和产生启示的能力方面（Lincoln & Guba, 1985）。

然而，质性研究也长期受到一种批评，而且这种批评通常具有一定合理性：质性研究往往没有充分证明自己的论断。这使人们产生了一种令人不安的怀疑，即质性研究者是否只是依据相对薄弱的证据进行了富有创造性的理论化。

在评审拟发表于本领域期刊的质性研究时，大多数审稿人最关心的是能否得到一个令人满意的回答：

“我怎么知道你确实知道你所声称知道的事情？”

或者更简单地说：

“支持你的论断的证据在哪里？”

如前所述，这个反复出现的问题正是促使我们设计一种方法的重要原因。该方法旨在向读者展示，我们的研究发现和结论究竟建立在怎样的证据基础之上。

这种方法最早可以追溯到Gioia and Chittipeddi（1991）论文的发表过程。需要指出的是，该论文投稿的期刊此前从未发表过真正意义上的扎根理论研究，也很少发表质性研究。因此，审稿人习惯看到的是演绎思维、定量数据展示、严格的统计检验，以及假设、数据、结果和结论之间清晰而透明的联系。

后来发表为“意义建构／意义赋予”（Sensemaking/Sensegiving）的那篇论文，在最初投稿时并不具备这些特征。它是一项纯粹意义上的解释性民族志研究，具有当时此类研究的所有特点：出色的故事线、引人入胜的叙事写作风格以及大量富有洞察力的观察，但同时也带有明显的印象主义色彩。

这些特点使编辑和审稿人认为，我们可能发现了一些有价值的内容，但我们的数据呈现方式却很难令人信服。审稿人最初的意见实际上可以概括为：

“故事非常精彩！写得很好！思考也很深刻！但是，我们怎么知道你们不是凭空编造了一个有趣的解释？”

他们明确要求我们证明结论的依据，尤其要求我们说明，所谓“意义赋予”这一新概念并不只是“新瓶装旧酒”。

本质上，这些审稿人对我们的论断采取了典型的科学怀疑态度。编辑虽然带着一定警告意味，但幸运地要求我们进行一次被称为“高风险”的修改。换言之，他仍然给了我们为研究辩护的机会，尽管他和审稿人对此持非常严格的态度。

他们不会接受一种不够真诚的立场，即：

“我们当时就在现场；我们是聪明的人；这些就是我们富有洞察力的印象。”

这种立场曾经在很多早期质性研究中出现。

这一令人警醒的反馈促使我们思考，应当如何证明自己是以系统方式收集和分析数据的。也就是说，我们必须证明，我们并非只是在报告中挑选了少数符合需要的引文，设计了一个看似巧妙的解释，然后为它贴上一个吸引人的标签。

我们接受了这一挑战，努力建立一种呈现方式。这种方式不仅要揭示我们在数据收集方面所付出的努力，还要展示我们在数据分析方面的严谨性。

坦率地说，当时作者之间也发生过争论：一位作者坚持纯粹的民族志立场，希望遵循人类学的伟大传统；另一位作者则主张通过展示数据如何与研究洞见相连接，来证明更高水平的“质性严谨性”。

我们与审稿人之间的分歧以及作者之间的争论，最终通过设计一种新的分析呈现方法得到解决。该方法同时系统地呈现：

·一阶分析，即使用以受访者为中心的术语和编码进行分析；

·二阶分析，即使用以研究者为中心的概念、主题和维度进行分析。

关于“一阶”和“二阶”这一命名方式的思想来源，可参见Van Maanen（1979）。

将受访者和研究者两种声音结合起来进行报告，不仅能够以质性严谨的方式展示数据与“意义赋予”这一新概念归纳过程之间的联系，还能够产生高质量质性研究所应具备的洞见。

多年来，这种系统性方法不断证明，它对我们和其他研究者开展研究十分有用，也有助于读者认识到概念发展和理论构建过程的严谨性。

我们当然不声称这种方法必然是展示质性研究严谨性的最佳方式，²但我们认为，详细介绍这一方法论并讨论它在推进组织研究概念发展过程方面的潜力，是十分有价值的。

奠定研究基础

指导性研究问题与访谈

与几乎所有优秀研究一样，我们的方法依赖于一个界定明确、但相对宽泛的研究问题。例如：

学术机构的高层管理者如何理解其所处环境？

同样，与所有优秀的质性研究一样，我们使用多种数据来源，包括档案资料、现场观察、媒体文件等。但这类研究的核心是半结构式访谈，其目的在于获得经历相关理论现象的人对该现象的回顾性描述和实时描述。

这是真正意义上的“参与式研究”（research as engagement）（Morgan, 1983），同时也是一种让人投入其中的研究，尤其对受访者而言如此。

过去我们曾经对受访者愿意披露某些可能被视为专有信息的内容感到惊讶，后来这种情况出现得多了，我们也就不再感到意外。

例如，在Gioia et al.（1994）的研究中，一位关键受访者曾说：“只要你们不让我难堪，你们想知道什么我都可以告诉你们。”

我们并不认为自己有权像“闯进瓷器店的公牛”一样横冲直撞。受访者总有他们自己需要推进的更大议程。因此，在努力实现自身研究目标的同时，我们也致力于保护他们的利益。

在研究中，我们始终强调外交式的谨慎与判断力。透明度同样重要（参见Bansal & Corley, 2011）。我们经常向受访者展示不断发展中的分析结果、模型，甚至论文手稿，但除涉及敏感数据的报告方式之外，我们不会赋予受访者否决研究内容的权力。

顺便指出，我们通常不会承诺“保密”（confidentiality），因为如果从字面上严格理解，保密将意味着大多数内容都不能报告。相反，我们承诺的是“匿名”（anonymity）。这种研究也是一种“真正进入现场并亲自动手”的研究。我们会快速记录受访者告诉我们的内容，并认真尝试使用他们的术语，而不是我们自己的术语，以帮助我们理解他们的生活经验。

努力贴近受访者经验也会带来一些不利影响。其中一个主要风险是“成为当地人”（going native），即研究者过度接近研究对象并实际上接受受访者的观点，进而失去进行有根据理论化所必需的更高层次视角。

因此，在合作研究团队中，我们通常会安排一名成员采取局外人的视角。他实际上扮演的是“魔鬼代言人”的角色，负责批评那些看起来可能过于轻信受访者的解释。

设置这一角色，是为了回应Van Maanen（1979）的建议，即民族志研究者需要承认研究中存在“虚构的事实”（fact of fiction）。

一个很好的例子仍然来自Gioia and Chittipeddi（1991）研究数据的最初解释。我们曾经付出大量努力，试图深入理解高层学术管理人员如何在“战略性”尚未成为学术领域常用词汇的年代努力变得更具战略性。

经过数月研究，我们自豪地向高层管理团队展示了初步发现。校长阅读执行摘要后说：

“哦，你们这些人！你们太天真了。难道你们不知道存在一个‘厨房内阁’，大多数重要决策都是由它作出的吗？你们没有申请参加这些会议，所以遗漏了一些最重要的内容，而你们的分析也暴露了你们对此毫不知情。”

这无疑让我们大开眼界。随后，我们想方设法获得了参加“厨房内阁”会议的许可。从那以后，研究故事以及理论叙事都发生了若干重大变化。

我们还特别重视最初的访谈提纲，以确保它：

·聚焦于研究问题；

·内容充分，能够预见可能需要询问的相关问题；

·不包含诱导受访者回答的问题，例如：“你难道不同意……吗？”

随着研究的推进，我们也高度重视对访谈提纲进行修改，跟随扎根理论发现过程中出现的各种曲折、转折和类似过山车般的变化（Glaser & Strauss, 1967），有时甚至会修改最初的研究问题。³

我们偶尔也会遇到某些审稿人，他们似乎无法理解解释性研究中有意设计的灵活性，也就是访谈问题必须随着研究进展而发生变化。

在研究指导问题的范围内，我们会跟随受访者提供的线索继续调查。坚持一种错误观念，认为整个研究项目的访谈提纲必须标准化，以确保研究过程中的一致性，正是传统研究有时不善于发现和发展新概念的原因之一。

新概念的一部分发展本来就是在发现它们的研究过程中发生的，前提是研究者具有敏锐性，并准备好根据情况迅速调整。

不过，到目前为止，我们所描述的研究方法并没有特别独特之处。真正提高质性严谨性的特征，实际上始于我们的分析方式，尤其是将数据组织为一阶类别和二阶类别，并在此基础上将它们整合为更具结构性的形式。

数据分析

正如许多质性和解释性研究者所指出的，将访谈与分析截然分开，在一定程度上是人为的，因为两者通常同时进行（Langley, 1999; Lincoln & Guba, 1985; Locke & Golden-Biddle, 1997）。

在研究早期，会出现大量受访者术语、编码和类别。这一过程类似于Strauss and Corbin（1998）所说的开放编码。

在一阶分析中，我们力求忠实地使用受访者的术语，很少尝试立即精简类别。因此，在研究初期，类别数量往往会迅速膨胀。

在最初的10次访谈中，很容易出现50至100个一阶类别。如此众多的类别一开始常常令人不知所措。研究者可能会突然发现自己“迷失了”，完全不知道应当如何理解这些看起来彼此毫无联系的数据。

然而，在这个阶段“迷失”是十分重要的。正如第一作者常说的：

“你必须先迷路，才能找到方向。” You gotta get lost before you can get found.
（Gioia, 2004）

随着研究的推进，我们开始寻找众多类别之间的相似性和差异性。这一过程类似于Strauss and Corbin（1998）所说的主轴编码。通过这一过程，相关类别最终被减少到更容易管理的数量，例如25至30个。

随后，我们为这些类别赋予标签或短语式描述，并尽可能保留受访者使用的术语，然后整体审视这些类别：

这些类别背后是否存在某种更深层的结构？

此时，我们把自己视为有知识的行动者，能够并且必须同时在多个层次上进行思考：

·在受访者术语和编码的层次上；

·在更加抽象的二阶理论层次上，包括主题、维度和整体叙事。

这一过程试图从理论角度回答一个重要问题：

“这里究竟发生了什么？”

通过“格式塔分析”（gestalt analysis）（Gioia & Chittipeddi, 1991）对这一问题形成初步答案，又会产生新的问题。后续访谈会越来越聚焦于截至当时的访谈中出现的概念及其暂定关系。

这一过程与Glaser and Strauss（1967）所说的“理论抽样”相似。

在二阶分析阶段，我们已经明确进入理论领域，开始询问：

新出现的主题是否表明存在一些能够帮助我们描述和解释所观察现象的概念？

我们尤其关注那些在现有文献中似乎缺乏充分理论对应物的新生概念。例如，Corley and Gioia（2004）提出的“身份模糊性”。

我们也关注那些因为适用于某个新领域而显得格外突出的已有概念，例如Gioia et al.（2010）研究中的“最佳独特性”。

当我们形成一组具有可操作性的主题和概念，并且主题与概念发展过程达到Glaser and Strauss（1967）所说的“理论饱和”时，我们会进一步考察，能否将新出现的二阶主题继续提炼为二阶“聚合维度”。

当我们获得了完整的一阶术语、二阶主题和聚合维度后，就具备了建立数据结构的基础，参见图1。这可能是我们整个研究方法中最关键的步骤。

数据结构不仅使我们能够将数据组织成一种易于理解的视觉形式，也以图形方式展示了我们如何在分析过程中从原始数据逐步发展到术语和主题。这是证明质性研究严谨性的一个关键组成部分（Pratt, 2008; Tracy, 2010）。

通过这种方式，建立数据结构的行为迫使我们开始从理论角度，而不仅仅是从方法角度思考数据。正如一名前博士生所解释的，它使研究者：

“不再把那些访谈稿和笔记仅仅看作一页又一页需要处理的工作。”

但是，这并不意味着数据结构应当反映二阶主题之间的关系。解释这些关系是理论化过程中稍后才会进行的工作。然而，这种被迫提高抽象层次的过程，为研究者在两种视角之间取得平衡奠定了基础：

·一种是深入嵌入受访者对现象的生活体验；

·另一种是为了形成期刊发表所需要的理论洞见而采取的“三万英尺高空视角”。

因此，我们评价分析质量时所采用的一个核心准则，可以概括为一句指导性口号：

没有数据结构，就什么都不知道。
No data structure; know nothing.

图1展示了 Corley and Gioia（2004）研究中的数据结构示例。⁴该图展示了从一阶概念（1st Order Concepts）到二阶主题（2nd Order Themes），再到聚合维度（Aggregate Dimensions）的分析过程。

在数据收集和初步分析同步进行的过程中，我们也开始在以下内容之间反复循环：

·新出现的数据；

·主题；

·概念；

·维度；

·相关文献。

这样做不仅是为了确认我们的研究发现是否存在先例，也是为了判断我们是否发现了新的概念。

这里需要作一个小小的坦白：在一定程度上“不熟悉”文献，或者有意识地暂时忽视文献，具有一定价值。

在研究进行到这一阶段之前，我们会有意避免过度详细地了解相关文献，因为过早熟知文献会给研究者戴上“眼罩”，造成先验假设偏差，也就是确认偏差。

在开始查阅文献之后，研究过程可以被理解为从“归纳研究”转向某种形式的“溯因研究”，因为此时数据与现有理论开始被同时考虑（Alvesson & Kärreman, 2007）。

当然，我们也不可能完全不了解先前研究。因此，这种立场也可以称为：

·“有意暂缓相信”；

·对相关领域既有理论进行有意识而非无意识的暂时忽略。

在“知道”与“不知道”之间保持某种平衡，是另一个精细的平衡过程。它能够促进发现，同时避免重新发明早已存在的轮子。

最后，在努力完成数据分析时，我们不可避免地需要处理一个问题：不同作者可能会对某些受访者术语和文本片段作出不同解释。

如果某些编码的一致程度较低，我们就会重新检查数据，进行共同讨论，并在此基础上形成能够达成共识的解释。

我们通过制定一致认可的决策规则，说明不同术语或短语应当如何编码，从而协调彼此不同的解释。

在少数情况下，我们也曾邀请不了解该研究的独立编码者对部分数据进行编码，并计算编码者间一致性百分比。

不过，我们并不认为这一程序是必需的，因为数据结构化程序本身已经能够为分析提供必要的严谨性。

报告编码者之间的一致性，也会让一些坚定的解释主义研究者认为，这是一种从“后门”进入解释性研究的实证主义做法，是向传统研究方式的妥协。

事实上，当我们采用这种做法时，它只是增强我们对自身论断和研究发现信心的另一种方式。

从数据结构到扎根理论

尽管数据结构非常重要，我们也投入了大量精力建立它，但它仍然只是动态现象的一幅静态图像。

如果把数据结构比作一张照片，那么过程研究只有把这张静态照片转化为电影，才算真正研究了过程。

因此，我们始终把最终目标置于研究的中心位置：建立一个以数据为基础、富有活力的归纳模型。数据结构正是这种数据基础的一种表现形式。

这个模型应当能够以理论术语捕捉受访者的经验。由此形成的扎根理论模型应当：

·展示新出现的概念之间的动态关系；

·描述或解释所关注的现象；

·清楚呈现所有相关的数据—理论联系。

这可以缓解人们长期以来的担忧，即质性研究经常没有说明数据究竟如何与理论发生联系。

作为模型建构者，我们面对的关键问题是：如何不仅解释所有主要的新兴概念、主题和维度，还要解释它们之间的动态相互关系。

用经典的“方框与箭头”语言来说，这一过程就是把所有方框组织起来，并特别关注箭头。正是箭头“使一切运转起来”（Nag et al., 2007）。读者在观察扎根理论模型时，应当能够看到：

·数据结构中的关键概念、主题和维度均在模型中得到充分呈现；

·这些概念之间的关系动态已经变得透明。

由于我们对数据有深入了解，通过思考新兴概念之间的关系，我们有可能产生仅仅观察静态数据结构时无法显现的理论洞见。

当然，这一过程也为概念上的飞跃留出了空间。第一作者所说的“Shazzam！”时刻，往往伴随着研究者对数据的整体性熟悉，以及对数据和数据结构的深入沉浸。

图2展示了根据 Corley and Gioia（2004）的数据结构形成的扎根理论模型。附录A总结了这种方法在加强扎根理论发展方面的主要特点。

研究成果的写作与呈现

使用这种方法撰写论文时，能够以引人入胜的方式写作会很有帮助。

在引言部分，你应当“抓住读者的额叶”，邀请他们参与一场有趣的旅程，并向他们承诺：这篇论文将提供有价值的信息和富有洞察力的发现。

在引言中，我们会迅速说明：

·所研究的问题领域为什么重要而有趣；

·核心研究问题为什么值得探索；

·潜在理论发现为什么有价值，而且通常具有某种令人意外之处。

论文最初的几页极为重要。

随后的文献综述从来不会非常广泛或穷尽所有研究。事实上，它也不可能做到这一点，因为正如前文所述，扎根理论研究需要对既有文献保持一定程度的“不完全了解”，或者暂时搁置对先前研究智慧的完全相信。

这种文献综述方法为研究者提供了一种令人欢迎的写作自由，使我们摆脱了为了覆盖所有既有研究而不得不进行教条式、面面俱到式写作的束缚，从而能够更有趣地展开论述。

然而，方法论部分必须十分详尽。我们需要认真解释：

·数据收集采用了什么系统性方法；

·数据分析采用了什么系统性方法；

·研究是如何设计和实施的；

·类别、主题和维度是通过哪些程序归纳出来的。

这与很多归纳或解释性研究的方法部分形成鲜明对比。后者有时只是简单地说：

“我们进入了一个很好的研究现场；
与一些重要人士相处了一段时间；
使用了相关的质性研究原则；
以下是我们的发现。”

而我们会花费较多篇幅，准确说明自己究竟做了什么。

接下来是较为有趣的部分。我们努力让研究发现部分以透明证据为基础，讲述一个在智识上具有说服力、有时甚至在情感上也具有感染力的故事。

如果研究者不能呈现一个令人信服、由数据驱动并且能够为理论发展奠定基础的叙述，那么上述方法论程序便没有太大意义。

研究发现部分的目的，是通过谨慎呈现证据，讲述一个具有信息价值的故事，并使这个故事逐步导向新概念发展和理论发现。

这正是为什么使用该方法的论文，其研究发现部分通常包含大量受访者引文。这些引文与数据结构图中展示的典型证据相互对应。⁵

这些引文向读者传递的元信息是：“这些就是受访者告诉我们的内容。我们并不是凭空编造。”

读者应当能够清楚看到数据与理论之间的联系，包括：

·正文中的引文；

·数据结构中的一阶编码；

·一阶编码与新出现的二阶概念、主题和维度之间的联系。

在研究发现的叙述中，我们会用一定篇幅解释每一个新出现的主题和／或维度。

更重要的是，我们会“放大”关键的新概念或新主题，把它们作为论文核心思想进行深入审视。由这种方法产生的新概念包括：

·“意义赋予”（Gioia & Chittipeddi, 1991）；

·“期望的未来形象”（Gioia & Thomas, 1996）；

·“身份模糊性”（Corley & Gioia, 2004）；

·“过渡性身份”（Clark et al., 2010）。

这里的写作策略，在某种程度上类似于图像编辑软件中的“放大镜”功能。如果把整个图像的某些部分放大，就可以发现最有趣和最深刻的部分，并对它们进行重点分析。

我们的重点是突出：

·新出现的概念；

·或者那些虽然已经存在，但在新的研究中具有新变化、并能够产生新洞见的概念。

这种呈现策略，也为讨论部分将要处理的核心问题作了铺垫。

描述扎根理论的部分，需要展示如何将静态数据结构转化为动态归纳模型。

可以使用一个生物学比喻：

如果说数据结构是正在形成的理论的“解剖结构”，那么扎根理论模型就是该理论的“生理机能”。

扎根理论部分的写作，需要阐明并连接这种“解剖结构”和“生理机能”如何共同发挥作用，从而形成一个能够描述或解释所研究过程和现象的动态归纳模型。

在这一部分中，我们不仅呈现概念中的“深层结构”（Chomsky, 1964），也呈现概念相互关系中的“深层过程”（Gioia et al., 2010）。

讨论部分同样必须写得有说服力。正是在讨论部分，前面所有关于研究发现和扎根模型发展的工作才被赋予意义。

当然，意义本身就是一种关系性概念，结构也是如此。新概念、富有洞察力的思想，甚至扎根理论本身，只有与我们已经知道的内容——也就是现有思想或理论——建立联系时，才具有意义。

讨论部分正是我们揭示这些关系和新发现的地方。

理想情况下，我们不仅需要提出命题，为未来研究提供指导，还应当提炼和强调具有可迁移性的概念与原则。

关于可迁移性的说明

如果我们的发现完全是特定于某个案例的，那么它们几乎无法为更广泛领域提供有用知识。

提炼具有可迁移性的概念和原则（Lincoln & Guba, 1985），可以使我们的发现适用于更广泛的受众。

在这一点上，我们与纯粹解释主义者存在分歧。后者通常认为，当研究者研究他人通过社会建构形成的结构和过程时，这些结构和过程必然具有特殊性，因为它们是由独特情境中的独特个体建构和实施的。

我们不同意这一观点。

许多概念和过程在不同领域中是相似的，甚至具有结构上的等价性（Morgeson & Hofmann, 1999）。

我们的这一立场，是对“无法从小样本进行概括”这一传统论点的有力回应。对某些人而言，这一问题在单案例研究中尤其突出。

能否从案例研究中进行概括？当然可以——前提是这个案例产生了明显适用于其他领域的概念或原则。

同样需要强调的是，我们的相关目标是概括到理论（generalize to theory）（Bansal & Corley, 2011）。

这一立场类似于选择优秀教学案例时所依据的理念。许多教师似乎没有认识到，选择一个优秀教学案例，首先需要找到一个能够体现某种一般性原则的具体案例。该原则可以作为具有可迁移性的一般知识进行教授，也就是可以从一个情境迁移到另一个情境的原则。同样的逻辑也适用于新兴概念或优秀扎根理论的可迁移性。

关于命题的说明

在采用这种方法的研究中，读者几乎总能在讨论部分发现非正式或隐含的命题。

当研究的一个目标是指导后续的法则性研究时，也可以加入正式命题。

为指导更具法则性的研究而发展命题，要求研究者像Administrative Science Quarterly的 John Wagner 所说的那样：

“从定量研究者的角度审视自己的研究，并思考该模型如何产生可以检验的命题。”

命题已经出现在一些近期论文的讨论部分中，参见Clark et al.（2010）和 Gioia et al.（2010）。

不过，我们并不认为正式命题是必需的。

尽管加入正式命题看起来似乎是在一种坚持解释主义的方法中引入实证主义的标志，但我们认为命题并不受到特定范式的限制。相反，命题提供了一个机会，使研究者能够推测对扎根理论进行进一步探索可能通向何处。

简单地说，无论是隐含命题还是明确命题，都可以加强归纳研究，尤其是扎根理论研究的贡献。其中的道理很直接：理论应当在某种更加一般的理解层次上提供描述或解释。毕竟，这正是理论的主要目的之一（Corley & Gioia, 2011）。

因此，即使是以特定案例数据为基础形成的理论，也应当具备扩展到其他领域的潜力。命题无疑能够使我们的研究更容易被其他学者理解和使用。

首先，也是最明显的一点，命题能够为未来的质性研究者提供一张路线图。

在某种意义上，命题通过明确说明后续扎根理论发展周期如何建立在当前研究基础上，使概念发展过程形成完整循环。

无论是正式还是非正式命题，都有助于向更广泛受众强调扎根理论的贡献。我们也坦率欢迎定性研究者和定量研究者对这些理论作进一步发展。

其次，命题有助于弥合质性研究者和定量研究者之间经常存在的巨大鸿沟。我们认为命题发挥这种作用是一件好事，因为本领域有时似乎采取了吉卜林式的立场：

“东方（定量研究）是东方，西方（质性研究）是西方，二者永远不会相遇。”

命题能够向以定量研究为导向的学者证明，质性研究发现可以为把新兴概念发展为可测量构念提供良好指导。

因此，命题不仅为理论发展提供了途径，也能够把原本就不应被视为奇怪组合的两种研究方法联系起来。

不过，我们希望强调一个更为宏观的观点：质性研究能够而且应当独立成立。

我们认为，我们所发展的研究方法增强了质性研究独立成立的能力。

命题可以进一步增强新兴概念或扎根理论向其他领域迁移的能力，但命题并不是强制性的。

总体而言，我们的方法主要使任何读者——无论偏好质性研究还是定量研究——都能够更加容易地辨别，我们如何以一种可信且经得起辩护的方式，从原始数据逐步发展出新兴理论。

对其他研究者使用该方法的评价

鉴于目前已有许多研究者采用了这种方法论的某种形式，一些同行曾询问我们，是否对其他人实施这种方法的方式有任何评价。

总体而言，这些研究完成得相当出色。这一点可以从它们所发表期刊的质量中看出。附录B列出了采用这种方法或其变体的一系列研究。

我们只有两个程度不算严重的担忧。这两个担忧主要来自我们作为审稿人和编辑评价投稿论文时的经验。

第一个担忧是，一阶／二阶的概念化和术语使用正变得越来越普遍。

正如一位同事所问的：

“我们以后在报告研究时，是不是都要主要使用一阶发现和二阶发现这样的说法？这是一件好事吗？”

我们的回答分别是：

“不会。”
“也不是。”

不同的方法论路径自然会依赖不同的数据概念化方式。

如果在并无必要时强行把数据纳入一阶／二阶框架，不仅会削弱这些数据潜在的价值，也会牺牲质性研究的一个重要优势，即灵活使用不同方法以适应不同现象研究需要的能力（参见Bansal & Corley, 2011）。

第二个相关、而且可能更为重要的担忧是，组织研究者似乎正在把这一方法论作为一种模板使用。

正如我们的一位审稿人所形容的，其他研究者似乎把它视为一种“公式”，实质上是在完全复制近期已发表研究的数据结构格式。

甚至许多论文的方法论部分，现在也似乎采用了与已发表研究几乎完全相同的格式和程序描述。

这一趋势令人担忧，因为我们把这种方法设想为一种“方法论”，而不是一种“方法”。也就是说，我们将它视为一种面向质性归纳研究的灵活取向，应当对创新保持开放，而不是一本“食谱”。

例如，过去20年发表的每一项研究，都包含某种形式的方法创新。如果这一方法被当作模板或操作手册，不仅会限制其创新可能性，也会阻碍它实现一个主要目标：严谨地证明数据与理论之间的联系。

结论

构念发展和构念测量对于组织研究领域显然极为重要，甚至其重要性不容置疑。

然而，如果我们愿意承认，本领域仍处于相对年轻的发展阶段，对于组织和组织过程的概念化也仍然处于较早阶段，那么我们就必须继续对新概念发展和新理论发展保持开放。

很明显，我们需要能够产生新概念和扎根理论的研究方法。这些概念和理论不能仅仅来自印象主义式研究，也应当能够通过具有质性严谨性的归纳研究产生。

在本文中，我们试图阐明这样一种方法。我们追溯并说明了一种仍在不断发展的方法论的若干特点，其目标是在开展质性扎根理论研究时，同时实现：

·富有创造力的想象；

·系统性的严谨。

注释

1.我们承认，学者经常把“构念”和“概念”作为同义词使用。我们在两者之间作出了一种细微但重要的区分：概念是范围更广、界定相对松散的观念，随后可以被更加具体地限定、操作化和测量。

类似地，一些学者将“伦理的”行为和“道德的”行为视为同义，而另一些学者则对二者作出细微区分，以进行比较。例如，伦理行为可以被界定为符合专业领域有关适当行为的共识，而道德行为则可以被理解为遵守某种更高层次的是非标准。

我们认为，作出这种区分可以促使研究者反思自己如何形成概念化认识。

2.关于其他可替代的研究方法，可参见 Eisenhardt（1989a, 1989b）、Bechky（2003）、Elsbach and Kramer（2003）、Kreiner, Hollensbe, and Sheep（2006）、Orlikowski（2002）、Plowman et al.（2007）以及 Riley（1983）。

3.在整个研究过程中，我们努力遵循 Glaser and Strauss（1967）关于正确开展扎根理论研究的指导原则。关于相关内容近期较好的总结，可参见Organizational Research Methods中 O’Reilly, Paper, and Marx（2012）的研究。

4.需要指出的是，这种数据结构是按照层级类别排列的，即：受访者术语 → 主题 → 维度，这种排列方式本身包含一种理论预设，即现象学经验可以通过类别结构加以呈现。

我们承认，这是一种由研究者施加的组织方式，尽管其目的是发展理论理解。

敏锐的读者也可能注意到，数据结构并不能很好地解释事件链以及概念之间的互动。不过，对这些关系进行解释，是后续扎根理论发展的目的。数据结构为将要形成的过程模型提供内容基础。

5.这里使用的标题不是“结果”（Results），因为“结果”通常意味着报告某种检验所产生的结果。