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微信公众号1986年，Baron和Kenny发表了中介检验法。这一方法的核心是线性的“X→M→Y”逻辑。
但杜运周教授提出一个关键问题：40年后的今天，我们研究的很多核心构念早已不是简单的“变量”。营商环境是一个“生态”，由政府效率、金融服务、人力资源、公共服务、市场环境、创新环境等多个要素相互依赖地构成。创新系统、创业生态系统、制度环境——这些概念本质上都是“系统”或“组态”。
当X是系统而非单一变量时，传统线性中介模型还够用吗？
核心回答：不够了。复杂中介模型将X、M、Y从“单一变量”拓展为“条件组态”，将关系从“线性”拓展为“线性+必要+充分”的混合。
杜运周教授团队的相关成果2024年发表于《管理世界》和Technovation。杜运周教授指出，QCA研究早期以静态分析组态问题为主，近年来混合理论化、混合方法、复杂中介、动态QCA方法不断进展，日益用于解决更加复杂的动态问题。
杜运周教授将复杂中介模型的创新概括为两个方面：
创新一：将前因条件从“单一变量”拓展为“条件组态”。 X不再是单一变量，而是多个条件组合。例如，“什么样的营商环境生态能够产生高创新活力？”——这就是一个典型的组态→中介变量的问题。这一改变是基于哲学的启发，从还原论到整体论的引入。
创新二：将关系类型从“线性”拓展为“线性+必要+充分”的组合。 X→M可以是充分条件关系（组态导致中介变量），也可以是必要条件关系；M→Y同样如此。
复杂中介模型包含多种形式，如：
前因组态→ 中介变量 → 结果变量
前因变量→ 中介组态 → 结果变量
前因组态→ 中介组态 → 结果变量
前因组态→ 中介变量（线性）→ 结果变量；或前因变量（线性）→ 中介组态 → 结果变量（混合模型）
在《管理世界》2024年的论文《运用混合方法发展和分析复杂中介模型——以营商环境促进创新活力，协同新质生产力和“就业优先”为例》中，杜运周教授团队详细演示了操作流程。该研究构建了营商环境生态驱动城市创新活力进而影响就业的复杂中介模型。
第一步：QCA分析前因组态与中介变量的关系。 用fsQCA分析6个营商环境条件如何组合产生“城市高创新活力”（中介变量），发现了5条路径：S1a、S1b、S1c、S2a、S2b。
第二步：对组态进行赋值。 计算每个城市在每个组态上的交集隶属度——即该城市在构成该组态的所有条件上的隶属度的最小值。用“fuzzy and”取交集即可。
第三步：将组态隶属度作为自变量进行回归分析。 以5个组态隶属度为自变量，以就业水平为因变量进行回归分析（加入控制变量：城市经济发展水平、城市人口规模、城市教育水平、城市工资水平）。结果发现：S1a和S1b对就业产生显著正向影响，S1c、S2a、S2b产生显著负向影响。
第四步：加入中介变量检验机制。 加入“创新活跃度”作为中介变量，检验间接效应。回归结果显示，加入中介变量后，各营商环境组态对就业的影响方向和显著性基本保持不变。
杜运周教授总结道：“这一混合方法设计将QCA的‘组态识别能力’与回归的‘效应检验能力’结合起来，既回答了‘什么样的营商环境生态能产生高创新’，又回答了‘这些生态是否以及如何促进就业’。”
注：这只是复杂中介模型的一种特例。杜运周教授强调，不要将此等同于复杂中介模型的全部——“这只是复杂中介其中一种”，还有很多其他可能性（如中介变量为组态、前后均为组态、关系为必要性等）。
传统QCA分析的是静态组态。但杜运周教授指出，现实中的管理现象是动态演化的。杜教授基于Aminzade（1992）、杜运周等（2021）等学者的研究，区分了序列、方向、变化幅度、持续时长、变化速率、轨迹、波动等一系列核心时间相关概念。杜教授分享了近年来动态QCA方法出现的几种主要路径：混合方法设计下的传统QCA、引入时序条件、分多时段分别开展QCA分析、跨多时段合并开展单次QCA分析、时间序列QCA（TSQCA）、时序QCA（TQCA）、基于轨迹的QCA（TI-QCA）、线性增长QCA（LG-QCA）以及复杂成长QCA（CG-QCA）、时间差分QCA（TDQCA）等。杜教授强调要根据时间概念，选择匹配的动态QCA方法。比如：
TQCA（Temporal QCA） 关注事件发生的顺序。Caren和Panofsky（2005）将顺序信息编码为条件纳入真值表分析。Ragin和Strand（2008）进一步验证了真值表分析可以处理顺序问题。
TSQCA（Time-Series QCA） 将不同时间点和空间单元的观察合并为“观察点”进行分析。杜运周教授指出其劣势在于：“所有观察被一视同仁。比如一个国家不同时点与不同国家不同时点不加区分。”且对案例内与案例间的变化不加区分，对于自变量变化如何影响结果的变化缺乏分析。
TDQCA（Time-Difference QCA） 计算同一案例在两个时间点之间的差值，根据增加（1）或减少（0）进行赋值[多值QCA可分为增加（2）、不变（1）、减少（0）]。杜运周教授指出：“当研究关注两个确定时间点之间的增减变化时，TDQCA是合适的方法”。
CG-QCA/LG-QCA，面向复杂成长轨迹问题。其中，LG-QCA（Linear Growth QCA，线性增长QCA） 是CG-QCA（Complex Growth QCA，复杂成长QCA） 的一个特例。杜教授分享了CGQCA的三大核心操作步骤：第一，借助贝叶斯系数计算各个案例在每个条件上的成长系数；第二，对得到的成长系数开展校准；第三，使用常规QCA流程完成复杂成长模式的组态分析。杜教授以发表于 Entrepreneurship Theory and Practice 的创业成长相关论文为示范，使用团队自己开发的程序，带领参会者复现CG-QCA的分析流程。
2020年，美国管理学会（AOM）年会主题定为“拓宽我们的视野” ，明确提出：“过去简单的‘二分’（微观与宏观、定性与定量）强化了自己的身份，已经阻碍了知识创造和传播。”管理学界需要从“二分思维（or）”转向“整合思维（and）”。
Campbell和Fiss（2026）在 Academy of Management Review 上发文进一步指出：动态的、时间序列的QCA方法已经发展出来，但理论化仍停留在传统层面，呼吁推进“混合理论化” 。他们认为，当前的方法发展已经超过了理论发展，需要将命题理论化、组态理论化与过程理论化有机结合。
杜运周教授总结道：“混合方法与混合理论化已经成为一种新的趋势。” 孙宁和杜运周（2024）在《南开管理评论》发文进一步阐述了混合方法研究的原理与设计，以QCA与多案例研究的混合为例，展示了混合方法在管理研究中的应用前景。
从传统QCA到复杂中介模型，再到动态QCA，一条清晰的方法论演进路径是：静态组态分析→ 组态+中介机制 → 组态+时间+演化。未来QCA与AI结合等将进一步提供更多研究可能。
杜运周教授这样阐述方法创新与理论创新的关系：
“理论创新可以促进方法创新——当理论走在前面时，我们需要开发新方法来检验新概念和新关系。方法创新也可以促进理论创新——当新方法出现时，我们能够回答以前回答不了的问题，从而发展新理论。”
“中国管理学自主知识体系需要知识、理论与方法创新。需要系统推进哲学、理论与方法创新。知识论与因果关系分析有助于理论与方法创新。学术进步是一个方法论创新与理论创新相互促进的过程。”