科技型孵化器绩效影响因素的模糊集组态分析——以广州为例

周梓参，马文聪，2，苏 涛，张光宇，2

（1.广东工业大学管理学院；2.广东工业大学创新理论与创新管理研究中心，广东广州 510520）

1 研究背景

企业孵化器在我国也称“高新技术创业服务中心”或“创谷”。它通过为新创办的中小企业提供办公场地、基础设施、基础创业服务以及创业资源，进一步降低创业者的创业成本与风险，提高企业存活率，促进科技成果转化，对初创企业的存活与发展起到重要作用。企业孵化器在我国台湾省称为“育成中心”，在欧美等地则称为“创新中心”（innovation center）。截止到2018年，全球约有7 000个企业孵化器，大部分的孵化器都需要得到政府的运营或补贴。在我国，过半数企业孵化器营收都在靠政府“输血”，创业孵化器往往会迎合政府补贴的需求去做一些事情从而提高获取的补贴金额。近年来，我国政府对于孵化器的补贴金额在逐年“退坡”，在此背景下，无论是对于擅长迎合政府脚步还是脚踏实地创新的在孵企业而言，无疑都面临着巨大的挑战。作为政府，补贴“退坡”向孵化器或在孵企业释放的信号则是筛选出高质量在孵企业，提高补贴利用效率。在此趋势与常态化疫情防控之下，2020年7月国务院常务会议要求中央预算内投资安排专项资金支持“双创”示范基地建设，通过盘活闲置厂房、高效利用土地等加强对“双创”重点项目支持，政府投资的孵化基地等要将一定比例场地免费向高校毕业生、农民工等提供。在互联网快速发展的浪潮之中，孵化器在资源的运营、在孵企业的管理等方面的方法手段都在不断变化，影响孵化器与在孵企业绩效的因素也在不断增多，并且呈现出非线性、并发的态势。我国政府为了鼓励“大众创业、万众创新”而施行了孵化器认定、经费奖补等措施，旨在促进科技型孵化器和初创企业的发展。实际上，科技型孵化器绩效是一个受到多重因素联合作用和多方因素组合协同互动的复杂过程。在实践中，存在着为什么同样是科技型孵化器，却在创新绩效产出上存在差异性的问题。进一步地，如何优化资源配置，从而更好地促进科技型孵化器产生高绩效？这些不仅是孵化器管理者和政府关注的现实问题，也是学术界亟待解决的关键科学问题。

2 文献回顾与理论框架

2.1 文献回顾

目前，学术界对于科技型孵化器的研究主要可分为两大类型，一是聚焦于对评定孵化器绩效的研究，二是探讨影响孵化器孵化绩效的因素。

近年来，有学者以区域数据样本为案例，对影响新型研发机构创新绩效的因素进行实证研究并分析其作用机理，取得了丰富而有成效的研究成果。基于前人的研究成果发现，影响新型研发机构创新绩效的关键因素包括以下几个方面：孟溦等［1］、周恩德等［2］、何帅等［3］认为政府支持等外部环境对新型研发机构创新绩效具有正向调节作用；周恩德等［2］、杨博文等［4］、马文聪等［5］认为研发经费投入和研发人员投入强度与新型研发机构创新绩效的显著影响；孟溦等［1］、刘彤等［6］、陈红喜等［7］认为高层次人才团队对新型研发机构发展及其绩效起核心和关键作用；孟溦等［1］、刘彤等［6］、张凤等［8］研究指出以技术基础设施为代表的投入因素全阶段影响新型研发机构绩效创新产出；何帅等［3］、刘彤等［6］、陈红喜等［7］研究体制机制和运作模式对促进新型研发机构绩效创新的影响。

对孵化器绩效的评价研究主要有两个方面，一是对孵化器经济发展或在孵企业成长的评价，二是探讨影响孵化绩效的因素。在影响孵化绩效的因素方面，杨斌等［9］基于孵化器微观视角，认为孵化器能力是影响孵化绩效的主导因素。

基于TOE（技术-组织-环境）框架的协同作用模型，本研究认为技术因素可以看作孵化器的技术能力基础，组织因素看作管理能力，环境因素看作政府支持。其中，政府通过财政补贴增加孵化器运营资金，孵化器通过提高内部资金配置效率可提升孵化绩效［10］；科技型孵化器还需要增强自身技术研发能力，走专业化路线，建设生态环境［11］；创业服务主要是指孵化器提供的创业导师指导或管理咨询等服务［12］。然而，现有文献大多局限在研究单个因素对新型研发机构创新绩效的影响和作用，而多个因素联合触发高（非高）创新绩效的内在运作机理仍不清晰，影响因素间的组合作用有必要继续深入研讨。截至目前，我国学术界对影响政府补贴孵化器绩效的因素研究较少，相关研究的深度与广度存在不足。

目前学界研究孵化器绩效的主流方法主要有如：彭纪生等［13］编写了《科技政策量化标准操作手册》，计算创新政策协同对经济绩效的差异化作用；张锦等［14］基于生态系统观，采用数据包络分析（DEA）分析方法构建分析模型进行研究；杜鹃［15］运用数据包络模型对国家级企业孵化器运行效率进行了比较评价；蔡晓琳等［16］利用线性加权平均法与构建模型利用TOPSIS法进行研究；刘宇佳等［17］利用系列面板数据模型进行影响因素的比较分析。然而，这些方法仅在单一类型因素下进行深入研究，或仅对线性影响因素组合进行研究，忽略了影响孵化器绩效的因素可能有多种，且影响因素组合后并不一定会与孵化器绩效构成线性关系。

综上所述，学者对科技企业孵化器孵化绩效进行了诸多探讨，为科技企业孵化器转型升级提供了理论指导和决策参考，但既有研究大多只是对孵化器内部因素或外部因素进行讨论，而基于内外部因素协同提炼高孵化绩效组态构型并提出相应突围路径的研究较少。因此，本研究拟利用模糊集定性比较分析法（qualitative comparative analysis,fsQCA）与布尔运算特性，找出具有因果关系的科技型孵化器高绩效因素路径。定性比较分析（QCA）法已经在大样本的研究设计中被广泛应用，本研究将发挥其擅长处理多种条件组态并发因果非线性关系的优势，通过对广东省广州市内不同的孵化器所获得的补贴或支持等因素进行剖析，对广州市不同孵化器的官方绩效数据进行分析，揭示出较为广泛地被广东孵化器接受的激励因素组合，以期能为有关部门或孵化器运营管理机构提供参考，促进强化区域科技创新发展的能力，提高科技创新发展速度与资源的利用率。

2.2 分析框架

TOE理论框架是一种囊括了技术、组织和环境3类影响组织创新及采纳新技术的综合性分析框架，具有较高的概括性、灵活性和实用性。技术因素一般指组织拥有的内外部技术，涵盖了现有技术与已上市但尚未被组织引进利用的技术。TOE理论框架在面世时主要用于分析影响企业采纳创新技术的因素［18］。国内许多学者将TOE框架用于影响因素研究与绩效研究当中，如：陈立军等［19］运用TOE框架研究影响供应链整合的因素；张玉磊等［20］研究颠覆性创新驱动因素，并认为TOE框架可以在管理学领域对创新的驱动因素进行有效地解释；陶克涛等［21］首次运用TOE框架与fsQCA质性研究法，对政府在公共卫生管理领域上的治理绩效影响因素使用不同的案例进行组态分析，研究影响政府公共卫生治理绩效的条件，得到存在显著差异的驱动路径，并为政府解决公共卫生管理问题提供了合理的建议。综上，国内外学者对于孵化器、创新路径与影响创新因素的研究较多，而主流研究方法局限于仅使用单一框架或使用传统定量研究方法或传统质性研究方法，在找出影响孵化器绩效因素后无法解释其内部的因果复杂性，缺乏描述性、系统性、整体性的分析，导致给出的对策也缺乏一定的系统性与实用性。因此，TOE框架可以与fsQCA质性研究方法结合运用，所得到的结论与建议具有较高的系统性、因果性与实用性。但在对孵化器绩效影响因素的已有研究中，只有较少学者将TOE框架与fsQCA质性研究方法创新地结合运用，也较少有学者将TOE框架用于该领域的质性研究当中。

综上，本研究从整体视角出发，构建技术（T）、组织（O）和环境（E）3个层面的5个影响因素之间的科技型初创企业孵化器创新绩效组态效应模型（见图1），以技术、组织与环境条件相互之间协调作用形成多元组态，找出包含因果关系的路径并提出解决方法，以促进科技型创业企业孵化器的绩效提升，为学者加深对影响孵化器绩效因素复杂机理的理解，解释影响因素与孵化器高绩效之间的因果关系与复杂互动视角的思路，以及对政府应以何种系统性方式提高孵化器绩效问题的解释提供参考。其中：

图1 研究框架

（1）技术层面，将孵化器拥有的发明专利、著作权等数据整体通过0～1标准化算法合并看作技术能力基础这一概括性因素。对于大部分科技型孵化器而言，其所拥有的技术能力能够促进科技型初创企业创新成果更快产出与研究成果的更快转化，从而实现孵化器的高绩效。张玉臣等［22］认为科技型孵化器对企业内部的研发投入、企业的研发组织对孵化器的绩效有直接影响。张哲勐等［23］认为技术服务属于服务价值链的顶端，而在孵化器所提供的技术中，知识服务的影响是最显著的，且技术服务能够对创业企业的绩效起到促进作用。因此，本研究通过TOE框架，参照《科技企业孵化器评价指标体系》选取二级指标，拟合形成技术能力基础影响因素。

（2）组织层面，包含了创业服务与管理服务两个因素。张哲勐等［23］认为孵化器能为创业企业提供培训、法律、管理等各方面的服务，接受前沿、高水平的企业管理知识，使得创业者能够更好地将精力花费在自身业务、开拓市场与企业运营上，能够使得创业企业的成本有效降低，提高企业效益，从而提高孵化器的孵化绩效。钟卫东等［24］认为外部环境的支持能够提高科技创业者的自我效能感知水平，从而正向影响初创企业的绩效，促使孵化器达到高绩效水平。赵富强等［25］认为能够提供高水平、高素质的人才服务能够促进孵化器达到高绩效水平。因此，本研究选取创业导师对接企业与在孵企业之比、每千平方米所就职的高素质管理员分别作为创业服务与管理服务的二级指标。

（3）环境层面，涵盖政府支持与政府认定两个因素。资源依赖理论和创新生态系统理论从不同角度论述了组织与外部环境的协同发展的关系。我国的创新创业发展规划对孵化器的支持仍会以财政补贴作为主要手段，使得孵化器内的创新企业和组织的创立、运营与发展都依赖于政府的财政补贴。在政府认定的国家级孵化器或创新基地内，创新企业和组织能够更好地吸纳资金、供应商和客户等各类资源，从而创造合作网络［26］。

3 研究设计

3.1 研究方法

3.1.1 样本数据收集与处理

本研究中的数据均通过与政府合作及实地调研的方式获取，所有数据获取均签署保密协议。在数据选择上，选取了以广东省省会广州市作为代表城市，对广州市内25家科技型孵化器（以下简称“样本”）进行研究分析。按照数据保密要求，不能披露孵化器的具体名称。在数据处理上，参考科技部火炬中心2019年印发的《科技企业孵化器评价指标体系》（以下简称“评价体系”），设置服务能力、孵化绩效、可持续发展3个一级指标，综合绩效由以上3个一级指标决定。服务能力由孵化器孵化基金总额代表，孵化绩效由孵化器新增在孵企业数量占在孵企业总数的比例代表，可持续发展由孵化器综合服务收入和投资收入之和占孵化器总收入的比例代表。对服务能力、孵化绩效和可持续发展下的二级指标使用0～1标准化标准分方法来统计归总，所得到的二级指标标准分之和代表对应的一级指标得分，根据评价体系的各一级指标参考权重计算各指标得分，将得分加总，则为孵化器绩效总得分。样本孵化器的基本特征（校准后）如表1所示。

表1 样本孵化器的基本特征（校准后）

表1 （续）

3.2 组态分析

3.2.1 模糊集校准

根据fsQCA原理及软件操作程序，首先将结果和各前因变量原始数据转换为集合，通过校准将原始数据转化为0～1之间的隶属值，该步骤是fsQCA分析的关键步骤，即构造3个定性锚：完全隶属阈值、交叉点和完全不隶属阈值。根据Fiss［27］的成果，采用数据分布软件赋值法进行校准，即以样本数据分布的75%、50%、25%值分别作为完全隶属、交叉点和完全不隶属3个锚点，通过fsQCA3.0软件进行隶属度赋值。这种阈值确定方法将数据纵向发展规律纳入考量，使得校准后的基准数据更有说服力。6个前因条件经过模糊集校准后的阈值结果如表2所示（政府认定条件为0、1清晰值），校准后使用fsQCA软件中的校准选项calibrate（待校准变量、完全不隶属阈值、交叉点和完全隶属阈值）进行校准，得到0～1之间的模糊集数据。

表2 样本变量模糊集结果与条件校准点

3.2.2 单个条件必要性分析

首先进行单个前因条件是否为构成高孵化绩效的科技企业孵化器的必要条件检验。使用fsQCA3.0软件对高孵化绩效科技企业孵化器的必要性条件进行分析，结果如表3所示，影响孵化绩效的各前因条件对孵化器综合绩效影响的一致性均未超过0.9的主流判定标准，说明这5个前因条件均不能单独产生科技企业孵化器的高孵化绩效。因此，参照Ragin［28］的方法，对5个前因条件进行组合，以获得科技企业孵化器高孵化绩效，对各前因条件进行组合分析。

表3 样本获得高孵化绩效的单个前因条件必要性检验结果

4 研究结果和讨论

在初创企业开展经营活动时，由于其与成熟企业而言存在“新生劣势”，受到创业资源的边际影响较大，而创业资源能够有效提高初创企业的绩效，帮助初创企业更好地存续和发展［29］。余绍忠［30］认为创业资源对创业企业的绩效有直接影响。参考技术-组织-环境模型框架，使用fsQCA3.0在完成单变量分析后，进行多个条件变量组合分析。参考主流研究设定0.8作为一致性门槛值，通过标准化运算对孵化器创业资源进行识别分析，将得到3种条件变量组合分析结果，即复杂解、中间解和简约解。按照一般做法，将同时出现在简约解和中间解中的前因条件作为核心条件，仅出现在复杂解而未出现在简约解中的前因条件作为辅助条件。具体路径如表4所示。

表4 科技型孵化器孵化绩效影响因素组合结果

4.1 政策主导驱动型组态构型

政策主导驱动型的组态构型为：政府补贴＊～创业服务＊政府认定＊～管理服务→孵化器高绩效。在此组态构型中，政府补贴发挥核心作用，政府认定发挥辅助作用，而创业服务与管理服务在此构型中不发挥作用，因此本研究将其命名为“政策驱动型组态构型”，主要表现为在广州市内的科技企业孵化器通过政府补贴这一环境因素作为核心驱动力，通过拟合政府相关政策提高政府补贴力度，并将孵化器打造为国家级孵化器，进一步提高政府补贴力度，同时紧跟政策步伐驱动孵化器内部制度体系、孵化器综合服务支持体系等资源的发展与完善，从而降低孵化器运营压力，紧贴政策要求与国家要求，打造符合国家要求的科技企业孵化器，避免发展方向出现偏差，减少发展过程中出现的漏洞。综上，本研究将该类组态构型孵化器认定为政策导向型孵化器。

对于该类组态构型的孵化器，政府需坚持对孵化器进行补贴，并适当提高对孵化器的其他项目进行扶持，同时增强对孵化器申请国家级孵化器认定的引导。李兆友等［31］认为创新平台建设和组织制度设计是影响孵化基地驱动力的内部保障性因素，将政策互补的“人力资源政策+创新平台政策”“财政优惠政策+产业规划政策”作为配套政策实施可以产生协同效应。综上，政府对该类组态构型的孵化器应当坚持提供给资金补贴，同时在政策层面进行顶层设计与修正，促使孵化器高效运转，实现高绩效。

4.2 “三力”协同驱动型组态构型

“三力”协同驱动型的组态构型为：政府补贴＊管理服务＊技术能力基础＊政府认定→孵化器高绩效。在此组态构型中，管理服务与政府补贴发挥核心作用，技术能力基础与政府认定发挥辅助作用，本研究根据TOE理论框架将其命名为“‘三力’协同驱动型组态构型”，主要表现为广州市内的科技企业孵化器通过环境因素之一（政府补贴）与组织因素之一（管理服务）作为核心驱动力。回看符合该路径的样本得知，该类型孵化器在技术研发上投入的资金占总支出比重均较大，引进高素质人才占总员工数较大，因此，本研究认为该类孵化器为依靠政府补贴与提高管理服务能力从而提高技术能力的研发导向型孵化器。这类孵化器在政府补贴力度较高、高素质人才吸引力较强的核心条件下，通过提升技术能力基础和对政策的拟合所获得国家认定吸纳更多的资源，能够达到孵化器的高绩效水平。综上，本研究将此种组态构型的孵化器认定为研发导向型孵化器。

此类组态构型在TOE框架中，环境因素与组织因素为主要驱动力，协同技术能力实现高绩效。样本中，通过管理服务、政策环境、技术能力基础等资源要素驱动的孵化器，需要孵化器管理部门或政府官方将相关技术支持体系、服务支持体系、政府支持体系等资源有效聚集，使交易成本减少。在具体实施方面，政府应当将政府补贴与政府认定双管齐下，并促使孵化器提高自身管理水平，对财政补贴的使用进行一定的规制，确保孵化器在技术能力的提升上有合理的支出，实现孵化器高效率运营与高绩效产出，从而促进整体创新创业环境优化与实现经济增长。

4.3 环境信号驱动型组态构型

环境信号驱动型的组态构型为：政府认定＊管理服务＊～创业服务＊～技术能力基础＊～政府补贴→孵化器高绩效。在此组态构型中，政府认定发挥核心作用，管理服务发挥辅助作用，本研究将其命名为“环境信号驱动型组态构型”，主要为政府认定在客观条件上并没有直接给予孵化器资金或技术上的帮助，仅仅是为其赋予了一个称号，因此不认为其属于政府资助类的环境因素，认为该类孵化器在获得政府认定后可向外界释放“高可信度”的信号，从而在主观上获取一定的资源或优势，提高自主管理水平与自主发展能力，从而获得孵化器高绩效。综上，本研究将组态构型孵化器认定为自主发展型孵化器。

该组态类型的孵化器较为特殊，驱动其取得高绩效的因素仅有政府认定与管理服务，其他因素均不产生驱动或协同效果。在TOE框架中，环境因素为核心驱动因素，组织因素为协同驱动因素，技术因素缺失，因此，政府在管理此类孵化器时，应当重视构建孵化器的区域性创业生态环境，引导此类孵化器拟合称号认定，尽可能地给予更多的荣誉称号；同时，政府应督促其提升自身管理能力，并在该类孵化器集中区域不定期开办管理类讲座，举办创新创业管理文化沙龙，使得信息在区域内高活性流通，促进孵化器高绩效产出。

4.4 服务能力驱动型组态构型

服务能力驱动型的组态构型为：政府补贴＊管理服务＊创业服务＊～技术能力基础＊～政府认定→孵化器高绩效。在此组态构型中，政府补贴与管理服务发挥核心作用，创业服务发挥辅助作用。该组态构型的孵化器与“三力”协同驱动型组态构型的区别在于技术能力基础与政府认定对孵化器的高绩效并没有发挥作用。从样本可以得知，虽然该组态构型的孵化器属于科技型孵化器，但其并不依靠技术能力基础孵化初创科技企业，而是将大部分的运营资金投入到了创业服务中，而运营资金有较大比例来自于政府补贴，从而构成了利用政府补贴发展创业服务，获得孵化器的高绩效水平。综上，本文研究将该类组态构型的孵化器认定为服务导向型孵化器。

5 结论、启示与展望

5.1 研究结论

本研究以广州市内的25家科技型孵化器内部数据为样本，借助TOE理论框架模型，运用组态思维和fsQCA方法整合技术、组织、环境3个层面5个条件因素，探讨了影响科技型孵化器绩效的多维组合因素和促进路径机制。研究的结论包括：（1）通过使用fsQCA3.0软件对科技型孵化器绩效的必要条件进行检验，发现科技型孵化器绩效受多方面因素的共同作用，而非某一个因素单一的影响。（2）实现科技型孵化器高创新绩效的路径有4条，即政策主导驱动型组态构型、“三力”协同驱动型组态构型、环境信号驱动型组态构型和服务能力驱动型组态构型。（3）在4条高创新绩效路径中，其中3种构型中政府补贴都发挥了重要驱动作用，但仍有一组构型政府补贴并无驱动作用。

基于上述结论，政策制定者可以根据科技型孵化器现有资源配置要素现状，对比实现科技型孵化器高创新绩效的4条路径，从技术因素、组织因素和环境因素三方面进行资源配置的优化，从而实现高创新绩效。此外，结合研究结论，孵化器管理部门的激励政策应当继续以政策补贴为主，运用合理的管理原则提高孵化器运营效率的同时并不会增加孵化器管理部门的管理负担。

5.2 理论意义

（1）本研究提出了可用于科技型孵化器高孵化绩效的提升路径研究的新理论模型——TOE模型，通过对TOE理论模型的跨领域借鉴应用，对孵化器高绩效水平的复杂形成机理及其影响因素从理论视角进行实践探索，将众多影响孵化器绩效水平的因素依据TOE框架的定义与其因果关系之间的协同作用进行归类，丰富了TOE理论模型的实践案例。本研究的模糊集定性研究发现，当政府补贴作为辅助条件缺失，管理服务与政府认定作为辅助条件存在时，科技型孵化器仍能产生高孵化绩效，证明了政府资金补贴并非提升科技型孵化器绩效的必要因素，向政府部门与孵化器管理机构提出了管理启示。

（2）本研究丰富了孵化器绩效影响因素研究领域研究方法的工具箱。目前在该领域，主流的研究方法为以线性关系为主的定量研究或者以案例为主的定性研究两类方法，而fsQCA结合TOE理论框架工具包的引入，弥补了以往文献在该研究领域方法的不足。

5.3 管理启示

（1）在孵化器自身发展方面，可以从技术、组织、环境三方面协同作用考虑进一步完善新型研发机构的顶层设计，构建资源获取与资源驱动生态闭环，完善孵化器内部资源运行机制，以具有整体性、因果性的组态视角来思考实施何种组合路径促进科技型孵化器产生高孵化绩效，基于此，可以通过构建政策、产业、学术、研发、服务的多维度、全视角联动发展体系，探索技术研发、人才管理、创业运营等创新创业体制，促进科技型孵化器的高质量发展。

（2）在政府扶持与政策制定方面，可以基于“技术-组织-环境”体系营造良好的创新创业生态环境，分类扶持不同发展路径的科技型孵化器。首先，政府或孵化器管理部门应保证投入充足的经费提高孵化器与科技型初创企业的运营信心与运营能力，同时增加对孵化器与初创企业的荣誉认定，鼓励其参与、建设创新创业生态圈，协同营造良好的生态环境。其次，通过构建多元化发展机制，引入更多的社会资本、创新创业主体参与，促使孵化器孵化效益外扩，推动“全民创新、万众创业”目标落实，从内外部直接或间接促进科技型孵化器孵化绩效的提高，共同助力其可持续发展。

（3）孵化器管理部门需要对孵化器进行分类管理。本研究得出的4种组态构型中，有3种构型中政府补贴都发挥了核心驱动作用，但仍有一组构型中政府补贴并无驱动作用。不同的科技型企业孵化器区别较大，将不同类型的孵化器使用统一的管理模式虽然便于政府管理，但不利于孵化器高效运转。因此，建议根据TOE理论框架，孵化器管理部门可将孵化器分为技术因素主导、组织因素主导、环境因素主导3个大类，对不同类型的孵化器制定不同的管理政策或管理模式。

5.4 研究不足与展望

虽然TOE理论框架可以适用在各个行业方方面面的分析当中，但仍有不足的地方。例如，该框架未包含文化建设、社会责任、公共关系等方面的影响因素，未来可以从更多方面或从主客观角度的影响因素探讨其对孵化器绩效的影响。另外，受限于全国范围内获取数据较为困难，本研究也仅针对于广州市内的25家孵化器作为样本，对外部效度有一定程度的影响，未来可收集更多孵化器的数据，对不同类型、不同主体等的孵化器高孵化绩效路径进行研究。最后，在后疫情时代，为了提高孵化器在疫情影响下的存活能力，从而间接提高孵化器绩效，未来可以对孵化器抗击疫情的治理体系进行研究。