我国汽车制造企业技术创新能力的内外环境组态效应及路径启示*

路世昌 刘 畅

（辽宁工程技术大学工商管理学院，兴城 125105）

创新是企业从激烈市场竞争环境中脱颖而出的必然要求，是引领发展的第一动力，更是建设现代化经济体系的重要支撑，在新时代经济转型发展的背景下我国制造业发展方向早已从“大规模生产制造”转变为“高质量创新发展”。《2020年制造强国发展指数报告》显示我国制造业的发展规模与产业门类位居世界前列，但在其余衡量制造强国的重要指标如质量效益、持续发展、结构优化等指数方面与美德日等发达国家还有一定差距，这对中国制造业如何进行“创新创造”提出了更多的要求，制造业企业的发展也面临更多的挑战。近年来汽车制造业以其高度综合的产业性质，相关企业数量、总资产等呈现上升趋势，已成为我国大型基础产业之一，但在核心技术内容上与发达国家相比仍存在较大差距[1，2]。在发达国家实施“再工业化”战略后，汽车制造业更是以加强技术创新能力为重要竞争手段，2017年经国务院批准的《汽车产业中长期发展规划》中提出汽车制造企业要将增强创新能力作为提高产业竞争力的中心环节，要求通过加强管理、加大补贴、完善产业环境等一系列保障措施，到2025年实现汽车制造业由大变强的转型升级。为探究企业如何提高技术创新能力，相关专家学者进行了大量研究，现有研究从公司治理结构[3-6]、企业规模[7-12]、企业研发投入及产业结构[13-19]、相关政策[20-24]、地区经济发展水平[25，26]等多方面探讨了各因素如何影响企业技术创新。然而，国内大多是以回归分析、结构方程等方法研究各因素对技术创新的影响，缺乏对汽车制造企业技术创新能力各影响要素之间的逻辑关系及驱动效应的复杂本质的深入研究。因此以汽车制造业为研究对象，深入探讨“影响汽车制造业企业产生高技术创新能力的主要内外因素是如何发挥协同作用的”等相关问题，对汽车制造业提高技术创新能力、实现高质量创新发展、使得我国汽车产业制造位居世界前列具有重要意义。

技术创新理论代表人物熊彼特主张技术创新不仅是科学上的发明创造，更是把已有的技术引入企业中形成新的生产力，强调企业家在创新过程中发挥着重要作用[27]。门施在熊彼特创新理论的基础上提出外部经济环境影响了企业技术创新；弗里曼强调政府政策对技术创新的刺激作用；莫尔顿·卡曼等人将技术创新视为一个相互作用的复杂过程，提出了技术创新与市场结构、企业规模的相关问题；不少学者也通过研究提出了诸多关于企业技术创新的动力机制的相关理论[28]。Dolles等通过研究表明，企业家的创新意识和领导力、企业对高管激励政策、企业产权的私有性、企业外部市场经济环境、外部创新网络等均对技术创新具有积极作用[29，30]；张振刚等将企业技术创新细分为思想、技术、产品、市场和组织要素，认为这些要素之间相互配合与相互协作促进了技术创新的产生[31]；部分针对我国科技型中小企业的案例分析也显示，企业家创新精神、研发能力、企业文化等内部因素，以及市场竞争、政府政策倾斜与相关法规等外部因素共同驱动企业自主创新[32]。

可见，企业的技术创新受到企业内外环境多种因素的驱动作用，技术创新能力的高低是多种条件相互影响的综合体现。为探究促进汽车制造业技术创新能力的组态效应与动力机制并考虑数据的可获性，本研究拟从企业的内外环境2个层面运用模糊集定性比较分析方法（Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA），依据 60家汽车制造业样本企业统计数据，构建影响企业技术创新能力因素的分析框架。探究由7个前因条件组成的企业内外环境的不同组态，如何驱动企业产生高技术创新能力（其中企业内部环境考虑以企业高管薪酬激励、企业规模、研发投入、知识密集程度为影响因素；以政府补贴、市场势力、企业所在省份区域经济发展情况为企业外部环境影响因素）。本研究有助于深化对企业技术创新驱动机制复杂性和多样性的认识，并为推进汽车制造企业提高技术创新能力提供有益参考。

1 企业内部前因条件分析

1.1 技术创新与企业高管薪酬激励

高管作为决定与执行企业进行创新的核心群体，对高管的激励行为包括薪酬激励与股权激励，两者相比货币的激励性不仅可以鼓励管理者偏好包括研发投入在内的长期收益项目[3]，还可以优化企业资源配置和提升研发投入的效率，从而引发企业产生技术创新。薪酬激励能够提高企业技术创新过程中高管的努力程度，从而引发高创新效率[4]；陈修德也通过对工业上市企业的分析认为薪酬能够促使企业高管决定研发活动的投入与产出从而对创新效率产生影响，且这种影响并不是恒定不变的会受到所有制性质、行业结构等企业不同内外环境因素的作用[5]；张子余等从生命周期视角探讨了董高监薪酬激励对企业技术创新的积极作用[6]。众多研究结果表明，高管薪酬激励在一定程度上可以促进企业创新的产生与持续发展，是重要的内部条件因素。

1.2 技术创新与企业规模

作为企业最显性的特征，企业规模经常被认为是企业有能力进行技术创新的重要基础，能够对企业进行创新活动起到促进作用[7]。早期对企业规模与创新关系的研究大多认为两者间呈线性关 系，但 随 着 Schmookler[8]、Hamberg[9]以 及Scherer[10]等的实验研究发现企业规模与创新行为之间存在着倒U型关系。孔伟杰也验证了企业规模与创新投入之间呈现较明显的倒U型关系，得出企业通过一定的规模扩张可以促进企业进行创新活动，提高企业的核心竞争力的结论[11]。冯根福等通过对有关技术创新能力的文献梳理并使用1457家中国A股上市公司的数据进行验证，认为企业规模是决定中国企业技术创新的关键内部因素[12]。

1.3 技术创新与研发投入

企业内部研发投入是企业最基础性的发展战略，当加大内部研发投入并实施到一定阶段后，一定会在创新产出和经济效益上获得相应的回报。同时，企业研发投入存在“沉没成本”效应，在这种效应的影响下许多企业更倾向于通过长期投入进行持续创新[13]。如十年间研发投入累计近1000亿元的吉利控股集团表示“汽车公司的运营投入存在科学合理的结构比例，研发一定是占有最多的投入部分”。有研究表明研发投入可以引导技术的产生和发展，促使新产品进入市场，从而与技术创新存在显著正相关[14，15]。

1.4 技术创新与知识密集程度

技术人才能力的高低直接关系到企业的未来发展，更是企业保持核心竞争力的内部关键因素[16]。《中国制造2025》提出了“以人为本”推动中国制造由大变强，强调了专业技术人才对我国制造业发展的关键作用。随着时代的发展，企业员工拥有专业知识、技术能力已经成为推动企业进步、促进区域经济发展的重要因素之一，知识密集型企业在国民经济发展中更是占据着越来越重要的地位[17]。具有更多的创新、研发能力的技术人才的企业，更倾向于激发技术人员的活力和创造力[18]，研发技术人才占企业员工总数规模的大小不仅反映了企业对创新活动的重视程度，还能在一定程度上反映出企业的创新投入水平[19]。

2 企业外部前因条件分析

2.1 技术创新与政府补贴

中国目前处于经济体制转型高速发展时期，制造企业在进行技术创新的过程存在着许多风险以及不确定因素，仍存在创新主体为求稳定发展，创新积极性不高以及创新资源投入较低的问题。此时，就需要政府通过补贴奖励、税收减免等手段进行干预，促使企业创新能力达到最优[20]。白俊红在通过研究发现政府对企业的资助提高了技术创新产出水平[21]。Guo也通过实证研究得出获得更多研发创新基金支持的企业更能生产出高质量的产品的结论[22]。夏清华等基于信号理论的视角认为政府研发补贴释放的积极信号能够帮助企业获取外部创新资源，有效提高企业创新能力[23]。也有部分学者认为政府的补贴投入存在一个适度区间，在一定区间内，政府补贴才对企业技术创新产生激励效应[24]。

2.2 技术创新与市场势力

企业在行业中的市场势力同样是影响技术创新能力的重要因素之一[33]，企业具有高市场势力意味着在同一行业中比竞争对手有更多的市场需求处于行业“领军者”地位，市场势力可以使企业拥有较高的市场份额、收获更多利润，从而促进企业研发[34]。然而有学者认为具有高市场势力的企业更容易产生“创新惰性”，对技术创新活动产生负向影响；也有部分学者表示，市场势力与技术创新之间也呈现出倒U型关系，即市场势力对企业技术创新的影响也存在一个“适度区间”[35，36]。在本文中将市场势力作为企业外部前因条件，探讨其如何配合其他内外部因素影响企业技术创新。

2.3 技术创新与区域经济环境

区域经济发展环境作为企业进行创新的外部环境要素之一，若其拥有大规模的消费市场、当地居民拥有较高的消费能力，就越有能力为企业提供人才、基础设施等所必需的资源从而促进相关企业提高对技术创新产物的预期收益，进而激励企业进行技术创新[25]。经济发达地区的制造企业拥有更高的创新水平，如朱恒鹏[15]通过实证研究表明，处于东部经济发达地区的企业创新能力水平明显高于其它地区。陈玉川[26]研究表明良好的区域经济环境可以产生更适合企业创新发展的制度环境，这些制度环境通过创新要素的各个组成部分直接影响企业技术创新，可见良好区域环境也对制造企业的发展起着促进作用。

综上所述，制造业技术创新能力与企业内外多方面情况有关，而现有研究缺少对多种因素的联合效应的研究。为此，本研究将上述7种因素同时纳入分析框架，运用fsQCA探究多种因素的相互关系及联合作用机制，为汽车制造企业如何提高其技术创新能力提供一些思路。本研究理论逻辑框架如图1所示。

图1 逻辑研究框架Fig.1 Logic Research Framework

3 研究设计

3.1 研究方法

fsQCA是由美国学者Ragin提出的一种以案例为导向，基于集合论与布尔代数的研究方法，与传统的定量或定性分析模式相比较，其优势在于：1）是一种专门针对中小样本分析的工具[37，38]；2）能够有效结合定量与定性分析的方法打破单个因素对结果产生的影响，解释多重并发因果关系问题，通过跨案例对多个原因变量进行组合分析；3）可以处理程度变化和部分隶属问题，方便建立原因变量与结果变量的逻辑关系。因此本研究选取60个A股上市汽车制造企业运用定性比较分析法进行中小样本研究，基于整体分析的视角深入探讨多因素组态效应对制造业企业技术创新影响的驱动效应，可以更清楚地对所有可能原因的组合情况进行总结。

3.2 样本选择与变量设定

本文数据来源于2006—2016年A股上市的汽车制造业企业剔除数据缺失以及未披露相关信息的企业，最终遴选出60家汽车制造企业为研究样本，并以样本企业近三年（2017—2019）的相关数据求均值后得到上市汽车制造企业截面数据。

3.2.1 结果变量

技术创新能力（Technological Innovation，TINO）是企业拥有竞争优势、可持续发展的重要保障，现有研究通常将专利申请（授权）数量、新产品销售比重等为指标衡量企业技术创新能力，但由于现实生活中每家企业的销售能力并不相同并不能反映企业技术含量，而专利申请数量则是企业进行研发投入后产生的最直观结果，且与专利授权数相比较申请数能够避免各种政策的扰动，因此以专利申请数代表企业技术创新能力的高低。

3.2.2 条件变量

1）企业高管薪酬（ExecutiveCompensation，EC）：取企业高管前三名薪酬之和，根据前三名薪酬之和进行后续计算。

2）企业规模（SIZE）：现有关企业规模的评价指标有企业员工数、固定资产规模等，本研究选取企业员工人数作为企业规模评价指标。

3）企业研发投入（ResearchandDevelopment，R＆D）：研发投入是企业进行持续创新活动的必要前提，在以往的研究中有学者将研发金额占营业收入的比重衡量研发投入水平，考虑到不同企业营业能力不同，本文只将研发投入费用作为衡量企业研发投入的指标。

4）知识技术密集度（Knowledgeand TechnologyIntensity，KTI）：借鉴常嵘[18]相关文献，采用企业技术人员数占员工总数的比值衡量。

5）政府补贴（TheGovernmentSubsidies，GS）：采用企业近三年从政府获得的各项补贴与奖励的均值衡量。

6）企业市场势力（LernerIndex，LI）：现主要应用勒纳指数、行业集中度、总资产等衡量企业市场势力，本文采用企业勒纳指数作为衡量市场势力的指标。

7）区域经济环境（GrossDomesticProduct，GDP）：本文将企业所在省份的人均GDP近似衡量区域经济水平。变量定义、原始变量描述统计见表1。

表1 变量解释及描述性统计表1）Tab.1 Variable Interpretation and Descriptive Statistics1）

3.3 变量校准

在进行fsQCA分析前，对影响技术创新能力的内外环境所有条件变量进行校准。运用fsQCA3.0软件，校准步骤为：1）对各变量分别设置3个临界值，各变量临界值锚点分别为样本数据的 75%、50%和 25%分位数[39]；2）对各变量进行数据校准并将其转换为相应的模糊集隶属度。得到各变量校准锚点如表2所示。

表2 数据校准锚点设定Tab.2 Data Calibration Anchor Setting

4 实证分析

4.1 单因素必要性分析

在对汽车制造业企业进行技术创新原因组态分析前，需要检验单个变量是否为结果变量的必要条件，通常采用一致性水平是否大于0.9作为衡量标准[40]。运用 fsQCA3.0进行一致性分析，得到单个因素必要性检验结果如表3所示。

表3 单个驱动因素必要性分析结果Tab.3 Necessity Analysis Results of Single Driving Factor

由表3可知所有变量对结果变量的一致性得分介于0.362～0.764之间，均小于0.9，这意味着各个单项前因条件对企业技术创新能力的解释力较弱，即不存在其中某个因素为影响企业技术创新能力的必要条件。因此，本研究将上述前因条件纳入fsQCA，进一步探索产生高技术创新能力的组态。

4.2 多因素组态充分性分析

在分析单因素必要性的基础上，进一步探讨由多因素构成的不同组态引致高技术创新的充分性，即各条件组态的充分性分析。鉴于样本量只有60家，属于中小数量样本，因此参考杜运周[41]文章的方法，将频数阈值设定为1、一致性阈值设为0.8、PRI一致性阈值设置为0.7，在处理中间解时选择条件“存在或缺席”，由于各内外环境因素均为产生结果的非必要条件，复杂解与中间解一致，通过对比中间解和简约解可识别核心驱动条件与辅助条件[42]，得到高技术创新的6个条件组态（H1、H2a、H2b、H3a、H3b、H4）（表4），其中 H2a、H2b和 H3a、H3b核心条件相同，构成了两组二阶等价组态。无论是单个组态还是整体方案的一致性均高于0.9，说明各组态均是导致汽车制造业样本企业高技术创新的充分条件；总体覆盖度达到0.555，表明所得条件组态对样本企业的高技术创新能力的影响具有较强解释力。

表4 高技术创新能力组态Tab.4 Configuration of High Tech Innovation Capability

4.3 技术创新影响因素的组态分析

产生高技术创新的组态主要存在6条路径（H1、H2a、H2b、H3a、H3b、H4），由于H2a和H2b、H3a和H3b核心条件相同分别构成了二阶等价组态，因此将6条路径归纳为4种驱动模式。

4.3.1 高管激励与技术人才的内部驱动模式

组态H3a（EC*SIZE*R＆D*KTI*LI*GDP）的覆盖率为13.4%，此条路径指出大规模企业以较高的高管薪酬激励与高知识密集程度为核心条件，并以高研发投入、较高的市场势力以及良好的区域经济环境为辅助。无论企业在研发过程中受到政府的补贴情况如何，均可以促进汽车制造企业产生高技术创新能力，典型企业有常州星宇车灯股份有限公司、上海加冷松芝汽车空调股份有限公司等。该类型企业处在拥有良好区域经济环境地区，应继续发挥现有优势，通过薪酬激励高管的创新意识进而加大对技术人才的引进与培养、增强研发投入，使企业在行业中具有相对较高的垄断地位，促进企业技术创新能力向更高水平发展；组态H3b（EC*SIZE*～R＆D*KTI* ～GS* ～LI*GDP）的覆盖度为5.3%，其同样以大规模企业的较高高管薪酬激励与高企业知识密集程度做为核心条件，但与H3a不同的是它以相对较低的研发投入、较低的政府补贴、较差的市场势力以及良好的区域经济环境为辅助条件，促使企业产生高技术创新能力，典型企业为常州光洋轴承股份有限公司，显示出同等核心条件下以不同内外因素辅助也可以促使企业产生高技术创新。

此种驱动模式的两条路径表明，对企业高管的激励与大规模的技术人才占比是汽车制造大规模企业有能力产生高技术创新的重要保证，但是根据以往的经验表明长期处于低研发投入状态会不利于企业的长期发展，通过观察原始数据也发现与H3a的代表企业常州星宇车灯股份有限公司相比较，光洋轴承的专利申请数较低，因此该类型企业应在发挥原有优势基础上加强企业研发投入，形成企业的可持续技术创新能力。

4.3.2 高管激励与政府补贴的内外协同驱动模式

组态H2a（EC*SIZE*R＆D*GS* ～GDP）覆盖的样本企业最多达到样本企业数量的36.5%，该组态中以高管高薪激励、政府较高补贴以及较低的区域经济环境为核心条件，无论企业内技术研发人员或多或少、企业外市场势力情况如何，均以企业的较大规模和研发投入为辅助条件促使企业形成高技术创新能力，代表企业为：潍柴动力股份有限公司等；组态H2b（EC* ～SIZE* ～KTI*GS*LI* ～GDP）的覆盖度为7.5%，显示出与H2a相同的核心条件，但辅助条件以相对较小的企业规模、较低的知识密集度以及较高的市场势力无论研发投入金额多少配合核心条件保证企业进行技术创新，典型企业有：绵阳富临精工机械股份有限公司、桂林福达股份有限公司等。在此种驱动模式下的汽车制造企业应充分发挥原有优势保持对高管的薪酬激励并利用好政府对企业的各项补贴资金，将政府补助运用到企业研发之中确保技术创新发展的持续进行。

4.3.3 内外多因素协同驱动模式

组态H1（EC*～SIZE*～R＆D*KTI*GS*～LI）此条路径的覆盖度为10.1%，显示以高管薪酬激励、企业高知识密集度、政府高补贴政策以及较低的市场势力为核心条件，以较低的研发投入为辅助条件，无论企业所在区域经济发展状况如何均能促进小规模汽车制造企业形成高技术创新能力，典型企业为：浙江龙生汽车部件股份有限公司、常熟市汽车饰件股份有限公司。在此驱动模式下的企业上市时间较晚、企业规模较小且在汽车制造业中的市场势力较低，但是通过薪酬激励、合理利用政府补贴加大技术研发人员数量，也拥有了较高的技术创新能力。

4.3.4 内外因素核心驱动模式

第六条路径H4（SIZE*R＆D*KTI*GS*～LI*～GDP）的覆盖度为18%，表现为大规模企业无论是否对高管进行薪酬激励，都以企业内部高研发投入、高知识密集程度，企业外部高政府补贴、低市场势力、非良好的区域经济环境为核心条件，内外环境因素协调驱动企业进行技术创新，此种条件下的代表企业为：比亚迪股份有限公司、长城汽车股份有限公司等。内外因素核心驱动模式下的样本企业由于规模较大且更注重创新研发的投入（包括资金投入与专业技术人才投入），虽然企业所处省份经济环境较差，也没有形成较高的市场势力，但是仍能在政府补贴的配合下进行较高能力的持续创新。

4.4 稳健性检验

本研究使用调整不一致性的比例减少（Proportional Reduction in Inconsistency，PRI）一致性阈值与非对称因果关系分析方法证明结果的稳健性。参考杜运周[41]研究方法将PRI一致性由0.7提高至0.75，产生的结果与表4基本一致（表5）；基于因果非对称性假设，通过对样本企业各变量反向赋值校准验证后得到非高技术创新影响条件组态路径7条（表6）与高技术创新组态路径截然不同。应用以上两种方法稳健性的检验结果符合标准，因此可以说本研究结果具有较高稳健性。

表5 提高PRI一致性阈值的稳健性检验Tab.5 Robustness Test to Improve the Consistency Threshold of PRI

表6 反向赋值的稳健性检验Tab.6 Robustness Test of Reverse Assignment

5 研究结论及实践启示

5.1 结论分析

如何协调企业内外环境促进企业进行技术创新越来越成为研究关注的焦点问题，面对该问题使用不同的研究方法与不同类型的数据会得出不尽相同的结论。本研究通过对60家汽车制造企业的条件变量：高管薪酬激励、企业规模、研发投入、知识密集程度、政府补贴、市场势力、区域经济环境，与结果变量：企业技术创新能力，进行fsQCA分析，有效识别了汽车制造业企业高技术创新影响因素的驱动路径，从组态视角分析了企业内外环境因素对技术创新的影响。

首先，通过单因素必要性分析发现汽车制造企业内外单个影响要素并不构成产生高技术创新能力的必要条件。其次，通过多因素组态充分性分析发现了产生高技术创新能力的6条路径，表明影响企业技术创新多样性的各驱动因素间存在互补替代的关系，并根据核心条件来自企业内部还是外部以及各因素作用的内在逻辑将这6条高技术创新组态路径归纳为4种驱动模式：第一种模式为高管激励与技术人才的内部驱动模式，代表路径H3a、H3b；第二种模式为高管激励与政府补贴的内外协同驱动模式，代表路径为H2a、H2b；第三种驱动模式为针对小型企业的内外多因素协同驱动模式，代表路径为H1；最后一种驱动模式为内外因素核心驱动模式，代表路径为H4。4种驱动模式中，第二种驱动模式覆盖的样本企业最多达到26个，第一种内部驱动模式覆盖样本企业数量次之为11个，第三种模式覆盖样本企业数量为10个，第四种驱动模式覆盖企业数量最少为6个。四种驱动模式覆盖样本企业数量的结果表明内外环境因素协同驱动对企业技术创新能力的产生具有更强普适性。从组态总体分析中可以发现，企业高管较高的薪酬激励作为核心条件出现在除H4以外的所有组态中，表明企业内部对高管的薪酬激励能够促使管理者更偏向进行企业创新行为，是汽车制造业进行技术创新的主要动力来源；高企业知识密集程度与高政府的补贴奖励作为核心分别出现在4条路径中，是汽车制造企业技术创新的重要内、外部推动力；企业具有较大的规模作为核心或辅助条件出现在4条路径中，说明企业规模也是影响企业技术创新能力的重要内部条件；企业内部研发投入作为核心或辅助条件出现在3条路径中，说明研发投入对企业技术创新能力存在一定的影响；企业市场较低的市场势力作为核心或辅助条件也出现在3条路径中配合其他要素作用提升企业技术创新，表明当处于较低市场地位时会激励企业自身向同行业具有较高势力的企业看齐进行技术创新。此外，在各组态中企业外部因素的政府补助与区域经济环境交替存在，配合内部影响因素的发挥形成不同的条件路径，表明有关汽车制造业企业内外部环境因素必须协同匹配、联合作用才能推动企业实现高技术创新。最后，通过提高PRI一致性以及反向赋值的方法检验了组态条件的稳健性，得出稳健程度较高符合检验要求的结论。

5.2 实践启示

汽车制造企业技术创新影响因素的复杂性表明，高管薪酬激励对技术创新有积极的正向影响，高研发投入、高技术人才占比以及高政府补贴只在特定条件下才对企业技术创新发挥核心驱动作用，技术创新需要内外环境多重因素的协同匹配和联合驱动。企业内部环境中：应适当提高高管薪酬以激励管理者对企业的忠诚度、加强企业创新投入提高企业竞争优势；已经形成大规模的企业要加强在核心产品与技术创新研发中的投入，引进、培养拥有技术创新能力与创新意识的技术人员，提高企业内部进行技术创新的积极性以保证企业创新活动持续进行；而对于小规模企业来说，要注重技术人才的重要作用，将企业打造成“专特精”制造企业以促进自身技术创新能力。对于企业外部环境：各级政府应努力发展地区经济，通过观察企业发展状况适时对企业投入补贴资金等，鼓励并监督企业开展技术创新使得政府补贴对企业的技术创新激励效应最大限度地得到发挥。通过协调企业内外环境形成企业内部和政府双方推进体制，拓宽企业进行自主技术研发的渠道，带动产品开发，提高企业技术创新的水平。

本研究在一定程度上丰富了我国汽车制造业企业技术创新多元影响因素的理论框架，基于fsQCA方法检验补充了企业技术创新驱动研究的内容。但由于数据的获取受到些许限制某些企业并未披露相关信息，且本研究仅探讨了2006—2016年上市的60家汽车制造样本企业近三年（2017—2019）的技术创新水平，尚未考虑除此三年之外的样本企业技术创新能力影响因素，在之后的研究中可扩大样本数量，丰富影响汽车制造业企业技术创新的因素，形成新的测量指标研究企业内外环境组态路径，深入揭示不同内外环境条件因素及其组态效应对汽车制造企业技术创新的驱动作用。

数据可用性声明

支撑本研究的60家样本企业情况的原始数据以及通过fsQCA软件运行的数据校准结果已在中国科学院科学数据银行（Science Data Bank）ScienceDB平台公开发布，访问地址为http：／／resolve.pid21.cn／31253.11.sciencedb.j00053.00001。