基于QCA方法的创业者决策心理与创业行为研究 ——基于13个江苏创业案例样本

沙彦飞，丁心语，张琳

(淮阴工学院商学院，江苏淮安，223001)

在当今复杂多变、充满竞争的社会环境下，潜在创业者是否选择创业，除了受客观因素影响之外，很大程度上还取决于创业者自身的主观因素，比如是否有强烈的创业意向，在面临诱惑或阻碍时是否能够坚定心中的信念与目标，是否坚信自己最终可以获得成功并愿意为此付出足够多的努力等。

近年来，将心理学研究与创业研究相结合的重要性开始被广泛提及。然而，到目前为止，考察各种决策心理因素是否以及如何影响创业行为的研究依然较少。定性比较分析方法(QCA)借助案例文本分析，能够融合定性与定量研究法的优势[1]。通过构建条件变量的组态，尝试发现不同组态影响结果变量的路径，从而能够清楚展现其中的复杂关系[2]。探讨认知心理层面的创业意愿、创业预期、创业经验以及特质心理层面的成就导向和自我控制在什么情况下会导致创业者选择创业或是不选择创业，意在揭示多种决策心理因素影响创业行为的路径，探索组态的决策心理因素影响创业行为的变化规律，旨在为江苏省创新创业发展提供推力。

一、文献述评与模型构建

创业，就是开创一个新事业[3]。从20世纪80年代起，创业研究就开始关注对于创业行为特征的研究[4]。尽管这对于总结创业者的行为模式有所帮助，但我们依然无法确定导致潜在创业者最终选择创业或选择不创业的原因。因此，如今的创业研究应该注意到一个目前还未得到广泛关注的问题，即，创业者最终创业与否究竟是受哪些因素影响。

决策心理，即决策时的心理活动过程或心理特征。决策是决策者有效发挥自身能动性的过程。决策者心理方面的素质，比如意志、个性特质、自我修养等，对提高决策的科学性及合理性起着巨大的作用。而且，如果决策者没有一个良好的情绪状态，可能会变得非常情绪化，最终导 致决策时出现问题，甚至在决策时会不够果敢、瞻前顾后、害怕冒险和不敢大胆实施计划。因而，研究心理特征，有利于帮助潜在创业者针对自身情况做出更加合理的创业决策[5]。

越来越多的学者开始注意到将心理学研究与创业研究相结合的重要性[6−7]。然而，现有研究往往局限于决策心理涉及的某个单一层面，尚不清楚各个层面上的各种因素如何相互协调、相互作用以及影响创业行为的具体路径。

实际上，创业是一个非常复杂的过程，需要以多样的、全面性的视角来对创业现象进行考察。因此，本研究综合了江苏创业者多种决策心理因素，探索影响创业者创业行为差异的复杂原理。也即，如何在以下五个前因条件之间进行匹配，怎样能够在最大程度上激励潜在创业者最终选择创业。当然，这还要与现实中的具体案例相结合来讨论，然后利用QCA方法，展开更深入的研究与分析。因此，本文建立了如图1所示的模型，以此来展现创业行为受组态因素影响的机制。其中，认知心理层面的影响因素包含创业意愿(entrepreneurial intention)、创业预期(entrepreneurial expectation)以及创业经验(entrepreneurial experience)，特质心理层面的影响因素包含成就导向(Need of achievement)和自我控制(self-control)。

图1 创业行为驱动机制模型

(一) 认知心理层面

1. 创业意愿

创业意愿(entrepreneurial intention)是一种激励潜在创业者下决心去实现创业抱负并为之付出努力的心理状态。创业意愿阐释了创业研究领域所关注的“为何有部分人最终成为个体经营者并且开始自己创业，但另外一部分人却乐于被别人雇佣”这一问题，是预估创业者未来是否进行创业的一个非常可靠的变量。

如今，针对创业意愿展开的研究越发成熟，计划行为模型和创业事件模型更能对创业意愿进行说明和阐释，认为各方面因素都是通过创业意愿来影响创业行为的。如，个体想要去做一件事的意图越明显，那么最终也就越有可能确实去做这件事[8]。

2. 创业预期

创业预期(entrepreneurial expectation)是潜在创业者对于最终结果的期望。预期，指的是一个人对自己未来完成计划情况的预先估计。对于成功的预期是个体关于成功、绩效以及冒险的重要动机[9]。同样，首次接触创业的人的创业预期则被阐释为创业时逐步产生的对今后计划实现的预先估计。

实际上，首次接触创业的人一般都会缺乏冷静、理性分析问题和解决问题的能力，并且常常对创业结果抱有不切实际的高期望，这种过于乐观的期许，对最终的创业行为有着巨大影响。期望过高是因为初次创业者往往利用内部视角，借助规划及财务估算来预判，因此，最终得到的创业预期很容易与现实情况严重不相符。潜在创业者对创业结果抱有过高的期望，其实是有利有弊的。

3. 创业经验

创业经验(entrepreneurial experience)是指创业者迄今为止在各个行业领域内积累的创新能力和创新创业经历等。创业经验的收获与当时的境遇有很大关系，一般是通过所遇到的特定案例逐渐积累起来的。这些收获到的经验，部分是明确的、可被直观到的，通过书面形式就可以进行阐释，方便和他人进行分享、交流和互动；当然，还有许多是无法被直观到的，创业者只能通过观察思考并参与其中才能理解这部分创业过程中不可或缺的非直观性信息，这部分信息的积累会随着每个创业者各自独有的思维习惯和价值观等而发生变化，想要通过固定的形式来对它进行阐述是非常困难的，所以不利于向更多的人传播。事实上，从过去的创业经历中能获得多少有价值的经验，主要是取决于创业者个人智识水平的高低[10]。

创业经验是创业者从自己过去的创新创业经历中获得的，并依据特定的创业环境和状况而发生变化。以往的研究表明，创业行为的表现与过去是否有创业经验是密切相关的[11]。创业成功的经验有助于增强创业者的自信感，使创业者认为自身具备在接下来的创业过程中克服即将遭遇到的所有困难的实力。

(二) 特质心理层面

1. 成就导向

成就导向(need of achievement)是想要达到最终的目标，获得成就感，想要取得成功的愿望。有研究认为，成就导向可以彰显出创业者与其他人明显不同的特别之处[12]。对成就有强烈渴望的创业者一般倾向于制定不是特别容易达成的奋斗目标，但他们在确定奋斗目标时还是会取消与自身实力差距过大的目标，原因是这部分创业者希望每一分付出都能得到相对应的回报，也希望自己所做的每一步都能有实质性的成效。他们大多是完美主义者，喜欢享受为达目的不罢休、过五关斩六将的成就感，这才会让他们感到满足，至于外在的附加收获，比如名和利，他们其实不会非常在意。

如果是高成就导向的创业者，则会具备非常充分的成就动机，他们会有清晰的奋斗目标。具备充分的成就动机的创业者，倾向于自我实现，并且他们会努力把自我实现进行到极致。创业者渴望成功达成既定目标，即为成就导向。然而，高成就导向的创业者提出，即使具备充分的成就动机，他们也不能去尝试超出自身水准的挑战，否则会很容易得到差强人意的结果。创业者的成就动机与创业成功的可能性是成正比的，相较于普通人来说，创业者的成就动机一般是偏高的。

2. 自我控制

自我控制(self-control)是创业者内心能量主观能动性的体现，能够把控个体的认知和行为。自我控制能力可以压制住非理性的冲动行为，还可以控制干扰目标造成的欲望和情绪等因素。自我控制在面临最初设定的目标与现实条件相冲突的状况时，容易遭遇两难困境，此时就有必要在心怀目标、信念的同时沉着冷静地分析现状，从而稳扎稳打地迈向最终的目标。可见，自我控制也就是一种矛盾应对能力[13]。 潜在创业者最终是否会选择创业，与自我控制能力的强弱有着巨大的关联。例如，许多参加过大学生创新创业大赛的江苏潜在创业者，原本有着创业目标和动机，但由于现实状况不乐观或是信心不足等主客观原因，他们最终并没有选择创业。潜在创业者有必要时刻积极调控自己的心理状态与行动，遇到阻碍时也要理智应对，把目光放长远，稳中求进[14]。

二、研究设计

(一) 研究方法的选择

定性比较分析方法(qualitative comparative analysis，QCA)是由拉金教授提出的。这种方法基于布尔运算以及集合论的思想，研究组合起来的先行条件(即“组态”)是怎样促使结果的产生的。主要用于分析包含复杂因果条件的事件，并且考虑到对外的有效性。

首先，QCA具备基于全局的观点，这与实际的管理活动中充斥着的复杂因果联系是较为一致的。QCA方法的全局观点基于组态的思考方式，提出如果只把视线聚焦于某个单一的部分，这样是无法洞悉事件整体的。组态运用全局和统一的思维模式来探讨问题，不是选用单一的独立要素，而是选用基于案例的多个要素的组态。具备多元和全局性体系的组态，非常适合用来研究与创业有关的各种问题[15]。其次，QCA关注并发因果关系，说明多种要素的组合虽然不同，但结果还是有可能相同，认为因果关系不能脱离具体的情形而独立存在。所以，这种方法和普遍被使用的一般统计方法是不一样的，它主要着眼于复杂的因果联系，基于各种具体案例的分析，将因果组合的属性确定下来[16]。最后，QCA把定量和定性这两种分析方法各自的优势相结合，修补了两者所具有的缺陷，不仅对数据做统计分析，而且还在全局层面做出分析，不被个别案例所限制。并且，凭借组态分析，可以扫除样本数量较多时面临的复杂因果难题。除此之外，这种方法不但可以用于10或少于10个案例数目的小样本研究，还可以用于案例数超过100的大样本研究，10或15至50的中等数目案例也可以运用这种方法来进行研究。本研究选用的13个样本属于中等数目样本，与QCA方法适配。

本文除了选择前文提到的认知心理层面的影响因素即创业意愿、创业预期和创业经验以及特质心理层面的影响因素即成就导向和自我控制这五个条件变量以及创业行为这一结果变量以外，不再引入其他变量。当样本数目中等时，最合适的条件数目一般是4至6或者7。所以，本文选取5个条件是符合要求的。本研究采用的是清晰集定性比较分析方法，原因在于研究问题的结果变量为“0”和“1”，而模糊集定性比较分析法强调结果和条件要通过模糊集来进行阐述，多值集定性比较分析法强调条件要从0开始标度。由于本研究的结果变量既不属于多值集，也不属于模糊集，所以只能运用清晰集定性比较方法。有关分析将借助fsQCA3.0软件来实现。

(二) 研究对象的选择

本文所收集的案例主要从以下途径获取：江苏各高校发布创业资讯的网站，如江南大学大学生创业指导与服务网(网址：https://jdcy.jiangnan. edu.cn)；新闻资讯网站，如凤凰网(网址：https:// www.ifeng.com)、搜狐网(网址：https://www.sohu. com)、中国新闻网(网址：https://www. chinanews. com)；创业招商投资平台，如全球品牌网(网址：https://www.globrand.com)；创业故事网站，如80后励志网(网址：https://www.201980.com)。通过创业者相关经历可以准确判断创业者所具备的决策心理要素。经过严格筛选，最终选取了13个符合要求的创业案例作为目标数据来源，其中，10个是最终选择创业的江苏创业者，另外3个是最终没有选择创业的江苏潜在创业者。本文所收集案例分布的时间段是过去十年左右，主要集中于近五年。

(三) 变量命名与数据来源

为了研究江苏创业者决策心理要素影响创业行为的组合路径，判断其中的核心条件，本研究基于决策心理视角，选择了认知心理以及特质心理两个层面总共5个条件变量。为了方便表达，创业意愿用“EI”表示，其反向条件变量表示为“~EI”；创业预期用“EN”表示，其反向条件变量表示为“~EN”；创业经验用“EE”表示，其反向条件变量表示为“~EE”；成就导向用“NA”表示，其反向条件变量表示为“~NA”；自我控制用“SC”表示，其反向条件变量表示为“~SC”。此外，结果变量选取的是创业行为，用“EB”表示，其反向条件变量表示为“~EB”。通过收集江苏创业者案例，采用文本分析法，对所选案例文本进行了关键词提取与要素归类，结果变量与条件变量及赋值标准如表1所示。

表1 结果变量与条件变量赋值标准

(四) 案例介绍

13个江苏创业者案例介绍与来源如表2所示。

表2 案例介绍与来源

三、江苏创业者决策心理对创业行为影响的组态分析

对于所搜集数据的分析主要有三大步骤。首先，对收集到的案例文字进行分析和分类整理归纳，从而判断案例中创业者的类型，确定他们的决策心理要素，判断他们最终是否选择创业。其次，赋值各要素，赋值的准则见表1。最后，构建真值表，然后借助fsQCA3.0 软件进行数据分析。本文把0.8设置为一致性门槛值。

(一) 构建二分数据表

依照前文赋值标准，以及对13个江苏创业者案例文本的分析，可以构建如表3所示的二分数据表。

表3 二分数据表

(二) 构造真值表

设定条件变量与结果变量的值后，再通过考察不同创业者案例的条件变量和结果变量是否发生的状态，构建真值表。这个真值表可以显示出影响创业行为出现或不出现的各种可能性。具体信息如表4所示。

表4 真值表

(三) 单变量必要性分析

在分析前，先对单个决策心理要素是否可以成为影响创业行为的必要条件进行验证。编码完成后，在软件中导入真值表，开始对单个要素变量进行分析。这一步借助覆盖率和一致性指标来检验单一的条件变量是否与结果变量有联系。一致性指标计算公式如下：

其中，Xi和Yi分别为条件变量组态和结果变量的隶属分数，Consistency的取值范围是(0，1)。

一致性指标衡量条件变量X对结果变量Y的一致性，即考察X可以构成Y的充分条件的可能性大小，也就是衡量条件变量能推出结果变量的可能性大小，从而判断出分析中包含的全部案例共享致使结果产生的某个条件组合的程度[17]。如果一致性超过0.8，就可以判断出条件变量可以推出结果变量，条件变量属于结果变量的子集。

在定性比较分析中，一般借助覆盖率来体现条件变量解释结果变量的力度。覆盖率是指X对Y的覆盖程度，可以表明X成为Y的必要条件的可能性程度，也就是X能够确保是实现Y的唯一来源的可能性程度。如果覆盖率超过0.9，就可以判断出条件变量构成了结果变量的必要条件。覆盖率计算公式如下：

如表5所示，通过单变量充分与必要性分析可以发现，5个条件变量的一致性都大于0.8，说明这5个条件变量都可以推出结果变量。除了创业经验(EE)和创业预期(EN)这两个变量的覆盖率低于0.9，其他变量的覆盖率均高于0.9，说明条件变量成就导向(NA)、自我控制(SC)以及创业意愿(EI)同时是结果变量的必要条件。

表5 单变量充分与必要性分析结果

(四) 组态分析

对13份江苏创业者案例的数据进行分析后，输出了复杂解、中间解和简约解。在实际分析中，一般都是通过简约解和中间解来辨别边缘与核心条件。如果在简约解里有某个条件，同时在中间解里也有这个条件，那么这个条件就是核心条件；如果只有中间解里有，简约解里没有，那么这个条件就是边缘条件。研究者倾向于利用中间解来分析充分条件的组态。本研究也选取中间解的输出结果来分析。5个变量共产生32种条件组合，满足条件的组合路径共有4条。其中，符号×表示“且”的交集关系，符号+表示“或者”，前缀~表示“非”，即赋值为“0”时的情况，表示该变量肯定不会出现，没有前缀则为赋值为“1”时的情况。

1. 选择创业的组态 采用逻辑方案表对结果进行梳理，得到创业者选择创业的条件组合，如表6所示。

表6 选择创业的条件组合

推动创业者选择创业的5组条件变量组合路径具体如下：H1: SC×NA×EE×EI+H2: SC×~ NA×~EE×~EN×EI+H3: ~SC×NA×~EE×~ EN×EI，即路径1：自我控制能力强×高成就导向×有创业经验×强创业意愿+路径2：自我控制能力强×非高成就导向×没有创业经验×非高创业预期×强创业意愿+路径3：缺乏自我控制能力×高成就导向×没有创业经验×非高创业预期×强创业意愿。其中，通过比较简约解与中间解的关系可以发现，“有创业经验”“自我控制能力强”“非高成就导向”“缺乏自我控制能力”“高成就导向”以及“强创业意愿”为核心条件。

2. 选择不创业的组态

依旧采用逻辑方案表对结果进行整理，得到导致创业者选择不创业的条件组合，如表7所示。导致创业者选择不创业的5组条件变量组合路径具体如下：B1: ~SC×NA×~EE×~EN×~EI+ B2: ~SC×~NA×~EE×~EN×EI+B3: SC×NA× ~EE×~ EN×EI，即路径1：缺乏自我控制能力×高成就导向×没有创业经验×非高创业预期×非强创业意愿+路径2：缺乏自我控制能力×非高成就导向×没有创业经验×非高创业预期×强创业意愿+路径3：自我控制能力强×高成就导向×没有创业经验×非高创业预期×强创业意愿。其中，通过比较简约解与中间解的关系，可以发现，“没有创业经验”“缺乏自我控制能力”“非高成就导向”“自我控制能力强”“高成就导向”以及“非强创业意愿”为核心条件。

表7 选择不创业的条件组合

四、研究结论与展望

首先，研究结果表明，并不存在单一的促使创业者选择创业或不创业的核心条件，创业行为是由多种决策心理要素共同刺激而产生的。以往研究只专注于讨论单个要素在影响创业行为选择中的作用，而本研究指出单一的创业者决策心理要素无法孤立地发挥作用，需要充分发挥多元要素的共同作用的影响力。这一发现带来了两个方面的启示：一方面，不能对单一要素产生依赖，在明确自身核心要素优势的基础上，如果能充分发挥其他要素的综合作用，将会产生更积极的结果。另一方面，缺乏若干决策心理要素的创业者可通过对其余要素的组合来克服劣势，实现同样的积极结果。

其次，创业行为影响因素必须以条件组合的形式出现，并且各个组态的一致性以及覆盖率均达到了0.9以上，可见这些组态能够很好地解释创业者决策心理因素对创业行为的影响，也印证了本文在创业行为影响要素选择上的合理性。在要素组合基础上，研究指出，对创业行为的影响不存在唯一的要素组合，而是存在不同的路径组合来造成相同或不同的结果。

最后，在路径组合中，EI(强创业意愿)和NA(高成就导向)是多个要素组合中出现频率最高的单要素，二者共同出现并且与EE(有创业经验)以及SC(自我控制能力强)组合时，其产生的路径显示出最高的原始覆盖率。更具体地看，可以发现，有EI(强创业意愿)作为要素参与的路径显示出比没有EI(强创业意愿)参与的路径更高的原始覆盖率。以往研究指出了创业意愿对创业活动的影响作用，本研究不仅验证了创业意愿这一认知心理层面的决策心理要素对于创业行为的重要意义，并进一步指出创业意愿这一要素还需要与成就导向、创业经验以及自我控制能力等不同要素组合而产生路径作用。有鉴于此，江苏若想要推进创新创业发展，则需要在重视江苏潜在创业者创业意愿培养的基础上，相应地选择其他决策心理要素进行组合，例如增加创业方面相关活动的举办频率，帮助有创业意愿或动机的江苏潜在创业者积累创业经验，从而吸引更多人选择创业。

多要素的创业者决策心理影响创业行为的路径分析从要素组合层面证明了多元动力机制的作用和意义。面对决策心理为创业行为提供的复杂动力，本研究旨在发掘一个新的路径视角，为当下以及未来江苏的创新创业发展提供一些参考。

此外，本研究还存在一些局限。一方面，决策心理因素尽管是创业行为的重要先决条件，但是依然还存在其他因素会对创业行为产生影响，因而，未来可以从更多不同的角度开展研究。另一方面，本研究是对静态案例的研究，无法反映创业过程中创业者心理上产生的变化。因此，未来可以尝试收集动态数据，并进一步分析在不同阶段创业者决策心理与创业行为的选择。