组织支持、制度环境和市场环境对科技企业孵化器创新绩效的影响机制：基于组态视角的fsQCA 分析

何慧芳，周述章，余 芬，刘 祯

（1.华南理工大学工商管理学院，广东广州 510640；2.广东省科学技术情报研究所，广东广州 510033；3.佛山科学技术学院经济管理学院，广东佛山 528000；4.工信部火炬中心，北京 100045）

0 引言

科技企业孵化器（以下简称“孵化器”）是以促进科技成果转化、培育科技企业和企业家精神为宗旨，提供物理空间、共享设施和专业化服务的科技创业服务机构。孵化器作为创新体系的重要组成部分，其所发挥的桥接和缓冲功能在相当程度上弥补了初创企业的“新生劣势”“小而弱性”等缺陷。据《2019 中国火炬统计年鉴》，近年来中国孵化器数量持续增长，至2018 年已达4 849 个，近乎2015年的两倍；与此同时，在孵企业平均知识产权申请数量却下降了1.9%［1］。孵化器的爆发式增长并未引致创新绩效的同步增长，这表明孵化器发展仍存在创新效率不足等问题［2］，严重影响了孵化器对创新创业的服务作用。一方面，当前中国的孵化器发展已经由规模和数量的增长向高质量发展转变，如何提升创新绩效是孵化器高质量发展必须面对的问题；另一方面，不同孵化器之间创新绩效表现存在显著差异，一些孵化器的创新绩效远高于其他孵化器，弄清楚这些孵化器为什么创造更高的创新绩效具有重要的理论和现实意义。

关于孵化器创新绩效的影响因素，现有文献大多集中在对单一因素的研究，比如区域因素，以及孵化器组织层面的因素等。有部分研究指出孵化器创新驱动效应与区域因素有关，如有研究认为地方经济发展在一定程度上塑造孵化器绩效［3］，政府补贴有助于提升孵化器创新绩效［4］；其他更多的文献则探讨孵化器组织层面的作用，如有研究认为孵化器控制力直接与创新孵化绩效之间存在倒“U”型关系［5］；孵化网络的关系持久度、关系强度对孵化绩效有正向影响，网络规模与孵化绩效之间无显著正向关系［6］；高代孵化器绩效高于低代孵化器，但其服务投入也远高于低代孵化器［7］。这些研究对于孵化器创新绩效影响因素的探索具有较好的启发性，但仍存在以下不足：（1）仍偏向于单一因素的探讨，或者考虑其他因素的调节效应，但无法解释多要素相互依赖等复杂的运行机理。（2）虽指出了孵化器支持是决定孵育有效性的关键因素，但在很大程度上忽略了孵化器组织支持与当地环境的相互作用，弱化了现有研究的解释力。孵化器具有生态系统属性，其创新绩效受到外部环境条件、内部软硬件支持等多个因素的影响［8］，不同因素是同时存在和发挥作用的，需要采取一种整体的方法来有效识别出影响孵化器创新绩效的多重条件和协同效应。（3）研究数据方面，有如刘彦平等［9］利用中国孵化器数据检验了孵化器运营效率对在孵企业创新行为影响的总体效应、机制及差异性特征，赵富强等［10］利用中国各省份孵化器数量、孵化基金总额等区域层面数据探究孵化器高孵化绩效的关键因素，然而，区域层面的孵化器数据可以反映出孵化器整体的创新绩效，但是无法充分反映出孵化器个体层面创新绩效的异质性。

区别于传统边际分析法，组态视角与定性比较分析（QCA）采取系统性分析方法，把研究对象视作条件变量不同组合方式的组态，并通过集合分析发现要素组态与结果的集合关系，有助于解释多因素协同作用下可能产生的“化学反应”等因果复杂性问题，近年来成为管理和创新创业等领域解释结果发生的重要方法和工具。因此，针对现有对中国孵化器相关研究的不足，利用孵化器个体数据，基于组态视角，采用定性比较分析方法进行分析，以全面揭示影响孵化器创新绩效多种要素的因果复杂性，为提升和改进中国孵化器创新绩效提供理论和实践启示。

1 研究框架

科技创新具有系统性特征，现实中孵化器总是嵌入特定的外部环境，并适应其所处的环境。从生态学视角审视创业孵化环境，孵化器创新绩效是外部环境和孵化器自身组织支持行为共同作用的结果，因此，从外部环境和孵化器自身因素两个方面构建孵化器创新绩效影响因素分析框架。

（1）环境层面的影响因素。不同于西方市场，中国正处于经济转轨的特殊时期，在这种情况下，孵化器发展面临着制度和市场并存的双重环境，使得其孵化行为和决策更为复杂，孵化成效的不确定性进一步加大。根据制度理论，孵化器行为决策由其所处法制、认知、规范等制度环境塑造［11］。在“新兴+转轨”阶段，政府补贴政策可平衡孵化器与创投合作产生的收益损失，有利于促进孵化器与创投的合作［12］；而加强知识产权保护对大型企业的创新活动边际促进效应较强，对中小型企业相对较弱，对小微型企业创新水平的影响不显著甚至可能产生抑制作用［13］。从市场环境的角度，产业结构对国家火炬计划项目技术效率具有显著影响［14］，孵化器数量也影响区域创新绩效［15］。

制度环境因素。自国家“双创”战略和政策出台以来，初创企业逐渐成为政府扶持的重点，大量孵化器依托公共资金支持应运而生或发展壮大。政府通过对孵化器的创建、厂房改造、设备购买以及运营等环节提供补贴，增加孵化器的资源禀赋，并通过孵化器的传导间接增加在孵企业的资金和资源，降低其创新活动的成本和风险，进而增强在孵企业的创新投资意愿。但另一方面，受政府资助较多的孵化器可能需承担更多的社会职能，导致其为得到政府认可而“包揽”政府工作，以至缺乏独特性，难以得到市场认可和实现可持续发展［16］。因此，政府补贴对孵化器创新绩效的影响有待检验。此外，影响初创企业参与市场交易信心的知识产权保护实际上会影响到初创企业的创业创新活动。高强度的知识产权保护有助于提高创新项目的预期回报，加强初创企业的实质性创新投入意愿和积极性，即增强创新激励效应；而产权空隙导致企业研发成果被剥夺的可能性增加，或者掠夺活动发生后无法获得应有的赔偿，从而消磨了企业持续创新的恒心和意愿。

市场环境因素。产业结构对产业间关联关系具有重要影响，产业结构优化升级要求产业科技创新能力及其要素与之匹配和提升。第三产业比重较高的区域，意味着其具有较高的经济发展水平，为创新企业提供丰富的劳动力市场；同时集聚众多的法律服务、技术与管理咨询服务、金融服务、物流服务等方面的专业性知识密集型服务提供商，为在孵企业获取外部资源带来了便捷性，节约创新资源搜寻成本，有效促进创新［17］。此外，孵化器空间集聚有助于解决单一孵化器人才和资源匮乏等难题，通过合作形成创新服务网络和专业化分工，不仅为初创企业营造浓厚的创新氛围和良好的融资环境，还能推动知识和技术外溢，有利于提升企业创新绩效［16］；但孵化器集群化发展在一定程度上导致竞争程度增加，尤其是在科技含量高、市场潜力大的创业项目较为缺乏的现实情况下，甚至会引起过度竞争，从而限制孵化器对资源利用的范围和数量，影响创业扶持的效用［16］。因此，区域孵化器集聚对孵化器创新绩效的影响效应有待进一步确认。

（2）组织支持层面的影响因素。理论和实践证明孵化器通过“缓冲”和“桥接”两种机制对在孵企业的创新孵育产生组织支持作用。“缓冲”是指孵化器对在孵企业给予资金和实物支持，以减少企业的创新成本和压力；“桥接”则是指孵化器将在孵企业与外部环境相连接，从而增加在孵企业的资源禀赋、社会资本和合法性。Amezcua［18］认为，桥接机制的典型活动包括孵化器提供的网络服务和行业协会链接服务等，缓冲机制包括提供小企业贷款、补贴和避税服务等。王是业等［19］认为，桥接机制主要包括网络支持，缓冲机制包括资金支持和设备支持。基于以上两种机制及借鉴已有研究，从金融支持、设备支持和关系支持三方面刻画孵化器影响入驻企业创新的组织支持行为。

由于创新活动具有高风险和结果不确定性等特征，创新资金主要来源于内源融资渠道，后续资金投入不足是大量企业创新中断的重要原因之一。对于初创企业而言，财务资源更为匮乏，孵化器提供的金融扶持在一定程度上能缓解企业面临的融资约束，有助于创业项目的顺利进行，是提升孵化器创新绩效的重要力量。设备也是企业开展创新活动的基础条件。设备的购置和运行需要高额的费用，大型设备的后期利用率却不高，对于初创企业而言，自行购买这类设备并非经济性的决策。孵化器通过提供公共技术服务实验室和平台，不仅能满足在孵企业的研发设备需求，同时还节约创新成本。孵化器所提供的资金支持和设备支持通过在内部建立资源缓冲池，有助于降低初创企业对外部市场的非对称依赖。此外，孵化器构建的网络通道帮助初创企业与外部创新主体、专业服务机构和成功企业家建立联系，有助于其获取外部资源、技术和研发信息，降低知识搜索成本，从而提高创新产出［20］。

较高的孵化器创新绩效并非单一因素的作用，而是由其内外部不同因素相互作用的结果；此外，单一因素与孵化器创新绩效并非一一对称的关系，如某些孵化器虽然对在孵企业资金扶持力度很大，但不一定能创造较高的创新绩效，而对于另一部分企业却能做到。立足于构型理论，探讨政府补贴、知识产权保护、产业结构、区域孵化器集聚、金融支持、设备支持以及网络支持等7 个因素（以下简称“7 个因素”）对孵化器创新绩效的协同效应，如图1 所示。

图1 研究框架

2 研究方法

2.1 研究设计

选取模糊集定性比较分析（fsQCA）方法来检验7 个因素之间如何联动匹配而引致孵化器高创新绩效。QCA 方法的核心是布尔逻辑和子集原理，适用于多要素之间的协同效应来解释复杂现象的问题研究。选择fsQCA 主要基于以下3 个原因：一是传统的回归分析方法主要适用于考察单个因素的净效应，fsQCA 则可以发现多个前因条件之间的联合效应和殊途同归［21］；二是虽然其他的方法也可以检验组态关系，如聚类分析、因子分析，但是这些方法仍存在一定的局限性，无法有效识别条件之间的多重并发性、等效性和非对称性；三是fsQCA 相较于其他类型的QCA 分析技术（如csQCA 和mvQCA）更具优势［22］，由于因果条件多为连续变量，使用fsQCA能够更充分地捕捉到前因条件在不同水平或程度上的变化带来的细微影响［21］。

2.2 样本和数据

考虑到2019 年年底新冠病毒疫情在中国开始出现，对2019 年孵化机构的数据未造成实质性影响，此后经历了3 年疫情阶段，为规避疫情对数据的影响情况，因此选取2019 年孵化器相关统计数据作为本次研究的样本。样本覆盖了中国31 个省份的2 920 家孵化器，具体包括各地区科技管理部门管理的创业服务中心、各类孵化器、留学人员创业园及经科技部认定的国家孵化器。其中，广东省数量居于首位，拥有588 家，其次是江苏388 家、山东202 家、浙江193 家、上海158 家，这5 个地区孵化器数量占据了样本总量的50%以上。主要变量的描述性统计如表1 所示。

表1 变量的描述性统计

2.3 测量和校准

（1）结果——孵化器创新绩效。孵化器孵育增值效果主要体现为在孵企业共同创造产生的创新绩效，根据胡海青等［5］的研究，采用在孵企业的知识产权申请量之和衡量孵化器的创新绩效。

（2）条件。1）政府补贴，指中央及地方政府对孵化器资助的资金总额。2）知识产权保护，指区域对创新开展知识产权保护的力度，采用樊纲等［23］研究提出的知识产权保护指数来衡量。3）产业结构。第三产业包括法律服务、技术与管理咨询、金融服务、物流服务等方面的专业性知识密集型服务，为在孵企业获取外部创新资源带来了便捷性，并对企业的创新活动产生一定影响，故以孵化器所属省级行政区第三产业生产总值占国内生产总值（GDP）的比重来衡量。该数据从2019 年《中国统计年鉴》获取。4）区域孵化器集聚，以各地区孵化器的数量表示。该数据由2019 年《中国火炬统计年鉴》提供。5）金融支持。在财政、社会组织、企业及其他主体支持下，孵化器往往会建立孵化基金，用于资助入驻企业的种子期项目等，缓解入驻企业的资金压力，因此采用由孵化器建立起来用于扶持在孵企业发展的专项基金总额衡量孵化器的金融扶持。6）设备支持。办公用房、公共服务用房等硬件仅是开展创新活动的基本条件，用于研发和试验的设备更是关系到创新创业活动能否顺利开展，因此以孵化器对公共技术服务平台所投入的资金总额度量孵化器的设备支持。7）网络支持。为使入驻企业建立外部联系，孵化器通常聘请经由省级以上科技主管部门备案，并愿意为企业的发展传授经验、提供资源的成功人士担任初创企业的创业导师，因此通过计算孵化器的创业导师数量来衡量孵化器提供的网络支持力度［19］。

（3）校准。在fsQCA 中，每一个条件（即7 个因素）和结果（孵化器创新绩效）都分别视为一个集合，每一个案例在这些集合中均有隶属分数，给案例赋予集合隶属分数的过程就是校准［22］。同现有相关研究一致，基于各条件与结果的数据类型，根据Fiss［24］、Codurasa 等［25］的研究，采用数据分布的软件赋值方法进行校准，即以样本数据分布的95%、50%、5%值分别作为完全隶属、交叉点、完全不隶属3 个锚点，并采用fsQCA 软件中的calibrate函数给数据赋予集合隶属。如表2 所示。

表2 样本数据的测量结果和条件校准

3 研究结果

3.1 单个条件的必要性分析

按照QCA 方法的一般操作步骤，首先验证单个因素及其非集与创新绩效的必要性关系。根据子集原理，若结果是条件的子集，则可判断出该条件的必要性。在fsQCA 中，一致性（consistency）反映了条件集合会引致结果集合的解释程度。由于研究对象具有显著的复杂性，完美的子集关系一般不存在，因此，一致性水平高于0.9 时即可认定其是必要条件［26］。表3 汇报了导致孵化器高创新绩效要素的一致性和覆盖度，可以发现，单个要素的一致性水平都小于0.9，因此，7 个条件都无法单独引致高创新绩效。

表3 影响科技企业孵化器创新绩效的单要素必要条件分析

3.2 条件组态的充分性分析

从以上必要性分析结果可知，制度环境、市场环境和组织支持需要联动匹配才能共同引致孵化器高创新绩效，因此，判断孵化器创新绩效的高与低应该系统考察制度环境、市场环境和组织支持行为3个方面的协同效应。根据子集原理，证明条件是结果的子集即可判断前因要素的充分性。少数学者如唐鹏程等［27］通过观察研究结果，将一致性门槛值设定为0.750，Crilly 等［28］甚至设定为0.748，但大多数研究仍采用Fiss 提出的经验标准，即一致性水平大于0.800［29］。然后，选择案例个数，低于该数值的案例结果被认为是逻辑余项。系统默认的频数阈值为1，且适用于中小样本情境；对于样本量较大时，频数阈值通常被设为总案例数的1.5%。具体来说，一致性水平设定为0.8，频数阈值确定为43。

鉴于尚未有理论明确支持7 个因素与创新绩效之间的关系，故无法预期哪些条件存在会导致结果出现，因此，在选择中间解的步骤中全部勾选“Present or Absent”选项。通过软件运算后得出3 种解：复杂解、简约解和中间解，根据简约解和中间解区分核心条件和补充条件。表4 为影响孵化器创新绩效的7 个条件构型，其中，条件存在状态标记为实心圆，核心条件缺席状态标记为同心圆、辅助条件缺席状态标记为交叉圆，空格表示该条件可有可无；大圆为核心因素（同时存在于简约解和中间解的条件），小圆为补充因素（仅存在于中间解中的条件）。产生于同一简约解的构型可归为一类。覆盖度（coverage）表示构型能解释案例的比例，一般要求高于0.25［24］。将所有构型按照一致性水平的递减顺序进行排列。

表4 科技企业孵化器实现创新绩效的组态

其中，引致高水平孵化器创新绩效的路径有4条，总体解的一致性水平和覆盖度均高于经验阈值，同时4 个组态的一致性水平也分别大于经验阈值，说明这些解对于孵化器创新绩效具有较好的解释力。从各构型本身来看：

（1）构型1（～政府补贴*～知识产权保护*～产业结构*区域孵化器集聚*金融支持*设备支持*～网络支持）中，设备支持的存在发挥了核心作用，区域孵化器集聚和金融扶持的存在以及政府补贴、知识产权保护、产业结构和网络支持的缺席起到了辅助性作用。该构型的一致性水平最高，但原始覆盖度最低，仅解释了20.50%的案例。这说明，当所在地区孵化器集聚程度较高而知识产权保护和产业结构并不十分完善时，孵化器对在孵企业的金融扶持和设备支持显得更为重要，有利于应对外部较高强度的竞争压力和资源禀赋的制约，使企业专注于内部创新发展活动，进而取得较高的创新绩效。

（2）构型2a（～政府补贴*知识产权保护*产业结构*～金融扶持*～设备支持*网络支持）中，网络支持的存在起到了核心作用，知识产权保护、产业结构的存在、政府补贴和金融扶持的缺席起到了辅助性作用，区域孵化器集聚为可有可无的条件。该构型的一致性水平仅次于构型1，此路径能解释33.39%的高创新绩效。这意味着，当制度环境中知识产权保护程度较高和市场环境中产业结构较为完善时，创业导师对在孵企业与外部市场建立的连接纽带发挥了核心作用，促成在孵企业与外部企业、高校等创新主体以及专业服务提供商之间的纽带越多，越有助于企业获取外部丰富的资源和信息交流，获得更高创新绩效。

（3）构型2b（～政府补贴*知识产权保护*～产业结构*～区域孵化器集聚*～金融扶持*网络支持）中，网络支持的存在为核心条件，知识产权保护的存在以及政府补贴、产业结构、区域孵化器集聚和金融扶持的缺席为辅助性条件。该构型覆盖了33.68%的案例。该构型与构型2a 来自同一简化解，均是以网络通道作为核心条件，以知识产权保护作为补充条件，区别只存在于补充条件上的差异。这意味着，当所在地区知识产权保护制度较为完善时，科技企业似乎拥有更大的发挥空间，加之孵化器为企业搭建获取外部资源的桥梁和学习机会，有助于提升企业的创新能力，进而促进创新产出。

（4）构型3（政府补贴*知识产权保护*产业结构*～区域孵化器集聚*金融扶持*～网络支持）中，知识产权保护的存在和孵化器数量的缺席发挥了核心作用，产业结构的存在以及政府补贴和金融扶持的缺席均为辅助条件，网络支持为无关紧要的条件。该构型能覆盖30.62%的案例。该构型体现了制度环境对于创新绩效的重要性，政府对孵化器提供适当的资助有利于增强孵化器对在孵企业的资金扶持力度，而较为完善的知识产权保护体系和产业结构降低了企业创新活动的市场交易成本，进一步强化了财政补贴对创新的促进作用。

孵化器创新绩效的构型研究为创新产出提供了新的认识，上述4 种组态呈现的结果表明，孵化器创新绩效与其所处的制度、市场环境息息相关。在大多数组合路径中，政府补贴并没有发挥关键作用，这可能与采用的分析数据有关，说明当前中国孵化器市场化运行模式愈趋完善，更加强调自身孵化功能的完善从而实现可持续发展。在典型的制度环境条件中，完善的知识产权保护制度在多数路径中起到重要作用。孵化器空间上的集聚在特定条件下也会影响孵化器创新绩效。孵化器本身的金融扶持、设备支持和网络支持等孵化行为在不同条件下均对在孵企业的创新绩效提升起到重要的作用，且存在一定互补或替代作用。

4 结论及启示

4.1 研究结论

当前中国孵化器发展仍存在创新效率不足等问题，且不同孵化器创新绩效差异性较大，那么，这些孵化器“凭什么”创造优异的创新绩效？创新活动具有系统性，基于组态视角，采用fsQCA 方法探索孵化器创新绩效影响因素的联合作用，有助于进一步明确孵化器创新绩效提升的方向。研究发现：

第一，中国孵化器创新绩效体现出“多重并发”的特点，单个条件无法带来优异的创新绩效，其中制度环境、市场环境、组织支持行为均无法单独构成孵化器高创新绩效的必要条件，任一组态均由环境条件和孵化器的支持行为构成，共同引致孵化器高创新绩效。政府补贴、知识产权保护、产业结构、区域孵化器集聚属于客观禀赋条件，规定了孵化器运营的“游戏规则”及外部资源禀赋，这4 个条件在很大程度上外在于孵化器本身，且这种现状对于孵化器而言在短期内几乎不会发生改变；而孵化器的金融扶持、设备支持和网络支持则属于主观可控条件，因为孵化器可以通过吸纳社会投资和聘请外部创业导师等途径改变其对孵化器的支持内容和孵育力度。主客观条件通过相互强化或替代，对孵化器创新绩效产生协同效应。

第二，多要素协同作用对孵化器创新绩效具有殊途同归效果。孵化器产生高创新绩效的路径并非具有唯一性，4 种组态均可带来高绩效。面临不同的外部环境时，孵化器所提供的各项服务具有功能差异性：当区域孵化器集聚程度较高而知识产权保护和产业结构并不十分完善时，孵化器对在孵企业的金融扶持和设备支持显得更为重要；当知识产权保护程度较高和产业结构较为完善时，孵化器创业导师在内部企业与外部市场建立的连接纽带中发挥了核心作用，促成在孵企业与外部企业、高校等创新主体以及专业服务提供商之间的纽带越多，越有助于企业获得更高绩效；当知识产权保护制度较为完善时，科技企业拥有更大的发挥空间，创业导师为孵化器内部在孵企业与外部市场建立的连接纽带越多，孵化器创新绩效越高，此时，如果当地具有较完善的产业结构，会进一步增强孵化器的创新成效；政府对孵化器提供适当的资助有利于增强孵化器对在孵企业的资金扶持力度，而较为完善的知识产权保护体系和产业结构降低了企业创新活动的市场交易成本，进一步强化了政府补贴对企业创新的促进作用。

总体而言，在当前阶段，中国孵化器的创新产出并不完全依赖于政府的“输血”和补贴，反而更强调其自身孵化功能和服务的完善，且知识产权保护在多数路径中发挥着重要作用。

4.2 启示

以上研究结论对中国孵化器和政府具有以下启示：

第一，对于孵化器而言，孵化有效性离不开中国特殊情境的影响，应当同时考虑制度环境和市场环境，从而选择与之匹配的组织支持类型。面对不同的外部环境时，孵化器所提供的金融扶持、设备支持和网络通道对于在孵企业分别起到不同的作用，因此简单复制其他孵化器的服务内容和力度并非最佳策略，孵化器应充分了解所在地区外部环境，摸清制度环境和市场环境，明确外部客观条件对自身发展的制约或促进作用，然后在此基础上有针对性地加强自身服务内容和力度。更为重要的是，孵化器应扎实苦练内功，专注于内部服务能力的提升，为在孵企业切实解决资金难题、公共设备需求，或是提供获取外部资源和机会的渠道等增值服务。当然，根据具体情况，不同孵化器的孵化服务内容应有所侧重：

（1）当区域孵化器集聚程度较高而知识产权保护和产业结构并不十分完善时，孵化器应重点加强金融扶持和设备支持服务，比如设立孵化基金、扩大孵化基金规模或者对接金融信贷资源，加强对在孵企业的金融支持；或者减免设备使用费和场地租金等；也可以适当申请政府补贴，增强对在孵企业的资金扶持力度，进一步强化政府补贴对企业创新的促进作用。

（2）当知识产权保护程度较高和产业结构较为完善时，孵化器可以加强创业导师服务，比如聘请更多有经验和资源的创业导师帮助在孵企业建立与外部企业、高校等创新主体以及专业服务提供商之间的合作渠道和合作关系，从而帮助在孵企业获得更高创新绩效。

第二，对于政府相关部门而言，要为孵化器发展提供良好的制度环境和市场环境。进一步优化营商环境，实施更多创造型、引领型改革，打造更加优良的市场化、法治化、国际化营商环境，更大程度激发市场主体活力，建设统一大市场。

（1）研究表明在大多数组合路径中政府补贴并没有发挥关键作用，说明当前阶段下中国孵化器市场化运行模式愈趋完善，继续为孵化器提供过多的补贴反而限制了其独立性，因此，政府应当进一步强化其服务型功能，从顶层设计上引导孵化器的发展，逐步由事前补贴转向事后激励，如程郁等［30］证明了孵化器税收优惠对创新绩效的重要作用。

（2）研究表明完善的知识产权保护制度在多数路径中起到重要作用，健全的知识产权保护机制是企业创新创业活动的重要保障［31］，为此应加大知识产权保护力度，加强知识产权保护和运用，进一步完善知识产权法治体系，加强知识产权执法，为孵化器创新活动的顺利进行保驾护航。

（3）孵化器空间上的集聚在特定条件下也会影响孵化器创新绩效。研究表明孵化器集群化发展产生的规模效应和学习效应有利于弥补单一孵化器的不足，但集聚程度过高反而可能造成孵化器之间的同质化竞争，最终导致创新效率低下，对此，政府应从整体上考虑本地区制度环境、市场环境和产业特色，加强统筹规划，对孵化器发展进行科学合理布局；同时出台相关政策和行业标准，促进孵化器行业规范健康发展和有效竞争，从而保证孵化器功能的有效发挥，提升孵化器创新绩效。

4.3 研究局限和展望

本研究虽从整体性视角考察了中国情境下科技企业孵化器孵化服务等多个因素的联合效应，但仍然无法完全避免有遗漏变量的可能性，如尚未纳入分析孵化器产业特征、在孵企业等方面的因素；将人才因素内含于区域孵化器集聚变量、将帮助创业企业成长的服务机构内含于产业结构变量，未单独展开研究。在今后的研究中将考虑更多变量，探索实现孵化器高创新绩效的可能路径，进一步完善或确证研究结论。

此外，本研究仅探讨了引致孵化器高创新绩效的多因素组合，并未考虑导致低创新绩效的组态。根据因果关系的非对称理论，高低绩效的影响因素并非简单对称，未来可进一步总结导致孵化器低创新绩效的构型，有效避免孵化的低效产出。