商业模式设计如何匹配产业政策以获得高企业绩效

李永发 周雨琴 陈舒阳

摘 要：采用NCA与fsQCA相结合的方法对89家新能源企业进行研究，求解引致企业高水平绩效和低水平绩效的多元路径，探究商业模式设计如何匹配产业政策，进而影响企业绩效。研究发现：①商业模式设计、产业政策等单个要素并不是引致企业高水平绩效和低水平绩效的必要条件；②政府补贴、税收优惠均有助于产生高水平企业绩效，但是低水平低息贷款与低水平企业绩效无关；③不同商业模式设计类型之间可能存在协同效应，新奇型与效率型商业模式设计之间的协同性对实现高水平企业绩效具有关键作用；④产生高水平企业绩效的产业政策与商业模式设计组合可划分为两种类型；⑤相比于技术创新，高水平企业绩效更依赖于资源能力。因此，无论是政府还是企业都应该重视产业政策与商业模式的匹配。

关键词：产业政策；商业模式设计；企业绩效；资源能力；模糊集定性比较分析（fsQCA）

DOIDOI：10.6049/kjjbydc.2022120477

中图分类号：F426.471   文献标识码：A   文章编号：1001-7348（2024）09-0078-11

0 引言

随着我国制造业转型升级的不断推进，各地政府利用政策手段协调不同区域、层面的产业发展，通过政府干预补救市场失灵，助力当地产业发展和竞争力提升，不断缩小地区发展差距[1]。如何提升企业绩效成为组织管理领域的热门议题。

产业政策是政府选择和支持特定行业发展、优化产业结构、构建良性竞争市场的重要工具[2][3]。制度经济学理论认为，产业政策等制度安排是促进企业创新创业的重要前提，在很大程度上影响企业绩效（程建青等，2019）。商业模式设计通过改变现有社会生产或消费方式，促进企业实现价值创造与绩效提升。尽管关于产业政策、商业模式影响企业绩效的研究已有较多成果，但是既有研究往往局限于某个方面，或聚焦于内部因素，或强调外部因素，鲜有产业政策与商业模式设计组合影响企业绩效的内在机制分析，导致实现不同绩效的驱动路径仍不明晰。鉴于此，本文运用NCA（Necessary Condition Analysis，必要条件分析）与fsQCA（fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，模糊集定性比较分析）相结合的方法，对新能源汽车企业进行分析，探究产生高绩效的必要条件，求解导致新能源汽车企业不同绩效的多样化路径，具体回答如下问题：①产业政策和商业模式设计是否是影响企业绩效的必要条件？②引致企业高/低水平绩效的前因条件组合有哪些？

1 文献回顾

1.1 商业模式设计与企业绩效

商业模式设计涵盖交易内容、组织结构以及治理机制设计[4]，其描述了企业业务模式与发展逻辑，是指企业开展活动的边界设定、价值创造以及治理结构优化等一系列活动[5]，该活动框架具有新奇、锁定、互补与效率4个特征。其中，锁定和互补性在电子商务与资本密集型行业表现显著，而新奇和效率广泛存在于所有行业中，尤以中小企业和创业企业表现显著[6]，且与企业市场战略有关。以新奇为特点的商业模式设计，其本质是采用新活动、新连接以及新治理方式；以效率为特点的商业模式设计，其本质是企业通过活动设计降低交易成本，实现高效率[7]。综上所述，本文将从新奇型商业模式设计和效率型商业模式设计角度，探讨二者分别与产业政策组合对企业绩效的影响。

现有研究虽从多角度探讨商业模式设计对企业绩效的影响，但结果并不一致。一方面，有研究认为，商业模式设计可以提高企业绩效，尤其是以新奇和效率为核心特征的商业模式设计与创业型企业绩效存在正相关关系[8]；另一方面，有研究发现，商业模式设计并不总是对组织有益，其研发投入高、风险大等，从而负面影响财务绩效，导致企业往往选择跟随者战略。因此，商业模式设计与企业绩效的关系可能比通常的假设更为复杂[9]。

1.2 产业政策与企业绩效

产业政策是我国为促进市场发展而采用的一种重要激励手段，有助于提高资源配置效率，纠正市场失灵，推动经济发展（柳光强，2016）。在政府主导产业转型升级的重要政策工具中[10]，使用较多的有行政审批、贸易保护、税收优惠、创新补贴、贷款优惠等政策手段[11]。如李文秀和唐荣[12]利用政府补贴率、税收优惠率和低息贷款率三类产业政策工具分析产业政策干预行为。经综合考虑各类产业政策工具使用范围、使用频率、类型以及可测量性，本文选择政府补贴、税收优惠与低息贷款三种政策工具进行分析。其中，政府补贴是弥补企业创新资金缺口的重要方式（唐书林等，2016）；税收优惠是一种事后激励政策，以企业创新成效为考量；低息贷款是政府为特定产业与企业提供优惠利率的一种信贷支持，也是为满足企业资金需求的一种政策工具。

改革开放后我国经济高速增长，这离不开各项产业政策的支持。伴随不同产业政策颁布与施行，学术界对产业政策是否对企业绩效产生积极作用存在争议：一是持促进效应观点，如唐荣和黄抒田[13]强调，竞争性产业政策显著促进制造业价值链升级；二是持抑制效应观点，如有研究以装备制造业为对象，评估“市场换技术”的政策效果，认为该政策抑制了本土装备制造业企业自主创新能力提升，总体实施效果并不理想（原毅军等，2010）。

1.3 商业模式设计、产业政策与企业绩效

商业模式设计嵌于特定制度环境与社会情境中（罗兴武等，2017），因此不可避免地会受到产业政策影响。同时，商业模式设计能够为制度环境优化和产业转型升级提供动力[14]。企业绩效提升不仅需要考虑市场主导和政府引导，同时需要考虑商业模式设计与企业绩效关系[15]。商业模式设计被视为企业在复杂、瞬息万变的环境中实现价值创造和绩效提升的重要抓手[16]。有学者认为，商业模式设计是竞争优势的来源，并强调商业模式设计对企业绩效有直接影响[13]。基于文献研究法，本文识别出影响企业绩效的重要因素，并根据数据可获得性和可测量性原则，提炼出4个关键性影响因素，即产业政策、商业模式设计、技术创新、资源能力，具体如表1所示。虽然现有文献已明晰产业政策和商业模式设计是影响企业绩效的重要前因变量，但是由于产业政策与商业模式设计间存在复杂联系，而基于产业政策与商业模式设计组合视角探究企业绩效提升内在机制的研究鲜有，导致企業实现不同水平绩效的驱动路径尚不明晰。因此，本文基于产业政策与商业模式设计匹配视角，揭示企业绩效提升原理和多元化路径，为企业创新提供重要的理论参考与实践启示。

面对环境污染和能源安全的双重挑战，新能源汽车被寄予厚望。作为国家七大战略性新兴产业之一的中国新能源汽车产业仍存在核心技术缺乏、市场需求不足、行业竞争混乱和配套基础设施不足等问题。随着商业环境持续优化、新技术不断涌现、竞争日趋加剧以及经济逆全球化发展，企业在战略制定、品牌推广、业绩提升等过程中均面临巨大挑战。因此，依托产业政策，优化商业模式设计、提升企业绩效，已迫在眉睫。

2 研究方法

2.1 NCA与fsQCA相结合的方法

QCA聚焦于研究是什么条件引致特定结果，具备关系不对称、多重等效性和因果复杂性等优势[23-24]，NCA是识别数据集中必要条件的方法和数据分析技术[25]，可以弥补基于回归的传统数据分析以及QCA方法的不足。fsQCA明确将研究案例概念化为条件与结果的组态，采用集合论和布尔代数运算法，输出引致特定结果的前因条件组合，并强调正是这些组态赋予案例独特性[26]。基于此，本文选择fsQCA求解引致企业高/低水平绩效的前因条件组合，探究产业政策、商业模式设计及其它因素组合对企业绩效的影响路径。

对比NCA与fsQCA计算结果可知，fsQCA虽然能够识别必要条件，但只能反映“单个条件对于特定结果是必要还是不必要的”，而NCA可以识别出更多必要条件，并且能够反映“单个条件在什么情况下是结果变量的必要条件”。同时，fsQCA可以检验必要条件分析结果的稳健性[24]。因此，将NCA与fsQCA相结合的方法对系统性破解引致特定现象（结果）的复杂性社会问题具有重大价值[24，27-28]。

2.2 样本选择与数据来源

本文选择制造业的子产业，即新能源汽车产业为研究对象，原因如下：第一，新能源汽车产业属于战略性新兴产业，获得国家战略支持，产业政策在产业发展中扮演关键角色。为解决当前的环境污染和能源安全问题，新能源汽车产业被寄予厚望，并在国家产业政策的支持下稳步发展。截至2017年底，国家层面的政策数量已达122项，地方政府出台的扶持政策更多[29]。第二，新能源汽车产业在“市场＋政策”的双轮驱动下，从最初面临核心技术缺乏、行业竞争混乱、创新能力薄弱的局面转变成为中国现代化产业体系的新引擎，为世人瞩目。

依据中国证券监督管理委员会发布的《2021年二季度上市公司行业分类结果》，选择门类名称及代码为“制造业（C）”、“行业大类代码（36）”的汽车制造业，并结合东方财富Choice数据库公布的“新能源概念股”，严格筛选新能源汽车企业样本，具体包括：①删除ST、*ST类样本；②删除关键数据缺失值较多的样本，如“收到的各项税费返还”、“利息支出”等项目。最终保留新能源汽车上市公司样本89家。

2.3 变量测量与模型设计

2.3.1 变量测量

（1）结果变量。本文中的企业绩效是结果变量，用“EP”表示。借鉴江三良和张晨[30]、王克稳等[31]的研究成果，从股东权益、盈利能力、经营能力、偿债能力、发展能力、每股指标6个层面衡量企业绩效，主要基于如下考虑：①财务绩效指标相比传统的单一指标更具优势，在企业绩效评价中占有重要地位；②针对上市公司样本，使用财务指标衡量企业绩效，可以提升精准性。本文采用SPSS 25.0对各指标进行主成分分析，结果显示，KMO值为0.728，大于0.7，Bartlett球形检验值小于0. 001，即通过Bartlett球形检验和KMO检验，故本文变量适合作主成分分析。利用特征值大于1筛选出两个主成分，计算主成分得分和系数，将6个指标降维成衡量企业绩效的一个综合性指标。

（2）前因变量。

第一，产业政策维度。借鉴余明桂等[32]、李文秀和唐荣[12]的研究，采用政府补贴、税收优惠与低息贷款三项政策工具反映产业政策：首先，采用上市公司年报中计入当期损益的政府补助测度政府补贴，剔除税收返还的影响，即政府补贴=政府补助/营业收入[32]；其次，税收优惠采用如下公式计算，即税收优惠=收到的各项税费返还/（收到的各项税费返还+支付的各项税费），数值越高，说明税收优惠力度越大（柳光强，2016）；最后，低息贷款，采用行业平均贷款利率减去各企业实际贷款利率的差值测度，数值越大，表明该企业获得的贷款优惠越多，而企业实际贷款利率=利息支出/流动负债[12]。

第二，商业模式设计维度。借鉴Zott&Amit[16]开发的以新奇为重点的商业模式设计量表和以效率为重点的商业模式设计量表、Guo等[33]分别以新奇与效率为重点的商业模式设计公式，本文采用新奇型和效率型两个维度测量商业模式设计。

新奇型商业模式设计（NBMD）。对于给定行业j，分别计算6个维度的平均水平，具体包括目标市场发展水平（本企业营业收入/行业内总营业收入）、营业周期、流动资产与总收入比率、前五名供应商采购比率、前五名客户销售比率以及营业成本与营业收入之比。上述维度反映了商业模式设计结果，并能捕获给定企业的价值主张、价值创造和成本结构。按照相同方法，计算焦点企业i的一组值，并为焦点企业构建一个向量，测量给定行业j中企业i与普通企业的差距。其中，向量计算公式如下：

NBMD=1－VijVj′/（VijVij′）（VjVj）12（1）

式中，Vij表示行业j的焦点公司i，Vj表示行业j的平均值，NBMD的值属于[0，1]。

效率型商业模式设计（EBMD）。该模式注重通过共享信息、简化流程等降低交易成本。交易效率反映了相同资源投入下的最大产出比[34]，即技术效率，因此采用技术效率作为效率型商业模式设计的衡量指标。遵循既有研究，采用隨机前沿方法（SFA）评估技术效率，具体计算采用Tim Coelli开发的随机前沿分析软件Frontier4.1。其中，SFA模型构建如下：

lnQi=β0+β1lnKi+β2lnLi+β3lnKi2+β4lnLi2+β5lnKilnLi+Vi－Ui（2）

式中，Qi、Ki和Li分别表示产出、企业资本存量和劳动力投入，产出Qi使用净利润测量，企业资本存量Ki和劳动力投入Li分别使用总资产与员工人数测量，Vi、Ui分别假设为正态分布与半正态分布。

第三，技术资源条件维度，主要包括资源能力和技术创新。①资源能力，其测量借鉴赵凤等（2012）、李永发等[3]的研究，采用资产报酬率反映企业重新配置资源的能力，资产报酬率=（利润总额＋财务费用）/平均资产总额；②技术创新，其测量主要借鉴邹彩芬等[35]的研究，通过企业研发强度反映企业技术创新水平，具体测算公式为技术创新=研发支出/营业收入。

2.3.2 模型设计

企业绩效是产业政策、商业模式设计等多因素作用的结果，因此采用fsQCA求解引致企业高/低水平绩效的多元路径。其实证分析框架如图1所示。

2.4 变量校准

模糊集校准是将所有变量都转换成0～1 范围内的模糊值，赋予案例归属度，使其转化为集合的数据标定方式[36]。Ragin[37]认为，应当基于理论知识和经验证据确定3个定性锚点的具体位置。相较于自然科学，社会科学中根据约定俗成的标准直接校准的情况比较少。遵循主流QCA研究，采用直接校准法，使用客观分位数值确定3个定性锚点位置（张明等，2020），即结合实际数据分布情况，确定新能源汽车产业fsQCA完全隶属（上四分位数）、交叉点（上下四分位数的均值）和完全不隶属（下四分位数）的3个校准点，分别设定样本数据的上四分位数（75%）、50%分位数（交叉点）以及下四分位数（25%），具体如表3所示。

3 实证分析

3.1 必要条件分析（NCA）

必要条件分析不仅能够识别某条件是否是导致特定结果的必要条件，而且可以分析条件对结果的必要程度，即条件在多大程度上产生结果，该结果用效应量（Effect Size）表征，也称为瓶颈水平（Bottleneck Level）。根据变量类型，NCA方法提供上限回归（Ceiling Regression，CR）和上限包络分析（Ceiling Envelopment，CE）技术，前者可处理5个及以上连续或离散变量，后者处理二分法变量以及低于5级的离散变量，并生成对应的效应量[24]。具体来说，NCA提供蒙特卡洛仿真置换检验（Monte Carlo simulations of permutation tests），得出的p值是理论概率，即样本数据检验统计量的值。综合而言，采用NCA方法判定必要条件需要满足：效应量（d）大于0.1，且蒙特卡洛仿真置换检验结果（p <0.05）显著[24]。

表4报告了新能源汽车产业由CR与CE两种不同估计方法得到的效应值。综合来看，政府补贴（p=0.674；p=0.714）、税收优惠（p=0.702；p=0.701）、低息贷款（p=0.188；p=0.129）、新奇型商业模式设计（p=0.126；p=0.134）、效率型商业模式设计（p=0.676；p=0.685）、技术创新（p=0.180；p=0.413）、资源能力（p=0.174；p=0.431）的检验结果均不显著，且效应值过小（d<0.1），表明上述7个要素均不是产生企业高、低水平绩效的必要条件。

表5进一步报告了NCA方法的瓶颈分析结果。可以发现，在新能源汽车产业领域，当企业绩效水平低于60%时，所有条件变量均为非必要条件；当企业绩效水平达到70%时，技术创新最先达到瓶颈，其它6个要素尚未达到瓶颈水平。随着企业绩效水平提高，政府补贴、税收优惠、新奇型商业模式设计、效率型商业模式设计、资源能力达到瓶颈水平，而低息贷款不存在瓶颈水平。如表5所示，要实现90%水平的企业绩效，需要0.8%水平的政府补贴和22.1%水平的技术创新。

3.2 必要性检验（QCA）

进一步，采用fsQCA方法检验必要条件，如表6所示。可以发现，在新能源汽车产业领域，单个前因变量的一致性普遍较低，均未超过0.9，表明任何单个变量均不构成实现企业绩效的必要条件。该检验结果与 NCA计算结果一致，即单一要素不足以驱动企业绩效提升，而是需要产业政策、商业模式设计、技术创新、资源能力等因素的复合驱动，也进一步证实组态分析的必要性。

3.3 组态分析

3.3.1 引致高水平企业绩效的路径

使用fsQCA3.0软件，选择真值表算法，匹配结果变量与条件变量，并通过删除和编码操作，将高水平企业绩效案例频数阈值和原始一致性阈值分别设定为1与0.9，将PRI一致性阈值设置为 0.70，输出一致性值大于0.8的中间解，如表7所示。可以发现，导致新能源汽車企业高绩效的路径共有9条，总体解的一致性值为0.836，大于0.8，表明该结论具有较强解释力，可信度较高。总体解的覆盖率为0.467，即可以解释实现高水平绩效的企业比例约为47%。同时，9条子路径的一致性值均大于0.8，说明所有子路径都通过QCA的一致性检验。

引致高水平企业绩效的路径有9条，根据其路径特征可分为5种类型。

（1）新奇—资源驱动型。路径HP1的表达式为“～政府补贴*～税收优惠*低息贷款*新奇型*～效率型*资源能力”，路径HP2的表达式为“～税收优惠*低息贷款*新奇型*～效率型*技术创新*资源能力”，两者都拥有核心条件“～税收优惠*新奇型*～效率型*资源能力”，即新能源汽车企业依靠自身强大的资源能力和新奇型商业模式创新实现高水平企业绩效；政府以低息贷款方式降低企业融资成本，解决新能源汽车企业融资困难，进而依托强大的资源能力推动新奇型商业模式设计。同时，新能源汽车企业在低息贷款的激励下，基于市场需求将大量资源投入到研发活动中，激励技术创新和新奇型商业模式设计活动，吸引更多潜在顾客，收获更多市场份额，从而实现高水平企业绩效。

（2）政策—效率匹配型。路径HP3的表达式为“～政府补贴*税收优惠*低息贷款*～新奇型*效率型*技术创新”，路径HP4的表达式为“税收优惠*低息贷款*新奇型*效率型*技术创新*资源能力”。这两条路径的核心条件均为“税收优惠*低息贷款*效率型*技术创新”，即新能源汽车企业可以在税收优惠、低息贷款、技术创新和效率型商业模式设计的四轮驱动下实现高水平企业绩效。税收优惠是基于企业创新成效和经营业绩的奖励措施，这从根本上避免了企业寻租行为，并刺激企业将现有资源大量投向技术、产品、服务研发[38]。同时，低息贷款增加了企业现金流，降低了公司资金压力，有助于提高供应商、客户等利益相关者的交易效率，而简化交易流程、拓展供应链等措施也会加快企业运转，从而实现既定价值主张，且技术创新不仅驱动价值创造和价值获取方式变革，而且与商业模式相互补充[39]。

（3）政策—新奇匹配型。路径HP5的表达式为“政府补贴*税收优惠*低息贷款*新奇型*～效率型*～技术创新*资源能力”，路徑HP6的表达式为“政府补贴*税收优惠*～低息贷款*新奇型*～效率型*技术创新*资源能力”，路径HP5、HP6的核心条件均为“政府补贴*税收优惠*新奇型*资源能力”，即新能源汽车企业可以在强大的资源能力基础上，依靠政府补贴、税收优惠以及新奇型商业模式设计实现高水平企业绩效。这是因为政府补贴能够直接增加企业现金流，激励企业研发政府支持的产品或项目，同时，税收优惠是依据企业创新成效和经营绩效进行的事后激励，释放出行业利好信号。企业通过及时捕获、识别和利用相关产业政策，采用新交易方式协调利益相关者关系、优化治理行为，形成新奇型商业模式，进而驱动企业高效识别关键资源、不断拓展价值网络，实现高水平绩效。

（4）资源驱动型，HP7的表达式为“～政府补贴*税收优惠*低息贷款*～新奇型*～效率型*～技术创新*资源能力”，其核心条件为“～政府补贴*低息贷款*～新奇型*～技术创新*资源能力”，即新能源汽车企业依托政府低息贷款，发挥自身强大的资源能力优势，实现高水平企业绩效。资源基础观将企业经济利润归因于稀缺资源占有，强调资源在企业获得竞争优势以及保持优势过程中的重要性，即企业中有价值、稀缺和不可替代的资源能够产生卓越绩效[40]。

（5）新奇—效率协同型。路径HP8的表达式为“～政府补贴*～税收优惠*～低息贷款*新奇型*效率型*～技术创新*资源能力”，路径HP9的表达式为“政府补贴*税收优惠*～低息贷款*新奇型*效率型*～技术创新*资源能力”，两条路径的核心条件为“～低息贷款*新奇型*效率型*～技术创新*资源能力。对比两条路径发现，新能源汽车企业可以协同新奇型和效率型商业模式设计，实现高水平企业绩效。新奇型商业模式设计是成功的驱动力，将它与另一个价值驱动力（效率型）相结合，有助于提高活动互补性，进而获得高价值市场机会。虽然并行设计新奇型和效率型商业模式会遭遇困难，但相比后者，新奇可能是找到解决方案的先决条件，再引入效率主题，会产生更高的结果价值，进而提升企业绩效[41]。

3.3.2 引致低水平企业绩效的路径

使用fsQCA3.0软件搜索新能源汽车产业数据，选择真值表算法，并通过删除和编码操作，将低水平企业绩效案例频数阈值和原始一致性阈值分别设定为2与0.85，PRI一致性阈值设置为 0.70，输出一致率大于0.8的中间解（如表8所示）。新能源汽车产业低水平企业绩效最终输出7条路径，总体解的一致率为0.824，大于0.8，表明新能源汽车产业总体解具有较强的解释力，可信度较高。总体解的覆盖率为0.518，即可以解释约52%的新能源汽车企业是由7条路径引致低水平企业绩效。同时，7条子路径的一致率均大于0.8，说明所有子路径都通过QCA一致率检验。

（1）政策激励失灵型。路径LP1、LP2、LP3、LP4的核心条件为“税收优惠”，即表明新能源汽车企业税收优惠政策激励失灵会引致低水平企业绩效。税收优惠可以为新能源汽车企业提供间接性扶持与激励，增加外部认同，减少新能源汽车企业开发新产品或服务的成本。但当新能源企业资源能力匮乏（LP1、LP2）、商业模式设计意识薄弱（LP1、LP2、LP3、LP4）、技术创新不足（LP1）时，政府税收优惠政策难以刺激企业研发政府支持的产品或服务，而是选择完善现有产品的知识与技术，无法发挥特定产业政策优势，引致低水平企业绩效。

（2）弱技术创新型。路径LP5核心条件是“政府补贴*～技术创新”，表明政府补贴技术创新会产生低水平企业绩效;当技术创新难以支撑企业应对高度竞争的技术和市场环境，无法快速作出反应以及开发新产品和新工艺，甚至降低交易、研发、营销、生产等活动效率时，将引致低水平企业绩效。

（3）资源约束型。路径LP6的核心条件是“～政府补贴*技术创新*～资源能力”，表明政府补贴、强技术创新和弱资源能力组合易引致新能源汽车企业低水平绩效。这是因为新能源汽车企业缺乏关键性的资源能力，削弱了低息贷款、技术创新的作用效果，难以维持和强化新奇型和效率型商业模式设计活动效果，从而引致低水平企业绩效。

（4）新奇抑制型。路径LP7的核心条件是“～新奇型*效率型”，表明新能源汽车企业在低新奇型与高效率型商业模式设计组合下易引致低水平企业绩效。这是因为新奇型和效率型商业模式设计反映了在不确定性环境下企业创造价值的基本选择，其既可以选择设计新模式，也可以复制现有模式。企业在设计商业模式时，通常会借鉴行业中已取得卓越绩效的成熟商业模式，这可能有助于提升创业初期企业效率，但也可能带来路径依赖风险，即意味着缺乏以新奇为中心的设计。新能源汽车企业技术门槛较高，对技术与投入的要求也高，低新奇型商业模式设计会抑制企业新技术、新产品开发以及价值网络扩展，不利于企业发展，进而产生低水平企业绩效。

3.4 稳健性检验

常见的稳健性检验方法有改变校准锚点、改变一致性阈值、增删案例数、更换条件测量等，本文采用改变一致性阈值和删减案例数检验稳健性。借鉴杜运周等[32]的研究，一方面采用将PRI一致率阈值由0.7增加到0.75，产生的组态如表9所示；另一方面，采用分层抽样的方式，删除部分案例数据，产生的组态如表10所示。结果显示，本文结论稳健。

当PRI一致率阈值增大时，产生的新组态更聚焦（如表9所示）。对比表7可知，HP2和HP5在表9中缺失，但其它路径结果一致，且整体解和每条路径的一致率均通过，意味着表9的组态是表7的子集（郝政等，2022）。并且，相较于HP3，HP3'显示资源能力由空白转为低水平边缘条件，意味着HP3'是HP3的子集。可以认为，提高PRI一致率阈值，引致高水平绩效路径的稳健性检验仍然获得通过[37]。

删减案例数据，导致纳入运算的部分组态缺失，产生的新组态更聚焦（如表10所示）。对比表7可得，HP1、HP8和HP9在表10中路径缺失，其它路径均一致，且整体解和每条路径的一致率均通过，意味着表10的组态是表7的子集（郝政等，2022）。可以认为，删减案例数据，引致高水平绩效路径的稳健性检验仍然获得通过[37]。

4 结论与启示

4.1 结论

综合NCA识别某条件是否为企业绩效的必要条件的计算结果与fsQCA探索引致高水平/低水平企业绩效路径的计算结果，获得如下结论：

（1）产业政策工具效应。任何产业政策工具均不构成引致特定企业高水平/低水平企业绩效的必要条件，但是政府补贴、税收优惠、低息贷款对企业绩效的影响效应不同。例如，无论有无政府补贴，都能产生高水平企业绩效；无论有无税收优惠，都能产生高水平企业绩效，但是低水平低息贷款与低水平企业绩效无关。

（2）商业模式设计的协同效应。新奇型与效率型商业模式设计协同在新能源汽车企业发展中发挥关键作用。一方面，新奇型商业模式设计可以通过引入有价值的新资源或重组资源获得竞争优势；另一方面，效率型商业模式设计通过降低商业模式中的信息不对称和不确定程度，获得竞争优势。二者协同，有助于获得高价值的市场机会。同时兼顾新奇型与效率型商业模式设计可能存在一定困难，如管理者的协同意识、资源支持等。因此，企业可采用渐进式方法设计商业模式，其中，新奇可能是找到新方法的先决条件，再引入效率主题，有助于实现更高的价值。

（3）产业政策与商业模式设计的匹配效应。不同的产业政策工具和商业模式设计组合决定新能源汽车企业绩效水平。观察图2可知，政府补贴-税收优惠-新奇型商业模式设计（a1）和税收优惠-低息贷款-效率型商业模式设计（a2）两种匹配类型易引致高水平企业绩效。制度理论表明，企业商业模式设计需要确保其新奇价值主张被关键利益相关者（尤其是顾客）理解并认同，符合现有行业规范和技术要求，具备合法性，即制度环境影响商业模式设计范围。

4.2 管理启示

在高度互联的世界里，商业模式设计始于对客户需求的深刻理解，若能创造性地提出解决方案，同时，具备强大的衍生价值捕获能力，则有助于企业在相关行业占领一席之地。因此，基于产业政策、商业模式设计对企业高水平绩效的重要性，管理者对政策、市场以及自身情况进行预判并适时作出决策，对企业长远发展具有重要意义。

（1）识别、理解和发挥产业政策与商业模式设计的匹配效应。产业政策工具与商业模式设计的匹配度决定企业绩效水平，同时，成功的商業模式设计取决于特定的政治、经济和社会制度。在促进新能源汽车企业发展的路径中，税收优惠、低息贷款和效率型商业模式设计组合有助于实现高水平企业绩效，政府补贴、税收优惠和新奇型商业模式设计组合也有助于实现高水平企业绩效。现实中，政府通过释放产业利好信号，引导企业开展相关经济活动，并通过政府补助、税收优惠和银行信贷增加企业现金流，促进企业投资决策。企业则需要精准识别、深刻理解和顺应产业政策目标，并与商业模式设计相匹配，不断提高企业绩效。

（2）结合内外部情境，协同新奇型和效率型商业模式设计。研究发现，引致新能源汽车高水平企业绩效的前因组态中包含新奇—效率协同型，即新奇型和效率型商业模式设计统筹兼顾。事实上，商业模式设计和运营效果取决于公司资源能力，因此，企业应根据自身基础，结合内外部情境，重新配置和整合内外部资源，选择最优商业模式匹配路径（如新奇—效率匹配型），提升企业价值捕获能力，实现高水平企业绩效。

4.3 局限与展望

本文基于新能源汽车产业数据，求解引致高/低水平企业绩效的影响因素，探究产业政策、商业模式设计与技术资源条件组合对企业绩效的作用路径，但本文研究也存在一定局限性，未来需要进一步研究：首先，企业绩效影响因素的提炼和测量有待进一步完善。基于变量可获得性和可测量性，提炼出产业政策、商业模式设计、技术创新和资源能力4个因素，未考虑市场机会、价值网络和高管激励等因素的影响作用，未来可运用Meta分析，更为全面地提炼企业绩效前因。其次，产业政策、商业模式设计与企业绩效实证设计存在瑕疵。样本选择时剔除2021年新上市企业数据，会对实证结果产生部分影响。最后，本文仅以新能源汽车产业为样本研究，未纳入传统制造产业，结论的普适性有待商榷。未来可以将更多产业及企业样本纳入研究，进一步探究产业政策工具和商业模式设计对企业绩效的具体影响机制及作用效应。

参考文献参考文献：

[1] LIU L ， ZHANG T ， AVRIN A P， et al. Is China's industrial policy failing？ an empirical study of the new energy vehicles industry[J]. Technology in Society， 2020， 63（3）：1-7.

[2] 钱雪松，康瑾，唐英伦，等.产业政策、资本配置效率与企业全要素生产率——基于中国2009年十大产业振兴规划自然实验的经验研究[J].中国工业经济，2018，41（8）：42-59.

[3] 李永发，陈舒阳，罗媞.产业政策对商业模式创新的影响效应测评研究——以光伏和人工智能上市公司为例[J].科技进步与对策，2021，38（19）：56-64.

[4] AMIT R， ZOTT C. Value creation in E-business[J].Strategic Management Journal， 2001， 22（6-7） ： 493-520.

[5] BADEN-FULLER C， MANGEMATIN V. Business models： a challenging agenda[J].Strategic Organization， 2013， 11（4）： 418-427.

[6] PATI R， GHOBADIAN A， NANDAKUMAR M K ，et al. Entrepreneurial behavior and firm performance： the mediating role of business model novelty[J].R&D Management， 2021，51（5）：551-567.

[7] ZOTT C， AMIT R. Business model design： an activity system perspective[J].Long Range Planning， 2010，43（2）： 216-226.

[8] ZOTT C， AMIT R. Business model design and the performance of entrepreneurial firms[J].Organization Science， 2007， 18（2）： 181-199.

[9] PEDERSEN E R G， GWOZDZ W， HVASS K K. Exploring the relationship between business model innovation， corporate sustainability， and organisational values within the fashion industry[J].Journal of Business Ethics， 2018， 149（2）： 267-284.

[10] 蔡庆丰，田霖.产业政策与企业跨行业并购：市场导向还是政策套利[J].中国工业经济，2019， 37（1）：81-99.

[11] 程俊杰.中国转型时期产业政策与产能过剩——基于制造业面板数据的实证研究[J].财经研究，2015，41（8）：131-144.

[12] 李文秀，唐荣.融资约束、产业政策与本土企业出口行为——基于微观视角的理论与实证分析[J].中国软科学，2021，38（7）：174-183.

[13] 唐荣，黄抒田.产业政策、资源配置与制造业升级：基于价值链的视角[J].经济学家，2021， 265（1）：63-72.

[14] BIDMON C M， KNAB S F. The three roles of business models in societal transitions：new linkages between business model and transition research[J].Journal of Cleaner Production， 2018，178（3）： 903-916.

[15] BADEN-FULLER C， HAEFLIGER S. Business models and technological innovation[J].Long Range Planning， 2013， 46（6）： 419-426.

[16] ZOTT C， AMIT R. Business model innovation：how to create value in a digital world[J].GfK Marketing Intelligence Review， 2017，9（1）： 18-23.

[17] 曾萍，宋鐵波.基于内外因素整合视角的商业模式创新驱动力研究[J].管理学报，2014，11（7）：989-996.

[18] MINATOGAWA V L F， FRANCO M M V， DE SOUZA PINTO J， et al. Business model innovation influencing factors： an integrative literature review[J].Brazilian Journal of Operations & Production Management， 2018，15（4）：610-617.

[19] 杨玄酯，罗巍，唐震，等.商业模式设计对可持续导向创新绩效的影响研究——环境宽容性的调节效应[J].软科学，2021，35（2）：32-37..

[20] TEECE D J. Business models and dynamic capabilities[J].Long range planning， 2018， 51（1）： 40-49.

[21] BRENNAN G， TENNANT M. Sustainable value and trade-offs： exploring situational logics and power relations in a UK brewery's malt supply network business model[J].Business Strategy and the Environment，2018，27（5）：621-630.

[22] 吴晓波，赵子溢.商业模式创新的前因问题：研究综述与展望[J].外国经济与管理，2017，39（1）：114-127.

[23] 李永发.定性比较分析：融合定性与定量思维的组态比较方法[J].广西师范大学学报（哲学社会科学版），2020，56（3）：89-110.

[24] 杜运周，刘秋辰，程建青.什么样的营商环境生态产生城市高创业活跃度——基于制度组态的分析[J].管理世界，2020，36（9）：141-155.

[25] DUL J， VAN DER LAAN E， KUIK R. A statistical significance test for necessary condition analysis[J].Organizational Research Methods， 2020， 23（2）： 385-395.

[26] FISS P C. Building better causal theories： a fuzzy set approach to typologies in organization research[J].Academy of Management Journal， 2011，54（54）：393-420.

[27] VIS B ， DUL J . Analyzing relationships of necessity not Just in kind but also in degree： complementing fsQCA With NCA[J].Sociological Methods & Research， 2018， 47（4）： 872-899.

[28] DUL J . Identifying single necessary conditions with NCA and fsQCA[J].Journal of Business Research， 2016， 69（4）：1516-1523.

[29] DONG F ， LIU Y . Policy evolution and effect evaluation of new-energy vehicle industry in China[J].Resources Policy， 2020， 67：1-13.

[30] 江三良，張晨.企业家精神、产业政策与企业绩效——来自沪深A股制造业上市公司的证据[J].南京审计大学学报，2020，17（4）：40-49.

[31] 王克稳，金占明，焦捷.战略群组身份、企业慈善捐赠和企业绩效——基于中国房地产行业的实证研究[J].南开管理评论，2014，17（6）：53-62，71.

[32] 余明桂，范蕊，钟慧洁.中国产业政策与企业技术创新[J].中国工业经济，2016，41（12）：5-22.

[33] GUO B， PANG X， LI W. The role of top management team diversity in shaping the performance of business model innovation： a threshold effect[J].Technology Analysis & Strategic Management， 2018， 30（2）： 241-253.

[34] LEIBENSTEIN H. Allocative efficiency vs " X-efficiency"[J].The American Economic Review， 1966， 56（3）： 392-415.

[35] 邹彩芬，杨孙蕾，刘双，等.知识产权保护与技术创新关系研究：基于纺织业的实证分析[J].科技进步与对策，2014，31（8）：31-36.

[36] 杜运周，贾良定.组态视角与定性比较分析（QCA）：管理学研究的一条新道路[J].管理世界，2017，28（6）：155-167.

[37] RAGIN C C. Redesigning social inquiry：fuzzy sets and beyond[M].American：University of Chicago Press， 2009.

[38] 蒋洁，汤超颖，张启航，等.产业特征对技术创新激励政策效应的交互影响[J].科研管理，2021，42（11）：71-81.

[39] 朱晓武.区块链技术驱动的商业模式创新：DIPNET案例研究[J].管理评论，2019，31（7）：65-74.

[40] SEO K， WOO L， MUN S G，et al. The asset-light business model and firm performance in complex and dynamic environments：the dynamic capabilities view[J].Tourism Management， 2021， 85（1）：104311.

[41] KULINS C， LEONARDY H， WEBER C. A configurational approach in business model design[J].Journal of Business Research， 2016， 69（4）：1437-1441.

责任编辑（责任编辑：胡俊健）

英文标题How Does Business Model Design Match Industrial Policy to Achieve High Enterprise Performance？Evidence from China's New Energy Vehicle Enterprises

英文作者Li Yongfa1，Zhou Yuqin1，Chen Shuyang2

英文作者單位（1. School of Business Administration，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233000，China；2. School of Economics and Management，Southeast University，Nanjing 210096，China）

英文摘要Abstract：With the advancement of global technological revolution and the vigorous development of digital technology， international competition is becoming increasingly severe. China's manufacturing industry is facing unprecedented development opportunities and challenges， especially in the strategic emerging industries such as new energy vehicles. If transformation and upgrading cannot be achieved， it will be stuck at the low end of the global value chain without the ability to achieve a higher level of added value. How to improve enterprise performance is an urgent problem that academia and practitioners need to solve. Many studies have pointed out that industrial policy is an important exogenous incentive to improve enterprise performance， and business model design is also regarded as an important driving factor to create value and improve enterprise performance in an increasingly complex and rapidly changing situation. Meanwhile， a sound institutional environment has laid a legal foundation for the emergence of new business models. Therefore， it is of great value in both theory and practice to analyze the mechanism and multiple paths of enterprise performance improvement based on industrial policies and business model design.

Sample data selection is mainly based on the "Industry Classification Results of Listed Companies in the Second Quarter of 2021" issued by the China Securities Regulatory Commission. The auto manufacturing industry is selected， and samples of new energy vehicle startups are selected from the East Wealth Choice Database. How to match industrial policy with business model design to improve enterprise performance is an urgent problem to be solved. The mixed method of NCA and fsQCA is used to study 89 new energy enterprises to find out the multiple paths that lead to high/low enterprise performance of specific enterprises， and explore the specific impact of multi-factor combination on enterprise performance.

The research finds that（1）A single factor does not constitute a necessary condition to cause high/low enterprise performance in a specific enterprise.（2）Both high/low levels of government subsidies can contribute a high level of enterprise performance. Both high/low levels of tax incentives can produce high level of enterprise performance. But a low level of cheap credit is not associated with a low level of enterprise performance.（3）There may be synergies between different business model design， and the synergy between novel and efficient business model design plays a key role in achieving high levels of enterprise performance.（4）The different matching methods of three industrial policy tools and two types of business model design determine the high or low levels of enterprise performance， and the combination of high levels of government subsidies， high levels of tax incentives， and novel business model design conditions， or the matching of high levels of low interest loans， high levels of tax incentives， and efficient business model design conditions will lead to high levels of enterprise performance.

In summary， from the dual perspectives of industrial policy and business model design， this paper explores the mechanism and multiple paths of performance improvement of new energy vehicle enterprises， providing a new perspective for the study of enterprise performance. It focuses on the effects of different combinations of industrial policy tools， business model design and other factors on enterprise performance to explain why there are different results of enterprise performance under the same policies and the same type of business model design， which is conducive to enriching the evaluation of industrial policy effect and the research on the typology of business model design. With respect to the research methods， this paper uses the mixed method of NCA and fsQCA to analyze the path that contributes to the performance improvement of specific enterprises and the path that fails; it further emphasizes the importance of research on the coupling relationship among industrial policy tools， business model design types， resource capabilities and technological innovation based on configuration theory， and explores the complementarity and substitution among factors， which has positive significance for promoting the development of research on the necessary and sufficient relationship between industrial policy， business model design and enterprise performance.

英文關键词Key Words：Industrial Policy; Business Model Design; Enterprise Performance;Resource Capability;Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis

基金项目：安徽高校人文社会科学研究重点项目（SK2021A0270）

作者简介：李永发（1975—），男，安徽青阳人，博士，安徽财经大学工商管理学院教授，研究方向为商业模式创新的理论与策略；周雨琴（1998—），女，安徽安庆人，安徽财经大学工商管理学院硕士研究生，研究方向为商业模式创新的理论与策略；陈舒阳（1996—），女，安徽广德人，东南大学经济管理学院博士研究生，研究方向为商业模式创新的理论与策略。