新經濟下創業企業非線性成長基因組態與等效路徑研究
——基于模糊集定性比較分析

王麗平，金斌斌

(天津理工大學 管理學院，天津 300384)

0 引言

進入21世紀以來，世界范圍內以知識經濟、虛擬經濟和網絡經濟為標志的新經濟實現了快速發展。與20世紀90年代美國的“新經濟”不同，當前的“新經濟”是由新一輪科技和產業革命驅動的經濟活動及經濟形態，呈現出以信息技術和數據資源為核心投入要素，以新技術、新產業、新業態和新模式為代表[1]，以萬物互聯與智能化發展為基本特征的新型經濟形態[2]。新經濟環境為創業企業帶來了巨大發展機遇，激發了市場創新活力，爆發式成長現象不斷涌現，企業不再按照傳統“小微-中型-大型-跨國”線性成長路線發展，而是呈現出“創業企業-瞪羚企業-獨角獸企業-龍企業”的躍遷式成長路線。這種以指數級爆發式增長和跳躍式發展為特征的非線性成長路線已成為新經濟時代創業企業成長的主旋律，對傳統產業變革、新興產業產生和區域經濟跨越式發展具有重要意義[3]。為此，探究新經濟時代創業企業非線性成長的背后邏輯和發展路徑尤為重要。

企業非線性成長理論指出，企業系統內部各要素與外部環境以非線性方式相互作用和相互制約，呈現協同效應，并通過自組織、自適應和自演化等方式共同影響企業成長[4]，形成企業成長非線性機制。在企業非線性成長眾多研究中，學者們大都聚焦于運用復雜性科學方法，盡管對企業非線性成長具有重要研究價值，但關于企業非線性成長理論的建立和完善仍然需要開拓更多新視角。

多年來，學者們對于創業企業成長因素的探討較多，但這些研究大多只關注單個或少數幾個關鍵影響因素對創業企業的影響，表現為“自變量-因變量”間的因果關系邏輯分析，并不足以清晰闡釋3個或者多個以上變量之間的交互影響[5]。考慮到新經濟時代創業企業成長面臨的環境復雜性，僅關注企業發展環境中關鍵因素的獨立作用或兩兩交互的常規分析遠遠不夠，還需從整體性視角出發，探討多因素間復雜關系的共同作用。而對于在哪些情境下企業傾向于構建何種資源組合以創造競爭優勢，已有研究很少進行深入分析，特別是在創業情境下，企業成長資源組合可能伴隨著創業企業成長而發生異變與演進[6]。因此，本文從組態視角展開研究，分析要素之間的相互依賴和相互作用關系，解釋多重并發因果復雜性問題，以深刻闡釋新經濟時代創業企業非線性成長邏輯和路徑。

基于此，本文通過探尋和分析新經濟下創業企業成長關鍵基因，運用定性比較分析方法，探討不同條件組態對企業成長的影響，并揭示和總結企業實現非線性成長等效發展路徑，可為新經濟發展背景下創業企業成長和發展提供理論支持與實踐指導，對于豐富企業非線性成長研究、促進當前中國經濟加快實現新舊動能轉換具有重要意義。

1 創業企業非線性成長關鍵基因探尋與模型構建

企業自創立時起，就伴隨著成長本身所具有的多要素與外部環境多要素間的共同演化，以達到企業成長所需要的資源管理水平[7-8]。關于創業企業成長影響因素，以往大多數學者都從內生性和外生性兩個角度進行探究。在新經濟時代下，網絡化成長是提高創業企業成長性和存活率的重要發展模式，已成為創業企業較為普遍的選擇。創業者在實施創業過程中，通常都會通過建立和利用社會網絡獲得有價值的信息及資源，以識別和開發有價值的機會[9]。韓煒等[10]認為，新創企業生存和成長是不斷建構、維持和治理外部交易網絡的過程；湯淑琴和蔡莉[11]提出新創企業可將社會網絡作為與外界溝通的渠道,以獲取其他行動者擁有的多種資源。創業網絡能使企業利用本身具有的網絡關系和網絡位置優勢，獲取成長所需的關鍵資源和市場信息，在創業企業生存與成長過程中起到至關重要的作用，是企業獲取資源的重要途徑。因此，本文結合以往研究，著重考慮創業網絡對企業成長的重要影響，從內生性成長、外生性成長和網絡化成長3個方面共同探尋影響新經濟下創業企業實現非線性成長的關鍵基因。

1.1 基于企業內生性成長的關鍵基因

企業內生性成長理論認為，企業成長的基本條件在于企業內部存在可利用的剩余資源，其對企業成長速度、方式等均具有重要影響[12]。創業導向理論資源重組觀指出，創業企業通過擴充資源、從事內部創新、展開合資或合作等新資源組合方式拓展競爭領域、挖掘發展機會，實現多元化發展[13]。

創業團隊是新企業成長的重要形式。新經濟時代，越來越多的創業企業選擇基于創業團隊而非僅僅依靠單獨的創業個體實現成長。由于創業企業在發展過程中面臨著諸多不確定性因素和復雜環境，企業需要具有多樣化知識與信息，而團隊成員價值觀異質性可以帶來不同思考方式和行動方式[14]。在開放性、全方位的交流和討論環境中，多樣化態度和價值觀有助于激發團隊創造性，既能使成員交流迸發出更多火花和創意，也能夠避免創業對于個人決策的依賴性和有限理性[15]。同時，對企業創業成功起關鍵作用的還在于創業團隊勝任力。創業團隊勝任力是創業過程中勝任創業任務并取得創業績效所要求的知識、技能、能力等特質的綜合，是創業團隊的核心能力[16]。發展、利用和保持團隊勝任力，有助于創業企業在新經濟快速變化的市場環境中準確識別和把握市場機會，積極獲取并整合成長資源[17]，提高企業競爭優勢。因此，本文選取創業團隊作為影響創業企業成長的內生性關鍵基因之一，并從團隊成員價值觀異質性和團隊勝任力兩個方面對其進行衡量。

隨著新經濟的發展，平臺應用不斷升級，企業與用戶間的價值連接越來越緊密。企業圍繞用戶價值需求，逐漸形成以用戶為核心的價值聚合現象；用戶則通過各種數字終端與企業產品發生互動關系，并通過這種關系共同創造價值，最終形成價值連接以持續提供激活市場的價值內核[18]。羅瓊[13]指出，連接能力強的公司具有更強的市場知識能力，有助于降低產品開發周期和成本，拉近與市場先行者間的距離；章長城和任浩[19]認為，企業實現跨界創新，無論是基于顧客價值、伙伴價值還是組織價值，都要實現資源與能力同價值創新之間的連接。具有連接能力的企業，往往以顧客、企業、供應商、合作伙伴等利益相關者間的持續互動與合作為核心，通過與用戶連接互動了解最新顧客需求并提升服務質量，創造更多顧客價值，獲取連接紅利[20]。大數據信息化平臺的建立為企業與用戶及合作伙伴間的價值連接提供了便捷通道。企業結合自身經營活動特點和戰略方向，利用大數據能力對海量數據信息進行獲取、分析處理和合理配置，發揮數據為企業活動帶來的價值能力[21]，使企業、用戶在互聯網環境下積極互動，通過互動合作和資源整合為用戶提供獨特體驗，實現價值共創與價值共享[22]。因此，本研究選取價值連接能力作為影響創業企業成長的內生性關鍵基因，并從連接能力和大數據能力兩個方面對其進行衡量。

1.2 基于企業外生性成長的關鍵基因

企業外生性成長理論認為，外部環境對企業成長具有重要影響。依據資源依賴理論，企業與外部環境主體之間的良好聯系能夠促進外部資源獲取和利用，使自身順利成長。由于創業企業成長初期具有相對薄弱的資源基礎，其順利成長離不開政府相關創業政策的支持和引導。政策環境是影響企業成長的重要因素，政府合理的政策支持能夠賦予創業企業平等的法律地位和均等的市場競爭機會,有助于緩解創業企業資源弱勢[23],保障企業公平獲取并使用資源。此外，創業企業具有高風險性、不確定性與信息不對稱性特征，融資約束往往是大部分創業企業在成長過程中面臨的難題，創業企業需通過外部融資方式獲得成長過程中所需資金支持，而良好的融資環境有助于促進投資者與企業產生更好的溝通和交流[24]。政府拓寬融資渠道有助于企業及時獲取成長所需的資金，對于企業發展各階段的融資活動和投資活動具有積極促進作用。由于資本市場在充滿激勵性的創業文化環境中對創業項目評價更為寬松，新產品市場接受程度更高[25]，因此良好的創業文化環境有助于提高社會創業意圖，有效促進創業機會挖掘和創業目標的實現[26],并會設定制約作用行為與價值規范，促進創新創業完善和進化。所以，本文選取政策環境作為影響創業企業成長的外生性關鍵基因之一，從政策支持、融資支持和創業文化環境3個方面對其進行衡量。

在新技術的快速推進下，產業集群規模不斷擴大，產業組織形式也已經發生不可逆轉的改變，價值鏈橫向與縱向重組使得產業集群不斷向產業生態演進。例如，中關村科技園作為孕育和孵化新經濟企業的產業生態區域，因擁有70多家獨角獸企業成為全國獨角獸企業地域分布最多的城市。產業生態不同于傳統單一線性產業發展模式，而是呈現出循環性、層次性、高效性和持續性等特征[27-28]，是一種新經濟形態或生態型循環經濟。平臺經濟的普及和發展，使信息、資源、交易、價值更加快速地向平臺集聚，技術進步和應用、成本結構變化、商業模式創新以及個人消費行為的改變都打破了傳統產業邊界、產業分工和格局，從根本上改變了原有產業生態系統，形成了由企業物種、產業種群、產業集群、產業體系等不同層次構成的產業生態系統，具有自然生態系統“競合共生、協同增值、領域共占、結網群居”等特點，使企業、產業與環境之間相互聯系、相互依存和相互作用，并進行特定物質、能量和信息流交換[29]。企業獲取新技術和市場動態除取決于企業信息來源渠道外，還取決于區域產業生態平臺支撐條件(池仁勇等，2016)。因此，本文選取區域產業生態作為影響創業企業成長的外生性關鍵基因之一，并從區域生態屬性產業資源保障和產業結構兩個方面對其進行衡量。

1.3 基于企業網絡化成長的關鍵基因

企業網絡化成長理論認為，企業與外部生態環境之間存在非線性網絡關系，企業創業網絡與社會網絡相融相通，注重資源在網絡環境內的集聚、整合和配置，以實現資源擴張和共享。網絡作為企業成長過程中與外界溝通的渠道,能夠幫助企業獲取其他行動者所擁有的多種資源。依據動態能力理論，企業利用并釋放資源價值，需具備整合和配置內外部資源的能力以獲取所需資源，使企業適應環境變化的需要[30]。因此，創業企業在構建、動態調整以及有效利用網絡關系過程中，必須借助較強的網絡能力獲取與實現網絡資源價值[31]。網絡能力作為企業的一種網絡化整體戰略能力[32]，通過識別網絡價值與機會、塑造網絡結構、發展和運用網絡關系以更有效地獲取資源和創造價值，開發、維持與利用各層次網絡關系以獲取稀缺資源并引導網絡變化[33-34]，是企業有效管理網絡關系的能力。由于新經濟時代，創業企業處于一個由客戶、競爭者、供應商等眾多組織構成的網絡中，為獲取和保持競爭優勢，企業需要結合資源優勢制定結網活動指導原則[35]，識別外部網絡關系整體性和未來價值與機會[36]，根據自身發展不同階段和需求選擇潛在網絡伙伴，發起并建立企業所預期的網絡關系[37]，并將自身置于企業網絡中最具價值的位置，以接觸更多獲取新知識的機會[38]。因此，本文選取網絡能力作為影響創業企業成長的網絡化成長關鍵基因，從網絡規劃能力、網絡配置能力、網絡關系管理能力和網絡占位能力4個維度對其進行衡量。

1.4 模型構建

通過以上分析，本文分別選取創業團隊和價值連接能力作為企業內生性成長的關鍵基因，選取政策環境和區域產業生態作為企業外生性成長的關鍵基因，選取網絡能力作為企業網絡化成長的關鍵基因，構建新經濟下創業企業非線性成長關鍵基因模型，如圖1所示。

圖1 新經濟下創業企業非線性成長關鍵基因模型

2 研究方法與設計

2.1 定性比較分析方法(QCA)

定性比較分析法是介于案例導向(定性方法)和變量導向(定量方法)之間的研究方法，是一種能夠兼得兩種方法優勢的綜合研究策略[39]，其基本思想是以集合論和布爾運算作為方法論的基石，從原因角度尋找案例共同特征，探究前因條件組態如何引致結果變量的出現，并識別導致相同結果的不同因素所組成的因果路徑[40]，適用于解決構型類等研究問題。該方法主要包括清晰集(csQCA) 、多值集(mvQCA)和模糊集(fsQCA) 3種類型。其中，模糊集定性比較分析是對清晰集和多值集定性比較分析的一個拓展，基于集合理論(set- theoretic)，使用模糊集進行分析可以更加精確和嚴格，且評價范圍更廣，對研究對象能夠進行更深入和細致的分類研究[41]。因此，本研究采用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)，從條件組態視角探討新經濟背景下創業企業實現非線性成長的不同路徑。

2.2 樣本選取與數據收集

本文選取國內46家創業企業作為研究對象，行業覆蓋電子商務、互聯網金融、文化娛樂、物流服務、交通出行、云服務和人工智能等，主要分布于北京、天津、上海、深圳、廣州、鄭州等10個大中型城市。由于研究變量均為企業層面變量，為保證樣本數據的代表性和有效性，問卷對象為企業中高層管理者和員工，采取紙質問卷和電子問卷兩種形式，共發放問卷800份，回收問卷480份，剔除無效問卷35份后，最終得到有效問卷445份，問卷回收率為60%，有效問卷回收率為55.6%。在進行數據分析前，對問卷進行控制變量分析：從性別看，男性占54.2%，女性占45.8%；從年齡看，30歲以下占62.5%，31～40歲占20%，41～50歲占12.1%，50歲以上占5.4%；從教育水平看，專科及以下占12.8%，本科占59.1%，碩士占23.8%，博士占4.3%；從職位看，企業高管占12.6%，部門及項目經理占26.3%，其它職位占61.1%；從企業創立時間看，3年以下占55.5%，3～5年占18.7%，6～10年占25.8%；從企業人數規模看，500人及以下占52.4%，501～2 000人占18.4%， 2 000人以上占29.2%。

2.3 變量測量與指標賦值

為確保測量效度及信度，本文借鑒國內外相關研究中的成熟量表，結合具體內容加以適當修改，最終確定正式問卷，并采用Likert 5點量表(1=完全不同意，5=完全同意)進行測度。在QCA分析中，測量變量通常分為前因要素和結果變量。因此，將創業團隊、價值連接能力、政策環境、區域產業生態和網絡能力作為前因要素，將企業成長性作為結果變量。

2.3.1 前因要素

(1)創業團隊(Entrepreneurial Team,ET)。分別從創業團隊成員價值觀異質性和創業團隊勝任力兩個維度進行測量。其中，團隊成員價值觀異質性測量主要參考Jehn等[42]的量表；創業團隊勝任力測量指標主要參考張振華等[43]和代吉林等[44]的量表，選取創業導向和組織能力兩個方面進行測量。

(2)價值連接能力(Value Connection Ability,VCA)。分別從大數據能力和連接能力兩個維度進行測量。其中，大數據能力測量主要參考謝衛紅等[21]的研究量表，從分析整合能力和應用能力兩個維度進行測量；連接能力測量主要參考陳艷等[45]和鄭旻[46]的研究量表。

(3)政策環境(Policy Environment,PE)。分別從政策支持、融資支持和創業文化環境3個維度進行測量。其中，融資支持測量指標主要參考周立新等[47]的研究量表；政策支持和文化環境測量主要參考王舒揚等[25]的研究量表。

(4)區域產業生態(Regional Industrial Ecology,RIE)。分別從產業資源保障、產業結構生態屬性兩個維度進行測量。其中，產業資源保障測量參考林婷婷[48]的量表；產業結構生態屬性測量參考歐光軍等[49]的量表。

(5)網絡能力(Network Competence,NC)。分別從網絡規劃能力、網絡配置能力、網絡關系管理能力和網絡占位能力4個維度進行測量。其中，網絡規劃能力測量主要參考白景坤等(2016)的量表；網絡配置能力和網絡關系管理能力測量主要參考芮正云等[50]的量表，分別選取其中伙伴選擇、關系發起、關系協作、關系控制進行測量；網絡占位能力測量主要參考方剛(2011)和白景坤等(2016)的研究量表。

2.3.2 結果變量

企業成長性(Firm Growth,FG)。企業成長性反映了企業在一定時間內的經營狀況與發展能力，伴隨著銷售額、盈利能力和企業規模等總量指標的增長而提高[51]。由于新經濟環境下創業企業成長模式多樣且面臨的市場競爭激烈，提升企業價值與增強競爭優勢是企業在經營過程中關注的核心，僅僅依靠單一衡量指標難以體現企業各方面的成長性。因此，本研究分別從企業近3年成長速度和成長質量兩個方面選取相關指標衡量企業成長性。具體衡量指標參考宋英華等(2011)的企業績效研究量表，從企業近3年銷售收入、年平均利潤、市場占有率增長情況以及技術實力和管理水平提升情況綜合衡量企業成長性。

2.3.3 變量標準化

由于原始樣本數據不適用于fsQCA布爾邏輯分析，本研究在使用QCA進行組態分析之前，參考Fiss等[52-53]研究中的校準方法，對5個前因要素和結果變量樣本數據統一采用連續模糊集賦值方案，取原始數據最大值、最小值及均值分別作為上下門檻值與交叉點，將原始數據賦值為[0,1]區間內集合數據進行QCA分析。

2.4 信度與效度檢驗

本研究運用SPSS22.0 和AMOS21.0軟件對量表信度與效度進行檢驗。在信度方面，變量創業團隊、價值連接能力、政策環境、區域產業生態、網絡能力和企業成長性Cronbach's α系數均大于0.8，且組合信度(CR)也在0.8以上，表明信度較好。在效度方面，運用KMO樣本測度法和巴特利球體檢驗法得出各變量的KMO值都在0.8以上且Bartlett球形檢驗亦處于顯著性水平，測量量表中51個題項因子載荷均在0.628～0.835之間，累積方差貢獻率超過59%，平均萃取方差AVE也均大于0.5(見表1)，表明量表收斂效度較好。另外，應用AMOS 21.0對上述變量進行驗證性因子分析，并比較變量構成的六因子模型與其它因子模型間的擬合效果。結果表明，六因子模型整體擬合效果優于其它模型(見表2)，說明量表具有良好的區分效度。綜上所述，本研究測量量表信效度較好。

3 數據分析與實證結果

3.1 單因素必要性分析

在進行組合分析之前，首先對單項前因條件能否構成“企業高成長性”這一結果變量的必要條件進行驗證，結果如表3所示。一般認為，一致性高于閾值0.9即可判定該因素或其否定因素為結果出現的必要條件[54]。研究結果顯示，所有單項條件的充分性一致率(Consistency)和必要性覆蓋率(Coverage)均低于0.9水平，說明單一因素對于企業高成長性(High Growth)與非高成長性(Non-highGrowth)均未構成重要影響，即單項前因條件對本研究結果變量解釋力不足，無法作為解釋結果變量出現的原因，且創業企業實現非線性成長是由內外部多種因素共同作用的結果。因此，本研究進一步對前因條件進行QCA組態分析。

3.2 企業成長組態分析

本文將前因要素條件納入fsQCA3.0軟件，將一致性閾值(Consistency Threshold)設定為0.8，案例閾值(Frequency Threshold)設定為1，得出產生高成長性的模糊集定性比較分析結果(見表4)，并進一步結合單因素必要性分析結果，得出高成長性條件組態(見表5)。由于因果具有非對稱性，本文繼續得出非高成長性模糊集定性比較分析結果及其相對應的條件組態(見表6、表7)。

(1)高成長性條件分析。由表4、表5可知，產生高成長性的前因條件組態總體一致性為0.904，大于0.8的閾值，且總體覆蓋率達到0.878，能夠很好地解釋企業實現高成長性的問題。結果顯示，產生高成長性的條件組態共有4種，即H1、H2、H3和H4。組態H1對應分析結果ET*VCA*～PE*RIE*～NC，顯示企業創業團隊和區域產業生態作為核心條件存在，價值連接能力作為輔助條件存在，而政策環境和網絡能力作為核心條件缺失，表明企業在外部良好的區域產業生態環境下，依靠優秀的內部創業團隊并借助較強的價值連接能力可以實現高成長性結果；組態H2對應分析結果ET*VCA*～PE*～RIE*NC，顯示企業價值連接能力和網絡能力作為核心條件存在，創業團隊作為輔助條件存在，而政策環境則作為輔助條件缺失，區域產業生態作為核心條件缺失，表明企業在同時具備較強網絡能力和價值連接能力情況下，可以依靠優秀的內部創業團隊實現高成長性結果；組態H3對應分析結果PE*RIE*NC，顯示政策環境、區域產業生態和網絡能力三者均作為核心條件存在，而其它條件沒有影響，表明企業著重依靠外部政策環境和區域產業生態支持，并結合自身具備較強網絡能力可實現高成長性結果；組態H4對應分析結果～ET*RIE*NC，顯示區域產業生態和網絡能力均作為核心條件存在，而創業團隊作為核心條件缺失，其它條件沒有影響，表明企業若依靠良好的區域產業生態和具備較強的網絡能力也可以實現高成長性結果。聯系組態H3和H4可以看出，區域產業生態環境和網絡能力是企業實現高成長性的重要條件，這兩種組態可以共同說明，在良好的政策環境和區域產業生態的支持下，具備較強網絡能力的創業企業無論是否擁有優秀的創業團隊還是價值連接能力均可實現高成長性。

表1 變量信效度(N=445)

表2 驗證性因子分析結果(N=445)

注:六因子模型為ET、VCA、PE、RIE、NC和FG；五因子模型為ET、VCA、PE+RIE、NC和FG；四因子模型為ET+VCA、PE+RIE、NC和FG；三因子模型為ET+VCA、PE+RIE和NC+FG；二因子模型為ET+VCA+PE和RIE+NC+FG；單因子模型為ET+VCA+PE+RIE+NC+FG

表3 單因素必要條件分析結果

注:“～”指邏輯非

表4 產生高成長性的模糊集定性比較分析結果

注:①“*”表示“和”，“～”表示邏輯“非”；②Raw Coverage表示原始覆蓋率，指該組態結果案例的比例；Unique Coverage表示唯一覆蓋率，指剔除與其它組合重復部分而得到的覆蓋率；Solution Coverage與Solution Consistency分別表示總體覆蓋率和總體一致性，說明所有條件組態對結果的解釋度與總體一致性，下同

(2)非高成長性條件分析。由表6、表7可知，產生非高成長性的前因條件組態總體一致性為0.930，大于0.8的閾值，且總體覆蓋率達到0.804，能夠很好地解釋企業實現非高成長性的問題。結果顯示，產生非高成長性的條件組態共有4種，即N1、N2、N3a和N3b，且都并非為高成長性組態的簡單對立面。

表5 產生高成長性的條件組態

注:①●表示某變量存在；?表示某變量缺失；②大圈表示核心條件，小圈表示邊緣條件，空白表示沒有影響的條件，下同

表6 產生非高成長性的模糊集定性比較分析結果

進一步對比高成長性和非高成長性的條件組態得出：①在高成長性條件組態H1(ET*VCA*～PE*RIE*～NC)和H2(ET*VCA*～PE*～RIE*NC)中，創業團隊和價值連接能力作為核心條件或輔助條件存在，而在非高成長性組態N1(～ET*～VCA*～PE*～NC)和N2(～ET*～VCA*PE*～RIE*NC)中,二者則作為核心條件或輔助條件缺失，說明創業團隊和價值連接能力對企業高成長性具有積極正向作用；②在高成長性條件組態H3(PE*RIE*NC)中，政策環境、區域產業生態和網絡能力均作為核心條件存在，而在非高成長性條件組態N3a(～PE*～RIE*～NC)中,三者作為核心條件缺失，說明企業所處政策環境、區域產業生態和網絡能力在實現創業企業高成長性過程中具有重要作用；③在高成長性條件組態H4(～ET*RIE*NC)中，區域產業生態和網絡能力作為核心條件存在，而在非高成長性條件組態N3b(ET*VCA*～RIE*～NC)中,兩者則均作為核心條件缺失，進一步說明企業所處區域產業生態和網絡能力對于企業實現高成長性具有重要促進作用。

表7 產生非高成長性條件組態

為檢驗分析結果的穩健性，本研究從集合思維角度調整變量數據校準方式。例如，采用六值模糊集校準方法，即按照“1=完全隸屬，0.9=非常隸屬，0.6=有些隸屬，0.4=有些不隸屬，0.1=非常不隸屬，0=完全不隸屬”的規則，將數據重新編碼并進行fsQCA分析。結果發現，除解的數量發生微小變化外，主要條件組態仍然存在且在結果解釋上并沒有發生質的變化。因此，該QCA分析結果具備較好的穩健性。

3.3 研究發現

依據模糊集定性比較分析方法(fsQCA)得出的實證結論，結合高成長性和非高成長性條件組態對比結果，本文歸納出創業企業實現非線性成長的3條等效路徑。

(1)路徑1：內外融合跨界協同型。該路徑對應表5中的條件組態H1，解釋了約29%的樣本企業。結果表明，企業內部優秀創業團隊和較強的價值連接能力與外部區域產業生態環境3個基因要素能夠實現資源內外融合，為創業企業成長提供內外部雙重支持。“互聯網+”的廣泛應用和平臺經濟的快速發展，對創業企業市場環境敏捷反應能力和快速洞察能力的要求越來越高，對內部資源整合與外部環境連接需求也越來越強。創業企業在良好的區域產業生態環境中，通過發揮高質量創業團隊組織與協調能力，與合作伙伴間建立強有力的價值連接，促進與利益相關者間深度互動與合作，實現跨界協同和資源融合，幫助企業獲取更多成長資源和市場機遇，拓展業務發展邊界，實現價值創造與價值共創，加快企業成長。

(2)路徑2：價值連接奇點爆發型。該路徑對應表5中的條件組態H2，解釋了約26%的樣本企業。結果表明，在外部政策環境和區域產業生態條件缺失下，企業能夠依靠內部創業團隊、價值連接能力和網絡能力實現爆發式成長。當前，網絡經濟快速發展，各種新型商業模式層出不窮，激烈的市場競爭為創業企業生存和成長帶來了很大的挑戰，創業企業利用創業團隊人才優勢，通過網絡能力識別未來成長機會，促進資源在價值網絡中跨界流動、匹配和整合，為企業帶來了更多不同的成長資源與市場競爭機會。大數據技術產生的網絡效應，進一步加強了企業、用戶與環境間的連接和積極互動，增強了用戶黏性，為雙方帶來價值共創與共享，促進企業商業模式不斷推陳出新，建立了有助于自身發展的贏利點和業務爆發點，進而實現企業快速成長。

(3)路徑3：網絡聚合生態賦能型。該路徑對應表5中的條件組態H3和H4，平均解釋了約67%的樣本企業。結果表明，創業企業快速成長離不開自身網絡能力的作用以及外部良好的政策環境與區域產業生態的支持。由于新經濟創業環境競爭激烈且存在不確定性風險，對于創業企業而言，僅僅依靠傳統產業要素資源配置已不能滿足企業成長多樣化需求，優質的營商環境對創業企業發育和成長至關重要。在新經濟創業政策的有效推動下，創業企業能夠在公平的市場競爭環境中利用網絡能力強化成長網絡關系，通過緊密聯系聚合多方資源，融入到開放、雙向且多邊產業生態圈中，實現生態資源深度連接，達到生態賦能，為創業企業成長帶來資源快速集聚與共享，滿足企業成長多樣化資源需求，幫助企業挖掘更多成長機會并進一步拓展競爭領域，實現企業快速成長。

4 研究結論與啟示

本文通過對46家新經濟創業企業的調查，采用整體性研究視角，借助模糊集定性比較分析方法(fsQCA)，從內生性、外生性和網絡化成長3個方面，探討創業企業實現非線性成長受到創業團隊、價值連接能力、政策環境、區域產業生態和網絡能力等內外部多元因素的共同作用，并從要素組態視角，得出實現非線性成長的3條等效路徑。研究結論有助于豐富并完善企業非線性成長理論，為研究創業企業成長帶來新視角和解釋路徑，對新經濟環境下創業企業成長和培育具有重要指導價值。為進一步促進我國創業企業快速成長，加快實現新經濟時代下新舊動能轉換，本文提出以下3點管理啟示：

(1)依靠內外雙平臺集聚優勢資源，實現協同增效。創業企業應以需求為牽引，以平臺為依托，通過內外部雙管齊下加速資源高度聚合。一方面，結合新經濟時代發展要求，主動謀求戰略轉型，優化并升級人才和組織結構，建立實現內部知識共享與價值創新的服務體系，打造內部資源融合平臺化；另一方面，企業還應提升自身能力層級和量級，以自身資本吸引多方投資與合作，最大限度地拉伸自我優勢進行資源互換，用己所長實現互利共贏。

(2)提升組織彈性，挖掘用戶價值，加快實現自成長。創業企業應著眼于外部新經濟發展環境與需求，完善組織結構與市場經營布局。切實注重用戶個性化、多樣化需求和特點，利用智能化信息科技，多層面抓住用戶需求，增強用戶黏性，基于用戶流量爆發挖掘新運營方式，衍生更多新穎商業模式，釋放新動能，實現價值再造，更快實現自成長。

(3)通過擴大網絡開放與協作，依托生態圈實現賦能和釋能。創業企業以產業生態為引領，打破傳統產業體系思維束縛，利用成長網絡擴大利益相關者領域，通過聯盟合作和嫁接等方式整合資源，促進人流、物流與信息流的互聯融通，實現產業價值網絡跨界融合。依托產業生態圈，改變價值創造邏輯，全面賦能內部員工、合作伙伴及競爭對手，獲得依靠自身難以獲取的市場價值，實現換道超車。

然而，本研究還存在一些不足之處：首先，本文主要采用問卷調查法，所獲樣本數據仍具有一定的局限性，得出的創業企業實現非線性成長的3種等效路徑并不全面，其普適性有待進一步檢驗；其次，本文僅探討了部分關鍵要素間不同組合對創業企業非線性成長的影響機制，影響創業企業成長的要素還包括企業知識產權能力、商業模式創新等因素，這些要素也可能是影響創業企業實現非線性成長的核心要素。未來研究還應考慮更多因素和發展條件，結合個案研究深度訪談與問卷調查等多種研究方法，將更多案例納入研究范疇，識別和總結更多創業企業實現快速成長的不同路徑，進一步豐富創業企業成長理論，優化和延伸本文研究成果。