創業環境如何影響科技人員創業活躍度
——基于中國27個省市的fsQCA分析

崔宏橋，吳煥文

(吉林財經大學 亞泰工商管理學院，吉林 長春 130117)

0 引言

為高質量落實“雙創”相關政策，更好地發揮科技創新引領作用，應加快推進科技成果轉化，提高科技人員創業活躍度。2020年，李克強總理在出席全國大眾創業萬眾創新活動周啟動儀式時強調，創業創新是國家贏得未來的基礎和關鍵。作為“雙創”主力軍的科技人員，具有高學歷、高知識、高能力、高經驗等特質，這些特質有助于提高其創業成功率。然而，目前科技人員創業動力明顯不足，調查顯示，我國科技人員創業率僅為2.5%[1]。究竟是何原因造成我國科技人員創業率低？又該如何提升科技人員創業活躍度？上述問題成為當前亟待解決的重要課題。

活躍度概念興起于互聯網時代，最早用于評價某一網站用戶登陸次數和在線時間，后來被廣泛應用于社會科學、政治經濟學等諸多領域。創業活躍度反映一個地區創業經濟整體發展水平，表征該地區創業經濟是否活躍，提升區域創業活躍度的根本要素是激發創業主體的創業意愿。為探究影響科技人員創業意愿的因素，國內外學者進行了一系列研究。通過梳理現有文獻發現，大部分研究將影響科技人員創業意愿的因素歸納為兩方面，即內部因素和外部因素。其中，內部因素主要是指科技人員個人特質，包括創業者的個人能力、性格品質等；外部因素則主要是指科技人員所處創業環境，包括政策環境、投資融資環境、營銷體系和創業教育等[2]。近年來，學者們對科技人員創業意愿影響機制的研究成果頗為豐富，但大部分學者僅關注單一變量對科技人員創業意愿的影響，忽略了各變量之間的協同作用，而創業環境是一個由多種要素構成的復雜概念，內外部環境要素協同發揮作用。

定性比較分析法從整體視角研究問題，認為變量中任何一部分都不是孤立存在的，每一個要素發生改變，都會連帶整體的變動，從而改變每個要素的影響[3]。本文從組態視角探究創業環境如何影響科技人員創業活躍度，運用fsQCA方法分析中國內地27個省市樣本數據，從市場環境、政策服務環境、融資環境和創業文化4個維度，選取有代表性的8個變量，探究影響科技人員創業活躍度的條件組態和路徑。

1 文獻綜述

任何社會群體創業都需要依托特定環境，因此創業環境很大程度上能夠對創業活躍度產生影響。創業環境是指創業主體(創業者和創業企業)必須適應的一系列外部條件[4]，本質上是一種制度環境，主要包括規范制度、規制制度和認知制度3個維度[5]。其中，規范制度主要與文化、社會規范有關，表現為社會對創業主體和活動的尊重程度；認知制度與人們的知識、技能和信息獲取有關；規制制度則包括法律、制度、規定和政府政策等促進與限制行為[6]。

近年來，伴隨“大眾創業、萬眾創新”不斷推進，創業環境研究日益受到國內學者關注。部分學者基于中國情境，從規范制度、規制制度和認知制度3個維度研究國內創業環境。同時，也有學者從制度、市場和文化3個方面界定創業環境，其中，制度環境是正式規制部分，文化則是非正式規制部分，市場環境也能在一定程度上反映為非正式認知維度[7]。

環境本身囊括了對個體行為產生影響的一切過去、現在和將來的人、事、物等全部社會存在，是一個抽象概念。為系統評估環境并進行更深入的研究，大部分學者將創業環境劃分為不同維度的環境要素，即將創業環境要素看作創業過程外部影響因素的集合[8]。目前，國內外學者對創業環境要素構成各執己見，尚未形成共識，具體見表1。

表1 創業環境要素構成主要研究成果

綜上，創業環境是一個由多種要素構成的復雜概念，環境內部各要素協同作用，形成區域創業生態系統。創業生態系統具有地區環境依賴性，即創業質量較高的企業往往聚集在資源條件獨特的區域[9]。國內外學者對創業環境進行了深入研究，成果豐碩，但大多關注創業生態中單個要素對創業活躍度的影響，忽略了創業是一個動態復雜的過程及內部各要素之間的相互作用。

現有關于創業活躍度影響因素的研究主要針對大學生和返鄉農民工兩類人群，從個人特質視角、認知理論視角和創業環境視角展開研究。如鐘云華等[10]認為，個體特質中，性別、創業經歷和社會實踐是影響大學生創業意愿的顯著因素；Ajzen[11]以認知理論為基礎構建創業模型，具有代表性的是計劃行為理論模型；楊潔[12]單獨對創業政策和創業教育進行分析，證實創業政策和創業教育與創業意愿正相關。科技人員是“雙創”主力軍，但目前針對科技人員創業活躍度影響因素的研究卻十分有限。現有文獻大多基于2015年中國科協開展的全國科技工作者創新創業調查結果進行研究，該調查抽取來源于科研院所、高校、企業等不同科技工作者群體的2萬名科技人員作為樣本，進行問卷調查。調查結果顯示，盡管有60%的科技人員有創業意愿，但真正開展創業的僅有不到3%。李慷等[13]基于上述調查結果，實證研究發現，社會環境、身邊創業氛圍和政策知曉直接影響創業意愿，創業者學歷間接影響創業意愿，而政策成效不直接或間接影響創業意愿。

本文以科技人員這一創業群體為研究對象，結合科技人員創業特征及創業環境影響因素相關研究結論，在Scott(2003)提出的創業環境構成要素基礎上，選取市場環境、政策服務環境、融資環境和創業文化作為科技人員創業環境的構成要素。同時，從組態視角，采用模糊集定性比較分析方法，進一步探析各類要素間的關系與互動問題，進而探尋科技人員創業活躍度提升路徑，進一步完善我國各省市科技人員創業生態體系。

2 研究方法與設計

2.1 研究方法

本文旨在探究創業環境這一動態概念與創業活躍度的復雜因果關系，因此采用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)。fsQCA方法是由Ragin(2000)提出的一種定性與定量相結合的方法，其基本思想是借助架構理論和布爾運算，分析多個前因變量組合對結果變量的影響，從而解釋現象背后的復雜因果機制。

本文摒棄以自變量—因變量二元關系為基礎的統計手段，轉而運用fsQCA方法，主要出于以下考慮：首先，各地區創業活躍度受到外部環境各因素的綜合影響，每個地區創業環境要素發展又具有極強的區域特殊性，而單個要素對創業活躍度的影響非常有限，只有同時考察各要素的組合影響才有較高的解釋力度。fsQCA方法可以識別出導致結果產生的路徑，有效解釋各要素間相互作用對結果的影響。傳統回歸分析雖然也能處理交互效應，但一旦組態構成要素超過3項，就得不到有效解釋。其次，各地區創業活躍度往往是非對稱的，如傳統觀點認為，人均GDP是驅動地區創業活躍度提升的因素，但現實中也有個別地區在人均GDP相對較低的情況下，有著較高的創業活躍度，反之亦然。傳統案例分析或回歸分析很難解釋這類非對稱現象，而fsQCA方法綜合了定量與定性方法的研究思想，善于發現權變影響，因此更加適用于處理非對稱問題。第三，為識別各地區創業活躍度的影響因素，需要對典型地區進行系統分析。如果單個案例選擇偏失，就會導致結果缺乏可信性。對地區的統計分析難以獲得大樣本數據，而fsQCA方法擅長對中小樣本進行跨案例比較。最后，傳統回歸分析無法區分各構成要素中，哪些為核心要素，哪些為邊緣要素，并且無法判斷各要素是如何協同作用的。

綜上所述，fsQCA方法基于整體視角，更能滿足管理學中分析具有相互依賴性和因果復雜性因素的情況，且其整體性和多維度特征更適宜分析戰略管理(如創業)等關鍵問題，同時有助于本文探索各地區創業活動背后的復雜因果本質，尋找能夠激活創業的多條有效路徑[14]。

2.2 變量選擇

組態分析主要研究變量間如何協同作用，其優勢在于能夠關注到變量之間的相互依賴關系。因此，變量選取是組態研究的重中之重?，F有構建組態的方法大致可分為歸納法和演繹法兩類，其中，歸納法要求研究者憑借已有知識儲備和研究結論，判斷提煉相關條件變量，而演繹法則是基于包含組態構成條件的理論框架或理論。本研究采用歸納法選取變量，目的是探求已經被證實單獨對創業活躍度產生影響的變量作為組態如何發揮作用。

2.2.1 條件變量選取

Bergman&Stemberg(2007)通過對全球創業觀察(GEM)德國報告中2003年前后的數據進行比較分析，提出兩大類影響德國創業者創業行為的因素：個人聯系因素和地區因素?，F代社會中，科技人員是指以相應的科技工作為職業，實際從事系統性科學與技術知識產生、發展、傳播及應用的人員。該類人群往往具有高知識、高學歷、高能力等特質，其個體特質和個人認知相似性較強。資源依存理論認為，組織的必要資源不可能由內部生成，因而任何一個組織都與外部環境保持密切的互動關系。創業企業的創建、生存和發展與其可獲取資源直接相關[15]。因此，本文側重分析外部環境對科技人員創業活躍度的影響。雖然科技企業創業環境作為一般環境的外延部分，與一般創業環境類似，具有客觀性、變化性、復雜性等特征，但同時具有其自身的特殊性[16]。楊賀[17]根據GEM報告中創業環境九大要素，分析出影響科技人員創業的因素，如資金因素、市場因素、政策因素和文化因素等；沙德春和孫佳星[18]認同Isenberg的要素結構理論，并提出創業生態系統外部環境主要包括文化、金融、市場、人力資本等。

由于fsQCA方法對條件的選擇經常是一個試錯的過程，對于中等樣本研究，理想的條件個數不宜超過8個，條件增多會導致組態個數以指數倍增加。因此，條件過多很容易導致組態個數超過觀察案例個數，從而出現案例的有限多樣性問題[14]。考慮到本研究案例樣本數為27個，本文從市場環境、政策服務環境、融資環境和創業文化4個維度，選取8個變量作為影響科技人員創業活躍度的前因變量，共同構成一個完整的科技人員創業環境生態(見表2)。

表2 科技人員創業環境生態要素的變量設計

(1)市場環境。根據產業組織學，一般從地理、商品和行業角度界定市場[19]?；诘乩斫嵌葘κ袌霏h境進行評價，主要從地區經濟發展、交通運輸和氣候情況等方面測度。經濟發展較好的區域往往資金循環速度更快、消費者也具有更強的消費能力，而人均GDP最能直觀反映各地區經濟發展情況[20]。基于行業視角，主要從行業市場規模、供求情況和市場份額等方面對市場環境進行測度[21]。就科技人員創業市場環境而言，本文選取技術市場成交額占比測度行業規模和市場份額。

(2)政策服務環境。政策服務環境包括政策和政府服務兩方面。其中，政策主要是指為提高創業活躍度，政府出臺的一系列法律法規及規章制度，如為鼓勵科技人員創業出臺的離崗創業、科技成果三權改革以及科技人員創業稅收減免等政策[22]；政府服務環境主要包括創業網絡、孵化器設施、政府對研發的支持力度等方面。企業孵化器不僅為創業者提供辦公場所和設施，也為企業提供便捷有效的通訊工具和低成本的咨詢等服務。此外，政府提供更多創業項目，可以在一定程度上增加地區創業機會，降低創業者進入壁壘，進而提升創業活躍度[23]。因此，科技人員創業政策法規數量、R&D項目數和孵化器個數可以全面反映各地區政策服務環境[24]。

(3)融資環境。融資環境主要是指創業者或初創企業對金融資源的可獲得性，包括融資渠道、政府資助、創業基金、銀行貸款等[25]。投資者通常傾向于將資金投入到已經成熟、回報期短、風險低的項目中，而科技企業具有高投入、高風險、投資回報期長等特征，導致商業銀行和風險投資者為科技型企業提供資金的意愿不強[26]。而資金又是初創企業的必要條件，創業者無法及時有效獲得資金支持，是其放棄創業或創業失敗的一大重要原因[27]。社會融資規模可以反映整體經濟融資情況，而金融業增加值占比是衡量區域金融發展水平的重要指標之一，反映金融業在各地區經濟中的地位和發展程度，與地區融資環境呈顯著正相關[28]。

(4)創業文化。創業文化是指鼓勵或者阻礙人們進行創業的條件、特征和社會環境的總和[29]，包括人們在創造財富、實現價值、生產生活過程中形成的社會意識形態，并在特定情境下，影響人們的思維和行為方式?！半p創”氛圍較好的地區，創業活躍度也較高。私營企業占比是區域創業文化的重要表征[30]。

2.2.2 結果變量選取

本文選取創業活躍度作為結果變量，并借鑒中國科協推進“大眾創業、萬眾創新”政策措施落實情況第三方評估課題組的測量結果[31]。該課題組參考國際通用的創業評估指標體系，從創業活力、創業信心、創業環境3個維度測度創業活躍度。

2.3 數據來源與收集

本文選取2015年中國內地27個省市(其它4個省市因數據不全，未納入統計)數據作為樣本。其中，條件變量原始數據主要來源于2016年《中國統計年鑒》及各省市國民經濟和社會發展統計公報；結果變量數據主要借鑒中國科協第三方評估課題組對“雙創”政策措施落實情況評估結果中各省市科技人員“雙創”活躍度指標，數據來源于《推進“大眾創業、萬眾創新”政策措施落實情況第三方評估報告(2016)》。

3 數據分析與實證結果

3.1 數據校準

未校準的數據僅能表明案例之間的相對位置，不能滿足定性比較分析的布爾邏輯，因此在進行定性比較分析之前，需要根據相關標準，對指標值進行校準，從而使結果具有可解釋性。本文通過標準校準隸屬度方法解決這一問題。具體地，在進行數據校準前，需要預設3個定位點，即完全隸屬、中間點和完全不隸屬，校準后的集合隸屬度介于0～1之間。本文根據樣本數據的最小值、最大值和平均值，設定前因變量和結果變量的3個定位點，具體校準規則如表3所示。此外，根據Ragin[32]的建議，本文在校準過程中規避模糊集隸屬分數為0.5的情形(結合經驗證據和研究情境，將0.5改為0.49或0.51)，因為這一情形會導致案例難以歸類而不被納入分析，影響分析結果。最終得到各變量校準后的模糊值,如表4所示。

隨著當代科學技術的蓬勃發展,多媒體技術越來越多地運用于高校的教學管理與實踐工作中。傳統教學模式與新技術、新設備的有機結合,一方面使教學內容與質量得到了全面的拓展與提高,另一方面也從技術人員的引進、技術設備維護等層面,給高校管理工作帶來了新的挑戰。因此,為了更好地提升高校教育環境,從而培養出符合時代精神的社會主義建設者和接班人,針對高校多媒體管理現狀及其發展對策的研究,可謂勢在必行。

表3 案例各變量校準定位點

表4 各變量校準后的模糊值

3.2 單變量必要性分析

與傳統回歸不同，fsQCA方法不關注單個變量對結果的影響程度，而旨在找出導致結果變量的必要或充分條件組合。fsQCA實際分析操作包括前因條件的必要性分析、真值表構建、組合分析3個步驟。將上述校準后的模糊值輸入fsQCA軟件中，進行必要條件分析，結果如表5所示。充分條件是一定會導致結果發生的條件，必要條件是導致結果發生必須存在的條件，但僅有必要條件存在并不能保證結果一定發生?？梢钥闯?，R&D項目數、孵化器個數和社會融資規模增量的覆蓋率水平超過0.9，因此三者是導致各地區創業活躍度水平較高的充分條件。此外，各前因條件的一致性均超過0.9，因此不存在能夠導致地區創業活躍度水平高的單個必要條件。

表5 案例單個條件變量對創業活躍度必要性的分析結果

除上述3個條件變量外，其余條件變量對結果變量的獨立解釋能力較弱，因此有必要對其進行構型分析，找出影響創業活躍度的多種路徑組合。

3.3 路徑分析

將8個條件變量導入fsQCA3.0軟件中，并采用fsQCA模塊進行運算(默認標準：一致性閾值為80%，案例頻數閾值為1)，得到真值表(見表6)。真值表中，數值1代表該因素水平高，數值0代表該因素水平低。對數據進行檢驗后發現，不存在矛盾組合，即同一種條件組合構成不同結果，說明可以繼續進行后續組態分析。

表6 真值表

本文對模糊集模塊進行簡單和困難的反事實分析，得出導致結果的復雜解、簡單解和優化解。3種解反映出各自包含哪些邏輯余項、可以構成哪些反事實(counter fact)條件組合。其中，復雜解排除所有反事實組合，簡單解包含大量反事實組合，中間解居中，包含一些反事實組合，但沒有精簡解數量多。相比于復雜解和中間解，精簡解納入困難類反事實分析，且分析結果不受研究人員假設干擾，因此本文主要根據精簡解結果進行討論和分析。

如表7所示，8個條件變量形成4種因果組合路徑，總覆蓋率為0.914，表明這3種組合能夠解釋91.4%的案例；4種因果組合路徑總體一致性達0.813，說明以上分析的條件組合對結果變量具有較強的說服力。分析表7中精簡解，可以得出R&D項目數、金融業總產值占比、社會融資規模增量和人均GDP*營私企業占比4個條件組合。根據創業活躍度fsQCA結果可以發現，共有4條科技人員創業活躍度提升路徑(見表8)，每條路徑相應的區域分布如表9所示。

表7 創業活躍度模糊集定性比較分析結果

表8 創業活躍度提升路徑組合

表9 科技人員創業活躍度提升路徑區域分布

3.4 路徑對比

4條科技人員創業活躍度提升路徑的覆蓋率分別為0.271、0.234、0.232、0.216，數值相差不大，說明4條路徑對提升科技人員創業活躍度的影響效果差異不大。

(1)資本驅動路徑。該路徑起到核心作用的要素為金融業總產值占比(JRCZ)和社會融資規模增量(SHRZ)，人均GDP(RGDP)和私營企業占比(SYQY)為輔助要素。說明融資環境在該類路徑中起到關鍵作用，只要融資環境良好，無論有無政府政策支持或孵化器，都能產生良好的創業驅動效果，如北京、上海、天津等就屬于該路徑的代表省市。該路經下的省市普遍具有經濟發展水平較高、資金體量大、融資渠道多元化等特征。

(3)政策服務驅動路徑。該路徑各要素中R&D項目數(R&D)和孵化器個數(FHQ)既是核心要素也是充分條件，人均GDP(RGDP)為輔助要素，其它5個要素的影響水平可以忽略不計。該路徑下，只要政府政策服務環境好，即R&D項目和孵化器數量不斷增加，地區科技人員創業活躍度就會不斷提高。該路徑代表省市有江蘇、北京、山東、浙江等，這些地區創新創業平臺發展勢頭強勁?！吨袊鴦摌I孵化發展報告》顯示，2018年江蘇依舊保持孵化器內累計畢業企業數量排名第一，同比2017年增長23.5%，北京、浙江、山東分別位居第三、四、五位[35]。江蘇已經建成一批高水平“雙創”示范基地和支撐平臺，并形成近30個可復制和推廣的“雙創”模式。

(4)服務+資本雙驅動路徑。該路徑核心要素為R&D項目數(R&D)、孵化器個數(FHQ)和社會融資規模增量(SHRZ)，這3個要素同時也是充分條件，人均GDP(RGDP)和私營企業占比(SYQY)為輔助條件，其它變量的影響水平較低。該路徑代表省市有上海、河北、陜西、河南等，這些地區主要依靠良好的服務環境和融資環境，提高科技人員創業活躍度。例如，截至2018年，河北共有721家創業孵化機構，同比2017年增加45.1%，并且隨著京津冀一體化不斷深入，其與北京、天津資源共享、優勢互補，融資環境不斷優化。

4 結語

4.1 研究結論

為探究創業環境對科技人員創業活躍度影響的組態效應，本文以中國內地27個省市為樣本，采用fsQCA方法，從市場環境、政策服務環境、融資環境和創業文化4個維度，選取有代表性的8個變量，通過整體視角探討影響科技人員創業活躍度的條件組態和路徑，得出以下結論：

(1)存在4條科技人員創業活躍度提升路徑，分別為資本驅動路徑、服務+文化雙驅動路徑、政策服務驅動路徑和服務+資本雙驅動路徑。4條路徑的原始覆蓋率相差較小，因此其對科技人員創業活躍度提升效果的影響差異不大?；诖耍鞯貐^可根據當前經濟發展情況和科技人員創業環境現狀，揚長避短，選擇適合該地區的發展路徑。

(2)fsQCA結果表明，R&D項目數、金融業總產值占GDP比重、社會融資規模增量和私營企業占比是提升科技人員創業活躍度的核心條件，而 R&D項目數、孵化器個數和社會融資規模增量是提升科技人員創業活躍度的3個充分條件。因此，R&D項目數、金融業總產值占比、社會融資規模增量、私營企業占比和孵化器個數5個變量共同構成提升科技人員創業活躍度的核心變量；其余3個變量在不同路徑中或多或少存在，屬于非核心變量。這表明，各省市無論選擇哪種路徑提升科技人員創業活躍度，都應全方位改善政策服務環境。

(3)fsQCA得出的4條路徑和5個核心變量，都不涉及市場環境變量，表明特定地區科技人員創業活躍度與市場環境沒有直接關系。換言之，特定地區創業環境中，只要融資環境、政策服務環境和創業文化環境良好，無論市場環境如何，都不會影響該地區科技人員創業活躍度。這主要是因為，經濟發展全球化打破了區域經濟發展水平的限制，各地區經濟發展情況對企業核心競爭力的影響不斷弱化[36]。此外，科技型中小企業具有其特殊性，與傳統中小型企業主要依靠地方市場和人力資源投入等發展不同，科技型中小企業的成長性主要與其技術創新能力呈正相關關系。

4.2 建議與對策

依據研究結果，本文從優化和改善創業環境視角，提出促進我國各省市科技人員創業活躍度提升的建議。

(1)因地制宜，合理選擇驅動路徑。fsQCA方法的優勢在于可以識別出特定路徑代表的樣本省份，并結合具體區域對科技人員創業活躍度提升路徑進行歸納比較，使得最終得出的結論更具針對性和現實意義。因此，各省市應在科學評估科技人員創業環境的基礎上，探索符合各地區實際的科技人員創業活躍度提升路徑。首先，對于創業環境(融資環境、政策服務環境、創業文化)均衡發展的北京、上海、江蘇、浙江、山東等地，可選擇多條路徑提升科技人員創業活躍度，全面改善創業環境。其次，對于具備一定創業環境的地區，如天津、廣東、重慶、吉林、河南、河北、湖北等地，可選擇與其匹配度最高的驅動路徑，如天津可選擇資本驅動路徑，廣東、重慶、吉林可選擇政策服務+文化雙驅動路徑。最后，對于創業環境一般的經濟欠發達地區，可以通過“彎道超車”提升科技人員創業活躍度，如發展高技術產業，因為本文研究表明，經濟發展水平不是影響科技人員創業活躍度的關鍵因素。這類地區需科學評估科技人員創業環境各要素發展水平與互動情況，選擇適宜的、匹配度較高的驅動路徑。

(2)聚焦重點，針對關鍵要素精準施策。各省市應重點關注能有效提升科技人員創業活躍度的關鍵要素，著力改善融資環境和政策服務環境，注重創業文化的培育與宣傳。首先，改善融資環境。針對科技人員創業特點，加大科技金融支持，特別是普惠性科技金融支持，增加財政資金在科技創新過程中承擔風險的份額和比例，切實起到引導各路資金投入的作用。更重要的是，充分利用技術產權交易市場的作用機制，提高技術市場與資本市場交易效率。其次，優化政策服務環境。政府應提高管理服務效率，真正做到“一站式”服務，通過加強科技孵化器、創業基地等創業集群建設，進一步整合創業資源，促進集群內信息擴散和知識共享，為創業者獲取創新技術、產品信息、創業經驗和管理知識提供有效渠道。最后，注重創業文化的培育與宣傳。培育區域創業文化要多管齊下，建立積極的價值體系，如樹立標桿人物或企業，將其打造成品牌，充分利用品牌效應，使其成為企業家爭相模仿的對象；對于已經形成的創業文化，要積極弘揚，利用社交軟件、廣播電視、短視頻等新媒體手段進行宣傳，傳播創業故事，提高大眾創業認知水平；營造寬容的創業氛圍，降低創業者退出壁壘[37]。

(3)整合資源，發揮創業環境要素的協同效應。提升科技人員創業活躍度的關鍵在于發揮不同環境要素的相互作用，形成合力，因此必須對不同要素進行有效整合，增強協同效應。首先，從政府層面建立有效協調、聯動統一的管理服務機制，強化科技人員創業環境要素的深度融合與優化配置。各地區要協同構建符合科技創新規律和市場經濟規律的科技成果轉移轉化與服務保障體系，引導科技人員開展重大科技成果轉化與推廣應用，提升創業活躍度。其次，各地要運用政策工具，改善科技人員創業環境。如細化落實國家促進科技創業的政策安排，建立健全促進科技人員創業的地方配套政策；引導產業資本、風險投資等參與企業融資，增加科技人員創業專項資金；完善科技中介機構市場運營機制，加強創新創業基礎設施建設等。

4.3 研究貢獻與展望

與已有研究相比，本文采用fsQCA方法探索創業環境對科技人員創業活躍度的組態效應影響，克服了現有研究更多強調單個要素或兩個要素對結果變量影響的缺陷，遵循了科技人員創業活躍度高低是多重條件并發的結果，是多種因素組合體現的事實。這不僅拓展了研究方法，也明晰了創業環境對科技人員創業活躍度影響的組態效應機制，補充和豐富了相關理論。此外，本文通過分析提升科技人員創業活躍度的多個前因條件(市場環境、政策服務環境、融資環境、創業文化)匹配機理，找到了創業環境促進科技人員創業活躍度提升的多條路徑和關鍵要素，對進一步完善各地區科技人員創業生態體系，因地制宜、精準施策，激發科技人員創業活力，發揮科技創新引領作用，加快推進科技成果轉化工作，具有現實啟示意義。

然而，本文以中國內地27個省市為樣本，探究創業環境對科技人員創業活躍度的影響機制，沒有對某一特定地區單獨進行分析，提出有針對性建議。此外，本研究僅關注創業環境對科技人員創業活躍度的影響，忽略了個人因素的影響，未來可將個人因素納入到前因變量中，對影響科技人員創業活躍度的因素進行更深入研究。