要素協同驅動電商平臺互補企業創業績效組態路徑研究

黃紹升 閆春

摘 要：隨著電商平臺數字技術進步，平臺數字功能應用成為互補企業生存發展的關鍵。基于TOE分析框架，以334家電商平臺互補企業為研究樣本，采用模糊集定性比較分析方法，從組態視角分析數據支持功能應用、社群支持功能應用、資源拼湊、場景化創新、環境不確定性和創業政策導向6個因素對互補企業創業績效的協同作用。結果表明：平臺互補企業創業績效是多個前因要素協同作用的結果，不存在單一必要條件；影響互補企業高創業績效的前因組態存在技術驅動政策支撐型、技術驅動不確定性催化型、數據驅動創新型、社群—資源協同型和全維度要素協同型5種類型；互補企業非高創業績效存在兩條組態路徑，且與高創業績效驅動路徑具有因果非對稱性。結論可深化對平臺生態系統的理解，并為電商平臺互補企業經營實踐提供有益的啟示。

關鍵詞：創業績效；TOE框架；數字化；平臺互補企業；模糊集定性比較分析（fsQCA）

DOI：10.6049/kjjbydc.2022110124

中圖分類號：F272.2

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）11-0122-09

0 引言

隨著數字技術不斷進步和數字化場景應用范圍擴大，數字市場在當前商業格局中占據中心地位。由此，連接外部獨立公司多種產品的電商交易平臺應運而生，其可為客戶提供集成化服務解決方案^[1]?；陔娚探灰灼脚_的數字市場正極大地改變平臺及互補企業為最終客戶創造價值的方式，進而影響其市場競爭模式。資源依賴理論強調從周圍環境獲取資源以促進自身發展的重要性^[2]，依托電商平臺數字賦能實現資源整合，推動內外部協同成為平臺互補企業尋求突破的重要發展戰略^[3]。然而，據“天眼查”統計，截至2020年有40萬家電商企業進行了注銷。可見，電商平臺的賦能效應雖然能夠為互補企業提供跨界競爭優勢，但也會因為企業自身能力與資源等因素導致績效高度分化^[4]。因此，有必要深入研究識別電商平臺互補企業創業績效影響因素組合與互動機制。

平臺通過提供基礎區塊吸引互補者加入，共同為用戶提供產品或服務^[5]。由此，平臺與互補者間的合作關系、競爭關系和治理策略引起學界廣泛關注^[6]?，F有研究表明，中小企業傾向于選擇平臺賦能與自身產品相融合的模式，借助平臺發現創業機會并降低創業成本^[7]。因此，需要結合平臺屬性特征與自身專業能力對平臺互補企業內在成長機理進行考察（王節祥等，2021）），避免中小企業過度依賴平臺或因平臺架構設計的權力非對稱性導致成長困難^[8]。然而，探討電商平臺互補企業如何通過對平臺功能的情景化應用促進創業績效提升這一問題的研究匱乏，因而無法回答互補企業平臺選擇多元化與績效分化的問題。此外，非平臺化情景下的相關研究探討創業資本、創業環境、創業認知、創業機會識別、創業決策、創業資源拼湊等因素對創業績效的影響^[9]，但僅關注單個前因條件對創業績效的凈效應，忽略了因果復雜性問題，即多個前因條件組合關系與共同作用對結果的影響。事實上，組織與環境、組織與組織可以作為相互關聯的結構存在^[10]。對電商平臺互補企業而言，平臺數字功能可以提供技術情景，進而推動企業資源能力與創新行為的適應性轉變。因此，突破回歸分析的“凈效應”研究范式，以組態思維揭示電商平臺互補企業在內外部多維因素組合作用下的創業績效實現路徑，有助于促進電商平臺與平臺互補企業實踐。

綜上所述，電商平臺互補企業借助平臺數字功能促進創業績效提升是技術、組織和環境相互影響、相互作用的復雜過程?，F階段，對這一復雜機制的研究相對匱乏。為此，基于Tornatizky＆Fleischer^[11]提出的TOE框架，本文采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）^[12]，對334家電商平臺互補企業高創業績效因素組合進行分析，揭示影響企業多因素協同作用的復雜效應，以期為電商平臺互補企業經營管理提供啟示。

1 理論基礎與框架構建

1.1 電商平臺互補企業

根據Gawer＆Cusumano（2014）的定義，平臺生態系統由平臺、架構以及支持互補資產集合3個部分組成。在多邊數字平臺中，互補資產是指“互補者”為平臺主提供的產品互補、服務互補和技術互補（王節祥等，2021）），消費者可以通過平臺購買互補者提供的產品?；谄脚_架構角度，互補性是平臺組織架構設計的底層邏輯（張敬博等，2020）。Cusumano^[13]根據價值創造方式將平臺劃分為交易型平臺和創新型平臺。其中，創新型平臺側重技術互補，其他個體或企業能夠在技術或系統中進行更新和創新，進而創造“1＋1＞2”的價值；交易型平臺通過鏈接消費者與互補者，促進多方主體交流以達成交易。電商平臺作為交易型平臺，以模塊接口為特征，兼顧多方主體，通過增加消費者數量產生網絡效應或網絡外部性^[7]，進而吸引更多商家加入，成為其互補者。本文研究對象為電商平臺互補企業，是指在電商交易平臺上從事商業活動并使用平臺數字功能提供互補產品或服務的企業，其與電商平臺存在互補關系。

1.2 TOE理論分析框架

20世紀90年代，Tornatizky＆Fleischer^[11]率先提出技術—組織—環境（簡稱TOE）理論框架，旨在探討3種不同因素如何影響創新成果在不斷擴散與傳播過程中被其他企業或用戶接受、采納并實施這一問題。研究表明，TOE理論框架用于探討技術創新與用戶采納關系時具有良好的適用性（Lockyer，2010）。隨著數字技術發展，信息擴散方式與傳播渠道均會發生改變，經濟社會亟需經歷一場全面而深刻的社會—技術范式轉型，呈現出技術、產業、市場、文化和社會等多要素共同演化的復雜關系（李平，2018），TOE理論分析框架與創新擴散理論融合也變得緊密（段淳林和崔鈺婷，2022）。Geels（2002）認為，技術擴散引發的經濟社會結構性轉型包括3個層級的相互作用，除占主導地位的社會—技術范式的鎖定效應外，還包括微觀層面的“利基”創新環境和宏觀層面的政策導向、環境等“地景（landscape）”；Baygi等（2021）認為，數字化轉型需要有利的條件，進而促使技術創新被及時創造、感知和實現。針對充分利用電商平臺數字功能的創業活動，現有研究認為，其本質是技術擴散與主動性技術采納行為，強調電商平臺互補企業與平臺雙方基于數字技術的創造性融合。因此，TOE理論分析框架用于闡釋電商平臺互補企業數字功能應用具有高度適用性。

1.3 TOE框架要素對電商平臺互補企業創業績效的影響

1.3.1 技術維度

電商平臺互補企業創業TOE分析框架的技術維度包括數據支持功能應用與社群支持功能應用兩個子條件。互補企業充分利用電商平臺數字功能模塊提供產品與服務，符合TOE框架關注的適配性問題。對電商平臺互補企業而言，數據支持功能應用與社群支持功能應用可為創業績效提供基礎性作用，具體從3個方面加以闡釋：①從流程創新視角看，數據支持功能應用能夠不斷滲透電商平臺互補企業運營流程并發揮賦能作用，改變庫存、交易和決策形式等^[14]，而社群支持功能應用不僅能夠幫助電商平臺互補企業即時與用戶進行產品溝通、信息溝通和交易互動，而且能夠增加支付、營銷和物流等增值性服務^[15]；②從產品創新視角看，借助數據支持功能應用與社群支持功能應用，電商平臺互補企業能夠衍生出蘊含數字化功能的新服務（Yoo等，2010），深入挖掘潛在用戶需求，激發多樣化定制服務；③從商業模式創新視角看，電商平臺、互補企業及消費者共同創造的大數據合作資產包含市場變化信息與產品需求信息（Xie等，2016），平臺數據服務技術（例如阿里的生意參謀，字節跳動的抖店）能夠及時將相關信息傳遞給電商平臺互補企業，電商平臺互補企業利用平臺開展蘊含數據賦能的營銷管理、智能化后臺管理、定價修訂等，制定與市場環境及顧客需求相匹配的商業模式創新方案。可見，數據支持功能應用與社群支持功能應用相互補充，共同促進平臺數字功能在電商平臺互補企業價值鏈中的價值共創，進而提升創業績效。

1.3.2 組織維度

電商平臺互補企業創業TOE分析框架的組織維度包括資源拼湊與場景化創新兩個子條件。在資源拼湊方面，電商平臺數據支持功能與社群支持功能是信息、計算和連接等具體技術模塊的組合（Bharadwaj等，2013）。通過資源拼湊，平臺互補企業將這一技術模塊組合與現有產品和服務深度融合，是對電商平臺數字技術資源進行吸收的關鍵步驟，能夠促進新舊資源內部集成與外部拓展（李琦等，2021）。在資源拼湊過程中，電商平臺互補企業培育的數據積累與分析能力可轉化為互補性資源能力（劉洋等，2020），幫助企業深化對內外潛在數字化信息和資源的理解，賦予現有資源新的價值，從而促進市場份額提升?？傮w來說，電商平臺互補企業通過資源拼湊能夠有效促進資源跨界流動，為形成具有競爭力的“產品+服務”模式提供數字化資源整合路徑，從而助推創業績效提升。在場景化創新方面，電商平臺互補企業通過將場景要素融入商業模式創新，與用戶實現價值共創（江積海，阮文強，2020），從而拓展電商平臺數字功能應用空間。首先，加強用戶場景化創新能夠全面理解用戶特征與需求，提高用戶參與度，從而提升互補企業價值與績效^[16]；其次，加強運營場景化創新能夠構建核心企業與用戶、供應商等重要利益相關者數字化價值共創網絡，實現關鍵業務數字化運營，進而提升創業績效；最后，加強產品場景化創新能夠提升用戶特定場景下的情感價值、體驗價值和認知價值，從而促進互補企業創業績效提升（歐偉強和朱斌，2019）。

1.3.3 環境維度

電商平臺互補企業創業TOE分析框架的環境維度包括環境不確定性與創業政策導向兩個子條件。對互補企業而言，環境不確定性可能存在“雙刃劍”效應。一方面，環境不確定性會給企業競爭優勢帶來挑戰，進而影響其創業績效（王偉毅和李乾文，2007）；另一方面，環境不確定性可能作為外部壓力促使互補企業借助平臺數字功能開展創新活動，進而獲得可持續性績效。首先，環境不確定性會縮短產品生命周期、技術更新周期及企業維持優勢的“保鮮期”，倒逼電商平臺互補企業根據市場變化改變創業活動，將不確定性風險轉化為機會。其次，環境不確定性會加快電商平臺數字功能更新速度，為互補企業搜尋外部技術資源提供支撐，同時為互補企業創業活動帶來便利。與環境不確定性相比，創業政策導向對互補企業的影響是積極的。中國情景下，政府擁有較大的控制權與資源分配權，制度會深刻影響企業合法性與外部資源獲?。ㄖ芏返?，2020）。此外，除本身的支持性作用外，創業政策導向還是市場失靈的彌補措施，有利于降低初創企業面臨的不確定性風險（Bennett，2008）。在“大眾創業、萬眾創新”背景下，創業政策導向必須與經濟社會發展同頻共振（林龍飛和陳傳波，2019）。因此，無論是對電商平臺還是對互補企業而言，提升與創業政策導向的契合度均非常重要。與創業政策導向結合越緊密，越能激發創業者活力，從而促進平臺互補企業創業績效提升。

基于此，本文將3個層面的6個子條件納入分析框架，試圖厘清各因素間的協同關系，提煉平臺互補企業創業績效差異化驅動路徑，并構建理論模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 研究方法選擇

為探究多要素協同驅動電商平臺互補企業創業績效的組態路徑，本文選擇模糊集定性比較分析方法（fsQCA）進行論證，原因如下：①fsQCA是綜合定量與定性研究的組態分析方法，能夠對研究對象蘊含的模糊信息進行科學、合理的評價，所得結論可以揭示復雜社會現象；②fsQCA具有等價性，其認為影響結果發生與否的因素可能單獨，也可能以組合方式發揮作用，并將這種對結果產生作用的特征組合稱為組態，能夠識別驅動創業績效的不同作用路徑；③不同因素對電商平臺互補企業創業績效的影響可能具有非對稱性，fsQCA能夠對非對稱性進行比較分析，相較于傳統回歸方法，更能拓寬研究的理論邊界。

2.2 問卷設計

為了確保問卷調查量表信效度，本文在選取國內外成熟量表的基礎上，通過團隊內部討論、邀請專家與創業者討論、預調查等方式對問卷進行修改。本文采用李克特5級量表對數據支持功能應用、社群支持功能應用、資源拼湊、場景化創新、環境不確定性、創業政策導向以及創業績效7個相關變量進行測量。其中，數據支持功能應用測度，參考Chung等（2016）、繆沁男和魏江（2022）的研究成果，考察平臺功能模塊在促進互補企業精準營銷等方面的程度，相關量表包括5個題項；社群支持功能應用測度，同樣參考Chung等（2016）、繆沁男和魏江（2020）的研究成果，相關量表包括5個題項；資源拼湊測度，參考Baker＆Nelson（2005）、魏龍等（2021）的研究成果，相關量表包括“企業有信心利用手頭資源找出強可行性的解決方案”等4個題項；場景化創新測度，參考江積海和阮文強（2020）、許華和宋琦^[16]的研究成果，對場景化創新相關問卷進行改編，分為用戶場景化創新、產品場景化創新以及運營場景化創新3個維度，相關量表包括12個題項；環境不確定性測度，借鑒單標安等^[17]的研究成果，相關量表包括“行業內顧客需求和偏好變化程度”“行業內相關技術進步可預測程度”“競爭對手行動可預測程度”“行業產品和服務更新程度”4個題項；創業政策導向測度，參考Acedo＆Jones^[18]的研究成果，從融資和稅收優惠政策等4個方面進行衡量，測量量表包括4個題項；創業績效測度，參考Chandler ＆ Hanks^[19]的研究成果，從銷售額增長、投資回報率、產品質量、市場認可、員工工資福利5個方面衡量，相關量表包括5個題項。

2.3 樣本及數據收集

遵循便利抽樣與隨機抽樣原則，本文通過3種渠道進行多階段問卷發放：①依托個人社會網絡與講座培訓機會，向電商創業者直接發放紙質問卷或在線問卷；②利用社會關系請求從事相關研究的高校教師或主管電商工作的政府人員向電商創業者發放問卷；③采用滾雪球方式請求被調查對象邀請其他符合條件的電商創業者填寫問卷。通過上述3種方式，共發放紙質問卷50份，電子問卷500份。為確保問卷數據質量，本文剔除未通過反向測試題與固定答案選擇題測試的無效問卷，同時剔除問卷填寫時間過短以及填寫潦草的問卷。通過篩選，本文獲得廣東、山西、河北、遼寧等11個省（市）的有效樣本問卷334份，有效回收率為60.7%，樣本統計特征如表1所示。此外，對電子問卷與紙質問卷進行異質性檢驗，結果表明，兩者無顯著差異，能夠合并展開進一步分析。

3 數據分析

3.1 信效度分析與描述性統計

本文采用SPSS、Amos軟件對量表信度與效度進行檢驗，結果如表2所示。

（1）以克朗巴哈系數α值大于0.8的標準對問卷信度進行檢驗，結果發現，7個變量可靠性分析的α值均大于0.8。由此，可以認為本文使用的量表具有較高的信度。

（2）為檢驗變量聚合效度，本文進行多項檢驗。表1顯示，各變量組合信度（CR）值大于0.8（大于0.7的臨界值），標準因子載荷均大于0.6的臨界值，所有變量的平均方差提取值（AVE）均大于0.5。因此，可以認為本文量表具有較高的聚合效度。

（3）為檢驗區分效度，本文將變量的 AVE平方根與變量相關系數進行對比（見表3）。結果顯示，AVE平方根均大于對應的相關系數。由此，可以認為本文設計的問卷具有較高的區分效度。

（4）為檢驗問卷結構效度，本文進行探索性因子分析與驗證性因子分析。對7個變量的39個測量條目進行未旋轉探索性因子分析，結果顯示，KMO值為0.936，Bartlett檢驗結果通過0.000顯著水平。采用Harman單因子分析方法對7個變量的所有條目進行公因子提取，共提取出7個公因子，累計解釋力為82.368%，且第一個因子解釋力為19.801%，低于臨界標準值40%。此外，驗證性因子分析結果表明，七因子模型擬合度最佳（CMIF/DF=1.667＜3，GFI=0.942＞0.9，RMSEA=0.035＜0.08，RMR=0.031＜0.05，AGFI=0.934＞0.9，CFI=0.956＞0.9，NFI=0.925＞0.9，IFI=0.954＞0.9）。因此，可以認為問卷具有較高的結構效度，不存在嚴重同源偏差問題。

表3報告了7個變量的均值、標準差、變量間相關系數。由表3可知，7個變量間均存在顯著正相關關系，相關系數均小于0.5，且VIF值均小于2。由此表明，本文變量不存在嚴重多重共線性。

3.2 變量校準

采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）需要對變量指標進行校準處理，即為每個變量設定完全隸屬、交叉點和完全不隸屬3個轉折點，轉換后的集合隸屬度介于0～1之間。變量校準需要結合數據情況而定，鑒于問卷數據校準規則，本文采用直接校準法，將1設置為“完全不隸屬”，將5設置為“完全隸屬”，將3設置為“交叉點”，各條件變量校準錨點如表4所示。

4 研究結果

4.1 必要性分析

必要條件是指當某一結果出現時，該條件必然存在，其本身對結果的出現具有必然影響。在fsQCA分析的簡約解中，必要條件容易直接消去。因此，為了揭示單個變量與創業績效的關系，本文運用fsQCA3.0軟件對單個前因條件變量是否為必要條件進行檢驗，結果如表5所示。由表5可知，所有單項前因條件的一致性水平均未超過0.9的判定標準。由此，可以認為6個前因條件均不是高創業績效或非高創業績效的必要條件，需要進一步進行定性比較分析。

4.2 條件組態充分性分析

條件組態的充分性分析是指論證由多個前因條件構成的組態是否為電商平臺互補企業高創業績效或非高創業績效結果集合的子集。首先，借鑒Ragin（2009）的做法，對真值表的組合進行篩選，以原始樣本數的1.5%為標準（本文總樣本數為334，1.5%則為5），保留樣本頻數值大于5的邏輯條件組合；其次，借鑒杜運周和賈良定^[12]的研究成果，以原始一致性閾值為0.8、PRI一致性閾值為0.7為標準，手動將原始一致性值大于0.8、PRI一致性值小于0.7所對應的邏輯條件組合結果改為0；最后，運行fsQCA3.0軟件，得到高創業績效、非高創業績效前因組態的復雜解、簡約解及中間解。3種解中，簡約解包含核心條件，中間解包含輔助條件。參考Fiss ^[10]提出的結果呈現形式，得到高創業績效的5個前因條件組態與非高創業績效的兩個前因條件組態（見表6）。表6顯示，高創業績效總體解的一致性為0.912，總體解的覆蓋度為0.701，表明5條組態路徑可以解釋樣本中70.1%的高創業績效案例。此外，非高創業績效總體解的一致性和覆蓋率與此接近。

4.2.1 高創業績效組態路徑

本文歸納得出電商平臺互補企業獲得高創業績效的5條典型組態路徑，并根據路徑特征進行命名。

（1）技術驅動政策支撐型（路徑1），其特征表現如下：數據支持功能應用、社群支持功能應用以及創業政策導向為核心條件存在，環境不確定性為核心條件不存在，資源拼湊和場景化創新可存在可不存在。這一路徑意味著環境不確定性風險較低背景下，不論組織內部是否開展資源拼湊行動和場景化創新，互補企業只要充分利用電商平臺的數據支持功能和社群支持功能，跟隨創業政策導向，就能抓住創業機會，促進創業績效提升。該路徑強調技術與創業政策導向的聯動作用，故將其命名為技術驅動政策支撐型。轉型過程中，存在市場非均衡性特征，區域間和區域內市場成熟度各有差異。政府通過控制、分配要素資源引領創業方向，催生“制度型市場”（魏江和劉洋，2017）。這一背景下，雖然創業政策導向對電商平臺互補企業具有一定影響，但電商平臺數字功能應用能夠突破資源邊界，實現制度性資源與市場性資源協同。路徑1的一致性為0.896，原始覆蓋率為0.275，唯一覆蓋率為0.105。由此說明，該路徑能夠解釋27.5%的高創業績效案例，其中10.5%高創業績效案例僅能被該路徑解釋。

（2）技術驅動不確定性催化型（路徑2），其特征表現如下：數據支持功能應用、社群支持功能應用以及環境不確定性為核心條件存在，資源拼湊為邊緣條件存在，場景化創新和創業政策導向可存在可不存在。這一路徑意味著無論創業政策導向如何變化，面對復雜環境，平臺互補企業只要依托平臺數據支持功能與社群支持功能，調整策略對資源進行重新組合，就能實現高創業績效。該路徑強調技術與環境不確定性的聯動作用，故將其命名為技術驅動不確定性催化型。不確定性環境會倒逼互補企業借助電商平臺數字功能應用增強自身動態能力，從而促進創業績效提升（焦豪等，2021）。不確定性環境中，企業面臨較多機遇，也有較多的閑置資源可供選擇。成功的創業企業總能在不確定性環境中選擇正確的策略實現資源協同，從而試錯成功（王偉毅和李乾文，2007）。路徑2的一致性為0.874，原始覆蓋率為0.428，唯一覆蓋率為0.217。由此說明，該路徑能夠解釋42.8%的高創業績效案例，其中21.7%高創業績效案例僅能被該路徑解釋。

（3）數據驅動創新型（路徑3），其特征表現如下：數據支持功能應用與場景化創新為核心條件存在，資源拼湊為輔助條件存在，創業政策導向為核心條件不存在，環境不確定性可存在可不存在。這一路徑意味著無論環境不確定性風險如何，互補企業只要利用電商平臺的數據支持功能開展資源拼湊行動和場景化創新，就能彌補創業政策導向不足的缺陷，實現創業績效提升。該組態的核心條件強調數據支持功能應用和場景化創新的聯動適配，故將其命名為數據驅動創新型。數字化時代，場景化創新作為新技術應用的機會窗口，可為超越追趕提供良好的情境（吳曉波等，2019），而數據作為場景化創新的基本生產要素，能夠替代經驗成為推動發展的新動能^[20]。電商平臺的數據支持功能可為消費者的瞬間興趣內容賦能，幫助企業繪制接近消費者“當時”場景的實時狀態畫像（李高勇和劉露，2021）。借助平臺，互補企業能夠結合組織價值主張與消費者社會背景創造更多場景價值，從而實現高創業績效（江積海，阮文強，2020）。路徑3的一致性為0.903，原始覆蓋率為0.259，唯一覆蓋率為0.143。由此說明，該路徑能夠解釋25.9%的高創業績效案例，其中14.3%的高創業績效案例僅能被該路徑解釋。

（4）社群—資源協同型（路徑4），其特征表現如下：社群支持功能應用與資源拼湊為核心條件存在，環境不確定性為輔助條件存在，其它條件可存在可不存在。這一路徑表明，高不確定性環境下，企業如果能夠借助平臺的社群支持功能開展資源拼湊行動，就能實現創業績效提升。該組態的核心條件強調社群支持功能應用與資源拼湊的聯動適配，故將其命名為社群—資源協同型。場景化創新是網絡化過程（Shipilov等，2014），電商平臺互補企業所嵌入的網絡結構并非是一成不變的，而是會隨著社群支持功能應用下的“流量”積累而發生動態演化，從而驅動利用能力循環（Davis，2016）。靜態單一的慣性知識派系不足以全面揭示場景化創新驅動因素，這一組態的作用機制可為促進創業績效提升提供新思路。社群支持功能應用能夠直接影響消費者獲取產品信息與互動信息的范圍及程度^[16]。一方面，在環境不確定性風險較高背景下，企業能夠利用社群支持功能增加流量；另一方面，企業可以通過交流和互動實現產品價值提升（Lockyer，2010），資源在互動過程中實現重新整合，從而促進創業績效提升。路徑4的一致性為0.878，原始覆蓋率為0.107，唯一覆蓋率為0.086。由此說明，該路徑能夠解釋10.7%的高創業績效案例，其中8.6%的高創業績效案例僅能被該路徑解釋。

（5）全維度要素協同型（路徑5），其特征表現如下：除創業政策導向可存在可不存在外，其它所有前因條件均作為輔助條件存在。這一路徑表明，無論創業政策導向如何變化，數據支持功能應用、社群支持功能應用、資源拼湊、場景化創新以及環境不確定性合力，就能幫助互補企業實現高創業績效。電商平臺與互補企業共同構成創業生態系統，它是一種復雜的社會經濟結構^[21]，不僅強調電商平臺的數字賦能，而且需要創業企業制度性嵌入動態能力的相互作用，通過驅動資源配置實現交互（Acs等，2014）。研究證實，平臺企業主導的創業生態系統中，互補企業創業活動受自身特質與外部因素的影響^[22]。因此，本文將這一組態路徑命名為全維度要素協同型。該路徑能夠解釋約33.7% 的高創業績效案例，其中18.6%僅能被這條路徑所解釋。

4.2.2 非高創業績效組態路徑

模糊集定性比較分析方法（fsQCA）能夠檢驗高創業績效與非高創業績效的前因條件組態是否完全相反^[10]。因此，本文進一步分析電商平臺互補企業非高創業績效的前因條件組態，得到兩條路徑（表6中的路徑6和路徑7），并且兩條路徑呈現出既有共同點又有異質性的特征：首先，兩條路徑中均以數據支持功能應用作為核心條件，說明數據支持功能應用缺失將直接影響創業績效；其次，根據路徑6可知，無論環境不確定性如何，當數據支持功能應用、資源拼湊、場景化創新以及創業政策導向缺失時，僅依靠社群支持功能，平臺互補企業無法實現高創業績效；最后，根據路徑7可知，在數據支持功能應用、社群支持功能應用、環境不確定性以及創業政策導向缺失時，平臺互補企業依靠內部資源拼湊和場景化創新無法實現高創業績效。

4.3 穩健性檢驗

根據杜運周和賈良定^[12]的研究成果，本文采用調整案例閾值、改變PRI閾值兩種方法進行穩健性檢驗，即將案例閾值改為6，將一致性閾值門檻提高為0.85，然后對數據進行分析，得到條件組態的充分性檢驗結果。對兩次分析結果進行對比發現，兩次分析結果在組態路徑數量、一致性和覆蓋率上均未發生實質性改變，高創業績效5條路徑以及非高創業績效兩條路徑的核心條件未發生改變，即本質解釋未發生改變。由此，可以認為研究結果較為穩健。

5 結語

5.1 研究結論

本文基于TOE理論分析框架，以334家電商平臺互補企業為研究樣本，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）探討數據支持功能應用、社群支持功能應用、資源拼湊、場景化創新、環境不確定性以及創業政策導向對創業績效的協同聯動作用路徑，得到如下主要研究結論：

（1）電商平臺互補企業創業績效實現不存在單一必要條件，說明VUCA 時代背景下，電商平臺互補企業實現高創業績效具有復雜的因果機制，并非某個前因條件就能起決定性作用。

（2）高創業績效的前因組態包括技術驅動政策支撐型、技術驅動不確定性催化型、數據驅動創新型、社群—資源協同型、全維度要素協同型5種類型。技術驅動政策支撐型強調平臺數字化功能應用與創業政策導向的聯動作用；技術驅動不確定性催化型強調平臺數字化功能應用與環境不確定性的共同催化作用；數據驅動創新型強調數據支持功能應用與場景化創新的聯動作用；社群—資源協同型強調社群支持功能應用與資源拼湊行動的聯動作用；全維度要素協同型強調技術、組織以及環境各要素的等效聯動作用。

（3）非高創業績效存在兩條組態路徑，強調數據支持功能應用的核心作用，且非高創業績效實現路徑與高創業績效實現路徑存在因果非對稱性。

5.2 理論貢獻

（1）現有相關研究往往將網絡效應與自身資源能力割裂（王節祥等，2021），無助于從系統和生態視角理解平臺與互補企業間的不可分割性。從電商平臺數字功能屬性出發，數字功能是互補企業借助平臺網絡效應實現成長的核心支撐（Tiwana，2014）。然而，僅憑技術功能本身并不能讓電商平臺互補企業實現成長。與已有研究基于平臺競爭策略視角探討互補企業不同，本文認為，互補企業能夠發揮主觀能動性，在外部環境與自身資源的基礎上豐富電商平臺數字功能模塊，進一步深化了對平臺賦能理論的理解，同時為平臺生態研究的結構功能主義悖論性爭論添磚加瓦。

（2）當前平臺研究的重要方向是基于平臺創業需求，探討宏觀環境與創業主體及跨層次因素間的互動機制，關注電商平臺生態所形成的創業場域^[6]。本文結合電商平臺創業特點，突破現有研究框架，從技術、組織和環境3個層面提煉出6個電商平臺互補企業創業績效影響要素，并采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）探討多重要素間的匹配效應，豐富了TOE分析框架應用場景，彌補了單一要素框架只能解釋要素“凈效應”的不足，從整體視角解釋了平臺互補企業創業績效的因果復雜性問題。

（3）本文證實，電商平臺互補企業創業績效影響因素間存在并發因果關系，不同組態路徑具有殊途同歸的效果，而且高創業績效與非高創業績效組態路徑存在非對稱性。由此，深化了對電商情景日益豐富、電商互補企業數量不斷增加情境下，不同互補企業差異化成長路徑的理論解釋。

5.3 管理啟示

（1）創業作為多重、復雜的戰略決策，僅關注某一內部或外部因素對創業績效的影響遠遠不夠，任何因果關系都需要放在具體情境下進行討論?？冃黔h境與組織內外部資源組合的結果，這些組合可為平臺互補企業提供現實指導。

（2）平臺互補企業無需過度追求對所屬行業領先者的對標學習或模仿創新，通過開展資源拼湊行動與場景化創新組合就可獲得優勢。高創業績效組態路徑顯示，企業不具備某一方面的因素并不必然導致較低的創業績效，欠缺因素可以由其它方面的因素組合加以彌補。例如，對比路徑1與路徑2可以發現，借助數據支持功能和社群支持功能，高環境不確定性背景下資源拼湊所發揮的作用能夠替代低環境不確定性與高創業政策導向帶來的“紅利”。

（3）平臺互補企業對內外部因素與創業績效關系的思考不能簡化為“強必優、弱必差”的認知，而應基于整體視角設計可用資源的最優組合。此外，在方案設計過程中應有所側重。綜合所有組態路徑可以發現，數據支持功能應用、社群支持功能應用發揮了重要作用。因此，互補企業需要重點研究電商平臺的數字化功能，加強平臺數字技術應用。

5.4 不足與展望

本文存在以下不足：第一，鑒于模糊集定性比較分析方法（fsQCA）的限制，本文僅探討了6個前因條件，未來可以采用QCA或其它分析方法，納入更多前因條件，使電商平臺互補企業高創業績效路徑的解釋更加全面；第二，遵循便利抽樣與隨機抽樣相結合的原則收集問卷，導致廣東、山西地區樣本企業數量較多，可能對研究結論的普適性具有一定影響，未來可以采用隨機抽樣進一步提升樣本數量，提高結論的嚴謹性；第三，限于問卷調查方法，本文無法對每條路徑案例進行深層次剖析，未來可以采用案例研究方法對互補企業進行深度訪談；第四，受限于靜態數據，本文并未考慮時間與過程因素，未來可收集縱貫性數據，結合時序QCA方法探究不同前因條件變化“軌跡”對電商平臺互補企業創業績效的影響。

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（責任編輯：張 悅）

The Configuration Path of Multi-factors' Synergic Impact on Entrepreneurial

Performance of Complementary Enterprises in E-commerce Platforms

Huang Shaosheng， Yan Chun

（Faculty of Business Administration， Shanxi University of Finance & Economics， Taiyuan 030006， China）

Abstract：In the digital era， the emergence of platforms has overturned the traditional concept of boundaries， and the integration of resources across original boundaries has become an irreversible trend， with e-commerce platform-based entrepreneurship releasing unprecedented new economic momentum. SMEs have entered development by complementing e-commerce platforms and integrating the digital technology of the platforms as an important path to maintain or seek resource advantages. However， while platforms offer innovative opportunities for resource acquisition and advantage reshaping， they may also bring uncertainty due to path dependency. While the existing literature confirms the 'net effect' of individual variables such as entrepreneurial capital， entrepreneurial environment， entrepreneurial perception， entrepreneurial opportunity identification， entrepreneurial decision making， and entrepreneurial resource bricolage on entrepreneurial performance， there are no consistent findings. It is inferred that the effect of these factors on entrepreneurial performance is not single， and there is a complementary or substitution relationship between various environmental or resource factors， resulting in a synergistic grouping of factors. The factors of technology， organization and environment are integrated within the research framework in the TOE theory， which helps to analyze and reveal the process of entrepreneurial performance from a holistic perspective. It is therefore used as the logical basis for this study.

This paper uses 334 complementary enterprises in e-commerce platforms as research samples to analyze the synergistic mechanisms of data support function application， community support function application， resource bricolage， contextualization innovation， environmental uncertainty and entrepreneurial policy orientation on entrepreneurial performance based on the TOE theoretical analysis framework. It is found that （1） there is no single necessary condition for achieving high entrepreneurial performance， indicating that in today's VUCA era， there is a complex causal mechanism for complementary e-commerce platforms to achieve high entrepreneurial performance， and no single antecedent condition can play a critical role; （2） the antecedent patterns of high entrepreneurial performance include the technology-driven and policy-supported type ， the technology-driven and uncertainty-catalyzed type， the data-driven innovation and community-resource synergistic type， and the full-dimensional factor synergistic type. The technology-driven and policy-support type emphasizes the linkage between the application of platform digital functions and entrepreneurial policy orientation; the technology-driven and uncertainty-catalyzed type emphasizes the co-catalytic effect between the application of platform digital functions and environmental uncertainty scenarios; the data-driven innovation type emphasizes the linkage between the application of data-support functions and contextualization innovation; the community-resource synergistic type emphasizes the linkage between the application of community support functions and resource collocation actions; the full-dimensional factor synergistic type emphasizes the equivalent linkage of technological， organizational and environmental factors; （3） there are two configuration paths for non-high entrepreneurial performance of complementary platform enterprises， and there is a causal asymmetry with the driving path of high entrepreneurial performance.

By proposing six factors that affect the entrepreneurial performance of complementary enterprises from the levels of technology， organization and environment， this paper empirically explores the matching effects among multiple factors using the fsQCA approach， and reveals to some extent how the antecedent conditions of resource acquisition and integration of platform complementary enterprises impact performance outcomes， which expands the application context and boundaries of the TOE framework， and also provides a holistic perspective for understanding and explaining the causal complexity of entrepreneurial performance of platform complementary enterprises. In practice， it is far from sufficient to inspire the entrepreneurs of complementary enterprises to focus solely on the impact of a particular internal or external factor on entrepreneurial performance. On the contrary， it is reasonable to carry out resource activities and contextualization innovation in different environments according to one's own resource endowment. At the same time， it is not necessary to blindly compete? with the leaders in the industry to which one belongs. Finally， the "bucket effect" mindset should be adopted in the relationship between internal and external factors and the entrepreneurial performance of complementary enterprises so that the enterprises can examine the optimal combination of resources， make full use of the platform's digital capabilities， identify multiple underlying logic， and digest the differentiated assumptions behind.

Key Words：Entrepreneurial Performance; TOE Framework; Digitalization; Complementary Platform Enterprises; Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis