摘 要：现有关于创业导向与企业绩效关系的研究大多建立在相关性分析方法上，将创业导向作为一种聚合构念进行探讨，无法解释实践中创业导向复杂多样的表现形式与企业绩效的内在关联。将创业导向解构为创新性、风险承担性及先动性3个维度，基于集合论思想，构建包含组织规模、环境动荡性及组织双元能力等权变因素在内的创业导向绩效机制模型，通过对211个样本企业进行模糊集定性比较分析，得出高企业绩效产生的4种因果机制。结果表明，创新性是企业获取高绩效的关键，风险承担性和先动性与企业绩效的关系受权变因素影响。研究结论为目前创业导向理论研究提供了新视角，也为复杂情境下企业创业导向战略实践提供了支持。
关键词：创业导向；创新性；风险承担性；先动性；企业绩效；模糊集定性比较分析
创业导向是指指导企业创新活动的哲学及决策过程[1]。随着产品生命周期缩短以及互联网环境下新型商业模式不断涌现，创业导向正成为动态环境下企业获取与保持竞争优势的重要战略选择，是目前战略管理领域主要研究内容之一，主要用创新性、风险承担性和先动性3个维度表征[1-3]。
虽然学界关于创业导向理论研究已取得了丰硕成果，但对企业绩效复杂影响过程的关注较少[4]。目前，学界普遍将创业导向作为一种聚合构念(Aggregate Construct)，检验其对企业绩效的直接影响，或在权变因素作用下的间接影响[5-6]。但是，创业导向是一种可应用于任何组织，并根据客观条件对组织构成要素进行平衡匹配的价值创造过程。在实践过程中，创业事件的创新性、风险承担性及先动性水平往往高低不一[7]，因而简单地采用聚合构念对创业导向进行测度，难以精确描述其对企业绩效影响的复杂多变形式。对此，虽然有学者尝试将创业导向解构为多维构念，分别探讨各维度对企业绩效的影响，但是目前基于相关性的分析方法(Correlation Based Approaches)难以解释这种导致结果(企业绩效)发生的复杂前因问题(创业导向复杂多样的表现形式)[3，8]。因此，有必要借助集合论思想深入探讨创业导向绩效机制的微观机理[4]。
模糊集定性比较分析法(fs/QCA)是一种基于集合论思想的研究方法，通过构建不同因果路径的逻辑条件组合，探索特定事件产生的多重并发原因[9-11]，进而厘清事物间的复杂因果关系。Lisboa等[4]认为，模糊集定性比较分析法有助于探究创业导向对企业绩效的复杂影响过程。因此，本文以Lumpkin和Dess [12]提出的创业导向绩效机制研究框架为基础，首先基于集合论思想，构建包含组织规模、环境动荡性和组织双元能力等因素在内的创业导向绩效机制模型，然后采用模糊集定性比较分析法，探索创业导向各维度不同水平的多种组合在权变因素影响下对企业绩效的作用机制，试图进一步丰富创业导向理论研究成果，为复杂情境下创业导向型企业更好地进行战略实践提供理论支持。
创业导向是企业层面的战略导向，体现了企业进入新领域过程中的决策行为、心智模式及战略哲学，其对企业绩效影响机制是战略管理领域的关注焦点[2]。目前学界对创业导向与企业绩效关系的研究主要集中于两点：创业导向的维度划分及其对企业绩的影响机制。Miller[13]认为，创业导向型企业应包含创新性、风险承担性与先动性3个构成要素，该观点已得到了学界普遍认同。Covin和Slevin[1]认为，创业导向3个构成要素同时对企业绩效产生影响，且影响方向和程度相同，因而应将其视为一种聚合构念。然而，Lumpkin等[12]和Zahra等[14]认为，创业导向各构成要素相关性很弱，且对企业绩效的影响方向和程度也不尽相同，应将其视为一种多维度构念。支持聚合构念的学者试图从权变角度，通过引入环境与组织因素增加创业导向绩效机制模型的解释力[6]；支持多维度构念的学者则引入情境因素探讨多个维度对企业绩效的直接或间接影响[3]。
首先，本文认为创新性、风险承担性及先动性代表了不同价值主张，创业导向在战略实践过程中需要消耗大量资源以满足各维度战略侧重，不仅增加了企业非系统性风险,而且难以保障其在不确定性环境中的补偿性收益。由此可以推断，创业导向的应用是企业根据自身及外界因素权变地配置各要素水平的动态过程，而简单地将创业导向视为一种聚合构念难以区分不同类型创业导向型企业的行为特征。因此，本文认同并采纳Lumpkin和Dess [12]的观点，将创业导向视为多维度构念，并结合Covin和Slevin[1]的研究成果，将其构成设定为创新性、风险承担性及先动性3个维度。其中，创新性是指企业接受新思想，鼓励探索与学习，支持产品、服务与技术流程创新的倾向；风险承担性是指企业承担债务、冒险进入未知领域以及大规模资源承若的意愿；先动性是指企业为了寻求未来市场变化中出现的机会，率先将新产品或新技术引入市场的前瞻性战略行为。
其次，由于创业导向具有对象差异性[15]及资源耗散性[12]等特点，不同企业在不同情境下对创业导向的运用逻辑不同，各维度在实践中的水平高低不一。现有基于相关性的分析方法一方面只能解释单一因果路径的逻辑构成，容易忽视其它因素对结果的潜在影响，导致研究结论缺乏稳健性和普适性[2，16]；另一方面无法对不同因果路径进行比较，因而不能深入理解自变量对因变量的复杂影响机制[8]，从而无法解释创业导向对企业绩效影响的复杂过程。由前文分析可知，高企业绩效的产生往往是企业依据客观条件权变地配置创业导向各维度水平等效作用的结果，因而有必要借鉴集合论思想，采用模糊集定性比较分析法，探索创业导向对企业绩效的微观作用机制[4]。
模糊集定性比较分析方法是一种基于集合论思想，通过构建解释条件与结果之间的必要关系和充分关系的研究方法[13]。与基于相关性的分析方法不同，模糊集定性比较分析法可以通过构建多种逻辑条件组合(因果路径)识别导致结果产生的多重并发原因，并在特定结果条件下对不同因果路径进行比较，能够有效兼顾变量间关系的特异性和复杂性；类似于回归分析中的显著性水平及决定系数，模糊集定性比较分析法采用一致性(Consistency)和覆盖度(Coverage)指标检验自变量与因变量间的关系。通过一致性指标可以判断自变量是否为因变量的充分或必要条件，公式如下：
consistency(Xi≤Yi)=
当一致性指标值大于0.8时，认为自变量X是因变量Y的充分条件；当该指标值大于0.9时，则可认为自变量X是因变量Y的必要条件。覆盖度指标反映了该模型的解释力。
在模糊集定性比较分析中，若选取变量过多，会使研究结论复杂且难以理解，降低模型解释力。因此，首先应从理论上阐明不同变量交互影响机制，然后在实证分析中引入相应变量[17]。本文根据现有文献研究成果，将环境动荡性及组织规模等变量引入创业导向绩效机制模型，其原因在于：创业导向在实践过程中往往受环境因素影响，而“环境动荡性”是目前应用较为广泛的一种情景变量[21]；不同规模的企业，其资源积累程度、组织特性以及行为逻辑有很大不同[15]，从而在创业事件中各维度表现水平呈现出很大差异。选取环境动荡性和组织规模两个变量可以很好体现出目前学界从环境与组织角度考察创业导向绩效机制的研究思路[3]。
由于创新性、风险承担性和先动性的执行都需要组织能力对现有资源进行整合与重构[18]，因而本文借鉴张玉利和李乾文[19]的研究成果，将组织双元能力(包含探索能力及利用能力两个维度)变量纳入模型，提出4种逻辑条件组合(因果路径)假设，如表1所示。在每种逻辑条件组合中，大写字母表示相对应的变量发生，表现为水平高；小写字母表示变量不发生，表现为水平低。除上述变量外，不再添加其它变量，以提高初始模型的一致性与覆盖度水平。
表1 高企业绩效逻辑条件组合假设
高企业绩效逻辑条件组织规模小大环境动荡性低假设一:I*r*p*L*t假设三:I*R*p*L*T高假设二:I*r*P*l*T假设四:I*R*P*L*T
注：I、R、P、L、T分别代表创新性、风险承担性、先动性、利用能力及探索能力在逻辑条件组合中发生，相应的小写字母表示该变量不发生，“*”表示逻辑“与”
对于小型企业而言，资源匮乏是其创业实践的主要障碍。相较于大型企业，小型企业在资本积累和资源获取方面明显不足，因而在稳定环境中，小型企业往往具有风险厌恶偏好，倾向于利用现有细分市场的产品或技术创新[8]稳定市场份额，确保企业持续成长，较少实施先动性战略行为以避免研发投入加大以及在市场推广和改变用户习惯过程中消耗过多成本[20]。当处于动荡环境中时，随着竞争者增加和消费者需求不确定性增强，小型企业倾向于凭借自身规模而灵活机动的优势，在进行产品或技术创新的同时，前瞻性地探索市场机会以期在变革环境中寻求突破[21]。然而，小型企业受到自身资源约束，在面对高不确定性投资领域时往往持谨慎态度[22]。
Wiklund和Shepherd[18]认为，创业导向型企业需要相应的能力基础支持创新。张玉利和李乾文[19]进一步研究认为，双元能力是企业创业导向转化为绩效的必要条件。双元能力包含探索能力和利用能力两个维度，探索能力强调以一种发散性信息搜索方式获取与吸收新技术或商业模式，该方式有助于企业发现新机会，捕捉新技术，以适应动态变化的市场环境；利用能力则强调以一种聚焦、高效的方式搜集信息，完善现有知识体系，进而提高产品价值、优化组织学习曲线[23]。探索能力和利用能力的运用需要消耗企业资源，由于资源具有稀缺性，本文认为，小型企业在稳定环境中，倾向于运用利用能力渐进性地提高现有产品和技术水平以满足当前市场需求，在动荡环境中，倾向于运用探索能力搜寻、捕捉新技术和市场机会以满足新兴市场需求。由此，提出如下假设：
H1：稳定环境下，小型企业运用创新性及利用能力，在规避先动性、风险承担性及探索能力的情况下，会获得高企业绩效；
H2：动荡环境下，小型企业运用创新性、先动性及探索能力，在规避风险承担性及利用能力的情况下，会获得高企业绩效。
对于大型企业而言，组织惯例和路径依赖影响着企业创新行为[24]。为避免陷入“核心刚性”与“能力陷阱”，在创新性和风险承担性引导下，大型企业一方面改进现有技术流程实现产品渐进性改造，以满足用户需求及稳固市场份额，一方面鼓励开创性研发，保持对新技术的探索，并承担试错成本[25]。但在稳定的市场环境中，由于渐进性的产品和技术创新行为往往被证明行之有效[26]，加之用户消费习惯趋于稳定，企业即使在发现新技术的情况下也没有足够的动力去率先脱离原有技术轨迹 [27]；反之，在动荡市场环境下，单纯依靠基于原有学习曲线的利用式学习行为难以满足用户不断变化的需求，企业需要率先实践新技术或抢占新的市场机会以锁定客户群体，建立行业标准进而维持现有竞争优势[28]，从而在动荡市场环境下实现从路径依赖到路径创造的改变。基于以上分析，提出如下假设：
H3：稳定环境下，大型企业通过运用创新性、风险承担性、利用及探索能力，规避先动性以获得高企业绩效；
H4：动荡环境下，大型企业通过对创业导向及双元能力的全要素运用会获得高企业绩效；
根据以上假设，本文构建逻辑蕴含式如下：
(H):IrpLtef+IrPlTEf+IRpLTeF+IRPLTEF→Y
其中，Y代表高企业绩效，I代表创新性，R代表风险承担性，P代表先动性，E代表环境动荡性，F代表大型企业，L代表利用能力，T代表探索能力。相应的小写字母表示该变量不存在于该逻辑蕴含式中，即e代表竞争环境稳定，f代表小型企业，“+”代表逻辑“或”，箭头为逻辑蕴涵符号。
2.1 问卷设计与数据采集
(1)问卷设计。本文涉及的变量除组织规模用企业员工数衡量外，其余变量均采用Likert7级评分法测量，由被试对各因素进行打分，“1”表示“完全不同意”，“7”表示“完全同意”。为确保测量工具的信度与效度，采用国内外学者已开发并经实证检验过的量表，在征求领域内专家及企业管理者修改意见的基础上，在本校EMBA群体中进行预调研，修整部分题项后，形成正式问卷。
(2)研究样本与数据。借鉴Lisboa等[4]的取样方案，调研范围主要涉及全国5个高新科技园区(北京中关村国家自主创新示范区、上海张江高科技园区、苏州工业园区、天津经济技术开发区、深圳高新技术产业园)。为保证样本来源多样性，研究样本来自各科技园区网站企业名录以及某高校EMBA成员所在企业名录。本次调研共发放问卷400份，回收264份，其中有效问卷211份，问卷回收率为66%，有效回收率为52.7%，研究样本统计特征如表2所示。此外，本文采用哈曼单因子检测法对问卷所有条目作因子分析，未旋转时第一个主成分载荷量并未占到多数，因此不存在影响研究结论的同源偏差问题。
表2 样本特征
所有制性质性质占比(%)所处行业性质占比(%)企业规模性质占比(%)受访者服务年限性质占比(%)国有10.43服务24.6420人以下1.425年以内21.11民营70.14制造67.7721-250人39.346-10年38.71外资14.69其它7.59251-1000人44.5511-15年29.03其它4.741001人以上14.6915年以上11.15
2.2 变量测量及信度效度分析
创业导向量表主要借鉴Covin和Slevin[1]、张玉利和李乾文[19]以及胡望斌和张玉利[15]的研究成果，结合本次调研取样特点，从创新性、风险承担性及先动性3个方面进行测量，各维度包含3个题项。探索性因子分析共提取出3个特征值大于1的因子，与预期因子构成相符，详见表3。该量表Cronbach's α系数为0.813，创新性、风险承担性及先动性的Cronbach's α系数均大于0.7。采用AMOS软件进行验证性因子分析可知，创业导向三因子模型拟合效度良好(χ2/df=1.19，GFI=0.964，RMSEA=0.031，CFI=0.991，TLI=0.987，AGFI=0.938)。以上结果表明该量表具有良好的信度与效度。
双元能力量表借鉴张玉利和李乾文[19]的研究成果，包含探索和利用能力两个维度10个题项。该量表Cronbach's α系数为0.792，探索能力和利用能力的Cronbach's α系数分别为0.716和0.747，验证性因子分析表明，双元能力二因子模型拟合效度良好(χ2/df=1.911，GFI=0.943，RMSEA=0.066，CFI=0.95，TLI=0.934，AGFI=0.908)。环境动荡性量表借鉴Jansen等[28]的研究量表，包含4个题项，其Cronbach's α系数为0.86；企业绩效量表借鉴张玉利和李乾文[19]的研究量表，包含3个题项，其Cronbach's α系数为0.87。由于企业绩效及环境动荡性在本文中均为单维度构念，因此将其组成二因子模型，验证性因子分析表明拟合效果良好(χ2/df=1.206，GFI=0.947，RMSEA=0.064，CFI=0.97，TLI=0.958，AGFI=0.909)。以上分析结果表明本文所选变量均具有良好的信度与效度。
表3 创业导向探索性因子分析结果
因子测量题项因子1因子2因子3Cronbach'sα系数创新性近3年来企业一直强调对新产品开发或新技术探索0.8660.838近3年来企业推出了许多新产品或新技术0.663近3年来企业对产品或服务线做了大规模革新0.795先动性近3年来企业总是比竞争者率先采取市场行动0.8280.774近3年来企业在业内能够率先引入新产品或新技术0.819近3年来企业倾向于比竞争者率先引入新产品或创意0.711风险承担性近3年来企业倾向于投资高风险高回报项目0.7630.749近3年来企业在不确定情境下更倾向采取积极行动0.825近3年来企业更倾向于采取迅速大胆的行动0.614KMO:0.786;Bartlett卡方值:460.767;df:36;Sig:0.000
3.1 数据校准
数据校准(Calibrating)是模糊集定性比较分析法的第一步。由于初始样本数据不满足fsQCA布尔逻辑分析条件，需要将原始数据转化为[0,1]区间内的集合数据。本文采用连续赋值方案[29]，首先定义[0,1]连续模糊集(Continuous Fuzzy Sets)，然后利用线性放缩方法将变量数据映射至[0,1]区间。其中，[0,1]区间上的数值表示连续模糊集的隶属度(Membership)，1表明此变量完全隶属(Full Membership)，0代表此变量完全不隶属(Non-Membership)。以创新性变量为例，[0,1]表示样本企业创新性程度的模糊集得分分布情况，1表明该样本企业创新意愿很强，即有着强烈生产或使用最新产品或技术的意愿[12],0表示企业完全没有创新意愿。需要明确的是，本文借鉴OECD以及四部委《关于印发中小企业划分标准规定的通知》对企业规模的划分方式，将20人及以下的组织规模赋值为0，将1 000人以上的组织规模赋值为1。
3.2 高企业绩效多重因果路径分析
在数据校准完成后，首先通过必要性检验排除构成高企业绩效必要条件的单一变量；其后，在探索多重因果路径时，将变量模糊集得分转化为布尔逻辑代数，利用一致性指标构建真值表(Truth Table)，并对其进行简化，以此呈现导致同一结果发生的多重因果路径(逻辑条件组合)。以上步骤均通过fs/QCA2.5软件完成。
Fs/QCA2.5软件的运算结果通常包含3类逻辑条件组合方案：复杂方案(Complex Solution)、极简方案(Parsimonious Solution)与中间方案(Intermediate Solution)。运算结果表明，中间方案的覆盖度(Solution Coverage)为0.54，优于复杂方案的0.49；同时，中间方案的一致性(Solution Consistency)为0.91，优于极简方案的0.84。本文参考现有文献的一般做法[16]，在满足一致性与覆盖度指标要求的情况下，采用中间方案提供的4种逻辑条件组合，运算结果如表4所示。
由表4可知，中间方案的整体一致性为0.91，覆盖度水平为0.54，4种逻辑条件组合的一致性指标分布在0.90～0.93之间，大于0.8，满足充分性条件；覆盖度处于0.25～0.37之间，满足Woodside[30]提出的覆盖度标准。逻辑条件组合1表明，在动荡环境下，小型企业可以在创新性引导下通过对产品进行渐进性改造，并采取先动性策略取得良好市场表现。组合2表明，小型企业在动荡环境中可以通过积极探索新技术，抢抓新兴市场机会，从而获取高绩效回报，但应避免对风险性事业的大规模资源投入。组合3表明，对于大型企业而言，在动荡环境中适宜规避先动性和风险承担性，在创新性引导下运用利用能力获取高企业绩效。组合4表明，无论组织外部环境如何，大型企业都可以通过全面实施创业导向及运用双元能力获取高企业绩效。
表4 基于中间方案的高企业绩效逻辑条件组合
变量逻辑条件组合1234创新性●●●●风险承担性●先动性●●●利用能力●●●探索能力●●环境动荡性●●●大型企业●●Consistency0.930.910.900.92rawcoverage0.250.320.370.26uniquecoverage0.030.060.090.05solutioncoverage0.54solutionconsistency0.91
注：●表示该变量存在于该组合中，⊗表示该变量不存在于该组合中，空白处表示该变量存在与否对结果不产生任何影响
进一步地，本文采纳Ragin[32]的建议，采用假设逻辑蕴含式(H)与实际得出的逻辑蕴含式(H')交互项检验原假设是否成立。交互项逻辑蕴含式如下：
(H)(H')=(IrpLtef+IrPlTEf+IRpLTeF+IRPLTEF)(IPLEf+IrPTEf+IrpLEF+IRPLTF)=lrPlTEf+IRPLTEF
从交互项逻辑蕴含式可以看出，假设逻辑条件组合IrPlTEf和IRPLTEF分别与交互项逻辑条件组合相对应。因此，逻辑上假设二、四成立，假设一、三不成立。
4.1 研究结论
本文针对现有关于创业导向绩效机制研究的不足，首先将创业导向解构为创新性、风险承担性与先动性，并基于集合论思想，结合现有成果，构建了包含环境动荡性、组织规模、组织双元能力等变量在内的创业导向绩效机制模型，采用模糊集定性比较分析法，探索了4种导致高企业绩效产生的逻辑条件组合。结合表4，得出研究结论如下：
(1)总体来看：①创新性无论在何种环境及组织规模条件下，均在创业事件过程中扮演着重要角色，该结论与目前大多数学者的研究结论一致[2]；②组织规模不同，对资源的运用逻辑亦不相同，该结论支持了胡玉斌和张玉利[15]的观点。大型企业可以通过对创新、风险承担、先动及组织双元能力的全要素运用获取高企业绩效(如组合4所示)，而小型企业则需要根据环境条件权变地对创业事件中各要素水平及双元能力进行配置(如组合1和2所示)；③创业导向理论在动荡环境中更具解释力，该结论支持了Covin和Slevin[1]的观点。在构建的4种逻辑条件组合中，除组合4外(组合4表明环境因素并不影响高企业绩效的获取)，其它3种组合中环境动荡性都作为必要性条件存在；④创新性与先动性存在一定关联(如组合1、2、4所示)，该结论部分支持了焦豪等的观点。
(2)对小型企业而言，H1不成立。组合1表明小型企业在动荡环境中需结合创新性和先动性，抢抓市场机会、抢占细分市场，同时完善自身产品，争取良好市场表现，该路径解释了约25%的样本企业；组合2与H2基本一致，但实证结果表明利用能力的运用对企业绩效获取并无影响，该路径解释了约32%的样本企业。结合组合1和2发现，风险承担性与对探索和利用能力的综合运用均不会影响小型企业获取高绩效，结果与H1、H2不符。对此，一个可能的解释是，随着我国金融市场体系日渐完善，风险资本使得小型企业在一定程度上突破了资源约束，从而在激烈的竞争市场中表现得更具活力[33]。
(3)对大型企业而言，H3不成立。组合3表明大型企业在激烈竞争环境中，会采取一种相对保守的方式获取高企业绩效，即在创新性引导下，运用利用能力稳健地实现产品和技术提升。该路径解释了约37%的样本企业，其可能的解释是：我国企业起步较晚，虽已取得了一定规模的知识与技术积累，但与西方大型企业相比，仍处于全球价值链体系中低端，在资本和技术储备等方面相对较弱。因此，承担过多风险或采取先动性策略并不能很好解释我国后发企业在国际竞争中的追赶行为，相反，通过区域性“免费搭乘”效应，吸取西方先进企业的经验教训，积极整合外部资源以及跨组织大规模协作创新而形成的后动优势[34]，或许能更好解释部分后发企业的市场表现。组合4支持了H4，认为大型企业通过创新、风险承担、先动性决策及组织双元能力全要素投入能获得高绩效回报，该路径解释了约26%的样本企业。组合4的结果表明，目前已有部分企业在创新驱动背景下正通过大力研发和新技术探索获取竞争优势。
4.2 理论意义与管理启示
本文的理论意义在于：首先Lumpkin和Dess[12]认为，创业导向各构成要素对企业绩效的影响不尽相同，并且在战略实践过程中，往往只有部分要素在发挥重要作用。后续对创业导向绩效机制的研究基本围绕此论断展开，但均未很好解释创业导向对企业绩效的复杂影响过程。本文建立了包含组织规模、环境动荡性、组织双元能力等因素在内的创业导向绩效机制模型，探讨了创新性、风险承担性及先动性的多重组合对企业绩效作用机制，初步解释了企业创业事件复杂多样的表现形式与企业绩效的关联性问题，是对Lumpkin和Dess[12]研究成果的拓展和延伸，为后续创业导向的研究提供了新视角；其次，本文将组织双元能力纳入绩效机制模型中，进一步证实了不同情境下的探索能力或利用能力是企业获取高绩效回报的充分条件之一。张玉利和李乾文[19]认为，组织双元能力是创业导向转化为企业绩效的重要途径，但没有具体指出何种情境下运用何种能力能获取高绩效回报。本文采用模糊集定性比较分析法，明确了不同类型企业在创业事件中基于不同环境对组织双元能力的运用形式，是对张玉利和李乾文[19]研究成果的拓展，同时也证明了组织双元能力的互动观[34]，即高水平的探索能力与利用能力能够在特定组织中共存。因此，本研究结论是对现有组织双元能力理论的丰富和补充。
本文的管理启示在于：对于中国情境下的小型企业管理者而言，在激烈的竞争环境中，应充分利用自身灵活性特点，实施前瞻性策略获取先动优势；对于大型企业管理者而言，模糊集定性比较分析结果提供了两种可以参考的路径，一是通过积极采取创新、先动与风险承担战略，加大研发投入，执行先动性策略以获取竞争优势，二是通过相对保守的策略，持续渐进性的知识技术积累，采取后发策略，以获取良好的市场表现。从观测样本看，目前我国大部分企业采取第二种策略，因而对于政策制定者而言，在制定产业升级政策时，需要考虑我国企业现存发展模式，因地制宜地为我国企业转型升级提供政策支持。
4.3 研究局限及未来研究展望
本文的局限性在于：①观测样本以我国5个高新科技园区的制造业和服务业为主，建议后续研究在其它行业展开，以提高研究结论的普适性；②为保证逻辑条件组合的一致性和覆盖度均能取得良好水平，本文在构建模型时并未考察过多因素，研究结论仅由本次样本观测结果得出，不能排除其它获取高企业绩效路径存在的可能。鉴于模糊集定性比较分析法是一种基于案例分析的研究方法，建议在后续研究中缩小样本数量，深耕每个观测样本的特异性及样本间关系的复杂性，适当添加解释变量以提高模型解释力；③本文数据主要来源于被试主观测评，因素均值偏高，建议在未来研究中以上市公司为样本，采取主观测评与客观数据相结合的方式收集数据，使研究结论更具说服力。
参考文献：
[1] COVIN J G,SLEVIN D P.Strategic management of small firms in hostile and benign environments[J].Strategic Management Journal,1989,10(1):75-87.
[2] 张骁,胡丽娜.创业导向对企业绩效影响关系的边界条件研究——基于元分析技术的探索[J].管理世界,2013(6):99-110，188.
[3] 贾建锋,赵希男,于秀凤,等.创业导向有助于提升企业绩效吗——基于创业导向型企业高管胜任特征的中介效应[J].南开管理评论,2013(2):47-56.
[4] LISBOA A,SKARMEAS D,SARIDAKIS C.Entrepreneurial orientation pathways to performance: a fuzzy-set analysis[J].Journal of Business Research,2015,69(4):1319-1324.
[5] WU C W.Global-innovation strategy modeling of biotechnology industry[J].Journal of Business Research,2013,66(10): 1994-1999.
[6] LI Y,WEI Z,LIU Y.Strategic orientations,knowledge acquisition,and firm performance:the perspective of the vendor in cross-border outsourcing[J].Journal of Management Studies,2010,47(8):1457-1482.
[7] 魏江,焦豪.创业导向、组织学习与动态能力关系研究[J].外国经济与管理,2008,12(1):36-41.
[8] FRAMBACH R T,FISS P C,INGENBLEEK P T M.How important is customer orientation for firm performance? a fuzzy set analysis of orientations,strategies,and environments[J].Journal of Business Research,2015,69(4):1428-1436.
[9] 何俊志.比较政治分析中的模糊集方法[J].社会科学,2013(5):30-38.
[10] 王程韡.腐败的社会文化根源:基于模糊集的定性比较分析[J].社会科学,2013(10):28-39.
[11] 黄荣贵,郑雯,桂勇.多渠道强干预、框架与抗争结果——对40个拆迁抗争案例的模糊集定性比较分析[J].社会学研究,2015(5):90-114,244.
[12] LUMPKIN G T,DESS G G.Clarifying the entrepreneurial orientation construct and linking it to performance[J].Academy of Management Review,1996,21(1): 135-173.
[13] MILLER D.The correlates of entrepreneurship in three types of firms[J].Management Science,1983,29(7): 770-791.
[14] ZAHRA S A,JENNINGS D F,KURATKO D F..The antecedents and consequences of firm-level entrepreneurship: the state of the field[J].Entrepreneurship Theory and Practice,1999,24(2):102-111.
[15] 胡望斌,张玉利.新企业创业导向的测量与功效:基于中国经验的实证研究[J].管理评论,2012(3):40-48,57.
[16] FAN D,CUI L,LI Y,et al.Localized learning by emerging multinational enterprises in developed host countries: a fuzzy-set analysis of Chinese foreign direct investment in Australia[J].International Business Review,2016,25(1): 187-203.
[17] AMENTA E,POULSEN J D.Where to begin a survey of five approaches to selecting independent variables for qualitative comparative analysis[J].Sociological Methods & Research,1994,23(1): 22-53.
[18] WIKLUND J,SHEPHERD D A.Where to from here? eo-as-experimentation,failure,and distribution of outcomes[J].Entrepreneurship Theory and Practice,2011,35(5): 925-946.
[19] 张玉利,李乾文.公司创业导向、双元能力与组织绩效[J].管理科学学报,2009(1):137-152.
[20] DESHPAND R,GRINSTEIN A,KIM S H,et al.Achievement motivation,strategic orientations and business performance in entrepreneurial firms: how different are Japanese and American founders[J].International Marketing Review,2013,30(3): 231-252.
[21] KREISER P M,MARINO L D,KURATKO D F,et al.Disaggregating entrepreneurial orientation: the non-linear impact of innovativeness,proactiveness and risk-taking on SME performance[J].Small Business Economics,2013,40(2): 273-291.
[22] MILLER D,DE VRIES M F R K,TOULOUSE J M.Top executive locus of control and its relationship to strategy-making,structure,and environment[J].Academy of Management Journal,1982,25(2): 237-253.
[23] O'REILLY C A,TUSHMAN M L.Organizational ambidexterity: past,present,and future[J].The Academy of Management Perspectives,2013,27(4): 324-338.
[24] TEECE D,PISANO G.The dynamic capabilities of firms: an introduction[J].Industrial and Corporate Change,1994,3(3): 537-556.
[25] O'REILLY C A,TUSHMAN M L.Ambidexterity as a dynamic capability: resolving the innovator's dilemma[J].Research in Organizational Behavior,2008(28): 185-206.
[26] MARCH J G.Exploration and exploitation in organizational learning[J].Organization Science,1991,2(1): 71-87.
[27] VECCHIATO R.Creating value through foresight: first mover advantages and strategic agility[J].Technological Forecasting and Social Change,2015(101): 25-36.
[28] JANSEN J J P,VAN DEN BOSCH F A J,VOLBERDA H W.Exploratory innovation,exploitative innovatio,and performance: effects of organizational antecedents and environmental moderators[J].Management Science,2006,52(11):1661-1674.
[29] RAGIN C C.Redesigning social inquiry: fuzzy sets and beyond[M].Chicago: University of Chicago Press,2008.
[30] WOODSIDE A G.Moving beyond multiple regression analysis to algorithms: calling for adoption of a paradigm shift from symmetric to asymmetric thinking in data analysis and crafting theory[J].Journal of Business Research,2013,66(4): 463-472.
[31] RAGIN C C.The comparative method: moving beyond qualitative and quantitative strategies[M].California:Univ of California Press,2014.
[32] 王瀚轮.风险投资对新创企业绩效的影响研究：资源获取的中介作用[D].吉林：吉林大学,2014.
[33] 罗珉,赵红梅.中国制造的秘密:创新+互补性资产[J].中国工业经济,2009(5):46-56.
[34] GUPTA A K,SMITH K G,SHALLEY C E.The interplay between exploration and exploitation[J].Academy of Management Journal,2006,49(4)：693-706.
(责任编辑：林思睿)
How Entrepreneurial Orientation Influences Firm Performance A Fuzzy-set Analysis
Abstract：Most prior research on entrepreneurial orientation treat its features as an aggregate construct to investigate its influence on firm performance,ignoring complex relationships among different features.This study deconstructs entrepreneurial orientation into Innovativeness,Risk-taking and Proactiveness ,and investigates how entrepreneurial orientation dimensions and contingenciesinfluence firm performance collectively by using fuzzy-set qualitative comparative analysis.The results show that,innovativeness is a core-necessary condition of high firm performance,however,the importance of risk-taking and proactiveness are depend on different contingencies The results are beneficial for the development and application of entrepreneurial orientation in China,and offer new insights into causally complex issues in strategic management field.
Key Words：Entrepreneurial Orientation; Innovativeness; Risk-Taking; Proactiveness;Firm Performance;Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis
收稿日期：2016-10-11 基金项目：国家自然科学基金项目(71303130); 首都经济贸易大学特大城市经济社会发展研究协同创新中心项目(TDJD201507)
DOI：10.6049/kjjbydc.2016070701
中图分类号：F272.2
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2017)11-0088-07