黃紹升 閆春

摘 要：隨著電商平臺(tái)數(shù)字技術(shù)進(jìn)步，平臺(tái)數(shù)字功能應(yīng)用成為互補(bǔ)企業(yè)生存發(fā)展的關(guān)鍵?；赥OE分析框架，以334家電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)為研究樣本，采用模糊集定性比較分析方法，從組態(tài)視角分析數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用、資源拼湊、場(chǎng)景化創(chuàng)新、環(huán)境不確定性和創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向6個(gè)因素對(duì)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效的協(xié)同作用。結(jié)果表明：平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效是多個(gè)前因要素協(xié)同作用的結(jié)果，不存在單一必要條件；影響互補(bǔ)企業(yè)高創(chuàng)業(yè)績效的前因組態(tài)存在技術(shù)驅(qū)動(dòng)政策支撐型、技術(shù)驅(qū)動(dòng)不確定性催化型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新型、社群—資源協(xié)同型和全維度要素協(xié)同型5種類型；互補(bǔ)企業(yè)非高創(chuàng)業(yè)績效存在兩條組態(tài)路徑，且與高創(chuàng)業(yè)績效驅(qū)動(dòng)路徑具有因果非對(duì)稱性。結(jié)論可深化對(duì)平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)的理解，并為電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)經(jīng)營實(shí)踐提供有益的啟示。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)績效；TOE框架；數(shù)字化；平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)；模糊集定性比較分析（fsQCA）

DOI：10.6049/kjjbydc.2022110124

中圖分類號(hào)：F272.2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2023）11-0122-09

0 引言

隨著數(shù)字技術(shù)不斷進(jìn)步和數(shù)字化場(chǎng)景應(yīng)用范圍擴(kuò)大，數(shù)字市場(chǎng)在當(dāng)前商業(yè)格局中占據(jù)中心地位。由此，連接外部獨(dú)立公司多種產(chǎn)品的電商交易平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，其可為客戶提供集成化服務(wù)解決方案^[1]?；陔娚探灰灼脚_(tái)的數(shù)字市場(chǎng)正極大地改變平臺(tái)及互補(bǔ)企業(yè)為最終客戶創(chuàng)造價(jià)值的方式，進(jìn)而影響其市場(chǎng)競爭模式。資源依賴?yán)碚搹?qiáng)調(diào)從周圍環(huán)境獲取資源以促進(jìn)自身發(fā)展的重要性^[2]，依托電商平臺(tái)數(shù)字賦能實(shí)現(xiàn)資源整合，推動(dòng)內(nèi)外部協(xié)同成為平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)尋求突破的重要發(fā)展戰(zhàn)略^[3]。然而，據(jù)“天眼查”統(tǒng)計(jì)，截至2020年有40萬家電商企業(yè)進(jìn)行了注銷?？梢?，電商平臺(tái)的賦能效應(yīng)雖然能夠?yàn)榛パa(bǔ)企業(yè)提供跨界競爭優(yōu)勢(shì)，但也會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)自身能力與資源等因素導(dǎo)致績效高度分化^[4]。因此，有必要深入研究識(shí)別電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效影響因素組合與互動(dòng)機(jī)制。

平臺(tái)通過提供基礎(chǔ)區(qū)塊吸引互補(bǔ)者加入，共同為用戶提供產(chǎn)品或服務(wù)^[5]。由此，平臺(tái)與互補(bǔ)者間的合作關(guān)系、競爭關(guān)系和治理策略引起學(xué)界廣泛關(guān)注^[6]?，F(xiàn)有研究表明，中小企業(yè)傾向于選擇平臺(tái)賦能與自身產(chǎn)品相融合的模式，借助平臺(tái)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)并降低創(chuàng)業(yè)成本^[7]。因此，需要結(jié)合平臺(tái)屬性特征與自身專業(yè)能力對(duì)平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)內(nèi)在成長機(jī)理進(jìn)行考察（王節(jié)祥等，2021）），避免中小企業(yè)過度依賴平臺(tái)或因平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)的權(quán)力非對(duì)稱性導(dǎo)致成長困難^[8]。然而，探討電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)如何通過對(duì)平臺(tái)功能的情景化應(yīng)用促進(jìn)創(chuàng)業(yè)績效提升這一問題的研究匱乏，因而無法回答互補(bǔ)企業(yè)平臺(tái)選擇多元化與績效分化的問題。此外，非平臺(tái)化情景下的相關(guān)研究探討創(chuàng)業(yè)資本、創(chuàng)業(yè)環(huán)境、創(chuàng)業(yè)認(rèn)知、創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)識(shí)別、創(chuàng)業(yè)決策、創(chuàng)業(yè)資源拼湊等因素對(duì)創(chuàng)業(yè)績效的影響^[9]，但僅關(guān)注單個(gè)前因條件對(duì)創(chuàng)業(yè)績效的凈效應(yīng)，忽略了因果復(fù)雜性問題，即多個(gè)前因條件組合關(guān)系與共同作用對(duì)結(jié)果的影響。事實(shí)上，組織與環(huán)境、組織與組織可以作為相互關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)存在^[10]。對(duì)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)而言，平臺(tái)數(shù)字功能可以提供技術(shù)情景，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)資源能力與創(chuàng)新行為的適應(yīng)性轉(zhuǎn)變。因此，突破回歸分析的“凈效應(yīng)”研究范式，以組態(tài)思維揭示電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)在內(nèi)外部多維因素組合作用下的創(chuàng)業(yè)績效實(shí)現(xiàn)路徑，有助于促進(jìn)電商平臺(tái)與平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)實(shí)踐。

綜上所述，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)借助平臺(tái)數(shù)字功能促進(jìn)創(chuàng)業(yè)績效提升是技術(shù)、組織和環(huán)境相互影響、相互作用的復(fù)雜過程?，F(xiàn)階段，對(duì)這一復(fù)雜機(jī)制的研究相對(duì)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(duì)334家電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)高創(chuàng)業(yè)績效因素組合進(jìn)行分析，揭示影響企業(yè)多因素協(xié)同作用的復(fù)雜效應(yīng)，以期為電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)經(jīng)營管理提供啟示。

1 理論基礎(chǔ)與框架構(gòu)建

1.1 電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)

根據(jù)Gawer＆Cusumano（2014）的定義，平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)由平臺(tái)、架構(gòu)以及支持互補(bǔ)資產(chǎn)集合3個(gè)部分組成。在多邊數(shù)字平臺(tái)中，互補(bǔ)資產(chǎn)是指“互補(bǔ)者”為平臺(tái)主提供的產(chǎn)品互補(bǔ)、服務(wù)互補(bǔ)和技術(shù)互補(bǔ)（王節(jié)祥等，2021）），消費(fèi)者可以通過平臺(tái)購買互補(bǔ)者提供的產(chǎn)品?；谄脚_(tái)架構(gòu)角度，互補(bǔ)性是平臺(tái)組織架構(gòu)設(shè)計(jì)的底層邏輯（張敬博等，2020）。Cusumano^[13]根據(jù)價(jià)值創(chuàng)造方式將平臺(tái)劃分為交易型平臺(tái)和創(chuàng)新型平臺(tái)。其中，創(chuàng)新型平臺(tái)側(cè)重技術(shù)互補(bǔ)，其他個(gè)體或企業(yè)能夠在技術(shù)或系統(tǒng)中進(jìn)行更新和創(chuàng)新，進(jìn)而創(chuàng)造“1＋1＞2”的價(jià)值；交易型平臺(tái)通過鏈接消費(fèi)者與互補(bǔ)者，促進(jìn)多方主體交流以達(dá)成交易。電商平臺(tái)作為交易型平臺(tái)，以模塊接口為特征，兼顧多方主體，通過增加消費(fèi)者數(shù)量產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)或網(wǎng)絡(luò)外部性^[7]，進(jìn)而吸引更多商家加入，成為其互補(bǔ)者。本文研究對(duì)象為電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)，是指在電商交易平臺(tái)上從事商業(yè)活動(dòng)并使用平臺(tái)數(shù)字功能提供互補(bǔ)產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)，其與電商平臺(tái)存在互補(bǔ)關(guān)系。

1.2 TOE理論分析框架

20世紀(jì)90年代，Tornatizky＆Fleischer^[11]率先提出技術(shù)—組織—環(huán)境（簡稱TOE）理論框架，旨在探討3種不同因素如何影響創(chuàng)新成果在不斷擴(kuò)散與傳播過程中被其他企業(yè)或用戶接受、采納并實(shí)施這一問題。研究表明，TOE理論框架用于探討技術(shù)創(chuàng)新與用戶采納關(guān)系時(shí)具有良好的適用性（Lockyer，2010）。隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展，信息擴(kuò)散方式與傳播渠道均會(huì)發(fā)生改變，經(jīng)濟(jì)社會(huì)亟需經(jīng)歷一場(chǎng)全面而深刻的社會(huì)—技術(shù)范式轉(zhuǎn)型，呈現(xiàn)出技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)、文化和社會(huì)等多要素共同演化的復(fù)雜關(guān)系（李平，2018），TOE理論分析框架與創(chuàng)新擴(kuò)散理論融合也變得緊密（段淳林和崔鈺婷，2022）。Geels（2002）認(rèn)為，技術(shù)擴(kuò)散引發(fā)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型包括3個(gè)層級(jí)的相互作用，除占主導(dǎo)地位的社會(huì)—技術(shù)范式的鎖定效應(yīng)外，還包括微觀層面的“利基”創(chuàng)新環(huán)境和宏觀層面的政策導(dǎo)向、環(huán)境等“地景（landscape）”；Baygi等（2021）認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要有利的條件，進(jìn)而促使技術(shù)創(chuàng)新被及時(shí)創(chuàng)造、感知和實(shí)現(xiàn)。針對(duì)充分利用電商平臺(tái)數(shù)字功能的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，現(xiàn)有研究認(rèn)為，其本質(zhì)是技術(shù)擴(kuò)散與主動(dòng)性技術(shù)采納行為，強(qiáng)調(diào)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)與平臺(tái)雙方基于數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)造性融合。因此，TOE理論分析框架用于闡釋電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)數(shù)字功能應(yīng)用具有高度適用性。

1.3 TOE框架要素對(duì)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效的影響

1.3.1 技術(shù)維度

電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)TOE分析框架的技術(shù)維度包括數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用與社群支持功能應(yīng)用兩個(gè)子條件?；パa(bǔ)企業(yè)充分利用電商平臺(tái)數(shù)字功能模塊提供產(chǎn)品與服務(wù)，符合TOE框架關(guān)注的適配性問題。對(duì)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用與社群支持功能應(yīng)用可為創(chuàng)業(yè)績效提供基礎(chǔ)性作用，具體從3個(gè)方面加以闡釋：①從流程創(chuàng)新視角看，數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用能夠不斷滲透電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)運(yùn)營流程并發(fā)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(yīng)用不僅能夠幫助電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)即時(shí)與用戶進(jìn)行產(chǎn)品溝通、信息溝通和交易互動(dòng)，而且能夠增加支付、營銷和物流等增值性服務(wù)^[15]；②從產(chǎn)品創(chuàng)新視角看，借助數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用與社群支持功能應(yīng)用，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)能夠衍生出蘊(yùn)含數(shù)字化功能的新服務(wù)（Yoo等，2010），深入挖掘潛在用戶需求，激發(fā)多樣化定制服務(wù)；③從商業(yè)模式創(chuàng)新視角看，電商平臺(tái)、互補(bǔ)企業(yè)及消費(fèi)者共同創(chuàng)造的大數(shù)據(jù)合作資產(chǎn)包含市場(chǎng)變化信息與產(chǎn)品需求信息（Xie等，2016），平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)（例如阿里的生意參謀，字節(jié)跳動(dòng)的抖店）能夠及時(shí)將相關(guān)信息傳遞給電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)利用平臺(tái)開展蘊(yùn)含數(shù)據(jù)賦能的營銷管理、智能化后臺(tái)管理、定價(jià)修訂等，制定與市場(chǎng)環(huán)境及顧客需求相匹配的商業(yè)模式創(chuàng)新方案?？梢?，數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用與社群支持功能應(yīng)用相互補(bǔ)充，共同促進(jìn)平臺(tái)數(shù)字功能在電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)價(jià)值鏈中的價(jià)值共創(chuàng)，進(jìn)而提升創(chuàng)業(yè)績效。

1.3.2 組織維度

電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)TOE分析框架的組織維度包括資源拼湊與場(chǎng)景化創(chuàng)新兩個(gè)子條件。在資源拼湊方面，電商平臺(tái)數(shù)據(jù)支持功能與社群支持功能是信息、計(jì)算和連接等具體技術(shù)模塊的組合（Bharadwaj等，2013）。通過資源拼湊，平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)將這一技術(shù)模塊組合與現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)深度融合，是對(duì)電商平臺(tái)數(shù)字技術(shù)資源進(jìn)行吸收的關(guān)鍵步驟，能夠促進(jìn)新舊資源內(nèi)部集成與外部拓展（李琦等，2021）。在資源拼湊過程中，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)培育的數(shù)據(jù)積累與分析能力可轉(zhuǎn)化為互補(bǔ)性資源能力（劉洋等，2020），幫助企業(yè)深化對(duì)內(nèi)外潛在數(shù)字化信息和資源的理解，賦予現(xiàn)有資源新的價(jià)值，從而促進(jìn)市場(chǎng)份額提升。總體來說，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)通過資源拼湊能夠有效促進(jìn)資源跨界流動(dòng)，為形成具有競爭力的“產(chǎn)品+服務(wù)”模式提供數(shù)字化資源整合路徑，從而助推創(chuàng)業(yè)績效提升。在場(chǎng)景化創(chuàng)新方面，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)通過將場(chǎng)景要素融入商業(yè)模式創(chuàng)新，與用戶實(shí)現(xiàn)價(jià)值共創(chuàng)（江積海，阮文強(qiáng)，2020），從而拓展電商平臺(tái)數(shù)字功能應(yīng)用空間。首先，加強(qiáng)用戶場(chǎng)景化創(chuàng)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(bǔ)企業(yè)價(jià)值與績效^[16]；其次，加強(qiáng)運(yùn)營場(chǎng)景化創(chuàng)新能夠構(gòu)建核心企業(yè)與用戶、供應(yīng)商等重要利益相關(guān)者數(shù)字化價(jià)值共創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)字化運(yùn)營，進(jìn)而提升創(chuàng)業(yè)績效；最后，加強(qiáng)產(chǎn)品場(chǎng)景化創(chuàng)新能夠提升用戶特定場(chǎng)景下的情感價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值和認(rèn)知價(jià)值，從而促進(jìn)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效提升（歐偉強(qiáng)和朱斌，2019）。

1.3.3 環(huán)境維度

電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)TOE分析框架的環(huán)境維度包括環(huán)境不確定性與創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向兩個(gè)子條件。對(duì)互補(bǔ)企業(yè)而言，環(huán)境不確定性可能存在“雙刃劍”效應(yīng)。一方面，環(huán)境不確定性會(huì)給企業(yè)競爭優(yōu)勢(shì)帶來挑戰(zhàn)，進(jìn)而影響其創(chuàng)業(yè)績效（王偉毅和李乾文，2007）；另一方面，環(huán)境不確定性可能作為外部壓力促使互補(bǔ)企業(yè)借助平臺(tái)數(shù)字功能開展創(chuàng)新活動(dòng)，進(jìn)而獲得可持續(xù)性績效。首先，環(huán)境不確定性會(huì)縮短產(chǎn)品生命周期、技術(shù)更新周期及企業(yè)維持優(yōu)勢(shì)的“保鮮期”，倒逼電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)根據(jù)市場(chǎng)變化改變創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，將不確定性風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為機(jī)會(huì)。其次，環(huán)境不確定性會(huì)加快電商平臺(tái)數(shù)字功能更新速度，為互補(bǔ)企業(yè)搜尋外部技術(shù)資源提供支撐，同時(shí)為互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)帶來便利。與環(huán)境不確定性相比，創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向?qū)パa(bǔ)企業(yè)的影響是積極的。中國情景下，政府擁有較大的控制權(quán)與資源分配權(quán)，制度會(huì)深刻影響企業(yè)合法性與外部資源獲取（周冬梅等，2020）。此外，除本身的支持性作用外，創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向還是市場(chǎng)失靈的彌補(bǔ)措施，有利于降低初創(chuàng)企業(yè)面臨的不確定性風(fēng)險(xiǎn)（Bennett，2008）。在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”背景下，創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向必須與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展同頻共振（林龍飛和陳傳波，2019）。因此，無論是對(duì)電商平臺(tái)還是對(duì)互補(bǔ)企業(yè)而言，提升與創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向的契合度均非常重要。與創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向結(jié)合越緊密，越能激發(fā)創(chuàng)業(yè)者活力，從而促進(jìn)平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效提升。

基于此，本文將3個(gè)層面的6個(gè)子條件納入分析框架，試圖厘清各因素間的協(xié)同關(guān)系，提煉平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效差異化驅(qū)動(dòng)路徑，并構(gòu)建理論模型如圖1所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法選擇

為探究多要素協(xié)同驅(qū)動(dòng)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效的組態(tài)路徑，本文選擇模糊集定性比較分析方法（fsQCA）進(jìn)行論證，原因如下：①fsQCA是綜合定量與定性研究的組態(tài)分析方法，能夠?qū)ρ芯繉?duì)象蘊(yùn)含的模糊信息進(jìn)行科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)，所得結(jié)論可以揭示復(fù)雜社會(huì)現(xiàn)象；②fsQCA具有等價(jià)性，其認(rèn)為影響結(jié)果發(fā)生與否的因素可能單獨(dú)，也可能以組合方式發(fā)揮作用，并將這種對(duì)結(jié)果產(chǎn)生作用的特征組合稱為組態(tài)，能夠識(shí)別驅(qū)動(dòng)創(chuàng)業(yè)績效的不同作用路徑；③不同因素對(duì)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效的影響可能具有非對(duì)稱性，fsQCA能夠?qū)Ψ菍?duì)稱性進(jìn)行比較分析，相較于傳統(tǒng)回歸方法，更能拓寬研究的理論邊界。

2.2 問卷設(shè)計(jì)

為了確保問卷調(diào)查量表信效度，本文在選取國內(nèi)外成熟量表的基礎(chǔ)上，通過團(tuán)隊(duì)內(nèi)部討論、邀請(qǐng)專家與創(chuàng)業(yè)者討論、預(yù)調(diào)查等方式對(duì)問卷進(jìn)行修改。本文采用李克特5級(jí)量表對(duì)數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用、資源拼湊、場(chǎng)景化創(chuàng)新、環(huán)境不確定性、創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向以及創(chuàng)業(yè)績效7個(gè)相關(guān)變量進(jìn)行測(cè)量。其中，數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用測(cè)度，參考Chung等（2016）、繆沁男和魏江（2022）的研究成果，考察平臺(tái)功能模塊在促進(jìn)互補(bǔ)企業(yè)精準(zhǔn)營銷等方面的程度，相關(guān)量表包括5個(gè)題項(xiàng)；社群支持功能應(yīng)用測(cè)度，同樣參考Chung等（2016）、繆沁男和魏江（2020）的研究成果，相關(guān)量表包括5個(gè)題項(xiàng)；資源拼湊測(cè)度，參考Baker＆Nelson（2005）、魏龍等（2021）的研究成果，相關(guān)量表包括“企業(yè)有信心利用手頭資源找出強(qiáng)可行性的解決方案”等4個(gè)題項(xiàng)；場(chǎng)景化創(chuàng)新測(cè)度，參考江積海和阮文強(qiáng)（2020）、許華和宋琦^[16]的研究成果，對(duì)場(chǎng)景化創(chuàng)新相關(guān)問卷進(jìn)行改編，分為用戶場(chǎng)景化創(chuàng)新、產(chǎn)品場(chǎng)景化創(chuàng)新以及運(yùn)營場(chǎng)景化創(chuàng)新3個(gè)維度，相關(guān)量表包括12個(gè)題項(xiàng)；環(huán)境不確定性測(cè)度，借鑒單標(biāo)安等^[17]的研究成果，相關(guān)量表包括“行業(yè)內(nèi)顧客需求和偏好變化程度”“行業(yè)內(nèi)相關(guān)技術(shù)進(jìn)步可預(yù)測(cè)程度”“競爭對(duì)手行動(dòng)可預(yù)測(cè)程度”“行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)更新程度”4個(gè)題項(xiàng)；創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向測(cè)度，參考Acedo＆Jones^[18]的研究成果，從融資和稅收優(yōu)惠政策等4個(gè)方面進(jìn)行衡量，測(cè)量量表包括4個(gè)題項(xiàng)；創(chuàng)業(yè)績效測(cè)度，參考Chandler ＆ Hanks^[19]的研究成果，從銷售額增長、投資回報(bào)率、產(chǎn)品質(zhì)量、市場(chǎng)認(rèn)可、員工工資福利5個(gè)方面衡量，相關(guān)量表包括5個(gè)題項(xiàng)。

2.3 樣本及數(shù)據(jù)收集

遵循便利抽樣與隨機(jī)抽樣原則，本文通過3種渠道進(jìn)行多階段問卷發(fā)放：①依托個(gè)人社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與講座培訓(xùn)機(jī)會(huì)，向電商創(chuàng)業(yè)者直接發(fā)放紙質(zhì)問卷或在線問卷；②利用社會(huì)關(guān)系請(qǐng)求從事相關(guān)研究的高校教師或主管電商工作的政府人員向電商創(chuàng)業(yè)者發(fā)放問卷；③采用滾雪球方式請(qǐng)求被調(diào)查對(duì)象邀請(qǐng)其他符合條件的電商創(chuàng)業(yè)者填寫問卷。通過上述3種方式，共發(fā)放紙質(zhì)問卷50份，電子問卷500份。為確保問卷數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文剔除未通過反向測(cè)試題與固定答案選擇題測(cè)試的無效問卷，同時(shí)剔除問卷填寫時(shí)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(gè)?。ㄊ校┑挠行颖締柧?34份，有效回收率為60.7%，樣本統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。此外，對(duì)電子問卷與紙質(zhì)問卷進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明，兩者無顯著差異，能夠合并展開進(jìn)一步分析。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 信效度分析與描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用SPSS、Amos軟件對(duì)量表信度與效度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

（1）以克朗巴哈系數(shù)α值大于0.8的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)問卷信度進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，7個(gè)變量可靠性分析的α值均大于0.8。由此，可以認(rèn)為本文使用的量表具有較高的信度。

（2）為檢驗(yàn)變量聚合效度，本文進(jìn)行多項(xiàng)檢驗(yàn)。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(biāo)準(zhǔn)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(rèn)為本文量表具有較高的聚合效度。

（3）為檢驗(yàn)區(qū)分效度，本文將變量的 AVE平方根與變量相關(guān)系數(shù)進(jìn)行對(duì)比（見表3）。結(jié)果顯示，AVE平方根均大于對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)。由此，可以認(rèn)為本文設(shè)計(jì)的問卷具有較高的區(qū)分效度。

（4）為檢驗(yàn)問卷結(jié)構(gòu)效度，本文進(jìn)行探索性因子分析與驗(yàn)證性因子分析。對(duì)7個(gè)變量的39個(gè)測(cè)量條目進(jìn)行未旋轉(zhuǎn)探索性因子分析，結(jié)果顯示，KMO值為0.936，Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果通過0.000顯著水平。采用Harman單因子分析方法對(duì)7個(gè)變量的所有條目進(jìn)行公因子提取，共提取出7個(gè)公因子，累計(jì)解釋力為82.368%，且第一個(gè)因子解釋力為19.801%，低于臨界標(biāo)準(zhǔn)值40%。此外，驗(yàn)證性因子分析結(jié)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(rèn)為問卷具有較高的結(jié)構(gòu)效度，不存在嚴(yán)重同源偏差問題。

表3報(bào)告了7個(gè)變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變量間相關(guān)系數(shù)。由表3可知，7個(gè)變量間均存在顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均小于0.5，且VIF值均小于2。由此表明，本文變量不存在嚴(yán)重多重共線性。

3.2 變量校準(zhǔn)

采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）需要對(duì)變量指標(biāo)進(jìn)行校準(zhǔn)處理，即為每個(gè)變量設(shè)定完全隸屬、交叉點(diǎn)和完全不隸屬3個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，轉(zhuǎn)換后的集合隸屬度介于0～1之間。變量校準(zhǔn)需要結(jié)合數(shù)據(jù)情況而定，鑒于問卷數(shù)據(jù)校準(zhǔn)規(guī)則，本文采用直接校準(zhǔn)法，將1設(shè)置為“完全不隸屬”，將5設(shè)置為“完全隸屬”，將3設(shè)置為“交叉點(diǎn)”，各條件變量校準(zhǔn)錨點(diǎn)如表4所示。

4 研究結(jié)果

4.1 必要性分析

必要條件是指當(dāng)某一結(jié)果出現(xiàn)時(shí)，該條件必然存在，其本身對(duì)結(jié)果的出現(xiàn)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(gè)變量與創(chuàng)業(yè)績效的關(guān)系，本文運(yùn)用fsQCA3.0軟件對(duì)單個(gè)前因條件變量是否為必要條件進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。由表5可知，所有單項(xiàng)前因條件的一致性水平均未超過0.9的判定標(biāo)準(zhǔn)。由此，可以認(rèn)為6個(gè)前因條件均不是高創(chuàng)業(yè)績效或非高創(chuàng)業(yè)績效的必要條件，需要進(jìn)一步進(jìn)行定性比較分析。

4.2 條件組態(tài)充分性分析

條件組態(tài)的充分性分析是指論證由多個(gè)前因條件構(gòu)成的組態(tài)是否為電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)高創(chuàng)業(yè)績效或非高創(chuàng)業(yè)績效結(jié)果集合的子集。首先，借鑒Ragin（2009）的做法，對(duì)真值表的組合進(jìn)行篩選，以原始樣本數(shù)的1.5%為標(biāo)準(zhǔn)（本文總樣本數(shù)為334，1.5%則為5），保留樣本頻數(shù)值大于5的邏輯條件組合；其次，借鑒杜運(yùn)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(biāo)準(zhǔn)，手動(dòng)將原始一致性值大于0.8、PRI一致性值小于0.7所對(duì)應(yīng)的邏輯條件組合結(jié)果改為0；最后，運(yùn)行fsQCA3.0軟件，得到高創(chuàng)業(yè)績效、非高創(chuàng)業(yè)績效前因組態(tài)的復(fù)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(jié)果呈現(xiàn)形式，得到高創(chuàng)業(yè)績效的5個(gè)前因條件組態(tài)與非高創(chuàng)業(yè)績效的兩個(gè)前因條件組態(tài)（見表6）。表6顯示，高創(chuàng)業(yè)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(tài)路徑可以解釋樣本中70.1%的高創(chuàng)業(yè)績效案例。此外，非高創(chuàng)業(yè)績效總體解的一致性和覆蓋率與此接近。

4.2.1 高創(chuàng)業(yè)績效組態(tài)路徑

本文歸納得出電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)獲得高創(chuàng)業(yè)績效的5條典型組態(tài)路徑，并根據(jù)路徑特征進(jìn)行命名。

（1）技術(shù)驅(qū)動(dòng)政策支撐型（路徑1），其特征表現(xiàn)如下：數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用以及創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向?yàn)楹诵臈l件存在，環(huán)境不確定性為核心條件不存在，資源拼湊和場(chǎng)景化創(chuàng)新可存在可不存在。這一路徑意味著環(huán)境不確定性風(fēng)險(xiǎn)較低背景下，不論組織內(nèi)部是否開展資源拼湊行動(dòng)和場(chǎng)景化創(chuàng)新，互補(bǔ)企業(yè)只要充分利用電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)支持功能和社群支持功能，跟隨創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向，就能抓住創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)績效提升。該路徑強(qiáng)調(diào)技術(shù)與創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向的聯(lián)動(dòng)作用，故將其命名為技術(shù)驅(qū)動(dòng)政策支撐型。轉(zhuǎn)型過程中，存在市場(chǎng)非均衡性特征，區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)市場(chǎng)成熟度各有差異。政府通過控制、分配要素資源引領(lǐng)創(chuàng)業(yè)方向，催生“制度型市場(chǎng)”（魏江和劉洋，2017）。這一背景下，雖然創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向?qū)﹄娚唐脚_(tái)互補(bǔ)企業(yè)具有一定影響，但電商平臺(tái)數(shù)字功能應(yīng)用能夠突破資源邊界，實(shí)現(xiàn)制度性資源與市場(chǎng)性資源協(xié)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(chuàng)業(yè)績效案例，其中10.5%高創(chuàng)業(yè)績效案例僅能被該路徑解釋。

（2）技術(shù)驅(qū)動(dòng)不確定性催化型（路徑2），其特征表現(xiàn)如下：數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用以及環(huán)境不確定性為核心條件存在，資源拼湊為邊緣條件存在，場(chǎng)景化創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向可存在可不存在。這一路徑意味著無論創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向如何變化，面對(duì)復(fù)雜環(huán)境，平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)只要依托平臺(tái)數(shù)據(jù)支持功能與社群支持功能，調(diào)整策略對(duì)資源進(jìn)行重新組合，就能實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績效。該路徑強(qiáng)調(diào)技術(shù)與環(huán)境不確定性的聯(lián)動(dòng)作用，故將其命名為技術(shù)驅(qū)動(dòng)不確定性催化型。不確定性環(huán)境會(huì)倒逼互補(bǔ)企業(yè)借助電商平臺(tái)數(shù)字功能應(yīng)用增強(qiáng)自身動(dòng)態(tài)能力，從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)績效提升（焦豪等，2021）。不確定性環(huán)境中，企業(yè)面臨較多機(jī)遇，也有較多的閑置資源可供選擇。成功的創(chuàng)業(yè)企業(yè)總能在不確定性環(huán)境中選擇正確的策略實(shí)現(xiàn)資源協(xié)同，從而試錯(cuò)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(chuàng)業(yè)績效案例，其中21.7%高創(chuàng)業(yè)績效案例僅能被該路徑解釋。

（3）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新型（路徑3），其特征表現(xiàn)如下：數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用與場(chǎng)景化創(chuàng)新為核心條件存在，資源拼湊為輔助條件存在，創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向?yàn)楹诵臈l件不存在，環(huán)境不確定性可存在可不存在。這一路徑意味著無論環(huán)境不確定性風(fēng)險(xiǎn)如何，互補(bǔ)企業(yè)只要利用電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)支持功能開展資源拼湊行動(dòng)和場(chǎng)景化創(chuàng)新，就能彌補(bǔ)創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向不足的缺陷，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)績效提升。該組態(tài)的核心條件強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用和場(chǎng)景化創(chuàng)新的聯(lián)動(dòng)適配，故將其命名為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新型。數(shù)字化時(shí)代，場(chǎng)景化創(chuàng)新作為新技術(shù)應(yīng)用的機(jī)會(huì)窗口，可為超越追趕提供良好的情境（吳曉波等，2019），而數(shù)據(jù)作為場(chǎng)景化創(chuàng)新的基本生產(chǎn)要素，能夠替代經(jīng)驗(yàn)成為推動(dòng)發(fā)展的新動(dòng)能^[20]。電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)支持功能可為消費(fèi)者的瞬間興趣內(nèi)容賦能，幫助企業(yè)繪制接近消費(fèi)者“當(dāng)時(shí)”場(chǎng)景的實(shí)時(shí)狀態(tài)畫像（李高勇和劉露，2021）。借助平臺(tái)，互補(bǔ)企業(yè)能夠結(jié)合組織價(jià)值主張與消費(fèi)者社會(huì)背景創(chuàng)造更多場(chǎng)景價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績效（江積海，阮文強(qiáng)，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(chuàng)業(yè)績效案例，其中14.3%的高創(chuàng)業(yè)績效案例僅能被該路徑解釋。

（4）社群—資源協(xié)同型（路徑4），其特征表現(xiàn)如下：社群支持功能應(yīng)用與資源拼湊為核心條件存在，環(huán)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(huán)境下，企業(yè)如果能夠借助平臺(tái)的社群支持功能開展資源拼湊行動(dòng)，就能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)績效提升。該組態(tài)的核心條件強(qiáng)調(diào)社群支持功能應(yīng)用與資源拼湊的聯(lián)動(dòng)適配，故將其命名為社群—資源協(xié)同型。場(chǎng)景化創(chuàng)新是網(wǎng)絡(luò)化過程（Shipilov等，2014），電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)所嵌入的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并非是一成不變的，而是會(huì)隨著社群支持功能應(yīng)用下的“流量”積累而發(fā)生動(dòng)態(tài)演化，從而驅(qū)動(dòng)利用能力循環(huán)（Davis，2016）。靜態(tài)單一的慣性知識(shí)派系不足以全面揭示場(chǎng)景化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)因素，這一組態(tài)的作用機(jī)制可為促進(jìn)創(chuàng)業(yè)績效提升提供新思路。社群支持功能應(yīng)用能夠直接影響消費(fèi)者獲取產(chǎn)品信息與互動(dòng)信息的范圍及程度^[16]。一方面，在環(huán)境不確定性風(fēng)險(xiǎn)較高背景下，企業(yè)能夠利用社群支持功能增加流量；另一方面，企業(yè)可以通過交流和互動(dòng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值提升（Lockyer，2010），資源在互動(dòng)過程中實(shí)現(xiàn)重新整合，從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)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(chuàng)業(yè)績效案例，其中8.6%的高創(chuàng)業(yè)績效案例僅能被該路徑解釋。

（5）全維度要素協(xié)同型（路徑5），其特征表現(xiàn)如下：除創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)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(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向如何變化，數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用、資源拼湊、場(chǎng)景化創(chuàng)新以及環(huán)境不確定性合力，就能幫助互補(bǔ)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績效。電商平臺(tái)與互補(bǔ)企業(yè)共同構(gòu)成創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，它是一種復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)^[21]，不僅強(qiáng)調(diào)電商平臺(tái)的數(shù)字賦能，而且需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)企業(yè)制度性嵌入動(dòng)態(tài)能力的相互作用，通過驅(qū)動(dòng)資源配置實(shí)現(xiàn)交互（Acs等，2014）。研究證實(shí)，平臺(tái)企業(yè)主導(dǎo)的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)受自身特質(zhì)與外部因素的影響^[22]。因此，本文將這一組態(tài)路徑命名為全維度要素協(xié)同型。該路徑能夠解釋約33.7% 的高創(chuàng)業(yè)績效案例，其中18.6%僅能被這條路徑所解釋。

4.2.2 非高創(chuàng)業(yè)績效組態(tài)路徑

模糊集定性比較分析方法（fsQCA）能夠檢驗(yàn)高創(chuàng)業(yè)績效與非高創(chuàng)業(yè)績效的前因條件組態(tài)是否完全相反^[10]。因此，本文進(jìn)一步分析電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)非高創(chuàng)業(yè)績效的前因條件組態(tài)，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(xiàn)出既有共同點(diǎn)又有異質(zhì)性的特征：首先，兩條路徑中均以數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用作為核心條件，說明數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用缺失將直接影響創(chuàng)業(yè)績效；其次，根據(jù)路徑6可知，無論環(huán)境不確定性如何，當(dāng)數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、資源拼湊、場(chǎng)景化創(chuàng)新以及創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向缺失時(shí)，僅依靠社群支持功能，平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)無法實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績效；最后，根據(jù)路徑7可知，在數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用、環(huán)境不確定性以及創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向缺失時(shí)，平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)依靠內(nèi)部資源拼湊和場(chǎng)景化創(chuàng)新無法實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績效。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

根據(jù)杜運(yùn)周和賈良定^[12]的研究成果，本文采用調(diào)整案例閾值、改變PRI閾值兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到條件組態(tài)的充分性檢驗(yàn)結(jié)果。對(duì)兩次分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，兩次分析結(jié)果在組態(tài)路徑數(shù)量、一致性和覆蓋率上均未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，高創(chuàng)業(yè)績效5條路徑以及非高創(chuàng)業(yè)績效兩條路徑的核心條件未發(fā)生改變，即本質(zhì)解釋未發(fā)生改變。由此，可以認(rèn)為研究結(jié)果較為穩(wěn)健。

5 結(jié)語

5.1 研究結(jié)論

本文基于TOE理論分析框架，以334家電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)為研究樣本，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）探討數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用、資源拼湊、場(chǎng)景化創(chuàng)新、環(huán)境不確定性以及創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向?qū)?chuàng)業(yè)績效的協(xié)同聯(lián)動(dòng)作用路徑，得到如下主要研究結(jié)論：

（1）電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效實(shí)現(xiàn)不存在單一必要條件，說明VUCA 時(shí)代背景下，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績效具有復(fù)雜的因果機(jī)制，并非某個(gè)前因條件就能起決定性作用。

（2）高創(chuàng)業(yè)績效的前因組態(tài)包括技術(shù)驅(qū)動(dòng)政策支撐型、技術(shù)驅(qū)動(dòng)不確定性催化型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新型、社群—資源協(xié)同型、全維度要素協(xié)同型5種類型。技術(shù)驅(qū)動(dòng)政策支撐型強(qiáng)調(diào)平臺(tái)數(shù)字化功能應(yīng)用與創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向的聯(lián)動(dòng)作用；技術(shù)驅(qū)動(dòng)不確定性催化型強(qiáng)調(diào)平臺(tái)數(shù)字化功能應(yīng)用與環(huán)境不確定性的共同催化作用；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新型強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用與場(chǎng)景化創(chuàng)新的聯(lián)動(dòng)作用；社群—資源協(xié)同型強(qiáng)調(diào)社群支持功能應(yīng)用與資源拼湊行動(dòng)的聯(lián)動(dòng)作用；全維度要素協(xié)同型強(qiáng)調(diào)技術(shù)、組織以及環(huán)境各要素的等效聯(lián)動(dòng)作用。

（3）非高創(chuàng)業(yè)績效存在兩條組態(tài)路徑，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用的核心作用，且非高創(chuàng)業(yè)績效實(shí)現(xiàn)路徑與高創(chuàng)業(yè)績效實(shí)現(xiàn)路徑存在因果非對(duì)稱性。

5.2 理論貢獻(xiàn)

（1）現(xiàn)有相關(guān)研究往往將網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與自身資源能力割裂（王節(jié)祥等，2021），無助于從系統(tǒng)和生態(tài)視角理解平臺(tái)與互補(bǔ)企業(yè)間的不可分割性。從電商平臺(tái)數(shù)字功能屬性出發(fā)，數(shù)字功能是互補(bǔ)企業(yè)借助平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)實(shí)現(xiàn)成長的核心支撐（Tiwana，2014）。然而，僅憑技術(shù)功能本身并不能讓電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)實(shí)現(xiàn)成長。與已有研究基于平臺(tái)競爭策略視角探討互補(bǔ)企業(yè)不同，本文認(rèn)為，互補(bǔ)企業(yè)能夠發(fā)揮主觀能動(dòng)性，在外部環(huán)境與自身資源的基礎(chǔ)上豐富電商平臺(tái)數(shù)字功能模塊，進(jìn)一步深化了對(duì)平臺(tái)賦能理論的理解，同時(shí)為平臺(tái)生態(tài)研究的結(jié)構(gòu)功能主義悖論性爭論添磚加瓦。

（2）當(dāng)前平臺(tái)研究的重要方向是基于平臺(tái)創(chuàng)業(yè)需求，探討宏觀環(huán)境與創(chuàng)業(yè)主體及跨層次因素間的互動(dòng)機(jī)制，關(guān)注電商平臺(tái)生態(tài)所形成的創(chuàng)業(yè)場(chǎng)域^[6]。本文結(jié)合電商平臺(tái)創(chuàng)業(yè)特點(diǎn)，突破現(xiàn)有研究框架，從技術(shù)、組織和環(huán)境3個(gè)層面提煉出6個(gè)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)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(yīng)，豐富了TOE分析框架應(yīng)用場(chǎng)景，彌補(bǔ)了單一要素框架只能解釋要素“凈效應(yīng)”的不足，從整體視角解釋了平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效的因果復(fù)雜性問題。

（3）本文證實(shí)，電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效影響因素間存在并發(fā)因果關(guān)系，不同組態(tài)路徑具有殊途同歸的效果，而且高創(chuàng)業(yè)績效與非高創(chuàng)業(yè)績效組態(tài)路徑存在非對(duì)稱性。由此，深化了對(duì)電商情景日益豐富、電商互補(bǔ)企業(yè)數(shù)量不斷增加情境下，不同互補(bǔ)企業(yè)差異化成長路徑的理論解釋。

5.3 管理啟示

（1）創(chuàng)業(yè)作為多重、復(fù)雜的戰(zhàn)略決策，僅關(guān)注某一內(nèi)部或外部因素對(duì)創(chuàng)業(yè)績效的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，任何因果關(guān)系都需要放在具體情境下進(jìn)行討論。績效是環(huán)境與組織內(nèi)外部資源組合的結(jié)果，這些組合可為平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)提供現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)。

（2）平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)無需過度追求對(duì)所屬行業(yè)領(lǐng)先者的對(duì)標(biāo)學(xué)習(xí)或模仿創(chuàng)新，通過開展資源拼湊行動(dòng)與場(chǎng)景化創(chuàng)新組合就可獲得優(yōu)勢(shì)。高創(chuàng)業(yè)績效組態(tài)路徑顯示，企業(yè)不具備某一方面的因素并不必然導(dǎo)致較低的創(chuàng)業(yè)績效，欠缺因素可以由其它方面的因素組合加以彌補(bǔ)。例如，對(duì)比路徑1與路徑2可以發(fā)現(xiàn)，借助數(shù)據(jù)支持功能和社群支持功能，高環(huán)境不確定性背景下資源拼湊所發(fā)揮的作用能夠替代低環(huán)境不確定性與高創(chuàng)業(yè)政策導(dǎo)向帶來的“紅利”。

（3）平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)對(duì)內(nèi)外部因素與創(chuàng)業(yè)績效關(guān)系的思考不能簡化為“強(qiáng)必優(yōu)、弱必差”的認(rèn)知，而應(yīng)基于整體視角設(shè)計(jì)可用資源的最優(yōu)組合。此外，在方案設(shè)計(jì)過程中應(yīng)有所側(cè)重。綜合所有組態(tài)路徑可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)支持功能應(yīng)用、社群支持功能應(yīng)用發(fā)揮了重要作用。因此，互補(bǔ)企業(yè)需要重點(diǎn)研究電商平臺(tái)的數(shù)字化功能，加強(qiáng)平臺(tái)數(shù)字技術(shù)應(yīng)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(gè)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(tái)互補(bǔ)企業(yè)高創(chuàng)業(yè)績效路徑的解釋更加全面；第二，遵循便利抽樣與隨機(jī)抽樣相結(jié)合的原則收集問卷，導(dǎo)致廣東、山西地區(qū)樣本企業(yè)數(shù)量較多，可能對(duì)研究結(jié)論的普適性具有一定影響，未來可以采用隨機(jī)抽樣進(jìn)一步提升樣本數(shù)量，提高結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性；第三，限于問卷調(diào)查方法，本文無法對(duì)每條路徑案例進(jìn)行深層次剖析，未來可以采用案例研究方法對(duì)互補(bǔ)企業(yè)進(jìn)行深度訪談；第四，受限于靜態(tài)數(shù)據(jù)，本文并未考慮時(shí)間與過程因素，未來可收集縱貫性數(shù)據(jù)，結(jié)合時(shí)序QCA方法探究不同前因條件變化“軌跡”對(duì)電商平臺(tái)互補(bǔ)企業(yè)創(chuàng)業(yè)績效的影響。

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（責(zé)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