新經(jīng)濟(jì)情境下創(chuàng)業(yè)決策邏輯路徑的選擇機(jī)制
——一項(xiàng)模糊集定性比較分析

劉憶斐，王麗平

(天津理工大學(xué) 管理學(xué)院，天津 300384)

0 引言

新經(jīng)濟(jì)是由信息技術(shù)革命帶動(dòng)、以高科技產(chǎn)業(yè)為龍頭的經(jīng)濟(jì)形態(tài)[1]，其表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)深度轉(zhuǎn)型、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵點(diǎn)不斷轉(zhuǎn)移，“中間制度”大量存在。這不僅提高了創(chuàng)業(yè)活躍度，更涌現(xiàn)出一批想抓住機(jī)遇并創(chuàng)造輝煌的新創(chuàng)企業(yè)。然而創(chuàng)業(yè)環(huán)境的高不確定性使企業(yè)在決策時(shí)常常面臨挑戰(zhàn)，如目標(biāo)與方法不夠清晰、市場(chǎng)需求有待深入發(fā)掘、主導(dǎo)技術(shù)更迭速度加快等，而企業(yè)往往缺乏可用的啟示或預(yù)先制定的范本以遵照?qǐng)?zhí)行及作出決策。有效的創(chuàng)業(yè)決策不僅可以指導(dǎo)創(chuàng)業(yè)行為，還能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，在多變環(huán)境中采取合適的創(chuàng)業(yè)決策邏輯以獲取和創(chuàng)造價(jià)值是新創(chuàng)企業(yè)生存與成長(zhǎng)中面臨的重要課題。

2001年Sarasvathy[2-3]提出效果推理理論并指出，因果推理和效果推理是決策者在面臨不同環(huán)境時(shí)采用的兩種不同決策邏輯，可以指導(dǎo)創(chuàng)業(yè)行為。因果推理來(lái)源于決策理論中的有限理性，是指決策者在既定目標(biāo)基礎(chǔ)上搜尋可行方案并從中挑選成本最低、效率最高的方案[4]。效果推理并不預(yù)先定義一個(gè)市場(chǎng)目標(biāo)，是決策者以一切手頭可利用資源和方法為出發(fā)點(diǎn)，在不同資源約束環(huán)境下通過(guò)調(diào)整市場(chǎng)目標(biāo)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)構(gòu)想，最終獲得績(jī)效成長(zhǎng)的過(guò)程。效果推理框架下的研究主要包括決策邏輯應(yīng)用研究以及影響因素探討。相關(guān)研究多聚焦于因果推理與效果推理的差異性，將兩種決策邏輯視為一個(gè)連續(xù)變量的兩端，認(rèn)為兩者具有對(duì)立關(guān)系[5]，但兩種決策邏輯并不是互相對(duì)立和沖突的[6]。如Reymen等[7]指出，因果推理和效果推理具有互補(bǔ)性，有效整合兩種決策邏輯有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)創(chuàng)業(yè)結(jié)果。此外，針對(duì)創(chuàng)業(yè)決策邏輯影響的研究多聚焦于單層次因素，一般采用回歸分析方法探究單個(gè)驅(qū)動(dòng)因素的凈效應(yīng)，如環(huán)境不確定性[8]、創(chuàng)業(yè)文化與聲譽(yù)[9]、風(fēng)險(xiǎn)感知與創(chuàng)業(yè)激情等[10]，但無(wú)論是通過(guò)理性分析還是直覺(jué)作出決策，其背后的影響因素都是復(fù)雜、多變以及動(dòng)態(tài)的，選擇創(chuàng)業(yè)決策方式時(shí)需要更多考慮多層次情境變化因素[11]，關(guān)注多種因素協(xié)同作用結(jié)果，探索創(chuàng)業(yè)決策邏輯形成機(jī)制[12]。

鑒于此，本文擬從兩方面補(bǔ)充和拓展相關(guān)研究：一是基于效果推理理論，融合效果推理和因果推理兩種決策邏輯方式，結(jié)合外部創(chuàng)業(yè)環(huán)境與內(nèi)部企業(yè)能力，構(gòu)建基于多層次因素的不同創(chuàng)業(yè)情境；二是采用擅長(zhǎng)處理社會(huì)現(xiàn)象中復(fù)雜因果關(guān)系且擁有綜合定量與定性研究?jī)?yōu)勢(shì)的模糊集定性比較分析方法(fsQCA)，探索新創(chuàng)企業(yè)基于不同創(chuàng)業(yè)情境獲得高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的決策選擇機(jī)制。研究旨在提供一個(gè)探究新經(jīng)濟(jì)下創(chuàng)業(yè)決策的新思路，力圖對(duì)創(chuàng)業(yè)過(guò)程產(chǎn)生動(dòng)態(tài)性思考，為決策者面臨情境變化時(shí)作出有效決策提供理論指導(dǎo)和實(shí)踐參考。

1 要素分析與模型構(gòu)建

效果推理理論自提出以來(lái)研究進(jìn)展迅速。早期研究聚焦于效果推理的核心內(nèi)涵、多維度特征結(jié)構(gòu)及影響因素，此外國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度開(kāi)展了效果推理綜述研究。近年來(lái)學(xué)者們更多關(guān)注效果推理與因果推理的使用情境及作用機(jī)制，聚焦兩種決策邏輯能否對(duì)績(jī)效產(chǎn)生影響。盡管在企業(yè)新創(chuàng)期決策者普遍存在效果推理與拼湊行為，但也在一定程度上使用了因果推理。如Ortega[13]認(rèn)為混合決策邏輯在新創(chuàng)企業(yè)發(fā)展過(guò)程中可能不同程度地存在或共存；Schmidt & Heidenreich運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型研究發(fā)現(xiàn)，在適度增長(zhǎng)的行業(yè)中，兩種決策邏輯均呈有效狀態(tài)；王玲玲等[14]指出，兩種決策邏輯都顯著促進(jìn)新穎型商業(yè)模式設(shè)計(jì)，外界不確定性會(huì)調(diào)節(jié)兩種不同決策邏輯的作用效果；Smolka等[15]驗(yàn)證了混合使用兩種決策邏輯對(duì)績(jī)效的積極作用。因此，本文融合效果推理與因果推理兩種決策邏輯方式，以創(chuàng)業(yè)績(jī)效衡量創(chuàng)業(yè)決策邏輯的有效性。

創(chuàng)業(yè)決策是一個(gè)涉及多方面的復(fù)雜行為，根據(jù)Timmons[16]提出的創(chuàng)業(yè)過(guò)程模型，其強(qiáng)調(diào)創(chuàng)業(yè)過(guò)程是機(jī)會(huì)、資源和創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)三要素共同匹配作用的結(jié)果。首先，創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)來(lái)源于環(huán)境，是在變化的環(huán)境中搜尋未被滿(mǎn)足的需求[17]。在新經(jīng)濟(jì)時(shí)代，政策法規(guī)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)以及信息技術(shù)變化中都蘊(yùn)含大量可利用的機(jī)會(huì)；其次，資源是創(chuàng)業(yè)過(guò)程的基礎(chǔ)保障，有效整合有價(jià)值、稀缺和難以模仿的內(nèi)外部資源可以促進(jìn)企業(yè)能力形成[18]，所形成的企業(yè)能力是創(chuàng)業(yè)行為持續(xù)開(kāi)展的原動(dòng)力；最后，團(tuán)隊(duì)是發(fā)現(xiàn)、開(kāi)發(fā)機(jī)會(huì)的決策主體，決策依據(jù)和目標(biāo)都離不開(kāi)機(jī)會(huì)及資源。準(zhǔn)確識(shí)別市場(chǎng)機(jī)會(huì)、有效獲取與整合資源，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行合理決策，是新創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)業(yè)成功的基本保證。基于此，本文擬從外部創(chuàng)業(yè)環(huán)境、內(nèi)部企業(yè)能力與決策邏輯方式3個(gè)層面分析影響因素，探討不同情境下新創(chuàng)企業(yè)獲得高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的決策路徑選擇機(jī)制。

1.1 外部創(chuàng)業(yè)環(huán)境：制度、市場(chǎng)、技術(shù)不確定性

環(huán)境變化往往也是孕育機(jī)會(huì)以及變不可能為可能的契機(jī)。Cukrowski[19]指出，環(huán)境中存在大量難以預(yù)測(cè)的因素，勢(shì)必影響企業(yè)管理與決策。創(chuàng)業(yè)決策及行為本質(zhì)上源于環(huán)境誘發(fā)的個(gè)體認(rèn)知與思維過(guò)程，環(huán)境不同可能誘發(fā)不同的認(rèn)知過(guò)程，進(jìn)而導(dǎo)致決策方式和結(jié)果出現(xiàn)差異[20]。Jaworski等[22]從環(huán)境角度，將不確定性劃分為技術(shù)及市場(chǎng)兩個(gè)維度[21]，而我國(guó)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境還受到制度不確定性的影響，并有學(xué)者明確將創(chuàng)業(yè)環(huán)境不確定性劃分為市場(chǎng)不確定、技術(shù)不確定和制度不確定3個(gè)方面[23]。鑒于此，本研究將環(huán)境不確定性劃分為制度不確定性、市場(chǎng)不確定性和技術(shù)不確定性3種類(lèi)型。

(1)制度不確定性。新創(chuàng)企業(yè)作為社會(huì)結(jié)構(gòu)與秩序中的重要一環(huán)，其行為無(wú)疑受到政府規(guī)制、社會(huì)規(guī)范和公眾認(rèn)知的影響。制度是創(chuàng)業(yè)組織為了獲取合法性和利益相關(guān)者支持而必須遵守的受到外部集體公認(rèn)的規(guī)則，而創(chuàng)業(yè)發(fā)生在由制度規(guī)范塑造的市場(chǎng)內(nèi)，需與制度情境下的法律、法規(guī)和慣例相適應(yīng)。制度不確定性是指決策者感知到制度情境下的規(guī)則變化方向、趨勢(shì)、速度與結(jié)果難以預(yù)料和把握，甚至包括導(dǎo)致變化的要素本身。從制度理論視角可知，企業(yè)決策必須從最大程度上爭(zhēng)取合法性，而合法性涵蓋管制合法性、規(guī)范合法性以及認(rèn)知合法性，這樣才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)持久發(fā)展并獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，本文將從管制制度、規(guī)范制度以及認(rèn)知制度3個(gè)方面測(cè)量制度不確定性。

(2)市場(chǎng)不確定性。其主要源于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)需求變化，是感知到的市場(chǎng)不穩(wěn)定性和難以預(yù)測(cè)性。新經(jīng)濟(jì)環(huán)境下市場(chǎng)日益細(xì)分，產(chǎn)品需求表現(xiàn)出多樣化、無(wú)限差異化等特征，產(chǎn)品生命周期縮短，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)得更為激烈，使得面對(duì)市場(chǎng)不確定性的決策難度增大。傳統(tǒng)意義上的可預(yù)測(cè)性、穩(wěn)定性、精確性幾乎被不可預(yù)測(cè)性、變革性、模糊性所替代，在這種不確定性環(huán)境中機(jī)會(huì)可能來(lái)自外界市場(chǎng)，也可能來(lái)自創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造出的新市場(chǎng)。決策者面對(duì)環(huán)境波動(dòng)的反應(yīng)速度和戰(zhàn)略決策調(diào)整能力決定了企業(yè)能否比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更快適應(yīng)市場(chǎng)需求變化，以及獲得持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此，本文將從消費(fèi)者需求與偏好的變化速度、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度以及產(chǎn)品生命周期3個(gè)方面測(cè)量市場(chǎng)不確定性。

(3)技術(shù)不確定性。其表現(xiàn)為技術(shù)的復(fù)雜性與不穩(wěn)定性，以及技術(shù)變化的不可預(yù)測(cè)性和顯著性。快速的工業(yè)化進(jìn)程和全球范圍內(nèi)以信息化為核心的技術(shù)情境變化雖然會(huì)對(duì)創(chuàng)業(yè)決策產(chǎn)生影響，但是也為創(chuàng)業(yè)行為提供了契機(jī)。由于新經(jīng)濟(jì)時(shí)代信息技術(shù)的發(fā)展，顛覆式創(chuàng)新更為頻繁且難以預(yù)測(cè)，進(jìn)一步促使新創(chuàng)企業(yè)參與技術(shù)研發(fā)，不斷改進(jìn)自身技術(shù)以應(yīng)對(duì)快速變化的環(huán)境[24]。在面對(duì)技術(shù)環(huán)境不穩(wěn)定時(shí)，如何優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)、深入把握市場(chǎng)需求、創(chuàng)新商業(yè)模式成為企業(yè)獲取高成長(zhǎng)速度的重要決策內(nèi)容。因此，本文將從技術(shù)變化速度、主導(dǎo)技術(shù)的難以預(yù)測(cè)性以及技術(shù)變化對(duì)企業(yè)的影響程度3個(gè)方面測(cè)量技術(shù)不確定性。

1.2 內(nèi)部企業(yè)能力：大數(shù)據(jù)能力、模糊容忍度

企業(yè)成長(zhǎng)的源泉是企業(yè)能力。Shane等認(rèn)為，信息不對(duì)稱(chēng)是發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)的關(guān)鍵，而大數(shù)據(jù)能力能夠在海量數(shù)據(jù)中篩選機(jī)會(huì)，過(guò)濾掉由信息不對(duì)稱(chēng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)；Venkatraman認(rèn)為，決策者可以通過(guò)環(huán)境感知?jiǎng)?chuàng)造機(jī)會(huì)，當(dāng)企業(yè)員工對(duì)模糊和失敗的容忍程度較高時(shí)，企業(yè)就具備了創(chuàng)造機(jī)會(huì)的內(nèi)生能力。鑒于此，本研究認(rèn)為企業(yè)能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)能力和模糊容忍度把握外部創(chuàng)業(yè)環(huán)境中的“機(jī)會(huì)之窗”。

(1)大數(shù)據(jù)能力。數(shù)據(jù)在新經(jīng)濟(jì)時(shí)代變得越來(lái)越有價(jià)值，已成為除資本、勞動(dòng)力外的獨(dú)立生產(chǎn)要素、經(jīng)濟(jì)要素和核心資源[25]。大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，不僅使決策環(huán)境發(fā)生變化，而且使企業(yè)決策更多是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而不是經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)[26]。隨著互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中積累沉淀了大量數(shù)據(jù)，要發(fā)揮大數(shù)據(jù)價(jià)值，需要具備深入挖掘數(shù)據(jù)的分析能力。McAfee等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)能力可以看作是分析的另一種表述；LaValle & Shockley[27]研究發(fā)現(xiàn)，那些擅長(zhǎng)深度商業(yè)分析的企業(yè)在行業(yè)內(nèi)都獲得了差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)能力有利于企業(yè)獲取外部環(huán)境中的信息，通過(guò)對(duì)信息數(shù)據(jù)以及面臨問(wèn)題的深度分析，為決策者及時(shí)提供方案。隨著大數(shù)據(jù)能力提升，企業(yè)決策更加貼近完全理性[28]，更加高效。因此，本文將從資源獲取能力、分析整合能力以及應(yīng)用能力3個(gè)方面測(cè)量大數(shù)據(jù)能力。

(2)模糊容忍度。其反映了個(gè)體對(duì)新異、不一致、復(fù)雜且模糊的不確定性信息具有容忍度的特質(zhì)傾向。面對(duì)不確定情境，決策者并不認(rèn)為其具有風(fēng)險(xiǎn)，而是吸引力。低模糊容忍度決策者會(huì)傾向于回避模糊信息，決策時(shí)易產(chǎn)生擔(dān)憂(yōu)、焦慮等情緒，從而回避決策過(guò)程中出現(xiàn)的各種不確定性因素；而高模糊容忍度決策者能夠通過(guò)更多的自我探索提升決策效能、進(jìn)行快速消化與吸收，能包容信息的不確定性[29]。Sternberg(1988)指出模糊容忍度是富有創(chuàng)造力者的重要人格特征；秦遠(yuǎn)建和汪文祥[30]認(rèn)為，模糊容忍度會(huì)調(diào)節(jié)決策邏輯和突破式創(chuàng)新關(guān)系。模糊容忍度既可以作為組織中的個(gè)體特征，也可以作為整體組織特征。當(dāng)企業(yè)中大多數(shù)員工的模糊容忍度較高時(shí)，企業(yè)整體就具備較高的創(chuàng)新能力以及創(chuàng)造機(jī)會(huì)的內(nèi)生能力。因此，本文將其作為企業(yè)能力以觀察模糊容忍程度以及風(fēng)險(xiǎn)接受程度。

1.3 決策邏輯方式：效果推理、因果推理

社會(huì)認(rèn)知理論強(qiáng)調(diào)，新創(chuàng)企業(yè)在動(dòng)蕩環(huán)境中的決策能力是促進(jìn)企業(yè)成長(zhǎng)的關(guān)鍵[31]。創(chuàng)業(yè)更多地介于精密計(jì)劃與非系統(tǒng)性試錯(cuò)之間，很多處于初創(chuàng)期的企業(yè)之所以被淹沒(méi)，成為平庸的大多數(shù)，是因?yàn)闊o(wú)法在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中根據(jù)不同環(huán)境來(lái)調(diào)整決策行為以及選擇合適的決策邏輯。本研究依據(jù)Sarasvathy對(duì)決策邏輯的劃分方法，將決策邏輯劃分為因果推理和效果推理兩種類(lèi)型。

(1)因果推理。其表明企業(yè)決策及行動(dòng)建立在開(kāi)展市場(chǎng)調(diào)查、明確自身定位的基礎(chǔ)上，是決策者由目標(biāo)出發(fā)，從幾種可能方案中挑選出最優(yōu)方案的決策邏輯。它源于完全理性的假設(shè)，基于預(yù)測(cè)未來(lái)的思想，強(qiáng)調(diào)在既定目標(biāo)條件下的相應(yīng)搜尋手段和方法。在該種決策邏輯下企業(yè)擁有一套完整的發(fā)展戰(zhàn)略流程：首先能夠清晰界定市場(chǎng)目標(biāo)和需求，然后盡可能全面搜集和分析市場(chǎng)信息，快速探尋市場(chǎng)環(huán)境中存在的機(jī)會(huì)，制定相應(yīng)研發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)策略，最后根據(jù)預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)在備選方案中進(jìn)行篩選，獲得預(yù)期收益最大化的戰(zhàn)略方案并按部就班實(shí)施。在清晰的愿景與戰(zhàn)略目標(biāo)下，決策者有了努力的方向和動(dòng)力，有助于提升決策行為的有效性。另外，根據(jù)收益風(fēng)險(xiǎn)原則制定的方案可以降低新創(chuàng)企業(yè)與利益相關(guān)者之間的信息不對(duì)稱(chēng)，幫助利益相關(guān)者充分了解企業(yè)擁有的能力以及未來(lái)發(fā)展?jié)摿?，從而獲取其認(rèn)可和資源支持[32]。

(2)效果推理。其是指在難以預(yù)測(cè)的環(huán)境中，不依賴(lài)預(yù)先設(shè)定目標(biāo)，而是通過(guò)具備的資源或擁有的手段選擇能達(dá)到的結(jié)果，是一種手段導(dǎo)向的決策邏輯。效果推理中包括實(shí)驗(yàn)、柔性、可承受損失和先前承諾4個(gè)原則。實(shí)驗(yàn)原則包含嘗試新想法、轉(zhuǎn)變工作程序和步驟，并對(duì)事物保持好奇；柔性原則用以反映決策者擅長(zhǎng)利用意外事件以及面對(duì)新事物時(shí)愿意改變。由于環(huán)境變化，事先作出的決策并不總是有效，實(shí)驗(yàn)中的不斷試錯(cuò)和柔性原則有助于決策者獲取新創(chuàng)業(yè)知識(shí)、克服慣性及不斷調(diào)整，進(jìn)而提高決策行為有效性[33]?？沙惺軗p失是指決策者將成本及資源投入設(shè)定在可承受的損失范圍內(nèi)以控制風(fēng)險(xiǎn)；先前承諾則強(qiáng)調(diào)決策者注重與利益相關(guān)者建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，共同致力于構(gòu)建一個(gè)可能的未來(lái)，以獲取更多資源，拓展企業(yè)在決策過(guò)程中的可用手段。因此，本文將從實(shí)驗(yàn)、柔性、可承受損失和先前承諾4個(gè)方面測(cè)量效果推理決策邏輯。

2 研究方法與設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

定性比較分析是一種以案例研究為導(dǎo)向的理論集合研究方法，具備全新的分析邏輯。其基本思想是以集合論和布爾邏輯作為方法論的基石，通過(guò)使用定性比較分析方法，使研究專(zhuān)注于因變量的前因條件構(gòu)型，又稱(chēng)路徑或多重條件并發(fā)原因。自變量以組合方式共同影響結(jié)果，該組合即前因條件構(gòu)型，而自變量是其中一個(gè)不可分割的組合要素，通過(guò)探究前因條件組合如何導(dǎo)致解釋結(jié)果出現(xiàn)，尋找導(dǎo)致相同結(jié)果的不同前因路徑。由分析可知，外界環(huán)境會(huì)對(duì)決策行為產(chǎn)生影響，促進(jìn)決策成功，進(jìn)而提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效，同時(shí)，新創(chuàng)企業(yè)內(nèi)部能力建設(shè)有助于促進(jìn)決策成功，而QCA方法能夠很好地處理這種完全等效的因果關(guān)系。該方法主要包括清晰集(csQCA)、多值集(mvQCA)和模糊集(fsQCA)3種類(lèi)型。其中，模糊集方法比清晰集和多值集方法更加精確與嚴(yán)格，且評(píng)價(jià)范圍更廣。因此，本研究采用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)，探討新經(jīng)濟(jì)背景下新創(chuàng)企業(yè)獲得高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的決策路徑。

2.2 數(shù)據(jù)收集

研究采用問(wèn)卷調(diào)查方式，對(duì)北京、上海、廣州、深圳、天津、杭州等多個(gè)城市的新創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，問(wèn)卷主要由新創(chuàng)企業(yè)主要負(fù)責(zé)人或者高管進(jìn)行填答。參考McDougall & Robinson、Li的研究，將新創(chuàng)企業(yè)界定為成立時(shí)間低于8年的企業(yè)。

研究共發(fā)放問(wèn)卷300份，回收有效問(wèn)卷189份，有效回收率為63%。問(wèn)卷基本情況如表1所示。

表1 基本情況描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

一般情況下，問(wèn)卷填答中會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)同源性偏差(CMV)問(wèn)題。本研究通過(guò)Harman單因素檢驗(yàn)，對(duì)變量進(jìn)行探索性因子分析，得到總方差解釋變量為79.105%，且第一個(gè)未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的主因子解釋方差為28.621%，未超過(guò)40%，說(shuō)明本研究不存在明顯的同源性偏差問(wèn)題。

2.3 變量測(cè)量

量表均采用Likert 5點(diǎn)計(jì)分法，要求受訪(fǎng)者根據(jù)企業(yè)實(shí)際情況在1～5分中選擇一個(gè)合適的分?jǐn)?shù)。其中，1=完全不同意，2=不同意，3=無(wú)意見(jiàn)，4=同意，5=完全同意。

決策邏輯(DL)。采用Chandler等[34]開(kāi)發(fā)的測(cè)量量表，以秦劍[35]的翻譯為中文基礎(chǔ)。其中，效果推理(EDL)包括實(shí)驗(yàn)、柔性、可承受損失和先前承諾4個(gè)維度，共16個(gè)題項(xiàng)；因果推理(CDL)共7個(gè)題項(xiàng)。

制度不確定性(IU)。參考Bylund & McCaffrey[36]、Li等[37]和Puffer等[38]的測(cè)量量表，并結(jié)合我國(guó)制度情況進(jìn)行修改，包括管制制度、規(guī)范制度和認(rèn)知制度3個(gè)維度，共12個(gè)題項(xiàng)。

市場(chǎng)不確定性(CU)。采用Jaworski等[39]的測(cè)量量表，包括消費(fèi)者偏好變化速度、消費(fèi)者需求及產(chǎn)品生命周期3個(gè)維度，共4個(gè)題項(xiàng)。

技術(shù)不確定性(TU)。采用Jaworski等[39]的測(cè)量量表，包括技術(shù)變化速度、主導(dǎo)技術(shù)的難以預(yù)測(cè)性和技術(shù)變化對(duì)企業(yè)的影響程度3個(gè)維度，共4個(gè)題項(xiàng)。

大數(shù)據(jù)能力(BDA)。采用謝衛(wèi)紅等[40]的測(cè)量量表，包括資源獲取能力、分析整合能力和應(yīng)用能力3個(gè)維度，共12個(gè)題項(xiàng)。

模糊容忍度(TA)。采用Maclian[41]的測(cè)量量表，共5個(gè)題項(xiàng)。

創(chuàng)業(yè)績(jī)效(IP)。采用吳巖和宋英華等[42]的測(cè)量量表，包括財(cái)務(wù)績(jī)效、非財(cái)務(wù)績(jī)效以及成長(zhǎng)績(jī)效3個(gè)維度，共6個(gè)題項(xiàng)。

為了簡(jiǎn)化，將各維度下不同題項(xiàng)均值作為該維度測(cè)量值，再取各維度平均數(shù)作為變量測(cè)量值，這也符合多數(shù)研究的做法[43]。

2.4 信效度分析

運(yùn)用SPSS22.0軟件對(duì)量表信度與效度進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可知，在信度方面，制度不確定性、市場(chǎng)不確定性、技術(shù)不確定性、大數(shù)據(jù)能力、模糊容忍度、因果推理、效果推理和創(chuàng)業(yè)績(jī)效的Cronbach's α系數(shù)和組合信度(CR)均大于0.7，表明問(wèn)卷具有較高信度。在效度方面，采用因子分析方法檢驗(yàn)收斂效度，KMO值和各維度因子載荷均在0.6以上，所有構(gòu)念的平均萃取方差(AVE)均在0.5以上，說(shuō)明本問(wèn)卷收斂效度較好。

表2 信度與收斂效度分析結(jié)果

3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

3.1 變量校準(zhǔn)

校準(zhǔn)是將變量轉(zhuǎn)化為集合，對(duì)案例賦予集合隸屬度的過(guò)程[44]，參考Fiss(2011)和Kraus等(2018)的研究，本文通過(guò)李克特5點(diǎn)量表獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，并將“5”設(shè)定為完全隸屬，“3”為交叉點(diǎn)，“1”為完全不隸屬。通過(guò)3個(gè)閾值的設(shè)定，運(yùn)用Ragin等開(kāi)發(fā)的fsQCA3.0軟件，使用calibrate計(jì)算公式將全部變量的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0-1的連續(xù)模糊得分。

3.2 充分性與必要性分析

參考程建青等(2019)的研究，在進(jìn)行組態(tài)分析前，首先對(duì)各前因變量是否為結(jié)果變量的必要條件進(jìn)行檢驗(yàn)。高/非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的必要條件分析結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知，各前因變量的充分性一致率(consistency)最高為0.849，必要性覆蓋率(coverage)最高為0.880，均低于門(mén)檻值0.9，表明單個(gè)前因變量不能作為被解釋結(jié)果的充分條件和必要條件。

表3 單項(xiàng)前因要素對(duì)創(chuàng)業(yè)績(jī)效的必要性與充分性分析結(jié)果

3.3 組態(tài)構(gòu)型分析

由于每個(gè)單項(xiàng)前因變量對(duì)結(jié)果變量的解釋力較弱，因此多變量組合才能形成對(duì)結(jié)果變量的充分解釋。采用fsQCA3.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇頻數(shù)位為4，一致性大于0.85，結(jié)合PRI的一致性大于0.7，得到5種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型。由于因果關(guān)系具有非對(duì)稱(chēng)性，因此需要關(guān)注非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型，具體見(jiàn)表4。由于本文重點(diǎn)關(guān)注的是不同情景下決策邏輯路徑的選擇機(jī)制，所以將5種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型按決策邏輯類(lèi)型歸納為2種決策路徑。

表4 新創(chuàng)企業(yè)高創(chuàng)業(yè)績(jī)效決策路徑組合分析

由表4可知，產(chǎn)生高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的構(gòu)型有5種，即H1a、H1b、H1c、H2a、H2b。每種構(gòu)型的一致率均高于0.85，總體一致率為0.88，高于一致率門(mén)檻值0.80，總體覆蓋率達(dá)到了0.50，表明5種構(gòu)型共解釋了50%的高績(jī)效樣本。其中，H1a(～I(xiàn)U*～CU*TU*～TA*BDA*CDL*EDL)的原始覆蓋率為0.13；H1b(IU*CU*TA*BDA*CDL*EDL)的原始覆蓋率為0.30；H1c(IU*CU*TU*BDA*CDL*EDL)的原始覆蓋率為0.28；H2a(IU*～CU*～TU*TA*BDA*～CDL*EDL)的原始覆蓋率為0.17；H2b(IU*CU*～TU*～TA*BDA*～CDL*EDL)的原始覆蓋率為0.11。產(chǎn)生非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的構(gòu)型有2種，即NH1、NH2。每種構(gòu)型的一致率均高于0.85，總體一致率為0.92，高于一致率門(mén)檻值0.8?？傮w覆蓋率達(dá)到了0.37，表明兩種構(gòu)型共解釋了37%的樣本。其中，NH1(～CU*～TU*～TA*BDA*～CDL*～EDL)的原始覆蓋率為0.19；NH2(～I(xiàn)U*～CU*TU*TA*～BDA*CDL*～EDL)的原始覆蓋率為0.25。

對(duì)比高創(chuàng)業(yè)績(jī)效和非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型得出：①效果推理決策在新企業(yè)創(chuàng)業(yè)過(guò)程中起到了至關(guān)重要的作用。在高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的所有構(gòu)型中效果推理決策均作為核心條件存在，而在非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型中均不存在，驗(yàn)證了張玉利等[45]大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為效果推理對(duì)新創(chuàng)企業(yè)績(jī)效有積極影響的結(jié)論；②大數(shù)據(jù)能力是新創(chuàng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的關(guān)鍵要素。在高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的所有構(gòu)型中大數(shù)據(jù)能力均作為核心條件存在，而在非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型NH2中不存在，在NH1中雖然作為輔助條件存在，但是即使其它因素都不存在，也會(huì)導(dǎo)致非高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。這進(jìn)一步證實(shí)了Wamba等[46]的研究，即大數(shù)據(jù)能力正向促進(jìn)企業(yè)績(jī)效。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)分析結(jié)果穩(wěn)健性，從集合思維角度嘗試調(diào)整變量數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)方式。例如，采用六分法校準(zhǔn)，即按照“1=完全隸屬，0.8=非常隸屬，0.6=有些隸屬，0.4=有些不隸屬，0.2=非常不隸屬，0=完全不隸屬”的規(guī)則，將數(shù)據(jù)重新賦值并進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除解的數(shù)量發(fā)生微小改變外，主要條件組態(tài)仍然存在且在結(jié)果的解釋上并沒(méi)有發(fā)生本質(zhì)性變化。因此，本研究結(jié)果具備較好的穩(wěn)健性。

4 研究發(fā)現(xiàn)

依據(jù)數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果，歸納得出2種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的決策邏輯路徑。

4.1 發(fā)展情境下的組合決策路徑

該路徑中包括H1a、H1b、H1c3種構(gòu)型，在上述3種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效情境下均會(huì)首先選擇效果推理決策，并輔助使用因果推理決策。該發(fā)現(xiàn)證實(shí)了Maine等[47]認(rèn)為隨著情境變化決策者可能采取兩種決策邏輯組合方式的判斷。由于H1b和H1c構(gòu)型的核心要素相同，本文將H1b和H1c歸納為一個(gè)情境，為此，采取組合決策路徑的發(fā)展情境有兩種。

一是數(shù)字時(shí)代的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)情境。該情境對(duì)應(yīng)構(gòu)型H1a，其中，大數(shù)據(jù)能力與效果推理作為核心條件存在，因果推理與技術(shù)不確定性作為輔助條件存在，制度不確定性、市場(chǎng)不確定性和模糊容忍度作為輔助條件不存在。

全球已進(jìn)入以信息技術(shù)為核心、顛覆式創(chuàng)新頻發(fā)的數(shù)字時(shí)代。新創(chuàng)企業(yè)要想在需求漸趨穩(wěn)定、政策紅利逐漸消逝的成熟市場(chǎng)中獲得生存，就需要進(jìn)行新產(chǎn)品的顛覆式革新。企業(yè)首先要感知用戶(hù)需求和市場(chǎng)規(guī)則變化，根據(jù)環(huán)境變化在不斷實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)中進(jìn)行產(chǎn)品迭代創(chuàng)新，并借助大數(shù)據(jù)能力搜集多維度用戶(hù)與市場(chǎng)數(shù)據(jù)，全面了解顧客需求特征以及變化趨勢(shì)，為決策的客觀性和全面性賦能。在此基礎(chǔ)上決策者通過(guò)效果推理，將平時(shí)積累的經(jīng)驗(yàn)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等創(chuàng)新要素進(jìn)行重構(gòu)和配置，與獲取的數(shù)據(jù)信息互動(dòng)，形成具有針對(duì)性的洞察和能力，迅速抓取用戶(hù)反饋并進(jìn)行產(chǎn)品快速迭代與完善。

當(dāng)企業(yè)內(nèi)部的模糊容忍度較低、缺乏組織靈活性時(shí)，決策者可以輔助使用因果推理決策邏輯，對(duì)技術(shù)研發(fā)進(jìn)行嚴(yán)格的市場(chǎng)分析并設(shè)立目標(biāo)，制定一個(gè)“留得青山在”的計(jì)劃方案。這在一定程度上能夠規(guī)避技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，提高可承受損失的標(biāo)準(zhǔn)，共同把握由技術(shù)環(huán)境變化帶來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)并獲得高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。

二是有限資源的市場(chǎng)滲透情境。該情境對(duì)應(yīng)構(gòu)型H1b和H1c，其中，大數(shù)據(jù)能力、效果推理以及市場(chǎng)不確定性作為核心條件存在，因果推理和制度不確定性作為輔助條件存在。

在存量博弈時(shí)代，增量遞減、競(jìng)爭(zhēng)加劇。面對(duì)資源匱乏困境，新創(chuàng)企業(yè)如何獲取存量資源并合理利用對(duì)其成長(zhǎng)至關(guān)重要。處在新創(chuàng)期的企業(yè)，需要關(guān)注資源內(nèi)部積累，同時(shí)，積極搜尋和選擇適合自身業(yè)務(wù)特征的數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)能力將各種信息轉(zhuǎn)化為具有決策力、洞察力的數(shù)據(jù)資源，幫助企業(yè)在具備吸引力的行業(yè)中尋找“縫隙”市場(chǎng)，在供需精確匹配中獲利。除獲取數(shù)據(jù)資源外，效果推理決策還可以打破現(xiàn)有資源的有限性，挖掘其潛在價(jià)值，充分利用現(xiàn)有資源和手段，加速資源篩選與融合。同時(shí)，利用承諾原則與利益相關(guān)者達(dá)成合作，獲取更多價(jià)值資源，以滿(mǎn)足新創(chuàng)企業(yè)快速成長(zhǎng)的資源需求。

當(dāng)技術(shù)環(huán)境不能幫助新創(chuàng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)對(duì)“縫隙”市場(chǎng)的抓取時(shí)，可以通過(guò)因果推理決策邏輯，結(jié)合“縫隙”市場(chǎng)為消費(fèi)者實(shí)施定制化方案，以最低成本滿(mǎn)足差異化需求，進(jìn)而獲得市場(chǎng)份額。

4.2 成長(zhǎng)情境下的單一決策路徑

該路徑中包括H2a、H2b兩種構(gòu)型，在兩種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效情境下均采用效果推理決策邏輯。該發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步證實(shí)了使用效果推理有助于企業(yè)獲得高創(chuàng)業(yè)績(jī)效[48]。

(1)合法性獲取下的價(jià)值共創(chuàng)情境。該情境對(duì)應(yīng)構(gòu)型H2a，其中，大數(shù)據(jù)能力與效果推理作為核心條件存在，制度不確定性和模糊容忍度作為輔助條件存在，技術(shù)不確定性作為核心條件不存在。

新經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展導(dǎo)致制度的滯后性以及合法性壁壘較低，新創(chuàng)企業(yè)可能面臨利益相關(guān)者、消費(fèi)者的支持與信任等問(wèn)題。為此，企業(yè)決策者利用效果推理的承諾原則與不同社會(huì)性、經(jīng)濟(jì)性行動(dòng)主體建立聯(lián)盟，融入網(wǎng)絡(luò)化、動(dòng)態(tài)化的創(chuàng)新生態(tài)圈，促使企業(yè)重新審視和評(píng)估自己的創(chuàng)業(yè)行動(dòng)，高效監(jiān)控運(yùn)營(yíng)狀況并獲得利益相關(guān)者認(rèn)可。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，產(chǎn)品背后的情感價(jià)值比產(chǎn)品本身更重要。大數(shù)據(jù)能力能夠深度挖掘與消費(fèi)者的價(jià)值連接點(diǎn)并賦予產(chǎn)品情感，喚起消費(fèi)者的情感價(jià)值，提高用戶(hù)粘性，搭建社群網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，促進(jìn)企業(yè)與消費(fèi)者互動(dòng)，提升消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品價(jià)值的認(rèn)可，最終形成價(jià)值共創(chuàng)。

當(dāng)技術(shù)和市場(chǎng)環(huán)境不能為新創(chuàng)企業(yè)提供“養(yǎng)分”時(shí)，模糊容忍度高的企業(yè)內(nèi)部會(huì)形成開(kāi)放、易于接受新信息的氛圍，有利于企業(yè)直接與消費(fèi)者、供應(yīng)商等溝通，從而不斷完善自我，贏得利益相關(guān)者認(rèn)可。

(2)數(shù)據(jù)賦能下的快速響應(yīng)情境。該情境對(duì)應(yīng)構(gòu)型H2b，其中，大數(shù)據(jù)能力、效果推理以及市場(chǎng)不確定性作為核心條件存在，技術(shù)不確定性作為核心條件不存在，制度不確定性作為輔助條件存在，因果推理和模糊容忍度作為輔助條件不存在。

新經(jīng)濟(jì)下的創(chuàng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈，VUCA成為當(dāng)前時(shí)代發(fā)展的“底色”，其不僅帶來(lái)市場(chǎng)波動(dòng)，也使得創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)的時(shí)間窗口被大大壓縮，被動(dòng)適應(yīng)已不能滿(mǎn)足企業(yè)成長(zhǎng)需要?！跋孪仁制?、打主動(dòng)仗”的關(guān)鍵在于快速響應(yīng)，因此，企業(yè)需要在有限時(shí)間內(nèi)克服自身慣性以決策?；陂_(kāi)放媒體的用戶(hù)廣泛性為新創(chuàng)企業(yè)提供了海量數(shù)據(jù)來(lái)源[49]。由于數(shù)據(jù)信息不斷變化與更新，企業(yè)需要不斷提升數(shù)據(jù)信息挖掘速度和效率，結(jié)合快速響應(yīng)的效果推理決策思維，根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)或者直覺(jué)進(jìn)行決策，以把握數(shù)據(jù)信息的時(shí)效性，快速找到并解決用戶(hù)需求，最終提高創(chuàng)業(yè)績(jī)效。

5 研究貢獻(xiàn)與未來(lái)展望

本文以創(chuàng)業(yè)過(guò)程模型為基礎(chǔ)，結(jié)合效果推理理論，從外部創(chuàng)業(yè)環(huán)境、內(nèi)部企業(yè)能力和決策邏輯方式3個(gè)層面出發(fā)，探討新創(chuàng)企業(yè)基于不同情境獲得高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的決策路徑選擇機(jī)制。研究運(yùn)用組態(tài)思維和定性比較分析方法，得出5種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效構(gòu)型和2種高創(chuàng)業(yè)績(jī)效決策路徑，為新創(chuàng)企業(yè)決策及成長(zhǎng)帶來(lái)新的研究視角與解釋路徑，有助于豐富創(chuàng)業(yè)理論及效果推理理論研究。研究還得出，大數(shù)據(jù)能力和效果推理是影響新經(jīng)濟(jì)下新創(chuàng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的關(guān)鍵核心條件，對(duì)于指導(dǎo)新經(jīng)濟(jì)環(huán)境下新創(chuàng)企業(yè)成長(zhǎng)和培育具有重要理論價(jià)值。為此，本研究提出兩點(diǎn)管理實(shí)踐啟示。

(1)在新創(chuàng)企業(yè)高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的5種構(gòu)型中，效果推理和大數(shù)據(jù)能力兩個(gè)前因要素尤為重要，啟示新創(chuàng)企業(yè)：一是積極構(gòu)建和培育大數(shù)據(jù)能力，升級(jí)自身軟件和硬件，完善大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，推動(dòng)數(shù)據(jù)深度挖掘與融合應(yīng)用，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)力度，保障知識(shí)、信息等數(shù)據(jù)資源獲取，以為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)決策方式轉(zhuǎn)變提供持續(xù)動(dòng)力；二要將效果推理理論有效融入決策情境。增強(qiáng)決策者對(duì)情境變化的感知，從而根據(jù)情境變化采取側(cè)重點(diǎn)不同的決策方式，如選取單一決策路徑或選取組合決策路徑。

(2)依據(jù)新創(chuàng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高創(chuàng)業(yè)績(jī)效的2種決策路徑，為企業(yè)在具體操作層面提出4點(diǎn)情境化建議：一是加大核心技術(shù)投入，迎接技術(shù)“窗口期”。創(chuàng)業(yè)將回歸技術(shù)和產(chǎn)品本身，通過(guò)技術(shù)加速產(chǎn)品迭代創(chuàng)新過(guò)程，將技術(shù)鏈接到消費(fèi)者價(jià)值中，提升產(chǎn)品內(nèi)在品質(zhì)；二是構(gòu)建開(kāi)放的價(jià)值共創(chuàng)平臺(tái)，吸引消費(fèi)者參與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的全過(guò)程。從知識(shí)獲取、情感需求等多方面建立產(chǎn)品內(nèi)在價(jià)值，提升消費(fèi)者感知價(jià)值，以獲取消費(fèi)者的價(jià)值認(rèn)同；三是保持組織靈活性，“小步快跑，快速迭代”，構(gòu)建開(kāi)放、彈性的組織結(jié)構(gòu)以及鼓勵(lì)創(chuàng)新、包容的文化氛圍，提高企業(yè)對(duì)模糊性與失敗的容忍度，鼓勵(lì)員工參與決策；四是培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維和意識(shí)，建立大數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)，提高企業(yè)整體決策響應(yīng)速度，從而快速應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。

本文還存在一些研究局限，需要在未來(lái)研究中予以完善。首先，在理論建構(gòu)方面，僅關(guān)注外部創(chuàng)業(yè)環(huán)境和內(nèi)部企業(yè)能力對(duì)決策邏輯方式選擇的影響，未來(lái)還可以考慮從不同層面(如決策者主觀能動(dòng)性)構(gòu)建更全面的模型展開(kāi)討論；其次，由于問(wèn)卷樣本有深入度與覆蓋面不足的劣勢(shì)，未來(lái)可以結(jié)合公開(kāi)的企業(yè)典型案例進(jìn)行更深入的剖析，同時(shí)，擴(kuò)展數(shù)據(jù)收集范圍，獲取更多研究樣本，進(jìn)一步提高研究結(jié)論的普適性；最后，處于不同發(fā)展階段的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，其最優(yōu)決策方式也不同，未來(lái)研究可以加入時(shí)間維度，采用時(shí)序定性比較分析方法(tsQCA)考察創(chuàng)業(yè)決策方式的動(dòng)態(tài)演化路徑。