基于传统方法的理论研究无法较好地揭示创新创业现象的因果复杂性问题,应对这些基础理论挑战,需要吸收并采纳多学科的研究范式和研究方法,谋求创新创业研究方法论的创新,探索新的研究手段和方法。越来越多的学者提倡采用整体论和组态视角,来检验驱动创新创业现象的因果复杂性,并且使用定性比较分析方法(QCA)来探索创新创业研究领域(杜运周,2019;Douglas等,2020;Du等,2021)。近年来,QCA在创新创业等管理学研究中广泛受到重视(杜运周等,2020;寿柯炎和魏江,2018;McKnighta和Zietsma, 2018; Douglas et al., 2020; Du et al., 2021; Linder et al., 2020)。该方法基于集合论,以整体论的视角,把案例视为条件变量的不同组合,致力于分析相互依赖、相互作用的条件对于结果的组态效应,开展案例层面的比较分析。QCA认为不同的案例的前因条件可以组成多种组态(configurations),基于集合理论的QCA可以识别不同前因条件集合和结果之间的模式,特别适合探索哪些前因条件组成的组态为结果Y的充分条件,也有助于学者识别单个前因条件是否为导致结果Y发生的必要条件,可用于建立多个等效性(equifinality)模型,即利用不同的前因组合实现相同的结果(Fiss,2007),也有助于学者识别单个前因条件是否为导致结果Y发生的必要条件。基于集合理论的QCA方法,能够解释复杂的因果关系,对于解释非对称因果关系也具有很重要的理论意义。创新创业领域的国内外顶级期刊如管理世界、ETP,JBV,SEJ等也陆续发表了相关文章,运用QCA诠释复杂的创新创业现象具有重要的理论与实践意义。Douglas等(2020)指出创业研究正处于新时代的曙光中,它有可能在以前的研究(包括重新验证旧数据库)的基础上,通过QCA找出有关创业现象驱动因素的新组合,从而使其对于创业现象的诠释更加细化。Du等(2021)发现过去的研究主要集中在战略和环境条件的子集上,而不是全面评估这些新企业高绩效的多重驱动因素,该研究提倡采用组态视角,以检验高绩效和非高风险绩效的因果复杂性。QCA可以识别各种资源组合作用,Linder等(2020)强调要评估创业所持有的资源束是否足以满足新企业的生存要求,就需要从对单种资源的关注转移到对多种资源组合进行检验的研究中,特别是数据驱动下创业的资源属性呈现出海量性、共享性等特征,使得以强调资源有价值、稀缺性、难以模仿和难以替代(VRIN)属性的资源基础观受到挑战,有必要通过QCA方法对数据驱动下的资源、能力组态进行进一步分析。
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