营商环境生态如何驱动城市创新绩效？——基于创新型城市的模糊集定性比较分析

张志红，王露露，宋 艺

（山东财经大学 会计学院，济南 250014）

创新是引领我国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的第一动力，是建立现代化经济体系的重要战略支撑［1］。“十四五”规划与2022年政府工作报告明确提出，要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，深入实施创新驱动发展战略。城市作为创新活动的空间载体，是创新资源与创新要素的集聚地［2］。城市创新体系作为建设国家创新体系的基础与重要支撑，在推动国家创新驱动发展“三步走”战略目标方面发挥引擎作用［3］。为进一步挖掘城市创新潜力，提高城市创新能力，我国自2008年开始实施创新型城市试点政策。截至2018年底①2018年以后国家未实施创新型城市试点政策，所以时间截止到2018年。，科技部、国家发展改革委员会已先后支持78个城市（区）开展创新型城市建设，在辐射带动区域乃至全国高质量发展方面取得显著成效［4］。因此，明确影响城市创新发展的核心条件，探索提高城市创新绩效的有效路径，对于发挥城市在国家创新活动中的基础与支撑作用具有重要意义。

而制度经济学理论认为，创新是对制度环境的一种反映，制度决定了城市创新活动的运作效率［5］。营商环境作为一种由政府塑造的制度软环境［6］，体现了一个国家或地区经济发展的软实力，对一个国家或地区的创新能力具有重要影响［7］。目前，学术界普遍通过将营商环境解构为税务环境、行政环境、法治环境等方面探索其对宏微观层面创新绩效的影响。譬如，从微观层面看，良好的税收营商环境、城市行政审批中心的设立可以显著促进企业创新绩效的提升［8-9］；从宏观层面看，行政环境的优化［10］、健全的市场与法治环境［11］会对区域创新绩效产生重要影响。鉴于营商环境是一项涉及多领域的系统工程，因而有学者从生态系统理论视角出发，将营商环境界定为市场主体在进行创新、创业等活动时面临的外部环境的一个综合性的生态系统［6］，具体包括政府效率、人力资源、金融服务、公共服务、市场环境和创新环境6方面［7］。但是纵观现有关于营商环境与创新绩效的文献，多是基于普适视角探索营商环境生态中某单一要素对创新绩效的边际“净效应”，在识别要素之间的“联合效应”与诠释营商环境生态复杂性所带来的现实影响方面存在局限。

由于创新本身是多个要素互动作用的过程［12］，在全面刻画营商环境生态中各要素间的协同作用对城市创新绩效的影响方面，仅关注各要素的边际“净效应”效力有限。因而，本文利用模糊集定性比较分析（fuzzy set qualitative comparative analysis，fsQCA）方法，以全国68个创新型城市为案例②《国家创新型城市创新能力评价报告2021》显示，截至目前，科技部、国家发展改革委员会先后共支持78个城市（区）建设国家创新型城市。由于北京海淀区、上海杨浦区、天津滨海新区、重庆沙坪坝区、昌吉市、石河子市、乌鲁木齐市、海口市、西宁市和拉萨市10个城市（区）缺少营商环境的相关数据，所以本文最终保留了数据完整的68个城市。，通过识别高城市创新绩效的组态，明晰影响城市创新绩效的核心与边缘条件，从而阐明不同条件组合对城市创新绩效的复杂作用机理。由于创新型城市遍布全国各个省、自治区和直辖市，地区间在要素禀赋、市场化水平等方面具有明显的异质性［13］，因而本文又进一步将创新型城市分为东部与中西部地区③根据国家统计局对我国区域的划分标准，大陆31个省市被划分为东部、中部、西部三大区域，其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。两组，探索这两类地区间城市创新绩效的提升路径是否存在差异。具体地，本文主要试图解决以下3方面的问题。①存在哪些条件组态以“多重并发”的方式驱动城市创新绩效的提升？②哪些条件对于城市创新绩效的提升更为重要？③在东部与中西部地区，产生高城市创新绩效的组态是否存在差异？

与已有研究相比，本文的研究贡献可能有以下3点。①目前国内外学者对于营商环境生态中各要素与城市创新绩效之间关系的理解仍未达成共识［14-15］，本文从组态视角为其提供了新的解释，即城市创新绩效的提高是多种要素协同作用的结果，基于普适视角探究单个条件对城市创新绩效的净效应可能会因衡量方式等存在差别导致研究结论产生矛盾。②采用fsQCA方法剖析产生高城市创新绩效的组态，从营商环境生态角度提炼驱动城市创新绩效提升的有效路径，基于路径归纳总结的研究命题不仅能够丰富区域经济理论，而且能够为我国城市如何依据自身营商环境条件推动其创新绩效提升提供系统性思维和实践指导。③鉴于我国东部与中西部地区在经济发展水平、创新资源禀赋、基础设施建设等方面存在异质性［13］，本文通过对东部与中西部地区产生高城市创新绩效的组态进行对比分析，探索不同地区营商环境条件对城市创新绩效影响的差异化，能够为各地区因地制宜地制定符合当地实际情况的城市创新绩效提升路径提供理论参考。

1 文献综述与研究框架

1.1 文献综述

关于营商环境的内涵，不同学者基于不同角度对其进行了界定。譬如，世界银行将其定义为一个经济体内，企业在申请设立、生产经营、贸易活动、纳税、关闭及执行合约等方面遵循政策法规所需要的时间和成本等条件的总和［7］。宋林霖和何成祥［16］将营商环境理解为政府所营造的包括政治环境、经济环境、法治环境以及国际化环境等各种环境在内的有机复合体。娄成武和张国勇［17］认为营商环境是一个包括政务环境、市场环境、法治环境、基础设施环境以及要素环境在内的综合发展环境。上述概念在界定时多以交易成本理论为基础，强调通过优化营商环境降低企业的交易性制度成本从而促进经济增长［18］。由于交易成本理论视角较为单一，缺乏对医疗、教育等公共环境的考察，与我国多元化的制度环境匹配度较差［6］，因而，李志军［7］、杜运周等［19］以生态系统理论为基础，从生态视角出发对营商环境的概念进行了界定。由于与交易成本视角相比，生态系统视角更加强调生态系统内企业等主体间的互动以及宏观外部环境与各个因素之间的耦合关系［19］，与本文旨在剖析营商环境生态驱动城市创新绩效的复杂因果机制的研究目的相契合，所以本文以李志军［7］提出的营商环境生态为基础，探究营商环境生态中各条件影响城市创新绩效的组态路径。

生态系统视角下，营商环境被视为外部环境的综合体，涵盖了企业在整个生命周期内所面临的资源与环境状况，主要包括政府效率、人力资源、金融服务、公共服务、市场环境与创新环境6个条件［7，19］。下面对这6个条件与城市创新绩效之间关系的文献予以综述。

1）政府效率。政府效率反映的是地方政府的服务水平［7］，会对区域创新活动的积极性与主动性产生影响，政府效率越高，越有可能克服地区发展过程中的短视行为，从而加大对创新等长期项目的财政支持力度［20］。政府作为营商环境生态的重要组成部分之一［19］，在创新方面能够发挥政策支持、引导、监督与服务的核心作用［21］。研究发现，政府可以通过优化行政环境提高创新服务能力［22］、出台人才引进政策［23］、加大研发补贴力度［24］为区域创新活动的顺利开展提供保障［25］等方式提高城市创新绩效。但寻租可能会扭曲政府行为，从而对区域创新产生抑制作用［26］。

2）人力资源。人力资源作为知识吸收与转化的载体，是创新资源中最重要的因素［27-28］。由于创新需要劳动力不断地学习、吸收和消化各种知识，并根据既有的知识重新对生产要素进行组合，开发新产品、新工艺与新技术，从而不断提高生产效率与要素质量［29］，所以人力资本在创新活动中起着决定性作用［19］，是实现可持续创新的重要保障［30］。一般认为，人力资本越充裕，地区的创新能力就越强，符合熊彼特创新理论与经济增长理论提出的人力资本是区域创新能力重要基础的观点［29］。但也有研究表明，过多的人力资源投入可能会产生人力内耗现象，进而对创新带来不利影响［31］。

3）金融服务。金融服务水平主要用来评价城市的融资效率与融资规模［7］。鉴于区域创新活动的开展需要大量资金作支撑［32］，所以金融资源是制约创新效率提升的首要因素［33］。研究表明，金融市场的不断完善可以通过降低交易成本［34］、促进区域间的产学研合作［35］、合理引导资金流向从而优化金融资源配置［36］等方式提升区域创新绩效。但也有学者得到了由于创新项目存在风险高、回报周期长的特点，金融发展与区域创新绩效呈现负相关的结论［14］。

4）公共服务。公共服务反映了城市为市场主体提供的包括交通运输等在内的公共基础型服务［6-7］。由于创新活动会对包括道路交通等在内的城市基础设施产生内在依赖性［37］，所以良好的公共服务是创新的重要保障［38］。完备的城市基础设施等公共服务不仅有助于缓解创新活动中面临的资金压力，为城市创新提供充足的资金供给，提高对域外创新资源的“可用性”［39］，而且有助于吸引人才等创新要素的集聚，进而通过集聚产生的信息共享、知识溢出以及组织学习等效应帮助提升城市的创新绩效［40］。但也有研究指出，高铁等交通基础设施的日益完善可能会使边缘地区的人才、知识等创新要素外流，从而对边缘地区的创新产生抑制作用［15］。

5）市场环境。市场环境反映了城市的经济发展水平与市场开放水平［7］，是创新的重要外部推动力量［38］。市场作为实现资源优化配置的重要场所，能够直接决定产品的销售渠道与市场需求规模［6-7］。研究表明，市场开放不仅有助于培育和发展包括人才、资本等在内的创新要素市场，改善产品市场的发育程度［41］，而且有助于推动创新主体之间开展协同创新活动、提高区域资源的整合效率［42］，从而更有效地驱动城市创新绩效的提升。但也有学者得到了相反结论，认为市场化进程会对区域创新绩效产生抑制作用［43］。

6）创新环境。创新环境是改善创新效率和提升创新能力的关键，是支撑创新活动的重要条件［30］。郑宝华等［44］指出，无论是将创新环境看作是创新基本要素的创新要素论，还是将创新环境看作是影响创新投入产出效率因素的创新效率论，都肯定了创新环境对创新的重要作用。研究发现，在资源有限的前提下，创新环境是决定一个地区创新能力高低的关键因素与重要前提［45］，良好的创新环境可以通过整合创新所需的资源、形成创新合力的方式提升区域的创新绩效［46］。

1.2 研究框架

如上所述，现有研究多基于普适视角探究营商环境生态中某一要素对城市创新绩效的边际“净效应”，但创新本身是多因素互动作用的结果，譬如，公共服务水平的提升，不仅可以为创新提供良好的物质基础，而且有助于吸引人才、金融等创新资源的集聚，是知识与技术流动的重要载体［47］；市场化程度越高，越有利于人才等创新要素的自由流动，进而促进协同创新活动，提高城市创新绩效［41］。由于传统的定量研究范式在揭示各条件对城市创新绩效的协同作用方面存在局限，难以洞察作为整体的营商环境生态与城市创新绩效之间的因果复杂关系，而组态视角考虑了条件之间的相互作用、相互组合对结果造成的多重并发原因与等效路径［48-49］，非常适合用来分析营商环境生态中各条件对城市创新绩效的协同作用。因而，本文引入基于组态视角的QCA方法，探究营商环境生态对城市创新绩效的复杂因果机制，即政府效率、人力资源、金融服务、公共服务、市场环境和创新环境6个条件如何联动影响城市创新绩效。分析模型如图1所示。

图1 营商环境生态对城市创新绩效的组态效应分析模型Fig.1 Configuration effect analysis model of ecosystem of doing business on urban innovation performance

2 研究设计

2.1 研究方法

本文旨在分析营商环境生态影响城市创新绩效的因果复杂机制，由于前因条件与结果均是连续的，使用fsQCA能够更加充分地捕捉到前因条件在不同水平或程度上的变化带来的细微影响［50］，所以最终采用fsQCA方法对问题进行研究。QCA方法由RAGIN于1987年首次提出，基于组态分析视角探究前因条件之间的相互作用关系［13］。与回归分析探究某单一变量对因变量影响的研究思路相比，QCA 能够充分体现前因条件之间的因果复杂性与多重并发机制［51］，与本文挖掘营商环境生态影响城市创新绩效的多条等效路径相匹配。

2.2 案例选择与数据收集

本文以全国68个创新型城市为案例进行分析。创新型城市都是以科技创新为经济发展的核心驱动力，在创新治理、创新要素配置、创新平台等方面都能够发挥显著支撑引领作用的城市。创新型城市遍布全国各个省、自治区和直辖市，各地区在自然资源禀赋、经济发展水平和科教资源等方面存在较大差距，满足案例之间既具有相似性又具有异质性的选择要求，能够确保案例间的充分比较与结论的外部有效性［47，52］。

本文的数据收集过程如下所示。首先，从《中国城市营商环境评价》报告［7］中获取了前因条件营商环境的相关数据。该报告对2018年全国4个直辖市、5个计划单列市、27个省会城市以及其他254个地级市的营商环境情况进行了评价，详细报告了各个城市政府效率、人力资源、金融服务、公共服务、市场环境和创新环境6个要素的得分情况④各要素评价指标主要来源于EPS全球统计数据/分析平台，由“中国城市数据库”与“中国城乡建设数据库”中2015—2016年各个城市的统计数据计算得出。。其次，为了与营商环境评价报告的年份保持一致，从中国研究数据服务平台（CNRDS）数据库中获取了全国各城市2018年的专利数据。最后，根据《国家创新型城市创新能力评价报告2021》［53］披露的创新型城市名单，将前因条件与结果的数据进行匹配，最终获得了数据完整的68个城市作为研究案例。

2.3 测量与校准

2.3.1 结果 专利申请数量与专利授权数量是衡量城市创新绩效的两个常用指标［54］，本文借鉴柳卸林和杨博旭［55］、朱桂龙等［13］的研究，采用取对数后的专利申请数量衡量城市创新绩效。相较于专利授权数量，采用专利申请数量具有以下3个优势：①专利授权存在因未及时缴纳年费而被取消的问题，具有较多的不确定性，专利申请数量更为稳定［56］；②由于专利授权容易受到官僚、专利审查员工作效率以及申请人对申请程序熟悉程度等人为因素的影响，因而专利申请数量能够更加真实全面地反映城市创新绩效［54，57］；③专利授权需要经过初审、市政审查等多个流程，授权周期较长，授权过程中存在很多不确定因素，所以专利申请量在时效性方面更具优势［55，58］。

2.3.2 条件 与杜运周等［19］的研究一致，本文营商环境生态中6个前因条件的衡量方式均来自《中国城市营商环境评价》报告［7］，具体如下。①政府效率：由“一般预算内支出”和“政府服务效率”各占50%的权重加权计算得出，用来衡量政府服务的规模与效率。②人力资源：由“平均工资水平”“高校在校人数”和“年末单位从业人员数”各按照40%、30%和30%的权重加权计算得出。③金融服务：主要包括“民间融资效率”和“总体融资效率”两个方面，权重各占50%。④公共服务：由“人均道路面积数”（15%）、“供水能力”（25%）、“供气能力”（25%）、“供电能力”（25%）和“医疗卫生服务”（10%）5个方面加权计算得出。⑤校准后未出现案例的隶属分数等于0.5的情况。市场环境：包括“人均GDP”“固定资产投资总额”和“当年实际使用外资金额”3 方面，权重分别是40%、30%和30%。⑥创新环境：由“科学支出”和“创新能力指数”两个指标按照各占50%的比重加权计算得出。

2.3.3 校准 在fsQCA中，每一个条件与结果都被视为一个集合，每一个案例在集合中都有隶属分数，校准就是给案例赋予集合隶属分数的过程［48］。本文参照杜运周等［19］的研究，采用直接校准法对数据予以校准。由于前因条件与结果缺乏明确的理论与外部标准作为校准依据［47］，因而本文遵循主流QCA方法研究［59-60］，使用客观分位数值作为校准点。具体而言，同樊霞和李芷珊［61］的研究一致，将6个条件与结果的75%、50%和25%分位数值分别作为完全隶属点、交叉点与完全不隶属点的门槛值⑤。条件及结果的校准信息与描述性统计情况如表1所示。

表1 校准点和描述性统计Tab.1 Calibration points and descriptive statistics

3 研究结果

3.1 单个条件的必要性分析

由于必要条件面临着可能会在简约解中被移除的风险，因而在进行条件组态分析之前，需要对单个条件的必要性进行检验。表2是前因条件对城市创新绩效的必要性检验结果。由表2可知，前因条件（包括非集）的一致性水平最大为0.857，小于理论参考值0.9，说明营商环境生态中的6个条件均不是城市创新绩效的必要条件。

表2 单个条件的必要性检验结果Tab.2 Necessity test results of individual conditions

3.2 条件组态的充分性分析

充分性分析用于揭示引致结果产生的多重前因构成的路径。在判断条件组态的充分性时，应当遵循以下3 条原则。①要设定恰当的案例频数。按照案例频数至少应当保留75%观察案例的标准［52］，参照MCKNIGHT和ZIETSMA［62］的研究，将案例频数设置为1。②要设置合理的一致性阈值。按照一致性阈值不低于0.75 的要求［63］，将一致性阈值设置为0.80［64］。③为了降低潜在的矛盾组态，参照杜运周等［19］、DU 和KIM［65］的研究，将PRI一致性的值设置为0.70。鉴于缺乏前因条件影响结果方向的确切证据，在求解中间解过程中选择默认标注“存在或缺席”，即假设单个营商环境条件的出现与否都可构成城市创新绩效的原因［61］。与众多使用fsQCA方法的研究一致［66］，本文汇报中间解，辅之以简约解来区分核心条件与辅助条件。

3.2.1 组态分析 表3报告了6个条件形成的组态结果。产生高城市创新绩效的组态共有5种，无论是单个组态解还是总体解的一致性水平均超过0.80，总体覆盖度为0.725，说明5条组态对高城市创新绩效的解释程度较高。

表3 高城市创新绩效的组态结果Tab.3 Configuration results of high urban innovation performance

纵向分析各个组态可以发现，组态H1a中，政府效率和创新环境的存在发挥核心作用，金融服务的存在与市场环境的缺失发挥辅助作用，该组态一致性值为0.928，原始覆盖度的值为0.180，东莞、金华、昆明和贵阳4个城市可以被该条组态所解释，如图2（a）所示。组态H1b与H1a共享核心条件，说明在政府服务效率较高的城市中，如果可以形成良好的创新环境，再辅之以充足的人力资源与完善的市场环境，即使公共服务水平较差，也可以驱动城市产生高创新绩效。由图2（b）可知，长沙、福州、合肥、哈尔滨和嘉兴5个城市采用了这一路径。组态H2a说明，高公共服务与高创新环境可以弥补政府效率、人力资源与金融服务条件的不足，典型城市是镇江、徐州和芜湖，如图2（c）所示。组态H2b显示，在人力资源不足的情况下，通过加大政府的支持力度、提高公共服务水平、完善市场与创新环境，可以弥补城市创新的短板，实现高创新绩效，如绍兴和佛山（如图2（d）所示）。组态H3表明，无论政府服务效率如何，只要城市金融服务较好、创新与市场环境较完善，并且能够提供较为完备的公共服务、保证创新所需的人力资源，也能够提高城市创新绩效。该组态的原始覆盖度与唯一覆盖度在所有组态中是最高的，覆盖深圳、广州、杭州、南京、武汉、苏州、成都、青岛、宁波、无锡、西安、济南、南通、郑州、大连、厦门、常州17个案例城市⑥由于组态H3中存在的核心条件有3个，组态的解释案例图是四维空间，不能直观反映，故未列出。。

图2 组态的解释案例Fig.2 Interpretation cases of configuration

横向对比引致结果的前因条件可以发现，创新环境作为核心条件出现在每一条组态中，说明创新环境对于提高城市创新绩效至关重要。公共服务与政府效率作为核心条件在5种组态中出现了两次，表明政府效率与公共服务对于城市创新绩效的提升也有重要的驱动作用。

3.2.2 理论分析与案例解释 根据5种组态的核心条件以及背后的解释逻辑，本文进一步归纳出高城市创新绩效的3条驱动路径：政府主导下的环境驱动型、人力资源缺失下的环境弥补型和资源—环境协同驱动型，下文结合相关理论与典型案例进行具体阐释。

1）政府主导下的环境驱动型。由组态H1a与H1b揭示的政府主导下的环境驱动型路径，是指高城市创新绩效主要受政府效率与创新环境的驱动。研究发现，政府服务效率的提升不仅可以降低市场主体之间的交易成本，提高市场主体进行创新活动的可能性［20］，而且还能够降低研发过程中的风险［38］。三螺旋理论强调了企业—政府—高校三方在创新过程中的密切合作与相互作用，尽管协同创新理论认为在区域创新系统内企业与高校才是创新的直接主体，但是企业与高校所参与的各类创新活动的顺利进行，都需要政府的统筹协调［67］，政府作为区域创新的间接主体，主要是为直接主体的创新活动提供支持。若是直接与间接主体配合得当，便可以发挥1+1>2的协同效应，促进城市创新绩效的提升［68］。区域创新生态系统包括创新主体、创新资源与创新环境三大要素［47］，尽管研究表明创新主体之间的互动是创新的主要来源，但良好的创新环境才是可持续创新的重要保障［45］。创新环境越好，越有利于创新资源的集聚，创新环境是创新活动的重要支撑条件［30］。

该路径下的典型案例是合肥、金华、贵阳等9个城市。这些城市在政府效率方面较好，得分都排在全国前50名的位置。在创新环境方面，这些城市在北京大学国家发展研究院发布的“2018朗润龙信中国区域创新创业指数”中，均入选“2017年中国创新创业城市五十强”。合肥市在2004年被批准成为全国唯一的“国家科技创新型试点市”，2010年成为首批国家创新型试点城市之一，说明这些城市创新环境也比较完善。基于上述分析，结合组态H1a与H1b的核心条件与背后的解释逻辑，提出本文的命题1。

命题1 政府效率的提升与创新环境的完善对于城市创新绩效的提高至关重要。

2）人力资源缺失下的环境弥补型。由组态H2a与H2b揭示的人力资源缺失下的环境弥补型路径表明，可以通过提高公共服务水平、完善创新环境的方式弥补人力资本不充足的短板，从而提高城市创新绩效。人力资本理论认为，区域对基础教育等人力资源的投入会对区域的创新能力产生促进作用［69］，人才是区域创新生态系统的关键要素之一，是实现可持续创新的重要保障［30］，人力资本作为知识的载体在城市创新活动中起着决定性的作用［19］。在人力资源不充足的情况下，城市更需要加大交通等基础设施建设的投入力度以降低创新人才的流动成本［15］。区域创新生态系统强调创新环境对创新活动的支撑作用，既包括交通基础设施等硬环境，也包括创新环境等软环境［70］。完备的基础设施等硬环境有助于吸引创新要素的集聚［40］，从而提高对域外创新资源的“可用性”［39］，而开放包容的创新软环境则是决定一个地区创新绩效高低的关键因素与重要前提［45］。

该路径下的典型案例是绍兴、佛山等城市。这些城市不属于省会城市，对于人才的吸引力较弱，市内高校数量较少，也无法为城市的创新活动提供充足的人力资源。但这些城市位于长三角、珠三角地区，创新环境良好，得分在全国处于前40名，交通等基础设施较完备，在节约人才流动资本的同时可以弥补人力资源的不足。基于上述分析，结合组态H2a与H2b的核心条件与背后的解释逻辑，提出本文的命题2。

命题2 在人力资源不充足的情况下，城市公共服务水平的提升与创新环境的完善是驱动城市创新绩效提升的关键条件。

3）资源—环境协同驱动型。组态H3揭示的资源—环境协同驱动型路径表明，对于金融服务较好的城市，在完善的市场与创新环境的主导下，辅之以较完备的人力资源与公共服务，同样可以提高城市创新绩效。资源依赖理论强调组织与外部环境之间的相互依赖关系，即组织会为了生存发展从外部环境中获取所需的资源。由于创新具有周期长、风险高的典型特点，所以城市创新活动需要大量资金作支撑［32］，企业、大学等创新主体在城市内进行创新活动时，会从外部环境中获取资金等资源。熊彼特增长理论强调了市场对创新的重要作用，认为完善的市场化环境是创新的重要外部推动力量［38］。公平的市场环境不仅有助于培育和发展包括人才、资本等在内的创新要素市场［41］，而且有利于促进区域内的创新主体开展协同创新活动、提高区域内创新资源的整合效率［42］，进而提高城市创新绩效。创新环境是创新生态系统的灵魂与精髓［71］，创新环境作为创新赖以生存和发展的物理空间，制约着创新活动的质量与效率［30］。只有在开放包容的创新环境中，企业、大学等创新主体才能够迸发出创新活力，促进城市创新绩效的提升。

该路径下的典型案例是深圳、广州、杭州等17个城市。以杭州市为例，杭州隶属于我国综合实力最强、最具竞争力的长三角地区，市场化水平高，市场环境完善。该市上线的杭州金融综合服务平台（杭州e 融）致力于解决银行与企业之间的信息不对称问题，在缓解企业融资难、担保难问题方面发挥重要作用。该市在降低制度交易成本、减税降费的同时，积极推进城市交通基础设施的建设，优化配置教育医疗等资源，积极营造鼓励创新、宽容失败的创新氛围。基于上述分析，结合组态H3的核心条件与背后的解释逻辑，提出本文的命题3。

命题3 完善的金融服务与良好的市场、创新环境，是城市创新绩效提升的重要推动力。

为便于理解与比较，表4对上述三种高城市创新绩效的驱动路径进行了总结，包括组态视图、典型案例与研究命题等内容。

表4 高城市创新绩效驱动路径Tab.4 Driving path of high urban innovation performance

3.3 稳健性检验

为了增加研究结果的可靠性，根据张明和杜运周［52］的研究，采用调整校准阈值与变动PRI一致性阈值两种方式进行稳健性检验，并根据不同组态间的拟合参数差异与集合关系状态两条标准来判定结果是否稳健。

3.3.1 调整校准阈值的稳健性检验 参照张明等［60］的做法，将前因条件与结果的90%、50%与10%分位数值分别作为完全隶属、交叉点与完全不隶属的3个定性锚点⑦校准后出现了一个案例城市在金融服务与创新环境两个条件中隶属分数为0.5的情况，参考FISS［63］、DU和KIM［65］的做法，根据交叉点值的偏属情况将0.5调整为0.501。。案例频数与一致性阈值分别设置为1和0.80，再次进行组态分析后产生的结果如表5所示。相较于表3，从集合关系角度看，调整校准阈值后产生的组态与调整前完全一致，从拟合参数角度看，总体一致性由0.953变为0.967，总体覆盖度由0.725变为0.760。由于调整校准阈值后，组态之间只在参数方面发生了细微的变化且不能构成实质性的解释，因而本文的分析结果是稳健的。

表5 调整校准阈值的稳健性检验结果Tab.5 Robustness test results of adjusting the calibration threshold

3.3.2 调整PRI一致性阈值的稳健性检验 参照杜运周等[19]、DU和KIM[65]的研究，采用提高PRI一致性水平的方式进行稳健性检验。在保持其他处理方式不变的基础上（案例频数设置为1，一致性阈值设置为0.80），将PRI的值由0.70提高至0.75，产生的组态结果如表6所示。与表3相比，总体一致性的值由0.953提高至0.960，由于一致性水平提高使得总体覆盖率由0.725下降至0.710。调整PRI一致性阈值后，依旧产生了5 个组态，组态H1a”、H1b”、H3”与表3 中的组态H1a、H1b、H3 完全一致，组态H2a”是表3 中H2a的子集，组态H2b”与表3 中H2b 包含的条件完全相同，只是在核心与辅助条件方面存在差别。总体来看，调整PRI一致性阈值前后的参数变化不大，不足以支撑新的且完全不同的实质性解释，稳健性检验后产生的组态与调整前也存在明显的子集关系，表明本文的研究结果在提高PRI一致性水平后依然稳健。

表6 调整PRI一致性阈值的稳健性检验结果Tab.6 Robustness test results of adjusting the consistency threshold of PRI

3.4 组态的空间情境差异

由于我国东部与中西部地区不论是在资源禀赋、经济发展水平还是在制度环境方面都存在着较为明显的异质性［13］，因而不同地区城市创新绩效的驱动路径可能会存在差异。为验证该问题，本文按照国家统计局对我国区域的划分标准，将创新型城市划分为东部地区与中西部地区两组⑧分组后，东部地区包括36个案例，中西部地区包括32个案例。，将75%、50%与25%分位数值作为完全隶属、交叉点与完全不隶属的3个定性锚点重新进行校准⑨校准后，中西部地区未出现隶属分数等于0.5的情况，东部地区有一个案例在政府效率条件中隶属分数等于0.5，按照交叉点值的偏属情况调整为0.501。单个条件的必要性检验结果显示，一致性值均低于0.9，不存在高城市创新绩效的必要条件。。通过对比分析东部与中西部地区高城市创新绩效的组态结果，探索不同地区营商环境条件对城市创新绩效的差异化影响，结果如表7所示。

表7 不同地区高城市创新绩效的组态结果Tab.7 Configuration results of high urban innovation performance in different regions

由表7可知，东部地区实现高城市创新绩效存在4种组态。组态E1a表明，在政府的主导下，公共服务与创新环境协同联动可以弥补人力资源与市场环境条件的不足，实现高城市创新绩效，典型城市是东莞和绍兴。组态E1b显示，即使人力资源并不充足，只要政府效率、公共服务与创新环境作为核心条件存在，金融服务作为辅助条件存在，也会驱动城市创新绩效的提升，如佛山。组态E1a与E1b可以揭示东部地区城市提升创新绩效的第一条路径，即当创新所需的人力资本等资源有所欠缺时，可以充分发挥政府的主导作用，通过提高公共服务水平、完善创新环境的方式提高城市创新绩效。组态E2a与E2b说明，在金融服务与公共服务水平较高、市场环境较完善的城市，再结合良好的创新环境、充足的人力资源（E2a）或是高水平的政府服务（E2b），也会产生高城市创新绩效，如深圳、广州、杭州和南京等城市。组态E2a中的人力资源与组态E2b中的政府效率存在替代作用，即两者中的任何一方都可联合金融服务、公共服务、市场环境和创新环境4个条件推动城市实现高创新绩效。组态E2a与E2b可以揭示东部地区城市提高创新绩效的第二条路径，即通过完善公共服务与金融服务、优化市场环境实现高城市创新绩效。

中西部地区实现高城市创新绩效也存在4种组态。组态F1a说明，在政府的主导下，核心条件公共服务可以与辅助条件人力资源、金融服务协同联动，弥补市场环境的不足，提高城市创新绩效，如太原和南宁。组态F1b显示，在人力资源、金融服务、市场环境、创新环境4个条件较不完备的情况下，可以通过提高政府效率与公共服务的方式驱动城市提高创新绩效，典型城市是马鞍山。组态F1c表明，即使缺乏创新所需的人力与金融等资源，只要政府效率与公共服务作为核心条件存在，辅之以完善的市场与创新环境，也可以弥补城市创新的短板，如芜湖。组态F1a、F1b与F1c 可以揭示中西部地区城市提高创新绩效的第一条路径，即当创新所需的环境与资源存在不足的情况下，可以在政府的引导下，通过完善公共服务的方式提高城市创新绩效。组态F2说明，在人力资本较充足、创新环境较完善的城市中，如果可以同时关注金融服务与市场环境的优化与完善，将实现高城市创新绩效，典型城市是武汉、西安、郑州、成都等。组态F2可以揭示中西部地区城市提高创新绩效的第二条路径，即在聚集创新所需的人力资本的基础上，通过不断完善创新环境的方式促进城市创新绩效的提升。

由于东部与中西部地区城市在区域位置上存在异质性，不同地区城市在营商环境条件方面存在差别，从而导致城市创新绩效的提升路径也存在明显差异。在我国，区域位置不同通常意味着各地区在交通等基础设施条件、市场开放水平与人才集聚等方面存在差异［72］。东部地区城市地处经济较发达地区，市场化程度较高，不论是在创新所需的基础设施等硬环境方面，还是在开放包容的创新软环境方面，都具备良好的基础条件［6］。由于资金、人才等创新要素与传统的经济要素一样也具备稀缺性与追逐自身价值最大化的特点，创新要素会从边际收益低的区域流向边际收益高的区域［73］，从而导致东部地区在创新所需的资金、人才等方面也具备优势，即使有些城市（譬如东莞、佛山等）在人力资源方面存在不足，但也可以凭借完善的交通等基础设施弥补人力资本不足的短板，所以东部地区城市在提高城市创新绩效的路径方面主要依赖创新环境与创新资源。而中西部地区城市经济发展水平较低，市场环境还有待完善，受地缘因素的影响，中西部地区城市在聚集创新所需的人力资本与金融资源等方面也与东部地区存在明显差距。但由于我国政府高度重视各个地区公共服务建设，致力于推进公共服务均等化，尤其是在基础设施建设领域，一直将其置于政府优先发展的地位，使得中西部地区与东部地区在公共服务方面的差距较小［74］。另外，随着国家对区域协调发展的重视以及“放管服”改革的推进，中西部地区在政府服务方面与东部地区的差距也逐渐缩小［75］，而且随着中西部地区人才引进力度的加大，部分高校毕业生选择“西进”，也能够为中西部地区提供人力资本。所以中西部地区城市在选择城市创新绩效的提升路径时，可以避开创新资源不足与环境不完备的短板，通过提高政府服务效率、完善公共服务与优化创新环境、保证人力资源的方式提高城市创新绩效。

4 结论、启示与展望

4.1 结论

随着中国创新驱动发展战略的推进，创新不仅成为城市经济高质量发展的重要引擎，也是建设创新型国家的重要战略支撑。营商环境作为影响创新活动的重要外部环境，虽已得到学术界的广泛关注，但鉴于现有研究多基于普适视角分析营商环境生态中某一要素对创新的边际“净效应”，难以探究营商环境生态驱动城市创新绩效的复杂因果机制。因此，本文以全国68个创新型城市为案例，采用fsQCA方法探究营商环境生态中政府效率、人力资源、金融服务、公共服务、市场环境和创新环境6个条件对城市创新绩效的驱动路径，主要得到以下研究结论。

1）营商环境生态中各条件“多重并发”，形成5种驱动城市产生高创新绩效的组态，表现出明显的“殊途同归”的特点。高城市创新绩效受政府效率、人力资源、金融服务、公共服务、市场环境和创新环境6个条件的共同影响，任何单一条件均不构成城市创新绩效的必要条件。

2）存在3条驱动城市提高创新绩效的等效路径，分别为政府主导下的环境驱动型、人力资源缺失下的环境弥补型和资源—环境协同驱动型，并归纳总结了3个研究命题。第一条路径表明，政府效率的提升与创新环境的完善对于城市创新绩效的提高至关重要；第二条路径说明，在人力资源不够充足的城市，可以通过提高城市公共服务水平、完善创新环境的方式弥补城市创新的短板；第三条路径说明，对于金融服务较好的城市，如果能够提供完善的市场与创新环境，便可以提升城市创新绩效。

3）将创新型城市分为东部与中西部地区，两组重新校准进行组态分析后发现，东部与中西部地区城市在创新绩效的驱动路径方面存在差异。东部地区城市一方面可以在政府的主导下，通过提高公共服务水平、完善创新环境的方式提高创新绩效，另一方面也可以通过提高金融服务与公共服务水平、不断优化市场环境的途径实现高创新绩效。中西部地区城市提升创新绩效的路径有2条，一是依靠政府主导、提高公共服务水平，二是集聚创新所需的人力资源、不断完善创新环境。

4.2 理论启示

本文的理论启示主要有以下两点。

1）基于组态视角分析营商环境生态中政府效率、人力资源等多重条件在推动城市创新绩效上的协同并发效应，解释了城市创新绩效背后的因果复杂机制。城市创新本身具有高度复杂性［12］，现有研究以营商环境生态中的某一要素［10，24，35］为切入点分析其对城市创新绩效的影响可能会失之偏颇，难以为城市创新提供有实用价值的参考。本文得到的营商环境生态中各条件以“多重并发”的方式驱动城市创新绩效提升的研究结论，有助于深化对城市创新绩效背后复杂机制的理解，丰富了对城市创新绩效问题的解释。

2）本文使用QCA 方法探究营商环境生态对城市创新绩效的影响，丰富了该领域的方法工具。QCA具备定性分析与定量分析双重优势，能够剖析前因条件之间的联动效应［19，48］，不仅符合创新是多种因素共同作用过程的情境［12］，也是对既有研究侧重于采用实证研究方法分析“边际净效应”［22，76］的一种有益补充。

4.3 实践启示

基于研究结论，本文主要提出以下3点实践启示。

第一，统筹兼顾，整体推进。由驱动城市创新绩效提升的5条组态可知，高城市创新绩效是营商环境生态中各个要素协同作用的结果，这表明地方政府在制定提高城市创新绩效的举措时，思维要从局部优化的单一思维转变为组态协调的系统思维，要从整体性的视角出发，统筹兼顾营商环境生态中的各个要素，致力于加强各个要素之间的协同整合。譬如组态H1a中，政府效率与创新环境虽然发挥了核心作用，但需要与金融服务和市场环境两个条件发挥协同作用才能驱动城市提高创新绩效。因而地方政府在出台提高城市创新绩效的政策举措时，要全面考察营商环境生态中各类要素的组合情况。

第二，有的放矢，把握关键。本文根据5种组态的核心条件与背后的解释逻辑，提炼出提高城市创新绩效的3条路径，启示各城市应当根植于当地的资源禀赋，在统筹协调各个要素的同时做到有的放矢，集中优势推动关键因素的发展。譬如，对于政府效率与创新环境良好的金华、合肥、贵阳等城市，鼓励其充分释放企业、高校等主体的创新活力，进一步推进简政放权，提高政府服务效率，积极建设“有为政府”；对于人力资源不足、但公共服务与创新环境良好的绍兴、佛山等城市，应立足现有的公共服务基础，减少人才的流动成本，促进知识的溢出与扩散，弥补城市在人力资源方面存在的短板，同时继续营造良好的创新氛围，为城市创新绩效的提升提供支撑；对于金融服务良好，市场与创新环境完善的深圳、广州等城市，要进一步整合、利用城市创新资源，盘活资本市场，加大对创新的资金支持力度，充分发挥“有效市场”在资源配置中的决定性作用。

第三，扬长避短，因地制宜。本文得出东部与中西部地区在提高城市创新绩效路径方面存在差异的结论，启示不同地区城市应当立足自身所具备的营商环境条件，充分发挥优势条件所带来的效用，在认清短板的基础上因地制宜选择适合自身发展的提升路径。譬如，对于中西部地区城市来说，应当规避市场化水平低、创新资源较为匮乏的短板，充分发挥政府的援助之手效应，通过完善交通等公共服务水平，降低人才等创新资源流动成本的方式提高城市创新绩效。

4.4 研究不足与未来展望

本文还存在以下不足：①本文仅以68个创新型城市为案例探究营商环境生态驱动城市创新绩效的提升路径，在研究结论的普适性与可推广性方面可能会存在不足；②受限于营商环境数据的可获得性，本文主要基于静态视角分析营商环境生态与城市创新绩效间的因果复杂性问题，在剖析营商环境生态多重前因轨迹共同演化如何驱动城市创新绩效方面存在局限；③创新具有高度复杂性，创新本身是多个要素互动作用的过程，本文仅从营商环境生态视角探究其对城市创新绩效的影响，在城市创新绩效影响因素选择方面难免存在疏漏之处，譬如创新主体间的差异以及创新主体间的协同关系等。

未来研究可在以下两个方面进行拓展。

第一，随着学术界对时间效应的关注度日益上升，加之动态QCA方法已取得较大进展，未来研究可以搜集更多、更长期的数据，对产生高城市创新绩效的组态进行更深层次的分析，在扩展研究结论普适性与推广性的同时，采用线性增长QCA方法探究营商环境生态中各条件的变化轨迹及其组合是如何对城市创新绩效产生影响的，并通过将研究时期划分为多个时段，基于多时段多线性增长QCA方法挖掘前因轨迹的组态在不同时段内的演化规律。

第二，营商环境生态是多要素的综合体，营商环境生态的优化是动态的、长期性的系统工程，未来研究可以基于组态视角研究优化营商环境生态的多重路径，并将时间因素考虑在内，尝试使用动态QCA方法分析哪些条件轨迹的发展会成为营商环境优化的必要条件。