创业生态系统如何影响区域社会创业活跃度？——基于模糊集的定性比较分析

彭 伟, 殷 悦, 沈仪扬, 毕 玉

（1.常州大学 商学院, 江苏 常州 213164；2.南京理工大学 经济管理学院, 江苏 南京 210094）

一、引 言

从“大众创业，万众创新”的提出到“新发展理念”的倡导，新时代下我国的创业活动不仅要创造经济价值，更需要关注社会和环境问题的解决。社会创业活动旨在以可持续、创新的方式为一系列社会问题提供解决方案（刘志阳等，2018），是呼应“双创”战略和满足社会需求的有效机制。然而，相较于商业创业活动数量的快速攀升，我国社会创业活跃度的提升面临瓶颈。根据国家市场监管总局和《中国社会组织报告（2020）》显示，2019年全国市场主体增速为19.77%，而全国社会组织总量增速仅有5.98%。在经济转型的关键时期，如何提升社会创业活跃度是亟需关注的现实问题，这对我国建设美好社会，推动社会发展和进步具有重大意义（Rawhouse等，2019）。

国外对社会创业关注已久，学者们多聚焦于国家和区域层面制度要素对社会创业活跃度的影响研究，如经济发展、政府政策、文化价值观、社会信任等（Stephan等，2015；Pathak和Muralidharan，2018；Canestrino等，2020；Choi和Park，2021）。部分学者关注人力资本、社会资本、金融环境等资源要素对社会创业活跃度的影响（Kachlami等，2018；Sahasranamam和Nandakumar，2020；Sahasranamam等，2021）。相较而言，国内学者对社会创业活跃度的研究关注较少，且多从国家层面出发，探究国家间产生社会创业活跃度差异的环境因素，如杨英等（2021）基于组态视角讨论了正式制度和非正式制度是如何驱动国家社会创业活跃度的。现有研究一定程度上推动了社会创业研究的发展，但仍有一些拓展空间。其一，国内学者对区域社会创业活跃度的关注较少，且内容分散。本文从整体视角出发，将影响社会创业活跃度的各要素进行整合，探究我国区域间社会创业活跃度的差异。其二，现有研究多侧重于单个环境要素对社会创业活跃度的净效应分析，缺乏对多主体互动下社会创业活动独特性的探讨（李健等，2019）。创业生态系统提供了多主体互动的典型创业情境，能够有效推动社会创业活跃度的提升（蔡莉等，2016）。本文采用模糊集定性比较分析法，从创业生态系统理论视角出发，探究社会创业活跃度的复杂影响路径。

综上，本研究基于模糊集定性比较分析法，从社会创业的独特性出发整合社会创业所依赖的创业生态系统5大要素，以31省份为研究案例，探究创业生态系统与社会创业活跃度的复杂因果关系，致力于解决以下问题：创业生态系统单个要素是否构成社会创业活跃度的必要条件？哪些创业生态系统能产生高社会创业活跃度? 哪些创业生态系统能产生非高社会创业活跃度?

区别于已有研究，本文尝试在以下三个方面有所突破：第一，基于创业生态系统理论，从社会创业的独特性出发，构建一个具有区域性和系统性的社会创业生态系统模型。第二，理清创业生态系统与社会创业活跃度的因果复杂机制，揭示社会创业活跃度与创业活跃度之间的异同。第三，以31个省份的社会创业活动为研究案例，推进区域层面的社会创业研究。

二、理论基础与模型构建

（一）理论基础

自Spilling（1996）提出创业生态系统概念以来，区域性和系统性一直是创业生态系统研究中最受关注的两点特性。区域性是指创业生态系统通常具有区域环境依赖性，其构成的参与主体和环境要素存在差异（蔡莉等，2016）。因此，本研究中创业生态系统要素的选取，应从社会创业的独特性出发进行筛选。系统性是指创业生态系统要素间是相互作用、共同进化的（项国鹏和曾传圣，2020）。创业生态系统理论指出，创业生态系统的要素可从创业活动必需的制度要素与资源要素角度出发进行筛选（Stam和van de Ven，2021）。故本研究聚焦于社会创业所处的特定情境，并基于创业生态系统理论，选取影响社会创业活跃度的关键创业生态系统要素。首先，在合法性构建上，社会创业企业往往比商业企业更需要获得制度合法性的支持。社会创业过程中面临着更高风险的“新进入者劣势”，导致社会企业相较于其他组织更难获得合法性。此时，正式制度环境（如政府支持等）和非正式制度环境（如社会文化等）对社会创业的支持可以帮助社会创业企业构建合法性（郑刚等，2022）。其次，在创业资源获取上，社会创业企业普遍面临着人力资源不足、融资难的问题。社会创业者面临最突出的挑战就是招聘、激励、保留和培训技能型受托人、员工和志愿者，人力资本成为社会企业中研究最多的主题（Gupta等，2020）。研究表明，人力资本能够显著提高地区的社会创业率（Kachlami等，2018）。社会创业企业以创造社会价值为主要目标，产生的利润比商业企业少，难以吸引风险投资组织和银行的关注（Sud等，2009）。此时，区域内充足的金融服务能够促进社会创业企业的生存和成长，提高社会创业活跃度（汪忠等，2011；刘志阳等，2020）。最后，相较于商业创业，社会创业面临着更加复杂的市场环境（刘志阳和许莉萍，2022）。一方面，市场化程度高的区域往往制度环境好，会吸引创业者率先投身于经济层面的活动，再考虑价值创造（姜诗尧和刘振，2021）；另一方面，市场化程度高的区域经济资源丰富，能够帮助社会企业获取经济资源弥补盈利能力不足的问题。因此，市场环境对社会创业企业的影响也至关重要。综上，本文在创业生态系统理论的基础上，选取政府支持、市场规模、金融服务、人力资本、文化基础五大要素，共同构成社会创业所依赖的创业生态系统。

1.创业生态系统要素与社会创业活跃度

（1）政府支持。政府掌握着许多关键性资源诸如资金、权力、信息等，在生态支持系统中担任引导性的角色（罗杰·斯皮尔和梁鹤，2018）。现有研究主要基于两种截然不同的视角探讨政府对社会创业的影响，即制度支持视角和制度空白视角。制度支持视角认为，积极的政府支持能够为社会创业者和社会企业提供大量的资源和机会，从而帮助社会企业获取制度合法性，提高区域社会创业活跃度（Stephan等，2015；刘振和胡爽，2020）。制度空白视角认为，在社会问题频发、资源稀缺的环境中，充斥着大量的社会创业机会，更有可能激发潜在创业者社会创业意愿。此时，政府支持的缺失，可能会促使人们对社会创业产生更高的需求，从而促进社会创业活跃度的快速提高（Hoogendoorn，2016）。为了深入挖掘研究观点不一致的原因，有必要深入考察政府支持与环境中其它因素之间的相互作用，明晰其发挥效用的边界条件。

（2）市场规模。市场内蕴含着大量的资金、机会等资源（Dacin等，2011）。社会创业往往因为盈利能力不足的问题无法吸引外部投资机构，导致融资能力不足。较大的市场规模意味着较低的市场进入门槛，有助于社会创业者获取更多的经济资源来弥补盈利能力不足的问题，从而促进企业成长（刘振等，2021）。但有部分学者发现，市场规模越大的区域福利制度越健全，反而会减少对社会创业的需求，从而降低社会创业活跃度（Zahra等，2009；Dacin等，2011）。因此，市场规模对我国区域社会创业的活跃度可能兼具积极和消极两方面的影响。

（3）金融服务。金融服务被认为是激发社会创业活力的关键，它能够聚集和协调资金、知识等资源（Jia，2020）。在我国，为社会创业提供金融服务的主体类型多元，缓解了社会企业资源瓶颈压力，同时提供战略咨询、公司治理、财务预算等非财务支持以帮助社会创业者提高社会创业的存活率（汪忠等，2011；刘志阳等，2020）。此外，金融服务还可以帮助社会创业者建立在公众心目中的合法性地位，加强彼此间的认同，减少认知偏见，扩大其社会影响力，实现社会使命。目前，社会创业者迫切呼吁投资机构提供财政支持。但是中国的社会投资机构仍处于起步阶段，投资规模较低，行业生态建设并不完善，缺乏高效的对接平台（韩文琰，2017）。因此，金融服务是否会对区域社会创业活跃度产生积极影响尚未有定论。

（4）人力资本。人力资本有两种类型，即一般人力资本和特定人力资本。一般人力资本指教育程度，而特定人力资本指创业者经营企业的经验、知识和能力。一部分学者认为，在社会创业中，一般人力资本发挥着重要作用。社会企业倾向于将所获得利润进行再投资来实现社会价值，而非将利润重新分配给投资者和员工，因此社会企业往往难以吸引到有技能的员工，竞争力存在明显不足（Costanzo等，2014；Gupta等，2020）。另一部分学者认为，特定人力资本在社会创业中发挥重要作用。研究表明，拥有较高人力资本的个体能够更好地识别和利用独特的社会创业机会（Mickiewicz等，2017），企业家即使缺乏充足的金融资本支持，也能够成功创办社会企业（Kim等，2006）。因此，人力资本可能对提高区域社会创业活跃度有重要作用。

（5）文化基础。文化是创业生态系统参与者之间共享的一系列价值观、社会规范和知识（Doney等，1998），对社会企业的发展起着榜样和指导作用。若政府重视对慈善文化、亲社会行为以及利他行为的倡导和宣传，个人的价值观可能会受到潜移默化的影响，从而增加社会创业的意愿（Canestrino等，2020）。此外，作为一种非正式制度，文化基础不仅可以降低交易成本，还可以为社会创业提供信息、资金和情感支持（Estrin等，2013）。有研究发现，良好的文化环境促使社会创业企业更愿意遵守社会规范与认知，从而推动社会创业企业获得合法性（Sahasranamam等，2021）。由此可见，创业生态系统需要加强主体间合作与信任的文化氛围，促进社会创业企业与其他主体间共生关系的形成与发展，从而减少创业过程中的阻力（Stephan等，2015）。

2.组态视角下创业生态系统与社会创业活跃度

创业生态系统各要素与社会创业活跃度之间的关系研究为创业生态系统要素选取提供了重要的理论支撑。然而，已有研究忽略了各要素协同联动对社会创业活跃度的复杂影响，不利于深入挖掘其中的因果关系。一方面，在复杂的创业生态系统中，要素间相互作用、相互影响，普遍存在着互补或替代的关系（杜运周等，2021）。如融资难是社会创业者普遍面临的棘手问题，积极的政府支持能够为社会创业者提供大量的资金和资源，缓解融资压力（Stephan等，2015）。而在政府支持缺失的情况下，区域内多样化的金融服务能够有效弥补这种不足，通过对区域内资源、资本的有效协调，帮助社会创业者提高创业存活率，从而提高社会创业活跃度（汪忠等，2011；Jia，2020；刘志阳等，2020）。另一方面，基于不同创业机会形成的社会创业企业，对创业生态系统内要素的组合存在差异化需求（Suresh等，2012）。如基于政府失灵形成的社会创业活动在政府支持不足的情况下，可能会对市场规模、金融服务等能够提供大量资金和资源的要素产生较大依赖（Jia，2020）。而基于市场失灵形成的社会创业活动在市场缺乏活力的情况下，可能会更依赖于政府的扶持（Santos等，2013；Stephan等，2015）。鉴于此，创业生态系统各要素如何复杂影响社会创业活动仍是一个有待深入探讨的问题。

（二）模型构建

基于以上分析，本研究认为驱动区域社会创业活跃度是一个动态多元的复杂过程，是创业生态系统不同因素联动作用的结果。若想提高区域社会创业的活跃度，需同时关注政府支持、市场规模、金融服务、人力资本、文化基础的协同作用。理论模型如图1所示。

图1 理论模型

三、研究设计

（一）研究方法

为了更加全面理清创业生态系统中各要素协同联动对区域社会创业活跃度的复杂影响，本研究选用定性比较分析的方法进行实证检验。定性比较分析（qualitative comparative analysis，简称 QCA）由美国社会学家 Ragin 于20世纪 80年代提出，是一种“案例导向”的方法（Rihoux，2009）。该方法同时具有定性研究和定量研究的特点，可以检验是否单个条件或条件组态能够满足结果产生的必要性和充分性（张明和杜运周，2019）。首先，本研究所关注最重要的问题就是“什么样的区域创业生态系统能够产生区域高社会创业活跃度”，采用该方法能从整体视角研究多重并发的复杂因果关系，挖掘影响社会创业活跃度的多条等效路径。其次，QCA在研究中小样本时具有突出的优势。传统的定量研究需要大样本才能保证结论的无偏，而QCA突破了对数量的限制，只需要较少数量的样本就可以满足要求。本研究的样本量为31个，选用fsQCA方法能保证分析结果具有较高的内部效度。因此，本文运用fsQCA方法进行跨案例的比较分析揭示创业生态系统产生区域高社会创业活跃度的复杂路径。

（二）样本与数据

已有的实证研究的数据大多来源于成熟的GEM（全球创业观察）和GEDI（全球创业与发展指数）（Pathak和Muralidharan，2016；Canestrino等，2020；Sahasranamam和Nandakumar，2020），但是从数据收集和适用性的角度来说，当前创业生态系统的评价指标既不能充分评估地区的差异，也并非完全针对社会创业的驱动因素。项国鹏和曾传圣（2020）建议可以在借鉴GEM等指标体系的基础上，充分考虑数据的质量与可获得性开展探索性研究。因此，本文的前因条件大部分数据直接从《中国统计年鉴》《中国分省份市场化指数报告》《中国劳动统计年鉴》等官方年鉴和报告中获取，社会创业活跃度的数据来源于《中国民政统计年鉴》。本文所选案例为中国31个省，满足案例选择的同质性要求，每个省份创业生态系统的差异性明显，满足异质性的要求（杜运周和贾良定，2017）。考虑到结果的出现相对条件具有一定的滞后性，本研究将结果数据设定为比条件数据滞后两年，即社会创业活跃度使用2019年的数据，政府支持、市场规模、金融服务、人力资本、文化基础使用2017年的数据（基于数据可得性，文化基础中的慈善捐助使用了2018年的数据，政府支持中的电子服务能力指数使用了2016年的数据）。前因条件和结果的说明、数据来源如表1所示，案例原始数据见表2。

表1 前因条件和结果的指标、测量及数据来源

表2 案例样本原始数据

（三）校准与测量

1.结果测量

社会创业活跃度。借鉴Jia（2020）用社会组织数衡量社会创业数量。GEM将社会创业活动界定为具有特定社会、环境或社区目标的任何类型的活动、组织或倡议（Canestrino等，2020）。国内较早研究社会企业的学者舒博延续国外权威定义，认为其是以实现社会公益为目标的社会组织（舒博，2010）。因此，本文选用社会组织数衡量地区社会创业活动现状，并参照已有研究，以某地区15～64岁劳动力人口作为标准化基数衡量社会创业活跃度（叶文平等，2018）。

2.前因条件测量

（1）政府支持。积极的政府支持能为社会企业带来融资贷款、财政补贴等资金保障，给社会企业提供适宜生存的外部环境。参考张三保等（2020）的做法采用政府支出和电子政务水平测量该地区对社会创业的政府支持。

（2）市场规模。使用市场化指数评估，源自王小鲁等（2019）的中国分省份市场化指数报告结果，主要从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织的发育和法治环境五个方面全面反映区域中市场发展程度。

（3）金融服务。融资水平主要关注区域金融机构为企业经营提供资金的情况，能反映出各地区对创业活动的资金支持程度。本文参考谢智敏等（2020）的做法，采用省份社会融资规模增量与GDP的比例这一计算方法对其进行测量。

（4）人力资本。参照现有学者的研究以及数据可得性，采用杜伟等（2014）的做法。通过测量地区劳动力人口中未受教育人员 （文盲、半文盲）的知识与工作技能水平来反映地区人力资本存量。具体测算公式为:2×E1+6×E2+9×E3+12×E4+16×E5，其中Ei表示地区6岁及以上受教育人口分别为文盲（半文盲）、小学、中学、高中、专科及以上的人口比重，2、6、9、12、16分别对应不同教育层次所对应的教育年限。

（5）文化基础。文化基础包含三方面指标：慈善捐助是典型的道德行为，具有利他性，能反映一个地区对公益和社会创业的接纳程度。社会信任象征着相对友好、公平和公正的程度，该数据越大意味着社会企业更容易遵守社会规范与认知。商业信用环境指数在一定程度上反映了市场经济秩序与信用环境。

需要说明的是，为了进行地区间比较，度量的数据必须是指数化且统一量纲的。本研究对原始数据均采用归一化方法进行无量纲化处理，以消除原始指标量纲影响。各变量下属的二级指标采用国际通用做法依据平均权重进行分配。

3.数据校准

校准是将案例赋予集合隶属度的过程。参考Fiss（2011）的研究，本文采用直接校准法，取31个案例数据的上四分位数（75%）、中位数（50%）与下四分位数（25%）分别设定为5个前因条件与1个结果完全隶属、交叉点和完全不隶属的3个锚点。各前因条件和结果的校准锚点及描述性统计详见表3。

表3 校准和描述性统计

四、实证结果分析

（一）必要性分析

在运用fsQCA软件就创业生态系统对区域社会创业活跃度的驱动作用机制展开分析之前，需要检验单个条件是否是引致结果发生的必要条件。在fsQCA中必要条件可以被视为结果集合的子集，即表现为某个前因条件总是在结果发生时存在（Ragin，2008）。一致性是衡量必要条件的重要标准，构成必要条件的一致性水平需大于0.9。由表4可知，各个单项前因条件影响社会创业高活跃度和非高活跃度的必要性均未超过0.9，故并不存在创业生态系统单个要素是产生高社会创业活跃度或非高社会创业活跃度必要条件。

表4 单个因素必要性分析

（二）充分性分析

基于组态视角，本文首先运用模糊集定性比较分析法（fsQCA）进行跨案例的比较分析，探究创业生态系统形成不同组态对区域社会创业活跃度的复杂影响路径。接着，根据组态理论化过程，对本文发现的组态依次进行命名。最后，考虑到fsQCA方法的因果非对称性，为全面深入理解区域社会创业活跃度的驱动机制，本文进一步分析了产生非高社会创业活跃度的组态。组态分析是在多个组态组合中选择结果集合的子集。考虑到充分一致性≥0.75，观察案例至少超过75%，PRI一致性≥0.7的要求（张明和杜运周，2019），本文确定将一致性阈值设为0.8，频数阈值设为1。在政府支持、市场规模、金融服务、人力资本、文化基础多个因素的复杂影响下，对引致结果发生的所有前因条件展开定性比较分析。充分性分析结果如表5所示，产生高社会创业活跃度的创业生态系统有2种（S1a、S1b），产生非高社会创业活跃度的创业生态系统有5种（NS1、NS2、NS3、NS4、NS5），每个组态的一致性与总体一致性均高于可接受的最低门槛值0.75。

表5 产生高、非高社会创业活跃度的组态

1.产生高社会创业活跃度的创业生态系统

（1）政府支持下市场—文化驱动型（GV*MS*～FS*CB）

组态S1a指出高政府支持、非高金融服务为核心条件，互补高市场规模和高文化基础为边缘条件的创业生态系统可以产生高社会创业活跃度。该组态显示，在金融服务发展不健全的区域，政府可以通过优化制度环境和扩大市场规模产生高社会创业活跃度。金融服务不足导致创业活动难以获得银行等金融机构的资金支持，可能会增加创业失败的风险（汪忠等，2011；刘志阳等，2020），潜在创业者出于规避风险的心理可能会降低社会创业的意愿。政府支持不仅能够为社会创业者提供资金的扶持，还能帮助社会创业者建立与其他利益相关者的关系，拓宽资源获取渠道（Stephan等，2015）。并且，市场规模大的地区各类组织资源可得性高，结合政府拓宽的资源获取渠道，使得社会创业者提升了参与经济层面活动的可能性，从而提高社会创业活跃度（刘振等，2021）。同时，文化基础作为一种非正式制度，不仅可以降低交易成本，还可以为社会创业提供情感支持（Estrin等，2013）。研究表明，文化基础好的区域，创业者更容易受到慈善文化、利他行为等潜移默化的影响，增加社会创业的意愿，从而提高社会创业活跃度（Canestrino等，2020）。处于这种创业生态系统下的典型案例为福建省和重庆市。以福建省为例，近年来福建省政府支持社会创业的力度不断加大，且市场规模不断增长，为社会企业提供了稳定的资金支持。此外，福建省一直深受“闽商”文化的影响，人们对创业者普遍持有认同和尊重的态度，能够包容创业失败的结果（田军鹏和郭肞，2013）。三者结合极大地促进了该地区的社会创业活跃度。

（2）政府支持下人力—文化驱动型（GV*～FS*MR*CB）

组态S1b指出高政府支持、非高金融服务为核心条件，互补高人力资本和高文化基础为边缘条件的创业生态系统可以产生高社会创业活跃度。该组态显示，在金融服务发展不健全的区域，政府可以通过优化制度环境和优化人力资本环境产生高社会创业活跃度。在金融服务支持不足，融资困难的情况下，有效调动外部其他资源对社会创业者极为重要（Desa和Basu, 2013）。合法性作为企业的一种特殊资源，对新创社会企业获取外部其他资源实现生存和成长发挥重要作用（郑刚等，2022）。积极的政府通过为社会企业家提供有形（如赠款、补贴、其他直接资金等）和无形的资源（如协助完成赠款申请、帮助社会企业与其他利益相关者建立联系等）的支持，帮助社会创业企业获取制度合法性（Zahra和Wright，2011），从而提高社会企业获取外部资源的能力。同时，拥有较高人力资本的潜在创业者更加倾向于进入能够解决社会问题、创造社会价值的社会创业活动。尤其当他们身处于对社会创业高度认可、尊重和支持的文化环境当中时，社会创业意愿就被进一步强化，从而促进区域社会创业活跃度的提高（Sahasranamam和Nandakumar，2020）。处于这种创业生态系统下的典型案例为内蒙古。内蒙古的政府和文化环境良好，为社会创业企业获取合法性提供了法律和政策的保护。同时，自改革开放以来，内蒙古的教育工作持续加强、教育地位不断上升，民族教育已经走在全国前列，为社会创业活动提供了大量的人力资本。制度与人力资源的结合使内蒙古产生了高社会创业活跃度。

通过比较两种产生高社会创业活跃度的创业生态系统覆盖度指数发现，S1a的覆盖度高于S1b，即多数省份是通过S1a的创业生态系统促进社会创业活动的。两条路径中都出现了高政府支持和高文化基础，说明在产生高社会创业活跃度的区域中，制度环境良好发挥了至关重要的作用。此外，在同时具有高政府支持为核心条件，高文化基础为边缘条件的情况下，高市场规模和高人力资本存在替代作用。原因可能在于，市场规模越大，区域内可识别社会创业机会的数量就越多，与良好的政府和文化环境相耦合，有利于潜在创业者识别并顺利开发社会创业机会，实现社会创业。而人力资本越高的个体识别机会的能力越强，即使在市场规模欠缺的情况下也能识别到创业机会。

2.产生非高社会创业活跃度的创业生态系统

（1）NS1：～GV*MS*～FS*MR*CB

组态 NS1指出非高政府支持、非高金融服务、高文化基础为核心条件，互补高市场规模、高人力资本为边缘条件的创业生态系统会抑制高社会创业活跃度的产生。该组态显示，只要缺乏政府支持和金融服务，即使其他环境良好，该区域的社会创业活动都会受到抑制。缺乏政府支持和金融支持可能无法确保组织获得足够的资金，并以合法有效的形式存在（杨英等，2021）。合法性缺失以及创业资源难以获取是导致区域产生非高社会创业活跃度的主要原因（Haugh等，2022）。处于这种创业生态系统下的典型案例为天津市。

（2）NS2：～GV*～FS*～MR*～CB

组态 NS2指出非高政府支持、非高金融服务、非高人力资本为核心条件，互补非高文化基础为边缘条件的创业生态系统会抑制高社会创业活跃度的产生。该组态显示，在其他环境都欠缺的情况下，无论市场规模如何，该区域的社会创业活动都会受到抑制。制度环境和人力资源的缺失，使得该地区不仅无法为社会创业者提供制度和资源的支持，还由于文化基础中缺乏对创业活动的包容，使得个体很难产生社会创业的意愿，从而抑制了该地区的社会创业活跃度。处于这种创业生态系统下的典型案例为黑龙江省和河南省。

（3）NS3：～GV*～MS*～FS*～CB

组态 NS3指出非高政府支持、非高市场规模、非高金融服务为核心条件，互补非高文化基础为边缘条件的创业生态系统会抑制高社会创业活跃度的产生。该组态显示，在其他环境都欠缺的情况下，无论人力资本如何，该区域的社会创业活动都会受到抑制。在政府、市场等环境都缺乏的情况下，会产生许多由政府失灵、市场失灵带来的社会创业机会。但由于资源太过缺乏，导致即使拥有较高人力资本的创业者都无法获取充足的资金和外部资源，成功进行社会创业。处于这种创业生态系统下的典型案例为吉林省和云南省。

（4）NS4：～GV*MS*FS*～MR*CB

组态 NS4指出非高政府支持、非高人力资本、高文化基础为核心条件，互补高市场规模、高金融服务为边缘条件的创业生态系统会抑制高社会创业活跃度的产生。该组态显示，只要缺乏政府支持和人力资本，该区域的社会创业活动都会受到抑制。人力资本低意味着创业者受教育水平较低、抗风险能力差，导致创业者很难识别到有价值的社会创业机会，从而降低社会创业意愿。此时，政府支持的缺乏又造成了社会创业者难以获取组织合法性，容易陷入资源困境的问题，使得低人力资本的创业者更加排斥进入盈利水平低的社会创业活动。处于这种创业生态系统下的典型案例为安徽省。

（5）NS5：GV*MS*FS*～MR*～CB

组态 NS5指出高政府支持、高市场规模、非高文化基础为核心条件，互补高金融服务、非高人力资本为边缘条件的创业生态系统会抑制高社会创业活跃度的产生。该组态显示，只要缺乏人力资本和文化基础，该区域的社会创业活动都会受到抑制。在不鼓励慈善文化、利他行为的地区，受教育水平低的创业者难以产生社会创业意愿。并且，若该区域政府、市场和金融环境良好，可能会促使受教育程度低的创业者进行盈利水平高的商业创业，对社会创业活动产生挤出作用，阻碍社会创业活跃度的提升。处于这种创业生态系统下的典型案例为四川省。

通过对比5种产生非高社会创业活跃度的创业生态系统的覆盖度可以发现，NS3的覆盖度最高，是抑制社会创业活跃度的主要路径。四条路径中均含有非高政府支持，表明省份想要改变社会创业活跃度低的现状，首先就要完善正式制度环境，提高政府对社会创业活动的关注和支持。

（三）稳健性检验

本研究采用稳健性检验方法对研究结果的可靠性进行了分析。依据已有研究的建议（Fiss，2011），本文通过调整校准阈值的方法进行稳健性检验。本文将创业生态系统各要素和社会创业活跃度的交叉点由 50%分位数提高至 55%分位数，产生的组态基本相同，与本研究得出的命题不相悖，再次验证了本研究的结果。

五、结论与启示

（一）研究结论

如何优化创业生态系统提高区域社会创业活跃度是政府和学界关注的焦点。本文基于创业生态系统理论，运用模糊集定性比较分析（fsQCA）的研究方法，以中国 31 省份为研究案例，深度剖析了创业生态系统五个关键要素与区域社会创业活跃度之间的关系。得出以下研究结论：（1）政府支持、市场规模、金融服务、人力资本、文化基础五个创业生态系统要素均无法单独构成产生高社会创业活跃度和非高社会创业活跃度的必要条件。（2）产生高社会创业活跃度的创业生态系统有两种，即政府支持下市场—文化驱动型和政府支持下人力—文化驱动型。这两种创业生态系统展现出不同省份实现高社会创业活跃度具有“多重并发”和“殊途同归”的特点。（3）产生非高社会创业活跃度的创业生态系统有五种，且与产生高社会创业活跃度的创业生态系统存在因果非对称关系。其中，四种类型的创业生态系统中皆包含非高政府支持，反映出在中国转型期，政府支持的缺失对产生非高社会创业活跃度发挥普适影响。

（二）研究贡献

在考虑社会创业活动独特性的基础上，理清了创业生态系统对社会创业活跃度的复杂影响路径，为各区域实现社会创业活动蓬勃发展提供理论借鉴。研究贡献有以下三点：

首先，基于创业生态系统理论，从社会创业的独特性出发，构建了一个具有区域性和系统性的社会创业生态系统模型。国外学者多从制度、文化和经济环境出发研究宏观环境对社会创业活动的影响，而国内却鲜有相关研究。社会创业活动具有高度情境化的特点，嵌入在多种复杂的环境之中。本文通过分析社会创业活动的独特性，挖掘对社会创业产生重要影响的关键要素，构建出一个适用于研究社会创业的创业生态系统框架。

其次，理清了创业生态系统与社会创业活跃度的因果复杂机制，揭示了社会创业活跃度与创业活跃度之间的异同。已有创业活跃度的研究表明，正式制度或非正式制度与其他环境要素耦合即可产生区域高创业活跃度（杜运周等，2020）。相较而言，社会创业企业普遍面临制度合法性缺失的问题，难以获取资源、实现成长。本研究发现，社会创业对制度环境的要求更高，正式制度与非正式制度缺一不可，且政府发挥主导作用。

最后，以31省份的社会创业活动为研究案例，丰富了区域层面的社会创业研究。徐虹等（2020）学者呼吁要探索不同情境下社会创业的前因、结果及相互作用的机制。我国社会创业活跃度的研究发展缓慢，且集中在国家层面，并未深入探索区域间社会创业活跃度的差异。本文从区域视角出发探索我国区域间社会创业活跃度的分布特点，有助于为处于不同创业生态系统的区域提高社会创业活跃度提供理论指导。

（三）实践启示

本研究结论为我国各区域因地制宜地优化创业生态系统，提高社会创业活跃度提供实践启示，主要表现在以下三点：

首先，营造鼓励社会创业的制度环境，优化创业资源配置。为社会创业提供制度和资金保障的政府支持结合倡导慈善文化和利他行为的社会文化，在促进社会创业方面具有普适意义。各区域在制定促进社会创业的措施时，不仅需要发挥政府的主导作用为社会企业获取合法性提供保障。还需要发挥社会文化的辅助作用，潜移默化地影响个体，提高社会创业意愿。

其次，重视制度要素与资源要素的联动匹配，用有限的资源来推动关键要素的发展。单个创业生态系统要素并不是产生高社会创业活跃度的必要条件，而是系统内各要素相互作用的结果。各级政府在完善制度环境的同时，还需要重视市场、人力等其他环境的优化，实现制度与资源的联动匹配。此外，组态S1显示制度环境和市场规模的联动作用可以产生高社会创业活跃度，组态S2显示制度环境和人力资本的联动作用可以产生高社会创业活跃度。因此，各级政府应根据本地资源条件，推动关键要素环境的发展。

最后，关注社会创业活动的独特性，优化创业生态系统。社会创业肩负社会价值和经济价值的双重使命，使得社会创业所嵌入的生态系统具有独特性。组态NS5显示，在缺乏社会文化支持和人力资本的环境中，即使政府、市场和金融环境良好，也会对社会创业活跃度产生抑制作用。该创业生态系统能够鼓励商业创业的发展，却对社会创业产生了挤出作用。因此，各区域在优化创业生态系统时应聚焦于适合社会创业的独特情境，避免产生负向影响。

（四）局限性与未来展望

本研究还存在一定的局限性：第一，中国目前并没有实施社会企业的登记注册制度，缺乏官方的统计数据，这限制了本文对社会创业活跃度测量指标的选取。本文参照Jia（2020）采用社会组织数代替社会企业数以衡量社会创业活动具有一定代表性与合理性，但准确度不足。未来可继续深化对社会创业企业的认识，从更加全面、准确的角度选取衡量区域社会创业活跃度的有效指标。第二，本文使用传统模糊集定性比较分析法（fsQCA）研究创业生态系统与社会创业活跃度之间的关系，然而传统的QCA方法缺乏对前因条件和结果动态性的考虑，得出结果可能不够稳健，未来可发展时序QCA方法弥补此点不足。