多层次组态路径识别中国企业冰雪装备制造生态系统创新绩效——基于fsQCA与NCA联合方法的混合研究

《Systems》：Multi-Level Innovation Ecosystem Analysis of China’s Ice and Snow Equipment Manufacturing: From Firm to Regional to Industrial Perspectives Using fsQCA

　　本研究旨在识别企业、区域和产业条件共同塑造中国企业冰雪装备制造生态系统中企业创新绩效的多层次组态路径。企业能力、区域环境和产业结构之间复杂的因果互动塑造了新兴制造业部门的创新生态系统，然而现有文献仍以基于变异的方法为主导，这些方法假设对称性和加性效应，却忽视了组态等效性。分析单元是嵌入于其区域和产业背景中的单个企业，结果变量捕捉的是受生态系统参与影响的企业层面创新绩效。本研究构建了一个多层次组态框架，纳入企业层面条件（研发投资强度和数字化转型能力）、区域层面条件（政策支持强度和市场需求的规模）以及产业层面条件（供应链完整度和协同创新网络密度）。通过将模糊集定性比较分析（fsQCA）与必要条件分析（NCA）相结合，识别了与生态系统中企业创新绩效高相关性的组态。本研究首次将NCA与fsQCA联合方法应用于冰雪设备领域，明确运作化了一个两层因果逻辑：即必要瓶颈条件首先约束结果空间，然后在该空间内映射充分组态。对来自七个省级地区的86家冰雪设备制造商的调研和档案数据进行校准和研究。根据NCA结果，数字化转型能力和供应链完整性分别成为独立的必要条件。充分性分析揭示了四种导致高绩效的等效组态。通过否定分析，还获得了三种与缺乏高绩效相关的不同组态，并确认了因果不对称性。探索性的跨层面对比表明，来自三个分析层级的条件在四种组态中均以近似相当的频率作为核心要素出现，且主导层级在不同组态之间发生变化，而非普遍固定。当考虑替代校准锚点、频率阈值和增强标准分析时，四种组态中的三种组态的解决方案稳定性得到了确认；第四种（数字锚定协作）对频率阈值敏感，与其较小的实证基础一致。这些发现丰富了创新生态系统理论，表明多层次条件通过互补和潜在替代机制相互作用，而非独立作用，并为寻求在中国冬季运动设备领域构建韧性创新生态系统的政策制定者和管理者提供了可操作性的指导。