《Business Strategy and the Environment》：Entrepreneurial Ecosystem Conditions and Sustainable Value Creation: Predictive Evidence From Knowledge-Intensive Ventures in S?o Paulo, Brazil
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创业生态系统（Entrepreneurial Ecosystems, EEs）是塑造创新与可持续发展的系统，然而关于其各组成部分对可持续价值创造的相对预测贡献，现有实证证据仍然有限。本研究考察了六个EE维度与巴西圣保罗研究基金会（S?o Paulo Resea
创业生态系统（Entrepreneurial Ecosystems, EEs）是塑造创新与可持续发展的系统，然而关于其各组成部分对可持续价值创造的相对预测贡献，现有实证证据仍然有限。本研究考察了六个EE维度与巴西圣保罗研究基金会（S?o Paulo Research Foundation, FAPESP）PIPE项目所支持的245家知识密集型企业在环境、社会和经济价值创造之间的关联。研究采用横截面、自我报告的调查数据，通过CRITIC方法构建综合指数，并运用机器学习模型、蒙特卡洛重复留出验证（Monte Carlo repeated holdout validation）以及SHapley Additive exPlanations（SHAP）进行分析。回归性能表现适中，分类性能表现中等。在所选的预测变量及该样本范围内，文化条件在所有结果变量中显示出最高的平均绝对SHAP重要性，其余维度则各有差异。这些结果提供了具有情境约束的预测性证据，而非因果推断或普适性层级。该研究为在巴西特定区域与制度背景下比较生态系统维度提供了一个可解释的分析框架。
论文解读
一、研究背景与问题提出
创业生态系统（Entrepreneurial Ecosystems, EEs）作为理解区域创新与创业活动的重要分析框架，强调创业者、机构、网络、金融主体与支持组织之间基于地方互动的系统性配置如何共同塑造创新与企业发展。与此同时，气候变化、环境退化与社会不平等问题日益严峻，社会各界对创业活动应同时产生环境与社会价值、而非仅追求经济回报的期望不断提升。可持续创业研究因此日益关注EE作为制度环境，如何支持可持续导向型企业的涌现、合法化与发展。
尽管相关理论讨论日趋丰富，但关于不同EE条件对可持续价值创造的相对预测贡献，现有实证证据仍十分有限。传统EE框架侧重结构性资源，如金融、政策支持、创业教育与制度基础设施；而制度视角则强调文化与社会条件（包括创业合法性、集体态度以及对创新与风险的容忍度）可能同样塑造创业者对可持续机会的感知与追求。然而，实证研究很少在同一框架内比较这些文化与社会条件与传统结构性资源对可持续价值创造的相对预测相关性。现有研究多采用描述性、分离式或定性与区域比较的方法，难以回答“哪些生态系统维度在特定经验情境下对可持续结果提供最强预测信号”这一核心问题。
为弥补这一空白，本研究整合了基于CRITIC方法的指数构建、机器学习模型、蒙特卡洛重复留出验证与SHAP分析，系统比较了六个EE维度对环境、社会与经济价值创造的相对预测贡献。研究聚焦于巴西圣保罗研究基金会（FAPESP）创新小企业研究项目（PIPE）所支持的知识密集型企业，在研究与政策支持密集的创新环境中开展情境化考察。研究问题为：在环境、社会与经济结果中，哪些创业生态系统维度对可持续价值创造最具预测性？
二、研究设计与方法
研究采用定量横截面设计，以PIPE项目官方数据库为抽样框，在剔除重复项目负责人后共识别1580位独特创业者。数据通过结构化问卷于2023年4月至6月期间收集，最终获得245份有效完整回复，回复率约15.5%。样本包含164位男性和81位女性创业者，平均年龄45岁，覆盖多元技术与科学领域。研究方案在数据收集前获得坎皮纳斯大学人文与社会科学研究伦理委员会批准。
在方法上，研究构建了六个EE维度指数（融资获取、治理政策与法规、政府项目支持、物理基础设施获取、文化条件、创业培训）与三个可持续价值创造指数（环境、社会、经济），均采用CRITIC客观赋权法聚合。CRITIC依据指标变异程度与指标间相关性确定权重，高离散度与低冗余度的指标获得更高权重。所有预处理参数（标准化参数与CRITIC权重）均仅基于训练样本估计并应用于对应测试样本，避免信息泄漏。
预测建模采用蒙特卡洛重复留出验证（ShuffleSplit，300次迭代，20%测试集比例）。回归分析评估了五种算法：岭回归、支持向量回归（SVR）、K近邻（KNN）、梯度提升（GB）与随机森林（RF），以RMSE、MAE与R2为性能指标。稳健性分析将结果变量按训练集中位数二值化，采用逻辑回归、支持向量机（SVM）与随机森林进行分类评估，以AUC、准确率、平衡准确率与F1分数衡量。可解释性分析基于随机森林模型计算SHAP值，比较各EE维度的平均绝对贡献，并在回归与分类框架间检验排名稳定性。
三、研究结果
3.1 CRITIC权重结构
各EE与可持续维度均通过CRITIC程序转化为综合指数。文化条件维度包含7个题项，其余EE维度包含3至4个题项。描述性统计显示，各指数均值约为零，标准差介于0.71至0.89之间，可持续价值创造指数呈现较宽的下尾分布，表明受访者间结果存在异质性。
3.2 预测性能（连续回归——主分析）
在环境、社会与经济价值创造三个维度上，随机森林（RF）表现出最一致的预测性能。环境价值创造方面，RF的均方根误差（RMSE）为0.7472，R2为0.1101，与岭回归表现基本相当。社会价值创造方面，RF取得最低RMSE（0.8166）与最高R2（0.1044）。经济价值创造方面，RF同样最优，RMSE为0.8170，R2为0.0881。梯度提升在所有结果上均呈现负平均R2。总体而言，R2值保持在约0.09至0.11的适度水平，表明EE维度包含可检测但有限的预测信号，可持续价值创造仍受模型规范之外的因素影响。
3.3 稳健性：基于中位数的分类
将可持续指数按训练集中位数二值化后，逻辑回归在环境价值创造（AUC≈0.702）与经济价值创造（AUC≈0.707）上取得最高AUC，支持向量机在社会价值创造上最优（AUC≈0.617）。分类性能中等，与回归发现总体一致。SHAP排名结构在回归与分类规范间保持大体一致，文化条件在所有可持续维度中始终占据首位。
3.4 基于SHAP的可解释性（回归）
SHAP分析显示，文化条件在所有可持续价值创造维度中均呈现最高的平均绝对SHAP值。环境价值创造方面，文化条件均值为0.2902，远超治理政策与法规（0.0755）及政府项目支持（0.0553）。社会价值创造方面，文化条件仍居首位（0.1677），但重要性结构更为分散，融资获取（0.1228）与物理基础设施（0.0873）呈现较强的次要作用。经济价值创造方面，文化条件再次居首（0.2603），其后依次为治理政策与法规及创业培训。误差条显示这些重要性模式在蒙特卡洛分割间变化较小。
3.5 SHAP排名跨结果操作化的稳健性
跨框架比较显示，分类框架下的SHAP量值系统性低于连续回归，这符合二值化压缩结果方差的预期。然而排名顺序大体保持稳定：环境与经济价值创造的预测变量排名在两种框架下完全一致；社会价值创造仅在中位排名预测变量间出现适度重排，文化条件始终维持首位。45°参考图进一步可视化验证了这一排名稳定性。
四、讨论与结论
研究结果表明，在所选的六个EE维度中，文化条件（捕捉文化与社会条件）在环境、社会与经济价值创造上均具有最高的平均绝对SHAP重要性。这一发现涉及所选变量集内的相对模型重要性，不应被解释为文化条件在EE中具有因果优先性或结构性支配地位的证据。适度的回归性能（R2约0.09至0.11）与中等的分类结果共同表明，所测EE维度包含可检测但有限的预测信号，可持续价值创造的相当大比例变异仍未被当前规范所解释。
SHAP结果应依据模型归因的范围进行解读：平均绝对SHAP值反映训练模型在生成预测时对各预测变量的依赖程度，不代表因果效应、结构参数或理论优越性的直接检验。文化与社会条件首位排名在连续回归与中位数分类间的稳定性表明，该样本内排名对结果操作化方式不高度敏感，但这种稳定性并不消除对所选预测变量、测量工具、遗漏变量及样本特征的依赖。
文化与社会条件的相对突出性与强调合法性、社会接受度与共享期望的制度视角相符，也与将可持续EE描述为制度嵌入型配置的研究一致。然而，测量结构可能部分塑造了观察到的排名：文化条件块包含7个题项，而其他EE块仅含3至4个题项，更宽的题项覆盖可能捕获更广泛的感知范围、改善测量稳定性或保留更多预测变异。此外，预测变量与结果变量由同一受访者在同一调查中报告，可能增加共享感知方差与共同方法关联。
经验情境构成额外边界条件。受访者来自FAPESP的PIPE项目所支持的知识密集型企业，该项目是巴西背景下研究密集且政策支持充分的环境中的选择性创新项目。圣保罗在巴西背景下拥有相对集中的大学、研究机构、技术能力、合格人力资本与公共创新支持机制。因此，本研究的发现为特定巴西区域与制度背景下EE维度与可持续价值创造之间的预测关系提供了情境约束的证据，而非普适性的层级结构。研究贡献在于提供了一个可解释的分析框架，用于在特定经验情境中比较生态系统维度的相对预测相关性，同时明确承认观察到的排名不确立因果关系或普遍性层级。
