創新生態系統如何驅動企業微創新
——一個組態視角的fsQCA分析

曲 霏，張慧穎

(1.桂林理工大學 商學院，廣西 桂林 541004；2.天津大學 管理與經濟學部，天津 300072)

0 引言

在移動互聯時代，企業面臨快速變化、不確定性和難以預測的競爭環境，消費者需求更加多樣化，同類產品差別縮小，企業間競爭更加激烈[1]。在部分企業抱怨技術進步機會越來越少的同時，有些企業憑借對用戶需求的精準把握，通過快速迭代和不斷試錯的微創新(Micro-Innovation)獲得迅速成長。騰訊微信憑借“搖一搖”“發紅包”等微創新備受用戶青睞，逐漸占據國內主流即時通信市場。小米手機通過每周一次的用戶參與MIUI系統更新與迭代迅速聚集人氣，成為全球成長速度最快的公司。上述企業微創新活動促使其在短時間內獲得競爭優勢，從而實現商業價值[2]。那么，不同企業間的微創新具有怎樣的差別？如何協同各種要素以更好地驅動企業微創新？這不僅是現實問題，更是亟待研究的科學問題。

近年來，企業微創新驅動機制研究已經取得一定成果。一方面，現有研究主要考察環境不確定性、環境競爭性等環境層面因素[1,3]，機會識別、組織學習等組織層面因素[2,4]，以及用戶參與、領先用戶等用戶層面因素對微創新的影響[5-6]；另一方面，大部分學者采用探索性案例研究方法[2,6-10]，構建企業微創新驅動機制模型。上述文獻為全面理解企業微創新驅動機制奠定了一定基礎，但仍存在以下不足：第一，雖基于不同視角提出微創新驅動因素，如環境不確定性、環境競爭性、機會識別能力、領先用戶等，但缺少系統理論研究框架，未揭示微創新核心驅動因素。第二，對上述驅動因素的內部作用機制闡述不足，未從理論層面探討企業微創新驅動路徑及因素組合。最后，研究方法過于單一。雖然案例研究在概念和理論構建方面存在較大優勢，但僅停留在驅動模型探索與構建層面，并未對模型進行實證檢驗，因而無法驗證上述驅動因素能否對微創新產生影響。

針對現有研究不足，本文基于創新生態系統(Innovation Ecosystem)理論構建企業微創新驅動機制模型，并運用模糊集定性比較分析方法(Fuzzy Set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA)深入挖掘創新生態系統驅動企業微創新的復雜因果機制。近年來，創新生態系統作為新的理論研究視角，受到越來越多學者關注[11-12]。創新生態系統研究將企業創新驅動因素視為系統要素，提倡關注各要素間的相互依賴和協同互動關系，后者是實現系統整體效益最大化目標的關鍵(梅亮等，2014)。這一理論的獨特之處在于能夠基于系統化視角為企業微創新驅動機制構建提供可供參考的分析框架。此外，本文采用模糊集定性比較分析方法對微創新驅動機制進行實證檢驗，該方法運用集合論和布爾運算挖掘多種驅動因素組態效應，能夠克服傳統方法的局限(杜運周、賈良定，2017)。作為基于整體論分析多種要素間組態效應的工具，該方法可為揭示企業微創新驅動路徑提供解決方案。綜上所述，本文基于18個代表性微創新案例，深入挖掘多重因素驅動企業微創新的復雜因果機制，以期豐富現有企業微創新研究成果，為轉型期本土企業微創新實踐提供科學指導。

1 文獻回顧與理論框架

1.1 微創新內涵

學者們主要從戰略管理、市場營銷和創新管理等視角，探討微創新內涵。基于戰略管理視角的研究認為，微創新是指企業在快速變化、高度不確定性環境下獲得競爭優勢與長足發展的響應機制和創新戰略選擇[1,3]。基于市場營銷視角的研究將微創新定義為用戶至上，通過快速迭代滿足用戶需求，進而改善用戶體驗的創新方式[7,8]。基于創新管理視角的研究持兩種觀點：一種觀點認為，微創新是一種漸進式創新形式，強調企業在原有產品、服務或工藝(流程)基礎上的微小改進和不斷試錯(趙付春，2012)；另一種觀點認為，微創新既不是漸進式創新，也不是顛覆式創新，而是在關鍵技術上使產品和服務更加靈活的獨特創新思路[2,13]。

由此可見，雖然現有研究未就微創新內涵達成共識(張慶強等，2021)，但可提供以下啟發：首先，微創新誕生于高度不確定性競爭環境。在移動互聯時代，環境不確定性和激烈競爭在一定程度上能夠促成微創新。其次，微創新以用戶為中心。從用戶需求出發，以良好的用戶體驗為目標，強調用戶參與微創新并進行反饋[13]。最后，本文認為，微創新是一種漸進式創新形式。在移動互聯時代，微創新屬于漸進式創新，但其為漸進式創新注入了以下特質：第一，不斷試錯，微創新強調根據用戶反饋進行調整，從而改進產品不足；第二，快速迭代，微創新具有持續、快速、動態等特質，強調“小而快”，不注重追求完美，而重視創新迭代速度。

1.2 創新生態系統驅動要素與微創新

Adner[14]最早提出創新生態系統概念，認為創新生態系統是將創新視作一個復雜且由多種不同利益相關者驅動的過程。按照層次結構，創新生態系統包括宏觀層面的國家創新生態系統、中觀層面的產業創新生態系統以及微觀層面的企業創新生態系統。本文關注以微創新為目標的微觀層面創新生態系統，即企業創新生態系統。企業創新生態系統是指由相互連接組織構成的網絡，上述網絡圍繞核心企業或平臺構建，由企業所在組織、用戶，以及自然、社會和經濟環境等要素構成，并在此基礎上通過創新實現價值創造[15]。各創新生態要素間協同互動是實現價值創造和創新活躍度提升的關鍵[14]。根據現有研究成果，創新生態系統研究將環境、組織和用戶3個層面的要素納入同一分析框架。環境層面，微創新是指企業為應對環境不確定性和環境競爭性，進而獲取競爭優勢的戰略選擇[3]。因此，環境不確定性和環境競爭性是企業實現微創新的兩個重要環境要素[1]。組織層面，基于Yli-Renko等[16]的研究觀點，組織能力是影響企業持續競爭優勢的重要因素，所有組織因素通過組織能力均可轉化為創新行動。從能力視角切入，羅仲偉等[2]、吳雋等[4]指出，機會識別能力和組織學習能力是企業實現高水平微創新必備的重要能力。用戶層面，企業開展微創新活動既需要獲得大量領先用戶支持，又需要用戶以不同形式參與微創新過程。因此，領先用戶和用戶參與是備受學者關注的用戶層面要素[2,5,6]。由此，梳理創新生態系統3個層面六大要素與企業微創新的關系。

1.2.1 環境層面

(1)環境不確定性與微創新。環境不確定性是移動互聯網時代企業所處環境的顯著特征。現有研究表明，環境不確定性有助于促進企業微創新。微創新強調企業對外部不確定環境變動的敏感性，通過探測和識別外部環境變化抓住創新機遇進行快速迭代[1]，從而激活企業微創新。

(2)環境競爭性與微創新。環境競爭性是指企業與市場上同類商品生產企業間的競爭，其中競爭者包括現實競爭者與潛在競爭者。研究表明，企業所處競爭環境越激烈，越能促進微創新。在激烈的競爭環境中，企業為了保持競爭優勢，必須預測和捕捉競爭對手的創新動向并予以響應[3]。因此，在與競爭對手互動、博弈過程中，企業必須對產品進行持續迭代改進以確保競爭優勢，由此促進企業微創新。

1.2.2 組織層面

(1)機會識別能力與微創新。機會識別能力是指企業感知并發現市場需求，進而創造商業價值的能力，即感知、發現與創新的過程[17]。現有研究發現，機會識別能力對微創新具有促進作用。組織通過機會識別發現市場需求和用戶偏好變化，并利用現有資源進行迭代改進和重構，進而促使組織持續開展微創新活動[2]。

(2)組織學習能力與微創新。組織學習能力是指組織為了提高核心競爭力所采取的學習行動，包括組織作為學習主體的知識獲取、運用及共享能力[18]。研究表明，組織學習能力有助于促進微創新。組織通過不斷學習獲取知識，實現產品快速更新迭代，從而促進微創新[2,6]。

1.2.3 用戶層面

(1)用戶參與與微創新。用戶參與是指用戶在信息提供、設計、生產等階段以不同形式參與企業微創新活動[6]。現有研究表明，用戶參與有利于促進企業微創新。企業為了實現自身價值，需要生產滿足用戶需求的產品，用戶需求是企業微創新的出發點和落腳點。然而，企業要準確把握用戶需求，就必須主動邀請各類用戶參與微創新活動。企業在用戶參與和反饋中發現問題并迅速改進，進入新一輪迭代，不斷完善產品和服務，從而促進微創新。

(2)領先用戶與微創新。領先用戶是指在某一領域具有專業知識的用戶，他們不僅能夠提供創意，而且可以通過設計解決方案滿足自身需求[19]。領先用戶能夠預測未來市場發展趨勢與用戶需求變化。因此，他們尚未得到滿足的需求是強烈的，期望從設計解決方案中獲得收益[20]。上述需求促使領先用戶為企業提出產品設計和改進意見，從而有利于驅動企業微創新。

綜上，先前研究可為深入理解創新生態系統各要素與微創新的關系奠定基礎。然而，相關研究并未揭示創新生態系統要素間的互動關系及其對微創新的影響。因此，本文從組態視角出發，試圖分析多因素間的聯合效應和互動關系。基于組態視角的研究認為，組織可被看作相互關聯的結構和實踐集群，而非松散結合的實體。因此，不能以孤立視角分析、理解組織(杜運周、賈良定，2017)，這與創新生態系統研究觀點相吻合。創新生態系統強調企業各要素間的協同與共生關系，每個要素都與系統息息相關。因此，以組態視角切入，能夠揭示創新生態系統各要素與微創新的復雜因果關系。本文采用基于組態視角的fsQCA方法，探索創新生態系統各要素驅動企業微創新的因果機制，構建理論模型如圖1所示。

圖1 理論概念模型

2 研究設計

2.1 研究方法選擇

本文采用Ragin[21]的模糊集定性比較分析(fsQCA)方法進行實證研究。fsQCA方法以集合論和布爾代數為基礎，分析導致結果產生的前因條件組合。采用fsQCA方法探索企業微創新復雜因果機制，主要基于以下方面的考慮：第一，企業微創新是創新生態系統內多個因素共同作用的結果，既不能由單一條件決定，也不能由多個條件分別決定。因此，傳統回歸方法或方差分析方法不能從根本上解決上述問題。第二，fsQCA方法能夠有效分析3個及以上變量的交互作用。因此，該方法能夠很好地解釋微創新多條等效驅動路徑問題。第三，fsQCA方法適用于分析10個或15～50個中等規模樣本[21]。本文案例樣本數量為18個，屬于中等規模樣本。

2.2 樣本選擇與數據來源

微創新是決策者立足于企業戰略層面進行的選擇，實證方法對案例企業的要求較高，因而上述情境下兼顧樣本代表性和多樣性的難度較大。因此，本文采用二手數據進行研究。在案例樣本選擇方面，借鑒Su等[22]的研究成果，樣本來源于中國管理案例共享中心(CMCC)的案例庫。目前，CMCC案例庫是全球第三的管理案例庫(排名前兩位的是美國哈佛商學院案例庫和加拿大毅偉商學院案例庫)，現有版權案例超過5 000個。選擇CMCC案例庫作為數據來源的原因如下：第一，企業案例數據詳盡。無論是從案例多樣性還是充裕度看，CMCC案例庫中的數據均可滿足研究需要。第二，從數據真實性看，企業新聞報道雖然較多，但這些內容往往帶有宣傳成分。CMCC案例庫中，大部分案例由高校老師基于企業調研的一手數據獲得，內容相對客觀，案例真實性較高。

研究樣本篩選步驟如下：第一步，以微創新為關鍵詞在CMCC中進行搜索，得到企業微創新案例共24個；第二步，通過閱讀案例正文，剔除案例主題不是微創新的案例，二次篩選得到18個符合要求的案例。根據微創新定義，企業微創新強調對產品、服務或工藝(流程)的微創新(趙付春，2012)，本文篩選出的案例主要為產品微創新案例，具體案例信息如表1所示。

表1 案例企業基本情況

在案例打分階段，參考Su等[22]的研究成果，首先，由4位課題組成員參照各變量題項對案例正文和教學說明進行半結構化閱讀。然后，針對每個題項的打分標準進行細化，打分標準參照李克特5級量表，如表2所示。再次，邀請3位創新研究領域資深教授按照打分標準對同一案例進行打分，并檢驗評分者內部一致性(Inter-rater Agreement，IRA)。對于IRA小于0.7的題項，由3位成員共同討論直至達成一致意見。最后，全部題項通過一致性檢驗后，取3位成員打分的平均值作為該題項最終得分，并取各題項平均值作為變量取值。

表2 打分標準示例

2.3 變量選擇與測量

為確保量表信度和效度，參考已有研究成果，采用雙盲形式對問卷進行中英文互譯，并結合中國情境對量表測量題項進行適當修正。其中，環境不確定性測量采用Waldman等[23]的研究量表，共4個題項，如“企業所處技術、經濟和文化等環境變化迅速”；環境競爭性測量采用Jaworski等[24]的研究量表，共4個題項，如“企業所處的行業競爭是殘酷的”；機會識別能力測量采用Teece[25]的研究量表，共3個題項，如“企業經常探索和再探索用戶需求或用戶潛在需求”；組織學習能力測量采用陳國權等[26]的研究量表，共6個題項，如“企業善于從以前的工作中進行反思，總結經驗或教訓”；用戶參與測量采用Cui等[27]、解學梅等(2019)的研究量表，共4個題項，如“該企業經常邀請用戶作為共同開發者參與新產品開發”；領先用戶測量采用Hua等[5]的研究量表，共4個題項，如“該企業存在比其他用戶更早發現新產品問題和解決方案的用戶”；企業微創新測量采用李全升等(2019)的研究量表，共4個題項，如“企業經常對現有產品、服務或設計進行迭代超越”。

2.4 變量校準

在fsQCA數據分析前，對每個條件變量和結果變量進行校準。本文采用模糊集的直接校準法對各變量進行校準，即指定某一定距尺度的值，該定距尺度對應的3個端點構成一個模糊集標準，即完全不隸屬、交叉點和完全隸屬[21]。參考Fiss[28]、杜運周等(2020)的研究成果，本文將6個條件變量與一個結果變量(企業微創新)完全不隸屬、交叉點、完全隸屬的3個校準點，分別設定為案例樣本描述性統計結果的下四分位數(25%)、中位數和上四分位數(75%)。非高微創新校準通過取高微創新的非集實現，具體校準結果與各變量描述性統計分析結果如表3所示。

表3 變量校準與描述性統計分析結果

3 數據分析

3.1 單個條件必要性分析

本文首先檢驗單個前驅條件(非集)是否是構成企業高微創新與非高微創新的必要條件。根據Ragin[21]的建議，如果某個條件變量的一致性水平(Consistency)大于0.9，則該條件是構成結果的必要條件。使用fsQCA3.0軟件分析高微創新與非高微創新的必要條件，檢驗結果見表4。結果顯示，所有條件變量的一致性均不超過0.9。因此，在6個條件中均不存在高微創新與非高微創新的必要條件。

表4 單個條件必要性檢驗結果

3.2 條件組態充分性分析

3.2.1 高微創新企業的創新生態系統

與必要條件分析不同，條件組態充分性分析可以揭示由不同組態導致結果產生的充分性。同樣，條件組態充分性可以采用一致性指標加以衡量。Schneider等[29]認為，原始一致性閾值不得低于0.75。杜運周等(2017)指出，為了避免可能存在的矛盾組態問題，PRI(Proportional Reduction in Inconsistency)一致性閾值最好大于等于0.75，0.7也可以接受。根據樣本規模可以確定頻數閾值，對于中小樣本而言，頻數閾值為1即可；對于大樣本而言，頻數閾值可以選擇2或更大值[29]。本文中，綜合考慮如下方面對一致性閾值和頻數閾值加以確認：一是真值表中結果為0和1的組態大致平衡，參考現有研究，本文將原始一致性閾值設定為0.80，將PRI一致性閾值設定為0.75；二是本文案例樣本數量為18，屬于中小樣本，因而將案例頻數閾值設定為1。

運行fsQCA3.0軟件輸出3種類型的解：復雜解(不使用邏輯余項)、中間解(采用符合理論和實際的邏輯余項)、簡約解(采用所有可能有助于簡化組態的邏輯余項)。參考現有研究[28]，本文采用中間解，并輔以簡約解對核心條件與邊緣條件加以區分。其中，實心大圓表示核心條件存在(同時存在于簡約解和中間解中)，實心小圓表示邊緣條件存在(僅存在于中間解中)，含叉大圓表示核心條件缺失(同時缺乏于簡約解和中間解中)，含叉小圓表示邊緣條件缺失(僅缺乏于中間解中)，分析結果如表5所示。

高微創新組態有3個(H1a、H1b和H1c)，這3個組態可構成二階等價組態，因為它們具有相同的核心條件，即機會識別能力對高微創新具有核心作用。此外，每個組態一致性均大于0.8，總體一致性為0.883，總體覆蓋度為0.526，均達到管理領域QCA研究要求。

(1)機會識別主導下的用戶驅動型。組態H1a指出，企業微創新主要受機會識別能力、用戶參與和領先用戶驅動，即便在環境競爭性和組織學習能力欠佳的情況下也是如此。此路徑強調機會識別能力和用戶因素的重要影響。機會識別能力有助于企業發現市場需求和用戶偏好變化，識別更多價值來源[2]。在此條件下，用戶參與能夠為企業提供更加準確的需求信息，促使企業及時發現產品問題并進行快速迭代。同時，領先用戶能夠幫助企業預測市場發展趨勢，加快迭代速度，助力微創新。良好的企業創新生態能夠催生高微創新。該組態原始覆蓋度最大，是促使企業高微創新產生最可能的原因。

該類企業創新生態的典型案例為騰訊微信、浪潮服務器和樂高玩具。上述3家企業以機會識別能力為核心，用戶參與和領先用戶優勢突出，共同促進高微創新。以微信為例，從最初“能發照片的免費短信”轉變為“移動通信、社交、娛樂、金融服務和電子商務平臺”，微信成功體現出其強大的機會識別能力。從“搖一搖”“二維碼”“公眾號”到“小程序”，每次創新都是滿足用戶需求的機會識別。此外，微信每年都舉辦各種形式的主題活動，邀請用戶參與產品設計，收集用戶想法和意見。在微信公眾號中，設有自助工具、常見問題、意見反饋3個功能，增加與領先用戶交流渠道。基于機會識別、用戶參與和領先用戶的企業創新生態有助于微信在持續微創新過程中成長為用戶理想的成熟產品。

(2)機會識別主導下的環境與用戶參與驅動型。組態H1b指出，企業微創新主要受機會識別能力、環境不確定性、環境競爭性和用戶參與驅動，即使在組織學習能力和領先用戶兩個條件缺失條件下也是如此。該組態體現出環境因素、機會識別和用戶參與對企業微創新的協同作用。環境不確定性和環境競爭性是移動互聯時代的顯著環境特征。當企業面對不確定性環境時，為了保持和提高競爭優勢，需要具備較強的機會識別能力，充分發掘用戶需求和偏好。同時，用戶參與能夠識別用戶需求，及時發現產品問題并迅速改正，不斷更新和完善產品，進而促進高微創新。

該類企業創新生態的典型案例是抖音。抖音成立于2016年，作為互聯網的后起之秀，在成立之初就面臨高不確定性環境和激烈的市場競爭。面對快手、秒拍、美拍等同行業競爭，抖音善于機會識別，努力發掘用戶需求，經常舉辦小型聚會、訪談。此外，抖音通過產品社區策劃挑戰活動，鼓勵用戶參與、創作視頻，并將優秀視頻推薦到首頁。當用戶在全國各城市發起聚會時，抖音要求產品運營經理現場與用戶互動交流，征集產品改進建議。由此，抖音取得了驚人的增長速度，以10天左右的迭代頻率發布一個新版本，快速提升產品功能，不斷進行微創新。從創立之初，僅5個月時間，抖音注冊用戶就突破1個億，成為國內短視頻領域的佼佼者。

(3)機會識別主導下的環境、組織學習與領先用戶驅動型。組態H1c指出，在用戶參與不足條件下，機會識別能力、組織學習能力、環境不確定性、環境競爭性和領先用戶共同驅動高微創新。該組態能夠體現環境因素、組織因素和領先用戶對企業微創新的聯合作用。與H1b組態不同，該路徑突出組織學習與領先用戶對微創新的影響。當面對較高不確定性環境時，領先用戶的消費引領能力與企業的組織學習能力相互促進，共同促進企業高微創新。

此組態的典型案例是支付寶。2004年，支付寶從淘寶分離出去時面臨較高的環境不確定性和激烈的行業競爭。當時，四大國有銀行占據金融市場，國內鮮有金融機構與國有銀行競爭。從馬云作出“你敢用，我敢賠”這一承諾開始，支付寶開啟快速發展之路。從線上支付到線下掃碼支付，支付寶準確把握每次發展機會，小而靈活的團隊開發模式使其具備較強的組織學習能力，保持強大的機會識別能力和組織學習能力。此外，支付寶擁有一定規模的領先用戶，后者能夠提供對產品的想法和期待，開發人員收集上述信息，從而快速優化改進產品。通過不斷試錯與快速持續微創新，支付寶在第三方移動市場上占據霸主地位，覆蓋所有線上和線下支付場景，其便捷性和巨大的交易量令傳統銀行望而生畏。因此，機會識別能力、組織學習能力、環境因素和領先用戶共同形成支付寶高微創新生態優勢。

3.2.2 非高微創新企業的創新生態系統

考慮到QCA方法的因果非對稱性，為了深入了解影響微創新的創新生態，本文對非高微創新組態進行檢驗(見表5)。首先，非高微創新組態僅有一個，即NH1。該組態顯示，在缺乏環境不確定性、環境競爭性、機會識別能力、組織學習能力和用戶參與的創新生態中，即使有較多數量的領先用戶，也不會產生高企業微創新。第二，促使高微創新產生的3個前因組態均以高機會識別能力作為核心條件，而非高微創新的一個組態以非高機會識別能力作為核心條件，充分說明機會識別能力對企業微創新具有重要影響。

3.3 穩健性檢驗

本文采用調整一致性閾值的方式進行穩健性檢驗。將PRI一致性閾值從0.75提高至0.85，使用更為嚴格的閾值對真值表進行分析，結果如表6所示。此時，高微創新總體解的一致性提升至1，總體解覆蓋度卻降低至0.444，且所得高微創新組態為原高微創新組態的子集(表6中組態H1a是表5組態H1a的子集，表6中組態H1b和H1c與表5組態H1b和H1c完全一致)。此外，非高微創新組態與原模型結果一致。因此，研究結果通過穩健性檢驗。

表6 組態穩健性檢驗結果

4 結語

4.1 結論

本文基于創新生態系統理論，采用fsQCA方法，以18家企業微創新作為案例樣本，探討創新生態系統6個關鍵因素對微創新的影響機制，得到如下主要研究結論：

(1)環境不確定性、環境競爭性、機會識別能力、組織學習能力、用戶參與和領先用戶均無法單獨構成高微創新及非高微創新的必要條件，表明單個驅動要素對企業微創新的解釋力較弱。

(2)高微創新有3條實現路徑，即機會識別主導下的用戶驅動型、機會識別主導下的環境與用戶參與驅動型，以及機會識別主導下的環境、組織學習與領先用戶驅動型，上述路徑組態能夠反映企業微創新多重驅動方式。非高微創新實現路徑僅一條，且與高微創新實現路徑具有非對稱關系。

(3)高微創新的3個組態均以機會識別能力作為核心條件，非高微創新的一個組態以非高機會識別能力作為核心條件，說明機會識別能力對企業微創新具有重要作用。因此，在移動互聯時代，機會識別能力對企業微創新的影響不容忽視，是企業需要識別并擁有的核心能力。

4.2 理論貢獻

(1)本文構建了環境、組織和用戶3個層面要素協同驅動企業微創新的分析框架。與現有研究理論框架不同，本文在創新生態系統理論的基礎上，將多層面因素納入同一分析框架，衍生出驅動企業微創新的6個條件，可為后續實證分析提供有力的理論支持。

(2)本文基于組態視角，實證探討創新生態系統環境、組織和用戶3個層面6個關鍵因素對企業微創新的協同驅動效應，是對現有文獻的有益補充。通過揭示機會識別主導下的用戶驅動型、機會識別主導下的環境與用戶參與驅動型和機會識別主導下的環境、組織學習與領先用戶驅動型3條企業微創新驅動路徑，打開微創新驅動機制研究的“黑箱”，進一步揭示出微創新驅動在不同企業間的差異，對創新生態視角下企業微創新驅動機制研究具有積極意義。

(3)現有文獻僅停留在微創新驅動模型構建層面，鮮有文獻對上述模型進行實證檢驗。fsQCA方法兼具定性與定量研究優勢，可為解釋企業微創新現象的復雜因果機制提供新的視角，同時回應了學者們對運用定性比較分析方法研究創新生態系統這一復雜管理現象的呼吁。

4.3 管理啟示

(1)提升企業機會識別能力。機會識別能力在促進企業微創新方面扮演非常重要的角色。因此，企業需要充分評估自身是否具備良好的機會識別能力。如果不具備則需通過組織變革與重構培育機會識別能力；如果具備，則應重視與用戶、環境要素的良性耦合，從而有效促進微創新。

(2)鼓勵用戶參與，營造良好的微創新氛圍。首先，企業需要高度重視領先用戶的想法和建議，因為后者對企業微創新活動具有舉足輕重的影響。其次，構建鼓勵用戶參與微創新的平臺，并采用激勵機制鼓勵用戶持續參與微創新，進而構建企業開放式創新生態系統。

(3)研判外部環境，助力企業微創新。環境不確定性和競爭性是驅動企業微創新的重要外部條件。企業可以根據所處環境特征，研判微創新戰略實施的必要性。當企業處于不確定性環境時，應結合自身條件，充分發揮用戶尤其是領先用戶的作用，促進微創新。

4.4 不足與展望

本研究存在以下不足：第一，理論框架雖然整合了創新生態系統維度下環境、組織和用戶3個層面6個關鍵因素，但考慮到創新生態系統的復雜性，未來可以加入其它層面因素，如政府因素(政府行為引導、政策激勵等)，進一步拓展研究結論。第二，由于CMCC案例庫樣本數據的局限性，企業案例樣本偏少，一定程度上降低了結論的可推廣性。未來可以補充更多企業微創新案例，進一步提高結論的普適性。最后，僅探討創新生態系統與微創新的靜態關系，而微創新是一個持續迭代過程，未來可以采用TQCA進行時間序列組態分析，深入挖掘創新生態系統變化對微創新的影響。