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user: 5. 研究结果 5.1. 单个条件的必要性分析 进行定性比较分析首先需要进行单个条件的必要性分析，即从集合论的角度出发，检验结果集合是否为某一单个条件集合的子集：当结果发生时，前因条件也发生，由结果存在可以推出条件存在。一致性(consistency)和覆盖率(coverage)是检验结果可靠性的指标，在定性比较分析中，一致性水平大于0.9才认为该条件是结果的必要条件。表3为单个条件必要性分析的检验结果，从中可知，没有任何一个条件的一致性水平大于0.9，因此认为八个前因条件以及他们的非集都不构成结果的必要条件。 Table 3 Necessity analysis of single conditio 前因条件 高企业绩效 前因条件 高企业绩效 一致性 覆盖度 一致性 覆盖度 GENDER 0.18203 0.624 OSN 0.337806 0.562136 gender 0.81797 0.467333 osn 0.748541 0.519433 AGE 0.673279 0.643614 CPI 0.638273 0.624786 age 0.386814 0.388401 cpi 0.428238 0.419668 DEGREE 0.794049 0.487814 CONFIDENCE 0.699533 0.669832 degree 0.291715 0.704225 confidence 0.363477 0.364327 DSN 0.574096 0.577804 RD 0.522170 0.504794 dsn 0.478413 0.456316 rd 0.558926 0.554719 表3. 单个条件的必要性分析 注：大写代表条件存在，小写代表条件不存在。 5.2. 条件组态的充分性分析 基础报告部分 定性比较分析除了分析必要条件之外，还应分析前因条件变量是否为结果的必要条件，即充分性的判断。具体实操为真值表分析，通过布尔代数运算可以将不同前因条件的组合进行简化，得到最典型、最精简、最核心的组合关系。由于本研究选取的案例数量为35个，属于中小样本，因此频数设置为“1”，参考相关领域的研究，本研究将一致性阈值设置为0.8，PRI参考一般标准0.75 (Ragin， 2009)。现有的研究对单个前因条件和结果变量的线性相关关系均进行了探讨，但是并没有达成一致意见，必要性分析也没有体现出哪一前因条件是结果变量的必要条件，因此本研究的反事实分析环节，质蕴涵项进行了全选，产生中间解时全部选择“存在或缺席”。最终软件运行得到三个解：复杂解、中间解、简约解。 按照前因条件的逻辑组合可能的组态个数为2 n ，但是由于有限多样性，在实际研究中可能只能观察到M个组态，剩下的组态(2 n -M)即为“逻辑余项”，复杂解由于没有进行简化过于复杂，简约解则过度简化不具有代表性，因此复杂解与简约解都有可能不符合实际，所以中间解被用来解释最终的组态关系。本研究参考Ragin对研究结果的呈现方式，条件存在用实心圆●表示，条件不存在用 ⊗ 表示，同时出现在简约解和中间解的为核心条件，核心条件均用大圆表示，只出现中间解的为辅助条件，用小圆表示，该部分的阐述借鉴张明等(2019)的表述方式，对分析结果进行了横向与纵向的分析，最终将具有相同核心条件的2a、2b以及组态3a、3b各归纳为一种类型进行讨论，结合各组态的一致性以及覆盖度等指标，分析结果呈现最终如表4： Table 4 The configuration path of high enterprise performanc 前因条件 高企业绩效 1 2a 2b 3a 3b 年龄(Age) ● ● ⊗ ● ● 学历(Degree) ⊗ ● ● ● ● 性别(Gender) ⊗ ⊗ ⊗ ⊗ ● 职业经历(CPI) ● ● ⊗ ⊗ 国内社会网络(DSN) ⊗ ● ● ⊗ ● 国外社会网络(OSN) ⊗ ⊗ ⊗ ● ● 过度自信(Confeidence) ● ⊗ ● ● ● 创新投入(RD) ⊗ ⊗ ● ● ● 一致性 0.994975 0.866324 0.950382 0.932515 1 原始覆盖度 0.115519 0.196616 0.145274 0.0886814 0.0431739 唯一覆盖度 0.0915987 0.13944 0.0904317 0.0606767 0.0431738 总体解的一致性 0.932967 总体解的覆盖度 0.495333 表4. 高企业绩效实现组态路径 注：● = 核心条件存在， ⊗ = 核心条件缺席，● = 辅助条件存在，⊗ = 辅助条件缺席，“空白”表示该条件可能存在也可能缺席。 上表中的五种组态，单个解以及总体解的一致性水平均高于可接受的最低标准0.75，其中总体解的一致性为0.93，总体解的覆盖度为0.49，覆盖了接近一半的案例，具备说服力。 从纵向的单个组态分析，组态1 (AGE * degree * dsn * osn * CONFIDENCE * rd * gender)中，年龄高并且高度自信，非高学历和国内社会网络简单发挥了核心作用，国外社会网络简单，低创新投入，性别为男性发挥了辅助作用，职业经历的丰富与否未体现。该组态的一致性为0.994，覆盖了2个案例。 组态2a (AGE * DEGREE * DSN * osn * CPI * confidence * rd * gender)和组态2b (age * DEGREE * DSN * osn * CPI * CONFIDENCE * RD * gender)有着相同的核心条件，即高学历、丰富的国内社会网络和职业经历、国外社会资源简单以及性别为男性发挥了核心作用，但是组态2a中，年龄高和缺乏自信以及低创新投入起到了辅助性作用，组态2b中年龄低和高度自信，高创新投入起到了辅助性作用。组态2a的一致性在所有组态中最低(0.866)，但具有最高的覆盖度(0.139)，覆盖2个案例，组态2b的一致性为0.95，唯一覆盖度为0.09，覆盖了1个案例。组态3a (AGE * DEGREE * dsn * OSN * cpi * CONFIDENCE * RD * gender)和组态3b (AGE * DEGREE * DSN * OSN * cpi * CONFIDENCE * RD * GENDER)拥有着相同的核心条件，即年龄高、国外社会网络丰富和职业经历简单以及高创新投入，不同的是，组态3a中国内社会网络简单，高度自信的男性CEO起到了辅助作用，3b国内社会网络丰富，高度自信的女性高管起到了辅助作用。组态3a的一致性为0.93，唯一覆盖度为0.06，覆盖了1个案例，组态3b的一致性最高(1)，唯一覆盖度却最低(0.04)，覆盖了1个案例。从组态间的关系分析，组态2a和组态2b体现出了在核心条件一致情况下的两种对应状态，即年龄与CEO认知和创新行为的组合替代关系，证明这两种组合状态的CEO无论是哪一种，都可以使企业获得高企业绩效。组态3a和组态3b同样有这种特征，不同的是作为辅助条件的国内社会网络与CEO性别发生了组合替代效应，无论是拥有丰富国内社会网络的男性CEO还是缺乏国内社会网络资源的女性CEO在核心条件下都可以获得高企业绩效。接下来，本研究将结合理论及研究案例进行进一步分析以上复杂组态间的关联。 5.3. 稳健性检验 对实证结果进行稳健性检验(如表5)有利于提升结果的可信度。由于本研究一致性水平为0.8，已经处于较高水平，因此本研究借鉴Ragin提出的稳健性检验方法，对案例隶属度阈值进行了调整，由于年龄、学历、性别以及国外社会网络校准已经满足实际要求，因此只对其余4个前因条件以及结果变量的三个阈值进行调整，各增加10%重新校准并验证组态关系，最终发现得到的三个组态与原实证结果构成子集关系，结果并无明显差异，因此有理由认为本研究的实证结果是可靠的。 Table 5 Robustness test result 前因条件 高企业绩效 1 2 3 年龄(Age) ● ● ⊗ 学历(Degree) ⊗ ● ● 性别(Gender) ⊗ ⊗ ⊗ 职业经历(CPI) ⊗ ● ● 国内社会网络(DSN) ⊗ ● ⊗ 国外社会网络(OSN) ⊗ ⊗ 过度自信(Confeidence) ● ⊗ ● 创新投入(RD) ⊗ ⊗ ● 一致性 1 0.877404 0.865385 原始覆盖度 0.104876 0.243821 0.0901803 唯一覆盖度 0.0821643 0.215097 0.0654643 总体解的一致性 0.895613 总体解的覆盖度 0.395458 表5. 稳健性检验结果 注：● = 核心条件存在， ⊗ = 核心条件缺席，● = 辅助条件存在，⊗ = 辅助条件缺席，“空白”表示该条件可能存在也可能缺席， ⊗ 表示与原实证结果不一致。