研究速递｜技术环境与社会企业规模化
编者按
本文利用美国县域面板数据，验证了技术因素是促进社会企业的规模化的主要推动力量。包括技术禀赋（专利存量）和技术套利机会的可用性，以及这两个因素随时间的增长。技术禀赋和技术套利机会与社会企业的规模化呈正相关。然而，技术禀赋的增长会减轻社会企业家的行动压力，从而对社会企业的规模扩大产生负面影响。同时，技术套利机会的增长表明，县域内的相对效率落后于领先县域的前沿水平，这可能会加剧社会企业家所应对的社会弊病。而社会企业家正是要应对这些弊病。因此，对所观察到的社会创业规模产生积极影响。
社会企业的规模化：技术环境重要吗？
文献来源：
Anokhin, S., & Eggers, F. (2023). Social venture scaling: Does the technological environment matter?. Technological Forecasting and Social Change, 196, 122840.
1. 引言
尽管技术在企业成长中的作用已引起学术界的极大关注（Evers等，2020），但迄今为止，这些研究几乎都集中在营利性初创企业上（Doganova和Eyquem-Renault，2009）。从社会角度来看，旨在解决商业企业和政府机构通常无法解决的问题的社会创业企业也同样重要（Smith和Stevens，2010），而且学术界对社会创业的认识日益深化，因此了解促进社会创业规模扩大的因素至关重要（Bloom和Smith，2010）。遗憾的是，现有文献对技术因素与社会企业规模扩大之间的关系很少研究。
社会创业的规模扩张与商业企业的规模扩张有明显不同：商业企业家追求自身企业的增长，并以获取这些企业创造的价值为目标（Santos,2012），而非营利性社会企业家并不看重自身的增长，而是以解决当地特定的社会弊病为目标，同时鼓励其他人复制他们的方法，以解决其他地方的社会问题，这被称为"水平扩展"（Desa和Koch，2014）。因此，要研究这类社会风险企业的扩展，可以关注社区中社会企业数量的增长，而不是现有社会企业的扩张（Heinecke和Mayer，2012）。此外，由于大多数社会企业规模较小，且局限于当地（Mair和Marti，2006），因此需要对"空间"进行相当严密的概念化，才能得出关于社会企业规模的有意义的结论，尤其是在非营利背景下。社会企业虽然很少影响其所处的技术环境（Shepherd和Patzelt，2022），但会对其所选择的技术环境做出反应，并受其影响。
早期的研究试图通过社会企业试图缓解的各种社会弊病来解释社会企业的快速发展。这些问题通常包括失业、贫困、无家可归以及政府和市场都无法解决的类似社会问题（见Haugh,2005）。然而，社会企业并不是在真空中运作的，除了与社会弊病有关的因素外，其他因素也可能对社会企业的创建和发展产生影响。具体而言，通常与营利性企业动态相关的技术因素可能会对社会企业的规模产生非同小可的影响。
我们认为，当前和未来的社会企业家所处的当地技术环境的静态和动态方面都很重要。这种技术环境是由两个不同的因素形成的。这两个因素都符合技术环境的进步支持社会事业的假设（Goyal等，2021；VanSandt等，2009）。其中一个因素可被视为技术禀赋。它反映了当地创新进程的实力，例如，可以通过当地专利存量来体现（参见Montresor和Quatraro,2020）。另一种情况则与技术套利机会有关，即其他地方开发的易于模仿的技术组合，可在当地加以利用并从中获利（Anokhin，2013）。此外，除了专利存量和当前可用的技术套利机会外，随着时间的推移，两者的变化也可能对社会创业动态产生重大影响，包括该地区社会创业的大规模快速扩展--即极端扩展动态。为此，我们研究了俄亥俄州这一特定地理区域的社会风险企业规模扩大情况。
2. 假设提出
2.1 商业和社会企业规模扩张
一般来说，扩展指的是持续快速增长，以提供可行的商业模式（Tippmann等，2023）。扩大规模的概念最初应用于营利环境，通常被视为在新环境中复制商业模式的方法，通常由将特定商业模式引入市场的组织实施（Stampfl等，2013）。无论从质量上还是从数量上看，扩大规模都有别于增长。从质量上讲，规模化可能意味着相关组织的投入和产出按比例增加，这不同于其他类型的增长，后者依赖于对投入/产出比率的操纵或优化（Nielsen和Lund，2018）。从数量上讲，缩放与增长概念的区别在于，缩放的增长率有一个下限。从这个角度看，规模扩张指的是相关企业表现出的可持续（至少连续三年）和快速（至少每年20%）增长。文献中确认了几种不同的扩展策略，包括：向上扩展或增加客户数量，也称为纵向扩展；横向扩展或增加客户地域范围和复制组织结构；向外扩展，包括增加特定客户群产品的多样性、数量和/或质量；深度扩展，或提高流程质量以改善客户价值等。有时，这些战略会合并为深度扩展和广度扩展两个超级类别。一个独立的扩展类别是水平扩展，包括通过增加新的独立模块来提高总体产出（Ardagna等，2012）。综上所述，这意味着扩大规模的途径有很多，社会企业并不局限于营利性企业的扩大规模逻辑。
扩展对于社会企业也同样重要，因为社会影响力的增长往往需要可扩展的解决方案（Tippmann等，2023）。与商业企业不同的是，社会企业家的主要目标是最大限度地扩大社会影响。按照这一思路，并根据有关创始人身份的研究，我们认为本研究中的社会企业家是"社群主义者"（Fauchart和Gruber，2011）。与专注于建立强大、盈利的公司的"达尔文主义者"和致力于社会和环境变化但具有普遍关注的"传教士"相比，"社群主义者"深深扎根于自己的圈子。因此，社会创业的规模化通常是指在某一特定地区运营的社会企业数量的增长，而不是已在同一地区运营的企业规模的增长。现有研究相当一致地表明了这一点（Bloom和Chatterji，2009；Desa和Koch，2014；Moore等，2015；Zhao和Han，2020）。也就是说，尽管社会企业有可能进行纵向扩展，但将社会扩展动态描述为横向扩展可能最为恰当。对于商业企业而言，通常从技术因素的角度来解释企业规模的扩大（Tippmann等，2023），而对社会企业的研究则很少从这一角度来研究企业规模的扩大。然而，技术因素是当地环境的一个重要组成部分（参见Savarese等，2016），鉴于社会企业对当地环境条件的反应能力（其"社区性"重点），当地的技术方面--社会企业所处的技术环境--理所当然会以非同小可的方式影响社会企业的规模。有趣的是，目前的研究承认技术在维持和发展社会企业方面的作用。一般来说，只要新技术能让企业少花钱多办事，就有望对社会创业的发展起到积极作用。例如，Goyal等人（2021）认为，使用最新的数字技术是一种有助于提高社会倡议可扩展性的战略。同样，VanSandt等人（2009）记录了信息技术如何使社会企业更有生命力，并可能成为其发展的催化剂。尽管有这些例子，但我们认为，对社会企业运作的技术环境进行系统研究，有可能为了解社会企业动态提供新的见解。由于社会创业最适合在社区层面（美国的县级分析层面）进行研究。具体来说，有两个因素显得尤为突出：当地的技术禀赋和技术套利机会。
2.2 技术禀赋、技术套利机会和社会企业规模
各地区的创新水平和长期积累的技术（诀窍）禀赋（被认为是专利储备，Kafouros等，2021）各不相同（Ardito等，2019；Savarese等，2016）。地区企业对该地区的创新活动水平既有贡献，也有回应。虽然人们对导致区域企业创新能力达到卓越水平的初始条件知之甚少，而且很可能归因于特殊因素，但研究表明，企业家会被创新水平高于平均水平的地区所吸引。迄今为止，已有多种理论方法来解释这种模式，从较早的集聚效应文献（Stahl，1982）到较新的创业知识溢出理论（Acs等，2009），不一而足。创新与创业在文献中一直存在联系（如Dean和Meyer，1996；Michelacci，2003；Anokhin和Schulze，2009），因此可以合理地预期，专利存量高于平均水平的地方，创业率也会高。
大多数记录创新与创业关系的研究关注的是商业创业，而非社会创业。然而，我们认为，地区技术禀赋与社会创业动态/规模之间可能存在类似的正相关关系。Lipinski等人（2013）提出了一个框架，将创业者可利用的大量技术资源与社会企业的创建和扩散联系起来，并认为新技术可为社会企业家提供服务弱势群体的机会（Prahalad和Hammond，2002）。例如，新技术可以将当地服务提供者与那些可以远程共享资源/专门知识的人联系起来，往往是免费或以补贴价格提供服务，从而有助于缩小当地资源（不足）与人口需求之间的差距。
此外，由于社会创业需要个人的创造力和智慧来满足社会需求（Erro-Garc´es,2020），因此，当地拥有更多的创新型人才可能会积极促进社会企业的创建和扩展。该地区积累的技术禀赋可以作为居民创新能力的指标。
因此，创造性劳动力丰富的地区--如专利存量所示--具有较高的社会风险投资率的优势。现有研究将社会创业的成功与采用新技术联系起来（如Goyal等，2021；VanSandt等，2009）。新技术能够提高产出/投入比（Leontief，1986），进而确保社会企业的生存和可扩展性。综上所述，当地的技术禀赋将促进社会企业的扩展。表述如下
假设 1：当地的技术禀赋与社会企业规模之间存在正相关关系。
技术环境的另一个层面可能会影响社会企业在当地的经营规模，这就是是否存在技术套利机会。技术套利机会是"微不足道"的，因为它们并不需要创新。相反，它们需要在已经存在的手段-目的框架下进行"优化"（Alvarez和Barney,2004;Eckhardt和Shane,2003）。创新机会涉及尚未开发的资源组合，与之不同的是，套利机会指的是未充分开发的组合（Ardichvili等，2003），也就是从手段-目的框架中获利的机会，这种框架最近在其他地方被证明存在，但尚未普及（Anokhin，2013）。从本质上讲，它们代表了当地企业家的"低垂果实"，他们可以模仿前沿地区建立的更有效的资源组合，并从这些组合相对于落后地区目前使用的组合所提供的"额外效率"中获益。
这些领先的资源组合已被原始创新者有效"赋予"（Eckhardt和Shane，2003），并在创新者开展业务的地区经过了市场测试和验证（Anokhin，2013）。因此，它们代表着经过验证的、几乎无风险的机会，落后地区的警觉套利者可以加以利用。随着时间的推移，随着这些更好的手段-目的框架的信息传播，它们的盈利潜力会逐渐减弱，但领先地区的创新者会推出新的创新，从而推动前沿技术的发展，这就为落后地区的企业创造了新的技术套利机会。
技术套利机会虽然没有通常与创业相关的宏大创新机会那么引人注目，但却能有效解释初创企业和现有企业在不同行业和地域的创业动态（Anokhin等，2011；Anokhin和Wincent，2014；Anokhin，2013）。我们认为，当地技术套利机会的可用性和普遍性也会影响社会创业。从根本上说，尽管许多有进取心的个人更青睐套利机会而非创新（Anokhin和Wincent，2014），但是否存在套利机会并不代表福祉。当地拥有丰富的技术套利机会，说明当地企业的效率不高，这很可能意味着社会企业家通常追求的社会弊病更为丰富。这就需要社会企业家更加努力地为困扰其环境的挑战提供可扩展的解决方案，这应该会对当地社会企业的横向扩展产生积极影响。正式表述为
假设 2：当地的技术套利机会与社会企业规模之间存在正相关关系。
此外，还必须考虑当地技术禀赋和技术套利机会的动态如何影响社会企业的规模。尽管这两个因素本身都能促进社会企业的发展，但技术禀赋和技术套利机会的变化很可能会以相反的方式影响社会企业的规模。随着当地技术禀赋--专利存量--的增长，商业初创企业可能会发现，抓住以前无法获利的机会，包括那些与弱势群体有关的机会，是很有吸引力的（Haugh，2005）。通过这样做，商业企业家可以缓解一些以前由营利机构和政府无法解决、因而只能由社会企业家来解决的问题（Trivedi和Stokols,2011）。在某种程度上，商业企业家可能会成为社会企业家的竞争对手，去寻找这些机会（Austin等，2006）。当新技术使商业企业家有可能应对困扰当地的某些挑战时，社会企业家采取行动的必要性就会降低，他们为社会弊病提供可扩展解决方案的压力也会减轻。因此，未来的社会企业家不太可能参与社会企业的创建和扩展。
相反，技术套利机会的增加意味着当地在有效整合资源方面进一步落后于领先者（Anokhin等，2011）。这种情况虽然在很大程度上有利于商业企业家，但却导致利润率诱人的商业机会大行其道，任何理性的企业家都会青睐这些机会，而不是利润率本来就较低的社会创业机会。再加上当地经济的整体恶化，技术套利机会越来越多，这就要求社会企业家在创建和扩大社会企业方面做出回应。正式表述为
假设 3：当地技术禀赋的增长与社会企业规模的扩大之间存在负相关关系。
假设 4：当地技术套利机会的增长与社会企业规模扩大之间存在正相关关系。
3. 研究设计
3.1 数据
我们以俄亥俄州所有88个县为样本，在2003-2007年期间对上述假设进行了检验，这一时期正值困扰美国经济的两次重大危机（2002年正式结束的互联网泡沫危机和2008年的房地产泡沫危机）之间。最近的社会创业文献认为，这一时期为研究社会创业动态提供了一个合适的背景（Anokhin等，2023），其影响足以延续到现在，我们也采纳了这一建议。俄亥俄州的主要社会经济指标，包括与创业和社会创业相关的指标，在整个美国经济中具有代表性，甚至足以进行跨国比较（Carlsson,2002）。具体而言，俄亥俄州活跃的非营利组织的人均数量与全美平均水平完全一致；其创业率非常接近全美平均水平；俄亥俄州的人均收入非常接近全美平均水平；就福利领取者而言，俄亥俄州非常接近全美中位数，在50个州中排名第24位（Mendoza-Abarca,2013）。俄亥俄州还包含了城市、郊区和农村县，因此我们的推论具有普遍性。用于检验假设的数据来自各种二手来源，包括国内税收署、俄亥俄州发展部、俄亥俄州工人赔偿局、俄亥俄州州务卿、俄亥俄州教育部、俄亥俄州税务局、俄亥俄州就业与家庭服务部、美国人口普查局、经济分析局和国家经济研究局。
3.2 变量
社会创业规模是指县域内新成立的社会创业企业与活跃的社会创业企业数量之比，用百分点表示。此类企业通过国内税收署获得免税资格，通常需要六个月或更长时间。因此，我们采用移动平均法来估算某县在某一年创建的社会企业数量，以反映这种延迟。由于当地条件（包括与技术环境相关的条件）需要时间才能得到潜在社会企业家的认可，因此我们将这一变量的时间滞后期定为一年。重要的是，由于我们使用移动平均法来计算社会企业的扩展率，在某些情况下，事实上的滞后期可能接近两年。我们通过二阶自回归对其进行了经济计量。
对营利性风险企业规模扩大的研究通常只将年增长率超过20%作为规模扩大的证据。在我们的样本中，只有不到1%的观察结果符合这一要求。尽管如此，我们仍认为有必要在社会风险企业群体中增长率最高的县中检验我们的假设。为此，我们用量阶回归重新估计了我们的模型（如下所述），并在因变量分布的第90个百分位数上评估了技术因素对社会企业规模化的影响，该百分位数对应的年增长率约为14-15%。这与现有规模研究中考虑的常规增长率十分接近，也便于与其他规模研究进行比较。
根据现有研究（Kafouros等，2021），我们将技术禀赋操作化为县域的专利存量，并根据县域人口进行归一化。实用专利信息来自美国国家经济研究局的专利数据项目。根据俄亥俄州州务卿公布的俄亥俄州市政、乡镇和学校董事会名册（Anokhin，2013），每项专利都与受让人所在的市镇相匹配，并汇总到县一级。技术禀赋的增长按t年与t-1年的人均专利数之差计算。
要评估县级居民的技术套利机会，就必须找出在整合资源生产县级产出方面表现出最高技术效率的县，并对照这些领先者评估其他县。据说，高效县定义了所谓的技术前沿。与此相反，低效县与前沿有一定距离，这种距离被视为低效县的衡量标准，代表了低效县通过简单模仿一流县而无需进行大规模创新就能提高绩效的程度。在创业套利文献中，这一距离被视为技术套利机会的衡量标准（Anokhin等，2011；Wei等，2022）。
为评估不同县域的相对效率，有两类技术可供使用。第一类方法基于所谓的主导地位概念（Tulkens和Eeckaut，1995a），可有效评估一个县是否"主导"另一个县。由于该方法不能提供可用于后续分析的各县相对效率的估计值，因此不适合本研究的目的。第二类方法以生产前沿概念为基础（Fare等，1998年）。一般来说，后一类方法是通过对所有可用的经验观察来建立基准前沿，然后根据该前沿对每个县的效率进行评估。与第一类方法不同的是，基于前沿的估计据说包含了特定生产函数的可行性概念（Tulkens和Eeckaut，1995a，1995b），被认为更符合衡量套利机会的任务（Anokhin等，2017）。
根据现有文献（Anokhin，2013），劳动力按俄亥俄州发展部报告的全职和兼职雇员人数估算。资本按非住宅、非农业资产的价值估算。县域生产总值是根据俄亥俄州税务局的报告，采用支出法的简化形式进行估算的。根据Hollingsworth（2004）的建议，通过在开放的DEAP计算机程序（Coelli，1996）可以估算出各县的相对效率。确定生产前沿的县的效率设为1，低效率设为0。我们将其效率从1减去，得到其无效率的估计值，作为县居民技术套利机会的代表（Anokhin等，2010）。
随着经济行为主体参与创新活动，评估各县的前沿会随时间发生变化。我们借助DEA方法系列中的Malmquist生产力指数分解技术，跟踪前沿随着时间的推移而发生的变化，以及各县相对于前沿的相对位置。该程序的数学细节可参见Coelli(1996)。如果一个县在t年发现自己比（t-1）年更远离前沿，这表明相对效率下降或技术套利机会增加。我们再次利用DEAP计算机程序（Coelli，1996），按照Anokhin（2013）的方法计算这一增长。
4. 研究结果
根据模型1，作为控制变量的大多数变量确实对社会风险企业的规模化产生了显著（或略微显著2）的影响。创业率（β=1.320，p=.002）、失业率（β=0.634，p=.082）、人均收入（β=0.702，p=.079）和当地高校的社会创业项目（β=0.383，p=.004）对社会企业的规模化有积极的显著影响。同时，转移支付阻碍了社会企业的创建/规模扩大（β=-1.117，p=.000），从而取代了当地的创业积极性，产业密集度也是如此（β=-0.515，p=.027）。地方税率对社会创业规模也有影响，财产税率和销售税率分别产生负面影响（β=-0.816，p=.000和β=-0.487，p=.000），而所得税率的影响则相当积极（β=0.631，p=.008）。有趣的是，该县居民的教育程度和人口增长似乎并没有实质性地改变当地的社会创业规模动态。当地高校的社会创业项目在模型2中失去了显著性，而人口增长则成为社会创业规模化的正向显著预测因素。在自变量中，技术禀赋是一个正向显著因子（β=1.389，p=.000），从而支持了假设1，技术套利机会的可得性（β=0.644，p=.000）也支持了假设2。技术禀赋的增长对社会创业规模有负面影响，符合假设3（β=-0.291，p=.024）。模型1对因变量方差的解释为0.202，相比之下，模型2对因变量方差的解释为0.274，这表明我们模型的预测能力明显提高。
为了研究我们的关键变量在比例变量分布的较高百分位数上的影响，即社会风险企业数量的快速增长对技术环境关键因素的影响，我们在第90个百分位数上进行了量值回归。重要的是，量化回归与传统回归的解释方式相同，这有助于对不同模型进行比较。至关重要的是将模型4与模型2并列。从表2中可以看出，在这两个模型中，技术禀赋对社会风险企业规模的预测都是正向显著的（模型2中β=1.389，p=0.000；模型4中β=0.623，p=0.009）。技术禀赋的增长在模型2中为负值（β=-0.291，p=.024），在模型4中也是如此（β=-0.318，p=.075，略微显著）。在模型2中，技术套利机会被视为社会企业规模的一个正向显著预测因素（β=0.644，p=.000），但在模型4中，技术套利机会未能达到统计显著性。在模型2中（β=0.858，p=0.000），技术套利机会的增长对社会企业规模的扩大具有正向显著预测作用，在模型4中也是如此（β=0.283，p=0.089，略有显著性）。
综合来看，这表明县级技术环境的特征因素确实会对社会风险企业的规模产生非同小可的影响。这些因素包括技术禀赋及其增长、技术套利机会的存在（尽管支持度不太一致）以及套利机会可用性的增长。这些结果为我们的假设提供了支持，并为在美国县级分析中仔细考虑地区技术环境在鼓励社会企业扩大规模方面所起的作用奠定了基础。
5. 讨论
技术禀赋和技术套利机会与社会企业的规模扩大呈正相关。根据本文的理论逻辑，技术禀赋（本地专利存量）使社会企业家能够解决更多的社会弊病，从而促进社会企业在当地的扩张。就横向扩展而言，技术套利机会也有利于社会企业，尽管这种扩展背后的理由不同。技术套利机会的存在表明，相对于该州的其他县而言，该县的效率低下，这种低效率导致了社会弊病，而政府和营利性企业家都无法解决这些问题，因此促使社会企业家采取行动。
有趣的是，技术禀赋和技术套利机会的增长也会影响社会企业的规模。专利存量的增长使商业企业能够抓住以前对非营利企业来说难以把握的机会，从而减轻社会企业家解决相应社会弊病的压力。因此，当当地的新专利显著积累时，社会企业就会缩减规模。同时，当地技术套利机会的增加，虽然对典型的潜在创业者有吸引力，但并不代表福祉。技术套利机会的增加表明该县的效率相对于其他县有所下降，这很可能意味着社会问题加剧。这就需要社会企业家做出反应，我们的分析提供了支持这一猜想的经验证据。这对企业个人和政策制定者都有影响。对于有志于寻求商业机会的创业者来说，这两个事件都会吸引新的企业进入，并扩大现有企业的规模。然而，这种商业进入和规模扩大对社会企业家的影响将截然不同。在第一种情况下，由于商业企业家可能会解决困扰当地的一些社会挑战，社会企业家可能会把目光转向其他更弱势的地区，在那里他们的作用可能会更受重视。在第二种情况下，营利创业者的商业机会越来越多，但质量却不尽相同。事实上，随着技术套利机会的增加，社区对商业企业家和社会企业家都更具吸引力。事实上，未来的研究应考虑社会企业家和商业企业家在不同县域的社区间动态，因为他们中的一些人可能会成为社会风险投资的捐助者，而另一些人则会成为社会风险投资的接受者。现有研究分析了商业企业为应对套利机会而进行的风险迁移（Anokhin，2013），如果将关注重点转移到社会企业，可能会产生非同一般的见解。
在这项研究中，我们将全县社会风险企业的总体增长与大规模和快速的社会风险企业扩展区分开来，前者被理解为增长分布中的前10%。一般来说，解释社会风险企业增长的因素与解释大规模和快速社会风险企业规模扩大的因素相同，但有几处明显不同。首先，技术套利机会的（静态）可获得性对社会企业的增长很重要，但在解释社会企业的大规模和快速扩展方面并不显著。其次，根据观察到的显著性水平，规模扩大受技术禀赋或地区专利存量的影响最大。这是一个有趣的发现，因为社会创业文献很少考虑技术因素对社会创业动态的影响。
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-编辑：刘建一 | 审核：孙孟子-
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