《表1 连续变量题项最值均值和得分均值频次》

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《什么样的异地创业更具投资吸引力——基于模糊集定性比较分析（fsQCA）的研究方法》

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第二步，借鉴学者Tót h等[51]的处理数据思路来分别设置各个变量的三个阈值（即完全属于（1）、完全不属于（0）和交叉点（0.5）），将所有变量数据转化为从0到1的数值。一是针对离散型变量（如获得风投次数、成功创业经历和教育经历次数等），我们主要结合案例实际情况，辅以得分频次来设置阈值。如在创业项目投资价值测量中，由于投资界普遍认为只有获得2次及以上风投的创业项目（本案例数据中频次占比为23.37%）才能被认定为吸引力较大的项目，仅仅获得1次风投（频次占比为50.24%）和0次风投（频次占比为26.39%）无法认定其具有投资价值。基于此，我们将获得2次及以上风投的企业设立为“完全属于（1），即取得“较高价值评价”，将获得0次风投设定为“完全不属于（0），即取得“一般价值评价”，将获得1次风投设定为“交叉点（0.5）”。随后我们使用相同的思路来设置变量“成功创业经历”和“异地教育经历”的阈值。二是针对连续型变量（如本异地环境差距、异地资源禀赋和异地资源获取方式等），我们借鉴学者Tót h等[51]和Peer[52]的思路来设置不同变量的阈值。具体而言，首先，采取5分值方式来测量概念题项；随后，计算所有题项的最值均值、得分均值频次；最后，根据得分最值均值和频次来设置阈值。以本异地产业环境差异阈值设定为例，首先，计算题目得分频次得知，异地创业者对异地较之本地产业在目标客户、产品模式和价值链等方面评价题项打分最大值为4分（没有5分）和最小值为1分，计算得知得分最值均值为2.5分；其次，计算该构念所有题项得分均值频次可知，得分均值低于1分者占比为14.14%，低于2分者（含2分）占比为46.12%，低于3分者（含3分）占比为71.15%。据此我们将创业者对相关题项评分均值达到4分及以上设定为“完全属于（1）”，即本异地存在显著的产业环境差距；将评分均值达到2.5分设定为“交叉点（0.5）”；将评分均值达到1分设定为“完全不属于（0）”，即本异地不存在显著的产业环境差距。进一步，我们使用相同的方法来设置“制度环境差距”“异地资源禀赋”和“资源拼凑方式”变量的阈值（最值均值和均值频次详见表1）。