Program-startup fit in accelerator programs: a configurational approach to post-acceleration success

Startup accelerators are a relatively recent phenomenon in the entrepreneurial landscape, and they have revolutionized the way new ventures are supported and developed. The novelty of accelerators, combined with the heterogeneity and uncertainty of the startup ecosystem, complicates efforts to systematically study the benefits of participation. This dissertation, therefore, aims to identify the causal interrelations between factors through the analysis of a set of 330 startups participating in 54 cohorts from 20 different accelerators across 2021 and 2024. The study uses a configurational qualitative comparative analysis (QCA) to examine the optimal program-startup fits that lead to post-acceleration success. The findings emphasize that there is "no one-size-fits-all" accelerator model, and a more complex picture is revealed, characterized by equifinality, interactions, and causal asymmetry, where the effectiveness of an accelerator program depends on the interdependencies between multiple factors that jointly shape the returns to accelerator participation. In particular, the results reveal that firm size is a central factor in assessing acceleration success, as accelerators are better suited to support smaller ventures. It highlights the positive alignment between technology novelty and program specificity related to post-acceleration performance, including the ability to develop scalable business models and leverage accelerator resources effectively. Furthermore, the presence of diversified founding sponsors and a well-embedded position further enhances acceleration outcomes, increasing the likelihood of securing subsequent financing. This study contributes to the literature by introducing a configurational logic to assess the causal complexity underlying divergence in startup trajectories after acceleration and offers practical insights for entrepreneurs, accelerator managers, and policymakers aiming to foster startup success.

Gli acceleratori di startup sono un fenomeno relativamente recente nel panorama imprenditoriale, e hanno rivoluzionato il modo in cui le nuove imprese vengono supportate e sviluppate. La novità degli acceleratori, combinata con l’eterogeneità e l’incertezza dell’ecosistema delle startup, complica gli sforzi volti a studiare in modo sistematico i benefici della partecipazione. Questa tesi, pertanto, mira a identificare le interrelazioni causali tra fattori attraverso l’analisi di un set di 330 startup partecipanti a 54 coorti provenienti da 20 diversi acceleratori, tra il 2021 e il 2024. Lo studio utilizza un’analisi comparativa qualitativa configurazionale (QCA) per esaminare le combinazioni ottimali tra programmi e startup che conducono al successo post-accelerazione. I risultati sottolineano che non esiste un modello di acceleratore adatto a tutti, e rivelano un quadro più complesso, caratterizzato da equifinalità, interazioni e asimmetria causale, in cui l’efficacia di un programma di accelerazione dipende dalle interdipendenze tra molteplici fattori che, congiuntamente, determinano i ritorni derivanti dalla partecipazione all’acceleratore. In particolare, i risultati mostrano che la dimensione dell’impresa è un fattore centrale nella valutazione del successo dell’accelerazione, poiché gli acceleratori risultano più adatti a supportare iniziative di dimensioni ridotte. Viene inoltre evidenziato l’allineamento positivo tra la novità tecnologica e la specificità del programma, incluse la capacità di sviluppare modelli di business scalabili e di sfruttare efficacemente le risorse dell’acceleratore. Inoltre, la presenza di sponsor fondatori e una posizione ben radicata incrementano ulteriormente gli esiti positivi dell’accelerazione, aumentando la probabilità di ottenere finanziamenti successivi. Questo studio contribuisce alla letteratura introducendo una logica configurazionale per valutare la complessità causale che sottende la divergenza nelle traiettorie delle startup dopo l’accelerazione, e offre spunti pratici per imprenditori, gestori di acceleratori e policy maker che mirano a favorire il successo delle startup.