网络结构对创业绩效的影响研究

张宝建　孙国强　薛婷　等

摘要：从定性与定量两个维度对网络结构指标进行归纳，构建了网络结构与创业绩效关系的理论模型，通过我国孵化企业的调研数据，实证检验网络结构对创业绩效不同维度的作用机理。结果表明定性维度下的关系强度、关系质量、异质性对创业绩效有显著正向影响，但异质性并不能带来短期财务绩效的提升；定量维度中除核心度以外，中心度、结构洞对创业绩效具有显著正向影响。

关键词：网络结构；创业绩效；实证研究

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.03.02

中图分类号：F273 文献标识码：A文章编号：1001-8409（2015）03-0005-04

1引言

企业孵化器为创业企业提供了丰富创新资源组合的机会，成为解决合法性（Legitimacy）问题的有效途径。但是，单一孵化器无法应对专业技术知识以及风险资金需求，整合外部创新资源，进行网络孵化成为新时期的主要手段[1]。目前，创业成功的内生要素，创业者或创业团队对创业绩效的作用机理研究详实，但无法解释区域背景差异化的现实。同时，单一创业外生因素如科技基础、关联产业成熟度、风险资本市场发育等视角又忽略了创业主体自身的能动价值，创业成功的影响要素迫切需要系统考察。中国创业主体的网络化实践无疑为此提供了重要的研究对象，论证有效的孵化网络结构特征能够为创业企业的网络化行为以及企业孵化网络布局提供依据。

目前，关于网络结构特征的研究多数停留于既定结构特征对企业绩效作用机理的理论探索阶段。如“强联系优势理论”（Strength of Strong Ties）认为关系强度能够通过信任纽带提升企业绩效，“弱联系优势力量” （Power of Weak Ties） 认为丰富的异质信息能够为企业竞争提供先行者优势，“结构洞”（Structural Hole）理论则从结构性竞争机制讨论了网络组织中企业间的不对称博弈关系[2～4]。在企业孵化进程中，识别关键的网络特征，进而形成围绕初创企业的有效支持关系，是创业网络化实践迫切需要回答的问题。但上述研究依然无法摆脱“定性分析”的困扰。社会网络研究中网络结构的测度补充完善了网络关系研究的定量方法。因此，本文整合了网络结构特征测度指标，将企业孵化网络结构特征分为“定性”维度与“定量”维度。其中定性维度观测关系强度、关系质量、网络异质性，定量维度观测中心度、核心度、结构洞。本文通过大样本调研的方式，检验中国情景下企业孵化网络结构特征对创业绩效的影响，进而为企业孵化器以及初创企业的外部网络化决策提供依据。

2文献回顾与假设提出

经济技术发展的全球化使得创业环境复杂多变，创业活动的发起依赖于更多的网络化行为。运用网络方法研究创业过程，其研究基础集中体现为“网络特征”理论，即网络的某些特征可以给网络中的行动者带来资源和活动上的优势。随着社会网络结构功能（Function of Social Network Structure）理论形成，社会学中的结构分析工具能够深入分析创业企业置身其中的外部网络，进而为考察验证上述理论提供了契机。不难看出，强联系的优势理论、弱联系力量理论侧重于“微观”层面探讨网络结构中“关系”要素作用机理，而结构洞理论和社会网络理论则从更为“宏观”的局部和整体探讨“结构”对网络行动者的作用。进一步地对网络特征提出一种综合分析范式，需要参考该理论背后的逻辑假设，并对此进行有效性验证。

21关系强度与创业绩效

网络组织中按照关系强弱可以简单区分为强联系和弱联系。强联系的网络成员之间相互信任程度较高，容易形成信息共享。Uzzi 认为强联系形成的信任具有结构性嵌入特征，对于获取深度复杂知识具有直接影响，对企业现有的创新资源具有放大效应（Amplifying Effect）[5]。同时，持续频繁的互动有助于降低不确定性，降低创新合作过程中的交易成本。中国情景下的创业实践正处于转型期，市场化运行机制尚未建立，市场信心缺失导致交易信任不足，对已经创建的企业而言，关键产品开发和市场开发只能基于强联系实现[6]。基于以上分析提出假设1：

H1：关系强度对创业绩效具有正向影响。

22关系质量与创业绩效

关系强度如果从“量”方面界定了合作频次，那么关系质量则从“质”方面对合作关系进行有效性界定。Hakansson研究发现，良好的利益相关者关系有利于企业获取真实可靠的技术信息和市场信息，充分开发市场机会，进而实现创业绩效[7]。同样，Jian和Wang 研究发现，创业企业具备资金投入高、研发周期长等高风险特征，创业成功需要较高关系质量的支持[8]。较高的关系质量能够提高初创企业经营活动过程中的合法化认知，为创业活动开展提供便利。基于以上分析提出假设2：

H2：关系质量对创业绩效具有正向影响。

23网络异质性与创业绩效

关系强度与关系质量描述的是点与点间关系的特征，而网络异质性则刻画点之间的差异性。网络内成员差异越大，所承载资源差异越大，网络异质性就越大。异质性较高的网络结构能够为创业企业提供多样化的要素组合机会。Cooper、Hamel等对硅谷高新技术产业区的调查发现，创新优势明显的企业具有较高的异质性[9]；同时，Johannisson和Alexanderson等通过对瑞典Lammhuit产业集群的研究，发现异质性程度较高的合作成员有利于企业多样性资源的获得[10]。企业孵化过程欠缺的资源存在多样性，网络异质性程度高能够为企业孵化提供有效支持。基于以上分析提出假设3：

H3：网络异质性对创业绩效具有正向影响。

24中心度与创业绩效

网络中心度表示与企业直接交往的创新伙伴的数量，中心度大意味着企业外部网络资源充裕，进而为企业决策提供相对完全的信息。同时，网络中心度较大意味着企业能够调配的资源幅度较大，能够促进企业实现跨越式发展，发挥创新规模效应。例如，McFadzean等在生物医药企业的实证研究中以合作关系数量作为中心度的替代，发现网络中心度大的企业更能带来企业的高绩效[11]；与此同时，国内相关领域研究学者也对此进行了验证，罗志恒等研究发现，具备密集关系的企业资源获取能力更强，能够汇集更多的创新资源，促进创业绩效的实现[12]。基于此提出假设4：

H4：网络中心度对创业绩效具有正向影响。

25核心度与创业绩效

中心度表示企业直接相连的创新伙伴的数量，而核心度则描述了企业控制网络中心位置的程度。换句话说，中心度关心特定节点外围关系的数量，而核心度则要兼顾外围节点间的联通情况。也有部分学者通过网络权利描述网络位置的核心程度，控制这些核心位置的企业具有明显的战略优势。Tsai认为网络核心度较高意味着较高信息资源的集成，能够有效抓住创新机会，实现稳定成长[13]。Larcker研究发现，网络核心度较高的节点，信息资源共享机制健全，有助于实现创业企业的跨越式发展[14]。针对绝大多数高新技术创业企业而言，知识专利如何有效转化为产品正需要密切的网络信息共享机制。基于此提出假设5：

H5：网络核心度对创业绩效具有正向影响。

26结构洞与创业绩效

根据结构洞的定义，假定某一节点与彼此不相连的节点有联接，那么这种结构对该节点将非常有利。进一步地，如果能够作为互不相连的两个簇群桥梁，这种结构优势将进一步放大。基于此，结构洞的存在导致位置优势下博弈不对等现象，是网络空间内的“好位置”。Burt认为占据结构洞位置后，企业能够接触更多非冗余的信息流，产生信息持有和信息控制两类优势[15]；同时，从风险投资效率的视角看，受资源限制，最佳的合作关系是“非重复关系”，而结构洞能够削弱合作主体之间的冗余关系[16]。创业孵化过程中，结构洞位置的企业对企业绩效成长有先天优势，能够获取差异化信息资源，加速创新实现；同时能够提前获知机会或威胁，避免创新失败。基于此提出假设6：

H6：结构洞数目对创业绩效具有正向影响。

根据上述关于网络结构特征“定性”维度关系强度、关系质量、网络异质性以及“定量”维度中心度、核心度、结构洞与创业绩效间的假设，本文构建出理论模型（见图1）。图1网络结构与创业绩效关系的理论模型

3数据分析

31数据来源

在文献归纳和访谈的基础上，本文对提出的研究假设进行表达转换，经过了问卷初步设计、征求建议、试调研修正等环节，调查了上海、北京、武汉、深圳、西安五市孵化器中的孵化企业。通过西安高新创业服务中心与当地创业中心联系，进行实地问卷问答式填写，累计发放问卷500份，实际回收283份，回收率566%。经过逐一筛选甄别，有效问卷252份，有效率为890%。问卷中网络结构特征定量维度采用了社会网络分析方法，通过提名生成法直接测度，其余定性类题项共涉14项，问卷总量满足分析要求。

32信效度分析

本文选取的网络结构“定性”指标以及创业绩效需要利用因子提取法进行测度，而网络结构中“定量”维度指标则是通过提名生成法直接获取，即通过输入与企业有合作关系的创新伙伴名单，通过提名生成法获得，形成（0，1）矩阵后输入UCINET软件直接获取数值。由于所有问项由同一填答者测试容易出现同源偏差，本文采用Harman单因子检测法，将所有问项一起做因子分析，未旋转时第一个主成分仅占载荷量的2743%，说明同源偏差问题并不严重。首先采用探索性因子分析，其中巴特利特球体检验值6334509（p≤001），说明本文提出的6个潜变量（其中创业绩效包含的二级潜变量分别为财务绩效、成长绩效与创新绩效）能够独立提供信息。KMO值0832（p≤005），各变量的因子载荷均大于07，方差累积解释率719%，变量对应的Cronbachs α系数均超过07（见表1），表明信度满足统计要求。

表1研究变量的信度检测结果

研究变量问项Cronbachss α关系强度30825关系质量30929网络异质性30814财务绩效40793成长绩效40810创新绩效30908注：网络结构特征中的中心度、核心度以及结构洞采用了社会网络分析方法数值测度，因此不对其进行量表信度检验

结果显示网络结构“定性”维度的三类指标关系质量、关系强度、网络异质性与创业绩效的最低AVE值超过50%的临界标准。说明量表满足收敛效度要求。进一步地，4个变量对应的AVE值均大于变量之间的相关系数，再次证明了定性维度量表具有较好的区别效度。

33网络结构特征对创业绩效影响

在网络结构特征与创业绩效信度和效度验证的基础上，本文对网络结构与创业绩效之间的关系进一步进行验证。将企业所属行业、企业设立年限、企业人员规模以及企业毕业与否作为控制变量，考查控制变量对创业绩效中财务绩效的回归模型（模型1），增加自变量网络结构的模型2比模型1对财务绩效的解释力有所提高，使得可调整的R2上升到058，模型2的F值是2779， 并且在统计上表现了显著（p≤001）。网络结构中异质性、 核心度对财

表2网络结构与创业绩效间的多元回归分析

务绩效没有显著影响，未能支持H3和H5。但关系强度、关系质量、中心度以及结构洞对财务绩效的回归分析支持其余假设（H1，H2，H3，H4，H6）。据此可以认为创新合作关系中的互动频率、丰富稳固的关系以及占据结构洞位置更有助于创业企业财务绩效的实现。同理，网络结构核心度对成长绩效以及创新绩效没有显著影响，未能支持H5。但关系强度、关系质量、异质性、中心度以及结构洞对财务绩效以及创新绩效的回归分析支持其余假设（见表2）。

4结论与启示

本文通过网络结构特征与创业绩效间关系的理论推导，并辅之以中国孵化企业的调研数据进行检验，主要得出以下结论：关系强度、关系质量、异质性、中心度、结构洞5个指标总体而言对创业绩效发挥显著正向影响，检验了网络结构在“定性”与“定量”维度均对创业绩效发挥积极作用的理论初衷。进一步地，与外部主要创新伙伴保持高频率交往有利于实现创业目标。强联系有助于复杂技术知识等关键创新资源的共享，能够提升创业绩效；在关系质量方面，信任程度、承诺水平和满意度代表关系质量水平，这一网络结构指标有助于减少机会主义行为，进而提高企业的创业绩效；异质性方面，外围合作成员的差异性较大，能够避免同质性冗余信息的干扰，创业企业获得的支持更有效。但对于初创企业而言，异质性较高的网络结构并不能带来现时财务绩效增长；中心度方面，数量较多的创新伙伴意味着可以提供大量技术知识和市场机会，扩大了创业活动的成长空间；网络结构洞方面，占据结构洞较多的企业能够从间接关系中获得更多不对称资源，进而为该位置企业提供相对竞争优势。

网络结构特征中的中心度与核心度得出不同的结论。核心度并未显示出对创业绩效三个维度的积极正向影响，经过进一步访谈调研，现实的企业孵化网络吸纳了较多的利益相关者，但并不意味着这些利益相关者之间关系紧密。根据以往核心度指标的研究，核心度较高的企业往往占据产业价值链主导地位，而初创企业较难占据这一网络位置。

本文研究结论对于创业孵化实践的启示表现在创业孵化构建网络结构能够有效推动创业企业的成长。研究结论有助于企业孵化器在资源稀缺情形下网络化活动的优先布局，根据网络结构各维度对财务绩效、成长绩效以及创新绩效回归系数的差异，创业企业可根据自身优势进行网络活动的优先投入。对于创业企业而言，率先构建合作伙伴多样化的网络结构，通过自身的独特技术优势，占据较多的结构洞，发挥资源杠杆作用是首选。合作过程中的诚信经营保证了关系质量的获得，进而吸引更多的合作主体来提高网络中心度。本文研究了网络结构特征对创业绩效的影响，从网络的视角解释了网络特征对节点企业创业绩效的影响，但是网络组织作为集体仍然离不开个体即网络节点的能动作用，企业孵化网络中的节点企业作为成长性极高的主体，其在结网过程中如何实现结网，同时这一过程又遵循怎样的演进轨迹值得进一步关注。

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（责任编辑：王楠）