基于效果推理理论的创业实证研究及量表开发前沿探析与未来展望

秦 剑

(南开大学泰达学院,天津300457)

一、引 言

随着创业研究的不断深入,学者们逐渐认识到创业决策不同于一般管理决策的特殊性。一般的管理决策强调目标导向,管理者首先设定目标,然后根据产业竞争、经营环境和可动员资源等情况来决定通过什么方式来实现预定目标。可见,这种决策方式假定管理者能够事先确定相关决策的结果。在创业决策中,创业者面临的情境具有典型的奈特不确定性:市场和顾客都是不确定的,而且是在信息非常不对称的情况下进行创业决策。例如,他们必须针对尚不存在的市场制定营销战略,在还没有获得合法性的情况下进行创业融资,还要为尚未建立的企业招募尽可能优秀的员工。由美国弗吉尼亚大学达顿商学院创业学教授Saras Sarasvathy(2001)[1]提出的效果推理①理论对这些问题进行了极好的理论诠释,改变了我们对创业决策和管理的传统认识,揭示了创业者如何通过效果推理来克服奈特不确定性约束并取得创业成功的奥秘。

效果推理理论的提出引起了创业学界的广泛关注,一些全球著名的创业学者,如Per Davidsson、Robert Baron、Venkat Venkataraman等,纷纷对效果推理理论做出了很高的评价,认为该理论有望帮助创业研究实现新的突破。“开放式创新”概念的提出者、美国加州大学伯克利分校 Henry Chesbrough教授[2]甚至认为,效果推理理论能为新企业创建商业模式提供理论指导。

近年来,国内一些学者也开始对效果推理理论进行了初步研究。例如,张玉利和赵都敏(2009)[3]考察了环境不确定性对效果推理行为选择与新企业绩效的调节影响;方世建和杨双胜(2010)[4]分析了效果推理理论对创业学习研究的启示意义;秦剑(2010)[5]对基于效果推理理论的实证研究进行了述评,并且指出了效果推理理论对于我国创业管理研究与实践的重要意义。此外,张玉利、田新和王瑞(2009)[6]以及段锦云、田晓明和薛宪方(2010)[7]也都对效果推理进行了较好的理论综述。

总体来看,国内学者对效果推理理论已经有了一定的认识,也取得了一些有意义的研究成果,但是,对基于效果推理理论的创业决策方式、创业决策过程维度构成及其测量以及操作化应用等问题的研究仍显不够,还有待加强。基于此,本文通过全面的文献梳理,力图对国外基于效果推理理论的经典创业实证和量表开发研究成果进行系统述评,归纳和总结效果推理理论的过程模式及其实证应用成果不仅有助于我们加深对这一创业管理前沿理论本质的认识,而且也能为我国学者开展这方面的创业研究提供有益的启示和借鉴。

本文的结构安排如下:首先介绍基于效果推理理论并采用原始记录分析法(p rotocol analysis)、元分析法(meta-analysis)、创业动态跟踪研究(PSED)数据和天使投资调查数据开展的代表性实证研究,然后对效果推理构成维度及其测量量表研究成果进行系统的评介,最后阐述效果推理理论的效力边界和理论贡献,并指出今后深化效果推理理论研究的机会与方向。

二、基于效果推理理论的经典创业实证研究评介

(一)不确定情境下的创业营销战略制定模式比较

不确定性无处不在,创业者在面对不确定的创业情境时如何做出营销战略决策?为了回答这个问题,犚犲犪犱、犇犲狑和Sarasvathy等学者(2009)[8]采用配对样本比较法研究了27位创业经验丰富的成功创业者以及37个缺少先前创业经验但受过MBA专业教育的初次创业者在面临不确定情境时制定创业营销战略的决策过程。作者基于认知理论提出了以下有关两组样本决策模式不同的理论假设:(1)在高度不确定的创业情境下,经验丰富的创业者通常会质疑市场研究的有效性,而初次创业者则严重依赖市场研究进行决策;(2)在高度不确定的创业情境下,经验丰富的创业者通常会基于先前的创业经验进行类比推理,而初次创业者则较少依赖类比推理来进行决策;(3)在高度不确定的创业情境下,经验丰富的创业者通常基于整体观视角进行决策,而初次创业者倾向于将每次营销决策过程视为孤立的事件;(4)在高度不确定的创业情境下,经验丰富的创业者会同时考虑多个可能的市场和产品,并采用撇脂定价策略;而初次创业者则通常聚焦于给定的产品和市场,并采用渗透定价策略。

图1 基于因果推理与效果推理的营销战略制定模式比较

Read、Dew和Sarasvathy等(2009)通过定量分析采用原始记录分析法获得的数据,实证证实了以上假设。结果显示:首先,经验丰富的创业者和初次创业者在制定创业营销策略的决策过程中存在显著的差异,前者更倾向于采用效果推理逻辑来进行决策,而后者则更倾向于采用因果推理逻辑。其次,经验丰富的创业者一般会根据自身的个人特质、能力、知识基础和社会关系来决定是否创业,他们的创业行为受手段导向而不是目标导向驱动。在对机会进行评估时,经验丰富的创业者一般会根据自己可承受的潜在损失而非创业机会本身所具有的吸引力来决定是否实施创业。再者,经验丰富的创业者很少依赖市场调研,他们一般不会去分析竞争对手,而是倾向于与具有承诺意愿的合作伙伴甚至顾客共同开发新产品或新机会,从而实现双赢。当发生意外事件时,经验丰富的创业者通常会采取权变手法,并把权变因素作为新出现的机会善加利用。最后,经验丰富的创业者不会去预测结果,而是奉行控制逻辑,认为凭借个人的主观能动性可以在一定程度上改变环境并取得创业成功。正如图1所描绘的那样,在制定营销战略时,初次创业者往往奉行因果推理(causation)逻辑,他们从定义市场入手,通过采取不同的营销手段(如定义市场、细分市场、确定目标市场等)来满足顾客需求;而经验丰富的创业者则奉行效果推理逻辑,他们从顾客入手,根据自己掌握的创业手段来定义可能存在的市场,并在战略合作的基础上开发可能存在的新市场。[9]

在研究方法上,Read、Dew和Sarasvathy等学者采用了认知决策研究常用的原始记录分析法,包括诺贝尔经济学奖获得者 Herbert Simon在内的一批学者在他们的研究中广泛采用了这种方法②。例如,Simon和M arch(1958)关于有限理性的研究、Nisbett和Wilson(1977)的认知模式研究以及Ericsson和Simon(1980)关于组织决策与组织设计的研究都采用了这种方法。主张采用这种研究方法的学者认为,访谈的原始记录可以作为了解被试心智活动的真实资料,通过分析被试或行为主体在经历某些事件的过程中口述或事后追述的原始记录,可以探明行为主体采取某种行为的动机和意图,从而揭示特定行为反应机制与相应任务绩效之间的关系。在应用操作上,研究人员通常采用有声思维(think-aloud)法来搜集研究所需的数据,一开始先由研究者向被试描述特定的情境(在Read、Dew和Sarasvathy等人的研究中是一份包括10个关于如何把某个商业创意转化为成功新企业的决策问题、长达17页的材料),研究人员提醒被试必须一边思考特定的情境一边回答问题。也就是说,被试必须即时把自己的推理和决策过程采用口述的方式告诉研究人员,然后研究人员对这些原始记录进行内容分析,通过编码和三角验证来提炼相关构念及变量,从而把定性数据转化成定量数据,再通过信度、效度分析和回归分析对数据进行处理,进而开展科学研究。

Read、Dew和Sarasvathy等学者2009年完成的这项研究[8]不但从实证层面揭示了经验丰富的创业者进行创业决策的效果推理模式,从而扩展了效果推理理论的微观知识基础,而且对于初次创业者的创业实践也具有一定的指导意义。

(二)基于元分析的效果推理决策逻辑与新企业绩效关系整合研究

为了解答效果推理决策逻辑是否有助于新企业取得良好绩效这个问题,Read、Song和 Smit (2009)[10]运用元分析法对48篇相关研究文献(总体研究样本多达9 897家新企业)的描述性统计数据进行了聚类分析,提出了效果推理构成维度的测量方法,并采用随机效应模型对效果推理与新企业绩效间的关系进行了实证检验。结果显示:效果推理逻辑的手段导向维度(“我是谁”、“我知晓什么”、“我认识谁”)、战略联盟维度、对意外事件的杠杆化利用(contingency leverage)维度等均对新企业绩效产生正向影响,但可承受损失维度对新企业绩效的驱动效应并不显著。元分析是当今比较流行的一种对同一主题多项独立实证进行综合分析的统计方法,比较适用于分析结论不一的已有研究,可对众多现有文献进行再次定量统计。

Read、Song和Smit(2009)[10]通过整合已有文献提出的变量测度方法来测量效果推理逻辑的不同维度。例如,他们分别用创业者(团队)的个人特质、成就欲望、性别、种族、受教育背景、既有创业经验、任职经历、行业经验、专长、人力资本、管理技能、家庭背景、商业网络、社会资本以及企业规模等指标来测量手段导向维度中的“我是谁”、“我知晓什么”和“我认识谁”三个子维度,用创业者(团队)缔结的全部交易型和关系型联盟(包括与外部合作企业、客户、行业协会、政府部门和内部员工缔结的各种联盟)来测量战略联盟维度,用创业者(团队)的风险承担倾向、模糊容忍度等指标来测量可承受损失这个维度,用新企业的创新性、产品研发意愿、客户化能力(即招揽客户的能力)、开放性、组织柔性和变革型领导力等指标来测量对意外事件的杠杆化利用这个维度,并用新企业投资回报率、销售利润率、员工增长率、股权收益率和生存率等指标来测度创业绩效。该项研究的总体实证结果如图2所示。

Read等人的这项研究具有重要的理论和实践意义,他们运用精密的方法确定了科学的文献选择标准,系统考察了研究问题或研究对象、相关构念及其构成维度对分析结果的影响,验证了相关研究变量测量指标的效度,提出了一种定量估计效果推理决策逻辑影响新企业绩效的有效方法。这项研究的结论较之此前的研究更为客观、稳健,从而提升了效果推理理论的效度。

(三)基于PSED数据的效果推理逻辑与初次创业绩效关系纵向研究

已有学者考察了效果推理决策逻辑对初次创业成功的影响,但大多属于案例研究。例如,Sarasvathy和 Kotha(2001)在对Real Netwo rks公司进行案例研究以后发现:效果推理逻辑在创建该公司的过程中具有明显的体现;早期进入新产业或新市场的企业更倾向于奉行效果推理逻辑,而不是因果推理逻辑,但后进入企业则正好相反,更倾向于奉行因果推理逻辑。[11]M uller(2009)研究了创业者在高度不确定的环境下如何发现和利用创业机会的问题。在对六家新企业进行了跨案例比较研究以后,作者发现那些成功的创业者更善于利用效果推理逻辑来开发创业机会。[12]尽管案例研究有助于对复杂、动态的新企业创建过程进行细致的剖析和描述,但这种研究很容易受到理论抽样③的限制,因而会影响研究结论的普适性。

Forster和York认识到案例研究的这一不足,于2009年利用PSED调查数据考察了效果推理逻辑对初次创业成功的驱动机理。他们俩在这项研究[13]中提出了两个假设:(1)效果推理决策逻辑有助于提高初次创业成功率,并降低初次创业退出率;(2)非预测策略④有助于提高初次创业成功率,并降低初次创业退出率。作者使用logistic计量模型对817个初次创业者的纵向调研数据进行了回归估计,结果显著支持了他们的理论假设。

这项研究采用投射变量法来测度效果推理的构念及其维度。例如,作者根据创业者是否动用现有手段(如自身的知识基础、先前的创业经验和行业经验等)识别和利用创业机会来认定他们是否采用手段导向逻辑(把“基于现有手段来识别和利用创业机会”认定为采用手段导向逻辑,并编码为1,反之为0);用创业者的融资方式和融资渠道来衡量效果推理构念的可承受损失这个维度,如创业者是向亲戚朋友、银行还是风险投资公司进行融资,是采用债权融资还是股权融资;用创业者在创业过程中是否得到合作企业、供应商、经销商、政府部门和个人的帮助这个指标来衡量效果推理构念的战略联盟维度;用创业机会的创新程度、新企业的产品/服务研发战略、对新机会和新技术的把握和利用程度等来测量效果推理构念中的对意外事件杠杆化利用这个维度;用创业机会是系统搜寻的结果还是偶然发现、从发现机会到决定创业是否经过长时间的思考、是否拟定正式的创业计划等题项来测量非预测策略这个维度;最后用“新企业仍在运营还是已经退出”来衡量创业是否成功。同时,作者还把创业者的年龄、性别、种族、受教育背景和家庭收入等人口统计特征作为控制变量纳入回归模型。

这项研究对于效果推理理论的操作化应用具有重要价值。传统创业研究遇到的主要问题是调查数据存在“后视偏差”和“幸存者偏差”,PSED在设计上克服了这些缺陷,并采用纵向数据来反映初次创业过程的演化特征和时间效应,从而克服了截面数据的不足。也正因为如此,Forster和 York(2009)的研究结论更具解释力,对效果推理理论的发展具有重要的促进作用。

图2 效果推理逻辑与新企业绩效关系实证结论元分析结果

(四)基于天使投资纵向数据和效果推理与预测策略的创业决策过程模式研究

天使投资是指个人投资者对具有发展潜力的新创企业进行的早期、直接的权益资本投资,是风险投资的一种形式。天使投资能够在新企业创建过程中发挥重要的作用。对于因缺乏信用记录、还没有树立声誉而难以获得银行贷款的新创企业来说,天使投资不但是一种重要的融资方式,而且也是其克服新进入缺陷、顺利度过初创阶段并获得成长的一个重要手段。但在实践中,由于缺乏规范的投资筛选机制和科学的创业投资流程,很多天使投资往往以失败而告终。

2001年,Sarasvathy[1]对因果推理和效果推理这两种占主导地位的决策模式进行了分析,并且认为两者之间的主要区别就在于预测在决策过程中所扮演的不同角色。传统的因果推理理论假定决策结果是可以预测和控制的,因此在决策过程中预测是个核心问题,决策者可以利用新兴的信息技术和最新的数据来预测未来的问题,从而做出比较明智的战略决策。基于因果推理理论的决策模式强调根据事物之间的因果关系,以理性的思维去解释、预测问题,并且遵循新古典经济学的完全信息与理性行为人假设,但这种假设显然不同于创业者所面对的奈特不确定情境。而效果推理理论则认为,在高度不确定的、主观的和有创造力的世界里,创业者往往根据效果推理逻辑来进行创业决策,能够在一定程度上控制和塑造新企业的未来,因此不需要预测未来。

Wiltbank、Read、Dew和Sarasvathy(2009)[14]运用他们在过去两年里纵向跟踪调查121个天使投资人进行的1 038个风险投资项目(其中有414家新企业因失败而中途退出调查)所获得的数据,实证考察了效果推理与预测策略导致天使投资人投资决策模式差异及其对天使投资成功率的不同影响。作者首先认为,采用效果推理逻辑的天使投资人与实施预测策略的天使投资人往往采用不同的筛选新企业和进行投资决策的过程模式,并且获得不同的投资结果。在此基础上,作者提出了如下两个假设:(1)与实施预测策略的投资人相比,奉行效果推理逻辑的天使投资人投资规模较小;(2)与采用预测策略的投资人相比,奉行效果推理逻辑的天使投资人遭遇失败的可能性较小。结果,作者发现有许多因素会影响天使投资结果,如天使投资者的先前经验、投资时新企业所处的生命周期阶段、天使投资人参与新企业管理的程度,并且把这些因素作为控制变量纳入计量模型。

回归估计得出了以下结论:奉行效果推理逻辑的天使投资人投资成功率较高;先前积累的相似投资经验越多,参与新企业管理的程度就越高;投资于新企业越早,天使投资获得成功的概率就越大。这些研究结论不但支持了效果推理理论的观点和主张,也回答了关于天使投资如何投资于新企业和何时投资的实际问题,而且对于提高天使投资的创业投资成功率具有一定的启示意义。

三、效果推理构成维度与测量量表

Chandler、DeTienne、M cKelvie和M umford(2009)的研究[15]对推动效果推理理论的操作化应用做出了重要的贡献。他们通过交叉检验两组不同时段的调查数据(2002年的111家新企业和2005年的196家新企业,调查问卷均由新企业创建者填写)开发出了因果推理和效果推理测量量表(参见表1和表2)。探索性和验证性因子分析结果表明:效果推理是一个多维构念,由实验、可承受损失、柔性和先前承诺四个维度组成,并与不确定性显著正相关,而因果推理逻辑则与不确定性显著负相关。

由表1和表2可知,所有20个测项的因子载荷(factor loadings)系数都达到了0.4的标准,相应的因子信度系数(cronbach’sα)也都超过了0.6的最低要求(Nunnally和Bernstein,1994),这说明Chandler等(2009)开发的量表是高质量的。

Davidsson、Garonne和Steffens(2010)的研究[16]进一步推进了效果推理理论的操作化应用。他们运用Chandler等开发的量表和CAUSEE⑤项目625个初次创业者的调研数据实证考察了效果推理和因果推理影响创业成功的作用机理,结果发现:与奉行因果推理逻辑的创业者相比,奉行效果推理逻辑的创业者更有可能取得创业成功;战略创新性对这一关系产生调节作用。总体而言,这项研究进一步拓展了效果推理理论的基础研究,深化了我们对效果推理理论效力边界的认识。

表1 因果推理测量量表

表2 效果推理测量量表

四、结论与展望

创业者与成熟企业管理者面临的决策情境各不相同:创业者面临的是高度不确定的决策情境,无法知道相关决策的可能结果及其分布状况;而成熟企业的管理者则面临的是一般意义上的商业风险,他们可以在一定程度上预测决策可能产生的不同结果和每种结果的出现概率。正是由于所面临的决策情境不同,创业者必须采取与成熟企业管理者不同的决策逻辑来做出和实施创业决策。因果推理理论注重预期收益最大化,强调通过尽可能精确的市场预测和竞争对手分析来规避意外风险,虽然这一理论被长期作为经济学和工商管理教育的基础理论来讲授,但在存在奈特不确定性的决策情境下,因果推理理论暴露出了其固有的缺陷。效果推理理论吸收了人工科学和实用主义哲学的研究成果,采用社会建构视角突破了新古典经济学关于完全市场信息和理性行为的前提假设,揭示了创业者在奈特不确定性条件下如何科学决策并取得创业成功的奥秘。

因果推理理论有自己的效力边界,它聚焦于不确定未来的可预测方面,更加适用于静态、线性、独立的情境,而效果推理理论则侧重于不可知未来的可控制方面,能够更加客观地反映认知决策行为,强调不确定性的不可知性以及创业者与创业环境的互动性,因而更加适用于非线性、动态变化的情境。[8]

本文试图超越国内管理学界只满足于介绍国外效果推理理论研究成果的现状,深入考察了基于效果推理理论的经典创业实证研究和测量量表。从前文的系统述评来看,既有的效果推理实证研究还存在一些不足,这也为国内学者开展后续研究提供了较好的契机。

首先,既有实证研究大多采用二分法来分析效果推理与因果推理这两种决策逻辑的差异。例如, Read等(2009)[8]以及Forster和 Yo rk(2009)[13]的研究都是这一方面的典型代表。事实上,效果推理和因果推理这两种思维方式在创业决策过程中是可以同时交替使用并互相作用的,不同决策模式所对应的“手段—目的”关系也不尽相同,Sarasvathy教授在其2008年的论著中已经提到过这一点。因此,未来的实证研究有必要考察两者在不同的创业情境和创业决策条件下的相互作用和换用问题。

其次,既有实证研究对效果推理逻辑在创业决策过程中的微观作用机制仍然解构不够,亟待进行更加深入的探索。例如,尽管Wiltbank、Read、Dew和Sarasvathy(2009)[14]论证了效果推理逻辑对天使投资人收获投资绩效的驱动效应,但是,他们的研究仍然偏重宏观层面,没有引入创业微观情境变量,因而在一定程度上降低了相关研究发现对创业实践的指导意义。因此,未来研究也可以立足于创业管理情境、行为和过程的特殊性来提炼关键要素,以便揭示效果推理影响创业成功和创业绩效的深层次微观作用机理。创业决策本身具有一定的特殊性,决策过程往往是难以表达和复杂内隐的,因此,创业者的自我效能感、直观推断以及创业警觉性等微观心理和认知机制是否会对效果推理与创业绩效间的深层次关系产生调节作用,以及这种调节效应会在什么情况下以何种方式发挥作用等问题,都是值得今后深入研究的。

与创业者特质论和创业机会观等相比,效果推理理论仍是一种创业管理研究的新理论,相关实证基础远未发展成熟。除了以上指出的这些实证研究方向之外,效果推理理论本身在发展和完善创业研究体系方面也存在一些有意义的研究方向。其中,我们认为比较有理论创新和贡献潜力的一个研究方向,就是考察效果推理理论在突破和丰富创业机会发现观与创造观方面的可能性。现有研究显示,有关创业活动的研究焦点就在于解释创业机会的识别、评价与开发过程;[17]基于此,创业管理研究必须解答以下三个关键问题:(1)创造新产品和新服务的创业机会何时、如何出现?(2)为什么是有些人而不是其他人能够发现并开发利用创业机会?(3)他们何时、如何发现和利用创业机会?[18]暗含在这三个问题背后的深层意思是:尽管对创业机会的认知和评价是一个主观过程,但创业机会本身却是一种客观存在,创业机会是外生的,要想开展创业活动,首先就要去发现和识别创业机会。

然而,多数创业决策都是在高度不确定的情境下做出的。正如A lvarez和Barney(2005)所指出的那样,在风险条件下,客观存在的创业机会是由具有创业警觉性的创业者发现的;而在奈特不确定情境下,与其说创业者“发现”了创业机会,倒不如说他们是通过创业实践“创造”了机会。[19]

效果推理理论具有对此做出有力诠释的潜在可能性,因为它始于这样一个命题:未来是权变的,创业者可以通过采取有意识的行为来改变或者重塑未来。资源是有限的,而且初始资源禀赋是无法选择的,因此,创业者不必事先设定未来目标。在创业实践中,应该把未来看成基本上是不可预测的,但创业者可通过采取有针对性的行动,在一定程度上对未来加以控制。在这个过程中,创业机会是把资源投入创业活动的不同利益相关者相互作用进行社会建构的结果,而不是事先业已存在的不同的资源投入可能性组合。[20]因此,未来的研究也可以深入挖掘效果推理逻辑驱动创业机会创造的机理和过程模式,以进一步丰富有关创业机会的理论研究。

注释:

①需要指出的是,国内学者把英语“effectuation”一词先后译成“效果逻辑”、“手段导向”、“效果推理”等。从词根看,“effectuation”和“causation”各自对应于“effect”和“cause”,分别强调“效果”和“原因”。从理论内涵看,“effectuation”强调通过采取有限的手段(“我是谁”、“我知晓什么”和“我认识谁”)来取得多种可能的结果。本文认为,“效果推理”和“效果逻辑”更能体现“effectuation”的决策过程和结果的本质,而“手段导向”则体现了“effectuation”的行动导向和对意外事件或权变因素进行杠杆化利用的本质。

②值得一提的是,Saras Sarasvathy是Herbert Simon的弟子,曾师从Simon攻读博士学位。

③理论抽样是案例研究的常用抽样方法,通常根据案例研究的需要选取有典型性和代表性的样本进行深入分析。严格地讲,研究结论并不能满足大样本统计推断的要求,相对于规范的随机抽样方法而言具有一定的局限性。

④作者在文中提出的非预测策略是相对于预测策略而言的,前者强调即兴而作、随机应变、杠杆化利用意外事件和非预测逻辑;而后者则主张遵循计划、实施、控制和反馈的传统策略,强调规划和预测逻辑。

⑤“CAUSEE”(Comp rehensive Australian Study of Entrep reneurial Emergence)是在澳大利亚开展的面向初次创业者的微观纵向研究项目,由昆士兰理工大学创业管理中心主任Per Davidsson教授主持。Saras Sarasvathy也是该项目团队的核心成员之一。有关该项目的详细信息可在http://www.bus.qut.edu.au/research/ace/causee/上查询。

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