创业产业网络、实践学习和创新绩效关系研究——基于创业文化的调节

华婧倩 徐占东 段俊涛

(1.江苏大学 财经学院；2. 江苏大学 管理学院；3. 江苏大学 机械工程学院，江苏 镇江 212013)

0 引言

企业绩效的提升离不开创业网络的作用[1]，相较于大学生初创者这样一个知识密集型创业群体而言，创业绩效的特性主要体现在专利申请及研发等创新绩效方面。此前有学者从社会网络的角度研究其与创新绩效的关系，Kratzer等[2]研究社会网络中心性的作用，柯江林等[3]研究团队社会网络资本的作用。然而产业优势的形成，能够为创业企业创造积极的创新创业环境，并同时促进创业企业创新思维的产生，为企业更好地提高创新绩效打下基础[4]。因而产业网络相较于社会网络来说具备更正式、更广泛的优势，它在强调网络协同创新的同时，也能为创业企业的创新发展提供更加完整的产业环境。作为一种全新的企业组织形态，并且因为它能够较好地阐释一个产业链条中的交互作用现象，使产业网络成为学术界研究不可忽略的存在[5]。

鉴于创业企业的创新活动与创业学习之间的紧密相关性，且创业学习更适合作为一种深化知识资源的手段，且实践学习又更有利于企业将学习的内容应用到当前创业情境中[6]，本文探讨实践学习在产业网络与企业创新绩效关系间的中介作用；创业文化对区域经济的成功具有促进作用[7]；创业文化是产业网络与创业企业活动的主要情境变量，本文由此关注创业文化影响产业网络进而对企业创新行为产生的调节作用。

综上，本文构建了产业网络对于创业企业创新绩效的作用机理框架，并探析创业者在创业文化影响下更好应用产业网络，进而提升创新绩效的内在路径。

1 理论分析与研究假设

1.1 创业产业网络与企业创新绩效的关系

关于产业网络的定义，目前总体有三种类型。①关系型定义，李新春[8]认为产业网络就是组织之间各种复杂的合作联系；②结构型定义，Williamson[9]认为产业网络是一种组织形态，唐晓华等[10]关注的是产业网络的发展模式、复杂性等；③功能型定义，李守伟[11]认为产业网络是一种功能效应的体现，并该产业网络中各网络主体能够发挥各自的效用。在已有研究的基础上，结合张水英的定义方法与大学生的创业环境现状，本文认为产业网络定义如下：属于同一产业的企业组织和与之相关联的以高校、政府机构、金融中介等为代表的行动主体下构成的一种协同各方资源的创新网络。

在产业网络的维度划分问题上，鉴于其复杂性，本文在相关领域研究基础上，结合大学生创业情境，将其划分为网络强度、网络异质性与网络信任三个维度。

曾庆辉等[12]的研究表明：产业网络强度对技术创新存在着积极显著的影响。大学生创业企业与网络中其他个体的联系频繁，尤其是初创企业，由其“小而新”属性所带来的缺乏核心企业的信任和市场地位低下的问题，使得其在构建创业产业网络时变得尤为困难[13]。这也意味着初创企业需不断同优势核心企业进行学习交流，将一些与时俱进的创业资源、经验等内化为企业文化财产，有利于企业充分发挥创新动力，提高自身创新绩效。

集群知识网络的异质性对创新绩效产生正向影响[14]。大学生创业产业网络中的高校等节点为创业企业提供的知识异质性越高，则其越有可能开拓企业创新思维，从而提高创新绩效。创业网络信任是成员间交互的基础[15]。在交互过程中各节点成员是否站在对方的立场思考，彼此之间的信息公用率如何，这些问题会影响到大学生创业企业的开放吸收程度，从而影响到企业的创新绩效。基于此，本文提出以下假设：

Asm 1: 产业网络对创业企业创新绩效发挥正向影响效用；

Asm 1a:产业网络强度对创业企业创新绩效发挥正向影响效用；

Asm 1b:产业网络异质性对创业企业创新绩效发挥正向影响效用；

Asm 1c:产业网络信任对创业企业创新绩效发挥正向影响效用。

1.2 创业产业网络与实践学习的关系

创业实践学习是指创业者通过参与实践创业活动，提升自身能力，并获取特定情境下的全新知识[16]。与认知学习中观察学习他人行为和经验学习中注重内部经验不同的是，创业实践学习更加注重现实情景与过往积累知识经验等的差异比较，进而通过对这些差异的调整来更新已有知识经验[17]。商业、政治关系正向影响创业者进行实践活动，从而灵活地了解外部环境并看到商机[18]。综上所述，产业网络中的节点包括企业组织、政府部门、高校机构等，网络中的这些节点所构成的商业关系和政治关系能给予大学生创业企业及时的信息反馈，从而为创业者的实践学习指明方向[19]。基于此，本文提出以下假设：

Asm 2:产业网络对大学生创业者的实践学习发挥正向影响效用。

1.3 实践学习与创业企业创新绩效的关系

目前关于大学生创业学习与创业企业创业绩效之间关系的研究中大部分讨论的是经验学习与认知学习对企业创业绩效产业的影响。然而不可忽略的是，创业学习的另一重要组成部分是创业实践学习[20]。则应注重创业学习的作用, 尤其是加强探索式学习[21]。创业实践学习弥补了认知学习与经验学习灵活性低的劣势，为创业者在不同情境下的问题提供了动态的信息与资源。大学生创业者通过实践学习获得的知识与技能可以为企业的发展增添新的动力与新的维度，从而能够产生进一步促进企业创新绩效提升的效用。基于此，本文提出以下假设：

Asm 3:实践学习对大学生创业企业创新绩效发挥正向影响效用。

1.4 实践学习的中介作用

创业学习的过程离不开创业者的创业网络背景[22]。创业实践学习是指创业者在实际创业环境中进行的学习。在创业者的创业网络关系中，无论是其他企业组织还是政府部门都是创业者学习与反思对象。创业者在实践学习的过程中可以对比过去学习的创业知识与现实创业情境的差别，进而不断更新知识库[23]。随着创业实践过程的递进，创业者逐步具备将实践学习中所获的知识与信息转化为提升企业创新绩效的资源与能力储备。大学生的社会实践经验相对较少，学习能力相对较强，实践学习的中介作用不可忽视。基于此，提出以下假设：

Asm 4:大学生创业实践学习对产业网络与创新绩效间关系发挥中介作用。

1.5 创业文化的调节作用

创业文化的基本定义为：大学创业文化是以大学生为创业主体关于创业所达成共识的基本价值观和假设，并且大学创业文化的形成与创业者所受到的创业实践与理论教育息息相关[24]。因此创业文化同环境内政治、经济等因素一样，都会影响创业企业的活动。相应的具有强大创业文化的地区更加有利于创业企业的形成与发展[25]。创业文化在创业知识和创业态度对创业意愿的影响中起调节作用[26]。特别是对于大学生创业者来说，积极的创业文化促使创业企业努力在产业网络中寻找资源信息，扩大企业创新因素的来源，从而强化创业者转化网络资源的能力，增加创新绩效提升的可能。基于此，提出以下假设：

Asm 5：创业文化越积极，产业网络与创业企业创新绩效之间的正向关系越显著；

Asm 5a:创业文化越积极，产业网络强度与创业企业创新绩效之间的正向关系越显著；

Asm 5b:创业文化越积极，产业网络异质性与创业企业创新绩效之间的正向关系越显著；

Asm 5c:创业文化越积极，产业网络信任与创业企业创新绩效之间的正向关系越显著。

综上，本文提出理论模型，如图1所示。

图1 理论模型

2 数据支撑与调研量表

2.1 数据支撑

2.1.1 问卷设计与收集

本文数据来源为：于2019-2020年收集的问卷；研究对象为50所创新创业典型高校中的大学生创业者。调查问卷经过下列步骤产生：初步访谈确定问卷意向、问卷内容设计、问卷初试、问卷修缮整合。本文所面向50所高校发放的问卷数量为800份，经过分析，回收有效调查比率为82%。

2.1.2 样本数据特征

调查对象多为男性创业者(68.30%)、本科创业者(88.00%)、理科创业者(50.90%)，其次为工科专业(21.50%)。就创业年限来说，多为6个月以下(52.30%)，其次是6个月至1年(20.00%)，创业年限相对较少的为1至2年(18.60%)。就创业人员来说，多为 1～5人 (61.60%)，创业者创业经历多为第一次(88.00%)。就创业企业来说创业企业大多属于服务业(22.10%)，其次是网络创业企业(21.60%)，文创企业相对较少(21.50%)。

2.2 变量设计

本文的调查问卷主要由以下三部分组成：受访者(大学生创业者)个人基本信息、大学生创业企业基本信息、问题量表。量表部分的设计主要通过参考已有相关研究的成熟量表，并结合本研究的实际情况综合完善修改形成。每项指标的衡量主要参考李克特的五级量表法：程度从“非常不同意”到“非常同意”逐步递增。

(1)产业网络层面。网络强度指标主要借鉴王泽华等的研究，从各节点交流密切程度等维度展开测量；网络异质性指标主要借鉴陆剑斌等的研究，从信息沟通的多样化渠道等维度展开测量；网络信任指标主要借鉴马晓燕、谢慧娟等学者的研究，从成员间的信任行为等维度展开测量。

(2)实践学习与创新绩效层面。实践学习指标主要借鉴Lichen Stein等的研究，从实践经验获取维度并结合受访者访谈内容展开测量；创新绩效指标主要借鉴Hanks，Robinson等的研究，从创新性输出维度展开测量。

(3)创业文化层面。创业文化主要借鉴Sjoerd等的研究，从当地文化氛围、政府推广方面测量。

2.3 信效度检验

运用SPSS软件对各测量工具进行信度检验，结果表明问卷的总体信度为0.957，产业网络强度信度为0.845，网络异质性信度为0.874，网络信任、创新绩效、实践学习和创业文化信度的信度分别为0.896、0.899、0.810和0.915，四种信度值均在0.8之上，因此，量表具有较好的信度。

在因子分析前，需要检验所回收的研究问卷样本是否适合做因子分析。根据检测结果，问卷的总体KMO值大于0.9，并且所有研究变量KMO值大于0.7，且Bartlett球形检验的显著程度均为有显著差异，即意味着本文收集的数据样本适合进行因子分析。

结构效度，结果显示累计载荷达到67.130%，可知因子负荷高于最低因子负荷标准，因此可以表明该量表的结构效度较好。

收敛效度，标准化的因子载荷法计算出的平均方差抽取量(AVE)和组合信度(CR)结果如表1所示。可知所有变量的AVE均在0.5以上,所有变量的CR均在0.8以上，因此可以说明量表收敛效度较好。

表1 信效度测量结果

判别效度，网络强度平均方差抽取量平方根为0.806，网络异质性为0.835，网络信任为0.828，创新绩效为0.832,创业实践学习为0.759,创业文化为0.855。可知6个指标的平均方差抽取的量平方根均大于各自指标对应的因子之间的相关系数(见表2)，由此可以说明该量表判别效度较好。

3 实证检验与结果

3.1 变量相关分析

研究变量之间的相关性检验结果如表2所示。变量之间的相关系数不高，说明多重共线性问题并不明显。多重共线性检验表明，方差展开因子VIF小于2，不存在多重共线性问题。数据显示，企业创新绩效与网络实力、网络异质性和网络信任度的相关系数分别为0.645、0.569和0.573，呈显著正相关，该假说得到了初步验证。

表2 研究变量相关分析

3.2 回归分析

运用SPSS21.0软件，采用多元回归方法对各变量进行分析。主效应：模型1检验控制变量对因变量的影响，模型2检验自变量创业产业网络与因变量企业创新绩效之间的主效应。表3回归结果可以看出，产业网络强度、网络异质性和网络信任对创新绩效的影响显著。因此，假设Asm 1a、Asm 1b、Asm 1c得到了数据的支持。

表3 回归分析-主效应

中介效应：验证实践学习在产业网络与创业创新绩效之间的中介作用。运用层次回归方法，本文构建了表4中的模型3和模型4来验证自变量对中介变量的影响，模型5验证中介变量对企业创新绩效的影响和验证实践学习的中介作用。由表4可知，网络强度、网络信任和网络异质性对实践学习和创业创新绩效都有显著的正向影响，验证假设Asm2；实践学习对企业创新绩效有显著的正向影响，验证假设Asm3。在实践学习中加入中介变量后，可以看出产业网络强度、网络异质性和网络信任对企业创新绩效的影响降低，但实践学习仍然对企业创新绩效有显著的正向影响。因此，实践学习在此正向关系中起正向中介作用，支持Asm 4假设。

表4 回归分析-中介效应

根据叶宝娟等[27]提出的检验调节效应的方法检验创业文化影响。构建表5中模型6和模型7，验证产业网络调控变量对企业创新绩效的调节作用。表5的回归结果可以看出，创业文化在正向关系中起到了不同的调节作用。创业文化对网络强度与创业创新绩效的正向关系起到正向调节作用，对网络信任与企业创新绩效的正向关系起到负向调节作用。因此，假设Asm 5a已经通过数据验证，而Asm 5b和Asm 5c没有通过检验。

表5 回归分析-调节效应

4 研究结果与启示

通过理论与实践两个角度的分析与检验，本文发现：

(1)产业网络的三个层面均对大学生创业企业创新绩效产生显著的正向影响。可见产业网络可以为企业带来诸如市场变化、新技术更迭等重要的市场信息[28]，且其强度大小、异质性程度与信任水平均会影响创新绩效的产出。结论表明，在产业网络的三个层面上，网络实力、网络信任，网络异质性的正向影响逐渐减小。产业网络强度越大,网络成员的交流沟通也会更多,信息价值更高，更能提高企业创新绩效[29]。

(2)大学生创业产业网络通过实践学习这一媒介来对创业创新活动产生影响。实践学习在产业网络影响创业企业创新绩效这一过程中发挥中介作用，其中对于网络强度、网络异质性与网络信任均为部分中介。此结论不仅证实了学者们的观点:学习是影响惯例的核心要素，学习能够促进惯例的更新即促进创业创新活动[30]，还验证了即兴行为对惯例的影响路径[31]。优质的产业网络可以加强实践学习的效果，能够帮助大学生创业企业提高创新绩效[32]。

(3)创业文化具有不同的调节作用在网络强度与企业创新绩效的正向关系中，创业文化起到正向调节作用；在对网络信任与企业创新绩效的正向关系创业文化却起负向调节作用。并且在网络异质性与企业创新绩效的正向关系中，网络异质性并没有起到调节作用。不同的调节作用可以说明创业文化越活跃，创业者所处的环境中对创业活动的认识越正面。创业产业网络的强度大小对创新绩效的正向影响越大，大学生创业者与创业产业网络其他节点间信任的关系强弱对创新绩效的正向影响反而越小。创业文化氛围中，大学生创业产业网络的强度越大，表明创业者与其他网络节点成员的交互比较密切，积极的创业文化作为正向催化剂促使这些网络关系更加稳定，从而增加网络强度转化为提升创新绩效的资源的优势。相反，对于网络信任来说，在创业文化低积极性的环境中，创业者与产业网络中节点成员的信任关系很容易受到外界环境的破坏，产业网络中的信任关系显得尤为重要。如果创业者能与其他网络成员保持高度信任，无疑会成为一项竞争优势，从而为企业创新绩效的提高提供更多信息资源。