从“能动性”到“使能性”：创业网络双重嵌入对科技创业能力的作用机制研究

曹钰华，王书蓓

（1.西安交通大学苏州研究院，江苏苏州 215123；2.苏州经贸职业技术学院，江苏苏州 215009；3.西安交通大学经济与金融学院，陕西西安 710049)

当前阶段，中国正由要素驱动向创新驱动转变，基于科技创新的创业活动（academic entrepreneurship或technology entrepreneurship）成为培育经济增长新动能，促进国际、国内双循环，实现高质量发展的核心推动力之一，但关于科技创业的研究却相对匮乏［1］。由于科技创业的特殊性，科技创业者往往需要承担多种类型的工作任务，相应地也要求他们在具备一般创业能力的基础上拥有多样化的创业能力［2］，因此对科技创业能力进行研究具有必要性。但目前而言，关于科技创业能力的影响因素及其作用机制的研究尚不够丰富。创业网络是创业组织和个人所拥有的社会网络总和［3］，是创业能力研究关注的关键变量。创业者往往利用创业网络来弥补欠缺的能力，对于科技创业者来说尤其如此，一方面需要提升关于创业、管理等方面的技能，另一方面需要应对日新月异的科技革新，更加需要充分借助创业网络的力量。那么，创业网络对于科技创业能力的作用机制到底如何？这是本文需要解决的第一个问题。

同时，一些学者认为创业网络的优势不会自动变为创业能力的优势，只有创业者发挥主观能动性才能促使创业网络发挥其对于创业活动的使能性［4］。创业网络对于创业能力施加作用往往需要借助一个中间的变量，当这个中间变量没有发挥作用或者作用不恰当时，即便创业网络中蕴含着丰富的资源，这些资源也不能很顺畅地传递给创业者，创业能力无法改观［4］。较之于众多静态因素，不少学者认为创业学习等更为动态的因素对于创业成效具有更强的解释力［5］，并且创业网络是创业学习的重要影响因素［6-7］，而创业学习是创业能力提升的重要途径［8］。那么，创业学习是否充当着创业网络与创业能力之间的中介角色？作用机制如何？这是本文要解决的第二个问题。

创业活动总是嵌入在形形色色的社会网络中的，很多学者从网络嵌入的视角来探讨创业网络对创业活动的影响［9-10］，主要包括结构嵌入和关系嵌入两个维度。结构嵌入强调创业主体在创业网络中所处的位置，主要关注网络规模、网络密度、中心度以及异质性等方面；关系嵌入强调创业主体之间在情感、信任等层面的信息，主要关注信任程度、亲密程度、承诺以及互惠等方面［11］。

本文以江浙沪地区的新创高科技企业代表为研究对象，通过问卷调查和实证分析，探讨了创业网络结构嵌入与关系嵌入对创业能力的作用关系以及创业学习在其中的中介作用机制。本研究在一定程度上有助于丰富科技创业研究，拓展创业网络、创业学习对创业能力的作用机理，而且能够为科技创业者更好地提升创业能力提供理论指导和实证依据。

1 理论综述与研究假设

1.1 创业网络嵌入与科技创业能力

从理论渊源来说，资源基础理论认为个体和组织的资源本质上来源于其所拥有的各种各样的无形的资源和有形资源的集合，而个体和组织所具备的各项能力本质上是由其所拥有的上述资源集合所决定的［12］。因此，对于面临着新进入者缺陷、资源缺乏和规模约束等挑战的新创企业来说［13］，创业网络是不可或缺的［14］，是其增强创业能力的重要平台和渠道，借助创业网络，创业者可以获取创业知识，交流创业信息，补充创业经验，得到情感支持和精神扶持，从而达到全面提升自身创业能力的效果［6］。现有研究显示创业网络的不同嵌入方式均能提升创业能力。结构嵌入方面，借助建立和拓展网络规模，创业者和创业组织可以从网络成员那里获取知识和信息等重要资源，因而有助于创业能力的形成［15］。关系嵌入方面，一些学者认为创业网络中形成的信任、亲密和支持等关系有助于创业者可以更加高效地获取创业资源，并且能够极大地推动创业能力的提升［16］。因而，创业网络的嵌入有助于创业者和新创企业不断克服资源约束等各种挑战，创业网络对创业能力存在积极的作用［17］。

因此，基于现有研究，关于创业网络嵌入对科技创业能力的作用，本文提出如下假设：

假设1：创业网络嵌入对科技创业能力存在正向作用。

假设1a：创业网络结构嵌入对科技创业能力存在正向作用。

假设1b：创业网络关系嵌入对科技创业能力存在正向作用。

1.2 创业网络嵌入与创业学习

从理论渊源来说，基于动态能力理论，企业获得持续竞争优势的根本原因取决于其能否在持续变革的环境中持续提升自身的能力，而持续的学习是实现上述目标的关键途径［18］。同时，现有创业领域的研究显示，相比于创业者个性、人口属性和先前经验等静态的条件，创业学习整个动态的行为相对来说更能解释不同创业者之间在机会能力、企业管理能力、资源调配能力等方面的异同［19-21］。通过分析创业者的学习途径可以发现创业网络是创业者进行学习的重要平台，已有研究显示创业者的学习对象包括上下游供应链成员、合作者、竞争者以及其他创业者等［22］，而这些恰恰构成了创业者的创业网络。

具体来说，首先，研究显示创业网络的各类属性，包括网络规模、网络密度、网络成员联系的密切程度以及网络治理行为等要素与创业学习过程、创业学习效果高度正相关［6］。其次，创业网络对不同的创业学习方式存在重要的影响。从替代式学习视角来说，基于社交网络的互动型替代式学习是网络开放时代的重要学习方式之一［23-24］，在互动型替代式学习模式下，观察与交流是同时存在的，具体包括指导学习、交流学习以及模仿学习，而这些学习模式的成效均与社会网络的水平和质量密切相关，现有的大量相关研究也验证了这一观点。从经验学习视角来说，先前经验是创业学习的重要来源之一，而学习过程通常是一个对已有先前经验再处理、再加工和再利用的过程，这些过程的实施是需要在特定的创业网络环境中进行的［25-26］。同时，创业本身是一个从无到有的创造过程，因此实践学习是另一种重要的创业学习方式，创业过程的本质是一个不断学习的过程，二者高度融合。创业活动都不是在真空中发生的，而创业实践学习是一个不断反复试错、检验和完善的过程，需要随时与外界交互，因此创业实践的效果与创业者所处的社会网络密切相关［27］。同时，创业网络也是创业者重要的情感依靠和支持，在面临重大挑战或者失败事件的时候，创业者的社会网络成员能够为其提供鼓励和激励，帮助创业者增强信心和保持乐观。

因此，基于现有研究，关于创业网络嵌入对创业学习的作用机制，本文提出如下假设：

假设2：创业网络嵌入对创业学习存在正向作用。

假设2a：创业网络结构嵌入对创业学习存在正向作用。

假设2b：创业网络关系嵌入对创业学习存在正向作用。

1.3 创业学习与科技创业能力

关于创业学习对于创业能力的作用，学者们开展了一系列的研究，并得到了较为一致的结论。首先，从创业学习对创业能力的整体效应来说，研究普遍发现了创业学习对创业能力的正向作用。创业知识和创业经验是各项创业能力的基础，现有研究发现创业学习能够显著增强创业者获取各类知识和经验的效果，从而达到提升创业能力的作用［28］；关于创业者先前经验、创业学习和企业动态能力的关系［29］，已有研究结果发现创业者先前经验在面对新情境、新挑战时发挥的作用十分有限，而恰恰是由于先前经验不足激发出的创业学习更有利于创业企业持续形成新的动态能力；进一步地，关于创业及企业管理过程中的各项能力，亦有学者经过研究发现创业学习能够显著增强各类创业能力，帮助创业者胜任创业过程中的各种角色，解决创新和管理的各种难题［30］。其次，关于不同学习方式的效应方面，张玉利等［31］学者围绕经验学习和实践学习的创业效应进行了研究，结果显示经验学习和实践学习与创业能力均显著正相关；谢雅萍等［6］发现包括观察学习、交流学习和指导学习等方式的替代学习有助于提高创业能力。最后，创业学习的不同作用方式方面，张秀娥等［8］学者围绕企业的资源、技术、学习与企业能力之间的关系开展了一系列的研究，研究发现学习的作用方式不是单一的，既存在对企业能力等变量的直接影响模式，还存在包含中介作用的间接影响模式。

因此，基于现有研究，关于创业学习对科技创业能力的作用机制，本文提出如下假设：

假设3：创业学习对科技创业能力存在正向作用。

1.4 创业学习对“创业网络嵌入-科技创业能力”关系的中介作用

对于创业网络而言，它在创业活动过程中作用的发挥，在一定程度上依赖于某些中介变量，通过中介变量作用于创业活动［4］，而创业学习便是重要的中介变量之一，对于创业网络的影响存在传递作用。创业网络作为一个蕴藏着无限学习资源的平台，可以为创业者提供互动、分享和沟通的渠道，促使创业者不断汲取新的信息，不断进行反思，从而不断提升各项与创业相关的技能，因此创业学习发挥着对创业网络资源撬动的功能作用，扮演着将创业知识从创业网络转移给创业者的媒介角色。例如，Wernerfelt［12］学者研究发现创业者通过模仿、交流和指导等网络学习方式，可以从创业网络中吸收创业知识从而提升自身的创业能力；蔡莉等［3］学者的研究表明创业网络是实现创业知识转移和共享的重要渠道，进而达到增强创业能力，提高创业绩效，学习在其中扮演着中介角色。

因此，基于现有研究，关于创业学习对“创业网络嵌入-科技创业能力”关系的作用机制，本文提出如下假设：

假设4：创业学习在创业网络嵌入与科技创业能力之间发挥着中介作用。

1.5 研究模型

基于以上分析，本文提出了一个研究模型，如图1 所示。

图1 研究模型

2 研究设计与方法

2.1 变量测量

为了提高研究结果的准确性，本文的调查问卷在题项设计时基本采用了国内外较为成熟的量表，并结合前期相关访谈和调研的实际情况进行一些改进和完善。调查问卷主要包括创业者与新创企业基本情况、创业者创业网络、创业学习以及创业能力等5 个部分。相关的变量全部采用Likert 五点量表来测量，创业者基本情况和新创企业基本情况在答题时按照原始数据回答，后期处理为Likert五点分值。

创业网络嵌入的测量，本文从规模、密度和多样性三个维度来表征网络结构嵌入；采用信任、合作和沟通这三个维度来表征网络关系嵌入，具体测量参考Burt 等［32］、Izquierdo 等［33］、杨俊等［34］学者的研究成果。

创业学习的测量，本文认为创业学习包括替代学习、经验学习和实践学习三种方式，具体测量条款 参考Ahmad 等［35］、Cope［36］、Politis［37］、谢雅萍等［6］、单标安等［38］、张秀娥等［8］学者的研究成果。

科技创业能力的测量，本文综合现有学者的研究认为科技创业能力是一个多维度多层次的概念，主要包括机会识别与开发能力、资源配置能力、团队与组织管理能力和技术能力四个方面，具体测量参考Ahmad［35］、Man［39］、唐靖等［40］、蔡莉等［41］研究成果。

2.2 样本来源与特征

2.2.1 样本来源

本文的研究主题为创业者的创业网络、创业学习与科技创业能力之间的关系，因此调研对象应该是对于企业的创业过程非常熟悉，并且深度参与创办过程的人员。基于此，本文最终确定的调研对象为企业创始团队成员、企业高管以及企业对企业发展具有重要影响的人员。此外，关于企业的成立时限，由于本文的研究对象是初创企业，基于主流的定义，创业企业的普遍定义是创办时间小于8 年的企业，本文在企业选择时亦遵循这一标准。

依据数据能够满足研究目标的程度和数据收集便利性的原则，本文问卷发放的主要区域为江浙沪地区，发放问卷的途径有两种：（1）通过一个关键的中间人来发放问卷；（2）直接发放。首先，关于“关键中间人”，本文选择了若干与科技创业者或科技创业企业有密切和直接接触的人员，并且这些人员在前期工作中已经与本研究团队成员建立了关系，具体包括各类众创空间、孵化器、科技园、创业园以及地区科技局等组织和部门的工作人员。其次，关于直接发放，主要借助于江浙沪地区大量丰富的各类创新创业大赛等活动进行问卷发放，研究团队成员通过深度参与这些活动，在活动现场邀请合适的创业者进行问卷填写。为了便于被调查人员选取适宜的方式，研究团队同时提供了电子版问卷和纸质版问卷。待所有问卷收齐后，由研究团队统一汇总整理。

问卷发放开始于2020 年4 月，截止于2020 年9 月底，其中包括两轮较大规模的现场发放和回收：第一轮为2020 年5 至6 月，利用江浙沪地区数场春季创新创业大赛等活动，前往现场进行发放和回收；第二轮为2020 年7 至8 月，团队成员利用暑假深入江浙沪地区的科技园、创业园进行问卷调查。共计发放正式调查问卷800 份，回收问卷738 份，共排查到无效问卷349 份，问卷无效的原因是回答不完整或有一定规律、问卷填写者不符合本研究的要求，最后回收有效问卷389 份，有效问卷回收率为48.6%。

2.2.2 样本特征

创业者样本特征：年龄方面，小于25 岁的占比2.3%，25～30 岁的占比16.7%，31～40 岁的占比48.6%，41～50 岁的占比22.9%，大于50 岁的占比9.5%；学历方面，博士学位的占比42.4%，硕士学位的占比18.5%，本科学位的占比31.1%，本科以下学历的占比8%；性别方面，男性占比78.4%，女性占比21.6%；创业经验方面，本次创业前具有创业经验的占比65.6%，不具有创业经历的占比34.4%。

创业企业的样本特征：创业领域方面，生物医药与医疗器械领域的占比为81.5%，其他领域占比18.5%；企业创建时间方面，小于6 个月的占比8.2%，6 个月到1 年的占比13.4%，1～3 年的占比28.8%，＞3～5 年的占比15.4%，＞5～8 年的占比34.2%；企业规模方面，员工数小于50 人的占比81.2%，50～100 人的占比11.8%，101～200 人的占比2.1%，201～500 人的占比2.8%，大于500 人的占比2.1%；地域分布方面，江苏省占比44.1%，上海市占比32.4，浙江省占比23.5%

2.3 分析步骤与方法

本文的分析工具主要为SPSS22.0 和Amos23.0。首先，运用SPSS22.0 进行描述性统计和信度分析；利用SPSS22.0 中单因子变异数的功能，分析性别、教育经历和创业经历等不同背景对创业网络嵌入、创业学习和创业能力的影响差异；运用Amos23.0 进行结构方程分析，分别检验创业网络对创业能力作用机制的假设，创业网络对创业学习作用机制的假设，创业学习对创业能力作用机制的假设，以及创业网络通过创业学习对创业能力的间接作用机制；最后，运用Amos23.0 中的Bootstrap 功能检验创业学习中介作用机制的假设。

现有研究中被使用得较多的中介效应检验方法主要有逐步分析法、Sobel 分析法以及Bootstrap 法。逐步分析法是早期被应用得最多的方法，但该方法适用于简单中介效应检验，对于多重中介效应检验不太适宜，且对于潜变量的中介效应检验存在较大测量误差，准确性相对较低。Sobel 分析法适用于潜变量的中介效应检测，但对于样本数量的要求很高，要求样本数接近无限大，且样本分布服从或近似服从正态分布，很显然对于一般创业研究来说，研究样本达不到相应规模。Bootstrap 法是一个非参数的重新抽样程序，对中介效应的分布无正态性要求［42］，且对于样本量的要求适中。综合以上分析，本文采用Bootstrap 法进行中介效应分析，具体操作是在Amos23.0 软件中执行Bootstrap 运算来实现的。

2.4 数据处理

2.4.1 描述性统计

相关数据的均值分析、标准差统计、偏态和峰度分析、正态性分布检验是进行后续数据分析的前提，结果见表1。关于正态分布的判断标准，近似正态分布的要求是：偏度绝对值不大于3，峰度绝对值不大于10［43］。从表1 可以看出，创业网络嵌入、创业学习和创业能力各因子每个条款的数据基本服从正态分布，进行后续研究是可行的。

表1 变量的描述性统计

2.4.2 信效度检验

本文利用SPSS22.0 软件和Amos23.0 对创业网络嵌入的6 个题项，包括网络结构嵌入的3 个题项、网络关系嵌入的3 个题项，对创业学习的10 个题项，包括替代学习的3 个题项、经验学习的3 个题项以及实践学习的4 个题项，对创业能力的15 个题项，包括机会能力的3 个题项、资源能力的5 个题项、企业管理能力的4 个题项以及技术能力的3 个题项，分别进行信效度检验。创业网络嵌入、创业学习和创业能力各维度的Cronbach Alpha 值均大于0.8，具有较高的信度。同时，创业网络嵌入、创业学习和创业能力各维度的因子载荷值都在0.50 和0.95 之间；并且各项标准差为正数，因此变量模型较为合理。

2.4.3 变量相关性分析

创业网络嵌入、创业学习以及创业能力等各变量的相关性结果如表2 所示。结果显示各主要变量两两之间的相关性关系较为显著，相关假设得到了初步验证。

表2 变量的相关性分析结果

2.4.4 不同背景的单因素方差分析

表3 为不同性别、教育经历、创业经历对创业网络嵌入、创业学习和创业能力等核心变量的单因素方差分析结果。分析结果显示：男性创业者在网络结构嵌入、实践学习和创业能力方面更具有优势；学历越高，创业网络嵌入、实践学习和创业能力表现越佳；创业经历越丰富，创业网络嵌入、创业学习和创业能力均有更好的表现。

表3 不同性别、教育经历、创业经历对核心变量的影响差异分析

2.4.5 研究模型拟合度分析

本文研究模型的拟合度指标如表4 所示。模型评估普遍采用的标准主要为研究模型整体适配指标［44］。关于判断标准，有学者认为模型拟合度较好的标准是GFI、AGFI、NFI、IFI 和CFI 等拟合指数不能低于0.9；另一些学者则提出，当涉及的变量很多，变量关系复杂时，一些拟合指标很难高于0.9，应灵活选取判断标准，不必拘泥于某些数字［45］。综合来看，本文的各项拟合度指标基本符合标准，模型拟合度较理想。

表4 研究模型拟合度指标

3 假设验证与结果分析

3.1 创业网络嵌入对科技创业能力作用机制假设的验证

创业网络嵌入对科技创业能力作用的分析结果如表5 所示。网络结构嵌入对机会能力、资源能力、管理能力和技术能力的路径系数达到显著，但路径系数为负数，相关假设未得到验证；网络关系嵌入对机会能力、资源能力和技术能力的路径系数未达到显著，相关假设未得到验证；网络关系嵌入对管理能力的路径系数达到显著，相关假设得到验证。该结果表明，创业网络嵌入仅仅代表可能实现的客观优势，不能直接转化为创业能力，并且这种优势能否最终转化为创业能力具有不确定性，需凭借中介变量。

表5 创业网络嵌入对创业能力的作用研究结果

3.2 创业网络嵌入对创业学习作用机制假设的验证

创业网络嵌入对创业学习作用的分析结果如表6 所示。创业网络嵌入，包括网络结构嵌入和网络关系嵌入对创业学习（替代学习、经验学习和实践学习）的路径系数均达到显著，此部分的研究假设全部得到验证。该结果表明创业网络嵌入能显著促进各类创业学习。

表6 创业网络嵌入对创业学习的作用研究结果

3.3 创业学习对科技创业能力作用机制假设的验证

创业学习对科技创业能力作用的分析结果如表7 所示。创业学习，包括替代学习、经验学习和实践学习对创业能力，包括机会能力、资源能力、管理能力和技术能力的路径系数全部达到显著，路径系数为正，相关假设全部得到了验证。该结果表明，尽管创业能力的形成过程十分复杂，但比较于创业网络等相对静态的因素，代表着创业者主观能动性的创业学习发挥着更大的作用，持续不断的创业学习是提升科技创业能力的重要途径之一。

表7 创业学习对创业能力的作用研究结果

表7 （续）

3.4 创业学习中介作用机制假设的验证

3.4.1 创业学习的间接效应分析

由表8 所示，围绕创业学习形成的各种直接和间接效应中：创业网络嵌入，包括结构嵌入与关系嵌入，对创业能力的一系列作用关系中，间接作用系数均大于直接作用系数，创业学习作为中介变量的作用不可忽视，在创业网络嵌入与科技创业能力中间，创业学习中介作用的影响值得进一步探讨和验证。创业网络嵌入与创业学习、创业能力之间的多组直接和间接作用得到了验证，证明创业网络与科技创业能力之间不仅存在直接作用关系，还存在间接作用关系，创业学习作为中介角色得到了初步确认，但中介作用的显著性需要进一步验证。

表8 变量间直接作用与间接作用系数

3.4.2 创业学习的中介作用分析

利用Amos 软件中的Bootstrap 方法来检验中介效应显著的条件是：在置信区间内，所有的路径系数不包括0［42］。如表9 显示，网络结构与机会能力、资源能力、管理能力以及技术能力之间，置信区间内的路径系数不包含0，创业学习中介效应显著；网络关系与机会能力、资源能力、管理能力以及技术能力之间，置信区间内的路径系数不包含0，创业学习中介效应显著。因此，创业学习在创业网络嵌入和创业能力之间发挥着显著的中介作用，假设4 得到了验证。研究结果表明，创业学习是创业网络和创业能力之间重要的中介变量之一，对于创业网络嵌入的影响存在传递作用，创业者通过积极的创业学习可以有效地对网络资源进行吸收和转化，从而提升自身的创业能力水平。

表9 中介作用分析结果

3.5 研究结果分析

3.5.1 创业网络嵌入对科技创业能力的作用机制

关于创业网络嵌入的作用机制，本研究发现，既存在创业网络嵌入对创业学习和科技创业能力的直接作用，也存在创业网络嵌入通过创业学习对科技创业能力产生的间接作用。结构方程的分析结果可以看出：（1）在直接作用方面，创业网络嵌入对创业学习存在正向作用的假设得到了验证，创业网络嵌入对科技创业能力存在正向作用的假设得了部分验证；（2）在直接作用和间接作用比较方面，创业网络嵌入和科技创业能力之间，间接作用大于直接作用。由此可见，相比于创业网络嵌入对科技创业能力的直接作用，间接作用的效果更明显。这个研究结果与先前学者的观点类似，创业网络嵌入对于创业活动施加作用往往需要借助一个中间的变量，当这个中间变量没有发挥作用或者作用不恰当时，即便创业网络中蕴含着丰富的资源，这些资源也不能很顺畅地传递给创业者，创业能力无法改观。因此，创业网络嵌入与创业能力之间需要存在一个中间变量，需要其发挥中介作用［4］，而本文的研究显示创业学习便是重要的中介变量之一，对于创业网络嵌入的影响存在传递作用。结构方程分析和中介作用检验的结果发现，相比较于创业网络嵌入对科技创业能力直接作用的不确定性，创业网络凭借创业学习这个中介变量，间接影响科技创业能力的效应更加明确。这说明，创业者通过积极的创业学习，可以有效地对网络资源进行吸收和转化，产生特定的创业知识，从而提升自身的创业能力水平。

此外，本文同时考虑了网络结构和网络关系嵌入两个维度的作用效果。研究结果显示：一方面，从假设检验的结果来看，网络结构嵌入对科技创业能力存在正向作用的假设没有得到验证，网络关系嵌入对科技创业能力存在正向作用的假设得到了部分验证；另一方面，从路径系数来看，平均而言，网络结构嵌入对各变量作用的路径系数小于网络关系嵌入相应的路径系数。这些研究结果，在一定程度上，意味着与网络结构嵌入相比，网络关系嵌入对于科技创业能力的作用更加明显。网络结构嵌入本质上是描述创业者在创业网络中的位置，相应地也代表着创业者能获取的资源，在一定程度上表征创业者从创业网络中可能实现的客观优势［25］。与此同时，网络关系描述创业者与其他网络成员之间情感和精神层面联系的密切程度，在一定程度上表征的是创业者在创业网络中的主观行动和态度［46］。客观和主观因素是不可割裂的，网络结构和网络关系之间存在紧密的关系，仅仅从其中任何一个方面都不能单独全面地揭示创业网络在创业过程中的作用，对网络关系的作用进行相关探讨能够补充和完善创业网络对创业的作用，在一定程度上纠正仅仅考虑网络结构导致的偏差性，因而能更好地揭示创业网络对创业活动和创业行为的影响。

3.5.2 创业学习对创业活动的作用机制

关于创业学习的作用机制，研究结果显示：首先，从创业网络嵌入到创业学习，以及从创业学习到科技创业能力作用路径系数均达到统计水平的显著性，这也就是代表着创业网络嵌入经由创业学习，间接地影响科技创业能力的这条路径效应是显著的；其次，从创业网络嵌入到科技创业能力的两条作用路径中，间接路径的效应大于直接路径效应，因此创业学习作为中介变量的假设得到检验。这些结果说明创业学习是撬动创业网络资源，影响科技创业能力的重要因素。

可以基于创业能力的本质来探讨创业学习的作用机制。关于创业能力的本质属性的争论由来已久：创新研究的鼻祖熊彼特认为创业能力是天生的，而著名学者科茨纳则认为创业能力不是天生的，可以通过后天的学习获得。科茨纳的观点认为创业能力的差异根本原因在于创业者之间在创业知识储备方面的差异，即来源于创业者在各类信息掌握方面的不同［47］，而这些不是一成不变的，通过创业学习可以改变这些差异和不同［48］。综合而言，我们都可以发现，创业能力固然有一部分是天生的，但更大程度上依赖于后天的持续学习，因此，创业学习是评判创业者能力水平优劣的重要视角［49］。

创业学习对于科技创业能力来说尤其重要：首先，由于创业普遍存在的高度不确定性和高风险性，创业环境和市场需求复杂多变，创业者必须通过不间断的学习持续更新自身的知识储备，不断提升自身的各项创业能力；其次，相对于普通创业者来说，科技创业者还面临着跨界的挑战，不管是独立创业还是组建团队创业，科技创业者都必须在现有专业领域之外不断拓展，尤其是掌握关于创业、商业、市场以及管理等方面的知识，而创业学习是科技创业者成功实现跨界的不二法宝［50］。因此，持续不断的创业学习是提升科技创业能力的重要途径之一，是能够保证科技创业致胜的重要利器之一。尽管现今世界的创业网络中蕴含着丰富的科技创业资源和要素，但这些资源和要素不会自动地转化为科技创业能力，需要科技创业者发挥主观能动性去撬动，才能促使创业网络的使能性价值发挥出来，而创业学习正是最重要的能动性行为之一。

4 结论与展望

本文以江浙沪地区高科技创业企业为研究对象，通过问卷调查、结构方程以及中介作用检验，分析了创业网络嵌入、创业学习和科技创业能力之间的关系，结果显示创业网络嵌入对创业能力的作用效果并不是单一的，在某些条件下是正向的，而在其他条件下是负向的或效果不显著；相比于网络结构嵌入，网络关系嵌入对于创业活动的影响要更加明确，影响力度要更大；创业网络通过创业学习作用于科技创业能力的效果较为显著，创业学习在创业网络和科技创业能力之间发挥着显著的中介作用，是创业者发挥主观能动性，对创业网络资源进行主动挖掘的重要行为之一，对创业网络使能性功能的实现存在重要的影响。

本文的理论贡献在于两个方面：首先，从科技创业能力的视角，进一步丰富了现有科技创业领域的研究；其次，进一步拓展了创业网络的作用机制，现有相关研究大多关注创业网络对创业绩效的作用，并且侧重于创业网络的资源提供功能，本文从学习助推的视角揭示了创业网络对科技创业能力提升的作用机制，明晰了“创业网络嵌入—创业学习—科技创业能力”的作用链条和机制，进一步刻画了“创业过程即是一个不断学习的过程”的本质和规律。同时，对于科技创业者，本文的研究结论也具有一定的实践指导价值。

本文也存在着一些不足：首先，由于条件的局限，研究的区域为江浙沪地区，调研的企业80%都集中在生物医药与医疗器械行业，缺少更广泛和更多元化的样本，在未来的研究中可以在更加广泛的区域、行业内进行调研，亦可进行不同地区、行业之间的比较，以获得更加丰富的研究结论；其次，本文仅仅从静态视角考虑了创业网络、创业学习和科技创业能力的关系，科技创业者从实验室走向商场的过程中，创业网络、创业学习和能力均发生了变化，而这些变化的优劣直接决定着科技创业的成效，因此对动态变化的研究更能揭示科技创业的规律，亦是后续研究需解决的问题。