创业者从行动中学习的机制及模型

陈燕妮

(华侨大学经济与金融学院，泉州 362000)

1 引言

创业者是如何学习的问题一直吸引着相关学者(Breslin & Jones, 2012; Cope, 2005; Cope, 2011; Corbett, 2005; Holcomb et al., 2009; Man, 2012; Politis, 2005; Rae & Carswell, 2001)。有些研究认为这是一种经验学习或“做中学”(Holcomb et al., 2009; Honig & Hopp, 2019; Lafontaine & Shaw, 2016; Politis, 2005)，有些研究将其视为创业情境下的组织学习行为(Deakins & Freel, 1998; Dutta & Crossan, 2005)，也有研究聚焦创业情境和社会网络对学习过程的影响(Karata-Özkana, 2011; Lans et al., 2008; Zozimo et al., 2017)。这些研究多侧重认知层面的创业学习机制，忽略创业行动对创业认知的反馈与能动作用。创业行动是创业理论的核心(王重鸣等, 2008; Chen et al., 2018; Frese & Gielnik, 2014; Lernera et al., 2018; Mcmullen & Shepherd, 2006)。创业者整合知识用于识别和开发机会的行动，并通过行动调整思维(Rudolph et al., 2009)与认知(Chen et al., 2018)。研究创业者的学习机制时应聚焦创业者如何从创业行动中学习的问题。

主流创业学习研究多认为创业失败(张玉利等, 2015)、关键事件(Cope, 2003)和绩效错误(Petkova, 2009)等例外情况是创业学习的主要来源。这三个来源在解释创业行动中的学习机制时存在一定的局限。第一，创业失败代表创业的负面结果，来源于创业风险、偶然性、行动差错和违规等多种因素的长期综合影响。虽然创业失败率很高，但创业失败是结果型事件，创业失败学习更适用于研究序列创业者。第二，虽然从现象角度来看，代表高水平创业学习来源(陈燕妮, 王重鸣, 2015; Cope, 2003; Cope & Watts, 2000)的关键性事件作为研究单元易于分析学习机制，但关键事件学习与渐进式学习行为之间彼此交联，将两者强制拆解来分析的过程带着研究者较强的主观性。此外，创业事件自身的离散性、多过程影响因素和结果多样性(如失误，差错、危机和失败等)等特征，使得研究结论呈现多面性而很难整合在一起。第三，绩效错误学习认为创业者从绩效的负面反馈中获得学习。实际上，创业者获得的即时反馈信息多为零碎和不完整的，很难获得清晰的反馈或可测量的效率评估。创业行为结果的反馈是有时间迟滞效应的，创业者不可能立即了解行为产生的后果(Simon, 2004)。

本文聚焦高度不确定性环境下的创业学习行为。我们扩展行动理论中创业行动和行动差错的核心概念，借鉴专家知识研究领域的刻意练习概念，构建了创业者如何从行动中学习的机制模型。我们基于社会认知框架构建了创业经验和环境动态性对创业者从行动中学习的研究模型。当然，本文并不否定以往基于关键事件的创业学习研究，而是尝试从另一个视角对创业学习理论有所拓展。

2 行动理论与创业行动调节

创业学习研究主要采用组织学习与经验学习理论，它们在解释创业者的学习机制时有一定的局限性。首先，两种理论的内在假设并不适用于创业情境，即认为创业者是在重复执行特定任务的过程中，根据可测量的反馈或评估来改进效率并因而掌握技巧。实际上，创业者面对的任务是复杂的，低重复的和多样的。其次，组织学习视角将学习行为划分为“双元”模式(高水平学习和低水平学习；单环学习和双环学习；开发学习和探索学习等)的做法，并不符合创业事件难以拆解的特征。经验学习理论聚焦学习者的独自体验行为和学习风格，这与创业者的学习情境有区别：创业者是在解决创业挑战的过程中，通过持续地与外部互动来获得学习的(陈燕妮, 王重鸣, 2015)。

本文选择行动调节理论(简称行动理论)来研究创业者从行动中学习的行为与认知机制。行动理论认为创业行动是具有目的性的行为，包含外显的行动序列与内隐的层级结构(Frese & Zapf, 1994; Zacher & Frese, 2018)。创业者设定创业目标、定位企业的运营方向、制定行动计划、监控计划的执行进度和处理来自企业外部(如客户、银行、投资人等)的反馈等行为是外显的创业行动序列。在内隐的认知层面，这些创业行动是由一种类似算法的层级结构调节的(Frese, 2009)。

层级结构具有四层结构，按照抽象程度从低到高分别为：技巧层、行动模式层、 意识层和元认知层(Frese & Zapf, 1994; Zacher & Frese, 2018)。创业者的技巧层主要调用那些无意识的、自动化的行为技巧和思维惯例。创业者重复这些技巧和惯例多次后，在认知层面形成了行动模式(或图式)，受更高层级的行动模式层调用。当外部的任务环境变复杂时，意识层的行动调用就会发生。此时，创业者调用信息整合、目标开发、计划和分配等与情景分析和问题解决相关的行为。意识层的行为调用需要耗费创业者的注意力资源，因此具有速度慢、耗费精力和反馈解释慢等特征。元认知层是层级结构的最高层，它调用创业者如何使用意识的行为策略。

在解释创业者的行为时，行动理论与常见认知理论(如脚本理论，Lord & Kernan, 1987)有较多相似处：均聚焦受目标驱动的行为；低抽象程度的认知结构与具体的行为相关联，占用的注意力资源少；高抽象程度的认知结构需要更多意识，调用的行为受个人视角影响更大。与常见认知理论不同的是，行动理论的四个层级是可以相互协调的弱层级结构：抽象程度高的层级为较低层级提供输入(如目标、触发条件等)，会保护低层级的行为序列不受干扰；抽象程度低的层级会为高层级完成具体行为的调用，让行动趋近目标或传递来自外部环境的反馈信息。行动理论的这种聚焦认知与行为之间的相互调用过程，与只聚焦认知对行为的单方向控制的其他行动理论(如认知调节理论、计划行为理论等)有显著区别。行动理论的这些特征为我们探索创业者从行动中学习提供了较好的理论视角。

3 行动差错与创业学习

3.1 创业过程中的行动差错

在行动理论中，行动差错是研究认知与行动之间相互调节的重要概念，指目标的未达成或计划的执行产生偏离(Frese & Keith, 2015)。差错是个体获得学习的重要来源(Horvath et al., 2021)。在创业过程中，创业者多将注意力放在目标的实现程度，会无意识地调用那些占用认知资源少的低层级行为，如技巧、惯例和图式等直觉行为。当出现行动差错时，创业者被迫停下来寻找问题的产生原因，设计新的解决方案，执行并进一步监测其效果。在这个过程中，创业者的认知与行为之间的调节是同时进行的。

行动差错频繁出现在创业过程中，是创业者从行动中获得学习的重要来源(王重鸣等, 2008; Funken et al., 2020)。创业情境的不确定特性会给创业者不断带来新颖的任务和不完整的反馈信息。由于旧有经验与新任务的情境特征不匹配，创业者很容易出现行动差错。同时，创业情境的不确定性高、时间压力大和信息过载等特征，迫使创业者需要精准理解反馈信息、快速调整认知并响应。由于信息加工能力的限制，创业者在行动过程中很容易出现行动差错。行动差错为创业者提供行动反馈，促进创业者反思差错的产生原因，促进更高层级的认知调整(甚至包含元认知调整)等(Sitzmann & Ely, 2011)。

与层级结构的四层次结构相对应，行动差错也分为四个层级。技巧层出现的行为差错，一般是因为创业者的动作偏差导致的。这种差错容易被识别并更正。当行动图式不完整或任务情境较为新奇时，创业者容易产生重要信息线索遗漏或情境与行动不匹配等行动模式层面的差错。遇到复杂的任务情景时，因为信息加工能力受限，创业者容易产生目标设定、信息整合与映射以及判断等意识层面的差错。元认知层级所发生的行动差错一般与创业者的自我反思、认知风格和行动风格相关(Frese, 2011; Frese & Keith, 2015; Frese & Zapf, 1994)。

行动差错的弱层级结构使创业学习可以发生在各个层级上，且发生的层级决定创业者获得学习的水平(Frese, 2011)。创业者从抽象程度最低层级的差错中获得内隐学习，即为适应具体环境而调整自己的技巧或惯例。如来自香港的创业者到新城市(上海)创业，发现新城市中的竞争者(来自新加波与日本)与员工的行为模式与香港不一样；创业者需要不断调整自己的行为，如为该城市的员工修改办公室规则(Man, 2012)。差错发生的层级抽象程度越高，创业者将获得更抽象的、 更容易迁移的新知识(Frese et al., 2007)。如创业者罗先生从企业内部管理的混乱事件中，学到“创业企业要根据企业的发展阶段来设置组织机构”的新知识；这位创业者不仅将该规则用于企业内部的管理困境，也随后使用到公司组织结构调整与人员配置上(陈燕妮, 王重鸣, 2015)。

3.2 差错侦测与自我调节：行动差错触发新认知

行动差错为创业者从行动中学习提供学习机会，但创业者能否获得学习取决于差错侦测和自我调节行为。差错侦测是指创业者察觉到行动差错的存在但不清楚原因(Frese & Keith, 2015; Frese & Zapf, 1994)。它不同于行动结束后的结果感知，而是渗透在创业行动的过程中：可能是清晰的行动结果反馈；可能是根据有限线索和预期值之间的差距所形成的模糊感觉；可能是比对行为结果与目标后产生的；可能是外部环境提供的差错反馈；也可能是在计划过程中遇到障碍引发的。创业者只有侦测到行动差错后，才有机会从差错中获得学习。

侦测到差错后，创业者在情感与认知上的自我调节是减少负面影响、促进学习发生的重要条件。行动差错会给创业者带来一定的负面情绪，创业者的认知资源很容易从创业任务转移到自我责备或内疚上。这不仅会损耗创业者的认知资源(Richards & Gross, 2000)，也会因为差错没有及时得到控制而产生更为严重的后果(Frese & Keith, 2015; Keith & Frese, 2005)。创业者需要调整自己的情感，将耗费在情感上的认知资源转移到任务上，校正差错进而促进学习。

当发生差错时，创业者不仅需要进行情感调节，也要调整认知(如修改行动策略)来获得学习。若创业者仅简单使用试错方式来改进问题现状，那么创业者是很难从差错中获得学习。因为这种方式缺乏直接的行为假设，只会使得创业行动变得更加不可预测。有实验研究发现，包含计划制定、监控、评估与任务策略改进等内容的元认知活动，是行动者遇到差错时能获得学习的重要中介变量(Keith & Frese, 2005)。

3.3 刻意练习：新认知关联创业行为

差错侦测和自我调节是促进创业者从行动差错中获得学习的必要条件，刻意练习则将认知层面获得的新知与具体行为相关联。在侦测差错与自我调节过程中，创业者会改变更高抽象水平的层级结构：或修改思想惯例，或更改行动假设，或调整行动适用的条件。但是，认知变化未必会影响创业行为(Pittaway & Thorpe, 2012)。创业者只有将新认知(如抽象想法或概念)与低层级结构调用的行为关联后才能更好地控制行动(Frese, 2009)。这种关联并不是自然而然完成的，是需要创业者在实际行动中(而非理论培训)，通过持续的、刻意的和努力的练习来完成(Johnson et al., 2006)。这种行为在专家绩效领域中被称为刻意练习，主要用于国际象棋、音乐、体育、药物和桥牌等领域的研究，是预测优秀绩效的重要中介变量(Baron & Henry, 2010; Unger et al., 2009)。

刻意练习有别于一般的创业行为。前者强调创业行动中的学习过程，嵌入创业情境并聚焦行动过程遇到的不足；后者只是完成任务。以往研究将刻意练习改编用于工作情境，基于保险代理的访谈数据和跟踪研究发现，工作中的刻意练习行为包含心智仿真、探索新策略、寻求反馈、咨询同事、咨询领域专家等十种行为(Sonnentag & Kleine, 2000)。由于创业者各自的行动目标不一样，他们的刻意练习行为也不一样。Unger等人(2009)对35位创业者开展半结构化访谈，访谈内容除了获取技能与知识的学习行为外，还有“多经常开展这些行为”和“是否定期开展这些行为”的问题。分析访谈数据后发现，创业者的刻意练习行为除了Sonnentag和Kleine(2000)研究中发现的六种行为(私人谈话、公司会议、探索新策略、心智仿真、向客户要反馈和咨询同事/专家)外，还有参加工作坊/培训、专业阅读、观察他人和控制/校对这四种行为(Unger et al., 2009)。付诸刻意练习行为的创业者，会带着学习的目的参与各种创业任务：在执行任务过程中反思并改进行动策略；围绕任务寻找有用材料，理解其原理并将其吸收进自己的认知框架中(Keith et al., 2016; Unger et al., 2009)。这种行为不仅会增加领域相关的专业知识和技巧，也会增强其基础认知能力，如知觉、记忆、元认知和直觉等能力等(Baron & Henry, 2010; Unger et al., 2009)。

刻意练习是解释创业者出现绩效差异的核心因素(Baron & Henry, 2010)。实证研究表明，刻意练习是创业者增强创业能力、获取创业知识进而提高创业绩效的重要途径(Keith et al., 2016; Unger et al., 2009; Unger et al., 2011)。刻意练习不只是努力工作或者延长时间的创业实践，后者对绩效的影响非常有限。创业经历多并不会增加优秀绩效：在平均超过4.5次的创业经历后，创业者识别出的机会数量会逐渐减少(Ucbasaran et al., 2009)。Zacharakis与Baron(2003)的研究也发现风险投资者的绩效并不随着工作经验年数的增加而增加。创业者只有采用持续的刻意练习行为, 创业经验才不会阻碍创业成功(Ucbasaran et al., 2009)。Unger等(2009)基于90位南非创业者的访谈和问卷数据研究发现，刻意练习与创业知识显著相关，它通过创业知识对企业成长产生积极影响。Keith等(2016)对德国四个行业(IT，餐饮、汽车和建筑)的187位创业者进行两年的长期跟踪发现，创业者的刻意练习行为显著提高企业的他评绩效(即访谈者对目标企业的绩效评估)。

4 影响创业者从行动中学习的因素

行动差错和刻意练习为“创业者如何从行动中学习”的问题提供了新的理解。然而，创业学习是情境嵌入和体验型的(Rae, 2017)。创业者的既有技能和行动惯例受工作情境的影响(Unger et al., 2009)。他们会根据实际情境特征选择相应的学习方式(单标安等, 2018)。社会认知理论认为个体行为由个人因素(如认知)和环境因素的交互影响决定(Wood & Bandura, 1989)，为此，我们选择环境因素——环境动态性，和两个创业者因素——认知能力和创业经验来构建创业者从行动中学习的影响因素模型(如图1)。

图1 创业者行动中学习的影响模型

创业者从行动中获得的学习受环境动态性和创业经验的影响。当企业所在的环境越稳定时，创业者的既有创业经验会阻碍创业学习。环境动态性有三个层面的含义：在政策层面指的是创业者所在宏观环境经济政策的不确定性(饶品贵, 徐子慧, 2017)；在产业层面上是指产业中不可预期的新创公司、员工数量、产业营业额和产业研发强度的变化率(Hmieleski & Ensley, 2007)；在任务层面上是指创业者所面临的不可预测的产品和技术等因素的变化程度(Chandler & Lyon, 2010)。在稳定的环境里，消费者的偏好、技术与竞争变化比较微小，创业行为的重复率更高(Wallace et al., 2010)。这种背景下，创业行为容易被开发成技巧、惯例和图式(Frese, 2011)。在执行创业任务时，创业者仅需要跟随常规战略和行动惯例即可应对。这时，创业者遇到的行动差错数量相对较少，并且行动差错的抽象级别也会较低。因此，在稳定创业情境中，创业经验越丰富的创业者，在行动过程中越容易做出更好的创业决策，其出现行动差错的机会也越少，为提高当前绩效不足而采取的刻意练习行为也会越少。Lafotaine与Sahw(2014)在对传统行业(零售业与服务业)的创业者跟踪研究发现，相同行业中的序列创业者创业成功的比例更大。然而，创业经验越多的创业者获取新信息与想法的能力却在下降，他们在给定时间内识别的新创业机会的数量也更少(Shane, 2000; Ucbasaran et al., 2009)。

当企业所在的环境动态性越高时，创业者的既有创业经验会促进创业者从行动中获得学习。在高速变化的动态情境中，由于信息不确定性高，创业者的决策结果受更多种因素的影响，创业行动结果难以预测(Nandini et al., 2012)。在这种背景下，创业者不仅需要快速识别并整合关键信息制定战略决策(Eisenhardt, 1989)，并且需要快速响应外部环境中的突然变化(Wallace et al., 2010)。只有这样，企业才能更好地适应环境并生存下来。在这种高速变化的环境中，创业者需要加工更多的信息并开发出更多的备选方案(Eisenhardt, 1989)。此时，拥有丰富创业经验的创业者拥有可加工大范围信息的认知框架，也拥有更丰富的创业网络资源，他们更容易侦测到行动差错(主动寻找的反馈或被动反馈)。虽然这会加重创业者的认知负担，但也因此给他们提供更多的学习机会。

稳定环境中，创业者的刻意练习行为消极影响企业的发展。刻意练习是创业者在意志和心智上的努力，它不仅会消耗创业者的动力与认知资源，也会耗费企业的时间和财务资源(Keith et al., 2016)。稳定的环境没有太多的变化，拥有丰富经验的创业者，只要使用既有惯例、策略和技术即可满足企业发展的需要。由于不用快速行动，创业者拥有充裕时间用于思考和选择行动备选方案，不容易出现行动差错。因此，创业者在稳定的环境中不需要太多新知识与行为的调节，他们的刻意练习行为不仅无效，而且会浪费精力与资源。Keith等(2016)对德国132位创业者的纵向实证研究表明，在稳定的环境中，创业者的刻意练习行为对创业绩效具有消极影响效应。Chandler和Lyon(2010)的研究发现，环境动态性积极调节知识获取行为与企业绩效之间的关系：创业者持续投入知识获取的行为，在稳定情境下对企业绩效的影响效能越低。

相反，在动态情境中，客户需求和竞争情况会超预期地不断变化，创业者的刻意练习积极影响企业的发展。创业者在信息繁多、时间压力大的境况中遇到更多的行动差错和认知挑战。创业者在行动过程是既需要努力地从行动差错中改进想法或概念，又需要及时将高层级的抽象想法或概念往更低层级的行动结构移动以控制行动(Frese, 2009)。创业者需要持续辨别关键信息、提取和存储关键信息并不断调整任务认知(Keith et al., 2016)。这个过程，创业者需要付出有意识的认知与行为努力。此时创业者的刻意练习行为，可以帮助他们更好地应付挑战。Wallace等(2010)研究创业者的调节焦点倾向与创业绩效的关系，基于142家美国的小微企业CEO的数据发现：促进导向的高管在动态情境中，虽然可能会出现更多工作上的失误(Mistake)，但他所领导的企业绩效在动态环境下会优于稳定情境。在动态环境中，如果创业者仅仅满足于任务的完成，从短期来看，虽然能节约精力与资源，然而，长远来看，并不利于其学习和创业绩效(Keith et al., 2016)。

此外，在认知负荷重和不确定性高的环境下，创业者的认知能力影响其从行动中学习的效果(Frese & Gielnik, 2014)。创业者需要参照已有资料和他人实践，依据既有知识和经验来推断行动特征与结果，这个过程需要在大脑中进行复杂思考和心智仿真。显然，认知能力的高低会影响他们开展此类思维活动的效率和效果。创业者从其他专业领域中获得的认知能力可以迁移到创业情境中：认知能力高的创业者拥有更优良的工作记忆、更快速和精准的知觉、更敏捷的元认知和直觉能力，他们能识别并区分更多的关键行动线索，能侦测到更多的行动差错(Baron & Henry, 2010)。因此，认知能力高的创业者拥有更可观的初始条件来开展刻意练习行为。Unger等(2009)的实证研究发现，创业者的认知能力与刻意练习行为具有显著积极关系。认知能力越强，创业者可以释放越多的注意力资源用于对创业经验的阐释、反思和改进，能更迅速地校正行动差错、应对环境的变化并做出更好的创业决策。Frese等(2007)的研究发现，认知能力强的创业者，会采用更加主动和详尽的行动计划进而推动创业成功。

5 结论与展望

创业学习的动态性视角在创业学习研究领域占主导地位(Cope, 2005; Minniti & Bygrave, 2001)，然而创业者如何动态地学习、创业者是如何在行动中获得学习的研究问题却仍然没有得到较好的解答。来自认知视角的概念(如脚本、图式和启发式等)与理论(信息加工、认知结构匹配等)虽然能解释创业学习的机制，但多停留在个体“想的”层面和相对静态的知识结构。本文尝试从行动理论视角，回答创业者如何从创业行动中学习的研究问题。研究从行动差错和刻意练习两方面来解释创业者从行动中学习的认知与行为机制。基于社会认知视角，本文进一步探索创业者的认知能力和创业经验，与环境动态性的相互作用过程，构建创业者行动中学习的影响因素模型。本文从以下三方面对当前创业学习研究有所推进。

首先，采用行动理论阐释创业者如何从行动中学习的认知与行为机制，是对“双元”创业学习研究的补充 。创业学习研究当前的研究结论较为一致地呈现出“双元”特征：更高与更低层级学习(Cope, 2003)，单环与双环学习(Argyris & Schon, 1978)，探索与开发学习(Politis, 2005)，体验学习与社会学习(Holcomb et al., 2009)以及变革型学习与增量式学习(Cope, 2005)等。这种划分方法为我们理解创业学习提供了较易接受的视角，但带有较强的主观判断，不符合创业过程中各种学习彼此连结不易拆解的特征，很难形成一个被普遍认同的机制解释框架。行动理论认为行动的弱层级结构之间会相互协调：高层级结构为较低层级提供输入(如目标、触发条件等)或引导注意力，以保护低层级的行为序列不受干扰；低层级为高层级或减少行动差距或传递外部反馈信息。这种弱层级结构和层级之间相互协调的特征，使得创业学习机制可以用以行动差错为核心的整合框架来表述，这是对当前创业学习研究的新补充。

其次，本文提出行动差错是创业者从行动中获得学习的主要来源的观点，认为创业者是在持续、努力和有意识地改进行动差错的过程中学习。这与Lorella等(2017)认为的创业过程中的学习是适应的、情景性的和日常持续的观点是一致的。早期创业研究认为关键事件是高水平创业学习的重要来源(如Cope, 2003; Minniti & Bygrave, 2001; van Gelderen et al., 2005)。从关键事件中获得的技巧具有更大的迁移效果(Cope, 2005)。2010年以后创业学习研究的焦点转移到创业失败学习(张玉利等, 2015; Lorella et al., 2017)。近期研究发现，创业失败经历并未对学习产生实质性效果(Boso et al., 2019; Cope, 2011; Ucbasaran et al., 2009)，甚至失败事件会促使学习者的自我受损进而逃避学习(Eskreis-Winkler & Fishbach, 2019)。行动差错与创业失败有明显差别：有些行动差错会被及时发现并更正，或在安稳环境下发生但并不会导致创业失败。

最后，基于社会认知视角构建创业者行动中学习的效能机制模型，为我们理解创业学习的影响因素和效能机制提供了新的理解。创业学习是情境性的过程(Rae, 2017)。当前研究多聚焦外部的社会网络特征对创业学习的影响，较少考虑任务情境特征的影响。而实际上，创业者更多是在不确定性环境下从执行创业业务的过程中学习的(Young & Sexton, 2003)。情境动态是新创企业不确定性的主要来源，也是影响创业者决策、创业行动与学习效果的关键因素(McKelvie et al., 2018)。创业情境自身会不断演化，同时创业行动也在不断改变情境(Rudolph et al., 2009)。创业者的行动会使任务进入新的问题环境并产生新线索(Rudolph et al., 2009)。在这种动态过程中，创业者的创业经验、刻意练习效果与创业绩效之间的关系受制于环境的动态性程度。这也就能解释，为什么创业经验的相关实证中存在彼此迥异的结论，如创业经验对创业机会识别的研究：有研究发现先前创业经历可以预测创业机会识别数量(Grégoire et al., 2010)，也有研究发现两者之间呈倒U型关系，甚至有研究发现先前创业次数与创业机会识别能力之间的关系不显著(张玉利, 王晓文, 2011)。因此，创业经验应该是情景性的。

未来研究可以从以下方向进一步探索。第一，创业行动中学习的机制涉及认知、情感与行动等多方面因素。研究需要进一步关注创业动机、创业激情等的影响。第二，创业行动对创业者认知的影响较为复杂，如创业经验和刻意练习在不同情境下对创业学习产生的影响不同，未来需要多开展相关实证研究，探索具体情境下的创业学习机制。第三，由于创业认知层面的测量比较复杂且呈动态变化，未来研究要综合多种测量方法，如情景模拟和动态评估方法来获取创业学习过程中的信息。此外，由于本研究仅针对创业者个体探索其如何从行动中学习的问题，较少考虑新创企业的组织架构、所在行业及行业位置、掌握的创业资源、创业者的领导风格以及过程因素，如企业员工的共享心智模型、组织交互记忆系统等因素的影响机制，这在未来可进一步探索。