创业者关系资本对创业知识溢出的影响作用

　　1 引言
　　
　　创业活动往往具有集聚和示范效应，成为推动区域经济和社会发展的重要力量。在一定区域内，创业者的成功创业会催生出一批“连环创业者”( Serial Entrepreneur) ，创业者成功的创业业绩，很容易被当地其他潜在创业者或经营者观察到，根据他们的创业认知，受经济利益的直接驱动，当地会出现一批新创企业，成为创业活动的模仿者和追随者，从事相关配套产品的生产与经营活动，或者在原有创业者创新基础上的进一步创新和创业。这种模仿和追随实质上是创业知识溢出的结果。

　　马歇尔将这种在区域间流动的知识喻为“产业空气”，潜在创业者主动或被动地接受着产业空气，积极影响着创业者的创业实践。那么，先前创业者创业行为是如何影响创业知识溢出的? 创业行为会影响到何种创业知识的溢出? 已有研究虽然认识到并试图理论解释创业行为中的创业知识溢出现象，但并没有真正揭示出两者间的内在机理。本研究将在界定创业行为结构维度的基础上，区分两种不同创业知识溢出类别，探究创业行为对两种类别创业知识溢出的作用机理。

　　关系资本是影响知识溢出的一个重要因素。以信任为核心的关系资本对主体分享知识的意愿具有影响作用，主体之间可以更加自由地分享知识，而不必防范机会主义行为。信任和交流等社会关系对知识转移具有重要影响作用。

　　同样，在创业知识溢出的研究中，创业者的关系资本可能也会影响创业行为中知识溢出的深度与广度，创业者强关系资本促进了创业知识的溢出，而弱关系资本则会成为创业知识溢出的阻碍。因此，本研究将探讨创业者关系资本对创业知识溢出的影响作用。除此之外，创业者关系资本可能还会对创业行为与创业知识溢出之间关系起调节作用。

　　2 文献综述与研究假设
　　
　　2． 1 创业行为对创业知识溢出的影响
　　创业行为是创业者基于一定的创业意图和创业机会，为实现创业目的而实施的一系列行为。

　　Wickham 研究认为创业者在创业行为中处于中心位置，承担着创业机会识别、创业资源管理和创业团队组建与领导的职责; Timmons 认为创业机会是创业行为的核心要素，创业行为的实质是识别并利用机会; 创业资源是创业行为开展的基本要素，创业行为离不开创业资源的支持; 创业团队是创业行为的基本组织要素; 张玉利等认为创业机会感知经由创业动机导致创业行为的发生; 创业团队通过一系列决策影响创业行为的成败; 创业行为实质上是创业资源的整合行为。结合文献，本研究认为创业行为主要包括机会识别、资源获取、团队组建三个方面。

　　Kirzner 重视创业资源对于创业行为的重要性，强调创业知识应包括从何处获取信息和资源的知识以及如何利用信息和资源进行创业的知识。Young 和 Sexton 将创业知识界定为创业者在创业过程中可能会使用到的各种概念、技巧和智力，主要包括专业知识和管理知识两类。Politis在回顾先前创业学习文献的基础上，重点探索了从创业者职业经验转化而来的创业知识，包括识别与利用创业机会的知识和克服新进入缺陷的知识。结合文献调研，本文将创业知识溢出界定为创业机会捕捉的知识溢出和克服新进入缺陷的知识溢出。前者是指创业者有关如何识别创业机会和利用机会转变商业价值的知识被后续创业者无偿获取的现象; 后者是指创业者有关如何克服新企业刚成立时所存在的功能性缺陷的知识被后续创业者无偿获取的现象。

　　在创业行为与创业知识溢出两者关系上，Malmberg 和 Maskell 认为观察创业行为是创业知识溢出的一个基本途径; Acs 等提出了创业知识溢出的理论模型，认为创业行为中有创业知识溢出现象，后续创业者或新的创业主体利用溢出的创业知识，可以增加创业成功的概率。李燃等认为创业行为为创业知识溢出提供了载体和媒介，促进了创业知识的溢出，溢出的主体是创业者，客体是新创企业或在位企业的员工。因此，本研究提出以下假设:

　　H1 创业行为对创业机会捕捉的知识溢出有正向影响作用。

　　H2 创业行为对克服新进入缺陷的知识溢出有正向影响作用。

　　2． 2 创业者关系资本对创业知识溢出的影响作用
　　Granovetter 指出经济行动嵌入于社会关系网络之中，研究经济现象都必须考察经济行动者所处的社会关系网络。社会关系是研究创业的一个重要视角，Freeman 认为创业者社会关系是影响创业行为和创业成活率的一个重要因素。边燕杰和邱海雄提出了中国情境下的关系资本的三个维度: 与顾客、供应商、销售商关系为主要内容的纵向关系资本; 与竞争对手、其他企业关系为主要内容的横向关系资本; 以及与政府组织、中介组织、金融组织等为主要内容的社会关系资本。Szulanski研究认为社会关系在知识溢出方与知识溢入方之间建立的联系，可以削弱知识的粘性，促进知识在不同主体之间流动，提高知识共享的效果。杨鹏鹏等研究认为创业者社会关系能够帮助企业获取关键的知识资源，降低知识活动的交易风险，促进知识共享。同样，创业者关系资本对创业知识溢出也可能有显着性影响作用，本研究提出如下假设:

　　H3 创业者关系资本对创业机会捕捉的知识溢出有正向影响作用。

　　H4 创业者关系资本对克服新进入缺陷的知识溢出有正向影响作用。

　　2． 3 创业者关系资本对创业行为与创业知识溢出的调节作用
　　Kale 等认为在知识学习过程中，创业者的信任程度高，就会增加创业者的关系资本，从而促进创业者之间的知识共享。创业者的关系资本促进了知识溢出主客体之间持续密切的互信交流，这有助于创业知识的有效传递，潜在或后续创业者越具有获取创业知识的可能性; 创业者之间信任程度越高、关系资本越强，知识溢出方就越不会因为担心后续创业者的机会主义行为而过分强调自我保护和知识产权，知识溢入方越容易获取交流经验和分享知识，对知识的理解和应用也会越充分。因此，创业者关系资本不仅对于创业知识溢出可能有正向影响作用，而且，关系资本在创业行为与创业知识溢出关系中可能还起调节作用，强关系资本在创业行为与创业知识溢出的关系中起强化作用，而弱关系资本则会起减缓作用。研究假设如下:

　　H5 关系资本在创业行为与创业机会捕捉的知识溢出关系中起调节作用。

　　H6 关系资本在创业行为与克服新进入缺陷的知识溢出关系中起调节作用。

　　3 研究方法
　　
　　3． 1 数据收集
　　本研究数据来源于创业活动较为活跃的山东德州、湖北武汉、浙江台州三地的调查问卷，主要通过与创业者关系密切的金融机构相关人员协助发放问卷。调查对象为创业者，共计发放问卷 400份，回收问卷 336 份，回收率为 84%，其中，有效问卷为 288 份，有效率为 85． 7%。通过对样本进行描述性统计后发现: 从性别看，男性创业者 170 人( 59%) ，女性118 人( 41%) ; 从年龄上看，25 岁以下的创业 者 53 人 ( 18． 4%) ，25 ～ 35 岁 的 121 人( 42%) ，36 ～45 岁的81 人( 28．1%) ，46 ～55 岁的28人( 9．7%) ，55 岁以上的 5 人( 1． 7%) ; 从学历层次方面看，高中及以下47 人( 16．3%) ，大专学历 78 人( 27． 1%) ，本 科 135 人 ( 46． 9%) ，硕 士 22 人( 7．6%) ，博士 6 人( 2． 1%) ; 从先前有无创业经历看，先前没有创业经历的110 人( 38．2%) ，有 1 次的119 人( 41． 3% ) ，有 2 ～ 3 次的 48 人( 16． 7% ) ，有 4次及以上的11 人( 3．8%) 。

　　数据来自于同一被试填写的调查问卷，可能会产生同源性偏差问题。本研究运用最常见的Harman单因子检验方法，将问卷中的所有问项都纳入进行因子分析，通过在未旋转时得到的第一个主成分因子的载荷量来检验同源性偏差的程度。

　　结果发现: 调查问卷中的所有问项共生成了 9 个因子，在对其未旋转的主成分因子分析过程中，第一个因子的载荷量低于 30%，其他因子均在 2% ～11% 之间，都没有达到 40% 的临界标准，本研究所使用的数据受同源性偏差影响的程度较小。

　　3． 2 测量工具
　　( 1) 创业行为依据 Timmons，Kirzner，张玉利等学者有关创业行为的研究结论，在对创业者半结构化访谈和创业专家咨询的基础上，对创业行为量表进行了设计开发。创业行为的测量量表由机会识别、资源获取、团队组建三个维度组成，创业机会识别采用创业者创业知觉、创业信息识别、创业机会创造、创业机会捕捉能力 4 个题项进行测量; 创业资源获取采用资源寻找、资源创造、资源整合 3 个题项进行测量; 创业团队组建采用伙伴招募、职责划分、团队制度体系建构、团队融合 4 个题项进行测量。共有 11 个题项，采用李克特 5 点量表进行评分。

　　由于量表为新编问卷，通过因子分析对问卷的信度和效度进行了检验。首先，对样本数据进行KMO 测度和巴特利特球度检验，以判断样本是否适合做探索性因子分析。KMO 值为0． 904，巴特利特球度检验观测值为 1715． 76，p 值为 0． 000，低于0． 001 的显着性水平，说明量表适合做探索性因子分析。其次，为了检验测量问项选择的合适性，运用主成分因子提取和方差最大化正交旋转法，以特征根大于 1 为提取标准，11 个问项共萃取了 3 个公因子，解释了总变异的 70． 93%，三个因子分别解释了总变异的 27． 081%、24． 477%、19． 371%，机会识别、团队组建、资源获取三个因子的问项均根据既有的理论构思归入到同一因子中，通过了探索性因子分析的构思效度检验。接着，对各变量进行内部一致性检验，机会识别、团队组建、资源获取的 Cronbach α 系数值分别为 0． 891，0． 827，0． 787，大于 0． 60，表明量表问项的选取符合信度的要求。

　　最后，对创业行为结构模型进行了验证性因子分析，评估本测量方法的收敛效度。创业行为的三因素模型拟合结果分别为: χ2/ df = 2． 066，RMSEA = 0． 061，CFI = 0． 974，GFI = 0． 952，NFI = 0． 951，IFI = 0． 974，标准化的因子载荷处于 0． 654 到0．900之间，且均具有较强的统计显着性( p ＜0．001) 。由于在三因素模型中发现一阶因素之间有中高度的相关关系，相关系数 r 分别为 0． 66、0． 68、0． 78，表明三个一阶因素在测量更高一阶的因素构念，即有二阶因素存在，说明创业行为结构模型是一个二阶三因素模型。

　　由于维度层次的研究结论并不能简单推论到构念层次，并且实证检验要与研究假设相一致。创业行为是一个三维构念，本研究假设是在构念层次做出的，为了保证实证检验与研究假设相一致，本文将从创业行为这一整体构念出发来探讨其与关系资本、创业机会捕捉知识溢出、克服新进入缺陷知识溢出之间的关系。具体来说，创业行为的测量是通过机会识别、团队组建、资源获取三个因子的综合得分得出的，即创业行为总得分 = 因子 1 得分 × 因子 1 方差贡献率 + 因子 2 得分 × 因子 2 方差贡献率 + 因子 3 得分 × 因子 3 方差贡献率。

　　( 2) 创业者关系资本在 Peng 和 Luo研究的基础上，借鉴刘衡等的有关关系资本测量的研究结论，通过已经与顾客、供应商、同行、银行等金融机构建立了良好关系 4 个问项来对创业者关系资本进行测量，采用李克特 5 点量表进行评分。本研究中，创业者关系资本的各问项的内部一致性信度系数，即 Cronbachα 系数值为 0． 892，大于 0． 60 的基本要求。创业者社会资本的单因子模型的验证性因子分析结果为:χ2/df = 1． 502，RMSEA = 0． 052，CFI = 0． 958，GFI =0． 953，NFI = 0． 956，IFI = 0． 959，标准化的因子载荷介于 0． 785 至 0． 849 之间，且具有较强的统计显着性( p ＜0． 001) ，表明单因素模型拟合程度较好。

　　( 3) 创业知识溢出借鉴 Politis，陈文婷和李新春有关创业机会识别知识测量指标的基础上，采用创业商机、创业资源信息、创业行业信息、创业经验的溢出四个指标对创业机会捕捉的知识溢出进行测量; 借鉴陈文婷和李新春，Fallah 和 Ibrahim，魏江等学者的研究，采用新产品开发技能、生产运作技能、市场开发技能和新创企业管理技能的溢出等四个指标对克服新进入缺陷的知识溢出进行测量。

　　均采用李克特 5 点量表进行评分。本研究中，创业机会捕捉的知识溢出和克服新进入缺陷的知识溢出的内部一致性信度系数，即 Cronbach α 系数值分别为 0． 841，0． 909，大于 0． 60，满足信度的要求。

　　创业知识溢出双因素模型的验证性因子分析结果为: χ2/ df = 2． 163，RMSEA = 0． 064，CFI = 0． 984，GFI = 0． 966，NFI = 0． 972，IFI = 0． 985，标准化的因子载荷介于 0． 657 到 0． 888 之间，且具有较强的统计显着性( p ＜0． 001) ，模型具有较好的适配性。

　　( 4) 控制变量考虑到创业者性别、年龄、学历、创业经历等人口统计学变量可能会影响到本研究结果，故将其作为控制变量引入模型中，对研究假设进行验证。

　　4 研究结果
　　
　　4． 1 变量的相关关系
　　首先对各研究变量间的相关关系进行了研究，结果表明: 创业行为与机会捕捉的知识溢 出( r =0． 564，p ＜0． 01) 、克服新进入缺陷的知识溢出( r =0． 443，p ＜0． 01) 的相关性显着; 关系资本与机会捕捉的知识溢出( r =0． 384，p ＜0． 01) 、克服新进入缺陷的知识溢出( r = 0． 200，p ＜ 0． 01) 的相关性显着。这为创业行为、关系资本与创业机会捕捉的知识溢出、克服新进入缺陷的知识溢出关系的进一步研究提供了基础。

　　4． 2 研究假设的检验
　　本研究运用层次回归模型分析创业行为对创业知识溢出的影响作用和关系资本在两者关系中的调节作用。其中，创业行为为前因变量; 创业机会捕捉的知识溢出、克服新进入缺陷的知识溢出为结果变量; 关系资本为调节变量; 年龄、性别、学历、创业经历为控制变量。结果见表 1。【表1】

　　
　　对回归模型的多重共线性分析发现膨胀因子( VIF) 在1．007 至 1． 655 之间，均小于 10，且均接近于1，表明各变量之间不存在多重共线性问题; 除模型1、模型5 外，R2、△R2、F、△F 等指标以及显着性表明回归模型的总体效果比较理想。在回归模型1、模型 5 中，控制变量对机会捕捉的知识溢出和克服新进入缺陷的知识溢出的解释方差分别为 0． 8%( F =0．539，p ＞0． 1) 、2． 2%( F =1． 598，p ＞0． 1) ，说明控制变量对结果变量没有显着性影响; 在模型 2、模型6 中，将创业行为引入回归方程中，发现模型 2对机会捕捉的知识溢出的解释方差增加了 23． 9%( △F =89．582，p ＜0．001) ，创业行为对机会捕捉的知识溢出具有显着的解释能力( β =0．506，p ＜0．001) ，模型6 对克服新进入缺陷的知识溢出的解释方差增加了9．8%( △F =31．328，p ＜0． 001) ，创业行为对克服新进入缺陷的知识溢出具有显着的解释能力( β =0． 323，p ＜0． 001) ，H1、H2 得到验证; 在模型 3、模型 7中，将关系资本引入回归方程中，发现模型 3 对机会捕捉的知识溢出的解释方差增加了1．1% ( △F =4． 235，p ＜0． 05) ，关系资本对机会捕捉的知识溢出具有较显着的解释力( β =0．132，p ＜0．05) ，模型7 对克服新进入缺陷的知识溢出的解释方差增加了 1． 3%( △F =4．053，p ＜0． 05) ，关系资本对克服新进入缺陷的知识溢出有较显着的解释力( β = － 0． 140，p ＜0． 05) ，且属负向影响，H3 得到验证，H4 没有得到验证; 在模型4、模型8 中，将创业行为和关系资本的交互项引入回归分析中，这一交互项的引入使模型4 对机会捕捉的知识溢出的解释方差增加了 1． 7%( △F=6． 535，p ＜0． 05) ，其对机会捕捉的知识溢出具有较显着的解释力( β =0．146，p ＜0． 05) ，然而，在模型 8中，交互项对克服新进入缺陷的知识溢出的影响不显着( β =0．038，p ＞0．1) ，即支持 H5、不支持 H6。

　　5 结束语
　　
　　本研究在界定创业行为、创业知识溢出的基础上，探讨了关系资本如何影响创业行为与创业知识溢出的关系，提出了创业行为和关系资本与创业机会捕捉的知识溢出、克服新进入缺陷的知识溢出之间作用关系的研究假设，并利用 288 份创业者问卷进行实证验证。研究结果表明:

　　( 1) 创业行为对机会捕捉的知识溢出、克服新进入缺陷的知识溢出有显着性影响。创业行为伴随着创业知识的溢出，既包括创业机会识别、捕捉、利用的经验与知识的溢出，也包括新建企业如何面对处理新市场、新客户、新产品、新技术等知识的溢出，这在一定程度上解释了创业行为在地域上的扎堆现象，后续创业者为获取创业知识溢出的好处，倾向于向创业者集中的区域集聚。这对于后续创业者在创业选址问题上具有启发和参考价值，同时，也为相关政府部门在制定有关促进产业集聚和产业集群发展政策方面具有借鉴作用。

　　( 2) 关系资本对机会捕捉的知识溢出有正向影响，而对克服新进入缺陷的知识溢出有负向影响。这表明关系资本水平高的创业者将会促进其创业机会捕捉的知识溢出，而会减缓克服新进入缺陷的知识溢出。究其原因，创业机会捕捉的知识溢出主要侧重于创业者创业机会的获取与利用，其溢出的知识类型为利用性知识，而克服新进入缺陷的知识是有关新创企业克服功能性缺陷方面的知识，属于探索性知识范畴。蒋春燕和赵曙明的实证研究表明: 强关系资本对传递和利用知识最有效，能促进利用性知识的学习，而弱关系资本则会促进探索性知识学习。Rhee 研究也表明弱关系资本使得主体具有广泛的多样性，有助于探索性知识的学习。先前学者的理论观点在一定程度上也解释了本文的研究结论。

　　( 3) 关系资本在创业行为与创业机会捕捉的知识溢出关系中起调节作用，在创业行为与克服新进入缺陷的知识溢出关系中的调节作用不显着。

　　由于创业行为、关系资本对创业机会捕捉的知识溢出都有正向影响作用，从研究方法的角度来说，关系资本在创业行为与创业机会捕捉的知识溢出关系中显着性的调节作用容易实现，而在对克服新进入缺陷的知识溢出影响中，创业行为对其是正向影响，而关系资本对其是负向影响，由于相互抵消作用，关系资本在创业行为与克服新进入缺陷的知识溢出关系中的调节作用不显着的结论，也就可以理解了。

　　尽管本文对创业行为、关系资本与创业知识溢出之间的关系做了一定研究，但仍然存在以下局限: 首先，在样本选取上，虽具有一定代表性，但没有区别不同行业的创业者，因此不能区分不同行业创业者在创业知识溢出影响方面的差异; 其次，没有进一步探讨创业行为与创业知识溢出之间的作用机制，除了关系资本外，可能还存在其他调节变量或中介变量。这些问题都需要在未来研究中进一步探讨。
　　
　　参 考 文 献:

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