社会网络、创业学习与创业能力关系的量表设计及检验

宋晓洪，丁莹莹

1 问题的提出

社会网络是指创业者在开展创业活动、进行企业运营过程中所建立的社会联系、商务联系，或者社会群体中个人之间的独特联系。社会网络能够为创业者提供各种资源，同时为创业者创造开展低成本学习的机会，是创业学习的关键平台。最早提出创业学习的是Deakins和Free，指出创业学习是创业者不断同化新知识进而影响创业行为的过程。目前创业学习领域还未有就测量量表形成统一、成熟的观念，对社会网络更是少有涉及。因此，本文借鉴Radu、谢雅萍等的研究分类，将创业者创业学习分为模仿、交流和指导三种方式，如表1所示。Bird认为创业能力是创业者与生俱来的能力，包括动机、性格等特质。创业者的创业能力之所以能在创业活动中得以提升，是因为创业活动嵌入到创业者的社会网络中的，因此在进行创业能力研究时需考虑其所处的社会网络情境。

表1 创业学习的分类、内涵

2 研究假设

2.1 社会网络与创业能力

创业能力是创业者能否取得成功的关键，社会网络为创业者提供了重要的学习平台，可以为创业者提供创业相关的资源。研究表明，创业者的社会网络包含了复杂的信息网络、商业网络，个人网络可以为创业者提供道义上的支持，创业者也可以借助网络成员之间的沟通获得途径和平台，完成知识的共享和流通。假设如下：

H1：社会网络对创业能力有显著正向影响

社会网络对创业者能力的作用因网络性质的差异而不同。社会网络可以分为正式和非正式两类，其中正式网络以商务交往和利益关系为基础，主要由供应商、竞争对手、行业协会等成员构成；非正式网络集中于亲朋好友和同事之间，以血缘和信任为纽带。正式网络成员之间虽由于背景差异的存在，较难形成高度信任的关系，也给创业者创造了获取异质性信息的机会，正式网络成员间的交流沟通给创业者提供了更多有价值的商业信息，进而降低创业活动的风险性和不确定性；非正式网络成员之间的沟通交流和信息共享具有更高的可靠性，彼此之间的紧密联系使得成员之间不断熟悉和信任，为创业者提供更多的情感支持。假设如下：

H1a：正式网络对创业能力有显著正向影响H1b：非正式网络对创业能力有显著正向影响

2.2 社会网络与创业学习

社会网络是促进创业学习的重要方式，以创业者为结点形成关系网络，通过对他人创业活动及创业行为加以观察和效仿，从而获得社会网络成员支持和指导的学习活动，便于创业者掌握与创业及企业运营相关的知识、信息，更好地促进创业成功。St-Jean等通过分析师徒间的指导学习，将学习成果分为三大类，分别是识别机会和管理的技能，相关管理知识及自我定位、自我效能感和韧性等认知因素。一般，正式网络较非正式网络而言，关系规模更大，不同形式的商业关系及政治关系会给创业者提供更多模仿学习、指导学习的机会；非正式网络中的情感和信任特征则会提升创业者交流的意愿和知识的共享。因此，本文提出以下假设：

H2：正式网络对创业学习有显著正向影响

H2a：正式网络对模仿学习有显著正向影响

H2b：正式网络对交流学习有显著正向影响

H2c：正式网络对指导学习有显著正向影响

H3：非正式网络对创业学习有显著正向影响

H3a：非正式网络对模仿学习有显著正向影响

H3b：非正式网络对交流学习有显著正向影响

H3c：非正式网络对指导学习有显著正向影响

2.3 创业学习与创业能力

创业能力是可习得的，社会网络呈现出的开放性、多元性和包容性给创业者提供了选择合适学习方式的机会，获取知识、知识内化、整合知识，最终实现创业人之或创业行为的改变。Mulder等认为，观察、交流学习会对创业者所需的战略能力、机会能力及组织运营能力等产生积极正向的影响。Radu等研究证明指导学习对创业者的承诺能力等有重要影响作用。据此，本文提出如下假设：

H4：创业学习对创业能力有显著正向影响

H4a：模仿学习对创业能力有显著正向影响

H4b：交流学习对创业能力有显著正向影响

H4c：指导学习对创业能力有显著正向影响

3 七级量表设计及数据处理

3.1 七级量表设计

李克特七级量表属于评分加总式量表最常用的一种，由“非常同意、同意、不一定、不同意、非常不同意”五种回答构成，本文量表基于社会网络下的创业学习与创业能力的研究视角，在咨询专家的基础上，结合专家头脑风暴法，采用李克特七级量表法，从1—7分依次表示非常不同意—非常同意。

社会网络。本文将社会网络定义为正式网络和非正式网络，以 Johannisson（1995）、Littunen（2000）、Hansen（2005）、Watson（2007）、蔡莉和单标安（2010）等的相关研究为基础，设计了社会网络调查问卷。创业学习。本文将创业学习划分为模仿学习、交流学习和指导学习，参考和借鉴Taylor等（2004）、Rae（2005）、Jones等（2007）、Ozgen等（2007）、谢雅萍等（2014）、谢雅萍等（2016）等对创业学习内涵的研究，形成了创业学习的最终问卷。创业能力。基于 De Noble（1999）、Ahmad（2010）、Man（2012）、贺小刚等（2005）等的相关研究，通过借鉴已有的成熟量表结合本研究实际进行了创业能力量表的设计，最终形成本文最后的测量量表，如下页表2所示。

3.2 数据的信度与效度检验

为了验证假设的准确性，在哈尔滨、长春、沈阳、大连等地区开展实地调研活动，调研对象是企业的创业者或创业团队的核心成员，调研的企业对象是新创企业，大多是成立时间小于或等于8年的企业。总共发出问卷1000份，确认有效问卷626份，回收581份，将数据剔除存在有严重规律、数据丢失等问题的问卷，其中有效问卷512份，有效问卷回收率88.12%。本次调查问卷的对象主要涉及到电子、船舶、海洋、零售、软件等行业，综合而言，样本分布情况比较广泛，具有一定的代表性。结构方程模型要求在进行运算和检验之前，对样本数据进行检查从而确保其符合结构方程的运算要求。本文通过采用极大似然法（ML），最终回收有效问卷512份，符合结构方程模型运行的要求，故可以采用AMOS17.0软件对数据进行进一步的分析。

表2 变量测量量表

本文没有要求调研对象进行多次重复测量，因此要通过检验异质性来对检验数据的信度。首先使用SPSS17.0软件对512个样本的25个题项进行信度分析：一般情况下，信度Cronbach's·α值大于或等于0.7，就可以认为是信度分析结果的充分条件，本文中正式网络、非正式网络、交流学习和创业能力的α系数均大于0.9，具有非常好的信度，模仿学习和指导学习的α系数均大于0.8，具有高信度，这说明本文所设置的变量涉及指标的一致性和可靠性均较高。效度检验可通过因子载荷值的统计显著性来体现，当因子载荷值大于0.5时便可认为可由该因子解释。从数据分析结果来看，KMO样本测度值均大于0.7，巴特球体Bartlett检验均不大于0.0001，25个题项的因子载荷值也都在0.7以上。以上分析结果证明，正式网络、非正式网络、模仿学习、交流学习、指导学习、创业能力量表的题项设置具有较强的合理性，量表具有很好的信度和效度。

4 结果检验

4.1 模型检验

以上文对应正式网络、非正式网络、模仿学习、交流学习、指导学习、创业能力等变量等进行效度和信度的检验结果为基础，以图1基于社会网络的创业学习与创业能力关系的概念模型为支撑，采用AMOS7.0软件，运用结构方程模型针对各个变量之间的关系加以检验，对所获取的数据进行处理，初始模型运行结果见表3所示。0.015，GFI=0.949，AGFI=0.911，NFI=0.927，CFI=0.911。从以上各项指标综合来看，结构方程模型整体模型的拟合度很好，各项拟合指标数值都落在可接受的区间范围之内。因此，本文理论假设的检验结果是可信的。

表3 结构方程初始模型的整体适配度指标

4.2 假设检验

本文所建理论模型的路径系数与假设检验结果见表4所示。

指标如下

表4 路径系数与假设检验

假设H1的路径系数为0.160，在p＜0.01水平上具有统计显著性，与理论假设保持一致，说明社会网络可以积极促进创业能力的形成。假设H1a路径系数为0.704，同样在p＜0.01水平上是具有统计显著性的，说明正式网络同样对社会网络有着显著的正向影响。假设H1b路径系数为0.652，在p＜0.01水平上也是具有统计显著性的，支持非正式网络对创业能力有显著的正向影响。

假设H2的路径系数为0.540，在p＜0.01水平上具有统计显著性，支持创业者的正式网络对创业学习有明显的正向影响作用。对应创业学习的不同维度，正式网络的影响路径系数分别为0.306、0.588、0.809，正式网络与模仿学习的关系并不是十分显著，说明正式网络对模仿学习并不存在强烈的影响，这可能是因为在大部分创业者看来，单纯的效仿并不能对自身创业产生积极的影响。因此，更希望能够创造独特的创业行为，正式网络对创业者的交流学习和指导学习影响力非常强烈。

假设H3路径系数为0.366，在p＜0.01水平上是具有统计显著性的，说明创业者所处的非正式网络会对创业学习产生积极的正向影响，由此假设H3得到验证。对应创业学习的不同维度，非正式网络影响的路径系数分别为-0.322、0.145、-0.014，仅有假设H3b得到验证，假设H3a和假设H3b均为得到验证。这说明以情感和信任为特征的非正式网络，对创业者交流学习的起到的作用更为强烈，非正式交流过程中产生的学习是具有“交互性”的，除了会涉及创业知识的流动或转移，更会涉及某种程度上的情感交流或互动，会对创业者的认知模式、创业态度等内心体验产生较大的影响。但因为更多的是由创业者或新创企业与亲朋、同事等联系构成，教育、生活和工作背景存在很大程度的相似性，很难为创业者提供有效的指导学习和模仿学习的榜样。

假设H4路径系数为0.256，在p＜0.01水平上具有统计显著性，说明创业学习是会正向影响创业能力的，假设H4得到验证。不同维度的创业学习对创业能力的影响路径系数分别为0.104、0.259、0.652，均在显著性水平上，假设H4a、H4b、H4c均得到验证，这也说明了创业能力确实是可习得的，只是不同的学习方式对创业能力的影响力度存在一定的差异。因此，创业者需要选择合适的学习方式，通过匹配性的学习来突破自身创业能力的短板，实现创业水平的有效提升。

5 结论

基于社会网络的创业学习与创业能力关系的研究视角，本文构建了三者之间的关系机理模型，利用结构方程模型对调研数据进行实证分析和检验假设，从理论和实证两个层面上对三者之间的作用机理进行了分析，并根据验证结果得到以下结论：（1）社会网络对创业能力有正向影响关系。无论是非正式网络，还是正式网络，都会对创业者的创业能力产生正向影响，其中正式网络的作用更为强烈。（2）社会网络可以促进创业学习的开展。研究发现，正式网络更有利于交流学习和指导学习的实施，非正式网络更有利于创业者交流学习的进行。正式网络中的商业关系、政治关系本身就错中复杂，蕴含大量的商业信息、行业知识甚至是政策信息，都可以使创业者在创业过程中加以利用。尤其是创业者与其商业关系网络之间的联系沟通、经验分享，可以为创业者带来不同的技能和方法，帮助创业者更好地掌握新知识。非正式网络则会促进创业学习与交流的意愿和知识的共享与转移，对创业者而言更多的是一种情感和信任方面的交流学习，这种学习带来的沟通和信任可以成为创业者进行创业学习的重要动力，其中也蕴含的知识和信息也能成为创业学习的重要来源。（3）创业学习对创业能力有正向影响。实证结果表明，不同维度的创业学习均对创业能力有显著的影响，模仿学习、交流学习、指导学习都对创业能力有积极的促进作用。其中指导学习对创业能力的影响程度最大（路径系数为0.652），其次是交流学习对创业能力的影响（路径系数为0.259），模仿学习对创业能力的影响作用相对较小（路径系数为0.104）。创业能力是可以习得的，创业者应先对自身创业能力加以评估，针对性的采取不同的创业学习方式，才能进行高效的创业学习。

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