风险投资网络社群演化模型构建
——基于扎根理论的探索性研究

张 晨，党兴华

(1.西安邮电大学 经济与管理学院，陕西 西安 710061；2.西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710054)

0 引言

风险投资作为创新创业投融资市场的关键组成要素，对我国创新型国家建设发挥着重要推动作用[1]。当前，我国创新创业面临服务资源分布不均的问题，尤其是融资比例分配不均衡，联合投资作为风险投资机构之间汇集资金、交换资源的关键投资策略[2]，在风险投资行业得到广泛应用，促使风险投资网络化并呈现持续动态调整态势[3]。伴随着风险投资网络的不断演化，基于风险投资机构的伙伴选择偏好促使网络社群涌现，并随着时间推移愈演愈烈，社群数量显著增加。图1展示了基于CVSource数据库生成的2004-2020年6个风险投资网络中3个规模最大的风险投资网络社群。从中可见，风险投资网络社群规模显著扩张，风险投资机构之间的关系更加紧密，说明风险投资网络社群广泛存在于我国风险投资行业，并呈现出显著的动态演变特征。Bubna等[4]发现在美国风险投资行业中，JP摩根等风险投资机构不仅具有显著的伙伴选择偏好，还存在显著的风险投资网络社群，并随着风险投资网络规模的变动而愈演愈烈。Aleenajitpong & Leemakdej[5]研究发现，东南亚风险投资市场存在显著的社群结构。已有研究虽然关注了风险投资网络社群现象[4,6-7]，但是忽视了风险投资网络社群动态演变过程，因此迫切需要从动态视角出发研究风险投资网络社群演化规律。

风险投资网络社群是介于个体风险投资网络和整体风险投资网络之间的中观层次网络[8]，风险投资网络社群演化体现了社群结构的动态性特征。从动态视角出发研究社群结构演化成因就是研究社群演化影响因素，研究社群结构演化形态就是研究社群演化结构，介于社群演化成因和社群演化形态之间的是社群演化过程。因此，深入分析风险投资网络社群演化机理、揭示风险投资网络社群演化规律，需要重点解决以下问题：风险投资网络社群演化影响因素包括哪些？会经历怎样的演化过程？可能形成哪些演化结构？而构建风险投资网络社群演化模型是解决上述问题的关键，根据演化路径分析不同演化结构蕴含的投资机会与难题，有利于提高风险投资绩效、降低机会主义行为。然而，当前研究尚未打开风险投资网络社群演化的“黑箱”，忽视了风险投资网络社群演化动因、作用路径、结果之间的联系。因此，需要明确风险投资网络社群演化构成要素，整合要素之间的因果关系，推动风险投资网络社群可持续演进，进而优化我国创新创业生态环境。

虽然国内外风险投资市场中的社群现象日趋普遍，但对风险投资网络社群的研究尚处于起步阶段。因此，本研究从动态演化视角出发，采用扎根理论对风险投资网络社群演化影响因素、演化路径、演化结果进行探索性分析，以期对风险投资网络社群发展有所启发，并为优化我国创新创业生态环境提供参考依据。

1 风险投资网络社群演化现状

风险投资网络社群是指风险投资机构由于联合伙伴选择偏好而使彼此之间实现互惠、取得信任、产生共识[4]并在网络空间中呈现部分投资机构集聚的子网络[6]，是保证风险投资行业成员紧密联系、维持风险投资网络资源多样化的重要途径[9]。风险投资网络社群相关研究多从静态视角出发，主要关注风险投资网络社群类型、特征和作用。风险投资网络社群类型研究主要从社群内部构成角度对社群类型进行划分。罗家德等[10]根据社群成员与政府关联强度，将风险投资网络圈划分为核心圈和非核心圈；张晨[11]根据社群内部结构差异，将风险投资网络社群划分为领导型风险投资网络社群和自组织型风险投资网络社群。风险投资网络社群特征研究主要关注社群成员特征和整体结构特征。石琳等[12]指出风险投资网络社群结构具有聚集性和可达性特征；罗吉和党兴华[6]通过研究风险投资网络社群内部成员构成特征发现，社群成员投资行业具有同质性、投资阶段和地理分布具有异质性特征。风险投资网络社群作用研究主要关注社群对创新绩效的影响。Bubna等[4]研究发现，风险投资网络社群对投资绩效和创新绩效具有显著影响；Xue Chaokai等[13]研究发现，风险投资网络社群中的信息共享对投资绩效具有显著影响；薛超凯等[14]研究发现，风险投资网络社群中的信息传播对投资绩效具有显著影响。

当前，国内外鲜有学者对风险投资网络社群演化进行研究，但是与风险投资网络社群演化存在密切联系的联合伙伴选择、风险投资网络演化却得到学者广泛关注。风险投资网络社群本质上是风险投资机构伙伴选择偏好，因而风险投资网络社群演化与风险投资机构联合伙伴选择密切相关。联合伙伴选择偏好通过逐渐累积，最终在网络空间中呈现集聚形态并不断进行动态演进。当前，关于联合伙伴选择的研究大多集中于以下3个方面：①机构特征。声誉反映了风险投资机构拥有的无形资产水平和投资能力[3,15]，投资经验代表风险投资机构对项目的选择能力和管理能力[16-17]，年龄表征风险投资机构拥有的资源禀赋富裕程度和面临的资源挑战水平[18-19]，机构政府背景表征风险投资机构利用政府资源对缺乏市场认证的创业企业进行背书及预测政策变动的能力[20]，它们能够增强风险投资机构作为联合伙伴的吸引力；②二元关系。信任有利于在风险投资机构之间达成共识和规范，减少机会主义行为[21-22]，地理邻近能够降低风险投资机构之间的交流成本，增加面对面交流机会[23-24]，认知邻近有利于提高风险投资机构之间的沟通和协调效率，降低代理成本，减少摩擦[25-26]，提高风险投资机构之间互相选择的可能性；③网络属性。网络位置体现了风险投资机构拥有网络资源和优质创投项目的能力、信息传递和影响力扩散范围[10]，结构嵌入作为专业知识和行为信息的传递“桥梁”，发挥着社会监督功能[3,27-28]，通常能够影响风险投资机构之间的联合伙伴选择。

随着联合伙伴研究的不断深入，风险投资网络演化逐渐成为研究重点，因为联合伙伴选择的逐渐累积能够引起风险投资网络动态演变，在网络演变过程中形态逐渐显现，为风险投资网络演化提供了一定的借鉴。Hopp[29]研究发现，联合伙伴选择决定风险投资网络演化方向，并通过影响网络关系变动促进网络扩张。早期对于风险投资网络演化的研究主要集中于分析网络个体演化情况。Fund等[18]从风险投资机构个体出发，关注在风险投资网络演化过程中通过网络关系变动实现风险投资机构地位演变的整个过程。随后，不同学者从不同视角研究了风险投资网络整体演化规律。周育红和宋光辉[30]通过分析中国风险投资网络整体动态演进特征发现，我国风险投资网络规模呈现态势增长、网络质量下滑趋势。近几年来，相关研究通过实证模型和仿真方法构建风险投资网络演化模型，并将风险投资网络演化过程和演化结构纳入同一研究框架。Zhang等[3]运用STERGM方法剖析了风险投资网络演化过程中网络关系形成和网络关系解散过程；Gu等[27]通过构建网络演化模型分析风险投资网络演化动因、演化过程及演化的最终形态，发现风险投资网络朝着拥有精英派系的小世界网络结构方向演化。综上可知，风险投资网络演化过程本质上是风险投资网络成员关系的动态变化过程，具体包括关系形成和解散/维持[3,23,27]。Juhasz & Lengyel[31]研究发现，关系形成和关系维持对风险投资网络演化同等重要，关系形成能够为风险投资机构提供新信息渠道，关系维持有利于促进强关系的形成；Broekel & Bednarz[32]研究发现，关系形成和解散共同决定风险投资网络演化结果。

现有风险投资网络社群演化结果研究主要针对社群特征演化和社群规模演化，只有个别研究分析了具体社群结构指标演化。Gupta等[33]研究发现，社群演化朝着分裂、合并、收缩、扩张等方向演化；Sytch & Tatarynowicz[34]通过对网络演化规律进行分析发现，社群规模呈现动态调整态势；Greve等[35]研究发现，网络社群朝着凝聚性增强的方向演化；吴渝等(2010)分析社群结构演化规律发现，随着时间推移，社群幂律分布和结构熵指数越来越显著；Holme等[36]研究发现，随着时间推移，社群平均测地距离逐渐缩小，社群成员之间可达性程度逐渐提升。

总之，现有研究重点关注风险投资网络社群对风险投资行业及新创企业发展的积极影响，针对风险投资网络社群演化规律的研究较少。虽然联合伙伴选择影响因素与风险投资网络社群演化影响因素具有相似性，但两者在主体范围、意义维度等方面存在显著差异。此外，现有研究主要集中在风险投资网络社群演化结果上，对演化过程的关注较少，且将演化动因、过程和结果进行串联的研究更少。鉴于此，本研究从整体视角出发研究风险投资网络社群演化，有助于进一步丰富风险投资领域研究，并为风险投资网络社群细分领域作出更多贡献。

2 研究设计

2.1 研究方法

风险投资网络社群作为一个新兴研究领域，相关研究较为分散，由于缺乏风险投资网络社群演化相关情境，因此本研究依据扎根理论分析法对风险投资网络社群演化模型进行探索性研究。扎根理论是由Glaser & Strauss[37]提出的一种质性研究方法，该方法首先需要通过科学严谨的手段获得原始数据资料，再通过对数据进行分解、比较、汇总，最终形成和提炼类别，直至研究人员发现实质性理论或者概念性假设。扎根理论的核心步骤是对数据进行编码分析，具体过程见图2，主要包括开放性编码、主轴编码和选择性编码3个步骤。

2.2 对象选取与数据收集

本研究根据风险投资网络社群主题，选择具有代表性的风险投资机构从业人员作为访谈对象。风险投资机构选取标准如下：①位于风险投资机构集聚地区；②成立时间较早，拥有丰富的投资经验；③具有较强的行业影响力，行业排名靠前；④联合投资经验较为丰富。最终，从北京、上海和深圳3个城市选取10家风险投资机构，并从中选择21位从事风险投资行业超过5年的风险投资普通合伙人或投资经理作为具体访谈对象。访谈对象基本信息如下：从工作地点看，北京、上海、深圳分别有6人、6人和9人；从工作年限看，工作过5～7年、8～10年、10年以上分别有11人、7人和3人；从文化学历看，拥有本科、硕士、博士学历分别有9人、10人和2人；从职位看，投资总监、高级投资经理、投资经理分别有4人、7人和10人。访谈日期为2015年9月至2017年1月，共进行了21次深度访谈，每次访谈时间为1.5～2小时。

深度访谈形成过程主要围绕以下7个问题展开：①列举联合投资过程中的行为方式、投资流程等相关情形；②周围是否存在联系紧密的风险投资小圈子，如果有请列举，并谈谈小圈子如何构成；③风险投资圈对参与其中的风险投资机构方式和行为、投资项目存在哪些影响；④风险投资机构加入联系紧密的圈子包括哪些动机；⑤风险投资行业中圈子发生变动的形式有哪些；⑥圈子产生变动的主要原因是什么；⑦圈子产生变化的最终形态有哪些。上述问题只是深度访谈的主线和初始提问，后续还会围绕访谈对象进行更加深入和全面的提问与拓展。

通过对21次深度访谈笔记、录音进行整理、汇总和分析，最终得到1.9万字的文本资料。其中，对随机选择的16次深度访谈资料进行初始扎根分析，对其它5次深度访谈资料进行后续理论饱和度检验。

3 模型构建

3.1 开放性编码

开放性编码作为编码的初始环节，是确定概念和构建理论最重要的步骤。为提高编码信效度，本文请3个小组成员(两位成员/组)分别对整理的资料进行逐词编码、逐行编码和逐个事件编码，同时对时间和行动进行定义，采用持续比较的方法提炼类别，直至无法得出新信息并实现类别饱和为止。对访谈资料进行挖掘、整理后得到218条原始语句，进一步抽象出概念。以下列标准对抽象概念进行挑选：①对含义相同或相似的概念进行合并；②对相反或者违背常理的概念予以剔除；③剔除出现次数低于两次的概念。最终，确定27个概念、11个范畴。开放编码形成的概念、范畴及对应原始资料如表1所示。

表1 开放性编码范畴

续表1 开放性编码范畴

3.2 主轴编码

主轴编码是指确定主范畴和子范畴以及子范畴与主范畴之间的逻辑因果关系。为提取主范畴，本文组织课题组成员进行多次分析和讨论，对表1中确定的概念和范畴反复评估，对范畴性质和内容等进行筛选、归类和提取。最终，将表1中11个范畴确定为次要范畴，并归纳出5个主要范畴，主范畴、次要范畴及范畴内涵如表2所示。

表2 主轴编码结果

3.3 选择性编码

选择性编码是将所有范畴围绕核心范畴进行统一，首先需要确定核心范畴，其次需要明确其它范畴与主范畴的逻辑因果关系。核心范畴代表研究的中心对象，既有可能从已经确定的范畴中确定，也有可能通过抽象和总结进一步确定。选择性编码包括以下步骤：①确定核心范畴，明确围绕核心范畴的故事主线；②发现核心范畴在主范畴与次范畴中间所处的位置；③确定主范畴和次范畴作为条件、行动/交互策略或者后果与核心范畴之间的联系。

根据主轴编码阶段提炼的二维邻近、机构地位、社群嵌入、社群关系演化、社群结构演化5个主范畴内涵以及各主范畴之间的关系，结合原始材料对比分析发现，它们均是围绕风险投资网络社群演化进行，因此将社群演化确定为核心范畴。其中，社群嵌入、二维邻近、机构地位分别为社群局域层面、主体关系层面、微观主体层面社群演化的动因范畴，社群关系演化为社群演化的过程范畴，社群结构演化为社群演化的结果范畴。围绕核心范畴的故事线是：社群嵌入、二维邻近及机构地位是不同层级风险投资网络社群演化的影响因素，直接作用于风险投资网络社群关系演化(社群关系形成和解散)，关系演化的持续累积最终体现为社群拓扑形态的动态演变(社群聚集性、地位不对称性和可达性)。

基于扎根理论的研究范式进一步理顺并验证了核心范畴与主范畴之间的连接关系和作用路径，本文在选择性编码阶段遵循社群嵌入、二维邻近、机构地位—社群关系演化—社群结构演化的研究逻辑，围绕故事线构建风险投资网络社群演化模型，即动因-过程-结果风险投资网络社群演化模型，如图3所示。

3.4 理论饱和度检验

为确保理论模型的科学性和严谨性，本文进行理论饱和度检验，其是衡量扎根理论停止采样的标尺。主要做法是对更多新数据进行编码，在编码过程中发现新理论、新概念、新范畴，如果没有，就说明理论达到饱和。为此，本文对剩下的5轮深度访谈数据按照扎根理论进行分析发现，检验结果依然能够反映风险投资网络社群演化模型构建的5类范畴，且没有出现新概念、新范畴及典型关系。具体包括“我们有一个小圈子，大家都普遍看好新能源项目，也都有不少和新能源行业相关的投资经验，大家都会分享新项目信息(A4～a9，认知邻近～相似经验)”、“在小圈子里，大家都会积极地追随那些有影响力的联合机构投资(机构地位→社群关系演化)”、“有些圈子是分层的，高层级成员关系形成以后就保持相对稳定，边缘层级成员之间关系经常形成、解散，不稳定(社群关系演化→社群结构演化)”等陈述，最终发现风险投资网络社群演化模型结果达到理论饱和度检验。

4 结果与讨论

4.1 模型阐释

上述基于动因—过程—结果的风险投资网络社群演化模型涉及社群嵌入、二维邻近、机构地位、社群关系演化、社群结构演化5个主范畴，其中社群嵌入、二维邻近和机构地位为存在显著层级差异的社群演化影响因素，社群关系演化为社群演化过程要素，社群结构演化为社群演化结果要素。动因—过程—结果风险投资网络社群演化模型各要素作用路径主要包括：机构地位—社群关系演化、二维邻近—社群关系演化、社群嵌入—社群关系演化、社群关系演化—社群结构演化。

(1)机构地位—社群关系演化。机构地位作为微观主体层面风险投资网络社群演化影响因素，包括风险投资机构的市场地位和社群地位，主要通过以下两条路径对社群关系演化产生影响：第一，市场地位—社群关系演化。市场地位体现了风险投资机构在整个行业中的排名，反映了风险投资机构的投资能力和项目水平，市场地位越高的风险投资机构越能够向行业成员展现和传递投资能力、投资意愿和可靠性，越能够吸引更多风险投资机构关注，越有利于社群关系形成；同时，风险投资机构维持市场地位的需求越强烈，行为一致性和绩效持续性需求越高，越有利于维持社群关系稳定。第二，社群地位—社群关系演化。社群地位展示了风险投资机构在社群中位于中心位置的程度，社群地位越高的风险投资机构越能够通过社群关系传递自身信息并吸引更多风险投资机构关注，越有利于社群关系形成；相反，社群地位越高的风险投资机构越具有较大的自由裁量权，在资源有限时越倾向于对新旧关系进行反复评估，从而对风险投资网络社群关系解散产生影响。

(2)二维邻近—社群关系演化。二维邻近作为二元关系层面风险投资网络社群演化影响因素，包括地理邻近和认知邻近，主要通过以下两条路径对社群关系演化产生影响：第一，地理邻近—社群关系演化。地理邻近是指风险投资机构在空间范围内的距离，地理距离越近，风险投资机构之间越容易进行沟通和交流，也越有利于促成社群关系形成；相反，地理距离越接近，风险投资机构之间越容易找到替代机构，并影响风险投资机构之间的关系解散成本，从而加快社群关系解散。第二，认知邻近—社群关系演化。认知邻近表示风险投资机构之间对风险项目、所属行业以及整个投资环境感知和理解的相似程度，认知邻近性越高，越有利于风险投资机构之间的信息共享和知识交流，进而促成社群关系形成；同时，认知邻近的风险投资机构之间对于同一投资事件具有相似的见解，有利于彼此之间进行沟通和协调，从而影响社群关系解散。

(3)社群嵌入—社群关系演化。社群嵌入作为社群整体层面风险投资网络社群演化影响因素，包括关系嵌入和结构嵌入，主要通过以下两条路径对社群关系演化产生影响。第一，关系嵌入—社群关系演化。关系嵌入反映了风险投资网络社群成员的整体关系强度分布，风险投资机构之间的联合投资频次越多，越有利于社群成员获得所需的关键信息，并通过社群成员间的信任和互惠机制对风险投资网络社群关系产生影响；同时，关系嵌入还会影响整个社群关系惯例和关系资本的形成，进而影响社群关系解散。第二，结构嵌入—社群关系演化。结构嵌入反映了风险投资网络社群内部三元结构分布水平，通过推荐机制增进社群成员之间的见面概率，通过信息传递机制增进风险投资机构之间的了解，从而影响社群关系形成；同时，结构嵌入具有社会监督和冲突调节功能，有助于缓解关系成员之间的矛盾，监督双方可能采取的机会主义行为和不道德行为，从而促进社群关系稳定。

(4)社群关系演化—社群结构演化。上述各影响因素直接作用于社群关系形成、维持和解散，社群关系演化作为风险投资网络社群演化的中间过程，通过社群关系演化的逐渐累积引发风险投资网络社群整体结构演化，并通过以下两个方面对社群结构演化产生影响：第一，社群关系形成—社群结构演化。风险投资机构在选择联合伙伴时一方面需要关注其专业知识水平和地位，另一方面也要关注社群嵌入所带来的高信任水平，通过发挥社群成员关系的凝聚作用，构建高密度、强连接关系，进而推动风险投资网络社群结构演化。第二，社群关系解散—社群结构演化。风险投资机构通过对现有关系价值进行再评估以及对潜在新关系潜力进行判断，重新配置关系组合，并解散一些边缘位置、冗余、缺乏持续价值的关系，促使社群结构朝着持续优化和摩擦减少的方向演化发展。

(5)社群结构演化。社群结构演化是风险投资网络社群演化的最终结果，可通过网络拓扑图直接呈现，最终体现为聚集性、地位不对称性、可达性。第一，聚集性指风险投资网络社群成员间的连接模式与合作规范，反映社群成员之间相互依赖、关联紧密的程度。社群聚集性越强，社群内成员群体意识和规范越强烈，越有利于社群成员之间相互监督，社群整体边界也就越显著。第二，地位不对称性指风险投资网络社群整体层级分布程度，地位不对称性越明显，社群成员在获取、调节社群资源时的非均衡性越显著。第三，可达性指风险投资网络社群整体资源和信息传播效率，反映社群成员之间通过较短距离实现连接的程度[34]。社群可达性程度越高，社群成员之间的信息失真率越低。

4.2 理论贡献

(1)构建风险投资网络社群演化模型，丰富了风险投资网络中观视角研究。风险投资网络社群演化作为一种中观现象，很难对其演化态势进行直接分析和度量，本文从整体视角出发，通过扎根理论探索分析，将与风险投资网络社群演化相关的各主范畴置入动因—过程—结果理论框架，构建社群演化影响因素—社群关系演化—社群结构演化模型，从社群关系层面演化过程及社群整体层次演化形态对风险投资网络社群演化进行了深入分析。

(2)整合风险投资网络社群演化影响因素，对风险投资网络社群进行了系统性研究。现有风险投资网络社群演化影响因素研究较为琐碎零散，或是致力于探索个别影响因素，或是关注联合风险投资影响因素，鲜有以风险投资网络社群为研究对象，从整合视角出发对跨层次演化影响因素进行研究。本文采用扎根理论方法探讨风险投资网络社群演化动力因素，从机构、机构间关系层面及社群整体层面识别了风险投资网络社群演化影响因素。

(3)揭示风险投资网络社群演化影响因素作用路径，从动态视角拓展了风险投资网络社群研究。由于关系与风险投资网络社群成员收益密切相关，因此社群成员亟需根据自身需求和机会不断调整组合关系，促成社群关系动态演变，最终引发社群结构演化。研究发现，在成员地位、二维邻近、社群嵌入等因素的影响下，风险投资网络社群成员会积极进行联合伙伴选择和配置，从而作用于社群关系形成和解散，演化过程的持续性积累导致风险投资网络社群在集聚性、地位不对称性、可达性等结构层面存在显著差异。

4.3 实践价值

本研究为政府相关部门制定创投和创业相关政策以及风险投资机构网络社群的高效运行提供如下建议：

(1)创建良好的投融资环境，为风险投资网络社群的有效运行提供坚实的政策支持和平台保障。一方面，制定与创新创业相关的优惠政策，促进创新创业发展，为风险投资网络社群提供更多投资项目选择机会；另一方面，加强风险投资网络社群相关中介和平台建设，为风险投资网络社群健康发展提供良好的外部环境和第三方专业机构，从而促进战略性新兴产业发展。

(2)确保充足的资源投入，为风险投资网络社群健康、有序发展提供重要的资金支持。首先，政府相关部门应该加强核心产业培育和创业资金投入，发挥创业引导基金的杠杆作用及乘数效应；其次，地方政府应设立母基金、直投基金，吸引相关风险投资机构围绕当地主导产业集群形成专业化风险投资网络社群，为核心和主导产业提供必要的资金支持，促进当地经济可持续发展；最后，还应支持有政府背景的风险投资机构快速成长，使其成为地区范围内或者行业范围内的领袖机构，吸引更多私人风险投资机构通过联合投资的方式进入风险投资网络社群。

(3)加强风险投资网络社群管理，为我国风险投资行业可持续发展提供指导。为提高风险投资网络社群运作效率，社群成员可通过协商方式制定社群发展方向和策略导向，在此基础上设定具体的社群成员进入标准，制定合理的利益分配制度，在充分发挥社群特点并获取相应竞争优势的同时，维护社群成员关系稳定，形成合理高效的风险投资网络社群结构。

4.4 不足与展望

本文存在如下不足：第一，采用扎根理论构建风险投资网络社群演化模型存在一定程度的主观性，未来可在现有研究结论的基础上进行实证研究和仿真分析，结合质性研究与量化研究增强研究结论的科学性和有效性。第二，未来还应广泛搜集实际风险投资网络社群演化数据，采用适合网络社群数据的计量方法，实证分析风险投资网络社群演化影响因素对社群关系演化的影响，以及风险投资网络社群演化影响因素对社群结构演化的影响。第三，进一步采用仿真分析和演化博弈模型，考虑风险投资机构行为选择过程中出现的重复博弈现象，深化风险投资理论研究，以更加直观和明晰的方式展现风险投资网络社群演化过程与演化结构。