企业家一般人力资本要素与创新机会识别研究

摘要：为厘清企业家一般人力资本要素与创新机会识别关系，阐释已有的迥异性研究结果，运用问卷调查法，提出并检验了企业家既有知识、乐观程度、创造性思维等一般人力资本要素与创新机会识别间的复杂关系假设。结果显示：就总体样本而言，企业家既有知识、乐观程度、创造性思维等一般人力资本要素与创新机会识别存在显著倒U型关系；就分组样本而言，女性企业家既有知识与创新机会识别间无显著关系，其乐观程度与创新机会识别间存在倒U型关系，其创造性思维与创新机会识别呈显著U型关系；男性企业家乐观程度及创造性思维均与创新机会识别存在显著倒U型关系，其既有知识与创新机会识别间存在显著U型关系。

0 引言

创新对于企业的重要性不言而喻。在激烈的全球竞争环境中，惟创新者进，惟创新者强，惟创新者胜。为此，我国明确将经济发展模式调整为创新驱动，并将“大众创业，万众创新”提到国家战略层面，但该战略的成功实施必须优先解决创新机会识别问题。所谓创新机会识别，是指个体在某特定时点上对追求或放弃发展某一有利于创新的具体机会而进行的决策[1]。具体到微观层面，围绕企业创新机会识别差异性表现，学者们开展了诸多探讨，并取得了丰硕成果[2-4]。结合人力资本理论、资源基础观及高阶理论，考虑到一般人力资本在外部环境适应及组织间转换等方面的优越性[5]，不少学者将企业家一般人力资本(是指可在多份工作或多家公司通用的素养、知识和技能)视为创新机会识别过程中最关键的前因变量，并就其既有知识、乐观程度、创造性思维等维度要素与机会识别的具体关系分别进行了深入探讨[6-8]。

遗憾的是，基于不同研究目的和理论框架，一方面，学者们对企业家一般人力资本要素与创新机会识别关系研究的结论迥异[9]；另一方面，从全局视角对二者关系机理的系统研究成果屈指可数。这些混淆式的研究结果以及离散式的研究方式，不仅难以全面挖掘企业家人力资本理论的深层学术价值，也无益于创业创新教育实践的具体开展。企业家的既有知识或经验、乐观程度及创造性思维到底能否提高其创新机会识别能力呢？若能，这些变量之间又存在怎样的具体关系机理呢？

为有效回答上述问题，本文将企业家既有知识、乐观程度、创造性思维3个一般人力资本要素作为前因变量，将创新机会识别作为结果变量，提出它们之间的复杂关系假设，基于问卷调查数据，从总体样本和性别分组样本双重视角对所提出的假设进行验证，以期能系统探讨企业家一般人力资本要素的创新效益，并为创业创新教育实践提供较为扎实的理论支撑。

1 文献回顾与研究假设

1.1 企业家既有知识与创新机会识别

既有知识是指个体所拥有关于特定事件的特定信息[10]。既有的市场知识、市场服务知识以及顾客需求相关知识均有利于机会发现[11]。人力资本论、社会认知论及图式论肯定了既有知识与机会识别间的正向关系。其中，社会认知论认为，个体经由特定生活经验而形成的认知框架，有利于其辨识既有事件与未来趋势之间潜在的、有价值的组合模式[12]。换言之，某些个体能够发现创新性机会，是因为他们已具备了与之相关的认知框架；图式论认为，随着既有知识的积累，个体储存的图式逐渐递增，从而有助于其更为快速、有效地聚集信息、发现机会[13]。

然而，与既有知识贫乏的个体相比，经验丰富的个体并不总是表现得更为突出；相反，有时甚至表现得更差[14]。这是因为经验丰富的个体往往会过于依赖自身既有知识，产生认知偏见或心智障碍，无法脱离既有知识或经验进行再思考。Ucbasaran等[14]研究发现，既有知识与机会识别之间存在倒U型关系。即当自营经验少于4.5年时，经验与机会识别呈正向关系；当自营经验大于4.5年时，两者之间则呈反向关系。基于如上论述，提出如下假设：

H1：企业家既有知识与创新机会识别存在倒U型关系，即既有知识过少或过多均不利于企业家识别创新机会，既有知识适中的企业家具有最理想的创新机会识别。

1.2 企业家乐观程度与创新机会识别

乐观程度是指个体对实现高难度目标的信念。应用心理学领域的诸多研究表明，个体往往会高估自身能力。然而，这种感性的情绪认知有时却是成功企业家的必备要素。Goel和Thakor[15]曾指出，越乐观的企业家，越愿意采取大胆的探索和冒险行为，从而越有可能识别出创新机会；Galasso和Simcoe[16]的研究也证实了这一观点。然而，Malmendier和Tate[17]发现，过于乐观的CEO往往会采取不经济的投资行为，从而无法捕捉到更具创新性的机会；谢雅萍和王国林[18]指出，过于乐观或悲观的情绪感知均会抑制创业者的主动性，而适度乐观的情绪感知则能驱使家族成员产生持续的内在动力，从而更利于识别创新机会。基于以上论述，提出如下假设：

H2：企业家乐观程度与创新机会识别之间存在倒U字型关系，即企业家过于自卑或过于自信均不利于其识别创新机会，适度乐观的企业家具有最理想的创新机会识别。

1.3 企业家创造性思维与创新机会识别

如果创新是人类文明和技术进步的引擎，那么创造性思维则是创新得以实现的关键基础[19]。所谓创造性思维，是指个体产生新颖、独特、适用观点或产品的思维形式[20]，其在科学发现、创造发明等活动中起关键作用[21]。由于创造性思维是认知过程的一种信息处理能力，所以其可有效提高所识机会的可行性和盈利性[22]。Smith和Di Gregorio[23]认为创造性思维可大大增加机会识别的可能性。Ardichivili等[24],Ko和Bulter等[25]证实了创造性思维在创业警觉性与创业机会识别关系间的中介作用。然而，也有学者指出，创造性思维与机会识别之间并非简单的线性关系。如Yao等[26]实证验证了中庸思想对创造性思维与创新行为关系的调节作用，当个体中庸思想较深时，其创造性思维与创新无关；当个体中庸思想较弱时，其创造性思维与创新行为则显著相关。但廖冰和董文强[27]的研究结果却与之不同，认为中庸思维越强的员工，越能自觉进行自我修养、自我完善，追求“至德”境界，从而越有可能实现创新。基于如上论述，提出如下假设：

H3：企业家创造性思维与创新机会识别之间存在倒U型关系，即过低或过高的创造性思维均不利于企业家识别创新机会，创造性思维适中的企业家具有最理想的创新机会识别。

2 研究设计

企业家既有知识(用PK表示)量表主要参考了郭晓丹[28]的研究，采用李克特7级量表(1表示完全不同意，7表示完全同意)，设置“公司高管在创立新事业前，曾学习过与新事业相关的知识”(记为PK1)、“公司高管在创立新事业前，曾有过与新事业相关的工作经验”(记为PK2)、 “公司高管在创立新事业前，就对新事业的市场很了解”(记为PK3)、“公司高管在创立新事业前，就知道新事业市场的顾客问题”(记为PK4)、“公司高管在创立新事业前，就想好了新事业的顾客服务方式”(记为PK5)、“公司高管(打算或已)创立的新事业与其所学专业有关”(记为PK6)6个测量题项。

企业家乐观程度(用Opt表示)量表主要参考了Ardichvili等[24]的研究成果，采用李克特7级量表，设置“遇到挫折时，公司高管勇于挑战自我”(记为Opt1)、“公司高管对未来充满美好的期待(记为Opt2)”、“公司高管对事情总是采取积极主动的态度”(记为Opt3)、“在遇到困难时，公司高管勇于接受”(记为Opt4)、“遇到挫折时，公司高管从不轻言放弃”(记为Opt5)、“公司高管是一个想得开、看得开的人”(记为Opt6)、“公司高管能够面对压力与困难”(记为Opt7)、“遇到挫折时，公司高管能很快找出解决之道”(记为Opt8)8个测量题项。

企业家创造性思维(用Cre表示)量表主要参考了Ardichvili等[24]的研究成果，采用李克特7级量表(其中，1表示完全不同意，7表示完全同意)，设置“公司高管常会用新的方法实现目标”(记为Cre1)、“公司高管常会想出新的想法改进业绩”(记为Cre2)、“公司高管常能找到新技术、新程序、新技巧或新产品的信息”(记为Cre3)、“公司高管常会采用新方法去提升工作质量”(记为Cre4)、“公司高管常会有新的突破性想法”(记为Cre5)5个测量题项。

创新机会识别(记为Idt)量表主要参考了Ozgen[29]的测量方式，采用李克特7级量表(1表示完全不同意，7表示完全同意)，设置“公司高管总能发现工作、生活中尚未满足的需求”(记为Idt1)、“公司高管总能发现工作、生活中尚未充分利用的资源”(记为Idt2)、“即使对某个行业没有经验，公司高管也能发现其中的创业机会”(记为Idt3)、“在日常工作中，公司高管总能识别出身边存在的创业机会”(记为Idt4)、“为识别好的创业机会，公司高管常会对某个行业或市场进行深入调研”(记为Idt5)5个测量题项。

鉴于企业家性别、年龄、创始人身份、公司职务、公司性质、公司规模等变量对创新机会识别存在潜在影响，本文还考虑了性别(记为Gender，“0”=女性，“1”=男性)、年龄(记为Age，“1”=30岁及以下、“2”=31～39岁、“3”=40～49岁、“4”=50岁及以上)、创始人身份(记为Founder，“0”=否，“1”=是)、公司职务(记为Function)(“1”=其它，“2”=中层管理，“3”=高层管理)、公司性质(记为Nature，“1”=国有独资企业、“2”=集体企业、“3”=股份合作企业、“4”=联营企业、“5”=有限责任公司、“6”=股份有限公司、“7”=私营企业、“8”=外商及港澳台投资企业、“9”=其它)、公司规模(记为Size，“1”=大型、“2”=中型、“3”=小型)等其它变量。

采用问卷调查方法进行假设检验，主要是考虑到该方法在相关关系检验方面的科学性和有效性已得到学界普遍认可，并且其在数据收集时间、质量、成本等方面诸多优势满足本研究实际需求。本文采用滚动发放法，向云南省各高校MBA学员中的企业管理者发放问卷。调查从2015年11月开始，至2016年5月结束，共发放问卷300份，回收201份，回收率为67%。剔除无效问卷后，最终共收回有效问卷187份。其中，52.9%的被试为女性；51.3%的被试年龄集中在31～39岁之间；26名被试为公司创始人；77.6%的被试来自大中型企业；77%的样本企业为私人控股，并集中在房地产业、金融业、制造业等行业。

2.3 信度与效度检验

采用Cronbach′s α系数对变量内部结构一致性进行检验。结果显示，企业家既有知识、乐观程度及创造性思维的Cronbach′s α系数分别为0.892、0.951和0.913，创新机会识别的Crobach’sα系数为0.868，表明本文量表信度良好。

为进行因子分析，首先采用KMO检验法和巴特利特球体检验法对相关数据进行检验。结果显示，企业家一般人力资本、创新机会识别的KMO值分别为0.937、0.830，均大于0.7；巴特利球体检验的近似卡方统计值的显著性概率均为0.000，小于0.001。基于上述检测结果，采用主成分分析法对企业家一般人力资本要素提取因子，通过方差最大化旋转，得到因子分析载荷矩阵，如表1所示。

为初步检验变量之间的相关性，将其纳入 Pearson相关系数矩阵中，结果如表2所示。从表2中可以看出，企业家既有知识、乐观程度、创造性思维的自然项与创新机会识别之间呈显著正相关关系，其平方项与创新机会识别之间则表现出了显著负相关关系，初步验证了H1、H2和H3。

3 结果分析

3.1 企业家一般人力资本要素与创新机会识别的关系验证：总体样本

为验证H1-H3，首先分别以企业家既有知识、乐观程度、创造性思维为自变量，以创新机会识别为因变量，采用Enter法进行分层回归并构建相应的回归模型(对应表3中的模型1、模型3和模型5)；其次，分别以上述各变量的自然项和平方项为自变量，以创新机会识别为因变量，采用Enter法进行分层回归并构建相应的回归模型(对应表3中的模型2、模型4和模型6)；最后，按照倒U型关系的验证过程，对加入各变量平方项后的模型及相应系数显著性进行检验。

对比表3中模型1与模型2的统计结果可知，在控制年龄、创始人身份、职务、性质、规模等变量的情况下，企业家既有知识的自然项对创新机会识别具有显著正向影响作用；加入既有知识平方项后，不仅模型依然显著，而且既有知识自然项及平方项的系数也显著。由于模型1中既有知识的系数为正，模型2中既有知识自然项系数为正而平方项系数为负，因而企业家既有知识与创新机会识别之间存在倒U型关系，从而验证了H1。以此类推，H2、H3也得到了验证。

值得注意的是，不论是以乐观程度自然项为自变量构建的模型3，还是在以乐观程度自然项和平方项同时作为自变量构建的模型4，企业家年龄这一控制变量对创新机会识别均表现出显著负向影响作用，而这一影响作用在其它模型中均不显著。关于这一现象的可能解释是，乐观程度在企业家年龄与创新机会识别关系中发挥完全中介作用。为验证该解释，按照温忠麟等[30]提出的中介效应检验程序，首先，分别以年龄、乐观程度为自变量，以创新机会识别为因变量，构建了表4中的模型7与模型9；其次，以年龄为自变量，以乐观程度为因变量，构建了表4中的模型8；最后，以年龄和乐观程度为自变量，以创新机会识别作为因变量，构建了表4中的模型10。

注：常数项均省略；*表示p<0.1；**表示p<0.05；***表示p<0.001，下同

由表4中的统计数据及温忠麟等提出的中介效应判定准则可知，乐观程度在企业家年龄与创新机会识别关系间确实发挥了完全中介作用，并且这种间接作用是负向的，即在当前样本中表现为被试年龄越大，其创新机会识别能力越弱。该结果与吴成颂等[31]的研究结论类似，即随着高管年龄增长，其治理观念越趋于安逸、保守，主动搜索外在信息并积极进行创新的能力就越弱。

3.2 企业家一般人力资本要素与创新机会识别的关系验证：分组样本

为进一步厘清企业家创新机会识别的具体形成机理，对总体样本数据关系验证结果进行稳健性分析。将样本按性别进行分组，分别验证女性和男性企业家既有知识、乐观程度、创造性思维等一般人力资本要素与创新机会识别的复杂关系假设，具体结果参见表5和表6。

结合表5的回归结果可知，在女性样本组中，H1和H3未得到验证，H2得到了验证。值得关注的是，在女性样本组中，当仅引入创造性思维自然项时，模型及创造性思维自然项的系数均显著，且自然项系数为正；当同时引入创造性思维自然项和平方项时，模型、创造性思维自然项及平方项系数均显著，且自然项与平方项系数均为正，表明女性企业家的创造性思维与创新机会识别之间存在显著U型关系，即对于女性企业家而言，极端的创造性思维才会促发其形成较为理想的创新机会识别。该研究结果可在沈汪兵等、Neubauer和Fink等学者的研究中找到支撑性解释。例如，沈汪兵等[19]将创造性思维分为发散思维和聚合思维2个维度，并指出女性在发散思维方面优势明显，而在聚合思维方面处于劣势；Neubauer和Fink[32]指出思维类型是影响创造性思维性别差异的关键因素。具体而言，女性在言语加工和言语创造方面具有相对优势，而在空间加工与图形创造方面则具有相对劣势。

对比表6中各模型统计数据可知，在男性样本组中，H2和H3均得到了验证，但H1未得到验证。值得注意的是，在男性样本组中，当仅引入既有知识自然项时，模型和既有知识自然项的系数均显著，且自然项系数为正；当同时引入既有知识自然项及平方项时，模型、既有知识自然项及平方项系数均显著，且自然项及平方项的系数皆为正数，据此可知男性企业家既有知识与创新机会识别之间存在U型关系，即男性企业家的创新机会识别存在中等知识陷阱。笔者认为可能的解释是，当企业家既有知识不足时，其“初生牛犊不怕虎”的天性可能超越了对未知的恐惧，从而表现出更高的创新机会识别能力；当企业家拥有丰富的既有知识时，可凭借这些知识储备快速了解市场变化、产业调整、政策变动、技术变革等既有事实所蕴藏的潜在机会，故而表现出更为强劲的创新机会识别能力；而当企业家既有知识适中时，对未知的渴望与恐惧将抑制企业家的创新机会识别意愿。当然，这种解释还有待后续验证。

4 结语

为厘清企业家一般人力资本要素与创新机会识别之间的复杂关系，探究造成已有文献混淆式研究结论的深层原因，借鉴相关理论构建了企业家一般人力资本要素与创新机会识别关系模型，并基于187份有效样本数据，从总体样本和分组样本双重视角对所提假设进行了实证检验，得到如下结论。

(1)从总体样本数据可知，企业家既有知识、乐观程度、创造性思维等一般人力资本要素与创新机会识别呈倒U型关系。

(2)从分组样本数据可知，企业家创新机会识别存在性别差异。具体而言，女性企业家既有知识与创新机会识别无显著关系，但其乐观程度与创新机会识别之间存在倒U型关系，其创造性思维与创新机会识别之间存在显著U型关系。与女性企业家不同，男性企业家既有知识与创新机会识别呈显著的U型关系，其乐观程度、创造性思维与创新机会识别之间表现出了显著的倒U型关系。

本研究结论进一步深化与拓展了人力资本理论与创新理论，对创业创新教育具有较强实践指导作用。

(1)应充分肯定企业家一般人力资本要素对创新机会识别的重要性。研究表明，企业家既有知识、乐观程度及创造性思维等一般人力资本变量对创新机会识别存在显著影响作用。故而企业家在加强自身专业技能的同时，还应注重内在素质的提升，这对成功识别创新机会有所裨益。

(2)应针对不同性别建立差异化创业创新教育课程体系。研究表明，男性和女性企业家对创新机会识别的机理有所不同。对于女性而言，应重点培养其适中的乐观情绪感知，并最大限度开发其创造性思维；对于男性而言，应注重传授创业创新经验，培养其适中的乐观情绪感知和创造性思维。

(3)培养企业家适度的乐观情绪，有助于其进行创新机会识别。研究表明，不论在总体样本中，还是在分组样本中，企业家的乐观程度与创新机会识别之间均表现出显著的倒U型关系。故而企业家们应重视对自身情绪的管理和认知，树立积极的情绪感知。

本文还存在以下不足：①为规避比较研究的复杂性及难度，论文仅以187份有效样本数据作为假设验证依据，相关结论的普适性还有待进一步加强，后期可分行业、分区域对结论普适性进行拓展；②为简化模型并集中探讨企业家既有知识、乐观程度、创造性思维等一般人力资本要素与创新机会识别关系机理，笔者对各潜变量之间的作用关系及作用方向均予以事先假设，故而无法深入挖掘变量之间的潜在关系。后期可借助其它分析技术，对本文所涉变量间可能存在的其它作用路径、作用方向及作用关系作进一步探讨。

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Research between General Human Capital of Entrepreneurs and Innovative Opportunity Identification

(School of International Business,Yunnan University of Finance and Economics,Kunming 650221,China)

Abstract：In order to understand the mechanism between general human capital of entrepreneurs and innovative opportunity identification, hypotheses of relationships between prior knowledge,optimistic degree,creativity and innovative opportunities identification are proposed and examined through an empirical method. The findings show that, in the overall samples, prior knowledge,optimistic degree and creativity have significant inverted U-shaped relationships with innovative opportunities identification; And for the female group samples, prior knowledge has no significant relationship with innovative opportunity identification, and optimistic degree has a significant inverted U-shaped relationship with innovative opportunities identification, and creativity has a significant U-shaped relationship with innovative opportunities identification; For the male group samples,optimistic degree and creativity have significant inverted U-shaped relationships with innovative opportunities identification,and prior knowledge has a significant U-shaped relationship with innovative opportunities identification.

Key Words：General Human Capital；Innovative Opportunities Identification；Relationship Mechanism

基金项目：国家自然科学基金项目(71262016，71663058)；云南省哲学社会科学规划项目(YB2016064)；云南省应用基础研究计划青年项目(2013FD028)；云南省教育厅重点项目(2013Z067)；云南财经大学科研基金人才资助项目(YC2013D26)

作者简介：于东平(1985-)，女，江西九江人，博士，云南财经大学国际工商学院副教授，研究方向为中小企业创新管理;段云龙(1977-)，男，云南大理人，博士，云南财经大学国际工商学院教授，研究方向持续创新管理;张新启(1989-)，男，河南漯河人，云南财经大学国际工商学院博士研究生，研究方向为企业持续创新;逯相雪(1992-)，女，河北邯郸人，云南财经大学国际工商学院硕士研究生，研究方向为中小企业创新管理;朱林(1991-)，女，河南驻马店人，云南财经大学国际工商学院硕士研究生，研究方向为中小企业创新管理。