新就业形态下孵化网络知识治理对创新孵化绩效的影响

根据知识基础论，创新可以被视为新知识生产过程，其核心在于知识创新。然而，由于新生弱性，初创企业仅依靠自身知识经验难以完成创新的知识碰撞。因此，嵌入孵化网络成为新创企业的明智选择[1]。孵化网络的自主演化并不会为在孵企业提供高质量的创新支持，需要凭借孵化器的网络位置优势，优化在孵企业与孵化网络其他参与者之间的知识转移、共享、使用等知识活动，从而实现孵化网络内高效率的知识流动[2]。此时，不仅要解决因孵化网络成员目标不一致所导致的诱因机制设计问题，更要考虑因孵化网络中知识差异性、复杂性、独占性等固有属性引起的知识基础风险[3]。为此，在孵化网络中，有必要探讨如何借助知识治理机制的设计与制度安排，提升创新孵化绩效。

值得注意的是，创新孵化绩效还取决于在孵企业的行为选择。虽然有部分研究已经从社会资本[4]、网络关系[5]等视角，对在孵企业差异化创新孵化效果给予了解释。但是，研究者较少关注孵化网络治理效果差异化的内在原因，对在孵企业通过组织学习参与孵化网络联合创新依然缺少充分的解释[6]。作为一种战略行为选择，组织学习决定了在孵企业能否充分利用外来知识资源、实现较高的创新绩效。考察在孵企业的组织学习有助于从主体能动性角度，解答在孵企业如何反馈孵化器的知识治理以及创新孵化绩效差异化问题。

此外，在与孵化网络的互动过程中，在孵企业利用组织学习提升知识创新水平与创新孵化绩效的效果，还与其自身特质有关。在诸多特质中，创业警觉尤为可贵，其能促进在孵企业及时洞察环境变动、整合相关知识、迅速响应市场机会、引导知识资源向创新集聚[7]。创业机会是孵化网络联合知识创造的起点。但现有研究对孵化过程的分析较少考虑在孵企业的机会警觉特质，而忽略在孵企业不同特质的假设将弱化相关研究结论的实践指导性。因此，将创业警觉纳入孵化器知识治理影响创新孵化绩效的分析框架，是基于理论研究和实践环节的需要。

综上，本研究结合知识治理和组织学习理论，构建一个跨层级的研究框架，以解析孵化网络知识治理、在孵企业组织学习和创新孵化绩效的关系。这为网络互动机制下改善创新孵化绩效提供了基于知识基础观的全新研究尝试，而考虑在孵企业的组织学习行为是对孵化网络知识治理效果波动性的有益补充。同时，分析在孵企业的创业警觉，从创业机会角度提升结论的科学性和适用性。

1 研究基础与假设

1.1 研究范畴界定

1.1.1 孵化网络知识治理

知识治理是指为了应对知识转移、共享、使用等知识活动时的认知失灵而采取的治理措施[8]。孵化网络属于典型的知识网络，孵化器是网络中的核心节点，其凭借网络位置的势能优势，能够引导、监督、修正孵化网络成员的知识活动[2]。因此，孵化器承担了孵化网络知识治理的主导者角色，负责知识治理的具体实施。Apa[9]指出，虽然在以机制设计为核心的分析逻辑下，知识治理的表现形式纷繁多样，但本质上孵化器的知识治理只有正式知识治理和非正式知识治理两类。本研究将采纳该观点，认为正式知识治理是指孵化器通过制式合约，明确孵化网络参与者的权责边界，激励知识活动，约束因知识不对称而引发的投机倾向与不当利益追求；非正式知识治理是指从信任、互惠、惯例、文化等方面培育孵化网络中稳定的知识合作关系，侧重自我约束，促使知识活动符合社会规范。

1.1.2 获得式学习

组织学习是一个不断获取、扩散并内化吸收知识的过程。依据知识源的不同，组织学习被分成获得式学习和实践式学习。相比而言，获得式学习能缩短学习周期，对企业自身资源能力的要求不高，使企业能够快速吸收外来知识，以较低成本建构自己的知识库。显然，获得式学习较好地匹配了在孵企业资源约束较强与知识经验短缺的特点[10]。为此，本研究主要考察在孵企业的获得式学习行为，并将其定义为：通过有意识地模仿和复制，在孵企业从孵化网络中获取外来新知识并吸收整合，以不断更新自有知识库的过程。

Kirzner[11]首次提出创业警觉是企业家努力注意并大胆构想未来市场的能力。以此为基点，部分学者从注意力、心理图式、认知加工等视角切入，展开了对创业警觉心理机制、认知机制、行动机制等方面的研究[12]。总体来看，多数学者并未脱离Kirzner的观点，即创业警觉与机会发现的关系始终是核心。为此，本研究认为，在孵企业的创业警觉是其识别与发现创业机会、积极构思未来市场的能力特质。

1.1.4 创新孵化绩效

创新孵化是以孵育增值为目标，由孵化器构建孵化网络，通过网络节点组织间的协同互动，共同为在孵企业输入高质量知识流、促进其知识创新的过程[13]。为此，本研究认为，创新孵化绩效是孵化网络成员在孵化器主导下交流互动与协同配合，促进在孵企业知识创新的结果反馈。

1.2 孵化网络知识治理与创新孵化绩效

正式知识治理可以通过详尽的条款设计，规范孵化网络的沟通语言和知识编码，营造公平透明的内部知识交易市场，为丰富孵化网络知识池流量、类型、效率等提供可信赖的途径。有研究表明[14]，知识差异过大容易导致在孵企业难以准确判断外来知识质量，引起知识吸收整合风险，对创新孵化造成负面影响。而正式的书面约定通过要求对方提供专业资质证明，能较好地反映外来知识质量，利于降低在孵企业知识搜寻成本和知识导入风险，提升创新孵化绩效。同时，正式知识治理利用契约形式完成了孵化网络成员共同身份的绑定[15]，这将促使知识交换从短期目标转向长期合作。如孵化器的背书担保能提高重复博弈预期，促进孵化网络参与者持续性知识协作，引导在孵企业专有性投资，缓解知识复杂性带来的知识流动障碍，驱动创新孵化绩效提升。此外，知识嵌入意味着一旦脱离原有的知识情境，孵化网络中知识转移的可靠性和有效性将遭到质疑。而正式知识治理借助知识定制或知识服务增值等条款，能复制来源方的知识情况，降低知识嵌入风险，推进知识流动，改善创新孵化绩效。为此，提出研究假设：

H1a：孵化网络正式知识治理对创新孵化绩效有正向影响。

在非正式知识治理机制下，在孵企业与孵化网络其它参与者基于共同愿景开展合作。内在动机能激发各参与者主动分享知识，形成共同语言，统一理解及思维模式，从而利于均衡认知距离，解决心智模式不一致引发的认知失灵问题，提升异质性知识分享速度与质量，提高创新孵化绩效。有研究证实[16]，非正式知识治理依赖信任、文化等软约束手段。因此，营造互惠公平的知识交换环境、激活知识主体的主动性与交互性，将对在孵企业新知识产生形成积极影响。尽管非正式知识治理的表现形式多样，但共同之处在于以一种含蓄的契约方式促进孵化网络成员共同探索，降低差异化、复杂性和独占性带来的冲突，增进相互理解并提升合作透明度。由于利益隔绝被联合价值共创所取代[4]，此时在孵企业不仅有机会接触创新所需的显性技术资料，甚至能突破知识粘滞性，共享契约之外的隐性知识经验，促进知识创新，实现创新孵化绩效提升。因此，提出研究假设：

H1b：孵化网络非正式知识治理对创新孵化绩效有正向影响。

1.3 孵化网络知识治理与获得式学习

在孵企业的组织学习多采取获得式学习形式，该过程包含对外来知识的获取、吸收、整合，并形成组织记忆[10]。通过获得式学习，外来知识被转化为在孵企业的内部知识。一般来说，嵌入孵化网络的在孵企业都有强烈的学习意愿。但是，获得式学习尚存在三方面障碍：一是知识差异化影响在孵企业对外来知识适配性的判断；二是知识复杂性影响知识吸收效果且整合过程存在较强的路径依赖；三是获得式学习往往伴随知识溢出，机会主义风险将阻碍获得式学习的持续进行。单纯依赖自组织的知识流动并不能促进在孵企业提升获得式学习效果。因此，作为从制度层面保障知识高效流动的知识治理对在孵企业进行获得式学习有着积极推动作用。

在正式知识治理机制下，孵化器利用许可与禁止明示为孵化网络中的知识活动构建制度依据，监控和保障知识传递质量，避免因知识供需不匹配而导致冲突，为获得式学习导入适配的知识流，缓解新生劣势的学习经验缺位[17]。外来知识的复杂性，使在孵企业依靠自身能力很难有效吸收、整合知识，达到获得式学习效果。而正式知识治理合作协议可以事先制定详细的行为规范与阶段性考核目标。一旦发现过程中出现偏离，正式知识治理机制的约束性条款将给予纠正和指导，以保证获得式学习效果。此外，能力培训和技巧指导的相关约定能有效缓解知识距离过大和知识嵌入性带来的学习障碍，加快专业技术与知识，甚至稀缺经验的分享，为在孵企业获得式学习提供低成本、高效率、可靠的智力支持与合作渠道[18]。基于多重跨边界信息通道和丰富的行业经验，孵化器能事先考虑到在孵企业新知识学习失误和风险，提前在合约范本中拟定“干中学”和“干中教”激励措施，有效降低在孵企业获得式学习试错成本，进而提升学习效率[2]。基于此，提出研究假设：

H2a：孵化网络正式知识治理对获得式学习有正向影响。

非正式知识治理有助于深化孵化网络成员认可与信任，缓解在孵企业合法性的缺失，鼓励潜在合作对象加入，扩大获得式学习范围。同时，在非正式知识治理机制下，源于信任与情感感知，孵化网络成员互动沟通的内容将超出获得式学习的简单知识传递，进入深层面的知识交流，为在孵企业获得式学习带来编码知识以外的成熟经验或学习技巧，增强在孵企业学习信心。有研究证实[19]，非正式知识治理能扩大在孵企业认知范围和提升认知灵活性，帮助在孵企业修正甚至摒弃知识吸收整合惯例，使之保持学习与吸收外部知识活力，改善获得式学习效果。此外，联合制裁、信用评级等非正式知识治理机制的应用，都能驱动孵化网络成员自觉遵守合作规范，降低获得式学习机会主义风险。基于此，提出研究假设：

H2b：孵化网络非正式知识治理对获得式学习有正向影响。

1.4 获得式学习与孵化创新绩效

获得式学习对孵化创新绩效的影响体现在以下几个方面：首先，新生弱性与小而弱性的双重约束意味着在孵企业通常不具备创新融合所需的多领域知识。获得式学习能够帮助弥补知识缺口、丰富知识基础，不断扩大自有知识库的深度与广度；其次，获得式学习属于“以我为主，为我所用”的拿来主义，重视立足于自身需求的创新性知识再造[20]。通过获得式学习，在孵企业一方面能在没有历史经验的情况下，以较小成本获得创新雏形，另一方面又能适应自身需求与外部环境变化，通过小幅完善后复制整合到组织中，快速制定出可行性知识创新方案，实现孵化创新绩效；最后，对于还没有形成完备组织体系的在孵企业，获得式学习使其能从孵化网络中汲取创新管理经验，修正发展初期的制度弊病，引导创新规范、实施步骤、资源调配等标准化，继而有利于加速创新知识活动流程，推动创造性想法的碰撞融合，促进孵化创新提升。据此，提出研究假设：

H3a：获得式学习对孵化创新绩效有正向影响。

1.5 获得式学习的中介作用

作为孵化网络核心功能单位的孵化器，其知识治理机制的设计安排是提升在孵企业创新绩效的有力保证。孵化器知识治理效果还需考虑在孵企业的微观创新机制。在孵企业利用孵化网络内的知识流进行获得式学习的过程，是网络内孵化器主导联合知识创新的有效路径。

在孵化器中，正式知识治理的公信力与权威性决定了在孵企业的知识资源流入数量与质量。由于网络中可分享稀缺的资源、行业技术与经验，加之产权保护等机制设计，将弱化产权风险，规范合作方互动，为在孵企业获得式学习提供智力支持与物质支持。而由非正式知识治理带来的合作信任，将稀释合法性缺失的不良影响。灵活多变的知识协作方式有助于延展孵化网络协作范围与深度，推动学习资源自由流动，继而为在孵企业增强学习信心、保持学习活力、开展学习探索提供社会支持。在孵化器主导下，经过孵化网络成员的互动努力，在孵企业不断提升获得式学习效果，形成创新雏形，通过规范创新管理流程，形成可行性知识创新方案，实现孵化创新绩效。结合假设H2、H3，本研究认为获得式学习在孵化网络知识治理与创新孵化绩效间起到较好的桥梁作用。为此，提出研究假设：

H4a：获得式学习在孵化网络正式知识治理与创新孵化绩效间起中介作用；

H4b：获得式学习在孵化网络非正式知识治理与创新孵化绩效间起中介作用。

1.6 创业警觉的调节作用

面对激烈竞争的环境，在孵企业如何以创业机会为导向，合理配置有限资源？一般而言，创业警觉性高的在孵企业善于联想事件，通过在不同知识间建构联系，识别出其中蕴含的潜在机会。较高的创业警觉说明在孵企业对市场机遇的把握准确又迅速。当竞争者受困于因果关系模糊下的认知局限时，在孵企业已先于竞争者，将注意力转向与市场机会相关的有用知识学习上，避免学习资源浪费，强化了获得式学习对创新孵化绩效的正向作用[21]。机会与认知耦合是在孵企业实现创新的关键。创业机会不仅能聚焦学习注意力资源，缩短知识学习周期，而且围绕机会识别开发出市场、营销、运营等知识，实现增值创新以及对现有市场的挖掘，加速获得式学习向创新成果的转化。与此相反，创业警觉低的在孵企业，由于缺乏清晰的市场机会引导，其获得式学习容易陷入信息冗余，吸收的知识也难以形成一致性认知，继而影响组织内部的吸收整合，对创新孵化绩效造成障碍。基于此，提出研究假设：

H5a：创业警觉正向调节获得式学习与创新孵化绩效的关系。创业警觉越高，获得式学习与创新孵化绩效的正相关性越显著，反之，越弱。

更进一步，孵化网络的知识治理仅是将在孵企业置于创新知识流中，并不必然代表实现创新绩效。具有高警觉的在孵企业比较善于捕捉知识流中潜在的市场机会，更为积极地启动获得式学习，导入创新原型或范例，大胆构想未来市场，勇于批判性审视知识的常规组合与惯例，利用机会聚焦二次信息加工，不断强化孵化网络知识治理通过获得式学习转化为创新孵化绩效的过程。机会警觉是在孵企业选择获得式学习、实现联合知识价值创造的起点[22]。否则，将导致被动吸收知识流，同时，获得式学习也会由于方向不明确，出现注意力分散和学习成本上升。创业机会把握不准会导致在孵企业局限于对知识源头的简单模仿，难以体现新知识价值。此时，获得式学习在孵化网络知识治理与创新孵化之间的传导作用将被弱化。为此，提出研究假设：

H5b：创业警觉可以调节获得式学习在孵化网络知识治理与孵化创新绩效之间的中介关系。创业警觉越高，获得式学习的中介效应越显著，反之，越弱。

综上所述，构建跨层次概念模型如图1所示。

2 研究设计

2.1 研究步骤与样本

依托江苏省孵化协会、政府相关部门、笔者所在商学院的校企合作平台等渠道，通过中间人辅助方式，对江苏常州市、苏州市、无锡市等地区成立时间少于5年、正常运营超过半年的在孵企业进行问卷调查。鉴于本研究是检验孵化网络知识治理对创新孵化绩效的影响，选择孵化器时主要考虑省级以上科技企业孵化器。具体包括国家级孵化器25家，省级孵化器10家，样本企业全部为科技型在孵企业。在发放问卷时，为确保数据填写质量，明确告知问卷应由掌握企业组织学习、机会开发和创新孵化情况的高管成员匿名填写。并且，在问卷调查时，要求在孵企业通过孵化器至少与3家创新孵化主体建立了协作关系，目的是确保创新孵化具有足够规模，能够突出孵化网络特征。自2018年4月开始，结合现场发放和电子邮件形式，共发放问卷500份，截至2018年8月底，共回收问卷376份，对其中空白较多、填写倾向过于一致的问卷予以剔除。最后获得来自34家孵化器的有效问卷324份，回收完成率为64.8%。同时，为规避可能遭遇的同源误差问题，采用Harman 单因子法对问卷作因子分析。结果发现，在未旋转情况下形成的第一个主成分解释的变异量为27.79%，累积总方差解释为75.6%，因变量和自变量也分别载荷到不同因子上。显然，共同方法偏差问题对后续分析影响不大。

2.2 测量工具

为确保测量工具的可信度，主要借鉴西方成熟量表并严格遵循翻译和回译的标准程序。所涉量表均采用李克特五点评分法，以1-5分别表示从完全不同意到完全同意。

(1)创新孵化绩效。本研究认为创新孵化绩效是在孵企业新知识生产与创造过程的结果反馈。为此，参考Becerra[23]的量表，主要从 7个题项测度。

(2)孵化网络知识治理。根据知识治理理论，延续孵化网络治理逻辑，孵化网络的知识治理可以分为正式与非正式两类，借鉴Apa[9]的量表，分别用4个题项测量孵化网络的正式知识治理与非正式知识治理。

(3)获得式学习。本研究认为获得式学习侧重于外部知识与信息获取，对企业自身资源能力的要求不高，符合在孵企业特点。为此，采用Li[24] 基于中国情境设计的量表，主要从6个题项测度。

(4)创业警觉。本文不关注非创业警觉构成要素对创新的影响，因此，对创业警觉不区分维度，主要参考Tang[25]的题项量表，并根据指示物转移模型，即保持构念基本意义不变，转向在孵企业层面进行测量。具体题项和信度检验结果见表1。

在控制变量上，选取在孵企业年龄、规模和孵化器级别3个指标。具体测量时，企业年龄采用在孵企业创办时间测度。实际测算规模时，结合在孵企业新生特点，将企业规模分为10人以下、10-30人、30-50人、50-100人、100人以上5个等级，并依据上述等级排序分别赋值1-5。孵化器级别按照科技部认定标准，将国家级孵化器赋值为 1，省级孵化器为0。

2.3 效度检验

变量测度均参考了国内外相关成熟量表，在题项表达上，为保证测量工具符合研究目的，对其中涉及的英文题项，邀请了一名英语专业教授和2名管理学教师共同讨论中文译句，并对问卷条目作了部分完善和调整。因此，问卷内容效度符合要求。同时，表2对角线上所有变量两两间的方差萃取(AVE)平方值均大于各变量相关系数，说明量表效度较好。最后，应用Amos17.0作验证性因素分析，结果如表3所示。可以认为，基准模型是对实际数据拟合最好的模型，适合进行假设检验。

注：a为基准模型;b为正式知识治理与非正式知识治理作为一个因子;c为正式知识治理、非正式知识治理作为一个因子和获得式学习、创业警觉合并为一个因子;d为正式知识治理与非正式知识治理作为一个因子、其它三个变量合并为一个因子；e为全部变量作为一个因子

2.4 数据分析策略

在本研究中，孵化网络的正式知识治理和非正式知识治理均属于孵化器层面变量，创新孵化绩效集中体现为在孵企业知识创新成果，属于在孵企业个体层面变量。因此，需要进行数据聚合检验，分析在孵企业层面的感知数据，以及是否能采用加总聚合的方式转化成孵化器层面数据。结果表明：正式知识治理的ICC(1)和ICC(2)分别为0.543、0.962，组内一致性RWg为0.892；非正式知识治理的ICC(1)和ICC(2)分别为0.621、0.984，组内一致性RWg为0.927。因此，正式知识治理与非正式知识治理由在孵企业层面数据聚合是恰当的，可以应用多层次线性模型检验假设。

3 研究结果

3.1 描述性统计

表2显示了各变量相关性检验结果。结果显示，获得式学习与孵化创新绩效存在显著正相关性，初步验证了假设H3a，并且其它变量相关性系数也隶属于中低区间，适合作进一步路径分析，验证彼此间的综合效应。

3.2 假设检验

对自变量、因变量数据作中心化处理后，采用HLM6软件进行分析，结果如表4所示。

(1)自变量对中介变量的跨层次影响。从模型2可以发现，正式知识治理(γ=0.273，p<0.001)和非正式知识治理(γ=0.362，p<0.001)对获得式学习都有显著正向影响，由此，假设H2a、H2b得到验证。

(2)自变量对因变量的跨层次影响。从模型5发现，正式知识治理(γ=0.364，p<0.001)、非正式知识治理(γ=0.461，p<0.001)对创新孵化绩效也有显著正向作用，由此，假设H1a、H1b得到支持。

(3)中介变量对因变量的影响。从模型4可以看到，获得式学习(γ=0.427，p<0.001)对创新孵化绩效具有显著正向影响，由此，假设H3a得到验证。

(4)中介作用检验。对比模型5和模型6，可以发现，在加入中介变量获得式学习后，正式知识治理(γ=0.123，p<0.05)、非正式知识治理(γ=0.187，p<0.05)对创新孵化绩效影响的显著性和系数均有明显下降，并且获得式学习(γ=0.202，p<0.01)对创新孵化绩效的影响依然显著，表明获得式学习在正式知识治理和非正式知识治理对创新孵化绩效的影响中，均起到部分中介作用。由此，假设H4a、H4b得到支持。

3.3 调节效应检验

采用SPSS17.0软件，借助层级回归检验创业警觉的调节作用，结果如表5所示。

从模型9可以发现，获得式学习和创业警觉的交互项(γ=0.124，p<0.05)对创新孵化绩效具有显著正向影响，说明创业警觉对获得式学习与创新孵化绩效的关系存在正向调节作用，由此，假设H5a成立。为直观反映创业警觉的调节效应，绘制了低于和高于均值一个标准差水平的调节效应图，如图2所示。

3.4 有调节的中介效应检验

在样本量设置为5 000后，利用Bootstrap方法验证有调节的中介效应。以调节变量创业警觉的均值加减一个标准差，分别检验在高水平和低水平创业警觉情况下获得式学习的中介作用。结果表明：在创业警觉较高的情况下，获得式学习的中介效应为0.263，95%的置信区间为[0.014，0.416]，不包含零；在较低的创业警觉条件下，获得式学习的中介效应为0.034，95%的置信区间为[0.006，0.298]，不包含零。并且，两种条件下的间接效应有显著差异(Δγ=0.229)，95%的置信区间为[0.009，0.118]。因此，获得式学习的中介效应在创业警觉较高的在孵企业中更显著，假设H5b得到验证。

4 结论与讨论

4.1 研究结论

基于知识基础理论，考虑获得式学习与创业警觉的作用，深入探讨了孵化网络知识治理对创新孵化绩效的影响。经过跨层次回归分析，得到以下结论：

(1)孵化网络知识治理对创新孵化绩效有直接的正向影响。孵化网络单纯依赖知识的自组织流动，难以实现以知识创新为核心的创新孵化绩效，因此孵化网络节点间的知识流有待治理，这与Foss分析知识治理对开放式创新影响的结论一致。现有研究多集中于探讨在孵企业入驻孵化器的经济动机或战略时机，从资源获取或战略角度思索孵化网络嵌入对在孵企业创新活动的影响，少有研究揭示孵化器知识治理对在孵企业新知识产生的作用[26]。本研究结论显示，借助正式知识治理机制的行为控制或非正式知识治理机制的目标引导，孵化器在孵化网络中积极促成内部公平知识交易市场形成以及相互信任的利益共同体培育，从而有效规避了因认知失灵造成的沟通障碍，促使网络成员知识互动进入有序轨道，利于更多知识创新方案产生。

(2)获得式学习在孵化网络知识治理和创新孵化绩效间起积极的中介作用。在现有研究中，在孵企业的获得式学习并未得到应有的重视，多数研究较关注孵化器资源聚合和服务供给对异质性创新孵化结果的影响，少有研究注意到在孵企业特质和行为选择的作用[13]。孵化器知识治理为创新孵化构建了高效率的知识流动情境，但孵化网络的联合知识创新效果还取决于在孵企业立足自身知识禀赋的获得式学习过程，这是其反馈孵化网络知识治理主体的能动性表现。研究结果表明，随着获得式学习进程的纵深推进，在孵企业能汲取有价值的创新管理经验，弥补自身知识缺口，促进创新孵化。可以说，孵化网络知识治理通过在孵企业获得式学习完成内外部知识资源整合，推动创新孵化绩效提升。

(3)创业警觉不仅正向调节获得式学习与创新孵化绩效的关系，而且正向调节获得式学习的中介效用。研究表明，获得式学习仍需依循创业机会，才能防止信息冗余、注意力分散、机会窗口受限等对在孵企业创新造成的阻碍。具有较高创业警觉的在孵企业，能明确知识资源获取、吸收、整合过程，聚集于与市场机会相关的知识学习，避免学习资源浪费，并在市场机会的引导下先于竞争者采取创新行动，强化获得式学习对创新孵化绩效的正向机制。更进一步，具有高警觉的在孵企业在孵化器知识治理机制下会表现得更为主动，大胆构思未来市场，积极搜寻潜在知识合作对象，有意识地采取获得式学习导入与市场机会相关的知识经验或创新范例，批判性审视所获知识的常规组合与惯例，不断强化孵化网络知识治理通过获得式学习转化为创新孵化绩效的过程。

4.2 理论贡献

首先，既有研究注意到孵化网络的知识网络属性，从知识聚集、竞合关系、服务推送等视角分析创新孵化绩效[28]。本研究发现，孵化器凭借网络位置的势能优势和在孵企业发展依赖，能对孵化网络成员的知识活动施加影响，从而利用知识治理机制设计与制度安排，规范孵化网络知识流动，为在孵企业异质性知识吸收、整合及流动性碰撞，提供资源支持、行为控制与目标引导，继而推动联合知识创新过程，提升创新孵化绩效。本研究构建的中观二元关系与微观主体间的跨层次分析范式是对嵌入孵化网络的在孵企业进行创新研究的有益补充。

其次，孵化器知识治理机制分析仅解释了在孵企业创新的知识场域，却不足以对在孵企业创新成果差异化进行解释。孵化网络的知识治理仅是将在孵企业置于创新知识流中，并不代表必然获取创新绩效[29]。为此，本研究将获得式学习整合到孵化网络知识治理机制对创新孵化绩效的影响框架中，从战略行为选择视角，为深入理解孵化网络知识治理机制下在孵企业差异化创新孵化绩效提供了新思路，从而有益于完善孵化器—在孵企业—创新孵化绩效的研究体系。

最后，在孵企业要在激烈的竞争环境中获得持续发展，就必须以创业机会为核心，积极引入适配的知识资源，同时，合理配置有限的学习投入。为此，本研究将创业警觉引入分析模型，并验证了其在获得式学习与创新孵化绩效间的正向调节作用，以及对获得式学习中介作用的调节效应。该结果从在孵企业特质角度，诠释了在孵化网络知识治理机制下差异化创新孵化绩效形成的内在原因，既符合机会驱动型创业研究主流，也呼应了创业机会是孵化网络联合知识价值创造起点的判断。

4.3 实践启示

(1)孵化器在主导与实施孵化网络知识治理时，应充分意识到知识差异性、知识复杂性、知识独占性是引起知识基础风险的知识固有属性，无论是正式知识治理的契约设计，还是非正式知识治理的关系培育，都应有意识地加强孵化网络中的知识互动，防范知识产权风险，改善知识共享质量等，促进孵化网络的知识流动进入互动协作、安全高效的轨道。

(2)针对在孵企业的获得式学习，应借助知识治理的制度保障，为其导入高质量的知识流。此外，孵化器还应充分利用自己的市场经验和广泛的社会联系，向在孵企业提供学习吸收和二次加工帮助，以在孵企业获得式学习为契机，使之能够正确利用网络中分散的创新资源，完成自己的杠杆性成长，实现联合创新行动价值。

(3)重视创业警觉的作用。当在孵企业的获得式学习与市场机会匹配时，能提升创新孵化绩效。由于在孵企业的新生弱性，其个体难以有效识别创业机会，需要利用孵化网络中交叉流动的信息、集体智慧、信息价值协作判断等手段，提升创业警觉质量。而这些内容的基础仍是知识，与孵化网络的知识活动有密切关系。为此，孵化器需重视内部共享氛围的营造、正式沟通渠道的维护、非正式互动关系的培育，不断优化孵化网络知识流动。

4.4 研究局限与展望

尽管本研究从理论上突出了孵化网络知识治理对创新孵化绩效的影响，并得到一些有意义的发现。但是，受限于成本和条件，本研究也存在局限。首先，正式知识治理机制与非正式知识治理机制的互动没有展开。已有研究指出，两类知识治理机制存在补足效应，共同影响知识的组织活动和新知识产出结果；其次，获得式学习是一个动态过程，累积性效果需要一定时间才能呈现出来，未来可以考虑进行纵向研究，进一步验证研究结论；最后，创业警觉是机会识别的典型变量，但机会的利用开发结果是否也会影响获得式学习向创新孵化绩效的转化，有待在后续研究中加以验证。

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