随着“大众创业、万众创新”的提出,中国创业者的创业热情持续攀升。据全球创业观察报告(GEM)统计,2014-2018年我国早期创业活动指数分别为15.5%、12.8%、10.3%、12.65%、10.3%,长期处于较为活跃状态,日均新设企业数量由5 000多户增加到1.8万户。但与创业热情持续高涨形成鲜明对比的是居高不下的创业失败率——我国有近50%的企业寿命小于5年。Singh[1]、张玉利[2]、Zimmerman[3]、杜运周[4]等学者指出,合法性缺失是制约新创企业生存与发展的主要障碍。因此,破解合法性获取难题成为我国创业企业突破当前发展困境以及释放区域经济社会发展活力的有效路径。
为破解创业过程中的合法性获取问题,国内外学者对合法性的前置影响因素展开了大量研究。已有研究证实了创业团队异质性[5]、关系冗余[6]、创业导向[7]、网络结构嵌入和关系嵌入[8]、资源拼凑[9]、企业政治关系[10-11]等对创业企业合法性的显著影响。网络孵育情境下,入驻由孵化器同供应商、客户、政府部门、投融资机构、中介服务机构以及其它孵化器组成的具备多元性特征的孵化网络,是新创企业突破新生劣势与获取合法性的有效途径[12-13]。创业孵化领域的研究一直强调孵化器提供的创业孵化服务对新创企业合法性获取具有重要影响[14],但对于孵化网络特征如何有效促进在孵企业合法性获取未给出明确答案。宋晶[15]指出,创业活动的超前性、创新性与不确定性影响了社会对创业活动的认知与接纳程度,而通过与异质性网络成员建立联系有助于企业获得社会认可。由此可见,网络孵育情境下孵化网络的多元异质性程度对在孵企业合法性获取有一定解释力。此外,网络效力的释放离不开网络成员主观能动性的发挥。例如,胡海青(2017)指出效果推理是创业网络效力释放的关键;徐二明等(2018)发现,效果推理对于企业产品研发阶段跨越合法性阈值有明显促进作用。因此,将效果推理纳入研究框架有助于进一步打开孵化网络助力在孵企业合法性获取过程的“黑箱”。
鉴于此,本文基于“资源-行为-结果”理论范式,构建包含孵化网络多元性、效果推理、在孵企业合法性在内的概念模型,并利用244份有效调研问卷数据对假设与概念模型进行检验,旨在厘清网络孵育情境下孵化网络多元性特征对在孵企业合法性的影响以及效果推理在该过程中的作用,打开孵化网络向在孵企业合法性转化的过程“黑箱”,为孵化网络管理者工作开展以及在孵企业决策逻辑选择与合法性培育提供理论借鉴。
网络多元性是指网络内部成员属性的复杂性与多样性[16]。Goerzen[17]认为,网络多元性是指嵌入于网络的信息与知识资源的多样性;翁瑞宏(2007)指出,网络多元性是指与网络主体发生连接的地区和产业种类数量;李振华(2018)指出孵化网络是由孵化器同供应商、客户企业、政府、金融机构、大学或科研院所、中介服务机构以及其它孵化器等相互连接形成的跨越节点的网络状组织。由此可见,孵化网络的构成主体众多且不同主体属性差异较大,构成其先天的多元异质性特征[12]。在网络多元性作用方面,Beckman[18]分析了网络成员异质性对企业并购决策的影响,发现当企业网络成员异质性较高时,其支付的并购费用较低;Goerzen等[17]实证研究发现联盟网络多元性对跨国企业财务绩效有负向影响;Duysters等[19]证实联盟网络多元性与创新绩效呈倒U型影响;吴绍棠发现网络多元性对合作创新具有直接影响,并且通过联盟信任发挥间接影响;胡海青[20]认为网络多元性直接且通过外部知识整合间接影响在孵企业孵化绩效;张颖颖[21]指出网络多元性对孵化绩效有正向影响,在孵企业战略创业行为对该关系有部分中介作用;边燕杰等[22]则用网络成员体制属性测量网络多样性,将网络成员分为体制内、体制外和跨体制3种类型,发现具有体制多样性的网络能为体制跨越者带来更优的经济收益。由此可见,已有的网络多元性研究多将组织网络、联盟网络作为研究对象,探讨网络多元性对创新与绩效的影响,但研究结论并不聚焦,仅有少数学者关注孵化网络多元性特征及其对孵化绩效的影响。这说明,网络多元性对企业存在复杂的作用机制,有必要通过中介变量作深入探讨,为网络多元性效力差异提供新的解释逻辑[23]。
适用于高度不确定环境下的效果推理,是新创企业将所嵌入的创业网络优势转化为绩效的有效途径[24]。Sarasvathy等[25]认为,在奈特不确定性环境下,创业企业通过试错性实验,搜集市场反馈信息,不断调整创业行为,最终实现成功创业的决策方式即效果推理。自效果推理概念提出后,胡海青(2017)、彭学兵[24]等学者认为创业网络规模、关系强度是效果推理产生的重要前因变量,且效果推理对新创企业融资、创新[24-27]等有显著影响。可见,效果推理对创业活动的重要性已经引起国内外学者广泛关注,然而网络孵育情境下效果推理的有效性问题并未得到足够重视。具备多元性特征的孵化网络为在孵企业带来了大量冗余异质性创业资源,为效果推理奠定了基础。因此,在网络孵育情境下探讨效果推理,可以在一定程度上打开孵化网络资源向在孵企业合法性转化过程的“黑箱”。但现有研究多聚焦于网络规模、关系强度等因素,忽略了孵化网络天然具备的多元性特征对在孵企业效果推理决策逻辑的影响。此外,已有研究虽然发现效果推理决策逻辑的使用会影响新创企业合法性获取,但局限于对二者关系的理论探讨,缺乏实证材料佐证。同时,现有研究并未就效果推理不同维度与新创企业合法性的关系给出明确结论,因此有必要就此深入展开实证分析。
合法性是利益相关者对企业行为的评价[28],是决定新创企业存亡的关键。Zimerman等[3]认为,对新创企业而言,合法性是其被认为具有可接受性、恰当性和希求性的程度,决定了企业对创业资源的获取;Aldrich[29]认为,新创企业合法性包括认知合法性与社会政治合法性,其中认知合法性是指新创企业创业活动被社会接纳的程度,社会政治合法性是指社会大众对新创企业遵守相关法律法规等的认可程度;俞园园等(2016)则认为,新创企业合法性包括管制合法性、规范合法性和认知合法性,其中管制合法性是指企业对政府、行业协会等相关部门制定的规章制度的遵守情况,规范合法性主要指企业对社会普遍认同价值观的遵守情况,认知合法性主要是指企业被社会广泛接纳的程度,创业合法性是新创企业将网络嵌入优势转化为绩效的关键路径。学界普遍赞同新创企业合法性是新创企业获取创业资源[3]、提升创业绩效[30],进而谋求生存与发展的关键。Singh[1]指出,新创企业创业失败很大程度上是由于新创企业合法性缺失造成的。在创业合法性的影响因素研究方面,赵文红[5]通过实证研究发现创业团队异质性对团队合法性有影响;王玲玲(2017)从网络嵌入视角出发,发现网络关系强度对合法性有影响;裴梦丹[6]发现组织关系冗余性对合法性有影响;李雪灵等[7]则发现,新创企业的资源拼凑行为对其合法性获取有正向影响。但现有研究缺乏对网络孵育情境下孵化网络助力新创企业获取合法性的路径探讨,忽视了孵化网络孵育增值能力的根本来源——孵化网络成员提供的异质性创业资源。因此,本文从网络多元性视角对孵化网络中的异质性资源进行刻画,探究孵化网络多元性对在孵企业合法性的作用关系,这对深度发掘孵化网络价值具有重要意义。
创业合法性是指新创企业创业活动被供应商、顾客、政府等社会公众与市场的认可程度,创业孵化的本质是在孵企业在孵化器的创业支持与网络支持下,通过整合内外部创业资源,提升自身合法性的过程。在孵企业成立初期,外部环境不确定性与自身新生弱性成为其合法性获取的重要障碍。孵化网络作为聚集创业资源、助力新创企业成长的载体,对新创企业克服新生劣势与合法性缺陷有重要意义。宋晶[15]指出,通过与多元异质性的网络组织成员建立联系,有利于新创企业获取合法性。
在孵化网络中,在孵企业合法性提升的关键在于通过与网络成员互动,获取创业所需的资源,进而克服新生劣势。网络多元性为企业提供了接触大量异质性信息和资源的机会[31],而信息资源的可获性又促进了组织行动的有效性,有助于组织声誉提升。此外,网络多元性越高,嵌入在网络中的资源就越丰富,在孵企业能获得更多资源保障,这些均会被利益相关者视为积极信号,进而产生在孵企业拥有良好发展前景的判断,此时在孵企业的合法性越好。在孵企业的潜在合作者通过对企业现有合作者进行评估,判断是否与该企业交易。多元化孵化网络是在孵企业的一种实力象征,有助于利益相关者认可其创业活动。根据信号理论,信息不对称下,在孵企业通过与利益相关者建立网络关系,向其传递自身各种信息。同时,在有限理性约束下,利益相关者主要根据企业传递出的信号对其进行合法性评价。多元性孵化网络则为在孵企业建立网络关系以及传递企业信息搭建了多种通道。此外,组织学习视角下的相关研究表明,网络多元性越高,网络成员的知识背景异质性越强[32],越有助于激发团队成员进行层次知识共享及开展利用性学习,进而促进企业合法性提升。综合上述理论分析,在此提出如下假设:
H1:孵化网络多元性对在孵企业合法性有正向影响。
创业资源是决定在孵企业创业成败的关键。虽然多元化的孵化网络包含丰富的资源,但在孵企业只有采取合适的方法对这些资源进行整合,才能产生“1+1>2”的效果。对于在孵企业,成立之初面临着奈特不确定性,传统因果逻辑难以奏效,创业者要更多地依靠效果推理进行决策。网络多元异质性越高,在孵企业能从孵化网络中获得的创业资源越多,有助于其对现有手段进行补充与丰富,从而建立与挖掘更多的创业资源整合目标与机会,促使在孵企业更多地运用效果推理。为深入探究孵化网络多元性对效果推理的影响关系,参考Chandler[33]和胡海青(2017)等研究,从实验、柔性、可承受损失、先前承诺4个方面对效果推理进行解构。
(1)提高在孵企业可承受损失水平。网络多元性为在孵企业带来了大量低成本的异质性冗余资源,有助于扩大在孵企业资源整合范围,使其在更高的可承受损失水平下进行决策。
(2)助力在孵企业开展实验。多元性孵化网络为在孵企业带来了丰富的知识与技术资源,扩充了在孵企业现有知识技术基础,助力在孵企业不断进行小规模试验、测试市场反应。
(3)提高在孵企业柔性。随着孵化网络多元性提升,在孵化器的信用担保下,在孵企业可以同更多网络成员建立联系,并以较低成本签订合作契约以及进行柔性决策。同时,在网络孵育情境下,孵化网络多元性程度越高,嵌入在其中的资源也越丰富,在孵企业获取创业资源越容易,资源转化选择越多[34],因此资源柔性也更强。并且孵化器通过实施控制行为对在孵企业提供信息支撑,促进在孵企业同其它利益相关者互动,了解不同网络主体的资源优势,帮助企业重塑资源路径,提升企业协调柔性[35]。
(4)保障先前承诺。在孵化器的信用担保下,孵化网络多元性特征有效降低了在孵企业合作伙伴搜寻与筛选成本,为在孵企业在合作中达成先前承诺提供了条件。
综合上述理论分析,在此提出如下假设:
H2a:孵化网络多元性对柔性有正向影响;
H2b:孵化网络多元性对可承受损失有正向影响;
H2c:孵化网络多元性对先前承诺有正向影响;
H2d:孵化网络多元性对实验有正向影响。
效果推理是新创企业跨越合法性阈值的有效手段。在网络孵育情境下,在孵企业通过孵化器提供的信用担保[20],并在效果推理逻辑指导下,与孵化网络中的供应商、顾客、政府、中介服务机构等建立联系,获得相关创业主体的先前承诺。在此基础上,通过创造性地整合与利用现有资源与手段,并在可承受损失范围内进行创业决策,最终在满足市场需求的过程中赢得各相关利益主体认可。参考Chandler[33]和胡海青(2017)等关于效果推理的相关研究成果,本文主要从柔性、可承受损失、先前承诺、实验4个维度分析效果推理对在孵企业合法性的影响。
(1)柔性要求在孵企业积极拥抱意外事件。通过保持高水平企业柔性、灵活的结构以及掌握较为前沿的知识,应对创业过程中的风险与偶然事件,以提高利益相关者对在孵企业的认可。在资源有限的条件下,柔性能使在孵企业更好地满足客户不断变化的需求,进而获得顾客认可。同时,减少在孵企业为降低风险而投入的时间与资源,取而代之的是积极主动应对外部环境变化,并以此为契机改进产品,提升顾客对企业的认同度。
(2)可承受损失对在孵企业合法性的影响。在孵企业在进行创业机会开发,尤其是创新型机会开发过程中,往往面临着巨大风险。因为该过程要求企业具备一定的风险承担能力,当在孵企业因可承受风险损失的能力较低时,会选择规避风险并放弃对相关机会的开发,这不利于获得利益相关者对企业的认可。
(3)先前承诺与在孵企业合法性的关系。在网络孵育情境下,资源约束与合法性缺失的双重缺陷促使在孵企业与孵化网络中政府部门、供应商、客户等成员达成先前承诺,获取创业所需的稀缺资源,提高对创业机会的响应能力。一方面,良好的政治关系是在孵企业重要的社会资本,与政府部门建立联系有助于组织获取合法性[36]。同时,及时掌握政策变动等信息,保持较高的政策导向性有利于在孵企业紧跟制度环境变化,获得政府与利益相关者的支持和认可。另一方面,孵化网络多元性为在孵企业冗余关系建立提供了机会,而关系冗余性有助于提升社会公众对企业的认可,进而增强企业认知合法性[6]。
(4)实验对在孵企业合法性的影响。创业活动是一个包含多阶段试错学习与战略迭代的战略实验过程,试错学习与战略实验能促使在孵企业同各利益相关主体进行紧密互动,获取大量反馈信息与知识,进而对自身创业活动进行修正与完善,有助于进一步提升公众认可度与接纳程度。综上所述,提出如下假设:
H3a:柔性对在孵企业合法性有正向影响;
H3b:可承受损失对在孵企业合法性有正向影响;
H3c:先前承诺对在孵企业合法性有正向影响;
H3d:实验对在孵企业合法性有正向影响。
创业环境的高度不确定使效果推理相对于传统因果推理更具优势,具备多元性特征的孵化网络为在孵企业带来了丰富的异质性创业资源,为企业开展效果推理直接提供了物质支持。在效果推理决策逻辑下,企业通过与利益相关者互动,获得其支持与认可,从而实现合法性阈值跨越。为近一步探究效果推理在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起到的作用,参考前述对效果推理的维度划分[33],从实验、柔性、可承受损失、先前承诺4个方面展开分析。
(1)网络多元性特征为企业带来了丰富的异质性知识、信息等资源[37],拓展了在孵企业现有知识储备与技术手段,为其小范围实验提供了资源保障。通过实验,企业可以及时获取政府政策、技术与市场变化等信息[38],调整与优化创业活动[39],提升利益相关者的认可度,进而获取合法性。
(2)多元异质性网络带来了丰富的资金、技术、信息等资源,有利于拓展在孵企业可承受损失的范围,缓解企业创业压力,增强创业风险抵抗能力,进而促进在孵企业合法性提升。
(3)孵化器构建多元性孵化网络的目的在于为在孵企业提供更加丰富的创业支持。通过建立网络关系,在孵企业凭借自身能力撬动更多创业资源[40],而资源异质性与存量提升有助于改善企业资源柔性。多元化的孵化网络嵌入了大量异质性创业资源,有助于引导与鼓励在孵企业通过提升企业柔性,整合内外部资源,形成核心竞争力,提升合法性。
(4)一般来讲,网络多元性越强,网络成员异质性越大,进而为在孵企业同政府、供应商、顾客等利益相关者履行先前承诺奠定了基础。在利益相关者支持下,在孵企业的创业活动更容易得到相关主体的认可。
综上所述,孵化网络多元性带来了大量异质性创业资源,为在孵企业开展效果推理提供了物质保障,在效果推理决策逻辑下,在孵企业通过提升自身柔性,与孵化网络中各利益相关者建立联系,实现先前承诺,并在可承受损失前提下通过开展小范围实验,提升其创业活动的合法性。因此,效果推理在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起中介作用。基于上述理论分析,提出如下假设:
H4a:柔性在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起中介作用;
H4b:可承受损失在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起中介作用;
H4c:先前承诺在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起中介作用;
H4d:实验在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起中介作用。
基于上述理论分析与研究假设,构建研究概念模型如图1所示。
图1 概念模型
本研究于2017年7-9月,对陕西省、珠三角、长三角等地区多家孵化器中在孵企业展开调研,调研对象主要为相关在孵企业的中高层管理者,通过现场访谈、电子邮件等形式累计发放问卷450份,回收问卷302份,剔除数据严重缺失的58份问卷,最终获取有效问卷244份,样本基本特征如表1所示。
对孵化网络多元性的测量,借鉴胡海青[26]、张颖颖[27]等的做法,从4个方面进行测度;对效果推理的测量,借鉴Chandler[33]等的研究成果,从实验、可承受损失、柔性、先前承诺4个维度进行解构,并用4个题项测量柔性、分别用3个题项测量可承受损失和实验、用2题项测量先前承诺,该量表经国内学者验证具有良好的信效度。对在孵企业合法性的测量,主要参考宋晶[15]、杜运周[30]、Certo Hodge[41]等的研究,用7个题项进行测量。同时,参考裴梦丹[6]等的做法,选取企业年龄、企业规模、企业类型作为控制变量。除控制变量与自变量外,本文研究所涉及的变量均用李克特5级量表进行测量,其中1-5分别表示完全不同意、不同意、一般、同意、完全同意。
由于孵化网络多元性是经过直接测度得到的,该过程中已经规避了由于个人主观认知偏差带来的信度与效度问题[21],因此仅对效果推理和在孵企业合法性进行信度与效度检验。采用SPSS 20.0,结合有效调研问卷数据对量表进行信度与效度检验,结果如表2所示。在信度检验方面,各个变量的α系数大于0.7,表明量表具有良好的信度。在效度检验方面,首先本文使用量表均是在国内外成熟量表基础上结合本研究问题与情境修正而来的,因此量表具有良好的内容效度;其次,数据分析结果显示量表的KMO值为0.785,大于0.5,巴特球形检验结果显著,表明量表适合进行因子分析,同时因子分析结果显示特征值大于1的因子有5个,累计贡献率达到了68.6%,所有变量标准化因子载荷均大于0.5,表明量表具有较好的结构效度;最后,各个变量的AVE大于0.5,CR值大于0.8,表明量表具有良好的收敛效度。
表3为变量间的相关性检验结果,孵化网络多元性与效果推理的柔性、实验、可承受损失、先前承诺以及在孵企业合法性间均存在显著相关性,为进一步验证本文提出的研究假设与概念模型奠定了基础。
使用SPSS20.0软件,结合有效问卷调研数据,对本文研究假设与概念模型进行检验。如表4所示,M1用以检验控制变量企业年龄、企业规模、企业类型对在孵企业合法性的影响,结果表明企业年龄(β=0.077,p<0.05)与企业规模(β=0.084,p<0.05)都对在孵企业合法性有显著正向影响,而企业类型对在孵企业合法性的影响不显著(β=0.014,p>0.05);M2用以检验在控制企业年龄、企业规模、企业类型后孵化网络多元性对在孵企业合法性的影响,结果表明孵化网络多元性对在孵企业合法性有显著正向影响(β=0.189,p<0.001),H1得到支持。
表1 样本基本特征
特征类别数量占比(%)特征类别数量占比(%)特征类别数量占比(%)1年以下239.4320人以下8635.25企业类型高新技术企业6928.301~3年5924.1821~50人5723.36非高新技术企业17571.70企业年龄3~5年6928.28企业规模51~100人4116.805~7年5723.36101~150人3514.347年以上3614.75150人以上2510.25
表2 信效度检验结果
变量维度/题项因子载荷α系数AVECR累计解释度(%)柔性我们会尽量利用新出现的机会,而不是有意规避0.6620.8390.6290.87036.250我们根据所拥有的资源来调整我们的行为0.872我们总是能够保持足够的柔性,以及时开发利用新出现的机会0.771我们不会采取有可能降低组织柔性和适应性的行为0.851实验我们尝试不同的产品和/或商业模式0.8660.7560.6660.85658.970我们现的产品和服务与最初的设想有着实质性的区别0.782在找到奏效的商业模式前,我们尝试许多不同的方法0.797可承受损失我们非常谨慎的做出资源承诺,以确保承诺不超越企业所能承受的范围0.8170.8090.7090.88047.800我们非常谨慎地投资开发创业机会,以免承担不必要的损失0.865我们会在发展过程中严格控制资金使用,以免陷入无法承受的风险0.843先前承诺我们与顾客、供应商以及其他组织和个人建立了大量的合作关系,以降低不确定性的影响0.8160.7270.6960.82168.600我们利用顾客和供应商的先前承诺来推动企业发展0.852在孵企业合法性顾客高度评价企业的产品0.6630.8870.5920.91022.120供应商希望与我们合作0.773员工会很自豪的告诉别人他们是您公司的员工0.793竞争者对贵公司很尊重0.753投资者愿意与我们公司接洽0.738政府高度评价企业的经营行为0.814某些和您关系密切的政府官员高度评价您的企业0.839
表3 变量间相关系数
变量123456789企业年龄10.191**0.0110.146*-0.0300.129*0.217**0.0150.131*企业规模1-0.0120.0500.0180.128*0.194**0.155*0.131*企业类型10.013-0.0570.121*0.0140.0010.032孵化网络多元性10.238**0.149*0.230**0.130*0.133*柔性10.378**0.0540.0660.258**实验10.145*0.183**0.371**可承受损失10.176**0.168**先前承诺10.284**在孵企业合法性1
表4 回归分析——主效应
因变量在孵企业合法性M1M2企业年龄0.077*0.047企业规模0.084*0.078*企业类型0.014-0.023孵化网络多元性0.189***R20.0550.104调整R20.0430.089F值4.628**6.901***
注:***表示在0.001水平上显著相关;**表示在0.01水平上显著相关;*表示在0.05水平上显著相关,下同
表5主要用以检验效果推理在孵化网络多元性与在孵企业合法性间的中介效应。根据Baron[42]提出的中介作用检验条件对效果推理的中介作用进行检验:①自变量对中介变量和因变量具有显著影响;②中介变量对因变量具有显著影响;③加入中介变量后,自变量与因变量间的β系数减小和显著性降低或者完全不显著。M2表明孵化网络多元性对在孵企业合法性有显著正向影响,M4表明孵化网络多元性对实验有显著正向影响(β=0.256,p<0.001),M6表明孵化网络多元性对柔性有显著正向影响(β=0.320,p<0.001),M8表明孵化网络多元性对可承受损失有显著正向影响(β=0.209,p<0.01),M10表明孵化网络多元性对先前承诺有显著正向影响(β=0.196,p<0.01),以上结果满足检验条件①。M11用以检验实验、柔性、可承受损失、先前承诺对在孵企业合法性的影响,结果表明实验(β=0.178,p<0.001)、柔性(β=0.155,p<0.01)、可承受损失(β=0.145,p<0.01)、先前承诺(β=0.148,p<0.01)均对在孵企业合法性有显著正向影响,表明条件②得到满足。M12、M13、M14、M15分别用以检验加入实验、柔性、可承受损失、先前承诺后孵化网络多元性对在孵企业合法性影响的变化,结果表明仍然显著,对在孵企业合法性有正向影响,但β值均减小,条件③得到满足。因此,实验、柔性、可承受损失、先前承诺均在孵化网络多元性与在孵企业合法性间起部分中介作用。
表5 回归分析——中介效应检验结果
变量名称实验M3M4柔性M5M6可承受损失M7M8先前承诺M9M10在孵企业合法性M11M12M13M14M15企业年龄0.125**0.101*0.112**0.087**0.0670.0550.101*0.092*-0.0200.0160.0180.0260.02企业规模0.132*0.103*0.186***0.134**0.164**0.143**0.190**0.170**0.0230.0720.0790.0730.06企业类型0.0310.022-0.101-0.092-0.015-0.014-0.023-0.02-0.007-0.11-0.023-0.015-0.014孵化网络多元性0.256***0.320***0.209**0.196**0.09*0.112*0.117**0.125**柔性0.155**0.14**实验0.178***0.228*可承受损失0.145**0.115**先前承诺0.148**0.157**R20.0620.1160.090.1910.480.0910.0760.1120.2360.1670.1070.0980.120调整R20.0500.1010.0790.1770.360.0750.0650.0970.2410.1500.0880.0790.101F值5.301**7.866***7.955***14.095***4.05**5.946***6.606***7.563***12.038***9.57***5.707***5.178***6.490***
为进一步检验本文研究结果的稳健性,参考国内学者耿紫珍(2012)等的做法,采用Hayes编制的SPSS宏,结合SPSS 20.0软件以及Preacher[43]等提出的Bootstrap法,对本文中介效应稳健性进行检验,即检验孵化网络多元性通过柔性、实验、可承受损失、先前承诺对在孵企业合法性的间接效应是否显著异于0。在操作过程中,将Bootstrap抽样设定为5 000次,结果如表6所示。
表6 孵化网络多元性中介效应稳健性检验结果
中介变量系数95%置信区间下限上限实验0.0710.0040.088柔性0.0860.0180.101先前承诺0.0270.0110.056可承受损失0.0580.0260.072
从表6稳健性检验结果可知,柔性、实验、可承受损失、先前承诺对孵化网络多元性与在孵企业合法性的中介效应置信区间不包含0,即中介效应显著,表明本文实证研究结论具有一定的稳健性与可靠性。
嵌入孵化网络是新创企业突破合法性束缚的有效途径,但部分入驻孵化器的新创企业仍然难逃创业失败的命运,如何有效利用多元性孵化网络的资源集聚优势构建自身合法性,是发挥孵化网络创业孵育作用的关键。本文以在孵企业为研究对象,以效果推理为中介,探究孵化网络多元性向在孵企业合法性转化的一般过程,丰富了网络多元性与新创企业合法性的相关研究内容,为孵化网络孵育增值作用发挥以及网络多元性优势释放提供了新的路径,也为在孵企业决策逻辑选择和合法性培育提供了新的思路。通过研究本文得出如下研究结论:
(1)孵化网络多元性对在孵企业合法性有显著正向影响。该结论与Goerzen[17]、吴绍棠(2014)等提出的网络多元性并不总是有利于企业绩效提升的观点不同,其可能原因在于,作为管理孵化网络核心主体的孵化器,一方面为嵌入孵化网络内部的在孵企业提供了信用担保[20],在一定程度上直接提升了相关利益主体对在孵企业创业行为的认可;另一方面,通过制定并实施有效的治理机制,对网络内部不同成员间的权责利关系进行明确规定,有效降低了不同主体间的冲突,提升了孵化网络孵育效率。
(2)效果推理的柔性、实验、先前承诺、可承受损失对在孵企业合法性有显著正向影响。正如崔连广等(2017)的研究发现,效果推理是企业应对环境不确定性的有效决策手段,对于新创企业而言,更是影响其绩效的重要因素[24]。其中,柔性能使在孵企业在资源约束与环境动态性双重情境下,根据市场需求及时调整创业行为,提升相关利益主体对创业活动的认可;实验则为在孵企业优化创业活动提供了指导;先前承诺为在孵企业获得相关利益主体的支持与认同提供了直接支撑;可承受损失为在孵企业展现自身实力,以及获得相关方认可奠定了基础。
(3)孵化网络多元性对效果推理的柔性、实验、先前承诺、可承受损失有显著正向影响。与胡海青等(2017)基于资源基础观视角下的研究结论相同,丰富的网络资源是效果推理开展的前提条件。首先,多元性孵化网络嵌入的大量异质性创业资源,为在孵企业在创业机会开发初期进行实验活动以及开展柔性决策提供了物质保障;其次,网络多元性提供的丰富异质性创业资源在一定程度上提升了在孵企业创业风险抵抗能力,提升其可承受损失水平;最后,多元性孵化网络为在孵企业接触更多创业主体创造了条件,为其与供应商、顾客等达成先前承诺创造了机会。
(4)效果推理的柔性、实验、先前承诺、可承受损失在孵化网络多元性与在孵企业合法性间发挥部分中介效应。创业环境的高度不确定性使效果推理相对于传统的因果推理决策逻辑更具优势,多元异质性孵化网络为在孵企业带来了丰富的异质性创业资源,为在孵企业开展效果推理提供了直接物质支持,在效果推理决策逻辑下,在孵企业通过与利益相关者互动,获得其支持与认可,从而实现自身合法性阈值跨越。
本文研究结论对于孵化网络管理者以及在孵企业创业活动开展都有一定指导意义。对在孵企业而言,嵌入孵化网络是其突破合法性束缚的有效途径,在孵企业一方面应正确认识其所嵌入的孵化网络价值,并在孵化器的信用担保下同网络成员开展交流、互动活动,获得网络成员与外部相关主体的接纳与认可,以此作为克服新生劣势与突破合法性缺陷的有效途径;另一方面要重视在创业活动开展过程中对效果推理决策逻辑的使用,将效果推理决策逻辑作为应对环境不确定性的有效途径,结合自身与所嵌入孵化网络的资源状况及资源可获取性,通过与网络中的供应商、政府等相关主体建立先前承诺,借助网络主体的创业资源,在可承受损失的范围内开展实验,并根据实验结果不断优化创业行为,不断满足不同利益相关主体的诉求,提升自身在创业过程中的合法性。对孵化网络管理人员而言,一方面要不断优化孵化网络的主体构成,积极同外部相关创业主体建立联系,不断提升孵化网络资源的丰富性;另一方面,应制定并实施切实可行的网络治理措施,协调不同网络成员间的关系,避免由于网络多元性提升带来的成员间冲突,提升孵化网络对新创企业的支持效率。
本文以在孵企业为研究对象,验证了孵化网络多元性对在孵企业合法性的影响以及效果推理的中介效应,在一定程度上打开了孵化网络助力在孵企业合法性获取的过程“黑箱”,但还存在一些不足:一方面受调研问卷数量限制,本研究结论普适性还有待在更大范围的调研数据下验证;另一方面,在孵企业不同生命周期对合法性的诉求不同,未来应结合在孵企业不同生命周期特征,详细分析处于不同生命周期的在孵企业所嵌入的孵化网络多元性对效果推理以及其不同种类合法性的影响。
[1] SINGHI J V,TUCKER D J,HOUSE RJ.Organizational legitimacy and the liability of newnes[J].Administrative Science Quarterly,1986,31(2):171-193.
[2] 张玉利,杜国臣.创业的合法性悖论[J].中国软科学,2007(10):47-58.
[3] ZIMMERMAN M A,ZEITZ G J.Beyond survival: achieving new venture growth by building legitimacy[J].Academy of Management Review,2002,27(3):414-431.
[4] 杜运周,任兵,张玉利.新进入缺陷、合法化战略与新企业成长[J].管理评论,2009,21(8):107-115.
[5] 赵文红,薛朝阳.创业团队异质性、认知合法性与资源获取关系研究[J].管理学报,2017,14(4):537-544.
[6] 裴梦丹,张宝建,孙国强.关系冗余、组织合法性与新创企业绩效关系研究[J].软科学,2019,33(1):64-67.
[7] 李雪灵,马文杰,刘钊,董保宝.合法性视角下的创业导向与企业成长:基于中国新企业的实证检验[J].中国工业经济,2011(8):99-108.
[8] 张春雨,郭韬,刘洪德.网络嵌入对技术创业企业商业模式创新的影响[J].科学学研究,2018,36(1):167-175.
[9] 彭伟,于小进,郑庆龄,等.资源拼凑、组织合法性与社会创业企业成长——基于扎根理论的多案例研究[J].外国经济与管理,2018,40(12):55-70
[10] SHENG S,ZHOU KZ ,LI J.The effects of business and political ties on firm performance: evidence from China[J].Journal of Marketing,2011(75):1-15.
[11] LIHY,YZHANG.The role of managers' political networking and functional experience in new venture performance: evidence from China's transition economy[J].Strategic Management Journal,2007,28(8):791-804.
[12] ARIZA-MONTES JA,MUNIZ NM.Virtual ecosystems in social business incubation[J].Journal of Ele-ctronic Commerce in Organizations,2013,11(3) : 27-45
[13] 张力.孵化互动、专用性人才和被孵企业成功毕业[J].南开管理评论,2012,15(1):93-101
[14] HACKETT S M,DILTS D M.A real options driven theory of business incubation[J].Journal of Technology Transfer,2004,29(1) : 41-54.
[15] 宋晶,陈劲.创业者社会网络、组织合法性与创业企业资源拼凑[J].科学学研究,2019,37(1):86-94.
[16] HARRSION DA,KLEIN KJ.What's the difference?diversiy constructs as separation,variety,or disparity in organization[J].Academy of Management Review,2007,32(4):1199-1228
[17] GOERZEN A,BEAMISH P W.The effect of alliance network diversity on multinational enterprise performance[J].Strategic Management Journal,2005,26(4):333-354.
[18] BECKMANNC,HAUNSCHILDP.Network learning: the effect of partner's heterogeneity of experience on corporate acquisitions[J].Administrative Science Quarterly,2002,47(1): 92- 124.
[19] DUYSTERS G,LOKSHIN B.Determinants of alliance portfolio complexity and its effect on innovative performance of companies[J].Journal of product innovation management,2011(28):570-585.
[20] 胡海青,张颖颖,王兆群,等.网络多元性对在孵企业孵化绩效作用机制研究——孵化器支持情境的调节作用[J].科技进步与对策,2018,35(15):76-82.
[21] 张颖颖,胡海青,张丹.网络多元性、在孵企业战略创业与孵化绩效[J].中国科技论坛,2017(6):75-82。
[22] 边燕杰,王文彬,张磊,等.跨体制社会资本及其收入回报[J].中国社会科学,2012(2):110-126+207.
[23] WUYTS S,COLOMBO M G,DUTTA S,etal.Empirical tests of optimal cognitive ditance[J].Journal of Economic Behavior & Organization,2005,58(2):277-302.
[24] 彭学兵,王乐,刘玥伶,等.创业网络、效果推理型创业资源整合与新创企业绩效关系研究[J].科学学与科学技术管理,2017,38(6):157-170.
[25] SARASVATHY S D.Causation and effectuation: towards a theoretical shift from economic inevitability to entrepreneurial contingency[J].Academy of Management Review,2001,26(2):243-288.
[26] ALSOSG,CLAUSENT,SOLVOLLS.Tourism firm innovation,the role of effectual and causational reasoning,in RENT[C].Lyon,France:Research in Entrepreneurship and Small Business Conference,2012.
[27] BRETTELM,MAUERR,ENGELENA,et al.Corporate effectuation: entrepreneurial action and its impact on R&D project performance[J].Journal of Business Venturing,2012,27(1): 167-184.
[28] BITEKINEHAACK.The macro and the micro of legitimacy:towards a multi-level theory of legitimacy process[J]Academy of management review,2015,40(1):49-75.
[29] ALDRICH E,CMFIOL.Fools rush in? the institutional context of industry creation[J],Academy of Management Review,1994(19):645-670.
[30] 杜运周,张玉利,任兵.展现还是隐藏竞争优势:新企业竞争者导向与绩效U型关系及组织合法性的中介作用[J].管理世界,2012(7):96-107.
[31] 陈熹,范雅楠,云乐鑫.创业网络、环境不确定性与创业企业成长关系研究[J].科学学与科学技术管理,2015,36(9):105-116.
[32] DE DREU C K W,NIJSTAD B A,VAN KNIPPENBERG D.Motivated information processing in group judgment and decision making[J].Personality and Social Psychology Review,2008,12(1):22-49.
[33] CHANDLER GN,DETIENNE DR,MCKELVIE A,et al.Causation and effectuation processes: a validation measurement[J].Journal of Business Venturing,2011,26( 3) : 375-390
[34] HEMPH L J,MAGNUSSON M.Networks for innovation but what networks and what innovation[J].Creativity & Innovation Management,2012,21(1):3-16.
[35] 王兆群,胡海青.孵化器控制力、企业柔性与创新孵化绩效关系研究[J].科技进步与对策,2017,34(14):9-15.
[36] PARSONS R,LACEY J,MOFFAT K.Maintaining legitimacy of a contested practice: how the minerals ind-ustry understands its' sociallicence to operate.[J].Resources Policy,2014(41):83-90.
[37] SCHILKE O,GOERZEN A.Aliance management capability:an investigation of the construct and its measurement[J].Journal of Management,2010(36):1192-1219.
[38] ARDICHVILIA,CARDDOZOR,RAYS.A theory of entrepreneurial opportunity identification and development[J].Journal of venturing,2003,18(1):105-123.
[39] ANDRIES P,DEBACKERE K,VAN LOOY B.Simultaneous experimentation as a learning strategy:busines model development under uncertainty[J].Strategic Entrepreneurship Journal,2013,7(4):288-310.
[40] BERGEK A,NORRMAN C.Incubator best practice: a framework[J].Technovation,2008,19(1):20-28
[41] CERTO S T,HODGE F.Top management team prestige and organizational legitimacy:an examination of investor perceptions[J].Journal of Management Issues,2007,19(4):461- 477.
[42] BARON RM,KENNY DA.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research:conceptual,strategic,and statistical considerations[J].Journal of Personality and Social Psychology,1986,51(6):1173-1182.
[43] PREACHER KJ,HAYES AF.Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirecct effects in multiple mediator models[J].Behavior Research Methods,2008,40(3): 879-891.