Opportunity Evaluation, Regulatory Modes, and Entrepreneurial Action: An Empirical Study Based on the Opportunity Holistic View

Cai Yiru1, Cai Li1,2, Chen Ziying1

(1.School of Business and Management, Jilin University;2.Innovation and Entrepreneurship Research Institute, Jilin University, Changchun 130012, China)

Abstract：Opportunity has been central to entrepreneurship research, with scholars extensively discussing its nature, leading to two contrasting perspectives: the discovery view and the creation view. Recently, an increasing number of scholars have attempted to reconcile the tension by integrating the discovery view and the creation view. However, limited to its fragmented research status of the opportunity holistic view, the ambidextrous nature of opportunities, which encompasses both discovery and creation, remains obscured. This further constrains the research on the development process of ambidexterity opportunities, as well as comparative analyses across discovery, creation, and ambidexterity opportunities. Furthermore, opportunity evaluation (OE), a critical but under-explored stage in opportunity development, is often automatically presumed to transition into entrepreneurial action (EA), with limited inquiry into the underlying mechanisms or boundary conditions shaping this process. Existing research suggests that entrepreneurs' propensity to act can influence this transition, yet the factors affecting this propensity and the OE-EA relationship remain insufficiently studied. Regulatory Mode Theory (RMT) from psychology posits that two regulatory modes—locomotion mode (LM) and assessment mode (AM)—significantly shape individual action propensity, suggesting their potential influence on the OE-EA dynamic. Despite this, little attention has been given to applying RMT within entrepreneurship research, leaving the mechanisms of how regulatory modes influence the OE-EA relationship largely unexplored.

This study addresses these theoretical gaps by exploring the relationship between OE and EA across discovery, creation, and ambidexterity opportunities, grounded in the opportunity holistic view. By leveraging RMT, the study investigates how LM and AM moderate the OE-EA relationship across three different opportunity types (discovery, creation, and ambidexterity). First, the study clarifies the ambidextrous nature of opportunities based on the holistic view, theoretically categorizing opportunities into discovery, creation, and ambidexterity, elucidating their characteristics to provide a solid theoretical foundation for exploring the development processes of three different opportunity types (discovery, creation, and ambidexterity). Then, an empirical analysis of 756 Chinese start-up entrepreneurs is conducted. The K-means clustering algorithms are utilized to segregate 756 samples into three distinct clusters: discovery, creation, and ambidexterity. Following this classification, separate Ordinary Least Squares (OLS) regression analyses are conducted within each of the three sub-dimensioned opportunity contexts to test the hypotheses. Results show that OE plays a pivotal role in driving EA across all three opportunity contexts. With regard to the moderating effects, the empirical results highlight that the interplay between OE and EA varies markedly across different opportunity contexts. Specifically, in the discovery context, LM is found to exert a negative moderating influence on the OE-to-EA relationship, while AM demonstrates a positive moderating effect. In the creation context, a contrasting pattern is observed: LM positively moderates the relationship between OE and EA, whereas AM negatively moderates the same. In the ambidexterity context, only LM is revealed to have a significant positive moderating impact on the OE-to-EA relationship, while AM exhibits no moderating influence.

This study contributes to the literature in three ways. First, building on the opportunity holistic view, it clarifies the ambidextrous nature, typology, and characteristics of opportunities, further reconciling the tension between the opportunity discovery and creation views, and advancing theoretical and empirical research in the opportunity holistic view. Second, it elucidates the mechanisms underlying the OE-to-EA transition in the varied development processes of discovery, creation, and ambidexterity opportunities, addressing previous research gaps that treated this process as automatic, and expanding the micro-foundation research of EA. Third, by integrating RMT, the study uncovers the internal mechanisms through which different types of OE lead to EA, enriching the understanding of the boundaries of RMT and providing interdisciplinary insights at the nexus of psychology and entrepreneurship. This study also offers several practical implications: First, it helps entrepreneurs align their evaluations of opportunities with their regulatory modes, facilitating more effective entrepreneurial action. Second, it informs policymakers in designing industry-specific entrepreneurial support strategies to promote high-quality development. Third, for investors, the study provides insights for assessing the alignment between entrepreneurs and their opportunities, thereby enhancing investment decision-making and success rates.

Key Words：Opportunity Evaluation; Regulatory Mode; Entrepreneurial Action; Holistic View of Opportunity; Locomotion Mode; Assessment Mode

收稿日期：2024-05-23

修回日期：2024-10-14

基金项目：国家自然科学基金重大项目(72091310,72091315)

作者简介：蔡义茹(1995—),女,江苏宿迁人,吉林大学商学与管理学院博士研究生,研究方向为创业与创新管理;蔡莉(1960—),女,吉林长春人,博士,吉林大学商学与管理学院教授、创新创业研究院院长,研究方向为创业与创新管理;陈姿颖(1997—),女,重庆人,吉林大学商学与管理学院博士研究生,研究方向为创业与创新管理。通讯作者:蔡义茹。

DOI：10.6049/kjjbydc.2024050573

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F270

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2025)21-0001-12

0 引言

党的二十大报告强调,“完善中国特色现代企业制度,弘扬企业家精神,加快建设世界一流企业”。企业家精神,既涵盖“知”的层面,即创业者对创新发展和勇于担当的认知信念;也包括“行”的层面,即创业者在实践中利用和实施创业机会(简称“机会”)的一系列创业行动。可见,脱离行动谈企业家精神失去其本质意义,而促进机会由“知”向“行”转化,是企业家精神助推高质量发展的核心内容。

从理论层面看,创业过程是创业者基于创新性想法,通过引入手段—目的新组合推出新产品/服务,进而实现利润的过程[1]。在将想法落实到创业行动过程中,有一关键环节往往被忽视,即创业者需要判断投入的时间、精力、资金及其它资源是否可行,这一过程称作机会评估[2]。尽管机会评估被视作机会开发的3个阶段之一,但与机会识别和机会利用相比,当前对机会评估的关注较少[3]。

并且,已有研究聚焦于分析机会评估前因,如情绪和资源等[4-5],较少关注机会评估与创业行动的关系。本文中的创业行动指创业者为利用或建构机会而开展的具象化行为,即推出新产品/服务的行为[6]。当前,相关研究往往将机会评估对创业行动的促进作用视为一个自然转化的过程[5],忽视了机会评估仅仅是创业行动的必要条件而非充分条件。即尽管创业者认为当前机会具有吸引力,也不一定会付诸实际行动。Esfandiar等(2019)认为机会评估对创业行动的作用受创业者行动倾向的影响,但未深入分析哪些因素影响创业者行动倾向。本文认为创业者自我调节是探索这一问题的关键。已有研究表明,创业者需要依赖认知、情绪、动机等的持续调节,以开始、持续或终止机会开发进程(Forgas等,2009)。自我调节理论假设个体行动倾向受运动模式和计划模式的影响[7]。因此,创业者调节模式是影响机会评估与创业行动关系的关键因素。然而,鲜有文献将调节模式理论引入创业领域,因此有必要研究调节模式对机会评估与创业行动关系的影响机制。

机会作为创业研究的一个核心构念,长期以来学界围绕其属性形成相互对立的机会发现观和机会创造观两大流派[8]。近年来,学者尝试整合发现观和创造观,调和两者的对立局面[9-11]。然而,当前的机会整合观研究较为碎片化,鲜有研究论证机会双元属性(发现属性和创造属性)对双元型机会(发现机会和创造机会)的影响。并且,当前研究大多基于发现观,忽视了机会创造视角,基于机会整合观的研究更少。已有研究表明在发现型和创造型机会开发过程中,创业者特质、认知、资源等因素对创业行动的影响存在显著差异[12-14]。因此,从单一机会观视角出发探讨机会评估对创业行动的影响,有可能会错失一些有价值的理论洞见,而立足机会整合观探讨不同机会开发过程中创业者调节模式对机会评估与创业行动关系的差异化影响,则能获得更深刻的理论观点。

为此,本文首先厘清机会的双元属性,将机会划分为发现型、创造型和双元型3种类型,凝练并深化机会整合观的核心思想。然后,聚焦机会评估与创业行动的作用关系,基于机会整合观与调节模式理论,利用756份创业者调研数据,分别探索在3类机会开发过程中,运动模式和计划模式对机会评估与创业行动关系的调节作用。本文理论贡献主要体现在以下几个方面:第一,基于机会整合观视角厘清机会双元属性,从理论上划分机会类型并揭示不同类型机会的定义,可深化机会整合观的核心思想。第二,聚焦机会评估与创业行动作用过程,可弥补当前学者研究不足,拓展机会开发理论。第三,探究3种类型机会开发过程中,运动模式和计划模式对机会评估与创业行动关系的差异化调节机制,揭示调节模式与不同类型机会开发过程的独特匹配关系,可拓展调节模式理论在创业研究中的应用情境,丰富对调节模式理论边界的探讨。

1 理论基础与研究假设

1.1 机会整合观

长期以来,学界对机会属性和来源进行积极探讨[9,15],但未形成理论共识。近年来,学界尝试整合机会发现观和机会创造观,这些研究大致分为3类:第一类研究认为发现型机会和创造型机会都存在,且能相互转化[10-11, 16-17],但忽视了对双元型机会的探讨;第二类研究认为机会并非主观或客观存在,而是一种“主体间性”现象[18];第三类研究认为单一机会有可能同时具备发现和创造两种属性[19-20],并证实双元型机会的存在[11]。与前两类观点相比,第三类观点有机融合了机会发现观和机会创造观,但未对机会双元属性内涵进行深入分析,亦未明确界定3种类型机会,对双元型机会内在机制以及不同类型机会开发机制差异性的探讨较少。鉴于此,本文作如下分析:

(1)机会双元属性的内涵。本文支持单一机会兼具发现和创造两种属性这一观点,将发现和创造视作两种可以共存且推动机会生成的力量。机会生成受发现、创造或两者兼具的驱动。回归机会的基础性定义,其是指能促进某项业务、服务或产品需求产生的一系列有利“情形”[21]。在机会有利“情形”构成中,部分是预先存在的,需要创业者发现[1];部分则需要创业者主动构建[19]。本文认为,机会发现代表创业者发现并利用已有“情形”所付出的努力;机会创造代表创业者构建新“情形”所付出的努力,这两种力量通过共存、共演催生出机会的双元属性。

(2)机会类型划分以及不同类型机会的定义。本文认为机会不能在没有任何努力下实现,机会的实现至少受发现或创造其中一种力量的驱动。因此,本文借鉴Neill等[11]的划分方法,将机会划分为发现型、创造型和双元型。其中,发现型机会是指促进新产品/服务产生的一系列已有、客观的有利情形;创造型机会是指促进新产品/服务产生的一系列创业者与利益相关者共同构建的事先不存在的有利情形,起源于创业者对未来的构想;双元型机会是指促进新产品/服务产生的一系列已有客观有利情形与创业者构建的新有利情形的均衡组合。因此,双元型机会实质上是包含发现与创造的混合型机会[19],其开发过程既涉及对已有情形的识别、评估和利用[1],又包含对新情形的概念化、客观化与实施[22],尤其强调在两类行动之间灵活切换[23]。

1.2 机会评估

基于机会发现观视角,机会评估被视为机会开发的3个阶段之一,强调其在机会识别与机会利用之间的链接作用[1-2]。发现型机会评估是创业者基于自身能力向客观存在的机会投入时间、精力和资金,对“我”或“我的企业”是否具有可行性与可取性的判断[2],本质上是预先存在的有利情形[16-17]。创造型机会评估是创业者基于自身能力对所构想的机会投入时间、精力和资金,对“我”或“我的企业”是否具有可行性与可取性的判断。创造型机会评估始于机会客观化阶段,并持续嵌入机会实施行动之中(Cox,2014)。由于催生创造型机会的有利情形尚未形成,创造型机会评估对象便转向一系列催生该情形的手段[16-17]。

双元型机会的特殊性在于部分有利情形可能已经存在,而部分则需要创业者主动建构[19]。因此,本文将双元型机会评估界定为创业者基于自身能力同时对已有情形与新情形投入时间、精力和资金等资源,对“我”或“我的企业”是否具有可行性与可取性的判断。结合前文对发现型机会评估和创造型机会评估的分析,本文认为双元型机会评估对象既包括明确的目标也包括各种可行手段。

1.3 创业行动

本文中的创业行动指在狭义层面上,创业者利用和实施机会的行为,即推出新产品/服务的行为,包括拟写商业计划、创业投资、创建新组织等[5-6]。在发现型机会开发中,创业行动等同于机会利用[1],是对发现型机会所带来新产品/服务的全面运营(Choi &Shepherd,2004);在创造型机会开发过程中,创业行动等同于机会实施,是创业者通过争取利益相关者支持,构建新产品/服务产生的新情形[22];在双元型机会开发过程中,创业行动是指机会利用与实施行动的组合,既包括对部分已有情形的利用,也包括对部分新情形的构建,还涉及在上述两类行动之间的灵活切换[19]。本文立足于机会整合观,认为机会兼具发现与创造的双元属性,因此用“创业行动”一词涵盖机会利用和机会实施。

1.4 机会评估与创业行动关系

机会评估对于创业者将机会转化为现实行动(由“知”向“行”转化)至关重要,机会评估与创业行动紧密相关(张骁等,2023)。然而,鲜有研究将机会评估视为一个独立发展阶段[3],尽管有少量研究关注发现型机会评估与创业行动(机会利用)的关系,但将两者作用视为一个瞬间过程,仅探索时间和资源等要素对机会评估、创业行动的单独作用,未深入分析机会评估对创业行动的作用机制[5]。因此,有必要基于机会整合观考察发现型机会、创造型机会和双元型机会与创业行动的关系。

机会评估本质上是一个认知过程[5],即创业者通过建构认知意象将自身所处情形表征为一个具体机会,并据此对机会进行评估[24]。这种机会包括创业者识别出潜在市场需求(发现)或者创业者设想出新价值的创造手段(创造)。无论何种情况,创业者都会在开展创业行动之前,基于自身资源、能力和所处环境对机会可行性和可取性作出判断[2-3]。当创业者感知到较高的潜在收益和较低的潜在损失并认为自身有能力实现机会时[25],他们便倾向于承担机会风险和不确定性,从而更愿意开展创业行动(刘依冉等,2020)。具体而言,积极的发现型机会评估代表创业者形成利用已有情形为自身带来较高经济回报的信念,且相信自身有能力执行机会任务。即创业者相信自身具备发现型机会所需的条件,能够通过机会开发获得成功(Cooper等,2016)。这些对成功的信念进一步促成创业者对机会利用行为控制的感知(Boyd &Vozikis,1994),进而促使其开展机会利用行动。积极的创造型机会评估结果代表创业者所构想的新情形能够为自身或新企业带来较高的经济回报,且自身有能力应对挑战,进而促使创造型机会付诸行动。与之相似,积极的双元型机会评估结果意味着创业者相信利用已有情形构建新情形能够带来较高的经济回报,且自身有能力实施已有情形行动和新情形行动,这种信念进一步促使其实施双元型机会行动。据此,本文提出如下假设:

H1a:在发现型机会开发过程中,机会评估正向影响创业行动;

H1b:在创造型机会开发过程中,机会评估正向影响创业行动;

H1c:在双元型机会开发过程中,机会评估正向影响创业行动。

1.5 调节模式理论

调节模式理论由Kruglanski等[7]提出,指个体在追求特定目标或行动方式过程中的自我规范机制,是一类自我导向,包括运动模式和计划模式[26]。其中,运动模式强调创业者应毫不迟疑地立即行动,关注创业者是否能改变现有状态,不关注这种改变所能带来的最终结果[27]。计划模式注重高标准“做正确的事”,强调创业者在行动之前通过持续比较和评估各种目标、手段或状态及替代性计划,从中选择最值得追求的计划,以确保行动的准确性[7, 28]。运动模式和计划模式相互独立,个体既有可能侧重于其中一种调节模式,也有可能在两种调节模式上均呈现出较强或较弱的水平[29]。此外,运动模式和计划模式既表现为个体的稳定特质,也表现为个体有可能随行动情境变化发生优先级和活跃度改变(Pierro等,2018)。

运动模式通常与行动倾向、工作投入、风险承担水平正相关,而计划模式往往与风险规避、低工作投入、拖延行为等正相关(Bélanger等,2016;Pierro等,2018;Kalafatis等,2020)。然而,有研究指出计划模式在某些情况下也有利于行动开展,如Liu等(2022)认为计划者为实现高质量行动结果,可能会表现出对行动持久和耐心的投入。

1.6 调节模式对机会评估与创业行动关系的影响

1.6.1 发现型机会:调节模式对机会评估与创业行动关系的影响

发现型机会以风险性为主要特征[13]。在此类环境下,创业者通过信息收集和多种分析工具降低机会利用风险。即对机会进行深入的可行性分析和建立详细的商业计划能提高创业成功概率[12],适用于以计划模式为主导的创业者。他们强调“做正确的事”,倾向于通过多次衡量和评估选择最优行动方案[7]。在信息充足且稳定的发现型机会开发环境中,此类创业者能够获取较高的经济回报[30],倾向于付诸实际行动。相较于计划模式,以运动模式为主导的创业者更强调“立即行动”[7]。尽管他们具有较高的行动倾向性,但由于未充分收集信息和评估行动方案,其很有可能错失机会开发,进而阻碍机会利用行动[31]。例如,同行业创业者往往面临相似的外部环境,因而更能识别相同机会。对具有“新小劣势”的新企业来说,其对外部资源的依赖性较高,此时如果创业者仅采取次优行动方案,很有可能因激烈的行业竞争而难以获取外部资源,从而阻碍进一步行动。

此外,发现型机会开发旨在满足已有市场需求,其遵循目标导向行动逻辑[16-17]。已有研究表明,以计划模式为主导的创业者具有较强的反事实思维和认知闭合需求,比较抗拒不确定性和意外事件,因此对寻找明确目标有强烈动机,倾向于采取目标导向行动逻辑[28]。对此类创业者而言,发现型机会能为其提供一个明确的行动目标,促使其付诸实际行动。而以运动模式为主导的创业者则强调通过及时行动控制未来,更倾向于遵循手段导向行动逻辑[28]。此类创业者通常基于手头现有资源探索、调整和重新定义目标,而非单纯从外部市场需求出发追求一个固定的预设目标(Sarasvathy &Dew,2005)。因此,发现型机会评估对象不足以为此类创业者提供充足的行动动机,尤其是当创业者自有资源不能完全匹配机会利用需求时,创业者行动很有可能与既定目标发生偏离,从而造成基于原始机会感知的创业行动减弱甚至终止,进而阻碍发现型机会评估向创业行动的转化。据此,本文提出如下假设:

H2:在发现型机会开发过程中,运动模式负向调节机会评估与创业行动的关系。

H3:在发现型机会开发过程中,计划模式正向调节机会评估与创业行动的关系。

1.6.2 创造型机会:调节模式对机会评估与创业行动关系的影响

创造型机会以高不确定性为典型特征[13,17]。创业者面临的不确定性会对其行动选择产生一定约束,尤其是对以计划模式为主导的创业者而言,由于此类创业者坚持依照高标准“做正确的事”[7],在行动前需收集大量信息进行预估和比较。但在创造型机会评估阶段,用来预测当前手段可能产生结果的信息还没有被创造出来,因此对创业者而言难以实行[24]。在此情境下,以计划模式为主导的创业者有可能会对开展有潜力的机会行动产生拖延和迟疑。相较而言,以运动模式为主导的创业者更擅长从行动结果中学习经验,不断调整行动战略[30]。较高的学习和行动能力使得环境不确定性成为一种有吸引力且易于接受的体验[28],并形成创造型机会开发过程中一种重要的竞争优势,因此以运动模式为主导的创业者更倾向于投身创造型机会建构。

此外,机会创造是一个基于当前可用资源进行实验和迭代学习的过程[14],通常在购买产品/服务的客户确定后才有明确目标[16]。已有研究表明,以运动模式为主导的创业者表现出较高的手段导向型逻辑行动倾向[28],尽管机会创造目标尚不明确,但他们出于改变现状的渴望,倾向于基于当前可行的行动方案开展创业活动。相反,以计划模式为主导的创业者遵循目标导向型行动逻辑[28],在目标不明确情况下,他们很有可能会放弃对有潜力的机会开展创业行动。据此,本文提出以下假设:

H4:在创造型机会开发过程中,运动模式正向调节机会评估与创业行动的关系。

H5:在创造型机会开发过程中,计划模式负向调节机会评估与创业行动的关系。

1.6.3 双元型机会:调节模式对机会评估与创业行动关系的影响

双元型机会呈现出高发现和高创造的混合特性。对于此类机会而言,驱动机会产生的有利情形是部分已经存在的,而另外一部分则需要创业者构建。Ramoglou[9]指出机会对创业者而言是部分可知的,因此对部分行动方案可通过比较分析加以评估,而另外一部分则不确定。在此种情境下,双元型机会的实现不仅需要创业者对已有信息进行比较,也需要他们承担一定程度的不可知性和不确定性。因此,本文认为当面对双元型机会时,运动模式和计划模式正向调节机会评估与创业行动之间的正相关关系。

此外,双元型机会评估不仅需要考虑目标,也需要考虑手段。因此,双元型机会本质上需要同时遵循目标导向和手段导向两种逻辑。相关研究表明,以运动模式为主导的创业者倾向于使用手段导向型行动逻辑,以满足尚未出现的有利情形机会开发需求;以计划模式为主导的创业者则倾向于使用目标导向型行动逻辑,以对已有情形进行评估和利用[28]。据此,本文提出如下假设:

H6:在双元型机会开发过程中,运动模式正向调节机会评估与创业行动的关系。

H7:在双元型机会开发过程中,计划模式正向调节机会评估与创业行动的关系。

综上所述,本文构建理论模型,如图1所示。

2 实证结果与分析

2.1 样本选取与数据收集

本文采用问卷调研法获取数据,调研对象选取成立7年以上的新创企业创业者(创始人兼高层领导者)。通过以下两种方式发放问卷:一是团队关系;二是问卷星平台付费样本服务。为避免自变量与因变量之间的内生性问题,调研问卷分两个阶段发放:第一阶段由创业者填写人口统计学资料和企业基本信息,并对控制变量、自变量(机会评估)、调节变量(运动模式和计划模式)问卷题项进行填写;第二阶段按照创业者编号再次发放问卷,由创业者填写因变量(创业行动)问卷题项。问卷发放区域覆盖全国10个省份(北京、上海、广东、广西、福建、浙江、山东、山西、吉林和辽宁)。 本次调研共回收1 239份问卷,其中来自问卷星平台的问卷800份,从团队关系中获取的问卷439份,剔除作答时间过短、工作年限过短/过长(超过企业成立年限)以及作答不完整的问卷,共获得765份有效问卷。其中,来自问卷星平台的问卷498份,来自团队关系的问卷267份,问卷有效回收率为61.74%。样本特征分布情况见表1。

2.2 变量测量

2.2.1 机会评估、创业行动和调节模式

本文借鉴Keh等(2002)开发的量表,对机会评估进行测量。截至2024年9月,该研究在谷歌学术上的引用次数达到1 117次,具有较高影响力。创业行动测量主要借鉴Emami &Khajeheian[6]的量表,该量表聚焦于创业者在推出新产品/服务过程中的具体行动,与本文所研究的创业行动内涵较为一致。运动模式和计划模式测量借鉴Kruglanski等[7]所开发的量表,这一量表在学术界已得到广泛应用。

2.2.2 发现型机会、创造型机会和双元型机会

(1)借鉴Neill等[11]构建的量表测量机会发现和机会创造。选择这一量表的原因在于:Neill等[11]通过衡量创业者对机会来源以及自身与机会的关系,抓住机会发现观和机会创造观争论的核心,即机会来源。与机会所处情境特征[12]、机会开发者特征[32]和机会创新性[20]量表相比,其更能体现机会发现和机会创造的本质。

(2)使用Python进行K-means聚类分析(K=3),将样本划分为3个群组:发现型机会组、创造型机会组和双元型机会组。K-means算法是一种广泛应用的聚类分析技术,其基本原理为基于预先设置的群组数K,根据样本特征维度距离,通过迭代优化,将距离相近的样本划分到一个群组中,使同一群组样本具有较高的相似性(Setyaningsih,2012)。初步探索性分析结果显示,样本在机会发现和机会创造维度上的分布具有显著差异,适合采用K-means算法。并且,K-means算法适合中等规模、预先确定群组数的数据计算,聚类结果为单一层次群组划分,不提供群组之间以及群组内部层次结构(Steinley,2006),适用于本文研究情境,部分学者已将K-means算法应用于机会类型划分研究[11]。

为得到更精准的聚类结果,本文在聚类之前采取四分位距(Interquartile Range,IQR)法对异常值进行检验。IQR方法涉及计算数据集的第三四分位数(Q3)和第一四分位数(Q1)之间的差异,低于Q1-1.5*IQR或高于Q3+1.5*IQR的数据点为异常值,本文予以剔除。本文剔除在机会发现和机会创造两个维度中均处于异常区域的9个样本,最终用于聚类分析的样本数为756个。

以上量表均采用李克特7点计分法进行测度,其克隆巴赫系数均在0.801～0.942之间,说明样本信度较高(篇幅所限,本文不作赘述)。

2.2.3 控制变量

本文从企业、个体和行业3个层面选取控制变量。

(1)在企业层面,本文首先将企业年龄和企业规模纳入控制变量。其中,企业规模用在职全职员工数量测量,企业年龄用自企业创立之日起的年份衡量。其次,本文将企业财务绩效纳入控制变量,采用如下指标进行测量:①企业年收入,被划分为1～12个有序变量(1=100万元以下;2=100万～500万元;……;12=5 000万元以上);②与同行业竞争者相比,当前企业销售额增长程度、市场份额增长程度和利润率增长程度(李克特7点计分法);③与同行业竞争者相比,过去3年企业销售额增长程度、市场份额增长程度和利润率增长程度(李克特7点计分法)。

(2)在个体层面,考虑到创业者年龄、性别和受教育程度有可能会对机会评估与创业行动关系产生影响(Levesque &Minniti,2006;Gupta等2014;Urban,2014),故本文将上述3个变量设置为控制变量。其中,创业者年龄以年为计量单位;性别作为哑变量(0=男性,1=女性);受教育程度被编码为一个1～5的有序变量(1=高中及以下,2=大专,3=本科,4=硕士,5=博士)。

(3)在行业层面,将企业所在行业纳入控制变量,控制行业背景对创业行动的潜在影响。其中,1=建筑行业(通用或一般承包商)、2=制造行业、3=零售行业(食品、服装、汽车等)、4=服务行业(旅店服务、洗衣服务、法律服务等)、5=批发行业(经销商等)、6=其它行业(Memili等,2011)。

3 实证结果分析

3.1 机会分布与聚类分析结果

为直观呈现机会分布情况,基于765个原始样本数据在机会发现和机会创造两个维度上的取值,绘制如图2所示的机会分布热点图。观察可知,样本主要分布在高发现—高创造、高发现—低创造和低发现—高创造3个区域。只有极少数样本位于低发现—低创造区域,与前文通过IQR方法排除的9个样本完全重合。这不仅验证了机会生成至少需要受到发现或创造一种力量的驱动,也说明本文对机会分类方法的科学性和合理性。

进一步,使用Python对剔除异常值后的756个样本进行K=3的K-means聚类分析,结果见图3。根据3个群组中心点,即各群组样本在机会发现和机会创造两个维度上的平均值所对应的点(见表2),进一步确定各群组所属机会类型。由表2可知,机会发现维度的均值明显高于机会创造维度的均值,故将这一群组界定为发现型机会,反之则将其界定为创造型机会。对于两个维度取值相当的组别,将其归纳为双元型机会。最终,将408个样本归纳为双元型机会,占比最高(54%);其次为发现型机会(213个样本,占比28%),而创造型机会占比最低(135个样本,占比18%)。上述结果表明,在中国情境下,绝大多数机会的生成依赖于发现的“力量”,而由创造“力量”主导的机会较少。

为验证聚类的有效性,本文采用簇内误差平方和(Sum of the Squared Error,SSE)方法对数据进行分析。SSE指每一数据点到其所分配群组中心的距离平方和,其目的并不是寻求最小化SSE,而是找到随群组数量增加SSE下降幅度最大的点,这一方法同时兼顾揭示数据内在结构和避免过度分割的需求。图4展示了不同聚类分组数对应的SSE的值,可见K=3或K=4时SSE的值发生显著变化。进一步,当K=4时对数据进行聚类分析(见图5)。结果发现,当K=4时,群组A和群组B样本在机会发现与机会创造维度的取值差别不大,在理论上将其归纳为双元型机会,因此K=3在理论上更加有效。

为确保聚类所得样本数足以支撑假设检验,本文借鉴Faul等(2009)的方法,运用G-power软件进行线性多元回归先验功效分析(A Priori Power Analysis),以确定假设检验所需样本量。设置如下参数:效应水平f2为0.2,统计功效水平为0.8,显著性水平α为0.05、独立变量数为17。本文使用17个独立变量,包括调节变量与自变量的交互项,最终得到最小样本量为114,而本文用于线性回归的最小样本量为135,说明本文假设不存在显著的样本量问题。

3.2 回归结果

本文借助SPSS Statistics 28.0软件,采取普通最小二乘法对假设进行检验。基于聚类结果,分别在3个数据子集中依次将控制变量、自变量(机会评估)、调节变量(运动模式、计划模式)以及自变量与调节变量的交互项置入模型进行回归分析,进而对假设进行检验。结果显示,所有模型的方差膨胀因子均在1.03～1.73之间,说明回归模型不存在共线性问题。样本描述性统计与相关性分析结果见表3。

3.2.1 主效应检验

表4列示了回归分析结果,其中模型2显示在发现型机会开发过程中,机会评估能显著促进创业行动开展(β=0.677,p<0.001);对于创造型机会而言,模型6的结果表明机会评估对创业行动具有显著正向促进作用(β=0.626,p<0.001);对于双元型机会而言,模型10进一步证实机会评估对创业行动具有促进作用(β=0.41,p<0.001)。综上所述,假设H1a～H1c通过检验。

3.2.2 调节效应检验

在发现型机会开发过程中,模型4分析结果表明运动模式负向调节机会评估与创业行动的关系(β=-0.183,p<0.001),假设H2通过验证;计划模式正向调节机会评估与创业行动的关系(β=0.132,p<0.05),假设H3通过验证。在创造型机会开发过程中,模型8的结果表明,运动模式正向调节机会评估与创业行动的关系(β=0.239,p<0.001),假设H4通过验证;计划模式负向调节机会评估与创业行动的关系(β=-0.162,p<0.01),假设H5通过验证。最后,在双元型机会开发过程中,模型12的结果表明运动模式正向调节机会评估与创业行动的关系(β=0.303,p<0.001),假设H6通过验证。然而,计划模式在这一过程中未展现出显著调节效应(β=0.044,p>0.05),假设H7未通过检验。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文聚焦于机会评估与创业行动微观作用机制,立足于机会整合观和调节模式理论,解析机会评估与创业行动之间的关系,以及在不同类型机会开发过程中运动模式和计划模式对机会评估与创业行动关系所发挥的异质化调节作用,得出如下结论:

(1)无论何种类型机会开发,机会评估均能显著促进创业行动开展。这一结果与之前学者观点一致,说明机会评估对创业行动具有重要促进作用[5]。

(2)在创造型机会开发过程中,运动模式正向调节创造型机会评估与创业行动的关系,而计划模式起负向调节作用。这一结果验证了调节模式理论在机会开发过程中的适用性,即运动模式强调“立即行动”,进而促进创业行动开展,而计划模式强调“做正确的事”,有可能会导致创业者的行动拖延[33]。

(3)在发现型机会开发过程中,运动模式负向调节发现型机会评估与创业行动的关系,计划模式则起正向调节作用。这一结论说明运动模式有可能导致创业者因急于采取行动而错过最优行动策略,从而阻碍其对机会的有效利用。相对而言,计划模式有助于将发现型机会从机会评估阶段成功过渡到创业行动阶段,这呼应了之前学者观点,即在行动开展前进行可行性分析和建立详细的商业计划是发现型机会成功的关键[12]。此外,上述结论与创造型机会开发过程所得结论相反,进一步明确了运动模式和计划模式对机会评估与创业行动关系的影响受到情境因素的制约。

(4)在双元型机会开发过程中,运动模式正向调节机会评估与创业行动的关系,而计划模式未发挥显著调节效应。一方面,关于运动模式的假设得到支持,表明当面临由发现和创造两种“力量”共同驱动的双元型机会时,决策和行动速度是开发双元型机会的关键要素。另一方面,计划模式对双元型机会评估与创业行动关系具有正向调节作用的假设未得到验证。一种可能的解释在于,在双元型机会开发过程中,机会的有利“情形”尚未完全形成,以计划模式为主导的创业者有可能因过度强调事前分析而陷入瘫痪[7],从而难以发挥机会评估对创业行动的积极作用。双元型机会开发情境尤其强调高度的灵活性,要求创业者在机会发现和机会创造不同认知模式及行动逻辑之间进行转换。已有研究表明,与以计划模式为主导的个体相比,以运动模式为主导的个体更能应对多项挑战任务,更加擅长在不同任务之间灵活切换[34]。因而,在双元型机会开发过程中,运动模式比计划模式展现出更加显著的调节效应。最后,双元型机会样本的机会创造水平略高于机会发现水平,而计划模式在机会创造过程中具有显著阻碍作用,可用来解释为何在双元型机会开发过程中计划模式未发挥显著调节效应。

4.2 理论贡献

(1)本文基于机会整合观视角,阐明创业研究核心构念——机会的双元属性,从理论上明确划分机会类型,并提出不同类型机会的定义,从而凝练并深化了机会整合观的核心思想。本文进一步调和机会发现观和机会创造观相对立的理论僵局,弥补了现有机会整合观碎片化且研究不够深入的不足。此外,立足于机会整合观,对新企业机会开发过程进行分类研究,为揭示不同类型机会开发过程内在机制差异性提供了理论洞见。

(2)本文打开机会评估与创业行动微观作用机制的“黑箱”,通过探究机会评估与创业行动的关系,为理解机会评估如何转化为具体创业行动作出理论解释,弥补了先前研究将机会评估对创业行动的作用视为一个自然转化过程的不足,进而丰富了机会开发理论。

(3)本文引入调节模式理论,通过探究发现型机会、创造型机会和双元型机会开发过程中运动模式、计划模式对机会评估与创业行动关系的差异化调节机制,揭示调节模式与不同类型机会开发过程的独特匹配关系,拓展了调节模式理论的应用情境,丰富了对调节模式理论边界的探讨。

4.3 实践意义

(1)对创业者来说,创业者应针对不同类型机会调整其创业认知和行动模式,进而促进评估机会向实质性创业行动转变。当面临发现型机会开发时,创业者应降低对即时行动的依赖,重视评估和计划。而对开发创造型机会和双元型机会的创业者来说,强调快速行动和迭代学习更加有益。并且,创业者在双元型机会开发过程中需平衡发现与创造的力量,根据机会开发需要在两者间灵活转换,以获得创业成功。

(2)对政策制定者来说,政策制定者应考虑机会类型的差异性,制定支持性政策或规划资源配置方案。针对发现型机会居多、高稳定性行业,政府应提供更多财政支持和税收优惠,以激励更多的创业行动。而在创造型和双元型机会较为突出、具有高创新性、高不确定性特征的行业,信息可获得性是制约创业成功率的关键,政府应侧重于信息公开,积极搭建行业信息交流平台,提升创业想法向创业行动转化的可能性。

(3)对投资者来说,应了解创业者调节模式对机会评估与创业行动关系的影响,精准评估投资项目潜力和风险。在进行项目评估时,投资者应同时了解机会和创业者特征,判断所投资机会类型与创业者调节模式的匹配度,对项目可行性和成功概率作出精准判断。

4.4 不足与展望

本文存在如下不足:第一,收集单一问卷数据,在一定程度上会限制研究结论的解释力。未来可采用多元研究方法,以获得更稳健的研究结论。第二,聚焦机会评估到创业行动的单向作用过程,未探索机会评估与创业行动之间的动态迭代关系。实际上,随着创业者在机会开发过程中所付出的努力,机会内在属性和外部环境均有可能触发新一轮机会评估与行动调整。因此,未来应探索伴随着创业行动开展,面对机会属性演化,创业者既有调节模式是否适用于不同阶段机会评估对创业行动的作用过程。第三,在机会整合观思辨性与论证性分析方面不够系统。未来需围绕机会整合观进行系统性研究,推动该理论在创业研究中的应用。

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(责任编辑：王敬敏)