图1 理论模型
夏 晗1,2
(1.中南财经政法大学 工商管理学院，湖北 武汉 430073；2.黄淮学院 经济与管理学院，河南 驻马店 463000)
摘 要：创业团队知识多样性和社会关系网络会对科技型新创企业技术创新产生较大影响，进而影响其成长。基于已有的创业团队异质性研究主要是借鉴高管团队异质性的研究结论，结合资源基础理论和社会交换理论，研究了知识异质性和社会关系网络异质性对新创科技型企业的作用机理，并探讨了创新氛围和社会关系网络质量在新创科技型企业资源整合及利用过程中的调节作用。对河南省304家科技型新创企业的实证研究发现，创业团队知识异质性与创业绩效间存在倒U型关系，并受到创新氛围的负向调节和社会关系网络质量的正向调节；创业团队社会关系网络异质性正向影响创业绩效，并受到创新氛围和社会关系网络质量的正向调节。
关键词：创业团队异质性；创新氛围；社会关系网络；新创企业绩效
随着国民经济发展，创业活动已经成为推动我国经济发展和促进就业的核心力量，技术创业是实现科技成果商业化的重要途径。在国家大力发展众创空间和推动科技创新成果转化的政策驱动下，科技型新创企业不断涌现，科技创新创业成为提升我国中小企业质量和效益的重要途径。由于科技创业的技术性和知识性要求高、创业风险大，新创企业对社会关系网络依赖性较强，能否结成优势互补的创业团队成为创业成功的关键[1]。初创企业往往通过组建优势互补的创业团队，最大限度利用团队知识、技能和社会网络关系资源，提升科技创业成功率。研究表明，团队创业成功率普遍高于个人创业成功率[2]，这是因为创业团队内知识、技能和关系网络互补性构成企业创业的有效资源。但是，团队的异质性也容易造成信息交流障碍，影响团队凝聚力和创业决策效率[3]。基于此，创业团队构成对科技创业活动，特别是创业绩效的影响成为目前创业研究的热点话题。
有关创业团队异质性对创业绩效的影响主要存在4种观点：①部分学者认为两者并无关系。Chowdhury[4]研究发现，团队成员性别、年龄、职能经验异质性与创业绩效之间不存在显著相关性，即团队异质性不影响创业企业绩效；Chatterji[5]研究发现，团队职业经验不影响创业企业创新效果，即团队职业经验异质性与创业企业绩效之间不存在显著相关性；②部分学者认为两者存在负相关性。如Zenger，Lawrence[6]和O′Relly等[7]研究发现，团队年龄异质性不利于团队沟通和开放式讨论，进而不利于创业企业绩效提升；Flynn等[8]研究发现，创业团队成员在性别、年龄、种族等方面的差异性会导致创业企业团队成员的认知差异，从而影响团队合作，不利于团队绩效；Amason等[9]发现，团队异质性不利于产品和服务的新颖性，进而负向影响新企业创业绩效；③部分学者认为两者之间存在正相关性。如Timmons[10]提出，创业团队在团队成员年龄、教育背景、知识结构、职能经验、价值观等方面形成优势互补，有助于企业更好地应对外部风险和内部战略决策，从而提升创业绩效；Alexiev等[11]和Heyden等[12]研究发现，异质性团队有利于企业探索式创新和企业竞争优势形成，从而对创业绩效产生正相关性；刘刚等[13]认为，在动态能力的中介作用下，创业团队异质性与新创企业绩效有显著正相关关系；赵文红、薛朝阳[14]认为，对于资源需求较强的创业企业来说，选择不同专业背景、职业经历的创业团队成员有利于企业长期发展；④近年有少部分学者认为两者并非简单的线性关系。如胡望斌等[15]借鉴高阶理论，通过对技术创业企业团队异质性与新创企业绩效关系的研究，发现二者之间不是简单的线性因果关系，而是存在不完全的倒U型关系，而且其倒U型关系受到创业导向团队氛围的调节。
目前有关创业团队异质性的研究主要借鉴高管团队异质性对企业绩效的影响。新创企业创业团队与高管团队虽然存在较大相似度，但是由于新创企业处于初创或者成长期，其成功与否不仅取决于创业团队的知识和技能，而且还取决于其资源禀赋，例如基础资本和社会网络等，因此创业团队异质性研究不能简单沿用一般高管团队异质性的研究结论。在新创企业创业团队中，更重要的是对团队资源进行整合利用，促进企业快速成长。由于科技型新创企业存在较为明显的资本密集、技术密集和知识密集特征，因此面临更大的资源整合压力和成长风险。基于此，本文以科技型新创企业为例，基于资源基础观和社会交换理论，研究创业团队知识异质性和社会关系网络异质性对科技型新创企业绩效的影响，并引入创新氛围和社会关系网络质量的调节作用，探讨其作用机理。研究不仅有助于丰富创业团队异质性和创业绩效理论基础，而且为科技型初创企业团队建设、科技创业孵化提供指导与借鉴。
团队异质性是指团队成员在年龄、性别、种族、人格、价值观、知识技能、经验经历等方面的个体特征是比较接近还是相差很大的分布情况[16]。目前有关创业团队对创业绩效影响的研究结论不一致，主要原因是对于创业团队异质性的分类标准不统一，所以本文首先对团队异质性进行分类与界定。
根据团队异质性与团队工作的相关性，学者们对团队异质性进行了不同分类。如Pelled[17]根据团队异质性与团队任务的相关程度，将团队异质性分为低工作相关异质性(如性别、年龄等)和高工作相关异质性(如教育水平、任职年限等)，前者更多体现为团队成员的社会属性和社会关系，而后者是指与工作任务相关的经验和技能等。Jackson等[18]将团队异质性分为关系取向异质性(如年龄、性别、种族等)和任务相关异质性(如工作年限、教育等)，前者是指与人口统计学相关的因素，而后者主要反映与工作相关的知识、技能等能力特质。Foo等[19]将异质性分为任务相关异质性(如行业经验、职能经验、创业经验、人格、价值观、偏好等)和非任务相关异质性(如性别、年龄、种族、教育水平等)。胡望斌[15]等将团队异质性分为社会性异质性(如性别、年龄、种族、教育水平等)和功能性异质性(如团队成员掌握的知识技能、工作经验、社会资源等)。
已有的团队异质性分类标准较模糊且存在交叉现象，综合起来主要从高管团队异质性视角，将创业团队异质性分为人口统计学特征和知识经验两大类，但是初创企业团队异质性与高管团队异质性存在较大差异。团队成员的社会关系网络为初创企业提供了不可替代的社会资源[20]，初创企业团队成员社会关系网络异质性为其发展提供了必要保障，但是目前有关创业团队社会关系网络异质性的研究较少。
由于科技型新创企业发展成败不仅取决于团队是否具有多样性的知识和技能，而且也与创业团队成员社会关系网络的多样性和质量有密切关系。因此，本文结合科技型创业企业特征，从知识异质性、社会关系网络异质性两个维度研究创业团队异质性对创业活动的影响。知识异质性是指团队成员受教育水平、专业技能、职能经验、行业经验等方面的差异；社会关系网络异质性是指团队成员与他人关系的差异程度(李伟，聂鸣，李顺才，2010)。
1.2.1 新创企业
在创业研究中，为区别于成熟企业的二次创业，新创企业(或者初创企业)被定义为创业者个人或创业团队依靠自有资金或者外部融资，通过整合资源、抓住创业机会创建一个新的具有法人资格的实体，企业以营利为目标，能够提供产品、服务并创造价值(徐可,姚飞,孙涛，等，2018)。根据此定义，我国数以万计的中小企业大多是由创业者自筹资金创立的新创企业。但是新创企业的界定标准尚未统一，主要是从生命周期(成熟期前)和成立时间两个维度界定[21]。受行业和组织战略等因素影响，企业进入成熟期前短则需要3～5年，长则需要8～12年。上海国家税务局将新创科技型企业的创立年限界定为5年。在硅谷的定义中，科技型新创企业是指由自然投资人基于科技成果和技术手段创建，而非由既有公司投资组建的公司。结合上述研究，本文为了便于样本收集，将科技型新创企业界定为由创业者个人或者团队依靠自有资金或者外部融资，通过科技成果和技术手段实现创业活动，且成立年限小于5年的初创企业。
1.2.2 新创企业绩效
新创企业绩效是指创业活动的成效或成果[22]。新创企业绩效是衡量创业有效性和成功性、考察创业产出水平的重要指标[23]。由于新创企业的组织结构尚不完善，缺乏稳定性和成熟性，通常会面临严重的资源不足和较大市场风险，业务发展不平衡，导致新创企业绩效难以评估。目前尚未形成统一的新创企业绩效测量标准和方法，但是综合新创企业绩效研究文献发现，效率、成长、利润是目前使用最多的衡量指标[24]。成长性代表了新创企业的发展潜力，是衡量新创企业绩效的关键指标[25]。种群生态论认为，创业企业的第一要义是生存，而财务指标是衡量企业生存性的重要指标。基于此，本文结合科技型新创企业特征，从财务绩效、成长绩效和创新绩效三方面衡量科技型新创企业绩效。
创业团队异质性会影响团队成员的认知能力、创新活动、团队沟通效果、团队协作氛围和问题解决能力。较高的团队异质性代表团队成员的认知差异较大，团队成员从不同渠道获取信息资源，进而针对问题形成多样化观点，有利于提高问题解决能力，但是过高的团队异质性也会带来团队争论和观点冲突，不利于意见统一和团队决策。
知识、技能的异质性主要源于团队成员过往的工作经验和学习经历。知识异质性对创业绩效影响的观点尚不统一，部分学者认为专业技能、工作经验等优势互补，有利于新创企业获取机会和更大范围的市场融入(吴岩，2014)。而部分学者得出相反结论，认为教育和职能背景的异质性不利于企业回报，团队知识的异质性对创业回报有负相关性，知识异质性会导致团队沟通成本上升，甚至形成决策阻力，因此不利于企业绩效[15]。
本文认为对于科技型新创企业来说，团队成员的知识异质性对新创企业绩效的影响并非简单的线性关系，过高的知识异质性使团队成员难以有效沟通和知识共享，进而影响团队合作；过低的知识异质性则会导致团队成员认知同质化，不利于多方资源整合和利用；适度的知识异质性不仅有利于团队成员多样化知识的整合利用，而且有利于创造和谐的工作环境。基于此，本文提出以下假设：
H1：创业团队知识异质性与新创企业绩效间存在倒U型关系。
团队成员的社会关系网络为企业提供了与其它主体(如客户、供应方、竞争者、金融机构、政府、中介机构、教育机构)进行正式和非正式沟通的联系渠道，是企业发展的有效资源。社会关系网络的异质性反映了创业团队社会关系网络中嵌入资源的多样性。团队成员社会关系网络异质性最终体现为企业拥有多样化的社会关系网络系统。社会关系网络异质性有利于科技型企业与外部组织间进行技术、知识的传递与交换，进而有助于促进创新活动。社会关系网络异质性能为科技型新创企业带来非冗余性的创新资源，为企业发展提供更多创新要素[26]。丰富、多元化的外部交互能够促进外部关键资源流入和科技型新创企业社会资本积累，并为科技型新创企业获取信息和发布创新成果提供必要渠道，最终提升科技型新创企业绩效。基于此，本文提出以下假设：
H2：创业团队社会关系网络资源异质性程度越高，越有利于新创企业绩效提升。
1.4.1 创新氛围的调节作用
由于技术发展日新月异，创新对于企业发展尤为关键，因此科技型新创企业往往通过营造创新氛围促进企业创新活动。创新氛围是指团队成员对于企业支持创新活动的主观认知。创新氛围包括提供充足的资金、时间、设备资源，鼓励成员大胆尝试创新并容忍创新失败风险。创新氛围有助于使成员认识到创新是企业的重要工作方法。研究表明，当企业容忍创新风险，认可并鼓励创新工作方式时，有利于团队成员的创新行为(Shin & Zhou，2003)，进而有利于企业绩效提升(Eisenbeiss，et al，2008)。但是由于团队成员异质性程度不同，创新氛围对科技型企业创新活动的影响亦不相同。
当技术创业团队成员异质性程度较低时，团队成员认知差异较小，易于响应企业的创新需求。浓厚的创新氛围易于促进团队成员积极沟通、寻求创新，进而促进企业绩效提升。随着团队成员异质性程度提升，团队认知分歧产生，导致小团体形成，并在小团体间形成断层(Hambrick & Masonn，1984)，进而产生沟通障碍和意见分歧，不易于达成公司层面的最终决策，错失发展良机，此时团队异质性对于企业绩效的负面影响达到最大。随着异质性程度进一步提升，基于身份认同形成的小团体越来越多，边界越来越模糊，在较强的创新氛围支持下，容易促进不同“圈子”成员交流，形成有效沟通和知识共享，从而促进科技型企业创新活动和创新成果产出(Blau，1977)。基于此，本文提出如下假设：
H3：创新氛围负向调节团队知识异质性与新创企业绩效间的倒U型关系。
当创新氛围浓厚、社会关系网络异质性程度较高时，初创科技型企业更趋向于从外部寻求技术援助，利用团队成员知识共享，并积极利用外部金融资源和政府资源促进创新成果转化，从而有利于科技型新创企业创新绩效提升。但是在较低程度的社会关系网络异质性下，创新成果转化为生产力的能力较低，创新价值实现遇到障碍，从而极大削弱了团队创新积极性，导致创新氛围对创新活动的促进作用有限。基于此，本文提出如下假设：
H4：创新氛围正向调节团队社会关系网络异质性对新创企业绩效的影响。
1.4.2 社会关系网络质量的调节作用
关系网络质量体现的是团队成员与关系主体间的联系强弱、交流频率及互信程度等。资源基础理论认为，资源整合有利于企业资源、能力的补充与丰富。创业团队的知识、技能和社会关系网络是科技型新创企业的重要资源。科技型新创企业不仅需要进行内部知识共享，而且需要与外部主体进行知识交换。科技型新创企业的网络关系越强，团队成员与关系主体的相互熟识度越高、联系越密切，越有利于企业获取外部资源[27]。
过低的知识异质性易导致认知同质性、知识获取与吸收困难；过高的知识异质性易导致沟通和知识共享存在障碍[28]。两种情况下都难以发挥科技型企业社会关系网络质量对内外知识资源开发利用的优势，不利于科技型企业创新。因此，适度的知识异质性不仅有助于多样化知识整合和创新，而且能够通过高质量的社会关系网络将内部创新成果转化为生产力和公司利润，有利于绩效提升。基于此，本文提出如下假设：
H5：关系网络质量正向调节团队知识异质性与新创企业绩效间的倒U型关系。
社会关系网络作为企业的非冗余资源，其关系网络越广泛，关系越密切，越有利于企业发展。团队成员社会关系网络的异质性从一定程度上代表了公司社会关系网络的广度[29]。社会关系网络质量越高，越有利于科技型新创企业利用广泛的社会网络资源，获取、吸收和消化内外部知识与技术，特别是隐形知识(郑登攀,党兴华，2012)，并利用异质性的关系网络，使企业更加有效地开展资源整合活动，适应环境变化，提高科技型新创企业绩效(项国鹏，黄玮，2016)。基于此，本文提出如下假设：
H6：关系网络质量正向调节团队社会关系网络异质性对新创企业绩效的影响。
基于上述分析，构建理论模型，如图1所示。
图1 理论模型
2.1.1 创业团队异质性
创业团队异质性作为主要解释变量，本文将从知识异质性和社会关系网络异质性两个维度进行异质性分类。知识异质性是指团队成员在教育水平、教育专业、职能背景、行业背景方面的差异程度。社会关系网络异质性是指创业团队成员与关联主体关系网络的差异程度，最终体现为公司整体社会关系网络的异质性，可以借鉴科技型公司社会关系网络量表测量科技创业团队社会关系网络的异质性和关系网络质量。本文借鉴Collins & Clark(2003)、耿新(2010)的测量量表，设计包括4个题项的量表，具体如下：①是否与大学和科研机构联系，以获取企业开发技术资源；②是否与金融机构联系，以获取金融资本的有效支持；③是否与政府机构联系，以获取政府产业政策支持；④是否与中介机构联系，以拓展发展渠道。
参照Basu等[30]的研究，对原始数据进行异质性处理，其中，
即某类型成员在团队中的占比，Blau系数越接近于1，Blau值越大，异质性程度越高。
2.1.2 社会关系网络质量
社会关系网络质量主要体现为关系强度和关系质量，本文借鉴潘松挺等[31]的关系强度量表和魏江等[32]的关系质量量表，设计了6个题项，测量科技型新创企业社会关系网络质量，其中，前3个题项主要测度关系强度，后3个题项主要测度关系质量。具体如下：①与大学和科研机构联系频繁；②与金融机构联系频繁；③与政府机构联系频繁；④能长期从大学和科研机构获得知识、技术指导；⑤能长期从金融机构获得融资帮助；⑥能长期从政府机构获得有用资源。
2.1.3 创新氛围
创新氛围表现为公司对于创新行为的支持、创新风险的容忍和创新成果的认可，并通过文件资料、口头和行动支持创新活动，从而在团队成员内部形成支持创新的心理感知，另外，还包括团队成员间的创新沟通氛围。基于此，本文借鉴Anderson 和West[33]关于创新氛围的8个题项量表，具体包括：①在工作中致力于追求创新工作方法的程度；②公司为新想法开发和应用提供实际帮助的程度；③公司对新想法实践失败后果的容忍程度；④公司为创新提供的时间保障；⑤团队成员有很多创新收获和付出；⑥提出新想法面临的威胁有多大；⑦团队成员批判新想法的程度；⑧团队成员间经常分享信息。
采用Likert7级量表测量创业团队社会关系网络对科技型新创企业技术开发的支持程度、金融和产业政策支持程度以及公司创新氛围。
2.1.4 新创企业绩效
本文借鉴Li等[34]的研究结果，结合科技型新创企业特点，从财务绩效、成长绩效和创新绩效3个维度评价科技型新创企业绩效。其中，财务绩效主要通过净利润、投资回报率、资产回报率等衡量；成长绩效通过客户满意度、市场占有率、产品销售增长率衡量；创新绩效通过新产品产值在销售总额中的占比、申请专利数和新产品开发周期衡量。具体见表1。
表1 新创企业绩效衡量指标
本文借鉴上海市国家税务局对于科技型新创企业的界定，即科技型新创企业是在中国境内注册且成立时间在5年内的科技型初创企业。由于科技型新创企业与科技型中小企业存在很大程度的相似性，为了避免区域因素的影响，本文选择成立年限少于5年的河南省科技型中小企业为研究样本。
新创企业绩效根据公司财务报表、销售部门数据和研发资料整理得到。创业团队异质性指标采取问卷调查方式进行数据收集。首先通过高校老师委托MBA学员进行预调研，再根据预调研结果进行问卷修正，然后由研究小组委托专业调研机构进行正式问卷调查。正式问卷调查对象为成立年限少于5年的河南省科技型中小企业创业之初的团队成员，问卷调查要求每位参与者留下电话，以便回访和样本编码。总计调查了628家新创企业的5 482个创业团队成员，剔除填写不规范和团队人数少于3人的问卷，并对问卷进行匹配，最后从304个创业团队回收有效问卷2 654份，有效回收率48.4%。
受访企业数量和占比基本满足层次抽样要求，总体上能较好代表河南省科技型新创企业实际情况。受访企业团队人数和成立年限基本情况见表2。
表2 样本企业基本情况
受访企业团队成员个体特征在年龄、受教育程度方面的占比较为均衡，男女比例为3.3∶1，体现出科技型创业企业男性创业人数偏高的实际情况。受访成员个体特征描述性统计见表3。
表3 样本个体特征
综上，样本企业特征和个体特征、样本正态性分布均满足实证分析的数据要求。
采用SPSS18.0 对量表进行因子分析，分析量表信度。其中，团队异质性量表的Cranach′s α 值为0.853，创新氛围的Cranach's α 值为0.867，新创企业绩效的Cranach′s α 值为0.892，所有Cranach′s α 值均大于0.8，表明5个量表的模型构建信度较好。通过探索性因子分析和验证性因子分析相结合的方法，检验量表模型建构效度。探索性因子分析结果见表4，结果显示，5个量表的KMO值均大于0.7，各变量因子载荷均大于0.7，显著性概率小于0.05，表明所有量表题项均存在共同因素，即5个量表具有良好建构效度。AMOS17.0验证性因子分析结果见表5，均符合建议值。总体来说，模型建构效度良好。
采用SPSS18.0对数据分析发现，题项平均分中等偏上，正态分布检验结果在0.01水平以上，符合正态分布。由表6可知，团队异质性、创新氛围、新创企业绩效间有显著相关性。
表4 探索性因子分析检验结果
表5 验证性因子分析检验结果
表6 各变量均值、标准差和相关性分析结果
注：*表示p<0.10，**表示p<0.05，***表示p<0.01，下同
本文以科技型新创企业成立时间、注册资本、团队规模为控制变量，以此消除企业成立年限和企业规模的影响。应用层次多元回归分析方法进行模型检验，结果见表7。
第一步，加入控制变量对因变量进行回归(模型M1)；第二步，加入自变量对因变量回归(模型M2)。由回归结果可知，知识异质性和关系网络异质性均与科技型新创企业绩效呈正相关关系(0.412，p<0.1；1.342，p<0.01)；第三步，加入自变量平方项对因变量进行回归(模型M3)，由回归结果可知，知识异质性和知识异质性平方的系数均显著，而且相较于模型M2(1.401，p<0.01；-1.332，p<0.01)，知识异质性系数显著增大(0.412→1.401)，且知识异质性平方项系数为负，所以假设H1得到验证，即知识异质性与科技型新创企业绩效间呈倒U型关系；加入关系网络异质性的平方项后，关系网络异质性平方项系数不显著，说明关系网络异质性平方与科技型新创企业绩效间的关系不显著，而模型M2和模型M3中的关系网络异质性系数均显著为正，说明关系网络异质性与科技型新创企业绩效间存在显著正相关关系，假设H2得到验证；第四步，去除关系网络异质性平方项，加入调节变量对因变量进行回归(模型M4)，由回归模型可知，创新氛围和关系网络质量显著影响科技型新创企业绩效(0.402，p<0.1，0.723，p<0.01)；第五步，加入调节变量和自变量、知识异质性平方的交互项对因变量回归(模型M5)，由回归结果可知，创新氛围、关系网络质量显著正向影响知识异质性和关系网络异质性对科技型新创企业绩效的促进作用，因此假设H4、H6得到验证，而且两个调节变量与知识异质性平方项的系数均显著(1.312，p<0.01；-0.613，p<0.01)，说明创新氛围和关系网络质量对知识异质性与科技型新创企业绩效间的倒U型关系有调节作用，假设H3、H5得到验证。对比模型M5与模型M3的R2，进一步验证了变量的调节作用。
表7 层次多元回归分析结果
图2反映了创新氛围和社会关系网络质量的调节作用。由图2可知，创新氛围负向调节知识异质性与科技型新创企业绩效间的倒U型关系，正向调节社会关系网络异质性与科技型新创企业绩效间的正相关关系，社会关系网络质量强化了知识异质性与科技型新创企业间的倒U型关系，以及社会关系网络异质性与科技型新创企业绩效间的正相关关系。
图2 创新氛围的调节作用
在经济新常态下，“大众创新、万众创业”是经济发展的必然选择，是关系到增加劳动就业、实现人民美好生活的根本举措，也是激发创新创业活力的有效途径。技术创新是实现科技成果商业化和提高我国企业发展质量的重要途径，科技型新创企业的生存和发展也越来越受到广泛关注。创业团队作为影响创业成败的重要因素，一直是学者们的研究热点。目前有关创业团队的研究主要从团队构成或者团队异质性角度展开，但有关团队异质性与新创企业绩效关系的研究尚未取得一致性结论，包括不相关关系、正相关关系、负相关关系或者非线性关系。有关创业团队异质性的分类主要借鉴高管团队异质性的分类标准，且标准尚未统一。
本文结合科技型创业企业的特殊性，从知识异质性和社会关系网络异质性两个维度研究团队异质性对科技型新创企业绩效的作用机理，探讨创业团队异质性如何影响科技型新创企业绩效。在量表研究方面，采用业界成熟的量表进行变量测量，以提高研究可靠性。研究发现，科技型创业团队知识异质性与新创企业绩效间存在倒U型关系，创新氛围对二者的倒U型关系起负向调节作用，而社会关系网络质量对二者的倒U型关系起正向调节作用。社会关系网络资源作为企业的非冗余资源，与科技型新创企业绩效存在正相关关系，创新氛围和社会关系网络质量对二者的正相关关系均有促进作用。
本研究提出3个实践启示：首先，团队组建。创业团队组建对科技型新创企业的生存和发展具有决定性作用。不仅需要关注团队的知识结构，而且还需要关注团队成员拥有的社会关系网络资源，从而保障科技型新创企业能基于多样性的知识和技能，快速形成创新成果，顺利实现创新成果市场化；其次，资源整合利用。由于新创企业规模小、资本薄弱，当团队知识异质性较高，内部形成小团体时，企业内部一般难以迅速达成一致的创新意见。此时，企业可以利用良好的外部关系网络，积极寻求社会和政府帮扶，促进更多创新成果市场化，而非在“小团体”冲突中错失市场良机；再次，社会帮扶机制。政府和技术创业服务单位(如科技孵化器)应该意识到，针对不同科技型新创企业，应该采用不同指导和帮扶机制，从而最大化创业扶持行为，提高资源投入产出比。
本研究也有一定局限性，例如样本数量、行业类型和研究区域的有限性，给研究结果带来了不确定性，后续研究可以进一步扩展样本行业类型、调查区域和样本数，并在此基础上进行行业和区域的比较研究，以进一步检验和完善研究结论。此外，由于本文数据为截面数据，无法动态反映创业企业绩效的动态变化，后续可对样本企业进行动态跟踪调查，展开时间序列和面板研究，以深化研究结论，进一步丰富团队异质性与创业企业绩效关系的理论研究。
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Xia Han1,2
(1.School of Business Administration, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China;2.Department of Economics and Management, Huanghuai University, Zhumadian 463000, China)
Abstract：The knowledge diversity and social relationship network of entrepreneurial team largely influence the technological innovation and innovation achievement transformation of technological start-ups, and then affect the growth of technological start-ups. Entrepreneurial performance depends on the heterogeneity of entrepreneurial team to a great extent. The current research based on linear correlation fails to reach consistent conclusions. This study explores how heterogeneity of entrepreneurial teams influences entrepreneurial performance. Based on 304 new venture in Henan province, the results show that entrepreneurial teams heterogeneity has an inverted U-shaped relationship with entrepreneurial performance, which is negatively moderated by innovative atmosphere, and positively moderated by social relations network quality. While, team members' social network heterogeneity has a positive impact on entrepreneurial performance, which is positively moderated by innovative atmosphere, and social relations network quality.
Key Words:Entrepreneurial Team Heterogeneity; Innovative Atmosphere; Social Relations Network; Entrepreneurial Performance
文章编号：1001-7348(2018)13-0145-08
文献标识码：A
中图分类号：C936
DOI：10.6049/kjjbydc.2018010686
作者简介：夏晗(1984-)，女，河南驻马店人，中南财经政法大学工商管理学院博士研究生，黄淮学院经济与管理学院讲师，研究方向为战略管理。
基金项目：河南省软科学研究计划项目(182400410155)；河南省高等学校重点科研项目(18A630038)；河南省软科学研究计划项目(172400410330)；河南省高等学校人文社会科学研究项目(2018-22JJ-328)
收稿日期：2018-03-27
(责任编辑：胡俊健)