創業網絡、資源拼湊與新創企業績效的關系研究

王海花，謝萍萍，熊麗君

上海大學 管理學院，上海 200444

引言

“大眾創業，萬眾創新”蓬勃興起，催生了眾多新創企業，新創企業在推動技術創新、結構調整和產業升級中發揮重要作用[1]。然而，新創企業成長過程中往往面臨資源約束和新創缺陷的困境[2]，阻礙了新創企業的成長，增加了創業失敗率。《財富》雜志數據顯示，全球范圍內的創業失敗率高達70%，中國首次創業失敗率高達90%以上，如何突破上述困境以實現迅速成長是創業者和新創企業關注的焦點。

為克服資源約束等發展瓶頸，新創企業可利用網絡關系獲取生存所需資源[3]，創業網絡對新創企業資源配置、成長和績效等方面產生影響[4]。同時，創業網絡在創業各階段對企業績效也產生不同的影響[5]，它的構建和存在增加了新創企業獲取資源的可能性。但企業能否真正充分利用網絡資源，還取決于對所獲取資源的拼湊水平[6]，適時地進行資源拼湊有助于企業突破資源匱乏的限制，對新創企業績效產生積極作用。但資源拼湊行為具有隨機性和即興性，尤其是組織為應對特定情景觸發的拼湊行為經驗很難再被企業運用[7]。

創業學習可有效緩解資源拼湊的隨機性帶來的不良后果，將即興行為轉化為組織的慣例行為[8]。新創企業的發展歷程是創業學習的過程，成功的創業者往往善于通過學習獲得更豐富的創業資源[9]。企業通過持續的創業學習，產生持續價值，獲得動態能力，將有價值的資源轉變為企業競爭優勢，進而促進新創企業績效[10]。基于上述分析，本研究從創業網絡、資源拼湊和創業學習的角度，探析新創企業如何突破資源約束困境并提升績效。

1 相關研究評述

創業網絡是創業者和新創企業擁有的社會關系集合[11]，是產生創業動機、獲取創業資源和增強企業績效的重要來源[12]。根據創業網絡的構成結點類型，可以將其分為正式網絡和非正式網絡，正式網絡是依賴組織存在的關系網絡，由政府部門、中介機構和行業協會等構成，以商務往來為基礎，成員間有明確的利益和義務；非正式網絡是不依賴組織存在的個體關系[13]，由創業者的親戚、朋友和同事等組成，以信任為基礎[14]。按照創業網絡的結構和關系特征，可以用網絡規模、網絡多樣性和關系強度反映其特點。網絡規模是創業網絡成員數量的總和，是對創業網絡特性量的描述，網絡規模越大則創業者和創業企業可獲取的外部資源量越多，越有利于提升新創企業績效[11]。但楊特等[15]發現網絡規模與資源獲取之間存在倒U形關系。隨著網絡規模的擴大，在一定范圍內，資源獲取渠道隨之增加，但超過一定規模后，網絡規模的擴大反而不利于企業資源獲取。網絡多樣性是指網絡參與者或主體的多元化，陳熹等[16]認為網絡多樣性有利于促進新創企業成長，進而促進創業績效。關系強度指創業網絡成員間關系的緊密程度[17]。彭學兵等[18]認為關系強度越高，網絡成員間聯系越緊密，越容易以優惠條件獲取創業資源，進而促進績效的提升。

BAKER et al.[19]最早將資源拼湊定義為組合手頭資源并即刻行動，解決新問題和發現新機會。已有研究對資源拼湊對新創企業績效的影響尚未形成定論，有學者認為，資源拼湊是對資源創新利用以實現價值創造的重要路徑，是化解技術、人員和物資材料等要素資源約束難題，幫助企業進行產品創新、技術創新和商業模式創新的重要方式[20]。資源拼湊的水平越高，企業績效越好[21]。也有學者認為，資源拼湊往往具有臨時性和局限性的特點，導致資源拼湊的結果可能重復、低效，尤其是在特定情景下采取的拼湊，其結果對企業存在的普遍現象并不適用，過度拼湊可能給新創企業績效帶來消極影響[22]。可見，資源拼湊是新創企業克服資源約束的一種重要方式，是否對新創企業績效有促進作用仍需進一步探討。

DEAKINS et al.[23]較早將創業學習定義為創業者在創業過程中為了提升網絡化能力、總結經驗、反思既往戰略、認知失誤、獲取資源、吸收外部成員加入創業團隊等而進行的學習。從學習類型看，創業學習可分為利用式學習和探索式學習[24]，利用式學習通過篩選和精煉的行為，拓展企業的技術和能力，探索式學習通過搜索和試驗的方式，獲取獨特的、多樣的資源[25]。當創業學習水平較高時，可幫助新創企業更好地拼湊資源，提升資源的利用效率，發現資源的新用途，從而突破資源困境，促進新創企業績效的提升；當創業學習水平較低時，新創企業缺少利用和積累資源的能力，進而降低資源拼湊行為對新創企業績效的影響[26]。

綜上所述，已有研究存在以下不足。

(1)已有研究討論了正式網絡和非正式網絡對新創企業績效的影響[14]，以及創業網絡特征對新創企業績效的影響機制[15]。然而，正式網絡與非正式網絡構成結點和關系類型不同，使它們在結構特征和關系特征上存在差異。但是，已有研究尚未綜合討論正式網絡和非正式網絡的網絡規模、網絡多樣性和關系強度特征及其對新創企業績效的影響。

(2)盡管已有學者探討資源拼湊在創業網絡與新創企業績效之間的中介作用[27]，但是在研究過程中關于其在不同性質網絡對新創企業績效中的作用的探討較為鮮見。而新創企業在成長過程中需要借助各種網絡獲取資源，如正式網絡和非正式網絡，二者在資源類型和關系性質方面均存在差異。因此，需要針對不同類型的創業網絡展開研究。

(3)已有研究關注創業學習對資源拼湊和新創企業績效的直接效應，有學者認為利用式學習和探索式學習有利于資源拼湊[28]，而有的學者認為探索式學習促進資源構建，利用式學習抑制資源構建[29]，進而影響資源拼湊。關于利用式學習和探索式學習水平高低是否影響資源拼湊對新創企業績效的影響機制仍需進一步驗證。

因此，本研究從類型(正式網絡和非正式網絡)和特征(網絡規模、網絡多樣性和關系強度)兩個方面綜合測量創業網絡，以更全面分析創業網絡與新創企業績效之間的關系，并分析資源拼湊在其中起的中介作用，以及創業學習在資源拼湊與新創企業績效關系中起的調節作用。

2 研究假設

2.1 創業網絡與新創企業績效的關系

根據社會網絡理論，創業者可通過網絡關系從外部獲取企業所需的關鍵資源，其網絡能力對新創企業成功具有重大影響[30]，創業網絡規模越大越具有多樣性，其社會資本越豐富，獲取資源的能力越強，越有利于促進新創企業績效的提升。

2.1.1 正式網絡與新創企業績效的關系

正式網絡關系可以為新創企業提供市場信息和咨詢服務等資源，如新創企業與政府部門聯系密切，有利于獲取優惠政策等創業服務信息等[31]。研究證明創業者善于利用正式網絡，能夠為企業帶來大量價值，對新創企業績效產生積極的影響[32]。

(1)正式網絡規模與新創企業績效。新創企業在創立企業和開發新產品時，需要從政府機構、行業協會、競爭對手等渠道獲取相關信息和資源，正式網絡規模對信息和資源的獲取及創業機會識別有重要影響，正式網絡規模越大越有機會獲取稀缺資源[33]。另外，正式網絡規模越大，創業企業的成長性越高[16]，新創企業績效越高。因此，本研究認為新創企業績效的提升依賴于資源的獲取，特別是在初創階段，企業擁有的正式網絡(由政府部門、中介機構和行業協會等構成)規模越大，企業擁有的外界可聯動資源越多，越有益于企業獲取資源并提升創業績效。

(2)正式網絡多樣性與新創企業績效。網絡多樣性可以增強組織間知識流動和組織學習，對于創業績效有很大影響[34]。新創企業合作伙伴的多樣性程度和資源狀況對企業績效產生影響，KOKA et al.[35]以科技型大學生創業者為研究對象，發現創業網絡多樣性越高，創新性創業績效越好。同時，銀行、咨詢機構、律師和會計事務所等正式網絡成員均會對創業績效起到很強的促進作用[36]。因此，本研究認為正式網絡多樣性程度越高，創業企業越能獲取多樣性的資源，越有利于創業績效的提升。

(3)正式網絡關系強度與新創企業績效。在中國轉型經濟情景和社會文化特質影響下，企業在創業過程中更傾向于依賴聯系密切的強關聯[37]。在商務往來中也著力提升與政府和金融機構等合作伙伴的聯結強度，與網絡成員的良好關系對企業績效的增長和未來發展具有重要意義[6]。在緊密聯結的社會網絡中，網絡成員間的緊密關系可以增強雙方進行資源交換和分享的意愿，進一步擴展資源交換的范疇，從而提高企業績效[38]。綜上，本研究提出假設。

H1正式網絡對新創企業績效有顯著的正向影響。

H1a正式網絡規模對新創企業績效有顯著的正向影響；

H1b正式網絡多樣性對新創企業績效有顯著的正向影響；

H1c正式網絡關系強度對新創企業績效有顯著的正向影響。

2.1.2 非正式網絡與新創企業績效

非正式網絡有利于企業獲取隱性知識和可靠的信息[38]，幫助企業處理各種復雜關系，為新創企業帶來競爭優勢[39]。在創業過程中，創業者通過與親戚和朋友等非正式網絡成員的交流，可以增強網絡協調能力，提高網絡利用效率，降低資源成本，從而促進企業績效的提升。

(1)非正式網絡規模與新創企業績效。新創企業在創業初期由于資源匱乏和新創缺陷等困境，資源多來自于親戚、朋友和同事等網絡關系[38]，非正式網絡是獲取初期資源最重要的途徑之一，如果創業者在創業初期擁有大量支持其創業的非正式網絡成員，會給予創業者巨大的精神和資金支持。非正式網絡成員的數量越多，越有利于獲取資源。因此，本研究認為創業者擁有的非正式網絡規模越大，越有利于新創企業績效的提升。

(2)非正式網絡多樣性與新創企業績效。BECKMAN et al.[40]認為，網絡多樣性的增加促進新創企業績效增加。當創業者擁有的親戚和朋友等非正式網絡成員類型增加時，創業企業可以獲得更多的資金資源、更強大的情感支持資源、更多樣化的市場機會資源，由此促進企業的成長。因此，本研究認為創業者擁有的非正式網絡多樣性越高，越有利于新創企業績效的提升。

(3)非正式網絡關系強度與新創企業績效。非正式網絡成員與新創企業創業者往往是由血緣和親情等連接，更加穩固。非正式網絡成員在創業者創業初期可給予創業者極大的情感支持，并可以有效提高創業者的風險承擔能力[41]。同時，創業者與非正式網絡連接的密切與否直接關系到創業者可以從非正式網絡中獲取資源的質量。因此，本研究認為非正式網絡關系強度促進新創企業績效的提升。綜上，本研究提出假設。

H2非正式網絡對新創企業績效有顯著的正向影響。

H2a非正式網絡規模對新創企業績效有顯著的正向影響；

H2b非正式網絡多樣性對新創企業績效有顯著的正向影響；

H2c非正式網絡關系強度對新創企業績效有顯著的正向影響。

2.2 資源拼湊的中介作用

2.2.1 資源拼湊在正式網絡對新創企業績效影響中的中介作用

(1)多數新創企業缺乏合法性、相關技能和各類資源，難以獲取外部資源或需要依靠既有資源開展漫長、昂貴、高失敗率的創新活動[42]，拼湊這一概念對于解決這些問題提供了新觀點。資源拼湊利用手頭現有的資源，而不是等待“正確”的資源，新創企業及創業者采取積極的行動應對問題、把握機會，不過多考慮手頭資源是否切實可行，認為“可以”比“應該”更重要[43]。另外，資源拼湊要求用不同的目光和角度審視手邊資源，重新考慮資源的利用方式，是一種“創造性地再造”行為[44]。

(2)政府部門、中介機構、行業協會等構成的正式網絡可以幫助新創企業獲取所需政府和機構等經營性資源，它是新創企業獲取資源的重要渠道，網絡規模越大、網絡多樣性越高、關系越緊密的正式創業網絡越能激發新創企業的資源拼湊行為[27]。①企業擁有的正式網絡規模越大，越有利于新創企業與更多網絡成員建立聯系，企業擁有的資源節點越多，能夠獲取和調用的現有資源范圍越廣。②正式網絡多樣性越高，新創企業獲取的資源異質性越強，越能獲取有價值和多樣性的資源，豐富的異質性資源為企業嘗試各種資源組合提供了可能，越有可能誕生創新的資源組合方式。③正式網絡關系強度對企業獲取資源的能力和拼湊結果均有影響，網絡成員之間關系越強，彼此間越信任，越容易通過合作獲取低成本資源，進而擴展資源交換范疇[45]。新創企業資源庫里的數量、品類和屬性等會影響企業的拼湊行為，資源數量越多越有利于資源拼湊。

(3)資源拼湊與新創企業績效。資源拼湊是一種極其有效的資源創造方式，新創企業通過資源拼湊可以創造大量新資源[19]，這些資源與從外部環境中獲取的資源相比，具有更強的獨特性和難以模仿的特點，能夠增強企業的資源競爭優勢[46]。資源拼湊過程中企業運用多領域知識管理資源，培養新創企業獨特的資源和能力，并增強企業獲取和保持競爭優勢的能力，最終有利于新創企業績效的提升。

(4)創業網絡對新創企業績效的影響并不是立竿見影，而是具有一定的滯后性[42]。已有研究認為，正式網絡是促進創業績效的重要機制之一，但新創企業能否對擁有的網絡資源進行更好的轉化，還取決于其對創業網絡資源進行識別、組合、重新定義和創造性應用，即資源拼湊在創業網絡與創新績效之間起重要的推進作用[37]。采用拼湊資源的創業者善于打破常規，對從正式網絡關系中獲取的資源進行更好地整合，使新創企業可以不受限于資源的固有價值和固有關系，對現有資源進行新的分解和重構，以創造出新的資源組合方案，迅速形成自身的創造優勢。可見，創業者及新創企業在對資源收集和利用后，對擁有的資源實施拼湊行為，進而提高對資源的可用性和使用率，最終促進新創企業績效的提升。綜上，本研究提出假設。

H3資源拼湊在正式網絡對新創企業績效的影響中起中介作用。

H3a資源拼湊在正式網絡規模對新創企業績效的影響中起中介作用；

H3b資源拼湊在正式網絡多樣性對新創企業績效的影響中起中介作用；

H3c資源拼湊在正式網絡關系強度對新創企業績效的影響中起中介作用。

2.2.2 資源拼湊在非正式網絡對新創企業績效影響中的中介作用

(1)非正式網絡對資源拼湊的影響主要體現在可以幫助企業獲取隱性知識和可靠的信息等資源[39]。新創企業存在“新”和“弱”的先天缺陷，加之缺乏信用記錄，其合法性得不到認可，資源擁有者難以對新創企業進行評估，新創企業很難從資源擁有者手中獲取資源[45]。在創業初期創業者更容易獲得非正式創業網絡成員的信任，從而獲取豐富的資源，進行資源拼湊。

(2)創業者擁有的非正式網絡規模越大，獲取的資源也越豐富[47]。初創企業在創業初期需要初始資金和種子客戶等多樣性的資源[48]，擁有越多樣化資源的新創企業越擅長資源拼湊，非正式網絡越豐富，提供的外部信息越多，企業可調動的資源就越多，企業拼湊的范圍就越大。新創企業的非正式網絡關系強度對拼湊活動產生重要影響[49]，非正式網絡關系強度越緊密，所能獲取的外界資源越多，更有利于新創企業在資源匱乏時突破資源束縛，更加充分地利用手頭資源進行拼湊活動。

(3)趙興廬等[21]認為拼湊是對資源“足智多謀的利用”，資源拼湊的水平越高，企業績效越好，越有利于資源匱乏的小微企業存活和成長。但創業者擁有的非正式網絡資源并不能直接導致企業創新績效的提升，資源拼湊行為在企業資源聯結與創新之間起重要的推進作用[50]。此外，企業通常對資源的用途產生固有的認知，而忽略考慮資源的潛在用途，尤其是創業者對非正式網絡資源固有使用屬性的惰性認知更強，通過拼湊行為可有效緩解企業對原有資源用途的限制。資源拼湊可以啟發人類思維的“修補術”，有助于企業不受限于資源與價值的固有關系，基于現存資源，以新的分解和重構方式創造出全新的資源組合方案，構建新的競爭優勢，進而促進企業績效的提升。總之，創業者通過對非正式網絡中存在的資源實施拼湊行為，通過資源收集、學習以及克服慣性，可以提高現有資源的利用率，最終促進企業績效的提升。綜上，本研究提出假設。

H4資源拼湊在非正式網絡對新創企業績效的影響中起中介作用；

H4a資源拼湊在非正式網絡規模對新創企業績效的影響中起中介作用；

H4b資源拼湊在非正式網絡多樣性對新創企業績效的影響中起中介作用；

H4c資源拼湊在非正式網絡關系強度對新創企業績效的影響中起中介作用。

2.3 創業學習的調節作用

資源拼湊是組合手頭資源并即刻行動，以解決新問題、發現新機會，遵循將就原則對手頭資源進行創新性整合拼湊的創業行為，包含手頭資源、為新目的整合資源和立即行動3個關鍵要素[19]。雖然已有研究表明資源拼湊能夠幫助企業獲得生存機會，實現商業模式創新，獲取競爭優勢，并取得良好的成長績效和財務績效[44]，但仍有學者認為長期或過度的資源拼湊不利于創業企業的長期發展，且資源拼湊的效率和結果受特定邊界條件的影響和制約[21]。在面臨資源匱乏和新創弱性等困境時，創業企業能否更有效地進行資源拼湊以促進績效提升還取決于其創業學習能力。創業學習可以提高組織的適應性，加強組織的穩定性，以保障資源拼湊的順利開展，進而幫助企業獲取創新績效。新創企業通過利用式學習和探索式學習幫助企業應對資源約束的困境，提升資源利用的效率，進而提升企業的競爭力[51]。本研究認為，利用式學習和探索式學習顯著影響資源拼湊對新創企業績效的作用路徑。

利用式學習側重于對已有知識和能力的挖掘，其實施強調深入理解而非更寬領域的信息，較少有冒險行為[52]。當利用式學習水平較高時，創業企業會深入挖掘現有知識和能力資源，使其具有新的屬性，使創業企業可以更好地利用已有資源，增加企業的資源競爭力，進而提升新創企業績效。因此，利用式學習水平較高時，資源拼湊與新創企業績效的關系更強。當利用式學習水平較低時，團隊缺少對現有知識的學習氛圍，企業內部很難有效地利用現有資源，這在無形中增加了企業有效利用資源的難度。即使實施資源拼湊，因團隊不能對知識和信息進行深入挖掘，也不能將拼湊的資源更好地轉化為新的知識和價值，最終不利于新創企業績效的提升。因此，利用式學習水平較低時，資源拼湊與新創企業績效之間的關系較弱。

探索式學習側重于對新知識的創新和探尋，強調追求新知識和新技術，其實施有利于促進產品創新及在較寬領域擴大市場份額[52]。當探索式學習水平較高時，新創企業可以更好地發現知識資源的“新服務”，拓寬對資源的認知，突破資源約束，當進行資源拼湊時，可賦予資源新的使用價值，創造更多新資源，促進企業快速發展，提升新創企業績效。因此，探索式學習水平較高時，資源拼湊與新創企業績效的關系更強。當探索式學習水平較低時，新創企業缺少對開拓新知識和新領域的冒險精神，企業很難開發新技術和新產品，這會阻礙企業追求新知識和對資源創造性的利用。即使進行資源拼湊，也不利于新創企業解決新問題、發現新機會，可能影響新創企業拓展新市場和增加市場份額。因此，探索式學習水平較低時，資源拼湊與新創企業績效之間的關系較弱。

綜上，本研究提出假設。

H5a利用式學習在資源拼湊對新創企業績效的影響中起正向調節作用，當利用式學習水平高時，資源拼湊對新創企業績效的影響增強，當利用式學習水平低時，資源拼湊對新創企業績效的影響減弱；

H5b探索式學習在資源拼湊對新創企業績效的影響中起正向調節作用，當探索式學習水平高時，資源拼湊對新創企業績效的影響增強，當探索式學習水平低時，資源拼湊對新創企業績效的影響減弱。

2.4 概念模型

結合以上分析，提出本研究概念模型，見圖1。

3 研究設計

3.1 樣本和數據

本研究以新創企業為研究對象，以董事長、總經理和高層管理人員等企業高管為問卷發放對象，通過上海市大學生創業基金會、零號灣全球創新創業集聚區、上海大學雙創學院等服務機構發放調查問卷。問卷發放時間從2018年3月至2018年7月底，持續5個月，發放區域主要集中在北京、上海、廣東、江蘇和浙江等創業氛圍濃厚的區域。通過紙質問卷和電子問卷兩種方式，向376家企業的高管發放問卷，發放紙質問卷106份，發放電子問卷270份，回收問卷256份，回收率為68.085%。為保證數據的真實性，將無效問卷予以剔除，如通過問卷星填寫的電子問卷，根據題目設置的數量，按正常答題速度，答題時間少于150秒，視為沒有認真作答，故剔除；如問卷填寫明顯重復率過高或有明顯的規律性，也予以剔除。共剔除無效問卷52份，最終獲得有效問卷204份，有效回收率為79.688%。樣本的基本情況見表1。樣本的行業分布為：高科技行業占21.078%，服務業占6.863%，制造業占30.882%，信息傳輸業占1.961%，服務業占8.824%，零售業占4.902%，汽車行業占1.961%，房地產業占0.980%，建筑業占2.941%，生物醫藥行業占3.922%，物流倉儲業占2.941%，金融業占4.902%，其他行業占7.843%。

圖1 概念模型Figure 1 Conceptual Model

項目類別頻數比率/%項目類別頻數比率/%性別男11254.902女9245.098年齡20歲以下20.98020歲～30歲11556.37331歲～40歲8541.66741歲～50歲20.980擔任職位總經理5627.451合伙人12360.294高層管理2512.255教育程度高中及以下31.471大專83.921本科13164.216碩士5325.980博士94.412企業規模1人～20人9345.58821人～50人4321.07851人～200人6431.373200人以上41.961企業年齡1年以下5024.5101年～2年4321.0782年～4年9848.0394年～8年136.373創業次數0次5928.9211次4220.5882次3617.6473次5426.4714次104.9025次31.471

3.2 變量測量

關于創業網絡(網絡規模、網絡多樣性和關系強度)、資源拼湊、創業學習和新創企業績效的成熟量表較多，借鑒已有研究成果，整理出各變量的結構維度和可操作性的測量要素，量表均采用Likert 7點評分法進行測量，1為非常不符合，7為非常符合。

(1)創業網絡。參考WATSON[17]和蔡莉等[5]開發的量表測量正式網絡和非正式網絡，通過對15名創業者的深度訪談獲得成員種類，最終確定正式網絡成員包括客戶、供應商、競爭對手、行業協會、稅務部門、工商管理部門、其他政府部門、中介機構、風險投資機構、高校及其他科研機構；非正式網絡成員包括親戚、朋友、同事、校友、其他私人關系。①采用與新創企業建立聯系的各類網絡成員總量測量網絡規模[43]。②采用網絡中包含的網絡成員種類測量網絡多樣性[53]。③關于關系強度，參考蔡莉等[5]開發的量表，用新創企業與正式網絡成員聯系的緊密程度測量正式網絡關系強度，包括10個題項；用創業者與非正式網絡成員聯系的緊密程度測量非正式網絡關系強度，包括5個題項。

(2)資源拼湊。采用SENYARD et al.[54]開發的量表進行測量，包括8個題項。

(3)創業學習。采用ATUAHENE-GIMA et al.[55]開發的量表，用5個題項測量利用式學習，用5個題項測量探索式學習。

(4)新創企業績效。參考CHANDLER et al.[56]和祝振鐸[57]的研究，使用8個題項進行測量。

(5)控制變量。參考SENYARD et al.[54]的研究，選取創業者性別、年齡、教育程度、創業次數、企業年齡、企業規模、擔任職位和所屬行業為控制變量。關于創業者性別，男性取值為0，女性取值為1；關于年齡，20歲以下取值為1，20歲～30歲取值為2，31歲～40歲取值為3，41歲～50歲取值為4；關于教育程度，用學歷測量，高中及以下取值為1，大專取值為2，本科取值為3，碩士取值為4，博士取值為5；關于創業次數，沒有創業過取值為1，第1次創業取值為2，第2次創業取值為3，第3次創業取值為4，第4次創業取值為5，第5次及以上創業取值為6；關于企業年齡，企業成立年限在1年以下的取值為1，1年～2年的取值為2，3年～4年的取值為3，5年～8年的取值為4；關于企業規模，員工人數為1人～20人的取值為1，21人～50人的取值為2，51人～200人的取值為3，200人以上的取值為4；擔任職位包括總經理、合伙人和高層管理者，用D1和D2兩個虛擬變量區分3類職位，D1=1、D2=0代表填寫者的職位是總經理；D1=0、D2=1代表填寫者的職位是合伙人；D1=0、D2=0代表填寫者的職位是高層管理者；所屬行業包括高科技產業、服務業、制造業、信息傳輸業、服務業、零售業、汽車行業、房地產業、建筑業、生物醫藥行業、物流倉儲業、金融業和其他行業；用12個虛擬變量區分13類所屬行業。

3.3 信度和效度檢驗

本研究首先通過內部一致性系數進行信度檢驗，結果見表2。正式網絡關系強度、非正式網絡關系強度、資源拼湊、利用式學習、探索式學習、新創企業績效量表的α系數分別為0.828、0.919、0.910、0.913、0.918和0.954，均大于0.700，且各變量的因子解釋度均大于0.050，說明量表的信度較好。同時，量表各題項的標準化因子載荷在0.621～0.874之間，各變量的平均方差萃取值(AVE)均在0.500以上，表明量表的收斂效度較好。

表2 信度和效度檢驗結果Table 2 Test Results for Reliability and Validity

為檢驗量表的區分效度，運用Mplus 7.4進行驗證性因子分析，檢驗結果見表3。相對于其他模型，6因子模型擬合較好，TLI=0.901，CFI=0.902，均大于0.900；RMSEA=0.075，小于0.080。根據擬合指數評價標準，各項配適度指標是可接受的，說明本研究采用的測量量表具有較好的區分效度。

4 數據分析

4.1 描述性統計和相關性分析

為了對研究假設進行檢驗和驗證，本研究利用Spss 23.0進行回歸分析。在對變量關系進行分析前，需先檢測變量間的相關性，檢驗結果見表4。由表

表3 驗證性因子分析結果Table 3 Results for Confirmatory Factor Analysis

注：6因子模型為正式網絡關系強度、非正式網絡關系強度、資源拼湊、利用式學習、探索式學習、新創企業績效，5因子模型為正式網絡關系強度、非正式網絡關系強度、資源拼湊、利用式學習+探索式學習、新創企業績效，4因子模型為正式網絡關系強度+非正式網絡關系強度、資源拼湊、利用式學習、探索式學習+新創企業績效，3因子模型為正式網絡關系強度+非正式網絡關系強度+資源拼湊、利用式學習+探索式學習、新創企業績效，2因子模型為正式網絡關系強度+非正式網絡關系強度+資源拼湊+利用式學習+探索式學習、新創企業績效，1因子模型為正式網絡關系強度+非正式網絡關系強度+資源拼湊+利用式學習+探索式學習+新創企業績效。

表4 描述性統計結果和相關系數Table 4 Results for Descriptive Statistics and Correlation Coefficients

注：**為p<0.010，樣本數為204，下同。

4可知，正式網絡和非正式網絡與新創企業績效之間均存在相關性，可進行進一步的回歸分析。

4.2 假設檢驗

本研究采用Spss 23.0軟件，探討網絡規模、網絡多樣性、網絡關系強度等正式網絡和非正式網絡對新創企業績效的影響，以及資源拼湊在其中的中介作用，并將性別、年齡、教育程度、創業次數、企業年齡、企業規模、擔任職位和所屬行業作為控制變量，進行層次回歸分析，檢驗結果見表5和表6。

(1)正式網絡與新創企業績效

正式網絡(網絡規模、網絡多樣性、關系強度)對新創企業績效的層次回歸結果見表5，模型1為控制變量對新創企業績效的回歸結果，在模型1的基礎上，模型2引入正式網絡規模、模型3引入正式網絡多樣性、模型4引入正式網絡關系強度，分別探討正式網絡的3個特征變量對新創企業績效的影響。由表5可知，正式網絡規模對新創企業績效的影響不顯著，β=0.098，p>0.050，H1a未得到驗證；正式網絡多樣性對新創企業績效的影響顯著，β=0.189，p<0.001，H1b得到驗證；正式網絡關系強度對新創企業績效的影響顯著，β=0.647，p<0.001，H1c得到驗證。

表5 回歸分析結果(正式網絡)Table 5 Results for Regression Analysis(Formal Network)

注：***為p<0.001，*為p<0.050，下同。

表6 回歸分析結果(非正式網絡)Table 6 Results for Regression Analysis(Informal Network)

(2)非正式網絡與新創企業績效

非正式網絡(網絡規模、網絡多樣性、關系強度)對新創企業績效的層次回歸結果見表6，在模型1的基礎上，模型12引入非正式網絡規模、模型13引入非正式網絡多樣性、模型14引入非正式網絡關系強度，分別探討非正式網絡的3個特征變量對新創企業績效的影響。由表6可知，非正式網絡規模對新創企業績效的影響顯著，β=0.224，p<0.001，H2a得到驗證；非正式網絡多樣性對新創企業績效的影響顯著，β=0.209，p<0.001，H2b得到驗證；非正式網絡關系強度對新創企業績效的影響顯著，β=0.501，p<0.001，H2c得到驗證。

(3)資源拼湊在創業網絡與新創企業績效之間的中介作用

根據BARON et al.[58]提出的三步回歸分析法，檢驗資源拼湊在正式網絡(網絡規模、網絡多樣性、關系強度)與新創企業績效之間的中介作用。①自變量對中介變量和因變量的回歸顯著；②中介變量對因變量的回歸顯著；③加入中介變量之后，自變量與因變量之間的回歸系數和顯著性顯著減小或者不顯著。滿足以上3個條件表明具有中介作用。

由表5模型2可知，正式網絡規模對新創企業績效影響不顯著，β=0.098；由模型6可知，資源拼湊對新創企業績效影響顯著，β=0.704，p<0.010；由模型9可知，正式網絡規模對資源拼湊影響顯著，β=0.439，p<0.001。但未滿足BARON et al.[58]提出的條件①，故H3a未得到驗證，即資源拼湊在正式網絡規模與新創企業績效之間的中介作用未得到驗證。可能的原因有，①網絡關系的維護需要企業花費一定的成本和精力，其中非正式網絡關系多以情感、信譽和信任為紐帶，維護成本相對較低；而正式網絡主要基于商務往來，通過利益相連接，需要更高的精力和成本維護。新創企業在初創期，生產規模和產品份額相對較低，沒有較多的資金和時間維護與政府機構和行業協會等正式網絡成員的關系[5]。②新創企業相對較為缺乏資金、技術和知識，很難從供應商和競爭對手等正式網絡成員中獲取有價值的資源[5]，而這些資源是促進新創企業績效提升的關鍵因素。因此，過度依賴正式網絡關系會導致企業成本增加，進而降低企業尋求獨特位置和取得競爭優勢的可能性[59]。

由表5模型3可知，正式網絡多樣性對新創企業績效影響顯著，β=0.189，p<0.001；由模型10可知，正式網絡多樣性對資源拼湊影響顯著，β=0.215，p<0.001；由模型5可知，資源拼湊對新創企業績效影響顯著，β=0.753，p<0.001；由模型7可知，加入資源拼湊后，正式網絡多樣性對新創企業績效的回歸系數由模型3的0.189下降到0.031，顯著性也由p<0.001變為不顯著。以上結果表明，資源拼湊在正式網絡多樣性與新創企業績效的關系中起完全中介作用，H3b得到驗證。

由表5模型4可知，正式網絡關系強度對新創企業績效影響顯著，β=0.647，p<0.001；由模型11可知，正式網絡關系強度對資源拼湊影響顯著，β=0.703，p<0.001；由模型5可知，資源拼湊對新創企業績效影響顯著，β=0.753，p<0.001；由模型8可知，加入資源拼湊后，正式網絡關系強度對新創企業績效的回歸系數由模型4的0.647下降到0.232，顯著性也由p<0.001下降到p<0.010。以上結果表明，資源拼湊在正式網絡關系強度與新創企業績效的關系中起部分中介作用，H3c得到驗證。

由表6模型12可知，非正式網絡規模對新創企業績效影響顯著，β=0.224，p<0.001；由模型18可知，非正式網絡規模對資源拼湊影響顯著，β=0.266，p<0.001；由表5模型5可知，資源拼湊對新創企業績效影響顯著，β=0.753，p<0.001；由表6模型15可知，加入資源拼湊后，非正式網絡規模對新創企業績效的回歸系數由模型12的0.224下降到0.026，顯著性也由p<0.001變為不顯著。以上結果表明，資源拼湊在非正式網絡規模與新創企業績效的關系中起完全中介作用，H4a得到驗證。

由表6模型13可知，非正式網絡多樣性對新創企業績效影響顯著，β=0.209，p<0.001；由模型19可知，非正式網絡多樣性對資源拼湊影響顯著，β=0.229，p<0.001；由表5模型5可知，資源拼湊對新創企業績效影響顯著，β=0.753，p<0.001；由表6模型16可知，加入資源拼湊后，非正式網絡多樣性對新創企業績效的回歸系數由模型13的0.209下降到0.040，顯著性也由p<0.001變為不顯著。以上結果表明，資源拼湊在非正式網絡多樣性與新創企業績效的關系中起完全中介作用，H4b得到驗證。

由表6模型14可知，非正式網絡關系強度對新創企業績效影響顯著，β=0.501，p<0.001；由模型20可知，非正式網絡關系強度對資源拼湊影響顯著，β=0.563，p<0.001；由表5模型5可知，資源拼湊對新創企業績效影響顯著，β=0.753，p<0.001；由表6模型17可知，加入資源拼湊后，非正式網絡關系強度對新創企業績效的回歸系數由模型14的0.501下降到0.140，顯著性也由p<0.001下降到p<0.050。以上結果表明，資源拼湊在非正式網絡關系強度與新創企業績效的關系中起部分中介作用，H4c得到驗證。

4.3 調節效應檢驗

本研究采用層次回歸分析法檢驗利用式學習和探索式學習在資源拼湊與新創企業績效之間的調節效應，為了減少交互項可能存在的多重共線性問題，首先對變量進行中心化處理。調節效應檢驗結果見表7。

表7模型21為樣本中心化后的控制變量對新創企業績效的回歸結果；模型22檢驗資源拼湊對新創企業績效的影響，結果表明，β=0.645，p<0.001，資源拼湊與新創企業績效有顯著影響；模型23引入利用式學習，檢驗利用式學習對新創企業績效的影響，結果表明，β=0.742，p<0.001，利用式學習對新創企業績效有顯著影響；模型24將資源拼湊與利用式學習的交互項引入模型，檢驗利用式學習在資源拼湊與新創企業績效之間的調節作用，結果表明，β=0.017，p>0.050，資源拼湊與利用式學習的交互項對新創企業績效的影響不顯著，H5a未得到驗證。可能的原因為，①利用式學習多基于已有舊資源，新創企業過多地進行利用式學習不利于企業及時獲取與未來新興市場和新技術相關的知識和能力。當利用式學習水平過高時，新創企業主要在已有技術領域進行學習，故可能在開發新領域方面相對花費較少精力，進而可能缺少在新領域獲取新資源的主動性[29]。而新資源是資源拼湊的實施需求，這營造了不利于資源拼湊的環境，進而遏制了新創企業績效的未來增長。②利用式學習是對已有知識和能力的精煉和挖掘，較少有冒險成分，新創企業在創辦初期因資源匱乏等創業困境，不能以傳統方式與成熟企業相抗衡，需要不斷發掘市場機會和探索核心競爭力。創業學習是提升企業競爭力的重要途徑，一般分為利用式學習和探索式學習兩種方式，利用式學習主要是對現有資源的學習和利用[60]，面對資源困境的新創企業，過多地進行利用式學習不利于及時獲取外部知識和資源。因此，可能會抑制企業績效增長[61]，不利于資源拼湊結果轉化為新創企業績效。

表7 創業學習對資源拼湊與新創企業績效關系的調節效應檢驗結果Table 7 Test Resutls for Moderating Effects of Entrepreneurial Learning on the Relationship between Resource Bricolage and New Venture Performance

模型25將探索式學習引入模型，檢驗探索式學習與新創企業績效的關系，結果表明，β=0.501，p>0.010，探索式學習對新創企業績效的影響顯著；模型26將資源拼湊與探索式學習的交互項引入模型，檢驗探索式學習在資源拼湊與新創企業績效之間的調節作用，結果表明，β=0.194，p<0.050，探索式學習在資源拼湊與新創企業績效之間的調節作用顯著，H5b得到驗證。為更清晰地刻畫探索式學習在資源拼湊與新創企業績效之間關系的調節作用，分別用均值加減1個標準差表示探索式學習和資源拼湊水平的高和低，繪制調節效應示意圖，見圖2。由圖2可知，隨著探索式學習水平的提高，資源拼湊對新創企業績效的影響在增強，即探索式學習在資源拼湊與新創企業績效之間起正向調節作用。

圖2 探索式學習在資源拼湊與 新創企業績效之間的調節作用Figure 2 Moderating Effects of Exploratory Learning on the Relationship between Resource Bricolage and New Venture Performance

5 結論

5.1 研究結果

本研究以新創企業為研究對象，從創業網絡的性質(正式網絡和非正式網絡)和特征(網絡規模、網絡多樣性和關系強度)兩個方面綜合分析，探討創業網絡、資源拼湊和創業學習對新創企業績效的影響機制，通過實證檢驗，得到以下研究結果。

(1)正式網絡對新創企業績效的直接作用。正式網絡規模對新創企業績效的影響為正，但未通過顯著性檢驗；正式網絡多樣性對新創企業績效有顯著的正向影響，這一結果印證了陳熹等[16]的研究觀點；正式網絡關系強度對新創企業績效有顯著的正向影響，這一研究結果與彭學兵等[18]的觀點一致。研究結果表明，當新創企業擁有多樣性且關系強度高的正式網絡時會提高其績效。

(2)非正式網絡(網絡規模、網絡多樣性和關系強度)對新創企業績效產生積極影響。新創企業在創業初期因資源匱乏和新創缺陷等創業困境，很難得到社會認可[41]，很多初期資源來源于非正式網絡成員[33]，意味著新創企業在創業初期構建非正式網絡，增加非正式網絡成員的多樣性，同時增強與非正式網絡成員溝通的緊密性，獲取他們的認可和支持是極其重要的。

(3)資源拼湊在創業網絡與新創企業績效之間的中介作用。資源拼湊在正式網絡(網絡多樣性和關系強度)和非正式網絡(網絡規模、網絡多樣性和關系強度)對新創企業績效的影響中起部分或完全中介作用[62]。這表明，一方面創業網絡直接影響新創企業績效，另一方面通過資源拼湊的中介作用影響新創企業績效，新創企業在創業過程中，通過資源拼湊突破資源限制，有利于提高新創企業績效。另外，新創企業構建了規模大、網絡多樣、關系緊密的創業網絡后，需要通過資源拼湊對網絡的資源加以利用，從而促進新創企業績效提升。

(4)創業學習在資源拼湊與新創企業績效之間的調節作用中，利用式學習在資源拼湊與新創企業績效之間的調節作用未得到驗證，探索式學習在資源拼湊與新創企業績效之間起正向調節作用。探索式學習的特征是追求進取和探索新知識，新創企業通過不斷的探索式學習可以幫助資源拼湊的成果更好地轉化為新創企業績效[63]。

5.2 理論貢獻和實踐價值

本研究的理論貢獻主要有：①擴展了創業網絡對新創企業績效影響機制的研究維度，從資源的來源角度深度剖析正式和非正式網絡對新創企業績效的影響以及網絡規模、網絡多樣性和關系強度對新創企業的影響機制，給新創企業拓展創業網絡提供了理論借鑒，彌補了已有研究多單獨分析創業網絡的性質[5]或結構特征[18]對新創企業績效的影響，缺少綜合創業網絡的性質和結構特征兩方面因素對新創企業績效的影響機制研究的不足。②從資源拼湊的角度揭示創業網絡對新創企業績效的影響機制，分析資源拼湊在不同性質創業網絡(正式網絡和非正式網絡)的特征(網絡規模、網絡多樣性和關系強度)與新創企業績效之間的中介機制，給獲取資源后的新創企業提供一個良好的資源利用方式。豐富了資源拼湊內在影響機制的理論研究。③通過創業學習界定了資源拼湊影響新創企業績效的情景，將創業學習理論與資源拼湊理論相聯系，探析利用式學習和探索式學習在影響資源拼湊與新創企業績效關系中的差異。豐富了創業學習理論在不同情景下的應用，拓展了創業學習理論的調節效應機制，也為新創企業選擇恰當的學習方式提供理論借鑒。

本研究的實踐價值主要有：①構建正式網絡時應重質不重量，積極構建多樣性的正式網絡，加強與網絡成員的緊密聯系。因為正式網絡規模擴大到一定程度時，需要更多的時間和資本去維持，反而不利于新創企業獲取資源。但應注重增加網絡成員的類型，這有利于資源來源的異質性和多樣性。同時，應加強與政府部門、行業協會、客戶等正式網絡成員的緊密聯系，以期獲得更高的收益。②擴大非正式網絡規模，構建多樣性的非正式網絡，加強與非正式網絡成員的聯系。創業者創業初期獲取資源的主要途徑來源于親戚和朋友等非正式網絡，在創業初期資源匱乏的創業困境下，非正式網絡成員是給創業者提供幫助的重要群體之一。來自創業網絡成員多樣性的網絡支持，將給創業者提供巨大的情感支持和資金支持。因此，創業者在創業初期加強與非正式網絡成員的溝通，獲取他們的幫助，往往對初期獲取創業資源起到事半功倍的效果。③善于資源整合和拼湊，在變化莫測的市場環境下“即興創作”，實現對資源的創造性利用。資源拼湊有利于新創企業戰勝資源短缺困境，新創企業應不斷突破對現有資源的固化認知，拓展對資源的不同認識方式。面對困境和挑戰時，通過資源拼湊，嘗試多種創新方案，創造性的對資源進行重組。同時，通過與已擁有的網絡關系加強聯系，獲取網絡資源，提升新創企業績效。④創業者和創業企業應注重創業學習，尤其是探索式學習的作用。創業者和新創企業面對資源困境，應敢于實驗、創新和冒險，主動學習和培養所需能力，不斷學習新知識和新技能，將潛在資源轉化為競爭優勢。新創企業在創業初期尤其應注意提高探索式學習水平，創造性地應用獲取的新知識和新技能，促使開發新產品和新技術，開拓新市場，為未來可能出現的挑戰做好準備。

5.3 研究局限和未來展望

本研究仍存在一定局限。①未對新創企業進行分階段探析，缺少持續追蹤研究對象的動態性，未來研究可從新創企業的不同發展階段入手，探析網絡、資源、學習等因素在不同時間節點對新創企業績效的影響有何不同。②未考慮正式網絡與非正式網絡的交互作用對新創企業績效的影響，未來研究可考慮正式網絡與非正式網絡的交互作用。③在新創企業提升績效過程中會遇到其他重要變量，如知識吸收能力和創新能力等，由于時間和精力有限暫未納入研究中。未來研究可考慮更多的影響因素，以增加研究結論的普適性。