时间维度视角下创业行为的动态特征

闫丽平

摘要：基于CPSED三轮调查数据，选择处于创建过程中的新生企业为研究对象，通过对时间维度视角下创业行为的动态特征规律及形成机理的研究发现：（1）创业者先前经历能够直接影响创业行为的选择与决策。创业者先前创业经历与创业行为集中度之间为正向显著的相关关系，创业者先前产业经历与创业行为集中度之间为负向显著的相关关系。结果表明，创业者先前经历所蕴含的知识属性并不相同，对外在化的创业行为的选择与决策影响力不同。（2）创业机会的创新程度在创业行为的选择与决策中扮演着重要角色，产品创新、技术创新与行为速度负相关；技术创新、市场创新与行为集中度负相关。研究结论揭示了新企业生存与成长的一般规律及内在机理。

关键词：创业行为；动态特征；创业者；创业机会

中图分类号：F425 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）06-0056-07

一、引言

基于复杂科学理论的视野，创业过程是一个整体的、系统的过程，创业行为是其内部构成要素，各项行为之间交错复杂、相互依赖，创业过程呈现出系统的整体性、过程的非线性、要素间的关联性等典型的时间动态变化特征。创业行为的时间动态特征是刻画与描述创业过程本质的基础，对此开展研究有助于挖掘新企业生成过程中的理性成分，归纳创业行为与过程的内在机理与一般规律。但就目前研究状况来看，研究大多还停留在现象描述、理论推演、模型构建的层面，开展的实证研究仍然比较少。

在这一背景下，本研究依托中国创业动态跟踪研究项目（China Panel Study of Entrepreneurial Dynamics，简称CPSED）的调查数据来洞察创业行为的动态特征规律及其形成机理，具体而言，着重探索两个研究问题：（1）创业者先前经历对创业行为有没有影响？哪方面的先前经历更可能影响创业行为的选择与决策，如何影响？（2）创业机会属性对创业行为有没有影响？创业机会的哪些创新性特征更可能影响创业行为的选择与决策，如何影响？

二、理论和假设

（一）创业行为

本研究认为创业行为指在新企业孕育过程中，创业者或创业团队实施的与新企业生存及成长相关的机会开发行动或行为，而不包含维持或变革既有组织的运营行为（Bird，1989；Gartner等，1992）[1][2]。行为本身是一个复杂的概念，为研究的需要，本研究将创业行为具体化为一系列的事件或行动，重点考察行为开展的方式，尤其是随创业进程的深入创业行为如何随时间而变化。

正确理解创业行为的内涵不可忽视的要素是行为发生的动态性和时间性。新企业创建过程中，创业行为随创业进程而动态变化，每一时点、每一时刻创业行为都可能发生细微改变，甚至引发新企业属性的极大差异。创业行为具有时间动态特征，具体到操作层面，引用与时间有关的参数来刻画与描述这种时间动态特征，本研究引用行为速度、行为集中度来衡量创业行为。其中，行为速度指创业过程的平均速度；行为集中度反映的是不同时刻行为速度的变化程度，即行为速度波动的大小，是平稳迟缓的还是突变跨越式的。这两个参数的引用均符合创业过程的动态、复杂、非线性的特征表现，通过可操作化的方式表征时间维度视角下创业行为的动态特征。

（二）创业者先前经历与创业行为

1. 创业者先前经历与行为速度。基于人力资本理论，创业者先前经历是创业者本人通过亲自观察、参与、体验等多种途径而积累形成的一系列知识与技能的组合。这些知识基础是创业者开展创业行为、创造新企业的工具与手段，有助于新生企业提升组织合法性，克服新进入缺陷。创业者先前经历所累积的知识能够具有价值性、稀缺性、难以模仿性和无法替代性等特征，使得创业者能够应对创业过程中复杂且不确定性的任务迅速决策并快速行动进而赢得竞争优势，实现高速成长（Barney，1991；Barringer等，2005）[3][4]。新企业创建是不断地摄取资源、整合资源的过程，要经过相当长的时间、资源投入，才可能获得正的现金流，实现机会的价值创造，而创业者丰富的创业经历，创业者宝贵的初始资源禀赋，能够形成积极的动态反馈，发生滚雪球式的效应机制，使得初始的资源优势能够不断地扩大，成为创业者快速开展创业行为的有力保障（Alvarez，Barney，2004；Shane，Stuart，2000）[5][6]。在创业过程中，借助先前知识相关的信息（知道我是谁，我知晓什么），创业者能够在短时间内形成对创业过程中所面临问题的直觉反应和主导逻辑，进而谋求解决方案并转化为快速而有效地开展创业行为（Sarasvathy，2001）[7]。

本研究主要考察教育经历、创业经历、产业经历与创业行为之间的关系，基于以上分析，本文提出第一组研究假设：

假设1：创业者先前经历与行为速度正相关。

假设1a：教育经历与行为速度正相关。

假设1b：创业经历与行为速度正相关。

假设1c：产业经历与行为速度正相关。

2. 创业者先前经历与行为集中度。行为集中度高，意味着在整个创业过程中，许多行为被“束”在一起开展，而不是均匀地分散执行；相反，行为集中度低，则意味着整个创业过程中创业者能够保持步伐的稳健。本研究认为创业者先前经历越丰富，越可能平衡有节奏地开展创业行为，也就是创业行为集中度越低。原因在于以下三方面：

第一，基于效率的逻辑。具有先前经历的创业者往往具有更高的自我效能感和信心（Gist，Mitchell，1992）[8]，因而整体掌控能力较强。创业者先前经历所累积的知识，使得创业者在创业过程中，能够对每项创业行为的价值性做出清晰准确的评估，其大概需要花费多少精力与投入，产出有多少；认识与理解哪些事情应该着重做，哪些事情不该做，保证创业行为的开展（Reuber，Fisher，1999）[9]。换而言之，具有丰富经历的创业者会有统筹的时间安排，合理规划创业进程，保证了进程的平稳节奏。

第二，基于时间框架下的分析。创业过程是艰难的，但时间却是宝贵的。创业者丰富的先前经历有利于创业者胜任新的角色，尽快投入到创业项目实施过程中，减少了常规、例行性事务所花费的时间，使其有更为充分的时间去学习、处理复杂的创业行为，同时他们对不确定性的环境具有更强的容忍、适应与承受能力，能够从容应对突发性事件的能力，保证了创业行为沿着正常的可控制的轨道持续开展（Gifford，1992）[10]。

第三，基于学习曲线效应。学习曲线强调稳定的、持续的、渐进的变化，学习曲线是一条平滑的曲线，而非跳跃式的、间断的、非连续的变化，这种现象的集中度水平较低。学习曲线应用于个体的学习和能力，创业者依赖于先前的经历，其知识与技能已经嵌入于创业过程或创业网络之中而映射到创业行为层面，随着创业进程的推进，创业行为的执行效率与能力提高，成本下降，这是一个平缓的、连续的变化过程。

基于以上分析，本文提出第二组研究假设：

假设2：创业者先前经历与行为集中度负相关。

假设2a：教育经历与行为集中度负相关。

假设2b：创业经历与行为集中度负相关。

假设2c：产业经历与行为集中度负相关。

（三）创业机会的创新性特征与创业行为

1. 创业机会的创新性与行为速度。创新性越高会伴随更高的风险和不确定性，新生企业识别到创新性的机会，即使创业者本人愿意承担这样的风险，同时还面临对现有秩序的挑战。创业者要尝试推出未经检验的产品概念、技术流程或者难以预测前景的市场（Shane，Stuart，2002）[11]，由于缺乏客观的评估程序与方法，其认知、规范、管制合法性难以得到确认。为取得外部环境的认可与信任，使其机会开发行为顺利的开展，在创业过程既定的时间框架内，需要付出更多的努力（Eisenhardt，Schoonhoven，1990；Saemundsson，Lindholm Dahlstrand，2005）[12][13]，导致的结果是机会创新程度越高，遇到的阻力越大，创业行为速度越慢。创新性程度越高，越依赖于创业网络的合作与支撑来开发完成（Powell等，1996）[14]。因为创新是资源消耗的过程，创业网络对机会能否被开发、机会价值能否实现都非常重要，为证明机会的潜在价值及可行性，得到外部网络的支持，创业者需要提供足够多的信息来证明机会的创新性优势，否则难以得到创业网络的资助。这些也是导致创业行为速度缓慢的原因。

本研究着重于考察创业机会的产品创新性、技术创新性和市场创新性。基于以上分析，本文提出第三组研究假设：

假设3：创业机会的创新程度与行为速度负相关。

假设3a：产品创新与行为速度负相关。

假设3b：技术创新与行为速度负相关。

假设3c：市场创新与行为速度负相关。

2. 创业机会的创新性与行为集中度。新企业创建过程中创业者倾向于采用效果推理的决策方式，在面临未来权变的、高度不确定的环境中，创业者有意识地、积极地采取主动行为，争取重塑未来的可能性，这种决策模式强调了创业过程中的理性成分，关注既有手段和可承受损失，强调控制可控因素而非预测，体现了创业过程的系统性、节奏化开展。Honig等（2005）[15]等认为“渐进式学习战略”符合效果推理的决策理论，是一种持续调整的、渐进性的、坚持尝试的学习战略。机会的创新程度越高所面临环境的复杂性与不确定性程度越高，效果推理的决策方式越有效（Read等，2009）[16]。因此，可以做出初步的推断：创新性机会的开发，强调创业决策的理性成分，更益于保证过程的稳健进行。相比之下，机会的创新程度越低，在创业行为开展过程中反而显得随机性更强，这源于机会开发任务的简单性和随意性。由此可反映出，机会的创新程度越低时，创业行为的开展具有较强的随机性和非连贯性，行为集中度较高；而机会的创新程度越高时，越可能统筹规划，保持创业过程平稳有节奏地开展，创业行为集中度越低。

基于以上分析，本文提出第四组研究假设：

假设4：创业机会的创新程度与行为集中度负相关。

假设4a：产品创新与行为集中度负相关。

假设4b：技术创新与行为集中度负相关。

假设4c：市场创新与行为集中度负相关。

三、研究方法

（一）数据收集

在国家自然科学基金重点课题的资助下，南开大学创业管理研究中心发起，于2009年组织并实施了中国创业动态跟踪调查（CPSED），CPSED采用动态跟踪的研究设计，在2009—2011年采用3次跟踪式电话访问的手段追踪这些新生创业者的创业行为的进展状况，动态跟踪创业行为与过程，从微观视角剖析创业活动规律。经过三轮次的跟踪访谈，本研究最终获得321份有效样本。

（二）变量测量

1. 创业行为。行为速度：行为速度指整体创业过程中行为开展的快慢，具体表述为单位时间内创业行为开展的数量。

行为集中度：行为集中度表示创业行为速度的波动性是大还是小，体现出创业行为速度的变化性。在本研究中，首先针对每个样本计算每项行为距“创业打算”的时间，折合成“月”计；然后计算各项行为发生时间的方差值，再次，对方差值加“1”取对数，并取负号，所得值即为行为集中度。

2. 创业者先前经历。本研究从教育经历、创业经历、产业经历三方面来衡量创业者先前经历。

教育经历：本研究中，教育经历以创业者所接受教育的年限取对数来测度。在CPSED中，问题项“您的教育程度为：初中及以下、高中、专科、本科、研究生及以上”。本研究中，“初中及以下”以9年计；“高中”以12年计；“专科”以14年计；“本科”以16年计；“研究生及以上”以19年计；在此基础上取对数来测度每个样本的教育经历，教育经历为连续变量。

创业经历：以创业者所回答的曾经创业次数的实际数值计算，如果没有创业经历则计为“0”，在本研究中，创业经历为连续变量。

产业经历：以产业相关工作年限与总体工作年限之比来测度，这样操作的目的是强化创业者的产业经历的专属性作用与特征。在本研究中，产业相关工作年限及工作年限以创业者所回答的实际数值计算，没有工作年限的计为“0”，没有产业相关工作年限的计为“0”，计算比值时，如果两项均为“0”，产业经历也以“0”计，产业经历的数值结果在0～1，为连续变量。

3. 创业机会创新性。本研究主要考察创业机会的创新性特征，从产品创新、技术创新和市场创新三方面属性来衡量。

产品创新：CPSED中以问题项“您提供的产品或服务在市场上非常独特”、“您提供的产品或服务面临的竞争压力很低”来测度产品创新这一变量。采用Likert-5量表，请创业者判断多大程度上符合其实际情况，“1”=非常不符合；“2”=比较不符合；“3”=既不是符合也不是不符合；“4”=比较符合；“5”=非常符合，数值越大表明创新程度越高。

技术创新：本研究采取投射变量的方式，以新生企业的类型来测度机会的技术创新程度。具体而言，设置虚拟变量，“1”为技术型企业；“0”表示非技术型企业。本研究认为技术型企业的技术创新程度较高。依据CPSED调查中问题项“您创办的是技术型企业还是非技术型企业？”来判断，其中，技术型企业具备下列特征之一：有研发活动、提供的是技术性产品或服务、有研发人员等。

市场创新：CPSED调查中，问题项“企业主要产品或服务所对应的市场是刚出现的市场、发展中的市场，还是成熟市场？”表明了创业的市场创新程度。其中，“1”代表成熟市场；“2”代表发展中的市场；“3”代表刚出现的市场。本研究视其为连续变量，数值越大市场创新程度越高。

4. 控制变量。本研究采用四个控制变量：性别、年龄、创业动机、创业打算前事件等。

性别：设置虚拟变量，“1”为男性；“0”为女性。

年龄：以创业者所回答的实际数值计算。

创业动机：依据创业者的回答结果，问题项为“您创业的初衷是想抓住当前有利的商机还是因为暂时没有合适的工作？”本研究设置虚拟变量，“1”为“想抓住当前有利的商机”，视其为机会型创业；“0”为“暂时没有合适的工作”或其他选项。

创业打算前事件：本研究以“创业打算”界定为创业开始的时间，指发生在创业打算之前的事件数目，创业打算前事件可能影响到创业之后的行为及绩效，因此，本研究将其作为控制变量，具体操作方法以创业者所回答的实际数值统计结果确定。

四、实证检验

（一）描述性统计分析

表1是本研究变量的描述性统计结果和相关系数矩阵。

从表1可以看出，创业者先前经历中教育经历、创业经历、产业经历与行为速度、行为集中度的相关系数均未达到显著水平；创业机会属性中产品创新与行为速度（P<0.05）、技术创新与行为速度（P<0.01）负相关；产品创新与行为集中度（P<0.10）、技术创新与行为集中度（P<0.01）负相关；而市场创新与行为速度、行为集中度的相关系数均未达到显著水平。

本研究中，自变量产品创新的测度采取两个问题项量表的形式，需要通过因子分析对于数据进行简化，还需要通过信度与效度检验以确定测量的可靠性与有效性。因子分析结果显示，两个条目的充分性检验KMO值为0.500，Bartlett检验中近似卡方值为23.435（df值为1，p值为0.000），说明比较适合做因子分析。本研究按照因子特征值大于1、主成分法、正交方差最大法旋转提取公因子，因子方差累积贡献率达到了63.317%，产品创新因子的Cronbachs α值为0.416，本研究量表的信度可信。

（二）创业者先前经历与创业行为的直接效应检验

采用多元线性回归分析的方法来检验创业者先前经历与创业行为的直接效应，其中，模型1、模型2是针对行为速度的回归结果，模型3、模型4是针对行为集中度的回归结果。具体分析结果见表2。

模型2显示，教育经历、创业经历、产业经历与行为速度的回归系数均未达到统计学意义上的显著水平；表明教育经历、创业经历、产业经历与行为速度的关系均不显著，假设1a、假设1b、假设1c均未得到支持；假设1未得到支持。

模型4显示，教育经历与行为集中度的回归系数为-0.057，但未达到统计学意义上的显著水平，表明教育经历与行为集中度之间无显著关系，假设2a未得到支持；创业经历与行为集中度的回归系数为0.098（P<0.10），与假设2b方向相反，表明创业经历与行为集中度正相关，即创业经历越丰富，创业行为集中度越高，即假设2b得到负向支持；产业经历与行为集中度的回归系数为-0.090（P<0.10），表明产业经历与行为集中度负相关，即产业经历越丰富，创业行为集中度越低，假设2c得到支持；总之，假设2得到部分支持。

（三）创业机会属性与创业行为的直接效应检验

采用多元线性回归分析的方法来检验创业机会属性与创业行为的直接效应。具体分析结果见表3、表4，表3是针对行为速度的回归结果，表4是针对行为集中度的回归结果。

表3模型2显示，产品创新与行为速度的回归系数为-0.093（P<0.10），表明产品创新与行为速度负相关，即产品创新程度越高，创业行为速度越慢，假设3a得到支持。模型3显示，技术创新与行为速度的回归系数为-0.148（P<0.01），表明技术创新与行为速度负相关，即技术创新程度越高，创业行为速度越慢，假设3b得到支持。模型4显示，市场创新与行为速度的回归系数为-0.025，但未达到统计学意义上的显著水平，表明市场创新与创业行为速度关系不显著，假设3c未得到支持。总之，假设3得到部分支持。

表4模型2显示，产品创新与行为集中度的回归系数为-0.072，但未达到统计学意义上的显著水平，表明产品创新与行为集中度之间的关系不显著，假设4a未得到支持；模型3显示，技术创新与行为集中度的回归系数为-0.213（P<0.01），表明技术创新与行为集中度负相关，即技术创新程度越高，创业行为集中度越低，假设4b得到支持。模型4显示，市场创新与行为集中度的回归系数为-0.090（P<0.10），表明市场创新与行为集中度负相关，即市场创新程度越高，创业行为集中度越低，假设4c得到支持。总之，假设4得到部分支持。

（四）数据分析结果与讨论

本研究统计分析结果显示，创业者先前经历与创业行为速度之间的关系并不显著，假设1未得到支持。这与本文的预期不同。对结果进行分析，本文作者认为原因可能有以下三方面：第一种可能的解释是，创业者先前经历中所蕴含的知识的转化能力可能不足。第二种可能的原因在于机会成本的存在。先前经历越丰富，机会成本越高，创业者对新企业的未来绩效要求越高，导致对创业行为速度可能不会有明显作用甚至产生负作用。第三种可能的原因在于创业者先前经历所累积的知识产生固化作用，阻碍了创业行为速度。

创业者先前教育经历与创业行为集中度之间为负向关系，但并不显著，假设2a未得到支持；创业者先前创业经历与创业行为集中度之间为正向的显著的相关关系，假设2b得到负向支持，与理论假设的方向恰恰相反；创业者先前产业经历与创业行为集中度之间为负向显著的相关关系，假设2c得到支持。教育经历与创业行为集中度关系不显著，原因可能在于教育经历属于通用性人力资本，创业者接受的即使是与本专业相关的教育，仍然存在知识不匹配的问题，可能与创业实践存在一定的脱节，创业教科书强调财务预算、计划，而创业实践则更看重合法化的知识，如何与供应商建立联系与信任，等等。创业经历与创业行为集中度呈正相关关系，这超乎本文的理论预期。作者认真思考后认为这可能源于创业经历的成功或失败对于下一次创业的影响机制不同。有成功经历的创业者，容易导致认知偏见与盲目创业，主要表现在过度自信和控制错觉。创业者的认知偏见使得创业者对成功自鸣得意，而缺乏深谋远虑，在创业行为开展过程中行为表现往往缺乏系统性管理，产生跨越式发展，忽略了创业行为的内在一般规律性。对于曾有失败经历的创业者而言，创业者常常会刻意改变原有模式下的决策或行为模式，导致创业者在创业过程中可能出现间断性，行为开展的变动幅度较大，具体表现为创业行为集中度较高。产业经历与创业行为集中度呈负相关关系，印证了本文提出的研究假设。

本研究对创业机会属性与行为速度的直接效应进行了考察，统计分析结果显示，假设3获得部分支持。创业机会的产品创新程度与创业行为速度之间负相关，假设3a得到支持；创业机会的技术创新程度与创业行为速度之间负相关，假设3b得到支持；创业机会的市场创新程度与创业行为速度之间的关系不显著，假设3c未得到支持。市场创新与创业行为速度之间关系不显著，反映出市场创新与行为速度之间关系的复杂性。市场层面是基于宏观视角下的分析，其系统内部间各种要素更为复杂，可能外部环境、政策制定对市场机会开发整体速度的影响并不如微观层面的因素更为直接。另外，当创业者感知到未开发的新市场机会时，为把握先机，更可能积极主动地动员整合一切可利用的资源，投入到创业过程中，尽快将创意转化成现实的产品或服务，满足市场上的供需平衡，实现开发机会的潜在价值。

本研究对创业机会属性与行为集中度的直接效应进行了考察，统计分析结果显示，假设4获得部分支持。创业机会的产品创新程度与创业行为集中度之间的关系不显著，假设4a未得到支持；创业机会的技术创新程度与创业行为速度之间负相关，假设4b得到支持；创业机会的市场创新程度与创业行为集中度之间负相关，假设4c得到支持。产品创新性与创业行为集中度之间的关系并不显著，与本研究的预期不符，其中的原因在于，产品创新更多地体现在微观层面，创业者或新生企业层面。在一个相对较小的系统内，创新必然会打破原有的状态，带来系统的混乱，否则不可能实现创新。这种情况可能引发创业过程中小幅度的不平衡，显现出创业行为开展的波折。

五、结论与启示

本文基于CPSED三轮调查数据，选择处于创建过程中的新生企业为研究对象，考察了时间维度视角下创业行为的动态特征规律及形成机理，本研究有两点重要发现：（1）本研究发现创业者先前经历能够直接影响创业行为的选择与决策，但影响机制却并不相同。结论表明，创业者先前创业经历与创业行为集中度之间为正向显著的相关关系，创业者先前产业经历与创业行为集中度之间为负向显著的相关关系。研究结果显示，创业者先前经历所蕴含的知识属性并不相同，因此，对外在化的创业行为的选择与决策影响力不同。（2）本研究提出创业机会的创新程度在创业行为选择与决策中扮演着重要角色，研究结果大部分支持了本文提出的假设，具体而言，产品创新、技术创新与行为速度负相关；技术创新、市场创新与行为集中度负相关。

本研究具有一定的理论与实践价值。理论价值体现在基于关键要素的视角，探讨创业者先前经历和创业机会属性对创业行为的驱动与决定作用，具有较强的说服力与信服力，同时具有广泛的应用价值。另一方面，本研究着重于考察创业行为的动态特征，有助于挖掘创业过程的动态演化的形成及内在机理，丰富创业理论。实践意义在于促进探索在政策层面上如何甄别和设计创业型人才的培养机制，如何筛选和引导创新程度高的高成长潜力的创业项目开发。

本研究在得到一些有启发性的研究结论的同时，也难免有其局限性。本研究以行为速度、行为集中度来表征创业行为的时间动态特征，还不能涵盖创业过程复杂动态的全部内涵，如何深层次挖掘与探析创业过程本质的研究还有待继续深化。测量方法需要其他的调研手段相互验证与补充，样本结构仍需要进一步优化。这些研究的不足，同时也是未来研究的方向。

参考文献：

[1]Bird，B. J. Entrepreneurial Behavior[M]. Glenview，Ⅱ. Scott Foresman and Company，1989.

[2]Gartner，W. B.，Bird，B. J.，and Starr，J. A. Acting as If：Differentiating Entrepreneurial from Organizational Behavior[J]. Entrepreneurship Theory and Practice，1992，16（3）：13-32.

[3]Barney，J. B. Firm Resources and Sustained Competitive Advantage[J]. Journal of Management，1991，17（1）：99-120.

[4]Barringer，B. R.，Jones，F. F.，and Neubaum，D. O. A Quantitative Content Analysis of the Characteristics of Rapid-Growth Firms and Their Founders[J]. Journal of Business Venturing，2005，20（5）：663-687.

[5]Alvarez，S. A.，and Barney，J. B. Organizing Rent Generation and Appropriation：Toward a Theory of the Entrepreneurial Theory Firm[J]. Journal of Business Venturing，2004，19（5）：621-635.

[6]Shane，S.，& Stuart，T. Organizational Endowments and the Performance of University Startups[J]. Management Science，2002，48（1）：154-170.

[7]Sarasvathy，S. Causation and Effectuation：Toward a Theoretical Shift from Economic Inevitability to Entrepreneurial Contingency[J]. Academy of Management Review，2001，26（2）：243- 263.

[8]Gist，M. E.，Mitchell，T. R. Self-efficacy：A Theoretical Analysis of Its Determinants and Malleability[J]. Academy of Management Review，1992，17（2）：183-211.

[9]Reuber，A. R.，and Fischer，E. Understanding the Consequences of Founders Experience[J]. Journal of Small Business Management，1999，37（2）：30-45.

[10]Gifford，S. Allocation of Entrepreneurial Attention[J]. Journal of Economic Behavior and Organization，1992，19 （3）：265-284.

[11]Shane，S.，& Stuart，T. Organizational Endowments and the Performance of University Start-ups[J]. Management Science，2002，48（1）：154-170.

[12]Eisenhardt，K. M.，& Schoonhoven， C. Organizational Growth：Linking Founding Team，Strategy，Environment，and Growth among U.S. Semiconductor Ventures，1987-1988[J]. Administrative Science Quarterly，1990，35（3）：504-529.

[13]Saemundsson，R.，and Lindholm Dahlstrand，A. How Business Opportunities Constrain Young Technology-Based Firms from Growing into Medium-Sized Firms[J]. Small Business Economics，2005，24（2）：113-129.

[14]Powell，W.W.，Koput，K. W.，Smith，D. L. Inter-Organizational Collaboration and the Locus of Innovation：Networks of Learning in Biotechnology[J]. Administrative Science Quarterly，1996，41 （1）：116-145.

[15]Honig，B.，Davidsson，P.，& Karlsson，T. Learning Strategies of Nascent Entrepreneurs. In Sanchez，R. and Heene，A. （Eds.），Research in Competence-based Management. Oxford U.K.：Elsevier，2005：67-88.

[16]Read，S.，Song，M.，and Smit，W. A Met A-Analytic Review of Effectuation and Venture Performance[J]. Journal of Business Venturing，2009，24（6）：573-587.

责任编辑、校对：许永兵