孵化绩效动因：社会资本支持还是孵化网络构建？

王 飞 胡品平 吴小立

(1.华南农业大学 艺术学院，广东 广州 510642；2.广东省科学技术情报研究所，广东 广州 510180； 3.广东技术师范大学 管理学院，广东 广州 510665；)

0 引言

如何通过创建科技孵化器的形式加强产学研联系，已成为世界各国经济建设的重要共识之一。我国孵化器运作难免会出现中小高新技术企业在科技成果转化能力、孵化资金、创新意识不足等问题。目前解决此问题的一种思路是创建孵化网络，另一种思路则是在建立孵化网络同时利用集群社会资本来促进孵化绩效的提高[1]。以此看来，孵化网络构建与社会资本支持是相互独立的，且可并行推动孵化绩效提升；孵化网络并不同于社会资本，但又都对孵化绩效起着重要的影响作用。

与此同时，大量基于孵化网络的孵化绩效研究，把衡量社会资本的基本构面——结构维度、关系维度与认知维度作为衡量孵化网络的嵌入尺度[2-5]；更有研究采用结构维社会资本、关系维社会资本与认知维社会资本来直接刻画孵化网络[6]。随之而来的问题：从组成结构上看，孵化网络是否等同于社会资本？如等同，如何解释李振华等学者的研究结论？如不等同，二者又是何种关系？只有厘清孵化网络和社会资本的边界和内涵，才能解释提升孵化绩效的动因是构建孵化网络还是积累社会资本。否则，二者维度的混淆，只能造成对提升孵化绩效主体的识别混乱，而主体识别的混乱又进一步致使提升绩效对策措施的偏颇。因此，孵化绩效动因究竟是孵化网络构建还是社会资本支持，亟需从已有研究出发，进行逆向追溯与考量。

可采用元分析方法探寻孵化网络、社会资本与孵化绩效的关系：一是元分析可以避免小样本研究结果不可信的缺陷，避免单一研究可能造成的测量误差；二是无论是孵化网络构建还是社会资本支持，其区别与联系都是维度的交叉与重叠，从多维度切入，将化繁为简，跨越二者的藩篱； 三是国内外文献已有大量相关实证数据，有助于利用已有研究全面分析、重置建构，得出更科学、更系统的结论。

1 文献述评

1.1 从社会资本到孵化网络：关联及维度

从布迪厄开始，社会资本就与社会网络捆绑在了一起，他认为社会资本不仅是资本的一种形式，而且是一种与网络有关的资源的集合，因为个体所占有的社会资本多少，除了取决于所占资本数量质量之外，还取决于有效的网络规模[7]。不难看出，社会资本的讨论更多聚焦于资本特性。从科尔曼开始，社会资本从微观的个体关注转向中观的社会结构探索，这里的社会资本包括了义务与期望、存在于社会关系内部的信息网络、规范与有效的惩罚、权威关系、多功能的组织与有意创建的社会组织五项内容[8]。这一观点得到了积极的响应，社会资本被认为是社会组织的特征，如信任、规范和网络，能够通过推动协调和行动来提高社会效率，提高了投资于物质资本和人力资本的收益[9]。因而社会资本一方面是资本概念的扩展，另一方面，被分为微观、中观和宏观三层面。其中，微观层面的分析对象是个体，中观层面的分析对象是社会资本特定网络的结构化问题，宏观分析是在中观的基础上，扩展到囊括政治经济体系及更大文化或规范体系中的社会资本网络。

社会网络放在孵化情境下，就被称为孵化网络，而中观层次的社会网被认为在微观与宏观层面扮演了中介变量的核心角色[10]。相对应，孵化网络主要针对的是科技企业孵化器，强调以正式或非正式的合约关系及社会关系，通过连接大学、研究机构、金融、财务和法律事务所、管理咨询和人力资源公司等各类服务机构，整合和连接创业资源，为在孵企业提供共享办公、融资、管理、技术支持等各种创业服务。从社会资本与孵化网络的概念上看，社会资本更加强调资本的增值性，而孵化网络则更侧重于以组织为对象的中观层面分析。鉴于孵化网络状态各异，有必要以经验分析或数据证实孵化网络与孵化绩效之间的逻辑关系。如何证实？孵化网络维度的划分将不可避免。

孵化网络的划分方式，主流做法有两种：一种是鉴于社会资本是嵌入的结果，将社会资本维度与嵌入概念相结合，即把结构维度、认知维度与关系维度[11]改写为结构嵌入、认知嵌入与关系嵌入，但其内涵不变；第二种做法是从社会资本与社会网络的概念出发，通过关系强度、网络规模、关系信任和关系稳定性等细化指标衡量孵化网络。这两种分类内容有交叠的部分，格兰诺维特并没有谈及认知嵌入，他认为，嵌入理论只有两个基本概念，即关系性嵌入与结构性嵌入。关系性嵌入指个体行为根植于个人关系之中，而结构性嵌入指称于群体的行为根植于更广泛的社会关系网络之中[10]。结构嵌入包括了关系密度、网络规模、关系强度与关系稳定性，而关系嵌入则包括了关系信任、承诺及合作等指标。

综上所述，社会资本比孵化网络更强调产出，而孵化网络比社会资本更具象化，考虑到当探讨孵化绩效的动因时，一般是在某种具体产业情境中展开，所以，从理论构画上看，此时沿用孵化网络构建而非社会资本支持的思路会被更多研究所采用，这也如实反映了孵化绩效的动因研究的现状。广为接受的关于孵化网络的刻度，可以通过关系嵌入、结构嵌入或认知嵌入分析等综合指标切入，也可以根据研究的需要和指标的可得性，通过关系密度、网络规模、关系强度、关系信任等具体指标介入。

1.2 孵化绩效：指标及测度

以上述孵化网络构建的维度为基础，已有研究多从两种视角分析孵化网络对孵化绩效的影响效应。第一种是将孵化网络作为控制变量。例如研究孵化网络中资源的获取对企业绩效的影响[12-13]，孵化网络嵌入对创业创新诸因素之间关系的影响[3-4][14]。第二种则是把孵化网络进一步从孵化过程、孵化机制、行为主体及孵化结构等研究内容细分。鉴于孵化网络具有培育创新创业主体，推进技术创新[15]，助力企业成长等功能，孵化绩效被细化为创新绩效、经济绩效与成长绩效。其中，对科技型企业而言，创新绩效尤其重要，主要通过新产品的独创性、专利技术、新产品销售额及利润、新产品研发数量及速度、研发能力等衡量。鉴于文献数据指标的一致性，本文的绩效指标确定为创新绩效。

现有大量研究证实了孵化网络对创业企业绩效有重要的影响[3，13-14，16]，且多从网络嵌入的视角探讨[14，17-18]，当然，也并非所有的孵化器都具有网络支持功能[19]。为此，有必要通过元分析探讨孵化网络下孵化绩效的动因。

2 研究设计

本文主要搜索了相关的中文和英文文献，通过CNKI中国知网(期刊数据、硕博论文数据库等)、百链云图书馆、参考文献人工搜索等方式，高级检索中文关键词：孵化、网络、绩效、效率、效应，得到中文文献共456篇，其中期刊381篇，硕博论文75篇；检索英文关键词：Incubation; Network；Efficiency；Incubation net；Performance，获得英文期刊论文469篇。根据元分析要求，排除没有实证研究的论文，删除没有孵化网络及孵化绩效相关关系的论文或样本量不明确的论文，删除重复使用数据发表的论文，最终确认被筛选分析的论文共33篇，其中，中文25篇，英文8篇。

在对被纳入文献相关变量的统计分析基础上，选取了关系嵌入、结构嵌入、网络规模、关系强度、关系信任5个孵化网络(社会资本)变量，创新绩效1个孵化绩效变量等进行研究。其中关系嵌入不仅包括承诺及合作等，还包括了关系信任，结构嵌入内涵关系密度，也包括了网络规模、关系强度。以上6个指标内涵出现重叠的原因在于，所采纳文献中，有的采用关系嵌入、结构嵌入等综合指标，有的采用有所侧重的网络规模、关系强度、关系信任细化指标，为了数据的准确，尊重原文的指标设计。

研究采用CMA2.0软件进行元分析，采用孵化网络与孵化绩效的相关系数作为效应量。正如上文所述，孵化绩效的动因会受限于某种具体产业情境，存在组间方差，所以，本研究采用随机效应模型，另外以异质性检验来对随机效应模型加以检验。采用漏斗图、Rosenthal’s Classic Fail-safe N检验、Egg’s检验来检定出版偏误。样本的基本资料见表1。

表1 孵化网络与孵化创新绩效关系的文献基本信息

纳入元分析的33篇文献中，2016年之后的24篇，2016年之前的9篇，研究大多集中在近4年；学位论文9篇，期刊论文24篇，大多为期刊论文。另外，文献研究调查对象以科技型企业为主。

3 研究结果

3.1 出版偏误检验

常用的检查出版偏误的视觉工具为漏斗图(Funnel plot)它是每一个研究及效果量的简单散布图。如果漏斗图上通过累计分析法的点都是对称的，表示该找的研究都找到了，没有出版偏误；反之，如果不对称，则表示有缺失。图1表达的是孵化网络(社会资本)和孵化绩效的漏斗图，孵化网络和孵化绩效研究文献均匀分布在总效应量的两侧，表明此研究不存在严重的出版偏误。

图1 孵化网络(社会资本)和孵化绩效关系漏斗图

分别分析关系嵌入、结构嵌入、网络规模、关系强度、关系信任与孵化绩效的漏斗图，结论一致，不存在出版偏误，限于篇幅对此结果不在文中赘述。通过Rosenthal’s Fail-safe N和Egger’s regression检验，结果如表2 所示。

表2 Rosenthal’s Fail-safe N和Egger’s regression检验

网络规模、关系强度、关系信任、关系嵌入、结构嵌入与孵化绩效的关系的研究篇数分别为8、7、4、18与9。以上5组关系的Fail-safe Number 都大于Tolerance Level，表示未出版或者未寻获的文献等问题将不会影响到此项元分析的结果。在Egger’s regression检验中，网络规模与孵化绩效关系P值小于0.05，表示有出版偏误存在。鉴于此结果，在下文的分析中，不再考虑进一步分析网络规模与孵化绩效的关系。

3.2 异质性检验

传统的元分析异质性检验采用的是Q统计值，当在检验中P大于0.01时，可认为研究具有同质性，具有固定效果。I2描述的是跨研究方差的百分比，是基于研究的异质性产生，而非概率产生，不同大小的I2值有以下的含义：①0%～25%，异质性问题不重要；②25%～50%，中度的异质性问题；③50%～75%，可能较严重的异质性问题；④75%～100%，考虑异质性问题存在。

表3 异质性检验

从表3可知，由于P都小于0.001，所以关系强度、关系信任、关系嵌入、结构嵌入与孵化绩效的关系的Q值都达到了统计学上的显著水平，证明以上结果之间存在异质性。再综合考虑I2值，都大于75%，所以研究有很高的异质性。为此，有必要进行异质性处理。

首先，通过删除极端值排除异质性，但并未发现显著的改变，说明可能存在显著的调节变量，通过调节变量介入，以次群体分析处理异质性问题是探讨异质性来源的常用方法之一。对研究主题的孵化网络及社会资本倾向，即研究题目直接表述内容的侧重是社会资本支持还是孵化网络构建进行调节作用分析。例如，题目是中心词是“孵化网络”的属于孵化网络构建倾向，而中心词落在“社会资本”上的就属于社会资本倾向。

表4 社会资本支持还是孵化网络构建倾向对各结果变量模型的调节作用检验

依据表4结果可知，在是社会资本支持还是孵化网络构建的选择调节作用下，除了对关系信任与孵化绩效的影响不显著(P值大于0.05)，对关系强度、关系嵌入、结构嵌入与孵化绩效的关系都是显著的(P值都小于0.05)。可以认为，是社会资本支持还是孵化网络构建的主题倾向，对关系强度、关系嵌入、结构嵌入与孵化绩效的关系有显著的调节作用也，说明社会资本支持还是孵化网络构建的主题倾向是造成以上三对关系研究结果异质性的主要原因。

4 讨论及结论

研究通过33篇文献中的45对相关关系，证实网络规模与孵化绩效、关系强度与孵化绩效、关系信任与孵化绩效、关系嵌入与孵化绩效、结构嵌入与孵化绩效呈显著的正相关关系。通过Egger’s regression检验发现，网络规模与孵化绩效的关系可能存在出版偏误，造成此偏误的原因可能是在这对关系的研究中，研究结果有显著的比不显著的容易接受，或者可能期刊对结果与别的研究不同者会推迟出版等，也有可能没有搜索到所有可能的文献与尚未正式发表的文献。

异质性检验揭示，此研究有显著的异质性。为了处理异质性，通过删除极端研究来排除异质性，但分析结果证明，异质性仍然存在，I2高达89%以上。因此，尝试选择合适的调节变量。研究证明是社会资本支持还是孵化网络构建的主题倾向，对关系强度与孵化绩效的关系、关系嵌入与孵化绩效的关系、结构嵌入与孵化绩效的关系有显著的调节作用。至于对关系信任与孵化绩效的关系不存在显著的调节作用，有可能是文献的样本量过少，因为，显著性统计方法依赖于样本的大小，样本越大，P 值越小[20]。

进一步需要解答的问题是，导致社会资本支持还是孵化网络构建的主题倾向，对关系强度与孵化绩效的关系、关系嵌入与孵化绩效的关系、结构嵌入与孵化绩效的关系的调节效应的原因是什么？

当研究侧重于通过社会资本支持的思路去解释孵化绩效的动因时，由于社会资本是镶嵌于一种社会结构中可以在有目的的行动中获取或动员的资源，包括了镶嵌于一种社会结构中的资源，个人获取这些社会资源的能力，通过有目的行动中的个体动员社会资源这三种组成，因而，在处理社会资本支持孵化绩效的研究中，资源获得、资源能力与资源动员便成了社会资本与孵化绩效的中介变量。当研究侧重于通过孵化网络构建的思路去解释孵化绩效的动因时，考虑到网络被认为是介于市场与组织之间的第三种资源配置形式，虽然不否认企业在网络内的直接连带越多，其在网络中的声望和影响力就越强，也就越能控制资源的流动，但是，传统上，不同于社会资本视角将资源处理为中介变量的做法，学者们习惯于将资源支持、资源共享作为孵化网络与孵化绩效的前因变量，中介变量则是研究对象的行为方式，如学习方式。资源基础论话语下，对“资源”逻辑的处理及对中介变量理解的不同思路，必然会导致不同的运行结果。而以上不同的结果既源于孵化网络与社会资本概念本身，也源于二者的逻辑关系。

社会资本存量影响构建孵化网络的初始结构、内容和方法，甚至直接关系到构建孵化网络的效率。构建孵化网络的过程也是扩展社会资本支持的过程，社会资本在孵化网络构建行动中裂变再生，二者在孵化绩效动因中具有行为的一致性。已有研究对二者关系分析较少，多为一种表面的相互取代，从理论上看，在探究孵化绩效动因时，与社会资本相比，孵化网络更为常用。通过元分析，却不难发现实证分析中，二者具有的显著的逻辑差异。

当然研究采用元分析还有一定局限，主要表现在，本研究的分析样本有限，为已经发表的期刊论文和学位论文，研究论著及国外的一些文献尚未纳入，可能会造成一定偏差。另外，孵化网络(社会资本)变量维度选取受限于数据的可得性，也可能会影响元分析结果。应进一步系统搜集文献，进行深入、科学的孵化绩效动因元分析探讨。