1 前言 在创业研究领域，学者们一直在思考“为什么有人选择创业而另外的人没有”，并从创业环境变量（Tan，2006）、人口学特征（吴晓波等，2010）、创业心理特征等角度给出解释。以Ajzen为代表的创业心理学学者针对创业行为选择的诸多前变量，提出计划行为理论（TPB），认为创业意向是创业选择最好的预测值。针对创业意向的形成，一些学者借鉴社会认知理论及社会学习理论给出了解释。与此同时，基于群体行为特征的网络研究成为解释创业现象的新的突破点。但目前网络方法还集中在创业过程研究中，并没有深入到创业前情境。不难发现，任何个体在形成创业意向前都是嵌入某种特定的社会网络中，社会网络或多或少对个体形成理念、采取行为有一定的影响。这些网络是以个体为中心的个体网络（ego social network），每一位个体对应一个网络，且只能通过联系及属性特征来描述，因而具有较大的随机性。与传统创业意向影响因素集中于主体特征不同，网络情境下创业意向影响因素还没有一致结论。本文从个体社会网络视角建立起社会网络与创业意向形成的关系模型，以明晰网络关系、属性促进创业意向形成的机理。 2 文献回顾与研究假设 2.1 创业意向模型 早期针对创业的解释集中于个体变量，认为创业行为差异取决于个体的生理特质差异、人口因素差异等，但Ajzen、Krueger（2000）等认为创业选择最具有预测能力的变量是创业意向，它反映了个体对目标的努力方向。基于个体认知和社会学习理论，早期创业意向模型主要有Ajzen的计划行为理论模型（TPB）、Shapero等（1982）的创业事件模型及Bird（1988）的创业意向模型。在此基础上学者们将创业意向适用领域拓展，开发了Linan大学创业意向模型、Thompson二阶段创业意向模型及Igor等学术创业意向模型。虽然这些模型产生于特定的领域，但意向形成均遵循较统一的范式，即创业意向依赖于个体对创业事件的希求、个体对创业行为可行的判断及为此采取行动的倾向，影响创业意向形成的因素集中在个人态度、创业自我效能、人际网络、学习经历等个人认知层面。 2.2 社会网络 Banck总结出社会网络存在三类重要的规则：（1）个体中心与其他个体存在直接或间接的社会关系；（2）个体中心嵌入到社会关系中，社会结构对个体行为产生影响；（3）个体能够选择适当的方法通过网络获取其利益。Granovetter针对以往经济学和社会学中普遍存在的对人类行为“过度社会化”和“低度社会化”问题，认为应从人们所处的社会关系去解释经济行动，实现了在微观行为与宏观行为间建立一座桥。根据网络节点的中心关系将社会网络区分为整体社会网络（whole social network）和个体社会网络（ego social network），其中个体社会网络通过网络联系和属性表示。对于个体网络联系获取创业资源的机制，强调强联系能使各节点实现相互了解，并在此基础上发展出基于关系的信任与相互依存的优势（Anderson等），因此有利于创业；Burt 、Kontinen和Ojala（2011）则认为由于创业活动需要不同阶层、不同专业的融合，因此弱联系、低密度有利于接触更多的异质性资源，处于结构洞位置的个体更能获取创业资源。
1 前言 在创业研究领域，学者们一直在思考“为什么有人选择创业而另外的人没有”，并从创业环境变量（Tan，2006）、人口学特征（吴晓波等，2010）、创业心理特征等角度给出解释。以Ajzen为代表的创业心理学学者针对创业行为选择的诸多前变量，提出计划行为理论（TPB），认为创业意向是创业选择最好的预测值。针对创业意向的形成，一些学者借鉴社会认知理论及社会学习理论给出了解释。与此同时，基于群体行为特征的网络研究成为解释创业现象的新的突破点。但目前网络方法还集中在创业过程研究中，并没有深入到创业前情境。不难发现，任何个体在形成创业意向前都是嵌入某种特定的社会网络中，社会网络或多或少对个体形成理念、采取行为有一定的影响。这些网络是以个体为中心的个体网络（ego social network），每一位个体对应一个网络，且只能通过联系及属性特征来描述，因而具有较大的随机性。与传统创业意向影响因素集中于主体特征不同，网络情境下创业意向影响因素还没有一致结论。本文从个体社会网络视角建立起社会网络与创业意向形成的关系模型，以明晰网络关系、属性促进创业意向形成的机理。 2 文献回顾与研究假设 2.1 创业意向模型 早期针对创业的解释集中于个体变量，认为创业行为差异取决于个体的生理特质差异、人口因素差异等，但Ajzen、Krueger（2000）等认为创业选择最具有预测能力的变量是创业意向，它反映了个体对目标的努力方向。基于个体认知和社会学习理论，早期创业意向模型主要有Ajzen的计划行为理论模型（TPB）、Shapero等（1982）的创业事件模型及Bird（1988）的创业意向模型。在此基础上学者们将创业意向适用领域拓展，开发了Linan大学创业意向模型、Thompson二阶段创业意向模型及Igor等学术创业意向模型。虽然这些模型产生于特定的领域，但意向形成均遵循较统一的范式，即创业意向依赖于个体对创业事件的希求、个体对创业行为可行的判断及为此采取行动的倾向，影响创业意向形成的因素集中在个人态度、创业自我效能、人际网络、学习经历等个人认知层面。 2.2 社会网络 Banck总结出社会网络存在三类重要的规则：（1）个体中心与其他个体存在直接或间接的社会关系；（2）个体中心嵌入到社会关系中，社会结构对个体行为产生影响；（3）个体能够选择适当的方法通过网络获取其利益。Granovetter针对以往经济学和社会学中普遍存在的对人类行为“过度社会化”和“低度社会化”问题，认为应从人们所处的社会关系去解释经济行动，实现了在微观行为与宏观行为间建立一座桥。根据网络节点的中心关系将社会网络区分为整体社会网络（whole social network）和个体社会网络（ego social network），其中个体社会网络通过网络联系和属性表示。对于个体网络联系获取创业资源的机制，强调强联系能使各节点实现相互了解，并在此基础上发展出基于关系的信任与相互依存的优势（Anderson等），因此有利于创业；Burt 、Kontinen和Ojala（2011）则认为由于创业活动需要不同阶层、不同专业的融合，因此弱联系、低密度有利于接触更多的异质性资源，处于结构洞位置的个体更能获取创业资源。
2.3 社会网络与创业意向 目前虽然没有直接对个体社会网络与创业意向关系研究的成果，但可以从一些学者们的分析中归纳出社会网络影响创业意向的机理。Linan提出大学生社会规范的感知对创业意向的形成有显著影响，这里社会规范感知反映的是被调查者通过个体社会网络关系明晰创业基本规则，可以视为社会网络资源作用。Igor等证明了人际网络对创业意向形成具有显著的提升作用。Kirkwood研究发现，如果个体观察到周围有人成功创业，那么示范作用将影响个体创业意向的形成。 从上述文献可以看出，创业前情境下个体社会网络客观存在，但学者们研究创业意向时较少思考社会网络对创业意向形成的影响。即使有学者意识到人际交往、创业者示范作用等因素能影响创业意向形成，也没有完整将其纳入到同一变量系统中，模型构建较为分散。 2.4 研究假设 个体网络测度一般是从其联系及属性的维度展开，本文借鉴目前对个体网络测度方法，选取以下6个变量：网络规模、网络内联系、网络多属性、结网时间、商业交流机会及创业家交往。 网络规模反映个体能接触到的社会网络的边界范围。大的网络规模能提供获取更广泛信息的机会，为创业异质性资源需求提供平台，有利于增强个体对创业机会的识别和资源的获取能力。另外，规模大的网络能为个体提供更多的参照条件，使个体更清楚地认识到自身是否具备创业条件，为创业的可行性和创业希求性分析提供依据，更能影响创业意向的形成。因此提出以下假设： 假设1：个体社会网络规模与创业意向形成显著正相关 网络内联系有强联系和弱联系两类。强联系意味着网络中各节点熟知，相互之间基于情感信任进行交流，能形成取向一致的社会网络。如果个体有创业经验的示范，或者网络本身能提供创业所需的资源，那么该个体能以较低成本获取这些资源，坚定其形成创业意向。如果个体处在弱联系网络中，个体具有比强联系网络更广泛的信息来源通道，能接触更多的创业异质性信息，为个体进行创业决策提供更多依据。相对于强联系网络而言，个体在弱联系网络能更高效地接触非冗余信息，使个体能更清楚地把握创业信念，进而影响创业意向形成。 假设2：个体社会网络内联系与创业意向形成显著相关 基于信息资源、信任关系等资源的个体社会网络具有多属性特征。个体如果能更充分地接触到不同属性的网络，就越有可能加深对网络承载资源的认识，进而提升个体对创业的意愿。当个体深入了解到网络的多属性，就能增强对是否具备创业能力进行判断，激发其形成创业意向。基于以上分析，提出假设： 假设3：社会网络多属性对创业意向形成产生显著正向影响 结网时间指个体嵌入社会网络的时间。通过与网络长时间交往，个体可能获取情感性的信任。但可能由于路径依赖，个体会保持与网络一致的理念，形成“网络惯性”。结网时间较短，网络惯性还不明显，个体通过不同属性网络获取新信息的可能性就越大，而新信息的获取是创业机会形成的重要保证。因此提出假设： 假设4：社会网络结网时间与创业意向形成显著负相关 符合商业形成条件的资源是创业的基础。个体获取资源不仅需要直接购买的成本，还需要考虑该资源是否能为其所用，即产生识别成本。如果能更多地接触与商业直接相关的网络，识别资源的成本就能减少；通过商业接触，能促进个体对商业的认同感，增强商业知识积累，有利于创业意向形成。为此，本文提出假设： 假设5：商业交流机会对创业意向形成有显著正向作用 如果社会网络中存在创业者，能激发潜在创业者更好地获取创业的“替代性经验”；成功的创业者往往处在创业网络中的“结构洞”位置，如果能增大与他们接触的机会，个体能大量减少搜索创业资源的成本；强的示范效应能促使个体感知创业可行，进而促进创业意向形成。因此提出假设： 假设6：创业家交往与创业意向形成显著正相关 以上假设均需个体对自身创业能力的评价，其实质是创业自我效能作用的结果（Chen等1998）。自我效能感是通过将个人和社会条件对比分析而形成的自我判断，反映了个体对实现创业活动的基本信念，包含创业者关于自身能够有效完成创业活动并取得成功的信念，以及对将要进行的创业活动基本条件估计的充分性。Zhao和Seibert探讨了自我效能在个体因素和创业意向之间的中介效应，认为潜在创业者的自我效能与创业意向正相关。为此提出假设： 假设7：创业自我效能在个体社会网络与创业意向关系中起中介作用 综合以上假设，本文建立如图1的理论模型。 3 研究设计 3.1 调研对象及数据收集 创业意向作为创业行为的预测值，要求样本不具备实质性的创业行为。本文样本选择来源于长沙、益阳、株洲及广州的高科技园（创业园）企业员工，这些员工一般都对创业信息有一定的掌握，个人社会网络中具备形成创业意向的基础性条件。从2011年7月起问卷经过小群体发放-专家修改和完善-预测试过程，直到通过信度和效度检验最后形成正式调查问卷。共发放问卷820份，至2011年12月20日止回收问卷583份，其中有效问卷442份。部分问卷未回收的原因是调研对象不满足研究的基本要求（如存在实质性创业行为）、拒绝填制问卷及问卷丢失。无效问卷是指问卷中存在数据缺省、趋高、趋低、循环数据。 3.2 变量操作化定义 3.2.1 自变量测量 网络规模，多数学者用个体与节点联系的数量表示网络规模，但这样做会使被试在短时间内无法清楚计算出数量，特别是针对弱联系网络较难把握。本文采用“在你的社会网络中，判断你与其他人联系的数量与整个网络中各平均联系数量相比较”，1表示“小于平均水平”，2表示“平均水平”，3表示“大于平均水平”。 网络内联系，根据Granovetter研究，本文设计 “在你的社会网络中，判断互相认识程度”。1表示“较少”互相认识，2表示认识程度“一般”，3表示认识“较深”。
网络多属性，多属性是指个体社会网络承载资源的多样性。本文采用“在你交往的群体中，其他人从事与你相类似性质工作的程度”，1表示“类似工作较少”，2表示“一般”，3表示“较多”。 结网时间，由于社会网络具备生命周期性，本文选择一个创业周期8年为标准，设计题项“在你的社会网络中，判断与你交往超过8年的人所占比例情况”，1表示“较少”，2表示“一般”，3表示“较多”。 商业交流机会，商业交流表示个体社会网络中与商业人士交流的机会。为了反映个体网络特征，本文的测量项为“在你的社会网络中，比较你所交流的商业人士数量与整个网络节点中商业人士交流的平均数”，1表示“低于平均数”，2表示“达到平均数”，3表示“超过平均数”。 创业家交往，根据Igor等推荐的题项，本文采用“在你的社会网络中，判断近两年交往的创业家数量”，0表示“没有”，1表示“有”。 3.2.2 因变量测量 创业意向，目前主要的创业意向测量量表有Thompson个体创业意向量表、Igor等6项创业意向量表等。结合我国创业实际，本文用“未来3年里你是否希望采用创业行动”来测量创业意向，0表示“没有创业意向”，1表示“有创业意向”。 3.2.3 控制和中介变量测量 对于控制变量的选择，本文分别选取性别、年龄和教育程度。其中性别采用分类变量，1代表“男性”，2代表“女性”。对于年龄变量，由于年龄与社会网络存在一定的关联度，我国情境下对创业意向研究集中在35岁以下，因此对于年龄进行分组：26岁以下、26～40岁及40岁以上表示第一阶段、第二阶段及第三阶段。对于26～40岁之间和40岁以上取哑变量，26岁以下作为参照变量。对于教育程度，按照我国现行教育体系进行变量设置，0表示“初中”，1表示“中专（高中）”，2表示“大专”，3表示“本科”，4表示“研究生”。 创业自我效能反映对创业可行性和创业希求性的感知，本文用“对自身创业能力的判断”测量，1表示“感知具备创业的条件”，0表示“感知不具备创业的条件”。 4 数据分析和假设检验 4.1 logistic多重回归 本文假设检验采用logistic多重回归，回归分析中以人口变量为控制变量。表1为样本情况，有9.3%的被访者在未来3年内具有建立自己实业的意向。表2为变量相关矩阵，可知网络规模、网络多属性与创业意向关系不显著，第二阶段年龄（即26～40岁之间）形成创业意向的可能性最高。对于网络内联系、结网时间及年龄段2，均与创业意向存在显著负相关。表3给出了不同模型进行多重回归的结果：模型1为控制变量对创业 第一论文网意向的回归模型，模型2为社会网络对创业意向的回归模型，模型3为加入自我效能后的回归模型。 4.2 回归结果分析 模型1中，性别、年龄第三阶段及教育程度对创业意向形成影响显著，其中女性和年龄第三阶段与创业意向负相关，教育程度与创业意向正相关。模型2为不加入自我效能变量情况下的假设检验。对照R2的变化，模型2较模型1有更强的解释力。 对于假设1，相关系数采用单尾检验，检验结果不显著，假设没有得到支持。对于假设2，由于网络联系有强联系和弱联系，采用双尾检验，此时p<0.01，假设得到支持；回归系数-0.29，表明弱联系有利于创业意向的形成，支持结构洞理论。对于假设3，由于方向确定，采用单尾检验，相关系数不显著，假设没有得到支持。对于假设4，采用单尾检验，相关系数不显著，假设没有得到支持。假设5使用单尾检验，p<0.001，相关系数显著，该假设得到支持。假设6，采用单尾检验，p<0.01，相关系数显著，假设得到支持。 在模型3中，引入创业自我效能变量，以测定其中介效应。根据Baron等（1986）的建议，在模型2基础上加入自我效能变量以观察相关系数和显著性的变化。通过对照R2的变化，模型3较模型2有更强的解释力（R2变化为0.054）。 从模型3的回归系数可知，引入中介变量没有影响网络内联系与创业意向的回归系数，因此对其没有中介作用（系数为0.30，p<0.01，与模型2基本一致）；但对商业交流机会与创业意向有部分中介作用（系数从0.63，p<0.001减少到0.34，p<0.05）；对创业家交往与创业意向有完全中介作用（系数从0.64，p<0.05到不显著）。故假设7中创业自我效能对创业家交往与创业意向起完全中介作用，对商业交流机会与创业意向中介作用部分支持，但不支持网络内联系与创业意向关系存在中介作用。 5 结论 本文以文献为基础建立创业前个体社会网络与创业意向的关系模型，并对442个样本进行实证分析，主要结论有： （1）网络内联系与创业意向形成负相关，弱联系更有利于创业意向形成。对其的解释是个体的弱联系有利于接触更多异质性信息，便于创业决策。相对而言，强联系可能会使个体形成“网络锁定”，不利于对不确定性做出迅速反应。该结论进一步证实了结构洞理论。 （2）对于商业交流机会而言，个体商业交往机会越多，越容易形成创业意向。其基本解释是商业交流为个体直接掌握创业知识提供了基础，使个体越有可能对其是否具备创业的条件认识深刻，从另一方面也增强了个体对创业机会识别和把握的能力。 （3）当个体嵌入的社会网络中存在创业家时，更容易形成创业意向。社会网络中信息相对零散，如果个体社会网络中具备创业家知识，那么溢出知识能直接成为个体的“替代性知识”，减少其重构创业知识成本；同时创业家对个体采取类似行动有一定示范效应，能更好地促进个体创业意向形成。 （4）针对创业自我效能的中介作用，本文的结论是创业自我效能对创业家交往与创业意向起完全中介作用，对商业交流与创业意向起部分中介作用，但不支持网络内联系与创业意向关系的中介作用。其基本解释是创业家知识及示范作用能促进个体形成良好的感知可行和感知希求的评价能力，商业交流也能在一定程度上促进个体形成创业自我效能。而网络内联系相对而言资源比较分散，难以促进创业自我效能的提升。
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