● 左晶晶 謝晉宇 孫紹榮

■責編 / 韓樹杰 Tel: 010-68345891 E-mail: hrdhsj@126.com

根據中國教育部的統計數據，中國高校畢業(yè)生總數在2000——2010年間從107萬攀升至630萬①中國教育部統計數據（http://www.moe.edu.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s4958/list.html）。；而畢業(yè)生的初次就業(yè)率僅為70%左右，這意味著每年均有幾十萬甚至上百萬的畢業(yè)生不能及時找到工作，大學生面臨的就業(yè)難問題日益突出，使得大學生自主創(chuàng)業(yè)成為中國解決就業(yè)問題具有戰(zhàn)略意義的舉措。此外，目前中國許多行業(yè)創(chuàng)新不足，全社會創(chuàng)業(yè)率和創(chuàng)業(yè)成功率低下、創(chuàng)新意識淡薄，亟需從國家競爭力角度加強創(chuàng)新能力建設，在人力資源方面確立新的競爭優(yōu)勢，而科技型大學生創(chuàng)業(yè)是創(chuàng)建未來競爭優(yōu)勢具有潛力并有待突破的領域之一。

科技型大學生創(chuàng)業(yè)體現著市場的需求，能夠促進科技、市場乃至整個社會的創(chuàng)新與發(fā)展。一方面，新創(chuàng)企業(yè)“小”和“新”的組織特點決定了創(chuàng)業(yè)者與外部網絡成員之間密切的聯系特征，創(chuàng)業(yè)者能否與關鍵資源的提供者保持良好的關系以及其獲取網絡資源的能力都成為企業(yè)生存和績效的關鍵（Pfeffer and Salancikg，1978；蔡莉、柳青，2008）。另一方面，網絡資源的互補性也成為驅動創(chuàng)業(yè)者建立網絡聯盟的重要因素（Chung et al.,2000），社會網絡中的關系資產和互補資源等因素也會在網絡成員之間產生超額的收益（Dyer and Singh, 1998）。

目前，創(chuàng)業(yè)者社會網絡的重要性已經引起了理論界關注，但有關大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡的研究依然處在起步階段，諸多問題尚待進一步的深入。對于科技型大學生創(chuàng)業(yè)者而言，創(chuàng)業(yè)階段社會資源的緊缺和社會關系的嚴重匱乏使他們意識到了社會網絡對于創(chuàng)業(yè)的重要性，卻無從得知如何構建一個有效的社會網絡并獲取所需的資源。因此，關于科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡的研究具有很強的理論價值和實踐意義。本文探討科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡結構的測量，并基于問卷調查的經驗證據，檢驗科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡結構對網絡資源的影響。

一、相關文獻回顧

1.社會網絡結構

基于之前關于創(chuàng)業(yè)者社會網絡的研究，個體層面的社會網絡結構維度主要包括網絡規(guī)模、網絡密度、異質性和聯系強度。具體而言：

網絡規(guī)模是指網絡成員的數量，自我中心網絡的規(guī)模是排除“自我”之外其他網絡成員的數量。在創(chuàng)業(yè)領域，研究者們往往按照與創(chuàng)業(yè)者討論重要問題的“核心討論網”來確定網絡規(guī)模。美國大多數學者都將“核心討論網”的規(guī)模限定在5人（Renzulli, et al., 2000），根據Marsden（1987）對美國GSS問卷的研究顯示，美國人“核心討論網”的規(guī)模平均為3.01。

對于整體網絡來說，網絡密度是指所有網絡成員的實際聯系數量與最大聯系數量的比率；對于“自我中心”網絡而言，網絡密度則只計算“自我”以外的實際聯系數量與最大聯系數量的比率。網絡密度一直是創(chuàng)業(yè)領域里廣泛采用的測量創(chuàng)業(yè)接近和控制網絡資源能力的指標（Burt and Raider, 2000）。

網絡異質性是指社會網絡對象之間各種屬性的相異程度，“自我中心”網絡的異質性是“自我”以外的其他網絡成員之間各種屬性的相異程度（Marsden，1987）。例如，創(chuàng)業(yè)者的社會網絡成員可以按照學歷背景、工作單位類型、產業(yè)、地區(qū)等進行分類，進而分析網絡成員在這些關系品質方面的相異程度。Wheten（1982）認為異質性是社會網絡聯系中的重要特征之一，并指出網絡成員在網絡目標、服務、產品或目標群的相異程度，即領域的相似性或功能性差異化是社會網絡的重要特征。

在社會網絡與社會資本研究中，Granovetter（1973）提出的“弱關系的力量”已成為一個經典命題。弱關系指的是網絡成員之間較寬松的關系，它不同于家庭成員或者朋友之間的強關系。Granovetter認為弱關系會帶來更多異質性的信息和資源，而強關系則會帶來很多冗余的信息和資源，因此弱關系可能會比強關系發(fā)揮更強有力的作用。Granovetter強調的是通過擴展弱關系來獲得資源的重要性。后來的研究者們對這個問題進行了大量實證研究，得出的結果卻并不一致，尤其在強調“差序格局”的中國文化背景下，往往愿意提供資源和支持的網絡成員都具有強關聯的性質（金耀基，1992）。

2.社會網絡資源

早期的國外學者在資源的類別劃分方面比較簡單，無法全面涵蓋資源所包含的內容。比如，Barney（1991）依然將企業(yè)資源簡單地分成物質資源、人力資源和組織資源三種類別。隨著企業(yè)發(fā)展和研究的深入，學者們引入了越來越多的資源種類，如Dollinger（1995）和Brush（1997）在創(chuàng)業(yè)研究中沿襲了Grant的資源分類，將創(chuàng)業(yè)資源分為六種類型，包括人力或智力資源、財務資源、物質資源、技術資源、組織資源和聲譽資源。在Hitt et al.（1995）的研究中，他列舉了七類主要的企業(yè)資源，即財務資源、物質資源、技術資源、創(chuàng)新資源、商譽資源、人力資源和組織資源。

在社會網絡資源的相關研究中，還有很多學者提到了信息資源（Birley, 1985; Singh, 2005）和情感資源（Bruderl and Preisendorfer, 1998; Anderson et al.,2005）。情感資源是指家人和朋友等網絡成員所提供的情感支持，考慮到在科技型大學生創(chuàng)業(yè)過程中所承擔的風險和壓力，情感資源對科技型大學生創(chuàng)業(yè)者來說應該起到比較重要的作用。另外，Bhide and Stevenson（1992）還提出另外一種資源——銷售訂單，認為其對于創(chuàng)業(yè)企業(yè)也是至關重要的。國內學者在研究創(chuàng)業(yè)資源和網絡資源的時候，主要借鑒國外已有的研究，比如蔡莉、柳青（2008）亦將創(chuàng)業(yè)資源歸納為人力資源、物質資源、技術資源、財務資源、市場資源和組織資源六種類型，其中人力資源的定義比較寬泛，可以進一步分為智力資源、聲譽資源和社會資源三種。此外，還有部分學者傾向于把與政府部門特別是職能部門，如工商、財政等機構的關系視為資源的組成部分（石秀印，1998），這可能與中國的社會狀況有關。

依據社會網絡理論，網絡資源是鑲嵌在網絡關系和網絡結構中的，因此在社會網絡相關研究中，不應該把網絡關系視為網絡資源，網絡資源是在網絡關系和網絡結構中產生的。本文主要參照國外學者對于網絡資源的相關研究，不考慮行政資源或關系資源，將科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡資源劃分為：信息資源、技術資源、財務資源、情感資源、人力資源、物質資源、商譽資源、市場資源和組織資源。

二、研究假設

一般而言，比起規(guī)模小的社會網絡，大規(guī)模的社會網絡蘊含了更多的社會關系，網絡中信息和人情橋梁也較多，網絡資源的優(yōu)勢也就相對明顯。正如Cromie and Birley（1992）所注意到的那樣，如果創(chuàng)業(yè)者能夠拓展其社會網絡規(guī)模，那么他就有可能發(fā)現額外的資源和機會，而狹窄的社會聯系基礎可能會限制創(chuàng)業(yè)者尋求資源的能力。Nohria（1992）等對企業(yè)家如何開發(fā)網絡成員的相關研究指出，企業(yè)家會通過搜尋資源擁有者、分析接近資源擁有者的可能性和與資源擁有者建立聯系的三個步驟來逐步增加其社會網絡成員的數量。因此，網絡成員的增加也就意味著企業(yè)家獲得了新的外部資源。

相比身邊的同學，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者往往很早就明確了自己的創(chuàng)業(yè)目標，并有意識地結識能夠帶來創(chuàng)業(yè)資源的社會網絡成員，如技術或能力互補的校友或老鄉(xiāng)，以及大學生創(chuàng)業(yè)指導中心的老師等?？萍夹痛髮W生創(chuàng)業(yè)者的家人或好友可以在他們沮喪失落或成功喜悅的時候提供情感支持，其他院系具有不同領域的專業(yè)知識或技能的同學可以提供技術資源，大學生創(chuàng)業(yè)指導中心的老師可以提供必要的財務資源或市場資源。而相比一般的創(chuàng)業(yè)者，大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡更多的集中于大學校園，同質性較高的社會網絡提供的創(chuàng)業(yè)資源也比較趨同，這就更加需要科技型大學生創(chuàng)業(yè)者快速有效的搜尋資源擁有者，并通過各種渠道與資源擁有者建立聯系?？萍夹痛髮W生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡成員越多，他們獲取各種創(chuàng)業(yè)資源的可能性也將隨之增加。由此，可以得出如下假設——

H1：科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡規(guī)模與社會網絡資源顯著正相關；

在網絡關系強度與網絡資源的相關研究中，社會網絡理論的重要代表人物Granovetter（1973）提出，“弱關系”能夠給求職者提供更多有價值的信息資源，從而使求職者獲得較好的工作。他的“弱關系假設”引發(fā)了市場經濟中求職研究領域富有成效的研究，不少學者對其進行了理論上的擴展與修正（Coleman, 1988; Burt, 1992）。但中國學者的研究顯示了截然不同的研究結果：在中國特殊的社會與文化背景下強關系對于求職者的作用更為重要，求職者與網絡成員的關系越熟，網絡成員的資源背景越高，對求職者的工作安排就越有利（Bian, 1997）。考慮到中國是建立在血緣關系及衍生關系基礎上的“差序格局”社會（費孝通，1998），強關系的網絡主體才會更加愿意為其他的網絡對象提供資源和支持?；诖?，我們認為科技型大學生創(chuàng)業(yè)者會從強關系的社會網絡獲取更多的網絡資源，因此提出如下假設——

H2：科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡強度與社會網絡資源顯著正相關；

已有的關于網絡密度與網絡資源關系的研究產生了頗為不同的結論。如Sparrowe et al.（2001）的相關研究中發(fā)現網絡密度對于網絡資源的影響不顯著，但也有學者得出網絡密度與網絡資源負相關的研究結果。比如，邊燕杰（2004）指出高密度的社會網絡會約束個人遵從團體規(guī)范，而低密度的社會網絡則可以減少這種約束，為占據結構洞位置的個人帶來信息和控制的優(yōu)勢，有利于其在競爭的環(huán)境中求生和先贏。王衛(wèi)東（2006）在關于中國城市居民的社會網絡資本與個人資本的研究中，也證實了中國城市居民的社會網絡密度與網絡資源之間顯著負相關。此外，Burt（1992）認為，個人在社會網絡中越是處于橋梁性的位置，即所擁有的“結構洞”越多，則他從這個社會網絡中獲取的社會資本（社會網絡資源）也越多。我們注意到，結構洞和密度是密切聯系的兩個概念，結構洞的增多意味著密度的降低，基于Burt（1992）的研究，可以推論出網絡密度和網絡資源負相關。

不過，Coleman（1988）從社會資本的觀點出發(fā)，認為網絡密度代表了群體成員彼此關系的平均力量強度。成員互動關系越多的群體，往往交換的資源與信息也越多，由此產生的社會資本也越多。根據社會網絡分析方法的定義，網絡密度指的是網絡成員之間彼此互動的聯系程度，亦即團隊成員間人員互動連帶的平均程度（Wasserman and Faust, 1994）。網絡的密度越高，即網絡成員相互之間的聯系數量越多，那么網絡內部可獲得的溝通渠道就越多，信息交換和其他交易都會更加容易。也就是說，社會網絡的密度越高，成員的互動程度也越高，產生的網絡資源自然也會比較多，因此利潤創(chuàng)造者的網絡成員之間往往擁有密切的聯系和互動（Aldrich et al., 1987）。

在此，認為低密度社會網絡帶來更多網絡資源的觀點其實仍是建立在“弱關系”假設基礎上，適用于西方社會語境的。低密度的社會網絡意味著結構洞的增多，網絡主體可以更好的掌握資源流通的主動權，并且避免大量冗余資源的產生。而中國社會強調的是“強關系”，每個網絡主體都按照關系的遠近決定網絡成員的重要性，并按照關系的親疏決定給予網絡成員的資源程度。高密度的社會網絡會提高科技型大學生創(chuàng)業(yè)者與其他網絡成員之間的親密程度和互動頻率，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者從其他網絡成員那里獲取網絡資源的可能性也就隨之提高。此外，高密度的社會網絡還意味著科技型大學生創(chuàng)業(yè)者和其他網絡成員之間擁有了更多共同的朋友，這也會促使網絡成員更加愿意為科技型大學生創(chuàng)業(yè)者提供各種資源和支持。由此可以假設——

H3：科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡密度與社會網絡資源顯著正相關；

網絡成員從事不同的職業(yè)，來自不同的工作單位，資源的差異性也隨之增加，網絡成員的資源及其影響能夠更好的達到互補效果。因此，比起異質性低的社會網絡，異質性高的社會網絡所潛藏的網絡資源就會越多（邊燕杰，2004）。這些多元化和互補性的網絡資源會促使新業(yè)務的開發(fā)和銷售收入的提高，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新績效。正如Baum et al.（2000）的研究所表明的那樣，一開始就擁有高度異質性社會網絡的生物技術公司會獲得更多的專利技術，從而帶來更好的創(chuàng)新績效。我們認為科技型大學生創(chuàng)業(yè)在的網絡異質性越差，網絡中能夠帶來的資源也越單一；而關系網絡中的成員異質性越強，所擁有的網絡資源跨度越大，個人關系網絡的異質性可以克服網絡資源的重復性，提高控制社會資源的能力和接近多元信息的可能性。由此，可以得出如下假設——

H4：科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡異質性與社會網絡資源顯著正相關。

三、研究方法

（一）樣本和數據采集

本文通過問卷調查的方式進行數據收集，依托個人關系做為基礎，既保證了問卷的回收率，也保證了問卷填寫的有效性（Zhao and Aram，1995）。調研問卷主要是通過復旦大學、同濟大學、上海交通大學、上海理工大學、南開大學、武漢大學、云南財經大學、重慶工商大學、河海大學等高校的大學生創(chuàng)業(yè)指導中心相關負責老師發(fā)放，發(fā)放對象為高?？萍紙@區(qū)的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者。樣本選擇遵從以下標準：（1）從事創(chuàng)業(yè)活動的高等院校在校學生和畢業(yè)兩年內的大學生、研究生、博士和回國留學生；（2）能夠清晰回憶自企業(yè)創(chuàng)辦至今的社會網絡狀況的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者。問卷調查實施時間為2010年10月至2011年1月。問卷采用紙質版和電子版兩種形式，通過電子郵件發(fā)放和回收。本次調研共發(fā)放問卷500份，回收302份，回收率60.4%，剔除了32份回答不完整雷同以及不符合科技型大學生創(chuàng)業(yè)者定義的問卷，共得到270份有效問卷，占回收問卷的89.4%，占總發(fā)放問卷的54.0%。

（二）測量量表的開發(fā)

1.社會網絡結構的測量

目前對個體層面社會網絡的測量使用最多的方法是“個體中心網絡”分析方法，探討以被研究者為中心延伸出去的網絡狀況（Scott, 1991），這種方法非常適合社會關系多樣化的企業(yè)家或創(chuàng)業(yè)者（Greve and Salaff,2003）?！皞€體中心網絡”的測量具體有兩種方法：提名生成法和職位生成法。提名生成法是讓被調查者回憶自己核心網絡成員，并提供網絡成員的姓名、個人特征、自己與成員之間的關系以及成員相互之間的關系。這種方法在個體中心網的研究中得到了相當廣泛的應用。職位生成法假設社會資源是不均勻的分布于社會之中的，社會職位決定了社會網絡成員所擁有的社會資源，因此通過對被調查者網絡成員的社會職位的調查就可以了解到他們所擁有的社會資源。職位生成法雖然避免了提名生成法過于集中強關系的缺點，能夠較準確地測量網絡成員的社會資源，卻無法測量網絡成員之間的關系，也不可能完整呈現社會網絡結構。

因此，本研究在社會網絡的測量中采用了提名生成法，要求科技型大學生創(chuàng)業(yè)者列舉“創(chuàng)業(yè)過程中與之交談和討論，并獲得與創(chuàng)立和經營企業(yè)有關的知識、建議或信息等各種資源的企業(yè)外部人員”，然后再指出這些網絡成員的工作單位類型、與創(chuàng)業(yè)者的親密程度、與創(chuàng)業(yè)者的交往頻率、為創(chuàng)業(yè)者提供支持的程度以及與其他成員之間的關系。

（1）網絡規(guī)模的測量

網絡規(guī)模以科技型大學生創(chuàng)業(yè)者所列舉的“核心討論網”的人數來確定。在科技型大學生創(chuàng)業(yè)者回憶網絡成員的過程中，回憶的偏差會隨著成員數量的增加而提高，所以對網絡規(guī)模的限制可以提高回憶的準確性（Burt and Ronchi, 1994）。美國大多數學者都將“核心討論網”的規(guī)模限定在5人（Emmerik, 2006）。本研究在訪談科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的階段，會在訪談結束之后讓他們填寫調研問卷，發(fā)現有些訪談者會填寫到7-10人之多，所以本研究正式采用的調研問卷中將網絡規(guī)模設定到10人，但不強制要求科技型大學生創(chuàng)業(yè)者必須列舉10位網絡成員，只是讓他們盡可能多的羅列出來核心討論成員。

（2）網絡密度的測量

創(chuàng)業(yè)者社會網絡成員與成員之間的實際聯系數量與最大聯系數量的比率，由于是創(chuàng)業(yè)者個人層面的社會網絡，成員與成員之間的聯系不包括創(chuàng)業(yè)者與其他成員之間的聯系（Aldrich et al., 1987）。如圖1，“個體中心”網絡密度為“自我”以外的實際聯系數量（5）與最大聯系數量（10）的比率0.5。

圖1 自我中心社會網絡密度

（3）網絡異質性的測量

網絡異質性是指除“自我”以外“他人”之間品質的差異性（Marsden, 1987）。在創(chuàng)業(yè)領域，測量的網絡成員的品質主要集中于個人特征、教育背景（Batjargal, 2007）和工作單位性質。本文采用工作單位性質來測量網絡成員的差異性。網絡成員工作單位差異性的測量設置了“A.黨政機關；B.企業(yè)；C.高等院校/研究機構；D.律師；E.金融機構；F.行業(yè)協會；G.中介機構；F.其它（請寫出具體的工作單位）”選項供科技型大學生創(chuàng)業(yè)者選擇。具體測算方式上，本研究遵循在創(chuàng)業(yè)領域廣泛應用的品質差異指數（index qualitative variation, IQV）來測算網絡異質性（Batjargal,2005）。

（4）關系強度的測量

在關系強度的相關研究當中，采用最多的測量指標是“親密度”和“交往頻率”。本文采用Likert五點量表的方法，分別通過“您與他/她的親密程度，請從1到5中選擇合適的描述數字（1代表非常高，5代表非常低）”、“您與他/她的交往頻率，請從1到5中選擇合適的描述數字”、“您從他/她那里獲得支持的程度，請從1到5中選擇合適的描述數字”來描述科技型大學生創(chuàng)業(yè)者與網絡成員的親密度、交往頻率和所獲取的資源，從而克服利用單一維度來測量關系強度。

2.網絡資源的測量

關于社會網絡資源的測量，本文也采用Likert五級量表，要求科技型大學生創(chuàng)業(yè)者在下列表格中選擇他們的社會網絡在創(chuàng)業(yè)過程所提供各種資源的程度。

3.控制變量

首先，以往的研究顯示，社會人口特征（如性別、年齡等）會對人們的社會網絡資源產生不同的影響（Vander Poel, 1993; Ruan, 1993）。其次，創(chuàng)業(yè)領域的學者指出，創(chuàng)業(yè)者先前的工作經歷會對其創(chuàng)業(yè)行為產生影響（Stuart and Abetti, 1990），進而影響到社會網絡資源的獲取。再次，由于本文的研究對象是高校在讀或畢業(yè)兩年內從事創(chuàng)業(yè)的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者，我們認為科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的學歷、畢業(yè)院校、所學專業(yè)都可能會對其社會網絡資源產生影響。第四，在有關企業(yè)績效影響因素的實證研究當中，企業(yè)的年齡、規(guī)模（以雇員數表示）和行業(yè)特征（制造業(yè)與服務業(yè)）是常被學者們所使用的控制變量。在本研究中，我們也將這幾個影響因素作為控制變量。第五，由于大學生所創(chuàng)企業(yè)是否屬于高科技企業(yè)會影響到他們從政府和高校獲取創(chuàng)業(yè)扶持的力度，因此本文也將大學生所創(chuàng)企業(yè)是否屬于高科技企業(yè)作為控制變量。最后，創(chuàng)業(yè)者的家庭經濟背景和家人是否有過創(chuàng)業(yè)經歷也可能會影響到家庭對大學生的支持力度。

表1 科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡資源量表

方差分析顯示，在檢驗科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡結構與社會網絡資源的關系時需要引入的控制變量如表2所列。

表2 控制變量一覽表

四、實證研究結果

（一）社會網絡資源量表的信度和效度分析

1.社會網絡資源量表的凈化和探索性因子分析

本文小樣本來源于復旦大學校產辦趙文斌副主任通過電子郵件的方式搜集到的100份問卷，其中有效問卷96份。這些問卷的填寫者是在復旦大學科技園創(chuàng)業(yè)的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者，符合我們對研究對象的定義。在正式問卷形成前，需要通過小樣本測試對初始量表的有效性進行分析，根據分析結果，對測量條款進行修改或刪除（Boudreau et al., 2001）。

如表3所示，社會網絡資源量表測量項目Res1和Res4的CITC值小于0.400，應當刪除以凈化量表①收斂效度是指同一變量的測量條款的一致性，即測量條款是否高度相關。本文采用CITC法（Corrected Item-Total Correlation），即通過計算同一變量中的每一測量條款與該變量中其他測量條款總和的相關系數，來凈化測量條款。一般來說當CITC小于0.5時，就該刪除該測量條款，也有學者認為0.3也符合研究的要求（盧紋岱，2002），本文采用折衷的辦法以0.4為凈化測量條款的標準。；此后，如表4重新進行的CITC和信度分析顯示，除測量項目Res3的CITC值略低于0.400之外，其他測量項目的CITC值均高于0.400，且量表的信度（Cronbach's Alpha）由0.794顯著提高到0.821，這也表明刪除測量項目Res1和Res4是合理的。

表3 社會網絡資源量表的CITC和信度分析

表4 凈化后的社會網絡資源量表的CITC和信度分析

因子分析部分以特征根值大于1作為因子選擇標準，采用主成分分析法和最大方差旋轉法（varimax）。表5顯示，凈化后的社會網絡資源量表的KMO值為0.829，Bartlett's Test卡方值顯著性概率為0.000，表明適合進行探索性因子分析。而根據因子分析的結果，可以從社會網絡資源的7個測量項目中提取2個因子，這兩個因子被解釋的方差累計比例（Cumulative % of Variance）為61.569%，超過50%。有鑒于此，進一步結合Porter（1985）在《競爭優(yōu)勢》一書中所提出的價值鏈（Value Chain）的概念，我們可以進一步界定科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡資源。Porter（1985）認為，企業(yè)的價值創(chuàng)造是通過一系列活動構成的，這些活動可分為基本活動和輔助活動兩類，基本活動包括內部后勤、生產作業(yè)、外部后勤、市場和銷售、服務等；而輔助活動則包括采購、技術開發(fā)、人力資源管理和企業(yè)基礎設施等。在此，我們將主要運用于輔助價值創(chuàng)造活動的技術、財務、情感和人力網絡資源稱之為支持性網絡資源，將主要運用于基本價值創(chuàng)造活動的信息、物質、商譽、市場、組織網絡資源稱之為運營性網絡資源。表5顯示，有4個測量項目（Res6、Res7、Res8和Res9）在F1——運營性的社會網絡資源（Operating social network resource, Oprres）上載荷較大，有3個測量項目（Res2、Res3和Res5）在F2——支持性的社會網絡資源（Supporting social network resource, Supres）上載荷較大。

表5 社會網絡資源量表的因子分析

2.社會網絡資源量表的有效性分析

樣本數據的收斂效度評估主要是計算每一測量項目的CITC值，同樣以不低于0.400作為判斷標準。社會網絡資源量表測量數據的評估結果見表6，各測量項目的CITC值均高于0.400，具有較好的收斂效度，同時量表的信度（Cronbach's Alpha）為0.799，表明同一維度間測量項目的內部一致性較高，問卷測量的信度較高。

表6 社會網絡資源量表的收斂度和信度

本研究采用驗證性因子分析進行效度檢驗，同時對測量模型進行修正以提高模型的擬合度①對于模型擬合參數我們主要選擇CMIN/DF、GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和RMSEA。各指標的標準值為CMIN/DF<3；GFI>0.9；AGFI>0.8；NFI>0.9；IFI>0.9；CFI>0.9；RMSEA<0.08。。如表7，社會網絡資源量表雙因素結構模型的驗證性因子分析顯示，在雙因素基本模型中，CMIN/DF=2.692，小于臨界值3，符合簡約性要求；近似誤差均方根RMSEA=0.078，處于0.05到0.08的“不錯適配”區(qū)間，表示擬合程度可以接受；良性擬合指標GFI和調整后的良性擬合指標AGFI分別為0.966和0.927，意味著擬合程度較高。同時，相對擬合指數中的規(guī)范擬合指數NFI、增值擬合指數IFI和比較擬合指數CFI分別為0.932、0.956和0.955，均大于0.900，這表明假設的理論模型與數據的擬合度較高。因此，社會網絡資源雙因素基本模型可以被接受。進一步的，我們依據AMOS17.0輸出的修正指標（Modifcation Indices）來尋找可以修正的部分，得到社會網絡資源雙因素修正模型（如圖2所示），其擬合度有一定程度的改進，CMIN/DF=1.966，小于臨界值3；RMSEA=0.059，擬合程度有較為明顯的提高；GFI和AGFI分別為0.976和0.944，顯示擬合程度有所提高。同時，相對擬合指數中的NFI、IFI和CFI分別為0.954,、0.977和0.976，均大于0.900，表明假設的理論模型與數據的擬合度較高。

表7 多模型擬合情況匯總

圖2 社會網絡資源量表的驗證性因子分析

（二）研究假設檢驗

在10%的顯著性水平上，如表8所示，社會網絡規(guī)模、社會網絡異質性（IQV）對科技型大學生創(chuàng)業(yè)者從社會網絡中獲取支持性網絡資源沒有顯著影響，未能支持假設H1和H3；不過，社會網絡密度、社會網絡聯系強度與科技型大學生創(chuàng)業(yè)者從社會網絡中獲取的支持性網絡資源的回歸分析結果支持假設H2和H4。據此可以認為，在同等條件下，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡密度與聯系強度越高，從其社會網絡中獲取的支持性網絡資源越多。與Burt（1992）等西方學者在“弱關系”假設基礎上認為低密度社會網絡帶來更多網絡資源的觀點截然不同，中國社會強調的是“強關系”，每個網絡主體都按照關系的遠近決定網絡成員的重要性，并按照關系的親疏決定給予網絡成員的資源程度。高密度的社會網絡會提高科技型大學生創(chuàng)業(yè)者與其他網絡成員之間的親密程度和互動頻率，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者從其他網絡成員那里獲取網絡資源的可能性也就隨之提高。此外，高密度的社會網絡還意味著科技型大學生創(chuàng)業(yè)者和其他網絡成員之間擁有了更多共同的朋友，這也會促使網絡成員更加愿意為科技型大學生創(chuàng)業(yè)者提供各種資源和支持。因此，在中國特殊的社會與文化背景下強關系對于科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的作用更為重要，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者與網絡成員的關系越熟，獲取資源和支持的可能性就越大。景越好的企業(yè)所能從科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡中獲取的運營性網絡資源越多。

表8 社會網絡結構與支持性網絡資源

五、研究結論、建議與局限

1.研究結論

本文通過對社會網絡規(guī)模、密度、異質性和關系強度四種維度全面系統的測量科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡結構，清晰展現了應該從何種角度關注和衡量科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡。而且，創(chuàng)新性地將網絡資源分為支持性網絡資源和運營性網絡資源，并通過進一步對社會網絡資源的探索和檢驗，向科技型大學生創(chuàng)業(yè)者清晰的展現了社會網絡資源積累和獲取的途徑與方式。具體而言：

基于Porter（1985）所提出的價值鏈理論，本文通過探索性因子分析將中國科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的社會網絡資源進一步界定為運營性的社會網絡資源和支持性的社會網絡資源。其中，運營性的社會網絡資源包括主要運用于基本價值創(chuàng)造活動的物質資源、商譽資源、市場資源、組織資源等網絡資源；支持性的社會網絡資源包括主要運用于輔助價值創(chuàng)造活動的技術資源、財務資源和人力資源等網絡資源。

科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡密度與聯系強度越高，從其社會網絡中獲取的支持性網絡資源越多。這與Burt（1992）等西方學者在“弱關系”假設基礎上認為低密度社會

此外，對控制變量的回歸顯示，創(chuàng)業(yè)者家庭經濟背景越好、企業(yè)創(chuàng)立時間越短、被認定為高科技企業(yè)、員工規(guī)模越大的企業(yè)所能從科技型大學生創(chuàng)業(yè)者社會網絡中獲取的支持性網絡資源越多。

在10%的顯著性水平上，如表9所示，社會網絡規(guī)模、社會網絡密度、社會網絡異質性和社會網絡聯系強度等社會網絡結構相關的研究變量對科技型大學生創(chuàng)業(yè)者從社會網絡中獲取運營性網絡資源均無顯著影響，未能支持假設H1、H2、H3和H4。

對控制變量的回歸顯示，由女性科技型大學生創(chuàng)業(yè)者創(chuàng)立、科技型大學生創(chuàng)業(yè)者學歷越低、創(chuàng)業(yè)者家庭經濟背網絡帶來更多網絡資源的觀點截然不同，其中原因可能是中國社會強調“強關系”，每個網絡主體都按照關系的遠近決定網絡成員的重要性，并按照關系的親疏決定給予網絡成員的資源程度。高密度的社會網絡會提高科技型大學生創(chuàng)業(yè)者與其他網絡成員之間的親密程度和互動頻率，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者從其他網絡成員那里獲取網絡資源的可能性也就隨之提高。此外，高密度的社會網絡還意味著科技型大學生創(chuàng)業(yè)者和其他網絡成員之間擁有了更多共同的朋友，這也會促使網絡成員更加愿意為科技型大學生創(chuàng)業(yè)者提供各種資源和支持。因此，在中國特殊的社會與文化背景下強關系對于科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的作用更為重要，科技型大學生創(chuàng)業(yè)者與網絡成員的關系越熟，獲取資源和支持的可能性就越大。

表9 社會網絡結構與運營性網絡資源

2.研究建議

社會網絡結構與社會網絡資源對于創(chuàng)業(yè)資源和關系匱乏的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者具有非常重要的意義，作為企業(yè)創(chuàng)始人的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者有必要在積極構筑社會網絡的同時，注重提高自己與其他網絡成員之間的親密程度和互動頻率，建立并努力維持社會網絡聯系強度，以便更多地獲取對于創(chuàng)業(yè)組織而言至關重要的支持性網絡資源。

3.研究局限

盡管本文遵循科學研究的邏輯，并得出一些較有意義的研究成果，但是每項階段性的管理研究成果都會不同程度的受到其研究方法、情境及研究對象的限制。由于時間和成本的制約，本研究也存在一些局限性，會影響到研究成果的有效性，需要在未來進一步的研究中加以改善。具體而言，（1）本研究的樣本雖然來源于多個城市（上海、天津、武漢、常州、南京、重慶、昆明），但是其中絕大部分樣本來自于上海和天津；（2）由于創(chuàng)業(yè)失敗的科技型大學生創(chuàng)業(yè)者的樣本收集難度更高，所以本研究采用的均是存活下來的科技型大學生創(chuàng)業(yè)企業(yè)；（3）關于科技型大學生創(chuàng)業(yè)者網絡數據的調查僅僅來自于創(chuàng)業(yè)者本人，而沒有向創(chuàng)業(yè)者提到的網絡成員進行確認；（4）社會網絡的構建是一個持續(xù)動態(tài)的過程，雖然本研究在設計初期考慮過對科技型大學生創(chuàng)業(yè)企業(yè)進行分階段研究，但是由于樣本收集的難度而不得不放棄，最終采用了橫截面數據。

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