張 晨，黨興華

(1.西安郵電大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710061；2.西安理工大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710054)

0 引言

風險投資作為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投融資市場的關鍵組成要素，對我國創(chuàng)新型國家建設發(fā)揮著重要推動作用[1]。當前，我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)面臨服務資源分布不均的問題，尤其是融資比例分配不均衡，聯(lián)合投資作為風險投資機構之間匯集資金、交換資源的關鍵投資策略[2]，在風險投資行業(yè)得到廣泛應用，促使風險投資網絡化并呈現(xiàn)持續(xù)動態(tài)調整態(tài)勢[3]。伴隨著風險投資網絡的不斷演化，基于風險投資機構的伙伴選擇偏好促使網絡社群涌現(xiàn)，并隨著時間推移愈演愈烈，社群數量顯著增加。圖1展示了基于CVSource數據庫生成的2004-2020年6個風險投資網絡中3個規(guī)模最大的風險投資網絡社群。從中可見，風險投資網絡社群規(guī)模顯著擴張，風險投資機構之間的關系更加緊密，說明風險投資網絡社群廣泛存在于我國風險投資行業(yè)，并呈現(xiàn)出顯著的動態(tài)演變特征。Bubna等[4]發(fā)現(xiàn)在美國風險投資行業(yè)中，JP摩根等風險投資機構不僅具有顯著的伙伴選擇偏好，還存在顯著的風險投資網絡社群，并隨著風險投資網絡規(guī)模的變動而愈演愈烈。Aleenajitpong & Leemakdej[5]研究發(fā)現(xiàn)，東南亞風險投資市場存在顯著的社群結構。已有研究雖然關注了風險投資網絡社群現(xiàn)象[4,6-7]，但是忽視了風險投資網絡社群動態(tài)演變過程，因此迫切需要從動態(tài)視角出發(fā)研究風險投資網絡社群演化規(guī)律。

風險投資網絡社群是介于個體風險投資網絡和整體風險投資網絡之間的中觀層次網絡[8]，風險投資網絡社群演化體現(xiàn)了社群結構的動態(tài)性特征。從動態(tài)視角出發(fā)研究社群結構演化成因就是研究社群演化影響因素，研究社群結構演化形態(tài)就是研究社群演化結構，介于社群演化成因和社群演化形態(tài)之間的是社群演化過程。因此，深入分析風險投資網絡社群演化機理、揭示風險投資網絡社群演化規(guī)律，需要重點解決以下問題：風險投資網絡社群演化影響因素包括哪些？會經歷怎樣的演化過程？可能形成哪些演化結構？而構建風險投資網絡社群演化模型是解決上述問題的關鍵，根據演化路徑分析不同演化結構蘊含的投資機會與難題，有利于提高風險投資績效、降低機會主義行為。然而，當前研究尚未打開風險投資網絡社群演化的“黑箱”，忽視了風險投資網絡社群演化動因、作用路徑、結果之間的聯(lián)系。因此，需要明確風險投資網絡社群演化構成要素，整合要素之間的因果關系，推動風險投資網絡社群可持續(xù)演進，進而優(yōu)化我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

雖然國內外風險投資市場中的社群現(xiàn)象日趨普遍，但對風險投資網絡社群的研究尚處于起步階段。因此，本研究從動態(tài)演化視角出發(fā)，采用扎根理論對風險投資網絡社群演化影響因素、演化路徑、演化結果進行探索性分析，以期對風險投資網絡社群發(fā)展有所啟發(fā)，并為優(yōu)化我國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境提供參考依據。

1 風險投資網絡社群演化現(xiàn)狀

風險投資網絡社群是指風險投資機構由于聯(lián)合伙伴選擇偏好而使彼此之間實現(xiàn)互惠、取得信任、產生共識[4]并在網絡空間中呈現(xiàn)部分投資機構集聚的子網絡[6]，是保證風險投資行業(yè)成員緊密聯(lián)系、維持風險投資網絡資源多樣化的重要途徑[9]。風險投資網絡社群相關研究多從靜態(tài)視角出發(fā)，主要關注風險投資網絡社群類型、特征和作用。風險投資網絡社群類型研究主要從社群內部構成角度對社群類型進行劃分。羅家德等[10]根據社群成員與政府關聯(lián)強度，將風險投資網絡圈劃分為核心圈和非核心圈；張晨[11]根據社群內部結構差異，將風險投資網絡社群劃分為領導型風險投資網絡社群和自組織型風險投資網絡社群。風險投資網絡社群特征研究主要關注社群成員特征和整體結構特征。石琳等[12]指出風險投資網絡社群結構具有聚集性和可達性特征；羅吉和黨興華[6]通過研究風險投資網絡社群內部成員構成特征發(fā)現(xiàn)，社群成員投資行業(yè)具有同質性、投資階段和地理分布具有異質性特征。風險投資網絡社群作用研究主要關注社群對創(chuàng)新績效的影響。Bubna等[4]研究發(fā)現(xiàn)，風險投資網絡社群對投資績效和創(chuàng)新績效具有顯著影響；Xue Chaokai等[13]研究發(fā)現(xiàn)，風險投資網絡社群中的信息共享對投資績效具有顯著影響；薛超凱等[14]研究發(fā)現(xiàn)，風險投資網絡社群中的信息傳播對投資績效具有顯著影響。

當前，國內外鮮有學者對風險投資網絡社群演化進行研究，但是與風險投資網絡社群演化存在密切聯(lián)系的聯(lián)合伙伴選擇、風險投資網絡演化卻得到學者廣泛關注。風險投資網絡社群本質上是風險投資機構伙伴選擇偏好，因而風險投資網絡社群演化與風險投資機構聯(lián)合伙伴選擇密切相關。聯(lián)合伙伴選擇偏好通過逐漸累積，最終在網絡空間中呈現(xiàn)集聚形態(tài)并不斷進行動態(tài)演進。當前，關于聯(lián)合伙伴選擇的研究大多集中于以下3個方面：①機構特征。聲譽反映了風險投資機構擁有的無形資產水平和投資能力[3,15]，投資經驗代表風險投資機構對項目的選擇能力和管理能力[16-17]，年齡表征風險投資機構擁有的資源稟賦富裕程度和面臨的資源挑戰(zhàn)水平[18-19]，機構政府背景表征風險投資機構利用政府資源對缺乏市場認證的創(chuàng)業(yè)企業(yè)進行背書及預測政策變動的能力[20]，它們能夠增強風險投資機構作為聯(lián)合伙伴的吸引力；②二元關系。信任有利于在風險投資機構之間達成共識和規(guī)范，減少機會主義行為[21-22]，地理鄰近能夠降低風險投資機構之間的交流成本，增加面對面交流機會[23-24]，認知鄰近有利于提高風險投資機構之間的溝通和協(xié)調效率，降低代理成本，減少摩擦[25-26]，提高風險投資機構之間互相選擇的可能性；③網絡屬性。網絡位置體現(xiàn)了風險投資機構擁有網絡資源和優(yōu)質創(chuàng)投項目的能力、信息傳遞和影響力擴散范圍[10]，結構嵌入作為專業(yè)知識和行為信息的傳遞“橋梁”，發(fā)揮著社會監(jiān)督功能[3,27-28]，通常能夠影響風險投資機構之間的聯(lián)合伙伴選擇。

隨著聯(lián)合伙伴研究的不斷深入，風險投資網絡演化逐漸成為研究重點，因為聯(lián)合伙伴選擇的逐漸累積能夠引起風險投資網絡動態(tài)演變，在網絡演變過程中形態(tài)逐漸顯現(xiàn)，為風險投資網絡演化提供了一定的借鑒。Hopp[29]研究發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合伙伴選擇決定風險投資網絡演化方向，并通過影響網絡關系變動促進網絡擴張。早期對于風險投資網絡演化的研究主要集中于分析網絡個體演化情況。Fund等[18]從風險投資機構個體出發(fā)，關注在風險投資網絡演化過程中通過網絡關系變動實現(xiàn)風險投資機構地位演變的整個過程。隨后，不同學者從不同視角研究了風險投資網絡整體演化規(guī)律。周育紅和宋光輝[30]通過分析中國風險投資網絡整體動態(tài)演進特征發(fā)現(xiàn)，我國風險投資網絡規(guī)模呈現(xiàn)態(tài)勢增長、網絡質量下滑趨勢。近幾年來，相關研究通過實證模型和仿真方法構建風險投資網絡演化模型，并將風險投資網絡演化過程和演化結構納入同一研究框架。Zhang等[3]運用STERGM方法剖析了風險投資網絡演化過程中網絡關系形成和網絡關系解散過程；Gu等[27]通過構建網絡演化模型分析風險投資網絡演化動因、演化過程及演化的最終形態(tài)，發(fā)現(xiàn)風險投資網絡朝著擁有精英派系的小世界網絡結構方向演化。綜上可知，風險投資網絡演化過程本質上是風險投資網絡成員關系的動態(tài)變化過程，具體包括關系形成和解散/維持[3,23,27]。Juhasz & Lengyel[31]研究發(fā)現(xiàn)，關系形成和關系維持對風險投資網絡演化同等重要，關系形成能夠為風險投資機構提供新信息渠道，關系維持有利于促進強關系的形成；Broekel & Bednarz[32]研究發(fā)現(xiàn)，關系形成和解散共同決定風險投資網絡演化結果。

現(xiàn)有風險投資網絡社群演化結果研究主要針對社群特征演化和社群規(guī)模演化，只有個別研究分析了具體社群結構指標演化。Gupta等[33]研究發(fā)現(xiàn)，社群演化朝著分裂、合并、收縮、擴張等方向演化；Sytch & Tatarynowicz[34]通過對網絡演化規(guī)律進行分析發(fā)現(xiàn)，社群規(guī)模呈現(xiàn)動態(tài)調整態(tài)勢；Greve等[35]研究發(fā)現(xiàn)，網絡社群朝著凝聚性增強的方向演化；吳渝等(2010)分析社群結構演化規(guī)律發(fā)現(xiàn)，隨著時間推移，社群冪律分布和結構熵指數越來越顯著；Holme等[36]研究發(fā)現(xiàn)，隨著時間推移，社群平均測地距離逐漸縮小，社群成員之間可達性程度逐漸提升。

總之，現(xiàn)有研究重點關注風險投資網絡社群對風險投資行業(yè)及新創(chuàng)企業(yè)發(fā)展的積極影響，針對風險投資網絡社群演化規(guī)律的研究較少。雖然聯(lián)合伙伴選擇影響因素與風險投資網絡社群演化影響因素具有相似性，但兩者在主體范圍、意義維度等方面存在顯著差異。此外，現(xiàn)有研究主要集中在風險投資網絡社群演化結果上，對演化過程的關注較少，且將演化動因、過程和結果進行串聯(lián)的研究更少。鑒于此，本研究從整體視角出發(fā)研究風險投資網絡社群演化，有助于進一步豐富風險投資領域研究，并為風險投資網絡社群細分領域作出更多貢獻。

2 研究設計

2.1 研究方法

風險投資網絡社群作為一個新興研究領域，相關研究較為分散，由于缺乏風險投資網絡社群演化相關情境，因此本研究依據扎根理論分析法對風險投資網絡社群演化模型進行探索性研究。扎根理論是由Glaser & Strauss[37]提出的一種質性研究方法，該方法首先需要通過科學嚴謹的手段獲得原始數據資料，再通過對數據進行分解、比較、匯總，最終形成和提煉類別，直至研究人員發(fā)現(xiàn)實質性理論或者概念性假設。扎根理論的核心步驟是對數據進行編碼分析，具體過程見圖2，主要包括開放性編碼、主軸編碼和選擇性編碼3個步驟。

2.2 對象選取與數據收集

本研究根據風險投資網絡社群主題，選擇具有代表性的風險投資機構從業(yè)人員作為訪談對象。風險投資機構選取標準如下：①位于風險投資機構集聚地區(qū)；②成立時間較早，擁有豐富的投資經驗；③具有較強的行業(yè)影響力，行業(yè)排名靠前；④聯(lián)合投資經驗較為豐富。最終，從北京、上海和深圳3個城市選取10家風險投資機構，并從中選擇21位從事風險投資行業(yè)超過5年的風險投資普通合伙人或投資經理作為具體訪談對象。訪談對象基本信息如下：從工作地點看，北京、上海、深圳分別有6人、6人和9人；從工作年限看，工作過5～7年、8～10年、10年以上分別有11人、7人和3人；從文化學歷看，擁有本科、碩士、博士學歷分別有9人、10人和2人；從職位看，投資總監(jiān)、高級投資經理、投資經理分別有4人、7人和10人。訪談日期為2015年9月至2017年1月，共進行了21次深度訪談，每次訪談時間為1.5～2小時。

深度訪談形成過程主要圍繞以下7個問題展開：①列舉聯(lián)合投資過程中的行為方式、投資流程等相關情形；②周圍是否存在聯(lián)系緊密的風險投資小圈子，如果有請列舉，并談談小圈子如何構成；③風險投資圈對參與其中的風險投資機構方式和行為、投資項目存在哪些影響；④風險投資機構加入聯(lián)系緊密的圈子包括哪些動機；⑤風險投資行業(yè)中圈子發(fā)生變動的形式有哪些；⑥圈子產生變動的主要原因是什么；⑦圈子產生變化的最終形態(tài)有哪些。上述問題只是深度訪談的主線和初始提問，后續(xù)還會圍繞訪談對象進行更加深入和全面的提問與拓展。

通過對21次深度訪談筆記、錄音進行整理、匯總和分析，最終得到1.9萬字的文本資料。其中，對隨機選擇的16次深度訪談資料進行初始扎根分析，對其它5次深度訪談資料進行后續(xù)理論飽和度檢驗。

3 模型構建

3.1 開放性編碼

開放性編碼作為編碼的初始環(huán)節(jié)，是確定概念和構建理論最重要的步驟。為提高編碼信效度，本文請3個小組成員(兩位成員/組)分別對整理的資料進行逐詞編碼、逐行編碼和逐個事件編碼，同時對時間和行動進行定義，采用持續(xù)比較的方法提煉類別，直至無法得出新信息并實現(xiàn)類別飽和為止。對訪談資料進行挖掘、整理后得到218條原始語句，進一步抽象出概念。以下列標準對抽象概念進行挑選：①對含義相同或相似的概念進行合并；②對相反或者違背常理的概念予以剔除；③剔除出現(xiàn)次數低于兩次的概念。最終，確定27個概念、11個范疇。開放編碼形成的概念、范疇及對應原始資料如表1所示。

表1 開放性編碼范疇

續(xù)表1 開放性編碼范疇

3.2 主軸編碼

主軸編碼是指確定主范疇和子范疇以及子范疇與主范疇之間的邏輯因果關系。為提取主范疇，本文組織課題組成員進行多次分析和討論，對表1中確定的概念和范疇反復評估，對范疇性質和內容等進行篩選、歸類和提取。最終，將表1中11個范疇確定為次要范疇，并歸納出5個主要范疇，主范疇、次要范疇及范疇內涵如表2所示。

表2 主軸編碼結果

3.3 選擇性編碼

選擇性編碼是將所有范疇圍繞核心范疇進行統(tǒng)一，首先需要確定核心范疇，其次需要明確其它范疇與主范疇的邏輯因果關系。核心范疇代表研究的中心對象，既有可能從已經確定的范疇中確定，也有可能通過抽象和總結進一步確定。選擇性編碼包括以下步驟：①確定核心范疇，明確圍繞核心范疇的故事主線；②發(fā)現(xiàn)核心范疇在主范疇與次范疇中間所處的位置；③確定主范疇和次范疇作為條件、行動/交互策略或者后果與核心范疇之間的聯(lián)系。

根據主軸編碼階段提煉的二維鄰近、機構地位、社群嵌入、社群關系演化、社群結構演化5個主范疇內涵以及各主范疇之間的關系，結合原始材料對比分析發(fā)現(xiàn)，它們均是圍繞風險投資網絡社群演化進行，因此將社群演化確定為核心范疇。其中，社群嵌入、二維鄰近、機構地位分別為社群局域層面、主體關系層面、微觀主體層面社群演化的動因范疇，社群關系演化為社群演化的過程范疇，社群結構演化為社群演化的結果范疇。圍繞核心范疇的故事線是：社群嵌入、二維鄰近及機構地位是不同層級風險投資網絡社群演化的影響因素，直接作用于風險投資網絡社群關系演化(社群關系形成和解散)，關系演化的持續(xù)累積最終體現(xiàn)為社群拓撲形態(tài)的動態(tài)演變(社群聚集性、地位不對稱性和可達性)。

基于扎根理論的研究范式進一步理順并驗證了核心范疇與主范疇之間的連接關系和作用路徑，本文在選擇性編碼階段遵循社群嵌入、二維鄰近、機構地位—社群關系演化—社群結構演化的研究邏輯，圍繞故事線構建風險投資網絡社群演化模型，即動因-過程-結果風險投資網絡社群演化模型，如圖3所示。

3.4 理論飽和度檢驗

為確保理論模型的科學性和嚴謹性，本文進行理論飽和度檢驗，其是衡量扎根理論停止采樣的標尺。主要做法是對更多新數據進行編碼，在編碼過程中發(fā)現(xiàn)新理論、新概念、新范疇，如果沒有，就說明理論達到飽和。為此，本文對剩下的5輪深度訪談數據按照扎根理論進行分析發(fā)現(xiàn)，檢驗結果依然能夠反映風險投資網絡社群演化模型構建的5類范疇，且沒有出現(xiàn)新概念、新范疇及典型關系。具體包括“我們有一個小圈子，大家都普遍看好新能源項目，也都有不少和新能源行業(yè)相關的投資經驗，大家都會分享新項目信息(A4～a9，認知鄰近～相似經驗)”、“在小圈子里，大家都會積極地追隨那些有影響力的聯(lián)合機構投資(機構地位→社群關系演化)”、“有些圈子是分層的，高層級成員關系形成以后就保持相對穩(wěn)定，邊緣層級成員之間關系經常形成、解散，不穩(wěn)定(社群關系演化→社群結構演化)”等陳述，最終發(fā)現(xiàn)風險投資網絡社群演化模型結果達到理論飽和度檢驗。

4 結果與討論

4.1 模型闡釋

上述基于動因—過程—結果的風險投資網絡社群演化模型涉及社群嵌入、二維鄰近、機構地位、社群關系演化、社群結構演化5個主范疇，其中社群嵌入、二維鄰近和機構地位為存在顯著層級差異的社群演化影響因素，社群關系演化為社群演化過程要素，社群結構演化為社群演化結果要素。動因—過程—結果風險投資網絡社群演化模型各要素作用路徑主要包括：機構地位—社群關系演化、二維鄰近—社群關系演化、社群嵌入—社群關系演化、社群關系演化—社群結構演化。

(1)機構地位—社群關系演化。機構地位作為微觀主體層面風險投資網絡社群演化影響因素，包括風險投資機構的市場地位和社群地位，主要通過以下兩條路徑對社群關系演化產生影響：第一，市場地位—社群關系演化。市場地位體現(xiàn)了風險投資機構在整個行業(yè)中的排名，反映了風險投資機構的投資能力和項目水平，市場地位越高的風險投資機構越能夠向行業(yè)成員展現(xiàn)和傳遞投資能力、投資意愿和可靠性，越能夠吸引更多風險投資機構關注，越有利于社群關系形成；同時，風險投資機構維持市場地位的需求越強烈，行為一致性和績效持續(xù)性需求越高，越有利于維持社群關系穩(wěn)定。第二，社群地位—社群關系演化。社群地位展示了風險投資機構在社群中位于中心位置的程度，社群地位越高的風險投資機構越能夠通過社群關系傳遞自身信息并吸引更多風險投資機構關注，越有利于社群關系形成；相反，社群地位越高的風險投資機構越具有較大的自由裁量權，在資源有限時越傾向于對新舊關系進行反復評估，從而對風險投資網絡社群關系解散產生影響。

(2)二維鄰近—社群關系演化。二維鄰近作為二元關系層面風險投資網絡社群演化影響因素，包括地理鄰近和認知鄰近，主要通過以下兩條路徑對社群關系演化產生影響：第一，地理鄰近—社群關系演化。地理鄰近是指風險投資機構在空間范圍內的距離，地理距離越近，風險投資機構之間越容易進行溝通和交流，也越有利于促成社群關系形成；相反，地理距離越接近，風險投資機構之間越容易找到替代機構，并影響風險投資機構之間的關系解散成本，從而加快社群關系解散。第二，認知鄰近—社群關系演化。認知鄰近表示風險投資機構之間對風險項目、所屬行業(yè)以及整個投資環(huán)境感知和理解的相似程度，認知鄰近性越高，越有利于風險投資機構之間的信息共享和知識交流，進而促成社群關系形成；同時，認知鄰近的風險投資機構之間對于同一投資事件具有相似的見解，有利于彼此之間進行溝通和協(xié)調，從而影響社群關系解散。

(3)社群嵌入—社群關系演化。社群嵌入作為社群整體層面風險投資網絡社群演化影響因素，包括關系嵌入和結構嵌入，主要通過以下兩條路徑對社群關系演化產生影響。第一，關系嵌入—社群關系演化。關系嵌入反映了風險投資網絡社群成員的整體關系強度分布，風險投資機構之間的聯(lián)合投資頻次越多，越有利于社群成員獲得所需的關鍵信息，并通過社群成員間的信任和互惠機制對風險投資網絡社群關系產生影響；同時，關系嵌入還會影響整個社群關系慣例和關系資本的形成，進而影響社群關系解散。第二，結構嵌入—社群關系演化。結構嵌入反映了風險投資網絡社群內部三元結構分布水平，通過推薦機制增進社群成員之間的見面概率，通過信息傳遞機制增進風險投資機構之間的了解，從而影響社群關系形成；同時，結構嵌入具有社會監(jiān)督和沖突調節(jié)功能，有助于緩解關系成員之間的矛盾，監(jiān)督雙方可能采取的機會主義行為和不道德行為，從而促進社群關系穩(wěn)定。

(4)社群關系演化—社群結構演化。上述各影響因素直接作用于社群關系形成、維持和解散，社群關系演化作為風險投資網絡社群演化的中間過程，通過社群關系演化的逐漸累積引發(fā)風險投資網絡社群整體結構演化，并通過以下兩個方面對社群結構演化產生影響：第一，社群關系形成—社群結構演化。風險投資機構在選擇聯(lián)合伙伴時一方面需要關注其專業(yè)知識水平和地位，另一方面也要關注社群嵌入所帶來的高信任水平，通過發(fā)揮社群成員關系的凝聚作用，構建高密度、強連接關系，進而推動風險投資網絡社群結構演化。第二，社群關系解散—社群結構演化。風險投資機構通過對現(xiàn)有關系價值進行再評估以及對潛在新關系潛力進行判斷，重新配置關系組合，并解散一些邊緣位置、冗余、缺乏持續(xù)價值的關系，促使社群結構朝著持續(xù)優(yōu)化和摩擦減少的方向演化發(fā)展。

(5)社群結構演化。社群結構演化是風險投資網絡社群演化的最終結果，可通過網絡拓撲圖直接呈現(xiàn)，最終體現(xiàn)為聚集性、地位不對稱性、可達性。第一，聚集性指風險投資網絡社群成員間的連接模式與合作規(guī)范，反映社群成員之間相互依賴、關聯(lián)緊密的程度。社群聚集性越強，社群內成員群體意識和規(guī)范越強烈，越有利于社群成員之間相互監(jiān)督，社群整體邊界也就越顯著。第二，地位不對稱性指風險投資網絡社群整體層級分布程度，地位不對稱性越明顯，社群成員在獲取、調節(jié)社群資源時的非均衡性越顯著。第三，可達性指風險投資網絡社群整體資源和信息傳播效率，反映社群成員之間通過較短距離實現(xiàn)連接的程度[34]。社群可達性程度越高，社群成員之間的信息失真率越低。

4.2 理論貢獻

(1)構建風險投資網絡社群演化模型，豐富了風險投資網絡中觀視角研究。風險投資網絡社群演化作為一種中觀現(xiàn)象，很難對其演化態(tài)勢進行直接分析和度量，本文從整體視角出發(fā)，通過扎根理論探索分析，將與風險投資網絡社群演化相關的各主范疇置入動因—過程—結果理論框架，構建社群演化影響因素—社群關系演化—社群結構演化模型，從社群關系層面演化過程及社群整體層次演化形態(tài)對風險投資網絡社群演化進行了深入分析。

(2)整合風險投資網絡社群演化影響因素，對風險投資網絡社群進行了系統(tǒng)性研究?，F(xiàn)有風險投資網絡社群演化影響因素研究較為瑣碎零散，或是致力于探索個別影響因素，或是關注聯(lián)合風險投資影響因素，鮮有以風險投資網絡社群為研究對象，從整合視角出發(fā)對跨層次演化影響因素進行研究。本文采用扎根理論方法探討風險投資網絡社群演化動力因素，從機構、機構間關系層面及社群整體層面識別了風險投資網絡社群演化影響因素。

(3)揭示風險投資網絡社群演化影響因素作用路徑，從動態(tài)視角拓展了風險投資網絡社群研究。由于關系與風險投資網絡社群成員收益密切相關，因此社群成員亟需根據自身需求和機會不斷調整組合關系，促成社群關系動態(tài)演變，最終引發(fā)社群結構演化。研究發(fā)現(xiàn)，在成員地位、二維鄰近、社群嵌入等因素的影響下，風險投資網絡社群成員會積極進行聯(lián)合伙伴選擇和配置，從而作用于社群關系形成和解散，演化過程的持續(xù)性積累導致風險投資網絡社群在集聚性、地位不對稱性、可達性等結構層面存在顯著差異。

4.3 實踐價值

本研究為政府相關部門制定創(chuàng)投和創(chuàng)業(yè)相關政策以及風險投資機構網絡社群的高效運行提供如下建議：

(1)創(chuàng)建良好的投融資環(huán)境，為風險投資網絡社群的有效運行提供堅實的政策支持和平臺保障。一方面，制定與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)相關的優(yōu)惠政策，促進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展，為風險投資網絡社群提供更多投資項目選擇機會；另一方面，加強風險投資網絡社群相關中介和平臺建設，為風險投資網絡社群健康發(fā)展提供良好的外部環(huán)境和第三方專業(yè)機構，從而促進戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展。

(2)確保充足的資源投入，為風險投資網絡社群健康、有序發(fā)展提供重要的資金支持。首先，政府相關部門應該加強核心產業(yè)培育和創(chuàng)業(yè)資金投入，發(fā)揮創(chuàng)業(yè)引導基金的杠桿作用及乘數效應；其次，地方政府應設立母基金、直投基金，吸引相關風險投資機構圍繞當地主導產業(yè)集群形成專業(yè)化風險投資網絡社群，為核心和主導產業(yè)提供必要的資金支持，促進當地經濟可持續(xù)發(fā)展；最后，還應支持有政府背景的風險投資機構快速成長，使其成為地區(qū)范圍內或者行業(yè)范圍內的領袖機構，吸引更多私人風險投資機構通過聯(lián)合投資的方式進入風險投資網絡社群。

(3)加強風險投資網絡社群管理，為我國風險投資行業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供指導。為提高風險投資網絡社群運作效率，社群成員可通過協(xié)商方式制定社群發(fā)展方向和策略導向，在此基礎上設定具體的社群成員進入標準，制定合理的利益分配制度，在充分發(fā)揮社群特點并獲取相應競爭優(yōu)勢的同時，維護社群成員關系穩(wěn)定，形成合理高效的風險投資網絡社群結構。

4.4 不足與展望

本文存在如下不足：第一，采用扎根理論構建風險投資網絡社群演化模型存在一定程度的主觀性，未來可在現(xiàn)有研究結論的基礎上進行實證研究和仿真分析，結合質性研究與量化研究增強研究結論的科學性和有效性。第二，未來還應廣泛搜集實際風險投資網絡社群演化數據，采用適合網絡社群數據的計量方法，實證分析風險投資網絡社群演化影響因素對社群關系演化的影響，以及風險投資網絡社群演化影響因素對社群結構演化的影響。第三，進一步采用仿真分析和演化博弈模型，考慮風險投資機構行為選擇過程中出現(xiàn)的重復博弈現(xiàn)象，深化風險投資理論研究，以更加直觀和明晰的方式展現(xiàn)風險投資網絡社群演化過程與演化結構。