熊 立 年鹏翔

(江西财经大学工商管理学院)

1 研究背景

自双创政策出台以来，“创客风潮”蓬勃发展。然而，隐藏在风潮下的是创业团队长期面临着不期而至的瞬时机遇与挑战。由于资源受限、经验匮乏，创业即兴渐已成为创业团队不可或缺的经营手段。所谓创业即兴指创业团队快速利用手边资源自主解决突发问题、知行高度融合的行动过程，是高反应组织在快速变化中的首选行动策略[1]。然而，创业即兴是否始终能带来积极的市场响应绩效，仍要视市场需求类型而定[2]。例如：当某项关键技术的突破成为市场需求的重心时，却以即兴改良去响应，必定会错失良机；反之，当收到顾客对完善二代产品提出的有价值建议时，却以即兴搜索去响应，也只会是“画蛇添足”。从创业即兴的定义而言，市场响应指的是“企业对市场刺激的感知、解释和行动的效率及有效性”[3]。可见，市场响应绩效不仅意味着“快”，还包含准确。现有研究已表明，错误即兴可能导致组织处于片面学习、坠入投机陷阱、过分依赖即兴等不良状态，从而无法保证市场响应的效果[4]。这说明创业团队应重点关注即兴的类型和时机，权变地使用即兴去适应市场需要[4]。叶竹馨等[5]提出了探索式创业即兴和开发式创业即兴的概念,前者旨在快速搜寻新资源和创意,后者旨在当场凝练既有资源和技术。用双元性理论来解释，二者看似相悖，实则存在交互增益潜能[4]。鉴于此，本研究认为，创业团队即兴可能需要双元均衡才能高效地、准确地完成市场响应。

现有研究主要从团队内部的行为、属性和认知3个方面入手探究团队即兴行为的影响因素[6]。少有研究关注外部社会网络(以下简称社会网络)，尤其是创业者个人的社会网络关系对创业团队即兴的影响。仅有少量研究(如文献[7，8])提及了社会网络资源能为企业带来更高效的即兴支持，以及熊立等[4]和吕途等[9]考察了团队内部关系资本的功能。根据社会网络理论，创业者的创业行为是由所嵌入的社会网络结构所决定的，所创企业也是在其社会网络与市场的互动过程中建立与发展起来的[10]。此外，CUNHA等[11]明确指出，网络特征会影响团队即兴行为。鉴于此，本研究认为创业团队即兴行为很可能受创业者社会网络结构的影响，而网络关系强度是网络结构最基本的特征，理应受到关注[12]。

需要指出的是，尽管创业者的社会网络是企业获取资源的重要途径，但企业能否真正充分利用这些资源，取决于其资源拼凑的水平[13]。资源拼凑是指对现有可用资源重新配置、整合和利用[14]。即兴研究指出，任何创业即兴都离不开资源拼凑[11]。高资源拼凑水平意味着创业团队能巧妙地组合手边各类资源[15]，这就包括将社会网络资源与其他类型资源有机而适度地整合配置，进而缓解过强或过弱网络关系导致的即兴行为失衡。由此，本研究将资源拼凑纳入考量，视其为网络关系强度影响双元即兴的边界条件。

综上所述，本研究基于社会网络视角，通过探讨创业者的社会网络关系强度、双元创业即兴和市场响应绩效之间的关系，以及团队资源拼凑能力在其间的调节作用，整合搭建起了一个社会网络资源驱动的双元即兴作用机制模型，以期有助于深入理解创业团队双元即兴的产生和效用发挥的过程，并对中国新创企业提高双元即兴和市场响应能力起到一定的指导和借鉴作用。

2 理论基础和研究假设

2.1 创业者社会网络关系强度与创业团队双元即兴

基于双元性理论观点，双元即兴研究认为，即兴探索与即兴开发这两种看似相悖的行为需要均衡处理，以避免盲目即兴带来的“双刃剑”效果[5]。回顾早期相关研究可知，由于对即兴双元性的认知不足，一般将即兴理解为探索行为，继而发现过多即兴(探索)会导致的一系列消极影响[4]。近期以来，学者们开始从双元性视角深入解读即兴，并通过扎根理论开发出了探索式和开发式创业即兴概念[5]。例如，熊立等[4]将双元创业即兴界定为创业者或团队均衡开展探索式和开发式即兴的行为能力，并实证发现其对双创绩效产生积极影响。吕途等[9]的研究也得出了类似的结论。在创业过程中，探索式即兴旨在快速开辟创业视野，及时获取并吸收新颖资源以提出全新方案，而开发式即兴则旨在迅速完善现有资产和核心技能[5]。前者尽管有利于高质量应对竞争对手推出的新产品与新服务，但也会在一定程度上拖延企业响应渐变情形的速度；后者虽有助于企业更娴熟地响应市场趋势的渐变，但面对突变情形时可能会开拓性不足。由此，创业团队需要均衡地开展双元创业即兴，以实现交互增益。

创业者社会网络本质上是创业者所拥有的企业外部社会关系所构成的网络结构[16]。网络关系强度是社会网络结构最基本的特征，GRANOVETTER[17]将其视为个体或组织与外部资源建立的关系网络的联结强度，可按照联结双方的交流频率和亲密程度，划分为强关系和弱关系。社会网络理论的基本观点认为，社会情境下的人由于彼此间的关系纽带而以相似的方式思考和行事[18]。这也就暗示了创业者与其社会网络成员间的交流互动会潜移默化地影响创业者的行为。在企业创建初期，创业者个人的社会网络占据了创业团队社会网络的主体，创业团队实质上是嵌入于创业者的社会网络结构之中。鉴于此，创业团队行为难免会受到创业者社会网络中信息交互的影响，而关系强度则反映出对信息类型的熟悉度。此外，由于创业者身为团队领导，所传达的信息会受到团队成员的观察、学习和执行[19]，因此，这也意味着创业团队双元即兴行为很可能会受到创业者社会网络关系强度的影响。

网络关系研究指出：强关系可以增强双方进行信息交换和分享的意愿，进一步扩展信息交换的深度；弱关系则能够为团队提供多样化的信息，开拓团队视野[16]。然而，由于时间和精力等因素的限制，强关系往往会被限制在特定群体中，在频繁交流的过程中很容易造成资源的重复冗余。与之相比，弱关系则更有可能把不同群体联系起来，从而接触并获取来自不同群体的多样化异质资源[16]。由此，不难推论，当弱关系占据创业者社会网络的主导地位时，将为其团队提供广阔的信息搜寻空间，并且由于成员关系松散，该网络具有极高的社会开放度，便于新成员的接纳、引入，以实现跨领域的交流与联系，因而有助于异质资源的获取与吸收，从而促进团队探索式行为。然而，由于互动频率弱、交流少，弱关系间资源共享的信任程度较低，系统性知识积累不够，纵使拥有丰富的优质资源，网络中的其他成员出于自利动机也很难毫无保留地输出，以至于资源不能被充分获取和吸收，这就使“泛泛之交”的弱关系很难满足团队开发行为的需求。相反，当强关系占据主导地位时，创业者与网络成员间的信息交互频繁且深入，更有利于隐性且复杂资源的流动，也就弥补了弱关系的缺陷[20]。有研究也表明，当强关系占据企业资源输入的主导地位时，现有资源的巩固和效率改进将会得到促进[21]。只不过，随着关系的过度强化，创业团队受到的束缚越来越多，资源冗余化程度也变得越发严重[22]。在这种状态下，创业团队视野受限，难以关联和产生创造性的思路，从而抑制了探索式行为的产生。

进一步从即兴行为视角而言，网络关系强度在为创业团队供以复杂资源的同时也给与其情感支撑，并开拓了其战略视野。在众多领域新鲜知识的刺激下，创业团队可能会产生更多的灵感，继而发现更多解决问题的角度和方向，自然也被勾起了想要即兴发挥的意向。此外，由于新进入缺陷，那些不知何时会经由创业者社会网络输入的信息会令创业团队感到新鲜和陌生，在缺乏处理这些信息计划的同时，又必须对它们加以重视并及时高效地处理。于是，创业团队很可能需要即兴和时常即兴。鉴于此，本研究认为，在创业者社会网络中，当弱关系占据主导地位时，异质化的新鲜资讯，虽会触发其创业团队的即兴行为，却由于资源行行色色、不成体系，可能会使创业团队陷入选择焦虑，甚至掉进创新陷阱。此时，创业团队缺乏对所得资源的系统性认知，开发式即兴行为难以开展，自然更倾向于采取探索式即兴。随着关系强度的提升，强关系开始渐渐增多，在频繁的交流与互动中，团队积累起一定处理新鲜信息的经验与手段。另外，适量的强关系会为创业团队带来一定程度的高质量系统性资源。此时，在创业者社会网络中，仍存留相当数量的弱关系，也即仍有较大范围的信息搜寻空间可供使用。这种情况下，面对不期而至的新鲜信息的输入，创业团队既有足够的搜寻空间可供探索式即兴发挥利用，也可为开发式即兴供给适量的经验来参考改进。换言之，强弱适宜的社会关系网络既缓解了弱关系对开发式即兴的抑制，又保留了其对探索式即兴的激励。此时，团队双元即兴行为得以均衡推进。

然而，随着关系强度的进一步提升，创业团队很可能形成交流程序、方式和内容上的惯性。此时，面对突如其来的外部机遇或威胁，创业团队难免会下意识地更倾向于选择较为保守的应对策略——即参考已有惯例进行开发式的即兴应对。另外，过强关系还会导致创业团队对现有的关系和信息渠道产生严重的依赖，以至于创业团队会下意识地回避一些跨度大的突破式变化，进而形成“信息茧房”，阻碍新颖资源的获取与吸收。在充满冗余知识的大环境中，团队成员很难产生探索导向的即兴想法，从而抑制了探索式即兴行为的产生。由此，提出以下假设：

假设1创业者的社会网络关系强度对创业团队双元即兴产生倒U形影响。

2.2 创业团队双元即兴与市场响应

在瞬息万变的市场中，由于缺乏对市场需求及其变化的正确认知，创业团队难以进行及时准确地响应，多数出现夭折。正因为此，创业即兴逐渐成为了许多创业团队的“救命稻草”[1]。多项研究也表明，创业即兴能显著地提升创业团队的市场反应速度[4]。然而，市场响应要求的是质量和速度的双重保证——既要保证对用户需求变动、竞争对手行为及行业技术发展变化的快速响应，又要保证这些响应的准确有效[15]。正是由于对市场响应绩效的片面理解，不少创业团队都只强调创业即兴的快速及时，忽视了对需求加以区分，以至于效果差强人意。对此，本研究认为，盲目而错误地使用即兴行为会导致即兴开发与探索的错位和失衡，继而出现市场响应失灵的结果。

鉴于此，为保证良好的市场响应绩效，创业团队在施行创业即兴时，应视其类型而定，在整体上均衡地提升即兴水平[23]。当需要响应的是来自同行业竞争对手在产品或服务上的改良时(如苹果手机近些年的换代更新)，创业团队应采取以延续更新为导向的开发式即兴行为；反之，采取即兴探索行为则可能会因反应过度而错误投资，平白耽搁时机。当需要高质量响应行业内的革命性变化时(如华为率先跨入5G时代)，创业团队则应采取以快速创造为导向的探索式即兴行为，若仍执着于现有资源的即兴开发，很可能被竞争者“快准狠”的即兴创造赶超。综上所述，创业团队若想取得良好的市场响应绩效，需要保持探索式即兴与开发式即兴的双元均衡，做到权变转换，顺时而动。

进一步，本研究认为，探索式即兴和开发式即兴分别激活了市场响应的一部分元素，整合起来对市场响应绩效产生双元推动作用。对于市场响应绩效中的“快速应对竞争对手推出的新产品与新服务”的指标，探索式即兴有助于创业团队及时迅速地搜索新技能、开拓新方法、服务新市场和处理新问题，从而有利于快速应对竞争对手的产品创新。对于市场响应绩效中的“回顾改良现有产品与服务战略，以确保提供顾客所需”的指标，开发式即兴能够帮助创业团队在现有资源和核心技术的基础上加以改良，以迅速地展开应急、改善和精炼现有产品、技术和市场服务，从而切实满足顾客需求。即创业团队双元即兴能提升团队市场响应绩效。由此，提出以下假设：

假设2创业团队双元即兴对其市场响应绩效产生正向影响。

2.3 创业团队双元即兴的中介作用

根据前文所述可知，创业者社会网络关系强度在创业团队吸收外界信息的过程中发挥着重要的影响。同时，有关实证研究也表明，从创业者社会网络传递而来的准确、及时、有效的信息有助于创业团队快速响应市场[24]。不难理解，鉴于创业者特殊的团队领导角色，创业团队自然对其提供的信息保持高度重视，会及时高效地应对其社会网络所感知到的行业环境和竞争对手的变化，继而影响市场响应绩效。

鉴于此，本研究认为，当弱关系占据创业者社会网络的绝对主导地位时，该网络传达而来的信息都较为新鲜而零散，创业团队需要对信息进行价值筛选，而无法直接响应。同时，网络成员间由于缺乏信任，信息的准确性也会受到影响，因而创业团队很难表现出较高的市场响应绩效。随着网络中的强关系逐渐增加，网络成员间的信任也随之建立。正如高展军等[25]所指出，强关系有助于网络成员间进行有价值、准确的信息交换，以至于创业团队能够快速获得对市场细微变化的识别，从而提高市场响应绩效。然而，随着关系强度的进一步提升，过多数量的强关系形成的“信息茧房”很可能致使创业团队错失良机，市场响应绩效也随之降低。综上所述，本研究认为创业者的社会网络关系强度与创业团队市场响应间呈倒U形关系。

不过需要指出的是，即时感知到的外部信息能否真正地影响市场响应绩效，还取决于能否产生迅速的反馈行动。根据前文提出的研究假设，团队双元即兴能够帮助创业团队快速准确地处理创业者社会网络突然传递而来的信息，继而表现出良好的市场响应水平。换言之，创业者社会网络关系强度可以通过团队双元即兴行为来间接提升团队市场响应绩效。另外，根据社会网络理论，社会网络中的强弱关系对塑造行动者的行为有很大影响，继而影响行动者的许多重要结果[18]。根据这一逻辑，本研究认为，创业者社会网络关系强度与创业团队市场响应间的倒U形关系受到团队双元即兴行为的中介作用。此外，VERA等[26]指出，团队即兴是一种动态能力，而创业者社会网络本就是创业团队社会资源的一种，那么资源通过构建动态能力(团队双元即兴)来提升市场响应绩效，也符合动态能力理论框架。由此，提出以下假设：

假设3创业者的社会网络关系强度与创业团队市场响应绩效的倒U形间接关系受到创业团队双元即兴的中介作用。

2.4 资源拼凑的调节作用

正所谓“打铁还须自身硬”。创业者社会网络关系强度对团队双元即兴的影响效果还可能受到创业团队自身资源拼凑能力的影响。根据前文假设可知，创业团队需要在短时间内触发探索式或开发式即兴行为，以迅速完成对外界信息的响应。然而，在有限的时间内，创业团队很难实现最优资源组合，只能基于现有能力来即时拼凑。现有研究已表明，创业团队通常会对手边资源的用途产生固有认知，继而忽略资源的潜在用途[27]。例如，创业团队可能下意识地倾向于将强关系输入的资源用于开发，将弱关系输入的资源用于探索，以至于在过强或过弱的关系下，团队即兴行为更加容易失衡。

由此可见，对于现有网络资源的重新解读和巧妙组合可能是网络关系强度影响团队即兴行为双元均衡性的一大助力因素。叶竹馨等[5]认为，资源拼凑是对手边及时可用资源的重新整合、配置，以实现对现有资源的创新利用。由于大多初创企业都置身于“新生弱性”与“小而弱性”的双重约束下，创业团队如何在现有资源的基础上重新组合、开拓更多用途，无疑是竞争的关键[5]。当创业者社会网络中的即时资源和企业其他既有资源的创造性组合，便能够开拓现有资源的新用途，有效缓解创业团队对社会网络资源用途的局限。王海花等[27]的研究也表明，资源拼凑有助于社会网络中现有资源利用率的提升。

基于此，本研究认为，高资源拼凑能力可能会对创业者社会网络关系强度带来的倒U形影响产生一定的缓和效应。当弱关系占据创业者社会网络的主导地位时，高资源拼凑水平的创业团队会根据目标机会有效地配置资源[15]，将部分全新的异质资源有机地融入到团队现有的开发类活动中，从而在一定程度上促进产生开发式即兴行为。同理，当强关系占据主导地位时，高资源拼凑水平的创业团队能够摆脱对同质化资源的固有认知，识别本来冗余的资源的多种用途。例如，与其他类型的资源组合和搭配以探索更多创新性的配置等，从而有效地解决资源浪费问题，适度地诱发探索式即兴行为[28]。综上所述，高资源拼凑水平的创业团队通过创造性地整合、配置和利用手头资源，在同样的知识、技术和机会面前能够更妥善地协调和诱发探索式与开发式即兴，缓解过强或过弱网络关系可能带来的双元即兴失衡问题。由此，提出以下假设：

假设4创业团队资源拼凑在创业者社会网络关系强度与创业团队双元即兴间的倒U形关系中起负向调节作用。当创业团队资源拼凑水平较高时，创业者社会网络关系强度与创业团队双元即兴行为间的倒U形关系会更加缓和。

综合以上研究假设，本研究的理论模型见图1。

图1 理论模型

3 研究设计

3.1 数据收集

为了更有针对性地研究创业团队的双元即兴问题，本研究选择典型的高动态竞争性行业进行调研，包括信息技术、人工智能、动漫、教育和医疗等行业[29]。调查时间为2021年1月至4月。根据“全球创业观察”(GEM)提供的新创企业指标，所选创业企业样本成立时间一般不超过5年，覆盖了广东、江西、湖南、上海等地区的工业园区和创业孵化园区。这些地区均有较为浓厚的创业创新氛围[4]。为有效地降低共同方法偏差，更好地揭示因果关系[4]，课题组采取了以下两种方法：①执行两个时段的大样本问卷调查，两个时段间隔了3个月；②自变量社会网络关系强度和因变量市场响应绩效由创业者个人(指创业主或第一负责人)填写，中介变量双元即兴和调节变量资源拼凑则由创业团队成员共同填写，以此避免同源数据。具体说明如下：时段1采集除因变量外的所有变量数据，主要采用网络和电话方式，通过两种渠道联络受访样本：①以创业园区所属政府部门为介质，建立创业主微信群，在线说明调查背景，并发布网络问卷进行调研；②通过个人及所在单位社会关系(包括毕业生群体)，用滚雪球方法扩大调查规模。两种方法先后联络上218个创业团队接受调查。问卷调研前，课题组对受访对象解释了调研背景，说明调查纯粹出于科研目的，并确保信息的保密性。首先，为各团队编号，采集被试的人口统计学数据；然后，以团队为单位组发放第一批测量问卷给218个组，共回收172个组，包括创业者及其团队填写的数据。课题组按照与人口统计学信息不符、应答有高重复率、有明显错漏和高规律性以及团队有效应答少于3人等标准对不合格问卷予以剔除，最后获得145组有效数据。时段1的问卷调研完成3个月后进行时段2的问卷调研。该时段调研再次发放因变量问卷给各团队，问卷回收后同时段1所收集的数据进行配对，得出136组有效数据(共592个团队成员，平均4.350人/团队)。两个时段所收集问卷的总共有效回收率为62.385%。

在有效样本中，性别方面，男性占75.0%、女性占25.0%；年龄方面，30岁及以下占27.9%、31～ 40岁占52.2%、41岁及以上占19.9%；学历方面，大专及以下占16.9%、本科占57.4%、研究生占25.7%；创业次数方面，0次占30.2%、1～2次占33.1%、3～4次占23.5%、4次以上占13.2%；企业创立时间方面，两年以下占24.3%、2～3年占36.0%、4～5年占39.7%；行业类型方面，信息技术行业占26.2%、动漫行业占18.2%、人工智能行业占20.1%、医疗行业占11.5%、教育行业占21.1%、其他行业占2.9%；企业规模方面，50人以下占50.0%、50～100人占33.1%，101～300人占16.9%。

3.2 变量测量

本研究的变量测量量表都为国内外较多使用的成熟量表，具有较高的内容效度。所有主变量的测量量表均使用Liket 7点计分法，1～5表示从“非常不符合”到“非常符合”。

(1)创业者的社会网络关系强度该变量的测量采用王海花等[27]开发的量表，共14个题项，包括正式和非正式网络关系强度两个维度，如“与中介机构保持紧密交流和合作”等。本研究中，该量表的Cronbach’sα值为0.821，AVE值为0.629。

(2)创业团队双元即兴该变量的测量采用叶竹馨等[5]开发的量表，共10个题项，包括探索式即兴和开发式即兴两个维度，前者如“充分挖掘现有工艺和生产技能被忽略的价值以即时处理突发事件”，后者如“利用手边的网络关系快速搜寻新的生产技术和技能”。本研究中，该量表的Cronbach’sα值为0.820，AVE值为0.671。

基于以往相关研究的计量惯例，本研究仍采用探索式和开发式即兴的交乘项来表达双元即兴的水平(均值中心化处理后相乘)。这种测量方式把双元即兴视为高阶构念，通过乘积既能反映出两种即兴“双高”均衡时对比不均衡时的优势，也能识别“双低”均衡时有何差异[30]。为了验证双元即兴的高阶模型，本研究采用阶层分析方法[30]，计算出该高阶模型的拟合指数(如RMSEA=0.073，CFI=0.915，NNFI=0.923等)，比任何单一因子模型都具有更好的适配性。另外，相关分析也得出两种即兴的相关系数为0.409(p<0.010)，呈现正向的中度相关性。这些都间接说明可将双元即兴视为整体看待。由于该变量是由创业团队成员共同报告，需要进行数据聚合处理。在将个体数值聚合到团队层前，本研究先采用观测方差rwg(j)、组内一致性系数ICC(1)和组间一致性系数ICC(2)等指标来检验团队组内和组间变异能否达到聚合要求。结果显示rwg(j)的均值为0.927，大于0.700；ICC(1)=0.196，ICC(2)=0.785，分别大于0.100和0.700的基准值。由此可见，本研究的个体数据聚合是可行的。

(3)资源拼凑该变量的测量参考冯文娜等[15]的研究，采用SENYARD等[31]开发的量表，共8个题项，如“面对新的挑战时，我们通过企业现有资源组合可行的解决方案”。该变量得分由团队成员得分聚合产生。聚合指标检验得出rwg(j)的均值为0.906；ICC(1)=0.312，ICC(2)=0.739。该结果也支持了把资源拼凑的数据聚合至团队层面。本研究中，该量表的Cronbach’sα值为0.931，AVE值为0.726。

(4)市场响应绩效该变量的测量参考冯文娜等[15]的研究，采用JAWORSKI等[32]开发的量表，共6个题项，如“竞争对手推出有力的竞争活动时，企业反应迅速”。此变量由创业者个人填写本团队的市场响应绩效水平。在本研究中，该量表的Cronbach’sα值为0.940，AVE值为0.758。

(5)控制变量参考以往有关研究，本研究将创立时间、教育程度、创业次数(即先前经历)、行业、企业规模、吸收能力、研发投入以及团队创新氛围设为控制变量，因为这些变量都可能对市场响应[15]和/或双元即兴[33]产生一定的影响。其中，创立时间、教育程度、创业次数和企业规模作为等级变量赋予数值，行业设为分类变量，其他变量都用Liket 7点量表测量。

3.3 效度检验

首先，由前文可知，本研究中各变量的AVE值也都在0.500以上，说明聚合效度很好。其次，考虑到假设模型包含了高阶和聚合变量，本研究运用Mplus 7.0软件进行多层验证性因子分析来检验模型的区分效度，此方法允许一定程度的个体及团队层变异[27]。有关结果见表1。由表1可知，四因子假设模型比其他竞争模型有更好的适配效果，其主要拟合指标为CFI=0.921、GFI=0.937、RMSEA=0.065。这些结果说明模型具有良好的区分效度。

表1 验证性因子分析结果

4 数据分析

4.1 描述性统计

本研究采用SPSS 20.0软件进行变量间的相关性分析(见表2)。由表2可知，根据相关性系数r显示，创业者的社会网络关系强度、创业团队双元即兴和市场响应绩效之间均显著相关(r=0.238,p<0.010;r=0.127,p<0.050;r=0.412,p<0.001)，这初步支持了本研究提出的主要假设。另外，由表2还可知，各变量相关系数在0.127～0.564之间，小于0.700的基准值，且模型中所有变量的方差膨胀因子(VIF)均小于10，也即本研究的多重共线性并不严重，可以进一步做回归分析。

表2 描述性统计分析

4.2 假设检验

本研究先将所有变量进行均值中心化处理，以降低研究结果误差。然后，鉴于本研究旨在验证变量间的倒U形关系，因此，使用EDWARDS等[34]提出的调节路径分析方法来检验所提出的中介和调节作用。由于该方法能比传统的BARON等[35]检验方法更完整地揭示回归模型中所有可能的路径调节效应，从而更准确地计算出各变量之间的关系。具体分析方法包括三大回归方程。

(1)

Y=β1+β2X+β3M+β4X2+β5XM+e,

(2)

M=β0+β1X+β2X2+β3U+β4UX+β5UX2+e2。

(3)

表3 曲线型关系回归检验结果

4.2.1创业者社会网络关系强度对团队的影响

首先，将社会网络关系强度与社会网络关系强度的平方项设为自变量加入到式(1)中，检验自变量对中介变量的影响，分析结果见表3。表3中，由模型2可知，社会网络关系强度的平方与创业团队双元即兴之间呈显著负向关系(β=-0.154,p<0.01)，说明社会网络关系强度与创业团队双元即兴之间存在倒U形关系。由此，假设1得到支持。其次，式(2)中加入社会网络关系强度及其平方项(见表3中模型5)，再加入创业团队双元即兴作为中介变量以及社会网络关系强度与双元即兴的交乘项(见表3中模型6)，依次计算有关结果。表3中：由模型5可知，社会网络关系强度的平方项与市场响应绩效具呈显著负向关系(β=-0.153，p<0.01)；由模型6可知，将中介变量双元即兴加入后，其与市场响应绩效存在较强正向关系(β=0.397,p<0.001)，这反映出创业团队双元即兴显著提升团队市场响应水平。由此，假设2得到支持。

4.2.2中介效应检验

表3中，由模型6还可知，社会网络关系强度的平方项与市场响应绩效的负向关系减弱但仍显著(β=-0.098，p<0.05)，且创业团队双元即兴与社会网络关系强度的交乘项对市场响应绩效的影响不显著(β=0.031, ns)。这表明双元即兴与市场响应绩效的关系不受社会网络关系强度的权变影响。由此说明创业团队双元即兴在社会网络关系强度与市场响应绩效的倒U形关系间发生中介效应。由此，假设3得到支持。

为进一步验证创业团队双元即兴的中介效应，本研究运用蒙特卡洛检验方法来估算双元即兴发生中介效应的置信区间。基于20 000次的重复随机抽样，分析得出创业团队双元即兴的中介效应值为-0.082，95%置信区间为[-0.14，-0.001]。由此，假设3再次得到支持。

4.2.3调节效应检验

前文假设4中提出，创业团队的资源拼凑能力会减弱创业者的社会网络关系强度与创业团队双元即兴的倒U形关系。表3中，由模型3可知，社会网络关系强度的平方项和资源拼凑的乘积项与创业团队双元即兴显著正相关(β=0.105,p<0.05)，这初步表明假设4得到支持。基于此，本研究再通过绘制简单斜率图来更清晰地展示资源拼凑的调节效应，以资源拼凑的平均数正负一个标准差为基准来划分高低(见图2)。由图2可知：当创业团队具有较低资源拼凑能力时，社会网络关系强度的平方项对团队双元即兴产生显著的负向影响(β=-0.219,SE=0.060,p<0.01)；当团队具有较高资源管理能力时，路径系数显著变小(β=-0.077，SE=0.090，p<0.05)。这充分说明创业者的社会网络关系强度对团队双元即兴的倒U形影响具有边界条件，也即当团队资源拼凑能力较高时可以缓解关系强度过高或过低时的消极效应，使整条曲线上移，且更平缓。由此，假设4得到支持。

图2 资源拼凑的调节效应

5 结论和讨论

本研究主要得出以下结论：①创业者的社会网络关系强度会影响团队的双元即兴水平，进而影响整个团队的市场响应绩效；②创业者社会网络关系强度对团队双元即兴和市场响应绩效均会产生倒U形影响；③当创业团队资源拼凑水平较高时，创业者社会网络关系强度与创业团队双元即兴间的倒 U 型关系会更加缓和。进一步，本研究立足社会网络理论，以创业者的社会网络关系强度为切入点，探讨了强弱关系如何影响创业团队即兴的双元均衡性。本研究的结论打开了从创业者社会网络关系强度到创业团队市场响应绩效的过程“黑箱”，得出这一过程并非简单的线性过程；发现在市场响应过程中，探索式即兴有利于应对突变，而开发式即兴有利于应对渐变，且一味的探索式或开发式即兴可能会导致错误的市场响应。鉴于此，即兴行为并非简单地对应着良好的市场响应绩效，而是应该因地制宜的均衡实施。

本研究的理论贡献主要在于：①与过去多数聚焦团队内部的相关研究不同的是，过去虽也有研究提及关系越强越有利于即兴发挥[36]，但仅分析了强关系对即兴的即时性和创造性等的影响，尚未从双元视角探讨即兴的分类影响，也未结合即兴结果来研究，以至于实际价值受限。与之相反，本研究进一步区分了强弱关系对两种即兴的不同影响，得出了更为细致和确切的解释，即极端化的关系强度会导致顾此失彼，对即兴的结果产生消极影响。②现有关于即兴与市场响应间的研究大都肯定了即兴与市场响应间的紧密联系[1]，而这一结论揭示了即兴行为影响市场响应绩效的内在逻辑。本研究则从双元视角对即兴行为和市场响应之间的关系进行了全新解读。③现有文献鲜有涉及关系强度对市场响应绩效的影响机制[37]，本研究则发现创业者社会网络关系强度可能激发创业团队的两种即兴行为，借此来影响其市场响应绩效，即“网络-即兴-响应”机制。在这一机制中，关系强度影响的是信息感知的属性，进而影响即兴类型的选择，而正是这种选择决定了市场响应的绩效。换言之，能否准确响应市场变化受到创业者社会网络关系强度的影响。综上可知，本研究突出了团队双元即兴的中介作用，为双元即兴的触发与效用研究做出了一定贡献。④本研究是一个整合外部网络环境与内在资源能力的创业即兴触发机制研究，这是在前人基础上的进一步创新。以往即兴研究一般强调网络关系中的资源交互对即兴发挥的正向影响[36]，却未关注到网络成员自身资源能力的共同效用。本研究通过介入资源能力要素，发现同样的网络强度下仍可能触发不同均衡态势的团队双元即兴，继而表现出不同的市场响应绩效。⑤以往少有研究探讨能力在网络环境与行为过程中所介入的积极或消极作用[38]，本研究同样予以了补充。通过本研究模型，可以更加清晰地审视外部环境、内部能力和行为对绩效的共同作用过程及各自角色。

本研究的管理启示主要在于：①对创业团队而言，团队双元即兴水平对其市场响应绩效产生重要影响，因此，创业团队应历练双元即兴能力，以快速而准确地应对各种市场需求的变化。相应地，本研究也认为，当即兴类型与所需应对的时机不匹配时，市场响应的绩效便难以保证。例如，当市场需求下降、产品销量一直达不到预期且现金流紧张时，创业团队不去即兴改进和开发现有产品以赢得更多顾客的支持、充盈公司的资金，却动辄即兴探索新技术和新资源，很可能导致“赔了夫人又折兵”，终以破产收场。由此，创业团队应娴熟地在两种即兴行为中适时转换，否则必然会限制其行为的效用。②创业者应发展并构建适宜强度的社会网络关系来提高双元即兴的娴熟度。例如，创业者可以借鉴一些企业(如腾讯公司)的做法，让相当数量的强关系顾客参与到创新过程中，提供产品改进建议和即时反馈[39]；同时，也应与一定数量的科研机构保持弱联系，以随时获取新鲜的专业资讯，有助于对新知识、新技术、新材料等的探索。简言之，创业团队应确保各类关系的强弱适宜，优势互补，以此来实现处于倒U曲线顶点的双元即兴水平。③应充分发挥创业者社会网络关系强度与创业团队资源拼凑能力之间的战略协同作用。本研究的结论表明，在资源拼凑能力较强的创业团队中，即使是较为极端的关系强度与即兴和市场响应之间的倒U形关系都会得到缓解。换言之，当创业者社会网络关系强度对团队即兴造成不均衡影响时，要么及时改良或重新设计网络结构，要么通过培养所在团队资源拼凑能力来缓解即时问题(当网络难以短时间调整时)，进而实现外部环境和内部能力的互补发挥。总体而言，除搭建强度适宜的社会网络结构外，创业者还应充分重视团队资源拼凑能力的培养。

6 研究局限性和展望

本研究也存在以下局限性和不足：①仅考察了创业团队领导(创业者)，而没有讨论其他成员的社会网络。这是因为成员社会关系各异，而其实际影响力却因团队而异，但这样一来使用问卷方法的测量难度就会太大。②样本多数是中国经济发达地区的小微创业型企业，并且以中高科技行业为主，虽然能很好地反映出这类企业的社会网络关系驱动双元即兴以及市场响应绩效的过程，但对中大型企业的双元即兴实践是否仍有指导价值，还需后续进一步研究的验证。③采用问卷调查方式获取数据，对因果关系的解释力度有限。未来研究可通过实验研究或社会网络分析法来佐证这些结果，以更严谨地设计对网络的结构及属性特征进行更清晰地解读。④虽然通过分时段和采集多源数据来显著弱化同源偏差问题，但问卷调研很难完全避免受访人的主观认知偏差。未来研究可通过更大样本和共同方法因子检验等方法来做多重验证。⑤在创业者社会网络的特征方面只探究了关系强度的影响。未来研究可以网络规模、网络异质性、网络中心度等为对象，考量其对双元即兴的影响；抑或是同时考察团队内部网络特征，以对比分析内外网络特征所带来的效用差异。