在线社交网络互动有助于创业机会的识别吗

奥鹏网院作业

在线社交网络互动有助于创业机会的识别吗*
——基于网络信任双维度视角
余维臻 李文杰
[提 要] 本文借鉴S (刺激)—O (有机体)—R (反应)理论框架，构建了在线社交网络互动、网络信任与创业机会识别关系的理论模型，采集了长三角512份创业企业样本，通过多层回归分析对三者之间作用机理及匹配关系进行实证检验。研究发现:首先，在线社交网络互动对创业机会的形成产生直接的积极作用，其中，与异质性社交网络互动有利于创新型机会的识别，与同质化社交网络互动则促进模仿型机会的识别；其次，在线社交网络互动还通过网络信任间接地促进创业机会的识别，其中认知信任在异质性网络互动与创新型机会识别间起着部分中介作用，情感信任则在同质化网络互动与模仿型机会识别中起着部分中介作用。
[关键词] 在线社交网络互动；网络信任；创业机会识别
一、引言
社交网络被认为是创业者获取商业机会重要的来源与载体。随着创新创业进入以互联网与大数据为主导的数字经济时代，各种在线社交网络与移动智能终端日益普及，从根本上改变了信息分享与知识交流的方式 (Parameswaran & Whinston，2007)。然而，迄今为止，对这一新情境下创业机会大量涌现的机理仍知之甚少，且大多是基于理论的推演 (Alvarez，et al.，2017)，机会形成的深层次机理并未完全打开。现有的文献不仅忽视了与在线社交网络成员互动获得的内容对机会获取有何影响，且未探明不同的互动内容对不同创业机会类型的影响会有何不同 (Upson，et al.，2017)。在机会形成过程中，对于创业者来说，最大的痛点就是不知社交方向在哪里，哪些社交内容能够满足自身的需求。即，(1)节点是谁? 创业者为何、如何事先主动选择“谁”构建互动联系? (2)内容(要素)是什么? 判断何种互动内容对创业机会更具价值? 显然，这不仅是在线社交网络在发挥作用，还蕴含着行动者之间的信任机制，在线社交网络互动对网络信任发挥了怎样的作用? 网络信任在这里是否存在中介作用? 等等。
为弥合上述由现实驱动的理论缺口，本文从网络互动的内容视角出发，整合S (刺激:在线社交网络互动)—O (有机体:网络信任)—R (反应:创业机会识别)逻辑链条，目的是探究新兴创业者如何使用和预期使用这些在线社交网络来识别不同类型的创业机会。本文的贡献主要体现在:把创业网络与机会识别的研究从线下拓展到线上这一新的情境与视角，确定与传统的线下社交网络相比，在线社交网络的使用是否会对创业机会识别过程产生不同的影响；厘清不同类型创业机会形成的具体路径与深层机理，打开在线社交网络嵌入情境下创业机会形成的“黑箱”，识别了网络信任这一重要保障机制；为创业者事先选择与自身相匹配的创业机会，提高创业成功率与创业质量，为不同类型创业活动制定匹配的政策支持提供理论依据与实践借鉴。
二、文献回顾
现有创业机会识别研究主要是在“发现观”与“创造观”激烈争论中不断演进的 (Suddaby et al.，2015；Shu et al.，2018)。无论是以Kirzner为代表的 “发现观”，还是以Schumpeterian 为代表的“创造观”，无一例外都认为创业网络在创业过程中扮演着关键角色，创业者通过创业网络的互动获取想法和收集信息来识别创业机会。大量证据显示:机会识别是高质量网络的结果 (Aldrich&Cliff，2003；蔡莉和单标安，2013)。与传统创业网络相比，在线社交网络不仅提供了大量工具，使新生的创业者能够更快、更频繁地交流更多自身意识不到的或利用不了的信息与想法，从而创造和维持更多的社会资本。更为重要的是，在线社交网络改变了以往行动者只是信息接收者或传播者的单一角色，使其成为信息拥有者、分享者和创造者三者的融合体。行动者之间的互动推动了创业机会的不断迭代(刘志阳等，2019)，在机会共创过程中发挥着越来越重要的作用(周宏和张皓，2017)。
目前，学者们对社交网络影响机会识别的研究主要聚焦于既存的社交网络的强弱关系及所处的结构位置，普遍认为创业机会可以归因于网络的运行结果(Adner&Kapoor，2010)，基本属于事后分析(寿柯炎和魏江，2018)。然而，网络联系并不是天生的，如何事先主动选择与自身相匹配的互动伙伴(网络节点)来构建高性价比的社交网络是新兴创业者面临的首要问题 (Baron&Tang，2009；Shu，et al.，2018)。在线社交网络改变了人类社交与互动行为，它更注重创业者从网络关系中获得什么，网络内容反映了行动者之间互动关系的本质(Hoang& Antoncic，2003)，而不是这些关系的结构和性质 (Reagans& Mc Evily，2003)。机会发现通常被建模为以发现方向为目标的积极搜索的结果(Shu，et al.，2018)。现有研究倾向于将战略网络中的异质性作为产生想法和追求机会的源泉。然而，异质性未必总是有利的，在发现(机会是由对现有市场或行业的外生冲击形成的)和创造(机会是由创业者的认知与行为内生形成的)的环境中(Alvarez et al.，2017)，不同类型的在线社交网络的作用是有差异的(Upson，et al.，2017)。
另一方面，信任不仅是人际交往以及有效合作的基础，还是社交网络中各人际关系得以维系的纽带(张大勇和孙晓晨，2018)，保障了在线社交网络行动者之间的有效互动 (吕东等，2011)。创业者与网络成员的信任机制不仅可以有效降低行动者之间的交易成本，而且有助于行动者关键信息与核心知识的转移与整合 (吴绍棠和李燕萍，2014)，信任更被视为是一种社会资本，愈被信任的行动者在取得信息、资源与商机等各方面都更为有利。
综上，创业网络与机会识别受到情境变化的深刻影响(任兵等，2016)，在线社交网络不仅为创业活动提供了有效、便利的手段，而且开拓了创业机会出现的崭新空间，尤其是基于互联网创业平台而展开的创业机会出现了前所未有的涌现。新兴的机会可能需要激活新的网络，创业者及其网络的角色也可能存在转型 (Ciabuschi et al.，2012)，这导致新机会对网络有不同类型的需求和要求。创业者与在线行动者互动共同寻求创业机会的过程不仅受在线社交网络对象的影响，也受到网络信任的影响，往往更倾向于与高信任度的社交网络的行动者进行互动 (周冬梅和鲁若愚，2011)。由此可见，数字经济时代在线社交网络互动与网络信任已成为影响创业机会识别的关键前因变量。
三、研究假设
(一)在线社交网络互动与创业机会识别
获取和掌握适当的信息与知识在机会识别中起着关键作用 (Shane，2003)，创业者很少单独行动，倾向于将自己的商业决策嵌入社会结构中(Huovinen&Pasanen，2010)。在这一过程中，社交网络被认为是创业者最重要的知识与新想法的来源，为信息交流和新知识的创造提供了有利条件。同时，网络特征的差异性可能影响知识转移和新知识的生成程度 (Davidsson & Honig，2003；Lang，2010)。创业者在网络中获取信息时，既可以利用现有的社会关系，也可以寻求新的关系，或者两者兼而有之，这种关系都可能为创业者产生有价值的信息，进而对识别和利用机会产生重要影响。
随着互联网技术与社交网络的深度融合，越来越多的创业者倾向于使用在线社交网络互动来获取与产生商业创意。与传统线下的社交网络相比，在线社交网络改变了行动者之间的交流和社交的方式(Davis，2007)，可以使创业者 (关键行动者)大幅增加社交频率以及接触到的创意数量，迅速增加他们的知识和经验基础，并识别和组合这些独特的资源。这些新的知识、市场情报等信息及独特资源的组合有助于感知市场需求和发现潜在的机会，影响识别机会的可能性与及时性 (Gedajlovic，et al.，2013)，创业者与其他行动者之间的不断互动，引发信念与行为的调整与迭代，共同推动了创业机会的出现 (刘志阳等，2019)。Puhakka(2006)发现在线社交互动的数量对知识获取有积极影响，且广泛的关系基础不仅被应用于获取新信息，还能更好地助力可视化未来的发展。Singh(2000)认为创业者网络互动的数量与感知到的新机会的数量呈正相关，经常使用在线社交网络的创业者比不使用的更容易识别新想法和机会，同时其所嵌入的不同类型的在线社交网络对于不同机会的识别所产生的影响具有差异性 (Arenius& De Clercq，2005)。
创业者能否将网络与机会进行有效匹配是创业成功的关键。为进一步挖掘在线社交网络与创业机会类型之间的匹配关系，本文从网络互动的内容视角出发将在线社交网络互动分为异质性与同质化两种对象，探索以发现观为代表的模仿型和以创造观为代表的创新型这两种机会识别之间的形成逻辑与机理的差异，解决创业者在机会识别中的痛点。因此，本文提出以下假设:
H1 在线社交网络互动对创业机会识别具有正向影响。
H1a，b 与在线异质性社交网络互动对创新型机会与模仿型机会识别分别具有正向影响。
H1c，d 与在线同质化社交网络互动对创新型机会与模仿型机会识别分别具有正向影响。
(二)在线社交网络互动与网络信任
创业机会识别是一个信息、知识和资源整合的过程，在线社交网络的互动促进了这些要素的挖掘与获取(周冬梅和鲁若愚，2011)，而网络中各行动者间的信任影响着这些要素的流动效率和方式。信任关系作为信息与知识甄别和筛选的重要机制，是高质量网络互动的基础，可减少互动过程中的冲突，有助于行动者间的沟通、理解与融合，降低了交互成本，对互动成果具有可靠性和可预见性(吕东等，2011)。
网络信任被认为是基于在线交互的刺激反应下，互动双方能够履行被所托付之义务及责任的一种期望(董彦和陈麦池，2017)，主要包括情感信任和认知信任两个维度，是理性和非理性的统一(Mc Knight，et al.，2002)。网络信任是一个心理预期的过程，主要源自成员间信息、知识、价值观、态度、情绪及情感的互动，影响着个体的选择行为。互动是信任产生的途径，没有互动，信任就无法表达与体现，互动内容是信任的载体，决定信任的形成 (吕东等，2011)。社会影响理论认为，行动者间互动可以促进建立积极的人际关系而提高各自在线体验的满意度，降低对外部环境的感知风险(Yoon，et al.，2012)。在线社交网络中，每一行动者既是分享者也是创造者，一定程度上解决了信息不对称问题，促进对称性信任的形成(张加春，2016)。
然而，与哪种网络特征互动更有利于信任的形成，学术界存在两种不同的观点。一种观点认为与异质性行动者之间互动可以获得大量非冗余信息源，这将有助于创业者与行动者实现资源互补，帮助创业者获取具有不同想法和观点的广泛知识库以改善决策制定。异质性网络拥有更多数量的行动者，不同性质、区域和产业的行动者可以增加与创业者匹配的可能性，从而有利于建立信任关系(Subramaniam & Youndt，2005；吴绍棠和李燕萍，2014)。另一种观点却认为异质性行动者有着各自的目标与价值取向，这将增加各行动者之间的冲突，导致学习与沟通的障碍 (Goerzen&Beamish，2005)。同时，创业者会面临数量更多、范围更广的搜索活动 (刘志阳等，2019)，这一过程却需要付出较高的成本与较多的时间，会对信任产生不利的影响。相反，具有与创业者类似的同质化网络帮助创业者有效地利用环境中嵌入的机会，更容易与其他行动者互动并获得他们已有的经验、相关市场的知识、服务市场的方法和处理客户问题的建议等，这将帮助创业者采用一致的策略来不断设计与调整他们的营销组合，以及理解与发现机会相关的风险和决策实践，极大地增强了彼此的信任度(Campos，et al.，2015)。为验证这两种不同的观点并识别深层机理，本文提出以下竞争性假设:
H2 在线社交网络互动对网络信任产生正向的影响。
H2a，b 与异质性网络互动对认知信任和情感信任均产生正向影响。
H2c，d 与同质性网络互动对认知信任和情感信任均产生正向影响。
(三)在线社交网络互动、网络信任与创业机会识别
行动者的可信程度是创业者选择相互合作与共享的重要决策参数。在线社交网络成员间的相互信任，不仅能够大幅增加信息、知识和资源等要素在网络中流转的可能性，而且能提升其流转的速度与质量(吕东等，2011)，降低由于信息冗余和噪音所导致的高搜索成本，使得创业企业更易获得创业机会(周冬梅和鲁若愚，2011)，由此可以推论网络信任对创业机会识别有积极的作用。前文已经指出，在线社交网络互动对网络信任与创业机会识别的影响是存在的，从因果逻辑关系来看，网络信任受到在线社交网络互动的影响，而网络信任又是影响创业机会的重要因素，在线社交网络互动与创业机会识别并非简单的线性关系，网络信任在这一过程中发挥了重要的媒介作用。基于此，本文提出以下假设:
H3 网络信任在在线社交网络互动与创业机会识别间起着中介作用。
H3a，b，c，d 认知信任分别在与网络互动(异质性/同质化)和创业机会 (创新/模仿)识别间起着中介作用。
H3e，f，g，h 情感信任分别在与网络互动(异质性/同质化)/同和创业机会(创新/模仿)识别间起着中介作用。
综 上 所 述， 借 鉴 Stimulus (刺 激)—Organism (有机体)—Response (反应)模型思路，将在线社交网络互动视为一种刺激，网络信任视为有机体，创业机会识别视为反应，构建理论研究模型，如图1所示。

图1 基于S—O—R 模型的在线社交网络互动对创业机会识别影响理论框架
四、研究设计
(一)样本选择与数据收集
考虑到研究主体的特殊性，本文选择创业活跃指数较高的长三角区域作为调研范围。一直以来，长三角区域文化具有较强的创新创业基因，政府部门高度重视双创活动，持续出台激励政策，双创氛围和实践一直处在全国前列，各种创业机会大量涌现。作为中国数字经济先导区域，长三角地区社交媒体发达，在线社交活动开展广泛，基于在线社交网络平台展开的创业活动大量涌现。因此，选择样本不仅具有典型性和代表性，也与研究内容较为匹配。
通过结构化的问卷来收集数据，按照对创业企业研究的惯例，调研对象为成立8年以内的企业创始人或合伙人。为保证问卷的信度与效度，问卷内容在采用发表在国内外权威期刊成熟量表的基础上，结合中国调研情境对相关变量进行转译与修订，2018年10月开始选取20家新创企业进行半结构化访谈与预测试，并征求5位该领域学术专家意见，综合各方反馈意见进行完善形成最终调查问卷，本文采用5 级李克特量表设计。正式调查从2018年12月到2019年2月为止，通过现场调研，委托各高新园区管委会 (或经信委)，事先沟通确认后通过精准点对点(事先沟通确认)问卷星微信推送、MBA、EMBA、DBA 课堂四种调查方式共发放问卷800 份，调查样本覆盖浙江、江苏、上海、安徽4省市的26个市区，回收566份，剔除成立年限8年以上企业以及内容残缺的问卷，最终得到有效问卷512 份，回收率和有效率分别为70.75%和64.0%。具体样本情况见表1。
表1 样本主要特征

为了减少同源偏差的影响，采用时滞数据采集的方法，第一轮调查让受访者对自变量、中介变量以及控制变量进行评价。在收集第一轮数据一周后，第二轮调查让受访者回答关于因变量问题的问卷。对参与调查和没有回应的企业进行T 比较检验，对关键变量采用Harman单因素检验，结果显示，在未旋转时得到的第一个主成分因子解释总方差为23.16%，低于40%的标准，表明本文同源偏差问题并不突出。
(二)变量与测量
1.自变量:在线社交网络互动。该变量的测量没有可直接借鉴的成熟量表。程振宇等 (2012)和Gronroos(2011)对在线社交网络互动做了界定与内涵描述:在线社交网络互动是指基于以互联网为载体进行的人机信息交互以及行为主体之间相互联系、影响、作用的动态信息交流过程。夏学銮和刘曙光(2004)指出，网络互动本质上是一种社会互动，只是其形式不同而已。据此，基于对创业机会本质(具有新价值创造潜力)的匹配，从网络内容视角出发，根据杨善林等 (2015)和Aral&Walker(2012)对互动对象与内容的选择中关于同质性与互补性的阐述，并借鉴Bengtsson &Sölvell(2004)、余维臻和余克艰 (2018)等研究，通过小组座谈、专家访谈等方式对原有量表进行适度的修改与完善，将在线社交网络互动分为异质性网络互动和同质化网络互动，分别使用5个题项进行测量。
2.中介变量:网络信任。测量量表参考Mc Allister(1995)、周密等(2009)、周宏和张皓(2017)等观点与量表设计。信任决策无论是传统情境还是在线情境都包含认知信任和情感信任两个维度，认知信任是基于良好的理性理由，而情感信任则超越现有的证据，是一种基于情感上的安全感，分别使用5个题项进行测量。
3.因变量:创业机会识别。为保证几个变量与创业机会本质之间的匹配性，测量参考Samuelsson&Davidsson(2009)、刘佳和李新春 (2013)的观点，将识别创业机会类别分为创新型与模仿型机会，从研发投入、专利与特有技术、产品与服务的独特性与目标市场、面临的市场压力四个方面进行测量。
4. 控制变量:本文参考Senyard et al.(2011)的做法，将企业年龄、创业经验、企业规模、行业类别作为控制变量。关于企业年龄，企业成立年限在1年～3年取值为1，3年～5年的取值为2，5年～8年的取值为3。关于创业经验，首次创业取值为1，二次及以上取值为2。企业规模，员工人数为1人～50人的取值为1，51人～100人的取值为2，101人～300人的取值为3，301人～500人的取值为4，500人以上取值为5。行业类别包括汽车及零部件、通信电子、计算机、互联网、新材料、新能源、节能环保，医药生物制品、精密机械、化工、纺织、传统制造业和其他行业，用5个虚拟变量区分6类所属行业。
五、数据处理与结果分析
(一)信度与效度分析
用SPSS20.0 和AMOS22.0 软件对测量题项进行信度和效度检验，结果如表2所示。所有题项的因子载荷均大于0.6，各因子的Cronbach's Alpha值均大于0.7，组合信度CR 值均大于0.8，平均提取方差AVE 均大于0.5；对因子做了KMO 与Bartlett球形检测，结果显示各变量的KMO 值均大于0.75，Bartlett球形检验结果均显著异于0，适合做因子分析。检验模型的各拟合指数也基本达到要求，表明该量表具有较好的信度与效度，研究模型和假设较为合理，可对各变量相互关系做进一步分析。
表2 各变量信度检验和验证性因子分析

续前表

说明:拟合指数:χ2/df =1.98，NFI=0.912，CFI=0.925，GFI=0.901，RMSEA=0.069。
(二)相关分析
表3对各变量进行Pearson相关分析，可以看出，各自变量间的相关系数远小于0.7 的临界标准，说明模型多重共线性问题影响不大。各自变量(4～7)与因变量 (8～9)之间有正向相关性较为显著，为本文的假设验证提供初步的证据，可以进一步回归分析确定因果关系。
表3 变量Pearson相关系数表

说明:*表示p＜0.05，**表示p＜0.01。
(三)假设检验
为了研究变量之间的关系及各维度不同影响程度，在进行回归分析前，本文对共线性问题进行诊断。结果表明，所有控制变量与研究变量的VIF值均在10以下，可见共线性问题并不严重。本文利用SPSS 20.0对相关变量进行多层次回归分析，如表4所示。
表4 各假设的多层次回归分析结果

说明:*表示p＜0.05，**表示p＜0.01，皆为双边检验，表内回归系数皆为标准化回归系数。
如表4所示，在模型3中，在线异质性社交网络互动对创新型机会识别的正向作用显著 (β=0.512，p＜0.01)，而同质化网络互动的影响并不显著(β=0.435，p＞0.05)。在模型6 中，在线同质化社交网络互动对模仿型机会识别的正向作用显著(β=0.486，p＜0.01)，而异质性网络互动的影响并不显著 (β=0.358，p＞0.05)，因此，H1a，d得到验证。在模型1中，在线异质性社交网络互动对认知信任正向作用显著 (β=0.453，p＜0.01)，而同质化网络互动的影响并不显著(β=0.326，p＞0.05)。在模型2中，在线同质化社交网络互动对情感信任正向作用显著 (β=0.385，p＜0.01)，而异质性网络互动的影响并不显著(β=0.436，p＞0.05)，因此H2a，d得到验证。在模型4中，认知信任和情感信任对创新型机会识别正向作用显著，同理，模型7中两者对模仿型机会识别正向作用显著。根据Baron& Kenny(1986)提出的因果逐步回归检验中介效应方法，主效应不显著则不存在中介效应。因此模型5在模型3的基础上加入认知信任中介变量时，在线异质性社交网络互动(β=0.203，p＜0.01)对创新型机会识别影响依然正向显著，但与模型3相比回归系数具有明显的降低，且信任认知 (β=0.220，p＜0.01)对创新型机会的识别影响显著，说明认知信任在在线异质性社交网络互动和创新型机会识别之间起到部分中介作用。同理，模型8中也验证了情感信任在在线同质化社交网络互动与模仿型机会识别间存在部分中介效应，H3a，h得到验证。
近几年来，经典的逐步回归中介检验方法受到颇多质疑，被指此方法仅适合一个中介变量的模型，且在主效应不显著或存在多个并列中介的情况下检验中介效应存在较多缺陷，应采用普遍认为效果更好的Bootstrap法直接检验系数乘积的显著性(Zhao et al.，2010)。为此，国内学者温忠麟和叶宝娟(2014)提出新的中介效应检验流程，先进行分步回归检验，如果主效应不显著，需要进行Bootstrap法补充验证。因此，本文按照Zhao et al. (2010)提出的中介分析程序，采用多个并列的中介变量检验方法(Preacher& Hayes，2008)，进行偏差校正的百分位Bootstrap法进一步检验中介效应，样本量设置为5 000，选择95%置信区间，结果如表5所示。
表5 Bootstrap中介检验结果

说明:A 为在线异质性社交网络互动，B为在线同质化社交网络互动，C 为认知信任，D 为情感信任，E 为创新型机会识别，F为模仿型机会识别。**表示p＜0.01；*表示p＜0.05。
如表5所示，首先，检查变量间的总效应，如果显著，则有可能存在间接效应，模型2和模型3总效应的Z 值小于1.96，且置信区间包含0，因此这两个模型中不存在中介效应，而模型1和模型4总效应显著(Z 值大于1.96，且置信区间不包含0)，则表明有可能存在中介效应。其次，检查间接效应，如显著，则表示中介效应存在。从模型1和模型4可知间接效应Z 值大于1.96，置信区间不含0，且直接效应比总效应小并显著，说明这两个模型中存在部分中介效应。最后，对模型1和模型4两条路径进行多重并列中介检验，发现模型1中的A→D→E路径以及模型4中B→C→F路径的间接效应置信区间包含0，不存在中介作用，而模型1中A→C→E 路径与模型4中B→D→F 路径存在部分中介效应，H3a，h再次得到支持，与分步回归检验中介效应结果一致。
综上，在线社交网络互动对创业机会识别的具体影响路径如图2所示。

图2 基于S—O—R 在线社交网络互动对创业机会识别影响路径图
说明:实线箭头表示具体作用路径，虚线表示作用不显著。
六、结论与讨论
(一)主要结论
本文对在线社交网络互动与网络信任对创业机会识别的影响进行了分析与检验，重点对网络信任的中介作用进行了探索，验证了变量间不同维度的作用机理与具体路径，进一步打开了创业机会形成过程的黑箱。具体而言有两个主要结论。
第一，新兴的机会需要激活匹配的社交网络，与在线社交网络互动并非“多多益善”。可以看出，不同类型机会活动之间存在着较大的差异，如对信息与资源的需求可能并不一致，由此对网络有不同类型的需求和要求。网络互动有助于机会的识别，但并非普遍支持，部分解释了先前网络与绩效“研究悖论”的结果 (应瑛等，2018)。模仿型机会要求创业者主动搜索嵌入在特定环境中不对称的信息进而识别新的机会，拥有与创业者相似的行动者网络互动可以搜索相关领域的先验知识，更容易在网络内进行知识转移、相互模仿和学习，降低知识转移过程中的不确定性，易于形成合作联盟。因此，这些网络中的行动者更有可能识别该领域内的机会，但创新型机会的供应和需求都不是先天存在的，需要创业者在创造“供给”和“需求”方面发挥积极作用。这个创造的过程包括用新奇、非常规的方式解决问题。与异质性网络互动带来了大量非冗余信息源，提供了早期前沿的通常是相互矛盾的信息以及不同的解释途径，这为识别和发展新的想法提供了优势，以便在构建市场的知识形成和重组过程中可以重新评估现有的假设和偏见。本文实证结果与Upson et al. (2017)对创业动力小组研究(PSED Ⅱ)和印度女创业者的调查结果较为一致，即在“发现”(kirzner)环境中经营的创业者倾向于使用与自己相对相似的行动者网络联系，而追求“创造”(schumpeter)机会的创业者倾向于使用与自己相对不同的行动者网络联系。
第二，网络信任:机会识别的保障机制。机会识别过程来自各种信息、知识与资源的整合，网络成员间信任度越高，越是愿意参与社会交换及合作互动，越是愿意将自己所掌握的知识诀窍、核心信息与他人分享。随着在线社交网络的广泛应用，创业者不仅拥有更为宽广的信息、知识和资源等获取机会，而且各行动者间的互动将产生更多新的想法与知识，创业者越来越倾向与具有高信任度的行动者展开互动。网络信任作为一种非正式的制度对网络连接、运行、协调与治理起着关键的作用，不仅可以筛选有价值的互动对象与内容，还可以降低网络中不良特质的负面影响，提高网络的运行与治理效率。由此也印证了张大勇和孙晓晨 (2018)、吕东等(2011)等提出的观点，即网络信任是创业者在利用在线社交网络互动过程中机会识别的重要保障机制。
(二)贡献与启示
1.理论贡献。
第一，对创业机会的贡献。本文的结论表明，对创业机会识别的贡献取决于在线社交网络互动、网络信任与创业机会三者的匹配，这种匹配正是创业者在创业过程中不可替代的核心竞争力。Aldrich&Zimmer(1986)认为组织的生存与发展不仅依赖于战略目标的选择或自身环境，更重要的是取决于创业组织自身努力与环境力量之间的匹配关系，本文为这一言论提供了重要的证据。
第二，对创业网络的贡献。首先，本文从传统的线下网络扩展到了在线网络，从原先的结构流派与关系流派扩展到内容流派，从原来对网络关系、结构和性质的关注到更注重创业者从网络中获得什么内容，并弥补了内容流派以往仅聚焦于节点的异质性，并视节点为均质的不足。本文验证并解释了数字经济时代在线社交网络为何、如何以及在何种条件下促进或阻碍网络信任与创业机会的内在机制，识别了三者的匹配机制及不同作用路径的差异性，部分解释了“网络悖论”的原因。其次，本文的研究从原先侧重事后的、既存的网络结构与关系进展到创业企业如何事先主动构建与自身相匹配的网络构成，即网络节点与内容的选择问题，为创业企业解决如何主动构建创业网络这一首要问题提供了理论支撑，打破了原有 “富者更富”的逻辑分析，探寻了选择合适的合作伙伴来构建有效创业网络的机制和路径，阐释了创业企业如何才能形成高绩效的价值网络组合，回答了为什么同样的结构和关系的网络可能会产生不同的影响 (De Carolis，et al.，2009)，即使所嵌入网络的关系与结构相似，仍会因网络成员价值属性不同而导致创业者所能摄取到的知识、资源与信息质量和价值具有差异性。再次，补充了先前研究普遍认为网络异质性比同质化更有价值的判断(Upson，et al.，2017)，打开了与异质性网络还是同质化网络互动谁更有利于信任形成的“黑箱”，这两者是分别对信任的不同维度产生影响的，并非普遍有效，这调和了与谁互动更易产生信任的争论 (Subramaniam & Youndt，2005；吴绍棠和李燕萍，2014；Goerzen&Beamish，2005)。与同质和异质互动谁更有效不能做简单对比，而是要看所实现的机会目标及自身情况，不同的发现与创造情境组合两者的价值不同，高质量创业机会必须与匹配度结合起来，这种匹配关系是一种不可模仿的资源。最后，从在线社交网络数量对创业机会影响的研究 (Singh，2000；Puhakka，2006)，转向在线社交网络质量的研究，为创业网络的研究提供了新的见解和趋势。
2.实践启示。
第一，对于创业者来说，如何将在线社交网络、网络信任与创业机会有效地匹配是新创企业成功的关键，并为解决机会识别过程中的痛点提供实践指导。首先，数字经济时代比以往任何时候都充满着更多的创业机会，创业者需要先了解创业机会的内涵与类别，根据自身条件以及区域发展状况选择适合自己的创业目标。根据创业目标主动选择与自身相匹配的合作伙伴 (即网络节点)，并策略性地进行高质量网络构建，区别对待不同的行动者，重点选择匹配的核心行动者进行互动，而非将所有的行动者视为均质的合作伙伴，单纯地追求网络规模。其次，创业企业除了利用互联网技术打开网络构建时空以及互动的制约，精准选择高效、高价值的行动者进行交互和学习外，还得根据在线人际互动的具体情境，选择合适的互动方式与内容，增进彼此的信任，为发挥在线社交网络的功能建立保障机制，有效促进网络互动向机会的转化，提升新创企业的成功率。
第二，对于政府相关部门而言，本文为如何对创新型和模仿型创业进行有效的政策支持提供了借鉴。首先，各地政府根据创业机会类型、创业者的创业动机和需求，分类提出具有针对性的创业政策。具体来说，政策制定者应从“大水漫灌”式的粗放扶持转变为推进全流程的 “精准滴灌”，充分发挥创业政策的独特性，提高市场机会的数量和质量，促进创业活动开展。中国后发与转型情境，以及中国市场的广阔程度、分层性与动荡性等特征决定了促进与发展创新型创业与模仿型创业具有不同的重要作用。其次，政府需因地、因时制定相应政策正确引导创业者从模仿型向创新型传导。比如，建立多层次创新型创业资本市场体系，拓展融资渠道，构建风险分散机制；健全人才市场，吸引全球优秀人才来中国创新创业，进一步出台科技成果转化激励制度引导创新型创业；发挥经济发达区域的示范效应，引领不发达地区进行多视角、多模式的创新型创业，实现创新区域传导，提升区域创业活动水平，推动创业经济从粗放型向更高层次发展。最后，地方政府需要完善营商环境，构建创新创业的信任体系。地方政府可以构建各种 “信任中介”组织，解决在线社交网络中的 “信任危机”，了解创业者的实际需求，提供创业信息，将利益相关者紧密联系在一起，构建利益相关者自由交流、交互的互动平台，减少信息共享所经过的层级，协调创业者、中介组织、政府之间的关系，更好地为创业活动提供必需的帮助和支持。
3.不足与展望。
虽然本文的研究有一些新的发现，有望开启新的研究方向，但也存在一定的局限性。由于考虑数据收集的可行性，本文数据主要是收集中国创业氛围较浓的长三角区域的截面数据。同时本文在研究在线社交网络互动与网络信任对创业机会的影响时，未考虑线上和线下的融合对机会的影响，以及如何才能交换大量信息并建立信任关系。另外，在线社交网络是否存在信息交流过多或接触过多的问题，如何规避负面的影响也未涉及，未来可对上述问题进行拓展与深化，提高理论的有效性与普适性。
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IS ONLINE SOCIAL NETWORK INTERACTION HELPFUL FOR THE ENTREPRENEURIAL OPPORTUNITIES RECOGNITION——Based on the Two-dimensional Perspective of Network Trust
YU Wei-zhen1，2，3 LI Wen-jie1，2
(1.School of Management，Zhejiang Shuren University；2.Zhejiang Modern Service Industry Research Center；3.Department of Global Business，Gachon University)
Abstract:Based on the S(stimulus)-O(organism)-R(response)theoretical framework，this paper constructed a theoretical model of the relationship between online social network interaction，network trust and entrepreneurial opportunity identification，collected 512 samples of entrepreneurial enterprises in the Yangtze river delta，and empirically tested the interaction mechanism and matching relationship among the three through multi-level regression analysis.The results show that:first，online social network interaction has a direct and positive effect on the formation of entrepreneurial opportunities.Among them，interaction with heterogeneous social networks is conducive to the identification of innovative opportunities，while interaction with homogeneous social networks promotes the identification of imitative opportunities.Secondly，online social network interaction also indirectly promotes the identification of entrepreneurial opportunities through network trust.
Key words:Online social network interaction；Network trust；Entrepreneurial opportunity recognition