“朋友圈”优势、内群体条件与互联网创业，本文主要内容关键词为：互联网创业论文,朋友圈论文,群体论文,优势论文,条件论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题提出 在互联网技术发展的背景下，中国政府制订了积极利用互联网创业融资渠道，以支持“大众创业、万众创新”的政策，这一政策导向引发了互联网创业的热潮。专注于智能产品自主研发的移动互联网公司——小米，依赖创业者雷军在互联网行业长期积累的人脉关系组建起高素质的团队，利用创业者的教育水平、创业经验、文化条件与其社会网络成员接近的优势，获得投资并搭建起生产体系与销售渠道，业务收入迅速增长，公司在资本市场上获得了非常高的估值，取得了创业的巨大成功。与此形成鲜明对比的是，马云在本人不具备技术能力和资本的情况下，面对在教育水平、创业经验、文化条件等方面与自己大相径庭的社会网络成员，同样能够利用社会网络网罗大量的技术人员，并且获得了孙正义等顶尖创业投资人的大力支持，将阿里巴巴发展为中国首屈一指的互联网公司。上述企业案例为创业者提供了利用高质量的“朋友圈”获得创业成功的新思路。需要指出的是，创业者的“朋友圈”优势并非是创业成功的唯一道路。例如，全球领先的无人飞行器控制系统及无人机解决方案的研发和生产商——深圳大疆的创始人汪韬白手起家，并不具备显赫的社会网络，但在创业过程中能够与其社会网络成员默契配合、紧密协作，依然从社会网络中获得了充足的资金、技术和信息支持，实现了创业成功。更有甚者，依靠“朋友圈”优势开展创业，也可能潜伏着危险。例如，聚美优品创始人陈欧的第一个创业项目——GG游戏平台尽管获得了两位世界游戏冠军的支持，本人也拥有斯坦福大学MBA的教育背景，但是未能筹集到该创业项目所必需的资金。上述一系列互联网时代创业现象的出现，都对与创业者的“朋友圈”，即社会网络相关的现有研究提出了挑战。 从理论研究的现状看，创业者的“朋友圈”优势实际上体现了不同的社会网络特性对其创业业绩所带来的影响。从20世纪80年代开始，社会网络的概念就被引入到了有关创业问题的学术研究之中。依托社会嵌入理论，学者们普遍得出了比较一致的研究结果：良好的创业社会网络能够促进创业者的创业成功。Ostgaard and Birley[1]利用三种增长率，包括销售增长率、员工雇佣增长率和企业利润增长率作为衡量创业企业业绩的标志变量，他们通过实证研究发现：企业创始人的社会网络规模及其社会网络的建立和扩张时间对创业企业的成功具有显著的正向影响作用。Lehner[2]的研究同样表明：高水平的创业社会网络能够让创业者或创业组织以更加低廉的方式获得创业所需的资金、技术、人力资源及社会资本，帮助创业者在社会网络中更加顺利地寻找到合适的合作者和创业团队成员，进而促进创业成功。但是，现有的关于创业者社会网络对其创业业绩影响的研究结果难以解释以下现象：①在同样拥有较强社会网络水平的情况下，小米、阿里巴巴与GG游戏平台的创业者为什么会产生迥然不同的创业业绩？②在拥有较弱社会网络水平的情况下，大疆科技的创业者凭借什么取得了创业成功？ 理论研究结果与创业实践之间之所以出现如此鲜明的反差，是在互联网时代，颠覆性的技术或管理变革使得创业者不得不面临全新的创业环境所造成的，还是现有的与社会网络相关的创业理论本身就存在一定的缺陷，需要进一步完善与发展？ 为解决上述理论研究与创业实践的悖论，本研究基于数据抓取技术，针对相关互联网创业众筹网站，抓取并分析相关网络数据，构建了包含来自14个国家和地区的1517个创业项目及其创业者信息，以及97541条创业者社会网络成员信息的互联网众筹数据库。在此基础上，本研究将社会认同理论融入社会嵌入理论的框架之中，基于创业者内群体条件这一被现有的相关研究普遍忽视的视角，利用倾向评分匹配方法，研究互联网创业活动中创业者的社会网络特性及其内群体条件对创业业绩的影响，以及创业者的内群体条件对社会网络特性与创业业绩影响关系的调节作用，提炼出互联网创业不同业绩背后的管理学逻辑，以期能够为互联网创业者提供管理学建议。 二、理论模型和研究假设 1.理论模型构建：内群体条件变量的引入 社会网络在管理学研究中通常被定义为社会经济活动的参与者(包括个人、政府、企业以及其他经济和社会组织)及其相互之间联系的总和[3]。Zimmer[4]将社会网络的概念引入创业研究领域，认为创业者所处的社会网络特性对于其创业业绩起到了决定性的作用。理论界普遍利用社会嵌入理论来解释创业者的社会网络特性对其创业业绩的影响[5]。社会嵌入理论认为，创业者的社会网络有助于创业者与其社会网络成员建立长期的经营合作关系和战略同盟[6]，帮助创业者获取通过一般市场手段难以获取的资源，或者以更为低廉的价格获取上述资源[7.8]，让创业项目能够更好地满足市场需求，适应竞争环境；同时，创业者的社会嵌入能够帮助其在创业决策和团队建设过程中获得更为专业的建议，笼络教育水平更高或更富有创业经验的团队成员，最终提升创业团队整体的创业能力[9]。基于社会嵌入理论所开展的对创业者社会网络的研究表明，创业者的社会网络水平直接影响其创业项目能否获得成功，以及创业业绩能否实现提升。 然而，从上文列举的互联网创业案例中可以看出，在互联网创业中，一味发展、增加社会网络成员，或者提升与网络成员连接的便捷性，并不能保证一定能够从社会网络中获得更多的资金、技术和人脉支持。这种理论研究结论与创业实践的背离是否仅仅出现在互联网创业领域呢？通过对相关文献进行逐一梳理，本研究发现，基于传统创业领域的研究虽然整体上得出了社会网络特性对创业业绩具有正向影响的结论，但有学者发现，仅从社会网络特性出发，难以全面地解释社会网络对创业的影响作用，如Cooper et al.[10]系统分析了1984-1985年在美国成立的2246家企业创始人的社会网络数据，发现仅研究社会网络特性会产生一定的模型内生性，需要更多的相关信息来分析其对创业业绩的具体影响效果；Butler and Hansen[11]也提出仅从创业社会网络本身出发，而不考虑创业者与社会网络成员的交互关系，难以充分解释社会网络对创业业绩的影响。一些研究基于结构洞理论，利用创业者的社会网络位置，即创业者与其社会网络成员展开联系的便捷程度来解释在相似的社会网络条件下，为何创业者会实现不同的创业业绩。然而，以社会网络中心性为代表的社会网络位置理论仅能考量创业者与网络成员展开联系的能力，而忽视了网络成员基于自身与创业者在教育水平、创业经验或地域文化等方面的相似性而产生的社会认同，难以有效地分析不同的“朋友圈”优势对创业结果的复杂影响[4]。由此可见，不论是针对互联网创业还是针对传统创业的研究，仅仅基于社会嵌入理论来进行分析，并不能完全解释在相似的社会网络特性下不同创业者创业业绩的差异，也无法对创业者的社会网络对创业业绩的影响做出准确的理论判断。 在对创业业绩的影响方面，与嵌入一定的社会关系相比，基于创业者与社会网络成员同质性的社会认同同样重要[12]，有必要将社会认同理论引入到对创业者社会网络的研究中来。Tajfel[13]首先将社会认同理论应用于心理学研究，管理学者将上述理论引入组织行为研究中，以分析组织或群体内部其他成员对特定成员的认同程度。在创业领域，社会认同理论的基本含义为：以创业者的社会网络为代表的社会资本发挥作用的前提是创业者可以获得来自其社会网络成员的认可和支持。创业者与其社会网络成员的同质性程度，即内群体条件对其创业业绩发挥重要的影响作用。社会认同理论的引入，有助于丰富和拓展创业者社会网络的相关研究。在管理学领域，内群体这一概念主要用来衡量个人在社会关系中与群体内部其他个体的相似性程度，换言之，在创业者所处的社会网络中，与其他社会网络成员的相似性越高，就越具有内群体条件；反之，创业者在其社会网络中的内群体条件就越低[14]。在互联网创业条件下，创业者的社会网络得以极大扩展，此时，创业者与社会网络成员在教育水平、创业经验、地域文化等方面的相似性，能够引起网络成员的共鸣，迅速提升网络成员对创业者的认同感，进而提升其协助创业者开展创业活动的积极性与主动性。因此，有必要将社会认同理论与社会嵌入理论整合在一起，将创业者的社会网络特性和内群体条件统一纳入理论模型之中，以避免单纯从社会嵌入理论出发来开展创业社会网络研究的不足。 由于互联网创业项目众多，传统的问卷调查或手工搜集等数据获取手段难以全面地搜集和处理海量的创业项目、创业者和社会网络成员信息，更难以对创业者的社会网络特性和内群体条件进行有效的实证研究。而数据挖掘技术的发展为本研究有效地搜集和处理互联网创业项目、创业者和社会网络成员的相关信息提供了便利，也使得深入分析创业者的内群体条件对创业业绩的影响成为可能。 由此可见，在现有的创业社会网络相关研究中存在一个“理论黑箱”，即现有研究侧重关注创业者的社会网络水平对创业业绩的影响，而忽视了创业者与其社会网络成员之间的差异可能对创业业绩的影响，使得仅仅基于社会嵌入理论所得出的研究结论难以解释纷繁复杂的创业实践，尤其是互联网创业实践。为打破上述“理论黑箱”，本研究基于社会认同理论与社会嵌入理论整合的视角，增加创业者内群体条件这一变量，研究创业者内群体条件和社会网络特性对创业业绩的共同影响，包括创业者内群体条件对创业业绩的直接影响作用，以及创业者内群体条件对创业者社会网络特性影响其创业业绩的调节作用，从而为创业者提升创业业绩提供管理学建议。 2.社会网络特性对创业业绩的影响 对于创业者的社会网络特性，现有研究主要关注社会网络成员教育水平、创业经验和地域文化等对其创业业绩的影响[15，16]。鉴于这三个方面能够有效地反映创业者社会网络的基本面貌，同时考虑到互联网创业平台的数据可得性，本研究也将重点关注上述三方面的特性对创业业绩的影响。 具有较高的社会网络教育水平，意味着创业者能够从其社会嵌入过程中获得更为专业和有效的商业、金融、技术和运营知识[15，16]。另外，较高的社会网络教育水平，也意味着创业者的社会网络成员占据更多、更为重要的社会资源，能够为创业者提供资源支持，或者帮助创业者寻求相应资源的获取途径。最后，较高的社会网络教育水平也意味着创业者通过社会网络能够寻找更多具有更高技术才能和特殊经营能力的创业合作伙伴，奠定创业成功所必需的人力资源储备[17]。而对于创业者社会网络的创业经验而言，创业者的社会网络成员拥有更为丰富的创业经验，意味着创业者更有可能通过社会交往和网络联系，获取更多的创业技术经验和管理建议[9]。创业者社会网络的创业经验提升也意味着创业者能够更直接地接洽到拥有较强创业经验、技术与管理能力的潜在团队成员和创业合作者，进而提升创业团队在创业活动中掌握市场方向、开发并应用新技术与新产品的能力，最终促进创业成功和创业业绩的提升。因此，本文提出： H1a：创业者社会网络的教育水平能够提升其创业业绩表现。 H1b：创业者社会网络的创业经验能够提升其创业业绩表现。 众筹等融资平台造就了广阔的国际化市场空间，为创业者吸引全世界的消费者购买其创业产品和服务，进行跨国创业创造了有利条件[2，18]，也造就了新的国际化、网络化的创业新模式。在这一过程中，传统创业模式中并不常见的社会网络成员与消费者地域分布国际化、文化条件多样化的特征也逐渐显现，并且对创业团队的创业业绩产生深远的影响[17]。管理学理论认为，基于社会认同和自我归类等理论视角，潜在的消费者更加偏好与其自身文化背景更为接近的创业者所主导的创业项目[19]，较为接近的文化距离也能够推动创业者了解消费者的需求，促使创业者更好地调整产品、服务和经营策略，以适应消费者特殊的文化需求，进而促进创业项目的成功。已有研究认为，创业者的社会网络成员所在的国家或地区的文化特性能够影响创业者的文化特性，以及创业者与消费者的文化距离[20]。综上所述，创业者社会网络成员的地域分布能够通过影响和塑造创业者的文化特性及创业者与消费者的文化距离，进而影响创业项目业绩。因此，本文提出： H1c：创业者的社会网络与消费者的地域文化差异能够降低其创业业绩表现。 3.内群体条件对创业业绩的影响 根据社会认同理论，无论消费者还是创业合作者都更容易被拥有相似的教育、经历、地域文化或其他人口统计学特征的创业者所吸引[21]。已有研究表明，创业者或者创业企业所处的社会网络的内群体条件能显著地影响其创业业绩[22]。当社会网络的其他成员基于创业者的个人教育、经验水平或地域文化特征认同创业者的内群体成员身份后，能够在社会网络成员中引发社会认同，提升对创业者及其创业项目的好感，促进创业者与其他社会网络成员的交流，并获取他们的信任与支持[21]。可见，上述社会网络成员因创业者内群体条件产生的社会认同和信任感，能够帮助创业者降低通过社会网络获取重要创业资源的成本，提升社会网络成员与创业者的合作意愿，促进创业者与网络成员的合作水平，最终改善创业者的创业业绩表现。因此，本文提出： H2：创业者在其社会网络中的内群体条件能够有效促进其创业业绩表现。 4.内群体条件对社会网络特性影响创业业绩的调节作用 虽然很少有文献直接讨论创业者在社会网络中的内群体条件(例如社会网络教育水平、创业经验和地域文化等)对其创业业绩影响的调节作用，但是已有研究发现社会嵌入的过程往往伴随创业者的社会网络对创业者的身份认同，社会嵌入对创业业绩的最终影响随着创业者被社会认同的效果不同而产生显著的差异[23]。Aldrich et al.[24]首先关注了创业者社会网络对于其创业业绩的影响，采用问卷调查的方法，分析了165个有效的潜在或者实际创业者的社会网络特性、创业意愿与创业成功的统计关系。上述研究将潜在创业者对商业意识的自我发现和创业企业的利润作为因变量，发现创业者的社会网络对资源的可接近性、创业者的创业意愿及创业企业的利润都有着显著的推进作用，社会网络对创业业绩的影响不仅取决于社会网络成员的水平，而且与网络成员对创业者的认同直接相关。Cohen and Levinthal[25]基于社会嵌入理论提出了吸收能力的概念，认为在社会嵌入过程中，由于创业者自身的教育水平、创业经验或者地域文化的特征不同，他们从社会网络成员或者社会网络的交流过程中获取和吸收必要的知识、信息、人际和资源支持的能力并不相同，这种差异影响创业者在创业中的业绩表现。基于社会认同理论所进行的相关研究都强调创业者被所处的社会网络成员接受和认可后，吸收和转化社会网络成员所提供的信息、技术、经验、支持能力的提升，创业者的社会网络吸收能力也受到社会认同的影响[26]。换言之，在社会认同的影响下，创业者的内群体条件能够直接影响创业者从其社会网络的教育水平、创业经验和地域文化条件中吸收信息和经验并且转化为创业优势的能力。 综上所述，对于社会网络内群体条件较高的创业者而言，其内群体条件可以引发社会网络成员对创业者的社会认同。在相同的社会网络特性下，上述社会认同首先提升了创业者社会网络成员与创业者合作的意愿；创业者与其他社会网络成员具有类似的社会网络教育水平和创业经验条件，并能够促进其更好地吸收所处社会网络的成员所带来的信息、技术和管理能力的优势和经验，促进上述信息、技术和经验更好地转化为创业优势。因此，本文提出： H3a：创业者的社会网络内群体条件对社会网络的平均教育水平具有调节作用，处于社会网络内群体范围的创业者社会网络平均教育水平对创业业绩有更高的促进作用。 H3b：创业者的社会网络内群体条件对社会网络的创业经验水平具有调节作用，处于社会网络内群体范围的创业者社会网络创业经验水平对创业业绩有更高的促进作用。 与上述假设相对应，对于创业者的社会网络成员的地域文化而言，在社会网络成员与创业者交流合作时，更高的内群体条件会将创业者局限在社会网络所营造的文化氛围之中[27]，在社会网络成员的地域文化与消费者的地域文化越接近时，创业者越能借助社会网络学习消费者的文化背景，开发和提供更为符合消费者文化特征的产品和服务，促进创业业绩的提升。因此，本文提出： H3c：创业者的社会网络内群体条件对社会网络地域文化具有调节作用，处于社会网络内群体范围的创业者社会网络地域文化会对创业业绩具有更高的抑制作用。 根据上述假设推演，本研究利用倾向评分匹配两步法建立了创业者社会网络特性及其内群体条件对创业业绩影响的理论模型(见图1)。 三、研究设计 1.数据获取 以往对创业者的社会网络特性及内群体条件的测算大多基于对创业者的问卷调查，以获取一手数据的方式进行。但在互联网创业的研究中，涉及的创业项目数量巨大，创业团队分散，且往往不具备统一、固定的营业地点，难以利用传统的问卷调查方式进行数据收集。上述互联网创业项目的特殊性成为互联网时代对以互联网众筹为代表的网络创业平台进行研究的难点。因此，本研究利用数据挖掘手段，基于互联网众筹网站和相关社交网站挖掘和整理了创业者的个人信息、社会网络信息和创业项目信息，通过客观的数据研究方法分析大数据条件下的互联网创业问题。 本研究的数据来源于互联网众筹平台(网址：IndieGoGo.com)，这一互联网众筹平台属于美国的科技金融企业IndieGoGo。本研究利用数据挖掘手段收集了自2010年3月到2015年9月设立的1517个利用该平台进行融资的创业者的个人信息和创业项目信息。由于这一平台要求创业者提供其外部社交网站的账号链接，因此，本研究得以通过相关链接获得其社会网络信息(具体创业者特征分类统计可见表1)。 本研究选择该互联网平台进行数据挖掘，并建立互联网创业数据库的原因在于：①该平台是全球产品众筹领域第二大网站，截至2015年12月有超过28万个各种类型的众筹项目在该众筹平台发布；②相对于国内众筹网站而言，该平台要求创业项目成员公布个人信息和互联网社交平台账号，便于利用数据挖掘方法收集创业者个人信息和社会网络信息；③相对于其他互联网众筹网站都有特定服务对象的情况，该平台不希望限定其客户类型。并且，该平台业务具有更强的全球化特点，对创业项目和项目成员所在的国家和地区没有限制。
图1 研究模型示意 资料来源：作者整理。 2.变量结构 (1)因变量。IndieGoGo.com要求创业团队在其网站上公开创业项目的销售目标，并且由网站标注出众筹期限结束时，消费者认购并且实际扣款成功的众筹产品销售数额。根据网络众筹规则，消费者认缴数额高于或者等于项目目标时，则众筹项目获得成功。反之，众筹项目宣告失败，已扣除的款项将返还给消费者。因此，本研究根据上述创业项目的销售目标和投资人认缴投资额，以创业众筹项目创业成功(以最终认缴投资额大于或等于项目融资目标为标准)以及认缴比例(即投资人最终认缴投资额与项目融资目标的比例)作为因变量[28]。 (2)解释变量。根据Hoang and Antoncic[17]以及Witt[9]的研究成果，本研究通过创业者社会网络成员的平均教育水平、创业经验水平和社会网络成员与创业项目消费者的平均文化距离三个社会网络特性生成相关模型的解释变量。 本研究对创业者社会网络成员的学历赋值，基于相关社交网站中团队成员标注的社会网络成员教育信息，将创业者社会网络成员的教育水平分为4类，并分别以相应数值代替：博士为3分，硕士为2分，本科为1分，本科以下为0分。对网络成员赋值后计算得出的平均分值即为社会网络的教育水平[29]。对于团队成员的创业经验，由于相关社交网站提供了所有创业者的社会网络成员的职业属性，这里在删除了未标注职业信息和标注无法识别的社会网络成员后进行匹配，采用在发起本次众筹行为之前，是否有过其他创业经历表示创业者社会网络成员先前的创业经验[30]，有上述经验的为1，没有上述经验的为0，通过社会网络成员创业经验的平均值度量创业者社会网络成员的创业经验。由于IndieGoGo.com和相关社交网站分别对消费者和社会网络成员标注了其所在国家和地区，根据Shane[31]的研究，本研究利用Hufstede文化评分计算全部社会网络成员和消费者的文化评分，再利用上述平均文化评分的差值作为衡量创业者社会网络地域文化的解释变量。 最后，根据Target Group Index(TGI)[32，33]，分别利用社交网站和IndieGoGo.com数据生成了创业者和其社会网络成员的教育水平、创业经验和所在国家或地区的文化评分三个维度，每个维度分别按照如下公式计算内群体条件：
其中，
为每个维度创业者的内群体条件，
为创业者每个维度的赋值，
为每个创业者社会网络成员在每个维度的平均赋值。另外，社会认同发生的过程是社会网络成员对创业者特性综合判断的结果，单一的创业者内群体条件不能引发社会网络成员的集体认同感。因此，本研究将上述三个维度的内群体条件加总取平均值，作为衡量内群体条件的基础变量。最后，创业者内群体是一个根据创业者和创业者社会网络成员身份特性的相似性所即刻发生和判断完成的社会认知概念，内群体影响按照是否处于内群体位置而体现为单一的创业影响，内群体内部或者非内群体创业者内部并不存在连续的内群体差异化影响[33]，以虚拟变量的形式而非连续变量的形式构造内群体变量似乎更具有管理学理论基础的支撑。根据Fagot[33]的研究成果，并出于稳健性考虑，分别将上述变量45—55中位数和40—50中位数作为内群体标准，对上述内群体基础数据取值在45—55中位数和40—50中位数之间的创业者，分别设置两个取值为1的内群体虚拟变量，在这两组中位数范围之外的则取值为0。 (3)控制变量。由于创业者的年龄、性别、种族、教育水平、创业经验、众筹网站的使用时间都能影响创业业绩[34]，本研究加入创业者年龄、性别虚拟变量、种族虚拟变量、创业者平均教育水平、创业者创业经验虚拟变量、创业者社交媒体注册时间和众筹网站注册时间作为控制变量。IndieGoGo.com网站上的众筹项目在标注融资目标时，限定并公开了创业项目的业绩目标(单位为万美元)和开放购买期限(单位为天)，上述变量无疑对创业成功与否和创业业绩起到一定的影响作用[35]，因此，本研究将其作为控制变量。根据王君泽等[36]的研究，本研究进一步将潜在投资者对创业项目的正面评价数作为控制变量。最后，加入技术虚拟变量作为控制变量，对已经完成创业项目产品样品制造并公开进行展示的项目取1，对尚未进行样品展示的项目取0。 3.计量模型 在计量模型研究方法方面，由于以众筹平台为代表的互联网创业项目往往仅能追踪单个项目固定时间内的整体创业表现，只能形成截面数据库，在截面数据分析方法上传统的最小二乘法回归(OLS)难以剔除选择性偏差和混合偏差的影响。Heckman et al.[37]提出了倾向评分匹配方法(PSM)处理上述问题，其主要思想是利用Logit模型构建一个与处于社会网络内群体的创业者数据集(处理组)具有类似特征的社会网络非内群体数据集(控制组)，上述类似特征可能影响不同组群创业者的创业业绩表现，进而比较内群体条件对创业业绩所带来的不同影响。另外，由于上述处理组和控制组之间其他影响创业业绩的特性近似，基于上述数据进行回归分析能够去除数据内生性，特别是消除开展内群体条件对社会网络创业业绩调节作用实证分析时的统计学偏差。 因此，本研究分别采用内群体虚拟变量作为Logit模型的因变量，模型如下：
其中，group为创业者内群体虚拟变量，age为创业者年龄，gender为创业者性别的虚拟变量，education为创业者的教育水平，ex为创业者的创业经验水平，nettime为创业者众筹账号的注册时间，tar为创业项目的业绩目标，day为项目开放时间，review为社会网络认同度，tech为技术虚拟变量，race为创业者种族的虚拟变量。 通过(2)式估计了每一个内群体观测的概率值，利用PSM方法在非内群体数据内为每个内群体观测值匹配3个观测值以建立控制组，并且生成新的样本。 根据Chang et al.[38]的研究，分别利用下面公式对未匹配数据和匹配数据进行差分分析，以创业业绩为因变量，分析创业者社会网络内群体条件对创业业绩的影响：
其中，
。随后，以创业成功作为因变量，利用截面数据Probit模型分析内群体虚拟变量以外的解释变量的创业业绩影响：
并且，以认缴比例作为因变量，利用截面数据多元最小二乘法模型分析内群体虚拟变量以外的解释变量的创业业绩影响：
需要指出的是，由于Probit模型属于离散选择模型，根据Wiersema and Bowen[39]的研究，在对模型回归系数进行管理学解释时，应当进行模型回归系数的边际效应计算，并利用边际效应估计自变量对因变量的影响程度。 最后，本研究根据Chang et al.[38]的研究成果，采用按照内群体虚拟变量分组回归方法研究创业者的社会网络内群体条件对社会网络成员教育水平、创业经验和文化距离特征的调节作用。 四、模型回归结果和分析 1.模型回归结果和假设检验 利用Stata软件，本研究首先输出模型各个变量的统计特征，并对各变量进行相关系数检验，具体结果见表2和表3。变量的相关系数矩阵结果显示，选取的解释变量对因变量都具有显著的相关系数，各解释变量、控制变量之间的相关系数大多都低于0.3。由此可见，各解释变量、控制变量之间的相关性较低，模型的多重共线性问题可以避免。 出于保证模型稳健性的考量，本研究根据公式(2)分别以45至55中位数和40至50中位数标准生成处理组，并利用Logit模型以内群体虚拟变量作为因变量进行回归(具体结果见表4)，并且利用处理组(内群体创业者样本)和总样本内的其他数据进行评分，利用提靴法自举1000次评分结果生成与处理组数据相对应的控制组数据(来自内群体之外的样本)，每个内群体观测值匹配3个非内群体观测值(每个被匹配的非内群体观测值允许出现重复)，再根据公式(3)和公式(4)进行倾向评分匹配分析(具体结果见表5)。 由表5的模型结果可见，倾向评分匹配之后，内群体虚拟变量对创业业绩都具有显著的正向影响。但在未进行倾向匹配的组间比较中，仅模型(6)和模型(8)的影响显著。在利用倾向评分匹配剔除了样本偏差影响的条件下，模型回归结果证明，创业者在处于社会网络内群体时，与社会网络成员相同或近似的创业者特性能够引发社会网络的社会认同，促进创业业绩的提升。模型回归结果验证了H2。 进一步地，本研究分别利用Logit模型所匹配后的处理组(内群体创业者)和控制组(非内群体创业者)数据进行面板数据回归分析，探究创业者的社会网络特性对创业业绩的作用，以及内群体条件对上述业绩影响的调节作用，分别使用截面数据Probit模型和最小二乘法模型，以创业业绩和创业成功为因变量，对上述数据进行分组回归并检验研究假设，同时输出处理组和控制组之间的Z统计量比较回归系数的差异(具体回归结果见表6)。 如表6所示，模型(9)—(16)的回归结果表明，在8个模型中，社会网络教育水平除模型(10)的控制组外都具有显著的正向回归系数，而社会网络创业经验水平在除模型(12)和模型(14)的控制组外所有模型中，对创业业绩有显著的正向回归系数。社会网络教育水平和创业经验水平的提升能够显著地促进创业者利用社会网络发生社会嵌入，获取相应资源、信息和提升相应的创业经验和能力，最终提升创业业绩，即H1a和H1b得到模型回归结果的验证。另外，除模型(12)外，创业者的社会网络成员与创业项目消费者之间的文化距离对创业业绩不具有显著的回归系数，创业者社会网络成员处于不同国家或地区所带来的文化影响并不能帮助创业者理解消费者文化背景或协助创业者获取相应的创业经验，H1c被模型回归结果拒绝。 另外，模型(9)—(16)的回归结果中处理组(内群体创业者)的回归结果与控制组(非内群体创业者)相比，创业者的社会网络教育水平和创业经验水平都存在更高的回归系数，或者处理组回归系数显著而控制组并不显著，且上述回归系数差异通过了Z统计量检验。换言之，处于社会网络内群体位置的创业者，在社会嵌入的过程中，通过缩小自身创业特征与社会网络其他成员相对应特征的差距，获得了其他成员的社会认同，能够从社会网络和社会嵌入过程中更为便捷地获取资源、信息，依靠社会网络积累创业经验和能力的水平进一步提升。因而，创业者内群体条件对其社会网络特性的创业业绩影响存在调节作用。H3a和H3b被模型回归结果支持。 最后，模型回归结果显示，处理组和控制组之间，创业者社会网络成员与创业项目消费者文化距离的影响没有显著的差异，创业者即使处于社会网络内群体位置，对消费者的文化差异需求也没有明显的学习作用，对文化距离的调节作用并不显著。因此，模型回归结果拒绝了H3c。
H1c和H3c被拒绝的主要原因在于：在互联网技术发展和全球一体化的条件下，消费者对创业项目所形成的最终产品的跨文化认同感得以不断强化，特别是对本研究所选取的电子科技类创业项目而言，不同文化条件下消费者对产品的差异性需求并不明显。因此，创业者及其社会网络成员所处的地域文化与消费者所处的地域文化是否趋近，对创业业绩不构成直接的影响。 2.进一步检验 为了做稳健性检验，本研究在内群体变量连续化条件下检验所提出的理论假设，进一步设定代表内群体程度的连续变量，下列内群体变量越小则内群体条件越显著，取值为0时则为完全内群体：
然后，本研究基于截面数据广义矩对不同因变量分别进行回归，并且利用创业者的内群体条件与其他解释变量乘积项方法，考察创业者的社会网络内群体条件对社会网络相关特性影响创业业绩的调节作用(具体结果见表7)。 根据模型(17)—(20)的回归结果可以看到，创业者的社会网络教育水平、社会网络的创业经验水平、内群体条件都对创业业绩具有正向的显著影响。另外，创业者的内群体条件也与创业社会网络教育水平和创业经验水平的交叉项分别具有显著负向的回归系数。因此，本研究在上一节论述中得到的结论稳健性被模型(17)—(20)证明。利用连续的创业者内群体条件作为调节变量进行截面数据广义矩回归的模型结果分别验证了H1a、H1b、H2、H3a和H3b的内容，并且依然拒绝H1c以及H3c有关创业者社会网络与消费者文化距离的相关假设。
五、结论与启示 1.主要结论 创业者的“朋友圈”优势实际上是创业者较高的社会网络特性及内群体条件产生的对创业业绩的推动作用，实证研究表明：①在互联网创业过程中，创业者的社会网络特性可以帮助其获取相应的资源、建立创业团队、提升技术水平和完善销售渠道，并能通过社会网络提高创业者自身的学习能力，最终提升其创业业绩水平。②创业者的内群体条件，即创业者与社会网络成员之间的教育水平和创业经验的同质性能够有效地提升其创业业绩，创业者应努力成为被其他社会网络成员普遍认可的内群体中的一员。③创业者的社会网络特性对其创业业绩的影响受到其内群体条件的调节作用，内群体条件的提升能够增强创业者利用并嵌入其创业社会网络的能力，改善社会网络特性对创业业绩的影响。 2.实践启示 在互联网创业条件下，创业者的社会网络特性和内群体条件同时影响其创业业绩，两者互相影响，缺一不可。有鉴于此，本研究提出了创业者的创业业绩表现矩阵(见图2)。 在矩阵左下角，是处于创业起步阶段的普通创业者，其社会网络特性和内群体条件均处于较低水平，其社会网络成员并不具备较高的知识和经验水平，在提供创业资源、技术、信息以及提升创业者的学习能力等方面只能提供极为有限的帮助。同时，由于创业者的内群体条件也不突出，其他社会网络成员未对创业者形成强烈的社会认同，致使他们提供创业协助的意愿较弱。 在矩阵左上角，创业者具有较高的社会网络特性，在社会网络中吸纳了较多的拥有较高教育水平和较多创业经验的社会网络成员，但其自身的教育水平、创业经验与他们存在较大的差距，导致内群体条件较低。此时，社会网络有能力为创业者提供资源、技术和信息支持，提升创业者的团队建设水平和学习能力。在社会网络水平极高的情况下，社会网络对创业业绩的促进作用远远大于内群体条件较低对创业业绩的阻碍作用(代表企业阿里巴巴，发展早期，利用创业者马云社会网络中的技术人才和专业投资人来获取技术和资金资源)。但是，由于创业者内群体条件并不优越，如果创业者不能在短期内迅速提升自己的相关特性，社会网络成员难以对创业者产生社会认同，对创业者的协助意愿不足，较高的社会网络水平对创业业绩的促进作用很快会被较低的内群体条件对创业业绩的阻碍作用抵消。如模型(12)和模型(14)所示，作为非社会网络内群体成员，创业者有可能受到社会网络其他成员的排斥，难以充分利用高质量的社会网络带来的各种资源与便利(代表企业为GG游戏平台)。 在矩阵右下角，创业者的社会网络教育水平或创业经验虽然处于较低的水平，但是其具有较高的内群体条件，获得了社会网络成员的广泛认同。此时，虽然创业者的社会网络能够提供的创业支持较为有限，但是创业者能够较大限度地挖掘已有“朋友圈”的潜能，社会网络的作用得到充分的发挥，创业业绩也能够得以大幅度地提升(代表企业为大疆科技)。 在矩阵右上角，创业者的社会网络特性和内群体条件都处于较高水平，社会网络成员不仅能够为创业者提供丰富的创业资源和建议，而且对创业者具有极强的社会认同，提供相关协助的意愿处于较高水平，创业者从“朋友圈”中获得的推动作用最为显著(代表企业为小米)。 可见，创业者的社会网络特性及其内群体条件对其创业业绩的影响具有同等重要的地位。创业者在利用“朋友圈”创业的过程中，一方面，应注重打造高水平的“朋友圈”，努力提升其社会网络特性；另一方面，应确保自身条件与社会网络相适应，融入社会网络的内群体，最大限度地发挥“朋友圈”优势对创业业绩的促进作用： (1)拓展人际交往的广度与深度，建设具有较高教育水平和较多创业经验的社会网络。从人际交往的广度看，创业者应积极利用同学会、同乡会、形式多样的俱乐部等多种形式，广泛参与各种企业管理或行业发展论坛，拓展自己的人脉关系，并从教育水平、创业经验等维度对不同的交往对象予以甄别。从人际交往的深度看，对于符合自己期望的交往对象，创业者要努力创造条件与他们开展多渠道、多路径的深度交流，将他们吸纳为长期、稳定的社会网络成员，进而创业者就可以建立起强大的“朋友圈”优势，实现社会网络由低水平向高水平的转化(在图2中，创业者由矩阵右下角向右上角转化)。
图2 基于创业者社会网络特性与内群体条件的创业业绩表现矩阵 资料来源：作者绘制。 (2)认识到“物以类聚、人以群分”的价值，注意自身与社会网络成员之间的差异可能带来的风险。创业者若盲目地追求社会网络水平，而忽视自身教育水平与创业经验的提升，将导致自身的社会网络内群体条件较低，很容易造成被社会网络成员排斥的情形。创业者在注重社会网络成员的教育水平与创业经验的同时，兼顾自身教育水平与创业经验的提升，积极参与各种脱产、半脱产或在职的创业管理和相关技术培训，通过参与成熟企业的实际运作过程丰富经营管理阅历，或与经验深厚的成功创业人士密切交流获取创业经验，与社会网络成员及时分享创业经验和信息，缩小与社会网络成员在教育水平与创业经验上的差距，提升内群体条件，以便更好地融入高质量的“朋友圈”(在图2中，创业者由矩阵左上角向右上角转化)。 (3)对于普通创业者而言，在不具备其他核心优势(如技术、渠道、资金等)的情况下，若想利用“朋友圈”优势实现创业成功，既要努力结识教育水平较高、创业经验较丰富的社交网络成员，又要努力提升自身各方面的素养，这无疑具有较高的实现难度。此时，创业者可以考虑放弃独自创业，而与其他人合作创业，通过团队成员的优势互补，确保创业项目顺利起步。 3.研究贡献与未来展望 本研究的主要贡献在于：①利用互联网数据，将与内群体条件相关的社会认同理论纳入社会嵌入理论之中，发展了与创业者社会网络条件相关的管理学理论基础，发现了在社会嵌入理论发挥效用的过程中，创业者与其社会网络成员身份的相似性所带来的社会认同是社会嵌入理论影响创业效果的重要边界条件。②提出了基于创业者的社会网络特性与内群体条件的创业业绩表现矩阵，为刚刚起步的中国互联网创业者指明了努力的方向，从创业者的社会网络建设、社会交往同质性、合作创业等方面提出了管理学建议。 当然，本研究也存在以下局限性：①未能区分不同类型的教育背景(如营销类教育背景与技术类教育背景)和创业经验(如线上创业经验与线下创业经验)对互联网创业业绩的影响。②由于共线性问题，本文未对创业者的国籍及其社会网络位置等变量进行控制。因此，未来的研究可以进一步关注创业者的不同知识、技能和创业经验如何推动不同形式的互联网创业的成功，探索其中不同的影响机制和更多的情境因素，包括创业者的国籍及其社会网络位置等发挥的具体作用。
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