技術型創業者創造力特征對企業績效的影響

劉 斌，陳倩迪，王雅蘭，孫笑明

(1.北京化工大學 經濟管理學院，北京 100029; 2.西安建筑科技大學 管理學院，西安 710055)

0 引言

當前，我國經濟社會發展比過去任何時候都更加需要科學技術解決方案，也更加需要增強創新這個第一動力[1]。“雙創”升級版意見再次強調支持科技人員創新創業，但現實中，選擇通過創業方式商業化創新成果的技術人員不多。一些技術人員甚至沒有參與商業化的任何環節，進而給隱性知識轉移帶來障礙，降低了創新技術商業化成功率。個體是否選擇創業受眾多因素影響，其中創業企業績效預期是影響決策的重要因素。

創業企業績效是創業過程成敗的重要反饋。在企業績效研究中，創業者對企業績效影響的研究是當前學者關注的核心問題之一，而高階理論重要的研究分支就是關注創業者特征對組織績效的影響。1984年，Hambrick&Mason提出高階理論(Upper Echelons Theory)，創造性地將企業家背景特征納入組織績效影響研究領域，揭開了企業績效研究的新篇章。在此基礎上，學者們對創業者背景特征與創業企業績效的關系進行研究，從年齡、教育背景、專業背景、先前經驗、社會資本等角度發現，企業績效提升與創業者特質密切相關[2-5]。基于SCP(Structure-Conduct-Performance)理論，除創業者背景特征因素外，創業企業績效可能受企業規模這一企業固有屬性特征的影響。在規模經濟影響下，不同企業規模導致企業在成本上升時的應對能力差異，資源分配和創新投入也有所不同。學界對企業規模與企業創新的關系尚未形成定論，存在規模大的企業更利于創新、規模大的企業缺乏創新、倒“ U”型相關關系等3類觀點。綜合以往研究，本文認為，在討論企業規模效應是遞增、不變還是下降時，并不存在一個確定的、萬能的答案，需要根據具體情況嚴謹地進行分析。

技術創業企業作為雙創時代下的經濟主體，學界對其研究仍處在發展階段，國內相關研究文獻較少。本文結合國內外研究成果，將具有技術專業背景的上市公司創始人界定為技術型創業者，并借鑒Jones-Evans[6]的研究成果，將其定義為具有創造力特征的企業創始人，主要負責企業規劃和建立，對企業具有一定的管理控制權。技術型創業者作為將自有創新成果商業化的創業群體，除具備一般創業者的特征外，最顯著的是創造力特征，即創造具有創新性和應用價值的服務或產品的能力[7]。這一特征使其能夠為企業創造巨大的商業價值，因而對創業企業績效具有不容忽視的重要作用。

綜上，本文基于高階理論、SCP理論等相關研究，主要探討技術型創業者的創造力特征對創業企業績效的影響機制，即是否技術型創業者的創造力越強，創業企業績效就越好？以及在企業發展不同規模階段，技術型創業者創造力強弱對創業企業績效影響是否會有所不同？為解答這一系列問題，本文聚焦于技術型創業者創造力特征，分類探討以往創業成功案例中不同類型技術型創業者的創業企業績效表現，以及在企業發展的不同階段創業者創造力強弱對創業企業績效的影響。以期幫助技術人員了解其專業技術水平在創業企業績效提高過程中的重要作用，提高其參與創新創業的自信心與積極性，實現更多高績效、高質量的技術創業。

1 理論基礎與研究假設

1.1 創造力水平衡量

以往研究中，專利被認為是衡量創造力的關鍵指標。因為專利成果既要經過仔細審查，又要被公諸于眾，其創造性顯著且說服力較強。本文沿用這一衡量方法，綜合采用專利數量和質量兩個指標評價其創造力[8]，同時結合Ernst等[9]對研發人員的分類，將技術型創業者分為低效型(專利數量少且質量低)、多產型(專利數量多但質量低)、天才型(專利數量少但質量高)和關鍵型(專利數量多且質量高)，系統探討具有不同創造力水平的技術型創業者與企業績效的關系，如圖1所示。

圖1 技術型創業者分類Fig.1 Classification of technology entrepreneurs

1.2 創造力水平與創業企業績效

創新既是社會與經濟發展的重要力量，也是企業獲得競爭優勢與高水平績效的重要策略。技術人員受過專業化培養，對相關領域具有深刻的認識，能夠充分理解這一領域知識元素間的聯系，最終通過對知識元素的創新組合實現發明創造[10]。技術人員是利用創意市場將成果出售給現有企業，還是創立企業與現有企業在產品市場進行競爭取決于以下因素：創新技術在多大程度上阻礙現有企業創新發展、創新者關鍵性互補資產獲取能力、新技術產品對現有企業競爭策略的敏感程度[11]。總體來看，技術人員能否通過創立企業實現創新技術商業化，受創新技術本身屬性與創新技術商業化所需互補資產(Complementary assets)在市場競爭中相對重要性的影響[12]。當技術人員選擇創業活動時，其專業知識可以被概念化為現有知識重復使用，技術人員可以將核心專業知識應用于新領域，為企業創新提供高質量問題解決方案。因此，技術型創業者的創造力在某種程度上會影響創業企業績效。

1984年，Hambrick&Mason[13]創造性地提出高階理論，發現企業家個體特征能夠對組織績效產生一定影響。這一研究以有限理性為基礎，認為人在決策上不可能一直保持理性，創業者也一樣，其自身認知水平、價值觀念等會對決策產生一定影響，進而影響企業發展與績效。高階理論實證研究中，使用個體特征作為替代變量，用來反映創業者的認知基礎和價值觀念，可以簡化創業者在進行戰略選擇時的復雜機制。創新過程往往具有不確定性[14]，專業背景相關實證分析發現，創業者一旦獲得專業知識，所形成的思維習慣會深植于其意識之中并對行為和決策產生影響，具體表現為：對于技術創新具有更高的敏感度[15]，更容易發現和識別創業機會，同時具備推動企業技術創新和促進技術效率提高的專業技術能力，幫助創業企業識別技術，加快創新進程[16]，最大限度地預測和提升創業企業績效。例如，李慧聰等[17]、余恕蓮等[18]、胡元木和紀端[19]通過實證分析證實，具有技術類專業背景的創業者(本文中的技術型創業者)對企業績效具有正向影響。

從創造力角度看，基于已有研究可知，創業機會發現與識別與創業者的知識和技能水平以及對某一專業領域的深刻認識息息相關[20]。因此，本文認為，技術人員是否選擇創立企業是基于創新技術本身(專利質量)的屬性因素。此外，技術資源具有知識屬性，能夠在組織間轉移、擴散。技術型創業者的創新技術數量規模(專利數量)可以體現其專業知識積累，以及技術領域范圍廣度，能夠以不同方法解決現有問題[21]。因此，本文認為，技術型創業者通過知識擴散對企業技術創新的貢獻程度與創新技術數量規模(專利數量)密切相關。綜上，在控制其它條件的情況下，本文從創造力水平(專利質量)角度，對低效型、多產型、天才型和關鍵型4種類型技術創業者提出如下假設：

H1：技術型創業者創造力水平(專利質量)與企業績效正相關。

H1a：關鍵型技術創業者對企業績效的正向作用大于多產型技術創業者；

H1b：天才型技術創業者對企業績效的正向作用大于低效型技術創業者。

從創造力水平(專利數量)角度，提出如下假設：

H2：技術型創業者創造力水平(專利數量)與企業績效正相關。

H2a：多產型技術創業者對企業績效的正向作用大于低效型技術創業者；

H2b：關鍵型技術創業者對企業績效的正向影響大于天才型技術創業者。

1.3 不同企業規模下技術型創業者創造力水平與企業績效

創業者作為企業組織結構、戰略的最初架構者以及企業文化塑造者[22]，對企業發展具有至關重要的作用。技術型創業者作為企業最重要的戰略人力資源[23]，會給企業帶來積極影響，但這一積極影響并非一成不變。隨著企業發展，尤其在上市之后，技術型創業者需要面對更多挑戰，而其本身具有的創造力特征能否推動企業進一步發展有待驗證。

根據經典的SCP(結構—行為—績效)理論，企業規模作為市場結構的主要因素，對企業創新行為具有重要影響，上述影響最終會在企業績效層面體現出來。學界尚未對企業規模與技術創新的關系形成統一定論，大致存在3類觀點：第一類認為，大企業在技術創新中占有優勢地位；第二類認為，大企業缺乏創新積極性；第三類認為，企業規模與企業技術創新活動之間呈倒“U”型關系。本文支持第三類觀點，認為二者間呈倒“U”型關系，即隨著企業規模增大，企業創新活動強度呈現先提升后下降的變化趨勢[24]。原因在于，不同企業規模導致企業在成本上升時應對能力不同，在企業發展過程中存在某個規模臨界點，超過這一臨界點后，創始人的管理能力和專業技能可能不足以推動企業成長[25]。大型企業經濟實力與市場地位均占優勢，資源獲取途徑較多，具備較強的資金實力和人才資源，可以不用過度依賴技術型創業者的創造力。中小微企業雖然規模較小，但在技術創新活動中更靈活，傾向于產品引進和專利技術應用，通過對市場的迅速反應，學習和掌握新技術，表現出較高的創新效率和強大的創新轉化能力。技術型創業者的創造力特征能夠幫助企業識別創業機會，利用有限資源進行最優創新投入，最終獲取創新收益。相對于中型企業而言，小微企業在市場中處于更加弱勢的地位，首要考慮的問題是如何生存，并且很可能出現研發經費緊張、技術人員缺乏等情況。因此，小微企業對創新投入的供給以及創新產出的需求不多，可能導致技術型創業者的創造力特征對企業績效的積極作用發揮不充分。由此推斷，技術型創業者創造力并不能在所有企業規模水平下發揮積極作用。據此，本文將企業規模作為分組變量，提出如下假設：

H3：技術型創業者創造力水平對企業績效的影響與企業規模呈倒 “U”型關系。

H3a：在大型企業中，技術型創業者創造力水平對企業績效無顯著影響；

H3b：在中型企業中，技術型創業者創造力水平與企業績效正相關，而且前者對后者的影響最顯著；

H3c：在小微企業中，技術型創業者創造力水平對企業績效的影響小于中型企業。

2 研究設計

2.1 樣本與數據來源

本文選取深圳證券交易所創業板上市企業作為初始樣本，對其創始人及企業績效進行篩選分析，以此驗證技術型創業者創造力特征對企業績效的影響，分析目標主要為擁有專利的創始人。

本文選取創業板內上市公司作為研究對象，主要基于以下方面考慮：①創業板作為主板市場的重要補充，上市要求更加寬松，是孵化科技型、成長型企業的搖籃；②創業板內企業大多從事高科技業務，創業企業、高科技產業企業占絕大多數，較為符合本文研究要求。

為實現研究目標，收集上市公司基本信息、創始人基本信息、企業財務主要指標、行業指標、專利數量與被引次數等數據，形成本文原始數據庫。其中，上市公司基本信息、創始人基本信息來源于巨潮資訊網；企業財務主要指標數據來源于國泰安經濟金融研究數據庫；行業指標來源于EPS數據平臺；專利數量與被引數據手工收集于中華人民共和國國家知識產權局、循數CreatMart平臺等。

根據研究需求，本文對原始數據庫中的創始人進行再篩選：①保證創始人擁有相應的專利數據；②確保創始人目前仍為企業高管成員，對企業具有一定的管理控制權；③上市公司與創始人一一對應，剔除非企業法人或非企業高管成員的聯合創始人樣本，確保實證結果的準確性；④剔除主要變量缺失樣本；⑤剔除ST類和*ST類等面臨退市風險的企業樣本觀測值。經過數據處理與多重篩選，最終得到345位符合條件的創業板上市企業創始人，其中，擁有專利的創始人258位，無專利創始人87位。表1中摘錄無專利型、低效型、多產型、天才型以及關鍵型創業者公司各兩家，作為樣本典型示例。

表1 部分上市公司名錄Tab.1 Partial listed companies

2.2 變量定義及度量

(1)因變量：技術型創業者創造力水平(專利質量與數量)。其中，專利質量采用專利被引次數指標衡量，專利被引次數=技術型創業者所有專利的被引次數之和/專利數量[7]。本文以樣本數據中技術型創業者平均專利數量和平均專利質量的一倍為標準，將技術型創業者劃分為低效型、多產型、天才型和關鍵型4種類型[9]。值得關注的是，在數據觀察階段發現，外觀設計型專利不存在被引情況，無法參與專利質量計算。因此，在計算技術型創業者專利平均被引次數時，主要以發明專利、實用新型專利相關數據為依據，剔除無被引信息外觀設計型專利的影響。

(2)自變量：創業企業績效。創業企業績效作為企業生產經營活動的結果指標，其數值大小是創業活動成功與否的主要參考標準，也是影響人們創業行為選擇的重要因素。創業企業績效評價方法很多，本文沿用多數學者認可的凈資產收益率(ROE)衡量公司績效，凈資產收益率能更好地反映當前狀況下的企業價值，適用于企業間的橫向對比[26]，符合本文研究設計。

(3)分組變量：企業規模。根據SCP經典理論，企業規模對企業技術創新活動具有重要影響，并進一步影響創業企業績效，但學界對企業規模與創業企業績效間的關系尚無定論。因此，有必要把企業規模作為分組變量，進一步檢驗不同企業規模下技術型創業者創造力特征對企業績效的影響。參照國家統計局印發的《統計上大中小微型企業劃分辦法(2017)》和《國民經濟行業分類》，根據企業從屬行業類別分別使用企業從業人員數量、營業收入、資產總額等指標中的一項或多項組合判定企業規模類型。

(4)控制變量：本文在實證分析中控制了其它可能影響創業企業績效的因素。根據前人研究[27]，創業者的其它個體特征(性別、年齡、受教育水平、發明家合作數)、企業成長階段均可能影響創業企業績效，因而本文將其作為控制變量。其中，企業家受教育水平分為大專及以下、本科、碩士研究生、博士研究生；企業成長階段采用學界較為常用的四階段劃分法[13]，即初創期、成長期、成熟期和衰退期，通過比較兩個相鄰時期企業增長率與所屬行業平均增長率確定企業所處階段。本文變量定義見表2。

2.3 研究方法與模型構建

本文借鑒徐超等[4]、郭韜等[5]、海本祿等(2020)的研究方法，使用軟件Stata 16進行多元線性回歸分析，并構建模型如下：

ROE=β0+β1Tech+β2Gend+β3Age+β4Edu+β5Coop.+β6Grow+ε

(1)

模型中，β0表示常數項，β1～β6表示系數，ε表示隨機誤差。

3 實證結果與分析

3.1 變量描述性統計

本文通過對樣本變量的最小值、最大值、中位數、均值及標準差進行描述性統計(如表3所示)，初步探究變量變化規律。

凈資產收益率表示企業凈利潤與凈資產的比值，既是衡量企業盈利能力的重要指標，也是評估企業價值的重要指標。在樣本數據中，企業凈資產收益率的最小值為-1.22，最大值為0.695，中位數為0.066，均值為0.033，標準差為0.209。一般來說，若上市公司凈資產收益率在15%～30%之間，則可認為企業發展較好，而本文樣本企業凈資產收益率的中位數與均值均不在上述范圍。由此可見，在被選樣本中，企業總體凈資產收益率(ROE)偏低，且部分企業凈資產收益率表現為負值，各上市公司經濟績效存在較大個體差異。

創造力類型為分類變量，均值為2.353，標準差為1.082，均值接近理想均值2.5，標準差接近1，表明在被選樣本中技術型創業者的4種創造力類型分布均勻，因而可以用于分析不同類型技術創業者對企業績效的影響。

企業規模是本文分組變量，均值為2.661，中位數為3，標準差為0.51。可以看出，樣本數據中企業規模類型大多3大型企業，這與選取樣本均為創業板上市企業有關，已經篩掉那些初創時期“死亡的”企業，相對來說，上市企業總體中小微企業占比較小。

表2 研究變量定義Tab.2 Variable definitions

表3 變量描述性統計結果Tab.3 Descriptive statistics of variables

創業板上市公司技術型創業者性別、年齡、受教育水平、企業成長階段等控制變量描述性統計結果如下：技術型創業者性別為分類變量，中位數為0，均值為0.046，表明樣本數據中女性技術型創業者中只占4.6%，其余為男性創業者；技術型創業者年齡最大值為80，最小值為36，中位數為54，均值為54.443，表明樣本數據中技術型創業者的年齡跨度較大，相對來說，離散程度低，均勻分布在中位數54的兩側；以技術型創業者受教育水平為分類變量，中位數為3，均值為2.554，表明樣本數據中學歷水平為碩士研究生、博士研究生的創業者占比超過半數，技術型創業者總體學歷水平較高；技術型創業者發明家合作數最小值為0，最大值為200，中位數為13，均值為32.612，標準差為45.098，表明技術型創業者中發明家合作數量差異較大；企業成長階段為分類變量，中位數為3，均值為2.690，表明樣本數據中進入成熟期、衰退期的企業相對較多，總體分布較為均勻。

3.2 多元回歸結果分析

為了解不同企業規模下，技術型創業者創造力特征對企業績效的影響，本文將企業規模作為分組變量，分別構建小微企業回歸模型、中型企業回歸模型、大型企業回歸模型(模型1～3)，并將無專利的一般創業者作為基準組，對技術型創業者創造力特征與企業績效的關系進行回歸估計，結果如表4所示。

表4 技術型創業者影響因素多元回歸結果Tab.4 Multiple regression results of influencing factors of technology entrepreneurs

表4結果顯示：模型1～2回歸方程F檢驗值的顯著性分別為0.005 2、0.060 8，均小于α(α=0.1)，模型3回歸方程F檢驗值的顯著性為0.504 0，大于α(α=0.1)，說明模型1～2回歸方程具有統計學意義。隨后，對模型1～2進行異方差檢驗與多重共線性檢驗。從擬合優度看，3個回歸模型的R2值分別為0.087、0.090、0.114，即3個模型的擬合優度分別為8.7%、0.9%、11.4%，所選取的解釋變量能在一定程度上對創業板上市公司績效進行解釋。根據前人研究，創業企業績效影響因素是多方面的，創業者個體特征只是其中一類。從回歸方程系數看，模型1、模型2中低效型、多產型、天才型、關鍵型系數均表現出顯著性且大于0，假設H1、假設H2成立，即技術型創業者創造力水平(專利質量、專利數量)與企業績效正相關；模型3自變量系數的顯著性均大于α(α=0.1)，表現為不顯著，假設H3a成立，即在大型企業中，技術型創業者創造力水平對企業績效無顯著作用。

為比較模型1～2中低效型、多產型、天才型、關鍵型技術型創業者對創業企業績效的影響差異，對其系數進行標準化處理，結果如表5所示。

表5 4種類型技術型創業者標準化回歸系數結果Tab.5 Standardized regression coefficient results of four types of technology entrepreneurs

表5結果顯示：兩個模型標準化回歸系數均為正，且關鍵型<多產型、天才型>低效型，假設H1a不成立，假設H1b成立；多產型>低效型、關鍵型<天才型，假設H2a成立，假設H2b不成立；對應的4種類型技術創業者，模型2的系數均大于模型1的系數，即技術型創業者的創造力特征在中型企業中發揮的積極作用大于小微型企業，假設H3、假設H3b、假設H3c成立。通過上述分析，得出結論如下：

(1)假設H1成立，即在其它條件相同的情況下，技術型創業者的創造力水平(專利質量)與企業績效顯著正相關。具體表現為：假設H1a不成立，關鍵型技術創業者對企業績效的正向作用小于多產型；假設H1b成立，天才型技術創業者對企業績效的正向作用大于低效型。

(2)假設H2成立，即在其它條件相同的情況下，技術型創業者的創造力水平(專利數量)與企業績效顯著正相關。具體表現為：假設H2a成立，多產型技術創業者對企業績效的正向作用大于低效型技術創業者；假設H2b不成立，關鍵型技術創業者對企業績效的正向作用小于天才型技術創業者。

(3)假設H3成立，即不同企業規模下，技術型創業者創造力水平對企業績效的影響與企業規模呈倒 “U”型關系。具體表現為：H3a成立，在大型企業中技術型創業者的創造力水平對企業績效無顯著影響；H3b成立，在中型企業中，技術型創業者的創造力水平與企業績效正相關，且前者對后者的影響最顯著；H3c成立，小微企業技術型創業者的創造力水平對企業績效的影響小于中型企業技術型創業者。

3.3 結果討論

(1)為驗證實證結果的穩健性，本文采用持股比例對創始人進行再檢驗。對創業者來說，持股比例代表其創業決策的話語權，使用持股比例和高管成員身份雙重標準，刪除持股比例為0的樣本數據，確保創業者對企業的管理控制權。最終，技術型創業者的創造力特征與企業績效關系回歸估計結果如表6所示，標準化回歸系數如表7所示。由表6、7可見，回歸結果與標準化回歸系數并沒有顯著差別。

表6 技術型創業者影響因素多元回歸結果(持股比例≠0)Tab.6 Multiple regression results of influencing factors of technical entrepreneurs (shareholding ratio ≠ 0)

(2)不同于以往研究將創業者視為一個不可分割的整體，本文借鑒Ernst等(2000)的研究成果，基于創造力角度將創業者分成4種類型，剖析技術型創業者對創業企業績效的內在影響機制。一是對技術型創業者這一群體進行研究。基于已有研究可知，具備一定技術專業知識的企業家、創業者、技術高管對企業績效具有積極影響，與前者相比，技術型創業者擁有一些相同的特質但不完全重合，是一個全新的群體。因此，盡管已有研究對企業家、創業者、技術高管與企業績效間的關系進行了探討，但缺少對技術型創業者這一群體的關注。雙創背景下，本文聚焦技術型創業者具有重要現實意義。二是將創造力特征引入創業者個體特征研究中，豐富了組織績效研究。已有研究發現，具有生產、技術或研發經歷的公司高管通常具有一定的創新精神，關注技術發展動態，傾向于產品和技術創新投入，對企業產品創新戰略、技術創新能力具有一定推動作用[21]。在上述研究的基礎上，本文提出創造力特征影響企業績效的觀點，并結合現有研究成果，綜合運用專利數量和專利質量兩個維度衡量創造力，基于創業板上市公司數據驗證技術型創業者創造力水平(專利質量、專利數量)與企業績效間的顯著正相關關系，證實了相比于一般創業者，技術型創業者更能正向促進創業企業績效提高。三是綜合考慮企業規模對企業績效的重要影響，將研究結果進一步細化。本文研究樣本大多為高新技術企業和技術密集型企業，創新是促進企業績效提升的重要因素。將企業規模作為關鍵分組變量，可以進一步提升研究結論的完整性與可靠性。研究發現，企業規模與創新之間確實存在先增后減的倒 “U”型關系，進而揭示了創造力特征對企業績效的影響機制，可為企業規模與技術創新相關關系研究提供實證支持。

表7 4種類型技術創業者標準化回歸系數結果(持股比例≠0)Tab.7 Standardized regression coefficient results of four types of technology entrepreneurs (shareholding ratio ≠ 0)

4 結語

本文聚焦技術型創業者的創造力特征與創業企業績效關系問題，利用2020年我國創業板上市公司中技術型創業者專利數據進行實證研究，得到如下結論。

4.1 研究結論

技術型創業者創造力水平(專利質量、專利數量)與企業績效顯著正相關，證明技術型創業者的創造力特征對創業企業績效具有積極影響，能夠影響創業企業進一步發展。對大型企業來說，創業者的創造力水平對企業績效沒有顯著影響。本文認為，大型企業的企業規模已經超過SCP理論中企業規模的臨界點，導致創業者對企業的影響力減弱，因而需要更多的多樣化人才協助創業者管理公司，實現技術創新，而不能單純依賴技術型創業者的個人能力；中小微企業處在規模臨界點之下，技術型創業者的創造力對于企業績效具有顯著正向影響，隨著企業規模擴大，技術型創業者對企業績效具有更為顯著的積極影響，在一定程度上驗證了企業規模與企業技術創新活動之間的倒 “U”型關系。

4.2 理論貢獻

本文聚焦技術型創業者的創造力特征，整合高階理論、SCP理論和企業績效領域研究成果，分析技術型創業者的創造力特征對創業企業績效的影響，豐富了創業者個體特征與創業企業績效關系研究。

一方面，以往文獻雖然探討了創業者在創業活動中的作用，認同創業企業績效與創業者所擁有的部分特質密切相關，并從年齡、教育背景、專業背景、先前經驗、社會資本等角度出發，驗證了創業者不同個體特征對新創企業績效影響。但隨著當前經濟社會發展，技術創新的重要性與日俱增，創造力特征的重要作用不言而喻。本文將創造力特征引入創業者個人個體特征研究中，從理論和實證角度，豐富了相關研究內容。

另一方面，根據經典的SCP理論，企業規模作為能夠影響企業績效的市場結構因素，對企業活動具有重要影響。本文考慮了企業規模與技術創新的關系，將企業規模作為分組變量進行實證研究，最終結論支持第三類觀點，即企業規模與企業技術創新活動之間呈倒 “U”型關系，夯實了該理論的實證研究基礎。

4.3 實踐啟示

2018年，國務院下發的《關于推動創新創業高質量發展打造“雙創”升級版的意見》中，再次強調“支持科技人員創新創業”，激發技術創業新活力。在國家鼓勵技術人員創新創業背景下，本文就技術型創業者對創業企業績效的影響機理進行實證分析，對技術人員創業活動具有指導意義。

(1)肯定了技術人員創業的優勢，鼓勵技術人員響應國家號召積極開展創業活動。從實證結果看，技術型創業者的創造力特征在企業中小微規模階段能夠發揮積極作用，證實技術人員具備的專業知識能夠對新創企業績效產生積極影響。因此，應鼓勵具有創業精神的技術人員積極開展創業活動。

(2)有助于技術人員厘清創業思路，認識到在創業過程中不斷學習的重要性。從實證結果看，在企業規模擴大到一定程度后，技術型創業者的創造力不再對企業績效起顯著促進作用。這就提醒計劃實施或處于創業中的技術人員，要隨著企業發展需要不斷學習，更新自身知識能力。例如，在企業上市后，技術型創業者要提升自身關于財務、監管、治理等管理能力，充分發揮自身在創業活動以及企業成長過程中不可替代的作用。

(3)在引導和鼓勵技術人員創業的同時，要關注技術人員的企業經營能力。政府不僅要在政策層面鼓勵技術人員積極參與創業活動，也要為其創業提供支持，增強技術人員創業的勇氣與信心。例如，搭建技術人員創業平臺，構建技術型創業者學習體系等，為技術型創業者提供更多成長空間，提升其綜合能力，提高創業成功率，促使更多高新技術企業涌現。

4.4 研究局限與未來展望

本文研究仍存在一些不足之處。首先，為了確保研究結論的可靠性，本文對技術型創業者進行了嚴格篩選，確保其對企業具有影響力，因而導致最后可用數據相對有限。其次，國內專利數據庫中沒有完整、準確的個人專利數量以及被引次數匯總數據，因而本文對技術型創業者專利數據進行手動篩選，可能存在一些人為誤差。最后，本文盡可能收集以技術型創業者放棄了技術型創業者個人申請的部分專利數據，可能導致部分技術型創業者專利數據存在誤差。此外，本文主要利用橫截面數據進行實證研究，尚缺乏時間序列的相關研究，這也是未來進一步研究的方向。未來可進一步分析技術型創業者對企業績效的作用機理，從而為技術人員創業提供實證支持。