少量知识是一件危险的事情:创业经验与脱离新企业的关系外文翻译资料

 2022-07-28 10:07

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少量知识是一件危险的事情:创业经验与脱离新企业的关系

摘要

现有研究提出了创业经验如何影响创始人将继续创业或脱离新企业的矛盾叙述。我们建立模型并测试了具有不同水平的经验的企业家如何脱离新创企业。调查结果显示出U型关系,即新手和经验丰富的企业家更有可能退出企业,而经验适中的企业家更有可能继续创业。我们提供理论和实证的解释,说明如何脱离新企业的倾向随企业经验而演变。

关键词:连续创业 新企业脱离 经验曲线 创业行为
1 介绍
企业家在开展创业活动时获得了很多技能。学者和从业者都希望,通过更多的创业尝试,创始人将会更好地创造可以盈利的企业(Gompers等人2010;荷兰和牧羊人,2013;Leacute;vesque,Minniti,&Shepherd,2009)。然而,大多数企业并不像预期的那样发展,最终创始人必须决定是否继续经营或脱离企业。我们认为中止创业是指由于未满足的期望而退出全职工作的决定,并寻求其他职业机会。虽然从业人员已经敦促企业家了解何时退出(Ries,2011),但我们认为,关于经验如何影响创业者做出脱离新创企业决定这一领域的研究却是被学者们所忽视的(Sarasvathy,Menon,&Kuechle,2013; Wiltbank ,Dew,Read,&Sarasvathy,2006)。关于经验与新企业脱离之间关系的研究尚未揭示一致的模式。原因之一可能是因为经验被认为与脱离新企业有线性关系。我们开发了一种替代性的理论,描绘经验与新企业脱离之间的非线性关系,即新手和专家、企业家将以不同于经验适中企业家的速度脱离新企业。我们的纵向分析为这种关系及其对学者和从业者的影响提供了论证。

2 创业经验与新企业脱离
传统思维表明经验的影响是线性的,额外的经验将更加强烈地影响企业家的决定。然而,对经验和退出企业之间关系,研究学者们有不一致的结论。一个全面的研究(请参阅附录A)使我们看到了22篇关于这一主题的论文,其中大部分是基于小型分类排列的样本。十项研究显示经验与脱离企业的可能性之间无显著影响,七项呈负相关,其中两项为混合性结果,三项为正相关。没有一项研究提出或报告了曲线关系。因此,我们提出一个框架,重新审视关于经验的基本假设及其对创业轨迹的影响。我们旨在研究证明经验的非线性影响。对认知、战略管理和创业研究的仔细研究显示,新手、中度经验者和经验丰富者都在在创业的过程中以不同的方式利用经验(Cormier&哈格曼,1987;Haleblian&Finkelstein,1999;Toft-Kehler等,2014)。这项研究表明,“少量经验可能是一件危险的事情”。在经验水平较低时,创业者可能不适当地将经验应用于看似相似但本质上不同的任务。我们认为,经验的差异效应也可能导致其与脱离企业的非线性关系。
3 方法和数据
为了回答我们的研究问题,我们创建了一个纵向数据集,其中包含创始人及其创业的信息。我们使用瑞典统计局维护的两个数据库构建了我们的样本:RAMS(所有公司的年度数据)和LISA(1989年所有瑞典居民的年度数据)。从RAMS我们于1994年,1995年和1996年开始采样了三个完整的公司,直到2002年。从LISA我们为1989-1993年的所有以前的创业活动创造了经验变量,并使用国家税务局的数据来收集财务信息。为了减少行业异质性,我们将样本局限于基于OECD分类的知识密集型行业的企业(Gouml;tzfried,2004)。因此,我们的样本包括在1994-1996年间在瑞典建立的29,338个新的知识密集型企业。
3.1 因变量
因变量——脱离企业的可能性是基于一个年度指标,即一个人是否仍然在全职工作(1 =脱离,0 =全职工作)。当他们开始在另一家公司工作时,创始人脱离企业。我们强调与此变量有关的另外两个因素:我们在样本中保留了破产公司,因为这是脱离企业的可行途径,破产和清算是罕见的(Thorburn,2000)。然而,我们放弃了经历贸易销售的公司,通常被认为是由于未达到预期的期望而不反映脱离企业的退出结果(Arora&Nandkumar,2011)。

3.2 独立变量
我们的独立变量是创业经验,被定义为在先前创业中作为创始人或联合创始人的全职参与的年数。为了减少任意进出个人的影响(例如税务投机或参与“投资组合创业”(Westhead&Wright,1998)),我们要求同行业和地点的企业之间有两年的差距,这被视为单独的创业活动。
3.3 控制变量
为了验证替代解释,我们引入了几个控制变量。我们控制创始人的基本人口特征:性别(1 =男性),年龄和居住在家的儿童人数(每年更新一次)。为了说明企业家支持企业的能力,我们以税收当局报告的财产作为家庭财富的依据,这一结果追踪到的财富超过80万瑞典克朗(约10万美元)。我们的数据中的公司被纳入(有限责任)或非公司(无限责任的合伙和独资)。由于金融负债可能会影响脱离企业的可能性,因此我们以法定形式进行控制(1 =合并)。考虑到对表现不佳的公司的额外投资,我们引入基于年度注资的新投资变量(Wennberg等人,2010年)。我们将创业收益作为绩效的衡量标准。我们使用来自RAMS的公司级绩效变量和根据汉密尔顿(2000)定义[收入 - 费用=所获得的金钱 创业收入]计算收入的LISA个人水平数据,并使用其自然对数值来纠正偏差。教育是需要通过多年来测量的。我们还控制其他类型的经验:管理经验是基于1990年人口普查中的“人事责任”分类变量(0 =没有经验,1 =一些经验,2 =广泛的经验)。行业经验是从事重点行业的年数。风险相似性经验是基于Finkelstein和Haleblian(1999)比较先前企业的行业关系的衡量标准。最后,我们采用了行业效应(SIC-2级别)和时变效应(年假模型)。
3.4 实证策略
我们使用Cox比例风险模型来估计脱离企业的可能性。比例风险模型不需要对危险分布的潜在形状进行假设。为了解决数据中的“绑定事件”,我们使用了Efron程序。回归中的所有系数都显示为危害比(HR),以缓解边际效应的解释。0.95的系数可以解释为“协变量X的单位增加将结果变量的可能性降低了5%”,而1.05表示“协变量X的单位增加增加了结果变量的可能性5%“。
为了确保预测效应与观察值无异常偏差,并且符合比例风险假设,我们绘制了相关变量的Kaplan-Meier生存曲线,并将其与Cox模型的预测进行了比较。表1包括变量的平均值,标准偏差和相关矩阵。我们没有看到多重共线性的证据(VIF lt;= 4)。
表1:描述性统计和相关性

表2:脱离新企业的Cox回归

注意:* p lt;.05,** p lt;.01,*** p lt;.001。危害率形式的系数;标准误差集合在创业水平的括号中。所有型号均包括工业假人和时间假人。

4 结果
表2提供了预测脱离接触的Cox模型结果。模型1是仅具有控制变量的基本模型。模型2和3分别介绍了独立变量。模型1-3之间的拟合统计量(对数似然和AIC值)的增加表明,独立变量为超出控制范围的模型增加了解释力。
总结模型1:创始人是男子,有子女,财富较多,参与企业,获得额外投资,具有类似企业的管理经验或经验,更有可能脱离企业。年龄较大或营利较多的创始人不太可能脱离企业。在模型2中,创业经验的风险比小于1(HR = 0.885; p lt;0.001)。在模型3中,二次风险比为正(HR = 1.108; p lt;0.001),而线性项保持负数并具有统计学意义。图1中绘制的边际效应显示出具有U型效应的经验,脱离企业的可能性在中等程度的创业经验中最低。
图1:企业经验对脱离企业的边际影响

以平均值为中心的关键变量和异常值修正之后,结果保持一致。我们还尝试了先前企业的绩效控制,以达到天生的创业技能,但这并不影响所报告的整体模式(可根据要求提供结果)。
4.1 稳健性检测
由于数据库在1989年被审查,特别是年龄较大的企业家有可能在数据集中缺乏经验。这导致了潜在的类型2错误(错误地拒绝我们的假设),左派审查经验变量对我们的假设进行了保守的测试。即使有三个坚实性测试,结果仍然保持一致:首先,我们控制了对具有5年以上经验的企业家的虚拟审查。效果大小略有下降,但经验和经验2变量的显著性水平仍然远低于5%。其次,我们在三个以前的团队中估计了我们的模型,分析了经验变量在3、4和5年的经验。虽然效果减弱,但我们仍然观察到相同的U形效果。第三,我们估计我们的模型只包括那些在观察期开始之前经营风险的人,这意味着他们在1989年是19岁以上。然后我们将观察到的这个数据集中的创业经验分布与我们的全部数据来比较是否存在潜在的偏见,不能说明这些年龄较大的企业家,他们可能比我们观察到更多的经验。结果在质量上是相同的。为了探讨其他脱离企业结果产生的差异效应的可能性,我们还开展了竞争性风险模型(以交易销售为备选事件)。我们观察到与原始因变量相似的结果,但并没有观察到交易销售结果的相同关系。

5 讨论
本研究的主要目标是促进一种了解创业经验——脱离企业之间关系的新方法。我们认为,现有研究不一致的一个原因是因为经验与风险脱离企业之间有着曲线的关系,这一结论在以前的研究中是没有提到的。像其他获得技能一样,知道什么时候称之为退出经验。我们的分析显示,新手和经验丰富的企业家比具有中等水平经验的企业更有可能脱离他们的企业,尽管有不同的原因。这种U形图案有助于澄清为什么在某些情况下,经验——脱离企业之间的关系可能会出现相反的方向。例如,Delmar和Shane(2006)报道了基于较短时间范围(30个月)分析的负相关关系,而Wennberg等人(2010)表现出正相关关系。虽然这些研究运用不同的经验,但我们的模型为这些看似矛盾的结论提供了一个统一的框架。
为了解释这些发现,我们重点关注U形模式的每一部分,从新手企业家开始,到适度经验的企业家,再到经验丰富的企业家。新手企业家面临着高度的脱离企业的风险,因为他们最依赖于外部反馈来弥补他们在经营理念和早期创业方面的知识差距。这些企业家将会向顾问、牵头使用者和客户以及其他利益相关者寻求并接受未经过滤的建议和批评。没有第一手经验,这些新手就缺乏透视所有新企业所产生的嘈杂反馈的真实信号。没有这一经验,新手可能通过误解缓慢的客户或将停滞不前的用户采用作为增长和生存前景的主要指标来过早脱离企业。他们最容易受到利益相关者的怀疑,并且对于他们的企业是否能够真正取得成功感到怀疑。一些企业只需要时间来实现产品市场的适应性,但是新手可能不会忍耐他们的成功(Kim,Longest,&Lippmann,2015)。此外,与创业生活方式相关的压力和金融不确定性可能会对新手造成伤害,导致他们相当快速地脱离企业去从事其他活动。
虽然新手很容易快速脱离企业,但我们的研究结果表明,有适当经验的企业家更倾向于继续创业。我们推测,他们正在进行的努力部分是由于他们面临的能力障碍与其适度的专业知识相关。这些企业家拥有足够的经验来表现出一定的信心,容易受到迷信的学习的影响——从过去的事件中做出错误的推论,并相信他们的“直觉”,而不是系统地收集和分析利益相关者的相关数据(Cooper,Woo,&Dunkelberg,1988 ; Levitt&March,1988; Toft-Kehler等,2014)。正如组织学习研究所表明的那样,从过去的经验中做出准确的推论并不是一个微不足道的工作,因为经验之间的映射经常发生在上下文之外,导这致过时或误导的产生。这对于企业家精神尤为重要,因为建立新的企业是一项复杂的任务、行业、地点和时间长短的差异可能会影响推理的准确性。当经验丰富的企业家在很大程度上依赖于有限的知识时,就会变得容易陷入能力陷阱,说服自己的企业如果持续时间更长,就能取得成功。因此,这些企业家最不可能脱离企业,即使这可能符合他们的最大利益。
对于我们的最后一个组织——专家企业家,我们推测,他们过去的经验使他们比缺乏经验的对手更加挑剔,使他们能够快速脱离不满足预期的企业(Raffiee&Feng,2013; Shepherd,McMullen和Jennings,2007)。凭借丰富的经验,专家企业家可以更快地评估创业潜力。从经验的角度来看,这些企业家也知道如何和在哪里获得可靠的信息来验证新生机会,并能更准确地分析传入的信息。因为他们了解持续不景气的企业的机会成本,所以他们对脱钩更具决定性。虽然专家企业家和新手企业家脱离企业的可能性都较大,但是这样做的原因差别很大。

总而言之,我们展示了创业经验如何为具体的战略行动提供了一个基础,以脱离未来发展的企业(Delmar&Shane,2006; Holland&Shepherd,2013; Zahra&Wright,2011)。我们的研究突出表明,除了风险和成长,脱离企业也是经验所导致的结果之一(Arora&Nandkumar,2011; Dimov,2010)。我们的研究结果表明,专家企业家最有能力确定何时坚持或脱离新的企业(Sarasvathy,2008)。我们的工作突出说明了经验如何帮助企业家辨别何时停止将资源用于不可持续的创业活动(Sarasvathy&Venkataraman,2011),更有效地管理创业风险(GuntherMcGrath,1999)。在职业生涯中,时间和资本也是宝贵的资源,所以知道什么时候戒烟也可能提高整体职业成功(Burton,Soslash;rensen,&Dobrev,2016; Dimov,2010)。
我们为未来的研究提供了可能性,以进一步完善我们的研究成果。从业人员中的一种流行技术是在商业模式不工作时快速“转向”。我们的研究设计不能捕捉到这些细微但实质性的变化,但这种限制为今后对脱离企业的研究提供了机会(例如,Bakker&Shepherd,201

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