理论饱和度检验：结束数据收集与分析

理论饱和度检验指的是当获取的信息数据不再额外增加时，通过事先预留的资料进行进一步的概括范畴，如果没有出现新的范畴定义，则可以认为是理论饱和了，即可停止继续收集新数据的工作。在确定理论饱和度方面，本研究采用的是一手数据辅助二手数据的方法，从多个渠道搜索与研究内容有关的资料，使得获取的资料能够相互佐证以达到增加可信度的目的。具体地说，研究团队先在数据收集后期的访谈中就一系列问题进行补充确认，并即时收集云栖小镇、阿里云及相关企业的新闻报道、视频及官网信息的资料以进行充分的分析和探讨，发现出现大量的重复信息，而且进一步深入分析也未得到新的概念和范畴。因此，本文借鉴Strauss和Corbin（1990）的方法论，在进一步收集的案例数据中难以发现新的异质性信息，且研究人员无法获取新的概念和范畴信息时，可以判断已基本满足理论信息饱和度要求。表4-13列举了部分具有代表性的通过资料编码归纳出的范畴以作例证。

表4-13　理论饱和度检验例证

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资料来源：作者整理。

综上，由理论饱和度检验分析可知，当现有数据材料与理论之间的契合关系已处于无法再优化的阶段时，则可视为结束资料的收集分析过程（Strauss，Corbin，1990）。同时，可基本认为“核心企业网络能力与创新网络发展演化”模型在理论上已处于饱和状态。