学术创业：中国研究型大学的认知与实现

典型的学术创业——创建大学衍生企业的过程是从一个非商业化的环境下的首创理念转变为一个竞争性的寻租企业的过程，涉及学术与产业两种不同环境下的利益相关者，因此形成了相对复杂的支持网络。该网络的支持效应不仅体现在企业绩效的良好表现，而且体现在帮助企业构建应对不确定性环境的有效战略模式。以往的相关研究往往关注到大学衍生企业的学术背景，侧重于从母体大学、学者发明人等学术要素的角度进行探索，并提出相应的扶持政策，如鼓励产业资金进入大学研究中，建立专门的技术转移部门，完善科技园、孵化器等基础设施，但以上创业支持政策是否达到了预期效果却缺乏可信的证据。作为市场环境下的竞争性企业，大学衍生企业的产业属性，即从产业环境获取资源与实现价值的途径与效率在以往的研究中很少涉及。这样一来，大学衍生企业的成长逻辑无法得到完整的描述，来自不同利益相关者的支持要素的有效性与衔接性也难以进行检验。

本研究突破传统的研究模式，以创业支持网络将母体大学、政府、产业合作伙伴、学者发明人等不同环境下的支持主体同时引入分析框架中，通过探索不同支持要素的交互作用及其对企业战略模式与绩效的影响机理来评估创业支持网络的有效性。研究结果将为大学衍生企业如何有效利用与整合多渠道的支持要素提供指导，也为相关支持政策的制定提供新的思路。

1. 理论基础与假设

Stenffensen等学者指出了大学衍生企业的两个关键特征: (1)企业创办者是大学的雇员; (2) 企业赖以生存的关键技术来自大学。[1]

理论上，大学衍生企业的成长始于大学的某项新知识或新发明，通常具有一般科技创业型企业的特点，面临由新生性(Newness) 导致的成长劣势 (Liability) 或弱性 (Weakness)。[2]同时，这类企业涉及更复杂的利益关系和价值网络，其资源获取渠道也呈现出多样化特征。

创业支持网络能够较好地描述大学衍生企业获取支持要素的方式与途径。创业支持网络是企业、科研机构、政府部门以及其他辅助 (中介) 机构等产业内主体，在创业过程中所提供的各种支持及其相互关系的总和。创业支持网络的关键在于核心企业从网络的不同节点获取外部 (网络) 资源。对大学衍生企业而言，其创业支持网络涉及多方主体——母体大学、学者发明人、政府、产业合作伙伴等，他们分别提供信息、资金、战略引导等支持要素。

(1) 创业支持网络的有效性——从创业导向形成到绩效水平提升

大学衍生企业通常处于技术复杂性高、动态性强的产业环境中，在许多情况下，大学衍生企业挑战了现有企业的技术标准，但在规模和市场方面处于劣势。[3]怎样的创业支持网络才是有效的，即网络中不同节点的支持要素是否有助于大学衍生企业获得持续增长?

本研究中，我们将大学衍生企业的有效战略模式与绩效表现作为评价创业支持网络是否有效的关键切入点。对于技术复杂性条件下的新创企业而言，以前瞻性、创新性和风险承担性为特征的创业导向与其成长潜力存在必然的关联性，已被证实是企业追逐新事业、应对环境变化的有效心智模式。[4]一方面，创业支持网络通过创业资源要素的整合与优化，能够促使企业形成积极的创业导向，通过创新的、富有风险的以及主动竞争的行为追求市场机遇，构建竞争优势;[5]另一方面，创业支持网络降低了大学衍生企业的资源搜寻成本与获取成本，对企业绩效表现有直接且显著的促进效应。

因此，我们认为，大学衍生企业创业支持网络的有效性体现在帮助企业构筑起有效的战略决策模式，通过创业导向引导企业行为，提升绩效水平。同时有效的支持要素对大学衍生企业的绩效表现也会产生直接的贡献。由此，我们提出以下假设:

假设1: 大学衍生企业的创业导向与绩效水平正相关

(2) 创业支持网络的关键节点

①学术环境: 母体大学支持与学者发明人支持。我国的大学衍生企业通常是由学校或学校投资的资产公司建立的全资、控股或参股企业，[6]因而与母体大学存在天然的关联性。大多数情况下，母体大学是大学衍生企业的关键启动组织，为企业提供有形资源包括试验场所和研究设备以及无形资源包括人力资本、科学技术知识和商业知识。[7]因此，母体大学所提供的支持平台，很大程度上决定了企业的战略方向，也作用于企业的绩效表现。O'Shea等 (2005)通过对美国大学衍生企业的调研也得出了类似的结论，研究发现，在美国每所大学平均每年衍生1.91家衍生企业，而MIT每年就能衍生出31家企业。这种现象说明母体大学的某些特质制约着大学的衍生能力，其支持方式及支持要素对大学衍生企业的发展起着重要作用。[8]我国知名的大学衍生企业方正集团由北京大学1986年投资创办，2009年，已占据中国校办产业盈利能力近70%的份额，其成长也正是得益于它与北京大学所构建的相互依存、共存共荣的有机联系，北京大学计算机研究所，国家重点实验室、国家工程研究中心等单位一直是方正集团坚实的技术后盾。

另外，大学的政策导向与创业氛围必然影响大学学者的创业动机与创业成本，进而制约其创业投入程度。在美国，1980年贝尔多法案 (Bayh-Dole Act) 通过以后，绝大多数大学都建立了技术转移办公室，极大地减少了大学技术成果转化的障碍，并制定规章制度将学者的创业活动合法化、规范化。如斯坦福大学前副校长，“硅谷之父”特尔曼就把能否为学校带来财富视为终身教授评聘的基本标准。在这些政策的刺激下，学者的商业行为日益活跃，美国的大学衍生企业也因此得到了迅速发展。基于以上分析，我们提出以下假设:

假设2a: 大学支持与大学衍生企业的创业导向正相关

假设2b: 大学支持与大学衍生企业的绩效水平正相关

假设2c: 大学支持对学者发明人支持有正向影响

典型的大学衍生企业一般是技术驱动的，其高成长性 (和潜力) 以及对技术发展严重的路径依赖使得这类企业的成长极大地依赖于内部降低不确定性以及管理知识流的能力。[9]由于学者发明人对技术的特性和应用前景比一般人有更好的理解，大学衍生企业对技术的路径依赖往往转化为对原始发明人的依赖。[10]Radosevich等 (2009) 指出，如果发明人在初期阶段支持大学衍生企业，最初的技术能力就是可靠的，[11]这将使企业对技术的应用潜力与革新方向有清晰的把握，进而提高创新能力、前瞻能力与风险承担能力。据统计，硅谷60% ～70%的企业是斯坦福大学的教师和学生创办的。Zucker等对生物技术型企业的实证检验进一步证实了学者发明人，尤其是明星科学家 (star scientists) 对大学衍生企业的创新能力和成长绩效具有显著的促进效应。[12]因此，我们提出如下假设:

假设3a: 学者发明人的支持与大学衍生企业的创业导向正相关

假设3b: 学者发明人的支持与大学衍生企业的绩效水平正相关

②区域与产业环境: 区域支持与产业支持。历史上，大学衍生企业主要是在某些特定的地区取得了成功，如，美国波士顿的128号公路周围和加州的硅谷，英国剑桥郡等。许多学者注意到了这些地区创业活动的活跃性以及对经济发展的巨大贡献，但却无法复制其成功。正如一些研究所指出的，大学建立衍生企业的能力存在很大程度的路径依赖，很可能是一个历史上高衍生企业成功率的结果(Shane，2004)，或是源于良好的区域条件 (Roberts和Malone， 1996)。企业行为受到外部环境条件的约束，因此其战略决策以及战略执行所能够带来的绩效深受其所处的市场、技术、制度和社会环境影响。具体到大学衍生企业，O'Shea等 (2008) 认为应将资本可得性、区域知识基础、产业结构等外部环境影响要素归入其战略形成与绩效函数中。[13]

从区域特征看，中国经济发展具有明显的区域不均衡性。经济规模，政策环境、开放程度以及风险资本活跃程度等方面的差异，直接影响了技术、资本、人力资源等关键创业资源的可获得性。而企业的创业导向与绩效表现往往受资源束而不是个别资源的制约，[14]因此我国的大学衍生企业呈现出明显的空间集群现象，主要集聚在我国东部地区的11个省、直辖市，并高度集聚在上海、北京、江苏三地，[15]在数量分布与收入上也存在显著的区域差别。[16]基于以上分析，我们提出以下假设:

假设4a: 区域支持与大学衍生企业的创业导向正相关

假设4b: 区域支持与大学衍生企业的绩效水平正相关

从产业环境来看，产业本身就是一种网络形态。在当前不断出现的技术创新过程中，极少有企业能够独立地完成生产经营的所有活动，[17]产业网络内的联结模式为企业创新提供了合意的条件。Luk等 (2008) 的研究结果表明，关键性专业技术与人才、资源提供者与产品消费者等产业合作伙伴之间的深度资源交换与能力互补行为，为大学衍生企业提供了技术互补、全新能力获取、加速市场进入等一系列机会。[18]由此我们提出以下假设:

假设5a: 产业支持与大学衍生企业的创业导向正相关

假设5b: 产业支持与大学衍生企业的绩效水平正相关

另外，基于网络结构的嵌入性，不同地区的发展程度、政策导向、开放程度等区域特征使得该地区的大学支持、区域支持、产业支持必然存在一定的相互关联，因此，我们提出以下假设:

假设6: 大学支持与区域支持存在相关性

假设7: 区域支持与产业支持存在相关性

综合以上分析，本研究的核心在于探索怎样的创业支持网络对于大学衍生企业成长是有效的，即网络中各支持要素及其交互效应对大学衍生企业创业导向与绩效表现的作用机制。我们提出以下大学衍生企业创业支持网络的概念模型，见图8.1。

我们进一步关注到了大学衍生企业治理结构的调节效应，这是因为我国的大学衍生企业主要可以分为两类，一类是由学校主导，即由母体大学建立、配置人员、筹集资金和管理控制; 另一类是企业拥有自主决策权 (母体大学在其中也许会有部分股权)。这两类企业的技术来源均为大学的科研成果，不同之处在于母体大学控制程度不同，这种治理结构上的差异性将进一步影响创业支持网络中不同主体所提供的支持方式与资源类型。因此，我们提出以下假设:

假设8: 大学衍生企业的治理结构将调节创业支持网络的有效性

图8.1 大学衍生企业创业支持网络的概念模型

2. 研究设计

(1) 样本与数据

研究的数据以问卷调研的形式获得，本研究通过以下方法保证问卷的内容效度: 第一，所使用的问卷题项大部分来源于已有的研究文献，而对于本研究首次进行测度的变量，我们在整理大量国内外相关文献的基础上设计相应量表; 第二，对五位学者发明人进行了访谈，其中两位同时在高校与大学衍生企业任职，另外三位有丰富的科研成果转化经验。我们请他们对初始问卷的设计方案提出意见和建议，在此基础上对问卷题项进行了有针对性的修改; 第三，对湖北省内7所“211工程”大学的120家衍生企业进行预调研 (回收问卷73份，回收率为60.8%)，并根据预调研数据进行问卷的信度和效度检验，剔除不合理的测度题项，形成正式的调研问卷。

正式的调研工作于2010年9月展开，12月结束，历时4个月。我们以邮寄的形式向全国112所“211工程”大学的650家衍生企业发放问卷，经多次沟通与催收，共回收问卷410份，其中有效问卷369份。问卷的总回收率为63.1%，总有效率为56.8%。问卷填写人大部分为在企业任职的高层管理人员，例如CEO、副总经理、经理助理等。从而保证了受访者熟悉企业的经营情况。表8.1对样本企业的基本特征进行了描述。

表8.1 样本企业的基本特征

(2) 变量测度

①“大学支持”。母体大学为衍生企业提供的支持要素包括技术、人才、品牌等多方面，参照Einar Rasmussen等 (2010) 提出的框架，[19]本研究以路径引导支持、资源整合支持、角色平衡支持三个维度衡量母体大学对衍生企业的支持力度: 路径引导支持指母体大学为衍生企业提供战略引导、品牌效应等支持，帮助企业开辟新的成长路径; 资源整合支持指母体大学为企业提供必要的资源组合; 角色平衡支持指母体大学为平衡衍生企业及学者的学术与商业角色所提供的便利条件，主要体现在对学者参与企业经营和技术商业化的鼓励政策。具体的测量题项见表8.2 (已剔除因子载荷值较低的测量题项)。

②“学者发明人支持”。针对学者发明人为大学衍生企业提供了哪些支持，目前并没有可以借鉴的成熟量表。根据前面提出的研究假设，本研究所界定的“学者发明人支持”指学者发明人对衍生企业的投入程度，包括参与角色维度和时间投入维度，具体的测量题项见表8.2。

③“区域支持”与“产业支持”。区域支持指企业所在地区的政策导向与区域基本环境，政府在区域支持环境的构建中扮演重要角色; 产业支持指上下游企业等产业合作伙伴的联结程度。具体的测量题项见表8.2 (已剔除因子载荷值较低的测量题项)。

④“创业导向”: 我们以创业导向来衡量大学衍生企业战略决策模式的有效性。创业导向是一个多维度的概念，Covin和Slevin (1989) 提出的前瞻性、创新性和风险承担性是后续实证研究中测度创业导向使用最多的三个维度，本研究也采用这种测度方式，具体的测量题项见表8.2。

⑤衍生企业“绩效”。对于创业企业而言，Gils等 (2004) 提出，仅通过少量财务指标测量企业绩效容易出现判别偏差。因此，我们参照Runyan (2008) 的主观测度方法，要求受访者从产品、市场、战略执行度、治理结构、企业凝聚力等多个维度对企业的绩效表现进行评分，得分越高，表明绩效表现越好。具体的测量题项设计见表8.2 (已剔除因子载荷值较低的测量题项)。

3. 假设检验与结果

(1) 信度与效度检验

对信度的检验我们采用Cronbachα系数法，结果见表8.2。调研问卷是针对大学衍生企业设计的全新问卷，也是首次将创业支持要素、创业导向与企业绩效组合在一起进行调研。对于这类问卷， Hatcher的研究结果表明，根据实际应用情况，新组成量表的信度在0.5以上也算合格。由此，表8.2中所示的信度均大于0.6，在可接受的范围内。另外，我们检验了量表的收敛效度 (convergent validity)，收敛效度指同一因子所包含的各测量题项的相关性程度，表8.2的结果表明，各测量题项的因子载荷值均大于0.6，基本满足收敛效度。(www.xing528.com)

为进一步检验各潜变量的量表构建的合理性，我们通过验证性因子分析来反映测量模型的拟合情况，拟合结果见表8.3，各潜变量基本达到模型的可接受程度。

表8.3 各潜变量与测度题项的拟合程度

综上所述，以上各变量均通过了信度和效度检验。

(2) 研究结果

本研究运用结构方程模型 (SEM) 分析创业支持网络中各支持主体所提供的支持要素的有效性及其相互影响机制，具体分析采用AMOS7.0软件。

初始模型拟合效果并不理想，因此我们对模型进行了修正。具体做法是: 从众多路径中选择估计参数最不显著的那条路径加以删除，从而得到原模型的一个嵌套模型，然后看嵌套模型相对于原模型的x2增加值在统计上是否显著，如果差异不显著，则表明对原模型的修正是合适的，我们以该嵌套模型为新的原模型，重复进行上述测试工作，直至嵌套模型相对于原模型的x2增加值在统计上变得显著。依此方法将模型调整到最优状态，最终的修正模型如图8.2所示。各项拟合指标如下: RMSEA=0.077，CFI=0.910， GFI=0.936，IFI=0.912，NFI=0.881，基本达到模型的可接受程度，表明最终的模型与数据能够较好地拟合。

①假设检验——大学衍生企业创业支持网络及其有效性。结构方程模型的结果如图8.2所示，大学衍生企业的创业导向对其绩效有显著的促进作用 (路径系数β=0.20，P＜0.05)，假设H1成立，而创业支持网络中的不同支持主体所提供支持要素的有效性存在差异。

图8.2 创业支持网络的有效性检验 (N=369)

注: * 表示P＜0.1，＊＊表示P＜0.05，＊＊＊表示P＜0.01。

学术环境下，大学支持仅对衍生企业绩效有促进作用 (路径系数β=0.17，P＜0.05)，H2b获得支持，而对创业导向的影响未通过显著性检验，H2a未获得支持，大学与学者发明人的支持方式也没有显著的相关性，H2c未获得支持; 学者发明人为大学衍生企业创业导向与绩效提供的支持要素的有效性均不显著，H3a与H3b均未获得支持。

区域与产业环境下，区域环境提供的支持要素有效促进了大学衍生企业创业导向的形成 (β=0.48，P＜0.01) 以及企业的绩效表现 (β=0.26，P＜0.1)，H4a，H4b均获得支持; 产业支持对大学衍生企业的正向影响并不显著，H5a，H5b均未获得支持。

最后，模型的结果表明，学术环境与区域产业环境为衍生企业提供的支持要素之间存在较强的相关性，大学支持与区域支持之间的相关系数为0.22 (P＜0.01)，H6获得支持; 区域支持与产业支持之间的相关系数为0.76 (P＜0.01)，H7获得支持。

②大学衍生企业治理结构的调节效应。为提高研究的严谨性，我们进一步检验企业治理结构的调节作用，本研究依据母体大学对其衍生企业的控制程度将样本企业分为两组，第一组为“母体大学控制”组，包括“母体大学所有”与“母体大学控股”两类企业，共有187家; 第二组为“非母体大学控制”组，包括“母体大学参股”、“母体大学提供帮助”与“和母体大学没有关系”三类企业，共182家。

检验结果显示，大学衍生企业的治理结构对于创业支持网络是否有效具有显著的调节作用 (见图8.3)，网络中各支持要素的有效性呈现出较大的差异，假设H8得到支持。

图8.3 企业治理结构的调节作用

注: * 表示P＜0.1，＊＊表示p＜0.05，＊＊＊表示P＜0.01。

母体大学拥有控制权的衍生企业，往往过于依赖母体大学的支持 (大学支持对企业的创业导向形成与绩效表现均有显著的促进作用，路径系数分别为0.17，P＜0.1; 0.22，P＜0.05)，而忽略了其他重要的资源获取渠道，仅区域支持对衍生企业创业导向有促进作用 (路径系数β为0.39，P＜0.01)，学者发明人支持与产业支持并没有明显的正向影响。创业导向作为科技创业型企业的有效战略模式，也未对其绩效产生促进作用。

相较而言，拥有自主控制权的大学衍生企业难以获得母体大学的有效支持，但对其他渠道的支持资源的整合与利用能力较强; 区域支持对企业创业导向与绩效的促进作用显著 (β=0.49，P＜0.01; β=0.31，P＜0.1); 同时，学者发明人对这类企业的创业导向形成具有积极贡献 (β=0.14，P＜0.1); 创业导向对企业绩效的促进作用也非常明显 (β=0.32，P＜0.01); 但与预期不符的是，产业支持对大学衍生企业的创业导向形成与绩效表现仍没有显著的支持效应。

(3) 结果讨论

以上研究结果表明，母体大学、学者发明人、政府、产业合作伙伴等利益相关者构成的大学衍生企业创业支持网络尚未能形成有效的衔接与互补机制。

学术环境中，母体大学与学者发明人所提供的支持存在一定的缺位现象，母体大学的路径引导、资源整合等支持要素直接作用于衍生企业绩效，但对企业的战略模式探索并没有显著贡献。而学者作为衍生企业核心技术的发明者，对大学衍生企业的影响并不显著。区域与产业环境的支持要素中，区域支持的积极作用明显，促使企业以创业导向指导企业行为，获取高水平绩效 (Wiklund和Shepherd，2005)。但与预期不符的是，产业支持对于大学衍生企业的绩效及其战略形成没有显著影响。

大学衍生企业治理结构的调节效应也得到验证。由母体大学主导的衍生企业 (母体大学拥有控制权) 能够较为便利地利用母体大学的各种资源，因此其绩效表现基本上取决于母体大学的支持情况，这种强依赖性严重阻碍了企业对于其他渠道的支持要素的吸收能力。而另一类拥有自主决策权的大学衍生企业 (母体大学无控制权) 更能有效利用当地的区域资源，由于学者发明人在这类企业中通常扮演重要角色，因此对于企业的创业导向形成有积极贡献。值得关注的是，以上两类大学衍生企业都未能有效融入所在行业的产业链，难以从产业伙伴中得到有力支持。

4. 结论与政策建议

大学衍生企业作为一种特殊的科技创业型企业，受到创业企业基本特征的约束，即资源约束问题 (Baker和Nelson，2005)，同时由于其治理结构、创生形式的特殊性，往往涉及复杂的资源交换机制与支持网络。因此，如何为大学衍生企业提供有效的支持要素，帮助企业克服成长初期的资源约束问题非常关键。现有的研究大部分聚焦于大学衍生企业的学术创业背景，指出国家的衍生政策刺激 (Philippe Mustar，2007)、母体大学的资源条件、路径引导(Shane和Stuart，2002; Einar Rasmussen等，2010)、对学术创业的奖励制度 (Debackere和Veugelers，2005)、大学的科技实力、专业布局特点 (杨德林等，2007)、所在区域的创业氛围与文化(Siegel，2004) 等都会对大学衍生企业的成长绩效产生影响，但大学衍生企业作为一个竞争性的产业组织，其能动的整合资源、构建竞争优势的途径并不清晰。现有文献大部分强调从外部提供支持要素来弥补大学衍生企业商业资源匮乏的问题，然而，对于大学衍生企业而言，不同利益相关者所提供的支持要素并非单独地、线性地对企业产生影响，而是相互作用形成了一个支持网络。各支持主体提供的支持要素对大学衍生企业究竟如何产生影响? 不同支持要素之间能否形成有效的配合? 这些问题在现有文献中仍缺乏可信的结论。

本研究能够为更好地理解和评价大学衍生企业的支持要素及其相互作用机制做出一定贡献。Holger Patzelt (2009) 指出，能被企业吸收与利用的支持要素才是有效的，我们遵循这一逻辑，尝试将不同价值取向环境下的支持主体——母体大学、学者发明人、政府、产业合作伙伴——纳入一个整合的创业支持网络中，深入探索这些支持主体为大学衍生企业提供的支持要素及其有效性。

研究结果表明，大学衍生企业的创业支持网络中，各主体所提供的支持存在一定的重复与缺位现象，尚未形成有效的衔接与配合机制。大学衍生企业的创业导向形成及其绩效表现主要依赖于母体大学支持和政府主导的区域环境支持，但创业支持网络中另外两个关键主体——学者发明人和产业合作伙伴并未发挥应有的支持效应，大学衍生企业似乎仍然难以嵌入相关的产业链中。由此，我们可以推断，尽管近年来政府与高校对于科研成果转化的支持措施取得了一定成果，但大学衍生企业仍未能有效地实现产业嵌入，由其特殊学术背景所带来的高校与政府的扶持政策尽管一定程度上帮助大学衍生企业克服了创立初期的资源瓶颈，但也抑制了学者发明人的积极性以及企业寻求产业支持的能动性。

研究结论对于政府、大学相关支持政策的制定也具有重要的参考价值。我们发现不同治理结构的大学衍生企业对于支持要素的吸收与利用能力存在很大差异，大学主导的衍生企业的战略导向与绩效表现主要依赖于母体大学所提供的有形和无形支持要素，而拥有自主决策权的企业能够更有效地利用来自学者发明人与区域环境的支持。因此，政策制定者对创业支持网络中不同主体所能提供的支持要素的层次性与衔接性应给予重视并加以引导，构建平衡且通畅的支持要素流动网络。对于大学衍生企业的成长扶持也并不存在普遍意义的支持政策，基于企业类型的差异性提供“有选择的”支持要素可能更加有效，例如，场地、设备、人才等有形支持要素应较多地向非大学主导的衍生企业倾斜，而为由母体大学主导的衍生企业搭建其与产业伙伴进行合作的平台，推动知识、资本等创业要素的流动与整合更为重要。

[1] M.Steffensen，E.M.Rogers，et al.Spin—offs from research centers at a research university.Journal of Business Venturing，1999 (15): 93-111.

[2] 朱秀梅，费宇鹏. 关系特征、资源获取与初创企业绩效关系实证研究.南开管理评论，2010，13 (3): 125-135.

[3] Matthew S.Wood.Does one size fit all? the multiple organizational forms leading to successful academic entrepreneurship.Entrepreneurship Theory and Practice，2009 (7):929-947.

[4] 胡望斌，张玉利，牛芳. 我国新企业创业导向、动态能力与企业成长关系实证研究. 中国软科学，2009 (4): 107-118.

[5] J.Wiklund，D.Shepherd.Entrepreneurial orientation and small musiness performance: A configurational approach.Journal of Business Venturing，2005， 20 (1): 71-91.

[6] 胡海峰. 孵化、转移、回馈、联盟: 大学衍生企业的创新发展路径——以威视股份公司为例. 中国软科学，2010 (7): 58-63.

[7] Einar Rasmussen，Odd Jarl Borch.University capabilities in facilitating entrepreneurship: A longitudinal study of spin-off ventures at mid-range universities.Research Policy，2010 (39): 602-612.

[8] O'Shea et al.Entrepreneurial orientation，technology transfer and spinoff performance of U.S.universities.Research Policy，2005，34 (7): 994-1009.

[9] S.Shane，S.Venkataraman.The promise of entrepreneurship as a field of research.Academy of Management Review，2003，25 (1): 217-226.

[10] 李雯，夏清华. 学者创业如何影响大学衍生企业的创业导向? ——基于湖北省“211工程”大学衍生企业的实证研究. 科学学研究，2011，29 (4):610-618.

[11] Sanjay Jaina，Gerard Georgeb，Mark Maltarich.Academics or entrepreneurs? Investigating role identity modifcation of university scientists involved in commercialization activity.Research Policy，2009 (38): 922-935.

[12] Lynne G.Zucker，Michael R.Darby and Jeff S.Armstrong.Commercializing knowledge: University science，knowledge capture，and firm performance in biotechnology.2002，48 (1): 138-153.

[13] Rory P.O'Shea，Harveen Chugh，Thomas J.Allen.Determinants and consequences of university spinoff activity: a conceptual framework.Journal of Technology Transfer，2008 (33): 653-666.

[14] Johan Wiklund，Holger Patzelt，Dean A.Shepherd.Building an integrative model of small business growth.Small Bussiness Economics，2009 (32): 351-374.

[15] 易高峰，程骄杰，赵文华. 我国大学衍生企业发展的影响因素分析. 清华大学教育研究，2010，8 (31): 4.

[16] 张云逸，曾刚. 基于三螺旋模型的高校衍生企业形成机制研究——以上海高校衍生企业为例. 科技管理研究，2009，(8) .

[17] 吴冰，王重鸣，唐宁玉. 高科技产业创业网络、绩效与环境研究: 国家级软件园的分析. 南开管理评论，2009，12 (3): 84-93.

[18] Luk C，Yau O，Sin L，Tse A，Chow R，Lee J.The effects of social capital and organizational innovativeness in different institutional contexts.Journal of International Business Studies，2008 (39): 589-612.

[19] Einar Rasmussen，Odd Jarl Borch.University capabilities in facilitating entrepreneurship: A longitudinal study of spin-off ventures at mid-range univer-sities.Research Policy，2010(39):602-612.