一、引言

近年来，创业认知成为创业研究领域的新兴流派(杨俊等，2015；Shepherd and Patzelt, 2018)。创业认知研究关注创业者与情境互动的认知机制，重点考察创业者的认知为何、何时以及如何诱发创业行为并影响行为的有效性(杨俊等，2015)。一个重要的研究取向就是从信息加工视角出发，探究创业者及其新企业适应环境的认知过程与内在机理。信息加工理论指出，感知到环境信息，并采取适当的信息加工方式解释和处理信息，是创业者做出适应性决策的关键(Daft and Weick, 1984)。然而，创业者感知环境信息后，如何选择信息加工方式，并对已有认知做出怎样的调整才能更好地适应环境变化？虽然学者们探究了环境扫描(Kiss and Barr, 2015；何一清等，2017)、信息加工方式(Jones and Casulli, 2014；周小虎等，2015)与创业者认知形成或变革的关系，并得出了一些重要观点，但遗憾的是，鲜有研究对创业者环境扫描后如何选择信息加工方式进而实现认知变革的完整过程进行经验探究。因而，现有文献对于创业者认知变革的发生机理缺少完整的解释逻辑。

有鉴于此，本文在信息加工理论及创业认知文献的基础上，提出了“环境扫描—信息加工—认知变革”的概念框架，随后运用多案例研究方法对这一框架进行深化和拓展。本文提出的命题和理论框架有助于从模式识别和信息加工方式两个互补的方面揭示创业者及其新企业适应环境的认知机制，对于创业决策理论与实践均有重要启发意义。

二、文献回顾 (一) 信息加工理论

创业者的认知变革是发生在“创业者—环境”界面上的信息交互(何一清等，2017)。环境扫描提供了创业者决策所需要的内外部信息(Bedford and Harrison, 2015)。创业者扫描到信息后，需要进行比较、过滤、分析和整合等心理操作，此即信息加工。双加工系统理论(Evans and Stanovich, 2013)指出，人脑有两类思维过程：启发式加工是以现有认知结构为基础的、快速的、无意识的、直觉的选择性加工，认知资源占用较少；分析式加工是以规则和逻辑推理为基础的、缓慢的、有意识的、理性的序列加工，认知资源占用较多。

现有文献表明，个体采取哪种信息加工方式，与决策情境有关。高不确定性(Tversky and Kahneman, 1974)、高时间压力(Hodgkinson and Healey, 2011)容易引发启发式加工，新颖情境容易引发分析式加工(Jones and Casulli, 2014)。高度复杂的任务既可能引发启发式加工(Hodgkinson and Healey, 2011)，也可能引发分析式加工(Jones and Casulli, 2014)。与当前决策情境相关的生动、显著和近期的记忆易被提取时，容易引发启发式加工(Jones and Casulli, 2014)，需要挖掘问题的内在结构时需要分析式加工(高华、余嘉元，2006)。综上，决策情境因素以及情境相关记忆的易提取性，都是信息加工方式选择的重要依据。

(二) 认知变革研究

创业者认知是创业者在机会评估、新企业创建和成长过程中用以做出评估、判断或决策的知识结构(Mitchell et al., 2002)。创业者的知识结构既用来感知和解释环境信息，又会在信息处理过程中发生学习和变化。参考已有研究(Gray and Meister, 2004)，本文将创业者用于创业机会识别与利用的知识结构的变化定义为认知变革，并使用认知复制、认知适应和认知创新衡量创业者认知变化的程度。其中，认知复制指个体的知识结构以一种与其现有知识相匹配的方式发生改变；认知适应指个体为应对变化而渐进地调整知识结构；认知创新指个体的知识结构发生了显著的、不连续的变化。

现有研究指出，信息加工方式是影响创业者认知的关键因素。例如，周小虎等(2015)发现，两种信息加工方式都会影响创业脚本的构建，但启发式加工有助于形成与创业意愿有关的脚本，分析式加工有助于形成与创业执行有关的脚本；高华、余嘉元(2006)认为，启发式加工只需要较少的意识参与和认知努力就能快速、自动地对环境特征进行再认，有助于信息和已有知识结构的同化。总体而言，两种信息加工方式对创业者的认知产生怎样的影响，相关研究较为匮乏。

基于上述讨论，本文建立图 1所示的概念框架：创业者通过环境扫描获取信息，选择信息加工方式处理信息，最终实现认知变革。基于此框架，本文尝试回答以下两个研究问题：创业者获取环境信息后如何选择信息加工方式？创业者的信息加工如何导致其认知变革的发生？

三、研究设计 (一) 案例选择

鉴于先前研究对此议题的探究较为匮乏，且需要深入挖掘创业者认知变革的发生过程，本文选择多案例研究方法对上述概念框架进行深化和拓展。遵循理论采样原则(Yin，2009)，本文选取高技术行业的新企业作为研究样本，因为这类企业通常面临较高的不确定性，对创业者的认知要求更高，能够为回答研究问题提供适宜的研究情境。具体采样标准为：成立时间在3年以内，既符合新企业的时间界定，也有助于降低访谈的回溯偏差；企业发生多次重要调整，而这些调整都始于创业者认知的变化；资料搜集便利，能确保资料的丰富性。根据以上标准，本文选择了三家成立于2015年的新创互联网公司，案例基本信息如表 1所示。

(三) 资料分析

本文采取三个步骤分析资料：①发展编码类别。对原始资料中有关信息加工方式、认知变革等构念的描述进行识别，对主要构念(如信息加工方式)及其次级概念(如启发式加工vs分析式加工)进行编码，同时留意可能的新构念。编码时主要参考现有研究中提出的判断标准，以启发式加工为例，当相关描述被归纳为“快速”、“情感”“非理性”时，判定创业者使用了启发式加工(周小虎等，2015)。②识别各构念、各次级概念之间的关系，通过讨论消除不一致，实现研究者的三角检定。③经过构念、资料与现有文献的持续互动，对概念框架进行验证和拓展，进而提出命题。总体上，本文遵循案例研究的复制逻辑(Yin，2009)，采取一主两辅的案例分析模式。从A公司归纳出的模式在B、C两公司均得到复制和重现，符合案例研究的效度和信度要求。

四、研究发现 (一) 主要构念

在概念框架的指引下，本文参考主要构念的判断标准，对资料进行反复研读与分析，识别出3个一阶构念，7个二阶概念。如表 3所示。

案例分析还发现了模式识别这一新构念。模式识别是认知主体将新信息与已有知识进行比较、匹配以获取某些意义的过程(Gurbin，2015)。模式一般有两类：原型和范例，原型是一类物体或事件最典型成员的理想化代表，相对抽象，体现为事物之间的内在结构；而范例相对具体，表现为某原型下的具体案例(Baron，2006)。创业者能够通过抽象的原型来感知不相关事件或趋势之间的联系，也可以通过具体的范例感知事物之间的联系，进而识别机会(Baron，2006)。案例研究显示，模式识别会影响信息加工方式选择，并与信息加工方式共同影响创业者的认知变革。具体发现见表 3。

(二) 主要构念之间的关系 1. 范例识别、启发式加工与认知复制

认知研究指出，个体理解新信息的方式是将新信息与先前知识进行比较，识别其中的联系，因为新信息只有被认为有意义才会被存储到记忆中(Gurbin，2015)。当新信息与先前知识存在表面相似性时，创业者更容易识别到有意义的模式(Grégoire et al., 2010)。通常，具有丰富领域经验的创业者会存储该领域的很多原型和范例。当新信息与创业者已有范例具有表面相似性时，就更有可能通过范例识别做出决策(Grégoire et al., 2010)。Johnson and Mervis(1997)也指出，具备丰富领域知识的个体会更多地依赖范例识别机会，因为这样只需较少的认知努力和自动化的方式就能识别复杂的模式。因此，基于已有范例更可能引发启发式加工。以表 4示例1为例，创业者扫描到“市场上存在遥控和蓝牙这两种车锁控制方式”的信息，而创业者通过先前专业经历熟知蓝牙控制的优势，因此很快选择了蓝牙控制方案。其他案例也显示，当面临机会利用决策时，如果创业者记忆中存有易于提取的相应范例时，他会运用启发式加工快速决策以抓住机会。由于这是已有范例的再利用，这将强化而不会改变已有的知识结构(何一清等，2017)。认知研究也表明，当新信息与已有知识高度匹配时，现有的知识结构不会发生变化(Gurbin，2015)。因此，基于已有范例的启发式加工更可能引发认知复制。认知复制虽然不会产生新的知识结构，但有助于创业者快速决策以适应环境。据此提出命题1：

P1：当面临机会利用决策时，创业者基于已有范例的启发式加工更可能引发认知复制，以快速地利用机会。

2. 原型识别、启发式加工与认知创新

Baron(2006)指出，当创业者头脑中缺乏与新信息匹配的范例时，可以借助原型识别可能的模式。此时，创业者需要将新信息的内部结构与已知原型进行对比，进而做出决策。通常，比较结构相似性需要较多的认知努力。但也有研究认为，领域专家由于具备深层次的心智表征，因而更容易进行结构性比较(Chi et al., 1981)。尤其是当表面相似性和结构相似性均高时，新信息中的深层模式更容易被识别(Grégoire et al., 2010)。因此，创业者如果能快速地将新信息的内部结构与已知原型进行匹配，就会采取启发式加工。而新信息与已知原型的匹配往往会得出该原型下的新范例，由此产生新的知识结构。以表 5示例1为例，当创业者遭遇到停车难的问题时，迅速启动其熟知的原型——物联网应用，很快产生了在手机上查看车位的创意。通过将这一原型应用到停车行业，产生了该原型的新范例(智能停车)。这是一种认知创新。其他案例也显示，创业者在机会识别决策时通常面对较高的不确定性，此时，运用启发式决策有助于快速把握转瞬而逝的机会。相关研究指出，通过相对自动化的、创造性的认知过程，创业者能够建立新信息与已有原型的联系，从而形成新知识(Hodgkinson and Healey, 2011)，识别到的结构关系也有助于知识的跨领域迁移(Shepherd and Patzelt, 2018)。综上，基于已有原型的启发式加工往往会带来创业者的认知创新，有利于其快速决策。据此提出命题2：

P2：当面临机会识别决策时，创业者基于已有原型的启发式加工更可能引发认知创新，以迅速抓住机会。

3. 模式识别、分析式加工与认知变革

认知研究指出，如果新信息与创业者已有知识结构匹配度低，创业者将无法自动地完成新信息的意义解读，此时，大脑将启动工作记忆，运用逻辑推理从新信息中识别可能的模式(Gurbin，2015)。分析式加工是基于规则和逻辑推理的、理性的序列加工，有助于解决新颖和复杂问题(Jones and Casulli, 2014)。如果分析式加工引发了知识结构的适应性调整，就会产生认知适应(Gurbin，2015)。以表 6示例1为例，创业者在原有创意(利用手机查看车位)的基础上，对可能的新功能做出了演绎推理：如果用户能够在手机上看到车位，那么车位相关信息(如地理位置)都可以附加到车位上。据此认为车位共享的相关功能，如定位、出租等都可以实现。可见，车位共享(新范例)是在原有创意(已有范例)的基础上产生的。其他案例也显示出创业者对现有知识做出的适应性调整，从而带来认知适应(Gurbin，2015)。何一清等(2017)也发现，新信息与已有知识结构的整合会导致知识图式的更新，从而完善创业者的知识结构以提升适应性。由此提出命题3：

P3：无论面临机会识别还是机会利用决策，创业者基于已有原型或范例进行分析式加工时，如果新信息能够与已知原型或范例进行整合，则更有可能引发认知适应，有助于创业者完善已有知识结构以识别或利用机会。

Gurbin(2015)指出，如果新信息与已有知识结构无法整合，创业者难以实现新信息的意义解读，因此需要创造新知识结构以理解和利用新信息。此时，创业者需要借助分析式加工对新信息中可能的模式进行仔细识别。如表 7示例1，创业者团队对新信息(互联网是趋势)的分析讨论，推演出新控制方式(联网APP控制)更具可行性的结论，由此放弃原有的蓝牙控制技术，产生了控制方式这一原型下的新范例，产生了认知创新。其他案例也显示，面临新颖和/或复杂决策情境，创业者往往借用分析式加工以识别或利用机会。如果创业者经分析摒弃原有知识、识别出新的原型或范例，就会产生新的知识结构。认知研究也表明，与已有认知迥然相异的新信息往往引发新知识结构的创建(Gurbin，2015；Hodgkinson and Healey, 2011)。据此提出如下命题4：

P4：无论面临机会识别还是机会利用决策，创业者基于已有原型或范例进行分析式加工时，如果新信息难以与已知原型或范例进行整合，则更有可能引发认知创新，有助于创业者构建新的知识结构以识别或利用机会。

4. 模式识别、分析式加工与认知创新

如上所述，当新信息与已有知识结构差异巨大时(意味着新颖情境)，创业者需要创造新的知识结构以理解其意义(Gurbin，2015)。此时创业者需要较多的认知努力，往往会依赖于分析式加工。而且，与现有知识结构不一致的信息往往会激发有意识的反思，导致个体改变信念(Hodgkinson and Healey, 2011)，因而更有可能带来认知创新。以表 8示例1为例，创业者扫描到“政府开展‘创城’活动，车位锁被强拆”的信息，企业将何去何从？创业者并无类似经历。通过对这一信息的溯因推理，创业者得出新事物接受度与城市发达程度可能存在高相关性这一新原型，从而引发了去大城市开拓市场的思路。其他案例也显示，当对新信息的分析式加工无法基于已有的原型或范例时，为识别或利用机会，创业者会通过分析式推理识别新原型或范例。现有文献指出，分析式加工有助于实现创造性的连接，完成那些需要连接散点或创新性的任务(Barr et al., 2015)，并产生新知识结构。据此提出命题5：

P5：无论面临机会识别还是机会利用决策，创业者如果无法基于已有原型或范例，而是对新信息进行独立的分析式加工时，则更有可能引发认知创新，从而有助于创业者利用新的知识结构识别或利用机会。

五、结论与讨论 (一) 结论

在创业认知研究得到国内外学者日益关注的背景下(杨俊等，2015；杨学儒等，2018；Shepherd and Patzelt, 2018)，本文采用信息加工视角，运用多案例研究方法对创业者机会识别与利用过程中的认知变革过程进行了经验探究。初步结论总结为图 2。

由图 2可知，创业者的认知变革是一个经由环境扫描后，创业者对新信息与已有知识结构进行匹配的模式识别过程和对新信息的加工过程。新信息与已有知识结构的匹配性，以及相关决策情境因素(除了不确定性、时间压力、新颖性、复杂性、相关记忆的易提取性等，还包括本文识别到的决策类型因素，即，是机会识别决策还是机会利用决策)，共同影响信息加工方式的选择。不同的信息加工方式往往产生知识结构的异质性变化，以更好地识别和利用机会。综上，本文提供了一个创业者认知变革得以发生的相对完整的解释框架，揭示了模式识别和信息加工方式在其中发挥作用的机理，以及相关决策情境因素在加工方式选择中可能发挥的调节作用，从而为深化理解创业决策的认知机制做出贡献。

(二) 理论贡献

首先，本文从模式识别和信息加工方式两个互补的方面揭示了创业者认知变革发生的过程机制。虽然现有文献(何一清等，2017；周小虎等，2015)对创业者因何和如何改变认知进行了探究，但尚不能对其过程机理做出完整的解释。现有文献认为环境扫描获取的新信息是信息加工方式选择的重要依据，本文研究却表明，新信息并不会直接决定信息加工方式的选择，而是通过模式识别对信息加工方式选择产生影响。创业者会依据模式识别结果权变地使用信息加工方式，进而对创业者认知产生影响。从模式识别和信息加工方式两个互补的方面解释创业者的认知变革过程，有助于丰富和深化创业者行为适应背后的认知机理。

其次，本文揭示了模式识别和决策情境因素在创业者认知变革中发挥的作用。以往研究关注模式识别在机会识别中的重要作用(Baron，2006；Shepherd and Patzelt, 2018)，却很少考察模式识别在创业者认知变革方面发挥作用的机制。在先前文献基础上，本文使用原型和范例来表征已有知识结构，能够有效地观测模式识别的内容及创业者认知的变化，不仅有利于深入理解先前知识的作用，还有利于探究创业者为适应环境而做出的差异化的认知努力，从而深化了模式识别与创业者认知变革关系的理解。此外，本文还考察了相关决策情境因素对于信息加工方式选择的影响。案例证据提示，决策情境因素在模式识别与信息加工方式选择关系中可能发挥调节作用，而不是直接影响信息加工方式的选择。通过厘清模式识别与决策情境因素发挥的作用，能够对创业者认知变革发生机理做出更为有效的解释。

最后，本文识别了不同信息加工方式对于创业者认知变革的异质性影响。以往创业研究多关注创业情境下启发式的偏误，本文则从经验上考察了启发式加工的优势(命题1和2)。同时发现，创业者基于模式匹配的结果，在不同决策情境下选取不同的信息加工方式，均有可能带来认知创新(如命题2、4、5)。这深化了创业者更擅长平衡两种思维技能的观点(如Groves et al., 2011)，并与创业者的认知变革水平应和环境变化水平相匹配的观点(何一清等，2017；Kiss and Barr, 2015)相契合。本研究还提示，创业研究不应忽视分析式加工，因为提出假设、思维模拟、反事实思维等都需要分析式加工，特别是当创业结果影响重大，关乎重要的情感因素时，运用分析式加工、发挥人类理性是必要的。因此，本文强调一种更为平衡的观点：与先前知识和相关决策情境相匹配的信息加工对于新企业的适应至关重要。

(三) 实践价值

首先，创业者可以从信息加工不同阶段入手提高自身的认知变革和环境适应能力，比如，提高获取信息的能力，通过亲身经历和借鉴学习积累丰富的原型和范例，并权变地选择信息加工方式生成新的知识结构，以更好地适应环境。其次，为创业团队组建提供启发。本研究提示，构建异质性创业团队不仅有利于建立更为丰富的原型和范例库，而且能够避免创业者个人认知风格的局限，有利于提高创业决策的质量。

(四) 不足与展望

首先，本文结论建立在三个新创互联网公司案例分析的基础上，有待更多样本的检验。其次，本文虽然参考大量文献对相关认知构念进行了仔细的观测，但主要依赖于成功公司的访谈资料，仍会造成结论的偏差，后续研究可以进一步验证本文的结论。最后，原型或范例只是表征认知的一种方式，未来研究可以采取其他表征方式对本文研究结论进行验证和拓展。