一、引言

越来越多文献指出，对企业运作影响最大的并不是最高的个人，而是最高的团队(Hambrick and Mason, 1984)。现有文献依据高阶理论对高管团队特征与企业绩效之间关系进行了深入探讨，然而，得出的结论却是针对成熟企业的(Certo et al., 2006)。作为新企业创建和发展过程中的团体联盟，创业团队常被赋予敏捷和主动的特性(Katila et al., 2012)，在运作过程中更加具备弹性和效率(Carmeli et al., 2011)。因而，将高阶理论运用于创业情境中时，创业团队特征所发挥的作用将更加独特地反映在新企业运营和绩效提升的过程中(Jin et al., 2017)。为了更好地评估创业情境中高层管理团队的效用发挥，本文基于行为整合的角度评估了创业团队的团队性(teamness)，即，创业团队成员共同决策、公开分享信息和意见以及合作的程度(Hambrick，1994)，并指出，为了提升绩效，创业团队成员会积极发挥知识和技能的整合价值，使战略决策的制定和实施更加有效(Carmeli and Shteigman, 2010)。

再者，由于新企业“新且小”缺憾，新企业在市场竞争中面临着更大的不确定性(闫俊等，2018)。为了绩效的提升，新企业亟需建立应对环境不确定性的外部合作关系，进行关系学习以获得市场竞争中更多的控制权力、缓冲外部不确定性的消极影响(Selnes and Sallis, 2003；杨学儒等，2018)。然而，作为一种特殊的组织学习，成功的关系学习是在互动中建立的(Yang and Lai, 2012)。这就要求创业团队能够高效地处理大量信息和进行决策选择以形成良性互动循环(Simsek et al., 2005)。因此，本文提出创业团队行为整合，作为一个全面描述创业团队内部流程的构念(Hambrick，1994)，能够充分激活企业关系管理能力和知识、信息处理能力，带领企业展开精心设计的实施过程(Yitzhack et al., 2015)，不断与外部组织展开关系学习，提升企业绩效。

虽然创业团队行为整合、关系学习和新企业绩效间具有重要作用关系，但是，探究在何种情境下会影响前述关系具有重要价值，这也是目前研究团队行为的一大困惑(Luo et al., 2018；Wong et al., 2011)。Denison et al.(1995)所提出的行为复杂性观点能够解决上述困惑。团队行为复杂性反映了团队成员如何利用多样且灵活的行动方案来与战略协调匹配，从而“疏通组织间关系学习通道”(Yitzhack et al., 2015)，为关系学习提供契机并构筑信任机制来提升关系学习的效果，改善绩效(Friedman et al., 2016)。

基于上述分析，本文将聚焦于创业团队行为整合、关系学习与绩效的关系，并探究创业团队行为复杂性对上述关系的调节效应，以深化创业团队和关系学习等相关理论，以期为新企业创业团队在实施行为整合、构建关系学习等方面提供有价值的借鉴。

二、文献回顾与假设提出 (一) 创业团队行为整合

Hambrick(1994)首先提出了“行为整合”这一“元概念”来描述高层管理团队成员的共同参与程度以及团队中与任务和社会相关过程的质量(Li and Hambrick, 2005)。Friedman(2016)研究指出，创业团队行为整合提供了一个建构创业团队的关键过程，能够促进团队性的提升。本文借鉴上述学者的观点，认为创业团队行为整合是一种高度积极和理想的团队特性，反映了创业团队成员协作互动的程度，捕获了创业团队成员所具备的团队精神和有效流程，从而使得创业团队成员能够更好地管理复杂战略和组织问题。

(二) 关系学习

Selnes and Sallis(2003)将关系学习定义为供应商和顾客间的联合行动，包括分享与共同理解信息，并将信息整合至共享的特定关系记忆领域，从而改变彼此的关系互动。在此基础上，其他研究者(如，Chen et al., 2009；Albort-Morant et al., 2018)区别于传统供应链关系中的二元配对学习主体，认为关系学习是企业与相关合作伙伴之间的联合活动。借鉴上述研究，本研究将关系学习定义为企业与合作伙伴之间对彼此知识、信息的分享，共同的理解并整合成为关系领域的专属记忆的行为，从而为关系赋能，创造共同的价值。

(三) 创业团队行为复杂性

创业团队行为复杂性是指创业团队执行广泛行为模式和行为分化的能力，也即，一方面创业团队能够承担多样化的领导角色和行为；另一方面创业团队能够依据组织内外部面临的不同情况选择和执行不同的领导角色和行为(Lawrence et al., 2009；Stephan and Pathak, 2016)。因此，具备高度行为复杂性的创业团队一方面，能够平衡式地开展多元化战略议程(Tell，2015)；另一方面，能够在看似复杂和冲突的战略行为中发掘潜在的联系和协同价值(Venugopal et al., 2019)。

(四) 假设提出

创业团队行为整合强调了团队成员的整合、协作与互动，是一个既与任务相关又与社会相关的整合过程(Carmeli et al., 2009)。因此，本文提出，创业团队行为整合对创业绩效的促进作用可以展现在：第一，在任务相关整合方面，创业团队行为整合能够促进团队成员合作的加强、信息的共享、沟通的开放透明以及互补性资源和技能的开发，从而确保了企业战略决策的完备性(Friedman et al., 2016)，有助于企业绩效的提升；第二，在社会相关整合方面，创业团队行为整合减少了情感冲突和认知冲突(Mooney and Sonnenfeld, 2001)，提高了集体互动效率(Hambrick，1994)，从而使新创企业将资源从团队关系的维护和治理中抽离出来，投入到战略的制定和施行过程中，以便灵活应对变化的外部环境，提高企业绩效(Birkinshaw et al., 2016)。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设1：创业团队行为整合对创业绩效具有正向影响；

关系学习中包含伙伴组织间信息分享、共同理解所得信息以及特定关系记忆三项活动，实施这些活动能够将原本存在于伙伴关系中的外部信息，转化为组织内部知识(Selnes and Sallis, 2003)，此过程需要创业团队行为整合发挥重要激活和推动作用。具体而言，首先，有效的创业团队行为整合可以使团队中个体掌握的信息、专业知识、资源得以共用，推动了创业团队共同战略决策的制定(Camelo-Ordaz et al., 2015)。团队成员也可以通过团队行为整合进行有效的信息交流，从而确保战略决策制定的质量(邵剑兵、朱芳芳，2017)。这种互动中进行决策制定的方式使得企业与合作伙伴之间进行信息共享成为可能，因为信息共享受到了创业团队成员集体的授权与支持(Kisfalvi et al., 2016)。其次，关系学习的过程中，涉及到多元化的合作主体，且各自具备独特的知识库和信息集(Yang et al., 2012)。创业团队行为整合能够通过发挥互动和协同功能，更快适应外部知识、信息的模糊与不确定性(Carmeli and Shteigman, 2010)，减少对合作伙伴的知识和信息的理解偏差，促进多方达成共识。最后，创业团队行为整合代表了共同决策制定的过程，在这个过程中团队合作和内部信息共享不断被促进和加强，集体知识和洞见不断被整合(Tekleab et al., 2016)，从而推动了企业关系学习活动不断更新、调整和内化。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设2：创业团队行为整合对关系学习具有正向影响。

关系学习是一种独特的组织间学习，也是组织获取外部知识、信息的重要来源(Selnes and Sallis, 2003)。出于经济动机以及外部资源的需求，建立必要的关系网络以进行组织间的关系学习是企业的理性选择(王营、曹廷求，2018)。一方面，Stephan and Pathak(2016)研究指出，新企业组织间的知识集结来自于与伙伴组织的关系学习，通过关系学习中的信息分享过程获得信息并转化为共识，进而形成组织内部可吸收的知识。这有助于降低机会开发过程中不必要的资源耗费，提升企业绩效。另一方面，Slater and Narver(1995)认为，较强的关系学习使企业有较佳的协调能力及适应能力来了解现有顾客及潜在顾客的新需求，进而更好地发挥创新能力来开发新产品和新市场(Luo et al., 2018)。詹志方(2018)也表示，关系学习作为组织间的一种积极主动学习，有利于组织更好的关注外部环境新变化并且发现市场新知识。此时，通过深化企业对多主体知识、信息的把控和加工，关系学习促进了企业绩效提升。由此可知，新企业通过与合作伙伴之间的关系学习，提升了资源开发和机会开发的效率，改善了创业绩效。据此，本研究提出以下假设：

假设3：关系学习对创业绩效具有正向影响。

新企业面临着诸多不确定性影响，内部有限的资产集的整合仅仅降低了内部的不确定性，外部不确定性需要企业通过外部合作关系和联合学习以获得更多控制权力来降低(Jin et al., 2017)。正所谓“攘外必先安内”，创业团队对于新企业的创建、发展和引领具有直接责任(Hambrick，1994；Gao and Bansal, 2013)，只有在内部决策流程得到了充分整合的基础上，才能作为整体代表企业与外部各主体展开合作与学习(Venugopal et al., 2019)，才能充分发挥企业有限资产集的力量去撬动和内化更多知识、资源和信息(Carmeli and Halevi, 2009)，进而才能促进绩效的提升。因此，关系学习在创业团队行为整合和绩效之间具有关键作用。据此，本研究提出以下假设：

假设4：创业团队行为整合经由关系学习对创业绩效具有正向影响。

创业团队行为整合强调了团队成员的整合、协作与互动，能够高效地带领企业通过外部关系学习促进企业绩效的提升。此过程还需要创业团队成员能够展开广泛的行动以便有效地满足企业多样化的竞争需求。也即，创业团队行为复杂性能够为团队的整合行动提供行动基础和效率(Lawrence et al., 2009)，也能够为企业和多种关系主体之间关系学习的展开提供更多可行性(Carmeli et al., 2009)。因此，创业团队行为复杂性将有可能在创业团队行为整合、关系学习与创业绩效之间关系间发挥调节效应。

具体而言，一方面，创业团队行为复杂性提供了可供选择的多样化行动方案集，为创业团队内部夯实沟通与互动提供了基础。从而在创业团队行为整合与创业团队行为复杂性一致性匹配的过程中促进企业间的关系强化与学习(Luo et al., 2018)。另一方面，创业团队行为复杂性在新企业的合作关系中扮演多元且动态的角色。在新企业遇到问题时，创业团队行为复杂性所强调的行动-环境之匹配协调能力可驱动创业团队加快行为整合，提高整合的幅度和效率，进而通过高效灵活的集体合作与决策促进关系学习内容更新，在解决问题的同时将经验整合储存于知识池中，使程序和流程更有效率(Myers and Cheung, 2008)。故本研究根据以上推论，认为创业团队行为复杂性越高，新企业就越能积极强化其行为整合，提升关系学习。故本文提出以下假设：

假设5：创业团队行为复杂性会正向调节创业团队行为整合与关系学习之间的关系。

在新企业发展过程中，它们会积极寻求与外部主体建立联系来获取资源和降低风险(Engel et al., 2017)，由此，本文提出创业团队行为复杂性将会正向调节关系学习与创业绩效的关系。具体而言，一方面，创业团队行为复杂性所带来的多种行动方案扩大了企业关系搜寻的范围，增强了建立、维护关系的潜力(Wong et al., 2011)，从而诱发了与多元化主体合作和学习的契机。在此情况下，企业经由关系学习可实现更高的绩效。另一方面，创业团队行为复杂性提升了企业阐释复杂信息、处理复杂流程的能力(Carmeli and Halevi, 2009)，从而使得企业在实施关系学习的过程中能够通过沟通更深入理解彼此的需求和欲望，促进企业间的信任，进而引领合作伙伴进行专有知识和有价值资源的交换以及机密信息的分享(Stephan and Pathak, 2016)，促进知识库的拓展，提升创业绩效。故本文提出以下假设：

假设6：创业团队行为复杂性会正向调节关系学习与创业绩效的关系。

本研究的概念模型如图 1所示。

三、数据样本与变量测度 (一) 样本

本研究根据Li and Zhang(2003)的界定，将成立时间在8年之内的企业看作是新企业。本文采用问卷调查方式，主要以总经理和董事长作为填答对象，要求以该公司最重要的伙伴作为本研究所指的伙伴公司来进行填答。在正式调研之前，我们对相关文献进行了梳理，提炼出了初始问卷，接着对问卷进行了预测试(10家新企业)，以修正问卷的内容和措辞，最后形成正式问卷。本研究分两个阶段来收集数据。第一阶段是2018年3月至5月，主要收集除了创业绩效之外的所有数据，第二阶段为2019年3-4月，主要收集绩效数据。本次调研主要集中在京津和长三角地区，首次发放问卷471分，回收339份，经过筛选有效问卷是305份，问卷有效率64.75%。在第二阶段，通过305家企业沟通，只有239家企业同意参与本阶段的调研(绩效是一个敏感的问题，66家企业拒绝提供相关信息)，最后对239份绩效问卷进行评估，剔除16家企业信息，最终获得有效问卷223份。问卷的基本情况见表 1。

对于非回应偏差问题(nonresponse bias)，本文对166份无效问卷和205份有效问卷做了t检验，所有t值均呈现非显著性；此外，本文根据问卷收回时间将样本分为两组，第一组131份，第二组108份，对两组样本的企业年龄、企业性质以及员工人数进行t检验，结果t值也不显著，表明在本文非回应偏差问题并不严重。对于同源偏差问题(common method variance)，本文进行了Harman单因子分析，以特征值大于1为判断准则。我们发现，在未旋转的情况下，第一个因子只解释了26.79%的方差，而且因变量和自变量并未出现交叉负载的情况。因为单个因子没有出现，也没有出现单个因子解释多数方差的现象。所以，本文的同源偏差问题并不严重。此外，由于本文采用了两阶段的数据收集方式，这在一定程度上也能够缓解同源偏差问题。

(二) 变量测度

对于创业绩效的测度，本研究利用主观测量指标来测度新企业绩效。这些指标包括投资回报率、销售利润率、市场份额增长率以及总体绩效(Li and Zhang, 2003)。我们计算了这四个项目的均值，将其作为主观创业绩效。Cronbach’s α系数为0.803；因子载荷值区间是0.654-0.813；组合信度CR为0.832。

Hambrick(1994)以三种具体的高管团队行为来描述行为整合，即信息交换、协同行为以及共同决策。而Simsek et al.(2005)更进一步的将此三种行为分成社会构面(即相互合作)以及任务构面(信息交换及共同决策)。上述学者的虽然研究角度不同，但行为整合的内涵一致。本研究对上述研究进行了借鉴。Cronbach's α系数为0.859；因子载荷值区间是0.644-0.837；组合信度CR为0.918。

对于关系学习，本研究借鉴了Selnes and Sallis(2003)的研究，用13项指标进行测度。Cronbach's α系数为0.864；因子载荷值区间是0.609-0.822；组合信度CR为0.943。

关于创业团队行为复杂性，本研究借鉴Lawrence et al.(2009)的研究，可将创业团队行为复杂性视为合作、创建、管理、竞争等活动，用15项指标来测量行为复杂性。Cronbach's α系数为0.832；因子载荷值区间是0.613-0.882；组合信度CR为0.947。

而关于控制变量，现有研究表明，新企业的年龄和规模均会对创业团队的行为整合(Reina et al., 2014)和企业绩效具有明显的影响(董保宝等，2017)。因此，诸多研究将其作为控制变量。在本研究中，企业年龄用成立年限来表示，企业规模用员工人数来表示。而行业因素也会因为所处产业的不同特性而影响创业团队的行为整合情况(Liu et al., 2015)，因而本研究将行业作为另一项控制变量并以哑变量来表示。

上述所有变量的测量都使用李克特七级量表测量，要求企业董事长和总经理对观点陈述发表意见，1代表“完全不同意”，7代表“完全同意”。具体测量见表 2所示。

四、实证研究 (一) 相关性分析

本研究对变量之间的相关性进行了分析，具体见表 3所示。分析结果表明，自变量与调节变量均与创业绩效有显著性关系。但其关系系数均未超过0.5的临界值。在回归分析中，多重共线性可能会影响结果的稳定性。对此，本文用方差膨胀因子(VIF)以验证此问题。表 3中的结果表明，VIF值介于2.011-2.954之间，并未超过10这一以临界值，所以多重共线性问题并不严重(Fornell and Larcker, 1981)。为了确保回归结果的可靠性，降低统计误差，本研究在回归分析之前对数据进行了均值中心化处理。

(二) 信度与效度分析

信度是衡量正确性或精确性的指标，也即衡量工具是否有再测性及内部一致性。本研究采用Cronbach's α系数来检验问卷的信度。一般而言，信度系数Cronbach's α>0.7时即为高信度，小于0.4者为低信度，应予以拒绝。此外，若本研究各构念的组合信度(Composite Reliability)均高于或接近建议值0.6(Fornell and Larcker, 1981)，即可显示本研究各构念具有高信度。上文的分析表明，本研究所用问卷信度较高。

效度意指衡量工具是否能真正测量出研究者想要研究的问题。本研究对问卷进行平均变异量提取(AVE)以测量效度，AVE若是大于0.5(Fornell and Larcker, 1981)则效度较好。

(三) 回归分析

本研究采用回归分析进行假设检验。本文使用bootstrapping的方法来验证假设，选择模板58，迭代次数选择10000，以此检验变量之间的直接关系以及调节效用。具体结果见表 4所示。结果表明，创业团队行为整合对关系学习和创业绩效的影响均显著，在95%的置信区间LLCI与ULCI数值不包含0，因此假设1和2均获得支持。关系学习对创业绩效的影响也呈现出了显著性(β=.339, p < 0.01)，因此假设3获得支持。从表中可以看出，两个交互项的系数却呈现出了差异性，行为整合与行为复杂性的交互项显著(β=.302, p < 0.01)，而关系学习与行为复杂性的交互项却未呈现显著性(β=-.094，LLCI与ULCI数值之间包含0)。本文绘制了创业团队行为复杂性与行为整合的交互项对关系学习的影响示意图。此图也进一步证明了当创业团队行为越复杂时，关系学习对行为整合变化的敏感性更高。因此，假设5获得支持，而假设6未获得支持。而关于中介效应，创业团队行为整合经由关系学习对创业绩效的影响也呈现了显著性(β=.146, p < 0.1)。因此假设4也获得支持。

五、讨论与结论

对于新企业而言，创业团队的行为整合强调了团队性的提升，对创业绩效有重要的意义(Carmeli et al., 2011)。然而由于资源的匮乏以及合法性的缺陷，新企业必须依托创业团队进行组织间的关系学习，利用关系学习解构“行为整合与绩效”关系的黑箱。并且，由于创业团队在创业过程中需要处理诸多复杂的议题，其行为复杂性能够在一定程度上增加其行为的效价(valence)(Carmeli and Halevi, 2009)，影响行为整合-关系学习-创业绩效间关系。据此，本研究基于两阶段跨期数据，对来自223家新企业的数据进行了实证分析，结果表明，创业团队行为整合对关系学习和创业绩效分别有显著的影响，而且关系学习在创业团队行为整合与绩效之间具有中介效用。此外，创业团队行为复杂性调节了创业团队行为整合与关系学习之间的关系，但对关系学习与创业绩效关系的调节作用不显著。本研究进一步完善了创业团队相关理论以及组织学习理论，也为新企业的发展提供了借鉴。

在理论上，本文在以下方面具有一定的贡献：第一，Friedman(2016)指出，团队行为整合与新企业绩效之间的中介传导机制仍然需要进一步探索，由于新企业数据的难以获得性，相关研究存在空缺。并且，现有研究主要从组织内部出发探讨行为整合于创业绩效间中介因素，如组织双元(Carmeli et al., 2011；Venugopal et al., 2019)、风险倾向(Luo et al., 2018)、员工产出(Rraes et al., 2013)等，忽略了组织间关系学习的中介作用。本文从外部环境回应视角以及团队整合理论，提出了关系学习在创业团队行为整合与绩效之间的中介效用，不仅弥补了对创业团队行为整合与绩效间中介机制探索的不足，也弥补了过分关注内部因素而忽视由外而内的关系学习在其中发挥中介传导作用的缺憾。第二，本文分析了创业团队行为复杂性在行为整合与关系学习之间所具有的权变效应。Carmeli and Halevi(2009)指出，应着眼于创业团队而非局限于探讨CEO个人行为的复杂性。因而，本研究在此方面拓展了研究的新视角，另外，现有研究多数聚焦于TMT行为复杂性并将其作为影响组织行为战略的前因变量(如Carmeli and Halevi, 2009；Wong et al., 2011)，鲜有研究分析其对上述关系的权变影响。本文探究行为复杂性的调节效应，完善创业团队理论和组织学习理论。

在实践上，本研究具有重要的实践价值：第一，当面对VUCA的创业环境，创业团队必须具备多样化的领导行为与角色(Koster and Van Bree，2018)，并克服冲突与矛盾，整合团队思想和行为。第二，创业团队在战略执行的过程中，不仅需要对自身的行为进行整合，还需要与关系伙伴互助合作，进行资源共享，共同解决问题。第三，创业团队行为复杂性在创业团队行为整合与关系学习间显著的调节效应表明，创业团队应积极创新与试验，不断改善工作流程与方法，学习其他公司经验等。创业团队行为复杂性程度越高，越有助于团队成员整合行为，构建知识池(Luo et al., 2018)。第四，实证研究表明，创业团队行为复杂性对于关系学习和创业绩效的调节作用不显著，可能的原因是创业团队通过不断的关系学习对合作伙伴发展高度信任时，通常伴随强烈、正面的情感与喜好，彼此的高层管理团队倾向于不去交换批评性的信息(Jones and George, 1998)，也无法建立负面的知识池。同时，高度的信任下，合作伙伴之间也可能会利用彼此的关系信任来“占对方便宜”(Hamel，1991)。这就容易导致创业团队行为复杂性程度高时，即使创业团队的行为能力很强，关系学习对创业绩效的改善作用也不会呈现显著变化。第五，创业团队行为复杂性有助于团队做出不同的权衡调整，发挥良好效能。在急速变化的竞争环境中，强调效率及快速反应的创业团队能让企业与合作伙伴间实现合作与整合，更能提供有用的知识池，提升整体绩效。

尽管本研究揭示了创业团队行为整合和创业绩效之间内在的关系机理，但与大多数研究一样，本研究也存在一些局限性。第一，虽然本研究使用了跨期为一年的纵向数据，但行为整合是一个长期的过程。未来研究可以在不同时间节点获取各变量数据，以便更好地确定变量间因果关系。第二，本研究所用样本企业类型并未聚焦于某一行业。未来可以分行业进行研究，提升结论的普适性。第三，本研究在新企业绩效的测量指标上采用了主观测量的方式，这难免会出现评定偏差，未来研究可选用主客观绩效相结合的方式。