内容提要：在回顾组织退出讨论中的企业生命周期和企业家研究文献的基础上，本文讨论了影响互联网电商平台上创业组织退出的因素，提出了组织退出的“竞争—淘汰”机制与“自主退出”机制，发展并检验了相关研究假设，试图论证在电商平台上，“自主退出”机制更为凸显。研究数据来自2012年的“谁在开网店”项目和2016年的追踪调查。研究发现，有相当一部分电商创业者只是将经营电商作为体验性或机会性选择，以此区分的电商创业者类型对退出有显著影响。研究认为，技术条件的改变使已蕴含在创业目的中的潜在退出动机得以激发，并为自主选择的实现提供了可能性，自主选择对理解ICT环境下创业企业组织的退出更加重要。

 关键词：组织退出；企业生命周期；竞争—淘汰；自主退出；淘宝电商

一、引言

20世纪70年代以来，企业生命周期理论受到组织和管理研究领域的关注，用以描述和理解企业的成长和变化，解释组织出局（organizationexit）①或组织失败（organizationfailure）等相关现象（Freemanetal.，1983；Whetten，1987；Hannan&Freeman，1989；Brüderl&Schussler，1990），也为企业的经营管理提供有针对性的建议（Weitzel&Jonsson，1989）。

企业生命周期理论观察到一种组织出局的年龄依赖现象，并认为这种年龄依赖是由特定行业中的竞争和环境压力带来的。该逻辑背后实际上是生命周期理论将企业类比为生物有机体（Whetten，1987；O'Rand&Krecker，2003），假定其成长与变化会经历由小到大、由不成熟到成熟的过程。出局与生物有机体“衰退”类似，是不能适应来自环境的压力而在竞争中失败的结果，可看作一种被环境淘汰的被动过程（Aldrich&Pfeffer，1976；邱泽奇，1999）。

企业生命周期理论具体从组织群落和组织两个层次分析组织出局，也有研究者注意到企业家对组织出局的影响（Brüderletal.，1992；Gimenoetal.，1997；Penningsetal.，1998）。企业家视角从个体层次出发，分析企业家个人特质的作用，认为企业家个人的风险偏好、创新意识等会在很大程度上影响企业决策，进而影响企业发展。但究其背后逻辑，仍是在用组织特征解释出局：企业家人力资本和工作经验的缺乏，会导致企业组织的绩效下降，进而丧失竞争力（Brockhaus，1980；Moog，2002）。这两种视角尽管重点关照的层次不同，但从解释逻辑上看，它们都强调组织因某些原因在竞争中失利，无法继续存在而最终被环境淘汰。出局是一个被动过程，由“竞争—淘汰”机制主导。

如果观察当下在电商平台上创业的企业家，能够发现他们其实是一批从一开始就怀抱不同目的的创业者。很多人最初的创业目的中便已蕴含了退出动机，他们在创业进程中更可能选择主动退出。与组织特征解释逻辑的不同之处在于，这里的退出是由创业者直接推动的，而非通过组织特征间接导致，是创业者能动性的体现。区别于“竞争—淘汰”，我们将这称作“自主退出”机制。本文利用一项针对淘宝平台店家的调查数据，将淘宝平台上的创业者划分为了事业型、体验型与机会型三类，其中后两者的创业目的中便已蕴含了退出动机。

本文首先试图回答：对于电商平台上的小型创业组织，其退出是否依然像企业生命周期理论描述的那样表现出年龄依赖；如果年龄依赖现象成立，组织退出是否由不利于竞争的组织特征导致，“竞争—淘汰”机制是否还主导着电商平台创业组织的出局；创业者的个体能动性是否会直接导致他们从电商平台的退出。我们将比较三种怀抱不同目的的创业者，分析他们在退出可能性上是否存在差异，并进一步结合数字平台呈现的新特征，论述自主退出机制在ICT环境下的凸显。

二、研究假设

在针对组织退出的研究中，企业生命周期是常提及的理论视角，它考察组织退出与其年龄之间存在的依赖关系模式（Freemanetal.，1983；Miller&Friesen，1984；Hannan&Freeman，1989；Fichman&Levinthal，1991；Hannan，1998；Stewart&Amit，2003），并尝试解释。解释主要在两个层次上做出：一是组织群落（cluster），重点关注组织群落特征，如密度对组织生存的影响。汉南等人认为合法性和竞争性都会随组织群落中同类组织密度的变化而变化，当密度较低时，合法性过程占主导优势地位，组织群落中会出现较高的创建率和较低的死亡率；随着密度增加，合法性增长的速度减缓，竞争性逐渐占主导地位，导致组织创建率下降，同时死亡率上升，这被称为密度依赖模型（Carroll&Hannan，1989；Hannan&Freeman，1989）。二是组织层次，关注组织内部过程和组织特征，以及组织特征变化如何与组织环境发生互动，进而对组织退出造成影响（Whetten，1980b；Barnett&Carroll，1995）。

从“衰退”角度理解组织出局（Whetten，1980a），通常有两种情况：一是成熟组织的衰退，二是创业阶段的衰退，这两种情况都可从组织层次予以解释。当企业发展到精耕细作阶段（Greiner，1972）时，其中一些开始出现过度行政化、行动效率低下等问题，导致组织不能够适应环境的变化，从而发展减缓、停滞，甚至退化。而对于处于创业阶段的企业组织，可能因新生者劣势（liabilityofnewness）和脆弱性（vulnerability），没能成功进入下一阶段。斯廷奇科姆提出过“新生者劣势”概念，并讨论了四种表现形式（Stinch⁃combe，1965）：（1）新生组织需要学习新角色，（2）创造新角色、协调关系以及理顺奖惩结构以期达到绩效最大化的过程需要花费大量的时间和精力，有时甚至会发生冲突，（3）新生组织必须倚重陌生社会关系，有着更高的不确定性，（4）新生组织与消费者之间缺乏稳定关系。“脆弱性”与此类似，更侧重强调组织在能力与资源上的缺陷（Whetten，1980b）。很多经验研究发现，随着组织年龄的增加，其退出概率并非单调下降，而是多呈现出先上升后下降的倒U形变化趋势（Brüderl&Schussler，1990；Fichman&Levinthal，1991；Mahmood，2000）。这是因为新创组织在创业阶段投入了原始资产后会先经历“蜜月期”，之后随着年龄的增加，才会表现出“新生者劣势”。

有学者认为从企业家视角入手对组织出局的解释与企业生命周期理论的解释构成竞争（Brüderletal.，1992）。前者更多关注个体层次的特征，将焦点集中在年龄、受教育程度及以往工作经历等人力资本因素（Moog，2002；Aldrich，2005），成就需求、风险承担倾向等心理因素（McClelland，1967；Brockhaus，1980），企业家精神及企业家社会网络等影响组织绩效和资源获得的其他个体因素上（Littunen，2000；Abdesselametal.，2004）。这看起来与后者在分析层次上有异，但在逻辑上其实与新生者劣势的组织特征解释相类似。换句话讲，企业家的相关个体特质是通过组织特征作用于出局（如图1所示路径I和II）。比如，创业企业家管理知识不足，容易导致组织内的人际关系冲突显著，与供货商、调节者的组织间关系以及与消费者间的关系不稳定等（作为组织特征的新生者劣势），进而会对组织成长构成障碍（Camer⁃onetal.，1987）。出局仍可进一步归结为组织对环境不适应、缺乏竞争优势而导致的被动后果，受“竞争—淘汰”机制主导。从这一角度看，企业家视角对组织退出的解释并没有与企业生命周期理论形成真正的竞争。

与被迫出局相对，还存在一条主动退出的路径。同样从企业家视角入手，退出可以是由创业者能动性直接导致的（如图2所示路径III）。这不是指企业家在组织竞争失利后做出退出决策，而是在从事创业活动之初，他们就已抱有主动选择退出的动机。区别于“竞争—淘汰”，我们将这称为“自主退出”机制。在工业化时代，鲜有研究者关注此类企业家能动性，因为这对产业组织来说几乎是难以想象的，工业化时代的绝大多数产业组织在创建时都需要投入大量的固定资产、基础设施和人力资本，沉没成本极高，退出即意味着蒙受巨大损失。即便企业家有退出动机，也不得不考虑要承受的损失。

图1 组织出局“竞争—淘汰”机制的解释路径

图2 组织“自主退出”机制的解释路径

随着ICT的发展与应用，互联网平台的重要性日渐突出，其中电商平台兴起的影响尤为深远。对很多企业而言，电商平台拓展了其经营渠道和范围，也便于其更好地销售产品或服务。作为连接各方的中介，电商平台为创业者整合资源、开展创业活动提供了条件。经营规模小是平台创业企业区别于传统产业组织的一个鲜明特征，“小即是美”曾被用来描述这一趋势（阿里研究中心，2013）。与经营规模较小相关联的是，企业创业时的投入不高，进入门槛也较低，灵活性强，不太需要像传统产业组织那样进行大量固定资产和人力资本的专门投资。相比于传统产业创业者，电商创业者的能动性更少受其生态之外的其他因素限制。如果说“自主退出”机制没能在工业化时代凸显，是因为大规模生产和经营所需的大量投入抑制了创业者的能动性，那么在数字平台上，创业者在创业目的中便已蕴含的某些可能导致退出的动机，更可能随着约束的减少而被激发出来，转变为现实中的退出行动。

对于电商平台上的创业者来说，自主退出已显著地成为影响其退出的主导机制，这是本文想讨论的核心假设，后文给出的很多子假设都将围绕此展开。与此相对，企业生命周期理论及其对应的“竞争—淘汰”机制对电商创业者的退出是否依然有解释力呢？首先，我们将讨论企业生命周期理论揭示的基本现象，即退出的年龄依赖模式是否仍然存在，电商创业者退出的可能性是否也会呈现出随组织年龄而改变的特征。这里依据企业生命周期理论给出本文的第一个假设：

假设1：电商创业者的退出概率随组织年龄的增加先上升后下降。

如果电商创业者的退出也满足倒U形假设，那么它体现出的究竟是不是因新生者劣势而出现的“衰退”呢？也就是说，图1中路径II是否成立？如果成立，可以认为“竞争—淘汰”机制对电商创业者的退出仍具有一定解释力。为回答这一问题，我们寻找了一些能反映竞争劣势的组织特征变量，它们分别对应斯廷奇科姆的“新生者劣势”中有关企业组织与其他行动主体关系的维度，检验如下三个假设。

假设2.1：有固定供货商的电商创业者出局可能性较小；与固定供货商之间的关系越密切，出局可能性越小。

假设2.2：电商创业者与平台间的关系越差，具体来说，与平台的互动越少，或对平台的满意度越差，出局可能性越大。

假设2.3：电商创业者与消费者的关系越稳定，出局可能性越小。

如果以上三个假设成立，说明图1中的路径II仍在很大程度上影响着电商创业组织的退出，可进一步对路径I加以研究；如果不成立，说明尚无法确认图1中的路径II存在，对路径I的讨论也可暂时悬置。

在一项针对淘宝平台电商的调查中我们观察到，淘宝平台上的创业者们其实是怀抱着不同目的而从事创业活动的群体，可以将他们划分为事业型、体验型与机会型三类。其中，事业型创业者不仅是为了赚钱，也希望实现自我价值，获得社会认可，并表现出对电商平台的认同；体验型创业者从事电商活动不是为谋生，而只是想试试运气，或者纯粹就是一种随意的选择；机会型创业者则是正在寻找发展机会、赚钱机会和职业空间的群体，当有其他更好的机会时，便会放弃淘宝创业活动（北京大学中国社会与发展研究中心，2012）①。很显然，对体验型和机会型创业者来说，在淘宝平台上创业并不是他们的唯一选择，他们的退出动机已蕴含在了创业目的之中，因此从进入之日起便有退出的可能，有朝一日真的退出了，很可能是他们自主选择的结果。

由此我们提出第三个研究假设：

假设3：与事业型创业者相比，体验型和机会型创业者退出的可能性更高。

尽管我们说经营规模小、投入少是依托互联网电商平台的创业组织具有的总体性特征，但这不意味着电商创业者之间在经营规模和投入成本上一致。就投入更少、经营规模更小的创业者而言，可以推断其受结构性因素限制的程度更低，自主选择退出能动性被抑制的可能性更小，退出动机也更容易被激发出来。由此，我们提出如下假设：

假设3.1：非事业型和事业型创业者退出概率上的差距，在投入较少的店家中表现得更大。

互联网技术的应用还显著改变了创业者的机会条件，为他们带来了更大、可供其进行自主选择的机会空间。克里斯·安德森曾指出，新技术正在将大规模市场转化为无数的利基市场（安德森，2006）。邱泽奇等（2016）的研究也指出，在传统产业组织时代，潜在的创业者具有很多僵化、沉睡的资产，而连通性的增强和平台的发展，为激活这些资产、将它们转化为资本进而从市场中获益提供了机会。这些新出现的机会与既有的职业和收入机会并存。一方面，新机会吸引着抱有各种目的创业者，那些没有将电商创业作为唯一选择、在创业中已蕴含退出动机的创业者，在机会变化的条件下会更多地参与进来；另一方面，可供选择机会的增加同样可能激发创业者的能动性，在拥有其他机会时，其自主退出的倾向会更加凸显。

对电商创业者而言，他们面对的机会还可进一步划分为两类：首先是平台提供的机会。根据资源依赖逻辑（Pfeffer&Salancik，2003；Hillman,With⁃ers&Collins，2009），平台为创业者提供数量更多、价值更高的资源，将会提高创业者对其的依赖性。数量更多、价值更高的资源对创业者意味着更多的机会（如更大的客户流量、更好的商品展现位置等）。同时，这类机会的大小也是创业者与平台互动的结果，还在很大程度上受平台规则的约束。一旦创业者的行动违反了平台规则，平台将会停止或限制提供资源和服务，创业者从平台获得的机会将受到挤压。如果因违反平台规则而导致从平台获得的机会变少，那么创业者放弃既有经营、寻找其他机会的可能性则会增大，也就是：

假设4.1：有过违反平台规则的经历会增大创业者退出的可能性。

其次，平台之外的机会。它们构成了平台机会的外部替代性选项。可以预期，这类替代性选项的存在将会增大创业企业家退出的可能性，也就是：

假设4.2：电商创业者拥有平台外的机会越多，退出概率也越大。

假设4.2a：拥有其他职业机会的电商创业者退出概率更大。

假设4.2b：电商创业收入占总收入的比例越小，创业者退出的概率越大。

另外，根据前面的讨论，如果我们能够验证在机会变化的条件下，那些已蕴含退出动机的创业者表现得更敏感（即当机会较多时，体验型或机会型创业者相比于事业型创业者，退出概率上升的幅度更大），则“自主退出”机

制凸显的判断便更可信。由此我们更希望看到，在机会变动条件下，非事业型创业者在退出上表现得更敏感，这是本文的假设4.3，具体而言如下。

假设4.3a：有无违反平台规则经历对非事业型创业者退出的影响更大。

假设4.3b：拥有其他职业机会或有其他收入对非事业型创业者退出的影响更大。

如果以上第3组和第4组的假设通过了检验，我们有信心认为图2中的路径III是成立的。

三、数据

本文的研究数据来自2011—2012年间北京大学中国社会与发展研究中心与阿里研究院合作的“谁在开网店”项目。在调查时点，淘宝平台上共有活跃店家60万个①。研究团队设计了一个多阶段分层PPS抽样方案，以活跃店家集合为抽样框，从中抽取一个样本量为6万的店家样本。调查使用两种方式收集数据：一是对个体店家进行问卷调查，采用网页调查方式，向被抽中的个体店家定向发送问卷链接，截至调查结束，总共回收有效样本量为1457；二是根据研究需要，从2011年的淘宝卖家云图中提取相应字段信息，包括网店概况、经营商品特征、店家经营评价指标等。

但是，调查无应答率过高导致有效回答样本在部分变量上的分布与预抽样本有比较明显的差异。为减少偏差，我们运用事后分层方法对抽样设计权数进行了调整。调整后数据质量的评估结果显示，样本主要变量的均值估计与淘宝卖家云图数据总体参数之间的离差非常小，可以认为调查数据的样本结构和总体结构相差不大，采用均值变异系数衡量的抽样误差也可接受，且设计效应多在2以内，说明回收样本对淘宝店家总体具有较好的代表性，能够满足95%精度统计推断的要求（北京大学中国社会与发展研究中心，2012）。

此外，2016年我们运用网络工具对有效填答了网络调查问卷的1457个淘宝店家进行了追踪，结果发现有459个被访店家已经“关店”。我们将这些“关店”店家编码为1，其他继续营业的店家编码为0，用这一变量来测量电商创业者的退出，即本文关心的因变量。

根据研究假设，本文主要解释变量包括：（1）在淘宝平台上的开店时长；（2）是否有固定供货商，以及与固定供货商关系的密切程度；（3）店家对淘宝平台的满意度；（4）店家是否参与过淘宝组织的活动；（5）店铺好评率。其中（1）测量创业企业的组织年龄，用来检验假设1，（3）和（4）用于测量店家与平台的关系，（5）用于测量店家与消费者关系的稳定程度，（2）—（5）一起用来检验第2组假设。这组变量均是在2012年第一次调查时获得，其中，（1）和（5）系从淘宝卖家云图系统中提取的信息，由当年的阿里研究中心提供。

其他变量还包括：（6）对淘宝开店的累积投入；（7）是否有线下实体店；（8）有无违反淘宝平台规则经历；（9）是否拥有其他职业机会；（10）网店收入占总收入的比例。这组变量的数据同样来自2012年调查，（6）—（7）用来测量开网店的投入，我们发现拥有实体店的创业者通常在网店上的投入也较大，（8）—（10）用来测量创业企业家面对的机会空间，以检验第4组假设。

本文对创业者（淘宝店家）进行类型划分的一组指标见表1，其中每个指标都是五分尺度定序测量（克隆巴赫系数α=0.73）。从开店目的和意愿的角度，依据这些指标，我们采用探索性因子分析方法对淘宝店家分类，抽取了三个公因子，因子负载矩阵详见表1①。根据因子负载值，分别将三个公因子命名为事业型、体验型和机会型，并对每个淘宝店家分别计算三个因子得分。依据得分最高的因子将店家划分为事业型、体验型和机会型三类。调查样本中，事业型和体验型创业者的数量相当，分别占总数的34%左右，机会型创业者的数量略少，样本中占到30.7%。我们将利用这一分类检验假设3和假设3.1。

除上述解释变量外，分析中还将控制创业者的性别、年龄和受教育程度等以往研究曾关注、可能影响组织出局／退出的个体社会特征变量。另外，考虑到不同类目商品导致的经营特点差异，而类目又可能与退出相关，故在分析中对一级经营类目的固定效应也做了控制。

四、分析结果

（一）淘宝店家退出的年龄依赖

本文第一个研究假设首先想要回答的是，电商平台上创业者的退出是否还存在如生命周期理论揭示的年龄依赖现象。为此，我们构建了四种模型①：模型1a假设退出与开店时长之间呈线性相关（如图3a所示），该模型的拟合优度较空模型有显著提高，不过这显然并非假设1预期的，这里仅将其作为参照。在模型1a的基础上加入开店时长的平方项，结果却得到了一个开口向上的二次曲线（如图3b所示），这也与退出可能性随开店时长先上升后下降的倒U形假设不符。为进一步检验假设1的预期，我们采取了在模型中继续加入开店时长高次项的多项式回归分析策略。模型1c在模型1b的基础上纳入了开店时长的立方项，似然比检验结果显示模型1c改进了模型1b对样本数据的拟合（P=0.019）②，然而曲线形状（图3c）也不符合假设1的预期。

传统的多项式回归模型可能存在潜在的缺陷。有研究表明，它们对边

缘效应及波动的估计并不理想（Sauerbrei&Royston，1999）。因此，我们利用罗伊斯顿等（RoystonandAltman，1994）提出的分式多项式回归（Fraction⁃alPolynomialsRegression）构建了模型1d，它相比传统多项式回归有许多优势。估计分式多项式回归模型①，得到幂参数为（-2,-0.5）的2-阶方程偏差最小，即为：

图3d给出了分式多项式模型的估计结果，随着开店时长的增加，淘宝店家退出的概率先上升，然后下降，下降的速度先快后慢。似然比检验显示，该模型更好地拟合了数据：将其和模型1c相比，从偏差上看，两个模型差不多，但由于二者之间不存在嵌套关系，故不能通过比较似然比变化来对二者的拟合优度差异进行严格意义的统计检验。不过从贝叶斯信息指数（BIC）上来看，模型1d的BIC较模型1c更小，还节省了一个自由度，更简约，基于此，接受模型1d。

根据模型估计结果，通过求导计算能得到店家退出概率达到最大值时的开店时长大约为1.64个月。也就是说，在2012年，开店时长约为50天的店家退出概率最大，这个最大概率约为0.57。2012年开店时长大于50个月的，退出概率稳定在0.2左右。这些分析结果支持了创业者退出概率随组织年龄的增加先上升后下降的研究假设。淘宝店家的退出似乎呈现出年龄依赖的特征，然而这种年龄依赖是否如生命周期理论阐释的那样，是由不利于竞争的组织特征——新生者劣势带来的，进而意味着企业组织的衰退呢？这是需要进一步讨论的问题。

（二）新生者劣势：无法有效解释淘宝店家退出

在检验了退出年龄依赖（假设1）的基础上，我们还想知道的是，与生命周期理论相关的“竞争—淘汰”机制是否真的作用于店家退出。首先我们需要考察，互联网创业组织是否也与传统的创业组织一样，不利的组织特征会增加其退出可能性，新生者劣势及其影响的确存在，即检验图1中的路径II是否成立。

为此，我们构建了模型2，表3汇报了这个二分类Logit模型的估计结果，考虑到相同类目内部的店家间可能存在自相关，方差估计有效性会受到影响，故使用了聚类稳健标准误加以改进。该模型中纳入了用于测量创业组织新生者劣势的各解释变量。与仅纳入控制变量的模型相比，模型2的拟合优度仅在10%的显著性水平下得到了改善（P=0.070）。这些解释变量中，只有店铺好评率的影响在0.1的水平上统计显著（P=0.054）。其他新生者劣势的解释变量，回归系数的方向均与第二组研究假设所预期的方向相一致，但都未通过统计检验，对店家退出的影响并不明显①。由此，并没有很强的证据表明新生者劣势可以有效解释店家退出，即无法确认图1中路径II。

（三）创业者类型：非事业型更可能退出

模型3纳入了创业企业家类型，用以检验假设3。参数估计结果见表4。分析结果显示，体验型和机会型创业者退出经营的概率都要明显高于事业型创业者，店家类型对其退出有显著影响（Waldχ2(245.67，P<0.001）。事业型退出的可能性最低；其次是机会型，较事业型平均高出40%；体验型创业者退出的可能性最高。与纳入新生者劣势变量的模型2相比，该模型在节省自由度条件下的BIC更小，说明与新生者劣势的一组变量相比，创业者类型的解释力度也更强。

这一分析结果支撑了假设3。对于体验型和机会型创业者来说，他们最初开展电商经营的动机和目的中就已蕴含了潜在的退出可能性：体验型创业者仅将经营电商视为一种碰运气或消磨时间的活动，而机会型创业者将它视为一种寻找事业机会的过渡状态。对他们来说，退出即意味着不想继续体验，或寻找到了更加合适的机会。不论哪一种，都和由竞争失败导致的被动退出相区别。

假设3.1认为，非事业型与事业型创业者退出概率上的差距，在投入较少的创业者中会表现得更为突出。这里我们选择了（1）累积投入小于3万元和（2）没有线下实体店的两组店家样本，重复了模型3的分析。在做了分组估计和纳入交互项的检验后发现：首先，这两组样本中，体验型创业者退出的可能性依然最高，与事业型创业者的差异也均在统计上显著（P值分别为0.003和＜0.001）；其次，与投入较多的创业者样本相比，在投入较少的店家中，尽管机会型效应增加得不明显，但至少看到了体验型的效应要明显更大，表现为两个包含体验型的交互项检验均统计显著。假设3.1在一定程度上得到了支持。

为进一步说明自主退出与传统“竞争—淘汰”不同，并确认自主退出是ICT环境下主导电商创业者退出的重要机制，我们还进行了如下两种分析：第一，利用模型2的设定，针对三类店家样本分别检验新生者劣势变量与退出之间的关系（见表3）；第二，将样本限定在经营状况较好的店家范围内，重复模型3的分析，考察创业者类型和退出之间的关系，检验体验型和机会型创业者退出的可能性是否依然大于事业型创业者（见表4）。

由于事业型创业者在经营特征上与传统创业者有诸多相似性①，其受“竞争—淘汰”机制的影响可能更明显。模型2设定对事业型的整体拟合优度最佳（表3的模型2a-2c中，模型2a的BIC最小）。这说明我们选定的新生者劣势变量对事业型创业者退出的解释力最大，也说明事业型创业者的退出相比于另二者更支持“竞争—淘汰”机制。

接下来，我们将分析限定在经营状况较好的店家样本，选取了对淘宝前景预期乐观、店铺好评率较高①和滞销商品率较低的店家。如果在经营状况较好的店家样本中，体验型和机会型两个虚拟变量的效应值没有显著降低（在统计模型中体现为，体验型、机会型与经营状况较好的交互项效应不显著，至少不显著为负），体验型和机会型店家退出淘宝平台的可能性依然高于事业型店家，那么我们将更有信心认为，淘宝平台上创业者的退出是由“自主退出”机制主导的。

表4中模型3c-3e分别是针对对淘宝网店的前景预期乐观、店铺好评率较高和滞销商品率较低这三组样本的估计结果。对店铺好评率和滞销商品率，我们选取它们各自的中位值作为划分高低的标准。

首先，在代表经营状况较好的三组样本中，体验型的回归系数仍均显著为正，机会型的效应仅在前景预期乐观的样本组中不显著，在店铺好评率较高和滞销商品率较低的两个样本组中，机会型店家退出的可能性仍显著高于事业型店家。其次，对交互项进行检验的结果也均符合我们的预期，没有出现显著为负的结果。

（四）机会空间与电商平台创业者的退出

我们将有无违反淘宝平台规则经历、是否拥有其他职业机会和网店收入占总收入比例分别纳入回归模型（模型4a-4c），它们与店家退出均表现出了显著关联，且效应方向符合假设4.1和4.2的预期。表5的最后一列模型4是将上述三个变量和控制变量一同纳入，结果发现在控制了其他变量后，拥有其他职业机会对退出的影响不再显著（P=0.446）。当然，这不见得说明拥有其他职业机会并不会对店家退出产生影响，统计检验不显著或许是由它与网店收入占总收入比例存在较强相关所致（二者相关系数为-0.51，P＜0.001），后者效应显著为负，意味着店家获得其他收入的机会越少，退出的可能性越低。而违反淘宝平台规则的经历将会显著提升创业者退出的可能性。

用以上涉及的所有解释变量构建全模型，各解释变量的回归系数值及统计显著性的变化不大。在全模型基础上，又分别纳入了店家类型与网店收入占总收入比例、违反平台规则的交互项，以检验假设4.3a和假设4.3b。

这里没有汇报它们的参数估计结果，而是根据模型预测结果绘制了示意图（图4）。与网店收入占比的交互效应检验分别在0.1和0.001水平下显著，说明网店收入占比影响退出的程度在事业型与非事业型创业者之间存在明显差异：当网店收入占总收入比例较小，即获得其他收入的机会较多，面对平台之外的机会空间较大时，相较于事业型，体验型和机会型创业者的退出概率明显较大①。

体验型与违反平台规则经历之间的交互效应检验结果显著为正，这揭示了在违反过平台规则的条件下，体验型创业者退出可能性增加的幅度相比于事业型更大，本文提出的假设4.3a也得到了支持。在没有违反过平台规则的条件下，三种类型创业者的退出概率都在0.25左右，且没有明显差异；而一旦网店曾经违反过平台规则，面临着从平台那里获得的机会空间被挤压的危险，体验型的退出概率便高达0.4，机会型的退出概率也将近0.35，且都与事业型之间存在着显著的差异②；事业型退出的可能性，在是否有过违反平台规则经历的两种情况下均较低，且不存在显著差异（P=0.331）。

五、结论与讨论

以往对企业组织退出的讨论主要关注传统产业组织的退出模式与规律，本文基于对淘宝店家的实证研究，试图讨论互联网电商平台上小型创业组织的退出模式。我们认为，这些创业组织与传统企业在诸多特征上不同，其退出的规律、模式及驱动力也与传统产业组织存在显著差别。在平台双边网络效应作用下（Parker,Alstyne&Choudary，2016），由于店家的退出可能会引起消费者的崩溃式流失，因此对影响他们退出的原因进行分析十分必要，对平台治理也具有重要意义。

企业生命周期理论利用组织特征解释退出，认为退出是由新生者劣势导致其在竞争中失利进而出现的；企业家视角尽管关注个体层次上的特质，但从解释逻辑上说，与企业生命周期理论无异，组织特征在其解释链条中是中间变量，企业家的个体特质是通过作用于不利于竞争的组织特征，进而作用于退出结果。这二者对解释传统产业组织的退出都是适恰的。但对于电商平台上的创业企业，企业家个体的影响不再通过组织特征表现出来，而是直接作用于退出结果，退出可以由企业家能动性直接导致，而很多创业企业家在从事创业活动之初就已抱有退出的动机。我们将这称为“自主退出”机制，并认为它对于理解ICT环境下电商创业企业退出更加重要。

电商创业企业的退出的确仍存在年龄依赖现象。淘宝店家的退出概率会随组织年龄的增加呈先上升后下降的趋势，退出概率的峰值大致出现在经营1.6个月时。对传统产业组织来说，不同规模企业峰值出现的时点不同，较大规模企业的峰值出现在60~72个月，小规模企业的峰值会出现在6~9个月（Brüderl&Schussler，1990）。比较起来，1.6个月是非常“年轻”，相当之短的。

这是由于互联网创业企业与传统产业组织相比，不用更多地在基础设施、人力资源等方面进行大量前期投入，进入门槛相对更低，较少受到其他因素限制，故在退出上表现得更加灵活。就传统产业组织而言，即便企业和企业家具有退出动机，也会在诸多因素限制下面临实施周期，不可能及时脱身。鉴于ICT改变了创业的组织环境，“自主退出”机制对理解企业动态便显得尤为重要。我们的研究显示，有相当一部分淘宝店家只是将经

营电商作为体验性或机会性选择，这意味着他们或许从进入之日起就潜藏着退出动机。技术条件的改变带来了参与经营者进入和退出成本的急遽下降，同时扩大了可供选择的机会空间，激发了其潜在退出动机，为自主选择的实现提供了可能性。而企业生命周期理论描述的年龄依赖现象尽管在电商创业者的退出中依然可见，但若将其视为衰退或由新生者劣势主导，显然不足以理解ICT环境下创业者的退出现象，忽视了创业者在退出上的自主性和能动性。

有关新生者劣势一组假设中的多数未通过检验，不能推断关于不利于竞争的组织特征会影响退出，故无法确认图1中的路径II存在。

与自主退出相关的假设得到了相对稳定的经验证据支持：潜藏着退出动机的体验型和机会型创业者，他们的退出可能性显著高于事业型创业者，纳入创业者类型的回归模型（模型3）在拟合优度上也较包含新生者劣势的回归模型更佳，说明相对于新生者劣势来说，我们划分的创业者类型的确能更好地解释小型电商创业企业在退出上的差异。

当开店投入较少时，非事业型店家退出概率上升的幅度更大，说明已蕴含在创业目的之中的退出动机在投入较少的条件下更可能被激发出来。机会变动的条件下同样如此：当创业者从平台获得的机会受到挤压，或面对更多平台之外的机会时，他们更可能放弃当前的淘宝创业活动。机会因素对机会型和体验型创业者带来的影响更为明显。

本文的论证表明，在考察互联网创业企业组织的退出时，不能将退出简单地等同于衰退，更不能忽略退出中企业家的自主选择，仅把组织退出视为被动过程是不符合现实的。基于研究结论，本文的基本判断是，退出的年龄依赖现象在ICT环境下可能依旧存在，但新生者劣势的组织特征假设不足以解释电商平台上小型创业企业的退出。创业者的创业动机与目的在更大程度上影响着创业企业的退出。“自主退出”机制在既有研究中之所以没有获得关注，可能是囿于企业生命周期理论生发的时代背景（Freeman&Han⁃nan，1975；O'Rand&Krecker，2003）。①20世纪70年代尚处在信息技术革命前夜，主流组织研究多围绕成长时间相对较长、规模相对较大的产业组织展开，描述并解释的是工业化时代产业组织成长及变化的过程和机制（斯科特、戴维斯，2011）。然而，在ICT环境下，借助数字平台的创业企业呈现出了一些新特征，正在悄然形成新型商业社会（阿里研究中心，2009），企业家能动性及其影响也得以激发并呈现。

在信息与互联网技术被广泛应用于企业经营活动的时代，互联网平台组织的发展使人们有更多的机会将其拥有的各种资产，甚至是过去僵化、沉睡的资产转化为多样性的互联网资本（邱泽奇等，2016），创业者自主性和创造性的调动是上述转化的重要条件。我们认为，考察企业家能动性，是ICT背景下组织研究要予以重视的。对此，本文仅关注了一个侧面，进一步的问题可能还包括企业家自主性的发挥对其他组织过程、组织行为的影响，哪些因素会促进企业家自主性的发挥等。

不得不承认，本文在数据分析上也存在一定局限，生存分析是针对该问题更为适合的研究方法，但目前可获得的数据尚不满足其要求，不过我们认为这可能并不影响依据既有事实获得的基本结论和判断。另外，网页调查的应答率过低，尽管已对样本数据进行了加权调整以最大限度地减少可能存在的偏差，但也得承认，数据仍可能存在着潜在的自选择风险，因此，文中相关结论也需要进一步检验。

（注释与参考文献从略，全文详见《社会学评论》2021年第五期）