高校学术不端论文查重检测系统多语种、图文、抄袭查重系统
社会网络的视角下调查大学生的创业论文，注意大家重视学校毕业论文调查的第一选择系统。只能查一下网络做很重的文章。其他系统只能作为参考。检查毕业论文，请确认社会网络对大学生学习能力的影响。行动理论中的学习能力是“发现错误，重建学习方式”。在
社会网络研究中，学者们进一步扩大了大学生学习能力的内容，进一步强调了大学生社会交往的主导性。也就是说，引导大学生，收集、分析和识别网络中的资源信息，再总结、整合、吸收收集的资源。在社会交往中，大学生需要识别、适应和说明外部环境，进而进行环境和持续的交互。在
社会交往中，大学生和其他社会成员之间的交互过程表明，社会网络地位不同是造成大学生学习能力差异的重要原因。有大学生的社会网络对大学生的行动特性有着显著的影响，进而影响大学生创业过程中学习能力的培养和塑造。大学生拥有广泛的社会网络资源，有较强的识别创业机会、把握创业机会、整合创业资源的能力。
大学生的学习能力可以提高创业业绩。在创业活动中，创业意识强的大学生对追求更高创业者的表现有着强烈的热情。大学生的创业欲望是根据所在组织的能动性、个人学习能力等来决定的。也就是说，学习能力会大大促进创业欲望。
年也有一部分学者分析了大学生的学习能力和创业业绩的关系。学校的环境对大学生的创业业绩产生了显著的影响，这种影响作用是中介大学生的学习能力的。
名大学生的学习行为不仅能激发创业的热情和动力，还能促进创业潜力的发挥，强化与相关的创业资源、客户及其他主体的合作关系，进而促进创业业绩的提高。学习行为对大学生的创业业绩也有显著的正面效果。这种作用在第一次创业和第二次创业时的作用有差异。
变量的测量。本论文的相关变量测量表主要采用国内外现有文献中使用的量表，根据事前调查修改问题项目，确保其科学性和合理性。
问卷采用了通用的Liker5分量表形式。其中，社会网络测量表主要参考程聪等研究成果，分为关系强度、网络规模、网络中心度等三维。
关系强度的测定项目是“与其他创业者相比，贵公司的创业者拥有更广泛的人脉”“与其他创业者相比，贵公司的创业者拥有更多的合作伙伴”“与其他创业者相比，贵公司的创业者能得到更多的信息”还有三个项目。在网络强度的测定项目中，“与其他创业者相比，贵公司的创业者与研究者有着密切的关系”、“与其他创业者相比，贵公司的创业者与重要的合作伙伴频繁联系”、“与其他创业者相比，贵公司的创业者能够迅速得到朋友的帮助”。”有三个问题。
网络中心度的测定项目有：“与其他创业者相比，贵公司的创业者具有更高的社会地位”、“与其他创业者相比，贵公司的创业者总是认识到新的合作伙伴”、“与其他创业者相比，贵公司的创业者在相关行业中更具创新性”。”有三个问题。大学生的学习能力测定表主要参考龙永等研究成果，分为机会识别和资源整合的二次元。其中，机会识别的测定项目有“与其他创业者相比，贵公司的创业者更容易获得创业信息”、“与其他创业者相比，贵公司的创业者对创业机会更敏感”、“与其他创业者相比，贵公司的创业者更积极地寻找潜在的创业机会”等项目开始。与其他创业者相比，贵公司创业者的创业热情更高。
资源整合的测定项目有：“与其他创业者相比，贵公司创业者的素质更高”、“与其他创业者相比，贵公司创业者所拥有的知识更能促进企业的进步”、“对于其他创业者来说，贵公司的创业者可以经常和客户共享产业信息”有眼睛。“与其他创业者相比，贵公司的创业者有能力与客户、供应商或合作伙伴解决问题”这四个问题项目。关于大学生的创业业绩，主要参考丁岳枫和杜建华等研究，分为生存成绩和成长成绩的二次元。其中，生存成绩测定项目包括“贵公司产品投资收益率（投资收益/投资成本）良好”、“贵公司净收益率（净利润/总销售额）高”、“贵公司产品市场占有率高”三个问题项目。增长实绩的测定项目包括“贵公司产品销售额增长快”“贵公司产品市场份额增长快”“贵公司产品资金周转快，资金链稳定”三个问题项目。
研究采样取得和可靠性检查。关于研究样品的取得，本论文通过问卷调查方法进行数据收集，以杭州地区13所大学的创业和创业意向的高中生为主要研究对象。
调查的形式主要以现场问卷调查和邮件分发两种方式进行。本次数据收集活动从2012年9月到2013年11月共发行600份问卷，回收486份，回收率81%，有效问卷156份，有效回收率26%。从调查收集的数据分布来看，样品的学校和专业分布是具有代表性的。关于
样本的可靠性和效率性的检查，本论文通过Cronbach’sα系数验证可靠性。社会网络、组织学习及创业业绩的Cronbach’sα系数分别为0.801、0.813、0.739，所有量表中的Cronbach’sα都超过了0.7。测量量表的问题项目相关性最低的是0.431，超过0.4的基本要求。本文的测量表显示了良好的可靠性水平。
此外，KMO最小为0.793，因子负载量的比例也在50%以上。因此，量表具有更好的区分效果。如上
所述，这里的测量量表具有良好的可靠性水平。本论文提出的理论模型包括大学生的社会网络、大学生的学习能力和大学生的创业业绩等三种变量的相互作用关系。因此，我们使用结构方程模型来研究这个变量之间的关系。
具体而言，在整体模型检查中，使用AMOS17.0研究了本文所提出的理论模型。第一步，大学生的社会网络构筑直接影响大学生创业业绩的模型，对这个模型进行实证检查。
第二步是构建大学生社会网络的中间变量模型，以参加影响大学生创业者性能的中介变量条件，并进行实证检查。在直接模型和中介模型的模型拟合指标中，χ2/d.f值分别为2.46和2.43，都在1到3之间，达到了理论上合理的水平。GFI指数分别为0.932和0.929，高于0.9，达到理论要求水平。CFI指数分别为0.949和0.951，高于理论要求水平。TLI指标值分别为0.972和0.989，均高于0.9，达到理论要求水平。RMEA指标值分别为0.061和0.047，在理想水平0.01到0.08之间。因此，我们推断本文中的直接模型和中介模型可以用来研究变量之间的相互影响关系。从
个直接模式中，我们发现大学生社会网络对大学生创业业绩的影响路径系数为0.457，显著水平小于0.001。因此，大学生的社会网络推测会对大学生的创业业绩产生显著的积极影响。
