产业集群文章21.docx

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产业集群文章21

林业产业集群企业网络结构与创新绩效的关系

——基于福建林业产业集群的调查数据

摘要:

林业产业集群的组织与市场具有群体本质上的生态性和社会性，但“产业空气”对每个林业企业的溢出效应从而产生的创新绩效并不相同。

基于企业社会资本理论构建林业产业集群企业创新网络结构框架，运用网络分析法设计量表并提出研究假设，以问卷调查的方式收集数据，实证分析林业产业集群网络结构和网络关系对林业企业创新绩效的影响。

结果表明：

网络居间性、网络资源丰富度、网络反馈机制对林业企业创新绩效有显著的正向影响，而网络互惠性存在负向影响。

关键词：

林业产业集群网络结构创新绩效偏最小二乘法

ResearchonRelationshipbetweenForestryIndustryClusterNetworkStructureandInnovationPerformance

——BasedonDataofFujianForestryIndustryCluster

Abstract:

Organizationandmarketofforestryindustryclusterhasessentiallyecologicalandsocialofgroups,butthespillovereffectof“industrialair”foreachforestryenterpriseswhichproduceinnovationperformanceisnotthesame.Constructingaframeworkofforestryindustryclusterinnovationnetworkstructurebasedoncorporatesocialcapitaltheory，thepaperusesnetworkanalysismethodtodesignthequestionnaireandresearchhypotheses.Aftercollectingdatabyquestionnairesurvey,itempiricallyanalyzesontheimpactofforestryindustryclusternetworkstructureandrelationoninnovationperformanceofforestryenterprises.Theresultsshowthat:

thenetworkintermediary，networksourcerichness，networkfeedbackmechanismhavesignificantpositiveeffectsoninnovationperformanceofforestryenterprises，whilenetworkreciprocityhasanegativeeffect.

Keywords:

forestryindustrialcluster；innovationnetworkstructure；innovationperformance；partialleast-squares

1引言

优势产业集群对产业布局优化和产业结构升级的重要影响已得到广泛认可[1]，本地化知识溢出是产业集群的优势效应，也是决定集群企业相对于非集群企业获取创新优势的重要条件[2]。

林业产业集群指一定地理区域内，各林业生产、流通、服务企业与相关机构和部门之间有机结合所形成的经济聚合体[3]，是实现林业产业现代化的新型林业产业组织方式。

为了转变林业产业传统增长路径，增强林业产业集群的科技创新驱动力，全面提升林业产业发展水平，2014年中央1号文件特别强调“推动集群发展，加大农业科技创新平台基地建设和技术集成推广力度”。

然而，在气候变化频繁、资源环境需求益增的背景下，林业产业集群这种“公共资源”并非为集群企业均等享有，集群创新绩效的提升有赖于集群企业通过对集群网络资源的有效利用而产生创新优势。

那么，集群网络结构产生创新绩效的作用机理如何？

影响林业产业集群企业创新绩效差异的关键要素有哪些？

近年来关于产业集群的研究明确了地理邻近、知识溢出与企业创新绩效的关联性[4]，不少学者把集群视为一个网络结构，如Johnston（2004）认为产业集群具备构成网络的活动、资源和活动主体3个基本要素[5]，集群内部的网络连接在技术创新能力的提升上比区域间联系和国际间交易更具优势[6]。

然而，创新绩效优势的提升依赖于产业集群网络嵌入创新链的有效性，但创新链如何整合产业集群网络结构以产生创新绩效的机制尚未得到充分揭示。

此外，虽然林业产业具有群体本质上的生态性和社会性，但由于资源禀赋的差异，集群中的林业企业在集群网络中的位置、资源获取和占有能力不同[7]，而这可能正是林业产业集群企业创新绩效差异产生的重要原因。

对于林业产业集群整体而言，降低创新资源专用性是提高整体绩效的重要条件，但作为集群中的林业企业则更倾向于寻求一种自身利益关系的平衡，了解林业企业的行为选择并揭示这种平衡背后的机制是制定相关林业产业创新政策的有益参考。

但已有关于林业产业集群的研究主要关注产业集群水平的测度[1，8]、集群与非集群企业创新绩效差异等[3]，尚少深入林业产业集群内部从企业间创新绩效差异的原因入手进行分析。

鉴于此，本文拟结合林业产业集群创新活动特点，深入集群内从企业层面剖析林业产业集群创新网络结构对创新绩效的作用机理。

福建省是我国发展林产工业的重要省份，2013年福建林业产业总产值占全国7.53%。

因此，在福建省林产工业发展的重要区域、林业产业集聚的典型区域——南平市、三明市和莆田市展开企业调查，定量识别引起企业创新绩效差异的关键因素，这不仅有助于揭示林业产业集群企业创新绩效差异的内在机制，也为其它省针对性地制定林业产业集群创新的相关政策，激励集群林业企业自主创新，促进林业企业技术进步，实现林业产业转型升级提供一定的参考。

2林业产业集群创新的理论分析框架与研究假设

2.1理论分析框架

林业产业的资源限制性和资源再生性特征使林业产业链贯通资源、流通、生产、需求和服务等市场，是产业链条特别长的复合产业群体。

这决定了林业产业集群是由围绕林业向市场提供不同功能服务的企业或单元组成的复杂网络结构[9]。

此外，林业产业的多重属性使其同时具有经济、生态和社会效益，林业产业集群在生态功能约束下的利益共享、节点企业对林业产业链贡献的不对等及由此产生的利益不均衡，决定了林业产业集群企业创新活动不是单纯的市场活动，也对各节点的创新资源获取能力提出更高要求。

为解释单纯用经济资本无法解释的诸多问题，法国社会学家Bourdieu于1980年率先提出“社会资本”概念。

社会资本理论运用嵌入式分析范式，是从镶嵌于企业内外部社会网络中资源和能力的视角解释差异化企业绩效的理论工具[10]。

Gabbay等于1999年首次提出“企业社会资本”概念，指出企业社会资本是以社会结构为载体，镶嵌于企业内外部网络，有助于企业实现其经营目标的特殊资源[11]。

在此基础上，国内外学者对企业社会资本的维度展开了探讨：

最具代表性的是Nahapiet和Ghosha基于企业社会资本的本质属性将社会资本划分为结构维度、关系维度和认知维度3个层面[12]。

一些国内学者结合具体产业的特点从纵向联系、横向联系和社会联系3个维度区分企业社会资本，陈劲、张方华等通过这3个维度实证分析企业社会资本与技术创新的关系[13]。

产业集群创新网络结构指创新价值链上的不同创新参与主体为了获得和分享创新资源，通过一系列契约联结而成的多维向量空间体系[14]，其中结构维度定性或定量地测度集群创新网络主体和客体的结构属性，关注个人或组织所处的网络结构位置具有的信息价值和控制优势，用网络位置、网络规模及网络密度等表示；关系维度强调网络成员间形成相互信任关系以及由此形成的彼此重视和行动一致性，重视创新资源获取的路径和方向，用网络关系强度、关系互惠性、关系稳定性等表示[15]。

根据Anderson等人的观点[16]，结合林业产业集群的特点认为林业企业、政府部门、科研院所、金融机构、中介组织、林业行业协会等成员构成网络节点。

林业产业集群中的企业拥有纵向联系、横向联系和社会联系等镶嵌于企业内外部社会网络中的资源和能力。

纵向社会关系指核心林业企业与上、下游企业的关系，主要体现为供应链网络；横向社会关系指林业企业之间竞争与合作的联结，这是提升集群创新能力和竞争力最核心的价值网络；对外社会关系资本在集群网络结构中起到“信息桥”作用：

政府等公共部门、高校和科研院所、金融服务机构、中介机构、林业行业协会等组织为林业产业集群企业提供资源、共建项目或分担创新风险，体现为林业产业集群创新的外围支持网络。

集群网络各节点构成的网络主体和纵向、横向、社会关系资本构成的网络客体彼此作用，共同决定集群网络创新资源流动情况。

而林业产业集群是资源依托型产业集群[17]，运输设施、原材料、信息等资源的获取对产业链中不同等级企业的影响差异很大，因此，其创新资源和流动情况取决于系统内不同创新节点之间的创新联结方式、相互位置和相互关系等网络结构和网络关系维度（图1）。

图1基于企业社会资本理论的林业产业集群企业创新网络结构框架

Fig.1Theframeworkofforestryindustryclusterinnovationnetworkstructurebasedoncorporatesocialcapitaltheory

2.2研究假设

林业产业集群企业创新网络结构框架描述了林业产业集群网络结构维度、关系维度与创新绩效构成复杂关系结网的宏观结构，而从微观层面看，国内外学者广泛采用社会网络分析方法研究集群创新网络结构[18]，采用的研究维度主要有三种：

一是聚焦于企业层次和节点间关系层次的网络变量；二是基于位置维度分析节点之间的关系模式，界定节点在行为体系中的位置；三是基于嵌入的视角分析不断深化的各种网络关系对企业竞争行为的影响[18]。

林业产业集群具有资源依托型特征，集群效应对区域经济发展的带动更加明显，其纵深发展受政策环境影响更为显著。

林业产业链条长及林业的多重属性决定了林业企业之间具有利益共享、风险共担的战略联盟关系,但是生态功能约束下的利益共享与节点企业对林业产业链的贡献并不对等[13]。

因此，在借鉴已有文献的基础上，重点从网络结构和网络关系维度刻画林业产业集群企业创新活动的特征，提出以下研究假设：

H1：

林业产业集群创新网络结构维度对企业创新绩效有影响。

H1.1：

网络居间性对林业企业创新绩效有正向影响。

林业上、下游产业环节间企业的中心度和利益并不均衡。

一般而言，网络位置居间的节点企业对林业产业链影响力大，掌握关键资源，拥有更多的联结渠道，有更多的机会及时获得其他林业企业的信息、知识、管理技能等，从而形成信息交汇点，甚至在一定程度上通过对信息流动的阻断或扭曲控制其他节点的思想和行为[19]。

Burt认为，由于享有信息优势和控制优势，具有网络居间性的企业可能提高创新绩效[15]。

H1.2：

网络规模对林业企业创新绩效有正向影响。

集群网络成员的数量和异质性反映了网络规模的大小。

从数量上看，若林业企业联结的外部实体数量较多，其面临环境压力时可能迅速调整运营资源从而转换创新策略，而林业产业集群在每一个节点上必须有相当数量的企业才能平衡产业链之间的供求关系；其次，从集群网络成员的异质性看，异质性越强，成员间交互关系越少，其交流的讯息差异性可能越大。

因此，假设网络规模对林业企业创新绩效有正向影响。

H1.3：

网络密度对林业企业创新绩效有正向影响。

网络密度主要反映集群网络成员间关系的密切程度和信息流动的速度及效率[6]。

波特认为，网络密度首先通过影响企业的议价能力从而影响其成本[1]。

网络密度高的林业产业集群成员可缩短信息流动路径，提高资源流动速度，迅速搜集并获取新信息和新技术。

同理，与往来的企业或金融机构、政府部门、科研院所等关系密切，有利于集群中的林业企业寻找到双方或多方互利的技术创新合作模式，从而可能提高技术创新绩效。

因此，假设网络密度对林业企业创新绩效有正向影响。

H1.4：

网络开放度对林业企业创新绩效有正向影响。

有效利用本地知识溢出是集群企业相对于非集群企业取得竞争优势的主导途径，但是长期接触内部化知识而缺乏外部知识源的激活可能固化集群企业的思想，从而产生“锁定效应”[7]。

网络开放度越高，集群企业与外部进行资金、人才交流的机会越多，更可能吸收及扩散新技术信息和和市场信息，从而使开放的系统为产业集群输入负熵提供必要条件。

根据Richard等人的观点[20]，假设网络开放度对林业企业创新绩效有正向影响。

H1.5：

网络资源丰富度对林业企业创新绩效有正向影响。

在创新活动日趋复杂的形势下，对资源的有效整合与利用是决定企业创新绩效的重要因素[1]，林业产业的特点决定了其集群形成过程中对天然的林地资源、原材料、技术创新等资源有更强依赖性，集群网络中的信息、知识、人力、资金、组织等创新资源是增强企业技术创新优势的重要条件。

林业产业集群网络中有效创新资源的丰富度能提高资源配置的灵活性和高效性。

因此，假设网络资源丰富度对林业企业创新绩效有正向影响。

H2：

林业产业集群创新网络关系维度对企业创新绩效有影响。

H2.1：

网络关系强度对林业企业创新绩效有负向影响。

网络关系强度的大小描述了行为主体联系频率的高低和组织资源对联系承诺度的高低。

关于网络关系强度与企业绩效的关系学术界有不同的观点，其中Burt和Granovetter提出的“弱连接的强度”观点最具有知名度和代表性：

Burt以结构洞观点提出由非冗余成员形成的网络关系，其信息的交流更具价值；Granovetter认为强连结所获取的信息多是重复或类似的，较少有创新或产生信息的机会[15]。

因此，根据Burt与Granovetter的理论假设网络关系强度对林业企业创新绩效有负向影响。

H2.2：

网络关系互惠性对林业企业创新绩效有正向影响。

网络关系互惠性主要衡量联系双方地位的平等性。

如果网络成员间强调组织合作、联合与协调，而非命令、权力与控制[19]，则表明网络成员在互惠性基础上愿为共同的利益与目标而努力，更容易产生共享准则、相互信任关系以及共同的行为模式。

林业产业集群企业的共同生态约束目标可能使其对网络关系互惠性有特殊的要求。

假设网络关系互惠性对林业产业集群企业创新绩效可能具有正向影响。

H2.3：

网络关系稳定性对林业企业创新绩效有正向影响。

网络关系稳定性主要衡量网络成员间随时间进化而产生的信任、共同认知度及共享机制的稳定性。

由于企业培育和扶植网络关系属于投入阶段，从网络关系中获取价值属于产出阶段，从投入到产出过程中各主体联系的稳定性及由此产生的创新协同效应是提高集群企业创新绩效的关键[19]。

林业产业集群中技术创新过程更长，技术外溢性更明显，因而林业企业对一定时间内保持网络关系稳定性的价值期许更大。

因此，假设网络关系稳定性对林业企业创新绩效有正向影响。

H2.4：

网络反馈机制对林业企业创新绩效有正向影响。

网络反馈机制主要衡量林业产业集群通过链接实现价值活动的反馈响应机制。

迅速又明确的反馈机制有利于隐含知识的扩散，促进共同学习和信息交流，从而推动创新。

林业产业链条长，从上游的种植抚育、中游的工业加工到下游的商业贸易等环节都需要紧密的衔接，林业企业对集群网络各创新环节反馈的及时程度影响企业创新绩效。

因此，假设网络反馈机制对林业企业创新绩效有正向影响。

3研究方法与数据来源

3.1变量设计与测量

在林业产业集群创新网络结构理论框架构建的基础上，借鉴王晓娟（2008）[7]、李志刚（2007）[19]、窦红宾（2010）[21]等人对产业集群网络结构和创新绩效的研究，结合林业产业集群的特点制定相关调查量表，并选择部分企业进行了预调查，根据预调查反馈意见对量表进行了适当修改以确保调研的科学性。

文中主要变量使用Likert5点量表法测量，“非常不同意”、“较不同意”、“一般”、“较同意”、“非常同意”分别对应分值1、2、3、4、5分，得分高低代表受访者的认同程度，这些变量均为定序变量。

企业年龄和企业规模等控制变量用数值变量反映。

3.1.1创新绩效的测量

已有研究主要采用新产品创新来衡量创新绩效，但林业产业是一种特殊行业，林业产业链涉及的上游种植抚育环节、中游林产加工制造环节和下游贮运和销售环节跨越三大产业，不同产业链环节的林业企业侧重于产品、管理、市场等创新能力，而林业所背负的社会生态功能使其对绿色工艺创新要求更高。

因此，对企业创新绩效的测量采用多维度指标体系。

被解释变量“创新绩效”使用5个指标衡量。

前半句都是“相比于集群内的同行业企业，贵公司”，后半句分别为：

“产品创新能力更强”、“工艺创新能力更强”、“市场创新能力更强”、“管理创新能力更强”和“信息获取能力更强”。

被解释变量“创新绩效”的得分取5个指标得分的平均值。

3.1.2林业产业集群网络结构特征的测量

量表共用35个问题测量网络结构特征。

其中：

（1）网络规模用9个问题测度，前8个问题前半句都是“相比于集群内的同行业企业，与贵公司往来的”，问题的后半句分别是：

“上游厂商数目更多”、“下游厂商数目更多”、“同业厂商数目更多”、“政府机构数目更多”、“高校/科研院所数目更多”、“林业行业协会数目更多”、“金融机构数目更多”、“中介机构数目更多”。

此外，问题“与贵公司有往来关系的对象类型差异性较大”反映网络异质性。

9个题项得分平均值表示网络规模得分。

（2）网络密度8个问题前半句都是“相比于集群内的同行业企业，与贵公司往来的”，问题的后半句分别是：

“上游厂商次数较频繁”、“下游厂商次数较频繁”、“同业厂商次数较频繁”、“政府机构次数较频繁”、“高校/科研院所次数较频繁”、“林业行业协会次数较频繁”、“金融机构次数较频繁”、“中介机构次数较频繁”。

网络密度的得分为8个问题得分平均值。

（3）网络开放度的测量用9个问题体现，前8个问题前半句为“与贵公司往来的”，问题的后半句分别是：

“上游厂商多数分布在本市内”、“下游厂商多数分布在本市内”、“同业厂商多数分布在本市内”、“政府机构多数分布在本市内”、“高校/科研院所多数分布在本市内”、“林业行业协会多数分布在本市内”、“金融机构多数分布在本市内”、“中介机构多数分布在本市内”。

第9个问题为“贵公司在外地设立了较多分支机构”。

网络开放度的得分为9个问题得分的平均值。

（4）网络居间性在量表中用4个问题测量，分别为：

“贵公司在所在林业产业集群网络中的知名度高”、“产业集群网络中其他企业与贵公司进行技术交流的愿望强烈”、“产业集群网络中其他企业与贵公司进行技术交流很容易”、“贵公司所有的往来对象在建立技术联系时，很多需要通过贵公司从中牵线”。

网络居间性的得分为4个问题得分的平均值。

（5）网络资源的丰富度用测量问题为：

“相比于集群内的同行业企业，贵公司交际网络中流动的”，问题的后半句分别是：

“知识资源更加丰富”、“信息资源更加丰富”、“人力资源更加丰富”、“资金资源更加丰富”、“组织资源更加丰富”，5个题项得分平均值表示网络资源丰富度。

3.1.3林业产业集群网络关系特征的测量

量表共用33个问题测量网络结构特征。

其中：

（1）网络关系强度8个问题前半句是“相比于集群内的同行业企业，与贵公司往来的”，问题的后半句分别是：

“上游厂商关系较密切”、“下游厂商关系较密切”、“同业厂商关系较密切”、“政府机构关系较密切”、“高校/科研院所关系较密切”、“林业行业协会关系较密切”、“金融机构关系较密切”、“中介机构关系较密切”。

最终得分为8个问题得分平均值。

（2）量表用16个问题测量网络关系互惠性。

8种联系中每一种网络关系互惠性都用两个问题测度。

如测度林业企业与上游厂商关系互惠性的两个问题分别为：

①往来的上游厂商对贵公司非常重要；②贵公司对往来的上游厂商非常重要。

每种网络联系的互惠性得分=（①题得分+②题得分）/2-│①题得分-②题得分│。

8种联系网络互惠性得分平均值构成每个林业企业网络互惠性得分。

（3）网络关系稳定性8个问题前半句都是“相比于集群内的同行业企业，贵公司”，问题的后半句分别为：

“与上游厂商进行联系的持续时间较长”、“与下游厂商进行联系的持续时间较长”、“与同业厂商进行联系的持续时间较长”、“与政府机构进行联系的持续时间较长”、“与高校/科研院所进行联系的持续时间较长”、“与林业行业协会进行联系的持续时间较长”、“与金融机构进行联系的持续时间较长”、“与中介机构进行联系的持续时间较长”。

8个题项得分平均值构成关系稳定性得分。

（4）网络反馈机制用一个问题衡量：

“相比于集群内的同行业企业，贵公司对集群网络各创新环节的反馈较及时”。

此外，林业产业集群中不同规模和发展阶段的林业企业创新绩效可能存在差异，因此，量表中反映了以下控制变量：

①企业年龄：

年龄越大的企业越有经验优势，抑或，越年轻的企业获取创新资源的能力越强。

以企业成立以来持续年数测度其年龄。

②企业规模：

规模大的企业可能有更多资源投入重要关系的维护中，从而提高创新绩效。

因此采用企业（固定）员工人数反映规模[7]。

本研究问卷主要采用已有研究广泛使用的量表来测量相关变量，在考虑林业产业集群特征的基础上进行个别调整，因此，问卷具有较好的内容效度。

为了检验量表信度，采用SPSS16.0统计软件对假设中各变量进行信度分析，得出总量表a系数为0.968，创新绩效测量量表a系数为0.986，网络规模、网络密度、网络开放度、网络居间性、网络资源丰富度、网络关系强度、网络关系互惠性、网络关系稳定性、网络反馈机制测量量表的a系数分别为0.737，0.732，0.709，0.949,0.975，0.730，0.868，0.743，0.893，均超过0.7，说明问卷具有较好的信度。

3.2样本收集

正式问卷调查于2013年11-12月展开，根据典型抽样和随机抽样相结合的方法，选择福建省三明市、南平市和莆田市林业产业集群进行调研，共涉及三明市沙县木竹加工园区、三明永安市福建省毛竹现代科技园区、三明市尤溪县浦头工业园区；南平市建瓯笋竹城、建阳海西林产工贸园区、政和中国竹具工艺城、邵武林产加工科技示范区和莆田秀屿国家级木材加工示范区等。

共调查90家林业企业，收回问卷90份，有效问卷82份，有效率91.11%。

为确保数据的准确性，本研究问卷发放对象为各集群林业企业的高层管理人员。

调查样本中固定员工人数100人以下的占64.63%，100-500人的占30.49%，500-1000人的占4.88%；企业年销售额1000万元以下的为14.63%，1000-15000万元的占78.05%，15000万元以上的占7.32%。

可见，样本具有较广的分布性。

样本企业相关变量得分情况如表1。

表1样本变量的描述性统计分析

Tab.2Thedescriptionofthesamplevariable

变量

变量类型

最大值

最小值

平均值

标准差

创新绩效

定序变量

5

0

3.02

1.03

网络规模

定序变量

5

0.33

2.24

0.86

网络密度

定序变量

5

0

2.20

0.93

网络开放度

定序变量

4.78

0.33

2.11

0.84

网络居间性

定序变