日期:2023-01-24 阅读量:0次 所属栏目:信息安全
摘 要:产业集群目前已成为全球重要的经济发展模式,其具备的规模经济和范围经济已经成为提升一个国家或地区核心竞争力的重要助推力。这也引发了我们对产业集群如何才能够形成并健康发展下去的深层次思考。
关键词:产业集群;知识网络;仿真
1. 引言
目前,产业集群作为一种世界性的经济现象,已成为全球重要的经济发展模式,是地区经济发展和国家竞争力提升的重要助推力。然而,从实际发展中看,并非所有的产业集群都能充分发挥自身的创新优势促进自身成长。
通过对南京地区五大软件园区的实地调研,检测影响知识网络演进与产业集群成长相互作用过程的各种因素。且通过计算机仿真对假设验证的结果进行仿真验证,验证各因素发生条件下产业集群是否成长,借以支持规范研究。
2. 产业集群与知识网络理论研究
1990年,迈克尔·波特在《国家竞争优势》一书中正式提出用产业集群一词进行对集群现象的分析。本文所探讨的产业集群知识网络主要是基于政府、大学或科研院所、企业、中介机构这样四个主体的集群。
集群知识网络整体构架表述如图1所示。网络主体通过各种类型的知识活动相互联系,控制资源流动,这些联系又将参与者紧密联系在一起,从而构成知识网络。
图1 集群知识网络构架
来源:Hakansson and Johanson(1992)
①产业集群知识网络主体:产业集群知识网络主体界定为企业、知识生产机构(大学研究机构)、中介机构(经纪人和咨询顾问)和政府。
②产业集群知识网络资源:产业集群中的知识是企业价值链上的各个环节所涉及的相关知识,销售相关的营销知识,企业经营管理方面的知识等。
③产业集群知识活动:产业集群知识网络演进就是知识活动的过程,知识核心活动包括知识学习、知识共享、知识创造,这些活动共同影响着知识网络演进。
④产业集群知识网络结构:是指基于企业和个人层次的网络规模、节点的度、稳定性等等。
3. 知识网络演进与产业集群成长机理分析
3.1知识网络演进与产业集群成长的关系
一个系统的结构、状态、特性、行为、功能等,都在随着时间的推移而发生变化,称为系统的演进(演化)。
集群知识网络初级阶段就是产业集群的生存初期。这一时期内,虽然群内企业在一定地域上集中,但企业间没有形成完整的产业链,群内大部分企业规模较小。
随着集群规模不断扩大,群内企业成本降低、收益增加,产业链初具规模,知识网络中级阶段开始形成。在这一阶段,规模经济开始发挥作用,集群企业专业化程度开始提升。
集群知识网络高级阶段即产业集群的成熟阶段。在这一阶段,集群基本实现经济、知识、社会资本的最优组合,产业规模巨大并具备了较强的市场竞争能力。
3.2知识网络演进对产业集群成长的作用机理
根据前文对产业集群和知识网络的描述,本节构建了一个知识网络演进与产业集群成长的理论模型(如图2)。
图2 知识网络演进与产业集群成长的理论模型
来源:visio绘制
4. 知识网络演进与产业集群成长实证研究
4.1研究模型与假设
本文对知识网络演进与产业集群成长的作用过程进行研究,并将知识网络演进过程中涉及的要素一一罗列。
在接下来的实证分析中,本文将对上述各假设的有效性及合理性进行验证,拟通过数据分析进一步明晰知识网络演进与产业集群成长之间的作用机制。
4.2数据收集
本次调查主要集中在南京市五大软件产业园区,受访企业达110多家,收回问卷106份,其中有效问卷96份,经计算该置信度大于87%,符合要求。
4.3样本信度及效度检验
本研究使用目前最常用的信度系数—— Cronbach’s Alpha系数对问卷信度进行检验。本研究采用Cronbach’s Alpha信度来测量问卷的信度。分析结果如下表1所示:
表1 问卷Cronbach’s Alpha值统计
本研究采用结构效度来测量问卷的效度,依据大多数研究的测量效度方法,选用SPSS中的因子分析(Factor)模块来检验问卷效度,用主成分法来提取影响因子,以所得因子的负荷量的大小来删除不符合效度要求的问题,标准为:某一问题自成一个因子(无信度)或因子负荷小于0.45。
4.4实证研究结果及其说明
方差分析(ANOVA)又称变异数分析或F检验,其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同,检验两个或多个样本均数的差异是否具有统计学意义。
根据数据分析结果,将P值与0.05进行比较,故仅大学或研究机构参与知识网络演进过程对集群成长没有显著的直接影响,这一假设不成立。
4.5回归分析
根据上一小节对前文假设进行检验的结果,我们对之前提出的研究假设进行修正,①直接影响产业集群成长的有参与知识网络演进过程的政府、上下游企业、中介服务机构、竞争对手、知识资源和知识网络演化过程中的知识学习行为、知识共享行为、知识创造行为;②直接影响知识网络演进过程中的知识资源的有政府、大学科研机构、中介机构、上下游企业、竞争对手、知识学习行为、知识共享行为、知识创造行为、知识网络结构。根据修正过后的模型进行分阶段的回归分析。
创新能力是区分产业集群不同发展阶段的重要标准,对这一能力的衡量可从科研人员数目、专利数量、新产品营销比例等方面进行衡量[7]。根据产业集群成长的过程,分阶段进行回归分析。
① 群形成阶段(集群知识网络弱连结阶段)
表2 自变量与中间变量对因变量的影响效果
②集群成长阶段(集群知识网络的双边强连结阶段)
该阶段,影响集群企业发展的几大要素分别为政府、网络结构、上下游企业、竞争对手、知识学习行为、知识创造行为、知识资源。
③集群成熟阶段(集群知识网络多边强连结阶段)
在该阶段,正向促进集群企业发展的几大要素分别为政府、中介服务机构、网络结构复杂程度、知识共享行为,而网络结构的优化是推动该阶段前行的首要力量。
5. 结论与展望
本文结合产业集群知识网络的特点,提出了产业集群知识网络研究模型。提出该模型的目的在于分别研究在特定阶段,知识网络演进过程中哪些因素会影响产业集群成长。该模型中涉及的研究变量包括知识网络主体、网络结构、知识活动和知识资源。实证研究过程中,根据以往学者的研究成果设计问卷,收集数据,对外部变量进行假设验证,根据验证结果进行回归分析,得出各阶段知识网络演进的方式,推动产业集群成长。
未来研究在时间和
资源允许的条件下,可以尝试进行长期的跟踪研究,并对集群发展过程中的各个阶段进行对比分析,从而更加全面准确地反映集群知识网络的发展路径;根据不同地域、不同类型产业集群知识网络的特点,从更广泛的角度探讨集群成长的影响因素。
参考文献
.武汉:高等教育出版社,2006
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