產(chǎn)業(yè)集聚及其對創(chuàng)新績效的影響機制研究

樊錢濤

(浙江科技學院經(jīng)濟管理學院,杭州310023)

雖然現(xiàn)有的文獻普遍認為生產(chǎn)活動的空間集聚會促進企業(yè)間的技術學習提升創(chuàng)新績效,但是關于生產(chǎn)活動在一個區(qū)域內(nèi)的不同集聚形式如何影響當?shù)夭煌a(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效,仍然是一個有爭議的研究課題。Glaeser等人在研究中比較了兩種不同的集聚形式對于城市發(fā)展和技術進步的影響[1]:一個產(chǎn)業(yè)在一個地方集聚的專業(yè)化的集聚模式(Marshall-Arrow-Romer模式)和多個產(chǎn)業(yè)在一個區(qū)域內(nèi)集聚的多樣化的集聚模式(Jacobs模式),并且意味深長地指出,如果Jacobs是正確的,那么關于產(chǎn)業(yè)集聚的研究就重新聚焦,從產(chǎn)業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)間的知識聯(lián)系。

因此,專業(yè)化和多樣化的集聚形式如何影響產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效是一個值得研究的問題。以往相關的研究往往是探討不同的產(chǎn)業(yè)集聚形式如何影響城市人口的增長,隱含的假設是創(chuàng)新會導致城市的人口增長,從而間接測度產(chǎn)業(yè)集聚形式與創(chuàng)新績效的關系。本研究探討區(qū)域內(nèi)不同產(chǎn)業(yè)的集聚形式如何影響該產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效,這是與以往的研究有很大不同的地方。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 專業(yè)化集聚程度與產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效

關于專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集聚對技術創(chuàng)新的促進作用在以往的關于產(chǎn)業(yè)集群的文獻中已經(jīng)有大量的研究。Krugman提到了專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集聚會帶來三方面的好處:專業(yè)化的勞動力資源、專業(yè)化中間產(chǎn)品的投入、知識溢出[2]。Malmberg和Power概括了一個區(qū)域內(nèi)專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集聚促進知識創(chuàng)造和技術進步的三種形式:組織間的合作互動、競爭和對抗、區(qū)域內(nèi)的人員流動和人際交往[3]。歐洲創(chuàng)新環(huán)境研究學派的一些學者則提出專業(yè)化集聚會產(chǎn)生“集體學習機制”,主要形式包括:基于現(xiàn)有企業(yè)的本地化創(chuàng)業(yè)和新的衍生企業(yè)形成;通過正式和非正式網(wǎng)絡的快速的知識交換和開發(fā);專業(yè)人員的合作和人際互動;人員流動而形成的快速的知識流動[4]。同時,專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的社會根植性有助于培育企業(yè)之間的信任關系,降低交易成本,空間臨近性有助于密集的面對面交流、更短的認知距離、共同的語言、相互信任的關系、企業(yè)之間更加容易相互觀察和比較[5]。基于以上分析,提出以下假設:

假設1 專業(yè)化集聚程度越高,區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效越高。

1.2 多樣化集聚程度與產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效

很多研究表明,產(chǎn)業(yè)間會存在知識溢出。Hanel基于加拿大制造業(yè)的實證研究表明,不同產(chǎn)業(yè)間的知識溢出會影響產(chǎn)業(yè)層面的勞動生產(chǎn)率[6]。Bin總結(jié)了發(fā)展中國家的制造產(chǎn)業(yè)獲取技術知識的四種渠道:內(nèi)部R&D、國外技術轉(zhuǎn)移、國內(nèi)的技術轉(zhuǎn)移、產(chǎn)業(yè)間的知識溢出,并且認為目前關于發(fā)展中國家的研究的一個不足是忽視了產(chǎn)業(yè)間的R&D溢出,對于像中國這樣的發(fā)展中國家,因為過多依賴模仿而不是創(chuàng)新,產(chǎn)業(yè)間的R&D溢出對于產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新績效比發(fā)達國家具有更加重要的作用[7]。但是以往關于企業(yè)的技術學習和技術創(chuàng)新的研究往往忽視了產(chǎn)業(yè)間的知識轉(zhuǎn)移問題。

Jacobs的研究表明,產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚有利于新知識的創(chuàng)造。此后,國外也有一些學者在Jacobs的研究基礎上進行了一系列的關于產(chǎn)業(yè)多樣性集聚的研究,比如Glaeser等人在研究中發(fā)現(xiàn),多樣化的產(chǎn)業(yè)集聚會促進城市的發(fā)展和技術進步[1]。Paci和Usai進一步比較了產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化和多樣化聚集對于知識創(chuàng)造和技術擴散的影響,結(jié)果顯示兩者并不像過去的研究者認為的那樣是完全相互排斥的;相反,在適當?shù)臈l件下它們完全可以共同促進知識的創(chuàng)造和傳播[8]。Duranton和Puga認為,企業(yè)處于多樣化的和專業(yè)化的城市中實際上是各有利弊的,在專業(yè)化集聚的城市中可以降低生產(chǎn)成本,而多樣化的城市給企業(yè)提供了進行多種嘗試的機會[9]?；谝陨戏治?提出以下假設:

假設2 多樣化集聚程度越高,產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效越高。

1.3 多樣化和專業(yè)化的交互作用

Cohen和Levinthal認為,企業(yè)在技術學習和研發(fā)活動中積累的知識基礎決定一個企業(yè)吸收、學習、模仿外部知識的能力,這種知識基礎就是企業(yè)的吸收能力(absorp tive capacity)[10]。在此基礎上,Giuliani提出了集群吸收能力(Cluster absorptive capability)的概念,這種區(qū)域?qū)用娴奈漳芰Φ男纬删哂薪换バ?、復雜性和路徑依賴性的特點,基于專業(yè)化集聚的企業(yè)通過干中學、用中學和交互中學,從而在整個區(qū)域?qū)用嫘纬闪溯^強的吸收新知識及在企業(yè)間傳遞和擴散新知識的能力[11]。Malmberg和Maskell認為,產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚的一個顯著的特點是在企業(yè)的不斷交互過程中產(chǎn)生很強的制度慣例[12],Keeble&Nachum認為,這種慣例和共同的認知模式的一個重要的作用是減少信息搜索成本。產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚形成企業(yè)間緊密的社會關系,形成的本地化的知識溢出,進而促使企業(yè)更加有效地識別、吸收和運用產(chǎn)業(yè)外部的科學知識,促進企業(yè)增加研發(fā)投入[13]?；谝陨戏治?提出以下假設:

假設3 專業(yè)化集聚程度和多樣化集聚程度的交互效應正向影響產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效。

1.4 市場環(huán)境不確定性的調(diào)制作用

環(huán)境對于企業(yè)績效的影響是戰(zhàn)略研究中的一個中心問題。環(huán)境確定性是指環(huán)境中的要素的變動率和變革的不穩(wěn)定性[14]。

環(huán)境不確定性在以下兩方面會影響企業(yè)的技術創(chuàng)新活動:一是多樣化和異質(zhì)性的知識在產(chǎn)品創(chuàng)新中的重要性增加,在動態(tài)的市場環(huán)境下,多樣化的研究團隊和異質(zhì)性的知識對于企業(yè)技術創(chuàng)新作用更加重要[15]。二是改變企業(yè)管理者信息搜索的方式。企業(yè)管理者在不確定的市場環(huán)境下,會投入更多的時間和資源進行環(huán)境掃描,尋找新的市場機會[16]。在動態(tài)的市場環(huán)境下企業(yè)尋求有利于探索式創(chuàng)新的網(wǎng)絡位置,而穩(wěn)定的環(huán)境要求有利于利用式創(chuàng)新的網(wǎng)絡位置,因此在不確定的市場環(huán)境下企業(yè)更多地會突破原有信息搜尋渠道,跨越產(chǎn)業(yè)的邊界進行信息搜尋[17]。三是影響企業(yè)之間的信任關系。不確定的市場環(huán)境下,企業(yè)的機會主義行為會增加,因此會更多地借助弱連接來進行廣泛的信息搜尋?；谝陨戏治?在比較穩(wěn)定的市場環(huán)境下,企業(yè)基于相互信任傾向于在本地企業(yè)選擇技術學習和技術合作的伙伴,而在不確定的市場環(huán)境下企業(yè)之間的相互模仿和惡性競爭加劇。因此,市場環(huán)境的不確定性增加,專業(yè)化集聚在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中的作用就會減弱。另一方面,在不確定的市場環(huán)境下,企業(yè)管理者傾向于多樣化的信息搜索,尋找新的市場機會,所以需要更多地跨越產(chǎn)業(yè)的邊界進行技術學習,而多樣化的產(chǎn)業(yè)集聚帶來區(qū)域內(nèi)的知識的多樣性和異質(zhì)性非常有利于這種跨越產(chǎn)業(yè)邊界的技術學習,因此,市場環(huán)境的不確定性增加,多樣化集聚在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中的作用就會增強?；谝陨戏治?提出以下假設:

假設4 a)市場環(huán)境不確定性在專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的關系中起負向的調(diào)制作用。

b)市場環(huán)境不確定性在多樣化集聚和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的關系中起正向的調(diào)制作用。在不確定的市場環(huán)境下,企業(yè)需要跨越學科和知識的邊界進行信息搜尋,但是這種跨學科的復雜的知識搜尋過程往往需要企業(yè)具有較強的吸收能力。因此在一個地區(qū)內(nèi)只有少數(shù)企業(yè)有能力跨越學科的邊界進行技術學習。Giuliani認為,專業(yè)化的集聚使得在一個區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生一類“技術守門員企業(yè)(technological gatekeepers)”,他們負責獲取、吸收新的知識,同時通過“解碼”的方式把新的知識轉(zhuǎn)化為當?shù)氐钠渌髽I(yè)能夠吸收的知識,從而使得新知識能夠在當?shù)赜行U散[11]。因此在不確定的市場環(huán)境下,一個產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度很高的區(qū)域內(nèi),不同企業(yè)之間的交互過程促進了產(chǎn)業(yè)外部的知識的吸收和創(chuàng)造?；谝陨戏治?提出以下假設:

假設5 市場環(huán)境不確定性程度、產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度、產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚程度三者的交互效應正向影響產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效:當市場環(huán)境不確定性程度較高時,產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度較高、產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚程度越高,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效就越強;當市場環(huán)境不確定性程度較低,產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度較低時、產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚程度越高,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效就越弱。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

在本研究中,筆者收集了全國31個省份紡織服裝、造紙、醫(yī)藥制造、電子通訊4個產(chǎn)業(yè)連續(xù)9年的數(shù)據(jù)進行分析。考慮到從知識的產(chǎn)生到專利申請需要一定的時間,以往的研究通常取滯后期為1～3年,在本文中,設置的滯后期為1年,其中專利數(shù)據(jù)取2000—2008年,其他數(shù)據(jù)取1999—2007年。本文研究數(shù)據(jù)中除了專利數(shù)據(jù)以外,其他數(shù)據(jù)主要來源于《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(因為2005年沒有出版《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》,因此2004年度的數(shù)據(jù)來自《中國經(jīng)濟普查年鑒2004》)。

2.2 被解釋變量

創(chuàng)新績效:用專利數(shù)來測度。以往的研究表明,專利數(shù)可以很好地測度產(chǎn)業(yè)層面的知識創(chuàng)造和技術創(chuàng)新績效[19]。筆者統(tǒng)計了全國31個省份2000—2009年紡織服裝、造紙、醫(yī)藥制造、電子通訊4個產(chǎn)業(yè)授權的專利數(shù)。因為專利從申請到授權需要經(jīng)歷幾個月的時間,故選擇專利的申請日來確定每個專利所屬的年份。專利數(shù)據(jù)通過查詢國家知識產(chǎn)權局的專利檢索平臺(國家知識產(chǎn)權局的專利檢索平臺網(wǎng)址:http://www.sipo.gov.cn/sipo2008/zljs/)獲得。其中紡織服裝業(yè)(在2000—2004年的《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》中沒有把紡織和服裝業(yè)區(qū)分開來,因此為了保持數(shù)據(jù)統(tǒng)一,本研究中對這兩個產(chǎn)業(yè)進行了合并)包括分類號為 D01、D02、D03、D04 、D05 、D06、D07、A41、A42 和A43 的各類專利,造紙業(yè)包括分類號為d21、b31的專利,醫(yī)藥制造業(yè)包括分類號為A61,電子通訊業(yè)包括分類號為G06、H03和H04的各類專利。

2.3 解釋變量

2.3.1 專業(yè)化集聚程度

參考Combes的研究[18],采用以下方式計算:

式中:spe z,s代表z省s行業(yè)的專業(yè)化集聚程度,emp z,s代表z省s行業(yè)的年平均就業(yè)人數(shù),emp z代表z省19個行業(yè)的年平均就業(yè)人員總數(shù),emp s代表全國范圍內(nèi)s行業(yè)的年平均就業(yè)人數(shù),emp代表全國19個行業(yè)的就業(yè)人員總數(shù)。

2.3.2 多樣化集聚程度

參考Combes的研究[18],采用以下方式計算:

式中:div z,s代表z省s行業(yè)的多樣化集聚程度。市場環(huán)境不確定性:采用各地各行業(yè)1999—2007年企業(yè)銷售收入均值增長率的變異系數(shù)來測度。其中企業(yè)銷售收入均值采用年末銷售收入/企業(yè)數(shù),變異系數(shù)則是用樣本的標準差/平均值。

另外,為了控制企業(yè)規(guī)模對于創(chuàng)新績效的影響,引入企業(yè)的平均規(guī)模作為控制變量。企業(yè)的平均規(guī)模采用各地各行業(yè)年平均就業(yè)人員總數(shù)除以企業(yè)數(shù)來測度。同時,因為研究創(chuàng)新績效需要控制行業(yè)的影響[19],故設置了3個行業(yè)虛擬變量進入回歸方程。

2.4 回歸方程

本研究中的被解釋變量是專利數(shù)量,許多類似的研究采用泊松回歸的方法。但是由于泊松回歸在解釋變量的分布上要求均值等于方差,在本研究中很難達到。在這樣的情況下借鑒Schilling等人的做法[19],用負二項式回歸來代替泊松回歸,負二項式回歸允許數(shù)據(jù)在分布上有較大的離差。

3 實證結(jié)果和討論

3.1 回歸結(jié)果

在表1的模型1中,可以看到專業(yè)化的集聚程度對于區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響,假設1通過驗證。多樣化的集聚程度對于創(chuàng)新績效并沒有顯著的正向影響,因此假設2沒有通過驗證。在模型2中,多樣化和專業(yè)化集聚程度的交互項對于創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響,因此假設3通過驗證。

表1 回歸結(jié)果(主效應)Table1 Regression results(main effect)

在表2中引入了市場不確定性的調(diào)制作用,模型3顯示市場不確定性和專業(yè)化集聚程度的交互項對于區(qū)域產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效具有顯著負向的影響,假設4成立。模型4顯示市場不確定性和多樣化集聚程度的交互項對于區(qū)域產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效不具有顯著正向的影響,因此假設5不成立。在模型5中市場不確定性、專業(yè)化集聚程度及多樣化集聚程度三者的交互項具有顯著的正向影響,因此假設6成立。

表2 回歸結(jié)果(引入不確定性的調(diào)制作用)Table 2 Regression results(intruducing the moderating effects of uncertainty)

3.2 討 論

在本研究中,有2個假設沒有被驗證,分別是假設2和假設5,多樣化集聚程度對于區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新績效沒有正向的影響,同時環(huán)境不確定性在多樣化集聚程度和區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新績效之間也沒有起到正向的調(diào)制作用。

這反映出國內(nèi)的企業(yè)對于產(chǎn)業(yè)外部技術知識的吸收能力仍然比較低,很多時候即使有強烈的需要仍然不能很好地吸收來自產(chǎn)業(yè)以外的知識。吸收能力的形成是一個復雜的、路徑依賴的過程,在市場環(huán)境變化比較劇烈,企業(yè)迫切需要跨越產(chǎn)業(yè)和學科的邊界進行信息搜尋和技術學習的情況下,很多企業(yè)可能因為缺乏長期知識的積累而不能進行跨學科的信息搜尋。把單個的企業(yè)放在一個信息充足的環(huán)境中可能會產(chǎn)生信息過載的風險,反而不利于技術創(chuàng)新,在這樣的環(huán)境下企業(yè)信息掃描的能力是非常關鍵的[20]。產(chǎn)業(yè)外部的信息往往分散化和情景化[21],這意味著為了獲取這些信息,搜尋成本相對較高,信息提供方和接受方的知識基礎和組織背景不同,阻礙了產(chǎn)業(yè)間的知識傳遞[22]。企業(yè)間的知識基礎和認知上的臨近性是技術知識能夠被轉(zhuǎn)移、吸收、創(chuàng)造的前提條件[23]。因此,有時候即使有些企業(yè)愿意投入資金和花精力去獲取產(chǎn)業(yè)外部知識,但也不一定能找到恰當和有用的信息[24]。

在產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度很高的情況下,區(qū)域內(nèi)的企業(yè)是通過兩步或者多步的信息擴散過程來獲取外部信息的。當?shù)氐牟糠制髽I(yè)承擔了“技術守門員”的角色,他們獲取產(chǎn)業(yè)外部的知識,同時把這些知識進行解碼,成為當?shù)氐钠渌髽I(yè)能夠吸收的知識[20]。因此,從本研究中可以看到,產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度和多樣化集聚程度具有明顯的交互作用。

4 結(jié) 語

熊彼特指出,創(chuàng)新是對現(xiàn)有知識的重新組合。Carlile認為大多數(shù)創(chuàng)新發(fā)生在學科或者專業(yè)的邊界,因此跨越學科和技術邊界是獲取競爭優(yōu)勢的重要因素[25]。技術鎖定的風險來自于企業(yè)在技術學習和技術創(chuàng)新過程中本地搜索(Local search)的特點。企業(yè)學習和創(chuàng)新活動如果僅僅局限在產(chǎn)業(yè)邊界內(nèi),會使技術來源過于單一和同質(zhì)化。企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關鍵是不斷吸收異質(zhì)性的、多樣化的知識。多樣化的知識庫可以促進創(chuàng)新[26],越來越多的研究表明,企業(yè)持續(xù)的競爭優(yōu)勢來自企業(yè)超越產(chǎn)業(yè)和地域的邊界進行知識重組的能力[27]。

本研究得出的結(jié)論是,區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)集聚形式對于技術創(chuàng)新績效具有顯著的影響,在這個影響過程中最值得關注的是:產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度和多樣化集聚程度是相互補充而不是相互排斥的。這是一個重要的結(jié)論,與以往的研究有很大的不同。筆者認為,簡單地把專業(yè)化集聚程度和多樣化集聚程度作為兩個孤立的因素進行研究,而不考慮它們之間的內(nèi)在聯(lián)系,往往會得出片面的結(jié)論。

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