基于網(wǎng)絡(luò)集中度的產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享研究*——以江蘇省科技型產(chǎn)業(yè)集群為例

顧麗敏 段 光

基于網(wǎng)絡(luò)集中度的產(chǎn)業(yè)集群知識(shí)共享研究*——以江蘇省科技型產(chǎn)業(yè)集群為例

顧麗敏 段 光

產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展過程也是知識(shí)共享的過程，知識(shí)共享效果成為產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展成功與否的關(guān)鍵。雖然每個(gè)集群都認(rèn)識(shí)到知識(shí)共享的重要性，都在努力搭建共享平臺(tái)，但是現(xiàn)實(shí)中，集群知識(shí)共享的效果并不令人滿意。本文將產(chǎn)業(yè)集群視為一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即集群網(wǎng)絡(luò)，并從集群網(wǎng)絡(luò)集中度視角來研究其對(duì)集群知識(shí)共享的影響及條件。研究發(fā)現(xiàn)，集群網(wǎng)絡(luò)集中度影響集群知識(shí)共享，但影響過程較為復(fù)雜，而且集群知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)中心度與知識(shí)共享之間具有調(diào)節(jié)作用。

集群網(wǎng)絡(luò)；程度中心性；中介中心性；知識(shí)共享；知識(shí)共享意愿

一、引言

江蘇尤其是蘇南的產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展在全國起步較早，經(jīng)歷了上世紀(jì)80年代初由地理位置的毗鄰形成的區(qū)域要素整合，以親緣關(guān)系、資本紐帶等形成的集群之間社會(huì)關(guān)系(李軍林，1998；張一力，2006)。2000年之后，地方政府更加重視產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展，在全省經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中，形成了產(chǎn)業(yè)向園區(qū)集中，園區(qū)向?qū)I(yè)化發(fā)展的格局，換言之，各園區(qū)(開發(fā)區(qū))成為產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的載體。

產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)生與演化過程同時(shí)也是一種知識(shí)共享和演變的過程，集群內(nèi)部往往都擁有高度的知識(shí)流動(dòng)性和信息交流網(wǎng)絡(luò)。從集群層面看，知識(shí)共享可以減少知識(shí)生產(chǎn)的重復(fù)性投入，節(jié)約知識(shí)的獲取成本，并運(yùn)用集體的智慧提高組織的應(yīng)變能力和創(chuàng)新能力，從而提升整個(gè)集群的競爭力。從企業(yè)層面看，集群內(nèi)不同主體之間利用集群知識(shí)共享平臺(tái)，在互相學(xué)習(xí)過程中實(shí)現(xiàn)知識(shí)的擴(kuò)散和新知識(shí)的產(chǎn)生，提升企業(yè)知識(shí)吸收能力和學(xué)習(xí)能力，提升自主創(chuàng)新能力。

雖然每個(gè)集群都認(rèn)識(shí)到知識(shí)共享的重要性，都在努力搭建共享平臺(tái)，但是現(xiàn)實(shí)中，集群知識(shí)共享的效果并不令人滿意，甚至遠(yuǎn)沒達(dá)到共享目標(biāo)。許多研究者對(duì)這方面的問題進(jìn)行了探討，指出知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不完善、政府扶持力度不夠、集群自身不重視、知識(shí)特性等都會(huì)影響到知識(shí)共享效果。本文以江蘇100家科技型產(chǎn)業(yè)集群為樣本，從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論視角，將產(chǎn)業(yè)集群視為一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，探討除了上述研究指出的這些可能的原因外，集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征對(duì)集群知識(shí)共享的影響。網(wǎng)絡(luò)集中度是最常用和最重要的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性特征，包括網(wǎng)絡(luò)程度中心性和網(wǎng)絡(luò)中介中心性兩個(gè)方面，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)特征影響了集群知識(shí)共享(分為兩個(gè)維度——深度知識(shí)共享和廣度知識(shí)共享)。同時(shí)，集群成員的知識(shí)共享意愿對(duì)這些起到調(diào)節(jié)作用。

二、理論與假設(shè)

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(social network)是一種基于節(jié)點(diǎn)之間的相互連接而形成的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注的是網(wǎng)絡(luò)成員之間的互動(dòng)和聯(lián)系，進(jìn)而影響成員的社會(huì)行為。隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論和研究方法的豐富，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究從個(gè)體向群體、組織、集群等宏觀層次擴(kuò)展。將產(chǎn)業(yè)集群視為一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)更利于揭示集群運(yùn)行的本質(zhì)，從而成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。

產(chǎn)業(yè)集群是在某一特定區(qū)域內(nèi)，互相聯(lián)系的、在地理位置上相對(duì)集中的企業(yè)和機(jī)構(gòu)的集合。產(chǎn)業(yè)集群可以視為一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，集群內(nèi)的各個(gè)主體不是孤立的，它們之間基于市場交換或社會(huì)聯(lián)結(jié)而產(chǎn)生各種各樣的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，彼此關(guān)聯(lián)互動(dòng)，由此形成其特有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(曹麗莉，2008)，本文稱之為集群網(wǎng)絡(luò)。

網(wǎng)絡(luò)集中度(centralization)是指網(wǎng)絡(luò)以一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)個(gè)體為中心，其他個(gè)體圍繞著他們發(fā)生聯(lián)系的程度。高集中度的網(wǎng)絡(luò)往往更為機(jī)械，而具有多個(gè)結(jié)構(gòu)中心的組織則可能是更有機(jī)的(Shrader，1989)。在網(wǎng)絡(luò)集中度的研究中，又有兩個(gè)維度一直是社會(huì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究重點(diǎn)，一個(gè)是網(wǎng)絡(luò)程度集中度，另一個(gè)是網(wǎng)絡(luò)中介集中度。程度集中度一般用程度中心性(degree centrality)來表達(dá)，而中介集中度用中介中心性(betweenness centrality)來表達(dá)。

網(wǎng)絡(luò)程度中心性反映了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)化程度，是區(qū)分不同網(wǎng)絡(luò)之間差異的核心指標(biāo)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)程度中心性越高時(shí)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就越正規(guī)化、規(guī)范化，甚至層級(jí)化，更表現(xiàn)出機(jī)械性。相反，低網(wǎng)絡(luò)程度中心性表明網(wǎng)絡(luò)中沒有其主導(dǎo)作用的成員，更類似于有機(jī)式組織的特征。在對(duì)不同規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行程度中心性的測量時(shí)，采用相對(duì)中心性這個(gè)指標(biāo)。

網(wǎng)絡(luò)中介中心性反映了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)成員之間直接聯(lián)系的程度。在一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中并不是所有個(gè)體之間都能直接聯(lián)系，有些個(gè)體之間的聯(lián)系要通過第三方，甚至第四方才能達(dá)到。根據(jù)結(jié)構(gòu)洞理論，當(dāng)兩兩結(jié)點(diǎn)必須通過某一結(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)系時(shí)，處于兩者連接狀態(tài)的第三者擁有兩種優(yōu)勢：信息優(yōu)勢和控制優(yōu)勢(Burt，1992)。占據(jù)結(jié)構(gòu)洞的結(jié)點(diǎn)具有較高的中介中心性，能夠獲取來自多方面的異質(zhì)性信息，使得該結(jié)點(diǎn)獲得更豐富的信息資源進(jìn)而成為信息和知識(shí)集散中心，從而具有信息優(yōu)勢。占據(jù)結(jié)構(gòu)洞的結(jié)點(diǎn)連接最初沒有聯(lián)系的兩兩節(jié)點(diǎn)，因此擁有調(diào)和雙方的獨(dú)特優(yōu)勢，可以決定各種資源的流動(dòng)方向，從而形成控制優(yōu)勢。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中存在著較多的中間人或紐帶時(shí)，說明網(wǎng)絡(luò)中介中心性高；反之，則說明中介中心性低。

(一)集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)集群知識(shí)共享的影響

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的到來，作為無形資源的核心的知識(shí)資源的重要性已經(jīng)逐步顯露。在眾多的研究中，將知識(shí)共享視為知識(shí)管理的重要職能被更多學(xué)者所接受。

本文將集群網(wǎng)絡(luò)視為知識(shí)共享的場所，其內(nèi)涵是集群網(wǎng)絡(luò)中各類主體將所擁有的異質(zhì)性知識(shí)投入到知識(shí)共享平臺(tái)，集群網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的所有成員可以根據(jù)需要從這個(gè)共享平臺(tái)中獲取所需要的知識(shí)，實(shí)現(xiàn)組織和集群目標(biāo)。知識(shí)共享分為兩種類型，其一是深度知識(shí)共享，是指企業(yè)沿著已有的技術(shù)軌跡、知識(shí)和慣例學(xué)習(xí)，表現(xiàn)為對(duì)產(chǎn)品功能、生產(chǎn)技術(shù)、市場信息等進(jìn)行深度開發(fā)和完善所需要的知識(shí)的學(xué)習(xí)過程；其二是廣度知識(shí)共享，是指企業(yè)沿著全新的知識(shí)、技術(shù)軌跡進(jìn)行學(xué)習(xí)(Gupta et al.，2006)，表現(xiàn)為對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品、技術(shù)或市場的放棄，尋求新的解決問題的方式，探索新的商業(yè)模式等。

產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性存在著差異。網(wǎng)絡(luò)程度中心性高的集群，說明該集群中有一個(gè)或幾個(gè)主導(dǎo)企業(yè)，其他成員圍繞著它們開展生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)。例如，在一個(gè)集群中有一個(gè)或幾個(gè)大型企業(yè)，它們是這個(gè)集群的核心，所有其他企業(yè)和機(jī)構(gòu)都主要圍繞著它們從事配套生產(chǎn)、技術(shù)服務(wù)、人力資源、銷售等。在這樣的集群中，主導(dǎo)企業(yè)在其周圍形成了較為穩(wěn)定的企業(yè)關(guān)系，這種關(guān)系形同費(fèi)孝通先生的“差序格局”人際圈。所有的知識(shí)共享也是圍繞著這些核心企業(yè)展開，共享的知識(shí)往往以核心企業(yè)的需要為主，知識(shí)在成員之間廣泛傳播。相對(duì)于其他成員企業(yè)，集群中的核心企業(yè)的創(chuàng)新往往一般采用的是漸進(jìn)式的方式進(jìn)行，在自己已有產(chǎn)品、技術(shù)、流程、工藝和管理的基礎(chǔ)上進(jìn)行完善和提高；他們很少采用顛覆式的激進(jìn)式創(chuàng)新，激進(jìn)式創(chuàng)新需要企業(yè)放棄已有的成功經(jīng)驗(yàn)和做法，面臨著更大的風(fēng)險(xiǎn)。由此，本文認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中心性高的集群往往會(huì)形成深度知識(shí)的共享，而很少進(jìn)行多樣化知識(shí)的共享，即很少進(jìn)行廣度知識(shí)的共享。因此，本文假設(shè)：

假設(shè)1a：集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性越高，集群越會(huì)進(jìn)行深度知識(shí)共享。

假設(shè)1b：集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性越高，集群越不會(huì)進(jìn)行廣度知識(shí)共享。

(二)集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性對(duì)集群知識(shí)共享的影響

網(wǎng)絡(luò)集中度的另一個(gè)重要的維度是中介中心位置，一般用網(wǎng)絡(luò)中介中心性測量。對(duì)于整個(gè)集群而言，中介中心性高的成員企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中處于樞紐地位，有更多的機(jī)會(huì)從不同渠道獲取一定信息和知識(shí)，從而增加彼此間的知識(shí)共享，進(jìn)而迸發(fā)出新思想、新觀念和新知識(shí)，促進(jìn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新。

就集群網(wǎng)絡(luò)整體而言，中介中心性高意味著集群網(wǎng)絡(luò)中存在著較多的結(jié)構(gòu)洞，而且有一個(gè)或多個(gè)成員企業(yè)在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)著中介中心位置，他們是知識(shí)在集群中轉(zhuǎn)移的中介和橋梁。中介中心性高的集群網(wǎng)絡(luò)，知識(shí)轉(zhuǎn)移受到處于中介中心位置的企業(yè)的控制和影響，他們接受來自各方多樣化的知識(shí)，知識(shí)呈星型傳播和擴(kuò)散。在中介中心性高的集群網(wǎng)絡(luò)中，一般存在著一個(gè)或幾個(gè)控制著這個(gè)集群網(wǎng)絡(luò)知識(shí)和信息傳播的企業(yè)，這些企業(yè)一般也是整個(gè)集群的核心。與程度中心性不同的是，這樣的企業(yè)往往不一定規(guī)模很大，也不是通過影響力來影響其他成員企業(yè)的共享行為，他們是通過對(duì)信息和知識(shí)的流動(dòng)的控制能力來影響集群知識(shí)共享行為。另外，處于中介中心性高的集群網(wǎng)絡(luò)中核心企業(yè)，獲取多樣化知識(shí)的優(yōu)勢會(huì)促使他們?yōu)榱吮３诌@樣的中心位置而不斷地創(chuàng)新，為了防止其他成員企業(yè)的模仿，而會(huì)采用激進(jìn)式創(chuàng)新，以便其他成員企業(yè)難以競爭，而一直處于中介中心位置。因此，集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性越高，越有利于廣度知識(shí)的共享。誠如March(1991)研究認(rèn)為，在網(wǎng)絡(luò)中中存在若干個(gè)作為橋梁或媒介的企業(yè)或機(jī)構(gòu)，這些成員促進(jìn)了集群內(nèi)部的信息交流和知識(shí)共享，不斷拓展知識(shí)共享的寬度。因此，提出假設(shè)：

假設(shè)2a：集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性越高，集群越會(huì)進(jìn)行廣度知識(shí)共享。

假設(shè)2b：集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性越高，集群越不會(huì)進(jìn)行深度知識(shí)共享。

(三)成員企業(yè)知識(shí)共享意愿的調(diào)節(jié)作用

知識(shí)共享意愿(intention to knowledge sharing)是指個(gè)體愿意與他人共享知識(shí)的主觀可能性的程度(Ford，2004)。知識(shí)共享意愿是一種主觀的傾向性或意圖。Law & Partridge(2002)指出，知識(shí)共享意愿應(yīng)該是知識(shí)共享行為的一個(gè)前因變量。本文認(rèn)為知識(shí)共享意愿不僅僅是作為知識(shí)共享的直接原因，還有可能在集群網(wǎng)絡(luò)特征與知識(shí)共享之間起到調(diào)節(jié)作用。

1.知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性與集群知識(shí)共享之間的調(diào)節(jié)影響

產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)成員企業(yè)的知識(shí)共享意愿會(huì)對(duì)集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)知識(shí)共享效果產(chǎn)生積極的影響。一方面，成員企業(yè)知識(shí)共享意愿會(huì)對(duì)集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性影響知識(shí)共享深度起到積極的調(diào)節(jié)作用。集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)知識(shí)共享的影響程度要視集群網(wǎng)絡(luò)中成員企業(yè)的知識(shí)共享意愿高低而定。網(wǎng)絡(luò)程度中心性高的集群為深度知識(shí)共享提供了機(jī)會(huì)和平臺(tái)，這個(gè)機(jī)會(huì)和平臺(tái)作用發(fā)揮還要受整個(gè)集群中成員企業(yè)知識(shí)共享意愿的影響。當(dāng)每個(gè)成員企業(yè)都有強(qiáng)烈的共享意愿時(shí)，他們會(huì)投入更多的知識(shí)，更主動(dòng)地與其他企業(yè)交流，促進(jìn)企業(yè)間的深度合作，充分利用網(wǎng)絡(luò)程度中心性的作用，更好地促進(jìn)知識(shí)共享。另外，當(dāng)企業(yè)有較強(qiáng)的知識(shí)共享意愿時(shí)，會(huì)激勵(lì)他們?cè)黾訉?duì)學(xué)習(xí)的投入，提高吸收能力。這種對(duì)學(xué)習(xí)的關(guān)注和吸收能力的提高也會(huì)增加企業(yè)對(duì)核心企業(yè)需要的知識(shí)以外的知識(shí)的吸收和共享。因此，本文認(rèn)為：

假設(shè)3a：產(chǎn)業(yè)集群中成員企業(yè)知識(shí)共享意愿越高，產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)集群深度知識(shí)共享影響越大。

假設(shè)3b：產(chǎn)業(yè)集群中成員企業(yè)知識(shí)共享意愿越高，產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)廣度知識(shí)共享的影響越小。

2.知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性與集群知識(shí)共享之間的調(diào)節(jié)影響

在集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性特征影響集群知識(shí)共享廣度的過程中，成員企業(yè)知識(shí)共享意愿也會(huì)起到重要的作用。對(duì)于處于集群網(wǎng)絡(luò)中介中心位置的企業(yè)，如果他們沒有知識(shí)共享意愿，他們會(huì)利用所處的有利的網(wǎng)絡(luò)位置，考慮到自身偏好、利益或其他影響因素，加強(qiáng)對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)移的控制，不輕易將有價(jià)值的信息和知識(shí)擴(kuò)散出去，從而保持團(tuán)隊(duì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)洞的存在，導(dǎo)致更多機(jī)會(huì)成本的產(chǎn)生，從而影響到其他成員企業(yè)的學(xué)習(xí)和知識(shí)共享效果。相反，如果他們有強(qiáng)烈的知識(shí)貢獻(xiàn)意愿，這種意愿無論是自身的需要還是一種習(xí)慣，都會(huì)促使他們積極發(fā)揮中介中心位置的優(yōu)勢，積極促進(jìn)不同成員企業(yè)之間的知識(shí)共享。同樣，其他成員企業(yè)如果沒有強(qiáng)烈的知識(shí)共享意愿，即使中心企業(yè)提供了學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)和共享的平臺(tái)，他們也不會(huì)主動(dòng)去學(xué)習(xí)，也會(huì)影響知識(shí)共享的效果。如果他們有強(qiáng)烈的知識(shí)共享意愿，他們會(huì)積極利用中介中心位置企業(yè)提供機(jī)會(huì)和平臺(tái)，積極投入到知識(shí)共享平臺(tái)中，這必然會(huì)提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)共享的效果?；诖耍疚恼J(rèn)為：

假設(shè)4a：產(chǎn)業(yè)集群中成員企業(yè)知識(shí)共享意愿越高，集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性越有利于集群廣度知識(shí)共享。

假設(shè)4b：產(chǎn)業(yè)集群中成員企業(yè)知識(shí)共享意愿越高，集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性對(duì)深度知識(shí)共享的影響越小。

三、研究方法

(一)樣本選擇與收集方法

本文通過江蘇省級(jí)集群管理部門，選擇省內(nèi)科技型產(chǎn)業(yè)集群(主要是新興產(chǎn)業(yè)集群)為研究對(duì)象，在一定程度上解決了產(chǎn)業(yè)集群大樣本研究存在難題。在實(shí)證研究的測量方面，本文采用問卷調(diào)查方式收集數(shù)據(jù)。為了確保大樣本問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)質(zhì)量和回收率，通過省級(jí)集群管理部門聯(lián)系，采用電子郵件方式的發(fā)放和回收問卷，共回收問卷96份，其中有效問卷91份。

(二)變量測量

自變量集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性的測量采用整體網(wǎng)絡(luò)視角的網(wǎng)絡(luò)測量方法。程度中心性用來測量集群網(wǎng)絡(luò)中成員之間的友誼或情感網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)位置，反映了整個(gè)集群網(wǎng)絡(luò)的集中性程度，程度中心性越高，說明網(wǎng)絡(luò)中存在著一個(gè)或幾個(gè)主導(dǎo)型的企業(yè)，他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中具有權(quán)力優(yōu)勢(影響力和聲譽(yù))。中介中心性用來測量咨詢網(wǎng)絡(luò)中的中介位置，反映了集群中某個(gè)或幾個(gè)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的信息優(yōu)勢，中介中心性高，說明在集群網(wǎng)絡(luò)中有一個(gè)或幾個(gè)主導(dǎo)型企業(yè)，他們控制著集群內(nèi)部的信息和知識(shí)的流動(dòng)。本文參考Krackhardt等人(1985)的友誼網(wǎng)絡(luò)問卷和咨詢網(wǎng)絡(luò)問卷(在此基礎(chǔ)上略作了修改)，分別設(shè)計(jì)3個(gè)題項(xiàng)來測量。所用計(jì)算公式分別為(1)和(2)：

(1)

其中，CD為網(wǎng)絡(luò)程度中心性，CDmax為網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體程度中心性最大值，CDi為網(wǎng)絡(luò)中第i個(gè)個(gè)體的程度中心性值。

(2)

其中，CB為網(wǎng)絡(luò)中介中心性，CBmax為網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體中介中心性最大值，CBi為網(wǎng)絡(luò)中第i個(gè)個(gè)體的中介中心性值，N為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)總個(gè)體數(shù)(或節(jié)點(diǎn)數(shù))。

在數(shù)據(jù)處理上，根據(jù)每個(gè)題項(xiàng)的得分，計(jì)算出相應(yīng)的程度/中介中心性得分，然后對(duì)三個(gè)題項(xiàng)得出的三個(gè)中心性得分進(jìn)行平均，得到總的個(gè)體程度/中介中心性得分。

因變量深度知識(shí)共享和廣度知識(shí)共享的測量，主要根據(jù)March(1991)的研究并借鑒Atuahene-Gima(2003)的研究，各有3個(gè)題項(xiàng)，采用Likert五級(jí)標(biāo)度，對(duì)公司過去3年中對(duì)相應(yīng)題項(xiàng)的認(rèn)同程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，并相應(yīng)選擇從l(不認(rèn)同)到5(非常認(rèn)同)。

關(guān)于調(diào)節(jié)變量成員企業(yè)知識(shí)共享意愿的測量，目前已經(jīng)有很多成熟的知識(shí)共享量表，但關(guān)于個(gè)體層面的比較多。根據(jù)這些已有測量，結(jié)合研究情境，本文參考Bock，Zmud和Kim(2005)的測量方法，采用了7個(gè)題項(xiàng)。雖然該量表被多個(gè)學(xué)者所使用過，但是為了符合中國情境特征，在采用中略做了修改，并進(jìn)行了嚴(yán)格的信度、效度檢驗(yàn)。

在研究影響集群績效的因素中，集群網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、集群持續(xù)時(shí)間也對(duì)集群知識(shí)共享有一定的影響，本文將它們作為控制變量。

(三)數(shù)據(jù)收集及數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

1.量表信度、效度分析

本文理論構(gòu)念主要采用里克特量表，信度效果通過Cronbach α系數(shù)表示，包括集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性、中介中心性、深度知識(shí)共享、廣度知識(shí)共享、知識(shí)共享意愿等的信度系數(shù)分別為0.86、0.85、0.76、0.77、0.79。所有構(gòu)念Cronbach α系數(shù)均大于0.7，說明構(gòu)念信度較好。構(gòu)念的信度、負(fù)載及T值如表1所示。

表1 構(gòu)念信度和測量模型負(fù)載

效度分為聚合效度和區(qū)分效度。通過構(gòu)建因子測量模型，利用CFA來判斷測量模型的擬合優(yōu)度，從而判斷聚合效度高低。本文利用結(jié)構(gòu)方程模型軟件Lisrel7.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，所得的測量模型的擬合優(yōu)度如下：χ2=567.35(p=0.00)，χ2/df=1.45，Good-of-fit index(GFI)=0.94，Comparative fit index(CFI)=0.96，Incremental fit index(IFI)=0.98，Root mean square error of approximation(RMSEA)=0.069等。這些指標(biāo)表明，測量模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度較好。結(jié)合表1，這些構(gòu)念具有良好的聚合效度。

構(gòu)念的區(qū)分效度利用結(jié)構(gòu)方程建模來檢驗(yàn)。通過合并6個(gè)構(gòu)念題項(xiàng)，構(gòu)建單維度模型、兩維度模型、三維度模型、四維度模型和五維度模型，并對(duì)這些測量模型分別進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合情況分析。根據(jù)Lisrel7.0運(yùn)行的結(jié)果，對(duì)所有測量模型進(jìn)行比較，五因素測量模型擬合優(yōu)度最佳，本文構(gòu)念具有良好的區(qū)分效度。

2.同源方差分析

本文在研究設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)方法上采取多種措施減少同源方差帶來的影響，包括：在量表開發(fā)中盡量采用成熟的量表、通過對(duì)量表的“回譯”以降低歧義、問卷采用匿名回答、顛倒回答預(yù)測源與題項(xiàng)順序和改善量表的題項(xiàng)等，降低問卷設(shè)計(jì)程序上可以出現(xiàn)的偏差；在問卷設(shè)計(jì)上，將問卷分為A、B卷，讓不同人員分別完成A卷和B卷，從而使數(shù)據(jù)來源不同，以降低同源方差；在問卷完成中，讓完成問卷的人員知道回答問卷沒有對(duì)錯(cuò)之分，從而降低了因?yàn)橹饔^因素對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。

雖然在問卷設(shè)計(jì)和調(diào)查過程中有意識(shí)地對(duì)同源方差問題進(jìn)行了控制，但是結(jié)果如何還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，本文采用Harman的單因素檢驗(yàn)方法。結(jié)果表明，本文分析析出了6個(gè)大于1的特征根，解釋了總變異量的75.6%，其中第一個(gè)因子的特征值為17.2，解釋了26.5%總方差。這表明沒有一個(gè)因子解釋了絕大部分的變異量，數(shù)據(jù)的共同方法偏差問題不是很嚴(yán)重。

四、研究結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)分析

從Pearson相關(guān)系數(shù)的結(jié)果看，本文的主要變量之間存在顯著的相關(guān)性，例如，集群的程度中心性與知識(shí)共享深度以及知識(shí)共享廣度具有顯著的相關(guān)性，這些結(jié)果初步預(yù)測了變量之間的關(guān)系。進(jìn)一步通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，在企業(yè)規(guī)模和集群年齡取對(duì)數(shù)處理后，所有變量都近似符合正態(tài)分布，符合接下來的統(tǒng)計(jì)分析。

(二)假設(shè)的回歸分析及結(jié)果

1．集群網(wǎng)絡(luò)集中度與集群知識(shí)共享之間關(guān)系的回歸分析

為了便于進(jìn)行便捷的檢驗(yàn)，將四個(gè)計(jì)量方程進(jìn)行重新整合，形成兩個(gè)計(jì)量模型。其中一個(gè)是以深度知識(shí)共享為因變量，以網(wǎng)絡(luò)程度中心性和網(wǎng)絡(luò)中介中心性為自變量；另一個(gè)是以廣度知識(shí)共享為因變量，以網(wǎng)絡(luò)程度中心性和網(wǎng)絡(luò)中介中心性為自變量。數(shù)據(jù)運(yùn)行結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)程度中心性與深度知識(shí)共享之間的回歸系數(shù)為0.44，在0.05置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著(T=4.51)，假設(shè)1a通過檢驗(yàn)，假設(shè)成立。另外，網(wǎng)絡(luò)程度中心性與廣度知識(shí)共享的關(guān)系上，兩者之間同樣存在著顯著性(r=0.31，T=4.11)，但是因?yàn)榛貧w系數(shù)為負(fù)值，說明網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)廣度知識(shí)共享有著消極的影響，假設(shè)1b通過檢驗(yàn)，假設(shè)成立。

在集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性與知識(shí)共享效果的關(guān)系上，中介中心性與深度知識(shí)共享之間的回歸系數(shù)為-0.26，在0.05置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著(T=2.62)，兩者之間存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，假設(shè)2a通過檢驗(yàn)，假設(shè)成立。而網(wǎng)絡(luò)中介中心性與集群廣度知識(shí)共享的相關(guān)系數(shù)為0.57，回歸系數(shù)在0.01置信水平下顯著，假設(shè)2b通過檢驗(yàn)。

2．知識(shí)共享意愿的調(diào)節(jié)影響回歸分析

(1)知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性與深度知識(shí)共享之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

檢驗(yàn)方法采用多元線性層級(jí)回歸分析來檢驗(yàn)調(diào)節(jié)影響。程度中心性為自變量，知識(shí)共享意愿為調(diào)節(jié)變量、深度知識(shí)共享為因變量，而構(gòu)造的乘積項(xiàng)“程度中心性和知識(shí)共享意愿”的回歸系數(shù)用于檢驗(yàn)調(diào)節(jié)影響。分析結(jié)果顯示，乘積項(xiàng)“程度中心性×知識(shí)共享意愿”與深度知識(shí)共享的回歸系數(shù)為0.31，在0.01置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著(T=2.98)。同時(shí)，在加入乘積項(xiàng)后，R2值從0.54變化到0.64，ΔR2為0.10，在0.000置信水平下F檢驗(yàn)顯著，假設(shè)3a通過檢驗(yàn)。

(2)知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性與廣度知識(shí)共享之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

同樣，以程度中心性為自變量，知識(shí)共享意愿為調(diào)節(jié)變量、廣度知識(shí)共享為因變量，而構(gòu)造的乘積項(xiàng)“程度中心性×知識(shí)共享意愿”的回歸系數(shù)用于檢驗(yàn)調(diào)節(jié)影響。乘積項(xiàng)“程度中心性×知識(shí)共享意愿”與廣度知識(shí)共享的回歸系數(shù)為-0.34，在0.01置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著(T=3.91)。同時(shí)，在加入乘積項(xiàng)后，R2值從0.51變化到0.62，ΔR2為0.11，在0.000置信水平下F檢驗(yàn)顯著。因此，乘積項(xiàng)“程度中心性×知識(shí)共享意愿”對(duì)廣度知識(shí)共享有調(diào)節(jié)影響。而乘積項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.31，知識(shí)共享意愿減弱了程度中心性對(duì)廣度知識(shí)共享的影響程度，因此假設(shè)3b通過檢驗(yàn)。

(3)知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性與深度知識(shí)共享之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)

中介中心性為自變量，知識(shí)共享意愿為調(diào)節(jié)變量、深度知識(shí)共享為因變量，而構(gòu)造的乘積項(xiàng)“中介中心性×知識(shí)共享意愿”的回歸系數(shù)用于檢驗(yàn)調(diào)節(jié)影響。乘積項(xiàng)“中介中心性×知識(shí)共享意愿”與深度知識(shí)共享的回歸系數(shù)為-0.27，在0.05置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著(T=2.71)。同時(shí)，在加入乘積項(xiàng)后，R2值從0.44變化到0.53，ΔR2為0.09，在0.000置信水平下F檢驗(yàn)顯著。因此，乘積項(xiàng)“中介中心性×知識(shí)共享意愿”對(duì)深度知識(shí)共享有調(diào)節(jié)影響，而且，知識(shí)共享意愿減緩了中介中心性對(duì)深度知識(shí)共享的影響程度，假設(shè)4a通過檢驗(yàn)。

(2)知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性與廣度知識(shí)共享之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)

乘積項(xiàng)“中介中心性×知識(shí)共享意愿”與廣度知識(shí)共享的回歸系數(shù)為0.34，在0.01置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著(T=4.61)。同時(shí)，在加入乘積項(xiàng)后，R2值從0.42變化到0.51，ΔR2為0.09，在0.000置信水平下F檢驗(yàn)顯著。因此，乘積項(xiàng)“中介中心性×深度知識(shí)共享意愿”對(duì)廣度知識(shí)共享有調(diào)節(jié)影響。而乘積項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.26，知識(shí)共享意愿增強(qiáng)了中介中心性對(duì)廣度知識(shí)共享的積極影響程度，因此假設(shè)4b通過檢驗(yàn)。

五、討論與結(jié)論

基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的視角，將產(chǎn)業(yè)集聚內(nèi)部結(jié)構(gòu)視為一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠更好地理解產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)部運(yùn)營規(guī)律，本文選取江蘇科技型產(chǎn)業(yè)集群為樣本，研究集群的網(wǎng)絡(luò)集中度(程度中心性、中介中心性)對(duì)集群知識(shí)共享的影響。

一是集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性影響集群知識(shí)共享效果。首先，集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性促進(jìn)深度知識(shí)共享；其次，集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性阻礙廣度知識(shí)共享效果。

二是集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性影響集群知識(shí)共享效果。首先，集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性阻礙集群深度知識(shí)共享效果。其次，高中介中心性的集群網(wǎng)絡(luò)存在的多結(jié)構(gòu)洞使得每個(gè)成員企業(yè)在知識(shí)共享過程中投入的知識(shí)和獲取的知識(shí)都是各不相同的，成員企業(yè)越多，差異化的知識(shí)就越多。

三是知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)程度中心性與知識(shí)共享之間有顯著的調(diào)節(jié)影響。首先，知識(shí)共享意愿增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)深度知識(shí)共享的影響程度。其次，知識(shí)共享意愿緩解了網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)廣度知識(shí)共享的阻礙作用。

四是知識(shí)共享意愿在集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性與知識(shí)共享之間有顯著的調(diào)節(jié)影響。首先，高中介中心性的集群網(wǎng)絡(luò)中存在著較多的結(jié)構(gòu)洞，處于結(jié)構(gòu)洞附近的企業(yè)，如果沒有知識(shí)共享意愿時(shí)，他們會(huì)利用所處的信息優(yōu)勢，根據(jù)自己的需要對(duì)知識(shí)共享進(jìn)行控制，從而影響了集群的多樣化知識(shí)的共享；同時(shí)，為了保持自己優(yōu)勢的結(jié)構(gòu)洞位置，也不會(huì)輕易將有價(jià)值的信息和知識(shí)擴(kuò)散出去，從而影響到其他成員企業(yè)的學(xué)習(xí)和知識(shí)共享效果。相反，如果他們有強(qiáng)烈的知識(shí)貢獻(xiàn)意愿，就會(huì)發(fā)揮中介中心位置的信息優(yōu)勢，積極促進(jìn)不同成員企業(yè)之間的知識(shí)共享。對(duì)于距離中心位置較遠(yuǎn)的其他成員企業(yè)，如果他們沒有知識(shí)共享意愿，即使有了共享的機(jī)會(huì)和平臺(tái)，他們也不會(huì)主動(dòng)去學(xué)習(xí)。如果他們有強(qiáng)烈的知識(shí)共享意愿，必然會(huì)抓住其他企業(yè)提供的共享機(jī)會(huì)，有效地進(jìn)行學(xué)習(xí)。因此，知識(shí)共享意愿增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)中介中心性對(duì)廣度知識(shí)共享的影響程度。其次，雖然集群網(wǎng)絡(luò)中介中心性對(duì)集群知識(shí)共享效果有一定阻礙作用，但是當(dāng)集群成員企業(yè)有強(qiáng)烈的知識(shí)共享意愿時(shí)，他們會(huì)根據(jù)自己現(xiàn)有的知識(shí)基礎(chǔ)，通過共享平臺(tái)，在多樣化知識(shí)提供者中發(fā)現(xiàn)自己需要的知識(shí)，在整個(gè)集群網(wǎng)絡(luò)中容易形成一個(gè)個(gè)半隔離的次級(jí)同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，從而可以起到深度知識(shí)共享的效果。因此，當(dāng)集群成員企業(yè)知識(shí)共享意愿較強(qiáng)時(shí)，他們?cè)綍?huì)進(jìn)行一定程度的深度知識(shí)共享。

雖然本文對(duì)理論構(gòu)建的部分內(nèi)容進(jìn)行了實(shí)證研究，但是還有一部內(nèi)容沒有得到檢驗(yàn)。無論是得到驗(yàn)證的還是沒有得到驗(yàn)證的，都可能是本文研究方法上的不足所致，這些不足包括：樣本代表性的不足、數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的不足、研究的理論基礎(chǔ)和研究能力的不足。這些方面存在的問題既是本文研究的不足，也為未來研究提供了一定方向。

〔1〕Burt， R. S.， 1992. Structural Holes: The Social Structure of Competition. Cambridge， MA: Harvard University Press.

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〔責(zé)任編輯：清菡〕

AStudyonKnowledge-sharinginIndustrialClustersBasedonNetworkConcentration

GuLimin&DuanGuang

The development of industrial clusters involves the knowledge concentration and evolvement. Knowledge-sharing is important to both the cluster and enterprises.. Although the importance of knowledge-sharing is recognized by clusters which are trying to build up sharing platform, the cluster knowledge-sharing system is not well functioning. In this paper, industrial cluster is regarded as a social network, namely cluster network, and centrality is an aspect standing for cluster network structure. The influence and adjustment of cluster knowledge-sharing by cluster network centrality is studied. The following conclusions are reached: Cluster network centrality could influence cluster knowledge-sharing, but with a complicated process. Cluster knowledge-sharing intention could exert adjusting influence between cluster network centrality and knowledge-sharing.

cluster network；degree centrality； betweenness centrality；knowledge sharing；knowledge sharing intention

*本文是國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“開發(fā)式創(chuàng)新、探索式創(chuàng)新與企業(yè)績效：作為前因的內(nèi)外部網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和環(huán)境的調(diào)節(jié)影響”(71172059)的階段性成果。

顧麗敏，南京大學(xué)商學(xué)院博士研究生，江蘇省發(fā)展和改革委員會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)研究院副研究員 南京 210013；段光，南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院講師、博士 南京 210094

F124.4

A

1001-8263(2014)09-0142-07