社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率的影響

胡海青，張穎穎，王兆群

(西安理工大學經(jīng)濟與管理學院，陜西 西安 710054)

社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率的影響

胡海青，張穎穎，王兆群

(西安理工大學經(jīng)濟與管理學院，陜西 西安 710054)

本文基于社會網(wǎng)絡結構理論，提出網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡密度和網(wǎng)絡結構洞對中國孵化資源配置效率的影響，進而通過DEA法評價了中國孵化資源配置效率現(xiàn)狀，并使用Tobit回歸和凝聚子群法實證檢驗了社會網(wǎng)絡結構對中國孵化資源配置效率的影響。研究后發(fā)現(xiàn):網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡密度和網(wǎng)絡結構洞對中國孵化資源配置效率產(chǎn)生正向影響，但影響作用較低；中國不同地區(qū)孵化資源配置不均衡現(xiàn)象突出。這一研究結果反映出中國創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的環(huán)境和條件，對于實施 “大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”有一定作用。

孵化資源配置效率；社會網(wǎng)絡結構；DEA；Tobit；凝聚子群

1 引言

為解決創(chuàng)業(yè)過程資源獲取的有效性與及時性，國家提出以 “眾創(chuàng)空間”為載體構建低成本、便利化、全要素的開放式綜合服務平臺，為協(xié)調(diào)孵化資源提供了新思路。有效的孵化資源配置對孵育創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)，提高地區(qū)經(jīng)濟實力，實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展具有重要作用，受到國家及各地區(qū)的高度重視[1]。近年來，中國不斷加大孵化資源投入，各地區(qū)孵化器數(shù)量、孵化面積和企業(yè)數(shù)不斷增長。但是，由于孵化資源受國家政策、區(qū)域條件以及發(fā)展目標等影響較大，市場機制難以發(fā)揮作用。因此，中國孵化資源配置現(xiàn)狀及如何優(yōu)化孵化資源配置效率，成為廣泛關注的問題。

學術界對影響資源配置效率關鍵因素的揭示，主要從資源屬性、區(qū)域特性、政府支持力度等方面展開[2-3]。縱觀現(xiàn)有研究，可以發(fā)現(xiàn)主要關注于區(qū)域環(huán)境的作用，沒有注意到資源配置主體合作關系變化對資源配置的影響，尤其是孵化資源配置中的網(wǎng)絡合作關系對配置效率的影響。隨著中國不同地區(qū)交流頻繁，孵化資源深入嵌入于社會關系中，社會網(wǎng)絡成為配置資源的有效方式。網(wǎng)絡結構直接影響內(nèi)部成員和資源的傳輸[4]，促進不同地區(qū)資源共享與整合。因此，社會網(wǎng)絡結構理論為深入剖析中國孵化資源配置現(xiàn)象，分析影響孵化資源配置效率的關鍵因素提供了新的理論基礎和研究視角。

本文從社會網(wǎng)絡的視角，剖析社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率影響，客觀評價中國孵化資源配置現(xiàn)狀，提出提高孵化資源配置效率對策與建議。

2 孵化資源配置效率與假設提出

2.1 孵化資源配置效率

孵化資源配置是指孵化資源在不同地區(qū)孵化主體間的有效分配和利用。孵化資源配置網(wǎng)絡是指不同地區(qū)之間通過交易性或非交易性關系形成的以優(yōu)化地區(qū)孵化資源為導向的關系網(wǎng)絡，具有社會網(wǎng)絡及資源配置網(wǎng)絡的一般屬性。孵化資源配置效率體現(xiàn)出孵化資源配置的有效性，是對孵化資源配置效果的可靠衡量?，F(xiàn)階段對孵化資源配置評價的研究較少，僅有的研究關注于國家級企業(yè)孵化器[1]及長三角地區(qū)企業(yè)孵化器運行效率問題[5]，且多使用投入-產(chǎn)出法。基于該方法的可靠性與科學性，本文選擇投入-產(chǎn)出法評價中國孵化資源配置現(xiàn)狀。

2.2 社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率影響理論假設

社會網(wǎng)絡理論用來解釋組織間關系網(wǎng)絡及跨地區(qū)協(xié)作發(fā)揮了重要作用[6]，提出網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡密度、結構洞等多個結構維度的測量變量。本文從結構維度分析對孵化資源配置效率的影響。

(1)網(wǎng)絡中心性與孵化資源配置效率。網(wǎng)絡中心位置意味著個體具有更多的資源來源，直接影響個體獲得資源的數(shù)量和速度[7]，并傳遞出一種品質(zhì)信號[8]。根據(jù)資源基礎觀，企業(yè)孵化過程就是不斷獲取資源、吸收資源和整合資源，增加資源占有量對提升孵化成功率具有重要意義。一方面，處于網(wǎng)絡中心位置的地區(qū)具有更多孵化資源獲取的機會和渠道，能夠接觸到更多的新技術、新知識，提高本地區(qū)孵化資源儲備量和異質(zhì)性。同時，較多的資源獲取機會和渠道意味著更多的選擇性，孵化主體可以根據(jù)自身需求選擇資源。另一方面，占據(jù)中心性位置的地區(qū)意味著提供的資源品質(zhì)較高，相同的資源投入量，產(chǎn)出的成果多，提高了資源配置效率。因此提出假設1:網(wǎng)絡中心性與孵化資源配置效率正相關。

(2)網(wǎng)絡密度與孵化資源配置效率。網(wǎng)絡密度反映出網(wǎng)絡連通性與傳遞性?，F(xiàn)有文獻對網(wǎng)絡密度對資源配置影響的研究有兩種觀點:一種認為，疏松網(wǎng)絡使節(jié)點更及時獲取非重要信息，有利于資源配置[9]。另一種認為，密集網(wǎng)絡便于獲取更多精煉、高質(zhì)量的信息和默認知識[10]。矛盾出現(xiàn)原因在于不同研究的聯(lián)系類型、背景和結果變量的差異[11]。處于孵化資源配置網(wǎng)絡密度較高的地區(qū)，受接觸資源廣度的影響，具有較大的開放性，能有效降低區(qū)域因素對資源配置的影響。同時，一個地區(qū)網(wǎng)絡密度較高，表示該地區(qū)資源交流和整合頻繁，增強地區(qū)間合作信任度，降低機會主義行為和道德風險的發(fā)生，有效減少資源配置成本。從整體來看，網(wǎng)絡密度影響孵化資源的流動廣度與資源整合范圍。因此提出假設2:網(wǎng)絡密度與孵化資源配置效率正相關。

(3)網(wǎng)絡結構洞與孵化資源配置效率。網(wǎng)絡結構洞是指將無直接聯(lián)系的兩者連接起來的第三者位置，擁有一定的信息優(yōu)勢和控制優(yōu)勢[12]，能夠改變網(wǎng)絡現(xiàn)有結構，帶來新資源[13]。在孵化資源配置網(wǎng)絡中結構洞現(xiàn)象十分普遍。處于結構洞位置的地區(qū)能夠獲得更多的資金、人才、信息等資源。同時，因為結構洞的存在，沒有直接聯(lián)系的地區(qū)通過結構洞達到資源交流和整合的目的，大大增加了其獲取資源的機會以及資源的豐富性和知識的異質(zhì)性，優(yōu)化孵化資源配置網(wǎng)絡內(nèi)的資源，提高各地區(qū)孵化資源配置效率。因此提出假設3:結構洞與孵化資源配置效率正相關。

3 模型構建與變量設計

3.1 模型構建

(1)孵化資源配置效率評價模型。本文選取BCC模型對中國企業(yè)孵化資源配置效率進行測算。孵化資源配置效率BCC模型如下:

(2)網(wǎng)絡中心性、結構洞與孵化資源配置效率模型。本部分在DEA模型測算的基礎上，應用Tobit回歸分析社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率的影響。Tobit回歸模型能夠處理處于0～1之間的離散數(shù)據(jù)，有效避免模型誤差。本部分構建Tobit回歸模型如下:

其中，Yij表示i地區(qū)t年的孵化資源配置效率，Xit表示i地區(qū)t年的網(wǎng)絡中心性或結構洞，αit、βit為待估參數(shù)，其中，αit表示常數(shù)項，βit表示自變量的回歸系數(shù)；εit為隨機誤差項εit～N(0，σ)。

3.2 變量設計

(1)投入-產(chǎn)出變量選取。考慮到社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率的影響，及 《中國火炬統(tǒng)計年鑒》中指標統(tǒng)計情況，選擇 “企業(yè)孵化器的從業(yè)人員數(shù)”等三個指標作為投入；并按照產(chǎn)出成果差異，選擇 “企業(yè)孵化器當年畢業(yè)企業(yè)數(shù)”等四個指標作為產(chǎn)出，其中:“承擔國家級科技計劃項目數(shù)”雖然是合適的指標，但由于統(tǒng)計僅從2011年開始，因此將其刪除。指標選擇如表1所示。

表1 投入-產(chǎn)出測度指標

(2)網(wǎng)絡中心性。本文選擇引力模型來量化跨地區(qū)孵化資源配置關系。引力模型最早用于地理學界，研究人口遷移等問題，逐漸延伸到地區(qū)關系的測量。根據(jù)經(jīng)濟地理學理論， “相互作用”和 “空間距離”是影響跨地區(qū)孵化資源配置效率的關鍵因素。“引力模型”的公式如下:

其中，Rij，t表示i地區(qū)與j地區(qū)t年的孵化資源配置關系強度；Mit、Mjt分別表示兩個地區(qū) t年的“孵化資源配置質(zhì)量”，用 “累計畢業(yè)企業(yè)數(shù)/場地面積”衡量；Dij表示i、j地區(qū)間的距離，用 “兩省省會間的公路里程數(shù)”衡量。因此，i地區(qū)t年的網(wǎng)絡中心性Xit計算公式為:

3.3 數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)來源于兩個部分。一是2009—2013年公布的 《中國火炬統(tǒng)計年鑒》，根據(jù)不同地區(qū)國家級企業(yè)孵化器名單加和，計算出不同地區(qū)孵化資源投入-產(chǎn)出測度指標數(shù)值，得到孵化資源配置效率計算的基礎數(shù)據(jù)；二是V1.32版全國里程查詢軟件，用于獲取不同地區(qū)間的距離。

由于 《中國火炬統(tǒng)計年鑒》中貴州、西藏等省份存在數(shù)據(jù)缺失，本文選擇北京、上海等27個省 (自治區(qū)、直轄市)為研究樣本，包含了中國東部、東北、中部和西部地區(qū)，具有一定的代表性。

4 實證檢驗與結果分析

4.1 孵化資源配置效率評價

運用DEA評價法得出2008—2012年27個地區(qū)孵化資源配置的技術效率值，并按時間序列求平均數(shù)，如圖1所示?？傮w上看，2008—2012年，中國孵化資源配置效率不平穩(wěn)，在2009年達到最高值 (綜合效應為0.823，規(guī)模效應為0.882，純技術效應為0.933)，經(jīng)歷過2010、2011年短暫的下落之后，在2012年又呈現(xiàn)出上升趨勢，并且純技術效應上升到 (0.918)。

圖1 2008—2012年配置效率平均變化趨勢

從橫向看，中國27個地區(qū)孵化資源配置效率差異顯著，并且具有明顯的區(qū)域特征。在此核算2008—2012年27個地區(qū)綜合效率平均值，如圖2所示。綜合技術排名在前十的地區(qū)中有6個來自于東部沿海，分別為北京、浙江、廣東、江蘇、山東和天津；而大部分西部地區(qū)，如陜西、內(nèi)蒙古、新疆等排名較后。

圖2 2008—2012年各地區(qū)平均綜合效率排序

4.2 社會網(wǎng)絡結構對孵化資源配置效率的實證檢驗

(1)網(wǎng)絡中心性對孵化資源配置效率的實證檢驗。進一步將DEA效率評價結果作為被解釋變量，運用Tobit模型驗證網(wǎng)絡中心性對孵化資源配置效率的影響。首先運用Eviews6.0對數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。結果見表2?？梢钥闯?，單位根檢驗均顯著，說明數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列，可以進行回歸分析。

表2 單位根檢驗

進而采用Tobit模型進行實證檢驗，檢驗結果如表3所示?？梢钥闯觯W(wǎng)絡中心性對孵化資源配置效率的影響顯著 (P＝0.0000)，但影響程度較低 (β＝0.000544)，表明網(wǎng)絡中心性對孵化資源配置效率具有正向影響，假設1得到驗證，但還無法實現(xiàn)對孵化資源的有效調(diào)節(jié)。

表3 網(wǎng)絡中心性與孵化資源配置效率的Tobit回歸

(2)網(wǎng)絡密度對孵化資源配置效率的實證檢驗。本部分采用凝聚子群法驗證網(wǎng)絡密度對孵化資源配置效率的影響。凝聚子群法是以群體為研究對象，分析子群內(nèi)部成員關系和網(wǎng)絡發(fā)展情況。孵化資源配置是以關系的互惠性為基礎，因此可以通過派系分析法進行實證分析。在此選擇Cliques派系分析法，以2012年各地區(qū)國家級孵化器為樣本，對2012年中國27個地區(qū)孵化資源配置關系指標進行典型分析。

經(jīng)過初步處理，發(fā)現(xiàn)2012年孵化資源配置關系數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出對稱性，充分證明了不同地區(qū)企業(yè)孵化資源之間是互惠關系。進而以網(wǎng)絡中心性數(shù)據(jù)的中位數(shù) (0.49050529)為劃分點將網(wǎng)絡關系的多值數(shù)據(jù)轉化為二值數(shù)據(jù)，并通過Ucinet進行數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)中國孵化資源配置網(wǎng)絡中存在12個派系，且大多數(shù)派系之間相互影響，存在重疊現(xiàn)象。對各地區(qū)參與派系數(shù)量進行了統(tǒng)計 (見表4)。根據(jù)參與派系數(shù)量，可以將中國27個省 (自治區(qū)、直轄市)分為三類:第一類 (10≥N≥7)為孵化資源配置 “活躍地帶”，包括江蘇、山東、湖北、北京、河南、廣東；第二類 (5≥N≥2)為孵化資源配置 “積極地帶”，包括浙江、陜西、天津、安徽、四川、湖南、上海、河北、遼寧、福建、廣西和云南；第三類 (N＝1或0)為孵化資源配置 “滯后地帶”，包括吉林、黑龍江、江西、重慶、山西、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏和新疆。

表4 各地區(qū)參與派系數(shù)量 (N)

與孵化資源配置效率進行對比分析，可以看出:孵化資源配置網(wǎng)絡密度較大地區(qū)，即 “活躍地帶”，其內(nèi)部成員的孵化資源配置效率普遍較高，說明該地區(qū)孵化資源配置范圍更廣；孵化資源配置網(wǎng)絡密度中等地區(qū)，即 “積極地帶”，其內(nèi)部大多數(shù)成員的孵化資源配置效率也處于中等程度；而孵化資源配置網(wǎng)絡密度較低地區(qū)，即 “滯后地帶”，其內(nèi)部大多數(shù)成員的孵化資源配置效率較低，假設2得到驗證。從區(qū)域分布來看，“活躍地帶”中的成員主要集中于東部沿海地區(qū)；“積極地帶”中的成員在東部沿海、中部地區(qū)、東北地區(qū)和西部地區(qū)都有分布，其中西部地區(qū)和東部沿海分布較多；“滯后地帶”中的成員主要集中在東北地區(qū)和西部地區(qū)。說明中國孵化資源配置網(wǎng)絡呈現(xiàn)非均勻狀態(tài)。

(3)網(wǎng)絡結構洞對孵化資源配置效率的實證檢驗。根據(jù)Burt的結構洞衡量指標，本文選擇效率指數(shù)度量。網(wǎng)絡結構洞數(shù)據(jù)獲取主要步驟為:首先，根據(jù)網(wǎng)絡中心性的計算數(shù)據(jù)，運用Uncinet 6.0獲得2008—2012年各地區(qū)網(wǎng)絡關系二值數(shù)據(jù)；其次，運用 Uncinet 6.0中的結構洞分析法求得2008—2012年各地區(qū)結構洞數(shù)據(jù)，在此僅列示2012年數(shù)據(jù)，見表5。

進而通過Tobit分析驗證孵化資源配置網(wǎng)絡結構洞對孵化資源配置效率的影響，結果見表6。可以看出，網(wǎng)絡結構洞對孵化資源配置效率影響顯著 (P＝0.0112)，假設3得到驗證，但影響作用較弱 (β＝0.000329)，網(wǎng)絡結構洞位置沒有對孵化資源配置效率起到良好的調(diào)節(jié)作用。

表5 2012年各地區(qū)結構洞分析

表6 網(wǎng)絡結構洞與孵化資源配置效率的Tobit回歸

5 結論與啟示

本文主要得出以下結論:

(1)中國孵化資源配置網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡密度和網(wǎng)絡結構洞對孵化資源配置效率具有正向影響，但網(wǎng)絡中心性和網(wǎng)絡結構洞的影響作用較弱。說明中國雖然在一定范圍內(nèi)已經(jīng)形成了孵化資源配置網(wǎng)絡，但沒有實現(xiàn)孵化資源在關系網(wǎng)絡中的流動與整合。這可能是因為孵化資源屬性及地區(qū)特點使配置效率受主體因素影響較大，如地理屬性、文化屬性等，阻礙孵化資源流動。

(2)中國孵化資源配置效率整體良好，但不同地區(qū)呈現(xiàn)出非均勻狀態(tài)。整體來說東部沿海高于中部地區(qū)，中部地區(qū)高于西部地區(qū)和東北地區(qū)。這可能是因為中國東部沿海市場機制較為活躍，孵化資源配置受到市場機制的正向引導；而中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)屬于內(nèi)陸，文化封閉、行政壁壘嚴重，市場機制難以起到調(diào)節(jié)作用，而政府等力量又難以推動孵化資源向需求方流動，出現(xiàn)過渡分配或資源短缺。

本研究結論具有以下啟示:

(1)對于宏觀政策制定者。以構建 “創(chuàng)客空間”為契機，增大孵化資源聚集 “活躍地帶”服務平臺的綜合性與開放性，提高孵化資源聚集“積極地帶”與 “滯后地帶”設施建設，平衡地區(qū)差異，促進資源流動。一方面，可以從建立地區(qū)合作關系出發(fā)，在構建低成本、便利化、全要素的開放式綜合服務平臺方面發(fā)揮更大作用。另一方面，地區(qū)政府應將部分資源投入到社會關系維護中。建立激勵機制，促進當?shù)匦∥⑵髽I(yè)深度嵌入，引導企業(yè)與不同地區(qū)建立合作關系。

(2)對于創(chuàng)業(yè)者。充分利用不同地區(qū)的合作關系，構建有效的資源傳播渠道，增加資源交換的深度與廣度。借助地區(qū)在孵化資源配置關系網(wǎng)絡中的位置特性，充分發(fā)現(xiàn)、利用網(wǎng)絡中的機會，獲取孵化資源空間中的有效資源。同時，社會網(wǎng)絡結構特征對資源配置效率的不同價值也為創(chuàng)業(yè)者提供了結網(wǎng)的目標指導，創(chuàng)業(yè)者應保持開放性，重視網(wǎng)絡關系管理。

[1]宋清.科技型創(chuàng)業(yè)孵化資源配置效率實證研究[J].中國科技論壇，2013，(10):87-92.

[2]汪朗峰，伏玉林.高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展中科技資源配置研究[J].科研管理，2013，(02):152-160.

[3]吳佐，張娜，王文.政府R＆D投入對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響——來自中國工業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國科技論壇，2013，(12): 31-37.

[4]Melissa A，Schilling，Corey C Phelps.Interfirm Collaboration Networks:The Impact of Large-Scale Network Structure on Firm Innovation[J].Management Science，2007，53(7):1113-1126.

[5]殷群，張嬌.長三角地區(qū)科技企業(yè)孵化器運行效率研究——基于 DEA的有效性分析[J].科學學研究，2010，28(1): 86-94.

[6]Drejer I，Jorgensen B H.The Dynamic Creation of Knowledge:Analyzing Public-private Collaborations[J].Technovation，2005，(25):83-94.

[7]Anderson M H.Social networks and the cognitive motivation to realize network opportunities:a study of managers'information gathering behaviors[J].Journal of Organizational Behavior，2008，29(1):51-78.

[8]Zaheer A，Bell G G.Benefiting from network position:Firm capabilities，structure holes，and performance[J].Strategic Management Journal，2005，26(9):809-825.

[9]曾德明，文金艷，禹獻云.技術創(chuàng)新網(wǎng)絡結構與創(chuàng)新類型配適對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響[J].軟科學，2012，(05):1-4+9.

[10]Coleman J C.Social Capital in the Creation of Human Capital[J].American Journal of Sociology，1988，94(1):95-120.

[11]Phelps C C.A Longitudinal Study of The Influence of Alliance Network Structure and Composition on Firm Exploratory Innovation [J].Academy of Management Journal，2010，53(4):890-913.

[12]Tortoriello M，D Krackhard.Activating Cross-Boundary Knowledge:The Role of Simmelian Ties in the Generation of Innovations [J].Academy of Management Journal，2010，53(1):167-181.

[13]范群林，邵云飛，唐小我，王劍峰.結構嵌入性對集群企業(yè)創(chuàng)新績效影響的實證研究[J].科學學研究，2010，(12): 1891-1900.

[14]劉帥，錢士茹.基于DEA的安徽省科技企業(yè)孵化器運行效率研究[J].技術經(jīng)濟，2011，30(6):6-10.

(責任編輯 劉傳忠)

Empirical Study of the Social Network Structure on Incubation Resource Allocative Efficiency

Hu Haiqing，Zhang Yingying，Wang Zhaoqun
(School of Economics and Administration，Xi'an University of Technology，Xi'an 710054，China)

Based on the social network structure theory，the impact of network centricity，network density and network structural holes on incubation resource allocative efficiency are proposed.Then incubation resource allocative efficiency is evaluated by DEA.And the impact of social network structure on region incubation resource allocative efficiency are empirical tested by Tobit regression and condensing subgroup.The result shows that:network centricity，network density and network structural holes are positive impact on incubation resource allocative efficiency in different region，but the impact is low；incubation resource allocative efficiency is unevenness in China.The results reflect the Chinese entrepreneurial innovation environment and conditions have a role on the implementation of the“masses entrepreneurship，masses innovation”.

Incubation resource allocative efficiency；Social network structure；DEA；Tobit；Cohesion subgroup

胡海青 (1971-)，男，陜西人，西安理工大學經(jīng)濟與管理學院教授，博士生導師；研究方向:孵化網(wǎng)絡與創(chuàng)新管理。

F723

A

國家自然科學基金項目 (70972053，71372173)，國家軟科學研究計劃項目 (2014GXS4D153)，教育部高等學校博士學科點專項科研基金項目(20126118110017)，陜西省自然科學基礎研究計劃重點項目 (2015JZ021)，陜西省軟科學研究計劃項目 (2013KRM08、2014KRM28-2)，陜西省社科基金項目 (12D231，13D217)，西安市軟科學項目 (SF1225-2)。

收稿日前:2015-05-11