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一、集群網絡結構的特征度量

產業集群是一種復雜網絡組織，可以用圖論理論來對其進行分析和描述。描述網絡結構特征的變量或指標主要有兩大類:整體網絡結構指標和個體網絡結構指標。其中整體網絡結構特征變量包括網絡密度、集聚系數、平均最短路徑長度、網絡中心性、節點度分布、派系或子群、核心邊緣分析等。個體網絡結構特征變量主要包括節點度數、中介性、結構洞、連接強度、簇系數等。節點度數也稱為點度中心性，本文主要采用絕對中心度來對節點度數進行度量，表示與該點直接發生關系的點數，在無向圖中其計算公式為。其中j代表與行動者i相連的所有點，q是除了i或j之外的第三者，piqmjq代表在自我點和特定點之間的冗余度。其中piq代表行動者i投入q的關系所占比例，其中piq是在行動者i的全部關系中，投入q的關系占總關系的比例，mjq是j到q的關系的邊際強度，它等于j到q的關系取值除以j到其他點關系中的最大值。本文將某節點與網絡中與其有連接的所有節點連接強度的平均數作為該節點的連接強度。

二、理論分析與研究假設

根據本文的研究目標，選擇個體網絡結構特征的相關變量。以下分別從節點度數、中介性、結構洞、連接強度、簇系數五個個體網絡結構特征變量與企業創新發展之間的關系進行分析并提出假設。

(一)節點度數節點度數也稱為主體中心度，反映了網絡中的個體與其他個體之間的連接情況，主體中心度越大越表明該成員在網絡中所擁有的權利和影響力越大，其在占有資源、溝通信息時具有的能力就更強。網絡中不同個體的中心度分布從連接關系的數量上反映了網絡的結構形態。在一個集群中，相對中心度較高的企業更容易引領創新、獲得持續的升級資源。資源的流動和信息的傳播會更多地出現在中心度高的主體上，從而有利于促進該成員的創新及獲得持續的發展優勢。［19］因此我們假設:假設1:網絡成員企業的節點度數對企業創新發展有正向影響作用。

(二)節點中介性節點中介性衡量了一個網絡成員作為媒介者的能力，也就是占據在其他兩成員快捷方式上重要位置的成員。占據這樣的位置越多，就越代表他具有很高的中介性。也反映了該成員在多大程度上可以通過阻斷信息流動或扭曲信息的內容，控制其他成員的思想和行為。可見，節點的中介性越高，其在網絡中的位置就越關鍵，對信息和資源的掌控能力就越強，就越有利于該成員獲得持續創新能力和發展優勢。因此我們假設:假設2:網絡成員企業的中介性對企業創新發展有正向影響作用。

(三)節點結構洞節點結構洞指標的大小衡量了一個網絡成員在網絡中占據位置的重要程度。結構洞用來表示非冗余的聯系，Burt(1992)認為“非冗余的聯系人被結構洞所連接，一個結構洞是兩個行動者之間的非冗余的聯系。［20］結構洞能夠為其占據者獲取“信息利益”和“控制利益”提供機會，從而比網絡中其他位置上的成員具有競爭優勢，因此我們假設:假設3:企業在網絡中擁有的結構洞對企業創新發展有正向影響作用。

(四)節點連接強度節點連接強度描述了網絡成員與其他成員聯系頻率的高低和組織資源對聯系承諾程度的高低。［21］Granovetter(1973，1985)最早將網絡關系根據強度分為強連接和弱連接。［22－23］對于連接強度與企業創新發展的關系，有兩種完全相反的觀點。以Uzzi(1997)和Hsu(1997)為代表的學者認為強連接更容易促進成員間信息和知識的深度溝通和互動，有利于企業提高創新能力和水平。［24］而以Burt和Granovetter為代表的學者認為弱連接所獲取的是異質的非冗余的信息，更有利于成員企業創新的成功，從而有利于企業提高創新能力和水平，［25］本文認為強連接和弱連接對企業創新發展的影響與集群的發展階段有關，因此我們不妨假設:假設4:企業與其他企業的平均連接強度對企業創新發展有正向影響作用。

(五)節點簇系數網絡集聚系數與網絡密度類似，其也反映了網絡的節點間聯系的稠密程度。同時它還反映了網絡的連通性與傳遞性程度。一般來說網絡集聚系數與密度是正相關的。網絡集聚系數對集群網絡發展的影響同密度類似，過高的集聚系數雖然會促進資源流動、整合的效率，但也會導致流動的范圍被限制在較小的范圍內，使得很難實現創新所需的差異化，從而使得集群絡資源流動整合的效率受到抑制，影響集群的發展質量。因此我們假設:假設5:企業平均簇系數對企業創新發展有正向影響作用。

三、方法與結果

(一)數據來源與因素度量本文研究數據來自于對上海港口物流產業集群企業的調研。上海港口物流產業集群經過多年的發展形成了以上海港、洋山港、外高橋港、陸家嘴航運金融服務區等在內的以港口相關業務運作和服務為主的功能完備的物流產業集群，地理上主要位于浦東新區的大部分區域。集群內聚集了大量的運輸、倉儲、貨代、碼頭等各種類型物流企業、大學科研機構和相關中介服務機構。對60家企業發出問卷，其中49家企業給與了積極配合，在49家企業中共發放問卷100份，回收92份，有效問卷85份，問卷有效率為85%。問卷全部由企業中高層管理人員填寫。調查問卷采用李克特五標度法設計，以測量每個企業對問題的態度和看法。測量企業之間的聯系標度從不聯系到經常聯系。全部指標統一采用5分制打分法完成，正向記分。其中“1”表示“不聯系”，程度最低，“2、3、4”代表程度依此提高，即“很少聯系”(2分)，“有聯系”(3分)，“聯系較多”(4分)，“5”表示“經常聯系”，程度最高。測量企業的創新發展指標類似，即分別用“1—5”表示企業創新發展水平為“低”，“較低”，“差不多”，“較高”，“高”。在對企業之間連接關系進行界定時，選擇就高標準。如在分析綜合網絡時，只要一家企業(如企業A)對另一家企業(如企業B)的選擇是3(有聯系)，即使企業B對企業A的選擇不是3(比如是2)，我們也認為企業A和企業B之間的關系程度是3。集群網絡結構特征的指標主要通過社會網絡分析的方法運用網絡分析軟件Ucinet6．0對集群企業之間的連接關系計算求得。企業創新發展的指標，主要從研發投入(E1)、申請專利數(E2)、采用新的生產工藝和新技術(E3)、新業務的開發和拓展(E4)、企業以創新服務來提高客戶價值(E5)、企業的管理創新能力(E6)與企業的信息獲取能力(E7)這七個方面來進行選取，并通過問卷調查得到。

(二)網絡成員企業創新發展的信度與效度分析對成員企業創新發展各因素指標的打分結果進行信度分析其Cronbach＇sAlpha值為0．736，認為達到檢驗要求，系數值如表1所示。巴特利特球體檢驗KMO值為0．858，顯著性水平小于0．01，說明指標具有相關性，適合做因子分析，結果如表2所示。變量共同度(Communalities)是表示單個變量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度。由因子分析的變量共同度可以看出，變量的共同度最低為0．506，所有的變量共同度都在0．5以上，因此提出的因子對變量的解釋能力是可以接受的。表2解釋的總方差中給出了公因子總體變量解釋程度，從表2中可以看出，有一個因子的特征根是大于1的，且該因子能夠解釋原始指標中63．354%的信息量，雖然不能解釋全部信息，但已超過半數，因此我們選定這一個因子替代原始變量進行后續分析。企業創新發展的七個指標經過因子分析合并為一個因子，積累了解釋總方差的63．354%，且經檢驗該因子的克朗巴哈(Cronbach)內部一致性系數達到0．858(見表3)，說明測量具有較高的一致性程度，并且內部結構良好，將這七個指標合并成這一個因子，命名為企業創新發展因子，記為cxfz。

(三)相關性分析為了對提出的假設進行驗證，需要對各變量進行相關性分析，首先通過Ucinet6．0計算相關網絡結構指標值，計算結果見表4。本文應用皮爾遜(Pearson)相關分析的方法對網絡結構相關指標與企業創新發展進行相關性分析，涉及到的相關顯著性水平約定為帶有*表示在0．05水平上顯著;帶有＊＊表示在0．01水平上顯著，相關分析結果如表5所示。從表5可以看出，網絡結構的5個指標與企業創新發展正相關，除了結構洞和連接強度指標不顯著外，其余指標都最少在0．05水平上顯著，說明網絡結構的節點度數、中介性和簇系數與企業創新發展之間有正向關系，驗證了前述假設。而結構洞、連接強度與企業創新發展之間有正向關系的假設未得到支持，以下將運用回歸分析來進一步驗證。

(四)多元回歸分析為進一步明確節點度數、中介性、結構洞、連接強度和簇系數等網絡結構指標與企業創新發展之間的作用關系，本節采用多元回歸分析方法對前述的理論假設進行檢驗。在建立回歸模型進行分析時，一般要檢驗自變量之間的多重共線性和殘差項之間的序列相關性。如果二者不能滿足相關的檢驗標準，則會使得回歸系數估計值的正確性降低。多重共線性是指自變量之間存在很高的線性相關。對多重共線性進行診斷時通常有4個指標:容忍度(TOL)、方差膨脹系數(VIF)、特征值和條件指標(CI)。其中容忍度越接近0時，表明自變量之間存在線性相關的問題，即共線性的問題越嚴重。如果方差膨脹系數(VIF)大于10，同樣也表示自變量之間存在線性相關的問題，即共線性的問題越嚴重。在實際診斷時，當容忍度值小于0．01，方差膨脹系數大于10，特征值小于0．01，條件指標(CI)大于30，都能預測在這個回歸分析中存在共線性問題。本研究五個結構特征對企業創新發展回歸模型的指標中只有一個方差膨脹系數是12．945，是略大于10的，其他都在正常的范圍內，所以本模型的自變量之間存在輕微的共線性問題。序列相關是指回歸模型中不同殘差項之間具有不同的相關關系，可以通過計算回歸模型的Durbin－Watson值(D．W值)來檢驗。一般而言，如果D．W值距離2較遠，就可以認為有一定程度的自相關存在。本研究中分析得到的D．W值為2．049，與2很接近，因此模型中不存在序列相關問題。以上分析的結果，可判斷各變量之間是否存在關系以及緊密程度，卻不能進一步分析變量之間的因果關系。通過回歸分析可以進一步指明關系的方向，可以判斷變量之間是否存在因果關系。以下本文通過對數據進行回歸分析，對網絡結構與企業創新發展的因果關系予以驗證。主要結果見表6、表7。從上表可知，分析結果R2值為0．86，調整的R2值為0．844，該回歸方程解釋了總體變異的84．4%。說明節點度數、中介性、結構洞、連接強度、簇系數對企業創新發展有較好的解釋力度。模型中F值為53．048，且顯著性水平小于0．000，反映了選取的五個指標對企業創新發展的解釋是有效的。從回歸系數來看，節點度數、中介性、結構洞、連接強度和簇系數對創新發展是影響的t檢驗的顯著性水平除結構洞、連接強度的t檢驗不顯著外，其余三個指標都至少在0．05的水平下顯著。節點度數、中介性和簇系數的標準回歸系數分別為1．511、0．258、0．045，說明節點度數、中介性、簇系數這三個結構特征對企業創新發展有一定影響，所以假設1、2、5成立。而結構洞的回歸系數為負值，由于沒有通過顯著性檢驗，所以其對企業創新發展的負向影響的結論不能支持，但同時其對企業創新發展正向影響的假設也沒有得到支持，即結構洞對企業創新發展正向影響的假設不成立，同時也驗證了Rost(2011)的結論。［26］同樣，連接強度對企業創新發展有正向影響的假設也未得到支持。三個網絡結構指標的t值所對應的顯著性概率均小于0．05，說明三個指標的系數都與0有顯著性差異，都應作為解釋變量出現在方程中，而常數項與0沒有顯著差異，所以不出現在方程中。我們可以得出標準的回歸方程為:企業創新發展=1．511*節點度數+0．258*中介性+0．045*簇系數。由標準回歸系數看出，節點度數的提升對企業創新發展的影響和貢獻最大，中介性對創新發展的影響略次于節點度數的影響，最后，簇系數對企業創新發展的貢獻相對較小，排在第三。從回歸結果對企業創新發展影響的因素看，上海港口物流產業集群企業創新發展的提高主要得益于網絡成員的度數、中介性及簇系數因素，而在結構洞、連接強度方面還沒有對企業創新發展的提高發揮明顯作用。

(五)結果的進一步分析考慮到不同規模的企業在網絡關系中所處的地位、發揮的作用以及對集群知識網絡資源的依賴程度等方面的不同，本部分繼續探討假設3、4不成立的原因。一般來說大企業在集群中進行交流合作時對其他企業的知識溢出往往大于知識吸收，其創新活動也主要是依賴于自身擁有的資源;而小企業的創新則更多的是依賴從其他企業特別是大企業處獲得知識吸收來實現。因此，以職工人數等于300為標準，將樣本數據分為規模大于300和規模小于300兩組，并分別利用兩組數據驗證假設3、4。分析結果如表8所示。實證結果表明，在企業規模小于300的樣本組中結構洞、連接強度與企業創新發展之間存在顯著正相關關系，且顯著性水平至少為0．01，假設3、4得到驗證。而對于規模大于300的企業樣本組中，結構洞、連接強度與企業創新發展之間不存在顯著回歸關系，假設3、4未能得到支持。這也進一步說明了較大的結構洞和連接強度對于集群中的小企業的創新發展具有較強的促進作用，而對于集群中的大企業來說卻不一定會促進其企業創新發展的提高。

四、結論與啟示

本文從網絡結構的角度出發，利用社會網絡和回歸分析的方法以上海港口物流產業集群為例分析了不同網絡結構特征指標對企業創新發展影響的關鍵因素。實證結果表明節點度數、中介性和簇系數等因素對企業創新發展有正向作用，而結構洞、連接強度因素對創新發展的影響不顯著。進一步的分析結果表明，結構洞和連接強度對企業創新發展的正向作用在小企業樣本分組中得到了驗證，說明結構洞和連接強度對企業創新發展的影響與企業的規模有關。以上研究結論為產業集群內的企業提供了如下幾點啟示:1．集群內企業應努力開發和充分利用集群內的各種資源，為自身創新發展提供各種必須要素。通過社會關系、交易關系、分工關系等方式努力拓展和加強與集群中其他企業和各相關機構之間的聯系和互動，并增加與其他成員之間的連接數量，提升自身的知識、信息等資源的整合水平。在盡量多地與其他企業建立連接時除了要增加連接數量外，同時也要注重網絡的連通性，提高簇系數。另外也要注意建立聯系的多元化，避免過度同質化，以確保企業獲得資源信息的豐富程度。2．限于資源和能力的各種約束，企業在與集群其他成員建立聯系時，不能片面地追求聯系的數量，同時也要追求聯系的質量，注重對重要連接關系的建設和培育以及冗余關系的優化。另外，由研究結論的中介性和結構洞對企業創新發展的影響作用可知，企業在網絡關系中的位置至關重要。一個企業即使沒有過多的連接數量，如果在網絡中占據關鍵位置，同樣會促進其創新發展。所以，企業應盡量在網絡中占據關鍵位置，為自身的創新發展帶來優勢。3．集群企業在與其他企業建立聯系時的連接強度應因企業規模和集群發展階段而異，對于規模大的企業應適當降低與一些非重點企業的連接強度，而對于小企業則應加大與其連接企業的連接強度。在集群發展初期、中期企業間應適當加大彼此的連接強度，而在集群發展成熟期后企業間應適當降低彼此的連接強度。

作者：孫曉林國龍劉淑萍單位：上海海事大學物流研究中心博士生上海交通職業技術學院副教授上海海事大學物流研究中心教授上海交通職業技術學院副教授