物流企业集群创新系统的序参量研究

慕 静，张书芬

（天津科技大学经济与管理学院，天津300222）

0 引言

物流业作为一个集商流、资金流、信息流于一体的新兴产业，对于推动中心城市经济发展和加快经济结构调整具有重大意义。近年来，众多物流企业在某一特定区域聚集，特别是以物流园区为中心，形成了物流企业集群的雏形[1]。然而我国现有的物流企业集群大多只限于地理空间上的聚集，服务功能只停留于传统项目上，并没有充分发挥集群的功能。以自然优势为基础条件的物流企业集群，要想获得持续和繁荣的发展，客观上需要不断提升集群创新能力，努力构建和完善以提高创新绩效为最终目的的物流企业集群创新系统。根据协同学理论，序参量是支配协同系统演化的关键参量，只要控制了序参量，就可以把握系统整体的发展。因此利用协同学理论，围绕序参量展开物流企业集群创新系统的分析，对我国物流企业集群的创新实践具有重要意义。然而目前与序参量相关的研究多局限于定性研究[2-4]，并且尚未有针对物流企业集群创新系统的序参量所做的研究。

鉴于上述情况，本文将综合运用协同学以及灰色系统建模方法来定量地研究物流企业集群创新系统，寻找支配物流企业集群创新系统运行的序参量，并利用序参量对物流企业集群创新系统的演化机制进行分析，为改善我国物流企业集群的创新活动提供理论参考。

1 物流企业集群创新系统的内涵及子系统划分

1.1 物流企业集群创新系统概念

物流企业集群是指那些以专业分工和协作为基础的物流企业，通过地理位置上的集中或靠近而形成的一个整体。物流企业集群创新系统是以物流企业集群为基础，在某种或多种物流创新规则下组成的创新网络与机构，通过正式和非正式的方式促进信息、知识在物流企业集群内部创造、交流和应用的各种活动和相互关系。物流企业集群创新系统以创新主体为结点，以合作创新为主要形式，以物流创新活动为内容，以提高创新绩效为目的，内部呈现网络结构。

1.2 物流企业集群创新系统特征

1.2.1 协同学理论与序参量

协同学理论[6]是一种关于系统内部演化机制的理论。系统演化的前提条件是系统的开放性、非平衡性和非线性。序参量是协同学中最重要的概念，通过对子系统的支配或役使作用，主宰着系统整体演化的过程。

1.2.2 物流企业集群创新系统的协同演化特征分析

（1）开放性：物流企业集群创新系统需要不断与外界进行资源、信息、技术等的交换，反映出典型的开放性。

（2）非平衡性：物流企业集群创新系统的演化过程是不可逆和非平衡的。以物流企业集群创新系统中的物流企业为基本元素来看，物流企业在信息获取、资源分布、物流服务要素等方面是非平衡的。非平衡是物流企业集群创新系统的常态。

（3）非线性：物流企业集群创新系统内部诸要素间的相互作用是非线性的。例如，连续增加创新资金与创新人力这两个生产要素的投入，创新收益可能不会相应地递增；相反，在投入超过一定界限后，还有可能出现创新效益递减的情况。

1.3 物流企业集群创新系统子系统划分

对于以创新为目标的集群创新系统研究，有关学者提供了有价值的研究成果。Padmore和Gibson[7]认为集群创新系统由环境、企业和市场三要素构成。在物流企业集群创新系统中，创新主体在创新目标的指引下，依托物流创新网络环境，发挥管理能力，利用相关资源进行协同创新。根据物流企业集群创新系统的内涵与特征，借鉴前人的研究成果，将物流企业集群创新系统分为五个组成部分，分别是：创新目标子系统、创新主体子系统、创新资源子系统、创新管理子系统和创新环境子系统。

（1）目标子系统：集群目标是物流企业集群创新系统发展演化的主要指向。目标子系统既体现着集群创新活动中的价值目标及其实现过程，也彰显着集群创新系统的整体性要求和协同性原则。

（2）主体子系统：物流创新主体是物流企业集群创新产品或服务和创新流程的主要实现者，包括上游供应商、核心物流企业和应用者(下游经销商、最终消费者)和大学等科研机构、研发机构等，各个主体要素之间存在着竞争与合作的关系。

（3）资源子系统：物流企业集群创新系统运作的基础和条件包括集群所处的地域资源与自然资源，以及与物流相关的人力资源、资金、信息技术、企业文化、管理制度和发展规模等。

（4）管理子系统：是物流企业集群创新系统正常、高效运作的基本保障。在物流企业集群创新过程中需要有相关的管理制度、方法和手段来规范和控制系统要素、要素之间关系以及系统演化过程。

（5）环境子系统：它涉及与物流企业集群创新有关的政策、法律法规、税收和金融制度环境，以及物流企业集群所处的社会信用环境、创新文化环境和外部市场等。

2 物流企业集群创新系统状态变量的选取及合理性验证

2.1 状态变量选取

在目标子系统中，不断提高物流企业集群以及群内企业的创新产出是最终目标，因此选取X1—创新预期收益（万元）为目标子系统的状态变量；物流企业是主体子系统中核心的创新主体，物流创新研究机构作为提供创新知识的主要辅助创新主体，对于集群创新知识的溢出、扩散等也发挥着重要作用，另外，各个创新主体之间以合作创新为主要的创新形式，合作创新效率是反映创新主体间互动的关键参量，因此选取X2—集群中物流企业总数（个）、X3—合作创新效率（%）和X4—物流创新研究机构数量（所）为主体子系统的状态变量；资源子系统中，资源的投入尤其是创新资金的投入是创新活动能够顺利进行的保障，技术水平的转化成果直接影响物流企业集群的服务设备或设施的先进性，决定着集群的创新条件，因此选取X5—集群创新投入资金（万元）、X6—技术转化价值（万元）为资源子系统的序参量；管理子系统中的创新管理人员在物流企业集群创新活动中，起着重要的领导与规划职能，选取X7—物流创新管理人员比例（%）为管理子系统的状态变量；在环境子系统中，政府发挥主导作用，在创新资金供给，创新制度完善等方面为集群营造了良好的创新环境，因此选取X8—政府支持资金（万元）为环境子系统的状态变量。即物流企业集群创新系统的8个主要状态变量为：X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8。

2.2 状态变量的合理性验证

运用灰色关联分析方法，确定各状态变量之间的相互关联程度，从而验证状态变量选取的合理性。通过对天津的10大综合物流园区的状态变量进行关联度分析，结果如表1所示。

表1 天津10大综合物流园区的状态变量灰色关联度

从表1可以看出，各要素间关联系数均大于0.5，表明各状态变量之间互相关联、互相制约程度较为明显，证实了各状态变量选取的合理性。同时也说明5个子系统之间不是简单因果式的线性关系，它们之间的作用是非线性的、不可逆的、协同的。

3 物流企业集群创新系统的协同演化模型构建及运算

基于物流企业集群创新系统的子系统之间的协同性，本文综合运用协同学及灰色系统建模方法[8]，建立物流企业集群创新系统的协同演化模型，并根据伺服原理[9]，采用绝热消去法，确定系统的序参量。

3.1 模型假设

设X1(t)，X2(t)，…，X8(t)分别表示各个状态变量在t时刻的数值，t=1，2..，n（n为状态变量数值的组数），本模型不考虑系统内外的涨落力。

3.2 模型数学表达

3.3 模型求解

4 物流企业集群创新系统的序参量求解与演化机制分析

以天津某综合物流园区为例，通过资料查询与数据整理，得到2001～2010共10年的状态变量原始数值如表2所示。

表2 天津某综合物流园区状态变量原始值

4.1 状态变量灰色关联度分析

利用MATLAB统计分析软件，求得天津该综合物流园区的各个状态变量间的灰色关联度如表3所示。

由表3可知，各个状态变量之间的灰色关联度均大于0.5，说明该物流园区创新系统的各个状态变量间有较强的关联。

表3 状态变量灰色关联度

4.2 协同演化方程及序参量分析

根据公式（1）所示的协同演化模型，以及状态变量弛豫系数ai的求解方法，通过MATLAB统计分析软件的运算，得到该物流园区创新系统的协同演化方程如下：

从协同演化方程中可以看出，各状态变量的弛豫系数分别为a1=-0.6035，a2=-12.7387，a3=-0.9309，a4=1.3084，a5=-17.6301，a6=-4.6844，a7=-3.4496，a8=-2.2278。比较各个状态变量的弛豫系数可以发现，X1、X3这2个变量的弛豫系数a1、a3较小。通过绝热近似法消去其他变量，剩下的X1、X3是该系统的慢变量，即创新预期收益和合作创新效率是该系统的序参量。

4.3 基于序参量的物流企业集群创新系统的演化机制分析

该物流园区创新系统是一个不断发展的协同系统，每到一个阶段，园区都会产生一个创新目标即创新预期收益。创新预期收益决定着园区创新主体投入的资金、人力、技术等。创新预期收益越高，各个主体进行创新的动力就越足，从而愿意投入更多的资金、人员和技术，以进行更多的创新活动。同时园区的创新环境也会发生改变，相应的创新激励制度、新的创新文化等为资金和人才投入提供了支持。各子系统在创新预期收益的支配下相互协同作用，推动整个园区创新系统的运行。园区制定新的创新预期收益的目标，即序参量发生突变后，必然引起园区创新系统发生变化，使该系统丧失原来的稳定性。创新预期收益支配园区创新系统的运行，而该系统在运行的过程中又会达到新的稳定态，从而促进了新的创新预期收益产生，不断地指引该园区创新系统的演化。

园区创新系统发展到一定阶段产生创新预期收益后，逐渐完备的创新条件使得创新主体尤其是物流企业之间的专业化分工协作更加密切，引导了序参量即创新主体间的创新合作效率的生成。合作创新效率越高，创新主体之间实现资源共享和互补的机率就越大，越容易产生协同效应。协同机制一旦形成，园区创新系统就会具有较强的适应性、吸引力和灵活应变力，形成系统内外互利的良性循环，使得系统向园区创新目标演化，实现创新预期收益。在达到预期收益后，园区创新系统又会产生新的创新预期收益，从而指导园区创新系统下一阶段的运行。

5 结论与启示

本文运用协同学理论对物流企业集群创新系统进行了分析，建立了物流企业集群创新系统的协同演化模型，并以天津某综合物流园区为例进行序参量求解与分析，得出合作创新效率和创新预期收益是此物流园区创新系统协同演化的序参量。物流业面对动态、复杂、快速变化的市场环境，需要不断进行创新。序参量是支配物流企业集群创新的关键参量，依据本文的论证内容，正确地找出序参量，对物流企业集群的创新活动具有重要的实践指导意义。基于协同学理论的物流企业集群创新系统，只有充分依托物流企业集群的优势，提高创新水平，极力引导集群创新系统序参量的产生，才能推动物流企业集群创新系统协同运行，确保物流企业集群的持续创新和持续发展。

[1]张智勇.何景师.物流产业集群服务创新研究[J].科技进步与对策,2009,(3).

[2]孙斌.郑垂勇.产业集群创新系统的序参量研究[J].统计与决策,2009,(6).

[3]孙冰,张敏.基于序参量的企业自主创新动力系统协同机理研究[J].中国科技论坛,2010,(10).

[4]李柏洲,刘建波.企业进化系统的序参量探讨[J].管理世界,2005,(3).

[5][9]吴大进.协同学原理和应用[M].武汉:华中理工大学出版社,1990.

[6]Haken H.Advanced Synergetics[M].Berlin:Springer Verlag,1983.

[7]Padmore T,Gibson H.Modelling Systems of Innovation:II.A Frame⁃work of Industrial Cluster Analysis in Regions[J].Research Policy,1998,(2).

[8]傅立.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学技术文献出版社,1992.