基于结构方程模型的我国汽车产业升级微观机理研究——以江西为例

刘 宇，马 卫

（南昌大学 a.理学院；b.经济与管理学院，江西 南昌 330031）

我国汽车工业经历了近60年的发展，已经成为带动经济增长的支柱产业，但是我国的汽车产业在全球价值链上处于低端，2010年度汽车产业发展论坛的主题是“中国汽车产业的转型升级”，表明汽车产业升级已倍受关注。江西是唯一拥有两大汽车集团的省份，分别是江铃汽车集团和昌河汽车集团，汽车产业对于江西的经济发展起到了重要的支撑作用，但江西汽车产业结构层次较低，升级缓慢，实现汽车产业升级是必由之路，对于实现江西经济可持续发展具有重要意义。

一、文献综述

产业升级的内涵可以从宏观、中观和微观三个角度来诠释：从宏观层面分析，产业升级就是国家在资本和技术密集型产业中发展比较优势［1］。从中观层面分析，产业升级是经济体或企业集群由初级生产要素占主导地位迈向更具获利能力的资本和技术密集型经济领域、提高生产要素知识含量的能力的过程［2］。从微观层面分析，产业升级是企业成功地从生产劳动密集型低附加值产品向生产更高附加值的资本或技术密集型产品这一经济角色的转移过程［3］。产业升级的微观界定主要是从价值链的视角出发，从企业综合能力的变化以及相应竞争力的提升来探讨产业升级。Gereffi从价值链的角度对产业升级的动因进行了剖析，认为产业升级的基础是通过企业附加价值的创造实现产业竞争力的提升［4］。

大部分学者从技术层面提出汽车产业升级的建议。Barnes［5］、Lorentzen和Barnes［6］对南非部分汽车企业进行了案例研究，从技术层面提出升级的过程。段文娟指出我国汽车企业要适时沿着全球汽车产业价值链向利润更高或技术更复杂的资本和技能密集型环节攀升［7］。韩晶认为当前中国汽车制造业在关键技术模块上对发达国家有着较强的依赖，进而提出持续的技术学习和高强度的自主研发是我国汽车产业升级的基本战略思想［8］。丁志卿等认为我国汽车产业在全球价值链中处于附加值低的环节，提出从市场势力扩张、技术能力提升以及两者结合这三条路径来促进产业升级［9］。李晓阳等从比较优势理论和企业能力理论出发考察产业升级的两种路径：一种是发挥比较优势为主的嵌入式产业升级路径；一种是以企业能力为核心的内生型产业升级路径。认为后者是未来我国产业升级的最佳选择［10］。

Teece等将动态能力定义为企业整合、建构和重新配置内外部能力，以适应急剧变化的环境的能力［11］。Dosi认为动态能力是更新企业能力的能力，其目的是研究企业如何识别市场机会，合理配置、重构企业资源和能力，以提升企业的市场价值［12］。Eisenhardt&Martin认为动态能力是企业利用资源的流程，整合、重构、获取和释放资源以应对或创造市场的变革［13］。Winter认为动态能力由经验积累、知识表述和知识编码这三种学习机制共同演进所形成［14］。董俊武等认为动态能力是企业保持或者改变其作为竞争优势基础的能力的能力，而改变能力的能力的背后是知识［15］。CePeda和Vera将组织能力分为运营操作能力和动态能力，运营操作能力是执行日常职能性活动，是企业赖以生存的能力；动态能力指修正运营操作能力以适应动态环境变化的能力［16］。郭立新将企业动态能力定义为由知识、资源、过程等各种要素构成的能够不断创造新需求和新价值、以实现和其他利益相关主体共同进化的复杂开放系统，认为动态能力是由各种微观基础要素构成的系统。

二、我国汽车产业升级的微观机理

基于动态能力理论，本文从微观的角度对我国汽车产业升级的内涵和机理进行分析，并提出我国汽车产业升级的微观机理模型。

（一）汽车产业升级的内涵

从微观层面理解，本文认为汽车产业升级需要构建核心动态能力。汽车产业升级的内涵为：

（1）市场感知能力。市场感知能力是企业感觉环境的变化、了解顾客需要的市场响应能力。这种感应市场能力需要通过扫瞄、寻找、探索与适应等方式，响应市场的机会与威胁。具体来说，这种能力就是机会辨识能力、适应能力和资源再配置能力。任何企业都是在一定的环境下生存的，我国汽车企业在发展过程中，要面对技术、经济、社会、政治等环境的变化，并根据环境的变化，积极做出适合企业发展的调整战略，及时发现发展机会，规避风险，随着环境的变化而变化，利用企业的现有资源来重新配置以适应环境的新变化。

（2）知识创新能力。知识创新能力是对知识的取得、消化、转型与利用以产生新知识的能力。组织学习可以对知识鉴别、转换、探索以产生新知识，加强企业资源重整能力。在动态环境下企业则需要创造新知识，并把这些知识运用到新产品发展、改善流程、组织决策等方面。在知识经济时代，企业的竞争优势体现在与竞争对手相比有差别的知识内涵，企业要善于获取自身发展所需要的知识，对于从外部获取的知识要及时进行消化吸引，变成企业自己的知识，然后进行分类和转型，在生产经营的过程中运用新知识，使得企业获得更好的发展。企业需要在现有知识的基础上，不断地更新并创新企业所拥有的知识，在这过程中学习是一件十分重要的工作。

（3）社会网络能力。社会网络能力是企业为适应动态变化的环境，利用资源机会，以获取资源、知识与技术来实现企业目标的一种关系能力。社会网络能力是获取资源与信息的重要渠道，是对资源和任务加以管理，以产生更好绩效的协调能力［17］。随着信息技术的发展，企业学习能力的加强，从而使得产品的生命周期大大缩短，产品的同质化现象日益严重，因此，企业在发展的过程中，靠自身的一己之力已经很难满足企业发展的需要，因此，需要加强和各类相关组织的合作，包括科研结构、竞争对手、客户、供应商、经销商等。能够和外部组织和谐相处的关系能力能加速企业的发展，产生更大的协同效应。

（二）汽车产业升级的微观机理

在动态的环境中汽车企业要培养市场感知能力、知识创新能力和社会网络能力等核心动态能力，通过学习提升机制和能力进化机制两个中介变量来实现企业在全球价值链上价值量的提升，汽车产业升级的微观机理如图1所示。

图1 汽车产业升级的微观机理

（1）学习提升机制。随着环境的变化，隐藏在企业动态能力背后的知识不再适应新环境，因此企业要改变自身的能力，企业改变能力的过程就是企业追寻新知识的过程，改变能力的手段是学习，改变能力的结果是企业建立了一套新的知识结构。推动企业动态能力发展的组织学习包括两个过程：相对被动的经验积累过程（干中学）和相对主动的认知学习过程。企业开展组织学习活动可以使企业知识的存量和结构不断发生变化，从而导致企业行为的改变，以更加适应不断变化的环境。随着学习过程的进行，新的知识不断地产生、积累和有效运用，从而推动了企业的知识创新。通过个人学习、团队学习以及组织学习，企业在进行不同层面的价值创造活动中实现了企业知识的积累与综合运用。企业学习系统也将企业知识有效运用于企业不同层次的价值活动，提高企业各个环节的价值量。

（2）能力进化机制。在动态环境的作用下，企业核心动态能力呈现出生命周期性演化轨迹，经历成长期、发展期、成熟期和衰退期四个阶段，企业需要在核心动态能力进入衰退期之前提升企业的动态能力，从而实现动态能力的不断进化。动态能力的发展是渐进的，学习机制是动态能力不断进化的根本手段。在动态的环境中，动态能力的进化主要通过适应性学习修正企业策略来适应环境。在这个过程中，学习机制引导了动态能力的发展，决定了动态能力的进化，动态能力是经验积累、知识表述以及知识编码三种相关的学习活动的结果。企业核心动态能力的本质是独特的知识体系，而知识的有效积累和结构优化关键在于企业学习机制，因此，企业核心动态能力的持续积累提升过程有赖于企业高效的学习系统。

（3）企业全球价值链上价值量的提升。一般而言，汽车企业的价值量主要分布在整车研发、关键零部件研发与制造、整车生产制造、市场营销和自主品牌建设等价值环节。汽车企业通过核心动态能力的培养，不断促进各个价值环节上价值量的提升，从而带动整个产业的升级，在汽车价值链的各个价值环节中整车研发和自主品牌的价值量最大，关键零部件研发与制造和市场营销的价值量次之，最低的是整车生产制造。但是总体来说我国汽车工业的发展层级还比较低，所以全球价值链上各价值环节上的价值量都有提升的空间，特别是对于价值量高的环节可以作为提升的重点，同时也要夯实价值量低的环节，因为这些环节是汽车产业发展必不可少的基础。

三、实证研究

本研究属于产业升级的企业层面研究，所需数据无法从公开资料中获得，因此本研究的数据收集采用了问卷调查的方式，利用收集的有效问卷建立题项数据库，先后进行信度检验、效度检验和结构方程建模与拟合等分析工作。本研究所使用的分析软件为SPSS forwindows13.0版和AMOS7.0版。

（一）问卷设计及变量度量

问卷由两个部分组成，一部分是受访企业的基本情况，一部分是汽车产业升级微观机理调查。

（1）受访企业基本情况。主要调查企业所属类型、企业规模、企业性质、被调查人的职位及职位性质。

（2）汽车产业升级微观机理调查。汽车产业升级微观机理调查包括市场感知能力、知识创新能力、社会网络能力、学习提升机制、能力进化机制及企业全球价值链上价值量的提升6个维度共21个具体指标。其中市场感知能力包括对环境的变化、对竞争对手的情况和对顾客变化的感知3个具体指标；知识创新能力包括知识获取、知识消化和知识利用3个具体指标；社会网络能力包括与合作伙伴的协调、与合作伙伴的关系、对于合作伙伴的知识、与合作伙伴的交流4个具体指标；学习提升机制包括员工学习、团队学习和组织学习3个具体指标；能力进化机制包括个人能力提升、团队能力提升和组织能力提升3个具体指标；企业全球价值链上价值量的提升包括整车研发、关键零部件的研发与制造、整车生产制造、市场营销和品牌价值5个具体指标。问卷总体设计按照定性与定量相结合的方法，基于李克特5点量表进行设计，1表示“非常不同意”，2表示“不同意”，3表示“不能确定”，4表示“同意”，5表示“非常同意”。

（二）数据收集

本研究的问卷发放对象主要是江西汽车制造企业的中高层管理者，保证受访者对于企业的情况有基本的了解。为了提高问卷回收的数量和质量，共发放问卷240份，回收218份，回收率为90.8%，剔除填答不全和明显填写不认真的问卷，有效问卷210份，有效率为87.5%。

（三）问卷调查的信度和效度分析

（1）信度分析。信度是指指标的正确性（Accuracy）或精确性（Precision），也是指衡量结果的稳定性（Stability）与一致性（Consistency）。本研究采用内部一致性来衡量设置变量的信度（通常用Cronbach’salpha值来表示）。本研究将针对每个变量所对应的问卷题项，计算Cronbach’salpha值来评价信度，检验的结果如表1所示。DeVellis（1991）认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。而本问卷的数据量表都达到了0.9以上，问卷的信度符合要求，适合进一步的研究。

表1 汽车产业升级微观机理信度检验

表2 汽车产业升级微观机理因子分析

（2）效度分析。效度是指指标能够真正测度变量的程度。效度高表明测度的结果能够真正显示出所要测量变量的真正特征。效度衡量通常包括内容效度（contentvalidity）和构思效度（constructvalidity）两方面。内容效度指内容的代表性，也是理论建构过程中涵盖研究主题的程度。本研究为达到内容效度，以相关理论为基础，参考现有实证研究的问卷设计，并加以修订。问卷初稿完成后，多次与相关领域学者和企业界人士讨论修正。因此，确信应有相当的内容效度。构思效度是指测量出理论的概念和特征的程度。吴明隆（2003）认为因子分析（Factor Analysis）是检验构思效度的常用方法，可以很好地检验研究所涉及变量是否有一套正确的、可操作性的测度。在社会调查中，项目的因子载荷量的绝对值大于0.4，就被认为是有效的，符合问卷结构效度的要求，汽车产业升级的微观机理调查问卷的效度检验结果如表2所示。从验证性因子分析的结果来看，所有项目的因子载荷都在0.7以上，说明该部分问卷的结构效度符合要求，适合进一步的研究。

（四）结构方程建模

结构方程模型（Structural Equation Modeling）是基于变量的协方差来分析变量之间关系的一种统计方法。结构方程模型是一种综合运用多元回归分析、路径分析和确认型因子分析方法而形成的统计数据分析工具，可用来解释一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的关系，能够测量自变量对因变量的直接和间接影响。结构方程模型可分为测量模型（MeasurementModel）分析或称验证性因子分析（Confirmato⁃ry Factor Analysis，CFA）与结构模型（Structural Model）分析。结构方程模型主要具有验证性功能，研究者利用一定的统计手段对复杂的理论模型加以处理，并根据模型与数据关系的一致性程度对理论模型做出适当评价，从而达到证实研究者事先假设的理论模式的目的。在目前的管理研究中，尤其是采用问卷法收集数据的情况下，SEM有效弥补传统回归分析的弱点（如变量观测性、多重共线性等）（李怀祖，2004）。

（1）模型构建。该模型通过10个外生显变量（A1，A2，A3；B1，B2，B3；C1，C2，C3，C4）来对3个外生潜变量（市场感知能力、知识创新能力、社会网络能力）进行测量，设置11个内生显变量（G1，G2，G3；Q1，Q2，Q3；Z1，Z2，Z3，Z4，Z5）来测量3个内生潜变量（学习提升机制、能力进化机制、企业全球价值链上价值量提升）。除了潜变量和显变量外，模型中还存在el-e21共21个显变量的残余变量和e22-e24共3个潜变量的残差变量，它们的路径系数默认值为1。初始构建的汽车产业升级微观机理路径如图2所示。

图2 汽车产业升级微观机理路径

（2）模型拟合。本文量表中的数值采用相同的单位，采用ULS（unweighted orordinary leastsquares）未加权或一般最小平方法可以获得最适当的估计结果。模型评价的核心内容是模型拟合性，即模型输出的各种拟合指标需要满足要求。模型整体拟合适配度指数主要有三类：绝对拟合优度指数（x2、x2/d.f.、GFI、AGFI）、增量拟合适配度指数 （TLI、CFI、NFI、RFI） 和简约适配度指数 （PGFI、PNFI、CN、NC、AIC、CAIC）。本文选择 GFI、NFI、RFI、PNFI四类指标作为评价结构模型的拟合指数，具体评判标准如下：

①GFI（goodness-of-fit index）为适配度指数，其值位于0和1之间，若GFI＞0.90，模型可接受；GFI越接近于1，表明模型拟合越好。

②NFI（normed fit index），即赋范拟合指数，其值位于0和1之间，若NFI＞0.90，模型可接受；NFI越接近于1，表明模型拟合越好。

③RFI（relative fit index），相对适配度指数，其值位于0和1之间，若RFI＞0.90，模型可接受；NFI越接近于1，表明模型拟合越好。

④PNFI（parsimony-adjusted NFI），简约调整后的规准适配指数，若RFI＞0.50，模型可接受。

本研究的结构方程拟合图如图3所示，标准化路径系数如表3所示，适配度指数表如表4所示。经过模型拟合后发现：GFI=0.986＞0.90，NFI=0.984＞0.90，RFI=0.981＞0.90，PNFI=0.839＞0.50，表明理论模型与调查数据有较好的适配度。

图3 拟合后的汽车产业升级微观机理

表3 标准化回归系数

表4 汽车产业升级微观机理适配度指数

四、研究结论与建议

研究结果表明，知识创新能力和社会网络能力正向作用于能力进化机制，进而提升了企业在全球价值链上价值量的提升，知识创新能力正向作用于学习提升机制进而提升了企业在全球价值链上价值量的提升。即学习提升机制和能力进化机制在企业全球价值链的价值量提升中起到了中介作用。更为细致的分析发现了一些更具体和新颖的结论。

第一，市场感知能力对于学习提升机制没有产生影响，从而也不能对企业在全球价值链上价值量的提升起到作用。

第二，知识创新能力通过学习提升机制和能力进化机制的中介作用，进而正向影响企业全球价值链上价值量的提升。从而发现企业知识创新能力是企业最重要的动态能力之一，企业应该重视知识创新能力的培养从而实现企业在企业价值链上价值量的提升。

第三，社会网络能力通过能力进化机制的中介作用，进而正向影响企业全球价值链上价值量的提升。企业应该进一步重视社会网络能力的培养，从而提升企业全球价值链上的价值量。

第四，市场感知能力与知识创新能力的相关性较大，社会网络能力与知识创新能力的相关性也较大，而市场感知能力与社会网络能力的相关性较小。可见知识创新能力对于其他企业动态能力的影响较大。

第五，学习提升机制正向影响于能力进化机制，从而最终提升企业全球价值链上价值量，因此，企业应该更加关注学习，建立长效的学习机制。

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