生态产业链多元稳定性影响因素识别——基于共生理论

于 成 学 ， 武 春 友

（1.大连民族学院国际商学院， 辽宁 大连116600；2.大连理工大学管理与经济学部， 辽宁 大连116023）

一、引言

低碳经济是一种以经济与环境和谐为目的而发展起来的新经济，致力于提高产业资源效率，延长资源生命周期，维系资源可持续发展。生态产业链作为低碳经济重要的表现形式，如何提高产业链中的资源效率，保证生态产业链稳定发展，日益成为研究的热点。[1]很多学者从不同的角度出发，对生态产业链稳定性的影响因素进行了研究。在基于系统多样性的研究中，科特（Cote）等人认为，通过生态位添补的形式提高生态产业链企业的多样性，有助于实现生态产业链的稳定性。[2]申农和韦佛（Shannon & Weaver）则进一步证明，在大多数情况下，生态产业链的多样性越高，产业链的稳定能力越强。[3]肖忠东、王灵梅和王金屯认为，生态产业链的稳定性与产业链的长短有关。[4]、[5]从生态产业链构建的动力角度出发，皮埃尔·德什罗耶和西尔（Pierre Desrochers & Heere）提出，自然组织形成的生态产业链的稳定性要高于因政治需要由政府主导建立的生态产业链的稳定性。[6]、[7]从系统稳定运行与管理的角度出发，武春友等人认为，生态产业链的稳定性影响因素主要分为三个维度：结构维度因素、技术维度因素和外部条件维度因素。[8]段宁等则通过统计学方法揭示出，影响生态产业链稳定性的因素包括信息平台、政府支持力度、资源交换技术、核心企业实力、成员主营业务多样化、产业链内成员企业之间的沟通障碍、生产变动，这些因素与生态产业链运行的稳定性有显著联系。[9]从企业战略联盟稳定性角度出发，刘晓燕和阮平南认为，当企业间战略联盟内的生态密度与联盟内成员的死亡率正相关时，说明联盟稳定性较差；负相关时，说明稳定性较高。[10]蔡继荣和郭春梅的研究指出，资产专用属性、市场交易频率、价格比和内部企业间的交易频率等要素都对企业战略联盟稳定性产生影响。[11]王裙研究指出，企业退出战略联盟成本的高低会直接影响企业组织的稳定性。[12]李继宏等基于耗散结构理论研究了协同收益分配对生态产业链稳定性的影响。[13]基于以上研究，从协同角度出发，可以发现目前关于生态产业链影响因素的提出相对主观，缺乏理论依据和实证检验。因此，本文以共生理论为理论出发点，开发生态产业链多元稳定影响因素量表，在此基础上通过问卷调查和因子分析方法对生态产业链多元稳定影响因素进行实证检验和识别。

二、量表开发与问卷调查

1. 量表开发

生态产业链的稳定性是指整个生态产业链在受到内外部环境变化影响时，各成员之间保持有序和良性循环状态的能力。共生是共生单元在共生环境中按照某种共生模式形成的互利互惠的关系，共生单元、共生模式和共生环境构成了共生的三要素。其中，共生单元指构成共生体或共生关系的基本能量生产和交换单位，是形成共生体的基本物质条件；共生模式也称共生关系，是指共生单元之间互利互惠的方式或相互结合的形式；共生环境是指共生关系存在与发展的外生条件。可见，稳定状态下的生态产业链实质上是一种共生的状态。因此，本文借鉴共生理论的思想，从共生的三要素（共生单元、共生模式、共生环境）出发，参考生态产业链稳定性影响因素研究文献，提出生态产业链多元稳定性的15 个影响因素，[14]作为生态产业链多元稳定潜在影响因素量表，见表1。

表1 中的各变量因素并不都对生态产业链稳定性产生影响，有些变量表达得可能会不清楚。因此，下面将针对这些初选的影响因素设计调查问卷，统计相关人士如何评价这些因素的重要程度，并在此基础上进行维度划分，从而对生态产业链稳定性影响因素进行识别。

2. 问卷设计与调查

调查问卷采用李克特5 分量表，5 表示对生态产业链稳定性影响程度非常大，1 表示对生态产业链稳定性影响程度非常小。问卷设计主要经历了三个阶段：

表1 生态产业链多元稳定性潜在影响因素量表

第一阶段：借鉴现有文献，构建生态产业链多元稳定性影响因素量表。本文主要从共生单元、共生模式、共生环境三个方面设计了15 个变量，对生态产业链稳定性影响因素进行识别。

第二阶段：对笔者所在学校环境管理研究领域的专家和研究者（包括数位教授、副教授及八位博士生）进行访谈，目的是征询被访谈者对初始量表的意见，以判断量表中变量的设计是否合理。

第三阶段：对大连开发区生态工业园的十位企业相关负责人进行预测试，进一步修改量表题项的语言表达，形成调查问卷的最终稿。

问卷调研主要经历了三个阶段：

第一阶段：利用大连开发区生态工业园管理工作人员与园内企业建立的广泛联系，以电子邮件的形式向园区内相关企业负责人员发放问卷，共发放调查问卷400 份。

第二阶段：于截止日通过电子邮箱进行问卷下载回收，经整理，共回收问卷386 份。

第三阶段：对回收的386 份问卷的内容进行检查，发现9 份非有效问卷，剔除不合格问卷后，共得到有效问卷377 份。根据研究方法对问卷发放与有效回收率的基本要求，本次发放与回收问卷的数量符合统计要求。根据回收的有效调查问卷，笔者对调查企业基本情况进行统计分析。

三、实证分析

1. 信度与效度检验

依据研究方法，在进行问卷分析之前必须对问卷量表的信度和效度进行检验，其目的是检验内部一致性和稳定性以及测量结果的有效性。

（1）信度检验。本文针对各变量所对应的问卷题项，以克隆巴赫α 系数（Cronbach α）对信度进行检验，利用SPSS12.0 软件进行计算。结果显示，生态产业链多元稳定性影响因素总体量表的克隆巴赫α 系数值为0.863，各子量表的克隆巴赫α 系数值也超过了0.70。可见，生态产业链多元稳定性影响因素量表、各子量表具有良好的内部一致性信度。

（2）效度检验。本文设计的问卷经由现有文献借鉴、专家学者访谈、预测试三个阶段确定，同时在数据搜集过程中，本研究选择的被调查对象主要来自大连开发区生态工业园内的企业，具有较强的针对性，可认为生态产业链多元稳定性影响因素量表具有较高的内容效度。

2. 因子分析

本文将采用因子分析法把生态产业链多元稳定性影响因素提炼成少数几个因子。在进行因子分析之前，需要借助KMO 样本充足度测度和巴特利特（Bartelett）球体检验，来确定潜在的影响因素是否适合进行因子分析。

（1）共生单元因素指标。对5 个共生单元因素指标的因子分析结果显示，共生单元因素的KMO统计量为0.799，巴特利特球体检验的显著性概率为0，表明共生单元因素指标的因子分析结果有效，共生单元因素指标通过方差最大正交旋转法提取因子的特征值和方差贡献率，如表2 所示。

由表2 可以看出，前两个因子的累积贡献率为80.48%，超过了80%，因此有两个公因子被提取出来，因子分析旋转载荷矩阵如表3 所示。

由表3 可以看出，量表中的共生单元变量可归纳为两个因子。因子1 包括技术过硬性、技术风险灵活性和技术保密程度这三个指标，共解释了总方差的64.95%，这三项指标主要描述共生单元的技术水平特性，可将由之组成的因子1 命名为技术水平因子维度；因子2 包括核心成员的重要性和成员的信誉这两个指标，共解释了总方差的15.53%，这两项指标主要描述共生单元的主体态势特性，因此可将由之组成的因子2 命名为主体态势因子维度。

（2）共生模式因素指标。对三个共生模式因素指标的因子分析结果显示，共生模式因素的KMO统计量为0.705，巴特利特球体检验的显著性概率为0，表明共生模式因素指标的因子分析结果有效，共生模式因素指标通过方差最大正交旋转法，提取因子的特征值和方差贡献率，如表4 所示。

由表4 可以看出，第一个因子的累积贡献率为81.59%，超过了80%，因此有一个公因子被提取出来，因子分析旋转载荷矩阵如表5 所示。

由表5 可以看出，量表中共生单元变量的三个指标可归纳为一个因子，共解释了总方差的81.59%，这三项指标主要描述共生模式的融合匹配特性，可将由之组成的因子命名为融合匹配因子维度。

（3）共生环境因素指标。对7 个共生环境因素指标的因子分析结果显示，共生环境因素的KMO统计量为0.706，巴特利特球体检验的显著性概率为0，表明共生环境因素指标的因子分析结果有效，共生环境因素指标通过方差最大正交旋转法提取因子的特征值和方差贡献率，如表6 所示。

表2 五个共生单元因素指标的特征值和方差贡献率

表3 五个共生单元因素指标的因子分析旋转载荷矩阵

表4 三个共生模式因素指标的特征值和方差贡献率

表5 三个共生模式因素指标的因子分析旋转载荷矩阵

表6 七个共生环境因素指标的特征值和方差贡献率

由表6 可以看出，前三个因子的累积贡献率为80.31%，超过了80%，因此有三个公因子被提取出来，因子分析旋转载荷矩阵如表7 所示。

由表7 可以看出，量表中的“地理位置的好坏程度”指标在公因子1、公因子2、公因子3 上的载荷差小于0.1，因此将这个指标删除，对剩余的6个指标再进行因子分析，通过方差最大正交旋转法得到特征值和方差贡献率，如表8 所示。

由表8 可以看出，前三个因子的累积贡献率为82.05%，超过了80%，因此有三个公因子被提取出来，因子分析旋转载荷矩阵如表9 所示。

由表9 可以看出，量表中的共生环境变量可归纳为三个因子。因子1 包括市场变动程度、新能源材料的替代程度这两个指标，共解释了总方差的35.62%，这两项指标主要描述共生环境的市场特性，可将由之组成的因子1 命名为市场环境因子维度；因子2 包括社会信用程度和公共压力程度这两个指标，共解释了总方差的26.84%，这两项指标主要描述共生环境的社会特性，因此可将由之组成的因子2 命名为社会环境因子维度；因子3包括政府干预程度和法律的限制程度这两个指标，共解释了总方差的19.59%，这两项指标主要描述共生环境的政治特性，因此可将由之组成的因子3 命名为政治环境因子维度。

表7 七个共生环境因素指标的因子分析旋转载荷矩阵

表9 六个共生环境因素指标的因子分析旋转载荷矩阵

通过上述分析，本文将初始的15 个生态产业链多元稳定性影响因素归纳为包含6 个维度、14个变量的影响因素集，具体如表10 所示。

四、结论

本文在考虑以往文献研究成果、生态产业链稳定性特征及访谈结果基础上，基于共生理论，从共生单元、共生模式、共生环境这三个方面出发，提出了影响生态产业链多元稳定性的15 个潜在因素。随后，通过问卷设计、发放及回收，应用SPSS12.0 统计软件进行量表信度与效度检验。考虑到量表中变量较多，且某些变量间可能存在较强的相关关系，通过因子分析识别出主体态势、技术水平、融合匹配、市场环境、社会环境、政治环境6 个因子维度，共包含14 个变量，这14 个变量构成了生态产业链多元稳定性的影响因素集，为生态产业链多元稳定性管理机制研究奠定了基础。

表10 生态产业链多元稳定性影响因素集

＊本文系教育部人文社会科学项目“面向低碳经济的生态产业链多元稳定与管理研究”（项目编号：10YJC630358）、辽宁省社会科学规划基金项目“辽宁矿产资源开发生态环境影响及治理研究”（项目编号：L12BJY016）、中央高校自主科研项目“基于跨省界断面的辽河流域共建共享生态补偿机制研究”（项目编号：ZJ12RWYB010）、大连社会科学规划基金项目“大连工业领域节能减排评价指标体系与对策研究”（项目编号：2012DLSKYB097）的研究成果之一。

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