合作创新与产业集群升级的关系研究

李 霞，刘迎春，王婷婷

(西安工程大学 管理学院，陕西 西安710048)

在某一主导产业中，大量与产业联系密切的企业以及相关支撑机构在空间上集聚，并形成强劲、持续竞争优势的现象，即形成了产业集群。

产业集群对经济发展有着不可估量的推动作用，但产业集群若不及时升级则可能出现衰退［1］。当前西安市纺织服装产业集群总体上属于低成本型产业集群，存在着明显的产业结构缺陷。以劳动力为主体的要素价格持续上升，低层次产品市场趋于饱和，传统产业集群技术含量低、劳动密集、布局重复、产能过剩、总体发展水平不高等问题逐渐呈现出来，只有积极推进传统产业集群不断升级，向现代产业集群升级转型，才能重新获得发展机遇和发展空间，继续保持先发优势［2］。影响产业集群升级的因素包括要素禀赋、产业基础、区域环境和市场条件等，其中最主要的因素是要素禀赋，而在要素禀赋中，能动性最强的是技术创新，集群企业要进行充分的技术创新，就要彼此合作，优势互补，即合作创新［3］。合作创新影响产业集群升级，同样产业集群升级也影响合作创新能力和效率［4］。产业集群能够为企业提供良好的合作创新氛围;降低企业合作创新的成本;有利于企业技术合作创新支持网络的形成。合作创新与产业集群的作用是相互的，笔者主要研究合作创新对产业集群升级的影响。

1 文献分析与研究假设

笔者通过大量文献分析，将影响合作创新的14 项因素归纳为4 个主要维度，建立了合作创新与产业集群关系的概念模型，如图1 所示。

图1 概念模型

(1)创新能力。产业集群内一些领先或核心企业会主导产业技术发展方向，一旦某项核心技术获得突破性创新，在集群区内各分工专业的企业就会很快协同有关创新主体进行新的技术创新，从而导致企业间的竞争程度加剧，进一步促进知识和技术的转移和扩散。由于集群内企业的竞争与合作，使得有竞争优势的企业占据主导地位，企业为了保持竞争优势必然进行创新，而创新可以带动整个集群走向价值链的高端，从而达到集群升级优化的目的。

日本学者认为集群升级可以看作是:①提高创新，加强合作的活动;②将企业的生产活动转移以适应当地集群资源特点的活动。集群内企业的创新能力越强，产业集群升级的动力越强，就越能快速摆脱低端价值链，嵌入到高端价值链中［5］。郭利平［6］认为产业集群与国家创新系统、区域创新系统联系紧密，产业集群的演进过程就是产业集群主体不断创新、学习的过程。可见创新能力与集群升级息息相关。

基于以上分析提出以下假设:

H1:创新能力与产业集群升级显著相关。

(2)依存度。构成产业集群的企业在分工、技术、知识、人才和管理等方面必须存在一定的互补性和相互依存关系，与产业无依存度的企业难以融入本产业的集群［7］。北京大学王缉慈教授2006 年主持的温州软科学报告《温州制造业集群升级研究》中提出了产业集群升级的路径，分散型产业集群—创新型产业集群—成熟型产业集群。这一演进路径说明在分散的产业集群升级为创新型产业集群的过程中，产业集群从分散状态转为依存度高的紧密结构，企业间依存度高有利于信息共享、知识传递和技术交流等，从而提高技术水平与管理能力，使产业集群在全球价值链的位置上升，达到整个产业集群升级的效果。企业间的优势互补、相互依存，使得企业间的合作加强，合作关系密切。

基于以上分析提出以下假设:

H2:依存度与产业集群升级显著相关。

(3)信息化程度。集群内企业的信息化程度与企业间的合作密切相关，而企业间的合作关系直接影响合作创新能力，从而影响产业集群绩效。产业集群信息化建设，对于促进产业集群创新能力提升，快速整合和配置相关资源，构建新型分工协作体系，提升全产业链效率，推动商业模式突破具有重要作用。产业集群信息化程度的提高，特别是公共信息服务平台的良好运行，能够促进企业间的信息共享、知识共享与外溢，有助于企业间进行技术、管理、产品创新、工艺创新和流程创新等方面的交流，有助于外部高端资源的集聚，增强企业的创新能力，从而提升整个产业集群的创新能力，提高产业集群的竞争力［8－9］。

基于以上分析提出以下假设:

H3:信息化程度与合作关系显著相关。

(4)合作关系。企业间的合作关系影响彼此之间的紧密度，从而影响集群的结构和集群整体的竞争力。并且，企业间的合作关系影响合作创新的能力和效率，同时通过影响合作创新能力间接对产业集群产生作用［10－11］。

基于以上分析提出以下假设:

H4:合作关系与产业集群升级显著相关。

2 数据收集与研究方法设计

采用的调查方法主要是随机抽样调查，调查范围主要是西安市纺织服装产业集群［12］，以电子邮件发送和现场填写问卷为主要发放方式，共发放问卷270 份，回收有效问卷206 份，有效回收率为76.3%。

为了对研究假设和概念模型进行有效验证，除了设计合理的问卷，采用问卷调查收集相关数据外，更重要的是选择合理的数据处理方法。笔者借助SPSS17.0 for Windows 统计软件对问卷数据进行有效分析。

3 实证分析

3.1 数据的信度与效度检验

采用Cronbach Alpha 系数法对指标数据进行信度分析，Cronbach Alpha 系数值通常以不小于0.7 为标准。信度分析结果如表1 所示，信度值均大于0.7，表明该数据有较好的信度。对变量进行KMO 样本测度和Bartlett 球体检验，如表2所示。结果表明KMO 值均在0.8 以上，表示该数据适合做因子分析。

表1 信度检验

表2 KMO 检验

3.2 因子分析

对数据进行因子分析(提取方法为主成分分析法;旋转变换方法为最大方差法)，对所有反映产业集群升级的分指标进行因子分析，提取4 个公因子:X1、X2、X3、X4。X1解释了合作创新的创新能力维度;X2解释了企业间相互依存度维度;X3解释了集群内信息化程度维度;X4解释了集群企业间合作关系维度。因子分析结果如表3 所示。

同理，通过SPSS 分析，根据表4 中数据对企业技术创新能力各个分指标值进行标准化处理，产生一个单一因子值Y，然后将该值作为被解释变量样本值进入后面相关性分析。

表3 合作创新因子分析结果

表4 产业集群升级因子分析结果

3.3 相关分析

为进一步概括性地解释合作创新4 个维度与产业集群升级之间的关系，对五者进行相关分析。如表5 所示，相关系数分别为0. 647，0.573，0.544，0.598。结果表明合作创新的3 个维度与产业集群升级都存在着显著的相关性，并且创新能力与产业集群的相关性最强，即创新能力对产业集群升级的影响较大。

表5 相关分析

3.4 回归分析

首先建立如下的多元回归分析方程:

然后再计算出各样本通过合作创新在创新能力、依存度、信息化程度和合作关系维度上对产业集群升级的影响，以合作创新的4 个维度为解释变量，以产业集群升级为被解释变量进行方差分析，方差分析结果如表6 所示。

从表6 中可知，由于显著性非常小(0.000)，因此可以认为在1%的水平下多元回归的效果是显著的，即合作创新的各个维度对产业集群升级都有显著的影响，并且可以得出它们之间的回归系数，如表7 所示。

表6 方差分析结果

表7 回归系数

根据表6，将解释变量与被解释变量的系数代入式(1)中得到回归方程式为:

从上述结果中可以看出，合作创新4 个维度的回归系数均为正值，即合作创新的各个维度都对产业集群升级有正面的影响，其中创新能力对产业集群升级的作用较其他3 个维度更为显著。

4 结论与建议

以上的相关分析和多元回归分析结果表明:创新能力、依存度、信息化程度和合作关系与产业集群升级显著相关。合作创新与产业集群升级存在正相关关系，合作创新的4 个维度都对产业集群升级存在着不同程度的正向影响。

根据以上分析，对西安纺织产业集群升级提出以下建议:

(1)政府通过一些政策鼓励，引导产业集群内行为主体的创新活动，建立信息共享平台。信息化建设有助于集群企业间知识共享、信息交流与技术合作，也可以促进商业模式的发展，拓宽营销网络，而这些对产业集群升级至关重要。

(2)制定产业发展规划，促进集群结构优化。合作创新对产业集群升级的影响不容忽视，但首先要有正确的发展方向，否则只会事倍功半。制定完善的发展规划，有计划、有步骤、有目标地对产业集群结构进行优化。

(3)引进高素质人才。在所有生产要素中只有人是具有主观能动性的，集群企业都应该重视人的作用，积极引进人才，将以生产为重心转为以设计、技术、管理为重心，由于设计、技术、管理都是价值链中附加值较高的环节，因此，其有助于整个产业集群结构的调整，达到集群升级的目的。

(4)积极支持工业园区建设。政府从总体规划、项目审批、资金协调和服务体系建设等方面给予大力支持，使其享受开发区相关优惠政策。尤其可以在西安纺织产业园内建设统一的污水处理厂，作为园区公用设施，供园区印染、针织、色织和后整理企业使用，完善纺织产业链，实现资源共享和可持续发展。

(5)在分析产业集群时假定集群是封闭的，在经济日益全球化及网络化的今天，集群应该积极融入到全球生产网络中，使集群内企业与全球生产网络中的其他集群合作创新，充分利用各种技术资源发展自身，实现集群升级。

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