服装产业集群内部关系交互作用研究

高长宽, 胡守忠

(上海工程技术大学 服装学院, 上海 201600)

改革与管理

服装产业集群内部关系交互作用研究

高长宽, 胡守忠

(上海工程技术大学 服装学院, 上海 201600)

为剖析集群内部网络关系的运作机理，借助结构方程模型，建立共享关系、协同关系和竞争关系的交互影响及其影响产业集群竞争力的模型。以上海部分服装企业为实证对象，对调研数据进行因子分析和路径分析，认为集群中的共享关系和协同关系对服装产业集群竞争力有显著直(间)接影响，而竞争关系会对企业间的共享和协作产生不良的影响，且对集群竞争力的影响作用不明显。同时提出，政府应在集群中发挥规制作用，行业协会应发挥协调作用，促使产业集群中的企业维持良性的竞合关系，最终达到提升集群整体及群内个体企业竞争优势的目的。

服装集群; 内部关系; 影响机理; 结构方程

中国一直是纺织服装制造“大国”，却从来不是纺织服装经营“强国”，其中一个很重要的原因就是中国缺乏强势的服装企业(主要是世界级的名牌服装企业)，只有由这些企业支撑的服装产业才能称得上强大。然而，在短时间内复制世界知名服装企业经历百年所形成的品牌力，需要服装企业有雄厚的资本和历史的积淀。如果想以最小的成本在最短的时间内培养出众多世界级的服装企业，只有通过凝聚众多相关产业和企业的力量，加强它们之间功能上的联系，增进互动与合作，即通过构建具有专业性和交互性的服装产业集群才能使中国的服装产业获得强大的竞争力。

关于产业集群的定义，一般是指在某一区域内，许多生产同类产品的企业及其相关产业因地理上的临近而保持互动，形成一个超越个体的、具有持续性竞争优势的大型经济组织。产业集群可以节省交易成本，产生外部规模经济和外部范围经济，从而使整个集群产生超越许多个体企业简单叠加都难以形成的竞争优势。更重要的是，产业集群可以在企业间的相互学习和合作中促进创新，使集群的整体竞争力得到质的提升。

1 产业集群的网络化趋势

21世纪以来，产业集群所处的环境日趋呈现复杂性、不确定性、动态化等特征，具体表现为信息技术的迅猛发展，消费者需求的多元化、多变化，以及市场竞争的白热化、复杂化。以上诸多环境变化促使集群组织或企业之间的社会及经济关系形成的一种网络状的交互、依赖的形态及其产生的经济效应，即当代产业集群组织日益呈现出网络化的趋势[1]。姚伟坤[2]也认为，集群环境下品牌聚集的实质是集群内个体品牌所形成的网络，各企业品牌所聚集形成的网络就是产业集群竞争优势的直接来源。

产业集群网络组织应包括纵向网络和横向网络两个组成部分[3]。纵向网络即由行业中处于产业链不同环节的上下游企业共同组成的网络型组织，比如供应商、生产商、经销商、批发商和零售商等有着纵向产业联系的企业组成的网络。这种网络关系使得集群企业间的边界模糊化，关系紧密性和利益相关性大大加强，因而打破了企业之间的沟通障碍，有利于各种信息的即时传递，大大提高了资源的利用效率及对市场的响应速度。横向网络则是由处在不同产业(主要是辅助产业和相关产业)上相互平行的产业链节点企业组成的，这些企业之间既存在对资源、品牌影响力的竞争，也有为赢得更大市场份额而维持的合作关系。因此，集群中的纵向网络和横向网络共同形成了集群的网络效应，协同创新和知识创造由此产生。两者之间的关系如图1所示。

图1 集群纵、横向网络结构示意Fig.1 Structure chart of longitudinal and horizontal network in industry cluster

通过全方位的竞合互动机制使各参与方获得最大化的经济效益，是网络组织最鲜明和最本质的特征。产业集群网络化组织的全方位竞合互动机制既包括基于共享、合作的共享关系和协同关系，也包括了集群各成员企业之间以争夺资源、市场和品牌影响力为主要内容的竞争关系。其中，共享关系和协同关系一般存在于纵向网络中，这两种关系在集群网络中起到“黏合剂”的作用，是实现产业集群网络组织整体一致性的关键性因素，集群网络组织正是通过各“结点”之间的共享关系和协同关系凝结在一起。与此同时，集群中各节点间的竞争关系，如集群内各企业在产品品质、企业品牌及合作商资源等方面的竞争，加速了集群内的创新效率和企业成员的优胜劣汰，起到了促进集群网络组织活力的作用，推动整个集群的不断发展。总之，产业集群组织的每一个“结点”都体现着竞合机制，该特征是集群网络组织得以维系的根本[4]。

基于产业集群的网络组织特征，将其运作机理视为一个“黑箱”，运用量化工具来分析服装产业集群网络组织中各种关系的相互作用，及其与产业集群竞争力之间的关系，为服装产业集群的管理者和建设者提供参考。

2 建立模型

通过产业集群理论和网络组织理论的指导，并借鉴在社会科学领域应用较为广泛的结构方程模型，本研究归纳出了产业集群网络关系影响集群竞争力模型中的4个结构变量：共享关系、协同关系、竞争关系和集群竞争力，并提出6个假设。

假设H1：共享关系对集群竞争力存在直接积极显著的影响；假设H2：共享关系对集群竞争力存在间接积极显著的影响；假设H3：协同关系对集群竞争力存在直接积极显著的影响；假设H4：共享关系对协同关系存在直接积极显著的影响；假设H5：竞争关系对集群竞争力存在直接消极显著的影响；假设H6：共享关系与竞争关系存在显著消极的相关关系。

根据这6项假设，本研究提出如图2所示的假设模型。

图2 集群网络关系对集群竞争力影响的假设模型Fig.2 The hypothesis model of cluster network relationship influencing the cluster competitiveness

3 实证分析

3.1 实证研究方法与调查设计

作为本研究验证分析假设模型的工具，结构方程模型(Structural Equation Modeling)无严格的假定限制，允许自变量和因变量同时存在测量误差。此外，多重非独立相关关系进行估计也可以在该软件上实现，这些特点使得分析复杂的变量关系成为可能[5]。

作为中国最早发展现代服装产业、东部沿海的服装产业重镇，上海的特殊性和重要性不言而喻。它具有的独特地理区位和深厚的历史人文积淀，使得该地服装产业的发展实践遥遥领先于国内其他地区的服装业。故本研究以上海地区的纺织服装产业和企业作为实证分析的对象。这些被调研的公司主要是与上海工程技术大学有校企合作关系的上海纺织控股(集团)公司的成员单位，它们之间存在广泛的业务关联，主要是上海龙头(集团)股份有限公司、上海凤凰装饰有限公司、上海纺织装饰集团有限公司和上海纺织科学研究院等。

因为笔者所在的学院和校外一些服装企业(如上海纺织控股(集团)公司)一直存在密切的产学研联系，校外导师也由来自这些服装企业的高级工程师担当，本院的教师和研究生也承担着一些为企业诊断和科研的校企合作项目。基于上述原因，笔者所在学院的一些教师、研究生对相关服装企业的基本情况很了解，因其具备扎实的理论功底，对一些行业现象和企业现存问题有着敏锐的分析。因此，本研究的间接调查对象为上海市高等服装院校的资深教授、相关研究方向的研究生(含博士生和硕士生)，以及服装企业的从业人员等。参考统计学相关原理、量表分析的样本量要求及研究成本，确定最终的样本量。本次问卷共发放300份，回收有效问卷278份，问卷有效率达92.7%。在回收的问卷中，来自企业的样本量占到了绝大多数，保证了本次调研数据的针对性和可靠性。在所有的调研对象中，教师数量为35人，占到所调查总数的12.6%；研究生(包括硕士研究生和博士研究生)为62人，占到总数的22.3%；服装企业人员为181人，占到总数的65.1%。

在量表设计方面，共享关系的总体评价涉及2个二级指标，共6个题项；协同关系涉及2个二级指标，共3个题项；竞争关系涉及2个二级指标，共3个题项；集群竞争力涉及2个二级指标，共2个题项。如表1所示，题项全部采用正面和中性提问的方式，采用李克特5分量表进行度量，1分代表最低，5分代表最高。在征询服装市场经济和区域经济方面教师的相关指导意见后，对量表再进行反复的修缮，并选取了针对性的调查人群，使量表的信度和效度有了保证。

表1 集群网络关系影响集群竞争力的测量题项Tab.1 Question items about cluster network relationship influencing the cluster competitiveness

3.2 量表的信度和效度分析

通过SPSS 20.0分析软件中的因子分析功能对量表的信度和效度进行分析，同时通过KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 检验和Bartlett球体检验这两种方法来确定数据是否适合做因子分析[6]，结果如下：KMO值为0.741，略高于0.7，属于可接受的范围，说明该量表适合做因子分析。Bartlett球体检验的F值等于0.003<0.5，表明该模型的样本数据呈现出正态分布特征，且具有明显的相关性，符合因子分析的要求。此假设模型量表的信度系数为0.742，略高于0.7的标准，属于可接受的范畴，表明该模型的内部一致性较好，此量表具有较好的可靠性。该量表的主成分分析检验结果如表2所示。

表2 量表主成分分析和相关检测结果Tab.2 Analysis of principal components of the scale and relevant testing results

从表2可以看出，各观测变量的因子载荷绝大部分高于或接近临界值0.5，说明各题项解释对应潜在变量的能力很好；结构变量的信度系数方面，除了协同关系的信度系数值为0.652外，其他的都高于0.7的标准，表明该量表的内部一致性良好。因此，整个量表对于衡量集群网络关系影响集群竞争力具有一定的可靠性和有效性[7]。

3.3 假设模型的验证性分析

AMOS软件是一种专门处理结构方程模型的软件，可以对多变量数据进行探索和分析。它以绘图的方式来建立模型，使用较为方便，而且自6.0版之后成为SPSS的外挂程序，可以兼容SPSS的资料文件。因此，本研究采用最新版的AMOS 20.0软件，分析并建立结构模型和调查数据之间的拟合程度及各潜在变量之间的回归关系、验证模型、检验假设。为了对模型的适配度进行评价，主要检验的参数指标有绝对适配检验指数(χ2、χ2/DF、GFI、RMSEA和RMR)和相对(增量)适配指数(NFI、CFI和IFI)[8]。

3.3.1 结构的检验

通过AMOS 20.0对模型进行整体拟合指数分析，检验结果如下：χ2/DF =2.36<3，表明假设模型的整体拟合度较好，GFI=0.927，NFI=0.861，CFI=0.914，IFI=0.903，接近或大于0.9，RMSEA=0.054<0.08，进一步说明模型各拟合参数基本符合要求，模型获得了较理想的整体拟合度。结合主成分分析和验证性因子分析的结果，可知该假设模型是可靠的。

3.3.2 假设模型的整体分析

根据上文的分析结果，可以得出本研究的假设模型各潜在变量之间的关系，如图3所示。各潜在变量之间标准化路径系数的绝对值绝大部分都高于0.05的显著水平。

由图3的分析结果，可以得到：外衍变量“共享关系”对内衍变量“集群竞争力”的直接影响效果值为0.57，间接效果值为0.52×0.68-0.42×0.22=0.261 2，则“共享关系”对“集群竞争力”的总体效果为0.57+0.261 2=0.831 2。其中，直接效果(0.57)和间接效果(0.261 2)都大于0.05的显著水平，说明“共享关系”对“集群竞争力”的直接和间接积极影响都比较显著。共享关系是集群组织中最为重要的一种机制，它使集群内的各种资源(人才、设施、信息和市场等)的利用达到最大化，有效地增强了集群运行效率；其次，分享关系还将促进各相关企业之间的合作，增强各企业间的信任度和协调能力，进一步影响协同关系对集群竞争力的发挥。潜在变量“协同关系”对“集群竞争力”的直接影响效果为0.68，这说明“协同关系”对“集群竞争力”的直接影响较为显著。“竞争关系”对“集群竞争力”的直接影响效果为0.02<0.05，非常小，可以认为对集群竞争力的影响效果不显著。这是因为，竞争关系一般会存在两种情形[9]：一种是良性竞争，有益于集群组织的发展，往往是集群向前发展的动力；另一种则是恶性竞争，会消耗集群内部的有效资源，阻碍集群的进一步发展，是集群组织发展的“绊脚石”。这两种类型的机制往往同时存在，且发生“中和效应”，因而竞争关系对集群竞争力的作用不是很明显。

图3 集群网络关系对集群竞争力影响的结构模型Fig.3 The structure model of cluster network relationship influencing the cluster competitiveness

AMOS运算结果也显示，“共享关系”和“竞争关系”之间的相关关系系数为-0.42，说明两者之间存在较大的负相关关系。这在理论上比较容易理解：在产业集群中，共享就意味着资源的公共化，集体所有；竞争就是要把集群内的资源私人化，具有排他性，两者属于两种相互“掣肘”的机制。故两者在模型中的相关系数为负数。

3.4 假设检验结果

根据各潜在变量间的标准化路径系数，可以对本研究提出的假设做出检验，具体的检验结果见表3。

表3 研究假设检验结果Tab.3 Analysis of hypothesis testing results

本研究所提出的6个假设中，有一个假设不成立，即竞争关系对集群竞争力不存在直接消极显著的影响，其余5个假设均成立。

4 结 语

1)本研究借鉴了结构方程模型，建立了集群网络关系影响集群竞争力的模型，并确定了共享关系、协同关系、竞争关系和集群竞争力之间的路径关系。其中，服装产业集群中各企业成员之间的共享关系和协同关系对于集群网络组织的发展具有明显的积极推动作用，而竞争关系会出现两种相对的竞争状态——良性竞争和恶性竞争，两者之间的对集群的效果产生中和效应，因而对集群竞争力的影响作用不显著。

2)服装集群网络关系中的共享关系对于协同关系具有正向的促进作用，集群中的各主体(企业、行会组织和政府机构等)能够通过共享资源而培养成员之间的信任和合作，从而有利于各成员企业在技术创新、供应链管理及文化方面保持协作和沟通，从而促进产业集群竞争力的提升。

3)充分发挥政府在集群发展中的规制作用。服装产业集群中的竞争机制有着双重作用：一方面，良性竞争可以激励产业集群中的企业为改善自身的产品、服务及品牌影响力而努力，进而提升集群整体的竞争能力，是集群发展的推动力；另一方面，集群发展到一定程度后，资源和市场会急剧缩减，集群中的企业会因争夺生存和发展的机会而产生恶性竞争，这会造成集群内部能量的消耗，不利于产业集群的健康发展。因此，政府应该加强市场监管，营造公平的竞争环境，规范各主体的市场行为，维护竞争秩序；健全产权保护制度，防止各成员企业间的恶性竞争，避免集群内部无谓的消耗。

4)行会组织应制定集群内的行业标准，约束各成员积极遵守集群内的产品质量标准、技术指标等；建立健全企业之间的交流和协作机制，组织各成员企业进行定期的经验交流和参观学习，同时完善人员交流和技术转让制度等，使企业与企业间形成良性的竞争与协作关系，促进产业集群整体竞争优势的不断累积，进而惠及集群中的各成员企业。

[1]孟韬.网络视角下的产业集群组织研究[M].北京:中国社会科学出版社,2009:4-6. MENG Tao. Research on Organization of Industrial Clusters from the Perspective of Network[M]. Beijing: China Social Sciences Press,2009:4-6.

[2]姚伟坤.集群企业品牌网络关系研究[M].北京:中国经济出版社,2011:41-44. YAO Weikun. Research on Relationship of Enterprise Brands Network Within Industrial Clusters[M]. Beijing: Economic Press·China,2011:41-44.

[3]纪玉俊.产业集群的网络组织分析[D].济南:山东大学,2009:58-60. JI Yujun. Analysis of Industrial Cluster’s Network Organization[D]. Ji’nan: Shandong University,2009:58-60.

[4]CHRISTOPHER Steele. Industry clusters evolving role in location decisions[J]. Area Development Site and Facility Planning,2011,46(1):19-20.

[5]荣泰生.AMOS与研究方法[M].2版.重庆:重庆大学出版社,2010:6-10. RONG Taisheng. AMOS and Research Methods[M]. 2nd Edition. Chongqing: Chongqing University Press,2010:6-10.

[6]吴明隆.结构方程模型:AMOS的操作与应用[M].重庆:重庆大学出版社,2009:87-89. WU Mingling. Structural Equation Model: the Operation and Application of AMOS[M]. Chongqing: Chongqing University Press,2009:87-89.

[7]周筱莲,庄贵军,杨凤荣.合成性量表的内敛效度和判别效度检验[J].统计与决策,2007(17):22-23. ZHOU Xiaolian, ZHUANG Guijun, YANG Fengrong. The integrity scale test of convergent validity and discriminant validity[J]. Statistics and Descions,2007,33(17):22-23.

[8]邱皓政.量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析[M].重庆:重庆大学出版社,2009:351-371. QIU Haozheng. Quantitative Research and Statistical Analysis: Example Analysis for Ddata Analysis of SPSS Windows Version in Chinese[M]. Chongqing: Chongqing University Press,2009:351-371.

[9]余雷,胡汉辉,吉敏.战略性新兴产业集群网络发展阶段与实现路径研究[J].科技进步与对策,2013,30(8):64-68. YU Lei, HU Hanhui, JI Min. Research on developing stage and implementation path for the strategic emerging industry cluster network[J]. Science and Technology Progress and Countermeasures,2013,30(8):64-68.

Study on Interactions of Internal Relations in Garment Industry Clusters

GAO Changkuan, HU Shouzhong

(Fashion Department, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201600, China)

To dissect the operating mechanism for the internal network relationship in industrial clusters, this paper establishes interactions among sharing relationship, collaborative relationship and competitive relationship and the model influencing industrial cluster competitiveness with the help of structural equation model. This paper takes some Shanghai garment enterprises as the empirical objects and conducts factor analysis and path analysis of the data investigated. This paper holds that sharing relationship and collaborative relationship in the cluster have significant direct(indirect) effects on garment industry cluster competitiveness, while competition among the firms has adverse effects on their coordination and sharing. Besides, the effects on cluster competitiveness are insignificant. The government should play an important role in regulating clusters and the industry associations should play the role of coordination to promote enterprises in industrial clusters to maintain healthy competition and cooperation relations and finally reach the purpose of enhancing the competitive advantages of cluster as a whole as well as the individual companies within the group.

garment industry cluster; internal relationship; influencing mechanism; structural equation

10.3969/j.issn.1001-7003.2014.06.015

2013-11-02;

2013-12-23

上海市教委科研创新重点项目(13ZS173)；上海工程技术大学研究生创新项目(13KY0901)

高长宽(1987-)，男，硕士研究生，研究方向为服装市场营销。通信作者：胡守忠，教授，hushzh@sues.edu.cn。

F062.9；F768.3

B

1001-7003(2014)06-0075-06