集群创新网络与企业创新绩效关系研究——基于南京软件产业集群的实证分析

彭 英，陆纪任，黄 印

（1.南京邮电大学管理学院，江苏南京 210003；2.南京邮电大学国际电联电信经济与政策研究中心，江苏南京 210003；3.中国电信股份有限公司苏州市分公司，江苏南京 215004）

一、引言

软件产业集群是推动现代社会经济发展的先导性力量，在奠基智能产业和信息技术的同时，也促进国民经济快速发展和软件产业化水平提高。然而，当前软件产业集群内各主体间关系存在薄弱且不稳定的问题。同时，集群内企业的创新绩效被严重忽视，制约了软件产业集群的进一步发展。究其原因，主要是软件产业集群内部尚未构建有效的创新网络，行为主体创新绩效低下。本文基于现有国内外学者的相关研究成果，以南京软件产业集群为例，实地走访中国（南京）软件谷、江苏软件园、徐庄软件园等园区，对园区内企业进行问卷调查，并实证检验问卷数据，助力完善集群企业创新网络，从而推动整个软件产业集群升级发展。

二、理论与假设

（一）创新网络关系特征与企业创新绩效

创新网络关系特征包括网络关系强度和网络关系稳定性，是影响企业创新绩效的重要因素[1]。“创新”最早由Schumpeter（1912）提出，他认为判定创新与否的标准为是否产生了新的价值，并且创新主体必须为企业。通常以创新投入、专利权数、著作数、劳动产出等作为衡量指标。网络关系强度代表着创新企业与集群内其他主体间联系的频繁程度，关系强弱不同的企业可获得不同程度的信息与资源[2]。任胜钢等（2010）通过实证研究发现企业所处网络规模、关系强度、开放性与企业创新存在显著正相关；于森（2014）[3]发现关系强度对企业创新能力和绩效有正向影响。李志刚等（2007）实证分析验证了网络稳定性、网络密度、网络中心度等变量显著的正向作用于企业创新绩效；张悦等（2016）[4]通过Meta 方法对68 个独立样本进行实证研究，表明网络稳定性显著正向作用于企业创新绩效。因此，提出如下假设：

假设H1a：网络关系强度与集群内企业的创新绩效正相关；

假设H1b：网络稳定性与集群内企业的创新绩效正相关。

（二）创新网络结构特征与企业创新绩效

创新网络结构实质是网络内主体间的联系方式，创新主体通过网络结构影响网络内其他主体的创新行为，从而影响整个集群的效率[5]。网络密度和结构洞是学界常用的网络结构指标。研究对象与网络内其他企业直接联系，而其他企业间无直接联系，则该企业就处于结构洞位置[6-7]。通过对流动信息的有效控制，结构洞企业可以实现对双方企业的控制，最大化提升自身创新绩效[8]。再者，结构洞企业能有效减少企业与其他企业间的冗余联系，进而有更多资源用于提高创新绩效[9-10]。网络密度是描述网络内部主体间联系的密集程度。高密度网络高效促进企业间合作、信任，可以更好实现网络内企业知识、信息的交流[11]。因此，提出如下假设：

假设H2a：网络结构洞与集群内企业的创新绩效正相关；

假设H2b：网络密度与集群内企业创新绩效正相关。

（三）创新环境与企业创新绩效

清华大学技术创新研究中心（2008）将政府政策、社会文化、设施等作为影响企业创新绩效的因素。李卫国（2009）将创新环境划分为社会资本、文化、政策等。盖文启（2010）指出区域环境的硬环境包括设施环境、区域位置等，软环境包括政策、社会文化、经济环境等。Davis（2015）等学者进一步认为集群氛围环境与集群的创新绩效存在正相关关系。因此，提出如下假设：

假设H3a：要素环境与集群内企业创新绩效正相关；

假设H3b：社会文化环境与集群内企业创新绩效正相关；

假设H3c：集群政策环境与集群内企业创新绩效正相关；

假设H3d：集群氛围环境与集群内企业创新绩效正相关。

假设模型如图1 所示。

三、研究设计

（一）数据收集

本研究通过两阶段来优化问卷设计。第一阶段：归纳总结前人的理论假设、研究成果，确认需要测量的变量；选取学界给出的测量指标来量化变量；编制测量题项形成预调查问卷。第二阶段：实地走访南京软件产业园区企业，征询相关工作人员的建议，对预调查问卷进行修订，形成最终问卷。本研究共发放问卷268 份，最终回收有效问卷202 份，回收率为75.37%。

图1 假设模型

（二）变量测量

自变量为网络关系特征、网络结构特征和创新环境。网络关系特征包括网络关系强度（RS）和网络关系稳定性（RF），主要借鉴Uzzi（2010）、吴晓冰（2009）等国内外学者研究成果；网络结构特征包括结构洞（RH）和网络密度（ND），参照Hagedoom 和Roijakkers（2006）、王海花和谢富纪（2012）等研究成果；创新环境包括集群氛围环境（AE）、社会文化环境（SE）、要素环境（EE）和集群政策环境（PE），借鉴Brenner 和Weigelt（2001）、刘磊磊（2004）和胡恩华（2007）等学者的相关量表。因变量为企业创新绩效（IP），主要借鉴Ritter 和Gemunden（2004）、Bell（2005）等的量表，从企业创新产出、企业专利或著作权数和企业创新机构数三个方面来测量。控制变量为企业根植性（ET）与企业规模（ES），前者用企业运营年数来测量，后者以目标企业的员工数量和年销售收入两个指标测量。采用Likert 五级量表进行量化测量。

四、实证分析

（一）描述性统计

通过SPSS 21.0 进行数据处理，分析结果如表1所示。每个变量均值都大于3，标准值较小，体现样本间指标差别较小，说明南京软件产业集群创新网络已具备一定基础，选择软件产业作为本文的研究对象具有合理性。

（二）信效度分析

常用克朗巴哈系数来度量样本数据是否可信，从表2 可看出，除网络关系强度外，其他变量的α值均大于0.80，问卷数据的可靠性良好。效度分析用来判断设计题项的合理性，对网络关系强度等9个变量进行KMO 值与Bartlett 球形度检验，可发现，现有变量的KMO 值最小为0.599，满足大于0.5的要求，且p 值为0.000，小于0.01，通过了显著水平为1%的显著性检验，说明本研究的量表设计合理，适合因子分析。

表1 变量描述性统计（N=202）

表2 信效度分析

（三）回归分析

首先进行多重共线性检验。从表3、表4 可看出，VIF（方差膨胀因子）小于10，排除多重共线性问题；由F（方差检验量）可发现模型中自变量与因变量之间存在显著相关。此外，调整后的R2趋于1递增，可见模型的拟合效果随着自变量的加入变得更优。

表3 回归分析结果2（N=202）

表4 回归分析结果2（N=202）

回归分析的结果显示：（1）集群创新网络关系强度与集群内企业的创新绩效间关系不显著（P>0.05），即假设H1a 不成立；另一方面，虽然网络稳定性对企业创新绩效的影响是显著的（P<0.01），但这种影响是消极的（β<0），所以假设H1b 也不成立。究其原因，在集群创新网络形成初期，关系的过度嵌入使得网络内企业刻意保护集群内部合作，忽略了更为优质的外部资源；而网络内企业各种往来关系潜移默化使各方面趋同，长此以往抑制集群内企业创新。（2）创新网络的密度和结构洞均对集群内企业创新绩效有显著的正向影响（β>0，P<0.05），假设H2a 与假设H2b 都得到了验证。（3）社会文化环境、集群政策环境和集群氛围环境与集群内企业创新绩效之间存在显著的正相关关系（β>0，P<0.05），假设H3b、H3c、H3d 均得到了验证；要素环境对集群内企业创新绩效没有显著影响（P>0.05），假设H3a不成立。

五、结论与对策建议

本文以南京软件产业集群企业为调查样本，实证研究了集群创新网络中企业创新绩效的影响因素，结论如下：集群创新网络关系特征的关系强度维度对企业创新绩效的影响并不显著，而关系稳定性维度与企业创新绩效间存在显著的负相关；软件产业集群创新网络结构与企业创新绩效间存在显著正相关，并且主要通过企业所处网络的结构洞和网络密度表现出来；集群创新环境部分正向影响企业的创新绩效。

根据结论，提出以下对策建议：第一，创新网络形成初期，企业间合作关系的过度嵌入使企业产生行为惰性，进而失去可能优越的外部创新资源。因此企业要在谋求网络关系稳定的同时，防止关系僵化，以更好吸收先进知识，突破创新瓶颈。第二，创新网络中，企业处于结构洞位置，网络密度越大，企业的创新绩效越优。因此企业可调整自身所处网络的节点位置，以获取精炼、合理的资源，进而提升企业创新绩效。第三，目前南京软件产业集群仍处于上升期，所处区域的创新环境时刻变化，难以合理适应，企业的创新能力与创新绩效水平有待进一步提升。企业要对集群氛围环境充分利用，依靠自身资源禀赋提升创新绩效。与此同时，还要根据外部要素环境适时调整创新策略，以突破创新边界，获得最优创新绩效。