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基于SEM模型的汽车产业集群及其供应链耦合影响因素分析

2021-02-07王湘梅刘嘉铭

物流技术 2021年1期
关键词:禀赋汽车产业集群

符 瑛,王 炫,唐 颖,王湘梅,刘嘉铭

(中南林业科技大学,湖南 长沙 410004)

0 引言

党的十九大报告明确提出了“促进我国产业迈向全球价值链中高端,培育若干世界级先进制造业集群”[1]。作为中国的支柱产业之一,中国汽车产业经过几十年的发展,已逐渐形成六大汽车产业集群。但我国汽车产业集群的竞争力却是“大而不强”,汽车工业发展虽然带动了其供应链上下游相关企业的发展,但是存在产业集群的集聚优势不明显、经济效益不突出等问题。因此,确定影响汽车产业集群及其供应链耦合的关键要素,找出有利因素,克服不利因素,对汽车产业集群及供应链各环节进行有机联结,对于推动区域经济的协调发展具有重要的实际意义。

耦合的概念最先出现于物理学中,国内外学者从不同角度展开了耦合协调研究。国外学者Shen Liyin,等[2]引入一种改进的耦合协调度模型对社会经济和碳排放的耦合协调度进行了评估。 Fan Yupeng,等[3]运用耦合度模型对31个城市的社会经济子系统与生态环境子系统耦合协调性进行了实证分析。国内学者马晓科[4]对临空经济与区域经济的耦合作用机理进行了梳理。谢泗薪,等[5]运用灰色关联分析模型,对京津冀区域经济发展与生产性服务业的耦合协同度进行了研究。学者们从不同角度对影响汽车产业集群与供应链协调发展因素进行了研究,翁智刚[6]认为产业集群成功的关键因素是竞争与合作的良好结合。周妮笛,等[7]指出资金供需矛盾减少和银行与企业间信息透明度增加是产业集群化发展所具有的优势。同时诸多学者也强调了集群创新网络的重要性,Ritala和Hurmelinna-Laukkanen[8]认为影响供应链协同创新的因素有独占性机制和未表现出来的吸收能力。Taddo,等[9]认为地理上的临近导致了产业集群创新网络的出现,该网络是企业共生的基础。Najafi Tavani,等[10]认为协同创新网络是产品创新和流程创新能力提升的关键。

综上所述,学者们从理论和实践两个方面对汽车产业集群及其供应链的相关影响因素进行了分析,并取得了一定的研究成果,但是对于影响汽车产业集群及其供应链耦合协调发展的因素和作用机制的研究较少。因此,本文在前人的研究基础上,结合调研情况,提出研究假设,构建结构方程理论模型,运用AMOS软件进行分析并验证假设有效性,得出相应结论。

1 研究假设

汽车产业集群及其供应链的耦合系统是一个复杂的、开放的、多要素的灰色系统,其耦合协调发展受来自集群及供应链两个方面综合因素的影响。在汽车产业生产过程中,系统的运行具体体现为产业对发展条件的有效利用程度,即基于集群内支撑产业发展的政策措施、基础设施、资源条件等载体,整合供应链上汽车生产资源的配置方式,调整汽车产业结构,促进技术水平的进步,从而带动整个产业链由低附加值向高附加值的价值链转变,拉动系统的经济增长,最终提高整个集群乃至区域的经济效益。

结构方程模型具有同时处理多个因变量、同时估计因子结构和因子关系的优点,通过结构方程模型模拟,可以得出影响汽车产业集群及其供应链耦合发展的因素之间的路径系数,且通过路径图能够较为直观地观测潜变量之间的关系。因而,本文选取政策支持、资源禀赋、信息水平、技术创新及经济效益5 个关键要素作为模型的潜变量,将政策、资源和信息作为外生潜变量,将技术创新及经济效益作为内生潜变量。

假设1:政策支持对技术创新有显著影响;

假设2:政策支持对经济效益有显著影响;

假设3:政策支持与资源禀赋间存在相关影响;

假设4:资源禀赋对技术创新有显著影响;

假设5:资源禀赋对经济效益有显著影响;

假设6:信息水平对技术创新有显著影响;

假设7:信息水平对经济效益有显著影响;

假设8:政策支持与信息水平间存在相关影响;

假设9:资源禀赋与信息水平间存在相关影响;

假设10:技术创新对经济效益有显著影响。

2 数据分析

2.1 数据收集与处理

本文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。本文所使用的分析软件为SPSS25.0版。

2.2 问卷发放与回收

本文的问卷发放对象主要是湖南省长株潭地区汽车制造及配套企业中从事生产、销售、研发等不同部门的中高层管理者,保证受访者对于企业的情况有较为深入的了解。为了提高问卷回收的数量和质量,共发放问卷240 份,回收224 份,回收率为93%,剔除填答不全问卷,有效问卷205 份,有效率为91%。

2.3 测评指标的建立

本文问卷采用Likert 自评式5 点量表法,通过对相关文献进行归纳梳理,在调研结果综合分析的基础上确定各潜变量的测量指标,见表1。

表1 指标变量的测量题项

采用因子分析法分析调查数据,根据因子载荷,在问卷项20 指标的基础上,利用因子分析假设出5大隐形变量,采用主成分分析法进行因子分析,经过旋转后得出5 个因子对20 个指标的解释方差达到77.709%,说明5大因子筛选良好(见表2)。

表2 解释变量总和

2.4 信效度分析

(1)信度分析。本文针对每个变量所对应的问卷题项,通过计算Cronbach’s alpha值来评价信度,检验的结果见表3,本问卷的数据量表都达到了0.8 以上,问卷的信度符合要求,适合进一步的研究。

表3 影响因素信度检验

(2)效度分析。一般在调研中,指标的因子载荷量只要大于0.4就被认为是有效的,本文汽车产业集群及其供应链影响因素的效度检验结果见表4。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。

表4 影响因素因子分析

3 实证研究

3.1 模型构建

结构方程模型通常包括3个矩阵方程式:

式(1)为结构方程,其中η为内生潜变量,ξ为外生潜变量,B表示内生潜变量η之间相互影响的系数矩阵,Γ 表示外生潜变量ξ 对内生潜变量η 的影响,ζ为误差向量。式(2)、式(3)为测量方程,X 为外生潜变量的测量方程,Y 为内生潜变量的测量方程,其中Λx为外生潜变量与其可测变量的关联系数矩阵,Λy为内生潜变量与其可测变量的关联系数矩阵,通过测量方程,潜变量可以由可测变量来反映[11]。

结合汽车产业集群及其供应链经济效益影响因素的假设路径与样本数据,运用AMOS25.0软件进行建模。根据上文潜变量的测量指标,共构建16 个外生显变量(x1-x16)来对3个外生潜变量(政策支持、资源禀赋、信息水平)进行测量,设置4 个内生显变量(y1-y4)对2个内生潜变量(技术创新、经济效益)进行测量。除了潜变量和显变量外,模型中还存在e1-e16共16个显变量的残余变量和e17-e22共6个潜变量的残差变量,它们的路径系数默认值为1。

3.2 模型拟合

对已建立的概念模型和假设,运用AMOS25.0进行第一次模型拟合,根据初始模型拟合的适配度指标,可以看出模型与数据的拟合度效果不满足要求(见表5)。因此,需要对初始模型进行修正。

表5 初始模型拟合效果评价

因为样本数据经过科学性检验,问卷信度很好,潜变量的可测变量指标不需要修改,根据AMOS25.0数据处理所得的协方差修正指数MI 进行修正,按照每次释放一个参数的原则逐次进行假设模型修正,共修正10次,直到得到最优模型,修正过程见表6。

表6 初始模型修正

经过10 次对初始模型的修正得到优化模型,运用Amos25.0 软件得到了最终优化模型图,如图1 所示。经过修正的模型拟合值见表7,从表7可以看出,卡方值变小,模型的各个拟合指数得到了改善,总体而言,修正后结构方程模型的拟合度较理想,进一步说明了模型的合理性。

图1 结构方程最终修正模型

表7 修正后结构方程模型的模型拟合指标结果

3.3 假设检验

运行AMOS25.0,采用C.R(Critical Ratio)进行参数的显著性检验。根据各路径系数的显著性情况来判断该路径的假设是否得到了调查数据的支持,检验结果见表8。

表8 模型的路径系数

3.4 结果分析

(1)对经济效益的影响。信息水平是影响经济效益的主要因素。信息水平对经济效益有显著正向影响,其路径系数为0.520,这表明了企业使用现代化信息技术与产品,如数控机床、智能机器人等,能直接带来经济效益,另外有企业管理信息系统、自动化系统等的优化升级,能带来成本和费用降低的间接经济效益。

资源禀赋是影响经济效益的次要因素。资源禀赋对经济效益的显著正向影响次于信息水平,其路径系数为0.466,即资源禀赋投入与经济效益的产生存在直接影响,但影响程度较小,说明区域内资源的开发利用程度较低,配置方式不合理,导致直接经济效益较低。

技术创新对经济效益有显著正向影响。本文中技术创新对经济效益的直接影响系数为0.397,但其影响程度小于资源禀赋(0.466)和信息水平(0.520),说明当前技术创新的成果转化为经济成果的效率不够显著。究其原因,一方面可能是由于虽然企业重视新技术的研发,但由于前期的创新成果积累不足,导致后期的创新成果转化收益不高;另一方面忽略了创新成果的实用性,研发成果不满足市场的现实需求,也就难以获得经济收益。

政策支持对经济效益没有产生显著影响,政策导向作为地区经济发展的风向标,拉动经济增长的效率低迷,究其原因,一方面可能是由于政策的布局不合理,另一方面可能是由于政策的执行不到位导致的。

(2)对技术创新的影响。资源禀赋对技术创新有显著正向影响。资源禀赋对技术创新的路径系数为0.620,资金加人才的持续投入才能实现技术积累到技术创新的质变,然而国内多数企业迫于生存压力,对技术创新的投入停留在表层,无法摆脱低端价值链的困局。

政策扶持对技术创新没有产生显著正向影响。政策扶持对企业技术创新的直接影响不显著,一方面是由于政策落实不到位,另一方面则是因为“申报难”,如企业申报研发补贴过程中的耗时长、流程复杂、所需证明材料繁多等问题。

信息水平对技术创新没有产生显著正向影响。信息水平对技术创新没有产生直接影响,可能是由于信息化的负面溢出效应,即信息化建设的成本投入导致企业成本增加,从利润角度出发企业会挤压企业研发投入成本,进而影响企业技术创新水平。

4 结语

在影响汽车产业集群及其供应链耦合的因素中,资源禀赋、政策支持与信息水平三要素之间是环环相扣、相互影响的,不仅直接对经济效益产生影响,还通过作用于技术创新来促进经济的增长。因此,针对以上研究结果提出以下建议:围绕资源的开发利用、人才技术的引进及信息化建设等方面,通过社会调查和专家讨论构建全方面、多方位的政策支持体系,设立专门岗位实现执行过程的透明化、公开化、规范化,保证每项政策落实到位,以实现政策支持、信息水平与资源禀赋的联动来促进经济增长;汽车产业集群要重视技术创新的重要性,在企业进行创新的过程中,政府要从宏观上把握整个区域内的创新方向,引导企业正确认识市场需求,加快创新成果转化为经济效益的步伐;企业内部要进行管理创新,将先进的自动化管理方式引入企业当中,以实现降本增效,汽车产业集群内部要打造信息运营管理平台,便于企业间的技术交流与信息共享,提高企业间的分工协作效率与资源利用率,提升区域汽车产业经济效益。

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