企業網絡結構-關系與鎖定風險研究

摘要:以廣東產業集群企業為樣本，對集群企業網絡結構-關系對鎖定風險的影響進行實證研究。研究表明集群企業網絡中心度、網絡強度和網絡穩定性對政治鎖定具有正向影響，網絡中心度與網絡強度對集群企業網絡功能性鎖定具有正向影響，網絡范圍與網絡穩定性對集群企業網絡功能性鎖定具有負向影響;網絡中心度與網絡穩定性對集群網絡認知鎖定效應具有負向影響，網絡范圍與網絡強度對集群網絡認知鎖定效應具有正向影響。

關鍵詞:集群企業;網絡結構;網絡關系;鎖定風險

中圖分類號:F061.3 文獻標識碼:A

Research of Networks Structure-Relation and Lock-ins Risk of Cluster Enterprises

HUANG Ying， YU Xiu-jiang，LIU Xiao-yan，WANG Xuan-yu

(School of EconomicsManagement， South China Agricultural University， Guangzhou 510642， China)

Abstract: Based on the survey in Guangdong Cluster Enterprise， this paper focuses on the research of networks structure-relation and lock-ins risk of cluster enterprises.The conclusions are: the centrality of networks， the intensity of networks and the stability of networks all have a positive impact on the political lock -ins risk; the centrality of networks and the intensity of networks all have a positive impact on the functional lock-ins risk， the range of networks and the stability of networks all have a negative impact on the functional lock -ins risk; the centrality of networks and the stability of networks all have a negative impact on the cognitive lock-ins risk， the range of networks and the intensity of networks all have a positive impact on the cognitive lock -ins risk.

Key words:cluster enterprises; network structure; network relation; lock-ins risk

鑒于成功企業集群的示范效應，“集群(Cluster)”正成為許多地區制定經濟政策的戰略工具。但是，企業集群潛在的風險問題不可忽視，尤其是單一結構的專業化企業集群市場風險很大，“一業興百業旺，一業損百業衰”的狀況，給人們提出了一個企業集群發展中值得研究和探索的新課題(黃勇，1999)。企業集群中企業間網絡結構和關系是企業集群本質特征，企業集群的競爭力與其內部網絡具有緊密聯系;但這種網絡結構和關系也是一把雙刃劍，對集群的發展具有鎖定性的效應，可能把企業鎖定于非生產性的關系，或者是阻止企業尋求更為有效的合作伙伴(Burt，1992;Uzzi，1997)，從而帶來集群發展的風險(蔡寧等，2003)，而目前對這種網絡潛在的風險尚無深入探討。本文將運用社會網絡分析法，結合集群網絡結構和關系的特征以及集群網絡鎖定風險的演變，以廣東省幾個特色產業集群為樣本，研究網絡結構-關系特征對集群企業網絡鎖定風險的影響。

一、相關概念界定及文獻述評

(一)相關概念界定

1.網絡結構-關系。產業集群作為界于企業和市場間的中間性組織，其具備網絡組織的一些特點(王緝慈，2001)。本文將研究進一步細化，將產業集群網絡結構屬性劃分為網絡中心性及網絡范圍兩個維度:網絡中心度是指個體行動者在網絡中的位置，它表明了網絡中連接關系的分布狀況(WassermanFaust，1994;羅家德，2005);網絡范圍是指個體單元直接相關的關系種類數目，關系的類型或種類越多則網絡的范圍越大(Burt，1983;Marsden，1990)。其次，本文將產業集群網絡關系屬性劃分為網絡強度和網絡穩定性兩個維度，主要考察集群網絡關系的長度和寬度這兩個主要方面:網絡強度作為度量企業網絡中持久重復交易關系的指針，代表了交易的社會性和企業在網絡中的嵌入程度，是表現社會網絡特征的重要維度(Granovetter，1973;Van de VanFerry，1980);網絡穩定性指網絡中關系持續程度(Granovetter，1978)。

2.鎖定風險。集群企業網絡結構過于封閉可能會導致網絡結構的僵化并失去活力，這種效應稱為鎖定效應(王緝慈，2003)，它阻礙了集群網絡與外來資源和信息的交流，使得關系密集的網絡內存在大量的信息冗余，并缺少新信息的獲取。格拉伯赫(Grabher，1993)將鎖定效應分為三類:(1)功能性鎖定(functional lock-ins):鎖定本地企業間的關系;(2)認知鎖定(cognitive lock-ins):認為將會有周期性低迷的長期傾向;(3)政治鎖定(political lock –ins):保留原有傳統產業結構的很強的制度組織，影響到本地的內生潛力和創造力的發揮。因此，本文對集群企業鎖定風險的度量也是從這三個維度進行。

(二)產業集群風險研究的文獻述評

在國外文獻方面，產業集群風險研究最早可以追溯到馬歇爾，他認為當集群內企業超過一定限度，土地、資本和勞動力價格就會上漲，從而會制約集群內企業的進一步發展，集群本身也會開始衰落。單一、過強的集群網絡關系可能導致集群網絡的高度同質性過強的本地化聯系則可能帶來集群企業網絡“熵的死亡”，使企業失去新的信息來源，被鎖定至陳舊的技術軌道上，日漸衰落(Camagni，1991;Becattni and Rullani，1993;Grabher，1993;Guerrierietal，2001;Cantwell and Iammarino，2003)。Fritz等人(1998)分析了經濟周期對企業集群的沖擊——周期性風險，他們認為，這種風險是一種突發的、不能人為控制的，并可能出現在集群生命周期的任何一段時期，將導致集群所在區域的經濟不穩定。Uzzi(1997)則首次提出了“嵌入性悖論”概念，認為過于緊密的社會網絡會給本地集群帶來各種“鎖定效應”(Port sand Sensen brenner，1993;Arthur，1994;Haveman and Rao，1997)。Harrison(1994)分析了意大利產業區合作形態的危機。波特(Poter)也指出集群產生后就處于動態演化中，可能因為外部威脅(如技術間斷、消費者需求變化等)以及內部僵化(由于過度合并、卡特爾、群體思維抑制創新等)而失去競爭力。

在實證方面，丹麥學者Bent Dalum等(2002)在波特的基礎上，以北歐的無線通信工具集群為例，提出了技術生命周期理論，當產業集群不能跟隨技術改進調整生產時，集群就會面臨崩潰的風險。德國學者格拉伯赫(Grabher，1983)在對德國魯爾工業區產業集群進行研究發現，整個集群普遍陷入低效狀態，整體上應對市場環境變化的能力弱化，即產生所謂的鎖定效應和路徑依賴，并將鎖定效應分為功能性、認知和政治三個方面的鎖定。Glasmeier(1991)關于瑞士Jura山脈鐘表業集群和Grabher(1993)關于魯爾鋼鐵集群的研究證實了集群企業網絡中這種“鎖定”效應的存在。Jura山脈鐘表業集群在由機械表-數字表-石英表方向的技術變革中衰落了。Nakano(2002)從經濟社會學角度，采用社會網絡分析方法對東京機械設備產業區的家企業下包網絡進行研究， 嵌入性網絡同樣會使其中的小企業被鎖入到某個下包網絡的強弱層級次序以及產業分工的下包模式。

在國內研究中，仇保興(1999)分析了浙江永康保溫杯市場衰退的原因在于過度競爭，以及集群與顧客之間存在信息上的不對稱。蔡寧、吳結兵(2003)對網絡性風險、結構性風險以及周期性風險進行了討論，研究認為輪軸式網絡風險最大。吳曉波等(2003)把產業集群的內生性風險稱為“自稔性”風險，并認為這種風險是最終導致集群走向衰退的根本性風險。朱瑞博(2004)將導致產業集群衰退的潛在風險，分為內生性風險與外生性風險兩類。許多學者認為我國內生的產業集群網絡被“鎖定”在國際價值鏈與生產鏈分工體系中的低端狀態(王緝慈， 2004;倪鵬飛， 2005;陳佳貴等， 2005)，還有些學者(張杰、劉東， 2006)則從非正式制度變遷的路徑依賴角度分析集群鎖定的原因。

從現有研究文獻來看，對集群鎖定研究主要從宏觀上審視企業集群發展中的風險問題，一般集中于集群網絡的組織形態與技術層面的結構特征，一個被嚴重忽視的問題是集群網絡所形成及賴以生存的社會基礎對其內在結構與演化動力機制的決定性影響問題。單純從技術結構、需求結構、貿易政策、政府導向等視角已不足以解釋集群鎖定該現象的內在成因，而運用網絡理論從網絡結構角度分析集群功能風險的理論尚不多見，特別是通過能夠充分反映集群網絡共性的結構指標來刻畫集群網絡結構特性，進而找出這些結構變量與集群系統功能之間的關聯之處的研究尚處空白。因此，從集群企業的網絡特征出發，關注集群企業網絡的結構-關系的四個維度進行實證研究，可能會找到問題端倪所在。本文引用了常用的幾個網絡結構-關系指標，在此基礎上初步探討了這些變量對集群網絡鎖定風險的影響。

二、變量選取與理論假設

(一)網絡中心度與鎖定風險

羅家德(2005)認為，網絡中心度衡量個體組織在網絡中重要性的概念工具，表明了網絡中連接關系的分布狀況，可以用來評價個體節點的重要與否、衡量其網絡位置的優越性以及社會聲望等，在網絡分析中常被用來檢測網絡結點取得資源、控制資源的可能性。這也可用權力來解釋，根據權力來了解行為者的地位、機會所受限制等信息，因為權力是由社會網絡模式所產生的，不同的社會網絡結構就會有不同的權力產生(Hanneman，1998)。集群企業網絡中群體中心度高，意味著集群企業間權力關系的不平等，龍頭企業在集群中扮演著“領袖”的角色。但在集權式企業網絡里的合作則是制度化的、長期的，龍頭企業對合作企業有非常大的約束力，如對其生產的產品、工藝都有一定的限制，有時還會限制合作期內的個體企業同其他企業的合作(許慶瑞，毛凱軍，2003)。龍頭企業的約束容易使集群企業的行為過度嵌入于龍頭企業的產業鏈中，從而產生鎖定效應。因此，本文預期:

H1a:集群企業網絡中心度對網絡功能鎖定存在顯著正向影響;

H1b:集群企業網絡中心度對網絡認知鎖定存在顯著負向影響;

H1c:集群企業網絡中心度對網絡政治鎖定存在顯著正向影響。

(二)網絡范圍與鎖定風險

企業網絡理論認為，不同類型的關系所帶來的資源不同，因而網絡范圍可以度量企業能夠獲得的異質性信息和資源的程度。如果豐富的網絡關系又是異質性的，那么網絡蘊含的資源就十分豐富，也就越可能為企業成長提供多方面的資源支持。一些學者還認為網絡規模體現出的網絡異質性(Network Heterophily)可以用伙伴的多樣性程度來測度(Burt，1983;Renzulli，AldricMoody，2000)。馬剛(2005)將一級網絡范圍定義為:本企業與合作企業(供應商、客戶和同行競爭者)之間所建立的關系種類數目，認為由于每種關系所反映的資源、信息交換內容有所差異，因而網絡范圍的大小可作為戰略網絡異質性的測量指標。網絡范圍越大，集群的開放性越大。一個充分開放的集群網絡能與外界其他主體保持較多的聯系，有利于外界的各類信息有效地傳遞到集群內部，從而增強集群網絡的抗風險能力。因此，本文預期:

H2a:集群企業網絡范圍對網絡功能鎖定存在顯著負向影響;

H2b:集群企業網絡范圍對網絡認知鎖定存在顯著負向影響;

H2c:集群企業網絡范圍對網絡政治鎖定存在顯著負向影響。

(三)網絡強度與鎖定風險

根據組織間網絡的相關文獻，關系強度是兩個因素的函數，一是關系所交換的資源數量，二是組織間接觸的頻率(Granovetter，1973;Van de VanFerry，1980)。在此可以推導出，高強度的網絡關系能夠抑制有效的經濟活動，也就是烏茲(1997)提出的“過度嵌入性”。過度的嵌入性對企業網絡經濟活動的抑制，主要體現在其對資源獲取能力的影響上。網絡關系越強，意味著企業之間更容易建立相互信任、行為規范和一般的行為模式，形成較為固定的交易對象和合作伙伴關系，網絡中企業間集中交易減少了企業獲得有用信息和面向新機會的路徑(Burt，1992)。因此，網絡具有一定的封閉性，減少了企業網絡從外部獲得資源的可能性，成員進入或推出集群都不容易，從而降低集群對市場變化和外界沖擊的適應能力。因此，本文預期:

H3a:集群企業網絡強度對網絡功能鎖定存在顯著正向影響;

H3b:集群企業網絡強度對網絡認知鎖定存在顯著正向影響;

H3c:集群企業網絡強度對網絡政治鎖定存在顯著正向影響。

(四)網絡穩定性與鎖定風險

一般而言，強關系通常可以維持很長的時間，不易消亡，因而穩定性較高，而弱關系很容易被終止，因而穩定性較差。若網絡中的關系壽命較短，企業經常更換網絡伙伴，則網絡的穩定性較低(黃潔，2006)。網絡穩定性源于本地社會文化的一致性和企業間信任關系的穩定性，導致企業間網絡的結構一旦形成，就總是趨向保持某一狀態。一個穩定的網絡一旦形成，往往會出現路徑依賴及區域鎖定效應，同時形成帶有強烈本地特色的網絡范圍，這使得網絡的彈性降低，不利于創新的產生。因此，本文預期:

H4a:集群企業網絡穩定性對網絡功能鎖定存在顯著正向影響;

H4b:集群企業網絡穩定性對網絡認知鎖定存在顯著正向影響;

H4c:集群企業網絡穩定性對網絡政治鎖定存在顯著正向影響。

三、實證研究

(一)數據收集

本文研究所需的數據均來自調查問卷。考慮研究背景的需要和數據獲取的難易程度，問卷調查的對象確定為廣東專業鎮集群企業的管理人員。調查過程中，主要對廣東省內7個地市的11專業鎮進行了問卷調查和訪談。其中，直接走訪企業發放的問卷共有60份，借助有關專業鎮的創新服務中心和協會對企業發放的問卷有100份，因此，實際發放問卷共160份。實際回收問卷共145份，其中有效問卷共120份，最終問卷回收率為90.6%，問卷有效率為75%。問卷中，所有的測量項目均采用五級量表。從樣本的區域分布來看，主要分布于廣東的廣州(花都、增城)、佛山(順德、禪城)、東莞石碣、深圳龍華、汕頭潮州等地。從企業性質來看，90%以上都是私營企業，樣本企業成立時間多為5年以上，從事傳統勞動密集型生產制造的中小企業，只有少數企業屬于高科技行業。從產業鏈的分布來看，其中75%的樣本企業處在產業鏈的中端(來料、來件加工或裝配)，35%的樣本企業處在產業鏈的末端(原輔料供應)，31%的樣本企業處在產業鏈的前端(產品銷售、品牌推廣)。

(二)模型檢驗及數據分析

首先對樣本進行效度和信度分析。本文采用因子分析對問卷的理論構思效度進行驗證，首先對集群網絡結構-關系的4個外生顯變量進行因子分析，結果得到:KMO=0.897>0.7，樣本分布的Bartlett球形檢驗卡方值的顯著性為0.000，表明測量項目適合做因子分析，采用主成分分析法進行了因子提取，用方差最大法進行了因子旋轉。結果表明，13個變量構成了4個因子，取特征值大于1的主成分作為因子，結果得到4個因子，與指標設置時的變量結構一致。各變量的因子分析結果如表1所示。

從表1可見各因子載荷均在0.5或以上，這四個因子解釋了63.69%的總變異。α系數也表明，所得的四個因子有較高的信度和效度。然后對集群企業鎖定效應的3個外生顯量進行因子分析，結果得到:KMO=0.882>0.7， 樣本分布的Bartlett球形檢驗卡方值的顯著性為0.000，表明測量項目適合做因子分析，采用主成分分析法進行了因子提取，用方差最大法進行了因子旋轉。結果表明，12個變量構成了3個因子，取特征值大于1的主成分作為因子，結果得到3個因子，與指標設置時的變量結構一致。各變量的因子分析結果如表2所示。

從表2可見各因子載荷均在0.5或以上，這三個因子解釋了74.89%的總變異。α系數也表明，所得的三個因子有較高的信度和效度，這說明調查所得數據是有效的。在模型檢驗中，集群企業網絡結構-關系對鎖定風險的回歸結果如表3所示。

從表3的回歸分析結果中可知，“網絡中心度”對網絡的“功能鎖定”具有顯著的正向影響，其回歸系數為0.448(p<0.01)，故假設H1a成立，可能的原因是網絡中心性越高，其知名度以及企業規模越大。當中心性達到最高點的時候就變成了衛星式的產業集群，一個核心大企業的周圍團結著大量的中小企業，而這些中小企業全部是大企業的分工部門。比如廣州南沙的豐田汽車城，周圍圍繞著豐田汽車零部件加工存在很多的中小企業，這些小企業深深地嵌入在豐田汽車加工的產業鏈中，從而導致較大的功能鎖定風險。“網絡中心度”對網絡的“認知鎖定”具有負向影響，但不顯著，假設H1b部分成立，這表明龍頭企業的存在能夠起到加快知識擴散和技術溢出的作用，能夠較好地協調網絡內企業間的矛盾和沖突。比如本次調研問卷中美的集團，美的的技術創新方面一直走在其所在集群的前列，不斷增強自身的品牌和技術優勢，從而降低了集群內企業的認知性鎖定。“網絡中心度”對網絡的“政治鎖定”具有正向影響，但不顯著，假設H1c部分成立，這表明網絡中心度越高，集群企業越容易鎖定于龍頭企業所主導的產業鏈分工形態和制度結構中。

“網絡范圍”對網絡的 “功能鎖定”具有顯著的負向影響，其回歸系數為-0.664(p<0.01)，故假設H2a成立，網絡范圍越大，其相互交往的企業越多，即網絡連接越廣泛，網絡的連通之路越多，當某一局部被破壞之后，網絡的其余部分依然保持較好的完整性，功能鎖定風險也隨之降低。“網絡范圍”對 “認知鎖定”具有正向影響，但不顯著，故假設H2b不成立，在集群網絡企業中，其網絡范圍越大，越容易收集到集群內其他企業的技術溢出帶來的正向效應和模仿其他企業的核心技術，以期減少相應的研發成本，因此容易產生對其他企業的技術依賴，即認知鎖定風險越高。“網絡范圍”對 “政治鎖定”具有負向影響，但不顯著，假設H2c部分成立，這表明在聯系松散的“開放性結構”中，集群企業網絡間信息和資源的交流就越具有異質性，技術、人才或設備等資產的專用性程度越低，企業與政府組織或其它公共部門談判、搜集信息等的交易成本也隨之降低，企業不容易陷入政治鎖定。

“網絡強度”對“功能鎖定”具有顯著的正向影響，其回歸系數為0.614(p<0.05)，故假設H3a成立，集群企業網絡越密集，企業與企業，企業與其他組織之間合作交流越頻繁， 越深入，容易技術模仿，即產生路徑依賴，最終導致功能鎖定風險。“網絡強度”對“認知鎖定”具有顯著的正向影響，其回歸系數為0.555(p<0.05)，故假設H3b成立，這表明網絡強度越大，集群企業間的網絡關系越密集，越不利于網絡成員在網絡外的資源獲取，網絡中企業間集中交易減少了企業獲得有用信息和面向新機會的路徑(Burt，1992)，集群陷入認知鎖定的風險就越大。“網絡強度”對“政治鎖定”具有正向影響，但不顯著，假設H3c部分成立，嵌入于緊密聯結的網絡中的企業成員，更容易擁有共同的行為預期，密集結構的社會網絡保證了規范、權威和制裁等制度的建立和維持，在封閉型的網絡狀態下，共同的行為規范容易被鎖定于現存的制度結構下，即容易引發政治鎖定。

“網絡穩定性”對“功能鎖定”具有顯著的負向影響，其回歸系數為-0.194(p<0.01)，故假設H4a不成立。“網絡穩定性”對“認知鎖定”具有顯著的負向影響，其回歸系數為-0.177(p<0.01)，故假設H4b不成立。“網絡穩定性”對“政治鎖定”具有正向影響，但不顯著，假設H4c部分成立。一個穩定的網絡一旦形成，往往會出現路徑依賴即功能鎖定效應，同時形成帶有強烈本地特色的網絡氛圍，這使得網絡的認知鎖定和政治鎖定的風險增大，一旦因環境發生改變而需要對彼此之間的聯結狀態作出相應的更改也顯得較弱紐帶更為艱難。

四、研究結論及政策啟示

(一)研究結論

1.集群企業網絡中心度、網絡強度和網絡穩定性這三個變量對集群企業網絡政治鎖定具有正向影響。

2.集群企業網絡中心度與網絡強度對集群企業網絡功能性鎖定具有正向影響，網絡范圍與網絡穩定性對集群企業網絡功能性鎖定具有負向影響。

3.集群企業網絡中心度與網絡穩定性對集群企業網絡認知鎖定效應具有負向影響，網絡范圍與網絡強度對集群企業網絡認知鎖定效應具有正向影響。

(二)政策啟示

1.政府對廣東集群網絡的形成和發展有著不可低估的作用，政府可以支持網絡形態有利于持續發展的一面，并干預網絡形態不利的一面。政府可以在區分不同網絡的基礎上，引導企業間的互動連接，加強網絡的密集程度，引進和培育網絡中的龍頭企業來實現提高集群競爭優勢的目的，并通過構建網絡的群落性來達到增強集群抗風險能力的目的。關于如何定位政府作為網絡成員在集群發展中所起的作用也有待于進一步的探討。

2.通過集群內產業系統的分解規避企業集群的功能鎖定風險，可考慮對集群內產業系統進行分解，將相關的工序逐漸集中起來作為“處理模塊”進行統一管理，從而有效降低企業的固定資產投入風險，達到規避資產專用性風險的目的。研究也發現，網絡范圍與網絡穩定性對集群企業網絡功能性鎖定具有負向影響，因此可以從增加集群企業數量和增強企業間交往的穩定性兩個方面來降低功能鎖定風險。

3.鼓勵創新，通過改善創新環境和創新機制規避企業集群網絡的認知鎖定風險，考慮提高集群網絡中心度以及增強網絡穩定性來降低集群網絡的認知鎖定風險。比如，通過建立產、學、研一體化機構，形成產業區內的創新中心;鼓勵有協作關系的企業形成相互參股的滲透關系，建立鼓勵創新基金，扶持創新活動，這樣能夠一定程度上調動集群內企業創新的積極性;建立專門化的技術開發公司，通過市場競爭保持其持續創新能力;加大對集群內較大型企業的扶持，增強其研發能力，使之成為集群新技術和經濟的生長點;以不同渠道引入外部技術創新資源，通過區域整合，形成有效的技術創新能力。

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(責任編輯:劉春雪)