基于系統動力學的物流企業集群創新系統運行機制研究

慕 靜，毛金月

（天津科技大學 經濟與管理學院，天津 300222）

物流企業集群是不同類型物流企業以及物流基礎設施在空間上的集聚，從而形成在一定區域內物流資源的高度集中和專業化程度很高的物流經營場所［1］。近年來，隨著物流企業集群這一經濟產物的迅速發展，物流服務需求也由單一性向多樣化、系統化進行轉變。因此，建立物流企業集群創新系統，提高物流企業集群的創新能力，對物流企業集群的持續發展來說極為重要。

物流企業集群創新能力的提高，有利于其創新資源的整合和創新成果的共享，從而有效地激發其創新活力，提高其創新活動的效率。鑒于創新對物流企業集群發展的重要性，相關學者對其進行了深入的研究。李蘭冰（2007）以地方化知識積累和地方化學習為切入點，剖析了物流產業集群的創新機制［2］。張智勇等（2009）基于復雜系統理論，提出物流產業集群的服務創新模式和創新體系［3］。屈仁均、李嚴鋒（2010）從經濟學角度對物流集群的創新機制進行了探討，提出了物流集群的四種創新模式［4］。雖然上述學者們從多個角度、運用多種方法對物流企業集群創新進行了研究，但大多是定性的分析，很少有利用SD這種定量與定性相結合的方法對其進行研究。另外，盡管已經有學者開始將SD應用到物流領域的研究中，譬如：楊波、薛偉（2009）將SD的基本原理與現代物流有機結合，探討了區域物流系統動力學的全新理念與建模方法［5］；何萍、張光明（2010）運用SD構建了江蘇省區域物流系統動力學模型并根據仿真結果提出了相應的對策建議［6］；但是，應用SD來研究物流企業集群創新系統運行機制的文獻卻寥寥無幾。

鑒于上述情況，筆者利用SD對物流企業集群創新系統進行了分析。首先對物流企業集群創新系統的動力學內涵和特征進行了分析，然后劃定系統邊界，確定易于量化的相關變量，梳理物流企業集群創新系統中各因素之間的因果關系，利用SD的理論和方法構建模型，最終通過仿真結果分析總結了物流企業集群創新系統的運行機制，并對物流企業集群創新系統的培育提出了相關的對策建議。

一、物流企業集群創新系統動力學內涵及特征分析

（一）物流企業集群創新系統動力學內涵

系統動力學（System Dynamic，簡稱SD）是由麻省理工學院的Jay W.Forrester［7］教授于1956創立的一門研究系統動態復雜性的科學。基于SD視角，本文認為物流企業集群創新系統主要由集群自主創新子系統和集群——集群外部主體協同創新子系統構成。集群自主創新子系統是指集群內物流企業，物流需求方、科研機構、物流協會或其他機構等行為主體，以競爭合作和信任關系等正式和非正式的交流為基礎，形成的推動創新產生、傳播、溢出和擴散的相對穩定系統；集群——集群外部主體協同創新子系統則是指在某種或多種毫不相關的物流創新規則支配下，通過集群這一主體與其外部的政府、市場、利益相關者等各主體之間的交互作用，所形成的促進創新行為循環產生的系統。

綜上，根據SD的觀點，物流企業集群創新系統是一個復雜的動態的社會系統，在系統內部，由于各組成部分之間的相互作用，從而形成一定的動態結構，并在外部動力的作用下，按照一定的機制運行。

（二）物流企業集群創新系統的動力學特征

SD理論認為，系統應具有整體性、相關性、層次性、穩定性和目的性等特征［8］。物流企業集群創新系統的動力學特征如下：

（1）整體性：物流企業集群創新系統就是由物流企業、中介機構、物流協會、研發機構、物流咨詢企業、專業的培訓機構、政府、海關、金融機構等不同的單元共同組成的系統整體［9］。

（2）相關性：物流企業集群創新系統中的各個組成單元之間存在著廣泛而復雜的相互關聯性，如物流企業與研究機構、物流企業與中介機構、政府與物流企業、政府與科研機構等。

（3）層次性：物流企業集群創新的特征即可以反應在集群自主創新系統中，也可以反應在集群與其外部環境中主體的協同創新系統中，還可以反映在國家層面上，而在不同的層次上，創新的特點也是不同的。

（4）穩定性：物流企業集群創新系統中，在其他外部因素不變的條件下，集群內部各方、集群與群外環境主體中的合作狀態會達到一個相對穩定的狀態。

（5）目的性：物流企業集群創新系統中各方由于自身資源短缺，通過合作獲取其他資源，以實現自身利益的擴大，最終達到多方共贏的目的。

二、物流企業集群創新系統動力學模型的建立

由前文所述知，物流企業集群創新系統是由集群自主創新子系統和集群——集群外部主體協同創新子系統構成。本文依據物流企業集群創新系統結構，結合物流行業的特點，綜合考慮相關影響因素，確定了物流企業集群創新系統邊界：將物流企業集群創新收益、物流企業集群自主創新收入、物流企業集群與政府協同創新收入、物流企業集群內部知識量以及群內物流及相關企業間合作網絡數、政府收入、官產學研合作創新項目數等劃入系統內部，在系統內外允許物質、能量的交換。

（一）因果關系分析

系統邊界確定之后，接下來需要對物流企業集群創新系統的因果關系進行分析。SD認為系統中各組成部分之間的聯系可以用因果關系來詮釋，具體方法為，用箭頭把兩個有因果聯系的組成部分連接起來表示一個因果關系箭，箭尾的變量表示原因，箭頭的變量表示結果。正因果關系表明某變量增加會引起相關聯的另一變量增加，在箭頭旁用“＋”表示，負因果關系則相反，在箭頭旁用“－”號表示［10］。

從物流企業集群創新系統的特性，可以看出其之所以能產生、發展，并帶動物流產業的升級，關鍵在于物流企業集群內部企業間的創新協作，群內科研基地和信息交流平臺的建設，以及本地區政府對其支持的力度。另外，由于這些因素相互之間積極的正反饋作用，使得物流企業集群的自主創新和物流企業集群與群外政府協同創新形成了兩個自增強的動態過程。

通過上面的分析，可構建物流企業集群創新系統的因果關系圖（見圖1）。

圖1 物企業集群創新系統因果關系

（二）系統流圖創建

系統動力學因果回路圖只能反映復雜系統因素的因果關系，不能表示不同變量的性質的區別，而由因果回路圖轉換成的流圖卻能將狀態變量和其他性質的變量的區別很好地表現出來，從而更確切地描述出反饋系統的動態性能。圖2即為物流企業集群創新系統流圖。

圖2 物流企業集群創新系統流圖

（三）動力學模型構建

1.模型假設

假設1：對物流企業集群自主創新產生重要影響的主要因素為集群內部物流及相關企業間合作創新程度，以及集群內部科研培訓基地的物流知識產出量，不考慮其他因素的影響。

假設2：與物流企業集群協同創新的外部主體中，只考慮政府這一主體。

2.變量定義

根據前面分析得到的物流企業集群創新系統的兩個子系統，分別進行定義。

（1）集群自主創新子系統的狀態變量、速率變量、輔助變量、常量定義如下：

狀態變量：物流企業集群創新收益（S）；

速率變量：物流企業集群自主創新收入（S1）、群外協同創新收入（S2）；

輔助變量：集群內部物流知識量（K）、通過合作獲得的物流知識量（K1）、群內科研培訓基地物流知識產出量（K2）、群內物流及相關企業間合作網絡數（Q1）、物流企業集群創新科研投入（P2）、物流企業集群內部合作創新投入（P1）、物流企業集群創新投入（C）；

常量：物流企業集群創新能力貢獻率（V1）、有效合作系數（CE）、科研培訓平均成本（AP2）、群內企業合作創新網絡平均建設成本（AP1）、集群協同創新收入比例（I）、集群創新投入比例（I1）、群內合作創新投入比例（I2）、集群內部科研投入比例（I3）。

（2）集群——集群外部主體協同創新子系統的狀態變量、速率變量、輔助變量、常量定義如下：

狀態變量：政府協同創新收益（GS）；

速率變量：政府協同創新收入（GS1）、政府政策扶持支出（GC）；

輔助變量：群外協同創新總收入（WS）、官產學研合作創新項目數（WQ）、群外協同創新研發投入（WP）；

常量：稅率（R）、協同創新收益率（V2）、官產學研合作創新項目平均經費（AC）、群外協同創新研發投入比例（I4）、政府政策扶持支出比例（O）、創新決策延遲時間（T）。

3.模型數學表達

通過對天津市保稅物流園區的實地調研和查閱《中國交通年鑒》、《中國物流年鑒》得到物流企業集群創新系統各項指標的統計數據，如表1所示。

表1 天津市物流企業集群創新系統各項指標的統計數據

以表1的數據為基礎，采用SPSS專業統計軟件，利用趨勢擬合法建立有關變量之間的定量因果關系。同時對物流企業集群自主創新子系統的所有變量和常量進行數據標準化后，得到以下子系統公式：

對集群——集群外部主體協同創新子系統的所有變量和常量進行數據標準化后，得到以下子系統公式：

三、物流企業集群創新系統仿真分析

（一）參數選取

本模型的仿真是在Vensim PLE環境中完成的。系統運行的時間單位為年，共運行10個周期。以天津市保稅物流園區創新系統作為實證分析的主要研究對象，根據表1，利用趨勢外推法確定創新能力貢獻率（V1）、協同創新收益率（V2）等；算術平均值法確定投入比例（I、I1、I2、I3、I4）、支出比例（O）等；用回歸分析確定有效合作系數（CE）等；在此基礎上運用灰色系統預測模型修正參數。

另外根據天津市保稅物流園區和天津市其他11個物流園區的實際運行情況，設置物流企業集群創新收益的初值為100萬元，政府協同創新收益的初值為300萬元；根據天津市各物流園區管委會對園區企業實行的稅率優惠政策，本模型將稅率設為0.15；由于從物流企業集群創新投入到創新收益的輸出，不僅需要資金的支出，時間的消耗也是不可缺少的。為了解決這一問題，引入系統動力學中的DELAY1函數。其函數形式為DELAY1（input,delay time），其中的延遲時間（delay time）即為集群創新決策延遲時間。

（二）模型有效性檢驗

有效性檢驗是為了驗證模型所獲得信息與行為是否反映了實際系統的特征和變化規律。本文以檢驗物流企業集群創新系統動力學模型的有效性為目的，輸入變量初始值，得到不同時期相應變量數值變化情況，表2選擇了4個時間點主要變量的代表性數據。同時仿真結果如圖3所示。

表2 不同時間點主要變量的數值對比

圖3 不同時期幾個主要變量的變化趨勢圖

從圖3中可以看出：①集群內部物流知識量和物流企業集群創新收入都呈現為復利結構的冪增長。這是因為隨著群內物流知識量的增加，物流企業集群自主創新的能力不斷加強，由此帶來物流企業集群內部創新收入的增加。②群外協同創新收入的增長主要是因為群外官產學研合作創新項目數的增多，并且其增長額要遠遠大于集群自主創新收入的增長額。這主要是因為集群與政府協同創新，政府投入是主力，而政府的資金及其他各方面的實力都遠遠大于集群自身的實力，由此所創造的收入就遠遠大于集群自主創新所帶來的收入。

通過模型有效性分析，說明本文所建立的系統動力學模型有較強的表達和識別能力，與現實中物流企業集群創新所表現出來的特征基本相符，能夠據此判斷物流企業集群創新行為的運行機制和所處狀態，也能夠給出一些具有參考意義的信息。

（三）模型參數靈敏度檢驗

靈敏度檢驗能夠定量的測定模型參數變化對系統行為的影響程度，進而判斷模型的強壯性。如果模型中參數或模擬方程改變后所得到的模擬行為曲線有較大變化，那么模型的參數是靈敏的。反之，是不靈敏的。經過反復模擬，可以確定物流企業集群創新投入比例（I1）為敏感性因素，因此，選擇物流企業集群創新投入比例（I1）來測試本模型的靈敏度。

設物流企業集群的創新投入比例（I1）由原來的0.1（Current1）調整為0.8（Current2），模擬結果見圖4。可以看出：提高物流企業集群創新投入比例，可以增加物流企業集群創新收益。盡管模型的行為曲線在振幅大小上有所差異，但模型的行為變化趨勢沒有出現大的變動，這說明模型參數是不靈敏的，模型參數的變化對系統行為不會產生太大的影響，即模型是強壯的。所以模型對參數的要求不會很苛刻，有利于模型在實際中的應用。

圖4 物流企業集群創新投入比例對物流企業集群創新收益的貢獻變化

四、物流企業集群創新系統運行機制

根據系統模型的設定，本文基于物流企業集群創新系統的內部和外部兩個角度對其運行機制進行了研究。

（一）物流企業集群創新系統運行的內生性動力機制

本文通過對仿真結果的分析得到，物流企業集群創新系統運行的內生性動力機制主要為以下兩個：

（1）以“科研”為核心的物流企業集群創新知識積累機制。將物流企業集群內部科研投入比例從1%（Current1）調整到2%（Current2），從圖5可以看到，增加集群內部科研投入比例，物流企業集群創新收益就會增加。這是因為，物流企業集群創新科研投入力度的加大，一方面會增加集群內部創新知識量，使得集群自主創新能力得以提高；另一方面，集群內部科研培訓基地數量也會增加，進而增加了集群內部創新知識量的同時也增強了集群內部的創新氛圍，從而大大推動了物流企業集群內部的自主創新。所以通過仿真結果可知，物流企業集群自主創新科研投入是推動物流企業集群創新系統運行的內生性動力機制。

圖5 物流企業集群創新收益相對于集群內部科研投入比例的變化

（2）物流企業集群內部企業間合作創新機制。對于物流這一特殊行業而言，加強企業間合作創新程度非常重要，可以說企業間合作創新程度決定著整個物流企業集群創新系統的運行，是該系統運行的核心機制。這是因為物流行業本身具有分工專業化的特點，然而物流需求方卻往往希望物流企業集群能夠提供一體化的物流服務，所以只有企業間進行合作創新，才能解決這一供需矛盾，從而在滿足客戶需求的同時實現利潤的增加。將有效合作系數從2件/個（Current1）調整到5件/個（Current2），從圖6中可以看出，增強企業間合作創新程度，可以帶來物流企業集群創新收益的增加。

圖6 物流企業集群創新收益相對于有效合作系數的變化

（二）物流企業集群創新系統運行的外生性動力機制

物流企業集群創新系統外生性動力機制主要以“政府激勵”為核心。在物流企業集群創新系統中，政府的激勵作用可以說既是系統運行的推力也是系統運行的拉力，因為政府對物流企業集群創新在政策及資金上的支持，往往成為物流企業集群創新系統運行的推力；而政府對市場需求的積極引導，則成為物流企業集群創新系統運行的拉力。本模型中政府的作用主要是通過與物流企業集群的協同創新體現出來的。從圖7中可以看出，將官產學研合作創新投入比例從5%（Current1）調整到8%（Current2），政府加大官產學研合作創新投入比例，使得物流企業集群創新收益大大增加。

圖7 物流企業集群創新收益相對于官產學研合作創新投入比例的變化

五、對策建議

在對上述物流企業集群創新系統的動力學仿真結果及其運行機制分析的基礎上，結合天津市保稅物流園區的成功經驗，提出相關對策建議。

（一）物流企業集群應該加大集群內部科研投入力度

天津保稅物流園區通過為天津市多所大學提供研究經費、與多所大學進行科研項目合作等方式，實現了其在管理、運行機制等多方面的創新，并創造了可觀的經濟收益。所以，物流企業集群要想獲得創新優勢，必須加大集群內部科研投入力度。

（二）加強物流企業集群內部企業間的合作創新

企業間合作創新，可以實現優勢互補，提高創新效率，降低研發費用。天津保稅物流園區為了給其入住企業創造良好的合作創新環境，投入了300多萬元來加強信息化建設，從而實現了網絡化管理和區內企業間信息共享，同時這也大大提高了其創新活動的效率。因此，物流企業集群內部企業應該通過共同利用信息平臺、信息資源共享、共用物流營銷網絡、共同拓展物流業務等方式來進行合作創新，從而獲得物流企業集群創新收益。

（三）政府應為物流企業集群創新創造良好的條件

從上面的仿真結果可以看到，政府對物流企業集群創新的支持不僅提高了物流企業集群的收益，同時也為政府帶來收益。事實也是如此，由于天津市政府的稅收優惠政策，使得天津保稅物流園區的創新成本大大降低，從而為園區和政府創造了更大的經濟和社會效益。因此，政府應該積極采取如下措施來為物流企業集群創新創造良好的條件。①建立和完善產學研合作機制及學習機制，推動物流企業間聯系以促進學習和交流，構建創新的產學研合作平臺；②利用法律和經濟手段，培育市場主體，運用經濟政策，為物流企業集群發展與創新創造良好的市場環境；③建立和完善創新中介機構的組織制度、運行機制和管理方式。

六、結束語

本文運用系統動力學方法，首先對物流企業集群創新系統的內涵和動力學特征進行了闡述；然后結合物流企業集群創新系統的現實運行狀況，建立了物流企業集群創新系統的動力學模型，并進行了仿真實驗；最后從三個方面對仿真結果進行分析，總結出了物流企業集群創新系統的運行機制，同時還提出了促進物流企業集群創新的對策建議。

本文從利于量化的角度考慮，將物流企業集群創新系統進行了簡化。而事實上，物流企業集群創新系統還包括：群內公共服務機構、管理部門、市場需求、集群所處的地域環境等眾多因素。所以，本文所建立的模型還具有一定的局限性，在下一步的研究中將更加全面的考慮相關的影響因素。

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