基于結(jié)構(gòu)方程模型的VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效研究

黃紅英，章麗萍，楊慧雅

（1. 華東交通大學(xué)計(jì)劃財(cái)務(wù)處，江西 南昌 330013； 2. 華東交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330013）

十九大指出，要實(shí)現(xiàn)建設(shè)我國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的目標(biāo)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)邁向全球價(jià)值鏈中高端，培育若干世界級(jí)先進(jìn)制造業(yè)集群是其中必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)[1]。2020 年科技部火炬中心印發(fā)相關(guān)通知，要推進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)， 提高行業(yè)的創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)能力，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)體系的建立和發(fā)展，推進(jìn)合作創(chuàng)新。 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新是集群內(nèi)各種從事知識(shí)生產(chǎn)傳播、應(yīng)用等組織之間相互合作影響的結(jié)果。 創(chuàng)新績(jī)效很大程度上取決于產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)間如何構(gòu)建知識(shí)創(chuàng)新的集合體。

新發(fā)展時(shí)代下，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展在很大程度上依賴于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率[2]，虛擬現(xiàn)實(shí)（virtual reality, VR）產(chǎn)業(yè)作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，VR 產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展有利于促進(jìn)社會(huì)創(chuàng)新引領(lǐng)，推動(dòng)市場(chǎng)主體間創(chuàng)新要素的流動(dòng)。 我國(guó)VR 產(chǎn)業(yè)仍存在發(fā)展不均衡、核心技術(shù)匱乏、產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景不廣泛等問題， 這使得促進(jìn)VR 產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新發(fā)展刻不容緩。 集群內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系中，企業(yè)自身潛力、政府行為導(dǎo)向和企業(yè)合作驅(qū)動(dòng)均不同程度和層面影響創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新績(jī)效發(fā)展[3]。 學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)集群中官產(chǎn)學(xué)協(xié)同創(chuàng)新也進(jìn)行了多方研究，劉小燦等和方文超等均以三螺旋理論為基礎(chǔ)，前者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集群是創(chuàng)新活動(dòng)的開端，政府則要為產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新提供良好的政策環(huán)境，高校和科研院所則要提供知識(shí)產(chǎn)出，為集群企業(yè)創(chuàng)新提供人才和知識(shí)支持；后者基于三螺旋理論構(gòu)建“高校和科研院所-集群企業(yè)-政府” 之間的互動(dòng)關(guān)系，它們相互合作共同促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展[4-5]。

在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群研究占據(jù)了學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)集群相關(guān)研究的大部分篇幅，并取得了一定的研究成果， 而對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的VR 產(chǎn)業(yè)集群的針對(duì)性研究則較少。 鑒于此，本文將基于三螺旋理論，探討研發(fā)投入、政府行為與集群氛圍對(duì)VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制， 并采用南昌市VR 產(chǎn)業(yè)集群的調(diào)查數(shù)據(jù)建立結(jié)構(gòu)方程模型來實(shí)證檢驗(yàn)。 以期促進(jìn)企業(yè)之間的深度分工， 有利于VR 集群構(gòu)建并維系企業(yè)間的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，進(jìn)而有效發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集群對(duì)VR 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的作用。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 VR產(chǎn)業(yè)集群

我國(guó)VR 產(chǎn)業(yè)集群已初步建成，擁有VR 創(chuàng)新、體驗(yàn)、展示、云四大中心和資本、教育、標(biāo)準(zhǔn)、交易四大平臺(tái)。其中交易平臺(tái)已累計(jì)完成交易額1.3 億元，技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)日益頻繁[6]。目前南昌市VR 產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)存在諸多問題，例如未能突出優(yōu)勢(shì)和培育出擁有VR 相關(guān)核心技術(shù)的本地企業(yè)， 未構(gòu)建完整的科技產(chǎn)業(yè)鏈，其產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效過低，需采取措施提升集群的創(chuàng)新績(jī)效。 “官產(chǎn)學(xué)”之間仍需更加緊密合作，政府應(yīng)繼續(xù)引進(jìn)高科技核心人才，鼓勵(lì)高新科技企業(yè)落戶，實(shí)行政策優(yōu)惠等措施，集群企業(yè)應(yīng)積極進(jìn)行產(chǎn)品和技術(shù)升級(jí)創(chuàng)新，學(xué)校應(yīng)繼續(xù)加大對(duì)VR 產(chǎn)業(yè)專門素質(zhì)人才的培養(yǎng)并加強(qiáng)與集群企業(yè)的交流合作。

1.2 VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效影響因素分析

三螺旋理論是1990 年美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)者Henry Etzkowitz 所提出的區(qū)域性官產(chǎn)學(xué)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)理論，該創(chuàng)新理論主要研究高校和科研院所，產(chǎn)業(yè)和地方政府之間的區(qū)域性經(jīng)濟(jì)協(xié)同創(chuàng)新與合作關(guān)系，更加強(qiáng)調(diào)通過官產(chǎn)學(xué)間有效互動(dòng)，作用于各主體創(chuàng)新，如圖1 所示。

圖1 三螺旋理論圖Fig.1 Theoretical diagram of triple helix

以該理論為依據(jù)，將上述3 個(gè)螺旋歸結(jié)為以下3 個(gè)方面，研發(fā)投入、政府行為、集群氛圍，即VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效的3 個(gè)影響因素，并構(gòu)建了概念模型，如圖2。

圖2 南昌市VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效影響因素概念模型Fig.2 Conceptual model of influencing factors of innovation performance of Nanchang VR Industrial Cluster

1.3 研究假設(shè)

根據(jù)影響南昌市VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效的各個(gè)因素間的邏輯關(guān)系， 基于前文構(gòu)建的VR 產(chǎn)業(yè)集群概念模型，本文提出3 個(gè)假設(shè)。

假設(shè)H1：研發(fā)投入因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正相關(guān)影響。

從企業(yè)-研究組織關(guān)系來看，房銀海等研究指出高校， 科研機(jī)構(gòu)是集群企業(yè)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新模式的核心要素[7]。 Lyu 等[8]指出在中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中，大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)占據(jù)重要位置。 研發(fā)投入包括企業(yè)研發(fā)活動(dòng)資金投入比重、企業(yè)研發(fā)部門人員比重、企業(yè)與高校，科研所合作頻率等。 一般來說，企業(yè)在研發(fā)活動(dòng)中投入力度較大，越有利于提高自主創(chuàng)新能力，產(chǎn)生更高的創(chuàng)新績(jī)效，產(chǎn)品附加值更高。 企業(yè)擁有的專利數(shù)量也是一種無形資產(chǎn)。此外，企業(yè)與高校，科研所合作緊密有利于引進(jìn)核心專業(yè)人才，培養(yǎng)自己的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

假設(shè)H2： 政府行為因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正相關(guān)影響。

清華大學(xué)技術(shù)創(chuàng)新研究中心將政府政策、社會(huì)文化、設(shè)施等作為影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的因素。 王圣云等研究認(rèn)為政府通過制定政策，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等為集群企業(yè)創(chuàng)新提供了良好的環(huán)境[9]。彭英等[10]指出政府行為具有強(qiáng)有力的導(dǎo)向及推動(dòng)作用，其行為不僅包括政府的政策行為，還包括規(guī)劃行為和投資行為， 對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向和規(guī)模擴(kuò)張有很大的影響。政府作為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)“有形的手”能夠有效調(diào)節(jié)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)，彌補(bǔ)市場(chǎng)調(diào)節(jié)對(duì)經(jīng)濟(jì)總體和市場(chǎng)信息掌握有限的問題，制定人才挽留機(jī)制，協(xié)調(diào)具體部門進(jìn)行VR 基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

假設(shè)H3： 集群氛圍因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正相關(guān)影響。

有學(xué)者認(rèn)為集群氛圍環(huán)境與集群的創(chuàng)新績(jī)效存在正相關(guān)關(guān)系。 Antonio 等[11]研究發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)與供應(yīng)商的關(guān)系越密切，越能促進(jìn)創(chuàng)新；Cong 等[12]從企業(yè)合作角度得出集群企業(yè)間合作關(guān)系與產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效存在正相關(guān)關(guān)系；Wang 等[13]認(rèn)為創(chuàng)新績(jī)效受到企業(yè)的信任，合作及創(chuàng)新態(tài)度及行為的影響。 集群內(nèi)企業(yè)自身的積極行為提升了企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效，而企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提高又促進(jìn)了集群企業(yè)的自身行為[10]。集群氛圍包括企業(yè)運(yùn)營(yíng)資金來源渠道豐富程度、企業(yè)間的集體銷售頻率、企業(yè)信息共享程度和溝通情況、企業(yè)與當(dāng)?shù)厣舷掠螐S商的合作次數(shù)等。 產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)之間的集體采購(gòu)與集體銷售頻率在一定程度上有利于降低采購(gòu)與銷售成本， 利于區(qū)位優(yōu)勢(shì)互相學(xué)習(xí)，共同進(jìn)步，不斷提高自主創(chuàng)新能力。

2 數(shù)據(jù)來源與變量選取

2.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)庫(kù)的收集采用問卷調(diào)查的形式，利用收集的有效問卷建立數(shù)據(jù)庫(kù)，本文的問卷發(fā)放對(duì)象主要是南昌市VR 企業(yè)中從事生產(chǎn)、銷售、研發(fā)等不同部門的員工或管理者， 剔除無效問卷后共回收問卷321 份。

2.2 變量選取

為了使選取的指標(biāo)更具科學(xué)性和代表性，在VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效的研發(fā)投入、 政府行為的基礎(chǔ)上，將集群氛圍也納入自變量范疇內(nèi)，選取了以下指標(biāo)來反映VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效及其影響因素，具體見表1。

表1 主要變量建立Table.1 Establishment of main variables

2.3 信效度分析

常用的表示信度的系數(shù)是Cronbach α 信度系數(shù)。 一般而言，Cronbach α 信度系數(shù)最好在0.6 以上，說明數(shù)據(jù)信度較好，通過檢驗(yàn)，若是在0.5 以下，數(shù)據(jù)則不適合作下一步分析。

2.3.1 信度分析

本文針對(duì)每個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的問卷題項(xiàng)，通過計(jì)算Cronbach's α 值來評(píng)價(jià)信度，運(yùn)用SPSS.24 檢驗(yàn)的結(jié)果見表2。

由表2 可知， 本問卷的數(shù)據(jù)α 值均達(dá)到了0.8以上，說明各個(gè)變量的可靠性良好，適合進(jìn)一步的研究。

表2 信度分析表Table.2 Reliability analysis

2.3.2 效度分析

本文的效度檢驗(yàn)選用KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 球體檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表3 所示。

表3 研發(fā)投入KMO 和Bartlett 球體檢驗(yàn)Table.3 KMO and Bartlett sphere inspection of R&D investment

KMO 檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)變量間的相關(guān)性，取得的檢驗(yàn)數(shù)值在0～1，數(shù)值越接近于1，說明變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，當(dāng)KMO 檢驗(yàn)數(shù)值在0.5 以下，此時(shí)不適合用因子分析法。 同時(shí)，Bartlett 檢驗(yàn)值需小于0.05。

從表3 檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，KMO 值為0.744，大于0.7， 數(shù)據(jù)效果較好；Bartlett 球形檢驗(yàn)值為0.00，說明各觀測(cè)變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

結(jié)合表4 檢驗(yàn)結(jié)果分析數(shù)據(jù)，KMO 值為0.659，變量間的相關(guān)性可以接受；Bartlett 球形檢驗(yàn)值為0.00，說明各觀測(cè)變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

表4 政府行為KMO 和Bartlett 球體檢驗(yàn)Table.4 KMO and Bartlett sphere test of government behavior

從表5 檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，KMO 值為0.753，變量間的相關(guān)性強(qiáng)；Bartlett 球形檢驗(yàn)值為0.00， 說明各觀測(cè)變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

表5 集群氛圍KMO 和Bartlett 球體檢驗(yàn)Table.5 KMO and Bartlett sphere test in cluster atmosphere

3 實(shí)證分析

3.1 模型構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程通常如下

式（1）為結(jié)構(gòu)方程，其中：η 為內(nèi)生潛變量；ξ 為外生潛變量；β 為內(nèi)生潛變量η 之間相互影響的系數(shù)矩陣；Γ 為外生潛變量ξ 對(duì)內(nèi)生潛變量η 的影響；ζ為誤差量。 式（2）、式（3）為測(cè)量方程，X 為外生潛變量的測(cè)量方程，Y 為內(nèi)生潛變量的測(cè)量方程，通過測(cè)量方程，潛變量可以由可測(cè)變量來反映[14]。

在參考肖緒文[15]和簡(jiǎn)兆權(quán)等[16]的研究文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，模型初步構(gòu)建圖如圖3。

圖3 初始模型結(jié)構(gòu)Fig.3 Initial model structure

本次模型中有3 個(gè)外生潛變量，分別為研發(fā)投入、政府行為、集群氛圍，對(duì)應(yīng)9 個(gè)外生觀測(cè)變量，分別為：企業(yè)研發(fā)資金投入比重，企業(yè)研發(fā)部門人員數(shù)量，企業(yè)與高校、科研院所合作頻率；企業(yè)營(yíng)運(yùn)資金來源渠道，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入力度，政府支持合作項(xiàng)目；集群企業(yè)間的信息溝通程度，集群企業(yè)參與集體銷售程度，集群間企業(yè)互相借調(diào)資產(chǎn)或人員頻率，觀測(cè)變量對(duì)應(yīng)的殘差為e1～e9。有1 個(gè)內(nèi)生潛變量，為VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效，對(duì)應(yīng)3 個(gè)內(nèi)生觀測(cè)變量，分別為：企業(yè)依靠新技術(shù)、新產(chǎn)品獲得的收入占銷售額的比重，新技術(shù)、新產(chǎn)品是否企業(yè)主要增長(zhǎng)點(diǎn)，企業(yè)擁有專利數(shù)量。

3.2 模型識(shí)別

本文中VR 產(chǎn)業(yè)集群結(jié)構(gòu)方程模型， 有9 個(gè)外生觀測(cè)變量，3 個(gè)內(nèi)生觀測(cè)變量，即m=9，n=3，通過系列計(jì)算得出t 值為30， 即有30 個(gè)待估計(jì)的自由參數(shù)。 此時(shí)自由度df=78-30=48＞0,按照模型識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)屬于過度識(shí)別，可以繼續(xù)后續(xù)擬合。

3.3 模型估計(jì)

確定模型可以識(shí)別后，進(jìn)行模型估計(jì)的樣本數(shù)據(jù)一般要求足夠大，Chen 等[17]建議樣本數(shù)不少于100 份，最好在200 份以上。 在估計(jì)方法選擇上，本文的估計(jì)方法為最大似然估計(jì)法 （maximum likelihood，ML）。

在建立好VR 產(chǎn)業(yè)集群結(jié)構(gòu)方程模型后，對(duì)模型中的觀測(cè)變量的方差和協(xié)方差進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，運(yùn)行AMOS.24 結(jié)果如表6 所示。

表6 系數(shù)估計(jì)結(jié)果Table.6 Coefficient estimation results

據(jù)表6 可知，研發(fā)投入、政府行為、集群氛圍均對(duì)VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正向作用， 其中研發(fā)投入對(duì)VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效顯著相關(guān)， 驗(yàn)證假設(shè)H1、H2、H3。

3.4 模型擬合

以指標(biāo)擬合度為標(biāo)準(zhǔn)，可以得出模型初步運(yùn)算出的擬合結(jié)果，如表7 所示。 除了CMIN（卡方值）、GFI、RMR、RMSEA 外，其他指標(biāo)均已達(dá)到可以接受的模型擬合標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)模型初步估算的修正指數(shù)M.I.（modification indices）， 可以對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行下一步的模型修正。

表7 模型指標(biāo)檢驗(yàn)Table.7 Model index test

3.5 模型修正

通過模型修正指數(shù)表計(jì)算得知，e1 和e2 之間的修正指數(shù)MI 最大，為32.231，說明可以建立二者之間的關(guān)系來修正模型。 通過修正指數(shù)，進(jìn)行了e1和e2、e2 和e10、e3 和e10、e1 和e8 共4 次修正后，模型數(shù)據(jù)達(dá)到了較為理想的參數(shù)擬合度。 修正結(jié)果如表8 所示。

表8 最終模型擬合度適配值Table.8 Fit value of final model

其中，修正后模型的RMSEA 值為0.094，大于0.08 的良好標(biāo)準(zhǔn)，但介于0.08～0.10，根據(jù)吳明隆在《結(jié)構(gòu)方程模型：AMOS 的操作與應(yīng)用》中的結(jié)論，該模型屬于普通適配模型，即可以接受。

最終模型輸出結(jié)果如圖4 所示。通過上述修正，進(jìn)行模型結(jié)果假設(shè)檢驗(yàn)分析。

圖4 模型修正輸出Fig.4 Model correction output

研發(fā)投入因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正相關(guān)影響， 通過SEM 中的路徑系數(shù)可得， 研發(fā)投入在VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效上的路徑系數(shù)為0.54。 政府行為因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正相關(guān)影響，通過SEM 中的路徑系數(shù)可得，政府行為在VR 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效上的路徑系數(shù)為1.22。 集群氛圍因素對(duì)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效有正相關(guān)影響， 通過SEM 中的路徑系數(shù)可知，集群氛圍在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新績(jī)效上的路徑系數(shù)為0.42。

4 結(jié)論

1） 就科研單位而言，對(duì)有發(fā)展貢獻(xiàn)的研發(fā)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)進(jìn)行項(xiàng)目資助和個(gè)人獎(jiǎng)勵(lì)制度，并實(shí)行校企合作模式，培養(yǎng)職業(yè)技能型人才。

2） 就VR 企業(yè)而言，加強(qiáng)龍頭企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)和示范作用，通過知識(shí)溢出影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新績(jī)效，提高創(chuàng)新能力，完善南昌市VR 產(chǎn)業(yè)集群的短板。

3） 就政府政策而言，VR 產(chǎn)業(yè)可以跟緊一帶一路建設(shè)，利用一帶一路建設(shè)國(guó)家的科技、人力、金融資源等，引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)和人才，以滿足對(duì)VR 科研人才的需求。