摘要: 本文构建了核( 核心企业) 链( 全球价值链) 网( 集群网络) 互动影响产业集群升级的概念模型。基于浙江典型产业集群的调查数据进行实证分析，表明: ( 1) 集群外网络较集群内网络对核心企业的知识获得影响更大; ( 2) 集群内网络较集群外网络对核心企业的知识输出影响更大; ( 3) 核心企业的知识获得和知识输出均对产业集群升级产生正向影响，在产业集群的创新与升级中发挥着主导作用。研究结论进一步深化了产业集群升级理论，对产业集群升级有一定指导意义。
关键词: 产业集群; 产业升级; 核心企业; 全球价值链; 网络
1 引言
Porter[1]认为，一个国家或地区当产业集群形成后，不管在最终产品、生产设备、上游供应还是售后服务等方面都会有竞争优势。我国有众多国内乃至国际知名的产业集群，如浙江义乌的小商品集群、广东顺德的家电业集群、北京中关村高新技术集群等，这些产业集群是成就我国世界工厂的利器。但在劳动力红利消失、大多数制造业产能过剩等外部环境背景下，我国以传统产业为主的产业集群面临着前所未有的考验，而集群的衰退将给当地经济、社会造成极大的负面影响。所谓的产业升级即为厂商或经济体提升其本身的能力，并移向更具利润、知识及资本密集的经济地位过程[2]。在我国调结构转方式促升级的产业提升的背景下，产业集群的升级尤为重要。
关注本地产业集群网络的发展，强调集群的本地化特征及机理一直是传统集群理论主要研究内容。而近几十年来，经济全球化导致国际分工的深化，从而产生全球价值链的概念。全球价值链( GVC，global value chain) 则指产品在全球范围内，从概念设计到生产消费直到报废或回收的全生命周期中所有创造价值的活动范围[1]。市场竞争导致全球化，而依附于本地产业可创造竞争优势，全球化与本地化之间的表面悖论，则通过全球价值链( GVC) 得到有效的解决，即各个价值环节的地理集聚特性使得很多地方产业集群就成了全球产业价值链条中的一个从属部分[3]。传统的产业集群是由众多、无核心、专业化的中小企业构成的马歇尔式产业集群，随着经济的发展、科技的进步，核心企业正在替代中小企业成为产业集群的主导力量和重要参与者[4]。因占据特殊的网络位置，核心企业成为产业集群的“知识守门人”( knowledge gatekeepers) ，它们通过全球“管道”来获得全球范围内的新知识，又与本地其他企业建立各种关系实现知识的本地输出[5]，在产业集群的创新与升级中发挥着主导角色[6]。
当前，国内外的学术界关于产业集群升级的研究多数着眼于集群内部网络内部，有些研究加上全球价值链的背景，但缺乏核心企业的视角。在当前核心企业日益成为产业集群主角时，缺乏对核心企业的关注来研究产业集群升级是不完善的。但关注核心企业与集群升级关系时，又离不开全球价值链。基于此，本研究计划在理论分析基础上，构建核( 核心企业) 、链( 全球价值链) 、网 ( 集群网络) 互动对产业集群升级影响机理的概念模型，并利用浙江典型产业集群数据进行实证研究。本研究结果将丰富产业集群升级理论，也为产业集群的升级提供指导意见。
2 研究设计
2. 1 研究假设
2. 1. 1 全球价值链背景下的集群网络与知识流动
人类经济嵌入或缠结在经济或非经济的制度当中，嵌入划分为关系嵌入( relational embeddedness) 与结构嵌入( structural embeddedness) 两种类型( Granovetter) [7]。关系嵌入主要从关系的内容、方向、延续性、强度等方面来衡量，结构嵌入主要从网络的密度、企业在网络中的位置对企业的行为和绩效带来的影响等来衡量 [8，9]。对应关系嵌入和结构嵌入的划分，学者多从关系强度、网络范围分析网络关系对网络成员的影响[8，10]。
Granovetter[7]提出以组织间关系为基础的商业行为中，强关系在人际关系、组织间关系中通过便于信息与知识的传导有重要的作用。Ostgaard & Birley[11]的研究结论表明，拥有强关系网络有益于企业成长。但也有学者提出了相反观点。 Cohen & Fields[12]基于对硅谷的企业研究表明，弱关系的力量反而创造了硅谷技术企业的快速成长。网络范围意味着与业务关系组织进行交往的数量，有些学者用网络规模或网络密度表示，如果网络关系是异质性的，那么意味着更为丰富的外部资源，促成企业的成长。Jarillo[13]认为网络是为企业家获取竞争优势的有意识的活动结果，外部组织对企业成长有显著影响。Galunic & Moran[14]也发现网络规模与销售额正相关。
产业集群是一个由企业本身、供应商、客户、高校、中介机构以及政府部门等多种成员构成的网络体系。由于集群成员根植于特殊的区域人文环境，集群网络更便于成员间的交往、传 播 知识[15，16]。但越成功的集群，越有可能发展成封闭的系统，最终导致消亡[4，17]。在全球化的背景下，集群内部的成员有必要同外部建立系统化的联结。因而，集群的开放性、及时获得和更新知识成为集群升级和持续发展的关键[18，19]。但产业集群的知识扩散并非均匀的[19，20]。由于中小企业的实力、业务限制，与集群外界学习的主要角色是大企业，从而形成大企业引进知识，并在产业集群内部转播知识的局面[21 - 23]。通过对波士顿生物科技集群的案例研究，Owen - Smith & Powell[24]发现，虽然本地知识的溢出高于跨区域溢出的效率，但取决定作用的关键知识流动通常由全球管道( global pipeline) 的核心企业完成。核心企业有集群内和集群外两个网络，集群网络还可以分为商业网络和技术网络[26，27]。
据上，提出相应的假设:
H1: 集群内的网络特征将正面影响核心企业的知识获得。
H1 - 1: 集群内的商业网络强度将正面影响核心企业的知识获得;
H1 - 2: 集群内的商业网络范围将正面影响核心企业的知识获得;
H1 - 3: 集群内的技术网络强度将正面影响核心企业的知识获得;
H1 - 4: 集群内的技术网络范围将正面影响核心企业的知识获得。
H2: 集群内的网络特征将正面影响核心企业的知识输出。
H2 - 1: 集群内的商业网络强度将正面影响核心企业的知识输出;
H2 - 2: 集群内的商业网络范围将正面影响核心企业的知识输出;
H2 - 3: 集群内的技术网络强度将正面影响核心企业的知识输出;
H2 - 4: 集群内的技术网络范围将正面影响核心企业的知识输出。
H3: 集群外的网络特征将正面影响核心企业的知识获得。
H3 - 1: 集群外的商业网络强度将正面影响核心企业的知识获得;
H3 - 2: 集群外的商业网络范围将正面影响核心企业的知识获得;
H3 - 3: 集群外的技术网络强度将正面影响核心企业的知识获得;
H3 - 4: 集群外的技术网络范围将正面影响核心企业的知识获得。
H4: 集群外的网络特征将正面影响核心企业的知识输出。
H4 - 1: 集群外的商业网络强度将正面影响核心企业的知识输出;
H4 - 2: 集群外的商业网络范围将正面影响核心企业的知识输出;
H4 - 3: 集群外的技术网络强度将正面影响核心企业的知识输出;
H4 - 4: 集群外的技术网络范围将正面影响核心企业的知识输出。
2. 1. 2 核心企业的知识流动与产业集群升级
知识的扩散、共享有利于知识在社会中创新效率的提高，进而决定了地区经济的繁荣。从集群知识来源看，知识扩散主要是将外部获取的知识和群内静态知识，通过集群内扩散，从而增加群内知识存量，为集群内下一阶段的知识生产和整合奠定基础[10]。知识的扩散、转移的本质就是知识价值的外溢，而知识扩散溢出效应既为群内落后企业的追赶提供了可能，也对领先企业形成创新压力[1]，从而形成集群“龙头领跑、小企业紧追”的良性局面。知识扩散的最终将促进知识创新，促成产业集群升级。而通过核心企业嵌入全球价值链，集群可以避免过度本土嵌入导致的本地套牢问题，又可以利用集群外部的知识，实现集群的健康发展与产业升级[27]。
因而在全球背景下，基于中心作用的核心企业获取知识，进而提供知识，从而增大产业集群的知识量，促进产业集群的升级[25，26]。参考 Gereffi & Korzeniewicz [28]、Humphrey[29]，产业升级可分为: 产品升级、流程升级、功能升级、交叉升级。
据上，提出相应的假设:
H5: 核心企业的知识获得将正面影响其知识输出。
H6: 核心企业的知识获得将正面影响产业集群的升级。
H6 - 1: 核心企业的知识获得将正面影响产业集群的产品升级;
H6 - 2: 核心企业的知识获得将正面影响产业集群的流程升级;
H6 - 3: 核心企业的知识获得将正面影响产业集群的功能升级;
H6 - 4: 核心企业的知识获得将正面影响产业集群的交叉升级。
H7: 核心企业的知识输出将正面影响产业集群的升级。
H7 - 1: 核心企业的知识输出将正面影响产业集群的产品升级;
H7 - 2: 核心企业的知识输出将正面影响产业集群的流程升级;
H7 - 3: 核心企业的知识输出将正面影响产业集群的功能升级;
H7 - 4: 核心企业的知识输出将正面影响产业集群的交叉升级。
2. 2 研究模型
以产业集群为界，本文将网络分为集群内网络和集群外网络，而网络又可以分为商业网络和技术网络，结合本文用网络强度和网络范围表示网络特征，因而将核心企业的网络特征划为 8 种类型，其中集群内的 4 种: 商业网络强度、商业网络范围、技术网络强度、技术网络范围，集群外的 4 种: 商业网络强度、商业网络范围、技术网络强度、技术网络范围; 知识流动包括知识获得、知识输出; 集群升级分为产品升级、流程升级、功能升级、交叉升级。本文的概念模型如图 1 所示。
2. 3 研究数据
鉴于变量存在多维度概念，变量需要用多个问项进行测量，然后对变量进行信效度分析和回归分析。
( 1) 问项测量。
变量的测量充分参考了国内外高水平学术文献，再根据本文研究进行适当修改，并咨询相关专家。形成问卷后，对企业和对应的政府进行了小样本的发放，表明问卷总体适应统计分析，根据问卷暴露的缺陷及填卷人员提出的意见进行修正，最后形成问卷。
网络特征的问项测量参考了 Granovetter[7]、 Uzzi[8]等的研究成果。变量测量方法: 取具体问项测量的平均值; 知识流动的问项测量参考 Simonin[30]、Humphrey [29] 等的测量方法。变量测量方法: 因子 提 炼; 产业集群升级问项测量参考了 Gereffi & Korzeniewicz [28]、Humphrey[29]等的研究成果，变量测量方法: 因子提炼。知识流动和产业集群升级采用 Likert 5 分量表制。
( 2) 数据收集。
本研究设计了两份问卷，一份是面对企业问卷，内容涉及核心企业网络特征状况和知识流动，另一份是面向政府问卷，用于了解当地产业集群升级状况。其后，在 2013 年 4 月 - 2013 年 9 月，对浙江多个产业集群进行了问卷发放与回收，其中针对企业的问卷要求企业在当地行业排名前 10 位，而且销售额不可低于 5000 万元，要求填问卷者为中层以上人员; 针对政府发放的对象主要是当地的经信委、科技局。发放企业问卷 82 份，实收 56 份，有效问卷 51 份。政府问卷 17 份，回收 15 份，有效问卷 14 份。涉及到的产业集群包括永康的电动车集群、门业集群、义乌的袜业与内衣集群、金华的汽摩配集群、乐清的低压电气业集群、温州泵阀集群、瑞安汽摩配集群、温岭机械集群、萧山化纤集群、杭州安防业集群。
3 实证结果
3. 1 信效度分析
由于网络交往强度、网络交往范围对应的变量采用平均值测量，无需进行信效度分析。需要进行信、效度测量对应的变量是知识流动及产业集群升级。从表 1 可知，所有变量系数均大于 0. 7，表明具有较高的信度。
从表 2 可知，对应的因子负荷均大于 0. 5，而且 KMO 为 0. 736，超过 0. 7 的要求。因而知识行为可以分为两个维度，根据其涵义分别命名为知识获取、知识输出。
从表 3 可知，对应的因子负荷均大于 0. 5，而且 KMO 达到 0. 798，超过 0. 7 的要求。因而产业集群升级可分为四个维度，根据其涵义分别命名为流程升级、交叉升级、产品升级、功能升级。
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