基于复杂网络视角的产业集群风险研究
摘要:运用理论,中外产业集群风险研究,从网络结构角度分析集群风险的理论尚不多见,特别是通过能够充分反映集群网络共性的结构指标来刻画集群网络结构特性,进而找出这些结构变量与集群风险之间的关联之处的研究尚不多见。通过引用复杂网络理论中刻画网络结构的三大统计结构变量作为刻画集群网络结构的变量,在此基础上研究这些结构变量对集群风险的影响,并以美国128公路区产业集群衰退为例进行实证分析。
关键词:复杂网络;产业集群;美国128公路区
Abstract:Taking a wide view of the domestic and international research on cluster risk, it is short of the analysis of clustering risk applying network theories from the network structural angle. Especially, study on the structural index that can reflect and depict network structural characteristics, which can find out these relation on structural variable and system function is still blank. Based on this, this paper thinks that structural variables have impact on the network risk by applying three structural variables. Finally, decline of U.S. route 128 area is analyzed with network theory.
Key words:complex network;industrial cluster; U.S. route 128 area
一、问题的提出
波特认为大多数成功的集群一般可以维持几十年的繁荣,甚至可以让某个地方数世纪生机盎然?①。但是,如果仔细分析一下世界各地的产业集群,发现并不是所有的集群都是成功的或者说是都能保持长期竞争力,集群失败的案例并不鲜见,正如有的学者所指出的,今天成功的产业集群也可能衰落成为明天的“问题区域”(TichyG,1998) 。例如美国底特律、匹兹堡、奥地利东南部的Upper Styria地区以及我国东北老基地。在我国产业集群较发达的浙江省,其发展中也出现了诸如永康保温杯集群“昙花一现”、瑞安场桥羊毛衫集群几年时间彻底溃败、温州灯具集群由于半年外迁百家而衰落的现象。与此同时,随着全球化,国际竞争日益加剧,国内经营环境的变动比过去更为激烈,地方产业集群的发展必将面临更加严峻的挑战。
中外关于集群风险的研究相对于集群竞争优势的研究来说比较少,现有的国外研究成果主要从环境因素、集群内部网络特征和集群组织形态等方面展开。例如: (1)波特在《簇群和新竞争经济学》一文指出,集群产生后就处于动态演化中,可能因为外部威胁(如技术间断、消费者需求变化等) 以及内部僵化(由于过度合并、卡特尔、群体思维抑制创新等) 而失去竞争力;(2)丹麦学者Bent Dalum 等在波特基础上以北欧的无线通讯工具集群为例研究了技术生命周期如何使得区域集群发展面临崩溃危险(Disruption) (Bent Dalum 等,2002);(3)奥地利区域经济学家Tichy G在佛农“产品生命周期”基础上提出区域产品周期理论(Regional Product Cycle) ,他据此论述产业集群生命周期以及由此产生的结构性风险(Structural Risk) ——— 一个区域过于依赖一个产业集群的长期后果(随着某个产业或产品走向衰退,可能拖垮整个区域经济);(4)在Tichy G研究基础上,O.M. Fritz 等分析了经济周期对产业集群的冲击———周期性风险(Cyclical Risk) (O.M. Fritz 等,1998) 。萨克森宁(Saxenian,1994)通过实证比较研究了地理位置接近、技术相似的硅谷和128公路地区高新技术产业集群,认为区域社会文化、制度、工业体系差异等因素是硅谷地区企业网络蒸蒸日上,而128公路地区走向衰落的根本原因。马库森(Markusen,1995)认为集群会因不断提高的专业化而逐渐变成一个封闭系统,最终导致必要的信息无法进入集群而使集群僵化、失去活力。
国内近几年也逐渐开始关注集群风险的研究,主要有以下成果:(1)仇保兴在《小产业集群研究》中用信息经济学中“柠檬市场”模型来解释浙江永康保温杯市场存在的过度竞争现象以及产生的原因,他将产业集群发展的陷阱归结为产品质量信息不对称。(2)蔡宁等(2003)研究了产业集群的网络性风险,同时分析了网络性风险与周期性和结构性风险之间的相互增强机制。(3)吴晓波等(2003)借鉴植物学术语把产业集群的内生性风险称为“自稔性”风险,探讨了“自稔性”集群风险与周期性和结构性风险之间的联系。“自稔性”集群风险是周期性风险或结构性风险产生的直接原因,而周期性风险或结构性风险则往往导致集群的最终衰败。(4)朱瑞博(2004)认为可以通过模块化设计化解产业集群的内生性风险,斩断内生性风险和外生性风险相互耦合的联系机制,将会从根本上阻止外生性风险的发生。
上述研究对于认识产业集群发展对区域经济的负面影响有一定意义,为进一步研究产业集群风险提供了理论基础。但囿于传统的经济学范式,他们主要运用产业经济学和区域经济学理论工具,从宏观上审视产业集群发展中的风险问题,或者局限于产业集群中单个要素(如技术生命周期)的研究,缺乏对集群风险的数量刻画、集群风险的衡量指标、集群正常发展的数量标准、风险识别等方面的深入研究。
实际上,集群中企业间网络关系是产业集群本质特征,产业集群的竞争力与其内部网络具有紧密联系,但这种网络关系也是一把双刃剑(Harrison ,1994),网络力量基础的脆弱性(或不稳定性) 可能破坏产业集群的持续发展。从系统论的角度来看,集群企业网络的系统结构是集群保持整体性及其功能的内在根据,也是集群内部各组成要素之间在时空方面有机联系与相互作用的方式或顺序,强调系统的结构并从结构角度分析系统的功能正是复杂网络的研究思路,所不同的是这些抽象出来的真实网络的拓扑结构性质不同于以前研究的网络,且节点众多,故称其为复杂网络(complex networks)。集群风险的产生既受外部环境变化的影响,更受集群内企业网络结构的制约,而目前对这种网络结构与风险之间的关系尚无深入探讨。因此,本文从集群的内部网络结构入手对集群风险产生的原因进行深入分析。
用网络的观点描述客观世界起源于1736年德国数学家Eular解决哥尼斯堡七桥问题,复杂网络研究的不同之处在于首先从统计角度考察网络中大规模节点及其连接之间的性质,这些性质的不同意味着不同的网络内部结构,而网络内部结构的不同导致系统功能有所差异。所以,对这些统计性质的描述和理解是进行复杂网络相关研究的第一步,网络分析作为一种系统结构功能分析框架,常用的描述网络结构属性的变量主要有聚集程度、路径长度、度分布、网络规模、网络位差、中心性、结构洞等,这几种结构变量往往是错综交织在一起,变量之间存在各种内在联系。本文以复杂网络中三大静态几何量聚集程度、路径长度、度分布作为刻画集群这个复杂社会网络的主要结构变量,以求较全面的反映集群网络结构与集群风险的联系机理。
(一)聚集程度
聚集程度用聚集系数表示,在社会网络领域研究中,学者们用它来表征网络密度(Scott,2000),网络密度是网络研究中应用最广泛的描述网络结构属性的变量之一,可用一个网络中结点间实际存在的连线占整个网络最大可能有的连线的比例来衡量。网络密度反映了网络中联结的疏密情况,以及通过联结的疏密所反映出来的社会网络中社会资本的大小。同时聚集程度还反映了网络主体的集团化程度,即考察联结在一起的集团各自的近邻之中有多少是共同的近邻。
(二)平均最短路径长度
网络的路径长度衡量的是网络结点间发生联系所需要经过的“路程”远近,在这里“路程”的概念更多的倾向于发生联系的难易程度以及成本问题。两结点的最短路径定义为在所有连通两结点的通路中,所经过的其他顶点最少的一条或几条路径,所有结点之间最短的路径平均值即为平均最短路径长度。该值作为衡量网络中路径长度的参数,决定了信息和知识传递的速度和难易程度,可以用其来衡量网络主体间各类资源整合的效率。
(三)度分布
在一个网络中结点的度(顶点度 degree)指的是结点连接的边的数量,一个结点的顶点度大,意味着该结点在整个网络中拥有众多与之相连的结点。整个网络的顶点度分布用分布函数p (k)表示,它给出了一个任意选择的结点恰好有k条边的概率, 也等于网络中度数为k的结点的个数占网络结点总个数的比。网络的度分布刻画了网络内每个结点与其他结点联结数量分布,是网络结构的重要几何特征。在有关社会网络里,与顶点度概念紧密相连的是中心性(centrality),其又可分为“结点中心性(point centrality)”以及“网络中心性(graph centrality)”。前者指的是结点在其与之直接相连的邻居结点当中的中心程度,而后者则侧重结点在整个网络的中心程度,表征的是整个网络的集中或集权程度,即整个网络围绕一个点或一组点来组织运行的程度(scott 2000)。度分布衡量的是所有网络结点拥有联结的分布规律,而网络中心性更多的指的是单个结点或一组结点在网络中的位置及其重要程度及影响。
三、基于复杂网络的产业集群风险理论研究
(一)聚集程度、路径长度与集群风险
集群能否及时对外界导致的技术变革以及需求变化做出反映以适应环境取决于两点。第一取决与外界的技术与需求变化信息是否能及时被群内所察觉,第二则是察觉外界的变化以后是否能对现有的生产技术方式做出及时的变革以适应外界的变化。从网络特征的角度来讲,前一个条件与网络的开放性紧密相连。一个充分开放的集群网络能与外界其他主体保持较多的联系,有利于外界的各类信息有效的传递到集群内部。具体到技术变革涉及的网络开放性更多的是指群内主体与外界主体知识的交流,即集群知识网络的开放性。需求变化信息的流入则更多的依赖于群内主体与市场终端的直接联结程度,即产品网络的开放性。第二个条件则取决于集群网络的弹性,因为无论适应技术变革或需求变化都意味着改变企业的产品特性、生产流程以及生产技术,而这些改变势必带来企业结点之间联结方式的改变。
从网络结构的角度来说,集群网络的开放性及弹性与网络的聚集程度密切相关。社会网络分析者在分析社会网络结构类型时,较为关注两种不同类型的网络:一种是频繁交往、联系紧密的“闭合性结构”,另一种则是交往稀少、联系松散的“开放性结构”。科尔曼认为闭合性的社会结构有利于指示性规范的形成,使成员间相互建立信任、期望和义务感。基本上,闭合性结构的效应与强关系对应,而开放性结构的效应与弱关系对应。前者是影响、控制、信用、封闭性衍生的场所,而后者有利于信息的畅通,促进不同群体、族群之间的沟通和交流,是包容性、开放性精神的源泉,也是社会配置和社会民主的重要社会基础。在市场情境下,封闭性结构对移民、少数族群的适应常常有积极影响,而它所带来的负效应则是内部人控制、种族歧视、抑制创新等问题。
一个聚集程度高的集群网络意味者企业结点之间集团化程度大,大量企业通过相互之间的社会或经济关联密切联系在一起,形成类似小集团的网络结构。这种小集团的网络结构,由于网络密度大,集团成员之间拥有许多面对面交流的机会,各类信息特别是隐性知识可以在集团成员之间得到较为广泛的传播,这对学习以及创新起到一定的促进作用,同时伴随着这种网络结构的往往是企业结点之间的强纽带作用以及由此而形成的高度内聚性的网络特征。这种高度内聚性的网络特征有利于培养成员之间的信任,克服网络内搭便车行为的产生,但同时也使得网络的开放性及弹性降低。一个以强纽带作用为特征的集群网络,常常会促进非正式控制以及带有强烈本地特色的网络氛围的形成。由于企业结点过度限制于本地集团网络中,“过度根植性”就会出现,“过度根植性”会减少新信息的流入网络,因为通向同一网络伙伴的联结意味着只有很少甚至没有与能够潜在地贡献新思想的网络外部成员的联结(Burt,1992)。在这些条件下,网络变得僵化,滞后于环境的变化,最终导致衰败。同时,一个稳定的网络一旦形成,往往会出现路径依赖及区域锁定效应,同时形成带有强烈本地特色的网络氛围,这使得网络的弹性降低。一旦因环境发生改变而需要对彼此之间的联结状态作出相应的更改也显得较弱纽带更为艰难。按照Olson的观点,从社会和文化意义的角度看,区域锁定的形成就是促进企业集群形成的重要的制度和实践,集中于自我保护和自我增强,最终成为对区域进步不利的僵化风险,而不是促进区域进步的活力源泉(Bergman,2002)。
相比与聚集程度高,联结稠密的网络结构,聚集程度低、联结稀疏的网络结构在收集新信息方面具有更高的效率,相比于聚集程度大的网络结构具有更好的开放性和弹性。一个聚集程度低的集群网络内,结点之间的联结更多的倾向于弱纽带。弱纽带作为结点获取新信息的渠道,相比于强纽带更可能成为本地网络与远距离那些具有新的独特的信息结点的联结桥梁,有利于外界信息的流入。在环境变化较为剧烈的条件下,弱纽带相比与强纽带更有利于创新的产生。
集群网络的抗风险能力除与网络的开放性及弹性等性质密切相关以外,网络中各类信息、知识的传播速度也是一个重要的影响因素。从知识、信息的交流传播角度来说,聚集程度表明了交流传播的广度,而平均路径长度则代表了交流传播的速度与深度。较短的平均距离意味着从一个结点到另一个结点的“路程”很近,这使得有关市场及技术信息、知识可以在群内企业中得到迅速的传播,这为隐性知识的传播和学习提供了较大的便利。在一个平均路径长度较大的集群网络中,成员之间各类信息的传播则需要经过较多的结点和较长的路径,整个网络对外界变化信息的反映就会显得较为迟钝。即使变化信息为群内某些主体所察觉到,也不能使的其他网络主体产生危机感;同时,网络传播速度也会影响网络联结方式改变的及时性,一个网络平均路径较大的集群网络对其网络联结方式的改变往往会滞后于外界环境的变化。
二、复杂的结构描述
用网络的观点描述客观世界起源于1736年德国数学家Eular解决哥尼斯堡七桥问题,复杂网络研究的不同之处在于首先从统计角度考察网络中大规模节点及其连接之间的性质,这些性质的不同意味着不同的网络内部结构,而网络内部结构的不同导致系统功能有所差异。所以,对这些统计性质的描述和理解是进行复杂网络相关研究的第一步,网络分析作为一种系统结构功能分析框架,常用的描述网络结构属性的变量主要有聚集程度、路径长度、度分布、网络规模、网络位差、中心性、结构洞等,这几种结构变量往往是错综交织在一起,变量之间存在各种内在联系。本文以复杂网络中三大静态几何量聚集程度、路径长度、度分布作为刻画集群这个复杂社会网络的主要结构变量,以求较全面的反映集群网络结构与集群风险的联系机理。
(一)聚集程度
聚集程度用聚集系数表示,在社会网络领域研究中,学者们用它来表征网络密度(Scott,2000),网络密度是网络研究中应用最广泛的描述网络结构属性的变量之一,可用一个网络中结点间实际存在的连线占整个网络最大可能有的连线的比例来衡量。网络密度反映了网络中联结的疏密情况,以及通过联结的疏密所反映出来的社会网络中社会资本的大小。同时聚集程度还反映了网络主体的集团化程度,即考察联结在一起的集团各自的近邻之中有多少是共同的近邻。
(二)平均最短路径长度
网络的路径长度衡量的是网络结点间发生联系所需要经过的“路程”远近,在这里“路程”的概念更多的倾向于发生联系的难易程度以及成本问题。两结点的最短路径定义为在所有连通两结点的通路中,所经过的其他顶点最少的一条或几条路径,所有结点之间最短的路径平均值即为平均最短路径长度。该值作为衡量网络中路径长度的参数,决定了信息和知识传递的速度和难易程度,可以用其来衡量网络主体间各类资源整合的效率。
(三)度分布
在一个网络中结点的度(顶点度 degree)指的是结点连接的边的数量,一个结点的顶点度大,意味着该结点在整个网络中拥有众多与之相连的结点。整个网络的顶点度分布用分布函数p (k)表示,它给出了一个任意选择的结点恰好有k条边的概率, 也等于网络中度数为k的结点的个数占网络结点总个数的比。网络的度分布刻画了网络内每个结点与其他结点联结数量分布,是网络结构的重要几何特征。在有关社会网络里,与顶点度概念紧密相连的是中心性(centrality),其又可分为“结点中心性(point centrality)”以及“网络中心性(graph centrality)”。前者指的是结点在其与之直接相连的邻居结点当中的中心程度,而后者则侧重结点在整个网络的中心程度,表征的是整个网络的集中或集权程度,即整个网络围绕一个点或一组点来组织运行的程度(scott 2000)。度分布衡量的是所有网络结点拥有联结的分布规律,而网络中心性更多的指的是单个结点或一组结点在网络中的位置及其重要程度及影响。
三、基于复杂网络的产业集群风险理论研究
(一)聚集程度、路径长度与集群风险
集群能否及时对外界导致的技术变革以及需求变化做出反映以适应环境取决于两点。第一取决与外界的技术与需求变化信息是否能及时被群内所察觉,第二则是察觉外界的变化以后是否能对现有的生产技术方式做出及时的变革以适应外界的变化。从网络特征的角度来讲,前一个条件与网络的开放性紧密相连。一个充分开放的集群网络能与外界其他主体保持较多的联系,有利于外界的各类信息有效的传递到集群内部。具体到技术变革涉及的网络开放性更多的是指群内主体与外界主体知识的交流,即集群知识网络的开放性。需求变化信息的流入则更多的依赖于群内主体与市场终端的直接联结程度,即产品网络的开放性。第二个条件则取决于集群网络的弹性,因为无论适应技术变革或需求变化都意味着改变企业的产品特性、生产流程以及生产技术,而这些改变势必带来企业结点之间联结方式的改变。
从网络结构的角度来说,集群网络的开放性及弹性与网络的聚集程度密切相关。社会网络分析者在分析社会网络结构类型时,较为关注两种不同类型的网络:一种是频繁交往、联系紧密的“闭合性结构”,另一种则是交往稀少、联系松散的“开放性结构”。科尔曼认为闭合性的社会结构有利于指示性规范的形成,使成员间相互建立信任、期望和义务感。基本上,闭合性结构的效应与强关系对应,而开放性结构的效应与弱关系对应。前者是影响、控制、信用、封闭性衍生的场所,而后者有利于信息的畅通,促进不同群体、族群之间的沟通和交流,是包容性、开放性精神的源泉,也是社会配置和社会民主的重要社会基础。在市场情境下,封闭性结构对移民、少数族群的适应常常有积极影响,而它所带来的负效应则是内部人控制、种族歧视、抑制创新等问题。
一个聚集程度高的集群网络意味者企业结点之间集团化程度大,大量企业通过相互之间的社会或经济关联密切联系在一起,形成类似小集团的网络结构。这种小集团的网络结构,由于网络密度大,集团成员之间拥有许多面对面交流的机会,各类信息特别是隐性知识可以在集团成员之间得到较为广泛的传播,这对学习以及创新起到一定的促进作用,同时伴随着这种网络结构的往往是企业结点之间的强纽带作用以及由此而形成的高度内聚性的网络特征。这种高度内聚性的网络特征有利于培养成员之间的信任,克服网络内搭便车行为的产生,但同时也使得网络的开放性及弹性降低。一个以强纽带作用为特征的集群网络,常常会促进非正式控制以及带有强烈本地特色的网络氛围的形成。由于企业结点过度限制于本地集团网络中,“过度根植性”就会出现,“过度根植性”会减少新信息的流入网络,因为通向同一网络伙伴的联结意味着只有很少甚至没有与能够潜在地贡献新思想的网络外部成员的联结(Burt,1992)。在这些条件下,网络变得僵化,滞后于环境的变化,最终导致衰败。同时,一个稳定的网络一旦形成,往往会出现路径依赖及区域锁定效应,同时形成带有强烈本地特色的网络氛围,这使得网络的弹性降低。一旦因环境发生改变而需要对彼此之间的联结状态作出相应的更改也显得较弱纽带更为艰难。按照Olson的观点,从社会和文化意义的角度看,区域锁定的形成就是促进企业集群形成的重要的制度和实践,集中于自我保护和自我增强,最终成为对区域进步不利的僵化风险,而不是促进区域进步的活力源泉(Bergman,2002)。
相比与聚集程度高,联结稠密的网络结构,聚集程度低、联结稀疏的网络结构在收集新信息方面具有更高的效率,相比于聚集程度大的网络结构具有更好的开放性和弹性。一个聚集程度低的集群网络内,结点之间的联结更多的倾向于弱纽带。弱纽带作为结点获取新信息的渠道,相比于强纽带更可能成为本地网络与远距离那些具有新的独特的信息结点的联结桥梁,有利于外界信息的流入。在环境变化较为剧烈的条件下,弱纽带相比与强纽带更有利于创新的产生。
集群网络的抗风险能力除与网络的开放性及弹性等性质密切相关以外,网络中各类信息、知识的传播速度也是一个重要的影响因素。从知识、信息的交流传播角度来说,聚集程度表明了交流传播的广度,而平均路径长度则代表了交流传播的速度与深度。较短的平均距离意味着从一个结点到另一个结点的“路程”很近,这使得有关市场及技术信息、知识可以在群内企业中得到迅速的传播,这为隐性知识的传播和学习提供了较大的便利。在一个平均路径长度较大的集群网络中,成员之间各类信息的传播则需要经过较多的结点和较长的路径,整个网络对外界变化信息的反映就会显得较为迟钝。即使变化信息为群内某些主体所察觉到,也不能使的其他网络主体产生危机感;同时,网络传播速度也会影响网络联结方式改变的及时性,一个网络平均路径较大的集群网络对其网络联结方式的改变往往会滞后于外界环境的变化。
2.从知识、信息的交流传播角度来说,较短的平均距离意味着从一个结点到另一个结点的“路程”很近,有关市场及技术信息、知识可以在群内中得到迅速的传播。在一个平均路径长度较大的集群中,成员之间各类信息的传播则需要经过较多的结点和较长的路径,整个网络对外界变化信息的反映变得较为迟钝。
3.具有集散结点中心式的集群网络结构,具有较高的网络中心度,集散结点作为集群网络的核心,在整个集群网络起着举足轻重的作用,当外界环境变化时,集群网络中一个核心成员一旦因技术变革、需求变动而导致失败会对整个网络的可靠性产生巨大的负面影响,甚至毁灭性的打击。非集散结点的联结较少,在集群网络中的影响有限,外界扰动导致这些结点的个别衰落不会对集群网络产生大的影响。因此,集群的网络结构才是影响集群风险的内在根本原因。本文运用系统论和复杂网络分析工具,对集群网络结构和集群风险之间的关系做了一个初步的探索性研究,从而有利厘清产业集群风险形成的结构基础,促进我国产业集群的健康可持续的。
注释:
① 迈克尔.波特.竞争论[M].北京:中信出版社,2003:262.
:
[1] Gordon and McCan, Industrial Cluster: Complexes, Agglomeration and/or Social Network?[J].Urban Studies,2000,37(3):513-532.
[2] Saxenian,AnnaLee.Silicon valley and route 128:Regional prototypes or historic exception?[J].Urban Affairs Annual Reviews,1985(28):81-105.
[3] Saxenian,AnnaLee.Regional advantage:Culture and competition in silicon valley and route 128[M].Cambridge,MA:Harvard University Press,1994.
[4] Saxenian,Anna Lee.Inside—out:Regional networks and industrial adaptation in silicon valley and route 128[J].A Journal of Policy Development and Research,1999,2(2):41-60.
[5] M.E.J Newmen,The structure and function of complex networks arXiv: cond-mat[J]. /0303516 v1 25 Mar 2003.
[6] Dalum, et al 2002,Technological life cycle:regional clusters facing disruption,DRUID,Working Paper No.Porking Paper No.02-10.
[7] Burt,Ronald,1992,Structure Holes: the social structure of competition. Cambridge[J].MA: Harvard University Press.
[8] 王益苓.波士顿128号公路高技术园区[J].对社会的影响,1995(3):39-44.
[9] 余骁,朱浩义.网络结构与集群抗风险能力研究[J].集团研究,2005(12).
[10]蔡宁,吴结兵.产业集群企业网络体系:系统建构与结构分析[C].企业网络与经济缯长学术研论会集,2005.
[11]蔡宁,王晓娟. 集群企业外迁及效应研究[C].企业网络与经济缯长学术研论会论文,2005.
[12]杨波,陈忠. 基于个体选择的小世界网络结构演化[J].系统工程,2004,22(12).
[13]刘军.社会网络分析导论[J].北京:社会科学文献出版社,2004.
