2.3.3 产业集群理论

2.3.3 产业集群理论

为了更好地理解产业集群的含义与作用,需要回归到最早解释集群本质的理论。Adam Smith于1776年在《国民财富的性质和原因的研究》中开创了分工协作这一理论,他认为劳动分工增进了劳动熟练程度,提升了劳动过程的效率。而企业之间的专业化分工与协同生产正是产业集群涌现的基础。Alfred Marshall于1890年在其出版的著作《经济学原理》中,对企业的内部经济与外部规模经济的概念进行了区分,他认为前者是企业内部高效地组织生产流程,而后者则是通过企业间分工协作而实现总成本的削减。通过对英国工业集群的观察,他发现企业在某一地理空间内的高度聚集能够导致辅助行业的发展、高度专门化新机械的大量发明、具有专门技能的劳动力市场和大规模生产方式的出现。Marshall指出,企业的集聚同样有助于企业间信任关系的建立,能够促进良好产业氛围的形成。Karl Marx继承并发扬了这种经济学的观点,认为资本主义的发展环境促使人们产生了对高效率和低成本的追求,而这是产业集群效应形成的内在驱动力。德国经济学家Alfred Webber于1909年在其著作《工业区位论》中指出,企业间的空间聚集能为企业带来经常性开支成本的节约,有利于道路、煤气、自来水等基础设施的建设和共享。以上学者的早期研究从理论上阐述了产业集群出现的原因,并初步分析了其对于提升劳动生产效率的作用。

美国哈佛商学院的竞争战略和国际竞争领域研究权威学者Porter于1990年在《国家竞争优势》中,最早从一个全新的视角——全球竞争力的角度,对于产业集群(industrial cluster)的概念进行了阐述和定义。他认为产业集群是一群在地理位置上相互临近、在业务上彼此关联扶持的企业、供应商、辅助行业等,它们共享由于区域集聚形成的规模效应、外部效应等优势。这种产业集群可以促进隐性知识与技能的交流,加速新产品商业化进程,降低物流成本等,从而有利于技术创新的扩散,以及行业的区域竞争力的提升。Porter在1998年进一步完善了产业集群的理论,认为集群还包括其他机构,如大学、研发机构以及智库、行业标准制定机构、职业培训机构、贸易协会等,这些机构处于同一个特定的产业领域,共同为集群内的企业提供支持服务。Porter指出,在产业集群当中,竞争与合作的关系可以并存。同质企业之间通过激烈的竞争来赢得客户资源,企业与上、下游机构之间也可以通过合作来强化各自的优势。随后,Dahl等人(2004)从微观层面探究了非正式社会网络在产业集群发展过程中的作用。通过对丹麦企业集群的问卷调查分析,发现不同企业员工之间的非正式联系非常紧密,这促进了产业集群内部知识的流通。即使一些与特定新产品相关的内部信息,也会通过不同企业员工的非正式联系而传播。Feldman等人(2005)通过案例研究,揭示了企业家对于产业集群形成和发展的关键性作用,建立了企业家决策、政府对创业的鼓励政策与高新技术园区环境(如扶持机构和资源等)的交互影响理论框架。

近年来,国内许多学者也对产业集群相关概念进行了理论完善与实证研究。傅首清等人(2010)对中关村地区高新技术产业集群进行了考察,他们从区域创新网络与科技产业生态环境的互动视角,分析和总结了企业创新能力提升的机制,并建议科技园区进一步深化产学研合作,完善金融服务创新体系,提升整体国际化水平。万幼清等人(2014)认为产业集群中企业间开展合作的动因是资源的稀缺性,以及规避创新风险的共同需求。根据企业性质的差异,他们将集群内企业的竞合关系分为同质、异质企业两种类型;根据企业规模的差异,他们将竞合关系分为依附型(以大型企业为核心,其他企业进行辅助)和共生型(企业间实力差异较小)这两种类型。朱建民等人(2015)从社会资本的角度入手,探究其对于集群创新绩效提升的作用机制。他们将产业集群的生命周期划分为形成期、成长期、成熟期和衰退期,分析了横向、纵向和斜向社会资本对于不同集群的影响。

随着近年来企业创新研究的深化发展,越来越多的学者开始注意到产业集群对于促进隐性知识与技能的交流、加速新产品商业化进程的作用。集群打破了传统企业边界,使得企业能够有效利用外界资源进行组织学习与技术扩散,原有的关于企业规模分析的结论并不一定适用于这些科技园区或产业集群中的企业。因而,需要针对处于不同生命周期阶段以及具有不同行业聚集度的园区进行深入剖析,建立完整的理论体系,研究不同园区对于其内部企业效率的影响。此外,虽然已有文献对于产业集群、行业聚集度等概念进行了初步的定义和探讨,然而却少有研究能够立足于科技园区,以不同园区的成熟程度以及园区内部的行业分布特点为分析对象,对园区在促进企业创新过程中的作用进行细化探索。

(1)园区成熟度的作用

从园区层面来看,企业所处的科技园区或产业集群,作为对企业创新过程产生最直接影响的外部环境,值得深入分析和讨论。园区特征会对企业创新效率产生很大的作用,而且园区对于不同规模企业的创新过程能够发挥作用的程度也不同(Baptista et al.,1998)。对于某一产业集群发展成熟度的衡量,可以通过观测其处于生命周期的哪一个阶段实现。园区生命周期作为园区成熟度的重要衡量指标之一,能够对园区特征产生较大的影响。

生命周期(life cycle)的概念来自生物学,可以理解为某种生命体“从摇篮到坟墓”(cradle-to-grave)的整个过程。近年来,这个概念在经济管理、社会学等领域都得到了广泛的应用。生命周期的理论内涵非常丰富,应用范围十分广泛,国内外研究中比较成熟的理论模型包括产品生命周期、技术生命周期、组织生命周期以及产业生命周期等。Raymond Vernon(1966)最早提出了有关产品生命周期划分的理论,认为产品会经历导入期、成长期、成熟期和衰退期这四个阶段。包彦明(2006)在关于高新技术园区生命周期的研究中,将园区的发展寿命也划分为准备阶段、发展阶段、成熟阶段和衰退阶段这四个阶段。

已有研究表明,由于不同成熟度的园区内部配套设施、中介服务机构的集聚规模和完善程度不同,园区内部管理体制和文化氛围不同,竞争压力和运营成本也不同,因而其为企业提供的生存发展的大环境也具有各自的特点。不同规模的企业具有不同的资源优势和劣势,因而在与园区中其他企业、科研或服务机构开展合作时,战略导向不同,合作方式各具特色,合作创新的成果也不尽相同。

(2)园区的行业聚集度及其影响

已有研究表明,较为单一的产业集群难以对外部环境变化做出及时的反应,也很难适应新的技术范式,因而会逐渐失去活力与创新能力(Markusen,1996)。园区的行业聚集程度(即其内部企业的行业分布特征)会影响企业之间进行知识共享和资源交互的方式,进而对企业创新效率产生作用。园区行业聚集可以通过对劳动力和人才的吸引,对生产和运输成本的分摊等来发挥作用。不同规模的企业具有各自的战略需求,因而与同行业的企业在进行信息、资源交换和联合生产时会有完全不同的合作方式,不同的企业规模也会反过来影响园区行业聚集度对企业效率起到的贡献程度。由于每个行业对于生产要素的需求多寡不同、产品市场的容量大小也不同,因而每个行业都具有各自最优的聚集规模。企业如果选择对于自身来说行业聚集度最适中的园区,则能够最大限度地提升行业间合作创新的效率(Folta et al.,2006)。

在行业聚集度较低的园区,行业分布较为均匀,企业能够更好地向不同行业学习多样化的知识,积极开展跨行业的创新体系建设(Djolov,2013)。大型企业受到组织惯性的制约,创新的动力不足,对外部市场环境的变化也不够敏感,更需要从多样化的行业中获取不同种类的信息来源,以避免其内部的创新系统过于封闭。因而,此类园区更有利于大型企业实现人才、技术和知识等资源的优化配置,引进新技术、新工艺、新理念,从而提升自身的知识生产效率(Lai et al.,2014)。此外,与处于行业聚集度较低的小型企业相比,大型企业具有更高的生产能力,在新产品商业化的进程中,可以不断向多领域的市场输出产品、技术和服务,也可以进行跨行业的生产要素购买、对外投资等。园区内部行业的多样化有利于大型企业不断生产新的产品,拓展新的市场,提升其知识商业化的效率。

在行业聚集度较高的园区,企业从其他行业获取新信息的动机相对较低,同一行业间企业的关联性和彼此依赖性较强(Grabher,1993)。在行业高度集中的集群中,同一行业的企业在空间上高度聚集,并进行频繁的互动,共享大量关于生产、经营、技术等方面的经验和知识(Gallagher et al.,2015)。处于这类园区中的大型企业,在开展技术创新活动时,由于自身已经在行业中占据优势地位,更需要与其他行业或外部市场进行互动,而不仅仅是与行业内部其他企业进行信息共享和资源交流(曾德明等,2009)。此外,对于行业聚集度较高的园区,企业习惯了基于信任的网络关系,而不想与其他行业的企业和机构进行相关交易活动。对于小型企业来说,这有可能保护其在本地市场的竞争力(Mellewigt et al.,2007)。对于大型企业来说,这种内向型知识战略使得它们无法充分利用外部的销售渠道,同时使它们对于外界的市场变化应对迟缓,从而不利于其知识商业化效率的提高。