产业内溢出（共8篇）
产业内溢出 篇1
知识溢出是产业集群这一中间性组织的重要竞争优势, 也是产业集群演化升级的主要驱动力。有关知识溢出与产业集群的关系, 最早可追溯到马歇尔时代, 马歇尔将知识喻为集群内的产业空气, 集群内企业主动或被动地接受着产业空气, 推动着企业组织学习和持续创新, 进而促进集群企业快速成长。产业集群内企业地理毗邻、产业关联、网络密集等为知识流动提供了便捷, 成为知识溢出的天然沃土。在集群内溢出的知识中, 人们关注较多的是信息知识、技术知识、产品与服务知识、管理知识, 等等, 但产业集群的创业活动同样伴随着知识溢出效应, 即创业知识溢出。
创业是产业集群形成与发展的关键因素。当外部环境具备而缺少创业活动时, 产业集群不可能凭空产生, 创业是产业集群形成的起点; 同时, 创业也是产业集群发展的动力, 成功的新创企业将产生正的外部性, 吸引人力、物力、财力、信息等生产要素向该区域聚集, 带来更多的市场机会, 带动 “连环创业者” ( Serial Entrepreneur) 创业, 在创业分工的基础上不断弥合产业断口, 提升或延长集群产业链。在创业活动促进产业集群形成发展过程中, 知识溢出始终是创业活动的增值品, 成为推动产业集群发展的重要一级。但目前有关创业知识溢出的研究还处于起步阶段, 其内容、机理还处于探索时期。
1文献回顾
Mac. Dougall在研究对外直接投资 ( FDI) 时首次提出知识溢出现象。阿罗 ( Arrow) 将知识溢出定义为企业创新者创造的新知识被其他企业所获取, 却没有得到任何形式补偿的现象。Stiglitz[1]认为知识溢出是指从事或者模仿与创新者的成果相类似的事情, 并从其相关的创新研究中获得更多利益的现象。Caniels[2]认为知识溢出是指获取创新成果的同时对创造者没有补偿, 或补偿的价值小于创新成果价值的情况。
有关创业知识溢出的文献主要集中在创业行为是否有知识溢出现象、创业知识的类别、创业知识溢出的计量等方面。Malmberg和Maskell[3]研究认为, 产业集群内员工流动、雇佣新员工、观察企业行为是知识溢出的三种主要途径, 后续创业者对先前创业者的行为观察是创业知识溢出的一个形式。 国内学者王立平等[4]认为, 创业行为为知识溢出提供了载体和媒介, 形成了创业知识溢出 ( The Knowledge Spillover of Entrepreneurship) , 创业是产业集群内部知识溢出的主要途径。在位企业或者新创企业的创业活动促进知识溢出, 创业知识溢出的主体是创业者或企业家, 创业知识溢出的客体是新创企业或在位企业的员工。创业者进行创业的起点是对创业机会的发现, 并进而通过开创新企业来将那些对机会的认知性决策商业化。
Politis[5]在研究创业学习模型时对创业知识进行了有价值的研究, 重点研究了利用和探索两种方式将创业者的专业经验 ( 创业经验、管理经验、行业经验) 转化为创业知识的过程, 并将创业知识划分为识别与捕捉创业机会的知识和克服新进入缺陷的知识两类。识别与捕捉创业机会知识是指有关如何感知一种新的想法并将此转化为具有增值价值的商业概念和新业务的知识; 克服新进入缺陷知识是指克服新企业缺陷所必须具有的面对新市场、新技术、 新产品等正确处理与应对的知识。徐进依据创业知识源不同, 将创业知识划分为: 嵌入社会网络的创业知识、企业内部经验的创业知识、学校等教育系统的创业知识。Holcomb[6]在创业学习模型中, 根据知识的来源不同, 将创业知识划分为经验知识和模仿知识。经验知识是通过直接经验积累的知识; 模仿知识是通过观察他人的行动和结果的知识。
Z J Acs等[7]在总结已有研究成果的基础上, 提出了创业行为的理论模型, 该模型揭示了创业者的创业行为会受区域内知识存量、创业障碍、在位者的内部瞬时知识溢出 ( 创业知识溢出) 、区域城市化程度四个因素的影响, 其中: 知识存量是指区域内已有知识量, 它将提高创业者的创业机会识别能力, 增加创业行为的赢利机率; 创业障碍是指如公共开支、税收等阻碍或减少创业行为的因素; 在位者的内部瞬时知识溢出是指在位企业和新创企业的创业知识溢出效应, 后续创业者或新的创业主体利用溢出的创业知识, 可以增加创业成功的概率; 区域城市化程度是指区域环境、设施、集群经济等有助于创业行为的程度。
2创业知识的溢出机理
创业是知识溢出的一种形式, 创业知识溢出的过程是创业知识通过一定载体或媒介在创业者之间流动的过程, 即创业知识借助一定的途径在溢出方、 溢入方或中介部门之间流动的过程。集群环境下创业知识的溢出机理涉及到四个主要因素: 创业知识的溢出方、创业知识内容、创业知识的溢出途径、 创业知识的溢入方, 具体如图1所示。
2. 1创业知识的溢出方
知识溢出方是指知识的提供者或发送者。产业集群环境下知识溢出方的范围十分广泛, 可以是竞争企业、用户、供应商、大学或科研机构、公共服务机构等, 而创业知识的溢出方则特指那些能提供创业知识的组织或个体, 具体包括创业者、新创企业、创业培训机构或创业服务机构, 其中, 集群内创业者是创业知识溢出的主要来源。坎蒂隆认为创业者是承担风险并合法拥有收益的人。熊彼特认为, 创业者是实现新组合并创建新企业的人。雷家辅和冯婉玲[8]将创业者定义为在一个企业初创期和成长期开展经营管理活动的人, 或是一项创业活动的积极推进者。根据创业的时序不同, 可将创业者分为先前创业者、在位创业者和后续创业者。作为创业知识, 主要是指能为其他创业者或后续创业者提供创业指导的知识, 因此, 创业知识的溢出方主要是指先前创业者和在位创业者。
2. 2创业中的知识溢出
结合文献和创业知识的特点, 创业知识溢出途径主要有创业活动、正式或非正式交流、创业团队成员流动以及创业资料或产品等, 其中, 创业者作为创业知识源, 主要是通过其创业活动来实现的。 企业衍生、创业活动是产业区内部知识溢的途径之一 ( 魏江; 王立平) 。观察创业者创业活动是创业知识溢出的基本途径。创业者创业活动不但涉及到发现创业机会、创业机会的开发和利用, 还包括新创企业运营管理等, 在这一过程中, 后续创业者通过观察和学习能获得大量的有关创业的显性知识和隐性知识, 特别是在产业集群环境下, 空间地理上的毗邻使创业者的创业活动暴露在后续创业者的视野中, 所有相关的创业信息、活动、经验很容易被模仿。具体来讲, 创业者的创业活动总体上表现为五大关键活动: 创业机会的识别与搜寻、创业团队组建、创业资源获取与利用、社会关系建构、模仿创业。
( 1) 创业机会的识别与搜寻。创业机会的识别与搜寻是创业活动的开端, 创业者是通过识别机会为需求市场创造或增值产品和服务的。创业机会识别行为是创业者对创业机会的预期价值和自身创业能力反复权衡匹配的过程, 包括机会搜寻和机会评价两个阶段。机会搜寻是创业者对产业集群环境中存在的商业机会展开搜寻, 商业机会来自于未准确定义的市场需求或未得到充分利用的资源和能力。 在该阶段, 创业者凭借自身的意识和能力对潜在的创业机会进行感知, 若发现可能存在潜在的商业机会, 就会对该机会进行创业评价。机会评价是创业者创业成功的关键要素, 贯穿于机会搜寻到创办企业的全过程。机会评价主要是对机会的盈利性和机会实现的可行性进行评价。机会盈利性评价是从所在行业、市场、机会本身等方面对创业机会的赢利潜力、规模、能力等进行预期的过程; 机会实现可行性评价是从创业者能力、创业资源、创业团队等方面对机会盈利性和可行性的把握程度。
( 2) 创业团队组建。创业者通过创业机会搜寻和识别, 发现创业机会具有盈利性和可行性之后, 就会对创业机会进行开发, 将其商业化, 在这一过程中, 包括创业团队的组建、创业资源的获取和整合两个关键性的创业活动。创业是一个包含众多人的组织形成过程, 创业团队组建是创业活动的重要环节。经验和实证研究表明, 创业团队组建能扩大团队的知识含量, 带来更多的经验、能力、声誉以及扩大社会网络、丰富社会资本和人力资源, 使新创企业拥有更坚实的组织基础和获取更多的资源, 增加新创企业的成活率。创业团队组建是在创业初期, 将一群知识能力互补、责任共担、有相同创业目标的人组织起来的过程。一般来说, 创业团队组建包括六个方面的内容: 团队成员的招募; 创业目标的共识; 团队成员的角色分配; 创业计划的制定; 制度体系构建; 团队调整融合。创业团队的组建一方面是由创业者思想和能力决定的, 创业者的思想和能力决定了是否需要组建、何时组建以及招募何人来组建; 另一方面, 由于创业者是行业的新入者, 资金缺乏, 又承担着较大创业风险及创业不确定性, 创业团队成员的加入还要依靠创业者的社会关系网络, 这决定着创业团队的招募范围以及能招募到何种素质的成员加入。
( 3) 创业资源的获取与整合利用。在创业团队组建之后, 获取和整合创业资源就成为创业活动的一个重要内容。创业资源的获取受创业者、创业团队的资源获取能力和资源的可获得性两个因素的影响。创业者及创业团队的资源获取能力很大程度上由其社会网络资源决定, 拥有良好的社会网络资源的创业者和创业团队成员将能获取更多、更有效的资源, 社会关系网络是建立在参与方之间利益交换、 互惠与信任基础之上的。创业资源的可获得性取决于创业者从外部获取资源的便利性和外部环境中资源存量, 这两方面受新创企业所处环境影响。产业集群是一种创业导向性环境, 能给新创企业提供政策支持、信息支持、资金支持和技术支持等, 这也正是产业集群环境下创业的优势之一。一般认为, 创业资源包括资金资源、信息资源、政策资源、人才资源、技术资源、管理资源 ( 林嵩) 。获取的创业资源在未整合之前大多是零散的, 要发挥其最大效用、要转化为创业优势还需要创业者或创业团队运用科学方法, 将不同来源、不同类型、不同效用的资源进行配置和优化, 使创业资源有价值地融合起来, 发挥放大效应。在创业资源整合过程中, 创业者和创业团队需要具有较高的资源整合能力。创业资源整合能力是创业者和创业团队在创业过程中所表现出来的, 对获取各项创业资源进行选择、吸收、配置和利用的能力。创业资源整合能力主要来自于创业者或创业团队的能力、经验和学习力。
( 4) 社会关系网络构建。在创业机会的开发和实现过程中, 创业者的社会关系网络很大程度上影响着创业团队的组建和创业资源的获取及整合。社会关系网络积极地影响着创业过程, 提高创业活动的成功率。首先创业者社会网络关系有助于创业者实现创业资源的获取与整合, 既包括各项有形的创业资源, 还包括情感支持、创业鼓舞等无形资源; 其次, 创业者社会网络促进创业者成长, 为创业者提供各种创业建议和咨询服务, 帮助创业者塑造和提升创业能力; 再次, 创业者社会网络能促进创业企业的信息收集和拓宽创业商机的获取渠道, 成为创业企业的创业信息优势; 最后, 创业者的社会网络关系具有声誉或者信号显示的作用, 能够强化创业者的社会形象, 提高社会公信力, 提高公司的品牌知名度, 显著影响着创业团队的组建。因此, 创业者的社会关系网络水平成为创业者创业成功的重要影响因素, 建构社会关系网络成为创业者创业活动的重要内容。
( 5) 创业模仿。虽然产业集群的形成方式多样, 但一种典型的形式是 “领先创业者”的示范效应加速产业集聚, 形成产业集群。产业集群形成的内部诱因之一是后续创业者对先前创业者创业活动的模仿。新创企业为了分享知识溢出, 在创业区位选择上会向同一地区聚集。创业者成功创业的事实会发挥示范效应, 吸引更多的模仿型创业者随后相继实施创业。创业者成功的创业业绩很容易被当地其他的潜在创业者或经营者注意到, 根据他们的创业认知, 受经济利益的直接驱动, 当地会出现一批新创企业, 成为创业活动的模仿者和追随者, 或者从事相关配套产品的生产或经营活动, 甚至会出现在原有创业者创新基础上的进一步创新和创业, 因此, 模仿创业活动是产业集群环境下创业者创业的一个基本模式。
2. 3创业知识的溢出内容
Shane[9]指出, 创业者之所以会识别出不同的商业机会, 就在于创业者具有不同的知识存量, 这种异质性的知识存量决定着创业者创业机会识别能力的高低。Young和Sexon[10]认为, 创业知识是创业者在创业活动过程中所整合的概念、技巧、智力, 不仅仅包括相关创业行业的专业知识, 还包括新创企业管理运营方面的知识。Kirzer[11]则将创业知识定义为一种纯粹的、抽象的知识形态, 既有如何获取资源和信息方面的知识, 也有如何配置与利用这些资源和信息的知识。显然, 创业知识与创业活动相关, 根据产业集群环境下创业的五项关键性活动, 创业知识可分为创业机会识别与搜寻的知识、创业机会有效开发与利用的知识 ( 运营知识) 。
( 1) 创业机会识别与搜寻的知识。识别创业机会是创业的开端, 识别与搜寻创业机会的能力被认为是创业者的重要能力。Dew等[12]将创业机会的产生最终归因于知识的分散性特质。所谓知识的分散性, 是 “指处于不同时间、不同地点的人们所知道的事情是不一样的” ( Hayek) 。这种知识的分散性, 会导致一部分人具有更多的知识存量, 在对个人预期和未来市场预期进行评价的基础上, 当预期与某种产品或服务市场有联接关系的时候, 创业机会就出现了。因此, 创业机会来自于市场机会, 当市场出现短暂的不均衡时, 就会出现创业者通过创业来弥合或消除这种不均衡。也就是说, 总会有人因为知识存量不同而首先发现并利用这种市场不均衡而获利。但是, 这种知识或认识不具有排他性。先前创业者识别或搜寻到的创业机会会影响到后续创业者利用该创业机会获利, 先前创业者的创业经验会促进后续创业者开发 “创业思维”, 驱动他们搜寻和追求更高质量的创业机会。
( 2) 创业机会开发与利用的知识。创业机会出现后, 最关键的是如何将创业机会转化为创业实践。 研究和现实表明, 新创企业存活率是非常低的, 很大程度上是由于创业资源的缺乏、创业团队组建的失败、不合适的商业模式等创业能力和经验不足导致的。实际上, 创业资源的获取与利用、创业团队的组建和商业模式的选择也是需要学习的, 这种学习主要来自于先前创业者的创业经验。Carroll和Mosakowski[13]也认为, 先前创业者的创业经验可以提高后续创业者成功开发机会的可能性, 因为学习减少了开发机会的成本。创业机会开发与利用的知识除了弥补创业经验不足、提高创业能力的知识之外, 还包括克服新进入企业缺陷的知识。具体来说, 新入企业在面对新市场、新技术、新产品、新团队时, 呈现出不适应、能力经验不足的情形, 克服新进入缺陷知识包括市场知识、技术知识、产品知识、 管理知识等新创企业运营知识。先前创业者在维持新创企业的运营管理经验, 为后续创业者运营管理提供了参考和借鉴。
2. 4创业知识的溢入方
创业知识的溢入方即创业知识的接受者, 具体指产业集群环境下的后续创业者或在位创业者。在企业集聚的环境中, 创业者可以很容易地对先前创业者的创业成功与否进行区别, 当一个成功创业者获取了优异回报, 其他创业者很快就能够获知, 即使有专利或产权的保护, 仍然有大量的创业知识溢出到后续创业者, 并使其能够围绕该创业知识加入自己的思想进行新的创业。但不可否认的是, 后续创业者在接受溢出的创业知识水平和程度是不同的, 一些后续创业者从创业知识的溢出中获取更多, 而另一些创业者在创业知识溢出中可能收获很少。究其原因, 从后续创业者角度讲, 主要是受其价值观、 先前知识和吸收能力的影响。具有与创业知识溢出方相同的价值观、传统、语言等社会结构, 有助于后续创业者的观察过程和观察效果, 进而增强其对创业知识溢出的接受成效。后续创业者的先前知识或知识存量直接影响其对创业知识溢出吸收能力, 创业的先前知识包括基本技能、教育背景、知识多样性、工作经验、理解能力、行业相关知识等。吸收能力是指后续创业者对溢出的创业知识搜寻、消化并最终运用于创业目的的能力, 是后续创业者先前知识水平的函数。后续创业者的创业行动又将为后来创业者溢出新的创业知识, 创业知识的溢出就是这样一个循环往复的过程。
3结束语
在有关创业是驱动产业集群发展动力结论的启发下, 本文从理论分析了产业集群环境下创业知识溢出现象, 着重从知识的溢出方、溢出内容、溢出途径和溢入方四个角度对创业知识溢出的机理进行了探索, 得出了四个基本结论: 溢出方主要是指先前创业者和在位创业者; 创业知识的溢出主要是通过创业者的创业机会识别、团队组建、资源获取与利用、社会关系建构以及模仿创业五大关键创业活动来实现的; 创业知识溢出内容包括机会搜寻与识别的知识和机会开发与利用的知识; 创业知识溢入方主要是指在位创业者和后续创业者, 其接受溢出知识的程度受其价值观、先前知识和吸收能力的影响。该研究结论将为下一步的实证研究提供理论指导。
摘要：创业活动是产业集群形成发展的驱动力, 而创业活动往往伴随着知识的溢出, 即创业知识溢出。有关创业知识溢出的研究还处于起步阶段, 其机理研究涉及到溢出方、溢出内容、溢出媒介、溢入方四个部分内容。文章重点在于探究创业活动中知识溢出效应, 目的在于建立四者之间的逻辑演进关系。
关键词：产业集群,创业,知识溢出
产业内溢出 篇2
[关键词]FDI；汽车产业；内资企业；竞争性溢出；集聚性溢出
[中图分类号]F832.6
[文献标识码]A
[文章编号]1008—1763(2009)03—0059—05
一导言
当今国际直接投资迅速增加并且成为国际间技术扩散的主要方式，利用跨国公司的先进技术促进本国技术进步已成为发展中国家吸引FDI流人的重要目的。
自Mac Dougall首次明确提出FDI对东道国的技术溢出效应之后，FDI技术溢出效应的存在已经在理论分析上获得了较普遍的认可，技术外溢效应首先来源于技术扩散的观点也得到了经验证据的支持。溢出效应产生的具体过程虽然难以观察。但基本的产生机制是外商投资企业与本土企业之间的关联，主要包含生产与技术产业链的关联。从外商投资企业与本土企业的关联活动看，有两个倾向同时发展，一个是以“本土化”战略为导向的以本地供应链为主要对象的后向联系的加深，另一个则是跨国公司全球战略下研究开发活动的本土化趋势。
对FDI在东道国产生溢出效应的研究研究主要集中于以技术差距为核心的行业特征要素、本地企业的吸收能力以及外资企业的特征等方面。Ethan针对土耳其制造业的研究考察了技术差距的变化率与初始技术差距之间的关系，发现二者是呈显著正相关关系的，初始差距较大时，差距的变化也就较大，这样不利于本地企业的追赶。而当初始差距较小时，差距的变化也比较小，有利于本地企业的追赶㈨。
在我国，FDI溢出效应问题的研究主要集中于技术差距，吸收能力以及外资特征等方面。大多数研究成果表明，FDI在我国产生了积极的行业内溢出效应；但也有少数学者的研究不支持这一结论。在技术差距方面，陈涛涛的研究表明，只有在内外资企业能力差距较小的行业中。FDI行业内的溢出效应才是充分的。
对FDI产业内溢出效应的内在机制的研究各国学者也在一定程度上形成了一致的看法。他们普遍认为，产业内的外溢效应主要是通过示范效应、竞争效应以及跨国公司人员培训和流动等渠道发生作用。外资企业的进入一方面带来了先进的技术，从而使内资企业可以进行模仿学习，即产生了“集聚性行业内溢出效应”；另一方面造成了竞争压力，从而使内资企业努力提高效率以维护原有的市场，即产生了“竞争性行业内溢出效应”。Riedel通过考察香港地区20世纪60年代出口制造业的实际情况，认为来自跨国企业的、同行业间的示范作用是推动行业发展的重要因素。Kokko通过构造联立方程模型考察内外资企业间相互作用，调整样本后发现两类企业间激烈的竞争关系使得劳动生产率得到了相互促进，从而认为来自竞争的溢出效应不一定必须与外资的参与程度相关，实际上由于竞争压力产生的溢出效应可以是相对独立的。Li、Liu和Parker利用我国1995年工业普查的数据考察了由于不同类型企业之间的竞争关系而产生的溢出效应，结论表明国有企业与外资企业之间明显的竞争使得两类企业的劳动生产率均有提高，而其他内资企业与外资企业间的竞争关系对非国有企业的劳动生产率则产生了负面的影响。
近年来汽车产业作为我国的主导产业发展迅速，质量提升较快，与大量外资进入这一行业密切相关，我国汽车产业1998实际利用的外资金额为7.38亿美元，到2005年已经上升到了34.05亿美元，年均增长率达到了32.3％。外资究竟在多大程度上以及以通过何种途径对我国汽车产业内资企业的劳动生产率和技术水平产生影响，这是目前我国汽车产业发展中值得研究的问题。基于这一目的，文章利用我国汽车产业1992～2006年的相关数据对我国汽车产业内FDI的技术溢出效应进行分析，并提出相应建议。
二模型、数据与实证检验
1.模型与数据
由于溢出效应作为一种外部性效应，是在企业正规投入一产出关系之外，因此其测度非常不易。已有的研究一般都选取生产率来衡量溢出效应，因此在模型的选取上对于溢出效应的检验基本上是建立在生产函数模型的思想之上。
本文对于外资溢出效应的检验选取的模型是在Caves所创模型基础上拓展的双机制检验模型。具体形式如下：
InLPd=C+αln(K/L)d+γFDI+δlnLPf(1)
其中被解释变量是内资企业的劳动生产率LPd；解释变量包括外资参与程度(FDI)和外资企业劳动生产率LPd这两个与外资直接相关的关键解释变量。其中LPd的取值为汽车产业中内资企业的人均工业增加值；FDI为外资在行业中的参与程度，采用汽车产业中外资企业的总资产占全行业总资产的比率来表示；相应地，LPF为产业中外资企业的人均工业增加值。如果数据检验的结果为FDI与LPd显著正相关，我们就认为产生了“集聚性的FDI行业内溢出效应”。“集聚性的FDI行业内溢出效应”的产生意味着行业内本地企业劳动生产率随着外资企业在行业中参与程度的提高而得到提高，其主要传导机制是示范模仿、学习以及人员在内外资企业间的流动。如果数据检验的结果为LPF与LPd显著正相关，我们则认为产生了“竞争性的FDI行业内溢出效应”。“竞争性的FDI行业内溢出效应”的产生意味着行业内本地企业劳动生产率随着外资企业劳动生产率的提高而得到提高，其主要传导机制是内外资企业之间适度而有效的竞争关系。在模型中除了两个关键的溢出效应机制变量以外，本地企业的人均资本密集度(K/L)与生产率可能存在密切关系。作为模型的控制性变量。
由于我国很难找到西方经济学意义上的资本存量，本文采用固定资产净值年平均余额与流动资产年平均余额作为总资本存量的替代变量。外资企业包括所有外商及港澳台商投资的“三资企业”，内资企业数据由汽车行业数据减去外资企业对应的指标数据得到。本文采用1992年～2006年的时间序列数据进行分析，所有数据均来自历年《中国汽车工业年鉴》、《中国工业统计年鉴》以及汽车工业协会统计网站相应指标利用对应的价格指数调整为以1992年为基期的不变价指数值。
2.变量的平稳性检验
产业内溢出 篇3
从20世纪末以来,具有高技术含量、高附加值和高竞争力 “三高”特征的高新技术产业集群已经成为各国发展高新技术最为成功的模式,也成为了各国创新体系中的火车头和和领头羊。美国的硅谷、 日本的筑波、印度的班加罗尔软件园、台湾新竹科技园等成功范例已充分说明高技术产业集群是增强一个国家或地区核心竞争力和提高创新能力的有效途径。高技术产业集群在推动科技进步,提高经济增长质量,促进国家或地区经济发展方面所起到的作用是无庸置疑的,因此受到理论界及各国政府的高度重视。
综观各个国家高技术产业发展的实践,我们发现这样一个值得深思的问题,即 “为什么有的高技术产业集群能够健康发展( 如硅谷) ,而有的高技术产业集群却缺乏活力,如昙花一现( 如美国的218公路) ? 什么是高技术产业集群旺盛的生命力? 这种旺盛的生命力来自于何处?”许多学者将其归结为集群内的知识溢出,认为知识溢出是形成集群创新及其繁荣的最主要条件,知识溢出构成了集群创新能力的本质特征。知识溢出通过集群内人才的流动、企业信息的交流、知识的共享与传播、设施的共享等为集群内企业的知识及技术创新提供了适宜环境和强大动力,为产业集群持续竞争优势的建立提供了有力的支持。知识溢出效应是促进集群创新发展和集群经济增长的根本动力,是集群创新产生和生产率提高的源泉。
因此,多角度、系统深入地探讨和研究高技术产业集群内的知识溢出影响因素、知识溢出机制与溢出效应,不仅是对知识创新理论的丰富和完善, 也是对集群创新理论的有效补充。高技术产业集群创新是一个多主体的创新体系,包括企业、高校、 科研院所、中介机构和政府等,发生在高技术产业集群内的知识溢出主要是组织间的溢出,如企业与企业之间、企业与科研院所之间、企业与高校之间、 高校与科研院所之间等。本文将应用系统动力学模型与方法来系统地研究高技术产业集群组织间的知识溢出机制与知识溢出效应,进而揭示知识溢出对企业集群发展和持续创新的诱因,以期为知识溢出的研究进行有益的探索。
2文献回顾
国内外很多学者认为知识溢出是高技术企业集群发展、提高创新能力、获取竞争优势的主要动因。 新古典经济学的鼻祖Marshall［1］指出产生集聚的原因在于可以便利地获取知识溢出效应。Mac Dougall［2］在探讨东道国接受外商直接投资( FDI) 的社会效益时,提出知识的溢出效应应视为FDI的一个重要现象。Mahony和Vecchi［3］通过研究美国、英国、日本、法国和德国5个国家的数据发现,行业内部研发活动发挥非常重要的角色,能够提供更高的生产率,并认为这可以解读为支持知识溢出效应存在的证据。国内学者叶建亮［4］认为知识溢出是企业集群的重要原因,它不仅决定了集群的规模,也影响集群组织内企业的生产函数。李文宇、陈健生［5］指出高新技术产业向主要发达省份集聚的驱动因素之一是知识溢出。吴梅、龙志和［6］的研究结果表明,广东高新技术产业存在显著的MAR外溢效应和Porter外溢效应,其中MAR外溢影响最为显著。
关于知识溢出效应的研究,Grossman和Help- man［7］认为高技术企业集群的主要动因是获得同行或相关企业或机构的知识溢出,知识溢出效应可以增加集群的知识积累和新知识创造,是高技术产业集群提高创新能力,获得竞争优势的根本原因。Fal- lick,Fleischman和Rebitzer［8］指出推动集群成长的主要动力是持续的创新活动,而持续创新活动的关键因素是知识溢出,知识溢出是高技术产业开发区产生凝聚经济效应的主要原因。Propris和Drifield［9］认为在已有的集群中,集群从FDI溢出效应可以产生巨大的生产力,当国内企业进行R&D投资,进入集群中的外企也会得到知识溢出效应的好处。 Alcácer和Chung［10］发现公司定位时不仅考虑从内在知识溢出的收益也考虑向外的溢出效应的损失。Gil- bert,Mc Dougall和Audretsch［11］发现位于地理集群中的企业能从当地的环境中吸收更多的知识,从而有更高的经济增长和创新绩效。 Todo, Zhang和Zhou［12］指出,研究生或有海外教育背景的员工在跨国企业中有巨大的溢出效应。
为了进一步研究知识溢出对集群带来的正负效应,王子龙、谭清美［13］在Logistic曲线的基础上建立了知识溢出效应模型,认为知识溢出在带来区域集聚经济、规模经济形成的同时也造成区域产品雷同化和网络内部企业的竞争加剧,并提出了 “使知识溢出效应的外部性内在化”的解决问题的有效途径。张秀武、王波［14］的实证结果表明知识溢出对区域高技术产业技术创新产出影响显著。沙文兵、李桂香［15］的研究表明外资企业R&D活动对内资企业产生了一定的知识溢出效应,一定程度上推动了内资企业创新能力的提高。刘满凤、唐厚兴［16］通过计算机仿真研究了知识溢出对组织间知识分布的影响, 为学术界关于知识溢出会使不同企业技术水平趋于相同还是走向分化的争论提供了有益的参考。
影响知识溢出的因素很多,Saxenian［17］提出知识溢出与企业的吸收能力密切相关。Jaffe,Traijtenberg和Henderson［18］为检验知识溢出与地理接近的关系, 通过比较初始专利和引用专利的地理位置,认为知识溢出以专利引用的形式留下了纸痕。Maurseth和Verspagen［19］指出知识溢出效率的高低还取决于受溢者的吸收能力与溢出者和受溢者之间的地理距离, 知识溢出的地理维度来源于隐性知识与显性知识的差异。Lim［20］强调自身的R&D投资是提高企业吸收能力的重要手段。Szulanski［21］用复杂性和隐性两个特征变量来刻画知识,认为复杂的与特定情境相关联的知识往往令人难以理解,越复杂的知识产生越高程度的模糊性,认为知识的复杂性和隐性程度越高,就越不利于产业集群网络中知识的溢出。Whit- tington,Smith和Powell［22］对1988 - 1999年美国生命科学集群研究表明,集群的地理位置和网络结构对知识溢出有着不可忽视的影响。Shafiei,Ghofrani和Saboohi［23］研究表明技术追随者的吸收能力、吸收速度、知识的复杂性都是知识溢出过程的影响因素。 朱秀梅、蔡莉［24 － 25］研究高技术产业集群创新的结果表明,知识溢出、企业吸收能力、集群社会资本、 企业创新绩效这几个要素之间存在较复杂的作用关系。刘红丽等［26］分析了高技术产业集群中知识源的知识表达能力、知识传递能力、知识转移意愿,知识受体的吸收能力、学习愿望和竞争压力,集群的集聚程度和距离,知识源与知识受体的接触频率对隐性知识转移的影响,绘制了高技术产业集群隐性知识转移的因果关系图。
关于知识溢出的渠道,Saxenian［17］认为集群成员间的广泛互动( 包括非正式交流) ,为知识溢出提供了有利的条件。Fallick,Fleischman和Rebitz- er［8］认为快速和经常发生的员工跳槽是硅谷高技术集群的微观基础,人员流动带来的知识溢出是聚集的一个重要因素。Kesidou和Romijn［27］在分析乌拉圭蒙得维的亚的软件企业集群时指出,集群内劳动力的流动、公司拆分和非正式交流都会引发本地知识溢出( LKS) ,LKS对区域创新和经济增长有显著的正向影响。Kloosterman［28］在研究鹿特丹和阿姆斯特丹的建筑公司间的知识溢出效应时指出,衍生企业、人才流动和专门机构行使了知识交流桥梁的职责。魏江［29］揭示了知识溢出的经济性和存在意义, 分析了集群中知识溢出的途径和影响因素及知识溢出的动态控制机制,提出了既能使每个集群成员发展具有自身特征的知识,又能激励集群成员承担应有的知识溢出义务,维持知识溢出和知识控制之间的动态平衡的策略。
从以上研究可以看到,国内外许多学者对知识溢出是集群的一个重要驱动因素达成了共识,但因知识溢出的度量比较复杂,知识溢出效应的定量研究比较困难,大多数学者的研究都是对知识溢出效应的定性分析,定量分析相对较少,本文拟借鉴Shafiei,Ghofrani和Saboohi的知识溢出在知识积累中的思想,结合高技术产业集群的特点来分析其组织间的知识溢出效应,以期能从定量角度描绘高技术产业集群组织间知识溢出的效应。
3集群内组织间的知识溢出影响因素及反馈模型建立
系统动力学( system dynamics,简称SD) 是一门分析研究复杂信息反馈系统动态趋势的学科,SD借助计算机仿真技术来研究和分析复杂系统内部结构与外部动态行为的关系,为系统决策者提供决策所需要的科学依据。SD模型能处理高阶次、非线性、多重反馈的复杂时变系统。本文的知识溢出是一个系统工程,该系统结构复杂、影响因素众多、 系统行为有时滞现象,这些特征提示我们可以用系统动力学的方法来研究知识溢出。为研究方便,本文考虑集群内只有两个组织的单向知识溢出情形, 这两个组织分别称之为知识的溢出者和知识接收者, 简称为溢出者和接收者。
3. 1知识溢出影响因素分析
Cohen和Levinthal［30］认为内部研发和外部溢出是科学技术知识流的两大来源,并依此开创性地给出了如下著名的知识流公式:
其中Rj是企业i自身在研发上的投资,是同行业或相同技术领域的其他企业在研发上的投资总额;θ是知识溢出程度,U是背景知识水平;是企业可以利用外部知识资源的总量;是企业吸收能力。
由于知识的无损耗性,即溢出者在溢出知识后其自身的知识并不会减少,运用Cohen和Levinthal的知识流公式并考虑到知识的折旧,假定知识溢出者的知识存量变化只与自身的知识折旧和自身的R&D有关,接收者的知识存量变化不仅与自身的知识折旧和自身的R&D有关,而且与接收者吸收的知识量有关,而接收者吸收的知识量由知识难度系数、 知识溢出度、接收者的吸收能力决定。
( 1) 溢出度。知识是一种除了失效外不含损耗、可重复使用和共享的资源。1958年,奥地利生物学家Polanyi［31］最早提出 “隐性知识”概念,他认为知识分为显性知识和隐性知识两类。显性知识是能够用明确符号表述的知识,如以文字、图表和数学公式等表述的知识,隐性知识是人们意识到、但难以言传和难以用符号表达的知识。考虑到高技术产业的特点,Shafiei,Ghofrani和Saboohi［23］将高技术产业的知识分为创新知识和背景知识,认为创新知识是最近的创新活动所产生的知识,背景知识是普适性知识,这部分知识为创新知识的发展提供基础。本文将上述两种对知识的分类结合起来,把高技术产业的知识分为显性的背景知识、隐性的背景知识、显性的创新知识和隐性的创新知识。
知识溢出的关键因素涉及知识自身的特性。新的知识诞生后,其中可用语言、文字、图形和符号等整理、编码的显性知识,在被使用和流动过程中都会自然地溢出,知识的隐性程度越低,知识自然溢出的程度就越高。本文用溢出度 θ 表示知识溢出的程度,用自然溢出度表示知识自然溢出的程度, 为研究方便,假定知识的自然溢出度 α ( 0α1) 为一个定值。除自然溢出的知识外,余下的知识( 1 - α) 是需要接收者通过努力才能获取溢出,即是这些知识能否被接收者获取和获取的程度,与溢出者的溢出意愿和接收者的R&D有关,获取的程度会随溢出者的溢出意愿的增大而提高。本文认为溢出者的溢出意愿主要与溢出者感受到的来自接收者的威胁有关,溢出者如感觉接收者的知识与自己的知识太相近,知识溢出可能减少自身的利益,溢出意愿就会越低。
研发投入的作用不仅在于直接带来了新知识, 更重要的是增强了接收者对外来技术的模仿、学习和吸收能力,所以接收者的R&D投入越大,余下的知识被获取的可能性越大。影响溢出度的因素如图1所示。
( 2) 知识难度系数。Shafiei,Ghofrani和Sa- boohi认为知识难度系数是一个由知识自身的特性决定的量,接收者实际感知到的知识难度不仅与知识自身的难度系数有关,而且与所感知的背景知识相似度和预期的创新知识的难度系数有关。感知的背景知识相似度和预期的创新知识难度系数都与接收者的创新能力有关,创新能力越高,感知和预期的能力越强。感知的背景知识相似度还与背景知识的相似度有关,当接收者的背景知识与溢出者的背景知识越相似,接收者感知的背景知识相似度越高, 此时接收者感觉知识的难度系数越低。
接收者感知的创新知识难度系数与创新知识相似度有关,创新知识相似度越大,溢出者和接收者的创新知识越接近,接收者没有太多的新东西可向溢出者学习,只依赖它自己的R&D,这时,接收者感知的知识难度系数将会增加。
为平滑感知的创新知识难度系数的激烈起伏, 本文假设调整时间为2年。
影响感知的知识难度系数的因素如图2。
在图2中存在两个反馈环:
反馈环1: 感知的难度系数→吸收能力→吸收速度→溢出的知识→接收者的知识存量→接收者的背景知识→背景知识相似度→感知的背景知识相似度→感知的难度系数,这是一个正反馈环。
反馈环2: 感知的难度系数→吸收能力→吸收速度→溢出的知识→接收者的知识存量→接收者的创新知识→创新知识相似度→感知的创新知识难度系数→预期的创新知识难度系数→感知的难度系数, 这是一个负反馈环。
( 3) 吸收能力。吸收能力是企业学习、消化外部新知识并最终商业化应用的能力,吸收能力与外部知识的难度有关,在其它条件不变的情况下,实际感知的外部知识难度的增加会降低企业的吸收能力。
溢出的知识要有效地被吸收,先决条件是接收者具备吸收此项新知识的能力以及学习强度足以引发学习动机。吸收新知识不只是记忆与背诵,而是将新知识纳入自己现有的知识体系中加以充分利用。 Kwanghui通过实证分析认为,企业R&D活动、企业外部网络关系会影响企业的吸收能力。吸收能力与R&D投入具有密切关系,自身的R&D投资是提高企业吸收能力的重要手段。R&D活动除了会带动创新与开发新产品之外,对强化组织的吸收能力也会具有显著的效益,企业R&D投入增强了企业对外来知识的吸收、学习和模仿的能力,使得企业拥有更强的技术能力去吸收外部知识溢出。影响接收者吸收能力的因素见图3。
3. 2知识溢出反馈模型的建立
基于以上分析,建立如下的知识溢出反馈模型( 见图4) 。从图4中可以看出与知识接收者知识存量相关的反馈环有6个( 见图5) 。
反馈环3: 接收者的知识存量→溢出的知识→ 接收者的知识存量,这是一个负反馈环。
反馈环4: 接收者的知识存量→接收者的知识折旧→接收者的知识存量,这是一个负反馈环。
反馈环5: 接收者的知识存量→接收者的创新知识→接收者显性的创新知识→接收者的显性知识 →接收者对溢出者的知识相似度→溢出意愿→溢出度→溢出的知识→接收者的知识存量,这是一个负反馈环。
反馈环6: 接收者的知识存量→接收者的背景知识→接收者显性的背景知识→接收者的显性知识 →接收者对溢出者的知识相似度→溢出意愿→溢出度→溢出的知识→接收者的知识存量,这是一个负反馈环。
反馈环7: 接收者的知识存量→接收者的背景知识→背景知识相似度→感知的背景知识相似度→ 感知的难度系数→吸收能力→吸收速度→溢出的知识→接收者的知识存量,这是一个正反馈环。
反馈环8: 接收者的知识存量→接收者的创新知识→创新知识相似度→感知的创新知识难度系数 →预期的创新知识难度系数→感知的难度系数→吸收能力→吸收速度→溢出的知识→接收者的知识存量,这是一个负反馈环。
4模拟仿真及结果分析
4. 1仿真模型建立
依据以上对高技术产业集群内组织间知识溢出各因素的反馈分析,建立仿真模型,仿真模型关系设定基于上述分析并借鉴文献［23］后修改,具体如下:
(1)起始时间=2012
(2)结束时间=2032
( 3) 知识折旧率= 0. 03
( 4) 知识折旧= 知识存量* 知识折旧率
( 5) 接收者的知识存量= INTEG ( 接收者实现的R&D + 溢出的知识- 接收者的知识折旧,12000)
( 6) 接收者的背景知识= MIN ( 接收者的知识存量,溢出者的背景知识)
( 7) 接收者的创新知识= MAX ( 0,接收者的知识存量- 溢出者的背景知识)
( 8) 显性的背景知识= 背景知识* 背景知识的显性因子
( 9) 背景知识显性因子= 0. 8
( 10) 显性的创新知识= 创新知识* 创新知识的显性因子
( 11) 创新知识显性因子= 0. 5
( 12) 显性知识= 显性的背景知识+ 显性的创新知识
( 13) 接收者对溢出者的知识相似度= 接收者的显性知识/ ( 溢出者的显性知识+ 溢出者的隐性知识)
( 14) 溢出意愿= IF THEN ELSE ( 接收者对溢出者的知识相似度> 0. 6,0. 1,0. 15)
(15)接收者的R&D=RAMP(1,2012,2032)
( 16) 溢出度= 1 - ( 1 - 自然溢出度) * EXP ( - 溢出意愿* 接收者的R&D)
( 17) 溢出的知识= ( 可得的溢出者的知识- 接收者的知识存量) * 溢出度* 吸收速度
( 18) 创新知识相似度= 接收者的创新知识/溢出者的创新知识
( 19) 背景知识相似度= 接收者的背景知识/溢出者的背景知识
( 20) 感知的背景知识相似度= 接收者的创新能力* 背景知识相似度
( 21) 感知的创新知识难度系数= 接收者的创新能力* ( 创新知识相似度^2)
( 22) 预期的创新知识难度系数= SMOOTH ( 感知的创新知识难度系数,2 )
( 23) 感知的难度系数= 知识的难度系数- 感知的背景知识相似度+ 预期的创新知识难度系数
( 24) 吸收能力= 1 - 1* 感知的难度系数* EXP ( - 0. 01* 接收者的R&D/感知的难度系数)
( 25) 吸收速度= 吸收能力/吸收时间
( 26) 吸收时间= 1
( 27) 可得的溢出者的知识= DELAY FIXED ( 溢出者的知识存量,2,18000 )
( 28 ) 近来的R&D = TIME STEP * 溢出者的R&D
( 29) 隐性的背景知识= 背景知识* ( 1 - 背景知识的显性因子)
( 30) 隐性的创新知识= 创新知识* ( 1 - 创新知识的显性因子)
( 31) 隐性知识= 隐性的背景知识+ 隐性的创新知识
( 32) 实现时间的延迟= 3
( 33) 接收者最初的R&D投入= 500
( 34) 接收者实现的R&D = DELAY1I ( 接收者的R&D,实现时间的延迟,接收者最初的R&D投入)
( 35) 溢出者的背景知识= MIN ( 溢出者的知识存量- 近来的R&D,0. 8* 溢出者的知识存量)
( 36) 溢出者的创新知识= 溢出者的知识存量- 溢出者的背景知识
( 37) 溢出者的知识存量= INTEG ( " 溢出者的R&D" - 溢出者的知识折旧,18000)
( 38) 知识势差= 溢出者的知识存量- 接收者的知识存量
( 39) 溢出者的R&D = WITH LOOKUP
( Time,( [( 2005,0 ) - ( 2100,3000 ) ],( 2007, 745) ,( 2012,810) ,( 2022,1160) ,( 2032,1590) ) )
( 40) SAVEPER = TIME STEP
( 41) IME STEP = 1
4. 2仿真结果分析
( 1) 接收者不同创新能力情况下,接收者的知识存量变化和接收者与溢出者知识势差变化。图6、 图7是知识的难度系数为1,自然溢出度为0. 3,溢出者和接收者的初始知识存量分别为18 000和2 000,接收者的创新能力分别为0. 1、0. 3、0. 5、 0. 7、0. 9时,接收者的知识存量和接收者与溢出者的知识势差随时间变化的仿真结果。从图6中可以看出,接收者知识存量随时间推移逐渐增大,并且不管创新能力为多少,接收者的知识存量从某一时间点以后都是一样的,这表明经过相当长的一段时间,接收者几乎不再从溢出者那里接受知识,知识存量的变化只与接收者自身因素有关。创新能力强的接收者的知识存量增加速度较创新能力弱的接收者的知识存量增加速度快。这正是反馈环7和8作用的结果: 接收者创新能力越强,感知的背景知识相似度越大,从而感知的创新知识难度系数越小, 吸收能力越强,知识存量增加越快。
本文假定溢出者的知识存量只与自身的R&D和折旧有关,所以随着接收者知识存量随时间推移逐渐增大,接收者与溢出者的知识势差随时间推移逐渐减小。开始时知识势差较大,知识复杂性偏高, 导致接收者的吸收能力偏低,此时接收者较低的知识存量让溢出者感受不到( 或感受较轻) 来自接收者的竞争压力,从而知识保护意识偏低,溢出意愿较高,接收者吸收的知识多,因此知识势差开始时快速降低而后降低速度放缓( 见图7) 。仿真结果分析的( 2) ( 3) ( 4) 中有关知识势差的结果分析类似,不再赘述。
( 2) 不同初始势差情况下,接收者的知识存量变化和接收者与溢出者知识势差变化。图8、图9是知识的难度系数为1,自然溢出度为0. 3,接收者的创新能力为0. 3,溢出者的初始知识存量为18000,接收者的初始知识存量分别为2 000、7 000、 12 000、17 000时,即初始知识势差为16 000、11 000、6 000、1 000时接收者的知识存量和接收者与溢出者的知识势差随时间变化的仿真结果。从图8可以看出,随时间的推移,接收者知识存量以递减的速度逐渐增大,初始势差小的接收者的知识存量增加速度较初始势差大的接收者的知识存量增加速度慢,这正是反馈环5和6作用的结果: 接收者与溢出者知识势差越小,接收者对溢出者的知识相似度越大,溢出者会感到潜在竞争压力的增大,利益可能受损因而溢出意愿小而导致。知识势差的结果分析同( 1) 。
( 3) 不同知识难度系数情况下,接收者的知识存量变化和接收者与溢出者知识势差变化。图10、图11是知识的自然溢出度为0. 3,接收者的创新能力为0. 3,溢出者和接收者的初始知识存量分别为18000和2000,知识的难度系数为1、0. 8、0. 6、 0. 4时,接收者的知识存量和接收者与溢出者的知识势差随时间变化的仿真结果。从图10中可以看出,接收者的知识存量随时间推移逐渐增大,知识的难度系数越大,接收者的知识存量增加速度越慢, 这正是反馈环7和8作用的结果: 由于知识的难度系数越大,接收者感知的难度系数也越大,导致接收者的吸收能力降低,吸收速度减慢,知识溢出也减小。知识势差的结果分析同( 1) 。
( 4) 不同自然溢出度情况下,接收者的知识存量变化和接收者与溢出者知识势差变化。图12、 图13是知识的难度系数为1,接收者的创新能力为0. 3,溢出者和接收者的初始知识存量分别为18000和2000,自然溢出度为0. 1、0. 4、0. 7、1时,接收者的知识存量和接收者与溢出者的知识势差随时间变化的仿真结果。从图12中可以看出,接收者知识存量随时间推移逐渐增大,而且自然溢出度越大, 接收者的知识存量增加速度越快,这正是反馈环5和6作用的结果: 自然溢出度越大,溢出度就越大, 知识溢出越多,接收者的知识存量增加越多。知识势差的结果分析同( 1) 。
5结论
本文应用系统动力学模型分析了高技术产业集群内两个组织间的单向知识溢出,通过模拟仿真得出,知识溢出中接收者与溢出者间的知识势差会随着时间的推移而逐渐减小,接收者知识存量的增加及增加速度与初始知识势差、知识的难度系数、知识的自然溢出度、接收者的创新能力有关。初始势差小的接收者的知识存量增加速度较初始势差大的接收者的知识存量增加速度慢、接收者的知识存量增加速度随知识的难度系数的加大而减慢、随自然溢出度的增大而加快、随接收者的创新能力的增强而加速。
高技术产业的知识更新速度较快、知识商业寿命较短,这使得接收者吸收知识的速度非常关键。 速度越快,意味着可以更快地利用吸收到的知识进行再创新,从而尽早实现知识的效能; 速度慢意味着吸收的知识可能过时,成为冗余知识。在知识爆炸、知识更新周期越来越短的当今时代,接收者搜寻溢出知识时找准定位非常重要,选择接收多宽的知识势差以及多大自然溢出度、多高难度系数的知识,明确自身的创新能力以及自身创新能力的提升空间,对这些影响因素做前期评估,是保证知识溢出的有效性的重要举措。
摘要：知识溢出是企业集群发展、提高创新能力、获得持续竞争优势的驱动因素之一,但其过程仍是一个“黑箱”。应用系统动力学模型分析在高技术产业集群内组织间的知识溢出过程中,知识的难度系数、自然溢出度、接收者的创新能力、溢出者和接收者的初始知识势差对组织知识存量和组织间知识势差的影响,得到的结论是,知识的难度系数、知识势差一定程度上阻碍知识溢出,而自然溢出度和接收者的原始创新能力则加速知识溢出。
产业转移的技术溢出机制研究 篇4
随着研究的深入, 单纯的正溢出效应和负挤出效应的表述和观点是不全面的, 尤其是对于像中国这样的发展中国家, 在产业转移技术溢出实证中观测到的结果, 实际上是正负效应相互抵消之后的结果, 不能仅从结果上判断产业转移带来的好与坏。由于产业转移技术溢出是一个综合性、交互性的过程, 从上述提到的四种溢出机制中也难以清晰地辨别出各种机制的路径选择。因此, 本文在已有研究成果的基础上, 提出了产业转移技术溢出的三种机制, 即直接作用机制、中介作用机制以及调制作用机制。引入科技投入中间环节, 从技术进步的流程出发, 深入研究了产业转移技术溢出的微观作用机制, 并探讨了各种作用机制相对应的路径选择 (见图1) 。
一、直接作用机制
产业转移技术溢出的直接作用机制是指产业转移的发生直接促进移入地工业产业技术进步的传导机制。国内外的学者大多选择外商直接投资 (FDI) 作为产业转移研究对象, 并建立了相关的实证分析模型, 具有代表性的是Coe and Helpman (1995) 建立的FDI技术回归模式, 该模型的基准形式是TECHd=f (FDI, X) +u, 其中TECHd表示东道国企业的技术变量, FDI表示外资分支机构在东道国的产业转移水平, X表示技术外溢的其他影响因素, u表示随机因素的扰动。模型回归结果中FDI前的系数大小就表示FDI对技术进步的直接作用大小。Caves (1974) 选择劳动生产率作为技术进步的测度变量, 运用1962年加拿大和1966年澳大利亚的23个制造业的截面数据为样本, 对技术溢出效应进行实证分析, 得出了FDI对技术进步的促进作用。劳动生产率指标的选择同样可以在一些学者 (Globerman, 1979;Blomstrom &Wolff, 1989;Kokko, 1994;陈涛涛, 2003) 的研究中得到体现。Coe and Helpman (1995) 则选择了全要素生产率 ( TFP) 作为技术进步的测度变量, 选择22个OECD国家作为研究对象, 研究发现外资企业R&D对当地生产力有益, 且当地经济的对外贸易越开放效果越好。
综上所述, 产业转移的发生会直接促进移入地的技术水平。因此, 将产业转移技术溢出的直接作用机制模型归纳如图2:
模仿和学习是当地企业在产业转移中直接提高自身技术水平的有效手段。跨国公司作为产业转移的绝对主体, 同样也是产业转移的产物。跨国公司是世界上产业技术的主要创新者, 核心技术是维持其垄断优势的基础。随着跨国公司转移到东道国, 跨国公司不仅会带来新设备、新产品或新的加工方法, 而且还将产品选择、销售策略以及管理理念等非物化技术引入东道国, 于是就为当地企业采用新技术或进行技术仿制提供了良好的机会。关于示范和模仿直接产生技术溢出效应的直接证据是充分的, Tilton (1971) 和Lake (1979) 在研究欧洲半导体工业时, 都强调了美国跨国公司在欧洲半导体工业的技术示范效应。
进一步分析产业转移的技术溢出直接作用机制的路径, 笔者认为产业转移的发生, 当地企业可以通过“技术监听站” (Mansfield & Remon, 1980) 、“逆向工程” (Kim, 1980) 等手段获取最新的知识和信息, 并进行研究、学习和模仿, 强化创新意识, 甚至开发出具有竞争性的相似产品。这种路径的优点在于它能够绕开和突破跨国公司的技术封锁。Kim (1980) 通过对韩国电子消费品生产厂商的研究发现, 1975年在15个黑白电视机组装厂商中, 有11个是通过引进其他厂商的工程技术人员, 借助于逆向工程掌握必要的技术后才得以进入该行业的。
人力资本流动也是产业转移直接技术溢出的一种重要方式。人力资本是一种具有创造性的资源, 对于消化、吸收、促进技术进步的工作都需要人力资本来进行。人力资本的流动既包括人力资本的“有形”转移, 也包括人力资本的“无形”转移。跨国公司为了保持其子公司的竞争优势, 会注重对当地各个层次的雇员提供形式灵活多样的培训。当这些经过技术培训的技术工人和管理人员一旦被其他企业所聘用或自主创业时, 其所学的专业技术和管理方式也随之外流, 从而引起技术的直接溢出。Simon (1991) 在对台湾地区的企业研究时发现, 当地技术扩散的主要媒体是技术人员的流动, 他们在外资企业工作若干年后, 用学到的技术、信息和其他形式的技术诀窍创立自己的企业。
二、中介作用机制
产业转移技术溢出的中介作用机制是指产业转移的发生引起移入地企业科技投入的增加, 进而促进移入地工业产业技术水平进步的作用机制。根据联合国教科文组织给出的定义, 科技投入是指投入在研究与发展 (R&D) 活动中的人力、物力、财力资源。科技投入反映的是企业在特定时期内投资于创新活动的资源总量 (Marinano, 2005) 。科技投入的大小与技术水平的高低紧密联系在一起。随着国际与区域产业转移的发生, 特别是以产业转移为主要形式的跨国公司, 为了开发利用国外的自然资源、廉价生产要素以及产品市场, 纷纷在国外设立分公司。而当地的供应商和销售企业在与其子公司进行合作的时候, 往往需要增加科技投入以提升自身的技术水平, 从而满足子公司高技术、高标准的需要。同时, 随着跨国公司子公司的入驻, 当地企业为了能与之进行竞争, 也要加大科技投入力度以提高自身的技术水平。
综上所述, 产业转移的发生, 当地企业在与跨国公司子公司进行合作与竞争的作用下, 会间接增加科技投入, 并最终提升自身的技术水平。产业转移技术溢出的中介作用机制模型见图3。
跨国公司在进行产业转移时, 从其自身发展战略角度来看, 我们可以将跨国公司的海外投资战略分为市场寻求型、资源寻求型和效率寻求型。无论跨国公司选择哪种类型, 其在东道国设立的子公司都不能孤立发展, 必然会参与当地的企业进行产业分工与合作。当其子公司与当地的供应商和销售企业进行合作时, 为了维持合格的产品质量、标准化的服务水准和良好的品牌形象, 他们会要求当地的合作企业加强研发投入, 提高自身的技术水平。Lall (1980) 在对印度卡车制造业研究中发现, 跨国公司会通过以下5种方式促进其当地合作企业的发展:帮助未来的供应商建立生产性设施;为改善供应商产品的质量或促进其创新活动提供技术帮助和信息服务;提供或帮助购买原材料和中间产品;提供组织管理上的培训和帮助;通过发掘新客户帮助供应商从事多样化经营。
同时, 随着产业转移的发展, 跨国公司的移入会加剧东道国当地市场的竞争。当地企业特别是处于国内领先甚至垄断地位的企业为保持其市场竞争力, 会主动加强学习和模仿, 提高生产效率, 降低生产成本, 改进产品质量, 加大研发投入, 改善经营管理, 甚至以不断创新来寻求新的发展空间。这极大地促进了整个行业资源的优化配置, 推动当地企业技术水平和生产效率的提高。一些学者通过企业层面和行业层面的实证研究证实了这一作用机制的发生。Wang & Blomstrom (1992) 构建了跨国公司子公司与当地企业的博弈基本模型, 证明由于竞争促进当地企业技术进步, 缩小了两者之间的技术差距。在我国, 跨国公司竞争产生的压力促使我国通讯设备、汽车、工程机械、电站设备、高铁设备等许多行业中的内资企业不断加大科研投入, 提升技术水平。近年来, 随着我国金融、保险、电信服务、批发零售等行业对外开放的程度不断提高, 这些行业提高效率和改善服务的进程明显加快。
三、调制作用机制
产业转移的技术溢出调制作用机制指的是调制因子对产业转移的技术溢出效应产生促进或抑制的作用, 而其本身不能单独对技术进步产生作用。随着产业转移技术溢出调制作用机制研究的不断深入, 越来越多的学者把调制引入到经济学领域。杜健在其博士学位论文《基于产业技术创新的FDI溢出机制研究》中, 从吸收能力和技术差距角度分析了FDI技术溢出的因素及其调制作用, 并以1998—2003年6年间每一年的37个行业为研究对象, 分别验证了吸收能力和技术差距两种调制因子对创新产出与FDI技术溢出的调制作用。Borensztein, Gregorio & Lee (1998) 在研究发达国家流向发展中国家FDI的投资效率是否要高于当地投资时, 发现金融发展程度、外汇黑市以及政治稳定性这些制度性因素至关重要。
在产业转移发生技术溢出效应的过程中, 移入地的行业特征、吸收能力、制度因素以及地理因素等调制因子对技术溢出的有效发生具有重要影响。因此, 得出产业转移技术溢出的调制作用机制模型 (见图4) 。
产业转移的技术溢出会受到行业特征的影响, 例如企业规模、技术差距、资本密集度和行业集中度的差异都会对技术溢出产生影响。Aitken & Harrison (1999) 在研究中发现, FDI技术外溢受到行业特征的影响, 外资参股企业的生产率与企业规模相关。Findlay (1978) 、Wang (1992) 则认为, 溢出效应是跨国公司与当地企业技术水平差距的增函数, 技术水平差距越大, 则当地企业“赶超”的潜力就越大。陈涛涛 (2003) 选择我国84个四位码行业的数据, 把“技术差距”、“资本密集度”以及“行业集中度”作为“内外资企业能力差距”的行业分组变量, 结果证实了内外资企业之间能力差距越小, 溢出效应越大。
吸收能力又是影响产业转移技术溢出的另一个调制因子。Cohen & Levinthal (1989) 在分析企业研发作用时首次提出了“吸收能力” (absorptive capability) 的概念, 研究结果表明企业研发投入不仅直接促进了技术进步, 而且增强了企业对外来技术的吸收、学习、模仿能力, 使得企业拥有更强的技术能力去吸收外部技术扩散。Cantwell (1995) 在这方面的研究比较深入, 他得出如果东道国当地企业技术水平比较落后, 人力资本的素质比较低, 跨国公司就会倾向于转让一些生产阶段低附加价值、低技术含量的技术内容到该国, 以便利用该国的低成本优势。相反, 如果东道国的技术水平相对较高, 则跨国公司会倾向于转移一些附加值及技术含量比较高的项目, 以便利用当地的技术及人才优势。
产业转移的技术溢出过程深受其周围制度因素的影响, 包括经济、文化、政治等因素。正因为如此, 应该把制度因素视为促进产业转移技术溢出的核心要素之一。Lundall (1992) 认为制度建立是决定创新系统的第二个要素, 制度就是为个体和集体的行为活动提供路标 (guide-posts) , 它包括惯例 (指导着日常的生产、分配和消费活动) 和诱导变革的路标。国内学者王伟光在其博士学位论文《中国工业行业技术创新和创新效率差异研究》中, 以我国工业技术创新体制变化为背景, 从创新融资结构、对外开放和企业制度三方面论述, 揭示了制度环境对工业行业技术创新和创新效率的影响。
在产业转移的过程中伴随着技术的传播, 而地理因素影响技术传播成本的问题越来越受到学者们的关注。Grilliches (1979) 知识生产函数为技术外溢可能随距离递减。Keller (2002) 研究具有代表性, 他的实证研究结果表明, 技术的溢出具有局部性, 且随着地理距离递减, 约1200公里递减一半。他还发现技术溢出的局部性随时间推移减弱。付淼在其博士论文《技术溢出的空间计量和阈值回归分析》中, 采用阈值回归分析得出了我国技术溢出强度随地理距离变化的衰减距离, 创造性地把基础设施因素引入到模型中, 具体检验了当地基础设施对产业转移的技术溢出有效发生的作用大小。
摘要：产业转移的技术溢出机制包括:直接作用机制、中介作用机制和调制作用机制。在直接作用机制下, 产业转移的发生可直接促进移入地的技术水平, 当地企业可通过“技术监听站”、“逆向工程”等手段获取最新的知识和信息, 并进行研究、学习和模仿, 强化创新意识, 甚至开发出具有竞争性的相似产品。在中介作用机制下, 当地企业在与跨国公司子公司进行合作与竞争中, 会间接增加科技投入, 并最终提升自身的技术水平。在调制作用机制下, 移入地的行业特征、吸收能力、制度因素以及地理因素等调制因子对技术溢出的有效发生具有重要影响。
关键词：产业转移,技术溢出机制,技术进步
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产业内溢出 篇5
产业集群是指在特定的领域中, 一群在地理上集中, 且有相互关联的企业、专业化供应商、服务供应商、相关产业的厂商以及相关的机构 (如大学、制定标准化的机构、产业协会等) 所构成的群体。产业集群能够形成的重要原因是集群成员之间能够产生溢出效应, 对此, 学术界已经形成共识。目前, 我国一些地区的产业集群由于聚集程度偏低, 群内成员间分工不合理, 导致溢出效应损失严重, 这不利于地区主导产业的培育, 不利于支柱产业的振兴, 也不利于衰退产业的调整, 已在一定程度上影响我国经济可持续发展。因此, 需要深入研究产业集群的溢出效应, 并充分利用积极的溢出效应, 培育地方主导产业和支柱产业, 发展产业集群, 提高国民经济的质量和效益。
2 国内外研究概况
关于产业集群溢出效应的研究最早可以追溯到马歇尔。马歇尔 (1920) 解释了基于外部经济的企业在同一区位集中的现象。他发现了外部经济与产业集群的密切关系。他认为产业聚集在某一特定区域持续增长时, 产业聚集区会出现熟练劳工市场和先进的附属产业, 或产生专门化的服务性行业, 以及改进铁路交通和其他基础设施等, 这些都会为企业带来外部经济利益。庇古 (1920) 最先阐明了溢出效应这一概念, 他认为, 在一方为另一方提供某种服务的过程中, 同时为第三方带来好处或损失, 这种附带形成的后果, 第三方作为受益者不会支付报酬, 作为受害者也得不到补偿。此类受益或受损, 没有通过货币或市场交易反映出来, 都不由发生作用的双方承担, 所以是一种外部效应。对于经济主体来说, 如果外部效应带来了利益, 称作外部经济或积极溢出;相反, 如果外部效应带来了损失, 称作外部不经济或消极溢出。目前, 国内外学者对产业集群溢出效应的研究主要集中在知识溢出效应和技术溢出效应两个方面。如Romer (1986) 提出了知识溢出模型, 通过假设知识和技术的创造是投资的一个副产品来消除掉报酬递减的趋势, 开创了新经济增长理论, 在模型中, 假定知识是厂商进行投资决策的产物, 知识不同于普通商品之处在于知识具有溢出效应, 这使任何厂商所生产的知识都能提高全社会的生产率, 正是由于知识溢出的存在, 资本的边际生产率才不会因固定生产要素的存在而无限降低, 内生的技术进步是经济增长的动力;Lucas (1988) 认为由知识溢出的聚集经济、规模经济产生的技术外部性和金融外部性使要素边际收益递增, 从而引起经济活动的地域空间聚集和扩散;Werner (2008) 通过实证研究了知识溢出和地理上接近的公司间的相互信任对买卖双方关系的影响。特别是传入性知识溢出对纵向相关企业的影响。结果表明, 从业务伙伴来的传入性知识溢出和企业间的信任度之间存在一种积极的关系;黄志启 (2012) , 以高科技产业集群中企业衍生为例, 对知识溢出、知识流失、企业研发以及知识获取等要素进行模型分析, 结果表明, 在高科技产业集群中, 知识溢出的短期效应是企业出现知识溢出负外部性即企业知识流失, 知识溢出的长期效应具有正外部性。对于产业集群技术溢出效应的分析, 重点是在运用知识或者创新的产出方程, 检验区域邻近对技术创新、知识溢出效应的作用, 进而得出产业集群、知识溢出与技术创新关系的若干结论。如吴玉鸣 (2007) 采用空间计量经济学理论方法, 对我国省域研发、知识溢出与区域创新之间的关系进行理论分析与实证检验。
综上所述, 国内外学者主要从知识溢出效应和技术溢出效应等角度, 分析溢出效应的内涵、本质特征、形成机制、溢出途径, 以及溢出效应与国家、区域、集群的关系、效应评价等。然而, 如何计算产业集群成员之间的溢出效应?迄今为止, 仍然处于探索之中。本文通过构建产业集群溢出效应模型, 得出计算溢出效应的公式, 并对模型进行了分析。在此基础上, 提出促进我国产业集群发展的政策, 为我国政府培育地方主导产业和支柱产业, 发展产业集群提供理论支持和决策参考。
3 产业集群溢出效应模型的构建与分析
设某个产业集群有m个成员, 每个成员既是溢出效应的溢出方, 又是溢出效应的接受方, 该产业集群成员间的溢出效应模型如图1所示。设第i个成员的溢出效应为Si (i=1, 2, ……, m) , 第j个成员对第i个成员溢出效应的有效溢出率为rij (i=1, 2, ……, m;j=1, 2, ……, m, i≠j) , 其中, -1≤rij≤1;由于产业集群每个成员不会接受自己的溢出效应, 所以, rii=0。则第i个成员获得的溢出效应Di (i=1, 2, ……, m) 计算如下:
因此, 该产业集群的总溢出效应为:
由公式 (6) 可知, 决定一个产业集群溢出效应多少的因素有两个:一个是集群成员各自溢出效应的大小, 另一个是集群成员之间有效溢出率的高低。
产业集群某一成员溢出效应的大小主要由该成员的产出水平和技术水平共同决定的。该成员产出水平越高, 其所需群内其他成员协作的深度和广度就越大, 对其他成员的拉拔效应就越大, 其溢出效应也就越大;同理, 该成员技术水平越高, 其所拥有的可以被群内相关企业模仿的技术就越多, 其溢出效应也就越大。
产业集群的溢出效应可分为纵向溢出效应和横向溢出效应:纵向溢出效应是指集群内上下游企业之间的溢出, 如供应商—生产商、生产商—客商之间的溢出效应, 这种溢出效应促进了双方的发展, 其有效溢出率为1>rij>0。横向溢出效应是指集群内竞争企业之间的溢出, 这种溢出效应往往是从高技术水平企业向低技术水平的企业溢出, 因此, 当高技术水平企业向低技术水平企业溢出时, 促进了后者的发展, 其有效溢出率为1>rij>0;反之, 其有效溢出率为0>rij>-1。当然, 两个相互独立的群内成员之间没有溢出效应, 有效溢出率rij=0。产业集群成员间有效溢出率数值的大小主要由以下因素决定:一是集群内低技术水平企业对溢出效应的吸收能力的强弱决定, 吸收能力越强, 有效溢出率的数值就越大;二是集群内企业雇员相互交流或流动的频度, 雇员相互交流的时间越多, 或者流动的频度越大, 有效溢出率的数值就越大;三是群内企业的衍生频率的高低, 由于企业衍生加速了群内企业雇员的流动和技术的扩散, 因此, 企业衍生频率越高, 有效溢出率的数值就越大。
4 结论与政策建议
依据对产业集群溢出效应模型的分析, 结合公式 (7) , 可以得出以下结论:
(1) 产业集群的溢出效应可以是积极溢出, 也可以是消极溢出。当溢出效应是纵向溢出或者从高技术水平企业向低技术水平企业溢出时, 其溢出效益为正值, 是积极溢出;当溢出效应从低水平企业向高技术水平企业溢出时, 即前者以低技术、低价格的产品同后者竞争, 甚至形成“拼成本、拼价格、拼数量”的低成本竞争状态, 使得后者的创新投入得不到有效补偿, 因此, 其溢出效应是负值, 是消极溢出。
(2) 产业集群内单个企业的产出和技术水平越高、低技术水平企业的吸收能力越强、不同企业的雇员相互交流的时间越多、雇员流动的频度越大、企业衍生频率越高, 该产业集群的溢出效应就越大。
根据本文研究结论, 提出如下促进我国产业集群发展的政策建议:一是政府努力促进产业集群成员尽量沿产业链纵向互补化分工合作, 避免群内企业沿产业链横向同质化分工竞争, 使得整个集群尽可能产生积极的溢出效应;如果一个产业集群内企业主要沿产业链横向同质化分工竞争时, 政府应该对高技术水平企业进行补偿, 以抵消消极的溢出效应给高技术水平企业带来的负面影响。二是政府应积极培育集群内的骨干企业群, 使其在产值和技术水平上, 大幅领先群内其他企业, 以增加其自身的溢出效应。三是鼓励群内企业聘用高素质人才、并培训现有雇员, 提高企业雇员的整体素质, 增加群内企业对溢出效应的吸收能力。四是通过大学、行业协会等机构促进企业雇员之间经常交流, 支持企业雇员合理流动, 从而促进技术溢出和扩散。五是通过税收减免、财政补贴等手段, 鼓励企业衍生, 由于衍生企业和母体企业之间存在着千丝万缕的联系, 它促进了人才的交流, 强化了因人才流动而引发的技术溢出和扩散效应。通过这五项政策措施, 可以大幅度增加产业集群积极的溢出效应, 从而促进产业集群快速发展。
参考文献
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产业内溢出 篇6
近年, 产业集群知识溢出作为研究主题得到了高度的重视, 但从目前研究知识溢出的相关文献来看, 其研究焦点是分析集群知识溢出的概念, 而对于具体到某个产业的集群知识溢出的相关研究少之有少。本文分析了软件产业集群知识溢出的必要性, 从知识形态角度重点研究了软件产业集群知识溢出过程和途径, 并提出相应的建议, 以期通过知识溢出促进软件产业集群的快速良性发展。
1 软件产业集群知识溢出的必要性
马歇尔 (1920) 指出:“一个人产生了一个新的思想, 其他人接受了这个思想并且结合自己的考虑, 于是进一步产生另一个新思想, 集群企业在获取外部知识的过程中得益于‘产业氛围’的影响。”这种“产业氛围”使得集群企业可以像获得空气一样免费地获取某些技术和知识, 而集群以外的企业却很难获得这些知识[1]。而软件产业集群由于自身特点, 与传统产业相比, 尤为需要这种氛围获得创新的种子。
(1) 软件是建立在最新科学成就基础上的技术, 具有技术变化迅速、产品寿命周期短、产品性能改进快等特点。这意味着与传统企业相比, 软件企业创新要面临更多的风险, 再加上激烈的市场竞争和科学技术进步的加快, 知识更新的速度越来越快, 任何一家企业都不可能单独地在其涉及的技术领域内完全跟上知识发展的步伐, 所以软件企业创新不是一种孤立行为, 在创新的每一步都需要得到外部知识源的支持。集群知识溢出使得集群内企业能够以最大程度、最低成本、最短时间获取所需的各种知识, 从而使得企业的创新活动犹如“站在巨人的肩膀上”进行, 所以说知识溢出是软件产业集群创新的重要基础[2]。硅谷的成功也正是因为知识溢出通过宽松的人才流动政策、非正式和正式交流使得硅谷空气中遍布创新知识, 企业可以随时吸收到有利于自主创新的知识种子, 相互学习再整合创新使得硅谷的生机无限。而且软件技术更新换代极快, 很多技术还没有申报专利就已经过时了, 所以软件的专利申报率相对偏低, 这也为集群中知识溢出、企业相互学习创造了条件, 降低了由于引用他人专利而带来的法律纠纷。
(2) 软件产品的兼容性导致软件产业集群甚至整个软件产业都需要知识溢出。软件产品不同于传统产品, 单个企业的产品就能满足消费者需求, 软件产品须嵌套在硬件产品上使用, 需要和其他嵌套的软件产品兼容, 比如某企业研发出一款非常先进的视听播放器软件, 如果与现有使用量最大的微软操作系统不兼容, 也会直接影响该产品的销售。所以任何一个软件企业都不能闭门造车, 软件产品的兼容性造成软件产业集群以及整个软件产业必须非常重视软件的标准, 每个企业研发的产品都遵守该标准, 这样就能做到兼容。而标准是通过软件企业间联合创新而产生 (也有些标准是先进企业在自有知识基础上通过整合其他企业知识制定, 所有企业共同遵守) , 是相对先进的技术协议, 是通过企业间知识流动、整合产生的创新知识。知识流动包括知识共享、知识转移和知识扩散。前两者知识流动方向有目的性, 可以看作主动溢出;而知识扩散是最原始、最低级的知识流动, 没有目的性, 完全是自发的, 完全不可控制的, 可以称为被动溢出、不可控溢出。所以知识流动的过程也可看作知识溢出的过程。软件产品的兼容性决定了软件企业必须通过知识溢出, 整合创新产生共同遵守的标准, 也可把标准看作就是知识溢出的结果。
2 基于知识形态的知识溢出过程研究
在Fallah M H, Ibrahim S, 朱秀梅等学者研究的基础上, 本研究总结得到了知识溢出过程图 (如图1) 。
基于知识形态, 可以把知识分成显性知识和隐性知识。显性知识是“书面文字、图表和数字表述了的知识”, 其溢出往往是附着在语言、文字、图形、数字等载体上的, 通过它们的表达, 在集群内不同的主体之间传递。隐性知识是指尚未被语言或其它形式表述的知识, 它存在于特定的个人头脑中或组织体系中, 是高度个人化的知识, 并且难以规范化、难以言明和模仿、不易被复制或窃取、不易传递给他人的知识[2]。显性知识和隐性知识有不同的溢出特点。基于知识形态研究知识溢出, 可以把隐性知识进一步分为四大类:第一大类是可表述的隐性知识, 通过个体的学习积累但还未被表达出来的知识, 如果知识拥有者能够表述出这种知识, 那就变成了显性知识, 因其未被编码化, 所以只有通过交流、会议等直接接触才能得到[3]。第二大类是情景知识, 零散分布于企业和集群环境中的知识, 这种知识通常需要特定地点、特定时间, 在特定环境中直接接触才能获得, 如很多国家模仿硅谷建立了多个软件产业集群, 给予企业很多优惠, 但发展态势都不尽人意, 硬件设施、产业扶植政策都可以模仿, 但是集群或企业具备的情景知识比如企业文化、集群文化却难以模仿, 而硅谷的成功很大程度上就依赖于这种情景知识提供的良好创新氛围。第三大类是特定专业知识, 嵌入在企业或集群的未编码的专业知识, 比如技术诀窍和方法, 企业都有技术诀窍和专业知识, 而集群企业由于地理位置接近和从事产业类似, 容易相互影响, 形成集群独特的未编码的特定专业知识, 只有深处于集群中的企业才能理解这种知识。第二、三大类隐性知识是企业、集群层次的, 其获取不是通过外化, 而是需要个体以自己的经验或实践, 通过直接接触吸收、理解、获取这种知识, 共同的文化背景和价值观有利于这类知识的获取。第四大类是个体的心智模式, 这种知识可以看作个体思考问题的独特方式, 能够激发个体从现有知识中发展新思想, 或对现有知识进行综合或重组[4]。
隐性知识的转化从个体可表述的隐性知识开始, 这种知识通过外化过程转化为显性知识;而情景知识和特定专业知识需要在特定的环境中或共同的文化背景下, 通过直接接触才能转化为显性知识[3,4]。对显性知识的吸收需要一个内化过程, 在这一内化过程中, 需要利用个体的心智模式 (朱秀梅, 2007) , 这种心智模式是嵌入在人脑中的模糊知识, 是不能够被其他个体获取的。个体通过学习积累了大量的隐性知识, 而能够表述的隐性知识只是冰山一角, 所以个人心智模式包括可表述的隐性知识和不可表述的隐性知识。集群或企业是由大量员工个体组成, 个体的隐性溢出知识互相影响, 最终整合形成集群或企业的情景知识和特定专业知识。而情景知识和特定专业知识也会对个体的心智模式产生影响, 使得个人思考问题的方式、拥有的知识储备更符合集群或企业的要求, 使得集群中的个体思考问题趋于相似, 从而使得群内企业创新趋于同质化。所以集群内企业必须注重与集群外部的联系。
3 基于知识形态的软件产业集群知识溢出途径研究
3.1 显性知识溢出
软件产业集群的显性知识大多是一些技术资料, 比如源代码程序、技术设计方案等, 可以通过直接购买、正式交流获得对方编码化的技术资料;软件企业业务外包和联合创新又会产生产业链间的垂直溢出和水平溢出, 而且很多都是显性知识溢出;软件企业共同遵守的标准也是显性知识溢出的表现;软件企业分裂衍生也会造成大量显性知识溢出。总之, 直接购买、正式交流往往要支付高额成本去获得技术资料, 产业链间的垂直溢出和水平溢出是主动溢出, 双方都要付出成本, 但在显性知识溢出发生的同时也会伴随隐性知识的溢出, 这是企业要多加防范的。由于显性知识是规范化、系统化和编码化的知识, 可以明确表达并且易于转移和存储, 所以它的溢出也比较容易发生, 而且不受地理位置的约束, 比如标准、购买专利等完全可以和群外企业完成。而隐性知识在很大程度上受到地理位置的约束, 隐性知识溢出要靠直接接触获得, 大多是发生在集群内部。所以为了避免集群的同质化, 应鼓励更多的外部显性知识溢出。
3.2 隐性知识溢出
软件产业不同于传统产业, 其创新难度极高, 而且软件技术更新换代极快, 比如只要取得可口可乐配方 (固定不变的显性知识) 就能获得巨额利润, 但软件产品千变万化, 编程技巧远比源代码程序重要, 编码化的显性知识只能解决一时之需, 而且获得显性知识需要支付高额成本, 因此隐性知识溢出对于软件产业集群而言尤为重要。隐性知识包括可表述的隐性知识、情景知识、特定专业知识、个人心智模式四大类。情景知识和特定专业知识对个人的影响, 也就是这两者的溢出是必然存在的, 与集群内部不同企业长期直接接触、个体具备吸收能力, 就能获得这部分知识, 所以说这两类知识能否对企业创新起作用还取决于个体的吸收能力, 研究个体的吸收整合能力对于这两类知识而言更有意义。而可表述的隐性知识溢出不是必然存在的, 必须通过适当途径才能产生溢出, 所以有必要研究可表述的隐性知识的溢出途径。可表述的隐性知识溢出是个人层次的知识, 比如个人掌握的技术诀窍、编程技巧等, 因为没有编码化, 人是隐性知识溢出的主要载体, 必须通过人之间的直接接触获得。
3.2.1 正式交流
通过政府或行业协会等集群代理机构为集群成员安排的学术论坛、专题会议、新品推介会, 以及相关专题论坛和研讨会等获得正式直接面对面的正式交流机会, 在获得显性技术资料的同时, 还能通过技术人员的直接接触获得可表述的隐性知识溢出。
3.2.2 非正式交流
集群企业由于地理上的接近, 使得不同企业的员工有可能彼此熟悉, 并在工作之外发生较多的面对面的交流, 非正式交流带来的是可表述的隐性知识溢出, 员工不可能交流企业显性知识, 因为编码化知识是所有企业严加防范的, 但是通过员工的交流, 溢出了隐性知识, 员工或多或少地还是会把溢出的新知识和创新想法带到自己所在的企业, 进而被企业所共享。硅谷的酒吧就为技术人员的非正式交流提供了场所, 非正式交流促进了可表述的隐性知识的溢出, 加强集群内知识的流动和沉淀, 提高不同知识源的知识碰撞、整合频率, 最终提高集群整体创新水平。
3.2.3 人员流动
软件行业是人员流动非常频繁的行业, 集群企业间的人才流动能够促进集群内部知识流动, 为企业带来新的创新种子。虽然软件企业员工都签署了保密协议, 不允许离职后泄漏公司技术机密、带走显性的技术资料, 但是嵌入在员工头脑中的隐性知识比如技术诀窍、编程技巧还是被员工带到了新公司, 员工个人的可表述隐性知识就很自然地在新公司溢出了。人员流动能够加强知识流动, 形成集群中知识创造与扩散的自增强机制, 促进集群创新。但是过度的人员流动也会破坏集群内部和集群企业的知识的延续性和积累性, 尤其是对于需要知识积累和创新的软件产业集群而言, 因此员工隐性知识显性化研究尤为重要。
4 建议
知识溢出是把双刃剑, 既能促进知识流动, 增加知识存量, 也会带来很多风险, 对此, 分别从集群层次和企业层次给出如下几点建议。
(1) 显性知识是编码化知识, 可以通过直接购买专利技术、源代码程序、合作创新等形式溢出, 编码知识溢出容易控制, 是主动溢出;而隐性知识是未编码知识, 主要通过直接接触溢出, 溢出内容不可控制, 是被动溢出, 所以极易溢出核心知识。建议企业:
1) 通过知识分享加速隐性知识在企业的传播, 促进隐性知识显性化
如果个人隐性知识不能有效地转变为企业知识, 则企业不会获得持久竞争优势的源泉, 所以有必要通过知识分享促进隐性知识在企业中的传播。隐性知识的有效分享, 能促进企业内知识的良性流动和增值, 提高隐性知识效用[5]。企业可以定期召开技术、管理类别的知识交流会, 为员工分享知识提供环境和场所, 加强员工间的交流, 促进个人不可表述的隐性知识转变成可表述的隐性知识, 从而产生隐性知识溢出, 相互整合, 进而形成可编码的企业显性知识。企业应建立“按知识贡献分配”的激励制度, 把员工参与知识共享的程度和薪金、升职挂钩, 用知识薪酬支付制、知识股权期权制度等从近期和远期进行激励。企业还应建立学习型组织文化, 形成一种能促进学习知识、交流知识、共享知识、创新知识的良好氛围, 使员工建立自觉合作、自觉交流、自觉共享的价值观体系。
2) 在隐性知识显性化的基础上区分核心知识和非核心知识, 加强对核心知识的保护防范
企业区分核心知识和非核心知识是有着重要意义的。对于所有的知识企业防范其知识溢出要花费巨额成本, 是不经济的, 而且对于集群中的企业而言, 是有贡献知识溢出义务的, 企业只要严加防范核心知识溢出, 而对于非核心知识可以促进溢出, 以便于加强集群知识流动, 促进集群创新。隐性知识虽深隐于个人大脑中, 属于个人知识, 但是通过企业知识分享会改变个人心智模式, 极大增加个人隐性知识;而且很多由此产生的隐性知识属于企业的核心知识, 一旦员工离职就会毫无保留地带走这部分隐性知识, 给企业带来损失。所以建议企业应当加强员工隐性知识显性化[6]。显性知识溢出的防范措施容易实施, 对得到的编码知识进行核心知识和非核心知识的分类, 比如涉及企业核心技术即为核心知识, 对于这部分知识应加强防范, 防止溢出。企业可以通过加薪升职等手段留住掌握核心知识的人才, 减少核心知识溢出;如果员工执意离职, 企业可与其签订保密协议, 防止知识溢出;而且企业已经通过隐性知识显性化, 掌握了与核心知识相关的个人隐性知识, 这就可以极大减少由于员工离职带来的知识损失。
3) 必须创新, 并在吸收集群其他企业溢出知识的基础上再次创新
企业必须有创新, 有创新才能在吸收集群其他企业溢出知识的基础上再次创新, 产生新的知识, 增加企业知识存量, 贡献更多的知识溢出, 增加集群知识, 从而形成集群发展的良性循环[7]。如果企业没有创新, 只是一味索取其他创新企业的溢出知识, 那么创新企业会采取严防知识溢出的措施, 集群也就失去存在意义;而且创新企业和不创新企业之间的距离会越来越大, 落后企业即使重新选择创新, 也难以利用集群层次情景知识和特定专业知识。
(2) 集群层次应鼓励正常合法的知识溢出
1) 通过法律保证知识溢出合法化, 并建立知识溢出补偿机制
这主要是针对显性知识溢出, 鼓励集群内部的创新企业及时申报专利、设计版权等, 群内其他企业想使用该项技术必须征得创新企业同意, 并支付相应的使用费用。行业协会应切实发挥监督作用, 对于非法使用创新技术的企业应给予通报, 并上报国家有关部门, 及时做出惩罚。知识溢出是具有正的外部性, 是必然存在的, 创新企业或多或少都要受到损失, 政府可以通过补贴、奖励等激励机制切实减少企业的创新成本, 减少知识扩散带来的损失, 提高企业的创新动力。高校、科研机构、技术咨询机构应为创新企业提供必要的指导和服务, 比如提供公共知识溢出、创新项目的搜索、核心技术攻关等。
2) 建立正式沟通机制, 鼓励正常的知识溢出
正式沟通机制[8]指的是行业协会或者政府相关部门专门为集群企业组织的学术论坛、技术研讨会、专题会议等交流形式的活动, 为企业创造面对面的交流机会, 便于群内企业及时了解最新技术发展动向, 也便于创新企业与集群企业或者群外企业进行沟通, 实现了知识的正常溢出。
3) 培育独特的情景知识和特定专业知识, 为集群良性发展创造良好氛围
在软件产业集群内应着力打造集体学习和协作竞争的集群文化, 营造 “比、学、赶、帮、超”的学习氛围。注重培育诚信文化, 提倡敢冒风险并宽容失败、淡化等级观念和重视非正式交流的创新文化[8], 通过培育集群鼓励创新、知识分享的文化和正常合法的知识溢出, 加强集群知识流动, 形成集群独特的情景知识和特定专业知识, 为集群良性发展提供氛围保证。
4) 创造更多的非正式交流机会
如前所述, 隐性知识溢出对于软件企业至关重要, 企业层次应做好隐性知识显性化, 在保护企业核心知识基础上鼓励非核心知识溢出;而集群应创造更多的非正式交流机会, 比如设置集群企业的技术论坛, 或者开设酒吧等休闲场所, 鼓励不同企业员工之间的非正式交流, 加强集群知识流动, 促进集群创新。
摘要：从知识形态角度, 可以把知识分成显性知识和隐性知识, 这两者的溢出特征是不同的。研究基于知识形态的溢出过程是很有意义的, 而且对软件产业集群而言, 知识溢出是必需的。为此, 重点分析了软件产业集群显性知识溢出途径和隐性知识溢出途径, 并提出了促进软件产业集群良性发展的建议。
关键词：知识溢出,显性知识,隐性知识,软件产业集群
参考文献
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产业内溢出 篇7
产业集群是促进区域经济发展和提升区域竞争力的一种重要产业组织形式,其发展机理一直是学界和相关政府部门关注的热点。已有关于产业集群发展的规律研究有两种基本思路:内在驱动和外在推动。内在驱动主要是指从产业集群这一组织形式内在的优势来源出发,如从外部经济、规模经济、交易成本、集体行为、知识共享等产业集群的优势来源来分析产业集聚和集群形成与发展的动因;外在推动主要是从产业集群的孵化条件来分析产业集群形成与发展的原因,如资源禀赋、区位优势、历史文化、政策扶持等外在条件推动着产业集群的形成与发展。当然,产业集群的形成与发展这一结果变量,是一个多维前因变量综合作用的结果,既包括产业集群组织形式的内在优势,也包括外在的适宜条件。创业者同样是推动产业集群发展的一个重要资源。作为一个特定群体的创业者究竟是如何推动产业集群发展的?本文从知识溢出视角,探究了创业者行为驱动产业集群发展的作用机理。
1 文献回顾与综述
1.1 创业者与创业者行为
有关创业者的概念,最早可追溯到18世纪中叶。坎蒂隆(Richard Cantillon,1755)将那些敢于承担风险并作出决定的人称为创业者。有关创业者的正式研究是从熊彼特(Joseph Schumpeter,1934)开始的,他认为创业者是能够提出新的事物组合和新的生产方式,对经济发展有影响作用的人。早期关于创业者的含义有两种解释:(1)以坎蒂隆和熊彼特为代表,强调创业者即创新者;(2)以杜尔哥和萨伊(A.R.J.Turgot & J.B.Say)为代表的,强调创业者即创建新企业的人。后来,随着经济和社会的发展,创业者的内涵和外延不断延伸。柯斯纳(Kirnzer,1973)认为,创业者是能够敏锐地发现市场并获得机会的人[1];卡森(Casson,1982)认为是创业者擅长明智的协调利用稀缺资源的人[2];克里斯蒂安(Chirstian,2000)把创业者界定为创造新价值过程的人[3]。结合已有研究,本文把创业者界定为:敢于承担风险,具有创新精神,能发现和利用机会并将其转化为新价值的人。
创业者行为即创业者创业行为。奈特(Knight,1921)提出创业行为是指应对处理市场技术的不确定性并为此承担的风险行为[4];蒂蒙斯(Timmons,1999)的经典创业过程模型将机会感知与识别、创业团队组建和资源获取作为创业行为的三大内核。Shane(2000)和Venkataraman(2003)将创业机会的识别和创造作为创业行为研究重点。张玉利(2008)认为创业行为研究是揭示创业过程和新创企业产生机理的关键,并认为创业行为是创业者感知机会、资源整合、组建创业团队、获取创业资源的逻辑过程[5]。唐鹏程(2009)对创业决策、创业计划、创业融资3种主要的创业行为进行了研究[6]。本研究将创业者行为置于产业集群情景下进行考察,将创业者关键创业行为界定为:创业者集聚行为、关系网络建构行为、模仿创业行为和创新行为。
1.2 知识溢出、创业知识溢出与产业集群
知识溢出概念始于20世纪60年代,Dougall(1960)在研究外商直接投资(FDI)的社会收益时,发现了知识溢出现象。阿罗(Arrow,1962)最早解释了知识溢出效应对经济增长的作用。罗默(Romer,1968)提出了知识溢出模型,认为知识不同于其他商品就在于知识具有溢出效应。斯蒂格利茨(Stiglitz,1969)把知识溢出定义为:从事类似的事情(模仿创新)并从其他的研究(被模仿的创新研究)中得到更多的收益。Kokko(1994)认为知识溢出是指企业所拥有的知识未经授权转让而被其他企业所获得的现象[7]。知识溢出本质上是一种知识扩散行为,是指通过信息交流而获取的智力成果,并且不给知识创造者以补偿或者给予补偿但小于智力成果的价值。
Acs Z.J等(2009)提出了创业知识溢出的理论模型。该模型揭示了创业活动受区域内知识存量、创业障碍、在位者的内部瞬时知识溢出、区域城市化程度的影响,并认为创业知识溢出对区域经济发展有正向影响[8]。
卢卡斯(Lucas,1988)研究认为,由于知识溢出的存在,聚集经济和规模经济所产生的技术外部性与金融外部性使要素边际收益递增,引起经济活动的地域空间聚集和扩散[9]。Kurgan(1991)认为知识溢出是产业集聚或外部收益递增的来源之一。Jaffe & Henderson(1993)认为知识溢出是造成集聚效应的主要动力,促进了企业集群的形成[10]。
1.3 产业集群发展评价
产业集群发展是产业集群生命发展周期的一个阶段。这一阶段的特征表现为:产业集群规模快速扩张,大量企业进入,集群成为推动区域经济发展的增长点;集群产业链不断完善延长,关联企业增多,企业间的竞争与合作关系更加密切;中介机构开始进入并发挥其功效;各种资金、技术、人才、信息等资源在集群内不断集聚,集群对产业各种资源具有吸附能力等等。
产业集群发展的评价主要有两种形式:定性和定量。有影响力和代表性的定性评价法是波特(2002)的钻石模型评价法,通过对生产要素、需求条件、相关和支持产业以及企业战略、结构和同业竞争四大关键要素和政府与机会两个辅助要素的变化和相互作用来评估产业集群的发展程度。在定量评价方面,较有影响的是通过对产业集群集聚度的测量来评价产业集群的发展程度,几种有代表性的方法分别是:空间基尼系数G(Spatial Gini Coefficient),是一项计量产业集群的集聚程度指标;区位商系数LQ(Location Quotient),通过对给定区域中产业占有的份额与整个经济中该产业占有的份额相比的值来进行分析,以判断产业集群发展;产业集群集聚度,即CAD(Cluster Agglomeration Degree)指数,反映产业在特定区域的专业化程度和产业关联程度;行业集中度指数CR(Concentration Ratio),指规模最大的几个企业的销售额、增加值、员工数、资产额等有关数值占整个行业的比率。
由于产业集群发展的复杂性,产业集群发展的指标维度应该是多元的。郑胜利(2003)将集群发展评价指标划分为3类:区域优势评价法、地区工业竞争力评价法、“集聚+集群”评价法[11]。池仁勇等(2005)从企业出生率与死亡率、企业成长率、集群网络联接度、集群产业配套度4个方面对产业集群发展阶段进行划分[12];周碧华等(2006)提出了产业集群综合评价的8个指标维度,分别是集成密度、发展规模、服务体系、基础设施、经济效益、品牌形象、科技水平、管理能力[13]。本文将从集群规模、集群环境、集群网络和集群创新4个维度对产业集群发展进行定性评估。
2 产业集群内创业者行为
正如波特(1990)所说:产业集群就像一个磁场,吸引着大量优秀人才和其他关键要素的加入。产业集群的人才集聚效应正是产业集群竞争优势的一个重要来源。在产业集群所吸引的人才资源中,创业者是最为重要的,可以说产业集群形成与发展过程就是创业者在集群内不断创业的过程。创业者创业行为对产业集群的正向影响作用,主要体现在扩大规模、完善产业链、构筑社会网络、扩散知识、推动创新等方面。
2.1 创业前行为
根据创业发展过程阶段,可将产业集群内创业者行为划分为3种类型,即创业前行为;创业中行为和创业后行为(见图1)。根据蒂蒙斯(Timmons,1999)创业模型,创业前行为主要是指创业机会的感知和识别,是创业过程的核心要素和开端,目的在于识别能为市场创造或增加新价值的产品或服务。相较于其他环境下的创业,产业集群中创业机会感知和识别相对简单,并且承担的风险更小。产业集群的一个重要特征就在于产业在区域和资源上的集中性。这种集中性将减低进入该领域和新创企业的风险,增加了获取资源和成功的机会。Bahrami & Evans(2000)指出集群内优越的环境、风险投资、社会资本和企业家精神等因素吸引了大量创业者进入,降低了创业者的创业难度[14]。买忆媛等(2007)研究认为:集群创新优势本身就具有创业优势,产业集群优越的环境和创业平台、健全的创业机制,都促使创业者创业成功[15]。因此,在产业集群内的创业前行为具体表现为创业者在集群内的集聚行为。
2.2 创业中行为
创业中行为是创业活动的主体部分,其主要内容是整合获取资源以创立新企业。在创业过程中,资金、人力和信息都是重要的创业资源。新创企业成立之前,由于缺乏信用记录,创业者很难获得风险投资和商业银行的信任,在耗尽创业者自身原始资金后,不得不凭借自身的社会资本来获取创业资金的支援,这种融资方式简化了手续、节省了时间、降低了融资费用,成为创业资金的一个重要来源。Fogel(2001)调查研究表明,创业者所获得的金融支持主要取决于他们的个人关系和个人资源[16]。在创业团队成员的甄选和创业信息资源的获取上,也会遇到同样的问题。由于创业者是行业的新入者,资金缺乏,又承担着较大创业风险及创业不确定性,创业伙伴的加入和信息的获取主要还是依靠创业者的社会资本。虽然在产业集群环境下的创业同样会遇到创业者在整合和获取资源方面的难题,但相较于一般创业行为而言,集群环境下的创业资源的获取要简单许多。产业集群内的中介服务组织为创业者资源的整合与获取提供了便捷;集群内的人才集聚效应,为创业伙伴的甄选提供选择空间;产业根植性和集群知识共享为创业信息的流动创造了条件。然而,社会资本在产业集群内创业者资源的整合和获取方面仍起着关键性作用,创业资金、人才资源、创业信息等资源的获取仍然需要创业者与风险投资者和专业服务机构保持密切联系。创业者社会资本是以创业者个体为中心,以业缘、人缘、地缘、亲缘为节点的社会网络关系。基于此,本文将创业者社会网络关系的构建行为作为创业中行为的一个重要内容。
创办新企业这是创业的一个显性结果。新创企业有3种基本模式:自主创业、模仿创业和合作创业。模仿和跟随创业是产业集群环境下新创企业的一个典型模式。激励理论认为,目标吸引力和可实现程度是激励个体行为的两个维度。集群内领先创业者的创业成功,具有强烈的榜样作用和示范效应,激励着潜在创业者实施创业行为。潜在创业者根据自身创业认知,受经济利益的直接驱动,成为创业活动的模仿者和追随者,真正创办新企业,从事相似商品或配套产品的生产和经营活动。Dirk Fornahl(2003)认为在区域内创业活动会发挥积极地榜样作用,会降低模仿创业者的风险知觉[17]。杨静文(2004)研究指出,领先创业者的创业示范作用会带来知识扩散的外部学习效应,潜在创业者通过近距离的观察和相互学习,降低了其模仿创业的创业风险,增加了创业的可能性[18]。因此,将模仿和跟随创业作为创业中行为的另一个重要内容。
2.3 创业后行为
创业者在产业集群集聚搜寻创业机会、通过关系网络整合和获取创业资源、模仿创办企业以后,会把创业行为的重点放在新创企业的生存和发展上。Gartner和Starr(1992)认为创业者为谋求新企业的生存和发展必须做出的3个基本行为:获取资源、建立组织结构以生产产品或提供服务,确保产品或服务的持续交易以及确保未来能持续获取资源[19]。由于产业集群环境下创业的一个基本模式是模仿型创业,这种模仿型创业的一个突出劣势在于新创企业生产产品的趋同性和生产技术的相似性。在这种情形下,随着后续新创企业的持续进入,产业集群规模不断扩大,市场份额不断被分割,新创企业面临着巨大的市场竞争和市场风险。新创企业要获得持续的发展势头,仅靠模仿和跟随是无法做到的。因此,创业者在成功创办企业以后,除了维持正常的生产和经营外,要实现“持续交易”和“持续获取资源”的目标,关键是要持续创新。产品创新和技术创新行为是新创企业延长生命周期的关键。
3 创业者行为、知识溢出效应与产业集群发展
3.1 创业者行为知识溢出效应
产业集群内创业者知识溢出是指产业集群内创业者所拥有的技术、工艺、信息、管理等方面的知识发生外溢而被集群内其他成员共享知识的现象。虽然知识溢出往往是被动、无意识和非自愿的,但产业集群作为一种特殊的网络型组织结构,是知识溢出的温床。产业集群的地域集中性促进了知识的快速传播,并较少出现知识失真和过滤;集群内企业在业务上的相近性与互补性以及相同的知识背景,减少了信息不对称,促进了知识的溢出与传播;集群内的正式交流和非正式交流为知识溢出提供了便捷;集群内某些设施的共享为集群内的知识转移提供了良好的外部条件。产业集群内知识溢出的主要途径是员工流动、衍生企业、非正式交流和合作创新(魏江,2003),而创业者是知识溢出的重要载体。
知识溢出效应是指知识溢出引发的反应和后果。产业集群环境下,知识溢出效应可从两个层面展开分析,从微观层面可探讨知识溢出对创业者、新创企业、相关部门组织的作用影响;从宏观层面可探讨知识溢出对产业集群的发展作用。而创业者行为中的知识溢出效应是指创业者行为中的知识溢出现象对产业集群环境、规模、网络、创新等方面的影响作用。具体来说,创业者行为中的知识溢出效应主要体现以下几个方面:
3.1.1 创业前行为知识溢出的倒逼效应
创业前行为主要表现为潜在创业者的集聚行为。创业者在产业集群的集聚行为,会引起当地相关政府部门的警觉和重视,开始关注创业者的创业动机和创业倾向,并对当地产业集群环境、产业基础和发展趋势进行研究。在创业者和相关政府的沟通交往交流过程中,创业者将产业知识技术、发展趋势、发展困境等信息传递给相关政府部门,相关政府部门会增加对产业集群发展的理解程度和对产业技术发展的了解程度,在获得正面评估的基础上,会制定相关配套政策,甚至会加大提供相关公共物品的力度,来支持创业者创业和产业集群的发展。在这一知识溢出过程中,知识溢出方为创业者,知识溢入方为当地相关政府部门。倒逼效应的结果是,由于众多创业者的集聚,倒逼当地相关政府部门出台支持政策、提供更多创业公共物品,实现提升集群环境和创业环境(生活、工作、政策环境)的目的。
3.1.2 创业中行为知识溢出的网络效应和示范效应
创业中行为主要包括社会关系网络的构建行为和新创企业的模仿行为。产业集群内的创业者要新创企业,必须要与中介性组织、政府部门、销售商、供应商、产业链上下游厂商等建立广泛的社会网络关系。创业者社会网络关系建构的过程,往往伴随着知识的相互溢出。由于知识共享以及知识搜寻成本减少等益处,知识溢出成为建立关系和维护关系的纽带。在知识相互溢出过程中,不仅提升创业者的知识势能和存量,而且创业者社会网络的广度和深度也得到增强,其结果是创业者的知识存量增加、创业成功率提高,产业集群知识分布更趋合理、网络结构得到优化。
创业者的一个核心任务是新创企业,模仿创业是产业集群环境下创业的一个基本模式。模仿创业行为实质上是创业知识溢出的过程。知识溢出的主体是领先创业者,客体是模仿创业者,知识溢出的内容主要包括盈利模式、生产技术、市场信息、管理方式等领先创业者创业成功经验方面的知识。这种创业知识溢出的示范效应会吸引更多的创业者进入产业集群创业,产业集群规模会不断扩大。
3.1.3 创业后行为知识溢出的迸发效应
创业后行为的一个重要内容是创新机会识别与行为。创新行为有利于产品和技术升级,避免出现同质产品和趋同技术的残酷竞争。内生增长理论认为,知识溢出在创新中扮演着重要角色。知识溢出增加了溢入方的知识存量,提高了溢入方的知识势能,而创新行为是在已有知识的基础上累积升华而成的,建立在较高知识存量基础上的创新行为更易获得成功。创业者创新识别与行为既得益于知识溢出,同时也会在更高层级上形成新的知识溢出源,成为更高层级创新的原动力,为其他创业者营造良好创新氛围,提高产业集群整体创新层级,进而促进产业集群的优化升级。另一方面,由于产业集群的企业地理邻近、社会关系网络密切,创业者之间存在很多的正式交流和非正式交流机会,而知识技术、信息、思想的交流和碰撞往往会成为创新热情和创新思想出现的源泉和动力。创业者正是在知识溢出过程中,不断迸发出创新火花的。在这一过程中,产业集群的整体创新效率和效益得到提高,产业集群的创新水平得到提升。
3.2 创业者行为知识溢出效应与产业集群发展
在产业集群环境下,在创业者的集聚行为、社会网络关系建构行为、模仿创业行为以及创新行为中,伴随着知识溢出现象,由于知识溢出的倒逼效应、网络效应、示范效应和迸发效应,推动着产业集群发展,具体表现为:集群环境优化、集群社会网络结构改善、集群规模扩大、集群创新提升。这三者的逻辑关系具体见图2。
4 结论与展望
创业者在推动产业集群发展的动力系统中具有重要地位,这种重要地位主要是通过创业者行为以及其行为中的知识溢出效应来实现的。虽然在产业集群环境下,创业者行为和知识溢出的边界都很广泛,但本文通过提取集聚行为、社会网络关系建构行为、模仿创业行为和创新行为等四大核心创业者行为以及伴随其中的知识溢出倒逼效应、网络效应、示范效应和迸发效应,诠释了集群创业者推动产业集群发展的作用机理。这不仅丰富了集群创业者以及产业集群发展的研究理论,而且对于创业者创业以及相关政府部门在制定集群发展政策方面具有参考和借鉴意义。但是,本研究仅限于理论探索,进一步补充调查研究,对构建的理论模型进行实证分析和验证,是下一步需要研究的工作。
产业内溢出 篇8
自内生增长理论产生以来,技术溢出就被认为对行业发展和区域经济增长有着显著的影响,技术溢出的相关研究已成为近年来的热点课题。技术溢出包括区域内、区域间和国际间技术溢出。目前较多的研究,特别是发展中国家基本集中在国际间技术溢出,即FDI的技术溢出。而针对区域内产业的技术溢出效应研究还很少。
在发达国家的实证研究表明大体上同行业企业的聚集对于成熟产业和高技术产业重要,而产业集群对于吸引新型产业更重要。因此多样化的产业环境有助于吸引新的产业,而专业化环境对维持产业的持续发展更重要[1]。由于各自区域自身不同特点,不同区域的技术溢出的大小和显著性有一定差异,但是通过一些发达国家高技术行业的研究表明,企业的聚集和产业集群对技术溢出效应的影响都较为显著[2,3,4]。
R&D具有双重效用,它不仅加快企业的创新,而且提升企业学习和利用外部技术的吸收能力,加剧产业集群内的竞争[5]。在对R&D投入的技术溢出效应的研究中,学者们较多地区分不同类别的R&D投入来进行研究,但都认为自身的R&D支出对吸收能力和技术溢出效应有显著影响。Werner Bonte[6]发现公共R&D支出基本上没有产业间的溢出效应,而私营R&D投入对生产率的提升有显著作用。在高科技领域公共R&D支出应对私营R&D投入有促进作用。Higon实证显示产业内R&D和产业间R&D投入对于提高生产率有显著影响,而国际间R&D投入影响不显著。另外还有很多学者从人力资本角度研究技术溢出,一般把人力资本作为影响产业吸收能力的变量,认为人力资本是技术溢出发生的基础。
国内学者对于产业间技术溢出的相关实证研究还较少,宁军明[7]检验31个省份27个工业部门的增长如何受地区产业专业化、多样化和地方竞争的影响,结论表明专业化和多样化不是对立的,专业化是区域内某一产业部门的特征,多样化是整个地区的特征,地方产业中的不同专业化水平与地区的多样化程度是能够很好结合起来的。同时李进[8]利用中国29个省份制造业的横截面数据,结合空间地理因素分析研究了本地以及相邻地区不同形式的知识溢出对本地创新活动的作用。尹静和平新乔[9]根据Jaffe的技术溢出研究思路,以中国各行业在各地区的R&D投入状况来构建区域问的技术相似指标,并在此基础上计算了我国各省之间技术溢出情况。张永林和蔡虹[10]利用长三角区域各省数据,计算了以技术存量度量的技术溢出效果,得出了研发投资与技术存量正相关的结论。
从目前的实证研究来看,对于区域内产业技术溢出的机理及其实证研究较少,其方法基本上是将研究对象的产出作为因变量,将其它的考查因素视为解释变量,并通过考察各项回归系数的变化来描述技术溢出。
2 研究框架及模型说明
2.1 基本计量模型
本文以索洛经济增长核算模型为基础,借鉴Feldman 和 Audretsch(1999)、Paci 和 Usai(2000)等分析技术溢出的回归方法。
假定一个行业的产出方Y=Af(K,L) (1)
其中,K与L分别代表投入要素资本和劳动,A代表技术水平,技术水平不仅与自身技术投入有关,也与外部技术溢出和市场环境有关。
因此行业产出方程(1)可以写为:Y=A(T,S,E)f(K,L) (2)
其中T是自身技术投入,S是技术溢出的影响变量,E为市场环境变量。
若从全要素生产率(TFP)角度考察,由TFP=Y/(αK+βL),这时
TFP=A(T,S,E) (3)
将(2)式两边取对数,我们可以获得如下的基本回归方程
lnTFPt=Ct+α
其中,α
2.2 相关变量的选择
技术溢出效应的作用最终反映在行业技术能力——全要素生产率的提升上。本文采用基于DEA方法的Mlamquist生产率指数来测算行业TFP,并且将其分解为技术效率的变化(EC)和技术进步(TC)来进一步细致的考察技术溢出通过何种机制影响行业TFP的变动。
行业自身的技术投入(T)主要反映在研发经费投入和人力资本投入两个方面,其中经费投入可用行业研发投入强度(RER),即R&D经费投入占总销售收入的比值来表示,而人力资本投入则用行业拥有科学家与工程师所在就业人数的比例(SCENR)来表示。
本文从其它行业的产品创新所导致的模仿创新、人力资本间的交流学习和研发活动导致的知识共享三个方面引发的外部技术溢出来考察。其中其它行业的产品创新所引发的技术溢出可用其它行业的新产品产值来(NPSVO)表示,人力资本间的交流所引发的技术溢出可用其它行业的科学家与工程师数量(SCENO)来表示,而对于研发活动的技术溢出,由于技术研发是一个积累的过程,基于研发活动的知识共享应该使用市场研发经费投入存量(REOS)来表示。本文采用国际上通用的永续盘存法,首先计算各个行业的研发投入存量(RDS),行业 的R&D存量可以表示为:
PDSit=(1-δ)RDSit-1+RDit (5)
其中,RDSit为第i个行业在t年的知识存量,RDit为第i个行业在t年的R&D支出,δ为折旧率,Goto and Suzuki[11]研究发现R&D投入的折旧系数取值在15%至25%之间,另外Harhoff[12]研究发现折旧系数的具体取值对研究结论影响并不大,因此本文假设δ取值为20%。
采用Griliches(1979)所提出的方法计算各行业的期初R&D存量:
RDSit=(1-δ)RDSit-1+RDit (6)
其中gi为行业i的R&D经费投入的年平均增长率,由行业i的R&D经费投入的数据年增长率的几何平均得到。
对于R&D经费投入的价格指数,综合比较不同学者所构造的研发投入价格指数[13,14],借鉴朱平芳和徐伟民[15]的方法使用研发投入价格指数(RDPI)为:
RDPI=0.55CPI+0.45FPI (7)
其中,CPI为消费者价格指数,FPI为固定资产投资价格指数。由此得到本文使用的研发投入价格指数。
最后,某一行业可利用的市场知识存量以高技术产业内其它行业的研发投入存量之和来表示,即:
由于技术溢出的形成需要双方的互动才能实现,因此技术溢出不仅受到溢出主体和受体的影响,还受到市场环境的约束。一般认为企业的聚集和市场竞争都有利于技术溢出的形成。企业的聚集有助于技术在企业之间流动,获取创新思想的机会增加,同时企业的研发合作能有效的降低研发风险,而市场竞争扩大了创新企业和模仿企业间的利润差距,激励企业更多的技术投入,这一方面增加了市场的技术存量,另一方面提高了自身技术水平,加强吸收外部技术溢出的能力。
行业内企业的聚集可以用行业就业人数所占比例(PS)来反映,即:PSit=empit/empt,其中empit为第i个行业在t年的就业人数,empt为高技术产业各个行业在t年的总体的就业人数。
各行业的市场竞争程度(CI)采用Henderson和Todd[16]、Higon等学者的方法,市场竞争度指数(CI)=行业内企业数量(nf)/行业的就业人数(emp)。
3 数据说明及实证分析
3.1 数据说明
本文实证研究对象为北京高技术产业。为数据的完整性和一致性,本文使用的样本数据均来自《中国高技术产业统计年鉴》2002-2008年各期北京市的相关数据。
(1)北京高技术产业5大行业的2002-2007年TFP、EC、TC的估计。
使用基于DEA方法Malmquist指数方法常用来估计全要素生产率的变动状况。它不但可以分析不同时期决策单元的效率演化,而且可以将Malmquist指数分解为技术进步率和技术效率变化率,以找出它们各自的变动对全要素生产率变动的影响。以北京高技术产业各行业历年的实际产值为产出变量,实际的资产存量、年平均就业人数作为投入变量,在可变规模报酬条件下,利用投入导向型的DEA模型估算各行业的Malmquist生产率指数,即各行业的相对全要素生产率的增长率,以及相对技术效率变化(EC)与技术进步(TC)的增长率。下表1列出了各行业的指数测算结果:
整体而言,北京高技术产业5大行业中医药制造业的全要素生产率(1.022)最高,其次为航空航天制造业(0.99),而医疗设备及仪器仪表制造业全要素生产率最低(0.884)。从Malmquist分解指数来看,5个行业的技术进步(TC)的平均增长率要高于技术效率(EC)的平均增长率,这说明北京高技术产业全要素生产率的提高主要是依靠技术进步推动的。在估计技术溢出对行业TFP的影响,均假定2000年相应的Malmquist生产率指数为1。其它各变量的数据都是使用相关价格指数处理后的实际数据。
(2)数据的平稳性检验与协整检验
本文研究的目的是要寻找行业技术能力与自身投入、外部技术溢出之间的稳定关系,这就要求实证变量之间存在着协整关系。在进行协整检验前先对各个变量进行单位根平稳检验。
2003年,Im、Pesaran和Shin建立了面板数据单位根检验的W检验,该检验不仅允许残差项存在序列相关,而且还允许各纵剖面时间序列具有不同的动态行为和残差方差。因此本研究选择IPS检验方法来进行面板数据单位根检验。在存在单位根的原假设条件下,根据实际统计量 值与面板数据单位根过程检验的临界值相比较,得出所检验统计量是否平稳的结论。
从单位根检验结果(表2)显示,所有变量均不能拒绝非平稳的原假设,也就是说所有变量均为一阶非平稳过程。因此,利用kao残差面板协整检验以确定设定变量间存在着稳定的关系。
检验结果(表3)显示,本文研究的模型所使用的技术效率、技术进步和全要素生产率三个变量与所考察的影响变量之间均拒绝不存在协整关系的假设,也就是说本文研究模型的变量间存在长期的稳定关系。
3.2 实证结果分析
基于模型(4)及相关变量的选择,本文选取北京高技术产业2000-2007年数据进行实证。首先利用面板数据模型进行估计,采用常用的协方差检验方法进行面板数据模型类型判断,本文适合固定效应模型(拟合结果如表4)。由于不变系数面板数据模型隐含同质数据的假设,它只能提供系统的综合结论,而不能反应行业间一一对应的具体关系,因此,本文结合OLS方程组对高技术各行业间的具体技术溢出关系进行研究。选取行业间的时序数据进行一一回归,得到一个技术溢出对各行业TFP影响作用的回归矩阵(表5)。
注:***表示在1%水平下显著,**表示在5%水平下显著,*表示在10%水平下显著。下同。
(1)从实证结果可以看出,行业就业人数所占比例(PS)对技术效率和全要素生产率的回归系数为负,说明高技术产业各行业间均衡发展有利于技术效率的提升,而它对技术进步的回归系数为正,但没有通过显著性检验。市场竞争有利于技术效率的提升和全要素生产率的进步,但是它们对技术进步作用不显著。可见北京高技术产业集群效应和行业聚集效应尚未充分的体现出来。
北京高技术产业总体上技术溢出效应还不是很显著。不能仅仅因为北京科技教育资源密集或者中关村园区企业多就简单认为这是高技术产业集群,高技术产业集群需要在制度建设、商业环境、企业文化和企业家精神的各个方面完善与协调。虽然北京的R&D强度接近于世界发达国家,但是高技术产品竞争力却较弱,说明北京只是拥有科技资源比较优势,只有将比较优势转化为竞争优势,转化为实实在在的生产力,才能真正提升高技术产业的生产率。
(2)北京高技术产业的技术自主研发能力有待提高。在不考虑行业间交互作用时,行业自身研发强度的提高对于技术效率、技术进步与全要素生产率都有促进作用,但是在考虑行业间的交互作用后,自身研发投入强度对行业技术能力的作用的显著性减弱。这正说明高技术行业的发展受到相关各行业的技术溢出效应的影响。结合交互作用检验结果分析,行业自身研发投入强度的提高通过模仿其它行业的新产品创新成果强化了行业间的技术溢出,进而提高行业的技术效率和全要素生产率,但是模仿创新对于技术进步的促进没有显著影响。根据北京知识产权局公布的数据,实际上北京地区2000～2008年专利授予量中实用新型和外观设计专利占总授予量的70%。可见北京高技术产业的研发投入主要还在于模仿创新。
(3)科学家与工程师数量的增加有利于吸收其它行业研发活动的技术溢出。与研发投入强度的影响相反,行业拥有的科学家与工程师在不考虑行业间交互作用时,其对技术效率、技术进步与全要素生产率的技术溢出效应不显著,但是在考虑行业间的交互作用后,科学家与工程师的数量对行业技术能力有显著的溢出影响,行业的人力资本投入有利于提升对市场技术知识存量溢出的吸收能力。
(4)北京高技术产业各行业间技术知识存量的技术溢出效应显著,外部技术溢出对于行业全要素生产率和技术效率有显著影响,但是对技术进步的溢出效应不显著。技术进步主要依靠自身的技术研发投入。技术溢出效应的存在可以给企业提供一个良好的外部技术环境,引导企业的研发投入导向,降低企业的研发风险,但这些都是建立在企业自身的研发活动的基础上,若自身技术研发投入不足,技术溢出也就失去了作用力。
注:此表为高技术行业间一一对应分析,每两个交叉表格中的值分别表示相应的基于新产品创新、研发投入和人力资本交流的技术溢出效应实证结果,其中对角线括号中的符号表示相应行业市场环境的影响。
从行业间的回归分析发现:(1)对于技术溢出的市场环境的回归结果显示,五大行业除了计算机和办公设备制造业是受专业化环境影响外,其它均受行业间溢出效应的影响,这与面板数据模型的结果相吻合,表明了多样化环境有利于高技术行业的发展。(2)医疗设备及仪器仪表制造业受到其它行业的研发投入的技术溢出效应显著影响。因为医疗设备和仪器仪表的制造是为其它行业的应用服务的,因此其它行业的需求当然对其发展具有较大的影响。(3)计算机及办公设备制造业也是基础性行业,但是在现代信息社会,计算机等自动化办公设备已经相当的普及了,因此相对它对于其它行业的技术进步的作用不是那么的显著,只能对技术效率的提升一定的影响。这也可以从上表的行业间检验结果可以看出。但是其受医药制造业的人力资本投入的影响显著。(4)电子及通信制造业受其它行业的技术溢出效应不显著,但是电子通讯行业的研发投入和产品创新对其它几个行业都有显著的影响,这说明电子通讯行业的技术溢出效应比较显著,事实上,电子及通信制造业迅速发展是北京高技术产业的特点,这说明电子通讯业的发展对于促进其它行业的进步有较大的影响和辐射能力。(5)航空航天制造业主要受人力资本的溢出效应和电子及通信制造业的产品创新的影响,但是它对于其它行业的技术溢出效应有限。因为航空航天业是一个高尖端的综合应用行业,主要靠其它各个行业的支撑,其成果虽然对国民经济和人民生活水平有较大影响,但是它对其它高技术行业的技术影响力却有限。(6)医药制造业受电子及通信制造业新产品创新的滞后影响。同时它的研发投入对于其它行业有较大影响。综合看来,计算机和电子通讯等基础性行业的全要素生产率的提高主要受自身研发投入的影响,但是对其它行业的技术溢出效应较大,而其它高端的应用性行业受其它行业的技术投入的溢出效应影响较大。
4 结论与建议
由以上分析,可以得到以下结论:①北京高技术产业还处于成长阶段,企业的聚集和产业集群效应对于技术溢出没有显著作用。②自身研发投入强度对于行业技术进步有决定性作用,同时研发投入能够强化行业间产品创新的技术溢出,进而提高行业的技术效率和全要素生产率。③行业的人力资本的投入有利于提升对市场技术知识存量溢出的吸收能力。④基于行业间的新产品模仿创新的技术溢出效应对于行业全要素生产率和技术效率有显著作用,而对行业技术进步作用不显著。⑤技术溢出主要通过影响技术效率的变化来影响行业全要素生产率,而对技术进步的影响相对较小。⑥高技术产业中偏基础性行业对其它行业的技术溢出效应较大,而其它高端的应用性行业受其它行业的技术投入的溢出效应影响较大。
基于本文所得结论,我们提出以下政策建议:
(1)培育一批有一定市场控制力的大型企业,建立企业间、行业间的技术联盟,强化高技术产业集群的优势和核心竞争力。在全球化经济的时代,发展中国家无论经济水平还是技术能力相对于发达国家还有相当大的差距。以市场换技术的战略有其瓶颈和风险,要实现高技术产业整体技术水平的提升,必须依靠自身力量,通过企业间的并购、联合或者建立联盟来增强高技术企业间的技术联系与交流,以强化技术溢出,促进高技术产业健康、快速发展。
(2)充分重视自主研发,提高高技术企业自主创新能力。高研发投入是高技术企业的重要特点,技术研发是高技术企业的战略核心。在制定R&D投入策略时,应充分重视R&D投入效率,在自主研发与模仿创新之间的权衡。
自主研发是高技术产业发展的必然选择。在高技术产业建立初期,像我国这样的发展中国家,学习或引进国外先进技术,进行代工生产和模仿创新是一个可行的选择,但是为了占领和控制市场以实现自身商业利益的最大化,跨国公司对其关键核心技术是进行严密的控制的。要实现真正的技术赶超,必须通过提高自主创新能力来实现。当然,自主创新能力不可能一蹴而就,需要不断的技术吸收、消化,通过增强自身的技术能力来实现,而加大自主研发的强度,不仅可以增强自身吸收能力,也是走向自主创新必经的一个积累过程。
(3)提高企业及相关机构技术研发人员的创新能力,培养一批高级技术研发队伍,以加强人力资本的交流与流动的技术溢出效应。现阶段高技术产业研发人员主要还是技术学习和模仿创新,而自主创新能力不足。首先,应鼓励跨国企业在本地设立研发机构,加强与跨国企业研发机构或国外研发机构的研发合作,学习先进的技术研发和管理经验。其次,加强企业研发人员与研究所、大学等机构科研人员的交流与合作。这在提高企业的研究人员的技术能力的同时,也能够使得机构研究者的成果更快地市场化,实现研究机构和企业的产学研的结合。第三,北京作为我国高技术研发中心,应当更加的开放和国际化,适当引进世界各国优秀技术人才,支持有能力企业走出去,在国外建立分公司时在当地设立研发中心,充分利用当地优秀的人力资源和技术环境,实现新形式的技术溢出。
(4)促进高技术产业各行业间的均衡发展,加强各行业间的协调与发展规划。电子及通信制造业是北京高技术产业的主要支柱,其行业产值一直占据北京高技术产业总产值的50%以上。然而,由生产率测算和实证结果发现,电子及通信制造业的技术效率在5大行业中并不高,适当均衡化的行业发展有利于提升高技术产业整体的技术效率。这也有利于加快高技术产业相关产业链的整合和高技术产品的市场推广和应用,以强化高技术产业的技术溢出效应。