吴松强，曹新雨，蔡婷婷

(1.无锡太湖学院 商学院，江苏 无锡 214100；2.南京工业大学 经济与管理学院，江苏 南京 211816)

0 引言

先进制造业产业集群是引领国民经济快速发展的中坚力量，在嵌入本地产业集群和全球价值链的同时，促进经济快速发展和产业化水平提高。集群经济已经成为经济发展主流趋势，企业仅依靠自身力量发展不仅增加了成本，也降低了效率。企业通过嵌入产业集群，不仅可以有效降低成本，减少价值链上低效率环节，还可以提升集群整体价值[1]。然而，先进制造业集群内部交流平台和成员之间缺乏信任度，知识信息和技术信息交流不畅造成的弊端日益显现。同时，集群企业创新能力培育被严重忽视也制约着先进制造业集群进一步发展。随着大量企业涌入集群内部，一系列问题也随之出现。主要原因在于先进制造业集群内部尚未构建有效的创新网络，企业缺乏创新活力，制约集群企业长期发展。

先进制造业集群网络嵌入性是构建有效创新网络的重要因素，其强调企业在集群中的内外部联系，要求企业通过自身知识搜索和知识吸收，将其进一步转化为促进企业创新的源泉。面对开发新市场和新产品的压力，企业必须提高知识搜索能力，不断获取和吸收知识，提升企业技术水平，找准创新时机和方向，持续提高企业创新能力。企业要想在竞争中取得优势，必须提高技术水平和创新能力。目前，企业通过嵌入集群网络提升竞争力的研究已经得到学术界认可，并形成了一定的研究成果，提出了一些影响网络嵌入性与企业创新能力之间关系的中间因素，比如吸收能力、动态能力、学习能力等[2-4]，但研究结论还存在一些不足之处，如对于集群网络嵌入性与企业创新能力之间关系的影响因素存在分歧，基于中国国情的先进制造业集群网络嵌入性的影响机制研究尚不完善。考虑到各种中介变量影响机制不同，本文主要创新点在于将集群网络嵌入性和企业创新引入先进制造业集群环境中进行研究，从双元角度探索知识搜索对其关系的影响及作用路径，对于深化企业创新能力前因研究具有重要意义。

为了解决上述问题，本研究以江苏省先进制造业产业集群为例，深入探讨企业创新能力前因变量，主要是探究集群网络嵌入性、知识搜索和集群企业创新能力三者之间的关系，通过问卷调研、收集和分析数据并进行实证研究。从理论上，本文在分析先进制造业集群网络特征基础上，将知识搜索作为中介变量，探讨在产业集群中网络嵌入性对企业创新能力的影响机制；从实践上，本文基于江苏先进制造业集群，选取具有代表性的224家先进制造业集群企业为调查样本， 研究结果可以有效指引经济转型时期江苏先进制造业集群升级发展，促进资源共享，提高企业创新能力，实现集群内部共赢发展。

1 理论与假设

1.1 网络嵌入性与企业创新能力

网络嵌入性是集群网络理论中的核心概念，企业在集群网络中的嵌入效果决定了其在集群网络中能够获取、配置资源的种类和数量，从而影响企业在集群网络中的创新行为和绩效。Gronovetter(1985)从结构和关系角度对嵌入性进行划分，结构嵌入性主要包括网络密度、网络规模、中心度等，强调企业嵌入的集群网络结构特征；关系嵌入性则关注企业嵌入的集群网络与其它企业的关系特征，例如联结强度、信任等[5-7]。企业创新能力起源于熊彼特的研究，熊彼特认为，创新是在原有组合上产生新组合的情况。基于此，国外学者从不同视角对创新能力展开研究，对其内涵进行界定。一种观点认为，企业创新能力是一种推陈出新的能力。Lall(1992)指出，企业创新能力是企业通过知识吸收和利用，提升企业自身生产和创造技术的能力；Szeto(2000)提出，企业创新能力是企业以满足顾客需要和市场需求为指引，以实现盈利为目标，从而研发新产品不断创新的能力。另一种观点认为，企业创新能力是一种资源或特征[8]，是组织部署创新战略过程中存在的综合特征，或是组织知识、技术、产品等创新资源的集合体。综合国内外研究成果，本文赞同第一种观点，从能力视角界定企业创新能力，认为企业创新能力是企业为实现创新战略和满足市场需求，对知识进行搜索、吸收和利用，从而系统完成与创新有关的各项活动，形成企业自身生产和创造技术的能力。国内外许多学者对网络嵌入性与创新能力之间的关系进行研究并取得了一定成效。其中，李奉书和黄婧涵[9]研究得出，联盟网络嵌入性正向影响企业创新绩效；刘雪峰等[10]认为，网络嵌入性中的结构和关系嵌入直接作用于企业创新能力，分别对其产生正向影响。国外学者对网络的研究多集中在关系(网络大小)、结构(网络中心位置)和空间3个方面，考虑到集群网络本身要求企业在空间上形成集聚效应，空间嵌入影响较小，本文从“关系-结构”角度研究网络嵌入性，并通过网络联结强度和位置中心度两个变量研究关系嵌入性、结构嵌入性对创新能力的影响。

(1)关系嵌入性与集群企业创新能力。集群创新网络中企业嵌入性指某一企业与整个集群网络之间的嵌入性，处于集群创新网络中的企业创新行为受到集群网络影响[11]。集群网络联结强度作为网络关系特征的重要变量，表示集群网络中各节点之间关系的紧密程度，是组织之间交流形成的一种纽带关系[12]。在集群网络中，企业之间的交流会产生不同程度的网络联结强度，随之获得不同知识获取途径和渠道，并以此决定获得资源的数量。集群网络强联结背景下企业之间更能产生信任，信任催生合作，合作带来共赢，嵌入于集群网络中的各企业更倾向于与其它成员共享技术创新方向和理论创新知识，促进集群网络风险共担和利益共享。蔡宁等(2008)通过实证分析发现，网络关系强度对企业技术创新具有显著正向影响；陈学光[13]通过对浙江高新技术企业创新网络的实证探究，发现网络联结强度对技术创新有促进作用，联结强度越高，越有可能提高企业创新能力。因此，本文以网络联结强度作为测量关系嵌入的主要变量，提出如下假设：

H1a：网络联结强度与集群企业创新能力具有正向关系；

(2)结构嵌入性与集群企业创新能力。位置中心度是企业在集群网络中相对于网络中心的位置水平，是分析集群网络的一个关键变量。在集群网络中，网络整体和企业知识创新能力受节点企业及关联组织分布情况的影响，集群网络中处于不同位置中心度水平的企业在创新方面存在显著差异[14]。本文采用位置中心度测量企业在先进制造业集群中的位置水平，企业创新能力可以被解释为企业嵌入于集群网络位置中心度的函数[15]。在集群网络中处于中心位置的企业，能够获取多样信息和资源，更容易消除信息不对称带来的弊端，具有明显的资源优势。Paruchuri[16]在研究位置中心度对集群网络知识流动量的影响时，发现在网络中处于中心位置的企业拥有更多获取可靠信息的来源和渠道。因此，在集群网络中，位置中心度越高的企业越可能产生创新，越可能获取创新优势。因此，本文以位置中心度作为测量结构嵌入的主要变量，提出如下假设：

H1b：位置中心度与集群企业创新能力具有正向关系。

1.2 网络嵌入性与知识搜索

Sidhu[17]指出，知识搜索是企业以学习新技术、开发新产品、开拓新市场为目的进行的学习活动。学者们将二分法引入知识搜索研究中，根据现有知识利用和新知识开发探索两种情况，将知识搜索分为利用型知识搜索和探索型知识搜索。利用型知识搜索即企业在已有技术和知识领域对知识进行利用、重组和修正；而探索型知识搜索则是研发新技术、开辟新的学习领域，实现从零到一的突破。同时，产业集群的典型优势在于其空间集聚可以产生规模效益，集群网络成员联结强度提高，容易形成长期、稳定的网络关系，实现集群企业的优质合作，快速协调集群网络内部优势资源，有助于知识和技术信息迅速传播[18]。

(1)网络联结强度与双元知识搜索。集群网络内知识搜索的主体是各成员企业，企业想要从集群网络中获取新知识，必须与各伙伴建立联结关系，关系产生沟通，沟通促进交流，交流分享知识[19]。知识搜索强调对特定领域知识的深度挖掘、吸收和利用，与网络内其它组织保持高联结强度的企业，有较多机会接触到集群网络内更多成员，通过技术交流和合作深入到其它组织内部，促进外部知识流入，而良好的交流和互动使差异化知识在组织之间流动和传播，有利于企业从集群网络合作伙伴中获得自身创新所需资源。因此，本文提出如下假设：

H2：集群网络联结强度与企业利用型知识搜索之间具有正向关系。

H3：集群网络联结强度与企业探索型知识搜索之间具有正向关系。

(2)位置中心度与双元知识搜索。双元知识搜索作为影响企业创新的重要行为，其作用受企业在集群网络所处位置的影响。位置中心度强调企业在集群中的积极作用，使企业与集群成员进行不同关系网络的连接，为企业发展提供资源。位置中心度高的企业，受到集群网络约束较多，企业也因此能够接触网络内不同信息，深入挖掘网络创新资源，知识搜索渠道得到拓宽[20]；Kim&Park[21]指出，企业所处网络位置能给企业带来获取差异化知识的机会。企业位置中心度越高，越能够有效搜索网络内现有知识与资源，促进外部知识在企业发展中融合创新。探索型知识搜索要求企业不断寻找新知识和信息源，如果企业具有较高的位置中心度，就能多渠道地获取各领域知识，提高信息的多元性。因此，本文提出如下假设：

H4：集群网络位置中心度与利用型知识搜索之间具有正向关系。

H5：集群网络位置中心度与探索型知识搜索之间具有正向关系。

1.3 知识搜索与企业创新能力

高效获取、整合、利用组织外部知识是企业突破自身发展瓶颈，寻求创新的关键路径[22]。创新搜索理论指出，企业利用知识搜索获取外部知识能够优化和完善自身知识储备，以此培育和提高企业创新能力[23]。部分研究认为，知识搜索能够促进企业创新绩效。如Chen等[24]研究发现，知识搜索对企业创新具有正向影响；魏江等[25]认为，企业在资源、能力有限的情况下，必须构建自身知识搜索系统，深入挖掘已有知识价值，不断对其进行重组、利用和完善，改善企业创新现状。利用型知识搜索不涉及新业务领域，只对网络内外部现有知识进行搜索、整合，进而促进技术和产品深度开发，通过深度倾听和快速响应客户需求，比竞争对手更快开发出具有竞争优势的产品和服务；探索型知识搜索强调跨越惯例行为，探索一些与原有组织不接近或没有关联的前沿性知识和交叉性知识，风险性和不确定性更大。随着集群环境变化越来越快，集群企业只有把握并利用集群资源优势，搜索创新相关知识，对集群环境保持较高灵活性，而非一味模仿集群中其它企业，才能显著提升企业在集群网络中的创新优势，创新绩效才会更高。因此，本文提出如下假设：

H6a：企业利用型知识搜索与集群企业创新能力之间具有正向关系；

H6b：企业探索型知识搜索与集群企业创新能力之间具有正向关系。

1.4 双元知识搜索的中介效应

与集群网络内其它成员保持较高联结强度的企业，可以接触到集群内不同领域现有知识和信息。同样，处于集群网络中心位置的企业，通过改变网络结构为自身带来新资源，在与集群企业沟通、交流过程中获得新知识，挖掘并利用这些知识，进而促进企业快速成长。胡保亮等[26]基于全球制造网络和本地集群网络集成的观点，发现可以通过搜索宽度和搜索深度正向作用于创新绩效；王盼等[27]以浙江制造业企业为样本，揭示了知识搜索在关系嵌入和企业创新绩效之间的中介效应，企业间基于相互信任关系促进知识产生和共享，在对知识重组、整合的基础上实现知识再创造，从而刺激创新活动产生。集群网络联结强度因素和位置中心度因素通过企业利用型知识搜索和探索型知识搜索进一步促进企业市场份额扩大，使企业创新能力持续提升。因此，本文提出如下假设：

H7：利用型知识搜索在集群网络嵌入性与集群企业创新能力关系中发挥中介效应。

H8：探索型知识搜索在集群网络嵌入性与集群企业创新能力关系中发挥中介效应。

根据以上论述，本文构建如图1所示的概念模型。

图1 概念模型

2 研究设计

2.1 问卷设计与数据收集

问卷设计作为一项基本工作，是影响实证研究总体设计的重要因素，本研究问卷设计主要经历了3个阶段。第一阶段是通过梳理相关文献测量量表，形成问卷初稿，第二阶段和第三阶段是在此基础上，与所在科研团队进行讨论，并征询部分企业人员意见，形成问卷二稿和三稿，因此，问卷设计充分考虑了数据收集的科学性和合理性。另外，本研究样本来自江苏先进制造业集群企业，问卷获取主要通过线上和线下方式展开，选取泰州医药城、中国软件谷(南京)、南通船舶产业集团等江苏先进制造业集群企业发放问卷，共发放问卷300份。

2.2 变量测量

本文将网络嵌入性划分为网络联结强度和位置中心度两个维度，主要借鉴Uzzi[28]、刘兰剑等[29]、张秀娥等[30]、孟迪云等[31]的研究成果，分别采用3个测量题项测量网络联结强度和位置中心度。为了探讨双元知识搜索的影响机制，从利用型知识搜索和探索型知识搜索的双元视角出发，借鉴March[32]、朱朝晖[33]的量表，并根据研究目的进行适当调整，分别采用3个测量题项。因变量企业创新能力的测量，借鉴禹海慧[34]的研究成果，利用“两两比较”概念，采用3个测量题项进行测量。为使研究结论更具科学性，选取企业从业人数和企业成立时间作为控制变量，企业从业人数和企业成立时间都是影响先进制造业集群企业创新能力的重要指标，企业从业人数越多、规模越大，获得创新资源的机会就越多，而企业成立时间直接影响企业创新经验积累。整个测量量表都采用Likert5点量表。

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

本研究向泰州医药城、中国软件谷(南京)、南通船舶产业集团等企业发放问卷300余份，回收256份，回收率为85.33%，为了保证数据收集的科学性和合理性，课题组仔细审查回收问卷，剔除32份回答不完整、前后矛盾等无效问卷，最终224份问卷数据纳入实证分析。对样本数据进行描述性统计分析，结果如表1所示。

表1 样本描述性统计结果(N=224)

3.2 信效度分析

本文以Cronbach′s α作为检验量表信度标准，通过SPSS软件分析，得出各变量维度的Cronbach′s α系数都处于0.6～0.7之间(见表2)，说明该量表信度较好。对于效度分析，首先检验量表的内容效度，由于本文量表都是借鉴前人研究成果，因此具有良好的内容效度；其次检验量表的结构效度：通过对量表的KMO和Bartlett球体检验值判断是否适合作因子分析，结果显示，网络嵌入性、双元知识搜索、企业创新能力的KMO值和Bartlett球体检验值分别为0.819和402.971、0.715和344.160、0.659和143.069，并且在p<0.001水平上显著，因此，本研究量表适合作因子分析；采用探索性因子分析法对各题项因子载荷进行分析，结果基本都符合要求，因此无需删除量表相关题项。集群网络嵌入性、双元知识搜索及企业创新能力的因子累积方差贡献率分别为67.778%、66.137%和64.804%(见表2)，因子解释度高，通过效度检验。

3.3 回归分析

(1)集群网络嵌入性与双元知识搜索、企业创新能力的关系。首先判断是否存在多重共线性问题，一般以容忍度或方差膨胀因子作为共线性诊断指标，容忍度值一般介于0～1之间，如果值太小，说明自变量之间存在共线性问题；VIF值越大，则共线性问题越明显，一般以10为依据。经过数据分析，模型1、2、3的容忍度、VIF值为0.755和1.325，说明不存在多重共线性问题，可以进行线性回归。解释变量为集群网络嵌入性的两个维度，被解释变量为双元知识搜索的两个维度和企业创新能力。回归分析结果显示，模型1的F值为16.038，Durbin-Watson值为1.673(1～4之间)，网络联结强度标准化系数为0.174，显著性概率为0.017(<0.05)，位置中心度标准化系数为0.236，显著性概率为0.001(<0.01)，表明先进制造业集群网络嵌入性的两个维度(网络联结强度和位置中心度)对利用型知识搜具有正向影响，H2和H4得到支持。模型2的F值为49.541，Durbin-Watson值为1.890(1～4之间)，联结强度的标准化系数为0.387，显著性概率为0(<0.001)，位置中心度标准化系数为0.252，显著性概率为0(<0.001)，表明先进制造业集群企业网络嵌入性的两维度对探索型知识搜索具有显著正向作用，H3和H5得到验证。模型3的F值为24.008，Durbin-Watson值为1.993(1～4之间)，联结强度标准化系数为0.302，显著性概率为0.000(<0.001)，位置中心度标准化系数为0.182，显著性概率为0.010(<0.05)，表明先进制造业集群企业网络嵌入性的两维度正向影响企业创新能力，H1a和H1b得到支持。

(2)知识搜索对企业创新能力的回归分析。如表4所示，模型4的解释变量是双元知识搜索的两个维度，被解释变量为企业创新能力，得到的结果是：F值为16.168，Durbin-Watson值为1.955(1～4之间)，利用型搜索标准化系数为0.277，显著性概率为0.000(<0.001)，探索型搜索标准化系数为0.164，显著性概率为0.012(<0.05)，验证了双元知识搜索两个维度对企业创新能力的作用，H6a和H6b得到支持。

表2 信效度分析结果

表3 网络嵌入性与知识搜索、企业创新能力的回归结果

3.4 中介效应分析

为了检验知识搜索在网络嵌入性与企业创新能力之间的中介效应，本文采用三步中介回归分析法，控制企业从业人数和企业成立时间两个变量，分别分析利用型知识搜索和探索型知识搜索在先进制造业集群环境下对企业创新能力的影响机制。

(1)利用型知识搜索的中介作用。中介效应检验分三步：①对集群网络嵌入性与企业创新能力进行回归，探讨集群网络嵌入性对企业创新能力的影响；②对集群网络嵌入性与利用型知识搜索进行回归，探讨集群网络嵌入性对利用型知识搜索的影响，再对利用型知识搜索与企业创新能力进行回归分析，探讨利用型知识搜索对企业创新能力的影响；③以集群网络嵌入性和利用型知识搜索一起作为自变量对企业创新能力进行回归分析，探讨集群网络嵌入性、利用型知识搜索对企业创新能力的影响。结果如表5所示：集群网络嵌入性对企业创新能力的回归系数为0.464***，说明集群网络嵌入性对企业创新能力正向影响显著；集群网络嵌入性对利用型知识搜索的回归系数为0.342***，说明集群网络嵌入性对利用型知识搜索正向影响显著；利用型知识搜索对企业创新能力的回归系数为0.321***，说明利用型知识搜索对企业创新能力正向影响显著；集群网络嵌入性对企业创新能力的回归系数为0.401***，利用型知识搜索对企业创新能力的回归系数为0.184**，集群网络嵌入性对企业创新能力的回归系数减小，R2增加0.248，说明引入利用型知识搜索之后，模型解释力得到提升，因此，利用型知识搜索在集群网络嵌入性与企业创新能力之间起部分中介作用，H7得到验证。

表4 双元知识搜索与企业创新能力的回归结果

(2)探索型知识搜索的中介作用。探索型知识搜索替换利用型知识搜索进行同样的检验步骤，结果如表6所示：集群网络嵌入性对企业创新能力的回归系数为0.464***，说明集群网络嵌入性对企业创新能力正向影响显著；集群网络嵌入性对探索型知识搜索的回归系数为0.531***，说明集群网络嵌入性对探索型知识搜索正向影响显著；探索型知识搜索对企业创新能力的回归系数为0.252***，说明探索型知识搜索对企业创新能力正向影响显著；集群网络嵌入性对企业创新能力的回归系数为0.464***，探索型知识搜索对企业创新能力的回归系数为0.001(不显著)，探索型知识搜索在集群网络嵌入性与企业创新能力之间的中介作用没有得到验证，H8未得到支持。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文以江苏先进制造业集群企业为调研样本，对构建的理论模型进行实证检验，主要结论如下：

(1)先进制造业集群网络嵌入性正向影响集群企业知识搜索能力和创新能力，主要表现为企业在集群网络中与其它企业的联结程度以及位置中心度。企业在集群中与内部其它企业联结程度越高，越处于集群中心位置，其知识搜索能力和创新能力越突出，在面临转型期时拥有更多优势，核心竞争力更强。企业通过改变自身在集群网络中的结构特征和关系特征，可以获得搜索异质性知识的更多渠道和途径，进而提升企业创新能力，保持竞争优势，积极应对转型压力。

表5 利用型搜索中介效应检验结果

表6 探索型搜索中介效应检验结果

(2)知识搜索可以提升先进制造业集群网络企业创新能力。先进制造业区别传统制造业的关键在于产业发展依赖于先进技术，而物联网、IT通讯、先进设备制造等先进技术在先进制造业集群中具有普适性。集群内企业通过对行业技术及知识进行宽度、深度并存的利用型知识搜索和探索型知识搜索，深入了解现有产业技术发展水平和前端发展方向，针对客户需求，把握产品研发方向，从而改变现有知识库结构，释放创新活力，最终促进创新能力提升。

(3)利用型知识搜索在先进制造业集群网络嵌入性与企业创新能力关系中具有中介效应，而探索型知识搜索在其关系中具有部分中介效应。先进制造业所需先进技术的学科交叉性和前沿性较强，企业多从学科领域交叉点进行创新。目前，江苏先进制造业集群处于上升期，集群内部多为中小企业，创新水平还比较低，在集群中能接触的知识和资源有限，因此企业创新对已有知识利用度较高，对前沿领域和交叉领域知识探索相对较少，利用型知识搜索发挥了良好作用。从创新目标来看，企业需拓展知识创新资源来源渠道，先进制造业集群环境为企业拓展知识搜索渠道提供了更多机会，促使企业突破创新边界，提升创新能力。

4.2 理论贡献与管理启示

本文主要理论贡献在于：在前人研究基础上，从双元视角对知识搜索理论进行了补充，将知识搜索概念转变为易于操作的测量指标，并运用问卷调查法实证探究双元知识搜索在网络嵌入性与企业创新能力之间的影响机制；选取先进制造业集群企业为调研对象，进一步拓展学术界相关研究样本范围，提升嵌入性理论和知识搜索理论对中国本土企业研究的适用性；引入双元知识搜索作为中介变量，进一步丰富了企业创新能力前因研究，探索影响企业创新能力的前因变量，揭示知识搜索对先进制造业集群企业的重要作用。本文对已有知识搜索理论进行总结和归纳，构建和检验了知识搜索测量量表，通过实证分析深入剖析知识搜索在集群企业创新过程中的作用机制。

本文研究成果对于提升本土先进制造业集群企业创新能力有一定实践指导意义。

(1)积极构建集群网络，增强网络嵌入性。先进制造业集群企业要加强与集群成员间的知识共享和协同合作，一方面提升与成员企业的联结强度，发挥集群优势，另一方面努力使自身处在集群网络中心位置，以便深刻影响集群成员，获得更高质量知识和资源，掌握更多有利于企业创新的知识要素和技术要素获取渠道，促进先进制造业集群创新发展。

(2)提升知识搜索能力，获得创新竞争力。集群内企业要摆脱低附加值状态，应对日益激烈的市场竞争，必须不断提升创新能力，而创业创新能力的提升离不开对集群内创造性知识的获取和吸收。为了获得集群内具有创新潜力的知识和资源，企业必须积极从外部环境开展创新知识搜索，不断优化自身知识环境和质量，将其转化为企业创新的源泉，在集群和市场竞争中保持优势。

(3)调整知识搜索重心，适应企业阶段性需求。先进制造业集群发展正经历不同阶段，不同阶段的知识需求不尽相同，获得创新优势也处在动态之中。双元知识搜索对企业创新能力提升有显著促进作用，但集群发展成熟度会影响网络嵌入强度，进而影响创新知识搜索的有效性。在集群发展上升期，企业普遍创新水平较低，接触的知识和资源有限，会更加依赖利用型知识搜索；而在集群发展成熟阶段，网络内部知识和资源流动频繁，要求更重视提高探索型知识搜索能力。

4.3 研究不足与展望

本文取得了一定研究成果，但由于资源和时间限制，还存在一定不足：调研样本的局限性，本文调查主体是江苏先进制造业集群企业，地域和产业差异都可能带来不一样的研究结论，因此还需进一步拓展和验证，将研究结果和对策推广到更广泛的地域和产业；所使用的量表都是借鉴国内外已有研究成果，其适用性还需进一步观察，后期研究需要不断验证和调整，形成适合中国本土企业的测量量表；只引入双元知识搜索作为中介变量，没有考虑其它变量可能的影响，后续研究可考虑纳入其它变量。