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基于复杂网络结构的产业集群风险理论研究

2013-08-29郭建李春涛

商品与质量·消费研究 2013年7期

郭建 李春涛

【摘 要】产业集群作为一个典型的复杂动态网络系统,发展中面临的风险可分为内生性与外生性的风险。网络结构风险是集群内生性风险的一大主要来源,本文将透过结构统计变量全面分析集群网络结构与集群风险的联系机理。

【关键词】平均路径长度;集聚程度;度分布

一、引言

产业集群作为一个典型的复杂动态网络系统,在其发展的过程中会受到许多因素的冲击,这些因素的存在使得集群发展面临不同程度的风险。一般学者将产业集群风险分为两大类:①内生性风险,内因是集群产生、发展、成熟过程中衍生的,是集群走向衰退的根本性因素,主要包括结构性风险、网络型风险、生态性风险、产品生命周期风险等。②外生性风险,外因对事物发展起到重要的影响作用,是集群走向衰退的诱发性因素,包括周期性风险、不可抗力风险等。(王卫东,2010)网络结构风险是集群内生性风险的一大主要来源,以下将透过结构统计变量全面分析集群网络结构与集群风险的联系机理。

二、平均路径长度与集群风险

平均路径长度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、深度和难易程度,可以用其来衡量网络主体间各类资源整合的效率。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。因此,具有较长平均路径的集群网络发展风险大大增加。

三、 聚集程度与集群风险

聚集程度是刻画网络主体间聚集性(传递性)的量,是对网络紧密程度的具体表征。社会网络分析者在利用聚集程度这一变量描述集群网络的结构特征时,较为关注两种不同类型的集群网络: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”。

闭合性结构网络的聚集程度较高,网络中企业节点之间的集团化程度大,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,形成若干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,有利于培养成员之间的信任,较好的避免网络内搭便车的行为发生,对知识溢出以及创新起到一定的促进作用。但较高的聚集程度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。由于企业节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。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,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很艰难。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)。

开放性结构的网络聚集程度低、联结稀疏,在收集新信息方面相比于聚集程度大的网络结构具有更好的开放性,使得本地网络与远距离那些具有新的独特的信息结点的联结机会更多,有利于外界信息的流入,信息收集与更新的效率更高。在环境变化较为剧烈的条件下,开放式结构网络抗风险能力相对更强,更有利于集群发展的稳定与创新的产生。(王发明,2009)

四、 度分布与集群风险

节点度的不同反映了集群网络中不同经济主体联结其他主体数量上的差异。具有高节点度的企业节点作为网络的集散节点,与大量其他节点存在着资源、产品以及技术上的联系,集散节点的存在对于集群网络起着举足轻重的作用。在此主要讨论集散节点对于集群发展风险的规避意义。

具有集散结点的集群网络,通常是以中心式的结构而存在即具有较高的网络中心度。本文以多核式的美国底特律汽车城为例加以说明。美国底特律汽车城就是围绕着通用、福特和克莱斯勒三大汽车公司而建成的核式产业集群(如图一)。

周边存在许多提供服务、零配件等的小企业,小企业依托于三大汽车集散生产厂商进行加工、生产,这种集群形式很容易产生,并且产生之初也是活力四射,但是这种协作关系是以小企业在技术、财务、产品等方面对中心大企业的依赖为特征的,大企业与小企业间主要是单向知识学习(大企业向小企业传输),小企业灵活性和创新性不强,因此这种形态的网络结构容易导致过度专业化和僵化。另外,小企业在技术上围绕大企业技术和产品标准,基于演化经济学中技术演化的“路径依赖”,一旦集群面临市场和技术变革压力,群内企业很难通过技术转型而存活下去,但当外界环境变化对集散节点发起的“协同攻击”,集群网络则会显示出其“脆弱性”,集群发展风险较高。

参考文献:

[1] 王发明,刘传庚. 基于复杂网络视角的产业集群风险研究[J]. 商业研究,2009,(11).

[2] Burt Ronald, 1992, Structure Holes: the social structure of competition. Cambridge [J]. MA: Harvard University Press.

[3] 阮平南,杨小叶. 网络组织形态即结构探微[J]. 改革与战略,2010,(2).

[4] 尹可可. 基于复杂网络理论的三大产业间相互作用研究[D]. 北京邮电大学,2011.

[5] 刘涛,陈忠,陈晓荣. 复杂网络理论及其应用研究综述[J]. 系统工程,2005,(6).