王聰聰,蔡 寧,黃 純
(1.浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院,浙江杭州 310018;2.浙江大學(xué)公共管理學(xué)院,浙江杭州 310027)
產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展與衰退通常被認(rèn)為是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要因素,然而與研究產(chǎn)業(yè)集群競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的文獻(xiàn)相比,聚焦于集群風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)相對(duì)較少。對(duì)產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險(xiǎn)的研究源于Porter對(duì)產(chǎn)業(yè)集群演化的分析。Porter指出技術(shù)革新、消費(fèi)者行為模式變更、供應(yīng)商聯(lián)盟等外因以及集群企業(yè)戰(zhàn)略同質(zhì)化、價(jià)格聯(lián)盟、過度并購(gòu)等內(nèi)因可能導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集群的衰退[1]。在Porter的基礎(chǔ)上,Dalum等提出了產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)生命周期的概念,并以North Jutland的通訊器材業(yè)集群為例,指出突破性技術(shù)可能導(dǎo)致新的產(chǎn)業(yè)集群在短時(shí)間內(nèi)成型亦可能使該集群面臨迅速崩潰的風(fēng)險(xiǎn)[2]。Tichy借用產(chǎn)品生命周期的概念將產(chǎn)業(yè)集群的生命周期分為形成期、成長(zhǎng)期、成熟期與衰退期,分析了過度依賴單一產(chǎn)品或產(chǎn)業(yè)很可能導(dǎo)致集群在成熟期或衰退期中迅速衰敗的風(fēng)險(xiǎn)[3]。
隨著中國(guó)產(chǎn)業(yè)集群的迅速興起以及部分集群隨后的衰落,國(guó)內(nèi)的學(xué)者也逐漸關(guān)注產(chǎn)業(yè)集群的風(fēng)險(xiǎn)問題。蔡寧等認(rèn)為集群內(nèi)企業(yè)間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是該集群的本質(zhì)屬性,產(chǎn)業(yè)集群除面臨著結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)和周期性風(fēng)險(xiǎn)外還面臨著網(wǎng)絡(luò)性風(fēng)險(xiǎn),三類風(fēng)險(xiǎn)間存在著相互增強(qiáng)的機(jī)制[5]。吳曉波、耿帥借鑒植物學(xué)自花結(jié)實(shí)的“自稔性”概念,提出產(chǎn)業(yè)集群存在著自稔性風(fēng)險(xiǎn),認(rèn)為導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢(shì)的專業(yè)化分工、地理性臨近、群內(nèi)相互關(guān)聯(lián)、協(xié)同效應(yīng)與溢出效應(yīng)四大特性中隱伏著降低集群對(duì)環(huán)境變化、外部威脅的應(yīng)變能力的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn),并最終引起集群的衰退[6]。王發(fā)明、劉傳庚采用反映集群網(wǎng)絡(luò)共性的集聚系數(shù)、路徑長(zhǎng)度與度分布等結(jié)構(gòu)變量對(duì)產(chǎn)業(yè)集群的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行衡量,并利用美國(guó)128公路產(chǎn)業(yè)集群針對(duì)這三個(gè)結(jié)構(gòu)變量在衡量集群風(fēng)險(xiǎn)中的有效性進(jìn)行了案例分析[8]。
上述國(guó)內(nèi)外的研究對(duì)于理解產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險(xiǎn)具有十分重要的意義,并為進(jìn)一步的研究提供了良好的理論基礎(chǔ)。然而現(xiàn)有研究集群風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)存在以下問題:其一,現(xiàn)有研究主要從外部環(huán)境與內(nèi)在特性方面對(duì)集群發(fā)展中的風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行較為宏觀的、定性的分析,缺乏對(duì)集群風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)量分析、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)模衡量等方面的深入研究。其二,由集群內(nèi)的企業(yè)關(guān)系形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是產(chǎn)業(yè)集群的內(nèi)在屬性之一,對(duì)于產(chǎn)業(yè)集群的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、演化過程、風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力等各方面都施加著重要影響,然而從集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角對(duì)集群風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的研究卻十分匱乏。王發(fā)明、劉傳庚雖然提出了集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量對(duì)風(fēng)險(xiǎn)刻畫的理論框架,但該研究仍處于定性分析階段,對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的選取也顯示出該研究采取的是靜態(tài)的橫截面分析法[8]。因此,采用數(shù)量方法對(duì)集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響集群風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的過程機(jī)理進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析在彌合現(xiàn)有理論缺口,化解集群風(fēng)險(xiǎn)等方面均具有積極的意義。
按照風(fēng)險(xiǎn)來源分類,產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險(xiǎn)可分為外生性風(fēng)險(xiǎn)與內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)[7,9]。外生性風(fēng)險(xiǎn)指的是產(chǎn)業(yè)集群外部力量作用于集群宏觀整體,以相對(duì)均等的概率影響到集群內(nèi)企業(yè)個(gè)體,從而對(duì)產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)生負(fù)面影響的風(fēng)險(xiǎn)。外生性風(fēng)險(xiǎn)屬于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的一種,具體表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)集群的經(jīng)濟(jì)周期風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)生命周期風(fēng)險(xiǎn)、結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)等。由2008年金融危機(jī)后歐美消費(fèi)品需求萎縮而導(dǎo)致的東莞玩具業(yè)集群危機(jī),20世紀(jì)70年代日本半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)VLSI計(jì)劃對(duì)美國(guó)硅谷的沖擊,美國(guó)底特律汽車工業(yè)集群、澳大利亞Styria鋼鐵工業(yè)區(qū)、湖南省邵陽造紙業(yè)集群等集群的衰退與消亡都是外生性風(fēng)險(xiǎn)作用結(jié)果的典型案例。
內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)指的是由產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)部因素累積,內(nèi)部力量相互作用,對(duì)集群的整體競(jìng)爭(zhēng)力、穩(wěn)定性、持續(xù)發(fā)展能力等方面產(chǎn)生負(fù)面影響的風(fēng)險(xiǎn)。由于內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)通常在各類內(nèi)部因素長(zhǎng)期累積并達(dá)到某個(gè)臨界值后突發(fā),因此內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)一般以較大概率直接作用于集群內(nèi)部的核心企業(yè)。內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)具體表現(xiàn)為自我鎖定式的網(wǎng)絡(luò)性風(fēng)險(xiǎn)和導(dǎo)致集群僵化的自稔性風(fēng)險(xiǎn)。例如,美國(guó)128公路電子技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群由于過度合并以及對(duì)國(guó)防采購(gòu)的極度依賴而喪失了創(chuàng)新能力與活力,并伴隨著貝爾、數(shù)字設(shè)備公司、王安實(shí)驗(yàn)室等核心企業(yè)的衰落而陷入了整體的衰退。
產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)是集群內(nèi)企業(yè)相互作用、相互依賴所形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。在經(jīng)營(yíng)過程中,集群企業(yè)間在原材料、產(chǎn)品、編碼信息、緘默知識(shí)、勞動(dòng)力等各方面都存在著交流與互動(dòng)。按照企業(yè)間交流與互動(dòng)的內(nèi)容,Tichy將集群網(wǎng)絡(luò)分為投入產(chǎn)出網(wǎng)絡(luò)、勞動(dòng)力網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)三個(gè)層次[3]。各層次的網(wǎng)絡(luò)通常既存在重合部分亦存在相異部分,而各層次網(wǎng)絡(luò)集合的并集則形成了宏觀層面的產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)。集群多層次網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性可以通過節(jié)點(diǎn)度分布、最短路徑長(zhǎng)度、集聚系數(shù)、結(jié)構(gòu)洞系數(shù)等結(jié)構(gòu)變量刻畫。由于集群形成過程中的外部環(huán)境、資源稟賦、路徑依賴等各方面原因,各種類型集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在較大差異(圖1),導(dǎo)致了集群對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力的不同。
Markusen依據(jù)集群組織形式的不同將產(chǎn)業(yè)集群分為馬歇爾集群、輪軸式集群、衛(wèi)星平臺(tái)式集群和政府支持式集群四類[10]。其中馬歇爾集群和輪軸式集群在實(shí)踐中最為普遍,在中國(guó)各地的產(chǎn)業(yè)集群中也占據(jù)主導(dǎo)地位。本文也將研究重點(diǎn)放在這兩類集群的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散上。
圖1 馬歇爾集群與輪軸式集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖
基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角,集群內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)邊構(gòu)成。在企業(yè)間網(wǎng)絡(luò)背景下,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)代表集群中的企業(yè),網(wǎng)絡(luò)邊代表集群中企業(yè)與企業(yè)間的關(guān)系。該關(guān)系包括了集群企業(yè)間在原材料、產(chǎn)品、編碼信息、緘默知識(shí)、勞動(dòng)力等各方面交流與互動(dòng)的關(guān)系。集群通過這些節(jié)點(diǎn)和邊顯示出異質(zhì)性個(gè)體間的集聚,非線性和相互作用的特性,并且通過分布式控制、信息流共享、知識(shí)傳遞和學(xué)習(xí)、多樣化行為特征、創(chuàng)新能力以及行為個(gè)體間的復(fù)雜關(guān)系和結(jié)構(gòu)演進(jìn)表現(xiàn)出來[9]。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中,學(xué)者通過建立動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型,研究度分布、平均路徑長(zhǎng)度(或最短路徑長(zhǎng)度)、集聚系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度等相關(guān)指標(biāo)的變化,分析一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)節(jié)點(diǎn)或邊在發(fā)生故障時(shí)通過節(jié)點(diǎn)之間的擬合關(guān)系(邊)引起其他節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,從而產(chǎn)生連鎖效應(yīng),最終導(dǎo)致相當(dāng)一部分節(jié)點(diǎn)甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的崩潰。
本文利用NetLogo 5.0軟件對(duì)兩類風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程中集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬;以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)模擬集群中的企業(yè),以連接節(jié)點(diǎn)的非矢量邊模擬企業(yè)關(guān)系,形成集群多層次網(wǎng)絡(luò)。
我們采用網(wǎng)絡(luò)理論研究中常用的經(jīng)典測(cè)度指標(biāo),作為計(jì)算機(jī)仿真研究的指標(biāo)。
度分布P:節(jié)點(diǎn)i的度ki是該節(jié)點(diǎn)連接的其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度分布情況可用分布函數(shù)P(k)來表示。P(k)表示的是一個(gè)隨機(jī)選定節(jié)點(diǎn)的度恰好為k的概率,即:
該公式表示的是度不小于k的節(jié)點(diǎn)概率分布。度分布反映的是網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu),少量節(jié)點(diǎn)度分布越高,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越不均勻;節(jié)點(diǎn)之間度分布同質(zhì)性越高,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越均勻。
最大連通子圖相對(duì)值(G):該參數(shù)是在去掉發(fā)生故障的節(jié)點(diǎn)后,衡量網(wǎng)絡(luò)中最大連通的子網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。將最大連通子圖的相對(duì)值G定義為:
其中N'表示相繼故障結(jié)束后網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖包含的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。該參數(shù)G表示網(wǎng)絡(luò)性能。
馬歇爾集群包括了馬歇爾早期提出的傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)集群和后期形成的意大利產(chǎn)業(yè)集群模式。該類集群由大量小型本地企業(yè)構(gòu)成,集群企業(yè)規(guī)模差異較小;物資、信息、人員在集群內(nèi)部企業(yè)間流動(dòng)頻繁。溫州鞋革業(yè)集群、英國(guó)牛津郡賽車谷、美國(guó)硅谷均屬于典型的馬歇爾集群。這些集群在根植本土、小規(guī)模企業(yè)、自組織性等方面的特性十分明顯。
馬歇爾集群的上述特性導(dǎo)致了該類集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定狀態(tài)是一種自組織臨界態(tài)(SOC)。自組織臨界態(tài)指的是大量近距離相互作用的個(gè)體所構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)在一定條件下自行演化最終達(dá)到的相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)[11];而個(gè)體間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的自組織臨界態(tài)通常表現(xiàn)出小世界網(wǎng)絡(luò)(small-worldliness)與無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)(scale-free)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)性質(zhì)。許多研究領(lǐng)域的實(shí)證結(jié)果對(duì)這一現(xiàn)象提供了支持,例如互聯(lián)網(wǎng)、美國(guó)電網(wǎng)、生態(tài)網(wǎng)絡(luò)、百老匯演員合作網(wǎng)絡(luò)、意大利電視劇組網(wǎng)絡(luò)等各學(xué)科領(lǐng)域的自組織網(wǎng)絡(luò)均表現(xiàn)出小世界與無標(biāo)度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性[12]。蔡寧等的研究顯示溫州鞋革業(yè)集群與北京中關(guān)村IT業(yè)集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也存在著這兩類結(jié)構(gòu)屬性[13]。馬歇爾集群雖然主要由規(guī)模差異較小的中小企業(yè)構(gòu)成,但其間也存在著部分核心企業(yè),這些核心企業(yè)往往在集群中的某個(gè)區(qū)域居于主導(dǎo)地位。核心企業(yè)在馬歇爾集群中并非屈指可數(shù),而是以一定規(guī)模散布在整個(gè)集群網(wǎng)絡(luò)中。例如,2008年由整體規(guī)模較小的5 000余家企業(yè)構(gòu)成的溫州鞋革業(yè)集群中出口額在千萬美元的企業(yè)就有61家。這些核心企業(yè)在該集群中具有較高的影響力并在一定范圍內(nèi)與集群中的其他企業(yè)開展廣泛合作。馬歇爾集群的這些特征與小世界網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)較高、最短路徑值較小以及無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的冪律分布等特征均契合。由此可見,馬歇爾集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。
圖1(a)刻畫了馬歇爾集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的小世界特征和無標(biāo)度特征。在集群內(nèi),多家小企業(yè)聚集在三家核心企業(yè)(局部集散節(jié)點(diǎn))周圍,核心企業(yè)的關(guān)系數(shù)量遠(yuǎn)高于小企業(yè);核心企業(yè)間存在著直接或者路徑極短的關(guān)系連接,小企業(yè)間也存在著一定的關(guān)系連接,但其密集程度遠(yuǎn)未達(dá)到封閉網(wǎng)絡(luò)的程度。
小世界網(wǎng)絡(luò)與無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)失效時(shí)具有較強(qiáng)的系統(tǒng)生存力。由于馬歇爾集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有上述兩類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性質(zhì),該類產(chǎn)業(yè)集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散具有較強(qiáng)的抵御能力。無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性質(zhì)表明馬歇爾集群中小企業(yè)節(jié)點(diǎn)數(shù)量遠(yuǎn)高于核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)(集散節(jié)點(diǎn))數(shù)量。當(dāng)外生性風(fēng)險(xiǎn)以隨機(jī)的方式作用于集群內(nèi)企業(yè)時(shí),小企業(yè)節(jié)點(diǎn)失效的概率遠(yuǎn)高于核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)失效概率。以2008年溫州鞋革業(yè)集群5 000家企業(yè)中核心企業(yè)數(shù)量61家為例,小企業(yè)與核心企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散中失效概率比值約為80∶1。由于非核心企業(yè)的關(guān)系連接數(shù)量很少,部分小企業(yè)節(jié)點(diǎn)的失效并不會(huì)影響集群整體的穩(wěn)定性。圖2顯示在部分小企業(yè)節(jié)點(diǎn)失效后集群網(wǎng)絡(luò)的完整性與連通性并未受到太大的影響。事實(shí)上,在集群演化過程中小企業(yè)、邊緣企業(yè)進(jìn)出集群十分頻繁,但集群整體并未受到根本性的影響。例如9.11事件對(duì)中國(guó)外貿(mào)依存度較高的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了較大的沖擊,溫州鞋革業(yè)集群企業(yè)數(shù)量在兩年內(nèi)銳減1/4,集群整體發(fā)展卻并未受到太大的影響[13]。
另一方面,較高的集聚系數(shù)以及核心企業(yè)的存在使馬歇爾集群面對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)較為脆弱。圖3顯示了在某個(gè)核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)失效后集群網(wǎng)絡(luò)分裂成了兩個(gè)互不連通的子網(wǎng)絡(luò)和少數(shù)孤立的小企業(yè)節(jié)點(diǎn),集群的完整性與集群網(wǎng)絡(luò)的連通性受到了極大的影響。因此,面對(duì)以特定方式作用于集群核心企業(yè)的內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn),馬歇爾集群表現(xiàn)出較弱的風(fēng)險(xiǎn)抗性。隨著內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散,即便只有幾家核心企業(yè)的倒閉也將導(dǎo)致集群的整體衰亡。由此可見,馬歇爾集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的抵御能力顯著高于其對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的抵抗力。
圖2 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)邊緣企業(yè)節(jié)點(diǎn)的失效
圖3 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)的失效
由于以上原因,我們采用Shepard小世界簇群模型模擬馬歇爾集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),該模型能有效模擬具備無標(biāo)度與小世界屬性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并可選擇簇群核心企業(yè)數(shù)量。在該模型中新增企業(yè)與原企業(yè)連接概率為:
其中M為已有節(jié)點(diǎn)中選取的新加入節(jié)點(diǎn)數(shù)量(并存在條件M≥m),m0代表初始結(jié)點(diǎn)數(shù)量,ki與kj分別代表節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j的度。
輪軸式集群是大量小企業(yè)圍繞著與之關(guān)聯(lián)的一家或者少數(shù)幾家中心大型企業(yè)而形成的。與馬歇爾集群企業(yè)間協(xié)作關(guān)系不同,輪軸式集群中的小企業(yè)一般受到與中心企業(yè)的契約牽制。這些小企業(yè)通常扮演了中心企業(yè)的本地專屬供應(yīng)商的角色,但又同時(shí)具有一定的獨(dú)立性。與散布在馬歇爾集群中且在一定范圍內(nèi)具有較高影響力的核心企業(yè)相比,輪軸式集群的中心企業(yè)在整個(gè)集群中具有絕對(duì)的主導(dǎo)地位。美國(guó)波士頓128公路集群和西雅圖波音公司集群是典型的輪軸式集群。
圖1(b)簡(jiǎn)要刻畫了輪軸式集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輪軸式集群的中心企業(yè)數(shù)量極少,小企業(yè)與中心企業(yè)的聯(lián)系緊密,而小企業(yè)之間的協(xié)作連結(jié)十分稀疏;中心企業(yè)直接與集群外的供應(yīng)商和客戶聯(lián)系,而集群內(nèi)的小企業(yè)通常與集群外企業(yè)缺乏連接通道。這導(dǎo)致了輪軸式集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)接近于Freeman提出的“星形”網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。星形結(jié)構(gòu)是無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的極限形式。在星形網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,中心節(jié)點(diǎn)與所有邊緣節(jié)點(diǎn)連接,而邊緣節(jié)點(diǎn)僅與中心節(jié)點(diǎn)連接,邊緣節(jié)點(diǎn)間無連接;中心節(jié)點(diǎn)擁有最高的度分布值,而邊緣節(jié)點(diǎn)只具備最低度分布值。
由此可見,與馬歇爾集群相比,輪軸式集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的無標(biāo)度屬性被強(qiáng)化,集群網(wǎng)絡(luò)中邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量與集散節(jié)點(diǎn)數(shù)量之間的比值更高。在隨機(jī)攻擊網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的外生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程中,輪軸式集群比馬歇爾集群具有更強(qiáng)的系統(tǒng)生存力。例如同為美國(guó)高新技術(shù)集群的硅谷(馬歇爾集群)和128公路集群(輪軸式集群),在面對(duì)20世紀(jì)70年代日本半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)VLSI計(jì)劃對(duì)美國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的沖擊時(shí)(外生性風(fēng)險(xiǎn)),128公路集群比硅谷的整體受損程度小[14]。在2008年美國(guó)金融危機(jī)對(duì)中國(guó)外貿(mào)依存度較高的產(chǎn)業(yè)形成的外生性風(fēng)險(xiǎn)作用下,馬歇爾集群形態(tài)的東莞玩具業(yè)集群內(nèi)大量企業(yè)倒閉,其中包括作為該集群核心企業(yè)之一的合俊集團(tuán),對(duì)集群整體產(chǎn)生了破壞。而同樣的沖擊對(duì)輪軸式集群形態(tài)的杭叉股份集群產(chǎn)生的破壞程度并不大。雖然該集群中仍有不少邊緣企業(yè)倒閉,作為中心企業(yè)的杭叉股份集團(tuán)公司外貿(mào)銷售額也銳減51%,但是由于該集群中心企業(yè)節(jié)點(diǎn)在外生性風(fēng)險(xiǎn)隨機(jī)攻擊中并未失效,集群整體保持了較好的完整性。
另一方面,輪軸式集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)缺少小世界拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬性,中心企業(yè)節(jié)點(diǎn)數(shù)量遠(yuǎn)少于馬歇爾集群中核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)數(shù)量。這導(dǎo)致輪軸式集群對(duì)以特定方式作用于中心企業(yè)的內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力比馬歇爾集群更弱。在內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程中,馬歇爾集群的一些核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)逐一失效,剩余核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)仍能維持相對(duì)完整的集群網(wǎng)絡(luò);而輪軸式集群在中心企業(yè)節(jié)點(diǎn)失效后,則可能快速陷入衰退或直接崩潰。Saxenian在對(duì)硅谷與128公路集群的比較中發(fā)現(xiàn),美國(guó)電子工業(yè)進(jìn)入微電腦時(shí)代后硅谷和128公路集群內(nèi)部均表現(xiàn)出自稔性風(fēng)險(xiǎn)所刻畫的僵化現(xiàn)象。雖然兩個(gè)集群都出現(xiàn)了核心企業(yè)的倒閉現(xiàn)象,但硅谷的集群整體存續(xù)狀況和后期恢復(fù)能力均要優(yōu)于128 公路集群[14]。
因此,與馬歇爾集群相同,輪軸式集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力要高于其對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力;但與馬歇爾集群相比,輪軸式集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)的抗性更強(qiáng),而其在內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程中的系統(tǒng)存續(xù)能力更弱。
圖4 產(chǎn)業(yè)集群仿真結(jié)構(gòu)(N=1 500 agents)
由于以上原因,我們采用增強(qiáng)BA模型模擬輪軸式集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);該模型由Barabasi等提出,模型中新增節(jié)點(diǎn)優(yōu)先與具有較高連接數(shù)量的節(jié)點(diǎn)連接,能夠有效模擬具備較強(qiáng)冪律分布的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在增強(qiáng)BA模型中,新增企業(yè)與原企業(yè)連接概率為:
其中ki為節(jié)點(diǎn)i的度。新進(jìn)入在兩個(gè)模擬網(wǎng)絡(luò)的初始節(jié)點(diǎn)上分別以小世界簇群模型規(guī)則和增強(qiáng)BA模型規(guī)則添加新的節(jié)點(diǎn),直至達(dá)到1 500個(gè)節(jié)點(diǎn)(較典型的產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)企業(yè)數(shù)量通常超過1 000個(gè)),形成馬歇爾集群和輪軸式集群模擬網(wǎng)絡(luò)(圖4)。按照溫州鞋革業(yè)集群全部企業(yè)與核心企業(yè)數(shù)量比80∶1的關(guān)系,馬歇爾集群模擬網(wǎng)絡(luò)核心企業(yè)節(jié)點(diǎn)數(shù)量設(shè)定為19。
我們采用使集群網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)逐一失效的方式模擬風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程,節(jié)點(diǎn)失效意味著該節(jié)點(diǎn)代表的企業(yè)倒閉。對(duì)于外生性風(fēng)險(xiǎn),我們讓網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)以相等的概率逐一隨機(jī)失效,直至極大連通子圖相對(duì)值RG為零。這模擬了外生性風(fēng)險(xiǎn)以等概率的方式作用于集群全體企業(yè)的特性。對(duì)于內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn),我們首先選取目前網(wǎng)絡(luò)中連接數(shù)量最多的3個(gè)節(jié)點(diǎn),然后以等概率隨機(jī)選取其中一個(gè)點(diǎn)使其失效,以此類推,直至RG為零。這模擬了內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)以特定方式作用于集群核心企業(yè)的特性。極大連通子圖相對(duì)值RGi是指在節(jié)點(diǎn)i失效后系統(tǒng)中最大連通子網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)Ni與原網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)N的比值,通過觀測(cè)集群網(wǎng)絡(luò)極大連通子圖相對(duì)值RG的改變可了解集群結(jié)構(gòu)完整性的變化。
圖5 風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程與集群結(jié)構(gòu)變化
圖5顯示了在外生性與內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散作用下馬歇爾集群和輪軸式集群結(jié)構(gòu)完整性的變化。橫軸代表倒閉企業(yè)數(shù)量占企業(yè)總數(shù)量的比例,縱軸代表集群網(wǎng)絡(luò)極大連通子圖相對(duì)值RG,即集群結(jié)構(gòu)完整性。RG取值為0代表著集群消亡。圖中跨度較大的間斷處代表了某節(jié)點(diǎn)的失效對(duì)集群結(jié)構(gòu)完整性造成了較大的破壞。與輪軸式集群相比,馬歇爾集群的間斷數(shù)量較多且間斷跨度較小。這體現(xiàn)了馬歇爾集群內(nèi)核心企業(yè)數(shù)量雖然遠(yuǎn)大于輪軸式集群內(nèi)中心企業(yè)數(shù)量,但核心企業(yè)倒閉對(duì)馬歇爾集群結(jié)構(gòu)完整性的影響卻不如中心企業(yè)倒閉對(duì)輪軸式集群結(jié)構(gòu)完整性的影響大。
由圖5可知,在外生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散作用下,約43%的企業(yè)倒閉后馬歇爾集群完全消亡,約64%的企業(yè)倒閉后輪軸式集群消亡;在內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散作用下,約19%的企業(yè)倒閉后馬歇爾集群消亡,約11%的企業(yè)倒閉后輪軸式集群消亡①由于外生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散對(duì)集群的作用具有一定的隨機(jī)性,我們將風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散試驗(yàn)重復(fù)了50次以檢驗(yàn)結(jié)果的魯棒性;50次試驗(yàn)結(jié)果的具體數(shù)據(jù)略有差異,但所得結(jié)論相同。。由此可見,兩類集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的抵御能力均高于對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的抵御能力;輪軸式集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)的抗性高于馬歇爾集群,而馬歇爾集群對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的抗性則相對(duì)較高。
產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險(xiǎn)作為影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素正受到越來越多的關(guān)注,然而與研究產(chǎn)業(yè)集群競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的文獻(xiàn)相比,聚焦于集群風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)相對(duì)較少,現(xiàn)有相關(guān)研究亦存在較多的理論缺口。采用數(shù)量方法研究集群網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及該結(jié)構(gòu)對(duì)集群風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程的影響在彌合現(xiàn)有理論缺口,化解集群風(fēng)險(xiǎn)等方面均具有積極的意義。本文采用理論分析、案例論證等方法提出了產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)集群風(fēng)險(xiǎn)抵御能力的作用機(jī)理模型,并運(yùn)用計(jì)算機(jī)仿真模擬法構(gòu)建了集群仿真結(jié)構(gòu),刻畫了在外生性風(fēng)險(xiǎn)和內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散過程中集群結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演化。得到的主要結(jié)論有以下三點(diǎn):(1)馬歇爾集群網(wǎng)絡(luò)具有無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬性,而輪軸式集群網(wǎng)絡(luò)具有接近無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)極限狀態(tài)的星形網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性;(2)馬歇爾集群和輪軸式集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的抗性顯著高于兩者對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散的抗性;(3)馬歇爾集群對(duì)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力優(yōu)于輪軸式集群,而輪軸式集群對(duì)外生性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力則相對(duì)較強(qiáng)。
由此可見,與相同規(guī)模的內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)相比外生性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)集群的破壞較小,相關(guān)政策制定者與管理實(shí)踐者應(yīng)更關(guān)注集群內(nèi)部的自稔性風(fēng)險(xiǎn)與網(wǎng)絡(luò)性風(fēng)險(xiǎn)。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的角度分析,可通過在輪軸式集群中培育多個(gè)后備中心企業(yè)來分散該類集群的內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn),防止少數(shù)中心企業(yè)倒閉導(dǎo)致集群整體衰落的事件發(fā)生;通過引導(dǎo)集群內(nèi)邊緣企業(yè)進(jìn)行更多的互動(dòng)協(xié)作,增加小企業(yè)間的關(guān)系連接數(shù)量與集散節(jié)點(diǎn)數(shù)量,提升集群的網(wǎng)絡(luò)密度來增強(qiáng)集群抵御內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)與外生性風(fēng)險(xiǎn)的能力。
本文是從集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角出發(fā)對(duì)集群風(fēng)險(xiǎn)研究的一次嘗試,所構(gòu)建的集群模型和集群風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散過程與現(xiàn)實(shí)仍具有一定的差距,未來的研究可以從以下兩方面進(jìn)行拓展與深入研究:一是,外生性風(fēng)險(xiǎn)在現(xiàn)實(shí)中并非以完全等概率的方式作用于集群企業(yè),例如全球性金融危機(jī)所導(dǎo)致的外生性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)以較大概率作用于外貿(mào)依賴度較高的企業(yè)節(jié)點(diǎn);通過構(gòu)建更為細(xì)致精確的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散模型能更有效地?cái)M合現(xiàn)實(shí)中集群所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。二是,許多集群風(fēng)險(xiǎn)并不是單純的內(nèi)生性或外生性風(fēng)險(xiǎn),而是兩者的混合,研究集群結(jié)構(gòu)在兩者共同作用下的變化過程具有更高的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。
[1]PORTER M E.Clusters and new economics of competition[J].Harvard Business Review,1998(6):77-90.
[2]DALUM B,PEDERSEN C,VILLUMSEN G.Technological life-cycles lessons from a cluster facing disruption[J].European Urban and Regional Studies,2005(12):229-246.
[3]TICHY G.Clusters:Less dispensable and more risky than ever,clusters and regional specialisation[M].London:Pion Limited,1998.
[4]FRITZ O M,MAHRINGER H.A risk-oriented analysis of regional clusters,clusters and regional specialisation[M].London:Pion Limited,1998.
[5]蔡寧,楊閂柱,吳結(jié)兵.企業(yè)集群風(fēng)險(xiǎn)的研究:一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的視角[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2003(4):59-64.
[6]吳曉波,耿帥.區(qū)域集群自稔性風(fēng)險(xiǎn)成因分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2003(6):726-730.
[7]朱瑞博.模塊化抗產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2004(5):54-60.
[8]王發(fā)明,劉傳庚.基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角的產(chǎn)業(yè)集群風(fēng)險(xiǎn)研究[J].商業(yè)研究,2009(11):66-70.
[9]蔡寧,黃純.集群風(fēng)險(xiǎn)與結(jié)構(gòu)演化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)仿真研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2012(1):5-11.
[10]MARKUSEN A.Sticky places in slippery space:A typology of industrial districts[J].Economic Geography,1996(3):293-313.
[11]BAK P,TANG C,WIESENFELD K.Self-organized criticality:An explanation of 1/f noise[J].Physical Review Letter,1987(4):381-384.
[12]BAUM J A C,ROWLEY T,SHIPILOV A V.The small world of Canadian capital markets:Statistical mechanics of investment bank syndicate network,1952-1989[J].Canadian Journal of Administrative Sciences,2004,21(4):307-325.
[13]蔡寧,吳結(jié)兵,殷鳴.產(chǎn)業(yè)集群復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2006(3):378-382.
[14]SAXENIAN A.Regional advantage:Culture and competition in Silicon Valley and Route 128[M].Cambridge,MA,USA:Harvard University Press,1994.
重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2013年5期