集群优势的形成机制

三、集群优势的形成机制

那么集群为什么会具有这些不同于一般性区位优势的特点？理解其形成的原因正是充分利用集群网络优势的基础和前提。

笔者认为集群优势的产生有赖于两个基本条件，一是大量企业在空间上的近邻；二是企业之间在产业上存在相互的关联性。这两个特性共同促进了区域内企业间正式和非正式的交流。首先企业间的关联性产生了彼此联系的需求，而近邻的便利性则促进了个人、企业关系网络的形成，使行为者通过直接或间接的联系结合在一起。合作中有些实践性的讨论必须通过日常的接触，而近邻节约了交易成本和时间成本。因为近邻，行为者之间的相互联系效率提高。不仅如此，Lorenzen（1997）指出近邻同样促进了弱联系（weak tie），它使三方的联系（Third－part－relations）更为广泛。Giddens（1984）认为近邻的区域中，企业间日常生活中相互的联系不断发生，社会交互过程被不断重复，这促成了地方粘性的形成。近邻与地方粘性导致了企业间相互作用与学习，反过来相互作用与学习促进了彼此的靠近与粘性，而企业间人才的流动进一步加速了这一过程。因此，集群内企业间的近邻与行业相关性的重要作用首先体现在对区内外溢效应的推动作用。

演化经济学认为外溢效应的知识利用不是没有成本的，其利用程度还取决于企业的吸收能力。Cohen ＆Levinthal（1990，1994）指出吸收能力是过去和现有研究开发上投资的函数。研究开发不仅创造了新知识，而且强化了企业的吸收能力。在其数学模型中，企业知识流Z_i的两大来源是内部研发和外溢效应。其公式如下所示：

Z_i＝Mi＋γ_i（θ∑_j≠iMi＋T），0≤θ≤1；0≤γ_i≤1。

其中M_i：企业在研发上的投资；∑_j≠iMi：同行业或技术相同领域的其他企业在研发上的投资；θ：产业间的知识溢出程度；T：产业的共同知识水平；θ∑_j≠iMi＋T：企业可以利用外部知识资源的总量；γ_i：企业吸收能力，是模型的关键变量。

Cohen ＆Levinthal认为γ_i依赖两个参数：Mi和β，β表示外部知识的复杂程度。在其他条件不变的情况下，β增加，γ_i会降低，即［γ_i（M_i，β）／β］＜0。

从社会学的分析角度而言，许多知识通过语言与符号的编码，清晰化和结构化以益于存储、复制、交流与交易。交流的过程不仅包括相互作用的过程，同时需要认知上的一致。编码化的知识几乎不存在认知上的困难，因为它能够被信息所清晰地表达或建构。然而有很多信息是隐性的，不能被编码。因为知识的所有者并不清楚这些知识的特性，其结果是编码化的表达并不能完全包容隐性知识的全部内容。知识的隐性与其来源和积聚的特性有关，同时它根植于个人与组织的联系当中。因此知识的隐性部分强调了交流中认知的作用，很难被直接转化为符号并相互交流。隐性知识的转移不能通过完全的编码，接受者需要与传送者共同的知识基础，尤其是某些特定的方面，形成共同的认知体系。因此，外溢知识的复杂程度增加，对企业吸收能力的要求也增大。

而集群内企业的近邻和行业相关性则有助于提高企业的吸收能力，即γ_i增加。首先，行业的相关性使企业具备了吸收外溢知识的基础平台，技术领域的相同消除了专业术语的沟通障碍。而企业为了获取复杂知识的外溢效应，也会积极地从事技术研发等相关活动。其次，大量相关企业的近邻促进了源于正式与非正式交流形成的社会一致性，提供了企业的共同认知，共同的经验和共同的参照系，提升了共同的文化（March ＆Olsen，1989）。Storper（1992）指出惯例，协议以及非正式协会形成了地方性的运营系统，社会习俗与规范促成了行为者之间的一致性。社会一致性表现为共同的文化环境，企业间彼此信任与默契的合作关系。共同的知识基础，经验与学习的制度化能促成这一共同的认知体系。它具有编码的功能，使人们用同样的方式解释经验。对于内部人来说，信息符号包含了隐性的参考、符号或其他类型的信息，因此复杂的知识可以被共享。社会一致性越强，则越能够分享非常复杂的知识，集群内企业对外溢知识的吸收能力大大加强。

因此企业在空间上的近邻以及在产业上的关联性这两个基本条件推动了集群外溢效应的发展和企业吸收能力的提高，从而最终促进了集群网络优势的形成，上述分析可归纳为图6-1，在这一过程中，要素和信息的流动始贯其中。

图6-1　集群优势的形成机制