典型产业共生模式的结构特征分析

本节特选取以下4个具有代表性的案例进行分析，这4个案例基本上代表了上文所述的三种分类结果。案例的选取如表4-15所示。对这4个案例的完整分析将有助于对不同类型的产业共生网络进行特征总结。

表4-15　典型产业共生网络案例

4.6.1　四川沱牌酒业产业共生网络

4.6.1.1　园区概况

我国第一个酿酒产业生态园区——沱牌酿酒产业生态园位于四川省射洪县，是典型的复合实体型、单中心依托型共生网络。

酿酒产业生态园区占地5 000余亩，其中绿化总面积达1 000余亩。“沱牌”已建立起较完整的酿酒产业生态体系。首先是酿酒供热方法的改变，传统的酿酒供热方法是以土灶直接燃煤提供热源酿酒，污染大气环境。“沱牌”采用蒸汽生态设施集中供热，建立装机容量1.2万千瓦时的热电厂，实现了酿酒车间的无污染生产。在酿酒工艺生产流程中，绿色原料入窖、发酵、蒸馏等过程产生的酒糟、炭渣、窖皮泥和废水也被充分利用，酒糟用来生产饲料和生物活性有机肥，饮料用作牛、猪、鸭等的养殖，动物排泄物和其他下脚料作有机肥料或沼气发酵，产生沼气用作酿酒，形成完整的生态链。目前，沱牌技术中心已研制出不上头、不口干、不损肝、不昏醉的“四不”营养型生态白酒。

四川沱牌酿酒产业生态园的主要特点是通过产前、产中、产后生态化运作的良性循环，将环保融入到产品及生产过程中，使上道工序的废料经过处理后变为下道工序的绿色原料，充分实现了正面产出最大化和负面产出最小化。

4.6.1.2　基本特征分析

1.共生关系特征分析

如图4-21所示，沱牌酒业产业共生网络中共存在7个主要节点，12条主要共生关系，其中7条为专性互利型共生关系，4条为兼性互利型共生关系，1条为附生型共生关系。

表4-16　沱牌酒业产业共生网络共生关系特征

2.密度与网络簇系数

图4-21　沱牌酒业产业共生网络物质流动图

沱牌酒业产业共生网络的密度为0.62，网络的整体集聚水平很高，这与该网络是复合实体型网络具有密切的关系。Mayhew和Levinger (1976)利用随机选择模型分析指出，在实际的网络图中，能够发现的最大密度值为0.5。该产业共生网络所体现出的如此高的网络密度，在一般社会网络中几乎没有发现，可见人工规划的产业共生网络与自发性社会网络具有很大的差别。

该网络簇系数为0.795，说明该网络中节点具有较高的局部集聚水平。网络簇系数大于网络密度，局部集聚水平要高于网络整体集聚水平，可见邻接节点之间相互的关联程度大于网络整体的集聚程度，网络内部可能存在一定规模的小集团。

3.特征路径长度

沱牌酿酒产业生态园网络的特征路径长度为1.38。通俗地讲，网络中所有的节点之间最多需要通过一个中间节点即可联系起来，这充分体现出该网络各要素的传递速度非常快，网络在整体上距离规模很小，如果拿人际交往网络来比喻的话，就是说该网络中基本上所有的人之间都是熟人。

其中种植业和所有其他节点之间都可以直接相连，说明种植业是该园区的基础，必须着实抓好种植业工作;酿酒业与“其他产品”以外的所有节点均可以直接相连，初步可见酿酒业是所有产业的核心。

表4-17　沱牌酒业产业共生网络的特征路径矩阵

4.6.1.3网络中心性分析

表4-18　沱牌酒业产业共生网络的中心势特征

沱牌酒业产业共生网络的点度中心势为53.33%，网络的中间中心势为32.59%，接近中心势为65.74%。可见网络节点局部集聚程度、节点对资源的控制能力均存在较高的势差，而高的接近中心势表明在网络中节点不受他人控制的能力水平相当的节点较多，存在少数节点独立性较低。

三个中心势指标，总的反映出网络具有较高的中心势。可见网络存在核心节点，我们将对网络展开进一步的节点影响力分析。

4.6.1.4　节点影响力分析

沱牌酒业产业共生网络的节点中心性特征如表4-19所示，节点中心性特征比较图如图4-22所示。

表4-19　沱牌酒业产业共生网络的节点中心性特征

图4-22　沱牌酒业产业共生网络的节点中心性特征比较图

1.点度中心性

沱牌酒业产业共生网络的绝对点度中心度平均值为3.7，最大值为6，最小值为2，点度方差为1.63。该网络的相对点度中心度最大值为100，最小值为33.33。由此可见:①网络中所有节点最少与与其他两个节点有关联;②网络的平均度很高，平均点度为3.7，且点度方差只有1.63，节点自身的交易能力很强;③网络中存在一个相对点度中心性为100的节点，即种植业。结合实际，种植业与网络中所有节点均都存在关联，成为网络中必不可少的核心点。

2.中间中心性

沱牌酒业产业共生网络中介数较高的节点依次为:种植业、酿酒、玉米小麦和厌氧发酵，而沼气、养殖业和其他产品的介数为零。可见，在园区中，最能控制资源的节点是种植业。结合实际分析，该园区属于农产品加工型产业园区，种植业是一切原材料的来源，其成为控制资源能力最强的关键节点有着客观必然性。位居第二的为酿酒业，由于该园区的自身定位是以酿酒业为核心而构建的行业型园区，是我国第一个酿酒业产业园区，酒是该园区的核心产品。可见网络结构量化分析的结果可以很好地对事实进行解释。

3.接近中心性

接近中心度刻画的是一个行动者不受他人控制的程度。沱牌酒业产业共生网络中最不受控制的节点为种植业，其次为酿酒和厌氧发酵，沼气、养殖业、玉米产品三者具有相同的数据特征，最后为其他产品。在此看到位于前列的种植业和酿酒依然和上面中间中心性分析的结果吻合。这里的厌氧发酵居于第三位，体现出基础设施单元在整个网络中的重要性。

4.特征向量中心性

该网络中居于核心地位的节点为种植业，其次为酿酒、厌氧发酵。依然与上述分析结果完全一致。

5.核心-边缘分析

网络的核心-边缘分析结果如表4-6—表4-8。

表4-20　沱牌酒业网络核心-边缘分析系列组成

表4-21　沱牌酒业网络核心-边缘分析密度矩阵

表4-22　沱牌酒业网络核心-边缘分析关系矩阵

根据核心-边缘分析，可得到以下结论:酿酒、养殖业、厌氧发酵、沼气和种植业为网络的核心成员，玉米小麦和其他产品处于网络的边缘地位。核心成员之间的关系密度为0.9，边缘成员的关系密度为1.0，核心与边缘成员之间的关系密度为0.3(图4-23)。

可以清楚地看到数据结构的四方面特征:首先，核心成员之间关联程度很强，形成一个“派系”;其次，核心成员与边缘成员之间存在关系;第三，边缘成员关联程度很高，基本可以形成另外一个“派系”;第四，核心成员多于边缘成员。这种核心-边缘关联结构属于核心-边缘全关联结构，但是其体现出一定的独特之处，主要体现在核心成员多于边缘成员以及边缘成员之间关联度很高。

图4-23　沱牌酒业产业共生网络结构示意图

一般而言，核心成员之间的关系密度应该为最大，边缘成员之间的关系密度应该为最小。而现在这个结论并非如我们所预想的那样，存在两种可能，一是该分析方法对于较小的网络并非完全适应，另一是该网络与一般社会网络相比确实存在一定的特殊性。

先假设该分析结果为正确的，然后与实际情况比照分析其是否吻合。对于分析得出的核心企业，我们进行事实梳理:酿酒为关键工艺，种植业为原料基础，厌氧发酵和沼气为基础设施，养殖业为废物的主要吸纳处，这些节点均是使该网络正常运转必不可少的环节。再来分析玉米小麦和其他产品两个节点，玉米小麦是酿酒业的直接原料，而其他产品是玉米小麦的深加工产品，可见两者在网络中同样具有重要地位。反推上述结论，可以认为核心-边缘分析对于该网络实用性不强，不能很好地解释实际现象。由此可知，核心-边缘分析对于小规模的网络分析实用性不强。

6.关键节点识别

在以上五个指标分析的基础上，基本可以识别出该网络的关键节点。网络中的核心节点为酿酒与养殖业，不存在较独立节点和薄弱节点。其中，厌氧发酵环节需要重点保护，玉米小麦和其他产品可以作为产业链延伸的着手点。网络的结构如图4-23所示。

4.6.1.5　网络复杂性分析

1.小世界性分析

沱牌酒业产业共生网络的簇系数和特征路径长度如表4-23所示，可见其具有很高的网络簇系数和较短的特征路径长度，具有小世界性。

表4-23　沱牌酒业产业共生网络小世界特征指标分析

2.无标度性分析

网络是否具有无标度性主要根据网络的节点度分布来进行判定。

图4-24　沱牌酒业产业共生网络的节点度分布曲线

沱牌酒业网络节点的度分布曲线如图4-24所示，该曲线既不呈现Poisson分布，也不呈现幂律分布，呈现出很强的“钟形”分布，具有一个很大的峰值，网络不具有无标度性。

4.6.1.6　小结与成因分析

沱牌酒业产业共生网络中共存在7个主要节点，12条主要共生关系，节点平均度为3.71;具有很高的密度和簇系数，均大于0.5;局部集聚水平高于整体集聚水平;网络的特征路径长度为1.38，网络的信息传递速度特别快;网络具有很高的中心势，约为50%;网络中存在核心节点2个，不存在较独立节点和薄弱节点;网络具有很强的小世界性，但是不具有无标度性。

结合产业园区实际现状，其成因应考虑网络的复合实体型共生模式。主要表现在以下两个方面:

(1)以企业集团整体利益最大化为目标。该类网络在企业集团基础上建成，企业自己组织为主，政府调控为辅，以企业集团整体利益最大化为目标。集团公司通过行政命令宏观调控园区内资源的配置、产业链条的构建等，以实现整个企业集团利益的最大化。企业集团这种整合资源构建产业共生链条的行为，其表征是“帕累托改进”，而不是“帕累托最优”。在实现集团利益最大化的过程中，单个下属企业可能因为付出较大的服从成本而损害了自身利益的最大化。正因如此，网络表现出很短的特征路径长度和很高的网络簇系数，体现出很强的小世界性和很高的网络中心势。

(2)交易成本较低。企业集团借助内部利益主体的归属感和认同感，依靠内部行政命令或平等协商手段确定所属企业或合作企业在产业共生链条上的分工合作关系，信息搜寻、契约谈判、监督执行和规避风险的成本较低。因此，网络中节点度数最高的节点只有1个为种植业，其度数为6;节点度数最低的企业只有1个为“其他产品”;其他节点的度数均处于中等水平，说明网络中整体的局部集聚水平相当，这与网络的整体规划组织有直接关系。

4.6.2　贵港(制糖)产业共生网络

4.6.2.1　园区概况

广西贵港(制糖)国家生态产业园区是最典型的复合实体型产业共生网络。贵糖公司是我国最大的甘蔗化工企业，制糖、酒精、造纸等是这个公司的生产主业，污染大、治理难度大。该园区正以上市公司(集团)股份有限公司为核心，以蔗田系统、制糖系统、酒精系统、造纸系统、热电联产系统、环境综合处理系统为框架，通过盘活、优化、提升、扩张等步骤，建设生态产业示范园区。其中，甘蔗→制糖→蔗渣造纸生态链、制糖→糖蜜制酒精→酒精废液制复合肥生态链以及制糖(有机糖)→低聚果糖生态链是园区内的三条主要生态链，相互间构成了横向耦合的关系，并在一定程序上形成了网状结构。目前，公司已形成以甘蔗制糖为核心，甘蔗→制糖→废糖蜜制酒精→酒精废液制复合肥，以及甘蔗→蔗渣造纸→制浆黑液碱回收等两条主线产业生态链。此外，还形成制糖滤泥→制水泥，造纸中段废水用于锅炉除尘、脱硫、冲灰等多条副生态产业链。物流中没有废物概念，只有资源概念，各环节实现了充分的资源共享，变污染负效益为资源正效益。而且，这一生态园区是纵向闭合的，由甘蔗发展出糖、纸、酒精等主要产品的生产，最后酒精厂复合肥车间产出的甘蔗专用复合肥和热电厂生产出的部分煤灰又作为肥料回到了蔗田。

1999年以来，贵糖公司共投入资金7 000多万元，成功引进和自创了滤泥治理、酒精废液治理等多种工艺，对制糖、造纸、酒精、热电等生产厂排放的工业污染物进行全面综合治理和利用。该示范园区的六个系统，各系统内分别有产品产出，各系统之间通过中间产品和废弃物的相互交换而互相衔接，从而形成一个比较完整的闭合的生态产业网络，园区内资源得到最佳配置，废弃物得到有效利用，环境污染减少到最低水平(图 4 25)。

4.6.2.2　基本特征分析

1.产业共生特征分析

如表4-24所示，广西贵港(制糖)产业共生网络中共存在17个主要节点，28条主要共生关系，其中23条为专性互利型共生关系，5条为兼性互利型共生关系。

图4-25　广西贵港(制糖)产业共生网络物质流动图

网络总体由6个系统组成，分别为蔗田系统、制糖系统、酒精系统、造纸系统、热电联产系统和环境综合处理系统。所有的环节几乎都在规模和设计上相互匹配，环环相扣，表现出很强的兼性互利型共生关系。

表4-24　沱牌酒业产业共生网络共生关系特征

2.密度与网络簇系数

广西贵港(制糖)产业共生网络的密度为0.21，平均簇系数为0.23，整体集聚水平与局部积聚水平相近。其中，能源酒精技改具有最高的网络簇系数，与能源酒精相关联的环节相互之间具有很高的聚集程度。

3.特征路径长度

网络的特征路径长度为2.19，网络的信息传递速度很快。

表4-25　广西贵港(制糖)产业共生网络的特征路径矩阵

观察表4-25，可见网络任意两个节点间的最大特征路径长度为4，节点之间最多需通过3个环节就可联系起来。糖生产、热电厂和绿色制浆工程这3个节点可以与7个其他节点直接连接，初步可见其在网络中的重要地位。

4.6.2.3　网络中心性分析

如表4-26所示，广西贵港(制糖)产业共生网络的点度中心势为26.00%，中间中心势为24.98%，接近中心势为22.57%，可见网络节点局部集聚程度、节点对资源的控制能力和不受他人控制的能力均存在较低的势差，网络的所有节点之间的地位相对较为均衡平等。三个中心势指标值均反映出网络具有较低的中心势，网络中所有节点关系较为均等。究竟网络中是否存在核心节点，我们将对网络展开进一步的节点影响力分析。

表4-26　广西贵港(制糖)产业共生网络的中心势特征

4.6.2.4　节点影响力分析

表4-27　广西贵港(制糖)产业共生网络的节点中心性特征

图4-26　广西贵港(制糖)产业共生网络的节点中心性特征比较图

1.度和点度中心性

如表4-27所示，网络中节点的最高度数为7，分别为绿色制浆、糖生产与热电厂，说明这三个节点在整个网络中与其他环节的相关性很强，它们在网络中具有至关重要的地位。网络中节点的最低度数为1，分别为低聚果糖生物工程、酵母精生物工程、白水回收和二级处理。仔细分析这些节点，它们在整个网络中只与一个别的环节相联系，为园区内部的某些产品或者基础设施。网络的平均度为3.29，具有较高的平均度，整个网络所有节点之间的整体关联程度很紧密。网络中没有度数为0的节点，网络中不存在孤立点。

2.介数和中间中心性

节点中间中心性分析结果与点度中心性分析结果相吻合，糖生产、绿色制浆与热电厂具有相对较高的介数，对整个网络中的资源控制能力较强。其中介数最大的为糖生产，其次为绿色制浆。可见在园区中最能控制资源的节点为糖生产和绿色制浆，可见糖生产和制浆在园区中处于关键地位。热电厂在此处的地位，充分体现出共享平台的重要性，几乎所有的生产环节都需要用电，热电厂作为基础设施，在此起到了至关重要的作用。

3.接近中心性

所有节点的接近中心性指数相差不大，水平极为相近。仔细分析，可以看到，网络中最不受他人控制的节点分别为绿色制浆工程、糖生产、热电厂、制糖厂压榨车间;最容易受他人控制的节点依然为低聚果糖生物工程、酵母精生物工程、白水回收和二级处理。

4.特征向量中心性

按照特征向量中心性分析结果，该网络中居于核心地位的节点为热电厂、绿色制浆工程、糖生产、制糖厂压榨车间、酒精厂复合肥车间。很明显地可以看到整个产业网络的核心产品为糖、纸和酒。其中酒精厂复合肥车间作为副产物资源化的一个环节，在此具有很高的特征向量中心性，体现出废弃物资源化技术的重要性(图4-27)。

图4-27　广西贵港(制糖)产业共生网络节点关系网络图

5.核心-边缘分析

网络的核心-边缘分析结果如表4-28—表4-30所示。

根据核心-边缘分析，可得到以下结论:绿色制浆工程、糖生产、热电厂、能源酒精技改、造纸厂、现代化甘蔗园、水泥厂、轻钙厂、酒精厂复合肥车间、制糖厂压榨车间、除尘脱硫塔为网络的核心成员，碱回收、白水回收、三级沉淀、酵母精生物工程、二级处理和低聚果糖生物工程处于网络的边缘地位。核心成员之间的关系密度为0.364，边缘成员的关系密度为0，核心与边缘成员之间的关系密度为0.121。

表4-28　广西贵港(制糖)网络核心-边缘分析系列组成

表4-29　广西贵港(制糖)网络核心-边缘分析密度矩阵

表4-30　广西贵港(制糖)网络核心-边缘分析关系矩阵

从图4-28可以清楚地看到数据结构的三个方面:首先，核心成员之间关联程度很强，形成一个“派系”;其次，核心成员与某些边缘成员之间存在关系;第三，边缘成员之间不存在关系。这种模式正是核心-边缘部分关联结构的特点，是该结构的重要性质。同时，与沱牌酒业产业共生网络相似，核心成员要多于边缘成员。

图4-28　广西贵港(制糖)产业共生网络核心-边缘网络图

6.关键节点识别

在以上五个指标分析的基础上，可以识别出该网络的关键节点。

(1)核心节点。该网络中居于核心地位的节点有5个，为热电厂、绿色制浆工程、糖生产、制糖厂压榨车间、酒精厂复合肥车间。

(2)较独立节点:水泥厂和酒精能源技改。水泥厂的接近中心性位居第三，而中间中心性位居第七，可见水泥厂虽然对于资源的控制能力较弱，但是其不受他人控制的能力很强，也就是说水泥厂具有较高的独立性，在该网络中其他产业和环节的变动很难影响到水泥厂的发展。此外，能源酒精技改也表现出与水泥厂较为相像的情形。

(3)薄弱节点:低聚果糖生物工程。低聚果糖生物工程作为该园区将要重点发展的环节，需要进一步加强保护。

4.6.2.5　网络复杂性分析

1.小世界性分析

广西贵港(制糖)产业共生网络的簇系数和特征路径长度如表4-31所示，可见其具有较高的网络簇系数和很短的特征路径长度，具有小世界性。

表4-31　广西贵港(制糖)产业共生网络小世界特征指标分析

2.无标度性分析

网络是否具有无标度性主要根据网络节点的度分布来进行判定。广西贵港(制糖)产业共生网络的度分布曲线如图4-29所示，该曲线既不呈现Poisson分布，也不呈现幂律分布，网络不具有无标度性。该网络度分布最明显的特点是具有一个峰值。

图4-29　广西贵港(制糖)产业共生网络的节点度分布曲线

4.6.2.6　小结与成因分析

广西贵港(制糖)产业共生网络共有节点17个，关系28条，平均度为3.29;密度与簇系数相近，约为0.2，整体集聚水平与局部积聚水平相近;网络的特征路径长度为2.19，网络的信息传递速度很快;网络具有较低的中心势，约为25%，网络中所有节点关系较为均等;存在核心节点5个、较独立节点2个、薄弱节点1个。网络具有很强的小世界性，但是不具有无标度性。

结合实际进行分析，网络的这种特性主要考虑以下几个方面的原因:

(1)复合实体型产业网络的性质。集团可以很好地对网络实施整体规划，包括产业的设计与匹配、废弃物资源化与处理等，表现出网络中的共生关系多数为专性互利型共生关系。贵糖产业园以制糖产业为核心，引入发电企业、造纸企业、水泥企业、化肥厂、农场以及畜牧养殖等，一个行业所产生的副产品成为另一个行业生产的原材料，相互利用和补充，产业链条衔接在一起，为产业园区产业共生网络的形成创造了条件。这与自然界生态系统的构建极为相似，网络表现出很强的小世界性。

(2)园区的产业网络主要是并联结构。贵港产业园以甘蔗制糖为核心，形成了甘蔗→制糖→废糖蜜制酒精→酒精废液制复合肥，以及甘蔗→制糖→蔗渣造纸→制浆黑液碱回收，制糖滤泥→制水泥等多条产业链的并联式生态链。这样的联网结构使网络整体中心势很低，所有企业各司其职，在网络中的地位基本平等。即使能识别出核心节点，也不仅仅是个别，而是存在多个核心节点;并且在很大程度上使得网络的密度与簇系数极为相近。也正因为如此，网络中节点度的分布较为均衡，具有中等水平度数的节点较多，使度分布具有一个不高的峰值，但是高度数和低度数节点分布相对相近，网络不会具有幂律分布特征，不具有无标度性。

4.6.3　加拿大伯恩赛德产业共生网络

4.6.3.1　园区概况

加拿大伯恩赛德产业园区是平等型产业共生网络的典范。园区内有1 300多家企业，主要是由一些在工业加工过程中会产生剩余物的小型公司组成，如纸浆厂、造纸厂、建筑板厂、石油炼制厂以及一些相关深加工高科技企业等。经过十多年的发展，园区副产品交换网络比较丰富，各企业之间基本建立了共生网络关系，能量的梯次流动和废物的循环利用在园区内普遍出现。从总体上考虑，伯恩赛德生态产业园内的工业活动非常丰富，企业冗余度很大，网络节点间同时存在多家企业，保证了产业共生网络的稳定性。

4.6.3.2　基本特征分析

1.产业共生特征分析

加拿大伯恩赛德产业共生网络规模很大，本书根据文献中所能查阅到的已经简化的数据进行分析。简化后的网络中共存在9个主要节点，14条主要共生关系，全部为兼性互利型共生关系(图4-30)。

图4-30　加拿大伯恩赛德产业共生网络物质流动图

2.密度与网络簇系数

加拿大伯恩赛德产业共生网络的密度为0.39，平均簇系数为0.259，整体集聚水平大于局部积聚水平。其中，化工冶炼厂具有最高的网络簇系数和最高的局部集聚水平。

3.特征路径长度

网络的特征路径长度为1.75，网络的信息传递速度相当快。观察表4-32，可见网络任意两个节点间的最大特征路径长度为3，节点之间最多需通过2个环节就可联系起来。

表4-32　加拿大伯恩赛德产业共生网络的特征路径矩阵

4.6.3.3　网络中心性分析

表4-33　加拿大伯恩赛德产业共生网络的中心势特征

如表4-33所示，加拿大伯恩赛德产业共生网络的点度中心势为14%，中间中心势为10%，接近中心势为10%，可见网络节点局部集聚程度、节点对资源的控制能力和不受他人控制的能力均存在非常低的势差，网络的所有节点之间的地位非常平等。

综合比较分析三个中心势指标值，反映出网络具有很低的中心势，网络中所有节点关系较为均等。究竟网络中是否存在核心节点，我们将对网络展开进一步的节点影响力分析。

4.6.3.4　节点影响力分析

加拿大伯恩赛德产业共生网络的节点中心性特征如表4-34所示，节点中心性特征比较图如图4-31所示。

表4-34　加拿大伯恩赛德产业共生网络的节点中心性特征

1.度和点度中心性

网络中节点的最高度数为4，分别为水泥厂、发电厂和纸板厂;最低度数为2，为纸浆厂;网络的平均度为3.11。网络具有较高的平均度，整个网络所有节点之间度数差别不大。网络中没有度数为0的节点，网络中不存在孤立点。

2.介数和中间中心性

节点中间中心性分析结果与点度中心性分析结果相吻合，水泥厂、发电厂和纸板厂具有相对较高的介数，对整个网络中的资源控制能力较强。对网络资源控制能力最弱的为化工冶炼厂。

图4-31　加拿大伯恩赛德产业共生网络的节点中心性特征比较图

3.接近中心性

所有节点的接近中心性指数相差不大，水平极为相近。仔细分析，可以看到，网络中最不受他人控制的节点分别为水泥厂、发电厂和计算机配件厂;最容易受他人控制的节点依然为纸浆厂。

4.特征向量中心性

按照特征向量中心性分析结果，该网络中居于核心地位的节点为发电厂和水泥厂，化工冶炼厂也具有很高的特征向量中心性。

5.核心-边缘分析

网络的核心-边缘分析结果如表4-35—表4-37所示。

表4-35　伯恩赛德网络核心-边缘分析系列组成

表4-36　伯恩赛德网络核心-边缘分析密度矩阵

表4-37　伯恩赛德网络核心-边缘分析关系矩阵

根据核心-边缘分析，可得到以下结论:发电厂、化工冶炼厂和机械加工厂为网络的核心成员，其余企业基本上处于网络的边缘地位。核心成员之间的关系密度为1.0，边缘成员的关系密度为0.467，核心与边缘成员之间的关系密度为0.222。

图4-32　加拿大伯恩赛德产业共生网络的核心/边缘网络图

从图4-32中，我们可以清楚地看到数据结构的三个方面特征:首先，核心成员之间关联程度很强，形成一个“派系”;其次，核心成员与某些边缘成员之间存在关系;第三，边缘成员关联程度很高，基本可以形成另外一个“派系”。这种核心-边缘部分关联结构模式的特殊之处主要体现在边缘成员之间也具有很高的关联程度，这从侧面体现出网络成员之间地位的相对平等性。

6.关键节点识别

在以上五个指标的分析基础上，我们发现所有的节点中心性特征分析并非完全一致。换句话说就是该网络基本不存在核心节点，也没有其他类型的关键节点，所有的节点之间平等共处，不存在依赖关系，在市场的调控下，各企业间采取灵活的合作方式。

4.6.3.5　网络机制模型分析

1.小世界性分析

加拿大伯恩赛德产业共生网络的簇系数和特征路径长度如表4-38所示，可见其具有较短的特征路径长度，介于随机网络和正规网络之间;但是其网络簇系数却很小，小于随机网络的簇系数，网络不具有小世界性。

表4-38　加拿大伯恩赛德产业共生网络小世界特征指标分析

2.无标度性分析

网络是否具有无标度性主要根据网络节点的度分布来进行判定。加拿大伯恩赛德产业共生网络节点的度分布曲线如图4-33所示，该曲线既不呈现Poisson分布，也不呈现幂律分布，却呈现出钟形分布，具有一个较大的峰值，不具有无标度性。

4.6.3.6　小结与成因分析

图4-33　加拿大伯恩赛德产业共生网络节点的度分布曲线

加拿大伯恩赛德产业共生网络的简化分析中共选取节点9个，之间共有14条主要共生关系;网络的密度为0.39，平均簇系数为0.259，整体集聚水平大于局部积聚水平;网络的特征路径长度为1.75，网络的信息传递速度相当快;网络具有很低的中心势，网络中所有节点关系较为均等。网络具有较低的中心势，约为10%，网络中所有节点关系较为均等;不存在关键节点。网络不具有小世界性和无标度性。

上述分析结果显示简化的网络中各节点之间地位相对平等，园区的产业共生系统为平等型产业共生网络。对于网络所呈现出来的各种特征，其主要原因是:伯恩赛德产业园区内企业一般为中小型企业，均为自主实体型企业，组织结构相对灵活，依靠市场机制的调节，以利益为导向，通过自组织过程实现网络的运作与管理。一般而言，一家企业会同时与多家企业进行资源的交流，企业之间不存在依附关系，在合同谈判过程中处于相对平等的地位，依靠市场调节机制来实现价值链的增值，当两家企业之间的交换不再为任何一方带来利益时，就终止共生关系，再寻求与其他企业的合作。因此，在理论上网络中所有的企业地位相差不大，不应该存在核心企业，而中心性分析中网络很低的中心势正验证了这一点。与此同理，高度数和低度数的节点必然会是少数，大多数节点度数会处于中等水平，网络的度分布必然会呈现出中间峰值。

而机制模型分析显示网络不具有小世界性，结合4.4节分析的结论:小规模的网络不具有小世界性，由此可知，这主要是由于本次网络简化将网络的节点数减少得太多，使其不能恰如其分地表现出真实网络的特征。可见简化的网络对网络的复杂性分析具有很大影响。结合4.4节结论，我们可以推测该网络应该具有小世界性和无标度性。

4.6.4　奥地利Styria产业共生网络

4.6.4.1　园区概况

奥地利Styria生态产业园是嵌套型产业共生网络运作模式的典型代表。在该产业共生网络中有一系列的主要企业，如造纸厂、发电厂、水泥厂、炼钢厂以及污水处理厂等，这些企业之间具有频繁的产品交换活动，它们构成了整个网络的主体框架。围绕这些核心企业有大量的中小型企业，如废物回收公司、小型水泥厂和造纸厂等，这些企业一方面与大型企业有着稳定的交换关系，同时与其他中小型企业也存在业务来往，网络关系延伸到每一个企业中，使整个网络形成错综复杂的网络系统。

4.6.4.2　基本特征分析

1.产业共生特征分析

奥地利Styria产业共生网络规模较大(图4-34)，网络中共存在36个主要节点，37条主要共生关系，全部为兼性互利型共生关系。

2.密度与网络簇系数

奥地利Styria产业共生网络的密度为0.059，平均簇系数为0.033，整体集聚水平大于局部集聚水平。

图4-34　奥地利Styria产业共生网络物质流动图

3.特征路径长度

网络的特征路径长度为4.989，而随机网络的特征路径长度为5.17，与之相比，网络的特征路径很短。网络任意两个节点间的最大特征路径长度为10，节点之间最多需通过9个环节才能联系起来，这与网络规模有直接关系。但是，即便如此，该网络特征路径表现出低于随机网络的特征，说明该网络依然具有便捷的信息传递速度。

4.6.4.3　网络中心性分析

表4-39　奥地利Styria产业共生网络中心性特征

奥地利Styria产业共生网络的点度中心势为15%，中间中心势为48%，接近中心势为17%。点度中心势和接近中心势较为接近，可以作为本网络中心势测量的主要依据。可见网络节点局部集聚程度势差很低，节点不受他人控制能力的势差也很低。

该网络呈现出较低的中心势，但是却具有较高的中间中心势，三者结果不尽一致，网络中可能存在关键节点。我们将对网络展开进一步的节点影响力分析。

4.6.4.4　节点影响力分析

奥地利Styria产业共生网络节点中心性特征如表4-40所示。

表4-40　奥地利Styria产业共生网络节点中心性特征

续 表

1.度和点度中心性

网络中节点的最高度数为7，为发电厂2;最低度数为1，有20个节点的度数为1，占所有节点的一半以上;网络的平均度为2，平均度较低。网络中没有度数为0的节点，网络中不存在孤立点。

2.介数和中间中心性

节点的中间中心性分析结果与点度中心性分析结果相吻合，发电厂2具有最高的介数，对整个网络中的资源控制能力较强。依然有一半以上的节点对网络的资源没有任何控制能力。

3.接近中心性

所有节点的接近中心性指数相差不大，水平极为相近。仔细分析，可以看到，网络中最不受他人控制的节点分别为废纸收集厂和造纸厂2;最容易受他人控制的节点居然为Voitsberg市。

4.特征向量中心性

按照特征向量中心性分析结果，该网络中居于核心地位的节点为水泥厂2、水泥厂1和发电厂2。

5.核心-边缘分析

网络的核心-边缘分析结果如表4-41—表4-43所示。

表4-41　Styria 网络核心-边缘分析系列组成

根据核心-边缘分析，可得到以下结论:水泥厂2、水泥厂1、发电厂和炼钢厂为网络的核心成员，其余企业基本上处于网络的边缘地位。核心成员之间的关系密度为0.667，边缘成员的关系密度为0.042，核心与边缘成员之间的关系密度为0.094。

表4-43　Styria 网络核心-边缘分析关系密度

图4-35　奥地利Styria 产业共生网络核心-边缘结构示意图

从图4-35，我们可以清楚地看到数据结构的三个方面特征:首先，核心成员之间关联程度很强，形成一个“派系”;其次，核心成员与某些边缘成员之间存在很强的关联程度，可以形成不同层次的“派系”;第三，边缘成员关联程度很高。这种核心-边缘全关联结构模式，主要体现在核心成员与边缘成员之间也具有很高的关联程度，这从侧面体现出网络嵌套型的复杂关系。

6.关键节点识别

在以上五个指标分析的基础上，我们发现该网络中存在的核心节点为发电厂、水泥厂、炼钢厂、陶瓷厂和造纸厂，这几个行业成为网络中较为核心的节点，其余节点之间地位几乎很平等，基本上相对独立。不过，污水处理厂作为必不可少的静脉企业，在此处边缘化特征鲜明，可以作为薄弱节点给予适当保护。

4.6.4.5　网络机制模型分析

1.小世界性分析

奥地利Styria产业共生网络的簇系数和特征路径长度如表4-44所示，可见其具有很短的特征路径长度和较低的网络簇系数，网络不具有小世界性。

表4-44　奥地利Styria产业共生网络小世界特征指标分析

2.无标度分析

网络是否具有无标度性主要根据网络节点的度分布来进行判定。奥地利Styria产业共生网络的度分布曲线如图4-36所示，其分布公式为:

图4-36　奥地利Styria产业共生网络节点度分布曲线

可见，网络的度分布服从幂律分布，即P(k)∝k-γ，其中γ=0.85。这种分布模式体现出网络的无标度性。大量网络测算结果显示，无标度网络节点度的幂律分布系数γ一般在2～3，生态网络的度分布成幂律，但是幂指数较小。

4.6.4.6　小结与成因分析

奥地利Styria产业共生网络规模较大，网络中共存在36个主要节点，37条主要共生关系;网络的密度为0.059，平均簇系数为0.033，整体集聚水平大于局部集聚水平;网络的特征路径长度为4.989;网络的中心势约为15%，中间中心势为48%;网络中存在核心节点，其他节点地位基本均等，存在一个薄弱节点。网络具有小世界性和无标度性。

奥地利Styria产业共生网络所表现出来的上述特征主要有以下两个方面原因:①网络规模较大;②网络中所有企业均为自主实体型，且大型企业与中小型企业并存。这两个条件正是形成嵌套型共生网络的首要条件。

奥地利Styria产业共生网络为大规模的产业共生，其密度与规模的依赖性使得网络密度很低。中心势很低，这与网络企业之间的嵌套型结构直接相关，该种模式是一种最为复杂的网络组织模式，多家大型企业之间通过副产品、信息、资源和人才等的交流建立共生关系，形成主体网络。同时，每家大型企业又吸附大量中小型企业，这些中小型企业以该大型企业为中心又形成子网络。所有参与共生的企业通过各级网络交织在一起，既有各大型企业之间的平等型共生又有大企业和和中小型企业的依托型关系，还有各自网络之间的相互渗透，从而形成一个错综复杂的综合体。因此在其中不存在特别核心的节点，整个网络的中心势会呈现出中间中心势高而其他中心势低的情形。可见其中有一些特别能控制资源的节点存在。

4.6.5　不同共生模式的特征比较分析

对本节所述四个案例进行比较分析，如表4-45所示。

表4-45　不同产业共生网络特征分析比较

本节所选案例具有很强的代表性，其结果能在很大程度上体现产业共生网络的共性特征，现依据表4-45，对不同类型产业共生网络的特征作简要梳理。

1.产业共生网络的共性特征

(1)网络节点间共生关系:节点之间的共生关系多数为互利型共生关系，附生关系数量较少，这与自然生态系统中存在一定的差别。

(2)网络集聚水平:产业共生网络的集聚水平随着网络共生模式的不同表现出较大的差异性;有些网络的集聚水平很高，超过社会网络研究中所发现的最高集聚水平。可见人为规划设计的网络可以比完全自发性网络有更高集聚水平，由此可以在生态产业园区的运行中通过人为的主动协调提高网络的集聚水平。

(3)网络信息传递速度:产业共生网络中的信息传递速度均很快，全部优于正规网络，有些甚至优于随机网络。其实这在一定程度上体现了产业共生网络具有很强的小世界性。

(4)网络节点影响力:不同的产业共生网络，其节点的影响力和影响程度均不相同。若网络中存在核心节点，往往不止一个;而较独立节点和薄弱节点不尽相同，需要具体问题具体分析。

(5)核心-边缘分析:产业共生网络均存在一个核心“派系”，并且核心成员均和边缘成员存在关联，其结构模式均为核心-边缘全关联模式或者部分关联模式。不过，产业共生网络中有一点特别之处，即有些网络的边缘成员之间的关联程度要大于核心成员之间的关联程度。

(6)网络复杂性:产业共生网络或具有小世界性，或具有无标度性，均体现出不同程度的复杂性。具有小世界性的产业共生网络，其度分布一般具有峰值，呈现出“钟形”分布，网络相对稳定。

2.不同类型产业共生网络的个性特征

(1)网络共生关系:依托型产业共生网络中的共生关系以专性互利型关系为主，平等型、嵌套型产业共生网络的共生关系几乎全部为兼性互利型关系。

(2)网络集聚水平:依托型产业共生网络的集聚水平最高，且其局部集聚水平高于整体集聚水平;平等型、嵌套型产业共生网络的集聚水平较低，且其局部集聚水平低于整体集聚水平。

(3)网络信息传递速度:依托型产业共生网络的信息传递速度最快，嵌套型产业共生网络的信息传递速度最慢，这主要与网络的规模有关。

(4)网络中心势:网络的中心势程度由高至低依次为依托型、嵌套型和平等型产业共生网络。

(5)网络节点影响力:依托型和嵌套型网络均存在不止一个的核心节点;平等型产业网络中节点之间的地位基本平等，不存在关键节点。

(6)核心-边缘分析:依托型、平等型产业共生网络的边缘成员之间具有很高的关联度;嵌套型产业共生网络的核心成员与边缘成员之间具有很高的关联度。此外，依托型产业共生网络往往体现出核心成员多于边缘成员的结构，由于依托型产业共生网络企业性质为复合实体型，可见复合实体型企业(即企业集团)中的核心成员较多，附属成员较少。

(7)网络复杂性:只有嵌套型产业共生网络具有无标度性，可见嵌套型产业共生网络的复杂性程度最高。