葉海景

摘要：龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新通過知識溢出和治理效應影響整個產業(yè)集群的創(chuàng)新績效。集群內存在兼具正效應和負效應的知識溢出，龍頭企業(yè)能在一定程度上控制知識溢出的速度和規(guī)模，發(fā)揮知識治理的作用。在相關文獻綜述的基礎上，以溫州地區(qū)產業(yè)集群龍頭企業(yè)為研究對象，構建了知識溢出與治理雙重效應模型，實證分析表明該區(qū)域龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在顯著的正向影響，知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在正向影響卻不夠顯著;相比較傳統(tǒng)產業(yè)集群，新興產業(yè)集群的知識溢出與治理效應的正向影響更為顯著。深入剖析實證結果著重提出了提升知識溢出與治理正效應抑制負效應的多層次治理體系，加快實現(xiàn)創(chuàng)新型產業(yè)集群的治理體系和治理能力現(xiàn)代化。

關鍵詞：龍頭企業(yè);科技創(chuàng)新;知識溢出;治理效應;產業(yè)集群;創(chuàng)新績效

中圖分類號：F276 ?文獻標志碼：A ?文章編號：1007-9092（2021）02-0110-008

引 ?言

產業(yè)集群中的龍頭企業(yè)通常位居集群內網絡結構的核心節(jié)點并占據研發(fā)、營銷等高附加值環(huán)節(jié)，在集群的形成與發(fā)展中扮演著重要角色。作為區(qū)域產業(yè)技術知識的主要發(fā)明者和傳播者，龍頭企業(yè)會逐漸成為整個集群創(chuàng)新的發(fā)動機①。龍頭企業(yè)與集群其他企業(yè)因地理和組織鄰近性極易發(fā)生知識溢出②，并且以自身知識價值最大化為目標在一定程度上控制知識溢出的速度和規(guī)模，從而發(fā)揮產業(yè)集群知識治理的作用。大量的研究證明知識溢出與治理效應有利于集群內企業(yè)間知識創(chuàng)造和運用的循環(huán)往復，進而提高整個產業(yè)集群的創(chuàng)新績效。然而也有一部分學者的實證研究表明，知識溢出與治理存在負效應，會降低相關企業(yè)的創(chuàng)新動力，尤其在技術含量較低的傳統(tǒng)制造業(yè)領域容易帶來產品同質化與過度競爭李志國、王偉：《知識溢出與企業(yè)集群：文獻綜述》，《技術經濟》，2013年第8期。，從而影響到龍頭企業(yè)自身的經濟利益，致使其采取抑制知識溢出的治理策略。

近年來以民營經濟為主要特色的“溫州模式”備受質疑，傳統(tǒng)產業(yè)改造提升步伐緩慢，新興產業(yè)缺乏競爭優(yōu)勢同比差距大，如何發(fā)揮龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新帶動作用進而提升整個集群的創(chuàng)新績效成為熱點難題。當前，溫州地區(qū)龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的影響究竟是正效應還是負效應？受到哪些因素影響？對于不同類型的產業(yè)集群，如傳統(tǒng)產業(yè)和新興產業(yè)而言，這種影響是否有所不同？這些問題都有待進一步探討。已有對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的研究主要集中于創(chuàng)新網絡與價值鏈這兩個視角，本文從群內龍頭企業(yè)創(chuàng)新驅動這個微觀視角，引入知識溢出和治理效應作為中介變量進行理論研究和實證分析，以期最大限度提升龍頭企業(yè)知識溢出和知識治理的積極效應，對于創(chuàng)新型產業(yè)集群治理體系和治理能力的現(xiàn)代化具有普遍借鑒意義。

一、文獻綜述

（一）龍頭企業(yè)對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的影響機制

現(xiàn)有對產業(yè)集群創(chuàng)新績效或創(chuàng)新能力的研究大多關注集群整體層面，集中于對內創(chuàng)新網絡和對外全球價值鏈兩個視角。創(chuàng)新網絡視角認為群內企業(yè)處于創(chuàng)新網絡內，網絡內各構成要素均對集群創(chuàng)新績效有重要影響;全球價值鏈視角代表Humphrey & SchmitzHumphrey J.and Schmitz H.，“How Does Insertion in Global Value Chains Affect Upgrading in Industrial Clusters”，Regional Studies，vol. 36，no. 9（2002），pp.1017-1027.認為集群創(chuàng)新績效提升就是集群企業(yè)提升在全球價值鏈上獲取附加值的能力，實現(xiàn)由價值鏈低端環(huán)節(jié)向高端環(huán)節(jié)轉變?！半p視角”理論關注集群整體，且忽略了群內企業(yè)是異質性的，比如位居集群核心地位的龍頭企業(yè)往往有較大的影響力，其科創(chuàng)行為對整個產業(yè)集群的創(chuàng)新績效會產生重大影響。

龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新對集群創(chuàng)新績效的影響途徑主要通過知識溢出和知識治理。龍頭企業(yè)的創(chuàng)新溢出到集群中，群內其他企業(yè)因地理位置臨近、互補或共性關系獲得溢出效應，并在此基礎上繼續(xù)創(chuàng)新，創(chuàng)造的新知識又溢出到集群中，形成累進的相互溢出，知識總量螺旋上升師博：《市場創(chuàng)新與中國經濟增長質量》，《治理現(xiàn)代化研究》，2020年第6期。。龍頭企業(yè)因為知識外溢得到合理補償獲得更大創(chuàng)新動力，同時通過契約治理和關系治理增加群內企業(yè)交流合作促進知識溢出。這是龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新通過知識溢出和治理效應提升產業(yè)集群創(chuàng)新績效的理想狀態(tài)，大量學者的實證研究也直接或間接證實了這種正向影響，但是這種理想狀態(tài)的存在需要一個假設前提，即知識溢出意味著私有知識變成公共知識，每個企業(yè)在享受此類公共知識的同時，會以“支付”自身創(chuàng)新的知識溢出作為成本葉建亮：《知識溢出與企業(yè)集群》，《經濟科學》，2001年第3期?！，F(xiàn)實中卻會出現(xiàn)一些企業(yè)搭便車，坐等其他企業(yè)提供公共知識，盡可能減少自身創(chuàng)新投入，知識溢出反而抑制了企業(yè)創(chuàng)新動力，龍頭企業(yè)也因為科創(chuàng)成果外溢沒有得到相應補償而減少創(chuàng)新投入，或因為自身經濟效益受到影響采取抑制知識合理流動的治理策略如減少群內企業(yè)技術業(yè)務合作交流等，最終導致公共知識供給的困境和創(chuàng)新源頭逐漸衰竭張聰群：《知識溢出與產業(yè)集群技術創(chuàng)新》，《技術經濟》，2005年第11期。 。對于技術含量相對較低的傳統(tǒng)產業(yè)集群而言，知識溢出更大的負面影響發(fā)生在創(chuàng)新商品化環(huán)節(jié)，知識獲取方直接簡單模仿，容易出現(xiàn)產品同質化惡性價格戰(zhàn)競爭楊皎平、侯楠、徐雷：《知識溢出與集群創(chuàng)新績效：競爭程度調節(jié)效應》，《科研管理》，2015年第6期。。因此龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新通過知識溢出和治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效產生的影響尚無定論，有待實證結果進一步檢驗。

（二）龍頭企業(yè)的知識溢出

知識溢出已經成為理論界尤其是內生增長理論和新經濟地理學領域的一個研究熱點。知識溢出指知識的擴散、對流以及新知識的創(chuàng)造，大多存在于多層次組織網絡中，Audretsch 和FeldmanAudretsch D. B. and Feldman M. P.，“R&D Spillovers and the Geography of innovation and production”，The American Economic Review，vol. 86，no. 3（1996），pp.630-640.認為研究知識溢出難點在于其發(fā)生機制、識別及測度。根據傳播方式不同知識通?？梢詣澐譃轱@性知識和隱性知識，顯性知識一般以文字、數據等形式存在，如專利、期刊等，能夠以直接或間接的方式在較大空間范圍內傳播;隱性知識則只能采取面對面、不斷接觸等方式在特定區(qū)域內傳播，如人才流動、模仿或企業(yè)間合作投資等Anselin L.，Varga A. and Acs Z.，“Local Geographic Spillovers between University Research and High Technology Innovations”，Journal of Urban Economics，vol. 42（1997），pp.422-448.。顯性知識和隱性知識同時存在往往難以明確定量區(qū)分，在實證研究模型中很多學者并未將兩者區(qū)分。根據主體對象不同知識溢出也可劃分為在同一產業(yè)內的專業(yè)化溢出和不同產業(yè)間的多樣化溢出，專業(yè)化溢出的技術外部性理論認為相同產業(yè)企業(yè)由于所需知識技術相近，在空間上的集聚更有利于知識溢出;JacobsJacobs J.，The ?Economy of Cities，New York： Random House，1969.等卻認為，多樣性產業(yè)集聚更有利于知識傳播、消化、吸收，比如跨行業(yè)融合性技術。眾多研究表明傳統(tǒng)制造業(yè)中的專業(yè)化溢出作用更加明顯，而新興高新技術產業(yè)中多樣化溢出發(fā)揮更重要的作用。集群產業(yè)不同、集群發(fā)展階段及所處地理位置不同等都會導致兩種不同溢出的最終效果有所不同，對于不同性質的產業(yè)集群，要根據實際情況研究知識溢出與治理的對策建議。

（三）龍頭企業(yè)的知識治理效應

知識治理指采用一定的組織機構、協(xié)調機制進行知識的交流、共享和創(chuàng)新。GrandoriGrandori A.，“Governance Structures： Coordination Mechanisms and Cognitive Models”，Journal of Management & Governance，vol. 1，no.1（1997），pp.29-47.在對主流企業(yè)管理理論的反思基礎上最先提出知識治理理論;ChoiChoi C. J.，Cheng P.，Hilton B.，and Russell E.，“Knowledge Governance”，Journal of Knowledge Management，vol. 6 no.9（2005），pp.67-75.等認為知識治理會對知識分享、傳遞、吸收等產生巨大影響;FossFoss N. J.，and Mahoney J. T.，“Exploring Knowledge Governance”，International Journal of Strategic Change Management，no.2（2010）.深入研究認為必須形成合適的知識活動方式和機制，才能實現(xiàn)知識價值最優(yōu)化;Antonelli和FassioAntonelli C.，and Fassio C.，“The Heterogeneity of Knowledge and the Academic Mode of Knowledge Governance： Italian Evidence in the First Part of the 20th Century”，Science and Public Policy，vol.41（2014），pp.15-28.認為知識治理就是用來規(guī)范知識創(chuàng)造、使用、分享過程中的規(guī)則和模式，進而將知識治理的研究對象擴大到整個經濟體系。現(xiàn)有研究對知識治理的具體內涵定義或許存在差異，但一致認為其最終目標都是為了實現(xiàn)自身知識價值的最優(yōu)化。現(xiàn)有產業(yè)集群知識治理的實證研究大多著眼于企業(yè)內部知識活動的組織協(xié)調或外部治理主體如政府對產業(yè)集群的影響，較少從龍頭企業(yè)的角度出發(fā)研究知識治理效應對整個集群創(chuàng)新績效的影響。

二、理論框架

龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新通過知識溢出與治理效應提升整個產業(yè)集群的創(chuàng)新績效，但是這種理想效應源于前提假設：知識是公共物品，具有非排他性和非競爭性，非排他性假設在集群中同樣成立，但非競爭性卻可能不成立。在技術創(chuàng)新階段，知識溢出使得群內企業(yè)以更低成本獲得所需知識，并在此基礎上進行累進創(chuàng)新，形成正向促進機制;然而在技術創(chuàng)新的商品化階段，如果群內企業(yè)簡單模仿生產同類新產品，產量增加導致價格下降，直接影響到龍頭企業(yè)的創(chuàng)新收益，則會抑制其創(chuàng)新動力。集群企業(yè)創(chuàng)新動力的缺失從經濟學上可以解釋為知識公共物品屬性引起的搭便車行為。對于集群整體而言創(chuàng)新績效最大化的條件是，群內每家企業(yè)都進行創(chuàng)新，知識全部溢出;而單一企業(yè)收益最大化的條件是，無論其他企業(yè)是否創(chuàng)新，自己都選擇不創(chuàng)新。根據理性共識假設，納什均衡的結果是大家都不創(chuàng)新，個體與集體收益都為0，即少數產業(yè)集群面臨的“不創(chuàng)新等死，創(chuàng)新早死”的尷尬境地;當然現(xiàn)實存在各類政策保護體制和獎懲機制，不會出現(xiàn)全部搭便車的納什均衡狀態(tài)，總有一部分龍頭企業(yè)選擇主動創(chuàng)新，這取決于創(chuàng)新投入的邊際回報率。同時，龍頭企業(yè)的知識治理策略也是基于自身知識創(chuàng)造和使用效益的最大化，而非整個產業(yè)集群。因此，龍頭企業(yè)的科創(chuàng)行為是否對產業(yè)集群的創(chuàng)新績效產生正向影響，知識溢出與治理效應是否能發(fā)揮積極作用，主要取決于產業(yè)集群創(chuàng)新投入的邊際回報率。

從宏觀角度看，產業(yè)集群的創(chuàng)新績效可以分為效率績效、規(guī)模績效和社會績效三個方面，分別指集群創(chuàng)新的效率、創(chuàng)新的規(guī)模以及集群創(chuàng)新對社會服務和經濟發(fā)展的影響徐碧琳、李濤：《網絡組織核心企業(yè)領導力與網絡組織效率關系研究》，《經濟與研究管理》，2011年第1期。?？紤]到溫州產業(yè)集群的實際，筆者選取了集群總專利數（IP1）、集群產品結構性能改進（IP2）、集群新產品的研發(fā)速度（IP3）、新產品研發(fā)成功率（IP4）、集群新產品銷售比重（IP5）、投資回報率（IP6）6個測度題項。作為集群內主要知識溢出源和治理主體，龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新選取了研發(fā)人員數量（TI1）、研發(fā)人員平均工資（TI2）、新材料的使用（TI3）、新產品的研發(fā)投入（TI4）、生產設備的改進更新（TI5）、工藝流程的改進更新（TI6）6個測度題項。Feldman（2007）Feldman，M. P. and Audretsch，D. “Innovation in Cities：Science-based Diversity，Specialization and Localized Competition”，European Economic Review，vol. 43（2007），pp.409-429.在研究大量實證文獻的基礎上指出知識溢出尤其是隱性知識溢出很難通過直接的數據指標進行測量，通常運用間接方法獲得數據。GooderhamGooderham P.，Minbaeva D. B. and Pedersen T.，“Governance Mechanisms for the Promotion of Social Capital for Knowledge Transfer in Multinational Corporations：Promotion of Social Capital”，Journal of Management Studies，vol.48，no.1（2011），pp.123-150.將知識治理的測量分為市場關系、社會關系和層級關系三個維度，后續(xù)學者研究又開發(fā)了相應量表。

實踐中知識溢出和治理效應主要包括直接合作、員工流動、企業(yè)衍生和非正式交流等途徑進行縱向傳導和橫向傳導，其效應的發(fā)揮取決于產業(yè)集群的知識環(huán)境和各主體間的聯(lián)系，筆者選取了與同行業(yè)企業(yè)的合作（KS1）、與供應商的合作（KS2）、與客戶的合作（KS3）、員工流動率（KS4）、企業(yè)主工作經歷（KS5）、參加群內交流活動（KS6）6個測度題項。在引入知識溢出和治理效應闡述龍頭企業(yè)科創(chuàng)行為對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響機理的基礎上，確定本研究的影響路徑模型如圖1所示。實證模型中包括龍頭企業(yè)科創(chuàng)行為、知識溢出與治理效應、產業(yè)集群創(chuàng)新績效三個變量，并提出如下研究假設：

H1：龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新正向影響產業(yè)集群的創(chuàng)新績效。

H2：知識溢出和治理效應正向影響產業(yè)集群的創(chuàng)新績效。

三、龍頭企業(yè)科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響的實證分析

（一）量表設計和數據收集

調查問卷設計了龍頭企業(yè)科技創(chuàng)新、知識溢出和治理效應、產業(yè)集群創(chuàng)新績效3個量表，提出18個測度題項。概念模型中知識溢出與治理的測度題項難以通過量化方法獲得，少數龍頭企業(yè)技術創(chuàng)新和產業(yè)集群創(chuàng)新績效的測量指標如生產設備的改進更新、集群總專利數等理論上可以量化，但溫州本地產業(yè)集群的大部分龍頭企業(yè)還是屬于中小企業(yè)范疇，財務指標中的各項研發(fā)技改投入計算并不精確，申報專利也不及時。綜合考慮筆者采用主觀評價方法5級Likert量表打分法度量各個測量題項，與前三年相比各測量題項所涉及的內容是否有明顯改觀，從1到5分別表示從不同意到同意，3 代表中間態(tài)度。

由于溫州本地的產業(yè)集群以傳統(tǒng)產業(yè)為主，高新產業(yè)所占比例相對較低，筆者統(tǒng)一選取溫州10個傳統(tǒng)產業(yè)集群及6個新興產業(yè)集群包括電氣、鞋業(yè)、服裝、汽摩配、泵閥、鎖具、眼鏡、制筆、機械、玩具十大傳統(tǒng)產業(yè)集群及近期溫州市主推的數字經濟、智能裝備、生命健康、新能源智能網聯(lián)汽車、新材料、激光與光電六大新興產業(yè)集群。的龍頭企業(yè)與合作伙伴研發(fā)生產部門的管理者作為調查對象，總計發(fā)放問卷320份，回收271份，回收率為84.7%，剔除內容缺失、隨意填寫問卷20份，最終有效問卷251份，有效率為92.6%，傳統(tǒng)產業(yè)集群及新興產業(yè)集群的有效問卷數都超過100，達到侯杰泰（2004）侯杰泰、溫忠麟、成子娟：《結構方程模型及其應用》，教育科學出版社2004年版，第125頁。提出的結構方程模型最低樣本容量100的要求。

（二）量表的信度分析

采用spss19.0對三個量表進行探索性因子分析和信度分析，結果顯示每個量表的KMO和Bartlett值都大于0.78，說明適合因子分析;累積方差貢獻率都在80%以上，各指標的Cronbach α系數都在0.79以上，且刪除任一題項后 Cronbach α系數并無顯著提高，所有題項的因子載荷系數都超過0.50，說明各個變量的劃分和測度是有效的，可以將同一變量的各測試題項合并為一個因子進行后續(xù)結構方程建模分析（見表1）。

（三）假設檢驗

采用AMOS21.0 軟件導入數據對初始結構方程模型進行分析運算，得到絕對擬合指數Χ2/df的值1.735小于3，均接近或優(yōu)于建議值;GFI值為0.849，小于0.9，不在擬合接受范圍內，需要改進;相對擬合指標CFI、NFI、TLI及IFI都大于0.9，殘差分析RMSEA為0.050，小于0.1的上限。為了逐步消除模擬偏差可以利用AMOS21.0提供的修改指標MI，通過增加殘差間協(xié)方差關系對模型進行微調，重新導入數據對初始模型進行調整并修正，模型擬合度指數達到參考標準要求（見表2）。

此時絕對擬合指數χ2/df為 1.51<2、GFI=0.912均優(yōu)于建議值;相對擬合指數CFI、NFI、TLI與IFI都大于0.9，RMSEA的值為0.053，小于0.06，最終模型擬合優(yōu)度較好，各項參數均好于初始模型，且標準化路徑系數通過了顯著性檢驗（見表3）。

由綜述可知，不同性質的產業(yè)集群其知識溢出與治理效應會有所不同，預測傳統(tǒng)產業(yè)集群和新興產業(yè)集群龍頭企業(yè)科創(chuàng)行為對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的影響也會有所不同。為了進一步驗證，區(qū)分傳統(tǒng)產業(yè)集群樣本庫和新興產業(yè)集群樣本庫，分別對其三個量表進行信度分析，發(fā)現(xiàn)各個變量均有效，經過微調的模型擬合度指數均達到參考標準要求，對兩樣本庫進行假設檢驗，得到如下結果（見表4、表5）。

（四）結果分析

上述結構方程模型的分析結果表3表明，龍頭企業(yè)科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響的標準化路徑系數為0.459，且在1%的水平下顯著，意味著龍頭企業(yè)科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在顯著的正向影響;而知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響的標準化路徑系數僅為0.186，僅在10%的水平下顯著，意味著知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在正向影響，但不太顯著，其促進提升作用有待進一步開發(fā)。由于龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新不僅會提高自身創(chuàng)新績效，還會給群內其他企業(yè)帶來關聯(lián)效應和示范效應，因此對于整個產業(yè)集群的創(chuàng)新績效會帶來顯著的提升作用;而知識溢出既有正效應也有負效應，其對企業(yè)創(chuàng)新能力的提升是肯定的，但對企業(yè)創(chuàng)新動力的影響是有條件的，龍頭企業(yè)由于技術成果外溢得不到相應補償甚至被惡意模仿，會減少與群內其他企業(yè)交流合作以抑制知識溢出，這種自身利益最大化的治理策略會對集群創(chuàng)新績效帶來負面影響。個體企業(yè)是否有動力去創(chuàng)新取決于創(chuàng)新行為的邊際報酬率MPCR（Marginal Per Capital Return），當MPCR大于1時，即使存在知識溢出，但企業(yè)的創(chuàng)新行為所能獲取的收益仍超過成本，個體企業(yè)的占優(yōu)策略是創(chuàng)新，此時集群內的創(chuàng)新不是公共物品博弈，集群中可能出現(xiàn)知識共享、循環(huán)增加的理想狀態(tài);當MPCR小于1時，作為理性經濟體的企業(yè)自然不會選擇創(chuàng)新，此時知識溢出反而會抑制企業(yè)的創(chuàng)新動力。尤其對于規(guī)模稍大但創(chuàng)新能力不夠占據絕對優(yōu)勢的龍頭企業(yè)而言，由于技術水平差距不夠大，其創(chuàng)新成果極易被群內小企業(yè)模仿，此時知識溢出通常為單向溢出，而且小企業(yè)很容易實現(xiàn)創(chuàng)新成果的商品化，直接影響到龍頭企業(yè)的創(chuàng)新收益及其創(chuàng)新動力，知識溢出與治理的負效應顯而易見，這類集群最需要加強知識產權保護。而當集群內龍頭企業(yè)和其他企業(yè)的關系為縱向分工的配套關系，情況又有所不同，此時知識溢出雖然也是單向溢出，但不是存在于競爭企業(yè)的創(chuàng)新商品化階段，而是配套企業(yè)的創(chuàng)新生產階段，知識溢出能夠提升配套企業(yè)的水平，有利于實現(xiàn)產業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新，較少造成同質化競爭，此時龍頭企業(yè)更樂于加強與群內其他企業(yè)開展技術交流合作，促進知識溢出?？傊嵘R溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在的正向影響，必然要提升創(chuàng)新行為的邊際報酬率MPCR，即提升集群創(chuàng)新回報降低創(chuàng)新成本。

進一步分析，表4和表5結果表明對于傳統(tǒng)產業(yè)集群和新興產業(yè)集群而言，龍頭企業(yè)科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響的標準化路徑系數均接近0.5，且在1%的水平下顯著，證實了龍頭企業(yè)科技創(chuàng)新對于整個產業(yè)集群的較強帶動作用。事實也證明，不管是傳統(tǒng)產業(yè)還是新興產業(yè)，溫州本地眾多小微企業(yè)限于資金、技術、人才及戰(zhàn)略性布局限制，可能對行業(yè)內所謂的世界或國內領先技術并不重視，但是對于地緣位置臨近的本行業(yè)龍頭企業(yè)的技術改造或創(chuàng)新卻極為敏感，會爭相模仿，因此龍頭企業(yè)的科創(chuàng)帶動作用對于疫情之后產業(yè)集群轉危為機加快轉型尤為重要。相比較傳統(tǒng)產業(yè)集群，新興產業(yè)集群的知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響的標準化路徑系數則要高很多，達到0.302且在5%的水平下表現(xiàn)顯著，這是由于新興產業(yè)如新材料、激光光電等產業(yè)集群往往技術門檻較高，創(chuàng)新成果不易被簡單模仿，企業(yè)間知識產權保護體制和交易市場相對傳統(tǒng)產業(yè)更為完善。如前文綜述所提及，新興產業(yè)中多樣化溢出發(fā)揮更重要作用，更有利于跨行業(yè)融合性技術的傳播、吸收及產業(yè)鏈的協(xié)同創(chuàng)新，較少同質化競爭，知識溢出與知識治理對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的正效應更顯著。反之，傳統(tǒng)產業(yè)如鞋服、制筆等產業(yè)集群通常技術含量相對較低，創(chuàng)新成果容易被簡單模仿，導致傳統(tǒng)產業(yè)龍頭企業(yè)基于自身利益最大化考慮往往采取抑制知識溢出的消極治理策略，因此傳統(tǒng)產業(yè)集群的知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效影響的標準化路徑系數僅為0.122，僅在10%的水平下顯著。

四、 結論與建議

（一）簡要結論

本文以溫州地區(qū)產業(yè)集群龍頭企業(yè)為研究對象，構建了知識溢出與治理雙重效應模型，實證分析表明：

第一，不管是對總樣本庫還是傳統(tǒng)產業(yè)集群及新興產業(yè)集群兩個子樣本庫而言，龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新對產業(yè)集群創(chuàng)新績效均存在顯著的正向影響。龍頭企業(yè)的科技創(chuàng)新不僅會提高自身創(chuàng)新績效，還會給群內其他企業(yè)帶來關聯(lián)示范效應，其科創(chuàng)帶動作用對于疫情之后產業(yè)集群轉危為機加快轉型尤為重要。

第二，知識溢出與治理效應則具有兩面性。對于總樣本庫而言，知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在正向影響卻不太顯著，其促進提升作用有待進一步開發(fā)。如果技術成果外溢得不到相應補償甚至被惡意模仿，龍頭企業(yè)就會采取抑制知識溢出的自身利益最大化治理策略，進而對集群創(chuàng)新績效帶來負面影響。要提升知識溢出與治理效應對產業(yè)集群創(chuàng)新績效存在的正向影響，必然要提升創(chuàng)新行為的邊際報酬率。對于子樣本庫而言，不同類型集群中知識溢出與治理效應的影響不盡相同，新興產業(yè)集群相較于傳統(tǒng)產業(yè)其正效應更為顯著。這是由于新興產業(yè)集群往往技術門檻較高且知識產權保護機制更為完善，多樣化溢出發(fā)揮更重要作用，較少同質化競爭，知識溢出與知識治理對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的正效應更顯著。

（二）若干建議

相對于提升龍頭企業(yè)的科創(chuàng)投入，知識溢出與治理效應的促進提升相對復雜，需要打造多層次、多角度的創(chuàng)新型產業(yè)集群治理體系。

第一，引導支持龍頭企業(yè)加大研發(fā)投入和群內企業(yè)研發(fā)合作。通常龍頭企業(yè)對自身創(chuàng)新能力關注較多，而對集群整體發(fā)展關注較少，政府應通過輿論宣傳、精神獎勵等方式提高龍頭企業(yè)社會責任感，同時政府還應通過減稅和財政補貼等方式，給予龍頭企業(yè)政策支持，鼓勵龍頭企業(yè)與群內其他企業(yè)進行研發(fā)合作。當下創(chuàng)建產業(yè)創(chuàng)新服務綜合體應聚攏一批研發(fā)能力強的龍頭企業(yè)，實現(xiàn)產業(yè)向全鏈條上下游雙向拓展，可由龍頭企業(yè)主導集群創(chuàng)新網絡中研發(fā)資源的配置，提高資源配置效率，幫助群內其他企業(yè)增強研發(fā)能力，從而逐步提升集群整體的創(chuàng)新績效。

第二，鼓勵群內企業(yè)知識有償共享并補償創(chuàng)新阻止侵權。由于知識溢出與治理具有雙重效應，既要維持合理的知識流動提升正效應，又要阻止侵權模仿保證溢出方收益權降低負效應。首先，既要防止知識無效溢出又要推動知識有效流動。幫助技術門檻較低的傳統(tǒng)行業(yè)的龍頭企業(yè)采取建立保密措施、提高技術復雜性和約束關鍵人員流動等方法，防止重要知識特別是隱性知識的溢出。打造產業(yè)創(chuàng)新服務綜合體等公共創(chuàng)新平臺，對共性關鍵技術進行合作攻關，項目成果申請公共知識產權，推進知識流動與共享;采用共有專利的形式為小微企業(yè)模仿創(chuàng)新提供更多公共知識，禁止企業(yè)利用技術形成壟斷。其次，完善知識產權保護體系并鼓勵技術交易。創(chuàng)新商品化階段的模仿最容易產生知識溢出負效應，部分傳統(tǒng)產業(yè)龍頭企業(yè)應強化維權意識，及時申請知識產權進行確權，行業(yè)協(xié)會或特定區(qū)域內部認可的“土專利”可作為補充確權。鼓勵技術創(chuàng)新，推行專利共享、技術交易、合作創(chuàng)新等有償共享方式，改變群內小微企業(yè)模仿創(chuàng)新占優(yōu)策略的預期，形成自主創(chuàng)新的新型規(guī)范。最后，建立侵權處罰制度并補償創(chuàng)新者。阻止侵權最有效的方法就是懲罰，包括社會性懲罰與經濟性懲罰等，用以降低侵權者的侵權動機與潛在收益，營造良好的法制環(huán)境。政府還可采取稅收、補貼、獎勵等方式對部分龍頭企業(yè)進行補償，提升其創(chuàng)新積極性。

（責任編輯：石洪斌）