第三節(jié) 研究設(shè)計(jì)

本研究的調(diào)研對(duì)象為集群企業(yè)，所需數(shù)據(jù)無(wú)法從公開(kāi)資料中獲得，因此采用了問(wèn)卷調(diào)查的方式。研究涉及自變量、控制變量、調(diào)節(jié)變量和調(diào)節(jié)變量的交互，因此選用了逐步加入控制變量、自變量、調(diào)節(jié)變量和交互項(xiàng)的逐步回歸分析方法。

一、樣本與數(shù)據(jù)收集

調(diào)查問(wèn)卷的對(duì)象是遼寧省、山東省、浙江省的一些集群企業(yè)，具體有遼寧沈陽(yáng)的裝備制造集群企業(yè)、大連的信息技術(shù)集群企業(yè)，山東濟(jì)南的軟件產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)、滕州的機(jī)床集群企業(yè)，浙江諸暨的五金集群企業(yè)、海寧的家紡和皮革集群企業(yè)，抽樣對(duì)象具有一定的代表性。在調(diào)研中被試者包括企業(yè)的總經(jīng)理、技術(shù)經(jīng)理（或技術(shù)總監(jiān)）、銷售經(jīng)理（或銷售總監(jiān)）以及其他一些熟悉企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的工作人員。其中共當(dāng)面填寫回收有效問(wèn)卷28份，通過(guò)其他渠道共發(fā)放問(wèn)卷262份，回收184份，其中有效問(wèn)卷135份。這樣共計(jì)發(fā)放290份問(wèn)卷，有效回收163份，有效回收率為56.2%。

二、變量定義與問(wèn)卷設(shè)計(jì)

為了保證量表的效度和信度，本章盡可能采用國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)證明具有較高信度和效度的量表，再根據(jù)本研究的主旨進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷摹Ｔ谡桨l(fā)放問(wèn)卷之前，筆者邀請(qǐng)了幾位企業(yè)高層技術(shù)管理人員進(jìn)行預(yù)填寫，并根據(jù)他們的反饋，結(jié)合專家意見(jiàn)對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了調(diào)整。本次的問(wèn)卷題項(xiàng)采用李克特七點(diǎn)量表的方式，1表示非常不同意，7表示非常同意。

（一）被解釋變量的測(cè)量

集群的創(chuàng)新績(jī)效參考了楊皎平（2012）和李慶滿（2013）的調(diào)查量表，采用“集群新產(chǎn)品數(shù)或申請(qǐng)的專利數(shù)逐年增加”、“集群新產(chǎn)品產(chǎn)值占銷售總額的比重日益增加”、“集群新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)速度逐漸加快”、“集群創(chuàng)新產(chǎn)品的成功率相對(duì)提高”四個(gè)題項(xiàng)來(lái)測(cè)量。

（二）中介變量的測(cè)量

本研究的中介變量有“學(xué)習(xí)效應(yīng)”和“擁擠效應(yīng)”，其中對(duì)“學(xué)習(xí)效應(yīng)”的測(cè)量參考了維薩（Visser，2007）和斯文緹娜（Sventina，2008）的調(diào)查量表，采用“公司經(jīng)常與本地客戶交流獲得相關(guān)信息和知識(shí)”、“公司經(jīng)常與本地供應(yīng)商交流獲取相應(yīng)信息”、“公司與本地同行企業(yè)保持著密切的非正式的交流”、“公司與本地高校、研究機(jī)構(gòu)保持著交流和合作”、“公司近期引進(jìn)的人員多為本地人員”共五個(gè)題項(xiàng)來(lái)測(cè)量；“擁擠效應(yīng)”參考了楊皎平（2012）的量表，采用 “本地企業(yè)之間價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)激烈”、“本地企業(yè)營(yíng)銷競(jìng)爭(zhēng)激烈”、“本地企業(yè)的利潤(rùn)率很低”三個(gè)題項(xiàng)來(lái)測(cè)量。

（三）解釋變量的測(cè)量

本研究的解釋變量為地理鄰近，鑒于這一變量的意義很明顯且容易取得客觀數(shù)據(jù)，我們沒(méi)有設(shè)置相關(guān)量表，而是采用了李琳（2012）的測(cè)量方法，即地理鄰近（GP）=企業(yè)密度×交通通達(dá)度。

（四）調(diào)節(jié)變量的測(cè)量

本研究的調(diào)節(jié)變量為集群生態(tài)位寬度和集群生態(tài)位重疊度，兩者的測(cè)量采用了如下的方法：首先在被調(diào)研的產(chǎn)業(yè)集群中隨機(jī)抽取n個(gè)企業(yè)，同時(shí)選取與這n個(gè)企業(yè)密切相關(guān)的m種資源和市場(chǎng)，讓被調(diào)查者寫出所在企業(yè)各個(gè)資源的重要性程度w_ij（最重要的為10分，最不重要的為0分），進(jìn)而構(gòu)造如表3—1所示的矩陣。

表3—1 企業(yè)和要素矩陣

根據(jù)Levins公式（王子龍，2005）和Smith公式（李契，2003）的思路，對(duì)表3—1每個(gè)企業(yè)對(duì)應(yīng)的w_ij歸一化，即令w′_ij=w_ij/w_ik，使得對(duì)于任意一個(gè)企業(yè)i滿足：w′_ij=1。

然后令企業(yè)i的生態(tài)位寬度為

令產(chǎn)業(yè)集群的生態(tài)位寬度B= B_i/n，即為集群企業(yè)的平均生態(tài)位寬度。

根據(jù)Pianka公式（段曉峰，2008），企業(yè)i與企業(yè)j的生態(tài)位重疊為

企業(yè)i與集群總體的生態(tài)位重疊度為Q_i=,j≠iQ_ij/（n－1）。

（五）控制變量

本研究將與被調(diào)查集群企業(yè)對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)因素、政府因素以及與科研院所的互動(dòng)因素設(shè)定為需要加以控制的因素，具體為：（1）產(chǎn)業(yè)因素由“行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)程度較高”等六個(gè)題項(xiàng)確定，（2）政府因素由“政府大力支持地方產(chǎn)業(yè)園區(qū)的建設(shè)”等三個(gè)題項(xiàng)確定，（3）與科研院所的互動(dòng)因素由“本地諸多企業(yè)與相關(guān)科研院所經(jīng)常進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研合作”等五個(gè)題項(xiàng)確定（楊皎平，2012）。