低碳视角下物流产业集群服务创新能力提升的结构方程模型分析.doc

1、低碳视角下物流产业集群服务创新能力提升的结构方程模型分析摘要低碳背景下，物流产业集群服务的创新是其可持续发展的重要基础。在低碳视角下，从低碳技术创新、低碳知识水平创新、低碳创新支撑机制与低碳创新政策四个维度构建物流产业集群服务创新能力影响因素结构方程模型，在此基础上运用 AMOS 17.0，对影响物流产业集群创新能力的关键影响因素以及各因素之间的关系和强度进行检验。研究表明，低碳技术创新、低碳创新政策、低碳知识水平创新、低碳创新支撑机制与物流产业集群服务低碳创新能力之间存在显著正相关关系，低碳技术创新对低碳创新能力的影响最大，其次是低碳创新支撑机制、低碳知识水平创新、低碳创新政策，而且低碳创新

2、政策、低碳知识水平创新、低碳创新支撑机制对低碳技术创新具有不同程度的影响。最后，提出物流产业集群服务低碳创新能力的提升对策。 关键词低碳；物流产业集群；创新能力；结构方程模型 中图分类号F252 文献标识码A 文章编号1006-5024（2013）06-0021-05 随着人口的扩张和经济水平的不断提高，各类能源消耗所带来的危害不仅是酸雨和光化学烟雾，而且大气中二氧化碳浓度升高带来的全球气候变暖，给人类的生存和发展带来严峻的挑战。2003 年，英国颁布的能源白皮书 ，最早提出“低碳经济”的概念。通过技术和制度创新、新能源利用等多种手段，减少煤炭石油等高碳能源消耗，减少温室气体的排放，这种理念已

3、经成为各个国家或地区应对全球气候变暖的重要策略。基于低碳背景， “低碳产业园区” 、 “低碳物流” 、 “低碳城市”等新概念、新政策应运而生。21 世纪是低碳经济时代，为实现低碳目标，促进物流业的发展，提高物流产业集群服务创新能力具有重要的意义。 一、相关研究现状综述 基于低碳的物流产业集群服务的创新是比较新的课题，相关研究成果比较少。陆小成、刘立、陆小城提出区域低碳创新系统的内涵，构建了区域低碳创新系统的结构功能模型，提出区域低碳创新的技术策略。高媛、刘红保提出基于低碳创新系统的保定市生产性服务业集群发展模式的对策选择。Brenner 和 Greif 应用复杂科学理论，提出产业集群创新生成的

4、重要因素。Hobday、Steinle 从六个方面揭示了影响产业集群创新行为的因素。物流产业集群的形成是物流服务空间聚集的外在表现形式，创新是其发展的动力。李兰冰界定了物流产业创新网络的内涵，对物流产业集群创新网络的特征进行了剖析，基于创新网络提出物流产业集群的创新机制。刘明菲，周尧提出技术创新能力、知识创新能力、管理创新能力、创新环境能力是物流产业集群创新能力的影响因素，并用灰色关联分析法对物流产业集群创新能力的关键因素进行评价。韦小兵运用模糊综合评价法，从创新投入、创新服务支撑能力、创新产出能力、创新能力持续性四个方面对物流产业集群创新能力进行评价。王燕分析了物流产业集群创新机制的影响因素

5、，并提出了推动物流产业集群创新机制形成的政策建议。 综上，相关文献对物流产业集群创新的研究多停留在定性的层面上，在当前低碳大背景下，实现物流产业集群服务创新亟需解决的问题有：低碳视觉下，物流集群服务创新的关键影响因素有哪些，如何进行优化；低碳视觉下，各个关键影响因素对于物流产业集群创新能力的影响程度如何。本文利用结构方程模型对上述问题进行探讨。结构方程模型是基于因子分析、路径分析和回归分析的多元统计方法，在估计一组观察变量和潜变量关系的同时，分析各潜变量之间的关系，可以较科学地识别物流产业集群服务创新的关键因素，并进行分析，最终提出提升其创新能力的对策。 二、结构方程模型的构建 本文以湖州长兴

6、综合物流园区为例，建立结构方程模型，对服务创新能力影响因素进行分析。结构方程模型分为模型的构建、模型的运算、模型的修正与解释四个方面。 （一）探索性因子分析 通过查阅相关文献，并对园区的管理人员进行访谈，课题组的相关成员采用头脑风暴法相互探讨，初步确定 21 个物流产业集群服务低碳创新的影响因素，分别为低碳创新专利数、能源替代技术使用情况、节能技术使用情况、固碳技术使用情况、三废治理情况、集群内员工低碳意识、集群内企业低碳培训费用支出、集群内企业低碳文化构建、集群内培训机构和科研机构等中介机构的服务水平、集群内企业间的合作关系、集群内企业与外部企业的合作关系、集群内企业与大学等科研机构的合作关

7、系、低碳财政政策、低碳税收政策、低碳知识产权保护政策、低碳创新金融贷款占整个科技贷款的比例、政府低碳创新投资占科技活动金额比例、集群内低碳创新企业的数量、集群内低碳创新管理人员比例、集群内员工知识水平、低碳创新风险投资机构的建立。 上述 21 个因素之间可能存在多重共线性，为排除影响小的因素，找出关键影响因素，利用因子分析法对此 21 个因素进行降维。因子分析的数据来源于问卷调查，问卷编制采取李克特五级量表法。本文采取现场发放、电话访问、邮件调查三种形式，进行了问卷调查。总共发放问卷300 分，回收 281 份，有效问卷 269 分，有效率 89.7%。调查问卷所得数据的可靠性利用 SPSS1

8、7.0 软件的 Cronbachs 系数进行检验，经计算 Cronbachs Alpha 值为 0.823。通常 Cronbachs 的数值在 0.7以上，认为具有较好的信度，因此，21 个影响因素的调查数据可靠性较高。KMO 的统计量为 0.722，巴特勒球形检验的 P 值为 0.000，说明该数据适合做因子分析。通过最大方差进行因子轴旋转，以特征值大于 1 原则提取 4 个公共因子，由旋转后的主因子载荷矩阵得到主因子 1 在 X1 低碳创新专利数、X2 能源替代技术使用情况、X3 节能技术使用情况、X4 碳技术使用情况、X5 三废治理情况、X6 集群内低碳创新企业数量上载荷值较大，定义为“

9、低碳技术创新” ；主因子 2 在 X7 低碳税收政策、X8 低碳知识产权保护政策上具有较大的载荷值，定义为“低碳创新政策” ；主因子 3 在 X9 集群内低碳创新管理人员比例、X10 集群内员工低碳意识、X11集群内企业低碳培训费用支出比例、X12 集群内企业低碳文化构建上载荷值较大，定义为“低碳知识水平创新” ；主因子 4 在 X13 低碳创新风险投资机构的建立、X14 集群内培训机构和科研机构等中介机构的服务水平、X15 集群内企业与大学等科研机构的合作关系、X16 政府低碳创新投资占科技活动总额的比例、X17 低碳创新金融贷款占整个科技贷款比例上具有较大的载荷值，定义为“低碳创新支撑机制

10、” 。 （二）概念模型构建和研究假设 通过探索性因子分析，构建物流产业集群服务创新能力的概念模型。如图 1 所示：该模型包括 4 个外生潜变量、1 个内生潜在变量和 19 个观测变量。其中创新能力用产业集群的经济效益和对区域经济的贡献来评价。除此外还有 19 个残差变量，残差变量是保证模型的检验过程能成立。4 个外生潜在变量与创新能力之间存在四种相关关系，本文提出以下假设：H1：低碳技术创新与创新能力之间存在正相关关系； H2：低碳知识水平创新与创新能力之间存在正相关关系； H3：低碳创新支撑机制与创新能力之间存在正相关关系； H4：低碳创新政策与创新能力之间存在正相关关系。 （三）信度和效度

11、检验 1 信度检验。按照影响因素的内容，利用李克特五级量表法编制调查问卷。发放问卷 300 份，有效 250，有效率 83.3%。整理上文验证性因子分析的数据，共得到有效问卷 519 份。利用 SPSS17.0 对概念模型的 5个潜在变量的信度进行检验，如表 1 所示。通常 Cronbachs 的数值在 0.7 以上，具有较好的信度。 2 效度检验。效度可分为内容效度和结构效度。本文问卷的设计项目和测量表是通过头脑风暴法确定，经过专家的论证，具有较好的内容效度。对于结构效度，本文采用验证性因子分析的模型拟合情况对量表的结构效度进行考评，因此，结构效度的检验转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数

12、评价。若拟合度良好，则各拟合指标：卡方自由度比X2/df 介于 13，比较适配指数 CFI、规准适配指数 NFI、增值适配指数IFI 大于 0.9，越接近 1 就越好。渐进残差均方和平方根 RMSEA 小于0.5。利用 AMOS 17.0 得到各指标的拟合指数如表 2 所示，可得各指标拟合度较好，因此，具有较好的结构效度。 （四）模型的拟合评价与修正 在保证数据信度和效度的前提下，利用模型拟合指数考察理论结构模型对数据拟合程度。结果如表 3。 从表中可得，假设模型对数据的拟合程度尚可，但是卡方值偏大，比较适配指数偏小，概念模型还需进一步进行修正。为提高模型的拟合程度，参考 AMOS17.0 提

13、供的修正指标（Modification indices，MI）数据判别。修正指标从统计学的意义看，指的是自由度为 1 时（即固定参数被重新设定为自由估计时） ，前后两个估计模型卡方值之间的差异值，所以最大的修正指标值，表示某一参数改设为自由参数重新估计时，该参数可以降低整个模型卡方值的最大数值。通过查看输出结果中的修正指数，可得低碳创新支撑机制到低碳技术创新的 MI 值为 28.79，低碳知识水平创新到低碳技术创新的 MI 值为 23.47。这表明如果增加这两条路径，模型的卡方值就会大大降低。从实际考虑，低碳知识水平和低碳创新支撑机制的确会影响低碳创新的技术水平。按照每次释放一个参数的原则，逐

14、次对模型进行修正，最终的模型拟合指数如表 4 所示： 从上表可得，修正后的各拟合指数得到较大的改善，模型的拟合度良好。 （五）结果 运行 AMOS17.0，采用修正后的结构模型检验各种影响因素对物流产业集群低碳创新能力的影响程度。输出修正后的结构方程模型如图 2，最优模型路径系数估计如表 5。 从上表中可以看出，低碳技术创新、低碳创新政策、低碳知识水平创新、低碳创新支撑机制与物流产业集群服务低碳创新能力之间存在显著正相关关系，假设 H1、H2、H3、H4 成立。路径系数的 t 值介于 2.321-11.483 之间（当 t 的绝对值大于等于 2 时，可认定路径系数在显著水平0.05 以下与零存

15、在显著差异） ，在 0.01 水平上显著，以上四个因素是影响低碳创新能力的关键因素。从各标准化路径系数的值得到，低碳技术创新对低碳创新能力的影响最大，其次是低碳创新支撑机制、低碳知识水平创新、低碳创新政策。并且，低碳创新政策、低碳知识水平创新、低碳创新支撑机制对低碳技术创新具有不同程度的影响。 三、低碳视觉下物流产业集群服务创新能力提升对策 本文通过构建低碳视觉下物流产业集群服务创新能力的结构方程模型，对影响创新能力的关键因素进行分析，得到提升物流产业集群服务创新能力的提升对策。 （一）加强集群内低碳技术的创新 低碳技术涉及电力、交通、建筑等部门以及在可再生能源及新能源、煤的清洁高效利用、二氧

16、化碳捕获与埋存等领域开发的有效控制温室气体排放的新技术。低碳技术的创新对低碳创新能力的提升具有正相关作用，在集群内培育低碳创新型的第三方物流企业，以此为龙头，强化能源替代技术、节能技术、固碳技术的研发及使用，建立节能减排的技术服务体系，实现整个集群企业的低碳化。目前，湖州市长兴综合物流园区在建设中发挥背靠浙能电厂优势，利用电厂余热，通过中央空调的热转换，对物流园区进行制冷和制热。通过热管道接引而来的电厂余热为办公楼供热和供冷，也为物流园区建立低能耗的蔬菜加工冷链提供了基础条件。此外，园区还投入近 500 万元，安装了 500 盏利用太阳能的路灯、景观灯和草坪灯，通过建立太阳能供电系统，为园区夜

17、间大灯照明提供能源。此低碳节能项目具有低耗能、低污染或无污染、高功效等特点，对低碳创新能力的提高具有很好的促进作用。 （二）构建产业集群低碳文化环境，培育集群内员工低碳创新参与机制 集群文化是在集群产生、发展的过程中形成的新型的管理理论和管理思想，是集群内企业的全体员工在创业和发展过程中培育形成并共同遵守的价值标准、基本信念和行为规范，集群文化对产业集群的发展具有良好的导向和促进作用。因此，构建产业集群低碳创新文化环境，有利于员工培养低碳价值观念，促进低碳创新。集群低碳创新关系到集群内所有员工的利益，要通过各种途径，广泛宣传，使员工把环保、节能、绿色、生态的理念融入到工作中，并对员工进行低碳知

18、识的培训，建立员工参与低碳创新的激励机制，并进行规范化的管理，使得更多的人参与低碳创新。 （三）完善低碳创新的支撑机制 低碳创新不是一项孤立的活动，为提高低碳知识的转移速度，获得足够的低碳人才，集群内企业应与高等院校、培训机构紧密合作，形成低碳知识的共享和资源的整合。低碳创新风险性高，因此，政府应给予一定的优惠政策，建立创新风险投资机构，承担低碳创新技术研发、成果转化过程中的各种风险。 （四）建立低碳创新政策 在低碳创新的过程中，需要一定的政策激励。政府对低碳创新项目给予一定的税收优惠政策，如对低碳创新的融资减少税收，对节能项目给予投资，贷款方面的利息给予优惠。另外，知识产权制度的健全必不可少。据德国的调查，如果没有专利制度，大约有 1/5 的发明就不会出现。因此，集群内企业应严格遵守专利法的规定，并使本企业的知识产权管理科学化、规范化，提高员工研发创新的自信心。