产品品牌数量对产业集群影响的实证研究——以中国服装产业集群为例，本文主要内容关键词为：产业集群论文,为例论文,中国论文,数量论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
产业集群创导(cluster initiative)已成为提升国家或区域竞争力的有效战略[1]。大量研究文献表明，产业地理集中这种广泛出现和不断发展的经济活动现象倍受地方、区域、国家甚至国际机构的关注，近年来大量的相关政策被实施，即通过鼓励企业集中或者自觉建立产业区或集群来发展区域经济[2～4]。
产业集群是指相互联系的企业或机构在特定地域上的地理集中，包括一系列对竞争而言十分重要的相关联的产业和其他实体，如专业化投入品的供应商（零件、机械与服务）以及专业化基础设施的提供者，也进一步扩展到分销渠道、顾客以及补充产品的制造商。当然，集群也包括政府和其他机构，例如大学、标准制定部门、咨询机构、职业培训部门以及贸易协会等，后者的主要职能是提供专业化的培训、教育、信息共享以及技术支撑等服务（波特，1998）[5]。该文将产业的地理集中度、产业规模、本地产业联系强度、本地专业配套能力、研究与开发机构、咨询机构、教育培训、信息共享以及政府、协会等要素、机构或组织归结为影响产业集群发展的标准化特征要素，而社会资本、企业家精神、集群内产品品牌数量、区域品牌、集群的创新能力等要素作为非标准化特征要素。现有研究文献对于影响产业集群发展的标准化特征要素论述较多，而对于非标准化特征要素的关注不够。实践表明，无论是学者还是政府组织都偏好大量地、集中地论述与拼凑产业集群标准化特征要素，例如Feldman,Francis,Bercovitz(2005)[6]和Philip Raines(2001)[7]对大学、金融、培训、法律、专业化供应商、地理接近、协会、贸易协会、咨询机构、标准制定机构以及成熟的买家，等等；而对于集群的非标准化特征要素的研究不多，如Bjorn Asheim(2001)[8]，陈雪梅 (2003)[9]。在定量方面的实证研究更是寥寥无几。同时，拼凑集群标准化特征要素的规划对集群的形成和发展似乎是在拖后腿而没有起到引领作用(Feldman,2001)[10]，因此，很多研究者不断提出企业家精神，加入全球生产网络、加强外部联系渠道建设等要素似乎更加重要，如Guerrieri,Pietrobelli(2000)[11]，Ernst (2001)[12]。该文撇开这些要素，提出了品牌要素对于集群成长的作用，具有一定的意义。
从中国产业集群发展的现实状况来看，产业集群非标准化特征要素对于集群的发展越来越重要。根据中国社会科学院问卷调查结果显示，产品品牌对于产业集群的发展具有加速与提升的作用。例如浙江省台州市缝纫机产业集群的背后是飞跃和宝石两大品牌在支撑，宁波服装产业集群的背后是雅戈尔、培罗成以及罗蒙等一系列大品牌的推动，温州市鞋业集群的发展也得力于奥康、红蜻蜓、吉尔达等品牌；苏州纺织服装产业集群的国际化离不开好孩子、波斯登、梦兰、欣欣、紫荆花等品牌的出现，等等。这足以说明，产业集群与品牌之间存在着紧密的联系。
基于上述理论与实际问题的思考，采用实际调查数据，通过实证研究论述集群内产品品牌数量对产业集群发展的影响，试图回答品牌数量与产业集群的发展是否存在正相关性以及品牌数量是否是越多越好等问题？产品品牌作为影响产业集群发展的非标准化特征要素，是内生变量。该研究拓展了影响产业集群发展要素的研究，首次将品牌数量纳入传统的集群分析框架。研究成果也可以在一定程度上解释产业集群打造品牌的投入与实际收益不尽一致的现象。
2 数据选择与处理
该研究选择全国24个服装产业集聚地①作为样本，考察集群内产品品牌数量——产业集群非标准化特征要素，对产业集群发展的影响。以服装产业为例的原因有三：(1)服装产业属于高竞争行业，整个行业的产业集群化发展特征明显；(2)中国服装协会等中介组织从 2002年开始关注产业集群的发展态势，着手进行产业集群发展状况的调查，已经有了初步的统计资料，这为我们进行实证研究提供了数据；(3)服装作为最终消费品，品牌已经成为消费者选择的重要因素，涌现出大量的产品品牌。我们初步选择了服装产业集群销售收入，企业数量，产量和产品品牌数为分析变量，读者可向我们索取原始数据。
采用SPSS统计软件，以产业集群销售收入为因变量，以企业数、产量和产品品牌数为自变量，对样本数据进行多元统计分析（主要是多元线性回归分析）。在分析之前，对4个变量进行相关系数分析（表1）。
表1 变量之间的Pearson相关系数
Tab.1 Pearson correlation coefficients between variables
说明：括号中的数字为T值（双侧检验）。
通过表1发现，产业集群销售收入与企业数量的相关系数为0.567，说明二者具有一定的正相关性，在线性回归中，T检验弃真概率为0.04小于0.05，说明该变量在0.05显著性水平下对销售收入做线性回归分析是没有问题的；产品品牌数与集群销售收入的相关系数以及回归分析的检验结果与之相似；与之不同的是，产量与集群销售收入的相关系数为0.059，弱相关，T检验的显著性水平为0.784大于0.05，不能在0.05显著性水平下对销售收入做线性回归分析。
在实际多元线性回归分析中，也进一步验证了上述的判断。如表2所示，3个变量一同回归时，F=5.401，弃真概率为0.007＜0.05，但表3相关系数显示，自变量“产量与产品品牌数”的T检验弃真概率分别为0.823和0.062，全部大于0.05显著性水平，故不能进行多元线性回归分析。
表2 三变量同时回归方差
Tab.2 ANOVA of three independent variables' regression
3个变量一同回归时，T检验通不过的原因是3个自变量之间存在多重共线性的问题。根据共线性诊断（表4），当变量(dimension)个数大于4时，病态指数 (condition index)为1.922，小于30，说明共线性不太严重，此时产品品牌数变量的方差比例大于产量变量，而当变量个数为3时，产量变量的方差比例大于产品品牌数方差比例，综合考虑，剔出“产量”自变量。
表3 三变量回归系数
Tab.3 Coefficients of three variables' regression
表4 三变量回归共线性诊断表
Tab.4 Co-linearity diagnosis of three variables' regression
根据表1，销售收入与产品品牌数、企业数量两变量都存在较高的相关系数以及线性回归T检验全都通过的结论，也进一步支持需要首先剔除“产量”自变量。
对剩余两个变量重新进行多元线性回归的结果如表5至表7。DW=1.684；F=8.457，弃真概率为 0.002＜0.05；T检验显著性水平值分别为0.02和 0.041，全部小于0.05，故可以进行多元线性回归。
表5 二个变量多元线性回归模型摘要表
Tab.5 Model summary of two variables' regression
表6 二个变量多元线性回归分析方差表
Tab.6 Anova of two variables' regression
表7 二个变量多元线性回归分析系数表
Tab.7 Coefficients of two variables' regression
根据表7，得到多元线性回归方程：y=-00.01173+ 0.439x[,1]+0.378x[,2]+ε。其中：y表示产业集群销售收入；x[,1]表示企业数量；x[,2]表示产品品牌数；ε表示随机干扰项。
回归方程显示，企业数量和产品品牌数量对集群的销售收入具有正相关性。由于“企业数量”自变量没有反映集群内单个企业规模的大小，而企业规模大小对集群的增长和竞争力的影响是不同的，一个大企业可以代替若干中、小企业。虽然可以简单地认为增加企业数量会促进集群的增长，但大企业还是中小企业数量的变化与集群增长之间关系，需要进一步的研究，在此不再展开。那么，产品品牌数量对集群增长的正相关性是否是绝对的呢？大量实践表明，任何产业集群中并不是产品品牌数量越多越好。首先，集群内产品品牌数量过多或品牌意识过强，对集群发展反而会产生负面作用。例如，福建省晋江市的各个服装专业镇，那里的人们都很注重品牌的符号价值，几乎是家家户户都有自己的产品品牌，甚至一家企业有几个产品品牌，并且他们非常舍得在品牌培育方面进行投入，从港台地区请了不少知名影视明星为自己的品牌作代言。结果是举目望去，满眼都是同质化的家族品牌，生产出的服装除了颜色和面料略有不同之外，人们很难区分出各家的产品品牌有什么不同，品牌的符号价值不但没有体现反而消耗了企业的资金积累，这种没有成效的投入与经营对于整个集群的发展是不利的。其次，对产品品牌收益与培育成本的简单思考，也能够理解上面的问题，即如果培育成本等于或者大于产业集群因产品品牌增加而带来的收益的话，则过多地培育产品品牌就会出现负面的影响。通过原始数据，作者也发现并不是说产品品牌数量越多产业集群销售收入就越高，关键要看现有产品品牌数量能否满足集群发展的需要。例如，杭州市9个知名产品品牌，产业集群收入为7980万元；而无锡市8个知名产品品牌，产业集群收入为832264万元。
基于对上述现象的思考，我们采用excel软件，对产品品牌数和产业集群销售收入进行一元非线性回归分析（多项式拟合），得到拟合公式：y=-6578.4x[2]+ 240407x-683194。
这个统计分析的结论显示，产品品牌数与产业集群收入的关系为倒U形曲线，即产品品牌数与产业集群销售收入之间先成正比后成反比的关系。经计算得到临界值点λ[,0]=18.27，如果服装产业集群内拥有品牌量超过临界值点，如王兴元(2005)[13]称之为市场资源容纳度，就会出现品牌间大小混战，纷纷受损，中小品牌不断出局等现象，最终影响集群的健康、持续发展。根据原始数据，我们发现24个样本中只有普宁市服装产业集群的产品品牌数超过了临界值，其他集群都小于临界值。
为考察中国服装产业集群品牌的价值和影响力，作者重新整理数据，用“产品品牌数／企业数”表征集群中单位企业拥有产品品牌的数量，用“销售收入／产量”表征集群单位产品的产值，结果发现两者之间的相关系数为负(-0.126)。表明现阶段，集群内单个企业拥有产品品牌数越多，单位产品的价值就越低，可见我国服装产业集群的实际品牌价值较低，影响力不够。
3 结果分析
首先，根据回归方程，能够发现产业集群内拥有产品品牌数量、企业数量与产业集群销售收入正相关，企业数量增加1倍，集群销售收入将会增加0.439倍；而产品品牌数量增加1倍，该集群的销售收入就会相应地增加0.378倍。因此，为了促进产业集群的发展，集群创导者应该积极主动地去培育集群内的产品品牌数量。该做法在东莞市虎门镇、中山市大涌镇、晋江市新塘镇、顺德区均安镇、南海区盐步镇等服装名镇实践得最多，产品品牌数分别为10，13，7，9和6个，产品品牌数在24个服装业集群中处于中等以上水平。正是由于这种对培育产品品牌的不懈努力与大量投入，使得这些产业集群走过了初级加工的低附加值阶段。
在其他行业的产业集群中，一些有思想的企业家同样十分看重产品品牌，“高兴的资本是实力，实力的资本是品牌和质量”[14]，这句话是温州市打火机产业集群中大虎牌打火机厂的老板周大虎在2003年9月带领温州烟具协会打赢欧盟反倾销案时的讲话。这句话折射出的道理是，集群对企业的快速发展具有促动作用，而面临国际市场时，产品品牌——这一国际通行的标准同样不能被产业集群所抛弃，集群为内部企业带来各种优势的同时，企业必须做好产品品牌的培育工作。否则，集群救不了企业，同样不做品牌的企业对集群竞争力的提升以及长远发展的作用也是有限的。其次，产品品牌数量与集群销售收入之间倒U型曲线的关系，可以用当前研究经济全球化较为流行的全球价值链(global value chain)理论去解释。全球价值链中地方产业集群的地理选择弹性理论能够很好地解释产品品牌数与地方产业集群发展的相关性问题（图1）。在价值环节H只有1个地方产业集群，而MH环节则增加到3个，再向下到M环节则上升到9个。这种逐层递增的背后隐含的规律是，一个高级的产业集群需要众多低级的产业集群的支撑，他们之间也存在一个最优比例。如果一个国家或一个区域高级的地方产业集群数量过少的话，则难以带动整个产业链条的升级，同时也不会为众多低级的产业集群创造更多的赢利空间；相反，如果高级的产业集群过多的话，就会缺少众多低级产业集群的支撑，导致很多方面的投入成本都会相应地增加（交易成本、管理成本等），也会导致某些高级产业集群转向其他地方，最终就会出现地方产业集群整体的衰落。
图1 全球价值链下地方产业
集群之间分工合作的地理弹性
Fig.1 Geographic flexibility of industry cluster'S specialization under global value chain
目前，中国大量存在的产业集群实际上是全球化和本地化张力的结果(Philip Raines,2001)[8]，不仅是地理靠近而相互依赖的地方性生产网络，也是不同产业全球化布局链条中的某个（或某几个）环节，受到来自各方面的限制，尤其是品牌方面的控制。集群内每一个产品品牌都需要相当多的中小企业或其他机构来支撑，如果产品品牌过少就会导致集群在价值环节与技术层次上难以升级，品牌过多也会使得支撑企业或机构难以其满足需要，出现产品品牌经销成本增加或品牌转移的结果，导致集群整体效率低下，发展受到限制。
当然，产品品牌数与集群增长的相关性也与集群发展的阶段性、职能范围、区域品牌以及集群内培育品牌的成本有关。做批量服装加工的产业集群，大量的原始设备制造OEM(original equipment manufacture)会增加该集群的销售收入；做时装的产业集群通过鼓励培育产品品牌会增加收入；对于缺乏产品品牌或培育成本过高的产业集群如果能够培育出良好的区域品牌，同样会增加收入。
为此，根据统计分析，我们得到如下结论，产业集群内拥有产品品牌数量与产业集群销售收入呈现正相关性，并且具有线性回归分析的合理性，而进一步拟合也发现，二者还存在一定的多项式模型关系。这些说明，产品品牌数量在产业集群的发展过程中具有一定的促进作用，但是这种促进作用是有一定条件限制的。
最后，通过单位企业品牌拥有量与单位产品价值的负相关性揭示我国服装产业集群品牌价值过低，影响力不够的现实。
4 结论与启示
采用24个服装产业集群样本数据，通过SPSS统计软件的统计分析与实证研究进一步发现，产业集群标准化特征要素对产业集群发展作用的相关性有大有小，有正有负，如企业数量与集群收入之间存在较高的正相关性，也可以进行线性回归分析，而集群产量与集群销售收入之间则呈现微弱的负相关性，说明一味地扩大集群产量对集群的增长帮助不大。此外，产品品牌数作为非集群标准化特征要素却对集群的发展具有较高的正相关性，但二次多项式的拟合结论也说明产品品牌数量并非多多益善。统计分析的结论再次说明集群创导者在集群创导过程中对这些标准化特征要素的考虑要慎重，对非标准化特征要素也要有所觉察，尤其是要根据中国现阶段品牌的特点进行合理规划。
现实中，在发达国家的纺织服装企业用高技术和新颖创意设计牢牢地占领了世界高端市场，国际巨型品牌商和连锁营销商用全球供应网络牢固地确立了营销优势，新工业化国家和地区的中间商用越来越先进的营销手段坚实地控制了中间营销渠道的背景下，中国服装业品牌建设过程必定会是一个曲折和坎坷的历程。当全国各地的服装企业都在学习“温州模式”开创自主品牌的时候，温州80%的西装企业却大规模地转型为国际知名品牌代工。但这可能并不是一种倒退，而是理性思考下的合理选择。这种现象背后暗示着温州男装企业在现阶段所开发的自主品牌收益甚微，甚至比不上为国外知名品牌代工所带来的利润。我们用原始数据验证了这一点。那么与其坚守低价值的品牌，不如选择为国外知名品牌做代工。应该看到的是，企业选择为国外知名品牌做代工并不仅仅是为了赚钱，更关键的是通过“在代工中学”，真正提高企业的核心竞争力，从而最终建立高附加值的自主品牌。而这个过程正是企业在全球价值链中，从生产环节向创意设计和营销环节的升级过程。温州男装企业选择做代工，从形式上看，似乎是一种倒退，但如果企业能从为国际知名品牌的代工中，学到创意设计，甚至营销策略，那么，这种代工就是一条走向升级的道路。
注释：
①中国服装协会统计资料，2003年10月。