第三节 研究设计

本研究的调研对象为集群企业，所需数据无法从公开资料中获得，因此采用了问卷调查的方式。研究涉及自变量、控制变量、调节变量和调节变量的交互，因此选用了逐步加入控制变量、自变量、调节变量和交互项的逐步回归分析方法。

一、样本与数据收集

调查问卷的对象是辽宁省、山东省、浙江省的一些集群企业，具体有辽宁沈阳的装备制造集群企业、大连的信息技术集群企业，山东济南的软件产业集群企业、滕州的机床集群企业，浙江诸暨的五金集群企业、海宁的家纺和皮革集群企业，抽样对象具有一定的代表性。在调研中被试者包括企业的总经理、技术经理（或技术总监）、销售经理（或销售总监）以及其他一些熟悉企业技术创新、企业经营管理的工作人员。其中共当面填写回收有效问卷28份，通过其他渠道共发放问卷262份，回收184份，其中有效问卷135份。这样共计发放290份问卷，有效回收163份，有效回收率为56.2%。

二、变量定义与问卷设计

为了保证量表的效度和信度，本章尽可能采用国内外现有文献已经证明具有较高信度和效度的量表，再根据本研究的主旨进行适当的修改。在正式发放问卷之前，笔者邀请了几位企业高层技术管理人员进行预填写，并根据他们的反馈，结合专家意见对问卷进行了调整。本次的问卷题项采用李克特七点量表的方式，1表示非常不同意，7表示非常同意。

（一）被解释变量的测量

集群的创新绩效参考了杨皎平（2012）和李庆满（2013）的调查量表，采用“集群新产品数或申请的专利数逐年增加”、“集群新产品产值占销售总额的比重日益增加”、“集群新产品的开发速度逐渐加快”、“集群创新产品的成功率相对提高”四个题项来测量。

（二）中介变量的测量

本研究的中介变量有“学习效应”和“拥挤效应”，其中对“学习效应”的测量参考了维萨（Visser，2007）和斯文缇娜（Sventina，2008）的调查量表，采用“公司经常与本地客户交流获得相关信息和知识”、“公司经常与本地供应商交流获取相应信息”、“公司与本地同行企业保持着密切的非正式的交流”、“公司与本地高校、研究机构保持着交流和合作”、“公司近期引进的人员多为本地人员”共五个题项来测量；“拥挤效应”参考了杨皎平（2012）的量表，采用 “本地企业之间价格竞争激烈”、“本地企业营销竞争激烈”、“本地企业的利润率很低”三个题项来测量。

（三）解释变量的测量

本研究的解释变量为地理邻近，鉴于这一变量的意义很明显且容易取得客观数据，我们没有设置相关量表，而是采用了李琳（2012）的测量方法，即地理邻近（GP）=企业密度×交通通达度。

（四）调节变量的测量

本研究的调节变量为集群生态位宽度和集群生态位重叠度，两者的测量采用了如下的方法：首先在被调研的产业集群中随机抽取n个企业，同时选取与这n个企业密切相关的m种资源和市场，让被调查者写出所在企业各个资源的重要性程度w_ij（最重要的为10分，最不重要的为0分），进而构造如表3—1所示的矩阵。

表3—1 企业和要素矩阵

根据Levins公式（王子龙，2005）和Smith公式（李契，2003）的思路，对表3—1每个企业对应的w_ij归一化，即令w′_ij=w_ij/w_ik，使得对于任意一个企业i满足：w′_ij=1。

然后令企业i的生态位宽度为

令产业集群的生态位宽度B= B_i/n，即为集群企业的平均生态位宽度。

根据Pianka公式（段晓峰，2008），企业i与企业j的生态位重叠为

企业i与集群总体的生态位重叠度为Q_i=,j≠iQ_ij/（n－1）。

（五）控制变量

本研究将与被调查集群企业对应的产业因素、政府因素以及与科研院所的互动因素设定为需要加以控制的因素，具体为：（1）产业因素由“行业的竞争程度较高”等六个题项确定，（2）政府因素由“政府大力支持地方产业园区的建设”等三个题项确定，（3）与科研院所的互动因素由“本地诸多企业与相关科研院所经常进行产学研合作”等五个题项确定（杨皎平，2012）。