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摘要：战略性新兴产业集群化发展离不开供应链支持网络绩效的保障作用，然而知识转移粘滞现象会降低供应链支持网络的灵活性与整合程度，损害供应链支持网络中节点企业间的沟通与合作，造成整个供应链支持网络绩效的下降。本文以知识转移粘滞为研究视角，构建了供应链支持网络知识转移粘滞现象的评价指标体系，提出了基于图论的供应链支持网络绩效提升的分析思路；以蚁群算法为计算工具，结合衡阳市文化创意产业集群化发展中供应链支持网络实例进行了实证分析；最后根据实证分析的结果，对战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络绩效提升的途经进行了一些初步的探讨。
关键词：战略性新兴产业；集群化发展；供应链支持网络；知识转移粘滞；蚁群算法
作者简介：康健（1975—），男，湖北武汉人，浙江工商大学工商管理学院博士生，湖南工学院经济管理学院教师，衡阳经济发展研究中心副科级主任秘书，讲师，研究方向：企业理论、战略管理。
中图分类号：F062.9 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2012.06.08 文章编号：1672-3309（2012）06-19-04
一、引言
战略性新兴产业的培育、发展与升级的过程必定是一个包括区域竞争力孕育、物流支持网络构建、技术创新平台建设、先进营销系统完善、人力资源体系保障、投融资服务优化等多方面因素支持的综合性系统工程。
根据产业经济学的理念，区域竞争力的孕育离不开产业集群的发展理念，而产业集群化高效发展的首要因素就是物流支持网络的构建；在企业管理的理论框架中物流支持网络的形成直接依赖于供应链支持网络绩效的提升。由此可知，集群化发展中供应链网络的绩效提升必将成为战略性新兴产业集群化发展模式培育、发展与升级至关重要的先决条件。
目前国内外学术界纷纷展开了对产业集群化发展情境下供应链网络的相关研究，不同的学者选取了不同的研究视角。在综合和梳理国内外相关研究成果的基础上，我们可以发现，对于产业集群化发展情境下供应链网络的研究持续时间相对较短，虽然相关的理论成果和实践思路数量较为丰富，然而却显得缺乏针对性，研究成果多散见于各个学科领域文献中，并且由于战略性新兴产业本就属于较新的概念，因此以战略性新兴产业作为研究“内核”的相关成果就显得更为少见。
毋庸置疑的是，知识经济时代使得知识成为了社会发展最重要的资源要素，以知识为主体的竞争也必将成为战略性新兴产业集群化发展的关键之处。在战略性新兴产业集群供应链的形成和运作过程中，各节点企业在业务合作的同时也进行着知识创新网络的构建，形成一个包含信息流、资金流、物流和知识流的集群供应链网络结构，以聚集更多的知识源、形成更大的知识内核来促进集群供应链中的知识创新[1]。
但是由于知识本身的固有属性、节点企业间能力差别、相互信任和战略考虑[2]，节点企业间知识转移的渠道和范式等因素，使得集群供应链中非严格保密的关键知识在获取、转移和运用过程中均存在着粘滞性。知识转移粘滞现象的存在降低了战略性新兴产业集群供应链的灵活性与整合程度，损害了节点企业间的沟通与合作，造成整个集群供应链缺乏动态竞争力。因此，从知识转移粘滞视角上对战略性新兴产业集群化发展供应链支持网络绩效的提升进行探讨，具有理论的前瞻性和实践的可执行性。
综上所述，本文引入“知识转移粘滞”作为本文的研究视角，选取了衡阳市文化创意产业集群化发展历程为样本，以蚁群算法为工具对战略性新兴产业集群供应链支持网络的绩效提升进行实证研究，从而对战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络绩效提升的途径进行一些初步的探讨。
二、战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络知识转移粘滞的评价指标体系设计
在战略性新兴产业集群供应链的运作中，知识转移是由知识发送方释放知识，经过一定的媒介移动到知识接收方，并被接收方解读、理解、学习和应用的过程，而粘滞知识就是指难以获取、转移和应用的知识[3]。结合这两个概念可以看出，知识转移粘滞是指知识在供应链网络不同的节点企业之间难以被移动的现象，包括由于知识本身粘性所造成的知识转移困难、转移过程的外界环境以及转移双方主体自身原因所造成的转移困难[4]。
根据上文对知识转移粘滞的诠释并结合集群供应链网络的特点，我们对战略性新兴产业集群化发展供应链支持网络知识转移粘滞评价因素进行了相应的整理和分类，一共归纳出了9个一级指标、67个二级指标；然后选择高等院校教授、科研院所研究员、管理咨询公司咨询师、国有企业经营者、民营企业业主、外资企业经理等各类专家学者共30人，采用模糊Delphi法对前面所甄选出的9个一级指标和67个二级指标进行意见集成，并据此确定上述评价指标的相对权重，在此基础上删除了部分评价指标，得出了包含5个一级指标、34个二级指标的评价指标体系；最后根据探索性案例分析的原理，选择了其中的两个战略性新兴产业的集群供应链支持网络进行问卷发放和实地调查，在这些实践数据分析的基础上，确定了包含4个一级指标、16个二级指标的评价指标，其具体内容总结如下：
1.供应链支持网络中知识本身的粘滞因素A1
供应链支持网络中节点企业间所转移知识的属性是造成知识转移粘滞的固有因素，这些属性主要表现为4个方面：知识隐含性A11是指供应链支持网络中所转移知识深深根植于节点企业员工内部，难以用显见和编码的方式进行交流和共享，而只能通过较为长期的接触和体会去感知其内涵；情境根植性A12是指供应链支持网络中知识发送方所转移的知识来源于其内部运营的某种特定情境，而知识接收方因为无法创造出相同的情境而不能凸现其真正涵义，情境根植性因素有时可能会造成供应链中知识转移“极度粘滞”现象的出现；知识可分解性A13是指供应链支持网络中所转移知识能够以编码和分类的方式保存于企业内部文档资料库的程度高低，知识越是能够加以编码存储则越能够克服知识转移粘滞现象的出现；转移路径固定性A14表示供应链支持网络中节点企业间知识转移具体方式的固定性，如果节点企业所转移知识越是基于历史经验加以累积、保存和转移，则产生知识转移粘滞的可能性越小。 2.供应链支持网络中知识发送方的粘滞因素A2
在供应链支持网络的知识转移过程中，知识发送一方的能力与意愿等因素对知识转移效果影响很大，甚至具有决定性影响。这些因素主要包括知识转移意向A21，也即转移方企业将自身知识转移到其他组织的主观意向程度，这种意向程度越高则产生知识转移粘滞的可能性越小；知识保护意识A22，也即转移方企业对其所转移知识进行保留和修正的意向程度，这种意向程度越高则产生知识转移粘滞的可能性越大；知识转移模式A23，也即转移方企业将知识转移给企业组织的不同模式，这种模式越适合知识接收企业特征则产生知识转移粘滞的可能性越小；知识转移能力A24，也即转移方企业将自身知识进行转移的能力高低，这种能力越高则产生知识转移粘滞的可能性越小。
3. 供应链支持网络中知识接收方的粘滞因素A3
在供应链支持网络的知识转移过程中，知识接收一方往往处于知识弱势。一般而言接收者接收知识的意愿会较高，因而其接收能力高低就成为了影响供应链支持网络中知识转移粘滞的关键。一般而言，接收一方能力的影响因素主要包括知识吸收意识A31，也即接收方企业员工或群体吸收知识的意识强弱，该因素是影响知识转移粘滞的基础性要素；知识吸收能力A32，该因素程度高低是产生知识粘滞的直接影响因素；而知识解码能力A33和知识挖掘能力A34，这两个因素则是规避知识粘滞现象的辅助性要素。
4. 供应链支持网络知识转移过程的结构粘滞因素A4
在供应链支持网络节点企业间进行知识转移的过程中，主体差异性A41、关系紧密性A42、知识转移频度A43、外部环境因素A44均可能导致知识转移粘滞现象的出现。其中A41表示发送方和接收方之间在管理制度、企业文化、空间距离和知识发展水平上的差异性越高，则知识转移粘滞产生的可能性越高；A42表示供应链支持网络中紧密的企业间关系以及业务合作范围的广泛性有利于组织间知识转移，将降低知识转移粘滞产生的可能性；A43表示供应链支持网络的节点企业间知识转移频率高低会直接影响知识转移的效率，一般而言，知识转移的次数越频繁则产生知识转移粘滞的可能性会相应降低；A44表示供应链支持网络外部环境因素的波动可能对节点企业内部运营、合作规则等知识转移条件等产生影响，严重的环境波动甚至会导致供应链支持网络关系的破裂。
从上面的分析可以看出，战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络知识转移粘滞主要包括知识本身的粘滞、知识发送方粘滞、知识接收方粘滞和知识转移过程的结构粘滞4个维度，它们从不同的方面增加了知识转移的困难，提高了知识转移成本，影响了供应链支持网络绩效提升的效率和效果。
三、战略性新兴产业集群化发展供应链支持网络绩效提升的思路
从前文所设计得出的供应链支持网络的知识转移粘滞评价指标体系可以看出，知识本身的粘滞、知识发送方粘滞、知识接收方粘滞和知识转移过程的结构粘滞等4个方面的因素均会影响到供应链支持网络中知识的有效转移，并进而阻碍了战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络绩效的提升。
为保证战略性新兴产业供应链支持网络绩效的持续提升，我们必须对其中的知识转移粘滞现象进行控制，然而从上文的理论推演结果可以看出，上述知识转移粘滞影响因素的复杂性均较高，即使我们按照评价指标体系和模糊层次分析方法对这些因素进行了精炼和量化，也还需要引入一个较为清晰的供应链支持网络绩效的提升途经。
据此我们引入图论这一数学工具，采用图形解析的方法表示供应链支持网络知识转移的内部结构，进而探讨对供应链知识转移粘滞进行控制从而提升其运作绩效的思路。图论是把事物及其它们之间关系用图描述的一种直观数学模型[5]，属于复杂网络精确数学处理的自然框架，我们可以用图来表示复杂网络的形式[6]，适用于任何可以描述为网络的系统[7]。
图论中的有向图描述了顶点传播的方向，加权图描述了顶点传播的权重大小，因而结合二者即可对供应链中各节点企业的状态和相互间的知识转移状况进行图形解析，从而能够对供应链支持网络中知识转移粘滞的现状进行解析，并最终讨论得出供应链支持网络中知识转移粘滞现象的控制原理。其具体研究思路为：
第一，将供应链支持网络中各个节点企业分别抽象为图论中的顶点，以有向图中的边表示供应链中各个节点企业之间是否存在知识转移粘滞现象，以加权图中边的权重表示供应链中各个节点企业间知识转移粘滞的程度高低，即建符合实际情况的供应链支持网络知识转移粘滞赋权图模型，D=式中V为供应链中所有节点企业的集合，R为供应链中各节点企业之间的知识转移粘滞的关系集合，E为赋权图中边的集合，图中每一条边e都根据供应链中各节点企业间知识转移粘滞的程度高低被赋予一定的权值wi，j。
第二，对于一个满足：“V（H）=V（D）”，“E（H）？奂（D）”，“经过每个顶点一次且仅有一次”3个条件的有向道路H即可称为供应链支持网络中粘滞知识赋权图的崩溃路径。根据图论的相关理论，崩溃路径H的权值为路径中经历所有的边的权值乘积，因此所有崩溃路径H中权值最大者Hmax即为供应链支持网络中知识转移粘滞现象发生的最可能路径。根据知识转移粘滞问题的特征，我们应当首先计算得出Hmax，并进而针对该分析结果，从知识转移粘滞发生的源头企业进行前馈控制；或者在该路径上监测供应链中知识转移粘滞的状态并进行现场控制。
四、实证分析方法简介
从供应链支持网络知识转移粘滞赋权图中各种可能的崩溃路径中确定Hmax是一类特殊的旅行商问题（TSP：Traveling Salesman Problem），属于组合优化问题的研究范畴。由于我们所面对的供应链支持网络中含有节点企业的数目可能较多，无法利用简单的穷举法进行运算，因此我们引入蚁群算法进行求解。
蚁群算法是20世纪90年代由意大利的M.Dorigo等学者受对真实蚁群行为研究的启发而提出的。其计算原理是：首先生成一定数量的人工蚂蚁蚁群，并为每一只人工蚂蚁建立一个解或解的一部分。每只人工蚂蚁从问题的初始状态出发，根据信息素的浓度，选择下一个要转移到的状态，直到建立起一个解。每只蚂蚁根据所找到的解的好坏程度，在所经过的状态上释放与解的质量成正比的信息素[8]。
关键词：战略性新兴产业；集群化发展；供应链支持网络；知识转移粘滞；蚁群算法
作者简介：康健（1975—），男，湖北武汉人，浙江工商大学工商管理学院博士生，湖南工学院经济管理学院教师，衡阳经济发展研究中心副科级主任秘书，讲师，研究方向：企业理论、战略管理。
中图分类号：F062.9 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2012.06.08 文章编号：1672-3309（2012）06-19-04
一、引言
战略性新兴产业的培育、发展与升级的过程必定是一个包括区域竞争力孕育、物流支持网络构建、技术创新平台建设、先进营销系统完善、人力资源体系保障、投融资服务优化等多方面因素支持的综合性系统工程。
根据产业经济学的理念，区域竞争力的孕育离不开产业集群的发展理念，而产业集群化高效发展的首要因素就是物流支持网络的构建；在企业管理的理论框架中物流支持网络的形成直接依赖于供应链支持网络绩效的提升。由此可知，集群化发展中供应链网络的绩效提升必将成为战略性新兴产业集群化发展模式培育、发展与升级至关重要的先决条件。
目前国内外学术界纷纷展开了对产业集群化发展情境下供应链网络的相关研究，不同的学者选取了不同的研究视角。在综合和梳理国内外相关研究成果的基础上，我们可以发现，对于产业集群化发展情境下供应链网络的研究持续时间相对较短，虽然相关的理论成果和实践思路数量较为丰富，然而却显得缺乏针对性，研究成果多散见于各个学科领域文献中，并且由于战略性新兴产业本就属于较新的概念，因此以战略性新兴产业作为研究“内核”的相关成果就显得更为少见。
毋庸置疑的是，知识经济时代使得知识成为了社会发展最重要的资源要素，以知识为主体的竞争也必将成为战略性新兴产业集群化发展的关键之处。在战略性新兴产业集群供应链的形成和运作过程中，各节点企业在业务合作的同时也进行着知识创新网络的构建，形成一个包含信息流、资金流、物流和知识流的集群供应链网络结构，以聚集更多的知识源、形成更大的知识内核来促进集群供应链中的知识创新[1]。
但是由于知识本身的固有属性、节点企业间能力差别、相互信任和战略考虑[2]，节点企业间知识转移的渠道和范式等因素，使得集群供应链中非严格保密的关键知识在获取、转移和运用过程中均存在着粘滞性。知识转移粘滞现象的存在降低了战略性新兴产业集群供应链的灵活性与整合程度，损害了节点企业间的沟通与合作，造成整个集群供应链缺乏动态竞争力。因此，从知识转移粘滞视角上对战略性新兴产业集群化发展供应链支持网络绩效的提升进行探讨，具有理论的前瞻性和实践的可执行性。
综上所述，本文引入“知识转移粘滞”作为本文的研究视角，选取了衡阳市文化创意产业集群化发展历程为样本，以蚁群算法为工具对战略性新兴产业集群供应链支持网络的绩效提升进行实证研究，从而对战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络绩效提升的途径进行一些初步的探讨。
二、战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络知识转移粘滞的评价指标体系设计
在战略性新兴产业集群供应链的运作中，知识转移是由知识发送方释放知识，经过一定的媒介移动到知识接收方，并被接收方解读、理解、学习和应用的过程，而粘滞知识就是指难以获取、转移和应用的知识[3]。结合这两个概念可以看出，知识转移粘滞是指知识在供应链网络不同的节点企业之间难以被移动的现象，包括由于知识本身粘性所造成的知识转移困难、转移过程的外界环境以及转移双方主体自身原因所造成的转移困难[4]。
根据上文对知识转移粘滞的诠释并结合集群供应链网络的特点，我们对战略性新兴产业集群化发展供应链支持网络知识转移粘滞评价因素进行了相应的整理和分类，一共归纳出了9个一级指标、67个二级指标；然后选择高等院校教授、科研院所研究员、管理咨询公司咨询师、国有企业经营者、民营企业业主、外资企业经理等各类专家学者共30人，采用模糊Delphi法对前面所甄选出的9个一级指标和67个二级指标进行意见集成，并据此确定上述评价指标的相对权重，在此基础上删除了部分评价指标，得出了包含5个一级指标、34个二级指标的评价指标体系；最后根据探索性案例分析的原理，选择了其中的两个战略性新兴产业的集群供应链支持网络进行问卷发放和实地调查，在这些实践数据分析的基础上，确定了包含4个一级指标、16个二级指标的评价指标，其具体内容总结如下：
1.供应链支持网络中知识本身的粘滞因素A1
供应链支持网络中节点企业间所转移知识的属性是造成知识转移粘滞的固有因素，这些属性主要表现为4个方面：知识隐含性A11是指供应链支持网络中所转移知识深深根植于节点企业员工内部，难以用显见和编码的方式进行交流和共享，而只能通过较为长期的接触和体会去感知其内涵；情境根植性A12是指供应链支持网络中知识发送方所转移的知识来源于其内部运营的某种特定情境，而知识接收方因为无法创造出相同的情境而不能凸现其真正涵义，情境根植性因素有时可能会造成供应链中知识转移“极度粘滞”现象的出现；知识可分解性A13是指供应链支持网络中所转移知识能够以编码和分类的方式保存于企业内部文档资料库的程度高低，知识越是能够加以编码存储则越能够克服知识转移粘滞现象的出现；转移路径固定性A14表示供应链支持网络中节点企业间知识转移具体方式的固定性，如果节点企业所转移知识越是基于历史经验加以累积、保存和转移，则产生知识转移粘滞的可能性越小。 2.供应链支持网络中知识发送方的粘滞因素A2
在供应链支持网络的知识转移过程中，知识发送一方的能力与意愿等因素对知识转移效果影响很大，甚至具有决定性影响。这些因素主要包括知识转移意向A21，也即转移方企业将自身知识转移到其他组织的主观意向程度，这种意向程度越高则产生知识转移粘滞的可能性越小；知识保护意识A22，也即转移方企业对其所转移知识进行保留和修正的意向程度，这种意向程度越高则产生知识转移粘滞的可能性越大；知识转移模式A23，也即转移方企业将知识转移给企业组织的不同模式，这种模式越适合知识接收企业特征则产生知识转移粘滞的可能性越小；知识转移能力A24，也即转移方企业将自身知识进行转移的能力高低，这种能力越高则产生知识转移粘滞的可能性越小。
3. 供应链支持网络中知识接收方的粘滞因素A3
在供应链支持网络的知识转移过程中，知识接收一方往往处于知识弱势。一般而言接收者接收知识的意愿会较高，因而其接收能力高低就成为了影响供应链支持网络中知识转移粘滞的关键。一般而言，接收一方能力的影响因素主要包括知识吸收意识A31，也即接收方企业员工或群体吸收知识的意识强弱，该因素是影响知识转移粘滞的基础性要素；知识吸收能力A32，该因素程度高低是产生知识粘滞的直接影响因素；而知识解码能力A33和知识挖掘能力A34，这两个因素则是规避知识粘滞现象的辅助性要素。
4. 供应链支持网络知识转移过程的结构粘滞因素A4
在供应链支持网络节点企业间进行知识转移的过程中，主体差异性A41、关系紧密性A42、知识转移频度A43、外部环境因素A44均可能导致知识转移粘滞现象的出现。其中A41表示发送方和接收方之间在管理制度、企业文化、空间距离和知识发展水平上的差异性越高，则知识转移粘滞产生的可能性越高；A42表示供应链支持网络中紧密的企业间关系以及业务合作范围的广泛性有利于组织间知识转移，将降低知识转移粘滞产生的可能性；A43表示供应链支持网络的节点企业间知识转移频率高低会直接影响知识转移的效率，一般而言，知识转移的次数越频繁则产生知识转移粘滞的可能性会相应降低；A44表示供应链支持网络外部环境因素的波动可能对节点企业内部运营、合作规则等知识转移条件等产生影响，严重的环境波动甚至会导致供应链支持网络关系的破裂。
从上面的分析可以看出，战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络知识转移粘滞主要包括知识本身的粘滞、知识发送方粘滞、知识接收方粘滞和知识转移过程的结构粘滞4个维度，它们从不同的方面增加了知识转移的困难，提高了知识转移成本，影响了供应链支持网络绩效提升的效率和效果。
三、战略性新兴产业集群化发展供应链支持网络绩效提升的思路
从前文所设计得出的供应链支持网络的知识转移粘滞评价指标体系可以看出，知识本身的粘滞、知识发送方粘滞、知识接收方粘滞和知识转移过程的结构粘滞等4个方面的因素均会影响到供应链支持网络中知识的有效转移，并进而阻碍了战略性新兴产业集群化发展中供应链支持网络绩效的提升。
为保证战略性新兴产业供应链支持网络绩效的持续提升，我们必须对其中的知识转移粘滞现象进行控制，然而从上文的理论推演结果可以看出，上述知识转移粘滞影响因素的复杂性均较高，即使我们按照评价指标体系和模糊层次分析方法对这些因素进行了精炼和量化，也还需要引入一个较为清晰的供应链支持网络绩效的提升途经。
据此我们引入图论这一数学工具，采用图形解析的方法表示供应链支持网络知识转移的内部结构，进而探讨对供应链知识转移粘滞进行控制从而提升其运作绩效的思路。图论是把事物及其它们之间关系用图描述的一种直观数学模型[5]，属于复杂网络精确数学处理的自然框架，我们可以用图来表示复杂网络的形式[6]，适用于任何可以描述为网络的系统[7]。
图论中的有向图描述了顶点传播的方向，加权图描述了顶点传播的权重大小，因而结合二者即可对供应链中各节点企业的状态和相互间的知识转移状况进行图形解析，从而能够对供应链支持网络中知识转移粘滞的现状进行解析，并最终讨论得出供应链支持网络中知识转移粘滞现象的控制原理。其具体研究思路为：
第一，将供应链支持网络中各个节点企业分别抽象为图论中的顶点，以有向图中的边表示供应链中各个节点企业之间是否存在知识转移粘滞现象，以加权图中边的权重表示供应链中各个节点企业间知识转移粘滞的程度高低，即建符合实际情况的供应链支持网络知识转移粘滞赋权图模型，D=
第二，对于一个满足：“V（H）=V（D）”，“E（H）？奂（D）”，“经过每个顶点一次且仅有一次”3个条件的有向道路H即可称为供应链支持网络中粘滞知识赋权图的崩溃路径。根据图论的相关理论，崩溃路径H的权值为路径中经历所有的边的权值乘积，因此所有崩溃路径H中权值最大者Hmax即为供应链支持网络中知识转移粘滞现象发生的最可能路径。根据知识转移粘滞问题的特征，我们应当首先计算得出Hmax，并进而针对该分析结果，从知识转移粘滞发生的源头企业进行前馈控制；或者在该路径上监测供应链中知识转移粘滞的状态并进行现场控制。
四、实证分析方法简介
从供应链支持网络知识转移粘滞赋权图中各种可能的崩溃路径中确定Hmax是一类特殊的旅行商问题（TSP：Traveling Salesman Problem），属于组合优化问题的研究范畴。由于我们所面对的供应链支持网络中含有节点企业的数目可能较多，无法利用简单的穷举法进行运算，因此我们引入蚁群算法进行求解。
蚁群算法是20世纪90年代由意大利的M.Dorigo等学者受对真实蚁群行为研究的启发而提出的。其计算原理是：首先生成一定数量的人工蚂蚁蚁群，并为每一只人工蚂蚁建立一个解或解的一部分。每只人工蚂蚁从问题的初始状态出发，根据信息素的浓度，选择下一个要转移到的状态，直到建立起一个解。每只蚂蚁根据所找到的解的好坏程度，在所经过的状态上释放与解的质量成正比的信息素[8]。