苏北淘宝村花卉苗木产业集群共生成熟研究

郭承龙

(1南京林业大学 经济管理学院，南京 210037；2.南京林业大学 中国特色生态文明建设与林业发展研究院，南京 210037；3.阿里研究院新乡村研究中心，北京 100102)

互联网+农村产业催生了新的农村经济体——淘宝村。2021年，《中国淘宝村研究报告》显示：我国已涌现出7 023个淘宝村，江苏拥有745个淘宝村，苏北淘宝村也蓬勃发展。苏北是江苏北部地区的简称，包括徐州、连云港、宿迁、淮安和盐城五个地级市。苏北淘宝村出现产业间高度合作，村落间相互配套的“共生”耦合现象，不再是“一村一品”式孤立发展，逐渐演化出产业集群生态系统。共生理论因符合绿色发展的理念，在管理、经济、社会等学科中备受关注。但是基于共生理论研究淘宝村产业集群偏少。淘宝村产业集群共生成熟研究为淘宝村转型和高质量发展，带动相关产业、相关资源等继续涌入淘宝村，推动淘宝村产业集群良性运行、有序发展提供清醒的认识和判读；有助于推广淘宝村产业发展经验，具有重要的理论和实践意义。

1 文献综述

袁纯清(1998)详细阐述共生理论[1]。共生是不同种属间形成共同生存、协同进化或抑制关系。因分工细化，同类产业不同价值模块创新融合与互动协调，经济业务形成差异性和同质性并存的产业共生；廖冰等(2017)将产业与生态互利共生定义为林业生态安全广义内涵[2]；吴远征等(2021)利用生态与产业共生关系探讨了林业生态安全效率[3]。宏观层面的共生研究较为集中，吴钊(2017)认为共生界面和共生模式共同揭示数字出版产业集群共生发展机理[4]；张丹宁等(2017)认为产业集群社会责任应依托于集群内“共建联盟”的共生发展模式来建设[5]；Eisingerich等(2008)将产业集群发展分为少年阶段(或早期阶段)和成熟阶段 (或晚期阶段)[6]；Maggioni(2004)则将产业集群生命周期划分为初始阶段、成长阶段和成熟(或衰退)阶段[7]；上述产业集群各个阶段划分没有清楚描述生命周期历程。Tichy(1998)将产业集群生命周期划分为产生、成长、成熟和衰退僵化四个阶段，反而为多数学者所认可[8]。但是，产业集群步入成熟期，并不一定必然走向衰退。在技术创新推动、政府政策引导和经营主体能动性求新求变等多要素推动下，产业集群在成熟期可能步入下一轮的生命周期的高质量发展。微观层面的乡村产业集群研究成果较少，梅燕等(2020)指出农村电商产业集聚历经产生阶段、成长阶段和成熟阶段[9]，最终与区域经济走向协同状态。在政府和群众共同努力，苏北淘宝村呈级数式发展(史修松等，2017)[10]；淘宝村研究集中于淘宝村形成机制[11]、动力机制[12]、形成过程[13]、发展机制[14]和演化模式[15]等。刘玮琳等(2021)认为贫困地区的淘宝村具有增收效应[16]；刘静娴等(2018)将螃蟹电商模式概括为“政府+农户+合作社(基地)+网店+协会”共建共治[17]，多主体参与模式需要达到共生的均衡态才能促进淘宝村产业集群成熟阶段的共生；黄镜池等(2021)探讨了平台型电商、政府、金融机构、农户等利益相关者等助农策略[18]；徐雨等(2021)认为直播模式可以提升农产品销售[19]，内嵌了直播主播与花卉苗木基地的共生关系。但是，淘宝村的产业集群发展状态并不意味着产业集群成熟，发展质量较高。沙集模式的低端板材家具加工业面临着高质量发展迫切需求[20]。苗木电商存在着数据碎片化、标准化欠缺等问题。这就更需要细化社会分工、多主体参与，构建商业生态系统突破难点。淘宝村花木产业集群的生态系统日渐完善，花木产业基础、经营主体角色、渠道结构、销售平台、服务商等集聚升级，铸就了淘宝村产业集群共生群落成熟，为淘宝村产业集群向高质量发展转型奠定基础。花木产业集群共生成熟研究成果较少。本研究以共生理论为指导，构建苏北淘宝村花木产业共生成熟模型，根据数据属性和研究需要使用结构方程方法计算苏北花卉苗木(简称为“花木”，下同)产业共生成熟状况。本研究对于丰富花木产业集群理论、推动淘宝村产业集群高质量发展，具有重要的理论意义和实践意义。

2 产业共生成熟驱动因素模型

2.1 理论框架

淘宝村发展到一定规模以后，服务主体进驻淘宝村庄，促进淘宝村产业集群加快成型。网商角色多样化、功能各不相同，网商分化与业务精细化分工，花木产业集群进入增质提优发展共生阶段。苏北花木产业也是我国主要的花木基地。沭阳颜集镇、新河镇和庙头镇的花木产业实现淘宝村的全覆盖，成为全国五大淘宝村集群之一，产业集群发展到成熟阶段的产业生态共生将是淘宝村产业集群转型、步入更高阶段生命周期的起点。苏北淘宝村花木产业集群基于原始特色产业优势，已形成服务性产业经营群体与淘宝电商的互利共生(罗谷松，2016)[21]。共生单元、共生模式和共生环境是共生三要素。苏北花木产业淘宝村依附于电子商务平台而兴，具有浓厚的网络背景。花木网商业务活动以电子商务平台为载体，生产资料到网络营销的上下游产业均在电子商务平台完成，网商服务商对花木网商的服务功能也通过网络完成。供应商、花木网商、网商服务商和网络消费者构成一个通达的开放网络。该网络不仅是业务活动的渠道，也是资源和要素的聚集通路。因此，淘宝村产业集群共生应由四因素组成，即共生单元、共生模式、共生环境和共生网络。颜集镇、庙头镇和新河镇花木产业以淘宝村形态重新焕发活力，花木产业集群由数量扩张为特征的斯密式增长，转到以质量提升为特征的熊彼特式增长。花木产业集群共生成熟研究必须基于产业集群共生发展状态。由此，构建共生单元成熟(SUM)、共生模式成熟(SMM)、共生环境成熟(SEM)和共生网络成熟(SNM)为框架的花木产业集群共生成熟(SMIC)模型(见图1)。

图1 花木产业集群共生成熟模型

2.2 变量解释

①产业共生单元成熟。产业SUM是指淘宝村花木产业集群已形成的多角色主体，承载着特定的业务功能。电商平台与花木网商是花木产业集群生态系统的核心单元，完成花木种植和交易功能，是其他系统单元共同服务的“对象”。种苗和生产资料供应商等是花木网商物质资料供应的关键单元。从种植环节的技术支持到网销环节的美图和运营等支持和资金服务支持等服务性主体，承载花木网商分包业务，辅助花木网商高效率完成业务活动，是花木产业集群支持单元。延伸单元是淘宝村基于现有花木产业集群优势拓展出非花木业务的运营主体，主要包括乡村游、会展和花木深加工等。一方面是挖掘现有产业新的经济增长点，另一方面是突破单一产业桎梏，培育未来多元化产业。环境单元是指花木产业集群的外部宏观要素和花木的区域环境。5种共生单元分别承载不同的业务功能，分别使用角色维度、同源密度、异质密度、互补性和亲近度表征产业SUM。角色维度是指花木产业集群中承载不同业务活动的主体类型丰富度。同源密度是指拥有相同业务的主体分布密度。异质密度是指不同业务内容的主体分布密度。互补性是指不同功能主体之间的业务互补程度。亲近度是指不同主体之间的亲疏关系距离。

②产业共生模式成熟。根据共生行为，共生单元之间存在着3种共生模式：寄生共生、偏利共生和互惠共生(非对称共生和对称共生)。互惠共生是产业集群稳定性条件。产业SMM是指花木产业集群内的各共生单元形成较为稳固的组织业态，共同完成花木产业功能，获取适配的利益份额。共生度、利益分享和产业关联测度产业SMM。共生度是指产业集群内不同角色的组织化形态。利益分享是指集群角色均能从利益倍增中获取适配自己角色定位的利益分享份额。产业关联是指花木产业集群内角色间在花木产业链上拥有健康协调合作关系。

③产业共生环境成熟。共生环境是指对花木网商以及网商关系产生影响的内外部因素集合。通常包括自然禀赋、创业特质和熟人社会等内部环境以及政治环境、法律环境、经济环境、产业政策和文化传统等外部环境。淘宝村产业集群一般处于特定地理位置。花木网商受到外部经济状况、产业政策引导、文化传统和乡村振兴战略等影响。产业SEM是指淘宝村内外部环境因素对花木产业集群发展的影响程度。营商环境、政策效度和设施完善性测度SEM。营商环境是指淘宝村能够吸引外来要素流入的商业环境。政策效度是指当地政府给与淘宝村各种优惠措施和支持性政策产生的效果。设施完善性是指农村生产环境和花木产业对外联通的物质性设施的完备性。

④产业共生网络成熟。共生网络是指花木网商与服务商、供应商和政府机构间形成的关系网。产业SNM是指淘宝村花木产业集群角色间业已形成的各种关系网。要素通路、合作性和依赖性测度SNM。要素通路是指淘宝村花木产业集群内外的要素流动渠道。合作性是指花木网商与淘宝村花木产业集群角色间形成的多形态、涉入度不同的服务关系。依赖性主要是指花木网商对电商平台的依赖程度。

⑤产业集群共生成熟。产业SMIC是指在产业集群成长发展过程中所表现出来的共生发展状态和发展水平的完善程度(余盈莹等，2020)[22]。淘宝村已呈产业聚集化、协调合作和产业链完备等系统化特点(池仁勇等，2017)[23]，产业链完备性、信任度、贡献性和集群制度完善性测度花木产业SMIC。产业链完备性是指淘宝村花木产业集群上下游业务完整程度。信任度是指产业集群角色间彼此信任对方会如约保质完成活动。贡献性是指每个产业集群角色都为产业集群发展贡献的自己价值。集群制度完善性是指花木产业集群自发出台的避免群内恶性竞争，阻止破坏淘宝村和产业集群声誉的自律规则。

2.3 研究假设

①共生环境成熟。内外部共生环境吸引网商入驻淘宝村、吸引服务商加盟淘宝村、吸引生产要素和社会资本涌入，驱动共生单元形成和集群规模壮大，弥补市场之手失灵的领域，影响着网商类型、数量和组织模式，优化花木产业集群结构，传承乡邻关系、激发创业热情，重塑淘宝村社会关系、经济关系和交易关系。由此，假设如下：

H1:共生环境成熟显著正向驱动共生单元成熟；

H2:共生环境成熟显著正向驱动共生网络成熟；

H3:共生环境成熟显著正向驱动共生模式成熟；

H4:共生环境成熟显著正向驱动产业集群共生成熟。

②共生网络成熟。花木网商对电商平台业务依赖性、花木网商对服务商和供应商业务合作关系以及政府机构为花木产业集群所有角色提供必要的支持和服务等，推动集群角色 “大中小”规模配对，满足花木网商生产服务性需求。由此，假设如下：

H5:共生网络成熟显著正向驱动共生单元成熟；

H6:共生网络成熟显著正向驱动共生模式成熟；

H7:共生网络成熟显著正向驱动产业集群共生成熟。

③共生单元成熟。共生角色多维性、分布密度、亲近度和互补性驱动产业集群角色建立适宜的组织模式，完成特定功能，最终实现产业集群整体增量收益、集群角色的个体增量收益，达到互惠共生态。由此，假设如下：

H8: 共生单元成熟显著正向驱动共生模式成熟；

H9: 共生单元成熟显著正向驱动产业集群共生成熟。

④共生模式成熟。产业集群角色的组织类型、组织结构和组织关系等驱动着产业集群规模、营利性和稳定性。产业集群内部合理竞争保证产业集群资源与要素自由进出和主体优胜劣汰、形成自律性行为，维护淘宝村和花木产业集群声誉。由此，假设如下：

H10:共生模式成熟显著正向驱动产业集群共生成熟。

SEM、SNM、SUM和SMM构成SMIC的前置变量，假设如图2所示。

图2 研究假设框架

3 实证分析

3.1 问卷题项与调研过程

新河镇、颜集镇和庙头镇是苏北宿迁市沭阳县下辖的三镇。在《中国淘宝村研究报告(2015)》中，江苏省沭阳县新河镇、颜集镇和庙头镇获评“中国淘宝镇”。新河镇是全国首个淘宝村全覆盖乡镇。新河镇是苏北地区花木发源地。颜集镇是“中国花木之乡”和江苏省“农业电子商务示范乡镇”。庙头镇是远近闻名的花木之乡，全镇花木面积占耕地面积的66%，花木是庙头镇的主导产业。三镇立足于原有的花木产业基础，快速成长为淘宝镇，产业成长为花卉苗木种养销产业集群。在上述三镇部分淘宝村展开花木产业集群电商成熟现状调研、探索性调查，经汇总，重设计，最后确定正式量表问项。产业SUM题项如下：本地花卉苗木业务类型丰富多样(角色维度)；本地花卉苗木同一业务内的竞争者较多(同源密度)；本地经营花卉苗上下游业务的经营户较多(异质密度)；花卉苗业务需求容易得到满足(互补性)；在本地经营本地花卉苗业务与其他经营户合作愉快(亲近度)。产业SMM题项如下：本地花卉苗木经营户已形成不同的经营关系圈(共生度)；在本地经营花卉苗木能达到自己的预期收益(利益分享)；本地花卉苗木各类业务经营户合作融洽(产业关联)。产业SEM题项如下：本村较容易吸引外来商户入驻(营商环境)；本地政府对经营户业务发展的支持效果明显(政策效度)；本地政府重视物流、道路等基础设施建设(设施完善性)。产业SNM题项如下：本地花卉苗木业务门槛较低(要素通路)；选择合作较久或者口碑好的服务商(合作性)；会选择热度高的电子商务平台(依赖性)。产业SMIC题项如下：本地花卉苗木业务需求可以足不出村及时得到满足(产业链完备性)；可以在其他经营户那里先拿货后付款(信任度)；保证自己经营的商品是优良品质(贡献性)；自发遵守本地已经形成的花卉苗木经营规则(集群制度完善性)。

为了避免因商业机密等问题被网商抵触以及提高问卷被接受程度，本次仅就花木产业集群共生成熟展开调研，不涉及网商人口统计特征信息。一般而言，大于200以上的样本才可以称得上是一个中型样本。若要追求稳定的SEM分析结果，样本量最好在200以上。样本村选择原则为入选淘宝村历史长短、当地花卉苗木产业种养历史和在当地产业中的地位、调研的人际关系、可行便捷性，最终筛选了新河镇下辖的周圈村、堰头村、解桥村、新槐村、巴房村、大营村、沙河村和维新村等。颜集镇下辖的堰下村、虞北村、周项村、丁圩村、颜集村和沙湾村。庙头镇下辖的东柳村、赶埠村、庙头社区、牛墩村、聚贤村和吕庄村等，涉及20个淘宝村，占三镇淘宝村总量的57.14%，得到309份有效问卷，平均每村15份问卷左右，样本量较为合适。

3.2 问卷验证结果分析

①测量变量归集分析。使用SPSS22.0处理量表数据，展开探索性因子分析。结果表明，SEM、SNM、SUM、SMM和SMIC的KMO检验统计量值分别为0.861、0.875、0.960、0.896和0.944，均大于0.8，符合高于0.6的标准。Bartlett球形检定显著性水平均小于1%，处于可接受水平之上，适宜进行因子分析。使用最大方差法旋转抽取到5个公共因子，与预设相一致(见表1)。公共因子解释全部题项信息的83.517%，每个题项因子载荷均在0.8以上，且都显著，信息得到较为充分利用；交叉因子载荷均小于0.4，测量指标聚集于相应维度，没有出现交叉负荷现象，验证了公共因子划分的合理性(李智慧等，2019)[24]。每个题项相关性结果表明，每个维度内题项间相关系数大于0.6，与其他维度的题项间的相关系数大约在0.3左右；所有题项均通过1%显著性水平检验。本问卷全部测量变量信度Cronbach α为0.900，SEM、SNM、SUM、SMM和SMIC的Cronbach α分别为0.735、0.738、0.905、0.751和0.867，大于0.6，处于可接受水平之上，理论模型中的因子结构(构面)成立。

表1 题项探索性分析

Amos24进行二阶验证性分析，得到题项的因子载荷、组合信度(CR)和平均萃取变异量(AVE)以及多元相关平方(SMC)用来验证模型收敛效度。计算结果如表2所示，SMC值均大于0.5，SEM、SNM、SUM、SMM和SMIC的因子载荷均大于0.8，SEM、SNM、SUM、SMM和SMIC的CR分别为0.863、0.876、0.960、0.898和0.945，AVE分别为0.677、0.703、0.827、0.747和0.812，均大于0.6，证明构面具有收敛效度(Chin W. W., 1998)[25]。应用交叉负荷即AVE 平方根与构面皮尔森相关系数比较来检验模型区别效度。如表3所示，每一个构面的AVE平方根值都大于与它相关构面的皮尔森相关系数，符合Fornell等(1981)给出的标准[26]。因此，5个构面之间具有良好的区别效度。同时，构面之间相关系数小于0.5，表明各变量之间不存在显著的多重共线性，上述区别效度才能得到较好的支持(Jr Ping R. A., 2004)[27]。因此，测量模型的建构效度达到研究要求，可以进行结构模型检验。

表2 信度与收敛效度检验

表3 区别效度

②模型适配性。适配度结果显示，RMSEA为0.018(<0.08)，GFI为0.955(>0.95)，PGFI为0.704(>0.5)，PNFI为0.799(>0.5)，PCFI为0.821(>0.5)，x2显著性水平为0.198(>0.05)，x2自由度比为1.105(<3)，NFI为0.971(>0.95)，RFI为0.964(>0.95),IFI为0.997(>0.95)，TLI为0.997(>0.95)，CFI为0.997(>0.95)。各指标所属的绝对适配指数、简约适配指数和增值适配度指数符合标准值或临界值，模型拟合度高，适合进行回归分析。

3.3 回归结果分析

AMOS24计算结果显示H6未通过5%显著性水平检验，剪枝后计算结果如表4所示。所有假设通过5%显著性水平检验。SEM、SNM、SUM和SMM是SMIC的直接驱动因素。SNM、SUM和SMM构成花木产业SMIC的间接驱动因素。

表4 潜变量、测量变量的回归结果

SEM与SUM路径关系密切，路径系数为0.247(p<0.001)，即SEM显著性正向驱动SUM，假设1成立。SEM与SNM路径关系密切，路径系数为0.310(p<0.001)，即SEM显著性正向驱动SNM，假设2成立。SEM与SMM路径关系密切，路径系数为0.177(p=0.007<1%)，即SEM显著性正向驱动SMM，假设3成立。SEM与SMIC路径关系密切，路径系数为0.170(p=0.005<1%)，即SEM显著性正向驱动SMIC，假设4成立。营商环境为SEM贡献了0.815信息载荷，优质的营商环境越优有助于吸引更多外来生产要素和资源，壮大产业集群发展实力。政策效度为SEM贡献0.851信息载荷，政策效度高表明政府机构出台的措施和政策有力推动花木产业集群发展。设施完善性为SEM贡献0.801信息载荷，表明淘宝村自然环境优良、交通设施等越完善，越容易吸引电子商务人才加盟、提高花木业务履行效率。因此，SEM驱动力较强。产业链完备性为SMIC贡献0.936信息载荷，上下游产业越丰富越有助于提高淘宝村产业链完整性，增进合作，提高业务效率。信任度为SMIC贡献0.890信息载荷，表明集群成员间相互信任，降低监督成本，提高业务活动可靠性和应答性。贡献度为SMIC贡献0.909信息载荷，表明产业集群成员不仅共同促进产业集群壮大，提高整体收益，而且吸引着潜在成员加盟，吸引着要素提供商关注与投资。集群制度完善性为SMIC贡献0.867信息载荷，表明产业集群成员具有较高自律性，共同维护淘宝村声誉和产业集群形象。因此，SEM越发达越有助于减轻花木产业集群成员行政性压力，降低共生单元创业担忧，为共生单元建立合作关系牵线搭桥，降低花木产业集群内部竞争力，树立淘宝村花木产业集群形象，进而驱动着SUM、SNM、SMM和SMIC发展。

SNM与SUM路径关系密切，路径系数为0.183(p=0.004<1%)，即SNM显著性正向驱动SUM，假设5成立。SNM与SMIC路径关系密切，路径系数为0.135(p=0.021<1%)，即SNM显著性正向驱动SMIC，假设7成立。要素通路为SNM贡献0.811信息载荷，表明生产经营要素在产业集群中合理配置，容易吸引外来要素，提高要素产出率。合作性为SNM贡献0.819信息载荷，表明业务关联越密切，越能精简冗余环节，提高业务活动转包效率。依赖性为SNM贡献0.883信息载荷，表明一方主体对另一方(主要是电商平台)的不可分离性，强化淘宝村特性。因此，SNM越发达、关系网越大，越容易产生新的市场机会，催生新的经营单元主体，容易形成闭环网络，提高花木产业集群抗风险的能力、形成规模化集群效应，提高花木产业集群竞争力，进而驱动着SUM和SMIC发展壮大。

SUM与SMM路径关系密切，路径系数为0.240(p<0.001)，即SUM显著正向驱动SMM，假设8成立。SUM与SMIC路径关系最为密切，路径系数为0.326(p<0.001)，即SUM显著正向驱动SMIC，假设9成立。角色维度为SUM贡献0.95信息载荷，表明分工细致，网商需求可以“足不出户”得到满足。同源密度为SUM贡献0.885信息载荷，意味着花木产业集群规模越大，同类型花木商品市场供给力量越强。异质密度为SUM贡献0.884信息载荷，表明花木网商的服务商越多，支持力度越大，共生可能性越高。互补性为SUM贡献0.946信息载荷，表明网商间的合作关系密切有利于建立稳固长期关系，降低交易成本。亲近度为SUM贡献0.880信息载荷，表明产业关联密切有利于促使各角色加强合作关系。因此，SUM越高、功能越强大、服务越全面越能推动花木产业集群角色结成紧密的组织形态，促进花木产业集群走向互惠共生稳态，进而驱动着SMM和SMIC发展。

SMM与SMIC路径关系密切，路径系数为0.139(p=0.016<5%)，即SMM显著正向驱动SMIC，假设10成立。共生度为SMM贡献0.867信息载荷，表明产业集群角色之间业务流程清晰精简，内部交易成本较低。利益分享为SMM贡献0.880信息载荷，表明利润分享比例越合理，产业集群越稳定性。产业关联为SMM贡献0.844信息载荷，表明关联越清晰密切，越容易形成规模大小不一的网商组织类型，满足不同层次的市场需求，提高市场占有率。因此，SMM越高、组织模式间共生性越高，越有助于共同推动花木产业集群升级优化，进而驱动SMIC高质量发展。

4 结论与讨论

4.1 结论

根据前期调研结果，提出苏北花木SMIC模型，并由此构建花木产业集群共生成熟实证模型。信度分析结果表明问卷调查数据质量较高。SEM、SNM、SUM和SMM和SMIC的聚合度良好，区别效度高。实证模型的绝对适配指数、简约适配指数和增值适配度指数符合标准值或临界值模型拟合度高，表明实证模型适合进行路径回归分析。

除了假设H6不成立被剪枝外，其他假设均成立。SMIC的最大驱动因素是SUM，路径系数达到0.326，SEM、SMM和SNM对SMIC驱动效应依次下降，路径关系分别为0.171、0.135和0.139。SEM还通过SNM、SUM、SMM间接驱动SMIC，SNM、SUM和SMM对SMIC既有直接驱动效应，也有间接驱动效应。

4.2 建议

①调配和组织本地花木资源种养模式和规模，建立与外地的种养合作，增强本村花木网商资源供给，引进花木产业配套的服务商，创新直播等营销端与种养端的无缝合作模式。

②建立区域性集体品牌，允许合规资质网商免费或低费用使用，鼓励网商自建营销品牌，维护淘宝村声誉。

③鼓励网商自主创新，组织网商外出观摩外地产业园和工业园，从中吸纳新鲜创新思维。组织人才招聘，委托淘宝大学、高校等机构进行人才培训。

④以政策引导和经济手段控制服务商数量，为各类服务商提供便捷低成本的经营场所，增强与花木产业配套程度。

⑤加强网商诚信经营监督，加强农村基础设施建设和环境整治，提高乡村邻里关系和谐和包容氛围。

4.3 讨论

SEM、SNM和SUM对SMIC既有直接效应也有间接效应。因篇幅限制，后续进一步研究潜在变量的总效应和间接效应。SNM、SUM和SMM是中间潜在变量，后续使用Bootstrap法进行Sobel检验，进一步分析其中介效应。