農業產業集群內農民知識共享行為及其影響因素的測度

楊 麗

（山東輕工業學院 商學院，濟南 250353）

農業產業集群是現代農業發展的一個重要方向，在我國農業經濟比較發達的縣域經濟中農業產業集群大量存在，在農業產業集群中很多學者專注農業龍頭企業和政府的作用，對農業產業集群內的知識共享關注較少。對于知識共享的研究主要集中在企業內部或工業企業集群內，對于農民間知識共享行為較少涉及。本文主要在山東的兩個農業產業集群展開調查，試圖就農業產業集群內農民的知識共享行為及其影響因素進行測度與分析。

1 理論假設

知識共享行為分為正式的和非正式的共享，正式的共享行為包括培訓計劃、工作組、推動知識共享的技術系統。非正式的共享行為是指建立在個人之間信任關系基礎之上的面對面的溝通和共享。在農業產業集群內部，正式的知識共享主要包括地方政府和農民專業技術協會定期或不定期舉辦相關講座、農業技術培訓。非正式的知識共享行為主要包括農民通過非正式的小組或者私人關系進行知識共享，這種共享行為可以彌補正式的共享行為的缺陷。在農村村落中，農民世代居住在一起，可以面對面交談、聊天來交換意見，培養技能，建立聯系，這種方式對于開發專業技能、產生思想火花的碰撞具有重要作用。影響農業集群內部知識共享行為的因素主要包括：知識的特性、知識共享的收益和知識價值等。

知識主要有隱含性和分散性兩個特征。隱含性指的是知識編碼化的程度，波蘭尼認為隱性知識具有極強的個體性，難以用語言或其他編碼來完全明晰地表達出來。知識共享理論研究表明，知識的隱含性是知識共享的障礙。

知識的分散性指的是知識集中于個人或分散掌握在組織成員手中的程度，即知識存在于個人的思維中，還是分散于組織成員中的“團體思維”之中。個人知識是存在于組織成員頭腦中，并表現為個人技能方面的知識。而共有知識指在農業集群內村落或農民協會成員中分布和共享的方式、方法，它是村落或農民協會累積性的知識，儲存積淀在村落或農民協會的規則、慣例和共同的行為準則之中。知識的分散化主要影響了知識在組織成員之間的共享。較為集中的知識要比相對分散的知識更容易共享。根據知識共享的定義，以及對知識特性的分析，可以得到如下假設:

H1：知識的隱含性與農業集群內知識共享行為之間存在負相關關系;

H2：知識的分散性與農業集群內知識共享行為之間存在負相關關系。知識共享的收益越大就越能激勵個人貢獻自己的知識。研究表明，在有適當激勵因素存在的情況下，知識的共享更為有效。如果沒有較強的個人激勵動因和適合的環境，人們是不可能共享知識的。對于個人來說，如果能夠從知識共享中提高自己的知識和技能，或者通過知識共享解決自己在工作中所遇到的問題，個人就愿意與其他成員進行知識共享。

農民擁有的隱性知識能為其帶來高于其他農民的收入，提高其社會地位。知識共享理論表明，人們容易把隱性知識當成自己的財富，知識的價值越高就越不愿與他人共享。因此，可以得出以下假設:

H3:知識共享收益與農業集群內知識共享行為之間呈正相關關系。

H4:農民擁有的知識價值與農業集群內知識共享行為之間呈負相關關系。

2 研究設計與變量測量

2.1 調查區域選擇

為使數據收集更為容易，選取農村知識共享行為活躍的已經形成一定規模的農業產業集群的縣域進行調查，由于研究時間和經費的限制，本文把調查地點限制在山東壽光的蔬菜產業集群和山東青州的花卉產業集群內。以壽光蔬菜產業集群為發育成熟的農業產業集群的代表，以青州花卉產業集群為正在成長的農業產業集群的代表，在這兩個集群內實施調查，要求調查的對象為種植技術好的農民。調查數據收集的主要渠道為家在壽光和青州的大學生調查員，調查前先招募大學生調查員進行培訓，然后利用學生放假回家進行調查。調查共發放400份問卷，每個集群各200份問卷，從山東壽光回收有效問卷170份。青州回收有效問卷130份，總有效問卷300份。

2.2 農業集群內知識共享行為的測度指標

2.2.1 農業集群內知識共享行為的測度指標

關于農業集群內正式的知識共享行為，提出了6個測量項目，分別是政府培訓、協會培訓、遠程教育和農業信息服務、農民文化夜校和農家書屋、農業110、聘農民作教師。關于農業集群內對于非正式共享，提出一個問題：村里的農民經常在一起交流信息和經驗。

2.2.2 農民擁有的知識的特性的測度指標

對農民擁有的知識特性的測度主要從知識的隱性和分散性兩個方面來進行。隱性知識難以編碼。對于隱性知識指標，設計了如下項目的問題:①您受的培訓主要是通過手把手傳授的方式進行的；②您的種植技術主要是通過面對面的傳授獲得的。

知識的分散化程度，指的是知識存在于個人的思維中，還是分散于組織成員中的“團體思維”之中。據此，提出兩個項目的問題來衡量知識的分散化程度:①您通常不知道村內或鄰村其他村民所掌握的種植知識與技術；②您不知道從村內或鄰村哪些人那里可以獲得自己需要的種植知識與技術。

2.2.3 農民知識共享的收益與知識價值的測度指標

組織的成員愿意將知識與其他成員共享的可能性和他們預期從共享行為中得到的獎勵正相關，與他們預期從共享行為中得到的懲罰負相關。對于農民預期從知識共享中獲得的收益，設計了如下3個項目的問題:①每個村民都把自己掌握的種植技術分享給其他人，能夠帶來更多收益;②您認為通過種植知識與技術的分享能夠提高自己的知識和技能;③您認為通過種植知識與技術的分享能夠解決自己在生產中遇到的問題。

根據知識轉移和共享理論，農民擁有的知識能為其帶來某些特殊利益，對于農民擁有的知識價值高低提出如下3個問題來測量：①村民所擁有的知識與技術是與其在村內或鎮上的地位有關的；②村民所擁有的知識與技術是與其在村內或鎮上的聲望有關的；③村民所擁有的知識與技術是與其收入有關的。

對以上每一問題的答案均用“完全同意”、“同意”、“不知道”、“不同意”和“完全不同意”作為答案。然后從5-1分別給這些答案計分。

3 數據分析

3.1 農業集群內知識共享行為的探索性因子分析與量表信度、效度分析

先對壽光的問卷中的16個項目（非正式共享只有一個測量條款，不進行因子分析）進行信度檢驗，結果Hotelling T2=672.2797，表明該量表的項目間平均得分的相等性很好，即項目具有內在的相關性，在量表的信度檢驗中，Cronbach α=0.7028，說明該量表獲得真分數的能力比較強。方差分析表明，F=41.1059，P=0.0000.即該量表的重復度量效果良好。

對農業集群內知識共享的16個項目使用spss11.5進行因子分析。使用了方差最大正交旋轉（Varimax）法對因子和項目都進行了旋轉，我們提取了5個特征根大于1的因子，共解釋了64.219%的總變異（見表1），進行KMO測度和巴特利球形檢驗，結果顯示KMO值為0.683，同時巴特利球形檢驗柯方統計值的顯著性水平為0.000，小于1%，說明數據具有相關性，問卷適合進行因子分析。

表1 農業集群內知識共享的特征值與貢獻率

表2是各項目旋轉后的因子載荷情況，大多數項目的因子載荷都在0.6以上，說明各指標選取較好，對這個5個因子分別進行了解釋和命名。第一個因子共有六個項目，分別是：政府培訓、聘農民作教師、遠程教育站點、農業110、農民文化夜校、協會培訓。這一因子反映了農業集群內知識共享的設施建設、政府和農民協會的培訓狀況以及對農民創新知識的重視與推廣，所以把這一因子命名為集群內正式的知識共享行為。其分量表Cronbach α=0.8206，第二個因子共有兩個項目，分別是：(1)您受的培訓主要是通過手把手傳授的方式進行的；(2)您的種植技術主要是通過面對面的傳授獲得的。這一因子反映了農民擁有知識的隱性狀態，所以把這一因子命名為隱含性。其分量表Cronbach α=0.6444。第三個因子共有兩個項目，分別是：(1)您通常不知道村內或鄰村其他村民所掌握的種植知識與技術；(2)您不知道從村內或鄰村哪些人那里可以獲得自己需要的種植知識與技術。這一因子反映了知識在地點和人員上的分散性狀態，所以把這一因子命名為分散性。其分量表Cronbach α=0.7870。第四個因子共有三個項目，分別是:(1)每個村民都把自己掌握的種植技術分享給其他人，能夠帶來更多收益；(2)您認為通過種植知識與技術的分享能夠提高自己的知識和技能；(3)您認為通過種植知識與技術的分享能夠解決自己在生產中遇到的問題。這一因子反映了知識共享帶來的好處，所以把這一因子命名為共享收益。其分量表Cronbach α=0.6238。第五個因子共有三個項目，分別是：(1)村民所擁有的知識與技術是與其在村內或鎮上的地位有關的；(2)村民所擁有的知識與技術是與其在村內或鎮上的聲望有關的；(3)村民所擁有的知識與技術是與其收入有關的。這一因子反映了擁有知識為其帶來的好處，所以把這一因子命名為知識價值。其分量表Cronbach α=0.6635。五個其分量表信度都較高，是有效和可靠的。

3.2 農業集群內知識共享行為及其影響因素的驗證性因子分析

表2 農業集群內知識共享旋轉后的因子載荷

對于“正式的知識共享行為”分量表，構建了“政府培訓”、“聘作教師”、“遠程教育”、“農業110”、“ 文 化 夜校”和“協會培訓”6個觀測變量。將相關數據代入后，運用Lisrel8.70進行驗證性因子分析，得到正式的知識共享行為的驗證性因子分析模型的參數估計結果及擬合指標，觀測變量和潛在變量的所有非標準化λ系數（載荷）在0.01的水平上是顯著的；從擬合度指標來看，RMSEA的值為0.064，小 于 0.1，表明模型與數據之間的擬合較好。該測量模型的路徑圖見圖1。

對于農民擁有的知識的特性，用“手把手”、“面對面”來測量“知識的隱含性”，用“知識內容”和“知識地點”來測量“知識的分散性”。進行一階驗證性因子分析，得到知識特性的一階驗證性因子分析模型的參數估計結果及擬合指標，除觀測變量“手把手”在0.05的水平上顯著外，其他觀測變量的載荷都在0.01的水平上是顯著的。而“隱含性”和“分散性”之間的相關系數在0.05的水平上是顯著的，表明知識的隱含性和分散性具有明顯的正相關關系。另外，從擬合度指標來看，RMSEA的值為0.000，可以說模型與數據之間具有非常好的擬合。該測量模型的路徑圖見圖2。

對于農民知識共享收益的三個觀測變量進行驗證性因子分析，參數估計結果和擬合指標顯示：“分享收益”、“提高技能”兩個觀測變量估計的參數在0.05的水平上是顯著的，“解決問題”的參數在0.01的水平上是顯著的。另外，從擬合度的統計情況來看，χ2=0，df=0，RMSEA=0，模型具有完美的擬合。該測量模型的路徑圖見圖3。

對于農民擁有的知識價值進行一階驗證性因子分析，參數估計結果及擬合指標表明，所有觀測變量的參數估計均在0.01的水平上是顯著的。從擬合度的統計情況來看，χ2=0 ，df=0，RMSEA=0，模型具有“完美的擬合”。該測量模型的路徑圖見圖4。

圖1 正式的知識共享行為的驗證性因子分析

圖2 農民擁有的知識特性的驗證性因子分析

圖3 農民知識共享收益的驗證性因子分析

圖4 農民擁有的知識價值的驗證性因子分析

3.3 農業集群內知識共享行為的影響因素的回歸分析

把正式的知識共享行為的六個測量項目采用簡單算術平均得到正式的知識共享行為的測量值，分別以正式的知識共享行為與非正式的知識共享行為為因變量，以知識特性（隱含性、分散性），共享收益，知識價值為自變量分組進行多元線性回歸分析，結果如表3所示。

通過表3可以發現知識的隱含性對正式共享和非正式共享都有顯著的正向影響，假設1不成立。知識的分散性對正式共享有顯著的正向影響，對非正式共享有顯著的負向影響，假設2部分成立。共享意愿對正式共享和非正式共享都有顯著的正向影響，假設3成立。知識價值對正式共享和非正式共享都有顯著的正向影響，假設4不成立。

表3 農業產業集群內知識共享行為的影響因素的回歸系數

4 結論與討論

本文研究了農業產業集群內農民的知識共享行為及其影響因素的測度，并分析了農民擁有知識的特性、共享收益和知識價值對知識共享行為的影響。通過量表開發、數據收集和因子分析，本研究提出了能夠有效度量農業產業集群內農民的知識共享行為及其影響因素測量條目。農民擁有知識的隱含性和分散性對正式共享行為有顯著的正向影響，與理論研究和預期不符，這可能是因為對正式共享行為的測度主要是從政府構建的知識共享設施的角度來測量的，農業知識的隱含性與分散性越高，各級地方政府、農業管理機構、農業協會等組織構建的知識共享設施的動力就越大。知識的隱含性對非正式共享行為有顯著的正向影響，知識的分散性對非正式共享有顯著的負向影響，這可能是因為農村社區的血緣特征和世代相交使知識的隱含性對非正式共享行為也沒有阻礙作用。知識價值對正式共享和非正式共享都有顯著的正向影響，假設4不成立。雖然對企業知識共享的研究表明，個人擁有知識越有價值，就越不愿意共享。但農村社區的血緣特征可能使這個結論并不適用，因為人情、親情的存在使個人擁有知識越有價值，共享水平會越高。

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[3] 楊麗.鄉土性技術創新與農業產業集群的演進[J].齊魯學刊,2009,(4).

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