【摘要】：在第4章中将10个案例样本的产业共生网络视为无向网络，再利用其网络结构特征值进行聚类分析，在本章节中将进一步探索，方向性对产业共生网络的聚类分析是否具有影响，即产业共生网络的方向性是否影响其类别归属及发展模式。图5-24 基于有向网络的聚类结果示意图
在第4章中将10个案例样本的产业共生网络视为无向网络，再利用其网络结构特征值进行聚类分析，在本章节中将进一步探索，方向性对产业共生网络的聚类分析是否具有影响，即产业共生网络的方向性是否影响其类别归属及发展模式。
利用SPSS统计软件，采取层次聚类法(hierarchical cluster analysis)对22个样本进行聚类分析。考虑到在对比无向网络与有向网络的聚类结果区别时，需要采用相同的分析指标，因此，等级度和度数中心势(出度中心势和入度中心势)暂不列入聚类指标中。同时，聚类时为避免由于指标值间数量级相差过大引起的结果失真，采用了“Maximum Magnitude of 1”标准化方法，将所有变量标准化。聚类结果如图5-23和图5-24所示。
图5-23 基于无向网络的聚类结果示意图
对比图5-23和图5-24，不难发现，二者有一定区别。首先，二者的综合聚类距离尺度(Rescaled Distance Cluster Combine)有差别，在图上可明显看出。前者分类的综合聚类距离尺度较大，在一定程度上说明了类别内各网络的特征相似性较差。而后者分类的综合聚类距离尺度则相对较小，体现出比较明显和可信的分类结果。其次，不同的分析方法得出的类别数目不同，类别内的样本也不相同。
因此，可得出如下结论:对于产业共生网络研究，分别采取无向网络和有向网络的分析方法将得到不同的结论。而且考虑到现实中的产业共生网络中各企业的共生关系确实具有方向性，因此采用有向网络分析方法得到的结论将更可靠，更具现实意义。
图5-24 基于有向网络的聚类结果示意图
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