企业家特质、网络结构与家族企业成长的研究——基于重庆地区的实证分析

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1、独创性声明学位论文题目：金丝整鸶壁，目垫丝旌当建弛盛则!茏二翦盘鏖型区硷堡趁金堑本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中引用他人己经发表或出版过的研究成果，文中己加了特别标注。对本研究及学位论文撰写曾做出贡献的老师、朋友、同仁在文中作了明确说明并表示衷心感谢。与。，争学位论文作者：多砍西签字日期：劢f许．箩月22日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重庆工商大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庆工商大学研究生处可以将学位论文的全部或部

2、分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)本论文：呵≤亲密，口保密期限至年月止)。学位论文作者签名：吞久葛签字日期：刁矽J≥年箩月2．王日导师签名：7司立断签字日期：wJ；年r月劢日目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IAbstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．】：I第一章：导论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．1选题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l

3、1．2研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3研究思路与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．31．3．1研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．31．3．2研究方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．41．4文献综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．41．4．1与本文相关的文献回顾⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．4．2分析与总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯101．5特色与创新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．10第二章：研究模型与假设⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．1企业家特质对网络结构的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．2

4、企业家特质对家族企业成长的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132．3网络结构对家族企业成长的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．4变量假设关系及研究模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．182．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．18第三章：测量工具开发与数据质量分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．203．1样本与数据收集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯．．203．2测量工具开发⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．2．1企业家特质测量工具开发⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．2．2网络结构测量工具开发⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．2．3家族企业成长测量工具开发⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．283．3控制变量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．293．4数据质量分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29第四章：实证检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3l4．1样本描述分析与相关分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l4．2实证检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．334．3结论与讨论⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．38第五章：建议与总结．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯395．1企业层面的建议⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．395．2政府层面的建议⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．405．3总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．41参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42附录A攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯44致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．45重庆工商大学硕士学位论文摘要改革开放以来，民营企业的发展在很大程度上推动了中国市场化改革。中国的民营企业不仅仅在形式上采取家族所有、由主要家族成员从事企业经营，而且内部也存在家族制的管理。相关研究显示，目前中国私营企业绝大部分实行家族式管理。近年来，越来越多的学者致力于家族企业的研究，并建立了相对独立的、针对家族企业的学术研究领域。企业家是经济增长的一个核心因素，企

7、业家具有的独特特质在家族企业的发展壮大的过程中起着不可忽视的作用。目前学术界对于抽象的企业家性质、内涵、职能等研究较多，而定量的实证分析较少。网络关系是家族企业减少风险和不确定性的有效手段，同时是约束机会主义行为与降低交易成本的重要机制，同时，网络结构是一种宝贵的资源与能力机制，它为网络成员获取财物资源、人力资源、管理技能、信息和知识等异质性企业成长资源提供了更大可能。鉴于此，文章提出“企业家特质一网络结构一家族企业成长"的命题，以西部地区的重庆市为例，探究家族企业企业家特质、网络结构与家族企业成长之间的内在影响，最终得出结论。采用SPSSl7．0软件包

8、对样本数据进行描述性统计分析、主成分分析方法(PCA)、相关性分析、层次回归分析