传统产业型中小企业集群发展研究

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时间:2019-05-22

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1、事中岩聋夫学留8口8823HUAZHONGAGRICUITURALUNIVERSITY博士学位论文PhDDISSER.】!'ATl0N传统产业型中小企业集群发展研究UDYoNSMECLUSTER’SDEVELOPMENToFTRADITIONALINDUSTRIES研究生:CANDID√蛆卫:导师:SUPERVISOR专业MAJoR:研究方向:RESEARCHFIELD朱永华ZHUYONGHUA蔡根女教授PROFESSORCAIGENIⅣ农业经济管理AGRICUI矾IRAIECONOMICA{ANAGEMENT企业管理ENTERPRISEMANAGEMENT中国武汉WUHAN

2、.CHINA二00五年五月MAY,2005华中农业大学博士论文企业纵向集成创造集群优势系统基模:(4)集群企业创新拉动效应系统基模等。第七章:在总结国内外集群风险研究理论基础上,给出了传统产业型中小企业集群风险的定义,并从国家、集群和企业三个层面对风险进行了分类研究。分析了国家层面的周期性风险、结构性风险、国际贸易壁垒风险,集群层面的网络性风险、组织性风险、集群品牌风险、过度竞争风险,企业层面的核心刚性风险、融资风险、资产专用性风险等风险的表现、成因和规避。并建立了(1)集群路径依赖系统基模,(2)过度竞争系统基模,(3)集群内企业资源依赖的系统基模等。最后结合温州鞋业集群规

3、避质量和品牌风险,以及温州打火机集群应对国际贸易风险的案例予以分析说明。第八章:对国外市场主导型企业集群的典型——意大利的传统产业型中小企业集群与政府扶持型企业集群的典型——日本的发展模式进行比较分析;对国内的浙江内生型的集群发展模型与广东外资嵌入型企业集群模式进行了比较分析,给出发展传统产业型中小企业集群的有益的经验和启示,同时也揭示出我国传统产业型中小企业集群发展中存在的问题。第九章:针对第八章中揭示的我国传统产业型中小企业集群存在的问题,从产业、集群和企业三个层面,从政府和企业的视角提出了治理建议和对策思路。论文的创新之处在于:首先,论文率先从传统产业的产业属性、特征的

4、角度全面而系统地研究了中小企业集群的演化规律,重点结合内在驱动机制的角度分析了集群形成、成长、优势培育和风险管理等阶段的作用原理,针对集群发展中存在的问题,提出了治理对策。这是本研究的创新之处。其次,本文运用了系统动力学方法来研究集群问题,前人关于集群的研究方法很多:有数理分析、博弈论、图分析等,但运用系统动力学并建立相应的系统基模的方法,是本文在方法上的创新。本文在对集群层面的三大机制形成集群优势的分析中,大量运用了系统基模的分析方法,建立了集群发展的多个系统基模:这是集群研究方法上的创新。此外,本文较全面地从传统产业型中小企业集群风险研究的视角来研究其如何有效管理风险,实

5、现可持续发展。文章将传统产业型中小企业集群的风险分为国家宏观层面及产业层面的风险、集群层面的风险和企业层面的风险,并从三个屡面展开研究其风险涵义、成因和规避风险的措施等,这是本文内容上的创新。关键词:传统产业中小企业集群驱动机制竞争优势Ⅱ兰主查些查兰堡圭适塞一——AbstractUnderthecircumstanceofeconomicglobalization,knowledgeandscienceandtechnologyincreasinglyimportance,SMEclusterinthetraditionalindustrieshasbecomeabright

6、lightinourcountryeconomydevelopment.OnthebasisoftheSM:Ecluster’Sdevelopmentstaresinourcountrytraditionalindustriesofineconomicglobalizationprocess,thisdissertationcarriesonresearchitsevolvementrulesaboutclusterformation,growth,advantagefosterandrisksmanagement.Thewholedissertationcombinesth

7、etypicalcaseaboutthedevelopmentofSMEclusterinthetraditionalindustrieswiththerelatedtheoriesknowledgeoftheeconomics,systemscience,managementscienceandsociology,usingthemethod,suchasenanalysisoftheusageCaSe,thesystemdynamicsanalysis,thecomparisonanalysiset

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