基于复杂网络的中国轿车企业竞争行动研究

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1、华南理工大学硕士学位论文基于复杂网络的中国轿车企业竞争行动研究姓名：周恋申请学位级别：硕士专业：管理决策与系统理论指导教师：杨建梅20090601摘要产业经济系统是一个复杂的人类活动系统，系统的组成元素多种多样，元素间的相互关系纷繁复杂。近十年来兴起的复杂网络方法对分析这个产业系统“实然”的本性很重要。该方法遵循结构决定功能这个系统科学的基本观点，应用图论等网络研究技术，突出强调系统结构的拓扑特征，为我们认知复杂系统提供了新的工具。本文综合动态竞争领域和复杂网络领域最新的理论发展，将复杂网络工具运用到分析中国汽车产业的竞争关系，结合文献[14]x2层复杂网络模型，

2、构建竞争关系网络，并进一步分析网络拓扑指标和企业竞争行动的关系。首先，本文建立了汽车产业内企业——产品间布尔二分网络模型(BBN)，发现两类节点的度都服从幂律尾部分布；通过企业间是否有共同产品对BBN投影得到企业间布尔竞争关系网络模型(BCRN)，节点度服从指数分布，具有较小的平均集聚系数和较短的平均最短路径长度。接着以生产共同产品数量作为BCRN的边权得到企业加权布尔竞争关系网络模型(WBCI淤)，其节点权服从指数分布。然后，对WBCRN进行社团结构分析，结果显示主要轿车生产企业都在同一个社团，且为WBCRN中最大的一个社团。这种划分结果也非常符合实际。因为在实

3、际的汽车行业，生产轿车及其相关产品等企业的销售产值对汽车行业产值的贡献率最高，轿车企业问的竞争明显多于轿车企业与其他企业。·’最后，在社团结构分析的基础上，构建轿车企业加权竞争关系网络，分析该网络的拓扑指标和这些企业竞争行动类型、次数的关系。回归结果分析表明网络位置越重要的节点，即集聚系数越小、节点权越大、紧密度越小、介数越大的企业越倾向于采取竞争行动；竞争行动次数汇总、推出新产品竞争行动和各个网络拓扑指标的相关程度最显著，说明企业在网络中的位置越重要，企业越倾向于发起竞争行动，而推出新产品这类竞争行动的重要性最明显。实证研究结果表明网络的拓扑指标确实能反映企业采

4、取竞争行动的觉察．动机．能力三方面的组织特征。本文基于大量真实的汽车产业数据建立复杂网络模型，揭示产业内由生产共同产品而决定的企业客观竞争关系结构特征；企业间客观竞争关系网络拓扑指标和企业间主观竞争行动相关关系的规律。对于利用复杂网络理论研究由企业间错综复杂的竞争关系而形成的动态竞争规律具有一定的启迪意义。关键词：竞争关系；二分网络；加权复杂网络；社团结构；竞争行动ⅡAbstractIndustrialeconomicsystemisacomplexhumanactivitysystem，whichcomposesofdiverseelements，andthed

5、iverserelationshipsandmutualinfluencesbetweentheseelements．Thecomplexnetworkanalysismethodrisingoverthepastdecadeisimportantforanalyzingtheexperientialnatureoftheindustry．Thecomplexnetworksanalysiscomplieswiththebasicviewpointofsystemsciencethatstructuredeterminesfunctionandemphasizes

6、thetopologicalpropertiesofthesystemstructurebyapplyingthegraphtheoryandothernetworkstIldytechnologies，whichprovideusnewtoolsforknowingcomplexsystem．Integratingthelatestdevelopmentofcompetitivedynamicsandcomplexnetworktheory,thispaperappliesthecomplexnetworkmethodtoanalyzecompetitivere

7、lationshipamongChina’Sautomobileindustry．Thispaperbuildscompetitiverelationshipnetworksandanalyzestherelationshipbetweenthenetworktopologiesandcharactersofenterprises’competitiveactionstorevealthecharacteristicsofindustrialcompetitiverelationshipsandenterprises’competitiveactions．Firs

8、tofal