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时间:2020-09-26
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1、NetworksandheterogeneousperformanceofclusterfirmsLogo导论目录1规范分析2实证分析3总结4致谢5导论写作背景:导论知识在集群中自由传播,是集群中企业相较于独立企业高业绩的原因。尽管集群中总体条件相同,但企业表现不同。有人开始质疑集群中创新自由分布的观点。强调企业不同业绩的重要性,把握集群创新过程的特点。Logo本文主要观点:集群中企业绩效与企业的知识禀赋以及企业在知识网络中的地位相联系。规范分析•地理、关系邻近性和知识传播:影响企业业绩地理邻近影响
2、知识溢出以及企业经济绩效。地理邻近本身不能产生学习动力企业间相互学习和创新需要其他形式的邻近性相互作用。特别是关系邻近性。不仅企业内部特征对创新很重要,企业的位置对于创新也很重要。在这种地理位置中劳动力市场和供应商都促进本地知识的传播。集群中企业知识传播和产生的过程的理解都是基于对马歇尔理论、外部推动性和世界产业区域的重新解释。总结:处于同一集群中的企业,除了相同的中观条件(相同的地理位置,相同的经济制度和相同的关系邻近性),企业业绩呈现不同增长趋势。规范分析●影响集群中企业异质性表现的原因单独的企业
3、是地域集群发展的重要角色。理解影响产业集群中企业异质性表现的因素要求转变分析视角:中观---微观。企业业绩需要考虑自身资源与外部条件的相互作用。内部资源:知识基(knowledgebase)。知识基是积累学习的结果,正是由于知识基不同,集群中的企业呈现不同特点。集群中,拥有坚实知识基的企业更容易获得外部知识,从而丰富其内在能力,因此,这些企业与其他企业相比,业绩更好。频繁的商务往来产生信用环境,信用环境促进信息和知识的共享,从而提高整体企业创新能力。-------如果企业能从商务往来网络根植性中获益,
4、那么企业的业绩将会相同。将知识网络从商务往来网络中分离出来。知识网络的结构性质表明,相较于商务网络网络,知识网络的建立具有选择性。结论:知识网络的建立具有选择性,如果知识网络根植性比商务往来根植性更加影响企业业绩,那么企业业绩将会不一样。知识基异质性与企业业绩怎样相联系?实证分析●数据和分析方法数据收集调查范围:3个葡萄酒集群中的105家企业CollinePisane(CP)32家企业、Bolgheri/ValdiCornia(BVC)41家企业、ColchaguaValley(CV)32家企业调查方
5、法:问卷调查调查对象:优质葡萄酒制造商的技术工人(如:酒类学家、农学家)注意事项:本次分析仅考虑横向关系的葡萄酒生产商,垂直联系的厂商不在调查范围内。集群中样本企业特征排除相同的背景信息影响,本次调查需要获得3个重要方面的指标。(1)企业的知识基;(2)企业对商务往来网络的根植程度;(3)企业对知识网络的根植程度。主要变量的收集主要变量的收集实证分析●经济计量估计分析方法:Probitmodel模型将企业高业绩定义为国际评定分数至少70,作者认为,企业业绩高低受到很多因素影响,其中选择的变量有:企业知
6、识基、商务往来根植性、知识网络根植性等等。如果用RATING表示企业高业绩这一离散变量,用X表示企业高业绩的各种引发因素的向量,β代表X所对应的参数向量,那么就可以用引发因素X的联合概率分布来衡量企业高业绩发生的概率,A表示企业高业绩,B表示企业低业绩。用公式表示为:变量分析应变量每年国际专家评判小组将对全世界的葡萄酒的品质进行评估和定价,并刊登在专业葡萄酒期刊中。本文采用的指标来源的国际刊物:WineSpectator(WS)评定方式:该期刊以一组酒类学家的品质评估为基础测量。酒类学家通过盲尝确定每
7、一品牌葡萄酒的分数(100分制)。RATING=1:2002-2004年任一企业葡萄酒分数在70分以上。应变量仅以WS作为唯一的信息来源可能产生误差。将来源于WS的3个指标(RATING、SSH、PRICE)与集群中其他企业认为优良的葡萄酒厂的相关表现指标相结合。RATING(0.65**),SHH(0.65**),PRICE(0.62**)结论:指标RATING能够准确测量集群中葡萄酒的品质。企业知识基(KB)表2(i)中的4个变量进行主成分分析商务往来网络的根植性(BI_DC)该变量表示企业与集群
8、中其他企业建立商业联系的程度。商务往来网络中的中心程度表示企业在集群中的相关根植性。知识网络的根植性(KN_DC)该变量表示企业在知识网络中的中心程度。企业根植性通过程度中心性表示。自变量控制变量LEMP:企业规模(对雇员人数取对数)AGE:企业年份(开始运营到2002年)OWN=1:外资企业ORG1:部分国有,集群内生产ORG2:部分国有,部分集群内生产ORG3:私营,集群内生产ORG4:其他实证分析●经验性结果边际效应的probit模型研究结果企业的
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