网络与集群企业异质性.ppt

导论 导论 写作背景： 规范分析 ?地理、关系邻近性和知识传播：影响企业业绩 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（knowledge base）。 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。 知识基异质性与企业业绩怎样相联系？ 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，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。 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 Colline Pisane(CP)32家企业、 Bolgheri/Val di Cornia(BVC)41家企业、 Colchagua Valley(CV)32家企业 调查方法：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：Probit model 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：Wine Spectator（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。 自变量 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。 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 企业的内部能力和当地网络根植性，影响其业绩。 知识网络对于企业业绩影响最大。其形成具有选择性。选择性是指有价值的信息在知识网络中流通，使得这其中的企业通过获得信息丰富自身，从而提高企业业绩。 通过构建本地知识网络，知识基影响企业绩效和企业能力。 总结 通过参与本地知识网络，企业知识基的不同与它们的绩效相联系。 广泛的商务往来不决定集群中企业业绩不均匀分布。 企业内部能力（知识基）和企业与本地知识网络的联系能力决定了企业业绩。 相似的中观