家具产业集群网络结构与性能研究
摘要
家具产业集群作为一种有竞争力的经济组织形式,既是研究的热点,也是促进国家和地域经济快速发展,参与行业间激烈竞争的有效方法。本文在我国家具产业集群亟需升级的背景下,结合生态学、遗传学、生物学、社会网络理论、复杂网络理论,提出了家具产业集群网络形成的结构模型,对典型家具产业集群网络性能进行了分析和实证。
本文采用改进的区位商法来识别产业集群,结果表明,家具产业在苏州和常州市均形成了比较明显的产业集群现象。在对产业集群进行演化分析时,本文模拟了产业集群网络在金融危机冲击下的演变,仿真结果表明中国家具必须勇敢面对金融危机的挑战,利用这次机遇调整产业结构。
本文对典型家具产业集群网络结构的形成进行了仿真。在分析家具产业集群网络的性能时,主要考察其知识流动性、鲁棒性和竞争力。在生成典型产业集群网络结构基础上,再进行知识流动性的仿真,并对结果进行比较分析。在分析家具产业集群网络的鲁棒性时,本文首先建立典型产业集群网络的模型,再通过不同的模拟攻击手段来分析网络的鲁棒性。另外提出了产业集群网络的竞争力评价体系。
在实证分析中,本文选取南京、温州、上海三个城市的家具产业集群网络进行了结构比较,并进行了知识流动性、鲁棒性和竞争力分析。实证与仿真结果相比较,表明南京家具产业集群网络属于“离散型”的结构,温州和上海的为“卫星型”结构。后两者的知识流动性相对较好。但面对蓄意攻击时南京和温州的鲁棒性较差,而上海的鲁棒性最好。论文最后提出了优化产业集群网络结构的思路,以及提升家具产业集群水平的建议。
As a competitive form of economic organization, furniture industrial cluster is not only the research hot spot, but also the effective way to promote national and regional economic development, to participate in the fierce competition between industries. On the background that Chinese furniture industrial cluster need being upgraded quickly, the evolution model of the network structures of furniture industrial cluster is put forward, based on the combination of ecology, genetics, biology, social network theory, complex network theory. And the performances of furniture typical industrial cluster networks are analyzed and tested.
Location quotient method is improved and used to identify the industrial clusters, which shows that furniture industries in Suzhou and Changzhou have created a more visible phenomenon of industrial clusters. To analyze the evolution of industrial cluster, the evolution after the impact of financial crisis of industrial cluster is simulated. The results show that Chinese furniture industry should ace the challenges of the financial crisis bravely and use the opportunity to adjust the industrial structure.
The formation of typical network structures of furniture industry cluster is simulated. The analysis of network performances of furniture industry cluster is mainly on their knowledge liquidity, robustness and competitiveness. On the base of typical network structures, simulation of knowledge liquidity is carried on and the results are compared and analyzed. On the analysis of the robustness of furniture industry cluster network, typical models are established firstly, then simulates the attack by different means to analyze the robustness. The evaluation system of the competitiveness of industry cluster network is also put forward.
In the empirical analysis, the structures of furniture industry cluster in Nanjing, Wenzhou, Shanghai are used to compare, and their knowledge liquidity, robustness and competitive are also analyzed. Empirical results are compared with the simulation, which shows that furniture industry cluster network in Nanjing is discrete structure, and Wenzhou and Shanghai are satellite structure. Knowledge liquidity of the latter two are relatively good. However, when facing the deliberate attacks, the robustness of Nanjing and Wenzhou are poor robustness, and Shanghai is the best. The optimization ideas of network structures of industrial cluster and the advices how to enhance the level of furniture industry cluster are put forward finally.
本文采用改进的区位商法来识别产业集群,结果表明,家具产业在苏州和常州市均形成了比较明显的产业集群现象。在对产业集群进行演化分析时,本文模拟了产业集群网络在金融危机冲击下的演变,仿真结果表明中国家具必须勇敢面对金融危机的挑战,利用这次机遇调整产业结构。
本文对典型家具产业集群网络结构的形成进行了仿真。在分析家具产业集群网络的性能时,主要考察其知识流动性、鲁棒性和竞争力。在生成典型产业集群网络结构基础上,再进行知识流动性的仿真,并对结果进行比较分析。在分析家具产业集群网络的鲁棒性时,本文首先建立典型产业集群网络的模型,再通过不同的模拟攻击手段来分析网络的鲁棒性。另外提出了产业集群网络的竞争力评价体系。
在实证分析中,本文选取南京、温州、上海三个城市的家具产业集群网络进行了结构比较,并进行了知识流动性、鲁棒性和竞争力分析。实证与仿真结果相比较,表明南京家具产业集群网络属于“离散型”的结构,温州和上海的为“卫星型”结构。后两者的知识流动性相对较好。但面对蓄意攻击时南京和温州的鲁棒性较差,而上海的鲁棒性最好。论文最后提出了优化产业集群网络结构的思路,以及提升家具产业集群水平的建议。
As a competitive form of economic organization, furniture industrial cluster is not only the research hot spot, but also the effective way to promote national and regional economic development, to participate in the fierce competition between industries. On the background that Chinese furniture industrial cluster need being upgraded quickly, the evolution model of the network structures of furniture industrial cluster is put forward, based on the combination of ecology, genetics, biology, social network theory, complex network theory. And the performances of furniture typical industrial cluster networks are analyzed and tested.
Location quotient method is improved and used to identify the industrial clusters, which shows that furniture industries in Suzhou and Changzhou have created a more visible phenomenon of industrial clusters. To analyze the evolution of industrial cluster, the evolution after the impact of financial crisis of industrial cluster is simulated. The results show that Chinese furniture industry should ace the challenges of the financial crisis bravely and use the opportunity to adjust the industrial structure.
The formation of typical network structures of furniture industry cluster is simulated. The analysis of network performances of furniture industry cluster is mainly on their knowledge liquidity, robustness and competitiveness. On the base of typical network structures, simulation of knowledge liquidity is carried on and the results are compared and analyzed. On the analysis of the robustness of furniture industry cluster network, typical models are established firstly, then simulates the attack by different means to analyze the robustness. The evaluation system of the competitiveness of industry cluster network is also put forward.
In the empirical analysis, the structures of furniture industry cluster in Nanjing, Wenzhou, Shanghai are used to compare, and their knowledge liquidity, robustness and competitive are also analyzed. Empirical results are compared with the simulation, which shows that furniture industry cluster network in Nanjing is discrete structure, and Wenzhou and Shanghai are satellite structure. Knowledge liquidity of the latter two are relatively good. However, when facing the deliberate attacks, the robustness of Nanjing and Wenzhou are poor robustness, and Shanghai is the best. The optimization ideas of network structures of industrial cluster and the advices how to enhance the level of furniture industry cluster are put forward finally.
引文
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