缝隙企业的商业生态战略行为与企业绩效的关系研究

发布时间：2020-10-29 21:33

　　 商业生态系统理论已经逐渐成为企业研究的前沿课题,从前仅仅从企业和产业自身出发而制定企业战略的狭窄视角早已不再适合当下企业的发展模式,而以商业生态系统的眼光把握新的商业整合机会,通过构建新的商业生态系统从而树立并提升自己的竞争优势才是如今企业发展的流行趋势。在商业生态系统中企业数量最多的缝隙型企业,其生存和发展条件受到来自系统内其他企业的约束,其自身也影响着其它企业的发展进程。在这样的背景下,把企业成长的研究放在商业生态系统视角下,对于缝隙型企业如何谋求与整个系统的协同进化,以达到自身利益最大化,便一跃成为探讨企业成长发展的一个更为深入的话题。目前国内关于商业生态系统中企业角色及其商业特征行为的相关研究还多数停留在理论分析阶段,而对商业生态系统中的具体企业角色行为,能力以及企业战略行为方面的相关研究还不够细致深入,并且此类实证研究更是少之又少。因此,可以说本文的实证研究尝试,为商业生态系统理论在中国情境下的进一步拓展具有一定理论意义。此外,本文通过整理归纳出商业生态系统网络中缝隙企业的生态战略行为维度,并据此探索性地开发出一套可以直接测量企业战略行为的客观经济指标,这对商业生态系统下相关微观问题的定量研究的展开也具有一定的借鉴意义。本文计划以商业生态系统为视角,在探究缝隙型企业的商业生态战略行为维度及其测量指标的基础之上,通过构建缝隙企业商业生态战略行为与企业绩效的多元回归模型来揭示我国制造型缝隙企业的商业生态战略行为对企业绩效的影响。本文研究主要分为:文献综述、理论研究、实证分析三部分。在文献综述部分,本文主要对商业生态系统理论、供应链关系理论以及企业战略行为理论进行了梳理归纳。在理论研究部分,基于我国实际情况,结合文献综述相关理论基础的总结和启示,本文构建出在商业生态系统网络视角下我国缝隙企业的商业生态战略行为与绩效之间关系的理论(概念)模型。最后在实证分析阶段,利用我国中小板制造型上市企业相关数据,实证研究上述理论模型,得出的主要结论包括:缝隙企业的商业生态战略行为度越高,缝隙企业的绩效越好;供应商的供应链集中度会负向调节缝隙企业与供应商价值共享和企业绩效之间的关系;而客户供应链集中度对客户共享价值与企业绩效的关系具有一个倒U型的调节作用。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F272;F721
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 研究问题
        1.1.2 现实背景及意义
    1.2 研究内容及方法
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 研究技术路线
        1.2.3 研究方法
    1.3 本文主要创新点
第二章 理论基础及文献综述
    2.1 企业战略行为
        2.1.1 企业战略行为理论的起源与发展
        2.1.2 企业战略行为与企业绩效
        2.1.3 小结
    2.2 商业生态系统
        2.2.1 商业生态系统理论的起源与发展
        2.2.2 商业生态系统中企业角色
        2.2.3 小结
    2.3 供应链关系
        2.3.1 供应链关系的起源与发展
        2.3.2 供应链关系的常用维度
        2.3.3 小结
    2.4 研究启示与借鉴
第三章 理论模型与研究假设
    3.1 商业生态系统中的缝隙型企业
    3.2 缝隙企业的商业生态战略行为
        3.2.1 整合创新
        3.2.2 产品专业化
        3.2.3 价值共享
    3.3 缝隙企业的商业生态战略行为与企业绩效的关系
        3.3.1 缝隙企业的商业生态战略行为与企业绩效
        3.3.2 缝隙企业的整合创新与企业绩效
        3.3.3 缝隙企业的产品专业化与企业绩效
        3.3.4 缝隙企业的价值共享与企业绩效
    3.4 供应链集中度的调节作用
    3.5 本章小结
第四章 缝隙企业的商业生态战略行为与企业绩效的关系
    4.1 研究设计
        4.1.1 变量以及测量
        4.1.2 数据来源和处理
        4.1.3 计量回归模型
    4.2 实证分析
        4.2.1 描述性统计分析
        4.2.2 相关性检验
        4.2.3 回归结果分析
    4.3 本章小结
第五章 供应链集中度的调节作用
    5.1 研究设计
        5.1.1 变量以及测量
        5.1.2 数据来源和处理
        5.1.3 计量回归模型
    5.2 实证分析
        5.2.1 描述性统计分析
        5.2.2 相关性检验
        5.2.3 回归结果分析
    5.3 本章小结
第六章 研究结论与展望
    6.1 研究结论及建议
    6.2 研究不足与展望
致谢
参考文献

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本文编号：2861483