多维邻近性视角下的新创高技术企业知识集聚研究

发布时间：2021-02-20 06:27

　　知识正在随着经济全球化浪潮迅速取代传统生产要素,成为资本在市场中布局的关键资源。一大批高技术企业应运而生,它们为了应对技术的快速更替,需要对特定技术进行专业化细分并大力投入。因此这些企业之间出现了传统企业间不曾出现的高频率、高度专业化的知识流动。知识的流动补齐了企业知识短板,促进了企业专业化的持续提升。这种知识流动在特定方向上持续的集中和积累形成了知识集聚效应,其特性取决于企业之间的对应关系,而新创立的高技术企业拥有高度的个体和环境差异,由此更容易形成知识在某一方向上的集聚。本文将新创高技术企业知识集聚作为研究问题,通过对既有理论的梳理和讨论,利用多维邻近性视角研究新创高技术企业知识集聚机理。利用实证研究的方法,构建并验证了以知识流动为中介变量的新创高技术企业知识集聚机理模型,为新创高技术企业持续的创新和发展提供了知识管理策略。首先,文章界定了邻近性的内涵,在地理邻近、组织邻近和认知邻近三个维度下对邻近性展开讨论。地理邻近是新创高技术企业之间进行知识流动的部分前提因素,是企业获得外部知识的重要条件;组织邻近是企业之间管理和运营方式的相互磨合与嵌入,其有利于减少知识流动的障碍,降低知识流... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：198 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究框架与内容
    1.3 研究方法与创新点
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 创新点
第2章 文献综述
    2.1 新创高技术企业研究综述
        2.1.1 新创高技术企业内涵
        2.1.2 新创高技术企业相关研究现状
        2.1.3 新创高技术企业特征
    2.2 多维邻近性研究综述
        2.2.1 邻近性理论内涵
        2.2.2 多维邻近性理论研究现状
    2.3 知识流动研究综述
        2.3.1 知识流动的研究现状
        2.3.2 多维邻近性对知识流动的影响
    2.4 知识集聚研究综述
        2.4.1 知识集聚理论
        2.4.2 知识集聚研究现状
        2.4.3 知识集聚研究评述
    2.5 本章小结
第3章 多维邻近性视角下新创高技术企业知识集聚的机理分析
    3.1 新创高技术企业多维邻近性的形成
    3.2 多维邻近性影响下的新创高技术企业知识集聚微观过程
        3.2.1 对象搜寻阶段
        3.2.2 知识匹配阶段
        3.2.3 知识吸收与整合阶段
    3.3 多维邻近性对知识集聚影响机理
        3.3.1 地理邻近性对知识集聚的影响
        3.3.2 组织邻近性对知识集聚的影响
        3.3.3 认知邻近性对知识集聚的影响
        3.3.4 三种邻近性对知识集聚共同影响
    3.4 本章小结
第4章 新创高技术企业知识集聚模型
    4.1 短期均衡模型
        4.1.1 知识吸收
        4.1.2 知识外溢
        4.1.3 短期均衡分析
    4.2 长期均衡模型
    4.3 短期均衡下的新创高技术企业知识集聚机理
        4.3.1 加速效应
        4.3.2 挤压效应
    4.4 长期均衡下的新创高技术企业知识集聚机理
        4.4.1 分化效应
        4.4.2 离心效应
    4.5 本章小结
第5章 模型构建与研究假设
    5.1 模型构建
    5.2 研究假设
        5.2.1 多维邻近性对知识流动的影响及假设
        5.2.2 多维邻近性对知识集聚的影响及假设
        5.2.3 新创高技术企业条件的调节作用及假设
        5.2.4 知识流动的中介作用及假设
    5.3 本章小结
第6章 实证研究
    6.1 问卷设计与调研
        6.1.1 问卷设计
        6.1.2 问卷发放与回收
    6.2 数据指标
        6.2.1 多维邻近性
        6.2.2 知识流动
        6.2.3 知识集聚
        6.2.4 新创高技术企业条件
    6.3 预调研分析
        6.3.1 项目分析
        6.3.2 信度检验
        6.3.3 效度检验
    6.4 样本描述分析
        6.4.1 基本信息描述分析
        6.4.2 各题项描述分析
    6.5 探索性因素分析
        6.5.1 自变量探索性因素分析
        6.5.2 中介变量与因变量探索性因素分析
        6.5.3 调节变量探索性因素分析
    6.6 信度与效度分析
        6.6.1 信度分析
        6.6.2 效度分析
    6.7 验证性因素分析
        6.7.1 自变量验证性因素分析
        6.7.2 因变量验证性因素分析
        6.7.3 调节变量验证性因素分析
    6.8 结构方程模型
        6.8.1 模型分析
        6.8.2 模型修正
        6.8.3 假设检验
    6.9 模型验证结果分析
第7章 结论与展望
    7.1 结论
    7.2 研究不足与展望
参考文献
附录 调查问卷
攻读博士学位期间科研成果
致谢



本文编号：3042373