| 基于知识溢出效应的产业创新集聚演化 |
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| 引用本文： | 李真,盛昭瀚,孟庆峰.基于知识溢出效应的产业创新集聚演化[J].系统工程,2011(4). |
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| 作者姓名： | 李真 盛昭瀚 孟庆峰 |
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| 作者单位： | 南京大学工程管理学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目(70731002;70831002); 国家自然科学基金资助项目(70971061;71001049;71001028) |
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| 摘 要： | 考虑到企业间复杂的交互网络结构和知识溢出效应对企业创新收益的影响,采用粒子群算法及计算实验方法构建创新集聚演化模型,并对演化过程中的信息化因素进行分析。首先,信息化水平的提高为产业创新集聚形成创造了有利条件,而产业创新集聚又进一步促进企业间信息的交流和沟通,从而促使产业内部协同发展。其次,在全局信息化水平不变且不考虑其它因素影响的情况下,当企业之间的空间距离降低时,企业间知识溢出效应增大,但集聚区内产业规模和市场集中度无法保持持续高速增长。全局信息化程度越高,创新集聚速度越快,产业发展规模也越大。局部信息化与全局信息化水平均为影响集聚形成的重要条件。
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| 关 键 词： | 创新集聚 信息化水平 知识溢出 计算实验 粒子群算法 |
Industry Innovation Cluster Evolution Based on Knowledge Spillover Effects |
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| LI Zhen,SHENG Zhao-han,MENG Qing-feng.Industry Innovation Cluster Evolution Based on Knowledge Spillover Effects[J].Systems Engineering,2011(4). |
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| Authors: | LI Zhen SHENG Zhao-han MENG Qing-feng |
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| Institution: | LI Zhen,SHENG Zhao-han,MENG Qing-feng(Nanjing University,Nanjing 210000,China) |
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| Abstract: | Considering the influence of complex interaction network structure and knowledge spillover on innovation returns of enterprises,Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm and Computational Experiment Method are used to construct innovative cluster evolution model,and informatization factors in the evolution process are analyzed and studied.First of all,cluster effect benefits from higher informationization,and is good for industry development and conversation between companies.Secondly,under constant global... |
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| Keywords: | Innovation Cluster Informationization Level Knowledge Spillover Computational Experiment PSO |
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