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1.
《科学学与科学技术管理》2012,33(3)
从复杂网络视角,分析了高技术虚拟产业集群网络及网络演化的内涵,建立了揭示网络演化机理的HTVIC网络演化框架模型。在此基础上,分析了包含增长、择优连接、自增长、反择优衰退的HTVIC网络演化规则,同时以BA无标度网络演化模型为基础,构建了HTVIC双向择优网络演化模型,并运用平均场理论对该网络演化模型度分布与幂指数进行了详细求解。最后运用Matlab对HTVIC网络演化过程进行了模拟仿真,得出HTVIC双向择优网络演化模型是一种无标度网络演化模型、具有无标度特征的结论。 相似文献
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基于复杂网络的高技术虚拟产业集群网络演化模型与仿真研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从复杂网络视角,分析了高技术虚拟产业集群网络及网络演化的内涵,建立了揭示网络演化机理的HTVIC网络演化框架模型。在此基础上,分析了包含增长、择优连接、自增长、反择优衰退的HTVIC网络演化规则,同时以BA无标度网络演化模型为基础,构建了HTVIC双向择优网络演化模型,并运用平均场理论对该网络演化模型度分布与幂指数进行了详细求解。最后运用Matlab对HTVIC网络演化过程进行了模拟仿真,得出HTVIC双向择优网络演化模型是一种无标度网络演化模型、具有无标度特征的结论。 相似文献
3.
产业集群协同演化模型及案例分析——以中山小榄镇五金集群为例 总被引：6，自引：1，他引：5
产业集群是一个国家或地区竞争优势的重要来源.产业集聚的目的是通过群体协同效应而达到共同发展的目标.产业集群的演化动力是竞争合作协同,通过协同演化可以促进双方效率的不断提高和达到集群整体的最优资源配置.本文通过分析产业集群协同演化的框架体系,建立产业集群协同演化动力学模型,并以中山小榄五金集群为例进行了研究. 相似文献
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创新生态系统价值创造与获取演化路径研究 《科学学研究》2021,39(10):1870-1881
企业的合作与竞争行为会影响其创新生态系统的演化性,从而影响企业的价值创造与获取。本研究将企业创新生态系统抽象为一个由技术依赖关系构成的创新网络,利用NK模型揭示隐藏的网络结构特征,分析创新生态系统的价值创造与获取协同耦合演化路径。研究表明:企业创新生态系统依次遵循"初始愿景构建—价值创造与获取交互—创新生态系统漂移"三阶段演进路径。企业通过探索不同领域知识和整合不同领域架构知识,有效实施专利模块化架构战略,有助于企业创新生态系统更好地实现价值创造与价值获取协同耦合。本研究旨在为企业创新生态系统持续发展和基于模块化架构战略管理提供理论指导和决策参考。 相似文献
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伴随着大量复杂项目的涌现,寻求外部互补性知识资源开展跨组织项目合作已成为组织完成项目任务的重要途径。本文聚焦跨组织项目合作中知识共享博弈双方的策略选择问题,构建博弈模型并求解演化稳定策略,借助仿真软件分析相关因素如何影响博弈结果。研究表明：博弈双方知识储量、知识共享程度、互补知识占比、知识吸收再创造能力、共享协同增效价值、激励系数和违约费用与知识共享行为呈正相关关系;知识共享费用、投机收益价值、知识泄露风险系数与知识共享行为呈负相关关系;合理范围内的协同增效价值分配系数会促进知识共享行为的发生。 相似文献
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HTVIC人力资本是边际报酬递增的异质性资本,根据递增途径不同分为5种类型,为更好实现其价值增值,在分析HTVIC人力资本投资的关键问题的基础上,对卢卡斯模型进行改进,建立HTVIC人力资本投资决策模型,重点对不同类型的HTVIC人力资本的最佳投资量进行决策,并给出策略建议。本研究有利于促进HTVIC人力资本投资,对实现HTVIC人力资本的价值及促进HTVIC的可持续发展,具有重要的理论和实践意义。 相似文献
8.
在跨组织项目合作中,知识共享可以促进价值创造、提高合作绩效和组织的核心竞争力。但合作中各组织的知识位势不同,存在知识势差,进一步对知识共享过程产生重要影响。如何促成合作中的不同知识位势的组织进行知识共享成为学界重点关注的问题。考虑知识势差的视角,分析跨组织项目合作情境下不同知识位势组织的知识共享策略选择问题,提取跨组织项目合作知识共享的关键影响因素,构建考虑知识势差的知识共享演化博弈模型并求解,结合仿真分析,探讨各关键因素将如何影响系统的演化方向。结果显示,协同收益、知识保护程度、惩罚成本、知识吸收转化系数对组织知识共享有正向作用,知识共享成本系数对组织知识共享有负向作用。知识势差、知识共享程度系数、协同收益系数保持在一定范围内将有利于合作中的知识共享。 相似文献
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针对高技术虚拟产业集群(High-Tech Virtual Industrial Cluster,HTVIC)知识创新的适应性问题,引入遗传算法的编码公式和小生境共享函数对NK模型进行改进,构建考虑关系强度和创新方式的HTVIC知识创新的NK模型,并进行仿真分析,结果表明:HTVIC成员的关系强度要与创新方式相匹配,即强-渐和弱-突为两种最佳组合模式。最后从学习角度提出HTVIC知识创新适应性提升的策略:强关系下进行利用式学习以促进渐进性创新,弱关系下进行探索式学习以促进突变性创新。论文从改进NK模型并进行仿真的视角,对HTVIC知识创新中的关系强度、创新方式及学习方式进行研究,从而为提升HTVIC知识创新的适应性提供科学决策依据。 相似文献