检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郑浩[1,2] Parkinson.L.F
机构地区:[1]山东大学经济学院,济南250100 [2]山东财经大学,济南250014 [3]University of Toronto,Toronto M5s1A1
出 处:《情报杂志》2012年第4期188-195,共8页Journal of Intelligence
基 金:教育部人文社会科学项目:“跨国公司服务模块化外包背景下网络能力、关系嵌入与本土接包企业创新绩效”(编号:12YJC630316);山东省中青年科学家科研奖励基金“基于模块化营销组织构建视角的服务业竞争能力生成机制研究”(编号:BS2009SF006);山东省博士后创新项目“模块化外包网络嵌入对山东省服务外包企业创新绩效的影响研究”(编号:201003085)的阶段性研究成果
摘 要:学者们当前对"微笑曲线"的研究,多从品牌、资本量、设备的先进性、技术开发的速度、市场进入壁垒、竞争的激烈度等角度,但却同时忽略了隐藏在"微笑曲线"背后的知识这一重要因素,从知识的角度来解释、并运用因子分析、聚类分析及知觉图法来实证金融业模块化组织中的"微笑曲线",研究的结论发现:在"微笑曲线"谷底的中国金融企业也完全可以通过对知识的转化与创造,而不一定非要靠向"微笑曲线"的两端延伸来实现企业的升级。Today, researches about "smile curve" are often from the perspective of brand, capital amount, advanced equipments, technology development speed, barriers to market entry or competition intensity. But they all ignore the factor of knowledge, an important factor hidden behind the "smile curve". From the perspective of knowledge, this paper tries to interpret "smile curve" in finance modular organization and use factor analysis, clustering analysis and perceptual mapping method to prove it. The conclusion of the study is that Chinese financial enterprises at the bottom of" smile curve" can carry on upgrading by knowloege conversion and creation, but not necessarily by extending to both ends of the curve.
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