开题报告-温州市鞋业集群竞争力研究

开题报告-温州市鞋业集群竞争力研究

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1、温州大学瓯江学院WENZHOUUNIVERSITYOUJIANGCOLLEGE本科毕业设计(论文)开题报告题目温州市鞋业集群竞争力研究专 业数学与应用数学班 级07应数本学生姓名金玲燕学 号07020213104指导教师徐徐职称副教授温州大学瓯江学院教务部制温州大学瓯江学院本科毕业设计(论文)开题报告一、选题的背景与意义:产业集群作为一种区域组织形式,对区域经济的发展和竞争力的提高起着重要的推进作用,集群竞争代替企业竞争成为经济发展的主流,成为推动区域及国家经济发展的重要经济发展模式,因而使得产业集群竞争力的研究具有深远的意义。产业集群

2、竞争力不仅可带动产业集群的发展,而且在提升企业竞争力、区域竞争力和国家竞争力方面发挥着重要的作用,因而,如何科学地量化分析区域产业集群竞争力,对于不同区域间的对比分析以及科学制定区域集群发展政策就显得尤为重要。制鞋业作为一种传统产业,在温州已有500多年的历史。经过改革开放以来30多年的发展,温州已成为我国最主要的鞋业生产基地,号称“中国鞋都”。目前,温州鞋业已成为产业规模优势突出、专业分工配套完善、品牌集聚效应明显的国内最大的鞋业集群,集群内部现有4000多家制鞋企业、200多家制革企业、380多家鞋底企业、200多家鞋机企业、168

3、家鞋楦企业、100多家鞋饰企业、50多家鞋样设计室以及大量的家庭代工户,此外还有专门的鞋类信息服务部、制鞋职业培训学校和鞋类测试研究所等专业服务机构。联接这些企业、机构和家庭的,是诸如温州“鞋城”、河通桥鞋料市场、浙南鞋料市场、生皮市场、皮革机械市场、皮革化工市场等众多的专业市场。根据温州市鞋革行业协会和温州海关的统计,2006年温州年产鞋量约12亿双,年产值达560亿元,出口额20.07亿美元,其中规模以上制鞋企业707家,年产值333.8亿元;2007年温州鞋业出口额24.10亿美元,同比增长20.1%,其中规模以上制鞋企业增至74

4、5家,年产值411.4亿元,同比增长23.2%;2008年温州鞋业出口额27.53亿美元,同比增长14.3%。然而,温州鞋业集群的竞争力到底如何?特别是近年来受到土地供应紧张、劳动力和原材料等生产要素成本提高、人民币升值、出口退税政策调整以及国际贸易壁垒增多的影响,温州鞋业既有的竞争优势能否保持?以时间为维度,其竞争力发展呈现出何种特点?进一步提升其竞争力的核心要素和关键环节有哪些?为此,本文拟运用GEM扩展模型,对温州鞋业集群的竞争力进行实证考察,并试图回答前面的问题。预期取得的成果对提升温州市鞋业集群竞争力的内在机理和客观规律有重要

5、理论价值;实践层面上,对温州市鞋业集群竞争力优势重塑和相应政策制定也有很强的实际指导意义。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题:基本内容:本论文拟以本地、国内和国际市场为背景,分析影响集群竞争力的因素和因素之间的内在关系,建立评价集群竞争力的指标体系。从经济学、运筹管理学、统计学和系统学的角度,建立评价集群竞争力的多属性蛛网模型,该模型要求定性和定量相结合,借鉴国内外成功模型,基于产业集群竞争力分析模型——GEM模型,拟采用一个新的方法来评价集群的竞争力。通过定量和定性相结合的方式,搜集温州鞋业集群竞争力的各个指标数据,确定影响温州鞋业

6、集群竞争力的各个要素的效用值,并通过模型计算综合竞争力,对可持续发展的能力作出评价,结合总结近年来温州鞋业所取得的成绩和经验,以“十二五”期间温州市面临的宏观发展形势变化为背景,提出提升温州鞋业集群竞争力的建议,为温州鞋业升级提供理论依据和政策指导。拟解决的主要问题:(1)全面、深入地揭示全球化背景下集群竞争力的核心要素及相互间的关系,评价分析一些评价竞争力的成功模型。(2)结合和发展多属性评价理论和GEM模型,在方法上实现新的突破,构建评价集群竞争力的多属性蛛网模型,在理论上和实践上证明其合理性和有效性。(3)构建评价温州鞋业集群竞争

7、力的多属性(多指标)评价体系,并通过各种手段和方法选择收集温州鞋业集群在竞争力评价体系下各个指标的属性值,对近年来温州鞋业集群竞争力进行实证分析。(4)利用多属性蛛网模型评价温州的鞋业集群国际和国内竞争力。(5)对评价结果进行对比分析,找出温州鞋业集群的优势和劣势。(6)最终通过对竞争力优势影响因素和评价结果的实证研究,提出提升温州鞋业集群国内和国际竞争力的实现途径,为企业和政府的政策制定提供充分的理论依据。三、研究的方法与技术路线:研究方法:(1)案头分析与理论框架构建。从理论上研究影响产业集群竞争力的各相关指标对其的各方面影响,提升

8、对促进产业集群竞争力的作用、内在机理和客观规律,构建产业集群竞争力评价的分析框架,结合温州市的鞋业特点,围绕构建温州鞋业的区域竞争优势,提出温州市鞋业集群竞争力的评价指标体系。(2)数据分析和统计预测方法相

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