The Role of Returnee-Entrepreneurs in Cluster Emergence: The Case of Shanghai’s Semiconductor-Design Industry
Notice bibliographique
Résumé
While industry clusters are an important part of the global economy, our understanding of the factors that lead to their emergence is still lacking. A recent stream of research suggests that returnee-entrepreneurs can dramatically accelerate the emergence of high-tech clusters in developing economies (Hsu 1997; Saxenian and Hsu 2001; Saxenian 2002, 2006). But that is only one factor important to cluster emergence; this stream of research has not examined how another factor — competition with MNCs — might alter the effects returnee-entrepreneurs have on cluster emergence. To fill this literature gap, I focus on the competition for experienced engineers between returnee firms and MNCs in one newly emergent cluster. Drawing on 50 interviews in Shanghai’s semiconductor-design industry, I found that returnee-entrepreneurs played an important role in stimulating cluster emergence by transferring knowledge to local engineers. I also discovered that, as the cluster develops, the en masse entry of MNCs increases competition for experienced engineers at the expense of returnee firms. The results of this study have important implications for our understanding of high-tech cluster emergence and of the role of returnee firms in fostering indigenous firms’ technological upgrading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».