Optimizing digital transformation paths for industrial clusters: Insights from a simulation

转化(遗传学) 计算机科学 过程(计算) 上游(联网) 数字化转型 星团(航天器) 产业组织 生产力 业务 政府(语言学) 过程管理 工业工程 电信 万维网 经济 工程类 化学 操作系统 程序设计语言 宏观经济学 哲学 语言学 基因 生物化学
作者
Yuanyang Teng,Jianzhuang Zheng,Yicun Li,Dong Wu
出处
期刊:Technological Forecasting and Social Change [Elsevier]
卷期号:200: 123170-123170 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.techfore.2023.123170
摘要

Digital technologies have revolutionised industrial clusters, implementing digital transformation without careful consideration can lead to higher risks and ineffective investments. However, the existing research often focuses on enterprises in a specific position, whereas the entire supply chain or end-to-end research is rarely conducted. To fill this gap, this study proposes a sectoral innovation system. It conducts a simulation model to study the digital transformation process by considering the behaviour, knowledge learning, and innovation of upstream and downstream enterprises in different cluster types. The simulation dynamically presents production and productivity changes during the transformation process of the entire industrial cluster. The results reveal that an orderly transformation path is the most effective for Marshallian clusters, whereas a simultaneous transformation works best for central satellite clusters. In addition, the social network simulation before and after the digital transformation of the two industrial clusters shows that enterprises in central-satellite clusters communicate more frequently during digital transformation, which is ultimately conducive to a better performance of the digital transformation of industrial clusters. These findings emphasise the need for tailored digital transformation strategies based on cluster type to maximise benefits, underscoring the importance of leading firms in industrial clusters. It also guides the government's industrial policy formulation and management enlightenment regarding the digital transformation of enterprises.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
wzhang发布了新的文献求助10
5秒前
兆吉完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
叶落无痕、完成签到,获得积分10
8秒前
雨后完成签到 ,获得积分10
11秒前
稷下听风完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
yf发布了新的文献求助50
14秒前
finger完成签到,获得积分10
14秒前
酸甜橙汁完成签到 ,获得积分10
14秒前
专注的雪完成签到 ,获得积分10
14秒前
清脆的葵阴完成签到 ,获得积分10
15秒前
roger完成签到,获得积分10
15秒前
。。完成签到 ,获得积分10
15秒前
tfr06完成签到,获得积分10
16秒前
xing完成签到,获得积分10
16秒前
ming发布了新的文献求助20
17秒前
迷人的鞭炮完成签到,获得积分10
17秒前
唯手熟尔完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
刘柳完成签到 ,获得积分10
19秒前
杨玲完成签到 ,获得积分10
21秒前
追风筝的少女完成签到 ,获得积分10
21秒前
21秒前
英俊的铭应助唐t采纳,获得10
22秒前
无尘完成签到 ,获得积分10
22秒前
想吃糖葫芦完成签到 ,获得积分10
22秒前
莃莃莃喜欢你完成签到 ,获得积分10
23秒前
Alvin完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
Wen929完成签到 ,获得积分10
24秒前
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
结实的老虎完成签到,获得积分10
26秒前
zwww完成签到,获得积分10
26秒前
CharlieYue发布了新的文献求助10
27秒前
周周发布了新的文献求助50
28秒前
Lychee完成签到 ,获得积分10
29秒前
SKD发布了新的文献求助10
30秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Early Childhood Education 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 921
Aerospace Standards Index - 2025 800
Identifying dimensions of interest to support learning in disengaged students: the MINE project 800
流动的新传统主义与新生代农民工的劳动力再生产模式变迁 500
Historical Dictionary of British Intelligence (2014 / 2nd EDITION!) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5432918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4545389
关于积分的说明 14195696
捐赠科研通 4464890
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2447318
邀请新用户注册赠送积分活动 1438600
关于科研通互助平台的介绍 1415620