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Industriepark Suzhou

Nachhaltigkeit, Innovation und Unternehmertum

Li Xie Xiangyun Lu

$101.95   $81.45

Paperback

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QTY:

German
Springer Gabler
01 December 2022
In diesem Buch wird untersucht, wie die im Industriepark Suzhou umgesetzten Innovations- und Nachhaltigkeitsstrategien das langfristige Wirtschaftswachstum der Region fördern und beeinflussen. Im Zuge der Umsetzung eines exportorientierten Wachstums sind Industrieparks in verschiedenen Regionen Chinas zu sehr wichtigen Akteuren geworden. Der Suzhou Industrial Park (SIP) hat sich seit seiner Eröffnung im Jahr 1994 als Ergebnis der Regierungszusammenarbeit zwischen China und Singapur zu einem führenden und beispielhaften Industriepark in China entwickelt.   Die Geschichte des SIP ist die Geschichte von Chinas neuer Wirtschaft; während China in der Lieferkette aufgestiegen ist, hat sich der Suzhou Industrial Park zu einem Industriepark entwickelt, der sich mehr auf Hightech-Innovation/Unternehmertum und ökologische Nachhaltigkeit konzentriert. Dieses Buch bietet China-Wissenschaftlern, Wirtschaftswissenschaftlern und Stadtgeographen einen faszinierenden Einblick in Chinas Reform und Öffnung.
By:   ,
Imprint:   Springer Gabler
Country of Publication:   Germany
Edition:   1. Aufl. 2022
Dimensions:   Height: 210mm,  Width: 148mm, 
Weight:   159g
ISBN:   9789811958120
ISBN 10:   9811958122
Pages:   96
Publication Date:  
Audience:   Professional and scholarly ,  Undergraduate
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active

Dr. Li XIE ist Assistenzprofessor für Finanzen an der International Business School Suzhou (IBSS) der Xi'an Jiaotong-Liverpool University in China. Seine Hauptforschungsinteressen liegen in den Bereichen Innovation und Unternehmertum, CSR und ESG, Corporate Governance sowie Regierung und Wirtschaft. Dr. Xiangyun LU ist Assistenzprofessorin für Rechnungswesen an der International Business School Suzhou (IBSS) an der Xi'an Jiaotong-Liverpool University in China. Ihre Hauptforschungsinteressen liegen im Bereich der Anwendung neuer KI-Algorithmen/Methoden (z. B. Deep Learning und NLP) im Bereich Rechnungswesen und Finanzen (z. B. Erkennung von Kreditrisiken bei KMU, ESG-gesteuerte quantitative Investitionen und Erkennung von Finanzbetrug/Fehlverhalten).

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