智能制造企业技术创新效率及其影响因素研究

以2013—2017年我国智能制造上市企业相关数据为研究样本,首先运用数据包络分析(DEA)交叉效率模型对样本企业的技术创新效率进行测度分析,其次通过Tobit回归模型分析影响企业技术创新效率的因素及程度。实证研究结果表明:我国智能制造上市企业之间技术创新效率差距较大且整体效率偏低,年平均效率集中在0.35～0.4之间,但随着时间推移,整体呈上升趋势;甄别影响因素发现,企业偿还能力、企业盈利能力、企业营运能力、企业规模和智能制造领域核心产业的市场规模对企业技术创新效率均有正向影响,其中企业运营能力影响显著,而企业规模影响较小。最后就提高我国智能制造企业技术创新效率提出3点建议。     

质量管理视角下制造企业技术创新效率及影响因素

基于2015年中国制造业企业-员工匹配调查的微观数据,运用三阶段DEA模型对制造业企业进行创新效率的评价与影响因素分析。结果表明,单纯的质量管理模式差异并不会造成企业创新效率的差异,而质量管理模式会通过企业规模、劳动力素质、融资成本以及政府支持等因素来影响企业的创新效率。     

生物质发电企业绿色技术创新效率及其影响因素研究

生物质发电企业可持续发展对于改善生态环境、缓解能源短缺和促进循环经济至关重要。论文运用 修正的 模型,对2018年21家从事生物质发电业务的企业的绿色技术创新效率进行了较为全面的评价和影响因素进行分析。结果表明：生物质发电企业经 调整的 效率显著低于初始 效率值;生物质发电企业绿色技术创新效率存在较大的改进空间,不同企业存在显著差异;专业化程度,产业链完善程度,废弃物处理量和运营能力对企业绿色技术创新效率呈显著正相关;而企业治理制度对企业绿色技术创新效率呈显著负相关。     

智能制造企业创新效率网络结构演化驱动因素

以中国智能制造上市企业2015-2020年专利授权数和研发投资为样本,利用DEA交叉效率模型测度中国智能制造企业创新效率,应用修正引力模型确定中国智能制造企业创新效率网络关联关系,运用Ucinet软件通过社会网络分析法揭示网络特征,运用社区算法和二次指派程序揭示网络结构演化规律及驱动因素。研究发现：智能制造企业创新效率网络关系显著,且关联趋向紧密;关联网络形成了四个板块,各板块内部企业创新关联关系分布不均,子群间的融合度较差,表现出高度凝聚子群特征;关联网络跨区域空间演化特征逐渐显现,由地理邻近主导的地域化社区结构转向注重行业邻近和社会邻近的跨地域社区结构演化。     

中国八大经济区工业企业技术创新效率及其影响因素研究

本文以中国八大经济区大中型工业企业的技术创新效率为研究对象,应用SE-DEA视窗分析和计量分析技术展开实证研究。研究结果表明:八大区域大中型工业企业技术创新效率在2001—2011年期间的均值存在区域差异,从高到低依次为南部沿海、东部沿海、北部沿海、西南地区、长江中游地区、东北地区、黄河中游、西北地区;从长期趋势看,效率值变化不稳定,忽高忽低;政府创新资金资助、国有产权比例对企业技术创新效率有负面影响,高技术产业技术溢出、企业规模对企业技术创新效率有显著促进作用。     

我国智能制造企业技术创新效率提升的主要影响因素——基于三阶段DEA-Tobit模型的分析

在现有相关研究基础上,为更全面、深入分析我国智能制造企业技术创新效率提升的影响因素,进一步考虑环境因素影响,运用三阶段数据包络分析模型,利用我国86家智能制造上市企业2016—2020年相关数据,对其技术创新效率进行测度分析。结果显示：剔除环境因素及随机噪声后,大部分企业的技术效率、纯技术效率和规模效率对比之前都有显著上升,表明大部分智能制造企业的技术创新效率都被低估,企业的技术创新效率受环境因素影响较大;对智能制造企业技术创新效率影响较大的因素为企业规模、企业研发投入强度和政府补助力度。根据分析结果,提出完善相关扶持政策、构建智能制造协同创新机制及加大研发投入等相关政策建议。     

中国工业技术创新效率空间关联及其影响因素

本文从知识空间扩散视角对工业技术创新效率发生空间关联进行理论分析,采用窗口MinDS超效率模型测度了2009-2015年中国30个省市区的工业技术创新效率,借助修正的引力模型确定了省际工业技术创新效率的空间关联关系,运用社会网络分析方法揭示工业技术创新效率的空间关联网络特征及其影响因素。结果表明:中国省际工业技术创新效率呈现出较为显著的、复杂的空间关联网络结构,并且空间关联越来越密切,不存在等级森严的空间结构;江苏、广东、山东等东部及中部较发达省份处于网络核心地位,黑龙江、吉林、广西等西部省份处于网络边缘地位;网络中板块内部的关联多于板块间的关联;空间邻近、交通便利、工业内部产业结构相似性、工业技术创新水平差异对工业技术创新效率的空间关联具有显著的正向影响,信息化水平差异对空间关联具有显著的负向影响。本研究为工业技术创新效率跨区域协同提升机制的建立以及区域创新驱动战略的实施提供政策参考。     

智能制造企业公司治理效率研究

为了衡量智能制造企业公司治理能力,推动企业持续发展,文中选取2017—2021年84家百强上市智能制造企业作为研究对象,运用数据包络分析模型,测算其公司治理效率,并运用Tobit回归模型研究公司治理效率的影响因素,构建公司治理效率评价模型。结果表明：在静态分析层面上,只有少数智能制造企业达到DEA有效,规模效率成为制约智能制造企业公司治理效率的关键因素。在动态分析层面上,技术效率的提高,使智能制造企业全要素生产率上升0.3%。在影响因素分析中,共发现9个显著影响因素。     

企业技术创新影响因素与管理对策探讨

对现代企业而言,实现技术创新与突破至关重要,这是提高企业核心竞争力,让企业在激烈的市场竞争中占领先机、实现可持续发展的关键所在。而要有效推动企业技术创新,那么必须对相应的影响因素进行充分把握。本文围绕政策、文化、行业环境、资金、管理以及人才等方面,对影响企业技术创新的因素进行了剖析,并针对性地就相应对策展开探讨,但愿能为广大企业提供些许参考和依据。     

不同所有制的智能制造企业创新效率及其决定——基于智能制造示范试点企业的研究

传统的DEA模型忽视了外部环境变量和随机干扰项的影响,这可能会导致效率估算值出现偏差。为此,采用三阶段DEA模型,从非管理性因素影响的视角更准确地反映了智能制造企业的创新效率,并通过Tobit模型分析了其内部影响因素,为相关政策的制定提供更准确的依据。结果发现：在剔除环境变量和随机干扰项后,我国智能制造企业创新效率下降了28.44%。从不同所有制结构来看,在智能制造领域,国有企业的创新效率高于私营企业。智能制造企业创新效率主要由规模效率决定,但并非简单依赖于规模经济模式,而是主要通过管理与技术要素来驱动发展。在创新效率的影响因素中,企业年龄、企业规模、企业盈利能力和政府补贴对智能制造企业创新效率具有积极影响,而企业研发投入对智能制造企业创新效率具有显著的负向作用。     

企业融资效率及其影响因素分析

企业的成长和发展离不开资金支持,对于企业来说融资渠道带来了资金支持,因此融资对于企业来说有着至关重要的作用。融资效率的大小决定融入的资金多少,进而决定着企业的利润的高低,因此严重影响着企业未来发展。一直以来,学术界都将企业融入资金的效率研究作为研究的热点问题。文章主要阐述了企业融资效率的定义,并讨论了影响企业融资效率的因素,最后提出几点建议,旨在提高企业融资效率。     

山西装备制造业技术创新效率差异及其影响因素分析

运用DEA模型测算并分析了山西装备制造业技术创新效率的差异及存在的原因。研究表明:山西装备制造业的技术创新效率总体水平不高,行业差异较为明显;金属制品业技术创新效率要高于其他行业;能源的可获得性和政府创新经费的投入对行业的技术创新效率有较大的推动作用。最后,提出了提高山西装备制造业技术创新效率的政策建议。     

国家高新区技术创新效率影响因素研究

高新技术产业开发区是提高我国自主创新能力的重要载体。利用数据包络分析法(DEA)对我国53个国家高新区的技术创新效率进行了测度,并对影响高新区技术创新效率的因素进行了Tobit回归分析,发现科技投入支出强度等7个变量对提高技术创新效率具有显著正向作用,产业集群度、高新区规模等5个变量对技术创新效率产生了显著负面影响。这种分析为通过影响相关变量的水平来提高高新区技术创新效率提供了可能。     

企业技术创新扩散机制及其效率分析

针对企业技术创新扩散的经济意义,提出了它能够实现技术溢出效应、促进经济的技术集约化、推进企业生产的质量改进观点。技术创新扩散将成为促进现代经济集约化增长的重要路径机制问题。     

大中型制造行业技术获取效率及其影响因素分析

本文研究大中型制造业的19个行业技术获取效率及其影响因素.首先对我国19个制造行业近10年的技术获取投入变化特征进行了分析,运用改进的DEA模型测度了我国19个制造行业技术获取效率,就影响技术获取效率的内部因素进行了计量分析.结果表明,制造业样本行业的技术对外依存度总体上呈减弱趋势,2004年前后,绝大部分样本行业递减幅度较大;技术对内依存度除少部分行业呈现一定趋势外,绝大部分行业无明显变化特征.在分析的12年中,绝大部分样本行业的技术获取并未获得有效产出,有效产出行业数占19个分析行业数的平均比例仅为23%,且呈区间特点,即1996—1997年、1998—2004年和2005—2007年3个时段有效行业数相对集中;部分行业保持持续的高效率.在影响技术获取效率的内部影响因素中,创新实力为关键影响因素.     

生物质发电企业绿色技术创新效率及其影响因素研究——基于Bootstrap--DEA方法检验

论文运用Bootstrap修正的DEA-tobit模型,对2018年21家从事生物质发电业务的企业的绿色技术创新效率进行了较为全面的评价,并对影响因素进行了分析.结果 表明,生物质发电企业经Bootstrap调整的DEA效率显著低于初始DEA效率值;生物质发电企业绿色技术创新效率存在较大的改进空间,不同企业存在显著差异;专业化程度,产业链完善程度,废弃物处理量和运营能力对企业绿色技术创新效率呈显著正相关;而企业治理制度对企业绿色技术创新效率呈显著负相关.     

企业技术创新生态系统及其制约因素

生态系统为企业技术创新于社会资源的协同进化提供了一种实现模式,笔者基于技术创新的知识集聚本质,阐释企业技术创新生态系统管理学内涵及其组成要素,并对制约技术创新生态系统进化的因素进行分析。     

智能制造企业经营能力与创新效率研究

为了准确衡量智能制造企业的研发创新效率从而进一步推动我国制造业的智能化进程,本文将创新行为划分为研发创新与商业成果转化两个阶段,采用网络DEA模型对48家国内上市智能制造企业2015—2020年的创新效率进行了定量衡量,并通过Tobit回归探究了企业内部经营对不同阶段创新效率的调节作用。结果表明:我国大部分智能制造企业仍处于DEA无效状态,其研发创新效率与成果商业转化效率难以共同达到生产前沿面;且企业微观生产运营能力,营销能力,财务能力和组织管理能力均能在一定程度上影响智能制造企业总体创新效率,以及不同阶段下企业营销能力与财务能力对效率值的作用效果相反。     

低碳情境下装备制造企业技术创新行为的影响因素分析

以装备制造企业为研究样本,基于计划行为理论构建了装备制造企业技术创新行为影响因素的理论分析框架,用结构方程模型对已构建的理论分析模型进行实证分析。结果表明,装备制造企业技术创新意愿对其技术创新行为有正向促进作用;装备制造企业技术创新态度、主观规范、知觉行为控制对其技术创新意愿有正向促进作用,其中企业家认知因素、投入能力和组织文化的影响尤为显著;技术创新知觉行为控制可以直接正向作用于技术创新行为。研究结论为促进装备制造企业在低碳情境下进行技术创新提供了有益借鉴。     

浅析企业技术创新的影响因素

将技术创新的影响因素分为外部环境因素和内部环境因素。外部环境因素包括市场条件、科技基础、人文环境等;而内部环境因素包括企业家素质、企业的技术创新资源等。对内、外部影响因素进行了简要的论述。