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。     

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。     

基于网络SBM-Malmquist模型的医药制造业创新效率及影响因素研究

构建出一种新型的网络DEA模型,将两阶段网络DEA模型和Malmquist指数相结合测算了我国26个地区2006—2014年医药制造业创新效率的变化,并在此基础上采用系统矩估计法分析了影响医药制造业创新效率提高的因素。研究表明,我国医药制造业的创新效率总体处于上升趋势且地区间的差异很大,全要素增长率主要源于技术效率的增长,而技术总体上未有进步。市场结构、人力资本水平、对外开放度、研发强度及成长能力对医药制造业创新效率的提高有显著的正向作用;企业规模、经济发展水平对对医药制造业创新效率的提高有显著的负向作用;政府支持对医药制造业创新效率提高的影响无关。     

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。     

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。     

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。     

基于SBM—DEA的陕西省制造业高质量发展效率评价及对策研究

采用SBM和三阶段DEA模型评价我国30个省(自治区、直辖市)的制造业高质量发展效率;同时,对陕西省进行效率分解.研究发现政府支持力度、信息化水平、城镇化水平等产业外部环境影响因素均对制造业高质量发展效率的提升有显著的正向影响;陕西省制造业高质量发展的纯技术效率和规模效率还与DEA相对有效区域有较大差距,其中纯技术效率...     

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。     

建筑业上市企业科技创新效率及影响因素研究——基于DEA-Tobit模型

本文用DEA方法从静态和动态两个角度对“十三五”期间25个建筑业上市企业科技创新效率进行测算,并采用Tobit回归对科技创新的影响因素进行探究。结果表明：企业科技创新效率的进步得益于技术进步的增长,其退步是受纯技术效率降低的影响；民营和国有企业在科技创新效率上存在差异；企业规模和税收负担对科技创新效率具有促进作用,政府补助对科技创新效率具有抑制作用。基于研究结论,对提高建筑业企业科技创新效率提出对策建议。     

人力资本对绿色创新系统创新绩效的影响研究 ——基于我国制造业的DEA-Tobit分析

结合国家绿色创新发展和人才强国战略,根据2009—2016年我国制造业28个行业的面板数据,运用DEA模型评价我国制造业绿色创新系统创新绩效,并选取外商直接投资和产业结构作为控制变量,通过建立Tobit回归模型,分析人力资本的2个维度对我国制造业绿色创新系统创新绩效的影响。研究发现:规模效率偏低是制约我国制造业绿色创新系统创新绩效提升的主要原因;人力资本水平与人力资本投资对我国制造业绿色创新系统创新绩效有显著的负向影响,且人力资本水平的影响效果更显著。基于研究结论,提出提升我国制造业绿色创新系统创新绩效的建议。     

剥离环境因素的高技术产业技术创新效率评价——以我国西部地区为例

传统数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)由于无法消除环境因素和随机误差的影响从而导致测评结果不真实。采用二者相结合的三阶段DEA模型,对我国西部地区高技术产业创新效率及其影响因素进行测度研究。研究结果表明:我国西部地区高技术产业技术创新效率总体处于较低水平且创新投入规模不足是制约创新效率提升的主要瓶颈;政府支持和地区经济发展水平不利于创新资源冗余减少,而市场开放度可显著促进创新效率提升,同时企业规模的扩大有利于减少人力投入冗余,对财力、物力投入冗余的减少有负向促进作用。进一步按纯技术效率和规模效率将我国西部地区高技术产业技术创新效率划分为4种不同类型。最后,就分析结果提出相应的对策建议。     

基于DEA模型的湖南装备制造业技术创新效率研究

基于2003—2010年大中型工业企业的面板数据,利用DEA模型对湖南装备制造业的技术创新效率进行测量,对体现创新投入与产出之间比例关系的规模收益情况进行分析,并利用Malmquist指数模型对技术创新效率进行分解,进一步地,提出相关建议,以期为湖南装备制造业的发展提供理论指导。     

我国制造企业信息技术投资效率的区域差异分析——基于SBM模型四阶段DEA方法的实证研究

运用传统四阶段DEA方法和SBM模型相结合的修正四阶段DEA方法,在考虑松弛量对效率测度影响的同时,控制了外生环境变量影响,采用我国3440家制造企业的数据,对26个省和直辖市的制造企业的信息技术投资效率进行了测算。结果发现,由于受环境影响程度的差异,剔除环境变量影响后的我国东中西三大区域制造企业信息技术投资效率变化各不相同。同时,调整后三大区域内各省和直辖市制造企业信息技术投资效率也呈现出不同特点。针对我国制造企业信息技术投资的特征,利用层次聚类分析,进行了制造业信息化区域划分并为我国制造业信息化的推进提出了建议。     

基于数据包络分析的创新型企业技术创新效率测度研究

运用数据包络分析(DEA)方法对我国国家层面正式命名的创新型企业的技术创新效率进行测量,并深入分析其技术创新投入冗余和产出不足情况。研究结果表明:我国创新型企业的技术创新效率整体偏低,但规模效率较高,纯技术效率是导致综合效率偏低的主要原因;多数企业都是规模报酬递减,过多的创新投入不会增加产出,反而会造成资源浪费;企业投入产出结构不合理的问题较严重,主要原因是产出不足,尤其是无形资产及主营业务收入产出方面;计算机、通信和其他电子设备制造业和专用设备制造业的创新型企业数量较多,创新效率问题也较为严重。     

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.     

我国制造企业信息技术投资转化效率影响因素分析——基于价值链DEA和Tobit模型的实证研究

在IT投资转化为绩效的过程模型的基础上,选取我国制造企业的相关指标数据,建立制造企业信息技术投资转化效率测评模型,利用价值链DEA模型对发生在制造企业内部的IT投资转化为IT资产应用能力和IT资产应用能力转化为IT影响的两个过程相对效率进行了测评.最后,本文运用Tobit回归模型分析了影响两个过程的企业内部因素,为企业信息技术投资转化效率的改善提供了理论指导.     

基于DEA的湖南省制造业创新效率分析

运用数据包络分析（DEA）对2006年湖南省制造业行业的创新效率进行了实证分析。分析结果显示,湖南省制造业行业创新有70％处于非DEA有效,并通过对比分析其综合效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）三项指标,将制造业创新效率分为有效率、纯技术效率限制、规模效率限制和无效率四类。还通过差量分析,为处于非DEA有效的决策单元改善其效率提供参考依据。     

转型升级进程中珠三角制造业技术创新效率评价.

文章以转型升级中的制造业技术创新效率演化及其影响因素问题为研究对象,运用DEA及Malmquist指数方法,对珠三角9市2001-2017年制造业的技术创新效率进行测度与分析,结果发现：（1）珠三角制造业技术创新综合效率呈周期性上升趋势,但城市间分类指标差异较大。广州、深圳等区域创新中心技术辐射地理约束效应明显,价值链、产业链作用有限。（2）技术进步是珠三角制造业全要素生产率提升的主要推动因素,两者均呈周期性波动,波幅趋向平稳;规模效率、技术效率和纯技术效率变化指数趋势较为一致,珠三角制造业技术创新整体上仍处于规模扩展阶段。（3）珠三角制造业技术创新投入与创新效率并不同步,存在规模不经济现象。企业内部研发支出有助于技术创新效率提升,财政资金对企业内部研发支出具有挤出效应。企业技术创新投入不足、高校及科研院科研人员产出效率偏低,是制约珠三角制造业技术创新效率提升的两个关键因素。     

制造业R&D效率测度及对策研究——基于中国17个制造行业的数据

创新绩效的一个重要标志是RD效率。运用超效率DEA模型对我国十五期间17个制造行业的RD效率进行了测度,并对RD投入利用率进行了分析。结果表明,在十五期间有60%以上的制造行业RD投入资源未能得到有效利用,仅见少数制造行业RD效率呈现逐步改善趋势,大多数制造行业RD效率未见明显提高,而是呈现波动变化状态。在分析结果的基础上提出了一些改进制造业RD效率的对策建议。     

企业内部创新资源配置效率的理论与实证研究——基于对珠三角地区中小制造企业的调查分析

由于企业之间存在差异,企业的创新往往是在已有的资源基础之上展开的,因此通过对企业内部创新资源配置方式的调整,可以寻找到能提高创新能力和效率的生产方式.通过对创新资源、创新资源配置效率及其对创新能力影响的理论分析,珠三角地区的中小制造企业进行了调研及数据采集,借助数据包络分析模型通过对DMU单元在DEA相对有效面上的投影,指出珠三角地区非 DEA 有效或弱 DEA 有效制造业企业的原因及应改进的方法和程度,对其如何从非DEA有效到DEA有效调整进行了实证结果分析,最后,从中小制造企业的创新活动特点、创新类型和途径、创新资源总量和配置效率、企业特性及政府政策等方面进行了结论阐述.