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题名基于两阶段超效率DEA的智能制造企业创新效率评价
被引量：9
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作者
付宁宁
苏屹
郭秀芳
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机构
哈尔滨工程大学经济管理学院
哈尔滨金融学院管理系
哈尔滨开放大学人文教学部
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出处
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2024年第10期67-77,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(72074059,72001055)
黑龙江省省属本科高校基本科研业务费科研项目(2022-KYYWF-015)
工业和信息化部党建课题重大项目(GXZY2212)。
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文摘
智能制造企业创新效率关乎我国未来制造业的全球地位,对于加快发展现代产业体系,巩固壮大实体经济根基具有重要作用。利用超效率DEA模型和Tobit回归方程,测算智能制造企业两阶段创新效率及其影响因素,结果表明,我国智能制造企业创新效率呈逐年上升趋势,但涨幅较小,还存在很大提升空间;高研发高转化和低研发低转化类智能制造企业数量最多,电气机械和器材制造业、汽车制造业创新效率优势明显,个体和行业差异均较大;科技水平、资产规模、创新基础环境、股权集中度对两阶段创新效率均具有正向影响;政府支持、人才结构、市场结构对技术研发效率具有正向影响,但对经济转化效率存在负向影响。最后,从制定合理有效的政府支持政策、完善科技投入管理制度、规范市场竞争机制、合理调整创新人才结构4个方面提出提高我国智能制造企业创新效率的政策建议。
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关键词
智能制造企业
创新效率
超效率DEA模型
技术研发
经济转化
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Keywords
Intelligent Manufacturing Enterprises
Innovation Efficiency
Super Efficiency DEA Model
Technology Research and Development
Economic Transformation
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分类号
F273.1
[经济管理—企业管理]
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