【摘 要】
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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;
【基金项目】
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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）； 工信部党建课题重大项目（GXZY2212）；
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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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