物联网嵌入我国制造业企业——是否依然保持“微笑”？
发布时间：2022-01-07 23:38
基于"微笑曲线"理论将企业创新划分为研发、生产、营销和服务四个阶段,应用DEA方法对20家嵌入物联网技术的制造业企业2013—2017年间整体及各阶段的创新效率进行测评,研究发现,各阶段的创新效率水平不再呈现"微笑曲线"分布,服务阶段的创新效率水平最好,且稳定;企业整体综合创新效率变化不明显,但研发、营销和服务阶段的综合创新效率水平总体呈上升趋势;物联网嵌入会在一定程度上提升企业的纯技术效率,但受规模效率的影响会使企业综合创新效率产生波动;不同企业间及同一企业内部在各阶段的资源利用水平存在差异。
【文章来源】：科技管理研究. 2020,40(19)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
“微笑曲线”
效率的划分主要表现在基于创新产出的划分，并没有完全覆盖制造业价值链条整体的创新过程，本文将基于“微笑曲线”理论，将企业价值链条的创新阶段分为研发、生产、营销和服务四个阶段，分别对该四个阶段的创新效率及所呈现分布形态进行评估，以补充前人对企业创新效率评价划分的维度，且更能体现企业价值创造，价值增值和价值实现的过程，更加细致的明晰我国制造业企业的创新效率状况，为物联网在制造业企业中的应用提供补充性的经验证据，为我国制造业在新时代条件下的创新发展效率情况提供参考。本文的研究框架如图2。图2研究框架2研究方法2.1DEA方法数据包络分析(DEA)方法被广泛应用于对投入产出的分析，进行创新效率的评价，因为创新的过程涉及诸多因素，所以最好把创新过程看作一个“黑匣子”，把重点放在创新投入和产出上［18］。对于多输入、多输出决策单元的相对效率进行综合评价，数据包络分析不需要变量之间的函数假设，输入和输出指标的权重是由决策单元的实际值来计算的，同时DEA的效率值计算不受测量单元单位的影响。因此本文采用DEA方法对嵌入物联网技术的制造业企业的创新效率进行评价。在DEA模型中，基本模型是…C2R模型，该模型是用来评价规模收益不变情况下决策单元的总体效率。C2R模型不能将技术效率(TE)和规模效率(SE)分开，而BC2模型能够将C2R模型计算的效率值划分为全要素效率(TFE)和规模效率，能够评价规模收益可变情形下决策单元的效率［19］。考虑到行业数据的特性，企业创新边际收益具有不确定性，本文选择BC2模型来评价嵌入物联网技术的制造业企业的创新效率，假设在n个决策单元中,有：……………………………………………………………………………………（1）其中,θ(0≤
跣?视兴?嵘???015年由于投入不足，创新效率较2014年有所下降。2015年才进行物联网布局的企业，万向钱潮和沈阳机床2015年纯技术效率较2014年有所提升，且沈阳机床技术效率上升到DEA有效状态；而万安科技和比亚迪出现创新效率低下的原因，可能是由于布局初期，物联网的嵌入还未发挥作用，物联网技术以外的投入不足，导致综合技术效率下降。（2）创新价值链各阶段创新效率比较分析。本文根据各阶段创新效率评价（由于篇幅限制，详细结果不再展示）结果计算，得出创新价值链各阶段创新效率的比较分析结果，如表4、图3所示。表4为企业价值链各阶段的创新效率结果的有效性企业数量，2013—2015年，研发阶段达到DEA有效的有2家企业，分别为美的集团和中国石化；生产阶段达到DEA有效的有3家企业，分别为北京首钢、盾安环境和双汇发展；营销阶段达到DEA有效的有2家企业，分别为万安科技和双汇发展；服务阶段达到DEA有效的有4家企业，分别为北京首钢、盾安环境、中国石化和陕鼓动力，由此可知各阶段的创新效率结果并不一致，不同阶段DEA有效的企业数量和个体不同，同一企业在价值链不同阶段创新效率结果不同，其中中国石化、北京首钢、盾安环境和双汇发展在其中两个阶段都达到了DEA有效状态，创新效率水平相对较好，从整体来看服务阶段的DEA有效企业数量相对最多，说明物联网嵌入相对企业服务阶段创新效率效果好一点。2014—2015年，只有生产阶段DEA有效的企业发生了变化，江苏沙钢综合技术效率水平提高，达到了最优状态，而双汇发展综合技术效率水平变为非DEA有效，整体还是服务阶段DEA有效的企业数量最多。2015—2017年，生产阶段DEA有效的企业数量仍为3家，其中中国石化和沈阳机床综合技术效率水平提高，达到了最优状态，而
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国战略性新兴产业供给侧创新效率研究[J]. 闫俊周,杨祎. 科研管理. 2019(04)
[2]创新价值链视角下中小企业创新效率多维度研究——基于加法分解的两阶段DEA模型[J]. 窦超,熊曦,陈光华,杨国梁. 科技进步与对策. 2019(02)
[3]基于创新价值链的我国制造业创新效率外溢效应研究[J]. 赵磊. 科技进步与对策. 2018(18)
[4]制造企业服务化绩效评价指标体系研究[J]. 梁永康,杨水利. 运筹与管理. 2018(09)
[5]基于两阶段DEA模型的混合所有制企业创新效率测度研究——基于制造业上市企业的经验数据[J]. 王新红,薛泽蓉,张行. 科技管理研究. 2018(14)
[6]全球价值链中产业“微笑曲线”存在吗?——基于增加值平均传递步长方法[J]. 倪红福. 数量经济技术经济研究. 2016(11)
[7]互联网3.0:“云脑”物联网创造DT新世界[J]. 田丰,张騄. 经济研究. 2016(03)
[8]物联网标准供给不足问题研究——以关键技术标准发展为例[J]. 侯俊军,白杨. 科技进步与对策. 2015(12)
[9]物联网商业模式的多维构思及其对企业绩效的影响研究[J]. 胡保亮. 科技进步与对策. 2015(03)
[10]云计算对企业竞争优势的影响——企业生命周期和市场动荡性的调节作用[J]. 刘渊,刘森,瞿文光. 情报学报. 2014 (08)
本文编号：3575485
【文章来源】：科技管理研究. 2020,40(19)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
“微笑曲线”
效率的划分主要表现在基于创新产出的划分，并没有完全覆盖制造业价值链条整体的创新过程，本文将基于“微笑曲线”理论，将企业价值链条的创新阶段分为研发、生产、营销和服务四个阶段，分别对该四个阶段的创新效率及所呈现分布形态进行评估，以补充前人对企业创新效率评价划分的维度，且更能体现企业价值创造，价值增值和价值实现的过程，更加细致的明晰我国制造业企业的创新效率状况，为物联网在制造业企业中的应用提供补充性的经验证据，为我国制造业在新时代条件下的创新发展效率情况提供参考。本文的研究框架如图2。图2研究框架2研究方法2.1DEA方法数据包络分析(DEA)方法被广泛应用于对投入产出的分析，进行创新效率的评价，因为创新的过程涉及诸多因素，所以最好把创新过程看作一个“黑匣子”，把重点放在创新投入和产出上［18］。对于多输入、多输出决策单元的相对效率进行综合评价，数据包络分析不需要变量之间的函数假设，输入和输出指标的权重是由决策单元的实际值来计算的，同时DEA的效率值计算不受测量单元单位的影响。因此本文采用DEA方法对嵌入物联网技术的制造业企业的创新效率进行评价。在DEA模型中，基本模型是…C2R模型，该模型是用来评价规模收益不变情况下决策单元的总体效率。C2R模型不能将技术效率(TE)和规模效率(SE)分开，而BC2模型能够将C2R模型计算的效率值划分为全要素效率(TFE)和规模效率，能够评价规模收益可变情形下决策单元的效率［19］。考虑到行业数据的特性，企业创新边际收益具有不确定性，本文选择BC2模型来评价嵌入物联网技术的制造业企业的创新效率，假设在n个决策单元中,有：……………………………………………………………………………………（1）其中,θ(0≤
跣?视兴?嵘???015年由于投入不足，创新效率较2014年有所下降。2015年才进行物联网布局的企业，万向钱潮和沈阳机床2015年纯技术效率较2014年有所提升，且沈阳机床技术效率上升到DEA有效状态；而万安科技和比亚迪出现创新效率低下的原因，可能是由于布局初期，物联网的嵌入还未发挥作用，物联网技术以外的投入不足，导致综合技术效率下降。（2）创新价值链各阶段创新效率比较分析。本文根据各阶段创新效率评价（由于篇幅限制，详细结果不再展示）结果计算，得出创新价值链各阶段创新效率的比较分析结果，如表4、图3所示。表4为企业价值链各阶段的创新效率结果的有效性企业数量，2013—2015年，研发阶段达到DEA有效的有2家企业，分别为美的集团和中国石化；生产阶段达到DEA有效的有3家企业，分别为北京首钢、盾安环境和双汇发展；营销阶段达到DEA有效的有2家企业，分别为万安科技和双汇发展；服务阶段达到DEA有效的有4家企业，分别为北京首钢、盾安环境、中国石化和陕鼓动力，由此可知各阶段的创新效率结果并不一致，不同阶段DEA有效的企业数量和个体不同，同一企业在价值链不同阶段创新效率结果不同，其中中国石化、北京首钢、盾安环境和双汇发展在其中两个阶段都达到了DEA有效状态，创新效率水平相对较好，从整体来看服务阶段的DEA有效企业数量相对最多，说明物联网嵌入相对企业服务阶段创新效率效果好一点。2014—2015年，只有生产阶段DEA有效的企业发生了变化，江苏沙钢综合技术效率水平提高，达到了最优状态，而双汇发展综合技术效率水平变为非DEA有效，整体还是服务阶段DEA有效的企业数量最多。2015—2017年，生产阶段DEA有效的企业数量仍为3家，其中中国石化和沈阳机床综合技术效率水平提高，达到了最优状态，而
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国战略性新兴产业供给侧创新效率研究[J]. 闫俊周,杨祎. 科研管理. 2019(04)
[2]创新价值链视角下中小企业创新效率多维度研究——基于加法分解的两阶段DEA模型[J]. 窦超,熊曦,陈光华,杨国梁. 科技进步与对策. 2019(02)
[3]基于创新价值链的我国制造业创新效率外溢效应研究[J]. 赵磊. 科技进步与对策. 2018(18)
[4]制造企业服务化绩效评价指标体系研究[J]. 梁永康,杨水利. 运筹与管理. 2018(09)
[5]基于两阶段DEA模型的混合所有制企业创新效率测度研究——基于制造业上市企业的经验数据[J]. 王新红,薛泽蓉,张行. 科技管理研究. 2018(14)
[6]全球价值链中产业“微笑曲线”存在吗?——基于增加值平均传递步长方法[J]. 倪红福. 数量经济技术经济研究. 2016(11)
[7]互联网3.0:“云脑”物联网创造DT新世界[J]. 田丰,张騄. 经济研究. 2016(03)
[8]物联网标准供给不足问题研究——以关键技术标准发展为例[J]. 侯俊军,白杨. 科技进步与对策. 2015(12)
[9]物联网商业模式的多维构思及其对企业绩效的影响研究[J]. 胡保亮. 科技进步与对策. 2015(03)
[10]云计算对企业竞争优势的影响——企业生命周期和市场动荡性的调节作用[J]. 刘渊,刘森,瞿文光. 情报学报. 2014 (08)
本文编号：3575485
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